(57)【要約】【課題】生産工程における生産装置や処理時刻のデータの中から所望するデータ解析に必要なデータのみを容易に抽出でき、歩留り向上に有効な解析結果を得ることができること。【解決手段】データ抽出手段３１は、データの説明変数に対しデータ項目のカテゴリを識別する付加文字列を付加し、データクレンジング／特徴化手段３２は、データの異常値を特定値に置換あるいは削除するデータクレンジングを行い、データの目的変数の変動に基づく特徴情報を得る。データ解析手段３３は、解析処理時にデータのカテゴリを認識しカテゴリに対応した条件設定及び解析手順によりデータ解析を効率的に自動実行できるようになる。【選択図】　　　図３
2004029971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所望するデータ解析に必要なデータをオリジナルデータの中から抽出するデータ抽出工程と、
前記データ抽出工程により抽出されたデータの異常値をデータクレンジングするデータクレンジング工程と、
前記データクレンジング工程によりデータクレンジングされたデータの特徴情報を求める特徴化工程と、
前記特徴化工程により求められた特徴情報を用いてデータの解析を行うデータ解析工程と、
を含むことを特徴とするデータ解析方法。
【請求項２】
生産工程の品質の変動を示す目的変数と、該目的変数の変動を説明する説明変数とを含むプロセスデータのデータ解析を行うデータ解析方法において、
所望するデータ解析に必要なデータを前記プロセスデータの中から抽出するデータ抽出工程と、
前記データ抽出工程により抽出されたデータの説明変数の異常値をデータクレンジングするデータクレンジング工程と、
前記データクレンジング工程によりデータクレンジングされたデータの目的変数の変動を表す特徴情報を求める特徴化工程と、
前記特徴化工程により求められた特徴情報を用いて前記目的変数の変動要因を探索するためのデータ解析を行うデータ解析工程と、
を含むことを特徴とするデータ解析方法。
【請求項３】
前記データ抽出工程は、前記データの説明変数の項目名にカテゴリを識別するための付加文字列を付加し、
前記データ解析工程は、前記付加文字列に基づき説明変数のカテゴリを識別したデータ解析を行うことを特徴とする請求項２に記載のデータ解析方法。
【請求項４】
前記特徴化工程は、時刻経過による目的変数の変動に関する特徴を求め、前記データの説明変数として用いられる前記生産装置の装置名に対し、前記求められた特徴に対応する所定の記号を付加することを特徴とする請求項２または３に記載のデータ解析方法。
【請求項５】
ある一つの生産工程に生産装置が一台のみ設けられる場合、前記データクレンジング工程は、前記一台の生産装置に相当する装置名の説明変数をデータ解析対象から外すとともに、前記生産工程の処理時刻に相当する説明変数の項目名に前記一台の生産装置のみによって構成された工程であることを示す付加文字列を付加し、
前記データ解析工程は、前記データクレンジング工程にて付加文字列が付加された前記一台の生産装置のみによって構成された工程に対しては処理時刻の説明変数を用いたデータ解析を行うことを特徴とする請求項２〜４のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【請求項６】
前記データクレンジング工程は、前記プロセスデータのうち生産装置に関係するデータ以外のデータを説明変数の項目名に基づいて削除することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【請求項７】
前記データクレンジング工程は、前記プロセスデータのうち項目及びレコードに対して所定の異常値の割合を超えた項目及びレコードと、目的変数の値が欠損あるいは異常なレコードとを削除することを特徴とする請求項２〜６のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【請求項８】
前記生産工程の全てが生産対象のロットを先入れ先出しにより順次処理する場合、
前記データ解析工程は、全ての生産工程の装置項目と、全ての生産工程における上位数Ｎの候補となる処理時刻を解析対象の説明変数として用いることを特徴とする請求項２〜７のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【請求項９】
前記生産工程が生産対象のロットを先入れ先出しせずに独立処理する場合、
前記データ解析工程は、各生産工程の処理時刻についてそれぞれが独立した処理時刻であるか否かを判別する独立時刻判別工程と、
前記独立時刻判別工程によって独立していないと判別された生産工程の処理時刻をまとめて一つの代表時刻の項目を作成する代表時刻項目作成工程と、
全ての生産工程の生産装置の項目と、前記代表時刻項目作成工程により作成された代表時刻の項目をデータ解析対象の説明変数として用いることを特徴とする請求項２〜８のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【請求項１０】
前記データ解析工程により前記データのロットあるいは処理時刻を変化させて得た複数の解析結果を用いて所定の総合評価値を得る評価工程を含むことを特徴とする請求項２〜９のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、広く産業界で取り扱われるデータ間の関連を把握し、産業上優位な結果をもたらすための有意性のある結果を抽出するデータ解析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、半導体製造工程において歩留りを向上させるため、製造段階で使用された装置の履歴、試験結果、設計情報、各種測定データ等に基づいて歩留りを低下させている要因をできるだけ速やかに見つけ出す作業が行われる。このためには、実際に物理解析を行うよりも事前に収集されたデータに基づいた統計解析を行っておくのが、経済性の面からも優れており、この統計解析を効率的に行うことが重要である。
【０００３】
本願発明者等は、先にこのようなデータを統計解析する装置および方法として特願２０００−２８４５７８号（特開２００１−３０６９９９号公報）を出願している。統計的データ解析により有意差の抽出を行う場合、どのようなデータをどのような解析手法で解析するかは、解析者の持っている経験、技術等により決定される。この場合、一度の解析結果で意思決定がなされるのは稀であり、一般に各解析結果を解釈した後に、次になすべき解析条件（データや解析手法等）が検討、決定されたうえで、解析処理がなされる。
【０００４】
図３８は、一般的なデータ解析処理の手順を示すフローチャートである。決定された解析条件の設定を行い（ステップＳ５０）、設定された解析条件に基づきデータの解析を実行し（ステップＳ５１）、得られた解析結果を解釈し（ステップＳ５２）、意思決定を行う（ステップＳ５３）。意志決定されれば（ステップＳ５３：Ｙｅｓ）、統計解析を終了し、今回の解析結果で意思決定できない場合には（ステップＳ５３：Ｎｏ）、解析条件の変更を行い（ステップＳ５４）、変更した解析条件に基づきデータの解析を実行する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記ステップＳ５４において変更される解析条件は、解析者によりその説明変数、目的変数、処理終了条件等が設定されたうえで実行プログラムに入力される。従って、この入力の際に操作ミスや、実行結果待ち等が生じるため解析効率が低下していた。ここで指定される解析条件は、ある程度パターン化できるものが多いが、解析結果を得た後でなければ最終的な解析条件を指定できない場合が多い。これらは解析自動化を阻害する要因の一つとなっている。特に、一回の解析に時間を要し、多くのパラメータを扱うデータマイニングのような処理に顕著に現れる。
【０００６】
データ解析を効率的に行うためには、解析者がどのような手順で何を解析したいか、その説明変数、目的変数を何にすべきかを常に意識して進める必要がある。一般には、各解析者が各解析ケース毎に説明変数のカテゴリを認識しておこなっているが、従来は入力されたデータがどのようなカテゴリのものであるか判別せずに処理結果を出していた。
【０００７】
特に、レコード数が少ないにもかかわらず、説明変数の数が多い半導体製造に係るプロセスデータについては、説明変数が複雑に絡み合い、解析対象、解析目的に合った処理手順、説明変数の選択を適切に行わないと、効率的にデータ解析を進めることができなかった。特に、時刻データはプロセスデータ解析において重要な役割を果たしており大量に取得されている。しかし、説明変数が増えすぎたり、交絡しやすくなる（独立でなくなる）ため、統計的有意差の抽出をより困難にしている。対応して計算時間をはじめとする計算機資源も多く必要となっていた。
