JP2009020600A - 品質管理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の品質を満足する必要のある製品の品質を所望の範囲内に管理できるようにする。
【解決手段】鉄鋼プロセスにおける操業因子の操業条件、及び、該操業因子の操業条件で得られた製品の品質を含むプロセスデータから、所定の品質が所望の範囲内となる操業因子の操業条件の範囲を算出する。また、解析対象製品のプロセスデータに基づいて、操業因子と品質との関係式を確率分布相関解析法により求める。そして、操業因子の操業条件の範囲と、操業因子と品質との関係式とを用いて、操業因子の品質に対する影響度を算出する。さらに、操業因子と品質との関係式と、品質改善対象製品の操業因子の操業条件とを用いて、品質の改善度合いを算出する。さらにまた、操業因子の品質に対する影響度と、品質の改善度合いとを用いて、操業因子の改善期待度を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、鉄鋼プロセス等の製造プロセスの工程を経て製造される製品であって、且つ、複数の品質を満足する必要のある製品の品質を所望の範囲内に管理するのに好適な技術に関する。

製品の品質に関して、最近の顧客からの高度な品質の要求のため、従来さほど重要視されなかった品質も大きな品質トラブルとして扱われるようになってきている。そのため、従来から管理されていた品質に、新たに管理すべき品質が加わることがある。

従来の品質管理としては、主成分分析を用いたマハラノビス距離による管理を行う統計的品質管理が行われている。しかしながら、従来の品質管理では、迅速に所望の品質を確保できる製品の製造条件を見いだせる技術はなく、十分な品質管理が不可能であった。

これに対し、特許文献１には、散布図や相関係数では捉えられないプロセス制御データと品質データとの相関を解析できるようにする手法が開示されている。

特開２００２−１８３２５０号公報

しかしながら、特許文献１には、品質管理を行う方法については開示されていない。また、従来から管理されていた品質を損なわずに、新たに管理すべき品質を所望の品質に管理し製造することは容易ではなかった。

本発明は上記のような問題に鑑みてなされたものであり、製造プロセスの工程を経て製造される製品について複数の品質を所望の範囲内に管理できるようにすることを目的とする。

