JP2010033149A - Inspection support system, product manufacturing system and product manufacturing method - Google Patents
Inspection support system, product manufacturing system and product manufacturing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010033149A JP2010033149A JP2008192225A JP2008192225A JP2010033149A JP 2010033149 A JP2010033149 A JP 2010033149A JP 2008192225 A JP2008192225 A JP 2008192225A JP 2008192225 A JP2008192225 A JP 2008192225A JP 2010033149 A JP2010033149 A JP 2010033149A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- inspection
- product
- defect
- occurrence
- evaluation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 254
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 113
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 106
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 42
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims abstract description 10
- 238000000275 quality assurance Methods 0.000 claims description 50
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 6
- 239000000047 product Substances 0.000 description 92
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- -1 circuit boards Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011148 full scale manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010422 painting Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 238000004381 surface treatment Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- General Factory Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、検査支援システム、製品の製造システムおよび製品の製造方法に関する。 The present invention relates to an inspection support system, a product manufacturing system, and a product manufacturing method.
複数の部品を組み付けることで製造されるような製品においては、製品を構成する各部品の品質(例えば、部品の加工精度など)が完成品である製品の品質(例えば、その製品が有するべき性能など)に大きな影響を及ぼす。そのため、製品の製造前に部品の検査を行い製造される製品が不良品となることを抑制するようにしている。
しかしながら、この部品の検査において合格した部品同士を組み付けた場合であっても完成品である製品の検査において不合格となる場合がある。
In a product manufactured by assembling a plurality of parts, the quality of each part constituting the product (for example, the processing accuracy of the part) is the quality of the finished product (for example, the performance that the product should have) Etc.). For this reason, parts are inspected before production of the product to prevent the produced product from being defective.
However, even when the parts that have passed in the inspection of the parts are assembled with each other, the inspection of the finished product may fail.
そのため、本格的な製造を開始する前に各部品の精度検査と、検査を行った部品で組立てられた製品の性能検査とを行い、各部品の検査結果と製品の検査結果との相関関係を求めることで各部品の組み合わせを決定する技術が開示されている(特許文献1を参照)。 Therefore, before starting full-scale manufacturing, the accuracy inspection of each part and the performance inspection of the product assembled with the inspected part are performed, and the correlation between the inspection result of each part and the inspection result of the product is correlated. A technique for determining the combination of each component by obtaining is disclosed (see Patent Document 1).
しかしながら、特許文献1に開示がされた技術では製品の製造過程における歩留まりを向上させることができても、製品の出荷先で発生する不良(典型的には、いわゆる初期不良など)を抑制することができないおそれがある。
本発明は、出荷先で発生するおそれがある不良を抑制することができる検査支援システム、製品の製造システムおよび製品の製造方法を提供する。 The present invention provides an inspection support system, a product manufacturing system, and a product manufacturing method capable of suppressing defects that may occur at a shipping destination.
本発明の一態様によれば、製品の構成要素に関する検査情報を格納する構成要素検査情報格納手段と、前記製品の品質保証検査に関する検査情報を格納する品質保証検査情報格納手段と、前記製品の構成要素に関する検査情報に基づいて不良発生の予測を行い、前記製品の品質保証検査に関する検査情報に基づいて代替的に不良発生の実績を求め、前記不良発生の予測と前記代替的な不良発生の実績とに基づいて、出荷先で不良が発生する可能性を評価する検査評価手段と、を備えることを特徴とする検査支援システムが提供される。 According to one aspect of the present invention, component inspection information storage means for storing inspection information relating to product components, quality assurance inspection information storage means for storing inspection information relating to quality assurance inspection of the product, Predicting the occurrence of defects based on the inspection information relating to the constituent elements, obtaining the results of occurrence of defects alternatively based on the inspection information relating to the quality assurance inspection of the product, and predicting the occurrence of defects and the occurrence of the alternative defects There is provided an inspection support system comprising: an inspection evaluation unit that evaluates a possibility that a defect occurs at a shipping destination based on the actual results.
また、本発明の他の一態様によれば、製品の組立てを行う組立手段と、前記組立後に所定の検査基準に基づいて検査を行う第1の検査手段と、前記組立後に所定の数の製品の品質保証検査を行う第2の検査手段と、上記の検査支援システムと、を備え、前記検査支援システムは、製品の構成要素に関する検査情報に基づいて不良発生の予測を行うとともに、前記第2の検査手段から提供される前記製品の品質保証検査に関する検査情報に基づいて代替的に不良発生の実績を求め、前記不良発生の予測と前記代替的な不良発生の実績とに基づいて、出荷先で不良が発生する可能性を評価して、前記評価を検査支援情報として前記第1の検査手段に提供すること、を特徴とする製品の製造システムが提供される。 According to another aspect of the present invention, an assembling unit for assembling a product, a first inspecting unit for inspecting based on a predetermined inspection standard after the assembling, and a predetermined number of products after the assembling. A second inspection means for performing a quality assurance inspection and the above-described inspection support system, wherein the inspection support system predicts the occurrence of a defect based on inspection information relating to a component of a product, and the second The defect occurrence result is obtained alternatively based on the inspection information relating to the quality assurance inspection of the product provided by the inspection means, and the shipping destination is determined based on the prediction of the occurrence of the defect and the result of the alternative defect occurrence. A product manufacturing system is provided that evaluates the possibility of occurrence of a defect and provides the evaluation as inspection support information to the first inspection means.
また、本発明の他の一態様によれば、製品の構成要素に関する検査情報に基づいて不良発生の予測を行い、製品の品質保証検査に関する検査情報に基づいて代替的に不良発生の実績を求め、前記不良発生の予測と前記代替的な不良発生の実績とに基づいて、出荷先で不良が発生する可能性を評価すること、を特徴とする製品の製造方法が提供される。 According to another aspect of the present invention, the occurrence of defects is predicted based on inspection information relating to product components, and the record of occurrence of defects is obtained alternatively based on inspection information relating to product quality assurance inspection. There is provided a method for manufacturing a product, characterized in that the possibility of occurrence of a defect at a shipping destination is evaluated based on the prediction of the occurrence of the defect and the result of the occurrence of the alternative defect.
