專利名稱：控制規(guī)格界限的制定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明有關(guān) 一種應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)過程控制的方法，尤指 一種應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)過程 控制的控制規(guī)格界限的制定方法。
背景技術(shù)：
統(tǒng)計(jì)質(zhì)量管理(Statistical Quality Control, SQC)是一項(xiàng)維持與改善產(chǎn)品質(zhì) 量的技術(shù)，而統(tǒng)計(jì)過程控制(Statistical Process Control, SPC)則是其中一項(xiàng)主要 的工具，它著重于制造過程中數(shù)據(jù)的分析，以判定產(chǎn)品發(fā)生變異的原因。所 以統(tǒng)計(jì)質(zhì)量管理包含兩個(gè)主要部分，統(tǒng)計(jì)過程控制與抽樣允收標(biāo)準(zhǔn)。統(tǒng)計(jì)過 程控制SPC是利用過程操作變量對(duì)生產(chǎn)變量或產(chǎn)品的質(zhì)量變量進(jìn)行預(yù)測(cè)性監(jiān) 控。因此，統(tǒng)計(jì)過程控制的利用，可謂起于檢測(cè)過程異常，確實(shí)掌握過程狀 態(tài)，避免異常發(fā)生，最終目的是確保產(chǎn)品的質(zhì)量符合規(guī)格。
對(duì)于極度講求質(zhì)量?jī)?yōu)良率的晶片生產(chǎn)廠而言，統(tǒng)計(jì)過程控制的重要性當(dāng) 然更為重要。然而在當(dāng)新產(chǎn)品的初期導(dǎo)入及批量生產(chǎn)，若仍需建立異常監(jiān)控 機(jī)制時(shí)，卻常因初期導(dǎo)入數(shù)據(jù)量不足，且晶片測(cè)試數(shù)據(jù)(例如優(yōu)良率或不良率) 的分配不屬于常態(tài)分配(Normal Distribution),所以不易訂立出測(cè)試數(shù)據(jù)的抽 樣允收限制條件。另一方面，當(dāng)統(tǒng)計(jì)過程控制中的數(shù)據(jù)是非常態(tài)分配的數(shù)據(jù) 時(shí)，可能以統(tǒng)計(jì)所得的四倍標(biāo)準(zhǔn)差(4cj)取代六倍標(biāo)準(zhǔn)差(60)來定義控制 規(guī)格界限，但該作法卻常將控制規(guī)格界限訂立得太過嚴(yán)格，而使得依照該控 制規(guī)格界限實(shí)際進(jìn)行控制時(shí)，產(chǎn)生過度檢驗(yàn)(Overkill)的現(xiàn)象，從而增加失控 狀態(tài)(Out-of-Control,OOC)比率。另外，由此訂立的控制規(guī)格界限也可能發(fā)生 低靈敏度(Lowsensitivity)的現(xiàn)象，即所訂立的控制規(guī)格界限太過寬松，無法 篩檢出異常數(shù)據(jù)。
為了解決上述問題，現(xiàn)有技術(shù)曾以博克斯-卡克斯數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(Box-Cox transformation method)的方法來區(qū)分影響目標(biāo)值與變異值的噪聲。非常態(tài)分 布的數(shù)據(jù)通過博克斯-卡克斯數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以得到常態(tài)分布間的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，如 此便可以獲得較為合理的控制規(guī)格界限。但利用博克斯-卡克斯數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，在冪次轉(zhuǎn)換(power transformation)后的逆轉(zhuǎn)換(inverse)所得到的六倍標(biāo)準(zhǔn)差 (6a)可能會(huì)超出原數(shù)據(jù)域(Domain)而得到不合理的控制上限(Upper Control Limit, UCL)。而且合理的控制上限UCL必須花費(fèi)相當(dāng)?shù)臅r(shí)間與精力進(jìn)行錯(cuò)誤 嘗試(Try and error)才可以獲得。并且具有人為判斷的風(fēng)險(xiǎn)。
因此，如何研發(fā)一種應(yīng)用于訂立統(tǒng)計(jì)過程控制的控制規(guī)格界限的方法， 以最精簡(jiǎn)的步驟流程就可以訂立合理的控制規(guī)格界限，同時(shí)避免過度檢驗(yàn)或 無法篩檢出異常數(shù)據(jù)的現(xiàn)象發(fā)生，這的確是目前相關(guān)領(lǐng)域所需積極發(fā)展研究 的目標(biāo)。本發(fā)明的發(fā)明人等，精心研究，并根據(jù)其從事該項(xiàng)研究領(lǐng)域多年的 經(jīng)驗(yàn)，提出本發(fā)明的應(yīng)用于訂立統(tǒng)計(jì)過程控制的控制規(guī)格界限的方法，通過 引入拔靴重抽樣(Bootstrap Resampling)手段，可以有效解決現(xiàn)有技術(shù)的問題， 是一項(xiàng)不可多得的發(fā)明。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的是提供一種應(yīng)用于制定統(tǒng)計(jì)過程控制的控制規(guī)格界限 的方法，通過引入拔靴重抽樣的手段，以最精簡(jiǎn)的步驟流程就可以以少量的 樣本數(shù)，訂立出合理的控制規(guī)格界限，同時(shí)避免了過度檢驗(yàn)或無法篩檢出異 常數(shù)據(jù)的現(xiàn)象發(fā)生，解決現(xiàn)有技術(shù)的問題。
