JP2024004534A - 作業ユニット選択装置および作業ユニット選択方法ならびに部品実装システム - Google Patents

Abstract

【課題】実装基板の生産に適した作業ユニットを適切に選択することができる作業ユニット選択装置および作業ユニット選択方法ならびに部品実装システムを提供する。【解決手段】複数の候補の中から作業ユニットを選択する作業ユニット選択方法は、過去に使用された作業ユニットのユニット情報と作業対象であった部品の部品情報と部品に関連して行った作業実績を関連付けて記憶し（ＳＴ１）、記憶されたユニット情報と部品情報と作業実績に基づき学習モデルを生成し（ＳＴ２）、これから生産する実装基板に実装する対象部品の部品情報を取得し（ＳＴ３）、使用可能な作業ユニットのユニット情報を取得し（ＳＴ４）、学習モデルを用いて、取得した部品情報とユニット情報から対象部品と作業ユニットの組み合わせ毎に適合指標を算出し（ＳＴ５）、適合指標に基づいて、対象部品毎に使用する作業ユニットの種類を選択する（ＳＴ６）。【選択図】図６

Description

本発明は、実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットを選択する作業ユニット選択装置および作業ユニット選択方法ならびに部品実装システムに関する。

部品実装システムは、生産する実装基板に対応して、部品を供給するフィーダ、部品を保持するノズル、ノズルが装着されるヘッド、基板に部品を実装する部品実装装置などの実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットなどが組み合わされて構成される。部品実装システムによって生産される実装基板の品質や生産性は、使用する作業ユニットの種類によって変動する。また、実装基板の生産に使用可能な作業ユニットの種類は非常に多いため、使用する作業ユニットの選択を支援する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１には、基板に実装する部品のサイズとノズルのサイズに基づいて、複数の種類の部品を保持可能で共用性が高いノズルを選択し、ノズルの交換回数を削減してスループット向上を図る吸着ノズル決定装置が開示されている。

特開２００６－３３９５３１号公報

しかしながら、特許文献１を含む従来技術では、共用性のあるノズルを選択して使用することで生産性の向上が図れるものの、部品とノズルのサイズのみに基づいてノズルを選択しているため次の問題点があった。すなわち、選択されたノズルを使用した場合に期待される品質と生産性が得られるか否かは、実装基板を生産するまで確認することができない。また、共用性を重視して１つのノズルに保持させる部品の種類を増やすと、部品を正常に保持できないミスが発生する可能性も高くなることから、共用性と生産性のバランスを考慮して作業ユニットを適切に選択できるようにするためには更なる改善の余地があった。

そこで本発明は、実装基板の生産に適した作業ユニットを適切に選択することができる作業ユニット選択装置および作業ユニット選択方法ならびに部品実装システムを提供することを目的とする。

本発明の作業ユニット選択装置は、基板に部品を実装した実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットを複数の候補の中から選択する作業ユニット選択装置であって、過去に使用された作業ユニットのユニット情報と、前記作業ユニットの作業対象であった部品の部品情報と、前記作業ユニットが前記部品に関連して行った作業実績を関連付けて記憶する実績情報記憶部と、記憶された前記ユニット情報と前記部品情報と前記作業実績に基づき、学習モデルを生成する学習部と、生成された前記学習モデルを用いて、これから生産する実装基板に実装する複数の対象部品の部品情報と使用可能な複数の作業ユニットのユニット情報から、前記対象部品と前記作業ユニットの組み合わせ毎に適合指標を算出する指標算出部と、算出された前記適合指標に基づいて、前記対象部品毎に前記実装基板の生産で使用する作業ユニットの種類を選択するユニット選択部と、を備える。

本発明の作業ユニット選択方法は、基板に部品を実装した実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットを複数の候補の中から選択する作業ユニット選択方法であって、過去に使用された作業ユニットのユニット情報と、前記作業ユニットの作業対象であった部品の部品情報と、前記作業ユニットが前記部品に関連して行った作業実績を関連付けて記憶する実績情報記憶工程と、記憶された前記ユニット情報と前記部品情報と前記作業実績に基づき、学習モデルを生成する学習工程と、生成された前記学習モデルを用いて、これから生産する実装基板に実装する複数の対象部品の部品情報と使用可能な複数の作業ユニットのユニット情報から、前記対象部品と前記作業ユニットの組み合わせ毎に適合指標を算出する指標算出工程と、算出された前記適合指標に基づいて、前記対象部品毎に前記実装基板の生産で使用する作業ユニットの種類を選択するユニット選択工程と、を含む。

