JP2022182220A - 部品データ管理装置および部品データ管理方法ならびに部品データ管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動作パラメータを適切に設定することができる部品データ管理装置および部品データ管理方法ならびに部品データ管理プログラムを提供する。【解決手段】部品情報に部品を基板に実装するための部品実装装置の動作条件である動作パラメータを紐付けした部品データを管理する部品データ管理方法は、動作パラメータと部品情報との関係性を示す学習モデルと、第１の部品の部品情報とに基づいて、第１の部品の動作パラメータを推定し（ＳＴ３）、第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータと、推定された第２の動作パラメータとを比較し（ＳＴ１７）、比較結果に基づいて、第２の動作パラメータを第１の動作パラメータとして置き換えて更新する（ＳＴ１９）。【選択図】図１１

Description

本発明は、部品を基板に実装する部品実装装置で使用する部品データを管理する部品データ管理装置および部品データ管理方法ならびに部品データ管理プログラムに関する。

基板に部品を実装する部品実装装置は、部品の基板装着、ノズルの部品吸着、部品の撮像などに関する動作条件を含む多数の動作パラメータに基づいて、部品実装動作が制御される。この動作パラメータは、部品の形状などの情報を含む部品情報に紐付けた部品データとして、部品毎に適切な値が設定される（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、部品実装作業の成績が良くない部品データを使用する部品は、機械学習を用いて動作パラメータを修正するシステムが開示されている。

特開２０１９－４１２９号公報

しかしながら、特許文献１を含む従来技術では、機械学習を用いて動作パラメータを自動で修正することができるものの、機械学習により推定された動作パラメータの確信度にはばらつきがあるため必ずしも品質や生産性が改善される保証はなく、また、動作パラメータを変更した場合に元の動作パラメータを使用した場合からどの程度改善されるかを把握しにくいため、部品データを作成する管理者が動作パラメータを修正して実装基板の品質や生産性を向上させるためには更なる改善の余地があった。

そこで本発明は、動作パラメータを適切に設定することができる部品データ管理装置および部品データ管理方法ならびに部品データ管理プログラムを提供することを目的とする。

本発明の部品データ管理装置は、部品の部品情報に前記部品を基板に実装するための部品実装装置の動作条件である動作パラメータを紐付けした部品データを管理する部品データ管理装置であって、動作パラメータと部品情報との関係性を示す学習モデルと、第１の部品の部品情報とに基づいて、前記第１の部品の動作パラメータを推定するパラメータ推定部と、前記第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータと、前記パラメータ推定部が推定した前記第１の部品の第２の動作パラメータとの比較結果に基づいて、前記第２の動作パラメータを前記第１の動作パラメータとして置き換えて更新するパラメータ更新部とを備える。

本発明の他の部品データ管理装置は、部品の部品情報に前記部品を基板に実装するための部品実装装置の動作条件である動作パラメータを紐付けした部品データを管理する部品データ管理装置であって、動作パラメータと部品情報との関係性を示す学習モデルと、第１の部品の部品情報とに基づいて、前記第１の部品の動作パラメータを推定するパラメータ推定部と、記憶される複数の第１の動作パラメータの中から、部品情報が前記第１の部品の部品情報と類似または一致する部品の第１の動作パラメータを抽出する抽出部と、前記第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータと、前記パラメータ推定部が推定した前記第１の部品の第２の動作パラメータと、抽出された前記第１の動作パラメータのうち少なくとも２つを比較するパラメータ比較部と、比較結果に基づいて、抽出された前記第１の動作パラメータを前記第１の動作パラメータとして置き換えて更新するパラメータ更新部とを備える。

本発明の部品データ管理方法は、部品の部品情報に前記部品を基板に実装するための部品実装装置の動作条件である動作パラメータを紐付けした部品データを管理する部品データ管理方法であって、動作パラメータと部品情報との関係性を示す学習モデルと、第１の部品の部品情報とに基づいて、前記第１の部品の動作パラメータを推定するパラメータ推定工程と、前記第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータと、前記パラメータ推定工程において推定された第２の動作パラメータとの比較結果に基づいて、前記第２の動作パラメータを前記第１の動作パラメータとして置き換えて更新するパラメータ更新工程とを含む。

本発明の部品データ管理プログラムは、請求項１２の部品データ管理方法をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、動作パラメータを適切に設定することができる。

本発明の一実施の形態の部品実装システムの構成を示す説明図 本発明の一実施の形態の管理コンピュータ（部品データ管理装置）の処理系の構成を示すブロック図 本発明の一実施の形態の部品実装システムにおいて用いられる部品データのデータ構成を示す説明図 本発明の一実施の形態の動作パラメータの推定方法の説明図 本発明の一実施の形態の管理コンピュータ（部品データ管理装置）に表示された一覧表示画面の例を示す図 本発明の一実施の形態の管理コンピュータ（部品データ管理装置）に表示された動作パラメータ更新判定画面の例を示す図 本発明の一実施の形態の管理コンピュータ（部品データ管理装置）に表示された動作パラメータ更新判定画面の例を示す図 本発明の一実施の形態の管理コンピュータ（部品データ管理装置）に表示された動作パラメータ更新判定画面の例を示す図 本発明の一実施の形態の管理コンピュータ（部品データ管理装置）により作成された生産改善リストの例を示す図 本発明の一実施の形態の管理コンピュータ（部品データ管理装置）に表示された改善提案画面の例を示す図 本発明の一実施の形態の部品データ管理方法のフロー図 本発明の一実施の形態の部品データ管理方法の他の実施例のフロー図

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、部品実装装置、管理コンピュータの仕様に応じ、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。

まず、図１を参照して、部品実装システム１の構成について説明する。部品実装システム１は基板に部品を実装して実装基板を生産する機能を有している。本実施の形態では、複数（ここでは３本）の部品実装ライン４を通信ネットワーク２を介して管理コンピュータ３に接続した構成となっている。各部品実装ライン４における作業は管理コンピュータ３によって管理される。なお、部品実装ライン４は３本に限定されることはなく、１本、２本、または４本以上であってよい。

管理コンピュータ３は、各部品実装ライン４が備える生産設備の稼働に必要なデータやパラメータを作成し、各生産設備に送信する機能を有している。また、各生産設備より各生産設備の稼動状況、作業履歴などのデータが、管理コンピュータ３に送信される。また、管理コンピュータ３は、部品実装ライン４の生産設備で使用される部品データ、生産データなどを作成する機能を有している。なお、部品実装システム１は、部品実装ライン４毎にライン管理用のコンピュータを備え、ライン管理用のコンピュータを介して管理コンピュータ３と各生産設備がデータを送受信するようにしてもよい。

図１において、部品実装ライン４は、基板供給装置Ｍ１、基板受渡装置Ｍ２、半田印刷装置Ｍ３、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５、リフロー装置Ｍ６および基板回収装置Ｍ７を連結した構成となっている。基板供給装置Ｍ１によって供給された基板は基板受渡装置Ｍ２を介して半田印刷装置Ｍ３に搬入され、ここで基板に部品接合用のクリーム半田をスクリーン印刷する半田印刷作業が行われる。