本発明の品質管理装置は、製造プロセスの工程を経て製造される製品について複数の品質を所望の範囲内に管理するための品質管理装置であって、前記製造プロセスから、操業因子の操業条件、及び、該操業因子の操業条件で得られた製品の品質を含むプロセスデータを収集するデータ入力手段と、前記データ入力手段により入力されるプロセスデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記データ蓄積手段に蓄積されたプロセスデータから、所定の品質が所望の範囲内となる操業因子の操業条件の範囲を算出する操業範囲算出手段と、前記データ蓄積手段から取得された解析対象製品のプロセスデータに基づいて、操業因子と品質との関係式を確率分布相関解析法により求める確率分布相関解析手段と、前記操業範囲算出手段により算出された操業因子の操業条件の範囲と、前記確率分布相関解析手段により求められた関係式とを用いて、操業因子の品質に対する影響度を算出する影響度算出手段と、前記データ蓄積手段から品質改善対象製品の操業因子の操業条件を取得する改善対象操業条件設定手段と、前記確率分布相関解析手段により求められた関係式と、前記改善対象操業条件設定手段により取得された品質改善対象製品の操業因子の操業条件とを用いて、品質の改善度合いを算出する品質改善度算出手段と、前記影響度算出手段により算出された影響度と、前記品質改善度算出手段により算出された品質の改善度合いとを用いて、操業因子の改善期待度を算出する改善期待度算出手段とを備えたことを特徴とする。
本発明の品質管理方法は、製造プロセスの工程を経て製造される製品について複数の品質を所望の範囲内に管理するための品質管理方法であって、前記製造プロセスから、操業因子の操業条件、及び、該操業因子の操業条件で得られた製品の品質を含むプロセスデータを収集し、データ蓄積手段に蓄積する手順と、前記データ蓄積手段に蓄積されたプロセスデータから、所定の品質が所望の範囲内となる操業因子の操業条件の範囲を算出する操業範囲算出手順と、前記データ蓄積手段から取得された解析対象製品のプロセスデータに基づいて、操業因子と品質との関係式を確率分布相関解析法により求める確率分布相関解析手順と、前記操業範囲算出手順により算出された操業因子の操業条件の範囲と、前記確率分布相関解析手順により求められた関係式とを用いて、操業因子の品質に対する影響度を算出する影響度算出手順と、前記データ蓄積手段から品質改善対象製品の操業因子の操業条件を取得する改善対象操業条件設定手順と、前記確率分布相関解析手順により求められた関係式と、前記改善対象操業条件設定手順により取得された品質改善対象製品の操業因子の操業条件とを用いて、品質の改善度合いを算出する品質改善度算出手順と、前記影響度算出手順により算出された影響度と、前記品質改善度算出手順により算出された品質の改善度合いとを用いて、操業因子の改善期待度を算出する改善期待度算出手順とを有することを特徴とする。
本発明のプログラムは、製造プロセスの工程を経て製造される製品について複数の品質を所望の範囲内に管理するための品質管理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記製造プロセスから、操業因子の操業条件、及び、該操業因子の操業条件で得られた製品の品質を含むプロセスデータを収集するデータ入力手段と、前記データ入力手段により入力されるプロセスデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記データ蓄積手段に蓄積されたプロセスデータから、所定の品質が所望の範囲内となる操業因子の操業条件の範囲を算出する操業範囲算出手段と、前記データ蓄積手段から取得された解析対象製品のプロセスデータに基づいて、操業因子と品質との関係式を確率分布相関解析法により求める確率分布相関解析手段と、前記操業範囲算出手段により算出された操業因子の操業条件の範囲と、前記確率分布相関解析手段により求められた関係式とを用いて、操業因子の品質に対する影響度を算出する影響度算出手段と、前記データ蓄積手段から品質改善対象製品の操業因子の操業条件を取得する改善対象操業条件設定手段と、前記確率分布相関解析手段により求められた関係式と、前記改善対象操業条件設定手段により取得された品質改善対象製品の操業因子の操業条件とを用いて、品質の改善度合いを算出する品質改善度算出手段と、前記影響度算出手段により算出された影響度と、前記品質改善度算出手段により算出された品質の改善度合いとを用いて、操業因子の改善期待度を算出する改善期待度算出手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。

本発明によれば、製造プロセスの工程を経て製造される製品について複数の品質を所望の範囲内に管理することができる。

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る品質管理装置の概略構成を示す図である。また、図２は、本発明の実施形態に係る品質管理装置において実行される品質管理方法を説明するためのフローチャートである。以下、図１及び図２を参照して、鉄鋼製品の製造工場において、製品として「薄板コイル」、品質として「材質」及び「表面疵発生量」を対象とし、「材質」を満足しつつ「表面疵発生量」を低減させるように管理する例を説明する。

図１に示すように、製品の製造プロセス（工程Ａ〜Ｃ）から収集される、製品を製造する上で設定が必要な変数である各操業因子の操業条件が製品毎に出力される。さらに最終工程Ｃからは、該操業因子の操業条件で得られた製品の品質を検査した結果である品質データが製品毎に出力される。ここで、製品毎に出力される各操業因子の操業条件及び品質データの両者を合わせてプロセスデータと呼ぶ。

図１において、データ入力部１０１は、製造プロセスからプロセスデータを収集、入力する。

データ蓄積部１０２は、データ入力部１０１により入力されるプロセスデータを蓄積する。

操業範囲算出部１０３は、データ蓄積部１０２に蓄積されたプロセスデータから、所定の品質が所望の範囲内となり、製品の製造条件として用いることが可能な操業因子Ｘの操業条件の範囲Ｒ（以下、「操業因子Ｘの範囲Ｒ」と称する）を算出する。ここでは、図２のステップＳ２０１に相当する処理を行う。

特徴量算出部１０４は、データ蓄積部１０２から解析対象製品のプロセスデータを取得し、品質に関係する特徴量を算出する。ここでは、図２のステップＳ２０２に相当する処理を行う。特徴量算出部１０４は、プロセスデータが操業条件や品質データが時々刻々と記録された時系列データである場合、プロセスデータを製品の品質管理に必要な時間単位又は製品長さ単位で分割する。以降は、分割した一つ一つの単位を仮想的な製品として取り扱い、品質管理を行う。分割した単位の時系列データの形態をしたプロセスデータから品質に関係する特徴量を算出し、品質管理に用いるプロセスデータとする。特徴量としては、最大、最小、平均、分散、標準偏差等の統計量が主に用いられる。また、既に品質管理の単位のデータとなっている場合には、そのデータをそのまま特徴量として取り扱ってもよい。

