JP2019062163A - 不調検知システムおよび部品実装ラインの不調検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】部品実装ラインで実装基板を製造中にデバイスの不調を検知することができる不調検知システムおよび部品実装ラインの不調検知方法を提供することを目的とする。【解決手段】部品実装装置を含む部品実装ラインを構成するデバイスの不調を検知する部品実装ラインの不調検知方法は、部品実装ラインからデータを収集する第２のデータ収集工程（ＳＴ４）と、第２のデータ収集工程（ＳＴ４）において収集されたデータに含まれる１以上の特徴量データの傾向が正常時の特徴量データの傾向から外れているか否かを判定する判定工程（ＳＴ６）と、判定工程（ＳＴ６）において正常時の特徴量データの傾向から外れていると判定された特徴量データに対応する少なくとも１以上のデバイスが不調であることを通知する通知工程（ＳＴ７）と、を含んでいる。【選択図】図７

Description

本発明は、部品実装ラインを構成するデバイスの不調を検知する不調検知システムおよび部品実装ラインの不調検知方法に関する。

従来、基板に部品を実装した実装基板を製造する部品実装ラインを構成する部品実装装置において、部品実装装置のいずれかのデバイス（部位）に異常（エラー）が発生したことを検知すると、その旨を作業者に報知する機能を有している部品実装装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の部品実装装置は、デバイスの異常を検知するセンサ（異常検知装置）を備えており、センサが異常を検知するとエラーの発生を作業者に報知している。

特開２０１３−４９５１号公報

しかしながら、特許文献１を含む従来技術では、センサが検知した異常をエラーと判断しているのみであり、将来発生するエラーの前兆であるデバイスの不調状態を検出するためには改善の余地があった。

そこで本発明は、部品実装ラインで実装基板を製造中にデバイスの不調を検知することができる不調検知システムおよび部品実装ラインの不調検知方法を提供することを目的とする。

本発明の不調検知システムは、部品実装装置を含む部品実装ラインからデータを収集するデータ収集部と、前記データ収集部により収集されたデータに含まれる１以上の特徴量データの傾向が正常時の特徴量データの傾向から外れているか否かを判定する判定部と、前記判定部により前記正常時の特徴量データの傾向から外れていると判定された前記特徴量データに対応する前記部品実装ラインを構成する少なくとも１以上のデバイスが不調であることを通知する通知部と、を備える。

本発明の部品実装ラインの不調検知方法は、部品実装装置を含む部品実装ラインを構成するデバイスの不調を検知する部品実装ラインの不調検知方法であって、前記部品実装ラインからデータを収集するデータ収集工程と、前記データ収集工程において収集されたデータに含まれる１以上の特徴量データの傾向が正常時の特徴量データの傾向から外れているか否かを判定する判定工程と、前記判定工程において前記正常時の特徴量データの傾向から外れていると判定された前記特徴量データに対応する少なくとも１以上のデバイスが不調であることを通知する通知工程と、を含む。

本発明によれば、部品実装ラインで実装基板を製造中にデバイスの不調を検知することができる。

本発明の一実施の形態の部品実装システムの構成説明図 本発明の一実施の形態の部品実装装置の構成説明図 本発明の一実施の形態の不調検知システムの構成を示すブロック図 本発明の一実施の形態の不調検知システムにおける特徴量データの一例の説明図 本発明の一実施の形態の不調検知システムにおける学習データセットの一例の説明図 本発明の一実施の形態の不調検知システムにおける検知モデルの一例の説明図 本発明の一実施の形態の不調検知方法のフローを示す図

以下に図面を用いて、本発明の一実施の形態を詳細に説明する。以下で述べる構成、形状等は説明のための例示であって、部品実装システム、部品実装ラインの仕様に応じ、適宜変更が可能である。以下では、全ての図面において対応する要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。図２では、水平面内で互いに直交する２軸方向として、基板搬送方向のＸ方向（図２における紙面垂直方向）、基板搬送方向に直交するＹ方向（図２における左右方向）が示される。また、水平面と直交する高さ方向としてＺ方向（図２における上下方向）が示される。