本発明によれば、出荷先で発生するおそれがある不良を抑制することができる検査支援システム、製品の製造システムおよび製品の製造方法が提供される。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the test | inspection assistance system which can suppress the defect which may generate | occur | produce in a shipping destination, the manufacturing system of a product, and the manufacturing method of a product are provided.
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について例示をする。
図1は、本実施の形態に係る製品の検査支援システムの概略構成を例示するためのブロック図である。
図1に示すように、検査支援システム1には、構成要素検査情報格納手段2、品質保証検査情報格納手段3、参考情報格納手段4、検査評価手段5が設けられている。また、検査評価手段5には、構成要素検査情報格納手段2、品質保証検査情報格納手段3、参考情報格納手段4が電気的に接続され、それぞれに格納されている情報(データ)を検査評価手段5に提供できるようになっている。また、検査評価手段5は、提供された情報(データ)に基づいて出荷先で不良が発生する可能性を評価し、これを検査支援情報として外部の機器に提供できるようになっている。なお、出荷先で不良が発生する可能性の評価については後述する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be illustrated with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram for illustrating a schematic configuration of a product inspection support system according to the present embodiment.
As shown in FIG. 1, the
構成要素検査情報格納手段2は、製品を構成する部品や装置等(以下、構成要素と称する)に関する検査情報を格納する。例えば、受入検査(入荷検査)や製造メーカにおける検査の情報をデータとして格納する。また、格納されている情報(データ)を検査評価手段5に提供できるようになっている。また、構成要素の品質にとって関係の深い事項も検査情報(データ)として格納することができるようになっている。例えば、製造メーカ名、製造時期、製造場所、構成要素の規格、ロット番号などをも格納することができるようになっている。 The component inspection information storage means 2 stores inspection information relating to parts, devices, etc. (hereinafter referred to as “components”) constituting the product. For example, information on acceptance inspection (incoming inspection) and inspection at the manufacturer is stored as data. The stored information (data) can be provided to the inspection evaluation means 5. In addition, items closely related to the quality of the component can be stored as inspection information (data). For example, a manufacturer name, a manufacturing time, a manufacturing place, a component standard, a lot number, and the like can be stored.
品質保証検査情報格納手段3は、製品の品質保証検査に関する検査情報を格納する。例えば、環境検査や長期間にわたる信頼性検査に関する情報をデータとして格納する。また、格納されている情報(データ)を検査評価手段5に提供できるようになっている。
環境検査に関する情報(データ)としては、例えば、温度、湿度、気圧などを変化させて行う検査に関する情報(データ)を例示することができる。また、長期間にわたる信頼性検査に関する情報(データ)としては、例えば、基本性能の検査を長期間にわたり行う検査に関する情報(データ)を例示することができる。
参考情報格納手段4は、組立てられた製品の検査に関連する参考情報を格納する。例えば、熟練した作業者の知見や過去における同機種または類似機種の検査に関する情報をデータとして格納する。また、格納されている情報(データ)を検査評価手段5に提供できるようになっている。
なお、参考情報格納手段4は必ずしも必要ではない。ただし、参考情報格納手段4を設けるようにすれば、例えば、熟練した作業者の経験則のようなものも考慮することができるので、より多面的な評価を行うことができる。
The quality assurance inspection information storage means 3 stores inspection information relating to product quality assurance inspection. For example, information on environmental inspections and long-term reliability inspections is stored as data. The stored information (data) can be provided to the inspection evaluation means 5.
As information (data) regarding environmental inspection, for example, information (data) regarding inspection performed by changing temperature, humidity, atmospheric pressure and the like can be exemplified. Moreover, as information (data) regarding the long-term reliability inspection, for example, information (data) regarding the inspection for performing the basic performance inspection over a long period of time can be exemplified.
The reference information storage means 4 stores reference information related to the inspection of the assembled product. For example, knowledge on the knowledge of skilled workers and information on inspection of the same model or similar models in the past are stored as data. The stored information (data) can be provided to the inspection evaluation means 5.
The reference information storage unit 4 is not always necessary. However, if the reference information storage unit 4 is provided, for example, a rule of thumb of a skilled worker can be taken into consideration, so that a multifaceted evaluation can be performed.
また、構成要素検査情報格納手段2、品質保証検査情報格納手段3、参考情報格納手段4に格納されている各情報(データ)は、ロット番号毎に区分されている。そのため、本実施の形態においては、ロット番号をキーとして不良発生を予測したり、代替的に不良発生の実績を求めたり、参考情報を考慮したり、出荷先で不良が発生する可能性を評価したりしている。
In addition, each piece of information (data) stored in the component inspection
次に、検査支援システム1の作用について例示をする。
検査支援システム1は、構成要素検査情報格納手段2に格納されている構成要素に関する検査情報に基づいて不良発生の予測を行う。この際、不良発生の予測の評価指標とするために所定の評価ポイントを用いて数値化を行う。
また、品質保証検査情報格納手段3に格納されている品質保証検査において不合格となった製品の品質保証検査に関する検査情報に基づいて代替的に不良発生の実績を求める。この際、不良発生の実績の評価指標とするために所定の評価ポイントを用いて数値化を行う。
そして、不良発生の予測と代替的な不良発生の実績とに基づいて、出荷先で不良が発生する可能性を評価する。また、不良が発生する可能が高いとされた製品の情報を検査支援情報として出力する。なお、前述したように、参考情報格納手段4に格納されている参考情報をも加えて出荷先で不良が発生する可能性を評価することもできる。
Next, the operation of the
The
In addition, based on the inspection information relating to the quality assurance inspection of the product that has been rejected in the quality assurance inspection stored in the quality assurance inspection information storage means 3, a record of the occurrence of defects is obtained instead. At this time, in order to use it as an evaluation index of the record of occurrence of defects, numerical values are used using predetermined evaluation points.
Based on the prediction of the occurrence of defects and the results of alternative defect occurrences, the possibility of occurrence of defects at the shipping destination is evaluated. In addition, information on a product that is highly likely to cause a defect is output as inspection support information. As described above, it is possible to evaluate the possibility that a defect will occur at the shipping destination by adding the reference information stored in the reference information storage means 4 as well.
