(57)【要約】【課題】製造不良原因の確認時間を短時間化する。【解決手段】製造不良原因探索装置１は、複数の製品からなる対象製品群の製造ライン４から収集した多変量の製造状態監視データに基づいて、対象製品群における製造不良原因を推定する装置である。製造不良原因探索装置１は、製造状態監視データの各項目に対して、製品ごとに所定の区間をそれぞれ設定し、対象製品群の中で区間に含まれる製品のグループを抽出して当該グループの区間不良率を計算する区間不良率計算部１１３と、製造状態監視データの各項目に対して、区間不良率との相関を表す不良率相関係数を計算する不良率相関計算部１１４とを備え、不良率相関係数に基づいて、製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を製造不良原因の候補として出力する。【選択図】図１
2020181273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の製品からなる対象製品群の製造ラインから収集した多変量の製造状態監視データに基づいて、前記対象製品群における製造不良原因を推定する装置であって、
前記製造状態監視データの各項目に対して、前記製品ごとに所定の区間をそれぞれ設定し、前記対象製品群の中で前記区間に含まれる前記製品のグループを抽出して当該グループの区間不良率を計算する区間不良率計算部と、
前記製造状態監視データの各項目に対して、前記区間不良率との相関を表す不良率相関を計算する不良率相関計算部と、を備え、
前記不良率相関に基づいて、前記製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を前記製造不良原因の候補として出力することを特徴とする製造不良原因探索装置。
【請求項２】
請求項１に記載の製造不良原因探索装置において、
前記不良率相関の絶対値を所定のしきい値と比較した結果に基づいて、前記製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を抽出する不良率相関フィルタ部を備え、
前記不良率相関フィルタ部により抽出された前記製造状態監視データの項目を、前記製造不良原因の候補として出力することを特徴とする製造不良原因探索装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の製造不良原因探索装置において、
予め設定された指標に基づいて、前記製造状態監視データの各項目に対する優先順位を設定するソート部を備え、
前記ソート部により設定された前記優先順位に従って、前記製造不良原因の候補としての各項目を並び替えて出力することを特徴とする製造不良原因探索装置。
【請求項４】
請求項３に記載の製造不良原因探索装置において、
前記指標は、前記対象製品群における不良品の適合率および再現率と、前記適合率および前記再現率の調和平均と、前記不良率相関の絶対値と、の少なくとも一つを含み、
前記適合率および前記再現率は、前記製造状態監視データに基づく不良品および良品の予測結果と、前記対象製品群の検査結果に基づく不良品および良品の判定結果とを用いて生成された混同行列に基づいて計算されることを特徴とする製造不良原因探索装置。
【請求項５】
請求項２に記載の製造不良原因探索装置において、
前記不良率相関フィルタ部により抽出された前記製造状態監視データの項目における複数の項目の組み合わせを複合項目として選択し、前記複合項目の各項目に対する不良品の予測結果に基づいて複合不良予測品集合を生成する複合不良原因候補抽出部と、
予め設定された指標による前記複合不良予測品集合の指標値を前記複合項目ごとに計算し、前記指標値に基づいて前記複合項目に対する優先順位を設定するソート部と、を備え、
前記ソート部により設定された前記優先順位に従って、前記製造不良原因の候補としての各複合項目を並び替えて出力することを特徴とする製造不良原因探索装置。
【請求項６】
複数の製品からなる対象製品群の製造ラインから収集した多変量の製造状態監視データに基づいて、前記対象製品群における製造不良原因を推定する方法であって、
コンピュータにより、
前記製造状態監視データの各項目に対して、前記製品ごとに所定の区間をそれぞれ設定し、
前記対象製品群の中で前記区間に含まれる前記製品のグループを抽出し、
抽出した前記グループの区間不良率を計算し、
前記製造状態監視データの各項目に対して、前記区間不良率との相関を表す不良率相関を計算し、
計算した前記不良率相関に基づいて、前記製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を前記製造不良原因の候補として出力することを特徴とする製造不良原因探索方法。
【請求項７】
請求項６に記載の製造不良原因探索方法において、
前記コンピュータにより、
前記不良率相関の絶対値を所定のしきい値と比較した結果に基づいて、前記製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を抽出し、
抽出した前記製造状態監視データの項目を、前記製造不良原因の候補として出力することを特徴とする製造不良原因探索方法。
【請求項８】
請求項６または７に記載の製造不良原因探索方法において、
前記コンピュータにより、
予め設定された指標に基づいて、前記製造状態監視データの各項目に対する優先順位を設定し、
設定した前記優先順位に従って、前記製造不良原因の候補としての各項目を並び替えて出力することを特徴とする製造不良原因探索方法。
【請求項９】
請求項８に記載の製造不良原因探索方法において、
前記指標は、前記対象製品群における不良品の適合率および再現率と、前記適合率および前記再現率の調和平均と、前記不良率相関の絶対値と、の少なくとも一つを含み、
前記コンピュータは、前記製造状態監視データに基づく不良品および良品の予測結果と、前記対象製品群の検査結果に基づく不良品および良品の判定結果とを用いて生成された混同行列に基づいて、前記適合率および前記再現率を計算することを特徴とする製造不良原因探索方法。
【請求項１０】
請求項７に記載の製造不良原因探索方法において、
前記コンピュータにより、
抽出した前記製造状態監視データの項目における複数の項目の組み合わせを複合項目として選択し、
選択した前記複合項目の各項目に対する不良品の予測結果に基づいて複合不良予測品集合を生成し、
予め設定された指標による前記複合不良予測品集合の指標値を前記複合項目ごとに計算し、
前記指標値に基づいて前記複合項目に対する優先順位を設定し、
設定した前記優先順位に従って、前記製造不良原因の候補としての各複合項目を並び替えて出力することを特徴とする製造不良原因探索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造不良原因を探索する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、様々な製品の成形、加工、組立等を行う製造ラインにおける製造不良原因を探索する技術が求められている。例えば、製造ラインに設けられた製造装置の動作状態を表すデータや、製造途中の部品、中間製品等の検査データを、製造状態の監視データとして取得し、これと完成した製品の検査データとを突き合わせて、両者の相関解析を行う。そして、得られた解析結果に基づいて、製品検査データと相関の強い監視データ項目を抽出することで、製造不良原因を推定する技術が知られている。