まず図１を参照して部品実装システム１について説明する。部品実装システム１は、基板搬送方向の上流側（図１における左側）から順番に、製造設備である部品実装装置Ｍ１、部品実装装置Ｍ２、部品実装装置Ｍ３を備えている。部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３はベルトコンベア等の基板搬送機構を有しており、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３の基板搬送機構で基板を上流から下流へ搬送しながら実装基板を製造する。部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３は、有線または無線による通信ネットワーク２によって管理コンピュータ３と接続されており、他の部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３、管理コンピュータ３との間でデータの送受信を行う。

なお、部品実装ラインＬ１が備える部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３は３台に限定されることなく、１台、２台、４台以上であってもよい。また、部品実装ラインＬ１は、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３の他に基板にクリームはんだを印刷する印刷装置、部品が実装された基板を加熱して部品を基板にはんだ付けするリフロー装置などの装置を有してもよい。このように、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３と管理コンピュータ３は、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３を含む複数の設備を有する部品実装ラインＬ１を構成する。

図１において、管理コンピュータ３は、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３に対して実装基板の生産に必要なプログラムやデータの送信などの処理を実行する。また、管理コンピュータ３は、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３から通信ネットワーク２を介して送信される部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３が備える各種デバイスの稼働状況などを収集して、デバイスが正常状態であるか、近いうちに不良になる可能性がある不調状態であるかを監視する。

図１において、管理コンピュータ３は、通信ネットワーク２とは異なる上位通信ネットワーク４によって他の部品実装ラインＬ２，Ｌ３、部品実装ラインＬ１〜Ｌ３で共通のデータなどを管理する上位コンピュータ５と接続されており、相互にデータの送受信を行うことができる。

次に図２を参照して、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３の構成を説明する。部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３は同様の構成をしており、以下、部品実装装置Ｍ１について説明する。部品実装装置Ｍ１は、基板Ｂに部品Ｄを装着する機能を有している。基台１１の上面に設けられた基板搬送機構１２は、基板ＢをＸ方向に搬送して位置決めして保持する。ヘッド移動機構１３は、プレート１３ａを介して装着された実装ヘッド１４をＸ方向、Ｙ方向に移動させる。実装ヘッド１４の下端には、吸着ノズル１５が装着される。

基板搬送機構１２の側方で基台１１に結合された台車１７の上部には、複数のテープフィーダ１６がＸ方向に並んで取り付けられている。台車１７には、部品実装装置Ｍ１に供給される部品Ｄを格納するキャリアテープ１８が、リール１９に巻回収納されて保持されている。テープフィーダ１６に挿入されたキャリアテープ１８は、テープフィーダ１６に内蔵されるテープ送り機構１６ａにより一定間隔でピッチ送りされる。これにより、キャリアテープ１８が格納する部品Ｄがテープフィーダ１６の上部に設けられた部品供給口１６ｂに順に供給される。

図２において、部品実装装置Ｍ１は、基板搬送機構１２、ヘッド移動機構１３、実装ヘッド１４、テープフィーダ１６を制御して、部品実装動作を実行させる制御部Ｃを備えている。部品実装動作において、制御部Ｃは、ヘッド移動機構１３によって実装ヘッド１４をテープフィーダ１６の上方に移動させ、テープフィーダ１６が部品供給口１６ｂに供給した部品Ｄを吸着ノズル１５により真空吸着してピックアップさせる（矢印ａ）。次いで制御部Ｃは、ヘッド移動機構１３によって部品Ｄを保持した実装ヘッド１４を基板搬送機構１２に保持させた基板Ｂの上方に移動させ、基板Ｂ上の所定の部品装着位置Ｂａに部品Ｄを実装させる（矢印ｂ）。

