JP5130037B2 - ボトルネック装置抽出方法およびボトルネック装置抽出支援装置 - Google Patents

Description

本発明は，半導体素子，磁気記憶装置，フラットディスプレイ，プリント基板などの電子デバイス製品，および，自動車，エレベータ，エスカレータ，建設機械などの産業機械製品，製油，製薬，食品加工などの連続加工品と言った製品に関して，複数の工程で構成する生産システムの生産効率を高める方法およびシステムを提供する。

半導体素子，磁気記憶装置，液晶ディスプレイ，プラズマディスプレイ，プリント基板などの先端デバイス製品は，種類の多様化と短寿命化により，多品種少量生産体制の確立が急務となっている。これら先端デバイス製品の生産の中核となる製造では，ウェーハやガラス基板などの素材の上に感光性物質を塗布し，露光装置を用いてマスクに描かれた電気回路パターンを焼き付けて回路パターンを形成する作業を繰り返す。この回路パターンの形成を繰り返すために，生産システムは，数百以上の工程から構成され，また，ひとつの装置は複数の工程を受け持ち，またひとつの工程は同様の機能を持つ複数の装置から構成する，ジョブショップ形態をとっている。更に，ひとつの装置の不具合は，回路パターンの積層数に比例してプロセス品質に影響するため，製品歩留り率に如実に影響する。

このような大規模かつ変動しやすいジョブショップ形生産システムで多品種少量生産体制を確立するためには，材料の品質変動，作業者のミス，装置の生産能力低下など，生産システムの生産性を阻害する根本原因を早期に特定し，迅速に対策して解決する，継続的な生産性向上活動の仕組みを整えることが必須である。

特に装置の生産能力低下に関しては，故障などの突発的事象の他，装置の多工程持ち生産や多品種混合生産によって生産能力が変化する問題がある。例えば，生産能力を単位時間当たりの生産数としたとき，装置Ｘでの品種Ａの工程Ｐにおける処理時間が1時間，同じ装置Ｘでの同じ品種Ａの工程Ｑにおける処理時間が２時間のとき，工程Ｐに対する装置Ｘの生産能力は１個／時間，工程Ｑに対する装置Ｘの生産能力は０．５個／時間と異なる。また，装置Ｘでの品種Ａにおける処理時間が1時間，品種Ｂにおける処理時間が２時間のとき，品種Ａに対する装置Ｘの生産能力は１個／時間，品種Ｂに対する装置Ｘの生産能力は０．５個／時間と異なる。そして前記の歩留り率の変動などが原因で，予期しない半製品（Ｗｏｒｋ Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ，ＷＩＰ）の数量変動が発生すると，（１）多工程持ち生産により装置の生産能力が変化する問題，（２）多品種混合生産により装置の生産能力が変化する問題，がある。このように，ジョブショップ形の生産システム，および，多品種少量生産の生産システムでは，前記（１）（２）の問題により予期しない装置の生産能力低下（ボトルネック）が発生し，生産システムの生産性向上阻害要因となる。

生産システムの生産性向上に関して，前記（１）（２）の問題により生産能力低下が発生した装置がどれか特定する方法に関して，従来事例は例えば下記のものがある。

特許文献１では，生産システムのボトルネック状態を定量的に評価し、変化するボトルネック工程を特定することを目的に，ジョブショップ形製造ラインの物流ネック診断方法を提案している。これは，ジョブショップ内にある各装置の単位時間当たりの生産数量（スループット）と生産システム全体のスループットの相関係数を計算し，その相関係数を装置毎にグラフ化して装置同士比較することで，ボトルネック状態にある装置を特定する方法である。

特許文献２では，生産システムのスループットとその変動を実時間で監視し，生産システム全体のスループットに対して装置のスループットが過不足ないか，スループット変動が大きくないか判断する方法を提案している。そして，問題がある装置をボトルネック装置とみなし，問題がある場合にはその装置に投入するＷＩＰに制限をかける方法を提案している。

非特許文献１では，待ち行列理論における到着頻度分析を基にして，ひとつの装置を対象とした生産変動の度合いを分類する方法を提案している。そして，生産変動が大きい分類に入る装置では生産能力が不足したボトルネック装置となると定義している。

非特許文献１において提案されている統計解析手法であるＣＶ(Coefficient of Variation)解析手法では、スループットやＷＩＰの変化など生産システム内にあるひとつの装置のパフォーマンス変動を係数Ｃを用いて定量化している。係数Ｃは数１のように標準偏差ｓを平均値ｒで割った値となる。
（数１） Ｃ＝ｓ／ｒ
この係数Ｃの値を用いて、生産変動を、変動が無視できるほど小さい状態ＬＶ(Low Variability)、変動が起きやすい状態ＭＶ(Moderate Variability)、常に変動が起きている状態ＨＶ(High Variability)の３つの分類を行っている。

特開２００４−１３８２５号 特表２００４−５０３８３７号 Ｗａｌｌａｎｃｅ．Ｊ．Ｈｏｐｐ， Ｍａｒｋ．Ｌ．Ｓｐｒｅａｍａｎ， Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ Ｂａｓｉｃｓ， Ｆａｃｔｏｒｙ Ｐｈｙｓｉｃｓ， ｐ２４８−２８６， Ｉｒｗｉｎ Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ Ｐｕｂ， １９９５ Ｙｏｕｉｃｈｉ Ｎｏｎａｋａ， Ａｔｔｉｌａ Ｌｅｎｇｙｅｌ， Ｋｏｕｉｃｈｉ Ｓｕｇｉｍｏｔｏ， Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｖａｒｉａｎｃｅ ｉｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ， ４０ｔｈ ＣＩＲＰ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｅｍｉｎａｒ ｏｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００７

特許文献１、特許文献２、非特許文献１に開示される技術は，問題の着目点は本発明と同一である。そして３文献とも，生産システム全体のスループットに対する，各装置のスループットの多少でボトルネック装置か否かを判断する方法である。しかし，非特許文献２にあるように，生産システム全体のスループットに対する，各装置のスループットが少ないからといってそれがボトルネック装置であると特定することはできない。なぜなら，複数の工程が連なった生産システムを考えたとき，ある工程や装置で発生した生産変動は工程の連なりに沿って下流の工程や装置に影響するため，それぞれの工程や装置でスループットやＷＩＰを直接評価しても生産性阻害要因を特定することができないからである。

すなわち，本発明では，前記（１）（２）の問題により生産能力低下が発生した装置がどれか特定する課題について，生産変動の工程間相互影響も考慮して，生産性を阻害する根本原因となるボトルネック装置を特定する方法の確立が課題である。

上記課題を解決するため、本発明は、製造ラインの各製造装置の生産指標を所定の収集時間間隔で、生産工程毎に分類して収集する製造ライン実績情報収集部と、前記取得した生産指標より、所定時間区間及び生産工程ごとの生産指標を求め、各生産工程毎に、複数の時間区間を重複して移動平均、分散を算出して所定時間区間及び生産工程ごとの変動係数を求め、予め定められたしきい値を用いて、前記各変動係数の表示の際の態様を決定し、時間と工程とを軸とした座標を設定し、前記各変動係数を前記座標の該当する位置に、前記表示態様により表示する時系列推移作成・表示部と、製造ラインの特定の製造装置に、指定した日時に指定した生産指標の任意の変動を意図的に発生させるシミュレーションモデルの作成を受付けるシミュレーションモデル作成部と、シミュレーション装置に前記シミュレーションモデルの実行をさせて、シミュレーション結果より、前記時系列推移の作成処理とその表示を行う生産変動計測部と、前記生産変動計測部が作成した変動係数が格納された２次元配列要素によって構成される２次元パターンデータに対して、パターンデータの輪郭を抽出し、上流工程の生産変動が下流工程の生産変動に影響を及ぼす最長の生産変動伝播長として、一連の接続関係にある２次元パターンデータの最上流工程から最下流工程までの工程数を探索する生産変動伝播長測定部と、前記生産変動伝播長測定部により得られた各２次元パターンデータの最長生産変動伝播長を集計して比較を行い、それらの中で最も伝播長が大きい２次元パターンデータの最上流工程の製造装置をボトルネック装置と特定するボトルネック装置抽出部とを備えるボトルネック装置抽出支援装置を提案する。

本発明によれば，生産変動の工程間相互影響も考慮して，生産性を阻害する根本原因となるボトルネック装置を早期に特定することができる。そしてこのボトルネック装置に注目して対策を行って解決する，継続的な生産性向上活動の仕組みを整えることができ，生産システムの生産性を向上することができる。

