JP7142149B2 - 装着エラーの原因推定装置、および装着エラーの原因推定方法 - Google Patents

Description

本明細書は、部品装着機の装着作業で発生する装着エラーの原因を推定する装置、および原因を推定する方法に関する。

プリント配線が施された基板に対基板作業を実施して、基板製品を量産する技術が普及している。対基板作業を実施する対基板作業機の代表例として、部品の装着作業を実施する部品装着機がある。一般的に、部品装着機は、部品を供給する部品供給デバイス、および、部品供給デバイスから部品を採取して基板に装着する部品装着デバイスを備える。多くの部品装着機は、装着作業に失敗したときに、当該の部品を廃棄して再度の装着作業を実施する。

従来、装着作業に失敗した装着エラーの回数は、デバイスの種類ごとにランキング形式で集計され、管理者やオペレータに提供されていた。そして、装着エラーの発生頻度が高く、換言するとエラー発生状況が良好でない場合に、ランキングに基づいて原因個体が特定され、デバイスの交換やメンテナンス等の改善処置が講じられてきた。装着エラーの原因個体の特定に関する一技術例が、特許文献１に開示されている。

特許文献１に開示された演算装置は、記憶部および制御部を備える。記憶部は、部品を取り扱う第一部品装置および第二部品装置の動作回数を特定する装置動作情報、ならびに異常回数を特定する異常履歴情報を記憶する。制御部は、第一部品装置毎に第一異常発生率を算出する処理と、第二部品装置毎に第二異常発生率を算出する処理と、第一異常発生率が高い第一部品装置を特定する処理と、第二異常発生率が高い第二部品装置を特定する処理と、特定された第一部品装置および第二部品装置の一方を原因個体と推定する処理と、を行う。実施形態には、第一部品装置および第二部品装置として、吸着ノズルおよびフィーダが例示されている。これによれば、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、とされている。

特開２０１０－２３８６８９号公報

ところで、特許文献１では、エラー発生状況が良好でない場合に、吸着ノズルとフィーダのどちらか一方の個体が必ず原因と推定される。しかしながら、実際には、吸着ノズルおよびフィーダの両方に原因個体が含まれる場合が有り得る。また、吸着ノズルおよびフィーダのどちらも原因でない場合が有り得る。例えば、キャリアテープが巻回されたリールや吸着ノズルを保持する装着ヘッドなど、別のデバイスが原因であるケースが考えられる。また、デバイスに不具合は無く、装着作業に用いられるデータが原因であるケースが考えられる。このように、原因個体が複数ある可能性や、原因となり得る３個以上の要因を考慮すると、特許文献１の技術では、信頼性の高い推定を行うことが難しい。

また、ランキング形式を用いる従来の方法では、１件の装着エラーが複数の要因（デバイス、データ）でカウントされる。すると、原因となり得ない良好な要因においても、装着エラー数がカウントアップされてしまう。このため、オペレータは、ランキングを見るだけでは、実際に装着エラーに大きく関与している要因および原因個体を正確に推定することが難しかった。

本明細書では、従来よりも高い信頼性で装着エラーの原因個体を推定することができる装着エラーの原因推定装置、および装着エラーの原因推定方法を提供することを解決すべき課題とする。

本明細書は、部品装着機において基板に部品を装着する装着作業に失敗した装着エラーのエラー発生状況を、前記装着作業に用いられる１種類以上のデバイスの個体別、および、前記装着作業に用いられる１種類以上のデータの個体別の少なくとも一方に分けて集計し、記憶するエラー履歴記憶部と、前記デバイスおよび前記データのうちから２種類を選択して、第一要因および第二要因に設定する要因設定部と、前記第一要因の個体を特定した条件下で前記第二要因の個体別に前記エラー発生状況を求め、求めた前記エラー発生状況が前記第二要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する処理を、前記第一要因の複数の前記個体に対してそれぞれ実施する第一判定部と、前記第二要因の個体を特定した条件下で前記第一要因の個体別に前記エラー発生状況を求め、求めた前記エラー発生状況が前記第一要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する処理を、前記第二要因の複数の前記個体に対してそれぞれ実施する第二判定部と、前記第一判定部の第一判定結果および前記第二判定部の第二判定結果に基づいて、前記装着エラーの原因となった原因個体を推定する原因推定部と、を備える装着エラーの原因推定装置を開示する。

また、本明細書は、部品装着機において基板に部品を装着する装着作業に失敗した装着エラーのエラー発生状況を、前記装着作業に用いられる１種類以上のデバイスの個体別、および、前記装着作業に用いられる１種類以上のデータの個体別の少なくとも一方に分けて集計し、記憶するエラー履歴記憶ステップと、前記デバイスおよび前記データのうちから２種類を選択して、第一要因および第二要因に設定する要因設定ステップと、前記第一要因の個体を特定した条件下で前記第二要因の個体別に前記エラー発生状況を求め、求めた前記エラー発生状況が前記第二要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する処理を、前記第一要因の複数の前記個体に対してそれぞれ実施する第一判定ステップと、前記第二要因の個体を特定した条件下で前記第一要因の個体別に前記エラー発生状況を求め、求めた前記エラー発生状況が前記第一要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する処理を、前記第二要因の複数の前記個体に対してそれぞれ実施する第二判定ステップと、前記第一判定ステップの第一判定結果および前記第二判定ステップの第二判定結果に基づいて、前記装着エラーの原因となった原因個体を推定する原因推定ステップと、を備える装着エラーの原因推定方法を開示する。

