JP5274136B2 - Inspector support system and support program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、検査員の支援システム及び支援プログラムに関し、特に、製品の製造プロセスにおいてこの製品の検査を行う検査員の支援システム及び支援プログラムに関する。 The present invention relates to assistance systems and support programs inspector, in particular, to the inspector assistance system and support program for inspecting the product in a product manufacturing process.
携帯電話やパーソナルコンピュータ等に組み込まれる表示デバイス(液晶ディスプレイモジュール等)の製造プロセスは、液晶パネルを製造する工程(以下、「前工程」という)と、液晶パネルに各種部材を取り付けて携帯電話やパーソナルコンピュータに組み込める表示デバイスに組み上げる工程(以下、「後工程」という)とに分かれている場合がある。この場合、各製造工程には独立した検査工程が設けられており、次工程に対して不良品を出荷しないようにしている（例えば、特許文献１参照。）。 The manufacturing process of a display device (liquid crystal display module, etc.) incorporated in a mobile phone, personal computer, etc. includes a process for manufacturing a liquid crystal panel (hereinafter referred to as “pre-process”), and various components attached to the liquid crystal panel. There are cases where the process is divided into a process of building a display device that can be incorporated into a personal computer (hereinafter referred to as “post-process”). In this case, each manufacturing process is provided with an independent inspection process, so that defective products are not shipped for the next process (see, for example, Patent Document 1).
しかし、例えば液晶パネルのような最終消費者の五感に作用する製品の検査は、官能検査によって行われることが多く、検査基準を一基準に揃えることが困難である。このため、前工程（液晶パネルの製造工程）において良品と判定された製品（液晶パネル）が、後工程（表示デバイスの組立工程）において不良品と判定されることがある。このような場合、前工程の検査基準を厳しくし過ぎると、本来良品である製品を誤って不良品と判定してしまい、生産性が低下する。一方、前工程の検査基準を緩くし過ぎると、本来不良品である製品を誤って良品と判定してしまい、後工程において不良品が多発するため、やはり生産性が低下する。従って、生産性を高めるためには、前工程の検査基準を後工程の検査基準と一致させ、良品を不良品と判定する誤検出、及び不良品を良品と判定する検出漏れの発生を極力防止する必要がある。 However, inspection of products that affect the five senses of the final consumer, such as a liquid crystal panel, is often performed by sensory inspection, and it is difficult to align the inspection standards to one standard. For this reason, a product (liquid crystal panel) determined as a non-defective product in the previous process (liquid crystal panel manufacturing process) may be determined as a defective product in the subsequent process (display device assembly process). In such a case, if the inspection standard of the previous process is too strict, a product that is originally a good product is erroneously determined as a defective product, and productivity is lowered. On the other hand, if the inspection standard in the previous process is too loose, a product that is originally a defective product is erroneously determined as a non-defective product, and defective products are frequently generated in the subsequent process, so that productivity is also lowered. Therefore, in order to increase productivity, match the inspection standard of the previous process with the inspection standard of the subsequent process, and prevent as much as possible the occurrence of false detections that determine non-defective products as defective products, and the occurrence of detection omissions that determine defective products as non-defective products. There is a need to.
しかしながら、官能検査においては、検査員ごとにも検査基準がばらついてしまい、前工程の中でも検査基準を揃えることが困難である。このため、検査員に対する定期的な教育が不可欠であるが、教育を施しても、検査基準を適正な基準に合わせ込むことは困難であり、検査員の一斉教育を行うと、かえって歩留まりが低下するという現象も現実に発生している。 However, in the sensory inspection, the inspection standard varies for each inspector, and it is difficult to align the inspection standard even in the previous process. For this reason, regular education for inspectors is indispensable, but even if education is provided, it is difficult to match the inspection standards with the appropriate standards. The phenomenon of doing is actually occurring.
本発明の目的は、製品の検査に携わる検査員の検査基準を適正な基準に合わせ込むことを支援する検査員の支援システム及び支援プログラムを提供することである。 An object of the present invention is to provide an inspection membered assistance systems and support program that helps is intended to adjust the testing standards inspectors involved in the inspection of products in the proper standards.
本発明の一態様によれば、製品を検査する第１検査工程、前記第１検査工程において良品と判定された製品の一部を再検査する良品再検査工程、及び前記第１検査工程において不良品と判定された製品の一部を再検査する不良品再検査工程を含む前記製品の製造プロセスにおいて、前記第１検査工程で前記製品の検査を行う検査員の支援システムであって、前記第１検査工程において良品と判定され前記良品再検査工程において不良品と判定された製品に関する情報に基づいて、不良品である製品を誤って良品と判定する検出漏れ傾向を持つ検査員を抽出する検出漏れ分析部と、前記第１検査工程において不良品と判定され前記不良品再検査工程において良品と判定された製品に関する情報に基づいて、良品である製品を誤って不良品と判定する誤検出傾向を持つ検査員を抽出する誤検出分析部と、前記検出漏れ傾向を是正する措置を提案する検出漏れ是正措置提案部と、前記誤検出傾向を是正する措置を提案する誤検出是正措置提案部と、を備え、前記検出漏れ是正措置提案部及び前記誤検出是正措置提案部は、前記検出漏れ傾向及び前記誤検出傾向のうち少なくとも一方を持つ検査員について、前記検出漏れ傾向を是正する措置及び前記誤検出傾向を是正する措置の双方を提案することを特徴とする検査員の支援システムが提供される。 According to one aspect of the present invention, a first inspection step for inspecting a product, a non-defective product re-inspection step for re-inspecting a part of the product determined to be non-defective in the first inspection step, and a failure in the first inspection step. In the manufacturing process of the product including a defective product re-inspection step for re-inspecting a part of the product determined to be non-defective , the support system for an inspector that inspects the product in the first inspection step . Detection that extracts inspectors who have a tendency to miss detection that erroneously determines a defective product as a non-defective product based on information on a product determined as a non-defective product in one inspection process and determined as a non-defective product in the non-defective product re-inspection process determining the leakage analysis unit, based on the first information about the products that are judged to be good in the determination by the defective re-inspection process to be defective in the inspection process, by mistake the product is good and defective A false detection analysis section that extracts inspectors having a false detection tendency, a false detection correction action proposal section that proposes measures to correct the false detection tendency, and false detection correction that proposes measures to correct the false detection tendency A detection suggestion corrective action proposal part and the false detection corrective action proposal part correct the detection miss tendency with respect to an inspector having at least one of the detection miss tendency and the false detection tendency. An inspector support system is provided that proposes both a measure to be performed and a measure to correct the false detection tendency.
本発明の他の一態様によれば、製品を検査する第１検査工程、前記第１検査工程において良品と判定された製品の一部を再検査する良品再検査工程、及び前記第１検査工程において不良品と判定された製品の一部を再検査する不良品再検査工程を含む前記製品の製造プロセスにおいて、前記第１検査工程で前記製品の検査を行う検査員の支援プログラムであって、コンピュータに、前記第１検査工程において良品と判定され前記良品再検査工程において不良品と判定された製品に関する情報に基づいて、不良品である製品を誤って良品と判定する検出漏れ傾向を持つ検査員を抽出する手順と、前記第１検査工程において不良品と判定され前記不良品再検査工程において良品と判定された製品に関する情報に基づいて、良品である製品を誤って不良品と判定する誤検出傾向を持つ検査員を抽出する手順と、前記検出漏れ傾向、及び、前記誤検出傾向のうち、少なくとも一方を持つ検査員について、前記検出漏れ傾向を是正する措置、及び、前記誤検出傾向を是正する措置の双方を提案する手順を実行させることを特徴とする検査員の支援プログラムが提供される。 According to another aspect of the present invention, a first inspection step for inspecting a product, a non-defective product re-inspection step for re-inspecting a part of the product determined to be non-defective in the first inspection step, and the first inspection step. In the manufacturing process of the product including a defective product re-inspection step for re-inspecting a part of the product determined as a defective product in the support program for the inspector who inspects the product in the first inspection step , An inspection with a tendency of omission of detection to erroneously determine a defective product as a non-defective product based on information about the product determined as a non-defective product in the first inspection step and determined as a defective product in the non-defective product re-inspection step. A product that is a non-defective product based on information on a procedure for extracting a member and information on a product that is determined to be a defective product in the first inspection step and that is determined to be a non-defective product in the defective product re-inspection step. A step of extracting the inspector with false detection tends to judged to be good, the detection leakage tendency, and, among the false detection trend for inspector having at least one, measures to rectify the false negative trend, and, There is provided a support program for an inspector characterized in that a procedure for proposing both measures for correcting the false detection tendency is executed.
