JPH04223560A

JPH04223560A - 品質改善方法及びそのシステム

Info

Publication number: JPH04223560A
Application number: JP3084439A
Authority: JP
Inventors: Subhash C Singhal; サバッシュ　シー　シンガール
Original assignee: American Telephone and Telegraph Co Inc
Current assignee: AT&T Corp
Priority date: 1990-03-26
Filing date: 1991-03-26
Publication date: 1992-08-13
Anticipated expiration: 2010-02-15
Also published as: EP0449476A3; JPH0713827B2; CA2034421A1; KR910017314A; CA2034421C; KR940009708B1; EP0449476A2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】【０００１】【産業上の利用分野】本発明は、品質管理に関し、詳し
くは、多重工程環境又はシステムの全体品質を改善する
ために複数の工程の品質管理をその総合において分析す
るようにした、多重工程環境又はシステムにおける品質
管理に関する。【０００２】【従来の技術】一般的な品質管理のプロセスには概して
少なくとも次の三つの段階がある。すなわち、（１）必
要とされる品質管理の仕様の定義、（２）この仕様を満
足するもの、ユニット、または製品の製作、及び（３）
これら製品が仕様を満足しているかどうかを確かめるた
めの製品検査、である。【０００３】ここでまず製品の製作環境を考えてみる。そこでは普通、ステージ、フェーズ等の名で呼ばれる複
数の工程が存在する。それらの工程を経て製品、もの、
又はユニットと呼ばれる製作対象物が流れる。例えば自
動車組立ラインでは、多重工程環境又はシステム内にい
くつもの工程が存在する。すなわち、自動車のフレーム
組立用第１工程、ボデー組立用第２工程、エンジン組立
用第３工程、インテリア組立用第４工程、特殊仕様車用
オプション品組立用第５工程、等である。【０００４】又、各工程は一般に一つ以上の工程パラメ
ーターを有し、これらのパラメーターは設計基準又は仕
様を反映した目標値と許容差とを有する。製作工程にお
いて妥当な品質の度合を取得維持するためには、例えば
製作工程中の異なるステージで製作されている製品のパ
ラメーターを選んでサンプリングすることにより、モニ
ターするのが望ましい。一般にサンプリングには、多重
工程環境又はシステムを形成するＮ個の工程の各々又は
選ばれた工程における製品の分析を含む。【０００５】製品のパラメーターをサンプリングすると
、サンプリングのプロセス中に得られたデータを解釈す
るための方法原則を構築することが望ましくなる。この
ことから、かなり以前に、一般的に品質管理図と呼ばれ
るものが使われるようになった。【０００６】品質管理図の概略形式としては、縦座標に
工程パラメーターの尺度を示し、横座標に他の変数、通
常は時間又は製作の順序を示す。パラメーターの尺度は
、サンプリングする製品の平均又は標準偏差値あるいは
パーセント尺度のような、何か特性についての推定値と
し、それらの値によって、例えば製品が仕様を満足して
いるかどうかを明示するようにする。【０００７】多重工程環境又はシステムにおける各工程
の各パラメーター用の品質管理図は、一般に製作工程の
品質の尺度としていくつかの方法で作成され、解釈して
利用される。品質の尺度の解釈に応じて調整を検討考慮
し、必要により製作工程に適用するのが普通である。【０００８】【発明が解決しようとする課題】しかし残念なのは、品
質の尺度の解釈手順が製作工程の各ステージの個々のパ
ラメータに焦点を絞りすぎる傾向にあることである。し
たがって一般に、多数の、それも、しばしば文字通り数
百の品質管理図を解釈する必要が生じることになる。す
なわち、品質管理図そのものはある工程を日常的にモニ
ターするには優秀なツールであるが、製作工程をモニタ
ーする工場管理者や技師、等が各品質管理図を個々に分
析するのはしばしば、極めて困難な且つ時間を消費する
作業となる。又、個々の工程パラメーターの品質管理図
が解釈できたとしても、公知の品質管理図を用いて多重
工程環境又はシステム全体の品質について解釈を行うの
は、最もよい条件の場合でも困難である。【０００９】本発明は、これらの課題を解決するために
、多重工程環境又はシステムにおける品質を改善するた
めの方法、システム、及び装置を提供するものである。【００１０】【課題を解決するための手段】本発明において、品質管
改善の対象とする多重工程環境又はシステムには、一つ
以上の工程があり、これらの工程は各々一つ以上の工程
パラメーターを有し、これらの工程パラメーターは各々
所定の許容差を有する。これら工程パラメーターの内の
選ばれたものについての情報がモニターされる。モニタ
ーされた情報は、統計的推定値の推定に用いられる。こ
れらの統計的推定値は、平均又は標準偏差値のような、
工程パラメーターの所定特性を推定するためのものであ
る。【００１１】本発明による、多重工程環境又はシステム
における品質を改善するための方法、システム、及び装
置においては、まず、工程パラメーターの第１及び第２
の統計的測定指標値の生成、及び総合を行う。総合され
た統計的測定指標値は、多次元空間的に表される。これ
ら総合され多次元空間的に表された指標値の各々は、別
の総合され多次元空間的に表された指標値の各々、及び
所定の基準値と比較される。【００１２】これらの比較結果に基づいて、これら測定
された工程パラメーターの各々の相対的パフォーマンス
が評価され、多重工程環境又はシステムの品質を改善す
るためにはどの工程パラメーターが調整を最も必要とす
るかが判定される。調整を要する工程パラメーターは、
ある優先順位付けした順序にしたがって調整される。こ
の優先順位は、目標値からの絶対的又は相対的偏差、変
動性、第１及び第２の工程パラメーターの各々に対する
測定指標値の最小値、又は予想脱落数、等のいくつかの
基準によって決まる。【００１３】【実施例】以下本発明を、その実施例について図面を参
照して、従来技術例と対比しながら詳細に説明する。説
明の便宜上、図１は、ある品質管理のプロセスを示すも
のとし、以下の例においては、このプロセスを用いて従
来技術による品質管理技術と、本発明により改善された
品質管理技術との両方について説明する。尚、この例示
によって本発明の範囲が限定されるものではない。【００１４】多重工程環境又はシステムが、棒鋼に１個
の穴をドリル加工する工程（以下Ａ工程という）を有す
ると仮定する。このＡ工程においては、一連の棒鋼が組
立ライン上を流れて来て、組立ラインのある位置に到達
したときに各棒鋼それぞれに穴がドリル加工されるよう
に計画されているとする。【００１５】工程仕様書（ステップ１１０）には一般に
各棒鋼にあける穴として意図する直径が記載されている
。この穴の仕様である意図する直径は通常、目標値、又
はＴと呼ばれる。この仕様には、上部仕様限界及び下部
仕様限界、すなわち目標値Ｔの上下の許容差、があると
する。これら上部仕様限界（ＵＳＬ）及び下部仕様限界
（ＬＳＬ）は、それぞれ穴の最大直径及び最小直径とな
