JP3634085B2 - Mounting factory diagnostic system - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、基板に部品を実装する実装工場の診断をする実装工場診断システムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来の実装工場を診断する場合の方法を図9に基づいて説明する。図9に示すように、実装工場の診断は、その工場の実装コスト、生産能力、生産リードタイムの実績値や試算結果と、以前の値との比較や、課長クラスの勘と経験による判断で行われてきた。
【0003】
その際の実装コストの実績値は、実装工場全体の実績値を設備費、材料費、人件費、経費に按分することにより算出していた。また、実装コストの試算は、標準的で実装が容易な角チップ部品から異形で実装が難しいQFPやコネクタまで一律の標準実装コストに総実装点数を乗ずることにより行われてきた。
【0004】
また、生産能力の試算は、過去の実績値、または、上記異種の実装部品すべてに対して設定された標準実装タクトと総実装点数を乗じたものと、本来、実装対象部品や、実装難易度に対するマシン生産性等により変動し得る実装能力を、一律にマシン標準実装能力として除したもので行われてきた。
【0005】
また、生産リードタイムは実装工場の実績値の平均値として計算していた。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の方法では、まず、実績値による診断では、生産形態が大きく変化した場合、例えば、新実装工法を採用した場合とか、勤務形態が変わった場合には、実装コスト、生産リードタイムの実績値は大きく変化し、以前の値との比較は難しい。また、実装コストの試算では、すべての部品を同一の標準実装コストで試算しているために、精度が悪く、診断の精度も悪いという問題がある。また、生産能力の試算では、すべての部品を同一の標準実装タクトで計算していることによって精度が悪く、診断の精度が悪いという問題がある。
【0007】
また、生産リードタイムの診断では、生産リードタイムを実装工法、実装難易度(実装密度、生産ロット規模等)によらず、同列に診断するために精度が悪いという問題がある。
【0008】
本発明は、上記従来の問題点に鑑み、精度の良い実装コスト計算値と、生産能力計算値と、リードタイム計算値による実装工場の実状に即した評価値から、最適な実装工場診断を可能とする実装工場診断システムを提供することを目的としている。
【0009】
【課題を解決するための手段】
本発明の実装工場診断システムは、部品コスト、設備コスト、人件費に関するデータを記録した実装コストデータベースと、マシン能力に関するデータを記録したマシン特性データベースと、想定した工場の理想的な経営状態におけるモデル部品コスト、モデル設備コスト、モデル人件費、モデル生産能力、モデルリードタイムを記録したモデル工場経営指標データベースと、現状の部品コスト、設備コスト、人件費に基づいて算出したそれらの総実装コストとモデル実装コストとの比に基づいた評価値にて実装コストの診断を行う実装コスト検討アルゴリズムと、現状のマシン能力に基づいて算出した総実装タクトから求めた生産能力とモデル生産能力との比に基づいた評価値にて生産能力の診断を行う生産能力検討アルゴリズムと、現状の生産リードタイムとモデルリードタイムとの比に基づいた評価値にてリードタイムの診断を行うリードタイム検討アルゴリズムとを備え、現状の実装コストや生産能力やリードタイムと理想とするモデル工場経営指標から実装工場診断を行うようにし、精度の良い実装工場診断を短時間で得られるようにしたものである。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実装工場診断システムの一実施形態を図1〜図8を参照して説明する。
【0014】
実装工場においては、常に実装工場のコストがどのような状態にあるかを把握し、また適切な指標により評価を行い、コストがかかりすぎている等の問題がある部分については改善策を打たなければならないという課題がある。また、実装工場の生産能力がどのような状態にあるかを把握し、適切な指標により評価を行い、問題がある部分については改善策が打たれなければならないという課題がある。
【0015】
それに対し、図1に示すように、実装工場概要、生産基板概要、生産条件概要、現状データリードタイムなどのデータを、実装工場診断システム1に入力することにより、実装コスト診断結果、生産能力診断結果、及びリードタイム診断結果が出力されるように構成されている。
【0016】
実装工場診断システム1は、図2に示すような実装コストデータベース2と、図3に示すようなマシン特性データベース3と、図4に示すようなモデル工場経営指標データベース4と、図5に示すような実装コスト検討アルゴリズム5と、図6に示すような生産能力検討アルゴリズム6と、図7に示すようなリードタイム検討アルゴリズム7にて構成されている。モデル工場経営指標データベース4は、図4に示すように、各種工場における製品ジャンル、工場規模、生産形態、稼動形態、実装工法、実装密度などに対応して部品コスト、設備コスト、人件費、それらから得られる1点当たりの実装コスト、1日当たりの生産能力、リードタイムなどについて、理想的な工場経営状態で達成できると想定されるモデル値を記録したものであり、経験的に設定される。
【0017】
実装工場の診断に際しては、まず図2に示す実装コストデータベース2と、図5に示す実装コスト検討アルゴリズム5と、図4に示すモデル工場経営指標データベース4を用いて、現状の実装コストとモデルとなる実装コストを比較し、実装コストを評価する。実装コスト検討アルゴリズム5は、図5に示すように、実装コストデータベース2における部品コスト、設備コスト、人件費に基づいて算出した現状のそれらの総コストと、モデル工場経営指標データベース4におけるそれらのモデルコストとの比に基づいた評価値にて実装コストの診断を行う。