【０００３】
上記の相関解析の手法には、様々な統計解析アルゴリズムを適用可能であるが、一般的に基本となるのはピアソンの線相関解析である。ピアソンの線相関では、ばらつきを有する説明変数（製造状態の監視データ）と目的変数（製品検査データ）の関係が直線を構成する時に、高い相関係数を出力する特徴がある。そのため、直線上に乗らない外れ値や外乱が存在すると、それが少数であっても解析結果に強い影響を及ぼし、相関係数が小さくなってしまうという問題があった。
【０００４】
上記問題を解決する方法として、例えば特許文献１の技術が知られている。特許文献１には、製品検査データから製品集合を良品集合と不良品集合に大別し、良品集合の製造状態監視データの分布を確率分布とした時の不良品集合の製造状態監視データの尤度（確率分布への当て嵌め度合いを表す各データ点の同時確率）を相関の代わりに用いて、不良品集合の製造状態監視データの当て嵌め度合いが低い、つまり良品集合の製造状態監視データの分布に対して不良品集合の製造状態監視データの分布が偏在している製造状態監視データ項目を抽出する方法が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１８−５５８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般的に、製造ラインにおいて製品品質を低下させる製造不良原因（製造状態監視データ項目の一部）では、良品集合のデータ分布と比較して、不良品集合のデータ分布が大小（左右）のいずれか片側に偏在することが多い。そのため、上述した特許文献１の方法では、このようなデータ分布を示す製造状態監視データの項目を、製造不良原因として抽出することが好ましい。しかしながら、特許文献１に記載の方法を用いた場合、これに限らず、様々な偏在の様相（中央に偏在、両側に偏在、複数局所領域に偏在など）を含む製造状態監視データの項目を、製造不良原因として抽出してしまうことがある。その結果、製造不良原因の絞り込みが上手く機能せず、確認時間が長時間化してしまうことがあるという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による製造不良原因探索装置は、複数の製品からなる対象製品群の製造ラインから収集した多変量の製造状態監視データに基づいて、前記対象製品群における製造不良原因を推定する装置であって、前記製造状態監視データの各項目に対して、前記製品ごとに所定の区間をそれぞれ設定し、前記対象製品群の中で前記区間に含まれる前記製品のグループを抽出して当該グループの区間不良率を計算する区間不良率計算部と、前記製造状態監視データの各項目に対して、前記区間不良率との相関を表す不良率相関を計算する不良率相関計算部と、を備え、前記不良率相関に基づいて、前記製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を前記製造不良原因の候補として出力する。
本発明による製造不良原因探索方法は、複数の製品からなる対象製品群の製造ラインから収集した多変量の製造状態監視データに基づいて、前記対象製品群における製造不良原因を推定する方法であって、コンピュータにより、前記製造状態監視データの各項目に対して、前記製品ごとに所定の区間をそれぞれ設定し、前記対象製品群の中で前記区間に含まれる前記製品のグループを抽出し、抽出した前記グループの区間不良率を計算し、前記製造状態監視データの各項目に対して、前記区間不良率との相関を表す不良率相関を計算し、計算した前記不良率相関に基づいて、前記製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を前記製造不良原因の候補として出力する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、製造不良原因の確認時間を短時間化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る製造不良原因探索装置のシステム構成図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る製造不良原因探索装置の処理フローを示す図である。
【図３】製造不良原因探索装置において処理に用いられるデータの一例を示す図である。
【図４】製品状態監視項目と製品最終検査データ、二値化後の製品最終検査データおよび区間不良率との関係を製品ごとに示した２軸チャートの例である。
【図５】外れ値を多く含む場合の、製品状態監視項目と製品最終検査データ、二値化後の製品最終検査データおよび区間不良率との関係を製品ごとに示した２軸チャートの例である。
【図６】本発明の第２の実施形態における混同行列および指標の例を示す図である。
【図７】本発明の第３の実施形態に係る製造不良原因探索装置のシステム構成図である。
【図８】本発明の第３の実施形態に係る製造不良原因探索装置の処理フローを示す図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る製造不良原因探索装置において表示される確認画面の例を示す図である。
【図１０】本発明の第３の実施形態に係る製造不良原因探索装置において表示される確認画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。
【００１１】
図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
【００１２】
識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。
【００１３】
同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
【００１４】
また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ）によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡやＡＳＩＣ）を含んでいてもよい。
【００１５】
プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
【００１６】
以下では、本発明の実施形態に係る製造不良原因探索装置および製造不良原因探索方法について、図面を用いて説明する。なお、製造不良原因探索装置とは、複数の製品からなる対象製品群の製造ラインから収集した多変量の製造状態監視データに基づいて、対象製品群における製造不良原因を推定する装置である。以下の実施形態では、コンピュータを用いたシステムにより、本発明の製造不良原因探索装置を実現する例を説明する。
【００１７】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る製造不良原因探索装置のシステム構成図である。図１に示すように、製造不良原因探索装置１は、解析用計算機１００を用いて構成される。解析用計算機１００は、演算処理装置１１０、表示装置１２０、記憶装置１３０を備える。
【００１８】
