(57)【要約】【課題】シューハート管理図においてアラーム規格を容易に設定する。【解決手段】品質管理方法は、品質管理データの平均値Ｘおよび標準偏差σを算出するステップ（Ｓ１０２）と、平均値Ｘ±４σの領域の外側の異常データを除外するステップ（Ｓ１０６）と、異常データを除外して算出された平均値Ｘと従来のターゲット値との乖離の度合いを標準偏差σを用いて算出するステップ（Ｓ１０８）と、乖離の度合いが大きいと基準値を算出された平均値に、乖離の度合いが小さいと基準値を従来のターゲット値にして、全データ数に対して、基準値±（２．５＋０．１×Ｎ）σの領域の外側のデータ数の比率が０．０１５以下になるようにＮを算出するステップと、算出されたＮを用いて、基準値±（２．５＋０．１×Ｎ）σをアラーム規格に設定するステップと、アラーム規格外のデータが出現すると品質警報情報を作成するステップとを含む。【選択図】        図４
2004241419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを記憶するための記憶手段と、
前記データの中から異常データを排除した全体データについて、前記全体データの平均値Ｘ、標準偏差σおよびデータ数を算出するための第１の算出手段と、
従前の目標値と算出された平均値Ｘとの乖離の度合いを算出するための第２の算出手段と、
前記算出された乖離の度合いに基づいて、基準値を、前記従前の目標値および前記算出された平均値Ｘのいずれかに設定するための設定手段と、
前記全体データの中で、前記基準値を中心として前記標準偏差σの関数で定められる範囲の領域外にある部分データの数を算出するための第３の算出手段と、
前記全体データの数に対する前記部分データの数の比率が、予め定められた比率以下である領域を表わす標準偏差σの関数を算出するための第４の算出手段と、
前記算出された標準偏差σの関数に基づいて、測定されたデータを監視して、前記測定されたデータに対する警報を出力するための第１の出力手段とを含む、データ管理装置。
【請求項２】
前記第２の算出手段は、前記乖離の度合いを、従前の目標値、算出された平均値Ｘおよび標準偏差σに基づいて算出するための手段を含む、請求項１に記載のデータ管理装置。
【請求項３】
前記第２の算出手段は、前記乖離の度合いを、従前の目標値と算出された平均値Ｘとの差を標準偏差σで除算して算出するための手段を含む、請求項１に記載のデータ管理装置。
【請求項４】
前記設定手段は、前記乖離の度合いが予め定められた値よりも大きいと、前記基準値を前記算出された平均値Ｘに設定するための手段を含む、請求項１〜３のいずれかに記載のデータ管理装置。
【請求項５】
前記標準偏差σの関数は、（２．５＋０．１×Ｎ）×σ（Ｎは０または自然数）で表わされ、
前記第４の算出手段は、前記全体データの数に対する前記部分データの数の比率が、０．０１５以下である領域を表わす標準偏差σの関数を算出するための手段を含む、請求項１〜４のいずれかに記載のデータ管理装置。
【請求項６】
前記標準偏差σの関数は、（２．０＋０．１×Ｎ）×σ（Ｎは０または自然数）で表わされ、
前記第４の算出手段は、前記全体データの数に対する前記部分データの数の比率が、０．０４５以下である領域を表わす標準偏差σの関数を算出するための手段を含む、請求項１〜４のいずれかに記載のデータ管理装置。
【請求項７】
前記第３の算出手段は、前記全体データの中で、前記基準値を中心として前記標準偏差σの関数で定められる範囲の領域内にある部分データの数を算出するための手段を含み、
前記標準偏差σの関数は、（２．５＋０．１×Ｎ）×σ（Ｎは０または自然数）で表わされ、
前記第４の算出手段は、前記全体データの数に対する前記部分データの数の比率が、０．９８５以上である領域を表わす標準偏差σの関数を算出するための手段を含む、請求項１〜４のいずれかに記載のデータ管理装置。
【請求項８】
前記第３の算出手段は、前記全体データの中で、前記基準値を中心として前記標準偏差σの関数で定められる範囲の領域内にある部分データの数を算出するための手段を含み、
