WO2021131108A1 - 品質推定装置および方法 - Google Patents

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純幸 沖本
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Definitions

  • the quality estimation device of one aspect of the present disclosure generates information on the quality obtained by using a plurality of facilities for a plurality of unit articles for at least one process.
  • the quality estimation device includes a storage unit and a control unit.
  • the storage unit stores quality control data in which the equipment passed through in the process of obtaining each unit article and the quality of the obtained unit article are associated with each other.
  • the control unit controls arithmetic processing based on the quality control data stored in the storage unit.
  • the control unit extracts a plurality of via information indicating the combination of equipment passed through for each unit article and the quality of the unit article from the quality control data, and the control unit calculates based on the extracted plurality of transit information.
  • the processing generates equipment quality information indicating the quality per equipment of a plurality of equipments.
  • the process Sa is processed by the equipment Ea-2
  • the process Sb is processed by the equipment Eb-1
  • the process Sc is processed by the equipment Ec-n.
  • the final yield which is the ratio of the product of the specific lot L excluding the defective product, is measured according to various inspection items.
  • Lot management data D1 including various information for managing each lot such as the final yield is sequentially collected and accumulated.
  • the lot management data D1 is an example of quality control data in the present embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of the quality estimation device 2.
  • the equipment yield estimation information D2 is utilized to confirm the bottleneck equipment in the low yield lot and to check the time-series change of the equipment yield. It is possible to provide a user interface that can be confirmed.
  • control unit 20 selects one inspection item from the plurality of inspection items in the extracted lot route information D10, and sets the final yield vector Y so as to represent the final yield of the selected inspection item. (S14). For example, the control unit 20 calculates the logarithm of the measured value of the inspection item selected in each lot route information D10, and sets the calculated logarithm value in each component of the final yield vector Y.
  • This disclosure is applicable to various components such as factory equipment, logistics and data communication.

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Abstract

複数の単位物品が少なくとも１つの工程のための複数の設備を用いて得られる品質に関する情報を生成する品質推定装置が提供される。品質推定装置は、記憶部と、制御部とを備える。記憶部は、各単位物品を得る際の工程においてそれぞれ経由した設備と、得られた単位物品の品質とを関連付けた品質管理データを格納する。制御部は、記憶部に格納された品質管理データに基づく演算処理を制御する。制御部は、品質管理データから、単位物品毎に経由した設備の組み合わせと当該単位物品の品質とを示す経由情報を複数、抽出する、制御部は、抽出した複数の経由情報に基づいて、演算処理により複数の設備のうちの一の設備当たりの品質を示す設備品質情報を生成する。

Description

品質推定装置および方法
　本開示は、品質推定装置および方法に関する。
