(57)【要約】工程／装備の計測データの微細変動検知方法及びシステムが提供される。本発明の一実施形態に係るデータの変動検知方法は、基準データと比較データとの統計的な分布に基づいて一部を抽出し、スペックに基づいて目標範囲を算出し、抽出された基準データと比較データのうち、目標範囲に含まれたデータを判別し、データの変動を判断する。それにより、製造過程で工程や装備に対する計測データの微細変動を検知することができ、潜在的な製品の品質の変動性まで前もって予測し、品質の低下を防ぐための早い段階での先制的な対応が可能となる。【選択図】図１
2019531530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準データと比較データとの統計的な分布に基づいて、一部を抽出するステップと、
スペックに基づいて目標範囲を算出するステップと、
抽出された基準データと比較データのうち、目標範囲に含まれたデータを判別し、データの変動を判断する第１判断ステップと
を含むことを特徴とするデータの変動検知方法。
【請求項２】
算出ステップは、
次の数式によって目標範囲を算出し、
目標範囲 ＝ ｜ＵＳＬ（Ｕｐｐｅｒ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔ） − ＬＳＬ（Ｌｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔ）｜＊ｗ１
ＴＵＬ（Ｔａｒｇｅｔ Ｕｐｐｅｒ Ｌｉｍｉｔ） ＝ Ｔａｒｇｅｔ ＋ ｗ２＊｜ＵＳＬ − ＬＳＬ｜
ＴＬＬ（Ｔａｒｇｅｔ Ｌｏｗｅｒ Ｌｉｍｉｔ） ＝ Ｔａｒｇｅｔ − ｗ２＊｜ＵＳＬ − ＬＳＬ｜
ここで、Ｔａｒｇｅｔはスペックの目標値であり、ｗ１とｗ２とは加重値であることを特徴とする請求項１に記載のデータの変動検知方法。
【請求項３】
抽出ステップは、
設定された信頼区間に含まれた基準データと比較データとを抽出することを特徴とする請求項１に記載のデータの変動検知方法。
【請求項４】
第１判断ステップは、
基準データが目標範囲に含まれた第１包含率と、比較データが目標範囲に含まれた第２包含率とに対する有意差が存在すると、データの変動と判断することを特徴とする請求項１に記載のデータの変動検知方法。
【請求項５】
第１判断ステップは、
第２包含率が第１包含率より小さい場合、品質悪化によるデータの変動と判断し、
第２包含率が第１包含率より大きい場合、品質改善によるデータの変動と判断することを特徴とする請求項４に記載のデータの変動検知方法。
【請求項６】
基準データの散布と比較データの散布との間の有意差を検定する第１検定ステップと、
基準データと比較データとの代表値の変動を検定する第２検定ステップと、
第１検定ステップの検定結果と第１検定ステップの検定結果とに基づいて、データの変動を判断する第２判断ステップと、
第１判断ステップの判断結果と第２判断ステップの判断結果とに基づいて、データの変動を最終判定するステップと
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のデータの変動検知方法。
【請求項７】
第２検定ステップは、
第１検定ステップで散布の有意差があると検定されると、第１検定技法に応じて代表値の変動を検定するステップと、
第１検定ステップで散布の有意差がないと検定されると、第２検定技法に応じて代表値の有意差を検定するステップと
を含むことを特徴とする請求項６に記載のデータの変動検知方法。
【請求項８】
第２判断ステップは、
「比較データの代表値とスペックの目標値との間の絶対差」である第２絶対差が「基準データの代表値とスペックの目標値との間の絶対差」である第１絶対差より大きい場合、品質悪化によるデータの変動と判断し、
第２絶対差が第１絶対差より小さい場合、品質改善によるデータの変動と判断することを特徴とする請求項６に記載のデータの変動検知方法。
【請求項９】
データの変動分析タイプを設定するステップと、
基準データと比較データとを含む計測データを用いて、変動分析タイプ別に工程能力指数を計算するステップと、
