JP2023079114A - 塗装診断システム、塗装診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】前処理を含む塗装ラインの工程に関するデータを一元的に管理することが可能な塗装診断システム及び塗装診断方法を提供する。【解決手段】塗装ラインＰＬの前処理工程においてワークＷに塗装の前処理を行った際に、前処理工程に関わるデータを取得する、前処理用制御装置３のデータ取得部３１と、前処理工程に関わるデータをワークＷのシリアルナンバーと関連付けてデータベース５１に登録する、上位制御装置９のデータ管理部４３と、を有する。【選択図】図２

Description

開示の実施形態は、塗装診断システム及び塗装診断方法に関する。

特許文献１には、塗装前処理ラインの遠隔管理システムが記載されている。この遠隔管理システムは、塗装前処理ラインに設置された処理ライン端末と、処理ライン端末に通信回線を介して接続された遠隔管理サーバとを備える。処理ライン端末は、塗装前処理ラインの運転状況データを、遠隔管理サーバに送信する。遠隔管理サーバは、処理ライン端末から受信した運転状況データに基づいて塗装前処理ラインの運転状況を監視する。

特開２００２－３０７０００号公報

塗装ラインにおける最終的な塗装の品質は、塗装の良否だけでなく前処理の良否の影響を大きく受ける。このため、前処理を含む塗装ラインの工程に関するデータを一元的に管理することが可能な塗装診断システムが要望されていた。

本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、前処理を含む塗装ラインの工程に関するデータを一元的に管理することが可能な塗装診断システム及び塗装診断方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一の観点によれば、塗装ラインの前処理工程においてワークに塗装の前処理を行った際に、前記前処理工程に関わるデータを取得する第１データ取得部と、前記前処理工程に関わるデータを前記ワークの識別情報と関連付けて登録するデータ管理部と、を有する、塗装診断システムが適用される。

また、本発明の別の観点によれば、塗装ラインの前処理工程においてワークに塗装の前処理を行った際に、前記前処理工程に関わるデータを取得することと、前記前処理工程に関わるデータを前記ワークの識別情報と関連付けて登録することと、を有する、塗装診断方法が適用される。

本発明の塗装診断システム等によれば、前処理を含む塗装ラインの工程に関するデータを一元的に管理することができる。

実施形態に係る塗装診断システムの全体構成の一例を表す図である。 各制御装置の機能構成の一例を表すブロック図である。 データベースのデータ内容の一例を表す図である。 上位制御装置により実行される処理手順の一例を表すフローチャートである。 前処理工程を防爆エリアの外部で行う変形例における、塗装診断システムの全体構成の一例を表す図である。 前処理工程を防爆エリアの外部で行う変形例における、データベースのデータ内容の一例を表す図である。 上位制御装置のハードウェア構成例を表すブロック図である。

以下、実施形態について図面を参照しつつ説明する。

＜１．塗装診断システムの全体構成＞
図１を参照しつつ、実施形態に係る塗装診断システム１の全体構成の一例について説明する。

塗装診断システム１は、塗装ラインＰＬにおいてワークＷに行われる塗装の良否を診断するシステムである。本実施形態では、ワークＷが例えば自動車のボディである場合について説明する。なお、ワークＷの種類は、塗装において前処理が実行されるものであれば特に限定されるものではなく、自動車のボディ以外にも適用可能である。

図１に示すように、塗装ラインＰＬは、前処理工程、塗装工程、外観検査工程を有する。前処理工程では、コンベア１７により搬送されるワークＷに対して前処理が実行され、塗装工程では、前処理が実行されたワークＷに対して塗装が実行され、外観検査工程では、塗装が実行されたワークＷに対して外観検査が実行される。各工程では、コンベア１７によりワークＷの搬送を継続しながら作業が実行されてもよいし、ワークＷの搬送を一時的に停止した状態で作業が実行されてもよい。前処理工程及び塗装工程は、防爆エリアとして構成された塗装ブースＰＢ内に配置されている。

塗装診断システム１は、前処理用制御装置３と、塗装用制御装置５と、外観検査用制御装置７と、上位制御装置９とを有する。

前処理用制御装置３は、前処理に関わる各機器を制御する。前処理に関わる機器は、例えば除塵機１１、除電機１３、ロボット１５、コンベア１７、空調装置１９等である。除塵機１１は、ブラシ１１ａを回転駆動させてワークＷの表面に付着した塵埃を除去する。除電機１３は、イオンを発生させてワークＷに放出し、ワークＷの静電気を除去する。ロボット１５（自動機の一例）は、例えば産業用ロボットとして一般的な垂直多関節型のロボット（例えば６つの関節を備えた６軸ロボット等）であり、先端部に取り付けられた除塵機１１及び除電機１３をワークＷの周囲で移動させ、除塵作業及び除電作業（前処理に関わる所定の作業の一例）を実行する。ロボット１５は、例えば塗装ブースＰＢの天井又は壁部等から吊り下げられるように設置されている。コンベア１７（搬送装置の一例）はワークＷを搬送方向（図１中矢印の方向）に沿って搬送する。空調装置１９は、塗装ブースＰＢ（前処理が実行されるエリアの一例）内の温度、湿度、風量等を調整する。

なお、ロボット１５と除塵機１１及び除電機１３は、例えばワークＷの左右両側に２組配置される等、ワークＷの周囲に複数組配置されてもよい。また、除塵機１１と除電機１３とを異なるロボット１５に取り付けてもよい。また、ロボット１５は、垂直多関節型以外のロボットでもよい。例えば、水平多関節型のロボットやパラレルリンクロボットとしてもよいし、汎用ロボット以外にも、例えば直交座標軸におけるＸＹＺ方向に直動可能且つθ方向に回転可能なアクチュエータを備えた前処理作業専用に設計された専用作業機等としてもよい。また、ロボット１５は床に設置されてもよい。また、前処理工程において、除塵作業や除電作業に加えて又は代えて、別の作業を実行してもよい。

前処理用制御装置３は、前処理工程においてワークＷに塗装の前処理を行った際に、前処理工程に関わるデータを取得する。前処理工程に関わるデータは、例えばロボット１５の先端位置の座標、各関節のトルク、先端速度、ワークＷの搬送速度又は搬送位置、除塵機１１のトルク又は回転速度（回転数）、除電機１３の出力、塗装ブースＰＢ内の環境データ等である。ワークＷの搬送速度又は搬送位置は、例えばコンベア１７のモータ（図示省略）に設置されたエンコーダ（図示省略）により検出される。塗装ブースＰＢ内の環境データは、例えば塗装ブースＰＢ内の温度、湿度又は風量（ダウンフロー）等であり、空調装置１９に対する指令値により取得される。

