(57)【要約】      （修正有）【課題】加工設備のメンテナンスや交換からの時期に応じた適切な不良分析手法を選択する技術を提供する。【解決手段】記憶装置と制御部とを有し、加工設備によって加工された製品の品質を分析する品質データ分析装置であって、前記記憶装置は、稼働データと品質検査データとを格納しており、前記制御部は、メンテナンス回数と製品加工回数との組である加工設備データに基づいて抽出した品質測定値の統計量に基づき、加工設備データの全体を一つ以上の第１の領域に分割する、加工設備データ第１の領域分割部と、品質検査データと稼働データに基づいて品質測定値を推定する不良分析手法に対して、あらかじめ登録された不良分析手法から、推定精度が所定の精度より高い不良分析手法、或いは、最も推定精度が高い不良分析手法を出力する、不良分析手法選択部と、を有する品質データ分析装置を提供する。【選択図】図３
2018180732.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶装置と制御部とを有し、加工設備によって加工された製品の品質を分析する品質データ分析装置であって、
前記記憶装置は、
加工設備で製品を加工する加工工程において取得された前記加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、前記加工設備を一意に識別する加工設備ＩＤと、取得された前記稼働データと、前記加工設備が交換されてから前記加工工程を開始するまでに実施された前記加工設備のメンテナンス回数と、前記加工設備がメンテナンスされてから前記加工工程を終了するまでの製品加工回数と、が登録されている稼働データと、
加工設備で加工した製品の品質検査の結果を一意に識別する品質検査ＩＤと、前記製品を加工した加工工程において取得された前記加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、前記品質検査の結果を表す品質測定値と、が登録されている品質検査データと、
を格納しており、
前記制御部は、
分析対象とする一つ以上の加工設備の加工設備ＩＤを入力装置から設定する、分析対象加工設備設定部と、
設定された前記加工設備ＩＤに基づいて、前記稼働データと前記品質検査データとを参照し、前記メンテナンス回数と前記製品加工回数との組である加工設備データに基づいて抽出した前記品質測定値の統計量に基づき、前記加工設備データの全体を一つ以上の第１の領域に分割する、加工設備データ第１の領域分割部と、
前記品質検査データと前記稼働データに基づいて前記品質測定値を推定する不良分析手法に対して、推定精度を評価するための評価方法と評価指標を入力装置から設定する、不良分析手法評価方法設定部と、
前記加工設備データの前記第１の領域ごとに、当該領域のメンテナンス回数と製品加工回数の組に基づいて前記稼働データと前記品質検査データを抽出し、あらかじめ登録された前記不良分析手法に対して、前記抽出した前記稼働データと前記品質検査データに対する推定精度を前記評価方法により評価し、前記評価指標の値に基づいて、推定精度が所定の精度より高い不良分析手法、或いは、最も推定精度が高い不良分析手法を出力する、不良分析手法選択部と、
を有することを特徴とする品質データ分析装置。
【請求項２】
前記稼働データには、製品の加工工程を開始した日時である加工開始日時が登録されており、
前記記憶装置はさらに、
加工設備に対して実施したメンテナンスの情報を一意に識別するメンテナンス情報ＩＤと、前記メンテナンスの対象となった前記加工設備を一意に識別する加工設備ＩＤと、前記メンテナンスを終了した日時であるメンテナンス終了日時と、前記メンテナンスにおいて前記加工設備を新品に交換またはオーバーホールをしたかどうかを表す加工設備交換フラグと、が登録されているメンテナンスデータを格納しており、
前記制御部はさらに、
前記メンテナンスデータと前記稼働データとを参照し、前記メンテナンス終了日時と前記加工設備交換フラグとに基づいて、前記メンテナンス回数と前記製品加工回数とを算出して前記稼働データに登録する加工設備データ付加部
を有することを特徴とする請求項１に記載の品質データ分析装置。
【請求項３】
前記加工設備データ第１の領域分割部は、
前記入力装置で指定された方法を用いて、前記加工設備データの全体を二つ以上の第２の領域に分割する、加工設備データ第２の領域分割部と、
前記第２の領域ごとに、当該第２の領域に含まれるメンテナンス回数と製品加工回数の組に基づいて前記品質検査データから品質測定値を抽出し、抽出した前記品質測定値の統計量を算出する、品質統計量算出部と、
メンテナンス回数と製品加工回数を変数とするあらかじめ登録された連続関数に対し、当該関数の前記第２の領域における値が前記統計量の近似値となるように当該関数のパラメータを推定する、近似関数パラメータ推定部と、
前記入力装置で指定された一つ以上の閾値に対して、前記近似関数の値が前記閾値と等しくなる前記近似関数の変数の値の組からなる曲線または直線を領域の境界として、前記加工設備データの全体を一つ以上の領域に分割する、近似関数による第１の領域分割部と、
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の品質データ分析装置。
【請求項４】
前記連続関数は、メンテナンス回数s、製品加工回数t、および変数sの非負の連続関数a(s)，b(s)，c(s)，m(s)，n(s)を用いて、a(s)t-m(s) ＋ b(s)tn(s) ＋ c(s)で表されることを特徴とする請求項３に記載の品質データ分析装置。
【請求項５】
前記不良分析手法は、
分類木、回帰木、線形回帰、線形判別、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、指数平滑法、ＡＲＩＭＡモデルのうちから選択されたいずれかの手法であることを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の品質データ分析装置。
【請求項６】
前記推定精度を評価するための評価方法は、leave-one-out cross-validationであることを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載の品質データ分析装置。
【請求項７】
加工設備によって加工された製品の品質を分析する品質データ分析方法であって、