【0018】
また、図3に示すマシン特性データベース3と、図6に示す生産能力検討アルゴリズム6と、図4に示すモデル工場経営指標データベース4を用いて、現状の生産能力と、モデルとなる生産能力を比較し、生産能力を評価する。生産能力検討アルゴリズム6は、図6に示すように、マシン特性データベース3におけるマシン能力に基づいて算出した総実装タクトから求めた生産能力と、モデル工場経営指標データベース4におけるモデル生産能力との比に基づいた評価値にて生産能力の診断を行う。
【0019】
また、図7に示す生産リードタイム検討アルゴリズム7と、図4に示すモデル工場経営指標データベース4を用いて、現状の生産リードタイムと、モデルとなる生産リードタイムを比較し、生産リードタイムを評価する。リードタイム検討アルゴリズム7は、図7に示すように、現状の生産リードタイムと、モデル工場経営指標データベースにおけるモデルリードタイムとの比に基づいた評価値にてリードタイムの診断を行う。
【0020】
これらの評価結果から、実装工場が理想とする工場経営指標に比べて劣っている点を精度良く、容易に明確化し把握することができ、実装工場の改善を的確に行うことができる。また、診断を行いたいときにすぐに診断結果を得ることが可能なため、実装工場の課題に対して対策を打つまでに発生するロスを最小にすることができる。図8に具体的な診断結果の出力例を示す。
【0021】
また、以上の構成をとることで、新工法が開発された場合や、新しいモデル指標が必要になった場合には、適宜データベース、アルゴリズムを追加改善して新しい診断の要求に応えることができる。
【0022】
【発明の効果】
本発明の実装工場診断システムによれば、以上の説明から明らかなように、実装コストデータベースと、マシン特性データベースと、モデル工場経営指標データベースと、実装コスト検討アルゴリズムと、生産能力検討アルゴリズムと、リードタイム検討アルゴリズムとを備えているので、現状の実装コストや生産能力やリードタイムに関する精度の良い実装工場診断指標と理想とするモデル工場経営指標から的確な実装工場診断を短時間で行うことができ、最適な実装工場改善を行えるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実装工場診断検討システムの一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図2】同実施形態の実装コストデータベースの説明図である。
【図3】同実施形態のマシン特性データベースの説明図である。
【図4】同実施形態のモデル工場経営指標データベースの説明図である。
【図5】同実施形態の実装コスト検討アルゴリズムの説明図である。
【図6】同実施形態の生産能力検討アルゴリズムの説明図である。
【図7】同実施形態のリードタイム検討アルゴリズムの説明図である。
【図8】同実施形態での診断結果出力画面の説明図である。
【図9】従来例の実装工場診断方法の説明図である。
【符号の説明】
1 実装工場診断システム
2 実装コストデータベース
3 マシン特性データベース
4 モデル工場経営指標データベース
5 実装コスト検討アルゴリズム
6 生産能力検討アルゴリズム
7 リードタイム検討アルゴリズム
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a mounting factory diagnosis system for diagnosing a mounting factory for mounting components on a board.
[0002]
[Prior art]
A method for diagnosing a conventional mounting factory will be described with reference to FIG. As shown in Fig. 9, a mounting factory is diagnosed by comparing the actual values of the factory's mounting cost, production capacity, production lead time, and trial calculation results with previous values, as well as judgment based on the section manager's intuition and experience. Has been done.
[0003]
The actual value of the mounting cost at that time was calculated by dividing the actual value of the entire mounting factory into the equipment cost, material cost, personnel cost, and expense. Further, the trial calculation of the mounting cost has been performed by multiplying the standard mounting cost by the total mounting points from standard and easy-to-mount square chip parts to irregularly shaped and difficult-to-mount QFPs and connectors.
