JP2007079705A - 部材属性情報の不正抽出方法、およびオブジェクト属性情報の不正抽出システム - Google Patents

Abstract

【課題】第三者より提供される部材属性情報の正確性を評価し、計測機器による分析を優先的に実施すべき部材を特定することによって、部材の検査作業を効率化させる。
【解決手段】本発明は部材リストと評価条件を受け付ける入力装置と、部材属性情報などを保持する補助記憶装置と、部材属性情報の正確性を評価する処理装置と、評価結果を出力する出力装置を備えている。
部材属性情報の評価の実行部は、該調査対象部材の類似部材を抽出する手段と、部材属性情報が限られた種類の値をとりうる場合に部材属性情報の異常を判定する手段と、部材属性情報が無限種の値をとりうる場合に部材属性情報の異常の程度を判定する手段と、部材属性情報の異常の程度が大きい順に部材を並べ替え、その評価結果の根拠を明確にする手段を持つ。
【選択図】図1

Description

本発明は、第三者から提供された部材属性情報の正確性を評価する方法とそのシステムに関し、特に、第三者が提供する部材の含有化学物質情報の正確性の程度を定量化し、計測機器による分析を優先的に実施すべき部材を特定するのに好適な部材情報の不正抽出方法とそのシステムに関する。

現在、欧州連合のRoHS指令(Restriction of the use of Hazardous Substances：特定化学物質使用禁止指令)やELV指令(End of Life Vehicles Directive：使用済み自動車に関する指令)といった、特定の化学物質の使用を制限する法規制が各国で成立・施行されつつある。このような近年の環境規制強化トレンドは、規制対象となる化学物質の追加、または化学物質以外の規制項目(製品の環境影響情報の開示義務、製造時CO₂排出量制限など)の追加へと広がっていく可能性を示唆している。そこで、これらの環境法規制に対応するために、近年各社が推し進められているグリーン調達において、組立メーカは部材サプライヤ(以下「サプライヤ」と呼ぶ。部材ベンダーと部材製造元を含む。)に化学物質情報を含む部材属性情報の提供を依頼している。組立メーカは、サプライヤより提供を受けた情報を基に法規制への対応を進めている。

しかし、サプライヤ提供情報において規制対象化学物質の含有はないとの情報を受け取っていても、データ入力ミスや計測機器異常などの理由で本来含有する化学物質に関する情報がない場合がある。そして、一度規制違反が発生すると、組立メーカ自身の企業イメージの低下が懸念される。

そこで組立メーカでは、正確な部材属性情報を得るため、サプライヤに不含有保証書のように情報内容を保証する付随ドキュメントの提出を依頼している。さらに、特許文献1のように、より規制対象化学物質の含有の少ない部材選択を支援するシステムを運用している。

なお本明細書において、「部材」とは、製品を構成しその製品の機能の一部を発揮する「部品」と、その部品の製造のために必要な素材を意味する「材料」をさす。

特開平１１−２３８０６９号公報

これまでの不含有保証書のような付随ドキュメントは、実際の属性値とサプライヤの提供する部材属性情報が100％一致することを保証することはできない。

また、特許文献１は、複数の部材の中から、与えられた条件の下で最適な部材の選択を支援する方法である。これは、部材属性情報が正確であるという条件の下で利用される方法であるが、部材属性情報の正確性を評価する方法ではない。

このため、従来では、部材を納品する順番に、またはランダムに部材を抽出して順次計測機器のチェックを実施していた。しかし近年、調査対象部材の品目数や調査項目の増加により計測工数が膨大になっている。この部材の計測作業が製品の企画から設計の完了・量産開始に至るまでのリードタイムを長期化させている。このため、不正確かつ規制違反の恐れのある部材情報を早期に発見し、リードタイムを短縮させることが課題となっている。
本発明の目的は、調査対象となっている複数の部材に対し、部材属性情報の正確性の程度に定量的な評価値を与える方法を提供することによって、部材の分析順序を明確化することにある。さらに、正確性の乏しいと考えられる原因化学物質を特定する方法を提供することによって分析の精度を向上させることも、本発明の目的である。

上記目的を達成するため、本発明は部材リストと評価条件を受け付ける入力手段と、部材属性情報などを保持する外部記憶装置と、調査対象部材の属性情報の評価を実行する演算装置と、評価結果などの中間データを格納する内部記憶装置と、評価結果を出力する出力手段を備えている。