以下，本発明の実施形態を図面により説明する。

（１）生産システム内の生産変動を可視化する手法の考え方
本発明のボトルネック装置抽出方法における考え方を説明する。

図２は、工程１で発生した装置故障による仕掛り変動を説明している。図の縦軸は工程１から工程３まで連なった生産システムを示している。そして図の横軸は、第一日目から第三日目までの生産日程を示している。それぞれの工程では装置がひとつずつあるとし、工程１の装置で処理完了したＷＩＰは工程２の装置に送られ、工程２の装置で処理完了したＷＩＰは工程３の装置に送られる。そして工程と生産日程で区切られるそれぞれの欄には、当該のＷＩＰ増減を示している。ここでは、第一日目において工程１の装置で故障が発生し、その結果工程１のＷＩＰに変動が発生したことを示している。このＷＩＰ変動は、工程１から工程２へ時間と共に伝播し、第三日目で工程３まで伝播する。

ここで、第三日目において特定の工程や生産システム全体の特定期間内のスループットやＷＩＰの平均値を算出して比較評価する従来の方法を用いると、ＷＩＰ変動が起きているのは工程３の装置であるため、生産性を阻害する根本原因は見かけ上工程３の装置にあるように見える。しかし、上記したように、この根本原因は工程１の装置にある。すなわち、ある工程や装置で発生した生産変動は工程の連なりに沿って他の工程や装置に影響することが問題となり、従来の方法では生産性を阻害する根本原因を見つけることが難しいと判断される。

本発明では、非特許文献１で提案されているＣＶ解析手法を拡張し、生産システム内の生産変動が時間の経過とともに移り変わる様子を可視化する方法を開発した。その処理ステップは、
生産システム内にある工程間の相互影響も解析できるように、生産システム内にあるひとつの装置のパフォーマンス変動を定量化する係数Ｃの定義式において時間軸に沿った変動状況が解析できるように拡張する。

数２において、ｉは工程経路に沿って初工程から最終工程まで付与する一連の工程番号、ｊは製造ラインの稼働時間を任意の区間(時間区間Ｔs)で区切ったときの区間番号を示す。そして、ｐijは工程ｉ，時間区間ｊにおける生産指標を示す。この生産指標は、工程もしくは装置のスループット(生産量)、ＷＩＰ(仕掛り)、稼動率、歩留り率などである。すなわち、ｒiaは工程ｉにおける時間区間ａ-ｋ＋１から時間区間ａまでの生産指標の平均値を示す。そして、時間区間ａが変化するとそのサンプル区間ｋも変化していくので、結局、ｒiaは工程ｉの時刻Ｔa(時間区間ａの最後の時刻Ｔaで代表させる。)におけるサンプル区間ｋの生産指標の移動平均を示す。このようにして、時間成分を考慮するように拡張する。

次に、生産指標ｐijの分散は数３のようになる。

数３において、ｓiaは工程ｉにおける時刻Ｔa、サンプル区間ｋの生産指標の分散を示す。すなわち、時間軸に沿った変動状況が解析できるように拡張した係数Ｃiaは次式のようになる。

次に、生産システム内の生産変動が時間の経過とともに移り変わる様子を可視化するために、係数Ｃiaを利用して図３に示す可視化テーブルを作成する。図３の可視化テーブルは、横方向は工程経路に沿って初工程から最終工程までの並びを示し、縦方向は時間を任意の区間で区切ったときの時間の並びを示す。すなわち、Ｐiは工程ｉを示し、時刻Ｔaは時間区間ａを表わす。そして、この工程Ｐiと時刻Ｔa(時間区間ａ)の組み合わせで構成される図３の各々の欄に、数４の係数Ｃiaを割り当てる。

続いて、数４の係数Ｃiaの値によって各々の欄の背景色を変える。表１は、係数Ｃiaの値によって生産システムの変動状況を３つに分類したときの例を示している。

この例では、係数Ｃiaが下限値Ｂ_Ｌ未満の場合には、生産システムの変動は無視できるほど小さい領域として、ある背景色を与え、係数Ｃiaが下限値Ｂ_Ｌ以上で上限値Ｂ_Ｕ未満の場合には、生産システムの変動が起きやすい領域として別の背景色を与え、係数Ｃiaが上限値Ｂ_Ｕ以上の場合には、生産システムの変動が常に起きている領域としてまた別の背景色を与える。

このように背景色を変えると、図４に示すように、同一背景色の係数Ｃiaで構成するパターンが巨視的な意味を持つようになり、例えば生産変動が時間に沿って工程を渡り歩く現象を表すことができる。このようにして、本発明のボトルネック装置抽出支援システムは、大規模な生産システムでも時間軸に沿った生産変動の相互影響の解析を迅速に行うことを支援する。

（２）ボトルネック装置抽出支援システムの概略構成
図１は、本発明の一実施形態が適用されたボトルネック装置抽出支援システム１の概略構成図である。

ボトルネック装置抽出支援システム１は、ボトルネック装置抽出支援装置１０と、シミュレーション装置２０と、製造ラインの各工程、または各装置に設置されて、装置状態、生産実績を収集して、ボトルネック装置抽出支援装置１０へ報告する装置状態・実績モニタ４０とが、ネットワーク３０で接続されて構成される。

ボトルネック装置抽出支援装置１０は、その制御部５０には、製造ラインのシミュレーションモデルを作成するシミュレーションモデル作成部５１と、製造ラインに設置された装置状態・実績モニタ４０より報告を受けた製造ライン実績情報を収集して記憶部６０へ格納する製造ライン実績情報収集部５２と、特定の製造装置の生産能力変動を意図的に発生させたシミュレーション結果より、生産能力変動が生産経路に沿って伝播する様子を計測する生産変動計測部５３と、生産変動が起きていると判定される伝播領域の伝播長を測定する生産変動伝播長測定部５４と、シミュレーション結果よりボトルネック装置を抽出するボトルネック装置抽出部５５と、製造ライン実績情報より生産指標の時系列推移図を作成して、出力部８０へ表示する時系列推移作成・表示部５６とを備えている。また、ボトルネック装置抽出支援装置１０は、その記憶部６０に、生産計画情報記憶領域６１と、製造ライン実績情報記憶領域６２と、シミュレーションモデルデータ記憶領域６３と、生産変動計測情報記憶領域６４と、シミュレーション結果データ記憶領域６５と、装置設定・演算パラメータ記憶領域６６と、品種別工程経路情報記憶領域６７とを格納する。また、ボトルネック装置抽出支援装置１０は、キーボード、マウス等の入力装置より成る入力部７０と、液晶ディスプレイなどの表示装置より成る出力部８０と、通信インタフェース等の通信部９０を備える。

シミュレーション装置２０は、製造ライン・生産プロセスのシミュレーションモデルをコンピュータ上に作成して、そのモデルの中でのダイナミックな過程を模擬して、例えば、製品／品種別、プロセス別、工程別、製造装置別などの各種生産性指標を出力する。モデルの中で考慮する実物の情報、精度に応じて、シミュレーション結果の精度にも差違は予測されるが、本発明では、既存のシミュレータのシミュレーション方式を特定せずに利用するものとする。ただし、シミュレーションモデルの作成の際に、本発明に特有の入力仕様を備え、その入力仕様によって入力されたデータを、シミュレーションモデルに含むものを実行可能とする。なお、図１では、シミュレーション装置２０はボトルネック装置抽出支援装置１０とは異なる装置において実現した形態を示しているが、シミュレーション装置２０の機能が、ボトルネック装置抽出支援装置１０の中に組み込まれた実現形態も考えられる。

装置状態・実績モニタ４０は、製造ラインでの生産実績や物流状況などの生産指標を収集して、報告する機能を果たすが、例えば各製造工程毎に、複数の製造装置に対応して設置される形態でも、各製造装置毎に個別に接続されて設置される形態でもよい。各製造装置毎の生産指標は、所定期間の間隔にて自動収集されるか、または接続された端末上から製造装置のオペレータによる入力によって報告される。

（３）製造ラインの生産指標の実績情報収集処理
ボトルネック装置抽出支援装置１０の入力部７０より、製造ラインの生産指標を収集するための初期設定情報を入力する。該初期設定情報は、収集する生産指標の種別、および収集の頻度、収集時期などである。ユーザにより入力された前記初期設定情報は、記憶部６０の装置設定・演算パラメータ記憶領域６６に格納される。また、前記入力された初期設定情報は各装置状態・実績モニタ４０へ通知される。

