JPH096850A

JPH096850A - データ解析方法

Info

Publication number: JPH096850A
Application number: JP15130495A
Authority: JP
Inventors: Hideyuki Maki; 牧　　秀行; Akira Maeda; 章前田; Akihisa Uchida; 明久内田; Yasuhiro Nakajima; 康博中島
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1995-06-19
Filing date: 1995-06-19
Publication date: 1997-01-10

Abstract

(57)【要約】【目的】時間経過にともなって分析対象データが追加、
変更される環境において、分析対象の特性の変化を観察
する手段を実現し、また、特性の変化を監視、検出し、
それに応じた処理を自動的に行う手段を実現する。【構成】データ１０２をデータ入力処理１０３で入力
し、入力されたデータを分析処理１０５で、データ１０
５に合致するルールを作成し、作成されたルールを分析
結果１０６記録処理１０７、監視処理１０８、表示処理
１１２等所定の処理を施す。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】時間の経過に応じて変化するデー
タを計測し、計測されたデータを解析するシステムに関
する。さらに、この解析に基づいて、所定の処理を行う
システムに関する。

【０００２】解析されるデータには、工業製品、材料な
どの物性、科学実験の結果、気象などの自然現象、経済
などの社会現象、などがある。これらのデータを解析す
ることにより、工業製品の品質管理、将来の予測などを
行う。

【０００３】

【従来の技術】データを解析し、所定の処理を行うもの
としては、以下のものがある。

【０００４】まず、重回帰分析、相関分析などの多変量
解析については、例えば、河口至商による「多変量解析
入門Ｉ」（森北出版、1973）に述べられている。

【０００５】次に、データからルールを抽出する手法と
して、ＩＤ３と呼ばれるアルゴリズムが知られている。
ＩＤ３については、「Machine Learning」（Tioga Publ
ishing Company、1983）の463ページから482ページにお
いて、J. R. Quinlanによる「Learning Efficient Clas
sification Procedures and their Application toChes
s End Games」に詳細が述べられている。

【０００６】さらに、工業製品の品質管理技術という観
点では、小谷教彦、奥野治臣による「半導体製造システ
ムのシステム化技術」（電気学会誌、112巻１号、平成
４年）、浜田弘幸らによる「メモリ故障解析エキスパー
トシステム（ＭＥＭＯＦＡＮＥＸ）」（ＮＥＣ技報、Vo
l. 46 No. 11、1993）のそれぞれの記事中に記述があ
る。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】時間の経過にともなっ
て、解析の対象になるデータが更新、追加される環境は
多い。しかしながら、上述したいずれの技術において
も、このような環境を考慮していない。例えば、工業製
品の品質管理の分野では、次々に製品が製造されるにし
たがって、新たな検査データが発生し、データ数は増加
していく。これらの検査データを用いて、特性などを分
析するのだが、同種の製品であっても製造の時期によっ
て材料や、製造機械の状態などにより、特性が変化する
ことはあり得る。そうすると、ある時期の検査データか
ら得られた分析結果は別の時期の製品には適用できな
い。このような場合、時期によって検査データを分類
し、別々に分析をする必要がある。また、特性の変化が
製品の品質に悪影響を及ぼすことも考えられるので、変
化をいち早く検出し、何らかの対策が必要になる場合も
ある。

【０００８】このように、時期によって分析対象の特性
が変化する場合、その変化を検出し、使用者に通報した
り、その変化に応じて分析対象を分類し、時期別に分析
することは有用である。また、特性の変化を時系列的に
観察することによって、特性の時間変化の把握、予測に
役立てることができる。