出荷先で不良が発生する可能性の評価についてさらに例示をする。
まず、不良発生の予測に関して例示をする。
図2は、不良発生の予測を例示するためのフローチャートである。
また、図3、図4は、構成要素の各ロットの等級分けと評価ポイントの付与を例示するための模式図である。
まず、構成要素検査情報格納手段2に格納されている構成要素の検査情報から、該当製品に使用される構成要素の各ロット毎の検査情報を取得する(ステップS1)。
Further illustration will be given on the evaluation of the possibility of defects occurring at the shipping destination.
First, an example will be given regarding the prediction of the occurrence of defects.
FIG. 2 is a flowchart for illustrating prediction of occurrence of a defect.
FIG. 3 and FIG. 4 are schematic diagrams for illustrating the grading of each lot of components and the provision of evaluation points.
First, the inspection information for each lot of the component used for the corresponding product is acquired from the inspection information of the component stored in the component inspection information storage means 2 (step S1).
次に、各構成要素の各ロットを等級分けする(ステップS2)。
すなわち、製品の各構成要素に関する検査情報をロット毎に所定の等級に等級分けする。例えば、図3(a)に示すように、一の構成要素において検査の規定値近傍の範囲にあるロットの等級を「A」、「A」より外れた範囲にあるロットの等級を「B」、「B」より外れた範囲にあるロットの等級を「C」、「C」より外れた範囲にあるロットを「NG」(不合格)とすることができる。
また、図3(a)は、分布がほぼ正規分布を呈する場合であるがこれに限定されるわけではない。例えば、図4(a)に示すような場合においても、検査の規定値近傍の範囲にあるロットの等級を「A」、「A」より外れた範囲にあるロットの等級を「B」、「B」より外れた範囲にあるロットの等級を「C」、「C」より外れた範囲にあるロットを「NG」(不合格)とすることができる。
すなわち、分布の形態にかかわらず等級分けを行うことができ、等級分けの各範囲も、検査の内容、構成要素の品種、経験値などに基づいて適宜決定することができる。また、等級分けの級数は例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
次に、等級分けされた等級に応じて所定の評価ポイントを付与し、これらを情報(データ)として格納する(ステップS3)。
例えば、図3(b)、図4(b)に示すように、等級「A」に対しては評価ポイント「1」、等級「B」に対しては評価ポイント「3」、等級「C」に対しては評価ポイント「5」を付与するようにすることができる。なお、「NG」(不合格)の構成要素は製品の製造に使用されることがないので評価ポイントを付与しないようにすることができる。また、評価ポイントも例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
Next, each lot of each component is graded (step S2).
That is, the inspection information regarding each component of the product is classified into predetermined grades for each lot. For example, as shown in FIG. 3A, the grade of a lot that is in the vicinity of the specified value of inspection in one component is “A”, and the grade of a lot that is outside the range of “A” is “B”. , “C” can be assigned to a lot that falls outside the range “B”, and “NG” (fail) can be assigned to a lot that falls outside the range “C”.
FIG. 3A shows a case where the distribution is almost normal, but the present invention is not limited to this. For example, even in the case shown in FIG. 4A, the grade of a lot in the vicinity of the specified value for inspection is “A”, the grade of a lot in a range outside “A” is “B”, “ The grade of a lot that is out of the range “B” can be “C”, and the lot that is out of the range “C” can be “NG” (failed).
That is, grading can be performed regardless of the form of distribution, and each range of grading can be appropriately determined based on the contents of inspection, the type of component, the experience value, and the like. Moreover, the series of classification is not limited to the illustrated example, and can be changed as appropriate.
Next, predetermined evaluation points are assigned according to the grades classified, and these are stored as information (data) (step S3).
For example, as shown in FIG. 3B and FIG. 4B, the evaluation point “1” for the grade “A”, the evaluation point “3” for the grade “B”, and the grade “C”. An evaluation point “5” can be assigned to. In addition, since the component of "NG" (failure) is not used for manufacture of a product, it can avoid giving an evaluation point. Also, the evaluation points are not limited to those illustrated, but can be changed as appropriate.
次に、格納されている各構成要素における各ロット毎の評価ポイント同士の積をロットの組み合わせ分だけ算出し、構成要素検査情報に基づく不良予測情報として格納する(ステップS4)。
すなわち、各構成要素間におけるロットの組合せ毎に、前述の付与された評価ポイントの積を求めることで評価ポイントを算出し、構成要素検査情報に基づく不良予測情報として格納する。
Next, the product of the evaluation points for each lot in each stored component is calculated for the combination of lots, and stored as defect prediction information based on the component inspection information (step S4).
That is, for each combination of lots between the constituent elements, an evaluation point is calculated by obtaining the product of the assigned evaluation points as described above, and stored as defect prediction information based on the constituent element inspection information.
例えば、表1に示すように、図3(b)、図4(b)に例示をした各構成要素における各ロット毎の評価ポイント同士の積を算出し、不良予測情報として格納する。 For example, as shown in Table 1, a product of evaluation points for each lot in each component illustrated in FIGS. 3B and 4B is calculated and stored as defect prediction information.
一般的には、構成要素に関する検査において合格したものであっても規定値に近いものほど信頼性が高いと考えられる。例えば、等級「A」のものは最も信頼性が高く、等級「B」、「C」となるにつれ信頼性が低下してゆくと考えられる。そのため、構成要素を組み合わせた場合においても等級「A」同士を組み合わせたものは最も信頼性が高く、等級「C」同士を組み合わせたものは最も信頼性が低くなると考えられる。
In general, it is considered that the closer to the specified value, the higher the reliability, even if the inspection on the component is passed. For example, the grade “A” has the highest reliability, and it is considered that the reliability decreases as the grades “B” and “C”. Therefore, even when the constituent elements are combined, it is considered that the combination of the grades “A” has the highest reliability, and the combination of the grades “C” has the lowest reliability.
