(57)【要約】  項目ごとに何度も層別する必要がなく、短時間で製品の特性値バラツキの標準偏差及び測定値バラツキの標準偏差を算出することができる製品層別装置、製品層別方法及びコンピュータプログラムを提供する。  本発明に係る製品層別装置は、測定した複数の特性値に基づき、製品を所定の複数のランクに層別する。測定した複数の特性値の平均値、及び複数の特性値のバラツキの標準偏差を項目ごとのみなし標準偏差として算出する。層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、製品を項目ごとに所定の複数のランクに再層別し、算出された前記製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づき、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する製品の推定個数を項目ごとに推定する。推定個数に基づいて、製品の測定値バラツキを項目ごとに算出する。
2017119221.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の所定の特性を示す複数の項目について特性値を測定する測定部と、
測定した複数の特性値に基づき、前記製品を所定の複数のランクに層別する層別部と、
測定した複数の特性値の平均値、及び複数の特性値のバラツキの標準偏差を項目ごとのみなし標準偏差として算出するみなし標準偏差算出部と、
層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する前記製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、前記製品を項目ごとに前記所定の複数のランクに再層別する再層別部と、
算出された前記製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する前記製品の推定個数を項目ごとに推定するランク別推定個数算出部と、
前記推定個数に基づいて、前記製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するバラツキ算出部と
を備えることを特徴とする製品層別装置。
【請求項２】
前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、
前記再層別部は、特性値が前記所定の検査規格の上限値以下、下限値以上であるランクに属する前記製品を項目ごとに再層別するようにしてあり、
前記バラツキ算出部は、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するようにしてあることを特徴とする請求項１に記載の製品層別装置。
【請求項３】
前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、
前記再層別部は、特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別するようにしてあり、
前記バラツキ算出部は、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製本全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するようにしてあることを特徴とする請求項１に記載の製品層別装置。
【請求項４】
製品を層別する製品層別装置で実行することが可能な製品層別方法において、
前記製品層別装置は、
製品の所定の特性を示す複数の項目について特性値を測定するステップと、
測定した複数の特性値に基づき、前記製品を所定の複数のランクに層別するステップと、
測定した複数の特性値の平均値、及び複数の特性値のバラツキの標準偏差を項目ごとのみなし標準偏差として算出するステップと、
層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する前記製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、前記製品を項目ごとに前記所定の複数のランクに再層別するステップと、
算出された前記製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する前記製品の推定個数を項目ごとに推定するステップと、
前記推定個数に基づいて、前記製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するステップと
を含むことを特徴とする製品層別方法。
【請求項５】
前記製品層別装置は、
前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、
特性値が前記所定の検査規格の上限値以下、下限値以上であるランクに属する前記製品を項目ごとに再層別してあり、
項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出することを特徴とする請求項４に記載の製品層別方法。
【請求項６】
前記製品層別装置は、
前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、
特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別してあり、
項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製本全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出することを特徴とする請求項４に記載の製品層別方法。
【請求項７】
製品を層別する製品層別装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記製品層別装置を、
製品の所定の特性を示す複数の項目について特性値を測定する測定手段、
測定した複数の特性値に基づき、前記製品を所定の複数のランクに層別する層別手段、
測定した複数の特性値の平均値、及び複数の特性値のバラツキの標準偏差を項目ごとのみなし標準偏差として算出するみなし標準偏差算出手段、
層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する前記製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、前記製品を項目ごとに前記所定の複数のランクに再層別する再層別手段、
算出された前記製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する前記製品の推定個数を項目ごとに推定するランク別推定個数算出手段、及び
前記推定個数に基づいて、前記製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するバラツキ算出手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、
前記再層別手段を、特性値が前記所定の検査規格の上限値以下、下限値以上であるランクに属する前記製品を項目ごとに再層別する手段として機能させ、
前記バラツキ算出手段を、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出する手段として機能させることを特徴とする請求項７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、
前記再層別手段を、特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別する手段として機能させ、
前記バラツキ算出手段を、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製本全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出する手段として機能させることを特徴とする請求項７に記載の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、製品を層別する製品層別装置、製品層別方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品は、出荷する前に所定の特性を示す特性値が測定され、所定の規格を満たすか否かにより良品又は不良品に層別される。製品の層別は、製品層別装置を用いて測定した製品の特性値と、製品規格（製品として要求される特性値）よりも条件が厳しい検査規格とを比較することにより行われる。測定した製品の特性値のバラツキが、製品自体の特性値のバラツキのみであれば、検査規格を製品規格と同一の条件に規定した場合であっても、製品層別装置により製品を良品又は不良品に正しく層別することができる。【０００３】
しかし、測定した製品の特性値のバラツキには、製品自体の特性値のバラツキのみではなく、測定システムの測定値のバラツキが含まれている。そのため、製品層別装置において良品と層別された製品に不良品が含まれている、又は不良品と層別された製品に良品が含まれているおそれがある。ここで、不良品である製品が誤って良品に層別される確率を消費者リスク、良品である製品が誤って不良品に層別される確率を生産者リスクという。【０００４】
