JP6642090B2 - 品質管理装置及び品質管理プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、品質管理装置及び品質管理プログラムに関する。
特許文献１には、電子機器で発生した不具合の時系列分布から当該不具合の発生状態の特徴箇所を抽出する第１の抽出手段と、前記不具合と関係する前記電子機器を構成する１または複数の部品を特定する部品特定手段と、前記部品特定手段によって特定した部品の供給元ごとの使用率の時系列分布から当該部品の特徴箇所を抽出する第２の抽出手段と、前記第１の抽出手段で抽出した前記不具合の発生状態の特徴箇所と前記第２の抽出手段で抽出した前記部品の特徴箇所とが相関関係を有していることにより前記不具合と相関関係を有する部品の供給元を特定する供給元特定手段とを具備する品質管理装置が開示されている。
特開２０１０−１８２０１５号公報
技術の高度化、複雑化に伴い、市場で流通する製品に搭載される機能、及びこれらの機能を実現する部品は増加傾向にあり、各部品が相互に連携して当該製品にかかる処理を行っている。また、これらの部品は、高精細な技術、生産効率の向上等を実現するために、複数の企業、工場等で作成されている。
そのため、既に市場に出回っている製品に不具合が発生した場合、不具合に関連がある部品を特定することが難しい。また、不具合に関連がある部品が特定されない場合には、不具合の原因が究明されず、新たな製品を製造する際に欠陥部品、組み立て不良等の発生回避が難しくなってしまう。
特に、市場で稼働している電子機器、原動機の動力で走行する車両、家庭電化製品等では、市場における稼働条件（経年劣化の度合い、ストレス劣化の度合い等）が、個々の電子機器、個々の車両等によって異なっている。従って、同じ種類の部品であっても、稼働条件によって不具合の発生率が異なり、不具合に関連のある部品を特定することが更に困難となってしまう。
本発明は、市場に出回っている製品の稼働条件を考慮せずに製品の品質を管理する場合と比較して、市場に出回っている製品に発生する不具合の原因を精度良く究明することができる品質管理装置及び品質管理プログラムを提供することを目的とする。
請求項１に係る品質管理装置は、管理対象の製品について、不具合の発生時期毎の発生率、前記製品の稼働条件、及び、前記製品の製造条件を取得する取得手段と、前記発生率を前記稼働条件で層別し、前記稼働条件の層毎に前記発生率と前記製造条件との関連性を抽出する抽出手段と、を備える。
請求項２に係る品質管理装置は、請求項１記載の発明において、前記取得手段は、不具合の発生時期毎の発生率を不具合の種類毎に取得し、前記抽出手段は、前記発生率を前記稼働条件で層別するとともに、不具合の種類毎に、前記稼働条件の層毎に前記発生率と前記製造条件との関連性を抽出する。
請求項３に係る品質管理装置は、請求項１又は２記載の発明において、前記発生率は、前記製品の稼働台数と、不具合が発生した前記製品の台数との比率である。
請求項４に係る品質管理装置は、請求項１〜３の何れか１項記載の発明において、前記抽出手段は、前記稼働条件の層毎に、前記発生率と、不具合が発生した前記製品の台数のうちの、前記製品を構成する部品が予め定めた製造条件で製造された前記製品の台数の割合との関係性を抽出する。
請求項５に係る品質管理装置は、請求項４記載の発明において、前記稼働条件は、前記製品の稼働時間であり、前記抽出手段は、前記稼働条件に伴う前記発生率が予め定めた閾値以上である時期を含む前記稼働時間の範囲を、他の範囲よりも細かく層別する。
請求項６に係る品質管理装置は、請求項４記載の発明において、前記製品は、車両であり、前記稼働条件は、前記車両の走行距離であり、前記抽出手段は、前記車両の走行距離が予め定めた閾値以上となる前記走行距離の範囲を、他の範囲よりも細かく層別する。
請求項７に係る品質管理装置は、請求項４記載の発明において、前記製品は、電子機器であり、前記稼働条件は、前記電子機器の稼働時間であり、前記抽出手段は、前記電子機器の稼働時間が予め定めた閾値以上となる前記稼働時間の範囲を、他の範囲よりも細かく層別する。
請求項８に係る品質管理装置は、請求項１〜７の何れか１項記載の発明において、前記抽出手段は、前記稼働条件の層毎の前記発生率が各々予め定めた範囲内となるように前記稼働条件の各層の範囲を決定する。
請求項９に係る品質管理装置は、請求項１〜８の何れか１項記載の発明において、前記抽出手段は、予め定めた時間内に、前記発生率の時系列における変化量が予め定めた第１閾値以上となり、かつ、前記製造条件の変化量が予め定めた第２閾値以上となった場合に、前記予め定めた製造条件を前記製品の不具合に関連する製造条件として抽出する。
請求項１０に係る品質管理装置は、請求項１〜９の何れか１項記載の発明において、前記抽出手段は、前記稼働条件の種類毎に、前記発生率を前記稼働条件で層別し、種類が異なる複数の稼働条件の層同士の組み合わせ毎に前記発生率と前記製造条件との関連性を抽出する。
請求項１１に係る品質管理装置は、請求項１〜１０の何れか１項記載の発明において、前記製造条件は、製品を構成する部品の製造条件、製品を製造する業者、製品を製造する製造ライン、及び、製品を製造する作業者の少なくとも一部を含む。
請求項１２に係る品質管理プログラムは、コンピュータを、請求項１〜１１の何れか１項記載の品質管理装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