本実施の形態においては、等級毎に付与された評価ポイント同士の積を求めることで不良の発生を予測するようにしている。例えば、最も信頼性が低い等級「C」同士を組み合わせた場合にはその値は「25」となり、最も信頼性が高い等級「A」同士を組み合わせた場合にはその値は「1」となる。なお、評価ポイント同士の積に限定されるわけではなく、和としてもよい。ただし、積とした方が算出された値の差が大きくなるので相違を明確にすることができる。
次に、算出された評価ポイント(付与された評価ポイントの積または和)に基づいて不良発生の予測を行う(ステップS5)。
In the present embodiment, the occurrence of a defect is predicted by obtaining the product of evaluation points given for each grade. For example, when the class “C” having the lowest reliability is combined, the value is “25”, and when the class “A” having the highest reliability is combined, the value is “1”. . The product is not limited to the product of the evaluation points, and may be a sum. However, since the difference between the calculated values becomes larger when the product is used, the difference can be clarified.
Next, the occurrence of defects is predicted based on the calculated evaluation points (the product or sum of the assigned evaluation points) (step S5).
この場合、例えば、最も信頼性が低い等級「C」同士を組み合わせた評価ポイント「25」のものを不良発生の可能性が高いものとすることができる。なお、所定の閾値を設けて不良の発生を予測するようにすることもできる。 In this case, for example, the evaluation point “25” that combines the least reliable grades “C” can be set to have a high possibility of occurrence of a defect. Note that it is also possible to predict the occurrence of defects by providing a predetermined threshold.
ここで、構成要素検査情報に基づく不良発生の予測だけでは、出荷先で不良が発生する可能性に対する評価精度を向上させることができない。例えば、最も信頼性が低い等級「C」同士を組み合わせた評価ポイント「25」のものであっても常に出荷先において不良が発生するとは限らない。そのため、評価ポイント「25」のものをすべて廃棄したり、すべて再検査したりすれば、歩留まりや生産性が低下するおそれがある。 Here, it is not possible to improve the evaluation accuracy for the possibility of a defect occurring at the shipping destination only by predicting the occurrence of a defect based on the component element inspection information. For example, even if the evaluation point is “25”, which is a combination of the least reliable grades “C”, a defect does not always occur at the shipping destination. Therefore, if all of the evaluation points “25” are discarded or re-inspected, the yield and productivity may be reduced.
そこで、本実施の形態においては、前述した不良発生の予測のみならず代替的に求められた不良発生の実績をも考慮することで、出荷先において不良が発生する可能性を評価するようにしている。ここで、一般的には、出荷先において発生した不良に関する情報(データ)を収集するのは困難である。また、収集できたとしても情報(データ)が偏在していたり、数が少ないなどの不都合が生じるおそれがある。 Therefore, in the present embodiment, not only the above-described prediction of the occurrence of defects, but also considering the actual occurrence of defects that are obtained alternatively, the possibility of occurrence of defects at the shipping destination is evaluated. Yes. Here, in general, it is difficult to collect information (data) relating to defects occurring at the shipping destination. Even if it can be collected, there is a possibility that inconveniences such as uneven distribution of information (data) or a small number of information may occur.
そのため、本実施の形態においては、品質保証検査情報格納手段3に格納されている品質保証検査において不合格となった製品の品質保証検査に関する検査情報を用いて、代替的に不良発生の実績を求めるようにしている。前述したように、品質保証検査においては環境検査や長期間にわたる信頼性検査などが行われる。一般的に、このような検査の内容は搬送や出荷先における状況をも考慮して決められている場合が多い。そのため、品質保証検査において不合格となったものを、出荷先において不良を発生させたものと見なすことができる。また、検査対象製品や検査数なども任意に決定することができるので、情報(データ)の偏在や数などを制御することもできる。 For this reason, in the present embodiment, by using the inspection information related to the quality assurance inspection of the product which has been rejected in the quality assurance inspection stored in the quality assurance inspection information storage means 3, the actual occurrence of the defect is alternatively obtained. I want to ask. As described above, in the quality assurance inspection, environmental inspection and long-term reliability inspection are performed. In general, the contents of such inspection are often determined in consideration of the situation at the transportation and shipping destination. Therefore, what has failed in the quality assurance inspection can be regarded as having caused a defect in the shipping destination. In addition, since the product to be inspected and the number of inspections can be arbitrarily determined, the uneven distribution and number of information (data) can be controlled.
次に、代替的な不良発生の実績に関して例示をする。
図5は、代替的な不良発生の実績を求める場合を例示するためのフローチャートである。
まず、品質保証検査で不合格となった製品を構成する各構成要素のロット番号に関する情報(データ)を取得し、これを格納、蓄積する(ステップS10)。
表2は、格納、蓄積された各構成要素のロット番号に関する情報(データ)を例示するための表である。
次に、蓄積された各構成要素のロット番号の組み合わせの数を算出する(ステップS11)。
すなわち、品質保証検査において不合格となった製品の品質保証検査に関する検査情報に基づいて、各構成要素間におけるロットの組合せを求めてその組合せの数を算出する。
Next, an example of an alternative defect occurrence record will be described.
FIG. 5 is a flowchart for illustrating a case where the result of occurrence of an alternative defect is obtained.
First, information (data) relating to the lot number of each component constituting the product that has failed the quality assurance inspection is acquired, stored, and accumulated (step S10).
Table 2 is a table for illustrating information (data) relating to the lot number of each component stored and accumulated.
Next, the number of combinations of lot numbers of the accumulated components is calculated (step S11).
That is, based on the inspection information related to the quality assurance inspection of the product that has failed the quality assurance inspection, the combination of lots between the components is obtained and the number of the combinations is calculated.
表3は、表2における「構成要素1」と「構成要素2」とに着目し、算出された組み合わせの数に関する情報(データ)を例示するための表である。例えば、表2における「構成要素1」と「構成要素2」とにおいて各ロット番号の組み合わせの数を算出し、「ロットA3」と「ロットB3」の組み合わせが「10」組あった場合には表3の該当欄に「10」と入力される。
次に、組み合わせの数に応じて評価ポイントを付与し、付与された評価ポイントに基づいて代替的な不良発生の実績を求める(ステップS12)。
表4は、表3における組み合わせの数に応じて評価ポイントを付与したものを例示するための表である。例えば、組み合わせの数が「0」の場合は評価ポイントを「0」、組み合わせの数が「1以上、4以下」の場合は評価ポイントを「1」、組み合わせの数が「5以上」の場合は評価ポイントを「5」とすることができる。
なお、以上は「構成要素1」と「構成要素2」とに着目した場合であるが、同様の処理(組み合わせの数の算出、評価ポイントの付与)がすべての構成要素の組み合わせに関して行われる。また、求められた代替的な不良発生の実績は不良実績評価情報として格納される。
Table 3 is a table for exemplifying information (data) related to the calculated number of combinations by focusing on “
Next, evaluation points are assigned according to the number of combinations, and an alternative defect occurrence record is obtained based on the assigned evaluation points (step S12).
