(57)【要約】【課題】  不良要因の分析に要するリードタイムを短縮することができるデータマイニング方法を提供する。【解決手段】  製品の製造過程でデータが得られる複数種類の管理項目のうち、互いのデータに関連がないと予測される管理項目の組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得ステップ（Ｓ１）と、過去に製造した製品毎にデータを蓄積したデータベースにおいて、前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出ステップ（Ｓ２乃至Ｓ６）とを含む。【選択図】    図９
2006155394.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の製造過程で複数の管理項目について得られるデータを過去に製造した製品毎に蓄積したデータベースに基づいて、複数種類の管理項目間の関連を求めるデータマイニング方法であって、
関連がないと予測される複数種類の管理項目からなる組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得ステップと、
前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出ステップと
を含むことを特徴とするデータマイニング方法。
【請求項２】
前記データベースは、製品を製造した装置の状態を示す環境値及び前記装置に与えられた設定値からなる製造データと、製造途中の中間部材について特徴量を計測した計測値及び完成した製品の特徴量を計測した計測値からなる検査データと、前記中間部材が良品であるか否かの合否判定及び完成した製品が良品であるか否かの合否判定からなる判定データとの各管理項目のデータを含み、
データマイニング方法は更に、検査データ及び判定データの内の何れかの管理項目と、前記製造データの内の何れかの管理項目との関連が強い場合に、これら２種類の管理項目からなる組み合せを提示する関連要因提示ステップを含むこと
を特徴とする請求項１に記載のデータマイニング方法。
【請求項３】
データマイニング方法は更に、
前記予測情報により示される組み合せを除き、管理項目の組み合せ毎に予想される関連の強さを示す強度情報を取得する強度情報取得ステップと、
算出ステップにおいて算出された関連の強さと、前記強度情報により示される関連の強さとの差異を提示する差異提示ステップとを含むこと
を特徴とする請求項２に記載のデータマイニング方法。
【請求項４】
前記差異提示ステップは、
前記算出ステップにおいて算出された関連の強さを、強さの度合いに応じて所定数にクラス分けした算出クラスを決定する第１クラス分けサブステップと、
前記強度情報により示される関連の強さを、強さの度合いに応じて前記所定数にクラス分けした予測クラスを決定する第２クラス分けサブステップと、
前記予測情報により示される組み合せを除き、管理項目の組み合せ毎に、算出クラスと予測クラスとを比較し、算出クラスと予測クラスとが異なる組み合せを選択する選択サブステップと、
選択された前記組み合せについて、前記差異を提示する組み合せ提示サブステップとを含むこと
を特徴とする請求項３に記載のデータマイニング方法。
【請求項５】
前記選択サブステップによる選択は、算出クラスが、予測クラスよりも関連が強いクラスである場合になされること
を特徴とする請求項４に記載のデータマイニング方法。
【請求項６】
前記選択サブステップによる選択は、算出クラスが、予測クラスよりも関連が弱いクラスである場合になされること
を特徴とする請求項４に記載のデータマイニング方法。
【請求項７】
前記組み合せ提示サブステップは、算出クラスと予測クラスとのクラスの差が大きい組み合せほど、優先して提示すること
を特徴とする請求項４に記載のデータマイニング方法。
【請求項８】
前記算出ステップは、第１期間に蓄積されたデータに基づいて第１の関連の強さを、第２期間に蓄積されたデータに基づいて第２の関連の強さを、それぞれ算出し、
データマイニング方法は更に、前記第１の関連の強さと、前記第２の関連の強さとの差異を提示する差異提示ステップを含むこと
を特徴とする請求項２に記載のデータマイニング方法。
【請求項９】
前記差異提示ステップは、
前記第１の関連の強さを、強さの度合いに応じて所定数にクラス分けした第１クラスを決定する第１クラス分けサブステップと、
前記第２の関連の強さを、強さの度合いに応じて前記所定数にクラス分けした第２クラスを決定する第２クラス分けサブステップと、
前記予測情報により示される組み合せを除き、管理項目の組み合せ毎に、第１クラスと第２クラスとを比較し、第１クラスと第２クラスとが異なる前記組み合せを選択する選択サブステップと、
選択された前記組み合せについて、前記差異を提示する組み合せ提示サブステップとを含むこと
を特徴とする請求項８に記載のデータマイニング方法。
【請求項１０】
前記第１期間は、前記第２期間よりも後の期間であり、
前記選択サブステップによる選択は、第１クラスが、第２クラスよりも関連が強いクラスである場合になされること
を特徴とする請求項９に記載のデータマイニング方法。
【請求項１１】
前記第１期間は、前記第２期間よりも後の期間であり、
前記選択サブステップによる選択は、第１クラスが、第２クラスよりも関連が弱いクラスである場合になされること
を特徴とする請求項９に記載のデータマイニング方法。
【請求項１２】
前記組み合せ提示サブステップは、第１クラスと第２クラスとのクラスの差が大きい組み合せほど、優先して提示すること
を特徴とする請求項９に記載のデータマイニング方法。
【請求項１３】
製品の製造過程で複数の管理項目について得られるデータを過去に製造した製品毎に蓄積したデータベースに基づいて、複数種類の管理項目間の関連をコンピュータに求めさせるデータマイニングプログラムであって、
関連がないと予測される複数種類の管理項目からなる組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得ステップと、
前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするデータマイニングプログラム。