部材属性情報の評価の実行部は、該調査対象部材の類似部材を抽出する手段と、部材属性情報が0または1のように限定された値をとる場合に部材属性情報の異常を判定する手段と、部材属性情報が整数のように多種の値をとる場合に部材属性情報の異常の程度を判定する手段と、部材属性情報の異常の程度の大きい順に部材を並べ替え、その評価結果の根拠を明確にする手段を持つ。

特に、部材属性情報の異常の程度を定量化する手段には、部材属性情報を変換する手段と、部材属性情報の過大の程度、または過小の程度を定量化する手段を持つ。
本発明を実施することにより、ユーザは部材属性情報の正確性の乏しい部材から優先的に調査することが可能になり、不正確な部材を早期に発見し、認定完了を早めることができる。

本発明を実施することにより、不正確な属性情報を早期に発見し、検査完了の前倒しが可能になる。さらに、不正確である可能性の高い化学物質を特定することで分析の精度を高め、不正確な情報を少なくすると同時にRoHS指令をはじめとする製品含有化学物質規制に対する違反リスクを低減することができる。

以下、本発明の実施例を図面を用いて詳細に説明する。本実施例では、部材属性情報の評価例として化学物質組成情報を挙げる。なお、「オブジェクト」とはハードウェアやソフトウェアのように実体や概念の確認できるもので、例えば「部材」はオブジェクトの一例である。

（１）システムの全体構成
オブジェクト属性情報の不正抽出システムは、図12に示すように、インターネット1209を介して外部データ記憶部1208に接続することができ、主記憶装置1207、処理装置（演算部）1203、補助記憶装置（記憶部）1204、入力装置（入力部）1201および出力装置（出力部）1202からなるマシンを備える情報処理装置である。

本実施例におけるシステムのブロック図を図1に示す。これは、オブジェクトに部材を想定した場合である。処理装置104は、調査対象部材リストの受付(ステップ107)、部材属性情報の抽出(ステップ108)、正確性評価(ステップ109)、分析優先順位付け(ステップ111)の各演算処理を実行する。なお、本実施例では、各ステップ107〜109、111をこのような汎用情報処理装置によるソフトウェアの実行により実現しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、専用ハードウェアを組み合わせるなどして実現してもかまわない。また、図1は外部データ記憶部112に部材の含有化学物質組成などの部材属性情報や部材分類、仕様値などの部材基本情報、システム103内部のデータ記憶部に類似部材リスト、含有有無評価、含有率評価などの部材評価結果を保持する例を示しているが、実際に運用する際の部材属性情報、部材基本情報の存在場所は外部、内部のどちらであってもかまわない。ただし、システムが生成する中間評価結果(類似部材リスト209、データベース311、データベース416など)はシステム内部の補助記憶装置102に構築するほうが望ましい。
（２）類似部材検索
次に、演算処理における各ステップの詳細を図2〜図5のフローチャートに従って説明する。図2は、部材属性情報を抽出する処理(ステップ108)のフローチャートである。類似部材は、基本的に調査対象部材と同じ部材分類に属する部材である。部材分類としては生産地、製造メーカなどによる分類も可能であるが、以下本発明において、部材分類は機能や構造の類似した部材の群と定義する。このとき抵抗器やコンデンサなどの部材種別でそれぞれの部材の集合を形成している。部材分類には親子関係が定義されている場合もある(例：抵抗器には、フィルム抵抗器、カーボン抵抗器、チップ抵抗器などが属する)。
システム103はユーザが入力する調査対象部材の品目コードを記した部材リスト201を受け付ける(ステップ203)。このとき、受け付ける部材リストの品目コードの定義はユーザが所属する団体で取り扱う品目コードでも、部材の製造元が取り扱う品目コードでもよく、属性の数はその一方でも両方でもよい。

受け付けた部材リスト201より調査対象部材の品目コードを取り出し、外部記憶装置207が格納するテーブル211より、該調査対象部材の部材分類を特定する(ステップ204)。テーブル211は品目コードと部材分類を紐付けるデータを保持している。図2で示したテーブル211の部材分類は文字列を保持しているが、JEITA(電子情報技術産業協会)がECALSとして定義する英数字などの記号の組み合わせで示された部材分類コードなどを採用してもかまわない。

さらに、ステップ204で特定した部材分類と同じ部材分類に属する部材の品目コードを、テーブル211より抽出する(ステップ205)。システムは、評価条件設定受付インタフェース202より類似部材の絞り込み条件を受け付け、ステップ205で抽出した部材をさらに絞り込むことができる(ステップ206)。図2ではデータベース208が環境認定ステータス情報を含んだテーブル212を保持しており、該環境認定ステータスが「合格」となっている部材に絞り込んだ場合を示している。ただし、絞り込み条件としては、本実施例以外にも部材情報の登録日付、サプライヤ、ユーザ所属事業部などの条件で絞り込むことも可能である。

