JP5172763B2 - 演算装置、部品実装装置、プログラム及び演算方法 - Google Patents

Description

本発明は、部品を装着する際の異常の原因を特定する技術に関する。

電子部品を回路基板に装着する部品実装装置では、部品供給装置のフィーダに保持されている部品を、装着ヘッドの吸着ノズルで吸着して、回路基板の所定の位置に搬送して装着する。

このような部品実装装置では、フィーダに保持されている部品の保持位置のずれや吸着ノズルの詰りなどにより、吸着ノズルがフィーダから部品を吸着できないといった異常が生じることがある。

このような異常が生じると、異常の原因を特定し、特定した異常の原因を取り除くまで部品実装装置の稼働を止めなければならず、部品実装装置の生産能力が低下する。従って、このような異常の原因を素早く特定し対策を行うことが必要となる。

この点、特許文献１には、各吸着ノズルの不良発生率と各吸着ノズルの取り付け位置の不良発生率とから、異常の原因が吸着ノズルと吸着ノズルの取り付け位置のどちらにあるのかを推定する技術、および、各フィーダの不良発生率と各フィーダの取り付け位置の不良発生率とから、異常の原因がフィーダとフィーダの取り付け位置のどちらにあるのかを推定する技術、が記載されている。

特許第３４２１３７２号公報

特許文献１に記載の技術では、異常の原因が吸着ノズルと吸着ノズルの取り付け位置のどちらにあるのか、または、異常の原因がフィーダとフィーダの取り付け位置のどちらにあるのか、を推定することはできるが、吸着ノズルとフィーダのどちらに異常の原因があるのかを推定することはできない。

そのため、特許文献１に記載の技術では、実際にはフィーダに原因があっても、吸着ノズルに対して異常の原因を分析してしまう場合があり、そのような場合には、異常原因の分析に多くの時間がかかってしまうことがある。そして、異常原因を分析している間は部品実装装置が停止しているため、この場合、部品実装装置の生産能力は低下することになる。

そこで、異常の原因が吸着ノズルとフィーダのどちらにあるのかを特定できる技術を提供することを目的とする。

以上の課題を解決するため、本発明は、異常発生率の高い第一部品と第二部品における異常発生率のばらつきが小さなものを異常の原因として特定する。

例えば、本発明は、部品を基板に装着する際に使用する第一部品及び第二部品の動作回数を、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に特定する装置動作情報と、
部品を基板に装着する際に、前記第一部品及び前記第二部品において異常が発生した異常回数を、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に特定する異常履歴情報と、を記憶する記憶部と、制御部と、を備え、
前記制御部は、
前記異常履歴情報で特定される第一部品及び第二部品において異常が発生した異常回数を、前記装置動作情報で特定される当該第一部品及び当該第二部品の動作回数で除算することにより、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に第一異常発生率を算出する処理と、
前記異常履歴情報で特定される第一部品において異常が発生した異常回数の総和を、前記装置動作情報で特定される当該第一部品の動作回数の総和で除算することにより、前記第一部品毎に第二異常発生率を算出する処理と、
前記異常履歴情報で特定される第二部品において異常が発生した異常回数の総和を、前記装置動作情報で特定される当該第二部品の動作回数の総和で除算することにより、前記第二部品毎に第三異常発生率を算出する処理と、
前記第二異常発生率が高い第一部品を特定し、特定した第一部品の異常発生率を前記第一異常発生率より抽出して、抽出した異常発生率の分散を算出する処理と、
前記第三異常発生率が高い第二部品を特定し、特定した第二部品の異常発生率を前記第一異常発生率より抽出して、抽出した異常発生率の分散を算出する処理と、
算出した第一部品の異常発生率の分散の値と、算出した第二部品の異常発生率の分散の値と、を比較して、第一部品および第二部品を識別する種別について、分散の値の小さい方が含まれる種別を異常の原因となっている可能性が高いと判断する処理と
を行うことを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、異常の原因が吸着ノズルとフィーダのどちらにあるのかを特定することができる。

部品実装装置の概略図。 フィーダベース、ヘッド及びビームの概略図。 ヘッドの下面図。 装着情報テーブルの概略図。 演算装置の概略図。 装置動作情報テーブルの概略図。 異常履歴情報テーブルの概略図。 異常発生率集計情報テーブルの概略図。 吸着ノズル異常発生率情報テーブルの概略図。 フィーダ異常発生率情報テーブルの概略図。 推定結果情報テーブルの概略図。 コンピュータの概略図。 装置動作情報及び異常履歴情報を更新する処理を示すフローチャート。 異常の原因を特定する処理を示すフローチャート。 第一出力画面の概略図。 第二出力画面の概略図。 第三出力画面の概略図。

図１は、本発明の一実施形態である部品実装装置１００の概略図である。図示するように、部品実装装置１００は、供給装置１１０と、装着装置１２０と、異常検出装置１３０と、全体制御装置１４０と、演算装置１５０と、入力部１７０と、出力部１７１と、通信ＩＦ部１７２と、を備え、これらはバス１７３を介して相互に接続されている。

供給装置１１０は、フィーダベース１１１と、ＩＦ部１１２と、を備える。

フィーダベース１１１には、図２(フィーダベース１１１、ヘッド１２１及びビーム１２２の概略図)に示されているように、複数のフィーダ１１１ａが配置される。

フィーダ１１１ａは、後述する全体制御装置１４０の指示に応じて、フィーダ１１１ａの保持している部品が、後述する吸着ノズル１２３に吸着された場合に、保持している残りの部品を吸着ノズル１２３の吸着可能な位置にまで搬送する。

ＩＦ部１１２は、バス１７３を介して情報の送受信を行うためのインタフェースである。

装着装置１２０は、ヘッド１２１と、ビーム１２２と、吸着ノズル１２３と、駆動制御部１２４と、ＩＦ部１２５と、を備える。

ヘッド１２１は、図２に示されているように、ビーム１２２に沿って、一つの座標軸方向（図２では、Ｘ方向）に移動させることができるようにされている。

ビーム１２２は、図２に示されているように、ガイド１２２ａに沿って、ヘッド１２１が移動する座標軸方向と交差する他の座標軸方向（図２では、Ｙ方向）に移動することができるようにされている。

吸着ノズル１２３は、図３（ヘッド１２１の下面図）に示されているように、ヘッド１２１の下面にあるヘッド回転部１２１ａに、円状に複数個配置されており、ヘッド回転部１２１ａを回転させることにより、吸着ノズル１２３の位置を変えることができるようにされている。

