(57)【要約】【課題】２値で表された目的変数に基づいて製品の不良要因を特定する。【解決手段】データ分析装置１００は、第１ＫＰＩとＫ（Ｋは２以上の整数）個の説明変数が１：１で与えられたデータから、複数の個体のデータを含むＭ（Ｍは２以上の整数）個のグループを生成し、そのグループに含まれる複数の第１ＫＰＩの値に基づいて、そのグループの状態を示す第２ＫＰＩを生成し、各グループの第２ＫＰＩと、説明変数に基づいて算出されたグループごとの特徴量との相関分析に基づいて、第１ＫＰＩに対する特徴量を選択する。【選択図】図１
2019101644.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
識別情報が付された個体の製造履歴データと、前記個体が良品か不良品かを示す２値の第１ＫＰＩ（Ｋｅｙ  Ｐｅｒｆｏｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）を収集するデータ収集装置と、
前記第１ＫＰＩとＫ（Ｋは２以上の整数）個の説明変数が１：１で与えられたデータから、前記個体の不良要因に関する説明変数の特徴量を選択するデータ分析装置とを備え、
前記データ分析装置は、
前記第１ＫＰＩと前記Ｋ個の説明変数が１：１で与えられたデータから、複数の個体のデータをそれぞれ含むＭ（Ｍは２以上の整数）個のグループを生成し、
前記グループに含まれる複数の前記第１ＫＰＩの値に基づいて前記グループの状態を示す第２ＫＰＩを生成し、
各グループの前記第２ＫＰＩと、前記説明変数に基づいて算出されたグループごとの特徴量との相関分析に基づいて、前記第１ＫＰＩに対する特徴量を選択するデータ分析システム。
【請求項２】
前記第２ＫＰＩは前記グループごとに異なる請求項１に記載のデータ分析システム。
【請求項３】
前記第１ＫＰＩは前記個体が良品か不良品かを示す合否データ、前記説明変数は前記個体の製造履歴データである請求項１に記載のデータ分析システム。
【請求項４】
前記説明変数の値域をＰ（Ｐは２以上の整数）個の区域に分け、前記グループのデータ数に対する前記区域に含まれるデータ数の割合を前記特徴量とする請求項１に記載のデータ分析システム。
【請求項５】
各グループの前記第２ＫＰＩと、２個の説明変数の組み合わせに基づいて設定されたグループごとの特徴量との相関分析に基づいて、前記第１ＫＰＩに対する特徴量を選択する請求項１に記載のデータ分析システム。
【請求項６】
前記個体の良品数と不良品数と、前記特徴量に該当するか該当しないかで区分けした２×２分割表の検定結果に基づいて特徴量を選択し、前記選択された特徴量を前記個体の不良要因として提示する請求項１に記載のデータ分析システム。
【請求項７】
カイ二乗検定またはフィッシャーの正確確率検定に基づいて前記２×２分割表を検定する請求項６に記載のデータ分析システム。
【請求項８】
データ分析装置は、前記不良要因に該当するか該当しないかに応じて不良率を記載した不良率比較表と、前記不良要因のパラメータの区域ごとの不良率を記載した製造実績表と、前記不良要因の２個のパラメータの値をＸＹ座標系にプロットした製造実績散布図のうちの少なくとも１つを表示する表示装置を備える請求項１に記載のデータ分析システム。
【請求項９】
プロセッサを備えるデータ分析装置であって、
前記プロセッサは、
個体の状態を２値で示す第１目的変数とＫ（Ｋは２以上の整数）個の説明変数が１：１で与えられたデータから、複数の個体のデータをそれぞれ含むＭ（Ｍは２以上の整数）個のグループを生成し、
前記グループに含まれる複数の前記第１目的変数の値に基づいて前記グループの状態を示す第２目的変数を生成し、
各グループの前記第２目的変数と、前記説明変数に基づいて算出されたグループごとの特徴量との相関分析に基づいて、前記第１目的変数に対する特徴量を選択するデータ分析装置。
【請求項１０】
前記第２目的変数は前記グループごとに異なる請求項９に記載のデータ分析装置。
【請求項１１】
前記第１目的変数は前記個体が良品か不良品かを示す合否データ、前記説明変数は前記個体の製造履歴データである請求項９に記載のデータ分析装置。
【請求項１２】
前記説明変数の値域をＰ（Ｐは２以上の整数）個の区域に分け、前記グループのデータ数に対する前記区域に含まれるデータ数の割合を前記特徴量とする請求項９に記載のデータ分析装置。
【請求項１３】
前記第２目的変数は、前記グループに含まれる製品の不良率である請求項９に記載のデータ分析装置。
【請求項１４】
前記不良率と特徴量の相関係数に関するｐ値に基づいて特徴量を選択し、前記選択された特徴量を前記個体の不良要因として提示する請求項１３に記載のデータ分析装置。
【請求項１５】
前記個体の良品数と不良品数と、前記特徴量に該当するか該当しないかで区分けした２×２分割表の検定結果に基づいて特徴量を選択し、前記選択された特徴量を前記個体の不良要因として提示する請求項１４に記載のデータ分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的変数と説明変数との相関分析に基づいて製品の不良要因を分析することが可能なデータ分析システムおよびデータ分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造業の製造ライン、例えば機械製品の組立工程では、多数の部品を設計書に従って組み立てることで製品を製造する。設計通りに組み立てることができれば、所望の性能を満たす製品が完成する。
【０００３】
理想的には、大量の製品を製造しても不良品は発生せず、１００％の割合で良品が完成する。しかし、現実では不良品が発生し、良品に対する不良品の割合である不良率が製造工程の管理指標となる。不良率が高いと、それだけ無駄な製造コストが発生し、会社経営における利益を損なう。このため、不良率は日毎、月毎という単位で厳しく管理されている。
