JP2005518007A - 製造設計及び工程分析システム - Google Patents

Abstract

【課題】 製造及び他の工程に係る設計、製造及び／又は測定作業を容易にするシステム及び方法を提供する。
【解決手段】 一態様において、本発明は、仕様に合わせて製造される部品その他物品の設計、開発、加工、試作、品質認定、検証及び製造工程のあらゆるフェーズを容易にする、コンピュータソフトウェアアプリケーションにおいて実行される意思決定及び論理構造に関する。一態様において、本発明は、所定工程出力における複数の特性が、相互に、あるいは仕様限界や予備工程入力に対しどのように関連しているかについての知識を提供する。

Description

本発明は、製造、設計、加工及びプロセス工学に関する。一態様においては、本発明は、製造プロセスやその他各種プロセス等に関連する設計、加工、製造及び測定作業の少なくとも一つを容易にする方法、装置及びシステムに関する。一態様において、本発明は、仕様に則って製造されるあらゆる部品その他物品の設計、開発、加工、試作、品質認定、検証及び製造プロセスのあらゆるフェーズを容易にする、コンピュータソフトウェアアプリケーションにおいて実行される意思決定及び論理構造に関する。

プロセス工学を含む製造の世界は、品質向上とコスト削減という課題を絶えず抱えており、またそれに対する要求は益々高くなってきている。この傾向は、衰えるどころか益々加速する兆候を示している。製造に係る見地からは、品質は、（１）技術的設計目標を満たしているか又はそれに近い部品であって、（２）バラツキが最小となる部品を製造することに関与している。設計工学の分野もまた、品質向上とコスト削減という課題を絶えず抱えている。設計工学は、製造段階において（１）ターゲット（目標）を満たしている部品であって、（２）設計許容誤差限界範囲内にある部品の製造が可能となるような名目上の設計ターゲットを作成し、許容誤差限界を確立しなければならない。換言すれば、技術者は、形状、整合性及び機能に見合う物品を設計するのみならず、生産性を考慮して物品を設計しなければならない。

有益な結果をもたらす工学的法則及び物理的法則に依存するあらゆる製造工程や他の各種工程において、五つの基本要素がある（図１参照）。即ち、（１）製品を作製する工程（A）、（２）工程への入力（B）、（３）工程からの出力（C）、（４）工程出力に影響するよう調整された工程制御因子（D）、及び（５）工程に影響する制御されていない工程因子（E）（例えば、制御不能な因子、あるいは時間、コストその他要因のために制御されないままの因子であり、これらを総称して「ノイズ」と呼ぶ）である。

設計仕様に合致する部品又は他の構成部材などの物品を製造する従来の手法は、因果関係の検索に基づく論理的手法である。この手法は、一の工程に影響を与える因子全体を制御することが、その工程の出力全体を制御することになるという原理に基づいている。換言すれば、原因を制御できるなら、結果も制御できる。図２は、この従来技術の原理を示しており、係る原理の下で制御因子と出力特性（例えば製造される部品）との関係、繋がり、又は相関を決定する試みがなされている。

あいにく、多くの製造工程はブラックボックスの如く作用する。このようなブラックボックスの如く作用する場合においては、工程制御因子と得られる物品特性値との関係を決定することは困難である。更に、そのような決定が技術的に可能であっても、時間や経済的制約によってはそのような決定を非実用的（現実性がない）ものとし得る。

プラスチック射出成形はこのような場合の一例である。少なくとも２２の制御因子があり、これらの制御設定が僅か二段階（温度の高低、圧力の高低など）しかなくとも、４百万を超える組合せが考えられる。実際、三段階の制御設定（高中低の設定）を考えると、何十億もの組合せが考えられる。更に、工程因子を変更すると、得られる物品特性に変動を与えることもあり、例えば、圧力設定を大きくすると、第一の物品特性は大きくなり、第二の物品特性は小さくなり、第三の物品特性には影響がでないことも有り得る。単純な相互作用、複雑な相互作用、あるいは非線形性などが事態を更に複雑にしている。更に、一の型に複数のキャビティがあるのが普通である。つまり、満たさなければならないおびただしい数の物品特性（寸法や性能やその他条件）がある。これら上述の点を考慮すると、多数の部品設計ターゲット、部品許容誤差限界、型設計特性及び射出成形プレスに関する設定から、許容可能な物品を製造できる要因の組合せを確立することは往々にして非常に困難である。

この点に関しては、多少の進歩がある。実験計画法（DOE：Design Of Experiments）によれば、選択された制御因子サブセットがその結果として得られる工程出力に与える影響を知るために実行されなければならない実験の数を大幅に減少することができる。あいにく、計画された実験を実行した後であっても、得られる物品に影響を与える可能性のある制御因子は未だ多数存在する。いずれの場合であっても、許容可能な物品が製造されていることを確かめるため、製造された部品について、供給者（サプライヤー）及びその顧客であるOEM（Original Equipment Manufacturer）によって膨大な（広範な）測定（計測）が行われている。

加えて、製造品質を向上させるには二つの主要な方法がある。第一の方法は、製造後の部品を測定し、その部品を仕様規格（設計ターゲットや許容誤差）と比較することである。これは、フィードバックを使用する「オンライン」工程である。通常、部品はある程度まで製造者及び顧客双方（例えば、OEM、第一段階製造者、第二段階製造者など）によって測定される。しかしながら、部品の測定やデータの記録及び分析や結果の報告は、非常に高コストであり、資源（人的資源や財源等）を消費する工程である。

品質向上のための試みとして、多くの製造業者は、統計的工程制御（SPC）技術や工程能力指数（PC：Process Capability）の検査・調査を利用し始めている。実際、多くの顧客は、サプライヤーがSPCやそれと同等の他の測定、記録、分析及び報告を行なうことを希望している。この技術によれば、製造ラインからサンプルが採取され、異常な（正常に分布していない）パターンやデータ点群が出現するかどうかを調べるために測定され分析される。そのような異常なデータ点群が検出されると、工程は「異常発生」（即ち、一定の予測される出力をもたらすことができない）とみなされ、製造が直ちに停止され工程が修理・調整される。製造された部品から得られた測定データは、高度なSPC統計学的方法と、専用コンピュータプログラムとして具現される作図ツールとを使用して分析される。殆どの部品が多くの異なる寸法を有するので、測定及びSPC分析は、各部品について多数の部品寸法に適用されるのが通常であり、製造に係る時間と費用が増大する。しかしながら、SPCは、許容し難い部品を出荷したり、許容し難い部品から許容可能な部品を分類したりすることに比べれば、長期的に見てそれほど高価ではない。

また製造業者（及びその顧客）にとって、（１）SPCを使用して、どれくらいの割合の寸法をモニターするのか、（２）全ての寸法をモニターしない場合、どの寸法を測定するのかを決定することが困難であった。通常、設計技師に「重要な（クリティカルな）」寸法と称されるもののうち全てではなくとも殆どが、SPC手法を用いて測定及び分析される。しかしながら、経済的制約によって、測定及び分析される寸法の数が所望数よりも少なくなる場合がある。従ってSPC又は他の分析のためにどの寸法を選択するかについては、当て推量（推測）が必要となることもしばしばである。

製造品質を向上させる第二の方法は、製造される物品における自然変動を減少させることである。工程制御因子を維持する確度を向上させたり、「ノイズ」因子を排除若しくは最小化したりできる。これは、フィードフォワードを使用する「オフライン」工程の改良である。多数の比較的小さな一般的変動原因が存在するので、自然変動を減少させることは高くつく提案でもある。製造される部品における自然変動を減少させるべき程度は、通常、高価な工程能力指数の検査を通じて決定され、通常は、「重要」寸法夫々について実行される。

前述の如く、当該分野においては、設計及び製造工程を容易にし、特に上記問題を解決する方法、装置及びシステムに対する需要が存在する。例えば、当該分野においては、例えば、SPC検査、PC検査、出荷検査及び荷受検査と関連して、上記測定、記録、分析及び報告工程に係る時間及び費用を削減しうる方法及びシステムに対する需要が存在する。当該分野においては、所望の出力を得るため工程への入力をどのように調整するかを決定する方法に対する需要が存在する。当該分野においては、所定工程においてどれだけ多くの物品特性（例えば寸法、性能測定など）を測定するかに関する決定を容易にする方法及びシステムに対する需要が存在する。最後に、当該分野においては、所定の工程に関し、どの物品特性を測定すべきかの評価を可能にする方法及びシステムに対する需要が存在する。以下更に詳細に説明するように、本発明の態様は実質的にこれら需要を満足する。

本発明は、製造及び他の工程に係る設計、製造及び／又は測定作業を容易にする方法、装置及びシステムを提供するものである。一態様において、本発明は、仕様に合わせて製造される任意の部品又は他の物品の設計、開発、加工、試作、品質認定、検証及び製造工程におけるあらゆるフェーズを容易にする、コンピュータソフトウェアアプリケーションにおいて実行される意思決定及び論理構造に関する。一態様において、本発明は、所定工程出力の多数の特性が、相互に、あるいは仕様限界や予備工程入力に対しどのように関係するかについての知識を提供する。この知識によって、製造前及び製造中両方において、測定、分析及び報告に係るコストの削減が容易になる。また、設計ターゲットを満たす製品を得るため、予備工程入力に必要とされる変化を決定できる。設計許容誤差を緩和する優先順位が提供される。仕様を満たす部品を製造する実現可能性が評価される。性能と生産性とのバランスが評価され、生産性を向上させる設計ターゲットが提供される。工程変動をいつ減少させるかについての決定が提供される。材料の比較及び選択が容易になる。工程技術者やオペレータに改良された操作ガイドラインが提供される。

尚、本出願は、“Manufacturing Design and Process Analysis System”の名称で2002年2月4日に出願された譲受人同一の米国特許出願第10/067,704号（係属中）の一部継続出願（ＣＩＰ出願）であり、前記出願をここで参照することにより全面的に援用する。

本発明は、分析的手法を使用して、前記目的及び利点を達成する。以下説明するように、一態様において、分析的手法に変わって図式的手法を使用することも可能である。チャート、グラフ及びプロットを含む（但しこれらに限定されない）図式的技法を使用して、分析結果を表示することも可能である。本発明は、一態様において、どの物品特性をどのくらい測定すべきかの決定を可能にし、測定、記録、分析及び報告に係る費用及び資源消費を削減しうる強力な統計学的方法を採用するものである。また本発明の態様は、設計技師が生産性を考慮して物品を設計するのを補助するものである。また本発明の態様は、製造時において、設計ターゲットを満たし且つ仕様許容誤差限界範囲内に収まることができるための、工程入力に必要な設計規格を修正するため、設計技師及び加工技術者に必要な重要情報を提供するよう構成することも可能である。また本発明の態様を採用すれば、システム工学的手法を使用して、どの物品特性が、最も厳しいターゲット及び仕様許容誤差限界を持つかを識別することも可能である。例えば、このような情報により、許容誤差を増加させるか否かの評価が可能になり、増加させるべき場合は、どの許容誤差をどの物品特性に対して増加させるかを見積もることができる。また本発明を採用すれば、実行すべきPC検査数を、場合によっては大幅に削減することにより、PC検査を実行する費用を減少させることができる。本発明の上記及び他の側面は、発明を実施するための最良の形態についての以下の説明により明らかとなる。

一態様において、本発明は、予測される物品特性と一又は複数の予測の判断材料となる物品特性（予測因子物品特性）との間の関係が、所望の目的（例えば、ターゲット仕様を満たす及び仕様許容誤差範囲内に収まるという２つの条件の少なくとも一方を満たす部品の製造）を達成するための工程能力にどのように反映するかについての理解及び分析を容易にする方法、装置及びシステムを提供する。一態様において、本発明は、一組のグラフ及び／又は表（制限表、オフセット表及び緩和表）を作成する工程分析システムを提供するものであり、それによりユーザは、見込まれる設計若しくは加工、又は予備工程における寸法若しくは工程変化に関して確固たる情報に基づく決定をなすため、物品特性間の関係を理解及び分析することが可能となる。以下、更に詳細に説明するように、予測因子特性と、一又は複数の所定の予測される物品特性との間の関係は、一般に、三つの考えうる状況のうちの一つに分類される。即ち、（１）予測因子特性に係る仕様限界外側の物品を製造することが可能な状況、（２）予測される物品特性が堅牢であり、常に仕様限界の内側にある状況、及び（３）予測される物品特性が、予測因子物品特性を抑制する状況、のいずれか一つに分類される。一態様において、本発明は、例えばどの予測される物品特性を安全に無視しうるのか、どの予測される物品特性が予測因子特性と比較して操作範囲を抑制するのか、どの予測される物品特性が設計仕様限界の外側にある物品を製造することになるのかを決定するため、予測因子特性と残りの物品特性との間の考えうる関係を分析する論理的手法を提供する。予測される物品特性の上記分類によって、ユーザ（例えば設計技師、加工技術者、プロセスエンジニア、検査者など）は、予測される物品特性夫々をどのように扱うかについて決定を下すことができる。例えば、欠陥（欠陥製品）を製造しうる場合、ユーザは、仕様許容誤差を緩和したり、予備工程入力を修正したり、工程因子を抑制したりすることを決定し得る。加えて、予測因子物品特性の採りうる値（少なくとも設計仕様限界を満たす値）全てについて、所定の予測される物品特性が堅牢であるなら（仕様範囲内にあるなら）、例えば予備的品質認証、品質認証、検証及び製造活動に関連する部品測定及び分析のような後工程作業中において、予測される物品特性を無視することができる。また本発明は、予測因子物品特性についての許容範囲を抑制する予測される物品特性の影響の分析を容易にする。以下更に詳細に説明するように、本発明により、ユーザは、所定設計仕様において求められる物品の生産性に対する、抑制的な予測される物品特性の影響や抑制の程度を考慮することができ、また設計仕様/要求を満たす出力を生成するため所定工程の適合性を評価することができる。以下更に詳細に説明するように、本発明態様は、例えば散布図、制限表、オフセット表及び緩和表など、製造及び他の工程に係る分析及び意思決定作業の一助となるグラフ、表及びチャートを作成する機能を有する。

１． 背景及び動作原理
A. 原理及び概念
本発明は、新規な設計及び製造プロセス分析システムを提供するために、複数の物品特性の間の関係を分析する目的で、幾つかのグラフィック的手法、統計学的手法及び数学的手法を利用する。とりわけ、散布図、相関係数、決定係数、線形、非線形及び多変量回帰、予測区間、調整予測区間、回帰を利用する予測、予測区間を利用する予測、DOE、平均並びに加重平均がこれらに含まれる。図３は、本発明の一側面が従来技術とどのように異なるかを示す工程図である。多様な製造工程において、とりわけ射出成形において、ある特定工程から得られる複数の物品特性には往々にして強い関連がある。本発明は、このような関係の統計学的な強度を評価し、それらが十分に強い場合は、それらの存在を十分に利用して、製造工程に関連した多様な設計、製造及び測定作業を容易にしている。

図２で例示される従来技術と、図３で例示される本発明との差を理解するには、図３において最も顕著な点が部品特性同士の関係である点に注目すべきである。射出成形分野において、図３における異なる出力（＃１、＃２等）とは、典型的には異なる部品寸法のことである。本発明において、異なる部品特性は寸法に限定されず、如何なる部品属性であってもよい。加えて、異なる部品特性は、マルチキャビティ成形の一サイクルにおいて製造された異なる部品間では実際同一寸法となる場合を含む。

図４は、前述の二つの物品特性間の関係を散布図として示すグラフである。ある形態において、図４は、予測因子特性と予測される特性との間の関係を示している。以下に説明するように、回帰モデル作成に使用されるデータ点群は、少なくとも二つの異なる方法を利用して典型的に作成される。

第一の方法は、プロセス設定に対して変更が加えられることなく部品を生成することからなる。これは、概ね通常の製造工程に対応している。全工程は、制御因子、環境条件、磨耗及び裂け、その他多くの因子の変動に影響される。工程へのこのような影響は、工程出力の自然変動を引き起こす。その後、この方法による工程出力が測定される。この方法における問題の一つは、他のあらゆる工程と同様、測定工程自身が測定誤差を招く変動源を有していることである。部品特性における自然変動の大きさが、測定誤差に比べて小さければ、その測定誤差はその自然変動を呑みこむ。この場合、統計学的に有意な相関は部品特性間に確立されそうにない。

典型的に射出成形は、典型的な測定誤差に比べて、比較的小さな自然変動を有する。結局、相関評価に関し、第一の方法により射出成形部品を作製することは、非生産的である。結局、射出成形部品に関しては、部品を作製する第二の方法が、より適している。しかしながら、上記方法を使用するために、他の工程で十分な自然変動を出すようにしてもよい。

第二の方法によれば、部品特性の変動が誘発される。射出成形の場合、工程制御設定を意図的に変化させることによって変動が誘発される。この方法によれば、部品特性値の変動は、測定誤差に比べて大きくなる。相関は、それが存在する限りにおいては、顕著になる。

前述の如く、DOEは、管理しきれない多数の実験条件を、管理できる程度の幾つかの実験条件にまで減少させるのに役立つ一方法である。射出成形分野において変動は必ず生じるので、効率的な実験を設計するのにDOE技法を使用する実益がある。データを効率的に分析し、その分析結果を報告する商業的に入手可能なコンピュータアプリケーションがあることにも、この方法を使用する実益がある。このように、DOEを使用する製品による利点の一つは、一の実験的稼動から有用な情報を抽出しうることである。とりわけ、得られる出力としての部品特性に顕著に影響を与えるために使用され得る少なくとも一つの工程制御設定を識別することが通常可能である。DOEから得られる情報は、以下に説明するように、回帰モデルに則って部品特性値の結合動作点に所望の変化をもたらすよう、一の工程制御設定を調整するために使用され得るという実益がある。