【０００８】
この発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、生産工程における生産装置や処理時刻のデータの中から所望するデータ解析に必要なデータのみを容易に抽出でき、歩留り向上に有効な解析結果を効率よく得ることができるデータ解析方法を提供することを目的とする。また、レコード数が少なく説明変数が多いデータのデータ解析を自動的に実行できるデータ解析方法の提供を本発明の目的に含めることができる。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、生産装置名や、処理時刻等のデータからデータ解析に必要なデータを抽出し、歩留りを低下させる問題の生産装置名や処理時刻及び出来映えや歩留り等のデータを絞り込みデータ解析を実行する。このデータ解析の実行に際して、データの説明変数に対しデータ項目のカテゴリを識別する付加文字列を付加することにより、解析処理時にカテゴリを認識できカテゴリに対応した解析手順を自動実行できる。この際、データの目的変数、説明変数を選択及び削除して所望する解析結果を得る。また、所望するデータ解析に不要なデータを説明変数の項目名によって削除し、異常値を有するレコードや項目を削除して必要なデータのみを用いたデータ解析を可能にする。
【００１０】
この発明によれば、一通りの解析結果を実行した後に解析条件を指定するといった従来のような手間のかかるデータ解析を行わずとも、解析対象となるデータの説明変数に付加された付加文字列によってデータ項目のカテゴリを認識して必要なデータ解析処理を自動的に順次実行していくことができ、かつ解析結果の信頼性を向上できるようになる。そして、レコード数が少なく説明変数の数が多い半導体製造に係るプロセスデータのように、説明変数が複雑に絡み合うものであっても、解析対象、解析目的に適合した説明変数及び処理手順を選択でき、データ解析を効率的に遂行できるようになる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
（実施の形態１：データの自動解析）
以下に添付図面を参照して、この発明に係るデータ解析装置およびデータ解析方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。この発明の実施の形態で扱う解析対象のオリジナルデータは、半導体製造に係るプロセスデータを例とし、このプロセスデータは時間変動を有しているものとする。このプロセスデータの解析を効率的に行うには、特に時間変動を示す時刻に関する項目が重要となる。以下に説明する各実施の形態では、歩留り要因等の解析のために各製造工程に配置された生産装置（工程装置）とその処理時刻を用い、低歩留り要因をデータマイニング技法（回帰木分析、決定木分析）の使用によって抽出し、さらに解析効率を向上させようとするものである。
【００１２】
図１は、本発明の実施の形態に係るデータ解析装置に用いられる計算機システムのハードウェア構成を示す図である。このデータ解析装置は、キーボード等の装置操作用の操作手段およびネットワーク等を介してデータを入力するための入力装置１、入力されたデータに対し後述する解析処理を実行するＣＰＵ等を備えた中央処理装置２、ＣＲＴ，ＬＣＤ等の表示手段やプリンタ等の印字手段からなる出力装置３、およびＨＤＤ等のデータを格納保持する記憶装置４によって構成される。
【００１３】
図２は、プロセスデータの流れを説明するための図である。半導体等の被製造対象の製造工程には、複数（Ｎ）の工程装置１０ａ〜１０ｎが配置される。各工程装置１０ａ〜１０ｎは、それぞれの製造工程におけるプロセスデータを管理サーバ１１に送出する。このプロセスデータは、各工程において製造対象を製造した処理時刻、製造に関わった使用装置の名称、歩留り等からなる。管理サーバ１１は、入力されたプロセスデータに基づき、製造情報データベースＤＢ１を作成する。この製造情報データベースＤＢ１は、図１に示す記憶装置４に対しネットワーク等を介して格納される。
【００１４】
図３は、図１に示すシステム構成により実現されるデータ解析装置の機能ブロック図である。このデータ解析装置３０には、図２に示す製造情報データベースＤＢ１に格納された各工程装置のプロセスデータが入力される。このデータ解析装置３０は、データ抽出手段３１，データクレンジング／特徴化手段３２，データ解析手段３３，解析結果評価手段３４，報告レポート出力手段３５を備え、各手段はそれぞれ設定ファイルＲＦ（ＲＦ１〜ＲＦ７）に記述された設定情報に従って処理を実行する。なお、各手段における処理を一連化し自動実行することを自動解析と称す。
【００１５】
このデータ解析装置３０は、回帰木分析等の解析処理プログラムを起動し、必要な入出力ファイル名及び目的変数と説明変数が指定された後、各種解析フロー設定ファイル群に従って自動的に▲１▼データベースからのデータ抽出、▲２▼データのクレンジング及び特徴化、▲３▼回帰木分析、▲４▼解析結果評価を順次行い、▲５▼工程履歴から問題工程と装置と時刻を抽出し、報告レポートＲＥＰ１を出力する。
【００１６】
この際、ロット番号（データ件数即ちレコード数に相当）と各工程の装置名と処理日時のデータに目的変数項目が付加されたデータを抽出及び加工してデータマイニング技法によるデータ解析を行い、自動的に注目すべき工程と装置と時刻を絞り込む。
【００１７】
図４は、本発明のデータ解析装置におけるデータの処理手順の概要を示すフローチャートである。製造情報データベースＤＢ１から抽出された解析対象の解析用データＤＡＴＡは、プログラム初期化ファイルＩＮＩ（後述する各設定ファイルＲＦ１〜ＲＦ７を含む）の設定に従い、解析プログラムの実行によりデータ解析される。ここで、プログラム初期化ファイルＩＮＩの設定に基づき、解析プログラムは、解析用データＤＡＴＡ内のデータ項目のカテゴリを識別する付加文字列＿ｘｘを設定する。この付加文字列＿ｘｘは解析プログラムにより認識される。
【００１８】
そして、解析プログラムで該当する処理モードが指定されると（ステップＳ１）、ｘｘで示すカテゴリ種に対応する処理（目的変数や説明変数等の変数自動選択（ステップＳ２），あるいは変数手動選択（ステップＳ３））の後、回帰木分析等による解析処理が実行される（ステップＳ４）。解析処理は、一回目の解析処理に基づきあらかじめ設定された解析対象、解析手順に合わせて再実行するか否か選択される（ステップＳ５）。再実行時には、実行結果を抽出し（ステップＳ６）、目的変数、説明変数等の変数を自動選択あるいは削除し（ステップＳ７）、ステップＳ４に復帰して次の解析処理を実行して最終的な解析結果を得る。
【００１９】
（データ抽出手段３１について）
データ抽出手段３１は、
（１）データ抽出及び変換の抽出条件設定と処理
（２）データマイニング条件設定と処理
（３）装置名及び時刻設定と処理
をそれぞれ実行する。
【００２０】
（１）データ抽出及び変換の抽出条件設定と処理について
データ抽出及び変換は、抽出条件設定ファイルＲＦ１データ抽出のプログラムに従い、製造情報データベースＤＢ１に貯えられたプロセスデータを、決められた時間に、あるいは定期的に、設定された条件（対象品種、期間、項目）でロット番号と工程名と装置名と処理日時のデータに目的変数項目が付加されたデータを抽出する。
【００２１】
（２）データマイニング条件設定と処理について
項目設定ファイルＲＦ２とマイニング条件設定のプログラムに従い、レコード識別名、説明変数名、目的変数名、説明変数値名を選択し、解析用データ１（ＤＡＴＡ１）を作成し出力する。具体的には、項目設定ファイルＲＦ２を用いて次の内容を設定する。
レコード名：ロット番号
説明変数項目：製造工程（大工程名＋小工程名）
説明変数値名：装置、時刻
目的変数名：ＹＩＥＬＤ、特性値（歩留り）等
【００２２】
（３）装置名及び時刻設定処理について
この解析装置の製造工程履歴解析に必要となる説明変数値として装置名及び時刻を設定する。解析用データ１（ＤＡＴＡ１）は１列目にレコード名、２列目以降に説明変数と目的変数を整列させる。図５は、解析用データ１（ＤＡＴＡ１）の内容の一部を示す図表である。図示のように、説明変数項目名には、説明変数値名にその値の名前が付加され、識別できるようになっている。この例では、製造工程名に「＿装置」又は「＿時刻」が付加され、名前から工程とその値の内容が識別できる。この項目設定で設定された説明変数項目及び説明変数値名により、以降のデータクレンジング／特徴化手段３２及びデータ解析手段３３において製造工程と時刻又は装置を関連付けて識別できる。なお、生産ラインの各工程には複数台の装置（例えば、図示の工程０１＿装置における６ｎｗ２と６ｎｗ４）が配置され並列に動作して生産を行っている状態が示されている。
