(57)【要約】【課題】従来の選別率推定装置においては、中間検査の測定情報のばらつきの変化に応じて得られる製品の選別率を推定することができないという課題があった。【解決手段】中間測定情報取得部３０１が取得した中間測定情報および選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報を用いて、中間測定情報から選別測定情報を予測する予測式を導出する予測式導出部３０３と、中間測定情報の平均設定値およびばらつき設定値を受け付ける設定値受付部３０４と、平均設定値、ばらつき設定値、及び予測式を用い選別測定情報の平均とばらつきとを推定する推定部３０５と、推定部３０５の推定した結果と、規格値格納部３０６に格納されている規格値とを用いて、所望の品質を有する製品の選別率を算出する選別率算出部３０７と、選別率算出部３０７の算出結果を出力する出力部３０８とを具備するようにした。【選択図】図２
2008077263.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造工程における複数の中間品の１以上の測定項目についての測定情報である中間測定情報を取得する中間測定情報取得部と、
前記製造工程において製造される複数の製品を選別するために用いられる、１以上の測定項目についての測定情報である選別測定情報を取得する選別測定情報取得部と、
前記中間測定情報および前記選別測定情報を用いて、前記中間測定情報から前記選別測定情報を予測する予測式を導出する予測式導出部と、
中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値を受け付ける設定値受付部と、
前記平均を設定する値と、ばらつきを設定する値と、前記予測式とを用いて、選別測定情報の平均とばらつきとを推定する推定部と、
前記製品が所望の品質を有する場合の、前記各測定項目についての測定情報の値の範囲を設定する規格値が格納される規格値格納部と、
前記推定部の推定した結果と、前記規格値とを用いて、前記所望の品質を有する製品の選別率を算出する選別率算出部と、
前記選別率算出部の算出結果を出力する出力部とを具備する選別率推定装置。
【請求項２】
前記選別率算出部は、前記推定部が推定した結果を用いて補正した前記選別測定情報のうちの、前記規格値により設定される範囲内に含まれる選別測定情報数を用いて、前記選別率を算出する請求項１記載の選別率推定装置。
【請求項３】
前記選別率算出部は、前記推定部が推定した結果を用いて補正した前記規格値により設定される範囲内に含まれる前記１以上の選別測定情報数を用いて、前記選別率を算出する請求項１記載の選別率推定装置。
【請求項４】
前記選別率算出部は、前記推定部が推定した結果と、ｐ値算出関数とを用いて、前記選別率を算出する請求項１記載の選別率推定装置。
【請求項５】
前記予測式導出部は、前記中間測定情報の平均から、前記選別測定情報の平均を予測する予測式を導出する請求項１から請求項４いずれか記載の選別率推定装置。
【請求項６】
前記選別率算出部は、前記算出した選別率と不良品の廃棄コストの情報とを用いて、前記中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値に応じた経済効果を算出する請求項１から請求項５いずれか記載の選別率推定装置。
【請求項７】
製造工程における複数の中間品の１以上の測定項目についての測定情報である中間測定情報を取得する中間測定情報取得ステップと、
前記製造工程において製造される複数の製品を選別するために用いられる、１以上の測定項目についての測定情報である選別測定情報を取得する選別測定情報取得ステップと、
前記中間測定情報および前記選別測定情報を用いて、前記中間測定情報から前記選別測定情報を予測する予測式を導出する予測式導出ステップと、
中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値を受け付ける設定値受付ステップと、
前記平均を設定する値と、ばらつきを設定する値と、前記予測式とを用いて、選別測定情報の平均とばらつきとを推定する推定ステップと、
前記推定ステップで推定した結果と、格納されている前記製品が所望の品質を有する場合の、前記各測定項目についての測定情報の値の範囲を設定する規格値とを用いて、前記所望の品質を有する製品の選別率を算出する選別率算出ステップと、
前記選別率算出ステップの算出結果を出力する出力ステップとを具備する選別率推定方法。
【請求項８】
コンピュータに、
製造工程における複数の中間品の１以上の測定項目についての測定情報である中間測定情報を取得する中間測定情報取得ステップと、
前記製造工程において製造される複数の製品を選別するために用いられる、１以上の測定項目についての測定情報である選別測定情報を取得する選別測定情報取得ステップと、
前記中間測定情報および前記選別測定情報を用いて、前記中間測定情報から前記選別測定情報を予測する予測式を導出する予測式導出ステップと、
中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値を受け付ける設定値受付ステップと、
前記平均を設定する値と、ばらつきを設定する値と、前記予測式とを用いて、選別測定情報の平均とばらつきとを推定する推定ステップと、
前記推定ステップで推定した結果と、格納されている前記製品が所望の品質を有する場合の、前記各測定項目についての測定情報の値の範囲を設定する規格値とを用いて、前記所望の品質を有する製品の選別率を算出する選別率算出ステップと、
前記選別率算出ステップの算出結果を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラム。
【請求項９】
製造工程における複数の中間品の１以上の測定項目についての測定情報である中間測定情報を取得する中間測定情報取得ステップと、
前記製造工程において製造される複数の製品を選別するために用いられる、１以上の測定項目についての測定情報である選別測定情報を取得する選別測定情報取得ステップと、
前記中間測定情報および前記選別測定情報を用いて、前記中間測定情報から前記選別測定情報を予測する予測式を導出する予測式導出ステップと、
中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値を受け付ける設定値受付ステップと、
前記平均を設定する値と、ばらつきを設定する値と、前記予測式とを用いて、選別測定情報の平均とばらつきとを推定する推定ステップと、
前記推定ステップで推定した結果と、格納されている前記製品が所望の品質を有する場合の、前記各測定項目についての測定情報の値の範囲を設定する規格値とを用いて、前記所望の品質を有する製品の選別率を算出する選別率算出ステップと、
前記選別率算出ステップの算出結果を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造工程における選別率を推定する選別率推定装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、制御値の設定値を変更した場合の中間特性データのデータ分布の変動を推定し、発生する中間特性の不良数を推定し、推定した不良数が最小となるような制御値の設定値の変更量を決定して、制御対象機器の制御値の設定値を変更する品質制御装置があった（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、特定工程で中間検査を行った結果のデータベースと、最終検査結果のデータベースとを作成し、各データ間の照合を行い歩留まり予測データベースを作成し、工程の途中で製品の中間検査を行うことで、中間検査結果から上記のデータベースを参照して、最終検査の歩留まりを予測する電子デバイス検査システムがあった（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
また、中間検査データベース、最終検査データベース間での最新の相関関係を示す関係式に、中間検査装置各々より得られている中間検査結果を代入するようにして、製品の最終歩留まりを予測する製造ライン監視システムがあった（例えば、特許文献３参照）。
【０００５】
また、工程毎の品質データから、処理工程毎の歩留まり低下寄与率を算出し、この歩留まり低下寄与率と、品質データを用いることで現在進行中の製品に関する歩留まりを予測して、この予測した歩留まり情報を用いて工程を管理する半導体素子製造方法があった（例えば、特許文献４参照）。
【特許文献１】特許第３７２６８４０号明細書（第１頁、第１図等）
【特許文献２】特許第３２０８８０７号明細書（第１頁、第１図等）
【特許文献３】特許平６−２３２０１８号公報（第１頁、第１図等）
【特許文献４】特許第３７５１６８０号明細書（第１頁、第１図等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述したような従来の技術においては、中間特性のばらつき値の変動から中間特性の不良数を推定するものや、中間検査における不良品率等から製品の歩留まり等を推定するものはあったが、中間検査の測定情報のばらつきおよび平均の変化に応じて得られる製品の選別率を精度よく推定することができないという課題があった。選別率とは、良品として選別される製品の比率のことであり、具体的には、良品と判断される製品の、全製品もしくは不良品と判断される製品に対する比率等である。
【０００７】
例えば、中間検査段階において不良品率が０であったとしても、中間検査段階の製品のばらつきが異なると、最終的な製品の選別率が異なるものとなる可能性が高い。しかしながら、従来の技術においては、例えば、中間検査の結果、不良品率が０であったとすると、その中間工程を調整したり改善して中間検査段階での製品のばらつきを小さくした場合に、最終的な製品の選別率がどのように変化するかを精度良く予測したりすることができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の選別率推定装置は、製造工程における複数の中間品の１以上の測定項目についての測定情報である中間測定情報を取得する中間測定情報取得部と、前記製造工程において製造される複数の製品を選別するために用いられる、１以上の測定項目についての測定情報である選別測定情報を取得する選別測定情報取得部と、前記中間測定情報および前記選別測定情報を用いて、前記中間測定情報から前記選別測定情報を予測する予測式を導出する予測式導出部と、中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値を受け付ける設定値受付部と、前記平均を設定する値と、ばらつきを設定する値と、前記予測式とを用いて、選別測定情報の平均とばらつきとを推定する推定部と、前記製品が所望の品質を有する場合の、前記各測定項目についての測定情報の値の範囲を設定する規格値が格納される規格値格納部と、前記推定部の推定した結果と、前記規格値とを用いて、前記所望の品質を有する製品の選別率を算出する選別率算出部と、前記選別率算出部の算出結果を出力する出力部とを具備する選別率推定装置である。
【０００９】
かかる構成により、中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値を用いて、製品の選別率を推定することができ、中間測定情報のばらつきおよび平均の変化に応じた製品の選別率を、精度良く推定することができる。これにより、中間測定情報の変動が、選別率にどのような影響を与えるかを、容易に推定することが可能となる。
【００１０】
また、本発明の選別率推定装置は、前記選別率推定装置において、前記選別率算出部は、前記推定部が推定した結果を用いて補正した前記選別測定情報のうちの、前記規格値により設定される範囲内に含まれる選別測定情報数を用いて、前記選別率を算出する選別率推定装置である。
【００１１】