　特許文献１は、複数の処理工程の各々について複数個の製造設備の何れかを用いて製品を製造する製造システムにおいて、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定するための異常設備推定装置を開示している。異常設備推定装置は、製品の識別情報ごとに品質検査結果と製造設備の識別情報とを対応付けた解析データを作成する。異常設備推定装置は、決定木分析手法を用いて解析データの分類を行い、作成された決定木の下位ノードによる分類が、その上位ノードによる分類に与える影響度を算出する。このように、各ノードに割り当てられた製造設備が品質低下に与える影響度を算出することによって、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定している。
特開２００６－３１９２２０号公報
　本開示は、複数の単位物品が複数の設備を用いて得られる際の品質において、設備当たりの品質を精度良く推定することができる品質推定装置および方法を提供する。
　本開示の一態様の品質推定装置は、複数の単位物品が少なくとも１つの工程のための複数の設備を用いて得られる品質に関する情報を生成する。品質推定装置は、記憶部と、制御部とを備える。記憶部は、各単位物品を得る際の工程においてそれぞれ経由した設備と、得られた単位物品の品質とを関連付けた品質管理データを格納する。制御部は、記憶部に格納された品質管理データに基づく演算処理を制御する。制御部は、品質管理データから、単位物品毎に経由した設備の組み合わせと当該単位物品の品質とを示す経由情報を複数、抽出する、制御部は、抽出した複数の経由情報に基づいて、演算処理により複数の設備のうちの一の設備当たりの品質を示す設備品質情報を生成する。
　これらの概括的かつ特定の態様は、システム、方法、及びコンピュータプログラム、並びに、それらの組み合わせにより、実現されてもよい。
　本開示における品質推定装置および方法によると、複数の単位物品が複数の設備を用いて得られる際の品質において、設備当たりの品質を精度良く推定することができる。
本開示の実施形態１に係る品質推定装置の概要を説明するための図 品質推定装置の構成を例示するブロック図 品質推定装置における機能的構成を示す機能ブロック図 品質推定装置における品質管理データのデータ構造を例示する図 実施形態１における品質推定装置の動作を例示するフローチャート 品質推定装置における低歩留ロット検出部の表示例を示す図 品質推定装置におけるボトルネック設備判定部の表示例を示す図 品質推定装置における時系列分析部の表示例を示す図 設備歩留の推定方法の定式化を説明した図 実施形態１の品質推定装置における設備歩留の分析の処理を例示するフローチャート 実施形態１の品質推定装置における時系列分析の処理を例示するフローチャート 設備歩留の推定方法の数値シミュレーションを説明した図 実施形態２の品質推定装置における設備歩留の分析の処理を例示するフローチャート
　以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
　なお、出願人は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
（実施形態１）
　以下、本開示の実施形態１について、図面を参照しながら説明する。
１．構成
１－１．概要
　図１は、本実施形態に係る品質推定装置２の概要を説明するための図である。本実施形態の品質推定装置２は、例えば、電子部品などの製品を数万個といったロット単位で生産する工場設備において、管理者等のユーザ１が品質を管理するためのデータ分析に適用される。工場設備は、例えば複数のロットを同時並行で生産するための複数の設備Ｅａ－１～Ｅｃ－ｎを含む。ロット単位の製品は、本実施形態における単位物品の一例である。
　図１では、各ロットの製品を生産する一連の工程Ｓａ～Ｓｃと、その後に最終的な検査工程Ｓｚとがある場合を例示している。本例において、複数の設備Ｅａ－１～Ｅｃ－ｎは３つの工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃに区分される。各々の工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃの設備Ｅａ－１～Ｅａ－ｎ，Ｅｂ－１～Ｅｂ－ｎ，Ｅｃ－１～Ｅｃ－ｎは、例えば工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ毎に同様の処理を行うように、１つ又は複数の工場に設けられる。なお、工程の数、及び設備の数は特に限定されず、例えば工程毎の設備の個数は、異なってもよい。以下、設備Ｅａ－１～Ｅｃ－ｎの総称を「設備Ｅ」という場合がある。
　複数のロットには、工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ毎に様々な設備Ｅの組み合わせが用いられる。例えば、図１の例において特定のロットＬは、工程Ｓａを設備Ｅａ－２で処理され、工程Ｓｂを設備Ｅｂ－１で処理され、工程Ｓｃを設備Ｅｃ－ｎで処理される。その後、最終の検査工程Ｓｚにおいては、種々の検査項目により、特定のロットＬの製品において不良品を除いた分の割合である最終歩留が計測される。最終歩留などの各ロットを管理する各種情報を含んだロット管理データＤ１は、逐次収集されて蓄積される。ロット管理データＤ１は、本実施形態における品質管理データの一例である。
　以上のような工場設備においては、最終歩留の低下が検査工程Ｓｚで発覚した場合に、管理者等が対策を講じるために、検査工程Ｓｚに到るまでの途中の工程Ｓａ～Ｓｃにおいて品質低下の原因となった設備を特定したいといった要求がある。しかしながら、従来技術によると、例えば決定木分析手法を用いて下位ノードから上位ノードへの影響として設備が最終の不良率に与えると推定される影響度が算出されるに過ぎず（特許文献１参照）、個々の設備Ｅの歩留自体を直接的に推定することが困難であった。
　これに対して、本実施形態では、ロット管理データＤ１に基づいて、各々の設備Ｅ当たりの歩留すなわち設備歩留を直接推定できる品質推定装置２を提供する。これにより、設備Ｅ毎の品質が精度良く推定され、ユーザ１は、品質推定装置２から得られる設備Ｅ毎の設備歩留に応じて、例えば設備Ｅａ－１～Ｅｃ－ｎ間に優先順位を付けてメンテナンス等を行うなど、有効な対策を講じることができる。
１－２．品質推定装置の構成
　本実施形態における品質推定装置２の構成について、図２～４を参照して説明する。図２は、品質推定装置２の構成を例示するブロック図である。
　品質推定装置２は、例えばＰＣなどの情報処理装置で構成される。図２に例示する品質推定装置２は、制御部２０と、記憶部２１と、操作部２２と、表示部２３と、機器インタフェース２４と、ネットワークインタフェース２５とを備える。以下、インタフェースを「Ｉ／Ｆ」と略記する。
　制御部２０は、例えばソフトウェアと協働して所定の機能を実現するＣＰＵ又はＭＰＵを含み、品質推定装置２の全体動作を制御する。制御部２０は、記憶部２１に格納されたデータ及びプログラムを読み出して種々の演算処理を行い、各種の機能を実現する。
　図３は、品質推定装置２における機能的構成を示す機能ブロック図である。品質推定装置２は、例えば制御部２０の機能的構成として、ロット管理データＤ１に基づき設備歩留の推定情報Ｄ２を生成する設備歩留推定部３０と、低歩留ロット検出部３１と、ボトルネック設備判定部３２と、時系列分析部３３とを備える。図４に、ロット管理データＤ１のデータ構造を例示する。