ボトルネック装置抽出支援装置１０は、前記設定された収集の頻度、収集時期の情報に従い、製造ラインに設置された装置状態・実績モニタ４０より、各製造装置の実績情報(指定された生産指標の実績値)を収集して、記憶部の製造ライン実績情報記憶領域６２へ記録する。

製造ラインが例えば半導体製造前工程の場合の概略工程を、図５を用いて説明する。ウエハ製造プロセスは、シリコンやガラス等でできている円盤状の基板を投入し、その基板上に電子回路のパターンや素子を形成する工程である。基板投入工程では、対象となる基板を投入する（Ｓ１１）。次に、「成膜」工程で、基板表面に酸化膜を形成する（Ｓ１２）。さらに「フォトレジスト塗布」工程で、回路や素子構造のパターンを転写するために光を当てた部分だけが化学変化を起こす材料（フォトレジスト）を塗布する（Ｓ１３）。次に、「露光」工程で、回路や素子構造が描かれたフォトマスクと称するガラス基板を通して基板に光を照射して回路や素子構造を転写した後に（Ｓ１４），「現像」工程で、その基板を現像液に浸して化学変化を起こしていないフォトレジストを除去する（Ｓ１５）。これにより、フォトマスクに描いた回路や素子構造と同じパターンで基板上にフォトレジストが残る。次に、「エッチング」工程で、薬液やガスを用いてフォトレジストが被さっておらず基板上に露出している酸化膜を除去した後（Ｓ１６）、「フォトレジスト除去」工程で、フォトレジストを除去することで、生成したい回路や素子構造のパターンを形成する（Ｓ１７）。一般的に、ウエハ製造プロセスは、複数層の回路を形成することから、上記の工程を数回から数十回繰り返して、複雑な回路や素子構造を形成している。基板に回路や素子構造を形成した後は、「検査」工程で回路や素子構造の良否判定を行い（Ｓ１８）、払い出される（Ｓ１９）。

ボトルネック装置抽出支援装置１０の製造ライン実績情報収集部５２は、上記したウエハ製造ラインに設置された装置状態・実績モニタ４０より、ユーザが指定した生産指標の値を、各製造装置毎及び／または各工程毎に、ユーザが指定した期間間隔(データ収集時間区間)Ｔgの頻度で収集して、前記記憶部６０の製造ライン実績情報記憶領域６２に、図６に示すように、例えば製品(品種)名及び生産指標毎のデータテーブルに分けて記憶する。この実績情報収集処理は、本実施例では、ユーザが指定した期間間隔(データ収集時間区間)Ｔgが２時間であり、データ収集時刻が、10:00，12:00，14:00，16:00といったように、２時間毎に設定してある。そして、各装置状態・実績モニタ４０が報告する情報は、各製造装置の生産指標の実績を、2時間の期間間隔において収集して報告する情報である。すなわち、データ収集時刻10:00の情報は、08:00から10:00の間の各製造装置の生産指標の実績値とする。ただし、製造ラインの稼動時間に、夜間などの停止時間がある場合には、ある日の稼動開始時間が09:00からであるならば、データ収集時刻10:00の情報は、09:00から10:00の間の生産指標の実績値に加えて、前日の最終の１時間の生産指標の実績値を加えた2時間の期間間隔の情報を報告するものとする。また、製造装置に夜間停止が有ったイベント情報も報告する。

製造ライン実績情報収集部５２は、各データ収集時刻に、全ての製造装置の生産指標の実績値の報告を受けて、それらの情報を、製品(品種)名、および生産指標毎に、図６に示すデータテーブルに格納する。製造ライン実績情報６２は、データ項目が、少なくともデータＩＤ、製造装置名、工程名称、データ収集日時、生産指標収集実績値より成るデータレコード形式にて記録される。図６の例では、製品(品種)名がASIC2007、生産指標がスループット(生産量)の実績情報の場合であり、生産指標収集実績値はウエハ枚数を表している。

（４）製造ラインの生産指標の時系列推移作成・表示処理
図８は、製造ラインの生産変動可視化テーブルの表示処理の流れを示すフロー図である。

ボトルネック装置抽出支援装置１０のユーザは、ある製品(品種)名の初工程から最終工程までの製造経路に則した工程の並びにおける製造ラインの生産変動可視化テーブルを作成することを指示する。その指示に従って、時系列推移作成・表示部５６が起動して、入力部７０より、製品(品種)名、生産指標、生産指標の移動平均を求めるためのサンプル区間ｋ、製造ラインの生産変動を表示する対象期間(開始日・開始時刻Ｔ_０、終了日・終了時刻Ｔe)のユーザ入力を受付ける(Ｓ８０１)。ここで、サンプル区間ｋとは、各工程の生産指標の実績値の移動平均を計算する場合に、計算対象とする生産指標の実績値が収集された時間軸に沿って定められた時間区間の数を表す。前記した製造ラインの稼動時間を区切った時間区間Ｔsの数である。本実施例では、時間区間Ｔsはユーザが指定した期間間隔(データ収集時間区間)Ｔgと同じとしているので、２時間である。例えば、サンプル区間ｋを２と指定すれば、２×Ｔsの時間の間隔を表し、４時間の生産指標の実績値の移動平均を計算する。また、時間軸上のある１つの時間区間Ｔsを特定する表現として、その時間区間Ｔsの最後の時刻Ｔaによって、代表して表す。すなわち、ある時間区間Ｔsのサンプル区間ｋは、時刻Ｔa−ｋ×Ｔsから時刻Ｔaまでの間の時間を表す。

時系列推移作成・表示部５６は、記憶部６０に予め記憶されている製品(品種)毎の工程経路情報６７を読み出す(Ｓ８０２)。品種別工程経路情報６７は、図７に示すように製品(品種)名毎に分けられて、工程ＮＯ(ｉ)と、工程名称のデータ項目より成るデータテーブルにより構成され、素材(ウエハ等)の投入から、製品完成までの全ての工程を登録したものである。

続いて、時系列推移作成・表示部５６は、前記指定された製品(品種)名、生産指標、生産変動を表示する対象期間に該当する製造ライン実績情報６２を読み出す(Ｓ８０３)。そして、前記指定された表示対象期間(開始日・開始時刻Ｔ_０、終了日・終了時刻Ｔe)、およびサンプル区間ｋに従って、生産変動可視化テーブルの縦軸の第１の時間区間Ｔsを表す時刻Ｔaを、Ｔa＝対象期間の開始日・開始時刻Ｔ_０＋ｋ×Ｔs と初期設定して(Ｓ８０４)、以下の計算処理を繰り返す。ここで定義した各変数Ｔa，Ｔ_０，Ｔeは、年、月、日、及び時刻の情報を含む変数とする。

時系列推移作成・表示部５６は、時刻Ｔa−ｋ×Ｔsから時刻Ｔaまでの間の生産指標を収集した該当データレコードを、前記読み出された製造ライン実績情報６２の中より読み出し、工程名称が同じデータレコードの生産指標収集実績値を、時間区間(時間区間番号ｊ)毎に集計して、工程別時間区間別生産指標ｐ_ijを求める。ここで、ｉは品種別工程経路情報６７から読み出された工程ＮＯを表し、ｊは対象期間の開始日・開始時刻Ｔ_０＋ｋ×Ｔsにより指定された時刻Ｔaの初期値が表わす時間区間Ｔsを時間区間番号をｋとして、以降時間区間Ｔs毎に番号が付与される。そして、工程ｉの時刻Ｔa(時間区間番号ａ)におけるサンプル区間ｋの生産指標の移動平均ｒiaを数５により算出する（Ｓ８０５）。

次に、工程ｉの時刻Ｔa(時間区間番号ａ)におけるサンプル区間ｋの工程別時間区間別生産指標ｐ_ijの分散ｓiaを数６により算出する（Ｓ８０６）。

次に、工程ｉの時刻Ｔa(時間区間番号ａ)におけるサンプル区間ｋの変動係数Ｃiaを数７により算出する（Ｓ８０７）。

次に、算出した変動係数Ｃiaの値に応じて、生産変動可視化テーブルにおける背景色を決定する。その決定のために使用される表１におけるＢ_ＬとＢ_Ｕの値は、生産性向上活動の方針、状況に応じて、生産変動を無視できるほど小さいと判定する閾値、及び常に変動が起きている状態と判定する閾値を変えて決められる。本実施例では、生産指標の分布が正規分布であると仮定して、平均値より±標準偏差σの境界において変動係数が示す値を採用して、Ｂ_Ｌ＝０．７５、Ｂ_Ｕ＝１．３３に設定した。表２の判定式により、各変動係数Ｃiaの背景色を決定して、記録する（Ｓ８０８）。