解析用計算機１００は、ネットワーク２を介して、製造実行システム（ＭＥＳ）３、製造ライン４および最終製品検査装置４ｄと接続されている。製造ライン４は、図１のシステムにおいて解析用計算機１００が解析対象とする対象製品群の製造を受け持つ部分であり、例えば投入装置４ａ、製造装置４ｂおよび中間製品検査装置４ｃを有する。投入装置４ａは、対象製品群の製造に必要な材料や部品を製造ライン４に投入する。この投入装置４ａによる材料や部品の投入を起点として、製造装置４ｂが成形、加工、組立等の工程を順次行うことで、いくつかの中間製品を経て最終製品が製造される。なお、製造装置４ｂでは、例えば切削、プレス、溶接、粉末冶金、鍛造、鋳造、射出成型、３Ｄ印刷といった方法を用いて、中間製品や最終製品の成型を行うことができる。
【００１９】
中間製品検査装置４ｃは、製造途中の各部品や各中間製品の検査を行う。最終製品検査装置４ｄは、製造ライン４で製造された最終製品を検査し、良品か不良品かを判断する。なお、製造ライン４の動作は、製造実行システム（ＭＥＳ）３によって制御される。
【００２０】
演算処理装置１１０は、その機能として、データ入出力部１１１、前処理部１１２、区間不良率計算部１１３、不良率相関計算部１１４、不良率相関フィルタ部１１５およびソート部１１６の各機能ブロックを有する。演算処理装置１１０は、例えばＣＰＵ等のコンピュータを用いて構成されており、このコンピュータが所定のプログラムを実行することにより、上記の各機能ブロックを実現することができる。
【００２１】
表示装置１２０は、演算処理装置１１０の制御に応じて様々な画面表示を行う装置であり、例えば液晶ディスプレイ等を用いて構成される。製造不良原因探索装置１は、演算処理装置１１０により行われた製造不良原因の推定結果を表示装置１２０に表示することで、対象製品群における製造不良原因をユーザに提示する。
【００２２】
記憶装置１３０は、製造状態監視データ記憶部１３１、最終製品検査データ記憶部１３２、計算仕様記憶部１３３、および計算結果記憶部１３４の各機能ブロックを有する。記憶装置１３０は、例えばＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）を用いて構成されており、所定の記憶領域をそれぞれ割り当てることで、上記の各機能ブロックを実現することができる。
【００２３】
データ入出力部１１１は、製造ライン４からネットワーク２を介して送信される多変量の製造状態監視データを収集し、記憶装置１３０内の製造状態監視データ記憶部１３１に記憶させる。製造状態監視データとは、製造不良原因探索装置１が解析対象とする対象製品群の各製品の製造工程中での品質状態を表すデータであり、様々な種類のものが含まれる。具体的には、例えば製造ライン４において製造装置４ｂの動作状態を表すデータや、中間製品検査装置４ｃによる検査データなどを、製造状態監視データとしてそれぞれ収集し、製造状態監視データ記憶部１３１に記憶する。
【００２４】
また、データ入出力部１１１は、最終製品検査装置４ｄで得られた最終製品の検査データを収集し、記憶装置１３０内の最終製品検査データ記憶部１３２に記憶させる。なお、製造状態監視データ記憶部１３１に記憶される製造状態監視データと、最終製品検査データ記憶部１３２に記憶される最終製品の検査データとは、製造実行システム（ＭＥＳ）３が管理する製品ごとに固有の製品番号をＩＤとして付与することにより、互いに突き合わせ可能とすることが好ましい。
【００２５】
前処理部１１２は、最終製品検査データ記憶部１３２に記憶された最終製品の検査データに対して、以降の処理において利用するのに適したデータ形式に変換するための前処理を必要に応じて実施する。なお、前処理部１１２が実施する前処理の詳細については後述する。
【００２６】
区間不良率計算部１１３は、製造状態監視データの各項目に対する製品ごとの区間不良率を計算する。なお、区間不良率計算部１１３による区間不良率の計算方法の詳細については後述する。
【００２７】
不良率相関計算部１１４は、製造状態監視データの各項目に対して、区間不良率計算部１１３により計算された区間不良率との相関を表す不良率相関を計算する。なお、不良率相関計算部１１４による不良率相関の計算方法の詳細については後述する。
【００２８】
不良率相関フィルタ部１１５は、不良率相関計算部１１４により計算された不良率相関に基づいて、製造状態監視データの各項目から製造不良原因の候補とする項目を抽出するためのフィルタリング処理を行う。なお、不良率相関フィルタ部１１５によるフィルタリング処理の詳細については後述する。
【００２９】
ソート部１１６は、予め設定された指標を用いて、不良率相関フィルタ部１１５により製造不良原因の候補として抽出された製造状態監視データの各項目に対する優先順位を設定する。なお、ソート部１１６による優先順位の設定方法の詳細については後述する。
【００３０】
続いて、本実施形態の製造不良原因探索装置１が実行する各処理の詳細について、図２および図３を参照して説明する。図２は、本発明の第１の実施形態に係る製造不良原因探索装置１の処理フローを示す図である。この処理フローは、所定のタイミングごとに実行される。例えば、日次、週次、月次などの周期的機会や、あるいは最終製品検査装置４ｄが不良品を検出した機会に実行される。
【００３１】
図３は、製造不良原因探索装置１において処理に用いられるデータの一例を示す図である。図３のデータテーブル５では、最終製品の検査データをｙ、多変量の製造状態監視データをｘ＝[ｘ1，ｘ2，・・・，ｘk，・・・，ｘK]として、各製品のこれらのデータ値を示している。ここで、ｘの添え字ｋは、製造状態監視データの各項目を識別するための項目番号を表している。また、各製品には固有の製品番号が付与されており、図３の例では、Ｎ個の製品に対して製品番号ｐ（ｐ＝１〜Ｎ）がそれぞれ付与されている。
【００３２】
図３のデータテーブル５では、各製品に対する最終製品の検査データｙおよび製造状態監視データｘｋの各データ値を、製品番号順に示している。すなわち、左側から数えて、最初の列は各製品の製品番号を表し、次列は最終製品の検査データｙのデータ値を表している。また、その次の列は製造状態監視データの最初の項目ｘ１のデータ値を表し、さらに次の列は製造状態監視データの二番目の項目ｘ２のデータ値を表している。以下同様に、データテーブル５に例示するような任意の項目数による製造状態監視データの各データ値を用いて、製造不良原因探索装置１の処理が行われる。
【００３３】
図２のステップＳ１において、製造不良原因探索装置１は、前処理部１１２により、最終製品の検査データに対する前処理を実施する。ここでは、例えば図３に示したように、最終製品の検査データｙが良品であるか不良品であるかを表す二値化データではない場合に、二値化データへの変換を前処理として行う。具体的には、例えば、予め計算仕様記憶部１３３に記憶された不良判定のしきい値ｙthreshを用いて、最終製品の検査データｙを良品と不良品を表す二値化データに変換する。これにより、最終製品の検査データｙが良品集合と不良品集合に二分される。各集合は、製品番号を元（要素）とする。なお、最終製品の検査データｙとして二値化済みのデータを取得していた場合は、ステップＳ１の前処理を省略しても良い。
【００３４】
製造不良原因探索装置１は、ステップＳ２、Ｓ３の処理を、製造状態監視データの項目ごとに実施する。すなわち、図３のデータテーブル５に示すデータを用いる場合、ｋ＝１〜Ｋの範囲で、ｋの各値についてステップＳ２、Ｓ３の処理をそれぞれ実施する。
【００３５】