る。【００１６】製作環境においては、個々の観察値又は工
程内データ（ステップ１１０）は、各棒鋼、又は選んだ
数の棒鋼にあけた穴のサンプリング測定値を意味し、こ
のデータからサンプリング測定値の平均又は標準偏差値
のような特性が生じる。従来技術においては、各工程パ
ラメーターごとに個々の品質管理図を作成する。ここで
も例としてＡ工程を用いているが、本発明による方法原
則はすぐに複数工程に延伸展開ができ、そこではいかな
る数の工程でも、例えばＡ工程からＺ工程まででも含む
ような多重工程環境又はシステムが構成されることにな
る。【００１７】又、従来技術においては、個々の工程の管
理不能状態が検知され（ステップ１３０）、モニターさ
れ（ステップ１４０）、分析されて（ステップ１５０）
、単一工程パラメーターについての適当な調整が行われ
る。【００１８】多重工程環境又はシステムと考えてよいよ
うな環境における単一工程に対する手順について述べた
が、次に、本発明による多重工程パフォーマンス分析図
による分析について説明する。この分析図は、測定され
た工程パラメーターを多次元空間的に表すツールを用い
ることによって容易に作成できる。説明の便宜上、二次
元多重工程パフォーマンス分析図（ステップ１６０）を
例として用いるが、本発明は二次元以上の多次元空間的
表示の場合にも適用可能である。【００１９】この新しい分析図は、本発明により複数の
工程のパフォーマンスを総合し（ステップ１７０）、総
合データを評価し、優先順位付けし、伝達し（ステップ
１８０）、データを人及びシステムに合わせて調整して
（ステップ１９０）、適当な多重工程品質管理をを行う
ためのものであり、これによって品質管理技術の進歩が
達成される。【００２０】図２は、図１の多重工程パフォーマンス分
析図（ステップ１６０）を更に詳しく示すもので、ｘ軸
、又は横座標は第１の統計的尺度を表し、図２の例では
上部工程能力指標（ＣＰＵ）を意味する。又、ｙ軸、又
は縦座標は第２の統計的尺度を表し、図２の例では下部
工程能力指標（ＣＰＬ）を意味する。これらの尺度及び
以下に説明するその他の統計的尺度は、技術上周知であ
る。例えば、ケーン（Ｖｉｃｔｏｒ　Ｅ．　Ｋａｎｅ）
の論文「工程能力指標」（「品質技術ジャーナル」誌、
第１８巻第１号、１９８６年１月、第４１〜５２ページ
）を参照されたい。更に別の尺度、例えば工程パラメー
ターの調整によってコスト節減を多重工程全体に反映す
る尺度も用いることができる。【００２１】ここで上記の統計的尺度ＣＰＵ及びＣＰＬ
について普通に用いられる方程式を示すと、次の「数１
」及び「数２」となる。【００２２】【数１】【００２３】【数２】【００２４】これら数式中、ＵＳＬは、前に述べたよう
に上部仕様限界（ステップ１１０）のことで、与えられ
た設計値である。ＬＳＬは下部仕様限界（ステップ１１
０）のことで、別の与えられた設計値である。ｘの上に
横線を１本引いた記号は、多重工程環境のある工程のあ
るパラメーターのサンプリングにおける個別観察値（ス
テップ１１０）の平均μの統計的推定値を意味する（以
後本明細書の数式以外の本文中ではｘｍ　と表す）。又
、ｓは、多重工程環境のある工程のあるパラメーターの
サンプリングにおける個別観察値（ステップ１１０）の
標準偏差σの統計的推定値を意味する。【００２５】更に概略的にいえば、仕様限界又は管理限
界は技術的には許容差と呼ばれる。又、平均又は標準偏
差は、サンプリングされた工程パラメーターの統計的分
布特性と呼ばれる。そして、サンプリングする工程パラ
メーターの各々に対して多次元データ点があり、このデ
ータ点は、工程パラメーターの、測定された指標値の表
示点として多次元空間にプロットできる。本実施例にお
いては、多工程パフォーマンス分析図（ステップ１６０
）上に、例えば図２のデータ点Ａとしてプロットできる
。【００２６】技術上の経験から、ＣＰＵ又はＣＰＬの値
が正の数の４（＋４）を超える場合は、その工程パラメ
ーターの変動性が非常に低いことを表示している。ここ
で「変動性が非常に低い」というのは、サンプリングし
た観測値が相互に比較的近い値であるという意味での表
現である。更に、もしＣＰＵとＣＰＬとの値が相互に比
較的近い値であるなら、サンプリングした観測値は（ア
）十分に仕様限界内にあり、且つ（イ）目標値に近い値
であり、これらを総合するとサンプリングした観測値の
平均ｘｍ　が値として目標値Ｔに近づく。【００２７】同じく経験から、ＣＰＵ又はＣＰＬの値が
負の数の１（−１）より低い場合は、その工程パラメー
ターの偏差が非常に大きいことを表示している。ここで
、「偏差が非常に大きい」というのは、サンプリングし
た観測値の算術平均ｘｍ　が上部仕様限界（ＵＳＬ）又
は下部仕様限界（ＬＳＬ）の外、すなわち許容差の範囲
外にあるという意味での表現である。【００２８】以上から、図２の実施例においては、「−
１」から「＋１」の間のＣＰＵ及びＣＰＬの値について
強調して説明するが、これによって本発明の範囲が限定
されるものではない。【００２９】次に、本発明の利点について説明する。そ
のためにまず、分析図（図１、ステップ１６０）用のデ
ータ点生成のプロセスと、多重工程環境のデータ点を総
合して（図１、ステップ１７０）多次元空間に表現する
プロセスと、各工程パラメーターのデータ点を解釈して
個々の工程パラメーターのパフォーマンスを評価し、優
先順位付けし、その特徴を判定するプロセス（図１、ス
テップ１８０）とを説明する。【００３０】そして、本発明によるプロセスのステップ
１８０及び１９０の原則に基づく改善について、従来技
術のプロセスステップ１４０及び１５０の原則と対比し
ながら説明する。尚、プロセスステップ１７０、１８０
、及び１９０は、従来技術のプロセスステップ１３０、
１４０、及び１５０に加えてもよいし、又、これらと置
き換えてもよい。【００３１】多重工程環境内の各工程は、品質管理のよ
うな目的のために統計的にモニターされる（図１、ステ
ップ１１０）一つ以上のパラメーターを有する。前に説
明した穴のドリル加工の工程（Ａ工程）を第１の工程と
して例にとると、このＡ工程には測定対象のパラメータ
ーとして穴の直径と深さとの二つのパラメーターがある
とする。各パラメーターはそれぞれ、目標値及び許容差
を含む設計仕様を有する（図１、ステップ１１０）。【００３２】ここでは第１のパラメーターを穴の直径と
する。このパラメーターは、最大直径及び最小直径のよ
うな目標値及び許容差を有し、それぞれ第１のパラメー
ターのＵＳＬ及びＬＳＬとなる。第２のパラメーターと
なる穴の深さは、最大深さ及び最小深さのような目標値
及び許容差を有し、それぞれ第２のパラメーターのＵＳ
Ｌ及びＬＳＬとなる。【００３３】設計仕様限界又は許容差がわかっているの
で、これら二つのパラメーターは統計的に測定可能であ
り、これにより、サンプリング方法原則（図１、ステッ
プ１１０）によってＡ工程のこれら二つの工程パラメー
ターの各々のＣＰＵ及びＣＰＬの値の生成も可能である
。【００３４】上記の棒鋼が組立ラインの次のステージに
移動するにつれて更に別の成形加工が行われる。例えば
次のステージには、ドリル加工した穴にねじを切る作業
を行う第２の工程（Ｂ工程）があるとする。又、このＢ
工程においては、ねじのピッチを測定すれば十分である
と仮定する。前と同様に、ねじ切りのＢ工程の設計仕様
（図１、ステップ１１０）は、目標値と許容差としての
ＵＳＬ及びＬＳＬを有する。ねじ穴を統計的にモニター