システムは、このようにして絞り込んだ調査対象部材と類似部材の紐付けを類似部材リスト209として出力する。リスト209はシステム内部の主記憶装置または補助記憶装置に保持する。
（３）含有有無評価と含有率評価のコンセプト
次に、調査対象部材と類似部材の化学物質情報を、正確性評価(ステップ109)のステップで含有有無情報と含有率情報を用いて比較し、類似度を求める処理を説明する。

含有有無情報とは、図3のテーブル310で示すように、品目コードに対して各物質群の含有有無を示す値を紐付けている情報である。物質群の数(すなわちカラム数)はいくつでもよいが、約20〜30である。含有有無を示す値には、「有」、「無」または「調査中」を挿入する。ここで、物質群とは、共通項目を持つ化学物質のグループである。例えばRoHS指令の規制対象化学物質であるカドミウムを共通項目とすれば、カドミウムの単体とその化合物(例：酸化カドミウムなど)は、「カドミウムおよびその化合物」という物質群に含まれる。また、物質群を「希ガス」とすれば、この物質群はヘリウム、ネオン、アルゴン、クリプトン、キセノン、ラドンからなる。

ここでいう化学物質とは、物質コードと1対1で対応する要素である。物質コードは、元素や化合物に固有の記号を定義している。一般的にアメリカ化学会が定義するCAS番号(CAS Registry Number)を採用する。

含有率情報とは、図4のテーブル411に示すように、品目コードに対して物質コード、含有率を紐付けている情報である。含有率は通常ppm(100万分の1)であるが、weight %や含有量(mg、g、kg)を受け付けることもできる。

類似度を求める処理において含有有無評価と含有率評価の2つを同時に用いる理由は以下のとおりである。含有有無情報だけでは、含有が「有」となっているレコード間に差をつけることができない。この欠点は、含有率評価が補完する。一方、含有率評価だけではある特定の化学物質が含有していないことを証明できない。この欠点は、含有有無評価が補完する。このように、互いの欠点を補完するためには、2つの評価を同時に実行するほうが望ましい。

ただし、以下本実施例では評価に用いる属性情報には物質群ごとの含有有無情報または含有率情報とするが、化学物質情報を比較する場合、属性情報を物質群に限定する必要はない。例えば、本実施例の目的が化学物質情報だけではなく、サプライヤ提供情報そのものの正確性を評価することならば、属性情報として仕様値（抵抗器であれば温度特性や抵抗値、コンデンサであれば静電容量など）や部材重量を採用することもできる。

また、属性情報を絞り込んで評価することもできる。約20〜30ある物質群のうち、全物質群の含有有無情報を用いて比較する必要はない。例えば、評価精度を向上させるため、サプライヤからの提供情報が多い物質群に属性情報を絞り込むこともできる。
（４）含有有無評価
図3は正確性評価(ステップ109)における含有有無評価のフローチャートである。システムは、ステップ108で抽出した調査対象部材の類似部材リスト301を受け付ける。
ステップ313にて、該類似部材リストから調査対象部材を1つ抽出する。このとき、調査対象部材のレコードは、ステップ107で受け付けた調査対象部材リスト201から抽出してもかまわない。

ステップ303にて、該調査対象部材とその類似部材の含有有無情報をデータベース309から抽出する。

ステップ304にて、該類似部材の物質群ごとの含有有無比率を求める。すなわち、類似部材の品目数N、物質群Aの含有が「有」となっている品目数をN_Y、「無」となっている品目数をN_N、物質群Aの含有が「調査中」となっているものや、登録されていない品目数をN_U、物質群Aの含有有無比率P_Aとすると、物質群Aの含有有無比率を以下の式で求める。

ただし、N_Y+N_N+N_U=Nである。数３を用いて、該含有有無比率を全物質群について求める。

ステップ305では、評価条件設定受付インタフェース302で入力を受け付けた設定値に従い、類似部材のほとんどに含有している物質群を抽出する。302で受け付ける設定値は主に含有有無比率の閾値を想定しており、ステップ305ではこの値以上の割合で類似部材に含有している物質群を抽出する。なお、設定値は部材分類ごと、物質群ごとに設定することも可能である。または、含有有無比率の高い任意のx個の物質群を抽出するという設定値も受け付けることができる。

ステップ306にて、ステップ305で抽出した物質群の該調査対象部材への含有を調査する。抽出した全ての物質群を含有していれば、ステップ308にて該調査対象部材の類似度を1として含有有無評価結果を保存するデータベース311にレコードを保存する。データベース311はシステム内部にある補助記憶装置に構築することが望ましい。抽出した物質群のうち少なくとも1つを含有していなければ、ステップ307にて該調査対象部材の類似度を0とし、該調査対象部材に含有しない物質群（複数の場合もある）とともにデータベース311にレコードを保存する。この時点における評価結果の表示例を図5に示す。
なお、データベース311はシステム内部で保持する主記憶装置または補助記憶装置にある。テーブル312の構造は、少なくとも品目コード、類似度、物質群の情報を保持するカラムを持っている。

ステップ314にて類似部材リスト301とデータベース311を参照し、全ての調査対象部材の評価が終了していなければステップ313に戻り、未調査の調査対象部材について同様の評価を実施する。全調査対象部材の評価を終了すれば、含有有無評価を終了する。
（５）含有率評価
図4は正確性評価(ステップ109)における含有率評価のフローチャートである。システムは、ステップ108で抽出した調査対象部材の類似部材リスト401を受け付ける。
ステップ418にて、該類似部材リストから調査対象部材を1つ抽出する。このとき、調査対象部材のレコードは、ステップ107で受け付けた調査対象部材リスト101から抽出してもかまわない。

ステップ402では、該調査対象部材とその類似部材の含有率情報をデータベース410から抽出する。

データベース410が格納するテーブル411は品目コードに対して物質コード、含有率を紐付けているが、物質コードはCAS番号のように元素や化合物に固有のコードになっていることが多い。ここで化学物質ごとの含有率を物質群単位に集計するため、データベース412に格納されている単位変換に関する情報を保持するテーブル413を用いて物質コードを物質群に変換し、物質群単位の含有率とする（ステップ403）。このとき、テーブル413には少なくとも物質群と物質コードに関するカラムがある。テーブル413に金属換算係数に関するカラムが入っている場合もある。金属換算係数は、金属を含む化学物質の含有率を、金属そのものの含有率に変換するための値である。

さらに、ステップ404でテーブル411の含有率の単位をppmに統一する。このとき、含有率カラムに含有量相当の情報(mg、g、kgなど)がある場合、該情報を含有率に変換するためにデータベース414に格納している部材属性に関する情報を保持するテーブル415を参照する。該テーブルに格納している部材重量に関する情報を抽出し、含有量を部材重量で除して単位がppmの含有率に変換する。

ステップ406から409では、調査対象部材の含有率と類似部材の含有率を比較し、含有率情報の類似度を求める処理である。以下では、類似部材の含有率分布が正規分布に近似するものと仮定した上での評価方法を述べるが、該評価方法は一例であり、評価方法は連続的な類似度を定義できる手法であれば、本実施例に限定されるものではない。

ステップ406は、該調査対象部材と類似部材の含有率を変換する処理である。この目的は、含有率の分布の特徴を抽出するためである。たとえば、含有率の三乗根をとる。多くの場合、この処理を経なければ含有率の範囲を限定することが困難である。特に、含有率の過小を抽出する場合、y = x^1/3やy = log xのようにx(含有率)が増加するに従ってy(含有率の変換値)の増加率が漸減する関数で変換することにより、小さな値をより強調することができ、有用である。

ステップ407は、該調査対象部材の含有率の類似度を求める処理である。はじめに、物質群を一つ選択し(これを仮に物質群Aとする)、ステップ406で変換した類似部材の含有率三乗根の分布の平均値m_Aと標準偏差σ_Aを求める。この際、該物質群を含有しない類似部材は平均値や標準偏差を求める上で考慮しない。次に、該分布が正規分布に従うものと仮定し、該調査対象部材の物質群Aの含有率三乗根C_Aのときの値P_Aを求める。

ただし、

P_Aは、図6における網掛け部602で示される面積である。正規分布の曲線601と水平軸603に囲まれる面積は1であるから、0<P_A<1である。

ステップ408にて、該評価対象部材に含有する物質群i全てにおいて数４で定義されるP_iを求めていなければ、P_iを取得していないステップ405からステップ407の処理を繰り返す。

こうして全物質群についてP_iを求める。ステップ409は、P_iをもとに該調査対象部材の類似度を求める処理である。類似度Sの定義方法の一例として、本実施例ではP_iの最小値をとるが、これは全物質群のうちひとつでも正確性が低いものがあれば抽出する場合の実施例である。しかし、類似度の定義として最小値をとることに限定することはない。例えば、P_iの平均値をとることで、化学物質情報全体としての類似度を評価することができる。そして、該調査対象部材の類似度Sと、最小のP_iを与える物質群を、データベース416にある含有率評価の結果を格納するテーブル417に格納する。なお、データベース416はシステム内部で保持する主記憶装置または補助記憶装置にある。

