JP2002229639A - 品質管理方法、及び、品質管理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 より効果的な製品の品質管理を行うため、上
記従来の品質管理方法とは全く思想を異にする新規の品
質管理方法を提供する。 【解決手段】 本発明の製品の品質管理方法は、生産ラ
インの途中で製品に作用する全てのパラメータで成る第
１パラメータ群、及び、上記第１パラメータ群の少なく
とも一部のパラメータに作用する全てのパラメータで成
る第２パラメータ群を含む複数のパラメータの内、少な
くとも一部のパラメータについて中心値を設定し、当該
中心値を設定したパラメータの各々を所定のタイミング
で中心値に戻す復帰作業を行うことにより品質を安定し
て保つことを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ライン生産される
製品の品質管理方法、及び、品質管理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ライン生産される製品の品質管理
は、次の手順で行われていた。即ち、最終製品の品質や
各生産工程における中間製品の品質を検査し、当該検査
により品質のばらつきが規定の範囲から外れていること
が判明した場合に、このばらつきの発生原因（パラメー
タ）の究明を行い、当該原因が明らかになった場合に
は、その修復又は改善を行う。

【０００３】なお、上記品質のばらつきが規定の範囲外
であるか否かの判断は、品質のばらつきを予め決めてあ
る管理水準と比較したり、標準偏差を計算する等の統計
的処理により行っていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】品質に作用する各パラ
メータの初期設定値（以下当該値を中心値という）から
の変量（ずれ）は、生産ラインの稼動時間に比例して大
きくなる。即ち、品質のばらつきが規定値から外れた時
には、品質の作用する多数のパラメータが既に各々の中
心値から大きく変化している状態にある。このため、上
記従来の品質管理方法では、原因となった全てのパラメ
ータを特定し、修復するのに非常に手間がかかる。更に
は、これらの復帰作業中、生産される製品の品質は規定
の範囲を外れてばらついたままの状態であるといった不
都合を生じる。

【０００５】そこで、本発明は、より効果的な製品の品
質管理を行うため、上記従来の品質管理方法とは全く思
想を異にする新規の品質管理方法、及び、当該品質管理
方法を採用する品質管理装置を提供することを目的とす
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の第１の品質管理
方法は、生産ラインの途中で製品に作用する全てのパラ
メータで成る第１パラメータ群、及び、上記第１パラメ
ータ群の少なくとも一部のパラメータに作用する全ての
パラメータで成る第２パラメータ群を含む複数のパラメ
ータの内、少なくとも一部のパラメータについて中心値
を設定し、当該中心値を設定したパラメータの各々を所
定のタイミングで中心値に戻す復帰作業を行うことを特
徴とする。

【０００７】本発明の第２の品質管理方法は、上記第１
の品質管理方法において、中心値を設定した各パラメー
タの一定時間後における変量を調べ、当該変量について
統計を取り、統計的推定変量が大きなパラメータから順
に短い期間で復帰作業を施すことを特徴とする。

【０００８】本発明の第３の品質管理方法は、上記何れ
かの品質管理方法であって、中心値を設定した各パラメ
ータの一定時間後の変量と、この時の製品の品質値とを
調べ、当該変量及び品質値についてのデータベースを作
成し、当該データベースのデータに基づいて各パラメー
タの品質値に対する有意性を特定し、経時変化の量によ
らず、有意性の高いパラメータから順に短い期間で復帰
作業を施すことを特徴とする。

【０００９】本発明の第４の品質管理方法は、上記第３
の品質管理方法であって、上記各パラメータの有意性を
多元配置法に基づく統計処理により得られる分布分析表
より特定することを特徴とする。

【００１０】本発明の第５の品質管理方法は、上記第３
又は第４の品質管理方法であって、有意性の高いパラメ
ータの値を中心値近傍で変化させて、品質値がより良く
なる値に更新することを特徴とする。

【００１１】本発明の第１の品質管理装置は、生産ライ
ンの途中で製品に作用する全てのパラメータで成る第１
パラメータ群、及び、上記第１パラメータ群の少なくと
も一部のパラメータに作用する全てのパラメータで成る
第２パラメータ群を含む複数のパラメータの内、少なく
とも一部のパラメータの各々を、所定のタイミングで各
々に定める中心値に戻すパラメータ調整部を備えること
を特徴とする。