前記標準偏差σの関数は、（２．０＋０．１×Ｎ）×σ（Ｎは０または自然数）で表わされ、
前記第４の算出手段は、前記全体データの数に対する前記部分データの数の比率が、０．９５５以上である領域を表わす標準偏差σの関数を算出するための手段を含む、請求項１〜４のいずれかに記載のデータ管理装置。
【請求項９】
前記第１の出力手段は、規格中心値を中心として前記算出された標準偏差σの関数により表わされる領域の範囲外に新たなデータが出現すると、測定したデータに対する警報を出力するための手段を含む、請求項１〜８のいずれかに記載のデータ管理装置。
【請求項１０】
前記データ管理装置は、予め定められた数のデータが時系列的に連続して規格中心値よりも大きいおよび小さいのいずれか一方であると、データが変動したことを知らせる警報を出力するための第２の出力手段をさらに含む、請求項１〜９のいずれかに記載のデータ管理装置。
【請求項１１】
前記データ管理装置は、時系列的に連続したデータの中で、予め定められた数以上のデータが規格中心値よりも大きいおよび小さいのいずれか一方であると、データが変動したことを知らせる警報を出力するための第２の出力手段をさらに含む、請求項１〜９のいずれかに記載のデータ管理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、工業生産品の品質管理に関し、特に、シューハート管理図に基づく的確な品質管理を実行できるデータ管理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、工業生産品の品質を管理する様々な手法が提案されている。たとえば、群内のばらつきを標準として工程の異常原因による変動を検出する、シューハート管理図の手法がある。この手法は、品質特性値を合理的な群に群分けした後、群内の平均値とばらつきを算出して、中心値の変動とばらつきの変動とを管理する。この管理図を用いて、半導体製造の現場において、品質の異常や品質の変動の傾向の変化を分析して、製造工程に対して即座に対策を実行して、できるだけ不良品を製造しない品質管理を実行していた。このように管理図を用いて品質管理を実行する場合、サンプリングされる膨大なデータの品質特性値を的確に処理して、即座に正確かつ精密な情報を提供する必要がある。
【０００３】
特開平７−２４４６９４号公報（特許文献１）は、半導体製造工程におよび精密電子機器製造工程において、均一な検出力で容易に品質管理を実行できる品質管理装置を開示する。特許文献１に開示された品質管理装置は、管理対象の品質に応じた品質特性値を入力する入力部と、入力部から入力された品質特性値を群に分け、品質特性値を群毎に処理しつつ、品質特性値の群への分け方によらず均一な検出力の品質限界値を算出する算出部と、算出部で算出された品質限界値を出力する出力部とを含む。
【０００４】
特許文献１に開示された品質管理装置を用いて、たとえば、半導体装置の製造工程の一工程で形成される膜厚を管理することができる。この場合、同一時期に成膜されたウェハより一つのウェハを抽出して、異なる時期に抽出されたウェハ毎にロット番号を付与し、また、各ウェハ上の所定の複数点に対して膜厚を測定し、各点で測定された膜厚を品質特性値として設定する。算出部は入力された品質特性値の群の分け方によらず均一な検出力となる品質限界値を算出するため、品質特性値が合理的に群分けされていない場合においても品質特性値に対して均一な検出力が得られ、したがって、品質管理対象である半導体ウェハの膜厚の管理を容易に行なえる。
【０００５】
