(57)【要約】【課題】  不具合の要因候補を因果関係より洗い出すとともに、不具合へのトレードオフを考慮し、不具合要因候補を提示して、迅速に不具合要因を抽出する不具合要因探索装置を提供する。【解決手段】  製品を構成する設計パラメータとその設計パラメータに対応する製品の性能を取得する取得部と、取得された性能に対する設計パラメータの感度を解析する感度解析部と、解析した結果に基づいて、取得した設計パラメータに優先度を付与し、出力する優先度付与出力部と、を有し、優先度付与出力部は、ある設計パラメータを変動させた場合に単一の不具合のみが解消されるか、複数の不具合が解消されるか、他の性能が悪化しないかによって、優先度を変える構成とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品を構成する設計パラメータと前記設計パラメータに対応する製品の性能を取得する取得部と、
取得された前記性能に対する設計パラメータの感度を解析する感度解析部と、
解析した結果に基づいて、取得した前記設計パラメータに優先度を付与し、出力する優先度付与出力部と、を有し、
前記優先度付与出力部は、ある設計パラメータを変動させた場合に単一の不具合のみが解消されるか、複数の不具合が解消されるか、他の性能が悪化しないかによって、優先度を変える、ことを特徴とする不具合要因探索装置。
【請求項２】
請求項１記載の不具合要因探索装置であって、
不具合項目と製品名と部品名を入力する入力部と、
部品名に対する不具合率の部品不具合情報が予め記憶された部品不具合記憶部と、
前記入力部で入力された前記不具合項目と前記製品名と前記部品名に対して、不具合要因候補を抽出する不具合要因抽出部と、
前記不具合要因候補を出力する出力部と、を有し、
前記不具合要因抽出部は、前記優先度付与出力部から出力された設計パラメータの優先度と、前記部品不具合情報に基づいて、不具合要因候補を抽出する不具合要因探索装置。
【請求項３】
請求項２記載の不具合要因探索装置であって、
組立個所に対する不具合率の組立不具合情報が予め記憶された組立不具合記憶部を有し、
前記不具合要因抽出部は、前記優先度付与出力部から出力された設計パラメータの優先度と、前記部品不具合情報と、前記組立不具合情報と、に基づいて、不具合要因候補を抽出する不具合要因探索装置。
【請求項４】
請求項３記載の不具合要因探索装置であって、
前記不具合要因抽出部は、前記感度及び優先度と、前記前記部品不具合情報と、前記組立不具合情報と、を設計パラメータごとに算出し、不具合要因候補の順位をつける演算部を有する不具合要因探索装置。
【請求項５】
請求項１記載の不具合要因探索装置であって、
前記優先度付与出力部は、感度解析部で解析された感度に基づいて、複数の性能を対象に、個別の性能を改善しても他の性能が悪化することがないかを設計パラメータごとに分析し、トレードオフを反映した優先度を出力するトレードオフ分析部(301)を有する、不具合要因探索装置。
【請求項６】
請求項５記載の不具合要因探索装置であって、
前記優先度付与出力部は、感度解析部で解析された感度に基づいて、設計パラメータに交互作用がないか、設計パラメータの組み合わせを変えて感度を比較し、交互作用を反映した優先度を出力する交互作用分析部を有する、不具合要因探索装置。
【請求項７】
請求項６記載の不具合要因探索装置であって、
前記優先度付与出力部は、前記トレードオフを反映した前記優先度と、前記交互作用を反映した前記優先度に基づいて、各設計パラメータの対策の優先度を演算し、設計パラメータの感度及びその設計パラメータの対策の優先度を出力する優先度演算部を有する、不具合要因探索装置。
【請求項８】
請求項２記載の不具合要因探索装置であって、
前記入力部で入力された前記不具合項目と前記製品名と前記部品名が表示された入力領域と、前記出力部で出力された前記不具合要因候補が表示された出力領域と、を含む画面を有する表示部を備えた、不具合要因探索装置。
【請求項９】
請求項１記載の不具合要因探索装置であって、
対象とする製品の設計パラメータから性能を解析するシミュレータと、
前記シミュレータの解析結果である前記設計パラメータと前記性能を記憶する解析結果記憶部と、を有し、