することにより、第２の工程のＣＰＵ及びＣＰＬを生成
できる。【００３５】従来技術を用いる品質管理従事者は、しば
しば今述べた三つの工程パラメーターの各々に対して一
つづつの品質管理図（図１、ステップ１２０）を作成し
て、これら三つのパラメーターをモニターし（図１、ス
テップ１４０）、二つの工程を分析する（図１、ステッ
プ１５０）ことにより、個々の工程パフォーマンスを解
釈している。【００３６】しかし、本発明によれば、第１の工程の二
つのデータ点と第２の工程の一つのデータ点とを生成し
た後、これら三つのデータ点を図２上にプロットし、そ
れによって、三つの工程パラメーターを個々に解釈する
のではなく、その総合として、多重工程環境全体につい
て解釈するのである。【００３７】尚、本実施例においては、二つの工程と三
つの工程パラメーターを含む多重工程環境に対する方法
原則について説明しているが、本発明は、Ｎ個の工程を
有する多重工程環境の各工程の各パラメーターについて
のデータ点を多次元空間的に表す場合のデータ点生成に
も直ちに適用できるものである。【００３８】本発明を理解するには次の事項の認識が重
要である。すなわち、多重工程環境の各工程の各パラメ
ーターに対する品質管理プロセスをモニターする（図１
、ステップ１４０）ためには、従来技術において行われ
るような個々の品質管理図の作成（図１、ステップ１２
０）は、本発明の実施に際しては行ってもよいが、必要
はなく、行わなくてもよいことを認識されたい。【００３９】しかし、本発明によれば、各工程パラメー
ターについてデータ点を生成し、図２に示すように分析
図上に総合する（図１、ステップ１６０）ことによって
追加利点が得られる。したがって、図２の分析図（図１
、ステップ１６０）においては、多重工程環境の各工程
の全ての又は選ばれた工程について、個々の統計的尺度
が総合される。【００４０】すなわち、本発明により、多数の工程の多
数の工程パラメーターを総合して分析図（図１、ステッ
プ１６０）のように単一の多次元空間に表すことによっ
て、個々の品質管理プロセスよりも全体の品質管理プロ
セスを改善させるような多重工程環境のパラメーターの
検討、解釈が可能となるのである。【００４１】以上、図２の分析図の概略構造、Ｎ個の工
程の各々が異なる数の測定可能な工程パラメーターを有
する多重工程環境、各工程パラメーターの一つ以上の統
計的尺度を生成する方法原則、及び一つ以上の尺度を多
次元空間に表す方法原則について説明した。次にこれら
を基に、図２の分析図（図１、ステップ１６０に対応）
上に示される多次元データ点の解釈の仕方について説明
する。【００４２】尚、上記において、統計的尺度の内の二つ
、すなわちＣＰＵ及びＣＰＬについて説明したが、その
他の尺度、例えば工程パラメーターの調整によってコス
ト節減を多重工程全体に反映する尺度、品質管理技術に
おいて仕様限界に基づく工程能力指標と呼ばれる尺度、
管理限界に基づく尺度、等を生成して、結果として得ら
れるデータ点を分析図（図１、ステップ１６０）の多次
元空間に表すこともできる。【００４３】図２に示されたデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ
）を解釈するために、図２の総合データ点から判定され
る四つの異なる工程パフォーマンス基準について述べる
。これらの基準は多重工程環境の品質を改善するために
はどの工程パラメーターが調整を最も必要とするかを判
定するのに用いられるが、ここでは又、総合工程パフォ
ーマンス（ステップ１７０）に含めて、包括的に次のよ
うな呼ぶこととする。【００４４】１．工程パラメーターの偏差；２．工程パ
ラメーターの変動性；３．その他の工程能力指標（例えば、別の統計的尺度Ｃ
ＰＫ）（ＣＰＫは各データ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）のＣＰ
Ｕ又はＣＰＬの内の最小値を意味する）；４．パラメー
ターの読みのうちで仕様限界の外にある記録点の数の推
定値（予想脱落数という）。【００４５】１．「工程パラメーターの偏差」の説明：
工程パラメーターの個々の観測点の算術平均ｘｍ　の目
標値Ｔからの偏差を推定する方法原則について説明する
。【００４６】第一段階として、サンプリングする工程パ
ラメーターの個々の観測点の算術平均ｘｍ　が目標値Ｔ
に等しいと仮定する。又、仕様限界、すなわち許容差が
目標値に関して対称と仮定する。これらの仮定を数学的
に表すと、ｘｍ　＝Ｔ、又はｘｍ　＝（ＵＳＬ＋ＬＳＬ）／２、又はＵＳＬ−ｘｍ　
＝ｘｍ　−ＬＳＬ、又は（ＵＳＬ−ｘｍ）／３ｓ　＝（
ｘｍ−ＬＳＬ）／３ｓ、又はＣＰＵ＝ＣＰＬとなる。（ここで、ｘｍ　は、ｘの上に横線を一本引い
た記号と同じ意味を持つものとする。）【００４７】したがって、工程パラメーターの算術平均
が目標値に等しいときは、第１の統計的尺度ＣＰＵは第
２の統計的尺度ＣＰＬに等しい。この結果は、図２中に
、分析図１６０の第１象限内の、縦座標及び横座標の両
方から４５度の角度をなす直線２１０として表される。この直線を目標線と呼ぶ。すなわち、目標線２１０上に
あるデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）は、どれもその算術平
均が目標値に等しいという性質を有する。すなわち、ｘ
ｍ＝Ｔ　である。そしてこのことは、このサンプリング
された工程パラメーターの算術平均とこの工程パラメー
ター目標値との間には偏差がないことを意味するものと
解釈される。【００４８】第二段階として、工程パラメーターの算術
平均が目標値よりも大きいときは、第１の統計的尺度Ｃ
ＰＵは第２の統計的尺度ＣＰＬよりも小さい。どうして
この結論が得られるかというと、上に述べたように、上
部仕様限界ＵＳＬと下部仕様限界ＬＳＬとは本実施例で
は目標値に関して対称であると仮定したので、これを数
学的に表すと：ｘｍ　＞Ｔ＝（ＵＳＬ＋ＬＳＬ）／２となり、これは前に述べた数式から、ＣＰＵ　＜　ＣＰＬを意味するからである。【００４９】したがって、算術平均が目標値よりも大き
いときは、第１の統計的尺度ＣＰＵは第２の統計的尺度
ＣＰＬよりも小さい。この結果は、図２中に、分析図１
６０の第１象限内の、目標線２１０よりも上側の区域と
して表される。すなわち、図２中の弧線２２０で示す範
囲である。すなわち、目標線２１０よりも上側の区域に
あるデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）は、どれもその算術平
均が目標値よりも大きいという性質を有する。【００５０】そしてこのことは、分析図１６０上のこの
ようなデータ点は、（ア）この工程パラメーターの算術
平均と目標値との間には偏差があり、（イ）この偏差は
上部仕様限界ＵＳＬの方向を向いている、すなわちパラ
メーターの算術平均が目標値よりも大きい、ということ
を意味するものと解釈される。この結論は理にかなって
いる。その理由は、ＵＳＬは目標値よりも大きいと定義
されているからである。尚、ＬＳＬは、その定義から、
もちろん決して目標値よりも大きくない。【００５１】又、一方、算術平均がＵＳＬに等しいとき
は、ＣＰＵはゼロに等しく、工程パラメーターの、これ
に対応するデータ点は、ｙ軸、又は縦座標上にある。す
なわち、分析図１６０のｙ軸上にあるデータ点（ＣＰＵ
，ＣＰＬ）は、どれもその算術平均がＵＳＬに等しいと
いう性質を有する。この結果は、図２中に、縦座標と一
致する直線２３０で示される。【００５２】他方、算術平均がＵＳＬより大きいときは
