JP2007122682A - 故障品類似製品の抽出方法および抽出システム - Google Patents

Abstract

【課題】故障品と他の製品とについて、製造時の特性値を比較評価することにより、製造時の特性値のみで故障品の類似製品を抽出することができる方法およびシステムを提供する。
【解決手段】製造時に複数の特性項目について測定された特性値と各製品の識別コードを記憶しておき、故障品が発生したときに、複数の製品の特性値群から、特性項目を各次元とする多次元空間を求める処理１２を行う。次に、故障品の識別コードを基に特性値群から、多次元空間における故障品の統計距離を求める処理１３を行う。さらに、故障品の統計距離が与えられた第一の値より大きい場合に、故障品以外の製品の統計距離を求め、統計距離が与えられた第一の値より大きく、かつ多次元空間内での故障品との相対距離が与えられた第二の値より近い製品を抽出する処理１５，１６を行う。あるいは、統計距離が第一の値より大きい製品を抽出し、クラスタリングを行い樹形図にて表示する。
【選択図】図１

Description

本発明は、デバイス製品の抽出技術に関し、特に、磁気記憶装置、マルチチップモジュール、液晶ディスプレイなどの多数の工程を経て製造される製品において、顧客使用時に故障が発生した時に、この故障品と類似な特性値を持つ製品の抽出方法および抽出システムに適用して有効な技術に関する。

例えば、磁気記憶装置、マルチチップモジュール、液晶ディスプレイなどの先端デバイス製品の製造過程は、一般に、薄膜プロセスや研磨などの微細加工を必要とする部品形成工程と、完成した部品を製品に組み付ける組立工程とから構成されている。

このような製品の製造過程では、各部品の製造途中、各部品の完成時、製品の製造途中、製品の完成時などの様々な工程で、多数の特性値を測定して、品質管理を行っている。

もし、これらの製品が顧客での稼働中に故障が発生すると、これらの製品の製造会社はその故障品を回収して解析を行う。このとき、故障の原因を追及する一方で、この故障が他の製品でも発生する可能性があるかどうかの解析が行われる。すなわち、故障品との何らかの類似性を持つ製品の抽出を行う。類似製品が抽出された場合には、その製品を回収したり、部品交換やプログラムの変更を行うといった対策が行われる。故障品の予測方法としては、以下のような方法が提案されている。

（ａ）製品が将来故障するかどうかの予想方法として、特許文献１には、製品の稼働時の特性値を測定し、収集して、これを統計処理し、従来の故障品との相関により類似性を評価する方法が開示されている。

（ｂ）製造装置が将来故障するかどうかの故障予測方法として、特許文献２には、データベースとして、故障と部品との関連をリストとして予め構築しておき、故障装置と類似した装置を抽出する方法が開示されている。
特開２００４−２７２３７５号公報 特開平７−１９１７４１号公報

ところで、上記（ａ）については、自動車のように高度な自己情報収集、管理機構を有し、またその情報を伝送するネットワーク環境が拡充している製品であるからこそ可能な方法である。先に挙げた磁気記憶装置や液晶ディスプレイなどでは、自己情報収集機能やネットワーク環境を有しておらず、これら製品に用いることは出来ない。

また、上記（ｂ）では、類似品のリストを作るために、たとえば部品Ａと部品Ｂが動作に因果関係がある、といった製品の構造から来る情報などが必要である。また、作成したリストに漏れがあると、抽出がうまくいかない可能性がある。

以上から、稼働時のデータ収集機構や、製品における構造や物理特性などの情報を用いなくても、故障の予測が出来る方法が望まれる。

本発明が対象としている製品において、従来よりその製造時には多数の特性値が測定されており、データとしてすでに存在している。このデータのみを用いて類似製品の抽出ができれば、上記特別な機構や情報を必要とせずに済む。

そこで、本発明の目的は、故障品と他の製品とについて、製造時の特性値を比較評価することにより、製造時の特性値のみで故障品の類似製品を抽出することができる方法およびシステムを提供することにある。

本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、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。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。