かかる構成により、中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値を用いて、製品の選別率を推定することができ、中間測定情報のばらつきおよび平均の変化に応じた製品の選別率を、精度良く推定することができる。
【００１２】
また、本発明の選別率推定装置は、前記選別率推定装置において、前記選別率算出部は、前記推定部が推定した結果を用いて補正した前記規格値により設定される範囲内に含まれる前記１以上の選別測定情報数を用いて、前記選別率を算出する選別率推定装置である。
【００１３】
かかる構成により、選別率を算出する際に、選別測定情報取得部が取得した選別測定情報を補正する必要がないため、選別率を推定する処理を高速化することができる。
【００１４】
また、本発明の選別率推定装置は、前記選別率推定装置において、前記選別率算出部は、前記推定部が推定した結果と、ｐ値算出関数とを用いて、前記選別率を算出する選別率推定装置である。
【００１５】
かかる構成により、選別測定情報取得部が取得した選別測定情報を、選別率の算出に利用しないため、選別率を推定する処理をさらに高速化することができる。
【００１６】
また、本発明の選別率推定装置は、前記選別率推定装置において、前記予測式導出部は、前記中間測定情報の平均から、前記選別測定情報の平均を予測する予測式を導出する選別率推定装置である。
【００１７】
かかる構成により、精度の高い予測が可能な平均の予測式を用いて選別率を推定することができ、高精度な選別率の推定ができる。
【００１８】
また、本発明の選別率推定装置は、前記選別率推定装置において、前記選別率算出部は、前記算出した選別率と、不良品の廃棄コストの情報とを用いて、前記中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値に応じた経済効果を算出する選別率推定装置である。
【００１９】
かかる構成により、中間品に対するばらつき等の変更が生産ラインに与える経済効果を予測することができ、例えば、中間品の品質向上のために行う設備等の投資が、どのような経済効果を与えるかを予め評価して、設備投資の要否等を判断することが可能となる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明による選別率推定装置等によれば、中間測定情報のばらつきおよび平均の変化に応じた製品の選別率を、精度良く推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、選別率推定装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００２２】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態における生産システムの構成の概略を示す概念図である。本生産システムは、生産ライン１００と、測定情報収集装置２００と、選別率推定装置３００とを具備している。これらは、通信可能なように、通信回線等を介して接続されている。なお、測定情報収集装置２００は、生産ライン１００または選別率推定装置３００内に組み込まれていても良い。
【００２３】
また、図２は、本実施の形態における生産システムの測定情報収集装置２００と選別率推定装置３００の構成を示すブロック図である。
【００２４】
生産ライン１００は、１以上の部品１０１等を用いて、電気機器や機械やその他の製品を生産するラインである。製品とは、ここでは具体的には、生産ライン１００の成果物として得られるものであるとする。ここで述べる製品とは、他の装置等において部品として使用されるものも含む。
【００２５】
生産ライン１００は、複数の製造装置Ｄ１〜Ｄｋ（ｋは２以上の整数）と、中間測定装置Ｍと、選別率推定装置Ｌを備えている。
【００２６】
製造装置Ｄ１〜Ｄｋは、電気機器や機械やその他の製品や部品等を製造する装置であり、その構成やその製造する物品は問わない。製造装置Ｄ１〜Ｄｋは、例えばベルトコンベア等で搬送されてきた部品１０１や半製品に対して、予め決められた手順で加工や組み立て等の処理を行う。なお、ここでは、説明の便宜上、選別測定装置Ｌにおいて選別されるものを製品と呼び、製品になる前の部品や半製品を中間品と呼ぶ。製造装置Ｄ１〜Ｄｋの行う処理の内容は、図示しない受付部が受け付ける指示等により設定可能である。例えば、曲げ、圧力、温度等の加工条件を変更することにより、製品の形状寸法や、動作特性等の、製品の品質を変更可能である。ここで述べる品質は、製品の特性等も含む概念である。各製造装置Ｄ１〜Ｄｋは、通常は異なる処理を行う異なる装置であるが、各製造装置Ｄ１〜Ｄｋは、同じ処理を行っても良いし、同じ装置であっても良い。
【００２７】
中間測定装置Ｍは、生産ライン１００における複数の中間品の１以上の測定項目についての測定を行って、測定情報を得る。ここでは、中間測定装置Ｍが取得する複数の中間品の１以上の測定項目についての測定情報を中間測定情報と呼ぶ。中間測定装置Ｍは、複数の製造装置Ｄ１〜Ｄｋのうちの、何れか２つの製造装置間における中間品について測定を行う。ここでは、説明の便宜上、製造装置Ｄ１の直後に、中間測定装置Ｍを配置しているが、Ｄ１からＤｋ−１のいずれの製造装置の直後に中間測定装置Ｍを配置するようにしてもよい。中間測定装置Ｍは、生産ライン１００上を流れる中間品に対して測定を行っても良いし、生産ライン１００から抜き取った中間品について測定を行っても良い。「測定項目」とは、搬送されてきた中間品の形状や、寸法、動作特性等を測定対象とする項目である。中間測定装置Ｍは、各中間品について、これらの測定項目の１以上の測定項目についての測定を行う。そして、測定結果として得られた測定情報である中間測定情報を出力、例えば、測定情報収集装置２００に送信する。中間測定装置Ｍは、さらに、測定時刻を示す情報や、測定情報が中間測定装置Ｍで取得された測定情報である中間測定情報であることを示す情報や、生産開始時等の所定のタイミングからの中間測定装置Ｍが測定した中間品のカウント数や、測定対象となる中間品の識別情報や、どの測定項目についての測定情報であるかを示す測定項目の識別情報等を、適宜１以上の測定項目についての中間測定情報に加えて、出力することが好ましい。このようにすることで、測定情報が、どの中間品、あるいは製品に対応した測定情報であるか、どの時刻に測定されたものであるか、どの測定項目の測定結果であるか、ということを測定情報から判断可能である。時刻を示す情報は、例えば図示しない時計等から取得可能である。また、中間品のカウントは、中間測定装置Ｍが測定を行う毎にカウンターをインクリメントすることでカウント可能である。また、中間品の識別情報は、中間品にＩＣタグやバーコード等を予め付加しておき、これらの情報をリーダ等で読み出すことで取得可能である。また、測定項目についての情報は、センサー等の測定を行うデバイス毎に、識別情報を与えておき、センサー等から測定情報を取得する際に、この測定したデバイスの識別情報を取得するようにすればよい。中間測定装置Ｍは、センサーやＭＰＵやメモリ等により構成される。
【００２８】
選別測定装置Ｌは、生産ライン１００を構成する複数の製造装置Ｄ１〜Ｄｋにおいて最終的に生産された複数の製品（以下、製品と称す）の１以上の測定項目についての測定を行って、製造工程において製造される複数の製品を選別するために用いられる測定情報を得る。この選別測定装置Ｌが取得する、選別に用いられる測定情報を、ここでは、選別測定情報と称す。ここで述べる選別とは、例えば良品および不良品の選別であるとする。選別測定装置Ｌは、生産ライン１００上を流れる製品に対して測定を行っても良いし、生産ライン１００から抜き取った製品について測定を行っても良い。なお、選別測定装置Ｌは、上述した中間測定装置Ｍと同様に、測定情報や、測定情報に対応した時刻情報や、生産開始時等の所定のタイミングからの選別測定装置Ｌが測定した製品のカウント数や選別測定装置Ｌの識別情報等を取得し、出力するが、これらの構造については、上述した中間測定装置Ｍと同様であるので、説明は省略する。また、選別測定装置Ｌは、測定情報が選別測定情報であることを示す情報を測定情報に対応付けて出力するようにしても良い。また、選別測定装置Ｌは、図示しないメモリ等の記憶媒体に予め格納されている１以上の測定項目に対応した規格値を読み出して、各製品についての各測定項目の測定情報が、規格値により設定される範囲内に含まれるか否か判断し、その判断結果に応じて、製品が所望の品質を有しているか否か、ここでは例として、製品が良品であるか否かを判断して、製品を選別しても良い。また、この判断の結果、良品であれば、製品をそのまま良品１０２ａとして搬出するとともに、良品でなければ不良品１０２ｂとして、排除するようにしてもよい。規格値とは、製品が所望の品質を有する場合の、各測定項目についての測定情報の値の範囲を設定する値である。具体的には、製品についての、各測定項目の測定情報が全て、各測定項目に対応した規格値により設定される範囲内に含まれる場合、その製品は、良品と判断される。なお、規格値により設定される値の範囲には、規格値を含んでも良いし、含まなくても良い。選別測定装置Ｌは、規格値を、後述する規格値格納部３０６から読み出すようにしても良い。規格値は、通常、各測定項目毎に用意される。各規格値は、各測定項目の測定情報の、例えば上限値および下限値、もしくはこれらの何れか一方である。例えば、測定情報が上限値及び下限値である規格値の間の値であれば、製品が良品と判断されてもよいし、不良品と判断されても良い。また、規格値が上限値であり、測定情報が上限値以下の場合に製品が良品と判断されても良いし、不良品と判断されてもよい。また、規格値が下限値であり、測定情報が下限値以下の場合に製品が良品と判断されても良いし、不良品と判断されてもよい。なお、選別測定装置Ｌは、選別測定情報を用いて、選別を行う構成や、不良品１０２ｂを排除するための構成を備えていても良いし、これらを選別測定装置Ｌとは別の装置として備えているようにしても良い。
【００２９】
測定情報収集装置２００は、生産ライン１００において測定された様々な測定情報を収集する装置である。
【００３０】
測定情報収集装置２００は、測定情報取得部２０１と測定情報格納部２０２と測定情報出力部２０３を具備している。
【００３１】
測定情報取得部２０１は、生産ライン１００の中間測定装置Ｍや選別計測装置Ｌから、中間品についての中間測定情報と製品についての選別測定情報とを、直接、または間接的に、取得する。測定情報取得部２０１は、生産ライン１００の中間測定装置Ｍや選別計測装置Ｌから、中間測定情報や選別測定情報を受信しても良いし、中間測定装置Ｍや選別計測装置Ｌがハードディスク等の記録媒体に記録した中間測定情報や選別測定情報を読み出しても良い。測定情報取得部２０１が、中間測定情報や選別測定情報を取得する方法は問わない。測定情報取得部２０１は、取得した中間測定情報や選別測定情報を後述する測定情報格納部２０２等に蓄積する。測定情報取得部２０１は、測定情報と対応付けて出力された時刻情報や、中間品や製品のカウント数の情報や、中間品や製品の識別情報等を、取得しても良い。測定情報取得部２０１は、中間測定情報や選別測定情報と対応付けられた時刻情報や中間品や製品の識別情報等を取得した場合、これらを、測定情報と対応付けて測定情報格納部２０２等に蓄積することが好ましい。中間品の識別情報と、この中間品から最終的に得られる製品の識別情報とは通常同一である。また、測定情報取得部２０１は、中間品や製品の識別情報が得られない場合、特許文献１に示すように、取得した中間測定情報と選別測定情報について、それぞれ一定の期間ごとの集合の平均を、順次算出し、この平均値を新たな中間測定情報および選別測定情報として蓄積するようにしても良い。測定情報取得部２０１は、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。また、測定情報取得部２０１は、無線または有線の受信手段で実現されても良い。測定情報取得部２０１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３２】