加工設備で製品を加工する加工工程において取得された前記加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、前記加工設備を一意に識別する加工設備ＩＤと、前記取得された稼働データと、前記加工設備が交換されてから前記加工工程を開始するまでに実施された前記加工設備のメンテナンス回数と、前記加工設備がメンテナンスされてから前記加工工程を終了するまでの製品加工回数と、が登録されている稼働データと、加工設備で加工した製品の品質検査の結果を一意に識別する品質検査ＩＤと、前記製品を加工した加工工程において取得された前記加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、前記品質検査の結果を表す品質測定値と、が登録されている品質検査データと、
を格納する記憶装置の各情報を参照し、
分析対象とする一つ以上の加工設備の加工設備ＩＤを入力装置から設定する、分析対象加工設備設定ステップと、
処理部において、
設定された前記加工設備ＩＤに基づいて、前記稼働データと前記品質検査データとを参照し、前記メンテナンス回数と前記製品加工回数との組である加工設備データに基づいて抽出した前記品質測定値の統計量に基づき、前記加工設備データの全体を一つ以上の第１の領域に分割する、加工設備データ領域分割ステップと、
前記品質検査データと前記稼働データに基づいて前記品質測定値を推定する不良分析手法に対して、推定精度を評価するための評価方法と評価指標を入力装置から設定する、不良分析手法評価方法設定ステップと、
前記加工設備データの前記第１の領域ごとに、当該第１の領域のメンテナンス回数と製品加工回数の組に基づいて前記稼働データと前記品質検査データを抽出し、あらかじめ登録された前記不良分析手法に対して、前記抽出した前記稼働データと前記品質検査データに対する推定精度を前記評価方法により評価し、前記評価指標の値に基づいて、推定精度が所定の精度より高い不良分析手法、或いは、最も推定精度が高い不良分析手法を出力する、不良分析手法選択ステップと、
を実行することを特徴とする品質データ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、品質データ分析技術に関し、より詳細には、製品の不良要因分析および不良予測の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報家電、自動車、産業機械などに用いられる精密加工部品は、寸法や形状などにおいて高い加工精度が求められる。そのため精密加工部品のメーカは、製品の加工後に品質検査を行い、寸法や形状などが許容範囲内にあるか検査をして良・不良の合否判定を行うことで、求められる品質を確保している。
【０００３】
不良品の発生は廃棄ロスなどの余分なコスト増につながるため、歩留りの改善が課題となっている。そのためメーカでは、製品の加工に使用した製造機械や工具（以下、加工設備）の稼働データを収集し、品質検査のデータとの関係を分析することで、不良発生の要因を分析したり、不良発生を予測したりしている。
【０００４】
このような不良分析は、精密加工部品に限らず、鉄鋼や半導体など、様々な製品の製造で行われている。
【０００５】
例えば、下記特許文献１では、製造プロセスにおける操業データを複数の局所領域に分割して、局所領域ごとに指数平滑関数のパラメータを学習することで、指数平滑法により品質予測を行っている。
【０００６】
下記特許文献２では、プロセスステップごとに抽出したプロセス特徴量を用いて、製造プロセスの状態と品質の関係を表すプロセス−品質モデルを、データマイニングにより作成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第５６０４９４５号公報
【特許文献２】特許第４４９５９６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一般に、加工設備は同一の製品を製造するため繰り返し稼働している。しかし、製造機械であればパーツの故障が発生したり、工具であれば摩耗により性能劣化が起こったりして、製品の製造に適さなくなる。このような問題を改善あるいは未然に防ぐため、加工設備は定期的にメンテナンスが行われている。
【０００９】
また、加工設備は繰り返し稼働することで老朽化が進み、定期的にメンテナンスを行っていても、やがては寿命となり使用できなくなる。そのため、加工設備の新品への交換やオーバーホールが行われている。
【００１０】
メンテナンスや交換の直後は、メンテナンス不良や加工設備の初期不良により、加工した製品に不良が発生する場合がある。一方、メンテナンスや交換の前になると、パーツの故障、工具の摩耗、老朽化などにより、製品の不良発生の可能性が増加する。このように、加工設備のメンテナンスや交換からの時期に伴い、製品の不良発生の要因は変化する。
【００１１】
このような不良発生の要因の変化に応じ、最適な不良分析手法も変化すると考えられる。例えば、メンテナンス不良や加工設備の初期不良による製品の不良は突発的に起きるため、品質測定値を時系列分析手法で分析しても、不良発生を予測することは困難である。そのため、メンテナンスや交換の直後の不良は、品質測定値に基づく時系列分析よりも稼働データに基づく分類木などによる分析の方が適している。
【００１２】
一方、パーツの故障、工具の摩耗、老朽化などによる製品の不良発生では、製品の品質測定値に増加傾向やバラツキの増大などの経時的な変化が見られる場合がある。このような場合は、メンテナンスや交換の前では、品質測定値に基づく時系列分析の方が不良発生の予測に適している。
【００１３】
しかしながら、特許文献１や特許文献２に記載の技術では、このような加工設備のメンテナンスや交換に伴う不良発生要因の変化を考慮した分析を行うことはできない。
【００１４】
例えば、特許文献１では操業データを利用しているが、加工設備のメンテナンスや交換の情報は利用されていない。また、不良分析手法も指数平滑法のみであり、不良発生要因の変化に応じて最適な不良分析手法を選択することができない。
【００１５】
また、特許文献２では、メンテナンスや交換などの保守の情報をプロセス補足情報としてプロセス−品質モデルに反映できるとしている。しかしながら、不良の要因となりうるプロセス特徴量の選択や、データマイニング手法の選択には、プロセス補足情報は用いられていない。従って、メンテナンスや交換の時期に応じてプロセス特徴量やデータマイニング手法を選択することができない。
【００１６】
本発明は、加工設備のメンテナンスや交換からの時期に応じた適切な不良分析手法を選択する技術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】
【００１７】