【００２３】
（データクレンジング／特徴化手段３２について）
データクレンジング／特徴化手段３２は、データクレンジング設定ファイルＲＦ３，特徴化設定ファイルＲＦ４，およびデータクレンジング／特徴化のプログラムに従って、以下に示すデータクレンジング及び特徴化の処理を実行する。
（１）異常値処理条件設定及び処理
（２）経時変化に基づく装置名の変更設定及び処理
（３）一台装置工程における項目名変更
（４）不要項目削除設定及び処理
（５）異常値割合による項目削除及びレコード削除設定及び処理
（６）時刻データの解析条件設定及び処理
【００２４】
上記（１）〜（６）の各処理を詳細に説明する。
（１）異常値処理条件設定及び処理について
データクレンジング／特徴化手段３２は、データクレンジング設定ファイルＲＦ３の設定内容に基づき、解析用データ１（ＤＡＴＡ１）の説明変数項目値が欠損している場合には特定値に置き換える。このデータクレンジングの処理内容について説明する。図６は、データクレンジング後の解析用データ２（ＤＡＴＡ２）の内容の一部を示す図表である。図５に示した解析用データ１（ＤＡＴＡ１）の説明変数項目値がＮｕｌｌ（欠損値）である箇所は、図６に示すように特定値（図示の例では欠損する数値は９９９９９、欠損する文字列値はｎｏｐ）に置き換えられる。
【００２５】
そして、データクレンジング／特徴化手段３２は、データクレンジング設定ファイルＲＦ３の設定内容に基づき、この特定値を、値の一つとして解析するか、欠損値として解析するかを設定する。異常判断基準についても、その異常値定義と置換値を設定し、設定に従って異常値を処理する。
【００２６】
（２）経時変化に基づく装置名の変更設定及び処理について
同一装置であっても、何らかのトラブルによってある時期から突然異常な装置に変わることがある。データクレンジング／特徴化手段３２は、この突然の変化による目的変数値の変動を捉えて、異常な状態へ変化した装置に別の名前を付けることにより、さらに問題点を絞り込むことができるようになる。
【００２７】
データクレンジング／特徴化手段３２は、全装置について処理時刻による目的変数推移の特徴をウェーブレット変換等による特徴抽出（フィルタリングによるノイズ除去等）によって確認し、設定された基準に対し特徴の強かった装置については急上昇と急降下時期及び期間により特徴付けを行う。例えば、プログラム初期化ファイルＩＮＩの設定により急変動の量が全体の標準偏差の０．８倍以上を基準とする。また、装置名は、その推移特徴情報を付加した装置名へと変換する。この実施の形態では推移特徴情報を次のように装置名に付加する。
【００２８】
▲１▼区切り文字（＠）を付ける。
▲２▼その装置に対応する目的変数値が急上昇又は急降下した時期によって期間を最大で３つに分け、期間を表す記号（Ｆは前半、Ｍは中盤、Ｌは後半、記号無しは全体）を付ける。
▲３▼その装置の推移の形状を表す記号としてトレンドマークをつける。
▲４▼推移特徴の強さを表す記号として１桁の数字（０：弱い〜９：強い）を付ける。
【００２９】
図７は、装置名に付与されるトレンドマークを示す図表である。図示のように、トレンドマークは、図６に示す解析用データ２（ＤＡＴＡ２）全体を前半、中盤、後半の３つに分け、各期間別の目的変数値の推移の状態を示すものであり、前記ウェーブレット変換等の特徴抽出によって得られた状態が図示のように１（−＾：前半が低く、後半が高い）〜５（−：特徴なし）までに分けられた設定となっている。
【００３０】
推移特徴情報を付加した装置名の例を、図６に示す工程０１＿装置を用いると、
６ｎｗ２＠Ｆ−＾７
が得られる。上記例は、装置名が６ｎｗ２であり、前半期間（Ｆ）における目的変数値の推移の形状は前半が低く後半が高く、推移特徴が７であることを示す。また、推移特徴がまったく無い場合には、６ｎｗ２＠−０となる。このようにデータクレンジング／特徴化手段３２は、各工程装置それぞれについて、推移特徴情報を付加した装置名を作成する。なお、図６に示した解析用データ２（ＤＡＴＡ２）はデータ全体の一部であるため、実際にはデータ全体を用いて特徴抽出された後の推移特徴情報が付加されることになる。
【００３１】
（３）一台装置工程における項目名変更について
前述したが、半導体をはじめとする各種製造ラインの各工程では複数台の装置が配置され並列に動作させることが多い。しかし、ある一つの工程に一台の装置のみを配置し運用する場合もある。このような構成の工程については「一台装置工程」と定義する。一台装置工程では、複数台の装置同士間での差を確認することができないため、問題となる要因を配置された一台の装置における経時変化に基づき求める。
【００３２】
説明変数となる工程の装置名が１種類の場合、その工程の装置間差は出せないため、説明変数から外す。該当する工程の処理時刻を示すデータ項目名に“＿一台装置”を付加する。図６に示す例では、工程０４＿装置の処理時刻を“工程０４＿一台装置”に変更する。なお、該当する処理時刻データ項目が存在しない場合や、該当する処理時刻データ項目も１種類の値の場合は変更しない。この付加文字によって解析時に一台装置工程の時刻データ項目であることが認識される。
【００３３】
（４）不要項目削除設定及び処理について
データを取得する段階で解析に不要となる説明変数項目が混じることがあり、この場合、解析前に不要項目を削除する設定を行う。この例では、初期設定として、直接製品加工を行わない検査工程等を除くために、説明変数項目名に含まれる検査工程名等の文字列を複数設定する。設定に基づいて不要項目を削除する。
【００３４】
（５）異常値割合による項目削除及びレコード削除設定及び処理について
欠損値及び定義された異常値の割合が初期設定値を超えた項目とレコードを削除する。例えば、欠損値及び定義された異常値の割合が６０％以上の項目を削除する。欠損値及び定義された異常値の割合が７０％以上のレコードを削除する。目的変数値が欠損又は異常であるレコードは削除する。なお、説明変数のうち名義尺度の項目は値の種類が１又は１００以上の項目は解析対象としない。
【００３５】
（６）時刻データの解析条件設定及び処理について
装置は、初期設定によって説明変数における時刻データは順序尺度（時刻単位の処理対象）として扱う。また、第２の設定として、製造工程に存在する周期を用いて期間を区切り、期間を表す名前に加工した名義尺度（名前単位の処理対象）としても扱う。例えば、製造作業者の交代周期等がある。
【００３６】
（データ解析手段３３の解析処理について）
データ解析手段３３は、解析設定ファイルＲＦ５及び解析処理プログラムの内容に従って回帰木分析による下記の解析処理を実行する。
【００３７】
（１）装置履歴＋時刻データ解析の設定
製造工程の処理形態に応じて以下のように異なる解析処理を実行する。
▲１▼製造工程全体が先入れ先出しでロットを処理する場合
基本的にどの工程においてもロットの処理順番が同じとなるため、各工程の処理時刻は説明変数としては一つあれば十分であり、全ての装置項目と第１候補の時刻を説明変数とした解析を実行する。多少のロット処理順番の入れ替わりがある場合は、時刻データの数を増やし、「装置履歴＋上位Ｎ候補時刻データ解析」を実行する。Ｎは１〜２０が適正な範囲である。
【００３８】
▲２▼製造工程全体が先入れ先出しでロットを処理しない場合
時刻データの独立性の検定手法を用いて、互いに独立でない工程の時刻データはまとめて一つの代表時刻項目にし、独立な時刻データのみの代表時刻項目群に絞り込む（時刻データの絞り込み）。その後、全ての装置名項目と絞り込んだ代表時刻項目群を説明変数とした「装置履歴＋時刻データ解析」を実行する。
【００３９】
（２）解析終了条件設定
回帰木分析終了条件は、例えば、分割集合の標準偏差が全体の０．５倍以下になった時として設定される。
【００４０】
（３）解析の実行
データ解析手段３３は、解析設定ファイルＲＦ５及び解析処理プログラムの内容に従って解析を実行する。目的変数が複数設定されている場合は、設定された複数の項目を順次選択して解析する。
【００４１】
▲１▼「装置履歴＋上位Ｎ候補時刻データ解析」の処理内容
１．装置名項目及び一台装置の処理時刻項目だけを説明変数として、指定の目的変数について回帰木分析を行う。
２．次にその解析結果で候補となった上位Ｎ個の工程の時刻データを説明変数に追加して再度回帰木分析を行う。なお、第ｋ候補に挙がった項目の時刻データが無かった場合は第ｋ＋１候補以降で時刻データの存在する項目の時刻データを探して追加する。無い場合は無かったことを、あった場合は第何候補であったかを解析結果で明示する（１≦ｋ≦Ｎ）。
【００４２】