Table 4 is a table for illustrating an example in which evaluation points are given according to the number of combinations in Table 3. For example, when the number of combinations is “0”, the evaluation point is “0”, when the number of combinations is “1 or more and 4 or less”, the evaluation point is “1”, and when the number of combinations is “5 or more” Can set the evaluation point to “5”.
The above is a case where attention is paid to “
ここで、品質保証検査の検査数が増加すると、各構成要素のロット番号の組み合わせの数もそれにつれて増加することになる。そのため、ロット番号の組み合わせの数をそのまま用いると適切な評価ができなくなる場合が生じ得る。本実施の形態においては、組み合わせの数に応じて評価ポイントを付与することで情報(データ)に普遍性を持たせるようにしている。
Here, as the number of inspections for quality assurance inspection increases, the number of combinations of lot numbers of each component also increases accordingly. For this reason, if the number of combinations of lot numbers is used as it is, it may be impossible to perform appropriate evaluation. In the present embodiment, information (data) is given universality by assigning evaluation points according to the number of combinations.
なお、組み合わせの数に応じた評価ポイントは例示したものに限定されるわけではなく、適宜変更することができる。また、経験則などにより品質保証検査の検査数が所定の範囲に決められている場合には、組み合わせの数をそのまま用いるようにすることもできる。 Note that the evaluation points according to the number of combinations are not limited to those illustrated, but can be changed as appropriate. Further, when the number of quality assurance inspections is determined within a predetermined range based on empirical rules, the number of combinations can be used as it is.
以上のようにして求められた不良発生の予測(不良予測情報)と代替的な不良発生の実績(不良実績評価情報)とを用いて、出荷先で不良が発生する可能性を評価する。この場合、格納されている不良予測情報における評価ポイントと不良実績評価情報における評価ポイントとの積を算出し、算出された値に基づいて出荷先で不良が発生する可能性を評価するようにすることができる。
表5は、表1(不良予測情報)における評価ポイントと、表4(不良実績評価情報)における評価ポイントとの積を算出した場合を例示するための表である。例えば、表1における「A3とB3との組み合わせ」に関する評価ポイント「25」と、表4における「A3とB3との組み合わせ」に関する評価ポイント「5」との積が、表5における「A3とB3との組み合わせ」に関する値「125」となる。
この場合、評価ポイントが高いものほど出荷先で不良が発生する可能が高いと評価することができる。そのため、所定の閾値などを設けるなどして該当する製品を割り出し、その情報を検査支援情報として出力するようにすることもできる。
なお、評価ポイントの積に限定されるわけではなく、和としてもよい。ただし、積とした方が算出された値の差が大きくなるので相違を明確にすることができる。
Using the failure occurrence prediction (failure prediction information) and alternative failure occurrence results (failure performance evaluation information) obtained as described above, the possibility of occurrence of defects at the shipping destination is evaluated. In this case, the product of the evaluation point in the stored defect prediction information and the evaluation point in the defect performance evaluation information is calculated, and the possibility of a defect occurring at the shipping destination is evaluated based on the calculated value. be able to.
Table 5 is a table for illustrating a case where the product of the evaluation points in Table 1 (failure prediction information) and the evaluation points in Table 4 (failure performance evaluation information) is calculated. For example, the product of the evaluation point “25” regarding “a combination of A3 and B3” in Table 1 and the evaluation point “5” regarding “a combination of A3 and B3” in Table 4 is “A3 and B3” in Table 5. And “125” in relation to “combination with”.
In this case, it can be evaluated that the higher the evaluation point, the higher the possibility that a defect will occur at the shipping destination. For this reason, it is possible to determine a corresponding product by providing a predetermined threshold or the like and output the information as inspection support information.
The product is not limited to the product of the evaluation points, and may be a sum. However, since the difference between the calculated values becomes larger when the product is used, the difference can be clarified.
一般的には、品質保証検査において検査されるものの数は少ない。そのため、出荷先における不良発生の可能性を不良実績評価情報のみを用いて評価するものとすれば、評価の精度が低くなるおそれがある。一方、構成要素の検査においては検査されるものの数が非常に多い。
そのため、不良発生の予測(不良予測情報)と代替的な不良発生の実績(不良実績評価情報)の双方を用い、互いの欠点を補い合わせることで評価の精度を向上させるようにしている。
In general, the number of items inspected in quality assurance inspection is small. Therefore, if the possibility of occurrence of a defect at the shipping destination is evaluated using only the defect performance evaluation information, the accuracy of the evaluation may be lowered. On the other hand, in the inspection of components, the number of items to be inspected is very large.
For this reason, both the prediction of defect occurrence (defect prediction information) and the alternative defect occurrence record (defect record evaluation information) are used to supplement each other's defects to improve evaluation accuracy.
また、前述したように、参考情報格納手段4に格納されている参考情報をも加えて出荷先で不良が発生する可能性を評価することもできる。
表6は、参考情報を例示するための表である。
表6に例示をするものは、構成要素相互間における相性の経験値を評価ポイントを用いて表したものである。例えば、「構成要素1」と「構成要素2」との相性が悪い(不良を発生させやすい)ことが経験的に分かっているような場合には高い評価ポイント(「5」)を付与し、「構成要素1」と「構成要素3」との相性が良い(不良を発生させ難い)ことが経験的に分かっているような場合には、低い評価ポイント(「1」)を付与するようにすることができる。
Further, as described above, it is also possible to evaluate the possibility that a defect will occur at the shipping destination by adding the reference information stored in the reference information storage means 4.
Table 6 is a table for illustrating reference information.