本明細書で開示する装着エラーの原因推定装置や装着エラーの原因推定方法では、次の基本的な考え方に基づいた判定および推定を行う。すなわち、装着エラーの原因となる或る要因の原因個体を使用しているときに、組み合わせる別の要因の個体が入れ替わっても装着エラーは発生し、エラー発生状況は別の要因の違いに応じて偏らない。一方、或る要因の良好な個体を使用しているときに、組み合わせる別の要因の個体の良否に応じて装着エラーは増減し、エラー発生状況は別の要因の違いに応じて偏る。

具体的に、原因推定装置は、装着エラーの原因となり得る２種類の要因を選択し、第一要因の個体を特定した条件下で、エラー発生状況が第二要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する処理を、第一要因の複数の個体に対してそれぞれ実施する。さらに、原因推定装置は、第一要因と第二要因を入れ替えて、上記した複数回の処理を実施する。換言すると、原因推定装置は、二方向からの判定を実施して、多数の判定結果を取得し、原因個体の推定に提供する。したがって、原因推定装置は、多数の判定結果に基づき、従来よりも高い信頼性で原因個体を推定することができる。また、原因推定方法において、同様の処理を実施して、従来よりも高い信頼性で原因個体を推定することができる。

実施形態の装着エラーの原因推定装置が適用される部品装着機の構成例を模式的に示す平面図である。 原因推定装置に関連する制御の構成を示したブロック図である。 装着作業に用いられるデバイスおよびデータを説明する図である。 実施形態の原因推定装置の動作を説明する処理フローの図である。 第１実施例において、フィーダと吸着ノズルの組み合わせごとのエラー発生状況を例示した一覧表の図である。 第２実施例において、配列データと吸着ノズルの組み合わせごとのエラー発生状況を例示した一覧表の図である。

１．部品装着機１の構成例
まず、実施形態の装着エラーの原因推定装置８（図２参照）が適用される部品装着機１の構成例について、図１を参考にして説明する。部品装着機１は、部品を基板Ｋに装着する装着作業を実施する。図１の紙面左側から右側に向かう方向が基板Ｋを搬送するＸ軸方向、紙面下側（前側）から紙面上側（後側）に向かう方向がＹ軸方向となる。部品装着機１は、基板搬送装置２、複数のフィーダ３、部品移載装置４、部品カメラ５、および制御装置６などが基台１０に組み付けられて構成される。

基板搬送装置２は、一対のガイドレール２１、２２、一対のコンベアベルト、および基板クランプ機構などで構成される。コンベアベルトは、基板Ｋを載置した状態でガイドレール２１、２２に沿って輪転することにより、基板Ｋを作業実施位置まで搬入する。基板クランプ機構は、作業実施位置の基板Ｋを押し上げてクランプし、位置決めする。部品の装着作業が終了すると、基板クランプ機構は基板Ｋを解放する。続いて、コンベアベルトは、基板Ｋを搬出する。

複数のフィーダ３は、基台１０上のパレット部材１１に設けられた複数の溝形状のスロットに着脱可能に装備される。フィーダ３は、本体部３１の前側にリール３９が装填される。本体部３１の後側寄りの上部に、部品を供給する所定の供給位置３２が設定される。リール３９には、多数のキャビティにそれぞれ部品を収納したキャリアテープが巻回されている。フィーダ３は、図略のテープ送り機構によりキャリアテープを間欠的に送り、部品を供給位置３２にセットする。これにより、フィーダ３は、部品の供給動作を順次行う。

フィーダ３は、識別情報が付与されて管理される。識別情報は、バーコードを印刷したラベルなどによって表示される。さらに、フィーダ３の図略の制御部は、識別情報を保持しており、通信を用いて識別情報を送信する機能を有する。また、リール３９に収納されている部品の種類の情報は、バーコードを印刷したラベルがリール３９に貼付されて表示される。なお、識別情報や部品の種類の情報は、上記以外の表示箇所および表示方法によって付与されてもよい。

部品移載装置４は、基板搬送装置２やフィーダ３よりも上方に配設される。部品移載装置４は、フィーダ３から部品を採取して基板Ｋに装着する。部品移載装置４は、ヘッド駆動機構４０、移動台４４、装着ヘッド４５、吸着ノズル４６、およびマークカメラ４７などで構成される。ヘッド駆動機構４０は、一対のＹ軸レール４１、４２、Ｙ軸スライダ４３、および図略の駆動モータを含んで構成される。Ｙ軸レール４１、４２は、Ｙ軸方向に延び、相互に離隔して平行配置される。Ｘ軸方向に長いＹ軸スライダ４３は、両方のＹ軸レール４１、４２にまたがって装架され、Ｙ軸方向に移動する。移動台４４は、Ｙ軸スライダ４３に装架され、Ｘ軸方向に移動する。ヘッド駆動機構４０は、Ｙ軸スライダ４３をＹ軸方向に駆動するとともに、Ｙ軸スライダ４３上の移動台４４をＸ軸方向に駆動する。