【０００９】本発明の目的は時間経過による分析対象の
特性の変化を検出し、また、変化の様子を観察する手段
を実現することである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は分析対象となる
データを外部から入力し、それを保持するデータ入力手
段を有する。この対象データの特性を分析し、データの
特性を表す値を得るデータ分析手段を有する。各時刻に
おけるデータの特性値を監視し続け、特性値があらかじ
め設定された条件を満たした時これを検出する監視手段
を有する。あらかじめ設定された処理を条件にしたがっ
て自動的に開始する自動処理手段を有する。各時刻にお
けるデータの特性値を使用者に表示する手段を有する。
種々の事象の発生を使用者に通報する手段を有する。種
々の条件、処理を使用者が設定する手段を有する。分析
結果を記録し、また、記録された分析結果を読み出す記
録手段を有する。

【００１１】また、上記データ分析手段の一例は、対象
データを説明するモデルを生成し、そのモデルの評価値
を得るモデル生成手段である。

【００１２】また、上記データ分析手段の別の一例は、
対象データを複数のカテゴリに分類し、その分類結果か
ら対象データであるレコードの各フィールド間の関係を
表すＩＦ−ＴＨＥＮルールを生成し、各ＩＦ−ＴＨＥＮ
ルールの評価値を得るルール生成手段である。

【００１３】

【作用】データ入力手段はデータを自動的に、または使
用者の操作により外部から読み込み、分析対象データに
追加、または分析対象データを変更し、これを保持す
る。また、データ入力手段は、分析対象データが変更、
追加された時に、これを使用者に通報し、または、自動
処理手段に信号を送る。このように、時間経過にともな
って分析対象データは変更、追加される。分析手段で
は、データ入力手段に保持された分析対象データに分析
処理を施し、分析対象データの特徴を表す特性値を得
る。分析手段としてモデル生成手段を用いることができ
る。モデル生成手段では、データ入力手段に保持された
分析対象データの特徴を説明する数理モデルを生成し、
そのモデルの評価値を得る。また、分析手段としてルー
ル生成手段を用いることができる。ルール生成手段で
は、データ入力手段に保持された分析対象データを複数
のカテゴリに分類し、その分類結果から分析対象データ
の特徴を説明するＩＦ−ＴＨＥＮルールを生成し、その
ルールの評価値を得る。これらの分析手段は、分析を自
動で行うことができ、その場合、分析を行ったことを使
用者に通報することができる。監視手段では、これらの
分析結果を継続して監視し、分析結果があらかじめ定め
られた条件を満たした時、それを検出する。監視手段
は、条件が満たされたことを検出すると、これを使用者
に通報することができる。また、自動処理手段に信号を
送ることができる。監視手段においては、分析結果とし
て得られる情報のうち、何を監視するかを使用者が指定
することができる。表示手段では、時間に対応させて分
析結果を使用者に表示する。また、複数の時刻における
分析結果を同時に表示することもできる。そのため、表
示手段は過去の分析結果を保持している。表示手段にお
いては、分析結果として得られる情報のうち、何を表示
するかを使用者が指定することができる。記録手段で
は、分析結果を時間に対応させて記録し、必要に応じ、
記録された分析結果を読み出す。したがって、いったん
記録され、表示手段からは消去された過去の分析結果を
読み出し、再び表示手段で表示させることができる。自
動処理手段はデータ入力手段や監視手段から信号を受
け、あらかじめ定められた処理を開始する。あらかじめ
定められた処理は、使用者が設定することができる。

【００１４】

【実施例】本発明の一実施例を図を用いて説明する。図
１はデータ解析装置を構成する手段と、これらの手段の
間の情報の流れを示したものである。図２は工業製品の
品質管理にこのデータ解析装置を利用した場合の構成図
である。