特開２００２−２０２８０６公報（特許文献２）は、多品種少量生産を行なう場合であっても、適切な工程管理と物品の品質管理とを行なうことができる工程管理システムを開示する。特許文献２に開示された工程管理システムは、複数の品種について共通する処理を備えた工程を管理するシステムである。このシステムは、共通する処理におけるある処理パラメータについて、各品種の処理後の特性値を各々の品種について複数入力することにより、品種毎に関連づけられた特性値を記憶する記憶回路と、この記憶回路の記憶データに基づいて各品種毎の特性値についての品種毎に関連づけられた平均値および標準偏差を演算する第１の演算回路と、この工程において処理する予定の１つの特定品種を複数の品種の中から選択して入力する品種入力部と、品種入力部からの品種決定信号に対応する処理パラメータの設定値を決定する設定値決定回路と、処理パラメータの設定値に基づいて処理された品種決定信号に対応する特定品種の処理後の特性値を第１の演算回路で演算された特定品種に関連づけられた特性値の平均値および標準偏差を用いて標準化する第２の演算回路と、複数回の処理について第２演算回路で得られる標準化された特性値の平均値および範囲を演算する第３の演算回路と、標準化された特性値の平均値および範囲に基づいて、工程の異常の有無を判断する異常判断部と、この異常判断部が異常ありと判断すると警告を発する警告部とを含む。
【０００６】
特許文献２に開示された工程管理システムによると、半導体ウェハの成膜工程、写真製版工程およびエッチング工程などの管理に用いることができる。この場合、工程管理システムは、品種毎に関連づけられた特性値を記憶し、各品種毎の特性値についての品種毎に関連づけられた平均値および標準偏差を演算する。処理予定の特定品種の選択が入力されると、処理パラメータの設定値に基づいて処理を行ない、得られる特性値を平均値および標準偏差を用いて標準化する。複数回の処理について標準化された特性値の平均値および範囲を演算して、この標準化された特性値の平均値及び範囲に基づいて工程の異常の有無を判断する。このため、多品種少量生産のように工程の処理パラメータの設定値が処理する品種によって頻繁に変化する場合でも、その工程が統計的管理状態にあるかどうかを時間遅れなく適切に管理することができる。
【０００７】
【特許文献１】
特開平７−２４４６９４号公報
【０００８】
【特許文献２】
特開２００２−２０２８０６号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１に開示された品質管理装置および特許文献２に開示された工程管理システムを用いても、シューハート管理図を用いた品質管理手法における品質特性値を的確に算出することが困難であった。このような場合、品質特性値の算出は、人の判断に依存することが多かった。このことと、サンプリングされるデータの数が膨大であることとにより、シューハート管理図等の管理図を用いた品質管理手法には限界があった。
【００１０】
より具体的に説明すると、工程の管理限界値よりも規格中心側に、工程変動の異常を察知するためのアラーム規格を設定する場合、担当者は各種のデータに基づいて総合的に判断してアラーム規格を決定する。このようにすると、個人の技量に依存することになり、特にアラーム規格が工程実績を十分に反映させたものでない場合、頻繁にアラームが発動されて工程進捗を阻害する。さらに、このような事態になると、最初はアラームが発動される度に、原因の究明および対策が実行されるが、頻発するアラームに担当者が慣れてしまい、アラームの発動に対する対策が実行されずに、アラーム規格が形骸化するおそれがある。これを避けようとアラーム規格を緩めに設定すると、アラームの発動が激減して、工程が安定していないにもかかわらず、工程が安定していると誤った判断がなされるおそれがあった。
【００１１】
さらに、工業生産品の平均値が規格中心値からずれている場合、中心値管理は人手に依存することが多い。このため、ずれ量が比較的小さく、アラーム規格内で推移している場合、このようなずれ量を見逃してしまうおそれがあった。
【００１２】
さらに、製品歩留まりが安定して、実績データが蓄積されてくると、当初の規格値（目標値（ターゲット値）と規格幅）と実績値（平均値、ばらつきなど）との間にずれが発生してしまい、規格を見直す必要が生じることがよく発生する。このような場合、どの程度のずれが発生すると規格を見直すのかは、個人の技量に依存することになり、誤って判断するおそれがあった。