移動台４４は、装着ヘッド４５およびマークカメラ４７を保持する。装着ヘッド４５は、１本または複数本の吸着ノズル４６を下側に保持するとともに、ヘッド駆動機構４０に駆動されて水平二方向に移動する。吸着ノズル４６は、図略の昇降駆動部に駆動されて昇降動作する。吸着ノズル４６は、供給位置３２の上方から下降し、負圧の供給により部品を吸着採取する吸着動作を行う。また、吸着ノズル４６は、基板Ｋの上方に駆動され、正圧の供給により部品を装着する装着動作を行う。装着ヘッド４５や吸着ノズル４６は、複数種類あり、自動または手動で交換される。マークカメラ４７は、位置決めされた基板Ｋに付設された位置マークを撮像して、基板Ｋの正確な作業実施位置を検出する。

部品カメラ５は、基板搬送装置２とフィーダ３との間の基台１０の上面に、上向きに設けられる。部品カメラ５は、移動台４４がフィーダ３から基板Ｋに移動する途中で、吸着ノズル４６が吸着している状態の部品を撮像する。部品カメラ５の画像処理部は、取得した画像データを画像処理して部品の有無および正誤を判定し、さらに部品の吸着姿勢を取得する。画像処理の結果は、吸着ノズル４６の装着動作に反映される。

制御装置６は、基台１０に組み付けられており、その配設位置は特に限定されない。制御装置６は、ＣＰＵを有してソフトウェアで動作するコンピュータ装置により構成される。なお、制御装置６は、複数のＣＰＵが機内に分散配置されて構成されてもよい。制御装置６は、予め記憶したジョブデータにしたがって、部品の装着作業を制御する。ジョブデータは、生産する基板製品の種類ごとに異なる。

２．部品装着機１および管理コンピュータ７の制御の構成
図２に示されるように、制御装置６は、基板搬送装置２、複数のフィーダ３、部品移載装置４、および部品カメラ５を制御する。部品装着機１を制御する上位の制御装置として管理コンピュータ７が設けられる。部品装着機１の制御装置６と管理コンピュータ７の間は、有線または無線で通信接続される。管理コンピュータ７は、基板製品の装着作業に関する指令を制御装置６に送信する。制御装置６は、装着作業の進捗状況に関する情報を管理コンピュータ７に送信する。なお、管理コンピュータ７は、複数台の部品装着機１および別種の対基板作業機を併せて制御することができる。

管理コンピュータ７は、管理に必要となる諸データを記憶するための記憶装置７１を有する。また、管理コンピュータ７は、オペレータによって操作されるバーコードリーダ７２を有する。バーコードリーダ７２は、フィーダ３に表示されたバーコードを読み取り、フィーダ３の識別情報を取得する。また、バーコードリーダ７２は、リールに表示されたバーコードを読み取り、部品の種類の情報を取得する。バーコードリーダ７２によって取得された情報は、記憶装置７１に記憶される。なお、フィーダ３の識別情報および部品の種類の情報の表示方法がバーコードと相違する場合には、表示方法に対応してバーコードリーダ７２以外の装置が用いられる。

３．装着作業に用いられるデバイスおよびデータ
次に、装着作業に用いられるデバイスおよびデータについて説明する。部品装着機１は、吸着装着サイクルを繰り返すことにより装着作業を実施する。吸着装着サイクルとは、装着ヘッド４５がフィーダ３の上方に移動して吸着ノズル４６が部品を吸着し、装着ヘッド４５が部品カメラ５の上方に移動して部品カメラ５が撮像を行い、装着ヘッド４５が基板Ｋの上方に移動して吸着ノズル４６が部品を基板Ｋに装着する、という一連の作業を言う。吸着装着サイクルの中で、複数のデバイスおよび複数のデータが用いられる。

図３に示されるように、装着作業に用いられるデバイスには、リール３９、フィーダ３、装着ヘッド４５、吸着ノズル４６、および部品カメラ５が含まれる。リール３９、フィーダ３、および部品カメラ５は、部品Ｐの供給動作に関係する。装着ヘッド４５および吸着ノズル４６は、部品Ｐの採取動作および装着動作に関係する。また、装着作業に用いられるデータには、部品データＤＰ、形状データＤＣ、配列データＤＦ、および座標データＤＸが含まれる。部品データＤＰ、形状データＤＣ、および配列データＤＦは、部品Ｐの供給動作に関係する。部品データＤＰおよび座標データＤＸは、部品Ｐの採取動作および装着動作に関係する。

部品データＤＰは、部品Ｐの性状および取り扱い条件を規定している。詳細には、部品データＤＰは、部品Ｐの電気的特性値やその誤差、使用環境条件などの性状に加え、梱包形態および保管条件などを規定している。また、部品データＤＰは、リール３９の仕様、使用されるフィーダ３や吸着ノズル４６の種類、装着ヘッド４５の移動速度、および吸着ノズル４６の昇降速度などの取り扱い条件を規定している。さらに、部品データＤＰは、形状データＤＣを含む。

形状データＤＣは、部品Ｐの外形形状、例えば、部品Ｐの縦横高さのサイズ、サイズの許容誤差、リードの位置、外観色などを規定している。形状データＤＣは、部品カメラ５によって撮像されるときのシャッタスピード等の撮像条件や照明条件を含んでもよい。形状データＤＣが画像処理に用いられることにより、吸着ノズル４６に吸着された部品Ｐの有無、種類の誤りなどが判定される。さらに、吸着ノズル４６に対する部品Ｐの位置および回転などの姿勢が取得される。