確率分布相関解析部１０５は、特徴量算出部１０４から特徴量（或いは品質管理の単位のデータ）を取得し、操業因子Ｘと品質Ｑとの関係式Ｑ(Ｘ)を確率分布相関解析法により求める。ここでは、図２のステップＳ２０３に相当する処理を行う。確率分布相関解析法とは、特許文献１に開示されている散布図や相関係数では捉えられない操業因子と品質との間の相関を解析することができる近似式算出方法である。

影響度算出部１０６は、操業範囲算出部１０３により算出された操業因子Ｘの範囲Ｒと、確率分布相関解析部１０５により算出された関係式Ｑ(Ｘ)とを用いて、操業因子の品質に対する影響度Ｗを算出する。ここでは、図２のステップＳ２０４に相当する処理を行う。

改善対象操業条件設定部１０７は、データ蓄積部１０２から品質を改善したい製品（品質改善対象製品）の操業因子の操業条件を取得する。

品質改善度算出部１０８は、確率分布相関解析部１０５により算出された関係式Ｑ(Ｘ)と、改善対象操業条件設定部１０７により取得された品質改善対象製品の操業因子の操業条件とを用いて、操業因子毎に品質の改善度合いΔＱを算出する。品質の改善度合いΔＱは、例えば操業因子の変更量に応じて得られる品質の最大値を示す。ここでは、図２のステップＳ２０５に相当する処理を行う。

改善期待度算出部１０９は、影響度算出部１０６により算出された影響度Ｗと、品質改善度算出部１０８により算出された品質の改善度合いΔＱとを用いて、品質改善に効果の高い操業因子の改善期待度ＷＱを算出する。改善期待度ＷＱは、品質改善に効果の高い操業因子の優先順位を示す。ここでは、図２のステップＳ２０６に相当する処理を行う。

品質改善案表示部１１０は、改善期待度算出部１０９により算出された改善期待度ＷＱの大きい順に、変更候補となる操業因子を表示する。ここでは、図２のステップＳ２０７に相当する処理を行う。

次に、図２のフローチャートを参照して、本実施形態に係る品質管理装置において実行される品質管理方法について説明する。データ蓄積部１０２に蓄積されたプロセスデータのうち、解析対象製品のプロセスデータであって、所定の品質を満足するプロセスデータに基づいて、変数である操業因子Ｘの範囲Ｒ（操業因子Ｘの操業条件の範囲Ｒ）を操業因子毎に算出する（ステップＳ２０１）。

操業因子Ｘの範囲Ｒは、少なくとも操業条件の変更の必要がない所定の品質を満足する範囲である。算出方法の一つとして、操業因子Ｘの操業条件の最小と最大を範囲Ｒとする方法がある。また、別の算出方法として、操業因子Ｘを正規分布もしくは対称な分布とみなしてよい場合に、操業因子Ｘの平均μと標準偏差σを算出し、定数Ｎを用いて平均μを中心とする前後Ｎ倍の標準偏差σを範囲Ｒとする方法がある。このとき、定数Ｎは通常２．０を基準とし、操業因子Ｘに対して参考とならないデータ（いわゆるノイズや外れ値）の含み具合によって１．０〜６．０程度の範囲を取るものとする。また、別の算出方法として、操業因子Ｘを非対称な分布とみなしてよい場合に、分布形状と設備での設定可能範囲に応じて少なくとも９０％以上の累積確率分布となる範囲を覆うものとし、上位及び下位を０〜１０%のいずれかの割合に相当する部分を除くことで、操業因子Ｘの範囲Ｒの累積確率分布が一定の場合に範囲の大きさ（範囲の最大と最小の差）が最小となる場合を範囲Ｒとする方法がある。

次に、データ蓄積部１０２に蓄積されているプロセスデータから、品質管理に必要な時間単位又は製品長さ単位で分割し、分割された単位で品質に関係する特徴量（例えば最大、最小、平均、分散、標準偏差等の統計量）を算出する（ステップＳ２０２）。これにより、品質管理の単位となったプロセスデータを得る。

