对离散样本数据进行统计过程控制的方法及其装置制造方法及图纸

一种对离散样本数据进行统计过程控制的方法，包括下述步骤：收集离散样本数据，根据统计分布函数计算所收集的离散样本数据的置信区间和双控制界限；根据计算所得的双控制界限，判断新收集的离散样本数据是受控数据或是失控数据；若新收集的离散样本数据为受控数据，根据统计分布函数重新计算用于计算原来的双控制界限的离散样本数据和新收集的受控数据的置信区间和双控制界限；若新收集的离散样本数据为失控数据，对所述的失控数据进行失效分析，查找产生失控数据的因素。本发明专利技术可以节省生产过程中收集离散样本数据所需耗费的成本和时间，进而降低生产过程中的测试成本以及缩短生产过程中的测试周期。

Method and device for statistical process control of discrete sample data

A method of statistical process control of discrete sample data, which comprises the following steps: collecting discrete sample data, according to the confidence interval calculation of discrete sample data collected by the statistical distribution function and dual control limits; according to the double control limits are calculated, the judgment of discrete sample data newly collected data or data is controlled is out of control; if the discrete sample data collected for the new controlled data, according to statistical distribution function for confidence interval controlled data discrete sample data calculation of double control limits of the original and newly collected and double control limit; if the discrete sample data collected for the new control data, control data of the failure analysis, search the data generated out of control factors. The invention can save the cost and time needed to collect discrete sample data in the production process, thereby reducing the test cost in the production process and shortening the testing cycle in the production process.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种统计过程控制技术，特别是涉及一种对离散样本数据进 行统计过程控制的方法及其装置。
技术介绍
统计过程控制(Statistical Process Control, SPC)是目前生产过程中控制稳 定产出的主要工具之一，在生产型企业的质量管理控制中应用的非常广泛。 有效的实施、应用SPC可以及时发现过程中的问题，采取适当的改善措施，在 发生问题之前，消除问题或降低问题带来的损失。对半导体制造业来说，为满足半导体技术的高速发展与进步的要求以及 客户对产品的性能、服务、运送、质量及可靠性等方面的期望，有必要尽早 地把有缺陷的产品从生产线上鉴别出来，并采用更为有效的方法来开发、验 证及监控工艺过程。传统的测试式可靠性方法，主要在生产线末端通过老化、 品质管理、可靠性测试和失效分析等手段来鉴别或评估可靠性失效率，由于 其测试周期长，已不再适用于现代半导体工业。内建可靠性(building-in reliability, BIR)方法正好相反，它具有迅速反馈、早期预警和循环控制等优 点。因此，SPC技术被广泛应用于半导体制造业中，同时，使用SPC技术对生 产过程中的产品进行质量管理控制的监测装置例如在线监测控制器(short loop monitor)也应运而生。统计过程控制(SPC)的含义是"使用控制图等统计技术来分析过程或 其输出，以便采取必要的措施获得且维持统计控制状态，并提高过程能力"。实 施SPC分为两个阶段， 一是分析阶段，二是监控阶段。分析阶段是在生产准备 完成后，用生产过程收集的多组样本数据计算控制图的控制界限，作成分析 用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则寻找原因，进行改进， 并重新准备生产及分析，直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段，此时分析用控制图转化为控制用控制图。