(57)【要約】      （修正有）【課題】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工程を経て形成される製品の製造途中に、良品と不良品を判別する方法およびシステムを提供する。【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、製品の識別番号に対する半製品の特性値群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２５を入力し、良品空間の計算処理１１を行う。次に、新たな製品の製造途中、すなわち半製品の段階で、製品の識別番号と部品の識別番号の対応４２、製品の識別番号に対する半製品の特性値４３、部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値４４、部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値４５を入力し、半製品の統計距離の計算処理１２を行う。最後に、統計距離と予め与えられた値と比較し、半製品の良否判定処理１３を行う。【選択図】図１
2006293659.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、
前記製品を一意に識別する識別番号を該製品の製造途中の段階で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と該製品に前記製造途中の段階までに組み込まれた複数の部品の識別番号とにより検索して、前記記憶された特性値データを読み出し、読み出された該製品の製造途中の段階で測定された特性値と、該製品に前記製造途中の段階までに組み込まれた前記各部品の特性値とから良品空間を計算する工程と、
新たに製造中の製品の識別番号と、該製品に組み込まれた複数の部品の識別番号とにより検索して、前記記憶された特性値データを読み出し、前記製造中の製品に組み込まれた各部品の特性値と、該製品の製造途中の段階で測定された特性値とを対応付けて、対応付けられた複数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、
該統計距離と予め与えられた値を比較することで前記製造中の製品の良否を判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】
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、
前記製品を一意に識別する識別番号を該製品の製造途中の段階で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と該製品に組み込まれた複数の部品の識別番号とにより検索して、前記記憶された特性値データを読み出し、読み出された該製品に組み込まれた前記各部品の特性値から良品空間を計算する工程と、
新たに製造する製品の識別番号と、該製品に組み込まれる複数の部品の識別番号とにより検索して、前記記憶された特性値データを読み出し、前記新たに製造する製品に組み込まれる各部品の特性値を対応付けて、対応付けられた複数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、
該統計距離と予め与えられた値を比較することで前記新たに製造する製品の良否を判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３】
前記良品空間を計算する工程が、前記複数の特性値から主成分分析を行い、特性値を主成分分析の結果に従って変換した値を用いて、良品空間を計算する工程であり、
前記統計距離を計算する工程が、前記複数の特性値を該結果に従って変換した値を用いて、統計距離を計算する工程であ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】
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、請求項２又は請求項３のいずれかの請求項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。
【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、プリント基板など多数の工程を経て形成される製品の製造途中に、良品と不良品を判別する方法およびシステムを提供する。
【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、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、組立工程で樹脂あるいはセラミックに入れて、配線をつなぎ、製品を完成させる。
【０００３】
このような製品の製造過程では、各部品の製造途中、各部品の完成時、製品の製造途中（すなわち半製品）、製品の完成時など様々な工程で、多数の特性値を測定して、品質管理を行っている。
品質管理の一つに、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３などに記載がある統計的品質管理SPC(Statistical Process Control)と呼ばれる方法がある。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る。
