今回のテーマは、
「検査や計測で集めたデータを、どう使って不良を減らすのか」
答え：測った値を時間順に並べた管理図で、いつもの範囲のばらつきと、原因を探すべき変化を見分けます。不良の並び方や共通点から原因の工程を絞り、直したあと、また測って確かめます。
この記事でわかること
- ① ばらつきの2種類
- ② 管理図
- ③ 管理図の読み方
- ④ 不良の並び方
- ⑤ 原因さがしと戻し
※各節の「くわしく見る」は、計算で確かめたい人向けです。
① ばらつきは必ずある：偶然のばらつきと、見逃せないばらつき
大事なポイント：同じようにつくっても、測った値は少しずつ違います。その中に、原因を探すべき変化がまぎれていないかを調べます。
第2講で、同じウェハの数か所を測ると値が少しずつ違うことを学びました。毎日、同じ条件でつくっても、測った値は、日によって少しずつ変わります。これは、完全にはなくせないばらつきです。
ここで大切なのは、ばらつきを2つに分けて考えることです。参考にした資料（米国のNISTの統計手引き）では、偶然の原因（chance causes）と見つけられる原因（assignable causes）という言葉で説明されています。1つ目は、工程そのものが持つ自然な変動です。2つ目は、装置の不調や材料の変化のように、原因を見つけて取りのぞけるばらつきです。
前者のばらつきに反応して、毎回装置を調整すると、かえって不安定になります。一方、後者を見逃すと、不良が増えます。だから、「いつもの範囲のばらつき」か「原因を探すべき変化」かを見分ける道具が必要です。それが次の節の管理図です。
確認クイズ：毎回の測定値が少しずつ違うこと自体は、必ず異常のサインですか？
答え：いいえ。工程には自然なばらつきがあります。異常かどうかは、いつもの範囲を超えているか、変なパターンがあるかで判断します。
② 管理図：いつもの範囲を、グラフで見る
大事なポイント：管理図は、測った値を時間順に並べ、中心線と上下の管理限界を引いたグラフです。限界を外れたら、原因を調べます。
管理図は、測った値を時間の順にグラフにして、品質を日常的に見守る道具です。参考にした資料によれば、グラフには、工程が安定しているときの平均を表す中心線と、その上下の管理限界（上側を UCL、下側を LCL と書きます）を引きます。
管理限界は、工程が安定しているときの、ほとんどの点がその中に入るように決めます。よく使われるのは、中心線から標準偏差（ばらつきの大きさを表す数字、σと書きます）の3倍離れた位置です。資料には、この3σの限界は、正規分布のデータなら、点が外れる確率がおよそ0.27%であると書かれています。点が管理限界の外に出たら、「工程が通常の状態にない可能性が高い」と考えて、原因を調べます。
たとえば、図の例は、膜の厚さの平均値の管理図です。右のほうで、値が少しずつ上がり、上側の管理限界を超えています。このとき、「合格か不合格か」の前に、「何かが変わった」と気づけることが、管理図の価値です。管理限界は、工程の「いつもの範囲」で、製品の合否の基準ではありません
確認クイズ：平均が100、σが2の工程で、3σの管理限界は、上側と下側それぞれいくつですか？
答え：上側は 100 ＋ 3×2 ＝ 106、下側は 100 − 3×2 ＝ 94です。
くわしく見る：3σの限界と、まちがいの警報の確率
平均が100、σが2（仮の値）なら、UCL ＝ 100 ＋ 2×3 ＝ 106、LCL ＝ 100 − 6 ＝ 94 です。工程が安定していても、正規分布なら約0.27%（0.0027）の点は、たまたま限界の外に出ます。1,000点を打てば、
0.0027 × 1000 ＝ 2.7点
くらいは、問題がなくても外れる計算です。参考にした資料には、平均して約371点に1回の、まちがいの警報が出ると書かれています（1 ÷ 0.0027 ≒ 370）。だから、点が1つ外れたら、まず原因を調べますが、見つからないこともあります。
▶ 2級でくわしく：X̄-R管理図の限界の計算式と、工程能力指数。
③ 管理図の読み方：外れていなくても気をつける
大事なポイント：点が限界の中でも、並び方に偏りがあれば、異常のサインです。また、規格と管理限界は別のものです。
管理図は、点が限界の外に出たときだけを見るものではありません。参考にした資料には、点が限界の中にあるだけでは十分でなく、点の並び方がランダム（でたらめ）であることも大切だと書かれています。たとえば、中心線の同じ側に、点が何個も続けて並ぶのは、平均が少しずれてきたサインです。値が少しずつ上がり続ける、下がり続ける場合も同様です。
もう1つ、混同しやすいことがあります。規格（仕様）は、製品として許される範囲のことで、設計やお客さんの要求から決まります。管理限界は、工程が普段どのくらいばらつくかを、データから決めたものです。別のものなので、点が規格の中でも、管理限界の外に出ることがあります（一般的な説明です）。
たとえば、規格が90〜110nm、管理限界が94〜106nmの工程で、値が107nmになったとします。規格の中なので、製品としては合格です。しかし、管理限界の外なので、工程に変化が起きている可能性があります。不良になる前に気づくために、規格の中でも、管理限界の外やおかしな並びは、調べます
確認クイズ：規格が90〜110nm、管理限界が94〜106nmのとき、値が107nmだったら、どう考えますか？
答え：規格の中なので合格ですが、管理限界の外なので、工程に変化が起きていないか調べます。