算出された工程能力指数の大きさに基づいて、データの変動を判断する第３判断ステップと
を更に含み、
判定ステップは、
第１判断ステップの判断結果、第２判断ステップの判断結果及び第３判断ステップの判断結果に基づいて、データの変動を最終判定することを特徴とする請求項６に記載のデータの変動検知方法。
【請求項１０】
変動分析タイプは、
工程に対する基準データと比較データとの比較分析タイプ、装備に対する基準データと比較データとの比較分析タイプ、装備間での計測データの比較分析タイプ及び最大性能装備と残りの装備との間での計測データの比較分析タイプのうち、少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項９に記載のデータの変動検知方法。
【請求項１１】
計算ステップは、
スペック類型別に工程能力指数を更に計算し、
スペック類型は、
望大特性（Ｌａｒｇｅｒ  ｔｈｅ  Ｂｅｔｔｅｒ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）スペック、望小特性（Ｓｍａｌｌｅｒ  ｔｈｅ  Ｂｅｔｔｅｒ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）スペック及び盲目特性（Ｎｏｍｉｎａｌ  ｔｈｅ  Ｂｅｓｔ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）スペックのうち、少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項９に記載のデータの変動検知方法。
【請求項１２】
基準データは、
第１時区間の計測データであり、
比較データは、
第２時区間の計測データであり、
第１時区間は第２時区間より前であることを特徴とする請求項１に記載のデータの変動検知方法。
【請求項１３】
第１時区間は、第２時区間より長いことを特徴とする請求項１２に記載のデータの変動検知方法。
【請求項１４】
基準データと比較データとは、
異常値の除去されたデータであり、
異常値の範囲は、
基準データと比較データとの数に応じて変動することを特徴とする請求項１に記載のデータの変動検知方法。
【請求項１５】
異常値は、
次の数式によって定められるＬＬ（Ｌｏｗｅｒ  Ｌｉｍｉｔ）未満か、ＵＬ（Ｕｐｐｅｒ  Ｌｉｍｉｔ）を超過するデータであり、
ＬＬ ＝ Ｑ２ − Ｋ＊（Ｑ３−Ｑ１）
ＵＬ ＝ Ｑ２ ＋ Ｋ＊（Ｑ３−Ｑ１）
ここで、Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３は、「Ｑ３＞Ｑ２＞Ｑ１」を満たすデータであり、Ｋ ＝ （ａ＊ｎ−ｂ）/（ｃ＊ｎ−ｄ）であり、ａ、ｂ、ｃ、ｄは定数であり、ｎは基準データと比較データとの数であることを特徴とする請求項１４に記載のデータの変動検知方法。
【請求項１６】
基準データと比較データとを収集する収集部と、
収集部によって収集された基準データと比較データとの統計的な分布に基づいて一部を抽出し、スペックに基づいて目標範囲を算出し、抽出された基準データと比較データのうち、目標範囲に含まれたデータを判別し、データの変動を判断するプロセッサと
を含むことを特徴とするデータの変動検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データの変動検知技術に関し、より詳細には、製造過程において工程や装備に対する計測データの変動を検知する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生産される製品の一定の品質のためには、工程／装備に対する計測データの変動検知が必要になる。微細変動にまで検知が行われると、より早い初動対応によって、品質の変動制の最小化、更には改善までが可能となる。
【０００３】
しかし、現在の検知技法は、微細変動を検知するのに十分とは言い難い。例えば、製造現場で通常行われる統計的工程の制御技法は、データの逸脱と定義された規則とによって短期的な下り、上りトレンドを検知することに過ぎないため、計測データの前後の微細変動を確認又は検知する上では限界があった。
