(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品を製造する際の製造条件パラメータの値のログデータを記録するデータ記録部と、
前記ログデータに含まれる、特定の前記製品を製造したときの前記製造条件パラメータの値の集合である製造条件データのマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出部と、
前記マハラノビス距離を閾値と比較して製造設備の状態を評価し、前記特定の製品の品質の仮評価とする仮評価部と、
前記仮評価の結果が不合格であった場合に、１種類以上の前記製造条件パラメータの値を変更するように前記製造設備を停止させて制御する制御部と
を具備し、
変更される前記製造条件パラメータは、前記マハラノビス距離への寄与率と、前記製造条件パラメータごとに設定されている限界値までの猶予とに基づいて決定され、
前記データ記録部は、製造した前記製品を品質検査して良品または不良品と判定した結果を示す品質データをさらに記録し、
前記ログデータ、前記品質データおよび前記マハラノビス距離に基づいて前記閾値を更新する閾値更新部
をさらに具備し、
前記閾値更新部は、
前記不良品に対応する前記マハラノビス距離の最小値が、前記良品に対応する前記マハラノビス距離の最大値よりも小さい場合には、前記最小値以上前記最大値以下の範囲から、更新する前記閾値を選択し、
前記最小値が前記最大値以上である場合には、前記最大値以上前記最小値以下の範囲から更新する前記閾値を選択する
品質モニタリングシステム。
【請求項２】
請求項１に記載の品質モニタリングシステムにおいて、
前記閾値更新部は、重み付けＦ値にさらに基づいて前記閾値を更新し、
前記重み付けＦ値は、第１係数で重み付けした適合率と、第２係数で重み付けした再現率との調和平均値であり、
前記適合率は、前記仮評価で合格と判定されていた製品が前記品質検査で良品と判定された割合であり、
前記再現率は、前記品質検査で良品と判定された製品が前記仮評価で合格と判定されていた割合である
品質モニタリングシステム。
【請求項３】
請求項２に記載の品質モニタリングシステムにおいて、
前記第１係数および前記第２係数の組み合わせを複数格納する係数記憶部と、
前記マハラノビス距離に応じて、前記複数の組み合わせの中から最適な組み合わせを選択する係数選択部と
をさらに具備する
品質モニタリングシステム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の品質モニタリングシステムにおいて、
複数の製造条件パラメータのそれぞれについて、前記マハラノビス距離への寄与率を算出する寄与率算出部と、
選択された前記一部の製造条件パラメータを用いて前記マハラノビス距離の新たな計算式を作成するマハラノビス距離計算式作成部
をさらに具備する
品質モニタリングシステム。
【請求項５】
請求項４に記載の品質モニタリングシステムにおいて、
前記製造条件パラメータの値の時間変化を示すグラフを、前記寄与率と、前記製造条件パラメータの値の限界値までの猶予とに応じて強調表示する表示装置
をさらに具備する
品質モニタリングシステム。
【請求項６】
製品を製造する際の製造条件パラメータの値のログデータを記録することと、
前記ログデータに含まれる、特定の前記製品を製造したときの前記製造条件パラメータの値の集合である製造条件データのマハラノビス距離を算出することと、
前記マハラノビス距離を閾値と比較して製造設備の状態を評価し、前記特定の製品の品質の仮評価とすることと、
前記仮評価の結果が不合格であった場合に、１種類以上の前記製造条件パラメータの値を変更するように前記製造設備を停止させて制御することと
を具備し、
前記制御することは、
前記マハラノビス距離への寄与率と、前記製造条件パラメータごとに設定されている限界値までの猶予とに基づいて、変更される前記製造条件パラメータを決定すること
を具備し、
製造した前記製品を品質検査して良品または不良品と判定した結果を示す品質データをさらに記録することと、
前記ログデータ、前記品質データおよび前記マハラノビス距離に基づいて前記閾値を更新することと
をさらに具備し、
前記閾値を更新することは、
前記不良品に対応する前記マハラノビス距離の最小値が、前記良品に対応する前記マハラノビス距離の最大値よりも小さい場合には、前記最小値以上前記最大値以下の範囲から、更新する前記閾値を選択することと、
前記最小値が前記最大値以上である場合には、前記最大値以上前記最小値以下の範囲から更新する前記閾値を選択することと
を具備する
品質モニタリング方法。
【請求項７】
請求項６に記載の品質モニタリング方法において、
前記閾値を更新することは、
重み付けＦ値にさらに基づいて前記閾値を更新すること
をさらに具備し、
前記重み付けＦ値は、第１係数で重み付けした適合率と、第２係数で重み付けした再現率との調和平均値であり、
前記適合率は、前記仮評価で合格と判定されていた製品が前記品質検査で良品と判定された割合であり、
前記再現率は、前記品質検査で良品と判定された製品が前記仮評価で合格と判定されていた割合である
品質モニタリング方法。
【請求項８】
請求項７に記載の品質モニタリング方法において、
前記第１係数および前記第２係数の組み合わせを複数用意することと、
前記マハラノビス距離に応じて、前記複数の組み合わせの中から最適な組み合わせを選択することと
をさらに具備する
品質モニタリング方法。
【請求項９】
請求項６〜８のいずれか一項に記載の品質モニタリング方法において、
複数の製造条件パラメータのそれぞれについて、前記マハラノビス距離への寄与率を算出することと、
選択された前記一部の製造条件パラメータを用いて前記マハラノビス距離の新たな計算式を作成することと
をさらに具備する
品質モニタリング方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の品質モニタリング方法において、
前記製造条件パラメータの値の時間変化を示すグラフを、前記寄与率と、前記製造条件パラメータの値の限界値までの猶予とに応じて強調表示すること
をさらに具備する
品質モニタリング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備で製造する製品の品質を管理する品質モニタリングシステムおよびこれを用いる品質モニタリング方法に関し、例えば、連続的に量産する製品の品質を管理する品質モニタリングシステムおよびこれを用いる品質モニタリング方法に好適に利用出来るものである。
