(57)【要約】【課題】  本発明は、磁気記憶装置、マルチチップモジュール、液晶ディスプレイ、プリント基板など多数の部品を組み付けて形成される製品において、高品質ないしは高歩留りな生産を実現する部品の組合せ方法を提供する。【解決手段】  予め既に製造が完了した良品の識別番号群２１、製品の識別番号群と部品の識別番号群の対応表２２、部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群２３、部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群２４を入力し、良品空間の計算処理１１を行う。次に、新たな製品の製造前に、部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群４３、部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群４４を入力し、統計距離の計算と部品の組合せ計算処理１２を行う。最後に、部品Ａの識別番号と部品Ｂの識別番号の組合せ表１３を出力する。【選択図】  図１
2006293658.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の部品を組み合わせて形成される製品の製造方法において、
前記各部品を一意に識別する識別番号を該部品の特性値と対応付けて記憶する工程と、
前記製品に組み込まれた複数の部品の識別番号を、該製品の識別番号と対応付けて記憶する工程と、
既に完成して良品と判定された製品の識別番号により検索して、前記記憶された該製品に組み込まれた各部品の特性値を記憶手段から読み出し、該読み出された複数の特性値から予め良品空間を計算する工程と、
新たな製品を製造する前に、該製品に組み込まれる予定の複数の候補部品の中より、任意の組合わせの候補部品の組合わせを選択し、各組合わせの候補部品の特性値と前記良品空間から統計距離を計算する工程と、
前記任意の組合わせの候補部品を複数選択する複数の選択方法の中で、各組み合わせの候補部品の統計距離の最大値が最も小さくなる選択方法を採用し、該選択方法で組み合わされた候補部品の組合わせを前記新たな製品へ組み込むことを決定する工程とを有することを特徴とする複数の部品を組み合わせて形成される製品の製造方法。
【請求項２】
前記候補部品の組合わせを前記新たな製品へ組み込むことを決定する工程において、
前記任意の組合わせの候補部品を複数選択する複数の選択方法の中で、各組み合わせの候補部品の統計距離の平均値が最も小さくなる選択方法を採用することを特徴とする請求項１に記載の複数の部品を組み合わせて形成される製品の製造方法。
【請求項３】
前記統計距離として、マハラノビスの距離を用いることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の複数の部品を組み合わせて形成される製品の製造方法。
【請求項４】
複数の部品を組み合わせて形成される製品へ組み付ける部品の組合わせ方法であって、
前記各部品を一意に識別する識別番号を該部品の特性値と対応付けて記憶する工程と、
前記製品に組み込まれた複数の部品の識別番号を、該製品の識別番号と対応付けて記憶する工程と、
既に完成して良品と判定された製品の識別番号により検索して、前記記憶された該製品に組み込まれた各部品の特性値を記憶手段から読み出し、該読み出された複数の特性値から予め良品空間を計算する工程と、
新たな製品を製造する前に、該製品に組み込まれる予定の複数の候補部品の中より、任意の組合わせの候補部品の組合わせを選択し、各組合わせの候補部品の特性値と前記良品空間から統計距離を計算する工程と、
前記任意の組合わせの候補部品を複数選択する複数の選択方法の中で、各組み合わせの候補部品の統計距離の最大値が最も小さくなる選択方法を採用し、該選択方法で組み合わされた候補部品の組合わせを前記新たな製品へ組み込むことを決定する工程とを有することを特徴とする複数の部品を組み合わせて形成される製品へ組み付ける部品の組合わせ方法。
【請求項５】
前記候補部品の組合わせを前記新たな製品へ組み込むことを決定する工程において、
前記任意の組合わせの候補部品を複数選択する複数の選択方法の中で、各組み合わせの候補部品の統計距離の平均値が最も小さくなる選択方法を採用することを特徴とする請求項４に記載の複数の部品を組み合わせて形成される製品へ組み付ける部品の組合わせ方法。
【請求項６】
