JP7061469B2 - Productivity evaluation system and its method - Google Patents
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Description
本発明は、生産ラインにおける製造装置の生産性評価システム及び生産性評価方法に関する。 The present invention relates to a productivity evaluation system and a productivity evaluation method for a manufacturing apparatus in a production line.
一般に、大量の製品を生産する際には、生産ラインは生産に必要な複数の製造装置を連結して構築する場合が多い。例えば、電子部品が実装された基板を生産する電子部品実装ラインは部品実装機、半田印刷機、接着剤塗布装置、リフロー装置、検査装置等を連結して構築されている。一般に、これらの製造装置は自身の稼動情報、例えばサイクルタイムや各種阻害要因による停止時間などを取得できるようになっている。また近年、生産ラインを構築する複数の製造装置を一括してモニタリングする装置が用いられるようになってきている。 In general, when producing a large amount of products, a production line is often constructed by connecting a plurality of manufacturing devices necessary for production. For example, an electronic component mounting line that produces a substrate on which electronic components are mounted is constructed by connecting a component mounting machine, a solder printing machine, an adhesive coating device, a reflow device, an inspection device, and the like. In general, these manufacturing devices can acquire their own operation information, such as cycle time and downtime due to various obstructive factors. Further, in recent years, a device for collectively monitoring a plurality of manufacturing devices for constructing a production line has been used.
この種のモニタリング装置の例として、特許文献1に開示される電子部品実装システムは、生産ラインを構成する各製造装置においてプリント基板が搬入されてから、搬出されるまでのサイクルタイムを時系列順にモニタリングし、各製造装置ごとに最も短いサイクルタイム、実測平均サイクルタイムなどを算出して、ボトルネック装置の特定と、製造装置の問題や恒久的な生産ロスを検出する手法が提案されている。
As an example of this type of monitoring device, the electronic component mounting system disclosed in
しかしながら、上記特許文献1に開示されるようなサイクルタイムのモニタリングをベースとする製造装置の能力や生産ロスの分析方法では、製造装置が前製品を処理している最中に何らかのエラーが発生して停止したことによる製造装置内での待ち時間、および生産ライン内で接続されている他の前工程の製造装置の停止による当該製造装置内での待ち時間が考慮されていない。そのため、当該製造装置のサイクルタイムの変移が待ち時間の変移によるものか、稼動時間の変移によるものかを適切に区別することが難しい。
However, in the method for analyzing the capacity and production loss of a manufacturing apparatus based on the monitoring of cycle time as disclosed in
また、製造装置においては正常に処理が終了する正常状態と、何らかのエラーによる停止時間を含んだエラー状態とが存在し、軽微なエラー状態における停止時間は僅かであり、発生頻度も高い。そのため、サイクルタイムの変移が正常状態における変移か、軽微なエラーによる変移かを適切に区別することが難しい。 Further, in the manufacturing apparatus, there are a normal state in which processing is normally completed and an error state including a stop time due to some error, and the stop time in a minor error state is short and the frequency of occurrence is high. Therefore, it is difficult to properly distinguish whether the cycle time transition is a transition in a normal state or a transition due to a minor error.
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、生産ラインを構成する製造装置の生産状態を的確に分析、把握することにより生産ライン全体の生産性を向上する生産性評価システムおよび生産性評価方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and is a productivity evaluation system that improves the productivity of the entire production line by accurately analyzing and grasping the production state of the production equipment constituting the production line. The purpose is to provide a productivity evaluation method.
本発明の生産性評価システムの好ましい例では、複数の製造装置による一連の処理により製品を生産する生産ラインの生産性を評価するシステムであって、製造装置から、製品ごとの製造開始時刻、製造終了時刻、およびエラー発生時刻の情報を収集して、製品ごとの稼動時間中にエラーの発生の有無を判定して稼動情報を記憶する稼動情報蓄積装置と、前記稼動情報蓄積装置から、集計期間中のエラーが発生していない正常実績稼動情報を抽出して、前記正常実績稼動情報を集計間隔ごとの集合で、実績稼動時間の統計値を計算する生産性評価装置とを備えて構成する。 A preferred example of the productivity evaluation system of the present invention is a system for evaluating the productivity of a production line that produces a product by a series of processes by a plurality of manufacturing devices, from the manufacturing device to the manufacturing start time and manufacturing for each product. Aggregation period from the operation information storage device that collects information on the end time and error occurrence time, determines whether an error has occurred during the operation time of each product, and stores the operation information, and the operation information storage device. The normal actual operation information in which no error has occurred is extracted, and the normal actual operation information is assembled as a set for each aggregation interval, and is provided with a productivity evaluation device for calculating statistical values of actual operation time.