【背景技術】
【０００２】
製品を製造する設備では、目標となる良品を生産するために好適な条件を設定することが望ましい。しかし、実際には、製造現場の環境パラメータが設定されたとおりであるとは限らない。これは、設備内装置や、製品の原材料などにおける、温度や湿度など複数の管理項目が、刻々と変動することにも一因がある。
【０００３】
したがって、製品の品質を管理する上では、完成品の分析結果を生産現場にフィードバックすることが肝要となる。完成品が不良品であれば、製造履歴データを分析し、原因を追究し、再発防止策を模索し、生産現場の諸条件を改善することで、歩留まりの向上が期待される。
【０００４】
しかし、例えば、複数の工程を経て製造される複雑な製品などの場合は、このフィードバックに時間がかかってしまう。特に、連続的に量産する製品の場合は、完成品が不良品であることが確認されるまでにも、長期間にわたって不良品の量産が継続されてしまう可能性がある。なお、製品が完成するたびに製造を停止して合否判定を行えば不良品の量産は抑制し得るが、長期間の製造停止は生産性の面から好ましくない。
【０００５】
さらに、設備の製造条件パラメータには多種多様の管理項目が含まれており、かつ、これらの管理項目が相互に影響し合う関係にある場合がある。このような場合には、１つの管理項目を改善する方向に設定を変更した結果として別の管理項目が所望しない方向に変化してしまう可能性がある。そこで、製造条件パラメータに含まれる全ての管理項目を総合的に管理することが好ましい。
【０００６】
相互に影響し合う複数の項目を総合的に管理する手法として、ＭＴ法（マハラノビス・タグチ法）が知られている。さらに、ＭＴ法によれば、生産設備などのシステムのデータをモニタすることによって、システムに異常が発生する前に、その傾向を把握することも可能とされている。
【０００７】
上記に関連して、特許文献１（特開２００６−２３２１４号公報）では、測定反応過程の異常の有無を判定する方法に係る記載が開示されている。この判定方法は、測定が正常に終了した反応過程の時系列データから基準となるマハラノビス空間を作成するステップと、反応過程を予め定めた複数の過程に分け、複数の過程毎に区分して新たなマハラノビス空間を作成するステップと、予め定めた複数の過程の終了時点でマハラノビス空間でのマハラノビスの距離を算出するステップとを含んでいる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００６−２３２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来のＭＴ法をさらに改良した、品質モニタリングシステムおよびこれを用いる品質モニタリング方法を提供する。その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
以下に、（発明を実施するための形態）で使用される番号を用いて、課題を解決するための手段を説明する。これらの番号は、（特許請求の範囲）の記載と（発明を実施するための形態）との対応関係を明らかにするために付加されたものである。ただし、それらの番号を、（特許請求の範囲）に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。
【００１１】
一つの観点によれば、本発明の品質モニタリングシステムは、データ記録部（３１）と、マハラノビス距離算出部（３６１）と、仮評価部（３６）とを有する。ここで、データ記録部（３１）は、製品を製造する際の製造条件パラメータ値のログデータを記録する。マハラノビス距離算出部（３６１）は、ログデータに含まれる、特定の製品を製造したときの製造条件パラメータ値の集合である製造条件データのマハラノビス距離を算出する。仮評価部（３６）は、マハラノビス距離を閾値と比較して特定の製品の品質の仮評価を行う。この構成によれば、連続的に量産する製品の品質を、製造時にＭＴ法を用いて仮評価することで、品質検査だけを用いる場合よりも早いフィードバックを行うことが出来る。
【００１２】
別の観点によれば、本発明の品質モニタリングシステムは、閾値更新部（３５）をさらに有していても良い。ここで、データ記録部（３１）は、製造した製品を品質検査して良品または不良品と判定した結果を示す品質データをさらに記録し、閾値更新部（３５）は、ログデータ、品質データおよびマハラノビス距離に基づいて閾値を更新する。閾値更新部（３５）は、不良品に対応するマハラノビス距離の最小値が、良品に対応するマハラノビス距離の最大値よりも小さい場合には、最小値以上最大値以下の範囲から、更新する閾値を選択し、最小値が最大値以上である場合には、最大値以上最小値以下の範囲から更新する閾値を選択する。この構成によれば、閾値に変更が加わり、仮評価の精度を向上することが出来る。
【００１３】
さらに別の観点によれば、本発明の品質モニタリングシステムにおいて、閾値更新部（３５）は、重み付けＦ値にさらに基づいて閾値を更新する。重み付けＦ値は、第１係数で重み付けした適合率と、第２係数で重み付けした再現率との調和平均値である。適合率は、仮評価で合格と判定されていた製品が品質検査で良品と判定された割合である。再現率は、品質検査で良品と判定された製品が仮評価で合格と判定されていた割合である。この構成によれば、適合率と再現率に重み付けをして算出された重み付けＦ値を用いて適切な閾値を算出することができ、仮評価の精度を向上することが出来る。
【００１４】
さらに別の観点によれば、本発明の品質モニタリングシステムは、係数記憶部と、係数選択部とをさらに有していても良い。ここで、係数記憶部は、第１係数および第２係数の組み合わせを複数格納する。係数選択部は、マハラノビス距離に応じて、複数の組み合わせの中から最適な組み合わせを選択する。この構成によれば、製造設備のシチュエーションに応じて、算出した重み付けＦ値に対して適切な閾値を算出することができ、仮評価の精度を向上することが出来る。
【００１５】
