(57)【要約】【課題】異常データを適切に除去して工程管理を行うことができる製品の製造方法及び工程管理プログラムを提供する。【解決手段】製品の製造工程において取得されたＮ個の数値データの集合について、この集合に属する数値データを、この集合の平均値から離隔している順に整列させ（ステップＳ１１）、この集合から、平均値から離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、差の絶対値ｄｋが最大になるようなｋの値ｋ０を求めて、この値ｋ０を異常データの数とし（ステップＳ１２）、この集合から平均値から離隔している順にｋ０個の数値データを除去する（ステップＳ１３）。【選択図】図３
2008217280.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の製造設備の情報収集手段から取得されたデータを数値データに変換し、これを監視して工程管理を行う製品の製造方法であって、
Ｎ個の前記数値データの集合から、前記集合の平均値から離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、
標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、
前記比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、
前記差の絶対値ｄｋが最大になるような前記ｋの値ｋ０を求める工程と、
前記集合から前記平均値から離隔している順にｋ０個の前記数値データを除去する工程と、
前記ｋ０個の数値データが除去された集合に基づいて前記製造工程を管理する工程と、
を備えたことを特徴とする製品の製造方法。
【請求項２】
製品の製造設備の情報収集手段から取得されたデータを数値データに変換し、これを監視して工程管理を行う製品の製造方法であって、
前記数値データをその値の順に整列させる工程と、
前記整列させた数値データのうち値が第１の値よりも大きい数値データについて、値が大きい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち大きい方の数値データ及びそれよりも大きい全ての数値データを識別する工程と、
前記整列させた数値データのうち値が第２の値よりも小さい数値データについて、値が小さい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて前記基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち小さい方の数値データ及びそれよりも小さい全ての数値データを識別する工程と、
前記識別された数値データを前記集合から除去する工程と、
前記数値データが除去された集合に基づいて前記製造工程を管理する工程と、
を備えたことを特徴とする製品の製造方法。
【請求項３】
製品の製造設備の情報収集手段から取得されたデータを数値データに変換し、これを監視して工程管理を行う製品の製造方法であって、
前記数値データの集合から異常データを除去する工程と、
前記異常データが除去された集合に基づいて前記製造工程を管理する工程と、
を備え、
前記異常データを除去する工程は、
ピーク工程と、
ソート工程と、
を備え、
前記ピーク工程は、
Ｎ個の前記数値データの集合から、前記集合の平均値から離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、
標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、
前記比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、
前記差の絶対値ｄｋが最大になるような前記ｋの値ｋ０を求める工程と、
前記集合から前記平均値から離隔している順にｋ０個の前記数値データを除去する工程と、
を有し、
前記ソート工程は、
前記数値データをその値の順に整列させる工程と、
前記整列させた数値データのうち値が第１の値よりも大きい数値データについて、値が大きい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち大きい方の数値データ及びそれよりも大きい全ての数値データを識別する工程と、
前記整列させた数値データのうち値が第２の値よりも小さい数値データについて、値が小さい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて前記基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち小さい方の数値データ及びそれよりも小さい全ての数値データを識別する工程と、
前記識別された数値データを前記集合から除去する工程と、
を有し、
前記ピーク工程及び前記ソート工程において除去される数値データがなくなるか、又は前記ピーク工程及び前記ソート工程において除去された数値データの累積数が前記取得された数値データの数に対して基準割合を超えるまで、前記ピーク工程及び前記ソート工程を交互に実施することを特徴とする製品の製造方法。
【請求項４】
製品の製造工程において取得された数値データを監視する工程管理プログラムであって、
コンピューターに、
Ｎ個の前記数値データの集合から、前記集合の平均値から離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、
標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、
前記比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、
前記差の絶対値ｄｋが最大になるような前記ｋの値ｋ０を求める手順と、
前記集合から前記平均値から離隔している順にｋ０個の前記数値データを除去する手順と、
を実行させることを特徴とする工程管理プログラム。
【請求項５】
製品の製造工程において取得された数値データを監視する工程管理プログラムであって、
コンピューターに、
前記数値データをその値の順に整列させる手順と、