また、本発明の他の特徴として、前記生産性評価システムにおいて、前記生産性評価装置が、製造装置、および製品機種により区別した集計期間中のエラー無しの全ての稼動情報を抽出し、正常実績稼動情報として記憶する。 Further, as another feature of the present invention, in the productivity evaluation system, the productivity evaluation device extracts all operation information without errors during the aggregation period classified by the manufacturing device and the product model, and the normal results are obtained. Store as operation information.
また、本発明の更に他の特徴として、前記生産性評価システムにおいて、前記生産性評価装置が、集計間隔ごとの実績稼動時間の平均値、および標準偏差を時系列の推移のグラフに作成して、表示部に、または製造現場端末に、または各製造装置の制御部のモニタに表示する。 Further, as yet another feature of the present invention, in the productivity evaluation system, the productivity evaluation device creates an average value of actual operating hours and a standard deviation for each aggregation interval in a graph of time-series transition. , Display on the display, on the terminal at the manufacturing site, or on the monitor of the control unit of each manufacturing device.
また、本発明の生産性評価方法の好ましい例では、複数の製造装置による一連の処理により製品を生産する生産ラインの生産性を計算機が評価する方法であって、計算機が、各製造装置から、製品ごとの製造開始時刻、製造終了時刻、およびエラー発生時刻の情報を収集して、製品ごとの各稼動情報の製造開始時刻と製造終了時刻の間にエラー発生時刻を突き合わせて、エラーの発生の有無を判定して、稼動情報を蓄積し、製造装置、および製品機種により区別した集計期間中のエラー無しの全ての稼動情報を抽出し、正常実績稼動情報として記憶し、集計間隔ごとの実績稼動時間の平均値、および標準偏差を時系列の推移のグラフに作成して、表示部に、または製造現場端末に、または各製造装置の制御部のモニタに表示する。 Further, a preferred example of the productivity evaluation method of the present invention is a method in which a computer evaluates the productivity of a production line that produces a product by a series of processes by a plurality of manufacturing devices, and the computer can be used from each manufacturing device. Information on the manufacturing start time, manufacturing end time, and error occurrence time for each product is collected, and the error occurrence time is matched between the manufacturing start time and the manufacturing end time of each operation information for each product to generate an error. Judging the presence or absence, accumulating operation information, extracting all operation information without errors during the aggregation period classified by manufacturing equipment and product model, storing it as normal actual operation information, and performing actual operation for each aggregation interval. The average value and standard deviation of time are created in a graph of transition over time and displayed on the display unit, the terminal at the manufacturing site, or on the monitor of the control unit of each manufacturing device.
本発明によれば、生産ラインを構成する製造装置の生産状態を的確に分析、把握することにより生産ライン全体の生産性を向上する生産性評価システムおよび生産性評価方法を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a productivity evaluation system and a productivity evaluation method for improving the productivity of the entire production line by accurately analyzing and grasping the production state of the production equipment constituting the production line.
以下、実施例を、図面を用いて説明する。 Hereinafter, examples will be described with reference to the drawings.