測定情報格納部２０２には、測定情報取得部２０１が取得した中間測定情報および選別測定情報が格納される。また、測定情報取得部２０１が取得した時刻情報や中間品や製品の識別情報が、中間測定情報および選別測定情報と対応付けて格納されても良い。例えば、測定情報格納部２０２には、中間測定情報および選別測定情報と、これらに対応した時刻情報等が、データベースの同一のレコードに格納されてもよい。なお、測定情報格納部２０２が物理的に異なる記録媒体等から構成されており、中間測定情報と、選別測定情報とが異なる記録媒体に格納されるようにしても良い。測定情報格納部２０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００３３】
測定情報出力部２０３は、測定情報格納部２０２に格納されている中間測定情報および選別測定情報を出力する。ここで述べる出力とは、例えば選別率推定装置３００等への中間測定情報および選別測定情報の送信や、ＣＤやフラッシュメモリ等の着脱可能な記録媒体等への中間測定情報および選別測定情報の蓄積等を含む概念である。測定情報出力部２０３が、出力を行うタイミングやトリガー等は問わない。例えば、図示しない受付部等から、中間測定情報や選別測定情報を出力する指示を受け付けた場合に、中間測定情報や選別測定情報を出力する。また、例えば、選別率推定装置３００が選別率を推定する処理を開始したことをトリガーとして、中間測定情報や選別測定情報を出力してもよい。測定情報出力部２０３は、通信デバイス等や記録デバイス等を含むと考えても含まないと考えても良い。出力部３０８は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００３４】
選別率推定装置３００は、生産ラインにおいて測定された測定情報、例えば測定情報収集装置２００が収集した測定情報を用いて、選別率を推定する装置である。
【００３５】
選別率推定装置３００は、中間測定情報取得部３０１、選別測定情報取得部３０２、予測式導出部３０３、設定値受付部３０４、推定部３０５、規格値格納部３０６、選別率算出部３０７、出力部３０８を具備する。
【００３６】
中間測定情報取得部３０１は、製造工程における複数の中間品の１以上の測定項目についての測定情報である中間測定情報を取得する。中間測定情報取得部３０１は、生産ライン１００の中間測定装置Ｍから、直接、または間接的に、中間測定情報を取得する。測定情報取得部２０１は、生産ライン１００の中間測定装置Ｍから、中間測定情報を受信しても良いし、メモリやハードディスク等の記録媒体に記録された中間測定情報を読み出しても良い。測定情報取得部２０１が、中間測定情報を取得する方法は問わない。ここでは、例として、中間測定情報取得部３０１が、測定情報収集装置２００の測定情報格納部２０２から中間測定情報を取得する場合について説明する。また、中間測定情報取得部３０１は、中間測定情報に対応して格納されている時刻情報も、中間測定情報とともに取得しても良い。中間測定情報取得部３０１は、取得した中間測定情報等を、メモリ等の記録媒体に一時記憶する。中間測定情報取得部３０１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。中間測定情報取得部３０１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３７】
選別測定情報取得部３０２は、製造工程における複数の製品の１以上の測定項目についての測定情報である選別測定情報を取得する。この製品とは、具体例としては、中間測定情報取得部３０１が取得した中間測定情報の測定元となる中間品に対応して生産された製品である。選別測定情報取得部３０２は、生産ライン１００の選別測定装置Ｌから、直接、または間接的に、選別測定情報を取得する。選別測定情報取得部３０２は、生産ライン１００の選別測定装置Ｍから、選別測定情報を受信しても良いし、メモリやハードディスク等の記録媒体に記録された選別測定情報を読み出しても良い。選別測定情報取得部３０２が、選別測定情報を取得する方法は問わない。ここでは、例として、選別測定情報取得部３０２が、測定情報収集装置２００の測定情報格納部２０２から選別測定情報を取得する場合について説明する。また、選別測定情報取得部３０２は、選別測定情報に対応して格納されている時刻情報も、選別測定情報とともに取得しても良い。選別測定情報取得部３０２は、取得した選別測定情報等を、メモリ等の記録媒体に一時記憶する。選別測定情報取得部３０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。選別測定情報取得部３０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３８】
なお、識別情報等が一致する中間測定情報と選別測定情報とを中間測定情報取得部３０１および選別測定情報取得部３０２がそれぞれ取得する等により、選別測定情報取得部３０２とが取得する選別測定情報が、中間測定情報取得部３０１が取得した中間測定情報の測定対象である中間品を用いて生産された製品に対応したものであるようにすることが最も好ましいが、選別率推定装置３００において複数の中間測定情報や選別測定情報に対して統計処理が行われることから、これらは、完全に一致していなくても良い。
【００３９】
例えば、中間測定装置Ｍにおいて測定が行われた中間品が、製品となって選別測定装置Ｌで測定されるまでに要する経過時間を予め測定等により求めておき、中間測定情報取得部３０１が取得する２以上の中間測定情報の測定された期間と、選別測定情報取得部３０２が取得する２以上の最終測定情報の測定された期間とが、上述した予め求められた経過時間だけずれたものとなるようにしても良い。
【００４０】
また、中間測定装置Ｍにおいては、抜き取った中間品をカウントしないようにするとともに、再投入した中間品の数をカウントするようにし、選別測定装置Ｌにおいては、全ての製品の数をカウントするようにし、生産開始等からの中間測定装置Ｍおよび選別測定装置Ｌにおけるカウント数が、同じカウント数である中間品と、製品とに対応した中間測定情報と最終測定情報とを中間測定情報取得部３０１および選別測定情報取得部Ｌがそれぞれ取得するようにしてよい。
【００４１】
実際、生産ライン１００において、中間品が排除されたり、再投入されたりすること等があり、中間測定装置Ｍが中間測定情報を取得した中間品の識別情報を有する製品が選別測定装置Ｌに搬送されないこと等が考えられることから、中間測定装置Ｍで測定を行った中間品を用いて生産された製品であるか否かを判断せずに、上記のように、中間品が製品となって測定されるまでの経過時間やカウント数等に基づいて、選別測定情報を取得するようにしても良い。
【００４２】
なお、中間測定情報取得部３０１と選別測定情報取得部３０２が、どのようにして予め求めた経過時間だけ測定時刻がずれた中間測定情報と選別測定情報とをそれぞれ取得するかは問わない。例えば、選別測定装置Ｌが、予め、中間測定装置Ｍが中間測定情報の測定を開始してから上記のような経過時間だけずらして、選別測定情報を取得するようにし、このようにして得られた中間測定情報と選別測定情報とを、中間測定情報取得部３０１および選別測定情報取得部３０２がそれぞれ取得するようにしても良い。また、中間測定情報に付加された時刻情報と最終測定情報に付加された時刻情報を検索に利用して、中間測定情報取得部３０１と選別測定情報取得部３０２が、予め求めた経過時間だけ測定時刻がずれた中間測定情報と選別測定情報とを取得するようにしても良い。
【００４３】
また、中間測定情報取得部３０１と選別測定情報取得部３０２が、カウント数に応じた中間測定情報と選別測定情報とをそれぞれどのように取得するかは問わない。例えばカウント数に応じて、中間測定装置Ｍおよび選別測定装置Ｌが中間測定情報と選別測定情報を取得するようにしても良いし、中間測定情報と選別測定情報に対応付けられたカウント数の情報を検索に利用して、中間測定情報取得部３０１と選別測定情報取得部３０２が、所定のカウント数の中間測定情報と選別測定情報とを、それぞれ複数取得するようにしても良い。
【００４４】
予測式導出部３０３は、中間測定情報取得部３０１および選別測定情報取得部３０２が取得した中間測定情報および選別測定情報を用いて、中間測定情報から選別測定情報を予測する予測式を導出、すなわち算出する。具体的には、中間測定情報取得部３０１および選別測定情報取得部３０２が取得した中間測定情報および選別測定情報を用いて、複数の中間測定情報の各測定項目の平均値から、複数の選別測定情報各測定項目の平均値を予測する予測式を導出する。ここでは、特に、このような複数の中間測定情報の各測定項目の平均値から、複数の選別測定情報各測定項目の平均値を予測する予測式を、中間測定情報取得部３０１および選別測定情報取得部３０２が取得した中間測定情報および選別測定情報を用いて、重回帰分析を行うことで導出する。この予測式は、例えば、線形モデルで表される予測式である。重回帰分析を用いて予測式を求める方法については、統計処理方法として、公知技術であるのでここでは詳細な説明を省略する。ただし、予測式は重回帰分析以外の他の方法により算出しても良い。なお、予測式導出部３０３は一旦導出した予測式をメモリ等の記録媒体に蓄積するようにし、次回の処理等に予測式が必要な場合、この記録媒体に蓄積されている予測式を出力するようにしても良い。予測式導出部３０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。予測式導出部３０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４５】
設定値受付部３０４は、中間測定情報の平均を設定する値（以下平均設定値と称す）と、中間測定情報のばらつきを設定する値（以下ばらつき設定値と称す）を受け付ける。ここで述べるばらつきとは、例えば分散や共分散のことであり、ばらつき設定値は、例えば分散や共分散の値である。ただし、分散や共分散が算出可能な値であれば、例えば標準偏差等の値でも良い。このばらつき設定値は、変更後の所望のばらつきの値を指定できる値であれば、現在のばらつきとの差分を指定する値であっても良いし、変更後のばらつきの値であっても良い。このばらつき設定値は、各測定項目別に受け付けられる。なお、ばらつき設定値を受け付けなかった場合においても、ここでは、設定値受付部３０４が、ばらつき設定値としてばらつきに変化がないことを示す値、例えば差分「０」を受け付けたことと考える。設定値受付部３０４の受け付けたばらつき設定値は、メモリ等の記憶媒体に一時記憶される。また、平均設定値は、変更後の所望の平均値を指定できる値であれば、現在の中間測定情報の平均値との増減分、すなわち差分を指定する値であっても良いし、変更後の平均値の値であっても良い。なお、平均設定値を受け付けなかった場合においても、ここでは、設定値受付部３０４が、平均設定値として平均に変化がないことを示す値、例えば差分「０」を受け付けたことと考える。この平均設定値は、各測定項目別に受け付けられる。平均受付部３０４の受け付けた平均設定値は、メモリ等の記憶媒体に一時記憶される。設定値受付部３０４が受け付ける受付とは、例えば、入力手段からの受付や、他の機器等から送信される入力信号の受信や、記録媒体等からの情報の読み出し等である。ばらつきを設定する値の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。設定値受付部３０４は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００４６】