半田印刷後の基板は部品実装装置Ｍ４，Ｍ５に順次受け渡され、ここで半田印刷後の基板に対して部品を装着する部品実装作業が実行される。部品実装装置Ｍ４，Ｍ５は、基板に装着される部品毎に設定された部品データに含まれる動作パラメータに基づいて、フィーダが供給する部品を実装ヘッドが有するノズルで真空吸着によって取り出す。そして、部品認識カメラでノズルが保持する部品の状態を撮像し、基板の実装位置に指定された実装角度で装着する。部品実装装置Ｍ４，Ｍ５は複数のセンサを備えており、ノズルが部品を吸着する吸着動作、部品認識カメラが取り出された部品を撮像して認識する部品認識動作など、部品実装作業における作業ミスや動作エラーなどが監視されている。なお、実装ヘッドは部品をノズルの他、部品を把持するチャックユニットによって基板の実装位置に装着してもよい。

部品実装後の基板はリフロー装置Ｍ６に搬入され、ここで所定の加熱プロファイルに従って加熱されることにより部品接合用のクリーム半田が溶融固化する。これにより部品が基板に半田接合されて基板に部品を実装した実装基板が完成し、基板回収装置Ｍ７に回収される。

次に図２を参照して、管理コンピュータ３の情報処理系の構成について説明する。ここでは、管理コンピュータ３が備える複数の機能のち、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５による部品実装作業に用いられる動作パラメータを含む部品データを作成し、管理する機能に関する構成について説明する。すなわち、管理コンピュータ３は、部品の部品情報に、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５が部品を基板に実装するための動作条件である動作パラメータを紐付けした部品データを管理する部品データ管理装置である。

管理コンピュータ３は、処理部１０、記憶装置である記憶部２０の他、入力部３０、表示部３１、通信部３２を備えている。なお、管理コンピュータ３は、ひとつのコンピュータで構成する必要はなく、複数のデバイスで構成してもよい。例えば、記憶部２０、処理部１０の全てもしくは一部をサーバを介してクラウドに備えてもよい。

図２において、入力部３０は、キーボード、タッチパネル、マウスなどの入力装置であり、操作コマンドやデータ入力時などに用いられる。表示部３１は液晶パネルなどの表示装置であり、記憶部２０が記憶する各種データを表示する他、入力部３０による操作のための操作画面、入力画面などの各種情報を表示する。通信部３２は、通信インターフェースであり、通信ネットワーク２を介して部品実装ライン４を構成する生産設備（部品実装装置Ｍ４，Ｍ５）との間でデータの送受信を行う。

処理部１０はＣＰＵなどのデータ処理装置であり、内部処理部として実績取得部１１、学習情報作成部１２、学習部１３、パラメータ推定部１４、算出部１５、抽出部１６、パラメータ比較部１７、表示処理部１８、パラメータ更新部１９を備えている。記憶部２０には、生産データライブラリ２１、部品ライブラリ２２、実績情報２３、学習情報２４、学習モデル２５、推定動作パラメータ２６、生産時間情報２７、生産改善値情報２８、抽出動作パラメータ２９などが記憶されている。

図２において、生産データライブラリ２１には、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５による実装基板の生産で使用される生産データが、実装基板の生産機種名毎に記憶されている。生産データには、基板に実装される部品を特定する部品名、当該部品を部品ライブラリ２２の部品データと関連付ける部品コード、当該部品の基板における実装位置、実装角度、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５において当該部品を供給するフィーダの位置を示す部品配置、実装ヘッドにおいて当該部品を吸着するノズルの位置を示すノズル配置などが含まれている。部品ライブラリ２２には、部品情報に動作パラメータを紐付けした複数の部品データが記憶されている。部品データは、部品データコードによって生産データライブラリ２１の生産データに関連付けられている。

ここで図３を参照して、部品ライブラリ２２に含まれる部品データ３３の例について説明する。部品データ３３は、部品データ３３に含まれる「部品ｎ」（部品データコード）と、生産データライブラリ２１に含まれる生産データの部品データコードによって生産データに関連付けされる。この例では、部品ライブラリ２２には、ｎ＝１，２，３・・・の部品データコードを有する複数の種類の部品の部品データ３３が記憶されている。部品データ３３には、大分類項目として部品情報３４、動作パラメータ３５が規定されている。

部品情報３４は、当該部品に固有の属性を示す情報である。ここでは、中分類項目として、「品名」３４ａ、「形状」３４ｂ、「サイズ」３４ｃ、「部品パラメータ」３４ｄが例示されている。「品名」３４ａは、当該部品を特定するための情報であり、部品メーカや自社が管理するために付与した「品番」が小分類項目として規定されている。「形状」３４ｂは、当該部品の形状に関する情報であり、当該部品の外形形状を、矩形、円柱状などの形状区分によって示す「形状」、部品の形状を示す図面、画像情報を特定する情報などが小分類項目として規定されている。

「サイズ」３４ｃには、小分類項目として当該部品のサイズを示す「外形寸法」、当該部品に形成された接続用の電極（リード）の数や位置（間隔）を示す「電極位置」などが規定されている。「部品パラメータ」３４ｄは当該部品の属性情報であり、小分類項目として当該部品の種類を示す「部品種別」、当該部品の外形における方向性の有無を示す「極性有無」、極性有りの場合に当該部品に付されるマークの形状などを示す「極性マーク」、極性マーク有りの場合に当該マークの位置を示す「マーク位置」などが規定されている。このように、部品情報３４には、部品の寸法、リード数、リードピッチ、リード長さ、リード幅、部品高さ（サイズ３４ｃ）、形状データ（形状３４ｂ）、部品識別番号（品名３４ａ）の少なくともいずれかひとつの項目が含まれる。

図３において、動作パラメータ３５は、当該部品データ３３に規定される部品を対象として、部品実装ライン４に配置された部品実装装置Ｍ４，Ｍ５によって部品実装作業を実行する際に、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５を制御するために用いられる制御パラメータ（動作条件）である。ここでは、中分類項目として、「ノズル設定」３５ａ、「スピードパラメータ」３５ｂ、「認識」３５ｃ、「吸着」３５ｄ、「装着」３５ｅが例示されている。

「ノズル設定」３５ａは、当該部品を吸着保持する際に用いられる吸着ノズルに関するデータであり、小分類項目として選択可能な吸着ノズルの種類を特定する「ノズル」が規定されている。「スピードパラメータ」３５ｂは、当該部品を吸着ノズルによって取り出して基板に装着する作業動作における吸着ノズルの移動速度に関する制御パラメータである。これらの制御パラメータには、小分類項目として部品を吸着して保持する際の「吸着速度」、「吸着保持時間」、保持した部品を基板に装着する際の「装着速度」、「装着保持時間」などが含まれる。