ステップＳ２において、製造不良原因探索装置１は、区間不良率計算部１１３により、区間不良率計算処理を行う。この区間不良率計算処理は、以下のステップＳ２０１〜Ｓ２０５の手順に従って行われる。
【００３６】
ステップＳ２０１では、製造状態監視データの各項目のうち、ｋ番目のデータ項目ｘkの要素である各製品のデータ値を昇順に並べ直す。そして、並べ替え後の各データ値に対して、前述の製品番号ｐとは別に、各データを識別するためのデータ番号ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）を割り振る。なお、データ番号ｎの最大値Ｎは、前述の製品番号ｐの最大値Ｎと同一であり、製造状態監視データに含まれる製品個体数と一致する。
【００３７】
ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で並べ直した各データ値に対して、区間不良率を計算するための区間を設定する。ここでは、製造状態監視データのｋ番目のデータ項目ｘkにおける並べ替え後の各データ値ｘk（ｎ）に対して、そのデータ値を中心に所定の区間幅Δｘkを有する区間をそれぞれ設定する。これにより、製造状態監視データの各項目に対して、製品ごとに所定の区間がそれぞれ設定される。なお、区間幅Δｘkは、予め計算仕様記憶部１３３に設定された値を用いてもよいし、製造状態監視データの各データ値から設定値を定めてもよい。いずれの場合であっても、製造状態監視データの項目ごとに区間幅Δｘkとして適切な値を設定することが好ましい。例えば、以下の式（１）に基づいて、各項目での並べ替え後の最大データ値と最小データ値との差分の１／１０程度の値を区間幅Δｘkとして設定することができる。
【００３８】
【数１】
2020181273.tif 000003
【００３９】
ステップＳ２０３では、ステップＳ２０１で並べ直したデータ値のうち、ステップＳ２０２で設定した区間内に含まれる複数のデータ値を、区間内データとして抽出する。ここでは、データ番号ｎごとに以下の条件式（２）を満たすデータ値を、製造状態監視データのｋ番目のデータ項目ｘkに対する区間内データｚk（ｎ，ｉ）として抽出する。これにより、製造不良原因探索装置１が解析対象とする対象製品群の中で、ステップＳ２０２で設定した区間に含まれる製品のグループに対応する各データ値が抽出される。
【００４０】
【数２】
2020181273.tif 000004
【００４１】
ステップＳ２０４では、データ番号ｎごとにステップＳ２０３で抽出した各区間内データｚk（ｎ，ｉ）を、良品集合または不良品集合のいずれかに分類する。ここでは、例えば各区間内データの製品番号ｐをたどって、ステップＳ１の前処理によって二値化された最終製品の検査データｙを検索することで、各区間内データを良品集合または不良品集合のいずれかに分類する。そして、良品集合と不良品集合のそれぞれについて分類された区間内データ数を集計することで、良品集合に属する製品の数を表す区間内良品数ＮF（ｎ）と、不良品集合に属する製品の数を表す区間内不良品数ＮＴ（ｎ）とを、データ番号ｎごとに集計する。なお、区間内良品数ＮF（ｎ）の添え字ＦはＦａｌｓｅ、すなわち実際には不良品ではないこと（良品であること）を表しており、区間内不良品数ＮＴ（ｎ）の添え字ＴはＴｒｕｅ、すなわち実際に不良品であることを表している。
【００４２】
ステップＳ２０５では、ステップＳ２０４で求めた区間内良品数ＮF（ｎ）および区間内不良品数ＮＴ（ｎ）を用いて、以下の式（３）により、製造状態監視データのｋ番目のデータ項目ｘkにおける各データ値ｘk（ｎ）に対する区間不良率DefectRatek（ｎ）をデータ番号ｎごとに計算する。これにより、ステップＳ２０３でデータ値を抽出した製品のグループごとに、当該グループの区間不良率が計算される。
【００４３】
【数３】
2020181273.tif 000005
【００４４】
続いて、ステップＳ３において、製造不良原因探索装置１は、不良率相関計算部１１４により、ステップＳ２でデータ番号ｎごとに区間不良率DefectRatek（ｎ）を計算したデータ項目ｘkに対して、当該項目の区間不良率と製造状態監視データとの相関を表す不良率相関を計算する。ここでは、例えば以下の式（４）により、ｎ＝１〜Ｎについて、項目番号ｋの製造状態監視データｘk（ｎ）と区間不良率ｄk（ｎ）＝DefectRatek（ｎ）との間の不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）を計算する。
【００４５】
【数４】
2020181273.tif 000006
【００４６】
式（４）において、ｘk−とｄk−は、製造状態監視データｘk（ｎ）と区間不良率ｄk（ｎ）の平均値をそれぞれ表す。
【００４７】
製造不良原因探索装置１は、上記ステップＳ２の区間不良率計算処理およびステップＳ３の不良率相関計算処理を製造状態監視データの各項目に対して行うことにより、ｋ＝１〜Ｋのそれぞれについて、区間不良率との相関を表す不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）を計算することができる。
【００４８】
続いて、製造不良原因探索装置１は、ステップＳ４において、不良率相関フィルタ部１１５およびソート部１１６により、製造状態監視データの各項目から製造不良原因の候補を抽出するフィルタリング処理を行う。このフィルタリング処理は、以下のステップＳ４０１〜Ｓ４０２の手順に従って行われる。
【００４９】
ステップＳ４０１では、不良率相関フィルタ部１１５により、ステップＳ３で計算した不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の絶対値と、予め計算仕様記憶部１３３に記憶された所定の不良率相関フィルタリングのしきい値DFRthreshとを比較し、その比較結果に基づいて、製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を製造不良原因の候補として抽出する。具体的には、例えば以下の式（５）により、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の絶対値がしきい値DFRthresh以上である製造状態監視データの項目を、不良原因候補Ｘfilteredとして抽出する。
【００５０】
【数５】
2020181273.tif 000007
【００５１】
なお、式（５）のしきい値DFRthreshは、予め設定された値ではなく、ステップＳ４０１の処理を実行する際に適応的に設定した値を用いることも可能である。例えば、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の絶対値を統計処理し、所定の分位数（２５％、５０％、７５％等）に位置する値をしきい値DFRthreshに設定しても良い。また、しきい値DFRthreshとの比較以外の方法で、不良原因候補Ｘfilteredとする製造状態監視データの項目を抽出しても良い。例えば、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の絶対値が大きい順に、予め指定された個数の製造状態監視データの項目を不良原因候補Ｘfilteredとして抽出するようにしても良い。これ以外にも、任意の方法で不良原因候補Ｘfilteredを抽出することができる。
【００５２】