次に、品質管理に必要な単位で分割されたプロセスデータを用いて、操業因子Ｘと品質Ｑとの相関を確率分布相関解析法にて解析し、関係式Ｑ(Ｘ)を求める（ステップＳ２０３）。確率分布相関解析法では、操業因子Ｘを複数の水準に分割し、各水準において品質データＱの確率分布を推定し、推定した確率分布を基に品質データＱの代表値を計算する。そして、操業因子Ｘの各水準の代表値と品質データＱの代表値との相関を表わす関係式Ｑ(Ｘ)を計算する。

次に、上記ステップＳ２０１で算出された操業因子Ｘの範囲Ｒと、上記ステップＳ２０３で得られた操業因子Ｘと品質Ｑとの関係式Ｑ(Ｘ)とから、各操業因子の影響度Ｗを算出する（ステップＳ２０４）。影響度Ｗは、着目した操業因子で変更可能な品質の範囲の大きさを示す指標であり、操業因子の品質に対する影響の大きさを示す。ｓ番目の操業因子Ｘｓの影響度Ｗｓは、下式（１）に示すように、操業因子Ｘｓの範囲Ｒｓにおける品質Ｑの最大と最小の差を示す。

また、影響度Ｗｓは、関係式Ｑ(Ｘ)を操業因子Ｘｓで微分した値を用いて表わすと、操業因子Ｘｓの範囲Ｒｓの最大値Ｒｓｍａｘ及び最小値Ｒｓｍｉｎを用いて、下式（２）のようになる。なお、関係式Ｑ(Ｘ)が１次式の場合、（式１）及び（式２）は同等となる。

次に、改善対象操業条件Ｘｔ（品質改善対象製品の操業因子の操業条件）に対する各操業因子の品質の改善度合いΔＱｔを算出する（ステップＳ２０５）。品質の改善度合いΔＱｔは、下式（３）に示すように、改善対象操業条件Ｘｔの場合の品質Ｑ(Ｘｔ)から変更候補となる操業条件Ｘｔ'を用いて品質Ｑ(Ｘｔ')との品質の差の大きさとなる。

ここで、図３を参照して、このときの変更候補となる操業条件Ｘｔ'を説明する。目標の品質Ｑ_objを実現する操業条件Ｘ_objが操業因子Ｘの範囲Ｒ内にある場合（図３（ａ））、Ｘｔ'＝Ｘ_objである。それに対して、操業条件Ｘ_objが操業因子Ｘの範囲Ｒに満たない場合（図３（ｂ））、Ｘｔ'＝範囲Ｒの下限値Ｒ_minであり、操業条件Ｘ_objが操業因子Ｘの範囲Ｒを超える場合（図３（ｃ））、Ｘｔ'＝範囲Ｒの上限値Ｒ_maxである。

次に、上記ステップＳ２０４で算出された影響度Ｗと、上記ステップＳ２０５で算出された品質の改善度合いΔＱとの積で表わされる改善期待度ＷＱを算出する（ステップＳ２０６）。

次に、上記ステップＳ２０６で算出された改善期待度ＷＱが大きい操業因子から順に、操業因子の変更案を表示する（ステップＳ２０７）。改善期待度ＷＱが同じ場合は、例えば影響度Ｗの順で順序付ける。この表示に基づいて製品の標準的な操業条件を変更し、各工程の操業者が製造することで、品質を所望の範囲内に変更することができる。

（実施例）
鉄鋼製品の製造工場において、製品として「薄板コイル」、品質として「製品材質」及び最終工程における検査によって計測される「表面疵発生量」、多品種の製品作り分けに必要な変数である操業因子として「加熱炉からの製品の抽出温度（抽出温度）」、「圧延後の捲き取り機直前の温度（捲取温度）」、「焼鈍時の最高温度（焼鈍温度）」を対象として、製品の「材質」を満足しつつ「表面疵発生量」を低減させる操業因子の操業条件を提示する例について説明する。品質の一つである「表面疵発生量」として、「薄板コイル」の表面にある単位面積あたりの表面疵個数を用いた。なお、ここでの表面疵は、鉄鋼鋳片の内部に含まれる介在物、パウダー等を起因として発生するスリバー疵を対象とした。データは、解析対象とした特定品種の製品のうち、連続した期間で製造された製品材質を満足する３０００本の製品に関するデータを用いた。

