【誤訳訂正書】
【提出日】平成22年6月29日(2010.6.29)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】特許請求の範囲
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  製造プロセスデータを分析して、生成される生成物の特性に影響を及ぼす製造プロセスコンポーネントを特定するシステムであって、
プロセスデータを含み、それぞれが少なくとも一つのプロセスコンポーネントに関連付けられた複数のレコードを有する複数のデータストアと、
複数のデータストアに接続された仮想データベースエンジンと、
ユーザにデータストア内からレコードを選択させるユーザインターフェースと、
仮想データベースエンジンによって作られ、選択されたレコードのコピーを有する仮想データベースプロキシと、
仮想データベースプロキシと有効に接続され、データベースプロキシ内から選択されたレコードに潜在的変数の方法によるオペレーションを適用し、最大の固有値を有するプロセスコンポーネント又はプロセスコンポーネントの組み合わせを特定し、それにより、生成される生成物の特性について重要な影響を示す統計解析エンジンと、
プロセスコンポーネント又はプロセスコンポーネントのグループと生成された生成物の特性との２次元の関係の散布図を表示し、ＰＣＲローディングの棒グラフを表示することにより、特定されたプロセスコンポーネントと生成された生成物の特性との相関の方向性及び範囲を示す第１のグラフィカルインターフェースコンポーネントと、
３軸のグラフ上にプロットされた少なくとも３次元の関係を表示することができる第２のグラフィカルインターフェースコンポーネントと、
を備えるシステム。
【請求項２】  第１又は第２のグラフィカルインターフェースの一つは動画である請求項１に記載のシステム。
【請求項３】  動画は、プロセス結果のグループの大きさによって順序づけられたフレームを表示する請求項２に記載のシステム。
【請求項４】  動画は、選択されたプロセスコンポーネントのグループの大きさによって順序づけられたフレームを表示する請求項２に記載のシステム。
【請求項５】  動画は、製造日によって順序づけられたフレームを表示する請求項２に記載のシステム。
【請求項６】  動画は、バッチナンバーによって順序づけられたフレームを表示する請求項２に記載のシステム。
【請求項７】  動画は、ロットナンバーによって順序づけられたフレームを表示する請求項２に記載のシステム。
【請求項８】  プロセスデータの視覚認識と通信とをすぐできるように視覚プロセス符号を表示する方法であって、
プロセスデータを含むと共にそれぞれが少なくとも一つのプロセスコンポーネントに関連づけられた複数のレコードを有する複数のデータストアにデータを記憶するステップと、複数のデータストア内からレコードを選択するステップと、
選択されたレコードのコピーを有する仮想データプロキシを作るステップと、
仮想データベースプロキシから選択されたレコードに潜在的変数の方法によるオペレーションを適用し、最大の固有値を有するプロセスコンポーネント又はプロセスコンポーネントのグループを特定し、それにより、生成された生成物の特性について重要な影響を示すステップと、
特定されたプロセスコンポーネントの少なくとも３つの目的の特性を選択するステップと、
２次元ディスプレイ上において、３軸のグラフ上にプロットされた３次元表現で、３つの選択された特性の関連づけられたプロセスデータを視覚的に表示し、表示装置は、ＰＣＲローディングの棒グラフを表示することにより、生成された生成物の選択された特性に関連して選択されたプロセスコンポーネントの特性の相関の方向性及び程度を表示するステップと、
を備える方法。
【請求項９】  視覚プロセス符号は動画である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】  動画は、プロセス結果のグループの大きさによってそれぞれ順序づけられた移動平均、加重移動平均、移動範囲、移動標準偏差、移動分散からなるグループから選択された方法によって順序づけられたフレームを表示する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】  動画は、プロセスコンポーネントのグループの大きさによってそれぞれ順序づけられた移動平均、加重移動平均、移動範囲、移動標準偏差、移動分散からなるグループから選択された方法によって順序づけられたフレームを表示する、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】  動画は、プロセス結果の最良と最悪のグループの差の大きさによって、最も小さい差、あるいは逆に最も大きい差から順序づけられた移動平均、加重移動平均、移動範囲、移動標準偏差、移動分散からなるグループから選択された方法によって順序づけられたフレームを表示する、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】  動画は、選択されたプロセスコンポーネント又はオペレーションのグループの最大値と最小値の差の大きさによって、最も小さい差、あるいは逆に最も大きい差から順序づけられた移動平均、加重移動平均、移動範囲、移動標準偏差、移動分散からなるグループから選択された方法によって順序づけられたフレームを表示する、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】  動画は、製造日、バッチナンバー又はロットナンバーによって順序づけられた移動平均、加重移動平均、移動範囲、移動標準偏差、移動分散からなるグループから選択された方法によって順序づけられたフレームを表示する、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】  製造プロセスを表現する視覚プロセス符号を生成する方法であって、
それぞれが製造プロセスのプロセスパラメータを表現するデータグループを有するデータソースを準備するステップと、