本発明の一観点によれば、記憶装置と制御部とを有し、加工設備によって加工された製品の品質を分析する品質データ分析装置であって、前記記憶装置は、加工設備で製品を加工する加工工程において取得された前記加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、前記加工設備を一意に識別する加工設備ＩＤと、取得された前記稼働データと、前記加工設備が交換されてから前記加工工程を開始するまでに実施された前記加工設備のメンテナンス回数と、前記加工設備がメンテナンスされてから前記加工工程を終了するまでの製品加工回数と、が登録されている稼働データと、加工設備で加工した製品の品質検査の結果を一意に識別する品質検査ＩＤと、前記製品を加工した加工工程において取得された前記加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、前記品質検査の結果を表す品質測定値と、が登録されている品質検査データと、を格納しており、前記制御部は、分析対象とする一つ以上の加工設備の加工設備ＩＤを入力装置から設定する、分析対象加工設備設定部と、設定された前記加工設備ＩＤに基づいて、前記稼働データと前記品質検査データとを参照し、前記メンテナンス回数と前記製品加工回数との組である加工設備データに基づいて抽出した前記品質測定値の統計量に基づき、前記加工設備データの全体を一つ以上の第１の領域（分析対象領域）に分割する、加工設備データ第１の領域分割部と、前記品質検査データと前記稼働データに基づいて前記品質測定値を推定する不良分析手法に対して、推定精度を評価するための評価方法と評価指標を入力装置から設定する、不良分析手法評価方法設定部と、前記加工設備データの前記第１の領域ごとに、当該領域のメンテナンス回数と製品加工回数の組に基づいて前記稼働データと前記品質検査データを抽出し、あらかじめ登録された前記不良分析手法に対して、前記抽出した前記稼働データと前記品質検査データに対する推定精度を前記評価方法により評価し、前記評価指標の値に基づいて、推定精度が所定の精度より高い不良分析手法、或いは、最も推定精度が高い不良分析手法を出力する、不良分析手法選択部と、を有することを特徴とする品質データ分析装置が提供される。
【００１８】
前記稼働データには、製品の加工工程を開始した日時である加工開始日時が登録されており、前記記憶装置はさらに、加工設備に対して実施したメンテナンスの情報を一意に識別するメンテナンス情報ＩＤと、前記メンテナンスの対象となった前記加工設備を一意に識別する加工設備ＩＤと、前記メンテナンスを終了した日時であるメンテナンス終了日時と、前記メンテナンスにおいて前記加工設備を新品に交換またはオーバーホールをしたかどうかを表す加工設備交換フラグと、が登録されているメンテナンスデータを格納しており、前記制御部はさらに、前記メンテナンスデータと前記稼働データとを参照し、前記メンテナンス終了日時と前記加工設備交換フラグとに基づいて、前記メンテナンス回数と前記製品加工回数とを算出して前記稼働データに登録する加工設備データ付加部を有することを特徴とする。
【００１９】
前記加工設備データ第１の領域分割部は、前記入力装置で指定された方法を用いて、前記加工設備データの全体を二つ以上の第２の領域（ｏｒ統計対象領域）に分割する、加工設備データ第２の領域分割部と、前記第２の領域ごとに、当該第２の領域に含まれるメンテナンス回数と製品加工回数の組に基づいて前記品質検査データから品質測定値を抽出し、抽出した前記品質測定値の統計量を算出する、品質統計量算出部と、メンテナンス回数と製品加工回数を変数とするあらかじめ登録された連続関数に対し、当該関数の前記第２の領域における値が前記統計量の近似値となるように当該関数のパラメータを推定する、近似関数パラメータ推定部と、前記入力装置で指定された一つ以上の閾値に対して、前記近似関数の値が前記閾値と等しくなる前記近似関数の変数の値の組からなる曲線または直線を領域の境界として、前記加工設備データの全体を一つ以上の領域に分割する、近似関数による第１の領域分割部と、を有することを特徴とする。
【００２０】
前記連続関数は、メンテナンス回数s、製品加工回数t、および変数sの非負の連続関数a(s)，b(s)，c(s)，m(s)，n(s)を用いて、a(s)t-m(s) ＋ b(s)tn(s) ＋ c(s) で表されることを特徴とする。
【００２１】
前記不良分析手法は、分類木、回帰木、線形回帰、線形判別、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、指数平滑法、ＡＲＩＭＡモデルのうちから選択されたいずれかの手法であることを特徴とする。
【００２２】
前記推定精度を評価するための評価方法は、leave-one-out cross-validationであることを特徴とする。
【００２３】
本発明の他の観点によれば、加工設備によって加工された製品の品質を分析する品質データ分析方法であって、加工設備で製品を加工する加工工程において取得された前記加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、前記加工設備を一意に識別する加工設備ＩＤと、前記取得された稼働データと、前記加工設備が交換されてから前記加工工程を開始するまでに実施された前記加工設備のメンテナンス回数と、前記加工設備がメンテナンスされてから前記加工工程を終了するまでの製品加工回数と、が登録されている稼働データと、加工設備で加工した製品の品質検査の結果を一意に識別する品質検査ＩＤと、前記製品を加工した加工工程において取得された前記加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、前記品質検査の結果を表す品質測定値と、が登録されている品質検査データと、を格納する記憶装置の各情報を参照し、分析対象とする一つ以上の加工設備の加工設備ＩＤを入力装置から設定する、分析対象加工設備設定ステップと、処理部において、設定された前記加工設備ＩＤに基づいて、前記稼働データと前記品質検査データを参照し、前記メンテナンス回数と前記製品加工回数の組である加工設備データに基づいて抽出した前記品質測定値の統計量に基づき、前記加工設備データの全体を一つ以上の第１の領域に分割する、加工設備データ領域分割ステップと、前記品質検査データと前記稼働データに基づいて前記品質測定値を推定する不良分析手法に対して、推定精度を評価するための評価方法と評価指標を入力装置から設定する、分析手法評価方法設定ステップと、前記加工設備データの前記第１の領域ごとに、当該第１の領域のメンテナンス回数と製品加工回数の組に基づいて前記稼働データと前記品質検査データを抽出し、あらかじめ登録された前記不良分析手法に対して、前記抽出した前記稼働データと前記品質検査データに対する推定精度を前記評価方法により評価し、前記評価指標の値に基づいて、推定精度が所定の精度より高い不良分析手法、或いは、最も推定精度が高い不良分析手法を出力する、不良分析手法選択ステップと、を実行することを特徴とする品質データ分析方法が提供される。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、加工設備のメンテナンスや交換からの時期に応じた適切な不良分析手法を選択する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施の形態による品質データ分析装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】品質検査データの時間軸を加工設備データによる２軸に分解した図である。
