JP6715705B2 - 不良原因探索システム、及び不良要因探索方法 - Google Patents

Description

本発明は、不良原因探索システム、及び不良要因探索方法に関する。

工業製品は、各製造工程や各製造設備において不良原因となる項目について、製造部門の製造実績データ及び品質管理部門の計測データを含む、品質データを取得する。製品不良が疑われる場合に、製造メーカは、不良が発生した製品とその状態を示す不良データと当該製品の品質データとから、不良原因となる品質データ項目の探索を行う。そして、探索された不良原因について、さらに解析をおこない、不良原因を特定する。特定された不良原因から、製品不良の高いポテンシャルのある製品群を特定する。

特許文献１には、不良原因が複数の品質データ項目の組合せ（組合せ原因）となる場合も探索可能とする技術が開示されている。

特開２０１２−２２０９７８号公報

特許文献１の技術では、組合せ原因の探索範囲が不良品質データ項目数のべき乗のオーダーとなる。そのため、業務上の制約時間内に不良原因を探索することは困難である。

本発明の目的は、複数の品質データ項目の組合せからなる不良原因の探索を短時間で高精度に行うことである。

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。

複数の製品の各々について複数の品質データ項目及びその品質データを記憶する記憶部と、前記各品質データ項目の品質データを用いて前記各品質データ項目の優先順位を示す順位指標を算出する順位指標算出部と、前記順位指標を用いて前記複数の品質データ項目の探索順序及び探索範囲を決定する探索順序決定部と、前記探索範囲に含まれる複数の品質データ項目の品質データを用いて前記探索範囲から取り出した２つ以上の品質データ項目の組合せから不良発生の組合せ要因を探索する組合せ要因探索部と、前記探索した組合せ要因に係る品質データ項目を出力する出力部と、を有する不良要因探索システム。

本発明によれば、組合せ原因の探索を短時間で高精度に行うことができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の実施形態に係る不良原因探索システムの構成とその他のシステムとの連携例を示す図である。 品質データベースのデータ構造例を示す図である。 不良原因探索システムを実現するコンピューターの構成例を示す図である。 不良原因探索システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。 単一原因の探索処理の一例を示すフローチャートである。 順位指標の算出処理の一例を示すフローチャートである。 順位指標の算出例を説明する図である。 探索順序の決定処理の一例を示すフローチャートである。 組合せ原因の探索処理の一例を示すフローチャートである。 組合せ原因の算出例を説明する図である。 設定画面の一例を示す図である。 探索結果画面の一例を示す図である。 組合せ原因の詳細画面の一例を示す図である。 変形例に係る不良原因探索システムの構成例を示す図である。 同一種の複数の部品を組み付ける工程を含む生産工程を示す概念図である。 同一種の複数の部品を組み付ける工程を含む生産工程を対象にする場合の、品質データベースのデータ構造例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る修理支援システムを示す図である。

以下、本発明の実施形態について説明する。

図１７は、本発明の実施形態に係る修理支援システムを示す図である。

部品メーカPMKは最終製品メーカFMKに部品を出荷し、最終製品メーカFMKは最終製品顧客CUSに最終製品を販売している。ここで、最終製品顧客CUSが購入した最終製品に製品不良を理由とする故障があったとする。

最終製品顧客CUSは、まず、最終製品メーカFMKに最終製品の修理を依頼することになる。

最終製品メーカFMKはその修理の過程で、製品不良の可能性がある場合に、不良情報を生成する。その製品不良が部品不良の可能性が高い場合には、不良部品情報31を生成する。その後、最終製品メーカFMKは、通信ネットワーク（FAX、郵送などの他の情報伝達手段でもよい。以下「通信ネットワーク」と記載する場合は同様である。）を介して関係する部品メーカPMKの営業部門または修理部門PMKS（以下、営業部門の例で説明するが、適宜修理部門に置換可能であることはいうまでもない。）へ送信する。

さらに、営業部門PMKSは不良部品情報31を設計部門（または／および品質管理部門）PMKDに通信ネットワークを介して送信する。なお、以下、設計部門の例で説明するが、適宜品質管理部門に置換可能であることはいうまでもない。

つぎに、製造部品部門PMKMは、製造実績情報21を設計部門PMKDに送信する。

つぎに、設計部門PMKDは、製造実績情報21と不良部品情報31とから品質管理データを生成する。なお、製造実績情報21とは別のデータ（品質管理に必要なデータ）を品質管理部門などの他の部門が保持している場合には、当該データを当該部門から受信した上で、同様に品質データを生成する。

設計部門PMKDは、不良部品情報31を用いて、良品と不良品のそれぞれの品質データを抽出し、不良原因探索システムで部品に対する不良原因の探索を行う。その後、設計部門PMKDは、探索された不良原因を用いて当該部品の不良原因を解析し、最終的な不良原因を特定する。最終的な不良原因が特定されることで、不良部品の対象範囲を、販売先毎に、型番、製造番号、製造時期などで特定する不良部品群情報41を生成する。

不良部品群情報41は営業部門PMKSを経由して、販売先である最終製品メーカFMKに通信ネットワークを介して送信される。このとき、不良部品情報31を送信した最終製品メーカに限らず、不良部品群情報の販売先を含む他の販売先の最終製品メーカFMKに伝達してもよい。

最終製品メーカFMKは、部品メーカPMKから伝達された不良部品群情報41を用いて、最終製品ベースの不良原因を探索する。不良部品最終製品メーカFMKは、最終製品ベースの不良原因をさらに解析することで、最終的な最終製品ベースの不良原因を特定し、対策をまとめた後、リコール情報42を最終顧客CUS及び必要に応じて行政機関GOVに伝達する。

本実施態様では、部品メーカPMKが不良原因探索システムを用いた場合について詳述しているが、最終製品メーカFMKが部品を社内で製造している場合もあるので、最終製品メーカFMKが最終製品及び部品に対して、上記不良原因探索システムを用いた不良原因探索を行うことも本発明の範囲内であることはいうまでもない。

図１は、本発明の一実施形態に係る不良原因探索システムの構成とその他のシステムとの連携例を示す図である。

本実施例は、不良原因探索システム１と、製造ライン２と、不良情報収集システム３とからなっている。これらは、通信ネットワークを介して接続されることで、システム的な連携が行えるように構成されている。