第二の利点は、DOEの使用と関連する効率的な測定と何ら連携していない一の実験において変動を誘発することである。この第二の利点は、本発明が、一態様において、部品特性に大きく影響する工程制御設定を識別することにある。本発明は、一部において、射出成形プレス技術者の経験や、それに関連して、前記の大きな影響（ハイインパクト）を持つ制御設定を選択する製造及び工程要員の経験に拠るところがある。射出成形においては、プレス設定への変更を最小化することが通例であることに注目すべきである。対して、本発明は、更なる分析のために、部品変動を誘発する目的でプレス設定への変更の影響を最大化しようとするものである。換言すれば、変動を誘発する目的で、本発明は、「最悪な」制御設定を見つけようとするものである。製品という観点からは「最悪な」制御設定は、変動の誘発という観点からは「最善な」制御設定になる。

前述のように、射出成形分野には、多数の（典型的には２２以上の）工程制御設定が存在する。本発明は、一態様において、高い効果を奏し得るプレス制御を識別するため、「科学的」又は「分離成形（decoupled molding）」原理を取り入れている。DOEを使用する場合、「科学的」又は「分離成形」原理を利用することは不要であるが、補足的な識別という利点を提供しうるものである。このように、実験的稼動において幾つかの（典型的には３乃至５）の高い効果を奏し得る制御設定が変更されると、部品特性において大量の変動が誘発される。この変動には２種類ある。第一は、回帰線沿いの結合動作点の変移である。第二は、回帰線に関してデータ点群の分散が誘発される場合である。堅牢な予測のための回帰モデルを得るには堅牢なデータ群を作成することが重要である。

最後に、DOE技術を使用することによって付加的な情報が得られる。具体的には、部品変動を誘発するためにDOE技術を使用することにより、変更される工程制御因子がどのように部品特性に影響を与えるのか、また潜在的に、これら制御因子が相互にどのように作用するのかを理解することができる。

前述のように、多数の制御因子、潜在的な多数の部品特性、単純な相互作用、複雑な相互作用、非線形性その他作用効果等を含む幾つかの理由により、射出成形制御設定と部品特性との間に関係を確立することは困難である。この発明の大きな実益の一つは、ある部品特性に影響を与える多数の工程制御因子があり、それらの変化が任意の一つの部品特性に対して非常に複雑な態様で影響を与える場合でも、これら因子の変動が、予測因子特性と少なくとも一つの残りの物品特性との間の関係に対し、予測可能な作用効果を呈することにある。従って、以下更に詳細に示すように、本発明方法及びシステムによれば、設計技術者及び工程オペレータは、予測因子特性の値に基づいて、一又は複数の予測された特性が設計仕様に適合するか否かを決定することができる。加えて、本発明方法及びシステムによれば、設計技術者及び工程オペレータは、予測された特性に注目することにより、設計仕様に適合するよう工程出力を調整することができる。上記及び他の利点は、以下の説明により明らかとなる。

図４の回帰モデルは、全てのデータ点群が直線状にある二因子間の直線関係を仮定しているが、現実世界では完全な相関は稀なので完全な線形モデルはめったに得られない。図１０は、散布図におけるデータ点群の分散を示している。データ点群は分散しているが、それらは同時に強い傾向又は関係を示している。換言すれば、二つの因子の一方の値を知ることにより、比較的高い確度で他方の因子を予測することが可能となる。本発明に当てはめると、予測因子特性の値を知ることにより、予測された物品特性の値をかなり正確に知ることができる。実際、データ点群間のバラツキは、多数の因子によって引き起こされる。例えば、一般的なノイズによって引き起こされる変動、制御因子の一般的なバラツキ、工程入力の一般的な変動、並びに部品特性の測定に使用される測定システムの一般的な変動などがある。また図１０は、回帰モデルの画定に典型的に使用される二つのパラメータを示している。それは回帰線の傾きとY切片であるが、他のパラメータも使用可能である。また図１０に示される例は、線形回帰モデルを示している。しかしながら、本発明は、線形モデルの使用に限定されない。例えば多変量モデルのような非線形回帰モデルも本発明において使用可能である。

図８は、回帰モデルに対して上限予測区間及び下限予測区間を付加的に示している。自然変動及び測定誤差が含まれるとき、予測区間で区切られた領域は、ｘ軸及びｙ軸に関して、工程出力の実現可能領域を表している。換言すれば、工程のあらゆる複雑さは区切られた実現可能な出力領域として現れるため、工程のあらゆる複雑さが「排除」されている。「排除」された複雑さには、前記工程制御因子の単純相互作用、複雑相互作用、非線形性等が含まれる。

この様式における工程出力を分析することによって、設計及び製造工程を容易にする多様な有益情報がもたらされる。例えば、図４などは、予測因子特性としての設計ターゲットと予測される特性との間の交差も示している。ターゲット交差位置により、設計技術者や工程オペレータは多くの有益情報を得ることができ、図４の場合においては、どのように工程制御設定を変更しようともターゲット交差と交わることは不可能であることが分かる。

教訓的な目的で、発明を実施するための最良の形態は、本発明の一態様を射出成形工程へ適用する場合について主として詳述している。しかしながら、本発明は、例えば鍍金（プレーティング）、半導体製造、機械加工、並びに、材料が加えられ、抽出され、あるいはその構造又は形態が変更される任意の他の方法など、多様な製造工程へ適用可能である。加えて、本発明を適用して、製造物品の設計、物品製造工程の開発、及び／又は製造コスト削減を容易にすることができる。更に、本出願は、単独物品（スタンドアローンな物品）のみならず、組合せ部品、要素又は部材としての物品など、多様な物品に適用可能である。従って、ここの説明においては、「物品」及び「部品」について互換可能に言及している。

本発明は、プレス制御設定の変化によって引き起こされる変動以外の他の変動源の影響の分析にも適用可能である。事実上、部品特性値に十分な変動をもたらすものであれば、あらゆる変動源を分析することができる。例えば、セットアップ変動効果の測定、射出成形におけるプレス変動効果の測定、季節効果の影響のような温度効果の測定、並びに、異なる種類の原料の影響の分析、原料又は部材を異なるサプライヤーから購入する影響の分析などを挙げることができる。

加えて、本発明の態様は、例えばパーソナルコンピュータなど、多様な数学的統計学的計算を行なう演算装置を使用することなく実施可能である。物品特性の数が少なければ、手書き及びスプレッドシートの少なくとも一方により、あらゆる分析やグラフ化を行なうことができる。しかしながら、好適な一態様においては、大量のデータと計算条件とが与えられるため、本発明に係る多様な動作は、ここに記載する動作を実行し、得られるデータをユーザインタフェースディスプレイに表示するよう構成されている演算装置によって実行される。

B．システム構成例
図１５は、本発明一態様に係るシステム構成を示す簡略化ブロック図である。図２に示すように、システム構成は、工程分析アプリケーション１００とオペレーティングシステム１３０とを備えてなる。工程分析システム１００は、データ入力モジュール１０２、回帰モジュール１０４、相関モジュール１０６、表示モジュール１０８及びインタフェースアプリケーションモジュール１１０を備えてなる。データ入力モジュール１０２は、物品特性データを受け取り、工程分析システム１００に係る他のモジュールによる動作に好適な形式に該データをフォーマットし且つ保存する機能を有する。回帰モジュール１０４は、一連の入力が与えられると、回帰モデルを計算する機能を有する。相関モジュール１０６は、後に更に詳述する物品特性間の相関に関連する動作を実行する機能を有する。表示モジュール１０８は、一態様において、与えられたデータ群並びに後に詳述する他のデータ要素に関して回帰及び／又は相関関係グラフィック表示を作成する機能を有する。インタフェースアプリケーションモジュール１１０は、ユーザから受け取ったコマンドを基づいて、工程分析システム１００に係る他のモジュールの動作を調和させる機能を有する。

一態様において、上記システム構成は、図１１のコンピュータハードウェアシステム８００と連携して機能する。オペレーティングシステム１３０は、工程分析アプリケーション１００並びに他のアプリケーション（非図示）に対するデータの入出力など、コンピュータハードウェアシステム８００の動作を管理及び制御する。オペレーティングシステム１３０は、システムにおいて実行されるソフトウェアアプリケーションとユーザとの間に、グラフィカルユーザインタフェース（GUI）のようなインタフェースを提供する。本発明一態様によれば、オペレーティングシステム１３０は、ワシントン州レドモンドのマイクロソフト（登録商標）社から入手可能なWindows95/98/NT/XP（登録商標）オペレーティングシステムである。しかしながら、本発明は、例えばカリフォルニア州クパチーノのアップルコンピュータ社から入手可能なアップルマッキントッシュ（登録商標）オペレーティングシステム、あるいはUNIXオペレーティングシステム、LINUXオペレーティングシステムなどのような他の従来オペレーティングシステムと共に利用してもよい。

図１１は、本発明と共に用いるのに好適なコンピュータハードウェアシステムの一態様を示している。図示の態様において、ハードウェアシステム８００は、図示の如く互いに接続されたプロセッサ８０２とキャッシュメモリ８０４とを有している。更に、ハードウェアシステム８００は、高性能I/O（入出力）バス８０６と、標準I/Oバス８０８とを有している。ホストブリッジ８１０は、プロセッサ８０２と高性能I/Oバス８０６とを連結し、I/Oバスブリッジ８１２は高性能I/Oバス８０６と標準I/Oバス８０８とを互いに接続し、高性能I/Oバス８０６には、ネットワーク/コミュニケーションインタフェース８２４、システムメモリ８１４及びビデオメモリ８１６が接続されている。またディスプレイ装置８１８はビデオメモリ８１６に接続されている。標準I/Oバス８０８には、マスストレージ（ストレージ装置）８２０、キーボード・印刷装置８２２並びにI/Oポート８２６が接続されている。総括して、これら要素は、広範なカテゴリにおけるコンピュータハードウェアシステムを示すものであり、例えばカリフォルニア州サンタクララのインテル（登録商標）社によって製造されたペンティアム（登録商標）プロセッサや、他の好適なプロセッサを基調にした汎用コンピュータシステムが含まれるがこれらに限定されない。

コンピュータハードウェアシステム８００の要素は、当該分野において知られた従来の機能を実行する。特に、ネットワーク/コミュニケーションインタフェース８２４は、システム８００と、例えばイーサネット（Ethernet：登録商標）、トークンリング（token ring）、インターネット（Internet）など、広範な任意の従来ネットワークとの間で通信を行なうために使用される。マスストレージ８２０は、データ並びにシステムコントローラで実行される上記機能を実行するプログラム指令を常時保存するために使用され、システムメモリ８１４は、プロセッサ８０２による動作がなされるときに、データ及びプログラム指令を一時的に保存するために使用される。I/Oポート８２６は、一又は複数のシリアル通信ポート及び一又は複数のパラレル通信ポートの少なくとも一つであり、例えばハードウェアシステム８００に接続された付加的な周辺装置間で通信を行なうために使用される。

ハードウェアシステム８００は、多様なシステム構成を含んでいてもよく、ハードウェアシステム８００の多様な構成部品を再構築してもよい。例えば、キャッシュメモリ８０４は、プロセッサ８０２と共にチップ上に実装されていてもよい（オンチップでもよい）。あるいは、キャッシュメモリ８０４及びプロセッサ８０２は、「プロセッサモジュール」として一緒にパッキングされていてもよく、その場合、プロセッサ８０２は「プロセッサ核」と称される。更に、本発明のある実装は、上記構成部品の全てを必要とせず含まないものであってもよい。例えば、標準I/Oバス８０８に接続された周辺装置は、高性能I/Oバス８０６に接続されてもよく、また幾つかの実装においては、単一のバスが該バスに接続されたハードウェア８００の構成部品と共に存在していてもよい。更に、付加的なプロセッサ、記憶装置又はメモリなど、付加的な構成部品がハードウェアシステム８００に含まれていてもよい。

一態様において、本発明要素は、図１１のハードウェアによって実行される一連のソフトウェアルーティンとして実現される。このようなソフトウェアルーティンは、プロセッサ８０２のようなハードウェアシステム内のプロセッサによって実行される複数又は一連の指令からなる。まず、一連の指令が、マスストレージ８２０のような記憶装置に保存される。しかしながら、一連の指令は、例えばディスケット、CD-ROM、ROMなど、任意の従来記録媒体に保存することもできる。更に、一連の指令はその場所で保存する必要はなく、例えばネットワーク上のサーバーなど、ネットワーク／通信インタフェース８２４を介して遠隔位置にある記憶装置から受信することも可能である。指令は、マスストレージ８２４のような記憶装置からメモリ８１４にコピーされ、プロセッサ８０２がそれにアクセスし実行する。一態様において、このようなソフトウェアルーティンはC++プログラム言語で記述され、マスストレージ８２０上にコンパイルされた形で保存される。しかしながら、このようなルーティンは、Visual Basic（登録商標）やJava（登録商標）など、多様なプログラム言語のうち任意のもので実行されてもよい。代替態様において、本発明は、独立したハードウェア又はファームウェアにおいて実行される。例えば、特定用途向け集積回路（ASIC：Application Specific Integrated Circuit）に、上記本発明の機能をプログラムすることも可能である。

II. 代表的態様の動作
A. 複数の物品特性に関して変動幅を有する物品群の作製
上記の如く、本発明は、物品特性に関してある変動幅を有する物品群に関連する物品特性間の関係を評価するものである。本発明の一態様によれば、ユーザは、所定工程に従って、複数の物品特性に関してある変動幅を有する部品群を作製する。例えば、ユーザは、射出成形工具を射出成形装置に取り付けて、物品群を製造してもよい。その後、物品群あるいはそれらのサンプルは、所望の物品特性に関し、測定又は検査若しくは評価される。得られるデータ群は記録され（例えばExcel（登録商標）スプレッドシート表に記録され）、以降の分析に使用される。

様々な物品特性を測定及び分析することができる。例えば、測定又は決定される物品特性は、物品の寸法（例えば物品又はその所定部分の長さ、高さ、幅、周囲、全体直径など）、硬度、空隙率、曲がり、滑らかさ、ボイド特性（ボイドが存在するか否か、またボイドの数）、色、強度、重量、その他ノズルの噴射パターンや液圧レストリクタを介した流量のような性能特性などの物品特性を含む。

上記の如く、本発明は、物品特性の変動が自然に発生するか又は物品を製造する工程に関連する工程制御因子を変化させることによって誘発される物品群に対して適用可能である。工程制御設定を変化させることなく物品が製造されるとき、得られる物品特性には自然変動は殆ど生じないのが普通である。これは射出成形プラスチック部品において特にあてはまる。測定誤差はあいまいであったり、所定物品群から得られる自然変動の信頼性を低下させたりする。より正確な測定機器を使用する費用効果が高くないなら、工程設定を変更することにより部品に変動を誘発させるべきである。従って、好適な一態様において、測定誤差が部品の自然変動に比べて大きい場合、物品の変動が誘発される。

A.1. 変動の誘発
物品の変動は、オペレータの経験に基づいてプレス設定を選択及び変更することによって誘発することができる。即ち、オペレータは、その経験を生かして、どの工程設定を変更して部品変動を誘発するかを決定することができる。好適な態様で変動を誘発するために、技術者は製造工程の間、工程設定を変更し、測定用の部品を選択する前に設定変更間で工程が落ち着く（均衡する）ようにする。加えて、該方法の好適な一態様において、オペレータは、対象とする物品特性に最大変動を誘発する工程設定群（工程設定セット）又は小群（工程設定サブセット）を選択する。好適な一態様においては、工程設備又は工具を損なうことなく部品を製造できるような、工程設定の仕様上限及び下限が選択される。更に、好適な一態様において、対象とする物品特性夫々についてその物品特性上限と下限との間の範囲一杯に変動を誘発するように、工程設定の変化の大きさが選択される。

射出成形に関し、一態様において、科学的/分離成形技術を使用して、工程制御設定を選択及び変更することにより部品の変動を誘発してもよい。科学的/分離成形技術は、多数のプレス設定を三又は四の主要因子にまで減少させる方法を提供する。更に、科学的/分離成形技術を、成形プレスオペレータの経験と併用して、どのプレス設定を変更すべきかを決定することができる。好適な一態様において、製造された物品群は、工程制御因子群それぞれにおける十分な数の繰り返しによって得られる物品からなる。

好適な一態様においては、DOE（Design of Experiments:実験計画法）を採用して、変動幅を有する物品群を作製する。DOEは、どの工程設定を変更させるかの決定がオペレータの経験を使用してなされるか、科学的/分離成形原理を使用してなされるか、それらの組合せによってなされるかに拘わらず使用することができる。DOEは、比較的少ない実験労力で最大量の情報を引き出しうる効率的な実験条件を画定する。どのプレス設定を変更するか決まると、DOEは比較的少ない実験労力で最大量の情報を引き出しうる効率的な実験条件を画定する。これは、実験計画法（例えば、工程設定の組合せ、個々の組合せにおける繰り返し数など）と、データ解析との両方に適用される。広範な種類の公知DOE技術及び入手可能なソフトウェアツールを使用して、部品の変動を誘発する実験計画を実行することができる。

以下更に詳細に示すように、分析用物品群の製造にDOEを使用することによって、付加的情報がもたらされるが、本発明に係る分析後にこの情報を使用して、所定の物品出力をターゲットに近づけ、物品における変動を減少させることができる。例えば、そのような情報によって、オペレータはプレス設定を調整して、製造中以下の少なくとも一つを達成することができる。即ち、（１）製品出力のターゲットへの移動、（２）製品の変動の最小化、（３）コストの最小化、及び（４）プレスサイクル時間の最小化である。

A.2. 物品特性値の取得
一態様において、ここに記載する機能を実行するよう構成された演算装置（例えば特定用途又は一般用途のコンピュータ）によって本発明は実現される。所定物品群が製造され、物品特性が測定された後、データ入力モジュール１０２を実現する好適に構成された演算装置は、好適な形式で、物品群に係る物品特性値群を取得し（受け取り）、それらをメモリに保存する。

図9は、ユーザが、物品特性値群を入力することができる本発明の一態様に係るGUIを示している。図９が示すように、本発明の一態様によれば、ユーザは、データ入力データベースを開いて、物品特性群をテーブルに手動で入力することができる。しかしながら、一態様によれば、ユーザは、例えばエクセル（登録商標）スプレッドシートテーブルやその他好適な任意のファイル形式などの各種ファイル形式で保存された物品特性値データをインポートすることができる。ある形式においては、データ入力モジュール１０２は、例えばブランクセルのチェックやその他確認方法など、データ群を確認する機能を更に有する。