「製品材質」を目標の範囲内にするためには、「抽出温度」と「捲取温度」と「焼鈍温度」が正しく目標の温度の範囲内に管理されている必要がある。さらに、もう一方の品質である「表面疵発生量」を低減させる必要がある。

「製品材質」を目標の範囲内に製造するための必要条件として、「抽出温度」と「捲取温度」と「焼鈍温度」が関連をもってそれぞれの温度の範囲が指定されている。また、「抽出温度」は「製品材質」を満足するために下限値が決められており、一方で操業上は所定の温度以上に高くしたくない。

「表面疵発生量」は「抽出温度」との間に傾向があるが、明確な相関はないことが知られており、操業条件を決めた場合であっても確定的な発生量を見積ることは困難である。

各操業因子Ｘの操業範囲Ｒとして、「抽出温度」は製品の「製品材質」を満足するための最低温度から操業上許される温度の上限を範囲として最小を０、最大を１で表わす。「捲取温度」は用いたデータの累積確率の５％〜９５％の温度範囲であり、最大を１、最小を０とする０〜１の範囲で表わす。「焼鈍温度」は平均をμ、標準偏差をσとしたときの範囲[μ−２σ,μ＋２σ]であり、最大を１、最小を０として表わす（ステップＳ２０１）。

各工程の操業の結果得られた温度を品質管理の単位で平均値を計算し、また、最終工程においてスリバー疵を検査した結果から単位面積あたりのスリバー疵個数への換算を行う特徴量の算出を行う（ステップＳ２０２）。

操業因子の大小によって「表面疵発生量」の傾向の違いを確率分布の違いとして捉え、操業因子と「表面疵発生量」との相関関係（関係式）を確率分布相関解析法により求めた（ステップＳ２０３）。その結果、図４に示すように、「抽出温度」が「表面疵発生量（表面疵個数）」と相関があることが判明した。図４は、横軸に表面疵個数、縦軸に抽出温度を示し、縦軸を１０の水準に分割し、各水準に該当するデータに対する確率分布を推定した。推定した確率分布に基づいて、累積確率が等しい点を結ぶ等累積確率の等高線（細実線）を示している。ただし、１０の水準のうち、該当するデータが無い水準が１つある。併せて、「抽出温度」の各水準で推定した確率分布の累積確率が８０％となる疵個数の部分に×印を示している。この１０個（計算できない点が１つあるので実際は９個）の×印に対して最小２乗法による直線（＝関係式：太実線）と２次関数の曲線（太鎖線）を示す。図４の最小２乗法による直線（太実線）からスリバー疵個数を低減させるには、「抽出温度」を増加させることである。他の操業因子である「捲取温度」、「焼鈍温度」についても、わずかであるが温度を増加させるとスリバー疵個数が減少する相関が得られた。

次に、影響度Ｗを求める（ステップＳ２０４）。図４において関係式を示す右下がりの直線から「抽出温度」が０のときに「表面疵個数」が２であり、「抽出温度」が１のときに「表面疵個数」が１であるから、「抽出温度」の影響度Ｗは１．０である。他の操業因子である「捲取温度」の影響度は０．０１、「焼鈍温度」の影響度は０．０１である。

品質改善対象製品の操業因子の操業条件は、「抽出温度」が０．１、「捲取温度」が０．５、「焼鈍温度」が０．５である。したがって、「表面疵発生量」を低減させるためには、それぞれの操業因子を１まで増加させることであるから、操業因子毎の品質の改善度合いΔＱは、「抽出温度」については０．９、「捲取温度」及び「焼鈍温度」については０．００５となる（ステップＳ２０５）。

次に、「表面疵発生量」の改善期待度ＷＱ＝Ｗ×ΔＱを求める（ステップＳ２０６）。「抽出温度」の改善期待度ＷＱは、Ｗ×ΔＱ＝１×０．９＝０．９、「捲取温度」及び「焼鈍温度」の改善期待度ＷＱは、Ｗ×ΔＱ＝０．０１×０．００５＝５．０×１０^-5である。