消費者リスク及び生産者リスクを算出する方法は、非特許文献１及び２に開示されている。非特許文献１には、モンテカルロ法を用いて、製品層別装置における消費者リスク及び生産者リスクを算出する方法が開示されている。非特許文献２には、二重積分式を用いて、特性値のバラツキ及び測定値のバラツキの分布が正規分布であるとして、消費者リスク及び生産者リスクを算出する方法が開示されている。【０００５】
非特許文献１又は２に開示されている方法で消費者リスク及び生産者リスクを算出する場合、製品自体の特性値のバラツキ、測定システムの測定値のバラツキ等については、算出することはできない。そこで、特許文献１では、一度再選別した複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する製品の個数と、該ランクに属する製品の推定個数とが略一致するようにみなし標準偏差の確率分布の変数を変更して、変更した変数を製品の特性値のバラツキの標準偏差及び測定値のバラツキの標準偏差として算出する製品選別装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第５２８７９８５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】エム．ドバート（Ｍ．Ｄｏｂｂｅｒｔ）「測定リスクの理解（Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｒｉｓｋ）」、エヌシーエスエル  インターナショナル  ワークショップ  アンド  シンポジウム（ＮＣＳＬ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ａｎｄ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ）、２００７年８月
【非特許文献２】デーヴィッド  ディーヴァー（Ｄａｖｉｄ  Ｄｅａｖｅｒ）、「実用上の校正管理（Ｍａｎａｇｉｎｇ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｒｅａｌ  Ｗｏｒｌｄ）」、エヌシーエスエル  インターナショナル  ワークショップ  アンド  シンポジウム（ＮＣＳＬ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ａｎｄ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ）、１９９５年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に開示されている製品選別装置では、単一の項目に関する層別時の測定値のバラツキを算出している。すなわち、単一の項目に関する層別である限り、１回目の層別で複数ランクのそれぞれの特性値を取得した個数と、１回目の層別時にはあるランクであった製品を再度層別した場合の再層別結果の数量と、消費者リスクと生産者リスクとの比率から算出される数量とが一致する測定値のバラツキの標準偏差ＧＲＲを求めることができる。【０００９】
しかし、多項目を層別して測定値のバラツキと特性値のバラツキとの標準偏差を算出する場合、層別の項目ごとに２回層別する必要があり、測定工数の増大により生産時間の増加及び生産コストの増大という問題点が生じていた。【００１０】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、項目ごとに何度も層別する必要がなく、短時間で製品の特性値バラツキの標準偏差及び測定値バラツキの標準偏差を算出することができる製品層別装置、製品層別方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために本発明に係る製品層別装置は、製品の所定の特性を示す複数の項目について特性値を測定する測定部と、測定した複数の特性値に基づき、前記製品を所定の複数のランクに層別する層別部と、測定した複数の特性値の平均値、及び複数の特性値のバラツキの標準偏差を項目ごとのみなし標準偏差として算出するみなし標準偏差算出部と、層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する前記製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、前記製品を項目ごとに前記所定の複数のランクに再層別する再層別部と、算出された前記製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する前記製品の推定個数を項目ごとに推定するランク別推定個数算出部と、前記推定個数に基づいて、前記製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するバラツキ算出部とを備えることを特徴とする。【００１２】
本発明では、層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、製品を項目ごとに所定の複数のランクに再層別することにより、全ての製品の特性値を再測定する必要がなく、測定システム解析ＭＳＡの手法のような測定治具の取り外し等の作業を伴う繰返し測定を行う必要がない。また、算出された製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する製品の推定個数を項目ごとに推定し、推定個数に基づいて、製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。【００１３】
また、本発明に係る製品層別装置は、前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、前記再層別部は、特性値が前記所定の検査規格の上限値以下、下限値以上であるランクに属する前記製品を項目ごとに再層別するようにしてあり、前記バラツキ算出部は、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するようにしてあることが好ましい。【００１４】
本発明では、項目ごとの各ランクに属する製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。【００１５】
また、本発明に係る製品層別装置は、前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、前記再層別部は、特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別するようにしてあり、前記バラツキ算出部は、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するようにしてあることが好ましい。【００１６】
本発明では、項目ごとの各ランクに属する製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。【００１７】
次に、上記目的を達成するために本発明に係る製品層別方法は、製品を層別する製品層別装置で実行することが可能な製品層別方法において、前記製品層別装置は、製品の所定の特性を示す複数の項目について特性値を測定するステップと、測定した複数の特性値に基づき、前記製品を所定の複数のランクに層別するステップと、測定した複数の特性値の平均値、及び複数の特性値のバラツキの標準偏差を項目ごとのみなし標準偏差として算出するステップと、層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する前記製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、前記製品を項目ごとに前記所定の複数のランクに再層別するステップと、算出された前記製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する前記製品の推定個数を項目ごとに推定するステップと、前記推定個数に基づいて、前記製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するステップとを含むことを特徴とする。【００１８】
本発明では、層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、製品を項目ごとに所定の複数のランクに再層別することにより、全ての製品の特性値を再測定する必要がなく、測定システム解析ＭＳＡの手法のような測定治具の取り外し等の作業を伴う繰返し測定を行う必要がない。また、算出された製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する製品の推定個数を項目ごとに推定し、推定個数に基づいて、製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。【００１９】
また、本発明に係る製品層別方法において、前記製品層別装置は、前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、特性値が前記所定の検査規格の上限値以下、下限値以上であるランクに属する前記製品を項目ごとに再層別してあり、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出することが好ましい。【００２０】