【００１２】本発明の第２の品質管理装置は、上記第１
の品質管理装置であって、パラメータ調整部により調整
された各パラメータの一定時間後の変量を測定する測定
器と、測定器により測定された変量のデータを蓄積する
データベース作成手段と、上記データベース作成手段に
より作成されたデータベースのデータに基づいて統計的
推定変量を求める統計処理手段とを備え、上記パラメー
タ調整部は、統計処理手段による処理結果に基づいて、
統計的推定変量の多いパラメータから順に短い間隔で修
復作業を施すことを特徴とする。

【００１３】本発明の第３の品質管理装置は、上記第１
の品質管理装置において、パラメータ調整部により調整
された各パラメータの一定時間後の変量を測定する測定
器と、測定器により測定された変量のデータを蓄積する
データベース作成手段と、上記データベース作成手段に
より作成されたデータベースのデータに基づいて多元配
置法による統計処理を行い分布解析表を生成する統計処
理手段とを備え、上記パラメータ調整部は、統計処理手
段による処理結果に基づいて特定される、有意性の高い
パラメータから順に短い間隔で修復作業を施すことを特
徴とする。

【００１４】本発明の第４の品質管理装置は、上記第３
の品質管理装置において、更に、統計処理手段による処
理結果に基づいて特定される、有意性の高いパラメータ
の値を中心値近傍で変化させ、より良い品質値となる値
に更新する中心値更新手段とを備えることを特徴とす
る。

【００１５】

【発明の実施の形態】本発明の製品の品質管理方法、及
び、品質管理装置は、使用する部品部材の品質が同じ
で、生産工程の全パラメータを常に各々の初期設定値
（以下、中心値という）となるように修正し続ければ、
製品の品質（加工精度、性能等）は常に同じであり、製
品は全て良品であり検査すら必要ないという発想に基づ
くものである。即ち、従来の品質管理方法が品質のばら
つきが規定の範囲外になった場合に処置を始めるのに対
して、本発明の製品の品質管理方法は、そもそも製品の
品質のばらつきが規定の範囲外にならないように各パラ
メータ（固体、液体、気体、電磁波等）の変動を抑える
ことを最大の特徴とする。これにより、品質に影響する
パラメータが変動しやすいシンプルな構成の生産機械で
も、継続的に高品質な製品を生産することができるよう
になる。

【００１６】具体的には、生産ラインの途中、即ち、生
産ラインで行う様々な作業（例えば、加工作業）におい
て製品に作用するパラメータを品質のばらつきに影響す
るパラメータであると考え、これらのパラメータをリス
トアップする。この際、前記パラメータの値を変動させ
るサブパラメータも同時にリストアップする。上記パラ
メータとしては、製品に接触する固体、液体、気体、電
磁波等がある。上記固体のパラメータとしては、製品が
接触する加工機個体間の距離の変化量、平行度、角度、
水平度、曲がり度、のび度、磨耗度、及び、ちぢみ度等
がある。上記気体、液体のパラメータとしては、圧力、
温度、及び、速度等がある。電磁波のパラメータとして
は、波長、及び、強度等がある。

【００１７】なお、上記パラメータ及びサブパラメータ
のリストアップは、当該生産ラインの設計者により予め
行われているのが好ましい。これにより、品質管理を行
う者が改めてパラメータのリストアップする手間を省く
ことができる。

【００１８】次に、リストアップした全てのパラメータ
を同じ間隔（例えば、２４時間連続して稼働している生
産ラインの場合、毎朝８時に）で設計時に定められた所
定の中心値に復帰させる作業を行う。当該作業は、例え
ば、温度調節つまみを作業途中の調整値によらず、初期
設定温度に戻す作業をいう。当該復帰作業は、必要な物
差や治具を用いて行う。このように、定期的にあらゆる
パラメータのずれを修正することで、品質のばらつきを
常に規定の範囲内に収める。

【００１９】例えば、一年以上経過した電池生産ライン
で実施した例では、１０の組立工程を有する機械につい
て、品質に作用する５〜１０の特定のパラメータを毎日
チェックし、初期設定値である中心値、即ち元の状態に
復帰させる作業を行ったところ、品質のばらつきが規定
値から外れてから対処を始める従来の品質管理方法に比
べて、品質管理の精度を表す数値（低い値（％）のほう
が高精度な品質管理を表す）を２％から０．１％へと２
０倍に向上することができた。一般にシンプルな構成の
機械ほどパラメータが変動しやすいため、本発明の品質
管理方法が有効である。

【００２０】なお、品質管理の開始時にリストアップさ
れなかったパラメータ、即ち、品質に影響を与えないと
判断されたパラメータであっても、所定の時期又は期間
で復帰作業を行うのが好ましい。これにより万一、経時
劣化により品質に影響を与えるようになった場合に品質
がばらつくのを防止することができる。