そこで、工程や装備に対する計測データの微細変動を検知するための方策が必要になる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、製品の品質変動性を最小化するための先制的な対応の方策として、製造過程において工程や装備に対する計測データの微細変動を検知する方法及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するための本発明の一実施形態に係るデータの変動検知方法は、基準データと比較データとの統計的な分布に基づいて、一部を抽出するステップと、スペックに基づいて目標範囲を算出するステップと、抽出された基準データと比較データのうち、目標範囲に含まれたデータを判別し、データの変動を判断する第１判断ステップとを含む。
【０００６】
そして、算出ステップは、次の数式によって目標範囲を算出し、
目標範囲 ＝ ｜ＵＳＬ（Ｕｐｐｅｒ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔ） − ＬＳＬ（Ｌｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔ）｜＊ｗ１
ＴＵＬ（Ｔａｒｇｅｔ Ｕｐｐｅｒ Ｌｉｍｉｔ） ＝ Ｔａｒｇｅｔ ＋ ｗ２＊｜ＵＳＬ − ＬＳＬ｜
ＴＬＬ（Ｔａｒｇｅｔ Ｌｏｗｅｒ Ｌｉｍｉｔ） ＝ Ｔａｒｇｅｔ − ｗ２＊｜ＵＳＬ − ＬＳＬ｜
ここで、Ｔａｒｇｅｔはスペックの目標値であり、ｗ１とｗ２とは加重値であってよい。
【０００７】
なお、抽出ステップは、設定された信頼区間に含まれた基準データと比較データとを抽出してよい。
そして、第１判断ステップは、基準データが目標範囲に含まれた第１包含率と、比較データが目標範囲に含まれた第２包含率とに対する有意差が存在すると、データの変動と判断してよい。
【０００８】
なお、第１判断ステップは、第２包含率が第１包含率より小さい場合、品質悪化によるデータの変動と判断し、第２包含率が第１包含率より大きい場合、品質改善によるデータの変動と判断してよい。
【０００９】
そして、本発明の一実施形態に係るデータの変動検知方法は、基準データの散布と比較データの散布との間の有意差を検定する第１検定ステップと、基準データと比較データとの代表値の変動を検定する第２検定ステップと、第１検定ステップの検定結果と第１検定ステップの検定結果とに基づいて、データの変動を判断する第２判断ステップと、第１判断ステップの判断結果と第２判断ステップの判断結果とに基づいて、データの変動を最終判定するステップとを更に含んでよい。
【００１０】
なお、第２検定ステップは、第１検定ステップで散布の有意差があると検定されると、第１検定技法に応じて代表値の変動を検定するステップと、第１検定ステップで散布の有意差がないと検定されると、第２検定技法に応じて代表値の有意差を検定するステップとを含んでよい。
【００１１】
そして、第２判断ステップは、「比較データの代表値とスペックの目標値との間の絶対差」である第２絶対差が「基準データの代表値とスペックの目標値との間の絶対差」である第１絶対差より大きい場合、品質悪化によるデータの変動と判断し、第２絶対差が第１絶対差より小さい場合、品質改善によるデータの変動と判断してよい。
【００１２】
なお、本発明の一実施形態に係るデータの変動検知方法は、データの変動分析タイプを設定するステップと、基準データと比較データとを含む計測データを用いて、変動分析タイプ別に工程能力指数を計算するステップと、算出された工程能力指数の大きさに基づいて、データの変動を判断する第３判断ステップとを更に含み、判定ステップは、第１判断ステップの判断結果、第２判断ステップの判断結果及び第３判断ステップの判断結果に基づいて、データの変動を最終判定してよい。
【００１３】
そして、変動分析タイプは、工程に対する基準データと比較データとの比較分析タイプ、装備に対する基準データと比較データとの比較分析タイプ、装備間での計測データの比較分析タイプ及び最大性能装備と残りの装備との間での計測データの比較分析タイプのうち、少なくとも１つを含んでよい。