　ロット管理データＤ１は、例えば図４に示すように、ロットを識別する「ロット番号」と、工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ毎の「日付」及び「設備」と、最終歩留の各種検査項目とを関連付けて、ロット経路情報Ｄ１０として管理する。最終歩留の検査項目は、本例では、「電圧不良」、「外観不良」及び「漏れ電流」を含んでいる。最終歩留の項目は、特に上記に限らず、他の検査項目を含んでもよい。また、検査項目毎の計測値に加えて、各検査項目を総合的に考慮した最終歩留の総合値が更にロット管理データＤ１で管理されてもよい。
　ロット経路情報Ｄ１０は、ロット番号で識別されるロットが、各工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃを「日付」に経由した「設備」を示すことにより、設備の組み合わせによる当該ロットの経路を示している。例えば、ロット番号「６」のロットの経路は、工程Ｓａの設備Ｅａ－９を「１１月８日」に経由し、工程Ｓｂの設備Ｅｂ－１を「１１月９日」に経由し、工程Ｓｃの設備Ｅｃ－１１を「１２月３日」に経由している。
　図３の設備歩留推定部３０は、こうしたロット管理データＤ１における複数のロット経路情報Ｄ１０を用いて、後述する演算処理を行うことにより、設備歩留の推定情報Ｄ２を算出する。設備歩留の推定情報Ｄ２は、本実施形態における設備品質情報の一例である。
　低歩留ロット検出部３１は、ロット管理データＤ１に基づいて、顕著に低い最終歩留を有するロットである低歩留ロットを検出する。ボトルネック設備判定部３２は、例えば低歩留ロットが経由した設備Ｅの中から、品質低下の原因と考えられる設備であるボトルネック設備を判定する。時系列分析部３３は、例えばボトルネック設備の設備歩留の時間変化を示す情報を生成する。ボトルネック設備判定部３２及び時系列分析部３３の機能は、各々の条件に該当した設備歩留の推定情報Ｄ２を用いて実現される（詳細は後述）。
　図２に戻り、制御部２０は、例えば上記のような品質推定装置２の機能或いは品質推定方法を実現するための命令群を含んだプログラムを実行する。上記のプログラムは、インターネット等の通信ネットワークから提供されてもよいし、可搬性を有する記録媒体に格納されていてもよい。また、制御部２０は、上記各機能を実現するように設計された専用の電子回路又は再構成可能な電子回路などのハードウェア回路であってもよい。制御部２０は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＧＰＧＰＵ、ＴＰＵ、マイコン、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ及びＡＳＩＣ等の種々の半導体集積回路で構成されてもよい。
　記憶部２１は、品質推定装置２の機能を実現するために必要なプログラム及びデータを記憶する記憶媒体である。記憶部２１は、図２に示すように、格納部２１ａ及び一時記憶部２１ｂを含む。
　格納部２１ａは、所定の機能を実現するためのパラメータ、データ及び制御プログラム等を格納する。格納部２１ａは、例えばＨＤＤ又はＳＳＤで構成される。例えば、格納部２１ａは、上記のプログラム、及び品質管理データＤ１などを格納する。
　一時記憶部２１ｂは、例えばＤＲＡＭ又はＳＲＡＭ等のＲＡＭで構成され、データを一時的に記憶（即ち保持）する。例えば、一時記憶部２１ｂは、設備歩留の推定情報Ｄ２などを保持する。また、一時記憶部２１ｂは、制御部２０の作業エリアとして機能してもよく、制御部２０の内部メモリにおける記憶領域で構成されてもよい。
　操作部２２は、ユーザが操作を行う操作部材の総称である。操作部２２は、表示部２３と共にタッチパネルを構成してもよい。操作部２２はタッチパネルに限らず、例えば、キーボード、タッチパッド、ボタン及びスイッチ等であってもよい。操作部２２は、ユーザの操作によって入力される諸情報を取得する取得部の一例である。
　表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイで構成される出力部の一例である。表示部２３は、操作部２２を操作するための各種アイコン及び操作部２２から入力された情報など、各種の情報を表示してもよい。
　機器Ｉ／Ｆ２４は、品質推定装置２に外部機器を接続するための回路である。機器Ｉ／Ｆ２４は、所定の通信規格にしたがい通信を行う通信部の一例である。所定の規格には、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＩＥＥＥ１３９５、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が含まれる。機器Ｉ／Ｆ２４は、品質推定装置２において外部機器に対し、諸情報を受信する取得部あるいは送信する出力部を構成してもよい。
　ネットワークＩ／Ｆ２５は、無線または有線の通信回線を介して品質推定装置２を通信ネットワークに接続するための回路である。ネットワークＩ／Ｆ２５は所定の通信規格に準拠した通信を行う通信部の一例である。所定の通信規格には、ＩＥＥＥ８０２．３，ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／１１ｂ／１１ｇ／１１ａｃ等の通信規格が含まれる。ネットワークＩ／Ｆ２５は、品質推定装置２において通信ネットワークを介して、諸情報を受信する取得部あるいは送信する出力部を構成してもよい。
　以上のような品質推定装置２の構成は一例であり、品質推定装置２の構成はこれに限らない。品質推定装置２は、サーバ装置を含む各種のコンピュータで構成されてもよい。本実施形態の品質推定方法は、分散コンピューティングにおいて実行されてもよい。また、品質推定装置２における取得部は、制御部２０等における各種ソフトウェアとの協働によって実現されてもよい。品質推定装置２における取得部は、各種記憶媒体（例えば格納部２１ａ）に格納された諸情報を制御部２０の作業エリア（例えば一時記憶部２１ｂ）に読み出すことによって、諸情報の取得を行うものであってもよい。
２．動作
　以上のように構成される品質推定装置２の動作について、以下説明する。
　本実施形態の品質推定装置２は、例えば記憶部２１に予め格納されたロット管理データＤ１に基づいて、設備歩留推定部３０として設備歩留を推定するための演算処理を実行する。本実施形態における設備歩留の推定方法では、種々のロットが工程Ｓａ～Ｓｃ毎に様々な設備Ｅａ－１～Ｅｃ－ｎを経由する状況に着目した定式化により、各々の設備Ｅａ―１～Ｅｃ－ｎによる設備歩留の直接的な推定を実現する。本実施形態における設備歩留の推定方法の詳細は後述する。
　上記処理から得られる設備歩留の推定情報Ｄ２を活用した、本実施形態の品質推定装置２の全体動作について、図５～８を用いて説明する。図５は、本実施形態における品質推定装置２の動作を例示するフローチャートである。本フローチャートに示す処理は、例えば品質推定装置２の制御部２０によって実行される。
　まず、品質推定装置２の制御部２０は、例えば低歩留ロット検出部３１として機能し、記憶部２１からロット管理データＤ１を取得して（Ｓ１）、低歩留ロットを検出する（Ｓ２）。ステップＳ２の表示例を図６に示す。本表示例において、品質推定装置２の表示部２３は、例えば低歩留ロット検出部３１としての制御部２０に制御されて、最終歩留テーブルＤ３を表示している。最終歩留テーブルＤ３は、例えば、ロット番号毎に各ロットにおける最終歩留として各種検査項目の計測値を示す。