次の時間区間の時刻Ｔa、時間区間番号ｊを更新する（Ｓ８０９）。更新した時刻Ｔaが、表示対象期間の終了時刻Ｔeを過ぎた場合には、以上の処理を終了して、次のステップへ進む（Ｓ８１０）。時刻Ｔaが、表示対象期間の終了時刻Ｔeを過ぎない場合には、更新した時刻Ｔa、時間区間番号ｊが表わす新たな時間区間の生産指標の変動を評価するため、Ｓ８０５へ戻って、一連の計算処理を繰り返し実行する。

次に、ユーザによって指定された製品(品種)名、生産指標、サンプル区間ｋ、製造ラインの生産変動を表示する対象期間の情報に従って、以上の処理ステップによって計算された結果に基づいて、生産変動可視化テーブルを出力部へ表示、又は出力する（Ｓ８１１）。

（５）生産変動可視化テーブルの解析例
生産変動可視化テーブルの表示例は、図４に示したように表示される。また、図９は、本発明を数百工程あるジョブショップ型の半導体製造前工程の製造ラインに適用した例である。横軸は、ある製品の初工程から最終工程までの製造経路に即した工程の並びを示し、縦軸は製造における日単位の時間軸(時間区間Ｔs＝１日)を示す。変動係数Ｃiaの因子ｐ_ijで示す生産指標は、工程毎の日次スループットである。

図９では、工場操業カレンダーに基づく製造ラインの停止と再開のイベントを含み、図中‘Ｈ’でその実施日を示している。そして、表２の定義に基づく変動係数Ｃiaで構成するパターンがいくつか読み取れる。特に、図中の左上から右下への矢印Ｘで示したいくつかのパターンは、図中‘Ｈ’の製造ラインの停止と再開の処理実施日を基点にして、時間経過と共に、ある工程から後工程に細長い島のような形を成している。この島は、製造ラインの停止と再開の処理において、いくつかの工程内の装置の停止と再開の処理が計画通りに進まず、その影響が工程毎の日次スループットの生産変動として現れていることが原因と推定できる。その生産変動が、基点となった工程から後工程に時間経過と共に伝播していることが、島の細長い形をしている理由として推定できる。

（６）シミュレーションモデル作成処理
ある基点となる工程において発生した装置故障などが原因となる生産変動が、後工程に時間経過と共に伝播していくことを、前記生産変動可視化テーブル上から、変動係数Ｃiaの値が大きな一群のパターンとして読み取れることを前項にて示した。本発明の目的は、製造ライン全体のスループットの低下により大きく影響していると判断される根本原因の工程を優先して見つけ出し、より早く対策を講ずることを支援する技術を提供することである。そのため、前記生産変動可視化テーブルの表示を見て、ユーザが対策すべき根本原因となりそうな工程の候補を拾い出し、それらのボトルネック工程の中より最優先で対策すべき根本原因の工程を早期に特定して、迅速に対策することを支援する以下の機能を提供する。

本発明では、シミュレーション装置の中で、前記のボトルネック工程の候補の各装置の生産能力変動を意図的に発生させ、この生産能力変動が生産経路に沿ってどのように伝播するかをシミュレーションする。

図１のシミュレーション装置２０は、既存の(半導体)製造ラインシミュレーターの何れでも、精度、および処理時間の差違はあるものの、本発明の目的は果たせる。ただし、本発明に独自の入力仕様、およびデータモデル管理機能を加える必要がある。

ボトルネック装置抽出支援装置１０のシミュレーションモデル作成部５１、生産計画情報記憶領域６１、及びシミュレーションモデルデータ記憶領域６３は、シミュレーション装置２０と共有する構成要素であり、両装置のどちら側に存在しても良いが、本実施例では、ボトルネック装置抽出支援装置１０側に備えている。

ボトルネック装置抽出支援装置１０のシミュレーションモデル作成部５１は、シミュレーション実行に先立って、製造ラインのモデル化に必要な情報（製品情報、プロセス情報、製造装置情報、工程フロー）の収集、モデリングをガイド表示を行って、ユーザを支援する。シミュレーションモデル作成部５１は、起動されると例えば、入力された製品情報(製品、品種名)に従って、図７に示す品種別工程経路情報６７を読み出し、図１２に示すような製造ラインの全工程のシミュレーションモデルを表示する。各工程毎に、バッファＢ_ｉの容量などを定義入力するためのアイコンと、工程名称に従って製造装置Ｍ_ｉを選択・能力定義入力するためのアイコンを連続して表示する。ユーザは、表示された製造ラインのシミュレーションモデルの各アイコンをクリックして、例えばガイドに従って、各バッファ、各製造装置の情報を選択・入力する。また、工程間の経路の接続の矢印は、前記品種別工程経路情報６７に従ってシステムが予め付けて表示するものと、ユーザが、工程間の経路の指定を表示画面上より追加入力するものがある。

シミュレーションモデル作成部５１は、前記したユーザによる選択・入力に従って、シミュレーションモデルデータを作成する。図１１に示すシミュレーションモデルは、１例となる公知のシミュレータにおけるシミュレーションモデルを参考として、本発明に固有のデータ項目を加えて作成したものであり、必ずしも図１１のデータレコード形式には限らない。

シミュレーションモデル作成部５１は、製品情報に従ってプロダクトデータレコード１１１０を作成する。プロダクトデータレコードのデータ項目「品種別工程経路情報」１１１３には、品種別工程経路情報記憶領域６７の品種別工程経路情報と、製造ライン実績情報６０１より製造装置名・工程名称毎の生産指標収集実績値の集計値に基づいて、ユーザが製造装置毎の単位時間当たりの生産数量を入力して作成された品種別工程経路・製造装置情報１４０１（図１４参照）へのポインタが格納される。前記品種別工程経路・製造装置情報１４０１は、シミュレーションモデルデータ記憶領域６３に格納される。データ項目「仕掛りファイル」１１１１は、図１２に示す製造ラインのシミュレーションモデルの各工程別バッファを定義するストッカーデータレコード１１４０のデータ項目「工程別バッファ」１１４１へのポインタを格納する。データ項目「使用するプロセス」１１１２は、各工程におけるプロセスを定義するプロセスデータレコード１１２０を、最初のプロセスから最終のプロセスまでのデータレコードの一群へのポインタを格納する。その他のデータ項目は、ユーザ入力によってデータが格納される。

プロセスデータレコード１１２０は、１工程のプロセス毎にデータレコードが作成され、データ項目「使用する製造装置名」１１２１は、当該プロセスにおいて使用する製造装置を定義する製造装置データレコード１１３０へのポインタが格納される。

製造装置データレコードは、製造装置毎に定義されて作成される。データ項目「デスパッチルール」１１３１は、待たされているロットの中からどのロットを選ぶかのルールを定義する。データ項目「ロードルール」１１３２は、装置へのロードルール、一度に１ロット以上処理出来る場合のルールを定義する。データ項目「セットアップルール」１１３３は、装置のセットアップ（設定）をどの時点で実行するかのルールを定義するものであり、それまでと違う品種が来た場合、またはスペックが違う場合に装置の設定を行うルールである。データ項目「仕掛りファイル」１１３４は、当該製造装置データレコードに記載される製造装置が担う工程に対応するバッファの格納エリア１１４１へのポインタを格納する。データ項目「生産指標変動初期情報」は、特定の製造装置に意図的に生産指標の変動を与えて製造ラインのシミュレーションを行う場合に設定する、本発明独自の情報を格納する。

