(57)【要約】      （修正有）【課題】同じ原料ロットから異なる製造ラインによって製造された製品間における特性の関連度を正しく評価するデータ分析方法、データ分析装置及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】データ分析方法は、製造工程において収集されたデータであって、製造工程中の分析対象とする特定のプロセスに依存しない非依存データと、特定のプロセスに依存する依存データと、を含むデータセットを取得する取得工程と、非依存データの全てと、特定のプロセスに対応した依存データと、を用いて、データセットの関連性を評価する評価工程と、を備える。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ分析方法であって、
製造工程において収集されたデータであって、前記製造工程中の分析対象とする特定のプロセスに依存しない非依存データと、前記特定のプロセスに依存する依存データと、を含むデータセットを取得する取得工程と、
前記非依存データの全てと、前記特定のプロセスに対応した前記依存データと、を用いて、前記データセットの関連性を評価する評価工程と、
を備える、データ分析方法。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分析方法であって、
前記特定のプロセスは、前記製造工程を実現する製造ラインである、データ分析方法。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ分析方法であって、
前記非依存データは、前記製造工程において使用される各原料における各種特性を表すデータであり、
前記依存データは、前記製造工程中の各工程において取得された加工品の各種特性と、各原料を加工するための加工条件と、の少なくとも１つを表すデータである、データ分析方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のデータ分析方法であって、
前記関連性の評価は、前記特定のプロセス毎に前記データセットを分割した状態で求められた分散共分散行列又は相関係数行列の内の前記非依存データに対応する要素に、前記特定のプロセス毎に前記データセットを分割しない状態で求められた分散共分散行列又は相関係数行列を用いた行列をガウス型グラフィカルモデルに入力することで実施する、データ分析方法。
【請求項５】
データ分析装置であって、
製造工程において収集されたデータであって、前記製造工程中の分析対象とする特定のプロセスに依存しない非依存データと、前記特定のプロセスに依存する依存データと、を含むデータセットを取得する取得部と、
前記非依存データの全てと、前記特定のプロセスに対応した前記依存データと、を用いて、前記データセットの関連性を評価する評価部と、
を備える、データ分析方法。
【請求項６】
コンピュータプログラムであって、
製造工程において収集されたデータであって、前記製造工程中の分析対象とする特定のプロセスに依存しない非依存データと、前記特定のプロセスに依存する依存データと、を含むデータセットを取得する取得機能と、
前記非依存データの全てと、前記特定のプロセスに対応した前記依存データと、を用いて、前記データセットの関連性を評価する評価機能と、
をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分析方法、データ分析装置、およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の元となる原料では、各原料の特性（例えば、粒度など）にばらつきがある。従来、このようなばらつきを含むデータを分析する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術は、露光装置が所定の制御処理を行った場合に記録されるログデータを、グラフィカルラッソ（Graphical Lasso）を用いて評価している。非特許文献１には、データにおける各特性の関連度についての評価方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１６７３１０号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】山口和範著、廣野元久著、棟近雅彦監修、「ＳＥＭ因果分析入門ＪＵＳＥ−ＳｔａｔＷｏｒｋｓオフィシャルテキスト（実部に役立つシリーズ６）」、日科技連出版社、２０１２年７月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