【００１３】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであって、管理図におけるアラーム規格値の設定を容易にして、中心値管理を自動的に実行するデータ管理装置を提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るデータ管理装置は、データを記憶するための記憶手段と、データの中から異常データを排除した全体データについて、全体データの平均値Ｘ、標準偏差σおよびデータ数を算出するための第１の算出手段と、従前の目標値と算出された平均値Ｘとの乖離の度合いを算出するための第２の算出手段と、算出された乖離の度合いに基づいて、基準値を、従前の目標値および算出された平均値Ｘのいずれかに設定するための設定手段と、全体データの中で、基準値を中心として標準偏差σの関数で定められる範囲の領域外にある部分データの数を算出するための第３の算出手段と、全体データの数に対する部分データの数の比率が、予め定められた比率以下である領域を表わす標準偏差σの関数を算出するための第４の算出手段と、算出された標準偏差σの関数に基づいて、測定されたデータを監視して、測定されたデータに対する警報を出力するための第１の出力手段とを含む。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。
【００１６】
図１に、品質管理装置の一例であるコンピュータシステムの外観を示す。図１を参照してこのコンピュータシステム１００は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）駆動装置１０６およびＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）駆動装置１０８を備えたコンピュータ１０２と、モニタ１０４と、キーボード１１０と、マウス１１２とを含む。
【００１７】
図２に、このコンピュータシステム１００の構成をブロック図形式で示す。図２に示すように、コンピュータ１０２は、上述したＦＤ駆動装置１０６およびＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１０８に加えて、相互にバスで接続されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１２０と、メモリ１２２と、固定ディスク１２４とを含む。ＦＤ駆動装置１０６にはＦＤ１１６が装着される。ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１０８にはＣＤ−ＲＯＭ１１８が装着される。
【００１８】
本実施の形態に係る品質管理装置は、コンピュータハードウェアとＣＰＵ１２０により実行されるソフトウェアとにより実現される。一般的にこうしたソフトウェアは、ＦＤ１１６、ＣＤ−ＲＯＭ１１８などの記録媒体に格納されて流通し、ＦＤ駆動装置１０６またはＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１０８などにより記録媒体から読取られて固定ディスク１２４に一旦格納される。さらに固定ディスク１２４からメモリ１２２に読出されて、ＣＰＵ１２０により実行される。図１および図２に示したコンピュータのハードウェア自体は一般的なものである。したがって、本発明の最も本質的な部分は、ＦＤ１１６、ＣＤ−ＲＯＭ１１８、固定ディスク１２４などの記録媒体に記録されたソフトウェアである。
【００１９】
なお、図１および図２に示したコンピュータ自体の動作は周知であるので、ここではその詳細な説明は繰返さない。
【００２０】
図３に、本実施の形態に係る品質管理装置の管理対象であるデータのシューハート管理図を示す。このデータは、半導体製造工程における窒化膜生成工程の窒化膜の厚みデータを示す。規格中心値は８５Åである。図３に示すように、このシューハート管理図は、横軸が時間を、縦軸が厚みデータを示す。図３からわかるように、平均値を中心として、厚みデータがばらついている。
【００２１】
図４〜図７を参照して、本実施の形態に係る品質管理装置で実行されるプログラムの制御構造について説明する。
【００２２】