What is illustrated in Table 6 represents the experience value of compatibility between components using evaluation points. For example, if it is empirically known that “
そして、表5に例示した評価ポイントとの積を算出し、算出した値に基づいて出荷先で不良が発生する可能性を評価することができる。この場合、評価ポイントが高いものほど出荷先で不良が発生する可能が高いと評価することができる。そのため、所定の閾値などを設けるなどして該当する製品を割り出し、その情報を検査支援情報として出力するようにすることもできる。
なお、評価ポイントの積に限定されるわけではなく、和としてもよい。ただし、積とした方が算出された値の差が大きくなるので相違を明確にすることができる。
And the product with the evaluation point illustrated in Table 5 can be calculated, and the possibility that a defect will occur at the shipping destination can be evaluated based on the calculated value. In this case, it can be evaluated that the higher the evaluation point, the higher the possibility that a defect will occur at the shipping destination. For this reason, it is possible to determine a corresponding product by providing a predetermined threshold or the like and output the information as inspection support information.
The product is not limited to the product of the evaluation points, and may be a sum. However, since the difference between the calculated values becomes larger when the product is used, the difference can be clarified.
次に、本実施の形態に係る製品の製造システム100について例示をする。なお、部品や装置などから製品を組立てる場合を例にとって説明をする。
図6は、本実施の形態に係る製品の製造システムを例示するためのブロック図である。 なお、図中の実線の矢印はデータの流れを表し、破線の矢印は工程の流れを表している。
製品の製造システム100は、受入検査(入荷検査)手段101、構成要素搬入手段102、組立手段103、製品検査手段104、品質保証検査手段105、本実施の形態に係る検査支援システム1を備えている。また、出荷ステージ106を適宜備えるようにすることができる。
Next, the
FIG. 6 is a block diagram for illustrating a product manufacturing system according to the present embodiment. In the figure, solid arrows indicate the flow of data, and broken arrows indicate the flow of steps.
The
受入検査手段101は、図示しない各種の測定手段を備え、入荷した構成要素の寸法、精度、性能などの検査を行い、これを構成要素の検査情報(データ)として検査支援システム1に設けられた構成要素検査情報格納手段2に送ることができるようになっている。また、構成要素の品質にとって関係の深い事項に関する情報(データ)も検査支援システム1に設けられた構成要素検査情報格納手段2に送るようになっている。そのようなものとしては、例えば、製造メーカ名、製造時期、製造場所、構成要素の規格、ロット番号などを例示することができる。
The incoming inspection means 101 includes various measuring means (not shown), inspects the dimensions, accuracy, performance, etc. of the received components, and is provided in the
なお、受入検査手段101は必ずしも必要ではない。例えば、構成要素の製造メーカにおける検査のデータが添付されている場合には、受入検査(入荷検査)を省くこともできる。そのような場合には、添付されている検査情報(データ)を検査支援システム1に設けられた構成要素検査情報格納手段2に送るようにすればよい。ただし、受入検査手段101が設けられていれば、種々の受入形態にも対応することができる。
The acceptance inspection means 101 is not always necessary. For example, when inspection data of a component manufacturer is attached, it is possible to omit an incoming inspection (incoming inspection). In such a case, the attached inspection information (data) may be sent to the component element inspection information storage means 2 provided in the
構成要素搬入手段102は、図示しない各種のハンドリング手段などを備え、受入検査(入荷検査)手段101による検査で合格したもの、あるいは製造メーカにおける検査の合格データが添付されたものを組立手段103に搬入する。なお、受入検査(入荷検査)手段101による検査で不合格となったもの、製造メーカにおける検査のデータに不備があるものなどは、組立手段103に搬入されず修正、廃棄などが行われる図示しないステージに向けて搬出される。
The component carry-in
組立手段103は、製品の組立てを行う。すなわち、図示しない各種の組み付け装置や処理装置などを備え搬入された構成要素の組み付け、処理などを行う。例えば、モータ、センサ、記録媒体、コンデンサなどの電気部品、回路基板、半導体装置、電池などをフレームや装置に組み付けたり、配線の半田付けをしたり、塗装などの表面処理を行ったりする。 The assembling means 103 assembles the product. In other words, various assembly devices and processing devices (not shown) are provided, and the loaded components are assembled and processed. For example, electric parts such as motors, sensors, recording media, capacitors, circuit boards, semiconductor devices, batteries, and the like are assembled in a frame or device, wiring is soldered, or surface treatment such as painting is performed.
製品検査手段104は、製品の組立後に所定の検査基準に基づいて検査を行う。すなわち、図示しない各種の測定手段などを備え、製品の寸法、精度、外観、性能などを検査する。また、各種の検査に必要な情報(データ)を格納する図示しない格納手段を備えている。製品検査手段104による検査で合格となったものの一部は、品質保証検査手段105に送られ、残りは出荷ステージ106に送られる。なお、製品検査手段104による検査で不合格となったものは出荷ステージ106に送られず、修正、廃棄などが行われる図示しないステージに向けて搬出される。
The
品質保証検査手段105は、製品の品質保証検査を行うための各種の検査手段を備え、製品の組立後に所定の数の製品の品質保証検査を行う。各種の検査手段としては、例えば、環境検査や長期間にわたる信頼性検査を行うための検査手段などを例示することができる。また、検査結果を品質保証検査に関する検査情報(データ)として検査支援システム1に設けられた品質保証検査情報格納手段3に送ることができるようになっている。品質保証検査情報格納手段3に送られる情報(データ)としては、例えば、環境検査に関する情報(データ)として温度、湿度、気圧を変化させて行う検査に関する情報(データ)や、長期間にわたる信頼性検査に関する情報(データ)として基本性能の検査を長期間にわたり行う検査に関する情報(データ)などを例示することができる。また、各種の品質保証検査に必要な情報(データ)を格納する図示しない格納手段を備えている。
また、品質保証検査手段105により検査が行われた製品は廃棄されるようになっている。なお、品質保証検査の内容などによっては、出荷ステージ106に送るようにすることもできる。
The quality assurance inspection means 105 includes various inspection means for performing a quality assurance inspection of a product, and performs a quality assurance inspection of a predetermined number of products after the product is assembled. Examples of the various inspection means include an inspection means for performing an environmental inspection and a long-term reliability inspection. In addition, the inspection result can be sent to the quality assurance inspection information storage means 3 provided in the
In addition, the product that has been inspected by the quality assurance inspection means 105 is discarded. Depending on the contents of the quality assurance inspection, it may be sent to the
前述したように、検査支援システム1は、構成要素検査情報格納手段2に格納されている情報(データ)に基づいて不良発生の予測を行う。また、品質保証検査手段105から送られ品質保証検査情報格納手段3に格納されている不合格となった製品に関する情報(データ)に基づいて代替的な不良発生の実績を求める。そして、不良発生の予測と代替的な不良発生の実績とから出荷先で不良が発生する可能性を評価し、不良が発生する可能が高いとされた製品の情報を検査支援情報として製品検査手段104に送る。この際、参考情報格納手段4に格納されている参考情報をも考慮して出荷先で不良が発生する可能性を評価し、これを検査支援情報として製品検査手段104に送るようにすることもできる。