さらに別の観点によれば、本発明のモニタリングシステムは、制御部（３２）と、寄与率算出部（３８）と、マハラノビス距離計算式作成部（３７）とをさらに有していても良い。ここで、制御部（３２）は、仮評価の結果に基づいて、製造条件を変更する。寄与率算出部（３８）は、複数の製造条件パラメータのそれぞれについて、マハラノビス距離への寄与率を算出する。制御部（３２）は、算出された寄与率に応じて、複数の製造条件パラメータの一部を選択する。マハラノビス距離計算式作成部（３７）は、選択された一部の製造条件パラメータを用いてマハラノビス距離の新たな計算式を作成する。この構成によれば、精度の高いマハラノビス距離計算式および閾値を作成することができる。
【００１６】
さらに別の観点によれば、本発明のモニタリングシステムは、表示装置（３２１）をさらに有していても良い。ここで、表示装置（３２１）は、製造条件パラメータ値の時間変化を示すグラフを、寄与率と、製造条件パラメータ値の限界値までの猶予とに応じて強調表示する。この構成によれば、製造条件パラメータを変更する際の優先順位を容易に認識することができる。
【発明の効果】
【００１７】
前記一実施の形態によれば、連続的に量産する製品の品質を、製造時にＭＴ法を用いて仮評価することで、品質検査だけを用いる場合よりも早いフィードバックを行うことが出来る。その結果、歩留まりの向上が期待される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、従来技術による品質分析方法の一例を示す散布図である。
【図２Ａ】図２Ａは、第１実施形態による品質モニタリングシステムの一構成例を示すブロック図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、一般的な計算機の一構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、第１実施形態による品質モニタリング方法の一動作例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、表１に例示するＳ／Ｎ比を図示するグラフである。
【図５】図５は、第１実施形態による品質モニタリングシステムにおいて、変更する候補となる製造条件パラメータの表示方法の一例を示す図である。
【図６】図６は、第１実施形態による品質モニタリング方法でマハラノビス距離計算式を更新する一動作例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、第２実施形態による品質モニタリングシステムにおいて、閾値を算出する原理を説明する図である。
【図８】図８は、第２実施形態による品質モニタリングシステムにおいて、最適な閾値を算出する方法の一動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
添付図面を参照して、本発明による品質モニタリングシステムおよびこれを用いる品質モニタリング方法を実施するための形態を以下に説明する。
【００２０】
本発明では、同じ製品を連続的に量産するにあたって、ＭＴ法（マハラノビス・タグチ法）を用いる。本発明のより良い理解のために、先にＭＴ法を用いる理由について説明し、その後、各実施形態の詳細について説明する。
【００２１】
繰り返しの説明になるが、相互に影響し合う複数の項目を総合的に管理することは困難であり、ＭＴ法を用いればこのような管理が比較的容易になる。
【００２２】
図１は、従来技術による品質分析方法の一例を示す散布図である。図１の散布図において、横軸は、連続的に生産した複数の同じ製品のシリアル番号を、生産順に示している。また、縦軸は、製品の製造条件パラメータ値の１つの測定値を示している。
【００２３】
図１の散布図において、横軸のシリアル番号を通る縦線と、縦軸の測定値を通る横線との交点に、そのシリアル番号を有する製品が良品である場合には「〇」型の印が描かれており、不良品である場合には「×」型の印が描かれている。
【００２４】
図１の散布図から、良品または不良品が製造されやすい条件を、横軸のシリアル番号および縦軸の製造条件パラメータ値に対応付けて読み取りたいところであるが、図１の例においてそのような分析は困難である。
【００２５】
このように、複数の製造条件パラメータのうち、個々の製造条件パラメータごとに分析しても、有意義な結果を得ることは困難である。
【００２６】
（第１の実施形態）
図２Ａは、第１実施形態による品質モニタリングシステムの一構成例を示すブロック図である。図２Ａに示す品質モニタリングシステムの構成要素を説明する。
【００２７】
図２Ａの品質モニタリングシステムは、製造設備１と、設備モニタ２と、品質モニタリングシステムサーバ３と、品質検査部４とを含んでいる。なお、図２Ａに示した構成要素のうち、品質モニタリングシステムの本体は品質モニタリングシステムサーバ３であって、同じ品質モニタリングシステムサーバ３を他の製造設備、設備モニタおよび品質検査部と組み合わせることも可能である。
【００２８】
図２Ａの品質モニタリングシステムサーバ３は、データ記録部３１と、制御部３２と、表示装置３２１と、良品データ記録部３３と、不良品データ記録部３４と、閾値更新部３５と、仮評価部３６と、マハラノビス距離計算式作成部３７と、寄与率算出部３８とを含んでいる。仮評価部３６は、マハラノビス距離算出部３６１と、閾値記憶部３６２とを含んでいる。マハラノビス距離計算式作成部３７は、マハラノビス距離計算式作成プログラム３７１を実行する計算機であっても良い。
【００２９】
図２Ａに示した構成要素の接続関係について説明する。製造設備１は、製品１１を製造する。ここでは、製造設備１が同じ製品１１を量産する場合について説明する。製造される製品１１に、それぞれ異なるシリアル番号が付与されることが好ましい。
【００３０】
製造設備１と、設備モニタ２とは、後者が前者をモニタする関係で、相互に接続されている。設備モニタ２は、製造設備１をモニタリングしたログデータの送信先であるデータ記録部３１に接続されている。
【００３１】
【表１】
0006385914.tif 000002
【００３２】
表１は、ログデータの一例を示す表である。表１に例示したログデータは、製品１１のシリアル番号と、複数の製造条件パラメータとを含んでいる。
【００３３】
設備モニタ２は、さらに、制御部３２にも接続されており、ログデータのうち、特定の製品１１に対応する製造条件データを制御部３２に送信する。製造条件データは、特定の製品１１を製造した時の製造条件パラメータ値の集合である。
【００３４】
【表２】
0006385914.tif 000003
【００３５】