本発明の故障品類似製品の抽出方法は、製造時に各製品に個別に割り振られている識別コードと複数の特性項目について測定された特性値群を対応させて記憶した記憶手段を用いて、複数の製品の特性値群を記憶手段から読み出し、特性項目を各次元とする多次元空間を計算し、発見された故障品の識別コードを基に、記憶された故障品の特性値群を読み出し、多次元空間における故障品の統計距離を計算し、故障品の統計距離が与えられた第一の値より大きい場合に、故障品以外の製品の統計距離を計算し、統計距離が与えられた第一の値より大きく、かつ多次元空間内での故障品との相対距離が与えられた第二の値より近い製品を抽出することにより故障類似品を抽出する、各ステップを有するものである。あるいは、故障類似品を抽出する方法として、これら製品群のクラスタリングを行い、故障品を含むクラスタ間の距離が、第三の距離以内にある製品を抽出するステップを有するものである。

さらに、本発明の故障品類似製品の抽出方法は、製品の識別コードや特性値群と共に、どの製品の測定値群を用いるかの選択条件を記憶手段に記憶し、故障品が発生した後に、故障品の選択条件を記憶手段から読み出し、故障品の選択条件と類似である選択条件を持つ複数の製品の特性値群を抽出し、抽出された複数の製品の特性値群のみを用いて多次元空間を抽出することにより、対象とするデータを絞り込むことも有効である。

さらに、本発明の故障品類似製品の抽出方法は、製品の識別コードや特性値群と共に、色物コードに対応した該製品の製造時から故障が発生した現状までの位置来歴情報を収拾、記憶しておき、上記故障類似製品の抽出後に、該故障類似製品に対応した記憶手段にある各製品の位置来歴情報を抽出し、提示する各ステップを有するものである。

また、本発明の故障品類似製品の抽出システムは、前記のような各ステップを実行する、コンピュータからなる抽出装置を有するものである。

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。

本発明によれば、故障品と他の製品とについて、製造時の特性値を比較評価することにより、製造時の特性値のみで故障品の類似製品を抽出することができる。この結果、稼働時の特性値計測手段などの特殊な機構を必要とせず、また、製品における構造や物理特性などのデータを用いなくても、類似製品の抽出作業が可能であるので、従来より簡易に、かつ多くの製品に用いることができる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

（第１の実施の形態）
図２は、本発明の第１の実施の形態である故障発生時の処理過程における処理の流れの一例を示す図である。

ステップ２１では、製品を使用している顧客２０１にて故障が発生すると、顧客よりその旨の連絡がサービス部門２０２に入る。

これを受けて、サービス部門２０２では、ステップ２２で、故障品の識別コードの調査を行う。識別コードとは、各製品に固有に採番された管理コード番号であり、製造番号やシリアル番号と呼ぶこともある。次に、サービス部門２０２は、品質保証部２０３に故障の発生を連絡する。

ステップ２３では、品質保証部門２０３において、故障の案件の受付を行う。その後、ステップ２４では、顧客での稼働環境や製造時の測定値などの、故障品に関連する様々なパラメータについて調査する。次に、ステップ２５では、他の製品で同様な故障が発生する可能性がないかと言った故障品の類似製品を抽出する処理が行われる。そして、ステップ２６では、抽出時に類似製品が無い場合もあり、このように結果が得られなければ処理は終了する。

ステップ２７では、品質保証部門２０３において、故障の類似製品の抽出の結果、故障の発生が懸念される製品が抽出された場合、その故障を回避するために、該当製品に対する対策を施すための連絡が発せられる。対策とは、例えば、製品の交換、部品の交換やソフトウェアの変更などである。

本発明は、上記ステップ２４，２５の故障品の関連調査、類似製品抽出を行う時に用いることで、その作業を容易にするものである。

図３は、本実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

本実施の形態の故障品類似製品の抽出システムは、品質保証部門２０３などを含み、製品の製造を行う工場３０１に設置され、識別コード読取り装置３０２、特性値測定装置３０３、選択条件記録装置３０４、データベース３０５、故障品類似製品抽出装置３０７などを有して構成され、これらはネットワーク３０６で接続されている。

識別コード読取り装置３０２は、製造している製品の識別コードを読み取る装置である。特性値測定装置３０３は、製品の特性値を測定する装置である。個々の製品には、その識別のために識別コードが割り当てられる。識別コード読取り装置３０２および特性値測定装置３０３は、製品の製造過程の中で随時各所で識別コード読み取りと特性値の測定を行う。

選択条件記録装置３０４は、製品の選択条件を記録する装置である。例えば、選択条件を最終検査日時刻とした場合には最終検査工程にあり、製品の最終検査日時刻を記録する。また、選択条件を製造条件とした場合には、製品に付随して製造条件が記されている製造条件指示書のコード番号を記録する。