図1は、生産ラインを構成する各製造装置200の生産性を評価するために、各製造装置の稼働情報、エラー情報をモニタリングし、正常実績稼動時間の統計情報を算出する生産性評価装置100、および稼動情報蓄積装置170から構成される生産性評価システムの構成図の例である。
FIG. 1 shows a
生産性評価装置100は、汎用の計算機上に構成することができて、そのハードウェア構成は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)などにより構成される演算部110、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリなどを用いたSSD(Solid State Drive)などにより構成される記憶部120、キーボードやマウス等の入力デバイスより構成される操作部130、LCD(Liquid Crystal Display)、有機ELディスプレイなどの表示装置、各種出力装置などにより構成される表示部140、NIC(Network Interface Card)などにより構成される通信部150、などを備える。
通信部150は、無線ネットワークまたは有線ネットワークのネットワーク160を介して稼動情報蓄積装置170、製造現場端末180、および生産ラインを構成する各製造装置200と接続されている。
The
The
演算部110は、記憶部120に記憶されている製造装置生産性評価プログラム121をRAMへロードしてCPUで実行することにより以下の各機能部を実現する。演算部110は、生産性評価条件設定部111、正常実績稼動時間集計部112、故障傾向判定閾値設定部113、正常実績稼動時間統計値報告部114を有する。
The
稼動情報蓄積装置170は、汎用の計算機上に構成されるデータベースサーバであり、演算部で実現される稼動情報収集部171が、各製造装置から定期的に稼働情報、エラー情報を収集して、エラー有無判定部172がエラー有無を判定して、収集したデータを製造装置稼動情報173に一定期間記憶する。
The operation
図2に、例えばプリント基板に電子部品を実装する製造装置200の内部における、製品(プリント基板)204に対して電子部品を実装するなどの製造を行う稼動エリア202、製品205を搬入して稼動待ち状態に保持する稼動待ちエリア201、及び製造後の製品206を次工程へ送り出す前に保持する搬出待ちエリア203を上から見た概観図を示す。
In FIG. 2, for example, an
例えば、電子部品実装装置では、メンテナンスなどにおいて参照することに備えて、制御装置において、製造装置の稼動履歴情報を製造装置ログ(装置稼動ログ、装置エラーログ)に記録している。例えば、装置稼動ログに含まれる情報には、(1)製品機種xの製品を何個(枚)、製造を開始する時刻、(2)製造装置内の各部の状態と時刻、(3)稼動待ちエリア201から製品を稼動エリア202へ移動する時刻、(4)製品毎に稼動エリア202にて製造(実装、加工など)を稼動開始する時刻、(5)製品毎に稼動詳細情報と時刻、(6)製品毎に稼動エリア202にて製造(実装、加工など)を稼動終了する時刻、(7)製造(実装、加工など)終了後の製品を稼動エリア202から搬出待ちエリア203へ移動する時刻、その他などがある。
For example, in the electronic component mounting device, the operation history information of the manufacturing device is recorded in the manufacturing device log (device operation log, device error log) in the control device in preparation for reference in maintenance or the like. For example, the information contained in the device operation log includes (1) how many products (sheets) of the product model x, the time when manufacturing starts, (2) the state and time of each part in the manufacturing device, and (3) operation. Time to move the product from the
また、例えば、装置エラーログに含まれる情報には、部品切れ、吸着ミスなどの数秒から数分程度で復旧する軽微なエラーから、復旧に時間を要する各種エラーまでエラーの発生時刻、エラーの識別コード、エラーに関係する製造装置内の部品IDなどがある。 In addition, for example, the information contained in the device error log includes error occurrence time and error identification, from minor errors such as parts outages and suction errors that recover in a few seconds to a few minutes to various errors that take a long time to recover. There are codes, component IDs in manufacturing equipment related to errors, and so on.