▲２▼「装置履歴＋時刻データ解析」の処理内容
全ての装置名項目と絞り込んだ代表時刻項目群を説明変数とした回帰木分析を行う。
【００４３】
（解析結果評価手段３４の解析結果の抽出、評価について）
上述したデータ解析手段３３による自動解析は１度の実行で終わるものではない。解析対象期間又は対象ロットを変化させ、かつ、データクレンジング／特徴化手段３２、及びデータ解析手段３３の各種設定値を初期値から変化させながらくり返し解析を行い解析結果データ（ＤＡＴＡ３）を得る。そして、この解析結果データ（ＤＡＴＡ３）が示す得られた複数の結果を評価し、より信頼できる解析結果を得るようになっている。
【００４４】
ここで回帰木分析及びｔ検定の概要について説明しておく。回帰木分析は、複数の属性を示す説明変数とそれにより影響を受ける目的変数からなるレコードの集合を対象とし、その目的変数に最も影響を与える属性と属性値を判別するものである。解析結果評価手段３４は、データの特徴や規則性を示すルールを出力する。
【００４５】
回帰木分析の処理は、各説明変数（属性）のパラメータ値（属性値）に基づいて集合の２分割を繰り返していくことで実現される。その集合分割の際、分割前の目的変数の平方和をＳ０、分割後の２つの集合のそれぞれの目的変数の平方和をＳ１およびＳ２としたとき、下記式（１）で示すΔＳが最大となるように、分割するレコードの説明変数とそのパラメータ値を求める。
【００４６】
ΔＳ＝Ｓ０−（Ｓ１＋Ｓ２）　・・・（１）
【００４７】
ここで得られる説明変数とそのパラメータ値は、回帰木では分岐点に対応している。以降、分割された集合についても同様な処理を繰り返し、説明変数の目的変数に対する影響を調べる。以上が、一般によく知られている回帰木分析の手法であるが、集合分割の明確さをより詳しく把握するために、複数の上位分割候補に関して、ΔＳの他に以下のパラメータ（ａ）〜（ｄ）も回帰木分析結果の定量的な評価として使用する。
【００４８】
（ａ）Ｓ比：
集合分割による平方和の低減率であり、集合分割により平方和がどの程度低減したかを示すパラメータである。この値が小さいほど集合分割の効果は大きく、集合分割が明確におこなわれているので、有意差が大である。
【００４９】
Ｓ比＝（（Ｓ１＋Ｓ２）／２）／Ｓ０　・・・（２）
【００５０】
（ｂ）ｔ値：
回帰木分析の処理実行により集合が２分割されるが、分割された２つの集合の平均（／Ｘ１，／Ｘ２）の差の検定のための値である。ここで、“／”は上線を示す。統計のｔ検定は、分割された集合における目的変数の平均値の有意差を示す基準となる。自由度、即ちデータ数が同じであるなら、ｔが大きいほど集合が明確に分割されており、有意差が大である。
【００５１】
この際、分割された集合の分散に有意差がない場合には下記式（３）によりｔ値を求め、分割された集合の分散に有意差がある場合には下記式（４）によりｔ値を求める。ここで、Ｎ１およびＮ２は、それぞれ分割した集合１および集合２の要素数である。また、／Ｘ１および／Ｘ２はそれぞれ分割後の各集合の平均である。Ｓ１およびＳ２は、それぞれ分割後の各集合の目的変数の平方和である。
【００５２】
【数１】
2004029971.tif 000003
【００５３】
【数２】
2004029971.tif 000004
【００５４】
（ｃ）分割された集合の目的変数の平均値の差：
この値が大きいほど有意差が大である。
【００５５】
（ｄ）分割された各集合のデータ数：
両者の差が小さいほど異常値（ノイズ）による影響が小である。
【００５６】
（１）解析結果の評価
評価は、探索設定ファイルＲＦ６及び解析結果評価プログラムに基づき行う。この評価情報は各解析結果ごとに算出するが、各解析結果間で比較できる。
（２）信頼性の高い解析結果の探索
解析結果評価手段３４は、探索設定ファイルＲＦ６の設定に基づき、解析結果データ（ＤＡＴＡ３）に対し信頼性の高い解析結果の探索の判断を行う。例えば、「回帰木第一分岐のｔ検定値で比較する。ただし、２分割グループの各データ数が設定基準以上であること」を条件とした比較評価値を用いる。この比較評価値によって、より信頼できる解析結果を探索することができる。そして、各設定ファイルＲＦ１〜ＲＦ５の各設定値を変化させる範囲を限定すること又は自動解析時間を限定することにより、探索を終了させ、得られた複数の解析結果と各総合評価値と順位を得て、行った解析の中で最も信頼できる解析結果を抽出する。設定値を変化させる範囲と方法の設定の一部を図１４（ｂ）に示す。この設定に従って、２分割交絡度及び各項目の異常値割合の活用による多角的な分析を実行し、より明確な分析結果の探索を行っている。
【００５７】
図８は、解析結果データ（ＤＡＴＡ３）に基づく評価処理の内容を説明するための図表である。図示のように、以下の評価処理によって、項目名として各工程装置と各評価値（以下に説明するｔ検定値、低いグループと高いグループの装置名及び件数、平均値等）を算出し、ｔ検定の検定値の値が大きい順に問題が大であるとして、順位Ｎｏを付与する。
【００５８】
（報告レポート出力手段３５について）
報告レポート出力手段３５は、最も信頼できる解析結果について報告レポートを作成し、出力する。
（１）報告レポート作成について
解析結果にはファイルに回帰木のルール情報と、第一分岐の所定数候補（例えば上位２０候補）の評価用統計値、及び各候補間の２分割交絡度、並びにレポート情報ファイルとしてＨＴＭＬファイルに回帰木図と主要２分岐及び上位２候補の有意差を簡潔な文章、及び箱髭図又は相関図をデータと関連付けて出力する。
【００５９】
（２）具体的報告方法について
解析結果の報告は、報告条件設定ファイルＲＦ７の設定及び報告処理プログラムに基づき処理される。例えば、報告内容は、画面表示及びあらかじめ設定した電子メールアドレスにアラーム通知し、報告レポートと報告レポートＷＥＢアドレスを報告する。
【００６０】
図９は、報告レポートの内容の一例を示す図である。報告レポートＲＥＰ１は、解析結果に基づき、▲１▼総合判定内容（主要２分岐及び上位２候補の有意差を説明する簡潔な文章）Ａ１，▲２▼統計的情報Ａ２，▲３▼回帰木図Ａ３，▲４▼回帰木図Ａ３に対応する箱髭図Ａ４，又は相関図Ａ５を表示する。回帰木図Ａ３は例えば、ＨＴＭＬ等の記述形式で表示され、所望する工程装置をクリックすることにより、リンクされた該当する▲４▼箱髭図Ａ４あるいは相関図Ａ５を選択的に表示可能となっている。
【００６１】
図１０は、データ解析処理の処理手順を示すフローチャートである。図示のように、データ抽出手段３１は製造情報データベースＤＢ１からデータの抽出及び変換を行い解析用データ（ＤＡＴＡ１）を得る（ステップＳ１１）。次に、データクレンジング／特徴化手段３２は解析用データ（ＤＡＴＡ１）のデータをクレンジング及び特徴化した解析用データ（ＤＡＴＡ２）を得る（ステップＳ１２）。
【００６２】
次に、データ解析手段３３は、クレンジング及び特徴化後の解析用データ（ＤＡＴＡ２）を回帰木分析の手法によりデータマイニングし解析結果データ（ＤＡＴＡ３）を得る（ステップＳ１３）。次に、解析結果評価手段３４は、解析結果データ（ＤＡＴＡ３）を用いて解析結果を評価する（ステップＳ１４）。この評価時、信頼性の高い結果を探索する。例えば、設定した解析終了条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ１５）。満たしていない場合には（ステップＳ１５：Ｎｏ）、解析対象期間又は対象ロットを変化させ、かつ、データクレンジング／特徴化手段３２、及びデータ解析手段３３の各種設定値を初期値から変化させながらくり返し解析を行いより信頼できる解析結果データ（ＤＡＴＡ３）を得る。
【００６３】
データ解析手段３３の解析終了条件を満たす解析結果が得られると（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、報告レポート出力手段３５による報告レポートＲＥＰ１を出力し（ステップＳ１６）、データ解析処理を終了する。以上のデータ解析処理は、週単位や月単位で自動実行され、半導体製造工程等の製造段階で使用された装置の履歴、試験結果、設計情報、各種測定データ等のデータ解析によって得られた報告レポートＲＥＰ１によって、歩留りを低下させている要因を容易に見つけ出すことができ、歩留りの向上が図れるようになる。
【００６４】
図１１〜図１４は、上記解析処理を設定する設定ファイルの設定内容の一例を示す図である。図１１は、データクレンジング設定ファイルＲＦ３の一部を示す図表である。解析用データ１（ＤＡＴＡ１）の説明変数項目値の欠損時の置換や特定値への置き換え、項目及びレコードを削除する異常値割合等が設定される。図１２は、項目設定ファイルＲＦ２の一部を示す図表である。日付型項目と装置型項目の識別文字例についてそれぞれ設定される。図１３は、データクレンジング設定ファイルＲＦ３の一部を示す図表である。特定文字列が使われている項目名を削除する場合の検索文字列が設定される。