図３において、「認識」３５ｃは、部品供給部から吸着ノズルによって取り出された部品を部品認識カメラによって撮像して認識する認識処理の実行に関するパラメータである。これらのパラメータには、小分類項目として撮像に使用されるカメラの種類を特定する「カメラ種別」、撮像に際して使用される照明のモードを示す「照明モード」、撮像により取得された画像を認識する際の「認識速度」などが含まれる。

「吸着」３５ｄは、部品供給部から吸着ノズルによって部品を取り出す際の吸着動作に関する制御パラメータである。これらの制御パラメータには、小分類項目として、吸着ノズルを部品に着地させる際の吸着位置オフセットを示す「吸着位置Ｘ」、「吸着位置Ｙ」などが含まれる。「装着」３５ｅは、部品を吸着ノズルによって吸着保持した搭載ヘッドを基板に移動させて、吸着ノズルに昇降動作を行わせて部品を基板に装着する装着動作に関する制御パラメータである。これらの制御パラメータには、小分類項目として、吸着ノズルを下降させて部品を基板に着地させる際に部品を基板に押し付ける荷重である「装着荷重」などが含まれている。

このように、動作パラメータ３５は、部品を移動させるためのパラメータ（スピードパラメータ３５ｂなど）、部品を保持するためのパラメータ（ノズル設定３５ａ、スピードパラメータ３５ｂ、吸着３５ｄなど）、部品を撮影するためのパラメータ（認識３５ｃなど）の少なくともひとつを含んでいる。また、動作パラメータ３５は、「品名」３４ａが同じ部品、すなわち部品情報３４が同じであっても、基板に実装する部品実装装置Ｍ４，Ｍ５の品種や基板の材質や基板の電極などが変わったり、実装品質や実装ミス率を改善したりするために変更されることがある。

当該部品の動作パラメータ３５を変更すると、部品情報３４は変えずに変更後の動作パラメータ３５を紐づけた部品データ３３が作成（更新）される。この際、部品データ３３の「部品ｎ」（部品データコード）に新たなコードを付与することで、修正前の動作パラメータ３５と区別される。このように、部品データ３３は、部品の固有の属性を示す部品情報３４に、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５が当該部品を基板に実装するための動作条件である動作パラメータ３５が紐付けされている。

部品ライブラリ２２（データベース）の部品データ３３は、生産データライブラリ２１の生産データと一緒に部品実装ライン４の部品実装装置Ｍ４，Ｍ５に送信され、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５における実装基板の生産に使用される。以下、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で生産に使用されている動作パラメータを「第１の動作パラメータ」と称する。すなわち、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５において基板に実装される第１の部品の第１の動作パラメータは、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で使用される動作パラメータとしてデータベース（部品ライブラリ２２）上に記憶されている。なお、部品ライブラリ２２には自らの工場の部品実装システム１で使用された部品データ３３の他、別の工場の部品実装システム１で使用された部品データ３３、ＥＤＡ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｄｅｓｉｇｎ ａｕｔｏｍａｔｉｏ）ベンダーが予め準備したデータベースを含んでいてもよい。

図２において、実績取得部１１は、各々の部品実装ライン４が備える部品実装装置Ｍ４，Ｍ５から部品実装作業の実績を取得する。部品実装作業の実績には、生産開始日時、生産終了日時、生産枚数、作業ミスの回数、ミス率（頻度）、動作エラーの回数とその内容などの情報が含まれる。実績取得部１１は、取得した情報と部品実装作業を行った部品実装装置Ｍ４，Ｍ５を特定する情報、生産データ、第１の動作パラメータを含む部品データ３３とを関連付けて実績情報２３として記憶部２０に記憶する。すなわち、第１の動作パラメータは、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５での実績情報を関連付けてデータベース（記憶部２０）上に記憶される。なお、実績取得部１１は、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５の他、部品実装作業後に基板状態を検査する部品実装ライン４が備える基板検査装置（図示省略）から作業不良情報を取得してもよい。

学習情報作成部１２は、実績情報２３、部品ライブラリ２２に基づいて、生産実績がある第１の部品の第１の動作パラメータ、第１の部品の部品情報３４や部品実装作業の実績などの第１の動作パラメータに関する情報を関連付けた学習情報２４を作成して、記憶部２０に記憶させる。

図２において、学習部１３は、学習情報２４を教示データとして、後述する動作パラメータ３５と部品情報３４との関係性を示す学習モデル２５を、機械学習等を用いた学習アルゴリズムにより生成する。学習アルゴリズムとしては、ニューラルネットワーク（多層のニューラルネットワークを用いた深層学習を含む）、遺伝的プログラミング、決定木、ベイジアン・ネットワーク、サポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）等を使用し得る。生成された学習モデル２５は、記憶部２０に記憶される。

パラメータ推定部１４は、生成された学習モデル２５と第１の部品の部品情報３４とに基づいて、第１の部品の動作パラメータ３５を推定する。パラメータ推定部１４によって推定された動作パラメータ３５は、推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）として記憶部２０に記憶される。

ここで、図４を参照して、部品データ管理装置（管理コンピュータ３）により推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）を推定する動作パラメータ推定方法について説明する。まず、学習情報作成部１２は、記憶部２０に記憶されている部品ライブラリ２２と実績情報２３より、同一の部品の部品情報３４、動作パラメータ３５（第１の動作パラメータ）、実績情報を関連付けて、学習情報２４を作成する（ＳＴ１：学習情報作成工程）。

例えば、学習情報作成部１２は、部品データ３３に含まれる品名３４ａが「Ｄ１」の部品（以下、単に「部品Ｄ１」などと称する。）の部品情報３４及び動作パラメータ３５と、実績情報２３に含まれる部品Ｄ１を部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で実装した実績情報を関連付けた教師データを作成し、学習情報２４として記憶させる。

図４において、次いで学習部１３は、学習情報２４に基づき、動作パラメータ３５と部品情報３４との関係性を示す学習モデル２５を生成する（ＳＴ２：学習工程）。作成された学習モデル２５は記憶部２０に記憶される。次いでパラメータ推定部１４は、生成された学習モデル２５を用いて、第１の部品の部品情報３４から第１の部品の推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）を推定（算出）する（ＳＴ３：動作パラメータ推定工程）。推定された推定動作パラメータ２６は記憶部２０に記憶される。

例えば、実装実績がある部品の部品実装作業の生産性や実装品質を向上させるための推定動作パラメータ２６（推奨値）や、新規の部品の推定動作パラメータ２６（予想値）が算出される。図４の例では、パラメータ推定部１４は、学習モデル２５を用いて、部品ライブラリ２２に含まれる実装実績がある部品Ｄ１の部品情報３４から推奨される推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）を算出している。

図２において、算出部１５は、生産で使用されている部品データ３３に含まれる第１の部品の動作パラメータ３５の実績値（第１の動作パラメータ）で第１の部品を基板に実装した際の第１生産時間を、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５の動作を摸したシミュレーションにより、または実績情報２３に含まれる生産実績から算出する。また、算出部１５は、学習モデル２５を用いて推定された推奨値である推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）で第１の部品を基板に実装した際の第２生産時間を、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５の動作を摸したシミュレーションにより算出する。

部品実装装置Ｍ４，Ｍ５の動作を摸したシミュレーションでは、生産データライブラリ２１に記憶されている生産データの部品配置、ノズル配置と、部品ライブラリ２２に記憶されている部品データ３３の動作パラメータ３５（スピードパラメータ３５ｂ）などに基づいて、実装ヘッドがフィーダから部品を取り出して基板の実装位置に実装するまでの時間などが計算される。算出された第１生産時間と第２生産時間は、生産時間情報２７として記憶部２０に記憶される。

さらに、算出部１５は、第１生産時間と第２生産時間に基づいて、動作パラメータ３５を実績値から推奨値に更新した場合に期待される生産改善値を算出する。例えば、生産改善値として、生産時間の短縮具体を表す改善率（（第１生産時間－第２生産時間）／第１生産時間）が算出される。算出部１５は、第２の動作パラメータの全てを第１の動作パラメータとして置き換えた場合の改善率の他、第２の動作パラメータの中の１つの小分類項目を第１の動作パラメータとして置き換えた場合の項目別の改善率も算出する。算出された生産改善値は、生産改善値情報２８として記憶部２０に記憶される。なお、算出部１５が算出する生産改善値は生産時間の改善率に限定されることはなく、例えば実装不良に基づく品質の改善値（改善率）であってもよい。

図２において、抽出部１６は、部品ライブラリ２２に記憶される複数の部品の第１の動作パラメータ（動作パラメータ３５）の中から、部品情報３４が類似または一致する部品の第１の動作パラメータを抽出動作パラメータ２９として抽出する。具体的には、まず抽出部１６は、少なくともひとつの部品情報３４の項目（図３の小分類項目を参照）の一致度合いから類似または一致する部品情報３４を抽出する。次いで抽出部１６は、その部品情報３４に紐付けされている第１の動作パラメータを抽出動作パラメータ２９として抽出する。抽出された抽出動作パラメータ２９は、記憶部２０に記憶される。

図２において、パラメータ比較部１７は、２つの動作パラメータ３５を比較して、小分類項目の一致、不一致を判定する。例えば、パラメータ比較部１７は、第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータと、パラメータ推定部１４が推定した第１の部品の第２の動作パラメータ（推定動作パラメータ２６）を比較して、一致する小分類項目を抽出する。または、パラメータ比較部１７は、第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータと、抽出部１６が抽出した第１の部品と類似する部品の第１の動作パラメータ（抽出動作パラメータ２８）を比較して、一致する小分類項目を抽出する。

また、パラメータ比較部１７は、比較する動作パラメータ３５の小分類項目の一致度合を示す指標を算出する。例えば、パラメータ比較部１７は、一致する小分類項目の数と小分類項目の全数の比（一致項目数／全項目数）を、一致度合いを示す指標として算出する。

図２において、表示処理部１８は、生産改善値（生産改善値情報２８）に基づいて、推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）が算出された部品を一覧表の形式で表示する一覧表示画面を表示させる。推定動作パラメータ２６の算出は、例えば、新たに生産する実装基板の生産データを作成する際などに、その実装基板に実装される全ての部品を対象に実行される。ここで図５を参照して、表示処理部１８が表示部３１に表示させた一覧表示画面４０について説明する。一覧表示画面４０は、新たに実装基板を生産するにあたり、実装基板に実装される部品の動作パラメータを適切に変更して生産性を向上させる検討を管理者が容易に実行できることを目的に表示されている。

図５において、一覧表示画面４０には、部品一覧表示枠４１、詳細表示ボタン４２、更新ボタン４３、キャンセルボタン４４が表示されている。部品一覧表示枠４１には、判定表示欄４１ａ、部品名表示欄４１ｂ、改善率表示欄４１ｃ、形状表示欄４１ｄ、部品種別表示欄４１ｅ、サイズ表示欄４１ｆ、上下スクロールバー４１ｇ、左右スクロールバー４１ｈが表示されている。

部品名表示欄４１ｂには、推定動作パラメータ２６が算出された部品の部品名（部品情報３４の「品名」３４ａ）が表示される。改善率表示欄４１ｃには、算出部１５によって算出された、部品ライブラリ２２に記憶されている部品データ３３に含まれる動作パラメータ３５（第１の動作パラメータ）を推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）に置き換えて更新した場合に予測される改善率（生産改善値情報２８）が表示される。

部品一覧表示枠４１に表示されている部品は、改善率が大きい順にソートされている。すなわち、表示部３１は、第２の動作パラメータ（推定動作パラメータ２６）を第１の動作パラメータ（部品データ３３に紐付けされる動作パラメータ３５）として置き換えて更新した場合の生産改善値（生産改善値情報２８）が大きい部品を列挙して表示する。なお、改善率表示欄４１ｃには、項目別の改善率を表示するようにしてもよい。すなわち、表示部３１は、第２の動作パラメータのいずれかの項目（動作パラメータ３５の小分類項目）を第１の動作パラメータとして置き換えて更新した場合の生産改善値が大きい部品を列挙して表示するようにしてもよい。

図５において、形状表示欄４１ｄには、部品の形状データ（部品情報３４の「形状」３４ｂ）が表示される。「箱型」は、部品の形状が略直方体のチップ部品であることを示している。部品種別表示欄４１ｅには、部品の部品種別（部品情報３４の「部品パラメータ」３４ｄ）が表示される。「コンデンサ」は部品がコンデンサであることを、「抵抗」は部品が抵抗であることを示している。サイズ表示欄４１ｆには、部品の外形寸法（部品情報３４の「サイズ」３４ｃ）が表示される。ここでは、外形寸法としてＬ（長さ）、Ｗ（幅）、Ｔ（高さ）が表示されている。

管理者が入力部３０により上下スクロールバー４１ｇを操作することで、部品一覧表示枠４１に表示される部品が変更される。また、管理者が入力部３０により左右スクロールバー４１ｈを操作することで、部品一覧表示枠４１に表示される部品の情報（部品情報３４の項目など）が変更される。また、管理者が入力部３０により部品一覧表示枠４１に表示されているいずれかの部品を選択し、詳細表示ボタン４２を操作すると、後述する選択された部品に関する動作パラメータ更新判定画面に遷移する。この例では、部品Ｄ１が選択されている。動作パラメータ更新判定画面では、管理者により動作パラメータを推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）に置き換える否か、置き換える項目などが設定（判定）される。

図５において、判定表示欄４１ａには、動作パラメータ更新判定画面による判定が完了したか否かが表示される。「済み」は、判定が完了していることを示している。更新ボタン４３が操作されると、パラメータ更新部１９は動作パラメータ更新判定画面において更新すると選択された第２の動作パラメータ（推定動作パラメータ２６）を現在使用されている第１の動作パラメータと置き換えて部品データ３３を更新（作成）する。この際、修正前の動作パラメータ３５と区別するために、「部品ｎ」（部品データコード）に新たなコードを付与した部品データ３３が作成される。キャンセルボタン４４が操作されると、動作パラメータは更新されずに前の画面に遷移する。

次に図６を参照して、表示処理部１８が表示部３１に表示させた動作パラメータ更新判定画面４５について説明する。図６に示す動作パラメータ更新判定画面４５は、図５に示す一覧表示画面４０において部品Ｄ１が選択された後、詳細表示ボタン４２が操作されて表示された例を示している。

図６において、動作パラメータ更新判定画面４５には、部品名表示欄４６、動作パラメータ表示枠４７、全て選択ボタン４８、全選択解除ボタン４９、更新ボタン５０、キャンセルボタン５１、指標表示欄５２が表示されている。部品名表示欄４６には、動作パラメータ表示枠４７に表示されている動作パラメータに対応する部品の部品名（ここでは「Ｄ１」）が表示されている。動作パラメータ表示枠４７には、項目表示欄４７ａ、現在値表示欄４７ｂ、推奨値表示欄４７ｃ、更新設定欄４７ｄ、改善率表示欄４７ｅ、スクロールバー４７ｆが表示されている。入力部３０によりスクロールバー４７ｆを操作することで、動作パラメータ表示枠４７に表示される動作パラメータ等が変更される。

項目表示欄４７ａには、図３に示す動作パラメータ３５の小分類項目に対応する項目が表示されている。現在値表示欄４７ｂには、部品ライブラリ２２に記憶されている部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で現在使用されている部品Ｄ１の動作パラメータ（第１の動作パラメータ）が表示されている。推奨値表示欄４７ｃには、推定動作パラメータ２６に記憶されているパラメータ推定部１４によって推定された部品Ｄ１の動作パラメータ（第２の動作パラメータ）が表示されている。

図６において、更新設定欄４７ｄには、項目表示欄４７ａの項目に対応するチェックボタンが表示されている。チェックボタンは、パラメータ比較部１７によって現在値と推奨値が一致していないと判定された動作パラメータ３５の項目に表示される。また、動作パラメータ表示枠４７では、一致していない項目が一致する項目と区別して表示されている。この例では、「実装速度」と「吸着位置自動ティーチ」の欄を破線Ｈ１，Ｈ２で囲って区別している。管理者は入力部３０を操作して、現在値を推奨値に置き換えて更新しようとしている項目のチェックボタンにチェックを入力（選択）する。全て選択ボタン４８が操作されると、全てのチェックボタンが選択される。また、全選択解除ボタン４９が操作されると、全てのチェックボタンの選択が解除される。

改善率表示欄４７ｅには、算出部１５によって算出された動作パラメータ３５を実績値から推奨値に更新した場合に期待される改善率（生産改善値情報２８）が表示されている。これにより、管理者は推奨値（第２の動作パラメータ）に置き換えた場合の改善率を参照しながら置き換えて更新する推奨値の項目を選択することができる。

図６において、指標表示欄５２には、パラメータ比較部１７によって算出された現在値と推奨値で一致する項目数（一致度合いを示す指標）が表示される。「９６／１００」は、１００項目ある動作パラメータのうち９６項目で一致していることを示している。すなわち、表示部３１は、第１の部品（部品Ｄ１）に対応して記憶される第１の動作パラメータ（現在値）と、パラメータ推定部１４が推定した第１の部品の第２の動作パラメータ（推奨値）と、パラメータ比較部１７による比較結果（一致度合いを示す指標）を表示する。

更新ボタン５０が操作されると、動作パラメータ更新判定画面４５において選択された第２の動作パラメータ（推定動作パラメータ２６）を現在使用されている第１の動作パラメータと置き換える旨が設定され、一覧表示画面４０（図５）に遷移する（戻る）。キャンセルボタン５１が操作されると、動作パラメータは更新しない旨が設定され、一覧表示画面４０に遷移する（戻る）。

一覧表示画面４０に遷移すると、部品Ｄ１の判定表示欄４１ａに「済み」が表示される。更新ボタン４３が操作されると、部品Ｄ１の動作パラメータ更新判定画面４５で設定された条件に従って、部品データ３３が作成（更新）される。すなわち、パラメータ更新部１９は、パラメータ比較部１７による第１の動作パラメータ（現在値）と第２の動作パラメータ（推奨値）の比較結果に基づいて、第２の動作パラメータを第１の動作パラメータとして置き換えて更新する。

次に図７を参照して、動作パラメータ更新判定画面５３の他の例について説明する。図７に示す動作パラメータ更新判定画面５３は、パラメータ比較部１７によって現在値と推奨値が一致していないと判定された項目表示欄４７ａに対応する動作パラメータ表示枠４７の改善率表示欄４７ｇに項目別の改善率が表示されているところが図６に示す動作パラメータ更新判定画面４５とは異なる。管理者は、表示された項目別の改善率を参照しながら、置き換えて更新する推奨値の項目を選択することができる。

次に図８を参照して、動作パラメータ更新判定画面５４の他の例について説明する。以下、図６に示す動作パラメータ更新判定画面４５と同じ部分には同じ符号を付して詳細な説明は省略し、異なる部分を中心に説明する。

図８において、動作パラメータ更新判定画面５４は、部品名表示欄４６、動作パラメータ表示枠４７、更新ボタン５０、キャンセルボタン５１、第１指標表示欄５５、第２指標表示欄５６が表示されている。動作パラメータ表示枠４７には、項目表示欄４７ａ、推奨値表示欄４７ｃの他、実績値１表示欄４７ｈ、実績値２表示欄４７ｉ、生産時間表示欄４７ｊが表示されている。

実績値１表示欄４７ｈと実績値２表示欄４７ｉには、抽出動作パラメータ２９に記憶されている抽出部１６によって抽出された部品Ｄ１の部品情報３４と類似または一致する部品の動作パラメータ（第１の動作パラメータ）が表示されている。すなわち、表示部３１は、抽出部１６によって部品ライブラリ２２に記憶される複数の部品の第１の動作パラメータの中から抽出された第１の動作パラメータを表示する。この例では、部品Ｄ１に類似する部品として２つの部品が抽出されており、実績値１表示欄４７ｈと実績値２表示欄４７ｉに第１の動作パラメータがそれぞれ表示されている。

図８において、生産時間表示欄４７ｊには、生産時間情報２７に記憶されている推奨値表示欄４７ｃ、実績値１表示欄４７ｈ、実績値２表示欄４７ｉに対応する部品の部品実装作業の生産時間が表示されている。すなわち、実績値１表示欄４７ｈと実績値２表示欄４７ｉの生産時間は、算出部１５によって算出された第１の動作パラメータ（実績値）での第１生産時間である。また、推奨値表示欄４７ｃの生産時間は、算出部１５によって算出された第２の動作パラメータ（推奨値）での第２生産時間である。