本発明の部品実装システムは、過去に使用された基板に部品を実装した実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットのユニット情報と、前記作業ユニットの作業対象であった部品の部品情報と、前記作業ユニットが前記部品に関連して行った作業実績に基づき生成された学習モデルを用いて、これから生産する実装基板に実装する複数の対象部品の部品情報と使用可能な複数の作業ユニットのユニット情報から、前記対象部品と前記作業ユニットの組み合わせ毎に適合指標を算出する指標算出部と、算出された前記適合指標に基づいて、前記対象部品毎に前記実装基板の生産で使用する作業ユニットの種類を選択するユニット選択部と、選択された前記作業ユニットによって前記実装基板を生産する実装基板生産部と、を備える。

本発明によれば、実装基板の生産に適した作業ユニットを適切に選択することができる。

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管理コンピュータ（作業ユニット選択装置）の情報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管理コンピュータ（作業ユニット選択装置）により作成される適合指標情報の説明図 本発明の一実施の形態の管理コンピュータ（作業ユニット選択装置）により作成される選択ユニット情報の（ａ）第１実施例の説明図（ｂ）第２実施例の説明図 本発明の一実施の形態の作業ユニット選択方法のフロー図

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。図２、及び後述する一部では、水平面内で互いに直交する２軸として、基板搬送方向のＸ軸（図２における紙面垂直方向）、基板搬送方向に直交するＹ軸（図２における左右方向）が示される。図２、及び後述する一部では、水平面と直交する高さ方向としてＺ軸（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の構成を説明する。部品実装システム１は、複数の部品実装装置Ｍ１～Ｍ３と実装検査装置Ｍ４を連結して構成されている。部品実装装置Ｍ１～Ｍ３と実装検査装置Ｍ４は、通信ネットワーク２を介して管理コンピュータ３に接続されている。管理コンピュータ３は、部品実装システム１による実装基板の生産を管理する他、部品実装装置Ｍ１～Ｍ３と実装検査装置Ｍ４から作業実績等を収集し、実装基板の生産に使用するノズル等の作業ユニットを選択する機能を有している。なお、部品実装システム１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台でも、４台以上でもよい。

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を実装する機能を有している。基台４の上面に設けられた基板搬送機構５は、基板ＢをＸ軸に沿って搬送して位置決めして保持する。基台４の上方に設けられたヘッド移動機構６は、プレート６ａを介して着脱可能に装着された実装ヘッド７を水平方向（Ｘ軸方向、Ｙ軸方向）に移動させる。実装ヘッド７の下端には、ノズル８が着脱可能に装着される。

基板搬送機構５の側方で基台４に結合された台車１０の上部のフィーダベース１０ａには、複数のテープフィーダ９がＸ軸に沿って並んで装着されている。台車１０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１１が、リール１２に巻回収納されて保持されている。テープフィーダ９に挿入されたキャリアテープ１１はピッチ送りされて、キャリアテープ１１に格納されている部品Ｄがテープフィーダ９の上部に設けられた部品供給位置９ａに順に供給される。

図２において、部品実装作業では、実装ヘッド７は、ヘッド移動機構６によりテープフィーダ９の上方に移動し、部品供給位置９ａに供給された部品Ｄをノズル８により真空吸着してピックアップする（矢印ａ）。部品Ｄを保持した実装ヘッド７は、ヘッド移動機構６により基板搬送機構５に保持された基板Ｂの上方に移動し、基板Ｂ上の所定の実装位置Ｂａに部品Ｄを実装する（矢印ｂ）。

図２において、プレート６ａには、光軸をＺ軸の下方に向けた基板認識カメラ１３が取り付けられている。基板認識カメラ１３は、ヘッド移動機構６により実装ヘッド７と一体的にＸ軸の正負方向、Ｙ軸の正負方向に移動する。実装ヘッド７が移動することにより、基板認識カメラ１３は基板搬送機構５に位置決めされた基板Ｂの上方に移動し、基板Ｂに設けられた基板マーク（図示省略）を撮像する。また、基板認識カメラ１３は、テープフィーダ９の上方に移動し、部品供給位置９ａに供給された部品Ｄを上方から撮像する。