前記統計距離として、マハラノビスの距離を用いることを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の複数の部品を組み合わせて形成される製品へ組み付ける部品の組合わせ方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気記憶装置、マルチチップモジュール、液晶ディスプレイ、プリント基板、自動車、家電製品など多数の部品を組み合わせて形成される製品の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気記憶装置、マルチチップモジュール、液晶ディスプレイなどの先端デバイス製品の製造過程は、一般に、薄膜プロセスや研磨などの微細加工を必要とする部品形成工程と、完成した部品を製品に組み付ける組立工程とから構成されている。例えば、磁気記憶装置は、主要部品である磁気ヘッドや円板をそれぞれ異なる部品形成工程で製造し、複数の磁気ヘッドや円板を、スピンドルモータやフレームなど他の部品とともに組立工程で組み付けて、製品を完成させる。また、マルチチップモジュールは、ウエハ上に複数のチップを部品形成工程で製造し、異なるウエハから切り出した複数のチップを、組立工程で配線基板などに混載して、配線をつなぎ、樹脂あるいはセラミックなどにより封止して、製品を完成させる。
【０００３】
このような先端デバイスの製造過程では、部品形成工程や組立工程の中で、多くの特性値を測定し、個々の特性値を、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３などに記載があるＳＰＣ(Statistical Process Control)という手法で管理している。ＳＰＣは、時系列に並べた特性値の変動から、異常を判定するものであり、個々の特性値を独立に管理している。
【０００４】
しかし、個々の特性値を別々に管理することが難しい場合もあり、そこで、特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４、特許文献５、非特許文献４、非特許文献５、非特許文献６、非特許文献７などに記載があるように、工程毎に測定した複数の特性値を、単一評価尺度であるマハラノビス距離、あるいはHotellingT2などと呼ばれる統計距離に変換して、製品の欠陥検出等の品質管理をする方法等が提案されている。
【０００５】
発明者らは、上記の統計距離を生産管理に適用することで、高品質ないしは高歩留りを維持した低コストな製品の生産が実現できると考えた。発明者らが調査した範囲では、生産管理に統計距離を用いた事例としては、特許文献６が確認された。特許文献６には、製造工程のパラメータの調整に統計距離を用いて生産制御を行う方法が記載されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−１１４１３０号
【特許文献２】特開２００２−３１８６１７号
【特許文献３】特開平１１−３３９０８９号
【特許文献４】特開２００４−７７１８８号
【特許文献５】特開２００４−１９９５０１号
【特許文献６】特開２００４−１４５３９０号
【非特許文献１】書籍「管理図の作り方と活用」日本規格協会(2001)
【非特許文献２】W. A. Levinson：Statistical Process Control in Microelectronics Manufacturing、Semiconductor International、 November、 pp.95-102 (1994)
【非特許文献３】L. S. Nelson：Interpreting Shewhart X-bar Control Charts、Journal of Quality Technology、 Vol.17、 No.2、 pp.114-116 (1985)
【非特許文献４】手島昌一、畦本雅宏：MTシステム法を適用したリアルタイム監視・診断システムの開発、第11回品質工学研究発表大会、品質工学会、pp.226-229 (2003)
【非特許文献５】書籍「MTシステムにおける技術開発」日本規格協会
【非特許文献６】R. L. Mason : A Practical Approach for Interpreting Multivariate T2 Control Chart Signals、 Journal of Quality Technology、 Vol.29、 No.4、 pp.396-406 (1997)