請求項１、１２の発明によれば、市場に出回っている製品の稼働条件を考慮せずに製品の品質を管理する場合と比較して、市場に出回っている製品に発生した不具合の原因を精度良く究明することができる。
請求項２の発明によれば、市場に出回っている製品に発生した不具合の種類を考慮せずに製品の品質を管理する場合と比較して、市場に出回っている製品に発生した不具合の原因を精度良く究明することができる。
請求項３の発明によれば、不具合に関する情報を有しない製品の台数と、不具合に関する情報を有する製品の台数との比率を用いて不具合の発生率を求める場合と比較して、不具合の発生率を求める際の処理量を低減させることができる。
請求項４の発明によれば、製品の稼働条件を考慮せずに、製品に発生した不具合の発生率を求める場合と比較して、長時間、稼働させることによる劣化の影響を切り分けた状態で、不具合の発生率の変化を求めることができる。
請求項５の発明によれば、製品の不具合の発生率を稼働条件で層別する際の各層の幅を均等とした場合と比較して、市場に出回っている製品に発生した不具合に関連する製造条件を容易に特定することができる。
請求項６の発明によれば、車両の走行距離を考慮せずに、車両に発生した不具合の発生率を求める場合と比較して、走行距離に応じた劣化の影響を切り分けた状態で、不具合の発生率の変化を求めることができる。
請求項７の発明によれば、電子機器の稼働時間を考慮せずに、電子機器に発生した不具合の発生率を求める場合と比較して、稼働時間に応じた劣化の影響を切り分けた状態で、不具合の発生率の変化を求めることができる。
請求項８の発明によれば、製品の不具合の発生率を稼働条件で層別する際に、各層に含まれる不具合の発生率を考慮せずに層別する場合と比較して、市場に出回っている製品に発生した不具合に関連する製造条件を容易に特定することができる。
請求項９の発明によれば、製品に発生する不具合の発生率と製品を構成する部品の製造条件との関連性を考慮せずに製品の品質を管理する場合と比較して、市場に出回っている製品に発生した不具合の原因を精度良く究明することができる。
請求項１０の発明によれば、１種類の稼働条件について不具合の発生率を層別し、稼働条件の層毎に不具合の発生率と製品の製造条件との関連性を抽出する場合と比較して、市場に出回っている製品に発生した不具合の原因を精度良く究明することができる。
請求項１１の発明によれば、製品を構成する部品の製造条件、製品が製造された製造ライン、及び、製品を製造した作業者の何れも考慮せずに製品の品質を管理する場合と比較して、市場に出回っている製品に発生した不具合の原因に関連する製造条件を精度良く特定することができる。
品質管理システムの全体構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る品質管理装置の機能的な構成を示すブロック図である。 実施形態に係る、走行距離０〜３０００ｋｍの層の不具合の発生率の時系列分布図の一例を示す表である。 実施形態に係る、走行距離３０００〜６０００ｋｍの層の不具合の発生率の時系列分布図の一例を示す表である。 実施形態に係る、走行距離６０００〜９０００ｋｍの層の不具合の発生率の時系列分布図の一例を示す表である。 実施形態に係る、走行距離９０００〜１２０００ｋｍの層の不具合の発生率の時系列分布図の一例を示す表である。 実施形態に係る不具合情報の一例を示す模式図である。 実施形態に係る部品Ａの使用率の時系列分布図の一例を示す模式図である。 実施形態に係る部品Ｂの使用率の時系列分布図の一例を示す模式図である。 実施形態に係る部品を製造した作業者毎の部品の使用率の時系列分布図の一例を示す模式図である。 実施形態に係る不具合関連情報の一例を示す模式図である。 実施形態に係る不具合関連情報の一例を示す模式図である。 実施形態に係る特定不具合関連情報の一例を示す模式図である。 部品の寿命のデータから導かれる故障率バスタブ曲線の一例を示すグラフである。 実施形態に係る不具合の発生率を稼働条件によって層別する方法の一例を示すグラフである。 実施形態に係る品質管理装置の電気的な構成を示すブロック図である。 実施形態に係る品質管理処理のプログラムの流れを示すフローチャートである。 実施形態に係る不具合の発生率を２種類の稼働条件によって層別する方法の一例を示すグラフである。
以下、添付図面を参照して、本実施形態に係る品質管理装置について説明する。なお、本実施形態では、本発明に係る品質管理装置を、市場に出回っている車両を品質管理の対象とした品質管理システムに適用した場合について説明する。
はじめに、品質管理システムについて詳細に説明する。
一例として図１に示すように、品質管理システム１は、複数の情報管理サーバ２、３Ａ、３Ｂ、４Ａ、４Ｂが通信ネットワーク７Ａ、７Ｂ、７Ｃ、７Ｄで接続されることにより、例えば３階層の構造で形成されている。すなわち、最上位である第１階層のノードには、組立メーカの情報管理サーバ２が設けられている。また、第１階層の下位の第２階層のノードには、組立メーカに部品を提供する部品メーカＡの情報管理サーバ３Ａと、部品メーカＢの情報管理サーバ３Ｂとが設けられている。更に、第２階層の下位の第３階層のノードには、部品メーカＡに部品を提供する部品メーカＡ１の情報管理サーバ４Ａと、同じく部品メーカＡに部品を提供する部品メーカＡ２の情報管理サーバ４Ｂとが設けられている。