不良原因探索システム１は、図１７の例では、設計部門PMKDにより管理運営されている。

製造ライン２は、１以上の製造装置を含み、図１７の例では、製造部門PMKMにより管理運営されている。

不良情報収集システム３は、図１７の例では、営業部門PMKSにより管理運営されている。

なお、管理運営の主体は、この態様に限るものでなく、これらの内の任意の部門であったり、別の部門が管理運営してもよい。また、不良原因探索システムが製造装置２０や不良入力装置３０に組み込まれ、１台の装置になっていてもよい。

次に、不良原因探索システム１について説明する。

不良原因探索システム１の基本構成は、制御部１０と、記憶部１１と、通信部１２と、入力部１３と、表示部１４とを含むものである。

制御部１０は、不良原因探索システム１の動作を統合的に制御する。制御部１０は、製造実績情報取得部１０１と、不良部品情報取得部１０２と、操作受付部１０３（「受付部」及び「出力部」にも相当する）と、単一原因探索部１０４と、順位指標算出部１０５と、探索順序決定部１０６と、組合せ原因探索部１０７とを含む。

製造実績情報取得部１０１は、製造実績情報２１を各製造装置２０から通信部１２を介して取得する。製造実績情報取得部１０１は、取得した製造実績情報２１の少なくとも一部を、品質データとして、記憶部１１の品質データベース１１０に格納する。製造実績情報取得部１０１は、製造実績情報21とは別のデータ（品質管理に必要なデータ）を品質管理部門などの他の部門が保持している場合には、当該データを品質管理部門から通信ネットワークを介して取得する。製造実績情報取得部１０１は、取得した品質管理用の計測データの少なくとも一部を、品質データとして、記憶部１１の後述する品質データベース１１０にデータを格納する。製造実績情報取得部１０１は、例えば、日次、週次、月次などの所定タイミングで、製造実績情報２１及び上記計測データを取得する。製造実績情報２１は、例えば、製造装置２０の識別子、当該製造装置２０が処理した各製品の識別子、各製品のロット識別子、当該製造装置２０が各製品について測定した測定値、等のデータを含む。

不良部品情報取得部１０２は、不良部品情報３１を不良入力装置３０から通信部１２を介して取得し、取得した不良部品情報３１に基づいて記憶部１１の品質データベース１１０にデータを格納する。不良部品情報取得部１０２は、発生した不良に関する情報（不良が発見された部品（以下、「不良品」ともいう。それ以外の部品は「良品」ともいう）の識別子、当該不良が発生した日時）を、不良部品情報３１として取得する。

操作受付部１０３は、組合せ原因の探索に関する操作をユーザーから受け付ける操作画面や、組合せ原因の探索結果を含む操作画面を表示部１４に出力する。また、操作受付部１０３は、ユーザーの操作を入力部１３を介して受け付ける。操作受付部１０３は、通信部１２を介して通信可能な外部装置に操作画面を出力したり、当該外部装置からユーザーの操作を受け付けてもよい。

単一原因探索部１０４は、後述する品質データベース１１０に格納されている複数の品質データ項目の品質データ（データ値）を用いて、不良の発生の単一原因に該当する品質データ項目を探索する。

順位指標算出部１０５は、単一原因に該当する品質データ項目を除いた複数の品質データ項目について、これらの品質データ項目の品質データ（データ値）を用いて、優先順位を示す順位指標を算出する。

探索順序決定部１０６は、順位指標算出部１０５により算出された順位指標を用いて、対象の複数の品質データ項目の探索順序及び探索範囲を決定する。探索範囲は、組合せ探索の対象となる品質データ項目の数である。

組合せ原因探索部１０７は、探索順序決定部１０６により決定された探索範囲に含まれる複数の品質データ項目の品質データを用いて、探索範囲から取り出した２つ以上の品質データ項目の組合せから、不良の発生の組合せ原因を探索する。

記憶部１１は、制御部１０が使用するデータやプログラムを格納する。記憶部１１は、後述する品質データベース１１０を格納する。

通信部１２は、通信ネットワークに接続し、外部装置と情報の送受信を行う。

入力部１３は、ユーザーの操作の入力を受け付ける。

表示部１４は、操作画面などの情報を表示する。

図２は、品質データベースのデータ構造例を示す図である。品質データベース１１０は、品質データテーブル１１１と、不良データテーブル１１２とを格納する。

品質データテーブル１１１は、各製品に対応するデータ項目のレコードを格納する。データ項目は、製品ＩＤ１１１ａと、製造ロットＩＤ１１１ｂと、製造実績データ１１１ｃと、不良フラグ１１１ｄとを含む。製品ＩＤ１１１ａは、製品の識別子である。製造ロットＩＤ１１１ｂは、製品のロットの識別子である。製造実績データ１１１ｃは、製造実績情報取得部１０１により取得された製造実績情報２１に含まれる製造データと、を用いて登録される。製造実績データ１１１ｃの品質データ項目は、当該製品を製造した製造工程、当該製品を製造した製造装置の識別子（装置ＩＤ）や、当該製品について測定された量的データや質的データなどの特性値、を含む。製造実績データ１１１ｃは、製造後に測定された複数の品質管理品質データ項目及びそのデータ値を予め含んでいてもよい。不良フラグ１１１ｄは、当該製品が不良品であるか否かを示すデータである。図２では、不良フラグ「１」は、不良品を示し、不良品フラグ「０」は、良品を示す。

不良データテーブル１１２は、不良部品情報取得部１０２が不良部品情報３１を取得することで生成される。不良データテーブル１１２は、不良が発見された各製品に対応するレコードである。各レコードは、製品ＩＤ１１２ａと、不良発生日時１１２ｂとを含む。製品ＩＤ１１２ａは、不良品の識別子である。製品ＩＤ１１２ａは、製品ＩＤ１１１ａと対応する。不良発生日時１１２ｂは、不良が発生した日時を示すデータである。不良部品情報取得部は、不良部品情報３１に含まれる製品ＩＤをキーにして、各不良品に対応するレコードを探索し、品質データテーブル１１１の不良データフラグ１１１ｄにフラグ（不良有「１」）、不良無「２」）を登録する。

図３は、不良原因探索システムを実現するコンピューターの構成例を示す図である。コンピューター９は、例えば、パーソナルコンピューターであるが、これに限らず、サーバーコンピューター、スマートフォン、タブレットコンピューター等の装置であってもよい。また、不良原因探索システム１は、複数のコンピューターにより構成されてもよい。

コンピューター９は、例えば、演算装置９１と、主記憶装置９２と、外部記憶装置９３と、出力装置９４と、入力装置９５と、通信装置９６とを含む。

演算装置９１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。主記憶装置９２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）である。外部記憶装置９３は、例えば、ハードディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）、あるいはフラッシュＲＯＭ（Read Only Memory）である。

