今回のテーマは、
「歩留まりを上げるには、どんな順番で、何をするのか」
答え：不良の分類、原因の絞り込み、対策、効果の確認を、何度も繰り返します。立ち上げ期は系統的な原因を先に直し、検査や電気テストのデータをつなげて使うと、改善が速くなります。
この記事でわかること
- ① 改善のサイクル
- ② 不良の分類
- ③ 原因の絞り込み
- ④ 対策と確認
- ⑤ 立ち上げ期とデータ活用
※各節の「くわしく見る」は、計算で確かめたい人向けです。
① 改善のサイクル：分類、絞り込み、対策、確認
大事なポイント：歩留まりは、思いつきで直すのではなく、順番を決めて、繰り返して上げます。
第2講から第4講で、不良の原因、歩留まりの見積もり、品質管理の道具を学びました。この講では、それらをつなげて、実際に歩留まりを上げる進め方を学びます。
歩留まりを上げる作業は、次の4つの段階を繰り返します。
- 不良を分類する：どんな不良が、どれだけあるかを数えます。多いものが分かれば、手を付ける順番が決まります。
- 原因を絞り込む：多い不良について、どの工程、どの装置で起きているかを探します。広く候補を出してから、データで絞ります。
- 対策する：原因と考えた条件を直します。複数を一度に変えると、何が効いたか分からなくなるので、1つずつ変えます。
- 効果を確認する：直したあとのデータで、不良が減ったか、他の不良が増えていないかを確かめます。
④のあとは、また①に戻ります。1つ目の問題を直すと、次に大きかった問題が、新しい先頭になるためです。これは、計画、実行、確認、見直しを回す考え方（PDCA）と同じ形です（一般的な考え方です）。分類、絞り込み、対策、確認を、小さく何度も回します。
確認クイズ：歩留まり向上の4つの段階を、順番に答えてください。
答え：不良の分類、原因の絞り込み、対策、効果の確認の順です。そのあと、また分類に戻ります。
② 不良を分類する：どんな不良が多いか
大事なポイント：不良は、電気テストの結果と、欠陥検査の結果で分類します。分類すれば、どこから手を付けるかが決まります。
電気テストでは、チップごとに合格か不合格かが分かります。さらに、不合格の理由を区分けしておくと、手がかりが増えます。この区分けをビンに分ける、と言うことがあります。たとえば、配線が切れている（断線）、配線がつながっている（短絡）、動くが速度が足りない、のように分けます。
参考にした資料（Wikipedia）には、完全には動かないチップでも、性能の低い製品として売れる場合があるので、等級分けで実質的な歩留まりを上げられると書かれています。もちろん、すべての製品でできるわけではありません。
欠陥検査の結果も、大きさや形で、粒、傷、パターン欠陥などに分類します。電気テストの結果と、欠陥検査の結果を、ウェハ上の同じ場所で重ねられると、「この欠陥は、この不良を起こしている」と分かります（検査の方法は検査・計測3級の第3講と第4講で学べます）。
分類した結果を、第4講のパレート図にします。たとえば、不良200個のうち、断線が120個、短絡が50個、速度不足が30個なら、断線が60%、短絡が25%、速度不足が15%です。最も多い種類から、手を付けます。分類が粗すぎると原因が分からず、細かすぎると件数が分散するので、目的に合う細かさにします。
確認クイズ：不良200個のうち、断線が120個でした。断線は、不良全体の何%ですか。
答え：120 ÷ 200 ＝ 0.6 で、60%です。
③ 原因を絞り込む：どの工程で増えたか
大事なポイント：同じ不良でも、増える工程と、通った装置を比べると、原因の場所が絞れます。
多い不良が決まったら、原因を探します。使う手がかりは、大きく3つあります。
- ウェハ上の場所：全面に散らばるのか、中心や外周に偏るのか、同じ場所に繰り返し出るのか（第2講、第3講）。
- 層別：装置、ロット、日時ごとにデータを分けて比べる（検査・計測3級の第5講）。