【非特許文献７】中津川雅史、山本雅人、大内東：MTSにおけるマハラノビス距離、品質工学、Vol.8、 No.5、 pp.19-26 (2000)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
近年、磁気記憶装置、マルチチップモジュール、液晶ディスプレイ、プリント基板などの先端デバイスは、製造工程が複雑なため、個々の部品の特性値が、予め定められた値を満たしたとしても、完成した製品が、確実に良品になるとは限らない状況になっている。
【０００８】
そこで、本発明では、一つの製品に組み込む複数の部品間の組合せによる相性を定量化して、高品質ないしは高歩留りが見込まれる組合せを予測し、部品の投入を制御する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
課題を解決するための一つの手段は、複数の部品を組み合わせて形成される製品を製造するとき、各部品の識別番号を読み取り、該識別番号を該部品の特性値と対応づけて記憶する手段と、該製品に組み込まれた複数の部品の識別番号を、該製品の識別番号と対応づけて記憶する手段と、既に完成して良品と判定された製品の識別番号を用いて、該製品に組み込まれた各部品の特性値を記憶手段から読み出し、読み出された複数の特性値から予め良品空間を計算する手段と、新たな製品を製造する前に、該製品に組み込まれる予定の複数の部品の特性値を対応づけて、対応づけられた複数の特性値と該良品空間から、統計距離を計算する手段と、該統計距離が小さい値になるように部品の組合せを決定する手段とを有することである。
【００１０】
より具体的には、特許請求の範囲に記載のとおりに構成したものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、部品間の組合せによる相性を数値化して、部品の組合せを決定することで、従来より高品質ないしは高歩留りの生産を実現でき、製造コストを節約できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図面により説明する。まず、（実施例１）では、一般化した実施形態を説明し、次に、（実施例２）で本発明を磁気記憶装置に適用した実施形態を説明する。また、（実施例３）で、予め良品空間を計算することができないときに、本発明を簡易的に適用する実施形態を説明する。
【実施例１】
【００１３】
図２は、部品Ａと部品Ｂをそれぞれ独立に製造し、主要部品として部品Ａと部品Ｂを組み付けることで完成する製品の製造工程を示したフローチャートの一例である。ステップ９１で部品Ａの製造を行い、ステップ９２で個々の部品Ａの識別番号（シリアル番号）を読み取り、ステップ９３で部品Ａの特性値を測定する。ステップ９４では、ステップ９２で読み取った部品Ａの識別番号とステップ９３で測定した部品Ａの特性値とをデータウエアハウスに登録する。次にステップ９５では、部品Ａの良否判定を行い、良品と判定された部品のみステップ１１１に搬送する。同様に、ステップ１０１で部品Ｂの製造を行い、ステップ１０２で個々の部品Ｂの識別番号を読み取り、ステップ１０３で部品Ｂの特性値を測定する。ステップ１０４では、ステップ１０２で読み取った部品Ｂの識別番号とステップ１０３で測定した部品Ｂの特性値とをデータウエアハウスに登録する。次にステップ１０５では、部品Ｂの良品判定を行い、良品と判定された部品のみステップ１１２に搬送する。次に、製品を完成させるための工程へ入る。まず、部品Ａと部品Ｂの識別番号をステップ１１１、ステップ１１２でそれぞれ読み取る。次に、ステップ１１３で、本発明の部品の組合せ計算を行う。次に、ステップ１１３の結果に基づいて、ステップ１１４で部品を整列し、ステップ１１５で製品を製造する。次に、ステップ１１６で、製品の識別番号を読み取り、ステップ１１７で製品の特性値を測定し、ステップ１１８で、ステップ１１７で測定した製品の特性値とステップ１１６で読み取った製品の識別番号とをデータウエアハウスへ登録する。最後に、ステップ１１９で製品の良否を判定し、良品と判定された製品だけを出荷する。
【００１４】
