JP2010225029A - 製造履歴分析支援装置および製造履歴分析支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】製造状態のデータ項目が複数の値を持つ場合における影響度合いを定量的かつ迅速に判断できるよう支援する製造履歴分析支援装置および方法を提供する。
【解決手段】分析支援制御手段200はプログラムに基づいて、まず、情報取得手段110〜140などからデータ収集を行い、収集したトレンドデータや検査にかかわる情報を製品の識別番号に紐付けて管理する。その場合、熱加工設備の加熱状況[温度トレンド]などのような複数の値で構成されるデータ項目は、それらの平均値・・、分散、標準偏差、・・などの基本統計量を内蔵するプログラムを用いて計算し、対応する製品の識別番号に紐付けて製造履歴情報蓄積手段300に格納して管理する。分析支援制御手段200は、製造履歴分析結果表示手段400で指定された製品群に関して、選択されたいずれかの基本統計量と特性試験値の散布図(相関係数も含む)を製造履歴分析結果表示手段400に表示する。
【選択図】図１

Description

本発明は、製品製造において製造状態が製品特性（検査結果）に与える影響を分析する製造履歴分析支援装置に関するものである。

製品製造に関して製造状態が検査結果（製品特性）に与える影響を分析する方法としては、製品の製造状態のデータ項目が１つの値のみを持つ場合は、製造状態のデータ項目と対応する検査結果（製品特性）のデータ項目の相関係数を求めることで影響度合いを判断する方法が一般的に採られている。しかし、製造状態のデータ項目が複数の値を持つ場合（例えば、熱加工工程での加熱状況［温度トレンド］、加圧工程での加圧状況［圧力トレンド］などの時系列データ）は、検査結果（例えば、製品の出力電圧など）と単純には相関係数等が求められないため、影響度合いを判断することは難しい。

そのため、製造状態のデータ項目が複数の値を持つ場合における検査結果への影響判断は、分析者が表やグラフなどで複数のデータの変化の特徴を抽出し、対応する検査結果と突き合わせて影響する要因を追求することになる。たとえば、熱加工での加熱状況の特徴として「温度の変動が大きかった（小さかった）」、「部分的に温度が高かった（低かった）」、「全体的に温度が高かった（低かった）」、「加熱量（時間）が多かった（長かった）」などという特徴を抽出して、「製品の出力電圧が低い」という検査結果の現象が、「部分的に温度が高かった」場合に多く発生している傾向があるならば、「熱加工での加熱で部分的に温度が高くなることが製品の出力電圧を低くしている原因である」として判断するような方法を採っている。

また、下記特許文献１には、複数の製造工程から収集した履歴情報に基づく特徴量と、製品ＩＤを紐付け、所定の製品ＩＤをキーに検査結果情報との相関関係を解析することが開示されている。

特開２００４−１８６４４５号公報

しかしながら、上記に記載された従来技術では、複数の値を持つ製造状態のデータ項目の変化の特徴抽出に表計算やグラフ描画のツールを使用しても人手作業となるため手間と時間が掛かるという問題がある。さらには、分析者による定性的な判断となるため、経験や力量により判断が異なるという問題もある。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、製品製造において製造状態のデータ項目が複数の値を持つ場合における製品特性（検査結果）への影響度合いを定量的（客観的）、かつ迅速（容易）に判断できるよう支援する製造履歴分析支援装置および製造履歴分析支援方法を提供することにある。

上記課題を解決するために本発明の製造履歴分析支援装置は、作業工程の製造にかかわる製品、部品、設備、作業者の情報および製品の特性試験値、検査良否、不良現象などの検査結果情報を収集する工程情報収集手段と、該工程情報収集手段が収集した情報を製品
の個体識別番号に紐付けて製造履歴情報として蓄積し管理する製造履歴情報蓄積手段と、該製造履歴情報蓄積手段に蓄積された前記製造履歴情報からあらかじめ指定された複数の値で構成されるデータ項目の情報を読み込み、それらの平均値、最大値、最小値、合計値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの基本統計量を計算してそれらを対応する製品の識別番号に紐付けて前記製造履歴情報蓄積手段に格納し、さらにあらかじめ指定された製品群に関して、前記計算した各基本統計量と前記検査結果情報として収集した特性試験値の相関係数を算出する分析支援制御手段と、該分析支援制御手段が算出した結果数値をセル表示し所定の閾値を超す結果数値を他のセルと区別して表示する製造履歴分析結果表示手段と、を備える。