前記整列させた数値データのうち値が第１の値よりも大きい数値データについて、値が大きい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち大きい方の数値データ及びそれよりも大きい全ての数値データを識別する手順と、
前記整列させた数値データのうち値が第２の値よりも小さい数値データについて、値が小さい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて前記基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち小さい方の数値データ及びそれよりも小さい全ての数値データを識別する手順と、
前記識別された数値データを前記集合から除去する手順と、
を実行させることを特徴とする工程管理プログラム。
【請求項６】
製品の製造工程において取得された数値データを監視する工程管理プログラムであって、
コンピューターに、
ピーク手順と、
ソート手順と、
を実行させ、
前記ピーク手順は、
Ｎ個の前記数値データの集合から、前記集合の平均値から離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、
標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、
前記比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、
前記差の絶対値ｄｋが最大になるような前記ｋの値ｋ０を求める手順と、
前記集合から前記平均値から離隔している順にｋ０個の前記数値データを除去する手順と、
を有し、
前記ソート手順は、
前記数値データをその値の順に整列させる手順と、
前記整列させた数値データのうち値が第１の値よりも大きい数値データについて、値が大きい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち大きい方の数値データ及びそれよりも大きい全ての数値データを識別する手順と、
前記整列させた数値データのうち値が第２の値よりも小さい数値データについて、値が小さい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて前記基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち小さい方の数値データ及びそれよりも小さい全ての数値データを識別する手順と、
前記識別された数値データを前記集合から除去する手順と、
を有し、
前記ピーク手順及び前記ソート手順において除去される数値データがなくなるか、又は前記ピーク手順及び前記ソート手順において除去された数値データの累積数が前記取得された数値データの数に対して基準割合を超えるまで、前記ピーク手順及び前記ソート手順を交互に実行させることを特徴とする工程管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の製造方法及び工程管理プログラムに関し、特に、製品の製造工程において取得された数値データを監視して工程管理方法を行う製品の製造方法及びこの製造方法における工程管理を実行する工程管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、工場の工程管理には、統計的工程管理（ＳＰＣ：Statistical Process Control）と呼ばれる手法が用いられている。この統計的工程管理においては、数値データについて、中心値（目標値）と上下の規格限界値との間に管理限界値を設定し、数値データが管理限界値間の範囲から外れた場合に、異常が発生したと認識している。数値データとは、例えば、製造された製品の寸法、又は製造工程における温度若しくはガス流量などであり、計量によって数値化されたものである。これにより、異常の発生を早期に認識し、数値データが規格限界値から外れることを待たずに、対策を講じることができる。例えば、ＪＩＳ（Japanese Industrial Standards：日本工業規格）においては、数値データの平均値をＸとし、標準偏差をσとするとき、管理限界値として（Ｘ±３×σ）の値を使用している（非特許文献１参照。）。
【０００３】
しかしながら、実際の工程管理においては、数値データにノイズ、記入ミス、システム上のエラーなどにより、異常値が混入することがしばしば発生する。例えば、電気的なノイズにより、計量値とは無関係な数値が入力される場合がある。また、作業者が数値を転記又は入力する場合に、桁を誤って記入してしまう場合もある。更に、システムによっては、計量が不能であったときに、「９９９９」などのエラー信号を出力することがあり、これが数値として認識されてしまう場合がある。これらの異常値は、正常な数値データの値に対して数桁以上大きな値となることがあるため、全体の平均値及び標準偏差の算出に対して大きな影響を与えてしまう。
【０００４】
このため、従来より、収集された数値データの集合から、異常値を示す異常データを除去して正常データのみを残した上で、この正常データの集合から平均値及び標準偏差などを算出し、工程管理に用いることが行われている。異常データを正常データから識別する方法にはいくつかの方法があるが、例えば、四分位を使用する方法、及び標準偏差を使用する方法がある。
【０００５】
四分位を使用する方法は、数値データを小さい順に並べたとき、データの数を１：３に分ける位置である第１四分位と、３：１に分ける位置である第３四分位とを求め、第１四分位と第３四分位との間の距離を基準距離Ｅとし、第１四分位から小さい方向に（１．５×Ｅ）だけ離隔した位置を下側境界値とし、第３四分位から大きい方向に（１．５×Ｅ）だけ離隔した位置を上側境界値とし、下側境界値よりも小さい数値データ及び上側境界値よりも大きい数値データを、異常データとみなして除去する方法である。
【０００６】
また、標準偏差を使用する方法は、平均値から標準偏差に一定の係数を乗じた距離だけ離隔した位置を上下の境界値とし、両境界値間の範囲から外れる数値データを異常データとみなして除去する方法である。例えば、特許文献１には、平均値をＸとし、標準偏差σとするとき、（Ｘ±４×σ）間の範囲の外側の数値データを異常データとして除去する技術が開示されている。