そして、ヘッド１２１及びビーム１２２をＸ方向及びＹ方向に移動させ、ヘッド回転部１２１ａを回転させること、により、予め定められた吸着ノズル１２３で、フィーダベース１１１に搭載されているフィーダ１１１ａより部品を吸着し、基板１８０の予め定められた位置に部品を装着できるようにされている。

駆動制御部１２４は、後述する全体制御装置１４０からの指示に応じて、後述する装着情報テーブル１４２ａで特定される装着順序及び装着位置に部品を装着するよう、ヘッド１２１、ヘッド回転部１２１ａ、ビーム１２２及び吸着ノズル１２３を制御する。

また、駆動制御部１２４は、吸着ノズル１２３で部品を吸着するよう制御した際に、部品を吸着したことを示す吸着情報を、ＩＦ部１２５を介して、演算装置１５０に送信する処理を行う。

ＩＦ部１２５は、バス１７３を介して情報の送受信を行うためのインタフェースである。

異常検出装置１３０は、異常検出部１３１と、ＩＦ部１３２と、を備える。

異常検出部１３１は、吸着ノズル１２３による部品の吸着異常を検知する。例えば、吸着ノズル１２３に吸着された部品の位置、形状、姿勢等を撮像して、パターンマッチング等により、これらに異常がないか検知する。

そして、異常検出部１３１は、吸着ノズル１２３による部品の吸着異常を検知すると、演算装置１５０に、異常の発生を特定する異常発生情報を出力する。

ＩＦ部１３２は、バス１７３を介して情報の送受信を行うためのインタフェースである。

全体制御装置１４０は、記憶部１４１と、全体制御部１４３と、ＩＦ部１４４と、を備える。

記憶部１４１は、装着情報記憶領域１４２を備える。

装着情報記憶領域１４２には、部品の装着順序及び吸着順序と、部品を基板に装着する位置と、部品を吸着する吸着ノズル１２３の位置と、部品の供給位置と、を特定する装着情報が記憶される。例えば、本実施形態においては、図４（装着情報テーブル１４２ａの概略図）に示されるような装着情報テーブル１４２ａが記憶されている。

図示するように、装着情報テーブル１４２ａは、順序フィールド１４２ｂと、部品装着座標フィールド１４２ｃと、吸着ノズル番号フィールド１４２ｄと、フィーダ番号フィールド１４２ｅと、を有する。

順序フィールド１４２ｂには、部品の装着順序と、部品の吸着順序と、を特定する情報が格納される。ここで、本実施形態においては、部品の装着順序及び吸着順序が同じになるようにしているが、これらが別々の順番になるようにしてもよい。

部品装着座標フィールド１４２ｃには、フィーダ番号フィールド１４２ｅで特定されるフィーダ１１１ａのフィーダベース１１１における搭載位置から吸着される種類の部品を、基板１８０に装着する位置を特定する情報が格納される。

吸着ノズル番号フィールド１４２ｄには、フィーダ番号フィールド１４２ｅで特定されるフィーダ１１１ａのフィーダベース１１１における搭載位置に配置される種類の部品を吸着する吸着ノズル１２３のヘッド１２１における位置を特定する情報が格納される。ここで、位置を特定する情報として、ヘッド１２１において吸着ノズル１２３を搭載する位置に対して一意となるように割り振られた吸着ノズル番号が格納される。

フィーダ番号フィールド１４２ｅには、順序フィールド１４２ｂで特定される順序において、部品装着座標フィールド１４２ｃで特定される座標に装着される部品を保持するフィーダ１１１ａのフィーダベース１１１における搭載位置を特定する情報が格納される。ここで、本実施形態においては、フィーダベース１１１における搭載位置を特定する情報として、フィーダベース１１１における搭載位置を一意に識別するための識別情報であるフィーダ番号が格納される。

全体制御部１４３は、供給装置１１０、装着装置１２０、異常検出装置１３０、演算装置１５０、入力部１７０、出力部１７１及び通信ＩＦ部１７２で行う処理を制御する。

例えば、全体制御部１４３は、供給装置１１０及び装着装置１２０に対して、装着情報テーブル１４２ａで特定される順序、吸着ノズル１２３及び装着座標に部品が装着されるように必要な指示を出力する。

また、全体制御部１４３は、必要なタイミングで部品及び当該部品の吸着姿勢の異常を検出するように、異常検出装置１３０に必要な指示を出力する。

ＩＦ部１４４は、バス１７３を介して情報の送受信を行うためのインタフェースである。

図５は、演算装置１５０の概略図である。図示するように、演算装置１５０は、記憶部１５１と、制御部１６０と、入力部１６４と、出力部１６５と、ＩＦ部１６６と、を備える。

記憶部１５１は、取得情報記憶領域１５２と、装置動作情報記憶領域１５３と、異常履歴情報記憶領域１５４と、異常発生率集計情報記憶領域１５５と、吸着ノズル異常発生率情報記憶領域１５６と、フィーダ異常発生率情報記憶領域１５７と、推定結果情報記憶領域１５８と、を備える。

取得情報記憶領域１５２には、全体制御装置１４０より取得した装着情報テーブル１４２ａが記憶される。

なお、装着情報テーブル１４２ａに格納される情報が、全体制御装置１４０において更新された場合には、例えば、全体制御装置１４０より更新された情報又は更新されたテーブルが演算装置１５０に送信され、演算装置１５０においても更新されるものとする（後述する演算制御部１６１が更新）。

装置動作情報記憶領域１５３には、部品実装装置１００の特定の部品又は部位の動作回数を特定する装置動作情報が記憶される。例えば、本実施形態においては、図６（装置動作情報テーブル１５３ａの概略図）に示すような装置動作情報テーブル１５３ａが記憶される。

図示するように、装置動作情報テーブル１５３ａは、吸着ノズル番号特定領域１５３ｂと、フィーダ番号特定領域１５３ｃと、吸着回数特定領域１５３ｄと、を有する。

吸着ノズル番号特定領域１５３ｂの各々の行には、吸着ノズル１２３のヘッド１２１における配置位置を特定する情報が各々格納される。

フィーダ番号特定領域１５３ｃの各々の列には、フィーダ１１１ａのフィーダベース１１１における搭載位置を特定する情報が各々格納される。

そして、吸着回数特定領域１５３ｄには、吸着ノズル番号特定領域１５３ｂの各々の行で特定される位置に配置されている吸着ノズル１２３で、フィーダ番号特定領域１５３ｃの各々の列で特定される位置に搭載されているフィーダ１１１ａより部品を吸着した回数を特定する情報が格納される。なお、吸着回数特定領域１５３ｄには、初期値として「０」の値が格納される。