塗装用制御装置５は、塗装に関わる各機器を制御する。塗装に関わる機器は、例えば塗装ガン２１、エア源装置２２（後述の図２参照。例えばコンプレッサ、電磁弁、エアレギュレータ等）、ロボット２３、コンベア１７、空調装置１９等である。塗装ガン２１は、塗料タンクから供給される塗料と、エア源装置２２から供給されるエアとを混合させて、ワークＷに対して塗料を吹き付ける。エア源装置２２は、例えばコンプレッサ、電磁弁、エアレギュレータ等を有する。電磁弁は、コンプレッサから塗装ガン２１へのエアの供給のオン又はオフを切り替え、エアレギュレータはエア圧力を制御する。ロボット２３は、例えば産業用ロボットとして一般的な垂直多関節型のロボット（例えば６つの関節を備えた６軸ロボット等）であり、先端部に取り付けられた塗装ガン２１をワークＷの周囲で移動させる。ロボット２３は、例えば塗装ブースＰＢの天井又は壁部等から吊り下げられるように設置されている。

なお、ロボット２３と塗装ガン２１は、例えばワークＷの左右両側に２組配置される等、ワークＷの周囲に複数組配置されてもよい。また、ロボット２３は、垂直多関節型以外のロボットでもよい。例えば、水平多関節型のロボットやパラレルリンクロボットとしてもよいし、汎用ロボット以外の塗装作業専用に設計された専用作業機等としてもよい。また、ロボット２３は床に設置されてもよい。また、塗装用制御装置５が、塗装後の乾燥に使用される乾燥炉（図示省略）の温度等を制御してもよい。

塗装用制御装置５は、塗装工程においてワークＷに塗装を行った際に、塗装工程に関わるデータを取得する。塗装工程に関わるデータは、例えばロボット２３の先端位置の座標、各関節のトルク、先端速度、ワークＷの搬送速度又は搬送位置、エア圧力、乾燥温度等である。エア圧力は例えばエア源装置２２に対する指令値により取得され、乾燥温度は例えば乾燥炉に対する指令値により取得される。

外観検査用制御装置７は、外観検査に関わる各機器を制御する。外観検査に関わる機器は、例えば検査装置２５、ロボット２７、コンベア１７等である。検査装置２５は、例えばカメラ等の撮像装置や膜厚計等で構成される。撮像装置で撮像された画像は、例えば機械学習やディープラーニング等を用いた画像認識処理により塗装の良否が診断されてもよい。膜厚計で計測された塗装の厚みは、適切な範囲内か否かで塗装の良否が診断される。ロボット２７は、例えば産業用ロボットとして一般的な垂直多関節型のロボット（例えば６つの関節を備えた６軸ロボット等）であり、先端部に取り付けられた検査装置２５をワークＷの周囲で移動させる。ロボット２７は、例えば床に設置されている。

なお、ロボット２７と検査装置２５は、例えばワークＷの左右両側に２組配置される等、ワークＷの周囲に複数組配置されてもよい。また、ロボット２７は、垂直多関節型以外のロボットでもよい。例えば、水平多関節型のロボットやパラレルリンクロボットとしてもよいし、汎用ロボット以外の外観検査作業専用に設計された専用作業機等としてもよい。また、ロボット２７は塗装ブースＰＢの天井又は壁部等から吊り下げられるように設置されてもよい。また、画像診断や膜厚以外の外観検査を行ってもよい。また、外観検査は必ずしも自動化する必要はなく、作業者が行ってもよいし、機械と作業者が共同して行ってもよい。

外観検査用制御装置７は、外観検査工程においてワークＷの塗装の状態を検査した際に、検査結果に関わるデータを取得する。検査結果に関わるデータは、例えばロボット２７の先端位置の座標、塗装不良の有無、塗装不良の種類等である。塗装不良の種類には、例えばタレ、スケ、ブツ、色ムラ、ゆず肌等が含まれる。タレは、塗料が下方に流れて塗膜が局部的に厚くなることをいう。スケは、塗膜の厚みが局部的に薄くなることをいう。ブツは、塗膜中に異物が混在して突起状になり、塗膜の平滑性を損なうことをいう。色ムラは、塗膜の色が局部的に不均一になることをいう。ゆず肌は、塗膜の表面が大小の波をうった状態になることをいう。なお、上記は一例であり、その他様々な種類の塗装不良を検出可能としてもよい。

上位制御装置９は、塗装ラインＰＬの各工程の機器を統括して制御する。また上位制御装置９は、前処理用制御装置３から前処理工程に関わるデータを取得し、塗装用制御装置５から塗装工程に関わるデータを取得し、外観検査用制御装置７から検査結果に関わるデータを取得し、それらのデータを、該当するワークＷの識別情報と関連付けてデータベース５１（後述の図２参照）に登録する。識別情報は、ワークＷを識別可能であれば特に限定されるものではないが、例えば各ワークＷに固有に割り当てられたシリアルナンバー、製造番号、ロットナンバー等である。

以上説明した塗装診断システム１の構成は一例であり、上述の内容に限定されるものではない。例えば、塗装工程と外観検査工程の間に後処理工程を設けてもよい。この場合、後処理用制御装置を設置し、後処理工程においてワークＷに後処理を行った際に、後処理工程に関わるデータを取得してもよい。後処理工程は、例えば塗装後にワークＷを乾燥炉で乾燥する乾燥工程等である。後処理工程に関わるデータは、例えば乾燥炉の温度等を含んでもよい。

＜２．各制御装置の機能構成＞
図２及び図３を参照しつつ、前処理用制御装置３、塗装用制御装置５、外観検査用制御装置７、及び、上位制御装置９の機能構成の一例について説明する。

図２に示すように、前処理用制御装置３は、制御部２９と、データ取得部３１とを有する。制御部２９は、除塵機１１、除電機１３、ロボット１５等を制御する。データ取得部３１（第１データ取得部の一例）は、前処理工程においてワークＷに塗装の前処理を行った際に、前処理工程に関わるデータを取得する。データ取得部３１は、前処理工程に関わるデータを、ワークＷの部位ごとに取得する。具体的には、図３に示すように、データ取得部３１は、前処理工程に関わるデータとして、ロボット１５の先端位置の座標、各関節のトルク、先端速度、コンベア１７によるワークＷの搬送速度（搬送位置でもよい）、除塵機１１のトルク及び回転速度、除電機１３の出力、塗装ブースＰＢ内の温度、湿度（風量を含めてもよい）の少なくとも１つを取得する。これらのデータは、制御部２９で生成される各機器への指令値や、防爆仕様のロボット１５内に設置されたセンサ等により検出することが可能であるため、防爆環境下で取得可能である。なお、上記以外のデータを取得してもよい。データ取得部３１は、例えばロボット１５が実行するジョブの各ステップごとに、ロボット１５の先端位置の座標と共に上記各データを取得する。ロボット１５の先端位置の座標により、各データが取得されたワークＷの部位を把握することができる。