本発明では、項目ごとの各ランクに属する製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。【００２１】
また、本発明に係る製品層別方法において、前記製品層別装置は、前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別してあり、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製本全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出することが好ましい。【００２２】
本発明では、項目ごとの各ランクに属する製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。【００２３】
次に、上記目的を達成するために本発明に係るコンピュータプログラムは、製品を層別する製品層別装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記製品層別装置を、製品の所定の特性を示す複数の項目について特性値を測定する測定手段、測定した複数の特性値に基づき、前記製品を所定の複数のランクに層別する層別手段、測定した複数の特性値の平均値、及び複数の特性値のバラツキの標準偏差を項目ごとのみなし標準偏差として算出するみなし標準偏差算出手段、層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する前記製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、前記製品を項目ごとに前記所定の複数のランクに再層別する再層別手段、算出された前記製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する前記製品の推定個数を項目ごとに推定するランク別推定個数算出手段、及び前記推定個数に基づいて、前記製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するバラツキ算出手段として機能させることを特徴とする。【００２４】
本発明では、層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する製品の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、製品を項目ごとに所定の複数のランクに再層別することにより、全ての製品の特性値を再測定する必要がなく、測定システム解析ＭＳＡの手法のような測定治具の取り外し等の作業を伴う繰返し測定を行う必要がない。また、算出された製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する製品の推定個数を項目ごとに推定し、推定個数に基づいて、製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。【００２５】
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、前記再層別手段を、特性値が前記所定の検査規格の上限値以下、下限値以上であるランクに属する前記製品を項目ごとに再層別する手段として機能させ、前記バラツキ算出手段を、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出する手段として機能させることが好ましい。【００２６】
本発明では、項目ごとの各ランクに属する製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。【００２７】
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、前記再層別手段を、特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別する手段として機能させ、前記バラツキ算出手段を、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製本全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出する手段として機能させることが好ましい。【００２８】
本発明では、項目ごとの各ランクに属する製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明に係る製品層別装置、製品層別方法及びコンピュータプログラムでは、上記の構成により、算出された製品の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する製品の推定個数を項目ごとに推定し、推定個数に基づいて、製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の層別部が製品を複数のランクに層別した場合の確率分布の模式図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の各ランクに属する製品の推定個数を算出する方法の説明図である。
【図５】本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の同一規格内の再層別のイメージを示す模式図である。
【図６】本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の同一規格内の層別時の確率分布の説明図である。
【図７】本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の再層別時の確率分布の説明図である。
【図８】本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の測定値バラツキを算出する処理手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の測定値バラツキを算出する処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の各ランクに属する製品の推定個数を算出する方法の説明図である。
【図１１】本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の同一規格内の再層別のイメージを示す模式図である。
【図１２】本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の同一規格内の層別時の確率分布の説明図である。
【図１３】本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の再層別時の確率分布の説明図である。
【図１４】本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の測定値バラツキを算出する処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の測定値バラツキを算出する処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、本発明の実施の形態における製品自体の特性値バラツキ及び測定システムの測定値バラツキを算出することが可能な製品層別装置について、図面を用いて具体的に説明する。以下の実施の形態は、特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではなく、実施の形態の中で説明されている特徴的事項の組み合わせの全てが解決手段の必須事項であるとは限らないことは言うまでもない。
【００３２】
以下の実施の形態では、コンピュータシステムにコンピュータプログラムを導入した、製品層別装置について説明するが、当業者であれば明らかな通り、本発明はその一部をコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムとして実施することができる。したがって、本発明は、製品層別装置というハードウェアとしての実施の形態、ソフトウェアとしての実施の形態、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせの実施の形態をとることができる。コンピュータプログラムは、ハードディスク、ＤＶＤ、ＣＤ、光記憶装置、磁気記憶装置等の任意のコンピュータで読み取ることが可能な記録媒体に記録することができる。
【００３３】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の構成例を示すブロック図である。本実施の形態１に係る製品層別装置は、製品の所定の特性を示す特性値を測定する測定部１と、測定した特性値を演算する演算処理部２とを備えている。
【００３４】
測定部１は、製品の所定の特性を示す複数の項目について特性値を測定する。例えば、製品がセラミックコンデンサである場合、製品の特性値であるコンデンサ容量を測定部１で測定する。コンデンサ容量を測定する測定部１のハードウェア構成としては、ＬＣＲメータがある。
【００３５】
演算処理部２は、少なくともＣＰＵ（中央演算装置）２１、メモリ２２、記憶装置２３、Ｉ／Ｏインタフェース２４、ビデオインタフェース２５、可搬型ディスクドライブ２６、測定インタフェース２７及び上述したハードウェアを接続する内部バス２８で構成されている。
【００３６】