ステップ（以下、ステップをＳと略す。）１００にて、品質管理装置のＣＰＵ１２０は、予め定められた期間の品質管理データ（厚みデータ）を群分けする。このとき、処理装置ごとに時系列で品質管理データを配列する。Ｓ１０２にて、ＣＰＵ１２０は、平均値Ｘおよび標準偏差σを算出する。Ｓ１０４にて、ＣＰＵ１２０は、平均値Ｘおよび標準偏差σの算出は１回目であるか否かを判断する。平均値Ｘおよび標準偏差σの算出が１回目である場合には（Ｓ１０４にてＹＥＳ）、処理はＳ１０６へ移される。もしそうでないと（Ｓ１０４にてＮＯ）、処理はＳ１０８へ移される。
【００２３】
Ｓ１０６にて、ＣＰＵ１２０は、平均値Ｘ±４σの領域外データを異常値として除外する。その後、処理はＳ１０２へ戻され、再度、平均値Ｘおよび標準偏差σが算出される。
【００２４】
Ｓ１０８にて、ＣＰＵ１２０は、従来のターゲット値と実績値であるＳ１０２にて算出した平均値Ｘとの乖離の度合いＤを、｛（従来ターゲット値−平均値Ｘ）／標準偏差σ｝として算出する。Ｓ１１０にて、ＣＰＵ１２０は、乖離の度合いＤが予め定められたしきい値α以下であるか否かを判断する。このとき、αは、０．６〜１．０の範囲で設定され、特に０．９程度に設定される。乖離の度合いＤが予め定められたしきい値α以下である場合には（Ｓ１１０にてＹＥＳ）、処理はＳ２００およびＳ２０２〜Ｓ２１８へ移される。もしそうでないと（Ｓ１１０にてＮＯ）、処理はＳ３００およびＳ３０２〜Ｓ３１８へ移される。
【００２５】
乖離の度合いＤが予め定められたしきい値α以下である場合とは、乖離が小さく、従来の規格中心値をそのまま適用しつづけることになる。一方、乖離の度合いＤが予め定められたしきい値α以下でない場合とは、乖離が大きく、従来の規格中心値を算出した平均値に置き買えて新規の規格中心値として適用することになる。
【００２６】
Ｓ２０２にて、ＣＰＵ１２０は、シューハート管理図を作成する。このとき作成されるシューハート管理図は図３に示すような図である。Ｓ２０４にて、ＣＰＵ１２０は、全管理データ数（Ａ）を計数する。このとき計数される全管理データには、Ｓ１０６の処理により異常値として除外された領域外データが含まれない。
【００２７】
Ｓ２０６にて、ＣＰＵ１２０は、変数Ｎを初期化（Ｎ＝０）する。Ｓ２０８にて、ＣＰＵ１２０は、従来ターゲット値±（２．５＋０．１×Ｎ）σの領域外データ数（Ｂ）を計数する。Ｓ２１０にて、ＣＰＵ１２０は、全管理データ数（Ａ）に対する領域外データ数（Ｂ）の比率（Ｂ／Ａ）が０．０１５以下であるか否かを判断する。比率（Ｂ／Ａ）が０．０１５以下である場合には（Ｓ２１０にてＹＥＳ）、処理はＳ２１８へ移される。もしそうでないと（Ｓ２１０にてＮＯ）、処理はＳ２１２へ移される。
【００２８】
Ｓ２１２にて、ＣＰＵ１２０は、変数Ｎに１を加算する。Ｓ２１４にて、ＣＰＵ１２０は、変数Ｎが４より大きいか否かを判断する。変数Ｎが４より大きい場合には（Ｓ２１４にてＹＥＳ）、処理はＳ２１６へ移される。もしそうでないと（Ｓ２１４にてＮＯ）、処理はＳ２０８へ戻され、１が加算されたＮに対して、領域外データ数（Ｂ）が再度計数される。
【００２９】
Ｓ２１６にて、ＣＰＵ１２０は、エラー処理を行なう。このときのエラー処理は、後述するアラーム規格と管理限界規格とが逆転するために、品質管理を実行できないことなどが作業者に通知される。
【００３０】
Ｓ２１８にて、ＣＰＵ１２０は、従来ターゲット値±（２．５＋０．１×Ｎ）σをアラーム規格に、従来ターゲット値±３．０σを管理限界規格に設定する。その後、処理は図７のＳ４００に移される。
【００３１】
Ｓ３０２にて、ＣＰＵ１２０は、シューハート管理図を作成する。このとき作成されるシューハート管理図は図３に示すような図である。Ｓ３０４にて、ＣＰＵ１２０は、全管理データ数（Ａ）を計数する。このとき計数される全管理データには、Ｓ１０６の処理により異常値として除外された領域外データが含まれない。
【００３２】