As described above, the
検査支援システム1から送られた検査支援情報は、製品検査手段104に設けられた図示しない格納手段に格納される。そして、出荷先で不良が発生する可能性が高いとされた情報(データ)に該当する製品が出荷ステージ106にある場合には、これを再検査するようにすることができる。この場合、再検査をより詳細に行うようにすることもできる。また、製品検査手段104に設けられた図示しない格納手段に格納されている検査データを書き換えて、該当する製品が流れてきた場合にはより詳細な検査を行ったり、繰り返し検査を行ったりするようにすることができる。
The inspection support information sent from the
出荷ステージ106は、製品を保管するための各種手段が設けられ、出荷のための準備が行えるようになっている。また、検査支援システム1から送られた検査支援情報に基づいて、該当する製品を製品検査手段104に向けて搬出することができるようになっている。
The
以上、本実施の形態について例示をした。しかし、本発明はこれらの記述に限定されるものではない。
前述の実施の形態に関して、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。
例えば、検査支援システム1、製品の製造システム100などが備える各要素の配置、数などは、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
また、評価ポイントの付与に関しても、不良発生の可能性が高くなるほど高い評価ポイントを付与するようにしたが、不良発生の可能性が高くなるほど低い評価ポイントを付与するようにしてもよい。
また、前述した各実施の形態が備える各要素は、可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
Heretofore, the present embodiment has been illustrated. However, the present invention is not limited to these descriptions.
As long as the features of the present invention are provided, those skilled in the art appropriately modified the design of the above-described embodiments are also included in the scope of the present invention.
For example, the arrangement, the number, and the like of each element included in the
In addition, regarding the provision of evaluation points, higher evaluation points are assigned as the possibility of occurrence of defects increases. However, lower evaluation points may be provided as the possibility of occurrence of defects increases.
Moreover, each element with which each embodiment mentioned above is combined can be combined as much as possible, and what combined these is also included in the scope of the present invention as long as the characteristics of the present invention are included.
1 検査支援システム、2 構成要素検査情報格納手段、3 品質保証検査情報格納手段、4 参考情報格納手段、5 検査評価手段、100 製造システム、101 受入検査(入荷検査)手段、102 構成要素搬入手段、103 組立手段、104 製品検査手段、105 品質保証検査手段、106 出荷ステージ
DESCRIPTION OF
Claims (12)
前記製品の品質保証検査に関する検査情報を格納する品質保証検査情報格納手段と、
前記製品の構成要素に関する検査情報に基づいて不良発生の予測を行い、前記製品の品質保証検査に関する検査情報に基づいて代替的に不良発生の実績を求め、前記不良発生の予測と前記代替的な不良発生の実績とに基づいて、出荷先で不良が発生する可能性を評価する検査評価手段と、
を備えたことを特徴とする検査支援システム。 Component inspection information storage means for storing inspection information relating to product components;
Quality assurance inspection information storage means for storing inspection information relating to the quality assurance inspection of the product;
Prediction of defect occurrence is performed based on inspection information relating to the component of the product, and a record of defect occurrence is obtained alternatively based on inspection information relating to quality assurance inspection of the product. An inspection evaluation means for evaluating the possibility of a defect occurring at the shipping destination based on the defect occurrence record;
An inspection support system characterized by comprising:
前記検査評価手段は、前記参考情報に第4の評価ポイントを付与し、前記第2の評価ポイントと、前記第3の評価ポイントと、前記第4の評価ポイントと、の積または和に基づいて、出荷先で不良が発生する可能性を評価することを特徴とする請求項4記載の検査支援システム。 Reference information storage means for storing reference information related to the inspection of the assembled product is further provided,
The inspection evaluation unit gives a fourth evaluation point to the reference information, and is based on a product or sum of the second evaluation point, the third evaluation point, and the fourth evaluation point. The inspection support system according to claim 4, wherein a possibility that a defect occurs at a shipping destination is evaluated.
前記組立後に所定の検査基準に基づいて検査を行う第1の検査手段と、
前記組立後に所定の数の製品の品質保証検査を行う第2の検査手段と、
請求項1〜5のいずれか1つに記載の検査支援システムと、を備え、
前記検査支援システムは、製品の構成要素に関する検査情報に基づいて不良発生の予測を行うとともに、前記第2の検査手段から提供される前記製品の品質保証検査に関する検査情報に基づいて代替的に不良発生の実績を求め、前記不良発生の予測と前記代替的な不良発生の実績とに基づいて、出荷先で不良が発生する可能性を評価して、前記評価を検査支援情報として前記第1の検査手段に提供すること、を特徴とする製品の製造システム。 Assembly means for assembling the product;
First inspection means for performing inspection based on a predetermined inspection standard after the assembly;
Second inspection means for performing quality assurance inspection of a predetermined number of products after the assembly;
An inspection support system according to any one of claims 1 to 5,
The inspection support system predicts the occurrence of a defect based on inspection information relating to a component of a product, and substitutes a defect based on inspection information relating to a quality assurance inspection of the product provided from the second inspection means. A probability of occurrence is obtained, the possibility of occurrence of a defect at the shipping destination is evaluated based on the prediction of the occurrence of the defect and the record of the occurrence of the alternative defect, and the evaluation is used as the inspection support information. A product manufacturing system characterized by being provided to an inspection means.
前記受入検査手段から前記検査支援システムへ前記製品の構成要素に関する検査情報が提供されること、を特徴とする請求項6記載の製品の製造システム。 It further comprises a receiving inspection means for inspecting the received components.