図３は、本発明を実行するためのハードウェア構成の一例を示したブロック図である。１３１は部品Ａを製造する工場、１３２は部品Ｂを製造する工場、１３３は部品Ａと部品Ｂを主要部品とした製品を製造する工場を示している。工場１３１には、少なくとも部品Ａの特性値測定装置１４１と識別番号読取り装置１４２がある。工場１３２にも同様に、少なくとも部品Ｂの特性値測定装置１４３と識別番号読取り装置１４４がある。工場１３３には、少なくとも識別番号読取り装置１５１、本発明に基づく組合せ計算装置１５２、部品整列装置１５３、製品の特性値測定装置１５４がある。これらの工場１３１、工場１３２、工場１３３にある装置群は、ネットワーク１３５を介して接続され、同様に、データウエアハウス１３４も同じネットワークで接続され、各装置やデータウエアハウス１３４間で、特性値や識別番号などの各種データの送受信が行われる。具体的には、測定装置１４１、１４３、１５４で測定した特性値と、識別番号読取り装置１４２、１４４、１５１で読み取った識別番号がネットワークを介してデータウエアハウス１３４に格納される。また、組合せ計算装置１５２は、データウエアハウス１３４に格納された特性値や識別番号などのデータを検索して、取り出し、部品の組合せの決定に活用する。
【００１５】
図４は、図３で示した組合せ計算装置１５２の構成を示したブロック図の一例である。組合せ計算装置１５２は、ネットワークインターフェース１６１、制御部１６２、２次記憶装置１６３、主記憶装置１６４、演算部１６５、ユーザインターフェース１６６などを有することで、ネットワークに接続できる一般的なコンピュータである。
【００１６】
図１は、本発明を図２のステップ１１３の部品の組合せ計算に適用するときの処理手順の一例である。まず、ステップ１１３を実行する前に、組合せ計算装置１５２は、データウエアハウス１３４から、良品の識別番号群２１、製品の識別番号群と部品の識別番号群の対応表２２、部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群２３、部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群２４を取り込み、良品空間の計算処理１１を予め実行しておく。
【００１７】
良品空間の計算処理１１とは、例えば、良品と確認されている製品のサンプル数がn(n事象)とすると、部品Ａの特性値の項目数と、部品Ｂの特性値の項目数の和をｋとすると、ｋ次元のベクトルの各成分ｘij(i=1,2,…,k; j=1,2,…,n) の平均値ｍ１、ｍ２、・・・、ｍｋ、すなわち(数１)と、
【００１８】
【数１】
2006293658.tif 000003
【００１９】
標準偏差σ１、σ２、・・・、σｋ、すなわち(数２)とを求める。
【００２０】
【数２】
2006293658.tif 000004
【００２１】
平均ｍｉ及び標準偏差σiを用いることで、ｋ次元のベクトルの各成分ｘijを、(数３)を用いて基準化する。
【００２２】
【数３】
2006293658.tif 000005
【００２３】
基準化された項目Ｘijを用い、基準化された項目間の相関を求める。基準化された「項目ｉ1」と「項目ｉ2」間の相関係数は、(数４)により求まる。
【００２４】
【数４】
2006293658.tif 000006
【００２５】
これより、基準化された項目間の相関行列Ｒを計算することである。
【００２６】
【数５】
2006293658.tif 000007
【００２７】
すなわち、図１では、部品Ａおよび部品Ｂの特性値群のｋ次元の散布図で、最終的に良品となった製品の分布３０が良品空間である。
【００２８】
次に、実際に、部品Ａと部品Ｂを製品の製造のために供給するとき、図２のステップ１１３で、図１の統計距離の計算と部品の組合せ計算処理１２を実行する。ここで、部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群４３、部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群４４を入力し、該計算処理１２を実行する。ここで、統計距離の計算とは、具体的には、部品Ａと部品Ｂの組合せ毎に(数６)のＤの２乗を求めることである。
【００２９】
【数６】
2006293658.tif 000008
【００３０】
Ｘとは、(数３)を用いて、ある部品Ａの各特性値と、ある部品Ｂの各特性値をそれぞれ基準化した列ベクトルであり、ＸＴとは、それを転置した行ベクトルである。また、Ｒ-1は、相関行列Ｒの逆行列である。図１では、良品空間３０の中心である三角形の打点３１から、部品Ａと部品Ｂの組合せによって、打点５１や打点５２や打点５３や打点５４までの統計距離が(数６)で求められる値である。これらの打点のすべてが、与えられたあるしきい値以下になれば、すべて良品になると予測できる。一方、打点が該しきい値より大きくなれば、その組合せでは、不良品になると予測できる。様々な部品Ａと部品Ｂの組合せで、上記の統計距離を計算し、良品になる製品が多くなるように最適な組合せを計算する。最後に、最適な部品Ａの識別番号と部品Ｂの識別番号の組合せ表１３を出力し、部品Ａや部品Ｂは、図２のステップ１１４へ進められる。