Ｓ３０６にて、ＣＰＵ１２０は、変数Ｎを初期化（Ｎ＝０）する。Ｓ３０８にて、ＣＰＵ１２０は、平均値Ｘ±（２．５＋０．１×Ｎ）σの領域外データ数（Ｂ）を計数する。Ｓ３１０にて、ＣＰＵ１２０は、全管理データ数（Ａ）に対する領域外データ数（Ｂ）の比率（Ｂ／Ａ）が０．０１５以下であるか否かを判断する。比率（Ｂ／Ａ）が０．０１５以下である場合には（Ｓ３１０にてＹＥＳ）、処理はＳ３１８へ移される。もしそうでないと（Ｓ３１０にてＮＯ）、処理はＳ３１２へ移される。
【００３３】
Ｓ３１２にて、ＣＰＵ１２０は、変数Ｎに１を加算する。Ｓ３１４にて、ＣＰＵ１２０は、変数Ｎが４より大きいか否かを判断する。変数Ｎが４より大きい場合には（Ｓ３１４にてＹＥＳ）、処理はＳ３１６へ移される。もしそうでないと（Ｓ３１４にてＮＯ）、処理はＳ３０８へ戻され、１が加算されたＮに対して、領域外データ数（Ｂ）が再度計数される。
【００３４】
Ｓ３１６にて、ＣＰＵ１２０は、エラー処理を行なう。このときのエラー処理は、後述するアラーム規格と管理限界規格とが逆転するために、品質管理を実行できないことなどが作業者に通知される。
【００３５】
Ｓ３１８にて、ＣＰＵ１２０は、平均値Ｘ±（２．５＋０．１×Ｎ）σをアラーム規格に、平均値Ｘ±３．０σを管理限界規格に設定する。その後、処理は図７のＳ４００に移される。
【００３６】
Ｓ４００にて、ＣＰＵ１２０は、予め定められた期間の品質管理データ（厚みデータ）を監視する。Ｓ４０２にて、ＣＰＵ１２０は、アラーム規格外のデータが出現したか否かを判断する。アラーム規格外のデータが出現すると（Ｓ４０２にてＹＥＳ）、処理はＳ４０８へ移される。もしそうでないと（Ｓ４０２にてＮＯ）、処理はＳ４０４へ移される。
【００３７】
Ｓ４０４にて、ＣＰＵ１２０は、連続７点データが規格中心値の片側のみに出現したか否かを判断する。連続７点データが規格中心値の片側のみに出現すると（Ｓ４０４にてＹＥＳ）、処理はＳ４０８へ移される。もしそうでないと（Ｓ４０４にてＮＯ）、処理はＳ４０６へ移される。
【００３８】
Ｓ４０６にて、ＣＰＵ１２０は、連続１４点データ中の１２点以上のデータが規格中心値の片側にのみ出現したか否かを判断する。連続１４点データ中の１２点以上のデータが規格中心値の片側にのみ出現すると（Ｓ４０６にてＹＥＳ）、処理はＳ４０８へ移される。もしそうでないと（Ｓ４０６にてＮＯ）、処理は図４のＳ１００へ戻される。
【００３９】
Ｓ４０８にて、ＣＰＵ１２０は、品質管理情報を作成する。このとき、たとえば、規格中心値からのずれ量を作業者に通知する情報が作成される。この品質警報情報を受領した作業者は、窒化膜作製装置の調整を実施する。このＳ４０８の処理の後、処理は図４のＳ１００へ戻される。
【００４０】
以上のような構造およびフローチャートに基づく、本実施の形態に係る品質管理装置の動作について説明する。
【００４１】
予め定められた期間の品質データの群分けが行なわれ、処理装置ごとに時系列で品質管理データが配列される（Ｓ１００）。このとき、図３に示すようなシューハート管理図が作成される。ただし、平均値Ｘおよび標準偏差σは算出されていない。
【００４２】
平均値Ｘおよび標準偏差σが算出され（Ｓ１０２）、平均値Ｘおよび標準偏差σの算出が１回目であるため（Ｓ１０４にてＹＥＳ）、平均値Ｘ±４σの領域の外側にあるデータを異常値として除外する（Ｓ１０６）。このとき図８に示すように、たとえば平均値Ｘ＋４σの外側にあるデータが異常データとして除外され、図９に示すように全管理データとして扱われるのは平均値Ｘ±４σの領域の内側にあるデータのみとなる。
【００４３】
［当初の規格値と実績との乖離が小さい場合］
平均値Ｘとの乖離の度合いＤが、｛（従来ターゲット値−平均値Ｘ）／標準偏差σ｝として算出され（Ｓ１０８）、Ｄがたとえば０．９以下の場合（Ｓ１１０にてＹＥＳ）、従来ターゲット値が規格中心値に適用される（Ｓ２００）。
【００４４】
図９に示す平均値Ｘ±４σの領域の内側にあるデータの数が全管理データ数（Ａ）として計数される（Ｓ２０４）。このとき、図８に示す平均値Ｘには平均値Ｘ±４σの領域の外側にあるデータを含むが、図９に示す平均値Ｘは平均値Ｘ±４σの領域の外側にあるデータを含まない。
【００４５】