製造工程において収集された種々のデータの関連性は、製造ラインに依存していることがある。このため、製造工程において収集された種々のデータの分析は、製造ライン毎にデータを分割して実施される（以降「層別」とも呼ぶ）。しかしながら、製造ラインには依存しない原料ロットのデータ等は、層別されることにより標本数が減少する。このように、少ない標本数のデータから評価された関連度は、真の値から大きく乖離する可能性があるという問題があった。また、関連度として相関係数を用いた場合、偶然に高い相関係数が得られる場合もあり、このような場合にガウス型グラフィカルモデルを適用すると、分散共分散行列や相関係数行列の正定値性が満足できなくなり、関連度の評価ができないという問題があった。
【０００６】
本発明は、上述した課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、同じ原料ロットから異なる製造ラインによって製造された製品間における特性の関連度を正しく評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上述の課題を少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。
【０００８】
（１）本発明の一形態によれば、データ分析方法が提供される。このデータ分析方法は、製造工程において収集されたデータであって、前記製造工程中の分析対象とする特定のプロセスに依存しない非依存データと、前記特定のプロセスに依存する依存データと、を含むデータセットを取得する工程と、前記非依存データの全てと、前記特定のプロセスに対応した前記依存データと、を用いて、前記データセットの関連性を評価する工程と、を備える。
【０００９】
この構成によれば、データセットの関連性の評価に、特定のプロセスに依存しない非依存データの全てと、特定のプロセスに対応した依存データ（すなわち、特定のプロセス毎に分割されたデータのうち、特定のプロセスに対応したデータ）とを用いる。このため、データセットの全てを特定のプロセス毎に分割した場合と比較して、非依存データの標本数の減少を抑制することができると共に、標本数の減少により生じていた問題（関連度が真の値から乖離する、ガウス型グラフィカルモデルを適用した際に分散共分散行列や相関係数行列の正定値性が満足できなくなる）の発生を抑制し、関連度の評価を正しく行うことができる。
【００１０】
（２）上記形態のデータ分析方法において、前記特定のプロセスは、前記製造工程を実現する製造ラインであってもよい。
この構成によれば、特定のプロセスが製造ラインであるため、製造ラインでの加工前の非依存データと、加工後の依存データとを含むデータセットの関連性を評価できる。
【００１１】
（３）上記形態のデータ分析方法において、前記非依存データは、前記製造工程において使用される各原料における各種特性を表すデータであり、前記依存データは、前記製造工程中の各工程において取得された加工品の各種特性と、各原料を加工するための加工条件と、の少なくとも１つを表すデータであってもよい。
この構成によれば、非依存データとしての原料の各種特性間の関連性を評価でき、依存データとしての加工品の各種特性間と、製造工程での加工条件間との少なくとも１つの関連性を評価できる。
【００１２】
（４）上記形態のデータ分析方法において、前記関連性の評価は、前記特定のプロセス毎に前記データセットを分割した状態で求められた分散共分散行列又は相関係数行列の内の前記非依存データに対応する要素に、前記特定のプロセス毎に前記データセットを分割しない状態で求められた分散共分散行列又は相関係数行列を用いた行列をガウス型グラフィカルモデルに入力することで実施してもよい。
この構成によれば、データセットの関連性の評価に分散共分散行列または相関係数行列が用いられる。分割された依存データのデータセットの分散共分散行列または相関係数行列の内、非依存データに対応する要素が非依存データセットの分散共分散行列または相関係数行列に置換される。これにより、非依存データの変数間の偶然に高い相関係数に起因するガウス型グラフィカルモデルにおけるエラーを生じずに関連性の計算を実行でき、変数間のネットワークとしての関連性を評価できる。
