JPH08147357A - 製造装置の簡易モデリング方法 - Google Patents
製造装置の簡易モデリング方法Info
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- JPH08147357A JPH08147357A JP28773694A JP28773694A JPH08147357A JP H08147357 A JPH08147357 A JP H08147357A JP 28773694 A JP28773694 A JP 28773694A JP 28773694 A JP28773694 A JP 28773694A JP H08147357 A JPH08147357 A JP H08147357A
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- G—PHYSICS
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- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
-
- G—PHYSICS
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- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
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Abstract
(57)【要約】
【目的】より現実に近い製造装置の特性を簡易に抽出
し、それを用いて製造装置の有効かつ効率的な利用を促
すことにより生産効率を向上させ、かつ顧客の要求を満
足させる（リードタイムの短縮）モデリング方法を提供
する。 【構成】製品の処理時間が周期的に変化したり、外乱に
よって変化したり、一度に処理する製品のロットサイズ
の違いによって変化する製造装置のモデリングにおい
て、製造装置の過去の一定期間における製品のロットサ
イズと製品の処理時間の関係からロットサイズ毎の処理
時間に対してデータ採用率を変動させ、ロットサイズ毎
に採用した処理時間の平均値から回帰分析を行ない、バ
ラツキの範囲を導き出し、データ採用率毎に求めたバラ
ツキの範囲の中で最も小さくなるデータ採用率を求め、
その際の分析結果のデータを用いて各製造装置の現状の
特性を容易に表現する。
し、それを用いて製造装置の有効かつ効率的な利用を促
すことにより生産効率を向上させ、かつ顧客の要求を満
足させる（リードタイムの短縮）モデリング方法を提供
する。 【構成】製品の処理時間が周期的に変化したり、外乱に
よって変化したり、一度に処理する製品のロットサイズ
の違いによって変化する製造装置のモデリングにおい
て、製造装置の過去の一定期間における製品のロットサ
イズと製品の処理時間の関係からロットサイズ毎の処理
時間に対してデータ採用率を変動させ、ロットサイズ毎
に採用した処理時間の平均値から回帰分析を行ない、バ
ラツキの範囲を導き出し、データ採用率毎に求めたバラ
ツキの範囲の中で最も小さくなるデータ採用率を求め、
その際の分析結果のデータを用いて各製造装置の現状の
特性を容易に表現する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、製品の処理時間が周期
的に変化したり、外乱によって変化したり、一度に処理
するロットサイズの違いによって変化する製造装置を使
用する生産ラインでの製造装置のモデリングにおいて、
現在の製造装置の特性を簡易に把握できる、製造装置の
モデリング方法に関する。
的に変化したり、外乱によって変化したり、一度に処理
するロットサイズの違いによって変化する製造装置を使
用する生産ラインでの製造装置のモデリングにおいて、
現在の製造装置の特性を簡易に把握できる、製造装置の
モデリング方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】以下に従来の技術について半導体ウェー
ハ生産ラインの一部の製造装置を例にして説明する。
ハ生産ラインの一部の製造装置を例にして説明する。
【０００３】半導体ウェーハ生産ラインは、工程数が３
００〜５００工程と非常に多く、加えて、多品種少量生
産に進み、全ての工程で製品処理条件の設定が多彩で頻
繁に行われている。しかし、製造装置自体の設定は作業
者の勘と経験に頼る面も見られ、自動化が遅れており、
それが製品の処理時間に大きなバラツキを生じさせてい
る。半導体ウェーハ生産ラインでは、このような製品の
処理時間のバラツキの大きい製造装置を数多く使用して
いるため、全ての工程の製品装置を関連付けてうまく管
理しなければ効率の良い生産ができない状況にある。
００〜５００工程と非常に多く、加えて、多品種少量生
産に進み、全ての工程で製品処理条件の設定が多彩で頻
繁に行われている。しかし、製造装置自体の設定は作業
者の勘と経験に頼る面も見られ、自動化が遅れており、
それが製品の処理時間に大きなバラツキを生じさせてい
る。半導体ウェーハ生産ラインでは、このような製品の
処理時間のバラツキの大きい製造装置を数多く使用して
いるため、全ての工程の製品装置を関連付けてうまく管
理しなければ効率の良い生産ができない状況にある。
【０００４】近年、その管理方法として各製造装置をモ
デル化し、シミュレーションや処理能力計算を行ない、
その結果を基に生産指示を出すというような方法が一般
に使われ始めた。
デル化し、シミュレーションや処理能力計算を行ない、
その結果を基に生産指示を出すというような方法が一般
に使われ始めた。
【０００５】そのモデリング方法としては、あらゆる製
造装置の詳細な動きを莫大なパラメータとして取り入
れ、シミュレータや計算機の中で模擬的に動かすという
ものであり、莫大な工数を要し、製造装置の特性に変化
がある度に製造装置の詳細な動きをパラメータとして取
り入れなければならず、素早い対応が取れない。
造装置の詳細な動きを莫大なパラメータとして取り入
れ、シミュレータや計算機の中で模擬的に動かすという
ものであり、莫大な工数を要し、製造装置の特性に変化
がある度に製造装置の詳細な動きをパラメータとして取
り入れなければならず、素早い対応が取れない。
【０００６】そこで、簡易的なモデリング方法として製
造装置の動きを段取りと実作業に分け、それに要する時
間をパラメータとするものが多く採用されている。
造装置の動きを段取りと実作業に分け、それに要する時
間をパラメータとするものが多く採用されている。
【０００７】しかし、上記したように製造装置自体の作
業開始条件設定を作業者の勘と経験に頼っている部分が
多いため、製造装置の処理時間のバラツキが大きく、履
歴をとっても処理時間が周期的に変化したり、外乱によ
って変化したり、一度に処理するロットサイズの違いに
よって変化するため、正しい製造装置の特性が得られ
ず、いかにその履歴からノイズデータを消した形で管理
するかに焦点が当てられ、統計的手法による様々な試み
がなされてきたが、高い精度でノイズを消すことのでき
る方法が確立されていなかったため現状に即した製造装
置のモデリングができず、シミューレーションした結果
と現実に大きな差を生じさせていた。
業開始条件設定を作業者の勘と経験に頼っている部分が
多いため、製造装置の処理時間のバラツキが大きく、履
歴をとっても処理時間が周期的に変化したり、外乱によ
って変化したり、一度に処理するロットサイズの違いに
よって変化するため、正しい製造装置の特性が得られ
ず、いかにその履歴からノイズデータを消した形で管理
するかに焦点が当てられ、統計的手法による様々な試み
がなされてきたが、高い精度でノイズを消すことのでき
る方法が確立されていなかったため現状に即した製造装
置のモデリングができず、シミューレーションした結果
と現実に大きな差を生じさせていた。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】前記の従来の製造装置
のモデリング方法では、以下に示すような問題点があっ
た。
のモデリング方法では、以下に示すような問題点があっ
た。
【０００９】Ａ：頻繁に変化する製造装置の特性を取り
入れることができない。
入れることができない。
【００１０】Ｂ：頻繁に変化する製造装置の特性を取り
入れるのに時間と工数を要する。
入れるのに時間と工数を要する。
【００１１】Ｃ：オンライン化によるデータ精度の向上
を図るためには莫大な費用を要する。
を図るためには莫大な費用を要する。
【００１２】Ｄ：現状の製造装置の特性をモデル化する
ことが困難なため、シミュレーションや処理能力計算の
結果と実際に差を生じさせる。
ことが困難なため、シミュレーションや処理能力計算の
結果と実際に差を生じさせる。
【００１３】これらの問題はライン全体の生産能力把握
の精度を低下させるだけでなく、計画通りの生産を妨げ
る原因となり、会社全体の競争力を低下させ、かつ、経
営状態を悪化させてしまうため、早急に改善する必要が
あった。
の精度を低下させるだけでなく、計画通りの生産を妨げ
る原因となり、会社全体の競争力を低下させ、かつ、経
営状態を悪化させてしまうため、早急に改善する必要が
あった。
【００１４】本発明の目的は、より現実に近い製造装置
の特性を簡易に抽出し、それを用いて製造装置の有効か
つ効率的な利用を促すことにより生産効率を向上させ、
かつ顧客の要求を満足させること（リードタイムの短
縮）にある。
の特性を簡易に抽出し、それを用いて製造装置の有効か
つ効率的な利用を促すことにより生産効率を向上させ、
かつ顧客の要求を満足させること（リードタイムの短