【００３１】
次に、具体的に入力される各データと、処理結果を例を用いて説明する。
図５から図８は、ステップ１１に入力するデータの一例である。
【００３２】
図５は、良品の識別番号群２１の一例である。本例では、それぞれの製品の識別番号とその製品が良品なのか不良品なのかがわかる情報が付いたリストである。例えば、本例では、製品の識別番号が“P00113521”は良品、“P00113522”は不良品で“F001”という不良名が付けられている。本例では、不良品の情報も付けたが、この中から良品の識別番号だけを抜き出したリストでもよい。
【００３３】
図６は、製品の識別番号群と部品の識別番号群の対応表２２の一例である。本例では、それぞれの製品の識別番号と、その製品に組み込まれた部品Ａの識別番号と部品Ｂの識別番号のリストである。本例では、識別番号“P0013521”の製品には、識別番号“A32134”の部品Ａと、識別番号“B18993”の部品Ｂが組み込まれ、識別番号“P0013523”の製品には、識別番号“A32135”の部品Ａと、識別番号“B18995”の部品Ｂが組み込まれたことがわかる。
【００３４】
図７は、部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群２３の一例である。本例では、それぞれの部品Ａの識別番号と、その部品のステップ９３で測定された特性値のリストである。本例では、識別番号“A32134”の部品Ａの特性値は、第一の特性値が“1.53”、第二の特性値が“20.1”、第三の特性値が“3322”であることがわかる。
【００３５】
図８は、部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群２４の一例である。本例では、それぞれの部品Ｂの識別番号と、その部品のステップ１０３で測定された特性値のリストである。本例では、識別番号“B18993”の部品Ｂの特性値は、第一の特性値が“103.2”、第二の特性値が“0.053”であることがわかる。図７や図８の例のように、特性値の項目数は様々である。
【００３６】
図９は、図１のステップ１１に図５から図８のデータを入力し、まず、(数１)による平均値と(数２)による標準偏差を計算した結果である。データ１７１は、図７の特性値と図８の特性値を図６の識別番号の対応表に基づいて表にしたものである。データ１７２は、データ１７１の列ごとに平均値を求めた結果であり、データ１７３は、データ１７１の列ごとに標準偏差を求めた結果である。
【００３７】
図１０は、データ１７１とデータ１７２とデータ１７３から、(数３)を用いて基準化し、その結果から相関行列Ｒを求めた結果である。
【００３８】
図１１と図１２は、ステップ１２に入力するデータの一例であり、これから製品に組み込むために、工場１３３に投入しようとしている部品群のデータである。
図１１は、部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群４３の一例であり、図７と同様に部品Ａの識別番号とその特性値のリストである。図１２は、部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群４４の一例であり、図８と同様に部品Ｂの識別番号とその特性値のリストである。本例では、４個の部品Ａと、４個の部品Ｂを工場１３３に投入しようとしている。
【００３９】
図１３は、図１１で示した複数の部品Ａと、図１２で示した複数の部品Ｂを、様々な組合せで統計距離を計算した結果の一例である。枠１８１、枠１８２、枠１８３は、部品Ａと部品Ｂの組合せ方を示している。本例では、部品Ａが４個、部品Ｂが４個であることから、２４通りの組合せ方がある。図１３は、その内の３種類を示したものである。また、枠１８１、枠１８２、枠１８３の右側に示した値は、統計距離の計算結果である。例えば、枠１８１の組合せでは、識別番号“A33434”の部品Ａと、識別番号“B20031”の部品Ｂとを組み合わせると、統計距離が“1.520”になり、識別番号“A33435”の部品Ａと、識別番号“B20033”の部品Ｂとを組み合わせると、統計距離が“3.419”になる。統計距離は小さいほど、良品になる確率が高く、また品質もよくなる。