下記の表１に、本実施例における各操業因子の操業条件、影響度Ｗ、品質の改善度合いΔＱ、改善期待度ＷＱの値を示す。

改善期待度ＷＱの大きい順に「表面疵発生量」を低減させる効果が大きい操業因子の操業条件の変更案を表示した（ステップＳ２０７）。この表示結果に基づいて、加熱炉を操業している操業者が、対象となる製品５０本に対して、「抽出温度」を操業上許される上限である１となるように操業した。それらの製品をスリバー疵を検査する工程に検査した結果、すべての単位面積あたりのスリバー疵個数が１を下回る結果となった。

なお、本発明は複数の機器から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適用してもよい。

また、本発明の目的は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても達成される。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、プログラムコード自体及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

本発明の実施形態に係る品質管理装置の概略構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る品質管理装置において実行される品質管理方法を説明するためのフローチャートである。 品質の改善度合いΔＱの算出に必要な変更候補となる操業因子の操業条件Ｘｔ'を求める方法を説明する図である。 表面疵個数と操業因子（加熱炉からの製品の抽出温度）との関係式Ｑ(Ｘ)を確率分布相関解析法により求めた結果を示す図である。

符号の説明

１０１ データ入力部
１０２ データ蓄積部
１０３ 操業範囲算出部
１０４ 特徴量算出部
１０５ 確率分布相関解析部
１０６ 影響度算出部
１０７ 改善対象操業条件設定部
１０８ 品質改善度算出部
１０９ 改善期待度算出部
１１０ 品質改善案表示部

Claims (14)