また、組立メーカの情報管理サーバ２は、組み立て作業を行う組立ラインの情報管理サーバ５と通信ネットワーク７Ａを介して接続されている。また、組立メーカの情報管理サーバ２は、部品メーカＡの情報管理サーバ３Ａ、及び、部品メーカＢの情報管理サーバ３Ｂに通信ネットワーク７Ｂを介して接続されている。また、部品メーカＡの情報管理サーバ３Ａは、部品メーカＡ１の情報管理サーバ４Ａ、及び、部品メーカＡ２の情報管理サーバ４Ｂに通信ネットワーク７Ｃを介して接続されている。
組立メーカの情報管理サーバ２は、部品メーカの情報管理サーバ３Ａ、３Ｂから、提供された部品に関する情報、提供された部品の不具合に関する情報を取得する。また、組立メーカの情報管理サーバ２は、組立ラインの情報管理サーバ５から、組み立てられた製品を構成する部品の部品情報、組立ラインで組み立てられた製品を構成する部品の不具合に関する情報を取得する。そして、組立メーカの情報管理サーバ２は、取得した各情報を、組み立てられた製品の製造情報として管理する。
なお、部品情報は、製品を構成する部品又は部品ユニット、部品の製造条件（部品の製造に用いた材料等）、部品を製造した業者、部品を製造した製造ライン、部品の製造工場、部品の製造に用いた設備、部品の製造を行った作業者等の情報である。
一方、組立メーカの情報管理サーバ２は、市場に出回っている車両６に通信ネットワーク７Ｄにより接続されている。そして、組立メーカの情報管理サーバ２は、車両６から、車両６に発生した不具合に関する情報、及び車両６の稼働条件の情報を取得し、取得した情報に基づいて、市場に出回っている車両６の品質を管理する。
次に、本実施形態に係る品質管理装置１０の構成について詳細に説明する。なお、本実施形態では、品質管理装置１０が、組立メーカの情報管理サーバ２に設けられた場合について説明するが、これに限らない。例えば、品質管理装置１０は、図１に示される各情報管理サーバ２、３Ａ、３Ｂ、４Ａ、４Ｂとは別個に設けられると共に、各情報管理サーバ２、３Ａ、３Ｂ、４Ａ、４Ｂから各情報を取得しても良い。
図２に示すように、品質管理装置１０は、不具合及び稼働情報記憶部１２ａ、不具合情報記憶部１２ｂ、集計部１４、時系列分布作成部１６、不具合関連情報記憶部１８、関連性解析部２２、管理部２４、及び製造情報記憶部２６を有している。また、関連性解析部２２は、変化分算出部２２ａ、及び不具合関連情報作成部２２ｂを有している。
集計部１４は、市場に出回っている車両６から、車両６に発生した不具合に関する情報を取得し、取得した情報から不具合の種類を分類する。本実施形態では、車両６に不具合が発生した場合に、車両６が品質管理装置１０に対して、不具合に関する情報を送信する場合について説明するが、これに限らない。例えば、予め定めた時間（例えば、２４時間）が経過する毎に、車両６が不具合の発生の有無を判断し、不具合が発生した場合に不具合に関する情報を送信しても良い。または、車両６に不具合が発生した場合に、ユーザが、品質管理装置１０に後述する操作入力部４０を用いて不具合に関する情報を入力しても良い。
また、本実施形態では、各不具合に対して不具合の種類毎に識別番号が付与されており、不具合に関する情報には、不具合の種類が識別番号によって示されている。そして、本実施形態では、不具合に関する情報に含まれる識別番号に基づいて、不具合の種類を分類する。しかしながら、不具合の種類を分類する方法はこれに限らない。例えば、発生した不具合に関する情報に、不具合の種類が文字列で付与されていても良い。この場合には、例えば、付与されている文字列を用いてキーワード検索を行う等により取得したキーワードに基づいて、不具合の種類を分類する。
また、集計部１４は、市場に出回っている車両６から、不具合に関する情報と併せて、不具合が発生した車両６の種類（車種等）を示す情報、不具合が発生した車両６の稼働条件を示す稼働情報を取得する。そして、集計部１４は、不具合の種類と、車両６の種類と、稼働条件とを、不具合が発生した時期に対応付けて、不具合及び稼働情報記憶部１２ａに記憶させる。
なお、本実施形態では、稼働条件として、車両６の走行距離（製造されてからの総走行距離）を用いる。しかしながら、稼働条件はこれに限らず、エンジンのオン／オフ回数、車両６の走行時の平均速度、車両６の周囲の平均気温等が例示される。
また、集計部１４は、不具合に関する情報を取得した場合、不具合の種類、車両６の種類、稼働条件、及び不具合が発生した時期を示す情報を不具合及び稼働情報記憶部１２ａから取得し、時系列分布作成部１６に対して出力する。なお、取得する各情報は、全ての種類の不具合について取得されても良く、特定の種類の不具合について取得されても良い。また、集計部１４が上記各情報を出力するタイミングは、不具合に関する情報を取得した場合に限らず、時系列分布作成部１６からの要求情報を取得した場合であっても良く、予め定めた時間が経過する毎のタイミングであっても良い。
時系列分布作成部１６は、不具合の種類、車両６の種類、稼働条件、及び不具合が発生した時期を示す情報を集計部１４から入力すると、入力した情報に基づき、不具合の発生率を示す時系列分布図を作成する。この際、本実施形態では、不具合に関する情報を稼働条件である走行距離の範囲毎に層別した上で、不具合の種類毎に、不具合の発生率を示す時系列分布図を作成する。なお、本実施形態では、不具合の発生率は、市場で稼働している車両６の台数に対する、不具合が発生した車両６の台数の比率である