表２は、製造条件データの一例を示す表である。表２に例示した製造条件データは、表１に示したログデータから最後の１行を抜き出したものに等しい。
【００３６】
品質検査部４は、製造設備１が製造する製品１１の品質検査を行う。また、品質検査部４は、データ記録部３１に接続されており、データ記録部３１に品質データを送信する。品質データは、製品１１の品質検査を行った結果を示す。
【００３７】
データ記録部３１の後段には、良品データ記録部３３および不良品データ記録部３４が接続されている。データ記録部３１は、ログデータのうち、良品データを良品データ記録部３３に送信する。良品データは、品質検査の結果として良品と判定された製品１１に対応する製造条件データである。また、データ記録部３１は、ログデータのうち、不良品データを不良品データ記録部３４に送信する。不良品データは、品質検査の結果として不良品と判定された製品１１に対応する製造条件データである。データ記録部３１は、さらに、制御部３２にも接続されている。
【００３８】
【表３】
0006385914.tif 000004
【００３９】
表３は、良品データの一例を示す表である。表３に例示した良品データは、表１に示したログデータから一部の行を抜き出したものに等しい。
【００４０】
【表４】
0006385914.tif 000005
【００４１】
表４は、不良品データの一例を示す表である。表４に例示した不良品データは、表１に示したログデータから良品データ以外の行を抜き出したものに等しい。
【００４２】
良品データ記録部３３は、閾値更新部３５に接続されており、閾値更新部３５に良品データを送信する。不良品データ記録部３４も閾値更新部３５に接続されており、閾値更新部３５に不良品データを送信する。
【００４３】
良品データ記録部３３は、マハラノビス距離計算式作成部３７にも接続されており、マハラノビス距離計算式作成部３７に良品データを送信する。
【００４４】
不良品データ記録部３４は、寄与率算出部３８にも接続されており、寄与率算出部３８に不良品データを送信する。
【００４５】
閾値更新部３５は、閾値記憶部３６２に接続されており、閾値記憶部３６２に閾値を送信する。
【００４６】
マハラノビス距離計算式作成部３７は、マハラノビス距離算出部３６１に接続されており、マハラノビス距離算出部３６１にマハラノビス距離計算式を送信する。
【００４７】
寄与率算出部３８と、マハラノビス距離算出部３６１とは、前者が後者にマハラノビス距離の算出を依頼し、後者が前者に算出したマハラノビス距離を送信する関係で、相互に接続されている。寄与率算出部３８は、制御部３２にも接続されており、制御部３２に寄与率を送信する。
【００４８】
制御部３２と、仮評価部３６とは、前者が後者に仮評価を依頼し、後者が前者に仮評価を送信する関係で、相互に接続されている。また、制御部３２は、表示装置３２１にも接続されており、表示装置３２１に表示データを送信する。さらに、制御部３２は、製造設備１にも接続されており、製造条件パラメータの設定値を含む制御信号を製造設備１に送信する。
【００４９】
図２Ａに示した構成要素の一部または全ては、一般的な計算機として実現することが可能である。
【００５０】
図２Ｂは、一般的な計算機１００の一構成例を示すブロック図である。図２Ｂに示した計算機１００は、バス１１０と、演算装置１２０と、記憶装置１３０と、入出力インタフェース１４０と、外部記憶装置１５０とを含んでいる。
【００５１】
演算装置１２０と、記憶装置１３０と、入出力インタフェース１４０と、外部記憶装置１５０とは、バス１１０に接続されており、バス１１０を介して相互に通信することが出来る。
【００５２】
演算装置１２０は、所定のプログラムを実行する。このプログラムは、外部記憶装置１５０を介して記憶媒体１５１から読み取られても良いし、記憶装置１３０から読み取られても良い。記憶装置１３０は、入力されるプログラムやデータなどを記憶し、これらを出力する。入出力インタフェース１４０は、他の計算機との間で、プログラムやデータなどの入出力を行う。外部記憶装置１５０は、記憶媒体１５１に格納されたデータやプログラムを読み取ることが出来、また、記憶媒体１５１にデータやプログラムを書き込むことが出来る。
【００５３】
図３を参照して、図２Ａに示した品質モニタリングシステムの各構成要素が行う動作、すなわち第１実施形態による品質モニタリング方法、について説明する。図３は、第１実施形態による品質モニタリング方法の一動作例を示すフローチャートである。
【００５４】
図３に示すフローチャートは、第０ステップＳＡ０〜第８ステップＳＡ８の合計９つのステップを含んでいる。第０ステップＳＡ０では、第１実施形態による品質モニタリング方法を開始する。第０ステップＳＡ０の次には、第１ステップＳＡ１を実行する。
【００５５】
第１ステップＳＡ１では、製造設備１が製品１１を製造する。このとき、製品１１にはそれぞれ固有のシリアル番号が付与されることが好ましい。また、製造設備１が製品１１を製造する間、設備モニタ２は、製造設備１の各種製造条件パラメータをモニタリングし続けており、その結果として得られるログデータをデータ記録部３１に送信し続けていることが好ましい。第１ステップＳＡ１の次には、第２ステップＳＡ２を実行する。
【００５６】
第２ステップＳＡ２では、第１ステップＳ１で製造された製品１１の製造条件データのマハラノビス距離を算出する。ここで、製品１１の製造条件データとは、設備モニタ２が製造設備１を継続的にモニタリングして得られるログデータのうち、製品１１が製造された時の製造条件パラメータ値の集合である。この製造条件データを、設備モニタ２は、製品１１が製造される度に制御部３２に送信することが好ましい。制御部３２は、受信した製造条件データの仮評価を仮評価部３６に依頼する。このとき、制御部３２は、製造条件データを仮評価部３６に送信する。仮評価部３６に含まれるマハラノビス距離算出部３６１は、受信した製造条件データのマハラノビス距離を算出する。このとき、マハラノビス距離算出部３６１は、自身が予め有しているマハラノビス距離計算式に製造条件データを代入する。なお、制御部３２の動作は、自動的に行われても良いし、作業員による操作を介して行われても良い。第２ステップＳＡ２の次に、第３ステップＳＡ３を実行する。
【００５７】