【００２１】上記復帰作業は、機械で行う場合も、人が
手作業により行う場合も同様である。復帰作業を毎日現
場で行う作業者は、以下に説明するように、各パラメー
タの変量をコンピュータに記録することで、変量の多い
パラメータとそうでないパラメータを容易に認識するこ
とができる。これにより、パラメータの変化量を低減す
るためのアイデア等が思いつき易くなり、結果として品
質の改善に寄与することができる。

【００２２】上記パラメータの修正を行う際に、周知の
センサ等の測定器を用いて各パラメータの変量と、その
時の品質値を測定し、測定の結果得られるデータを記録
し、データベースを作成する。当該作成したデータベー
スに基づいて変量の大きなパラメータを品質のばらつき
に影響する可能性の高いパラメータとし、当該パラメー
タの修正作業を変量の少ないパラメータに比べて短い間
隔で行うようにする。これにより、日々復帰作業を行う
パラメータの絞込みを行い、無駄な復帰作業を減らし、
品質のばらつきをより効果的に抑制する。

【００２３】上記データベースを利用して各パラメータ
の変量とそのときの品質値との関係について多元配列法
による統計処理を行い分散分析表を作成する。当該分散
分析表のデータから品質のばらつきに対する有意性の高
いパラメータを特定する。そして、有意性の大きなパラ
メータ、即ち、製品の品質に大きな影響を与えるパラメ
ータに関しては、短い間隔、例えば、日々復帰作業を行
う。逆に有意性の低いパラメータ、即ち、品質にさほど
影響を与えないパラメータは、比較的長い間隔、例え
ば、１週間毎に復帰作業を行う。これにより、日々復帰
作業を行うパラメータの一層の絞込みを行い、無駄な復
帰作業を減らし、品質のばらつきを効果的に抑制する。

【００２４】更に、上記統計処理により品質のばらつき
に対して有意性の高いパラメータを特定した後、更に、
当該パラメータを設計時に定めた所定の中心値近傍で変
化させて、より良い品質値の得られる値を特定し、当該
値を新たな中心値とする。これにより、設計時よりも更
に品質を向上する。

【００２５】以上に説明するように本発明の製品の品質
管理方法は、日々数多くの復帰作業を伴うため、最初は
手間を要するが、品質に影響を及ぼすパラメータが判明
するに伴い、品質に影響を与えないパラメータについて
復帰作業を行う間隔を延ばすことで、品質のばらつきを
効果的に抑えつつも、必要とする作業量の低減を図るこ
とができる。この結果、時間の経過に伴い、管理に要す
る人員や手間を減らすことができる。

【００２６】なお、品質のばらつきが規定の範囲外にな
ってから、その原因となっているパラメータを調べ、対
処する従来の品質管理方法の場合、対処するのに要する
時間及び手間は増加する傾向にあり、時間の経過と共に
本発明の品質管理方法の効果が顕著になる。

【００２７】以下、上述した本発明の製品の品質管理方
法の実施の形態について詳細に説明する。図１は、機械
Ｍ１、機械Ｍ２、機械Ｍ３、及び、機械Ｍ４で成る生産
ラインを示す。本図において、機械Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３に
より生産される中間製品をＰＤ１，ＰＤ２，ＰＤ３とす
る。また、機械Ｍ４により生産される最終製品をＰＤ４
とする。

【００２８】まず、中間製品ＰＤ１〜ＰＤ３、及び、製
品ＰＤ４についてチェックする品質項目Ｑ１（ｑ１１，
ｑ１２，…）〜Ｑ４（ｑ４１，ｑ４２，…）を規定す
る。次に、機械Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれにおいて、生産中
の製品（中間製品を含む）に作用する（例えば、接触す
る）全てのもの（固体、液体、気体、光電磁波等）をパ
ラメータ群Ｐ１（Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，…）〜Ｐ４
（Ｐ４１，Ｐ４２，Ｐ４３，…）としてリストアップす
る。更に、前記パラメータ群Ｐ１〜Ｐ４の内の少なくと
も一部のパラメータに作用するサブパラメータ群ＳＰ１
（ＳＰ１１，ＳＰ１２，ＳＰ１３，…）〜ＳＰ４（ＳＰ
４１，ＳＰ４２，ＳＰ４３，…）も同時にリストアップ
する。

【００２９】なお、上記パラメータ群Ｐ１〜Ｐ４及びサ
ブパラメータ群ＳＰ１〜ＳＰ４のリストアップは、当該
生産ラインの設計者により予め行われているのが好まし
い。これにより、品質管理を行う者の負担を軽減するこ
とができる。