【００１３】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、データ分析装置、データ分析システム、データ分析方法、データ分析装置の制御方法、これら装置や方法を実行するためのコンピュータプログラム、このコンピュータプログラムを配布するためのサーバ装置、コンピュータプログラムを記憶した一時的でない記憶媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態としてのデータ分析装置のブロック図である。
【図２】原料データおよび製品データを含むデータセットの一例である。
【図３】原料データから算出された相関係数行列の一例である。
【図４】製造ラインに対応するデータセットである。
【図５】製造ラインに対応するデータセットである。
【図６】製造ラインに対応するデータセットから算出された相関係数行列の一部である。
【図７】図６に示される相関係数行列の一部を置換した相関係数行列である。
【図８】本実施形態におけるデータ分析方法のフローチャートである。
【図９】第２実施形態におけるデータ分析方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の一実施形態としてのデータ分析装置１０のブロック図である。データ分析装置１０は、図１に示されるように、原料粉Ａ，Ｂが製造ラインＬ１，Ｌ２のそれぞれで加工されて製品に製造されるまでの工程において、原料粉Ａ，Ｂの各種特性を表す原料データＤＴＳと、製品の各種特性を表す製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２を取得する。データ分析装置１０は、取得した各データにおける各種特性間の関連性を評価する。
【００１６】
データ分析装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３と、記憶部９とを備えている。ＣＰＵ１は、ＲＯＭ２に格納されているコンピュータプログラムをＲＡＭ３に展開して実行することにより、取得部４および評価部５として機能する。記憶部９は、原料データＤＴＳおよび製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２などの各種データを記憶する。記憶部９は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）などで構成されている。
【００１７】
本実施形態の製造工程では、図１に示されるように、２種類の原料粉Ａ，Ｂにバインダが加えられた原料が製造ラインＬ１と製造ラインＬ２とに分割される。製造ラインＬ１，Ｌ２のそれぞれでは、原料は、撹拌された後、ギヤの形に圧縮成形され、所定温度および所定時間の間焼結され、製品として出荷される。取得部４は、製造工程において収集される原料データＤＴＳおよび製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２を取得する。原料データＤＴＳは、バインダが加えられる前の、本実施形態の分析対象である製造ラインＬ１，Ｌ２に依存しない非依存データである。一方で、製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２は、製造ラインＬ１，Ｌ２に依存する依存データである。なお、原料データＤＴＳおよび製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２の取得方法としては、図示されていないキーボードやマウスといった入力部を介して入力されてもよいし、有線通信または無線通信によりデータが取得されてもよい。以下では、収集されたデータの関連性を、製造ラインＬ１，Ｌ２ごとに評価する場合について例示する。このため、製造ラインＬ１，Ｌ２が、特定のプロセスに相当する。
【００１８】
図２は、原料データＤＴＳおよび製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２を含むデータセットＤＳの一例である。図２には、６つの製品ＩＤに対応付けられた各種特性が表として示されている。例えば、製品ＩＤ１では、原料ロットＩＤがａ、原料粉Ａの純度が６．２、原料粉Ａの水分率が１．１、製造されるラインが製造ラインＬ１、撹拌時の撹拌羽の回転数が３．２、圧縮前の重量が５．３、製品の硬さが１０．５である。なお、これらの特性を表す数値は、正規化された基準値に対する数値を表すものであるため、単位が存在していない。他の実施形態では、正規化されていない測定値そのものをデータとしてもよい。
【００１９】