出力装置９４は、例えば、ディスプレイ、プリンター、スピーカーである。入力装置９５は、例えば、キーボードやマウスなどのポインティングデバイス、タッチパネル、マイクロフォンである。通信装置９６は、ネットワークケーブルを介して有線や無線を用いて情報を送受信する装置である。

制御部１０は、例えば、演算装置９１がプログラムを実行することによって実現することができる。このプログラムは、例えば、主記憶装置９２又は外部記憶装置９３内に記憶され、実行にあたって主記憶装置９２上にロードされ、演算装置９１によって実行される。記憶部１１は、例えば、主記憶装置９２及び外部記憶装置９３の少なくとも一方によって実現される。記憶部１１は、例えば、通信部１２を介して接続されるネットワーク上のストレージにより実現されてもよい。

通信部１２は、例えば、通信装置９６によって実現される。入力部１３は、例えば、入力装置９５によって実現される。表示部１４は、例えば、出力装置９４によって実現される。

図４は、不良原因探索システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。品質データテーブル１１１及び不良データテーブル１１２には、レコードが格納されているものとする。ただし、不良フラグ１１１ｄには、値が設定されていないものとする。

制御部１０は、図４に示すフローチャートの処理を開始する。例えば、処理を開始するための操作をユーザーから入力部１３を介して受け付けることで開始する。具体的には、操作受付部１０３は、図１１（設定画面の一例を示す図）に示すような操作画面５００を表示部１４に出力する。操作画面５００は、入力欄５１０と、決定ボタン５２０と、表示欄５３０と、入力欄５４０〜５６０と、開始ボタン５７０とを含む。入力欄５１０は、不良原因探索の対象期間を入力するための欄である。決定ボタン５２０は、対象期間に発生した不良に関する不良データを表示欄５３０に表示するためのボタンである。表示欄５３０は、対象期間に発生した不良に関する不良データを表示する欄である。入力欄５４０は、後述する有意水準を入力するための欄である。入力欄５５０は、後述する探索範囲を入力するための欄である。入力欄５６０は、後述する組み合わせの要素数ｒの上限値Ｒを入力するための欄である。開始ボタン５７０は、探索処理を開始するためのボタンである。

操作受付部１０３は、決定ボタン５２０の操作を受け付けた場合、入力欄５１０に設定された対象期間を取得する。また、操作受付部１０３は、当該取得した対象期間内に不良発生日時１１２ｂが含まれるレコードを、不良データテーブル１１２から抽出し、表示欄５３０に出力する。これにより、ユーザーは、不良データの発生数などを確認しながら、対象期間を決めることができる。

操作受付部１０３は、開始ボタン５７０の操作を受け付けた場合、入力欄５１０、入力欄５４０〜５６０に設定されたデータを取得し、ステップＳ１の処理を実行する。

まず、制御部１０は、対象期間の不良データを品質データに反映する（ステップＳ１）。本実施例では、操作受付部１０３が取得した不良発生日時１１２ｂが含まれる各レコードから、製品ＩＤ１１２ａを取得する。また、操作受付部１０３は、品質データテーブル１１１を参照し、取得した各製品ＩＤ１１２ａと対応する製品ＩＤ１１１ａを有するレコードを特定する。また、操作受付部１０３は、当該特定した各レコードの不良フラグ１１１ｄに「１（不良品）」を設定し、他の各レコードの不良フラグ１１１ｄに「０（良品）」を設定する。

次に、制御部１０は、全ての品質データ項目から単一原因を探索する（ステップＳ２）。本実施例の場合、単一原因探索部１０４は、品質データテーブル１１１の製造実績データ１１１ｃに含まれる品質データ項目から、不良の発生の単一原因に該当する品質データ項目を探索する。ステップＳ２の処理は、図５を参照して後に詳述する。

次に、制御部１０は、順位指標を計算する（ステップＳ３）。本実施例の場合、順位指標算出部１０５は、ステップＳ２で探索された単一原因に該当する品質データ項目を除いた複数の品質データ項目について、探索の優先順位を示す順位指標を算出する。ステップＳ３の処理は、図６〜７を参照して後に詳述する。

次に、制御部１０は、要素数ｒに初期値「２」を設定する（ステップＳ４）。要素数ｒとは、組合せ原因探索において組合せのデータ項目数（２以上の自然数）である。

次に、制御部１０は、要素数ｒが上限値Ｒを超えるまで、ステップＳ６〜８の処理を繰り返す（ステップＳ５）。上限値Ｒは、要素数ｒの上限値（２以上の自然数）である。上限値Ｒは、操作画面５００の入力欄５６０に入力された値、あるいは、所定の初期値が設定される。

制御部１０は、探索順序及び探索範囲を決定する（ステップＳ６）。本実施例では、探索順序決定部１０６が、ステップＳ３で算出された順位指標を用いて、対象の複数の品質データ項目の探索順序及び探索範囲を決定する。ステップＳ６の処理は、図８を参照して後に詳述する。

制御部１０は、探索範囲に含まれる品質データ項目から組合せ原因を探索する（ステップＳ７）。本実施例では、組合せ原因探索部１０７が、ステップＳ６で決定された探索範囲に含まれる複数の品質データ項目から、不良の発生の組合せ原因に該当する品質データ項目の組合せを探索する。ステップＳ７の処理は、図９〜１０を参照して後に詳述する。

制御部１０は、要素数ｒを１インクリメントする（ステップＳ８）。

最後に、制御部１０は、組合せ原因を表示する（ステップＳ９）。本実施例では、操作受付部１０３が、組合せ原因に関する処理結果を用いて、組合せ原因の探索結果を含む操作画面を表示部１４に出力する。ステップＳ９の処理は、図１２〜１３を参照して後に詳述する。

図５は、単一原因の探索処理の一例を示すフローチャートである。図５は、図４のステップＳ２の処理の詳細を示している。

まず、単一原因探索部１０４は、全ての品質データを取得する（ステップＳ２１）。本実施例では、単一原因探索部１０４が、品質データテーブル１１１の製造実績データ１１１ｃに含まれる品質データ項目及びそのデータを取得する。なお、ステップS１により、ステップ２の品質データテーブル１１１では、不良フラグ111ｄは既に入力されている。

次に、単一原因探索部１０４は、ステップＳ２１で取得した製造実績データ１１１ｃに含まれる各品質データ項目について、ステップＳ２３〜Ｓ２５の処理を繰り返す（ステップＳ２２）。