【図３】本実施の形態による品質データ分析装置を用いた処理の全体を示すフローチャート図である。
【図４】ステップＳ２に示す稼動データに加工設備データを付加する処理の詳細を示すフローチャート図である。
【図５】ステップＳ３の処理の詳細を示すフローチャート図である。
【図６】ステップＳ３−５の処理の詳細を示すフローチャート図である。
【図７】ステップＳ３−６の近似関数のパラメータを推定する処理の詳細を示すフローチャート図である。
【図８】ステップＳ３−７ の処理の詳細を示すフローチャート図である。
【図９】ステップＳ５の各領域に対する不良分析手法の選択処理の詳細を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
図１は、本発明の一実施の形態による品質データ分析装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【００２７】
図１に示すように、本実施の形態による品質データ分析装置Ａは、例えば、表１から８までに示す各種テーブル（データベース）を格納する補助記憶装置１と、各種処理を行うためのプログラム等を格納する主記憶装置３と、各処理等の制御を行う中央制御装置（ＣＰＵ）５と、入力装置７と、出力装置１１と、を有している。
【００２８】
尚、補助記憶装置１は、品質データ分析装置Ａに内蔵されていても良いし、ネットワークを介して接続されていても良い。
【００２９】
各種テーブルは、例えば、稼動データテーブルＴＢ１と、品質検査データテーブルＴＢ２と、加工設備テーブルＴＢ３と、メンテナンスデータテーブルＴＢ４と、品質統計量テーブルＴＢ５と、第１の領域テーブルＴＢ６と、第１の領域分割テーブルＴＢ７と、不良分析データテーブルＴＢ８と、を有している。各種テーブルの具体的な構成例は、表１から表８までに例示される。
【００３０】
【表１】
2018180732.tif 000003
【００３１】
表１に示す稼働データテーブルＴＢ１には、例えば、加工設備で製品を加工する際に取得された加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、加工設備を一意に識別する加工設備ＩＤと、取得された稼働データと、加工設備が最後に交換されてから当該加工を開始するまでに実施された前記加工設備のメンテナンス回数ｓと、加工設備が最後にメンテナンスされてから当該加工を終了するまでの製品加工回数ｔと、が登録される。
【００３２】
【表２】
2018180732.tif 000004
【００３３】
表２に示す品質検査データテーブルＴＢ２には、加工設備で加工した製品の品質検査の結果を一意に識別する品質検査ＩＤと、当該加工の際に取得された加工設備の稼働データを一意に識別する稼働データＩＤと、品質検査の結果を表す品質測定値と、が登録されている。
【００３４】
【表３】
2018180732.tif 000005
【００３５】
表３に示す加工設備テーブルＴＢ３には、加工設備ＩＤと、加工設備名称等が登録されている。
【００３６】
【表４】
2018180732.tif 000006
【００３７】
表４に示すメンテナンスデータテーブルＴＢ４には、加工設備に対して実施したメンテナンスの情報を一意に識別するメンテナンス情報ＩＤと、メンテナンスの対象となった加工設備を一意に識別する加工設備ＩＤと、メンテナンス内容と、メンテナンスを開始した日時であるメンテナンス開始日時と、メンテナンスを終了した日時であるメンテナンス終了日時と、メンテナンスにおいて加工設備を新品に交換またはオーバーホールをしたかどうかを表す加工設備交換フラグと、が登録されている。
【００３８】
【表５】
2018180732.tif 000007
【００３９】
表５に示す品質統計量テーブルＴＢ５には、領域分割回数と、メンテナンス回数ｓｉと、製品加工回数ｔｊと、統計量Ｚ（ｓｉ，ｔｊ）と、除外フラグとが登録されている。
【００４０】
【表６】
2018180732.tif 000008
【００４１】
表６に示す第１の領域テーブルＴＢ６には、第１の領域の領域ＩＤと、領域分割回数と、分割する前の分割前領域ＩＤとが登録されている。
【００４２】
【表７ａ】
2018180732.tif 000009
【００４３】
表７ａの第１の領域分割テーブルＴＢ７ａには、初期状態における、メンテナンス回数ｓと、製品加工回数ｔと、領域分割回数と、領域ＩＤとが登録されている。
【００４４】
【表７ｂ】
2018180732.tif 000010
【００４５】
表７ｂの第１の領域分割テーブルＴＢ７ｂには、１回目分割後の、メンテナンス回数ｓと、製品加工回数ｔと、領域分割回数と、領域ＩＤとが登録されている。
【００４６】
【表８】
2018180732.tif 000011
【００４７】
表８に示す不良分析データテーブルＴＢ８には、品質検査ＩＤと、稼動データＩＤとメンテナンス回数ｓと、製品加工回数ｔと、品質測定値と、説明変数１、説明変数２等の説明変数とが登録されている。
【００４８】
また、主記憶装置３には、プログラムが格納され、ＣＰＵ５により、以下の処理部として処理を行う。
【００４９】
処理部は、分析対象加工設備設定部３−１と、加工設備データ付加部３−２と、加工設備データ第１の領域分割部３−３と、不良分析手法評価方法設定部３−４と、不良分析手法選択部３−５と、加工設備データ第２の領域分割部３−６と、品質統計量算出部３−７と、近似関数パラメータ推定部３−８と、近似関数による第１の領域分割部３−９とを有している。
【００５０】
本実施の形態による処理の概要は、以下の通りである。
１）品質検査データの時間軸を以下の加工設備データによる２軸に分解する（図２参照）。ここで、２軸を画定する変数ｓ、ｔは、s = 加工設備の交換後のメンテナンス回数、t = 加工設備のメンテナンス後の製品加工回数である。
２）ｓ−ｔ平面上での品質測定値の統計量Z(s, t)を連続関数で近似する。近似関数の「等高線」を使用して加工設備データを複数の第１の領域（Ｄｎ）に分割する。