そのため、統計距離が“3.419”になるような組合せは、生産にふさわしくない。次に、枠１８２の組合せでは、識別番号“A33437”の部品Ａと、識別番号“B20036”の部品Ｂとを組み合わせると、統計距離が“0.319”と小さな値になり、品質のよい製品ができることが予測できる。しかし、識別番号“A33439”の部品Ａと、識別番号“B20031”の部品Ｂとを組み合わせると、統計距離が“3.817”となり、不良品になる可能性がでてくる。一方、枠１８３の組合せでは、識別番号“A33434”の部品Ａと、識別番号“B20036”の部品Ｂとを組み合わせると、統計距離が“0.525”となり、枠１８２における統計距離“0.319”に比べて、値が大きいが、枠１８３の組合せでは、統計距離の最大値が“1.257”となり、他に比べて小さく、４つのどの製品も良品になる確率が高くなる。
【００４０】
このように、高歩留りを狙う生産管理では、枠１８３に示した組合せのように、平均的に統計距離の値が小さくなる組合せが望ましく、ステップ１２の出力として、枠１８３の組合せを組合せ表１３として出力することが望ましい。判断の方法としては、統計距離の平均値が小さい組合せを選ぶ方法でもよいし、不良品がでないように統計距離の最大値が最も小さい組合せを選ぶ方法でもよい。
しかし、不良品を作ってもよいから、最高の品質の製品を製造したいときは、枠１８２に示した組合せのように、統計距離の最小値が存在する組合せで生産するとよいこともある。
【００４１】
以上のように、本発明は、製品と部品の識別番号に基づいて、部品Ａの特性値と、部品Ｂの特性値を対応づけて、部品間の相性を統計距離として定量化する。その統計距離が小さくなるように、部品を組み合わせる。その結果、高品質ないし高歩留りを実現できる生産管理を行える。
【実施例２】
【００４２】
次に、本発明を磁気記憶装置の製造に適用した実施形態の一例を説明する。まず、図１４から図１７を用いて、磁気記憶装置の製造過程を説明する。
図１４は、磁気記憶装置の主要部品である磁気ヘッドが製造される過程を示したフローチャートの一例である。磁気ヘッドは、円板の上側の読み書きを行う上側磁気ヘッドと、円板の下側の読み書きを行う下側磁気ヘッドに大別できる。図１４は、上側磁気ヘッドが製造される過程を示したフローチャートの一例である。ステップ２０１で上側磁気ヘッドが製造され、ステップ２０２で上側磁気ヘッドの識別番号が読み取られる。次にステップ２０３で上側磁気ヘッドの特性値が測定される。ステップ２０４では、ステップ２０２で読み取られた識別番号とステップ２０３で測定された特性値がデータウエアハウスに格納される。次にステップ２０５で上側磁気ヘッドの良否が判定され、良ヘッド２０６が次の工程へ送られる。
【００４３】
図１５は、下側磁気ヘッドが製造される過程を示したフローチャートの一例である。ステップ２１１で下側磁気ヘッドが製造され、ステップ２１２で下側磁気ヘッドの識別番号が読み取られる。次にステップ２１３で下側磁気ヘッドの特性値が測定される。ステップ２１４では、ステップ２１２で読み取られた識別番号とステップ２１３で測定された特性値がデータウエアハウスに格納される。次にステップ２１５で下側磁気ヘッドの良否が判定され、良ヘッド２１６が次の工程へ送られる。
【００４４】
図１６は、磁気記憶装置の主要部品である円板が製造される過程を示したフローチャートの一例である。ステップ２２１で円板が製造され、ステップ２２２で円板の識別番号が読み取られる。次にステップ２２３で円板の特性値が測定される。ステップ２２４では、ステップ２２２で読み取られた識別番号とステップ２２３で測定された特性値がデータウエアハウスに格納される。次にステップ２２５で円板の良否が判定され、良円板２２６が次の工程へ送られる。
【００４５】
図１７は、磁気記憶装置（ＨＤＤ）が製造される過程を示したフローチャートの一例である。ＨＤＤには、品種によって磁気ヘッドの個数や円板の個数が異なるが、本例では、４個の磁気ヘッドと２枚の円板で構成されたＨＤＤの例である。まず、ステップ２３１で、上側の良ヘッド２０６を投入し、上側磁気ヘッドの識別番号を読み取る。また、ステップ２３２で、下側の良ヘッド２１６を投入し、下側磁気ヘッドの識別番号を読み取る。また、ステップ２３３で、良円板２２６を投入し、円板の識別番号を読み取る。次に、ステップ２３４で、本発明の部品の組合せ計算を行う。ステップ２３５では、ステップ２３４で得られた組合せ表に基づいて、上側磁気ヘッドを整列する。