動作パラメータ表示枠４７では、パラメータ比較部１７によって推奨値と実績値（実績１、実績２）が一致していないと判定された動作パラメータ３５の項目が一致する項目と区別して表示されている。この例では、「実装速度」、「吸着位置自動ティーチ」、「透過ランプオフセット」の欄を破線Ｈ１～Ｈ３で囲って区別している。第１指標表示欄５５には、パラメータ比較部１７によって算出された推奨値と実績１（実績値）で一致する項目数（一致度合いを示す指標）が表示される。第２指標表示欄５６には、パラメータ比較部１７によって算出された推奨値と実績２（実績値）で一致する項目数（一致度合いを示す指標）が表示される。

図８において、更新ボタン５０が操作されると、第２の動作パラメータ（推定動作パラメータ２６）の全てを現在使用されている第１の動作パラメータと置き換える旨が設定され、一覧表示画面４０（図５）に遷移する（戻る）。

次に図９、図１０を参照して、部品実装ライン４において実装基板を生産している間に実行される生産中の改善提案の例について説明する。生産中の改善提案では、生産中の実装基板に実装される部品（以下、「実装部品」と称する。）を対象に実行される。すなわち、パラメータ推定部１４が学習モデル２５と実装部品の部品情報３４に基づいて、実装部品の推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）を推定する。

次いで算出部１５は、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で使用されている実装部品の動作パラメータ３５（第１の動作パラメータ）での第１生産時間と、推定動作パラメータ２６での第２生産時間を算出し、改善率（生産改善値）を算出する。すなわち、第１の動作パラメータは、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で使用されている動作パラメータ３５である。

算出部１５は、部品配置やノズル配置を生産中の状態から変更しない条件（配置変更なし）と、部品配置やノズル配置を最適化して第２生産時間を短縮させる条件（配置変更あり）の２つの条件で改善率を算出する。部品配置の最適化では、部品を供給するフィーダの位置が変更される。ノズル配置の最適化では、実装ヘッドにおけるノズルの位置や、装着されるノズルの種類が変更される。なお、算出部１５は、生産改善値としてミス率の改善値を算出するようにしてもよい。その場合、推定動作パラメータ２６の算出対象の実装部品として、生産中のミス率（または、作業ミスの回数）が所定値を超過した部品が選択される。

ここで図９を参照して、生産中に算出された改善率の例について説明する。図９に示す生産改善リストには、部品名５７毎に動作パラメータ（生産中）５８、動作パラメータ（推奨値）５９、改善率６０が含まれている。動作パラメータ（生産中）５８は、部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で使用されている実装部品の動作パラメータ３５（第１の動作パラメータ）であり、この例では、装着速度５８ａと吸着速度５８ｂが表示されている。動作パラメータ（推奨値）５９は、学習モデル２５に基づいて推定された推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）であり、この例では、装着速度５９ａと吸着速度５９ｂが表示されている。

改善率６０は、算出部１５によって算出された生産時間の改善率であり、配置変更なし条件６０ａと配置変更あり条件６０ｂでの算出結果が含まれている。図９の例では、実装部品のうち部品Ｄ２２と部品Ｄ２５の動作パラメータのうち装着速度５９ａと吸着速度５９ｂを変更することで、それぞれ生産時間が短縮される（改善率が正の値）ことが予測されている。

図１０は、図９に示す生産改善リストに基づいて表示処理部１８が表示部３１に表示させた改善提案画面６１である。表示処理部１８は、パラメータ比較部１７により動作パラメータ（生産中）５８（第１の動作パラメータ）と動作パラメータ（推奨値）５９（第２の動作パラメータ）が一致しないとして抽出された実装部品の情報に基づいて改善提案画面６１を表示させる。改善提案画面６１には、コメント表示枠６２、改善提案表示枠６３、変更して生産を継続ボタン６４、スキップボタン６５が表示されている。コメント表示枠６２には、生産時間の改善が予測される旨、動作パラメータを変更する場合の操作方法、変更しない場合の操作方法がテキストで記載されている。

改善提案表示枠６３には、変更提案内容表示欄６３ａ、配置変更なし選択欄６３ｂ、配置変更あり選択欄６３ｃが表示されている。この例では、変更提案内容表示欄６３ａには、３つの変更提案が表示されている。すなわち、「部品Ｄ２２の装着速度、吸着速度の変更」、「部品Ｄ２５の装着速度、吸着速度の変更」、「部品Ｄ２２と部品Ｄ２５の両方の変更」が提案されている。配置変更なし選択欄６３ｂと配置変更あり選択欄６３ｃには、変更を選択するラジオボタンと予想される改善率が表示されている。

図１０において、いずれかのラジオボタンが選択された状態で、変更して生産を継続ボタン６４が操作されると、パラメータ更新部１９は推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）を部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で使用する動作パラメータ３５（第１の動作パラメータ）として置き換えて部品データ３３を更新（作成）する。この例では、配置変更なし条件の「部品Ｄ２２と部品Ｄ２５の両方の変更」が選択されているため、部品Ｄ２２と部品Ｄ２５の動作パラメータが更新される。なお、配置変更あり条件が選択されている場合は、作業者が部品実装装置Ｍ４，Ｍ５の部品配置またはノズル配置を変更するための指示がされる。スキップボタン６５が操作されると、動作パラメータは変更せずに実装基板の生産が継続される。

次に図１１のフローに沿って、図５～図８を参照しながら部品の部品情報３４に動作パラメータ３５を紐付けした部品データ３３を管理する部品データ管理方法（部品データ管理プログラム）について説明する。ここでは、部品データ管理方法のうち、実績がある部品の動作パラメータ３５を部品実装作業の生産性や実装品質が向上すると期待される推奨値に更新する方法について説明する。まず、更新対象の部品が設定される（ＳＴ１１：対象部品設定工程）。例えば、新たに生産する実装基板に実装される全ての部品が対象として設定される。

次いでパラメータ推定部１４は、動作パラメータ３５と部品情報３４との関係性を示す学習モデル２５と、対象部品（第１の部品）の部品情報３４とに基づいて、対象部品の第２の動作パラメータ（推定動作パラメータ２６）を推定する（ＳＴ３：パラメータ推定工程）。次いで抽出部１６は、部品ライブラリ２２に記憶される複数の部品の第１の動作パラメータの中から、対象部品と部品情報３４が類似または一致する部品の第１の動作パラメータ（抽出動作パラメータ２９）を抽出する（ＳＴ１２：動作パラメータ抽出工程）。

図１１において、次いで算出部１５は、部品データ３３に含まれる対象部品の動作パラメータ３５の実績値（第１の動作パラメータ）で対象部品を基板に実装した際の第１生産時間と、推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）で対象部品を基板に実装した際の第２生産時間を算出する（ＳＴ１３：生産時間算出工程）。次いで算出部１５は、第１生産時間と第２生産時間に基づいて、動作パラメータ３５を実績値から推奨値に更新した場合に期待される生産改善値（改善率）を算出する（ＳＴ１４：生産改善値算出工程）。

なお、パラメータ推定工程（ＳＴ３）、動作パラメータ抽出工程（ＳＴ１２）の順番は適宜入れ替えてもよく、並行して同時に実行するようにしてもよい。また、動作パラメータ抽出工程（ＳＴ１２）、生産時間算出工程（ＳＴ１３）、生産改善値算出工程（ＳＴ１４）は、動作パラメータ更新判定画面４５，５３，５４（図６～図８）に作成した情報が表示されない場合はスキップするようにしてもよい。例えば、図６に示す動作パラメータ更新判定画面４５の場合は、動作パラメータの実績値（抽出動作パラメータ２９）を作成する動作パラメータ抽出工程（ＳＴ１２）をスキップするようにしてもよい。

図１１において、次いで表示処理部１８は、対象部品を生産改善値（改善率）が大きい順に列挙して表示する一覧表示画面４０（図５）を表示部３１に表示させる（ＳＴ１５：一覧表示工程）。一覧表示画面４０において更新の判定がされていない部品（判定表示欄４１ａが空欄）が選択されて詳細表示ボタン４２が操作されると、すなわち判定が終了していない場合（ＳＴ１６においてＮｏ）、表示処理部１８は選択された部品の動作パラメータ更新判定画面４５，５３，５４を表示部３１に表示させる（ＳＴ１７：詳細表示工程）。

動作パラメータ更新判定画面４５，５３，５４には、選択された部品に対応して記憶される第１の動作パラメータ（現在値）と、パラメータ推定工程（ＳＴ３）において推定された第２の動作パラメータ（推奨値）が対比可能に表示される。すなわち、詳細表示工程（ＳＴ１７）は、第１の動作パラメータと第２の動作パラメータとを比較するパラメータ比較工程である。

動作パラメータ更新判定画面４５，５３において、更新設定欄４７ｄに表示されるチェックボタンなどで更新する動作パラメータが選択されて更新ボタン５０が操作されると（ＳＴ１８：判定工程）、一覧表示工程（ＳＴ１５）に戻って一覧表示画面４０が表示される。また、動作パラメータ更新判定画面５４において、更新ボタン５０が操作されると（ＳＴ１８）、全てが更新する動作パラメータとして選択され、一覧表示工程（ＳＴ１５）に戻る。また、動作パラメータ更新判定画面４５，５３，５４において、キャンセルボタン５１が操作されると（ＳＴ１８）、動作パラメータは更新しない旨が設定され、一覧表示工程（ＳＴ１５）に戻る。

図１１において、一覧表示画面４０に列挙されている対象部品で動作パラメータの更新が判定され（ＳＴ１７～ＳＴ１８）、更新ボタン４３が操作されると、すなわち判定が終了すると（ＳＴ１６においてＹｅｓ）、パラメータ更新部１９は、比較結果に基づいて、第２の動作パラメータ（推奨値）を第１の動作パラメータ（現在値）として置き換えて部品データ３３を更新（作成）する（ＳＴ１９：パラメータ更新工程）。これによって、管理者は動作パラメータ３５を適切に設定することができる。

上述の部品データ管理方法によって更新された第１の動作パラメータ（推定動作パラメータ２６）を含む部品データ３３は、その後、部品実装ライン４の部品実装装置Ｍ４，Ｍ５に送信されて実装基板の生産に使用される。さらに、更新された部品データ３３を使用した部品実装作業の実績情報２３は管理コンピュータ３に取得されて、次に学習モデル２５を生成する際に使用される。すなわち、学習部１３は、部品データ３３に含まれる更新された第１の動作パラメータと第１の動作パラメータに関する情報（実績情報２３）を加えた学習情報２４に基づいて、学習モデル２５を生成する。これによって、学習モデル２５に基づいて推定される第２の動作パラメータ（推定動作パラメータ２６）の信頼度を向上させることができる。

次に図１２のフローに沿って、図１０を参照しながら部品データ３３を管理する部品データ管理方法（部品データ管理プログラム）の他の実施例について説明する。ここでは、部品データ管理方法のうち、部品実装ライン４で実装基板を生産中に実装部品の動作パラメータ３５を部品実装作業の生産性や実装品質が向上すると期待される推奨値に更新する方法について説明する。以下、図１１の部品データ管理方法と同じ工程には同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。

図１２において、部品実装ライン４において実装基板の生産が開始され（ＳＴ２１）、実装基板の生産中（ＳＴ２２においてＮｏ）の所定のタイミングでパラメータ推定工程（ＳＴ３）、生産時間算出工程（ＳＴ１３）、生産改善値算出工程（ＳＴ１４）が実行される。所定のタイミングは、例えば、定期的な間隔（１０分毎など）や、実装基板の生産時間の実績が予測よりも遅かった（１０％遅延など）場合である。次いでパラメータ比較部１７は、実装部品に対応して記憶される部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で使用されている第１の動作パラメータと、パラメータ推定工程（ＳＴ３）において推定された第２の動作パラメータを比較して、動作パラメータが一致しない実装部品の情報を抽出する（ＳＴ２３：パラメータ比較工程）。

次いで表示処理部１８は、抽出された情報（比較結果）に基づいて改善提案画面６１（図１０）を表示部３１に表示させる（ＳＴ２４：改善提案表示工程）。改善提案画面６１においていずれかの「変更選択」のラジオボタンが選択され、変更して生産を継続ボタン６４が操作されると（ＳＴ２５においてＹｅｓ）、パラメータ更新部１９は、比較結果に基づいて、推定動作パラメータ２６（第２の動作パラメータ）を部品実装装置Ｍ４，Ｍ５で使用する動作パラメータ３５（第１の動作パラメータ）として置き換えて部品データ３３を更新（作成）する（ＳＴ２６：パラメータ更新工程）。すなわち、動作パラメータを推奨値に更新して（ＳＴ２２）に戻る。これによって、動作パラメータを適切に設定することができる。

図１２において、改善提案画面６１においてスキップボタン６５が操作されると（ＳＴ２５においてＮｏ）、動作パラメータを変更することなく（ＳＴ２２）に戻る。実装基板を生産中（ＳＴ２２においてＮｏ）の場合、２回目のパラメータ推定工程（ＳＴ３）から改善提案表示工程（ＳＴ２４）が実行される。なお、２回目のパラメータ推定工程（ＳＴ３）では、１回目で更新された第１の動作パラメータと第１の動作パラメータに関する情報（実績情報２３）を加えた学習情報２４に基づいて学習部１３によって生成された学習モデル２５を使用するようにしてもよい。実装基板の生産が終了すると（ＳＴ２２においてＹｅｓ）、部品データ管理方法（部品データ管理プログラム）が終了する。