前記取得部で取得する、前記設計パラメータと前記性能は、前記解析結果記憶部に記憶されたデータである、不具合要因探索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品不具合の要因を探索する不具合要因探索装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子顕微鏡や医用分析機器などの精密機器には、高い分解能や分析精度が求められる。例えば、電子顕微鏡の一種である測長SEM（Scanning Electron Microscope：走査型電子顕微鏡）は、半導体の形状寸法を製造ラインにて高速に検査する装置であり、検査対象である半導体の微細化に伴い、要求される分解能が年々高まっている。
【０００３】
また、医用分析機器の一種である生化学分析装置は、血液や尿中のコレステロールやイオンなどの成分濃度を医療現場で分析する装置であり、診断の精度を上げるために分析精度向上の要求が高まっている。
【０００４】
このような性能を実現するには、部品の信頼性、及び装置の組立精度を十分高く確保する必要がある。しかしながら、同一機種の装置であっても、部品の形状寸法のばらつきや部品機能のばらつき、組み付けのわずかなずれなどにより、装置の性能にばらつきが生じることがある。
【０００５】
一般には、製品の出荷前検査にて、性能のばらつきが規定の範囲を超え、不具合が発生していることが明らかな場合、その要因となりうる因子を洗い出し、対策が行われる。対策は、特に新製品の場合は、実績がないため試行錯誤的に行われ時間を要する。このため、不具合要因を効率よく短期間で抽出することが求められている。
【０００６】
特許文献１には、製品の検査結果と製品を構成する部品の設計、及び生産情報から、不具合の発生した要因を迅速に抽出する技術が開示されている。
【０００７】
また、特許文献２には製品の不具合部位と、検査部位を展開図によって対比し、相関率を算出することにより、不具合の原因特定を迅速に行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１５−４５９４２号公報
【特許文献２】特開２００２−３５８１２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１では、異なるロットの部品を使った製品の、性能の実測値と設計値の差分から、不具合に対するロットごとの寄与度を算出し表示する。しかしながら、この手法では部品のロットや組立員により生じる不具合に関して、それぞれの寄与度を求めることはできるが、製品の組み付け寸法のずれなど、あらかじめ任意の値を設定し、性能を測定することが困難なパラメータには適用が難しい。
【００１０】
特許文献２では、製品不具合部位の座標データと、検査を行った部位の座標データから相関率を算出し、相関率の高い検査部位を不具合の要因とし表示する。しかしながら、座標だけで判断する場合、不具合の要因が、不具合の発生位置近傍でない場合は、その要因を見逃す恐れがある。さらに、個別の不具合を解消する要因が、他の不具合を悪化させる恐れがあっても、座標から求めた相関率だけでは、その判断ができない。
【００１１】
このような課題に対応し、不具合の要因として任意のパラメータを対象とするには、性能に影響を及ぼすと考えられるパラメータ全てを検討対象とする必要がある。また、座標に関係なく、不具合の要因を抽出し、さらに不具合の解消と悪化のトレードオフを考慮するためには、設計パラメータの性能に及ぼす影響を、複数の性能に関して網羅的に分析する必要がある。
【００１２】
本発明は、不具合の要因候補を因果関係より洗い出すとともに、不具合へのトレードオフを考慮し、不具合要因候補を提示して、迅速に不具合要因を抽出する不具合要因探索装置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】