【００１４】
なお、計算ステップは、スペック類型別に工程能力指数を更に計算し、スペック類型は、望大特性（Ｌａｒｇｅｒ  ｔｈｅ  Ｂｅｔｔｅｒ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）スペック、望小特性（Ｓｍａｌｌｅｒ  ｔｈｅ  Ｂｅｔｔｅｒ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）スペック及び盲目特性（Ｎｏｍｉｎａｌ  ｔｈｅ  Ｂｅｓｔ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）スペックのうち、少なくとも１つを含んでよい。
【００１５】
そして、基準データは、第１時区間の計測データであり、比較データは、第２時区間の計測データであり、第１時区間は第２時区間より前であってよい。
なお、第１時区間は、第２時区間より長くてよい。
【００１６】
そして、基準データと比較データとは、異常値の除去されたデータであり、異常値の範囲は、基準データと比較データとの数に応じて変動してよい。
【００１７】
なお、異常値は、次の数式によって定められるＬＬ（Ｌｏｗｅｒ  Ｌｉｍｉｔ）未満か、ＵＬ（Ｕｐｐｅｒ  Ｌｉｍｉｔ）を超過するデータであり、
ＬＬ ＝ Ｑ２ − Ｋ＊（Ｑ３−Ｑ１）
ＵＬ ＝ Ｑ２ ＋ Ｋ＊（Ｑ３−Ｑ１）
ここで、Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３は、「Ｑ３＞Ｑ２＞Ｑ１」を満たすデータであり、Ｋ ＝ （ａ＊ｎ−ｂ）/（ｃ＊ｎ−ｄ）であり、ａ、ｂ、ｃ、ｄは定数であり、ｎは基準データと比較データとの数であってよい。
【００１８】
一方、本発明の別の実施形態に係るデータの変動検知システムは、基準データと比較データとを収集する収集部と、収集部によって収集された基準データと比較データとの統計的な分布に基づいて一部を抽出し、スペックに基づいて目標範囲を算出し、抽出された基準データと比較データのうち、目標範囲に含まれたデータを判別し、データの変動を判断するプロセッサとを含む。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、製造過程で工程や装備に対する計測データの微細変動を検知することができ、潜在的な製品の品質の変動性まで前もって予測し、品質の低下を防ぐための早い段階での先制的な対応が可能となる。
なお、本発明の実施形態によれば、分析タイプ別の工程能力指数、計測データの散布と中央値、計測データと目標値との間の一致度などを用いて、多様かつ複合的な要因を基盤とする正確かつ迅速な微細変動発生の検知が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係る工程／装備の微細変動検知方法を説明するためのフローチャートである。
【図２】前後変動分析と比較分析との概念を説明するための図である。
【図３】基準データと比較データとの概念を説明するための図である。
【図４】計測データの散布／中央値に基づいた微細変動の判断過程を示す詳細なフローチャートである。
【図５】中央値の変動要因／解釈を説明するための図である。
【図６】計測データと目標値との間の一致度に基づいた微細変動の判断過程を示す詳細なフローチャートである。
【図７】計測データと目標値との間の一致度に基づいた微細変動の判断例を示す図である。
【図８】本発明の別の実施形態に係る工程／装備の微細変動検知システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
本発明の実施形態においては、工程／装備の微細変動を検知するための方法を提示する。「工程／装備の微細変動」とは、製造過程において工程後に計測された工程や装備に対する計測データの微細な変動のことである。
【００２２】