そして、ステップ419で部材リスト401を参照し、全ての調査対象部材の含有率評価が終わっていなければステップ418に戻り未調査の部材について類似度を求める。全調査対象部材の調査が終わっていれば含有率評価を終了する。
（６）分析優先順位付け
図7は分析優先順位付け(ステップ111)のフローチャートである。システムは、全調査対象部材の正確性評価(ステップ109)が終了したのを確認する。

ステップ702では、調査対象部材リスト101に記載している全調査対象部材の類似度を、含有有無評価結果を格納するテーブル705と、含有率評価結果を格納するテーブル707から抽出する。一つの調査対象部材が含有有無評価と含有率評価を経る場合、2つの評価は別の値の類似度を定義するが、本実施例ではこれら2つの類似度のうち、値の低いほうを該調査対象部材の類似度とする。このとき同時にテーブル705またはテーブル707から品目コードに紐付けている物質群に関するデータも抽出しておく。

ステップ703では、部材リスト101の調査対象部材を類似度の低い順に優先順位を与え、分析優先部材リスト708を出力する。出力形式はファイルとして保存する形式があるが、画面に表示してもかまわない。

以上の評価により、不正のあるサプライヤ提供情報を抽出することが可能となる。以下、本評価により不正情報を効率的に抽出するプロセスを紹介する。

主なサプライヤ提供情報の不正の例の一つとして、リード線付き固定抵抗器のように、部材が複数の部位より構成されている場合によく発生する例を挙げる。蛍光X線分析装置を用いて含有率を分析すると、分析可能な部位は非常に小さな箇所しか測定できない。そのため、複数部位からなる部材を分析する場合、該部材の構成部位すべてについて分析しなければある化学物質の含有の検出漏れが発生する可能性がある。実際にサプライヤが検出漏れに気付かず情報提供する場合、提供情報の内容は、ほとんどの化学物質含有率については正確な情報であるが、検出漏れに該当する化学物質含有率は極端に少ないか「含有なし」として情報が提供される。

本発明における評価は、この例において効果を発揮する。含有率が極端に少ない場合は、本評価は含有率評価により類似部材と比較して、検出漏れに該当する化学物質の含有率を「類似度低い」として検出する。「含有なし」の場合は、本評価は含有有無評価により類似部材と比較して、同様に「類似度低い」と検出する。

図8は、ユーザが設計・品証の場合に本発明を利用したシステムの実施の一形態を示したものである。

該システムを設計段階で用いる場合、ユーザ811は設計者または品質保証担当者、調達担当者である場合が考えられる。システムは入力手段802を経てユーザが入力する調査対象部材リスト801を受け付け、部材情報評価手段803を経て分析優先部材リスト804を生成する。評価手段803はネットワーク814を介してユーザ企業管理データベース805に接続し、類似部材を含む部材情報を取得することができる。システムは分析優先部材リスト807を出力手段806を経てユーザ側へ出力する。出力した分析優先部材リストには、部材の品目コードともっとも正確性の程度が低い物質群名、判定理由を記述している(図7、リスト708)。分析優先部材リスト807に基づきユーザ811がサプライヤに再調査依頼809を実施すると、サプライヤはリスト807の出力内容に従い、正確性の程度が低い物質群を重点的に再調査する。ユーザ企業が管理するデータベース805は、ネットワーク813を通してサプライヤ入力手段812に接続する。これによりユーザ企業管理データベース805は再調査結果入力810を受け付けることができる。

ユーザは分析依頼808を実施する際に、システムが出力する分析優先部材リスト807を分析会社に送付することもできる。本業務フローは、システムの判定結果を確認するために、サプライヤに再調査依頼をする前に実施することがある。この場合も同様、分析会社は分析優先部材リスト807に出力した内容に基づき、正確性の程度が低い物質群を重点的に分析する。この業務フローを通して、第三者から提供される情報の精度を効率的に高めることができる。

本発明のシステムを製造段階で用いる場合、ユーザは生産・製造担当者、品質保証担当者、調達担当者である場合が考えられる。この場合の業務フローは、設計段階で用いる場合の業務フローと基本的に変わらないが、ユーザが用意する部材リストは部材の個体情報を識別するため、品目コードだけではなく、ロット番号、製造番号などの情報も含まれている場合がある。

図9は、本発明を利用したシステムを直接サプライヤに利用される場合の実施の一形態を示したものである。

この場合、ユーザを自社からサプライヤまで広げて本システムを利用した場合を想定している。はじめに、システムは自社用入力手段903を経由し、部材リスト901と評価条件902を受け付ける。

評価条件902の入力インタフェースの画面例を図10に示す。本画面の特徴としては、再調査依頼設定として、再調査結果の登録期限である「フォローアップ期限」、再調査対象となる部材の条件を設定する「再調査条件設定」を入力することができることである。
もう一つの評価条件902の入力インタフェースの画面例を図13に示す。これは、ユーザが類似部材の条件定義を詳細に定義できるようした入力画面例である。本画面例に示すように、類似部材は、環境認定、部材分類、登録日付、納入先事業部の条件から定義することができる。これ以外にも、部材分類ごとの仕様値（抵抗器であれば温度特性や抵抗値、コンデンサであれば静電容量など）や部材重量などによって類似部材を絞り込む場合も考えられる。

システムは評価条件902を受け付け、部材情報評価手段904を経て分析優先部材リスト905を生成する。そして、ユーザ企業管理データベース916よりサプライヤのメールアドレスなどの情報を取り出し、サプライヤ向け出力手段919よりネットワーク908を経由して登録依頼を実行し、サプライヤ918に再調査依頼909、分析優先部材リスト910、内容保証書フォーマット911を送付する。

本実施例では、サプライヤ向け出力手段919はネットワーク908を経由して直接サプライヤに登録依頼を実行するので、自社ユーザ917の手作業を介しない。これを実現するため、ユーザ企業管理データベース918はサプライヤ基本情報テーブル1104を格納している。部材リスト901には品目コードが指定してあるので、ユーザ企業管理データベース916の保持する部材基本情報テーブル1103を介して該品目コードのサプライヤを特定し(1つまたは複数)、サプライヤコードをキーとしてサプライヤ基本情報テーブル1104より該サプライヤの担当者氏名やメールアドレス、住所などの基本情報を紐付ける。図11ではサプライヤ基本情報をいくつか例示しているが、登録依頼の実行に必要であり、サプライヤに依存する情報であればこれに限定することはない。

同様に、サプライヤだけではなく顧客側のユーザ基本情報を紐付けることもできる。たとえば、登録依頼はほとんどのメーカであれば調達担当者を経由して実行される。該調達担当者を品目コードごとに管理している場合、部材調達情報テーブル1102で品目コードと調達担当者コードを紐付ける。そして、会社コード、事業所コードと調達担当者コードをキーとして調達基本情報テーブル1101より該調達担当者の氏名やメールアドレスなどと紐付ける。このように、登録依頼対象となる品目コードに顧客側とサプライヤ側の基本情報を紐付けることにより、ネットワークを経由したEメールだけではなく、ダイレクトメールなどの方法で登録依頼を実行することができる。

または、サプライヤがネットワーク908を経由して、直接システムから再調査依頼909、分析優先部材リスト910、内容保証書フォーマット911をダウンロードすることもできる。
登録依頼は、システムは再調査依頼に関するメールだけではなく、分析優先部材リスト910、内容保証書フォーマット911も同時に添付して実行することができる。再調査依頼メール909の文面には、再調査の回答期限や顧客側の窓口となる連絡先を記載する。これらの情報はユーザ企業管理データベース913で保持している。

内容保証書フォーマット911は、再調査対象部材の含有化学物質組成を保証するための証明書のフォーマットである。そこでは、欧州RoHS指令で規制されている6物質群(Cd,Pb,Cr(VI),Hg,PBB,PBDE)のほか、分析優先部材リスト910において不正確の可能性が高いと判定する物質群も内容保証の対象となっても良い。
サプライヤは、システムが出力する内容保証書フォーマット911に調査対象化学物質の含有率、含有部位、目的などの情報を補完し、ネットワーク914を経由してサプライヤ用入力手段915からユーザ企業管理データベース916にアクセスし、内容保証書913の登録を実行することができる。

本実施例に従い、自社917とサプライヤ918の情報伝達手段をシームレス化することにより、部材調達が迅速になるとともに設計・認定工数を削減することができる。

なお、本実施例では評価対象の属性情報として部材に含有する化学物質組成、比較対象として同じ部材分類に属する部材であったが、本発明の適用可能な属性情報と比較対象の組み合わせはこれにとどまらず、第三者により提供され、われわれがその情報の真偽を証明することが困難な情報に対して適用可能である。ここで、第三者は人や法人だけではなく、計測機器などデータ生成機能を有する主体も含む。部材の化学物質情報以外の適用例として、以下のようなものが考えられる。
・ 部材製造段階におけるCO₂排出量、エネルギー使用量などの環境負荷情報。比較対象として同じ部材分類に属する部材。
・ 部材の材料構成情報。比較対象として同じ部材分類に属する部材。
・ 部材仕様値や、仕様値の誤差。比較対象として同じ部材分類に属し、部材単価も類似する部材。

組立メーカに関係のない分野においても、以下のように適用可能な例がある。
・ 健康診断受診者の健康データ(血圧、血糖値など)。比較対象として、性別、年齢の同じ他受診者の健康データ。
・ 機械運転時のCO₂排出量、エネルギー使用量などの環境負荷情報。比較対象として同種の機能を有する機械。

本発明の実施の形態を示すシステム構成ブロック図。 図1における類似部材検索(ステップ108)の手順を示すフローチャート。 図1における含有有無評価の手順を示すフローチャート。 図1における含有率評価の手順を示すフローチャート。 含有有無評価の出力画面イメージ。 含有率評価の出力画面イメージ。 図1における分析優先順位付け(ステップ111)の手順を示すフローチャート。 ユーザが組立メーカ側である場合のシステム構成ブロック図。 ユーザに組立メーカとサプライヤを含む場合のシステム構成ブロック図。 図9における入力手段903の画面インタフェースのイメージ。 ユーザ企業管理データベースに格納しているテーブル構成図。 システム構成ブロック図。 図9における入力手段903の画面インタフェースのイメージ。

符号の説明

101…入力装置、 102…補助記憶装置、 103…システムの範囲、 104…処理装置、 106…出力装置、 107…調査対象部材リスト受付ステップ、 108…部材属性情報抽出処理ステップ、 109…正確性評価ステップ、 111…分析優先順位付けステップ、 112…外部データ記憶部、 113…ネットワーク、 201…部材リスト、 202…評価条件設定受付ステップ、 203,204,205,206…類似部材検索処理ステップ、 207,208…データベース、
211,212…データベースに格納しているテーブル構成、209…評価条件設定受付ステップ、210…類似部材リストのテーブル構成、 301…類似部材リスト、 302…評価条件設定受付ステップ、 303,304,305,306,307,308,313,314…含有有無評価処理ステップ、 309,311…データベース、 310,312…データベースに格納しているテーブル構成、 315…評価結果表示ステップ、401…類似部材リスト、 402、403、404、405、406、407、408、409、418、419…含有率評価処理ステップ、 410、412、414、416…データベース、 411、413、415、417 …データベースに格納しているテーブル構成、 601…類似部材の含有率分布の平均と分散を用いた場合の正規分布、 602…P_Aで表される値を示す面積、 603…水平方向の軸、 701,702,703…分析優先順位付け処理ステップ、 704,706…データベース、 705,707…データベースに格納しているテーブル構成、 708…分析優先部材リストのテーブル構成、 801…部材リスト、 802…入力手段、 803…部材情報評価手段、 804…分析優先部材リスト、 805…ユーザ企業管理データベース、 806…出力手段、 807…分析優先部材リスト、 808…分析依頼ステップ、 809…再調査依頼ステップ、 810…再調査結果入力ステップ、 811…ユーザ、 812…サプライヤ入力手段、 813,814…ネットワーク、 901…部材リスト、 902…評価条件、 903…自社入力手段、 904…部材情報評価手段、 905…分析優先部材リスト、 906…自社向け出力手段、 907…分析優先部材リスト、 908…ネットワーク、 909…再調査依頼、 910…分析優先部材リスト、 911…内容保証書フォーマット(未完成版)、 912…調査結果、 913…内容保証書フォーマット(完成版)、 914…ネットワーク、 915…サプライヤ入力手段、 916…ユーザ企業管理データベース、 917…ユーザ(自社)、 918…ユーザ(サプライヤ)、 919…サプライヤ向け出力手段、 920…ネットワーク、 1101,1102,1103,1104…データベースに格納しているテーブル構成、 1201…入力装置、 1202…出力装置、 1203…処理装置、 1204…補助記憶装置、 1205…インタフェース、 1206…CPU、 1207…主記憶装置、 1208…外部データ記憶部、 1209…ネットワーク

Claims (9)

1. 複数の調査対象部材に含有される物質群の含有情報を確認する場合の優先順位を算出して、表示する部材属性情報の不正抽出方法であって、
   前記調査対象部材と同じ部材分類に属する、または設定入力された評価条件を満たす既登録の類似部材の情報をデータベースより検索し、
   前記類似部材の情報に保持された物質群毎の有無情報より、該当する全ての類似部材に含まれる比率が所定の値を満たす物質群を選択し、前記選択された物質群の含有有無を判定して前記該当する調査対象部材の第１の類似度を決定し、
   前記類似部材の情報に保持された物質群毎の含有率情報より、各物質群iを順次選択し、各類似部材の物質群iの含有率三乗根の分布の平均値miと標準偏差σiを求め、前記該当する調査対象部材の物質群iの含有率三乗根Ciにより、次式
   