推定部３０５は、設定値受付部３０４が受け付けたばらつき設定値と、予測式導出部３０３が導出した予測式とを用いて、選別測定情報のばらつきと、選別測定情報の平均とを推定、すなわち算出する。選別測定情報のばらつきとは、例えば、選別測定情報の分散である。推定部３０５は、設定値受付部３０４が受け付けた平均設定値に応じて得られる選別測定情報の平均の値を推定する。具体的には、中間測定情報取得部３０１が取得した中間測定情報から算出した中間測定情報の平均値と、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報から算出した選別測定情報の平均値と、予測式導出部３０３が導出した予測式の係数等を用いて、選別測定情報の平均値を推定する。また、推定部３０５は、設定値受付部３０４が受け付けたばらつき設定値に応じて得られる選別測定情報のばらつきを推定する。具体的には、中間測定情報取得部３０１が取得した中間測定情報から算出した、中間測定情報の分散もしくは分散および共分散と、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報から算出した選別測定情報の分散と、設定値受付部３０４が受け付けた分散の値もしくは分散および共分散の値と、予測式導出部３０３が導出した予測式の係数等を用いて、選別測定情報のばらつきを推定する。ばらつきの推定方法の具体例については後述する。なお、推定部３０５は、中間測定情報取得部３０１が取得した中間測定情報から一旦算出した、中間測定情報の平均値や、分散や、共分散と、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報から一旦算出した選別測定情報の平均値や分散とをメモリ等の記録媒体に蓄積するようにし、次回の処理等にこれらの平均値や分散等が必要な場合に、この記録媒体に蓄積されている平均値や分散等を出力するようにしても良い。なお、ここでは、特に、推定部３０５が、中間測定情報統計処理手段３０５１と、選別測定情報統計処理手段３０５２と、推定処理手段３０５３とを具備している場合について説明する。推定部３０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。推定部３０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４７】
中間測定情報統計処理手段３０５１は、中間測定情報取得部３０１が取得した中間測定情報から中間測定情報の測定項目別の平均値を算出する。また、中間測定情報と、この算出した測定項目別の平均値とを用いて、測定項目別の分散を算出する。また、中間測定情報統計処理手段３０５１は、中間測定情報と、この算出した測定項目別の平均値とを用いて、測定項目間の共分散を算出するようにしてもよい。中間測定情報統計処理手段３０５１が、平均値や分散や共分散を算出する処理は、公知技術であるので説明を省略する。中間測定情報統計処理手段３０５１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。中間測定情報統計処理手段３０５１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４８】
選別測定情報統計処理手段３０５２は、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報から選別測定情報の測定項目別の平均値を算出する。また、選別測定情報と、この算出した測定項目別の平均値とを用いて、測定項目別の分散を算出する。また、選別測定情報統計処理手段３０５２は、選別測定情報と、この算出した測定項目別の平均値とを用いて、測定項目間の共分散を算出するようにしてもよい。選別測定情報統計処理手段３０５２が、平均値や分散や共分散を算出する処理は、公知技術であるので説明を省略する。選別測定情報統計処理手段３０５２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。選別測定情報統計処理手段３０５２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４９】
推定処理手段３０５３は、予測式導出部３０３の導出した予測式の係数と、中間測定情報統計処理手段３０５１が取得した中間測定情報の平均値と、選別測定情報統計処理手段３０５２が取得した選別測定情報の平均値と、設定値受付部３０４の受け付けた平均値設定値とを用いて、設定値受付部３０４が受け付けた平均設定値に応じて得られる選別測定情報の平均値を推定、具体的には、平均値を取得する。また、推定処理手段３０５３は、予測式導出部３０３の導出した予測式の係数と、中間測定情報統計処理手段３０５１が取得した中間測定情報の測定項目別の分散の値と、選別測定情報統計処理手段３０５２が取得した選別測定情報の測定項目別の分散の値と、設定値受付部３０４の受け付けたばらつき設定値とを用いて、設定値受付部３０４が受け付けたばらつき設定値に応じて得られる選別測定情報のばらつきを推定、具体的には、分散の値を取得する。また、必要に応じて、中間測定情報統計処理手段３０５１が取得した中間測定情報の測定項目間の共分散の値をさらに用いて選別測定情報のばらつきを推定しても良い。推定処理手段３０５３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。推定処理手段３０５３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５０】
規格値格納部３０６には、製品が所望の品質を有する場合の、各測定項目についての測定情報の値の範囲を設定する規格値が格納される。この規格値は、上述した選別測定装置Ｌが製品を選別する際に利用する規格値と同様の、上限値や下限値等の規格値であり、ここでは詳細な説明を省略する。ただし、規格値格納部３０６に格納されている規格値と、選別測定装置Ｌが利用する規格値とは必ずしも、同じ値である必要はない。規格値格納部３０６には、例えば、設定値受付部３０４等の受付部が受け付けた規格値が蓄積されても良いし、工場出荷時等に規格値が蓄積されていても良い。規格値格納部３０６は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００５１】
選別率算出部３０７は、推定部３０５の推定した結果、具体的には選別測定情報のばらつきおよび選別測定情報の平均と、規格値格納部３０６に格納されている規格値とを用いて、所望の品質を有する製品の選別率を算出する。選別率とは、良品として選別される製品の比率のことであり、具体的には、良品と判断される製品の、全製品もしくは不良品と判断される製品に対する比率等である。例えば、規格値である上限値及び下限値もしくはこれらのいずれか一方により設定される値の範囲に含まれる選別測定情報数の、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報数に対する比率や、規格値で設定される範囲に含まれる選別測定情報数の、規格値で設定される範囲に含まれない選別測定情報数に対する比率等である。具体的には、選別率算出部３０７は、第一の方法として、推定部３０５が推定した結果を用いて、選別測定情報取得部３０２が取得した複数の製品についての選別測定情報をそれぞれ補正し、この補正した選別測定情報のうちの、規格値格納部３０６に格納されている規格値により設定される範囲内に含まれる測定情報数を求め、この測定情報数を用いて選別率を算出する。推定部３０５が推定した結果とは、具体的には、選別測定情報のばらつき、例えば分散、と、選別測定情報の平均値である。また、例えば、選別率算出部３０７は、第二の方法として、推定部３０５が推定した選別測定情報のばらつきの結果、例えば分散、と、選別測定情報の平均値とを用いて規格値を補正し、この補正した規格値により設定される範囲内に含まれる１以上の測定情報数を求め、この測定情報数を用いて、選別率を算出する。また、例えば、選別率算出部３０７は、第三の方法として、推定部３０５が推定した選別測定情報のばらつきの結果、例えば分散、と、選別測定情報の平均値と、ｐ値算出関数とを用いて、選別率を算出する。ｐ値とは有意確率のことであり、規格値外の選別測定情報数の全体に占める割合を示す値である。ｐ値算出関数とは、分散の平方根である標準偏差と、規格値格納部３０６に格納されている規格値とから、規格値外の選別測定情報数の比率を算出する関数である。ｐ値算出関数は、公知技術であるので説明は省略する。選別率算出部３０７が、選別率を算出する方法の具体例については後述する。ここでは、選別率算出部３０７が、選別測定情報補正処理手段３０７１と、判断手段３０７２と、算出手段３０７３とを具備しており、上述した第一の方法で選別率を算出する場合について説明する。選別率算出部３０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。選別率算出部３０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５２】
選別測定情報補正処理手段３０７１は、推定部３０５が推定した結果を用いて、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報を補正する。具体的には、選別測定情報補正処理手段３０７１は、推定部３０５が推定した選別測定情報のばらつきの値、具体的には、選別測定情報の分散の値と、推定部３０５が推定した平均値とを用いて、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報を補正する。より具体的には、選別測定情報の分散の値を用いて算出した標準偏差の値と、推定部３０５が推定した平均値の値と、選別測定情報取得部３０２の取得した選別測定情報を用いて算出した標準偏差の値とを用いて、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報を補正する。この補正の具体例については、後述する。補正した測定情報は、例えば、図示しないメモリ等の記録媒体等に蓄積する。選別測定情報補正処理手段３０７１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。選別測定情報補正処理手段３０７１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５３】
判断手段３０７２は、規格値格納部３０６に格納されている規格値を条件として用いて、選別測定情報補正処理手段３０７１が補正した各選別測定情報が、条件を満たすか否かを判断する。具体的には、判断手段３０７２は、選別測定情報補正処理手段３０７１が補正した各選別測定情報が、規格値により設定される範囲に含まれるか否かを判断する。そして、条件を満たすと判断された選別測定情報の数をカウントする。判断手段３０７２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断手段３０７２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５４】
算出手段３０７３は、判断手段３０７２の判断の結果を用いて、選別率を算出する。具体的には、判断手段３０７２がカウントした、条件を満たす選別測定情報数を、全ての補正された選別測定情報数で除算して、選別率を算出する。なお、全ての補正された選別測定情報数で除算する代わりに、全ての補正された選別測定情報数から、規格値により設定される範囲に含まれると判断された補正された選別測定情報の数を減算して得られた値で、除算した値を選別率としても良い。算出手段３０７３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。算出手段３０７３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５５】
出力部３０８は、選別率算出部３０７の算出結果を出力する。具体的には、出力部３０８は、選別率算出部３０７の算出した選別率を出力する。ここでの出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタによる紙等への印字、外部の装置への送信、記録媒体等への蓄積等を含む概念である。出力部３０８は、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部３０８は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００５６】