　ステップＳ２において、低歩留ロット検出部３１は、例えばロット管理データＤ１における各ロットの最終歩留と、所定のしきい値とをそれぞれ比較して、最終歩留がしきい値以下のロットを低歩留ロットとして検出する。当該しきい値は、顕著に低い最終歩留の基準を示す。しきい値の比較対象は、最終歩留の各種検査項目における何れかの計測値、或いは項目間の総合値に適宜、設定可能である。図６の例では、ロット番号「６」のロットが、低歩留ロット検出部３１によって検出され、強調表示されている。
　本実施形態において、制御部２０は、例えば低歩留ロット検出部３１の検出結果に基づきボトルネック設備判定部３２として機能し、低歩留ロットのような特定の１ロットの経路内の設備歩留の分析を行う（Ｓ３）。ステップＳ３の処理は、ボトルネック設備判定部３２が、特定のロットが経由した全設備Ｅに関して設備歩留の推定情報Ｄ２を取得することによって行われる。ステップＳ３における設備歩留の分析の処理については後述する。ステップＳ３の表示例を図７に示す。
　図７の例において、表示部２３は、例えばボトルネック設備判定部３２としての制御部２０に制御されて、設備歩留テーブルＤ４を表示している。設備歩留テーブルＤ４は、例えば、特定のロットが経由した各工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃの設備Ｅと、各設備Ｅにおいて処理された日付と、各設備Ｅの設備歩留として検査項目毎の推定値とを含む。ユーザ１は、例えば低歩留ロットを特定した際に設備歩留テーブルＤ４により、低歩留ロットの経路内の各設備Ｅの設備歩留を確認することができる。また、例えば図７の例において、ボトルネック設備判定部３２は、設備歩留テーブルＤ４において最も低い設備歩留を有する設備Ｅａ－９をボトルネック設備と判定する。
　図５に戻り、本実施形態の制御部２０は、例えばボトルネック設備判定部３２の判定結果に基づき時系列分析部３３として機能し、設備歩留の時系列分析を行う（Ｓ４）。ステップＳ４の処理は、時系列分析部３３が、ボトルネック設備などの特定の設備に関する設備歩留の推定情報Ｄ２を取得することによって行われる。ステップＳ４の表示例を図８に示す。
　図８の例において、表示部２３は、例えば時系列分析部３３としての制御部２０に制御されて、設備歩留グラフＧ１を表示している。設備歩留グラフＧ１は、特定の設備における設備歩留の時系列的な変化を示し、例えば検査項目毎の曲線を含む。図８の例では、低歩留ロットの処理時期に突発的な歩留の低下が発生したことが、設備歩留グラフＧ１から確認できる。このように、ステップＳ４における時系列分析の処理により、設備Ｅ毎に異常なロットが生産された時期を可視化することができる。ステップＳ４の処理については後述する。図５のフローチャートに示す処理は、例えばステップＳ４の実行後に終了する。
　以上のように、本実施形態の品質推定装置２によると、設備歩留の推定情報Ｄ２を活用して、低歩留ロットにおけるボトルネックの設備を確認したり、設備歩留の時系列変化を確認したりできるユーザインタフェースを提供することができる。
　上記のステップＳ２，Ｓ３において、低歩留ロット検出部３１による検出およびボトルネック設備判定部３２による判定は、それぞれ適宜省略されてもよい。その代わりに、品質推定装置２は、表示部２３に各テーブルＤ３，Ｄ４を表示中に、操作部２２においてユーザ１が特定のロット或いは設備を指定するユーザ操作を受け付けてもよい。
２－１．設備歩留の推定方法について
　本実施形態における設備歩留の推定方法の詳細を、図９を用いて説明する。図９は、設備歩留の推定方法の定式化を説明した図である。
　図９では、Ｍ個のロットによる最終歩留ｙｉ（ｉ＝１，２，…，Ｍ）と、Ｎ個の設備Ｅによる設備歩留ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｎ）との関係を例示している。ロット数Ｍ及び設備数Ｎは、例えばＭ＞Ｎにおいて適宜、設定可能である。図９では一例として、設備数Ｎが９個であり、３つの工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃにそれぞれ３つの設備Ｅａ－１～Ｅａ－３，Ｅｂ－１～Ｅｂ－３，Ｅｃ－１～Ｅｃ－３がある場合を図示している。
　本推定方法においては、各ロットの最終歩留ｙｉは、当該ロットが固有の経路内の設備Ｅを経由する毎に、各設備Ｅが個々に有する潜在的な設備歩留ｘｊの影響が累積して生じると考える。すると、各ロットの最終歩留ｙｉが、ロット経路情報Ｄ１０に応じた組み合わせの設備歩留ｘｊを互いに乗算する積の形式で記述できる。
　例えば図９において、１番目のロットの最終歩留ｙ１は、工程Ｓａに属する１番目の設備歩留ｘ１と、工程Ｓｂに属する５番目の設備歩留ｘ５と、工程Ｓｃに属する７番目の設備歩留ｘ７との積で記述される。ロットの順番は、例えば、ロット管理データＤ１における所定範囲内のロット番号と対応する。設備Ｅの順番は、例えば工程Ｓａの設備Ｅａ－１から順番に、全行程Ｓａ～Ｓｃに亘って設定される。
　また、上記のような積の形式は、図９に示すように、対数を取ることによって和の形式に変換される。このことから、ロット経路情報Ｄ１０に基づく最終歩留ｙｉと設備歩留ｘｊ間の関係は、対数を用いて線形の連立方程式に定式化することができる。連立方程式における個々の方程式は、例えば一経路分のロット経路情報Ｄ１０から立式される。本実施形態では、図９に示すように行列形式の定式化を採用し、式（１）のように最終歩留ベクトルＹ、設備歩留ベクトルＸ、及び経路行列Ａを用いる。
　最終歩留ベクトルＹは、Ｍ次元ベクトルであり、ｉ＝１～Ｍ番目の各成分としてｉ番目の最終歩留ｙｉの対数値ｌｏｇ（ｙｉ）を有する。設備歩留ベクトルＸは、Ｎ次元ベクトルであり、ｊ＝１～Ｎ番目の各成分としてｊ番目の設備歩留ｘｊの対数値ｌｏｇ（ｘｊ）を有する。各ベクトルＸ，Ｙに用いる対数は、特に限定されず、例えば常用対数、自然対数又は二進対数などであってもよい。
　経路行列Ａは、ロット経路情報Ｄ１０に基づき設定されるＭ行Ｎ列の行列である。経路行列Ａは、図９に示すように、「１」又は「０」となる経由フラグａｉ，ｊをｉ行目及びｊ列目の行列要素として構成される。経由フラグａｉ，ｊは、ｉ番目のロットがｊ番目の設備を経由したか否かを示す。本実施形態では、各ロットが工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ毎に１つの設備Ｅを経由することから、経路行列Ａの各行において、経由フラグａｉ，ｊは工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ毎の列番号の範囲内で「１」を１つずつ有する。
　式（１）は、ロット数Ｍを設備数Ｎよりも大きくすることにより、過剰条件の連立線形方程式にすることができる。そこで、本実施形態では、ロット管理データＤ１において充分に多いＭ個のロット経路情報Ｄ１０を用いて式（１）を立式し、次式（１０）のように最小二乗法によって式（１）の数値解の設備歩留ベクトルＸを求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　こうした数値解による設備歩留ｘｊは、立式に用いた範囲内のロット管理データＤ１において、それぞれ対応する設備Ｅを経由するロット間にわたる潜在的な歩留の平均値に対応している。上式（１０）の条件Ｘ＜０は、設備歩留ｘｊが０以上１以下であることに基づく。最小二乗法における求解には、例えば準ニュートン法のＢＦＧＳ－Ｂ法を用いることができる。