【０００４】
製造ラインでは、検査工程で製品の合否、つまり良品か不良品かを判定する。良品には１やＴｒｕｅ、不良品には０やＦａｌｓｅを符号として割り当てる。また、製品には個体番号（個体ＩＤとも言う）が付与されている。各工程では、個体番号と製造履歴データが記録されている。個体番号をたどれば、製品個体の製造履歴を追跡することができる。
【０００５】
これらのデータを整理すれば、製品個体の合否データと製造履歴データを１行にまとめることができる。量産品であれば、合否データと製造履歴データの組は何万または何１０万にもなることがある。
【０００６】
従来の不良要因分析では、目的変数を合否、つまり１もしくは０と設定し、説明変数群に製造履歴データを設定して、分析が行われていた。目的変数が１または０しか取らないデータの要因分析では、一般的にロジスティック回帰が用いられている。ロジスティック回帰を用いることで目的変数が０、つまり不良に影響する説明変数を回帰係数の大きさから判断することができる。ロジスティック回帰では、不良に影響すると考えられる説明変数が増加または減少すると、不良である確率が何％増加するという相対的な値を与えることはできる。
【０００７】
しかし、説明変数がどの値の範囲を取ると不良率は何％であるというように、データから直接的に不良率を導出することはできない。そこで、データから不良要因を発見・提示する方法が調べられている。
【０００８】
特許文献１は、重要業績評価指標（Ｋｅｙ  Ｐｅｒｆｏｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ：以下、ＫＰＩと称す）のカテゴリ分割の条件を求める技法について、複数のワークフロー実行情報をＫＰＩの種類についての分割数で分割し、該分割した後の複数のグループそれぞれについて、該グループ中に属するワークフロー実行情報からグラフを生成し、任意の２つのグラフそれぞれのグラフ編集距離を算出し、該グラフ編集距離が最短である２つのグラフをマージして新たなグループを生成し、該新たなグループに対するグラフ編集距離を算出し、該グラフ編集距離がある一定の編集距離以上になるまで該新たなグループを生成し、該新たなグループに対するグラフ編集距離の算出を繰り返す技術を開示している。
【０００９】
特許文献２は、説明変数の中に質的変数と量的変数が混在していても分析可能である上、目的変数と説明変数との相関関係が線形であるとの前提を必要とせず、しかも情報損失を生じない影響要因特定方法を開示している。具体的には、説明変数の中の量的変数からなる各データセットを、それぞれ上記説明変数の中の質的変数が持つ水準によって複数のセグメントに分離するステップと、各セグメント毎に、そのセグメントとそのセグメントを補完する空欄とで量的変数として取り扱い得る疑似データセットをそれぞれ得るステップと、疑似データセットの集合からなる説明変数と目的変数とに対して多変量解析手法を適用して、目的変数に影響する影響要因を特定するステップから構成されている。
【００１０】
特許文献３は、製品の品質不良原因をプロセス変数に帰する方法において、多数のプロセス変数が存在し、互いに相関を持つプロセス変数が含まれる場合でも、どのプロセス変数がプロセス異常や品質不良の原因であるかを直ちに示す方法を開示している。具体的には、プロセスデータを検索・収集し、主成分分析を利用して、残差変数と距離変数を計算するステップと、残差変数が許容範囲を外れていた時は、残差変数への各プロセス変数の寄与度を計算・比較して、寄与度の大きいプロセス変数を品質不良の原因の候補として抽出するステップと、距離変数が許容範囲を外れていた時は、距離変数への各スコア変数の寄与度を計算・比較して、寄与度の大きいスコア変数を品質不良の原因の候補として抽出するステップと、抽出されたスコア変数への各プロセス変数の寄与度を計算・比較し、抽出されたスコア変数に寄与度の大きいプロセス変数を最終的な品質不良の原因の候補として抽出するステップから構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１６−１０３１２６号公報
【特許文献２】特開２００９−２５８８９０号公報
【特許文献３】特開２００３−１１４７１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、従来技術では、製造業の製造現場・工場における不良要因をデータから特定するために、ＫＰＩまたは目的変数と、説明変数に対して、相関分析や多変量解析を適用してきた。多変量解析は、連続値で表される目的変数（例えば、寸法精度）を、連続値で表される説明変数を用いて回帰分析する。つまり、目的指標を増大または低減させるためには、どの説明変数を増大または低減すればよいのかを分析している。
【００１３】
一方、製造現場・工場で製造される製品の評価および検査は合格または不合格（もしくは良または不良）のように、１もしくは０で表されることが多い。つまり、目的変数が離散値で表されている。また、製品の製造装置は、所望の寸法・特性を実現するために、ある範囲で動作するように制御されていることが多い。つまり、ある説明変数が高いほど良い、もしくは低いほど良いといった制御をすることは製造現場では少ない。それよりも、説明変数が制御範囲に収まっているか否かが重要である場合が多い。
【００１４】
このように製造現場や工場で取得されている合否データや製造履歴データを分析し、不良要因を特定するには、目的変数が１もしくは０の離散値で表されている時に説明変数が制御範囲に収まっているかどうかを考慮しなければならず、従来の多変量解析で分析することは難しかった。また、特定の説明変数の範囲から外れると、不良率が何％増大するかという分析は難しかった。