ＣＰＵ２１は、内部バス２８を介して演算処理部２の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置２３に記憶しているコンピュータプログラム２３０に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ２２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム２３０の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム２３０の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【００３７】
記憶装置２３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等で構成されている。記憶装置２３に記憶しているコンピュータプログラム２３０は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、可搬型ディスクドライブ２６によりダウンロードされ、実行時には記憶装置２３からメモリ２２へ展開して実行される。もちろん、ネットワークに接続されている外部のコンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。
【００３８】
測定インタフェース２７は内部バス２８に接続されており、測定部１と接続されることにより、測定部１と演算処理部２との間で測定した特性値や制御信号等を送受信することが可能となっている。
【００３９】
Ｉ／Ｏインタフェース２４は、キーボード２４１、マウス２４２等のデータ入力媒体と接続され、データの入力を受け付ける。また、ビデオインタフェース２５は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置２５１と接続され、所定の画像を表示する。
【００４０】
以下、上述した構成の製品層別装置の動作について説明する。図２は、本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の機能ブロック図である。測定部１は、製品１０の所定の特性を示す特性値を測定する。
【００４１】
層別部３は、測定部１において測定した複数の特性値に基づいて、製品１０を所定の複数のランクに層別する。製品１０を層別するランクは、例えば製品１０が良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられる。なお、本実施の形態１では、検査規格を製品規格と同一の条件に規定している場合について説明する。図３は、本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の層別部３が製品１０を複数のランクに層別した場合の確率分布の模式図である。図３は、横軸を製品１０の特性値、縦軸を製品１０の個数として、測定した製品１０の特性値の確率分布を表している。測定した製品１０の特性値の確率分布は、正規分布となっている。
【００４２】
さらに、図３には、所定の検査規格で規定した特性値の上限値及び下限値が図示されている。層別部３は、特性値の下限値より小さい範囲をランクＡ、特性値の下限値以上、上限値以下の範囲をランクＢ、特性値の上限値より大きい範囲をランクＣとして製品１０を層別する。なお、ランクＢに属する製品１０は検査規格に基づき良品と判断され、ランクＡ、Ｃに属する製品１０は検査規格に基づき不良品と判断される。
【００４３】
図２に戻って、みなし標準偏差算出部４は、測定した複数の特性値の平均値、及び複数の特性値のバラツキの標準偏差を項目ごとにみなし標準偏差として算出する。なお、みなし標準偏差算出部４は、みなし標準偏差を算出するとともに、測定した製品１０の特性値の平均値も算出することができる。
【００４４】
再層別部５は、層別部３で層別した所定の複数のランクのうち、少なくとも一つのランクに属する製品１０の複数の特性値を再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、製品１０を項目ごとに所定の複数のランクに再層別する。再層別部５でランクＡ、Ｃに再層別された製品１０が存在するのは、上述したように、製品自体の特性値のバラツキ（特性値バラツキ）だけでなく、測定値バラツキが存在するからである。測定部１で測定した特性値のバラツキの標準偏差であるみなし標準偏差ＴＶは、特性値バラツキの標準偏差ＰＶと、測定値バラツキの標準偏差ＧＲＲとにより（式１）として表わすことができる。
【００４５】
【数１】
2017119221.tif 000003
【００４６】
したがって、製品１０の特性値バラツキσPVは、全体のバラツキσTVと測定値バラツキσGRR とから、（式２）に基づいて求めることができる。
【００４７】
【数２】
2017119221.tif 000004
【００４８】
ランク別推定個数算出部６は、算出された製品１０の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する製品１０の推定個数を項目ごとに推定する。
【００４９】
本実施の形態１では、ランクＢに属する製品１０について再層別し、項目別に測定値バラツキσGRR を算出している。つまり、良品率が比較的高い場合には、測定値バラツキσGRR を算出するために良品を再層別すると膨大な演算時間が必要となる。そこで、項目ごとに１回目に層別した確率分布、すなわち測定した複数の特性値の平均値及びみなし標準偏差が同一であると仮定してランクＢに属する製品１０について再層別することで、演算処理負荷を大きく低減している。
【００５０】
図４は、本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の各ランクに属する製品１０の推定個数を算出する方法の説明図である。図４（ａ）に示すように、まず製品１０の全体個数ＳＵＭ１についてランクＡ、ランクＢ、ランクＣの３ランクに層別を行い、それぞれランクＡに属する製品１０の個数Ａ１、ランクＢに属する製品１０の個数Ｂ１、ランクＣに属する製品１０の個数Ｃ１を求める。
【００５１】
そして、ランクＢに属する製品１０を再層別することにより、ランクＡ、ランクＣと判定される製品１０が存在する。すなわち、図４（ｂ）に示すようにランクＢに属する製品１０の個数がＢ２となり、ランクＡに属する製品１０の増加個数Ａ２、ランクＣに属する製品１０の増加個数Ｃ２をそれぞれ求めることができる。
【００５２】
図５は、本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の同一規格内の再層別のイメージを示す模式図である。図５（ａ）に示すように、所定の項目において、ランクＡに属すると判定された製品１０の個数をＡ１−１、ランクＢに属すると判定された製品１０の個数をＢ１−１、ランクＣに属すると判定された製品１０の個数をＣ１−１とする。
【００５３】
ランクＢに属する製品１０、すなわち良品であると判定された製品１０を再層別する場合には、図５（ａ）と同一の確率分布であると仮定し、それぞれのランクに属する製品１０の個数を算出する。具体的には、図５（ｂ）に示すように、図５（ａ）と同一の平均値、標準偏差を有する確率分布と仮定して、ランクＡに属すると判定された製品１０の個数Ａin−１−１、ランクＢに属すると判定された製品１０の個数Ｂin−１−１、ランクＣに属すると判定された製品１０の個数Ｃin−１−１を、それぞれ算出する。算出したランクＢに属すると判定された製品１０の個数Ｂin−１−１が、総合良品数ＧTOTAL となる。
【００５４】
例えば、項目１について、良品の個数Ｂ１−１を３０１１、下側不良品の個数Ａ１−１を１２３、上側不良品の個数Ｃ１−１を２５２と、総合良品数ＧTOTAL を２７８０とした場合、再層別時のランクＡに属する製品１０の個数Ａin−１−１は、（Ａ1-1 ×ＧTOTAL ／Ｂ1-1 ＝１２３×２７８０／３０１１＝１１３．５６３６）で求めることができ、再層別時のランクＣに属する製品１０の個数Ｃin−１−１は、（Ｃ1-1 ×ＧTOTAL ／Ｂ1-1 ＝２５２×２７８０／３０１１＝２３２．６６６９）で求めることができる。なお、層別後にランクＢに属する製品１０を再層別した場合に不良品と判定された製品１０の個数ＡＣ１−in−２は４８とする。
【００５５】
同様に、項目２について、良品の個数Ｂ２−１を２９９８、下側不良品の個数Ａ２−１を１５６、上側不良品の個数Ｃ２−１を２３２と、総合良品数ＧTOTAL を２７８０とした場合、再層別時のランクＡに属する製品１０の個数Ａin−２−１は、（Ａ2-1 ×ＧTOTAL ／Ｂ2-1 ＝１５６×２７８０／１９９８＝１４４．６５６４）で求めることができ、再層別時のランクＣに属する製品１０の個数Ｃin−２−１は、（Ｃ2-1 ×ＧTOTAL ／Ｂ2-1 ＝２３２×２７８０／２９９８＝２１５．１３０１）で求めることができる。なお、層別後にランクＢに属する製品１０を再層別した場合に不良品と判定された製品１０の個数ＡＣ２−in−２は５３とする。
【００５６】
同様に、項目３について、良品の個数Ｂ３−１を２９８３、下側不良品の個数Ａ３−１を２３１、上側不良品の個数Ｃ３−１を１７２と、総合良品数ＧTOTAL を２７８０とした場合、再層別時のランクＡに属する製品１０の個数Ａin−３−１は、（Ａ3-1 ×ＧTOTAL ／Ｂ3-1 ＝２３１×２７８０／２９８３＝２１５．２７９９）で求めることができ、再層別時のランクＣに属する製品１０の個数Ｃin−３−１は、（Ｃ3-1 ×ＧTOTAL ／Ｂ3-1 ＝１７２×２７８０／２９８３＝１６０．２９５０）で求めることができる。なお、層別後にランクＢに属する製品１０を再層別した場合に不良品と判定された製品１０の個数ＡＣ３−in−２は３６とする。