- 工程ごとの変化：工程のあとごとに欠陥を数え、増えたところを探す。
3つ目を、図で見ます。同じウェハを、工程Aから工程Eまでの各工程のあとに検査した例で、欠陥の数は、5個、6個、31個、33個、34個と増えました。工程Cのあとで、25個も増えています。ほかの工程では、増えたのは1〜2個です。したがって、工程Cで起きた作業、または工程Cの装置に原因がありそうだと絞れます。
ここで注意が必要なのは、検査が前の工程の欠陥もまとめて数えることです。そのため、増えた数は、前の検査との差で見ます。また、検査の条件を途中で変えると、数が変わって見えるので、条件をそろえます。絞り込みの結果は、仮説です。次の節の対策で、確かめます。
確認クイズ：欠陥の数が、工程Xのあとに8個、工程Yのあとに40個、工程Zのあとに43個でした。原因を最初に疑う工程は、どれですか。
答え：工程Yです。32個も増えているのは、工程Yのあとです。
くわしく見る：増加分の計算
図の例で、各工程での増加分は、工程Bが 6 − 5 ＝ 1個、工程Cが 31 − 6 ＝ 25個、工程Dが 33 − 31 ＝ 2個、工程Eが 34 − 33 ＝ 1個です。増加分の合計は 1 ＋ 25 ＋ 2 ＋ 1 ＝ 29個で、これは 34 − 5 ＝ 29個と一致します。工程Cの割合は、25 ÷ 29 ≒ 0.86、約86%です（仮の値です）。
④ 対策と確認：1つずつ変えて、効果を測る
大事なポイント：対策は、条件を1つずつ変えて試し、効果をデータで確認します。他の不良が増えていないかも見ます。
原因の仮説が立ったら、対策を試します。ここで大切な約束は、1回に変えるのは1つだけにすることです。2つ同時に変えると、歩留まりが上がっても、どちらが効いたのか、分かりません。また、いきなりすべてのウェハで試さず、少数のウェハやロットで試して、効果と副作用を確かめるのが一般的です。
効果の確認には、第4講の道具を使います。管理図で、直した後の値が安定しているかを見ます。パレート図は、直す前と後で2つ並べて、減ったか、他の項目が増えていないかを比べます。ある不良を減らすための変更が、別の不良を増やすことは、実際にあるからです。
効果が確認できたら、その条件を標準として決め、手順書に書いて、他のラインや装置にも広げます。決めなければ、担当が変わったときに元の条件に戻ってしまうからです。そして、また分類に戻り、次に大きい問題を探します。効果は、直す前と後のデータで比べて確かめます。
確認クイズ：2つの条件を同時に変えて歩留まりが上がりました。何が問題ですか。
答え：どちらの変更が効いたのか分からないことです。1つずつ変えて確かめます。
くわしく見る：欠陥密度が下がったときの歩留まり
第3講のポアソンモデルの目安で考えます。面積1cm²のチップで、欠陥密度が0.3個/cm²から0.2個/cm²に下がったとします。歩留まりは、e の −0.3乗 ≒ 0.741（約74%）から、e の −0.2乗 ≒ 0.819（約82%）になり、約8ポイント上がる見積もりです。
これは、仮の値と簡易な式による目安です。実際の改善の効果は、確認のデータで測ります。
⑤ 立ち上げ期とデータ活用：早く、広くつなげて学ぶ
大事なポイント：新しい製品や工程の立ち上げ期は、歩留まりが低く、原因も多くあります。データをつなげて使うと、改善が速くなります。
新しい製品や工程を量産し始める時期を、立ち上げ期と呼びます。この時期は、歩留まりが低い状態から、改善を重ねて上げていきます。この過程を、歩留まりの立ち上がり（ランプ）と言います。業界団体のロードマップでも、歩留まり改善を「研究開発段階の歩留まりから、成熟した歩留まりまで上げること」と定義しています。