【００１５】図２において、製品２０４は製造ライン２
０５上で複数の工程、および測定器２０２による特性検
査を経て、機能検査２０３へ送られる。製品２０４に
は、複雑で微細な電子回路を持つＬＳＩのようなものを
考える。このような製品は、非常に多くの構成要素が関
係し合い、しかも微細であるので、構成要素を個別に検
査することはできず、その特性を十分に理解することは
困難である。したがって、ある製品が機能検査で不合格
となっても、その原因を解明し、対策を行うことは容易
ではない。そこで、製造の途中で様々な特性を測定して
おき、これらの測定値が機能検査の結果とどのように関
係しているかを調べ、機能検査で不合格となった原因を
間接的に推測するという方法をとる。図２において、測
定器２０２は各工程における製品２０４の特性を測定す
る。これらの測定値、および機能検査結果はデータ収集
手段２０１において管理される。データ収集手段２０１
には、新たな製品が製造ライン２０５を通過するたびに
新しい測定値、および機能検査結果が到着する。データ
収集手段２０１に集められたデータはデータ解析装置１
０１へ伝送される。

【００１６】データ解析装置１０１で行われる処理を図
１にもとづいて説明する。外部からのデータ１０２は、
図２におけるデータ収集手段２０１から与えられる。そ
のデータ構造は図３に示すように複数のフィールド
（列）を持つレコード（行）の集合である。図３では、
各レコードは「製造年月日」、「製造番号」、「測定項
目１」、「合否」などのフィールドを持つ。各レコード
は１個の製品に対応し、これらのフィールドに各製品に
関する情報が格納される。例えば、製造番号０５０３の
製品は１９９５年６月１日に製造され、測定項目１の測
定値は１．０３５、測定項目２の測定値は２９０．５
で、機能検査に合格している。

【００１７】これらのデータは自動的に、または使用者
の操作によりデータ入力手段１０３へ入力される。自動
の場合は、例えば、データ収集手段２０１はデータを収
集した後にただちにデータ入力手段１０３に入力する。
あるいは、いったんデータ収集手段２０１の内部にデー
タを保持しておき、定期的にデータ入力手段１０３に伝
送してもよい。データ入力手段１０３ではデータ１０２
を受けとり、すでに内部に保持している分析対象データ
に追加する。あるいは内部に保持している分析対象デー
タの一部、または全部を外部から受けとったデータに置
き換える。データ１０２を自動的に受けとった場合は、
使用者に新たなデータの到着を知らせるために通報手段
１１０に信号を送ることができる。通報手段１１０はデ
ータ入力手段１０３からの信号を受け取ると、新たなデ
ータが到着したことを使用者に通報する。また、データ
入力手段１０３は新たなデータが入力された時に自動処
理手段１０４に信号を送ることができる。自動処理手段
１０４はデータ入力手段１０３からの信号を受け取る
と、あらかじめ定められた処理を行う。自動処理手段１
０４には、新しいデータが到着したら常に行う定型処理
を設定しておくことができる。例えば、後述の分析手段
１０５を起動するように自動処理手段１０４に設定して
おくと、新しいデータが到着するたびに、自動的にデー
タの分析を行うようにできる。

【００１８】分析手段１０５ではデータ入力手段１０３
に保持された分析対象データに対して分析処理を施す。
分析手法としてＩＦ−ＴＨＥＮルール生成を説明する。
通常、ＩＦ−ＴＨＥＮルールは人間の持つ知識を計算機
で扱える形に表現するための記法として利用されること
が多い。これはエキスパートシステムにおける推論など
に用いられる。推論においては、知識としてのＩＦ−Ｔ
ＨＥＮルールは既に何らかの方法で得られていることが
前提となる。しかし、ここではＩＦ−ＴＨＥＮルールは
既に得られている知識ではなく、分析で得られる結果で
ある。すなわち、分析で得られたデータの特徴を表現す
る記法としてＩＦ−ＴＨＥＮルールを用いている。ＩＦ
−ＴＨＥＮルールを用いることで、分析結果を人間にわ
かりやすく表現することができる。ルール生成の手順を
図４に示す。変数指定４０１では、分析対象データのフ
ィールドの中で、着目すべき項目を指定する。ここで
は、各測定項目と機能検査の間の関係を分析するので、
「測定項目１」、「測定項目２」、‥‥と、「合否」の
フィールドを指定する。また、この中の「合否」を「結
論変数」、その他を「条件変数」として指定する。「条
件変数」はＩＦ−ＴＨＥＮルールの条件節（ＩＦ節）に
現れる変数であり、「結論変数」はＩＦ−ＴＨＥＮルー
ルの結論節（ＴＨＥＮ節）に現れる変数である。