一例として図３Ａ乃至図３Ｄに、不具合Ａの発生率を示す時系列分布図を示した。本実施形態では、不具合Ａの発生率を半月毎に集計しており、不具合Ａの発生率を稼働条件（走行距離）に応じて層別し、各層について時系列分布図を作成する。なお、不具合Ａの発生率を示す時系列分布図において、横軸を時間経過とし、縦軸を不具合の発生率とする。また、本実施形態では、不具合の発生率を半月毎に集計しているが、これに限らず、時間単位、１日単位、週単位、月単位等、任意の単位で不具合の発生率を集計して良い。
図３Ａでは、走行距離０〜３０００ｋｍの車両６における不具合の発生率の時系列分布を示し、図３Ｂは、走行距離３０００〜６０００ｋｍの車両６における不具合の発生率の時系列分布を示す。図３Ｃでは、走行距離６０００〜９０００ｋｍの車両６における不具合の発生率の時系列分布を示し、図３Ｄは、走行距離９０００〜１２０００ｋｍの車両６における不具合の発生率の時系列分布を示す。
変化点抽出部２０は、時系列分布作成部１６により作成された、不具合の発生率の時系列分布図から、不具合の発生率の変化点を抽出する。
本実施形態では、不具合の発生率の変化点を、予め定めた期間（例えば、３０日）における不具合の発生率の変化分が、第１の閾値の一例である予め定めた閾値α（例えば、０．０４％）以上である点とする。なお、不具合の発生率の変化点はこれに限らず、不具合の発生率が、不具合の発生率として許容される最高値（例えば、０．０５％）となった点としても良い。また、不具合の発生率の変化点は、この点を例えば中央値とした、予め定めたサイズの幅（例えば、３０日）を持たせて表される。なお、不具合の発生率の変化点においては、この変化点の時期に、特定の製造条件が変更された等の何らかの原因により、不具合の発生率が増加していることが想定される。
ここで、不具合の発生率の変化点を抽出する方法を、図３Ａ乃至図３Ｄに示す不具合の発生率の時系列分布図について説明する。例えば、図３Ａ乃至図３Ｃに示す不具合の発生率の時系列分布図では、不具合の発生率がほぼ一定である。一方、図３Ｄに示す時系列分布図では、「９月１５日」の不具合の発生率と「１０月１５日」の不具合の発生率の変化分Ａは、予め定めた不具合の発生率の上記閾値αを上回っているとする。この場合には、走行距離９０００〜１２０００ｋｍの車両６には、９月１５日から１０月１５日の間に、製造条件に何らかの変更が加えられたことにより、不具合の発生率が高くなったことが想定される。この場合には、不具合の発生率の変化点を「９月１５日〜１０月１５日」として抽出する。
変化分算出部２２ａは、変化点抽出部２０により不具合の発生率の変化点が抽出されると、製造ライン毎に、抽出した変化点における部品の使用率の変化分を算出する。なお、本実施形態では、予め定めた製造条件で製造された各々の部品について、部品の使用率を、不具合が発生した車両６の台数のうちの、当該部品により構成された車両６の台数の割合で表す。また、本実施形態では、変化点における部品の使用率の変化分を算出するが、これに限らず、この変化点を含む、この変化点より広い範囲における部品の使用率の変化分を算出しても良い。これにより、予め定めた時間内に、不具合の発生率の時系列における変化量が予め定めた閾値α以上となり、かつ、部品の使用率の変化分が、第２の閾値の一例である予め定めた閾値β以上となった場合に、この部品が製品の不具合に関連する部品として抽出される。
まず、変化分算出部２２ａは、不具合情報記憶部１２ｂから不具合情報を取得し、不具合に関連する部品の使用率の時系列分布図を作成する。
不具合情報は、一例として図４に示すように、各々の不具合の種類に対して、当該不具合に関連する部品の一覧が対応付けられた情報である。図４に示す不具合情報によると、不具合Ａに関連する部品は、部品Ｘ及び部品Ｙであることがわかる。そこで、変化分算出部２２ａは、不具合情報から、不具合Ａに関連する部品の一覧（部品Ｘ及び部品Ｙ）を取得する。
一方、製造情報記憶部２６には、上述した製造情報が記憶されている。変化分算出部２２ａは、不具合Ａに関連する部品の一覧（部品Ｘ及び部品Ｙ）を取得すると、製造情報記憶部２６から、部品Ｘ及び部品Ｙの製造条件を示す情報を取得する。また、変化分算出部２２ａは、部品Ｘ及び部品Ｙが製造された製造条件毎の使用率の時系列分布図を部品毎に作成する。
なお、本実施形態では、製造条件として、部品が製造された製造ライン（「ロット」ともいう。）を用いて、部品の使用率の時系列分布図を作成する。
一例として図５Ａに、製造ライン毎の部品Ｘの使用率の時系列分布図を示し、一例として図５Ｂに、ロット毎の部品Ｙの使用率の時系列分布図を示した。図５Ａにおいては、ロットＸ１で製造された部品Ｘの使用率４４１、ロットＸ２で製造された部品Ｘの使用率４４２、ロットＸ３で製造された部品Ｘの使用率４４３が示される。また、図５Ｂにおいては、ロットＹ１で製造された部品Ｙの使用率４６１、ロットＹ２で製造された部品Ｙの使用率４６２が示される。すなわち、図５Ａに示す時系列分布図によると、部品Ｘは３つの製造ライン（ロットＸ１、ロットＸ２、ロットＸ３）で製造されており、図５Ｂに示す時系列分布図によると、部品Ｙは２つの製造ライン（ロットＹ１、ロットＹ２）で製造されていることがわかる。