また本発明の製造履歴分析支援方法は、作業工程の製造にかかわる製品、部品、設備、作業者の情報および製品の特性試験値、検査良否、不良現象などの検査結果情報を収集する過程と、収集した情報を製品の個体識別番号に紐付けて製造履歴情報として製造履歴情報蓄積手段に蓄積し管理する過程と、蓄積された前記製造履歴情報からあらかじめ指定された複数の値で構成されるデータ項目の情報を読み込み、それらの平均値、最大値、最小値、合計値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの基本統計量を計算してそれらを対応する製品の識別番号に紐付けて前記製造履歴情報蓄積手段に格納する過程と、あらかじめ指定された製品群に関して、前記計算した各基本統計量と前記検査結果情報として収集した特性試験値の相関係数を算出する過程と、算出した結果数値をセル表示し所定の閾値を超す結果数値を他のセルと区別して表示する過程と、を含むことを特徴とする。

本発明の製造履歴分析支援装置によれば、製造状態のデータ項目が複数の値を持つ場合に、それらの平均値、最大値、最小値、合計値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの基本統計量を計算することで、その変化の特徴を定量化し、この定量化した基本統計量と検査結果のデータ項目である特性試験値との相関係数を算出してこれを提示することで、複数の値を持つデータ項目と製品特性（検査結果）との定量的な相関分析を行うことが可能となり、製品特性に影響する製造要因の特定が定量的（客観的）、かつ迅速（容易）にできる。

本発明の実施形態に係る製造履歴分析支援装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る製造情報の管理構造のイメージと製造情報の処理フローを示す図である。 本発明の実施形態に係る製造履歴分析支援装置の製造履歴分析結果表示手段に各統計情報量と特性試験値の相関係数を表示したときの画面例である。

以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る製造履歴分析支援装置の構成を示すブロック図である。図１において本発明の実施形態に係る製造履歴分析支援装置は、バス１００を介して分析支援制御手段２００、製造履歴情報蓄積手段３００、製造履歴分析結果表示手段４００、および、第１の情報取得手段１１０〜第４の情報取得手段１４０が接続される構成である。そして分析支援制御手段２００は、一般の情報処理装置にあてはめれば、プログラムによって制御される中央制御装置ユニットに相当し、また製造履歴情報蓄積手段３００はＲＡＭ（Random Access Memory）に相当し、製造履歴分析結果表示手段４００はディスプレイ(出力装置)に相当し、さらに第１の情報取得手段１１０〜第４の情報取得手段１４０は入力装置に相当する。なお分析支援制御手段２００を制御するためのプログラムを格納するプログラム格納部は図１には示していないが、分析支援制御手段２００内に備えられ
ているものとする。

ここで第１の情報取得手段１１０〜第４の情報取得手段１４０の構成について説明すると、たとえば第１の情報取得手段１１０は、製造にかかわる作業工程１に配置されており、工程情報収集手段１１２および製品、部品、設備、作業者などの製造にかかわる情報の記憶部（以下、単に、“記憶部”と称する）１１４を備えている。記憶部１１４は、図示していないが作業工程１に配置された工程端末(パソコン)を使って工程作業従事者(図示せず)が作業に従事する過程で作業工程における製品、部品、設備、作業者などの製造にかかわる情報を入力するようにし、入力された上記製造にかかわる情報は工程端末(パソコン)と情報取得手段１１０とのインタフェース(図示せず)を経て記憶部１１４に記憶される。

いま分析支援制御手段２００が、プログラムに基づいて第１の情報取得手段１１０から情報を取得するための制御を実行すると、第１の情報取得手段１１０に係る工程情報収集手段１１２は、記憶部１１４に記憶されている作業工程１における製品、部品、設備、作業者などの製造にかかわる情報を収集し、収集した上記製造にかかわる情報を分析支援制御手段２００にバス１００を経由して伝送する。分析支援制御手段２００は、上記製造にかかわる情報を製造履歴情報として管理するために製品の識別番号に紐付けて製造履歴情報蓄積手段３００に格納して管理する。