為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的一個(gè)較廣義實(shí)施形態(tài)為提供一種統(tǒng)計(jì)過程控 制的控制規(guī)格界限的制定方法，包含下列步驟a)提供一母群體；b)從該母群 體選取出一樣本群體；c)從該樣本群體，選取多個(gè)樣本；d)根據(jù)該多個(gè)樣本， 求出一樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差；e)重復(fù)步驟c)與步驟d)直到獲取k組樣本 平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差；以及f)分別求出該k組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的平 均值，以獲的一控制平均值與一控制標(biāo)準(zhǔn)差，其中所述控制規(guī)格界限為該控 制平均值與該控制標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該控制規(guī)格界限用于半導(dǎo)體晶片生產(chǎn)過程控制。 根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該步驟c)以拔靴重抽樣的方式進(jìn)行。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該拔靴重抽樣由電子表格的VBA應(yīng)用程序(Visual Basic for Applications)所冗成。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中所述控制規(guī)格界限為該控制平均值加上六倍的該 控制標(biāo)準(zhǔn)差。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該樣本群體為特定的晶片的測(cè)試數(shù)據(jù)群體。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該樣本群體是由測(cè)試系統(tǒng)模塊所得到的數(shù)據(jù)樣本。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該母群體為一非常態(tài)分配(Non Normal Distribution)群體。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該樣本群體為一非常態(tài)分配群體。 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的另 一個(gè)較廣義實(shí)施形態(tài)為提供一種統(tǒng)計(jì)過程 控制的控制規(guī)格界限的制定方法，其步驟則至少包含a)提供一樣本群體；b) 從該樣本群體，以一拔靱重抽樣方式選取出n組拔靴重抽樣樣本(Bootstrap Samples)群體；c)從該n組拔靴重抽樣樣本群體，分別求出n組樣本平均值與 相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差；以及d^人該n組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差，求出一控制平均值 與一控制標(biāo)準(zhǔn)差，其中所述控制規(guī)格界限為該控制平均值與該控制標(biāo)準(zhǔn)差的 函數(shù)。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中所述控制規(guī)格界限用于半導(dǎo)體晶片生產(chǎn)過程控制。 根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該拔靴重抽樣由電子表格的VBA應(yīng)用程序所完成。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中所述控制規(guī)格界限為該控制平均值加上六倍的該 控制標(biāo)準(zhǔn)差。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該樣本群體為特定的晶片的測(cè)試數(shù)據(jù)群體。 根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該樣本群體是由測(cè)試系統(tǒng)模塊所得到的數(shù)據(jù)樣本。 根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該控制平均值為所述n組樣本平均值的平均。 根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該控制標(biāo)準(zhǔn)差為所述n組相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的平均。 根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該樣本群體取自 一非常態(tài)分配的母群體。 