基板搬送機構５とテープフィーダ９の間の基台４の上面には、光軸をＺ軸の上方に向けた部品認識カメラ１４が取り付けられている。部品認識カメラ１４は、部品Ｄをピックアップしたノズル８が上方を通過する際に、ノズル８に保持された部品Ｄを撮像する。部品認識カメラ１４による撮像結果からは、ノズル８に対する吸着された部品Ｄの位置ずれ量である吸着ばらつきが算出される。実装ヘッド７による基板Ｂへの部品実装作業においては、部品認識カメラ１４による部品Ｄの撮像結果と、基板認識カメラ１３による基板位置の撮像結果とを加味して実装位置Ｂａの補正が行われる。

図２において、基板認識カメラ１３によるテープフィーダ９の部品供給位置９ａの撮像結果からは、テープフィーダ９が部品Ｄを供給できなかったり、供給位置がずれたりする部品供給ミスが検出される。また、部品認識カメラ１４による撮像結果からは、ノズル８が部品Ｄを保持していなかったり、保持位置がずれたりする部品保持ミスが検出される。さらに、部品実装システム１において部品実装装置Ｍ１～Ｍ３よりも下流に配置された実装検査装置Ｍ４では、内蔵するカメラで実装後の基板Ｂが撮像され、撮像結果から実装された部品Ｄの位置ずれ量である実装ばらつきが算出される。また、実装検査装置Ｍ４では、基板Ｂに部品Ｄが実装されていなかったり、実装位置Ｂａからずれて実装されたりする部品実装ミスのミス率や、実装後の検査結果が不良であった基板Ｂの不良率などが算出される。

なお、部品Ｄを供給するフィーダとして、テープフィーダ９の他、トレイに並べた部品Ｄを供給するトレイフィーダや、スティックに収容した部品Ｄを供給するスティックフィーダなども使用される。また、部品実装システム１には、基板Ｂに表面実装部品（部品Ｄ）を実装する部品実装装置Ｍ１～Ｍ３（表面実装装置）の他、基板Ｂに挿入部品を装着する部品挿入装置も使用される。部品Ｄを保持するノズル８、装着されたノズル８によって基板Ｂに部品Ｄを実装する実装ヘッド７、部品Ｄを供給するフィーダ（テープフィーダ９、トレイフィーダ、スティックフィーダ）、基板Ｂに部品Ｄを実装する部品実装装置Ｍ１～Ｍ３、基板Ｂに挿入部品を装着する部品挿入装置は、基板Ｂに部品Ｄを実装した実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットである。

次に図３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うち、複数の候補の中から生産に適した作業ユニットを選択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における基板Ｂに部品Ｄを実装した実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットを複数の候補の中から選択する作業ユニット選択装置としての機能を中心に説明する。以下では、作業ユニットとしてノズル８を例として説明する。

管理コンピュータ３は、処理装置２０、記憶装置である記憶部２５の他、入力部３３、表示部３４、通信部３５を備えている。処理装置２０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情報収集部２１、学習部２２、指標算出部２３、ユニット選択部２４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２５、処理装置２０の全てもしくは一部をクラウド側の管理装置に備えてもよい。

入力部３３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３４は液晶パネルなどの表示装置であり、記憶部２５が記憶する各種データを表示する他、入力部３３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３５は、通信インターフェースであり、通信ネットワーク２を介して部品実装システム１を構成する部品実装装置Ｍ１～Ｍ３、実装検査装置との間でデータの送受信を行う。

図３において、記憶部２５には、生産データライブラリ２６、部品ライブラリ２７、ユニットライブラリ２８、実績情報２９、学習モデル３０、適合指標情報３１、選択ユニット情報３２などが記憶されている。生産データライブラリ２６には、部品実装装置Ｍ１～Ｍ３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、実装基板に実装される部品Ｄの部品名、部品Ｄを部品ライブラリ２７の部品データと関連付けるための部品コード、部品Ｄの実装基板における実装位置Ｂａおよび実装角度などが、実装対象の各部品について規定されている。