本発明によれば、製品の検査に携わる検査員の検査基準を適正な基準に合わせ込むことを支援する検査員の支援システム及び支援プログラムを実現することができる。 According to the present invention, it is possible to realize the inspectors assistance systems and support program that helps is intended to adjust the testing standards inspectors involved in the inspection of products in the proper standards.
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る検査員の支援システムを例示するブロック図である。
図１においては、製品の流れは実線の矢印で示し、情報の流れは破線の矢印で示している。
図１に示すように、本実施形態に係る支援システム１は、製品の製造プロセス１００に付随して設けられている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram illustrating an inspector support system according to this embodiment.
In FIG. 1, the product flow is indicated by solid arrows, and the information flow is indicated by broken arrows.
As shown in FIG. 1, the
先ず、製造プロセス１００について説明する。
製造プロセス１００には複数の製造工程が含まれている。例えば、製造プロセス１００には、Ｎ番目（Ｎは自然数）の製造工程Ｎと、（Ｎ＋１）番目の製造工程（Ｎ＋１）とが含まれている。一例では、製造工程Ｎは液晶パネルを作製する工程であり、製造工程（Ｎ＋１）は製造工程Ｎにおいて作製した液晶パネルを用いて表示デバイスとしての液晶モジュールを組み立てる工程である。また、製造工程Ｎと製造工程（Ｎ＋１）とは、例えば、地理的に離れた拠点で実施されており、製造工程Ｎで作製された製品（液晶パネル）は、製造工程Ｎの拠点から製造工程（Ｎ＋１）の拠点まで搬送される。
First, the
The
製造工程Ｎにおいては、製品を作製するために各種の処理を施す処理工程１１１が設けられている。図１においては、処理工程１１１は１つしか示されていないが、実際には数十〜数百の処理工程が存在する。処理工程１１１の下流側には、第１の検査工程として、検査工程１１２が設けられている。検査工程１１２においては、処理工程１１１によって作製された全ての製品について検査する。製品が液晶パネル等の最終需要者の五感に作用する製品の場合、検査工程１１２の検査には、検査員Ｐｉ０による官能検査が含まれている。官能検査は例えば目視検査である。一例では、検査員Ｐｉ０は目視検査により、液晶パネルにおけるムラ、スジ、輝点等の欠陥の有無及び程度を評価し、その液晶パネルが良品であるか不良品であるかを判定する。なお、検査工程１１２には複数人の検査員Ｐｉ０が配置されているが、１つの製品は１人の検査員Ｐｉ０のみが検査する。また、検査工程１１２には、管理者Ｐｍが配置されている。
In the manufacturing process N, a
また、製造工程Ｎにおいては、良品再検査対象選択工程１１３、不良品再検査対象選択工程１１４、良品再検査工程１１５、不良品再検査工程１１６及び出荷工程１１７が設けられている。良品再検査対象選択工程１１３及び不良品再検査対象選択工程１１４には、それぞれ作業員Ｐｗが配置されている。また、良品再検査工程１１５及び不良品再検査工程１１６には、それぞれ検査員Ｐｉ１が配置されている。
In the manufacturing process N, a non-defective product re-inspection
良品再検査対象選択工程１１３は、検査工程１１２において良品と判定された製品が供給され、その一部を抜き取って良品再検査工程１１５に送り、残りを出荷工程１１７に送る。良品再検査工程１１５は、良品再検査対象選択工程１１３から供給された製品について再検査を行い、良品と判定された製品は出荷工程１１７に送り、不良品と判定された製品は廃棄処分にする。
In the non-defective product re-inspection
不良品再検査対象選択工程１１４は、検査工程１１２において不良品と判定された製品が供給され、その一部を抜き取って不良品再検査工程１１６に送り、残りを廃棄処分とする。不良品再検査工程１１６は、不良品再検査対象選択工程１１４から供給された製品について再検査を行い、良品と判定された製品は良品に復帰させて出荷工程１１７に送り、不良品と判定された製品は廃棄処分にする。出荷工程１１７は、製造工程（Ｎ＋１）に向けて製品を払い出す。
In the defective product re-inspection
一方、製造工程（Ｎ＋１）においては、製造工程Ｎから搬入された製品を受け入れる受入工程１２１、受け入れた製品について各種の処理を施す処理工程１２２、処理後の製品を検査する第２検査工程としての検査工程１２３が設けられている。検査工程１２３には、検査員Ｐｉ２が配置されている。検査工程１２３において実施する検査の内容のうち少なくとも一部は、製造工程Ｎの検査工程１１２の内容と同様である。なお、受入工程１２１及び処理工程１２２においても適宜製品のチェックを行い、不良品が発見された場合にはこれを除去する。
On the other hand, in the manufacturing process (N + 1), the
次に、支援システム１について説明する。
支援システム１は、製造プロセス１００の製造工程Ｎ及び（Ｎ＋１）に対応して設けられており、１台又は複数台のコンピュータによって構成されている。従って、製造プロセス１００との間で製品をやりとりすることはなく、情報のみをやりとりする。
Next, the
The
支援システム１においては、製造プロセス１００から情報が入力される４つのデータベース１１〜１４が設けられている。検査履歴・結果データベース１１は、製造工程Ｎの検査工程１１２から各製品の検査履歴及び検査結果が入力され、これを記録するものである。検査履歴には、検査工程名の他に、検査日時、検査員、製品に関する情報等が含まれる。不良品再検査履歴・結果データベース１２は、不良品再検査工程１１６から各製品の検査履歴及び検査結果が入力され、これを記録するものである。良品再検査履歴・結果データベース１３は、良品再検査工程１１５から各製品の検査履歴及び検査結果が入力され、これを記録するものである。不良履歴データベース１４は、製造工程（Ｎ＋１）の受入工程１２１、処理工程１２２、検査工程１２３の各工程において発見された不良品に関する情報が入力され、これを記録するものである。
In the
また、支援システム１においては、参照情報データベース１６、検出漏れ分析部１７及び誤検出分析部１８が設けられている。更に、支援システム１においては、検出漏れ履歴データベース１９及び誤検出履歴データベース２０が設けられている。
In the
参照情報データベース１６は、検査員に関する情報、製品に関する一般的な情報、検査装置に関する情報、検査場所に関する情報、検査環境に関する情報等の情報、すなわち、検査対象となる個別の製品に依存しない参照情報を記録するものである。
The
検出漏れ分析部１７は、検査履歴・結果データベース１１、良品再検査履歴・結果データベース１３及び不良履歴データベース１４から情報を読み込み、参照情報データベース１６に記録された情報を参照して、検出漏れに関する分析を行う。この分析には、例えば、検出漏れの発生と各要因、すなわち、検査員、製品の種類、検査装置、検査時刻、検査員のシフト等との間の相関関係の有無が含まれる。また、検出漏れ分析部１７は、この分析結果に基づいて、検出漏れ傾向、すなわち、不良品である製品を誤って良品と判定する傾向を持つ検査員Ｐｉ０を抽出する。そして、この分析結果及び抽出結果を検出漏れ履歴データベース１９に記録する。
The detection
誤検出分析部１８は、検査履歴・結果データベース１１及び不良品再検査履歴・結果データベース１２から情報を読み込み、参照情報データベース１６に記録された情報を参照して、誤検出に関する分析を行う。この分析には、例えば、誤検出の発生と上述の各要因との間の相関関係の有無が含まれる。また、誤検出分析部１８は、この分析結果に基づいて、誤検出傾向、すなわち、良品である製品を誤って不良品と判定する傾向を持つ検査員Ｐｉ０を抽出する。そして、その分析結果及び抽出結果を誤検出履歴データベース２０に記録する。
The erroneous
更にまた、支援システム１においては、検出漏れ是正措置提案部２１、誤検出是正措置提案部２２、是正措置提案履歴データベース２３、良品再検査対象選択指示部２４及び不良品再検査対象選択指示部２５が設けられている。
Furthermore, in the
検出漏れ是正措置提案部２１は、検出漏れ履歴データベース１９に記録された情報に基づいて、検出漏れ傾向を持つ検査員Ｐｉ０について、検出漏れ傾向を是正する措置を立案する。この措置は、例えば検査員Ｐｉ０に対する教育の実施であり、各種の検出漏れ評価パラメータを加味して立案される。検出漏れ評価パラメータとは、例えば、検査工程１１２の規格履歴、製造工程（Ｎ＋１）の不良モード別の検査結果の信頼度、対象となる検査員Ｐｉ０の教育間隔等であるが、誤検出是正措置との組合せルールも含まれる。また、後述する追跡調査に使用するサンプリングルール及び追跡期間等も含まれる。
Based on the information recorded in the detection