、ＣＰＵは負数となり、工程パラメーターのデータ点は
、分析図１６０の第２象限にある。すなわち、分析図１
６０の第２象限にあるデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）は、
どれもその算術平均が目標値より大きいだけでなく又、
ＵＳＬよりも大きいという性質を有する。この結果は、
図２中の弧線２２０で示す範囲である。【００５３】第三段階として、工程パラメーターの算術
平均が目標値よりも小さいときは、第１の統計的尺度Ｃ
ＰＵは第２の統計的尺度ＣＰＬよりも大きい。どうして
この結論が得られるかというと、上に述べたように、上
部仕様限界ＵＳＬと下部仕様限界ＬＳＬとは本実施例で
は目標値に関して対称であると仮定したので、これを数
学的に表すと：　　　　　　　　　　ｘｍ　＜　Ｔ＝（ＵＳＬ＋ＬＳＬ）／２となり、これは
前に述べた数式から、ＣＰＵ　＞　ＣＰＬを意味するからである。【００５４】したがって、算術平均が目標値よりも小さ
いときは、第１の統計的尺度ＣＰＵは第２の統計的尺度
ＣＰＬよりも大きい。この結果は、図２中に、分析図１
６０の第１象限内の、目標線２１０よりも下側の区域と
して表される。すなわち、図２中の弧線２５０で示す範
囲である。すなわち、目標線２１０よりも下側の区域に
あるデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）は、どれもその算術平
均が目標値よりも小さいという性質を有する。【００５５】そしてこのことは、分析図１６０上のこの
ようなデータ点は、（ア）この工程パラメーターの算術
平均と目標値との間には偏差があり、（イ）この偏差は
下部仕様限界ＬＳＬの方向を向いている、すなわちパラ
メーターの算術平均が目標値よりも小さい、ということ
を意味するものと解釈される。この結論は理にかなって
いる。その理由は、ＬＳＬは目標値よりも小さいと定義
されているからである。又、ＵＳＬはその定義から、も
ちろん決して目標値よりも小さくない。【００５６】又、一方、算術平均がＬＳＬに等しいとき
は、ＣＰＬはゼロに等しく、工程パラメーターの、これ
に対応するデータ点は、ｘ軸、又は横座標上にある。す
なわち、分析図１６０のｘ軸上にあるデータ点（ＣＰＵ
，ＣＰＬ）は、どれもその算術平均がＬＳＬに等しいと
いう性質を有する。この結果は、図２中に、横座標と一
致する直線２６０で示される。【００５７】他方、算術平均がＬＳＬより小さいときは
、ＣＰＬは負数となり、工程パラメーターのデータ点は
、分析図１６０の第４象限にある。すなわち、分析図１
６０の第４象限にあるデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）は、
どれもその算術平均が目標値より小さいだけでなく又、
ＬＳＬよりも小さいという性質を有する。この結果は、
図２中の弧線２７０で示す範囲である。【００５８】尚、ＵＳＬが目標値Ｔよりも大きく、ＬＳ
Ｌが目標値Ｔよりも小さいという仮定からすると、分析
図１６０の第３象限にはデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）は
存在しない。【００５９】第四段階として、今まで算術平均と目標値
との間の絶対差の観点から偏差の概念をかなり詳しく説
明してきたので、ここで、相対的尺度の観点からみた偏
差の概念を、絶対差と比較しながら説明したい。そのた
めにまず、第３の統計的尺度について述べる。【００６０】第３の統計的尺度は技術的に知られており
、普通、ｋの記号が付けられている。第３の統計的尺度
は決して新しい統計的尺度ではなく、むしろ、分析図１
６０を利用し、解釈することによって得られるものであ
ることを強調したい。第３の統計的尺度は、工程パラメ
ーターの相対的偏差を測定するためのものである。【００６１】相対的尺度というものは、多重工程環境の
同じ工程又は異なる工程の、異なる工程パラメーター間
の比較を行って、相対的偏差の場合に複数の工程パラメ
ーター間で相対的偏差を全体として比較できるという利
点を有している。このような比較ができるということは
、多重工程環境の品質を改善するためにはどの工程パラ
メーターが調整を最も必要とするか、を判定するのに有
用である。【００６２】ここで、周知の相対的尺度ｋを本説明にお
ける第３の統計的尺度として用いることとする。この尺
度ｋは、算術的には次のように表される。　　　　　　もし　ｘｍ　＞　Ｔ　　なら、ｋ＝（ｘｍ
　−　Ｔ）／（ＵＳＬ　−　Ｔ）　　　　　　もし　ｘ
ｍ　＜　Ｔ　　なら、ｋ＝（Ｔ　−　ｘｍ）／（Ｔ　−
　ＵＳＬ）。【００６３】上部及び下部仕様限界、又は許容差は目標
値に関して対称と仮定されているので、上記の算術式は
次の数式「数３」に書き直すことができる。【００６４】【数３】【００６５】相対的尺度であるこの第３の尺度ｋは、（
ア）算術平均の、工程パラメーター目標値からの偏差の
絶対値と、（イ）上部又は下部仕様限界と目標値との差
、との比率を測定するものである。【００６６】この第３の尺度は図２の分析図１６０から
容易に生成できる。図２のデータ点（ＣＰＵ、ＣＰＬ）
として図中のＡ点について考える。第３の尺度ｋを生成
するには、Ａ点を通って目標線２１０に対して垂直な直
線２８０を引く。直線２８０の、目標線２１０との交点
をＢ点、ｙ軸との交点をＣ点、ｘ軸との交点をＤ点とす
る。第３の尺度ｋは、直線２８０の二つの線分の長さの
比、すなわち線分ＡＢの長さの線分ＢＤの長さに対する
比として表すことができる。これを数学的に表すと、ｋ
　＝　ＡＢ／ＣＢとなる。【００６７】ここで、ＡＢは線分ＡＢの長さ、ＣＢは線
分ＣＢの長さである。簡単な三角関数的関係によって、
第３の尺度ｋは、Ａ点と分析図１６０の原点とを結ぶ直
線２９０と目標線２１０との間の角度２８５の正接（タ
ンジェント）に等しい。【００６８】以上説明した方法原則に従えば分析図１６
０上のデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）によって表される各
工程パラメーターについて第３の尺度を生成することが
できるのは明かである。【００６９】第五段階として、ある工程パラメーターの
偏差を他の工程パラメーターとの関連において説明する
。この場合、これら二つのパラメーターは同じ工程内の
ものでも別の工程のものでもよい。説明は上記の第３の
尺度ｋの説明を基にこれに追加する形で行う。【００７０】一方ではまず第３の尺度ｋを、図２の二つ
以上のデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）の各々について、し
たがって二つ以上の工程パラメーターの各々について、
生成する。このように生成した第３の尺度ｋを最小値か
ら最大値までの間に順位付けする。このような順位付け
は、最小の相対偏差から最大の相対偏差までの間への工
程パラメーターの１対１の順位付けに対応する。【００７１】他方、直線２９０のような一連の直線を、
それぞれ図２の分析図１６０の原点と各工程パラメータ
ーのデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）との間に引く。前の説
明に従って一連の第３の尺度ｋ、すなわち相対的偏差尺
度を生成する。ここで、各尺度は、目標線２１０と直線
２９０のようなデータ点を通る直線との間に形成される
角度の三角法正接値に等しい。又このようにして、角度