塗装用制御装置５は、制御部３３と、データ取得部３５とを有する。制御部３３は、塗装ガン２１、エア源装置２２、ロボット２３等を制御する。データ取得部３５（第２データ取得部の一例）は、塗装工程においてワークＷに塗装を行った際に、塗装工程に関わるデータを取得する。データ取得部３５は、塗装工程に関わるデータを、ワークＷの部位ごとに取得する。具体的には、図３に示すように、データ取得部３１は、塗装工程に関わるデータとして、ロボット２３の先端位置の座標、各関節のトルク、先端速度、コンベア１７によるワークＷの搬送速度（搬送位置でもよい）、エア源装置２２のエア圧力の少なくとも１つを取得する。これらのデータは、制御部３３で生成される各機器への指令値や、防爆仕様のロボット２３内に設置されたセンサ等により検出することが可能であるため、防爆環境下で取得可能である。なお、上記以外のデータ（乾燥温度等）を取得してもよい。データ取得部３５は、例えばロボット２３が実行するジョブの各ステップごとに、ロボット２３の先端位置の座標と共に上記各データを取得する。ロボット２３の先端位置の座標により、各データが取得されたワークＷの部位を把握することができる。

外観検査用制御装置７は、制御部３７と、データ取得部３９とを有する。制御部３７は、検査装置２５、ロボット２７等を制御する。データ取得部３９（第３データ取得部の一例）は、外観検査工程においてワークＷの塗装の状態を検査した際に、検査結果に関わるデータを取得する。データ取得部３９は、検査結果に関わるデータを、ワークＷの部位ごとに取得する。具体的には、図３に示すように、データ取得部３９は、検査結果に関わるデータとして、ロボット２７の先端位置の座標、及び、検査結果の少なくとも１つを取得する。なお、上記以外のデータを取得してもよい。データ取得部３９は、例えばロボット２７が実行するジョブの各ステップごとに、ロボット２７の先端位置の座標と共に検査結果を取得する。ロボット２７の先端位置の座標により、検査が行われたワークＷの部位を把握することができる。

なお、コンベア１７及び空調装置１９は、前処理用制御装置３の制御部２９、塗装用制御装置５の制御部３３、外観検査用制御装置７の制御部３７の一部又は全部により制御される。あるいは、コンベア１７及び空調装置１９は、上記制御装置３，５，７とは別の専用の制御装置により制御されてもよい。

上位制御装置９は、データ取得部４１と、データ管理部４３と、不良要因解析部４５と、工程改善提案部４７と、予防保全提案部４９とを有する。

データ取得部４１は、前処理用制御装置３から前処理工程に関わるデータを取得し、塗装用制御装置５から塗装工程に関わるデータを取得し、外観検査用制御装置７から検査結果に関わるデータを取得する。またデータ取得部４１（第４データ取得部の一例）は、前処理工程よりさらに前の工程における特記事項に関わるデータを取得する。前の工程の種類は、塗装ラインＰＬの前処理工程よりさらに前の工程であれば特に限定されるものではないが、例えば溶接工程や洗浄工程等である。特記事項は、例えば前の工程での不良の有無（特定の部位の溶接不良、洗浄不良等）、作業者によるイレギュラーな作業の有無（作業者がワーク表面の特定の部位を清掃、洗浄した等）、突発的なイベントの有無（塗装ブース内への人の侵入、機器の故障の発生等）等である。特記事項は、図３に示すように、例えば特記事項の有無を０（特記事項なし）又は１（特記事項あり）のビットにより表す簡易的なデータとして登録されてもよい。この場合、特記事項の詳細内容は別途記録され、必要に応じて詳細内容を確認できるようにしてもよい。

データ管理部４３は、データ取得部４１により取得した前処理工程に関わるデータ、塗装工程に関わるデータ、検査結果に関わるデータ、及び、特記事項に関わるデータのそれぞれを、該当するワークＷの識別情報（シリアルナンバー等）と関連付けてデータベース５１に登録する。

図３に、データベース５１のデータ内容の一例を示す。図３に示す例では、ワークＷのシリアルナンバー（１Ａ、２Ａ、・・・）に対し、前処理工程、塗装工程及び外観検査工程の各工程ごとに、ロボットの先端位置の座標（Ｘ座標、Ｙ座標、Ｚ座標）と共に各機器のデータが関連付けられて登録されている。なお、図３において、各ロボットのトルク（Ｓ）は最も基端側にある関節軸（Ｓ軸）のトルクであり、トルク（Ｔ）は最も先端側にある関節軸（Ｔ軸）のトルクを表している。図３では図示を省略しているが、Ｓ軸とＴ軸の中間にある関節軸（例えばＬ軸、Ｕ軸、Ｒ軸、Ｂ軸等）についてもそれぞれトルクが登録されている。また、図３に示す例は、各工程にロボットが１台ずつ設置されている場合のデータとなっているが、各工程に複数台のロボットが設置される場合には、同じシリアルナンバーに対してロボットごとに各機器のデータが登録される。また、図３に示す例では、特記事項の有無がワークＷの個体ごとに登録されているが、ワークＷの部位ごと（ロボットの先端位置の座標ごと）に登録されてもよい。また、空調装置１９が前処理工程と塗装工程に個別に設置されている場合には、塗装工程においても環境データが取得されて登録されてもよい。

不良要因解析部４５は、外観検査工程においてワークＷの塗装に不良が発見された場合に、当該ワークＷのシリアルナンバーに関連付けられた前処理工程に関わるデータ、塗装工程に関わるデータ、及び、特記事項に関わるデータの少なくとも１つに基づいて、不良要因を解析する。この際、不良要因解析部４５は、まず塗装工程に関わるデータに基づいて塗装工程における不良要因を解析し、塗装工程が正常であると判断した場合、次に前処理工程に関わるデータに基づいて前処理工程における不良要因を解析し、前処理工程が正常であると判断した場合、最後に特記事項に関わるデータに基づいて不良要因を解析する、といったように、解析するデータに優先順位をつけてもよい。また、発見された不良要因の種類に応じて優先順位を変更してもよい。このように不良要因が存在する可能性が高い順にデータを解析することにより、解析の効率を向上できると共に、処理負荷を軽減することができる。不良要因解析部４５による解析結果は、例えば表示装置に表示されてもよいし、適宜の記録媒体に記録されてもよいし、他の装置に送信されてもよい。また、解析結果に応じてアラームや警告を出力してもよい。

具体的には、例えば、外観検査工程でワークＷの特定の部位に塗装不良（例えばタレ）が発見された場合に、塗装工程においてロボット２３の先端速度が該当部位で低下している、又は、該当部位の塗装中にコンベア１７の搬送速度が低下している傾向がある場合には、不良要因解析部４５は、塗装ガン２１のワークＷに対する相対速度が低下することにより局部的に塗膜が厚くなり、塗料が下方に流れたことが不良要因であると推測してもよい。