【０００７】
しかしながら、これらの従来の技術においては、異常データを適切に除去することができない場合がある。すなわち、上述の四分位を使用する方法においては、境界値の決定に際して中央値付近の数値データしか使わないため、全体の把握ができないという問題がある。例えば、第１四分位と第３四分位との間の数値データが狭い範囲に集中しており、それ以外の数値データが広い範囲に分布している場合、正常な数値データの分布範囲内に境界値が設定されてしまい、正常な数値データの一部が除去されてしまう可能性がある。例えば、第３四分位よりも大きな数値データが上側境界値の上側で小ピークを形成しているような場合、この小ピークに属する数値データは全て除去されてしまう。
【０００８】
また、上述の標準偏差を使用する方法においては、異常データを除去するための境界値を、異常データを含む集合の標準偏差から求めるという自己矛盾が含まれるため、境界値自体が異常データの影響を受けてしまい、異常データを安定して除去することができない。すなわち、正常データよりも大きな値を持つ異常データが数多く混入したり、少数でも極端に大きな値を持つ異常データが混入すると、算出される標準偏差が大きくなる方向にずれてしまい、上側境界値が大き過ぎる値に設定されてしまう。この結果、異常データの一部が除去されなくなってしまう。
【０００９】
このように、従来は、異常データの除去を適切に行うことができず、従って、管理限界値を適切に設定することができなかった。管理限界値が意図したものより厳しすぎると、虚報（偽アラーム）の発信が頻発し、工程管理者が対応しきれなくなってしまう。この結果、真に深刻な異常が発生した場合に、工程管理者の対応が遅れてしまう虞がある。一方、管理限界値が緩すぎると、異常が発生しても警報が発信されない可能性がある。いずれの場合も、効果的な工程管理を実行することができない。
【００１０】
このような問題を避けるために、境界値を四分位や標準偏差に基づいて機械的に設定するのではなく、工程管理者が正常データの分布特性に基づいて手作業で境界値を設定する方法も考えられる。しかしながら、例えば、半導体装置の製造プロセスにおいては、１つの半導体装置を作製するために数百の工程が存在し、各工程には数十の管理項目が存在する。従って、監視対象とする項目は数万〜数十万項目に及ぶ。このため、一つ一つの項目について、工程管理者が手作業で境界値の設定を行うことは、現実的ではない。
【００１１】
【非特許文献１】ＪＩＳ  Ｚ  ９０２０（管理図  一般指針）、ＪＩＳ  Ｚ  ９０２１（シューハート管理図）
【特許文献１】特開２００４−２４１４１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明の目的は、異常データを適切に除去して工程管理を行うことができる製品の製造方法及び工程管理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一態様によれば、製品の製造設備の情報収集手段から取得されたデータを数値データに変換し、これを監視して工程管理を行う製品の製造方法であって、Ｎ個の前記数値データの集合から、前記集合の平均値から離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、前記比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、前記差の絶対値ｄｋが最大になるような前記ｋの値ｋ０を求める工程と、前記集合から前記平均値から離隔している順にｋ０個の前記数値データを除去する工程と、前記ｋ０個の数値データが除去された集合に基づいて前記製造工程を管理する工程と、を備えたことを特徴とする製品の製造方法が提供される。
【００１４】
本発明の他の一態様によれば、製品の製造設備の情報収集手段から取得されたデータを数値データに変換し、これを監視して工程管理を行う製品の製造方法であって、前記数値データをその値の順に整列させる工程と、前記整列させた数値データのうち値が第１の値よりも大きい数値データについて、値が大きい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち大きい方の数値データ及びそれよりも大きい全ての数値データを識別する工程と、前記整列させた数値データのうち値が第２の値よりも小さい数値データについて、値が小さい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて前記基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち小さい方の数値データ及びそれよりも小さい全ての数値データを識別する工程と、前記識別された数値データを前記集合から除去する工程と、前記数値データが除去された集合に基づいて前記製造工程を管理する工程と、を備えたことを特徴とする製品の製造方法が提供される。
【００１５】
本発明の更に他の一態様によれば、製品の製造設備の情報収集手段から取得されたデータを数値データに変換し、これを監視して工程管理を行う製品の製造方法であって、前記数値データの集合から異常データを除去する工程と、前記異常データが除去された集合に基づいて前記製造工程を管理する工程と、を備え、前記異常データを除去する工程は、ピーク工程と、ソート工程と、を備え、前記ピーク工程は、Ｎ個の前記数値データの集合から、前記集合の平均値から離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、前記比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、前記差の絶対値ｄｋが最大になるような前記ｋの値ｋ０を求める工程と、前記集合から前記平均値から離隔している順にｋ０個の前記数値データを除去する工程と、を有し、前記ソート工程は、前記数値データをその値の順に整列させる工程と、前記整列させた数値データのうち値が第１の値よりも大きい数値データについて、値が大きい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち大きい方の数値データ及びそれよりも大きい全ての数値データを識別する工程と、前記整列させた数値データのうち値が第２の値よりも小さい数値データについて、値が小さい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて前記基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち小さい方の数値データ及びそれよりも小さい全ての数値データを識別する工程と、前記識別された数値データを前記集合から除去する工程と、を有し、前記ピーク工程及び前記ソート工程において除去される数値データがなくなるか、又は前記ピーク工程及び前記ソート工程において除去された数値データの累積数が前記取得された数値データの数に対して基準割合を超えるまで、前記ピーク工程及び前記ソート工程を交互に実施することを特徴とする製品の製造方法が提供される。
【００１６】
本発明の更に他の一態様によれば、製品の製造工程において取得された数値データを監視する工程管理プログラムであって、コンピューターに、Ｎ個の前記数値データの集合から、前記集合の平均値から離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、前記比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、前記差の絶対値ｄｋが最大になるような前記ｋの値ｋ０を求める手順と、前記集合から前記平均値から離隔している順にｋ０個の前記数値データを除去する手順と、を実行させることを特徴とする工程管理プログラムが提供される。
【００１７】
本発明の更に他の一態様によれば、製品の製造工程において取得された数値データを監視する工程管理プログラムであって、コンピューターに、前記数値データをその値の順に整列させる手順と、前記整列させた数値データのうち値が第１の値よりも大きい数値データについて、値が大きい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち大きい方の数値データ及びそれよりも大きい全ての数値データを識別する手順と、前記整列させた数値データのうち値が第２の値よりも小さい数値データについて、値が小さい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて前記基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち小さい方の数値データ及びそれよりも小さい全ての数値データを識別する手順と、前記識別された数値データを前記集合から除去する手順と、を実行させることを特徴とする工程管理プログラムが提供される。
【００１８】
本発明の更に他の一態様によれば、製品の製造工程において取得された数値データを監視する工程管理プログラムであって、コンピューターに、ピーク手順と、ソート手順と、を実行させ、前記ピーク手順は、Ｎ個の前記数値データの集合から、前記集合の平均値から離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、前記比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、前記差の絶対値ｄｋが最大になるような前記ｋの値ｋ０を求める手順と、前記集合から前記平均値から離隔している順にｋ０個の前記数値データを除去する手順と、を有し、前記ソート手順は、前記数値データをその値の順に整列させる手順と、前記整列させた数値データのうち値が第１の値よりも大きい数値データについて、値が大きい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち大きい方の数値データ及びそれよりも大きい全ての数値データを識別する手順と、前記整列させた数値データのうち値が第２の値よりも小さい数値データについて、値が小さい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて前記基準値と比較し、最初に前記基準値を超える１対の数値データを見つけ、そのうち小さい方の数値データ及びそれよりも小さい全ての数値データを識別する手順と、前記識別された数値データを前記集合から除去する手順と、を有し、前記ピーク手順及び前記ソート手順において除去される数値データがなくなるか、又は前記ピーク手順及び前記ソート手順において除去された数値データの累積数が前記取得された数値データの数に対して基準割合を超えるまで、前記ピーク手順及び前記ソート手順を交互に実行させることを特徴とする工程管理プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、異常データを適切に除去して工程管理を行うことができる製品の製造方法及び工程管理プログラムを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。  
先ず、本発明の第１の実施形態について説明する。  
本実施形態は、本発明者等が「ピーク法」と命名した異常データ除去方法を使用する工程管理方法、この工程管理方法を使用した製品の製造方法及びこの工程管理方法を実行する工程管理プログラムの実施形態である。  
図１は、本実施形態の実装ラインを例示するブロック図であり、  
図２は、横軸に数値データのデータ列をとり、縦軸に数値データの値をとって、本実施形態に係る工程管理方法を例示するシューハート管理図であり、  
図３は、本実施形態に係る工程管理方法を例示するフローチャート図であり、  
図４は、横軸に仮に除去した数値データの数をとり、縦軸に標準偏差の比率をとって、標準偏差の比率の動向を例示するグラフ図である。  
なお、図１においては、物の流れは実線で示し、情報の流れは破線で示している。
【００２１】
本実施形態に係る製品の製造方法は、例えば、半導体装置の製造方法であり、本実施形態に係る工程管理方法は、例えば、半導体装置の製造プロセスの管理方法である。上述の如く、半導体装置の製造プロセスには数百の工程が含まれ、各工程にはそれぞれ数十種類程度の管理すべき項目が含まれている。この項目は、例えば、半導体装置の製造プロセスのある工程における加工寸法、処理温度又はガス流量などである。これらの項目の計量値が数値データとして管理される。本実施形態においては、そのうち１つの項目の管理方法について説明するが、他の項目についても、同様な方法で管理することができる。