【００１９】カテゴリ設定４０２では、上記「条件変
数」と「結論変数」のそれぞれについて、カテゴリを設
定する。例えば、変数「合否」については、もともと
「合格」、「不合格」の２つの状態を持つので、これを
そのまま用い、「合格」、「不合格」の２つのカテゴリ
とする。「測定項目１」などの連続値を持つ変数の場合
は、変数の値の取り得る区間を重なりのない小区間に分
割し、１つの小区間を１つのカテゴリに対応させる。こ
の様子を図５に示す。図５は、「測定項目１」について
のヒストグラムである。これを見ると、「測定項目１」
についての分布の様子がわかる。図５では、「測定項目
１」について「小」、「中」、「大」の３個のカテゴリ
を設定しており、分割位置は１．２と１．８である。設
定すべきカテゴリの数、分割位置は先験的知識、試行な
どにより決定する。

【００２０】次に、候補ルール生成４０３では、検証の
対象となるＩＦ−ＴＨＥＮルールの候補を生成する。候
補ルールの例を図６に示す。ここでは、「機能検査で不
合格になる条件を知りたい」という課題を例にとる。こ
の場合、結論節が「合否＝”不合格”」であるＩＦ−Ｔ
ＨＥＮルールが検証の対象となる。その他、条件節の長
さ（節に含まれる変数の数）の上限などを指定し、候補
ルールを生成する。

【００２１】次に、各候補ルールについて、以下の処理
を行う。条件節適合事例数４０５では、候補ルールの条
件節に適合する事例（レコード）の数を調べる。それを
Ｃとする。条件節＆結論節適合事例数４０６では、候補
ルールの条件節と結論節の両方に適合する事例の数を調
べる。それをＡとする。上記Ｃを全レコード数Ｎで割っ
た値Ｃ／Ｎは、そのルールを適用することができる事
例数の、全事例数に対する割合を表す。この値が大きい
ほど、広い事例に対して適用できる一般的なルールであ
り、逆に小さいほど、少数の事例にしか適用できない特
殊なルールであるということになる。Ｃ／Ｎのことをカ
バー率と呼ぶことにする。また、上記Ａを上記Ｃで割っ
た値Ａ／Ｃはそのルールがカバーした事例のうち、結
論節に正しく適合した事例の割合を表す。この値が大き
いほど、多くの事例について正しく結論を導く精度の高
いルールであり、逆に小さいほど精度の低いルールであ
るということになる。Ａ／Ｃのことを精度と呼ぶことに
する。評価値４０７は、上記Ｎ、Ｃ、Ａから、そのルー
ルの評価値ｍを計算する。通常、カバー率、精度とも
に大きいルールが有効なルールであるが、一般に、カバ
ー率が増加すると精度は減少する傾向がある。このた
め、ルールの評価値はカバー率と精度の兼ね合いで決定
される。ルールの選択４０８では、候補ルールの中か
ら、評価値の大きいものを選び出す。評価値が大きいと
いうことは、分析対象データをよく説明できるルールと
いうことである。

【００２２】図１において、分析手段１０５は分析処理
が終了した時に通報手段１１１に信号を送る。通報手段
１１１は信号を受け取ると使用者に分析処理の終了を通
報する。

【００２３】得られた分析結果１０６は一時的に保持さ
れている。記録手段１０７は一時的に保持されている分
析結果１０６を、磁気媒体のような不揮発性の記憶に記
録する。また、記録されている分析結果を再び読み出
す。