誤検出是正措置提案部２２は、誤検出履歴データベース２０に記録された情報に基づいて誤検出検出漏れ傾向を持つ検査員Ｐｉ０について、誤検出傾向を是正する措置を立案する。この措置は、前述の検出漏れ傾向を是正する措置と同様に、例えば検査員Ｐｉ０に対する教育の実施であり、各種の誤検出評価パラメータを加味して立案する。誤検出評価パラメータとは、例えば、対象となる検査員Ｐｉ０の教育間隔等であるが、検出漏れ是正措置との組合せルールも含まれる。また、後述する追跡調査に使用するサンプリングルール及び追跡期間等も含まれる。
The erroneous detection corrective
そして、検出漏れ是正措置提案部２１が立案した検出漏れ傾向を是正する措置、及び、誤検出是正措置提案部２２が立案した誤検出傾向を是正する措置は、是正措置提案履歴データベース２３に記録され、検出漏れ是正措置提案部２１と誤検出是正措置提案部２２との間で相互に参照される。これにより、検出漏れ是正措置提案部２１及び誤検出是正措置提案部２２は、検出漏れ傾向及び誤検出傾向のうち少なくとも一方を持つ特定の検査員Ｐｉ０について、検出漏れ傾向を是正する措置及び誤検出傾向を是正する措置の双方を提案する。
Then, the measures for correcting the detection omission tendency planned by the detection omission corrective
良品再検査対象選択指示部２４及び不良品再検査対象選択指示部２５は、是正措置提案履歴データベース２３から情報を取得し、是正措置が提案された検査員Ｐｉ０について、追跡調査を指示する。具体的には、良品再検査対象選択指示部２４は、検出漏れ評価パラメータに含まれるサンプリングルール及び追跡期間等を参照して、良品再検査対象選択工程１１３に対する指示を作成し、是正措置の提案の後一定期間の間、この検査員Ｐｉ０が良品と判定した製品を重点的に選択して良品再検査工程１１５に送り、再検査が行われるようにする。また、不良品再検査対象選択指示部２５は、誤検出評価パラメータに含まれるサンプリングルール及び追跡期間等を参照して、不良品再検査対象選択工程１１４に対する指示を作成し、是正措置の提案の後一定期間の間、この検査員Ｐｉ０が不良品と判定した製品を重点的に選択して不良品再検査工程１１６に送り、再検査が行われるようにする。
The non-defective product re-inspection object
次に、上述の如く構成された本実施形態に係る検査員の支援システムの動作、すなわち、本実施形態に係る検査員の支援方法について説明する。
先ず、製造プロセス１００の動作について説明する。
図１に示すように、上流側の製造工程（図示せず）から製造工程Ｎに搬送されてきた部材が、処理工程１１１において処理され、製品が製造される。次に、この製品（仕掛品）が検査工程１１２に搬入される。
Next, the operation of the inspector support system according to the present embodiment configured as described above, that is, the inspector support method according to the present embodiment will be described.
First, the operation of the
As shown in FIG. 1, the member conveyed to the manufacturing process N from the upstream manufacturing process (not shown) is processed in the
検査工程１１２においては、各製品が検査員Ｐｉ０によって検査され、良品と不良品とに判別される。検査工程１１２には例えば複数の検査員Ｐｉ０が配置されているが、１つの製品は１人の検査員Ｐｉ０によって検査される。例えば、製品は最終需要者の五感に作用する製品であり、検査は検査員Ｐｉ０による官能検査を含んでいる。一例では、製品は最終需要者の視覚に作用する液晶パネルであり、官能検査は目視検査である。これにより、液晶パネルにおけるムラ、スジ、輝点等の欠陥の有無及び程度が評価され、判定基準に照らして良品であるか不良品であるかが判定される。検査工程１１２における各製品の検査履歴及び検査結果は、支援システム１の検査履歴・結果データベース１１に対して出力される。検査履歴には、検査工程名の他に、検査日時、検査員、製品に関する情報等が含まれる。そして、検査工程１１２において良品と判定された製品は良品再検査対象選択工程１１３に送られ、不良品と判定された製品は不良品再検査対象選択工程１１４に送られる。
In the
良品再検査対象選択工程１１３においては、搬入された製品のうち、一部の製品が抜き取られて良品再検査工程１１５に送られ、残りの製品は出荷工程１１７に送られる。良品再検査工程１１５においては、良品再検査対象選択工程１１３から搬入された製品について検査員Ｐｉ１が再検査を行い、良否を判定する。このとき、良品再検査工程１１５における各製品の検査履歴及び検査結果は、支援システム１の良品再検査履歴・結果データベース１３に対して出力される。そして、良品と判定された製品は出荷工程１１７に送られ、不良品と判定された製品は廃棄処分にされる。
In the non-defective product re-inspection
一方、不良品再検査対象選択工程１１４においては、搬入された製品のうち、一部の製品が抜き取られて不良品再検査工程１１６に送られ、残り製品は廃棄処分とされる。不良品再検査工程１１６においては、不良品再検査対象選択工程１１４から搬送された製品について検査員Ｐｉ１が再検査を行い、良否を判定する。このとき、不良品再検査工程１１６における各製品の検査履歴及び検査結果は、支援システム１の不良品再検査履歴・結果データベース１２に対して出力される。そして、良品と判定された製品は出荷工程１１７に送られ、不良品と判定された製品は廃棄処分にされる。
On the other hand, in the defective product re-inspection
そして、出荷工程１１７においては、検査工程１１２、良品再検査工程１１５及び不良品再検査工程１１６から搬入された良品が、次工程、すなわち、製造工程（Ｎ＋１）に向けて出荷される。
In the
製造工程（Ｎ＋１）においては、製造工程Ｎから搬送された製品が受入工程１２１において受け入れられ、処理工程１２２に送られる。処理工程１１２においては、搬入された製品について各種の処理が施される。一例では、搬入された液晶パネルを用いて表示デバイスとしての液晶モジュールが組み立てられる。その後、検査工程１２３において、検査員Ｐｉ２により検査が行われる。この検査は、検査工程１１２と同様な検査、例えば、液晶パネルに対する目視検査を含んでいる。このとき、受入工程１２１、処理工程１２２、検査工程１２３の各工程において不良品が発見された場合は、その情報が支援システム１の不良履歴データベース１４に対して出力される。そして、良品と判定された製品は、次工程（図示せず）に向けて出荷される。
In the manufacturing process (N + 1), the product conveyed from the manufacturing process N is received in the
この段階で、検査履歴・結果データベース１１、不良品再検査履歴・結果データベース１２、良品再検査履歴・結果データベース１３、不良履歴データベース１４には、それぞれ、検査工程１１２、不良品再検査工程１１６、良品再検査工程１１５、製造工程（Ｎ＋１）の各工程における検査履歴及び検査結果が記録されている。以下、各データベースに記録されている情報の一例を示して具体的に説明するが、本実施形態において記録される情報は、以下の例には限定されない。
At this stage, the inspection history /
図２は、検査履歴・結果データベース１１に記録されている情報を例示する図であり、
図３は、不良品再検査履歴・結果データベース１２に記録されている情報を例示する図であり、
図４は、良品再検査履歴・結果データベース１３に記録されている情報を例示する図であり、
図５は、不良履歴データベース１４に記録されている情報を例示する図である。
FIG. 2 is a diagram illustrating information recorded in the inspection history /
FIG. 3 is a diagram illustrating information recorded in the defective product reinspection history /
FIG. 4 is a diagram illustrating information recorded in the non-defective product reexamination history /
FIG. 5 is a diagram illustrating information recorded in the
図２に示すように、検査履歴・結果データベース１１には、検査対象となった製品毎に、必須情報として、検査を行った「検査日時」、検査を行った「工程」（すなわち、検査工程１１２）、検査に使用した「検査装置」、検査を担当した「検査員」、検査対象である製品を特定する「製品ＩＤ」及び「仕掛品番号」、並びに「判定結果１」が記録されている。「判定結果１」は、例えば目視検査の結果である。また、検査履歴・結果データベース１１には、これらの必須情報の他に、付随情報として、「判定結果２」、「親ロット」、「検査ロット」、「品種」、「検査仕様」が記録されている。「判定結果２」は、例えば、製品の動作速度検査の結果である。このように、データベース１１には、複数の検査の結果を関連付けて記録することもできる。また、「親ロット」、「検査ロット」、「品種」、「検査仕様」は、集計効率の向上及び分析の詳細化を図るための情報である。
As shown in FIG. 2, the inspection history /
例えば、図２に示す表の１行目には、２００７年１０月２日の１４時９分に、製造工程Ｎの検査工程１１２において、検査装置番号が６２番の検査装置を用いて検査員番号が０２番の検査員が、製品ＩＤが「SABCD00020」であり仕掛品番号が「ABCD9460CC3」である製品について検査を行った結果、目視検査の結果が「優良」であったことが示されている。なお、この製品の動作速度検査の結果は「高速動作品」であり、親ロットの番号は「ABCD94600」であり、検査ロットの番号は「ABCD946000F」であり、品種は「Ｅ」であり、検査仕様は「ＥＶ」である。
For example, in the first row of the table shown in FIG. 2, at 14: 9 on October 2, 2007, in the
また、図３及び図４に示すように、不良品再検査履歴・結果データベース１２及び良品再検査履歴・結果データベース１３にも、検査履歴・結果データベース１１の記録内容と同じ項目の情報が記録されている。更に、図５に示すように、不良履歴データベース１４には、製造工程（Ｎ＋１）に関する情報であって、検査履歴・結果データベース１１の記録内容と同じ項目の情報の他に、製造工程Ｎにおける仕掛品番号も記録されている。これにより、後述するように、支援システム１はデータベース１１〜１４のそれぞれに記録された情報同士を容易に比較することができる。
Further, as shown in FIGS. 3 and 4, the same item information as the recorded contents of the inspection history /
次に、支援システム１の動作について説明する。
図６は、本実施形態に係る支援方法を例示するフローチャート図であり、
図７は、検出漏れ分析部が抽出した検出漏れ製品の情報を例示する図であり、
図８は、検査員に関する情報を例示する図であり、
図９は、検査シフトに関する情報を例示する図であり、
図１０は、製品に関する一般的な情報を例示する図であり、
図１１は、検査装置に関する情報を例示する図であり、
図１２は、検査環境に関する情報を例示する図であり、
図１３は、検出漏れを検査員要因について分析した結果を例示する図であり、
図１４は、検出漏れを検査装置要因について分析した結果を例示する図であり、
図１５は、検出漏れに対する措置を例示する図であり、
図１６は、誤検出分析部が抽出した誤検出製品の情報を例示する図であり、
図１７は、誤検出に対する措置を例示する図であり、
図１８は、是正措置提案履歴データベースに記録されている情報を例示する図である。
Next, the operation of the
FIG. 6 is a flowchart illustrating the support method according to this embodiment.
FIG. 7 is a diagram exemplifying information on the detection omission product extracted by the detection omission analyzer.
FIG. 8 is a diagram illustrating information on an inspector,
FIG. 9 is a diagram illustrating information on the inspection shift.
FIG. 10 is a diagram illustrating general information about a product.
FIG. 11 is a diagram illustrating information on the inspection apparatus.
FIG. 12 is a diagram illustrating information on the inspection environment,
FIG. 13 is a diagram illustrating a result of analyzing the detection omission with respect to the inspector factor,
FIG. 14 is a diagram illustrating the result of analyzing the detection omission with respect to the inspection apparatus factor,
FIG. 15 is a diagram illustrating measures against detection omissions,
FIG. 16 is a diagram illustrating information on a false detection product extracted by a false detection analysis unit.
FIG. 17 is a diagram illustrating measures against false detections,
FIG. 18 is a diagram illustrating information recorded in the corrective action proposal history database.
先ず、図１及び図６のステップＳ１に示すように、検出漏れ分析部１７が、検査履歴・結果データベース１１から検査工程１１２の検査結果及び検査履歴（図２参照）を取得すると共に、良品再検査履歴・結果データベース１３から良品再検査工程１１５の検査結果及び検査履歴（図４参照）を取得し、不良履歴データベース１４から製造工程（Ｎ＋１）の各工程における不良品の情報（図５参照）を取得する。
First, as shown in step S1 of FIG. 1 and FIG. 6, the detection
次に、ステップＳ２に示すように、検出漏れ分析部１７がこれらの情報を比較することにより、検出漏れ製品、すなわち、検査工程１１２において良品と判定された製品のうち、良品再検査工程１１５又は製造工程（Ｎ＋１）の各工程において不良品と判定された製品に関する情報を抽出する。具体的には、検出漏れ分析部１７は、図２に示す検査工程１１２の検査結果と、図４に示す良品再検査工程１１５の検査結果とを比較し、判定結果が異なる製品をリストアップする。また、図２に示す検査工程１１２の検査結果と、図５に示す製造工程（Ｎ＋１）の各工程の結果とを比較し、判定結果が異なる製品をリストアップする。
Next, as shown in step S <b> 2, the detection
例えば、図７に示すように、仕掛品番号が「ABCD9460CC3」の製品は、検査工程１１２における判定結果１が「優良」であり、良品再検査対象選択工程１１３において選択されずに、そのまま出荷工程１１７から出荷され、製造工程（Ｎ＋１）の受入工程１２１に受け入れられた製品であるが、受入工程１２１における判定結果１が「不良分類６」であったため、リストアップされている。また、仕掛品番号が「ABCD9447TA1」の製品は、検査工程１１２における判定結果１が「良」であり、良品再検査対象選択工程１１３において選択され、良品再検査工程１１５で再検査されたところ、判定結果１が「可」であったため、リストアップされている。なお、検査工程１１２における判定結果１と、それ以降の工程における判定結果１とが同一である製品は、リストアップされない。また、これらの情報は長期間保存する必要はないため、必ずしもデータベースに記録する必要はなく、メモリに一時的に格納すればよい。
For example, as shown in FIG. 7, the product whose work-in-progress number is “ABCD9460CC3” has a
次に、ステップＳ３に示すように、検出漏れ分析部１７が、参照情報データベース１６から検査員、検査シフト、製品、検査装置及び検査環境等に関する参照情報を取得する。以下、これらの情報の一例を示す。
図８に示すように、検査員に関する情報とは、例えば、氏名、入社日、性別、出身地、検査者資格、受講履歴等である。
図９に示すように、検査シフトに関する情報とは、例えば、シフト開始時刻、シフト終了時刻、昼夜シフト、シフト班等である。図９に示す例では、４つのシフト班「Ｅ」、「Ｆ」、「Ｇ」、「Ｈ」で２つのシフト「昼勤」及び「夜勤」をローテーションさせている。
図１０に示すように、製品に関する情報とは、例えば液晶パネルについて、製品の大分類、品名、製品概要、製品ＩＤ、水平方向の解像度Ｘ、垂直方向の解像度Ｙ、Ｘ長さ（水平方向の長さ）、Ｙ長さ（垂直方向の長さ）、厚さ等である。また、これらの情報と共に、最終更新日等も記録している。
図１１に示すように、検査装置に関する情報とは、装置ＩＤ、装置名称、装置型番、シリアル番号、補器、設置区画、導入日等である。なお、装置ＩＤ以外の情報は、必要に応じて現場を検分すれば得られるため、必ずしもデータベース１６に記録されている必要はないが、記録されていれば詳細な分析を行う際に有用である。
図１２に示すように、検査環境に関する情報とは、設置区画、照明、空調等に関する情報である。なお、検査環境に関する情報は、検査装置の情報に結合させてもよい。
Next, as shown in step S <b> 3, the detection
As shown in FIG. 8, the information regarding the inspector includes, for example, a name, a company entry date, a gender, a birthplace, an inspector qualification, a course history, and the like.