工程／装備の微細変動検知は、自動化された設備で生産する製品の品質変動と収率の低下を最小化するための先制的な対応のための前提として機能する。
そのために、本発明の実施形態において提示する工程／装備の微細変動検知方法では、分析タイプ別の工程能力指数、計測データの散布と中央値、計測データと目標値との間の一致度などを用いて、多様かつ複合的な要因に基づいた正確かつ迅速な微細変動発生の検知を行う。
【００２３】
図１は、本発明の一実施形態に係る工程／装備の微細変動検知方法を説明するためのフローチャートである。図示の方法は、コンピューティングシステムの一種である「工程／装備の微細変動検知システム」（以下、「微細変動検知システム」と略称する）によって行われる。
【００２４】
図１に示すように、まず、微細変動検知システムが、工程／装備に対する計測データの微細変動分析タイプを設定する（Ｓ１１０）。微細変動分析タイプは、管理者の入力によって手動で設定されるか、装備／工程の特性に応じて自動で設定されるように実現が可能である。
【００２５】
微細変動分析タイプは、１）前後変動分析と、２）比較分析とに区分される。
前後変動分析は、過去の計測データ（前）と現在の計測データ（後）とを比較し、微細変動があるかを検知するタイプの分析である。１）前後変動分析は、１１）工程を基準に前後変動を分析する工程前後変動分析、１２）装備を基準に前後変動を分析する装備前後変動分析に区分される。
【００２６】
図２の上部には、工程の前後変動分析の概念を、図２の下部には、装備Ａ、装備Ｂ、装備Ｃ、装備Ｄに対する装備の前後変動分析の概念を示している。点線を基準に、左は過去の計測データ（前）、右は現在の計測データ（後）にして比較分析を行う。
一方、２）比較分析は、２１）装備間の比較分析、及び２２）ＢｏＢ（Ｂｅｓｔ  ｏｆ  Ｂｒｅｅｄ）対比分析で区分される。
【００２７】
装備間の比較分析は、装備対装備の計測データを比較するタイプの分析として、例えば、図２に示すように、装備Ａの計測データと装備Ｂの計測データとを比較するタイプの分析である。
【００２８】
ＢｏＢ分析は、同一の工程で使用される同種の装備のうち、最高の性能を実現した装備の計測データと残りの装備の計測データとを比較するタイプの分析として、例えば、図２に示すように、「ＢｏＢに該当する装備Ｃの計測データ」と、装備Ａ、装備Ｂ、装備Ｄの計測データとをそれぞれ比較するタイプの分析である。
【００２９】
微細変動分析タイプの設定後、微細変動検知システムは、分析に必要な計測データを抽出する（Ｓ１２０）。計測データは、ステップＳ１１０で設定されたタイプによる分析に必要な工程／装備に対する計測データである。
【００３０】
計測データは、過去の計測データ（前）と現在の計測データ（後）とに区分されると図２を参照して説明しているが、「過去の計測データ（前）」は、現在の計測データ（後）の微細変動検知の基準になるため、以下では「基準データ」を称する。なお、「現在の計測データ（後）」は、過去の計測データ（前）と比較対象になるため、以下では「比較データ」と称する。
【００３１】
基準データは、変動は無論のこと、微細変動までもない良好な計測データであることが前提とされ、比較データより長時間累積された計測データであることが求められる。例えば、図３に示すように、基準データは１５日分の計測データとして、比較データは１日分の計測データに設定することができる。
【００３２】
計測データの抽出後、微細変動検知システムは抽出された計測データのうち、分析する計測データのみを選別する（Ｓ１３０）。
【００３３】
具体的に、分析のための母数を満たさない計測データ、例えば、基準データが３０未満か比較データが５未満である計測データは分析対象から除外される。
【００３４】
なお、前後変動分析の場合、スペックで工程／装備の目標値（Ｔａｒｇｅｔ）、ＵＳＬ（Ｕｐｐｅｒ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｌｉｍｉｔ）、ＬＳＬ（Ｌｏｗｅｒ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｌｉｍｉｔ）を規定していない計測データは、分析対象から除外する。そして、比較分析の場合、分析対象期間中にスペックの変更があった計測データは分析対象から除外する。