単一原因探索部１０４は、対象の製造品質データ項目の列について、統計学的検定手法を用いて、不良品（不良フラグ「１」）の品質データと良品（不良フラグ「０」）の品質データの有意差を検定する（ステップＳ２３）。また、単一原因探索部１０４は、ステップＳ２３の検定結果に基づいて、不良品の品質データと良品の品質データに有意差があるか否かを判定する（ステップＳ２４）。有意差があると判定した場合（ステップＳ２４でＹｅｓ）、単一原因探索部１０４は、当該対象の製造品質データ項目を単一原因として抽出する（ステップＳ２５）。有意差がないと判定した場合（ステップＳ２４でＮｏ）、又は、ステップＳ２５の処理の後、単一原因探索部１０４は、次の対象の品質データ項目について処理を行う。

本実施形態では、有意差の検定手法として、例えば、２群間の平均値の差の有無を検定するｔ検定を用いる。有意差の検定手法としては、ｔ検定のほかに、コルモゴロフ−スミルノフ検定（ＫＳ検定）等を利用することができる。単一原因探索部１０４は、対象の品質データ項目の列について、良品（不良フラグ１１１ｄが「０」のレコード）のデータ群の平均値と、不良品（不良フラグ１１１ｄが「１」のレコード）のデータ群の平均値とを算出し、これらの平均値に差が無いとする有意確率を算出する。そして、単一原因探索部１０４は、有意水準（例えば、１％）を下回る有意確率を有する品質データ項目を、単一原因として抽出する。有意水準は、操作画面５００の入力欄５４０に入力された値、あるいは、所定の初期値が設定される。

上述のようにして、単一原因探索部１０４は、製造実績データ１１１ｃに含まれる品質データ項目から、単一原因に該当する品質データ項目を抽出することができる。

図６は、順位指標の算出処理の一例を示すフローチャートである。図６は、図４のステップＳ３の処理の詳細を示している。

順位指標算出部１０５は、製造実績データ１１１ｃに含まれる品質データ項目のうち、ステップＳ２で単一原因として抽出された品質データ項目を除いた各品質データ項目について、ステップＳ３２〜Ｓ３５の処理を繰り返す（ステップＳ３１）。

順位指標算出部１０５は、対象の品質データ項目の列について、品質データ（データ値）の分布を所定数の区間に分割する（ステップＳ３２）。区間数Ｉの決定手法として、スタージェスの公式を用いることができる。スタージェスの公式を用いた場合、品質データテーブル１１１に格納されている製品ＩＤ１１１ａの全数をＮとすると、区間数Ｉは、下記の式（１）で算出することができる。以下では、説明を分かり易くするため、対象の品質データ項目の列に含まれる各データの最大値から最小値までを１０区間に分割する。

次に、順位指標算出部１０５は、ステップＳ３２で分割した各区間に含まれるデータの度数（頻度）を、良品と不良品に分けて計算する（ステップＳ３３）。

次に、順位指標算出部１０５は、全区間の合計度数（品質データの総数、すなわち製品の全数Ｎ）を１としたときの各区間の度数（良品及び不良品を含む）の割合（相対度数）を計算する（ステップＳ３４）。

次に、順位指標算出部１０５は、対象の品質データ項目の順位指標である尤度Ｌを計算する（ステップＳ３５）。例えば、順位指標算出部１０５は、下記の式（２）を用いて、尤度Ｌを算出する。ｘ_ｉは、区間ｉの全区間の合計度数に対する相対度数である。ｋ_ｉは、区間ｉに存在する不良品の数である。尤度Ｌは、ｉが１からＩまでの、ｘ_ｉ ^ｋｉの総乗である。尤度Ｌは、相対度数が低い区間に不良が多く存在するほど小さな値を示す。尤度Ｌは、良品の品質データの分布と不良品の品質データの分布の差異を表す指標であるとも言える。この差異が大きいほど、尤度Ｌは小さな値となる。

上述のようにして、順位指標算出部１０５は、製造実績データ１１１ｃに含まれる品質データ項目のうち、単一原因として抽出された品質データ項目を除いた各品質データ項目について、尤度Ｌ（順位指標）を算出することができる。なお、尤度Ｌの算出方法は、上述の方法に限定されず、良品の品質データの分布と不良品の品質データの分布の差異を表すことができれば、他の方法であってもよい。

図７は、順位指標の算出例を説明する図である。

グラフＧ１、Ｇ２及びＧ３は、それぞれ、特性値ａ、ｂ及びｃに関するヒストグラムである。各グラフは、品質データの最大値から最小値までを１０の区間に分け、合計の度数（頻度）を１としたときの各区間の度数の割合（相対度数）を示している。

グラフＧ１では、良品のヒストグラムＧ１１の中心から不良品のヒストグラムＧ１２が右に外れていることが分かる。また、グラフＧ２では、良品のヒストグラムＧ２１の中心から不良品のヒストグラムＧ２２が左に外れていることが分かる。一方、グラフＧ３では、良品のヒストグラムＧ３１の中心に不良品のヒストグラムＧ３２が位置していることが分かる。ここで、特性値ａの尤度は9.78・10^-35、特性値ｂの尤度は1.07・10^-32、特性値Ｃの尤度は1.78・10^-29と算出されている。尤度Ｌが小さいほど、良品のヒストグラムに対して不良品のヒストグラムが中心からより大きく外れていることが分かる。

上述のような尤度Ｌを用いることで、相対度数が低い区間に不良が多く存在する品質データ項目を、組合せ原因探索の対象として優先的に選択することができる。

図８は、探索順序の決定処理の一例を示すフローチャートである。図８は、図４のステップＳ６の処理の詳細を示している。

まず、探索順序決定部１０６は、製造実績データ１１１ｃに含まれる品質データ項目のうち、単一原因として抽出された品質データ項目を除いた各品質データ項目を、ステップＳ３で算出された順位指標に基づいて昇順にソートする（ステップＳ６１）。尤度Ｌが小さい品質データ項目ほど、優先順位が高くなる。

それから、探索順序決定部１０６は、ステップＳ６１でソートされた品質データ項目から、所定の探索範囲の品質データ項目を抽出する（ステップＳ６２）。所定の探索範囲は、操作画面５００の入力欄５５０に設定される、あるいは、所定の初期値が設定される。例えば、探索範囲が「１０」の場合、探索順序決定部１０６は、ステップＳ６１でソートされた品質データ項目から上位１０位に含まれる品質データ項目を抽出する。また、探索順序決定部１０６は、探索範囲に含まれる品質データ項目から、設定された要素数ｒの組合せを全て特定する。探索順序決定部１０６は、特定した各組合せについて、優先順位が高い品質データ項目を含む組合せが先になるように、順序を決定してもよい。