シミュレーションモデル作成部５１は、シミュレーション処理に先立ち、図１３に示す生産指標変動初期情報設定画面をユーザに提示して、生産指標変動を意図的に発生させる初期情報の設定入力を受付ける。ユーザは、どの製造装置に、どの生産指標が、どの日時の間に、どのような波形によって変動を起こすかを、プルダウン形式の選択メニューより、およびシステムが提供するツールによって、任意な波形の変動を設定入力することが可能である。図１３(ａ)は、成膜装置Ｂにおいて、１２月１日２２：００から１２月２日０２：００までの間、単位時間当たりの生産数(スループット)が、ウエハ３４枚／hrから１８枚／hrに低下する変動が発生したと設定入力した例である。また、図１３(ｂ)は、製造装置：露光Ｃにおいて、単位時間当たりの稼動率が、１２月５日１０：００より１１：００まで、１００％から３８％まで低下して、続いて１２：００までに１００％へ回復する変動が発生したと設定入力した例である。以上の波形入力は、ステップ状、または直線近似の波形の他に、システムが提供するツールがサポートする任意形状の波形入力を可能とする。

シミュレーションモデル作成部５１は、以上のユーザによる生産指標変動初期情報の入力を受付けて、シミュレーションモデルデータ６３の製造装置データレコード１１３０のデータ項目「生産指標変動初期情報」１１３５へ格納する。生産指標変動初期情報１１３５は、当該製造装置が、ある日時からある日時にかけて、ある生産指標種類の如何なる波形の生産変動が起こるかの情報を格納する。

（７）シミュレーションによる生産変動計測処理
シミュレーションモデル作成後、生産変動計測部５３は、特定の製造装置に意図的に生産能力変動が発生したと想定したシミュレーションをシミュレーション装置２０に実行することを依頼して、そのシミュレーション結果データをシミュレーション装置２０より受けて、シミュレーション結果データ記憶領域へ格納する。

ユーザは、評価すべき製造ラインの実績情報６０１より作成した生産変動可視化テーブル（図９）を表示して、ボトルネック工程と疑われる（工程ｉ、時間区間ａ）の枡を特定する。例えば、図９の矢印の元に描いた円形の領域内に、ボトルネック工程の候補を選択して、例えばマウスによるクリック操作によって、任意の数の（工程ｉ、時間区間ａ）の枡を特定する。ユーザによって特定された各ボトルネック候補枡（工程ｉ、時間区間ａ）は、シミュレーションモデルデータ記憶領域６３に記憶され、各ボトルネック候補枡（工程ｉ、時間区間ａ）に対して、上記したシミュレーションモデルデータが作成されて、シミュレーション処理が実行される。

シミュレーション装置２０は、生産変動計測部５３からのシミュレーション実行の指示を受付け、シミュレーションモデルデータ記憶領域６３より該当するシミュレーションデータを読み出して、生産計画情報１００１（図１０参照）に従って、製造ラインの全ての製造装置、作業者、被加工物、搬送装置などの挙動を所定のシミュレーション単位時間毎に模擬して、各単位時間毎の製品／品種別、プロセス別、工程別、製造装置別などの各種生産性指標を出力する。

本発明のボトルネック装置抽出支援装置１０は、シミュレーション装置２０より、例えば製造ライン実績情報を収集する際に指定した期間間隔(データ収集時間区間)Ｔgの頻度で、データ収集日時と同一の日時に、指定された生産指標のシミュレーション値と、各製造装置・工程毎のバッファに溜まっていると見なされる仕掛り量を、シミュレーション結果データとして受け取り、シミュレーション結果データ記憶領域６５に格納する。シミュレーション結果データ１５０１は、例えば図１５に示すように、製品(品種)名、および生産指標毎にデータテーブルに格納される。シミュレーション結果データ１５０１の時間軸の範囲は、シミュレーション時に、シミュレーション対象期間(開始日時Ｔss、終了日時Ｔse)をユーザが指定して、その期間のデータにデータIDを添付する。「シミュレーション結果収集日時」は、各時間区間Ｔsの最後の時刻を表わし、その時刻におけるシミュレーション結果が報告されたことを表わす。「シミュレーション生産指標値」は、当該製造装置において、「シミュレーション結果収集日時」が表わす時間区間Ｔs内に、製造された生産指標値を表わす。また、「バッファ仕掛り量」は、「シミュレーション結果収集日時」における、当該工程前の仕掛り量を表わしている。

生産変動計測部５３は、シミュレーション結果データ１５０１に基づいて、図８に示す製造ラインの生産変動可視化テーブルの表示処理と同等の処理を実行する。算出した変動係数Ｃiaは、２次元配列Ｓ(ｉ，ｊ)[ｉは工程番号、ｊは時間区間番号を表す。]に格納される。また、Ｃia背景色を決定するためにしきい値により分類する際に、Ｃiaの値に変えて、例えば０，１，２と３値化した値を２次元配列Ｔ(ｉ，ｊ)[ｉは工程番号、ｊは時間区間番号を表す。]に格納する。以上の２次元配列は以下の処理に使用される。図１６にシミュレーション結果可視化テーブルの表示例を示す。

（８）ボトルネック装置抽出処理
図１６のシミュレーション結果可視化テーブルは、（工程Ｐi、時刻Ｔa[時間区間ａ]）の枡に対応する工程の製造装置に対して、図１３に示す生産指標変動を意図的に与えて、製造ラインの挙動をシミュレーションした結果である。図１３において定義した生産指標の波形変動の最終時刻を上記時刻Ｔaに対応させることを原則とする。

図１６のシミュレーション結果可視化テーブルでは、（工程Ｐi、時刻Ｔa）の枡に発生した生産指標変動が後続する工程へ伝播している様子が示されている。本願発明者による製造ライン実績情報の解析によれば、ある工程で発生した生産指標変動が後続する工程へより遠方へ伝播する現象が確認できるほど、製造ラインの生産能力低下により大きな影響を持つことが見出された。そのため、ボトルネック装置を特定する尺度として、生産変動を発生させた工程(装置)から、その影響を受けた最も下流の工程(装置)までの工程長を生産変動伝播長として測定する処理を採用する。

生産変動伝播長測定部５４が、２次元配列Ｓ(ｉ，ｊ)、または２次元配列Ｔ(ｉ，ｊ)を処理対象として、生産変動伝播長を測定する処理を、図１６のシミュレーション結果可視化テーブル上で説明する。図１６の（工程Ｐi、時刻Ｔa）の枡を始点として、1.33 ≦ ｃiaとなる枡が連なる細長い島状のパターンを追跡対象とする。図１６の（工程Ｐi、時刻Ｔa）の枡の中心点より、縦軸より傾きα₀の直線は、標準ＬＴの直線を表わす。すなわち、ある被加工品が全ての工程を経て加工処理がなされる時に要する時間経過を、複数の被加工品で平均した標準ＬＴを表わす。

また、数８によって定義される製造ラインの平均的な運用方針に従った、島状パターンの追跡境界角度をδで表わす。
（数８） tanδ＝(生産計画に基く製造装置処理能力)／(製造装置の最大能力)
ここで言う「能力」とは、製造装置の単位時間当たりの被加工品の処理量を表す。

標準ＬＴの中心線より±δの角度を成す追跡境界線で挟まれた領域に存在する島状パターンを構成する1.33 ≦ ｃiaとなる枡を追跡する。その追跡方法は、例えば、以下の方法を採用する。

図１８(ａ)に示す９個の枡の例において、中央の枡ａに接続すると判定される枡は、中央の枡ａを囲む８個の枡とする(８近傍の枡との接続関係)。この接続関係を維持した1.33 ≦ ｃiaとなる枡が連なる細長い島状のパターンの境界を追跡する処理を定める。追跡の始点は（工程Ｐi、時刻Ｔa）の枡である。図１８(ｂ)に示すように、（工程Ｐi、時刻Ｔa）の枡が中央の枡ａとする場合に、接続する枡を探索する順序は、[1]、[2]、[3]の番号が付いた枡を順次調べる。その条件は、1.33 ≦ ｃiaとなる枡、および両追跡境界線に挟まれた領域に、少なくとも枡内の一部領域が含まれる枡を接続された境界の枡と判定することである。図１８(ｂ)の例では、[1]の枡は、1.33 ≦ ｃiaの条件を満たさないので、次の[2]の枡の判定に移る。次の[2]の枡は、1.33 ≦ ｃia、および両追跡境界線に挟まれた領域に、少なくとも枡内の一部領域が含まれる枡の両条件を満たすので、境界の枡と判定する。