根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該樣本群體為一非常態(tài)分配群體。 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的另一較廣義實(shí)施形態(tài)為提供一種應(yīng)用于半導(dǎo)體 統(tǒng)計(jì)過程控制的控制規(guī)格界限的制定方法，其步驟包含將測(cè)試機(jī)測(cè)試后所 得到的晶片測(cè)試數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù);通過使用者接口從該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)取 出一樣本群體;利用統(tǒng)計(jì)分析引擎對(duì)該樣本群體進(jìn)行計(jì)算，其中該計(jì)算包括下 列步驟:a)從該樣本群體，以一拔靴重抽樣方式選取出n組拔靴重抽樣本群體；
b) 從該n組拔靴重抽樣樣本群體，分別求出n組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差；
c) 從該n組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差，求出一控制平均值與一控制標(biāo)準(zhǔn)差； 以及將該控制平均值加上六倍的該控制標(biāo)準(zhǔn)差制定為該控制規(guī)格界限。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該拔靴重抽樣由電子表格的VBA應(yīng)用程序所完成。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該樣本群體為特定的晶片的測(cè)試數(shù)據(jù)群體。
根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該控制平均值為所述n組樣本平均值的平均。 根據(jù)本發(fā)明構(gòu)想，其中該控制標(biāo)準(zhǔn)差為所述n組相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的平均。


圖1揭示了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的統(tǒng)計(jì)過程控制的控制規(guī)格界限的制 定方法的流^E圖。
圖2揭示了根據(jù)本發(fā)明另 一 實(shí)施形態(tài)的控制規(guī)格界限的制定方法的示意圖。
圖3揭示了根據(jù)本發(fā)明再一實(shí)施形態(tài)的控制規(guī)格界限的制定方法示意
具體實(shí)施例方式
體現(xiàn)本發(fā)明特征與優(yōu)點(diǎn)的一些典型實(shí)施例將在后面的說明中詳細(xì)敘述。 應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明能夠在不同的形態(tài)上具有各種的變化，其都不脫離本 發(fā)明的范圍，并且其中的說明及圖示在本質(zhì)上是用作說明，而并非用來限制 本發(fā)明。
請(qǐng)參閱圖1,揭示了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的較廣義實(shí)施形態(tài)為提供一 種統(tǒng)計(jì)過程控制(Statistical Process Control, SPC)的控制規(guī)格界限的制定方法， 其中該控制規(guī)格界限用于半導(dǎo)體晶片生產(chǎn)過程控制。如圖1的流程圖所示， 包含下列步驟a)提供一母群體，如步驟S11所示，其中該母群體為一非常態(tài) 分配(Non Normal Distribution)群體；b)從該母群體選取出一樣本群體，如步驟S12所示，其中該樣本群體為一特定的晶片的測(cè)試數(shù)據(jù)群體，屬于一非常態(tài)分配群體；c)從該樣本群體，選取多個(gè)樣本，如步驟S13所示；d)根據(jù)該多個(gè) 樣本，求出一樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差，如步驟S14所示；e)重復(fù)步驟c)與 步驟d)直至確定已獲取了 k組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，才繼續(xù)下一步驟 流程，如步驟S15所示；以及f)分別對(duì)該k組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行 平均以求出平均值，并獲得一控制平均值與一控制標(biāo)準(zhǔn)差，如步驟S16所示， 其中該控制規(guī)格界限是控制平均值與控制標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。
需要強(qiáng)調(diào)的是，本發(fā)明實(shí)施例所指的測(cè)試數(shù)據(jù)例如是優(yōu)良率或不良率等 數(shù)據(jù)。
在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，步驟c)至步驟e)的重復(fù)動(dòng)作可簡(jiǎn)單地以一個(gè)拔孰重抽樣 處理流程構(gòu)成。通過拔靴重抽樣處理流程，如步驟S10所示，即可從有限的 樣本群體中抽選出足夠的樣本進(jìn)行控制規(guī)格界限的估算。其中該拔靴重抽樣 的運(yùn)算可由電子表格的VBA應(yīng)用程序(Visual Basic for Applications)來完成。 另外在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，該控制規(guī)格界限可以是控制平均值加上六倍的控制標(biāo)準(zhǔn) 差。