【請求項１４】
製品の製造過程で複数の管理項目について得られるデータを過去に製造した製品毎に蓄積したデータベースに基づいて、複数種類の管理項目間の関連を求めるデータマイニング装置であって、
関連がないと予測される複数種類の管理項目からなる組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得手段と、
前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出手段と
を備えることを特徴とするデータマイニング装置。
【請求項１５】
製品の製造過程で複数の管理項目について得られるデータを過去に製造した製品毎に蓄積したデータベースに基づいて、複数種類の管理項目間の関連をコンピュータに求めさせるデータマイニングプログラムが記録された記録媒体であって、
前記データマイニングプログラムは、
関連がないと予測される複数種類の管理項目からなる組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得ステップと、
前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出ステップとを含むこと
を特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データマイニング方法に関し、特に、製品の製造工程で、収集されるデータの分析にデータマイニングを適用する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
データマイニングの手法は、流通や販売の分野で膨大なデータから有益な情報を抽出する技術として発展してきた。例えば、小売業において顧客の購買実績から同時に購入されることが多い商品を求める同時購買分析などに利用されていた（例えば特許文献１）。
膨大なデータから有益な情報を抽出するという視点は、製品の製造工程で収集される製造データや検査データ（以下、まとめて「製造履歴情報」という。）を分析し、製品の品質管理に利用する製造業においても重要なものである。そこで、製造業においても、不良要因の分析等の品質管理にデータマイニングの活用が期待されている。
【特許文献１】特開平９−２９７６８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来のデータマイニング方法は、流通、販売の分野で発展した技術であるため、製造業に特有の事情にあわない不都合な点がある。
例えは、製造業では製品の生産ペースが速く、絶え間なく製造履歴情報が収集される。製造業における品質管理では、このようにして逐次蓄積される製造履歴情報に対して、繰り返しデータマイニングを実行する必要がある。特に半導体製品など高い加工精度が要求される製品では、高品質を実現するために最新の製造履歴情報を用いて頻繁にデータマイニングを実行して現在の状態を常に把握しておくことが望まれる。
【０００４】
これに対して、流通、販売の分野では、小売業における顧客の購買実績など対象とする事象の傾向が頻繁に変化するものではない。そのため、流通、販売の分野におけるデータマイニングには即時性が要求されず、蓄積されたデータから一度有益な情報が得られると、データマイニングを繰り返し実行する必要がない。
この結果、従来のデータマイニング方法では、蓄積されたデータを総当り的に統計処理するに過ぎず、分析に要するリードタイムは重視されていないという問題がある。
【０００５】
本発明はかかる問題に鑑み、不良要因の分析に要するリードタイムを短縮することができるデータマイニング方法、装置、プログラム、及び記録媒体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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明に係るデータマイニング方法は、製品の製造過程で複数の管理項目について得られるデータを過去に製造した製品毎に蓄積したデータベースに基づいて、複数種類の管理項目間の関連を求めるデータマイニング方法であって、関連がないと予測される複数種類の管理項目からなる組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得ステップと、前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出ステップとを含むことを特徴とする。
【０００７】
ここで予測情報としては、工程の順序等により論理的に関連し得ない組み合せや、製造工程に携わる技術者の知見により関連しないと予想される組み合せを、前記製造工程の技術者や、データマイニングを行う技術者が予め用意したものを利用できる。
上記目的を達成するために、本発明に係るデータマイニングプログラムは、製品の製造過程で複数の管理項目について得られるデータを過去に製造した製品毎に蓄積したデータベースに基づいて、複数種類の管理項目間の関連をコンピュータに求めさせるデータマイニングプログラムであって、関連がないと予測される複数種類の管理項目からなる組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得ステップと、前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明に係るデータマイニング装置は、製品の製造過程で複数の管理項目について得られるデータを過去に製造した製品毎に蓄積したデータベースに基づいて、複数種類の管理項目間の関連を求めるデータマイニング装置であって、関連がないと予測される複数種類の管理項目からなる組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得手段と、前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明に係る記録媒体は、製品の製造過程で複数の管理項目について得られるデータを過去に製造した製品毎に蓄積したデータベースに基づいて、複数種類の管理項目間の関連をコンピュータに求めさせるデータマイニングプログラムが記録された記録媒体であって、前記データマイニングプログラムは、関連がないと予測される複数種類の管理項目からなる組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得ステップと、前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係るデータマイニング方法は上記の構成により、技術者の知見等により関連しないと予測される組み合せについてデータ処理を行わず、データベースに蓄積された全ての管理項目について総当りで関連を求めることがないため、データマイニングに要するデータ処理量を低減することができる。