次に、図１８(ｃ)に示す通り、図１８(ｂ)の追跡によって境界の枡と判定された枡を中央の枡ｂとするならば、追跡の始点の枡ａは、左上の位置になる。次の境界の枡を探索する順序は、枡ｂから枡ａに向かって、時計周りに次の接続位置となる[1]の枡から、順次調べる。[1]、[2]の枡は、いずれも1.33 ≦ ｃiaの条件を満たさないので、次の[3]の枡の判定に移る。そして、[3]の枡が条件を満たすので、境界の枡と判定する。次に、図１８(ｄ)に示す通り、図１８(ｃ) の追跡によって境界の枡と判定された枡を中央の枡ｃとするならば、その前の境界の枡ｂは左の位置になる。次の境界の枡を探索する順序は、枡ｃから枡ｂに向かって、時計周りに次の接続位置となる[1]の枡から、順次調べる。[1]、[2]、[3]、[4]の枡は、いずれも1.33 ≦ ｃiaの条件を満たさないので、次の[5]の枡の判定に移る。そして、[5]の枡が条件を満たすので、境界の枡と判定する。 以上のように、境界の枡の追跡処理を継続すると、図１８(ｅ)に示すように、開始の枡に[1]を付け、境界の枡と判定された順に番号を付けて、[13]の境界枡まで抽出される。さらに続けて追跡を行うと、[2]の枡に[14]が付けられ、開始の枡[1]が[15]の枡と一致する。以上のように、境界の枡の追跡処理を続けて、開始の枡まで辿り着いたところで、追跡処理を終了する。追跡処理によって、重複する境界の枡は、一方の枡のみ記録すると、図１８(ｅ)の例では、１３個の境界枡が抽出される。これらの境界枡の中では、[7]を付与された枡が、開始枡[1]の工程より最も下流の工程となる。

続いて、生産変動伝播長測定部５４は、さらに下流に離れて存在する島状パターンまで、追跡する処理を行う。前記抽出された１３個の境界枡より、各境界枡を図１８(ａ)の中央に置いた場合の周囲の８個の枡まで、生産変動が拡がっていると見なす、島状パターンの膨張処理を行う。ただし、膨張が可能な領域は、前記両追跡境界線に挟まれた領域に、少なくとも枡内の一部領域が含まれる枡のみが膨張された枡となる。

図１９(ａ)に、前記抽出された１３個の境界枡より膨張処理を実行して、膨張された枡を加えた島状パターンの状態を示す。膨張された枡を網目状に示す。続いて、生産変動伝播長測定部５４は、膨張された枡も1.33 ≦ ｃiaの条件を満たす枡として、拡大された島状パターンに対して、前記した境界の枡の追跡処理を再度実行する。その結果を、図１９(ｂ)に示す。図１９(ｂ)の例では、[20]までの番号を付けた境界の枡を抽出したことを示している。この結果、前回の境界の枡の追跡処理と比べて、膨張された枡が境界枡に抽出されている以外に、[10]の枡からは、新たな島状パターンに接続して、境界を追跡していることが判る。このようにして、拡大された島状パターンの境界の枡を抽出する。拡大された島状パターンの全ての境界の枡の中で、最も下流の工程は[12]を付与された枡となる。

もし、膨張された枡を加えた島状パターンに対して、再度の境界枡の追跡処理を実行した場合に、境界の枡が膨張された枡以外に新たな枡が抽出されなかった場合には、下流工程に生産変動の影響を受けたその他の工程は無いと判定して、膨張処理前の境界に戻って、[7]を付与された枡が、開始枡[1]の工程より最も下流の工程と判定して、生産変動伝播長測定を終了する。

もし、膨張された枡を加えた島状パターンに対して、再度の境界枡の追跡処理を実行した場合に、境界の枡が膨張された枡以外に新たな枡が、図１９(ｂ)の例のように抽出された場合には、新たに抽出された全ての境界の枡に対して膨張処理を実行して、膨張された枡を加えた島状パターンに対して、再度の境界枡の追跡処理を行い、さらに下流の生産変動に影響された工程を探す。

生産変動伝播長測定部５４は、島状パターンの境界枡の追跡処理を終了判定して、膨張処理前の境界に戻して、開始枡[1]の工程より最も下流の工程と見なせる境界枡を選択する。その選択した工程と開始枡[1]の工程との間の工程数、および両端の工程を含めて、生産変動伝播長と決定する。

以上説明した生産変動伝播長を測定する処理のフローチャートを図１７(ａ)，図１７(ｂ)に示す。

なお、本実施例では、島状パターンが分離した隙間を、１回の境界枡の膨張処理によって埋めて、パターンの接続関係を補って境界枡の追跡処理を行った。しかし、島状パターンの分離の程度に応じて、複数回の境界枡の膨張処理によって、パターンの接続関係を補って境界枡の追跡処理を行うことも考えられる。

ボトルネック装置抽出部５５は、前記した製造ラインの特定の製造装置に生産指標変動を意図的に与えて、シミュレーション結果データが得られたものに対して、生産変動計測部５３が生産変動可視化テーブルを作成し、この生産変動可視化テーブルの情報に基づいて、生産変動伝播長測定部５４が生産変動伝播長を算出する結果を集計する。そして、最も長い生産変動伝播長をもたらした工程が、製造ラインの生産能力低下に最も大きな影響を及ぼしているボトルネック工程と判定する。そして、当該ボトルネック工程において使用されていた製造装置を、製造ライン実績情報６０１、およびシミュレーション結果データ１５０１から確認して、ボトルネック装置として判定する。判定結果は、出力部８０より、例えば図２０の出力例１１５のように、検討を行った各装置毎の生産変動伝播長をグラフにて比較表示して、ボトルネック装置を明示する。

図２０は，対象とする生産システム（１０１）の特徴とそれに対する本発明の主要手段を説明した図である。生産システム（１０１）は，工程１（１０２）から工程６（１０３）までの６つの工程からなり，それぞれの工程は装置１ａ（１０４）など複数の装置を内包している。生産システム（１０１）では，製品Ａ（１０５）と製品Ｂ（１０６）を生産し，そのために製品Ａ用半製品（１０７）と製品Ｂ用半製品（１０８）を生産システム（１０１）に投入する。また製品Ａ（１０５）の生産経路は，工程１，工程３，工程５または工程６となる。そして製品Ｂ（１０６）の生産経路は，工程２，工程４，工程２，工程４，工程５または工程６となる。特に製品Ｂ（１０６）の生産経路では，工程２と工程４を２回通る。

このとき，装置２ａ（１１０）や装置４ａ（１１１）は製品Ｂの生産経路上でそれぞれ２つの工程を受け持つことが判る。これを装置の多工程持ちと呼ぶ。そして，装置２ａ（１１０）および装置４ａ（１１１）を１回目に通るときに予期しない歩留り低下があると，低下分だけ２回目に通るときの装置２ａ（１１０）および装置４ａ（１１１）の生産能力が上がる。１回目の処理時間と２回目の処理時間は異なるので，１回目および２回目の装置２ａ（１１０）および装置４ａ（１１１）のスループットが変化する。すなわち，多工程持ち生産により装置の生産能力が変化する問題がある。

また，装置５ｂ（１０９）は工程３および工程４から半製品の入力があり，かつ，製品Ａ（１０５）および製品Ｂ（１０６）へ出力しなければならないことが判る。これを装置の多品種混合生産と呼ぶ。そして，装置３ａ（１１２）に予期しない歩留り低下があると，低下分だけ装置３ｂ（１２３）および装置４ａ（１１１）からの受け入れ可能数が上がる。製品Ａ用半製品（１０７）と製品Ｂ用半製品（１０８）の装置５ｂ（１０９）での処理時間は異なるので，装置３ａ（１１２）からの供給量低下と装置３ｂ（１２３）および装置４ａ（１１１）からの供給量増加により装置５ｂ（１０９）のスループットが変化する。すなわち，多品種混合生産により装置の生産能力が変化する問題がある。

すなわち，（１）多工程持ち生産により装置の生産能力が変化する問題，および，（２）多品種混合生産により装置の生産能力が変化する問題により，予期しない装置の生産能力低下（ボトルネック）が発生する。本発明では，このボトルネック装置を早期に特定し，迅速に対策して解決する，継続的な生産性向上活動の仕組みを整えることを目的としている。

上記目的のために，図２０では，本発明を用いて，シミュレーションシステムの中で，各装置の生産能力変動を意図的に発生させ，この生産能力変動が生産経路に沿ってどのように伝播するかを計算し，その伝播長の長短を各装置で比較し，伝播長の最も長い装置をボトルネック装置として抽出する方法を説明している。以降，図２０を用いて詳細に説明する。