第３ステップＳＡ３では、仮評価部３６が、第２ステップＳ２で算出したマハラノビス距離を、閾値記憶部３６２が予め有している閾値と比較して、製品１１の仮評価を行う。ここで、マハラノビス距離が閾値よりも小さければ、製品１１の仮評価は合格と判定される。反対に、マハラノビス距離が閾値以上であれば、製品１１の仮評価は不合格と判定される。なお、この時点で評価されているのは、製品１１が製造された時における製造設備１の製造条件パラメータであって、製品１１自身の品質検査はまだ行われていない。仮評価の結果は、仮評価部３６から制御部３２に送信される。第３ステップＳＡ３の次には、第４ステップＳＡ４を実行する。
【００５８】
第４ステップＳＡ４では、制御部３２が、第３ステップＳＡ３で行った仮評価の結果が合格であるかどうかを判定する。もし、仮評価の結果が合格であれば、製品１１の製造はこのまま継続しても良いと考えられる。この場合は、第４ステップＳＡ４の次に、第１ステップＳＡ１に戻る（分岐「ＹＥＳ」）。反対に、もし、仮評価の結果が不合格であれば、製品１１の製造は一旦停止して、製造設備１の製造条件パラメータを変更する必要があると考えられる。この場合は、第４ステップＳＡ４の次に、第５ステップＳＡ５を実行する（分岐「ＮＯ」）。
【００５９】
第５ステップＳＡ５では、不良品の量産を防ぐために、製造設備１を停止する。このとき、制御部３２が製造設備１に製造停止を示す制御信号を送信することが好ましい。もしくは、製造設備１の製造停止は作業員による操作を介して行われても良い。作業員による操作を介して製造設備１を停止する場合には、制御部３２が表示装置３２１に所定の画面を表示して作業員に注意を喚起しても良い。第５ステップＳＡ５の次には、第６ステップＳＡ６を実行する。
【００６０】
第６ステップＳＡ６では、制御部３２が、製造条件パラメータを変更する優先順位を決定する。次に製造する製品１１の仮評価が合格となるように、製造設備１の各種製造条件パラメータの値を変更する必要があるが、一度に全ての製造条件パラメータを変更する必要があるとは限らない。制御部３２は、データ記録部３１に記録されたログデータを分析し、マハラノビス距離への寄与率と、製造条件パラメータごとに設定されている限界値までの猶予とを複合的に勘案して、優先的に変更すべき製造条件パラメータの順位を決定することが好ましい。優先順位に係る詳細な説明については、後述する。第６ステップＳＡ６の次には、第７ステップＳＡ７を実行する。
【００６１】
第７ステップＳＡ７では、制御部３２が、第６ステップＳＡ６で決定した優先順位にしたがって、製造設備１の製造条件パラメータを変更する。このとき、制御部３２が製造設備１に製造条件パラメータの変更を示す制御信号を送信することが好ましい。もしくは、製造条件パラメータの変更は作業員による操作を介して行われても良い。作業員による操作を介して製造条件パラメータを変更する場合は、制御部３２が表示装置３２１に所定の画面を表示して作業員に優先順位を示しても良い。この画面表示に係る詳細な説明については、後述する。第７ステップＳＡ７の次には、第８ステップＳＡ８を実行する。
【００６２】
第８ステップＳＡ８では、製造設備１が、製品１１の製造を再開する。このとき、制御部３２が製造設備１に製造再開を示す制御信号を送信することが好ましい。もしくは、製造再開は作業員による操作を介して行われても良い。第８ステップＳＡ８の次には、第１ステップＳＡ１に戻る。
【００６３】
図３に示したフローチャートの各ステップを実行することで、製品１１の仮評価に基づいて製造設備１への素早いフィードバックが可能となる。
【００６４】
ここで、第６ステップＳ６で決定する優先順位についてさらに詳細に説明する。前述のとおり、製造条件パラメータを変更する優先順位は、寄与率と、限界値までの猶予とに基づいて決定される。ここで、寄与率とは、製造条件パラメータがマハラノビス距離に及ぼす要因効果の大きさである。また、限界値までの猶予とは、製造条件パラメータに許容される上限値または下限値にどれだけ近付いているかの度合いであり、製造条件パラメータが目標値から離れている度合いでもある。
【００６５】
【表５】
0006385914.tif 000006
【００６６】
表５は、製造条件パラメータがマハラノビス距離に及ぼす要因効果の一例を示す表である。表５に示した例では、製造条件パラメータが、その１〜その９の合計９つ存在する。これら９つの製造条件パラメータのそれぞれについて、マハラノビス距離計算式の係数として用いる「オン」の場合の要因効果と、用いない「オフ」の場合の要因効果とからなる２種類の要因効果とを、分けて考える。
【００６７】
表５の例では、合計９つの製造条件パラメータのそれぞれについて、「オン」の場合のＳ／Ｎ比と、「オフ」の場合のＳ／Ｎ比とが算出される。ここで、Ｓ／Ｎ比とは、通信工学における信号とノイズの比率の概念を品質工学に拡張したものであって、製品の品質ばらつきの度合いを単位ｄＢ（デシベル）で表す。
【００６８】
図４は、表５に例示したＳ／Ｎ比を図示するグラフである。図４に示したグラフの横軸には、表５に示した９つの製造条件パラメータのそれぞれが、「オン」および「オフ」を隣接して並んでいる。また、縦軸は、Ｓ／Ｎ比を示している。製造条件パラメータごとに、「オン」および「オフ」の点を結ぶ線の傾きは、表５に示す変位量に対応する。表５に示す平均値は、図４に示す水平な破線に対応する。
【００６９】
表５に示す寄与率の算出方法について説明する。ある製造条件パラメータのマハラノビス距離への寄与率は、以下の式で定義される。
寄与率＝変位量／（全ての製造条件パラメータの変位量の絶対値の総和）
この寄与率の計算には、不良品データが用いられる。なお、図２Ａに示した本実施形態による品質モニタリングシステムでは、寄与率算出部３８が不良品データ記録部３４から不良品データを読み出して寄与率の計算を行う。
【００７０】
一例として、表５に示す製造条件パラメータその２について計算する。製造条件パラメータその１〜９の変位量は、それぞれ、この順番に、４．００、２．９１、１．２０、０．７０、０．５０、０．５０、−０．１０、０．１０、０．００５であるので、
寄与率＝２．９１／（｜４．００｜＋｜２．９１｜＋｜１．２０｜＋｜０．７０｜＋｜０．５０｜＋｜０．５０｜＋｜−０．１０｜＋｜０．１０｜＋｜０．００５｜）＝２９．１％
が得られる。
【００７１】