监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控，其中，控制图的控制界限已 经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制图上，并密 切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，则寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段， 并在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。一般而言，按产品质量的特性分类，控制图可分为计量值控制图和计数 值控制图。计量值控制图是用于产品质量特性为计量值情形，如长度、重量、 时间、强度等连续数据(例如服从正态分布的数据)，常用的计量值控制图 有均值一极差控制图，中位数一极差控制图，单值一移动极差控制图，均值一标准差控制图。计数值控制图是用于产品质量特性为不合格品数、不合格 品率、缺陷数等离散数据(例如服从二项分布的数据)，常用的计数值控制 图有不合格品率控制图，不合格品数控制图，单位缺陷数控制图，缺陷数控 制图。对于控制图中控制界限的确定方法，请参考申请号为200480037968.6的中 国专利申请公开的技术方案。图l是现有技术中的一种具有单控制界限的控制 图，其中，控制上限ll (UCL)和控制下限12 (LCL)才艮据下述^^式计算<formula>formula see original document page 8</formula>其中，I是数据的算术平均值，^是标准差，Z是可用作容限系数的可选乘数， 一般而言，根据3"准则，Z的选值为3。在实际应用中，这种控制界限的计算公式适用于连续数据，也适用于离散数据。但是，对于应用SPC技术对产品进行质量管理控制的技术人员应当熟知，要计算上述的控制界限，最初始时需要收集的样本数据的组数必须不少于足够的数量，通常为组数不能少于30。然而对于许多产品而言，例如在半导体 产品制造过程中收集足够的样本数据需要耗费很大的成本和时间，因此，应 用上述控制图的SPC技术在生产过程变得并不十分有效。为解决上述问题，业 界提出了一种具有双控制界限的控制图，如图2所示，这种控制图具有双控制 界限，包括外控制界限(OuterCL)和内控制界限(InnerCL),其中，外控 制上限21 (OUCL)、外控制下限22 (OLCL)、内控制上限23 (IUCL )和内 控制下限24 (ILCL)根据下述公式计算OUCL = I+Lo" (3)OLCL = I-Lo" (4)IUCL = X+Li*a (5)ILCL = I一Li" (6)其中，Lo和Li是控制极限因数(Control Limit Factor)，其选值分布如图3 所示。用这种双控制界限方法确定的控制图可以适用于最初始时收集的样本 数据的组数小于30的连续样本数据。图2所示的样本数据是表示产品使用寿命 (lifetime)的连续数据，从图中可以看出，若样本数据在内控制界限，也就 是在内控制上限23和内控制下限24之间，表示此时该产品的生产过程处于受 控状态；若样本数据超出外控制上限21，表示该产品的生产过程处于较佳的 受控状态，若样本数据超出外控制下限22，表示该产品的生产过程处于失控 状态。另外，这种双控制界限方法确定的控制图也可以适用于初始时收集的样本数据的组数大于等于30的连续样本数据。综上所述，在现有技术中还没有一种控制界限以及应用此种控制界限的SPC技术适用于最初始时收集的样本数据的组数小于30组的离散样本数据。
技术实现思路
本专利技术解决的问题是，提供一种对离散样本数据进行统计过程控制的方 法及其装置，以节省生产过程中收集离散样本数据所需耗费的成本和时间， 进而降低生产过程中的测试成本以及缩短生产过程中的测试周期。为解决上述问题，本专利技术提供一种对离散样本数据进行统计过程控制的 方法，包括下述步骤收集离散样本数据，根据统计分布函数计算所收集的离散样本数据的置信区间和双控制界限；根据计算所得的双控制界限，判断新收集的离散样本数据是受控数据或是失控数据；以及若新收集的离散样本 数据为受控数据，根据统计分布函数重新计算用于计算原来的双控制界限的 离散样本数据和新收集的受控数据的置信区间和双控制界限。上述方法还包括下述步骤若新收集的离散样本数据为失控数据，对所 述的失控数据进行失效分析，查找产生失控数据的因素；根据失效分析，判 断失控数据是正确失控数据或是错误失控数据；根据错误失控数据，计算错 误失控数据预警比率；以及判断错误失控数据预警比率是否大于标准的错误 预警比率，若错误失控数据预警比率大于标准的错误预警比率，则重新计算 离散样本数据的置信区间和双控制界限。根据本专利技术的一个较佳实施例，所述的离散样本数据为失效产品比率。 所述的离散样本数据的置信区间包括平均失效比率上限和平均失效比率下 限。所述的离散样本数据的控制界限包括内控制界限和外控制界限，其中， 内控制界限包括内控制上限和内控制下限，外控制界限包括外控制上限和外 控制下限。所述的受控数据是指所述的离散样本数据小于内控制上限，所述 的失控数据是指所述的离散样本数据大于等于外控制上限。所述的平均失效比率下限(& )和平均失效比率上限(P")根据下述公式计算<本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对离散样本数据进行统计过程控制的方法，其特征在于，包括下述步骤：收集离散样本数据，根据统计分布函数计算所收集的离散样本数据的置信区间和双控制界限；根据计算所得的双控制界限，判断新收集的离散样本数据是受控数据或是失控数据；以及若新收集的离散样本数据为受控数据，根据统计分布函数重新计算用于计算原来的双控制界限的离散样本数据和新收集的受控数据的置信区间和双控制界限。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨斯元，简维廷，
申请(专利权)人：中芯国际集成电路制造上海有限公司，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]