【００５７】
図２に戻って、バラツキ算出部７は、項目ごとに推定した推定個数に基づいて、製品１０の測定値バラツキを項目ごとに算出する。以下、上述した例について、推定個数を用いて項目１、項目２、項目３のそれぞれについて、測定値バラツキを算出する方法について説明する。まず、図５（ａ）において、製品１０の全体個数ＳＵＭ１は、ランクＡに属すると判定された製品１０の個数Ａ１−１、ランクＢに属すると判定された製品１０の個数Ｂ１−１、ランクＣに属すると判定された製品１０の個数Ｃ１−１の総和であり、上述の例では、ＳＵＭ１＝３３８６となる。
【００５８】
図６は、本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の同一規格内の層別時の確率分布の説明図である。図６に示すように、良品であるランクＢに属すると判定された製品１０の個数をＢ１−１とすると、その中点が特性値の平均値Ｘbar となる。
【００５９】
検査規格の上限値と製品規格の上限値、検査規格の下限値と製品規格の下限値、それぞれを一致させているので、製品全体のバラツキの標準偏差をσTVとして、製品規格の下限値は、特性値の平均値Ｘbar＋ｘ１×σTVで、製品規格の上限値は、特性値の平均値Ｘbar＋ｘ２×σTVで、それぞれ表すことができる。
【００６０】
製品規格の下限値は、製品１０の全体個数ＳＵＭ１に対するＡ１−１個の累積確率点であり、製品規格の上限値は、製品１０の全体個数ＳＵＭ１に対する（Ａ1-1 ＋Ｂ1-1 ）個の累積確率点であるので、ｘ１、ｘ２は、それぞれ標準正規分布の累積分布関数の逆数として求めることができる。
【００６１】
また、特性値の平均値Ｘbarは、（製品規格の下限値−ｘ１×σTV）、あるいは（製品規格の上限値−ｘ２×σTV）であるので、整理すると（式３）によりσTVを求めることができる。
【００６２】
【数３】
2017119221.tif 000005
【００６３】
これによって、特性値の平均値Ｘbarは、（式４）から求めることができ、ランクＢに属する製品１０、すなわち良品であると判定された製品１０について再層別を行うことができる。
【００６４】
【数４】
2017119221.tif 000006
【００６５】
図７は、本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の再層別時の確率分布の説明図である。図７では、１回目の層別時に良品であると判定された製品１０の個数Ｂ１−１を再層別時の全体個数ＳＵＭ２として再層別する。１回目の層別時と同様の確率分布であると仮定した場合、すなわち１回目の確率分布と平均値及び標準偏差が同一であると仮定した場合に、良品であるランクＢに属する製品１０の個数（総合良品数）をＢin−１−１とする。
【００６６】
良品であるにもかかわらず再層別時に不良品であると判定される確率、すなわち生産者リスク（確率）をＰＲin、不良品であるにもかかわらず１回目の層別時に良品であると判定され、再層別時に不良品であると判定される確率、すなわち消費者リスク（確率）をＣＲinとすると、再層別時の不良品の個数は、全体個数ＳＵＭ２に確率（ＰＲin＋ＣＲin）を乗算した値として推定することができる。
【００６７】
一方、上述の例のように、例えば項目１については、層別後にランクＢに属する製品１０を再層別した場合に不良品と判定された製品１０の個数ＡＣ１−in−２が４８と求まっているので、全体個数ＳＵＭ２に確率（ＰＲin＋ＣＲin）を乗算した値が個数ＡＣ１−in−２に一致するような測定値バラツキσGRR1を導出すれば良い。同様に項目２、３についても測定値バラツキσGRR2、σGRR3を導出することで、項目ごとの測定値バラツキを求めることが可能となる。
【００６８】
（表１）は、上述した例における項目１の測定値バラツキσGRR1を導出する過程を示している。（表１）において、Ｘtal2は、生産者リスク（確率）ＰＲinと消費者リスク（確率）ＣＲinとの和を、全体個数ＳＵＭ２に乗算した値を、Ｘtal1は、層別後にランクＢに属する製品１０を再層別した場合に不良品と判定された製品１０の個数ＡＣ１−in−２を、それぞれ示している。
【００６９】
【表１】
2017119221.tif 000007
【００７０】
同様に、（表２）は、上述した例における項目２の測定値バラツキσGRR2を導出する過程を、（表３）は、上述した例における項目３の測定値バラツキσGRR3を導出する過程を、それぞれ示している。（表２）、（表３）において、Ｘtal1は、層別後にランクＢに属する製品１０を再層別した場合に不良品と判定された製品１０の個数ＡＣ２−in−２、ＡＣ３−in−２を、それぞれ示している。
【００７１】
【表２】
2017119221.tif 000008
【００７２】
【表３】
2017119221.tif 000009
【００７３】
このようにすることで、１回目の層別時にＡ、Ｂ、Ｃの３つのランクに層別し、良品が属するランクであるランクＢを再層別するだけで複数項目の１回目の層別時の分布データを推定することができるので、項目ごとに測定値バラツキσGRR1、σGRR2、σGRR3を導出することができる。
【００７４】
図８及び図９は、本発明の実施の形態１に係る製品層別装置の測定値バラツキσGRR を算出する処理手順を示すフローチャートである。図８において、本実施の形態１に係る製品層別装置の演算処理部２のＣＰＵ２１は、測定インタフェース２７で受信した、測定部１で測定した製品１０の項目ごとの特性値を取得し（ステップＳ８０１）、取得した製品１０の項目ごとの特性値に基づいて、製品１０を図３で示したランクＡ、ランクＢ、ランクＣに層別する（ステップＳ８０２）。
【００７５】
ＣＰＵ２１は、ランクＢに層別された製品１０の項目ごとの特性値を再測定するよう測定部１へ指示信号を送信する（ステップＳ８０３）。指示信号を受信した測定部１は、ランクＢに層別された製品１０の項目ごとの特性値を再測定する。
【００７６】
ＣＰＵ２１は、再測定した製品１０の項目ごとの特性値を再度取得し（ステップＳ８０４）、再度取得した項目ごとの特性値に基づいて製品１０を複数のランクに再層別し（ステップＳ８０５）、再層別した各ランクに属する製品１０の項目ごとの個数を計数し（ステップＳ８０６）、項目ごとの不良品の個数、例えば項目１の不良品の個数ＡＣ１−in−２、項目２の不良品の個数ＡＣ２−in−２、項目３の不良品の個数ＡＣ３−in−２を、それぞれ算出する（ステップＳ８０７）。
【００７７】
ＣＰＵ２１は、再層別されたランクＡ、ランクＢ、ランクＣに属する製品１０の推定個数を、１回目の層別時の平均値及び標準偏差と同一であると仮定して推定し（ステップＳ８０８）、製品１０の全体の特性値バラツキσTVを算出する。
【００７８】
図９において、ＣＰＵ２１は、測定値バラツキσGRR （項目１の測定値バラツキσGRR1、項目２の測定値バラツキσGRR2、項目３の測定値バラツキσGRR3）を０．１×σTVと設定し（ステップＳ９０１）、製品の特性値バラツキσPVを算出する（ステップＳ９０２）。特性値バラツキσPVは、（σTV2 ＋σGRR2）の平方根として算出することができる。
【００７９】
そして、良品であるにもかかわらず再層別時に不良品であると判定される確率ＰＲin、不良品であるにもかかわらず１回目の層別時に良品であると判定され、再層別時に不良品であると判定される確率ＣＲinを用いて、ＣＰＵ２１は、再層別時の不良品の個数Ｘtal2を項目ごとに算出する（ステップＳ９０３）。
【００８０】
ＣＰＵ２１は、項目ｎ＝１を選択し（ステップＳ９０４）、算出したＸtal2と不良品の個数Ｘtal1＝ＡＣｎ−in−２との差分の絶対値が所定の閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ９０５）。ＣＰＵ２１が、差分が所定の閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ９０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、算出したＸtal2の方が不良品の個数Ｘtal1より大きいか否かを判断する（ステップＳ９０６）。
【００８１】
ＣＰＵ２１が、算出したＸtal2の方が不良品の個数Ｘtal1より大きいと判断した場合（ステップＳ９０６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、測定値バラツキσGRRnを所定の値だけ減少させ（ステップＳ９０７）、処理をステップＳ９０２へ戻し、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、算出したＸtal2の方が不良品の個数Ｘtal1より小さいと判断した場合（ステップＳ９０６：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、測定値バラツキσGRRnを所定の値だけ増加させ（ステップＳ９０８）、処理をステップＳ９０２へ戻し、上述した処理を繰り返す。
【００８２】