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明に係る不具合要因探索装置は、製品を構成する設計パラメータとその設計パラメータに対応する製品の性能を取得する取得部と、取得された性能に対する設計パラメータの感度を解析する感度解析部と、解析した結果に基づいて、取得した設計パラメータに優先度を付与し、出力する優先度付与出力部と、を有し、優先度付与出力部は、ある設計パラメータを変動させた場合に単一の不具合のみが解消されるか、複数の不具合が解消されるか、他の性能が悪化しないかによって、優先度を変える構成とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、不具合の要因候補を因果関係より洗い出すことができるとともに、不具合へのトレードオフを考慮し、不具合要因候補を提示して、迅速に不具合要因を抽出する不具合要因探索装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明に係る不具合要因探索装置の実施例１の構成例を示す図である。
【図２】実施例１の優先度付与出力部を示す図である。
【図３】実施例１の不具合要因抽出部を示す図である。
【図４】本発明に係る不具合要因探索装置を含む走査型電子顕微鏡の構成の一例を示す図である。
【図５】実施例１の表示画面の一例を示す図である。
【図６】本発明に係る不具合要因探索装置の利用時のフローを示す図である。
【図７】実施例１の不具合要因候補抽出の処理フローを示す図である。
【図８】実施例１の設計パラメータと性能のデータの一例である。
【図９】実施例１の設計パラメータの性能に対するトレードオフの考え方を説明する図である。
【図１０】実施例１の部品不具合DBの一例である。
【図１１】実施例１の組立不具合DBの一例である。
【図１２】本発明に係る不具合要因探索装置の実施例２の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
出荷前検査における不具合対策時間を短縮するには、不具合要因を効率的に抽出する必要がある。そこで、性能に対する設計パラメータの感度を算出するとともに、複数の性能に対するトレードオフを分析し、対策の優先度をつけ表示する不具合要因探索装置であるデータ分析装置を見出した。
【００１７】
以下、本発明の実施例について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し重複した説明を省略する。
【実施例１】
【００１８】
図１に実施例１に係る不具合要因探索装置であるデータ分析装置を示す。データ分析装置は、入力インターフェース１０１、不具合要因抽出部１０２、出力インターフェース１０３、設計パラメータ・性能取得部１０４、感度解析部１０５、優先度付与・出力部１０６、部品不具合DB１０７、組立不具合DB１０８により構成される。
【００１９】
入力インターフェース１０１は、ユーザが不具合項目と、対象となる製品名、及び製品を構成する部品名、を入力する画面である。なお、部品名については、ユーザが入力せずに、予め製品名と関連付けた部品名を自動入力しても良い。
【００２０】
不具合要因抽出部１０２は、不具合項目、製品名、部品名、感度、優先度、部品不具合率、組立不具合率から、不具合要因候補と順位を抽出する。不具合要因抽出部１０２の詳細については、後ほど説明する。
【００２１】
出力インターフェース１０３は、不具合対策の優先度などを考慮して、不具合要因候補をユーザに表示する表示部、又はその画面である。なお、表示をせずにデータベース（DB）などの記憶部に出力することも含む。
【００２２】
取得部である設計パラメータ・性能取得部１０４は、製品の設計パラメータと性能の複数の組み合わせを取得する。感度解析部１０５は、性能に対する設計パラメータの感度を分散分析や機械学習などにより算出する。優先度付与・出力部１０６については、後ほど説明する。部品不具合DB１０７は、部品の初期不具合率（部品不具合率）を部品ごとに格納しているDBである。組立不具合DB１０８は、組立時に不具合が生じる確率（組立不具合率）を、組立部位ごとに格納しているDBである。
【００２３】
図２に不具合要因抽出部１０２の詳細構成を示す。不具合要因抽出部１０２は、感度読み込み部２０１、部品不具合率抽出部２０２、組立不具合率抽出部２０３、不具合要因候補の演算部２０４にて構成される。
【００２４】
