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公開番号2025117303
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-12
出願番号2024012066
出願日2024-01-30
発明の名称歩留予測装置、モデル生成装置、歩留予測システムおよび歩留予測方法
出願人京セラ株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20250804BHJP(計算;計数)
要約【課題】歩留まりを精度良く予測する。
【解決手段】本開示の一態様の歩留予測装置は、対象製品の設計情報である特定設計情報を取得する取得部と、前記対象製品の生産工程と同一の工程を有する生産工程で生産可能な複数種の製品それぞれの設計情報及び歩留まりの実績値を含む訓練データによって機械学習されており、前記取得部が取得した前記特定設計情報に基づき前記対象製品の歩留まりを予測する予測部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象製品の設計情報である特定設計情報を取得する取得部と、
前記対象製品の生産工程と同一の工程を有する生産工程で生産可能な複数種の製品それぞれの設計情報及び歩留まりの実績値を含む訓練データによって機械学習されており、前記取得部が取得した前記特定設計情報に基づき前記対象製品の歩留まりを予測する予測部と、
を備える、歩留予測装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記取得部は、前記複数種の製品のいずれとも設計が異なる前記対象製品の前記特定設計情報を取得する、請求項１に記載の歩留予測装置。
【請求項３】
前記歩留まりの実績値を横軸、前記予測部が予測した歩留まりの予測値を縦軸として、前記対象製品をプロットしたグラフを表示部に表示させる表示制御部を備える、請求項１に記載の歩留予測装置。
【請求項４】
対象製品の生産工程と同一の工程を有する生産工程で生産可能な複数種の製品それぞれの設計情報及び歩留まりの実績値を含む訓練データを記憶する記憶部と、
前記訓練データを用いた機械学習により、前記対象製品の設計情報である特定設計情報に基づき前記対象製品の歩留まりを予測するモデルを生成するモデル生成部と、を備える、モデル生成装置。
【請求項５】
前記モデル生成部は、前記特定設計情報に基づき予測された歩留まりの予測値と、前記対象製品の歩留まりの実績値との差異が所定の値以上の対象製品についての前記特定設計情報及び前記歩留まりの実績値を含む訓練データを用いて、新しい前記モデルを生成する、請求項４に記載のモデル生成装置。
【請求項６】
対象製品の生産工程と同一の工程を有する生産工程で生産可能な複数種の製品それぞれの設計情報及び歩留まりの実績値を含む訓練データを用いた機械学習によりモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルに、前記対象製品の設計情報である特定設計情報を入力することにより、前記対象製品の歩留まりを予測する予測実行部と、
を備える、歩留予測システム。
【請求項７】
対象製品の生産工程と同一の工程を有する生産工程で生産可能な複数種の製品それぞれの設計情報及び歩留まりの実績値を含む訓練データを用いた機械学習によりモデルを生成するモデル生成ステップと、
前記対象製品の設計情報である特定設計情報を取得する取得ステップと、
前記モデルに、前記特定設計情報を入力することにより、前記対象製品の歩留まりを予測する予測実行ステップと、
を含む、歩留予測方法。
【請求項８】
前記対象製品の歩留まりの予測値と歩留まりの実績値との差異が所定の値以上である頻度が基準を上回る場合に、新しい前記モデルを生成する更新ステップをさらに含む、請求項７に記載の歩留予測方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、歩留予測装置などに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
製品の歩留まりを予測する技術が知られている。例えば、特許文献１には、学習済モデルを用いて製品の歩留まりを予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１５５７７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では、学習済モデルを生成するための訓練データとして、単一の製品についての訓練データを用いている。そのため、訓練データが少なく予測精度を向上させることができない場合がある。
【０００５】
本開示の一態様は、歩留まりを精度良く予測できる歩留予測装置などを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る歩留予測装置は、対象製品の設計情報である特定設計情報を取得する取得部と、前記対象製品の生産工程と同一の工程を有する生産工程で生産可能な複数種の製品それぞれの設計情報及び歩留まりの実績値を含む訓練データによって機械学習されており、前記取得部が取得した前記特定設計情報に基づき前記対象製品の歩留まりを予測する予測部と、を備える。
【０００７】
本開示の一態様に係るモデル生成装置は、前記対象製品の生産工程と同一の工程を有する生産工程で生産可能な複数種の製品それぞれの設計情報及び歩留まりの実績値を含む訓練データを記憶する記憶部と、前記訓練データを用いた機械学習により、前記対象製品の設計情報である特定設計情報に基づき前記対象製品の歩留まりを予測するモデルを生成するモデル生成部と、を備える。
【０００８】
本開示の一態様に係る歩留予測システムは、対象製品の生産工程と同一の工程を有する生産工程で生産可能な複数種の製品それぞれの設計情報及び歩留まりの実績値を含む訓練データを用いた機械学習によりモデルを生成するモデル生成部と、前記モデルに、対象製品の設計情報である特定設計情報に基づき前記対象製品の歩留まりを予測する予測部と、
を備える。
【０００９】
本開示の一態様に係る歩留予測方法は、前記対象製品の生産工程と同一の工程を有する生産工程で生産可能な複数種の製品それぞれの設計情報及び歩留まりの実績値を含む訓練データを用いた機械学習によりモデルを生成するモデル生成ステップと、前記対象製品の設計情報である特定設計情報を取得する取得ステップと、前記モデルに、前記特定設計情報を入力することにより、前記対象製品の歩留まりを予測する予測ステップと、を含む。
【００１０】
本開示の各態様に係る歩留予測装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記歩留予測装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記歩留予測装置をコンピュータにて実現させる歩留予測装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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