(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定する不良要因推定方法において、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程と
を備え、
上記推定工程は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とすることを特徴とする不良要因推定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の不良要因推定方法において、
上記有意確率の昇順に上記不良要因グループ候補を並べて、不良要因であると推定されるグループを表す候補一覧を出力する出力工程を備えることを特徴とする不良要因推定方法。
【請求項３】
請求項１に記載の不良要因推定方法において、
上記グループ毎に算出された有意確率のうち最小の有意確率を示す上記不良要因グループ候補を、不良要因であると推定されるグループを表す推定結果として出力する出力工程を備えることを特徴とする不良要因推定方法。
【請求項４】
請求項１に記載の不良要因推定方法において、
上記推定工程は、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループに関して、この複数のグループの中で最小であった有意確率との相違が所定条件以内であるグループが複数ある場合は、上記所定条件以内である複数のグループを、不良要因グループ候補として選出することを特徴とする不良要因推定方法。
【請求項５】
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定する不良要因推定装置において、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成部と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定部と
を備え、
上記推定部は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とすることを特徴とする不良要因推定装置。
【請求項６】
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定するためのプログラムにおいて、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程と
をコンピュータに実行させ、
上記推定工程は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とすることを特徴とするプログラム。
【請求項７】
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定するためのプログラムを記録した記録媒体において、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程と
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、
上記推定工程は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とすることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、製造品を製造するために順次実行される少なくとも一つの製造ラインの中から、不良要因となっている製造ラインを推定する不良要因推定方法に関する。
【０００２】
また、この発明は、上記不良要因推定方法を実施するのに用いられる不良要因推定装置に関する。
【０００３】
また、この発明は、コンピュータに上記不良要因推定方法を実行させるためのプログラムに関する。
【０００４】
また、この発明は、コンピュータに上記不良要因推定方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００５】
例えば、半導体や液晶パネルの製造品は、基板に対して複数の製造ラインを順次実行して製造される。また、検査ラインで製造品を良品、不良品のいずれかに分類している。不良品に分類される製造品が増加して歩留まりが低下していることが判明した場合、製造ラインにおける不良要因を究明して対策を行うことが重要である。しかし、半導体や液晶パネル等の製造品は、数十から数百の製造ライン及び製造装置を経て生産される。そのため、一旦製造品に不良が発生すると、不良要因を特定することは一般に非常に困難である。
【０００６】
不良要因を特定するために、順次実行される複数の製造ラインの間に検査ラインが設けられている。もし、製造ライン毎に検査ラインを設けたならば、或る検査ラインで歩留まりが低下した場合、その検査ラインの直前に実行された製造ラインが不良要因であることが容易に分かる。しかしながら、多数の検査ラインを設けることは多額の設備投資が必要となるばかりか、検査ラインのメンテナンス費用の発生、あるいはリードタイムが長くなるという欠点も生じる。そのため、検査ラインは、必要最低限数のみ設けられるのが実情である。
【０００７】
従って、現実には、或る検査ラインの検査結果を用いて、その検査ラインの直前までに実行された複数の製造ラインの中から、不良要因を推定することになる。従来のこのような不良要因推定方法として、製造装置履歴の偏りを検定する方法がある（特開２００５−１４２４０６号公報：特許文献１参照）。
【０００８】
この従来の不良要因推定方法におけるカイ２乗検定を説明する。まず、検査ラインによって製造品の或る品質を表す品質値を各製造品から得る。この得られた品質値と予め定められた基準値（例えば、製品が良品または不良品のいずれであるかを判定するための２値化閾値）との大小関係に基づいて、各製造品は良品または不良品に分類される。次に、各製造品が各製造ラインでどの製造装置によって処理されたかを記録した製造履歴データを参照する。或る製造ラインで３台の製造装置１，２，３が並行して用いられる場合を例として説明する。３台の製造装置１，２，３は、それぞれ単独でその製造ラインを実行可能な装置であるものとする。或る期間内に、製造装置１，２，３で処理された製造品数を、それぞれｆ1・，ｆ2・，ｆ3・とする。また、製造装置１，２，３で処理された製造品の中で不良品数を、それぞれｆ11，ｆ21，ｆ31とする。また、製造装置１，２，３で処理された製造品の中で良品数を、それぞれｆ12，ｆ22，ｆ32とする。また、この製造ラインで処理された不良品の合計数をｆ・1、良品の合計数をｆ・2とする。これらの数値を一覧にした分割表を、図１２に示す。この分割表の表側の項目は製造装置番号であり、項目数は３個である。この分割表の表頭の項目は不良品／良品数であり、項目数は２個である。ここで、表側は縦方向にある変数であり、表頭は横方向にある変数である。一般に、表側の項目数がｓ個、表頭の項目数がｔ個の場合の分割表を、ｓ×ｔ分割表と呼び、図１２の場合は３×２分割表である。全製造品数をｎとすると、
ｎ＝ｆ1・＋ｆ2・＋ｆ3・＝ｆ・1＋ｆ・2
である。また、ｆ1・，ｆ2・，ｆ3・，ｆ・1，ｆ・2は、横方向あるいは縦方向の合計を表す度数であり、周辺度数と呼ばれる。ｆ11，ｆ21，ｆ31，ｆ12，ｆ22，ｆ32は、観測度数と呼ばれる。カイ２乗検定の統計量χ2は、
【数１】
0004633099.tif 000002
と計算できる。この式中のｆi・×ｆ・j／ｎは、図１２の分割表を構成するセル（i，j）の理論度数（あるいは期待度数）と呼ばれ、帰無仮説の下で、予測される（期待される）度数である。また、図１２の分割表の自由度νは、（表側の項目数−１）×（表頭の項目数−１）＝２×１＝２である。
【０００９】
有意確率＝１−Ｆ（χ2，ν）＜α
であれば有意水準αで、製造装置と不良品発生率に相関があると推定される。また、有意確率が有意水準αより大きければ、帰無仮説が採択されて、製造装置と不良品発生率に相関があるとはいえない。すなわち、製造装置の間で、不良品発生率に有意な差があるとはいえない。なお、有意水準αは、１％ないしは５％とすることが伝統的に多い。ここで、Ｆ（ｘ，ν）は、自由度νのカイ２乗累積分布関数を表す。また、カイ２乗累積分布関数Ｆ（ｘ，ν）は、カイ２乗確率密度関数ｆ（ｘ，ν）を使って、次式のように表すことができる。
【数２】
0004633099.tif 000003
【００１０】
有意水準αで製造装置と不良品発生率に相関があると検定された場合、この製造装置の間には（図１２の例では３台の製造装置１，２，３の間には）、不良品発生率に差があることになる。すなわち、３台の製造装置１，２，３の中に著しく不良品を発生させる製造装置が存在する可能性を見つけることができる。さらに、複数の製造ライン毎に不良要因推定を行うことで、不良品を発生させる製造装置の候補をリストアップすることができる。
【００１１】