感度読み込み部２０１は、設計パラメータの感度・優先度を優先度付与・出力部１０６から読み込む。部品不具合率抽出部２０２は、入力された部品名に対して、対象となる部品の初期不具合率（部品不具合情報）を、部品不具合率DB１０７から抽出する。組立不具合率抽出部２０３は、入力された部品名の組立個所に対して、対象となる製品の組立不具合率（組立不具合情報）を、組立不具合率DB１０８から抽出する。不具合要因候補の演算部２０４は、設計パラメータごとに感度、優先度、部品不具合率、組立不具合率を演算し、その演算した結果により不具合要因候補の順位を付け、不具合要因候補及びその順位を出力する。
【００２５】
図３に優先度付与・出力部１０６の詳細構成を示す。優先度付与・出力部１０６は、トレードオフ分析部３０１、交互作用分析部３０２、優先度演算部３０３により構成され、  感度解析結果１０５で解析された結果に基づいて、取得した設計パラメータに優先度を付与し、出力する。その際、優先度は、ある設計パラメータを変動させた場合に単一の不具合が解消されるか、複数の不具合が解消されるか、それぞれの場合において他の性能が悪化しないか、交互作用はあるかによって、優先度を変えることができる。
【００２６】
トレードオフ分析部３０１は、感度解析部１０５で解析された感度に基づいて、設計パラメータの変動が、不具合を解消すると同時に、他の性能が改善されるか、もしくは他の性能が悪化するかを評価する。不具合の解消と同時に他の性能が改善する場合は、優先度が上がる。不具合の解消により他の性能が悪化する場合、トレードオフがあると判断し、優先度を下げる。この評価を複数の不具合が解消される場合においても行い、トレードオフの有無を確認する。
交互作用とは、ある設計パラメータ単独の変動では性能に影響がなくても、他のパラメータと同時に変動することで性能に影響を及ぼす作用のことである。交互作用分析部３０２は、感度解析部１０５で解析された感度に基づいて、設計パラメータに交互作用がないか、設計パラメータの組み合わせを変えて感度を比較し、交互作用を反映した優先度を出力する。交互作用により性能の改善の効果が大きい場合は優先度を上げる。
優先度演算部３０３は、トレードオフと交互作用を反映した優先度に基づいて、各設計パラメータの対策の優先度を演算し、設計パラメータの感度及びその設計パラメータの対策の優先度を出力する。
【００２７】
以上のように、本実施例に係る不具合要因探索装置であるデータ分析装置は、入力された不具合項目、製品名、部品名に対して、設計パラメータの性能に対する感度と、性能に対するトレードオフ及び交互作用を考慮したときの優先度と、部品不具合率と、組立不具合率と、を用いて、不具合要因の候補の順位付けを行い、出力することができる。その結果、不具合要因候補を迅速に抽出し、不具合対策の時間を短縮することができる。
【００２８】
以下は、走査型電子顕微鏡を例として、実施例１に係る不具合要因探索装置であるデータ分析装置の処理方法を具体的に説明する。
【００２９】
図４は、走査型電子顕微鏡の構成の一例を示す断面図である。走査型電子顕微鏡は、内部が真空に保たれたカラム４０１を備え、カラム４０１内部には、電子源４０２と、電子源４０２から照射される１次電子４１０である電子線を集束させる第１コンデンサーレンズ４０３と、第２コンデンサーレンズ４０４と、電子線を偏向する偏向器４０５と、電子線を試料４０７に集束させる対物レンズ４０６と、試料４０７を固定するステージ４０８と、試料４０７から反射された２次電子４１１を検出する検出器４０９を備える。電子源４０２から照射された１次電子４１０は、第１コンデンサーレンズ４０３と第２コンデンサーレンズ４０４にて像面C1、C2に集束しながら電流値などが制御され、対物レンズ４０６にて試料４０７上に集束される。試料４０７から反射した２次電子４１１は、検出器４０９にて検出され画像となって表示される。
【００３０】
実施例１に係る不具合要因探索装置であるデータ分析装置を、走査型電子顕微鏡に適用したときの、ユーザの利用手順を説明する。データ分析装置は出荷前検査にて、不具合が明らかとなったときの要因探索に活用する。
【００３１】