図２において、実装ヘッド１４は、吸着ノズル１５が部品Ｄを真空吸着する際の真空度を計測する真空センサ１４ａを備えている。真空センサ１４ａによる部品保持動作時の吸着ノズル１５の真空度の計測結果より、吸着ミス（吸着エラー）の発生の有無を検出することができる。すなわち、吸着ノズル１５が部品Ｄを正常に吸着すると真空度が所定値より小さくなり、吸着ノズル１５が部品Ｄを保持できなかったり異常な姿勢で吸着したりすると真空度が所定値まで下がらない。そこで、制御部Ｃは、計測された真空度を所定値と比較することにより吸着ミスを検出することができる。

図２において、プレート１３ａには、光軸方向を下方に向けた基板認識カメラ２０が取り付けられている。基板認識カメラ２０は、ヘッド移動機構１３により実装ヘッド１４と一体的にＸ方向、Ｙ方向に移動する。基板認識カメラ２０は、テープフィーダ１６の上方に移動して、部品供給口１６ｂの供給位置に供給された部品Ｄを撮像する。

制御部Ｃは、撮像結果を画像認識して、期待される正規の供給位置から実際に供給された部品Ｄがずれた供給位置ずれ量を算出する。また、制御部Ｃは、算出した供給位置ずれ量に基づいて、吸着ノズル１５が部品Ｄをピックアップする際の吸着位置（実装ヘッド１４の停止位置）、またはテープフィーダ１６の部品Ｄの供給位置を補正する。また、制御部Ｃは、撮像結果を画像認識して、部品供給口１６ｂに部品Ｄが供給されずに部品Ｄを認識することができない供給エラーも検出する。

図２において、基板搬送機構１２とテープフィーダ１６の間の基台１１の上面には、光軸方向を上方に向けた部品認識カメラ２１が取り付けられている。部品認識カメラ２１は、部品Ｄをピックアップした吸着ノズル１５が上方を通過する際に、吸着ノズル１５に保持される部品Ｄ（または、部品Ｄを保持できなかった吸着ノズル１５）の下面を撮像する。

制御部Ｃは、撮像結果を画像認識して、吸着ノズル１５に保持される部品Ｄの姿勢が異常である、または吸着ノズル１５に保持されているはずの部品Ｄを認識することができない認識エラーが発生していないかを判断する。また、制御部Ｃは、撮像結果を画像認識して、期待される正規の吸着位置から吸着ノズル１５に実際に吸着された部品Ｄがずれた吸着位置ずれ量を算出する。制御部Ｃは、基板Ｂ上の部品装着位置Ｂａに部品Ｄを実装する際、吸着位置ずれ量に基づいて装着位置補正、装着姿勢補正を実行する。

このように、部品実装装置Ｍ１は、デバイスである（フィーダ）テープフィーダ１６、実装ヘッド１４、ノズル（吸着ノズル１５）を備えている。そして、制御部Ｃは、検出した吸着エラー、供給エラー、認識エラーの発生状況、算出した供給位置ずれ量、吸着ノズル１５による部品Ｄの吸着位置の補正量、吸着位置ずれ量、装着位置補正量、装着姿勢補正量などを、デバイスの状況（正常、異常など）と関連付けて管理コンピュータ３に送信する。また、制御部Ｃは、真空センサ１４ａによる真空度など、部品実装装置Ｍ１の各機構が備える各種センサの計測結果を、デバイスの状況（正常、異常など）と関連付けて管理コンピュータ３に送信する。このように、管理コンピュータ３には、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３の稼働状況に関する大量のデータが逐次送信される。

次に図３を参照して、管理コンピュータ３の構成について説明する。管理コンピュータ３は、処理部３０、記憶装置である収集データ記憶部３７、学習データセット記憶部３９、モデル記憶部４１の他、ライン内通信部４３、上位通信部４４、表示部４５を備えている。処理部３０はＣＰＵなどのデータ処理装置であり、内部処理部としてデータ収集部３１、学習データセット作成部３２、検知モデル作成部３３、判定部３４、通知処理部３５、更新部３６を備えている。