また例えば、外観検査工程でワークＷの特定の部位に塗装不良（例えばスケ）が発見された場合に、塗装工程においてロボット２３の先端速度が該当部位で上昇している、又は、該当部位の塗装中にコンベア１７の搬送速度が上昇している傾向がある場合には、不良要因解析部４５は、塗装ガン２１のワークＷに対する相対速度が上昇することにより塗膜が薄くなったことが不良要因であると推測してもよい。またこの場合において、不良要因解析部４５は、塗装工程に問題がないと判断した場合には、前処理工程に関わるデータを解析し、除電機１３の出力が該当部位で低い場合には、ワークＷの該当部位を十分に除電できず、塗料が十分に付着しなかったことが不良要因であると推測してもよい。

また例えば、外観検査工程でワークＷの特定の部位に塗装不良（例えばブツ）が発見された場合に、前処理工程において除塵機１１のトルクが該当部位で低い傾向がある場合には、不良要因解析部４５は、除塵機１１のブラシ１１ａがワークＷに十分に接触しておらず、除塵を十分にできなかったことが不良要因であると推測してもよい。なお、このように塗装不良の種類がブツであるような場合には、不良要因が前処理工程にある可能性が高いため、前処理工程に関わるデータを塗装工程に関わるデータよりも先に解析するように優先順位を変更してもよい。

また例えば、外観検査工程でワークＷの特定の部位に塗装不良（例えば色ムラ）が発見された場合に、塗装工程においてロボット２３の先端速度が該当部位で変動している、又は、該当部位の塗装中にコンベア１７の搬送速度が変動している傾向がある場合には、不良要因解析部４５は、塗装ガン２１のワークＷに対する相対速度が変動することにより塗膜の厚みが不均一となったことが不良要因であると推測してもよい。またこの場合において、不良要因解析部４５は、塗装工程に問題がないと判断した場合には、前処理工程に関わるデータを解析し、前処理工程においてロボット１５の先端速度が該当部位で変動している、又は、該当部位の除電中にコンベア１７の搬送速度が変動している傾向がある場合には、不良要因解析部４５は、除電機１３のワークＷに対する相対速度が変動することにより均等に除電できなかったことが不良要因であると推測してもよい。

また例えば、外観検査工程でワークＷの全体または一部に塗装不良（例えばゆず肌）が発見された場合に、塗装ブースＰＢ内のダウンフローの風量が多い傾向がある場合には、不良要因解析部４５は、塗装工程において溶剤の蒸発が早すぎることが不良要因であると推測してもよい。また、塗装ブースＰＢ内の湿度が低い傾向にある場合には、静電気が発生し易い状態となるため、不良要因解析部４５は、前処理工程においてワークＷを均一に除電できなかったことが不良要因であると推測してもよい。

また例えば、外観検査工程でワークＷの特定の部位に塗装不良（例えばはじき）が発見された場合に、塗装工程及び前処理工程のいずれの工程にも問題がないと判断した場合には、不良要因解析部４５は、特記事項に関わるデータを解析し、例えば洗浄工程において該当する部位に洗浄不良が生じてたり、該当部位に作業者によるイレギュラーな作業が行われる等により、油分が付着していることが不良要因であると推測してもよい。

工程改善提案部４７は、不良要因解析部４５の解析結果に基づいて、前処理工程又は塗装工程に関わる機器の稼働条件の改善を提案する。また工程改善提案部４７は、前処理工程より前の工程に関わる改善を提案してもよい。工程改善提案部４７による提案内容は、例えば表示装置に表示されてもよいし、適宜の記録媒体に記録されてもよいし、他の装置に送信されてもよい。また、提案内容に応じてアラームや警告を出力してもよい。

具体的には、不良要因解析部４５により、例えば塗装工程においてロボット２３の先端速度が該当部位で低下している、又は、該当部位の塗装中にコンベア１７の搬送速度が低下していることが塗装不良（例えばタレ）の要因であると推測された場合には、工程改善提案部４７は、該当部位でのロボット２３の先端速度を上昇させる、又は、コンベア１７の搬送速度を上昇させる等の条件設定の変更による工程改善を提案してもよい。

また例えば、不良要因解析部４５により、塗装工程においてロボット２３の先端速度が該当部位で上昇している、又は、該当部位の塗装中にコンベア１７の搬送速度が上昇していることが塗装不良（例えばスケ）の要因であると推測された場合には、工程改善提案部４７は、該当部位でのロボット２３の先端速度を低下させる、又は、コンベア１７の搬送速度を低下させる等の条件設定の変更による工程改善を提案してもよい。また、不良要因解析部４５により、塗装工程に問題がなく、前処理工程において除電機１３の出力が該当部位で低いことが不良要因であると推測された場合には、工程改善提案部４７は、該当部位での除電機１３の出力を上昇させる等の条件設定の変更による工程改善を提案してもよい。

また例えば、不良要因解析部４５により、前処理工程において除塵機１１のトルクが該当部位で低いことが塗装不良（例えばブツ）の要因であると推測された場合には、工程改善提案部４７は、該当部位での除塵機１１の位置（ロボット１５の先端位置の座標）をブラシ１１ａがワークＷに十分に接触する位置に変更する等の条件設定の変更による工程改善を提案してもよい。

また例えば、不良要因解析部４５により、塗装工程においてロボット２３の先端速度が該当部位で変動している、又は、該当部位の塗装中にコンベア１７の搬送速度が変動していることが塗装不良（例えば色ムラ）の要因であると推測された場合には、工程改善提案部４７は、該当部位でのロボット２３の先端速度を安定化させる、又は、コンベア１７の搬送速度を安定させる等の条件設定の変更による工程改善を提案してもよい。また、不良要因解析部４５により、塗装工程に問題がなく、前処理工程においてロボット１５の先端速度が該当部位で変動している、又は、該当部位の除電中にコンベア１７の搬送速度が変動していることが塗装不良の要因であると推測された場合には、工程改善提案部４７は、該当部位でのロボット１５の先端速度を安定化させる、又は、コンベア１７の搬送速度を安定化させる等の条件設定の変更による工程改善を提案してもよい。

また例えば、不良要因解析部４５により、塗装ブースＰＢ内の風量が多いことが塗装不良（例えばゆず肌）の要因であると推測された場合には、工程改善提案部４７は、塗装ブースＰＢ内の風量を低下させる等の条件設定の変更による工程改善を提案してもよい。あるいは、塗装ブースＰＢの湿度が低いことが塗装不良（例えばゆず肌）の要因であると推測された場合には、工程改善提案部４７は、塗装ブースＰＢの湿度を高くする等の条件設定の変更による工程改善を提案してもよい。

予防保全提案部４９は、前処理工程に関わるデータ、又は、塗装工程に関わるデータに基づいて、前処理工程に関わる機器、又は、塗装工程に関わる機器の予防保全を提案する。予防保全提案部４９による提案内容は、例えば表示装置に表示されてもよいし、適宜の記録媒体に記録されてもよいし、他の装置に送信されてもよい。また、提案内容に応じてアラームや警告を出力してもよい。