【０００４】
しかし、先端デバイスの製造過程では、一般に多くの特性値を測定し、個々の特性値を独立にSPCで管理している。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、マハラノビス距離、あるいはHotellingT2などの統計距離に変換して、管理する方法が提案されている。
【０００５】
【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
【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】
【０００６】
上述した特許文献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に記載された方法は、同一のプロセスあるいは装置から得られた複数の特性値や、同一の製造物から得られた複数の特性値を、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管理する方式であった。
【０００７】
しかし、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や半製品の特性値が、予め定め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の特性値や半製品の特性値を一つの値に変換し、部品間の組合せによる相性を考慮した品質管理技術を提供する。
【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に、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付けて記憶する手段と、該製品の識別番号を読み取り、該識別番号を該製品の製造途中の段階での特性値と対応付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付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と該製品に組み込まれた複数の部品の識別番号とを用いて、該製品に組み込まれた各部品の特性値と、該製品の製造途中の段階で測定された特性値と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良品空間を計算する手段と、新たに製造中の製品の識別番号と、該製品に組み込まれた複数の部品の識別番号とを用いて、製造中の該製品に組み込まれた各部品の特性値と、該製品の製造途中の段階で測定された特性値とを対応付けて、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、該統計距離と予め与えられた値を比較することで製造中の該製品の良否を判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、製造途中の段階で、定量的に管理することで、従来より不良品の検出能力を向上でき、早い段階で良品と不良品を判別できる。その結果、不良品の作りこみを削減でき、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。
【実施例１】
【００１３】
図２は、部品Ａと部品Ｂをそれぞれ独立に形成し、部品Ａと部品Ｂを組み合わせて半製品を形成し、さらに部品Ｃ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１１０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１１０に搬送する。次に、半製品を製造するために、部品Ａと部品Ｂの識別番号をステップ１１０で読み取り、ステップ１１１で半製品を製造する。次に、ステップ１１２で半製品あるいは製品の識別番号を読み取り、また、ステップ１１３で半製品の特性値を測定する。ここで、半製品の識別番号が製品の識別番号と異なる場合は、ステップ１１２で半製品の識別番号を読み取る。しかし、半製品の識別番号と製品の識別番号は同じであることが一般的であるため、本例でも製品の識別番号を読み取るように図示した。次に、ステップ１１４では、ステップ１１２で読み取った製品の識別番号とステップ１１３で測定した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１１３で半製品の良否判定を行い、良品と判定された半製品のみステップ１１６に搬送する。次に、ステップ１１６で部品Ｃを組み付け、ステップ１１７で製品の識別番号を読取り、ステップ１１８で製品の特性値を測定する。次に、ステップ１１９では、ステップ１１７で読み取った製品の識別番号とステップ１１８で測定した製品の特性値とをデータウエアハウスに登録する。最後に、ステップ１２０で製品の良否判定を行い、良品と判定された製品のみを出荷する。ここで、本発明は、例えば、ステップ１１５の半製品の良否判定に用いることで、ステップ１１５の良否判定の精度を向上するものである。