図２に示されるように、製品ＩＤ１〜３は、製造ラインＬ１により製造され、製品ＩＤ４〜６は、製造ラインＬ２により製造されている。図２に示される原料粉Ａの純度および原料粉Ａの水分率は、製造ラインＬ１，Ｌ２に依存しない非依存データである。一方で、撹拌羽の回転数、圧縮前の重量、および硬さは、製造ラインＬ１，Ｌ２に依存する依存データである。依存データとしての製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２のそれぞれは、製造工程中の各工程においた各種特性と、各原料を加工するための加工条件とを表すデータである。なお、本実施形態における他の非依存データとしては、原料粉Ａ，Ｂの粒度などが挙げられる。また、本実施形態における他の依存データとしては、加工条件としての撹拌羽のトルク、圧縮荷重、焼結温度、および焼結時間と、加工された製品の特性としての圧縮後の重量および焼結後の重量などとが挙げられる。
【００２０】
評価部５は、原料データＤＴＳの全てと、製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２とを用いて、図２に示されるデータセットＤＳにおける各種特性の関連性を評価する。評価部５は、製造ラインＬ１，Ｌ２に依存しない原料データＤＴＳの全てを用いて、原料粉Ａ，Ｂのそれぞれにおける各種特性間の関連性を評価する。本実施形態の評価部５は、図２に示される原料データＤＴＳを用いて、相関係数行列を算出する。
【００２１】
図３は、原料データＤＴＳから算出された相関係数行列の一例である。図３に示される原料粉Ａの純度と、原料粉Ａの水分率との相関係数は、０．７である。この相関係数行列は、図２における原料ロットＩＤａ〜ＩＤｆの６つの原料ロットから導かれている。次に、評価部５は、図２のデータセットＤＳを、製造ラインＬ１と、製造ラインＬ２とに分割する。
【００２２】
図４は、製造ラインＬ１に対応するデータセットＤＳ１である。図５は、製造ラインＬ２に対応するデータセットＤＳ２である。図４に示されるデータセットＤＳ１は、製造ラインＬ１で加工される原料ロットＩＤａ〜ＩＤｃの３つの原料データＤＴＳ１と、製品データＤＴＬ１とから構成されている。図５に示されるデータセットＤＳ２は、製造ラインＬ２で加工される原料ロットＩＤｄ〜ＩＤｆの３つの原料データＤＴＳ２と、製品データＤＴＬ２とから構成されている。
【００２３】
評価部５は、図４および図５に示される分割されたデータセットＤＳ１，ＤＳ２のそれぞれに対して、相関係数行列を算出する。図６は、製造ラインＬ１に対応するデータセットＤＳ１から算出された相関係数行列の一部である。図６に示される相関係数行列は、製品ＩＤ１〜３における各種特性に基づいて算出されている。そのため、図６中の太線で囲まれている範囲ＲＧ１の数値は、原料ロットＩＤａ〜ＩＤｃの３つの原料ロットにおける各種特性から算出されている。範囲ＲＧ１の数値は、製造ラインＬ１に依存しない非依存データから算出されている。
【００２４】
図７は、図６に示される相関係数行列の一部を置換した相関係数行列である。評価部５は、図６に示される相関係数行列を算出すると、非依存データに対応する範囲ＲＧ１の数値を、原料データＤＴＳから算出した相関係数行列（図３）に置換する。そのため、図７中の太線で囲まれている範囲ＲＧ１の数値は、原料ロットＩＤａ〜ＩＤｆの６つ全ての原料ロットにおける各種特性から算出されている。評価部５は、図７に示される範囲ＲＧ１置換後の相関係数行列を入力として、ガウス型グラフィカルモデルを用いて、各種特性間の関連度を評価する。
【００２５】
図８は、本実施形態におけるデータ分析方法のフローチャートである。データ分析方法では、初めに、取得部４は、原料データＤＴＳおよび製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２を含むデータセットＤＳを取得する（ステップＳ１）。評価部５は、製造ラインＬ１，Ｌ２に依存しない原料データＤＴＳから、図３に示される相関係数行列を算出する（ステップＳ２）。評価部５は、図２のデータセットＤＳを、製造ラインＬ１のデータセットＤＳ１と、製造ラインＬ２のデータセットＤＳ２とに分割する（ステップＳ３）。評価部５は、製造ラインＬ１と製造ラインＬ２とのそれぞれのデータセットＤＳ１，ＤＳ２から、相関係数行列を算出する（ステップＳ４）。評価部５は、製造ラインＬ１，Ｌ２のデータセットＤＳ１，ＤＳ２のそれぞれに対応する相関係数行列の内の非依存データに対応する範囲ＲＧ１（図６）に、製造ラインＬ１，Ｌ２毎にデータセットＤＳ１，ＤＳ２を分割してしない状態で求められた相関係数行列（図３）を置換する（ステップＳ５）。評価部５は、置換後の相関係数行列（図７）をガウス型グラフィカルモデルに入力することにより、各種特性間の関連性を評価し（ステップＳ６）、データ分析方法を終了する。なお、ステップＳ１は、取得工程に相当し、ステップＳ２〜Ｓ６は、評価工程に相当する。
【００２６】
以上説明したように、本実施形態のデータ分析装置１０では、取得部４は、製造工程において収集される原料データＤＴＳおよび製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２を取得する。評価部５は、製造ラインＬ１，Ｌ２毎に分割される前の原料データＤＴＳの全てと、製造ラインＬ１，Ｌ２毎の製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２とを用いて、データセットＤＳの関連性を評価する。すなわち、関連性の評価に用いられる非依存データとして、製造ラインＬ１，Ｌ２毎に分割された原料データＤＴＳ１，ＤＴＳ２の代わりに、製造ラインＬ１，Ｌ２に依存しない全ての原料データＤＴＳが用いられる。このため、データセットＤＳの全てを製造ラインＬ１，Ｌ２ごとにデータセットＤＳ１，ＤＳ２に分割した場合と比較して、非依存データである原料データＤＴＳの標本数の減少を抑制できる。これにより、関連性が真の値から乖離するなどの標本数の減少によって生じていた問題の発生を抑制し、関連性の評価を正しく行うことができる。
【００２７】
また、本実施形態のデータ分析装置１０では、製造ラインＬ１，Ｌ２を基準として、非依存データである原料データＤＴＳと、依存データである製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２とが分けられている。そのため、製造ラインでの加工前後の非依存データおよび依存データを含むデータセットＤＳの関連性を評価できる。
【００２８】
また、本実施形態のデータ分析装置１０では、非依存データである原料データＤＴＳは、原料の特性を表すデータである。また、依存データである製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２は、製造ラインＬ１，Ｌ２における加工条件を表すデータと、製造ラインＬ１，Ｌ２の加工後の製品の特性を表すデータとを含んでいる。そのため、本実施形態のデータ分析装置１０は、原料の各種特性間の関連性を評価でき、加工品の各種特性間の関連性と、製造ラインＬ１，Ｌ２での加工条件間の関連性とを評価できる。
【００２９】
また、本実施形態のデータ分析装置１０では、データセットＤＳの関連性の評価に相関係数行列が用いられる。評価部５は、分割されたデータセットＤＳ１，ＤＳ２の内、非依存データに対応する範囲ＲＧ１の数値を、非依存データの原料データＤＴＳから算出される相関係数行列に置換する。これにより、非依存データの変数間の偶然に高い相関係数に起因するガウス型グラフィカルモデルにおけるエラーを生じずに関連性の計算を実行できる。また、ガウス型グラフィカルモデルを適用した際に相関係数行列の正定値性が満足できなくなることの発生を抑制できる。よって、本実施形態のデータ分析装置１０は、変数間のネットワークとしての関連性を評価できる。
【００３０】
＜第２実施形態＞
図９は、第２実施形態におけるデータ分析方法のフローチャートである。第２実施形態のデータ分析方法を実施するデータ分析装置は、第１実施形態のデータ分析装置１０と同じである。第１実施形態のデータ分析方法の評価は、相関係数行列を用いたガウス型グラフィカルモデルによる評価とは異なる。第２実施形態では、第１実施形態と異なるデータ分析方法について説明し、第１実施形態と同じ構成などについての説明を省略する。
【００３１】
図９に示されるように、第２実施形態のデータ分析方法では、初めに、取得部４が、原料データＤＴＳおよび製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２を含むデータセットＤＳ（図２）を取得する（ステップＳ１１）。評価部５は、製造ラインＬ１，Ｌ２に依存しない原料データＤＴＳから、相関係数を算出する（ステップＳ１２）。評価部５は、データセットＤＳを、製造ラインＬ１のデータセットＤＳ１と、製造ラインＬ２のデータセットＤＳ２とに分割する（ステップＳ１３）。評価部５は、製造ラインＬ１と製造ラインＬ２とのそれぞれのデータセットＤＳ１，ＤＳ２から、製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２における各種特性間の相関係数および製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２における各種特性間と、原料データにおける各種特性間との相関係数を算出する（ステップＳ１４）。