具体的には、前処理工程において除塵機１１のトルクが所定値を超えて上昇傾向にある場合には、除塵機１１の交換を提案してもよい。これにより、除塵機１１が故障又は破損する前に交換することが可能となり、塗装ラインＰＬの不慮の停止及びそれに伴うワークＷの不良の発生を防止できる。また、除塵機１１を定期的に交換する場合に比べて、除塵機１１を最大限に有効活用することが可能となる。

なお、上述した各処理部は、これらの処理の分担の例に限定されるものではない。例えば、更に少ない数の処理部（例えば１つの処理部）で処理されてもよく、更に細分化された処理部により処理されてもよい。また、上位制御装置９の上記各処理部による機能は後述するＣＰＵ９０１（図７参照）が実行するプログラムにより実装されてもよいし、その機能の一部又は全部がＡＳＩＣやＦＰＧＡ、その他の電気回路等の実際の装置により実装されてもよい。

＜３．コントローラの処理手順＞
図４を参照しつつ、上位制御装置９により実行される処理手順の一例について説明する。

ステップＳ１０では、上位制御装置９は、データ取得部４１により前処理工程よりさらに前の工程の特記事項に関わるデータを取得し、データ管理部４３により特記事項に関わるデータをワークＷのシリアルナンバーと関連付けてデータベース５１に登録する。

ステップＳ２０では、上位制御装置９は、前処理用制御装置３を介してワークＷに対して前処理工程を実行し、データ取得部４１により前処理用制御装置３から前処理工程に関わるデータを取得して、データ管理部４３によりワークＷのシリアルナンバーと関連付けてデータベース５１に登録する。

ステップＳ３０では、上位制御装置９は、塗装用制御装置５を介してワークＷに対して塗装工程を実行し、データ取得部４１により塗装用制御装置５から塗装工程に関わるデータを取得して、データ管理部４３によりワークＷのシリアルナンバーと関連付けてデータベース５１に登録する。

ステップＳ４０では、上位制御装置９は、外観検査用制御装置７を介してワークＷに対して外観検査工程を実行し、データ取得部４１により外観検査用制御装置７から検査結果に関わるデータを取得して、データ管理部４３によりワークＷのシリアルナンバーと関連付けてデータベース５１に登録する。

ステップＳ５０では、上位制御装置９は、上記ステップＳ４０で取得した検査結果に関わるデータに基づいて塗装不良の有無を判定する。塗装不良が無い場合には（ステップＳ５０：ＮＯ）、後述のステップＳ８０に移る。一方、塗装不良がある場合には（ステップＳ５０：ＹＥＳ）、次のステップＳ６０に移る。

ステップＳ６０では、上位制御装置９は、不良要因解析部４５により、塗装不良が存在したワークＷのシリアルナンバーに関連付けられた前処理工程に関わるデータ、塗装工程に関わるデータ、及び、特記事項に関わるデータの少なくとも１つに基づいて、不良要因を解析する。解析結果は、表示、記録、送信等されてもよい。また、解析結果に応じてアラームや警告等が出力されてもよい。

ステップＳ７０では、上位制御装置９は、工程改善提案部４７により、上記ステップＳ６０での解析結果に基づいて、前処理工程又は塗装工程に関わる機器の稼働条件の改善や、前処理工程より前の工程に関わる改善を提案する。提案内容は、表示、記録、送信等されてもよい。また、提案内容に応じてアラームや警告等が出力されてもよい。

ステップＳ８０では、上位制御装置９は、予防保全提案部４９により、前処理工程に関わるデータ、又は、塗装工程に関わるデータに基づいて、前処理工程に関わる機器、又は、塗装工程に関わる機器の予防保全を提案する。提案内容は、表示、記録、送信等されてもよい。また、提案内容に応じてアラームや警告等が出力されてもよい。以上により、本フローチャートを終了する。

以上説明した処理手順は一例であって、上記手順の少なくとも一部を削除又は変更してもよいし、上記以外の手順を追加してもよい。上記手順の少なくとも一部の順番を変更してもよいし、複数の手順が単一の手順にまとめられてもよい。

＜４．実施形態の効果＞
以上説明したように、本実施形態の塗装診断システム１では、塗装ラインＰＬの前処理工程においてワークＷに塗装の前処理を行った際に、前処理用制御装置３のデータ取得部３１が前処理工程に関わるデータを取得し、上位制御装置９のデータ管理部４３が前処理工程に関わるデータをワークＷのシリアルナンバーと関連付けて登録する。これにより、前処理工程を含む塗装ラインＰＬの工程に関するデータを、ワークＷと関連付けて一元的に管理することができる。その結果、ワークＷに塗装不良が発見された場合に、前処理工程に関わるデータに基づいて前処理工程における不良要因を解析したり、前処理工程の改善を提案する等が可能となり、塗装ラインＰＬの工程の効率的な改善に貢献することができる。

また本実施形態において、塗装診断システム１は、前処理工程の後の塗装工程においてワークＷに塗装を行った際に、塗装工程に関わるデータを取得するデータ取得部３５をさらに有してもよく、データ管理部４３は、塗装工程に関わるデータを前処理工程に関わるデータと共にワークＷのシリアルナンバーと関連付けて登録してもよい。

この場合、前処理工程及び塗装工程を含む塗装ラインＰＬの各工程に関するデータを、ワークＷと関連付けて一元的に管理することができる。その結果、ワークＷに塗装不良が発見された場合に、塗装工程に関わるデータに基づいて塗装工程における不良要因を解析したり、塗装工程の改善を提案する等が可能となり、塗装ラインＰＬの工程の効率的な改善に貢献することができる。

また本実施形態において、塗装診断システム１は、塗装工程の後の外観検査工程においてワークＷの塗装の状態を検査した際に、検査結果に関わるデータを取得するデータ取得部３９をさらに有してもよく、データ管理部４３は、検査結果に関わるデータを前処理工程に関わるデータ及び塗装工程に関わるデータと共にワークＷのシリアルナンバーと関連付けて登録してもよい。

この場合、前処理工程及び塗装工程を含む塗装ラインＰＬの各工程に関するデータと、塗装状態の検査結果データとを、ワークＷと関連付けて一元的に管理することができる。その結果、ワークＷに塗装不良が発見された場合に、当該検査結果と関連付けられた前処理工程に関わるデータ及び塗装工程に関わるデータに基づいて前処理工程又は塗装工程における不良要因を解析したり、前処理工程又は塗装工程の改善を提案する等が可能となり、塗装ラインＰＬを構成する各工程の効率的な改善に貢献することができる。

また本実施形態において、塗装診断システム１は、外観検査工程においてワークＷの塗装に不良が発見された場合に、当該ワークＷのシリアルナンバーに関連付けられた前処理工程に関わるデータ及び塗装工程に関わるデータの少なくとも一方に基づいて、不良要因を解析する不良要因解析部４５をさらに有してもよい。