部品Ｘの使用率は、「９月１５日」の時点では、ロットＸ１で製造された部品の使用率４４１が、ロットＸ２及びロットＸ３で製造された部品の使用率４４２、４４３より高い。しかし、「９月１７日」の時点では、ロットＸ１で製造された部品の使用率４４１とロットＸ２で製造された部品の使用率４４２とが等しくなっている。さらに、「９月２０日」の時点では、ロットＸ１で製造された部品の使用率４４１よりもロットＸ２で製造された部品Ｘの使用率４４２の方が高くなっている。一方、ロットＸ３で製造された部品Ｘの使用率４４３は、「９月１５日」の時点に対して、わずかではあるが「９月２０日」の時点では減少傾向にあることを示す。
図５Ａに示す部品の使用率の時系列分布図では、ロットＸ２で製造した部品Ｘの使用率４４２の、９月１５日から９月２０日までの間の変化分Ｂが、予め定めた閾値β（例えば、２０％）以上となっている。また、図５Ａに示す部品の使用率４４１の時系列分布図では、ロットＸ１で製造した部品Ｘの使用率４４１の、９月１５日から９月２０日までの間の変化分Ｃが、閾値β以上となっている。
また、図５Ｂに示す部品Ｙの使用率の時系列分布図では、ロットＹ１で製造された部品Ｙの使用率４６１と、ロットＹ２で製造された部品Ｙの使用率４６２とは、多少の変動があるものの、ほぼ一定であることがわかる。
なお、図５Ａ及び図５Ｂでは、製造ライン毎に部品の使用率の時系列分布図を作成する場合について説明したが、これに限らず、部品の製造に従事した作業者毎に部品の使用率の時系列分布図を作成しても良い。その場合には、一例として図６に示すように、部品の製造割合を作業者毎に時系列に分布させた図を用いて変化点を抽出する。
図６に示す部品の製造割合の時系列分布図では、作業者Ａの製造割合５０と作業者Ｂの製造割合５２と作業者Ｃの製造割合５４とが、８月２５日から９月１０日までの間、ほぼ一定である。ところが、作業者Ｂが製造した部品の製造割合５２が、９月１０日から予め定めた増加の割合以上の割合で増加している。また、図６に示す部品の製造割合の時系列分布図では、作業者Ａが製造した部品の、９月１０日から９月２０日までの間の製造割合５０の変化分Ｄが、第２の閾値の別例である予め定めた閾値γ（例えば、２０％）以上となっている。一方、図６に示す部品の製造割合の時系列分布図では、作業者Ｂが製造した部品の、９月１０日から９月２０日までの間の製造割合５２の変化分Ｅが、閾値γ以上となっている。このような場合には、部品の製造条件の変化点として、部品の製造割合の変化点を「９月１０日〜９月２０日」として抽出する。
不具合関連情報作成部２２ｂは、製造ライン毎に、抽出した変化点の情報、及び抽出した変化点における部品の使用率の変化分の情報を各々対応付けた不具合関連情報を作成する。また、不具合関連情報作成部２２ｂは、作成した不具合関連情報を不具合関連情報記憶部１８に記憶させる。なお、不具合関連情報作成部２２ｂは、変化点抽出部２０により変化点が抽出されなかった製造ライン、すなわち、部品の使用率に変化点が存在しなかった製造ラインについても、他の製造ラインの変化点における部品の使用率の変化分を算出し、不具合関連情報に付加する。
一例として図７に示すように、不具合関連情報は、不具合Ａについて、不具合Ａに関連する部品Ｘの各製造ライン（ロットＸ１乃至Ｘ３）における部品の使用率の変化分が対応付けられている。図７に示す例では、ロットＸ１で製造された部品Ｘの変化点における部品Ｘの使用率の増加の割合が「−３２％」であることを示し、ロットＸ２で製造された部品Ｘの変化点における部品Ｘの使用率の増加の割合が「４０％」であることを示す。また、ロットＸ３で製造された部品Ｘの、上記変化点における部品Ｘの使用率の増加の割合が「２％」であることを示す。
また、一例として図８に示すように、不具合関連情報は、不具合Ａについて、不具合Ａに関連する部品Ｙの各製造ライン（ロットＹ１及びＹ２）における部品の使用率の変化分が対応付けられている。図８に示す例では、ロットＹ１で製造された部品Ｙの、上記変化点における部品Ｙの使用率の増加の割合が「＋２％」であることを示し、ロットＹ２で製造された部品Ｙの、上記変化点における部品Ｙの使用率の増加の割合が「−３％」であることを示す。
また、不具合関連情報作成部２２ｂは、不具合の発生率の変化点（９月１５日から１０月１５日までの間）における部品の使用率の変化分が予め定めた閾値以上となる部品を示す特定不具合関連情報を作成する。すなわち、特定不具合関連情報は、不具合関連情報に含まれる部品のうち、不具合に関連する部品であることが想定される部品のみが含まれるように生成される。特定不具合関連情報は、一例として図９に示すように、不具合関連情報から、部品の使用率の変化点（９月１５日から９月２０日までの間）における部品の使用率の変化分が予め定めた閾値（例えば、２０％）以上となる製造ライン（ロットＸ１及びロットＸ２）について抽出した情報である。なお、図９に示す例では、上記変化点において、ロットＸ１で製造された部品Ｘの使用率が減少し、ロットＸ２で製造された部品Ｘの使用率が増加していることから、車両６の不具合に関連している部品がロットＸ２で製造された部品Ｘであると特定される。
不具合関連情報作成部２２ｂは、特定不具合関連情報を作成すると、作成した特定不具合関連情報を管理部２４に対して出力する。
なお、不具合関連情報作成部２２ｂは、作成した特定不具合関連情報を不具合関連情報記憶部１８に記憶させても良い。
管理部２４は、特定不具合関連情報を不具合関連情報作成部２２ｂから入力すると、不具合情報に示された製造ラインであるロットＸ１及びロットＸを保有する部品メーカを特定する。また、管理部２４は、特定した部品メーカの情報管理サーバに、特定不具合関連情報を送信する。
なお、特定不具合関連情報を受信した部品メーカの情報管理サーバは、受信した不具合関連情報に基づいて、更に下位の階層の部品メーカが製造した部品が当該不具合に関連する場合には、その下位の階層の部品メーカに対して、特定不具合関連情報を送信する。
たとえば、部品Ｘの部品メーカＡが、部品メーカＡ１で製造された部品ａと、部品メーカＡ２で製造された部品ｂとを用いて部品Ｘを製造していたとする。この場合、部品メーカＡの情報管理サーバ３Ａが組立メーカの情報管理サーバ２から不具合関連情報を受信すると、部品メーカＡは、不具合の要因となっている部品、その部品が製造された製造ライン、及び、その製造ラインを保有する部品メーカを特定する。
ここで、部品ａが不具合に関連していると特定された場合、部品メーカＡの情報管理サーバ３Ａは、部品ａを製造する部品メーカＡ１の情報管理サーバ４Ａに対して不具合関連情報を送信する。部品ａを製造する各々の製造ラインが異なる部品メーカにより保有されている場合であっても、部品の製造ラインにより、製造を行っている部品メーカが特定される。
このようにして、本実施形態に係る品質管理装置１０は、管理対象の製品について、不具合の発生時期毎の発生率、稼働条件、及び、製造条件を取得する。また、本実施形態に係る品質管理装置１０は、不具合の発生率を稼働条件で層別し、稼働条件の層毎に不具合の発生率と製造条件との関連性を抽出する。
なお、稼働条件として稼働時間ｔを用いて、不具合に関する情報を集計する場合、稼働時間ｔが長くなるにつれて、製品の故障率λ（ｔ）の稼働時間ｔに対する依存度が高くなる。なお、故障率λ（ｔ）は、形状パラメータｍ、尺度パラメータηとすると、下記（１）で表される。
Figure 0006642090
ここで、部品の寿命のデータから導かれる故障率バスタブ曲線の一例を図１０に示した。一例として図１０に示すように、稼働時間ｔが短い時期には、部品の故障率λ（ｔ）の稼働時間ｔに対する依存度が低く（形状パラメータｍ＜１）、初期故障が多く発生する。一方、稼働時間ｔが長い時期には、部品の故障率λ（ｔ）の稼働時間ｔに対する依存度が高く（形状パラメータｍ＞１）、部品が摩耗することによる摩耗故障が多く発生する。また、稼働時間ｔが短くもなく長くもない時期には、部品の故障率λ（ｔ）の稼働時間ｔに対する依存度がほぼ一定となり（形状パラメータｍ≒１）、ユーザによる使用状況等に依存する偶発故障が多く発生する。
このように、稼働時間ｔが長い層では、寿命により故障する部品が増加する。そのため、不具合に関連する部品の種類が多くなり、不具合に関連する部品を特定する際の精度が低下する可能性がある。そこで、稼働時間ｔを層別する際に、稼働時間ｔが長くなる程、各層の範囲を狭くする、すなわち層を細かく区分すると良い。
例えば、稼働時間ｔに対応する走行距離が長く摩耗故障が発生する層では、形状パラメータｍ＞１である。そこで、例えば、形状パラメータｍ＝２とすると、走行距離を等間隔で層別した場合、不具合の発生率が走行距離の２乗に従って増加する。そこで、走行距離の各層の範囲を２乗分の１に比例させて狭めていくことにより、各層における故障率λ（ｔ）がほぼ同じ値となる。本実施形態では、例えば、摩耗故障が発生する層である走行距離６０００ｋｍ以上の層を、走行距離の各層の範囲を２乗分の１となるように区分する。
一例として図１１に示すように、例えば、走行距離６０００ｋｍ以上の最初の層を６０００〜７５００ｋｍと決めると、次の層は、７５００＋（７５００−６０００）／（７．５／６）２=８４６０となる。同様に、その次の層は、８４６０＋（８４６０−７５００）／（８．４６／７．５）２＝９２１４となる。
このように走行距離を層別すると、各層における故障率λ（ｔ）が予め定めた範囲内、すなわち、ほぼ一定となり、不具合に関連する部品を特定する精度が向上する。
なお、本実施形態に係る品質管理装置１０は、図１２に示すように、装置全体を制御するＣＰＵ３０を備え、図２に示す品質管理装置１０の各部による各処理は、ＣＰＵ３０により制御されて実行される。また、品質管理装置１０は、ＣＰＵ３０の処理に使用されるプログラム及び各種情報を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）３２を備える。また、品質管理装置１０は、ＣＰＵ３０の作業領域として一時的に各種データを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）３４、及び、ＣＰＵ３０の処理に使用される各種情報を記憶する記憶部３６を備える。
本実施形態では、図２の不具合及び稼働情報記憶部１２ａ、不具合情報記憶部１２ｂ、不具合関連情報記憶部１８、及び製造情報記憶部２６は、記憶部３６の一部に設けられるが、これに限らない。記憶部３６とは別個に不具合情報記憶部１２ｂ、不具合関連情報記憶部１８、及び製造情報記憶部２６が設けられても良い。
更に、品質管理装置１０は、電気的に接続された外部装置に対するデータの入出力を行う通信回線Ｉ／Ｆ（interface）部３８を備える。また、品質管理装置１０は、ユーザによる操作入力を受け付ける操作入力部４０、及びデータを表示させる表示部４２を備える。