ステップＳ４０２では、ソート部１１６により、ステップＳ４０１で製造不良原因の候補として抽出した製造状態監視データの各項目に対して、所定の指標に基づく優先順位を設定する。例えば、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の絶対値を指標に用いた場合、抽出した製造状態監視データの各項目に対して、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の絶対値が大きい順に優先順位を設定する。そして、設定した優先順位に従って、抽出した製造状態監視データの各項目を並び替える。これにより、製造不良の原因である可能性が高い項目から順に、抽出した製造状態監視データの各項目を並び替えることができる。
【００５３】
ステップＳ５において、製造不良原因探索装置１は、データ入出力部１１１により、ステップＳ４のフィルタリング処理によって抽出されて並び替えられた製造状態監視データの各項目を、演算処理装置１１０から表示装置１２０および記憶装置１３０に出力する。これにより、製造不良原因の候補として抽出された製造状態監視データの各項目が、製造不良の原因である可能性が高い項目から順に、表示装置１２０において表示されるとともに、記憶装置１３０の計算結果記憶部１３４に記憶される。したがって、製造不良原因探索装置１のユーザは、製造不良の原因である可能性が高いものから順に、製造状態監視データの各項目の確認を行うことができる。その結果、製造不良原因の確認時間を短時間化することができる。
【００５４】
図９は、本発明の第１の実施形態に係る製造不良原因探索装置１において表示装置１２０に表示される確認画面の例を示す図である。図９において、確認画面Ｇ２１０の左側には、製造不良原因の候補として抽出された製造状態監視データの各項目を優先順位の高いものから順に示した原因候補ランク表Ｇ２２０が表示されている。この原因候補ランク表Ｇ２２０では、左側の列から順に、優先順位（不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の絶対値の順番）、項目名、描画選択ボタンを示している。描画選択ボタンは排他的に、すなわち一つの項目のみがカーソルＧ２２１で選択可能になっている。なお、図９の例では原因候補ランク表Ｇ２２０として上位１０項目を表示しているが、表示する項目数はこれに限らず、またスクロール可能にしても良い。
【００５５】
確認画面Ｇ２１０の右側には、原因候補ランク表Ｇ２２０の描画選択ボタンにおいてカーソルＧ２２１により選択された製造状態監視データの項目について、チャートＧ２３０が表示されている。チャートＧ２３０では、当該項目について図２のステップＳ２０１で割り振られたデータ番号ｎの値を横軸とし、各製品の当該項目のデータ値と区間不良率とをそれぞれ縦軸とする２軸チャートを表示するともに、これらの相関係数、すなわち不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の値を表示している。
【００５６】
なお、図９に示した確認画面Ｇ２１０では、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の値を確認しやくすするために、選択された製造状態監視データ項目の各製品のデータ値を昇順で並び直して割り振られたデータ番号ｎの順に、各製品のデータ値をチャートＧ２３０として表示している。これ以外にも、例えば時系列変動を確認しやすくするために、各製品の着工順、すなわち製品番号ｐの順に各製品のデータ値を並び替えて、チャートＧ２３０に表示する機能を付加しても良い。
【００５７】
［線相関よりも不良率相関が優れる理由］
ここで、相関解析で一般的に用いられる線相関と比較して、本発明で用いられる不良率相関が優れている理由を以下に説明する。
【００５８】
最終製品の検査データｙと製造状態監視データのｋ番目のデータ項目ｘkとの線相関係数（生値についてのピアソンの相関係数）は、次式（６）により計算できる。
【００５９】
【数６】
2020181273.tif 000008
【００６０】
上記の線相関係数LinearCorr（ｋ）よりも、本発明において前述の式（４）で計算される不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の方が、頑健で優れている。その理由を、以下に図４から図５を用いて説明する。図４は、製品状態監視項目と製品最終検査データ、二値化後の製品最終検査データおよび区間不良率との関係を製品ごとに示した２軸チャートの例である。図５は、外れ値を多く含む場合の、製品状態監視項目と製品最終検査データ、二値化後の製品最終検査データおよび区間不良率との関係を製品ごとに示した２軸チャートの例である。
【００６１】
図４の上図のチャート４１０は、製品最終検査（◆）と製品状態監視項目１（●）の製品毎のデータを示した２軸チャートである。横軸は、製品状態監視項目１（●）の値で昇順にソートされたデータ番号である。チャート４１０では、最終製品検査の測定値が製品状態監視項目１の測定値と反比例して小さくなる場合を示している。ただし、最終製品検査の測定値４１１（データ番号１２）および測定値４１２（データ番号２０）は、他の何らかの要因によって最終製品検査の値が反比例関係に従っていない場合を示している。一般に、製造ラインでは複数の不良原因が同時に存在しているため、このような外れ値が存在する。チャート４１０の上部に示したように、製品最終検査（◆）と製品状態監視項目１（●）の線相関係数は、LinearCorr（１）＝−０．９５である。
【００６２】
図４の中図のチャート４２０は、前述の前処理により、しきい値ｙthresh＝０.０を用いてチャート４１０で示した製品最終検査のデータを二値化した結果を示している。チャート４２０では、最終製品の検査データｙの値がしきい値ｙthresh＝０.０以上であれば１（良品）が設定され、しきい値ｙthresh＝０.０未満であれば０（不良品）が設定されている。
【００６３】
図４の下図のチャート４３０は、前述の式（２）および式（３）を用いて、チャート４２０で示した製品最終検査の二値化データから区間幅Δｘ1＝０．８３を設定したときの区間不良率DefectRate1（ｎ）を計算した結果を示している。チャート４３０の上部に示したように、区間不良率（◆）と製品状態監視項目１（●）の不良率相関係数は、DefectRateCorr（１）＝−０．９７である。したがって、チャート４１０で示した外れ値に弱い線相関係数LinearCorr（１）＝−０．９５よりも、不良率相関係数DefectRateCorr（１）の絶対値の方が大きいことが分かる。
【００６４】
なお、上記では線相関係数LinearCorr（１）よりも不良率相関係数DefectRateCorr（１）の方が絶対値が大きいことを説明したが、実際にはこうした絶対値の大きさだけでなく、製造ラインから製造状態監視データを収集する上で避けられない外れ値（外乱）があった場合でも、相関係数の相対順序が入れ替わらない頑健性も重要である。
【００６５】
図５の上図のチャート５１０は、外れ値（測定値５１１，５１２，５１３，５１４）が図４の場合よりもさらに増加した例を示している。チャート５１０では、製品最終検査（◆）と製品状態監視項目１（●）の線相関係数は、LinearCorr（１）＝−０．８３である。これは、外乱が少ない図４の場合と比較して、絶対値では｜ΔＣ｜＝０．１２、比率では１２．６％も変動している。