稼動情報蓄積装置170の稼動情報収集部171は、例えば所定のアクセスタイミングとして、製造ラインが稼動日の毎日、毎時1回起動され、対象とする全ての製造ラインの全ての製造装置の制御装置に対して、各製造装置を順次アクセスして、アクセス前の1時間分の装置稼動ログの情報、及び装置エラーログの情報を読み出す。
The operation
装置稼動ログの情報の中より、本実施例では、製品毎に稼動エリア202にて製造(実装、加工など)を開始する時刻と、製造を終了する時刻を読み出す。また、同時に、装置エラーログの情報より、エラーの発生時刻を読み出す。
図3(A)には、ある製造装置から読み出した製造開始時刻301、製造終了時刻302の各情報を含む装置稼動ログの情報の例を、図3(B)には、同じ製造装置から読み出したエラー発生時刻303の情報を含む装置エラーログの情報の例を示す。
From the information in the device operation log, in this embodiment, the time when manufacturing (mounting, processing, etc.) is started in the
FIG. 3A shows an example of device operation log information including information of a
稼動情報蓄積装置170のエラー有無判定部172は、図3(B)の各エラー発生時刻303が、図3(A)のどの製品IDの製造中に起こったかを、各製造開始時刻301、各製造終了時刻302と比較して、判定する。図3(A)、(B)の例では、エラー#1が、製品ID=102の製造中に発生していることが判定される。(製品の製造中にエラーが発生するということは、製造装置の稼動が一時停止して、復旧するまでに待ち時間が発生して、通常、製造開始時刻から製造終了時刻までの稼動時間が長く掛かることを意味する。)そのエラー有無の判定結果304を含めた製造装置の稼動情報(図3(C)参照)を、稼動情報収集部171は、製造装置稼動情報記憶領域173に記憶する。
The error presence /
図4に、製造装置稼動情報記憶領域173に記憶されたデータテーブルの例を示す。401の各行のデータレコードは、9月12日に製造された製造装置番号=1、製品機種=3の各製品の稼動情報の一部を記憶しており、403の各行のデータレコードは、9月19日に製造された製造装置番号=1、製品機種=3の各製品の稼動情報の一部を記憶している。そして、その間の402の各行には、9月12日から9月19日の間に製造された、製造装置番号=1、製品機種=3の残りの製品、その他の製品機種の各製品の稼動情報、およびその他の全ての製造装置、全ての製品機種の各製品の稼動情報を、稼動情報収集部171のアクセスタイミングの間隔の間に収集された稼動情報の集合ごとに記憶している。404、405の各行のデータレコードも同様である。
FIG. 4 shows an example of a data table stored in the manufacturing equipment operation
生産性評価装置100の記憶部120の生産実績情報122は、各生産ラインの各製造装置が、毎日、どの製品機種の製品を何個(枚)製造したかの実績を、一定期間記録する。生産実績情報122に記録する情報は毎日追加、更新されるとともに、一定期間過ぎた古い情報は破棄される。
The
生産性評価装置100の演算部110の生産性評価条件設定部111は、生産ラインを構成する製造装置の生産性評価に先立ちユーザにより起動され、ユーザによる評価対象とする生産ライン、製造装置の指定、正常実績稼動時間データの集計期間、集計間隔、故障傾向判定閾値を設定するための統計情報の期間、稼動情報蓄積装置のアクセスタイミング、データ保持期間などの各情報の入力、指定を受付け、記憶部120の生産性評価条件パラメータ123へ格納する。
The productivity evaluation
生産性評価装置100の演算部110の正常実績稼動時間集計部112は、ユーザが生産性評価を必要とした時期に指示されて、または予め決められた評価時期に自動で起動されて、図5に示すフローチャートの処理を実行する。
The normal actual operating
ステップS101において、生産性評価条件パラメータ123をアクセスして、集計期間、集計間隔、評価対象生産ラインを設定する。ここで、ユーザが操作部130から、各パラメータを初期入力により指定してもよい。
In step S101, the productivity
ステップS102において、変数iに評価対象生産ラインの各製造装置番号を順次選択して設定して、S109まで繰り返し実行する。 In step S102, each manufacturing apparatus number of the production line to be evaluated is sequentially selected and set in the variable i, and the process is repeatedly executed up to S109.