３）第１の領域Ｄｎごとに、その領域Ｄｎのデータに適合する不良分析手法を自動で選択する。そして、その第１の領域に適した不良分析手法として出力する。「データに適合する」とは、あらかじめ実装され登録された複数の不良分析手法を、指定された評価方法で第１の領域Ｄｎのデータに適用評価し、指定された評価指標に基づいて、推定精度が所定の精度より高い不良分析手法、或いは、最も推定精度が高い不良分析手法を選択することである。尚、所定の精度より高いとは、例えば、実際の品質測定値と、不良分析手法により推定された品質測定値との平均二乗誤差が例えば０．５未満などの場合を指す。
【００５１】
（処理フローの説明）
次に、処理の内容について図面を参照しながら詳細に説明する。適宜、図１、２および表１から表８までを参照して説明する。
【００５２】
図３は、本実施の形態による品質データ分析装置Ａを用いた処理の全体を示すフローチャート図である。ここで、加工設備が最後に交換されてから加工を開始するまでに実施された加工設備のメンテナンス回数をｓ、加工設備が最後にメンテナンスされてから加工を終了するまでの製品加工回数をｔとする。
【００５３】
処理が開始され（ＳＴＡＲＴ）、ステップＳ１において、分析対象加工設備設定部３−１が、入力手段（入力装置）７から入力された分析対象の加工設備ＩＤを設定する。ステップＳ２において、加工設備データ付加部３−２が、表１の稼働データテーブルＴＢ１の稼働データにメンテナンス回数ｓと製品加工回数ｔの組である加工設備データを付加する。ステップＳ３において、加工設備データ第１の領域分割部３−３が、加工設備データをｓ−ｔ平面内の領域である第１の領域に分割する。第１の領域は、例えば、メンテナンス直後の不良の領域、定常的な不良の領域、加工設備の劣化による不良の領域である。ステップＳ４において、不良分析手法評価方法設定部３−４が、入力手段（入力装置）７から入力された不良分析手法の評価方法と評価指標を設定する。ステップＳ５において、不良分析手法選択部３−５が、各第１の領域に適した不良分析手法を選択する。すなわち、評価指標の値に基づいて、推定精度が所定の精度より高い不良分析手法、或いは、最も推定精度が高い不良分析手法を選択する。以上で処理が終了する（ＥＮＤ）。
【００５４】
不良分析手法は、分類木、回帰木、線形回帰、線形判別、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、指数平滑法、ＡＲＩＭＡモデルのうちから選択されるが、その他の公知の方法を用いても良い。
【００５５】
以下、図３の各処理の詳細について、説明する。
【００５６】
図４は、ステップＳ２において、加工設備データ付加部３−２が、稼動データに加工設備データを付加する処理の詳細を示すフローチャート図である。図４の処理は、稼働データテーブルＴＢ１とメンテナンスデータテーブルＴＢ４のレコードをタイムスタンプ順に並べ替え、時系列順に走査することで、稼働データテーブルＴＢ１にメンテナンス回数ｓと製品加工回数ｔを付加していく処理である。
【００５７】
まず、ステップＳ２−１において、ステップＳ１で設定された全ての分析対象の加工設備ＩＤに対して稼動データに加工設備データを付加する処理が完了しているかどうかを判定する。ｙｅｓであれば、処理が完了する（ＲＥＴＵＲＮ）。ｎｏであれば、ステップＳ２−２に進み、次の分析対象の加工設備ＩＤを取得し、それをキーとし、稼働データテーブルＴＢ１とメンテナンスデータテーブルＴＢ４からレコードを抽出する。ステップＳ２−３において、メンテナンス回数ｓと製品加工回数ｔとにゼロを設定する。ステップＳ２−４において、ステップＳ２−２で抽出した全ての稼働データレコードに対して処理が完了しているか否かを判定する。
【００５８】
判定結果がｙｅｓであれば、ステップＳ２−１に戻る。判定結果がｎｏであれば、ステップＳ２−５において、ステップＳ２−２で抽出した稼働データテーブルＴＢ１のレコードから加工開始日時の昇順で次のレコードＲを１行だけ取得する。ステップＳ２−６において、メンテナンスデータテーブルＴＢ４のレコードであるレコードＭが未取得であるか否かを判定する。判定結果が未取得の場合には（ｙｅｓ）、ステップＳ２−７において、ステップＳ２−２で抽出したメンテナンスデータテーブルＴＢ４のレコードからメンテナンス終了日時の昇順で次のレコードＭを取得する。ステップＳ２−６でｎｏの場合又はステップＳ２−７の処理を終えた場合、次にステップＳ２−８に進み、レコードＭのメンテナンス終了日時≦レコードＲの加工開始日時であるか否かを判定するために、例えば、タイムスタンプを比較する。
【００５９】
ステップＳ２−８の判定において、ｎｏの場合には、ステップＳ２−９に進み、ｔを１だけインクリメントする（t ← t+1）。次いで、ステップＳ２−１０において、レコードＲに、sをメンテナンス回数、tを製品加工回数として登録する。
【００６０】
一方、ステップＳ２−８においてｙｅｓと判定された場合には、ステップＳ２−１１に進み、Ｍの加工設備交換フラグ＝Yes？であるか否か（加工設備を交換したか否か）を判定する。
【００６１】
ステップＳ２−１１において判定結果がｎｏの場合には、ｓの値を更新する必要があるため、ステップＳ２−１２に進み、s ← s+1, t ← 0とする。次いで、ステップＳ２−７に戻る。
【００６２】
一方、ステップＳ２−１１において判定結果がｙｅｓの場合には、ステップＳ２−１３に進み、s ← 0, t ← 0とする（両方をゼロクリアする）。次いで、ステップＳ２−７に戻る。
【００６３】
このようにして、図４に示す処理により、稼働データテーブルＴＢ１の加工設備データｓ，ｔを付加していくことができる。
【００６４】
図５は、ステップＳ３において、加工設備データ第１の領域分割部３−３が、加工設備データをｓ−ｔ平面内の領域である第１の領域に分割する処理の詳細を示すフローチャート図である。
【００６５】
処理が開始され（ＳＴＡＲＴ）、ステップＳ３−１において、第１の領域分割テーブルＴＢ７の全レコードに対し、領域分割回数を０で、領域ＩＤをＤ０００で初期化する表７ａの第１の領域分割テーブルＴＢ７ａを得る。
【００６６】
次いで、ステップＳ３−２において、空の第１の領域テーブルＴＢ６に、Ｄ０００を領域ＩＤ、０を領域分割回数として、レコードを１件登録する。次いで、ステップＳ３−３において、d←1とする。
【００６７】
ステップＳ３−４において、加工設備データ第２の領域分割部３−６が、加工設備データ全体を二つ以上の第２の領域に分割する。ここで、第２の領域とは、ｓ−ｔ平面における領域であり、品質統計量算出部３−７が品質測定値の統計量を算出する際に参照する領域である。品質統計量算出部３−７は、各第２の領域に含まれるメンテナンス回数sと製品加工回数ｔの組をキーとして統計の対象となる品質測定値を抽出し、当該第２の領域における品質測定値の統計量を算出する。