【００１５】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、２値で表された目的変数に基づいて製品の不良要因を特定することが可能なデータ分析システムおよびデータ分析装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するため、第１の観点に係るデータ分析システムは、識別情報が付された個体の製造履歴データと、前記個体が良品か不良品かを示す２値の第１ＫＰＩ（Ｋｅｙ  Ｐｅｒｆｏｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）を収集するデータ収集装置と、前記第１ＫＰＩとＫ（Ｋは２以上の整数）個の説明変数が１：１で与えられたデータから、前記個体の不良要因に関する説明変数の特徴量を選択するデータ分析装置とを備える。前記データ分析装置は、前記第１ＫＰＩと前記Ｋ個の説明変数が１：１で与えられたデータから、複数の個体のデータをそれぞれ含むＭ（Ｍは３以上の整数）個のグループを生成し、前記グループに含まれる複数の前記第１ＫＰＩの値に基づいて前記グループの状態を示す第２ＫＰＩを生成し、各グループの前記第２ＫＰＩと、前記説明変数に基づいて算出されたグループごとの特徴量との相関分析に基づいて、前記第１ＫＰＩに対する特徴量を選択する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、２値で表された目的変数に基づいて製品の不良要因を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、第１実施形態に係るデータ分析システムの全体的な構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１のデータ分析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】図３（ａ）は、個体ＩＤが付与されたＫＰＩと、製造履歴データのパラメータとの１：１の対応関係を示す図、図３（ｂ）は、個体ＩＤのグループのＫＰＩと、製造履歴データのパラメータとの１：Ｎの対応関係を示す図である。
【図４】図４（ａ）は、合否判定に基づいて２値のＫＰＩが与えられた個体をグループ化することでＮ値のＫＰＩを生成する方法を示す図、図３（ｂ）は、Ｎ値のＫＰＩをＸＹ座標系のＹ軸上にプロットした図、図３（ｃ）は、図３（ｂ）のＮ値のＫＰＩと、その説明変数の特徴量との相関分析方法を示す図である。
【図５】図５は、第１実施形態に係るデータ分析方法を示すフローチャートである。
【図６】図６は、製造履歴データのパラメータが特徴量に該当するか該当しないか、良品か不良品かで区分けした２×２分割表を示す図である。
【図７】図７は、第１実施形態に係るデータ分析方法に用いられる個体ＩＤと合否判定結果の対応関係を示す図である。
【図８】図８は、第１実施形態に係るデータ分析方法に用いられる個体ＩＤと製造履歴データの対応関係を示す図である。
【図９】図９（ａ）は、第１実施形態に係るデータ分析方法に用いられるグループ１の個体ＩＤと製造履歴データの対応関係を示す図、図９（ｂ）は、第１実施形態に係るデータ分析方法に用いられるグループ２の個体ＩＤと製造履歴データの対応関係を示す図ある。
【図１０】図１０は、第２実施形態に係るデータ分析システムで特定された不良要因の表示画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００２０】
（第1実施形態）
図１は、第１実施形態に係るデータ分析システムの全体的な構成を示すブロック図である。
図１において、製造ライン１１には、製造装置Ａ、Ｂ、Ｃおよび検査装置３１が設置されている。製造装置Ａ、Ｂ、Ｃは、製品を完成させるための組立、加工または処理などを行うことができる。製造ライン１１で製造される製品は、例えば、バルブなどの自動車部品であってもよいし、自動車本体であってもよい。列車、航空機、船舶などの部品であってもよいし、スマートフォンや液晶ディスプレイなどの電気製品などであってもよい。
【００２１】
各製造装置Ａ、Ｂ、Ｃには、センサ２１、２２、２３が設けられている。センサ２１、２２、２３は、各製造装置Ａ、Ｂ、Ｃの動作状態を検出し、その検出結果を製造履歴データＤ１〜Ｄ３として出力することができる。製造履歴データＤ１〜Ｄ３は、例えば、製造時に使用する気体や液体などの流量データであってもよいし、工作機械などの位置決め時の位置データであってもよいし、プレス時などの圧力データであってもよいし、加熱または冷却時の温度データであってもよい。
【００２２】
製造ライン１１において、製造装置Ａ、Ｂ、Ｃの下流側には検査装置３１が設置されている。検査装置３１は、製造装置Ａ、Ｂ、Ｃを介して製造された製品が良品か不良品かを検査し、その検査結果を合否データＨ１として出力する。合否データＨ１は、個々の製品ごとに与えられる２値データである。例えば、合否データＨ１は、製品が良品の場合は１またはＴｒｕｅ、製品が不良品の場合は０またはＦａｌｓｅに設定することができる。
【００２３】
ここで、個々の製品には、個々の製品を個体として識別する個体ＩＤを付すことができる。個体ＩＤは、例えば、ある機種の製品が量産される時の個々の製品を個体として識別するために用いることができる。そして、製造履歴データＤ１〜Ｄ３および合否データＨ１を送信する時に、製造履歴データＤ１〜Ｄ３および合否データＨ１とともに個体ＩＤを送信することにより、製造履歴データＤ１〜Ｄ３および合否データＨ１がどの個体に対応しているかを管理することができる。
【００２４】