２－２．設備歩留の分析の処理について
　以上のような設備歩留の推定方法を用いた図５のステップＳ３の処理について、図１０を用いて説明する。
　図１０は、本実施形態の品質推定装置２における設備歩留の分析の処理（図５のＳ３）を例示するフローチャートである。図１０のフローチャートに示す処理は、例えば低歩留ロットなどの１ロットが特定された状態で開始される。
　まず、制御部２０は、例えばボトルネック設備判定部３２として機能し、特定のロットに関するロット経路情報Ｄ１０に基づいて、当該ロットの経路内における１つの設備を処理対象として選択する（Ｓ１１）。ステップＳ１１の選択は、本実施形態において工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ毎に順次、行われる。例えばボトルネック設備判定部３２は、ロット経路情報Ｄ１０において処理対象の設備に対応する工程及び日付を取得し、設備歩留推定部３０に処理の基準時として設定する。
　次に、制御部２０は、例えば設備歩留推定部３０として設定された日付を基準時として、ロット管理データＤ１から、設定された工程の日付が基準時近傍の所定期間内にあるロット経路情報Ｄ１０を複数、抽出する（Ｓ１２）。抽出されるロット経路情報Ｄ１０の個数としてのロット数Ｍは、予め設定されていてもよいし、特に設定されなくてもよい。
例えば、図４に示すロット番号「６」のロット経路情報Ｄ１０において、工程Ｓａに関して設備Ｅａ－９の日付「１１月８日」を基準時として、同日付を含む１週間「１１月５日～１１月１１日」の範囲内で工程Ｓａの日付を有するロット経路情報Ｄ１０が、ステップＳ１２で収集される。
　次に、制御部２０は、例えば設備歩留推定部３０として、抽出されたＭ個のロット経路情報Ｄ１０に基づいて経路行列Ａを設定する（Ｓ１３）。例えば、制御部２０は、収集されたロット経路情報Ｄ１０の個数分の行数及び全ての工程Ｓａ～Ｓｃの全設備Ｅの分の列数を設けて、各行においてロット経路情報Ｄ１０毎に含まれた設備の列番号の経由フラグａｉ，ｊを「１」に設定し、他の経由フラグａｉ，ｊを「０」に設定する。
　次に、制御部２０は、抽出したロット経路情報Ｄ１０において、複数の検査項目のうちの一検査項目を選択し、選択した検査項目の最終歩留を表すように最終歩留ベクトルＹを設定する（Ｓ１４）。例えば、制御部２０は、各ロット経路情報Ｄ１０において選択された検査項目の計測値の対数を演算して、算出した対数値を最終歩留ベクトルＹの各成分に設定する。
　次に、制御部２０は、設定した経路行列Ａおよび最終歩留ベクトルＹに基づいて、式（１０）に従う演算処理を行って、式（１）の数値解を求めることにより設備歩留ベクトルＸを算出する（Ｓ１５）。この際、制御部２０は、例えば算出した設備歩留ベクトルＸにおいて対応する成分の指数を演算することにより、ステップＳ１１で選択した一設備の設備歩留を算出して（Ｓ１６）、記憶部２１に記録する。
　制御部２０は、各々の検査項目に関してステップＳ１４～Ｓ１６の処理を行い（Ｓ１７でＮＯ）、選択した一設備に関する各検査項目の設備歩留を算出する。この際、経路行列Ａとしては、ステップＳ１３で設定された共通のものが用いられる。
　制御部２０は、一設備に関する全項目の設備歩留を算出すると（Ｓ１７でＹＥＳ）、特定のロットに関するロット経路情報Ｄ１０に基づき、同ロットの経路内の他の設備に関して、ステップＳ１１以降の処理を行う（Ｓ１８でＮＯ）。
　制御部２０は、特定のロットの経路内における全ての設備Ｅの設備歩留を算出すると（Ｓ１８でＹＥＳ）、算出した設備歩留に基づき設備歩留テーブルＤ４を生成し（Ｓ１９）、例えば図７に示すように表示部２３に表示させる。設備歩留テーブルＤ４は、本実施形態における設備品質情報の一例である。ステップＳ１９において、例えば制御部２０は、算出した設備歩留に基づきボトルネック設備判定部３２としてボトルネック設備を判定すると、設備歩留テーブルＤ４において対応する設備の情報を強調表示する。
　また、本実施形態において、制御部２０は、生成した設備歩留テーブルＤ４による推定精度の検証を行う（Ｓ１９）。例えば、制御部２０は、検査項目毎に、算出した全設備Ｅの設備歩留を乗算し、算出された積が特定のロットの最終歩留に近いほど推定精度が高いと判定する。推定精度は、図７に例示するように数値表示されてもよいし、高精度か否か等のメッセージで表示されてもよい。
　制御部２０は、例えば推定精度を検証すると（Ｓ２０）、ロット経路内の設備歩留の分析の処理（図５のＳ３）を終了する。
　以上の処理によると、特定のロットの経路内の各設備の設備歩留が、当該設備を経由した日付を基準とする同様の時期に、当該設備と同じ工程の設備を経由したロット経路情報Ｄ１０を逐次、抽出して式（１）を立式することにより、算出される（Ｓ１６）。式（１）の演算処理（Ｓ１５）から全ての設備Ｅに対応する設備歩留ベクトルＸが求められるが、対応する成分のみが用いられる。これにより、設備歩留を推定する基となるデータを適切化して、設備歩留の推定精度を良くすることができる。
２－３．時系列分析の処理について
　図５のステップＳ４の処理について、図１１を用いて説明する。
　図１１は、本実施形態の品質推定装置２における設備歩留の時系列分析の処理（図５のＳ４）を例示するフローチャートである。図１１のフローチャートに示す処理は、例えばボトルネック設備などの一設備が特定された状態で開始される。
　まず、制御部２０は、時系列分析部３３として機能し、例えば図５のステップＳ２，Ｓ３の処理結果に基づいて、時系列分析の対象として特定の設備を示す情報を取得し、当該設備の時系列分析の範囲とする期間すなわち分析期間を決定する（Ｓ３０）。例えば、低歩留ロットにおけるボトルネック設備を分析対象とする場合、制御部２０は、低歩留ロットのロット経路情報Ｄ１０における当該設備の日付を基準として、その日付を含む数ヶ月などの期間を分析期間に決定する。
　ステップＳ３の処理では、特定のロットの経路内の設備毎に設備歩留の算出に用いるロット経路情報Ｄ１０を収集した（図１０のＳ１１～Ｓ１８）。時系列分析の処理（Ｓ４）は、特定の設備が用いられた日付毎に、ロット経路情報Ｄ１０を収集して設備歩留を算出する（Ｓ３１～Ｓ３８）。
　例えば、制御部２０は、決定した分析期間内において順次、日付を基準時に設定し（Ｓ３１）、分析対象とする設備と同じ工程に属する設備に関して、図１１のステップＳ１２と同様に複数（Ｍ個）のロット経路情報Ｄ１０を抽出する（Ｓ３２）。次に、制御部２０は、抽出したロット経路情報Ｄ１０に基づいて、ステップＳ１３～Ｓ１７と同様に式（１）を立式して演算処理を実行する（Ｓ３３～Ｓ３７）。また、制御部２０は、分析期間中の各日付に関して順次、ステップＳ３１以降の処理を繰り返す（Ｓ３８でＮＯ）。
　分析期間中の全日付の設備歩留が算出されると（Ｓ３８でＹＥＳ）、制御部２０は、算出結果に基づき設備歩留グラフＧ１を生成して（Ｓ３９）、例えば図８に示すように表示部２３に表示させる。設備歩留グラフＧ１は、本実施形態における設備品質情報の一例である。例えば設備歩留グラフＧ１の表示後、本フローチャートによる処理は終了する。
　以上の設備歩留の時系列分析処理によると、分析期間中の日付ごとに設備歩留を推定するためのロット経路情報Ｄ１０を逐次、変えることにより（Ｓ３１～Ｓ３８）、刻々と変化する設備歩留を可視化することができる。
３．まとめ