ここで上述した製品、部品、設備、作業者などの製造にかかわる情報について説明すると、製品の情報としては製品個々の識別番号、型式名称などであり、部品の情報としては型式名称、部品ロット番号（部品ロットNo.）などであり、設備の情報としては設備識別番号、動作設定値、製造条件、製造実績値（例えば、熱加工設備の加熱状況［温度トレンド］、加圧設備の加圧状況［圧力トレンド］などの複数データで構成される場合あり）などであり、作業者の情報としては作業者名（作業者識別番号）などである。

図２は、本発明の実施形態に係る製造情報の管理構造のイメージと製造情報の処理フローを示す図である。図２において、フロー(１)で分析支援制御手段２００はプログラムに基づいて、まず、情報取得手段１１０・・１２０などからデータ収集を行い、収集したトレンドデータ（複数の値で構成される時系列データ項目）を製品の識別番号に紐付けて製造履歴情報蓄積手段３００に格納して管理する。この場合トレンドデータは、図２に示すように、他の製造情報（特性試験値：電圧値、電流値など）と一緒に製品ロットNo.と製品の識別番号を主キーとした、同一データテーブル内で管理しても良いし、製品ロットNo.と製品識別番号をキーにしてそれぞれを別テーブルにて管理してリレーショナルに利用しても良い。

フロー(２)で、分析支援制御手段２００は、熱加工設備の加熱状況［温度トレンド］、加圧設備の加圧状況［圧力トレンド］などのような複数の値で構成されるデータ項目について、それぞれ、それらの平均値、最大値、最小値、合計値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの基本統計量を内蔵するプログラム(図示せず)を用いて計算し、対応する製品の識別番号に紐付けて製造履歴情報蓄積手段３００に格納して管理する。なお、平均値、最大値、最小値、合計値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの基本統計量は製造履歴を管理する技術分野で既知のものであり、それらをコンピュータに内蔵されたプログラムを用いて算出することも既知であるので、ここではその説明を省く。

またトレンドデータに対する基本統計量もトレンドデータと同様に、図２のように他の製造情報と一緒に製品ロットNo.と製品の識別番号を主キーとした、同一データテーブル内で管理しても良いし、製品ロットNo.と製品識別番号をキーにしてそれぞれを別テーブルにて管理してリレーショナルに利用しても良い。

次に、分析支援制御手段２００が、プログラムに基づいて第３の情報取得手段１３０から情報を取得するための制御を実行すると、第３の情報取得手段１３０に係る工程情報収集手段１３２は、記憶部１３４に記憶されている検査工程１における製品、部品、設備、作業者などの検査にかかわる情報および製品の特性試験値（製品の特性となる箇所の電圧、電流などの値）、検査良否、不良現象などの検査結果情報を収集し、収集した上記検査にかかわる情報等を分析支援制御手段２００にバス１００を経由して伝送する。分析支援制御手段２００は、上記検査にかかわる情報等を製造履歴情報として管理するために製品の識別番号に紐付けて製造履歴情報蓄積手段３００に格納して管理する。

特性試験値などもトレンドデータと同様に、図２のように他の製造情報と一緒に製品ロットNo.と製品の識別番号を主キーとした、同一データテーブル内で管理しても良いし、製品ロットNo.と製品識別番号をキーにしてそれぞれを別テーブルにて管理してリレーショナルに利用しても良い。この場合、図２に例示されている特性試験値(電圧値)は、部品ロット番号（部品ロットNo.）L001、製品識別No.がP0001における、所定部位の電圧を測定して電圧値としてデータテーブル内に格納しておくものである。

なお上記においては第２の情報取得手段１２０は図１では作業工程ｎと表示し、第４の情報取得手段１４０は図１では検査工程ｋと表示して、作業工程２，・・，(ｎ−１)および検査工程２，・・，(ｋ−１)に係る中間の工程についての表示をそれぞれ省略している。なお検査工程は作業工程の合間に挿入される場合が多いことから一般的にはｎ≧ｋに設定される。

上記において紐付け管理は、リレーショナブルデータベースを使用して製品の識別番号を主キーとして管理するような方法でも良い。また製品の識別番号と各種製造(検査)情報を紐付けられれば、リスト構造などの独自のデータベース構成で管理することも可能である。

