JP4853373B2 - 検査対象製品選定方法および検査対象製品選定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、製品の製造工程で行う製品の抜き取り検査において、検査対象とする製品を選定する方法および検査対象製品選定プログラムに関する。

化学工業製品やプラスチック製品など、複数の材料を混合する工程を経て生産する製品は、処理温度や処理時間などの製造条件の違いによって、製品の機能に関わる特性値や製品に含有する化学物質の含有率などにばらつきが生じることがある。このため製造工程で製品検査を行って、出荷製品の品質を確保する必要がある。この製品検査の方法には、全数検査や抜き取り検査などがある。全数検査とは製造した全ての製品について(例えば全てのロット単位で)検査を行う方法である。抜き取り検査とは製造ラインを流れる製品から一定の間隔でサンプルを抜き取って検査し、その結果を当該間隔における製品の検査結果の代表とする方法である。

全数検査は、製品の品質を確保する上では良い方法であるが、検査工数や検査コストが大きくなるという問題点がある。そこで、ある程度品質が安定した製品や材料に対しては、抜き取り検査を適用している。

従来の抜き取り検査は、特許文献１に示されるように、製品の品質確保と検査費用との兼ね合いから最適な頻度を設定し、一定の製品数またはロット数ごとに検査を行っている。ここで(製品)ロットとは、各製造工程において同時に処理した製品群のことである。この技術では、検査装置の不良検出率と製品の不良発生頻度との関係を用いて、ある検査頻度を設定したときの不良の見逃しによる損失額を推定し、損失額と当該頻度で検査したときの検査費用との和が最小となるように、検査頻度を最適化している。

特開平９−２６９２９４号公報

このような製品検査の結果は、品質の確保のみではなく、以下のように不良原因の調査にも利用される。製品不良の原因には、製造に使用した材料そのものに問題がある場合（以下、「材料起因の不良」とする）と、製造設備や製造条件に問題がある場合（以下「製造起因の不良」とする）が考えられる。

材料起因の不良を調査する場合、不良製品に使用した材料ロットのサンプルに含まれる化学物質の量などを測定する。その結果、化学物質量が規定量より多いなどの異常がある場合は、当該材料ロットを不良原因と判定し、当該材料ロットを使用して製造した他製品の出荷停止や回収などの措置を取る。また製造起因の不良を調査する場合、不良製品の製造に係わった設備での製造履歴などを調べて、異常の有無を確認する。ここで製造履歴とは、ある設備での製造に使用した材料や中間製品のロット、または製造時における処理温度や処理時間などの条件を、時系列に沿って記録した情報である。

前記材料起因の不良調査は、分析用試料の作成や反応待ちなどが必要なため時間がかかる。そこで、製品の製造時に抜き取り検査した製品ロットに使用された材料ロットは、製造時にはその製品が良品と判定されているならば、出荷後にその製品が不良となった場合でも、その不良原因である可能性が低いと考え、調査対象外にするといった対応をとっている。

このような不良原因の調査において、従来の抜き取り検査の方法は、次のような問題がある。

出荷した製品に不良が発生した場合には、不良の原因を迅速に特定することが重要である。ここで不良発生時に調査対象となる材料ロットが少ない製品ロットほど、不良原因の調査工数が小さくなるため、早期に原因特定できる。従って製品の製造工程での抜き取り検査で、検査対象の製品ロットを選定する際に、不良発生時に調査対象となる材料ロットの数がなるべく少なくなるように、検査対象の製品ロットを選定することが重要となる。

しかし従来の一定間隔で製品ロットを抜き取る検査方法は、製品に使用する材料ロットを考慮していないため、不良発生時に調査対象となる材料ロットが多数発生し得るという問題があった。

そこで本発明の目的は、検査頻度を増大させることなく、不良発生時の調査工数を低減する検査対象製品選定方法及び検査対象製品選定システムを提供することにある。

本発明は、製品の製造工程で行う製品検査の対象ロットを選定する方法に関し、検査対象製品の組み合わせを最適化することにより、不良が発生したときの原因の調査工数を低減する手法を提供する。まず、将来のある期間で製造予定の製品ロットに対する材料ロットの割り当ての情報と、この期間で検査する製品ロットの数から、検査対象とする製品ロットを仮定する。次に、検査対象の製品ロットに使用予定の材料ロットと、前記割り当ての情報から、不良発生時に調査対象となる材料ロットの数を製品ロットごとに集計し、集計値の統計値（最大値や平均値）を算出する。さらに前記統計値の算出を想定し得る全ての製品ロットの組み合わせについて行い、統計値が最適となる製品ロットの組み合わせを検査対象として抽出する。このように、製造予定の製品ロットに対する材料ロットの割り当ての情報から、検査対象とする製品ロットを選択することによって、不良発生時に調査対象となる材料ロットの数の期待値や最大値を制御できるので、従来の抜き取り検査と同一の検査頻度で、不良発生時の調査工数を低減することができる。