上述のようにして、順位指標に基づく探索順序で品質データ項目の探索範囲が決定される。

図９は、組合せ原因の探索処理の一例を示すフローチャートである。図９は、図４のステップＳ７の処理の詳細を示している。

組合せ原因探索部１０７は、ステップＳ６で特定された品質データ項目の要素数ｒの組合せのそれぞれについて、ステップＳ７２〜Ｓ７５の処理を繰り返す（ステップＳ７１）。対象の組合せを選択する順序は、特に限定されないが、例えば、探索順序決定部１０６により決定された順序を用いることができる。

組合せ原因探索部１０７は、品質データテーブル１１１から、対象の組合せに含まれる各品質データ項目の列の品質データを抽出する（ステップＳ７２）。また、組合せ原因探索部１０７は、対象の品質データ項目の列の組合せについて、統計学的手法を用いて、不良品（不良フラグ「１」）の品質データと良品（不良フラグ「０」）の品質データの関係性を評価（有意差を検定）する（ステップＳ７３）。また、組合せ原因探索部１０７は、ステップＳ７３の評価結果に基づいて、不良品の品質データと良品の品質データに有意差があるか否かを判定する（ステップＳ７４）。有意差があると判定した場合（ステップＳ７４でＹｅｓ）、組合せ原因探索部１０７は、当該対象の品質データ項目の組合せを組合せ原因として抽出する（ステップＳ７５）。有意差がないと判定した場合（ステップＳ７４でＮｏ）、又は、ステップＳ７５の処理の後、組合せ原因探索部１０７は、次の対象の組合せについて処理を行う。

本実施形態では、有意差の検定方法として、例えば、ＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２検定を用いる。ＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２検定は、２つ以上の量的変数について、２群間で重心の差異が無いという帰無仮説を検定する手法である。有意差の検定方法としては、ＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２検定のほかに、Ｗｉｌｋｓのラムダによる検定等を利用することができる。組合せ原因探索部１０７は、対象の品質データ項目の列の組合せについて、良品（不良フラグ１１１ｄが「０」のレコード）の品質データ群の重心と不良品（不良フラグ１１１ｄが「１」のレコード）の品質データ群の重心とを算出し、これらの重心に差が無いとする有意確率を算出する。そして、組合せ原因探索部１０７は、有意水準（例えば、１％）を下回る有意確率を有する品質データ項目の組合せを、組合せ原因として抽出する。有意水準は、操作画面５００の入力欄５４０に入力された値、あるいは、所定の初期値が設定される。

上述のようにして、組合せ原因探索部１０７は、製造実績データ１１１ｃに含まれる品質データ項目から、組合せ原因に該当する品質データ項目の組合せを抽出することができる。

図１０は、組合せ原因の算出例を説明する図である。

グラフＧ４は、特性値ａ及びｂの組合せについて、良品の品質データと不良品の品質データをプロットしたグラフである。グラフＧ５は、特性値ｃ及びｄの組合せについて、良品の品質データと不良品の品質データをプロットしたグラフである。

ここで、グラフＧ４は、ＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２検定で有意と判定された組合せである。グラフＧ４では、良品の品質データと不良品の品質データの間に、重心の差異が大きいことが分かる。一方、グラフＧ５は、ＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２検定で有意差はないと判定された組合せである。グラフＧ５では、良品の品質データと不良品の品質データの間に、重心の差異が小さいことが分かる。

図１２は、探索結果画面の一例を示す図である。図１３は、組合せ原因の詳細画面の一例を示す図である。図１２及び図１３は、図４のステップＳ９で表示される操作画面の例を示している。

操作受付部１０３は、例えば、図１２に示すような操作画面６００を表示部１４に出力する。操作画面６００は、選択欄６１０と、表示欄６２０と、詳細ボタン６３０とを含む。選択欄６１０は、組合せ要素数ｒを選択するための欄である。選択欄６１０は、２から上限値Ｒまでの間で選択を受け付けることができる。表示欄６２０は、図４のフローチャートの処理によって抽出された組合せ原因を表示するための欄である。表示欄６２０は、選択欄６１０で選択された要素数ｒについて抽出された組合せ原因（有意確率が有意水準を下回る組合せ）の一覧と、各組合せ原因の有意確率と、各組合せ原因の詳細ボタン６３０とを表示している。図１２では、表示欄６２０は、選択欄６１０で選択された要素数ｒについて探索が行われた組合せ（有意確率が有意水準以上の組合せ）の一覧と、各組合せの有意確率と、各組合せの詳細ボタン６３０とを参考情報としてさらに表示している。図１２では、有意確率が小さい順に一覧表示されている。組合せ原因の一覧は、他の組合せの一覧と区別できるように、異なる態様で（例えば、強調して）表示されている。詳細ボタン６３０は、対応する組合せ原因又は組合せの詳細情報を表示するためのボタンである。

操作受付部１０３は、ステップＳ１〜Ｓ８の結果から、選択欄６１０で選択されている要素数ｒの組合せ原因に関する情報（品質データ項目、及び有意確率）を取得し、表示欄６２０に表示する。また、操作受付部１０３は、ステップＳ５〜Ｓ８の結果から、選択欄６１０で選択されている要素数ｒの組合せに関する情報（品質データ項目、及び有意確率）を取得し、表示欄６２０に表示する。操作受付部１０３は、選択欄６１０において要素数ｒを変更する操作を受け付けた場合、変更された要素数ｒの組合せ原因及び組合せに関する情報を取得し、表示欄６２０の表示を更新する。

上述のような操作画面６００により、不良原因探索システム１は、不良発生の組合せ原因に該当する可能性が高い組合せの候補を、ユーザーに簡単に発見させることができる。また、不良原因探索システム１は、組み合わせの要素数別に、組合せの候補をユーザーに簡単に発見させることができる。