シミュレーションシステム（１１３）は，生産変動計測機能（１１４）とボトルネック抽出機能（１１５）を有し，生産システム（１０１）の数値モデルを予め記憶する。ここで言う数値モデルとは，製品Ａ（１０５）や製品Ｂ（１０６）など品種別の工程経路のほか，品種別の単位時間当たりの生産数量，生産システム内の各装置における単位時間当たりの生産数量や故障時間，製品Ａ用半製品（１０７）や製品Ｂ用半製品（１０８）など半製品の工程別の仕掛り数などを含む。

生産変動計測機能（１１４）は，この数値モデルを利用して生産システム（１０１）の生産時刻（１１６）と装置の羅列（１１７）からなる生産変動表示テーブル（１１８）を有する。この生産変動表示テーブル（１１８）は，各装置の生産変動が他の装置に伝播する状況を表示することができるため，それぞれの装置のパラメータを意図的に変化させ（１１９），これによる生産変動が他の装置に伝播する状況を表示させる（１２０）。そして，生産変動を発生させた装置から影響を受けた最も下流の装置までの工程長を生産変動伝播長（１２１）として計測する。本図では，装置１ａのパラメータを意図的に変化させたとき，その影響が装置６ａまで伝播している様子を示し，装置１ａから装置６ａまでの工程長を生産変動伝播長（１２１）として計測している。

ボトルネック抽出機能（１１５）は，生産変動計測機能（１１４）で計測した生産変動伝播長（１２１）を順位付け，もっとも大きい伝播長を生んだ装置をボトルネック装置として抽出する。本図では，装置２ａが最も大きい生産変動伝播長（１２２）を持つため，これをボトルネック装置として抽出する。

実施例２に記載した発明は、実施例１に記載した発明の各手段において実現できる。両発明の相違点は、実施例２の生産変動表示テーブルの横軸の並びは、各工程にて使用される製造装置を配置している。従って、実施例１では工程単位にデータ処理をしているが、実施例２では、装置単位にデータ処理する相違がある。

図２１は，上記（１）（２）の目的のために，本発明を用いて，シミュレーションシステムの中で，各装置の故障率や単位時間当たりの生産数量などのパラメータを振って，生産システム全体の半製品仕掛り量または単位時間当たりの生産数がどうなるか調べることによって，ボトルネック装置を抽出する方法を説明している。

図２１の対象とする生産システム（２０１）は，図２０の対象とする生産システム（１０１）と同一である。そして，シミュレーションシステム（２０５）には，生産変動計測機能（２０３）とボトルネック抽出機能（２０４）がある。生産変動計測機能（２０３）では，故障率（２０２）と装置（２１１）の対応表を作成し，各装置（２１１）で故障率（２０２）を０．０１から０．０１刻みに０．０８まで振って，その各々でシミュレーションを実行し，シミュレーション上の生産時間が十分に経った時点での生産システム全体の半製品仕掛り量または単位時間当たりの生産数を計測する。変動させる装置パラメータは本図の故障率（２０２）のほか，単位時間当たりの生産数量などがある。そしてボトルネック抽出機能（２０４）では，生産変動計測機能（２０３）で計測した各装置（２１１）で故障率（２０２）を振ったときの生産システム全体の半製品仕掛り量または単位時間当たりの生産数をグラフ化する。すなわち，横軸を意図的に変動させる装置パラメータの値（本図では故障率）（２１０），縦軸を生産システム全体の半製品仕掛り量または単位時間当たりの生産数（２０６）として，装置２ａに関するシミュレーション結果（２０７），装置１ａに関するシミュレーション結果（２０８），装置１ｂに関するシミュレーション結果（２０９）などグラフ化する。そして，生産システム全体の半製品仕掛り量が最も大きくなるか，仕掛り量増加傾向が最も顕著なものか，単位時間当たりの生産数が最も小さくなるか，単位時間当たりの生産数の減少傾向が最も顕著なものとなった装置をボトルネック装置として抽出する。

図２２は，図２０および図２１で説明した，本発明におけるボトルネック装置抽出方法のフローチャートを説明した図である。ボトルネック装置抽出ステップ（３０１）が始まると，まず，品種別工程経路，品種別単位時間当たりの生産数量，装置の単位時間当りの生産数量と故障時間，半製品の工程別の仕掛り数のデータを入力する（３０２）。次に，生産変動を発生させる装置を選び出すかどうかユーザの選択指定を受付ける（３０３）。選び出す場合（３０４），生産変動を発生させる装置のユーザ指定を受付ける（３０６）。選び出さない場合（３０４），全ての装置を生産変動発生対象とする（３０５）。そして，生産変動を発生させるために装置パラメータを変化させる場合分けについて，ユーザによる下記ケースの選択を受付ける（３０７）。

ケースＡ：装置パラメータを生産途中で変化させて生産変動の遷移状態を見る。

ケースＢ：装置パラメータを始めから変化させて十分時間がたったところで生産システムの状態を見る処理を，装置パラメータの値を振って見る
ケースＡの場合（３０８），ステップＣに進む（３０９）。ケースＢの場合（３０８），ステップＤに進む（３１０）。

図２３は，図２２のフローチャートにおけるステップＣからの続きである。このフローチャートは図２０の生産変動計測機能（１１４）とボトルネック抽出機能（１１５）を説明している。ステップＣ（４０１）の後，今回のシミュレーションで注目する装置を決め，入力データをシミュレーションに設定する（４０２）。そして，シミュレーションを実行し，途中で注目している装置のパラメータを意図的に変化させて生産変動を発生させる（４０３）。次に，各装置，各時刻での生産変動を抽出し，パラメータ変更した装置の影響による生産変動が下流工程のどこの装置まで及んでいるかシミュレーション結果を調べ，これを生産変動伝播長とする（４０４）。その後，選び出した全ての装置でシミュレーションが終了したか調べる（４０５）。終了していない場合（４０６），ステップ（４０２）に戻る。終了した場合（４０６），生産変動伝播長が最も長いシミュレーション結果となった装置をボトルネック装置として抽出し（４０７），ボトルネック装置抽出の手順を終える（４０８）。

図２４は，図２２のフローチャートにおけるステップＤからの続きである。このフローチャートは図２１の生産変動計測機能（２０３）とボトルネック抽出機能（２０４）を説明している。ステップＤ（５０１）の後，変化させる装置パラメータの幅とステップを決める（５０２）。そして，対象装置を選び（５０３），入力データをシミュレーションに設定し，変化させる装置パラメータの値を決める（５０４）。次に，シミュレーションを実行し，十分に時間が経った時点での，生産システム全体の半製品仕掛り量および単位時間当たりの生産数を計測する（５０５）。そして，変化させる装置パラメータの全てのステップで終了したか調べ（５０６），終了していない場合（５０７），ステップ（５０４）に戻る。終了した場合（５０７），選び出した全ての装置でシミュレーションが終了したか調べる（５０８）。終了していない場合（５０９），ステップ（５０３）に戻る。終了した場合（５０９），横軸を変化させた装置パラメータ，縦軸を生産システム全体の半製品仕掛り量または単位時間当たりの生産数とし，各装置のグラフを作成し，傾きが最も急峻な装置をボトルネック装置として抽出する（５１０）。これでボトルネック装置抽出の手順を終える（５１１）。

本発明の一実施形態が適用されたボトルネック装置抽出支援システムの概略構成図である 工程１で発生した装置故障による仕掛り変動が伝播する様子を説明する図である。 係数Ｃiaを利用した可視化テーブルの例を示す図である。 係数Ｃiaの値によって背景色を変えた可視化テーブルの例を示す図である。 半導体製造前工程の概略工程を説明する図である。 製造ライン実績情報のデータレコードを説明する図である。 品種別工程経路情報のデータレコードを説明する図である。 製造ラインの生産変動可視化テーブルの表示処理のフローチャートである。 本発明をジョブショップ型の半導体製造前工程の製造ラインに適用した例を示す図である。 生産計画情報のデータレコードを説明する図である。 シミュレーションモデルの１例を示す図である。 製造ラインのシミュレーションモデルの表示例である。 生産指標変動初期情報設定画面の例を示す図である。 品種別工程経路・製造装置情報のデータレコードを説明する図である。 シミュレーション結果データのデータレコードを説明する図である。 シミュレーション結果可視化テーブルの表示例を示す図である。 生産変動伝播長測定処理のフローチャート(その１)である。 生産変動伝播長測定処理のフローチャート(その２)である。 島状パターンの境界を追跡する処理を説明する図である。 島状パターンの境界を膨張させる処理 本発明を実施する主要手段を説明した図１である。 本発明を実施する主要手段を説明した図２である。 本発明を実施するフローチャートを説明した図である。 本発明を実施するフローチャートにおけるステップＣからの続きを説明した図である。 本発明を実施するフローチャートにおけるステップＤからの続きを説明した図である。