　以上のように、本実施形態における品質推定装置２は、複数の単位物品の一例である複数のロットが、例えば複数の工程Ｓａ～Ｓｃのための複数の設備Ｅを用いて得られる品質に関する情報を生成する。品質推定装置２は、記憶部２１と、制御部２０とを備える。記憶部２１は、各ロットの製品を得る際の工程Ｓａ～Ｓｃにおいてそれぞれ経由した設備と、得られたロットの製品の品質とを関連付けた品質管理データの一例であるロット管理データＤ１を格納する。制御部２０は、記憶部２１に格納されたロット管理データＤ１に基づく演算処理を制御する。制御部２０は、ロット管理データＤ１から、ロット毎に経由した設備の組み合わせと当該ロットの品質とを示す経由情報の一例であるロット経路情報Ｄ１０を複数、抽出する（Ｓ１２，Ｓ３２）。制御部２０は、抽出した複数の経由情報に基づいて、演算処理により複数の設備のうちの一の設備当たりの品質の一例として設備歩留を示す設備品質情報を生成する（Ｓ１９，Ｓ３９）。
　以上の品質推定装置２によると、ロット毎に経由した設備による経路を示す複数のロット経路情報Ｄ１０に基づく演算処理によって生成される設備品質情報が生成される。これにより、複数の単位物品が複数の設備を用いて得られる際の品質において、設備当たりの品質を精度良く推定することができる。
　本実施形態において、ロット単位の製品は、複数の工程Ｓａ～Ｓｃにおいて各々の設備Ｅａ－１～Ｅａ－ｎ，Ｅｂ－１～Ｅｂ－ｎ，Ｅｃ－１～Ｅｃ－ｎを経由して得られる。制御部２０は、ロットが特定の設備を経由した時期を取得し（Ｓ１１，Ｓ３１）、取得した時期を基準とする所定期間内に単位物品が特定の設備と同じ工程のための設備を経由した複数のロット経路情報Ｄ１０を抽出して（Ｓ１２，Ｓ３２）、特定の設備に関する設備品質情報を生成する。これにより、適切なロット経路情報Ｄ１０に基づいて、設備当たりの品質の推定精度を向上することができる。
　本実施形態において、制御部２０は、ロット経路情報Ｄ１０毎に立式される連立方程式（式（１））において各設備の品質を示す数値解を求める式（１０）の演算処理によって、設備品質情報を生成する。これにより、高精度の設備品質情報を生成することができる。
　本実施形態において、設備品質情報は、例えば複数の単位物品における特定の単位物品が経由した組み合わせ、即ちロットの経路における各設備の品質を示す設備歩留テーブルＤ４である。これにより、ロットの経路内の各設備の品質を確認することができる。
　本実施形態において、設備品質情報は、分析期間などの所定期間における時系列に沿った特定の設備の品質を示す設備歩留グラフである。これにより、時系列に沿った設備当たりの品質を確認することができる。
　本実施形態において、制御部２０は、設備の個数Ｎ個よりも多い複数Ｍ個のロット経路情報Ｄ１０を抽出して、設備品質情報を生成する。これにより、例えば式（１）を過剰条件にして、高精度の設備品質情報を生成できる。
　本実施形態において、単位物品は、複数の設備においてロット毎に生産される製品である。設備品質情報は、一の設備当たりの歩留を示す。こうした設備品質情報により、工場設備における歩留を精度良く推定することができる。
　本実施形態の品質推定方法は、複数の単位物品が少なくとも１つの工程のための複数の設備を用いて得られる品質に関する情報を生成する方法である。本方法は、コンピュータの制御部２０が、各単位物品を得る際の工程においてそれぞれ経由した設備と、得られた単位物品の品質とを関連付けた品質管理データ品質管理データから、単位物品毎に経由した設備の組み合わせと当該単位物品の品質とを示す経由情報を複数、抽出するステップを含む。本方法は、抽出した複数の経由情報に基づいて、演算処理により複数の設備のうちの一の設備当たりの品質を示す設備品質情報を生成するステップを含む。
　本実施形態において、以上のような品質推定方法をコンピュータの制御部に実行させるためのプログラムが提供される。本実施形態の品質推定方法によると、数の単位物品が複数の設備を用いて得られる際の品質において、設備当たりの品質を精度良く推定することができる。
（実施形態２）
　以下、図１２～１３を用いて実施形態２を説明する。実施形態２では、以上のような設備歩留の推定方法において、本願発明者の鋭意研究により明らかとなった理論上の問題及びその実用上の回避手段について説明する。
　以下、実施形態１に係る品質推定装置２と同様の構成、動作の説明は適宜、省略して、本実施形態に係る品質推定装置２及び品質推定方法を説明する。
１．ランク落ちの知見
　一般的に、行列のランクはＭ＞ＮであるＭ行Ｎ列の行列において最大値「Ｎ」を有する。また、同じ経路を経由するロットが複数あると経路行列Ａに同じ数値を持つ行が複数現れてランクが下がる。しかし、「Ｍ」が十分に大きな数であっても、例えば実施形態１の経路行列Ａでは、各工程において一つの設備を経由するという制約があることから、経路行列Ａのランクは、最大値「Ｎ」から（工程の総数－１）だけ小さくなる。こうしたランク落ちによると、例えば式（１０）の演算処理において不定解に陥るという問題が考えられる。
　上記の問題に対して本願発明者は鋭意研究を重ね、例えば工場設備において正常に稼働する設備が充分にあるような実用的に通常の状況下においては、上記の問題を下記のように回避して、精度良く推定可能であることを見出した。
　すなわち、正常な設備は、特に不具合なく稼働することにより、適宜許容誤差の範囲内で設備歩留「１」を有すると考えられる。こうした設備に対応する設備歩留ベクトルＸの成分の値は対数を取り「０」となり、ひいては経路行列Ａにおいて当該設備に対応する列の経由フラグａｉ，ｊが、「１」であっても「０」とみなすことができるようになる。即ち、当該設備が属する工程に関して、その工程内の何れか１つの設備を必ず経由するという制約が実質的に外れ、その分だけ経路行列Ａのランクが回復したことと等価になる。よって、設備歩留「１」を有する設備が少なくとも各工程に１つずつあれば、結果的に経路行列Ａのランクが回復し、精度良い設備歩留の推定を実現できることを見出した。
１－１．数値シミュレーションについて
　図１２は、設備歩留の推定方法の数値シミュレーションを説明した図である。本願発明者は、上記の知見が確認される数値シミュレーションとして、正常な設備が極端に少ない異常な工程がある場合の数値計算を行った。本シミュレーションでは、異常な工程Ｓｂを含む４つの工程Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄを設定した。また、ロット数Ｍは、５００であり、設備の総数は１４０台であった。工程Ｓａの設備は５０台であり、工程Ｓｂの設備は３０台であり、工程Ｓｃの設備は２０台であり、工程Ｓｄの設備は４０台であった。
　図１２（Ａ）は、工程Ｓａ，Ｓｃ，Ｓｄには設備歩留「１」の設備が含まれ、異常な工程Ｓｂに設備歩留「１」の設備が１台もない場合のシミュレーション結果を示す。図１２（Ｂ）は、異常な工程Ｓｂに設備歩留「１」の設備が１台だけある場合のシミュレーション結果を示す。図１２（Ａ），（Ｂ）において、横軸は設備の番号を示し、縦軸は設備歩留を示す。
　図１２（Ａ），（Ｂ）では、シミュレーション環境において設定した真値のグラフＧ２と、本推定方法を適用した推定結果のグラフＧ３とをそれぞれ示している。各シミュレーションにおいて、異常な工程Ｓｂ以外の工程Ｓａ，Ｓｃ，Ｓｄは、正常であることを想定して、各々の設備歩留の真値に「１」近傍の値を設定した。また、異常な工程Ｓｂにおける設備歩留の真値については、設備間で平均的に「０．５」程度に設定した。