製品１１の仮評価が不合格であった場合に変更すべき製造条件パラメータの優先順位は、基本的には、上記のように算出される寄与率が大きい順位と同じであることが好ましい。ただし、限界値までの猶予が少ない製造条件パラメータや、限界値をすでに超えている製造条件パラメータなどがもしあれば、寄与率に関係なくこれらの製造条件パラメータを優先的に変更することが好ましい。寄与率と、限界値までの猶予と、変更の優先順位との関係は、予め設定したプログラムなどを用いて自動的に決定されることが好ましい。もしくは、寄与率と、限界値までの猶予とを提示した上で、変更の優先順位に係る最終判断を作業員に委ねても良い。
【００７２】
ここで、第７ステップＳＡ７の画面表示についてより詳細に説明する。図５は、第１実施形態による品質モニタリングシステムにおいて、変更する候補となる製造条件パラメータの表示方法の一例を示す図である。
【００７３】
図５の例では、第１グラフ２１０〜第３グラフ２３０の合計３つのグラフが、表示装置３２１に表示されている。なお、図５はあくまでも一例であって、表示装置３２１が一度に表示するグラフの総数は３以外の整数であっても良い。また、表示装置３２１はスクロール機能によってさらなるグラフを表示出来ても良い。
【００７４】
第１グラフ２１０〜第３グラフ２３０は、それぞれ異なる製造条件パラメータの時間変化を示している。以降、第１グラフ２１０の詳細について説明する。
【００７５】
第１グラフ２１０の横軸は、時間経過を示している。また、縦軸は、ある製造条件パラメータの値を示している。第１グラフ２１０は、製造条件パラメータの時間変化を示すグラフ線２１１と、許容される上限値を破線で示す上限値線２１２と、目標値を一点鎖線で示す目標値線２１３と、許容される下限値を破線で示す下限値線２１４とを含んでいる。第１グラフ２１０は、さらに、寄与率の値を含んでいる。
【００７６】
なお、第２グラフ２２０および第３グラフ２３０についても、その詳細は第１グラフ２１０の場合と同様であるので、さらなる詳細な説明を省略する。
【００７７】
第１グラフ２１０〜第３グラフ２３０は、寄与率が大きい順番に、表示装置３２１の上から下に並んで配置されている。このように配置することで、表示装置３２１を視認する作業者は、製造条件パラメータを変更する際に、寄与率に基づく優先順位を容易に認識することが出来る。
【００７８】
第３グラフ線２３１の、最も右側の点に注目すると、上限値線２３２を超えている。このような場合は、寄与率に関係無く、第３グラフ２３０の製造条件パラメータを最優先で変更することが好ましい。このような事態を作業員が容易に認識出来るように、限界値を超えている点や、所定の基準を超えて限界値に接近している点などを、異なる色で表示したり、点滅させたりしても良いし、グラフ全体を他のグラフとは異なる背景色で表示しても良い。
【００７９】
ここまで、ＭＴ法による仮評価に基づくフィードバックについて説明した。ここからは、製品１１の実際の品質検査に基づくマハラノビス距離計算式および閾値の更新に係るフィードバックについて説明する。
【００８０】
（第２実施形態）
製品１１の実際の品質検査は、仮評価よりも時間がかかる場合が多いので、第１実施形態として説明した仮評価に基づくフィードバックとは関係無く行うことが好ましい。
【００８１】
製品１１の品質検査の結果を示す品質データも、データ記録部３１に記録されることが好ましい。本実施形態では、このように蓄積する品質データおよびログデータを組み合わせて、製品１１に合わせてより精度の高いマハラノビス距離計算式および閾値を作成する。
【００８２】
図６は、第２実施形態による品質モニタリング方法でマハラノビス距離計算式を更新する一動作例を示すフローチャートである。図６は、第０ステップＳＢ０〜第６ステップＳＢ６の合計７つのステップを含んでいる。図６のフローチャートは、まず、第０ステップＳＢ０から開始する。第０ステップＳＢ０の次には、第１ステップＳＢ１を実行する。
【００８３】
第１ステップＳＢ１では、データ記録部３１に記録されたログデータを、良品データおよび不良品データに振り分ける。ここで、良品データとは、ログデータのうち、品質検査で実際に良品であると判定された製品１１に対応する製造条件データである。同様に、不良品データとは、ログデータのうち、品質検査で実際に不良品であると判定された製品１１に対応する製造条件データである。振り分けられた良品データは、良品データ記録部３３に記録される。同様に、振り分けられた不良品データは、不良品データ記録部３４に記録される。ログデータに含まれる、製品１１ごとの製造条件データのそれぞれについて、良品データまたは不良品データとして振り分ける動作は、制御部３２が行っても良いし、図示しない他の演算装置が行っても良い。第１ステップＳＢ１の次には、第２ステップＳＢ２を実行する。
【００８４】
第２ステップＳＢ２では、不良品データ記録部３４に記録された不良品データのそれぞれについて、マハラノビス距離を算出する。ここでは、例えば、寄与率算出部３８が不良品データ記録部３４から不良品データを読み出し、読み出した不良品データを送信することでマハラノビス距離算出部３６１にマハラノビス距離の算出を依頼し、マハラノビス距離算出部３６１が不良品データのマハラノビス距離を算出し、算出したマハラノビス距離を寄与率算出部３８に送信しても良い。第２ステップＳＢ２の次には、第３ステップＳＢ３を実行する。
【００８５】
第３ステップＳＢ３では、寄与率算出部３８が、第２ステップＳＢ２で算出したマハラノビス距離に基づいて、各製造条件パラメータの、マハラノビス距離への寄与率を算出する。第３ステップＳＢ３の次には、第４ステップＳＢ４を実行する。
【００８６】
第４ステップＳＢ４では、第３ステップＳＢ３で算出された寄与率に基づいて、新しいマハラノビス距離計算式に用いる製造条件パラメータを選択する。製造条件パラメータのうち、ここで選択されるのは、基本的には寄与率が高いものである。第４ステップＳＢ４の次には、第５ステップＳＢ５を実行する。
【００８７】
第５ステップＳＢ５では、マハラノビス距離計算式作成部３７が、第４ステップＳＢ４で選択された製造条件パラメータを用いて、新たなマハラノビス距離計算式を作成する。マハラノビス距離計算式作成部３７は、マハラノビス距離計算式作成プログラムを実行することによってマハラノビス距離計算式を作成しても良い。作成されたマハラノビス距離計算式は、マハラノビス距離算出部３６１に送信されて記憶されることが好ましい。第５ステップＳＢ５の次には、第６ステップＳＢ６を実行する。
【００８８】
第６ステップＳＢ６では、フローチャートを終了する。
【００８９】