配列データＤＦは、複数のフィーダ３が配列されるパレット部材１１のスロット位置を規定する。座標データＤＸは、部品Ｐを装着する基板Ｋの位置を規定する。座標データＤＸは、前述したジョブデータに含まれている。これらのデータ（ＤＰ、ＤＣ、ＤＦ、ＤＸ）は、管理コンピュータ７の記憶装置７１に記憶される。これらのデータ（ＤＰ、ＤＣ、ＤＦ、ＤＸ）は、指令に添付されて制御装置６に転送され、あるいは制御装置６からのアクセスが可能となっている。

デバイス（３９、３、４５、４６、５）が不具合を内包していたり、性能が低下したりすると、装着作業に失敗する装着エラーが増加する。また、デバイス（３９、３、４５、４６、５）が正常に動作しても、データ（ＤＰ、ＤＣ、ＤＦ、ＤＸ）に問題点が有ると、やはり装着エラーが増加する。なお、配列データＤＦは、他のデータ（ＤＰ、ＤＣ、ＤＸ）と意味合いが相違する。つまり、配列データＤＦは、データの内容自体に問題点を含むものではなく、パレット部材１１に設けられたスロットの構造上の問題点を間接的に表すものである。

４．実施形態の装着エラーの原因推定装置８
実施形態の装着エラーの原因推定装置８の説明に移る。原因推定装置８は、図２に示されるように、管理コンピュータ７のソフトウェアにより実現されている。これに限定されず。原因推定装置８は、制御装置６に設けられ、あるいは管理コンピュータ７に通信接続された別のコンピュータに設けられてもよい。原因推定装置８は、五つの機能部、すなわちエラー履歴記憶部８１、要因設定部８２、第一判定部８３、第二判定部８４、および原因推定部８５を備える。

エラー履歴記憶部８１は、装着エラーのエラー発生状況をデバイスの個体別、および、データの個体別に分けて集計し、記憶装置７１に記憶する。装着エラーは、部品カメラ５の画像処理部によって検出される。画像処理部は、画像処理によって検出した装着エラーの情報を制御装置６に伝送する。制御装置６は、装着作業が終了した都度、装着エラーが発生したか否かの情報を管理コンピュータ７に送信することができる。あるいは、制御装置６は、所定回数の装着作業の後に装着エラーの回数等を集計し、集計結果の情報を管理コンピュータ７に送信してもよい。

さらに、装着エラーは、部品装着機１の下流工程に設けられて基板Ｋに装着済みの部品Ｐを検査する基板検査機により検出されてもよい。基板検査機は、１枚の基板Ｋの検査を終了するごとに、エラー発生状況の情報を管理コンピュータ７に送信する。管理コンピュータ７内のエラー履歴記憶部８１は、制御装置６または基板検査機から受け取った情報に基づいて集計を行い、集計結果を記憶する。

装着エラーとして、次の１）～７）のケースを例示することができる。なお、５）および６）のケースでは、吸着ノズル４６の装着動作の不具合が検出され、再度部品カメラ５による撮像が行われて、装着エラーと確認される。
１）部品カメラ５で画像データが取得されなかったケース
２）画像データが適正に画像処理されなかったケース
３）画像処理の結果、吸着ノズル４６が部品Ｐを吸着していないと判定されたケース
４）画像処理の結果、部品Ｐの姿勢の誤差が大きく装着作業が無理と判定されたケース
５）基板Ｋに移動する途中で、部品Ｐが吸着ノズル４６から落下したケース
６）部品Ｐが吸着ノズル４６に付いたままで、基板Ｋに装着されなかったケース
７）基板検査機により、基板Ｋ上に部品Ｐが不在、または部品Ｐの位置や姿勢が不良と判定されたケース

また、エラー発生状況は、装着作業に使用された使用回数ＮＵと、装着エラーの発生回数ＮＥとの組み合わせで表される。発生回数ＮＥを使用回数ＮＵで除算したエラー発生率は、参考指標に用いられ、後述する偏りの有無の判定には用いられない。その理由は、偏りの有無の判定に統計学的な検定方法（後述）が使用される際に、エラー発生率は、原因個体を推定する指標として有効でないことに因る。

要因設定部８２は、装着作業に用いられるデバイスおよびデータのうち装着エラーの原因となり得る２種類の要因を選択して、第一要因および第二要因に設定する。要因設定部８２は、部品Ｐの供給動作に関するデバイスまたはデータを第一要因に設定し、部品Ｐの採取動作および装着動作に関するデバイスまたはデータを前記第二要因に設定することが好ましい。この設定により、原因推定装置８は、吸着エラーを引き起こす原因個体が部品Ｐの供給側に有るのか、それとも部品Ｐの使用側に有るのかを、明瞭に推定できる。

例えば、供給動作に関するフィーダ３が第一要因に設定され、採取動作および装着動作に関する吸着ノズル４６が第二要因に設定される。また例えば、供給動作に関する配列データＤＦが第一要因に設定され、装着動作に関する座標データＤＸが第二要因に設定される。なお、１種類のデバイスと１種類のデータの組み合わせが二つの要因に選択されてもよい。要因設定部８２は、具体的には、次に示す第１～第３設定方法のいずれかを実行する。