ここで、本実施形態においては、装置動作情報記憶領域１５３に、吸着ノズル１２３とフィーダ１１１ａとの組合せによる吸着回数を格納するようにしているが、このような態様に限定されるものではなく、部品実装装置１００の特定の部品又は部位の動作回数を特定する他の指標を格納することも可能である。

異常履歴情報記憶領域１５４には、部品実装装置１００の特定の部品又は部位において異常が発生した回数を特定する異常履歴情報が記憶される。例えば、本実施形態においては、図７（異常履歴情報テーブル１５４ａの概略図）に示すような異常履歴情報テーブル１５４ａが記憶される。

図示するように、異常履歴情報テーブル１５４ａは、吸着ノズル番号特定領域１５４ｂと、フィーダ番号特定領域１５４ｃと、異常回数特定領域１５４ｄと、を有する。

吸着ノズル番号特定領域１５４ｂの各々の行には、吸着ノズル１２３のヘッド１２１における配置位置を特定する情報が各々格納される。

フィーダ番号特定領域１５４ｃの各々の列には、フィーダ１１１ａのフィーダベース１１１における搭載位置を特定する情報が各々格納される。

そして、異常回数特定領域１５４ｄには、吸着ノズル番号特定領域１５４ｂの各々の行で特定される位置に配置されている吸着ノズル１２３で、フィーダ番号特定領域１５４ｃの各々の列で特定される位置に搭載されているフィーダ１１１ａより部品を吸着した際に異常が計測された回数を特定する情報が格納される。なお、異常回数特定領域１５４ｄには、初期値として「０」の値が格納される。

異常発生率集計情報記憶領域１５５には、部品実装装置１００の特定の部品又は部位において異常が発生した確率を特定する異常発生率集計情報が記憶される。例えば、本実施形態においては、図８（異常発生率集計情報テーブル１５５ａの概略図）に示すような異常発生率集計情報テーブル１５５ａが記憶される。

図示するように、異常発生率集計情報テーブル１５５ａは、吸着ノズル番号特定領域１５５ｂと、フィーダ番号特定領域１５５ｃと、異常発生率特定領域１５５ｄと、を有する。

吸着ノズル番号特定領域１５５ｂの各々の行には、吸着ノズル１２３のヘッド１２１における配置位置を特定する情報が各々格納される。

フィーダ番号特定領域１５５ｃの各々の列には、フィーダ１１１ａのフィーダベース１１１における搭載位置を特定する情報が各々格納される。

そして、異常発生率特定領域１５５ｄには、吸着ノズル番号特定領域１５５ｂの各々の行で特定される位置に配置されている吸着ノズル１２３で、フィーダ番号特定領域１５５ｃの各々の列で特定される位置に搭載されているフィーダ１１１ａより部品を吸着した際に、異常が計測された確率を特定する情報が格納される。なお、異常発生率特定領域１５５ｄには、初期値としてデータがないことを示す「−」の値が格納される。

吸着ノズル異常発生率情報記憶領域１５６には、ヘッド１２１に配置された各々の吸着ノズル１２３の異常発生率を特定する吸着ノズル異常発生率情報が記憶される。例えば、本実施形態においては、図９（吸着ノズル異常発生率情報テーブル１５６ａの概略図）に示すような吸着ノズル異常発生率情報テーブル１５６ａが記憶される。

図示するように、吸着ノズル異常発生率情報テーブル１５６ａは、吸着ノズル番号フィールド１５６ｂと、異常発生率フィールド１５６ｃと、を有する。

吸着ノズル番号フィールド１５６ｂには、吸着ノズル１２３のヘッド１２１における配置位置を特定する情報が格納される。

異常発生率フィールド１５６ｃには、吸着ノズル番号フィールド１５６ｂで特定される位置に配置された吸着ノズル１２３において、部品を吸着した際に、異常が発生した確率を特定する情報が格納される。なお、異常発生率フィールド１５６ｃには、初期値として「０」の値が格納される。

フィーダ異常発生率情報記憶領域１５７には、フィーダベース１１１に搭載されたフィーダ１１１ａから部品を吸着した際の異常発生率を特定するフィーダ異常発生率情報が記憶される。例えば、本実施形態においては、図１０（フィーダ異常発生率情報テーブル１５７ａの概略図）に示すようなフィーダ異常発生率情報テーブル１５７ａが記憶される。

図示するように、フィーダ異常発生率情報テーブル１５７ａは、フィーダ番号フィールド１５７ｂと、異常発生率フィールド１５７ｃと、を有する。

フィーダ番号フィールド１５７ｂには、フィーダ１１１ａのフィーダベース１１１における搭載位置を特定する情報が格納される。

異常発生率フィールド１５７ｃには、フィーダ番号フィールド１５７ｂで特定される位置に搭載されたフィーダ１１１ａから部品を吸着する際に、異常が発生した確率を特定する情報が格納される。なお、異常発生率フィールド１５７ｃには、初期値として「０」の値が格納される。

推定結果情報記憶領域１５８には、部品実装装置１００において発生した異常の原因を特定する推定結果情報が格納される。例えば、本実施形態においては、図１１（推定結果情報テーブル１５８ａの概略図）に示すような推定結果情報テーブル１５８ａが記憶される。

図示するように、推定結果情報テーブル１５８ａは、原因１名称フィールド１５８ｂと、原因１推定結果フィールド１５８ｃと、原因２名称フィールド１５８ｄと、原因２推定結果フィールド１５８ｅと、を有する。

原因１名称フィールド１５８ｂには、部品実装装置１００において発生する異常に対しる原因を特定する情報が格納される。本実施形態においては、異常の原因を特定する情報として、異常が発生する部品の名称（ここでは、「吸着ノズル」又は「フィーダ」）を特定する情報が格納される。

原因１推定結果フィールド１５８ｃには、部品実装装置１００で発生した異常に対して、原因１名称フィールド１５８ｂで特定される原因が寄与している可能性の高低を特定する情報が格納される。例えば、本実施形態においては、本フィールドに「１」が格納されている場合には、部品実装装置１００で発生した異常に対して、原因１名称フィールド１５８ｂで特定される原因が寄与している可能性が高いことを示し、一方、「０」が格納されている場合には可能性が低いことを示す。