ライン内通信部４３は通信インターフェースであり、通信ネットワーク２を介して部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３との間でデータの送受信を行う。上位通信部４４は通信インターフェースであり、上位通信ネットワーク４を介して他の部品実装ラインＬ２，Ｌ３、上位コンピュータ５との間でデータの送受信を行う。表示部４５は、液晶ディスプレイなどの表示装置である。

図３において、データ収集部３１は、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３の稼働状況に関するデータを収集して、稼働状況データ３８として収集データ記憶部３７に記憶させる。すなわち、データ収集部３１は、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３を含む部品実装ラインＬ１から稼働状況データ３８を収集する。稼働状況データ３８には、部品実装動作におけるエラーに関する情報、各種補正値と補正後の部品実装動作の状況（正常、異常など）とを関連付けた情報、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３が備える各種センサの計測結果と計測前後の部品実装動作の状況とを関連付けた情報などが含まれる。

図３において、学習データセット作成部３２は、稼働状況データ３８に基づいて、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３が備えるデバイスの特徴量データを稼働状況が正常の区間と不調の区間に分別し、正常ラベルまたは不調ラベルを付したデバイス状況データ４０を作成してデバイス毎に学習データセット記憶部３９に記憶させる。

ここで図４を参照して、稼働状況データ３８に含まれる特徴量データの例と、学習データセット作成部３２によるデバイス状況データ４０（学習データセット）の作成手順について説明する。図４は、一の吸着ノズル１５に関連する吸着エラーのエラー率と、その吸着ノズル１５が装着された実装ヘッド１４の真空センサ１４ａが計測した吸着ノズル１５の真空度の平均値を、稼働時間における遷移として表している。ここで、エラー率は１時間あたりのエラー数、真空度の平均値は真空度の１時間の平均である。

図４に示すように、吸着エラーのエラー率には、予め停止閾値と警告閾値が設定されている。部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３は、吸着ノズル１５が部品Ｄを正常に吸着できていない吸着エラーが発生したと判断すると、テープフィーダ１６から新しい部品Ｄを取り出して保持する部品保持動作のリトライを自動的に実行する。

停止閾値は、この部品保持動作のリトライが頻発するため、実装基板の製造を停止したメンテナンスが必要となるエラー率である。警告閾値は、部品保持動作のリトライで自動的に問題が解消するため現時点で実装基板の製造を停止したメンテナンスが必要ではないが、段取り替えなどで装置を停止する機会にメンテナンスするように作業者に警告を報知するエラー率である。図４では、１３時から１４時にエラー率が警告閾値を超過し、１５時にエラー率が停止閾値を超過しており、その後、メンテナンスが実行されている。

図４において、学習データセットを作成する際、まず、学習データセット作成部３２は、稼働状況データ３８に含まれる特徴量データである吸着エラーのエラー数と真空センサ１４ａの計測結果を統計処理してエラー率と真空度の平均値を算出する。次いで学習データセット作成部３２は、エラー率が警告閾値より低い１０時から１２時を正常の区間と分別し、エラー率が警告閾値以上で停止閾値より低い１３時から１４時を不調の区間と分別する。

次いで学習データセット作成部３２は、稼働状況データ３８に含まれる１０時から１２時の吸着エラーのエラー数と真空度を抽出して、正常ラベルを付したデバイス状況データ４０を作成する。また、学習データセット作成部３２は、稼働状況データ３８に含まれる１３時から１４時の吸着エラーのエラー数と真空度を抽出して、不調ラベルを付したデバイス状況データ４０を作成する。このように、学習データセット作成部３２は、なくとも正常時の特徴量データおよび不調時の特徴量データを含む学習データセット（デバイス状況データ４０）を作成する。

図３において、検知モデル作成部３３は、デバイス状況データ４０に含まれる正常ラベルが付された正常時の特徴量データおよび不調ラベルが付された不調時の特徴量データを用いて後述する検知モデル４２を作成してモデル記憶部４１に記憶させる。すなわち、検知モデル作成部３３は、学習データセット（デバイス状況データ４０）を用いて検知モデル４２を作成する。

判定部３４は、検知モデル４２に基づいて、データ収集部３１によって収集された稼働状況データ３８に含まれる１以上の特徴量データの傾向が正常時の特徴量データの傾向から外れているか否かを判定する。判定部３４による判定の詳細は、後で説明する。

通知処理部３５は、判定部３４が特徴量データの傾向が正常時の傾向から外れていると判定すると、その特徴量データに対応するデバイスが不調であると表示部４５に通知させる。すなわち、通知処理部３５と表示部４５は、判定部３４により特徴量データが正常時の特徴量データの傾向から外れていると判定された特徴量に対応する部品実装ラインＬ１を構成する少なくとも１以上のデバイスが不調であると通知する通知部である。なお、通知処理部３５は、作業者が所持する携帯端末（図示省略）に通知するようにしてもよい。

ここで図５、図６を参照して、図４に示す稼働状況データ３８から作成されたデバイス状況データ４０（学習データセット）を用いた検知モデル４２の作成の具体例について説明する。図５は、１０分間あたりのエラー数であるエラー率と、１０分間の平均の真空度の散布図である。図５には、正常ラベルを付された白丸のデータと、不調ラベルが付された黒丸のデータがプロットされている。

図５において、検知モデル４２を作成する際、まず、検知モデル作成部３３は、統計解析などの手法を用いてデバイス状況データ４０（学習データセット）を詳細に解析する。この例では、検知モデル作成部３３は、デバイス状況データ４０に含まれる吸着エラーのエラー数と真空度から、エラー率と真空度の平均値を算出して両者の相関関係を分析している。

図５において、エラー率と真空度の間には正の相関があり、真空度が高くなるとエラー率が増加して不調となる傾向がある。さらに、真空度がＶ１より低い領域のデータには全て正常ラベルが付され、真空度がＶ２より高い領域のデータには全てが不調ラベルが付されている。そこで、検知モデル作成部３３は、真空度がＶ１より低いと正常、真空度がＶ２より高いと不調と判定する検知モデル４２を作成する（図６）。

図５において、真空度がＶ１からＶ２の間は、正常ラベルが付されたデータと不調ラベルが付されたデータが混在している。そこで、検知モデル作成部３３は、真空度がＶ１からＶ２の間のデータを更に詳細に解析する。解析の結果、真空度の増加率がＧ１より高いと、全てのデータに不調ラベルが付されていた（図示省略）。そこで、検知モデル作成部３３は、真空度がＶ１からＶ２の間で、かつ、真空度の増加率がＧ１より高いと不調と判定する検知モデル４２を作成する（図６）。

次に図６を参照して、検知モデル４２に基づく判定部３４による不調の判定について説明する。図６に示す検知モデル４２は、稼働状況データ３８に含まれる真空センサ１４ａが計測した真空度を特徴量データとして、吸着ノズル１５または実装ヘッド１４の不調を検知するモデルである。図６に示す検知モデル４２において、真空度がＶ２以上、または、真空度がＶ１以上かつ真空度の増加率がＧ１以上の領域、すなわちハッチングされた領域（以下、「不調領域」と称す。）が不調と判定する条件である。

図６において、判定部３４は、真空度と真空度の増加率を算出し、算出した真空度と真空度の増加率が図中にハッチングで示す不調領域にあるか否かを判定する。すなわち、算出した真空度と真空度の増加率が不調領域にある場合に、特徴量データが正常時の傾向から外れて吸着ノズル１５または実装ヘッド１４が不調であると判定する。なお、不調を検知した後、判定部３４は、他の検知モデル４２に基づいて、不調の原因を絞り込む判定をさらに実行してもよい。

図３において、更新部３６は、検知モデル４２が作成された後、データ収集部３１により収集された稼働状況データ３８に基づいて、学習データセット（デバイス状況データ４０）の内容を更新する。なお、更新部３６は、学習データセット作成用として既に収集していた稼働状況データ３８の一部と併せて、デバイス状況データ４０を更新してもよい。

更新部３６が学習データセット（デバイス状況データ４０）を更新すると、検知モデル作成部３３は、更新されたデバイス状況データ４０を用いて所定のタイミングで検知モデル４２を更新する。所定のタイミングは、例えば、１週間毎など所定の間隔、部品実装ラインＬ１で製造する実装基板の種類を変更する段取り替えの時、部品実装ラインＬ１の稼働を開始する始業時などであり、状況に応じて適宜設定される。また、吸着エラーが頻発しているが不調として判定されない場合など、検知モデル４２の見直しが必要な時に検知モデル４２を更新するようにしてもよい。

次に図７のフローに沿って、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３を含む部品実装ラインＬ１を構成するデバイスの不調を検知する部品実装ラインの不調検知方法について説明する。まず、データ収集部３１は、部品実装ラインＬ１から学習データセット作成用のデータを収集する（ＳＴ１：第１のデータ収集工程）。収集されたデータは稼働状況データ３８として収集データ記憶部３７に記憶される。次いで学習データセット作成部３２は、稼働状況データ３８に基づいて、少なくとも正常時の特徴量データおよび不調時の特徴量データを含む学習データセット（デバイス状況データ４０）を作成する（ＳＴ２：学習データセット作成工程）。

次いで検知モデル作成部３３は、学習データセットを用いて検知モデル４２を作成する（ＳＴ３：検知モデル作成工程）。次いでデータ収集部３１は、部品実装ラインＬ１から不調の判定用の稼働状況データ３８を収集する（ＳＴ４：第２のデータ収集工程）。なお、判定用のデータは、検知モデル４２を作成した後に収集した稼働状況データ３８のみの他、学習データセット作成用として既に収集していた稼働状況データ３８の一部と併せてもよい。

図７において、次いで検知モデル４２を更新するタイミングでない場合（ＳＴ５においてＮｏ）、判定部３４は、検知モデル４２に基づいて、第２のデータ収集工程（ＳＴ４）および第１のデータ収集工程において収集された稼働状況データ３８に含まれる１以上の特徴量データの傾向が正常時の特徴量データの傾向から外れているか否かを判定する（ＳＴ６：判定工程）。正常時の特徴量データの傾向から外れていない場合（ＳＴ６においてＮｏ）、第２のデータ収集工程（ＳＴ４）に戻って定期的な判定が行われる。

判定工程（ＳＴ６）において正常時の特徴量データの傾向から外れていると判定されると（Ｙｅｓ）、通知処理部３５は、特徴量データに対応する少なくとも１以上のデバイスが不調であると表示部４５に通知させる（ＳＴ７：通知工程）。これによって、部品実装ラインＬ１で実装基板を製造中にデバイスの不調を検知することができる。

第２のデータ収集工程（ＳＴ４）の後に検知モデル４２を更新するタイミングになると場合（ＳＴ５においてＹｅｓ）、更新部３６は、第２のデータ収集工程（ＳＴ４）において収集された稼働状況データ３８によって学習データセット（デバイス状況データ４０）を更新する（ＳＴ８：学習データセット更新工程）。

次いで検知モデル作成工程（ＳＴ３）において、更新されたデバイス状況データ４０を用いて検知モデル４２が作成される。すなわち、学習データセット更新工程（ＳＴ８）と検知モデル作成工程（ＳＴ３）は、第２のデータ収集工程（ＳＴ４）において収集された稼働状況データ３８によって検知モデル４２を更新する更新工程となる。

