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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-10-26 09:30 ［招待講演］ビックデータの活用によるメモリ製造革新 ～ 半導体製造の歩留解析支援システム ～ ○赤堀浩史（東芝メモリ）・中田康太・折原良平・水岡良彰・高木健太郎（東芝）・門多健一・西村孝治・田中祐加子・江口英孝（東芝メモリ）  SDM2017-55 エレソ技報アーカイブへのリンク：SDM2017-55 |
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| 抄録 | （和） | 半導体製造における歩留解析では，製品の品質検査結果と各工程の処理装置履歴から不良の原因装置を特定し，対策に繋げることで生産性を向上している．半導体の製造プロセスから得られるデータは大量かつ複雑であるため，人手による歩留解析では作業に時間がかかることが問題となっている．我々は機械学習・データマイニングの手法を用いて不良の発生状況の可視化と不良原因装置の推定を網羅的に行う歩留解析支援システム「歩留新聞」を開発した．歩留新聞はウェハ上の特徴的な不良傾向を自動で分類し，それぞれの原因装置候補を抽出する．新しい不良傾向と原因装置候補を技術者に提示することで，不良１件当たりの解析時間を平均６時間から２時間に短縮した． |
| （英） | In this work, we focus on yield analysis task where engineers identify the cause of failure from wafer failure map patterns and manufacturing histories. We organize yield analysis task into 3 stages, failure map pattern monitoring, failure cause identification and failure recurrence monitoring, and incorporate machine learning and data mining technologies into each stage to support engineers' work. The important point is that big data analysis enables comprehensive and long-term monitoring automation. Machine learning and data mining techniques are integrated into a real automated monitoring system with interfaces familiar to engineers to attain large yield enhancement. | |
| キーワード | （和） | ビッグデータ / 半導体 / 歩留解析 / 機械学習 / データマイニング / / / |
| （英） | Big-Data / Semiconductor / Yield Analysis / Machine Learning / Data Mining / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 260, SDM2017-55, pp. 31-33, 2017年10月. | |
| 資料番号 | SDM2017-55 | |
| 発行日 | 2017-10-18 (SDM) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SDM2017-55 エレソ技報アーカイブへのリンク：SDM2017-55 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SDM |
| 開催期間 | 2017-10-25 - 2017-10-26 |
| 開催地（和） | 東北大学未来研 |
| 開催地（英） | Niche, Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | プロセス科学と新プロセス技術 |
| テーマ（英） | Process Science and New Process Technology |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SDM |
| 会議コード | 2017-10-SDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ビックデータの活用によるメモリ製造革新 |
| サブタイトル（和） | 半導体製造の歩留解析支援システム |
| タイトル（英） | Utilization of Big Data for Innovation in Semiconductor Memory Manufacturing |
| サブタイトル（英） | Comprehensive Big-Data-Based Monitoring System for Yield Analysis in Semiconductor Manufacturing |
| キーワード(1)（和/英） | ビッグデータ / Big-Data |
| キーワード(2)（和/英） | 半導体 / Semiconductor |
| キーワード(3)（和/英） | 歩留解析 / Yield Analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | データマイニング / Data Mining |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤堀 浩史 / Hiroshi Akahori / アカホリ ヒロシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東芝メモリ株式会社 (略称： 東芝メモリ) Toshiba Memory Corporation (略称： Toshiba Memory) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中田 康太 / Kouta Nakata / |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 折原 良平 / Ryohei Orihara / |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 水岡 良彰 / Yoshiaki Mizuoka / |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高木 健太郎 / Kentaro Takagi / |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 門多 健一 / Kenichi Kadota / |
| 第6著者 所属（和/英） | 東芝メモリ株式会社 (略称： 東芝メモリ) Toshiba Memory Corporation (略称： Toshiba Memory) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西村 孝治 / Takaharu Nishimura / |
| 第7著者 所属（和/英） | 東芝メモリ株式会社 (略称： 東芝メモリ) Toshiba Memory Corporation (略称： Toshiba Memory) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 祐加子 / Yukako Tanaka / |
| 第8著者 所属（和/英） | 東芝メモリ株式会社 (略称： 東芝メモリ) Toshiba Memory Corporation (略称： Toshiba Memory) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江口 英孝 / Hidetaka Eguchi / |
| 第9著者 所属（和/英） | 東芝メモリ株式会社 (略称： 東芝メモリ) Toshiba Memory Corporation (略称： Toshiba Memory) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-10-26 09:30:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | SDM |
| 資料番号 | SDM2017-55 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.260 |
| ページ範囲 | pp.31-33 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2017-10-18 (SDM) |
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