【００３０】リストアップしたパラメータ群Ｐ１（Ｐ１
１，Ｐ１２，Ｐ１３，…）〜Ｐ４（Ｐ４１，Ｐ４２，Ｐ
４３，…）、及び、サブパラメータ群ＳＰ１（ＳＰ１
１，ＳＰ１２，ＳＰ１３，…）〜ＳＰ４（ＳＰ４１，Ｓ
Ｐ４２，ＳＰ４３，…）の各々についての設計値（パラ
メータの状態を特定するものであれば良い。）を中心値
とする。次に、これらのパラメータの設計値（中心値）
への復帰方法を決め、必要な物差や治具を用意する。ま
た、各パラメータの測定方法を決め、必要なセンサや測
定器を用意する。

【００３１】以下、説明の簡単のため、図１に示す生産
ラインの内、機械Ｍ１により材料から製品ＰＤ１が生産
される場合について考察する。図２に示すように、機械
Ｍ１では、品質値Ｑとしてｑ１１、ｑ１２、ｑ１３を考
える。また、機械Ｍ１に材料が搬入され、製品ＰＤ１が
生産されるまでの間に材料に作用するパラメータ群Ｐ１
及びサブパラメータ群ＳＰ１のうち、品質値ｑ１１に関
係すると思われるパラメータをＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとし、品
質値ｑ１２に関係すると思われるパラメータをＥ，Ｆ，
Ｇとし、品質値ｑ１３に関係すると思われるパラメータ
をＨ，Ｉとする。なお、品質値ｑ１１，ｑ１２、ｑ１３
に関係するとして取り上げるパラメータは、重複するこ
ともある。

【００３２】図３は、機械Ｍ１により生産される中間製
品ＰＤ１の品質管理を行うシステムの構成図である。Ｃ
ＰＵ１は、キーボード及びマウスで構成される入力部５
を介して入力される品質値ｑ１１、ｑ１２、ｑ１３の値
と、各品質値に関係するとして取り上げた各パラメータ
（Ａ，Ｂ，Ｃ，…）の変量のデータベースを作成し、当
該データベースのデータに基づいて、品質値ｑ１１とパ
ラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの変量との関係、品質値ｑ１２
とパラメータＥ，Ｆ，Ｇの変量との関係、及び、品質値
ｑ１３とパラメータＨ，Ｉの変量との関係を周知の多元
配置法に基づいて処理して、各品質値ｑ１１、ｑ１２、
ｑ１３についての分散分析表を作成する。

【００３３】なお、上記多元配置法については、例え
ば、１９５６年、８月３１日、日本規格協会から発行さ
れた「朝香鉄一著、品質管理のための統計的解析」の１
３５ページから１８２ページに詳しく説明されている。

【００３４】ＲＯＭ２は、上記データベースの作成プロ
グラム、及び、作成したデータベースのデータに対して
多元配置法による統計的処理を実行して分散分析表を作
成するプログラムを格納する。また、上記データベース
及び処理結果のデータは、メモリ３に記憶する。当該多
元配置法に基づく処理の結果作成される各品質値ｑ１
１、ｑ１２、ｑ１３ついての分散分析表をＣＲＴ４に出
力する。

【００３５】なお、点線で示すように、上記システム
に、機械Ｍ１の品質値ｑ１１，ｑ１２，ｑ１３、及び、
パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…の変動値を検出して入力
部５に出力するパラメータ変動検出部６、及び、ＣＰＵ
１により特定される中心値に所定のタイミングで機械Ｍ
１のパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…の値を調整するパラ
メータ調整部７を用意することで、本発明の品質管理方
法を自動的に実行するシステムを構成することができ
る。

【００３６】上記パラメータ変動検出部６は、例えば、
パラメータＰがねじの場合、ねじの向きを検出するセン
サであり、パラメータＰが部材の平行度の場合、平行度
を電気的に検出する物差で構成される。また、パラメー
タ調整部７は、パラメータＰがねじの場合、所定のトル
クでねじを巻く電動ねじ回しであり、パラメータＰが所
定の部材の平行度の場合、当該部材を平行に直すための
電気制御可能な治具で構成される。

【００３７】なお、パラメータ変動検出部６、及び、パ
ラメータ調整部７で取り扱うパラメータ（サブパラメー
タを含む）は、当該生産ラインの設計者により予めリス
トアップされたものだけでなく、後から追加できる構成
を採用するのが好ましい。