第１設定方法）要因設定部８２は、候補となる複数のデバイスおよびデータを管理コンピュータ７の表示画面に表示する。オペレータは、表示された候補の中から２個の要因を選択して指定する。要因設定部８２は、指定にしたがい設定動作を行う。

第２設定方法）オペレータは、予めの第一要因および第二要因の第１の組み合わせを指定しておく。要因設定部８２は、指定された第１の組み合わせにしたがい設定動作を行う。この場合、第２以降の組み合わせは、予め指定されていてもよいし、後でオペレータが指定するようになっていてもよい。

第３設定方法）要因設定部８２は、設定可能な複数の第一要因のいずれかと、設定可能な複数の第二要因のいずれかと、をそれぞれ組み合わせた複数の組み合わせを自動的に順番に設定する。この場合、第一判定部８３、第二判定部８４、および原因推定部８５は、複数の組み合わせの全数に対してそれぞれ動作する。

第１および第２設定方法において、オペレータは、原因個体を含む可能性が高いと考えられる重要な要因を優先して設定することができる。これにより、重要でない要因に対する処理が省略されて、短時間で十分な推定結果が取得される。また、第３設定方法において、全部の組み合わせに対する処理が自動で行われる。これにより、十分な推定結果が確実に取得されるとともに、オペレータの指定の手間が不要となって省力化が実現される。

第一判定部８３は、第一要因の個体を特定した条件下で第二要因の個体別にエラー発生状況を求める。また、第一判定部８３は、求めたエラー発生状況が第二要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する。さらに、第一判定部８３は、エラー発生状況が偏っているか否かに基づき、第一要因の特定された個体および第二要因の個体ごとに原因個体である可能性を判定して第一判定結果とする。

詳細には、第一判定部８３は、エラー発生状況が偏っている場合に、第一要因の特定された個体は原因個体でないと判定し、かつ、第二要因の個体のうちエラー発生状況の劣る特定個体が原因個体である可能性を判定して、第一判定結果とする。また、第一判定部８３は、エラー発生状況が偏らずかつ良好である場合に、第一要因の特定された個体は原因個体でないと判定し、さらに、第二要因は原因個体を含まないと判定して、第一判定結果とする。

また、第一判定部８３は、エラー発生状況が偏らずかつ良好でない場合に、第一要因の特定された個体が原因個体である可能性を判定して、第一判定結果とする。さらに、第一判定部８３は、上記の判定処理を第一要因の複数の個体に対してそれぞれ実施する。第一判定部８３は、偏りの有無の判定方法として、統計学的な検定方法を使用する。統計学的な検定方法については、後の第１実施例の説明の中で述べる。

第二判定部８４は、第一判定部８３と対比して、第一要因と第二要因を入れ替えた判定を実施する。すなわち、第二判定部８４は、第二要因の個体を特定した条件下で第一要因の個体別にエラー発生状況を求める。また、第二判定部８４は、求めたエラー発生状況が第一要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する。さらに、第二判定部８４は、エラー発生状況が偏っているか否かに基づき、第二要因の特定された個体および第一要因の個体ごとに原因個体である可能性を判定して第二判定結果とする。

詳細には、第二判定部８４は、エラー発生状況が偏っている場合に、第二要因の特定された個体は原因個体でないと判定し、かつ、第一要因の個体のうちエラー発生状況の劣る特定個体が原因個体である可能性を判定して、第二判定結果とする。また、第二判定部８４は、エラー発生状況が偏らずかつ良好である場合に、第二要因の特定された個体は原因個体でないと判定し、さらに、第一要因は原因個体を含まないと判定して、第二判定結果とする。

また、第二判定部８４は、エラー発生状況が偏らずかつ良好でない場合に、第二要因の特定された個体が原因個体である可能性を判定して、第二判定結果とする。さらに、第二判定部８４は、上記の判定処理を第二要因の複数の個体に対してそれぞれ実施する。第二判定部８４は、第一判定部８３と同様、統計学的な検定方法を使用する。

また、第一判定部８３および第二判定部８４は、第一要因および第二要因のそれぞれについて、エラー発生状況が劣る規定個数Ｍ０の個体を判定対象とする。このとき、参考指標のエラー発生率が用いられて、規定個数Ｍ０を超えた分の個体が判定対象から除外される。このように判定対象が絞り込まれることで、原因個体となり得ない優良な個体が除外される。これにより、第一判定部８３および第二判定部８４の判定処理および原因推定部８５の推定処理が簡素化される。

さらに、第一判定部８３および第二判定部８４は、第一要因および第二要因のそれぞれについて使用回数ＮＵが規定使用回数Ｎ０以上の個体を判定対象とする。さらに、第一判定部８３および第二判定部８４は、第一要因および第二要因のそれぞれについて、装着エラーの発生回数ＮＥが最小エラー回数ＭＥ以上の個体を判定対象とする。このように判定対象が絞り込まれることで、統計学的な検定方法の検定精度が高められる。