【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は半製品および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、半製品の特性値測定装置１５２、製品の特性値測定装置１５３、半製品の良否判定装置１５４、製品の良否判定装置１５５がある。測定装置１５２と良否判定装置１５４は、一つの同じ装置内にあってもよい。また、測定装置１５３と良否判定装置１５５も、一つの同じ装置内にあってもよい。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、１５２、１５３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に格納する。また、良否判定装置１５４、１５５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、半製品や製品の良否判定に活用する。
【００１５】
図４は、図３で示した半製品の良否判定装置１５４の構成を示したブロック図の一例である。良否判定装置１５４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１１５の半製品の良否判定に適用した場合の処理手順の一例である。まず、半製品の良否判定装置１５４は、データウエアハウス１３４から、良品の識別番号群２１、部品の識別番号群と製品の識別番号群の対応表２２、製品の識別番号に対する半製品の特性値群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２５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】
2006293659.tif 000003
【００１９】
標準偏差σ１、σ２、・・・、σｋ、すなわち(数２)とを求める。
【００２０】
【数２】
2006293659.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】
2006293659.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】
2006293659.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。具体的には、非特許文献７などに記されている。
【００２６】
【数５】
2006293659.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】
2006293659.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。
【００３１】
次に、図２のステップ１１５に新たな半製品が流れてきたとき、図１の半製品の統計距離の計算処理１２を実行する。ここで、製品の識別番号と部品の識別番号の対応４２、製品の識別番号に対する半製品の特性値４３、部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値４４、部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値４５を入力し、半製品の統計距離の計算処理１２を実行する。計算処理１２とは、具体的には、計算処理１１で求めた(数１)と(数２)と新たな特性値とを(数３)に代入して得られたＸと、計算処理１１で求めた(数５)の相関行列を、(数６)に代入してＤの２乗を計算することである。ここで、Ｘは列ベクトルであり、ＸＴ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、新たな半製品の特性値の打点３２までの統計距離が(数６)で計算できる。
【００３２】
最後に、(数６)の結果と、予め与えられた値を比較し、半製品の良否判定処理１３を行う。予め与えられた値より(数６)の結果が大きければ不良品と判定される。一方、予め与えられた値より(数６)の結果が小さければ良品と判定され、対象の半製品は、図２のステップ１１６へ進められる。なお、予め与えられた値であるマハラノビス距離の閾値としては、通常２から３程度の値が定められる。これは、ｋ次元のベクトルの各成分ｘijは基準化されていることにより、良品空間を構成する各良品は１を平均値とする距離値を示し、４を超える距離値を示す製品(半製品)は、良品空間に属する確立が極めて小さくなるためである。
【００３３】
次に、ここで入力される各データについて、具体的な例で説明する。
良品の識別番号群２１は、例えば、図５に示すようなそれぞれの製品の識別番号とそれら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もよいし、そこから良品の識別番号だけを抜き出したリストでもよい。例えば、図５の例では、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。
【００３４】
部品の識別番号群と製品の識別番号群の対応表２２は、図５の良品の識別番号に基づいて検索された情報であり、例えば、図６に示すようなそれぞれの良品の識別番号と部品Ａの識別番号と部品Ｂの識別番号との組合せを記録したリストである。図６の例では、良品の識別番号“P0013521”には、識別番号が“A32134”の部品Ａと、識別番号が“B18993”の部品Ｂが組み込まれているといったことが、製品別に示されている。
【００３５】