この場合、ワークの塗装不良の要因が、前処理工程、塗装工程、又は、それらの両方の工程のいずれにある場合でも、不良要因を効率的に解析することができる。

また本実施形態において、不良要因解析部４５は、塗装工程に関わるデータに基づいて塗装工程における不良要因を解析し、塗装工程が正常であると判断した場合に、前処理工程に関わるデータに基づいて前処理工程における不良要因を解析してもよい。

この場合、塗装工程が正常であると判断した場合には前処理工程を診断し、塗装工程に不良要因が見つかった場合には前処理工程の診断を省略する等が可能となる。つまり、各工程の診断に優先順位を付けることができる。このようにすることで、例えば常に前処理工程と塗装工程の両方を診断する場合に比べて、処理負荷を軽減することができる。

また本実施形態において、塗装診断システム１は、不良要因解析部４５の解析結果に基づいて、前処理工程又は塗装工程に関わる機器の稼働条件の改善を提案する工程改善提案部４７をさらに有してもよい。

この場合、ワークＷの塗装に不良が発見された場合に、塗装ラインＰＬを構成する各工程に対して実効的な改善を提案することができる。

また本実施形態において、塗装診断システム１は、前処理工程に関わるデータ、又は、塗装工程に関わるデータに基づいて、前処理工程に関わる機器、又は、塗装工程に関わる機器の予防保全を提案する予防保全提案部４９をさらに有してもよい。

この場合、塗装ラインＰＬを構成する各工程で使用される機器に対して実効的な予防保全を提案することができる。これにより、各機器が故障又は破損する前に交換することが可能となり、塗装ラインＰＬの不慮の停止及びそれに伴うワークＷの不良の発生を防止できる。また、各機器を定期的に交換する場合に比べて、各機器を最大限に有効活用することが可能となる。

また本実施形態において、データ取得部３１は、前処理工程に関わるデータを、ワークＷの部位ごとに取得してもよい。

この場合、例えばワークＷの特定の部位に塗装不良が発見された場合に、当該部位に対応する前処理工程に関わるデータに基づいて前処理工程における不良要因を解析したり、前処理工程の当該部位に対応する部分の改善を提案する等が可能となる。これにより、塗装不良の要因を効率的に解析できると共に、塗装ラインＰＬを構成する各工程を効率的に改善することができる。

また本実施形態において、前処理工程では、多関節型のロボット１５がワークＷに対して前処理に関わる所定の作業を実行してもよく、データ取得部３１は、前処理工程に関わるデータとして、ロボット１５の先端位置、関節トルク、及び先端速度の少なくとも１つを取得してもよい。

この場合、前処理工程で稼働するロボット１５に関わるデータに基づいて、前処理工程における不良要因を解析したり工程改善を提案することが可能となる。例えば、外観検査工程でワークＷの特定の部位に塗装不良（例えば色ムラ）が発見された場合において、ロボット１５の先端速度が該当部位で変動している傾向がある場合には、除電機１３のワークＷに対する相対速度が変動することにより均等に除電できなかったことが不良要因であると推測できる。その場合、例えば該当部位でのロボット１５の先端速度を安定化させる等、条件設定の変更による工程改善を提案できる。

また本実施形態において、前処理工程では、コンベア１７により搬送されるワークＷに対して前処理が実行されてもよく、データ取得部３１は、前処理工程に関わるデータとして、コンベア１７によるワークＷの搬送速度又は搬送位置を取得してもよい。

この場合、前処理工程で稼働するコンベア１７に関わるデータに基づいて、前処理工程における不良要因を解析したり工程改善を提案することが可能となる。例えば、検査工程でワークＷの特定の部位に塗装不良（例えば色ムラ）が発見された場合において、前処理工程における該当部位の除電中にコンベア１７の搬送速度が変動している傾向がある場合には、除電機１３のワークＷに対する相対速度が変動することにより均等に除電できなかったことが不良要因であると推測できる。その場合、例えば前処理工程でのコンベア１７の搬送速度を安定化させる等、条件設定の変更による工程改善を提案できる。

また本実施形態において、前処理工程では、ブラシ１１ａを回転駆動させる除塵機１１によりワークＷの表面の塵埃を除去する除塵作業を実行してもよく、データ取得部３１は、前処理工程に関わるデータとして、除塵機１１のトルク及び回転速度の少なくとも１つを取得してもよい。

この場合、前処理工程で稼働する除塵機１１に関わるデータに基づいて、前処理工程における不良要因を解析したり工程改善を提案することが可能となる。例えば、外観検査工程でワークＷの特定の部位に塗装不良（例えばブツ）が発見された場合において、除塵機１１のトルクが該当部位で低い傾向がある場合、除塵機１１のブラシ１１ａがワークＷに十分に接触しておらず、十分に除塵できなかったことが不良要因であると推測できる。その場合、例えば該当部位での除塵機１１の位置をブラシ１１ａがワークＷに十分に接触する位置に変更する等、条件設定の変更による工程改善を提案できる。

また本実施形態において、前処理工程では、除電機１３によりワークＷの静電気を除去する除電作業を実行してもよく、データ取得部３１は、前処理工程に関わるデータとして、除電機１３の出力を取得してもよい。

この場合、前処理工程で稼働する除電機１３に関わるデータに基づいて、前処理工程における不良要因を解析したり工程改善を提案することが可能となる。例えば、外観検査工程でワークＷの特定の部位に塗装不良（例えばスケ）が発見された場合において、除電機１３の出力が該当部位で低い傾向がある場合、ワークＷの該当部位を十分に除電できず、塗料が十分に付着しなかったことが不良要因であると推測できる。その場合、例えば該当部位での除電機１３の出力を増加する等、条件設定の変更による工程改善を提案できる。

また本実施形態において、データ取得部３１は、前処理工程に関わるデータとして、ワークＷに塗装ブースＰＢ内の温度、湿度、及び風量の少なくとも１つを取得してもよい。

この場合、塗装ブースＰＢ内の環境データに基づいて、前処理工程における不良要因を解析したり工程改善を提案することが可能となる。例えば、外観検査工程でワークＷの全体又は一部に塗装不良（例えばゆず肌）が発見された場合において、塗装ブースＰＢのダウンフローの風量が多い傾向がある場合、塗装工程において溶剤の蒸発が早すぎることが不良要因であると推測できる。その場合、例えば塗装ブースＰＢの風量を低下させる等、条件設定の変更による工程改善を提案できる。あるいは、塗装ブースＰＢの湿度が低い傾向にある場合、静電気が発生し易い状態となり、前処理工程においてワークＷを均一に除電できなかったことが不良要因であると推測できる。その場合、例えば塗装ブースＰＢの湿度を高くする等、条件設定の変更による工程改善を提案できる。