ユーザは、図５に示す入出力画面を操作する。製品の不具合要因探索装置であるデータ分析装置の画面５０１は、入力部５０２と、出力部５０３、分析ボタン５０４にて構成される。入力部５０２には、不具合項目と、製品名と、製品で使われている部品名と、が入力される。なお、製品名、及び部品名は予め入力しておいてもよい。また、部品名は、予め製品名と関連付けておき、自動的に入力してもよい。入力部５０２に入力された後、分析ボタン５０４が押されたことが検知された場合、不具合要因候補が抽出され、その抽出した結果が出力部５０３に出力される。出力部５０３には、例えば分解能などの不具合項目ごとに、その要因候補となる設計パラメータが順位付けされ、表示される。
【００３２】
図６に、実施例1に係る不具合要因探索装置であるデータ分析装置を利用したときの処理フローの一例を示す。まず、ユーザは出荷前検査にて明らかとなった不具合項目を図５に示した入力部５０２に入力する（ステップ６０１）。次に、検査対象となった製品名、部品名を入力部５０２に入力する（ステップ６０２）。そして、画面５０１上に設けられた分析ボタン５０４を押下する（ステップ６０３）。分析ボタン５０４の押下により、データ分析装置が不具合要因候補を抽出し、不具合項目ごとに不具合要因候補が表示される（ステップ６０４）。
【００３３】
図７に、実施例１に係る不具合要因探索装置であるデータ分析装置における不具合要因候補の抽出フローを示す。
【００３４】
まず、設計パラメータ・性能取得部１０４において、設計パラメータと性能のデータを取得する（ステップ７０１）。図８にその一例として、走査型電子顕微鏡における設計パラメータと検査項目でもある性能のデータを示す。ここでは、設計パラメータs1を電子源位置、s2を像面C1位置、s3を像面C2位置、s4を対物レンズ位置、s5を偏向器位置とし、性能p1を分解能、p2を対物レンズと試料間の作動距離であるWD（ワーキングディスタンス）とした。
【００３５】
次に、これらのデータを用いて、感度解析部１０５において、各性能に対する設計パラメータの分散分析を行う（ステップ７０２）。分散分析とは、統計的仮説検定の一種で、データの変動を誤差による変動と、各要因の影響（主効果）、及び複数の要因が組み合わさったときの影響（交互作用）による変動に分解し、主効果と交互作用による効果を判定する手法である。
【００３６】
次に、優先度付与・出力部１０６において、各設計パラメータに関して、性能に対するトレードオフや交互作用を検討し、設計パラメータごとに優先度をつける（ステップ７０３）。図９にトレードオフ検討の考え方の一例を示す。これは、n個ある性能p1からpnに対する設計パラメータs1の感度fs1を棒グラフで表したものである。感度が正の場合は性能が改善し、負の場合は性能が悪化する。設計パラメータs1に関する感度の合計を次式により演算する。
【００３７】
【数１】
2019164580.tif 000003
【００３８】
ここで、
Fs1：設計パラメータs1の感度の合計(優先度)
fs1i：i番目の性能に対する設計パラメータs1の感度
である。この例では、Fs1の値を優先度とし、値が大きい場合は優先度が高く、小さい場合は優先度が低くなる。なお、ここでは各性能に対する感度を同等に扱ったが、性能の重要度に応じて、感度に重みをつけてもよい。
【００３９】
次に、不具合要因抽出部１０２において、設計パラメータに関連する部品不具合率、組立不具合率をDBから抽出する（ステップ７０４）。部品不具合率は、入出力画面の入力部５０２に記載した部品名から、対象となる部品に関して部品不具合DBを検索し抽出する。図１０に部品不具合DB１０７の一例を示す。部品不具合DB１０７には、例えば電子銃、レンズ、偏向器などの部品名に対して履歴情報として算出された不具合率が対応付けて記憶されている。製品に使われている部品が、全くの新規部品でない限り、過去の実績によりDBを構成することができる。組立不具合率についても同様に入出力画面に入力した製品名から、組立不具合DB１０８を検索し抽出する。図１１に組立不具合DB１０８の一例を示す。組立不具合DB１０８には、例えば電子銃の取り付け位置、レンズ取り付け位置、偏向器取り付け位置などの組立個所に対して履歴情報として算出された不具合率が対応付けて記憶されている。過去の実績から、走査型電子顕微鏡の組立作業で不具合が生じる確率を算出しDBとしており、新規製品についても組立不具合が発生する可能性が高い組立箇所とその確率を抽出することができる。
【００４０】