加えて、以下説明するように、データ入力モジュール１０２は、本発明の態様における動作に係る他のデータを取得する機能を有する。例えば、データ入力モジュール１０２は、物品特性の全て又はその小群（サブセット）について、仕様上限及び下限のみならず、ターゲット値を取得する機能を有する。一態様においては、このようなデータを使用することにより、ユーザは、所定の工程入力群について、工程出力と設計仕様との関係を評価することができる。

B. 物品特性間の関係の評価
物品群に係る物品特性間の関係を評価するために、一態様においては、工程分析アプリケーション１００は、それぞれが一対の物品特性に基づく散布図群を作成する。図１０を参照のこと。散布図群は、物品特性のあらゆる可能な組合せを示すことができ、あるいは、このあらゆる可能な組合せの小群で構成することも可能である。

一態様において、表示モジュール１０８は、ディスプレイ装置８１８に表示する散布図を含むグラフ表示を作成し、これによりユーザは物品特性間の相関の程度を視覚的に評価できる。図１０を参照のこと。一態様において、ディスプレイ装置８１８に表示されるGUIによって、ユーザはキーボード及びポインティング装置８２２を使用してｘ軸用に第一物品特性を選択でき、続いて、該第一物品特性とｙ軸上の残りの物品特性とに基づく散布図を見ることができる。ユーザはこの視覚的検査によって収集された情報を使用して、第一特性が残りの物品特性（以下参照）に対し十分な予測因子となりうるかを評価することができる。

B.1. 物品特性間における回帰モデルの決定
工程分析システム１００は、選択された物品特性間の回帰モデルを決定する機能を有する回帰モジュール１０４も含んでいる。上記の如く、表示モジュール１０８は、回帰モデルのグラフ表示を作成し、それをディルプレイ装置８１８に表示する機能を有する。図１０を参照のこと。図１０に示すように、回帰モデルは、その下のデータ点群と共に（或いは、オプションとしてデータ点群を省略して）プロットされて表示されてもよい。好適な一態様において、回帰モジュール１０４は、「最小二乗」曲線近似法を使用して回帰モデルを計算する。しかしながら、他の方法も使用可能である。各図面は線形回帰モデルを示しているが、回帰モデルは、線形でも非線形（高次多項式）でも多変量でもよい。

このような二つの物品特性間の関係の表示は、工程技術者、設計技術者その他当該物品の設計及び製造に携わる者に有益な情報をもたらす。回帰線の傾き（急勾配）を利用して、工程設定の変化に比較的影響を受け易い物品特性を決定することができる。加えて、回帰線の傾き（急勾配）を利用して、仕様限界を考慮する際に、工程設定の許容範囲に対しより制限的になる（より影響を受け易い）物品特性を識別することができる（以下参照）。

B.1.a ターゲット交差の決定
上記の如く、物品の設計は一般に、物品特性それぞれについて（もしくは少なくとも主要な物品特性について）、仕様上限及び仕様下限と共に、ターゲット値に帰着する。一態様において、工程分析システム１００は、対応する回帰モデルに係る一対の物品特性について、ターゲット値の交差を決定する機能を有する。図４は、第一特性（予測因子、以下参照）及び第二物品特性に係る回帰モデルに対して、ターゲット交差（の位置）が決定される代表的な回帰モデル表示を示している。

図４に示すように、ターゲット交差の位置の決定によって、夫々の物品特性について、回帰線がターゲット交差からずれる方向及び大きさの視覚的決定及び解析的決定の少なくとも一方が可能になる。更に、回帰モデルは本質的に工程設定のあらゆる可能な組合せ（例えば成形キャビティ寸法の変更などの工程入力を変更せず）を示しているので、得られるグラフによって、ターゲット値を満たす所定対の物品特性を有する部品を製造することが可能であるか否かを決定することが可能になる。

加えて、図５及び図６に示すように、図４から得られる情報は、出力を設計ターゲットに近づけるよう工程の一側面（例えば工程入力又は制御設定）を変更する工程を容易にする。例えば、図５に示すように、オペレータは、その結合動作点を、回帰モデルに沿って所望の点に近づけるよう、工程制御設定の組合せを変更できる。本発明の一態様においては、工程制御設定を変更して、二つ以上の物品特性の結合動作点を最適化することができる。加えて、工程入力を変更して、回帰線をターゲット交差により近い位置に移動させることができ、あるいは、回帰線がターゲット交差を通過するような位置に回帰線を移動させることができる。図６参照のこと。本発明の一態様において、工程入力を変更して、一つ以上の回帰線の位置を最適化することができる。最後に、図７に示すように、工程制御設定及び工程入力の両方を変化させることで、部品特性値を、ターゲット交差に近づけることができる。本発明一態様において、工程制御設定及び工程入力両方における変化を変更して、二つ以上の部品特性値を最適化することができる。

一態様において、回帰線が各物品特性についてターゲット交差からどれだけ離れているか（オフセットを有しているか）に基づいて、オフセットテーブルが作成される。オフセットは三つの形式、即ち、ｘ方向、ｙ方向及び回帰線に垂直な方向で表示されている。

B.1.ｂ 仕様限界
工程分析システム１００はまた、ｙ軸の物品特性とｘ軸の物品特性との間の回帰モデルに対するｙ軸の物品特性の仕様上限及び仕様下限を決定するよう構成されている。図１２を参照のこと。このグラフ表示によって、任意のｙ軸の物品特性が、工程因子の変動に対して堅牢であるかを決定することができる。この場合、回帰線は一般に傾斜が小さく、これに加えて又は代えて、回帰線は一般にｙ軸の仕様上限及び仕様下限いずれとも交わらない。

加えて、工程分析システム１００はまた、回帰モデルに対するｘ軸の物品特性の仕様上限及び仕様下限を決定する機能も有する。この表示によって、回帰線が、四つの仕様限界によって区切られた許容領域を通過するか否かを決定することができる。換言すれば、この表示によって、現在の工程及び工程入力で、使用限界内の部品を製造することができるか否かを決定することができる。加えて、回帰モデルに対する仕様限界を決定することによって、ｙ軸の特性が仕様限界内にある物品を得ることができるようなｘ軸の特性の最大値及び最小値を（よって範囲も）決定することができる。この範囲決定により、製造者は、例えばｘ軸の特性のみを測定することによって、部品がｘ軸及びｙ軸の特性両方の仕様限界に適合しているかどうかを決定することができる。ｘ軸の物品特性の最小値を計算するため、工程分析システム１００は、回帰モデルがｙ軸の特性の仕様下限と交差するｘ軸の物品特性値を計算する。同様に、ｘ軸の物品特性の最大値を計算するため、工程分析システム１００は、回帰モデルがｙ軸の特性の仕様上限と交差するｘ軸の物品特性値を計算する。いずれの場合も、ｘ軸の特性は、ｘの仕様上限を超えることはなく、ｘの仕様下限を下回ることもない。

B.1.ｃ 予測区間
図8に示すように、工程分析システム１００は、上限及び下限予測区間を回帰モデル図に加え、回帰モデルの変動の大きさを決定することもできる。一態様において、回帰モジュール１０４は、公知の統計学的手法を用いて一連の物品特性値対について上限及び下限予測区間を計算する機能を更に有する。図８に示すように、予測区間を決定することによって、ターゲット交差に対する変動性を評価することができる。例えば、ターゲット交差は予測区間の下側か上側いずれか外側にあるかもしれない。この場合、工程入力が同じであれば、ターゲット交差に適合することは実際上不可能である。例えば、図８が、射出成形工程から得られる二つの物品特性間の関係を模していると仮定すると、このようなターゲット交差の位置では、このままの状態で型を使用しても二つの物品特性に関してターゲットを満たす部品を得ることはできないことが分かる。更に、ターゲット交差が予測区間内にあるとき、物品特性がターゲットよりも大きい部品並びにターゲットよりも小さい部品の割合は、公知の統計学的手法を使用して決定することができる。

加えて、予測区間を使用して、ｘ軸の特性の最小値及び最大値を決定してもよい（II.B.1.ｂの項参照）。図１３に示すように、ｘ軸の物品特性の最小値を計算するため、工程分析システム１００は、下限予測区間がy軸の特性の仕様限界と交差するｘ軸の物品特性値を計算する。同様に、ｘ軸の物品特性の最大値を計算するため、工程分析システム１００は、上限予測区間がｙ軸の特性の仕様上限と交差するｘ軸の物品特性値を計算する。いずれの場合も、ｘ軸の特性は、その仕様下限を下回らず、またその仕様上限を超えない。

本発明の一態様によれば、ユーザは、予測区間内に含ませたい分布面積の割合を入力することによって、予測区間の大きさを決定することができる。

B.2. 予測因子特性
本発明の一態様は、製造工程における予測因子特性の決定に相関及び回帰分析を適用する。一態様において、予測因子特性は、一の部品に係る複数の物品特性から選択されて、単独のｘ軸の特性として使用される。以下更に詳細に説明するように、予測因子特性は、所定の物品特性が他の物品特性の予測因子となりうるか否かの評価に基づいて選択される。従って、予測因子特性を選択することにより、分析を要する物品特性の組合せ数が比較的小さな小群まで減少する。例えば、３１の物品特性を有する部品は、９００を超える物品特性間の関係の分析を必要とする。予測因子特性を選択することによって、この数は３０の組合せまで減少する。加えて、予測因子の選択を各種方法で使用して、製造に係る設計、製造及び測定作業を容易にすることができる。例えば、予測因子特性を使用すれば、部品測定に係る時間と出費を大幅に減少させることができる。この場合、他の全ての物品特性が仕様内にあるか否かを決定するには、製造中に予測因子特性のみを測定すればよい。

図１６は、本発明一態様に係る予測因子特性の選択を伴う方法を示している。上記の如く、データ入力モジュール１０２は、物品群に係る物品特性データ（例えば物品特性値及び設計ターゲット/仕様限界）を受け取り保存する機能を有している（ステップ２０２）。一態様において、相関モジュール１０６は、以下更に詳細に説明するように、物品特性をそれらの相対的予測可能性に従ってランク付けする計算（例えば物品特性の全組合せについての相関係数の決定、各物品特性の全体的予測可能性の計算など）を実行する機能を有している。一態様において、表示モジュール１０８は、物品特性のランク付け表を表示し、これによって、物品特性を予測因子特性として選択することができる（ステップ２０４参照）。以下に説明するように、ユーザは、相対的予測可能性や物品特性の測定費用/現実性など、多数の考察に基づいて、予測因子特性を選択してもよい。また更に、予測因子特性の選択は、他の方法に基づいていてもよい（以下参照）。

選択された予測因子特定を使用して、インタフェースアプリケーションモジュール１１０は、回帰モジュール１０４に、予測因子特性（一態様においては、ｘ軸の特性）と残りの物品特性の全て又は小群の間の回帰モデルを決定させる（ステップ２０６、２０８、２１０及び２１１参照）。完了すると、ユーザは、予測される物品特性の選択を促される（ステップ２１２）。表示モジュール１０８は、一態様において、回帰モデルを定義する方程式に基づいて、予測因子特性と選択された予測される特性との間の回帰モデルのグラフ表示を作成する（ステップ２１４）。

回帰モデルに加えて、表示モジュール１０８は、ユーザに提示されたグラフ表示に付加的な特徴を加える機能を更に有している。図１７は、上記付加的特徴を備えた、一の予測される特性と一の予測因子特性との間の関係を示すグラフ表示を作成する方法を示している。表示モジュール１０８は、選択された予測される特性と予測因子特性との間の回帰モデルを検索する（ステップ３０２）。図１７に示すように、表示モジュール１０８は、回帰モデルに対して、予測される特性と予測因子とに係るターゲット値の交差を特定する（位置出しする）ものであってもよい（ステップ３０４）（上記II.B.1.aの項参照）。表示モジュール１０８は、ディスプレイ上で回帰モデルに係る予測区間を特定する（位置出しする）ものであってもよい（ステップ３０６）（上記II.B.1.cの項参照）。更にまた、表示モジュール１０８は、予測因子特性に係る仕様上限及び仕様下限と同様（ステップ３１０）、予測される特性に係る仕様上限及び仕様下限を特定するものであってもよい（ステップ３０８）。上記II.B.1.b参照のこと。表示モジュール１０８は、仕様限界に基づいて、場合によってはそれに加えて予測区間に基づいて、予測される特性に係る最小値及び最大値を図式的に示すものであってもよい（ステップ３１２）。上記II.B.1.b及びII.B.1.c参照。

多様なインタフェース表示が可能である。例えば、回帰モデルを定義する方程式をユーザに表示してもよい。更に、最大及び最小予測因子特性値、並びに物品特性及びそれらの間の関係に係る他の任意のデータの少なくとも一方をユーザに表示してもよい。一態様においては、表示装置８１８上に提示されたGUIによって、ユーザは、表示すべき上記グラフィック要素を選択することができる。

B.2.a 予測因子特性の選択
予測因子特性は、発見的（heuristic）又は統計学的手法を用いて選択できる。更に、予測因子特性の選択は、物品特性間の相関の視覚的評価に基づくものであってもよく、分析に基づく評価であってもよい。

B.2.a.1. 図式的選択
一態様において、ユーザは、散布図を使用して相関の程度を視覚的に評価すること、即ち、各散布図について相関係数を視覚的に評価することができる。データ点群周囲の境界又は辺縁が直線に近づくにつれて、相関係数は大きくなる。この一般的ルールの例外は、回帰線が水平若しくはそれに近い場合である。上記II.B参照のこと。ユーザは、物品特性間のあらゆる可能な組合せ散布図を評価できる。しかしながら、他の一態様において、基本因子として機能する一の物品特性を取り上げることによって、使用する散布図の数を大幅に減らすことができる。ｘ軸の因子として基本因子を採用することにより、残りの物品特性それぞれがy軸上にプロットされた一の散布図を作成することができる。「基本」（予測因子に等しい）物品特性を取り上げることは、データの「散布」を見ることによって可能となり、あるいは無作為に取り上げることが可能である。少数の物品特性が関与している場合は視覚的評価が実用的であるが、何千もの組合せになる多数の物品特性の場合は、（少なくとも実用的な目的で）予測因子特性を解析的に選択する演算装置の使用が必要となる。

B.2.a.2. 予測因子特性の解析的選択
一態様において、予測因子特性の選択を容易にするため、相関モジュール１０８は、あらゆる物品特性間、あるいはその小群間の相関係数を計算し、計算された相関係数に基づいて、第一物品特性の他の物品特性に対する予測可能性を示す値を決定し、物品特性の全部又は小群について、このプロセスを繰り返す。図１８は方法を示すものであり、予測因子特性の選択に係る工程の流れを示している。図１８に示すように、以下更に詳細に説明する相関モジュール１０６は、あらゆる物品特性の間のあるいは選択された小群の間の相関係数を計算し（一組の物品特性値に基づいて計算し、図１９セクションA参照）、相関係数表（図１９セクションB参照）に記載（相関係数表を作成）する（ステップ４０２）。続いて相関モジュール１０６は、各物品の相対的予測可能性を示す値を計算する（ステップ４０４）。一態様において、この値は、所定の物品特性に係る相関係数の絶対値の平均である（図１９、セクションC参照）。この値を計算する他の方法、例えば、絶対値を使用しない平均計算や、加重平均の計算など、も勿論使用可能である。

続いて相関モジュール１０６は、ステップ４０４で算出された値に従って、物品特性をランク付けする（ステップ４０６）。続いて表示モジュール１０８は、ランク付けされた表を表示装置８１８上に表示し、それによってユーザが物品特性の予測可能性の少なくとも一部に基づいて予測因子特性を選択できる。一態様によれば、ユーザの選択（ステップ４１０）によってインタフェースアプリケーションモジュール１１０を介して、回帰モジュール１０４が、選択された予測因子特性と残りの物品特性（予測された特性）との間の回帰モデルを計算する（上記参照）。

相関係数表は、任意の好適な方法又は技法によって作成することができる。しかしながら、好適な態様において、相関モジュール１０６は、以下に記載する方法を実行する。

B.2.a.3. 相関係数表の作成
標準的な産業上の慣行によれば、一つの物品特性（例えば一寸法）に係るデータは、一の列に縦に並べられる。このように、各列は、唯一の物品特性を記録する。従って得られる測定データの並びは、物品特性と同数の列を有している。大抵、データはExcelスプレッドシート若しくは他の好適なファイル形式で記録される。

この慣行によれば、各列は異なる物品特性を示している。各行は、一の部品の物品特性データ（複数の物品特性）を示している。射出成形の場合、各行は、一のプレス操作サイクルに係るデータを記録している。型が単一キャビティを有する型の場合、各行は単一部品に係る測定データを含むことになる。しかしながら、型が４キャビティ型の場合、各行は、一の機械サイクルで製造された四つの部品全てに係る測定データを記録することになる。典型的に、マルチキャビティ成形における各部品について同一物品特性が測定されるが、これが要求されるという制約はない。

一態様において、相関モジュール１０６は、全ての物品特性間の相関係数を（標準的な統計学的手法に従って）決定し、各物品特性の予測可能性を示す値を計算し、物品特性をそれらの相対的な予測可能性に従ってランク付けする機能を含む。

図２０は、上記相関係数表を作成する方法を示している。一態様において、図２０に示すように、相関モジュール１０６は、相関係数表を初期化し（ステップ５０２）、表（A、B）のセルパラメータに係る因子を初期化し（ステップ５０４）、物品特性を初期化する（ステップ５０６及び５０８）。説明のため、相関モジュール１０６は、図１９セクションAの物品特性値に作用すると仮定する。一態様において、相関モジュール１０６は、対応する列の物品特性値に基づいて、第一物品特性（X＝１）と第二物品特性（Y＝２）との間の相関係数を計算する。続いて相関モジュール１０６は、計算された相関係数（この例では0.999232）を表の上方左側（A＝１、B＝１）に記録する（ステップ５１２）。続いて相関モジュール１０６は、計算と記録を繰り返し行なうごとに行の位置（B）を増加させて、第一物品係数（X＝１）と残りの係数（Y）との間の相関係数を計算する（ステップ５１４、５１６及び５１８）。