ここで、製造装置は、複数の処理室を用いていることが多く、複数の処理室を同時に並行して同じ処理を実行させることができるため、製造装置当たりの処理能力を高めることができる（米国特許第４，９５１，６０１号公報：特許文献２参照）。
【００１２】
また、複数の処理（例えば、ＣＶＤやＰＶＤ等による成膜処理，表面処理、アニール等の熱処理，エッチング，露光，現像）を処理室に割り当てることで、製造装置当たりの処理の種類数を増やすことができるため、製造工場内に用いられる製造装置数を削減することもできる。
【００１３】
製造装置が不良要因になる場合、用いられている複数の処理室がすべて一様に不良要因となるのではなく、複数の処理室のうち一つが不良要因となることが多い。
【特許文献１】特開２００５−１４２４０６号公報
【特許文献２】米国特許第４，９５１，６０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、上記従来の不良要因推定方法では、分割表を製造装置毎に処理された製造品数を集計して分割表を作成すると、この製造装置を不良要因として発見することを見逃してしまう欠点がある。以下に、この点について説明する。
【００１５】
不良要因となっている製造ラインＬ１は、２つの製造装置（製造装置１−１と製造装置１−２）を用いており、各製造装置は、４つの処理室を用いているとする。また、各処理室は、製造品に同じ処理を施しているとする。製造装置１−１が用いる処理室は、処理室１−１−１，１−１−２，１−１−３，１−１−４とする。また、製造装置１−２が用いる処理室は、処理室１−２−１，１−２−２，１−２−３，１−２−４とする。処理室１−１−１は、不調になって不良要因になっているとし、不良品発生率が３％とする。また、処理室１−１−１以外の処理室は、正常であるとし、不良品発生率が０％とする。或る期間に、この製造ラインＬ１は、８００個の製造品を処理し、製造装置１−１と製造装置１−２はそれぞれ４００個の製造品を処理したとする。また、各処理室は、均等な製造品数で製造品を処理するものとすると、各処理室が処理する製造品数は、４００／４＝１００個となる。従って、処理室１−１−１が発生させる不良品は、１００×３％＝３個となる。
【００１６】
この場合の分割表を図１３に示す。カイ２乗検定により算出した有意確率は８．３％となり、帰無仮説は有意水準α＝５％で採択される。つまり、この製造ラインは、不良要因でないと推定されることになる。処理室１−１−１は、他の処理室と比較して、不良品発生率が３％と非常に高いにもかかわらず、不良要因として発見することを見逃してしまうことになる。製造装置１−１が用いる４つの処理室のうち１つが不調になり、残りの３つは正常であるため、製造装置１−１全体の見かけ上の不良品発生率が３／４００＝０．７５％となる。つまり、処理室単独の不良品発生率が３％であったものが、製造装置単位の不良品発生率は０．７５％まで低下してしまうため、不良要因として発見することを見逃してしまったものと考えられる。
【００１７】
そこで、この発明の課題は、製造装置が複数の処理室を用いていても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できると共に、少なくとも一つの製造装置を有する製造ラインが、同じ処理を行う処理室が割り当てられる複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる不良要因推定方法を提供することにある。
【００１８】
また、この発明の課題は、上記不良要因推定方法を実施するのに用いられる不良要因推定装置を提供することにある。
【００１９】
また、この発明の課題は、コンピュータにそのような不良要因推定方法を実行させるためのプログラムを提供することにある。
【００２０】
また、この発明の課題は、コンピュータにそのような不良要因推定方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
上記課題を解決するため、この発明の不良要因推定方法は、
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定する不良要因推定方法において、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程と
を備え、
上記推定工程は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とすることを特徴としている。
【００２２】
この発明の不良要因推定方法によれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程とを備えているので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。
【００２３】
また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。このように、誤推定を解消することで、作業員が誤推定されたグループを真の不良要因であるか否かを確認する作業を無くすことができて、作業者が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。また、推定工程は、分割表毎に、各処理室の不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、同一の製造ラインに含まれる複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、製造ラインの不良要因グループ候補とするので、真の不良要因グループを正しく選出し、不良要因グループでないグループを選出しないことになり、誤推定を解消できる。
【００２４】
【００２５】
【００２６】
また、一実施形態の不良要因推定方法では、上記有意確率の昇順に上記不良要因グループ候補を並べて、不良要因であると推定されるグループを表す候補一覧を出力する出力工程を備える。
【００２７】
この実施形態の不良要因推定方法によれば、上記有意確率の昇順に上記不良要因グループ候補を並べて、不良要因であると推定されるグループを表す候補一覧を出力する出力工程を備えるので、どの製造ラインのどのグループが不良品を発生させている不良要因であるか否かを、人が容易に認識することができる。
【００２８】
また、万が一、不良要因グループ候補として上位に位置するグループが不良要因でなかったとしても、この候補一覧を順に作業員がグループを調査することで、不良要因を特定することができる。また、複数ある要因候補を調査する順番を提示しているため、作業員が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。
【００２９】
また、一実施形態の不良要因推定方法では、上記グループ毎に算出された有意確率のうち最小の有意確率を示す上記不良要因グループ候補を、不良要因であると推定されるグループを表す推定結果として出力する出力工程を備える。
【００３０】
この実施形態の不良要因推定方法によれば、上記グループ毎に算出された有意確率のうち最小の有意確率を示す上記不良要因グループ候補を、不良要因であると推定されるグループを表す推定結果として出力する出力工程を備えるので、どの製造ラインのどのグループが不良品を発生させている不良要因であるか否かを、人が容易に認識することができる。
【００３１】
また、作業者は、一つの不良要因候補を調査するだけでよいため、不良要因を特定する時間を少なくすることができる長所がある。
【００３２】
【００３３】
【００３４】
【００３５】
【００３６】
また、一実施形態の不良要因推定方法では、上記推定工程は、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループに関して、この複数のグループの中で最小であった有意確率との相違が所定条件以内であるグループが複数ある場合は、上記所定条件以内である複数のグループを、不良要因グループ候補として選出する。
【００３７】
この実施形態の不良要因推定方法によれば、上記推定工程は、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループに関して、この複数のグループの中で最小であった有意確率との相違が所定条件以内であるグループが複数ある場合は、上記所定条件以内である複数のグループを、不良要因グループ候補として選出するので、不良要因であるグループを、不良要因候補として未選出することを、防止できる。
【００３８】
また、この発明の不良要因推定装置は、
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定する不良要因推定装置において、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成部と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定部と