The product manufacturing system according to claim 6, wherein inspection information relating to a component of the product is provided from the acceptance inspection unit to the inspection support system.
前記等級分けされた等級に応じて第1の評価ポイントを付与し、
各構成要素間におけるロットの組合せ毎に前記付与された第1の評価ポイントの積または和を求めることで第2の評価ポイントを算出し、前記第2の評価ポイントに基づいて前記不良発生の予測を行うこと、を特徴とする請求項8記載の製品の製造方法。 Classifying the inspection information on each component of the product into a predetermined grade for each lot,
A first evaluation point is given according to the graded grade,
A second evaluation point is calculated by obtaining a product or sum of the assigned first evaluation points for each lot combination between the constituent elements, and the occurrence of the defect is predicted based on the second evaluation points. The method of manufacturing a product according to claim 8, wherein:
前記算出された組合せの数に応じて第3の評価ポイントを付与し、
前記付与された第3の評価ポイントに基づいて前記代替的な不良発生の実績を求めること、を特徴とする請求項8または9に記載の製品の製造方法。 Based on the inspection information related to the quality assurance inspection of the product that has failed the quality assurance inspection, calculate the number of combinations by obtaining the combination of lots between each component,
A third evaluation point is given according to the calculated number of combinations,
The method for manufacturing a product according to claim 8 or 9, wherein a result of occurrence of the alternative defect is obtained based on the given third evaluation point.
前記第2の評価ポイントと、前記第3の評価ポイントと、前記第4の評価ポイントと、の積または和に基づいて、出荷先で不良が発生する可能性を評価すること、を特徴とする請求項11記載の製品の製造方法。 A fourth evaluation point is given to the reference information related to the inspection of the assembled product,
Evaluating the possibility of a defect occurring at a shipping destination based on the product or sum of the second evaluation point, the third evaluation point, and the fourth evaluation point. The manufacturing method of the product of Claim 11.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008192225A JP5123093B2 (en) | 2008-07-25 | 2008-07-25 | Inspection support system, product manufacturing system, and product manufacturing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008192225A JP5123093B2 (en) | 2008-07-25 | 2008-07-25 | Inspection support system, product manufacturing system, and product manufacturing method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010033149A true JP2010033149A (en) | 2010-02-12 |
JP5123093B2 JP5123093B2 (en) | 2013-01-16 |
Family
ID=41737585
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008192225A Expired - Fee Related JP5123093B2 (en) | 2008-07-25 | 2008-07-25 | Inspection support system, product manufacturing system, and product manufacturing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5123093B2 (en) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10334151A (en) * | 1997-03-31 | 1998-12-18 | Hitachi Ltd | Fraction defective estimation method, fraction defective estimation system and recording medium |
JP2002361527A (en) * | 2001-06-05 | 2002-12-18 | Hitachi Ltd | Arrangement system |
JP2003150231A (en) * | 2001-11-15 | 2003-05-23 | Hitachi Ltd | Method and system for certifying factory and its program |
JP2006323832A (en) * | 2005-04-20 | 2006-11-30 | Sharp Corp | Grade computing device, and ordering device and design support device using the grade computing device |
-
2008
- 2008-07-25 JP JP2008192225A patent/JP5123093B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10334151A (en) * | 1997-03-31 | 1998-12-18 | Hitachi Ltd | Fraction defective estimation method, fraction defective estimation system and recording medium |
JP2002361527A (en) * | 2001-06-05 | 2002-12-18 | Hitachi Ltd | Arrangement system |
JP2003150231A (en) * | 2001-11-15 | 2003-05-23 | Hitachi Ltd | Method and system for certifying factory and its program |
JP2006323832A (en) * | 2005-04-20 | 2006-11-30 | Sharp Corp | Grade computing device, and ordering device and design support device using the grade computing device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5123093B2 (en) | 2013-01-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI706318B (en) | Solder paste printing quality detecting method, data processing device and computer storage medium | |
JP2007280301A (en) | Malfunction management device, malfunction management method, malfunction management program and recording medium which records the program | |
JP2019159820A (en) | Inspection device, image identification device, identification device, inspection method, and inspection program | |
JP2006318263A (en) | Information analysis system, information analysis method and program | |
US11137741B2 (en) | Quality control device and quality control method | |
US20080244326A1 (en) | Prognosis of faults in electronic circuits | |
JP5745981B2 (en) | Semiconductor chip test method and semiconductor chip test apparatus | |
KR101998972B1 (en) | Method of analyzing and visualizing the cause of process failure by deriving the defect occurrence index by variable sections | |
JP3800237B1 (en) | PROCESS MANAGEMENT DEVICE, PROCESS MANAGEMENT DEVICE CONTROL METHOD, PROCESS MANAGEMENT PROGRAM, AND RECORDING MEDIUM CONTAINING THE PROGRAM | |
JP2020042669A (en) | Inspection apparatus and machine learning method | |
JP6630912B1 (en) | Inspection device and inspection method | |
JP5123093B2 (en) | Inspection support system, product manufacturing system, and product manufacturing method | |
JP2015045942A (en) | Quality control device, quality control method, and program | |
JP2020042668A (en) | Inspection apparatus and machine learning method | |
JP5419555B2 (en) | Image inspection apparatus, image inspection method, and image inspection program | |
JP2019158684A (en) | Inspection system, identification system, and discriminator evaluation device | |
JP7035857B2 (en) | Inspection method, inspection system and program | |
TW202113599A (en) | System for generating detection model according to standard data to confirm soldering state and method thereof | |
JP2007316733A (en) | Repair support system, repair support method, repair support program, and recording medium | |
US20110202297A1 (en) | Product sorting method based on quantitative evaluation of potential failure | |
JP2007108117A (en) | System and method for specifying inferiority cause process, and computer readable recording medium recording program for carrying out this method | |
JP2018005588A (en) | Failure cause search system and failure factor search method | |
US20140288908A1 (en) | Methods, systems and computer-readable media for determining a time-to failure of an asset | |
JP5038917B2 (en) | Product repair support system, product manufacturing system, and product manufacturing method | |
JP2007311581A (en) | Process control method, and process control system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110609 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120926 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20121001 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20121025 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151102 Year of fee payment: 3 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5123093 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151102 Year of fee payment: 3 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |