JP2007048158A - 工程管理装置、工程管理プログラム、工程管理プログラムを記録した記録媒体、および工程管理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 不良結果から該不良結果に対応する各不良要因に至る要因推定の診断パスを、条件分岐による木構造の知識として示す因果ネットワークが推定知識記録部23に記憶されている。推論処理部61が、上記因果ネットワークに基づいて要因推定処理を行う際に、ユーザからの回答内容に応じて該当条件に対する適合度が適合度演算部62によって算出される。そして、診断パス絞り込み部65が、所定の閾値以下となった条件より下流側の診断パスおよび不良要因を要因推定対象外として設定する。
【選択図】 図1
Description
まず、本実施形態に係る工程管理システムが適用されるプリント基板の生産システム(処理システム)1について、図2に基づいて説明する。生産システム1における生産ラインは、プリント基板を製造する各工程(印刷工程、実装工程、リフロー工程等)を含んでいる。同図に示す例では、生産システム1は、基板上に半田をペーストする半田印刷工程を行う印刷装置11、基板上に電子部品を実装する部品実装工程を行う装着装置12、基板上の電子部品を半田付けするリフロー工程を行う半田付け装置13、および生産システム1の管理を行う工程管理装置10を備えている。印刷装置11、装着装置12、および半田付け装置13は、生産システム1の製造品の流れにおける上流から下流に向けてこの順序で配置されている。
次に、工程管理装置10の構成について図1を参照しながら以下に説明する。同図に示すように、工程管理装置10は、制御部30、検査結果入力部(検査結果入力手段)40、入力部21、表示部22、推定知識記録部23、質問データ記録部24、推論過程一時記憶部25、および工程状態データベース26を備えた構成となっている。
次に、推定知識記録部23に記録されている要因推定知識情報としての因果ネットワークについて説明する。因果ネットワークは、各不良結果から該不良結果の要因(以降、不良要因と称する)に至る推論の過程をツリー構造の知識として示す情報である。因果ネットワークには、不良結果から不良要因に至る診断パスの途中に複数のノードが存在している。このノードにおいて診断パスの分岐が生じることによって、特定の不良結果から複数の不良要因に至る診断パスが形成されることになる。
次に、知識変換部33による、因果ネットワークの診断パスからプロダクションルールを生成する処理について説明する。プロダクションルールは、前記したように、要因推定の推論処理をコンピュータに行わせるのに適したデータ形式の情報である。知識変換部33は、推定知識記録部23に記録されている因果ネットワークの情報から対象となる診断パスの情報を読み出し、該診断パスに対応するプロダクションルールを生成する。
次に、適合度演算部62による適合度の算出処理について説明する。適合度とは、上記のプロダクションルールにおける、各ノード間に設定されている条件を満たす度合いを示している。この適合度は、0以上1以下の数字で表され、数が大きいほど条件を満たす度合いが高いものとする。
次に、確信度演算部63による確信度の算出処理について説明する。確信度とは、各不良要因に対応して設けられる値であり、該不良要因が、推定対象としての不良結果の不良要因である可能性の高さを示す値である。
certainty factor(c1)=max(min(g1,g2,g3,g4),min(g1,g3,g4,g5))
によって求められる。
次に、信頼度演算部64による信頼度の算出処理について説明する。信頼度とは、各不良要因に対応して設けられる値であり、該不良要因に対して算出されている確信度の信頼性を示す値である
信頼度は次の式で求められる。
confidencei=(AnsNumi-UnknownNumi)/(QuestNumi)
上式において、confidenceiは不良要因iに対する信頼度を示している。QuestNumiは、推定対象としての不良結果から該当不良要因に至る診断パスに含まれる条件(質問)の数を示している。AnsNumiは、上記診断パスに含まれる条件(質問)のうち、回答が得られているものの数を示している。UnknownNumiは、回答が得られている条件(質問)のうち、不明であると回答されているものの数を示している。すなわち、信頼度は、推定対象としての不良結果から該当不良要因に至る診断パスに含まれる条件(質問)に対して、有効な回答が得られたものの割合を示す値となっている。条件全てに対して有効な回答が得られた場合には、信頼度は最大値の1.0をとることになる。
次に、因果ネットワークの具体例について図10を参照しながら説明する。同図に示す例では、不良結果としての「ブリッジ不良」についての因果ネットワークが示されている。この例において、「ブリッジ不良」に対して、「実装位置ずれ」、「リード曲がり」、「ペーストのフラックス活性度が低い」、「部品の酸化」、「部品の汚れ」、「ペーストの面積が大きい」、「ペーストの位置ずれ」、および「ヒーターの温度設定が高い」の8個の不良要因が候補となっている。そして、「ブリッジ不良」という不良結果から、上記8個の不良要因に至るまでの診断パスがツリー構造の知識として設定されている。
IF((リードとランドの接触がある)=Yes & (部品位置ずれ)=(大きい)) then (実装位置ずれ)
IF((リードとランドの接触がある)=Yes & (部品位置ずれ)=(普通)) then (リード曲がり)
IF((ペーストが無いランドがある)=Yes & (ランドに不濡れがある)= Yes & (ペーストのフラックスの活性度)=(低い)) then (ペーストのフラックス活性度が低い)
となる。
IF((熱だれ性が規定値外である)=Yes & (ペーストの量)=(多い)) then (ペーストの面積が大きい)
IF((リードの肩までペーストがぬれ上がる現象がある)=Yes & (リフロー炉の温度)=(普通)) then (ペーストの面積が大きい)
となる。
IF((リードの肩までペーストがぬれ上がる現象がある)=Yes & (リフロー炉の温度)=(高い) & (ヒーターの設定値)=(高い) & (基板全体でペーストがぬれ上がる現象がある)= Yes) then (ペーストの面積が大きい)
となる。
次に、診断パス絞り込み部65による診断パスの絞り込み処理について説明する。図10に示すような知識構造の場合、要因を特定する際の探索手法として、一般的には幅優先探索、深さ優先探索などが挙げられる。幅優先探索は、あるノードにおける選択肢が複数ある場合に、まずそれらの選択肢を全て検証した後に、各選択肢からさらに伸びる選択肢を検証していく手法である。また、深さ優先探索は、あるノードにおける選択肢が複数ある場合、1つの選択肢についてさらにその奥にある選択肢を検証していき、結論に至った後に次の選択肢を結論まで検証していく手法である。
以上のようにして診断パスの絞り込み処理が行われると、推論過程表示制御部53は、次に示す2つの表示条件の少なくともどちらか一方が満たされた状態となった場合に、表示部22に対して絞り込みが行われた因果ネットワークを表示させる。第1の表示条件は、不良要因の候補として残った不良要因の数が所定の閾値以下となることであり、第2の表示条件は、残っている条件に対する回答が得られたとしても、その回答によって絞り込める不良要因の数が変わらないことである。
次に、要因推定処理においてユーザに対して表示部22に表示される表示画面例について説明する。図15は、要因推定処理の過程において、ユーザに対して質問を提示し、回答入力を受け付ける質問画面の例を示している。同図に示すように質問画面には、質問表示領域と、不良要因候補表示領域と、因果ネットワーク表示領域とが設けられている。
IF((ペーストが無いランドがある)=Yes & (ランドに不濡れがある)= 未入力 & (ペーストのフラックスの活性度)= 未入力) then (ペーストのフラックス活性度が低い)
となる。
IF((ペーストが無いランドがある)=Yes & (ランドに不濡れがある)= 未入力 & (ペーストのフラックスの活性度)=(普通)) then (ペーストのフラックス活性度が低い)
となる。
次に、要因推定処理の流れについて図23に示すフローチャートを参照しながら説明する。要因推定処理が開始されると、まずステップ1(以降、S1のように称する)において、入力表示制御部31によって表示部22に対して質問画面が表示される。この質問画面における質問表示領域には、不良結果を入力する領域が設けられる。この不良結果を入力する領域に対して、ユーザによって不良結果が入力され、この入力情報が質問入出力制御部51によって受け付けられる(S2)。そして、不良結果情報が、推論処理部61によって推論過程一時記憶部25に記憶される。
11 印刷装置
12 装着装置
13 装置
14 検査装置
14a 印刷検査装置
14b 装着検査装置
14c 検査装置
21 入力部
22 表示部
23 推定知識記録部
24 質問データ記録部
25 推論過程一時記憶部
26 工程状態データベース
30 制御部
31 入力表示制御部(入力制御手段・表示制御手段)
32 推論部
33 知識変換部
34 質問生成部
35 特徴量演算部
40 検査結果入力部(検査結果入力手段)
41 印刷結果入力部
42 装着結果入力部
43 半田付け結果入力部
44 製造装置履歴入力部
51 質問入出力制御部
52 要因入出力制御部
53 推論過程表示制御部
61 推論処理部(推論処理手段)
62 適合度演算部(適合度演算手段)
63 確信度演算部(確信度演算手段)
64 信頼度演算部(信頼度演算手段)
65 診断パス絞り込み部(診断パス絞り込み手段)
Claims (13)
- 被対象物に対して処理を行う処理システムにおいて発生しうる複数の不良結果のそれぞれに対して、不良要因の候補を1つ以上対応付けるとともに、各不良結果から該不良結果に対応する各不良要因に至る要因推定の診断パスを、条件分岐による木構造の知識として示す要因推定知識情報を記録する推定知識記録部と、
上記推定知識記録部に記録されている上記要因推定知識情報に基づいて要因推定処理を行う推論処理手段と、
上記推論処理手段によって要因推定処理が行われる過程において、上記要因推定知識情報に含まれる条件に対応する質問に対するユーザからの回答を取得する入力制御手段と、
上記入力制御手段によって取得された回答に基づいて、該条件を満たす度合いを示す適合度を算出する適合度演算手段と、
特定の診断パスおよび不良要因を要因推定対象外として設定する診断パス絞り込み手段とを備え、