次にフロー(３)で、分析支援制御手段２００は、製造履歴分析結果表示手段４００で指定された製品群（例えば、ある期間に製造された同一製品型式の製品すべて）に関して、選択されたいずれかの基本統計量と特性試験値の散布図（データ近似式、相関係数なども含む）を製造履歴分析結果表示手段４００に表示する。図２の右上に示しているある特性試験値（横軸）とトレンド１の分散（縦軸）との散布図の例では、相関係数-0.96666と負の相関が強くなっている。このような傾向を示した場合は、「トレンド１のデータのばらつき（分散）が大きい（小さい）場合は、特性試験値が低い（高い）」という製造状態と製品特性値の影響関係があることが所定の閾値を超えた相関係数を算出することで定量的に判断できる。逆に正の相関が強くなっていることを示した場合は、「トレンド１のデータのばらつき（分散）が大きい（小さい）場合は、特性試験値が高い（低い）」という製造状態と製品特性値の影響関係があることが所定の閾値を超えた相関係数を算出することで定量的に判断できる。

ちなみに、特性試験値と比較するトレンドデータの各基本統計量は、以下のような意義を有しているものである。
平均値： その製品を製造したときの当該トレンド実績値が全体的に大きいか小さい
か。例えば、加熱時の温度が高め（低め）だと特性試験値が高い（低い）
などの判断ができる。

最大値： その製品を製造したときの当該トレンド実績値の最大は大きいか小さいか
。例えば、加熱時の温度が高い状態があると特性試験値が高い（低い）な
どの判断ができる場合がある。

最小値： その製品を製造したときの当該トレンド実績値の最小は大きいか小さいか
。例えば、加熱時の温度が低い状態があると特性試験値が高い（低い）な
どの判断ができる場合がある。

合計値： その製品を製造したときの当該トレンド実績値の積算は大きいか小さいか
。例えば、加熱量が多い（少ない）と特性試験値が高い（低い）などの判
断ができる場合がある。

分散： その製品を製造したときの当該トレンド実績値のばらつきは大きいか小さ
いか。例えば、加熱時の温度のばらつきが大きい（小さい）と特性試験値
が高い（低い）などの判断ができる場合がある。

標準偏差：その製品を製造したときの当該トレンド実績値のばらつきは大きいか、小
さいか（分散と同様であるが、値のオーダが実績値に近いので分散より扱
い易い）。例えば、加熱時の温度のばらつきが大きい（小さい）と性能が
悪いなどの判断ができる場合がある。

尖度： その製品を製造したときの当該トレンド実績値の分布が平均値付近に極度
に集中しているかいないか。例えば、加熱時の温度分布が平均値に集中（
分散）していると特性試験値が高い（低い）などの判断ができる場合があ
る。

歪度： その製品を製造したときの当該トレンド実績値の分布が平均値から大きい
方向へ偏っているか小さい方向に偏っているか。例えば、加熱時の温度分
布が平均値から大きい（小さい）方向に偏っていると特性試験値が高い（
低い）などの判断ができる場合がある。

さらにフローとしては図示していないが、分析支援制御手段２００は、図３に示すように、製造履歴分析結果表示手段４００で指定された製品群（例えば、ある期間に製造された同一製品型式の製品すべて）に関して、上述した複数データで構成されるデータ項目(加熱状況［温度トレンド］、加圧設備の加圧状況［圧力トレンド］など)の平均値、最大値、最小値、合計値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの基本統計量と(製品の)特性試験値の相関係数をすべての組合せについて前記基本統計量の例示順に算出して、それら結果を製造履歴分析結果表示手段４００に表示する。

図３は、本発明の実施形態に係る製造履歴分析支援装置の製造履歴分析結果表示手段４００に各統計情報量と(製品の)特性試験値の相関係数を表示したときの画面例である。
この画面例に見られるように、○○電圧値における分散および標準偏差の相関係数（分散：-0.9899、標準偏差：-0.8523）が予め定めた所定の閾値、例えば±0.8、を超えていることから、この数値を含むセルを例えば他のセルと異なる色で表示することなどにより分析者に注意を喚起する。注意喚起されたセル表示により分析者は、熱加工の温度トレンドの分散および標準偏差と、(製品の)特性試験値の○○電圧値における負の相関が強いことで熱加工での加熱状況の「温度の変動（ばらつき）が大きい」場合は、「○○電圧値は低くなる」という製造状態と製品特性値の影響関係を改めて定量的に確認することができる。一方、△△電流値については、注意喚起されたセル表示が見られないことから基本統計量における相関が強い(製品の)特性試験値は無く、熱加工の温度の影響は少ないことを改めて定量的に確認することができる。

なお図３は、図２右上の散布図を表示する画面に並べて表示することが望ましいが、独
立の画面として表示しても良い。

１００ バス
１１０ 第１の情報取得手段
１１２ 工程情報収集手段
１１４ 製造にかかわる情報の記憶部
１２０ 第２の情報取得手段
１３０ 第３の情報取得手段
１３２ 工程情報収集手段
１３４ 検査にかかわる情報の記憶部
１４０ 第４の情報取得手段
２００ 分析支援制御手段
３００ 製造履歴情報蓄積手段
４００ 製造履歴分析結果表示手段

Claims (4)

1. 作業工程の製造にかかわる製品、部品、設備、作業者の情報および製品の特性試験値、検査良否、不良現象などの検査結果情報を収集する工程情報収集手段と、
   該工程情報収集手段が収集した情報を製品の個体識別番号に紐付けて製造履歴情報として蓄積し管理する製造履歴情報蓄積手段と、
   該製造履歴情報蓄積手段に蓄積された前記製造履歴情報からあらかじめ指定された複数の値で構成されるデータ項目の情報を読み込み、それらの平均値、最大値、最小値、合計値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの基本統計量を計算してそれらを対応する製品の識別番号に紐付けて前記製造履歴情報蓄積手段に格納し、さらにあらかじめ指定された製品群に関して、前記計算した各基本統計量と前記検査結果情報として収集した特性試験値の相関係数を算出する分析支援制御手段と、
   該分析支援制御手段が算出した結果数値をセル表示し所定の閾値を超す結果数値を他のセルと区別して表示する製造履歴分析結果表示手段と、
   を備えることを特徴とする製造不良要因解析支援装置。
2. 前記特性試験値は、製品の特性評価の指標となる電圧値または電流値であることを特徴とする請求項１に記載の製造不良要因解析支援装置。
3. 作業工程の製造にかかわる製品、部品、設備、作業者の情報および製品の特性試験値、検査良否、不良現象などの検査結果情報を収集する過程と、
   収集した情報を製品の個体識別番号に紐付けて製造履歴情報として製造履歴情報蓄積手段に蓄積し管理する過程と、
   蓄積された前記製造履歴情報からあらかじめ指定された複数の値で構成されるデータ項目の情報を読み込み、それらの平均値、最大値、最小値、合計値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの基本統計量を計算してそれらを対応する製品の識別番号に紐付けて前記製造履歴情報蓄積手段に格納する過程と、
   あらかじめ指定された製品群に関して、前記計算した各基本統計量と前記検査結果情報として収集した特性試験値の相関係数を算出する過程と、
   算出した結果数値をセル表示し所定の閾値を超す結果数値を他のセルと区別して表示する過程と、
   を含むことを特徴とする製造不良要因解析支援方法。
4. コンピュータに、作業工程の製造にかかわる製品、部品、設備、作業者の情報および製品の特性試験値、検査良否、不良現象などの検査結果情報を収集する機能、収集した情報を製品の個体識別番号に紐付けて製造履歴情報として製造履歴情報蓄積手段に蓄積し管理する機能、蓄積された前記製造履歴情報からあらかじめ指定された複数の値で構成されるデータ項目の情報を読み込み、それらの平均値、最大値、最小値、合計値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの基本統計量を計算してそれらを対応する製品の識別番号に紐付けて前記製造履歴情報蓄積手段に格納する機能、あらかじめ指定された製品群に関して、前記計算した各基本統計量と前記検査結果情報として収集した特性試験値の相関係数を算出する機能、および、算出した結果数値をセル表示し所定の閾値を超す結果数値を他のセルと区別して表示する機能、を実現させるための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。