原因２名称フィールド１５８ｄには、原因１名称フィールド１５８ｂで特定される原因に含まれる原因を特定する情報が格納される。本実施形態においては、本フィールドには、原因１名称フィールド１５８ｂで特定される名称の部品に含まれる個々の部品を特定する情報（ここでは、吸着ノズル１２３の配置位置、または、フィーダ１１１ａの搭載位置、を特定する情報）が格納される。

原因２推定結果フィールド１５８ｅには、部品実装装置１００で発生した異常に対して、原因２名称フィールド１５８ｄで特定される原因が寄与している可能性の高低を特定する情報が格納される。例えば、本実施形態においては、本フィールドに「１」が格納されている場合には、部品実装装置１００で発生した異常に対して、原因２名称フィールド１５８ｄで特定される原因が寄与している可能性が高いことを示し、一方、「０」が格納されている場合には可能性が低いことを示す。

制御部１６０は、演算制御部１６１と、原因推定部１６２と、を備える。

演算制御部１６１は、演算装置１５０での処理の全体を制御する。

また、演算制御部１６１は、全体制御装置１４０より必要な情報を取得して、取得情報記憶領域１５２に記憶し、更新する処理を行う。

さらに、演算制御部１６１は、装着装置１２０及び異常検出装置１３０より必要な情報を取得して、装置動作情報テーブル１５３ａ及び異常履歴情報テーブル１５４ａに格納し、これらのテーブルを更新する処理を行う。

原因推定部１６２は、演算装置１５０のオペレータからの指示に応じて、装置動作情報テーブル１５３ａ及び異常履歴情報テーブル１５４ａに格納されている情報より、吸着ノズル１２３及びフィーダ１１１ａの組合せ毎の異常発生率を算出して、異常発生率集計情報テーブル１５５ａに格納するとともに、吸着ノズル１２３毎及びフィーダ１１１ａ毎の異常発生率を算出し、それぞれ吸着ノズル異常発生率情報テーブ１５６ａ及びフィーダ異常発生率情報テーブル１５７ａに格納する処理を行う。

また、原因推定部１６２は、異常が発生している可能性の高い吸着ノズル１２３及びフィーダ１１１ａを特定して、各々の異常発生率と、特定の値（ここでは、各々の部品における異常発生率との平均値）と、の差分（分散）を算出して比較することにより、吸着ノズル１２３及びフィーダ１１１ａの何れに異常が発生している可能性が高いかを特定（推定）する。

さらに、原因推定部１６２は、異常の発生している可能性の高い吸着ノズル１２３又はフィーダ１１１ａを特定する情報を、予め定められた形式の推定結果データに加工して、出力部１６５に出力する処理を行う。

入力部１６４は、情報の入力を受け付ける。

出力部１６５は、情報を出力する。

ＩＦ部１６６は、バス１７３を介して情報の送受信を行うためのインタフェースである。

以上に記載した演算装置１５０は、例えば、図１２（コンピュータ９００の概略図）に示すような、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０１と、メモリ９０２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の外部記憶装置９０３と、ＣＤ（Compact Disk）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬性を有する記憶媒体９０４に対して情報を読み書きする読書装置９０５と、キーボードやマウスなどの入力装置９０６と、ディスプレイなどの出力装置９０７と、バス１７３に接続するためのＩ／Ｆ（InterFace）９０８と、を備えた一般的なコンピュータ９００で実現できる。

例えば、記憶部１５１は、ＣＰＵ９０１がメモリ９０２又は外部記憶装置９０３を利用することにより実現可能であり、制御部１６０は、外部記憶装置９０３に記憶されている所定のプログラムをメモリ９０２にロードしてＣＰＵ９０１で実行することで実現可能であり、入力部１６４は、ＣＰＵ９０１が入力装置９０６を利用することで実現可能であり、出力部１６５は、ＣＰＵ９０１が出力装置９０７を利用することで実現可能であり、ＩＦ部１６６は、ＣＰＵ９０１がＩ／Ｆ９０８を利用することで実現可能である。

この所定のプログラムは、読書装置９０５を介して記憶媒体９０４から、あるいは、図示されていない通信装置を介してネットワークから、外部記憶装置９０３にダウンロードされ、それから、メモリ９０２上にロードされてＣＰＵ９０１により実行されるようにしてもよい。また、読書装置９０５を介して記憶媒体９０４から、あるいは、図示されていない通信装置を介してネットワークから、メモリ９０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ９０１により実行されるようにしてもよい。

図１に戻り、入力部１７０は、情報の入力を受け付けるための入力装置であって、例えば、マウスやキーボードなどによって構成することができる。

出力部１７１は、情報を出力する出力装置であって、例えば、ディスプレイなどによって構成することができる。

通信ＩＦ部１７２は、ネットワークを介して、他の装置と情報の送受信を行うためのインタフェースである。

バス１７３は、供給装置１１０、装着装置１２０、異常検出装置１３０、全体制御装置１４０、演算装置１５０、入力部１７０、出力部１７１及び通信ＩＦ部１７２を連結する通信路である。

図１３は、演算装置１５０において、装置動作情報及び異常履歴情報を更新する処理を示すフローチャートである。

まず、演算装置１５０の演算制御部１６１は、ＩＦ部１６６を介して、装着装置１２０より部品を吸着したことを示す吸着情報を受信すると（Ｓ１０でＹｅｓ）、ステップＳ１１に進む。

ステップＳ１１では、演算制御部１６１は、装置動作情報テーブル１５３ａにおいて、部品の吸着を行った吸着ノズル１２３及び当該部品の供給を行ったフィーダ１１１ａに対応する欄の値を更新する。

例えば、演算制御部１６１は、取得情報記憶領域１５２に記憶されている装着情報テーブル１４２ａより、順序フィールド１４２ｂで特定される順序に応じて、吸着を行った吸着ノズル１２３の吸着ノズル番号、および、吸着の対象となったフィーダ１１１ａのフィーダ番号、を番号フィールド１４２ｄ及びフィーダ番号フィールド１４２ｅから読み込む。そして、演算制御部１６１は、装置動作情報テーブル１５３ａにおいて、読み込んだ吸着ノズル番号に対応する情報が格納されている吸着ノズル番号特定領域１５３ｂの行を特定し、また、読み込んだフィーダ番号に対応する情報が格納されているフィーダ番号特定領域１５３ｃの列を特定し、特定した行と列に対応する吸着回数特定領域１５３ｄの欄の値に「１」を加算する。