【００２２】
例えば、本実施形態に係る製品の製造方法は、半導体装置の実装方法である。図１に示すように、半導体装置の実装ライン１においては、はんだ印刷機２、部品マウンター３、リフロー炉４及び品質検査装置５が設けられており、更に、これらの装置によって実行される実装プロセスを管理する管理用コンピューター６が設けられている。はんだ印刷機２は、基板にはんだを印刷する装置であり、はんだの粘度を測定する粘度センサー２ａと、１枚の基板にはんだを印刷してから次の基板に印刷するまでの待ち時間を測定するタイマー２ｂとが設けられている。また、部品マウンター３は、部品を基板に位置決めして搭載する装置であり、基板及び部品を認識するカメラ３ａと、部品を保持するアクチュエータとが設けられており、アクチュエータには部品感知センサー３ｂが設けられている。更に、リフロー炉４は、はんだを一旦溶融させた後凝固させて部品を基板に実装する加熱炉であり、炉内の温度を測定する温度センサー４ａと、基板の搬送速度を計測する速度センサー４ｂとが設けられている。更にまた、品質検査装置５は、完成品、すなわち、部品が実装された基板を検査して、部品の位置ずれ及びはんだの形状などを評価し、良否判定を行う装置である。品質検査装置５が良品と判定した完成品は、実装ライン１から出荷される。
【００２３】
粘度センサー２ａ、タイマー２ｂ、カメラ３ａ、部品感知センサー３ｂ、温度センサー４ａ、速度センサー４ｂ及び品質検査装置５は、実装ライン１の各装置又は処理対象物の状態に関する情報を収集する情報収集手段である。これらの情報収集手段の検知結果は、数値データとして、管理用コンピューター６に対して出力される。すなわち、粘度センサー２ａからは、はんだの粘度が出力され、タイマー２ｂからは待ち時間が出力され、カメラ３ａからは認識エラーの回数が出力され、部品感知センサー３ｂからは部品保持エラーの回数が出力され、温度センサー４ａからはリフロー炉の温度が出力され、速度センサー４ｂからは基板の搬送速度が出力され、品質検査装置５からは、部品の位置ずれ及びはんだの形状などの評価結果をそれぞれ数値化したデータが出力される。そして、管理用コンピューター６は、これらの数値データに基づいて、実装ライン１の工程管理を行う。
【００２４】
先ず、管理対象とする項目を計量している装置から、一定数の数値データを取得する。取得する数値データの数は特に限定されないが、統計的に有意な取り扱いが可能となる程度の数とし、例えば、数十〜数百とする。これにより、数値データの集合Ａを構成する。この集合の平均値をＸとし、標準偏差をσ０とする。集合Ａを構成する数値データを図２に示す。なお、図２の縦軸は、これらの数値データの平均値Ｘが０になり、標準偏差σ０が１になるように規格化されている。
【００２５】
図２に示すように、集合Ａに属する数値データの大部分は、グループＧ１に示すように、（−３乃至＋３）程度の範囲内に収まっているが、数値データの一部は、グループＧ２に示すように、極端に大きな値をとっている。グループＧ１に属する数値データは、正常な計量によって取得された正常データであり、グループＧ２に属する数値データは、ノイズ、記入ミス、システム上のエラーなどにより発生した異常データである。
【００２６】
次に、取得された数値データの集合Ａから、異常データを除去する方法について説明する。  
先ず、図３のステップＳ１１に示すように、集合Ａに属する全ての数値データを、平均値Ｘから離隔している順、すなわち、平均値Ｘとの差の絶対値が大きい順に整列させる。
【００２７】
次に、ステップＳ１２に示すように、集合Ａにおける異常データの数を検出する。先ず、集合Ａに属する数値データの数をＮとするとき、３以上Ｎ未満の整数ｎを設定する。整数ｎは、集合Ａに含まれると推定される異常データの数を確実に上回る数であればよく、例えばＮの半分の数とする。そして、集合Ａから、平均値Ｘから最も離隔している１個の数値データを仮に除去し、集合Ａの残りの部分の標準偏差σ１を算出する。そして、仮除去前の標準偏差σ０と仮除去後の標準偏差σ１との比率ｒ１（ｒ１＝σ０／σ１）を求める。次に、集合Ａから、平均値Ｘから２番目に離隔した数値データを仮に除去する。すなわち、集合Ａから、平均値から１番目と２番目に離隔した２個の数値データを仮に除去する。そして、集合Ａの残りの部分の標準偏差σ２を算出し、比率ｒ２（ｒ２＝σ１／σ２）を求める。このとき、比率ｒ２と前述の比率ｒ１との差の絶対値ｄ１（ｄ１＝｜ｒ２−ｒ１｜）を算出する。以下同様にして、集合Ａから数値データを平均値Ｘから離隔している順に３個、４個、５個、・・・と１つずつ仮除去していき、その都度、仮除去前後の標準偏差の比率、及び比率の差の絶対値を求める。
【００２８】
上述の手順を一般的に表現すれば、集合Ａから、平均値Ｘから離隔している順に、ｋ個（ｋは１乃至ｎの整数）の数値データを仮に除去し、集合Ａの残りの部分の標準偏差σｋを算出し、比率ｒｋ（＝σｋ−１／σｋ）を求め、差の絶対値ｄｋ−１（＝｜ｒｋ−ｒｋ−１｜）を求める。この手順を、ｋ＝ｎとなるまで続ける。なお、標準偏差σｋ、比率ｒｋ、差の絶対値ｄｋ−１の算出は、上述の如く、数値データを１個仮除去する度に行ってもよいが、先ず、全てのｋの値について標準偏差σｋを求め、その後、全てのｋの値について比率ｒｋを求め、次いで、全てのｋの値について差の絶対値ｄｋ−１を求めてもよい。
【００２９】
そして、差の絶対値ｄｋが最大になるようなｋの値ｋ０を求める。この値ｋ０を、集合Ａにおける異常データの数とする。次に、平均値Ｘから離隔している順にｋ０個の数値データに、異常データであることを示すフラグを立てる。
【００３０】