次に、本実施形態に係る品質管理装置１０が実行する品質管理処理を行う際の処理の流れを、図１３に示すフローチャートを参照して説明する。なお、ここでは、１種類の不具合について、不具合に関連する部品を特定する場合について説明する。
なお、本実施形態では、品質管理処理のプログラムは予め記憶部３６に記憶されているが、これに限らない。例えば、品質管理処理のプログラムは、外部装置から通信回線Ｉ／Ｆ部３８を介して受信して実行されても良い。また、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録された品質管理処理のプログラムがＣＤ−ＲＯＭドライブ等で読み込まれることにより、品質管理処理が実行されるようにしてもよい。
本実施形態では、品質管理処理のプログラムは、ユーザによる操作入力部４０の操作により実行指示が入力された場合に実行される。しかしながら、実行されるタイミングはこれに限らず、品質管理処理のプログラムは、例えば、集計部１４に新たな不具合に関する情報が入力された場合に実行されても良い。また、品質管理処理のプログラムは、予め定めた時間（例えば、２４時間）が経過する毎に実行されても良い。
ステップＳ１０１では、集計部１４が、稼働条件を層別し、不具合に関する情報を層毎に集計する。
ステップＳ１０３では、時系列分布作成部１６が、層毎に不具合の発生率の時系列分布を作成する。
ステップＳ１０５では、変化点抽出部２０が、不具合の発生率の変化点を抽出する。
ステップＳ１０７では、変化分算出部２２ａが、変化点における不具合の変化率の変化分を算出する。
ステップＳ１０９では、変化分算出部２２ａが、変化点における不具合の発生率の変化分が予め定めた閾値以上であるか否かを判定する。ステップＳ１０９で不具合の発生率の変化分が予め定めた閾値以上であると判定した場合（Ｓ１０９，Ｙ）は、ステップＳ１１１に移行する。また、ステップＳ１０９で不具合の発生率の変化分が予め定めた閾値以上でないと判定した場合（Ｓ１０９，Ｎ）は、本品質管理処理のプログラムの実行を終了する。このように、本実施形態では、不要な処理が行われることを回避するために、不具合の発生率が予め定めた閾値以上、変化した場合に、不具合に関連する部品を特定する処理を行う場合について説明するが、これに限らない。すなわち、不具合の発生率が予め定めた閾値以上、変化していない場合であっても、不具合に関連する部品を特定するようにしても良い。
ステップＳ１１１では、変化分算出部２２ａが、不具合に関連する部品を特定する。
ステップＳ１１３では、変化分算出部２２ａが、不具合に関連する部品の使用率の時系列分布図を作成する。
ステップＳ１１５では、変化分算出部２２ａが、不具合に関連する各部品のうちの１つの部品を選択する。
ステップＳ１１７では、変化分算出部２２ａが、選択した部品の使用率に基づき、上述した不具合の発生率の変化点における部品の使用率の変化分を算出する。
ステップＳ１１９では、不具合関連情報作成部２２ｂが、上述した不具合の発生率の変化点における部品の使用率の変化分が予め定めた閾値以上であるか否かを判定する。ステップＳ１１９で部品の使用率の変化分が予め定めた閾値以上であると判定した場合（Ｓ１１９，Ｙ）はステップＳ１２１に移行し、部品の使用率の変化分が予め定めた閾値以上でないと判定した場合（Ｓ１１９，Ｎ）はステップＳ１２３に移行する。
ステップＳ１２１では、不具合関連情報作成部２２ｂが、ステップＳ１１５で選択した部品、及び当該部品の使用率の変化分を、特定不具合関連情報に付加する。なお、特定不具合関連情報が作成されていない場合には、ステップＳ１１５で選択した部品の情報、上述した不具合の発生率の変化点の情報、及び当該部品の使用率の変化分の情報を対応付けた特定不具合情報を作成する。
ステップＳ１２３では、不具合関連情報作成部２２ｂが、ステップＳ１１５で選択されていない未選択の部品があるか否かを判定する。ステップＳ１２３で未選択の部品があると判定した場合（Ｓ１２３，Ｙ）はステップＳ１１５に移行し、未選択の部品がないと判定した場合（Ｓ１２３，Ｎ）はステップＳ１２５に移行する。
ステップＳ１２５では、不具合関連情報作成部２２ｂが、特定不具合関連情報を不具合関連情報記憶部１８に記憶させ、本品質管理処理のプログラムの実行を終了させる。なお、特定不具合関連情報が作成されていない場合には、特定不具合関連情報を不具合関連情報記憶部１８に記憶させずに、本品質管理処理のプログラムの実行を終了させる。
なお、本実施形態では、管理対象とする、市場に出回っている製品が車両６であり、車両６の走行距離を稼働条件として、不具合に関する情報を走行距離毎に層別して集計する場合について説明したが、これに限らない。市場に出回っている製品が、如何なる乗り物であっても良い。また、例えば、市場に出回っている製品が、トナーを用いて用紙に画像を形成する画像形成装置であり、稼働条件を、稼働を開始してからの時間、画像形成の累積枚数、累計トナー消費量等とすると良い。また、管理対象とする、市場に出回っている製品は、パーソナルコンピュータ、携帯端末等の電子機器、家庭電化製品等であっても良く、この場合には、稼働条件を、稼働時間、製品の最高温度又は平均温度等とすると良い。
あるいは、不具合に関する情報を、新車からの稼働時間、走行距離、繰り返し動作することにより劣化が累積するような動作の回数等のうちの少なくとも一部により層別して集計しても良い。なお、繰り返し動作することにより劣化が累積するような動作の回数は、例えば、エンジンのオン／オフ回数、ブレーキの踏み込み累積回数、シフトレバーによるギアチェンジ累積回数等である。