縮）にある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明の製造装置の簡易
モデリング方法は、まず、過去に処理したロットサイズ
と処理時間のデータを一定期間分集める。次に、ロット
サイズ毎に処理時間別度数分布図を作成し、総データ数
と度数がピークとなる群を求め、その場合の採用データ
数の上限を決める。その際、ピーク値となる群の度数を
採用データ数の初期値とする。
モデリング方法は、まず、過去に処理したロットサイズ
と処理時間のデータを一定期間分集める。次に、ロット
サイズ毎に処理時間別度数分布図を作成し、総データ数
と度数がピークとなる群を求め、その場合の採用データ
数の上限を決める。その際、ピーク値となる群の度数を
採用データ数の初期値とする。
【００１６】次に、採用データ数が採用データ数の上限
を超えていないかを比較し、超えていなければ採用デー
タ数に度数分布図上で左右に隣接する群の内、度数の多
い方を加え、再度採用データ数が採用データ数の上限を
超えていないかを比較する。これを採用データ数の上限
を超えるまで繰り返す。
を超えていないかを比較し、超えていなければ採用デー
タ数に度数分布図上で左右に隣接する群の内、度数の多
い方を加え、再度採用データ数が採用データ数の上限を
超えていないかを比較する。これを採用データ数の上限
を超えるまで繰り返す。
【００１７】結果として採用されたデータの平均値を算
出する。以上の処理をロットサイズ別に行う。
出する。以上の処理をロットサイズ別に行う。
【００１８】次に、ロットサイズ別に求めた処理時間の
平均値とロットサイズの間で回帰分析を行ない、回帰直
線を求める。ロットサイズ毎に回帰直線上の値に対する
ロットサイズ別に求めた処理時間の平均値の離れ具合を
比率で求め、ロットサイズ毎の離れ具合比率値の内で回
帰直線の上部に最も離れている値と、回帰直線の下部に
最も離れている値を加えた値をバラツキの範囲とする。
平均値とロットサイズの間で回帰分析を行ない、回帰直
線を求める。ロットサイズ毎に回帰直線上の値に対する
ロットサイズ別に求めた処理時間の平均値の離れ具合を
比率で求め、ロットサイズ毎の離れ具合比率値の内で回
帰直線の上部に最も離れている値と、回帰直線の下部に
最も離れている値を加えた値をバラツキの範囲とする。
【００１９】ここまでを１サイクルとして、１００％か
ら０％までのデータ採用率別に同様の処理をする。
ら０％までのデータ採用率別に同様の処理をする。
【００２０】最後に採用率別に求めたバラツキの範囲の
中から、その値が最も小さくなる値を選定し、そのとき
の回帰直線を製造装置の特性モデルとする。
中から、その値が最も小さくなる値を選定し、そのとき
の回帰直線を製造装置の特性モデルとする。
【００２１】
【実施例】本発明の１実施例について図１のフローチャ
ートに基づき、かつ図２乃至図９を例示して説明する。
ートに基づき、かつ図２乃至図９を例示して説明する。
【００２２】まず、ステップＡ１にて各装置から過去の
ロットサイズと処理時間のデータを一定期間分集める
（例えば図２）。
ロットサイズと処理時間のデータを一定期間分集める
（例えば図２）。
【００２３】次に、ステップＡ２にて、ロットサイズ毎
に処理時間別度数分布図を作成（例えば図３）し、ステ
ップＡ３にて、総データ数と度数がピークとなる群Ｂ２
を求め（例えば図４）、ステップＡ４にてデータの採用
率を１００％とし、ステップＡ５にてロットサイズを１
枚にする。ステップＡ６にてその場合の採用データ数の
上限を決める。
に処理時間別度数分布図を作成（例えば図３）し、ステ
ップＡ３にて、総データ数と度数がピークとなる群Ｂ２
を求め（例えば図４）、ステップＡ４にてデータの採用
率を１００％とし、ステップＡ５にてロットサイズを１
枚にする。ステップＡ６にてその場合の採用データ数の
上限を決める。
【００２４】 採用データ数の上限＝総データ数×データ採用率 …第１式 ステップＡ７にてピーク値となる群Ｂ２の度数を採用デ
ータ数Ｂ１の初期値とする。
ータ数Ｂ１の初期値とする。
【００２５】 採用データ数Ｂ１＝ピーク値となる群Ｂ２の度数 …第２式 ステップＡ８にて採用データ数Ｂ１が採用データ数の上
限を超えていないかを比較する（例えば図５）。
限を超えていないかを比較する（例えば図５）。
【００２６】もし、超えていなければステップＡ９にて
採用データ数Ｂ１に度数分布図上で左右に隣接する群の
内、度数の多い方を加え（例えば図５）、ステップＡ８
へと戻る。
採用データ数Ｂ１に度数分布図上で左右に隣接する群の
内、度数の多い方を加え（例えば図５）、ステップＡ８
へと戻る。
【００２７】これを超えるまで繰り返し、超えた時点
（例えば図６）で、このループを抜けて、ステップＡ１
０へと進む。ステップＡ１０では結果として採用された
データの平均値を算出する。
（例えば図６）で、このループを抜けて、ステップＡ１
０へと進む。ステップＡ１０では結果として採用された