次に、演算制御部１６１は、ＩＦ部１６６を介して、吸着情報を受信してから予め定められた時間内に、異常検出装置１３０より異常を検知したことを示す異常発生情報を受信すると（Ｓ１２でＹｅｓ）、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３では、演算制御部１６１は、異常履歴情報テーブル１５４ａにおいて、部品の吸着を行った吸着ノズル１２３及び当該部品の供給を行ったフィーダ１１１ａに対応する欄の値を更新する。

例えば、演算制御部１６１は、ステップＳ１１で、装着情報テーブル１４２ａより読み込んだ吸着ノズル番号及びフィーダ番号に対応する情報が、異常履歴情報テーブル１５４の吸着ノズル番号特定領域１５４ｂ及びフィーダ番号特定領域１５４ｃにそれぞれ格納されている行及び列を特定し、特定した行と列に対応する異常回数特定領域１５４ｄの欄の値に「１」を加算する。

図１４は、演算装置１５０において、異常の原因を特定する処理を示すフローチャートである。

まず、演算装置１５０の原因推定部１６２は、ユーザが入力部１６４又はＩＦ部１６１を介して、異常の原因推定処理の実行命令の入力を受け付けると（Ｓ２０でＹｅｓ）、吸着ノズル番号及びフィーダ番号の全ての組合せにつき、これらの組合せにおける異常発生率を算出し、異常発生率集計情報テーブル１５５ａを生成して、異常発生率集計情報記憶領域１５５に記憶する（Ｓ２１）。

例えば、原因推定部１６２は、吸着ノズル番号及びフィーダ番号の全ての組合せから、任意の組合せを一つずつ特定して、以下のような処理を行う。

まず、原因推定部１６２は、装置動作情報テーブル１５３ａにおいて、特定された組合せに含まれる吸着ノズル番号及びフィーダ番号が、吸着ノズル番号特定領域１５３ｂの行及びフィーダ番号特定領域１５３ｃの列にそれぞれ一致する吸着回数特定領域１５３ｄの欄から吸着回数を読み込む。

さらに、原因推定部１６２は、読み込んだ吸着回数が「１」以上である場合には（読み込んだ吸着回数が「１」以上ではない場合には、他の組合せに進む）、異常履歴情報テーブル１５４ａにおいて、特定された組合せに含まれる吸着ノズル番号及びフィーダ番号が、吸着ノズル番号特定領域１５４ｂの行及びフィーダ番号特定領域１５４ｃの列にそれぞれ一致する異常回数特定領域１５４ｄの欄から異常回数を読み込む。

そして、原因推定部１６２は、読み込んだ吸着回数及び異常回数を用いて、下記の（１）式により、吸着ノズル番号及びフィーダ番号の組合せ毎の異常発生率を算出して、異常発生率集計情報テーブル１５５ａにおいて、特定された組合せに含まれる吸着ノズル番号及びフィーダ番号が、吸着ノズル番号特定領域１５５ｂの行及びフィーダ番号特定領域１５５ｃの列にそれぞれ一致する異常発生率特定領域１５５ｄの欄に算出した異常発生率を格納する。

次に、原因推定部１６２は、全ての吸着ノズル番号に対応する吸着ノズル１２３について、吸着ノズル１２３毎の異常発生率を算出して、吸着ノズル異常発生率情報テーブル１５６ａを生成して、吸着ノズル異常発生率情報記憶領域１５６に記憶する（Ｓ２２）。

例えば、原因推定部１６２は、吸着ノズル番号を一つずつ特定して、以下のような処理を行う。

まず、原因推定部１６２は、装置動作情報テーブル１５３ａにおいて、特定された吸着ノズル番号が、吸着ノズル番号特定領域１５３ｂの行に一致する吸着回数特定領域１５３ｄの欄に格納されている吸着回数を全ての列から読み込み、読み込んだ吸着回数の総和を算出する。

さらに、原因推定部１６２は、異常履歴情報テーブル１５４ａにおいて、特定された吸着ノズル番号が、吸着ノズル番号特定領域１５４ｂの行に一致する異常回数特定領域１５４ｄの欄に格納されている異常回数を全ての列から読み込み、読み込んだ異常回数の総和を算出する。

そして、原因推定部１６２は、算出した吸着回数の総和及び異常回数の総和を用いて、下記の（２）式により、吸着ノズル番号毎の異常発生率を算出して、吸着ノズル異常発生率情報テーブル１５６ａにおいて、特定された吸着ノズル番号が、吸着ノズル番号フィールド１５６ｂに格納されているレコードの異常発生率フィールド１５６ｃに算出した異常発生率を格納する。

次に、原因推定部１６２は、ステップＳ２２で生成した吸着ノズル異常発生率情報テーブル１５６ａの異常発生率フィールド１５６ｃに格納されている異常発生率の中で最も大きな値が格納されているレコードを特定し、特定したレコードの吸着ノズル番号フィールド１５６ｂに格納されている吸着ノズル番号を読み込み、推定結果情報テーブル１５８ａにおいて、原因１名称フィールド１５８ｂに「吸着ノズル」が格納されているレコードであって、読み込んだ吸着ノズル番号が原因２名称フィールド１５８ｄに格納されているレコード、を特定し、特定したレコードの原因２推定結果フィールド１５８ｅの値を「１」に更新する（Ｓ２３）。

次に、原因推定部１６２は、全てのフィーダ番号に対応するフィーダ１１１ａについて、フィーダ１１１ａ毎の異常発生率を算出して、フィーダ異常発生率情報テーブル１５７ａを生成して、フィーダ異常発生率情報記憶領域１５７に記憶する（Ｓ２４）。

例えば、原因推定部１６２は、フィーダ番号を一つずつ特定して、以下のような処理を行う。

まず、原因推定部１６２は、装置動作情報テーブル１５３ａにおいて、特定されたフィーダ番号が、フィーダ番号特定領域１５３ｃの列に一致する吸着回数特定領域１５３ｄの欄に格納されている吸着回数を全ての行から読み込み、読み込んだ吸着回数の総和を算出する。