変数Ｎが初期化（Ｎ＝０）され（Ｓ２０６）、従来ターゲット値±（２．５＋０．１×Ｎ）σの領域外データ数（Ｂ）が計数される（Ｓ２０８）。このとき、図１０に示すように、従来ターゲット値を中心として（２．５＋０．１×Ｎ）σの範囲外にあるデータの数が領域外データ数（Ｂ）として算出される。全管理データ数（Ａ）に対する領域外データ数（Ｂ）の比率（Ｂ／Ａ）が０．０１５以下であるまで、変数Ｎに１が加算される（Ｓ２１２）。ただし、Ｎは４を超えることはない（Ｓ２１４）。このようにして、Ｎが算出され、従来ターゲット値±（２．５＋０．１×Ｎ）σの領域外に全管理データの０．０１５がすなわち１．５％のデータが含まれるように、Ｎが算出される。
【００４６】
従来ターゲット値±（２．５＋０．１×Ｎ）σをアラーム規格に、従来ターゲット値±３．０σを管理限界規格に設定される（Ｓ２１８）。このとき、図１１に示すように、アラーム規格と管理限界規格とが設定される。アラーム規格の中には９８．５％のデータが、管理限界規格の中には９９．７３％のデータが含まれることになる。
【００４７】
［当初の規格値と実績との乖離が大きい場合］
平均値Ｘとの乖離の度合いＤが、｛（従来ターゲット値−平均値Ｘ）／標準偏差σ｝として算出され（Ｓ１０８）、Ｄがたとえば０．９より大きい場合（Ｓ１１０にてＮＯ）、Ｓ１０２にて算出した平均値Ｘが新規の規格中心値に適用される（Ｓ３００）。
【００４８】
図９に示す平均値Ｘ±４σの領域の内側にあるデータの数が全管理データ数（Ａ）として計数される（Ｓ３０４）。このとき、図８に示す平均値Ｘには平均値Ｘ±４σの領域の外側にあるデータを含むが、図９に示す平均値Ｘは平均値Ｘ±４σの領域の外側にあるデータを含まない。
【００４９】
変数Ｎが初期化（Ｎ＝０）され（Ｓ３０６）、新規規格中心値（平均値Ｘ）±（２．５＋０．１×Ｎ）σの領域外データ数（Ｂ）が計数される（Ｓ３０８）。このとき、図１２に示すように、算出された平均値Ｘを中心として（２．５＋０．１×Ｎ）σの範囲外にあるデータの数が領域外データ数（Ｂ）として算出される。全管理データ数（Ａ）に対する領域外データ数（Ｂ）の比率（Ｂ／Ａ）が０．０１５以下であるまで、変数Ｎに１が加算される（Ｓ３１２）。ただし、Ｎは４を超えることはない（Ｓ３１４）。このようにして、Ｎが算出され、新規規格中心値（平均値Ｘ）±（２．５＋０．１×Ｎ）σの領域外に全管理データの０．０１５がすなわち１．５％のデータが含まれるように、Ｎが算出される。
【００５０】
新規規格中心値（平均値Ｘ）±（２．５＋０．１×Ｎ）σをアラーム規格に、新規規格中心値（平均値Ｘ）±３．０σを管理限界規格に設定される（Ｓ３１８）。このとき、図１３に示すように、アラーム規格と管理限界規格とが設定される。アラーム規格の中には９８．５％のデータが、管理限界規格の中には９９．７３％のデータが含まれることになる。
【００５１】
［品質データ管理］
予め定められた期間の品質管理データが監視され（Ｓ４００）、アラーム規格外のデータが出現したり（Ｓ４０２にてＹＥＳ）、連続７点データが規格中心値の片側のみに出現したり（Ｓ４０４にてＹＥＳ）、連続１４点データ中の１２点以上のデータが規格中心値の片側にのみ出現したり（Ｓ４０６にてＹＥＳ）すると、品質警報情報が作成される（Ｓ４０８）。このとき、図１４または図１５のシューハート管理図に示すように、アラーム規格が設定され、アラーム規格外のデータが出現すると、品質警報情報が作成される。また、規格中心値Ｅの上側に連続して７点の連続するデータが出現したり、連続１４点中の中の１２点のデータが規格中心値の上側に出現したりすると、品質警報情報が作成される。
【００５２】
以上のようにして、本実施の形態に係る品質管理装置によると、従来のターゲット値と実績値である算出された平均値との乖離が大きいと、算出された平均値を規格中心値に設定して、品質管理処理を行なう。この品質管理処理において、全体データのデータ数に対して予め定められた比率（０．０１５）以下のデータ数になる部分データを表わす領域を、全体データの平均値（Ｘ）を中心とした標準偏差σの関数で表わされるように算出する。この標準偏差σの関数（（２．５＋０．１×Ｎ）σ）を用いて、規格中心値管理を実行するので、予め定められた比率に基づいて、警報が出力される。その結果、製品歩留まりが安定して、実績データが蓄積されてくると、当初の規格値と実績値との間にずれが発生した場合であっても、データに基づいて判断された標準偏差σの関数に基づき適度に警報が出力され、シューハート管理図におけるアラーム規格値の設定が容易になり、中心値管理を自動的に実行することができる。