As shown in FIG. 9, the information regarding the inspection shift includes, for example, a shift start time, a shift end time, a day / night shift, a shift group, and the like. In the example shown in FIG. 9, two shifts “E”, “F”, “G”, and “H” rotate two shifts “day shift” and “night shift”.
As shown in FIG. 10, the product-related information includes, for example, a liquid crystal panel, a major product category, a product name, a product overview, a product ID, a horizontal resolution X, a vertical resolution Y, and an X length (horizontal direction). Length), Y length (length in the vertical direction), thickness, and the like. Moreover, the last update date etc. are recorded with these information.
As shown in FIG. 11, the information regarding the inspection device includes a device ID, a device name, a device model number, a serial number, an auxiliary device, an installation section, an introduction date, and the like. Since information other than the device ID can be obtained by examining the site as necessary, it is not necessarily recorded in the
As shown in FIG. 12, the information related to the inspection environment is information related to the installation section, lighting, air conditioning, and the like. Information about the inspection environment may be combined with information on the inspection apparatus.
次に、図６のステップＳ４に示すように、検出漏れ分析部１７は、検出漏れ製品の発生と参照情報の各項目との相関関係の有無を評価する。例えば、図１３に示すように、各検査員について、一定期間中に検査した製品の総数（総検査数）と、この総検査数のうち、検出漏れが生じた件数（総検出漏れ数）を集計し、その比率（総検出漏れ率）を算出する。総検出漏れ率は、下記数式によって与えられる。また、検出漏れの内訳とその比率も集計する。これにより、検査員と検出漏れとの相関関係を評価し、検出漏れ傾向、すなわち、不良品である製品を誤って良品と判定する傾向を持つ検査員を抽出する。
（総検出漏れ率）＝（総検出漏れ数）÷（検査数）×１００（％）
Next, as shown in step S4 of FIG. 6, the detection
(Total detection omission rate) = (Total detection omission number) / (Number of inspections) x 100 (%)
また、このとき、例えば図１４に示すように、各検査装置について、図１３と同様な集計を行い、検査装置と検出漏れとの相関関係を評価する。そして、これらの分析結果を検出漏れ履歴データベース１９に対して出力する。更に、図８に示す検査員に関する情報を用いて、検査員の属性に対する依存性を分析してもよく、図９に示す検査シフトに関する情報を用いて、昼勤・夜勤による違い又はシフト班による違いを分析してもよく、図１０に示す一般的な製品情報を用いて、製品の属性に対する依存性を分析してもよく、図１２に示す検査環境に対する依存性を分析してもよい。
At this time, for example, as shown in FIG. 14, for each inspection apparatus, the same totalization as in FIG. 13 is performed to evaluate the correlation between the inspection apparatus and the detection omission. These analysis results are output to the detection
次に、ステップＳ５に示すように、検出漏れ是正措置提案部２１が、検出漏れ履歴データベース１９から上述の分析結果を読み出し、検出漏れに対する措置を立案する。具体的には、図１３に示すように、「不良分類６」の検出漏れと特定の検査員「０２」との間に相関関係が認められた場合は、この検査員「０２」の「不良分類６」についての検出漏れ傾向を是正する措置として、図１５に示すように、検査員「０２」に対する検出漏れ対策教育の計画を立案する。このとき、例えば、検出漏れ評価パラメータのうち、検査工程１１２の規格履歴、受入工程１２１の不良モード別の検査結果の信頼度、対象となる検査員「０２」の教育間隔等を考慮して、具体的な教育計画を作成する。また、図１４に示すように、「不良分類６」の検出漏れと特定の検査装置「６２」との間に相関関係が認められた場合は、図１５に示すように、この検査装置「６２」に対する「不良分類６」についての検出漏れ要因調査を立案する。そして、検出漏れ是正措置提案部２１は、これらの立案した措置を是正措置提案履歴データベース２３に記録する。
Next, as shown in step S <b> 5, the detection omission corrective
一方、図６のステップＳ６に示すように、誤検出分析部１８が、検査履歴・結果データベース１１から検査工程１１２の検査結果及び検査履歴（図２参照）を取得すると共に、不良品再検査履歴・結果データベース１２から不良品再検査工程１１６の検査結果及び検査履歴（図３参照）を取得する。
On the other hand, as shown in step S6 of FIG. 6, the erroneous
次に、ステップＳ７に示すように、誤検出分析部１８がこれらの情報を比較することにより、誤検出製品、すなわち、検査工程１１２において不良品と判定された製品のうち、不良品再検査工程１１６において良品と判定された製品に関する情報を抽出する。具体的には、図２に示す検査工程１１２の検査結果と、図３に示す不良品再検査工程１１６の検査結果とを比較し、判定結果が異なる製品をリストアップする。
Next, as shown in step S <b> 7, the erroneous
図１６に示すように、例えば、仕掛品番号が「ABCD9407RA1」の製品は、検査工程１１２における判定結果１が「不良分類１」（不可）であり、不良品再検査対象選択工程１１４において選択され、不良品再検査工程１１６で再検査されたところ、判定結果１が「可」であったため、リストアップされている。なお、検査工程１１２における判定結果１と、それ以降の工程における判定結果１とが同一である製品は、リストアップされない。また、これらの情報は長期間保存する必要はないため、必ずしもデータベースに記録する必要はなく、メモリに一時的に格納すればよい。
As shown in FIG. 16, for example, a product whose work in progress number is “ABCD9407RA1” has a
次に、ステップＳ８に示すように、参照情報データベース１６から、上述の検査員、検査シフト、製品、検査装置及び検査環境等に関する参照情報（図８〜図１２参照）を取得する。
Next, as shown in step S <b> 8, reference information (see FIGS. 8 to 12) regarding the inspector, the inspection shift, the product, the inspection apparatus, the inspection environment, and the like is acquired from the
次に、ステップＳ９に示すように、誤検出製品の発生と参照情報の各項目との相関関係の有無を評価する。例えば、各検査員について、一定期間中に検査した製品の総数（総検査数）と、この検査数のうち、誤検出が生じた件数（誤検出数）を集計し、その比率（総誤検出率）を算出する。これにより、検査員と誤検出との相関関係を評価し、誤検出傾向、すなわち、良品である製品を誤って不良品と判定する傾向を持つ検査員を抽出する。また、このとき、各検査装置について同様な集計を行い、検査装置と検出漏れとの相関関係を評価する。そして、これらの分析結果を誤検出履歴データベース２０に対して出力する。 Next, as shown in step S9, the presence or absence of a correlation between the occurrence of a false detection product and each item of reference information is evaluated. For example, for each inspector, the total number of products inspected during a certain period (total number of inspections) and the number of erroneous detections (number of false detections) out of the number of inspections are tabulated and the ratio (total false detections) Rate). Thereby, the correlation between the inspector and the erroneous detection is evaluated, and an inspector having a tendency of erroneous detection, that is, a tendency to erroneously determine a good product as a defective product is extracted. At this time, the same counting is performed for each inspection device, and the correlation between the inspection device and the detection omission is evaluated. These analysis results are output to the erroneous detection history database 20.