【００６６】
図５の中図のチャート５２０は、図４のチャート４２０と同様に、チャート５１０で示した製品最終検査のデータを二値化した結果を示している。このチャート５２０でも、図４のチャート４２０と比較して、外れ値（測定値５２１，５２２，５２３，５２４）が増加している。
【００６７】
図５の下図のチャート５３０は、図４のチャート４３０と同様に、チャート５２０で示した製品最終検査の二値化データからの区間不良率DefectRate1（ｎ）を計算した結果を示している。このチャート５３０では、図４のチャート４３０と比較して、全体的な区間不良率の値は変動しているものの、不良率相関係数は、DefectRateCorr（１）＝−０．９６である。すなわち、外乱が少ない図４の場合と比較して、絶対値では｜ΔＣ｜＝０．０１、比率では１．０％の変動となっており、チャート５１０で示した線相関係数の場合よりも大幅に抑制されていることが分かる。
【００６８】
以上説明したように、線相関係数LinearCorr（ｋ）と比較して、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の方が外れ値増加時の変動幅が小さく、外乱に対して低感度であることが分かる。これにより、製造ラインから製造状態監視データを収集する上で避けられない外れ値（外乱）があった場合に、相関係数の相対順序の入れ替わりに対して、線相関係数LinearCorr（ｋ）よりも不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の方が高い頑健性を得られることが分かる。したがって、安定した優先順位を付けて原因候補項目の絞り込みを行うことができ、製造不良原因の確認時間を短時間化することができる。
【００６９】
なお、以上説明した本発明の第１の実施形態では、製造不良原因探索装置１が不良率相関フィルタ部１１５およびソート部１１６を有し、ステップＳ４のフィルタリング処理では、これらがステップＳ４０１、Ｓ４０２の処理をそれぞれ実施することで、製造不良原因の候補として出力する製造状態監視データの項目を決定する例を説明した。しかしながら、製造不良原因探索装置１は不良率相関フィルタ部１１５またはソート部１１６のいずれか一方のみを有していても良い。例えば、製造不良原因探索装置１が不良率相関フィルタ部１１５を有してソート部１１６を有していない場合は、ステップＳ４０１において不良原因候補Ｘfilteredとして抽出された製造状態監視データの各項目を、並び替えずにそのまま出力すれば良い。また、製造不良原因探索装置１がソート部１１６を有して不良率相関フィルタ部１１５を有していない場合は、ステップＳ４０２において製造状態監視データの全項目に対して所定の指標に基づく優先順位を設定し、その優先順位に従って全項目を並び替えて出力すれば良い。このようにしても、原因候補項目の絞り込みを行うことができるため、製造不良原因の確認時間を短時間化することが可能となる。
【００７０】
以上説明した本発明の第１の実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。
【００７１】
（１）製造不良原因探索装置１は、複数の製品からなる対象製品群の製造ライン４から収集した多変量の製造状態監視データに基づいて、対象製品群における製造不良原因を推定する装置である。製造不良原因探索装置１は、製造状態監視データの各項目に対して、製品ごとに所定の区間をそれぞれ設定し、対象製品群の中で区間に含まれる製品のグループを抽出して当該グループの区間不良率DefectRatek（ｎ）を計算する区間不良率計算部１１３と、製造状態監視データの各項目に対して、区間不良率DefectRatek（ｎ）との相関を表す不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）を計算する不良率相関計算部１１４とを備え、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）に基づいて、製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を製造不良原因の候補として出力する。このようにしたので、製造不良原因の確認時間を短時間化することができる。
【００７２】
（２）製造不良原因探索装置１は、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の絶対値を所定のしきい値DFRthreshと比較した結果に基づいて、製造状態監視データのいずれか少なくとも一つの項目を抽出する不良率相関フィルタ部１１５を備え、不良率相関フィルタ部１１５により抽出された製造状態監視データの項目を、製造不良原因の候補として出力する。このようにしたので、製造不良の原因である可能性が高い製造状態監視データの項目を確実に出力することができる。
【００７３】
（３）製造不良原因探索装置１は、予め設定された指標に基づいて、製造状態監視データの各項目に対する優先順位を設定するソート部１１６を備え、ソート部１１６により設定された優先順位に従って、製造不良原因の候補としての各項目を並び替えて出力する。このようにしたので、適切な指標を用いることで、製造不良の原因である可能性が高い製造状態監視データの項目を優先的に出力することができる。
【００７４】
（４）ソート部１１６が優先順位の設定に用いる指標は、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の絶対値を含む。このようにしたので、製造不良の原因である可能性が高い製造状態監視データの項目ほど順位が高くなるように、優先順位の設定を行うことができる。
【００７５】
（第２の実施形態）
上述の第１の実施形態では、ソート部１１６において、不良率相関係数の絶対値を優先順位の指標として、不良率相関フィルタ部１１５が製造不良原因の候補として抽出した製造状態監視データの各項目に優先順位を設定して並び直す例を説明した。しかしながら、他の指標を用いて優先順位を設定してもよい。本実施形態では、不良率相関係数の絶対値以外の指標を用いて、優先順位を設定する例を説明する。
【００７６】
例えば、特許文献１（特開２０１８−５５８８号公報）と同様に、良品集合の製造状態監視データの分布を確率分布とした時の不良品集合の製造状態監視データの尤度（確率分布への当て嵌め度合いを表す各データの同時確率）を優先順位指標としても良い。この場合は、尤度が小さい製造状態監視データ項目の方が良品と不良品の発生確率の違いを良く説明できるため、尤度が小さい順に並べ替えることが好ましい。
【００７７】
また、以下で説明するような混同行列に基づいて計算される指標を用いて、製造不良原因の候補である製造状態監視データの各項目に優先順位を設定しても良い。図６は、本発明の第２の実施形態における混同行列および指標の例を示す図である。図６に示す混同行列６１０は、製造不良原因候補の製造状態監視データ項目ｘkからの不良品および良品の予測結果と、実際の不良品および良品の判定結果とを、それぞれ該当する製品数に分割してまとめることで生成される表である。
【００７８】