【００６８】
統計量を算出する際に品質測定値の件数が少なく、統計的に十分な件数が得られない場合、第２の領域を広げることで、統計の対象となる品質測定値の件数をより多くすることができる。また、第２の領域の異なる用い方として、全てのメンテナンス回数ｓと特定の製品加工回数ｔの組全体を第２の領域とする方法がある。このようにすることで、品質統計量算出部３−７により算出される統計量はｓに依存しない値となる。このような統計量を用いることで、加工設備データ第１の領域分割部３−３により分割される第１の領域の境界はｓ軸と平行になる。これにより、メンテナンス回数ｓによらず製品加工回数ｔのみに着目して第１の領域を分割することができる。逆に、特定のメンテナンス回数ｓと全ての製品加工回数ｔの組全体を第２の領域とすることで、第１の領域の境界をｔ軸と平行にすることができる。
【００６９】
本実施の形態では第２の領域の形状に対して制約はない。また、領域分割回数dごとに形状を変えてもよい。一例として第２の領域が矩形である場合について以下に説明する。この場合では、ステップＳ３−４において、加工設備データ第２の領域分割部３−６が、入力手段（入力装置）７で指定された方法で、s, t の範囲を以下の境界値で区間に分割する。
【００７０】
0 = s1 < s2 < … < sI < sI+1 = S+1 (I ≧ 1)      （１）
1 = t1 < t2 < … < tJ < tJ+1 = T+1 (J ≧ 1)      （２） 
【００７１】
各 1 ≦ i ≦ I と 1 ≦ j ≦ J に対し、メンテナンス回数と製品加工回数の組 (s, t) で si ≦ s < si+1 かつ tj ≦ t < tj+1 を満たすもの全体、すなわち矩形 [si, si+1)×[tj, tj+1) が第２の領域となる。第２の領域を広げるには、si  と si+1 の間隔、または tj  と tj+1 の間隔を広げればよい。第１の領域の境界をｓ軸と平行にするには、I＝1 とすればよい。また、第１の領域の境界をｔ軸と平行にするには、J＝1 とすればよい。
【００７２】
次に、ステップＳ３−５において、品質統計量算出部３−７が、第２の領域ごとに品質測定値の統計量を算出する。次に、ステップＳ３−６において、近似関数パラメータ推定部３−８が、品質測定値の統計量を近似する近似関数のパラメータを推定する。ステップＳ３−７において、近似関数による第１の領域分割部３−９が、近似関数により第１の領域を分割し、第１の領域分割テーブルＴＢ７を更新する。ステップＳ３−８で、分割処理を終了するか否かの情報を入力手段（入力装置）７から取得し、ｙｅｓであれば、分割処理を終了し（ＲＥＴＵＲＮ）、ｎｏであれば、ステップＳ３−９において、d ← d+1として、ステップＳ３−４に戻る。
【００７３】
以上の処理により、加工設備データを第１の領域に分割する。
【００７４】
図６は、ステップＳ３−５において、品質統計量算出部３−７が、品質測定値の統計量を算出する処理の詳細を示すフローチャート図である。処理が開始され（ＳＴＡＲＴ）、品質統計量算出部３−７が、ステップＳ３−５−１において、入力手段（入力装置）７から、品質測定値の複数の値から統計量を算出する際の第２の領域に含まれる品質測定値の件数の下限値を特定する閾値νを取得する。
【００７５】
ステップＳ３−５−２において、i ← 1, j ← 1とする。
【００７６】
次いで、ステップＳ３−５−３において、メンテナンス回数と製品加工回数の組 (s, t) で、第２の領域である矩形 [si, si+1)×[tj, tj+1)に含まれるもの、すなわちsi ≦ s < si+1 かつ tj ≦ t < tj+1 を満たすものをキーとし、品質検査データテーブルＴＢ２から品質測定値を抽出する。
【００７７】
次いで、ステップＳ３−５−４において、上記で抽出した品質測定値の統計量 Z(si, tj) を算出する。統計量は第２の領域である矩形 [si, si+1)×[tj, tj+1)ごとに算出する。そこで、本実施の形態では、第２の領域を代表する一点である組 (si, tj) を用いて、当該第２の領域における統計量を Z(si, tj) で表す。ここで、抽出した品質測定値の件数が閾値ν未満のときは Z(si, tj) はＮＡとする。ＮＡは、統計量が算出できないことを意味し、この記号を品質統計量テーブルＴＢ５の統計量 Z(si, tj) の項目に登録する。
【００７８】
次いで、ステップＳ３−５−５において、dを領域分割回数、 siをメンテナンス回数、tjを製品加工回数として、算出した統計量Z(si, tj)を品質統計量テーブルＴＢ５に登録する。
【００７９】
次いで、ステップＳ３−５−６で、i < Iであるか否かを判定する。ｎｏの場合には、ステップＳ３−５−７に進み、j < Jであるか否かを判定する。ステップＳ３−５−７でｎｏの場合には、処理を終了する（ＲＥＴＵＲＮ）。ステップＳ３−５−６でｙｅｓと判定された場合には、ステップＳ３−５−８に進み、i ← i+1とし、ステップＳ３−５−３に戻る。ステップＳ３−５−７でｙｅｓと判定された場合には、ステップＳ３−５−９に進み、i ← 1, j ← j+1とし、ステップＳ３−５−３に戻る。
【００８０】
以上の処理により、第２の領域ごとに品質測定値の統計量を算出することができる。
【００８１】
図７は、ステップＳ３−６において、近似関数パラメータ推定部３−８が、近似関数のパラメータを推定する処理の詳細を示すフローチャート図である。
【００８２】
処理が開始され（ＳＴＡＲＴ）、ステップＳ３−６−１において、入力手段（入力装置）７から、ステップＳ３−５で算出した統計量の外れ値を除外するための閾値θを取得する。ステップＳ３−６−２において、品質統計量テーブルＴＢ５から統計量 Z(si, tj)がNAとなっているレコードを抽出し、それらのレコードの除外フラグの項目に Yesを登録する。ステップＳ３−６−３において、統計量 Z(si, tj)に 近似する近似関数 f(p; s, t)のパラメータpを推定する。ここで、近似関数 f(p; s, t) はメンテナンス回数sと製品加工回数ｔを変数とし、パラメータpを用いて記述される連続関数である。パラメータpは単一の値であってもよいし、複数の値の組であるベクトルであってもよい。一般に、品質測定値が従う確率分布の母平均や母分散などの母数は、メンテナンス回数sと製品加工回数tに対して連続的に変化すると考えられる。しかしながら、そのような母数の推定値である統計量 Z(si, tj) は、実際の品質測定値から算出されるため、誤差を含む。この誤差を補正し、母数に対するより適切な推定値を得るため、近似関数 f(p; s, t) を用いる。