データの平均値を算出する。
【００２８】以上の処理をロットサイズが５０枚になる
まで繰り返す。
まで繰り返す。
【００２９】次に、ステップＡ１１にてロットサイズ別
に求められた処理時間の平均値とロットサイズの間で回
帰分析を行い、回帰直線を求める（例えば図７）。ステ
ップＡ１２にてロットサイズ毎に回帰直線上の値Ｂ３に
対する平均値Ｂ４の離れ具合を比率で求める。
に求められた処理時間の平均値とロットサイズの間で回
帰分析を行い、回帰直線を求める（例えば図７）。ステ
ップＡ１２にてロットサイズ毎に回帰直線上の値Ｂ３に
対する平均値Ｂ４の離れ具合を比率で求める。
【００３０】 離れ具合比率値＝（Ｂ４÷Ｂ３）−１ …第３式 ステップＡ１３にてステップＡ１２で求めたロットサイ
ズ毎の離れ具合比率値の内で回帰直線の上部に最も離れ
ている値Ｂ５と、回帰直線の下部に最も離れている値Ｂ
６を加えた値をバラツキの範囲とする。
ズ毎の離れ具合比率値の内で回帰直線の上部に最も離れ
ている値Ｂ５と、回帰直線の下部に最も離れている値Ｂ
６を加えた値をバラツキの範囲とする。
【００３１】 バラツキの範囲＝｜Ｂ５｜＋｜Ｂ６｜ …第４式 ここまでを１サイクルとしてステップＡ４に戻り、次に
データ採用率を下げて同様に処理する。
データ採用率を下げて同様に処理する。
【００３２】例えばデータ採用率９０％の場合で考える
と、 前記第１式から、採用データ数の上限＝５０件×９０％
＝４５件 前記第２式から、採用データ数の初期値＝１３件 となり、例えば図８のような採用となる。これをデータ
採用率０％になるまで繰り返す。
と、 前記第１式から、採用データ数の上限＝５０件×９０％
＝４５件 前記第２式から、採用データ数の初期値＝１３件 となり、例えば図８のような採用となる。これをデータ
採用率０％になるまで繰り返す。
【００３３】ステップＡ１４にてデータ採用率別に求め
たバラツキの範囲の中から、その値が最も小さくなる値
を選定する。ステップＡ１５にてそのときの回帰直線を
製造装置の特性モデルとする（例えば図９）。
たバラツキの範囲の中から、その値が最も小さくなる値
を選定する。ステップＡ１５にてそのときの回帰直線を
製造装置の特性モデルとする（例えば図９）。
【００３４】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明により、
以下の効果が得られる。
以下の効果が得られる。
【００３５】（イ）：頻繁に変化する製造装置の特性を
過去のデータから簡易にモデル化できる。
過去のデータから簡易にモデル化できる。
【００３６】（ロ）：頻繁に変化する製造装置の特性を
取り入れるための時間と工数を削減できる。
取り入れるための時間と工数を削減できる。
【００３７】（ハ）：マニュアル作業の履歴からも製造
装置の特性をモデル化できるため、オンライン化を最小
限に抑えることができ、費用を削減できる。
装置の特性をモデル化できるため、オンライン化を最小
限に抑えることができ、費用を削減できる。
【００３８】（ニ）：現状の製造装置の特性をモデル化
できるため、シミュレーションや処理能力計算の精度を
向上できる。
できるため、シミュレーションや処理能力計算の精度を
向上できる。
【００３９】以上により、会社全体の競争力が向上し、
かつ経営状態の改善を図ることができる。
かつ経営状態の改善を図ることができる。
【図１】製造装置のモデリング方法の一例を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図２】ロットサイズ毎にデータをまとめた一例を示す
図である。
図である。
【図３】ロットサイズ毎にまとめた度数分布の一例を示
す図である。
す図である。
【図４】ロットサイズ１枚・データ採用率１００％時の
ピーク値の度数と上限の比較結果の例を示す図である。
ピーク値の度数と上限の比較結果の例を示す図である。
【図５】ロットサイズ１枚・データ採用率１００％時の
ピーク値の度数＋隣接する群の度数と上限の比較結果の
例を示す図である。
ピーク値の度数＋隣接する群の度数と上限の比較結果の
例を示す図である。
【図６】ロットサイズ１枚・データ採用率１００％時の
最終採用データの例を示す図である。
最終採用データの例を示す図である。
【図７】データ採用率１００％時の各ロットサイズ毎の
採用データの平均値による回帰直線の例を示す図であ
る。
採用データの平均値による回帰直線の例を示す図であ
る。
【図８】ロットサイズ１枚・データ採用率９０％時の最
終採用データの例を示す図である。
終採用データの例を示す図である。
【図９】バラツキの範囲が最小となるデータ採用率時の
回帰直線の例を示す図である。
回帰直線の例を示す図である。
【符号の説明】 Ａ１〜Ａ１５ 各ステップ Ｂ１ 採用データ数 Ｂ２ 度数がピークとなる群 Ｂ３ 回帰直線上の値 Ｂ４ 採用データの平均値 Ｂ５ 回帰直線の上に最も離れている値 Ｂ６ 回帰直線の下に最も離れている値