【００３２】
第２実施形態のデータ分析方法では、評価部５は、原料データＤＴＳおよび製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２を用いて、製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２のそれぞれのデータセットＤＳ１，ＤＳ２の関連性を評価する。そのため、第１実施形態と同じように、第２実施形態のデータ分析装置１０は、製造ラインＬ１，Ｌ２毎に分割されたデータセットＤＳ１，ＤＳ２のそれぞれにおいて、原料データＤＴＳ間における各種特性の関連性をより正確に評価できる。
【００３３】
＜本実施形態の変形例＞
本発明は上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【００３４】
第１実施形態および第２実施形態では、データ分析方法を実施するデータ分析装置１０を一例として説明したが、データ分析装置１０については種々変形可能である。例えば、データ分析装置１０は、音声入力を受け付けるマイク、関連性の評価結果を画像として表示するモニタ、関連性の評価結果をログとして出力する出力装置、および評価結果を音声出力するスピーカなどを備えていてもよい。
【００３５】
上記第１実施形態では、関連性の評価として、ガウス型グラフィカルモデルへの相関係数行列の入力が用いられたが、ガウス型グラフィカルモデルへの分散共分散行列の入力が用いられてもよい。この場合に、原料データＤＴＳにおける各種特性間の関連性も、分散共分散行列によって表現される。また、評価部５は、必ずしもガウス型グラフィカルモデルに算出した相関係数行列を入力する必要はなく、相関係数行列を算出してデータ分析方法（図８）を終了してもよい。
【００３６】
上記第１実施形態では、製造ラインＬ１，Ｌ２に依存しない原料データＤＴＳと、製造ラインＬ１，Ｌ２に依存する製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２とを含むデータセットＤＳの関連性が評価されたが、それ以外の組み合わせのデータセットの関連性が評価されてもよい。例えば、異なる材料メーカから納品された複数の異なる原料データを、製造ラインＬ１で加工する場合、複数の原料データのそれぞれが製造ラインＬ１に依存しない非依存データである。この場合に、例えば、評価部５は、原料ロットのそれぞれに対応する複数の非依存データにおける関連性を表す相関係数行列を算出してもよい。
【００３７】
非依存データと依存データとを分ける特定のプロセスは、製造工程を実現する製造ラインＬ１，Ｌ２以外のプロセスであってもよい。例えば、製造ラインＬ１，Ｌ２中の撹拌および焼結の各工程に分割されたプロセスであってもよい。例えば、収集されたデータの関連性を、原料ロットごとに評価してもよい。この場合、原料ロットＩＤが相違する場合に、特定のプロセスが相違するとみなして処理を行う。
【００３８】
依存データおよび非依存データは、各種特性を表すデータ以外でもよい。例えば、原料データＤＴＳとして、原料の仕入れ先、仕入れ価格、および仕入れ時期などであってもよい。また、製品データＤＴＬ１，ＤＴＬ２として、測定値、評価値、測定値と評価値との差違を表す指標、および販売価格などであってもよい。
【００３９】
以上、実施形態、変形例に基づき本態様について説明してきたが、上記した態様の実施の形態は、本態様の理解を容易にするためのものであり、本態様を限定するものではない。本態様は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本態様にはその等価物が含まれる。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することができる。
【符号の説明】
【００４０】
１…ＣＰＵ
２…ＲＯＭ
３…ＲＡＭ
４…取得部
５…評価部
９…記憶部
１０…データ分析装置
Ａ，Ｂ…原料粉
ＤＳ，ＤＳ１，ＤＳ２…データセット
ＤＴＬ１，ＤＴＬ２…製品データ
ＤＴＳ，ＤＴＳ１，ＤＴＳ２…原料データ
ＩＤａ〜ＩＤｆ…原料ロット
ＩＤ１〜ＩＤ６…製品
Ｌ１，Ｌ２…製造ライン
ＲＧ１…範囲
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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