據(jù)此，對(duì)于不符合常態(tài)分配的數(shù)據(jù)，使用本發(fā)明的方法可以計(jì)算出合理 的控制規(guī)格界限。解決了長(zhǎng)久以來，公知技術(shù)對(duì)于控制規(guī)格界限的計(jì)算，必 須引入人為判斷的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)合理的控制規(guī)格界限不會(huì)太過嚴(yán)格而引發(fā)過度 檢測(cè)(Overkill)的現(xiàn)象；當(dāng)然也不會(huì)因?yàn)樘^寬松而造成低靈敏度(low sensitivity)的現(xiàn)象，無法檢測(cè)出異常。經(jīng)過實(shí)際的測(cè)試后發(fā)現(xiàn)，引用本發(fā)明的 方法以有限的樣本群體所估算的控制規(guī)格界限確實(shí)可以有效地應(yīng)用于半導(dǎo)體 晶片初期試產(chǎn)的生產(chǎn)過程控制中，檢測(cè)出異常產(chǎn)品批次。如果在試產(chǎn)階段就 可以明確檢測(cè)出可能的高風(fēng)險(xiǎn)問題，當(dāng)然有助于實(shí)際批量生產(chǎn)時(shí)有效的監(jiān)控 過程，減少異常的發(fā)生。
請(qǐng)?jiān)賲㈤唸D2,揭示了根據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施形態(tài)的控制規(guī)格界限的制定 方法。該方法可應(yīng)用于半導(dǎo)體晶片產(chǎn)業(yè)的初期試產(chǎn)的生產(chǎn)過程控制中，獲取 合理的控制規(guī)格界限。盡管母群體數(shù)量不足，本方法在導(dǎo)入拔靴重抽樣方式 進(jìn)行再取樣，就可以以足夠的再取樣樣本，有效估算出母群體所屬的合理控 制規(guī)格界限，以供實(shí)際批量生產(chǎn)時(shí)的生產(chǎn)過程控制使用。如圖2所示，本發(fā) 明的方法步驟首先提供一樣本群體21,其中該樣本群體21取自一非常態(tài)分 配的母群體20,在本實(shí)施例中，該樣本群體21為特定的晶片的測(cè)試數(shù)據(jù)群體，屬于非常態(tài)分配。接著從該樣本群體21，以拔靴重抽樣方式選取出n組 拔靴重抽樣樣本(Bootstrap Samples)群體X1-Xn。，針對(duì)該n組拔執(zhí)重抽樣樣本 群體X,~Xn，分別求出各個(gè)拔靴重抽樣樣本群體所屬的樣本平均值與相對(duì)標(biāo) 準(zhǔn)差221~22n。最后，將如前所述得到的n組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差221~22n 分別加總平均，進(jìn)而求出控制平均值p與控制標(biāo)準(zhǔn)差(j,其中該控制規(guī)格界 限即為控制平均值與控制標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)，優(yōu)選的，該控制規(guī)格界限為控制平 均值p加上六倍的控制標(biāo)準(zhǔn)差(j的總和(p+6cj)。
簡(jiǎn)單來說，由于拔靴重抽樣是一種無母數(shù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)(nonparametric technique),當(dāng)統(tǒng)計(jì)數(shù)尚無標(biāo)準(zhǔn)誤差存在或抽樣分配未知時(shí)，拔孰重抽樣通常 是惟一可以協(xié)助研究者估計(jì)其感興趣的統(tǒng)計(jì)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差或抽樣變異的方
法。拔靴重抽樣法僅應(yīng)用計(jì)算機(jī)即可對(duì)搜集的數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)抽樣，由此估計(jì) 某特定統(tǒng)計(jì)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差或抽樣分配。應(yīng)用拔l化重抽樣法時(shí)，通常以實(shí)際收 集的樣本為母群體，進(jìn)行隨機(jī)置回取樣(random sampling with replacement), 具體而言，從中抽出第一個(gè)樣本，然后放回，再抽出第二個(gè)樣本，然后放回， 重復(fù)此步驟，直到抽到第N個(gè)樣本才停止，稱為一個(gè)拔靴重抽樣樣本，重復(fù) 上述步驟，直到抽到的拔靴重抽樣樣本數(shù)已足以對(duì)其統(tǒng)計(jì)數(shù)提供穩(wěn)定的估計(jì) 值為止。
同樣地，本發(fā)明實(shí)施例在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，該拔靴重抽樣運(yùn)算可由電子表格 的VBA應(yīng)用程序來完成。