　図１２（Ａ）における推定結果のグラフＧ３によると、推定結果の設備歩留が、異常な工程Ｓｂでは真値のグラフＧ２よりも高くなる一方、他の工程Ｓａ，Ｓｃ，Ｓｄでは真値よりも低くなっている。このように、図１２（Ａ）のシミュレーション結果によると、設備歩留「１」の設備が１台もない異常な工程Ｓｂがある場合、推定結果のグラフＧ３が、異常な工程Ｓｂと正常な工程Ｓａ，Ｓｃ，Ｓｄとの間に位置するようなオフセット状の誤差を生じることが確認された。
　これに対して、図１２（Ｂ）における推定結果のグラフＧ３によると、異常な工程Ｓｂの設備歩留が低い一方で他の工程Ｓａ，Ｓｃ，Ｓｄの設備歩留が高いという真値のグラフＧ２が再現されている。このように、図１２（Ｂ）のシミュレーション結果により、図１２（Ａ）と同様の異常な工程Ｓｂに１台だけ設備歩留が「１」の設備があるだけで、本推定方法による設備歩留の推定結果の誤差は、図１２（Ａ）の場合よりも格段に低減することが確認できた。
２．動作
　実施形態２では、図１２（Ｂ）のように精度良く推定が行われているかどうかを検証する品質推定装置２を提供する。本実施形態の品質推定装置２の動作について、図１３を用いて説明する。
　図１３は、実施形態２の品質推定装置２における設備歩留の分析の処理を例示するフローチャートである。本実施形態の品質推定装置２は、実施形態１と同様の設備歩留の分析の処理（図１０）において、例えばステップＳ２０の処理の代わりに、上述したランク落ちの影響に関する推定精度を検証する（Ｓ２０Ａ）。
　例えばステップＳ２０Ａにおいて、品質推定装置２の制御部２０は、ステップＳ１５で求めた数値解に基づき、設備歩留ベクトルＸにおいて工程毎に値「０」の成分があるか否かを判断する。設備歩留ベクトルＸにおける値「０」の成分は、対応する設備の設備歩留が「１」であることを示す。制御部２０は、例えば、値「０」の成分があると判断した工程が多いほど推定精度を高く判定するように、予め設定された工程の数に応じた多段階で推定精度を検証する。
　以上の処理によると、例えば工場設備において、図１２（Ｂ）のように高精度の推定が行われていることを確認したり、図１２（Ａ）のように精度が低下したとしてもその状況を確認したりすることが可能になる。また、ステップＳ２０Ａの処理によると、例えば一設備の一検査項目の設備歩留が算出される（Ｓ１６）毎に、各々の設備歩留に対する推定精度を検証することができる。
　以上の説明では、ランク落ちに関する推定精度の検証が、ロット経路内の設備歩留の分析処理において行われる例を説明したが、例えば時系列分析の処理において行われてもよい。例えば図１１のステップＳ３６において算出される設備歩留に対して、ステップＳ２０Ａと同様の処理が行われてもよい。
　また、本実施形態では、ロット単位の製品の中に、１つまたは複数の工程が行われない製品が含まれてもよい。即ち、対応する工程の設備を経由しないロットが含まれてもよい。こうしたロットの経路は、ロット管理データＤ１において、上記の工程をスキップしたロット経路情報Ｄ１０として管理できる。こうしたロット経路情報Ｄ１０が経路行列Ａに用いられると、スキップした工程に関する制約が外れることから、経路行列Ａのランクがその分、上がることとなる。
　そこで、上記のステップＳ２０Ａにおいて、制御部２０は、経路行列Ａに用いたロット経路情報Ｄ１０において、スキップされた工程があるか否かを更に判断してもよい。スキップされた工程は、設備歩留が「１」の設備を有する工程と同様に扱うことができる。よって、制御部２０は、経路行列Ａに用いたロット経路情報Ｄ１０の全てが経由する工程の中で、値「０」の成分がないと判断した工程が少ないほど推定精度を高く判定する（Ｓ２０Ａ）。これにより、経路行列Ａのランク落ちに起因した推定精度の低下を的確に検証できる。
３．まとめ
　以上のように、実施形態２において、制御部２０は、経路行列Ａに用いたロット経路情報Ｄ１０の各ロットが経由する工程であって、且つ数値解の設備歩留ベクトルＸにおいて「０」などの設備の品質が所定値を含まない工程の個数が少ないほど高精度となるように、設備品質情報の推定精度を判定する（Ｓ２０Ａ）。これにより、設備品質情報の推定精度を精度良く検証することができる。
（他の実施形態）
　以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施形態１～２を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置換、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記各実施形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。そこで、以下、他の実施形態を例示する。
　上記の実施形態１，２においては、ロット単位の製品の一例として電子部品を例示した。本実施形態において、ロット単位の製品は特に限定されず、例えば半導体部品または機械部品などの各種部品、或いは電子機器などの完成品であってもよい。１ロットが１部品である工程を対象として、最終歩留がＯＫもしくはＮＧ、すなわち、「１」か「０」である場合にも適用できる。また、幾つかのロットが特定の工程をスキップする場合にも本開示の思想は適用できる。
　また、上記の各実施形態においては、品質推定装置２を工場設備に適用する例を説明した。本実施形態において、品質推定装置２は、例えば物流、データ通信など種々の分野に適用可能である。また、単位物品はロット単位の製品に限らず、種々の単位別に扱われる各種の有体物であってもよいし、パケット等の単位を有するデータであってもよい。
　例えば、物流における工程としては、荷受けから配送元の拠点に向かい、更に長距離移動を行って、配送先の拠点に到着すると、宅配を行うといった一連の工程が挙げられる。この際の設備としては、それぞれ集配車、拠点、及び長距離移動手段が挙げられる。長距離移動手段は、例えば新幹線、航空便或いはトラック等である。この場合の歩留のような品質は、例えば物流における顧客の満足率（＝１．０－クレーム率）に設定できる。
　また、データ通信においては、例えば工程が１つであり、１工程の中で複数の設備を経由する際の品質を推定可能である。設備は、例えば基地局およびルータである。この場合の歩留のような品質は、例えばパケット通過率に設定できる。このように、同一の工程を複数回、経由する場合も、適宜、経路行列Ａを設定することによって上記と同様に数値解を求められ、設備あたりの品質を推定可能である。
　また、上記の各実施形態においては、各種設備歩留の分析の処理において設備歩留を算出する演算処理（Ｓ１３～Ｓ１６，Ｓ３３～Ｓ３６）を行ったが、こうした演算処理は事前に行われてもよい。例えば、予め種々のロット経路情報Ｄ１０を用いて求解された設備歩留の推定情報Ｄ２が、適宜データベース化して記憶部２１或いは外部記憶装置などに格納されてもよい。分析の処理時に、制御部２０は、各々の条件に該当するロット経路情報Ｄ１０に応じた設備歩留をデータベースから取得して、設備品質情報を生成することができる。
　以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。
　したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