さらに、原因推定部１６２は、異常履歴情報テーブル１５４ａにおいて、特定されたフィーダ番号が、フィーダ番号特定領域１５４ｃの列に一致する異常回数特定領域１５４ｄの欄に格納されている異常回数を全ての行から読み込み、読み込んだ異常回数の総和を算出する。

そして、原因推定部１６２は、算出した吸着回数の総和及び異常回数の総和を用いて、上記の（２）式により、フィーダ番号毎の異常発生率を算出して、フィーダ異常発生率情報テーブル１５７ａにおいて、特定されたフィーダ番号が、フィーダ番号フィールド１５７ｂに格納されているレコードの異常発生率フィールド１５７ｃに算出した異常発生率を格納する。

次に、原因推定部１６２は、ステップＳ２４で生成したフィーダ異常発生率情報テーブル１５７ａの異常発生率フィールド１５７ｃに格納されている異常発生率の中で最も大きな値が格納されているレコードを特定し、特定したレコードのフィーダ番号フィールド１５７ｂに格納されているフィーダ番号を読み込み、推定結果情報テーブル１５８ａにおいて、原因１名称フィールド１５８ｂに「フィーダ」が格納されているレコードであって、読み込んだフィーダ番号が原因２名称フィールド１５８ｄに格納されているレコード、を特定し、特定したレコードの原因２推定結果フィールド１５８ｅの値を「１」に更新する（Ｓ２５）。

次に、原因推定部１６２は、ステップＳ２３において異常発生率が最も大きいと判断された吸着ノズル番号の分散の値を算出する（Ｓ２６）。

例えば、原因推定部１６２は、異常発生率集計情報テーブル１５５ａにおいて、ステップＳ２３において異常発生率が最も大きいと判断された吸着ノズル番号に一致する情報が、吸着ノズル番号特定領域１５５ｂの行に格納された異常発生率特定領域１５５ｄの全ての列に格納されている値のうち「−」の値ではないものを全て読み込む。

そして、読み込んだ値に「１」から順に自然数によるインデックスｉ及びｊを割り振り、下記の（３）式にて、吸着ノズルにおける分散の値を算出する。

ここで、Ｄ_ｉはインデックスｉが割り振られた異常発生率の値であり、Ｄ_ｊはインデックスｊが割り振られた異常発生率の値であり、ｎは読み込まれた異常発生率の値の総数である。

次に、原因推定部１６２は、ステップＳ２５において異常発生率が最も大きいと判断されたフィーダ番号の分散の値を算出する（Ｓ２７）。

例えば、原因推定部１６２は、異常発生率集計情報テーブル１５５ａにおいて、ステップＳ２５において異常発生率が最も大きいと判断されたフィーダ番号に一致する情報が、フィーダ番号特定領域１５５ｃの列に格納された異常発生率特定領域１５５ｄの全ての行に格納されている値のうち「−」の値ではないものを全て読み込む。

そして、読み込んだ値に「１」から順に自然数によるインデックスｉ及びｊを割り振り、上記の（３）式にて、フィーダにおける分散の値を算出する。

次に、原因推定部１６２は、ステップＳ２６で算出した吸着ノズル１２３の分散の値と、ステップＳ２７で算出したフィーダ１１１ａの分散の値と、を比較し、吸着ノズル１２３の分散の値が、フィーダ１１１ａの分散の値よりも小さな場合には、推定結果情報テーブル１５８ａの原因１名称フィールド１５８ｂに「吸着ノズル」を特定する情報が格納されているレコードの原因１推定結果フィールド１５８ｃに「１」の値を格納し、吸着ノズル１２３の分散の値が、フィーダ１１１ａの分散の値よりも大きな場合には、推定結果情報テーブル１５８ａの原因１名称フィールド１５８ｂに「フィーダ」を特定する情報が格納されているレコードの原因１推定結果フィールド１５８ｃに「１」の値を格納することで、原因推定結果情報テーブル１５８ａを更新する（Ｓ２８）。

次に、原因推定部１６２は、推定結果情報テーブル１５８ａに格納されている情報を予め定められた表示画面に加工して、出力部１６５、または、ＩＦ部１６６を介して他の装置に出力する（Ｓ２９）。

例えば、原因推定部１６２は、図１５（第一出力画面１８０の概略図）に示すように、推定結果情報テーブル１５８ａの原因１名称フィールド１５８ｂに格納された情報を親要素、原因２名称フィールド１５８ｄに格納された情報を子要素、とするツリー構造を生成し、原因１推定結果フィールド１５８ｃ及び原因２推定結果フィールド２５８ｅに「１」が格納されたレコードの原因１名称フィールド１５８ｂ及び原因２名称フィールド１５８ｄに格納された情報に対応する要素を、他の要素と識別可能に表示する。

例えば、本実施形態では、当該対応する要素を他の要素とは異なる色彩を付すことで識別可能としているが、このような態様に限定されるものではない。

また、原因推定部１６２は、入力部１６４又はＩＦ部１６６を介して、原因の推定根拠の提示指示の入力を受け付けると、例えば、図１６（第二出力画面１８１の概略図）に示されるような第二出力画面１８１、または、図１７（第三出力画面１８２の概略図）に示されるような第三出力画面１８２、を生成して、出力部１６５に、または、ＩＦ部１６６を介して他の装置に、出力する。

例えば、原因推定部１６２は、ステップＳ２６で算出した吸着ノズル１２３の分散の値が、ステップＳ２７で算出したフィーダ１１１ａの分散の値よりも小さい場合には、図１６に示されているような第二出力画面１８１を生成する。

ここで、第二出力画面１８１は、異常原因概略表示領域１８１ａと、原因の推定根拠表示領域１８１ｄと、を有する。

そして、異常原因概略表示領域１８１ａの発生原因表示領域１８１ｂには、「吸着ノズル」の文字列が表示される。

また、異常原因概略表示領域１８１ａの吸着ノズル番号表示領域１８１ｃに、原因１推定結果フィールド１５８ｃ及び原因２推定結果フィールド２５８ｅに「１」が格納されたレコードの原因２名称フィールド１５８ｄに格納された吸着ノズル番号の値が表示される。

さらに、原因の推定根拠表示領域１８１ｄの異常発生率表示領域１８１ｅには、異常発生率集計情報テーブル１５５ａにおいて、吸着ノズル番号表示領域１８１ｃに表示された吸着ノズル番号に一致する情報が、吸着ノズル番号特定領域１５５ｂの行に格納された異常発生率特定領域１５５ｄの全ての列に格納されている値のうち「−」の値ではないものの値の大きさに比例する各々の棒グラフが表示される。