原因推定部８５は、第一判定部８３の第一判定結果および第二判定部８４の第二判定結果に基づいて、装着エラーの原因となった原因個体を推定する。詳細には、原因推定部８５は、第一判定結果と第二判定結果とが矛盾しない場合に、第一判定結果および第二判定結果を満足させる原因個体を推定する。また、原因推定部８５は、第一判定結果と第二判定結果とが矛盾した場合に、原因個体を推定できなかったとする。

例えば、第一要因および第二要因が原因個体を含んでいない場合に、原因個体は推定されなくて当然である。また、第一要因および第二要因の両方が原因個体を含んでいる場合に、原因個体が推定されるとき、および矛盾が生じて原因個体が推定されないときがある。原因個体を推定できなかった場合でも、原因推定装置８は、第一要因および第二要因の組み合わせを変更して再度の判定および推定を実施することにより、原因個体を推定できる可能性が大きい。五つの機能部の各機能については、次の実施例の中で具体的に説明する。

５．第１実施例
次に、実施形態の装着エラーの原因推定装置８の動作および作用について、第１実施例を示して説明する。以降の説明において、規定個数Ｍ０は３個、規定使用回数Ｎ０は３００回、最小エラー回数ＭＥは１回と設定されている。原因推定装置８は、部品装着機１の装着作業と並行して、図４に示される処理フローを実行する。

図４のエラー履歴記憶ステップＳ１で、原因推定装置８のエラー履歴記憶部８１は、エラー発生状況を集計して記憶装置７１に記憶する。次のステップＳ２で、原因推定装置８は、エラー発生状況が良好であるか否かを調査する。原因推定装置８は、例えば、部品装着機１で実施された全部の装着作業の回数を母数とする総合的なエラー発生率に基づいて、エラー発生状況の良否を判定することができる。装着エラーの発生が少なくてエラー発生状況が良好である間、エラー履歴記憶ステップＳ１およびステップＳ２が繰り返して実行される。

ステップＳ２でエラー発生状況が低下していると、処理フローの実行は、要因設定ステップＳ３に進められる。このとき、部品装着機１は、装着作業を継続してもよいし、中断してもよい。要因設定ステップＳ３で、要因設定部８２は、第１～第３設定方法のいずれかにより、第一要因および第二要因の組み合わせを設定する。この設定により、原因推定装置８は、図５に例示されるエラー発生状況の一覧表を取得することができる。

この一覧表では、第一要因にフィーダ３が設定され、第二要因に吸着ノズル４６が設定されている。以降の説明を簡明化するために、フィーダ３は、第１フィーダＦＤ１から第５フィーダＦＤ５までの５個、吸着ノズル４６は、第１吸着ノズルＮＺ１から第５吸着ノズルＮＺ５までの５個であると想定する。実際には、さらに多数のフィーダ３および吸着ノズル４６が装着作業に使用される。一覧表の縦方向に並べられた各フィーダ３と、横方向に並べられた各吸着ノズル４６とが交差する各欄に、それぞれ分数が示されている。

分数の分母は、当該の組み合わせが装着作業に使用された使用回数ＮＵを表し、分子は、装着エラーの発生回数ＮＥを表す。例えば、第１フィーダＦＤ１と第１吸着ノズルＮＺ１の組み合わせは、２００回の使用回数ＮＵの中で装着エラーの発生回数ＮＥが１回であったことが表わされている。また例えば、第２フィーダＦＤ２と第２吸着ノズルＮＺ２の組み合わせは、使用回数ＮＵが０回で使用実績が無かったことが表わされている。

図５の一覧表において、第２吸着ノズルＮＺ２のエラー発生状況が良好でない、とオペレータによって感覚的に推定される。しかしながら、感覚的な推定が難しい微妙なエラー発生状況が起こり得る。また、第一要因および第二要因の両方に原因個体が存在すると、熟練したオペレータでも的確な推定が難しくなる。原因推定装置８は、熟練したオペレータに頼ることなく、統計学に立脚した判定結果に基づいて、原因個体を客観的にかつ的確に推定する。

次の絞り込みステップＳ４で、第一判定部８３および第二判定部８４は、判定対象とする個体を絞り込む。第一判定部８３および第二判定部８４は、まず、使用回数ＮＵが規定使用回数Ｎ０の３００回未満である個体を判定対象から除外する。第２フィーダＦＤ２は、第１吸着ノズルＮＺ１および第３吸着ノズルＮＺ３と組み合わせられた合計２００回の使用回数ＮＵしかなく、除外される。他の個体（ＦＤ１、ＦＤ３～ＦＤ５、ＮＺ１～ＮＺ５）は、それぞれ３００回以上の使用回数ＮＵがあり、除外されない。

第一判定部８３および第二判定部８４は、次に、装着エラーの発生回数ＮＥが最小エラー回数ＭＥの１回未満である個体を判定対象から除外する。第５吸着ノズルＮＺ５は、第１フィーダＦＤ１、第３フィーダＦＤ３、および第５フィーダＦＤ５と組み合わせられた合計３００回の使用回数ＮＵの中で発生回数ＮＥが０回であるので、除外される。他の個体（ＦＤ１、ＦＤ３～ＦＤ５、ＮＺ１～ＮＺ４）は、それぞれ１回以上の発生回数ＮＥがあり、除外されない。