次に、生産システムの動作について説明する。
まず、生産ライン１００の動作について説明する。製造装置Ｄ１〜Ｄｋは、例えばベルトコンベア等で搬送される複数の部品や半製品に対して、予め決められた順番に沿って、加工や組み立て等の所定の処理を行っていく。これにより、製品を生産する。また、中間測定装置Ｍは、所定の製造装置Ｄ１〜Ｄｋ−１により処理が行われた中間品を測定対象として、一以上の所定の測定項目について測定を行い、中間測定情報を取得する。また、この測定時の時刻情報等も適宜取得する。そして測定により得られた中間測定情報等を出力、例えば送信する。また、選別測定装置Ｌは、最終の製造装置Ｄｋにおいて得られた製品を測定対象として、１以上の測定項目について測定を行い、選別測定情報を取得する。また、この測定時に時刻情報等も適宜取得する。そして測定により得られた選別測定情報等を出力、例えば送信する。
【００５７】
なお、選別測定装置Ｌが測定する１以上の測定項目は、通常、中間測定情報の測定項目と同じ測定項目であるが、異なるものであっても良い。
【００５８】
次に、測定情報収集装置２００の動作について説明する。測定情報取得部２０１は、中間測定装置Ｍや選別測定装置Ｌ等から出力される中間測定情報や、選別測定情報等を受信したか否かの判断を繰り返す。受信した場合、測定情報取得部２０１は、受信した中間測定情報や選別測定情報等を測定情報格納部２０２に蓄積する。このとき、中間測定情報や選別測定情報に対応して受信された時刻情報や、中間測定情報や選別測定情報であることを示す情報等も、中間測定情報や選別測定情報と対応付けて蓄積される。そして、再び、中間測定情報や、選別測定情報等を受信したか否かの判断を繰り返す。そして、測定情報格納部２０２に格納された中間測定情報や、選別測定情報を、所望のタイミングやトリガー等に応じて、測定情報出力部２０３から出力する。例えば、測定情報出力部２０３は、図示しない受付部等が外部から中間測定情報や選別測定情報を出力する指示を受け付けた場合に、これらの測定情報を選別率推定装置３００等に送信する。なお、これらの処理は、電源オフや処理終了の割り込みにより終了する。
【００５９】
次に、選別率推定装置３００の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。
【００６０】
（ステップＳ３０１）中間測定情報取得部３０１は、中間測定情報を取得する。例えば、測定情報収集装置２００の測定情報出力部２０３が送信する、測定情報格納部２０２に格納されている中間測定情報を受信する。また、中間測定情報取得部３０１は、着脱可能な記録媒体に蓄積された中間測定情報を読み出しても良い。中間測定情報取得部３０１は、例えば、取得した中間測定情報を、メモリ等の記録媒体に一時記憶する。
【００６１】
（ステップＳ３０２）選別測定情報取得部３０２は、選別測定情報を取得する。例えば、測定情報収集装置２００の測定情報出力部２０３が送信する、測定情報格納部２０２に格納されている選別測定情報を受信する。また、選別測定情報取得部３０２は、着脱可能な記録媒体に蓄積された選別測定情報を読み出しても良い。選別測定情報取得部３０２は、例えば、取得した選別測定情報を、メモリ等の記録媒体に一時記憶する。
【００６２】
（ステップＳ３０３）予測式導出部３０３は、中間測定情報取得部３０１が取得した中間測定情報と、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報とを用いて、中間測定情報から選別測定情報を予測する予測式、具体的には中間測定情報の平均値から、選別測定情報の平均値を予測する予測式を、例えば重回帰分析を用いて導出する。なお、重回帰分析を用いて、このような予測式を算出する処理は公知技術であるので、説明は省略する。
【００６３】
（ステップＳ３０４）設定値受付部３０４は、平均設定値とばらつき設定値とを受け付けたか否かを判断する。例えば、平均設定値は、中間測定情報の測定項目別の平均値の変化量を示す値である。例えば、ばらつき設定値は、中間測定情報の測定項目別の分散の変化量を示す値である。受け付けた場合、ステップＳ３０５へ進み、受け付けていない場合、ステップＳ３０４に戻る。
【００６４】
（ステップＳ３０５）中間測定情報統計処理手段３０５１は、中間測定情報取得部３０１が取得した中間測定情報の測定項目別の平均値や分散を算出する。また、必要に応じて測定項目間の共分散を算出する。そして、例えば、算出結果をメモリ等の記録媒体に一時記憶する。
【００６５】
（ステップＳ３０６）選別測定情報統計処理手段３０５２は、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報の測定項目別の平均値や分散を算出する。そして、例えば、算出結果をメモリ等の記録媒体に一時記憶する。
【００６６】
（ステップＳ３０７）推定部３０３は、ステップＳ３０３で受け付けたばらつき設定値に対応した選別測定情報のばらつきを推定する。また、ステップＳ３０３で受け付けた平均設定値に対応した選別測定情報の平均値を推定する。具体的には、推定部３０３は、ステップＳ３０３で受け付けたばらつき設定値と、ステップＳ３０４で導出した予測式の係数と、ステップＳ３０５で算出した中間測定情報の平均や分散の値と、ステップＳ３０６で算出した選別測定情報の平均や分散の値とを用いて、ステップＳ３０３で受け付けたばらつき設定値に対応した選別測定情報のばらつきを示す値である分散の値を算出する。また、推定部３０３は、ステップＳ３０３で受け付けた平均設定値と、ステップＳ３０４で導出した予測式の係数と、ステップＳ３０５で算出した中間測定情報の平均値と、ステップＳ３０６で算出した選別測定情報の平均値とを用いて、ステップＳ３０３で受け付けた平均設定値に対応した選別測定情報の平均値を算出する。これらの処理の詳細は具体例において説明する。算出した分散の値を、例えば、メモリ等の記録媒体に一時記憶する。
【００６７】
（ステップＳ３０８）選別測定情報補正処理手段３０７１は、ステップＳ３０７において推定したばらつきの値と、推定した平均値とを用いて、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報の各測定項目の値を、補正して、ステップＳ３０３で受け付けたばらつき設定値に対応して得られると推定される選別測定情報を取得する。この処理の詳細は具体例において説明する。
【００６８】
（ステップＳ３０９）判断手段３０７２は、カウンターｈに０を代入する。
【００６９】
（ステップＳ３１０）判断手段３０７２は、カウンターｇに１を代入する。
【００７０】
（ステップＳ３１１）判断手段３０７２は、選別測定情報補正処理手段３０７１が補正した選別測定情報に、ｇ番目の選別測定情報があるか否かを判断する。例えば、全ての選別測定情報数をカウントして、そのカウント値が、ｇの値と一致するか否かを判断して、ｇ番目の測定情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ３１２に進み、ない場合、ステップＳ３１９に進む。
【００７１】
（ステップＳ３１２）選別率算出部３０７は、カウンターｆに１を代入する。
【００７２】
（ステップＳ３１３）選別率算出部３０７は、ｇ番目の選別測定情報に、ｆ番目の測定項目があるか否かを判断する。例えば、予め測定項目数がメモリ等に設定されている場合、この測定項目数と一致するか否かを判断することで、ｆ番目の測定項目があるか否かを判断する。また、規格値格納部３０６にｆ番目の測定項目に対応した規格値が格納されているか否かを判断してもよい。ｆ番目の測定項目がある場合、ステップＳ３１４へ進み、ない場合、ステップＳ３１７に進む。
【００７３】
（ステップＳ３１４）判断手段３０７２は、規格値格納部３０６から選別測定情報のｆ番目の測定項目についての規格値を取得する。
【００７４】
（ステップＳ３１５）判断手段３０７２は、ステップＳ３１４において取得した規格値を条件として用いて、ステップＳ３０８において補正した選別測定情報のうちのｇ番目の選別測定情報のｆ番目の測定項目の値が、条件を満たすか否かの判断を行う。具体的には、測定項目別の規格値により設定される範囲内に、ｇ番目の選別測定情報のｆ番目の測定項目の値が含まれるか否かを判断する。条件を満たす場合、ステップＳ３１６に進み、満たさない場合、ステップＳ３１８に進む。
【００７５】
（ステップＳ３１６）選別率算出部３０７は、カウンターｆを１インクリメントする。そして、ステップＳ３１３に戻る。
【００７６】
（ステップＳ３１７）判断手段３０７２は、カウンターｈを１インクリメントする。
【００７７】
（ステップＳ３１８）判断手段３０７２は、カウンターｇを１インクリメントする。そして、ステップＳ３１１に戻る。
【００７８】
（ステップＳ３１９）算出手段３０７３は、カウンターｈの値と、ステップＳ３０８において補正した選別測定情報の数とを用いて、選別率を算出する。例えば、選別率を、全選別測定情報中の、規格値により設定される条件を満たす選別測定情報の比率と定義すると、選別率は、ｈ／ｗとなる。ただし、選別測定情報数をｗとする。また、選別率を、規格値により設定される条件を満たさない選別測定情報に対する、条件を満たす選別測定情報の比率と定義すると、選別率は、ｈ／（ｗ−ｈ）となる。そして算出手段３０７３は、算出した選別率の値を、メモリ等の記録媒体に一時記憶する。
【００７９】
（ステップＳ３２０）出力部３０８は、ステップＳ３２０で算出した選別率を、出力する。そして処理を終了する。
【００８０】
なお、図３のフローチャートに示したような選別率を推定する処理を、ばらつき設定値等を変更しながら繰り返して行う場合、中間測定情報と選別測定情報とを変更しなければ、ステップＳ３０３や、ステップＳ３０５や、ステップＳ３０６において算出した予測式や中間測定情報や選別測定情報の平均値や分散の値等は、再利用可能である。したがって、これらの処理の直前のステップとして、予測式や、中間測定情報や選別測定情報の平均値や分散の値が、すでにメモリ等に蓄積されているか判断する判断ステップを実行するようにし、蓄積されていない場合のみ、ステップＳ３０３や、ステップＳ３０５や、ステップＳ３０６の処理を行うようにし、蓄積されている場合、ステップＳ３０３や、ステップＳ３０５や、ステップＳ３０６の処理を省略するようにしても良い。
【００８１】
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００８２】
以下、本実施の形態における生産システムの具体的な動作について、例を挙げて説明する。生産システムの概念図は図１である。
【００８３】
まず、例えば、生産ライン１００において、所定の時刻ｔ１から、所定の期間ｔｒ中に生産される中間品のそれぞれについて、中間測定装置Ｍが、ｎ（ｎは１以上の整数）個の測定項目の中間測定情報を取得する。ここでは、ｐ（ｐは２以上の整数）個の中間品の中間測定情報が取得できたとする。そして、取得した中間測定情報を、測定情報収集装置２００に送信する。
【００８４】
また、中間測定装置Ｍが測定を行った中間品が最終製品となって、選別測定装置Ｌにより測定されるまでに経過する経過期間が、ｔ２であったとすると、選別測定装置Ｌは、ｔ１＋ｔ２の時刻からの期間ｔｒの間に、ｍ（ｍは１以上の整数）個の測定項目の最終測定情報を取得する。ここでは、ｑ（ｑは２以上の整数）個の最終製品の最終測定情報が取得できたとする。そして、取得した最終測定情報を、測定情報収集装置２００に送信する。
【００８５】
測定情報収集装置２００の測定情報取得部２０１は、中間測定装置Ｍから送信されるｐ個の中間測定情報と、選別測定装置Ｌから送信されるｑ個の最終測定情報とを順次、取得した順に、測定情報格納部２０２に蓄積する。
【００８６】