符号の説明

１・・・ボトルネック装置抽出支援システム、 １０・・・ボトルネック装置抽出支援装置、 ２０・・・シミュレーション装置、 ３０・・・ネットワーク、 ４０・・・装置状態・実績モニタ、５０・・・制御部、 ５１・・・シミュレーションモデル作成部、 ５２・・・製造ライン実績情報収集部、 ５３・・・生産変動計測部、 ５４・・・生産変動伝播長測定部、 ５５・・・ボトルネック装置抽出部、 ５６・・・時系列推移作成・表示部、 ６０・・・記憶部、 ６１・・・生産計画情報記憶領域、 ６２・・・製造ライン実績情報記憶領域、 ６３・・・シミュレーションモデルデータ記憶領域、 ６４・・・生産変動計測情報記憶領域、 ６５・・・シミュレーション結果データ記憶領域、 ６６・・・装置設定・演算パラメータ記憶領域、 ６７・・・品種別工程経路情報記憶領域、 ７０・・・入力部、 ８０・・・出力部、 ９０・・・通信部、１０１・・・対象とする生産システム、 １０２・・・工程１、 １０３・・・工程６、 １０４・・・装置１ａ、 １０５・・・製品Ａ、 １０６・・・製品Ｂ、 １０７・・・製品Ａ用半製品、１０８・・・製品Ｂ用半製品、 １０９・・・装置５ｂ、 １１０・・・装置２ａ、 １１１・・・装置４ａ、 １１２・・・装置３ａ、 １１３・・・シミュレーションシステム、 １１４・・・生産変動計測機能、 １１５・・・ボトルネック抽出機能、 １１６・・・生産時刻、 １１７・・・装置の羅列、 １１８・・・生産変動表示テーブル、 １１９・・・それぞれの装置のパラメータを意図的に変化させる操作、 １２０・・・生産変動が他の装置に伝播する状況を表示、 １２１・・・生産変動伝播長、 １２２・・・生産変動伝播長、 １２３・・・装置３ｂ、 ２０１・・・生産システム、 ２０２・・・故障率、 ２０３・・・生産変動計測機能、 ２０４・・・ボトルネック抽出機能、 ２０５・・・シミュレーションシステム、 ２０６・・・生産システム全体の半製品仕掛り量または単位時間当たりの生産数を縦軸としたもの、 ２０７・・・装置２ａに関するシミュレーション結果、 ２０８・・・装置１ａに関するシミュレーション結果、２０９・・・装置１ｂに関するシミュレーション結果、 ２１０・・・意図的に変動させる装置パラメータの値を横軸としたもの、 ２１１・・・装置、 ６０１・・・製造ライン実績情報、１００１・・・生産計画情報、 １１１０・・・プロダクトデータレコード、 １１１１・・・データ項目「仕掛りファイル」、 １１１２・・・データ項目「使用するプロセス」、 １１１３・・・データ項目「品種別工程経路情報」、 １１２０・・・プロセスデータレコード、１１２１・・・データ項目「使用する製造装置名」、 １１３０・・・製造装置データレコード、１１３１・・・データ項目「デスパッチルール」、 １１３２・・・データ項目「ロードルール」、 １１３３・・・データ項目「セットアップルール」、 １１３４・・・データ項目「仕掛りファイル」、 １１３５・・・データ項目「生産指標変動初期情報」、 １１４０・・・ストッカーデータレコード、 １１４１・・・データ項目「工程別バッファ」、 １４０１・・・品種別工程経路・製造装置情報、 １５０１・・・シミュレーション結果データ、

Claims (7)

1. 製造ラインの生産性を阻害する原因となるボトルネック装置の抽出方法であって，
   製造ラインの各製造装置の生産指標を、各製造装置から収集して、またはシミュレーション結果データより取得し、
   横軸に製造ラインの各工程、または使用された製造装置を製造経路に沿って並べ、縦軸の時間軸を所定の時間区間に等分に区切って、２次元配列変数を対応させて構成し、
   前記時間区間毎に集計された生産指標より、複数の時間区間を重複して移動平均、分散、変動係数を算出して、前記２次元配列変数へ該当する変動係数を格納し、
   前記各変動係数の値を予め与えられたしきい値により分類して、生産変動がしきい値以上と分類された変動係数が格納された２次元配列要素によって構成される２次元パターンに対して、パターンデータの輪郭を抽出し、
   上流工程の生産変動が下流工程の生産変動に影響を及ぼす最長の生産変動伝播長として、一連の接続関係にある２次元パターンデータの最上流工程から最下流工程までの工程数を探索して出力することを特徴とするボトルネック装置の抽出方法。
2. 前記生産変動がしきい値以上と分類された変動係数が格納された２次元配列要素によって構成される２次元パターンデータを、前記工程または装置の並びである横軸と、時間軸の縦軸とより成る座標系に対して、該当する位置に表示することを特徴とする請求項１に記載のボトルネック装置の抽出方法。
3. 前記製造ラインの特定の製造装置に、指定した日時において、指定した生産指標の任意の波形の変動を設定したシミュレーションモデルを作成して、
   シミュレーション装置により、前記シミュレーションモデルに基づいて製造ラインの挙動を模擬再現して、そのシミュレーション結果を作成することを特徴とする請求項１に記載のボトルネック装置の抽出方法。
4. 前記一連の接続関係にある２次元パターンデータに対して輪郭抽出処理を実行した後、さらに下流工程に、接続関係が切れた他の２次元パターンデータが存在するものを接続するために、前記抽出した２次元パターンデータの輪郭を膨張処理をおこない、膨張処理によって接続関係が生じた他の２次元パターンデータも含めた拡大２次元パターンデータの輪郭抽出処理を行い、最長の生産変動伝播長を求めることを特徴とする請求項１に記載のボトルネック装置の抽出方法。
5. 前記２次元パターンデータの輪郭抽出処理より、最長の生産変動伝播長を求める処理を各２次元パターンデータに対して実行して、得られた各２次元パターンデータの最長生産変動伝播長を集計して比較を行い、それらの中で最も伝播長が大きい２次元パターンデータの最上流工程の製造装置をボトルネック装置と特定することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかの請求項に記載のボトルネック装置の抽出方法。
6. 製造ラインの各製造装置の生産指標を所定の収集時間間隔で、生産工程毎に分類して収
   集する製造ライン実績情報収集部と、
   前記取得した生産指標より、所定時間区間及び生産工程ごとの生産指標を求め、各生産
   工程毎に、複数の時間区間を重複して移動平均、分散を算出して所定時間区間及び生産工
   程ごとの変動係数を求め、予め定められたしきい値を用いて、前記各変動係数の表示の際
   の態様を決定し、時間と工程とを軸とした座標を設定し、前記各変動係数を前記座標の該
   当する位置に、前記表示態様により表示する時系列推移作成・表示部と、
   製造ラインの特定の製造装置に、指定した日時に指定した生産指標の任意の変動を意図
   的に発生させるシミュレーションモデルの作成を受付けるシミュレーションモデル作成部
   と、
   シミュレーション装置に前記シミュレーションモデルの実行をさせて、シミュレーショ
   ン結果より、前記時系列推移の作成処理とその表示を行う生産変動計測部と、
   前記生産変動計測部が作成した変動係数が格納された２次元配列要素によって構成され
   る２次元パターンデータに対して、パターンデータの輪郭を抽出し、上流工程の生産変動
   が下流工程の生産変動に影響を及ぼす最長の生産変動伝播長として、一連の接続関係にあ
   る２次元パターンデータの最上流工程から最下流工程までの工程数を探索する生産変動伝
   播長測定部と、
   前記生産変動伝播長測定部により得られた各２次元パターンデータの最長生産変動伝播
   長を集計して比較を行い、それらの中で最も伝播長が大きい２次元パターンデータの最上
   流工程の製造装置をボトルネック装置と特定するボトルネック装置抽出部と、
   を備えることを特徴とするボトルネック装置抽出支援装置。
7. 前記シミュレーション装置は、前記ボトルネック装置抽出支援装置の中の制御部のシミ
   ュレーション実行部として構成されることを特徴とする請求項６に記載のボトルネック装
   置抽出支援装置。

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