また本実施形態において、塗装診断システム１は、前処理工程よりさらに前の工程における特記事項に関わるデータを取得するデータ取得部４１をさらに有してもよく、その場合には、データ管理部４３は、特記事項に関わるデータを前処理工程に関わるデータ等と共にワークＷのシリアルナンバーと関連付けて登録してもよい。

この場合、特記事項として、例えば溶接不良や洗浄不良の有無、作業者によるイレギュラーな作業の有無等について、ビット等によるデータを登録しておくことで、例えば塗装不良が発見された場合に、特記事項に関わるデータに基づいて前処理工程よりさらに前の工程における不良要因を解析したり、当該前の工程の改善を提案する等が可能となる。

また本実施形態において、ワークＷは、自動車のボディとしてもよい。この場合、自動車のボディの塗装ラインＰＬを構成する各工程に関するデータを、個々のボディと関連付けて一元的に管理することができる。

＜５．変形例＞
開示の実施形態は、上記に限られるものではなく、その趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。以下、そのような変形例を説明する。

（５－１．前処理工程を防爆エリアの外部で行う場合）
上記実施形態では、前処理工程及び塗装工程を防爆エリアである塗装ブースＰＢ内に配置した場合について説明したが、例えば図５に示すように、前処理工程を塗装ブースＰＢの外部に配置してもよい。この場合、前処理工程において機器の外部に設置される防爆仕様でない特殊センサを使用することが可能となる。例えば図５に示すように、ロボット１５の先端部に、除塵機１１及び除電機１３に加えて静電気センサ５３を設置しておき、前処理工程において除電作業の後にワークＷの帯電量を検出してもよい。前処理用制御装置３のデータ取得部３１は、前処理工程に関わるデータとして、ワークＷの帯電量についても取得する。図６に示すように、上位制御装置９のデータ管理部４３は、ワークＷの帯電量を、該当するワークＷのシリアルナンバーと関連付けてデータベース５１に登録する。

本変形例によれば、例えば外観検査工程で特定の部位に塗装不良（例えばスケ）が発見された場合において、ワークＷの帯電量が該当部位で高い傾向がある場合、不良要因解析部４５により、帯電量が高いことにより塗料が十分に付着しなかったことが不良要因であると推測できる。その場合、工程改善提案部４７により、例えば該当部位の帯電量が低くなるように当該部位での除電機１３の出力を増加する等、条件設定の変更による工程改善を提案できる。また、上述した帯電量の検出以外にも、防爆エリアで使用することができない特殊センサを用いた様々な工程を前処理工程で実行することが可能となる。

（５－２．除去した塵埃の量又はサイズを取得する場合）
上記実施形態では検出しなかったが、例えば除塵機１１で除去した塵埃を吸引してフィルタで収集可能な構成としておき、レーザーセンサやカメラ等により集塵物を検出し、例えばデータ管理部４３により検出数の積算や集塵物総重量の計測、サイズの測定等を実行し、各ワーク毎の集塵量を監視できるようにしてもよい。また、フィルタの重量を測定することで集塵物の重量を検出してもよい。データ取得部３１は、除塵機１１で除去した塵埃の量及びサイズの少なくとも一方を取得し、データ管理部４３は、塵埃の量及びサイズを、該当するワークＷのシリアルナンバーと関連付けてデータベース５１に登録する。

本変形例によれば、取得した塵埃の量又はサイズに基づいて、前処理工程における不良要因を解析したり、工程改善や予防保全に活用することが可能となる。例えば、ワークＷが同じ種類であるにもかかわらず極端に集塵量やサイズが異なる個体があった場合に、不良要因解析部４５により、前処理工程でイレギュラーが発生した可能性を検出することが可能となる。また、集塵量が減少傾向にある場合に、除塵機１１のブラシ１１ａの摩耗やフィルタの目詰まりが原因であると推定し、予防保全提案部４９により、ブラシ１１ａやフィルタの交換を提案してもよい。

（５－３．音データを取得する場合）
例えば、前処理工程を塗装ブースＰＢの外部に配置する場合に、前処理工程にマイク等の音声入力装置を設置し、前処理工程に関わるデータとして音データを取得してもよい。データ管理部４３は、音データを、該当するワークＷのシリアルナンバーと関連付けてデータベース５１に登録する。これにより、例えばダウンフローによる風音を検出することで、風量を指令値で取得する場合に比べて作業環境下での実際の風量を検出することが可能となる。また例えば、通常の作業音とは異なる異音を検出した場合に、何らかの故障や不具合が発生した可能性を検出することが可能となる。

＜６．上位制御装置のハードウェア構成例＞
図７を参照しつつ、上位制御装置９のハードウェア構成例について説明する。

図７に示すように、上位制御装置９は、例えば、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡ等の特定の用途向けに構築された専用集積回路９０７と、入力装置９１３と、出力装置９１５と、記録装置９１７と、ドライブ９１９と、接続ポート９２１と、通信装置９２３とを有する。これらの構成は、バス９０９や入出力インターフェース９１１を介し相互に信号を伝達可能に接続されている。

プログラムは、例えば、ＲＯＭ９０３やＲＡＭ９０５、ハードディスク等の記録装置９１７等に記録しておくことができる。

プログラムは、例えば、フレキシブルディスクなどの磁気ディスク、各種のＣＤ・ＭＯディスク・ＤＶＤ等の光ディスク、半導体メモリ等のリムーバブルな記録媒体９２５に、一時的又は非一時的（永続的）に記録しておくこともできる。このような記録媒体９２５は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することもできる。この場合、これらの記録媒体９２５に記録されたプログラムは、ドライブ９１９により読み出されて、入出力インターフェース９１１やバス９０９等を介し上記記録装置９１７に記録されてもよい。

プログラムは、例えば、ダウンロードサイト・他のコンピュータ・他の記録装置等（図示せず）に記録しておくこともできる。この場合、プログラムは、ＬＡＮやインターネット等のネットワークＮＷを介し転送され、通信装置９２３がこのプログラムを受信する。そして、通信装置９２３が受信したプログラムは、入出力インターフェース９１１やバス９０９等を介し上記記録装置９１７に記録されてもよい。

プログラムは、例えば、適宜の外部接続機器９２７に記録しておくこともできる。この場合、プログラムは、適宜の接続ポート９２１を介し転送され、入出力インターフェース９１１やバス９０９等を介し上記記録装置９１７に記録されてもよい。

ＣＰＵ９０１が、上記記録装置９１７に記録されたプログラムに従い各種の処理を実行することにより、上記のデータ取得部４１、データ管理部４３、不良要因解析部４５、工程改善提案部４７、予防保全提案部４９等による処理が実現される。ＣＰＵ９０１は、例えば、上記記録装置９１７からプログラムを直接読み出して実行してもよいし、ＲＡＭ９０５に一旦ロードした上で実行してもよい。ＣＰＵ９０１は、例えば、プログラムを通信装置９２３やドライブ９１９、接続ポート９２１を介し受信する場合、受信したプログラムを記録装置９１７に記録せずに直接実行してもよい。