例えば、図２に示すように、異常データの数が６個である場合を例にとって説明する。集合Ａから、平均値Ｘから離隔している順に数値データを仮除去していくと、図４に示すように、最初の６個については、数値データを仮除去する度に、標準偏差σｋは低減する。すなわち、σｋ−１よりもσｋの方が小さくなる。従って、比率ｒｋ（＝σｋ−１／σｋ）は１よりも大きな値になる。そして、最初の６個の数値データ、すなわち、異常データについては、仮除去が進むにつれて、仮除去される１個の異常データが集合Ａ全体に及ぼす影響が大きくなるため、比率ｒｋの値は徐々に増加する。これに対して、６個目の異常データを仮除去した後は、集合Ａには異常データは存在しなくなるため、以後、数値データ（正常データ）を仮除去していっても、標準偏差σｋ（７≦ｋ≦ｎ）の値はあまり変化しなくなる。この結果、比率ｒｋの値は１に近くなる。従って、図４に示すように、ｒ６とｒ７との間には大きな段差が発生し、差の絶対値ｄ６（＝｜ｒ７−ｒ６｜）の値は、ｋ≠６であるときの値ｄｋよりも大きくなる。これにより、図４において、ｋ＝６の位置にピークが形成される。このように、差の絶対値ｄｋが最大になるｋの値ｋ０はｋ０＝６となり、これは、集合Ａにおける異常データの数と一致する。そして、この６個の数値データに、異常データであることを示すフラグを立てる。
【００３１】
次に、ステップＳ１３に示すように、集合Ａから、ステップＳ１２においてフラグを立てた数値データを正式に除去する。つまり、値が平均値Ｘから離隔している順に、ｋ０個の数値データを正式に除去する。これにより、異常データが除去された新たな集合Ａ１を得ることができる。
【００３２】
なお、集合Ａからｋ０個の数値データを正式に除去する前に、このｋ０個の数値データが本当に異常データであるかどうか検証してもよい。この検証は、例えば、集合Ａの平均値Ｘからｋ０番目に離隔している数値データの値が、平均値Ｘからどの程度離隔しているかによって行うことができる。例えば、新たな集合Ａ１の標準偏差σを算出し、ｋ０番目の数値データが、（Ｘ＋６×σ）以上又は（Ｘ−６×σ）以下である場合に、１乃至ｋ０番目の数値データは、異常データであると判定する。
【００３３】
以後、この新たな集合Ａ１を使用して、工程の管理を行う。すなわち、集合Ａ１の平均値Ｘ及び標準偏差σに基づいて、上側及び下側の管理限界値を設定し、数値データの値がこれらの管理限界値間の範囲を越えたときに、警報を発するようにする。一例では、上側の管理限界値を（Ｘ＋３×σ）とし、下側の管理限界値を（Ｘ−３×σ）とする。そして、上述の工程管理方法を適用して、半導体装置の製造を行う。
【００３４】
なお、集合Ａ１の標準偏差を、集合Ａ１の上側部分と下側部分とで独立して算出し、これらに基づいて上側及び下側の管理限界値をそれぞれ設定してもよい。すなわち、集合Ａ１における平均値Ｘよりも大きな数値データからなる部分集合（上側部分）に、正規分布曲線における上側部分、すなわち、単調減少している部分をフィッティングして、この正規分布曲線の標準偏差を求め、これを上側部分の標準偏差σｕとする。一方、集合Ａ１における平均値Ｘよりも小さな数値データからなる部分集合（下側部分）に、正規分布曲線における下側部分、すなわち、単調増加している部分をフィッティングして、この正規分布曲線の標準偏差を求め、これを下側部分の標準偏差σｌとする。そして、適当な係数ｋを設定し、上側管理限界値を（Ｘ＋ｋ×σｕ）とし、下側管理限界値を（Ｘ−ｋ×σｌ）とする。これにより、集合Ａの分布状態が正規分布から大きく外れている場合であっても、管理限界値を適切に設定することができる。
【００３５】
このように、本実施形態によれば、工程から取得された数値データの集合Ａから、異常データを適切に除去することができる。これにより、異常データを除去した後の数値データの集合に対して、ＳＰＣを適用することができ、工程の管理を精度よく行うことが可能となる。
【００３６】
なお、本実施形態に係る工程管理方法は、コンピューター、例えば、図１に示す管理用コンピューター６によって実施することができる。これにより、異常データの除去を自動的に行うことができる。この場合、コンピューターを作動させるプログラム（工程管理プログラム）は、以下のようになる。
【００３７】
すなわち、本実施形態に係る工程管理プログラムは、製品の製造工程において取得された数値データを監視する工程管理プログラムであって、コンピューターに、Ｎ個の数値データの集合Ａから、集合Ａの平均値Ｘから離隔している順にｋ個（ｋは１乃至ｎの整数、ｎは３以上Ｎ未満の整数）の数値データを仮除去した残部の標準偏差σｋを全てのｋの値について求め、標準偏差σｋと標準偏差σｋ−１との比率ｒｋを求め、比率ｒｋと比率ｒｋ＋１との差の絶対値ｄｋを求め、差の絶対値ｄｋが最大になるようなｋの値ｋ０を求める手順と、集合Ａから平均値Ｘから離隔している順にｋ０個の数値データを除去する手順と、を実行させるプログラムである。
【００３８】
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。  
本実施形態は、本発明者等が「ソート法」と命名した異常データ除去方法を使用する工程管理方法、この工程管理方法を使用する製品の製造方法及びこの工程管理方法を実行する工程管理プログラムの実施形態である。  
図５は、横軸に数値データの値をとり、縦軸に度数をとって、本実施形態において取得された数値データの分布を例示するヒストグラムであり、  
図６は、本実施形態に係る工程管理方法を例示するフローチャート図であり、  
図７は、本実施形態において整列させた数値データを例示する図である。  
なお、本実施形態の製造設備は、例えば、図１に示す実装ライン１である。
【００３９】
図２に示したように、通常、異常データが属するグループＧ２は、正常データが属するグループＧ１から分離しており、グループＧ１とグループＧ２との間には連続性がない。従って、ある数値データが正常データであるか異常データであるかは、他の数値データから分離しているかどうかによっても推定することができる。すなわち、図５に示すように、数値データＤ１は、その値は集合Ａの平均値Ｘから離隔しているものの、数値データＤ１と平均値Ｘとの間には他の数値データが連続的に存在している。従って、数値データＤ１は、正常データからなるピークの裾野を構成していると認められるため、正常データであると推定される。これに対して、数値データＤ２と平均値Ｘとの間には不連続領域が存在しているため、数値データＤ２は正常データからなるピークの裾野であるとは認められない。このため、数値データＤ２は異常データであると推定される。