ＣＰＵ２１が、差分が所定の閾値以下であると判断した場合（ステップＳ９０５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、その時点での項目ｎの測定値バラツキσGRRnとして記憶し（ステップＳ９０９）、ｎが３であるか否かを判断する（ステップＳ９１０）。ＣＰＵ２１が、ｎが３でないと判断した場合（ステップＳ９１０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ｎを‘１’インクリメントし（ステップＳ９１１）、処理をステップＳ９０５へ戻して上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、ｎが３であると判断した場合（ステップＳ９１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、処理を終了する。
【００８３】
以上より、項目ごとに１回目の平均値及び標準偏差から確率分布を求めて測定値バラツキσGRR1、σGRR2、σGRR3を導出することができるので、演算処理時間を短縮することが可能となる。
【００８４】
以上のように、本実施の形態１に係る製品層別装置では、良品であると判定された製品１０が属するランクＢを再層別するだけで、項目ごとの確率分布を推定することができるので、項目ごとに消費者リスクと生産者リスクとを算出することができる。したがって、良品であるランクＢに属する製品を再層別した場合の推定個数を項目ごとに推定し、推定個数に基づいて、製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることが可能となる。
【００８５】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の構成例及び機能は、実施の形態１における図１及び図２と同じであるため、同一の符号を付することにより詳細な説明は省略する。本実施の形態２では、ランクＡ、Ｃに属する製品１０の特性値を再測定し、再測定した特性値に基づき製品を項目ごとに所定の複数のランクに再層別して、測定値バラツキσGRR を算出する点で実施の形態１と相違する。
【００８６】
図２に示す層別部３は、測定部１において測定した複数の特性値に基づいて、製品１０を図３に示すように所定の複数のランクＡ、Ｂ、Ｃのそれぞれに層別する。再層別部５は、層別部３で層別した所定の複数のランクのうち、ランクＡ、Ｃに属する製品１０の複数の特性値を、測定部１で再測定し、再測定した複数の特性値に基づき、製品１０を層別部３と同じ検査規格を基準に設けられたランクに再層別する。
【００８７】
みなし標準偏差算出部４は、測定した複数の特性値の平均値、及び複数の特性値のバラツキの標準偏差を項目ごとにみなし標準偏差として算出する。なお、みなし標準偏差算出部４は、みなし標準偏差を算出するとともに、測定した製品１０の特性値の平均値も算出することができる。
【００８８】
再層別部５は、ランクＡ、Ｃに属する製品１０について再層別する。ランク別推定個数算出部６は、算出された製品１０の項目ごとの平均値及びみなし標準偏差の確率分布に基づいて、少なくとも一度再層別した場合に各ランクに属する製品１０の推定個数を項目ごとに推定する。
【００８９】
本実施の形態２では、ランクＡ、Ｃに属する製品１０について再層別し、項目別に測定値バラツキσGRR を算出している。つまり、良品率が比較的高い場合には、測定値バラツキσGRR を算出するために良品を再層別すると膨大な演算時間が必要となる。そこで、項目ごとに１回目に層別した確率分布、すなわち特性値の平均値及び標準偏差が同一であると仮定してランクＡ、Ｃに属する製品１０について再層別することで、演算処理負荷を大きく低減している。
【００９０】
図１０は、本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の各ランクに属する製品１０の推定個数を算出する方法の説明図である。図１０（ａ）に示すように、まず製品１０の全体個数ＳＵＭ１についてランクＡ、ランクＢ、ランクＣの３ランクに層別を行い、ランクＡに属する製品１０の個数Ａ１、ランクＢに属する製品１０の個数Ｂ１、ランクＣに属する製品１０の個数Ｃ１を、それぞれ求める。
【００９１】
そして、ランクＡ、Ｃに属する製品１０を再層別することにより、ランクＢと判定される製品１０が存在する。すなわち、図１０（ｂ）に示すようにランクＡ、Ｃに属する製品１０の個数がＡ２、Ｃ２となり、ランクＢに属する製品１０の増加個数Ｂ２を求めることができる。
【００９２】
図１１は、本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の同一規格内の再層別のイメージを示す模式図である。図１１（ａ）に示すように、所定の項目において、ランクＡに属すると判定された製品１０の個数をＡOUT −１−１、ランクＢに属すると判定された製品１０の個数をＢOUT −１−１、ランクＣに属すると判定された製品１０の個数をＣOUT −１−１とする。
【００９３】
ランクＡ又はランクＣに属する製品１０、すなわち不良品であると判定された製品１０を再層別する場合には、図１１（ａ）と同一の確率分布であると仮定し、それぞれのランクに属する製品１０の個数を算出する。具体的には、図１１（ｂ）に示すように、図１０（ａ）と同一の平均値、標準偏差を有する確率分布と仮定して、ランクＡに属すると判定された製品１０の個数Ａin−１−１、ランクＢに属すると判定された製品１０の個数Ｂin−１−１、ランクＣに属すると判定された製品１０の個数Ｃin−１−１を、それぞれ算出する。
【００９４】
例えば、項目１について、良品の個数ＢOUT −１−１を３０４６、下側不良品の個数ＡOUT −１−１を５９８、上側不良品の個数ＣOUT −１−１を９４２と、総合良品数ＧTOTAL を１７１８とした場合、良品であるランクＢと判定されたが他の項目では不良品であると判定された製品１０の個数Ｂin−１−１は、（ＢOUT-1-1 −ＧTOTAL ＝３０４６−１７１８＝１３２８）で求めることができる。
【００９５】
また、ランクＡに属する製品１０であって、他の項目でも不良品であると判定された製品１０の個数Ａin−１−１は、（Ｂin-1-1×ＡOUT-1-1 ／ＢOUT-1-1 ＝１３２８×５９８／３０４６＝２６０．７１７０）で求めることができ、ランクＣに属する製品１０であって、他の項目でも不良品であると判定された製品１０の個数Ｃin−１−１は、（Ｂin-1-1×ＣOUT-1-1 ／ＢOUT-1-1 ＝１３２８×９４２／３０４６＝４１０．６９４７）で求めることができる。なお、層別後に一項目でも不良品であると判定された製品１０に対して、再層別した結果、不良品であると判定された製品１０の個数ＡＣin−OUT −１−２は１２６３とする。
【００９６】
同様に、項目２について、良品の個数ＢOUT −２−１を３０５１、下側不良品の個数ＡOUT −２−１を５６２、上側不良品の個数ＣOUT −２−１を９７３とした場合、良品であるランクＢと判定されたが他の項目では不良品であると判定された製品１０の個数Ｂin−２−１は、（ＢOUT-2-1 −ＧTOTAL ＝３０５１−１７１８＝１３３３）で求めることができる。
【００９７】
また、ランクＡに属する製品１０であって、他の項目でも不良品であると判定された製品１０の個数Ａin−２−１は、（Ｂin-2-1×ＡOUT-2-1 ／ＢOUT-2-1 ＝１３３３×５６２／３０５１＝２４５．５４１１）で求めることができ、ランクＣに属する製品１０であって、他の項目でも不良品であると判定された製品１０の個数Ｃin−２−１は、（Ｂin-2-1×ＣOUT-2-1 ／ＢOUT-2-1 ＝１３３３×９７３／３０５１＝４２５．１０９５）で求めることができる。なお、層別後に一項目でも不良品であると判定された製品１０に対して、再層別した結果、不良品であると判定された製品１０の個数ＡＣin−OUT −２−２は１３９０とする。
【００９８】
同様に、項目３について、良品の個数ＢOUT −３−１を３００４、下側不良品の個数ＡOUT −３−１を１１７９、上側不良品の個数ＣOUT −３−１を４０３とした場合、良品であるランクＢと判定されたが他の項目では不良品であると判定された製品１０の個数Ｂin−３−１は、（ＢOUT-3-1 −ＧTOTAL ＝３００４−１７１８＝１２８６）で求めることができる。
【００９９】
また、ランクＡに属する製品１０であって、他の項目でも不良品であると判定された製品１０の個数Ａin−３−１は、（Ｂin-3-1×ＡOUT-3-1 ／ＢOUT-3-1 ＝１２８６×１１７９／３００４＝５０４．７２５０）で求めることができ、ランクＣに属する製品１０であって、他の項目でも不良品であると判定された製品１０の個数Ｃin−３−１は、（Ｂin-3-1×ＣOUT-3-1 ／ＢOUT-3-1 ＝１２８６×４０３／３００４＝１７２．５２２６）で求めることができる。なお、層別後に一項目でも不良品であると判定された製品１０に対して、再層別した結果、不良品であると判定された製品１０の個数ＡＣin−OUT −３−２は１２６６とする。
【０１００】
図２に示すバラツキ算出部７は、項目ごとに推定した推定個数に基づいて、製品１０の測定値バラツキを項目ごとに算出する。以下、上述した例について、推定個数を用いて項目１、項目２、項目３のそれぞれについて、測定値バラツキを算出する方法について説明する。まず、図１１（ａ）において、製品１０の全体個数ＳＵＭ１は、ランクＡに属すると判定された製品１０の個数ＡOUT −１−１、ランクＢに属すると判定された製品１０の個数ＢOUT −１−１、ランクＣに属すると判定された製品１０の個数ＣOUT −１−１の総和であり、上述の例では、ＳＵＭ１＝４５８６となる。