【００８３】
近似関数 f(p; s, t) は、品質測定値や統計量に応じて、適切な関数が事前に品質データ分析装置Ａに登録されているものとする。一例として、品質測定値が寸法や形状などの良・不良を表すフラグであり、統計量が不良の件数の割合を表す不良率である場合、製品の不良発生の原因が設備の故障によるものと考えられるのであれば、近似関数としてバスタブ曲線を用いることができる。バスタブ曲線は信頼性工学で機械や装置の故障率の時間変化を表すのに使用されている曲線である。設備の故障発生を、ワイブル分布を用いてモデル化する場合、バスタブ曲線は以下の式で表される。
【００８４】
a(s)t-m(s) ＋ b(s)tn(s) ＋ c(s)
【００８５】
第１項は初期的な故障、第２項は摩耗的な故障、第３項は偶発的な故障を表す。ここで、a(s), b(s), c(s), m(s), n(s) はメンテナンス回数sに関する非負の連続関数である。これらがsに関する２次の多項式（（２）式）である場合、
a(s) ＝ a2s2 ＋ a1s ＋ a0,
b(s) ＝ b2s2 ＋ b1s ＋ b0,
c(s) ＝ c2s2 ＋ c1s ＋ c0,
m(s) ＝ m2s2 ＋ m1s ＋ m0,
n(s) ＝ n2s2 ＋ n1s ＋ n0,                              （３）
と表すことができる。この場合、近似関数のパラメータpは以下となる。
【００８６】
p ＝ (a0, a1, a2, b0, b1, b2, c0, c1, c2, m0, m1, m2, n0, n1, n2)          （４）
【００８７】
ステップＳ３−６−３では、近似関数 f(p; s, t) のパラメータpの値を推定するために最小二乗法を用いる。すなわち、以下の値を最小にするｐを推定する。
【００８８】
Σi,j |f(p; si, tj)− Z(si, tj)|2
【００８９】
ただし、除外フラグがＹｅｓとなっているZ(si, tj)の項は総和から除く。このようにすることで、統計量Z(si, tj) が適切に算出できなかった第２の領域については、除外フラグによりその値を除外し、近似関数 f(p; s, t) の値により統計量を補間することができる。
【００９０】
ステップＳ３−６−４において、|f(p; si, tj) − Z(si, tj)|>θとなる統計量Z(si, tj)が存在するか否かを判定する。ｙｅｓの場合には、ステップＳ３−６−５において、品質統計量テーブルＴＢ５において、|f(p; si, tj)−Z(si, tj)|>θとなる統計量Z(si, tj)の除外フラグにＹｅｓを登録することで、外れ値を除外する。そして、ステップＳ３−６−３に戻る。ステップＳ３−６−４において、ｎｏの場合には、処理を終了する（ＲＥＴＵＲＮ）。
【００９１】
以上により、統計量 Z(si, tj) 近似する近似関数 f(p; s, t) のパラメータｐを推定することができる。
【００９２】
次に、図８を参照しながら、ステップＳ３−７において、近似関数による第１の領域分割部３−９が、近似関数により第１の領域を分割し、第１の領域分割テーブルＴＢ７を更新する処理について詳細に説明する。
【００９３】
処理が開始され（ＳＴＡＲＴ）、ステップＳ３−７−１において、入力手段（入力装置）７から閾値 c1 < c2 < … < cK を取得する（便宜上 c0 = -∞，cK+1 = ∞ とする）。ステップＳ３−７−２において、第１の領域分割テーブルＴＢ７に、領域分割回数d-1のレコードが存在するか否かを判定する。判定結果がｎｏの場合には処理を終了する（ＲＥＴＵＲＮ）。
【００９４】
ステップＳ３−７−２の判定結果がｙｅｓの場合には、ステップＳ３−７−３に進み、第１の領域分割テーブルＴＢ７から領域分割回数d-1のレコードを１件取得し、そのメンテナンス回数をs、製品加工回数をt、領域ＩＤをKOLDとする。次いで、ステップＳ３−７−４において、c ← max{ck：0 ≦ k ≦ K,  ck ≦ f(p; s, t)}とする。ステップＳ３−７−５において、どの領域がどのように分割されたかを示す第１の領域テーブルＴＢ６に未登録の領域ＩＤ KNEW を採番し、KNEW を領域ＩＤ、d を領域分割回数、KOLD を分割前領域ＩＤとして、第１の領域テーブルＴＢ６にレコードを１件登録する。次いで、ステップＳ３−７−６において、組 (s, t) をキューにプッシュする。次いで、ステップＳ３−７−７において、キューは空であるか否かを判定する。キューが空であれば（ｙｅｓ）、ステップＳ３−７−２に戻る。
【００９５】
キューが空でなければ（ｎｏ）、ステップＳ３−７−８に進み、組(s’, t’)をキューからポップする。次いで、ステップＳ３−７−９において、メンテナンス回数s’、製品加工回数t’をキーとし、第１の領域分割テーブルＴＢ７からレコードP’を取得し、P’の領域分割回数をd’、領域ＩＤをK’OLDとする。次いで、ステップＳ３−７−１０において、以下のように処理する。
【００９６】
c’←max{ck：0 ≦ k ≦ K,  ck ≦ f(p; s’, t’)}              （５）
【００９７】
次いで、ステップＳ３−７−１１において、以下の条件が成立するか否かをチェックする。
【００９８】
0≦s’≦ S, 1 ≦ t’ ≦ T, c’＝ c,  d’ ＝ d-1,  K’OLD＝ KOLD      （６）
【００９９】
条件 0≦ s’≦ S, 1 ≦ t’ ≦ T は、メンテナンス回数s’と製品加工回数t’が（１）式、（２）式で示すsおよびtの範囲内にあることを表す。条件 c’＝ c は、近似関数の値であるf(p; s, t) と f(p; s’, t’) が、同一の区間 [ck, ck+1) に属することを表す。ただし、ck  (0 ≦ k ≦ K) はステップＳ３−７−１で取得した閾値のうちのいずれか１つ、またはc0 = -∞である。条件 d’ ＝ d-1 は、組 (s’, t’) が属する第１の領域が、d回目の領域分割において未分割であることを表す。条件 K’OLD＝ KOLD は、組 (s’, t’) が属する第１の領域が、現在分割の対象としている分割前領域ID KOLD の領域であることを表す。
【０１００】