最後の残りの物品特性まで到達すると（ステップ５１４）、相関モジュール１０６は、第一列内の計算された相関係数を取り出し（フェッチし）、該列を行に転置し、相関係数表に対して行を一つずつ移動させて、表の適切なセル内にデータを記録する（ステップ５１８）。続いて相関モジュール１０６は、セル列の位置を増分し（A＝２）、また物品特性識別子も増分し（X＝２）、（Y＝3）（ステップ５０８）、セル行の位置をセル列の位置と等しくする（B＝２）（ステップ５２４）。続いて相関モジュール１０６は、第二物品特性（X＝２）と第三物品特性（Y＝3、ステップ５０８）との間の相関係数を計算し（ステップ５１０）、それを適切なセル（A＝２、B＝２）に記録する（ステップ５１２）。相関モジュール１０６は、第二乃至最終物品特性値と最終物品特性値との間の相関係数が計算され記録されるまで、この工程を繰り返す（ステップ５２０）。図１９に示すように、得られる相関係数の複数列は、各列が一の物品特性に対応しており、そしてこの複数列によって比較的簡単な計算で物品特性の予測可能性を示す値（例えば平均）を得ることができる（図１９セクションC）。

上記説明から明らかなように、相関係数表を作成する方法によれば、全てのXY相関について対応するYX相関があるので、計算しなければならない相関係数の数が50％減少する。また相関係数表の簡潔な表記法によって、表を作成するサブルーチンのプログラミングが大幅に簡略化されることが明らかである。各行において二つの相関のみ（XY及びYX）で計算を行なうとすると、50個の部品特性について600行を超え得る。

相関係数表を作成する前記方法は、表配置/圧縮アルゴリズムの一態様である。上記の如く、産業上の標準でもある通常の慣行的な方法を維持するには、単一の物品特性に係るデータを一の列に縦に配置する。ここに記載する方法は、単一の物品特性に係るデータが一の行に水平に配置され、そのアルゴリズムがそのデータ構造に適用されるとしても等しく良好に機能する。その場合、列ではなく相関係数の行平均を取ることによって平均相関係数が算出される。

B.2.a.4. 代替態様
一態様において、ユーザは上記機能を使用して、予測因子特性の選択を完了し、予測因子特性をｘ軸因子とし、仕様限界並びに場合によって予測区間を含む散布図の視認を行ってもよい。このような散布図に基づいて、ユーザは、堅牢な（工程設定の変化に影響を受け難い）予測された特性を選択し、そのような物品特性をデータ群から外して「ノイズ」を排除するようにしてもよい。この選択は、回帰モデルの傾き及びｙ切片、予測区間の位置及び傾き、ｘ軸の因子及びｙ軸の因子両方に係る仕様上限及び仕様下限の値に基づいて解析的に行なうことも可能である。一態様において、そのような物品特性は、予測される物品特性仕様限界と交差しない予測区間を有する。ここでは、それらは予測因子特性の選択における「ノイズ」となる。続いてユーザは、リバイズされた（削減された）データ群に基づいて、最適予測因子の選択を再び実行する。

B.2.ｂ 予測因子特性の最小値及び最大値
本発明一態様の理解を容易にするためには、二つの物品特性のみを対象とする単純な状況を考えることが役立つ。物品特性の一は、上記方法を用いて予測因子特性として選択される。回帰モデルは、予測因子特性と残りの物品特性又は予測される特性との間の関係を確立する。この状況は、図12に示されている。回帰モデルと予測される特性（Ｙ）の仕様上限及び仕様下限との交差によって、その値を超えると予測された特性は仕様に合致しなくなる予測因子特性（Ｘ）の値が決定される。上記II.B.1.b.を参照のこと。回帰モデルとｙの仕様上限との交差はPmaxとして定義される。図12参照のこと。回帰モデルとｙの仕様下限との交差はPminとして定義される。予測因子特性（ｘ）がPminとPmaxとの間にある限り、予測される特性は仕様限界内にあることが容易に分かる。予測因子特性と予測される特性との間に完全な相関があるこの回帰モデルにおいては、予測因子特性がPmaxより大きくあるいはPminより小さい場合、予測される特性は仕様限界の外側にあると明言できる。別な言い方をすれば、これは、PminとPmaxとの間の距離をPrangeとして定義することになる。予測因子特性がPrange内にある限り、予測された特性は仕様内にあると言える。

回帰モデルが完全な相関度になることはめったにないので、一の部品特性を利用して他の特性を予測するには不確実性がある。回帰モデルに係る予測区間は、他の部品特性値を与えられて一の部品特性を予測することに伴う不確実性に限界を設けるものである。図１３は、回帰モデルに係る予測区間を使用して、上記不確実性の影響を排除することを示している。図１３に示すように、回帰線の近傍に回帰線とほぼ平行に二本の線が描かれている。これらの線は、回帰線周囲のデータ点群を大方区切る上限予測区間及び下限予測区間である。説明のため、上限及び下限予測区間は直線として示されているが、実際は曲線をなすのが普通である。図１３に示すように、データ点群の散布により、予測因子特性の最大許容範囲はより狭められている。特に、予測因子特性は、上限予測区間と予測される特性の仕様上限又は予測因子特性の仕様上限（いずれか小さいほう）との交差に係る値を超えることはない。同様に、予測因子特性は、下限予測区間と予測される特性の仕様下限又は予測因子特性の仕様下限（いずれか大きいほう）との交差に係る値を下回ることはない。換言すれば、Pmaxは、予測因子特性の仕様上限、並びに上限予測区間と予測される特性の仕様上限との交差のうち、より抑制的な（より小さい）方である。同様に、Pminは、予測因子特性の仕様下限、並びに下限予測特性と予測される特性の仕様下限との交差のうち、より抑制的な（より大きい）方である。予測因子特性がPminとPmaxとの間にある限り、予測される特性はその仕様限界内にある。一態様において、予測区間がどのくらい「広い（wide）」かを判断することができる。一態様において、工程分析アプリケーション１００は、典型的な「幅（width）」パラメータをデフォルト設定として使用する。しかしながら、ユーザはこのようなデフォルト設定を無効にすることも可能である。

B.2.c. 予測因子特性の制限表
上記の如く、II.B.2.b.における議論は二つの物品特性のみに係る単純な状況に関するものであった。実際、所定部品において対象とされる物品特性は多数である。一態様において、工程分析システム１００は、制限表を作成する機能を更に有する。制限表は、予測される物品特性それぞれについて、上記の如く決定される予測因子特性の最小値（Pmin）及び最大値（Pmax）を含んでいる（II.B.1.b-ｃ.及びII.B.2.b.参照）。

制限表（図２２参照）から、最も抑制的な最小値（Pmin*）及び最大値（Pmax*）が、予測因子特性について決定される。図１４を参照のこと。即ち、最も抑制的な最小値（Pmin*）は、制限表における最も大きな最小値（Pmin）であり、最も抑制的な最大値（Pmax*）は、制限表において最も小さな最大値（Pmax）である。図２２は、本発明の一態様に係る制限表を示しており、表中、「なし（ｎｏｎｅ）」とは予測因子特性の仕様上限及び仕様下限が、対応する物品特性に関して最も抑制的な値であることを意味する。従って、これら最も抑制的な最小値（Pmin*）及び最大値（Pmax*）を識別すれば、製造者は、予測因子特性がその間にある限り残りの予測される特性が仕様限界内にあるという確信を持つことができる。

以下、更に詳細に説明するように、一態様において、工程分析システム１００は、予測される物品特性それぞれについて、（１）欠陥が存在するか否かを決定し、（２）予測される物品特性が堅牢であるか否かを決定し、更に（３）上記（１）及び（２）の関係がない場合、予測される特性について最大及び最小許容値（それぞれPmax及びPmin）を決定する機能を有する。グラフ表示及び各種コンピュータ表示において、工程分析システム１００は、予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデル（並びにそれが画定する領域）に対し、予測される物品特性及び予測因子特性両方についての仕様上限及び下限によって区切られた領域からなるコンプライアンス領域を決定する（位置出しする）（図３３A参照）。続いて工程分析システム１００は、区切られた回帰領域を識別する。前記回帰領域とは、回帰モデルの上限及び下限予測境界と、予測因子特性の仕様上限及び下限とによって区切られた領域である。図３３Bに示すように、回帰領域は、予測因子特性と予測される特性との間の、予測区間２５２及び２５４を伴う回帰モデルによって区切られた区域である。図３３Cは、予測因子特性の仕様下限（LSL（x））及び仕様上限（USL（x））によって区切られた上記定義の回帰領域を示している。

続いて工程分析システム１００は、区切られた回帰領域とコンプライアンス領域とを比較し、二つの領域の関係を評価する。区切られた回帰領域が完全にコンプライアンス領域内にあるなら、予測される物品特性は堅牢である。この関係において、工程分析システム１００は、第一の残りの物品特性に係る予測因子特性最小値及び予測因子特性最大値を、予測因子特性の仕様下限及び仕様上限にそれぞれ設定する。区切られた回帰領域のいずれかの部分が、予測因子特性の仕様限界を超えてコンプライアンス領域の上側及び下側の少なくとも一方に飛び出ている場合、潜在欠陥が存在し、従って、一態様においては、工程分析システム１００が欠陥状態を報告する。図３３Dは、潜在欠陥が存在する状況を示している。更に、区切られた回帰領域の任意の水平セグメントが、完全にコンプライアンス領域内にあり、そして、任意の第二の水平セグメントが部分的に又は完全にコンプライアンス領域の外側に飛び出していれば、予測される特性及び予測因子特性は抑制関係を有する。抑制関係において、工程分析システム１００は、予測される特性について、予測因子特性最小値及び予測因子特性最大値を計算する。

更に、当業者であれば、（１）上記三つの関係（堅牢、欠陥及び抑制）の内一つが必ず存在し、（２）上記三つの関係が相互に排他的であり、更に（３）二つの条件が存在しないことが分かれば、第三の条件が必ず存在することが分かる筈である。従って、可能性のある関係の内一つが存在すると認識されれば、工程分析システム１００は他の関係の存在を調べる必要がない。加えて、工程分析システム１００は、任意の所望の順番で上記関係を調べることが可能である。

当業者であれば分かるように、上記関係を調べるには多くの試験方法がある。例えば、工程分析システム１００は、区切られた回帰領域の縦方向全断面が完全に又は部分的にコンプライアンス領域の外側にあれば、予測される物品特性に関して潜在欠陥を報告する。予測される物品特性はまた、区切られた回帰領域の縦方向全断面が完全にコンプライアンス領域内にあるなら、堅牢であると決定される。最後に、完全にコンプライアンス領域内部にある区切られた回帰領域の少なくとも一の縦方向断面が存在し、完全に又は部分的にコンプライアンス領域の外側にある区切られた回帰領域の少なくとも一の縦方向断面が存在していれば、予測される特性は予測因子特性を抑制する。

工程分析システム１００は、公知の計算方法を使用して、予測領域上限及び下限がコンプライアンス領域と交差するか否かを決定することができる。例えば、区切られた回帰領域の境界上限及び下限がコンプライアンス領域内にあれば、予測される物品特性は、予測因子特性に関しては堅牢である。区切られた回帰領域の境界上限及び下限の双方又はどちらか一方がコンプライアンス領域と交差しない場合、潜在欠陥が存在する。区切られた回帰領域の境界上限がコンプライアンス領域の境界上限と交差し、区切られた回帰領域の境界下限がコンプライアンス領域内部にあれば、抑制関係が存在する。最後に、区切られた回帰領域の境界下限がコンプライアンス領域の境界下限と交差し、区切られた回帰領域の境界上限がコンプライアンス領域内部にあれば、抑制関係が存在する。

他の一態様において、工程分析システム１００は、予測因子特性の仕様上限及び下限において予測境界上限及び下限値を決定し、これら値（座標）がコンプライアンス領域内にあるか否かを決定する検査を行なうことができる。以下、説明のための代表例を挙げる。図２３は、本発明の一態様に係る制限表を作成する方法を説明するフローチャートである。一態様において、制限表の計算（作成）に使用される多数の因子及び他の入力は、他の解析工程の出力から得られる。例えば、相関パッケージ及び他の手順により、回帰モデルを計算し、回帰モデルの傾き、切片及び境界オフセット区間を、一態様においては、スプレッドシートファイルなどの配列に入力する。傾き、切片及び境界オフセット区間、並びに予め計算された他の値は、工程分析システム１００によって、Ｐmin及びPmaxの計算に使用され、制限表の作成に使用される。図２３に示すように、工程分析システム１００は、第一の予測される特性に始まり（ステップ７０２）、予測因子特性の仕様上限（USL）及び仕様下限（LSL）において、予測された特性について予測区間（境界）上限及び下限値を計算する。説明のため、図２４は、左上方の境界値２４１、右上方の境界値２４２、左下方の境界値２４３及び右下方の境界値２４４を示している。一態様において、方法は、予測区間上限及び下限を含む予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルに基づき、予測因子特性の仕様上限及び下限における境界値を計算する。続いて工程分析システム１００は、これら境界値（図２４参照）が予測因子特性及び予測される特性の仕様上限及び下限で画定されるコンプライアンス領域２５０の四隅内にあるか否かを決定する。一態様において、方法又は機能が呼び出され、計算された上記境界値がコンプライアンス領域２５０の四隅を超えるか否かが決定される。一態様において、この方法は、コンプライアンス領域２５０の各隅に対応する四つのブーリアン値を返し、境界値が各隅内にあるか否かを示す。一態様において、工程分析システム１００は、これらブーリアン値を使用し、潜在欠陥が存在するか否かを決定する（ステップ７０６）。図２５A-Gは、予測因子特性と予測される特性との間の潜在的欠陥状態（即ち、予測される特性が、予測因子特性の仕様限界内にある一の仕様限界を超えている可能性）をグラフによって示している。図２５A-Gは、全てコンプライアンス領域２５０を含んでおり、該コンプライアンス領域は、予測因子及び予測される特性の仕様上限（USL）及び仕様下限（LSL）によって画定される。図２５A-Cに示すように、欠陥は、予測区間上限２５２がコンプライアンス領域２５０によって区切られた領域内にないことに起因する。図２５D-Fは、予測因子と予測される特性との間の回帰モデルに係る予測区間下限２５４が、コンプライアンス領域２５０内にない場合の数例を示している。最後に、図２５Gは、予測区間上限２５２も予測区間下限もコンプライアンス領域２５０と交差しない場合の状況を示している。一態様において、工程分析システムは、上記ブーリアン値を評価し、欠陥状態が存在するか否かを決定する。一態様において、二つの上側隅、二つの下側隅、あるいは四隅全てが超えられている場合、潜在欠陥が存在する。しかしながら、各対の一方の隅のみが超えられている場合、抑制関係が存在する（以下参照）。

潜在欠陥が存在すると、一態様において、工程分析システム１００は、当該予測される特性についてPmin及びPmaxを「DEFECT」に設定することにより潜在欠陥を報告する（ステップ７０８）。欠陥状態が何も検出されなければ、一態様において、工程分析システム１００は、予測される特性が、少なくとも仕様限界領域２５０内において堅牢であるか否かを決定する（ステップ７１０）。一態様において、独立した方法又は機能は、上記境界値が予測される特性の仕様限界内にあるか否かを決定することにより上記のような堅牢性を検査する。加えて、図２６A及び２６Bは、予測される特性が予測因子特性に対し堅牢である場合の状況をグラフにより示している。予測される特性が堅牢であるなら、工程分析システム１００は、Pminを予測因子特性の仕様下限に設定し、Pmaxを予測因子特定の仕様上限に設定する（ステップ７１２）。

あるいは、欠陥状態が何も検出されず、予測される特性が堅牢でなければ、工程分析システム１００は、一態様において、Pmin及びPmaxを計算する（ステップ７１４）。上記II.B.2.b.を参照のこと。図２３に示すように、続いて工程分析システム１００は、残りの予測される特性全てについて、上記工程を繰り返す（ステップ７１６及び７１８）。図２７A及び２７Fは、上限及び／又は下限予測区間が、予測因子特性の仕様上限と仕様下限との間の値にPmin及び／又はPmaxを限定する場合の各種状況をグラフにより示している。図２７A及び２７Bに示すように、回帰モデルに係る上限及び下限予測区間は両方ともPmin及びPmaxを抑制することができる。図２７A及び２７Bに更に示すように、回帰モデルの傾きは、上限又は下限予測区間がPmin又はPmaxを確立又は決定するか否かに影響を与えうる。更に、図２７C及び図２７Dは、上限予測区間が、Pmin又はPmaxを抑制する場合の状況をグラフにより示している。同様に、図２７E及び２７Fは、下限予測区間が、Pmin又はPmaxを抑制する場合の状況をグラフにより示している。一態様において、工程分析システム１００は、まず、回帰モデル予測区間の傾きの符号を決定する。続いて工程分析システム１００は、一態様において、予測される特性に係る上限予測区間と仕様上限との交差において、予測因子特性の値を決定する。同様に、工程分析システム１００は、一態様において、予測される特性に係る下限予測区間と仕様下限との交差において、予測因子特性の値も計算する。続いて工程分析システム１００は、上限及び／又は下限予測区間が、Pmin及び／又はPmaxを抑制するのか否か決定し、もし抑制するなら、Pmin及びPmaxの値を計算する。一態様において、予測区間の傾きが正なら、工程分析システム１００は、第一の残りの物品特性に係る予測因子特性最大値を、予測因子特性の仕様上限及び回帰モデルに対応する上限予測区間が第一の残りの物品特性に係る仕様上限と交差するような予測因子特性の夫々の値のうち小さい方の値に設定し、第一の残りの物品特性に係る予測因子特性最小値を、予測因子特性の仕様下限及び回帰モデルに対応する下限予測区間が、第一の残りの物品特性に係る仕様下限と交差するような予測因子特性の夫々の値のうち大きい方の値に設定する。あるいは、予測区間の傾きが負であれば、工程分析システム１００は、第一の残りの物品特性に係る予測因子特性最大値を、予測因子特性の仕様上限及び回帰モデルに対応する下限予測区間が第一の残りの物品特性の仕様下限と交差するような予測因子特性の夫々の値のうち小さい方に設定し、第一の残りの物品特性に係る予測因子特性最小値を、予測因子特性の仕様下限及び回帰モデルに対応する上限予測区間が第一の残りの物品特性に係る仕様上限と交差するような予測因子特性の夫々の値のうち大きい方に設定する
B.2.d. 製造可能なターゲット及び範囲の決定
物品設計及び工程入力を容易にし、工程制御因子の設定に有用な更に別のパラメータをPmin*及びPmax*から派生させることも可能である。最大許容範囲（Prange*）は、最も抑制的な最大値（Pmax*）から最も抑制的な最小値（Pmin*）を引くことにより算出できる。図１４は、二つの予測される特性からなる単純化モデルに係る、最も抑制的な最小値及び最大値並びに範囲の決定をグラフにより示している。

加えて、予測因子製造ターゲット（Ptarget*）を決定することができる。Ptarget*は、工程の平均出力に係るターゲットとして選択される点である。一態様において、それは、仕様限界に適合している部品を製造する機会を最大化する「生産性」における最適な点（最適生産点）である。Ptargetは、適切に選択された場合、製造中、Prange*の外側にあるデータ点群の割合を最小化する。

設計ターゲットと予測因子という次元におけるターゲット（Ptarget*）との間で混乱がおきないように、表記上の違いに注意されたい。予測因子特性（P）は殆ど常に、技術的な設計ターゲット（Ptarget）を有している。技術的な設計ターゲット（若しくは公称値）は、設計技術者によって言及される値である（例えば図面若しくは仕様書中の数値）。対して、Ptarget*は、上記の如く、製造出力を最適化する、工程に係るターゲット動作点である。

一態様において、予測因子製造ターゲット（Ptarget*）は、Prange*の中点として選択される。図14参照のこと。これは、製造工程の出力が平均値に対して対称である場合に好適である。典型的工程は、ほぼ正規の対称分布を有している。物品特性の分布が非対称であるなら、ターゲット予測因子特性値は、平均物品特性値に設定可能である。

B.2.e. オフセット表
以下、更に詳細に示すように、工程分析システム１００は、一態様において、前工程寸法が所定設計ターゲットに到達するよう調整する量を示すオフセット表を作成する機能を更に有する。換言すれば、オフセット表は、回帰線がターゲット交差を通過するよう移動される距離に対応する値を提供する。例えば、射出成形工程において、オフセット値は、予測因子寸法と所定予測寸法とのターゲット交差に到達するよう、（例えば、溶接によって鋼を加えたり、機械研磨によって鋼を取り除いたりして）所定成形型寸法が変更される量である。これは、例えば成形品が0.001インチ単位で修正されて部品寸法の向上が図られる場合もある医療業界用に製造される部品にとっては重要な情報である。この情報は、成形設計者及び成形技師によって使用可能である。鍍金のような他の工程に関しては、オフセット表によって技師は、部品の予備鍍金寸法に対し必要な変化（変化量）を知ることができる。

本発明の一態様において、オフセット表におけるオフセットの方向及び大きさは、ターゲット交差と回帰モデルとの間の垂直（鉛直）距離を決定することにより算出される。本発明の第二態様において、オフセット表におけるオフセットの方向及び大きさは、ターゲット交差と回帰モデルとの間の水平距離を決定することにより算出される。本発明の第三態様において、オフセット表におけるオフセットの方向及び大きさは、ターゲット交差と回帰モデルとの間の回帰モデルに垂直な方向の距離を決定することにより算出される。

オフセット表に含まれる情報は、更に他の見地からも有用である。予測される特性値がその予測される特性値に係る設計ターゲット値を超えるか下回るかは、工程設定夫々について選択される特定値に依存している。換言すれば、得られた予測値の設計ターゲットからのオフセットは、工程設定に関し選択された値に依存している。一組の工程設定に関し、鋼を取り除くことにより成形品寸法を大きくするような決定を下すことも一応可能である。異なる組の工程設定に関し、鋼を加えることにより同一の成形品寸法を小さくするよう決定を下すことも一応可能である。想像がつくように、これは、好ましくない事態である。ここに記載する新規な技術を使用して、ターゲット交差からの回帰モデルの距離及び方向を決定することによりオフセットが算出される。ここに記載する方法を使用して、工程設定用に選択された値から独立してオフセットを決定することができる。

図２８Aは、本発明の一態様に係るオフセット表を作成するための方法を示している。図２８Bは、本発明の一態様において得られるオフセット表を示している。図２８Aは、工程分析システム１００が、一態様において、まずオフセット表配置を初期化すること（ステップ８０２）を示している。一態様において、オフセット表は二列配置であり、一方の列に物品特性識別子を含み、それに対応するオフセット値を他方の列（第二の列）に含んでいる。オフセット表方法又は機能への入力は、物品特性のターゲット値を含み、予測因子特性と残りの予測される特性との間の各回帰モデルを含んでいる。図２８Aに示すように、工程分析システム１００は、予測される特性全てについて（ステップ８０４）、予測因子特性のターゲット値において、回帰モデルから、予測される特性の値を計算する（ステップ８０６）。続いて工程分析システム１００は、予測される特性の計算値と予測される特性のターゲット値（設計仕様）との差を計算して、予測される特性についてオフセット値を決定する(ステップ８０８)。続いて工程分析システム１００は、得られたオフセット値を配置内若しくは他の好適なデータ構造に記録し（ステップ８１０）、次の予測される特性について工程を繰り返す。

B.2.f. 設計許容誤差緩和表
多くの場合、成形品の寸法など、予備工程要素を変更する代わりに、所定部品における設計許容誤差を緩和する方が迅速で廉価である。勿論、設計技術者は、形状、はめあい又は機能における所定物品特性について許容誤差緩和が与える影響を考慮して実現可能であるか否かを決定しなければならない。更に、動作範囲（上記Prange*）が小さすぎて、全ての物品特性が仕様限界内にある部品や組合せ部品を作製することが困難又は不可能な場合もある。許容誤差を緩和することによって動作範囲を広げることで生産性を向上させるよう決定が下されると、設計許容誤差緩和表の一態様によって、許容誤差を緩和させる最適化指令の優先順位リストを提供することで、どの設計許容誤差を緩和するかという評価が容易になり、同様に許容誤差緩和増分毎に到達した動作範囲の増加に関する分析も容易になる。

一態様において、工程分析システム１００は、予測される物品特性それぞれの設計許容誤差緩和に係る動作範囲における到達可能な増加の分析を容易にする設計許容誤差緩和表を作成する機能を有している。最も抑制的な予測される特性（即ち、最も大きなPmin又は最も小さなPmaxを有している）がまず初めに緩和されるべきである。別の言い方をすれば、緩和されるべき第一許容誤差は、予測因子特性を最も抑制する物品特性の許容誤差である。また設計許容誤差緩和表によって、技術者は、許容誤差緩和の結果として、動作範囲（PminとPmaxとの差）がどのくらい広がるのかが知ることができる。また設計許容誤差緩和表によって、技術者は、各因子を順に緩和することによって得られる累積増加を知ることができる。

図３０は、本発明の一態様に係る設計許容誤差緩和表を示している。図３０に示すように、緩和表は、一態様において、二つの主要部、即ち、最も抑制的なPmin値によってランク付けされた物品特性リストと、最も抑制的なPmax値によってランク付けされた同一物品の特性リストとに分けられる。この例において、Var12は、予測因子特性であり、両リストの最終位置に置かれている。Pmin列又はPmax列いずれかにおける各物品特性に関し、緩和表は、以下の場、即ち（１）物品特性識別子、（２）計算されたPmin/Pmax値、（３）対応する物品特性の許容誤差緩和によって達成された動作範囲における個別増加、及び（４）対応する物品特性の許容誤差緩和に係る累積増加を含んでいる。当業者であれば、ここでの記載から、各物品特性に係る個別増加が、Pmin/Pmaxが、次の物品特性に係るPmin/Pmax値まで緩和されているという性質を有していることを理解しうるはずである。所定物品特性に対応する累積増加は、Pmin/Pmaxを次の物品特性に係る値まで緩和することによって達成される動作範囲の総増加を示している。例えば、操作範囲の累積増加0.0030インチを得るには、物品特性Var16、Var13、Var11、Var9及びVar10に対応する仕様限界を、Pminが6.3741インチに等しくなる点まで緩和させる。あるいは、動作範囲の累積増加0.0043インチを得るには、物品特性Var2及びVar4に対応する仕様限界を、Pmaxが6.3819インチに等しくなる点まで緩和させる。あるいは、Var16、Var2及びVar4における適当な許容誤差を緩和することによって、0.0053インチの動作範囲増加が得られる。0.005インチの動作範囲増加は、ある状況においては非常に重要で有用である。例えば、許容誤差緩和の前の操作範囲が0.005インチであるなら、0.005インチの増加は、動作範囲の倍増に等しく、実際、仕様限界内にある物品特性を製造する工程設定への到達し易さも2倍になる。

図２９は、本発明の一態様に係る設計許容誤差緩和表を作成するための代表的方法を示している。図２９に示すように、工程分析システム１００は、一態様において、設計許容誤差緩和表を初期化し(ステップ８３０)、上記の如く計算されたPmin及びPmax値（上記II.B.2.b.を参照）を緩和表に移植する（ステップ８３２）。続いて工程分析システム１００は、物品特性についてPminの緩和によって得られる個別増加を計算する（ステップ８３４）。一態様において、工程分析システム１００は、最も抑制的なPminから最も抑制的ではない（最も大きい）Pminまで物品特性を分類し、予測因子特性識別子及び関連する仕様限界を、分類したリストの末尾に加える。続いて工程分析システム１００は、各物品特性についてリスト内の次の物品特性のPminに対応する値まで仕様限界を緩和することによって得られる個別増加を計算する。例えば、Var16の仕様限界を、Var13に対応するPminのレベルまで緩和することによって得られる個別増加は、Var16のPminとVar13のPminとの差である。この場合、この差は0.0005インチであり、図３０の表は、Pmin値についてコンピュータスプレッドシートの桁切り機能によって、0.004インチを示している。残りの物品特性についても、最後の（予測因子）特性に到達するまで、同様の方法で続けて個別増加が計算される。

続いて工程分析システム１００は、予測される物品特性に係るPmax並びに仕様限界を緩和することにより得られる個別増加を計算する（ステップ８３６）。一態様において、工程分析システム１００は、物品特性を最も抑制的な（最も小さい）Pmax値によって分類し、予測因子特性識別子及び関連する仕様上限を、分類したリストの末尾に加える。続いて工程分析システム１００は、所定物品特性の仕様限界を、分類されたリスト内の次の物品特性のPmaxに相当する値まで緩和することにより得られる個別増加を計算する。例えば、Var2の仕様限界を、Var4に対応するPmaxのレベルまで緩和することにより得られた個別増加は、Var2のPmaxとVar4のPmaxとの間の差である。この差は、0.0006インチである（但し、この場合、Pmax値についてコンピュータによる桁切りはない）。残りの物品特性についても、最後の（予測因子）特性に到達するまで、同様の方法で続けて個別増加が計算される。続けて工程分析システム１００は、Pmin及びPmax緩和両方について連続する許容誤差緩和に係る累積増加を計算する（ステップ８３８）。

当業者であれば、設計許容誤差緩和表が、予測される特性についての仕様下限/仕様上限を、所定のPmin又はPmaxまで緩和して得られる上限/下限を表示せず、むしろ、図３０に示す設計許容誤差緩和表は、所望の動作範囲増加を得るには、どの物品特性設計許容誤差をどれくらい緩和すべきかの決定を容易にするものであることを理解しうるはずである。

一態様において、工程分析システム１００は、どの物品特性を緩和させるかをユーザが選択した後に、得られる仕様上限及び／又は仕様下限を計算する機能を有する。例えば、ユーザは、許容動作範囲（Prange*）を増加させるために、仕様下限のみ、仕様上限のみ、あるいは仕様上限及び仕様下限の双方を緩和することを選択しうる。一態様において、工程分析システム１００は、設計許容誤差緩和表のPmin列から一の物品特性を選択し、係る選択と共に又は係る選択に代えてPmax列から一の物品特性を選択するようにユーザを促し、選択された物品特性に至るまで、分類されたリストの各物品特性について新しい仕様下限又は仕様上限を計算する。特に、選択された物品特性に至るまでの分類されたリストの各物品特性について、工程分析システム１００は、回帰モデルを使用して、回帰モデルの境界（上限及び下限予測区間）がPmin又はPmaxと適宜交差するような物品特性値を計算する。説明のため、図３２A、３２B、３２C及び３２Ｄは、Pmin及びPmaxの緩和からの新しい仕様上限及び仕様下限の計算をグラフにより示している。これら図面に示されるように、回帰モデルの傾きは、Pmin/Pmaxの緩和が所定物品特性に係る仕様上限及び仕様下限の緩和に帰するか否かを決定する。図３２Aに示すように、正の傾きを持つ回帰モデルの場合、USL（ｙ）からUSL’（ｙ）への緩和は、PmaxからPmax’への緩和に帰する。動作範囲は、Pmax'−Pmaxに等しい量だけ増加することになる。同様に、図３２Ｂは、正の傾きを持つ回帰モデルの場合、LSL（ｙ）からLSL’（ｙ）への緩和は、PminからPmin’への緩和に帰することを示している。動作範囲は、Pmin−Pmin'に等しい量だけ増加することになる。負の傾きを持つ回帰モデルについては、USL（ｙ）からUSL’（ｙ）への緩和は、PminからPmin’への緩和に帰し（図３２C）、LSL（ｙ）からLSL’（ｙ）への緩和は、PmaxからPmax’への緩和に帰する（図３２D）。

図３１に示すように、工程分析システム１００は、一態様において、Pmin及び／又はPmax緩和列から選択された予測される特性を受け取る（ステップ８５０）。ユーザがPminを緩和させるべき予測される物品特性を選択すると（ステップ８５２）、工程分析システム１００は、分類されたリスト中の次の物品特性に対応するPminの値となるようにPminを設定する(ステップ８５４)。例えば、図３０において、Var13が選択された予測因子特性であるなら、Pminは6.3761インチ（Var11に対応）に設定される。工程分析システム１００は、選択された物品特性に至るまで各物品特性について（但し選択された物品特性も含む）（ステップ８５６）、得られる新しい仕様限界を計算する。特に、工程分析システム１００は、上限及び下限予測区間を適宜（上記参照）選択するため回帰モデルの傾きを決定し（ステップ８５７）、予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルの適切な（例えば下限又は上限）予測区間（境界）のPminにおける値を計算し（ステップ８５８）、対応する予測される物品特性に対応付けて新しい仕様限界を表中に記録し（ステップ８６０）、最終的にユーザに表示する。

ユーザが、Pmaxを緩和させる予測された物品特性を選択すると、工程分析システム１００は、分類された表中の次の物品特性に対応するPmax値となるようにPmaxを設定する(ステップ８６４)。工程分析システム１００は、選択された物品特性に至る各物品特性について（但し、選択された物品特性も含む）(ステップ８６６)、得られる新しい仕様限界を計算する。特に、工程分析システム１００は、下限又は上限予測区間を適宜（上記参照）選択するため回帰モデルの傾きを決定し（ステップ８６７）、回帰モデルの適切な予測区間（境界）のPmaxにおける値を計算し（ステップ８６８）、新しい仕様限界を表又は他のデータ構造中に記録し（ステップ８７０）、最終的にユーザに表示する。当業者であれば、このように設計許容誤差緩和表を利用することが、新しいPmin*及び／又はPmax*値に帰することになることを理解しうる筈である。

C. 最大許容範囲（Prange*）及び予測因子製造ターゲット（Ptarget*）の使用
説明のため、幾つかのパラメータを以下のように定義し明瞭にすることが役立つと思われる。

１． Prangeは、予測因子特性に関する最大許容範囲である。それは、その範囲内の予測因子特性によって、残りの物品特性が仕様限界内にあることが確実となる範囲である。

２. Ptarget*は、予測因子特性製造ターゲット値の値である。Ptarget*は、Prange*内の幾つかの値に設定可能である。Ptarget*は、Prange*の中点に設定されるのが通常である。

３. VARは、製造条件下の実際の工程出力に係る予測因子特性の変動幅の範囲であり、製造出力を評価することにより決定される。

４. X-BARは、製造条件下の予測因子特性の平均値であり、製造出力を評価することにより決定される。

５. Ptargetは、予測因子特性についての技術的設計ターゲットであり、形状、はめあい及び機能を最適化するよう設計技術者によって決定される。

６. USL及びLSLは、技術的設計許容誤差に基づく予測因子特性についての仕様上限及び仕様下限であり、設計技術者によって決定され、通常、機関によって採用された許容誤差履歴、部品臨界、製造機関の能力その他を含む、多数のファクターが考慮される。

予測因子特性について最大許容範囲（Prange*）を知ることは非常に有益である。実際の工程出力は、若干の変動（VAR）を示し、予測因子特性平均工程出力を示す値（X-BAR）が存在する。この情報を得ることにより、その工程が仕様に合致する部品を製造する可能性を最大化するように少なくとも一の工程制御設定を変更することが容易になる。

Prange*が「抑制」され過ぎているとすれば、Prange*への「抑制」を開放するために、第二の物品特性を測定することができる。

予測因子特性についての実際の工程変動（VAR）と、最大許容範囲（Prange*）とを比較することも非常に有益である。以下の状況が考えられる。

１. 実際の工程変動（VAR）が最大許容範囲（Prange*）より大きい場合、該工程により製造される部品の一部は、常にコンプライアンス領域の外側（仕様外）にある。

２. 実際の変動（VAR）が最大許容範囲（Prange*）に等しく、平均工程出力（X-BAR）が最大許容範囲の中央に置かれている場合、当該方法により製造される殆ど全ての部品はコンプライアンス領域内にあるが、工程出力に誤差又はずれを許容する余地はない。