ステップS103において、変数jに、集計期間中に製造装置iで製造した各製品機種を生産実績情報122から読み出して順次選択して設定して、S108まで繰り返し実行する。
In step S103, each product model manufactured by the manufacturing apparatus i during the aggregation period is read from the
ステップS104において、製造装置稼動情報テーブル173より、集計期間中の製造装置i、製品機種jのエラー無しの全ての稼動情報を読み出し、正常実績稼動情報124記憶領域へ記憶する。
すなわち、製造装置稼動情報テーブル173には、全ての製造装置において、全ての製品機種に係わる稼動情報が、稼動情報蓄積装置に設定された蓄積期間の間保存されている。その中より、集計期間(例えば、2017年9月11日(月)~2017年10月1日(日)までの3週間)の間に製造装置i(i=1)で製造された、製品機種j(j=3)の稼動情報のみ読み出して、かつエラー有無情報が有406のデータレコードは除外して、その他の稼動情報を正常実績稼動情報124記憶領域へ記憶する。
In step S104, all the operation information of the manufacturing equipment i and the product model j during the aggregation period without any error is read from the manufacturing equipment operation information table 173 and stored in the normal
That is, in the manufacturing equipment operation information table 173, operation information related to all product models is stored in the manufacturing equipment operation information table 173 for the storage period set in the operation information storage device. Among them, products manufactured by the manufacturing apparatus i (i = 1) during the aggregation period (for example, 3 weeks from September 11, 2017 (Monday) to October 1, 2017 (Sunday)). Only the operation information of the model j (j = 3) is read, and the data record having the error presence / absence information of 406 is excluded, and other operation information is stored in the normal
図6は、毎回更新される正常実績稼動情報124記憶領域のデータテーブルの例を示している。501~506の全ての行の稼動情報は、集計期間中の製造装置i(i=1)、製品機種j(j=3)のエラー無しの全ての稼動情報である。
FIG. 6 shows an example of a data table of the normal
ステップS105において、正常実績稼動情報124記憶領域に記憶した各稼動情報に対して、数1式により製造開始時刻から製造終了時刻までの実績稼動時間を計算して、正常実績稼動情報テーブルに記憶する。
(数1) (実績稼動時間)=(製造終了時刻)-(製造開始時刻)
正常実績稼動情報は、エラー無しの稼動情報であるため、製品の製造過程である稼動中に停止時間が入っていない実績稼動時間が求められる。すなわち、製造装置に製品が搬入されてから搬出されるまでのサイクルタイムから、前記製造装置に製品が搬入されてから前記製造装置が実質的な作業を開始するまでの稼動待ち時間と、前記製造装置が実質的な作業を終了してから製品が前記製造装置から搬出されるまでの搬出待ち時間を除外できる。そのため、当該製造装置が前製品の処理中に停止したことによる前記稼動待ち時間と、他の前工程の製造装置が停止したことによる前記搬出待ち時間を除外できる。その結果、ユーザ(評価者)はモニタリング対象の前記製造装置における、生産状態の変化を正確に認識することができる。
In step S105, for each operation information stored in the normal
(Number 1) (Actual operating time) = (Manufacturing end time)-(Manufacturing start time)
Since the normal actual operation information is the operation information without any error, the actual operation time without the stop time during the operation in the manufacturing process of the product is required. That is, from the cycle time from the delivery of the product to the manufacturing apparatus to the removal of the product, the operation waiting time from the delivery of the product to the manufacturing apparatus to the start of the actual work of the manufacturing apparatus, and the manufacturing. It is possible to exclude the carry-out waiting time from when the device finishes the substantial work until the product is carried out from the manufacturing device. Therefore, it is possible to exclude the operation waiting time due to the stoppage of the manufacturing apparatus during the processing of the previous product and the carry-out waiting time due to the stoppage of the manufacturing apparatus of the other previous process. As a result, the user (evaluator) can accurately recognize the change in the production state in the manufacturing apparatus to be monitored.