データベース３０５は、各種データの記憶、検索などを行うデータベースである。一般的には、識別コード読取り装置３０２および特性値測定装置３０３は複数あり、これら複数の装置とデータベース３０５はネットワーク３０６で接続されており、特性値や識別コードなどの送受信が行われる。

故障品類似製品抽出装置３０７は、データベース３０５にネットワーク３０６により接続されており、このデータベース３０５にある、製品の識別コード、製品の特性値、製品の選択条件などのデータを用いて、図２の故障品関連調査、故障品類似製品抽出の各処理（ステップ２４，２５）を行う。

図４は、本実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける別のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図４の故障品類似製品の抽出システムは、製造工程が複数の工場に跨る場合のハードウエア構成を示したものである。製造工程が複数の製造工場に跨る場合は、各々の工場４０１，４０２に、製品の識別コード読取り装置３０２および特性値測定装置３０３とがある。上記したように、各工場４０１，４０２内で各装置がネットワーク３０６で接続されると同時に、複数の工場間についてもネットワーク３０６ａで接続されている。また、データベース３０５は、ネットワーク３０６ａに接続されている。そして、いずれかの工場内もしくは工場とは独立して（図では工場４０２内）、故障品類似製品抽出装置３０７があり、ネットワーク３０６，３０６ａに接続され、データベース３０５にあるデータを用いた処理を行う。

図５は、前記図３および図４で示した故障品類似製品抽出装置３０７の構成の一例を示すブロック図である。

故障品類似製品抽出装置３０７は、ネットワークインターフェース５０１、制御部５０２、２次記憶装置５０３、主記憶装置５０４、演算部５０５、ユーザインターフェース５０６などを有することで、ネットワークに接続できる一般的なコンピュータである。

このコンピュータからなる故障品類似製品抽出装置３０７は、例えば、主記憶装置５０４に格納された制御プログラムに基づいて、以下のような制御を実行する（詳細は図１に基づいて後述）。制御部５０２は、ネットワークインターフェース５０１を介して複数の製品の特性値群をデータベース３０５から読み出し、２次記憶装置５０３に格納する。そして、演算部５０５が、特性項目を各次元とする多次元空間を計算し、多次元空間において故障品およびそれ以外の製品の統計距離を計算する。この計算結果に基づいて、制御部５０２は、統計距離が与えられた第一の値より大きく、かつ多次元空間内での故障品とそれ以外の製品間の相対距離が与えられた第二の値より近い故障品以外の製品を抽出する。

あるいは、制御部５０２は、故障品が発生した後に、故障品の選択条件をデータベース３０５から読み出し、故障品の選択条件と類似である選択条件を持つ複数の製品の特性値群を抽出し、抽出された複数の製品の特性値群を用いて多次元空間を抽出する。そして、演算部５０５が、多次元空間において故障品およびそれ以外の抽出された製品の統計距離を計算する。この計算結果に基づいて、制御部５０２は、統計距離が与えられた第一の値より大きく、かつ多次元空間内での故障品とそれ以外の製品間の相対距離が与えられた第二の値より近い故障品以外の製品を抽出する。

図１および図６〜図１０を用いて、本実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法を説明する。

図１は、本実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法の処理手順の一例を示す図である。本処理は、図２のステップ２４，２５に適用した場合の処理手順で、故障品類似製品抽出装置３０７で実行される。

まず、図１による処理に先立って、データベース３０５に製造時のデータが格納される。図６を用いて、製造時にデータベース３０５に格納されるデータの一例を説明する。

図６では、縦軸に製品、横軸に各製品の識別コード６０１、選択条件６０２、特性値６０３〜６０５からなる特性値群が行列の形式で格納されている。本例では、識別コード６０１を格納する列、識別コード６０１に対応する製品の選択条件６０２を格納する列、製造時に特性値測定装置３０３で測定した複数の特性値６０３〜６０５を格納する列がある。

識別コード６０１は、個々の製品について、割り付けられていて、例えば、本例では、第１列目にあるように、ある製品に“Ｇ００１２３４５”が付されている。また、本例は選択条件６０２として最終検査日が用いられた場合であり、第２列目に“２００５．０５．１２”と格納されている。さらに、特性値６０３〜６０５は、製品が製造工程を経るにしたがい随時適所にて識別コード読取り装置３０２および特性値測定装置３０３を用いて得たデータであり、本例では、識別コード“Ｇ００１２３４５”の製品は、第１の特性値６０３が“５．７０”、第２の特性値６０４が“１３２３”、第３の特性値６０５が“１１１．３”であることを示している。