従って、本発明に係るデータマイニング方法は、分析に要するリードタイムを短縮することができるという効果がある。
【００１１】
また、前記データベースは、製品を製造した装置の状態を示す環境値及び前記装置に与えられた設定値からなる製造データと、製造途中の中間部材について特徴量を計測した計測値及び完成した製品の特徴量を計測した計測値からなる検査データと、前記中間部材が良品であるか否かの合否判定及び完成した製品が良品であるか否かの合否判定からなる判定データとの各管理項目のデータを含み、データマイニング方法は更に、検査データ及び判定データの内の何れかの管理項目と、前記製造データの内の何れかの管理項目との関連が強い場合に、これら２種類の管理項目からなる組み合せを提示する関連要因提示ステップを含むとしてもよい。
【００１２】
これによって、本発明に係るデータマイニング方法は、検査データ及び判定データと、製造データとの間に存在する強い関連を抽出することで、製造データの値に起因する製品の不良を提示することができる。
従って、製品の不良要因を効果的に抽出することができる。
また、データマイニング方法は更に、前記予測情報により示される組み合せを除き、管理項目の組み合せ毎に予想される関連の強さを示す強度情報を取得する強度情報取得ステップと、算出ステップにおいて算出された関連の強さと、前記強度情報により示される関連の強さとの差異を提示する差異提示ステップとを含むとしてもよい。
【００１３】
ここで強度情報とは、管理項目間の関連の強さを技術者が知見に基づいて予測し、データマイニングの前に予め用意したものを利用できる。
これによって、実際に管理項目間に存在する関連の強さと、技術者が予想した管理項目間の関連の強さとの差異が明確になる。
従って、本発明に係るデータマイニング方法は、新たな知見となる不良要因を抽出するのみならず、従来から技術者が有していた不良要因の知見の妥当性を検証できるという効果がある。
【００１４】
また、前記差異提示ステップは、前記算出ステップにおいて算出された関連の強さを、強さの度合いに応じて所定数にクラス分けした算出クラスを決定する第１クラス分けサブステップと、前記強度情報により示される関連の強さを、強さの度合いに応じて前記所定数にクラス分けした予測クラスを決定する第２クラス分けサブステップと、前記予測情報により示される組み合せを除き、管理項目の組み合せ毎に、算出クラスと予測クラスとを比較し、算出クラスと予測クラスとが異なる組み合せを選択する選択サブステップと、選択された前記組み合せについて、前記差異を提示する組み合せ提示サブステップとを含むとしてもよい。
【００１５】
これによって、実際の関連の強さと、技術者が予測した関連の強さとに差異のある管理項目の組み合せが明確になる。
また、前記選択サブステップによる選択は、算出クラスが、予測クラスよりも関連が強いクラスである場合になされるとしてもよい。
これによって、関連の強い管理項目の組み合せが多数抽出された場合にも、強度情報を用意した技術者の予想より関連が強い組み合せが、選択的に提示される。
【００１６】
従って、製品の品質に大きな影響を及ぼさないと従来考えられていたが、実際には品質に大きな影響を及ぼすおそれのある管理項目を、適切に認識することができる。
あるいは、前記選択サブステップによる選択は、算出クラスが、予測クラスよりも関連が弱いクラスである場合になされるとしてもよい。
これによって、関連が強い組み合せが多数抽出された場合にも、強度情報を用意した技術者の予想より関連が弱い組み合せが選択的に提示され、実際よりも過度に重要視されている管理項目を適切に認識することができる。
【００１７】
また、前記組み合せ提示サブステップは、算出クラスと予測クラスとのクラスの差が大きい組み合せほど、優先して提示するとしてもよい。
これによって、技術者の知見が妥当ではなかった組み合せを効率的に提示することができる。
また、前記算出ステップは、第１期間に蓄積されたデータに基づいて第１の関連の強さを、第２期間に蓄積されたデータに基づいて第２の関連の強さを、それぞれ算出し、データマイニング方法は更に、前記第１の関連の強さと、前記第２の関連の強さとの差異を提示する差異提示ステップを含むとしてもよい。
【００１８】
これによって、２つの異なる期間に蓄積されたデータ間で、それぞれのデータに基づいて算出された関連の強さの差異が明確になる。
従って、本発明に係るデータマイニング方法は、不良要因を抽出するのみならず、不良要因の時間変化を検証できるという効果がある。
また、前記差異提示ステップは、前記第１の関連の強さを、強さの度合いに応じて所定数にクラス分けした第１クラスを決定する第１クラス分けサブステップと、前記第２の関連の強さを、強さの度合いに応じて前記所定数にクラス分けした第２クラスを決定する第２クラス分けサブステップと、前記予測情報により示される組み合せを除き、管理項目の組み合せ毎に、第１クラスと第２クラスとを比較し、第１クラスと第２クラスとが異なる前記組み合せを選択する選択サブステップと、選択された前記組み合せについて、前記差異を提示する組み合せ提示サブステップとを含むとしてもよい。
【００１９】
これによって、第１期間に蓄積されたデータに基づいた関連の強さと、第２期間に蓄積されたデータに基づいた関連の強さとに差異のある管理項目の組み合せが明確になる。
また、前記第１期間は、前記第２期間よりも後の期間であり、前記選択サブステップによる選択は、第１クラスが、第２クラスよりも関連が強いクラスである場合になされるとしてもよい。