操作受付部１０３は、詳細ボタン６３０の操作を受け付けた場合、ステップＳ１〜Ｓ８の結果に基づいて、例えば、図１３に示すような操作画面７００を表示する。操作画面７００は、表示欄７１０〜７５０を含む。表示欄７１０は、操作された詳細ボタン６３０に対応する組合せ原因又は組合せに含まれる各品質データ項目を表示する。表示欄７２０は、当該組合せ原因又は組合せの有意確率を表示する。表示欄７３０は、当該組合せ原因又は組合せに含まれる各品質データ項目の順位指標を表示する。表示欄７４０は、当該組合せ原因又は組合せに含まれる各品質データ項目の品質データをプロットしたグラフを表示する。表示欄７５０は、当該組合せ原因又は組合せに含まれる各品質データ項目の品質データのヒストグラムを表示する。表示欄７５０は、複数の品質データ項目のヒストグラムを同時に表示してもよいし、選択された１つ以上の品質データ項目のヒストグラムを表示してもよい。また、表示欄７５０は、各品質データ項目の下限の規格値および上限の規格値を表示している。これらの規格値は、例えば、各品質データ項目について予め定められている。

上述のような操作画面７００により、不良原因探索システム１は、組合せ原因又は組合せに含まれる品質データ項目における良品及び不良品の品質データの差異の詳細などを、ユーザーに簡単に確認させることができる。ユーザーは、組合せ原因を不良の原因として確定する判断材料を得ることができる。

以上、本発明の一実施形態について説明した。本実施形態に係る不良原因探索システム１は、例えば、組合せ原因を構成する可能性の高さを表す順位指標を算出して、この順位指標に基づいて探索順序及び探索範囲を決定し、組合せ原因探索を実行する。これにより、多数の品質データ項目の組合せから、より短い時間で組合せ原因を探索し、かつ、組合せ原因を特定する精度の低下を防ぐことができる。

また、例えば、順位指標は、品質データ項目のデータの種類やデータの分布の違い等に係わらず、同じように適用可能な手法で算出される。これにより、不良原因探索システム１は、手法を選択する必要がなく、より短時間で組合せ原因を探索することができる。

また、例えば、不良原因探索システム１は、単一原因に該当する品質データ項目を除いた品質データ項目について、順位指標の決定及び組合せ探索を行う。これにより、単一原因としては表れない不良モードを見つけ出すことができる。

また、例えば、組合せの要素数ｒの上限値Ｒを設定可能することで、組合せ原因の探索処理に係る時間を短くなるように制御することができる。また、例えば、探索範囲に含まれる項目の数を設定可能とすることで、組合せ原因の探索処理に係る時間を短くなるように制御することができる。

実施例１の変形例について説明する。以下、上述の実施形態と同じ構成については説明を省略し、上述の実施形態と異なる点を中心に説明する。

実施例１により、極めて高い精度で原因探索が可能となったが、不良原因によっては、見逃す場合があった。以下、実施例１とは異なる探索方法を説明する。

実施例１では、図1の単一原因探索部104は、図4のステップS2で、単一要因として抽出された品質データ項目を組合せ原因探索の範囲から除外している。具体的には、図４のステップS2の詳細処理である図5では、ステップS23で不良品の品質データと良品の品質データとの有意差を検定している。そして、検定の結果、有意差があるものを当該品質データ項目を単一原因とする品質データ項目として除外している。

しかし、このステップS2の検定対象は、全原因の不良品を対象にしている。つまり、当該品質データ項目にのみ原因がある不良品と、他の品質データ項目にのみ原因がある不良品と、双方に原因がある不良品と、が混在した品質データで検定を行っている。双方に原因がある不良品の品質データの中には、有意差ありとなるものが生じうる。これは、当該品質データ項目にのみ原因がある不良品の数が相対的に多い場合に生じやすい。実施例１では、双方を単一要因として抽出し、組合せ原因探索の範囲から除外してしまったのが、見逃しの原因である。

そこで、実施例２では、図4のステップS2で、単一要因として抽出された品質データ項目を組合せ原因探索の範囲から除外するのを止め、組合せ原因探索の範囲に含めるようにする。しかし、除外するのを止めただけでは、データ数が多すぎるため、探索時間が膨大になる。

そこで、本発明者らは、他の品質データ項目にのみ原因がある不良の品質データが、当該品質データ項目の良品の品質データと高い相関があることに着目し、設計値付近にピークが存在する分布は当該品質データ項目に原因がない不良の品質データと仮定（第１の仮定）し、当該品質データ項目の良品の品質データ数の分布に応じたデータ数を、当該品質データ項目の不良データから引くことにした。具体的には、実施例１のように、まず、順位指標算出部１０５で図６のステップＳ３１〜ステップ３４を行う。つまり、分割した各区間に含まれるデータの度数（頻度）を、良品と不良品に分けて計算し、全区間の合計度数（品質データの総数、すなわち製品の全数Ｎ）を１としたときの各区間の度数（良品及び不良品を含む）の割合（相対度数）を計算する。

次に、図６のステップ３５では、当該品質データ項目の尤度L（順位指標）を計算していたが、その前、各区間の良品の度数を、不良品の数に合わせて縮小し、スケールマッチング（例えば、設計値が属する区分の良品の品質データ数が、不良の品質データ数と等しくする）し、不良の品質データ数から除外する。その結果、残った不良品の品質データ数が、組合せ原因も含む、当該品質データ項目に何らかの原因がある不良の品質データ数となる。この後、ステップ３５の処理に戻す。

さらに、本発明者らは、「設計値から乖離した数値範囲に品質データ数のピークが存在する分布は、少なくとも当該品質データ項目に原因がある」と仮定（第２の仮定）し、設計値からの標準偏差の値を閾値とした場合の裾側（外側）にある品質データを用いて、当該品質データ項目と他の品質データ項目とのアソシエーション分析を行うことで、組合せ不良原因を特定することにした。ただし、上記除外処理を行った品質データ項目については、設計値からの標準偏差の値を閾値とせずに、不良の品質データが残った区間内の値、例えば不良の品質データが残った区間のうち最も設計値側の値を閾値として、該品質データ項目と他の品質データ項目とのアソシエーション分析を行う。具体的には、実施例１のステップS74の検定の代わりに、上記アソシエーション分析を行い、強い関係性がある場合にステップS75に分岐するプロセスとなる。