次に、ステップＳ１０に示すように、誤検出是正措置提案部２２が、誤検出履歴データベース２０から上述の分析結果を読み出し、誤検出に対する措置を立案する。具体的には、ある不良分類の検出漏れとある検査員Ｐｉ０との間に相関関係が認められた場合は、この検査員Ｐｉ０のその不良分類についての誤検出傾向を是正する措置として、この検査員Ｐｉ０に対する誤検出対策教育の計画を立案する。このとき、例えば、誤検出評価パラメータのうち、対象となる検査員Ｐｉ０の教育間隔等を考慮して、具体的な教育計画を作成する。
Next, as shown in step S <b> 10, the erroneous detection corrective
例えば、図１７に示すように、「不良分類１」の検出漏れと特定の検査員「０３」との間に相関関係が認められた場合は、この検査員「０３」の「不良分類１」についての検出漏れ傾向を是正する措置として、この検査員「０３」に対する検出漏れ対策教育の計画を立案する。
For example, as shown in FIG. 17, when a correlation is detected between a detection failure of “
また、誤検出是正措置提案部２２は、是正措置提案履歴データベース２３を介して検出漏れ是正措置提案部２１が立案した検出漏れ傾向を是正する措置を参照し、これに対応する誤検出傾向を是正する措置を立案する。例えば図１５に示すように、検査員「０２」について「不良分類６」の検出漏れ傾向を是正する教育計画が立案されている場合には、図１７に示すように、検出漏れ是正措置との組合せルールに基づいて、この検査員「０２」に対して「不良分類６」についての誤検出傾向を是正する教育計画を立案する。そして、誤検出是正措置提案部２２は、これらの立案した措置を是正措置提案履歴データベース２３に記録する。
Further, the false detection corrective
一方、ステップＳ５において、検出漏れ是正措置提案部２１は、是正措置提案履歴データベース２３を介して誤検出是正措置提案部２２が立案した誤検出を是正する措置を参照し、これに対応する検出漏れ傾向を是正する措置を立案する。例えば、上述のように、検査員「０３」について「不良分類１」の検出漏れ傾向を是正する教育計画が立案されている場合には、この検査員「０３」に対して「不良分類１」についての誤検出傾向を是正する教育計画を立案する。
On the other hand, in step S5, the detection omission corrective
このように、検出漏れ是正措置提案部２１及び誤検出是正措置提案部２２は、それぞれが立案した措置を、是正措置提案履歴データベース２３を介して相互に参照することにより、検出漏れ傾向及び誤検出傾向のうち少なくとも一方を持つ特定の検査員Ｐｉ０について、検出漏れ傾向を是正する措置及び誤検出傾向を是正する措置の双方を対にして立案する。
In this way, the detection omission corrective
そして、図６のステップＳ１１に示すように、検出漏れ是正措置提案部２１及び誤検出是正措置提案部２２は、共同して、この検査員Ｐｉ０の管理者Ｐｍに対して、この一対の措置を提案する。すなわち、検出漏れ是正措置提案部２１及び誤検出是正措置提案部２２は、検出漏れ傾向及び誤検出傾向のうち少なくとも一方を持つ検査員について、検出漏れ傾向を是正する措置及び誤検出傾向を是正する措置の双方を提案する。例えば、図１８に示すように、検査員「０２」について、「不良分類６」に関する検出漏れ対策教育及び誤検出対策教育を同時に提案する。また、検査員「０３」について、「不良分類１」に関する検出漏れ対策教育及び誤検出対策教育を同時に提案する。
Then, as shown in step S11 in FIG. 6, detection failures corrective
その後、ステップＳ１２に示すように、是正措置が提案された検査員Ｐｉ０について追跡調査を行う。具体的には、良品再検査対象選択指示部２４が、是正措置提案履歴データベース２３から是正措置に関する情報を取得し、検出漏れ評価パラメータに含まれるサンプリングルール及び追跡期間等を参照して、良品再検査対象選択工程１１３に対する指示を作成する。これにより、良品再検査対象選択工程１１３は、是正措置の提案の後一定期間の間、この検査員Ｐｉ０が良品と判定した製品を重点的に選択して良品再検査工程１１５に送り、再検査が行われるようにする。また、不良品再検査対象選択指示部２５も、是正措置提案履歴データベース２３から是正措置に関する情報を取得し、誤検出評価パラメータに含まれるサンプリングルール及び追跡期間等を参照して、不良品再検査対象選択工程１１４に対する指示を作成する。これにより、不良品再検査対象選択工程１１４は、是正措置の提案の後一定期間の間、この検査員Ｐｉ０が不良品と判定した製品を重点的に選択して不良品再検査工程１１６に送り、再検査が行われるようにする。これにより、是正処置の効果を確認する。
Thereafter, as shown in step S12, the inspector P i0 for which the corrective action is proposed is followed up. Specifically, the non-defective product re-inspection object
次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態においては、検出漏れ是正措置提案部２１及び誤検出是正措置提案部２２が、検査工程１１２の検査員のうち、検出漏れ傾向及び誤検出傾向のうち少なくとも一方を持つ検査員について、検出漏れ傾向を是正する措置及び誤検出傾向を是正する措置の双方を提案している。これにより、一方の措置のみを講じた場合の弊害を抑制することができる。
Next, the effect of this embodiment will be described.
In the present embodiment, the detection omission corrective
以下、この効果について詳細に説明する。
図１９（ａ）及び（ｂ）は、横軸に検査員をとり、縦軸に検出漏れ数及び誤検出数をとって、各検査員の措置前後の変化を例示する図であり、（ａ）は一方のみの措置を講じた場合を示し、（ｂ）は両方の措置を講じた場合を示す。
Hereinafter, this effect will be described in detail.
19 (a) and 19 (b) are diagrams exemplifying changes before and after each inspector's action, with the inspector on the horizontal axis and the number of detected omissions and the number of false detections on the vertical axis. ) Shows the case where only one measure is taken, and (b) shows the case where both measures are taken.
図１９（ａ）及び（ｂ）においては、各検査員の変化を２本の棒グラフで示しており、向かって左側の棒グラフは措置（教育）前の状態を示し、向かって右側の棒グラフは措置（教育）後の状態を示す。縦軸の原点から棒グラフの上端までの距離は検出漏れ数を表し、縦軸の原点から棒グラフの下端までの距離は誤検出数を表す。措置前の状態において、検査員Ａ及び検査員Ｂは、検出漏れ数が誤検出数よりも多く、検出漏れ傾向を持っている。また、検査員Ｃ及び検査員Ｄは、誤検出数が検出漏れ数よりも多く、誤検出傾向を持っている。そして、棒グラフの長さは検出漏れ数及び誤検出数の合計数（以下、「不適正検査数」ともいう）を表し、熟練した検査員ほど、この長さが短い。 19 (a) and 19 (b), the change of each inspector is shown by two bar graphs, the bar graph on the left side shows the state before the measure (education), and the bar graph on the right side shows the measure. Shows the state after (education). The distance from the origin of the vertical axis to the upper end of the bar graph represents the number of detected omissions, and the distance from the origin of the vertical axis to the lower end of the bar graph represents the number of erroneous detections. In the state before the measure, the inspector A and the inspector B have a greater number of missed detections than the number of false detections and have a tendency to miss detection. Further, the inspector C and the inspector D have a larger number of erroneous detections than the number of detection omissions, and have a tendency of erroneous detection. The length of the bar graph represents the total number of detected omissions and the number of erroneous detections (hereinafter also referred to as “number of improper inspections”), and this length is shorter for a skilled inspector.