続いて、図１に従い、まず、故障品が発生すると、処理１１では、この故障品の識別コードを基に、データベース３０５から、この故障品の選択条件を読み出して取り出し、さらにこの選択条件と類似の条件を持つ製品の特性値群を取り出す。本例では、選択条件として最終検査日を用いた例について説明する。

次に、処理１２では、この取り出したデータを用いて以下の処理を行う。処理１２について具体的に説明する。製品の特性値の項目数をｋとする。ｎ個の製品について、項目を次元としたｋ次元のベクトルｘ_ijの項目毎の平均値ｍ₁、ｍ₂、・・・、ｍ_k、すなわち式（１）の計算結果と、標準偏差σ₁、σ₂、・・・、σ_k、すなわち式（２）の計算結果から、特性値のベクトルを基準化する式（３）により計算結果Ｘを求める。ここで、Ｘは、製品毎の特性値群を変換したもので、製品毎の列ベクトルである。

そして、ｎ個の製品のベクトルＸより、式（４）の相関行列Ｒが求まる。ここで、多次元空間とは、図１に示すような各特性値の項目を軸とするｋ次元におけるｎ個の製品の散布図１０１である。

以上により求められたＸは、各識別コード毎に図７の様なデータ形式でデータベース３０５に格納される。７０１は識別コードを格納する列、７０２〜７０４は特性値の項目に対応したベクトルＸの各値ｘ₁、ｘ₂、ｘ₃を格納する列である。

処理１３では、故障品の識別コードを基に、この故障品のＸを選択し、故障品の統計距離Ｄｍを求める。統計距離Ｄｍとは、中心から空間上のある製品までの距離である。具体的には、マハラノビスの距離を計算する式（５）の計算結果からＤｍが求まる。ここで、Ｘ^Tは列ベクトルであるＸを転置した行ベクトルであり、Ｒ^-1は相関行列Ｒの逆行列である。

以上について具体的には、非特許文献１（中津川雅史、山本雅人、大内東：ＭＴＳにおけるマハラノビス距離、品質工学、Ｖｏｌ．８、Ｎｏ．５、ｐｐ．１９−２６（２０００））などに記載されている。

図８は、処理１３で求まった故障品の統計距離Ｄｍを、図７のデータ形式上に付加したものである。８０１は統計距離Ｄｍを格納する列である。故障品の識別コードが“Ｇ００１２３４６”であるとしたとき、その統計距離Ｄｍ８０１として“１０．２３”が格納されている。

なお、以上において、選択条件を用いずに、故障品類似製品抽出装置３０７の使用者が直接、複数の製品を指定してデータを揃えても良い。また、全製品を対象とする場合には、選択条件を必要としないので、故障品の発生に関わらず、予め多次元空間を作成しておくことが可能である。

処理１４では、処理１３で求まった故障品の統計距離Ｄｍと予め与えられた値との比較を行い、故障品の統計距離Ｄｍが大きければ、処理１５へと進められる。また、故障品の統計距離Ｄｍが小さい場合は、抽出の処理を終了として図２のステップ２６へ進む。

処理１５では、まず各製品の統計距離Ｄｍを求める。具体的な計算方法は、処理１２と同様である。そして、各製品の統計距離Ｄｍの内、与えられた値より大きな値を持つ製品を抽出する。ここで、予め与えられている距離とは、図１に示すような多次元空間の中での１０２の距離である。

また、図９は、処理１５で求まった故障品の統計距離Ｄｍを、図７のデータ形式上の８０１（統計距離Ｄｍ）の列に格納したものである。ここで、与えられた値を１０．００とすると、抽出された製品は“Ｇ００１３４２１”、“Ｇ００１３４２４”、“Ｇ００１３４２５”、“Ｇ００１４８９１”、“Ｇ００１４８９２”である。

処理１６では、処理１２で抽出した製品のＸを基に、故障品と各製品との相対距離Ｄｓを計算する。処理１６とは、具体的には、抽出した製品のＸをＸ_l、故障品のＸをＸ_fとし、Ｘ_l、Ｘ_fを用いて、式（６）により故障品と各製品との相対距離Ｄｓを求める。