【００３５】
更に、異常値（Ｏｕｔｌｉｅｒ）に該当する計測データを除外する上で、異常値は次の数式によって定められるＬＬ（Ｌｏｗｅｒ  Ｌｉｍｉｔ）未満か、ＵＬ（Ｕｐｐｅｒ  Ｌｉｍｉｔ）を超過する計測データである。言い換えると、ＬＬ以上、かつＵＬ以下の計測データが正常値となる。
ＬＬ ＝ Ｑ２ − Ｋ＊（Ｑ３−Ｑ１）
ＵＬ ＝ Ｑ２ ＋ Ｋ＊（Ｑ３−Ｑ１）
Ｋ ＝ （ａ＊ｎ−ｂ）/（ｃ＊ｎ−ｄ）
【００３６】
ここで、Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３は、それぞれ第１四分位数、第２四分位数、第３四分位数であり、ａ、ｂ、ｃ、ｄ（ａ＞ｃ）は定数であり、ｎは計測データの数である。
全体の計測データを小さい順から並べる際、２５％、５０％、７５％に該当するデータがそれぞれ第１四分位数、第２四分位数、第３四分位数とする。言い換えると、全体の計測データのうち、大きさが上位７５％、５０％、２５％に該当するデータが、それぞれ第３四分位数、第２四分位数、第１四分位数としてよい。よって、「Ｑ３＞Ｑ２＞Ｑ１」の関係が成立する。
【００３７】
このように、ＬＬとＵＬとによって定められる異常値の範囲、或いは、正常値の範囲はステップＳ１２０で抽出された計測データの数に応じて異なるようになる。具体的には、ａ＞ｃであるため、計測データの数が増加するにつれ、正常値の範囲は増加（正比例関係）する一方で、理想値の範囲は減少（反比例関係）するようになる。
【００３８】
次に、微細変動検知システムは、ステップＳ１３０で選別された計測データを用いて、微細変動分析タイプ別に工程能力指数の１つであるＣｐＫを算出し、算出されたＣｐＫの大きさに基づいて微細変動発生の有無を判断する（Ｓ１４０）。
【００３９】
例えば、ＣｐＫが臨界値を超過した工程／装備の計測データには、微細変動が発生したと判断することができる。
【００４０】
ステップＳ１４０におけるＣｐＫ算出には、基準データと比較データのいずれもが用いられる。なお、ステップＳ１４０におけるＣｐＫ算出は、ステップＳ１１０で設定された微細変動分析タイプ別に行われることに留意すべきである。
【００４１】
更に、ステップＳ１４０におけるＣｐＫ算出は、スペック類型別に行われてよい。すなわち、望大特性（Ｌａｒｇｅｒ  ｔｈｅ  Ｂｅｔｔｅｒ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）スペック、望小特性（Ｓｍａｌｌｅｒ  ｔｈｅ  Ｂｅｔｔｅｒ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）スペック及び盲目特性（Ｎｏｍｉｎａｌ  ｔｈｅ  Ｂｅｓｔ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）スペック別に行われてもよい。
【００４２】
一方、微細変動検知システムは、ステップＳ１３０で選別された計測データの散布と中央値とに基づいて、微細変動発生の有無を判断する（Ｓ１５０）。ステップＳ１５０に対する詳細なフローチャートは、図４に示されている。
【００４３】
図４に示されているように、散布／中央値に基づいての微細変動判断のために、まず、微細変動検知システムは、基準データの散布と比較データの散布との間の有意差を検定する（Ｓ１５１）。散布検定（等分散の検定）はＬｅｖｅｎｅ  Ｔｅｓｔによって可能だが、その他の別の検定技法を適用することも可能である。
【００４４】
次に、微細変動検知システムは、基準データと比較データとの間の中央値変動有無を検定するが、検定技法は基準データと比較データとの間の散布の有意差があったか否かに応じて異なる。
【００４５】
具体的に、ステップＳ１５１で散布の有意差があると検定された場合（Ｓ１５２−Ｙ）、微細変動検知システムはＳａｔｔｅｒｔｈｗａｉｔｅ  Ｔ検定技法に応じて基準データと比較データとの間の中央値変動有無を検定する（Ｓ１５３）。