加えて、原因の推定根拠表示領域１８１ｄの異常発生率の分散表示領域１８１ｆには、図１４のステップＳ２６で算出した吸着ノズルの異常発生率の分散の値が表示される。

一方、原因推定部１６２は、ステップＳ２６で算出した吸着ノズル１２３の分散の値が、ステップＳ２７で算出したフィーダ１１１ａの分散の値よりも大きい場合には、図１７に示されているような第三出力画面１８２を生成する。

ここで、第三出力画面１８２は、異常原因概略表示領域１８２ａと、原因の推定根拠表示領域１８２ｄと、を有する。

そして、異常原因概略表示領域１８２ａの発生原因表示領域１８２ｂには、「フィーダ」の文字列が表示される。

また、異常原因概略表示領域１８２ａのフィーダ番号表示領域１８２ｃに、原因１推定結果フィールド１５８ｃ及び原因２推定結果フィールド２５８ｅに「１」が格納されたレコードの原因２名称フィールド１５８ｄに格納されたフィーダ番号の値が表示される。

さらに、原因の推定根拠表示領域１８２ｄの異常発生率表示領域１８２ｅには、異常発生率集計情報テーブル１５５ａにおいて、フィーダ番号表示領域１８２ｃに表示されたフィーダ番号に一致する情報が、フィーダ番号特定領域１５５ｃの列に格納された異常発生率特定領域１５５ｄの全ての行に格納されている値のうち「−」の値ではないものの値の大きさに比例する各々の棒グラフが表示される。

加えて、原因の推定根拠表示領域１８１ｄの異常発生率の分散表示領域１８１ｆには、図１４のステップＳ２７で算出したフィーダの異常発生率の分散の値が表示される。

以上のように、本実施形態によれば、異常が発生した場合に、その異常の原因が吸着ノズル１２３又はフィーダ１１１ａにあるのかを、履歴から特定（推定）することができ、さらに、原因として特定された吸着ノズル１２３又はフィーダ１１１ａから、故障率の高いものを故障の原因箇所として特定（推定）することができる。

以上に記載した実施形態においては、図１４に示すフローチャートにおいて、ステップＳ２３で異常発生率の最も大きい吸着ノズル番号を特定し、ステップＳ２５で異常発生率の最も大きいフィーダ番号を特定して、ステップＳ２６及びＳ２７でこれらの分散の値を算出し、ステップＳ２８で分散の値が小さい方を異常の原因となっている可能性が高いと判断している。

しかしながら、このような態様に限定されず、例えば、図１４に示すフローチャートにおいて、ステップＳ２３で異常発生率の値が予め定められた閾値の値よりも大きい吸着ノズル番号を特定し、ステップＳ２５で異常発生率の値が予め定められた閾値の値よりも大きいフィーダ番号を特定して、ステップＳ２６及びＳ２７でこれらの分散の値を算出し、ステップＳ２８で分散の値が最も小さい方、または、分散の値の平均値が小さい方、を異常の原因となっている可能性が高いと判断するようにしてもよい。

また、図１４のステップＳ２３又はＳ２５において、異常発生率の最も大きな吸着ノズル番号又はフィーダ番号が複数ある場合には、任意のものを選択してもよく、また、ステップＳ２６又はＳ２７で算出される分散の値が小さい方を特定して、他方と比較する対象としてもよい。

また、図１４のステップＳ２８において、吸着ノズルの分散の値と、フィーダの分散の値と、が同じ場合には、異常発生率が二番目に大きなものの分散の値を比較して、小さい方を異常の原因とすることもできるし、異常の発生回数が多い方を異常の原因とすることもできる。

以上に記載した実施形態においては、演算装置１５０は、装着装置１２０より部品を吸着したことを示す吸着情報を取得し、異常検出装置１３０より異常が発生したことを示す異常発生情報を取得するようにしているが、このような態様に限定されず、例えば、全体制御装置１４０が、装着装置１２０に部品の吸着を指示する際の信号を検知するようにしてもよく、また、異常検出装置１３０より異常が発生したことを示す異常発生情報を全体制御装置１４０に送信し、全体制御装置１４０から異常発生情報を取得するようにしてもよい。

１００ 部品実装装置
１１０ 供給装置
１１１ フィーダベース
１２０ 装着蔵置
１２１ ヘッド
１２２ ビーム
１２３ 吸着ノズル
１２４ 駆動制御部
１３０ 異常検出装置
１３１ 異常検出部
１４０ 全体制御装置
１４１ 記憶部
１４３ 全体制御部
１５０ 演算装置
１５１ 記憶部
１５２ 取得情報記憶領域
１５３ 装置動作情報記憶領域
１５４ 異常履歴情報記憶領域
１５５ 異常発生率集計情報記憶領域
１５６ 吸着ノズル異常発生率情報記憶領域
１５７ フィーダ異常発生率情報記憶領域
１５８ 推定結果情報記憶領域
１６０ 制御部
１６１ 演算制御部
１６２ 原因推定部

Claims (14)