部品ライブラリ２７には、部品Ｄの種類毎に、部品Ｄのサイズなどの部品情報と部品実装装置Ｍ１～Ｍ３において部品Ｄを実装する各種の作業を精細に制御するための動作パラメータを関連付けた複数の部品データが記憶されている。部品データは、部品コードによって生産データライブラリ２６の生産データに関連付けられている。ユニットライブラリ２８には、部品実装システム１において使用可能なノズル８、実装ヘッド７、テープフィーダ９、部品実装装置Ｍ１～Ｍ３などの作業ユニットの種類や、現在の所在地などの作業ユニットに関するユニット情報が記憶されている。

図３において、実績情報収集部２１は、部品実装装置Ｍ１～Ｍ３、実装検査装置Ｍ４、記憶部２５から、実装基板の生産に使用している作業ユニットのユニット情報、作業ユニットが作業を行った作業対象の部品Ｄの部品情報、作業ユニットが部品Ｄに関連して行った作業実績を取得する。さらに、実績情報収集部２１は、取得したユニット情報、部品情報、作業実績を関連付けして実績情報２９として記憶部２５に記憶させる。すなわち、記憶部２５は、過去に使用された作業ユニットのユニット情報と、作業ユニットの作業対象であった部品Ｄの部品情報と、作業ユニットが部品Ｄに関連して行った作業実績を関連付けて記憶する実績情報記憶部である。

例えば、作業ユニットがノズル８である場合、実績情報２９には、使用されたノズル８の種類、そのノズル８が装着された実装ヘッド７と部品実装装置Ｍ１～Ｍ３の種類（ユニット情報）、そのノズル８が保持した部品Ｄの種類（部品情報）、そのノズル８が基板Ｂに部品Ｄを実装した際の実装ばらつき、吸着ばらつき、ミス率（部品保持ミス率、部品実装ミス率など）、不良率や生産能力（ＣＰＨ）、または、そのノズル８が使用された頻度（作業実績）が関連付けされている。

図３において、学習部２２は、記憶された実績情報２９を教師データとして、後述する学習モデル３０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。すなわち、学習部２２は、記憶されたユニット情報と部品情報と作業実績に基づき、学習モデル３０を生成する。また、実績情報収集部２１は、学習データ（実績情報２９）を作成する学習データ作成部である。生成された学習モデル３０は、記憶部２５に記憶される。なお、学習モデル３０は、部品実装装置メーカによって生成された学習済の学習モデル３０であってもよい。

指標算出部２３は、生成された学習モデル３０を用いて、これから生産する実装基板に実装する複数の対象部品の部品情報と使用可能な複数の作業ユニットのユニット情報から、対象部品と作業ユニットの組み合わせ毎に、作業ユニットが対象部品の作業に適する程度を示す適合指標を算出（推定）する。

具体的には、指標算出部２３は、生産データライブラリ２６と部品ライブラリ２７からこれから生産する実装基板に実装する部品Ｄ（対象部品）の部品情報を取得する。また、指標算出部２３は、ユニットライブラリ２８から使用可能な作業ユニットのユニット情報を取得する。そして、指標算出部２３は、取得した部品情報とユニット情報から、学習モデル３０を使用して対象部品と作業ユニット毎に適合指標を推定する。

なお、学習モデル３０を使用することで、過去に使用された対象部品と作業ユニットの組み合わせだけではなく、過去に使用実績がない対象部品と作業ユニットの組み合わせに対しても、部品Ｄの上面のサイズ、材質や、ノズル８の先端の形状、面積などから適合指標が推定される。算出された適合指標は、適合指標情報３１として記憶部２５に記憶される。なお、過去に使用実績がない対象部品と作業ユニットの組み合わせに関して、部品実装装置Ｍ１～Ｍ３が生産中でない時間帯に対象部品と作業ユニットを組み合わせて実績情報の収集を行ってもよい。

ここで、図４を参照して、適合指標情報３１の例について説明する。この例では、８種類のノズル８（対象ノズル４１）に対する、６種類の対象部品４０の適合指標４２が表示されている。適合指標４２は百分率で示されており、大きいほど適合性が高いことを示している。すなわち、適合指標４２が高いほど、対象部品４０に対象ノズル４１を使用した場合の実装ばらつき、吸着ばらつき、ミス率、不良率などが低く、生産性などが高いことが推定される。なお、適合指標４２はその度合いを示すものであれば百分率に限定されることはなく、例えば、Ａ～Ｃで示す３つのクラス（区分）であってもよい。