【００２０】
これによって、時間の経過により関連が強くなった組み合せが選択的に提示される。
従って、製品の品質に及ぼす影響が増大し対策を講じる必要のある管理項目を適切に認識することができる。
また、前記第１期間は、前記第２期間よりも後の期間であり、前記選択サブステップによる選択は、第１クラスが、第２クラスよりも関連が弱いクラスである場合になされるとしてもよい。
【００２１】
これによって、時間の経過により関連が弱くなった組み合せが選択的に提示される。
従って、製品の品質に及ぼす影響が減少し品質管理コストの低減を図ることができる管理項目を適切に認識することができる。
また、前記組み合せ提示サブステップは、第１クラスと第２クラスとのクラスの差が大きい組み合せほど、優先して提示するとしてもよい。
【００２２】
これによって、時間変化が急激であり、緊急な対応が必要と想定される管理項目を効率的に提示することができる。
本発明に係るデータマイニングプログラムは上記の構成により、データベースに蓄積された全ての管理項目について総当りで関連を求めることがないため、データマイニングに要するデータ処理量を低減することができる。
【００２３】
従って、データマイニングによる分析に要するリードタイムを短縮することができる。
本発明に係るデータマイニング装置は上記の構成により、データベースに蓄積された全ての管理項目について総当りで関連を求めることがないため、データマイニングに要するデータ処理量を低減することができる。
従って、データマイニングによる分析に要するリードタイムを短縮することができる。
【００２４】
本発明に係る記録媒体は上記の構成により、データベースに蓄積された全ての管理項目について総当りで関連を求めることがないため、データマイニングに要するデータ処理量を低減することができる。
従って、データマイニングによる分析に要するリードタイムを短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明は、製品を製造する過程で様々な管理項目について収集された製造履歴情報を解析し、管理項目間の関連の強さに基づいて製品の不良要因を分析するデータマイニングシステムに適用できる。本実施形態では、２種類の管理項目間の関連を相関係数を用いて評価するデータマイニングシステムについて説明する。
以下、図面を参照しながら、本実施の形態に係るデータマイニングシステムについて説明する。
【００２６】
図１は、本実施形態に係るデータマイニングシステムの利用形態を模式的に示す図である。本実施形態に係るデータマイニングシステムは、材料工場１０及び加工工場２０を経て生成される製品の不良要因を分析するために用いられる。材料工場１０及び加工工場２０の構内ＬＡＮは、それぞれルータ１４、及び２８を介してインターネット越しに接続されており、データマイニングシステムは、材料工場１０及び加工工場２０の構内ＬＡＮ上で稼動する複数のコンピュータを用いて実現される。
【００２７】
材料工場１０では、加工装置１１ａ及び１１ｂのうち何れかを用いて原材料を中間部材に加工する加工工程Ａ１１と、検査装置１２ａを用いて中間部材を検査する検査工程Ｂ１２とを経て中間部材を製造し、加工工場２０へ出荷している。加工工場２０では、加工装置２１ａ、２１ｂ及び２１ｃのうちの何れかを用いて中間部材を加工する加工工程Ｃ２１と、加工工程Ｃ２１で加工された中間部材を検査装置２２ａを用いて検査する検査工程Ｄ２２と、検査工程Ｄ２２で検査された中間部材を、加工装置２３ａ及び２３ｂのうちの何れかを用いて製品を完成する加工工程Ｅ２３と、完成した製品を検査装置２４ａを用いて検査する検査工程Ｆ２４とを経て製品を出荷している。
【００２８】
材料工場１０、及び加工工場２０の各工程には、ＬＡＮに接続された管理ＰＣが設置されている。
各加工工程に設置された管理ＰＣ１１ｃ、２１ｄ、及び２３ｃは、ワーク毎に、１）加工した日時、加工に用いた加工装置のＩＤ等の加工実績、２）加工時の気温や装置温度など加工装置の状態を測定した環境値、３）加工時に加工装置に与えられた設定値などの製造データを加工装置から取得し、取得した製造データを履歴ＤＢサーバ２６へ送信する。ここで加工装置に与えられる設定値とは、例えば、半導体露光工程の露光装置に与えられる光量や露光時間などがある。
【００２９】
また、各検査工程に設置された管理ＰＣ１２ｂ、２２ｂ、及び２４ｂは、サイズ、質量等の特徴量を計測した検査データを、ワーク毎に検査装置から取得し、取得した検査データを履歴ＤＢサーバ２６へ送信する。
履歴ＤＢサーバ２６は、本実施形態に係るデータマイニングシステムを構成するＰＣの１つであり、図２にデータ構造を示す品質管理データベースを保持する。品質管理データベースは、工程マスタ３１、管理項目マスタ３２、良否判定マスタ３３、及び、製造履歴情報３４からなる。各工程の管理ＰＣから受信した製造データ、及び検査データは、製造履歴情報３４として蓄積される。このときデータ種別には、製造データ、及び検査データの区別が設定される。
【００３０】
予測・評価ＤＢサーバ２７は、本実施形態に係るデータマイニングシステムを構成するＰＣの１つであり、相関を求める管理項目の組み合せを前もって登録した予測情報と、予測情報により示される組み合せについて製造履歴情報を解析して得られた結果である評価情報とを蓄積する。
解析・提示用ＰＣ１３、及び２５は、本実施形態に係るデータマイニングシステムを構成するＰＣであり、予測情報により示される管理項目の組み合せについて製造履歴情報を解析して評価情報を生成し、評価情報を予測・評価ＤＢサーバ２７に記録する。ユーザは、解析・提示用ＰＣ１３、及び２５の何れかを操作し、予測・評価ＤＢサーバ２７から評価情報を読み出して画面表示させることで、データマイニングシステムを利用することができる。以上が、本実施形態に係るデータマイニングシステムの利用形態の説明である。
【００３１】
次に、本実施形態に係るデータマイニングシステム１００の機能構成について説明する。図３は、本実施形態に係るデータマイニングシステムの構成を示す図である。