２８５のような一連の角度も形成される。すなわち、相
対的偏差の順位付けは、このように形成された角度２８
５のような一連の角度についての同様な順位付けと一対
一に対応する。したがって、最大の角度を有する工程パ
ラメーターは、最大の相対的偏差を有する工程パラメー
ターと同じパラメーターである。【００７２】この結果は、多重工程環境の品質を改善す
るために調整を最も必要とする工程及び工程パラメータ
ーを優先順位付けするのに用いる。例えば、品質管理プ
ロセスにおいて偏差に主眼が置かれている場合、相対的
偏差ｋの順位付けと一対一に対応する順位付けした角度
によって、品質改善の観点から改善対象とすべき工程パ
ラメーター、及び多重工程環境における偏差に関連して
最も顕著な品質改善を得るためにこれら工程パラメータ
ーを調整すべき順序の判定が、容易に可能となる。【００７３】２．「工程パラメーターの変動性」の説明
：上部仕様限界ＵＳＬと下部仕様限界ＬＳＬとの間の差
（以下「幅」ともいう）に関連して工程パラメーターの
変動性を推定する方法原則について説明する。【００７４】第一段階としてまず、標準偏差が工程パラ
メーターの特性で、工程の変動性の統計的尺度として用
いることができるということは、技術的に周知である。本説明では標準偏差に記号ｓを付けてある。【００７５】相対的変動性は、標準偏差ｓの、幅（ＵＳ
Ｌ−ＬＳＬ）に対する比率を意味するものとする。これ
を数式で表すと次の「数４」となる。【００７６】【数４】【００７７】さきに第３の尺度ｋの説明の際、工程パラ
メーターのデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）から目標線２１
０に対して垂線を引くことについて述べた。その際、デ
ータ点Ａから目標線２１０に引いた垂線（直線２８０）
は目標線２１０とＢ点で交差するとともに、ｙ軸とＣて
んで、又、ｘ軸とＤ点で交差する。この直線２８０上の
すべての点に対して、次の「数５」に示すＵＳＬ−ＬＳ
Ｌと３ｓとの比率は定数で、縦座標のＣ点のＣＰＬに等
しく、横座標のＤ点のＣＰＵに等しい。【００７８】【数５】【００７９】この一定比率の意味は、直線２８０上の全
てのデータ点が、上部仕様限界と下部仕様限界との間の
幅、又は差、に関して等しい変動性を有するということ
である。【００８０】これらのことを総合すると、直線２８０が
分析図１６０の原点から離れるにしたがい、交点Ｂは目
標線２１０上を原点から離れる方向に移動し、交点Ｃ及
びＤは、ｙ軸及びｘ軸上をそれぞれ正の方向に移動する
。このことは、一定比率が増加することを意味し、幅が
固定の場合、標準偏差ｓが減少し、工程パラメーターの
相対的変動性が減少することを意味する。この結論は図
２上の目標線２１０に付けた、「変動性減少」の語の方
向を指す矢印で表される。【００８１】したがって、多数の工程パラメーターに対
する多数のデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）が分析図１６０
上に表されるような多重工程環境においては、２８０の
ような直線が工程パラメーターの各データ点ごとに引か
れることは明白である。本発明によれば、順位付けが、
２８０のようなそれぞれの線が目標線２１０と交差する
Ｂ点のようなそれぞれの交点と一対一で対応する場合に
、工程パラメーターが相対的変動性によって順位付けさ
れることは明白である。【００８２】この順位付けは、多重工程環境の品質管理
を改善するための工程及び工程パラメーターの調整を行
う際の新たな優先順位付けとなるものであることを付言
したい。【００８３】ここで更に、分析図１６０上のデータ点で
表される工程パラメーターは次のような相対的変動性を
有するものと解釈されることを指摘したい。【００８４】すなわち、Ｂ点のような目標線２１０上の
交点が原点に近いほどこれに対応する工程パラメーター
の相対的変動性は高くなる。一方、目標線２１０上の交
点が原点から遠いほど対応する工程パラメーターの相対
的変動性は低くなる。【００８５】このことから、原点が相対的変動性の最高
になる点であることは明白である。【００８６】第二段階として、工程の変動性測定用の能
力指標として周知の、別の統計的尺度も図２の分析図１
６０からすぐに判定できる。特に、第４の統計的尺度を
数学的に定義すると、次の「数６」となる。【００８７】【数６】【００８８】方程式（５）（数５）と方程式（６）（数
６）を比較すると、第４の統計的尺度Ｃｐ　は、図２の
Ｄ点で評価したとき、第１の統計的尺度ＣＰＵの値の１
／２に等しく、図２のＣ点で評価したとき、第２の統計
的尺度ＣＰＬの値の１／２に等しいことが明白である。したがって、次のように図２を解釈してＣｐ　の値を読
むことができる。【００８９】すなわち、まずＢ点から縦座標に垂線２８
１を、又横座標に垂線２８２をそれぞれ引く。垂線２８
１の縦座標との交点をＥ、横座標との交点をＦとする。簡単な幾何学図形から、工程パラメーターＡの第４の統
計的尺度Ｃｐ　を、分析図１６０中のＦ点で評価したと
きは第１の統計的尺度ＣＰＵの値として、又、Ｅ点で評
価　したときは第２の統計的尺度ＣＰＬの値として容易
に読み取ることができる。この場合、両方の値は互いに
等しい。【００９０】偏差の場合のように、工程と工程パラメー
ターは変動性について異なる値をとることができる。し
たがって、例えば、品質管理プロセスにおいて変動性に
主眼が置かれている場合、変動性の尺度によって、例え
ば最高変動値から最低変動値へというように、工程及び
工程パラメーターの順位付けができる。次いで、変動性
減少に関して最も顕著に品質改善ができるように、この
順位付けを用いて、工程及び工程パラメーターに調整の
優先順位付けを行う。【００９１】３．「別の統計的尺度、ＣＰＫ」の説明：
第五の統計的尺度であるＣＰＫは偏差と変動性との両方
に基づくものであって、ず２の分析図１６０から容易に
判定できる。この第五の統計的尺度は、ＣＰＵ及びＣＰ
Ｌ両方の最小値、すなわち、データ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ
）における第１及び第２の統計的尺度の小さい方として
定義される。【００９２】まず、目標線２１０より上にデータ点（Ｃ
ＰＵ，ＣＰＬ）を有する工程パラメーターはどれも、そ
のＣＰＵ値がＣＰＬ値より小さい。したがって、そのデ
ータ点のＣＰＵ又はＣＰＬの最小値は常にＣＰＵである
。一方、目標線２１０より下にデータ点（ＣＰＵ，ＣＰ
Ｌ）を有する工程パラメーターはどれも、そのＣＰＵ値
がＣＰＬ値より大きい。したがって、そのデータ点のＣ
ＰＵ又はＣＰＬの最小値は常にＣＰＬである。【００９３】すなわち、第五の統計的尺度の値は、目標
線２１０より上のデータ点に対しては第一の統計的尺度
ＣＰＵの値であり、目標線２１０より下のデータ点に対
しては第二の統計的尺度ＣＰＬの値である。さきに述べ
たことから、目標線２１０上のデータ点はＣＰＵ及びＣ
ＰＬと同一の値を有する。以上のことから、ＣＰＫはＣ
ＰＵ又はＣＰＬのどちらかである。【００９４】偏差及び変動性の場合のように、工程と工
程パラメーターは第五の統計的尺度ＣＰＫについて異な
る値をとることができる。したがって、例えば、品質管
理プロセスにおいてＣＰＫに主眼が置かれている場合、
ＣＰＫの尺度によって、例えば最低ＣＰＫから最高ＣＰ
Ｋへというように、工程及び工程パラメーターの順位付
けができる。次いで、ＣＰＫ増加に関して最も顕著に品
質改善ができるように、この順位付けを用いて、工程及