【００２４】表示手段１１２は得られた分析結果１０６
を使用者に対して表示する。図７は生成されたＩＦ−Ｔ
ＨＥＮルールの一覧表である。使用者はこの表により現
在のデータの特徴を表しているルール群を概観すること
ができる。また、これらのうち、どのルールを詳しく観
察するかを指定することができる。ここで指定されたル
ールは図８、図９、図１０のような形態で表示される。
図８では、あるＩＦ−ＴＨＥＮルールの評価値を縦軸
に、時間を横軸にとったグラフを表示しており、分析対
象データが変わるにつれ、あるルールの評価値がどう変
化したかが読みとれる。縦軸の評価値は１個のルールの
評価値だけではなく、生成された複数のルール全体の評
価値の場合もある。また、図９では複数のルールの評価
値を重ねて表示し、分析対象データ全体に対してどのル
ールが支配的であるか、それが時間経過とともにどのよ
うに変化するかが観察できる。図１０には、１次元的な
評価値を用いず、カバー率と精度をそのまま表示したグ
ラフである。グラフの縦軸に精度、横軸にカバー率を取
ると、ルールはこの平面上の１点で表され、精度、カバ
ー率の変化は、この点の移動で表される。図１０では、
始めはカバー率、精度とも増加してたが、しだいにカバ
ー率は減少し、精度は増加を続けている様子が見てとれ
る。このように、表示手段１１２では分析結果の時間変
化を表示するために、過去の分析結果を保持している。

【００２５】自動処理手段１０９は信号を受け取ると、
あらかじめ定められた処理を開始する。この処理は使用
者が設定しておくことができる。これらの機能を利用す
ると、例えば、新たに到着した分析対象データに対して
すでに生成しておいたルールを適用した場合の評価値を
監視し、ルールの集合全体の評価値がある値を下回った
時、新しいデータを使ってルール生成をやり直すという
一連の処理を自動的に行うことができる。過去のデータ
を用いて生成したルールを新しいデータに適用した場合
でも大きい評価値が得られるならば、過去のデータと新
しいデータは類似しているということである。一方、新
しいデータに過去のルールを適用した時に評価値が小さ
いならば、分析対象データの性質が変わったと考えられ
る。品質管理の立場から見れば、不良の原因が変わった
ということである。こうなると、過去のルールはもはや
適用できないので、新たなルールを生成する。過去のル
ールと新しいルールを比較することによって、時間経過
にともなって製造ラインの状態がどう変化したか知るこ
とができる。

【００２６】監視手段１０８では、分析結果１０６を監
視し、あらかじめ定められた条件が満たされた場合、そ
れを検出する。その様子を図１１、図１２、図１３に示
す。図１１は、時刻ａにおいて評価値があらかじめ定め
られた値 α を超えたことを検出した例である。また、
図１２は、時刻ｂにおいて、評価値の変化量がある値
を超え、急激な変化を示したことを検出した例である。
図１３は、精度／カバー率平面を用いたグラフである。
ここでは、精度の下限ａと、カバー率の下限ｃを設定
し、このうちの一方でも下回ったルールは分析に有効で
はないとみなし、これを検出する。始めは精度、カバー
率とも高かったが、やがて精度が下限ａを下回り、対象
データの特徴を表すルールとして有効ではなくなったこ
とを検出した例である。監視手段１０８はこのように変
化を検出すると、自動処理手段１０９へ信号を送る。な
お、監視の対象となるルールの指定は表示手段と同様に
図７のような方法で行う。

【００２７】また、あらかじめ定められた処理として
は、作成されたルールにより製品が完成する前（途中の
工程）で、不良品を判断することがある。そして、不良
品と判断されたものを途中の工程で除去する。このた
め、機能検査の数を減らすことができ製造の効率化を図
ることができる。