データマイニングシステム１００は、履歴情報保持部１０１、予測情報保持部１０２、相関算出部１０３、評価情報保持部１０４、予測・評価比較部１０５、相関変化比較部１０６、予測・評価比較情報保持部１０７、相関変化比較情報保持部１０８、及び提示部１０９の各機能ブロックからなる。
【００３２】
履歴情報保持部１０１は、具体的には履歴ＤＢサーバ２６に確保された記録領域であり、予測情報保持部１０２、評価情報保持部１０４、予測・評価比較情報保持部１０７、及び、相関変化比較情報保持部１０８は、予測・評価ＤＢサーバ２７に確保された記録領域である。相関算出部１０３、予測・評価比較部１０５、相関変化比較部１０６、及び、提示部１０９は、解析・提示用ＰＣ１３若しくは２５において、ハードディスクに記録されているプログラムがプロセッサに読み込まれて実行され、プログラムとハードウェア資源とが協働することにより実現される機能ブロックである。
【００３３】
履歴情報保持部１０１は、データマイニングシステムにおいて解析の対象となる製造履歴情報を、図２の（ｄ）に示すデータ構造で保持している機能ブロックである。
予測情報保持部１０２は、後述する相関算出部１０３において相関を求める管理項目の組み合せを示す予測情報を記録している機能ブロックである。予測情報は、相関算出部１０３による解析の前に、予め予測情報保持部１０２に登録されている。図４は、予測情報のデータ構造を示す図である。予測情報は、組み合せ番号１０２ａ、第一因子１０２ｂ、第二因子１０２ｃ、及び、予測クラス１０２ｄの各情報からなる。第一因子１０２ｂ、及び第二因子１０２ｃは、解析候補の組み合せを管理項目ＩＤを用いて示す。予測クラス１０２ｄは、第一因子１０２ｂ及び第二因子１０２ｃの組み合わせにおいて予想される相関の強さを示す強度情報であり、予測情報に含まれる全ての組み合せを予想される相関の強さの順に並べ、上位から２割ずつ５段階に分けたクラスが用いられる。予測クラス１０２ｄの値は、数値が大きいほど相関が強いと予測されることを示す。
【００３４】
ここで、予測情報保持部１０２に記録されている予測情報には、加工工程Ａ１１から検査工程Ｆ２４までの製造工程において論理的な因果関係が存在しえない管理項目の組み合せや、不良の要因となる因果関係がないことが技術者の知見により予測される管理項目の組み合せは登録されていない。尚、論理的な因果関係が存在しえない管理項目の組み合せとは、例えば、上流の検査工程で収集される検査データと下流の加工工程で収集される製造データとの組み合わせ等である。
【００３５】
相関算出部１０３は、予測情報により示される組み合せについて製造履歴情報を解析し、管理項目間で相関係数を算出する機能ブロックである。一般的なデータマイニング方法では、製造履歴情報が蓄積されている管理項目の全ての組み合せについて関連を解析する。本実施形態では、相関算出部１０３は予測情報に登録されている管理項目の組み合せ、即ち、図５において予測クラスの値が示される管理項目の組み合せについてのみ相関係数を算出し、図中で空欄の組み合せについては相関係数を算出しない。
【００３６】
相関算出部１０３は予測情報に含まれる全ての組み合せにつて相関係数を算出した後に、さらに、算出した相関係数の大きさの順に予測情報に含まれる全ての組み合せを並べ、上位から２割ずつ５段階に分けた評価クラスを組み合せ毎に決定する。
評価情報保持部１０４は、相関算出部１０３における解析結果を評価情報として保持している。相関算出部１０３による解析はユーザによりデータマイニングの実行が指示される度に実行される。評価情報保持部１０４には、解析が実行されるたびに、解析日時に対応付けて新たな評価情報が記録されるため、複数の評価情報が蓄積される。
【００３７】
図６は評価情報の一例を示す図である。評価情報は、管理項目間の相関関係を示す情報であって、組み合せ番号１０４ａと、解析した管理項目の組み合せを示す第一因子１０４ｂ、第二因子１０４ｃと、相関算出部１０３において算出した相関係数１０４ｄと、相関の強さに応じて５段階にクラス分けした評価クラス１０４ｅとからなる。評価クラス１０４ｅの値は、数値が大きいほど相関が強いクラスであることを示す。
【００３８】
予測・評価比較部１０５は、評価情報により相関係数が示される管理項目の組み合せ毎に、予測情報の予測クラス１０２ｄと評価情報の評価クラス１０４ｅとを比較し、クラスの差を示す予測・評価比較情報を作成する。
相関変化比較部１０６は、最新のデータに基づいて生成された評価情報（以下、単に「最新の評価情報」という。）のファイルと、蓄積時期が古いデータに基づいて過去に生成された評価情報（以下、単に「過去の評価情報」という。）のファイルとを比較し、評価情報に相関係数が示される組み合せ毎に、最新の評価クラスと過去の評価クラスのクラス差を示す相関変化比較情報を作成する。
【００３９】
予測・評価比較情報保持部１０７は、予測・評価比較部１０５において生成された予測・評価比較情報を保持する機能ブロックである。図７は、図４に示す予測情報と図６に示す評価情報とを比較して作成された予測・評価比較情報の一例を示す図である。予測・評価比較情報は、予測クラスと評価クラスとに差がある管理項目の組み合せを示す情報であり、組み合せ番号１０７ａと、クラス差１０７ｂとからなる。組み合せ番号１０７ａには、評価情報の組み合せ番号１０４ａと共通の値が用いられる。クラス差１０７ｂは、評価クラスと予測クラスとの差を示す値であり、予測クラスに比較して評価クラスが大きい場合は正の値、小さい場合は負の値が設定される。
【００４０】
相関変化比較情報保持部１０８は、相関変化比較部１０６において生成された相関変化比較情報を保持する機能ブロックである。図８は相関変化比較情報の一例を示す図である。相関変化比較情報は、最新の評価クラスと過去の評価クラスとに差がある管理項目の組み合せを示す情報であり、予測・評価比較情報と同様のデータ構造を持つ。組み合せ番号１０８ａには、評価情報の組み合せ番号１０４ａと共通の値が用いられる。クラス差１０８ｂは、最新の評価クラスと過去の評価クラスとの差を示す値であり、過去の評価クラスに比較して最新の評価クラスが大きい場合は正の値、小さい場合は負の値が設定される。
【００４１】