先ず、各検査員に一方の措置、すなわち、各検査員が持つ傾向を是正する措置のみを講じた場合について説明する。例えば、検査員Ａ及び検査員Ｂには、検出漏れ傾向を是正する措置を講じ、検査員Ｃ及び検査員Ｄには、誤検出傾向を是正する措置を講じる。この結果、図１９（ａ）に示すように、措置を講じる前に各検査員が持っていた傾向は改善されるものの、逆側の傾向が助長されてしまい、却って不適正検査数が増加してしまう。すなわち、検査員Ａ及び検査員Ｂについては、検出漏れ数は減少するものの、それ以上に誤検出数が増加してしまう。また、検査員Ｃ及び検査員Ｄについては、誤検出数は減少するものの、それ以上に検出漏れ数が増加してしまう。これは、教育を受けることにより、自分の傾向を意識しすぎてしまい、各検査員の検査基準が大きくずれてしまうためと考えられる。 First, a case where only one measure is taken for each inspector, that is, a measure for correcting the tendency of each inspector will be described. For example, the inspector A and the inspector B take measures to correct the detection omission tendency, and the inspector C and the inspector D take measures to correct the false detection tendency. As a result, as shown in FIG. 19 (a), although the tendency that each inspector had before taking measures was improved, the tendency on the opposite side was promoted, and on the contrary, the number of improper examinations increased. End up. That is, for the inspector A and the inspector B, although the number of detection omissions decreases, the number of false detections further increases. For the inspector C and the inspector D, the number of false detections decreases, but the number of detection omissions increases further. This is thought to be due to being overly conscious of their own tendency by receiving education, and the inspection standards of each inspector being greatly shifted.
そこで、本実施形態においては、検出漏れ傾向を持つ検査員（検査員Ａ及び検査員Ｂ）に対しても、誤検出傾向を持つ検査員（検査員Ｃ及び検査員Ｄ）に対しても、検出漏れ傾向を是正する措置及び誤検出傾向を是正する措置の双方を講じる。これにより、図１９（ｂ）に示すように、一方の側の措置のみを講じた場合の弊害を抑え、各検査員の検査基準を適正な水準に収斂させ、検出漏れ数及び誤検出数の双方を低減することができる。この結果、不適正検査数が低減する。 Therefore, in this embodiment, for inspectors (inspector A and inspector B) having a tendency of detection failure, for inspectors (inspector C and inspector D) having a false detection tendency, Take both measures to correct the detection omission tendency and to correct the false detection tendency. As a result, as shown in FIG. 19 (b), the adverse effects of taking measures only on one side are suppressed, the inspection standards of each inspector are converged to an appropriate level, and the number of detected omissions and the number of false detections are reduced. Both can be reduced. As a result, the number of improper inspections is reduced.
また、本実施形態においては、検出漏れ分析部１７が、検査工程１１２の検査結果と良品再検査工程１１５又は製造工程（Ｎ＋１）の各工程の検査結果とを比較し、検査工程１１２において良品と判定され、良品再検査工程１１５又は製造工程（Ｎ＋１）の各工程において不良品と判定された製品に関する情報に基づいて、検出漏れ傾向を持つ検査員を抽出している。また、誤検出分析部１８が、検査工程１１２の検査結果と不良品再検査工程１１６の検査結果とを比較し、検査工程１１２において不良品と判定され不良品再検査工程１１６において良品と判定された製品に関する情報に基づいて、誤検出傾向を持つ検査員を抽出している。これにより、既存の製造プロセスにおける検査工程を利用して検出漏れ傾向を持つ検査員及び誤検出傾向を持つ検査員を抽出することができるため、新たな検査を実施する必要がない。
Further, in the present embodiment, the detection
更に、本実施形態においては、製造工程Ｎの拠点及び製造工程（Ｎ＋１）の拠点を跨いで、支援システム１が構築されている。これにより、後工程である製造工程（Ｎ＋１）の検査結果を、自動的且つ速やかに、前工程である製造工程Ｎの検査員にフィードバックすることができる。このため、検査員に対する教育を、迅速且つ効果的に行うことができる。この結果、検出漏れ製品の発生を効果的に抑制することができる。
Furthermore, in this embodiment, the
これに対して、このような支援システムがないと、後工程から手作業で散発的に、又は１ヶ月程度の周期で送られてくる不良品情報に基づいて、前工程の検査員の検査基準を見直すことになる。この場合、後工程で検査が行われてから不良品情報が前工程にフィードバックされるまでに多大な時間がかかってしまい、検査員に対して効果的にフィードバックすることができない。また、その間、不良品を出荷し続けることになる。２つの拠点が地理的に離れている場合、例えば、一方が外国にある場合には、前工程から後工程までの製品の搬送に長時間を要し、同じ製品についての前工程における検査タイミングと後工程における検査タイミングとの間のタイムラグが大きくなるため、この弊害は特に顕著となる。 On the other hand, if there is no such support system, the inspection standard of the inspector of the previous process based on the defective product information that is sent from the subsequent process sporadically by hand or with a cycle of about one month. Will be reviewed. In this case, it takes a long time until the defective product information is fed back to the previous process after the inspection is performed in the subsequent process, and cannot be effectively fed back to the inspector. In the meantime, defective products will continue to be shipped. When two locations are geographically separated, for example, when one is in a foreign country, it takes a long time to transport the product from the previous process to the subsequent process. This adverse effect becomes particularly noticeable because the time lag between the inspection timing in the post-process increases.
なお、本実施形態においては、支援システム１を１台のコンピュータ及びそれに接続されたＨＤＤ（Hard Disk Drive：ハードディスクドライブ）等の記憶手段によって構成し、このコンピュータにプログラムを実行させることによって、実現することも可能である。
In the present embodiment, the
この場合、このプログラムは、製品の製造プロセス１００において製品の検査を行う検査員の支援プログラムであって、支援システム１を構成するコンピュータに、下記手順（１）〜（４）を実行させるプログラムである。
In this case, this program is a support program for an inspector who inspects the product in the
（１）製造プロセス１００の検査工程１１２において良品と判定され良品再検査工程１１５において不良品と判定された製品に関する情報、及び、検査工程１１２において良品と判定され製造工程（Ｎ＋１）の各工程において不良品と判定された製品に関する情報に基づいて、不良品である製品を誤って良品と判定する検出漏れ傾向を持つ検査員を抽出する手順（図６に示すステップＳ１〜Ｓ４）。
（２）検査工程１１２において不良品と判定され不良品再検査工程１１６において良品と判定された製品に関する情報に基づいて、良品である製品を誤って不良品と判定する誤検出傾向を持つ検査員を抽出する手順（ステップＳ６〜Ｓ９）。
（３）検出漏れ傾向及び誤検出傾向のうち少なくとも一方を持つ検査員について、検出漏れ傾向を是正する措置及び誤検出傾向を是正する措置の双方を提案する手順（ステップＳ５、Ｓ１０、Ｓ１１）。
（４）（３）の提案の後、一定期間の間、この提案の対象となった検査員が検査した製品を良品再検査工程１１５及び不良品再検査工程１１６において再検査させる手順（ステップＳ１２）。
(1) Information regarding the product determined as a non-defective product in the
(2) An inspector who has a false detection tendency to erroneously determine a non-defective product as a defective product based on information about the product determined to be defective in the
(3) A procedure for proposing both a measure for correcting a detection failure tendency and a measure for correcting a detection error tendency for an inspector having at least one of a detection failure tendency and a false detection tendency (steps S5, S10, and S11).
(4) After the proposal of (3), a procedure for re-inspecting the product inspected by the inspector who has been the subject of this proposal in the non-defective
このようなプログラムによっても、上述の支援システム１と同じ効果を得ることができる。
Even with such a program, the same effect as the above-described
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されるものではない。例えば、前述の実施形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除若しくは設計変更を行ったもの、又は、工程の追加、省略若しくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含有される。 The present invention has been described above with reference to the embodiment. However, the present invention is not limited to this embodiment. For example, those in which the person skilled in the art appropriately added, deleted, or changed the design of the above-described embodiments, or those in which processes have been added, omitted, or changed in conditions also include the gist of the present invention. As long as it is provided, it is included in the scope of the present invention.