請(qǐng)參閱圖3,更簡(jiǎn)單地揭示了一應(yīng)用于半導(dǎo)體晶片生產(chǎn)過程控制的控制 規(guī)格界限的制定方法的實(shí)施例圖。如圖所示，利用測(cè)試機(jī)(WTtestEQP)32將 測(cè)試后所得的晶片測(cè)試數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)31中，使用者通過使用者接口 34就可從該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)31中取得樣本群體33。該樣本群體33先通過統(tǒng)計(jì)分 析引擎35進(jìn)行計(jì)算，其計(jì)算方法與前述圖2的實(shí)施例相同，在此不再贅述， 當(dāng)然該拔靴重抽樣可由電子表格的VBA應(yīng)用程序來完成，經(jīng)由上述統(tǒng)計(jì)分析 引擎35的計(jì)算后，便可得到所需的系統(tǒng)控制結(jié)果(SBL Result)36。由此，就 能夠以精簡(jiǎn)的流程及有限的樣本群體，估算出合理的控制規(guī)格界限。
綜上所述，本發(fā)明提供一種應(yīng)用于制定統(tǒng)計(jì)過程控制的控制規(guī)格界限的 方法，通過引入拔靴重抽樣的手段，以最精簡(jiǎn)的步驟流程及有限的樣本群體， 就可估算出合理的控制規(guī)格界限，解決了長(zhǎng)久以來，現(xiàn)有技術(shù)對(duì)于控制規(guī)格 界限的計(jì)算，必須引入人為判斷的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)合理的控制規(guī)格界限不會(huì)太過
嚴(yán)格而引發(fā)過度檢測(cè)(Overkill)的現(xiàn)象；當(dāng)然也不會(huì)因?yàn)樘^寬松而造成低 靈敏度(lowsensitivity)的現(xiàn)象，無法檢出異常。經(jīng)過實(shí)際的測(cè)試后發(fā)現(xiàn)，引用 本發(fā)明的方法以有限的樣本群體所估算的控制規(guī)格界限確實(shí)可以有效應(yīng)用在 半導(dǎo)體晶片初期試產(chǎn)的生產(chǎn)過程控制中，檢測(cè)出異常產(chǎn)品批次。如果在試產(chǎn) 階段就可以明確檢測(cè)出可能的高風(fēng)險(xiǎn)問題，當(dāng)然有助于實(shí)際批量生產(chǎn)時(shí)有效 的監(jiān)控過程，減少異常的發(fā)生，這是現(xiàn)有技術(shù)所無法達(dá)到的。本發(fā)明技術(shù)具 有實(shí)用性、新穎性與進(jìn)步性，因此依法提出申請(qǐng)。
縱使本發(fā)明已由上述的實(shí)施例詳細(xì)敘述，但可由本領(lǐng)域的技術(shù)人員任施 匠思而為諸般修飾，然皆不脫如所附權(quán)利要求所要求保護(hù)的范圍。
權(quán)利要求
1.一種統(tǒng)計(jì)過程控制的控制規(guī)格界限的制定方法，包含下列步驟a)提供一母群體；b)從該母群體選取出一樣本群體；c)從該樣本群體，選取多個(gè)樣本；d)根據(jù)該多個(gè)樣本，求出樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差；e)重復(fù)步驟c)與步驟d)，直到獲取k組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差；以及f)分別求出該k組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的平均值，以獲得一控制平均值與一控制標(biāo)準(zhǔn)差，其中所述控制規(guī)格界限為該控制平均值與該控制標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。
2. 如權(quán)利要求1所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該控制規(guī)格界限用于半導(dǎo)體晶片生產(chǎn)過程控制。
3. 如權(quán)利要求1所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該步驟c)以拔靴重抽樣的方式進(jìn)行。
4. 如權(quán)利要求3所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該拔靴重抽樣由電子表格的VBA應(yīng)用程序所完成。
5. 如權(quán)利要求1所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該控制規(guī)格界限為所述控制平均值加上六倍的所述控制標(biāo)準(zhǔn)差。
6. 如權(quán)利要求1所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該樣本群體為一特定的晶片的測(cè)試數(shù)據(jù)群體。
7. 如權(quán)利要求6所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該樣本群體是由一測(cè)試系統(tǒng)模塊所得到的數(shù)據(jù)樣本。
8. 如權(quán)利要求1所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該母群體為非常態(tài)分配群體。
9. 如權(quán)利要求1所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該樣本群體為非常態(tài)分配群體。