製品の識別番号に対する半製品の特性値群２３は、例えば、図７に示すようなそれぞれの製品の識別番号とその半製品段階での特性値を記録したリストである。図７の例では、識別番号“P0013521”は、第１の特性値が“5.53”、第２の特性値が“1323”、第３の特性値が“111.3”であることが、製品別に示されている。ここで、本例では、半製品の識別番号と製品の識別番号の区別はなく、同じ識別番号を用いているが、製品と半製品で別々の識別番号を定義してもよい。
【００３６】
部品Ａの識別番号に対する部品の特性値群２４は、例えば、図８に示すようなそれぞれの部品Ａの識別番号とその特性値を記録したリストである。図８の例では、識別番号“A32134”の部品Ａの特性値は、第１の特性値が“1.53”、第２の特性値が“20.1”、第３の特性値が“3322”であることが、製品別に示されている。
【００３７】
部品Ｂの識別番号に対する部品の特性値群２５は、例えば、図９に示すようなそれぞれの部品Ｂの識別番号とその特性値を記録したリストである。図９の例では、識別番号“B18993”の部品Ｂの特性値は、第１の特性値が“103.2”、第２の特性値が“0.053”であることが、製品別に示されている。ここで、半製品、部品Ａ、部品Ｂそれぞれの測定項目は異なるため、特性値の個数や意味も異なる。
【００３８】
製品の識別番号と部品の識別番号の対応４２は、例えば、図１０に示すように製品の識別番号と、部品Ａの識別番号と、部品Ｂの識別番号の対応付けが成されたデータである。
製品の識別番号に対する半製品の特性値４３は、例えば、図１１に示すように製品の識別番号と、半製品の特性値が列挙されたデータである。
【００３９】
部品Ａの識別番号に対する部品の特性値４４は、例えば、図１２に示すように部品Ａの識別番号と、部品Ａの特性値が列挙されたデータである。
【００４０】
部品Ｂの識別番号に対する部品の特性値４５は、例えば、図１３に示すように部品Ｂの識別番号と、部品Ｂの特性値が列挙されたデータである。
【００４１】
以上のように、本発明は、半製品の良否判定に、半製品だけではなく、部品Ａや部品Ｂの特性値をも用いて、部品間の相性を定量化して、半製品の良否判定の精度を向上できる。その結果、不良品を製造工程の早い段階で発見でき、不良品の作り込みを防止できる。
【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１８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。ステップ２０１で磁気ヘッドが製造され、ステップ２０２で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、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２１１で円板が製造され、ステップ２１２で円板の識別番号が読み取られる。次にステップ２１３で円板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で円板の良否が判定され、良円板２１６が次の工程へ送られる。
【００４４】
図１６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とを組み合わせて、一つの部品を組み立てる製造過程を示したフローチャートの一例である。図１４で製造された良ヘッド２０６は、それぞれステップ２２１で識別番号が読み取られる。次にステップ２２２で他の部品と組み合わせてＨＳＡが製造される。ステップ２２３では、ＨＳＡの識別番号が読み取られて、ステップ２２１で読み取られた磁気ヘッドの識別番号と対応づけられる。ステップ２２４では、ＨＳＡの特性値が測定される。次にステップ２２５では、ステップ２２１で読み取られた磁気ヘッドの識別番号とステップ２２３で読み取られたＨＳＡの識別番号の対応づけ結果と、ステップ２２４で測定されたＨＳＡの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２２６でＨＳＡの良否が判定され、良ＨＳＡ２２７が次の工程へ送られる。
【００４５】
図１７は、ＨＳＡと円板とスピンドルモータなど主要な部品やその他の部品とを組み合わせて、一つの半製品を組み立てる製造過程を示したフローチャートの一例である。良ＨＳＡ２２６は、ステップ２３１で識別番号が読み取られる。良円板２１６も同様に、ステップ２３２で識別番号が読み取られる。良モータ２３０もステップ２３３で識別番号が読み取られる。次にステップ２３４で部品の良否が判定される。本発明は、まずこのステップ２３４で、部品の組合せによる相性の評価のために適用できる。次に、ステップ２３５で各部品が組み付けられる。ステップ２３６では、製品の識別番号が読み取られる。次に、ステップ２３７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。サーボトラックライタは、円板にサーボ情報を書き込むことが目的であるが、この処理の途中に正しくサーボ情報を書き込める製品かどうかの特性値も測定される。次に、ステップ２３８では、ステップ２３７で測定された特性値と製品、ＨＳＡ、円板、モータの識別番号がデータウエアハウスに格納される。次に、ステップ２３９でヘッド・ディスク・アセンブリ（ＨＤＡ）と呼ばれる半製品の良否が判定され、良ＨＤＡ２４０が次の工程へ送られる。本発明は、ステップ２３９で、部品の特性値と半製品の特性値の組合せによる相性の評価のために適用できる。
【００４６】