３． 実際の変動（VAR）が、最大許容範囲（Prange*）よりも小さく該範囲内にある場合、殆ど全ての部品はコンプライアンス領域内にあり、工程出力の誤差やずれに対してより大きなマージンが許容される。

本発明は、上記３.の状況において、平均工程出力（X-BAR）を、予測因子部品特性についての技術的設計ターゲット（Ptarget）に近づけるよう検討を行なう有益な機会を工程技術者に与えるものである。

予測因子特性についての平均工程出力（X-BAR）を、その製造ターゲット（Ptarget*）と比較することも非常に有益である。工程出力分布が対称であり、予測因子特性ターゲット値（Ptarget*）がその最大許容範囲の中点に設定されているという仮定の下で、以下の状況が考えられる。

１. 予測因子特性についての平均工程出力（X-BAR）が予測因子製造ターゲット（Ptarget*）に近づくほど、該工程が、コンプライアンス内の部品を製造する可能性が大きくなる。

２. 平均工程出力（X-BAR）が、予測因子製造ターゲット（Ptarget*）に等しい場合、該工程がコンプライアンス内の部品を製造する可能性は最大化される。

工程出力分布が非対称であっても同様の結論が得られる。この場合、Ptarget*は、分布の後尾がPrange*外側で等しい領域を持つ点に設定される。

このように、本発明は、平均工程出力（X-BAR）と予測因子製造ターゲット（Ptarget*）との間の差の決定を容易にする。この差は、平均工程出力（X-BAR）が移動されるべき大きさ及び方向の両方を決定するものである。この知識によって、一又は複数の工程制御設定を調整して、平均工程出力を回帰線に沿って予測因子製造ターゲット（Ptarget*）に近づけるよう移動させることが可能になる。

本発明は、更に有益である。実際の工程変動（VAR）が最大許容範囲（Prange*）に対して大きすぎるか否かを決定することが可能になる。大きすぎる場合の第一選択肢は、工程変動を減少させることである。第二選択肢は、設計許容誤差を大きくすることである。第三選択肢は、前記二つの選択肢を組み合わせて実行することである。本発明は、全体としては多数の物品特性が関与するものの、ここで議論される各種工程能力分析が３０又は４０ではなく唯一の予測因子特性について唯一回実行されるよう要求することにより、効率性の向上及び費用削減を非常に容易にするものである。

更に、制限表の値は、設計技術者に他の有益な情報を提供するものである。例えば、設計許容誤差を大きくする決定が下されると、制限表によって、どの物品特性に対するどの仕様限界（上限又は下限）が最も抑制的であり、優先的に緩和しなければならないかについて、優先順位付きの決定を行なうことが容易になる。このステップは、最も抑制的な部品特性から、最も抑制的ではない部品特性に向かって「外向きに」、所望の回数繰り返し可能である。設計技術者は、各許容誤差の緩和が製品性能に与える影響を評価し、この情報を意思決定工程に組み入れることもできる。

本発明は更に有益である。設計技術者は、製品性能と生産性とのバランス評価を行なうための検査を可能にする情報を得ることができる。加えて、状況が許せば、設計技術者は、設計ターゲットを決定された予測因子製造ターゲット（Ptarget*）に変更し、システム内の他所を補償する（設計ターゲット変更をしても係る補償が必要であれば）こともできる。

次の一連の説明を簡潔にするため、Prange*、VAR及びTOL（仕様上限と仕様下限との間の差）を、A、B及びCで表す。同様に、Ptarget*、X-BAR及びPtargetを、X、Y及びZで表す。本発明は以下の比較を容易にする。

１． A対B
２． A対C
３． B対C
４． X対Y
５． X対Z
６． Y対Z
前述の如く、上記比較により得られる非常に貴重な情報がある。

D. アプリケーション概要
図２１は、上記概念を要約しており、本発明の一態様に係る方法を示している。説明のため、射出成形について記載する。図２１は、例えば物品特性について各種設計ターゲット及び仕様限界を実現する部品設計を示しており（６０２）、一の部品を画定する少なくとも一のキャビティを含む一の成形品の設計及び製造を許容している（６０４）。工程への他の入力としては、ノイズ因子（６０６）や工程制御設定（６０７）がある。工程(２０８)は、実験的出力（６１０）若しくは製品出力（６３０）をもたらすが、これについては以下で説明する。

図２１に示すように、本発明の態様を使用して、設計及び部品設計に係る複数の工程制御、並びに製品出力として許容可能な部品を最終的にもたらす一工程の制御の少なくとも一方を容易にすることができる。上記の如く、一態様において、工程オペレータは、複数の物品特性に関して変動幅を持つ部品群を作製する（実験的出力６１０）。この実験的出力６１０に係る物品特性、あるいはそのサンプルは、上記相関及び回帰分析法を使用して評価及び分析される（６１２）。これら分析法から得られた情報を用いて、また上記の制限表及び緩和表の少なくとも一方を用いて、ユーザは、許容誤差限界の変更（６１８）及び設計ターゲットの変更（６２０）の少なくとも一方を決定することができる。加えて、上記オフセット表に記載された情報を使用して、ユーザは、入力の変更（６１６）及び制御因子の調整（６１４）の少なくとも一方を決定することができる。

上記の如く、一態様において、実験的製造運転中、部品特性には変動が見られる。実験的製造運転の副生物の一つは、どのような工程設定が部品特性に大きく影響することをユーザが知見することができることである。この知識により、ユーザは、少数の工程設定を調整して、製品出力を回帰モデル上の任意の所定点に置くことができる。射出成形の場合、例えば、一の圧力設定、一の温度設定、又は一の速度設定を変更するだけで、回帰線沿いに物品特性の結合出力を移動させるに十分なことをユーザは知ることができる。

更に、ユーザは相関及び回帰分析（６１２）に基づき予測因子特性（６３６）を選択して、製造出力（６３０）の測定を容易にすることができる。例えば、予測因子特性に対して残りの物品特性を分析することによって、ユーザは堅牢な予測特性（即ち、常に許容限界内にある物品特性）を識別し、それを測定から除外することができる（ステップ６３４）。それに代わって、あるいはそれに加えて、ユーザは、予測因子特性について最大許容範囲を決定し、一つの物品特性（予測因子特性）を測定することで、製造出力６３０が、仕様限界内にあるか否かを決定することができる（６３２）。

上記の如く、回帰線沿いに出力を移動させるために、射出成形技術者は、圧力、温度、速度など、一又は複数の工程制御因子を変更することができる。説明のため、射出成形産業における工程入力変更の例として、成形キャビティの内部寸法変更を挙げる。回帰線は鉛直（垂直）方向に移動可能である。図６において、これは、残りの物品特性の大きさを変更することにより達成される。物品特性位置で成形型の内側に部材を加えることによってサイズ減少が図られる。これは、製造される物品の大きさを減少させ、回帰線を鉛直方向下向きに移動させることになる。必要とされる移動量は、回帰線がターゲット交差からずれている距離を決定することにより算出される。このように、ターゲット交差に対する回帰線の位置は、回帰線をどの方向に移動させるべきかの決定、またその移動量の決定に使用することのできる情報を与えるものである。

図６における回帰線を移動させる他の方法は、該回帰線を水平方向に移動させるものである。図６において回帰線にターゲット交差を通過させるには、右方向に移動させなければならない。この移動は、予測因子特性について成形（型）寸法を変更することによって達成される。右方向への移動は、予測因子特性の寸法増加を意味している。寸法増加は、予測因子特性（ここでは大きさ）に関し成形型キャビティを大きくすることを必要とする。これは、成形型内部から部材を取り除くことによって達成される。必要とされる移動量は、回帰線とターゲット交差との間の水平距離を計算することによって決定される。

回帰線を移動させる更に他の方法は、予測因子及び少なくとも一の残りの物品特性両方について成形（型）寸法の組合せを変更することによって移動させるものである。図６に示す具体例において、回帰線は、それ自身に垂直な方向に移動する。実際、これは、ターゲット交差を通過するよう回帰線を配置するためになされる最も短い移動となる。この場合、移動は、予測される特性の大きさを小さくし、予測因子特性の大きさを大きくすることによって行なわれる。鍍金部品の場合、例えば二つの物品特性が、その部品の鍍金後の長さ及び幅寸法となる。この場合、その部品の鍍金後の長さ及び幅寸法は、工程入力として考慮される。

図７は、ターゲット交差に重なるか一致する特性を持つ物品を製造するために使用される方法を示している。図７に示す態様は、二段階工程からなっている。第一段階では、ターゲット交差と交わるように回帰線を移動させる。この例においては、下方右側に回帰線を移動する。既に指摘したように、回帰線は水平方向、鉛直方向、あるいはその両方向に移動させることが可能である。第二段階では、特性位置を、この例においては、その位置がターゲット交差と一致するまで、少しの量だけ回帰線沿いに移動させる。勿論、実際は、特性位置を移動すべき方向は、ターゲット交差に対する初期特性位置と回帰線の傾きとに依存している。

説明のため、本願における用語は、グラフ透視により使用される「位置出し（locate）」又は「配置（position）」又は「交差の決定（determine the intersection）」又は「範囲の決定（determine the range）」、あるいはその他の用語の技術的な使用の態様について言及している。事実上、ここに記載するあらゆる分析的技法は、図式的（グラフ）又は分析的に達成しうる。図式的技法について説明されているときは分析的技法を使用でき、分析的技法について説明されているとき図式的技法を使用できることは明白である。実際、本発明の好適な一態様は、分析的技法を用いて、あらゆる演算、計算、位置出し並びに決定を実行している。グラフ表示は、ユーザの理解及び便宜のために作成されている。

説明のため更に、本願における用語は、回帰線に言及している。上記の通り、回帰「線」は直線である必要はなく、曲線でもよい。また回帰線は、説明のためにしばしば単一線として描かれている。本発明の好適な一態様において回帰線は、予測区間の使用を含んでいる。

また、説明のため、工程制御設定変更の効果は、単一の残りの（予測される）物品特性に対する影響として図示されている。しかしながら、工程制御設定変更の効果は、二以上の物品特性に関し決定することも可能である。同様に、工程制御設定変更の効果は、単一回帰モデルに対する効果として図示されている。しかしながら、工程制御設定変更の効果は、一以上の回帰モデルについて決定することも可能である。

説明のため、工程制御設定及び工程入力の少なくとも一方に変化を取り入れる目的は、結合動作点及び回帰モデルの少なくとも一方を、一又は複数のターゲット交差に近づけるよう移動させることとした。しかしながら、これら変更は、結合動作点及び回帰モデルの少なくとも一方を任意の所望点に移動させるために行なうことも可能である。

説明のため、物品特性に係る仕様上限及び仕様下限は、矩形コンプライアンス領域に帰する一定値として記載した。しかしながら、本発明は、一又は複数の仕様限界を一又は複数の要因に基づいて変化させ、例えば台形又は他の形状を持つコンプライアンス領域を得る状況にも適用可能である。

最後に、説明のため、直前に記載したように、一又は複数の基準に対し物品特性を最適化するため変化を導入すると仮定したが、ここに記載するアルゴリズム、モデル及び概念を使用して上記とは逆の効果を得ることも可能である。例えば、工程設定及び工程入力の少なくとも一方において所望の変化を得るため必要とされる、結合動作点及び回帰モデル位置の少なくとも一方における必要な変化を決定することが可能である。この動作の一の目的は、危険及び有害な事態のうち少なくとも一方を伴う設定から工程制御設定を遠ざけることにある。またこの行為の他の目的は、製造工程及び技術的設計パラメータの少なくとも一方を、予備成形された原料形状のような、特定工程入力に合致させることとしてもよい。

最後に、本発明を、射出成形工程における操作として説明してきたが、上記の通り本発明は、多様な工程に適用可能である。例えば、本発明は、鍍金及び半導体産業に適用可能であり、材料を加えたり、取り除いたり、あるいは材料の形状や構造を変えたりする他の任意の工程に適用可能である。本発明は、その他、複数の出力の特性が関連性を有している非製造工程にも適用可能である。従って、本発明は具体的態様について説明してきたが、本発明における他の態様も当業者には自明である。従って、以下の請求の範囲は、上記具体的態様に限定されるものではない。

製造工程及び他の工程に広く適用可能な工程フロー図である。 従来の工程制御技術の製造工程への適用に係る概念を示す工程フロー図である。 製造工程に適用された本発明に係る概念を示す工程フロー図である。 二つの物品特性間の回帰モデルを示す散布図である。 工程制御設定変更の工程出力への影響をモデル化した散布図である。 工程入力変更の効果を示す散布図である。 工程制御設定変更及び工程入力変更の組合せ効果を示す散布図である。 回帰モデルに係る予測区間を含む散布図である。 本発明一態様において使用された、物品特性データの入力を容易にするGUIを示す図である。 二つの物品特性についての単一線形回帰モデルを示す散布図である。 本発明における使用に好適なコンピュータハードウェアシステムの一態様を示す機能的ブロック図である。 本発明の一態様に係る概念を示す散布図である。 線形回帰モデル、予測区間、目標交差、並びに仕様上限及び仕様下限を含む散布図である。 予測因子特性についての操作ターゲット値及び許容操作範囲の決定を示す散布図である。 本発明の一態様に係るシステム構造図である。 本発明の一態様に係る方法を示すフローチャートである。 回帰モデルと関連する分析要素とをユーザに表示する方法を示すフローチャートである。 予測因子特性の選択を可能にする方法を示すフローチャートである。 複数の物品特性についての物品特性値、相関係数、及び各物品特性の予測可能性を示す値のセットを含むスプレッドシート表である。 相関係数表の作成を可能にする方法を示すフローチャートである。 一態様における本発明の使用に係る方法を示すフローチャートである。 本発明の一態様に係る制限表を示す図である。 本発明の一態様に係る、制限表を作成する方法を説明したフローチャートである。 予測因子特性と予測される特性とについての回帰モデルを示すグラフであり、回帰モデルに係る境界値を含んでいる。 予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルを示すグラフであり、欠陥状態が存在しうる各種状況を示している。 予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルを示すグラフであり、欠陥状態が存在しうる各種状況を示している。 予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルを示すグラフであり、欠陥状態が存在しうる各種状況を示している。 予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルを示すグラフであり、欠陥状態が存在しうる各種状況を示している。 予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルを示すグラフであり、欠陥状態が存在しうる各種状況を示している。 予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルを示すグラフであり、欠陥状態が存在しうる各種状況を示している。 予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルを示すグラフであり、欠陥状態が存在しうる各種状況を示している。 予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルを示すグラフであり、予測される特性が、予測される特性の仕様上限及び仕様下限内で堅牢である各種状況を示している。 予測因子特性と予測される特性との間の回帰モデルを示すグラフであり、予測される特性が、予測される特性の仕様上限及び仕様下限内で堅牢である各種状況を示している。 仕様限界内にある部品を製造するため、上限、下限又はその両方の予測境界が、最小許容予測因子特性値及び最大許容予測因子特性値の少なくとも一方を抑制している各種状況における回帰モデルを示すグラフである。 仕様限界内にある部品を製造するため、上限、下限又はその両方の予測境界が、最小許容予測因子特性値及び最大許容予測因子特性値の少なくとも一方を抑制している各種状況における回帰モデルを示すグラフである。 仕様限界内にある部品を製造するため、上限、下限又はその両方の予測境界が、最小許容予測因子特性値及び最大許容予測因子特性値の少なくとも一方を抑制している各種状況における回帰モデルを示すグラフである。 仕様限界内にある部品を製造するため、上限、下限又はその両方の予測境界が、最小許容予測因子特性値及び最大許容予測因子特性値の少なくとも一方を抑制している各種状況における回帰モデルを示すグラフである。 仕様限界内にある部品を製造するため、上限、下限又はその両方の予測境界が、最小許容予測因子特性値及び最大許容予測因子特性値の少なくとも一方を抑制している各種状況における回帰モデルを示すグラフである。 仕様限界内にある部品を製造するため、上限、下限又はその両方の予測境界が、最小許容予測因子特性値及び最大許容予測因子特性値の少なくとも一方を抑制している各種状況における回帰モデルを示すグラフである。 本発明の一態様に係るオフセット表を作成する方法を示すフローチャートである。 本発明の一態様に係るオフセット表である。 本発明の一態様に係る緩和表の作成に係る工程全体を示すフローチャートである。 本発明の一態様によって作成された緩和表である。 予測される特性の仕様上限及び仕様下限の一方又は双方を緩和して得られる新しい仕様限界を決定し、その結果、仕様限界内の部品を製造するために必要とされる最小予測因子特性値及び最大予測因子特性値の少なくとも一方を決定する方法を示すフローチャートである。 予測される特性の仕様上限及び仕様下限を緩和することによるPmaxの増加とPminの減少とを示すグラフである。 予測される特性の仕様上限及び仕様下限を緩和することによるPmaxの増加とPminの減少とを示すグラフである。 予測される特性の仕様上限及び仕様下限を緩和することによるPmaxの増加とPminの減少とを示すグラフである。 予測される特性の仕様上限及び仕様下限を緩和することによるPmaxの増加とPminの減少とを示すグラフである。 コンプライアンス領域、回帰領域、区切られた回帰領域、並びに、コンプライアンス領域と区切られた回帰領域との比較を示すグラフである。 コンプライアンス領域、回帰領域、区切られた回帰領域、並びに、コンプライアンス領域と区切られた回帰領域との比較を示すグラフである。 コンプライアンス領域、回帰領域、区切られた回帰領域、並びに、コンプライアンス領域と区切られた回帰領域との比較を示すグラフである。 コンプライアンス領域、回帰領域、区切られた回帰領域、並びに、コンプライアンス領域と区切られた回帰領域との比較を示すグラフである。

Claims (130)