上記説明したように、本実施の形態の管理コンピュータ３は、部品実装装置Ｍ１〜Ｍ３を含む部品実装ラインＬ１から稼働状況データ３８を収集するデータ収集部３１と、収集された稼働状況データ３８に含まれる１以上の特徴量データの傾向が正常時の特徴量データの傾向から外れているか否かを判定する判定部３４と、判定部３４により正常時の特徴量データの傾向から外れていると判定された特徴量データに対応する部品実装ラインＬ１を構成する少なくとも１以上のデバイスが不調であると通知する通知部（通知処理部３５、表示部４５）と、を備える、不調検知システムである。これによって、部品実装ラインＬ１で実装基板を製造中にデバイスの不調を検知することができる。

なお、不調検知システムは、上位コンピュータ５がデータ収集部３１、学習データセット作成部３２、検知モデル作成部３３を備える構成であってもよい。すなわち、上位コンピュータ５が部品実装ラインＬ１〜Ｌ３から稼働状況データ３８を収集し、デバイス状況データ４０（学習データセット）を作成し、検知モデル４２を作成する。そして、作成された検知モデル４２は部品実装ラインＬ１〜Ｌ３が備える管理コンピュータ３に送信され、管理コンピュータ３がデバイスの不調を検出する構成であってもよい。これによって、複数の部品実装ラインＬ１〜Ｌ３の稼働状況データ３８に基づいて、より詳細な検知モデル４２を作成することができ、不調の検知の精度を向上させることができる。

本発明の不調検知システムおよび部品実装ラインの不調検知方法は、部品実装ラインで実装基板を製造中にデバイスの不調を検知することができるという効果を有し、部品を基板に実装する分野において有用である。

３ 管理コンピュータ（不調検知システム）
１４ 実装ヘッド（デバイス）
１５ 吸着ノズル（デバイス）
１６ テープフィーダ（デバイス）
Ｌ１ 部品実装ライン
Ｍ１〜Ｍ３ 部品実装装置

Claims (8)

1. 部品実装装置を含む部品実装ラインからデータを収集するデータ収集部と、
   前記データ収集部により収集されたデータに含まれる１以上の特徴量データの傾向が正常時の特徴量データの傾向から外れているか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記正常時の特徴量データの傾向から外れていると判定された前記特徴量データに対応する前記部品実装ラインを構成する少なくとも１以上のデバイスが不調であることを通知する通知部と、を備える、不調検知システム。
2. 前記判定部は、少なくとも正常時の特徴量データおよび不調時の特徴量データを含む学習データセットを用いて作成される検知モデルに基づいて判定を行う、請求項１に記載の不調検知システム。
3. 前記データ収集部により収集されたデータによって、前記検知モデルの作成に用いられる前記学習データセットの内容を更新する更新部をさらに備える、請求項２に記載の不調検知システム。
4. 前記デバイスは、フィーダ、実装ヘッド及びノズルの少なくともいずれか一つを含む、請求項１から３のいずれかに記載の不調検知システム。
5. 部品実装装置を含む部品実装ラインを構成するデバイスの不調を検知する部品実装ラインの不調検知方法であって、
   前記部品実装ラインからデータを収集するデータ収集工程と、
   前記データ収集工程において収集されたデータに含まれる１以上の特徴量データの傾向が正常時の特徴量データの傾向から外れているか否かを判定する判定工程と、
   前記判定工程において前記正常時の特徴量データの傾向から外れていると判定された前記特徴量データに対応する少なくとも１以上のデバイスが不調であることを通知する通知工程と、を含む、部品実装ラインの不調検知方法。
6. 前記判定工程において、少なくとも正常時の特徴量データおよび不調時の特徴量データを含む学習データセットを用いて作成される検知モデルに基づいて判定が行われる、請求項５に記載の部品実装ラインの不調検知方法。
7. 前記データ収集工程において収集されたデータによって前記検知モデルを更新する更新工程をさらに含む、請求項６に記載の部品実装ラインの不調検知方法。
8. 前記デバイスは、フィーダ、実装ヘッド及びノズルの少なくともいずれか一つを含む、請求項５から７のいずれかに記載の部品実装ラインの不調検知方法。

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