び工程パラメーターに調整の優先順位付けを行う。これ
は、偏差と変動性の両方を考慮することになる。【００９５】４．「予想脱落数の推定」の説明：品質管
理の一連の流れの中で、脱落数は、製作されたユニット
で許容差例えば仕様限界から外れたユニットの数に関連
する。この概念について、工程パラメーターの値で仕様
限界から外れた部分の比率に関連して脱落数を説明する
。【００９６】説明の便宜上、図３に示すような、統計の
分野で周知の通常の（すなわちベル形の）分布関数が、
多重工程環境の各工程の各工程パラメーターに適用され
ると仮定する。尚、この仮定によって本発明の範囲が制
限されるものではない。工程パラメーターの脱落数推定
用に図５に示すような一連の輪郭線を引く。図５の例に
おいて、工程パラメーターのデータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ
）が例えば１０％脱落輪郭線上にあるとすると、この工
程パラメーターのパラメーター値の１０％が許容差又は
仕様限界から外れる、すなわちＵＳＬより大きいかＬＳ
Ｌより小さいことを意味する。【００９７】ここで輪郭線をＣＰＵ及びＣＰＬの関数と
して生成する方法原則について説明する。まず、通常の
（すなわちベル形の）分布関数の表及び式を記載した統
計に関する主題を扱っているいくつかの論文のどれでも
よいが、例えば、ミラー（Ｉ．Ｍｉｌｌｅｒ）とフロイ
ント（Ｊ．Ｅ／Ｆｒｅｕｎｄ）の論文「エンジニアのた
めの確率及び統計」（プレンティスホール社（Ｐｒｅｎ
ｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，　Ｉｎｃ．，ｅｎｇｅｌｗｏｏｄ
　Ｃｌｉｆｆｓ，　ＮＪ）発行、第２版（１９７７年）
、４８７ページ）を参照されたい。【００９８】本発明による輪郭の特徴の説明用に、ベル
形曲線の例を図３に示す。又、１０％の予想脱落に対応
する輪郭線生成に用いる計算例を図４に示す。以下に１
０％脱落輪郭線の生成例を説明する。１０％以外の輪郭
線についても当業者は容易に生成できる。図４に示す１
０％輪郭線用の計算は、技術的に周知であり、図３のベ
ル形曲線と関連させれば容易に理解できる。生成した輪
郭線を図５に示す。【００９９】まず、ＣＰＵを任意に、例えば１と設定す
る。ＣＰＵを定義する方程式（１）（数１）を参照し、
これに３を乗じると図４に定義されるＳＵの値を得る。これは３に等しい。教科書にもある通常の分布関数表を
用いると、標準的通常曲線の下側でＳＵから無限大まで
の間に囲まれる面積は、ＳＵが３のとき、０．１３％　
に等しい。この面積は図３に面積ＦＵとして示され、図
４に数学的に定義されている。【０１００】本説明は１０％の予想脱落を仮定し、通常
曲線の上部（図３中の右側）の下側の面積、すなわちＦ
Ｕと定義された部分を０．１３％　と仮定したので、脱
落に対応する全部分の残りの面積、すなわち図３の通常
曲線の下部（図３中の左側）の下側の面積、すなわちＦ
Ｌと定義された部分は、９．８７　となる。これは、脱
落が許容差の外側、すなわちＵＳＬ又はＬＳＬいずれか
の外側に発生し、脱落全体の面積はＦＵとＦＬとの合計
で、１０％に等しいと仮定しているからである。以上の
計算は図４に定義されている。【０１０１】ふたたび、教科書にもある通常分布に関す
る表を用いて、標準的通常曲線の下側で負の無限大から
ＳＬの値までの面積ＦＬが９．８７％　であることから
、ＳＬの値は、１．２９　となる。そして、図４に示す
ようにＳＬはＣＰＬの３倍と定義されているので、対応
するＣＰＬの値は０．４３　となる。【０１０２】以上から、１０％輪郭線上の点（ＣＰＵ，
ＣＰＬ）で（１．００，０．４３）に等しい値を有する
点が得られ、図５の分析図１６０上に記入される。この
ような方法を繰り返して１０％輪郭線を十分書けるほど
の複数の（ＣＰＵ，ＣＰＬ）の値を求める。上に述べた
ように当業者は上記の例に従って全く同じに輪郭線を生
成させることができる。図４には約１５の点を計算して
あり、これらをつないで図５に示す１０％輪郭線を形成
できる。【０１０３】この方法を他の値の脱落についても繰り返
して輪郭線図を完成させる。図５は、１．０％、１０．
０％、２５．０％、及び５０．０％の予想脱落値につい
ての四本の輪郭線を示す。　【０１０４】以上で図５の分析図１６０にい何本かの輪
郭線が引けたので、分析図１６０の工程パラメーターデ
ータ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）に関して輪郭線の相対位置を
基に工程パラメーターの予想脱落数の推定について説明
する。例えば、図５の新しい一連のデータ点ＡからＫま
でについて考える。なおこれらのデータ点はさきに説明
に用いた図２のデータ点とは異なる。【０１０５】まず、図５のＫ点についてみると、データ
点Ｋに対応する工程パラメーターＫは、２５％から５０
％までの間の予想脱落値を有すると結論できる。２５％
の輪郭線と５０％の輪郭線との間を補間すると、パラメ
ーターＫの脱落値が５０％よりは２５％に近いというこ
とが分かってくる。次に、データ点Ｈは１％の輪郭線上
にあるので、工程パラメーターの予想脱落値は１％であ
る。更に、その他の工程パラメーターのデータ点は全て
１％の輪郭線より上側にあるので、これらの工程パラメ
ーターの予想脱落値は１％より小さい。【０１０６】偏差、変動性、及びＣＰＫの場合のように
、工程と工程パラメーターは予想脱落値について異なる
値をとることができる。したがって、例えば、品質管理
プロセスにおいて予想脱落値に主眼が置かれている場合
、予想脱落値の尺度によって、例えば最高予想脱落値か
ら最低予想脱落値へというように、工程及び工程パラメ
ーターの順位付けができる。次いで、予想脱落値減少に
関して最も顕著に品質改善ができるように、この順位付
けを用いて、工程及び工程パラメーターに調整の優先順
位付けを行う。【０１０７】まとめ：図５と図中のデータ点（ＣＰＵ，
ＣＰＬ）ＡからＫまでとに関連して上記の説明を更に検
討すれば、多重工程環境において分析図のユーザが複数
の工程パラメーターに対して評価、優先順位付け、及び
調整を行って多重工程環境の全体品質を改善しようとす
る際に、他次元的分析図１６０を作成する手順が、どの
ようにしてユーザの助けになるかが更に明白に理解され
よう。【０１０８】例えば、目標線２１０上にあるＣ点を考え
てみると、これは、パラメーターＣの算術平均が目標値
に等しく、偏差はゼロであるということを意味すると解
釈される。同様に、目標線２１０より上側のデータ点Ｇ
と下側のデータ点Ｉとをみると、これらの観測点では工
程パラメーターＧ及びＩは偏差があり、パラメーターＧ
の算術平均は目標値より大きく、パラメーターＩの算術
平均は目標値より小さいことを意味すると解釈される。【０１０９】又、分析図１６０の原点とデータ点Ｋ、Ｈ
、及びＪとの間にそれぞれ引いた直線５１０、５２０、
及び５３０をみると、目標線２１０とこれらの直線５１
０、５２０、及び５３０それぞれとの間の角度は最大か
ら最小までの間に順位付けされていることになる。このことから、パラメーターＫは最大の相対的偏差を有
し、パラメーターＨはＫの次に大きい相対的偏差を有し
、パラメーターＪはこの三つのパラメーター中で最小の
相対的偏差を有する。そして、これと同じ順序で、各パ
ラメーターの調整の優先順位付けをすることができる。【０１１０】図２の直線２８０になぞらえた直線を図５