Claims (1)
- 【請求項１】 製品の処理時間が周期的に変化したり、
外乱によって変化したり、一度に処理する製品のロット
サイズの違いによって変化する製造装置のモデリングに
おいて、前記製造装置の過去の一定期間における製品の
ロットサイズと製品の処理時間の関係からロットサイズ
毎の処理時間に対してデータ採用率を変動させ、ロット
サイズ毎に採用した処理時間の平均値から回帰分析を行
ない、バラツキの範囲を導き出し、データ採用率毎に求
めたバラツキの範囲の中で最も小さくなるデータ採用率
を求め、その際の分析結果のデータを用いて各製造装置
の現状の特性を容易に表現できる機能を有することを特
徴とする製造装置の簡易モデリング方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28773694A JPH08147357A (ja) | 1994-11-22 | 1994-11-22 | 製造装置の簡易モデリング方法 |
| US08/561,638 US5768157A (en) | 1994-11-22 | 1995-11-22 | Method of determining an indication for estimating item processing times to model a production apparatus |
| GB9523849A GB2295471B (en) | 1994-11-22 | 1995-11-22 | Control of production process |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28773694A JPH08147357A (ja) | 1994-11-22 | 1994-11-22 | 製造装置の簡易モデリング方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08147357A true JPH08147357A (ja) | 1996-06-07 |
Family
ID=17721098
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28773694A Pending JPH08147357A (ja) | 1994-11-22 | 1994-11-22 | 製造装置の簡易モデリング方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5768157A (ja) |
| JP (1) | JPH08147357A (ja) |
| GB (1) | GB2295471B (ja) |
Cited By (1)
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| US6405157B1 (en) * | 1998-05-13 | 2002-06-11 | Nec Corporation | Evaluation value computing system in production line simulator |
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-
1994
- 1994-11-22 JP JP28773694A patent/JPH08147357A/ja active Pending
-
1995
- 1995-11-22 GB GB9523849A patent/GB2295471B/en not_active Expired - Fee Related
- 1995-11-22 US US08/561,638 patent/US5768157A/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7225140B2 (en) * | 2000-08-30 | 2007-05-29 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Method of and system for forecasting future orders in parts inventory system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| GB2295471A (en) | 1996-05-29 |
| GB9523849D0 (en) | 1996-01-24 |
| US5768157A (en) | 1998-06-16 |
| GB2295471B (en) | 1999-09-22 |
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