【００６５】
図１４は、解析設定ファイルＲＦ５と探索設定ファイルＲＦ６の一部を示す図表である。図１４（ａ）は解析設定ファイルＲＦ５の一部であり、時刻データ解析の設定内容及び解析条件の設定内容が示され、前述した「装置履歴＋上位Ｎ候補時刻データ解析」、あるいは「装置履歴＋独立時刻データ解析」のいずれかが設定され、目的変数、説明変数の指定、解析処理の終了条件等が設定される。図１４（ｂ）は探索設定ファイルＲＦ６の一部であり、多角的な分析を行うための設定がなされ、２分割交絡度の基本的活用方法や項目の異常値割合による選別方法等が設定されている。
【００６６】
上記各設定内容は、この解析装置を適用する対象に固有の条件があった場合には、解析フロー設定ファイル群（設定ファイルＲＦ１〜ＲＦ７）に対し必要な設定を追加又は変更することで容易に対応できる。
【００６７】
（実施の形態２：データ解析のモード指定選択処理について）
本発明の実施の形態２は、既にクレンジング済みの解析対象データが得られている場合に、解析処理以降を自動的に行う構成である。データ解析装置３０の構成は実施の形態１と同様であり説明を省略する。なお、実施の形態１で説明したデータ解析手段３３における具体的なデータ解析処理についてこの実施の形態２で補足説明する。
【００６８】
図１５は、本発明の実施の形態２における解析処理の選択画面を示す図である。入出力データそれぞれのファイル名を選択すると図示のように表示項目４０が表示される。表示項目４０は４つの処理解析モードが表示されており、１〜４のいずれかを選択できる。１「装置履歴データ解析」，２「装置履歴＋上位（ｎ）候補時刻データ解析」，３「装置履歴＋第１候補時刻データ解析」，４「Ｍａｎｕａｌ（手動解析）」である。
【００６９】
図１６は、入力データの内容を説明するための図表である。同図は、前述した図５（製造情報データベースＤＢ１）に相当する。入力データは、図１６に示すように、各ロット番号毎に、説明変数とする各工程の使用装置名と処理時刻、目的変数とする歩留り値等からなるＣＳＶ形式のファイルである。
【００７０】
データ解析装置３０のデータ抽出手段３１は、上記の製造情報データベースＤＢ１を取り込み自動的にデータ解析をして注目すべき工程の装置名や処理時刻を絞り込む。図１２を用いて説明した項目設定ファイルＲＦ２では、説明変数の使用装置名は工程名に付加文字列”＿ｅ”、処理時刻には工程名に付加文字列”＿ｔ”を付与する。即ち、工程Ａでの使用装置名、処理時刻は各々”Ａ＿ｅ”、”Ａ＿ｔ”である。
【００７１】
また、日付型項目を示す付加文字列として”＿ｔ”の他に、”＿時刻”、”＿ＤＡＹ＿ＴＩＭＥ”が定義され、後者２つは代表識別文字列である”＿ｔ”に変換されて扱われる。装置項目を示す識別文字列についても同様である。これにより、異なるデータソースから収集されたデータであっても同一のカテゴリデータ種として扱えるようになる。
【００７２】
上記の設定により、解析処理時には、付加文字列”＿ｔ”、”＿時刻”、”＿ＤＡＹ＿ＴＩＭＥ”が付いたものを時刻データとみなし、一方、付加文字列”＿ｅ”、”＿装置”、”＿ＥＱＵＩＰ”が付いたものを装置データとみなし、各処理モードに対応した解析処理を自動実行する。なお、自動実行は、上記４「Ｍａｎｕａｌ（手動解析）」以外のモード選択時に行われる。
【００７３】
また、プログラム初期化ファイルＩＮＩの一部を構成している抽出条件設定ファイルＲＦ１，項目設定ファイルＲＦ２の設定内容に基づき、どのようなカテゴリのデータを説明変数として有しているかを判断する。そして、図１２に例示した項目設定ファイルＲＦ２の設定に基づき、工程の使用装置と処理時刻を有していると判断する。ここで、プログラム初期化ファイルＩＮＩの設定内容と一致する識別文字列がデータ内の項目にない場合は、全てマニュアル解析となる（図４における処理モード指定時ステップＳ１の時期の判断）。
【００７４】
図１７は、解析用データ２（ＤＡＴＡ２）の一例を示す図表である。データ解析手段３３にはこの解析用データに対する回帰木分析を行う。その結果、全８ロットの歩留りに影響を及ぼすのは工程１〜４の使用装置とその処理時刻であるとの解析結果を得る。図１８は、解析処理結果の一例であるトレンドグラフを示す図である。横軸はロット番号、縦軸は歩留りである。同図には、工程２＿ｅを構成する装置Ｖ２０１，Ｖ２０２について、ある期間に処理した４ロット（Ｌｏｔ２〜Ｌｏｔ５）の歩留りが高い状態と、工程２の装置Ｖ２０２で処理したロットの歩留りが低い状態が解析結果として得られる。
【００７５】
次に、上記各処理モード別の解析処理を説明する。
（１）Ｍａｎｕａｌ（手動解析）
図１５に示した解析処理の選択画面で「Ｍａｎｕａｌ（手動解析）」を選択すると、変数選択の項目リストＬ１に必要な項目が表示される。図１９は、手動解析時の項目設定時の画面を示す図である。項目リストＬ１には、目的変数とする数値項目Ｋ１，説明変数とする文字項目Ｋ２が一覧表示されており、必要な数値項目Ｋ１，文字項目Ｋ２の選択と、条件設定を手動で行った後に解析処理を実行する。
【００７６】
図２０は、手動解析時の項目設定後の画面を示す図である。図示の例は、目的変数として選択した歩留りが目的変数リストＳ１に表示される。説明変数としては、全工程の使用装置と処理時刻（工程１＿ｅ〜工程４＿ｅ，工程１＿ｔ〜工程４＿ｔ）を選択した状態が説明変数リストＳ２に表示される。データ解析手段３３は、この設定に基づき解析処理プログラムを実行する。上記データ解析の結果を図２１に示す。図２１は、全工程の使用装置と処理時刻を指定してデータ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【００７７】
（２）装置履歴データ解析
図２２は、装置履歴データ解析時における項目設定画面を示す図である。図１５に示した解析処理の選択画面で「装置履歴データ解析」を選択すると、項目リストＬ１の文字項目Ｋ２には、各工程での使用装置を示す”＿ｅ”が付加文字列であるものだけが説明変数として自動的に一覧表示される。この後、手動で数値項目Ｋ１，文字項目Ｋ２に一覧表示された目的変数、説明変数を選択し、目的変数リストＳ１，説明変数リストＳ２に表示させる。
【００７８】
データ解析手段３３は、この設定に基づき説明変数が装置履歴であるものだけを用いて回帰木分析を実行する。上記データ解析の結果を図２３に示す。図２３は、全工程の履歴を指定してデータ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【００７９】
図２３によれば、工程２による処理装置差が最も有意（工程２が第一候補）であることが分かる。ただし、これだけでは時系列で見た場合の有意差が不明である。歩留りの低いロットが多い装置Ｖ２０２は、偶然に悪い期間（例えば、プロセス条件の一時的な変更等の使用装置以外の要因による変動があった期間等）に多くのロットを処理していた可能性もある。
【００８０】
（３）装置履歴＋上位候補時刻データ解析
図２４は、装置履歴データ解析時における項目設定画面を示す図である。図１５に示した解析処理の選択画面で「装置履歴＋上位候補時刻データ解析」を選択すると、項目リストＬ１に時刻項目以外の全項目（目的変数とする数値項目Ｋ１，説明変数とする文字項目Ｋ２）が自動的に一覧表示される。この後、手動で数値項Ｋ１，文字項目Ｋ２に一覧表示された目的変数、説明変数を選択し、目的変数リストＳ１，説明変数リストＳ２に表示させる。
【００８１】
データ解析手段３３は、これら設定された目的変数と説明変数に基づき、回帰木分析を実行する。以上の処理は「（２）装置履歴データ解析」と同じ処理を実行しこの状態での結果は図２３と同じである。
【００８２】
次に、データ解析手段３３は、得られたデータ解析結果を自動的に抽出し、回帰木図内および回帰木図の最上階層での集合分割の評価候補であるＥｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｄａｔａに挙げられた工程の処理時刻を新たに説明変数として追加する処理を行い、再度回帰木分析を自動的に実行する。
【００８３】
この際、全４工程の処理時刻が説明変数として追加される。ここで、工程の使用装置名に対応する工程処理時刻の項目は、付加文字列を除いたものが同一であることに基づき抽出する。具体的に説明すると、２回目の回帰木分析では１回目で指定された説明変数に対して、時刻項目工程１＿ｔ，工程２＿ｔ，工程３＿ｔ，工程４＿ｔが追加される。上記データ解析の結果を図２５に示す。図２５は、全工程の履歴と時刻データを指定してデータ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。なお、この図２５に示す結果は前述した図２１と同じになる。２回目のデータ解析の処理結果は新たに”ＥＱ＿Ｔｉｍｅ”という名称のフォルダに保存される。