の分析図１６０に引くこともできる。その結果を観察す
ると、パラメーターＫが全パラメーター中最高の変動性
を有し、一方、パラメーターＢが最低の変動性を有する
ことを意味すると解釈できる。そして、これと同じ順序
で、各パラメーターの調整の優先順位付けをすることが
できる。【０１１１】又、データ点（ＣＰＵ，ＣＰＬ）に対する
第五の統計的尺度ＣＰＫは、すぐに生成できる。パラメ
ーターＫに対するＣＰＫはＣＰＬでその値は約０．２、
　パラメーターＤ及びＦのＣＰＫはＣＰＵでその値は約
１．５　である。そして、これと同じ順序で、各パラメ
ーターの調整の優先順位付けをすることができる。【０１１２】更に、上記の説明から、品質管理手順は、
例えば、パラメーターＫが構成要素である工程の改善を
最初に取り扱い、次にパラメーターＨが構成要素である
工程の改善を取り扱うように優先順位付けすることもで
きる。パラメーターＫを最初に、パラメーターＨを次に
する理由を説明すると次の通りである。【０１１３】すなわち、製作工程のパラメーターＫとパ
ラメーターＨとのサンプリング測定の結果からは、これ
ら二つの工程パラメーターに最大の予想脱落値が発生し
ており、最初に第１の工程を改善し次に第２の工程を改
善することによって品質管理において最大の改善が達成
できる、という結論に応じて優先順位付けが行われ、そ
してパラメーターＫは第１の工程の構成要素であり、パ
ラメーターＨは第２の工程の構成要素であるからである
。【０１１４】今まで分析図１６０を用いて多重工程のパ
フォーマンス分析の観点から本発明について説明してき
たが、分析図１６０については、この外に少なくとも二
つの観点が可能である。すなわち、第２の観点は、多重
工程シフト分析の観点であり、第３の観点は、多重パラ
メーター分析の観点である。【０１１５】第２の観点からは、例えば、許容差は、仕
様限界でなく、管理限界のことと考えてみる。方程式（
１）（数１）で定義された第１の統計的尺度ＣＰＵと、
方程式（２）（数２）で定義された第２の統計的尺度Ｃ
ＰＬとは、次の式（７）「数７」及び（８）「数８」の
ように書き換えることができる。【０１１６】【数７】【０１１７】【数８】【０１１８】ここに、「数７」及び「数８」の、ＵＣＬ
は上部管理限界で、統計的許容差値である。又、ＬＣＬ
は下部管理限界で、統計的許容差値である。ｘの上に横
線を２本引いた記号は、その工程のサンプル平均（ｘ’
の上に横線を１本引いた記号で表す）の算術平均である
。そして、σに、「ｘの上に横線を１本引いた記号」を
下付き記号として付けた記号は、工程のサンプル平均（
ｘ’の上に横線を１本引いた記号）の標準偏差である。【０１１９】第３の観点からは、例えばサンプリングす
る観察対象を、多重工程環境の中の一群の工程から採る
のでなく、製品ユニットの扱い区分としてのロット又は
バッチから採る方法がある。この観点の場合、外部から
到着した入荷品や最終製品のロットにおける多重パラメ
ーターの試験又は検査結果を表すことができる。【０１２０】以上の説明は、本発明の一実施例に関する
もので、この技術分野の当業者であれば、本発明の種々
の変形例を考え得るが、それらはいずれも本発明の技術
的範囲に包含される。例えば、工程パラメーターの調整
についての優先順位付けを、相対的偏差、変動性、予想
脱落、又はＣＰＫに関して行う例について説明したが、
優先順位付けは工程パラメーターの調整からもたらされ
る相対的コスト節減に関して行ってもよい。したがって
、本発明の範囲はその請求の範囲によってのみ制約され
る。【０１２１】【発明の効果】以上述べたごとく、本発明によれば、多
重工程環境の品質管理において、多重工程環境の各工程
の各工程パラメーターの、偏差、変動性、予想脱落、等
の特性の状況を、他次元空間的な分析図に総合的に表示
して、対応するので、多重工程環境全体の品質管理を行
うのに、従来技術のように、個々のパラメーターごとの
多数のデータと管理図を作成して分析する手間と時間が
解消される。また、多重工程環境全体として優先順位付
けして総合的に問題点に対応するので、品質管理改善の
効率が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の品質管理プロセスの説明図である。

【図２】本発明の多重工程パフォーマンス分析図である
。

【図３】本発明の予想脱落輪郭曲線を示す通常の分布曲
線である。

【図４】本発明の予想脱落輪郭曲線の具体例を表の形で
示す説明図である。

【図５】本発明の別の多重工程パフォーマンス分析図で
ある。

【符号の説明】

１１０　　仕様限界、管理限界、等の基礎データステッ
プ１２０　　従来技術による個別管理図ステップ１３０
　　従来技術による個別パフォーマンスデータステップ１４０　　従来技術による工程モニターステップ１５０
　　従来技術による工程分析ステップ１６０　　多重工
程パフォーマンス分析図及び分析ステップ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】　　システムの品質改善方法であって、前
記システムは一つ以上の工程からなり、前記工程は各々
一つ以上の工程パラメーターを有し、前記工程パラメー
ターは各々所定の許容差を有し、前記システムは前記工
程パラメーターの内の選ばれたものについての情報をモ
ニターする手段と前記モニターされた情報に応答して統
計的推定値を提供する手段とを有し、前記統計的推定値
は、前記工程パラメータの所定の特性を推定するもので
あり、前記方法は、前記統計的推定値と前記モニターさ
れた情報とに応答して前記システムの品質を特長づける
過程を有するように構成した、システムの品質改善方法
において、前記方法が更に、（ア）前記統計的推定値とモニターされた情報とに応答
して、前記工程パラメーターの第１及び第２の統計的測
定指標値を生成する過程と、（イ）複数の前記工程パラメーターに対する前記第１及
び第２の統計的測定指標値を総合し、前記測定された工
程パラメーターの多次元空間に表す過程と、（ウ）前記
測定された工程パラメーターの前記総合され多次元空間
的に表された指標値の各々を、別の総合され多次元空間
的に表された指標値の各々及び所定の基準尺度と比較す
る過程と、（エ）前記比較結果に応答して、前記測定された工程パ
ラメーターの各々の相対的パフォーマンスを評価する過
程と、（オ）前記評価結果に応答して、前記システムの品質を
改善するためにはどの工程パラメーターが調整を最も必
要とするかを判定する過程と、からなることを特徴とす
るシステムの品質改善方法。
【請求項２】　　前記方法が更に、（カ）前記判定結果に応答して、前記判定された工程パ
ラメーターを調整する過程と、（キ）もはや調整を必要としないことが前記判定結果に
よって明示されるまで請求項１の過程を繰り返す過程と
、からなることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】　　前記評価過程が更に、（カ）前記第１
及び第２の測定指標値の前記基準尺度からの偏差値を測
定することによってある工程パラメーターの特性とその
工程パラメーターの特性の統計的尺度との比較を行い、
その比較を通して工程が調整を必要とするかどうかを評
価する過程からなることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項４】　　前記方法が更に、（カ）前記調整判定結果に応答して、調整を最も必要と
する工程の中で優先順位を付ける過程からなることを特