　また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において、種々の変更、置換、付加、省略などを行うことができる。
　本開示は、例えば工場設備、物流およびデータ通信など各種の分他に適用可能である。

Claims (10)

  1. 　複数の単位物品が少なくとも１つの工程のための複数の設備を用いて得られる品質に関する情報を生成する品質推定装置であって、
    　各単位物品を得る際の工程においてそれぞれ経由した設備と、得られた単位物品の品質とを関連付けた品質管理データを格納する記憶部と、
    　前記記憶部に格納された品質管理データに基づく演算処理を制御する制御部とを備え、
    　前記制御部は、
    　前記品質管理データから、前記単位物品毎に経由した設備の組み合わせと当該単位物品の品質とを示す経由情報を複数、抽出し、
    　抽出した複数の経由情報に基づいて、前記演算処理により前記複数の設備のうちの一の設備当たりの品質を示す設備品質情報を生成する
    品質推定装置。
  2. 　前記単位物品は、複数の工程において各々の設備を経由して得られ、
    　前記制御部は、
    　前記単位物品が特定の設備を経由した時期を取得し、
    　取得した時期を基準とする所定期間内に前記単位物品が前記特定の設備と同じ工程のための設備を経由した複数の経由情報を抽出して、前記特定の設備に関する設備品質情報を生成する
    請求項１に記載の品質推定装置。
  3. 　前記制御部は、前記経由情報毎に立式される連立方程式において前記複数の設備の各々の品質を示す数値解を求める演算処理によって、前記設備品質情報を生成する
    請求項１または２に記載の品質推定装置。
  4. 　前記制御部は、前記複数の経由情報の各単位物品が経由する工程であって、且つ前記数値解において前記設備の品質が所定値を含まない工程の個数が少ないほど高精度となるように、前記設備品質情報の推定精度を判定する
    請求項３に記載の品質推定装置。
  5. 　前記設備品質情報は、前記複数の単位物品における特定の単位物品が経由した組み合わせにおける各設備の品質を示す
    請求項１～４のいずれか１項に記載の品質推定装置。
  6. 　前記設備品質情報は、所定期間における時系列に沿った特定の設備の品質を示す
    請求項１～４のいずれか１項に記載の品質推定装置。
  7. 　前記制御部は、前記設備の個数よりも多い複数の経由情報を抽出して、前記設備品質情報を生成する
    請求項１～６のいずれか１項に記載の品質推定装置。
  8. 　前記単位物品は、前記複数の設備においてロット毎に生産される製品であり、
    　前記設備品質情報は、前記一の設備当たりの歩留を示す
    請求項１～７のいずれか１項に記載の品質推定装置。
  9. 　複数の単位物品が少なくとも１つの工程のための複数の設備を用いて得られる品質に関する情報を生成する品質推定方法であって、
    　コンピュータの制御部が、
    　各単位物品を得る際の工程においてそれぞれ経由した設備と、得られた単位物品の品質とを関連付けた品質管理データ品質管理データから、前記単位物品毎に経由した設備の組み合わせと当該単位物品の品質とを示す経由情報を複数、抽出するステップと、
    　抽出した複数の経由情報に基づく演算処理により、前記複数の設備のうちの一の設備当たりの品質を示す設備品質情報を生成するステップと
    を含む品質推定方法。
  10. 　請求項９に記載の品質推定方法をコンピュータの制御部に実行させるためのプログラム。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000012640A (ja) * 1998-06-22 2000-01-14 Hitachi Ltd 半導体装置の製造装置および方法、ならびに半導体装置
JP2005284650A (ja) * 2004-03-29 2005-10-13 Toshiba Corp 不良原因装置特定システム及び不良原因装置特定方法
JP2006318263A (ja) * 2005-05-13 2006-11-24 Sharp Corp 情報分析システム、情報分析方法及びプログラム
JP2008165832A (ja) * 2005-01-24 2008-07-17 Omron Corp 品質変動表示装置、品質変動表示方法、品質変動表示プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体
JP2017045143A (ja) * 2015-08-24 2017-03-02 株式会社Sumco シリコンウェーハの工程計画立案システム、工程計画立案装置、工程計画立案方法及びプログラム
WO2019202700A1 (ja) * 2018-04-19 2019-10-24 三菱電機株式会社 異常設備を特定する装置、方法、およびコンピュータプログラム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4207915B2 (ja) * 2005-01-24 2009-01-14 オムロン株式会社 品質変動表示装置、品質変動表示方法、品質変動表示プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体
CA2722417A1 (en) * 2008-04-25 2009-10-29 Btsafety Llc System and method of providing product quality and safety
US10713411B1 (en) * 2018-01-19 2020-07-14 Marvell Asia Pte, Ltd. Photolithography mask design-rule check assistance

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000012640A (ja) * 1998-06-22 2000-01-14 Hitachi Ltd 半導体装置の製造装置および方法、ならびに半導体装置
JP2005284650A (ja) * 2004-03-29 2005-10-13 Toshiba Corp 不良原因装置特定システム及び不良原因装置特定方法
JP2008165832A (ja) * 2005-01-24 2008-07-17 Omron Corp 品質変動表示装置、品質変動表示方法、品質変動表示プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体
JP2006318263A (ja) * 2005-05-13 2006-11-24 Sharp Corp 情報分析システム、情報分析方法及びプログラム
JP2017045143A (ja) * 2015-08-24 2017-03-02 株式会社Sumco シリコンウェーハの工程計画立案システム、工程計画立案装置、工程計画立案方法及びプログラム
WO2019202700A1 (ja) * 2018-04-19 2019-10-24 三菱電機株式会社 異常設備を特定する装置、方法、およびコンピュータプログラム

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