[0004]
The production capacity is estimated by multiplying the past actual value or the standard mounting tact and the total number of mounting points set for all the above-mentioned different types of mounting parts. The mounting capability that can vary depending on machine productivity, etc., has been divided by the standard machine mounting capability.
[0005]
Moreover, the production lead time was calculated as an average value of the actual values of the mounting factory.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional method described above, first, in the diagnosis based on the actual value, when the production mode changes greatly, for example, when the new mounting method is adopted or the working mode changes, the mounting cost, production lead time The actual value of is greatly changed and it is difficult to compare with the previous value. Moreover, in the trial calculation of the mounting cost, since all parts are calculated with the same standard mounting cost, there is a problem that accuracy is poor and diagnostic accuracy is also poor. Moreover, in the trial calculation of the production capacity, there is a problem that the accuracy is poor and the diagnosis accuracy is poor because all parts are calculated with the same standard mounting tact.
[0007]
Further, in the production lead time diagnosis, there is a problem that the production lead time is inaccurate because the production lead time is diagnosed in the same line regardless of the mounting method and the mounting difficulty (mounting density, production lot scale, etc.).
[0008]
In view of the above-mentioned conventional problems, the present invention enables an optimal mounting factory diagnosis from an accurate mounting cost calculation value, a production capacity calculation value, and an evaluation value according to the actual state of the mounting factory based on a lead time calculation value. The purpose is to provide a mounting factory diagnostic system.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The mounting factory diagnosis system of the present invention includes a mounting cost database in which data relating to component costs, equipment costs, and labor costs are recorded, a machine characteristic database in which data relating to machine capabilities are recorded, and a model in an ideal management state of an assumed factory. Model factory management index database that records part cost, model equipment cost, model labor cost, model production capacity, model lead time, and their total mounting cost and model calculated based on current part cost, equipment cost, labor cost Based on the implementation cost review algorithm that diagnoses the implementation cost based on the evaluation value based on the ratio to the implementation cost, and the ratio between the production capacity obtained from the total implementation tact calculated based on the current machine capacity and the model production capacity and the production capacity study algorithm for the diagnosis of production capacity in the evaluation value, status quo And a lead-time study algorithm for the diagnosis of lead time by the evaluation value based on the ratio of the production lead time and the model lead time, from the model plant management indicator for the current implementation cost and production capacity and lead-time and the ideal A mounting factory diagnosis is performed so that an accurate mounting factory diagnosis can be obtained in a short time.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of a mounting factory diagnosis system of the present invention will be described with reference to FIGS.
[0014]
At the mounting factory, we always grasped what the cost of the mounting factory is, and evaluated it with appropriate indicators, and took improvement measures for problems such as excessive costs. There is a problem that must be. In addition, there is a problem that it is necessary to grasp what state the production capacity of the mounting factory is, evaluate it with an appropriate index, and to take improvement measures for the problematic part.
[0015]
On the other hand, as shown in FIG. 1, by inputting data such as a mounting factory overview, a production board overview, a production condition overview, and a current data lead time into the mounting factory diagnosis system 1, a mounting cost diagnosis result and a production capacity diagnosis are performed. The result and the lead time diagnosis result are output.
[0016]
The mounting factory diagnosis system 1 includes a mounting cost database 2 as shown in FIG. 2, a machine characteristic database 3 as shown in FIG. 3, a model factory management index database 4 as shown in FIG. The implementation cost review algorithm 5, the production capacity review algorithm 6 as shown in FIG. 6, and the lead time review algorithm 7 as shown in FIG. 7 are configured. As shown in FIG. 4, the model factory management index database 4 includes parts costs, equipment costs, labor costs, etc. corresponding to the product genre, factory scale, production mode, operation mode, mounting method, mounting density, etc. in various factories. The model value assumed to be achieved in an ideal factory management state, such as the mounting cost per point, the production capacity per day, and the lead time obtained from the above, is recorded and set empirically.
[0017]
When diagnosing a mounting factory, first, using the mounting cost database 2 shown in FIG. 2, the mounting cost examination algorithm 5 shown in FIG. 5, and the model factory management index database 4 shown in FIG. Compare the mounting cost and evaluate the mounting cost. As shown in FIG. 5, the mounting cost examination algorithm 5 includes the present total cost calculated based on the component cost, facility cost, and labor cost in the mounting cost database 2 and those models in the model factory management index database 4. The mounting cost is diagnosed with an evaluation value based on the ratio to the cost.