次に、不具合要因抽出部１０２において、設計パラメータごとに、感度、優先度、部品不具合率、組立不具合率を演算し、不具合要因候補の順位を算出する（ステップ７０５）。
【００４１】
不具合要因候補の順位付け方法の一例を説明する。
【００４２】
ステップ７０４の処理が完了した時点で、設計パラメータごとに、感度、優先度、部品不具合率、組立不具合率が算出されている。これらは、次のようにベクトルで表現することができる。
【００４３】
【数２】
2019164580.tif 000004
【００４４】
ここで、
ha：設計パラメータs1が関連する部品aの不具合率
ma：設計パラメータs1が関連する組立箇所aの不具合率
である。これらの数値を用いることで、n個の設計パラメータs1〜snのベクトルの大きさを求める。そして、数値が大きいほど不具合要因候補の順位を高く設定する。
【００４５】
また、例えば、感度、優先度、部品不具合率、組立不具合率に閾値を設けて、数値が上位にあるものほど、要因候補の順位を高く設定する方法でもよい。
【００４６】
他には、設計パラメータごとに各パラメータの値が近いものをk平均法などによりクラスタリングし、ユーザには順位の高いグループとして表示し、そこから対策可能な要因を選択する方法でもよい。
【００４７】
ここまで示した方法は、不具合要因候補の順位の算出の一例であり、本発明はこれらの手法に限定されるものではない。
【実施例２】
【００４８】
図１２に実施例２に係る不具合要因探索装置であるデータ分析装置を示す。
【００４９】
基本的には実施例１のデータ分析装置を同じであり、異なるのは感度解析部１０５に入力されるデータ（設計パラメータ、性能）の取得方法が異なる。実施例２のデータ分析装置は、解析により設計パラメータと性能を取得するもので、シミュレータ１２０１と解析結果DB１２０２を備える。
【００５０】
シミュレータ１２０１は、対象とする製品の設計パラメータから性能を解析するシミュレータである。シミュレータ１２０１では、設計パラメータの数値や組み合わせを変えて、多くの設計パターンの性能を解析することができる。
【００５１】
記憶部である解析結果DB１２０２は、これらの解析結果を蓄積するDBである。
【００５２】
また、解析結果に実測データを組み合わせて、感度を解析する構成としてもよい。シミュレータ１２０１を活用することで、これまで製造の実績がない新規製品についても、不具合要因の探索を効率よく行うことができる。
【符号の説明】
【００５３】
１０１  入力インターフェース
１０２  不具合要因抽出部
１０３  出力インターフェース
１０４  設計パラメータ・性能取得部
１０５  感度解析部
１０６  優先度付与・出力部
１０７  部品不具合DB
１０８  組立不具合DB
２０１  感度読み込み部
２０２  部品不具合率抽出部
２０３  組立不具合率抽出部
３０１  トレードオフ分析部
３０２  交互作用分析部
３０３  優先度演算部
４０１  カラム
４０２  電子源
４０３  第１コンデンサーレンズ
４０４  第２コンデンサーレンズ
４０５  偏向器
４０６  対物レンズ
４０７  試料
４０８  ステージ
４０９  検出器
４１０  １次電子
４１１  ２次電子
５０１  画面
５０２  入力部
５０３  出力部
５０４  分析ボタン
１２０１  シミュレータ
１２０２  解析結果DB
【図１】
2019164580.tif 000005
【図２】
2019164580.tif 000006
【図３】
2019164580.tif 000007
【図４】
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【図５】
2019164580.tif 000009
【図６】
2019164580.tif 000010
【図７】
2019164580.tif 000011
【図８】
2019164580.tif 000012
【図９】
2019164580.tif 000013
【図１０】
2019164580.tif 000014
【図１１】
2019164580.tif 000015
【図１２】
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