【００４０】
本実施形態は、他の数値データから分離している程度に基づいて、異常データを検出し、除去する。本実施形態における異常データの除去方法以外の構成は、前述の第１の実施形態と同様である。すなわち、本実施形態においては、前述の第１の実施形態と同様に、管理対象とする項目を計量している装置から、一定数Ｎの数値データを取得し、集合Ａを構成する。そして、この集合Ａから異常データを除去して新たな集合を形成し、この新たな集合に基づいて上下の管理限界値を設定し、工程の管理を行う。これにより、半導体装置を製造する。
【００４１】
以下、本実施形態における異常データの除去方法について説明する。  
先ず、図６のステップＳ２１及び図７に示すように、集合Ａに属する全ての数値データを、その値の順、例えば大きい順に整列（ソート）させる。このとき、ｊを１乃至Ｎの整数とし、集合Ａのうちｊ番目に大きい数値データの値をＶｊとする。また、基準値Ｔを設定する。例えば、基準値Ｔは集合Ａの標準偏差σの３倍の値とする。
【００４２】
次に、ステップＳ２２に示すように、数値データの値が大きい側から、集合Ａにおける数値データ間の離隔点を検出する。具体的には、値Ｖｊと値Ｖｊ＋１との差をＳｊ（＝Ｖｊ−Ｖｊ＋１）とするとき、ステップＳ２１において整列させた数値データのうち、値が所定の値（第１の値）よりも大きい数値データについて、昇順、すなわち、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、・・・の順に隣り合う１対の数値データの値の差Ｓｊを求め、この差Ｓｊを基準値Ｔと比較して、差Ｓｊが最初に基準値Ｔよりも大きくなるような１対の数値データを見つける。換言すれば、Ｓｊ＞Ｔとなるｊのうち、最小のｊを見つける。このときのｊをｊｕとする。なお、上述の所定の値（第１の値）は、例えば平均値Ｘとする。そして、上述の処理をこの平均値Ｘの位置まで行っても、基準値Ｔよりも大きな差Ｓｊが検出されなかったときは、集合Ａにおける平均値Ｘよりも大きい部分には、離隔点はないものと認識する。
【００４３】
次に、ステップＳ２３に示すように、ステップＳ２２において検出した離隔点よりも大きい数値データを、異常データと認識する。具体的には、差Ｓｊｕをなす１対の数値データのうち大きい方の数値データ（ｊｕ番目の数値データ）と、それより大きい数値データ（１乃至（ｊｕ−１）番目の数値データ）に、異常データであることを示すフラグを立てる。
【００４４】
一方、ステップＳ２４に示すように、数値データの値が小さい側から、集合Ａにおける数値データ間の離隔点を検出する。具体的には、ステップＳ２１において整列させた数値データのうち、値が所定の値（第２の値）よりも小さい数値データについて、降順、すなわち、ＳＮ−１、ＳＮ−２、ＳＮ−３、・・・の順に差Ｓｊを求め、この差Ｓｊを基準値Ｔと比較して、差Ｓｊが最初に基準値Ｔより大きくなるような１対の数値データを見つける。すなわち、Ｓｊ＞Ｔとなるｊのうち、最大のｊを見つける。このときのｊをｊｌとする。なお、上述の所定の値（第２の値）は例えば平均値Ｘとする。そして、上述の処理を平均値Ｘの位置まで行っても、基準値Ｔよりも大きな差Ｓｊが検出されなかったときは、集合Ａにおける平均値Ｘよりも小さい部分には、離隔点はないものと認識する。
【００４５】
次に、ステップＳ２５に示すように、ステップＳ２４において検出した離隔点よりも小さい数値データを、異常データと認識する。具体的には、差Ｓｊｌをなす１対の数値データのうち小さい方の数値データ（（ｊｌ＋１）番目の数値データ）と、それより小さい数値データ（（ｊｌ＋２）乃至Ｎ番目の数値データ）に、異常データであることを示すフラグを立てる。
【００４６】
次に、ステップＳ２６に示すように、集合Ａから、ステップＳ２３及びＳ２５においてフラグを立てた数値データを正式に除去する。つまり、大きい方から順に、１乃至ｊｕ番目及び（ｊｌ＋１）乃至Ｎ番目の数値データを、正式に除去する。これにより、異常データが除去された新たな集合Ａ２を得ることができる。
【００４７】
本実施形態によれば、数値データの集合Ａにおいて、隣り合う数値データ間が離隔している位置（離隔点）を見つけ、この離隔点よりも平均値から遠い部分の数値データを異常データと認識することにより、異常データを適切に除去することができる。これにより、異常データを除去した後の数値データの集合に対して、ＳＰＣを適用することができ、工程の管理を精度よく行うことができる。
【００４８】
なお、本実施形態に係る工程管理方法は、コンピューター、例えば、図１に示す管理用コンピューター６によって実施することができる。これにより、異常データの除去を自動的に行うことができる。この場合、コンピューターを作動させるプログラム（工程管理プログラム）は、以下のようになる。
【００４９】
すなわち、本実施形態に係る工程管理プログラムは、製品の製造工程において取得された数値データを監視する工程管理プログラムであって、コンピューターに、数値データをその値の順に整列させる手順と、整列させた数値データのうち値が第１の値よりも大きい数値データについて、値が大きい順に隣り合う１対の数値データの値Ｓｊの差を求めて基準値Ｔと比較し、最初に基準値Ｔを超える１対の数値データを見つけ、そのうち大きい方の数値データ（ｊｕ番目の数値データ）及びそれよりも大きい全ての数値データ（１乃至（ｊｕ−１）番目の数値データ）を識別する手順と、整列させた数値データのうち値が第２の値よりも小さい数値データについて、値が小さい順に隣り合う１対の数値データの値の差を求めて基準値Ｔと比較し、最初に基準値Ｔを超える１対の数値データを見つけ、そのうち小さい方の数値データ（（ｊｌ＋１）番目の数値データ）及びそれよりも小さい全ての数値データ（（ｊｌ＋２）乃至Ｎ番目の数値データ）を識別する手順と、識別された数値データを集合Ａから除去する手順と、を実行させるプログラムである。
【００５０】
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。  
本実施形態は、前述の第１の実施形態において説明した「ピーク法」と、前述の第２の実施形態において説明した「ソート法」とを組み合わせて、異常データを除去する工程管理方法、この工程管理方法を使用する製品の製造方法及びこの工程管理方法を実行する工程管理プログラムの実施形態である。  