を備え、
上記推定部は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とすることを特徴としている。
【００３９】
この発明の不良要因推定装置によれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成部と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定部とを備えているので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。
【００４０】
また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。このように、誤推定を解消することで、作業員が誤推定されたグループを真の不良要因であるか否かを確認する作業を無くすことができて、作業者が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。また、推定部は、分割表毎に、各処理室の不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、同一の製造ラインに含まれる複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、製造ラインの不良要因グループ候補とするので、真の不良要因グループを正しく選出し、不良要因グループでないグループを選出しないことになり、誤推定を解消できる。
【００４１】
また、この発明のプログラムでは、
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定するためのプログラムにおいて、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程と
をコンピュータに実行させ、
上記推定工程は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とすることを特徴とする。
【００４２】
この発明のプログラムによれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程とをコンピュータに実行させるので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。
【００４３】
また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。このように、誤推定を解消することで、作業員が誤推定されたグループを真の不良要因であるか否かを確認する作業を無くすことができて、作業者が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。また、推定工程は、分割表毎に、各処理室の不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、同一の製造ラインに含まれる複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、製造ラインの不良要因グループ候補とするので、真の不良要因グループを正しく選出し、不良要因グループでないグループを選出しないことになり、誤推定を解消できる。
【００４４】
また、この発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体では、
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定するためのプログラムを記録した記録媒体において、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程と
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、
上記推定工程は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とすることを特徴とする。
【００４５】
この発明の記録媒体によれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程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ているので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。
【００４６】
また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。このように、誤推定を解消することで、作業員が誤推定されたグループを真の不良要因であるか否かを確認する作業を無くすことができて、作業者が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。また、推定工程は、分割表毎に、各処理室の不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、同一の製造ラインに含まれる複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、製造ラインの不良要因グループ候補とするので、真の不良要因グループを正しく選出し、不良要因グループでないグループを選出しないことになり、誤推定を解消できる。
【発明の効果】
【００４７】
この発明の不良要因推定方法によれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程とを備えているので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。
【００４８】
この発明の不良要因推定装置によれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成部と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定部とを備えているので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。
【００４９】
この発明のプログラムによれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程とをコンピュータに実行させるので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。
【００５０】
この発明の記録媒体によれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程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ているので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００５２】
図１は、この発明の一実施形態の不良要因推定方法の適用対象となる製造システムを模式的に示している。この製造システムは、製造品に対して順次実行される複数の製造ラインＬ０，Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３と、製造品の品質値を調べる検査ラインＴとを、含んでいる。
【００５３】
図１に基づいて、製造品の流れを説明する。製造品は、製造ラインＬ０，Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３の順に処理されて、検査ラインＴを通過する。製造ラインＬ１には、この製造ラインＬ１をそれぞれ単独で実行可能な２つの製造装置１−１，製造装置１−２を並行して用いている。同様に、製造ラインＬ２には、この製造ラインＬ２をそれぞれ単独で実行可能な３つの製造装置２−１，製造装置２−２，製造装置２−３を並行して用いており、製造ラインＬ３には、この製造ラインＬ３をそれぞれ単独で実行可能な３つの製造装置３−１，製造装置３−２，製造装置３−３を並行して用いている。検査ラインＴは、各製造品を検査して品質値を得るとともに、得られた品質値と基準値との大小関係に基づいて、各製造品を良品と不良品のいずれかに分類している。あるいは、得られた品質値が、正常範囲内にある場合は良品とし、正常範囲外にある場合は不良品として分類している。
【００５４】
さて、製造ラインＬ１に着目して、詳細な説明を行う。製造ラインＬ１で用いている２つの製造装置１−１，製造装置１−２は、それぞれ５つの処理室を用いている。製造装置１−１は、処理室１−１−１，１−１−２，１−１−３，１−１−４，１−１−５を用いている。製造装置１−２は、処理室１−２−１，１−２−２，１−２−３，１−２−４，１−２−５を用いている。従って、製造ラインＬ１は、１０の処理室１−１−１，１−１−２，１−１−３，１−１−４，１−１−５，１−２−１，１−２−２，１−２−３，１−２−４，１−２−５を用いている。