データ分析システムには、データ分析装置１００およびデータ収集装置１０９が設けられている。データ分析装置１００には、記憶装置１０１、制御装置１０２、表示装置１０３および通信装置１０４が設けられている。データ収集装置１０９には、通信装置１０５、１０６、記憶装置１０７および制御装置１０８が設けられている。通信装置１０６は、データ収集装置１１０に接続されている。
【００２５】
データ収集装置１０９は、個体ＩＤが付された個体の状態を２値で示す第１目的変数と、Ｋ（Ｋは２以上の整数）個の説明変数を収集することができる。ここで、第１目的変数と説明変数は個体ＩＤごとに１：１で与えることができる。この時、複数の説明変数に対して１個の第１目的変数を１：１で対応させることができる。第１目的変数には、第１ＫＰＩ（Ｋｅｙ  Ｐｅｒｆｏｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ：重要業績評価指標）を用いることができる。第１ＫＰＩには、合否データＨ１を用いることができる。説明変数には、製造履歴データを用いることができる。
【００２６】
通信装置１０５は、センサ２１、２２、２３および検査装置３１と通信したり、データ分析装置１００と通信したりする。通信装置１０６は、他のデータ収集装置１１０と通信する。この時、データ収集装置１０９は、製造履歴データＤ１〜Ｄ３および合否データＨ１をセンサ２１、２２、２３および検査装置３１から収集するようにしてもよいし、他のデータ収集装置１１０から収集するようにしてもよい。
【００２７】
記憶装置１０７は、製造履歴データＤ１〜Ｄ３および合否データＨ１を記憶する。この時、記憶装置１０７は、製造履歴データＤ１〜Ｄ３および合否データＨ１を個体ＩＤに対応付けて記憶することができる。制御装置１０８は、通信装置１０５、１０６および記憶装置１０７を制御し、データ収集処理を行う。ここで、製造履歴データＤ１〜Ｄ３と合否データＨ１は個体ＩＤごとに１：１で与えることができる。
【００２８】
データ分析装置１００は、第１目的変数と説明変数が１：１で与えられたデータから、個体の不良要因に関する説明変数の特徴量を選択することができる。図１の例では、第１目的変数は合否データＨ１、説明変数は製造履歴データＤ１〜Ｄ３である。ここで、データ分析装置１００は、個体の不良要因に関する説明変数の特徴量を選択するために相関分析を用いることができる。相関分析を用いるために、第１目的変数から第２目的変数を生成し、第２目的変数と説明変数が１：Ｎ（Ｎは２以上の整数）で与えられるようにすることができる。第２目的変数には、第２ＫＰＩを用いることができる。第２ＫＰＩは、複数の個体の合否データＨ１に基づいて設定することができる。
【００２９】
第１目的変数から第２目的変数を生成するために、個体の状態を２値で示す第１目的変数とＫ個の説明変数が１：１で与えられたデータから、複数の個体のデータを含むＭ（Ｍは２以上の整数）個のグループを生成する。そして、各グループに含まれる各個体の第１目的変数の値に基づいて各グループの状態を示す第２目的変数を生成することができる。各グループは、複数の個体のデータを含むので、各グループの個体数だけ第１目的変数を持つことができる。このため、各グループの状態に第２目的変数を対応させることにより、各グループの個体数に応じて第２目的変数をＮ値化することができる。そして、各グループの第２目的変数と、説明変数に基づいて算出されたグループごとの特徴量との相関分析を行うことにより、第１目的変数に対する特徴量を選択することができる。なお、特徴量は、説明変数に関連してグループごとに算出される値である。
【００３０】
記憶装置１０１は、製造履歴データＤ１〜Ｄ３および合否データＨ１を個体ＩＤに対応付けて記憶することができる。制御装置１０２は、記憶装置１０１、表示装置１０３および通信装置１０４を制御し、データ分析処理を行う。表示装置１０３は、製造ライン１１で製造された製品の不良要因を表示する。通信装置１０４は、データ収集装置１０９と通信する。
【００３１】
図２は、図１のデータ分析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図２において、データ分析装置１００には、プロセッサ２０１、通信制御デバイス２０２、通信インターフェース２０３、主記憶デバイス２０４および外部記憶デバイス２０５が設けられている。プロセッサ２０１、通信制御デバイス２０２、通信インターフェース２０３、主記憶デバイス２０４および外部記憶デバイス２０５は、内部バス２０６を介して相互に接続されている。プロセッサ２０１は、図１の制御装置１０２に設けることができる。
【００３２】
また、データ分析装置１００のヒューマンインターフェースとして、入力デバイス２０７および出力デバイス２０８が設けられている。入力デバイス２０７および出力デバイス２０８は、内部バス２０６に接続されている。
【００３３】
プロセッサ２０１は、データ分析装置１００全体の動作制御を司るハードウェアである。主記憶デバイス２０４は、例えば、半導体メモリから構成され、各種プログラムや制御データを一時的に保持する。主記憶デバイス２０４は、プロセッサ２０１で実行されるデータ分析プログラムを保持することができる。このデータ分析プログラムがプロセッサ２０１で実行されることにより、データ分析装置１００によるデータ分析処理を実現することができる。
【００３４】
外部記憶デバイス２０５は、大容量の記憶容量を有する記憶デバイスであり、例えば、ハードディスク装置やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）である。外部記憶デバイス２０５は、各種プログラムの実行ファイルの他、製造履歴データＤ１〜Ｄ３および合否データＨ１を保持することができる。主記憶デバイス２０４および外部記憶デバイス２０５は、プロセッサ２０１からアクセス可能である。
【００３５】