データグループの少なくとも３つの目的の特性を選択するステップと、
特定のグループの選択された特性を３軸のグラフ上にプロットされた３次元表現で表現する複数のディスプレイフレームを生成するステップと、
生成されたディスプレイフレームを連続的に視覚的に表示し、ユーザに動画の視覚プロセス符号を提示するステップと、
を備える方法。
【請求項１６】  それぞれのフレームは第１、第２、第３の軸を有し、
第１の軸上に表示された位置が対応するパラメータの大きさによって導き出されるように、データソースからのデータをそれぞれのフレームに表示するステップと、
第２の軸上のデータの位置がパラメータのための識別子を構成するようにデータソースからのデータを表示するステップと、
第３の軸上のデータの位置が対応するデータのグループの中から選択されたグループ統計量を構成するようにデータソースからのデータを表示するステップと、
を備える請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】  表示は２次元ディスプレイ上で実行され、表示装置は生成された生成物の選択された特性に関して、選択されたプロセスコンポーネントの特性の方向性及び程度を示す、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】  データグループは、製造プロセス内の生成物バッチのグループに関連づけられたデータに対応するデータである、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】  グループ統計量は、グループ平均、グループレンジ、グループ標準偏差、グループ関連の標準偏差、グループ分散、グループ極大、グループ極小、グループ主要コンポーネント回帰ローディング、グループ相関係数、グループＰ値から構成されるグループから選択される、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】  視覚的な表示はさらに、
第２の軸上で表現される一つのパラメータ識別子を選択するステップと、
第１の軸上で選択されたパラメータ識別子に対応したデータ値によって、最高から最低へと順序づけるステップと、
順序づけるステップによって決定された順序でシーケンスを表示するステップと、
を有する請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】  表示ステップにおいて、選択されたパラメータは選択されなかったパラメータと区別する色を用いて示される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】  視覚的な表示はさらに、
それぞれのグループデータが集められた日に関係する時間によって、データグループベースで、フレームを順序づけるステップと、
順序づけるステップによって決定された順序でシーケンスを表示するステップと、
を有する請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】  視覚的な表示はさらに、
第２の軸上で表現される一つのパラメータ識別子を選択するステップと、
選択されたパラメータのために最良のパフォーマンスを有するグループを決定するステップと、
選択されたパラメータのために最悪のパフォーマンスを有するグループを決定するステップと、
選択されたプロセスパラメータの最良と最悪の差によって、その差が最高のものから最低のものへフレームを順序づけるステップと、
順序づけるステップによって決定された順序でシーケンスを表示するステップと、
を備える請求項１６に記載の方法。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２８】
そのタイプの統計分析は、単純な概略の統計からのデータ範囲及びより複雑なパターン認識方法論に対する回帰分析で有益なパターンを見つけるために使用された。それらは、リニアモデリング（例えばANOVA、MANOVA、その他）、数値解析（例えばパラメータ表示、最適化、機能フィッティング、その他）と潜在的変数の方法（例えばクラスタ分析、主成分分析、部分的なリース正方形分析、その他）と同様に従来の統計的プロセス制御（SPC）能力を含む。潜在的変数の方法は、性能がプロセス結果に最も大きい影響を及ぼす重要な2、3の成分に多数のプロセスパラメータを凝縮するために極めて有効である。好適な分析の実施は、主成分分析（PCA）を実施するための機構と図3に関して記述した主成分回帰（PCR）ワークフローを少なくとも含む様々なツールを含む。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３７】
PCAは、「潜在的変数の方法（latent variable methods）」と称される技術のクラスのうちの1つである。これらの技術は、それらが「類似マトリックス」の根拠をもたらすという周知の事柄を有する。PCAの場合、類似マトリックスは共分散又は相関マトリックスであってそれは直交する。他の種類の潜在的変数の方法は、判別式分析、標準的な相関分析及び部分的な最小二乗法（PLS）を含む。 PCAは、それが解釈するのが比較的容易であり、望ましい統計学上の特性を有する結果をもたらすので、有利である。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４５】
ステップ３１１において、散布図が生成され、異例なサンプル（例えば分離値）及び異例な構造又はプロットしたデータの特徴を識別するために試験される。２つの変数は、ステップ３１１で発生する２つの次元の「分散ダイヤグラム」によって、直交座標系で表すことができる。このレンダリングでの２つの次元は直交する（他方に対して直角）。ポイント間で直線をプロットすることによって、２つの変数間のどんな単純な線形関係でも、容易にモデル化される。ステップ３１３において、棒グラフはプロセス変数及びプロセス結果（すなわちＰＣＲローディング）の間における相関の指向性及び範囲を示す準備ができている。