【００３８】図４は、メモリ３に生成されるデータベー
スに基づいてＣＰＵ１の実行する多元配置法に基づく演
算処理のフローチャートである。使用者が入力部５を操
作して、機械Ｍ１で製造された中間製品ＰＤ１について
の品質値ｑ１１、ｑ１２、ｑ１３、パラメータＡ，Ｂ，
Ｃ，Ｄ，Ｅ，…の変量が入力されるのを待機する（ステ
ップＳ１でＮＯ）。図５は、上記ステップＳ１におい
て、ＣＲＴ４に表示される品質値ｑ１１，ｑ１２，ｑ１
３、及び、パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，…の変量の
入力画面である。使用者が入力する場合は、入力部５を
構成するキーボード及びマウスを操作して各データを入
力後、画面上の完了キー１０を選択する。なお、当該作
業は、パラメータ変量検出部６（図３を参照）により自
動的に行うようにしても良い。データの入力が確認され
ると（ステップＳ１でＹＥＳ）、メモリ３にデータが書
き込まれ、データの蓄積が行われる（ステップＳ２）。

【００３９】データの蓄積が行われた後、今までに蓄積
されたデータに基づいて、品質値ｑ１１とパラメータ
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとの関係、品質値ｑ１２とパラメータ
Ｅ，Ｆ，Ｇとの関係、及び、品質値ｑ１３とパラメータ
Ｈ，Ｉとの関係を周知の多元配置法に基づいて演算処理
し、３つの分散分析表を作成する（ステップＳ３）。当
該３つの分散分析表のデータに基づいて各品質値に対し
て有意性の高いパラメータの判定を行い、当該判定結果
をＣＲＴ４に表示した後、上記ステップＳ１に戻る（ス
テップＳ４）。

【００４０】次に示す表１は、品質値ｑ１１に対するパ
ラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの関係について作成されるデー
タベースの内容の一例を示すものである。

【表１】

【００４１】また、次の表２は、上記表１に示したデー
タを用いて多元配置法による統計処理によって作成され
る分散分析表である。当該分散分析表のデータから、品
質値ｑ１１に対してはパラメータＡ，Ｂが有意であるこ
とが解る。

【表２】

【００４２】なお、ステップＳ２で実行されるデータの
蓄積に伴い、ＣＰＵ１により各パラメータについての統
計的推定変量を求め、求めた統計的推定変量の多いパラ
メータから順に短い期間で中心値への復帰作業を行うパ
ラメータ調整部７を備え、各パラメータの値の復帰作業
を自動的に行うようにしても良い。

【００４３】または、ＣＰＵ１により上記ステップＳ３
において作成される分散分析表に基づいて有意性の高い
パラメータを特定し、有意性の高いパラメータから順に
短い間隔で復帰作業を行うパラメータ調整部７を備え、
各パラメータの値の復帰作業を自動的に行うようにして
も良い。

【００４４】パラメータ調整部７を更に制御して、有意
性の高いパラメータの値を中心値から所定の範囲で振
り、パラメータ変量検出部６によりより良い品質値が検
出される値を新たな中心値に設定すれば、より高精度の
品質管理を行うことができる。

【００４５】以下、多元配置法による統計処理用にパラ
メータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，…のデータを効果的に収集
する手順について説明する。ここでは、機械Ｍ１の品質
値ｑ１１に関係すると考えられるパラメータＡ，Ｂ，
Ｃ，Ｄの収集手順について考察する。

【００４６】パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、時間ととも
に変化するものである。例えば、パラメータの一つとし
てねじを考えると、ねじは時間と共に緩んでくる。復帰
作業とは、この緩んだねじを元の状態に絞め直すことで
ある。復帰作業直後、即ち中心値に設定された状態の各
パラメータをＡ０，Ｂ０，Ｃ０，Ｄ０と表す。生産ライ
ンが稼動し、次の復帰作業を行うまでの予定の時間、例
えば２４時間が経過した時の各パラメータの状態をＡ
１，Ｂ１，Ｃ１，Ｄ１とする。このように、各パラメー
タの状態を０，１の２水準で表す。この水準の組み合わ
せには、表１に示すように２^４＝１６通り存在する。表
１に示す１６通りの組み合わせ時における品質値ｑ１１
の値の効果的な収集手順を以下に説明する。なお、表１
に記すｓ１〜ｓ１６は、データ収集順序を記すものであ
る。

【００４７】まず、生産ラインは２４時間休まず稼動す
る場合を想定する。当該場合において、毎朝８時に復帰
作業を行うように、即ち、２４時間の間隔で各パラメー
タＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを設定値である中心値に復帰すること
にする。まず第１に生産開始直後の品質を調べ、この値
を組合せ（Ａ０，Ｂ０，Ｃ０，Ｄ０）における品質値ｑ
１１とする（ｓ１）。表１では、q11=16.80である。