提示部１０９は、データマイニング結果の表示処理を制御する機能ブロックであり、最新の評価情報を用いて管理項目間の相関関係を示す相関提示画面を生成し、解析・提示用ＰＣのモニタに表示させる。
以上がプログラムとハードウェア資源とが協働することにより実現されるデータマイニングシステム１００の機能構成である。
【００４２】
続いて、上述の機能構成を実現するプログラムについて説明する。上述のプログラムは、図９乃至図１２のフローチャートに示す処理手順をコンピュータ記述言語で記述することにより作成される。先ず図９を参照しながら、相関算出部１０３において評価情報を生成する処理手順について説明する。
ユーザによりデータマイニングの実行が指示された場合に、相関算出部１０３は、先ず予測情報保持部１０２から予約情報を読み出し（Ｓ１）、予約情報に管理項目ＩＤが示される管理項目の組み合せを処理対象として、ステップＳ２乃至Ｓ６からなるループ処理を繰り返す。
【００４３】
ループ処理のおいて相関算出部１０３は、先ず、予約情報に示される組み合せのうち相関係数を算出していない組み合せがあれば（Ｓ２：Ｙｅｓ）、組み合せ番号１０２ａの順に処理対象の組み合せを選択する（Ｓ３）。
処理対象の組み合せを決定すると相関算出部１０３は、処理対象の組み合せの第一因子１０２ｂ、及び第二因子１０２ｃに管理項目ＩＤが指定されている製造履歴情報を履歴情報保持部１０１から読み出し（Ｓ４）、読み出した製造履歴情報のデータ値に基づいて管理項目間の相関係数を算出する（Ｓ５）。相関算出部１０３は、算出した相関係数を組み合せ番号と組み合せの管理項目ＩＤとに対応付けて、解析・提示用ＰＣのメモリ上に確保した一時領域に記録する（Ｓ６）。
【００４４】
Ｓ２乃至Ｓ６のループを繰り返し、予約情報により示される全ての管理項目の組み合せについて相関係数の算出が完了すると（Ｓ２：Ｎｏ）、相関算出部１０３は、一時領域に相関係数を記録している各組み合わせについて、相関係数の大きさの順に上位から２割ずつ５段階に分けた評価クラスを決定する（Ｓ７）。評価クラスが決定すると相関算出部１０３は、一時領域に記録している組み合せ番号、管理項目ＩＤ、及び相関係数に、評価クラスを追加して評価情報を生成し、評価情報保持部１０４へ記録する（Ｓ８）。以上が、相関算出部１０３による制御の処理手順である。
【００４５】
以上の手順により管理項目間の相関を示す評価情報が生成されるが、予測情報において指定されていない組み合せについては相関係数を算出しないため、データマイニングに要するデータ処理量を従来よりも低減することができる。
次に、図１０を参照しながら予測・評価比較部１０５による予測・相関比較処理の処理手順について説明する。
【００４６】
相関算出部１０３により評価情報が生成され評価情報保持部１０４へ記録されると、予測・評価比較部１０５は、この評価情報を評価情報保持部１０４から読み出し（Ｓ１１）、さらに、予測情報保持部１０２から予測情報を読み出し（Ｓ１２）、評価情報に管理項目ＩＤが示される管理項目の組み合せを処理対象として、ステップＳ１３乃至Ｓ１８からなるループ処理を繰り返す。
【００４７】
ループ処理において、予測・評価比較部１０５は、評価情報に示される組み合せのうち未処理の組み合せがあれば（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、組み合せ番号１０４ａの順に処理対象の組み合せを選択する（Ｓ１４）。
処理対象の組み合せを決定すると予測・評価比較部１０５は、処理対象の組み合せの評価クラス１０４ｅを評価情報から取得し（Ｓ１５）、予測クラス１０２ｄを予測情報から取得する（Ｓ１６）。予測・評価比較部１０５は、取得した評価クラス１０４ｅと予測クラス１０２ｄとを比較し、予測クラスに比較して評価クラスが大きい場合は正の値、小さい場合は負の値でクラスの差を算出する（Ｓ１７）。予測・評価比較部１０５は、算出したクラス差を評価情報の組み合せ番号に対応付けて、解析・提示用ＰＣのメモリ上に確保した一時領域に記録する（Ｓ１８）。
【００４８】
Ｓ１３乃至Ｓ１８のループを繰り返し、評価情報により示される全ての組み合せについてクラス差の算出が完了すると（Ｓ１３：Ｎｏ）、予測・評価比較部１０５は、一時領域に記録している組み合せ番号、及びクラス差から予測・評価比較情報を生成し、予測・評価比較情報保持部１０７へ記録する（Ｓ１９）。以上が、予測・評価比較部１０５による予測・相関比較処理の処理手順である。
【００４９】
次に、図１１を参照しながら相関変化比較部１０６による相関変化比較処理の処理手順について説明する。
相関変化比較部１０６による相関変化比較処理は、予測・評価比較部１０５による予測・相関比較処理と同様の処理手順であるが、クラス差の算出に用いるデータが予測・相関比較処理で用いるデータと異なる。
【００５０】
具体的には、予測・相関比較処理では、ステップＳ１１及びＳ１２で、それぞれ評価情報保持部１０４及び予測情報保持部１０２から評価情報、及び予測情報を読み出し、ステップＳ１５及びＳ１６でそれぞれの情報から取得した評価クラス１０４ｅと予測クラス１０２ｄからクラス差を求めた。一方、相関変化比較処理においては、ステップＳ２１及びＳ２２で評価情報保持部１０４から最新の評価情報と、過去の評価情報とを読み出し、ステップＳ２５及びＳ２６でそれぞれの評価情報から評価クラス１０４ｅを取得する。評価情報保持部１０４は、こうして得られた最新の評価情報の評価クラス１０４ｅと過去の評価情報の評価クラス１０４ｅとをステップＳ２７において比較し、過去の評価クラスに比較して最新の評価クラスが大きい場合は正の値、小さい場合は負の値でクラスの差を算出する
。評価情報保持部１０４は、以上の手順で生成された相関変化比較情報を、処理に用いた過去の評価情報の解析日時と対応付けて、相関変化比較情報保持部１０８に記録する（Ｓ２９）。以上が、相関変化比較部１０６による相関変化比較処理の説明である。
【００５１】
最後に、図１２を参照しながら提示部１０９による結果表示処理の処理手順について説明する。
結果表示処理において提示部１０９は、先ず、図１３に示す提示方法選択画面をモニタに表示し、予測情報及び過去の評価情報の何れと比較して最新の評価情報を表示するかを、ＧＵＩ画像である提示方法選択画面を介してユーザから指示を受け付ける（Ｓ３１）。