   

   ただし、
   

   

   によって求められる各物質群iのＰiの中の最小値、又はＰiの平均値を前記該当する調査対象部材の第２の類似度と決定し、
   前記第１の類似度と、前記第２の類似度のうち、値の低い類似度を前記該当する調査対象部材の類似度と決定し、
   前記複数の調査対象部材を前記決定した類似度の低い順に物質群の含有情報を確認する場合の優先順位を与え、該優先順位を表示することを特徴とする部材属性情報の不正抽出方法。
2. 前記類似部材を定義する評価条件として、設定入力画面より、環境認定、部材分類、登録日付、または納入先事業部の条件を設定することを特徴とする請求項１に記載の部材属性情報の不正抽出方法。
3. 第三者より提供されたオブジェクトの属性情報の正確性を評価するオブジェクト属性情報評価システムにおいて、
   入力部、出力部、演算部および記憶部を有し、
   前記記憶部は、
   オブジェクトの属する分類を定義するオブジェクト基本情報テーブル、オブジェクトの属性情報を保持するオブジェクト属性情報テーブルを備え、
   前記演算部は、
   前記入力部を介して調査対象オブジェクトリストと評価条件を受け付ける手段と、
   前記調査対象オブジェクトリストに列記している調査対象オブジェクトの類似オブジェクトを抽出し、前記調査対象オブジェクトと前記類似オブジェクトの属性情報を抽出する手段と、
   前記調査対象オブジェクトと前記類似オブジェクトの属性情報を比較して前記調査対象オブジェクトの正確性を評価する手段と、
   前記調査対象オブジェクトリストにある各オブジェクトの属性情報の正確性に優先順位を与える手段を備えたことを特徴とするオブジェクト属性情報の不正抽出システム。
4. 前記演算部は、
   前記入力部を介して調査対象オブジェクトリストと、再調査条件を定めた評価条件を受け付ける手段と、
   オブジェクト属性情報の正確性評価後に前記再調査条件を満たすオブジェクトを抽出し、前記オブジェクトの属性情報の提供者に再調査を依頼する手段と、
   再調査の原因と原因属性を特定した調査フォーマットを添付する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３に記載のオブジェクト属性情報の不正抽出システム。
5. オブジェクトの属性情報の正確性を評価するための方法において、
   属性情報の変量の取りうる値が有限の場合、前記類似オブジェクトの属性情報の分布をもとに前記調査対象オブジェクトの属性情報の正確性の有無を判定し、正確性を無と判定する場合に前記判定の根拠を特定するステップと、
   属性情報の変量の取りうる値が無限にある場合、前記類似オブジェクトの属性情報の分布をもとに、前記調査対象オブジェクトの属性情報の正確性の程度を定量的に評価し、前記評価の根拠を特定するステップとを備えたことを特徴とするオブジェクト属性情報の不正抽出方法。
6. オブジェクトの属性情報の正確性を評価するための方法において、
   属性情報が比較尺度または間隔尺度で表現される場合、前記属性情報を変換するステップと、
   変換した属性情報を用いて、前記類似オブジェクトの属性情報の分布をもとに、前記調査対象オブジェクトの属性情報の正確性の程度を定量的に評価し、前記評価の根拠を特定するステップとをさらに備えたことを特徴とする請求項５に記載のオブジェクト属性情報の不正抽出方法。
7. オブジェクト属性情報の再調査の原因となる属性と理由を特定するための方法において、
   正確性の程度を低下させている原因属性を特定するステップと、
   正確性の程度を低下させている原因を特定するステップとをさらに備えたことを特徴とする請求項５に記載のオブジェクト属性情報の不正抽出方法。
8. 前記出力部において、
   オブジェクト属性情報の正確性の程度を低下させる原因と原因属性を特定したオブジェクトリストを、正確性の程度の低い順に並び替えて出力する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３に記載のオブジェクト属性情報の不正抽出システム。
9. 前記出力部は、オブジェクト属性情報の正確性の程度を低下させる原因属性に関する再調査フォーマットを出力する手段をさらに備え、
   前記入力部は、再調査を終了したオブジェクト属性情報が入力されている前記再調査フォーマットを受け付け、前記オブジェクト属性情報をユーザ企業管理データベースに保存する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３に記載のオブジェクト属性情報の不正抽出システム。
   

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