１ 支援システム、１１ 検査履歴・結果データベース、１２ 不良品再検査履歴・結果データベース、１３ 良品再検査履歴・結果データベース、１４ 不良履歴データベース、１６ 参照情報データベース、１７ 検出漏れ分析部、１８ 誤検出分析部、１９ 検出漏れ履歴データベース、２０ 誤検出履歴データベース、２１ 検出漏れ是正措置提案部、２２ 誤検出是正措置提案部、２３ 是正措置提案履歴データベース、２４ 良品再検査対象選択指示部、２５ 不良品再検査対象選択指示部、１００ 製造プロセス、１１１ 処理工程、１１２ 検査工程、１１３ 良品再検査対象選択工程、１１４ 不良品再検査対象選択工程、１１５ 良品再検査工程、１１６ 不良品再検査工程、１１７ 出荷工程、１２１ 受入工程、１２２ 処理工程、１２３ 検査工程、Ｎ、Ｎ＋１ 製造工程、Ｐｉ０、Ｐｉ１、Ｐｉ２ 検査員、Ｐｍ 管理者、Ｐｗ 作業員
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記第１検査工程において良品と判定され前記良品再検査工程において不良品と判定された製品に関する情報に基づいて、不良品である製品を誤って良品と判定する検出漏れ傾向を持つ検査員を抽出する検出漏れ分析部と、
前記第１検査工程において不良品と判定され前記不良品再検査工程において良品と判定された製品に関する情報に基づいて、良品である製品を誤って不良品と判定する誤検出傾向を持つ検査員を抽出する誤検出分析部と、
前記検出漏れ傾向を是正する措置を提案する検出漏れ是正措置提案部と、
前記誤検出傾向を是正する措置を提案する誤検出是正措置提案部と、
を備え、
前記検出漏れ是正措置提案部及び前記誤検出是正措置提案部は、前記検出漏れ傾向及び前記誤検出傾向のうち少なくとも一方を持つ検査員について、前記検出漏れ傾向を是正する措置及び前記誤検出傾向を是正する措置の双方を提案することを特徴とする検査員の支援システム。 A first inspection step for inspecting a product, a non-defective product re-inspection step for re-inspecting a part of the product determined to be non-defective in the first inspection step, and a part of the product determined to be defective in the first inspection step In the manufacturing process of the product including a defective product re-inspection step for re-inspecting the product, an inspector support system that inspects the product in the first inspection step ,
Based on information on products that are determined to be non-defective products in the first inspection process and are determined to be defective products in the non-defective product re-inspection process, inspectors with a tendency to miss detection that erroneously determine defective products as non-defective products are extracted. A detection omission analysis unit to perform,
An inspector who has a false detection tendency to erroneously determine a non-defective product as a defective product based on information on the product determined as a defective product in the first inspection step and determined as a non-defective product in the defective product re-inspection step. A false detection analysis unit to extract,
A detection omission corrective action proposal unit that proposes an action to correct the detection omission tendency; and
A false detection corrective action proposal unit that proposes measures to correct the false positive tendency;
With
The detection omission corrective action proposing unit and the false detection correction action proposing unit are configured to perform an action to correct the detection omission tendency and the error detection tendency for an inspector having at least one of the detection omission tendency and the error detection tendency. Inspector support system characterized by proposing both corrective actions.
前記第２の製造工程は、前記製品を検査する第２検査工程を含み、
前記検出漏れ分析部は、前記第１検査工程において良品と判定され前記良品再検査工程において不良品と判定された製品に関する情報の他に、前記第１検査工程において良品と判定され前記第２検査工程において不良品と判定された製品に関する情報にも基づいて、前記検出漏れ傾向を持つ検査員を抽出することを特徴とする請求項１記載の検査員の支援システム。 The manufacturing process of the product includes a second manufacturing process performed after the first manufacturing process including the first inspection process, the non-defective product re-inspection process, and the defective product re-inspection process.
The second manufacturing process includes a second inspection process for inspecting the product,
The detection omission analysis unit is determined to be a non-defective product in the first inspection step, in addition to information on a product determined to be a non-defective product in the first inspection step and determined to be a defective product in the non-defective product re-inspection step. also based on information about the determined product as defective in step, the inspector support system of claim 1, wherein the extracting the inspector with the detection omission tendency.
前記提案の後、一定期間の間、前記提案の対象となった検査員が不良品と判定した製品を前記不良品再検査工程に再検査させる不良品再検査対象選択指示部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の検査員の支援システム。 After the proposal, a non-defective product re-inspection target selection instruction unit that re-inspects the non-defective product re-inspection step for a product determined by the inspector who is the subject of the proposal for a certain period of time,
After the proposal, a defective product re-inspection target selection instruction unit that re-inspects the defective product re-inspection step for a product determined by the inspector who is the subject of the proposal as a defective product for a certain period of time;
Furthermore inspector support system according to claim 1 or 2, further comprising a.
コンピュータに、
前記第１検査工程において良品と判定され前記良品再検査工程において不良品と判定された製品に関する情報に基づいて、不良品である製品を誤って良品と判定する検出漏れ傾向を持つ検査員を抽出する手順と、
前記第１検査工程において不良品と判定され前記不良品再検査工程において良品と判定された製品に関する情報に基づいて、良品である製品を誤って不良品と判定する誤検出傾向を持つ検査員を抽出する手順と、
前記検出漏れ傾向、及び、前記誤検出傾向のうち、少なくとも一方を持つ検査員について、前記検出漏れ傾向を是正する措置、及び、前記誤検出傾向を是正する措置の双方を提案する手順を実行させることを特徴とする検査員の支援プログラム。 A first inspection step for inspecting a product, a non-defective product re-inspection step for re-inspecting a part of the product determined to be non-defective in the first inspection step, and a part of the product determined to be defective in the first inspection step In the manufacturing process of the product including a defective product re-inspection step for re-inspecting the product, a support program for an inspector that inspects the product in the first inspection step ,
On the computer,
Based on information on products that are determined to be non-defective products in the first inspection process and are determined to be defective products in the non-defective product re-inspection process, inspectors with a tendency to miss detection that erroneously determine defective products as non-defective products are extracted. And the steps to
An inspector who has a false detection tendency to erroneously determine a non-defective product as a defective product based on information on the product determined as a defective product in the first inspection step and determined as a non-defective product in the defective product re-inspection step. Extraction steps;
The false negative trend, and, among the false detection trend for inspector having at least one, measures to rectify the false negative trend, and to execute a procedure to propose both measures to correct the erroneous detection tends Inspector support program characterized by that.
前記第２の製造工程は、前記製品を検査する第２検査工程を含み、
前記コンピュータに、
前記検出漏れ傾向を持つ検査員を抽出する手順において、前記第１検査工程において良品と判定され前記良品再検査工程において不良品と判定された製品に関する情報の他に、前記第１検査工程において良品と判定され前記第２検査工程において不良品と判定された製品に関する情報にも基づいて、前記検出漏れ傾向を持つ検査員を抽出させることを特徴とする請求項４記載の検査員の支援プログラム。 The manufacturing process of the product includes a second manufacturing process performed after the first manufacturing process including the first inspection process, the non-defective product re-inspection process, and the defective product re-inspection process.
The second manufacturing process includes a second inspection process for inspecting the product,
In the computer,
In the procedure for extracting the inspector having the detection omission tendency, in addition to the information on the product determined as the non-defective product in the first inspection process and determined as the defective product in the non-defective product re-inspection process, the non-defective product is determined in the first inspection process. 5. The inspector support program according to claim 4 , wherein an inspector having the detection omission tendency is extracted based on information on a product determined to be defective in the second inspection step.
前記提案の後、一定期間の間、前記提案の対象となった検査員が検査した製品を前記良品再検査工程及び前記不良品再検査工程において再検査させる手順をさらに実行させることを特徴とする請求項４または５に記載の検査員の支援プログラム。 In the computer,
After the proposal, a procedure for re-inspecting the product inspected by the inspector subject to the proposal for a certain period in the non-defective product re-inspection step and the defective product re-inspection step is further executed. The inspector support program according to claim 4 or 5 .
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