徴とする請求項１の方法。
【請求項５】　　前記方法が更に、（キ）前記工程をその優先順位順に調整する過程からな
ることを特徴とする請求項４の方法。
【請求項６】　　前記優先順位を付ける過程が更に、（
キ）第１の工程パラメーターに対する第１の偏差尺度を
生成する過程と、（ク）第２の工程パラメーターに対する第２の偏差尺度
を生成する過程と、（ケ）前記第１の偏差尺度及び前記第２の偏差尺度を比
較する過程と、そして（コ）前記第１及び前記第２の偏差尺度の前記比較に応
答して、各工程パラメーター調整の優先順位を設定する
過程と、からなることを特徴とする請求項４の方法。
【請求項７】　　前記優先順位を付ける過程が更に、（
キ）第１の工程パラメーターに対する第１の変動性の尺
度を生成する過程と、（ク）第２の工程パラメーターに対する第２の変動性の
尺度を生成する過程と、（ケ）前記第１の変動性の尺度及び前記第２の変動性の
尺度を比較する過程と、そして（コ）前記第１及び前記第２の変動性の尺度の前記比較
に応答して、各工程パラメーター調整の優先順位を設定
する過程と、からなることを特徴とする請求項４の方法
。
【請求項８】　　前記評価過程が更に、（カ）前記第１
及び第２の測定された指標値の、予想脱落輪郭尺度に関
しての比較に応答して、工程パラメーターの調整の必要
性を評価する過程からなることを特徴とする請求項１の
方法。
【請求項９】　　前記優先順位を付ける過程が更に、（
カ）第１及び第２の測定された工程パラメーターの各々
の前記総合され前記空間に表された第１及び第２の指標
を予想脱落輪郭尺度に関して比較する過程と、（キ）前
記第１及び第２の指標値と予想脱落輪郭との比較に応答
して、前記第１及び第２の工程パラメーター調整の優先
順位を設定する過程と、からなることを特徴とする請求
項４の方法。
【請求項１０】　　前記優先順位を付ける過程が更に、
（カ）第１及び第２の測定された工程パラメーターの各
々の前記第１及び第２の指標を比較する過程と、（キ）
前記比較に応答して、前記第１及び第２の工程パラメー
ターの各々に対する前記指標値の最小値を判定する過程
と、（ク）前記最小指標値に応答して、前記第１及び第２の
工程パラメーター調整の優先順位を設定する過程と、か
らなることを特徴とする請求項４の方法。
【請求項１１】　　システムの品質改善を行うためのシ
ステムであって、前記品質改善されるシステムは一つ以
上の工程からなり、前記工程は各々一つ以上の工程パラ
メーターを有し、前記工程パラメーターは各々所定の許
容差を有し、前記品質改善されるシステムは前記工程パ
ラメーターの内の選ばれたものについての情報をモニタ
ーする手段と前記モニターされた情報に応答して統計的
推定値を提供する手段とを有し、前記統計的推定値は前
記工程パラメータの所定の特性を推定するものであり、
前記品質改善を行うためのシステムは、前記統計的推定
値と前記モニターされた情報とに応答して前記品質改善
されるシステムの品質を特徴づける手段を有するように
構成した、システムの品質改善を行うためのシステムに
おいて、前記品質改善を行うためのシステムが更に、（
ア）前記統計的推定値とモニターされた情報とに応答し
て、前記工程パラメーターの第１及び第２の統計的測定
指標値を生成するための手段と、（イ）複数の前記工程パラメーターに対する前記第１及
び第２の統計的測定指標値を総合し、前記測定された工
程パラメーターの多次元空間に表す手段と、（ウ）前記
測定された工程パラメーターの前記総合され多次元空間
的に表された指標値の各々を、別の総合され多次元空間
的に表された指標値の各々及び所定の基準尺度と比較す
る手段と、（エ）前記比較結果に応答して、前記測定された工程パ
ラメーターの各々の相対的パフォーマンスを評価する手
段と、（オ）前記評価結果に応答して、前記品質改善されるシ
ステムの品質を改善するためにはどの工程パラメーター
が調整を最も必要とするかを判定する手段と、からなる
ことを特徴とするシステムの品質改善を行うためのシス
テム。
【請求項１２】　　前記品質改善を行うためのシステム
が更に、（カ）前記判定結果に応答して、前記判定された工程パ
ラメーターを調整する手段と、（キ）もはや調整を必要としないことが前記判定結果に
よって明示される時点を判定する手段と、からなること
を特徴とする請求項１１の品質改善を行うためのシステ
ム。
【請求項１３】　　前記評価する手段が更に、（カ）前
記第１及び第２の測定指標値の前記基準値からの偏差値
を測定することによってある工程パラメーターの特性と
その工程パラメーターの特性の統計的尺度との比較を行
い、その比較を通して工程が調整を必要とするかどうか
を評価する手段からなることを特徴とする請求項１１の
品質改善を行うためのシステム。
【請求項１４】　　前記品質改善を行うためのシステム
が更に、（カ）前記調整判定結果に応答して、調整を最も必要と
する工程の中で優先順位を付ける手段からなることを特
徴とする請求項１１の品質改善を行うためのシステム。
【請求項１５】　　前記品質改善を行うためのシステム
が更に、（キ）前記工程をその優先順位順に調整する手段からな
ることを特徴とする請求項１４の品質改善を行うための
システム。
【請求項１６】　　前記優先順位を付ける手段が更に、
（キ）第１の工程パラメーターに対する第１の偏差尺度
を生成する手段と、（ク）第２の工程パラメーターに対する第２の偏差尺度
を生成する手段と、（ケ）前記第１の偏差尺度及び前記第２の偏差尺度を比
較する手段と、そして（コ）前記第１及び前記第２の偏差尺度の前記比較に応
答して、各工程パラメーター調整の優先順位を設定する
手段と、からなることを特徴とする請求項１４の品質改
善を行うためのシステム。
【請求項１７】　　前記優先順位を付ける手段が更に、
（キ）第１の工程パラメーターに対する第１の変動性の
尺度を生成する手段と、（ク）第２の工程パラメーターに対する第２の変動性の
尺度を生成する手段と、（ケ）前記第１の変動性の尺度及び前記第２の変動性の
尺度を比較する手段と、そして（コ）前記第１及び前記第２の変動性の尺度の前記比較
に応答して、各工程パラメーター調整の優先順位を設定
する手段と、からなることを特徴とする請求項１４の品
質改善を行うためのシステム。
【請求項１８】　　前記評価する手段が更に、（カ）前
記第１及び第２の測定された指標値の、予想脱落輪郭尺
度に関しての比較に応答して、工程パラメーターの調整
の必要性を評価する手段からなることを特徴とする請求
項１１の品質改善を行うためのシステム。
【請求項１９】　　前記優先順位を付ける手段が更に、
（カ）第１及び第２の測定された工程パラメーターの各
々の前記総合され前記空間に表された第１及び第２の指
標を、予想脱落数尺度に関して比較する手段と、（キ）
前記第１及び第２の指標値と予想脱落数との比較に応答
して、前記第１及び第２の工程パラメーター調整の優先
順位を設定する手段と、からなることを特徴とする請求
項１４の品質改善を行うためのシステム。
【請求項２０】　　前記優先順位を付ける手段が更に、
（カ）第１及び第２の測定された工程パラメーターの各
々の前記第１及び第２の指標を比較する手段と、（キ）
前記比較に応答して、前記第１及び第２の工程パラメー
ターの各々に対する前記指標値の最小値を判定する手段
と、（ク）前記最小指標値に応答して、前記第１及び第２の
工程パラメーター調整の優先順位を設定する手段と、か
らなることを特徴とする請求項１４の品質改善を行うた
めのシステム。