10. —種統(tǒng)計(jì)過程控制的控制規(guī)格界限的制定方法，包含下列步驟a) 提供一樣本群體；b) 從該樣本群體，以拔靴重抽樣方式選取出n組拔靴重抽樣樣本群體；c) 從該n組拔靴重抽樣樣本群體，分別求出n組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差；以及d)從該n組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差，求出一控制平均值與一控制標(biāo)準(zhǔn)差，其中所述控制規(guī)格界限為該控制平均值與該控制標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。
11. 如權(quán)利要求10所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該控制規(guī)格界限用于半導(dǎo)體晶片生產(chǎn)過程控制。
12. 如權(quán)利要求10所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該拔靴重抽樣由電子表格的VBA應(yīng)用程序所完成。
13. 如權(quán)利要求10所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該控制規(guī)格界限為所述控制平均值加上六倍的所述控制標(biāo)準(zhǔn)差。
14. 如權(quán)利要求10所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該樣本群體為一特定的晶片的測(cè)試數(shù)據(jù)群體。
15. 如權(quán)利要求14所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該樣本群體是由一測(cè)試系統(tǒng)模塊所得到的數(shù)據(jù)樣本。
16. 如權(quán)利要求10所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該控制平均值為所述n組樣本平均值的平均。
17. 如權(quán)利要求10所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該控制標(biāo)準(zhǔn)差為所述n組相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的平均。
18. 如權(quán)利要求10所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該樣本群體取自非常態(tài)分配的母群體。
19. 如權(quán)利要求10所述的控制規(guī)格界限的制定方法，其中該樣本群體為非常態(tài)分配群體。
20. —種應(yīng)用于半導(dǎo)體統(tǒng)計(jì)過程控制的控制規(guī)格界限的制定方法，包含下列步驟將測(cè)試機(jī)測(cè)試后所得到的晶片數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中；通過使用者接口從該數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)取出一樣本群體；利用統(tǒng)計(jì)分析引擎對(duì)該樣本群體進(jìn)行計(jì)算，其中該計(jì)算包括下列步驟a) 從該樣本群體，以拔靴重抽樣方式選取出n組拔孰重抽樣本群體；b) 從該n組拔靴重抽樣樣本群體，分別求出n組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差；以及c) 從該n組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差，求出一控制平均值與一控制標(biāo)準(zhǔn)差；以及將所述控制平均值加上六倍的所述控制標(biāo)準(zhǔn)差制定為該控制規(guī)格界限。
21. 如權(quán)利要求20所述之方法，其中該拔靴重抽樣由電子表格的VBA應(yīng)用程序所完成。
22. 如權(quán)利要求20所述之方法，其中該樣本群體為一特定的晶片的測(cè)試數(shù)據(jù)群體。
23. 如權(quán)利要求20所述之方法，其中該控制平均值為所述n組樣本平均值的平均。
24. 如權(quán)利要求20所述之方法，其中該控制標(biāo)準(zhǔn)差為所述n組相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的平均。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種統(tǒng)計(jì)過程控制(Statistical Process Control，SPC)的控制規(guī)格界限的制定方法，包含下列步驟a)提供一個(gè)樣本群體；b)從該樣本群體中，以拔靴重抽樣(Bootstrap Resampling)方式選取出k組拔靴重抽樣樣本(Bootstrap Samples)群體；c)從該k組拔靴重抽樣樣本群體，分別求出k組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差；以及d)從該k組樣本平均值與相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差，求出一控制平均值與一控制標(biāo)準(zhǔn)差，其中所述控制規(guī)格界限為該控制平均值與該控制標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。
文檔編號(hào)G05B19/418GK101174149SQ20061014331
公開日2008年5月7日 申請(qǐng)日期2006年11月3日 優(yōu)先權(quán)日2006年11月3日
發(fā)明者呂建輝, 張惟富, 林正淇 申請(qǐng)人:力晶半導(dǎo)體股份有限公司