第一判定部８３および第二判定部８４は、その次に、エラー発生状況が劣る規定個数Ｍ０（＝３個）の個体を各要因の判定対象とする。このとき、参考指標のエラー発生率が用いられて、第３フィーダＦＤ３、第４フィーダＦＤ４、および第５フィーダＦＤ５、ならびに、第２吸着ノズルＮＺ２、第３吸着ノズルＮＺ３、および第４吸着ノズルＮＺ４が判定対象に残される。また、原因個体となり得ない優良な第１フィーダＦＤ１や第１吸着ノズルＮＺ１は、除外される。この結果、太線で囲まれる９個の欄が判定対象となる。

次の第一判定ステップＳ５で、第一判定部８３は、第一要因であるフィーダ３の個体を特定した条件下で、エラー発生状況が第二要因である吸着ノズル４６の違いに応じて偏っているか否かを判定して、第一判定結果を求める。詳述すると、第一判定部８３は、まず、第３フィーダＦＤ３を特定した条件を設定する。第一判定部８３は、次に、設定条件下において、吸着ノズル４６の個体別のエラー発生状況が、吸着ノズル４６の違いに応じて偏っているか否かを判定する。

換言すると、第一判定部８３は、次のａ）～ｃ）の３種類のエラー発生状況が偏っているか否かを判定する。
ａ）第２吸着ノズルＮＺ２において、１００回の使用回数ＮＵの中で装着エラーの発生回数ＮＥが４回であった状況
ｂ）第３吸着ノズルＮＺ３において、１００回の使用回数ＮＵの中で装着エラーの発生回数ＮＥが１回であった状況
ｃ）第４吸着ノズルＮＺ４において、１００回の使用回数ＮＵの中で装着エラーの発生回数ＮＥが０回であった状況

第一判定部８３は、偏りの有無の判定に統計学的な検定方法、具体的には「母比率の差の検定」と呼ばれる方法を用いる。この検定方法では、使用回数ＮＵおよび発生回数ＮＥを用いた統計処理を行い、複数の事象（エラー発生状況）の間に有意差が有るか否かを検定する。有意差の判定基準として、５％の生起確率を例示できる。この検定方法の詳細は、図書文献「統計解析がわかる」（ ISBN978-4-7741-4270-8 ）や、インターネット文献「比率の検定・独立性の検定」（早稲田大学社会科学部の講義資料"社会科学のための基礎コンピュータＡ"）に説明されている。

判りやすい例として、２個のさいころを６回振って「１の目」の出た回数が、第１のさいころでは１回、第２のさいころでは２回であった二つの事象を考える。「１の目」が出ることは、装着エラーの発生に相当する。ここで、２個のさいころは「１の目」の出る確率が（１／６）という同一性能を有する、という仮説を立てる。これに対して、実際の事象は。６回のうち１回および２回となっている。それでも、１回の違いは、偶発的に生起し得る事象であり、その生起確率が判定基準の５％よりも大きい。したがって、仮説は棄却されず、２個のさいころの性能に有意差は無いと検定される。

これに対比して、２個のさいころを６０回振って「１の目」の出た回数が、第１のさいころでは１０回、第２のさいころでは２０回であった二つの事象を考える。この事象において、「１の目」の出た確率は、６回振った場合と同じである。しかしながら、同一の仮説に対して、第２のさいころで「１の目」が２０回出る事象の生起確率は、判定基準の５％よりも小さい。したがって、仮説は棄却され、２個のさいころの性能に有意差（偏り）があると検定される。つまり、第２のさいころにおいて「１の目」の出る確率は（１／６）よりも大きい、ことが明らかになる。例えば、第２のさいころは、６面中の２面が「１の目」になっていると推定される。

上述の例のように、「母比率の差の検定」では、使用回数ＮＵが大きくなるにしたがい検定精度が高められる。この観点で、規定使用回数Ｎ０が設定される。また、エラー発生率は、原因個体を推定する指標として有効でない。そして、エラー発生率の基になる使用回数ＮＵおよび発生回数ＮＥが、そのままの数値で検定に用いられることが重要となる。

本筋に戻り、第一判定部８３は、第３吸着ノズルＮＺ３と第４吸着ノズルＮＺ４のエラー発生状況が偏っていないと判定できる。また、第一判定部８３は、第２吸着ノズルＮＺ２のエラー発生状況が第３吸着ノズルＮＺ３および第４吸着ノズルＮＺ４よりも劣って偏っていると判定できる。さらに、第一判定部８３は、エラー発生状況が偏っていることから、特定された第３フィーダＦＤ３は原因個体でないと判定し、かつ、吸着ノズル４６の個体のうちエラー発生状況の劣る第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体である可能性を判定して、１番目の第一判定結果とする。

さらに、第一判定部８３は、同様の判定処理を第４フィーダＦＤ４および第５フィーダＦＤ５に対してそれぞれ実施する。以降、判定処理の詳細な経過説明は省略し、判定結果について説明する。

第一判定部８３は、第４フィーダＦＤ４を特定した条件下で、第３吸着ノズルＮＺ３と第４吸着ノズルＮＺ４のエラー発生状況が偏っていないと判定できる。また、第一判定部８３は、第２吸着ノズルＮＺ２のエラー発生状況が第３吸着ノズルＮＺ３および第４吸着ノズルＮＺ４よりも劣って偏っていると判定できる。さらに、第一判定部８３は、エラー発生状況が偏っていることから、特定された第４フィーダＦＤ４は原因個体でないと判定し、かつ、吸着ノズル４６の個体のうちエラー発生状況の劣る第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体である可能性を判定して、２番目の第一判定結果とする。