同様に、ステップ２３６では、ステップ２３４で得られた組合せ表に基づいて、下側磁気ヘッドを整列する。同様に、ステップ２３７では、ステップ２３４で得られた組合せ表に基づいて、円板を整列する。次に、ステップ２３９では、ヘッド・スタック・アセンブリ（ＨＳＡ）と呼ばれる複数の磁気ヘッドとサスペンション、ＶＣＭコイル、フレキシブル・プリント基板などいくつかの部品を組み合わせた部品を製造する。ステップ２４０では、ステップ２３９で製造されたＨＳＡと、円板、スピンドルモータなどいくつかの部品を組み合わせて、ハード・ディスク・アセンブリ（ＨＤＡ）を製造する。次に、ステップ２４１で、サーボトラックライタと呼ばれる装置で円板にサーボ情報を書き込む。次に、ステップ２４２で、ステップ２４０で製造されたＨＤＡとプリント基板（ＰＣＢＡ）を組み合わせて、ＨＤＤを製造する。ステップ２４３で、ＨＤＤの識別番号を読み取り、ステップ２４４でＨＤＤの特性値を測定する。最後に、ステップ２４５でＨＤＤの良否が判定され、良品だけが出荷される。
【００４６】
図１８は、ステップ２３４で得られた部品の組合せと、そのときの統計距離の一例である。本例では、主要部品として、上側磁気ヘッド６個、下側磁気ヘッド６個、円板６枚が用意され、それらを組み合わせて、３個の磁気記憶装置を製造する。本例では、識別番号が“U13111”と“U13114”の上側磁気ヘッドと識別番号“L05035”と“L05041”の下側磁気ヘッドと識別番号“D16747”と“D16750”の円板の組合せと、識別番号が“U13112”と“U13116”の上側磁気ヘッドと識別番号“L05038”と“L05043”の下側磁気ヘッドと識別番号“D16745”と“D16748”の円板の組合せと、識別番号が“U13118”と“U13119”の上側磁気ヘッドと識別番号“L05033”と“L05037”の下側磁気ヘッドと識別番号“D16741”と“D16744”の円板の組合せで、３個の磁気記憶装置を生産すると、３個とも良品になることが予測できる。
【実施例３】
【００４７】
次に、図２や図３で説明した一般化した製品の製造において、新製品の量産立上げフェーズや、新製品の試作フェーズのように、予め良品として完成した製品が少なく、予め良品空間を計算できないときに、本発明を簡易的に活用する実施形態を説明する。
【００４８】
図１９は、本発明を簡易的に活用する処理手順の一例である。磁気記憶装置、マルチチップモジュールなどの最先端デバイス製品の新製品の試作フェーズでは、良品として完成する製品が少なく、ステップ１１の処理が行えないことがある。ステップ１１のように、予め良品に組み込まれた部品の特性値を用いて、(数１)で平均値、(数２)で標準偏差、(数５)の相関行列を計算するのではなく、ステップ１４では、新たに製品に組み込む予定の部品Ａと部品Ｂの特性値から、その組合せ毎に、(数１)で平均値、(数２)で標準偏差、(数５)の相関行列を計算し、それぞれの計算結果を用いて、統計距離を計算する。その結果を用いて、部品の組合せを決定し、部品Ａの識別番号と部品Ｂの識別番号の組合せ表１５を出力する。図１９の処理手順は、図１の処理手順に比べて、良否の予測精度は低下するが、組合せに関して何も計算せずに生産するよりも、効果的な生産ができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の処理手順の一例である。
【図２】本発明を適用する製品の製造過程を示すフローチャートの一例である。
【図３】図２の製造を実行するハードウェア構成の一例である。
【図４】本発明を適用する組合せ計算装置の一例である。
【図５】良品の識別番号群の一例である。
【図６】製品の識別番号群と部品の識別番号群の対応表の一例である。
【図７】部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群の一例である。
【図８】部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群の一例である。
【図９】平均値と標準偏差を計算した一例である。
【図１０】相関行列を計算した一例である。
【図１１】部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群の一例である。
【図１２】部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群の一例である。
【図１３】部品Ａと部品Ｂの組合せと統計距離の計算結果の一例である。