そして、処理１７では、各製品毎の相対距離Ｄｓと予め与えられていた値とを比較し、選別を行う。予め与えられていた値より小さい場合（有）は、類似性が高いとして故障品類似製品とする。また、予め与えられていた値より大きい場合（無）は、類似製品ではないとする。ここで、類似品とは、図１に示すような多次元空間上の製品１０３である。

また、図１０は、処理１６で求まった故障品の相対距離Ｄｓを、図７のデータ形式上に付加したものである。１００１は相対距離Ｄｓを格納する列である。ここで、与えられた値を５．００とすると、抽出された製品は“Ｇ００１３４２４”、“Ｇ００１３４２５”である。すなわち、故障品類似製品として、この２品が抽出されたこととなる。

以上の処理においては、各々の予め与えられた値によってその処理結果として得られる故障品類似製品は変わってくる。そこで、各値を変更した時に故障品類似製品がどう変わるかを検討する場合もある。この場合は、各処理における予め与えられた値を変更し、上記処理手順１４〜１７を再実行する。

最終的に処理が終了したとき、故障類似製品が無しであれば図２のステップ２６に進む。また、故障類似製品が有れば、対策を行うために図２のステップ２７へ処理が進む。

以上のように、本実施の形態によれば、稼働時の特性値計測手段などの特殊な機構を必要とせず、また、製品における構造や物理特性などのデータを用いなくても、製造時の特性値のみで故障品の類似製品を抽出でき、従来より簡易に、かつ多くの種類の製造品に適用することができる。

（第２の実施の形態）
前記第１の実施の形態においては、故障品の類似性を評価する方法として故障品からの相対距離を評価する方法としたが、さらに、類似性を評価する手法には階層的クラスタリングを用いる方式がある。そこで、第２の実施の形態においては、処理１６にて、故障品からの相対距離Ｄｓで判断するのではなく、階層化クラスタリングを用いた場合について説明する。階層的クラスタリングについては、非特許文献２（宮本定明：クラスター分析入門、森北出版株式会社、１９９９）等に記載されている。階層的クラスタリングの結果は、通常、樹形図により表現される。

図１１は、本実施の形態における樹形図の一例を示す図である。樹形図とは、一方の軸に対象を羅列し、他方の軸に対象単品もしくは複数の製品からなるクラスタ相互距離を取り、クラスタの状態を樹形にて表現した図である。図１１では、縦軸に製品を示す識別コード６０１、横軸に相互距離を取った樹形１１０２を記している。軸の取り方は逆でも構わない。また、ここでの故障品であるＧ１２３４６の識別コードについては、図１１の様に着色表示（図では着色部分を太枠にて表示）１１０３してある。

さらに、樹形図上にスライダを設けた事例について図１２に示す。スライダ１２０２は、縦線１２０３と、この縦線を明確にするための矢印１２０４、縦線の横軸上の位置である距離を表示する距離表示部分１２０５からなる。スライダは、マウスやキーボードといったユ−ザインターフェース５０６等により横軸の任意の位置に動かすことが可能で、これによりしきい値の指定ができる。樹形図において、しきい値をある値に指定した場合、図１２では左側となる該しきい値以下の距離で結合している枝に関わる製品は、互いに該しきい値より近い距離にあることを意味する。

そこで、故障品を含み且つ距離がしきい値より近いクラスタを着色もしくはハンチングを施した事例を図１３に示す。スライダ１２０２が示す位置から左にあり且つ故障品Ｇ１２３４６を含むクラスタとは故障類似表示１３０２に示すようになる。すなわち、“Ｇ００１２３４５”、“Ｇ００１２３４６”、“Ｇ００１２３５４”、“Ｇ００１３４２１”がクラスタである故障類似製品として抽出されたものとする。以上のように、故障品を含み且つ距離がしきい値より近いクラスタが図上で明示化できている。

さらに、スライダを動かし、しきい値を変化させることで、該しきい値における故障類似製品のクラスタが求まり、そして故障品を含むクラスタ、すなわち着色された部分が明示的に変化することとなる。以上のような処理と表示を行うことで、しきい値によるクラスタの状態を評価することが容易になる。

以上のように、本実施の形態によれば、前記第１の実施の形態と同様に、稼働時の特性値計測手段などの特殊な機構を必要とせず、また、製品における構造や物理特性などのデータを用いなくても、製造時の特性値のみで故障品の類似製品を抽出でき、従来より簡易に、かつ多くの種類の製造品に適用することができる。