図３において、ユニット選択部２４は、算出された適合指標４２に基づいて、対象部品４０毎に実装基板の生産で使用する作業ユニット（対象ノズル４１）の種類を選択する。選択された作業ユニットの情報は、選択ユニット情報３２として記憶部２５に記憶される。なお、記憶された選択ユニット情報３２は、実装基板を生産する部品実装システム１を構成する部品実装装置Ｍ１～Ｍ３や部品実装装置Ｍ１～Ｍ３に装着する作業ユニットを決定し、最終的な生産データを作成する計画立案作業などに使用される。また、部品実装装置Ｍ１～Ｍ３は、選択された作業ユニットによって実装基板を生産する実装基板生産部である。

ユニット選択部２４は、内部処理部として第１処理部２４ａと第２処理部２４ｂを備えている。ユニット選択部２４の第１処理部２４ａは、適合指標４２が最大の作業ユニットの種類を対象部品４０に対応する作業ユニットの種類として選択する（第１実施例）。すなわち、第１処理部２４ｂは、作業ユニットの共用性は考慮せず、最も適する作業ユニットの種類を選択する。ユニット選択部２４の第２処理部２４ｂは、選択される作業ユニットの種類が少なくなるように、対象部品４０に対応する作業ユニットの種類を選択する（第２実施例）。すなわち、第２処理部２４ｂは、作業ユニットの共用性を考慮して、選択される作業ユニットの種類の数が少なくなるように作業ユニットの種類を選択する。

ここで、図５（ａ）と図５（ｂ）を参照して、ユニット選択部２４の第１処理部２４ａ（第１実施例）と第２処理部２４ｂ（第２実施例）によって選択された作業ユニットの情報（選択ユニット情報３２）の例について説明する。図５（ａ）には、図４に示す対象部品４０と対象ノズル４１の適合指標４２に基づいて、第１処理部２４ａにより作成された第１選択適否情報４３が表示されている。図５（ｂ）には、図４に示す対象部品４０と対象ノズル４１の適合指標４２に基づいて、第２処理部２４ｂにより作成された第２選択適否情報４４が表示されている。

図５（ａ）と図５（ｂ）では、第１選択適否情報４３と第２選択適否情報４４において対象部品４０に適合する作業ユニットとして選択された対象ノズル４１（採用ノズル）を「〇」で、選択されなかった対象ノズル４１（不採用ノズル）を「×」で表示している。

図５（ａ）において、第１処理部２４ａは、対象部品４０に対して適合指標４２が最大の対象ノズル４１を採用ノズル（〇）として選択する。例えば、第１処理部２４ａは、対象部品「Ａ」に対しては、適合指標４２が「９５％」で最大であったノズル「２２５」を採用ノズルとして選択する。

図５（ｂ）において、第２処理部２４ｂは、対象部品４０に対して適合指標４２が所定の範囲内にある対象ノズル４１を採用可能なノズルとし抽出する。そして、第２処理部２４ｂは、抽出したノズルのうち、適合する対象部品４０の数が多く、かつ、適合指標４２が総合的に大きな対象ノズル４１を採用ノズル（〇）として選択する。この例では、第２処理部２４ｂは、適合指標４２が８０％以上の範囲内の対象ノズル４１を採用可能なノズルとして抽出している。

すなわち、第２処理部２４ｂは、対象部品「Ａ」に対してはノズル「２２５」とノズル「２２６」を採用可能なノズルとして抽出する。同様に、第２処理部２４ｂは、対象部品「Ａ２」に対してはノズル「２２５」とノズル「２２６」を、対象部品「Ａ３」に対してはノズル「２２５」、ノズル「２２６」、ノズル「２３０」を採用可能なノズルとして抽出する。

これにより、ノズル「２２５」に適合する対象部品４０の数は「３」、ノズル「２２６」に適合する対象部品４０の数は「３」、ノズル「２３０」に適合する対象部品４０の数は「１」となる。そして、第２処理部２４ｂは、対象部品４０の数は「３」で同数のノズル「２２５」とノズル「２２６」のうち、適合指標４２の合計が大きいノズル「２２６」を採用ノズル（〇）として選択する。図５（ｂ）では、採用可能なノズルとして抽出されたが、最終的に採用ノズルとして選択されなかったノズルを「△」で表示している。