【００４８】この後、生産を２日目の朝８時まで継続し
て行う。朝８時の時点で、品質値ｑ１２，ｑ１３に係る
パラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉについては、全て設定値
である中心値に復帰する。この後に、品質値ｑ１１の値
を調べ、この値を組合せ（Ａ１，Ｂ１，Ｃ１，Ｄ１）に
おける品質値ｑ１１とする（ｓ２）。表１では、q11=1
6.80である。引き続き、パラメータＡをＡ０に復帰し、
この時の品質値を調べ、この値を組合せ（Ａ０，Ｂ１，
Ｃ１，Ｄ１）における品質値ｑ１１とする（ｓ３）。表
１では、q11=16.50である。引き続き、パラメータＢを
Ｂ０に復帰し、この時の品質値を調べ、この値を組合せ
（Ａ０，Ｂ０，Ｃ１，Ｄ１）における品質値ｑ１１とす
る（ｓ４）。表１では、q11=16.85である。更に引き続
いてパラメータＣをＣ０に復帰し、この時の品質値を調
べ、この値を組合せ（Ａ０，Ｂ０，Ｃ０，Ｄ１）におけ
る品質値ｑ１１とする（ｓ５）。表１では、q11=16.80
である。最後にパラメータＡをＡ０に復帰した後に次の
朝８時まで運転を続ける。

【００４９】３日目の朝８時の時点で、品質値ｑ１２，
ｑ１３に係るパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉについて
は、全て設定値である中心値に復帰する。この後に、パ
ラメータＢをＢ０に復帰し、この時の品質値を調べ、こ
の値を組合せ（Ａ１，Ｂ０，Ｃ１，Ｄ１）における品質
値ｑ１１とする（ｓ６）。表１では、q11=17.00であ
る。引き続き、パラメータＣをＣ０に復帰し、この時の
品質値を調べ、この値を組合せ（Ａ１，Ｂ０，Ｃ０，Ｄ
１）におる品質値ｑ１１とする（ｓ７）。表１では、q1
1=17.00である。引き続き、パラメータＤをＤ０に復帰
し、この時の品質値を調べ、この値を組合せ（Ａ１，Ｂ
０，Ｃ０，Ｄ０）における品質値ｑ１１とする（ｓ
８）。表１では、q11=17.15である。最後にパラメータ
ＡをＡ０に復帰した後に次の朝８時まで運転を続ける。

【００５０】４日目の朝８時の時点で、品質値ｑ１２，
ｑ１３に係るパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉについて
は、全て設定値である中心値に復帰する。この後に、パ
ラメータＣをＣ０に復帰し、この時の品質値を調べ、こ
の値を組合せ（Ａ１，Ｂ１，Ｃ０，Ｄ１）における品質
値ｑ１１とする（ｓ９）。表１では、q11=17.00であ
る。引き続き、パラメータＤをＤ０に復帰し、この時の
品質値を調べ、この値を組合せ（Ａ１，Ｂ１，Ｃ０，Ｄ
０）における品質値ｑ１１とする（ｓ１０）。表１で
は、q11=16.40である。引き続き、パラメータＡをＡ０
に復帰し、この時の品質値を調べ、この値を組合せ（Ａ
０，Ｂ１，Ｃ０，Ｄ０）における品質値ｑ１１とする
（ｓ１１）。表１では、q11=16.55である。最後にパラ
メータＢをＢ０に復帰した後に次の朝８時まで運転を続
ける。

【００５１】５日目の朝８時の時点で、品質値ｑ１２，
ｑ１３に係るパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉについて
は、全て設定値である中心値に復帰する。この後に、パ
ラメータＤをＤ０に復帰し、この時の品質値を調べ、こ
の値を組合せ（Ａ１，Ｂ１，Ｃ１，Ｄ０）における品質
値ｑ１１とする（ｓ１２）。表１では、q11=16.75であ
る。引き続き、パラメータＡをＡ０に復帰し、この時の
品質値を調べ、この値を組合せ（Ａ０、Ｂ１，Ｃ１，Ｄ
０）における品質値ｑ１１とする（ｓ１３）。表１で
は、q11=16.55である。引き続き、パラメータＢをＢ０
に復帰し、この時の品質値を調べ、この値を組合せ（Ａ
０，Ｂ０，Ｃ１，Ｄ０）における品質値ｑ１１とする
（ｓ１４）。表１では、q11=16.80である。最後にパラ
メータＣをＣ０に復帰した後に次の朝８時まで運転を続
ける。