【００８４】
上記結果によれば、工程１の時刻による差が最も有意であることが確認できるが、Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｄａｔａによる上位３候補（工程２，４の処理時刻）の差を確認すると、差がまったく同じで交絡していると想定される。実際にこれらの各工程でロットを処理した時刻の並び（順番）はまったく同じで、次の工程３についてもほとんど同様の推移（トレンド）が得られる。
【００８５】
１回目の回帰木分析で出力されるＥｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｄａｔａを３項目目までとした場合は、図２３に示したＥｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｄａｔａに挙がっている項目のうち工程１＿ｅは除外され、かつ回帰木図内にも存在しない。このため、２回目の回帰木分析では工程１＿ｔは説明変数として追加されないこととなる。図２６は、工程を限定して再度データ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【００８６】
（４）装置履歴＋第１候補時刻データ解析
図２７は、装置履歴＋第１候補時刻データ解析時における項目設定画面を示す図である。図１５に示した解析処理の選択画面で「装置履歴＋第１候補時刻データ解析」を選択すると、項目リストＬ１には、目的変数とする数値項目Ｋ１，説明変数とする文字項目Ｋ２には時刻項目以外の全項目が自動的に一覧表示される。この後、手動で数値項目Ｋ１，文字項目Ｋ２に一覧表示された目的変数、説明変数を選択し、目的変数リストＳ１，説明変数リストＳ２に表示させる。
【００８７】
データ解析手段３３は、この設定に基づき説明変数が装置履歴であるデータだけを用いて回帰木分析を実行する。以上の解析処理は「（２）装置履歴データ解析」と同じ解析処理を行う。解析処理の結果は自動的に抽出され、Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｄａｔａに時刻データとして第一候補に挙がった項目のみを説明変数に追加し、再度回帰木分析を実行するまでを自動的に行う。本実施の形態では工程２の処理時刻が説明変数として追加される。図２８は、工程を限定して再度データ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【００８８】
前述した「（３）装置履歴＋上位候補時刻データ解析」の処理モードで行った解析では交絡している各工程の時刻データ項目がまとまってＥｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｄａｔａの上位に挙げられる。この場合、実際の数百工程の時刻項目を説明変数にすると、回帰木図内を含めて各工程の時刻データ項目だけが出力される。これら各工程の時刻データ項目は交絡している場合が多く、代表になる時刻データは１項目だけで良い場合が多い。そこで、あらかじめ各装置単位のデータを説明変数として歩留りに関する回帰木分析を行い、その結果で第１候補になった工程を用いて、第１候補工程の時刻データのみを時刻データの代表として説明変数に追加し、再度、歩留りに関する回帰木分析を行う。
【００８９】
２回目の解析の処理結果は、新たに”ＥＱ＿ＴｉｍｅＸＸ”（ＸＸ：最初に時刻データが挙がった順位）という名称のフォルダに保存される。図２９は、あるロット単位の不良率トレンドグラフを示す図である。図中横軸は各ロット、縦軸は各ロットの不良率である。図示の例では、非常に稀にしか発生しない不良が特定の８ロット（ＬＯＴ３，４，６，７，８，Ｋ，Ｌ，Ｍ）で高い割合で生じていることが示されている。
【００９０】
図３０は、説明変数と目的変数を指定した決定木を示す図である。説明変数として工程の使用装置名、処理時刻を用い、目的変数として前記不良発生の８ロットが”Ｈ”，他の１５ロットが”Ｌ”を指定して決定木分析を実行した結果が示されている。決定木図内の集合分岐は全て時刻項目である。そして、半導体製造工程においては、ほぼロット番号順に処理されていくので、時刻データは全てがほぼ交絡し、説明変数としてはほぼ等価であるといえる。従って、どの時刻データを採用しても大差がないので時刻データとしては最も有意とされた１項目に絞っても大差がなく、解析結果がむしろ解釈しやすいものとなる。
【００９１】
図３１は、説明変数と目的変数をさらに指定した決定木を示す図である。この図３１には、図３０の決定木図においてＡ工程の処理時刻Ａ＿ｔが最も目的変数に対して有意とされ、次に説明変数からＡ＿ｔ以外の時刻データを全て削除した説明変数による決定木分析結果が示されている。同図に示す最上階層での集合分岐は、図３０と同様にＡ工程の処理時刻Ａ＿ｔによるが、以下はほとんどこのＡ工程の処理時刻Ａ＿ｔと等価である時刻データが除去されているため、その背後に隠れていた使用装置による差が現れる。
【００９２】
これによると、工程ＤでＤＭ２号機を使用し、工程ＥでＥＭ４号機を使用した場合に高不良率となることが示されている。図３２は、図３１の結果を処理時刻別のトレンドグラフで表した状態を示す図である。図には工程ＥのＥＭ４号機の時間変動が高不良率の時間変動に影響を及ぼしていたことが明確に現れている。
【００９３】
以上説明した実施の形態２によれば、実施の形態１で説明したデータ解析の自動化では行えない作業、特にオペレータが注目したい事項を特定してデータ解析を行う場合や、生産設備の各生産工程に配置される生産装置の入れ替え等に対応したデータ解析を適切に行えるようになる。
【００９４】
（実施の形態３：一台装置工程に関する他の処理例）
前述した実施の形態１において説明したデータ解析手段３３の解析処理「（１）装置履歴＋時刻データ解析の設定」によれば、
▲１▼製造工程全体が先入れ先出しでロットを処理する場合、基本的にどの工程においてもロットの処理順番が同じであり、各工程の処理時刻は説明変数としては一つあれば十分である。
▲２▼一台装置工程は、装置間差を確認することができない工程であるため、問題となる要因をその一台装置の経時変化に求める。
▲３▼さらに、装置台数が多い工程ほど、回帰木分析で２分割集合間の有意差が出やすい。
【００９５】
これら▲１▼〜▲３▼の３つの事柄を応用して、本実施の形態では一台装置工程を含む全ての工程処理時刻は一つの説明変数で代表でき、かつ処理時刻による変動要因としては一台装置工程が他の複数台装置工程と同等以上に疑わしいと判断して、自動的に問題要因として疑わしい項目を絞り込むものである。
【００９６】
この実施の形態３では、製造工程全体が先入れ先出しでロットを処理する場合、データクレンジング／特徴化手段３２は、実施の形態１で説明した「（２）経時変化に基く装置名の変更設定及び処理」及び「（３）一台装置工程における項目名変更」で説明した各処理と異なり、説明変数名及び説明変数値名を変えずに一台装置工程に関する処理を行う。これにより、実施の形態１に比べて処理を単純にでき、データ件数、即ちレコード数（ロット数）が少ない場合における目的変数の外れ値による悪影響を抑えるようにしたものである。
【００９７】
図３３は、実施の形態３によるデータ解析手順を示すフローチャートである。処理内容を説明すると、実施の形態１で説明した「（１）異常値処理条件設定及び処理」を実行後の解析用データ１（ＤＡＴＡ１）に対し、
【００９８】
▲１▼一台装置工程抽出（リスト作成）
▲２▼代表項目として全一台装置工程の中で工程順の中間に位置する工程を選び、値は時刻（間隔尺度）とする。項目名は”一台装置工程時刻”とする。
▲３▼”一台装置工程時刻”を解析用データの説明変数に加え、他の全ての工程時刻項目は説明変数から除外する各処理を行い解析用データ２（ＤＡＴＡ２）を得る（ステップＳ２０）。図３４は、抽出された一台装置工程リストＲＥＰ２の一例を示す図表である。
【００９９】
この後、解析用データ２（ＤＡＴＡ２）に対しては、実施の形態１で説明した「（４）不要項目削除設定及び処理，（５）異常値割合による項目削除及びレコード削除設定及び処理，（６）時刻データの解析条件設定及び処理」、データ解析手段３３でのデータ解析処理（回帰木分析実施）、解析結果評価手段３４での解析結果評価を実行し（ステップＳ２１）、解析終了条件を満たすと（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、一台装置工程リストを含む報告レポートを作成し、これら報告レポートＲＥＰ１と一台装置工程リストＲＥＰ２を出力する（ステップＳ２３）。