混同行列６１０において、製品数Ｎの添え字ＴはＴｒｕｅ、すなわち実際に不良品であることを表しており、添え字ＦはＦａｌｓｅ、すなわち実際には不良品ではないこと（良品であること）を表している。また、添え字ＰはＰｏｓｉｔｉｖｅ、すなわち不良品と予測されたことを表し、添え字ＮはＮｅｇａｔｉｖｅ、すなわち不良品ではない（良品である）と予測されたことを表している。より具体的には、ＮTPは不良品と予測され、かつ実際に不良品であった製品数を表し、ＮFPは不良品と予測されたが実際には良品であった製品数を表す。また、ＮTNは良品と予測されたが実際には不良品であった製品数を表し、ＮFNは良品と予測され、かつ実際に良品であった製品数を表す。なお、製造不良原因候補の製造状態監視データ項目ｘkからの不良品および良品の予測は、例えば、区間不良率が平均値以上である場合は不良品と予測し、平均値未満である場合は良品と予測することで実施できる。
【００７９】
図６の指標リスト６２０は、優先順位の設定に用いられる指標の種類とその定義を表している。指標リスト６２０に示すように、本実施形態で用いられる指標には、例えば適合率（精度）、再現率およびＦ値がある。
【００８０】
適合率（精度）は、不良品と予測された製品数に対して実際に不良品であった製品数の比率を示す。適合率（精度）を指標とすれば、不良品を精度良く説明可能な製造状態監視データ項目ｘkほど順位が高くなくように、優先順位を設定することができる。なお、適合率（精度）は、その製造状態監視データ項目ｘkから不良品と予測された製品の中で実際に不良品であった製品が占める割合を表す。言い換えれば、実際に不良品であった製品数に対して不良品と予測された製品数の割合を表すものではない。
【００８１】
再現率は、実際に不良品であった製品数に対して不良品と予測された製品数の比率を示す。再現率を指標とすれば、不良品を網羅的に説明可能な製造状態監視データ項目ｘkほど順位が高くなくように、優先順位を設定することができる。なお、再現率は、良品の予測結果を説明可能なものではない。
【００８２】
Ｆ値は、上記の適合率（精度）と再現率の調和平均である。どちらの指標を使うべきか予め定まらない場合は、汎用的指標としてＦ値を用いるのが適切である。なお、Ｆ値を標準の優先順位指標として、適合率（精度）あるいは再現率に切り換えられるようにしても良い。
【００８３】
上記の適合率（精度）、再現率およびＦ値は、指標リスト６２０の定義欄に示すように、いずれも混同行列６１０に基づいて計算される。
【００８４】
以上説明した本発明の第２の実施形態によれば、ソート部１１６が優先順位の設定に用いる指標は、対象製品群における不良品の適合率および再現率と、適合率および再現率の調和平均であるＦ値との少なくとも一つを含む。適合率および再現率は、製造状態監視データに基づく不良品および良品の予測結果と、対象製品群の検査結果に基づく不良品および良品の判定結果とを用いて生成された混同行列６１０に基づいて計算される。このようにしたので、目的に応じて指標を使い分けて適切な優先順位を設定することができる。
【００８５】
（第３の実施形態）
上述の第１の実施形態では、製造状態監視データ項目ｘkの集合の中から個別の項目を製造不良原因の候補として抽出する例を説明した。しかしながら、精密機械製品では、寸法公差の取り合い等によって、製造状態監視データ項目ｘkの集合の中で複数の項目における偏りが重なった時に、不良となる「複合不良」が発生することがある。本実施形態では、こうした複合不良原因の候補を抽出する例を説明する。なお、以下では３つの項目の複合不良を例に説明するが、これに限定されず、任意の数の項目の複合不良を同様に抽出可能である。
【００８６】
図７は、本発明の第３の実施形態に係る製造不良原因探索装置のシステム構成図である。図７に示す製造不良原因探索装置１Ａは、第１の実施形態で説明した製造不良原因探索装置１と比較して、演算処理装置１１０が複合不良原因候補抽出部１１７をさらに有する点が異なっている。
【００８７】
複合不良原因候補抽出部１１７は、不良率相関フィルタ部１１５により抽出された製造状態監視データの項目における複数の項目の組み合わせを複合項目として選択し、複合項目の各項目に対する不良品の予測結果に基づいて複合不良予測品集合を生成する。本実施形態において、ソート部１１６は、複合不良原因候補抽出部１１７により生成された複合不良予測品集合を用いて、製造状態監視データの各項目に対する優先順位を設定する。なお、これらの具体的な方法については、以下に図８を参照して説明する。
【００８８】
図８は、本発明の第３の実施形態に係る製造不良原因探索装置１Ａの処理フローを示す図である。この処理フローも、第１の実施形態で説明した処理フローと同様に、所定のタイミングごとに実行される。例えば、日次、週次、月次などの周期的機会や、あるいは最終製品検査装置４ｄが不良品を検出した機会に実行される。
【００８９】
ステップＳ１〜Ｓ３では、第１の実施形態で説明したのとそれぞれ同様の処理を実施する。すなわち、必要に応じて前処理（Ｓ１）を実施した後、ｋの各値について、区間不良率計算処理（Ｓ２）、不良率相関計算処理（Ｓ３）を順次実施する。そして、不良率相関フィルタ部１１５によりフィルタリング処理（Ｓ４０１）を実施した後に、以下のステップＳ４１１〜Ｓ４１４の処理を複合不良原因候補抽出部１１７により実施することで、複合不良原因候補の抽出処理を行う。
【００９０】
ステップＳ４１１では、複合項目の設定を行う。具体的には、製造状態監視データ項目ｘkの集合の中から、任意の異なる２つの項目を選択し、これらの組み合せを複合項目として、左項目と右項目にそれぞれ設定する。なお、左右の項目に違いはないが、工程の順番が前の項目を左項目に設定し、工程の順番が後ろの項目を右項目に設定すると良い。
【００９１】
ステップＳ４１２ＬおよびＳ４１２Ｒでは、ステップＳ４１１で設定した左項目および右項目の各製造状態監視データによる不良品予測をそれぞれ行う。例えば、左右それぞれの項目について、区間不良率が平均不良率以上である製品を不良予測品としてそれぞれ抽出する。
【００９２】
ステップＳ４１３では、ステップＳ４１２ＬおよびＳ４１２Ｒで左右の項目に対してそれぞれ予測された不良予測品の２つの集合の共通集合（交叉集合、積集合）を、複合不良予測品（共通不良予測品）の集合として求める。なお、この共通集合の補集合は、複合不良ではない良予測品の集合となる。
【００９３】
ステップＳ４１４では、全ての複合項目の処理が終了したかどうかを判定する。処理を未実施の複合項目が存在する場合は、ステップＳ４１１に戻って上述の処理を繰り返し、全ての複合項目の処理が終了した場合はステップＳ４０２に進む。これにより、全ての複合項目に対してステップＳ４１１〜Ｓ４１３の処理が順番に実施され、共通集合が求められる。
【００９４】
ステップＳ４０２では、第１の実施形態で説明した図２の処理フローと同様に、ソート部１１６により、所定の優先順位指標の順に複合項目を並び替える。本実施形態における複合不良原因による製造不良原因探索では、例えば、上記ステップＳ４１３で予測した複合不良予測品（共通不良予測品）の集合と、実際の判定結果とを照合し、その照合結果から図６で説明した混同行列６１０を次のように設定する。
【００９５】