ステップS106において、前記実績稼動時間が計算された正常実績稼動情報124記憶領域の稼動情報を、集計間隔(例えば本実施例では、集計間隔を1週間として、2017年9月11日(月)~2017年9月17日(日)、2017年9月18日(月)~2017年9月24日(日)、2017年9月25日(月)~2017年10月1日(日)、の各期間)ごとの集合に分ける。そして、各集合ごとに、各集合に含まれる各稼動情報の実績稼動時間の平均値、標準偏差を計算する。
In step S106, the operation information of the normal
ステップS107において、S106で計算した各集計間隔における実績稼動時間の統計値(稼動時間平均値、標準偏差)を、正常実績稼動時間統計結果125記憶領域に記憶する。
図7に、正常実績稼動時間統計結果125記憶領域に記憶されたデータテーブルの例を示す。正常実績稼動時間統計結果125テーブルは、製造装置番号、製品機種、集計間隔、稼動時間平均値、標準偏差のデータ項目よりなり、全ての製造装置i、製品機種jの統計値を順番に記憶する。
In step S107, the statistical value (operating time average value, standard deviation) of the actual operating time at each aggregation interval calculated in S106 is stored in the normal actual operating time
FIG. 7 shows an example of a data table stored in the normal actual operating time
ステップS110において、生産性評価装置100の演算部110の正常実績稼動時間統計値報告部114が起動され、正常実績稼動時間集計部112において計算されて、正常実績稼動時間統計結果125記憶領域に記憶された統計結果に基づいて、各製造装置の制御部のモニタ、および/または、製造現場端末へ正常実績稼動時間統計結果を報告する。
In step S110, the normal actual operating time statistical
例えば、製造装置(i=1)の制御部にモニタがある場合には、図10に示すように、製品機種=3における正常実績稼動時間統計値推移のグラフを作成して、製造装置(i=1)の制御部のモニタに出力することが可能である。同様に、その他の全ての製造装置iへ出力が可能である。または、製造現場に在る端末180へ正常実績稼動時間統計結果を出力する。製造現場のユーザは、製造現場端末180において、所望とする製造装置の正常実績稼動時間統計結果のグラフを表示させて、製造ばらつきの有無を判定することができる。
For example, when the control unit of the manufacturing apparatus (i = 1) has a monitor, as shown in FIG. 10, a graph of the normal actual operating time statistical value transition in the product model = 3 is created, and the manufacturing apparatus (i = 1) is used. It is possible to output to the monitor of the control unit of = 1). Similarly, it is possible to output to all other manufacturing devices i. Alternatively, the normal actual operating time statistical result is output to the terminal 180 at the manufacturing site. The user at the manufacturing site can display the graph of the normal actual operating time statistical result of the desired manufacturing apparatus on the
生産性評価装置100のユーザは、正常実績稼動時間統計値報告部114を起動して、評価対象として指定した全ての生産ラインを構成する全ての製造装置の正常実績稼動時間統計結果のグラフを、表示部140に出力させて、製造ばらつきの有無を判定することができる。
The user of the
本実施例では、正常実績稼動時間統計値報告部114が、正常実績稼動時間統計結果を報告する際に、ある集計間隔における稼動時間平均値が、過去の統計情報に基づいて算出した閾値を越えるか否かを判定して、もし超える稼動時間平均値が発生した場合には、該当する製造装置はメンテナンスが必要と判定して、故障傾向を報知する機能を備えるようにする。
In this embodiment, when the normal actual operating time statistical
前記閾値による判定機能を実現するために、生産性評価装置100の記憶部120に、過去統計情報126記憶領域を設ける。図8に、過去統計情報126記憶領域に記憶されるデータテーブルの例を示す。過去統計情報126は、予め決められた期間、正常実績稼動時間集計部112が各集計間隔における実績稼動時間の統計値(稼動時間平均値、標準偏差)を、正常実績稼動時間統計結果125記憶領域に記憶する際に、同時に、製造装置番号、製品機種、集計間隔、稼動時間平均値のデータ項目を全て記録しておく。なお、過去統計情報126記憶領域に記憶された過去統計情報は、予め決められた期間を過ぎた古い情報は順次破棄される。
In order to realize the determination function based on the threshold value, the
生産性評価装置100の演算部110の故障傾向判定閾値設定部113は、ユーザによって閾値設定処理が必要と判断された時期にユーザによる指定により、または予め設定された間隔で自動更新をする時期に達した時に、起動される。故障傾向判定閾値設定部113の処理は、図9のフローチャートにより表わされる。
The failure tendency determination threshold
ステップS201において、生産性評価条件パラメータ123をアクセスして、閾値を設定する対象の製造装置番号、閾値を設定するために過去統計情報126を参照する期間P(例えば8週間など)を読出し、各製造装置において製造した製品機種は生産実績情報122より読み出して、閾値設定条件を指定する。ここで、ユーザが操作部130から、各パラメータを初期入力により指定してもよい。
In step S201, the productivity
ステップS202において、変数iに閾値設定対象製造装置番号を順次選択して設定して、S207まで繰り返し実行する。 In step S202, the threshold value setting target manufacturing apparatus number is sequentially selected and set in the variable i, and the execution is repeated up to S207.
ステップS203において、変数jに、閾値設定対象製品機種を順次選択して設定して、S206まで繰り返し実行する。 In step S203, the threshold setting target product models are sequentially selected and set in the variable j, and the process is repeatedly executed up to S206.