図１８は、ＨＤＡとプリント基板（ＰＣＢＡ）を組み合わせて、製品を完成させる製造過程を示したフローチャートの一例である。ステップ２４２で、良ＰＣＢＡの識別番号が読み取られ、ステップ２４３で、良ＨＤＡ２４０とともに製品の製造に使われる。次にステップ２３４で製品の識別番号が読み取られ、ステップ２４５で製品の特性値が測定される。ステップ２４６では、ステップ２４２で読み取られたＰＣＢＡの識別番号とステップ２３４で読み取られた製品の識別番号とステップ２４５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。ステップ２４７では、製品の良否が判定される。
【００４７】
図１９は、本発明を図１７のステップ２３４に適用した場合の処理手順の一例である。磁気記憶装置の製品の良否は、複数の磁気ヘッドの特性と複数の円板の特性に影響を受けやすい。そこで、良品の識別番号群３０１、製品と磁気ヘッドと円板の識別番号の対応表３０２、磁気ヘッドの識別番号に対する磁気ヘッドの特性値群３０３、円板の識別番号に対する特性値群３０４を入力し、良品空間の計算処理３１１を行う。この結果、(数１)、(数２)、(数３)、(数４)、(数５)で示した良品空間が得られる。次に、新たな製品のための部品である磁気ヘッドと円板の識別番号の対応３２１、磁気ヘッドの識別番号に対する磁気ヘッドの特性値３２２、円板の識別番号に対する円板の特性値３２３を入力し、(数６)を用いて、半製品の統計距離の計算処理３１２を行う。最後に、ステップ３１３で、予め与えられた値とステップ３１２で求めた統計距離を比較し、半製品の良否を判定する。
【００４８】
図２０は、本発明を図１７のステップ２３９に適用した場合の処理手順の一例である。図１９でも用いた良品の識別番号群３０１、製品と磁気ヘッドと円板の識別番号の対応表３０２、磁気ヘッドの識別番号に対する磁気ヘッドの特性値群３０３、円板の識別番号に対する円板の特性値群３０４に加えて、製品の識別番号に対するサーボトラックライト工程で得られる特性値群３３５を入力し、良品空間の計算処理３４１を行う。次に、得られた良品空間を基に、新たに製造されている半製品に対する製品と磁気ヘッドと円板の識別番号の対応３５１、製品の識別番号に対するサーボトラックライト工程で得られる特性値３５２、磁気ヘッドの識別番号に対する磁気ヘッドの特性値３２２、円板の識別番号に対する円板の特性値３２３を入力し、半製品の統計距離の計算処理３４２を行う。その結果、得られた統計距離と予め与えられた値とを比較し、半製品の良否判定３４３を行う。
【００４９】
図１９の例では、複数の磁気ヘッドの特性値と複数の円板の特性値の組合せ、図２０の例では、複数の磁気ヘッドの特性値と複数の円板の特性値とサーボトラックライト工程で得られる半製品の特性値の組合せで、統計距離を計算して、良否判定に適用した。しかし、本発明は、これらの組合せに限ったものではなく、例えば、複数の磁気ヘッドだけに限定して適用することもできるし、また、スピンドルモータやプリント基板（ＰＣＢＡ）の特性値も加えて適用することもできる。このように、製品に組み込まれた部品の識別番号で、それぞれの特性値を紐付けることで、様々な組合せに適用できる。
【実施例３】
【００５０】
実際に本発明を適用する場合において、複数の特性値の間に相互相関が強い場合、(数６)で示した逆行例を計算できない多重共線性という問題がある。
【００５１】
図２１は、多重共線性の問題を回避する方法の一例である。図１と同じ入力データに対して、まずステップ５１で、主成分分析を行い、主成分分析で得られた数式に基づいて、入力データを変換する。ステップ１１へは、変換されたデータを入力する。次に、ステップ１２へ入力するデータも、ステップ５１で得られた数式で、データ変換５２を行って、ステップ１２へ入力し、統計距離を計算する。次に、ステップ１３で、得られた統計距離を予め与えられた値と比較し、良否を判定する。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【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】本発明を適用する半製品の良否判定装置の一例である。
【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】製品の識別番号群に対する半製品の特性値群の一例である。
【図８】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９】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１０】製品の識別番号と部品の識別番号の対応の一例である。
【図１１】製品の識別番号に対する半製品の特性値の一例である。
【図１２】部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値の一例である。
【図１３】部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値の一例である。
【図１４】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】円板の製造過程のフローチャートの一例である。
【図１６】ヘッド・スタック・アセンブリ（ＨＳＡ）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・アセンブリ（ＨＤＡ）の製造過程のフローチャートの一例である。