選別率推定装置３００の図示しない受付部や設定値受付部３０４等が、メニュー等の操作により選別率を推定する指示を受け付けると、中間測定情報取得部３０１が、測定情報収集装置２００の測定情報出力部２０３に、測定情報格納部２０２に格納されている中間測定情報を出力する指示を出す。測定情報出力部２０３は、この指示に基づいて、測定情報格納部２０２からｐ個の中間測定情報を取得し、中間測定情報取得部３０１に送信する。また、最終測定情報取得部３０２が、測定情報収集装置２００の測定情報出力部２０３に、測定情報格納部２０２に格納されている最終測定情報を出力する指示を出す。測定情報出力部２０３は、この指示に基づいて、測定情報格納部２０２からｑ個の最終測定情報を取得し、最終測定情報取得部３０２に送信する。
【００８７】
中間測定情報取得部３０１は、測定情報出力部２０３から送信されるｐ個の中間測定情報を取得し、メモリ等に一時記憶する。
【００８８】
また、最終測定情報取得部３０１は、測定情報出力部２０３から送信されるｑ個の最終測定情報を取得し、メモリ等に一時記憶する。
【００８９】
予測式導出部３０３は、中間測定情報取得部３０１が取得したｐ個の中間測定情報と、ｑ個の選別測定情報とを用いて、重回帰分析を行い、中間測定情報の平均と、選別測定情報の平均との対応関係を示す予測式を導出する。予測式導出部３０３が導出した予測式は、以下のようになる。
【００９０】
【数１】
2008077263.tif 000003
【００９１】
なお、上記式において、ｎは中間測定装置Ｍの測定項目数（ｎは正の整数）、ｉは中間測定装置Ｍの測定項目の順番（１≦ｉ≦ｎ、ｉは正の整数）、ｐは測定対象となった中間品数（ｐは２以上の整数）である。また、ｍは選別測定装置Ｌの測定項目数（ｍは正の整数）、ｊは選別測定装置Ｌの測定項目の順番（１≦ｊ≦ｍ、ｊは正の整数）、ｑは、測定対象となった製品数（ｑは２以上の整数）である。ａｉｊはｊ番目の選別測定情報の平均値に対するｉ番目の中間測定情報の平均値を予測する予測式の係数、また、ｘｉ￣は、中間測定情報のｉ番目の測定項目についての平均値、ｙｊ￣は、選別測定情報のｊ番目の測定項目についての平均値であるとする。
【００９２】
ただし、
【数２】
2008077263.tif 000004
かかることは、他の式に関しても同様であるとする。
【００９３】
次に、設定値受付部３０４は、入力メニュー等を介して、ユーザから入力されるばらつき設定値と平均設定値とを受け付ける。このばらつき設定値は、ここでは、具体的に、中間測定情報のｍ個の測定項目のそれぞれについての、分散の値の増減分、すなわち差分を設定する値である。また、平均設定値は、ここでは、具体的に、中間測定情報のｍ個の測定項目のそれぞれについての、平均値の増減分、すなわち差分を設定する値である。すなわち、本実施の形態の選別率推定装置３００は、このような設定値を予め用意しておいて、与えることで、中間品のばらつきを所望のばらつきに変化させた場合の、最終的な選別率の変化を推定するものである。
【００９４】
設定値受付部３０４がばらつき設定値と平均値設定値とを受け付けると、中間測定情報統計処理手段３０５１および選別測定情報統計処理手段３０５２が、中間測定情報取得部３０１の取得した中間測定情報と、選別測定情報取得部３０２の取得した選別測定情報とをそれぞれ用いて、以下のように、ｐ個の中間測定情報の平均値と、ｑ個の選別測定情報の平均値とを算出する。算出した平均値はメモリ等に一時記憶される。
【００９５】
【数３】
2008077263.tif 000005
【００９６】
そして、設定値受付部３０４の受け付けた、各設定項目についての平均設定値をΔｘ１￣・・・Δｘｉ￣・・・Δｘｎ￣とすると、中間測定情報の平均値を平均設定値を用いてｘｉ￣'に変更した場合に推定される、選別測定情報のｊ番目の測定項目の平均値ｙｊ￣'を以下のようになる。
【数４】
2008077263.tif 000006
【００９７】
したがって、推定処理手段３０５３は、この式に予測式の係数の値や、ｑ個の選別測定情報の平均値や、平均設定値等を代入することで、推定される平均値ｙｊ￣'を取得する。取得した平均値ｙｊ￣'はメモリ等に一時記憶される。
【００９８】
さらに、推定処理手段３０５３は、中間測定情報のばらつきを、設定値受付部３０４の受け付けたばらつき設定値を用いて変更した場合に推定される選別測定情報のばらつきを算出する。具体的には、元データの分散は、各成分の分散と各成分間の共分散の和となるという分散の加法性より、上述した予測式から次の式が導き出される。
【００９９】
【数５】
2008077263.tif 000007
【０１００】
なお、上記式において、σｘｉ２は、ｉ番目の中間測定情報の分散の値、σｙｊ２はｊ番目の選別測定情報の分散の値、σｘｉｙｊはｉ番目と、ｊ番目の中間測定情報の共分散の値である。上述したような平均の予測式が線形モデルである場合、多変量分布である選別測定情報の分散は、平均の予測式と同じ係数と中間測定情報の分散、および共分散を用いて構成される共分散行列Σｘを使用して算出することが可能となる。
【０１０１】
ここで、この具体例においては説明を簡単にするため、中間測定情報の各測定項目ｘ１…ｘｎが全て互いに相関がなく、独立であるとすると、青木利夫、吉原健一、「改訂／統計学要論」培風館、１９８５年、ｐ．５２〜５６に記載されているように、上記の式における全ての共分散は無視できるため、上記の式は、
【０１０２】
【数６】
2008077263.tif 000008
と表される。
【０１０３】
次に、中間測定情報統計処理手段３０５１および選別測定情報統計処理手段３０５２が、中間測定情報取得部３０１の取得した中間測定情報と、選別測定情報取得部３０２の取得した選別測定情報と、上記で算出したｐ個の中間測定情報の平均値と、ｑ個の選別測定情報の平均値とを用いて、上記の分散を算出する式を用いてσｘｉ２とσｙｊ２とを算出する。
【０１０４】
そして、設定値受付部３０４の受け付けた、各設定項目についてのばらつき設定値をΔσｘ１２・・・Δσｘｉ２・・・Δσｘｎ２とすると、中間測定情報のばらつきである分散をばらつき設定値を用いてσｘｉ'２に変更した場合に推定される、選別測定情報のｊ番目の測定項目のばらつきである分散σｙｊ'２を以下のようになる。
【０１０５】
【数７】
2008077263.tif 000009
【０１０６】
したがって、推定処理手段３０５３は、この式に予測式の係数の値や、選別測定情報統計処理手段３０５２の算出したｑ個の選別測定情報の分散の値や、ばらつき設定値等を代入することで、推定される分散σｙｊ'２を取得する。そして、取得した分散σｙｊ'２をメモリ等に一時記憶する。
【０１０７】
なお、上記のような予測式等は、中間測定情報や選別測定情報の相対的な変動量を用いて導出することが、平均のオフセットばらつきや、分散の中間測定情報の変動以外の変動要因を回避して、推定精度を向上させる上で好ましい。
【０１０８】
また、上述した予測式の導出には、大量の中間測定情報や選別測定情報を数値演算処理する必要があり、処理時間が長く、リアルタイム処理が難しく、また、場合によっては、導出した予測式をユーザ等が適切名ものであるか等を評価したい場合等も考えられる。このため、上記のような予測式を予測式導出部３０３等を用いて予め用意して、メモリ等の記憶媒体に格納しておき、必要なときに適宜読み出すようにすることが、リアルタイムの処理等を行う上で好ましい。
【０１０９】
次に、選別率算出部３０７は、推定部３０５の処理結果を用いて、設定値受付部３０４が受け付けた平均設定値およびばらつき設定値に応じた選別率を算出する。
【０１１０】
具体的には、選別測定情報補正処理手段３０７１は、まず、推定部３０５が取得した分散σｙｊ２と分散σｙｊ'２との平方根を算出して、選別測定情報の標準偏差σｙｊと、推定部３０５が推定した選別測定情報の標準偏差σｙｊ'とを得る。
【０１１１】
図４は、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報の分布を模式的に示した分布図である。横軸は選別測定情報ｙｊの値を示し、縦軸は、選別測定情報の確率密度Ｎを示す。Ｓｌｊは、ｊ番目の測定項目についての良品の範囲の下限を設定する規格値（以下、下限規格値と称す。）、Ｓｈｊはｊ番目の測定項目についての良品の範囲の上限を設定する規格値（以下、上限規格値と称す。）である。
【０１１２】
次に、ばらつき設定値および平均設定値に応じて算出された選別測定情報ｙｊ'を、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報ｙｊの選別に用いられる規格値を用いて選別するためには、図４に示したような選別測定情報ｙｊの値から、標準偏差σｙｊ'を用いて選別測定情報ｙｊ'の値を算出する必要がある。
【０１１３】
選別測定情報ｙｊと選別測定情報ｙｊ'の分布状況が同じであると仮定すると、選別測定情報の相対的な値と平均値ｙｊ￣との差と、補正された選別測定情報と平均値ｙｊ￣'との差との比は、標準偏差σｙｊの値と、推定した標準偏差σｙｊ'の値との比と、等しくなると考えられることから、選別測定情報ｙｊの標準偏差と選別測定情報ｙｊ'の標準偏差とを用いて、選別測定情報ｙｊを補正して選別測定情報ｙｊ'を得るための以下の補正式を予め設定しておく。なお、ｙｊ￣'は、推定部３０５が推定した測定項目ｊについての選別測定情報の平均値である。
【０１１４】
【数８】
2008077263.tif 000010
【０１１５】
そして、選別測定情報補正処理手段３０７１は、選別測定情報取得部３０２が取得した全て、すなわちｑ個の選別測定情報を、上記の補正式を用いて補正することで、ばらつき設定値を用いて推定されるｑ個の選別測定情報を取得する。なお、各選別測定情報は、各測定項目ｊについての選別測定情報ｙｊ'を有しているものとする。取得したｑ個の選別測定情報を、例えばメモリ等に一時記憶する。
【０１１６】
図５は、中間測定情報のばらつきである分散をばらつき設定値を用いて分散σｘｉ'２に変更した場合に推定される、選別測定情報の分布を模式的に示した分布図である。横軸は推定されるｊ番目の測定項目についての選別測定情報ｙｊ'の値を示し、縦軸は、選別測定情報の確率密度Ｎを示す。Ｓｌｊは、下限規格値、Ｓｈｊは上限規格値である。
【０１１７】
この具体例においては、選別測定情報ｙｊが、ばらつき設定値および平均設定値に応じて選別測定情報ｙｊ'に変更されることにより、選別測定情報の分布が、図４に示す分布から図５に示す分布に変更されている。
【０１１８】
次に、判断手段３０７２は、各選別測定情報の各測定項目の値が、規格値格納部３０６から読み出した各測定項目ｊについての規格値、ここでは下限規格値Ｓｌｊおよび上限規格値Ｓｈｊ、により設定される条件を満たすか否かを、順次判断していき、全ての測定項目の値が条件を満たした選別測定情報の数をカウントする。そして、算出手段３０７３が、カウントの結果得られた、各測定項目別の条件を満たす選別測定情報の数を、全ての選別測定情報の数であるｑで除算して、選別率を得る。
【０１１９】
そして、得られた選別率を、出力部３０８が図示しないディスプレイ等に表示する。
【０１２０】
このように、本実施の形態においては、ばらつき設定値と平均設定値とを与えることにより、中間測定情報を変動させた場合の、最終的な製品の選別率を推定することができる。
【０１２１】
ここで、本実施の形態においては、中間測定情報の平均から選別測定情報の平均を予測する予測式を、中間測定情報を用いて重回帰分析により算出し、この予測式を利用して、選別測定情報の分散等を推定するようにしたが、中間測定情報の平均値や分散の値から、選別測定情報の分散を推定する予測式を導出して、この予測式を用いて、平均設定値やばらつき設定値に応じた選別測定情報の分散を推定することも考えられる。しかしながら、分散は、値の差分の積和であることから、一つの大きな値の変化により、値が大きく変わる可能性がある不安定な変数であるといえる。また、ここでは、選別測定情報は、中間測定情報の変動以外の、気温や湿度等の環境による外乱要因や、選別測定装置Ｌ自体の測定精度のばらつき等の変動要因等による影響を受けるため、このような分散の予測式では、精度良く、中間測定情報の変動に伴う選別測定情報の分散等を推定することができない。
【０１２２】