本発明によれば、不良発生時に調査対象となる材料ロット数の期待値や最大値が最適となるように検査対象の製品ロットを選択するので、従来の抜き取り検査と同一の検査頻度で、不良発生時の調査工数を低減することができる。

以下、本発明の実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本発明の検査対象製品選定システムの処理手順の実施の形態を示すフローチャートである。また、図２は本発明に関係する周辺システムを含む全体システム構成を示す機能ブロック図であり、図３は本発明の機能構成を示す図である。

図２に示す検査対象製品選定システム１０は、演算プログラム３２をロードして検査対象製品ロットの判定処理を実行する演算処理部１８、ネットワーク３４を介して受注情報１１、設計情報１２、在庫情報１３を入力する通信部３０、演算の各種パラメータを入力するパラメータ入力部１５、生産計画情報記憶部１４、演算パラメータ記憶部３１、検査対象製品ロットの選定結果を記憶する検査対象製品ロット記憶部１９、抜き取り検査結果を入力する検査結果入力部２３、検査結果記憶部２４、選定結果出力部３３を有する。

なお、図２に示すシステム構成では、受注情報１１、設計情報１２、在庫情報１３は、ネットワークを介して外部より入力される構成となっているが、例えば同じシステム構成内に生産管理システムなどが共存する構成の場合には、既に前記各情報が内部に構成・記憶されている場合も考えられる。

受注情報１１は、受注した製品や受注先の情報であり、図４に示すように顧客名、製品名、数量、製品単位、納期の情報から成る。

設計情報１２は、ある製品の製造に使用する材料の情報であり、図５に示すように製品名、生産量、製品単位、材料名、使用量、材料単位の情報から成る。図５の例では、製品名が「製品Ａ」である製品を１ｔ（＝１０００ｋｇ）製造する時の設計情報を示している。実際の製造プロセスでは副生成物等が生じるため、図５に示すように材料の使用量の合計は製品の生産量より大きくなる。

在庫情報１３は、在庫として所持している材料ロットの情報であり、図６に示すように材料名、ロット、数量、材料単位、納入日の情報から成る。

生産計画情報１４は、将来のある期間で製造する予定の製品ロットに材料ロットを割り当てた結果であり、受注情報１１と設計情報１２と在庫情報１３を基に作成する。

パラメータ入力部１５は、キーボードやマウスなどの入力部と、ディスプレイ等の表示部で構成されており、利用者が検査対象製品選定システム１０に検査製品ロット数１６と最適化条件１７を入力するためのものである。検査製品ロット数１６とは、生産計画情報１４の作成時に想定した期間で検査可能な製品ロットの数であり、１回の検査にかかる時間やコスト、前記の期間での検査にかけることができる予算などを基にして、利用者が決定する。また最適化条件１７とは、最適な検査対象製品ロット１９を決定するのに使用する情報であり、不良発生時に調査対象となる材料ロット数に関するパラメータと最適値の判定基準とにより構成する。例えばパラメータとして前記調査対象の材料ロット数の統計量（最大値や平均値など）を、判定基準として前記統計量の最大値（または最小値）などを設定する。検査対象製品ロット１９とは、本システムの出力結果を蓄積するデータベースであり、ある期間で検査対象とする製品ロットの情報を蓄積する。

検査対象製品選定システム１０における処理は、図３に示す検査対象製品の仮定機能２５、調査不要材料の抽出機能２６、調査対象材料数の集計機能２７、統計値の計算機能２８、検査対象製品の判定機能２９で構成されており、生産計画情報１４と検査製品ロット数１６を入力として、検査対象製品ロット１９を出力する。また検査対象製品選定システム１０は、最適化条件１７より、検査対象製品ロット１９の決定方法を変更することができる。検査対象製品選定システム１０の各機能については、後に詳細を述べる。