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、動作パラメータ３５と部品情報３４との関係性を示す学習モデル２５と、第１の部品の部品情報３４とに基づいて、第１の部品の動作パラメータ（推定動作パラメータ２６）を推定するパラメータ推定部１４と、第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータ（現在値）と、パラメータ推定部１４が推定した第１の部品の第２の動作パラメータ（推奨値）を比較するパラメータ比較部１７と、比較結果に基づいて、第２の動作パラメータを第１の動作パラメータとして置き換えて更新するパラメータ更新部１９とを備える、部品データ３３を管理する部品データ管理装置である。これによって、動作パラメータを適切に設定することができる。

以上、本実施の形態を基に本発明を説明した。これらの実施の形態、実施例に対する変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。図６で説明した動作パラメータ更新判定画面４５では、現在値（現在値表示欄４７ｂ）と推奨値（推奨値表示欄４７ｃ）を表示させたが、推奨値ではなく実績値であってもよい。実績値を表示させる方法としては本実施の形態で説明したように、抽出部１６によって部品ライブラリ２２に記憶される複数の部品の第１の動作パラメータの中から抽出された第１の動作パラメータを表示部３１に表示する方法が挙げられる。

推奨値の代わりに実績値を表示させる場合として以下が挙げられる。パラメータ推定部１４による第２の動作パラメータを推定できなかった場合。動作パラメータ３５を実績値からパラメータ推定部１４が推定した第２の動作パラメータに更新した場合に期待される生産改善値から改善効果が見込めない（例えば、改善率がゼロまたはマイナス値）場合。動作パラメータ３５を実績値からパラメータ推定部１４が推定した第２の動作パラメータに更新した場合に期待される生産改善値よりも、実績値を抽出部１６によって部品ライブラリ２２に記憶される複数の部品の第１の動作パラメータの中から抽出された第１の動作パラメータに更新した場合に期待される生産改善値の方が高い場合などが挙げられる。

なお、上述の説明で用いた「第１の部品」とは、説明のために用いた用語であり、これに限定されない。例えば、「一の部品」、「部品Ａ」、もしくは「特定の部品」等の他の用語を用いて表現されてもよい。

本発明の部品データ管理装置および部品データ管理方法ならびに部品データ管理プログラムは、動作パラメータを適切に設定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（部品データ管理装置）
Ｍ４，Ｍ５ 部品実装装置

Claims (13)

1. 部品の部品情報に前記部品を基板に実装するための部品実装装置の動作条件である動作パラメータを紐付けした部品データを管理する部品データ管理装置であって、
   動作パラメータと部品情報との関係性を示す学習モデルと、第１の部品の部品情報とに基づいて、前記第１の部品の動作パラメータを推定するパラメータ推定部と、
   前記第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータと、前記パラメータ推定部が推定した前記第１の部品の第２の動作パラメータとの比較結果に基づいて、前記第２の動作パラメータを前記第１の動作パラメータとして置き換えて更新するパラメータ更新部とを備える、部品データ管理装置。
2. さらに、前記第１の動作パラメータと前記第２の動作パラメータとを比較するパラメータ比較部を備える、請求項１に記載の部品データ管理装置。
3. 記憶される複数の第１の動作パラメータの中から、部品情報が前記第１の部品の部品情報と類似または一致する部品の第１の動作パラメータを抽出する抽出部をさらに備え、前記比較結果には抽出された前記第１の動作パラメータと前記第２の動作パラメータとの比較を含む、請求項１または２に記載の部品データ管理装置。
4. 前記部品情報には、部品の寸法、リード数、リードピッチ、リード長さ、リード幅、部品高さ、形状データ、部品識別番号の少なくともいずれかひとつの項目を含み、
   前記抽出部は、少なくともひとつの前記部品情報の前記項目の一致度合いから前記類似または一致する部品情報を抽出する、請求項１から３のいずれかひとつに記載の部品データ管理装置。
5. 前記動作パラメータには、部品を移動させる速度パラメータ、部品を認識するための条件パラメータ、部品を保持するためのパラメータ、部品を吸着させるためのパラメータの少なくともいずれかひとつの項目を含み、
   前記パラメータ比較部は、前記動作パラメータの前記項目の一致度合を示す指標を算出する、請求項２に記載の部品データ管理装置。
6. 前記第１の動作パラメータで前記第１の部品を基板に実装した際の第１生産時間と前記第２の動作パラメータで前記第１の部品を基板に実装した際の第２生産時間とから、生産改善値を算出する算出部をさらに備える、請求項５に記載の部品データ管理装置。
7. 前記第１の動作パラメータと、前記第２の動作パラメータと、前記比較結果とを表示する表示部をさらに備える、請求項１から６のいずれかひとつに記載の部品データ管理装置。
8. 前記第２の動作パラメータを前記第１の動作パラメータとして置き換えて更新した場合の前記生産改善値が大きい部品を列挙して表示する表示部をさらに備える、請求項６に記載の部品データ管理装置。
9. 前記動作パラメータは複数の項目を含み、
   前記第２の動作パラメータのいずれかの項目を前記第１の動作パラメータとして置き換えて更新した場合の前記生産改善値が大きい部品を列挙して表示する表示部をさらに備える、請求項６に記載の部品データ管理装置。
10. 前記第１の動作パラメータは、部品実装装置で使用されている前記動作パラメータである、請求項１から９のいずれかひとつに記載の部品データ管理装置。
11. 部品の部品情報に前記部品を基板に実装するための部品実装装置の動作条件である動作パラメータを紐付けした部品データを管理する部品データ管理装置であって、
    動作パラメータと部品情報との関係性を示す学習モデルと、第１の部品の部品情報とに基づいて、前記第１の部品の動作パラメータを推定するパラメータ推定部と、
    記憶される複数の第１の動作パラメータの中から、部品情報が前記第１の部品の部品情報と類似または一致する部品の第１の動作パラメータを抽出する抽出部と、
    前記第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータと、前記パラメータ推定部が推定した前記第１の部品の第２の動作パラメータと、抽出された前記第１の動作パラメータのうち少なくとも２つを比較するパラメータ比較部と、
    比較結果に基づいて、抽出された前記第１の動作パラメータを前記第１の動作パラメータとして置き換えて更新するパラメータ更新部とを備える、部品データ管理装置。
12. 部品の部品情報に前記部品を基板に実装するための部品実装装置の動作条件である動作パラメータを紐付けした部品データを管理する部品データ管理方法であって、
    動作パラメータと部品情報との関係性を示す学習モデルと、第１の部品の部品情報とに基づいて、前記第１の部品の動作パラメータを推定するパラメータ推定工程と、
    前記第１の部品に対応して記憶される第１の動作パラメータと、前記パラメータ推定工程において推定された第２の動作パラメータとの比較結果に基づいて、前記第２の動作パラメータを前記第１の動作パラメータとして置き換えて更新するパラメータ更新工程とを含む、部品データ管理方法。
13. 請求項１２の部品データ管理方法をコンピュータに実行させるための部品データ管理プログラム。

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