本実施形態では、混同行列６１０の各値を次のようにして計算する。ＮTP（複合不良品と予測され、かつ実際に不良品であった製品数）は、複合不良予測品（共通不良予測品）の集合の中から、実際に不良品であった製品を抽出して数え上げることで計算できる。ＮFP（複合不良品と予測されたが実際には良品であった製品数）は、複合不良予測品（共通不良予測品）の集合の中から、実際には良品であった製品を抽出して数え上げることで計算できる。ＮTN（複合良品と予測されたが実際には不良品であった製品数）と、ＮFN（複合良品と予測され、かつ実際に良品であった製品数）とは、全対象製品から複合不良予測品（共通不良予測品）の集合を除いた補集合としての良予測品の集合と実際の判定結果との照合から、容易に求めることができる。
【００９６】
ステップＳ４０２では、上記のようにして計算された混同行列６１０の各値を用いて、図６の指標リスト６２０から任意に選択した指標による複合不良予測品集合の指標値を複合項目ごとに計算する。そして、計算された指標値に基づいて、２つの製造状態監視データ項目を組み合わせた各複合項目に対して優先順位をそれぞれ設定し、優先順位に従って複合不良原因候補としての各複合項目を並び替える。
【００９７】
最後にステップＳ５において、製造不良原因探索装置１Ａは、データ入出力部１１１により、ステップＳ４０２で並び替えられた製造状態監視データの各複合項目を、複合不良原因候補として演算処理装置１１０から表示装置１２０および記憶装置１３０に出力する。これにより、複合不良原因候補として抽出された製造状態監視データの各複合項目が、製造不良の原因である可能性が高い項目から順に、表示装置１２０において表示されるとともに、記憶装置１３０の計算結果記憶部１３４に記憶される。
【００９８】
図１０は、本発明の第３の実施形態に係る製造不良原因探索装置１Ａにおいて表示装置１２０に表示される確認画面の例を示す図である。図１０において、確認画面Ｇ３１０の左側には、複合不良原因候補として抽出された製造状態監視データの各複合項目を優先順位の高いものから順に示した複合原因候補ランク表Ｇ３２０が表示されている。この複合原因候補ランク表Ｇ３２０では、左側の列から順に、優先順位、項目名１（左項目）、項目名２（右項目）、描画選択ボタンを示している。描画選択ボタンは排他的に、すなわち一つの項目のみがカーソルＧ３２１で選択可能になっている。なお、図１０の例では複合原因候補ランク表Ｇ３２０として上位１０項目を表示しているが、表示する項目数はこれに限らず、またスクロール可能にしても良い。
【００９９】
確認画面Ｇ３１０の右側には、複合原因候補ランク表Ｇ３２０の描画選択ボタンにおいてカーソルＧ３２１により選択された複合項目について、チャートＧ３３０が表示されている。チャートＧ３３０では、当該複合項目について図８のステップＳ２で割り振られたデータ番号ｎの値を横軸とし、各製品の当該複合項目のデータ値と区間不良率とをそれぞれ縦軸とする２軸チャートを、当該複合項目を構成する製造状態監視データの２つの項目についてそれぞれ表示している。また、これらの項目と区間不良率との相関係数、すなわち不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の値をそれぞれ表示している。
【０１００】
なお、図１０に示した確認画面Ｇ３１０でも、第１の実施形態で説明した図９の確認画面Ｇ２１９と同様に、不良率相関係数DefectRateCorr（ｋ）の値を確認しやくすするために、選択された複合項目の２つの項目における各製品のデータ値を昇順で並び直して割り振られたデータ番号ｎの順に、各製品のデータ値をチャートＧ３３０としてそれぞれ表示している。これ以外にも、例えば時系列変動を確認しやすくするために、各製品の着工順、すなわち製品番号ｐの順に各製品のデータ値を並び替えて、チャートＧ３３０に表示する機能を付加しても良い。また、２つの製造状態監視データ項目についての散布図を表示することで、不良品データの偏在（局在）傾向を表示するようにしても良い。
【０１０１】
製造状態監視データ項目数が例えば１００個の場合、そのうち２つを組み合わせて形成される組み合せの数は、全部で４，９５０個になる。これら４，９５０個の複合不良原因候補リストの上位数個の中に、実際の複合不良原因が抽出されることは必ずしも期待できない。そのため、ユーザは多数の複合不良原因候補が掲載された長いリストを確認する必要があり、製造不良原因の確認時間が長時間化してしまう。
【０１０２】
これに対して、本実施形態では、複合不良原因候補抽出部１１７が図８のステップＳ４１１〜Ｓ４１４の処理を行う前に、不良率相関フィルタ部１１５が不良率相関フィルタリング処理（図８のステップＳ４０１）を実施する。これにより、製造状態監視データの各項目のうち、事前に良品データ分布に対して左右どちらか片側に不良品データ分布が片寄って偏在（局在）している項目だけに絞り込んで、複合不良原因の候補を抽出することができる。そのため、表示装置１２０において表示される複合不良原因候補リストを短くして、そのリストの上位数個の中に実際の複合不良原因が抽出されるようにすることができる。これは、製造状態監視データ項目数が多数の場合であっても、複合不良原因の確認時間を短時間化する効果がある。例えば、製造状態監視データ項目数を上記の１００個から事前に２０個に絞り込めば、確認すべき複合不良原因候補リストの長さは、４，９５０個から１９０個にまで短くなる。したがって、複合不良原因を容易に確認することが可能となる。
【０１０３】
以上説明した本発明の第３の実施形態によれば、製造不良原因探索装置１Ａは、不良率相関フィルタ部１１５により抽出された製造状態監視データの項目における複数の項目の組み合わせを複合項目として選択し、複合項目の各項目に対する不良品の予測結果に基づいて複合不良予測品集合を生成する複合不良原因候補抽出部１１７と、予め設定された指標による複合不良予測品集合の指標値を複合項目ごとに計算し、その指標値に基づいて複合項目に対する優先順位を設定するソート部１１６とを備え、ソート部１１６により設定された優先順位に従って、製造不良原因の候補としての各複合項目を並び替えて出力する。このようにしたので、製造状態監視データが多数の項目からなる場合でも、複合不良原因の確認時間を短時間化することができる。
【０１０４】
以上説明した各実施形態や各種変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態や変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
【符号の説明】
【０１０５】
１，１Ａ  製造不良原因探索装置
２  ネットワーク
３  製造実行システム（MES）
４  製造ライン
４ａ  投入装置
４ｂ  製造装置
４ｃ  中間製品検査装置
４ｄ  最終製品検査装置
１００  解析用計算機
１１０  演算処理装置
１１１  データ入出力部
１１２  前処理部
１１３  区間不良率計算部
１１４  不良率相関計算部
１１５  不良率相関フィルタ部
１１６  ソート部
１１７  複合不良原因候補抽出部
１２０  表示装置
１３０  記憶装置
【図１】
2020181273.tif 000009
【図２】
2020181273.tif 000010
【図３】
2020181273.tif 000011
【図４】
2020181273.tif 000012
【図５】
2020181273.tif 000013
【図６】
2020181273.tif 000014
【図７】
2020181273.tif 000015
【図８】
2020181273.tif 000016
【図９】
2020181273.tif 000017
【図１０】
2020181273.tif 000018