図２において出力手段２０は、製造ライン２１に設置されているパソコンのディスプレイ等であり、検査対象製品ロット１９を表示するためのものである。

製造ライン２１では、出力手段２０に表示する検査対象製品ロット１９に従って、製品ロットの抜き取りを行う。

検査装置２２は、このようにして製造ライン２１より抜き取った製品ロットの検査を行うものである。

検査結果入力部２３は、キーボードやマウスなどの入力部と、ディスプレイ等の表示部で構成されており、検査装置２２で行った製品ロットごとの検査結果２４を、検査対象製品選定システム１０に入力するためのものである。なお、検査結果入力部２３と、パラメータ入力部１５とが、同一であっても良い。

検査結果２４は、検査結果入力部２３によって入力された製品ロットごとの検査結果であり、図７に示す製品名、ロット、検査結果、検査日時、化学物質含有量（製品に含まれるＰｂ、Ｃｄなどの化学物質の量）の情報から成る。

次に、図３に示す検査対象製品選定システム１０において演算に使用する生産計画情報１４の作成方法について説明する。

生産計画情報１４は受注情報１１と設計情報１２と在庫情報１３から作成する。以下、生産計画情報１４を作成する方法の詳細について、図９のフローチャートに基づいて説明する。

まず受注情報より、将来のある期間で製造する製品の数量を決定する（Ｓ９）。例えば図４に示すＸ社、Ｙ社、Ｚ社からの受注に対応し、製品Ａを６ｔ（＝２ｔ＋１ｔ＋３ｔ）製造する計画を立てることにする。次に設計情報１２を用いて、前記で計画した製品の製造に必要となる材料の数量を計算する（Ｓ１０）。例えば図５に示す設計情報１２では、製品Ａを６ｔ製造するために、材料１、材料２、材料３がそれぞれ６０００ｋｇ、６００ｋｇ、６０ｋｇ必要であると計算できる。次にこの期間(製品Ａを６ｔ製造する期間)で使用する材料ロットを、一定の生産ルールに基づいて製品ロットに割り当てる（Ｓ１１）。例えば生産ルールとして納入日が古い材料から先に使用することにする。また、製品Ａの製品ロットは、１ｔ単位で製造されるとする。このとき製品Ａの６ｔの製造に対して、図６に示す在庫の材料ロットを割り当てるとすると、まず納入日が最も古い２００６／０４／２０である、材料１のＬｏｔ１（１０００ｋｇ）、材料２のＬｏｔ１（１００ｋｇ）、材料３のＬｏｔ１（１０ｋｇ）を製品Ａの１ｔの製造に割り当てる。ここで、材料１と材料３のＬｏｔ１は全て使い切るので、次に納入日が古い２００６／０４／２５である、材料１のＬｏｔ２（１０００ｋｇ）、材料３のＬｏｔ２（１０ｋｇ）と、まだ在庫として残っている材料２のＬｏｔ１（１００ｋｇ）を次の１ｔの製造に割り当てる。以下、同様にして製品Ａを６ｔ製造するのに使用する材料ロットを割り当てると、図８に示すようになる。さらに製造設備の占有状況、製造能力、および受注状況などから、製品ロットと各製品ロットの製造開始日時を設定する（Ｓ１２、１３）。図８に示す生産計画情報を生産計画情報記憶部１４に格納する。

図８に示す製品ロットと材料ロットとの対応関係において、各製品ロットに対応する各材料のロットは、１ロット対１ロットの関係となる例を示している。けれども、ある製品ロットの製造において、ある材料の材料ロットが複数のロットを使用することも本発明は考慮する。すなわち、１つの材料において、複数の材料ロットを混合して使用することもある。

次に図１のフローチャートに基づいて、図３の検査対象製品選定システム１０における各機能の動作を説明する。

検査対象製品選定システム１０は、上記により作成した生産計画情報１４を読み込み、パラメータ入力部１５に生産計画情報の中の製造製品情報を表示する（Ｓ１）。製造製品情報とは、将来のある期間で製造予定の製品ロット数である。例えば図８に示す製品Ａの生産計画情報１４を読み込んだ場合、図１０に示す製品名、製造期間、製品ロット数を表示する。

次に利用者が、パラメータ入力部１５から検査製品ロット数１６と最適化条件１７を入力する。検査製品ロット数１６は、パラメータ入力部１５に表示された製造期間や製品ロットの数と、製品検査にかかる時間やコストなどから、利用者が判断して入力する。また最適化条件１７には、検査対象の製品ロットを決定する際のパラメータと判定基準を入力する（Ｓ２）。ここでパラメータと判定基準は、一次最適化項目、二次最適化項目のように複数設定可能とする。図１０の表示画面に従って、利用者が入力した検査製品ロット数１６、最適化条件１７は演算パラメータ記憶部３１へ格納される。