図８は、本実施形態に係る工程管理方法を例示するフローチャート図である。
【００５１】
先ず、前述の第１及び第２の実施形態と同様に、例えば、実装ライン１（図１参照）のような製造設備において、管理対象とする項目を計量している情報収集手段から一定数の数値データを取得して、集合Ａを構成する。以下、この集合Ａから異常データを除去する方法について説明する。
【００５２】
先ず、図８のステップＳ３１に示すように、この集合Ａに対して、ピーク法による異常データの除去工程（以下、「ピーク工程」という）を実施する。ピーク工程の内容は、前述の第１の実施形態における異常データの除去方法（図３参照）と同様である。これにより、新たな集合Ａ１を形成する。
【００５３】
次に、ステップＳ３２に示すように、ステップＳ３１において形成された集合Ａ１に対して、ソート法による異常データの除去工程（以下、「ソート工程」という）を実施する。ソート工程の内容は、前述の第２の実施形態における異常データの除去方法（図６参照）と同様である。これにより、新たな集合Ａ２を形成する。
【００５４】
次に、ステップＳ３３に進み、ステップＳ３１及びＳ３２において、除去した数値データがあるかどうかを判定する。もし、除去した数値データがなければ、異常データの除去工程を終了する。一方、除去した数値データがあれば、ステップＳ３４に進む。
【００５５】
ステップＳ３４においては、それまでに除去した数値データの累積数が、集合Ａの数値データの数に対して基準割合以上であるかどうかを判定する。基準割合は、例えば、３％とする。それまでに除去した数値データの累積数が、集合Ａの数値データの数に対して基準割合以上であれば、異常データの除去工程を終了する。一方、基準割合未満であれば、ステップＳ３１に戻り、集合Ａ２に対してステップＳ３１及びＳ３２を実施する。このようにして、除去すべき数値データがなくなるか、元の数値データ数に対して基準割合以上の数値データを除去するまで、ピーク工程及びソート工程を繰り返す。
【００５６】
そして、ピーク工程及びソート工程を繰り返すことによって得られた数値データの集合に対して、上下の管理限界値を設定し、工程管理を実施する。これにより、半導体装置を製造する。本実施形態における管理限界値の設定方法及び警報の発信方法は、前述の第１の実施形態と同様である。
【００５７】
本実施形態によれば、第１の実施形態において説明したピーク工程、及び第２の実施形態において説明したソート工程を組み合わせることにより、より確実に異常データを除去することができる。これにより、異常データを除去した後の数値データの集合に対して、ＳＰＣを適用することができ、工程の管理を精度よく行うことができる。
【００５８】
なお、本実施形態に係る工程管理方法は、コンピューターによって実施することができる。これにより、異常データの除去を自動的に行うことができる。この場合、コンピューターを作動させるプログラム（工程管理プログラム）は、以下のようになる。
【００５９】
すなわち、本実施形態に係る工程管理プログラムは、製品の製造工程において取得された数値データを監視する工程管理プログラムであって、コンピューターに、ピーク手順と、ソート手順と、を所定の終了判断が下されるまで交互に実行させるプログラムである。終了判断は、ピーク手順及びソート手順において除去される数値データがなくなるか、又はピーク手順及びソート手順において除去された数値データの累積数が、最初に取得された数値データ、すなわち、集合Ａに属する数値データの数Ｎに対して基準割合を超えたときに、下される。なお、ピーク手順及びソート手順の内容は、前述の第１の実施形態に係るプログラム及び第２の実施形態に係るプログラムの内容と同様である。
【００６０】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。例えば、前述のいずれかの実施形態に対して、当業者が適宜、工程の追加、削除、変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含有される。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の実施形態の実装ラインを例示するブロック図である。
【図２】横軸に数値データのデータ列をとり、縦軸に数値データの値をとって、本発明の第１の実施形態に係る工程管理方法を例示するシューハート管理図である。
【図３】本実施形態に係る工程管理方法を例示するフローチャート図である。
【図４】横軸に仮に除去した数値データの数をとり、縦軸に標準偏差の比率をとって、標準偏差の比率の動向を例示するグラフ図である。
【図５】横軸に数値データの値をとり、縦軸に度数をとって、本発明の第２の実施形態において取得された数値データの分布を例示するヒストグラムである。
【図６】本実施形態に係る工程管理方法を例示するフローチャート図である。
【図７】本実施形態において整列させた数値データを例示する図である。
【図８】本発明の第３の実施形態に係る工程管理方法を例示するフローチャート図である。
【符号の説明】
【００６２】
１  実装ライン、２  はんだ印刷機、２ａ  粘度センサー、２ｂ  タイマー、３  部品マウンター、３ａ  カメラ、３ｂ  部品感知センサー、４  リフロー炉、４ａ  温度センサー、４ｂ  速度センサー、５  品質検査装置、６  管理用コンピューター、Ａ  数値データの集合、Ｄ１、Ｄ２  数値データ、Ｇ１  正常データのグループ、Ｇ２  異常データのグループ、Ｓｊ  数値データの値の差（＝Ｖｊ−Ｖｊ＋１）、Ｖｊ  大きい側からｊ番目の数値データの値、Ｘ  平均値
【図１】
2008217280.tif 000003
【図２】
2008217280.tif 000004
【図３】
2008217280.tif 000005
【図４】
2008217280.tif 000006
【図５】
2008217280.tif 000007
【図６】
2008217280.tif 000008
【図７】
2008217280.tif 000009
【図８】
2008217280.tif 000010