1. 部品を基板に装着する際に使用する第一部品及び第二部品の動作回数を、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に特定する装置動作情報と、
   部品を基板に装着する際に、前記第一部品及び前記第二部品において異常が発生した異常回数を、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に特定する異常履歴情報と、を記憶する記憶部と、制御部と、を備え、
   前記制御部は、
   前記異常履歴情報で特定される第一部品及び第二部品において異常が発生した異常回数を、前記装置動作情報で特定される当該第一部品及び当該第二部品の動作回数で除算することにより、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に第一異常発生率を算出する処理と、
   前記異常履歴情報で特定される第一部品において異常が発生した異常回数の総和を、前記装置動作情報で特定される当該第一部品の動作回数の総和で除算することにより、前記第一部品毎に第二異常発生率を算出する処理と、
   前記異常履歴情報で特定される第二部品において異常が発生した異常回数の総和を、前記装置動作情報で特定される当該第二部品の動作回数の総和で除算することにより、前記第二部品毎に第三異常発生率を算出する処理と、
   前記第二異常発生率が高い第一部品を特定し、特定した第一部品の異常発生率を前記第一異常発生率より抽出して、抽出した異常発生率の分散を算出する処理と、
   前記第三異常発生率が高い第二部品を特定し、特定した第二部品の異常発生率を前記第一異常発生率より抽出して、抽出した異常発生率の分散を算出する処理と、
   算出した第一部品の異常発生率の分散の値と、算出した第二部品の異常発生率の分散の値と、を比較して、第一部品および第二部品を識別する種別について、分散の値の小さい方が含まれる種別を異常の原因となっている可能性が高いと判断する処理と
   を行うことを特徴とする演算装置。
2. 請求項１に記載の演算装置であって、
   前記制御部は、
   異常の原因となっている可能性が高いと判断された種別に含まれる部品のうち、前記第二異常発生率又は前記第三異常発生率が最も高い第一部品又は第二部品が、異常の原因となっている可能性が高い部品であると判断する処理、を行うことを特徴とする演算装置。
3. 請求項１に記載の演算装置であって、
   前記第一部品は吸着ノズルであり、前記第二部品はフィーダであることを特徴とする演算装置。
4. 請求項１に記載の演算装置であって、
   前記制御部は、
   前記第二異常発生率が最も高い第一部品、および、前記第三異常発生率が最も高い第二部品、を特定して分散の値を算出することを特徴とする演算装置。
5. 請求項１に記載の演算装置であって、
   前記制御部は、
   前記第二異常発生率が予め定められた閾値よりも高い第一部品、および、前記第三異常発生率が予め定められた閾値よりも高い第二部品、を特定して分散の値を算出することを特徴とする演算装置。
6. 請求項１または２に記載の演算装置であって、
   前記制御部は、
   複数の判断結果を階層構造のあるツリーにて出力することを特徴とする演算装置。
7. 請求項１から６の何れか一項に記載の演算装置を有する部品実装装置。
8. コンピュータを、
   部品を基板に装着する際に使用する第一部品及び第二部品の動作回数を、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に特定する装置動作情報と、
   部品を基板に装着する際に、前記第一部品及び前記第二部品において異常が発生した異常回数を、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に特定する異常履歴情報と、を記憶する記憶手段、制御手段、として機能させるプログラムであって、
   前記プログラムは、前記制御手段に、
   前記異常履歴情報で特定される第一部品及び第二部品において異常が発生した異常回数を、前記装置動作情報で特定される当該第一部品及び当該第二部品の動作回数で除算することにより、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に第一異常発生率を算出する処理と、
   前記異常履歴情報で特定される第一部品において異常が発生した異常回数の総和を、前記装置動作情報で特定される当該第一部品の動作回数の総和で除算することにより、前記第一部品毎に第二異常発生率を算出する処理と、
   前記異常履歴情報で特定される第二部品において異常が発生した異常回数の総和を、前記装置動作情報で特定される当該第二部品の動作回数の総和で除算することにより、前記第二部品毎に第三異常発生率を算出する処理と、
   前記第二異常発生率が高い第一部品を特定し、特定した第一部品の異常発生率を前記第一異常発生率より抽出して、抽出した異常発生率の分散を算出する処理と、
   前記第三異常発生率が高い第二部品を特定し、特定した第二部品の異常発生率を前記第一異常発生率より抽出して、抽出した異常発生率の分散を算出する処理と、
   算出した第一部品の異常発生率の分散の値と、算出した第二部品の異常発生率の分散の値と、を比較して、第一部品および第二部品を識別する種別について、分散の値の小さい方が含まれる種別を異常の原因となっている可能性が高いと判断する処理と
   を行わせることを特徴とするプログラム。
9. 請求項８に記載のプログラムであって、
   前記制御手段に、
   異常の原因となっている可能性が高いと判断された種別に含まれる部品のうち、前記第二異常発生率又は前記第三異常発生率が最も高い第一部品又は第二部品が、異常の原因となっている可能性が高い部品であると判断する処理、を行わせることを特徴とするプログラム。
10. 請求項８に記載のプログラムであって、
    前記第一部品は吸着ノズルであり、前記第二部品はフィーダであることを特徴とするプログラム。
11. 請求項８に記載のプログラムであって、
    前記制御手段に、
    前記第二異常発生率が最も高い第一部品、および、前記第三異常発生率が最も高い第二部品、を特定して分散の値を算出させることを特徴とするプログラム。
12. 請求項８に記載のプログラムであって、
    前記制御手段に、
    前記第二異常発生率が予め定められた閾値よりも高い第一部品、および、前記第三異常発生率が予め定められた閾値よりも高い第二部品、を特定して分散の値を算出させることを特徴とするプログラム。
13. 請求項８または９に記載の演算装置であって、
    前記制御手段に、
    複数の判断結果を階層構造のあるツリーにて出力させることを特徴とするプログラム。
14. 部品を基板に装着する際に使用する第一部品及び第二部品の動作回数を、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に特定する装置動作情報と、
    部品を基板に装着する際に、前記第一部品及び前記第二部品において異常が発生した異常回数を、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に特定する異常履歴情報と、を記憶する記憶部と、制御部と、を備える演算装置が行う演算方法であって、
    前記制御部が、前記異常履歴情報で特定される第一部品及び第二部品において異常が発生した異常回数を、前記装置動作情報で特定される当該第一部品及び当該第二部品の動作回数で除算することにより、前記第一部品及び前記第二部品の組合せ毎に第一異常発生率を算出する処理を行う過程と、
    前記制御部が、前記異常履歴情報で特定される第一部品において異常が発生した異常回数の総和を、前記装置動作情報で特定される当該第一部品の動作回数の総和で除算することにより、前記第一部品毎に第二異常発生率を算出する処理を行う過程と、
    前記制御部が、前記異常履歴情報で特定される第二部品において異常が発生した異常回数の総和を、前記装置動作情報で特定される当該第二部品の動作回数の総和で除算することにより、前記第二部品毎に第三異常発生率を算出する処理を行う過程と、
    前記制御部が、前記第二異常発生率が高い第一部品を特定し、特定した第一部品の異常発生率を前記第一異常発生率より抽出して、抽出した異常発生率の分散を算出する処理を行う過程と、
    前記制御部が、前記第三異常発生率が高い第二部品を特定し、特定した第二部品の異常発生率を前記第一異常発生率より抽出して、抽出した異常発生率の分散を算出する処理を行う過程と、
    前記制御部が、算出した第一部品の異常発生率の分散の値と、算出した第二部品の異常発生率の分散の値と、を比較して、第一部品および第二部品を識別する種別について、分散の値の小さい方が含まれる種別を異常の原因となっている可能性が高いと判断する処理を行う過程と
    を有することを特徴とする演算方法。

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