（第３の実施の形態）
第３の実施の形態においては、さらに対策を迅速化するために、製品がどの位置を通過して現在どこにあるかを表す情報を、先の類似品抽出結果と共に表示する方法について以下に説明する。まず、製造時から倉庫、販売店、顧客といった製品の通過位置を記憶する機構を設ける。

図１４は、本実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

本実施の形態の故障品類似製品の抽出システムにおいて、識別コード読取り装置３０２と製品の位置情報記録装置１４０２からなる記録システム１４０３は複数あり、これら装置とデータベース３０５はネットワーク３０６で接続されている。製品が経由されていく各所に記録システム１４０３が設置され、識別コードとその位置である製造拠点や倉庫、輸送路中継地、販売店、顧客といった位置情報は、製品の通過時に該製品の識別コードと通過位置をデータベース３０５に登録が行われる。そして、故障品類似品抽出装置３０７がネットワーク３０６に接続されており、データベース３０５にあるデータを用いた処理を行う。

図１５を用いて、位置情報がデータベース３０５に格納されるデータの一例を説明する。ここで、位置来歴情報とは、その製品がどこを経由して来たかの情報であり、その内容は解像度により具体的には、製造装置や作業場、棚、通路といった細かい位置から、ライン、倉庫、道路、さらに工場、販売店、顧客といった大まかな位置まで様々な位置を対象としている。

図１５では、縦軸に製品、横軸に識別コード６０１、及び各製品の複数の位置来歴情報が行列の形式で格納されている。本例では、識別コード６０１を格納する列、識別コード６０１に対応する位置情報の例である位置来歴情報１５０２，１５０３を格納する列がある。複数の位置来歴情報１５０２，１５０３は、通過した時刻と位置の情報が組となり、図１５に示すように格納されている。位置来歴情報は、実際には通過位置が多数有り、１５０２と１５０３の間、さらに１５０３以降に格納されているとする。

識別コード６０１は、本例では、第１列目にあるように、ある製品に“Ｇ００１１９２０”が付されている。また、本例は、製造終了時の日時刻である“２００５．０５．１１ ０８：４７”と、その時に製品の通過した位置である“ライン１”が第２列に格納されている。

次に、故障類似製品の抽出と連動して、該故障類似製品の位置来歴情報の表示を行う処理について説明する。図１５に示したデータを用いた場合の位置来歴情報の表示の処理手順について、図１６に示す。ここで、故障類似製品抽出にクラスタリングを用いた場合とする。

処理１６０１では、故障類似製品の抽出を行う。本事例では、前記クラスタリングにより求まった内容とする。すなわち、樹形図は図１１に示したような内容である。

処理１６０２では、前記のスライダ１２０２によりしきい値の指定が行われ、しきい値内の距離で、且つ故障品を含む製品の抽出が行われる。このときの樹形図は、例えば図１３に示したような内容である。すなわち、“Ｇ００１２３４５”、“Ｇ００１２３４６”、“Ｇ００１２３５４”、“Ｇ００１３４２１”が故障類似製品として抽出されたものとする。

処理１６０３では、抽出した製品の識別コードに対応する製品の位置来歴情報をデータベース３０５から抽出する。本事例では、“Ｇ００１２３４５”、“Ｇ００１２３４６”、“Ｇ００１２３５４”、“Ｇ００１３４２１”について抽出を行う。

処理１６０４では、識別コードとそれに対応した位置来歴情報を画面に表示する。その事例を図１７に示す。本事例では、縦軸に製品、横軸に識別コード６０１、及び各製品の通過点毎の位置来歴情報１７０２，１７０３の様に表示している。各通過点毎に、日時刻１７０４，１７０６と位置情報１７０５，１７０７とがそれぞれ組となって表示される。またこのとき、製品の並び方は、処理１６０１にて画面に表示した樹形図（図１３）における識別コードと同じ並びにする。

処理１６０５では、該位置来歴情報の並び方を、特定の時刻や位置の項目に着目して変える場合は、着目したい項目を指定する。

処理１６０６では、着目した項目について並べ替え条件に従って並び替えを行い、その並び方に準じて製品毎のデータの並び方を変える。図１８に、並べ替えた表示例の事例を示す。本事例では、通過点１８０３の位置情報１８０７について着目し、並び替え条件を顧客名の順に並び替えた結果について示している。