【０１０１】
図１２は、本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の同一規格内の層別時の確率分布の説明図である。図１２に示すように、良品であるランクＢに属すると判定された製品１０の個数をＢOUT −１−１とすると、その中点が特性値の平均値Ｘbar となる。
【０１０２】
検査規格の上限値と製品規格の上限値、検査規格の下限値と製品規格の下限値、それぞれを一致させているので、製品全体のバラツキの標準偏差をσTVとして、製品規格の下限値は、特性値の平均値Ｘbar＋ｘ１×σTVで、製品規格の上限値は、特性値の平均値Ｘbar＋ｘ２×σTVで、それぞれ表すことができる。
【０１０３】
製品規格の下限値は、製品１０の全体個数ＳＵＭ１に対するＡOUT −１−１個の累積確率点であり、製品規格の上限値は、製品１０の全体個数ＳＵＭ１に対する（ＡOUT −１−１＋ＢOUT −１−１）個の累積確率点であるので、ｘ１、ｘ２は、それぞれ標準正規分布の累積分布関数の逆数として求めることができる。
【０１０４】
また、特性値の平均値Ｘbarは、（製品規格の下限値−ｘ１×σTV）、あるいは（製品規格の上限値−ｘ２×σTV）であるので、整理すると（式５）によりσTVを求めることができる。
【０１０５】
【数５】
2017119221.tif 000010
【０１０６】
これによって、特性値の平均値Ｘbarは、（式６）から求めることができ、ランクＢに属する製品１０、すなわち良品であると判定された製品１０について再層別を行うことができる。
【０１０７】
【数６】
2017119221.tif 000011
【０１０８】
図１３は、本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の再層別時の確率分布の説明図である。図１３では、１回目の層別時に不良品であると判定された製品１０の個数ＡOUT −１−１及びＣOUT −１−１、及び１回目の層別時に項目１は良品であると判定された製品１０のうち他の項目で不良品であると判定された製品１０の個数Ｂin−１−１について、再層別する。つまり、不良品を再層別する規格外層別と、良品を再層別する規格内層別とを同時に行っている点で実施の形態１とは相違する。再層別時には、確率分布が１回目の層別時と同様の確率分布であると仮定し、すなわち１回目の確率分布と平均値及び標準偏差が同一であると仮定して、全体個数ＳＵＭ２が、（Ａin-1-1＋Ｂin-1-1＋Ｃin-1-1）となるよう推定個数を算出する。
【０１０９】
良品であるにもかかわらず層別時に不良品であると判定される確率、すなわち生産者リスク（確率）をＰＲOUT 、良品であるにもかかわらず再層別時に不良品であると判定される生産者リスク（確率）をＰＲin、不良品であるにもかかわらず層別時に良品であると判定され、再層別時に不良品であると判定される消費者リスク（確率）をＣＲin、不良品であって、上側／下側を問わず不良品であると判定される消費者リスク（確率）をＣＲOUT とすると、再層別時の不良品の個数は、全体個数ＳＵＭ１に確率（ＰＲOUT ＋ＣＲOUT ）を乗算した値と、全体個数ＳＵＭ２に確率（ＰＲin＋ＣＲin）を乗算した値との和として推定することができる。
【０１１０】
一方、上述の例のように、例えば項目１については、一項目でも不良品であると判定された製品１０に対して、再層別した結果、不良品であると判定された製品１０の個数ＡＣin−OUT −１−２が１２６３と求まっているので、全体個数ＳＵＭ１に確率（ＰＲOUT ＋ＣＲOUT ）を乗算した値と、全体個数ＳＵＭ２に確率（ＰＲin＋ＣＲin）を乗算した値との和が個数ＡＣin−OUT −１−２に一致するような測定値バラツキσGRR1を導出すれば良い。同様に項目２、３についても測定値バラツキσGRR2、σGRR3を導出することで、項目ごとの測定値バラツキを求めることが可能となる。
【０１１１】
（表４）は、上述した例における項目１の測定値バラツキσGRR1を導出する過程を示している。（表４）において、Ｘtal2は、全体個数ＳＵＭ１に確率（ＰＲOUT ＋ＣＲOUT ）を乗算した値と、全体個数ＳＵＭ２に確率（ＰＲin＋ＣＲin）を乗算した値との和を、Ｘtal1は層別後に一項目でも不良品であると判定された製品１０に対して、再層別した結果、不良品であると判定された製品１０の個数ＡＣin−OUT −１−２を、それぞれ示している。
【０１１２】
【表４】
2017119221.tif 000012
【０１１３】
同様に、（表５）は、上述した例における項目２の測定値バラツキσGRR2を導出する過程を、（表６）は、上述した例における項目３の測定値バラツキσGRR3を導出する過程を、それぞれ示している。（表５）、（表６）において、Ｘtal1は、層別後に一項目でも不良品であると判定された製品１０に対して、再層別した結果、不良品であると判定された製品１０の個数ＡＣin−OUT −２−２、ＡＣin−OUT −３−２を、それぞれ示している。
【０１１４】
【表５】
2017119221.tif 000013
【０１１５】
【表６】
2017119221.tif 000014
【０１１６】
このようにすることで、１回目の層別時にＡ、Ｂ、Ｃの３つのランクに層別し、不良品が属するランクであるランクＡ、Ｃを再層別するだけで複数項目の１回目の層別時の分布データを推定することができるので、項目ごとに測定値バラツキσGRR1、σGRR2、σGRR3を導出することができる。
【０１１７】
図１４及び図１５は、本発明の実施の形態２に係る製品層別装置の測定値バラツキσGRR を算出する処理手順を示すフローチャートである。図１４において、本実施の形態２に係る製品層別装置の演算処理部２のＣＰＵ２１は、測定インタフェース２７で受信した、測定部１で測定した製品１０の項目ごとの特性値を取得し（ステップＳ１４０１）、取得した製品１０の項目ごとの特性値に基づいて、製品１０を図３で示したランクＡ、ランクＢ、ランクＣに層別する（ステップＳ１４０２）。
【０１１８】
ＣＰＵ２１は、ランクＡ又はランクＣに層別された製品１０の項目ごとの特性値を再測定するよう測定部１へ指示信号を送信する（ステップＳ１４０３）。指示信号を受信した測定部１は、ランクＡ又はランクＣに層別された製品１０の項目ごとの特性値を再測定する。
【０１１９】
ＣＰＵ２１は、再測定した製品１０の項目ごとの特性値を再度取得し（ステップＳ１４０４）、再度取得した項目ごとの特性値に基づいて製品１０を複数のランクに再層別し（ステップＳ１４０５）、再層別した各ランクに属する製品１０の項目ごとの個数を計数し（ステップＳ１４０６）、項目ごとの不良品の個数、例えば項目１の不良品の個数ＡＣin−OUT −１−２、項目２の不良品の個数ＡＣin−OUT −２−２、項目３の不良品の個数ＡＣin−OUT −３−２を、それぞれ算出する（ステップＳ１４０７）。
【０１２０】
ＣＰＵ２１は、再層別されたランクＡ、ランクＢ、ランクＣに属する製品１０の推定個数を、１回目の層別時の平均値及び標準偏差と同一であると仮定して推定し（ステップＳ１４０８）、製品１０の全体の特性値バラツキσTVを算出する。
【０１２１】
図１５において、ＣＰＵ２１は、測定値バラツキσGRR （項目１の測定値バラツキσGRR1、項目２の測定値バラツキσGRR2、項目３の測定値バラツキσGRR3）を０．１×σTVと設定し（ステップＳ１５０１）、製品の特性値バラツキσPVを算出する（ステップＳ１５０２）。特性値バラツキσPVは、（σTV2 ＋σGRR2）の平方根として算出することができる。
【０１２２】
そして、良品であるにもかかわらず層別時に不良品であると判定される確率ＰＲOUT 、良品であるにもかかわらず再層別時に不良品であると判定される確率ＰＲin、不良品であるにもかかわらず層別時に良品であると判定され、再層別時に不良品であると判定される確率ＣＲin、不良品であって、上側／下側を問わず不良品であると判定される確率ＣＲOUT を用いて、ＣＰＵ２１は、全体個数ＳＵＭ１に確率（ＰＲOUT ＋ＣＲOUT ）を乗算した値と、全体個数ＳＵＭ２に確率（ＰＲin＋ＣＲin）を乗算した値との和であるＸtal2を項目ごとに算出する（ステップＳ１５０３）。
【０１２３】
ＣＰＵ２１は、項目ｎ＝１を選択し（ステップＳ１５０４）、算出したＸtal2と不良品の個数Ｘtal1＝ＡＣin−OUT −ｎ−２との差分の絶対値が所定の閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ１５０５）。ＣＰＵ２１が、差分が所定の閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ１５０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、算出したＸtal2の方が不良品の個数Ｘtal1より大きいか否かを判断する（ステップＳ１５０６）。
【０１２４】