【０１００】
次に、上記解析用データ２（ＤＡＴＡ２）に対する解析処理について説明する。図３５は、実施の形態３において用いる解析用データ２（ＤＡＴＡ２）の一例を示す図表である。図示のように、工程５の使用装置が全てＶ５０１であり、この工程５が一台装置工程とされる。図３６は、図３５に示すロット番号別の歩留りを示す図である。
【０１０１】
図３７は、図３５に示す各工程の使用装置名と処理時刻を説明変数、歩留り値を目的変数とした場合の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。図３７に示すように、最上階層での集合分岐の候補を示すＥｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｄａｔａの上位３項目は交絡しており、そのうちの一つの工程５＿ｔは、工程５の処理時刻である。工程５の使用装置工程５＿ｅは、種類数が１であるため回帰木分析実行時には説明変数から削除される。
【０１０２】
そして、Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｄａｔａに挙げられたうち、目的変数に対してその時刻変動が効いているとされた工程（ここでは、工程１，工程２，工程３，工程４，工程５）について対応する処理時刻を示す項目が抽出され、各項目の処理装置を示す項目でその種類数が１であるものが抽出される。
【０１０３】
上記のように、実施の形態３によれば、一台装置工程時刻に代表される経時変化による有意差が大きいことを抽出することができる。また、一台装置工程リストＲＥＰ２の記載によって、一台装置工程に該当する工程を容易に把握できるようになる。図３７に示す例における一台装置工程は、「工程５であり、この一つの工程」となる。
【０１０４】
以上説明したデータ解析処理に係る方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、各種記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【０１０５】
（付記１）所望するデータ解析に必要なデータをオリジナルデータの中から抽出するデータ抽出工程と、
前記データ抽出工程により抽出されたデータの異常値をデータクレンジングするデータクレンジング工程と、
前記データクレンジング工程によりデータクレンジングされたデータの特徴情報を求める特徴化工程と、
前記特徴化工程により求められた特徴情報を用いてデータの解析を行うデータ解析工程と、
を含むことを特徴とするデータ解析方法。
【０１０６】
（付記２）生産工程の品質の変動を示す目的変数と、該目的変数の変動を説明する説明変数とを含むプロセスデータのデータ解析を行うデータ解析方法において、
所望するデータ解析に必要なデータを前記プロセスデータの中から抽出するデータ抽出工程と、
前記データ抽出工程により抽出されたデータの説明変数の異常値をデータクレンジングするデータクレンジング工程と、
前記データクレンジング工程によりデータクレンジングされたデータの目的変数の変動を表す特徴情報を求める特徴化工程と、
前記特徴化工程により求められた特徴情報を用いて前記目的変数の変動要因を探索するためのデータ解析を行うデータ解析工程と、
を含むことを特徴とするデータ解析方法。
【０１０７】
（付記３）前記データ抽出工程は、前記データの説明変数の項目名にカテゴリを識別するための付加文字列を付加し、
前記データ解析工程は、前記付加文字列に基づき説明変数のカテゴリを識別したデータ解析を行うことを特徴とする付記２に記載のデータ解析方法。
【０１０８】
（付記４）前記データ抽出工程は、前記生産工程が備える生産装置を示す説明変数の項目名に対しては製造工程名に装置のカテゴリを意味する付加文字列を付加し、該生産装置が生産対象を生産した処理時刻を示す説明変数の項目名に対しては製造工程名に時刻のカテゴリを意味する付加文字列を付加することを特徴とする付記３に記載のデータ解析方法。
【０１０９】
（付記５）前記データ抽出工程による付加文字列を付加する指示と、及び前記データ解析工程におけるカテゴリを識別したデータ解析の指示とをあらかじめ設定ファイルに設定する設定工程を含み、
前記データ抽出工程及び前記データ解析工程は、それぞれの処理実行時に前記設定ファイルを読み出し、該設定ファイルに設定された指示に基づく処理を実行することを特徴とする付記３または４に記載のデータ解析方法。
【０１１０】
（付記６）前記特徴化工程は、時刻経過による目的変数の変動に関する特徴を求め、前記データの説明変数として用いられる前記生産装置の装置名に対し、前記求められた特徴に対応する所定の記号を付加することを特徴とする付記２〜５のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１１１】
（付記７）ある一つの生産工程に生産装置が一台のみ設けられる場合、
前記データクレンジング工程は、前記一台の生産装置に相当する装置名の説明変数をデータ解析対象から外すとともに、前記生産工程の処理時刻に相当する説明変数の項目名に前記一台の生産装置のみによって構成された工程であることを示す付加文字列を付加し、
前記データ解析工程は、前記データクレンジング工程にて付加文字列が付加された前記一台の生産装置のみによって構成された工程に対しては処理時刻の説明変数を用いたデータ解析を行うことを特徴とする付記２〜６のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１１２】
（付記８）前記データクレンジング工程は、前記プロセスデータのうち生産装置に関係するデータ以外のデータを説明変数の項目名に基づいて削除することを特徴とする付記２〜７のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１１３】
（付記９）前記データクレンジング工程は、前記プロセスデータのうち項目及びレコードに対して所定の異常値の割合を超えた項目及びレコードと、目的変数の値が欠損あるいは異常なレコードとを削除することを特徴とする付記２〜８のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１１４】
（付記１０）前記データクレンジング工程は、前記生産装置の説明変数が処理時刻を示すデータを処理時刻データとして扱う設定と、生産工程における所定の周期を用いて期間を区切った際に該期間名のデータとして扱う設定とを選択可能なことを特徴とする付記２〜９のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１１５】
（付記１１）前記生産工程の全てが生産対象のロットを先入れ先出しにより順次処理する場合、
前記データ解析工程は、全ての生産工程の装置項目と、全ての生産工程における上位数Ｎの候補となる処理時刻を解析対象の説明変数として用いることを特徴とする付記２〜１０のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１１６】
（付記１２）前記生産工程が生産対象のロットを先入れ先出しせずに独立処理する場合、
前記データ解析工程は、各生産工程の処理時刻についてそれぞれが独立した処理時刻であるか否かを判別する独立時刻判別工程と、
前記独立時刻判別工程によって独立していないと判別された生産工程の処理時刻をまとめて一つの代表時刻の項目を作成する代表時刻項目作成工程と、
全ての生産工程の生産装置の項目と、前記代表時刻項目作成工程により作成された代表時刻の項目をデータ解析対象の説明変数として用いることを特徴とする付記２〜１０のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１１７】
（付記１３）前記データ解析工程は、解析すべきデータの特徴性や規則性を表すルールをデータマイニング技法により抽出することを特徴とする付記２〜１２のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１１８】
（付記１４）前記データ解析工程により前記データのロットあるいは処理時刻を変化させて得た複数の解析結果を用いて所定の総合評価値を得る評価工程を含むことを特徴とする付記２〜１３のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１１９】
（付記１５）前記評価工程は、前記ルールの信頼度を表す情報として、前記データ解析工程により解析して得たデータの集合を２分割する際の分割の明確度を表す集合分割評価値を求めることを特徴とする付記１４に記載のデータ解析方法。