④ 不良の並び方から、手がかりを読む
大事なポイント：不良のチップがウェハのどこに多いかを見ると、原因の工程の手がかりが得られます。
電気テストの結果をウェハマップにすると、不良の場所が見えます。第4講で、外周に不良が多いと手がかりになると学びました。ここでは、並び方の例を3つ見ます。
- 中心に集中：ウェハの中央だけで、膜の厚さなどが違っている可能性があります。
- 外周に集中：ウェハの端の処理や、端での膜の付き方が原因の可能性があります。
- 一方向の筋：搬送や研磨で、同じ向きに傷がついた可能性があります。
粒のような不良は、場所に関係なく、ばらばらに散らばることが多いです。いずれも一般的な考え方の例で、実際の原因は、確認して決めます。さらに、ウェハの場所だけでなく、どの装置を通ったか、どのロット（同時に処理するウェハのまとまり）か、いつつくったか、といった共通点を探します。特定の装置を通ったウェハだけに不良が多ければ、その装置が怪しいと分かります。このように、データを条件ごとに分けて比べることを層別といいます。不良の並び方と、通った装置・日時の共通点から、原因の工程を絞ります
確認クイズ：不良のチップが、特定の装置Aを通ったウェハにだけ多いとき、まず疑うのは何ですか？
答え：装置Aです。通った装置ごとにデータを分けて比べる（層別）と、見つかります。
くわしく見る：層別の簡単な例
装置Aを通ったウェハ100枚のうち、不良が多かったのが20枚、装置Bを通ったウェハ100枚のうち、4枚だったとします（仮の値です）。不良の割合は、装置Aが 20 ÷ 100 ＝ 20%、装置Bが 4 ÷ 100 ＝ 4% です。5倍の差があるので、装置Aに何か原因がありそうだと考えます。もちろん、差が偶然かどうかは、枚数を増やして確かめます。
⑤ 原因さがしと、工程への「戻し」
大事なポイント：原因の候補を書き出して絞り、直したら管理図で効果を確かめます。この戻しを繰り返して、不良を減らします。
原因を探すときは、思いつきで装置をいじらず、順に進めます。
- 事実を整理する：いつから、どこで、どのくらい起きているかをそろえます。
- 層別して比べる：装置別、ロット別、日別にデータを分けます。
- 原因の候補を書き出す：特性要因図（図）を使います。参考にした資料によれば、この図は、ある結果の原因を種類ごとに整理するもので、製造では、人・機械・材料・方法・測定（環境）などに分けるのが一般的です。
- 絞って確かめる：疑わしい条件を1つずつ変えて、結果が変わるかを見ます。
- 直して、管理図で確認する：対策のあと、値がいつもの範囲に戻ったかを見ます。
特性要因図に「測定」が入っているのは、測り方のずれが、原因に見えることもあるからです。第2講で学んだように、測定そのものにも誤差があります。調べる前に、測定が正しいかを確かめることも大切です。
この手順を、第1講の「途中で確かめて、結果を工程に戻す」流れにつなげます。測る、見つける、原因を探す、直す、また測る。この繰り返しが、歩留まりを上げます
確認クイズ：特性要因図で、原因の種類として、よく使われる分け方を2つ答えてください（例）。
答え：人、機械（装置）、材料、方法、測定などです。どれでも正解です。
この講のまとめ
ばらつきには、いつもの自然なものと、原因を探すべき変化があります。管理図は、それを見分けます。
点が限界を外れたとき、並びがおかしいとき、規格の中でも調べます。
不良の並び方と共通点から原因の工程を絞り、直したあと管理図で確かめます。
これで、検査・計測3級の5講は終わりです。2級では、管理図の限界の計算式や、工程能力指数などを、式を使ってくわしく学びます。
ことばのおさらい
- ばらつき：同じようにつくっても、測った値が少しずつ違うことです。
- 管理図：測った値を時間順に並べ、中心線と管理限界を引いたグラフです。
- 管理限界（UCL・LCL）：工程の「いつもの範囲」の上限と下限です。
- 標準偏差（σ）：ばらつきの大きさを表す数字です。
- 規格：製品として許される範囲です。
- 層別：データを装置やロットなどの条件ごとに分けて比べることです。
- 特性要因図：結果の原因の候補を、種類ごとに書き出す図です。
よくある誤解
Q. 点が管理限界の中なら、安心してよいですか？
いいえ。並び方に偏りがある場合も、異常のサインです。
Q. 管理限界と規格は、同じですか？
いいえ。管理限界は工程が普段どれだけばらつくか、規格は製品として許される範囲で、別のものです。
参考にした公式情報
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods「What are Control Charts?」（管理図、管理限界、偶然の原因と見つけられる原因、点の並び方）
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods「Shewhart Control Charts for variables」（3σの限界、外れる確率0.0027、平均で約371点に1回）
- Wikipedia「Ishikawa diagram」（特性要因図の目的と、人・機械・材料・方法・測定による分け方）
平均100・σ2、規格90〜110nm、装置Aと装置Bの不良率などの数値は、理解のために置いた仮の値です。ウェハ上の不良の並び方と原因の対応、規格と管理限界の説明、層別、原因さがしの手順は、一般的な知識にもとづく目安です。図は、記事用に描いた簡易の図です。