【００５５】
さて、製造装置が複数の処理室を用いている場合、上述したように、同じ処理を実行させたり、異なる処理を実行させたりすることができる。図１の製造ラインＬ１において、製造装置１−１，１−２が用いる処理室が異なる２つの処理を実行する場合の製造品の流れを図２に示す。前ラインＬ０から出力された製造品は、製造ラインＬ１に入力される。入力された製造品は、製造装置１−１と製造装置１−２に振り分けられて入力される。製造装置１−１に入力された製造品は、処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３のいずれかに振り分けられて入力される。処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３は、入力された製造品に処理を施して出力する。処理室１−１−１から出力された製造品は、処理室１−１−４と処理室１−１−５に振り分けられて入力される。処理室１−１−２から出力された製造品は、処理室１−１−４と処理室１−１−５に振り分けられて入力される。処理室１−１−３から出力された製造品は、処理室１−１−４と処理室１−１−５に振り分けられて入力される。処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３のいずれかから処理室１−１−４に入力された製造品は処理を施されて、製造装置１−１から出力される。また、処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３のいずれかから処理室１−１−５に入力された製造品は、処理を施されて、製造装置１−１から出力される。同様に、製造装置１−２に入力された製造品は、処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３のいずれかに振り分けられて入力される。処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３は、入力された製造品に処理を施して出力する。処理室１−２−１から出力された製造品は、処理室１−２−４と処理室１−２−５に振り分けられて入力される。処理室１−２−２から出力された製造品は、処理室１−２−４と処理室１−２−５に振り分けられて入力される。処理室１−２−３から出力された製造品は、処理室１−２−４と処理室１−２−５に振り分けられて入力される。処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３のいずれかから処理室１−１−４に入力された製造品は処理を施されて、製造装置１−２から出力される。また、処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３のいずれかから処理室１−２−５に入力された製造品は、処理を施されて、製造装置１−２から出力される。製造装置１−１と製造装置１−２から出力された製造品は、次ラインＬ２に入力される。この製造ラインＬ１で実行される処理は、２種類あり、換言すれば２つのグループＧ１−１，Ｇ１−２から構成される。グループＧ１−１は、２種類ある処理のうち最初の処理を実行し、グループＧ１−２は、２種類ある処理のうち２番目の処理を実行する。
【００５６】
製造ラインＬ１を構成する２つのグループＧ１−１，Ｇ１−２毎に分割表を作成する。グループＧ１−１を例にして、分割表の作成について詳細に説明する。図３に示すように、或る期間において、グループＧ１−１が用いる処理室１−１−１で処理された製造品の個数をｆ1・とする。製造ラインＬ３の後で実行される検査ラインＴで検査された製造品を、過去に遡って製造ラインＬ１のグループＧ１−１における製造履歴を調べることで、この処理室１−１−１で処理された製造品の個数ｆ1・を、不良品の個数ｆ11と、良品の個数ｆ12とに分類することができる。すなわち、
ｆ1・＝ｆ11＋ｆ12
となる。また、グループＧ１−１が用いる処理室１−１−２で処理された製造品の個数ｆ2・を不良品の個数ｆ21と、良品の個数ｆ22とに分類することができる。すなわち、
ｆ2・＝ｆ21＋ｆ22
となる。以下、同様にして、グループＧ１−１が用いる６つの処理室１−１−１，１−１−２，１−１−３，１−２−１，１−２−２，１−２−３について、或る期間に処理された製造品の個数をｆ1・，ｆ2・，ｆ3・，ｆ4・，ｆ5・，ｆ6・とし、不良品の個数を、ｆ11，ｆ21，ｆ31，ｆ41，ｆ51，ｆ61とし、良品の個数をｆ12，ｆ22，ｆ32，ｆ42，ｆ52，ｆ62とする。
【００５７】
また、或る期間において、この製造ラインＬ１で処理された製造品の総数をｎとする。このｎ個の製造品のうち、検査ラインＴで不良品に分類された製造品の個数をｆ・1、良品に分類された製造品の個数をｆ・2とする。結局、
ｎ＝ｆ1・＋ｆ2・＋ｆ3・＋ｆ4・＋ｆ5・＋ｆ6・＝ｆ・1＋ｆ・2
となる。
【００５８】
図３は、製造ラインＬ１のグループＧ１−１で処理された製造品を集計した分割表を示している。表側の項目は、各処理室１−１−１，１−１−２，１−１−３，１−２−１，１−２−２，１−２−３で処理された製造品の各度数を集計した処理数項目であり、その項目数はｓ＝６個である。表頭の項目は検査ラインＴの検査結果である良品、不良品の各度数を集計した良品不良品数項目であり、その項目数はｔ＝２個である。このように、グループＧ１−１についての分割表は、６×２分割表となっている。この分割表を構成する各セル(i，j)の観測度数をｆijで表す。ここで、ｉは、表側の項目を表し、各処理室で処理されたことを表す。また、ｊは表頭の項目を表し、ｊ＝１は製造品が不良品であることを表し、ｊ＝２は製造品が良品であることを表す。ｉ行目の周辺度数ｆi・は、ｆiｊのｊについての和を意味し、次式で表される。
【数３】
0004633099.tif 000004
【００５９】
また、ｊ列目の周辺度数ｆ・jは、ｆiｊのiについての和を意味し、次式で表される。
【数４】
0004633099.tif 000005
【００６０】
着目しているグループＧ１−１が不良要因となっているか否かを知るためには、処理数項目と良品不良品数項目とが独立であるか否かを検定する。検定方法として、独立性のカイ２乗検定を説明する。帰無仮説Ｈ0を各処理室の上記不良品発生率が同等であるとする。帰無仮説Ｈ0を数式で表せば、
Ｈ0：Ｐij＝Ｐi・×Ｐ・j
となる。ここで、Ｐijは、セル（i，j）の生起確率である。Ｐi・は、i行目の周辺確率であり、
Ｐi・＝ｆi・／ｎ
となる。また、P・jは、j列目の周辺確率であり、
Ｐ・j＝ｆ・j／ｎ
となる。
【００６１】
帰無仮説Ｈ0のもとで、生起確率Ｐijの最尤推定量Ｐ'ijは、
Ｐ'ij＝（fi・／ｎ）×（f・j／ｎ）＝（fi・×f・j）／ｎ2
となる。帰無仮説Ｈ0のもとでのセル（ｉ，ｊ）の理論度数ｆ'ijは、
ｆ'ij＝ｎ×Ｐ'ij＝ｆi・×ｆ・j／ｎ
となる。結局、カイ２乗の独立性の統計量χ2は、
【数５】
0004633099.tif 000006
と計算できる。また、６×２分割表の自由度νは、（表側の項目数−１）×（表頭の項目数−１）＝５×１＝５である。カイ２乗検定では、
有意確率＝１−Ｆ（χ2，ν）≦α
であれば有意水準αで、帰無仮説が棄却されて、製造装置と不良品発生率に相関があると推定される。すなわち、６つの処理室の間で、不良品発生率に有意な差があることになる。また、有意確率が有意水準αより大きければ、帰無仮説が採択されて、製造装置と不良品発生率に相関があるとはいえない。すなわち、２つの製造装置の間で、不良品発生率に有意な差があるとはいえない。このようにして、著しく不良品を発生させる処理室が存在する可能性を見つけることができる。
【００６２】
このように、グループＧ１−１について検定を行う。同様にして、グループＧ１−２について、検定を行う。
【００６３】
この場合のグループＧ１−１の分割表の例を、図４に示す。カイ２乗検定により算出した有意確率は４．６Ｅ−１４となり、帰無仮説は有意水準α＝５％で棄却される。従って、このグループＧ１−１は、不良要因であると検定される。グループＧ１−２の分割表の例を、図５に示す。カイ２乗検定により算出した有意確率は２．５Ｅ−３となり、帰無仮説は有意水準α＝５％で棄却される。従って、このグループＧ１−２は、不良要因であると検定される。
【００６４】