1. 製造プロセスの工程を経て製造される製品について複数の品質を所望の範囲内に管理するための品質管理装置であって、
   前記製造プロセスから、操業因子の操業条件、及び、該操業因子の操業条件で得られた製品の品質を含むプロセスデータを収集するデータ入力手段と、
   前記データ入力手段により入力されるプロセスデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
   前記データ蓄積手段に蓄積されたプロセスデータから、所定の品質が所望の範囲内となる操業因子の操業条件の範囲を算出する操業範囲算出手段と、
   前記データ蓄積手段から取得された解析対象製品のプロセスデータに基づいて、操業因子と品質との関係式を確率分布相関解析法により求める確率分布相関解析手段と、
   前記操業範囲算出手段により算出された操業因子の操業条件の範囲と、前記確率分布相関解析手段により求められた関係式とを用いて、操業因子の品質に対する影響度を算出する影響度算出手段と、
   前記データ蓄積手段から品質改善対象製品の操業因子の操業条件を取得する改善対象操業条件設定手段と、
   前記確率分布相関解析手段により求められた関係式と、前記改善対象操業条件設定手段により取得された品質改善対象製品の操業因子の操業条件とを用いて、品質の改善度合いを算出する品質改善度算出手段と、
   前記影響度算出手段により算出された影響度と、前記品質改善度算出手段により算出された品質の改善度合いとを用いて、操業因子の改善期待度を算出する改善期待度算出手段とを備えたことを特徴とする品質管理装置。
2. 前記データ蓄積手段から解析対象製品のプロセスデータを取得して特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、
   前記確率分布相関解析手段は、前記特徴量算出手段により算出された特徴量に基づいて、前記関係式を求めることを特徴とする請求項１に記載の品質管理装置。
3. 前記改善期待度算出手段により算出された改善期待度の大きい順に変更候補となる操業因子を表示する品質改善案表示手段を更に備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の品質管理装置。
4. 前記操業範囲算出手段は、前記データ蓄積手段に蓄積されたプロセスデータに含まれる操業因子の操業条件の最大と最小を、該操業因子の操業条件の範囲として算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の品質管理装置。
5. 前記操業範囲算出手段は、前記データ蓄積手段に蓄積されたプロセスデータに含まれる操業因子の操業条件の平均と標準偏差を算出し、所定の定数を用いて、平均を中心として前後に標準偏差の定数倍の広がりをもつ範囲を、該操業因子の操業条件の範囲として算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の品質管理装置。
6. 前記操業範囲算出手段は、前記データ蓄積手段に蓄積されたプロセスデータに含まれる操業因子の操業条件の分布を推定し、その推定した分布形状のうち累積確率が所定の確率以上の累積分布となる範囲を、該操業因子の操業条件の範囲として算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の品質管理装置。
7. 前記影響度算出手段は、前記確率分布相関解析手段により求められた関係式を用いて、前記操業範囲算出手段により算出された操業因子の操業条件の範囲における品質の最大値と最小値の差を影響度として算出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の品質管理装置。
8. 前記影響度算出手段は、前記確率分布相関解析手段により求められた関係式を操業因子で微分した値、前記操業範囲算出手段により算出された操業因子の操業条件の範囲の最大値と最小値を用いて影響度を算出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の品質管理装置。
9. 前記品質改善度算出手段は、前記確率分布相関解析手段により求められた関係式を用いて、前記改善対象操業条件設定手段により取得された品質改善対象製品の操業因子の場合の品質と、変更候補となる操業因子の場合の品質との差を品質の改善度合いとして算出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の品質管理装置。
10. 前記改善期待度算出手段は、前記影響度算出手段により算出された影響度と、前記品質改善度算出手段により算出された品質の改善度合いとの積を改善期待度として算出することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の品質管理装置。
11. 前記製品は鉄鋼製品であることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の品質管理装置。
12. 前記品質の一つが表面疵発生量であることを特徴とする請求項１１に記載の品質管理装置。
13. 製造プロセスの工程を経て製造される製品について複数の品質を所望の範囲内に管理するための品質管理方法であって、
    前記製造プロセスから、操業因子の操業条件、及び、該操業因子の操業条件で得られた製品の品質を含むプロセスデータを収集し、データ蓄積手段に蓄積する手順と、
    前記データ蓄積手段に蓄積されたプロセスデータから、所定の品質が所望の範囲内となる操業因子の操業条件の範囲を算出する操業範囲算出手順と、
    前記データ蓄積手段から取得された解析対象製品のプロセスデータに基づいて、操業因子と品質との関係式を確率分布相関解析法により求める確率分布相関解析手順と、
    前記操業範囲算出手順により算出された操業因子の操業条件の範囲と、前記確率分布相関解析手順により求められた関係式とを用いて、操業因子の品質に対する影響度を算出する影響度算出手順と、
    前記データ蓄積手段から品質改善対象製品の操業因子の操業条件を取得する改善対象操業条件設定手順と、
    前記確率分布相関解析手順により求められた関係式と、前記改善対象操業条件設定手順により取得された品質改善対象製品の操業因子の操業条件とを用いて、品質の改善度合いを算出する品質改善度算出手順と、
    前記影響度算出手順により算出された影響度と、前記品質改善度算出手順により算出された品質の改善度合いとを用いて、操業因子の改善期待度を算出する改善期待度算出手順とを有することを特徴とする品質管理方法。
14. 製造プロセスの工程を経て製造される製品について複数の品質を所望の範囲内に管理するための品質管理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
    前記製造プロセスから、操業因子の操業条件、及び、該操業因子の操業条件で得られた製品の品質を含むプロセスデータを収集するデータ入力手段と、
    前記データ入力手段により入力されるプロセスデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
    前記データ蓄積手段に蓄積されたプロセスデータから、所定の品質が所望の範囲内となる操業因子の操業条件の範囲を算出する操業範囲算出手段と、
    前記データ蓄積手段から取得された解析対象製品のプロセスデータに基づいて、操業因子と品質との関係式を確率分布相関解析法により求める確率分布相関解析手段と、
    前記操業範囲算出手段により算出された操業因子の操業条件の範囲と、前記確率分布相関解析手段により求められた関係式とを用いて、操業因子の品質に対する影響度を算出する影響度算出手段と、
    前記データ蓄積手段から品質改善対象製品の操業因子の操業条件を取得する改善対象操業条件設定手段と、
    前記確率分布相関解析手段により求められた関係式と、前記改善対象操業条件設定手段により取得された品質改善対象製品の操業因子の操業条件とを用いて、品質の改善度合いを算出する品質改善度算出手段と、
    前記影響度算出手段により算出された影響度と、前記品質改善度算出手段により算出された品質の改善度合いとを用いて、操業因子の改善期待度を算出する改善期待度算出手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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