通信制御デバイス２０２は、外部との通信を制御する機能を有するハードウェアである。通信制御デバイス２０２は、通信インターフェース２０３を介してネットワーク２０９に接続される。ネットワーク２０９は、インターネットであってもよいし、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよい。入力デバイス２０７は、データ分析装置１００のユーザが各種操作入力を行うためのキーボードやマウスなどを含むことができる。出力デバイス２０８は各種情報を表示するための液晶ディスプレイなどを含むことができる。
【００３６】
図３（ａ）は、個体ＩＤが付与されたＫＰＩと、製造履歴データのパラメータとの１：１の対応関係を示す図、図３（ｂ）は、個体ＩＤのグループのＫＰＩと、製造履歴データのパラメータとの１：Ｎの対応関係を示す図である。
【００３７】
図３（ａ）において、データ収集装置１０９からは、個体が良品か不良品かを１または０で示す２値の第１ＫＰＩと個体ＩＤが１：１対応しているデータＴＡ１を得ることができる。また、データ収集装置１０９からは、説明変数として用いられる個体の各種パラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・と個体ＩＤとが１：１対応しているデータＴＡ２を得ることができる。パラメータＰ１−１、Ｐ１−２は製造履歴データＤ１から取得し、パラメータＰ２−１、Ｐ２−２は製造履歴データＤ２から取得することができる。
【００３８】
この時、個体ＩＤを介してデータＴＡ１、ＴＡ２を結合させることにより、各個体の第１ＫＰＩと各種パラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・を１：１対応させることができる。
【００３９】
図３（ｂ）において、データ分析装置１００は、各個体の第１ＫＰＩと各種パラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・が１：１で与えられたデータから、複数の個体のデータを含むＭ個のグループを生成する。各グループには、グループ識別情報ＮＩＤを付すことができる。この時、複数の個体の第１ＫＰＩに基づいて、グループごとに第２ＫＰＩを設定することができる。第２ＫＰＩは、Ｎ個の値の中からグループごとに互いに異なるように設定することができる。
【００４０】
この時、データ分析装置１００は、第２ＫＰＩと、グループ識別情報ＮＩＤが１：１対応しているデータＴＢ１を得ることができる。各グループ識別情報ＮＩＤには、複数の個体ＩＤが対応している。このため、データ分析装置１００は、複数の個体のデータを含むグループを生成することにより、グループ識別情報ＮＩＤと、複数の個体の各種パラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・とが１：Ｎ対応しているデータＴＢ２を得ることができる。
【００４１】
そして、データ分析装置１００は、グループ識別情報ＮＩＤを介してデータＴＢ１、ＴＢ２を結合させることにより、各グループの第２ＫＰＩと、複数の個体の各種パラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・を１：Ｎ対応させることができる。各グループの第２ＫＰＩと、複数の個体の各種パラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・を１：Ｎ対応させたデータを用いることで、各グループの第２ＫＰＩと、複数の個体の各種パラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・に基づいて算出されたグループごとの特徴量との相関分析を行ことができる。そして、その相関分析結果を参照することで、製造ライン１１で製造された製品の不良要因となる特徴量を選択することができる。
【００４２】
図４（ａ）は、合否判定に基づいて２値のＫＰＩが与えられた個体をグループ化することでＮ（Ｎは２以上の整数）値のＫＰＩを生成する方法を示す図、図３（ｂ）は、Ｎ値のＫＰＩをＸＹ座標系のＹ軸上にプロットした図、図３（ｃ）は、図３（ｂ）のＮ値のＫＰＩと、その説明変数の特徴量との相関分析方法を示す図である。
【００４３】
図４（ａ）において、データ分析装置１００は、製造ライン１１で製造された製品が良品か不良品かを示す全ての合否データの母集団ＺＤを取得する。そして、母集団ＺＤから複数の個体の合否データをそれぞれ含むグループＧ１・・Ｇ４・・Ｇ７・・を生成する。この時、良品データＴＤに対する不良品データＦＤの割合（以下、不良率と言う）がグループＧ１、Ｇ２、Ｇ３・・・ごとに互いに異なるように合否データをグループ分けすることができる。そして、各グループＧ１・・Ｇ４・・Ｇ７・・の不良率に応じて第２ＫＰＩを設定する。図４（ａ）では、各グループＧ１〜Ｇ９の第２ＫＰＩをＫ１〜Ｋ９で示した。
【００４４】
次に、図４（ｂ）に示すように、各グループＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４・・・の第２ＫＰＩをＸＹ座標系のＹ軸上に設定する。
【００４５】
次に、図４（ｃ）に示すように、各グループに属する複数の個体のパラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・に基づいて各グループの特徴量を計算する。各グループの特徴量は、個々のパラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・ごとに求めるようにしてもよいし、複数のパラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・の組み合わせから求めるようにしてもよい。
【００４６】