ステップS204において、過去統計情報126記憶領域より、閾値設定期間P中の製造装置i、製品機種jの全ての過去統計データを読み出し、過去統計データの稼動時間平均値の平均値m、標準偏差σを算出する。
In step S204, all the past statistical data of the manufacturing apparatus i and the product model j during the threshold setting period P are read from the past
ステップS205において、故障傾向判定のための閾値Sを、数2式によって、
(数2) S=m+σ
と算出する。算出した閾値Sは、製造装置i、製品機種jに対する閾値として、生産性評価条件パラメータ123記憶領域へ記憶する。既に、生産性評価条件パラメータ123記憶領域に、製造装置i、製品機種jに対する閾値が記憶されている場合には、新たに計算した閾値によって更新する。
なお、閾値Sの算出方法は、上記した数2式に限定する必要はなく、適宜変更しても良い。
In step S205, the threshold value S for determining the failure tendency is set by the
(Number 2) S = m + σ
Is calculated. The calculated threshold value S is stored in the productivity
The method for calculating the threshold value S does not have to be limited to the above-mentioned equation (2), and may be appropriately changed.
実施例2においては、正常実績稼動時間統計値報告部114が、正常実績稼動時間統計結果125を報告する際に、該当する閾値Sを生産性評価条件パラメータ123記憶領域から読み出して、正常実績稼動時間統計結果の稼動時間平均値が閾値Sを超える値である場合には、該当する製造装置はメンテナンスが必要と判定して、ユーザに対して、故障傾向を報知するメッセージを示すか、またはアラームを鳴らすなどにより警告を発する。
In the second embodiment, when the normal actual operating time statistical
100 生産性評価装置
110 演算部
111 生産性評価条件設定部
112 正常実績稼動時間集計部
113 故障傾向判定閾値設定部
114 正常実績稼動時間統計値報告部
120 記憶部
121 製造装置生産性評価プログラム(記憶領域)
122 生産実績情報(記憶領域)
123 生産性評価条件パラメータ(記憶領域)
124 正常実績稼動情報(記憶領域)
125 正常実績稼動時間統計結果(記憶領域)
126 過去統計情報(記憶領域)
130 操作部
140 表示部
150 通信部
160 ネットワーク
170 稼動情報蓄積装置
171 稼動情報収集部
172 エラー有無判定部
173 製造装置稼動情報(記憶領域)
180 製造現場端末
200 製造装置
201 稼動待ちエリア
202 稼動エリア
203 搬出待ちエリア
204 製品(プリント基板)
205 稼動待ち状態の製品
206 搬出待ち状態の製品
301 製造開始時刻
302 製造終了時刻
303 エラー発生時刻
304 エラー有無の判定結果
100
122 Production record information (storage area)
123 Productivity evaluation condition parameter (storage area)
124 Normal performance operation information (storage area)
125 Normal actual operating time statistical results (storage area)
126 Past statistics (storage area)
130
180
205 Product waiting to be operated 206 Product waiting to be carried out 301
Claims (6)
各製造装置は、少なくとも製造装置番号、製品機種、製品ID、製品ごとの製造開始時刻、および製造終了時刻を含む装置稼動情報、並びに少なくとも生産ロスを発生する可能性を有する各種装置エラーの発生時刻を含む装置エラー情報を報告するように構成されており、
ネットワークを介して、各製造装置から、製品ごとの製造開始時刻、製造終了時刻、および装置エラー発生時刻の情報を収集して、製品ごとの製造開始時刻と製造終了時刻の間に装置エラー発生時刻を突き合わせて、装置エラーの発生の有無の判定値を付加して、装置稼動情報を記憶する稼動情報蓄積装置と、
前記稼動情報蓄積装置から、製造装置、および製品機種ごとにエラーが発生した判定フラグが付いていない全ての装置稼動情報を正常実績稼動情報として抽出し、ユーザが任意に指定した集計間隔ごとの正常実績稼動時間の平均値、および標準偏差を時系列の推移のグラフに作成して、表示部に、または製造現場端末に、または各製造装置の制御部のモニタに表示する生産性評価装置と、
を備えていることを特徴とする生産性評価システム。 In a configuration in which a plurality of manufacturing devices are connected to carry out each process of manufacturing a product in a production line, device operation information and device error information are collected from each manufacturing device to check the production status of each manufacturing device. It is a productivity evaluation system that helps you to do
Each manufacturing device has at least the manufacturing device number, product model, product ID, device operation information including the manufacturing start time and manufacturing end time for each product, and at least the time when various device errors that may cause production loss occur. It is configured to report device error information, including
Through the network, information on the manufacturing start time, manufacturing end time, and device error occurrence time for each product is collected from each manufacturing device, and the device error occurrence time is between the manufacturing start time and the manufacturing end time for each product. And the operation information storage device that stores the device operation information by adding the judgment value of the presence or absence of the device error.