【００５２】
提示方法選択画面において予測情報との比較が選択された場合（Ｓ３２：Ｙｅｓ）、提示部１０９は、予測・評価比較情報保持部１０７に記録されている予測・評価比較情報を読み出し（Ｓ３３）、一方、提示方法選択画面において過去の評価情報との比較が選択された場合（Ｓ３２：Ｎｏ）、提示部１０９は、提示方法選択画面の年月日入力欄に入力された解析日時に対応付けて記録されている相関変化比較情報を、相関変化比較情報保持部１０８から読み出す（Ｓ３４）。
【００５３】
次に、提示部１０９は、評価情報保持部１０４に記録されている最新の評価情報を読み出し（Ｓ３５）、読み出した最新の評価情報を評価クラス１０４ｅの値で降順にソートする（Ｓ３６）。提示部１０９はさらに、ステップＳ３６でソートした最新の評価情報のうち、評価クラス１０４ｅの値が同じである組み合せのグループを処理対象として、ステップＳ３７乃至Ｓ４１からなる処理対象のグループ内を再ソートするループ処理を繰り返す。
【００５４】
ループ処理では、先ず、提示部１０９は、評価クラス１０４ｅの値が同じである組み合せのグループのうち、未処理のものがあれば（Ｓ３７：Ｙｅｓ）、評価クラス１０４ｅの値が大きいグループから順に処理対象として選択する（Ｓ３８）。提示部１０９は、ステップＳ３３で取得した予測・評価比較情報、若しくは、Ｓ３４で取得した相関変化比較情報により示されるクラス差に基づいて、処理対象のグループからクラス差のない組み合せを選択し、グループ内の先頭に配列する（Ｓ３９）。続いて提示部１０９は、処理対象のグループからクラス差が正の値である組み合せを選択し、これらを降順にソートした後にグループ内のクラス差のない組み合せの次に配列する（Ｓ４０）。最後に提示部１０９は、処理対象のグループからクラス差が負の値である組み合せを選択し、これらを昇順にソートした後にグループ内のクラス差が正の値である組み合せの次に配列する（Ｓ４１）。
【００５５】
Ｓ３７乃至Ｓ４１のループを繰り返し、全てのグループについて、グループ内の組み合せの再ソートが完了すると（Ｓ３７：Ｎｏ）、提示部１０９は、第１因子、及び第２因子の何れか一方が製造データであり、他方が検査データである組み合せを選択し、選択した組み合せが不良要因であることを示すフラグを、ソート後の評価情報に付加する（Ｓ４２）。
【００５６】
最後に提示部１０９は、ステップＳ４２で不良要因フラグを付加したソート後の評価情報から管理項目の組み合せと、相関係数の値と、評価クラスと、不良要因の有無とを、ソートされた組み合せの配列順に取得し、ステップＳ３３で取得した予測・評価比較情報、若しくはステップＳ３４で取得した相関変化比較情報からクラス差を取得し、これらの情報から図１４に示す結果提示画面の画像データを生成し（Ｓ４３）、解析・提示用ＰＣのモニタへ出力する。図１４は、図６の評価情報と図７の予測・評価比較情報とに基づいて生成された結果提示画面の例である。以上が、提示部１０９による結果表示処理の処理手順である。
【００５７】
上述の手順によりモニタに表示される結果提示画面は、図１４に示すように、管理項目の組み合せが評価クラスの大きいものほど上位に表示されるため、不良要因である可能性が高い管理項目を効果的に提示することができる。また、評価クラスが同じ管理項目の組み合せでは、技術者が予測した予測クラスや、過去の評価クラスとの差異が大きい物ほど上位に表示されるため、技術者へのフィードバックや、緊急性が高い不良要因の変化を効果的に提示することができる。尚、図１４の例では、Ａ２とＣ２の組み合せ、及び、Ａ２とＣ３の組み合せが、製造データ動詞の組み合せであるため、不良要因のフラグが付加されていない。
【００５８】
尚、本発明を上記の実施形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施形態に限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。
（１）本発明は、上記の実施形態で説明したフローチャートの処理手順が開示するデータマイニング方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するプログラムであるとしてもよいし、前記プログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
【００５９】
また、本発明は、前記プログラム又は前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなど、に記録したものとしてもよい。
また、本発明は、前記プログラム又は前記デジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送するものとしてもよい。
【００６０】
また、前記プログラム又は前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、又は前記プログラム又は前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
（２）本実施形態では、複数のコンピュータによる分散システムによって、データマイニングシステムを実現するとしたが、本発明に係るデータマイニング装置は、図２に示す機能ブロックを１台の装置において実現するとしてもよい。
【００６１】
（３）本実施形態では、２種類の管理項目間の関連を相関係数により求めたが、本発明に係るデータマイニング装置で解析する管理項目間の関係は、単純に相関係数で示される線形の関係に限らず他の指標値により評価される関係であってもよい。例えば、一方の管理項目の値の範囲を複数の区間に区切り、各区間で管理項目間の相関係数を算出し、各区間で得られた相関係数の絶対値を合計することで、一方の管理項目の値の変化に従って他方の管理項目の値にピーク値が現れるような関係も、数値化して評価することができる。
【００６２】