図１１は、図８に示す生産計画情報１４を読み込み、検査製品ロット数１６を２、最適化条件１７の一次最適化項目のパラメータを「最大値」、判定基準を「最小値」、二次最適化項目のパラメータを「平均値」、判定基準を「最小値」と入力した時における検査対象製品選定システム１０の処理結果の一例を示す図である。以下、図１、図３、図１１を用いて検査対象製品選定システム１０における各機能の動作を説明する。

利用者による前記の入力が完了すると、検査対象製品の仮定機能２５で、生産計画情報１４における製造予定の製品ロットから、検査製品ロット数１６の検査対象とする製品ロットの組み合わせを仮定する（Ｓ３）。図１１のケース１は、製造予定の製品ロットＬｏｔａ１〜Ｌｏｔａ６のうち、検査対象製品としてＬｏｔａ１とＬｏｔａ４の２つを選択した例を示している。

そして、調査不要材料の抽出機能２６で、前記で仮定した検査対象の製品ロットに使用予定の材料ロットを抽出する（Ｓ４）。ここで抽出した材料ロットは、製品の抜き取り検査時に製品の機能が良と判定された際に材料ロットの不良原因になる可能性が低いことが確認されたと見なされることを仮定して、その材料ロットが他の製品ロットに使用される場合も、不良発生時に調査対象外と見なすことができる。そこで検査対象とする製品ロットと調査対象外となる材料ロットの数との相関関係を求めることにより、不良発生時の調査工数を最適化するような検査対象の製品ロットを以下の処理手順により決定する。

図１１のケース１のように検査対象とする製品ロットを仮定した場合は、Ｌｏｔａ１とＬｏｔａ４に使用する材料１のＬｏｔ１とＬｏｔ４、材料２のＬｏｔ１、材料３のＬｏｔ１とＬｏｔ２の計５つの材料ロットを抽出し、調査対象外とする。

次に調査対象材料数の集計機能２７では、調査不要材料の抽出機能２６で調査対象外としなかった材料ロット（以下、「調査対象材料ロット」）の数を、製造予定の製品ロットごとに集計する（Ｓ５）。

図１１のケース１のように検査対象とする製品ロットを仮定した場合、Ｌｏｔａ１は使用する全材料が調査対象外であるため、調査対象材料ロットの数は０となる。またＬｏｔａ２は、材料１のＬｏｔ２、材料２のＬｏｔ１、材料３のＬｏｔ２を使用する。このうち、材料２のＬｏｔ１と材料３のＬｏｔ２は、調査不要材料の抽出機能２６で調査対象外としているので、Ｌｏｔａ２の調査対象材料ロット数の集計値は１となる。以下同様にして、製造予定の製品ロットＬｏｔａ３〜Ｌｏｔａ６まで、調査対象の材料ロット数の集計値を求めると、図１１における調査対象材料ロット数のケース１の行に示す値となる。

さらに統計値の計算機能２８で、前記で集計した製造予定の各製品ロットにおける調査対象材料ロット数の統計値（最大値や平均値）を計算する（Ｓ６）。図１１において、調査対象材料ロット数のケース１の行に示す集計値の最大値は、製品ロットＬｏｔａ６の３、平均値は（０＋１＋１＋０＋２＋３）／６＝１．１７となる。

以上の統計値の計算を、想定可能な全ての製品ロットの組み合わせについて行う。すなわち図１１の例では、６つの製品ロットから２つの製品ロットを選ぶ組み合わせなので、_６Ｃ_２＝（６×５）／（２×１）＝１５通りの組み合わせが想定可能であり、この１５通りのケース全てについて上記統計値の計算が終了するまで、Ｓ３〜Ｓ６の処理を繰り返す(Ｓ７)。

上記の調査対象材料ロット数の計算を行った後、検査対象製品の判定機能２９は、最適化条件１７に基づいて検査対象製品ロット１９を判定し、判定結果を検査対象製品ロット記憶部１９へ格納する。また、その結果は、選定結果出力部３３を経由して、製造現場の出力手段２０に出力する（Ｓ８）。