【００５３】
なお、本発明の実施の形態における、標準偏差σを用いた関数は、（２．５＋０．１×Ｎ）×σに限定されない。標準偏差σを用いた関数は、（２．０＋０．１×Ｎ）×σであってもよい。この場合、全体データ数（Ａ）に対する領域外データ数（Ｂ）の比率である０．０１５は、０．０４５になる。また、これらの関数および比率は、一例であってこの数値に限定されない。
【００５４】
さらに、領域外データの代わりに領域内データとしてもよい。この場合、全体データ数（Ａ）に対する領域内データ数の比率は、０．９８５（＝１−０．０１５）または０．９５５（＝１−０．０４５）になる。また、これらの関数および比率は、一例であってこの数値に限定されない。
【００５５】
さらに、連続７点データが規格中心値の片側のみに出現した場合のデータの数は、７個に限定されない。連続１４点データ中の１２点以上のデータが規格中心値の片側にのみ出現した場合のデータの数も１４個および１２個に限定されない。
【００５６】
さらに、Ｓ２１８およびＳ３１８における処理において、新たな管理限界規格を、±３σではなく、±４σや±５σとして設定するようにしてもよい。
【００５７】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲はした説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る品質管理装置を実現するコンピュータの外観図である。
【図２】図１に示すコンピュータシステムの制御ブロック図である。
【図３】平均値からのばらつきで管理されるシューハート管理図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る品質管理装置で実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャート（その１）である。
【図５】本発明の実施の形態に係る品質管理装置で実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャート（その２）である。
【図６】本発明の実施の形態に係る品質管理装置で実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャート（その３）である。
【図７】本発明の実施の形態に係る品質管理装置で実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャート（その４）である。
【図８】データの分布を示す図（その１）である。
【図９】データの分布を示す図（その２）である。
【図１０】データの分布を示す図（その３）である。
【図１１】データの分布を示す図（その４）である。
【図１２】データの分布を示す図（その５）である。
【図１３】データの分布を示す図（その６）である。
【図１４】従来ターゲット値からのばらつきで管理されるシューハート管理図である。
【図１５】算出された平均値からのばらつきで管理されるシューハート管理図である。
【符号の説明】
１００  コンピュータシステム、１０２  コンピュータ、１０４  モニタ、１０６  ＦＤ駆動装置、１０８  ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置、１１０  キーボード、１１２  マウス。
【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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