ステップＳ３−７−１２において、全ての条件が成立するか否かを判定する。ｙｅｓであれば、ステップＳ３−７−１３に進み、レコードP’の領域分割回数をdで、領域ＩＤをKNEW で更新する（表７ｂの第１の領域分割テーブルＴＢ７ｂの領域ＩＤの項目）。次いで、ステップＳ３−７−１４において、組 (s’-1, t’), (s’+1, t’), (s’, t’-1), (s’, t’+1)をキューにプッシュする。これにより、ｓ−ｔ平面上で組 (s’, t’)に隣接する組を、次回以降の処理対象とする。次いで、ステップＳ３−７−７に戻る。ステップＳ３−７−１２において、判定結果がｎｏであれば、直ちにステップＳ３−７−７に戻る。
【０１０１】
以上の処理により、分割前領域ID KOLD で表される既存の領域 DOLD は、分割前領域ID KNEW で表される新しい領域 DNEW に分割される。ここで、ステップＳ３−７−３で取得した組 (s, t) に対し、領域 DNEW は以下の（１）と（２）を満たす：（１）領域 DNEW に含まれる全ての組 (s’, t’) に対して、近似関数の値 f(p; s’, t’) はf(p; s, t) と同一の区間 [ck, ck+1) に属する。ただし、ck  (0 ≦ k ≦ K) はステップＳ３−７−１で取得した閾値のうちのいずれか１つ、またはc0 = -∞である；（２）領域 DNEW に含まれる全ての組 (s’, t’) は、組 (s, t) から出発し、領域 DNEW に含まれる組で、かつｓ−ｔ平面上で隣接する組をたどりながら到達することができる。すなわち、領域 DNEW は曲線 f(p; s, t) = ck (k = 1,...,K) を境界として領域 DOLD を分割して得られる領域の一つである。このようにして、ステップＳ３−７では、d-1回目の領域分割で得られた既存の領域を、近似関数の「等高線」であるところの曲線 f(p; s, t) = ck (k = 1,...,K) で分割し、d回目の領域分割および第１の領域分割テーブルＴＢ７の更新を行うことができる。
【０１０２】
図９は、ステップＳ５において、不良分析手法選択部３−５が、各第１の領域のデータに適合する不良分析手法を選択する処理の詳細を示すフローチャート図である。選択処理が開始され（ＳＴＡＲＴ）、ステップＳ５−１において、全ての領域ＩＤに対して処理完了しているか否かを判定する。ｙｅｓであれば、処理が完了する（ＲＥＴＵＲＮ）。ｎｏであれば、ステップＳ５−２に進み、第１の領域分割テーブルＴＢ７から次の領域ID KDを取得する。ステップＳ５−３において、領域ID KD をキーとし、第１の領域分割テーブルＴＢ７からレコードを抽出する。
【０１０３】
次いで、ステップＳ５−４において、ステップＳ５−３で抽出した第１の領域分割テーブルレコードのメンテナンス回数sと製品加工回数tをキーとし、稼働データテーブルＴＢ１からレコードを抽出する。
【０１０４】
次いで、ステップＳ５−５において、抽出した稼働データテーブルレコードの稼働データＩＤをキーとし、品質検査データテーブルＴＢ２からレコードを抽出する。すなわち、ステップＳ５−４およびステップＳ５−５の処理により、領域ID KD で表される第１の領域に関連した稼働データと品質検査データが抽出される。ステップＳ５−６において、入力手段（入力装置）７により指定された関数で、抽出した品質検査データと稼働データとの値から説明変数の値を構築する。ステップＳ５−７において、稼働データＩＤをキーとし、ステップＳ５−５で抽出した品質検査データテーブルＴＢ２のレコードとステップＳ５−６で構築した説明変数の値とを結合して、不良分析データテーブルＴＢ８を作成する。ステップＳ５−８において、入力手段（入力装置）７により設定された推定精度を評価するための評価方法と評価指標で、作成した不良分析データテーブルＴＢ８のデータに対して、各種の不良分析手法の評価指標を計算する。不良分析手法には、分類木、回帰木、線形回帰、線形判別、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、指数平滑法、ＡＲＩＭＡモデルのうちから選択されたいずれかの手法を用いることができる。推定精度を評価するための評価方法には、一例として、leave-one-out cross-validationを用いることができる。一般に、製品の不良は発生頻度が低いため、不良データの件数は少ない。leave-one-out cross-validationは、このように発生頻度が低いデータに対する分析手法の適合度を評価するのに適した手法である。評価指標には、一例として、品質測定値が連続値の場合は、平均二乗誤差を用いることができる。また、品質測定値が二値のフラグの場合は、適合率、再現率、F値のいずれか一つを用いることができる。ステップＳ５−９において、評価指標の値に基づいて、推定精度が所定の精度より高い不良分析手法、或いは、最も推定精度が高い不良分析手法等を出力装置１１に出力する。そして、ステップＳ５−１に戻る。
【０１０５】
本実施の形態による品質データ分析技術によれば、加工設備のメンテナンスや交換からの時期に伴う製品の不良発生要因の変化を考慮し、それらの時期に応じて適切な不良分析手法を選択する技術を提供することができる。
【０１０６】
上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。例えば、記憶装置は、ネットワーク経由で接続されたＤＢ等であっても良い。
【０１０７】
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
【０１０８】
処理部における処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【０１０９】
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
本発明は、データ分析装置として利用可能である。
【符号の説明】
【０１１１】
１…補助記憶装置、３…主記憶装置、３−１…分析対象加工設備設定部、３−２…加工設備データ付加部、３−３…加工設備データ第１の領域分割部、３−４…不良分析手法評価方法設定部、３−５…不良分析手法選択部、３−６…加工設備データ第２の領域分割部、３−７…品質統計量算出部、３−８…近似関数パラメータ推定部、３−９…近似関数による第１の領域分割部、５…中央制御装置（ＣＰＵ）、７…入力装置、１１…出力装置。
【図１】
2018180732.tif 000012
【図２】
2018180732.tif 000013
【図３】
2018180732.tif 000014
【図４】
2018180732.tif 000015
【図５】
2018180732.tif 000016
【図６】
2018180732.tif 000017
【図７】
2018180732.tif 000018
【図８】
2018180732.tif 000019
【図９】
2018180732.tif 000020