本実施形態による品質モニタリングシステムおよび品質モニタリング方法では、第１実施形態よりも仮評価の精度を向上するために、閾値にも変更を加える。一般的なＭＴ法では、マハラノビス距離の比較対象となる閾値が、整数「４」に設定されている。前述のとおり、第１実施形態による品質モニタリングシステムおよび品質モニタリング方法の場合は、製品１１を製造した際の製造条件データのマハラノビス距離が、閾値である整数「４」よりも小さければ合格、整数「４」以上であれば不合格、と仮評価する。
【００９０】
しかし実際には、ＭＴ法による仮評価で合格と判定された製品１１が、実際の品質検査では不良品と判定される場合がある。反対に、ＭＴ法による仮評価で不合格と判定された製品１１が、実際の品質検査では良品と判定される場合もある。ＭＴ法による仮評価の、このような判定ミスは、判定精度の適合率および再現率と呼ばれる２つの尺度で定義することが出来る。
【００９１】
ＭＴ法による仮評価において、判定精度の適合率は、仮評価で合格と判定されていた製品１１のうちに含まれる、実際の品質検査で良品と判定された製品１１の割合として定義される。同様に、判定精度の再現率は、実際の品質検査で良品と判定された製品１１のうちに含まれる、仮評価で合格と判定されていた製品１１の割合として定義される。
【００９２】
表６は、ＭＴ法による仮評価の判定結果と、実際の品質検査による判定結果との関係性の一例を示す表である。
【００９３】
【表６】
0006385914.tif 000007
【００９４】
表６に示した例では、ＭＴ法による仮評価で合格と判定された製品１１が合計１２１個ある中で、実際の品質検査で良品と判定された製品１１はそのうちの１１６個である。このような場合の適合率は、
１１６／１２１＝約９５．９％
と算出される。
【００９５】
同様に、実際の品質検査で良品と判定された製品１１が合計１１８個ある中で、ＭＴ法による仮評価で合格と判定されていた製品１１はそのうちの１１６個である。このような場合の再現率は、
１１６／１１８＝約９８．３％
と算出される。
【００９６】
適合率および再現率は、両方とも１００％であることが理想的である。しかしながら、ＭＴ法による仮評価の結果が実際の品質検査の結果とは必ずしも一致しない可能性が残る以上、適合率および再現率のそれぞれがなるべく１００％に近づくような閾値の利用が求められる。
【００９７】
本実施形態では、適合率「Ｘ」および再現率「Ｙ」の両方を考慮に入れるために、両者の調和平均値を用いる。この調和平均値を、以降、「Ｆ値」と呼ぶ。Ｆ値は、以下の式で定義される。
Ｆ値＝（２×Ｘ×Ｙ）／（Ｘ＋Ｙ）
一例として、上記の式に、表６に例示した数値を代入すると、
Ｆ値＝（２×９５．９％×９８．３％）／（９５．９％＋９８．３％）＝約０．９７
が得られる。
【００９８】
上記の定義から、Ｆ値の最大値は１００％であり、Ｆ値が大きければ大きいほど、適合率および再現率のそれぞれが１００％に近いと考えられる。そこで、本実施形態では、Ｆ値が最大となる閾値を探索し、見つかった閾値をマハラノビス距離との比較対象として採用する。
【００９９】
図７は、第２実施形態による品質モニタリングシステムにおいて、閾値を算出する原理を説明する図である。図７に示した横軸は、製品１１のマハラノビス距離を示す。図７の横軸の上に示した複数の「○」印は、製造された製品１１のうち、品質検査によって良品と判定された製品１１の、マハラノビス距離の分布を示している。同様に、図７の横軸の下に示した複数の「×」印は、製造された製品１１のうち、品質検査によって不良品と判定された製品１１の、マハラノビス距離の分布を示している。
【０１００】
図７に示した「ｄ＿ｍａｘ」は、良品のマハラノビス距離の最大値を示している。同様に、図７に示した「ｄ＿ｍｉｎ」は、不良品のマハラノビス距離の最小値を示している。図７の例では、ｄ＿ｍｉｎの方がｄ＿ｍａｘより小さいので、仮評価においてマハラノビス距離がｄ＿ｍｉｎ以上ｄ＿ｍａｘ以下の範囲に含まれる製品１１には良品及び不良品の両方が含まれている。このことは、仮評価の結果が品質検査の結果に一致していないことを意味している。本実施形態では、ｄ＿ｍｉｎ以上ｄ＿ｍａｘ以下の範囲で最適と思われる閾値を、上記のＦ値が最大になるという基準で求める。
【０１０１】
図８は、本実施形態による品質モニタリングシステムにおいて、最適な閾値を算出する方法の一動作例を示すフローチャートである。図８に示したフローチャートは、第０ステップＳＣ０〜第８ステップＳＣ８の合計９ステップを含んでいる。
【０１０２】
図８のフローチャートは、まず、第０ステップＳＣ０から開始する。第０ステップＳＣ０のつぎには第１ステップＳＣ１を実行する。
【０１０３】
第１ステップＳＣ１では、合計３つの定数を設定する。第１定数「Ｍｅｓｈ」は、メッシュ分割数の逆数である。メッシュ分割数とは、ｄ＿ｍｉｎ以上ｄ＿ｍａｘ以下の範囲をメッシュ状に等分する分割数である。一例として、メッシュ分割数が１０であれば、定数Ｍｅｓｈは０．１となる。第２定数「ｄ＿ｍｉｎ」および第３定数「ｄ＿ｍａｘ」は、上記で定義したとおりであるので、さらなる詳細な説明を省略する。第１ステップＳＣ１の次には、第２ステップＳＣ２を実行する。
【０１０４】
第２ステップＳＣ２では、合計３つの変数を初期化する。第１変数「ｃｒｉｔｅｒｉａ」には、閾値の候補が格納される。図８の例では、変数ｃｒｉｔｅｒｉａの初期値は「０」である。第２変数「Ｆ」には、Ｆ値の最大値の候補が格納される。図８の例では、変数Ｆの初期値は「０」である。第３変数「Ｔ」には、最適な閾値の候補が格納される。図８の例では、変数Ｔの初期値は定数ｄ＿ｍｉｎである。なお、第２ステップＳＣ２は第１ステップＳＣ１の前に実行しても良い。第２ステップＳＣ２の次には、第３ステップＳＣ３を実行する。
【０１０５】
第３ステップＳＣ３では、現在のｃｒｉｔｅｒｉａを用いた場合のＦ値を算出し、その結果を変数「Ｆ＿ｔｅｍｐ」に格納する。ここで、まず、変数ｃｒｉｔｅｒｉａに対応する閾値を、以下の式で算出する。
閾値＝ｄ＿ｍｉｎ＋ｃｒｉｔｅｒｉａ
次に、この閾値を基準に用いて、過去に製造した製品１１のマハラノビス距離を仮評価する。このようにして得られる仮評価の結果と、データ記録部３１、良品データ記録部３３または不良品データ記録部３４に格納されている過去の品質検査の結果との間の関連性を、例えば表６と同様の形式にまとめて、現在の閾値における適合率および再現率を算出する。次に、適合率および再現率の調和平均を算出することで、Ｆ値が得られる。このようにして得られたＦ値は、上述のとおり、変数Ｆ＿ｔｅｍｐに格納される。第３ステップＳＣ３の次には、第４ステップＳＣ４を実行する。