ＣＰＵ２１が、算出したＸtal2の方が不良品の個数Ｘtal1より大きいと判断した場合（ステップＳ１５０６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、測定値バラツキσGRRnを所定の値だけ減少させ（ステップＳ１５０７）、処理をステップＳ１５０２へ戻し、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、算出したＸtal2の方が不良品の個数Ｘtal1より小さいと判断した場合（ステップＳ１５０６：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、測定値バラツキσGRRnを所定の値だけ増加させ（ステップＳ１５０８）、処理をステップＳ１５０２へ戻し、上述した処理を繰り返す。
【０１２５】
ＣＰＵ２１が、差分が所定の閾値以下であると判断した場合（ステップＳ１５０５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、その時点での項目ｎの測定値バラツキσGRRnとして記憶し（ステップＳ１５０９）、ｎが３であるか否かを判断する（ステップＳ１５１０）。ＣＰＵ２１が、ｎが３ではないと判断した場合（ステップＳ１５１０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ｎを‘１’インクリメントし（ステップＳ１５１１）、処理をステップＳ１５０５へ戻して上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ２１が、ｎが３であると判断した場合（ステップＳ１５１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、処理を終了する。
【０１２６】
以上より、項目ごとに１回目の平均値及び標準偏差から確率分布を求めて測定値バラツキσGRR1、σGRR2、σGRR3を導出することができるので、演算処理時間を短縮することが可能となる。
【０１２７】
以上のように、本実施の形態２に係る製品層別装置では、不良品であると判定された製品１０が属するランクＡ、ランクＣに属する製品１０を再層別するだけで、項目ごとの確率分布を推定することができるので、項目ごとに消費者リスクと生産者リスクとを算出することができる。したがって、不良品であるランクＡ又はランクＣに属する製品１０を再層別した場合の推定個数を項目ごとに推定し、推定個数に基づいて、製品の測定値バラツキを項目ごとに算出するので、１回目の層別時に確定した製品の確率分布を用いて測定値バラツキσGRR を算出することができる。したがって、全体として測定工数を抑制することができ、生産時間の短縮及び生産コストの低減を図ることが可能となる。
【０１２８】
なお、上述した実施の形態に係る製品層別装置は、大量生産が行われる電子部品、例えばチップコイルの周波数インピーダンス特性、チップコンデンサの容量、損失係数等、フィルタの周波数による減衰量、半導体、センサ等の特性値等の測定精度を算出する場合に適用することができる。もちろん、電子部品以外も含めて、部品の寸法、形状、色彩等の外観測定の測定精度を算出することも可能となる。
【符号の説明】
【０１２９】
１  測定部
２  演算処理部
３  層別部
４  みなし標準偏差算出部
５  再層別部
６  ランク別推定個数算出部
７  バラツキ算出部
１０  製品
２１  ＣＰＵ
２２  メモリ
２３  記憶装置
２４  Ｉ／Ｏインタフェース
２５  ビデオインタフェース
２６  可搬型ディスクドライブ
２７  測定インタフェース
２８  内部バス
９０  可搬型記録媒体
２３０  コンピュータプログラム
２４１  キーボード
２４２  マウス
２５１  表示装置
【図１】
2017119221.tif 000015
【図２】
2017119221.tif 000016
【図３】
2017119221.tif 000017
【図４】
2017119221.tif 000018
【図５】
2017119221.tif 000019
【図６】
2017119221.tif 000020
【図７】
2017119221.tif 000021
【図８】
2017119221.tif 000022
【図９】
2017119221.tif 000023
【図１０】
2017119221.tif 000024
【図１１】
2017119221.tif 000025
【図１２】
2017119221.tif 000026
【図１３】
2017119221.tif 000027
【図１４】
2017119221.tif 000028
【図１５】
2017119221.tif 000029
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月14日(2018.6.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項３】
前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、
前記再層別部は、特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別するようにしてあり、
前記バラツキ算出部は、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出するようにしてあることを特徴とする請求項１に記載の製品層別装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項６】
前記製品層別装置は、
前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、
特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別してあり、
項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出することを特徴とする請求項４に記載の製品層別方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項９】
前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、
前記再層別手段を、特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別する手段として機能させ、
前記バラツキ算出手段を、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出する手段として機能させることを特徴とする請求項７に記載のコンピュータプログラム。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
また、本発明に係る製品層別方法において、前記製品層別装置は、前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別してあり、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出することが好ましい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、前記所定の複数のランクは、良品であるか否かを判定する特性値の上限値と下限値とを規定する所定の検査規格を基準に設けられており、前記再層別手段を、特性値が前記所定の検査規格の上限値より大きいランク及び前記所定の検査規格の下限値より小さいランクに属する前記製品を項目ごとに再層別する手段として機能させ、前記バラツキ算出手段を、項目ごとの各ランクに属する前記製品の推定個数から消費者リスク及び生産者リスクを算出し、算出した消費者リスクと生産者リスクとの和を製品全体の個数に乗算した値が実際に不良品であると判定された製品の個数と一致する測定値バラツキを算出する手段として機能させることが好ましい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５５】
同様に、項目２について、良品の個数Ｂ２−１を２９９８、下側不良品の個数Ａ２−１を１５６、上側不良品の個数Ｃ２−１を２３２と、総合良品数ＧTOTAL を２７８０とした場合、再層別時のランクＡに属する製品１０の個数Ａin−２−１は、（Ａ2-1 ×ＧTOTAL ／Ｂ2-1 ＝１５６×２７８０／２９９８＝１４４．６５６４）で求めることができ、再層別時のランクＣに属する製品１０の個数Ｃin−２−１は、（Ｃ2-1 ×ＧTOTAL ／Ｂ2-1 ＝２３２×２７８０／２９９８＝２１５．１３０１）で求めることができる。なお、層別後にランクＢに属する製品１０を再層別した場合に不良品と判定された製品１０の個数ＡＣ２−in−２は５３とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９３】
ランクＡ又はランクＣに属する製品１０、すなわち不良品であると判定された製品１０を再層別する場合には、図１１（ａ）と同一の確率分布であると仮定し、それぞれのランクに属する製品１０の個数を算出する。具体的には、図１１（ｂ）に示すように、図１１（ａ）と同一の平均値、標準偏差を有する確率分布と仮定して、ランクＡに属すると判定された製品１０の個数Ａin−１−１、ランクＢに属すると判定された製品１０の個数Ｂin−１−１、ランクＣに属すると判定された製品１０の個数Ｃin−１−１を、それぞれ算出する。
【国際調査報告】
2017119221.tif 000030
2017119221.tif 000031
2017119221.tif 000032
2017119221.tif 000033