図１１において、一次最適化項目および二次最適化項目の欄は調査対象材料ロット数の統計値を示し、入力画面（図１０）の最適化条件で設定した方法で計算した結果である。すなわち一次最適化項目には調査対象材料ロット数の最大値が、二次最適化項目には平均値が示されている。検査対象製品ロットは、一次最適化項目が最小となるケースに含まれる製品ロットとし、同一条件のケースが複数存在する場合は二次最適化項目が小さい値のケースを選択する。

図１１に示す例の場合、一次最適化項目はケース２およびケース３の２が最小である。ここで一次最適化項目が最小となるケースが２つ存在するため、二次最適化項目を見ると、ケース２は０．６７でケース３の０．８３より小さい。従ってこの場合はケース２のＬｏｔａ２とＬｏｔａ６を検査対象製品ロットと判定する。

ここで調査対象材料ロット数の最大値を最小にするように設定すると、不良発生時の調査工数が膨大となるリスクを回避できる。また調査対象材料ロット数の平均値を最小にするよう設定した場合、調査工数の期待値を最小にできる。

このように最適化パラメータや判定基準によって様々なメリットがあるので、これらは利用者が目的に応じて自由に選択できるようにしておく。

以上のように判定した結果は製造ラインに設置した出力手段２０に出力することで、製造ラインの作業者に伝達する。図１２は検査対象製品ロットの出力例を示す図である。出力手段２０はＣＲＴや液晶モニタなどの表示装置であり、出力内容は検査対象製品の製品名とロットおよび当該製品を着工する設備と製造予定日時等である。

なお、図１１に記載した例では、各製品ロットの製造に使用される各材料ロットは１ロット単位となっているが、前記したように、複数の材料ロットを混合して製造する製品ロットも考慮する。この場合には、例えば製品ＢのＬｏｔｂ１に対する材料１の使用材料ロットが、Ｌｏｔ１，Ｌｏｔ２，Ｌｏｔ３を使用するならば、調査対象材料ロット数は３とカウントする。その他の扱いは、前記の演算方法と同一とする。

以上の方法で検査対象の製品ロットを選定することにより、製品不良が発生したときに不良原因の可能性が高い材料ロットに絞って調査することが可能となり、不良原因を早期に特定できる。

本発明の処理手順の実施の形態を示すフローチャートである。 本発明に関係する周辺システムを含む全体システム構成を示すブロック図である。 検査対象製品選定システムの機能構成を示す図である。 受注情報の一例を示す図である。 設計情報の一例を示す図である。 在庫情報の一例を示す図である。 検査結果の一例を示す図である。 生産計画情報の一例を示す図である。 生産計画情報の作成方法を示すフローチャートである。 入力画面の一例を示す図である。 検査対象製品選定システムの処理結果の一例を示す図である。 出力画面に表示される検査対象製品ロットの一例を示す図である。

符号の説明

１０…検査対象製品選定システム、 １１…受注情報、 １２…設計情報、 １３…在庫情報、 １４…生産計画情報、 １５…入力手段、 １６…検査製品ロット数、 １７…最適化条件、 １８…演算処理部、 １９…検査対象製品ロット、 ２０…出力手段、
２１…製造ライン、 ２２…検査装置、 ２３…検査結果入力手段、 ２４…検査結果、
２５…検査対象製品の仮定、 ２６…調査不要材料の抽出、 ２７…調査対象材料の集計、２８…統計値の計算、 ２９…検査対象製品の判定、 ３０…通信部、 ３１…演算パラメータ、 ３２…演算プログラム、 ３３…選定結果出力部、 ３４…ネットワーク

Claims (8)