1. 設計及び製造工程を容易にする方法であって、
   複数の物品特性について変動範囲を有する一組の物品群に係る複数の物品特性値を取得する工程と、
   前記複数の物品特性から予測因子特性を選択する工程と、
   前記予測因子特性と前記複数の物品特性のうち少なくとも一つの残りの物品特性との間の一又は複数の回帰モデルを決定する工程と
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記予測因子特性に係るターゲット値と、前記少なくとも一つの残りの物品特性に係るターゲット値とを取得する工程と、
   予測因子特性と第一の残りの物品特性との間の前記回帰モデルに対して、前記予測因子特性に係る前記ターゲット値と前記第一の残りの物品特性に係る前記ターゲット値との交差を決定する工程と
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記一又は複数の回帰モデルに係る上限予測区間及び下限予測区間の夫々を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の一又は複数の回帰モデルに係る上限予測区間及び下限予測区間の夫々を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性とに係る仕様上限及び使用下限を取得する工程と、
   前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と、
   前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と
   を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、
   前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに対して、前記少なくとも一の残りの物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 対応する前記回帰モデルが前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する、前記予測因子特性の値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 対応する前記回帰モデルが前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する、前記予測因子特性の値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項６又は７に記載の方法。
9. 前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、
   前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに対して、前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を位置出しする工程と
   を更に備えることを特徴とする請求項３に記載の方法。
10. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに係る前記上限予測区間が前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する、前記予測因子特性の値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに係る前記下限予測区間が前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する、前記予測因子特性の値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項９又は１０に記載の方法。
12. 前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を取得する工程と、
    前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項６に記載の方法。
13. 前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を取得する工程と、
    前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
14. 前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得すると、
    前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と、
    前記予測因子特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、
    前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と、
    （１）前記予測因子特性に係る前記仕様上限、及び（２）前記上限予測区間が前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値のうち小さいほうを選択することによって、前記予測因子特性に係る最大物品特性値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項３に記載の方法。
15. 前記複数の物品特性のうち所望数の残りの物品特性について最大物品特性値を決定する工程を繰り返す工程と、
    最も小さい前記最大物品特性値を選択することによって、前記予測因子特性について最も抑制的な前記最大物品特性値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を取得する工程と、
    前記予測因子特性に係る前記仕様下限を位置出しする工程と、
    （１）前記予測因子特性に係る前記仕様下限、及び（２）前記下限予測区間が前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値のうち大きいほうを選択することによって、前記予測因子特性に係る最小物品特性値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
17. 前記最大物品特性値から前記最小物品特性値を引いた前記予測因子特性に係る許容範囲を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
18. 前記複数の物品特性のうち所望数の残りの物品特性について最小物品特性値を決定する工程を繰り返す工程と、
    最も大きい前記最小物品特性値を選択することによって、前記予測因子特性について最も抑制的な前記最小物品特性値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
19. 最も抑制的な最大特性値から最も抑制的な最小物品特性値を引いた前記予測因子特性に係る最大許容範囲を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
20. 前記予測因子特性に係る最も抑制的な最小物品特性値と最も抑制的な最大物品特性値との間の値を選択することによって、前記予測因子特性に係るターゲット製造値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
21. 前記予測因子特性に係る最も抑制的な最小値と最も抑制的な最大値との間の中点を選択することによって、前記予測因子特性に係るターゲット製造値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
22. 前記予測因子特性に係るターゲット値と、前記少なくとも一つの残りの物品特性に係るターゲット値とを取得する工程と、
    前記予測因子特性に係る前記ターゲット値と、第一の残りの物品特性の前記ターゲット値との交差を、前記予測因子特性と前記第一の残りの物品特性との間の前記回帰モデルに対して決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項２１に記載の方法。
23. 前記選択する工程は、前記複数の物品特性の全て又は小群についての予測可能な各物品特性の能力の評価に少なくとも部分的に基づいて前記予測因子特性を選択することを特徴とする請求項１に記載の方法。
24. 前記選択する工程は、
    前記物品特性の全て又は小群の間の相関係数を計算する工程と、
    前記計算された相関係数に基づき、第一の物品特性の他の全ての物品特性に対する予測能力を示す値を決定する工程と、
    前記全ての物品特性又は小群について前記決定する工程を繰り返す工程と、
    前記物品特性の予測能力を示す値に少なくとも部分的に基づいて、前記予測因子特性を選択する工程と
    を備えることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 最も高い予測能力を示す値に関連する前記物品特性として前記予測因子特性が選択されることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
26. 前記決定する工程において計算された値に基づいて前記物品特性をランク付けする工程を更に備えることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
27. 前記決定する工程は、
    各物品特性について平均相関係数を計算する工程を含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
28. 前記決定する工程は、
    各物品特性について前記相関係数の絶対値の平均を計算する工程を含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
29. 最も大きな予測能力を持つ前記物品特性の図式的決定に基づいて前記予測因子特性が選択されることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
30. 前記予測因子特性の選択が、各物品特性の評価に関連する因子に更に基づくことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
31. 前記因子が各物品特性の評価に係る経済的因子を含むことを特徴とする請求項３０に記載の方法。
32. 前記因子が各物品特性の評価に係る技術的因子を含むことを特徴とする請求項３０に記載の方法。
33. 前記決定する工程において計算された値に基づいて前記物品特性をランク付けする工程を更に備えており、
    前記予測因子特性の選択が、各物品特性の評価に係る経済的因子又は技術的因子に更に基づくことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
34. 設計及び製造工程を容易にする方法であって、
    複数の物品特性について変動幅を有する一組の物品群に係る複数の物品特性値を取得する工程と、
    前記複数の物品特性において第一の物品特性と少なくとも一つの残りの物品特性との間の一又は複数の回帰モデルを決定する工程と、
    前記第一の物品特性に係るターゲット値と、前記少なくとも一つの残りの物品特性に係るターゲット値を取得する工程と、
    前記第一の物品特性に係るターゲット値と、前記少なくとも一つの残りの物品特性に係るターゲット値との交差を決定する工程と
    を備えることを特徴とする方法。
35. 前記複数の物品特性における全ての可能な物品特性の組合せについて前記回帰モデルが決定される請求項３４に記載の方法。
36. 前記複数の物品特性における全ての可能な物品特性の組合せの小群について前記回帰モデルが決定される請求項３４に記載の方法。
37. 前記回帰モデルをユーザインタフェースディスプレイに表示する工程を更に備えることを特徴とする請求項３４、３５又は３６に記載の方法。
38. 前記回帰モデルが前記ユーザインタフェースディスプレイ上に散布図として図式的に表示されることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
39. 前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、
    前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を位置出しする工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
40. 前記第一の物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、
    前記第一の物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項３９に記載の方法。
41. （ａ）前記回帰モデルが前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する、前記第一の物品特性の値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項３９に記載の方法。
42. 前記回帰モデルが前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する、前記第一の物品特性の値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項３９又は４１に記載の方法。
43. 所望数の残りの物品特性について前記決定する工程（ａ）を繰り返す工程と、
    前記決定する工程（ａ）に係る前記第一の物品特性の最も小さい値を選択することによって、前記第一の物品特性に係る最も抑制的な最大値を決定する工程と
    を備えることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
44. （ｂ）前記回帰モデルが前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する、前記第一の物品特性の値を決定する工程と、
    所望数の残りの物品特性について前記決定する工程を繰り返す工程、
    前記決定する工程（ｂ）に係る前記第一の物品特性の最も大きな値を選択することによって、前記第一の物品特性に係る最も抑制的な最小値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項４３に記載の方法。
45. 前記第一の物品特性に係る最も抑制的な最小値と最も抑制的な最大値との間の中点を選択することによって、前記第一特性に係るターゲット製造値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項４４に記載の方法。
46. 前記第一の物品特性に係る最も抑制的な最大値から前記第一の物品特性に係る最も抑制的な最小値を引くことによって、前記第一の物品特性に係る最大許容範囲を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項４４に記載の方法。
47. 前記第一の物品特性に係る最も抑制的な最小値と最も抑制的な最大値との間の値を選択することによって、前記第一特性に係るターゲット製造値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項４４に記載の方法。
48. 前記第一の物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、
    前記第一の物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と、
    所望数の残りの物品特性について前記決定する工程（ａ）を繰り返す工程と、
    （１）前記第一の物品特性に係る仕様上限、及び（２）前記決定する工程（ａ）において計算された最も小さい値のうち小さいほうを選択することによって、前記第一の物品特性に係る最も抑制的な最大値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
49. （ｂ）前記回帰モデルが前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する、前記第一の物品特性に係る値を決定する工程と、
    所望数の残りの物品特性について前記決定する工程（ｂ）を繰り返すことと、
    （１）前記第一の物品特性に係る仕様下限、及び（２）前記決定する工程（ｂ）において計算された前記第一の物品特性の最も大きな値のうち大きいほうを選択することによって、前記第一の物品特性に係る最も抑制的な最小値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項４７に記載の方法。
50. 設計及び製造工程を容易にする方法であって、当該方法が、
    複数の物品特性に関し変動幅を有する一組の物品群に係る複数の物品特性値を取得する工程と、
    第一の物品特性と第二の物品特性との間の第一の回帰モデルを決定する工程と、
    前記第一の物品特性と少なくとも一つの残りの物品特性との間の少なくとも第二の回帰モデルを決定する工程と、
    前記回帰モデル間の比較を容易にする工程と
    を備えることを特徴とする方法。
51. 複数の物品特性における全ての可能な物品特性の組合せについて前記回帰モデルが決定されることを特徴とする請求項５０に記載の方法。
52. 複数の物品特性における全ての可能な物品特性の組合せの小群について前記回帰モデルが決定される請求項５０に記載の方法。
53. 前記回帰モデルをユーザインタフェースディスプレイに表示する工程を更に備えることを特徴とする請求項５０、５１又は５２に記載の方法。
54. 前記回帰モデルが前記ユーザインタフェースディスプレイ上に散布図として図式的に表示される請求項５３に記載の方法。
55. 少なくとも二つの物品特性に関して一のターゲット値を取得する工程と、
    前記第一の物品特性及び前記第二の物品特性に関して、前記第一の物品特性及び前記第二の物品特性に係る前記回帰モデルに対して、前記第一の物品特性及び前記第二の物品特性の前記ターゲット値の交差を位置出しする工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項５０に記載の方法。
56. 前記第一の物品特性及び第三の物品特性に関して、前記第一の物品特性及び前記第三の物品特性に係る前記回帰モデルに対して、前記第一の物品特性及び前記第三の物品特性の前記ターゲット値の交差を位置出しする工程を更に備えることを特徴とする請求項５５に記載の方法。
57. 前記第二の物品特性及び第三の物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、
    前記第一の物品特性と前記第二の物品特性との間の前記回帰モデルに対して、前記第二の物品特性に係る前記仕様上限及び仕様下限を位置出しする工程と、
    前記第三の物品特性と前記第一の物品特性との間の前記回帰モデルに対して、第三の物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を位置出しする工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項５０に記載の方法。
58. 前記第一の物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、
    前記第一の物品特性と前記第二の物品特性との間の前記回帰モデルに対して、前記第一の物品特性に係る前記仕様上限及び仕様下限を位置出しする工程ことと、
    前記第一の物品特性と前記第三の物品特性との間の前記回帰モデルに対して、前記第一の物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を位置出しする工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項５６に記載の方法。
59. 物品の製造に係る設計及び製造工程を容易にする方法であって、該物品が複数の物品特性を有してなり、該物品特性の少なくとも二つが一のターゲット値と仕様上限及び仕様下限とを有してなり、該方法が、
    前記複数の物品特性に関して変動幅を有する一組の物品群を作製する工程と、
    複数の物品特性の全て又は小群に関して前記一組の物品群を評価する工程と、
    前記複数の物品特性から予測因子特性を選択する工程と、
    該予測因子特性と前記複数の物品特性における残りの物品特性の少なくとも一つとの間で回帰モデルを決定する工程と
    を備えることを特徴とする方法。
60. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに対して、前記予測因子特性に係る前記ターゲット値と前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記ターゲット値との交差を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項５９に記載の方法。
61. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに係る上限予測区間及び下限予測区間を夫々決定工程を更に備えることを特徴とする請求項５９に記載の方法。
62. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに係る上限予測区間及び下限予測区間を夫々決定工程を更に備えることを特徴とする請求項６０に記載の方法。
63. 前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と、
    前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項６２に記載の方法。
64. 前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程を更に備えることを特徴とする請求項５９に記載の方法。
65. 前記回帰モデルが前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する、前記予測因子特性に係る値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項６４に記載の方法。
66. 前記回帰モデルが前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する、前記予測因子特性に係る値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項６４又は６５に記載の方法。
67. 前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程を更に備えることを特徴とする請求項６１に記載の方法。
68. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに係る前記上限予測区間が前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
69. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに係る前記下限予測区間が前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項６７又は６８に記載の方法。
70. 前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程を更に備えることを特徴とする請求項６４に記載の方法。
71. 前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程を更に備えることを特徴とする請求項６６に記載の方法。
72. 前記少なくとも一の残りの物品特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限を位置出しする工程と、
    前記予測因子特性に係る前記仕様上限を位置出しする工程と、
    （１）前記予測因子特性に係る前記仕様上限、及び（２）前記上限予測区間が前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値のうち小さいほうを選択することによって、前記予測因子特性に係る最大物品特性値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項６１に記載の方法。
73. 前記複数の物品特性のうち所望数の残りの物品特性について最大物品特性値を決定する工程を繰り返す工程と、
    最も小さい前記最大物品特性値を選択することによって、前記予測因子特性について最も抑制的な前記最大物品特性値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項７２に記載の方法。
74. 前記予測因子特性に係る前記仕様下限を位置出しする工程と、
    （１）前記予測因子特性に係る前記仕様下限、及び（２）前記下限予測区間が前記少なくとも一つの残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値のうち大きいほうを選択することによって、前記予測因子特性に係る最小物品特性値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項７２に記載の方法。
75. 前記最大物品特性値から前記最小物品特性値を引いた前記予測因子特性に係る許容範囲を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項７４に記載の方法。
76. 所望数の残りの物品特性について最小物品特性値を決定する工程を繰り返す工程と、
    最も大きい前記最小物品特性値を選択することによって、前記予測因子特性について最も抑制的な前記最小物品特性値を決定する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項７４に記載の方法。
77. 最も抑制的な最大特性値から最も抑制的な最小物品特性値を引いた前記予測因子特性に係る最大許容範囲を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項７６に記載の方法。
78. 当該方法が、
    前記予測因子特性に係る最も抑制的な最小値と最も抑制的な最大値との間の値を選択することによって、前記予測因子特性に係るターゲット製造値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項７６に記載の方法。
79. 前記予測因子特性に係る最も抑制的な最小値と最も抑制的な最大値との間の中点を選択することによって、前記予測因子特性に係るターゲット製造値を決定する工程を更に備えることを特徴とする請求項７６に記載の方法。
80. 前記予測因子特性と前記少なくとも一つの残りの物品特性との間の前記回帰モデルに対して、前記予測因子特性に係る前記ターゲット値と前記少なくとも一つの残りの物品特性の前記ターゲット値との交差を決定する請求項７９に記載の方法。
81. 前記選択する工程は、前記複数の物品特性における他の物品特性を予測可能な各物品特性の能力の評価に少なくとも部分的に基づいて前記予測因子特性を選択することを特徴とする請求項５９に記載の方法。
82. 前記選択する工程は、
    前記物品特性の全ての間の相関係数を計算する工程と、
    前記計算された相関係数に基づき、第一の物品特性の他の全ての物品特性に対する予測能力を示す値を決定する工程と、
    前記全ての物品特性又は小群について前記決定する工程を繰り返す工程と、
    前記物品特性の予測能力を示す値に少なくとも部分的に基づいて、前記予測因子特性を選択する工程と
    を備えることを特徴とする請求項８１に記載の方法。
83. 最も高い予測能力を示す値に関連する前記物品特性として前記予測因子特性が選択されることを特徴とする請求項８２に記載の方法。
84. 前記決定する工程において計算された値に基づいて前記物品特性をランク付けする工程を更に備えることを特徴とする請求項８２に記載の方法。
85. 前記決定する工程は、
    各物品特性について平均相関係数を計算する工程を含むことを特徴とする請求項８２に記載の方法。
86. 前記決定する工程は、