次に、各グループＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４・・・の第２ＫＰＩと、グループごとの特徴量との相関分析を行うことにより、回帰直線ＫＬを求める。図４（ｃ）では、各グループＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４の特徴量をＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４で示した。この相関分析は、各グループＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４・・・に属する複数の個体の個々のパラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・ごとに求めた特徴量ごとに行うことができる。あるいは、この相関分析は、各グループＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４・・・に属する複数の個体の複数のパラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２・・・の組み合わせから求めた特徴量ごとに行うようにしてもよい。この時、各グループＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４・・・の第２ＫＰＩと特徴量の相関係数に関するｐ値を求めることができる。そして、ｐ値がしきい値以下の特徴量を、不良要因として提示することができる。
【００４７】
図５は、第１実施形態に係るデータ分析方法を示すフローチャートである。
図５のステップＳ１１において、製造現場のエンジニアまたは作業員が不良要因を見出したい製品の合否データと製造履歴データをデータ分析装置１００に入力する。この合否データは第１ＫＰＩであり、製造現場においては、良品を増やし、不良品を減らすための重要な指標となる。
【００４８】
なお、製造ライン１１で製造される製品の合否データと製造履歴データをデータ収集装置１０９で収集しておくことができる。そして、製造現場のエンジニアまたは作業員が不良要因を見出したい製品をデータ分析装置１００上で指定することにより、その製品の合否データと製造履歴データが個体ＩＤごとにデータ収集装置１０９からデータ分析装置１００に取り込まれるようにしてもよい。
【００４９】
次に、ステップＳ１２において、データ分析装置１００は、製品の各個体に付与され、かつ合否データおよび製造履歴データに記録されている個体ＩＤに基づいて、合否データと製造履歴データを結合する。この時、その製品が量産品であれば、合否データと製造履歴データの結合データは何万または何１０万にもなることがある。
【００５０】
次に、ステップＳ１３において、データ分析装置１００は、合否データと製造履歴データの結合データをＭ個のグループに分割する。この時、各グループの不良率が異なるように良品データと不良品データを各グループに割り振ることができる。
【００５１】
ここでは、良品データと不良品データの割り振り方法の一例を示す。良品データが１００００個、不良品データが５５個あるデータセットを考える。分割後のグループ数が１０グループになるように分割する場合、良品データは各グループで同数である１０００個になるように割り振る。各グループへの良品データの割り振りは何らかの規則に基づいてもよいし、ランダムで決定してもよい。
【００５２】
不良品データは、各グループで不良データ数が異なるように割り振る。例えば、グループＧ１には１個、グループＧ２には２個、グループＧ３には３個というように、グループごとに１個ずつことなる不良品データを割り振ることができる。これにより、簡便なアルゴルズムで各グループの不良率が異なるように良品データと不良品データを各グループに割り振ることができ、割り振りにかかる負荷を軽減することができる。各グループへの不良品データの割り振りは何らかの規則に基づいてもよいし、ランダムで決定してもよい。
【００５３】
上記のように、良品データは各グループでほぼ同数になるようにし、不良品データは各グループで１個ずつ異なるように割り振ることで、不良率が異なるグループを生成することができる。
【００５４】
このグループごとに異なる不良率を第２ＫＰＩとすることができる。この第２ＫＰＩと相関する特徴量が見出せれば、その特徴量が不良率に影響する、つまり不良要因である可能性が高い。
【００５５】
次に、ステップＳ１４において、ステップＳ１３で生成した各グループの不良率を計算する。この不良率は、各グループの良品データ数に対する不良データ数の割合である。なお、不良率は、各グループの総データ数に対する不良データ数の割合としてもよい。
【００５６】
次に、ステップＳ１５において、製造履歴データの各パラメータから特徴量をグループごとに計算する。例えば、特徴量には、各パラメータの最小値、最大値、平均値、中央値、分散または標準偏差をグループごとに計算した数値を用いてもよい。また、例えば、特徴量には、各パラメータの値域を複数の区域に分割し、その区域のデータ数とグループ全体のデータ数の比を用いてもよい。
【００５７】
次に、ステップＳ１６において、ステップＳ１４で計算した不良率と、ステップＳ１５で計算した特徴量の相関係数とｐ値（有意確率）を計算する。
【００５８】
次に、ステップＳ１７において、ステップＳ１６で計算したｐ値がしきい値以下である特徴量を選択する。典型的には、しきい値は０．０５であるが、０．１または０．０１などの他の値としてもよい。
【００５９】
次に、ステップＳ１８において、ステップＳ１２で求めた結合データの全てのレコードに対して、特徴量に該当するか該当しないか、良品か不良品かで２×２分割表を作成する。
【００６０】