これに対し、本実施の形態においては、比較的安定した変数である平均を用いて、選別測定情報の平均を予測する予測式を求め、この予測式を使用して選別測定情報の分散を推定するようにしたので、精度良く、選別測定情報の分散を推定することができる。これにより、選別率を精度良く推定することができる。
【０１２３】
以上、本実施の形態によれば、中間測定情報のばらつきの設定値、具体的には分散の設定値と、平均の設定値とを与えることにより、選別測定情報のばらつきと平均とを推定し、この推定した値を用いて、各選別測定情報を補正して、中間測定情報の変動に応じて推定される選別測定情報を取得し、この推定された選別測定情報のうちの、規格値により設定される条件を満たした数から選別率を算出するようにしたので、中間測定情報のばらつきと平均の変動に応じた選別率を精度良く推定することができる。これにより、中間測定情報の変動が、選別率にどのような影響を与えるかを推定することが可能となる。したがって、生産ライン１００において中間測定装置Ｍよりも前の製造装置が製造する中間品の品質のばらつき等を変更した場合に、どのように選別率が変更されるかを予測することが可能となる。例えば、中間測定装置Ｍよりも前の製造装置を、より精度の高い加工処理を行うことができる製造装置に置き換えた場合に予測される最終的な製品の選別率の変化を予測できるため、設備投資の経済効果を予測することが可能となる。また、中間測定装置Ｍの位置を生産ライン１００上において変更することで、どの製造装置の加工精度を向上させた場合に、最も選別率を向上させることができるかを調べることが可能となる。
【０１２４】
なお、上記具体例において、中間測定情報の測定項目が独立でない場合、すなわち相関関係を有している場合には、共分散を用いることで、上記と同様に、選別測定情報の分散を求めることが可能である。ただし、この場合、ばらつき設定値としても、共分散の設定値、例えば、共分散の増減値等を与える必要がある。
【０１２５】
なお、上記実施の形態において、不良品を廃棄するために必要なコストである廃棄コストの情報を設定値受付部３０４等が受け付けるようにし、この不良品の廃棄コストと、上述した中間測定情報のばらつきや平均等を設定する値に応じて算出される選別率とを用いて、選別率算出部３０７等が、中間測定情報のばらつきや平均等の変更が生産ライン１００に対して与える経済効果を算出するようにしてもよい。そして、出力部３０８が、この経済効果の算出結果を、上述したような選別率に変えて、もしくは選別率に加えて出力するようにしても良い。このような経済効果は、例えば、以下のような式により算出可能である。
【数９】
2008077263.tif 000011
ただし、ΔＭは経済効果（金額）、Ｌは１個あたりの廃棄コスト、ｒｏは現状の選別率、ｒは改善後の選別率、ｎｏは現状の生産数、Δｒ＝ｒ−ｒｏは選別率の変化量とする。なお、不良品の廃棄コストとして、製品の工場仕切価格を用いるようにしてもよい。また、廃棄コストの情報は、予め、メモリ等に格納されていてもよい。このようにして経済効果を算出することは、他の実施の形態においても同様に適用可能である。
【０１２６】
（実施の形態２）
本実施の形態は、上記実施の形態１において説明した選別率推定装置において、選別率算出部として、補正した規格値を用いて選別率を算出する選別率算出部を用いるようにしたものである。
【０１２７】
図６は、本実施の形態にかかる生産システムの選別率推定装置の構成を示すブロック図である。図６において、選別率推定装置３００ａは、中間測定情報取得部３０１、選別測定情報取得部３０２、予測式導出部３０３、設定値受付部３０４、推定部３０５、規格値格納部３０６、選別率算出部６０７、出力部３０８を具備する。選別率算出部６０７を除いた部分の構成については、図２に示した実施の形態１の選別率推定装置と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０１２８】
選別率算出部６０７は、規格値補正手段６０７１、判断手段６０７２、および算出手段６０７３を具備している。
【０１２９】
選別率算出部６０７は、推定部３０５の推定した結果である選別測定情報の分散及び選別測定情報の平均値と、規格値格納部３０６に格納されている規格値とを用いて、所望の品質を有する製品の選別率を算出する。この選別率算出部６０７は、上記実施の形態１の選別率算出部の説明において示した第二の方法により選別率を算出するものである。すなわち、選別率算出部６０７は、推定部３０５が推定した選別測定情報のばらつきの結果、例えば分散、と、選別測定情報の平均値とを用いて規格値を補正し、この補正した規格値により設定される範囲内に含まれる１以上の測定情報数を求め、この測定情報数を用いて、選別率を算出する方法で選別率を算出するものである。選別率算出部６０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。選別率算出部６０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１３０】
規格値補正手段６０７１は、規格値格納部３０６から選別測定情報の測定項目別の規格値を取得し、これらの規格値を、推定部３０５の推定した結果である選別測定情報の分散及び選別測定情報の平均値とを用いて補正する。具体的な補正の処理については後述する。補正した規格値は、例えば、図示しないメモリ等の記録媒体等に蓄積する。規格値補正手段６０７１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。規格値補正手段６０７１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１３１】
判断手段６０７２は、規格値補正手段６０７１が補正した規格値を条件として、選別測定情報取得部３０２が取得した各選別測定情報が、条件を満たすか否かを判断する。なお、その他の処理は、判断手段３０７２と同様であるので、説明は省略する。
【０１３２】
算出手段６０７３は、判断手段６０７２の判断の結果を用いて、選別率を算出することを除けば、算出手段３０７３と同様であるので、説明は省略する。
【０１３３】
次に、選別率推定装置３００ａの動作について、図７のフローチャートを用いて説明する。なお、図７において、図３と同一符号は同一または相当するステップを示している。
【０１３４】
（ステップＳ７０１）規格値補正手段６０７１は、ステップＳ３０７において推定したばらつきの値と、推定した平均値とを用いて、規格値格納部３０６に格納されている各測定項目の規格値を補正する。そして補正した規格値（以下補正規格値）をメモリ等に一時記憶する。なお、補正した規格値を、規格値格納部３０６に格納しても良い。この処理の詳細は具体例において説明する。
【０１３５】
なお、ステップＳ７０１以降の処理において、規格値としては、この補正した規格値を用い、選別測定情報は、選別測定情報取得部３０２の取得したものを利用する。
【０１３６】
次に、本実施の形態にかかる生産システムの具体例について説明する。
【０１３７】
まず、推定部３０５が、ばらつき設定値に対応した選別測定情報のばらつきを推定し、平均設定値に対応した選別測定情報の平均値を推定する処理までについては、上記実施の形態１の具体例と同様であるので説明は省略する。
【０１３８】
次に、選別率算出部６０７は、推定部３０５の処理結果を用いて、設定値受付部３０４が受け付けた平均設定値およびばらつき設定値に応じた選別率を算出する。
【０１３９】
具体的には、規格値補正手段６０７１は、まず、推定部３０５が取得した分散σｙｊ２と分散σｙｊ'２との平方根を算出して、選別測定情報の標準偏差σｙｊと、推定部３０５が推定した選別測定情報の標準偏差σｙｊ'とを得る。
【０１４０】
ここで、上記実施の形態１のように、分散σｙｊ'２に対応した選別測定情報ｙｊ'を得るために、選別測定情報ｙｊの全てを選別測定情報ｙｊの標準偏差σｙｊや選別測定情報ｙｊ'の標準偏差σｙｊ'を用いて補正すると、数値演算の処理が多く、処理時間が長くなる。このため、処理時間を短縮するため、ここでは、選別測定情報ｙｊを補正する代わりに、選別測定情報の選別の判断に用いられる規格値を補正する。例えば、上記実施の形態１と同様に、規格値格納部３０６に格納されている規格値が、下限規格値Ｓｌｊと上限規格値Ｓｈｊであったとする。ここで、選別測定情報ｙｊと選別測定情報ｙｊ'の分布状況が同じであると仮定すると、平均値ｙｊ￣と規格値との値の差と、平均値ｙｊ￣'と補正した規格値との差との比は、標準偏差σｙｊの値と、推定した標準偏差σｙｊ'の値との比と、等しくなると考えられることから、補正後の下限規格値Ｓｌｊ'と上限規格値Ｓｈｊ'とを算出する式として、以下のような式を設定しておく。
【０１４１】
【数１０】
2008077263.tif 000012
【０１４２】
そして、規格値補正手段６０７１は、規格値格納部３０６に格納されているｍ個の測定項目についての規格値を読み出し、上記の補正式を用いて補正する。取得したｍ個の補正規格値を、例えばメモリ等に一時記憶する。
【０１４３】
図８は、補正した規格値を図４の選別測定情報の分布上に模式的に示した分布図である。図８において図４と同一符号は同一または相当する部分を示している。
【０１４４】
その後、判断手段６０７２が、この補正規格値を用いて選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報が条件を満たすか否かの判断を行い、条件を満たす選別測定情報数から、算出手段６０７３が選別率を算出し、得られた選別率を、出力部３０８が図示しないディスプレイ等に表示する。
【０１４５】
以上、本実施の形態においては、上記実施の形態１と同様の効果を奏するとともに、選別率算出部３０７が、規格値格納部３０６に格納されている規格値を、推定部３０５の推定結果を用いて補正するようにし、この補正した規格値を用いて、選別率を算出するようにしたので、より高速な選別率推定処理を行うことが可能となる。
【０１４６】
（実施の形態３）
本実施の形態は、上記実施の形態１において説明した選別率推定装置において、選別率算出部として、ｐ値算出関数を用いて選別率を算出する選別率算出部を用いるようにしたものである。
【０１４７】
図９は、本実施の形態にかかる生産システムの選別率推定装置の構成を示すブロック図である。図９において、選別率推定装置３００ｂは、中間測定情報取得部３０１、選別測定情報取得部３０２、予測式導出部３０３、設定値受付部３０４、推定部３０５、規格値格納部３０６、選別率算出部９０７、出力部３０８を具備する。選別率算出部９０７を除いた部分の構成については、図２に示した実施の形態１の選別率推定装置と同様であるので詳細な説明は省略する。
【０１４８】
選別率算出部９０７は、ｐ値算出手段９０７１、算出手段９０７２を具備している。
【０１４９】
選別率算出部９０７は、推定部３０５の推定した結果である選別測定情報の分散及び選別測定情報の平均値と、規格値格納部３０６に格納されている規格値とを用いて、所望の品質を有する製品の選別率を算出する。この選別率算出部９０７は、上記実施の形態１の選別率算出部の説明において示した第三の方法により選別率を算出するものである。すなわち、選別率算出部９０７は、推定部３０５が推定した選別測定情報のばらつきの結果、例えば分散、と、選別測定情報の平均値と、ｐ値算出関数とを用いて、選別率を算出する。ｐ値とは有意確率のことであり、規格値外の選別測定情報数の全体に占める割合を示す値である。ｐ値算出関数とは、分散の平方根である標準偏差と、推定部３０５が推定した選別測定情報の平均値と、規格値格納部３０６に格納されている規格値とから、規格値外の選別測定情報数の比率を算出する関数である。ｐ値算出関数は例えばメモリ等に予め格納されている。ｐ値算出関数は、公知技術であるので説明は省略する。選別率算出部９０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。選別率算出部９０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１５０】