【０１２０】
（付記１６）前記評価工程は、前記集合分割評価値として次の式で表されるｔの値を用いることを特徴とする付記１５に記載のデータ解析方法。
【数３】
2004029971.tif 000005
【０１２１】
（付記１７）前記評価工程により得られた評価結果に基づき、前記生産設備の問題となる前記生産工程、前記生産装置、あるいは前記処理時刻のいずれかを絞り込んだ報告レポートを出力するレポート出力工程を含むことを特徴とする付記１６に記載のデータ解析方法。
【０１２２】
（付記１８）前記生産工程の全てが生産対象のロットを先入れ先出しにより順次処理し、ある一つの生産工程に生産装置が一台のみ設けられる場合、
前記特徴化工程は、前記一台の生産装置からなる製造工程のリストを作成することを特徴とする付記２〜１７のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１２３】
（付記１９）生産工程の品質の変動を示す目的変数と、該目的変数の変動を説明する説明変数とを含むプロセスデータのデータ解析を行うデータ解析装置において、
所望するデータ解析に必要なデータを前記プロセスデータの中から抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段により抽出されたデータの説明変数の異常値をデータクレンジングするデータクレンジング手段と、
前記データクレンジング手段によりデータクレンジングされたデータの目的変数の変動を表す特徴情報を求める特徴化手段と、
前記特徴化手段により求められた特徴情報を用いて前記目的変数の変動要因を探索するためのデータ解析を行うデータ解析手段と、
を備えたことを特徴とするデータ解析装置。
【０１２４】
（付記２０）前記データクレンジング手段によりデータクレンジングされたデータの説明変数に対し、データ項目のカテゴリを示す付加文字列を付加する説明変数変換手段を備え、
前記データ解析手段は、前記付加文字列に基づきデータ項目のカテゴリを認識しカテゴリ別の解析処理を実行することを特徴とする付記１９に記載のデータ解析装置。
【０１２５】
（付記２１）前記説明変数変換手段は、データに含まれる説明変数及び目的変数の一覧を抽出し、データ解析に用いる説明変数及び目的変数を手動選択可能なことを特徴とする付記２０に記載のデータ解析装置。
【０１２６】
（付記２２）生産工程の品質の変動を示す目的変数と、該目的変数の変動を説明する説明変数とを含むプロセスデータのデータ解析を行うデータ解析プログラムであって、該プログラムは、コンピュータに対し、
所望するデータ解析に必要なデータを前記プロセスデータの中から抽出させ、
前記抽出されたデータの説明変数の異常値をデータクレンジングさせ、
前記データクレンジングされたデータの目的変数の変動を表す特徴情報を求めさせ、
前記特徴情報を用いて前記目的変数の変動要因を探索するためのデータ解析を行わせ、
前記データ解析によって得られた解析結果に対する所定の評価を行わせることを特徴とするデータ解析プログラム。
【０１２７】
【発明の効果】
本発明によれば、解析対象のデータを適切に抽出し、データクレンジング及び特徴化を行ってデータ解析を実行するものであり、特に、データカテゴリに対応する付加文字列をデータの説明変数に付加することにより、データの種別やデータカテゴリ間の関連性を明確にして所望するデータ解析処理を自動実行できるようになり、省資源で効率的に行えるという効果を奏する。加えて、手動によりデータ解析の条件設定等を行う場合においても、操作ミスを防ぐことができ、所望する解析処理と解析結果を得ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係るデータ解析装置に用いられる計算機システムのハードウェア構成を示す図である。
【図２】プロセスデータの流れを説明するための図である。
【図３】図１に示すシステム構成により実現されるデータ解析装置の機能ブロック図である。
【図４】本発明のデータ解析装置におけるデータの処理手順の概要を示すフローチャートである。
【図５】解析用データ１（ＤＡＴＡ１）の内容の一部を示す図表である。
【図６】データクレンジング後の解析用データ２（ＤＡＴＡ２）の内容の一部を示す図表である。
【図７】装置名に付与されるトレンドマークを示す図表である。
【図８】解析結果データ（ＤＡＴＡ３）に基づく評価処理の内容を説明するための図表である。
【図９】報告レポートの内容の一例を示す図である。
【図１０】データ解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】データクレンジング設定ファイルＲＦ３の一部を示す図表である。
【図１２】項目設定ファイルＲＦ２の一部を示す図表である。
【図１３】データクレンジング設定ファイルＲＦ３の一部を示す図表である。
【図１４】解析設定ファイルＲＦ５と探索設定ファイルＲＦ６の一部を示す図表である。
【図１５】本発明の実施の形態２における解析処理の選択画面を示す図である。
【図１６】入力データの内容を説明するための図表である。
【図１７】解析用データ２（ＤＡＴＡ２）の一例を示す図表である。
【図１８】解析処理結果の一例であるトレンドグラフを示す図である。
【図１９】手動解析時の項目設定時の画面を示す図である。
【図２０】手動解析時の項目設定後の画面を示す図である。
【図２１】全工程の使用装置と処理時刻を指定してデータ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【図２２】装置履歴データ解析時における項目設定画面を示す図である。
【図２３】全工程の履歴を指定してデータ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【図２４】装置履歴データ解析時における項目設定画面を示す図である。
【図２５】全工程の履歴と時刻データを指定してデータ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【図２６】工程を限定して再度データ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【図２７】装置履歴＋第１候補時刻データ解析時における項目設定画面を示す図である。
【図２８】工程を限定して再度データ解析を行った結果の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【図２９】あるロット単位の不良率トレンドグラフを示す図である。
【図３０】説明変数と目的変数を指定した決定木を示す図である。
【図３１】説明変数と目的変数をさらに指定した決定木を示す図である。
【図３２】図３１の結果を処理時刻別のトレンドグラフで表した状態を示す図である。
【図３３】本発明の実施の形態３によるデータ解析手順を示すフローチャートである。
【図３４】抽出された一台装置工程リストＲＥＰ２の一例を示す図表である。
【図３５】実施の形態３において用いる解析用データ２（ＤＡＴＡ２）の一例を示す図表である。
【図３６】図３５に示すロット番号別の歩留りを示す図である。
【図３７】図３５に示す各工程の使用装置名と処理時刻を説明変数、歩留り値を目的変数とした場合の回帰木と結果評価情報一覧を示す図である。
【図３８】一般的なデータ解析処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　入力装置
２　中央処理装置
３　出力装置
４　記憶装置
１０ａ〜１０ｎ　工程装置
１１　管理サーバ
ＤＢ１　製造情報データベース
３０　データ解析装置
３１　データ抽出手段
３２　データクレンジング／特徴化手段
３３　データ解析手段
３４　解析結果評価手段
３５　報告レポート出力手段
４０　表示項目
Ａ１　総合判定内容
Ａ２　統計的情報
Ａ３　回帰木図
Ａ４　箱髭図
Ａ５　相関図
ＤＡＴＡ１　解析用データ１
ＤＡＴＡ２　解析用データ２
Ｋ１　目的変数とする数値項目
Ｋ２　説明変数とする文字項目
Ｌ１　項目リスト
ＲＦ　設定ファイル
ＲＦ１　抽出条件設定ファイル
ＲＦ２　項目設定ファイル
ＲＦ３　データクレンジング設定ファイル
ＲＦ４　特徴化設定ファイル
ＲＦ５　解析設定ファイル
ＲＦ６　探索設定ファイル
ＲＦ７　報告条件設定ファイル
ＲＥＰ１　報告レポート
ＲＥＰ２　一台装置工程リスト
Ｓ１　目的変数リスト
Ｓ２　説明変数リスト
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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