このようにすることで、極めて高い確率で見逃しを防ぐことができる。

上述の実施系形態の変形例について説明する。以下、上述の実施形態と同じ構成については説明を省略し、上述の実施形態と異なる点を中心に説明する。

図１４は、変形例に係る不良原因探索システム１の構成例を示す図である。

不良原因探索システム１は、製造情報管理システム４の製造情報更新装置４０と、通信ネットワークを介して接続される。製造情報更新装置４０は、各製造装置２０に対応する製造情報４１を生成し、各製造装置２０に出力する。製造情報４１は、例えば、製造装置２０が測定する各品質データ項目に関する規格値、などを含む。製造装置２０は、例えば、測定データとそれに対応する規格値とに基づいて、測定データが規格値の範囲内であるか否かを判定し、測定データが規格値の範囲外である場合、当該製品を不良品としてラインから外すことができる。また、製造情報４１は、例えば、製造装置２０の稼働の開始や停止の指示を含んでもよい。製造装置２０及び製造情報更新装置４０は、１台の装置に組み込まれていてもよい。

組合せ原因探索部１０７は、所定の条件を満たす組合せ原因を選択し、当該選択した組合せ原因に含まれる各品質データ項目を示す組合せ原因情報１５を、製造情報更新装置４０に出力する。例えば、組合せ原因探索部１０７は、ユーザーから要素数ｒの選択を受け付け、選択された要素数ｒの組合せ原因を出力する。また、例えば、組合せ原因探索部１０７は、ユーザーから有意水準の設定を受け付け、設定された有意水準を下回る有意確率を有する組合せ原因を出力する。もちろん、組合せ原因探索部１０７は、探索された全ての組合せ原因を出力してもよい。

製造パラメータ更新装置４０は、例えば、組合せ原因に含まれる各品質データ項目が特性値（測定データ）である場合、当該特性値に対応する規格値を変更し、当該変更後の規格値を含む製造パラメータ４１を、製造装置２０に出力する。製造パラメータ更新装置４０は、例えば、良品の条件を厳しくするように規格値の範囲を変更すればよい。このようにすれば、製造装置２０は、製造情報の更新前に不良品として判定していなかった製品を、不良品として判定することができる。製造ライン２内で、不良品をより正確に発見することができる。

製造パラメータ更新装置４０は、例えば、組合せ原因である各品質データ項目が装置ＩＤを含む場合、当該装置ＩＤを停止する指示を含む製造パラメータ４１を、対応する製造装置２０に出力してもよい。このようにすれば、製造装置２０は、製造を停止することができる。組合せ原因に関係する製造装置２０による不良の発生を防止することができる。

さらに、別の変形例について説明する。以下、上述の実施形態と同じ構成については説明を省略し、上述の実施形態と異なる点を中心に説明する。

図１５は、同一種の複数の部品を組み付ける工程を含む製造工程を示す概念図である。

工程ＰＭにて、同一種の複数の部品８０４は、寸法、特性などが予め計測され、製造実績データとする。工程ＡＰにて、複数の部品８０４は、製品となるワーク８０１に組みつけられる。次に工程ＢＰにて、複数の部品８０４が組み付けられたワーク８０１は、別の加工を施されワーク８０２となる。こうした複数の加工を経て、ワーク８０１はワーク８０３となる。検査工程ＴＰにて、例えば各部品８０４の特性値等を測定することにより、ワーク８０３の合否が判定される。この図では簡単のために組み付ける部品数を２個で示しているが、一般的にはｎ個でよい（ｎは１を含む自然数）。また、工程ＢＰでは、例として円形の加工を施しているが、別の種類の加工を施してもよい。また、検査工程ＴＢより前の各工程（工程ＡＰ、ＢＰ等）は、順序を入れ替えてもよい。また、各部品８０４の測定は、検索工程ＴＢ以外の工程で実行されてもよい。

ワークに対して組み付けられた同一種の複数の部品８０４について測定された製造実績データは、品質データテーブル１１１に格納される。この同一種の複数の部品を組み付ける工程を含む生産工程を対象にする場合の、品質データベースのデータ構造例を、図１６に示す。図２と異なり、品質データテーブル１１１は、同一種の複数の部品８０４を製品に組み付ける工程の所定の品質データ項目について、各部品８０４の品質データを含む部品別品質データ群１１１ｅを含む。図１６では、工程Ａの特性値ａは、各部品（１〜ｎ）の品質データ（特性値ａ１〜ａｎ）を含んでいる。もちろん、品質データテーブル１１１は、複数の品質データ項目について、部品別品質データ群１１１ｅを含んでもよい。

対象の品質データ項目が複数の列（部品別品質データ群１１１ｅ）を含む場合、上述のステップＳ３２において順位指標算出部１０５は、当該複数の列に含まれる全ての品質データ（データ値）の分布を所定数の区間に分割する。また、ステップＳ３３において順位指標算出部１０５は、ステップＳ３２で分割した各区間に含まれる品質データの度数（頻度）を、良品と不良品に分けて計算する。不良フラグ１１１ｄが「１」である製品に関連付けられた部品別品質データ群１１１ｅの各品質データは、全て不良品としてカウントする。ステップＳ３４において順位指標算出部１０５は、全区間の合計度数（品質データの総数、すなわち製品数Ｎと部品数ｎの積）を１としたときの各区間の度数（良品及び不良品を含む）の割合（相対度数）を計算する。

また、上述のステップＳ３５において順位指標算出部１０５は、上述の式（２）の代わりに、下記の式（３）を用いて、尤度Ｌを算出する。ｘ_ｉは、区間ｉの全区間の合計度数に対する相対度数である。ｐ_ｉは、区間ｉに存在する不良品数の全不良品数に対する不良相対度数である。尤度Ｌは、ｉが１からＩまでの、ｘ_ｉ ^ｐiの総乗である。尤度Ｌは、相対度数が低い区間に不良が多く存在するほど小さな値を示す。尤度Ｌは、良品の品質データの分布と不良品の品質データの分布の差異を表す指標であるとも言える。この差異が大きいほど、尤度Ｌは小さな値となる。

上述のようにして、順位指標算出部１０５は、複数の列（部品別品質データ群１１１ｅ）を含む品質データ項目について、尤度Ｌ（順位指標）を算出することができる。

図１及び図１４の不良原因探索システム１の構成は、不良原因探索システム１の構成を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。不良原因探索システム１の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。また、各構成要素の処理又は機能の分担は、本発明の目的及び効果を達成できるのであれば、上述したものに限られない。また、図２及び図１６に示す品質データベース１１０のデータ構造は、一例であり、本発明の目的を達成することができるのであれば、図示した例に限定されない。

図４〜６、８、及び９で示したフローチャートの処理単位は、不良原因探索システム１の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。不良原因探索システム１の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。さらに、本発明の目的及び効果を達成できるのであれば、上記のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。また、図１１〜１３に示す操作画面は、一例であり、本発明の目的を達成することができるのであれば、図示した例に限定されない。