【００２８】

【発明の効果】本発明によれば、時間経過とともに変化
するデータを分析し、その特性の時間変化を監視、検出
し、特性の把握、時間変化の予測に役立てることができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を構成する手段と、その間の情報の流れ
を示す図である。

【図２】本発明を適用した実施例の構成図である。

【図３】分析対象データの形態を表す図である。

【図４】ＩＦ−ＴＨＥＮルール生成の手順を表すＰＡＤ
図である。

【図５】カテゴリ分割の方法を示す図である。

【図６】ＩＦ−ＴＨＥＮルールの例である。

【図７】ＩＦ−ＴＨＥＮルールの表示と、ルールの選択
方法を示す図である。

【図８】評価値の時間変化の第１の表示例である。

【図９】評価値の時間変化の第２の表示例である。

【図１０】評価値の時間変化の第３の表示例である。

【図１１】評価値の時間変化の第１の検出例である。

【図１２】評価値の時間変化の第２の検出例である。

【図１３】評価値の時間変化の第３の検出例である。

【符号の説明】

１０１‥‥時間変化監視装置、１０２‥‥分析対象デー
タ、１０３‥‥データ入力手段、１０４‥‥データ入力
手段から起動される自動処理手段、１０５‥‥分析手
段、１０６‥‥分析結果、１０７‥‥分析結果を記録す
る手段、１０８‥‥時間変化監視手段、１０９‥‥時間
変化監視手段から起動される自動処理手段、１１０‥‥
データ入力手段から信号を受ける通報手段、１１１‥‥
分析手段から信号を受ける通報手段、１１２‥‥分析結
果表示手段、１１３‥‥時間変化監視手段から信号を受
ける通報手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者中島康博神奈川県秦野市堀山下１番地日立コンピュータエンジニアリング株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】時間の経過にともなってデータが更新また
は追加される対象物を計測して、その特徴を抽出するデ
ータ解析方法において、前記各対象物に対して、所定時間ごとにデータを計測
し、計測されたデータを分析して、各対象物特徴を表し得る
候補ルールを作成し、前記候補ルールの条件に合致する各対象物の割合および
前記候補ルールの条件、結論ともに合致する各対象物の
割合を用いて、前記候補ルールから前記データの特徴を
表すルールを選択し、選択されたルールを用いて前記データを解析することを
特徴とするデータ解析方法。
【請求項２】請求項１に記載のデータ解析方法におい
て、前記ルールの選択の際は、候補ルールと対象物がどの程
度合致しているかを示す評価値を計算し、計算された評価値が、あらかじめ記憶しておいた基準と
なる評価値と比較し、比較結果に応じて前記ルールを選択することを特徴とす
るデータ解析方法。
【請求項３】複数の工程で製造される製品の品質管理シ
ステムにおいて、前記製品の各工程に対応する特性を測定する複数の測定
手段と、前記各工程を終了し完成した製品が、良品か不良品かを
検査する検査手段と、前記測定手段で測定された各特性を製品ごとに各工程を
対応づけたデータおよび前記検査手段での検査結果を記
憶する記憶手段と、前記記憶手段の記憶内容に基づいて、各工程ごとのデー
タと検査結果の関係を表し得る候補ルールを作成して、
前記候補ルールの条件に合致する各工程のデータの割合
と前記候補ルールの条件が各工程のデータに、結論が検
査結果に合致する割合を用いて前記候補ルールから各工
程と検査結果の関係を表すルールを選択するデータ解析
手段と、前記データ解析手段で選択されたルールで検査結果が不
良品となる製品を工程の途中で除去する除去手段とを備
えたことを特徴とする品質管理システム。
【請求項４】請求項３に記載の品質管理システムにおい
て、前記データ解析手段は、所定の周期で候補ルールを新た
に作成して、前記候補ルールから前記ルールを選択し、
選択されたルールが１周期前に選択されたルールと異な
るときは、ルールを置き換えることを特徴とする品質管
理システム。