図６は、製造履歴データのパラメータが特徴量に該当するか該当しないか、良品か不良品かで区分けした２×２分割表を示す図である。
図６において、２×２分割表７００では、列方向にパラメータが特徴量に該当するか、該当しないかで分類し、行方向に製品が良品か不良品かで分類する。２×２分割表７００において、ＮＡは、パラメータが特徴量に該当する時の良品数、ＮＢは、パラメータが特徴量に該当しない時の良品数、ＮＣは、パラメータが特徴量に該当する時の不良品数、ＮＤは、パラメータが特徴量に該当しない時の不良品数である。
【００６１】
この２×２分割表７００を用いることにより、ステップＳ１７で選択した特徴量が不良要因としてどの程度寄与しているかを検定することができる。
【００６２】
次に、図５のステップＳ１９において、ステップＳ１８で作成した２×２分割表をカイ二乗検定、もしくはフィッシャーの正確確率検定（以下、フィッシャー検定と言う）で検定し、ｐ値を計算する。カイ二乗検定とフィッシャー検定のどちらを用いるかは、図６のＮＣおよびＮＤの値で決めることができる。ＮＣおよびＮＤの値が１〜１００程度であればフィッシャー検定を用いることができる。フィッシャー検定では、ＮＣおよびＮＤの値が増大すると、計算量が膨大になるからである。ＮＣおよびＮＤの値が１００程度以上であれば、カイ二乗検定を用いることができる。カイ二乗検定では、ＮＣおよびＮＤの値が小さいと、検定精度が低下するからである。
【００６３】
次に、ステップＳ２０において、ステップＳ１９で計算したｐ値がしきい値以下の特徴量を選択する。典型的には、しきい値は０．０５であるが、０．１、０．０１という他の値としてもよい。
【００６４】
次に、ステップＳ２１において、ステップＳ２０で選択された特徴量を不良要因として出力する。選択された特徴量が複数ある場合は、全ての特徴量を出力してもよいし、システム利用者が指定した数だけ特徴量を出力してもよい。
【００６５】
ステップＳ１２〜Ｓ２０までの処理は、図１の制御装置１０２で実行することができる。ステップＳ２１で出力する不良要因は、図１の表示装置１０３の画面に表示させることができる。
【００６６】
以下、製品の個体ＩＤごとの合否データおよび製造履歴データのパラメータの具体例について説明する。
図７は、第１実施形態に係るデータ分析方法に用いられる個体ＩＤと合否判定結果の対応関係を示す図である。なお。図７では、個体が良品か不良品かをＴｒｕｅまたはＦａｌｓｅで示した。
図７において、製造現場では、個体が良品か不良品かをＴｒｕｅまたはＦａｌｓｅで示す合否判定結果と個体ＩＤとが１：１対応しているデータ４０１を得ることができる。この合否判定結果は、第１ＫＰＩとして用いることができる。
【００６７】
図８は、第１実施形態に係るデータ分析方法に用いられる個体ＩＤと製造履歴データの対応関係を示す図である。
図８において、製造現場では、説明変数として用いられる個体の各種パラメータＰ１−１、Ｐ１−２、Ｐ２−１、Ｐ２−２、Ｐ３−１、Ｐ３−２と個体ＩＤとが１：１対応しているデータ５０１を得ることができる。パラメータＰ１−１、Ｐ１−２は製造装置Ａから収取し、パラメータＰ２−１、Ｐ２−２は製造装置Ｂから収取し、パラメータＰ３−１、Ｐ３−２は製造装置Ｃから収取することができる。
【００６８】
パラメータＰ１−１の値域は０．０４３〜０．９６７である。各グループの特徴量を計算するために、例えば、この値域を３つの区域に分割することができる。この時、パラメータＰ１−１区域は、０．０４３以上０．３５１未満、０．３５１以上０．６５９未満、０．６５９以上０．９６７以下となる。なお、パラメータＰ１−１の値域の最大値および最小値を均等に３分割するように区域を設定してもよい。データの分布をみて、３３．３パーセンタイル点、６６．６パーセンタイル点を用いて区域を設定してもよい。
【００６９】
図９（ａ）は、第１実施形態に係るデータ分析方法に用いられるグループ１の個体ＩＤと製造履歴データの対応関係を示す図、図９（ｂ）は、第１実施形態に係るデータ分析方法に用いられるグループ２の個体ＩＤと製造履歴データの対応関係を示す図ある。なお、図９（ａ）では、グループ１のパラメータＰ１−１が「０．３５１以上０．６５９未満」の特徴量の計算例、図９（ｂ）では、グループ２のパラメータＰ１−１が「０．３５１以上０．６５９未満」の特徴量の計算例を示す。
【００７０】
図９（ａ）および図９（ｂ）において、各グループ１、２の全データ数が９データとすると、図７のデータ４０１から不良率が互いに異なるように９個の異なる個体ＩＤをグループ１、２ごとに選択する。グループ１では、９データのうち４データがＦａｌｓｅ、グループ２では、９データのうち３データがＦａｌｓｅである場合を示した。不良率が互いに異なるようにグループ１、２を生成すると、各グループ１、２の特徴量を計算する。
【００７１】
図９（ａ）において、グループ１のパラメータＰ１−１が「０．３５１以上０．６５９未満」を満たすデータの個数は個体ＩＤが１００８と２００７の２データである。よって、グループ１の特徴量は２／９＝０．２２、と計算できる。
【００７２】
図９（ｂ）において、グループ２のパラメータＰ１−１が「０．３５１以上０．６５９未満」を満たすデータの個数は個体ＩＤが１００３と２００１と２００２と２００３の４データである。よって、グループ２の特徴量は４／９＝０．４４と計算できる。
【００７３】
特徴量は上記のように１つのパラメータの値域を分割した区域から求めた特徴量でもよい。さらに、２つのパラメータのＡＮＤ条件をとってもよい。例えば、パラメータＰ１−１は「０．３５１以上０．６５９未満」という区域、かつパラメータＰ１−２は「０．７以上０．９３７以下」という区域に含まれるデータ数から求めた特徴量でもよい。ここでは、２つのパラメータのＡＮＤ条件を例に挙げたが、３つ以上のパラメータの組合せで特徴量を作成してもよい。