From the operation information storage device, all device operation information without the judgment flag that an error occurred for each manufacturing device and product model is extracted as normal actual operation information, and for each aggregation interval arbitrarily specified by the user . With a productivity evaluation device that creates a graph of normal actual operating hours and standard deviations in a time-series transition and displays them on the display unit, on the terminal at the manufacturing site, or on the monitor of the control unit of each manufacturing equipment. ,
A productivity evaluation system characterized by being equipped with.
(数2) S=m+σ
と算出することを特徴とする請求項2に記載の生産性評価システム。 The productivity evaluation device records the average value of the normal actual operating hours for each aggregation interval arbitrarily specified by the user as past statistical information, reads out the past statistical information for a predetermined period at the time of setting the threshold value, and for each aggregation interval. Calculate the average value m and standard deviation σ of the average value of the normal actual operating hours of, and set the threshold value S by the equation 2
(Number 2) S = m + σ
The productivity evaluation system according to claim 2 , wherein the productivity evaluation system is calculated.
各製造装置は、少なくとも製造装置番号、製品機種、製品ID、製品ごとの製造開始時刻、および製造終了時刻を含む装置稼動情報、並びに少なくとも生産ロスを発生する可能性を有する各種装置エラーの発生時刻を含む装置エラー情報を報告するように構成されており、
各製造装置とネットワークで接続された計算機が、
各製造装置から、製品ごとの製造開始時刻、製造終了時刻、および装置エラー発生時刻の情報を収集して、製品ごとの製造開始時刻と製造終了時刻の間に装置エラー発生時刻を突き合わせて、装置エラーの発生の有無の判定値を付加して、装置稼動情報を記憶し、
前記記憶した装置稼動情報から、製造装置、および製品機種ごとにエラーが発生した判定フラグが付いていない全ての装置稼動情報を正常実績稼動情報として抽出し、
ユーザが任意に指定した集計間隔ごとの正常実績稼動時間の平均値、および標準偏差を時系列の推移のグラフに作成して、表示部に、または製造現場端末に、または各製造装置の制御部のモニタに表示することを特徴とする生産性評価方法。 In a configuration in which a plurality of manufacturing devices are connected to carry out each process of manufacturing a product in a production line, a computer collects device operation information and device error information from each manufacturing device to produce each manufacturing device. It is a productivity evaluation method that helps to check the condition .
Each manufacturing device has at least the manufacturing device number, product model, product ID, device operation information including the manufacturing start time and manufacturing end time for each product, and at least the time when various device errors that may cause production loss occur. It is configured to report device error information, including
A computer connected to each manufacturing device via a network
From each manufacturing device, information on the manufacturing start time, manufacturing end time, and device error occurrence time for each product is collected, and the device error occurrence time is matched between the manufacturing start time and the manufacturing end time for each product. Adds the judgment value of the presence or absence of device error, stores the device operation information, and stores it.
From the device operation information stored above, all device operation information without the determination flag for error occurrence for each manufacturing device and product model is extracted as normal actual operation information .
The average value of normal actual operating time and standard deviation for each aggregation interval specified by the user are created in a graph of time series transition, and displayed on the display unit, on the terminal at the manufacturing site, or on the control unit of each manufacturing equipment. A productivity evaluation method characterized by displaying on a monitor.
(数2) S=m+σ
と算出することを特徴とする請求項5に記載の生産性評価方法。 The computer records the average value of the normal actual operating time for each aggregation interval arbitrarily specified by the user as past statistical information, reads out the past statistical information for a predetermined period when setting the threshold, and normally operates for each aggregation interval. Calculate the mean value m and standard deviation σ of the mean value of time, and set the threshold value S by the equation 2
(Number 2) S = m + σ
The productivity evaluation method according to claim 5 , wherein the productivity is calculated as follows.
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