    各物品特性について前記相関係数の絶対値の平均を計算する工程を含むことを特徴とする請求項８２に記載の方法。
87. 最も大きな予測能力を持つ前記物品特性の図式的決定に基づいて前記予測因子特性が選択されることを特徴とする請求項８１に記載の方法。
88. 前記予測因子特性の選択が、各物品特性の評価に関連する因子に更に基づくことを特徴とする請求項８１に記載の方法。
89. 前記因子が各物品特性の評価に係る経済的因子を含むことを特徴とする請求項８８に記載の方法。
90. 前記因子が各物品特性の評価に係る技術的因子を含むことを特徴とする請求項８８に記載の方法。
91. 設計及び製造工程を容易にする方法であって、
    複数の物品特性について変動幅を有する一組の物品群を作製する工程と、
    前記複数の物品特性間の相関度を評価する工程と、
    前記評価する工程に基づき前記複数の物品特性から予測因子特性を選択する工程と
    を備えることを特徴とする方法。
92. 前記予測因子特性に係る最大許容範囲を決定する工程と、
    前記決定する工程に続いて、次に作製される物品群が前記物品群に係る少なくとも一つの設計仕様に合致することを前記予測因子特性の評価に基づき検証する工程と
    を更に備えることを特徴とする請求項９１に記載の方法。
93. 設計、製造及び他の工程を容易にする方法であって、
    複数の物品特性について変動幅を有する一組の物品群に係る複数の物品特性値を取得する工程と、
    前記複数の物品特性から予測因子特性を選択する工程と、
    前記予測因子特性と前記複数の物品特性における第一の残りの物品特性との間で、上限予測境界及び下限予測境界を含む回帰モデルを決定する工程と、
    前記予測因子特性及び前記第一の残りの物品特性に係る仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、
    前記予測因子特性と前記第一の残りの物品特性との間の前記回帰モデルに対して、前記第一の残りの物品特性及び前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限によって区切られたコンプライアンス領域を位置出しする工程と、
    前記回帰モデルの前記上限予測限界及び前記下限予測境界と前記予測因子特性に係る前記仕様上限及び前記仕様下限とによって画定される前記第一の残りの特性に係る区切られた回帰領域を位置出しする工程と、
    前記区切られた回帰領域と前記コンプライアンス領域との間の関係を識別する工程と
    を備えることを特徴とする方法。
94. 前記識別された関係が、前記区切られた回帰領域と前記コンプライアンス領域との間の幾何学的関係の構造を特徴付けることを特徴とする請求項９３に記載の方法。
95. 前記識別された関係が、前記区切られた回帰領域を画定する周辺要素と前記コンプライアンス領域を画定する周辺要素との間の関係を特徴付けることを特徴とする請求項９３に記載の方法。
96. 前記識別された関係が、潜在欠陥関係、堅牢関係及び抑制関係からなる群の一つであることを特徴とする請求項９３に記載の方法。
97. 前記識別する工程は、前記区切られた回帰領域が完全に前記コンプライアンス領域内にあるか否かを決定する工程を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
98. 前記区切られた回帰領域が完全に前記コンプライアンス領域内にあれば、前記第一の残りの物品特性に係る最大予測因子特性値及び最小予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限及び前記仕様下限に夫々設定する工程を更に備えることを特徴とする請求項９７に記載の方法。
99. 前記識別する工程は、
    前記区切られた回帰領域が、前記予測因子特性の前記仕様限界範囲を超えて前記コンプライアンス領域の上、下あるいは上下両方に飛び出しているか否かを決定する工程と、
    飛び出している場合、前記第一の残りの物品特性に関し欠陥状態を報告する工程と
    を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
100. 前記識別する工程は、
     前記区切られた回帰領域が、前記予測因子特性の仕様限界範囲を超えて、前記コンプライアンス領域の上、下あるいは上下両方に飛び出しているか否かを決定する工程と、
     飛び出している場合、前記第一の残りの物品特性に関し欠陥状態を報告する工程と
     を含むことを特徴とする請求項９８に記載の方法。
101. 前記識別する工程は、
     前記区切られた回帰領域の任意の水平方向セグメントが、完全に前記コンプライアンス領域内に含まれているか否か、並びに、第二の水平方向セグメントが前記コンプライアンス領域の外側に完全に又は部分的に飛び出しているか否かを決定する工程と、
     前記任意の水平方向セグメントが、完全に前記コンプライアンス領域内に含まれており、且つ、前記第二の水平方向セグメントが前記コンプライアンス領域の外側に完全に又は部分的に飛び出しているなら、前記第一の残りの物品特性に係る最小予測因子特性値及び最大予測因子特性値を計算する工程と
     を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
102. 前記計算する工程は、
     前記予測因子特性と前記第一の残りの物品特性との間の前記回帰モデルの傾き及び切片を決定する工程と、
     前記回帰モデルに対応する前記上限予測境界が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程と、
     前記回帰モデルに対応する前記下限予測境界が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程と、
     前記回帰モデルの傾きが正なら、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限又は前記回帰モデルに対応する前記上限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値の小さいほうに設定する工程と、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様下限又は前記回帰モデルに対応する前記下限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値の大きいほうに設定する工程と、
     前記回帰モデルの傾きが負なら、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限又は前記回帰モデルに対応する前記下限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値の小さいほうに設定する工程と、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様下限又は前記回帰モデルに対応する前記上限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値の大きいほうに設定する工程と
     を含むことを特徴とする請求項１０１に記載の方法。
103. 前記識別する工程は、
     前記区切られた回帰領域の任意の水平方向セグメントが、完全に前記コンプライアンス領域内に含まれているか否か、並びに、第二の水平方向セグメントが前記コンプライアンス領域の外側に完全に又は部分的に飛び出しているか否かを決定する工程と、
     前記任意の水平方向セグメントが、完全に前記コンプライアンス領域内に含まれており、且つ、前記第二の水平方向セグメントが前記コンプライアンス領域の外側に完全に又は部分的に飛び出しているなら、前記第一の物品特性に係る最小予測因子特性値及び最大予測因子特性値を計算する工程と
     を更に含むことを特徴とする請求項１００に記載の方法。
104. 得られる前記最小予測因子特性及び前記最大予測因子特性値を、対応する残りの物品特性と関連させてデータ構造に保存する工程を更に備えることを特徴とする請求項１０３に記載の方法。
105. 前記データ構造が配列であることを特徴とする請求項１０４に記載の方法。
106. 前記欠陥状態を報告する工程は、欠陥識別子を対応する残りの物品特性と関連させて保存する工程を含むことを特徴とする請求項１０４に記載の方法。
107. 得られる前記最小予測因子特性値及び最大予測因子特性値、並びに欠陥識別子の少なくとも一方を対応する残りの物品特性と関連させて表示する工程を更に備えることを特徴とする請求項１０５に記載の方法。
108. 前記識別する工程は、前記区切られた回帰領域の全ての鉛直断面が、前記コンプライアンス領域内にあるか否かを決定する工程を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
109. 前記区切られた回帰領域の全ての鉛直断面が、前記コンプライアンス領域内にあるなら、前記第一の残りの物品特性に係る最小予測因子特性値及び最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限及び前記仕様下限に夫々設定する工程を更に備えることを特徴とする請求項１０８に記載の方法。
110. 前記比較する工程は、
     前記区切られた回帰領域の全ての鉛直断面が完全に又は部分的に前記コンプライアンス領域の外側にあるか否かを決定する工程と、
     外側にある場合、前記第一の残りの物品特性に関して欠陥状態を報告する工程と
     を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
111. 前記比較する工程は、
     前記区切られた回帰領域の少なくとも一つの鉛直断面が完全に前記コンプライアンス領域の外側にあるか否か、並びに、少なくとも一つの鉛直断面が部分的に又は完全に前記コンプライアンス領域の外側にあるか否かを決定する工程と、
     前記少なくとも一つの鉛直断面が完全に前記コンプライアンス領域の外側にあり、且つ、前記少なくとも一つの鉛直断面が部分的に又は完全に前記コンプライアンス領域の外側にある場合、前記第一の残りの物品特性に係る最小予測因子特性値及び最大予測因子特性値を計算する工程と
     を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
112. 前記計算する工程は、
     前記予測因子特性と前記第一の残りの物品特性との間の前記回帰モデルの傾きを決定する工程と、
     前記回帰モデルに対応する前記上限予測境界が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程と、
     前記回帰モデルに対応する前記下限予測境界が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程と、
     前記回帰モデルの傾きが正なら、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限又は前記回帰モデルに対応する前記上限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値の小さいほうに設定する工程と、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様下限又は前記回帰モデルに対応する前記下限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値の大きいほうに設定する工程と、
     前記回帰モデルの傾きが負なら、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限又は前期回帰モデルに対応する前記下限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値の小さいほうに設定する工程と、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様下限又は前記回帰モデルに対応する前記上限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値の大きいほうに設定する工程と
     を含むことを特徴とする請求項１１１に記載の方法。
113. 前記識別する工程は、前記区切られた回帰領域の下限境界及び上限境界が、完全に前記コンプライアンス領域内にあるか否かを決定する工程を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
114. 前記区切られた回帰領域の前記下限境界及び前記上限境界が、完全に前記コンプライアンス領域内にあるなら、前記第一の残りの物品特性に係る最小予測因子特性値及び最大予測因子特性値を前記予測因子特性の前記仕様下限及び前記仕様上限に夫々設定する工程を更に備えることを特徴とする請求項１１３に記載の方法。
115. 前記識別する工程は、
     前記区切られた回帰領域の下限境界及び上限境界のいずれかが、前記コンプライアンス領域と交差していないか否かを決定する工程と、
     交差していない場合、前記第一の残りの物品特性に関して欠陥状態を報告する工程と
     を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
116. 前記識別する工程は、
     前記区切られた回帰領域の上限境界が前記コンプライアンス領域の上限境界と交差し、且つ、前記区切られた回帰領域の下限境界が前記コンプライアンス領域と交差しているか否かを決定する工程と、
     交差している場合、前記第一の残りの物品特性に係る最小予測因子特性値及び最大予測因子特性値を計算する工程と、
     交差していない場合、前記区切られた回帰領域の前記下限境界が前記コンプライアンス領域の前記下限境界と交差し、且つ、前記区切られた回帰領域の前記上限境界が、前記コンプライアンス領域と交差しているか否かを決定する工程と、
     交差している場合、前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性値及び前記最大予測因子特性値を計算する工程と
     を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
117. 前記計算する工程は、
     前記予測因子特性と前記第一の残りの物品特性との間の前記回帰モデルの傾きを決定する工程と、
     前記回帰モデルに対応する上限予測境界が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程と、
     前記回帰モデルに対応する下限予測境界が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程と、
     前記回帰モデルの傾きが正なら、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限又は前記回帰モデルに相当する前記上限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値の小さいほうに設定する工程と、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様下限又は前記回帰モデルに相当する前記下限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値のうち大きい方に設定する工程と、
     前記回帰モデルの傾きが負なら、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限又は前記回帰モデルに相当する前記下限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値のうち小さいほうに設定する工程と、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様下限又は前記回帰モデルに相当する前記上限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値のうち大きい方に設定する工程と
     を含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
118. 前記識別する工程は、
     前記予測因子特性の前記仕様上限及び前記仕様下限における前記第一の残りの物品特性に係る前記上限予測境界値及び前記下限予測境界値を計算する工程と、
     前記計算する工程における上限予測境界値が共に、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限よりも小さいか否か、並びに、前記計算する工程における下限予測境界値が共に、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限よりも大きいか否かを決定する工程と
     を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
119. 前記計算する工程における上限予測境界値が共に、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限よりも小さく、且つ、前記計算する工程における下限予測境界値が共に、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限よりも大きければ、前記第一の残りの物品特性に係る最小予測因子特性値及び最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様下限及び前記仕様上限に夫々設定する工程を更に含むことを特徴とする請求項１１８に記載の方法。
120. 前記識別する工程は、
     前記予測因子特性の前記仕様上限及び前記仕様下限における前記第一の残りの物品特性に係る前記上限予測境界値及び前記下限予測境界値を計算する工程と、
     前記計算する工程における上限予測境界値が共に、前記第一の残りの物品特性に係るに係る前記仕様上限よりも大きいなら、前記第一の残りの物品特性に関して欠陥状態を報告する工程と、
     前記計算する工程における下限予測境界値が共に、前記第一の残りの物品特性に係るに係る前記仕様下限よりも小さいなら、前記第一の残りの物品特性に関して欠陥状態を報告する工程と
     を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
121. 前記識別する工程は、
     前記予測因子特性の前記仕様上限及び前記仕様下限における前記第一の残りの物品特性に係る前記上限予測境界値及び前記下限予測境界値を計算する工程と、
     前記計算する工程における前記上限予測境界値の一方が前記第一の残りの物品特性の前記仕様上限よりも小さく、且つ前記上限予測境界値の他方が前記第一の残りの物品特性の前記仕様上限よりも大きいか否か、並びに前記下限予測境界値が共に、前記第一の残りの物品特性の前記仕様下限よりも大きいか否かを決定する工程と、
     もしそうであれば、前記第一の残りの物品特性に係る最小予測因子特性及び最大予測因子特性を計算することと、
     その他の場合、前記計算する工程における前記下限予測境界値の一方が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限よりも小さく、前記下限予測境界値の他方が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限よりも大きいか否か、並びに、前記計算する工程における前記上限予測境界値が共に、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限よりも小さいか否かを決定する工程と、
     もしそうであれば、前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性及び前記最大予測因子特性値を計算する工程と、
     その他の場合、前記計算する工程における前記上限予測境界値の一方が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限よりも小さく、前記上限予測境界値の他方が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限よりも大きいか否か、並びに、前記計算する工程における前記下限予測境界値の一方が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限よりも小さく、前記下限予測境界値の一方が、前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限よりも大きいか否かを決定する工程と、
     もしそうであれば、前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性及び前記最大予測因子特性値を計算する工程と
     を含むことを特徴とする請求項９３に記載の方法。
122. 前記計算する工程は、
     前記予測因子特性と前記第一の残りの物品特性との間の前記回帰モデルの傾きを決定する工程と、
     前記回帰モデルに対応する前記上限予測領域が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程と、
     前記回帰モデルに対応する前記下限予測領域が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値を決定する工程と、
     前記回帰モデルの傾きが正なら、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限又は前記回帰モデルに対応する前記上限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値のうち小さいほうに設定する工程と、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様下限又は前記回帰モデルに対応する前記下限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値のうち大きいほうに設定する工程と、
     前記回帰モデルの傾きが負なら、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最大予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様上限又は前記回帰モデルに対応する前記下限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様下限と交差する前記予測因子特性の値のうち小さいほうに設定する工程と、
     前記第一の残りの物品特性に係る前記最小予測因子特性値を、前記予測因子特性の前記仕様下限又は前記回帰モデルに対応する前記上限予測境界が前記第一の残りの物品特性に係る前記仕様上限と交差する前記予測因子特性の値のうち大きいほうに設定する工程と
     を含むことを特徴とする請求項１２１に記載の方法。
123. 所望の残りの物品特性全てについて、前記回帰モデルを決定する工程と、前記仕様上限及び仕様下限を取得する工程と、前記コンプライアンス領域を位置出しし、前記区切られた回帰領域を位置出しする工程と、前記関係を識別する工程とを繰り返すこととを特徴とする請求項９３に記載の方法。
124. 前記識別された関係を表示する工程を更に備えることを特徴とする請求項１２３に記載の方法。
125. 前記識別された関係をデータ構造内に保存する工程を更に備えることを特徴とする請求項１２３に記載の方法。
126. 所定の設計ターゲットに到達するよう予備工程特性を調整する方向及び大きさを決定することを容易にする方法であって、
     複数の物品特性について変動幅を有する一組の物品群に係る複数の物品特性値を取得する工程と、
     前記複数の物品特性から前記予測因子特性を選択する工程と、
     前記予測因子特性と前記複数の物品特性における第一の残りの物品特性との間で回帰モデルを決定することと、
     前記予測因子特性及び前記第一の残りの物品特性に係るターゲット値を取得する工程と、
     前記回帰モデルに基づき、前記予測因子特性の前記ターゲット値における前記第一の残りの物品特性の値を計算する工程と、
     前記計算された第一の残りの物品特性値と前記第一の残りの物品特性の前記ターゲット値との差を計算することによって、前記第一の残りの物品特性に係るオフセットの方向及び大きさを決定する工程と、
     前記オフセットの方向及び大きさを、前記第一の残りの物品特性に係る識別子と関連させてデータ構造内に保存する工程と、
     所望の残りの特性全てについて、計算、決定及び保存工程を繰り返す工程と
     を備えることを特徴とする方法。
127. 得られた前記オフセットの方向及び大きさを、対応する残りの物品特性と関連させて表示する工程を更に備えることを特徴とする請求項１２６に記載の方法。
128. 少なくとも一の物品特性に対応する設計許容誤差の緩和に関連して達成しうる動作範囲の増加の分析を容易にする方法であって、
     複数の物品特性に関して変動幅を有する一組の物品群に係る複数の物品特性値を取得する工程と、
     前記複数の物品特性から予測因子特性を選択する工程と、
     前記予測因子特性と前記複数の物品特性における第一の残りの物品特性との間の、下限予測境界及び上限予測境界を含む回帰モデルを決定する工程と、
     前記予測因子特性及び前記第一の残りの物品特性に係る仕様下限及び仕様上限を取得する工程と、
     前記回帰モデルに基づき、前記第一の残りの物品特性が、前記第一の残りの物品特性の前記仕様下限及び前記仕様上限内にある最小予測因子特性及び最大予測因子特性を計算する工程と、
     所望の残りの物品特性全てについて決定、取得及び計算工程を繰り返す工程と、
     対応する各最小予測因子特性値により残りの物品特性をランク付けすることによって、最も抑制的な最小予測因子特性表を作成する工程と、
     最も大きい最小予測因子特性値に係る残りの物品特性から始める工程と、
     残りの物品特性の適用可能な仕様限界を、ランク付けされた表における次の残りの物品特性に係る最小予測因子特性値に対応する値まで緩和することによって得られる動作範囲の個別増加を計算する工程と、
     対応する物品特性の適用可能な仕様限界の緩和に係る累積増加を計算する工程と、
     所望の残りの物品特性全てについて第一及び第二の計算工程を繰り返す工程と
     を備えることを特徴とする方法。
129. 対応する各最大予測因子特性値により、残りの物品特性をランク付けすることによって、最も抑制的な最大予測因子特性表を作成する工程と、
     最も小さい最大予測因子特性値に係る残りの物品特性から始める工程と、
     残りの物品特性の適用可能な仕様限界を、ランク付けされた表における次の残りの物品特性に係る最大予測因子特性値に対応する値まで緩和することによって得られる動作範囲の個別増加を計算する工程と、
     対応する物品特性の適用可能な仕様限界の緩和に係る累積増加を計算する工程と、
     所望の残りの物品特性全てについて第一及び第二の計算工程を繰り返す工程と
     を更に備えることを特徴とする請求項１２８に記載の方法。
130. 最も抑制的な最小予測因子特性表又は最大予測因子特性表の一方又は双方から少なくとも一つの残りの物品特性の選択を取得する工程と、
     前記選択が前記最も抑制的な最小予測因子特性表からの残りの物品特性を含むなら、前記最小予測因子特性値を、前記最も抑制的な最小予測因子特性表における次の物品特性に対応する最小予測因子特性値に設定する工程と、
     前記選択された物品特性に至るまでの前記最も抑制的な最小予測因子特性表における物品特性全てについて、該物品特性について新しい仕様下限又は仕様上限を計算する工程と、
     前記選択が前記最も抑制的な最大予測因子特性表からの残りの物品特性を含むなら、前記最大予測因子特性値を、前記最も抑制的な最大予測因子特性表における次の物品特性に対応する最大予測因子特性値に設定する工程と、
     前記選択された物品特性に至るまでの前記最も抑制的な最大予測因子特性表における全ての物品特性について、該物品特性について新しい仕様下限又は仕様上限を決定する工程と
     を更に備えることを特徴とする請求項１２９に記載の方法。
     

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