【００７４】
（第２実施形態）
図１０は、第２実施形態に係るデータ分析システムで特定された不良要因の表示画面の一例を示す図である。
図１０において、表示画面７０１には、例えば、不良率比較表７０２、製造実績表７０３、製造実績散布図７０４が表示される。
【００７５】
不良率比較表７０２は、特徴量に該当するか、該当しないかで良品と不良品を分類した場合のそれぞれのデータ数と不良率を示す。ユーザが不良率比較表７０２を参照することで、特徴量に該当する、すなわち特徴量を満足する条件で製造された製品は不良率が０．５０６％であり、特徴量を満足しない条件で製造された製品は不良率が０．３１４％であると認識することができる。特徴量を満足する条件で製造した場合の方が特徴量を満足しない条件で製造した場合に比べて不良率が高いことから、この製造条件が不良要因であると判断することができる。この特徴量は、図５のステップＳ２０でしきい値以下のｐ値であることが明らかになっているので、統計的にも信頼性がある。
【００７６】
製造実績表７０３は、図５のステップＳ１５で作成した特徴量に基づいて、製造履歴データを分類した表である。パラメータＱ、ＲのそれぞれのＡＮＤ条件で製造された製品の総数と不良品数と不良率を示している。ここで、図１０の例では、各パラメータＱ、Ｒの値域を３個の区域に分割し、３×３＝９個の組み合わせについて製品の総数と不良品数と不良率を示した。図１０の製造実績表７０３では、図５のステップＳ２０で選択された特徴量を太字で示した。この製造実績表７０３で明示された特徴量は、パラメータＱの「１．２５以上４．２９未満」という区域かつパラメータＲの「４．７以上９．４２以下」という区域から算出されている。
【００７７】
このため、ユーザが製造実績表７０３を参照することにより、パラメータＱが「１．２５以上４．２９未満」という区域かつパラメータＲが「４．７以上９．４２以下」という区域で製造された製品は不良率が高いと判断することができる。このため、製品の不良率を低下させるには、パラメータＱが「１．２５以上４．２９未満」という区域かつパラメータＲが「４．７以上９．４２以下」という区域に入らないように製造条件を変更すればよいという改善策を容易に見出すことができる。
【００７８】
製造実績散布図７０４は、図５のステップＳ１５で作成した特徴量を構成するパラメータをＸ軸とＹ軸に取り、そのＸＹ座標系で良品と不良品の位置をプロットした散布図である。図１０の製造実績散布図７０４では、良品の位置を〇（Ｔｒｕｅ）、不良品の位置を＋（Ｆａｌｓｅ）で示した。この製造実績散布図７０４は、製造実績表７０３を２次元平面上に示すことができ、ユーザは特徴量の意味を視覚的かつ直感的に把握することができる。図１０の製造実績散布図７０４の場合、パラメータＱが全体の分布の中では小さく、かつパラメータＲが全体の分布の中では大きい条件で製造された製品の不良率が高いことが示されている。この時、製造実績表７０３で特徴量が明示されたパラメータＱが「１．２５以上４．２９未満」という区域かつパラメータＲが「４．７以上９．４２以下」という区域を枠７０５で囲むようにしてもよい。図５のステップＳ２０で選択された全ての特徴量について、不良率比較表７０２、製造実績表７０３および製造実績散布図７０４を表示することができる。
【００７９】
このように、製造実績表７０３または製造実績散布図７０４を表示することにより、製造現場や工場で収集された目的変数が１もしくは０の離散値で表されている場合においても、説明変数が制御範囲に収まっているかどうかを容易に判定することができ、不良要因を特定することができる。
【００８０】
なお、図５のステップＳ２０で選択されなかった特徴量についても不良率比較表７０２、製造実績表７０３および製造実績散布図７０４を作成し、記憶装置１０１に保持するようにしてもよい。図５のステップＳ２０で選択されなかったが、ユーザが関心のある特徴量が不良率にどの程度関与するかなどを調べたい場合がある。このような特徴量ついて、不良率比較表７０２、製造実績表７０３および製造実績散布図７０４を表示することにより、その特徴量は不良要因にはならないことを確認することができる。
【００８１】
なお、図１０では、不良率比較表７０２、製造実績表７０３および製造実績散布図７０４を同一の表示画面７０１上に表示させた例を示したが、不良率比較表７０２、製造実績表７０３および製造実績散布図７０４のいずれか少なくとも１つを同一の表示画面７０１上に表示させるようにしてもよい。例えば、「不良率比較表」、「製造実績表」および「製造実績散布図」という文字がそれぞれ表示されたタブを表示画面７０１上に表示させ、このタブをクリックすることにより、不良率比較表７０２、製造実績表７０３または製造実績散布図７０４が表示されるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８２】
１１…製造ライン、Ａ、Ｂ、Ｃ…製造装置、２１、２２、２３…センサ、３１…検査装置、１００…データ分析装置、１０１、１０７…記憶装置、１０２、１０８…制御装置、１０３…表示装置、１０４、１０５、１０６…通信装置、１０９、１１０…データ収集装置
【図１】
2019101644.tif 000003
【図２】
2019101644.tif 000004
【図３】
2019101644.tif 000005
【図４】
2019101644.tif 000006
【図５】
2019101644.tif 000007
【図６】
2019101644.tif 000008
【図７】
2019101644.tif 000009
【図８】
2019101644.tif 000010
【図９】
2019101644.tif 000011
【図１０】
2019101644.tif 000012