次に、図６のフローに沿って、基板Ｂに部品Ｄを実装した実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットを複数の候補の中から選択する作業ユニット選択方法について説明する。まず、実績情報収集部２１は、過去に使用された作業ユニットのユニット情報と、作業ユニットの作業対象であった部品Ｄの部品情報と、作業ユニットが部品Ｄに関連して行った作業実績を収集して関連付け、実績情報２９として実績情報記憶部（記憶部２５）に記憶させる（ＳＴ１：実績情報記憶工程）。次いで学習部２２は、記憶されたユニットライブラリ２８に含まれるユニット情報と部品ライブラリ２７に含まれる部品情報と実績情報２９に含まれる作業実績に基づき、学習モデル３０を生成する（ＳＴ２：学習工程）。

次いで指標算出部２３は、生産データライブラリ２６と部品ライブラリ２７からこれから生産する実装基板に実装する対象部品４０の部品情報を取得する（ＳＴ３：部品情報取得工程）。次いで指標算出部２３は、ユニットライブラリ２８から使用可能な作業ユニット（対象ノズル４１）のユニット情報を取得する（ＳＴ４：ユニット情報取得工程）。次いで指標算出部２３は、生成された学習モデル３０を用いて、取得した複数の対象部品４０の部品情報と複数の作業ユニットのユニット情報から、対象部品と作業ユニットの組み合わせ毎に適合指標４２を算出する（ＳＴ５：指標算出工程）（図４参照）。

図６において、次いでユニット選択部２４は、算出された適合指標４２に基づいて、対象部品４０毎に実装基板の生産で使用する作業ユニットの種類を選択する（ＳＴ６：ユニット選択工程）（図５（ａ）、図５（ｂ）参照）。次いでユニット選択部２４は、選択した対象部品４０に対する作業ユニットの情報を、選択ユニット情報３２として選択ユニット情報記憶部（記憶部２５）に記憶させる（ＳＴ７：選択ユニット情報記憶工程）。これによって、実装基板の生産に適した作業ユニットを適切に選択することができる。なお、実績情報記憶工程（ＳＴ１）と学習工程（ＳＴ２）を省略して、それ以降の部品情報取得工程（ＳＴ３）から作業ユニット選択方法を実施して作業ユニット選択してもよい。

なお、上記は作業ユニットとして、ノズル８を例に対象部品４０毎に作業ユニットの種類を選択する方法について説明したが、他の作業ユニットに対しても同様の方法によって選択ユニット情報３２が作成される。例えば、作業ユニットが実装ヘッド７である場合、対象部品４０毎に適合する実装ヘッド７が選択される。または、対象部品４０毎に、適合するノズル８との組み合わせで実装ヘッド７が選択される。また、作業ユニットが部品Ｄを把持する把持機構である場合、対象部品４０毎に適合する把持機構（少なくともボディチャック、ノズル、リードチャック、スイングノズルのいずれか）が選択される。

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、過去に使用された作業ユニットのユニット情報と作業対象であった部品Ｄの部品情報と部品Ｄに関連して行った作業実績を関連付けて記憶する実績情報記憶部（記憶部２５）と、記憶されたユニット情報と部品情報と作業実績に基づき学習モデル３０を生成する学習部２２と、学習モデル３０を用いて、複数の対象部品４０の部品情報と使用可能な複数の作業ユニット（対象ノズル４１）のユニット情報から、対象部品４０と作業ユニットの組み合わせ毎に適合指標４２を算出する指標算出部２３と、適合指標４２に基づいて対象部品４０毎に作業ユニットの種類を選択するユニット選択部２４と、を備え、実装基板を生産する作業ユニットを複数の候補の中から選択する作業ユニット選択装置である。

また、本実施の形態の部品実装システム１は、実績情報記憶部（記憶部２５）、学習部２２、指標算出部２３、ユニット選択部２４、を備える作業ユニット選択装置（管理コンピュータ３）と、選択された作業ユニットによって実装基板を生産する実装基板生産部（部品実装装置Ｍ１～Ｍ３）を備えている。これによって、実装基板の生産に適した作業ユニットを適切に選択し、品質が高い実装基板を生産性良く生産することができる。