上記診断パス絞り込み手段が要因推定対象外として設定する特定の診断パスおよび不要要因が、上記適合度演算手段によって算出された適合度が所定の閾値以下となった場合の該条件を含む診断パスおよび不良要因、あるいは、上記適合度演算手段によって算出された適合度のうち、特定の診断パスに含まれる適合度の集合を代表する値が所定の閾値以下となった場合の該診断パスおよび不良要因であることを特徴とする工程管理装置。 - 上記診断パス絞り込み手段によって要因推定対象と設定されている診断パスおよび不良要因からなる要因推定知識情報を表示部に表示する表示制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項1記載の工程管理装置。
- 上記表示制御手段が、上記診断パス絞り込み手段によって要因推定対象外と設定されていない不良要因の数が所定の閾値以下となった場合に、上記要因推定知識情報を表示部に表示することを特徴とする請求項2記載の工程管理装置。
- 上記表示制御手段が、上記診断パス絞り込み手段によって要因推定対象と設定されている診断パスに含まれる全ての条件に対する回答が得られたとしても、その回答によって絞り込める不良要因の数が変わらない場合に、上記要因推定知識情報を表示部に表示することを特徴とする請求項2記載の工程管理装置。
- 上記処理システムにおける処理過程を検査する検査装置から検査結果データを受け付ける検査結果入力手段と、
上記検査結果入力手段によって受け付けられた検査結果データを記録する検査結果記録部とをさらに備え、
上記入力制御手段が、上記推論処理手段によって要因推定処理が行われる過程において、上記要因推定知識情報に含まれる条件に対応する質問の内容に応じて、回答をユーザから取得する場合と、上記検査結果データから取得する場合とを切り替えることを特徴とする請求項1記載の工程管理装置。 - 上記表示制御手段が、上記適合度演算手段によって算出された適合度に関する情報を、該適合度に対応する条件に対応させて表示部に表示することを特徴とする請求項2記載の工程管理装置。
- 上記診断パス絞り込み手段によって要因推定対象と設定されている不良要因に関して、該不良要因に至る診断パスに含まれる条件に対する適合度の集合を代表する値を確信度として算出する確信度演算手段をさらに備え、
上記表示制御手段が、上記確信度に関する情報を上記不良要因と対応させて表示部に表示することを特徴とする請求項2記載の工程管理装置。 - 上記診断パス絞り込み手段によって要因推定対象と設定されている不良要因に関して、該不良要因に至る診断パスに含まれる条件のうち、有効な回答が得られたものの割合を示す値を信頼度として算出する信頼度演算手段をさらに備え、
上記表示制御手段が、上記信頼度に関する情報を上記不良要因と対応させて表示部に表示することを特徴とする請求項2記載の工程管理装置。 - 上記入力制御手段が、表示部に表示されている、要因推定対象と設定されている不良要因の選択入力を受け付けるとともに、
上記推論処理手段が、上記選択入力によって指定された不良要因に対応する診断パスに含まれる条件に関して検証を行うことを特徴とする請求項2記載の工程管理装置。 - 上記入力制御手段が、表示部に表示されている、要因推定対象と設定されている不良要因の削除指示入力を受け付けるとともに、
上記診断パス絞り込み手段が、上記削除指示入力によって指定された不良要因に対応する診断パスおよび該不良要因を要因推定対象外として設定することを特徴とする請求項2記載の工程管理装置。 - 請求項1から10のいずれか1項に記載の工程管理装置を動作させる工程管理プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための工程管理プログラム。
- 請求項11に記載の工程管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 被対象物に対して処理を行う処理システムにおいて発生しうる複数の不良結果のそれぞれに対して、不良要因の候補を1つ以上対応付けるとともに、各不良結果から該不良結果に対応する各不良要因に至る要因推定の診断パスを、条件分岐による木構造の知識として示す要因推定知識情報を記録する推定知識記録ステップと、
上記推定知識記録ステップにおいて記録された上記要因推定知識情報に基づいて要因推定処理を行う推論処理ステップと、
上記推論処理ステップにおいて要因推定処理が行われる過程において、上記要因推定知識情報に含まれる条件に対応する質問に対するユーザからの回答を取得する入力制御ステップと、
上記入力制御ステップにおいて取得された回答に基づいて、該条件を満たす度合いを示す適合度を算出する適合度演算ステップと、
特定の診断パスおよび不良要因を要因推定対象外として設定する診断パス絞り込みステップとを有し、
上記診断パス絞り込みステップにおいて要因推定対象外として設定される特定の診断パスおよび不要要因が、上記適合度演算ステップにおいて算出された適合度が所定の閾値以下となった場合の該条件を含む診断パスおよび不良要因、あるいは、上記適合度演算ステップにおいて算出された適合度のうち、特定の診断パスに含まれる適合度の集合を代表する値が所定の閾値以下となった場合の該診断パスおよび不良要因であることを特徴とする工程管理方法。
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