[0018]
Also, the current production capacity and the model production capacity are compared using the machine characteristic database 3 shown in FIG. 3, the production capacity examination algorithm 6 shown in FIG. 6, and the model factory management index database 4 shown in FIG. And evaluate production capacity. As shown in FIG. 6, the production capacity examination algorithm 6 calculates the ratio between the production capacity obtained from the total mounting tact calculated based on the machine capacity in the machine characteristic database 3 and the model production capacity in the model factory management index database 4. The production capacity is diagnosed with the evaluation value based on the evaluation value.
[0019]
Further, by using the production lead time examination algorithm 7 shown in FIG. 7 and the model factory management index database 4 shown in FIG. 4, the current production lead time is compared with the model production lead time to evaluate the production lead time. To do. As shown in FIG. 7, the lead time examination algorithm 7 diagnoses the lead time using an evaluation value based on the ratio between the current production lead time and the model lead time in the model factory management index database.
[0020]
From these evaluation results, points that are inferior to the ideal factory management index of the mounting factory can be accurately and easily clarified and understood, and the mounting factory can be improved accurately. In addition, since it is possible to obtain a diagnosis result immediately when it is desired to perform a diagnosis, it is possible to minimize a loss that occurs until a countermeasure is taken against a problem of a mounting factory. FIG. 8 shows a specific output example of the diagnosis result.
[0021]
In addition, by adopting the above configuration, when a new construction method is developed or a new model index is required, it is possible to appropriately improve the database and algorithm to meet new diagnostic requirements.
[0022]
【The invention's effect】
According to the mounting factory diagnosis system of the present invention, as is apparent from the above description, the mounting cost database, machine characteristic database, model factory management index database, mounting cost review algorithm, production capacity review algorithm, lead With a time review algorithm, accurate mounting factory diagnosis can be performed in a short time from the current mounting cost, production capacity, lead time accurate precision mounting factory diagnosis index and ideal model factory management index. As a result, it is possible to improve the mounting factory optimally.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a mounting factory diagnosis examination system according to the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram of a mounting cost database according to the embodiment;
FIG. 3 is an explanatory diagram of a machine characteristic database according to the embodiment;
FIG. 4 is an explanatory diagram of a model factory management index database according to the embodiment;
FIG. 5 is an explanatory diagram of a mounting cost examination algorithm according to the embodiment;
FIG. 6 is an explanatory diagram of a production capacity examination algorithm according to the embodiment;
FIG. 7 is an explanatory diagram of a lead time examination algorithm according to the embodiment;
FIG. 8 is an explanatory diagram of a diagnosis result output screen in the embodiment.
FIG. 9 is an explanatory diagram of a conventional mounting factory diagnosis method.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Mounting factory diagnostic system 2 Mounting cost database 3 Machine characteristic database 4 Model factory management index database 5 Mounting cost examination algorithm 6 Production capacity examination algorithm 7 Lead time examination algorithm

Claims (1)

部品コスト、設備コスト、人件費に関するデータを記録した実装コストデータベースと、マシン能力に関するデータを記録したマシン特性データベースと、想定した工場の理想的な経営状態におけるモデル部品コスト、モデル設備コスト、モデル人件費、モデル生産能力、モデルリードタイムを記録したモデル工場経営指標データベースと、現状の部品コスト、設備コスト、人件費に基づいて算出したそれらの総実装コストとモデル実装コストとの比に基づいた評価値にて実装コストの診断を行う実装コスト検討アルゴリズムと、現状のマシン能力に基づいて算出した総実装タクトから求めた生産能力とモデル生産能力との比に基づいた評価値にて生産能力の診断を行う生産能力検討アルゴリズムと、現状の生産リードタイムとモデルリードタイムとの比に基づいた評価値にてリードタイムの診断を行うリードタイム検討アルゴリズムとを備え、現状の実装コストや生産能力やリードタイムと理想とするモデル工場経営指標から実装工場診断を行うようにしたことを特徴とする実装工場診断システム。Mounting cost database that records data on parts costs, equipment costs, and labor costs , machine characteristics database that records data on machine capabilities , model part costs, model equipment costs, and model personnel in the ideal factory management state Model factory management index database that records costs, model production capacity, and model lead time, and evaluation based on the ratio of the total mounting cost calculated based on the current component cost, equipment cost, and labor cost to the model mounting cost Diagnosis of production capacity based on the evaluation value based on the ratio between the production capacity obtained from the total mounting tact calculated based on the current machine capacity and the model production capacity and the production capacity study algorithm for the current state of the production lead time and the model lead And a lead-time study algorithm for the diagnosis of lead time by the evaluation value based on the ratio of the im, to perform the mounting factory diagnosis from the model plant management indicator for the current implementation cost and production capacity and lead-time and the ideal Mounting factory diagnostic system characterized by
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