ＣＰＵ９０１は、必要に応じて、例えばマウス・キーボード・マイク（図示せず）等の入力装置９１３から入力する信号や情報に基づいて各種の処理を行ってもよい。

ＣＰＵ９０１は、上記の処理を実行した結果を、例えば表示装置や音声出力装置等の出力装置９１５から出力してもよい。ＣＰＵ９０１は、必要に応じて処理結果を通信装置９２３や接続ポート９２１を介し送信してもよい。ＣＰＵ９０１は、処理結果を上記記録装置９１７や記録媒体９２５に記録させてもよい。

以上既に述べた以外にも、上記実施形態や各変形例による手法を適宜組み合わせて利用しても良い。その他、一々例示はしないが、上記実施形態や各変形例は、その趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変更が加えられて実施されるものである。

以上説明した実施形態や変形例等が解決しようとする課題や効果は、上述した内容に限定されるものではない。実施形態や変形例等によって、上述されていない課題を解決したり、上述されていない効果を奏することもでき、記載されている課題の一部のみを解決したり、記載されている効果の一部のみを奏することがある。

１ 塗装診断システム
１１ 除塵機
１１ａ ブラシ
１３ 除電機
１５ ロボット（自動機）
１７ コンベア（搬送装置）
３１ データ取得部（第１データ取得部）
３５ データ取得部（第２データ取得部）
３９ データ取得部（第３データ取得部）
４１ データ取得部（第４データ取得部）
４３ データ管理部
４５ 不良要因解析部
４７ 工程改善提案部
４９ 予防保全提案部
ＰＢ 塗装ブース（前処理が実行されるエリア）
ＰＬ 塗装ライン
Ｗ ワーク

Claims (18)

1. 塗装ラインの前処理工程においてワークに塗装の前処理を行った際に、前記前処理工程に関わるデータを取得する第１データ取得部と、
   前記前処理工程に関わるデータを前記ワークの識別情報と関連付けて登録するデータ管理部と、
   を有する、塗装診断システム。
2. 前記前処理工程の後の塗装工程において前記ワークに塗装を行った際に、前記塗装工程に関わるデータを取得する第２データ取得部をさらに有し、
   前記データ管理部は、
   前記塗装工程に関わるデータを前記前処理工程に関わるデータと共に前記識別情報と関連付けて登録する、
   請求項１に記載の塗装診断システム。
3. 前記塗装工程の後の検査工程において前記ワークの塗装の状態を検査した際に、検査結果に関わるデータを取得する第３データ取得部をさらに有し、
   前記データ管理部は、
   前記検査結果に関わるデータを前記前処理工程に関わるデータ及び前記塗装工程に関わるデータと共に前記識別情報と関連付けて登録する、
   請求項２に記載の塗装診断システム。
4. 前記検査工程において前記ワークの塗装に不良が発見された場合に、当該ワークの前記識別情報に関連付けられた前記前処理工程に関わるデータ及び前記塗装工程に関わるデータの少なくとも一方に基づいて、不良要因を解析する不良要因解析部をさらに有する、
   請求項３に記載の塗装診断システム。
5. 前記不良要因解析部は、
   前記塗装工程に関わるデータに基づいて前記塗装工程における不良要因を解析し、前記塗装工程が正常であると判断した場合に、前記前処理工程に関わるデータに基づいて前記前処理工程における不良要因を解析する、
   請求項４に記載の塗装診断システム。
6. 前記不良要因解析部の解析結果に基づいて、前記前処理工程又は前記塗装工程に関わる機器の稼働条件の改善を提案する工程改善提案部をさらに有する、
   請求項４又は５に記載の塗装診断システム。
7. 前記前処理工程に関わるデータ、又は、前記塗装工程に関わるデータに基づいて、前記前処理工程に関わる機器、又は、前記塗装工程に関わる機器の予防保全を提案する予防保全提案部をさらに有する、
   請求項３乃至６のいずれか１項に記載の塗装診断システム。
8. 前記第１データ取得部は、
   前記前処理工程に関わるデータを、前記ワークの部位ごとに取得する、
   請求項１乃至７のいずれか１項に記載の塗装診断システム。
9. 前記前処理工程では、多関節型の自動機が前記ワークに対して前記前処理に関わる所定の作業を実行し、
   前記第１データ取得部は、
   前記前処理工程に関わるデータとして、前記自動機の先端位置、関節トルク、及び先端速度の少なくとも１つを取得する、
   請求項１乃至８のいずれか１項に記載の塗装診断システム。
10. 前記前処理工程では、搬送装置により搬送される前記ワークに対して前処理が実行され、
    前記第１データ取得部は、
    前記前処理工程に関わるデータとして、前記搬送装置による前記ワークの搬送速度又は搬送位置を取得する、
    請求項１乃至９のいずれか１項に記載の塗装診断システム。
11. 前記前処理工程では、ブラシを回転駆動させる除塵機により前記ワークの表面の塵埃を除去する除塵作業を実行し、
    前記第１データ取得部は、
    前記前処理工程に関わるデータとして、前記除塵機のトルク及び回転速度の少なくとも１つを取得する、
    請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の塗装診断システム。
12. 前記第１データ取得部は、
    前記前処理工程に関わるデータとして、前記除塵機により除去した前記塵埃の量及びサイズの少なくとも１つを取得する、
    請求項１１に記載の塗装診断システム。
13. 前記前処理工程では、除電機により前記ワークの静電気を除去する除電作業を実行し、
    前記第１データ取得部は、
    前記前処理工程に関わるデータとして、前記除電機の出力を取得する、
    請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の塗装診断システム。
14. 前記前処理工程では、前記除電作業の後に前記ワークの帯電量の検出を実行し、
    前記第１データ取得部は、
    前記前処理工程に関わるデータとして、前記ワークの帯電量を取得する、
    請求項１３に記載の塗装診断システム。
15. 前記第１データ取得部は、
    前記前処理工程に関わるデータとして、前記ワークに前処理が実行されるエリアの温度、湿度、及び風量の少なくとも１つを取得する、
    請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の塗装診断システム。
16. 前記前処理工程よりさらに前の工程における特記事項に関わるデータを取得する第４データ取得部をさらに有し、
    前記データ管理部は、
    前記特記事項に関わるデータを前記前処理工程に関わるデータと共に前記識別情報と関連付けて登録する、
    請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の塗装診断システム。
17. 前記ワークは、
    自動車のボディである、
    請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の塗装診断システム。
18. 塗装ラインの前処理工程においてワークに塗装の前処理を行った際に、前記前処理工程に関わるデータを取得することと、
    前記前処理工程に関わるデータを前記ワークの識別情報と関連付けて登録することと、
    を有する、塗装診断方法。

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