本発明は、上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した各実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明が、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を、他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に、他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現されてもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリーや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１…不良原因探索システム、２…製造ライン、４…製造情報管理システム、９…コンピューター、１０…制御部、１１…記憶部、１２…通信部、１３…入力部、１４…表示部、１５…組合せ原因情報、２０…製造装置、２１…製造実績情報、３０…不良入力装置、３１…不良部品情報、４０…製造情報更新装置、４１…製造情報、９１…演算装置、９２…主記憶装置、９３…外部記憶装置、９４…出力装置、９５…入力装置、９６…通信装置、１０１…製造実績情報取得部、１０２…不良部品情報取得部、１０３…操作受付部、１０４…単一原因探索部、１０５…順位指標算出部、１０６…探索順序決定部、１０７…原因探索部、１１０…品質データベース、１１１…品質データテーブル、１１１ａ…製品ＩＤ、１１１ｂ…製造ロットＩＤ、１１１ｃ…品質データ群、１１１ｄ…不良フラグ、１１１ｅ…部品別品質データ群、１１２…不良データテーブル、１１２ａ…製品ＩＤ、１１２ｂ…不良発生日時、５００…操作画面、５１０…入力欄、５２０…決定ボタン、５３０…表示欄、５４０…入力欄、５５０…入力欄、５６０…入力欄、５７０…開始ボタン、６００…操作画面、６１０…選択欄、６２０…表示欄、６３０…詳細ボタン、７００…操作画面、７１０…表示欄、７２０…表示欄、７３０…表示欄、７４０…表示欄、７５０…表示欄、Ｇ１…グラフ、Ｇ１１…ヒストグラム、Ｇ１２…ヒストグラム、Ｇ２…グラフ、Ｇ２１…ヒストグラム、Ｇ２２…ヒストグラム、Ｇ３…グラフ、Ｇ３１…ヒストグラム、Ｇ３２…ヒストグラム、Ｇ４…グラフ、Ｇ５…グラフ

Claims (10)

1. 複数の製品の各々について、複数の品質データ項目及びその品質データを記憶する記憶部と、
   前記各品質データ項目の品質データを用いて、前記各品質データ項目の優先順位を示す順位指標を算出する順位指標算出部と、
   前記順位指標を用いて、前記複数の品質データ項目の探索順序及び探索範囲を決定する探索順序決定部と、
   前記探索範囲に含まれる複数の品質データ項目の品質データを用いて、前記探索範囲から取り出した２つ以上の品質データ項目の組合せから、不良発生の組合せ原因を探索する組合せ原因探索部と、
   前記探索した組合せ原因に係る品質データ項目を出力する出力部と、を有し
   前記複数の製品は、良品及び不良品を含み、
   前記順位指標算出部は、前記各品質データ項目について、前記品質データの分布を複数の区間に分けて、全区間の合計度数に対する各区間の相対度数と、前記各区間の不良品の数に基づいて前記良品の品質データの分布と前記不良品の品質データの分布の差異を求め、前記差異が大きいほど前記優先順位が高くなる前記順位指標を算出する
   不良原因探索システム。
2. 請求項１に記載の不良原因探索システムであって、
   前記順位指標算出部は、前記各品質データ項目について、前記品質データの分布を複数の区間に分けて、全区間の合計度数に対する各区間の相対度数と、全不良品数に対する前記各区間の不良の相対度数とに基づいて前記差異を求める
   不良原因探索システム。
3. 請求項１に記載の不良原因探索システムであって、
   前記複数の製品は、良品及び不良品を含み、
   前記組合せ原因探索部は、前記品質データ項目の組合せについて、前記良品の品質データと前記不良品の品質データとの差異が有意であるか否かを判定し、有意と判定した当該組合せを前記組合せ原因として抽出する
   不良原因探索システム。
4. 請求項１に記載の不良原因探索システムであって、
   前記複数の品質データ項目の品質データを用いて、前記複数の品質データ項目から、不良発生の単一原因を探索する単一原因探索部を有し、
   前記順位指標算出部は、前記探索した単一原因に係る品質データ項目を除いた品質データ項目について前記順位指標を算出し、
   前記探索順序決定部は、前記探索した単一原因に係る品質データ項目を除いた品質データ項目について、前記探索順序及び前記探索範囲を決定する
   不良原因探索システム。
5. 請求項１に記載の不良探索原因探索システムであって、
   前記組合せ原因探索部は、２つから所定の上限値までの前記品質データ項目の組合せから、前記組合せ原因を探索する
   不良原因探索システム。
6. 請求項５に記載の不良原因探索システムであって、
   前記所定の上限値の設定をユーザーから受け付ける受付部を有する
   不良原因探索システム。
7. 請求項５に記載の不良原因探索システムであって、
   前記出力部は、前記品質データ項目の組合せの要素数別に、前記組合せ原因に係る品質データ項目を出力する
   不良原因探索システム。
8. 請求項１に記載の不良原因探索システムであって、
   前記探索範囲に含めるべき前記品質データ項目の数の設定をユーザーから受け付ける受付部を有する
   不良原因探索システム。
9. 請求項１に記載の不良原因探索システムであって、
   前記出力部は、前記組合せ原因のうち所定の条件を満たす組合せ原因を選択し、当該選択した組合せ原因に係る品質データ項目を、前記製品の製造装置により使用される製造情報を管理する製造情報管理システムに出力する
   不良原因探索システム。
10. 不良原因探索システムにおける不良原因探索方法であって、
    複数の製品の各々について、複数の品質データ項目及びその品質データを取得するステップと、
    前記各品質データ項目の品質データを用いて、前記各品質データ項目の優先順位を示す順位指標を算出するステップと、
    前記順位指標を用いて、前記複数の品質データ項目の探索順序及び探索範囲を決定するステップと、
    前記探索範囲に含まれる複数の品質データ項目の品質データを用いて、前記探索範囲から取り出した２つ以上の品質データ項目の組合せから、不良発生の組合せ原因を探索するステップと、
    前記探索した組合せ原因に係る品質データ項目を出力するステップと、
    前記複数の製品は、良品及び不良品を含み、前記各品質データ項目について、前記品質データの分布を複数の区間に分けて、全区間の合計度数に対する各区間の相対度数と、前記各区間の不良品の数に基づいて前記良品の品質データの分布と前記不良品の品質データの分布の差異を求めるステップと、
    前記差異が大きいほど前記優先順位が高くなる前記順位指標を算出するステップとを含む
    不良原因探索方法。

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