【００４６】
一方、ステップＳ１５１で散布の有意差がないと検定された場合（Ｓ１５２−Ｎ）、微細変動検知システムはＳｔｕｄｅｎｔ  Ｔ検定技法に応じて基準データと比較データとの間の中央値変動有無を検定する（Ｓ１５４）。
【００４７】
次に、微細変動検知システムは、ステップＳ１５１における散布の有意差の検定結果と、ステップＳ１５３／ステップＳ１５４における中央値の検定結果に基づいて、微細変動発生の有無を判断する（Ｓ１５５）。
【００４８】
ステップＳ１５５における微細変動発生の判断は、工程／装備の特性に応じてそれぞれ異なるように実現する。例えば、散布の有意差が存在すると同時に、中央値変動が発生したと判断された場合に、微細変動が発生したと判断することができ、散布の有意差の存在と中央値変動とのうち、いずれか一方のみでも満たす場合には、微細変動が発生したと判断するように実現してよい。
【００４９】
一方、中央値変動は、製品品質の悪化でない、改善によって発生することもある。よって、図５に示すように、ｄ２（比較データの中央値と目標値（Ｔａｒｇｅｔ）との間の絶対差）がｄ１（基準データの中央値と目標値との間の絶対差）より大きい場合には、製品品質が悪化する微細変動に該当し、ｄ２がｄ１より小さい場合には、製品品質が改善される微細変動に該当するとの判断が可能である。
【００５０】
その後、微細変動検知システムは、ステップＳ１３０で選別された計測データと目標値との一致度に基づいて、微細変動発生の有無を判断する（Ｓ１６０）。ステップＳ１６０に対する詳細なフローチャートを、図６に示している。
【００５１】
図６に示すように、目標値に基づいての微細変動判断のために、まず、微細変動検知システムは、計測データの信頼区間（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ：ＣＩ）を設定する（Ｓ１６１）。ここでは、工程／装備の特性に応じて、９９％の信頼区間、９５％の信頼区間、９０％の信頼区間を設定できる。
【００５２】
次に、微細変動検知システムは、ステップＳ１６１で設定された信頼区間に含まれた基準データ及び比較データを抽出する（Ｓ１６２）。ステップＳ１６２によって信頼区間から外れる計測データは除外される。計測データの統計的な特性に基づいて、一部を抽出する過程に該当する。
【００５３】
その後、微細変動検知システムは、目標範囲（Ｔａｒｇｅｔ  Ｒａｎｇｅ）を指定する（Ｓ１６３）。目標範囲は、次の数式によって決定されるＴＵＬ（Ｔａｒｇｅｔ  Ｕｐｐｅｒ  Ｌｉｍｉｔ）とＴＬＬ（Ｔａｒｇｅｔ  Ｌｏｗｅｒ  Ｌｉｍｉｔ）で設定される範囲である。
【００５４】
目標範囲 ＝ ｜ＵＳＬ − ＬＳＬ｜＊ ２５％
ＴＵＬ＝ Ｔａｒｇｅｔ（目標値） ＋ １２．５％＊｜ＵＳＬ − ＬＳＬ｜
ＴＬＬ＝ Ｔａｒｇｅｔ − １２．５％＊｜ＵＳＬ − ＬＳＬ｜
【００５５】
次に、微細変動検知システムは、ステップＳ１６２で抽出された基準データと比較データとが、ステップＳ１６３で算出された目標範囲に含まれる比率をそれぞれ算出し（Ｓ１６４）、算出された基準データの包含率（ｔ１）と、比較データの包含率（ｔ２）とを比較し、微細変動発生の有無を判断する（Ｓ１６５）。
【００５６】
ステップＳ１６５では、包含率間の有意差が存在する場合に、微細変動が発生したと判断するようになる。一方、有意差の発生は製品品質の悪化ではない、改善によって発生することもある。
【００５７】
よって、図７に示すように、ｔ２（比較データの包含率）がｔ１（基準データの包含率）より小さい場合には、製品品質が悪化する微細変動に該当すると判断する。一方、ｔ２がｔ１より大きい場合には、製品品質が改善される微細変動に該当すると判断する。
【００５８】
一方、図７において斜線で「除く」と分類された比較データがあるが、それらはステップＳ１６１で設定された信頼区間から外れて、ステップＳ１６２で抽出されない計測データに該当する。
【００５９】
その後、微細変動検知システムは、ステップＳ１４０、ステップＳ１５０及びステップ１６０における微細変動発生の有無への判断結果を総合し、計測データの微細変動発生の有無を最終判定する（Ｓ１７０）。