詳しく述べると、図２の製造ラインＬ１で用いられる処理室１−１−１は、不調になり、不良要因になっているとし、不良品発生率が１４％とする。また、処理室１−１−１以外の処理室は、正常であるとし、不良品発生率が０％とする。或る期間に、この製造ラインＬ１は、６００の製造品を処理し、製造装置１−１と製造装置１−２はそれぞれ３００の製造品を処理したとする。また、各処理室の処理数は、均等であるとする。つまり、処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３，処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３は、それぞれ１００個の製造品を処理したとする。従って、処理室１−１−１が発生させる不良品は、１００×１４％＝１４個となる。
【００６５】
図２のような２つのグループＧ１−１，Ｇ１−２から構成される製造ラインＬ１において、グループＧ１−１の分割表を、図４に示す。カイ２乗検定により算出した有意確率は４．６Ｅ−１４となり、帰無仮説は有意水準α＝５％で棄却される。従って、このグループＧ１−１は、不良要因であると推定されることになる。
【００６６】
一方、グループＧ１−２を構成する処理室で処理された製造品は、均等にグループＧ１−２を構成する処理室に振り分けられるとする。つまり、処理室１−１−４，処理室１−１−５，処理室１−２−４，処理室１−２−５は、それぞれ１５０個の製造品を処理したとする。また、処理室１−１−１によって発生した１４個の不良品は、処理室１−１−４と処理室１−１−５とに均等に振り分けられたとする。つまり、処理室１−１−４と処理室１−１−５は、処理室１−１−１から振り分けられた７個ずつの不良品を処理することになる。従って、グループＧ１−２の分割表は、図５のようになる。カイ２乗検定により算出した有意確率は２．５Ｅ−３となり、帰無仮説は有意水準α＝５％で棄却される。従って、このグループＧ１−２は、不良要因であると推定されることになる。すなわち、真の不良発生要因でないグループＧ１−２を誤推定してしまうことになる。
【００６７】
本発明は、同一製造ラインに含まれる複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出することを特徴としている。つまり、製造ラインＬ１に含まれる２つのグループＧ１−１とＧ１−２の間から不良要因グループ候補を選出する。製造ラインＬ１に含まれる２つのグループＧ１−１とＧ１−２の間で、最小有意確率を有するグループを、製造ラインＬ１の不良要因グループ候補として選出する。Ｇ１−１とＧ１−２の有意確率は、それぞれ４．６Ｅ−１４，２．５Ｅ−３であったから、グループＧ１−１を選出することになる。従って、真の不良要因グループであるＧ１−１を正しく選出し、不良要因グループでないグループＧ１−２を選出しないことになり、誤推定という従来技術の課題を解消できる。
【００６８】
同様にして、製造ラインＬ０，Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３のそれぞれについて、同一製造ラインに含まれる複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出する。次に、各製造ラインから選出された不良要因グループ候補の一覧を作成し、推定結果として出力する。
【００６９】
図６は、上記不良要因推定方法を実施するための不良要因推定装置のブロック構成を示している。この不良要因推定装置３００は、分割表作成部としての入力部３０１と、推定部としての演算部３０２と、出力部３０３とを備えている。入力部３０１は、検査結果データと製造履歴データを入力し、それらのデータを用いて、後述するような分割表を作成する。演算部３０２は、入力部３０１からの分割表データを用いて、後述するような検定、および不良要因の推定を行う。出力部３０３は、演算部３０２から推定結果を受け取り、推定結果を出力する。
【００７０】
図７は、この発明に従って、全製造ラインについて不良要因推定を行う一実施形態の不良要因推定方法の手順を示すフローチャートである。検査ラインＴから良品不良品数項目データとしての検査結果データを出力すると共に（工程１０１）、処理数項目データとしての製造履歴データを出力する（工程１０２）。
【００７１】
ここで、上記検査結果データは、製造品毎に関連付け（紐付け）された良品もしくは不良品を表すデータである。上記製造履歴データは、製造品毎にその製造品を処理した各製造ラインの製造装置および処理室を表すデータである。
【００７２】
そして、上記検査結果データおよび上記製造履歴データを入力して、グループ毎に分割表を作成する（工程１０３）。また、処理室を持たない製造装置の場合は、製造装置単位で製造品の処理数を集計し、分割表を作成すればよい。また、一種類の処理のみを実行する製造ラインは、１つのグループを持つ製造ラインと考えて、この一つのグループに関して分割表を作成すればよい。
【００７３】
次に、分割表に基づいて検定を行って、対象のグループが不良要因であるか否かの検定結果と、有意確率を算出する（工程１０４）。検定は、上述したカイ２乗検定を用いればよい。また、カイ２乗検定に代わって、尤度比検定、正確確率検定のいずれかを用いても良い。この３つの検定方法は、分割表の処理数項目と良品不良品数項目とが独立であるか否かを検定することができる統計学的方法である。
【００７４】
同一製造ラインに含まれるグループの中から、不良要因グループ候補を一つ選出する（工程１０５）。なお、一つのグループしか持たない製造ラインの場合は、そのグループをその製造ラインの不良要因グループ候補とすればよい。同一製造ラインに含まれる複数のグループの中から、一つのグループを不良要因グループ候補として選出する方法は、前述したように、最小の有意確率となったグループを選べばよい。もし、最小の有意確率となったグループが複数あった場合は、その複数のグループをすべて選出すればよい。
【００７５】
すべての製造ラインの推定を終えていない場合は、未推定の製造ラインについて不良要因グループを選出する一方、すべての製造ラインの推定を終えたと判断した場合は、次の工程に進む（工程１０６）。
【００７６】
そして、製造ライン毎に選出された不良要因グループ候補と有意確率を用いて、不良要因グループ候補を有意確率の昇順に並べて一覧にする（工程１０７）。すなわち、有意確率が最も小さかったグループを一覧のトップにする。また、不良要因グループ候補でないと推定されたグループは一覧に掲載されない。従って、万が一、不良要因グループ候補として上位に位置するグループが不良要因でなかったとしても、この候補一覧を順に作業員がグループを調査することで、不良要因を特定することができる。また、複数ある要因候補を調査する順番を提示しているため、作業員が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。
【００７７】
また、不良要因候補の一覧に真の不良要因が含まれなかった場合、作業者がこの候補一覧を順に調査したとしても不良要因を特定できないため、この調査時間を無駄に消費してしまう欠点がある。そこで、工程１０７では、有意確率が最小であったグループのみを不良要因候補として一覧を作成してもよい。この場合、作業者は、一つの不良要因候補を調査するだけでよいため、不良要因を特定する時間を少なくすることができる長所がある。一方、有意確率が最小であった製造ラインが真の不良要因候補でなかった場合、真の不良要因を特定できない欠点がある。
【００７８】
そして、この一覧を、最終的な推定結果として出力する（工程１０８）。これにより、どの製造ラインのどのグループが不良品を発生させている不良要因であるか否かを、人が容易に認識することができる。
【００７９】
この発明の実施形態において、推定結果は不良要因と推定されたグループであった。つまり、グループを特定しても、そのグループが並行して用いている複数の処理室のいずれが不良要因となっているかをさらに特定する必要がある。
【００８０】
そこで、推定結果のグループ毎に、グループで用いられる複数の処理室で処理された製造品における不良品発生率が最も高い処理室を、不良要因となっている不良品発生処理室として推定し、推定結果に加えて出力するのが望ましい。そのようにした場合、不良要因となっているグループだけでなく、不良品発生率が最も高い処理室も推定される。したがって、作業員は不良要因を容易に特定することができる。もし、不良品発生率が最大になる処理室が複数あった場合は、その複数の処理室を不良品発生処理室として推定し、推定結果に加えて出力すればよい。
【００８１】
また、出力部は、推定結果のグループ毎に、グループで用いられる複数の処理室で処理された製造品における不良品数が最も多い処理室を、不良要因となっている不良装置として推定し、推定結果に加えて出力してもよい。そのようにした場合、不良要因となっているグループだけでなく、不良品数が最も高い処理室も推定される。したがって、作業員は不良要因を容易に特定することができる。もし、不良品発生数が最大になる処理室が複数あった場合は、その複数の処理室を不良品発生処理室として推定し、推定結果に加えて出力すればよい。
【００８２】