【００５２】６日目の朝８時の時点で、品質値ｑ１２，
ｑ１３に係るパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉについて
は、全て設定値である中心値に復帰する。この後に、パ
ラメータＡ，ＢをＡ０，Ｂ０に復帰し、この時の品質値
を調べ、この値を組合せ（Ａ０，Ｂ０，Ｃ１，Ｄ１）に
おける品質値ｑ１１とする（ｓ１５）。表１では、q11=
16.55である。この後、パラメータＣ，ＤをＣ０，Ｄ０
に復帰した後に次の朝８時まで運転を続ける。

【００５３】７日目の朝８時の時点で、品質値ｑ１２，
ｑ１３に係るパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉについて
は、全て設定値である中心値に復帰する。この後に、パ
ラメータＡ，Ｂ，ＣをＡ０，Ｂ０，Ｃ０に復帰し、この
時の品質値を調べ、この値を組合せ（Ａ０，Ｂ０，Ｃ
０，Ｄ１）における品質値ｑ１１とする（ｓ１６）。表
１では、q11=17.00である。以上の手順により１６組全
ての組合せにおける品質値ｑ１１の値のデータをとるこ
とができる。

【００５４】上記手順に従えば、毎日復帰作業を行い品
質を安定させつつも、効果的に統計処理用の全ての組合
せのデータを取得することができる。即ち、より効果的
な復帰作業に必要なデータの収集を製品の生産に影響を
与えることなく実行することができる。

【００５５】以上の処理により作成されるデータベース
に基づいて。品質ｑ１１と各パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
に関する多元配置法による統計処理を行い、表２に示す
分散分析表を作成する。当該表より品質値ｑ１１に対し
ては、パラメータＡ，Ｂが有意であることが解る。

【００５６】また、上記手順終了後、毎朝８時に品質値
ｑ１２、ｑ１３に係るパラメータＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ、
及び、パラメータＢ，Ｃ，Ｄを全て設定値である中心値
に復帰させた後に、パラメータＡの値をＡ０近傍で変化
させて品質値ｑ１１の変化を調べる。これにより、より
良い品質値ｑ１１を得ることのできる中心値Ａ０を見つ
け出すことができる。同様にして、パラメータＢ，Ｃ，
Ｄについてもより良い中心値Ｂ０，Ｃ０，Ｄ０を見つけ
出す。これにより、各パラメータの中心値Ａ０，Ｂ０，
Ｃ０，Ｄ０を設計値よりも好ましい値に更新することが
できる。

【００５７】なお、同様の手順により、品質値ｑ１２，
ｑ１３についても有意なパラメータを特定し、更に、パ
ラメータの中心値を品質値ｑ１２、ｑ１３のより良くな
る値に更新することができる。

【００５８】

【発明の効果】本発明の第１の品質管理方法では、品質
に関与すると思われるパラメータの値を所定の中心値に
復帰することにより、常に高品質な製品の生産を維持す
ることができる。

【００５９】本発明の第２の品質管理方法では、統計的
推定変量が大きなパラメータから順に短い期間で復帰作
業を施すことで、無駄な作業を省き、効果的な品質管理
を実現する。

【００６０】本発明の第３の品質管理方法では、経時変
化の量によらず、有意性の高いパラメータから順に短い
期間で復帰作業を施すことで、更に、無駄な作業を省
き、効果的な品質管理を実現する。

【００６１】本発明の第４の品質管理方法では、有意性
の高いパラメータを多元配置法に基づく統計処理により
得られる分布分析表より特定する。これにより、経時変
化の量によらず、有意性の高いパラメータから順に短い
期間で復帰作業を施すことで、更に、無駄な作業を省
き、効果的な品質管理を実現する。

【００６２】本発明の第５の品質管理方法では、更に、
有意性の高いパラメータの値を中心値近傍で変化させ
て、より製品の品質値が良好になる値に更新すること
で、より高精度の品質管理を実現する。

【００６３】本発明の第１の品質管理装置では、パラメ
ータ調整部が品質に関与すると思われるパラメータの値
を所定のタイミングで中心値に復帰させることにより、
常に高品質な製品の生産を維持することができる。

【００６４】本発明の第２の品質管理装置では、統計的
推定変量が大きなパラメータから順に短い期間で復帰作
業を施すことで、無駄な作業を省き、効果的な品質管理
を実現する。