本発明の作業ユニット選択装置および作業ユニット選択方法ならびに部品実装システムは、実装基板の生産に適した作業ユニットを適切に選択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（作業ユニット選択装置）
７ 実装ヘッド（作業ユニット）
８ ノズル（作業ユニット）
９ テープフィーダ（作業ユニット）
Ｂ 基板
Ｄ 部品
Ｍ１～Ｍ３ 部品実装装置（作業ユニット、実装基板生産部）

Claims (7)

1. 基板に部品を実装した実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットを複数の候補の中から選択する作業ユニット選択装置であって、
   過去に使用された作業ユニットのユニット情報と、前記作業ユニットの作業対象であった部品の部品情報と、前記作業ユニットが前記部品に関連して行った作業実績を関連付けて記憶する実績情報記憶部と、
   記憶された前記ユニット情報と前記部品情報と前記作業実績に基づき、学習モデルを生成する学習部と、
   生成された前記学習モデルを用いて、これから生産する実装基板に実装する複数の対象部品の部品情報と使用可能な複数の作業ユニットのユニット情報から、前記対象部品と前記作業ユニットの組み合わせ毎に適合指標を算出する指標算出部と、
   算出された前記適合指標に基づいて、前記対象部品毎に前記実装基板の生産で使用する作業ユニットの種類を選択するユニット選択部と、を備える、作業ユニット選択装置。
2. 前記ユニット選択部は、前記適合指標が最大の作業ユニットの種類を前記対象部品に対応する作業ユニットの種類として選択する、請求項１に記載の作業ユニット選択装置。
3. 前記ユニット選択部は、選択される作業ユニットの種類が少なくなるように、前記対象部品に対応する作業ユニットの種類を選択する、請求項１に記載の作業ユニット選択装置。
4. 前記作業実績は、前記作業ユニットが前記基板に前記部品を実装した際の実装ばらつき、吸着ばらつき、ミス率、不良率、または、前記作業ユニットが使用された頻度の少なくともいずれかである、請求項１に記載の作業ユニット選択装置。
5. 前記作業ユニットは、部品を保持するノズル、装着されたノズルによって基板に部品を実装する実装ヘッド、部品を供給するフィーダ、基板に部品を実装する部品実装装置、基板に挿入部品を装着する部品挿入装置の少なくともいずれかである、請求項１から４のいずれかに記載の作業ユニット選択装置。
6. 基板に部品を実装した実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットを複数の候補の中から選択する作業ユニット選択方法であって、
   過去に使用された作業ユニットのユニット情報と、前記作業ユニットの作業対象であった部品の部品情報と、前記作業ユニットが前記部品に関連して行った作業実績を関連付けて記憶する実績情報記憶工程と、
   記憶された前記ユニット情報と前記部品情報と前記作業実績に基づき、学習モデルを生成する学習工程と、
   生成された前記学習モデルを用いて、これから生産する実装基板に実装する複数の対象部品の部品情報と使用可能な複数の作業ユニットのユニット情報から、前記対象部品と前記作業ユニットの組み合わせ毎に適合指標を算出する指標算出工程と、
   算出された前記適合指標に基づいて、前記対象部品毎に前記実装基板の生産で使用する作業ユニットの種類を選択するユニット選択工程と、を含む、作業ユニット選択方法。
7. 過去に使用された基板に部品を実装した実装基板を生産するための作業を行う作業ユニットのユニット情報と、前記作業ユニットの作業対象であった部品の部品情報と、前記作業ユニットが前記部品に関連して行った作業実績に基づき生成された学習モデルを用いて、これから生産する実装基板に実装する複数の対象部品の部品情報と使用可能な複数の作業ユニットのユニット情報から、前記対象部品と前記作業ユニットの組み合わせ毎に適合指標を算出する指標算出部と、
   算出された前記適合指標に基づいて、前記対象部品毎に前記実装基板の生産で使用する作業ユニットの種類を選択するユニット選択部と、
   選択された前記作業ユニットによって前記実装基板を生産する実装基板生産部と、を備える、部品実装システム。

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