さて、製造装置が複数の処理室を用いている場合、上述したように、同じ処理を実行させたり、異なる処理を実行させたりすることができる。図１の製造ラインＬ１において、製造装置１−１，１−２が用いる処理室が同じ処理を同時に並行して同じ処理を実行する場合の製造品の流れを図８に示す。前ラインＬ０から出力された製造品は、製造ラインＬ１に入力される。入力された製造品は、製造装置１−１と製造装置１−２に振り分けられて入力される。製造装置１−１と製造装置１−２に入力された製造品は、５つの処理室に振り分けられて入力される。５つの処理室（２つの製造装置が用いる処理室数は、合計１０）は、それぞれ単独で同じ処理を行う。処理された製造品は、製造装置１−１，１−２からそれぞれ出力されて、次ラインＬ２に入力される。この製造ラインＬ１で実行される処理は１種類であり、換言すればこの製造ラインＬ１は１つのグループＧ１−１から構成される。従って、この１つのグループＧ１−１について分割表を作成し（１つの分割表を作成し）、このグループの検定を行う。
【００８３】
図１の製造ラインＬ１において、製造装置１−１，１−２が用いる処理室が異なる４つの処理を実行する場合の製造品の流れを図９に示す。前ラインＬ０から出力された製造品は、製造ラインＬ１に入力される。入力された製造品は、製造装置１−１と製造装置１−２に振り分けられて入力される。製造装置１−１に入力された製造品は、処理室１−１−１に入力される。処理室１−１−１から出力された製造品は、順に、処理室１−１−２，処理室１−１−３，処理室１−１−４または処理室１−１−５で処理を施されて、製造装置１−１から出力される。同様に、製造装置１−２に入力された製造品は、処理室１−２−１に入力される。処理室１−２−１から出力された製造品は、順に、処理室１−２−２，処理室１−２−３，処理室１−２−４または処理室１−２−５で処理を施されて、製造装置１−２から出力される。製造装置１−１と製造装置１−２から出力された製造品は、次ラインＬ２に入力される。製造装置が実行できる異なる４つの処理をグループと称する。従って、この製造ラインＬ１で実行される処理は４種類あり、換言すればこの製造ラインＬ１は４つのグループＧ１−１，Ｇ１−２，Ｇ１−３，Ｇ１−４から構成される。従って、４つのグループＧ１−１，Ｇ１−２，Ｇ１−３，Ｇ１−４毎に分割表を作成し（４つの分割表を作成し）、グループ毎に検定を行う。
【００８４】
図１の製造ラインＬ１において、製造装置１−１，１−２が用いる処理室が異なる３つの処理を実行し、かつ同一処理室が異なる処理を実行する場合の製造品の流れを図１０に示す。前ラインＬ０から出力された製造品は、製造ラインＬ１に入力される。入力された製造品は、製造装置１−１と製造装置１−２に振り分けられて入力される。製造装置１−１に入力された製造品は、処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３のいずれかに振り分けられて入力される。処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３は、入力された製造品に第１の処理を施して出力する。処理室１−１−１から出力された製造品は、処理室１−１−４と処理室１−１−５に振り分けられて入力される。処理室１−１−２から出力された製造品は、処理室１−１−４と処理室１−１−５に振り分けられて入力される。処理室１−１−３から出力された製造品は、処理室１−１−４と処理室１−１−５に振り分けられて入力される。処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３のいずれかから処理室１−１−４に入力された製造品は第２の処理を施されて、処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３のいずれかに振り分けられて入力される。また、処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３のいずれかから処理室１−１−５に入力された製造品は、第２の処理を施されて、処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３のいずれかに振り分けられて入力される。処理室１−１−４，処理室１−１−５のいずれかから処理室１−１−１に入力された製造品は第３の処理を施されて、製造装置１−１から出力される。処理室１−１−４，処理室１−１−５のいずれかから処理室１−１−２に入力された製造品は第３の処理を施されて、製造装置１−１から出力される。処理室１−１−４，処理室１−１−５のいずれかから処理室１−１−３に入力された製造品は第３の処理を施されて、製造装置１−１から出力される。
【００８５】
同様に、製造装置１−２に入力された製造品は、処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３のいずれかに振り分けられて入力される。処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３は、入力された製造品に第１の処理を施して出力する。処理室１−２−１から出力された製造品は、処理室１−２−４と処理室１−２−５に振り分けられて入力される。処理室１−２−２から出力された製造品は、処理室１−２−４と処理室１−２−５に振り分けられて入力される。処理室１−２−３から出力された製造品は、処理室１−２−４と処理室１−２−５に振り分けられて入力される。処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３のいずれかから処理室１−１−４に入力された製造品は第２の処理を施されて、処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３のいずれかに振り分けられて入力される。また、処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３のいずれかから処理室１−２−５に入力された製造品は、第２の処理を施されて、処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３のいずれかに振り分けられて入力される。処理室１−２−４，処理室１−２−５のいずれかから処理室１−２−１に入力された製造品は第３の処理を施されて、製造装置１−２から出力される。処理室１−２−４，処理室１−２−５のいずれかから処理室１−２−２に入力された製造品は第３の処理を施されて、製造装置１−２から出力される。処理室１−２−４，処理室１−２−５のいずれかから処理室１−２−３に入力された製造品は第３の処理を施されて、製造装置１−２から出力される。製造装置１−１と製造装置１−２から出力された製造品は、次ラインＬ２に入力される。
【００８６】
図１０の製造ラインＬ１は、グループＧ１−１とグループＧ１−３は、共通の処理室が割り当てられている。換言すれば、処理室１−１−１，処理室１−１−２，処理室１−１−３，処理室１−２−１，処理室１−２−２，処理室１−２−３は、２種類の処理（第１の処理と第３の処理）を実行している。２種類以上の処理を実行する処理室を兼用させることで、製造装置が用いる処理室数を削減することができ、製造装置の小型化あるいは設置面積を削減することができる。
【００８７】
図１０のような製造ラインにおいても、グループ毎に分割表を作成して、グループ毎に不良要因となっているか否かの推定を行えばよい。
【００８８】
このように、製造ラインが、製造品を処理室で処理する複数のグループを用いている場合は、グループ毎に分割表を作成して、グループ毎に不良要因となっているか否かの推定を行う。このようにすれば、同じ種類の処理を行う処理室の間で不良品発生率に有意な差があるか否かを検定することになり、不調となった処理室を特定することができ、さらに不調な処理室がないにもかかわらず、誤って不良要因をあると推定してしまうこともない。
【００８９】
さて、上述したように、同一製造ラインに含まれる複数のグループの中から最小有意確率を有するグループを、製造ラインの不良要因グループ候補として選出する。もし、最小有意確率を有するグループが複数あった場合は、どちらのグループが真の不良要因グループであるか否かを見分けることができないので、最小有意確率を有する複数のグループを不良要因グループ候補として選出すればよい。
【００９０】