【０１０６】
第４ステップＳＣ４では、変数Ｆ＿ｔｅｍｐおよび変数Ｆの値を比較して、前者が後者以下であるかどうかを判定する。Ｆ＿ｔｅｍｐ≦Ｆが、偽（ＮＯ）であれば次に第５ステップＳＣ５を実行してから第６ステップＳＣ６を実行し、反対に真（ＹＥＳ）であれば次に第５ステップＳＣ５を実行せずに第６ステップＳＣ６を実行する。
【０１０７】
第５ステップＳＣ５では、変数Ｆに変数Ｆ＿ｔｅｍｐを格納し、変数Ｔに現在の閾値を格納する。第５ステップＳＣ５の次には、第６ステップＳＣ６を実行する。
【０１０８】
第６ステップＳＣ６では、変数ｃｒｉｔｅｒｉａに定数Ｍｅｓｈを加算する。第６ステップＳＣ６の次には、第７ステップＳＣ７を実行する。
【０１０９】
第７ステップＳＣ７では、変数ｃｒｉｔｅｒｉａが定数ｍｅｓｈを超えているかどうかの判定を行い、超えている（ＹＥＳ）場合には次に第８ステップＳＣ８を実行し、超えていない（ＮＯ）場合には次に第３ステップＳＣ３〜第７ステップＳＣ７をもう一度繰り返す。
【０１１０】
第８ステップＳＣ８では、フローチャートが終了する。この時点で、変数Ｆに格納されている値が最大のＦ値であり、変数Ｔに格納されている値が最適な閾値である。
【０１１１】
図８のフローチャートでは、分割メッシュ数が大きければ大きいほど、算出される閾値の精度は高くなる。その一方で、計算量が分割メッシュ数に比例して増大するので、分割メッシュ数を適切な値に設定することが好ましい。
【０１１２】
なお、もし、ｄ＿ｍａｘがｄ＿ｍｉｎよりも小さければ、仮評価の結果が品質検査の結果に一致しているので、ｄ＿ｍｉｎ以上ｄ＿ｍａｘ以下の範囲からどの値を閾値に選んでも良い。一例として、ｄ＿ｍｉｎおよびｄ＿ｍａｘの平均値を閾値に選択しても良いし、図８のフローチャートと同様のアルゴリズムでＦ値が最大となる閾値を選択しても良い。
【０１１３】
（重み付けＦ値）
本実施形態による適切な閾値の算出方法には、さらに以下の変更を加えることが出来る。すなわち、Ｆ値を算出する際に、適合率および再現率に重み付けを行う。このように定義されるＦ値を、以降、「重み付けＦ値」と呼ぶ。
【０１１４】
重み付けＦ値は、第１係数「Ａ」で重み付けされた適合率「Ｘ」と、第２係数「Ｂ」で重み付けされた再現率「Ｙ」との調和平均値であって、例えば、以下の式で求められる。
重み付けＦ値＝（Ａ＋Ｂ）／（（Ａ／Ｘ）＋（Ｂ／Ｙ））
ＡおよびＢの和が１であれば、重み付けＦ値を以下の式で定義しても良い。
重み付けＦ値＝１／（（Ａ／Ｘ）＋（（１−Ａ）／Ｙ））
【０１１５】
ここで、もし第１係数「Ａ」と、第２係数「Ｂ」とがともに０．５であれば、重み付けＦ値は適合率「Ｘ」および再現率「Ｙ」の調和平均値、すなわち通常のＦ値に等しい。
【０１１６】
また、もし第１係数「Ａ」が１に等しく、かつ、第２係数「Ｂ」が０に等しければ、重み付けＦ値は適合率「Ｘ」に等しい。反対に、もし第１係数「Ａ」が０に等しく、かつ、第２係数「Ｂ」が１に等しければ、重み付けＦ値は再現率「Ｙ」に等しい。したがって、不良品を誤って良品とみなすリスクが高い場合には、すなわち確実に良品だけを良品（または合格品）とみなしたい場合には、第１係数「Ａ」を小さく調節し、第２係数「Ｂ」を大きく調節する。反対に、良品を誤って不良品と判断することによって生じる、確認などの手間や、誤廃却などのコストが高い場合には、すなわち確実に不良品だけを不良品（または不合格品）とみなしたい場合には、第１係数「Ａ」を大きく調節し、第２係数「Ｂ」を小さく調節する。第１係数「Ａ」および第２係数「Ｂ」を調節することには、このような意味合いがある。
【０１１７】
発明者は、製造設備１のシチュエーションによっては、前述のようなＦ値よりも、上記のような重み付けＦ値を用いた方が、結果的に製品１１の歩留まりが向上する場合があることを確認した。ここで、製造設備１のシチュエーションとは、製造設備１の製造条件パラメータの組み合わせとして定義出来る。重み付けＦ値を活用する具体的な方法として、例えば、製造設備１のシチュエーションごとに最適な第１係数Ａおよび第２係数Ｂの組み合わせを複数用意しておき、製造設備１のシチュエーションに応じて対応する最適な組み合わせを読み出して重み付けＦ値の算出方法を変更し、算出した重み付けＦ値に対応する最適な閾値を算出することが考えられる。この時、第１係数Ａおよび第２係数Ｂの複数の組み合わせは、予め閾値更新部３５などに読み出し可能に格納されていることが好ましい。
【０１１８】
以上、発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。また、前記実施の形態に説明したそれぞれの特徴は、技術的に矛盾しない範囲で自由に組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【０１１９】
１  製造設備
１１  製品
２  設備モニタ
３  品質モニタリングサーバ
３１  データ記録部
３２  制御部
３２１  表示装置
３３  良品データ記録部
３４  不良品データ記録部
３５  閾値更新部
３６  仮評価部
３６１  マハラノビス距離算出部
３６２  閾値記憶部
３７  マハラノビス距離計算式作成部
３７１  マハラノビス距離計算式作成プログラム
３８  寄与率算出部
４  品質検査部
５１  ｄ＿ｍｉｎ
５２  ｄ＿ｍａｘ
５３  メッシュ分割
１００  計算機
１１０  バス
１２０  演算装置
１３０  記憶装置
１４０  入出力インタフェース
１５０  外部記憶装置
１５１  記憶媒体
２１０、２２０、２３０  グラフ
２１１、２２１、２３１  グラフ線
２１２、２２２、２３２  上限値
２１３、２２３、２３３  目標値
２１４、２２４、２３４  下限値
【図１】
0006385914.tif 000008
【図２Ａ】
0006385914.tif 000009
【図２Ｂ】
0006385914.tif 000010
【図３】
0006385914.tif 000011
【図４】
0006385914.tif 000012
【図５】
0006385914.tif 000013
【図６】
0006385914.tif 000014
【図７】
0006385914.tif 000015
【図８】
0006385914.tif 000016