1. 市場に投入した製品の不良発生時に、不良発生原因となる材料ロットを調査する工数の期待値を最小とする製品製造時の抜き取り検査対象製品ロットの選定方法であって、
   受注情報より、将来の計画期間内に製造する製品の数量を求めるステップと、
   前記製造を計画された製品に必要とされる材料の数量を設計情報より計算するステップと、
   前記製造が計画された製品の各ロットに対し、所定の割当てルールに従って、材料の在庫情報より各材料に使用される材料ロットを割り当てた生産計画情報を作成するステップと、
   ユーザが入力した製造計画期間内の製品ロット数を表す検査製品ロット数、演算のパラメータ、判定基準となる最適化条件を参照するステップと、
   前記全製品ロットを対象として、想定される総ての前記検査製品ロット数の製品ロットの組合わせケースを仮定して、各組み合わせケースに対して、
   検査対象の製品ロットに使用が割り当てられた材料ロットを調査対象外の材料ロットとして抽出するステップと、
   製造を計画された各製品ロット毎に、前ステップにおいて調査対象外としなかった、割当てられた材料ロットの数を集計するステップと、
   前ステップにおいて、集計された調査対象の材料ロット数に対して統計値(一次最適化統計値、二次最適化統計値)の計算を行うステップと、
   前記各組み合わせケース毎に計算した、各製品ロット毎の調査対象の材料ロット数に対する一次最適化統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースを調べるステップと、
   前記一次最適化統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースを調べるステップにおいて、該当する製品ロットの組み合わせケースが複数選択される場合は、前記該当する製品ロットの組み合わせケースに対して、二次最適化統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースを更に調べるステップと、
   前ステップにおいて、統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースが唯一選択された場合は、該当する製品ロットの組み合わせケースを検査対象製品ロットとして選定するステップと、
   を有することを特徴とする検査対象製品選定方法。
2. 前記集計された調査対象の材料ロット数に対して統計値(一次最適化統計値、二次最適化統計値)を計算するステップは、一次最適化統計値としては調査対象材料ロット数の最大値を、および二次最適化統計値としては調査対象材料ロット数の平均値を計算するステップであることを特徴とする請求項１に記載の検査対象製品選定方法。
3. 前記選定された検査対象製品ロットのデータをデータベースに記憶するとともに、製造ラインの出力手段に表示して、製品の抜き取り検査の指示を行なうステップを更に有することを特徴とする請求項１に記載の検査対象製品選定方法。
4. 前記統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースが唯一選択された場合は、該当する製品ロットの組み合わせケースを検査対象製品ロットとして選定するステップが、
   前記統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースが複数選択された場合は、これらの組み合わせケースのうちいずれか一つを検査対象製品ロットとして選定するステップであることを特徴とする請求項１に記載の検査対象製品選定方法。
5. 市場に投入した製品の不良発生時に、不良発生原因となる材料ロットを調査する工数の期待値を最小とする製品製造時の抜き取り検査対象製品ロットを選定するプログラムであって、
   コンピュータに、
   受注情報より、将来の計画期間内に製造する製品の数量を求めるステップと、
   前記製造を計画された製品に必要とされる材料の数量を設計情報より計算するステップと、
   前記製造が計画された製品の各ロットに対し、所定の割当てルールに従って、材料の在庫情報より各材料に使用される材料ロットを割り当てた生産計画情報を作成するステップと、
   ユーザが入力した製造計画期間内の製品ロット数を表す検査製品ロット数、演算のパラメータ、判定基準となる最適化条件を参照するステップと、
   前記全製品ロットを対象として、想定される総ての前記検査製品ロット数の製品ロットの組合わせケースを仮定して、各組み合わせケースに対して、
   検査対象の製品ロットに使用が割り当てられた材料ロットを調査対象外の材料ロットとして抽出するステップと、
   製造を計画された各製品ロット毎に、前ステップにおいて調査対象外としなかった、割当てられた材料ロットの数を集計するステップと、
   前ステップにおいて、集計された調査対象の材料ロット数に対して統計値(一次最適化統計値、二次最適化統計値)の計算を行うステップと、
   前記各組み合わせケース毎に計算した、各製品ロット毎の調査対象の材料ロット数に対する一次最適化統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースを調べるステップと、
   前記一次最適化統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースを調べるステップにおいて、該当する製品ロットの組み合わせケースが複数選択される場合は、前記該当する製品ロットの組み合わせケースに対して、二次最適化統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースを更に調べるステップと、
   前ステップにおいて、統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースが唯一選択された場合は、該当する製品ロットの組み合わせケースを検査対象製品ロットとして選定するステップと、
   を実行させるためのプログラム。
6. 前記集計された調査対象の材料ロット数に対して統計値(一次最適化統計値、二次最適化統計値)を計算するステップは、一次最適化統計値としては調査対象材料ロット数の最大値を、および二次最適化統計値としては調査対象材料ロット数の平均値を計算するステップであることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
7. 前記選定された検査対象製品ロットのデータをデータベースに記憶するとともに、製造ラインの出力手段に表示して、製品の抜き取り検査の指示を行なうステップを更に有することを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
8. 前記統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースが唯一選択された場合は、該当する製品ロットの組み合わせケースを検査対象製品ロットとして選定するステップが、
   前記統計値が最小となる製品ロットの組み合わせケースが複数選択された場合は、これらの組み合わせケースのうちいずれか一つを検査対象製品ロットとして選定するステップであることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。

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