以上にて、故障類似品が絞り込めたと判断できれば終了し、さらに、しきい値を見直して変えたい場合には処理１６０２に戻り、しきい値を変更して指定する。また、位置来歴情報の並べ替えを行いたい場合は処理１６０５に戻る。

以上のように、本実施の形態によれば、製品がどの位置を通過して現在どこにあるかを表す情報を先の類似品抽出結果と共に表示することで、さらに対策を迅速化することができる。

以上、本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。

本発明は、デバイス製品の抽出技術に関し、特に、磁気記憶装置、マルチチップモジュール、液晶ディスプレイなどの多数の工程を経て製造される製品において、顧客使用時に故障が発生した時に、この故障品と類似な特性値を持つ製品の抽出方法および抽出システムに適用して有効である。

本発明の第１の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法の処理手順の一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態である故障発生時の処理過程における処理の流れの一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける別のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品抽出装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法において、製造時にデータベースに格納されるデータの一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法において、処理１２で求まったベクトルＸの一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法において、処理１３で求まった故障品の統計距離Ｄｍの一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法において、処理１５で求まった製品の統計距離Ｄｍの一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法において、処理１６で求まった製品の相対距離Ｄｓの一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態である故障発生時の処理過程における処理の別の方式の結果の一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態である故障発生時の処理過程における処理の別の方式の結果において、しきい値を設定する一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態である故障発生時の処理過程における処理の別の方式の結果において、しきい値を設定する別の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける製品の位置情報を記録するハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法において、位置来歴情報がデータベースに格納されるデータの一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の位置来歴情報の表示処理手順の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法において、故障類似製品の位置来歴情報がデータベースに格納されるデータの一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態である故障品類似製品の抽出システムにおける故障品類似製品の抽出方法において、故障類似製品の位置来歴情報がデータベースに格納されるデータの一例を示す図である。

符号の説明

２０１…顧客、２０２…サービス部門、２０３…品質保証部門、３０１…工場、３０２…識別コード読取り装置、３０３…特性値測定装置、３０４…選択条件記録装置、３０５…データベース、３０６，３０６ａ…ネットワーク、３０７…故障品類似製品抽出装置、４０１，４０２…工場、５０１…ネットワークインターフェース、５０２…制御部、５０３…２次記憶装置、５０４…主記憶装置、５０５…演算部、５０６…ユーザインターフェース、６０１…識別コード、６０２…選択条件、６０３，６０４，６０５…特性値、７０１…識別コード、７０２，７０３，７０４…ベクトルＸ、８０１…統計距離Ｄｍ、１００１…相対距離Ｄｓ、１１０２…樹形、１１０３…着色表示、１２０２…スライダ、１２０３…縦線、１２０４…矢印、１２０５…距離表示部分、１３０２…故障類似表示、１４０２…位置情報記録装置、１４０３…記録システム、１５０２，１５０３…位置来歴情報、１７０２，１７０３…位置来歴情報、１７０４，１７０６…日時刻、１７０５，１７０７…位置情報、１８０３…通過点、１８０７…位置情報。

Claims (11)