【図１８】ハードディスクドライブ製品を完成させる製造過程のフローチャートの一例である。
【図１９】磁気ヘッドの特性値と円板の特性値の組合せで半製品の良否を判定する処理手順の一例である。
【図２０】磁気ヘッドの特性値と円板の特性値とサーボトラックライト工程で得られる特性値の組合せで半製品の良否を判定する処理手順の一例である。
【図２１】多重共線性の問題を回避する方法の一例である。
【符号の説明】
【００５３】
１１…良品空間の計算処理、１２…半製品の統計距離の計算処理、１３…半製品の良否判定、２１…良品の識別番号群、２２…部品の識別番号群と製品の識別番号群の対応表、２３…製品の識別番号に対する半製品の特性値群、２４…部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値群、２５…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、３２…新たな半製品の特性値の打点、４２…製品の識別番号と部品の識別番号の対応、４３…半製品の識別番号に対する半製品の特性値、４４…部品Ａの識別番号に対する部品Ａの特性値、４５…部品Ｂの識別番号に対する部品Ｂの特性値、５１…主成分分析によるデータ変換、５２…データ変換、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、１１０…部品の識別番号の読取り、１１１…半製品の製造、１１２…製品の識別番号の読取り、１１３…半製品の特性値の測定、１１４…半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、１１５…半製品の良否判定、１１６…製品の製造、１１７…製品の識別番号の読取り、１１８…製品の特性値の測定、１１９…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、１２０…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…半製品の特性値測定装置、１５３…製品の特性値測定装置、１５４…半製品の良否判定装置、１５５…製品の良否判定装置、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、２０１…磁気ヘッドの製造、２０２…磁気ヘッドの識別番号の読取り、２０３…磁気ヘッドの特性値の測定、２０４…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…磁気ヘッドの良否判定、２０６…良ヘッド、２１１…円板の製造、２１２…円板の識別番号の読取り、２１３…円板の特性値の測定、２１４…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、２１５…円板の良否判定、２１６…良円板、２２１…磁気ヘッドの識別番号の読取り、２２２…ヘッド・スタック・アセンブリ（ＨＳＡ）の製造、２２３…ＨＳＡの識別番号の読取り、２２４…ＨＳＡの特性値の測定、２２５…ＨＳＡの特性値と磁気ヘッドの識別番号とＨＳＡの識別番号のデータウエアハウスへの登録、２２６…ＨＳＡの良否判定、２２７…良ＨＳＡ、２３０…良モータ、２３１…ＨＳＡの識別番号の読取り、２３２…円板の識別番号の読取り、２３３…モータの識別番号の読取り、２３４…部品の良否判定、２３５…ハード・ディスク・アセンブリ（ＨＤＡ）の製造、２３６…製品の識別番号の読取り、２３７…サーボトラックライト工程、２３８…サーボトラックライト工程で得られる特性値と製品の識別番号とＨＳＡの識別番号と円板の識別番号とモータの識別番号のデータウエアハウスへの登録、２３９…ＨＤＡの良否判定、２４０…良ＨＤＡ、２４１…良ＰＣＢＡ、２４２…ＰＣＢＡの識別番号の読取り、２４３…製品の製造、２４４…製品の識別番号の読取り、２４５…製品の特性値の測定、２４６…製品の特性値と製品の識別番号とＰＣＢＡの識別番号のデータウエアハウスへの登録、２４７…製品の良否判定、３０１…良品の識別番号群、３０２…製品の識別番号と磁気ヘッドの識別番号と円板の識別番号の対応表、３０３…磁気ヘッドの識別番号に対する磁気ヘッドの特性値群、３０４…円板の識別番号に対する円板の特性値群、３１１…良品空間の計算処理、３１２…半製品の統計距離の計算処理、３１３…半製品の良否判定、３２１…磁気ヘッドの識別番号と円板の識別番号の対応、３２２…磁気ヘッドの識別番号に対する磁気ヘッドの特性値、３２３…円板の識別番号に対する円板の特性値、３３５…製品の識別番号に対するサーボトラックライト工程で得られる特性値、３４１…良品空間の計算処理、３４２…半製品の統計距離の計算処理、３４３…半製品の良否判定、３５１…製品の識別番号と磁気ヘッドの識別番号と円板の識別番号の対応、３５２…製品の識別番号に対するサーボトラックライト工程で得られる特性値
【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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【図２０】
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【図２１】
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