【図１４】上側磁気ヘッドの製造過程のフローチャートの一例である。
【図１５】下側磁気ヘッドの製造過程のフローチャートの一例である。
【図１６】円板の製造過程のフローチャートの一例である。
【図１７】ハードディスクドライブ製品の製造過程のフローチャートの一例である。
【図１８】部品の組合せと統計距離の計算結果の一例である。
【図１９】本発明を簡易的に活用するときの処理手順の一例である。
【符号の説明】
【００５０】
１１…良品空間の計算処理、１２…統計距離の計算と部品の組合せ計算処理、１３…部品Ａの識別番号と部品Ｂの識別番号の組合せ表、１４…空間計算と統計距離の計算と部品の組合せ計算処理、１５…部品Ａの識別番号と部品Ｂの識別番号の組合せ表、２１…良品の識別番号群、２２…製品の識別番号群と部品の識別番号群の対応表、２３…部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群、２４…部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群、３０…良品空間、３１…良品空間の中心、４３…部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群、４４…部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値群、５１、５２、５３、５４…新たに投入する部品の組合せによる統計距離の打点、９１…部品Ａの製造、９２…部品Ａの識別番号の読取り、９３…部品Ａの特性値の測定、９４…部品Ａの特性値と識別番号のデータウエハハウスへの登録、９５…部品Ａの良否判定、１０１…部品Ｂの製造、１０２…部品Ｂの識別番号の読取り、１０３…部品Ｂの特性値の測定、１０４…部品Ｂの特性値と識別番号のデータウエアハウスへの登録、１０５…部品Ｂの良否判定、１１１…部品Ａの識別番号の読取り、１１２…部品Ｂの識別番号の読取り、１１３…部品の組合せ計算、１１４…部品の整列、１１５…製品の製造、１１６…製品の識別番号の読取り、１１７…製品の特性値の測定、１１８…製品の特性値と識別番号のデータウエアハウスへの登録、１１９…製品の良否判定、１３１…部品Ａの製造工場、１３２…部品Ｂの製造工場、１３３…製品の製造工場、１３４…データウエアハウス、１３５…ネットワーク、１４１…部品Ａの特性値測定装置、１４２…識別番号読取り装置、１４３…部品Ｂの特性値測定装置、１４４…識別番号読取り装置、１５１…識別番号読取り装置、１５２…組合せ計算装置、１５３…部品整列装置、１５４…製品の特性値測定装置、１６１…ネットワークインターフェース、１６２…制御部、１６３…２次記憶装置、１６４…主記憶装置、１６５…演算部、１６６…ユーザインターフェース、１７１…良品空間を作成するための元データ、１７２…平均値、１７３…標準偏差、１８１、１８２、１８３…部品の組合せ例、２０１…上側磁気ヘッドの製造、２０２…上側磁気ヘッドの識別番号の読取り、２０３…上側磁気ヘッドの特性値の測定、２０４…上側磁気ヘッドの特性値と識別番号のデータウエアハウスへの登録、２０５…上側磁気ヘッドの良否判定、２０６…上側の良ヘッド、２１１…下側磁気ヘッドの製造、２１２…下側磁気ヘッドの識別番号の読取り、２１３…下側磁気ヘッドの特性値の測定、２１４…下側磁気ヘッドの特性値と識別番号のデータウエアハウスへの登録、２１５…下側磁気ヘッドの良否判定、２１６…下側の良ヘッド、２２１…円板の製造、２２２…円板の識別番号の読取り、２２３…円板の特性値の測定、２２４…円板の特性値と識別番号のデータウエアハウスへの登録、２２５…円板の良否判定、２２６…良円板、２３１…上側磁気ヘッドの識別番号の読取り、２３２…下側磁気ヘッドの識別番号の読取り、２３３…円板の識別番号の読取り、２３４…部品の組合せ計算、２３５…上側磁気ヘッドの整列、２３６…下側磁気ヘッドの整列、２３７…円板の整列、２３９…ヘッド・スタック・アセンブリ（ＨＳＡ）の製造、２４０…ハード・ディスク・アセンブリ（ＨＤＡ）の製造、２４１…サーボトラックライト工程、２４２…ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）の製造、２４３…ＨＤＤの識別番号の読取り、２４４…ＨＤＤの特性値の測定、２４５…ＨＤＤの良否判定
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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