ｐ値算出手段９０７１は、規格値格納部３０６から読み出した選別測定情報の測定項目別の規格値と、推定部３０５の推定した結果である選別測定情報の分散及び選別測定情報の平均値と、メモリ等から読み出したｐ値算出関数を用いて、ｐ値を算出する。具体的な処理については後述する。ｐ値は、例えば、図示しないメモリ等の記録媒体等に蓄積する。ｐ値算出手段９０７１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ｐ値算出手段９０７１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１５１】
算出手段９０７２は、ｐ値算出手段９０７１が算出した各測定項目についてのｐ値を、選別測定情報全体を示す値である「１」から減算して得られた値を、順次乗算して、選別率を算出する。算出手段９０７２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。算出手段９０７２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１５２】
次に、選別率推定装置３００ｂの動作について、図１０のフローチャートを用いて説明する。なお、図１０において、図３と同一符号は同一または相当するステップを示している。
【０１５３】
（ステップＳ１００１選別率算出部３０７は、カウンターｆに１を代入する。
【０１５４】
（ステップＳ１００２）選別率算出部３０７は、選別測定情報に、ｆ番目の測定項目があるか否かを判断する。例えば、予め測定項目数がメモリ等に設定されている場合、この測定項目数と一致するか否かを判断することで、ｆ番目の測定項目があるか否かを判断する。また、規格値格納部３０６にｆ番目の測定項目に対応した規格値が格納されているか否かを判断してもよい。ｆ番目の測定項目がある場合、ステップＳ１００３へ進み、ない場合、ステップＳ１００７に進む。
【０１５５】
（ステップＳ１００３）ｐ値算出手段９０７１は、規格値格納部３０６から選別測定情報のｆ番目の測定項目についての規格値を取得する。
【０１５６】
（ステップＳ１００４）ｐ値算出手段９０７１は、ステップＳ１００３において取得した規格値と、ステップＳ３０７において推定したばらつき、具体的には分散、と、平均と、ｐ値算出関数とを用いて、ｐ値を算出する。
【０１５７】
（ステップＳ１００５）ｐ値算出手段９０７１は、取得したｐ値をメモリ等に蓄積する。
【０１５８】
（ステップＳ１００６）選別率算出部３０７は、カウンターｆを１インクリメントする。そして、ステップＳ１００２に戻る。
【０１５９】
（ステップＳ１００７）算出手段３０７３は、ステップＳ１００５で蓄積したｐ値を用いて、選別率を算出する。
【０１６０】
次に、本実施の形態にかかる生産システムの具体例について説明する。
【０１６１】
まず、推定部３０５が、ばらつき設定値に対応した選別測定情報のばらつきを推定し、平均設定値に対応した選別測定情報の平均値を推定する処理までについては、上記実施の形態１の具体例と同様であるので説明は省略する。
【０１６２】
次に、選別率算出部９０７は、推定部３０５の処理結果を用いて、設定値受付部３０４が受け付けた平均設定値およびばらつき設定値に応じた選別率を算出する。
【０１６３】
具体的には、ｐ値算出手段９０７１は、まず、推定部３０５が取得した分散σｙｊ２と分散σｙｊ'２との平方根を算出して、選別測定情報の標準偏差σｙｊと、推定部３０５が推定した選別測定情報の標準偏差σｙｊ'とを得る。
【０１６４】
ここで、本実施の形態においては、上記実施の形態のように、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報を用いずに選別率を算出する。具体的には、本実施の形態において推定される選別測定情報が正規分布であると仮定して、正規分布の検定統計量が実現する確率を算出する関数であるｐ値算出関数を用いて選別率を算出する。検定統計量が、ここでは、規格値に相当する。ｐ値算出関数は、以下に示す式で表される。
【０１６５】
【数１１】
2008077263.tif 000013
【０１６６】
ただし、関数Ｑは標準正規分布Ｎ（０，１）のｐ値算出関数、ｐｈｊはｊ番目の測定項目の上限規格値に対応したｐ値、ｐｌｊは、ｊ番目の測定項目の下限規格値に対応したｐ値である。
【０１６７】
図１１は、選別測定情報の分布を模式的に示した分布図である。図８において図４と同一符号は同一または相当する部分を示している。図１１において、ｐ値算出関数により算出されるｐ値ｐｈｊは、規格値Ｓｈｊの外側の面積に相当し、ｐ値ｐｌｊは、規格値Ｓｌｊの外側の面積に相当する。従って、全体の面積である「１」から、「ｐｌｊ」と「ｐｈｊ」を減算した値が、測定項目ｊについての良品の選別率となる。
【０１６８】
そして、以下の式に示すように、
【数１２】
2008077263.tif 000014
各測定項目について算出した選別率を、乗算することで、全ての測定項目を考慮した総合的な選別率が得られる。そして、得られた選別率を、出力部３０８が図示しないディスプレイ等に表示する。
【０１６９】
以上、本実施の形態においては、上記実施の形態１と同様の効果を奏するとともに選別率算出部９０７が、選別測定情報取得部３０２が取得した選別測定情報を読み込まずに、推定部３０５の推定結果と、予測式算出部３０３の算出した予測式とを用いてｐ値算出関数から選別率を算出するようにしたので、さらに高速な選別率推定処理を行うことが可能となる。
【０１７０】
なお、本実施の形態の構成は、選別測定情報の測定項目同士が互いに独立でない場合や、選別測定情報が正規分布近似できない場合には、選別率の推定精度が低下する場合があるため、選別測定情報等に応じて、上記実施の形態と適宜使い分けるようにすることが好ましい。
【０１７１】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０１７２】
また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。
【０１７３】
なお、上記各実施の形態における選別率推定装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、製造工程における複数の中間品の１以上の測定項目についての測定情報である中間測定情報を取得する中間測定情報取得ステップと、前記製造工程において製造される複数の製品を選別するために用いられる、１以上の測定項目についての測定情報である選別測定情報を取得する選別測定情報取得ステップと、前記中間測定情報および前記選別測定情報を用いて、前記中間測定情報から前記選別測定情報を予測する予測式を導出する予測式導出ステップと、中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値を受け付ける設定値受付ステップと、前記平均を設定する値と、ばらつきを設定する値と、前記予測式とを用いて、選別測定情報の平均とばらつきとを推定する推定ステップと、前記推定ステップで推定した結果と、格納されている前記製品が所望の品質を有する場合の、前記各測定項目についての測定情報の値の範囲を設定する規格値とを用いて、前記所望の品質を有する製品の選別率を算出する選別率算出ステップと、前記選別率算出ステップの算出結果を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラムである。
【０１７４】
また、前記プログラムにおいて、前記選別率算出ステップは、前記推定ステップで推定した結果を用いて補正した前記選別測定情報のうちの、前記規格値により設定される範囲内に含まれる選別測定情報数を用いて、前記選別率を算出するプログラムである。
【０１７５】
また、前記プログラムにおいて、前記選別率算出ステップは、前記推定ステップで推定した結果を用いて補正した前記規格値により設定される範囲内に含まれる前記１以上の選別測定情報数を用いて、前記選別率を算出するプログラムである。
【０１７６】
また、前記プログラムにおいて、前記選別率算出ステップは、前記推定ステップで推定した結果と、ｐ値算出関数とを用いて、前記選別率を算出するプログラムである。
【０１７７】
また、前記プログラムにおいて、前記予測式導出ステップは、前記中間測定情報の平均から、前記選別測定情報の平均を予測する予測式を導出するプログラムである。
【０１７８】
また、前記プログラムにおいて、前記選別率算出ステップは、前記算出した選別率と不良品の廃棄コストの情報とを用いて、前記中間測定情報の平均を設定する値およびばらつきを設定する値に応じた経済効果を算出するプログラムである。
【０１７９】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０１８０】
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。
【０１８１】
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１８２】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（情報送信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０１８３】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１８４】
以上のように、本発明にかかる選別率推定装置等は、中間測定情報を変動させた場合の選別率を推定する装置等として適しており、特に、中間測定情報のばらつきや平均を変動させた場合の選別率を推定する装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１８５】
【図１】実施の形態１における生産システムの構成の概略を示す概念図
【図２】同測定情報収集装置および選別率推定装置のブロック図
【図３】同選別率推定装置の動作について説明するフローチャート
【図４】同選別測定情報の分布図
【図５】同推定した選別測定情報の分布図
【図６】同選別率推定装置のブロック図
【図７】同選別率推定装置の動作について説明するフローチャート
【図８】同推定した選別測定情報の分布図
【図９】同選別率推定装置のブロック図
【図１０】同選別率推定装置の動作について説明するフローチャート
【図１１】同推定した選別推定情報の分布図
【符号の説明】
【０１８６】
１００  生産ライン
１０１  部品
１０２ｂ  不良品
１０２ａ  良品
２００  測定情報収集装置
２０１  測定情報取得部
２０２  測定情報格納部
２０３  測定情報出力部
３００、３００ａ、３００ｂ  選別率推定装置
３０１  中間測定情報取得部
３０２  選別測定情報取得部
３０３  予測式導出部
３０４  設定値受付部
３０５  推定部
３０６  規格値格納部
３０７、６０７、９０７  選別率算出部
３０８  出力部
３０５１  中間測定情報統計処理手段
３０５２  選別測定情報統計処理手段
３０５３  推定処理手段
３０７１  選別測定情報補正処理手段
３０７２  判断手段
３０７３  算出手段
６０７１  規格値補正手段
６０７２  判断手段
６０７３  算出手段
９０７１  ｐ値算出手段
９０７２  算出手段
【図１】
2008077263.tif 000015
【図２】
2008077263.tif 000016
【図３】
2008077263.tif 000017
【図４】
2008077263.tif 000018
【図５】
2008077263.tif 000019
【図６】
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【図７】
2008077263.tif 000021
【図８】
2008077263.tif 000022
【図９】
2008077263.tif 000023
【図１０】
2008077263.tif 000024
【図１１】
2008077263.tif 000025