1. コンピュータからなる抽出装置を用いて、複数の製品の中から故障する可能性が大きい製品を抽出する故障品類似製品の抽出方法であって、
   前記コンピュータからなる抽出装置は、
   製造時に複数の特性項目について測定された特性値を特性値群として、各製品の個々の識別コードと対応させて記憶した記憶手段を用いて、
   複数の製品の特性値群を前記記憶手段から読み出し、特性項目を各次元とする多次元空間を計算するステップと、
   前記多次元空間において故障品およびそれ以外の製品の統計距離を計算するステップと、
   前記統計距離が与えられた第一の値より大きく、かつ前記多次元空間内での故障品とそれ以外の製品間の相対距離が与えられた第二の値より近い故障品以外の製品を抽出するステップとを実行することを特徴とする故障品類似製品の抽出方法。
2. コンピュータからなる抽出装置を用いて、複数の製品の中から故障する可能性が大きい製品を抽出する故障品類似製品の抽出方法であって、
   前記コンピュータからなる抽出装置は、
   製造時に各製品の個々の識別コードと測定された特性値群および製品の選択条件を対応させて記憶した記憶手段を用いて、
   故障品が発生した後に、前記故障品の選択条件を前記記憶手段から読み出し、前記故障品の選択条件と類似である選択条件を持つ複数の製品の特性値群を抽出するステップと、
   前記抽出された複数の製品の特性値群を用いて多次元空間を抽出するステップと、
   前記多次元空間において故障品およびそれ以外の前記抽出された製品の統計距離を計算するステップと、
   前記統計距離が与えられた第一の値より大きく、かつ前記多次元空間内での故障品とそれ以外の製品間の相対距離が与えられた第二の値より近い故障品以外の製品を抽出するステップとを実行することを特徴とする故障品類似製品の抽出方法。
3. 請求項１または２記載の故障品類似製品の抽出方法において、
   前記統計距離として、マハラノビスの距離を用いることを特徴とする故障品類似製品の抽出方法。
4. 複数の製品の中から故障する可能性が大きい製品を抽出する故障品類似製品の抽出システムであって、
   製造時に複数の特性項目について測定された特性値を特性値群として、各製品の個々の識別コードと対応させて記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段を用いて、複数の製品の特性値群を前記記憶手段から読み出し、特性項目を各次元とする多次元空間を計算し、前記多次元空間において故障品およびそれ以外の製品の統計距離を計算し、前記統計距離が与えられた第一の値より大きく、かつ前記多次元空間内での故障品とそれ以外の製品間の相対距離が与えられた第二の値より近い故障品以外の製品を抽出する、コンピュータからなる抽出装置とを有することを特徴とする故障品類似製品の抽出システム。
5. 請求項４記載の故障品類似製品の抽出システムにおいて、
   前記識別コードを読み取る読取り装置と、前記特性値を測定する測定装置とをさらに有することを特徴とする故障品類似製品の抽出システム。
6. 複数の製品の中から故障する可能性が大きい製品を抽出する故障品類似製品の抽出システムであって、
   製造時に各製品の個々の識別コードと測定された特性値群および製品の選択条件を対応させて記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段を用いて、故障品が発生した後に、前記故障品の選択条件を前記記憶手段から読み出し、前記故障品の選択条件と類似である選択条件を持つ複数の製品の特性値群を抽出し、前記抽出された複数の製品の特性値群を用いて多次元空間を抽出し、前記多次元空間において故障品およびそれ以外の前記抽出された製品の統計距離を計算し、前記統計距離が与えられた第一の値より大きく、かつ前記多次元空間内での故障品とそれ以外の製品間の相対距離が与えられた第二の値より近い故障品以外の製品を抽出する、コンピュータからなる抽出装置とを有することを特徴とする故障品類似製品の抽出システム。
7. 請求項６記載の故障品類似製品の抽出システムにおいて、
   前記識別コードを読み取る読取り装置と、前記特性値を測定する測定装置と、前記選択条件を記録する記録装置とをさらに有することを特徴とする故障品類似製品の抽出システム。
8. 請求項４または６記載の故障品類似製品の抽出システムにおいて、
   前記統計距離として、マハラノビスの距離を用いることを特徴とする故障品類似製品の抽出システム。
9. コンピュータからなる抽出装置を用いて、複数の製品の中から故障する可能性が大きい製品を抽出する故障品類似製品の抽出方法であって、
   前記コンピュータからなる抽出装置は、
   製品の製造時に複数の特性項目について測定された特性値の特性値群および、前記製品の製造時から現状までの位置来歴情報を各製品の個々の識別コードと対応させて記憶した記憶手段を用いて、
   複数の製品の特性値群を前記記憶手段から読み出し、特性項目を各次元とする多次元空間を計算するステップと、
   前記多次元空間において故障品およびそれ以外の製品の統計距離を計算するステップと、
   前記統計距離が与えられた第一の値より大きい製品を抽出するステップと、
   前記抽出された製品について特性値群を用いてクラスタリングを行い、その結果を樹形図にて表示するステップとを実行することを特徴とする故障品類似製品の抽出方法。
10. 請求項９記載の故障品類似製品の抽出方法において、
    前記表示するステップでは、前記樹形図にて距離を指定できるスライダにより指定された第三の距離より小さい距離にあるクラスタの内、故障品を含むクラスタの図を着色することを特徴とする故障品類似製品の抽出方法。
11. 請求項９記載の故障品類似製品の抽出方法において、
    前記コンピュータからなる抽出装置は、
    前記樹形図における故障品を含むクラスタにある製品の位置来歴情報群を前記記憶手段から抽出するステップと、
    前記抽出された位置来歴情報群を識別コードに合わせて表示するステップとをさらに実行することを特徴とする故障品類似製品の抽出方法。

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