また、車両に発生した不具合に関連する稼働条件は１種類とは限らず、複数種類の稼働条件に依存して不具合が発生している場合があり、その場合には不具合に関連する製造条件を特定することが難しくなる。その場合には、不具合の発生率を、複数の稼働条件を考慮して多次元的に層別することで、不具合に関連する部品を特定すると良い。なお、複数の稼働条件を考慮して多次元的に層別する場合、例えば、稼働条件の種類毎に、不具合の発生率を車両の稼働条件で層別し、種類が異なる複数の稼働条件の層同士の組み合わせ毎に不具合の発生率と製品の製造条件との関連性を抽出すると良い。一例として図１４に示すように、不具合の発生率を、走行距離、及びエンジンのオン／オフ回数の２種類の稼働条件により２次元的に層別することで、より精度良く不具合に関連する部品が特定される。
また、本実施形態では、不具合の発生率を稼働条件で層別し、層毎に不具合の発生率の時系列分布を作成して変化点を抽出し、製造条件（部品の使用率）については、変化点における変化分を算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、製造条件（部品の使用率）についても稼働条件で層別して時系列分布を作成し、層別した不具合の発生率の時系列分布と、層別した製造条件の時系列分布を用いて、不具合に関連する製造条件を特定しても良い。
１ 品質管理システム
２、３Ａ、３Ｂ、４Ａ、４Ｂ、５ 情報管理サーバ
６ 車両
１０ 品質管理装置
１２ａ 不具合及び稼働情報記憶部
１２ｂ 不具合情報記憶部
１４ 集計部
１６ 時系列分布作成部
１８ 不具合関連情報記憶部
２０ 変化点抽出部
２２ 関連性解析部
２２ａ 変化分算出部
２２ｂ 不具合関連情報作成部
２４ 管理部
２６ 製造情報記憶部
３０ ＣＰＵ
３２ ＲＯＭ
３４ ＲＡＭ
３６ 記憶部
３８ 通信回線Ｉ／Ｆ部
４０ 操作入力部
４２ 表示部

Claims (12)

  1. 管理対象の製品について、不具合の発生時期毎の発生率、前記製品の稼働条件、及び、前記製品の製造条件を取得する取得手段と、
    前記発生率を前記稼働条件で層別し、前記稼働条件の層毎に前記発生率と前記製造条件との関連性を抽出する抽出手段と
    を備える品質管理装置。
  2. 前記取得手段は、不具合の発生時期毎の発生率を不具合の種類毎に取得し、
    前記抽出手段は、前記発生率を前記稼働条件で層別するとともに、不具合の種類毎に、前記稼働条件の層毎に前記発生率と前記製造条件との関連性を抽出する
    請求項１に記載の品質管理装置。
  3. 前記発生率は、前記製品の稼働台数と、不具合が発生した前記製品の台数との比率である
    請求項１又は２記載の品質管理装置。
  4. 前記抽出手段は、前記稼働条件の層毎に、前記発生率と、不具合が発生した前記製品の台数のうちの、前記製品を構成する部品が予め定めた製造条件で製造された前記製品の台数の割合との関係性を抽出する
    請求項１〜３の何れか１項記載の品質管理装置。
  5. 前記稼働条件は、前記製品の稼働時間であり、
    前記抽出手段は、前記稼働条件に伴う前記発生率が予め定めた閾値以上である時期を含む前記稼働時間の範囲を、他の範囲よりも細かく層別する
    請求項４記載の品質管理装置。
  6. 前記製品は、車両であり、
    前記稼働条件は、前記車両の走行距離であり、
    前記抽出手段は、前記車両の走行距離が予め定めた閾値以上となる前記走行距離の範囲を、他の範囲よりも細かく層別する
    請求項４記載の品質管理装置。
  7. 前記製品は、電子機器であり、
    前記稼働条件は、前記電子機器の稼働時間であり、
    前記抽出手段は、前記電子機器の稼働時間が予め定めた閾値以上となる前記稼働時間の範囲を、他の範囲よりも細かく層別する
    請求項４記載の品質管理装置。
  8. 前記抽出手段は、前記稼働条件の層毎の前記発生率が各々予め定めた範囲内となるように前記稼働条件の各層の範囲を決定する
    請求項１〜７の何れか１項記載の品質管理装置。
  9. 前記抽出手段は、予め定めた時間内に、前記発生率の時系列における変化量が予め定めた第１閾値以上となり、かつ、前記製造条件の変化量が予め定めた第２閾値以上となった場合に、前記予め定めた製造条件を前記製品の不具合に関連する製造条件として抽出する
    請求項１〜８の何れか１項記載の品質管理装置。
  10. 前記抽出手段は、前記稼働条件の種類毎に、前記発生率を前記稼働条件で層別し、種類が異なる複数の稼働条件の層同士の組み合わせ毎に前記発生率と前記製造条件との関連性を抽出する
    請求項１〜９の何れか１項記載の品質管理装置。
  11. 前記製造条件は、製品を構成する部品の製造条件、製品を製造する業者、製品を製造する製造ライン、及び、製品を製造する作業者の少なくとも一部を含む
    請求項１〜１０の何れか１項記載の品質管理装置。
  12. コンピュータを、請求項１乃至１１の何れか１項記載の品質管理装置を構成する各手段として機能させるための品質管理プログラム。
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