次に、同一製造ラインに含まれる複数のグループの中で最小有意確率を有するグループが一つであっても、複数のグループを不良要因グループ候補として選出した方がよい場合について、説明する。図２に示す製造ラインＬ１において、グループＧ１−１の分割表は、図４とする。一方、グループＧ１−２の分割表は、図１１とする。すなわち、不良品１４個を処理した処理室は、グループＧ１−１においては処理室１−１−１にすべて集中しており、グループＧ１−２においては処理室１−１−４にすべて集中している。従って、どちらのグループが不良要因グループであるかどうかを見分けることができない。一方、図４の分割表，図１１の分割表の有意確率は、それぞれ４．６Ｅ−１４，２．５Ｅ−９であるので、有意確率の大小から判断すると、グループＧ１−１を選出することになる。従って、グループＧ１−２が真の不良要因グループであったならば、グループＧ１−１を誤推定（不良要因でないにもかかわらず、不良要因であると誤推定）し、グループＧ１−２を未推定（不良要因であるにもかかわらず、不良要因候補として未選出）したことになる。
【００９１】
有意確率２．５Ｅ−９は、最小有意確率４．６Ｅ−１４に比べても、十分小さい値である。そこで、最小有意確率と比較して、十分小さい有意確率を有するグループも、不良要因グループとして選出すればよい。すなわち、同一製造ラインに含まれる複数のグループに関して、この複数のグループの中で最小であった有意確率との相違が所定条件以内であるグループが複数ある場合は、上記所定条件以内である複数のグループを、不良要因グループ候補として選出する。所定条件の第１の実施例は、最小有意確率に所定の倍数Ｋを乗じた値とする。Ｋ＝１Ｅ６とすれば、（４．６Ｅ−１４）×Ｋ＝（４．６Ｅ−８）＞（２．５Ｅ−９）より、２．５Ｅ−９は所定条件以内となる。従って、グループＧ１−１とグループＧ１−２を不良要因グループ候補として選出する。所定条件の第１の実施例は、最小有意確率が大きくなると（１に近づくと）、最小有意確率に所定の倍数Ｋを乗じた値が１以上になり、同一製造ラインに含まれる複数のグループすべてが所定条件を満たしてしまう問題がある。そこで、所定条件の第２の実施例として、最小有意確率の平方根を用いても良い。有意確率は常に１未満であるので、有意確率の平方根も１未満となる。従って、同一製造ラインに含まれる複数のグループすべてが所定条件を満たしてしまう問題が解消される。
【００９２】
なお、検査ラインＴの検査結果である良品ないしは不良品とは、製造システムが製造品を製造する過程において、各製造品から測定された測定値から判別された結果を表す。例えば、測定値とは、製造品の性能を表す値、電気的検査結果、外観検査結果、目視検査結果、製造品に含まれる欠陥数等である。このような製造品の品質値に関係するさまざまな測定値を検査結果データとして用いることができる。
【００９３】
分割表に集計する期間は、数時間，１日間，１週間，あるいは１ヶ月間等に適宜定めればよい。期間が短いほど、不良要因が発生してから推定できるまでを短くする長所がある一方、集計する製造品ないしは基板数が少なくなるため推定精度が悪化する欠点がある。期間が長いほど、不良要因が発生してから推定できるまでを長くなる欠点がある一方、集計する製造品ないしは基板数が多くなるため推定精度が向上する長所がある。
【００９４】
この発明の不良要因推定方法は、半導体や液晶パネルを製造する製造システムに限って適用されるものではなく、他の製造システムにも適用することができる。例えば、プラズマ（Plasma）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ、ＳＥＤ（Surface-conduction Electron-emitter Display；表面電界ディスプレイ）等のフラットディスプレイパネル、固体撮像素子、太陽電池、ハードディスク磁気ヘッド等にも適用することができる。
【００９５】
この発明の不良要因推定方法は、ソフトウェア（プログラム）をコンピュータに実行させることによって容易に実現される。
【００９６】
また、そのようなソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録しておいても良い。その場合、その記録媒体に記録されたソフトウェアを一般的なパーソナルコンピュータなどに読み取らせることにより、パーソナルコンピュータにこの発明の不良設備推定方法を実行させることもできる。
【００９７】
以上まとめると、この発明の不良要因推定方法は、
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定する不良要因推定方法において、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程と
を備え、
上記推定工程は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とする。
【００９８】
この発明の不良要因推定方法によれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程とを備えているので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。
【００９９】
また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。このように、誤推定を解消することで、作業員が誤推定されたグループを真の不良要因であるか否かを確認する作業を無くすことができて、作業者が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。また、推定工程は、分割表毎に、各処理室の不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、同一の製造ラインに含まれる複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、製造ラインの不良要因グループ候補とするので、真の不良要因グループを正しく選出し、不良要因グループでないグループを選出しないことになり、誤推定を解消できる。
【０１００】
【０１０１】
【０１０２】
また、一実施形態の不良要因推定方法では、上記有意確率の昇順に上記不良要因グループ候補を並べて、不良要因であると推定されるグループを表す候補一覧を出力する出力工程を備える。
【０１０３】
この実施形態の不良要因推定方法によれば、上記有意確率の昇順に上記不良要因グループ候補を並べて、不良要因であると推定されるグループを表す候補一覧を出力する出力工程を備えるので、どの製造ラインのどのグループが不良品を発生させている不良要因であるか否かを、人が容易に認識することができる。
【０１０４】
また、万が一、不良要因グループ候補として上位に位置するグループが不良要因でなかったとしても、この候補一覧を順に作業員がグループを調査することで、不良要因を特定することができる。また、複数ある要因候補を調査する順番を提示しているため、作業員が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。
【０１０５】
また、一実施形態の不良要因推定方法では、上記グループ毎に算出された有意確率のうち最小の有意確率を示す上記不良要因グループ候補を、不良要因であると推定されるグループを表す推定結果として出力する出力工程を備える。
【０１０６】
この実施形態の不良要因推定方法によれば、上記グループ毎に算出された有意確率のうち最小の有意確率を示す上記不良要因グループ候補を、不良要因であると推定されるグループを表す推定結果として出力する出力工程を備えるので、どの製造ラインのどのグループが不良品を発生させている不良要因であるか否かを、人が容易に認識することができる。
【０１０７】
また、作業者は、一つの不良要因候補を調査するだけでよいため、不良要因を特定する時間を少なくすることができる長所がある。
【０１０８】
【０１０９】
【０１１０】
【０１１１】
【０１１２】
また、一実施形態の不良要因推定方法では、上記推定工程は、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループに関して、この複数のグループの中で最小であった有意確率との相違が所定条件以内であるグループが複数ある場合は、上記所定条件以内である複数のグループを、不良要因グループ候補として選出する。
【０１１３】
この実施形態の不良要因推定方法によれば、上記推定工程は、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループに関して、この複数のグループの中で最小であった有意確率との相違が所定条件以内であるグループが複数ある場合は、上記所定条件以内である複数のグループを、不良要因グループ候補として選出するので、不良要因であるグループを、不良要因候補として未選出することを、防止できる。
【０１１４】
また、この発明の不良要因推定装置は、
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定する不良要因推定装置において、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成部と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定部と