第3講で学んだとおり、立ち上げ期は、系統的な要因（回路の形や、条件の合わせ込み）が歩留まりを強く抑えることが多く、ロードマップにもそう書かれています。ここを直すと、歩留まりは急に上がります。成熟期には、系統的な問題が減り、ランダムな欠陥（粒など）が中心になって、上がり方はゆるやかになります。また、製品の価格が時間とともに下がる環境では、早く歩留まりを上げて量産するほど、利益が大きくなる、とも書かれています。
改善を速くするのが、データの活用です。検査・計測のデータ、電気テストの結果、どの装置をいつ通ったかという履歴をばらばらに持っていると、原因の絞り込みに時間がかかります。ロードマップは、これらをつなげて分析し、管理限界を外れたときに警報も出す仕組み（歩留まり管理システム）の必要性を述べています。データをつなげるほど、原因を絞り込む時間は短くなります。
データを使うときの注意が2つあります。記録の誤り（装置名の入力ミスなど）があると、層別の結果を誤るので、データの質を保ちます。また、データ上の相関は、原因とは限らないので、最後は、条件を変えた実験で確かめます。
確認クイズ：立ち上げ期の歩留まりを強く抑えるのは、多くの場合、系統的な要因とランダムな欠陥のどちらですか。
答え：系統的な要因です。ここを直すと歩留まりが急に上がります。
この講のまとめ
歩留まり向上は、不良の分類、原因の絞り込み、対策、効果の確認を、何度も回して進めます。
絞り込みは、ウェハ上の場所、層別、工程ごとの欠陥の増え方を手がかりにし、対策は1つずつ変えて確かめます。
立ち上げ期は系統的な要因を先に直し、データをつなげて使うと改善が速くなります。
これで、歩留まり・品質管理3級の5講は終わりです。2級では、歩留まりモデルの式や、管理図の計算を、式を使ってくわしく学びます。
ことばのおさらい
- ビン：テスト結果で不良を区分けしたものです。
- 層別：データを装置やロットなどで分けて比べることです。
- 立ち上げ期：新しい製品や工程を量産し始め、歩留まりを上げていく時期です。
- 系統的な要因：毎回同じように起きる原因です。
- 歩留まり管理システム：検査・計測・電気テスト・履歴のデータをつなげて分析する仕組みです。
よくある誤解
Q. 原因が分かったら、複数の対策を同時に試した方が早いですか。
早く見えても、どれが効いたか分からなくなります。1つずつ変える方が、結局は確実です。
Q. 歩留まりが高くなったら、改善は終わりですか。
いいえ。新しい製品や工程が次々に来るので、サイクルを回し続けます。
参考にした公式情報
- 国際半導体技術ロードマップ（ITRS）2005年版「Yield Enhancement」（歩留まり改善の定義、立ち上げ期は系統的な要因が制約になること、価格が下がる環境で早い立ち上げが利益になること、警報を出す歩留まり管理システム。2005年版の記述です。2013年版は日本語版を読み、対象範囲が同じであることだけ確認しました）
- MIT OpenCourseWare「Control of Manufacturing Processes」 Lecture 10: Yield Modeling（歩留まりに関する用語）
- Wikipedia「Yield (semiconductor)」（不完全なチップの等級分け（ビニング）。Wikipediaのみの出典で、他の出典は読めていません）
- Wikipedia「Pareto chart」（パレート図）
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods「What are Control Charts?」（管理図による変化の発見）
断線120個・短絡50個、工程A〜Eの欠陥の数、欠陥密度0.3と0.2個/cm²などの数値は、理解のために置いた仮の値です。改善のサイクル（PDCAの形）、1つずつ変える進め方、工程ごとの欠陥の増加分で原因を絞る方法、データの質への注意は、一般的な知識にもとづく目安です。図は、記事用に描いた簡易の図です。