【００６０】
ステップＳ１７０における微細変動発生の最終判定は、工程／装備の特性によってそれぞれ異なるように実現する。例えば、工程／装備の特性に応じて、各判断結果に対してそれぞれ異なる加重値を与えて最終判定値を導出し、導出された最終判定値と最終基準値とを比較することで、微細変動発生の有無を最終判定することができる。
これまで、工程／装備の微細変動検知方法について、好適な実施形態を挙げて詳細に説明した。
【００６１】
本発明の実施形態に係る工程／装備の微細変動検知方法は、半導体、ディスプレイは勿論のこと、その他のディスプレイを製造する場合など、幅広く適用することができる。
【００６２】
本発明の実施形態に係る工程／装備の微細変動検知方法を行うことができる微細変動検知システムについて、図８を参照して詳細に説明する。図８は、本発明の別の実施形態に係る微細変動検知システムを示すブロック図である。
【００６３】
本発明の実施形態に係る微細変動検知システムは、図８に示すように、通信部２１０と、表示部２２０と、プロセッサ２３０と、入力部２４０及び保存部２５０を含む。
通信部２１０は、外部機器または外部ネットワークに通信接続してデータ通信する手段である。
【００６４】
表示部２２０は、情報が表示される手段であり、入力部２４０は、情報が入力される手段である。 表示部２２０と入力部２４０とは、タッチスクリーンで統合可能だが、それは微細変動検知システムがモバイルタイプである場合により有用である。
【００６５】
計測データは、通信部２１０を介して計測機器／ネットワークから受信するか、入力部２４０を介して受信して収集されることから、通信部２１０と入力部２４０とは、データ収集手段として機能する。
【００６６】
更に、微細変動分析タイプ、目標値、ＵＳＬ、ＬＳＬなども、通信部２１０を受信するか、入力部２４０を介して受信することができる。
【００６７】
プロセッサ２３０は、受信／入力されたデータと情報とを用いて、図１に示す工程／装備の微細変動検知アルゴリズムを行い、実行の結果を表示部２２０に表示したり、通信部２１０を介して外部機器／ネットワークに伝達する。
【００６８】
保存部２５０は、プロセッサ２３０が工程／装備の微細変動検知アルゴリズムを行う上で必要な保存空間を提供する。
【００６９】
一方、本実施形態に係る装置及び方法の機能を行うためのコンピュータプログラムを収録するコンピュータで読み取れる記録媒体にも本発明の技術的思想が適用できることは言うまでもない。なお、本発明の多様な実施形態に係る技術的思想は、コンピュータで読み取れる記録媒体に記録されたコンピュータで読み取れるコード形態で実現されてよい。コンピュータで読み取れる記録媒体は、コンピュータによって読み取ることができ、データを保存することができる如何なるデータ保存装置でも可能である。
【００７０】
例えば、コンピュータで読み取れる記録媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光ディスク、ハードディスクドライブなどであってよい。なお、コンピュータで読み取れる記録媒体に保存されたコンピュータで読み取れるコード又はプログラムは、コンピュータ間で接続されたネットワークを介して伝送されてよい。
【００７１】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明は以上の実施形態に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的趣旨の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【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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【国際調査報告】
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