を備え、
上記推定部は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とする。
【０１１５】
この発明の不良要因推定装置によれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成部と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定部とを備えているので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。
【０１１６】
また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。このように、誤推定を解消することで、作業員が誤推定されたグループを真の不良要因であるか否かを確認する作業を無くすことができて、作業者が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。また、推定部は、分割表毎に、各処理室の不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、同一の製造ラインに含まれる複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、製造ラインの不良要因グループ候補とするので、真の不良要因グループを正しく選出し、不良要因グループでないグループを選出しないことになり、誤推定を解消できる。
【０１１７】
また、この発明のプログラムでは、
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定するためのプログラムにおいて、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程と
をコンピュータに実行させ、
上記推定工程は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とする。
【０１１８】
この発明のプログラムによれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程とをコンピュータに実行させるので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。
【０１１９】
また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。このように、誤推定を解消することで、作業員が誤推定されたグループを真の不良要因であるか否かを確認する作業を無くすことができて、作業者が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。また、推定工程は、分割表毎に、各処理室の不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、同一の製造ラインに含まれる複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、製造ラインの不良要因グループ候補とするので、真の不良要因グループを正しく選出し、不良要因グループでないグループを選出しないことになり、誤推定を解消できる。
【０１２０】
また、この発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体では、
製造品に対して順次実行される複数の製造ラインと、上記製造品が良品または不良品のいずれであるかを検査する検査ラインとを含むと共に、上記製造ラインは、少なくとも一つの製造装置を有し、この製造装置は、上記製造品を処理する少なくとも一つの処理室を有し、上記製造ラインは、複数のグループから構成され、この複数のグループは、それぞれ、同じ処理を行う上記処理室を割り当てられている製造システムに関して、上記検査ラインの検査結果に基づいて、上記複数の製造ラインのうち不良品発生要因となっている製造ラインを推定するためのプログラムを記録した記録媒体において、
上記各処理室で処理された上記製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査ラインの検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、
上記各製造ラインに対して、上記分割表を用いて、上記各処理室で処理された上記製造品における不良品発生率に有意な差が有るか否かの推定を行って、同一の上記製造ラインに含まれる上記複数のグループの中から不良要因グループ候補を選出し、上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程と
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、
上記推定工程は、上記分割表毎に、上記各処理室の上記不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、上記同一の製造ラインに含まれる上記複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、上記製造ラインの上記不良要因グループ候補とする。
【０１２１】
この発明の記録媒体によれば、上記処理数項目データおよび上記良品不良品数項目データを分類した分割表をグループ毎に作成する分割表作成工程と、上記分割表を用いて上記製造ライン毎に不良要因グループ候補を推定する推定工程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ているので、上記製造装置が複数の処理室を有していても、不良品発生要因となっている処理室を見逃すことなく推定できて、不良品発生要因となっている製造ラインを推定できる。
【０１２２】
また、上記製造ラインが複数のグループから構成されていても、不良要因ではないグループを不良要因であると誤推定することを解消できる。このように、誤推定を解消することで、作業員が誤推定されたグループを真の不良要因であるか否かを確認する作業を無くすことができて、作業者が真の不良要因を特定する時間を短縮することができる。また、推定工程は、分割表毎に、各処理室の不良品発生率が同等であるとした帰無仮説の下で有意確率を算出し、同一の製造ラインに含まれる複数のグループ間で、最小有意確率を有するグループを、製造ラインの不良要因グループ候補とするので、真の不良要因グループを正しく選出し、不良要因グループでないグループを選出しないことになり、誤推定を解消できる。
【図面の簡単な説明】
【０１２３】
【図１】この発明の一実施形態の不良要因推定方法の適用対象となる製造システムを模式的に示した図である。
【図２】製造ラインＬ１が２つのグループを用いている場合に、処理室が製造品を処理する流れを示す図である。
【図３】製造ラインＬ１で処理された製造品を集計した分割表である。
【図４】誤った検定結果となるような分割表の一例を示す図である。
【図５】誤った検定結果となるような分割表の一例を示す図である。
【図６】この発明の一実施形態の不良要因推定装置のブロック構成を示す図である。
【図７】この発明の一実施形態の不良要因推定方法によって、全製造ラインについて不良要因推定を行う手順を表すフローチャートである。
【図８】製造ラインＬ１が１つのグループを用いている場合に、処理室が製造品を処理する流れを示す図である。
【図９】製造ラインＬ１が４つのグループを用いている場合に、処理室が製造品を処理する流れを示す図である。
【図１０】製造ラインＬ１が３つのグループを用いている場合に、処理室が製造品を処理する流れを示す図である。
【図１１】検定を説明するために用いた分割表を示す図である。
【図１２】検定を説明するために用いた分割表を示す図である。
【図１３】検定を説明するために用いた分割表を示す図である。
【符号の説明】
【０１２４】
３００  不良要因推定装置
３０１  入力部（分割表作成部）
３０２  演算部（推定部）
３０３  出力部
【図１】
0004633099.tif 000007
【図２】
0004633099.tif 000008
【図３】
0004633099.tif 000009
【図４】
0004633099.tif 000010
【図５】
0004633099.tif 000011
【図６】
0004633099.tif 000012
【図７】
0004633099.tif 000013
【図８】
0004633099.tif 000014
【図９】
0004633099.tif 000015
【図１０】
0004633099.tif 000016
【図１１】
0004633099.tif 000017
【図１２】
0004633099.tif 000018
【図１３】
0004633099.tif 000019