（４）本実施形態では、２種類の管理項目間の相関を求めたが、本発明に係るデータマイニング装置で用いる解析手法は、複数種類の管理項目間の関連を求め得る解析手法であれば他のどのような解析手法を用いてもよい。例えば、３以上の管理項目間で、重回帰分析、判別分析等の多変量解析の手法を用いて関連を求めるとしてもよい。この場合、予測情報は関連があると予測される任意の数の管理項目からなる組み合わせを示す情報であればよい。
【００６３】
また、２種類の管理項目のうち一方を固定して、他方を順に別の種類の管理項目に取り替えて解析を繰り返し、固定した管理項目に影響を持つ管理項目を求める手法、所謂、決定木分析（ディシジョンツリー）を用いる場合にも本発明に係るデータマイニング方法を適用することができる。この場合、２種類の管理項目間の関連を求める個々の解析の要否を、予測情報により示される組み合せに応じて判定することで、データ処理量を抑えることができる。
【００６４】
（５）本実施形態では、管理項目間の関連を求める必要がある組み合せを示す情報を予測情報として用いたが、本発明に係るデータマイニング装置で用いる予測情報は、組み合せ毎にデータ処理の要否を示す情報であれば、他のデータ構造の情報であってもよい。例えば、予測情報は、データマイニングにおいて管理項目間の関連を求める必要がない組み合せを示す情報であってもよい。この場合、データマイニング装置は、予測情報により示される組み合せを除き、他の組み合せについてのみ管理項目間の関連を求めることで、データマイニングに要するデータ処理量を低減することができる。
【００６５】
（６）本実施形態では、評価クラス及び予測クラスとして、評価対象の組み合せを５段階にクラス分けしたが、クラス数は２以上であれば他の数にクラス分けしてもよい。
また、これらのクラスは、予測情報と評価情報とで関連の強さに基づいて組み合せを同数の段階に分類し、予測情報と評価情報とで組み合せ毎に関連の強さを比較できる分け方であれば他の分け方であってもよい。例えば、評価クラスは、算出した相関係数の値の範囲に応じてクラス分けしてもよい。具体的には、算出した相関係数の値が0.5未満の組み合せと、0.5以上の組み合せとの２段階にクラス分けしてもよいし、あるいは、相関係数を0.2毎に５つの範囲に区切り、算出した相関係数の値がそうれぞれの範囲に入る組み合せ毎に、管理項目の組み合せを５段階にクラス分けするとしてもよい。
【００６６】
（７）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
本発明は、製造業において、製品を製造する過程で収集される製造履歴情報を不良要因の解析に用いるデータマイニングに有用である。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本実施形態に係るデータマイニングシステムの利用形態を模式的に示す図。
【図２】品質管理データベースのデータ構造を示す図。
【図３】本実施形態に係るデータマイニングシステムの機能構成を示す図。
【図４】予測情報の一例を示す図。
【図５】図４に示す予測情報に登録されている管理項目の組み合せを示す図。
【図６】図４に示す予測情報に基づいて相関関係を算出した評価情報の一例を示す図。
【図７】予測・評価比較情報の一例を示す図。
【図８】相関変化比較情報の一例を示す図。
【図９】本発明に係るデータマイニング方法の処理手順を示すフローチャート。
【図１０】予測・相関比較処理の手順を示すフローチャート。
【図１１】相関変化比較処理の手順を示すフローチャート。
【図１２】結果表示処理の手順を示すフローチャート。
【図１３】提示方法選択画面の画面例を示す図。
【図１４】結果提示画面の画面例を示す図。
【符号の説明】
【００６９】
１０            材料工場
１１            加工工程Ａ
１１ａ、ｂ      加工装置
１１ｃ          管理ＰＣ
１２            検査工程Ｂ
１２ａ          検査装置
１２ｂ          管理ＰＣ
１３、２５      提示用ＰＣ
１４、２８      ルータ
２０            加工工場
２１            加工工程Ｃ
２１ａ、ｂ、ｃ  加工装置
２１ｄ          管理ＰＣ
２２            検査工程Ｄ
２２ａ          検査装置
２２ｂ          管理ＰＣ
２３            加工工程Ｅ
２３ａ、ｂ      加工装置
２３ｃ          管理ＰＣ
２４            検査工程Ｆ
２４ａ          検査装置
２４ｂ          管理ＰＣ
２６            履歴ＤＢサーバ
２７            評価ＤＢサーバ
３１            工程マスタ
３２            管理項目マスタ
３３            良否判定マスタ
３４            製造履歴情報
１００            データマイニングシステム
１０１            履歴情報保持部
１０２            予測情報保持部
１０３            相関算出部
１０４            評価情報保持部
１０５            予測・評価比較部
１０６            相関変化比較部
１０７            予測・評価比較情報保持部
１０８            相関変化比較情報保持部
１０９            提示部
【図１】
2006155394.tif 000003
【図２】
2006155394.tif 000004
【図３】
2006155394.tif 000005
【図４】
2006155394.tif 000006
【図５】
2006155394.tif 000007
【図６】
2006155394.tif 000008
【図７】
2006155394.tif 000009
【図８】
2006155394.tif 000010
【図９】
2006155394.tif 000011
【図１０】
2006155394.tif 000012
【図１１】
2006155394.tif 000013
【図１２】
2006155394.tif 000014
【図１３】
2006155394.tif 000015
【図１４】
2006155394.tif 000016