【００６５】本発明の第３の品質管理装置では、経時変
化の量によらず、有意性の高いパラメータから順に短い
期間で復帰作業を施すことで、更に、無駄な作業を省
き、効果的な品質管理を実現する。

【００６６】本発明の第４の品質管理装置では、更に、
有意性の高いパラメータの値を中心値近傍で変化させ
て、より製品の品質値が良好になる値に更新すること
で、より高精度の品質管理を実現する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 生産ラインのブロック図である。

【図２】 生産ラインを構成する１つの機械についての
ブロック図である。

【図３】 本発明の製品の品質管理方法を実現するシス
テムの構成図である。

【図４】 多元配置法による統計処理により分散分析表
を作成する処理のフローチャートである。

【図５】 システムを構成するＣＲＴに表示されるデー
タ入力画面を示す図である。

【符号の説明】

１ ＣＰＵ、２ ＲＯＭ、３ メモリ、４ ＣＲＴ、５
入力部、６ パラメータ変量検出部、７ パラメータ調
整部。

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 生産ラインの途中で製品に作用する全て
   のパラメータで成る第１パラメータ群、及び、上記第１
   パラメータ群の少なくとも一部のパラメータに作用する
   全てのパラメータで成る第２パラメータ群を含む複数の
   パラメータの内、少なくとも一部のパラメータについて
   中心値を設定し、当該中心値を設定したパラメータの各
   々を所定のタイミングで中心値に戻す復帰作業を行うこ
   とを特徴とする品質管理方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の品質管理方法であっ
   て、 中心値を設定した各パラメータの一定時間後における変
   量を調べ、当該変量について統計を取り、統計的推定変
   量が大きなパラメータから順に短い間隔で復帰作業を施
   すことを特徴とする品質管理方法。
3. 【請求項３】 請求項１又は請求項２に記載の品質管理
   方法であって、 中心値を設定した各パラメータの一定時間後の変量と、
   この時の製品の品質値とを調べ、当該変量及び品質値に
   ついてのデータベースを作成し、当該データベースのデ
   ータに基づいて各パラメータの品質値に対する有意性を
   特定し、経時変化の量によらず、有意性の高いパラメー
   タから順に短い間隔で復帰作業を施すことを特徴とする
   品質管理方法。
4. 【請求項４】 請求項３における品質管理方法におい
   て、 上記各パラメータの有意性を多元配置法に基づく統計処
   理により得られる分布分析表より特定する品質管理方
   法。
5. 【請求項５】 請求項３又は請求項４に記載の品質管理
   方法であって、 有意性の高いパラメータの値を中心値近傍で変化させ
   て、品質値がより良くなる値に更新する品質管理方法。
6. 【請求項６】 生産ラインの途中で製品に作用する全て
   のパラメータで成る第１パラメータ群、及び、上記第１
   パラメータ群の少なくとも一部のパラメータに作用する
   全てのパラメータで成る第２パラメータ群を含む複数の
   パラメータの内、少なくとも一部のパラメータの各々
   を、所定のタイミングで各々に定める中心値に戻すパラ
   メータ調整部を備えることを特徴とする品質管理装置。
7. 【請求項７】 請求項６に記載の品質管理装置であっ
   て、 パラメータ調整部により調整された各パラメータの一定
   時間後の変量を測定する測定器と、 上記測定器により測定された変量のデータを蓄積するデ
   ータベース作成手段と、 上記データベース作成手段により作成されたデータベー
   スのデータに基づいて統計的推定変量を求める統計処理
   手段とを備え、 上記パラメータ調整部は、統計処理手段による処理結果
   に基づいて、統計的推定変量の多いパラメータから順に
   短い間隔で修復作業を施すことを特徴とする品質管理装
   置。
8. 【請求項８】 請求項６に記載の品質管理装置におい
   て、 パラメータ調整部により調整された各パラメータの一定
   時間後の変量を測定する測定器と、 測定器により測定された変量のデータを蓄積するデータ
   ベース作成手段と、 上記データベース作成手段により作成されたデータベー
   スのデータに基づいて多元配置法による統計処理を行い
   分布解析表を生成する統計処理手段とを備え、 上記パラメータ調整部は、統計処理手段による処理結果
   に基づいて特定される、有意性の高いパラメータから順
   に短い間隔で修復作業を施すことを特徴とする品質管理
   装置。
9. 【請求項９】 請求項８に記載の品質管理装置におい
   て、 更に、統計処理手段による処理結果に基づいて特定され
   る、有意性の高いパラメータの値を中心値近傍で変化さ
   せ、より良い品質値となる値に更新する中心値更新手段
   とを備えることを特徴とする品質管理装置。