また、第一判定部８３は、第５フィーダＦＤ５を特定した条件下で、第３吸着ノズルＮＺ３と第４吸着ノズルＮＺ４のエラー発生状況が偏っていないと判定できる。また、第一判定部８３は、第２吸着ノズルＮＺ２のエラー発生状況が第３吸着ノズルＮＺ３および第４吸着ノズルＮＺ４よりも劣って偏っていると判定できる。さらに、第一判定部８３は、エラー発生状況が偏っていることから、特定された第５フィーダＦＤ５は原因個体でないと判定し、かつ、吸着ノズル４６の個体のうちエラー発生状況の劣る第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体である可能性を判定して、３番目の第一判定結果とする。

次の第二判定ステップＳ６で、第二判定部８４は、第二要因である吸着ノズル４６の個体を特定した条件下で、エラー発生状況が第一要因であるフィーダ３の違いに応じて偏っているか否かを判定して、第二判定結果を求める。詳述すると、第二判定部８４は、まず、第２吸着ノズルＮＺ２を特定した条件を設定する。第二判定部８４は、次に、設定条件下において、フィーダ３の個体別のエラー発生状況が、フィーダ３の違いに応じて偏っているか否かを判定する。

換言すると、第二判定部８４は、次のｄ）～ｆ）の３種類のエラー発生状況が偏っているか否かを判定する。
ｄ）第３フィーダＦＤ３において、１００回の使用回数ＮＵの中で装着エラーの発生回数ＮＥが４回であった状況
ｅ）第４フィーダＦＤ４において、１００回の使用回数ＮＵの中で装着エラーの発生回数ＮＥが５回であった状況
ｆ）第５フィーダＦＤ５において、１００回の使用回数ＮＵの中で装着エラーの発生回数ＮＥが７回であった状況

第二判定部８４は、第一判定部８３と同様、「母比率の差の検定」と呼ばれる方法を用いる。第二判定部８４は、第３フィーダＦＤ３、第４フィーダＦＤ４、および第５フィーダＦＤ５のエラー発生状況が偏らずかつ良好でないと判定できる。さらに、第二判定部８４は、特定された第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体である可能性を判定して、１番目の第二判定結果とする。

さらに、第二判定部８４は、同様の判定処理を第３吸着ノズルＮＺ３および第４吸着ノズルＮＺ４に対してそれぞれ実施する。すなわち、第二判定部８４は、第３吸着ノズルＮＺ３を特定した条件下で、第３フィーダＦＤ３、第４フィーダＦＤ４、および第５フィーダＦＤ５のエラー発生状況が偏らずかつ良好であると判定できる。さらに、第二判定部８４は、特定された第３吸着ノズルＮＺ３は原因個体でないと判定し、かつ、フィーダ３は原因個体を含まないと判定して、２番目の第二判定結果とする。

また、第二判定部８４は、第４吸着ノズルＮＺ４を特定した条件下で、第３フィーダＦＤ３、第４フィーダＦＤ４、および第５フィーダＦＤ５のエラー発生状況が偏らずかつ良好であると判定できる。さらに、第二判定部８４は、特定された第４吸着ノズルＮＺ４は原因個体でないと判定し、かつ、フィーダ３は原因個体を含まないと判定して、３番目の第二判定結果とする。

次の原因推定ステップＳ７で、原因推定部８５は、第一判定部８３の１番目～３番目の第一判定結果、および第二判定部８４の１番目～３番目の第二判定結果に基づいて、装着エラーの原因となった原因個体を推定する。合計６個の判定結果は、矛盾していない。原因推定部８５は、合計６個の判定結果を満足させる原因個体を推定することができる。具体的に、原因推定部８５は、第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体であると推定できる。また、原因推定部８５は、第３フィーダＦＤ３、第４フィーダＦＤ４、および第５フィーダＦＤ５が原因個体でないと推定できる。さらに、原因推定部８５は、第３吸着ノズルＮＺ３および第４吸着ノズルＮＺ４が原因個体でないと推定できる。

次のステップＳ８で、十分な推定結果が得られたか否かが判定される。要因設定部８２が第１または第２設定方法を使用しているとき、ステップＳ８の判定は、オペレータに委ねられる。要因設定部８２が第３設定方法を使用しているとき、ステップＳ８の判定は、要因設定部８２によって自動的に実行される。すなわち、要因設定部８２は、第一要因と第二要因の全部の組み合わせが終了していない間、十分な推定結果が得られていないと判定する。

十分な推定結果が得られていない場合、処理フローの実行は、要因設定ステップＳ３に戻される。２回目の要因設定ステップＳ３で、要因設定部８２は、第一要因および第二要因の初回と異なる組み合わせを設定する。この後、絞り込みステップＳ４からステップＳ８までが繰り返して実行される。ステップＳ８で十分な推定結果が得られた場合、処理フローの実行は、結果表示ステップＳ９に進められる。

結果表示ステップＳ９で、原因推定部８５は、最終的な推定結果を管理コンピュータ７の表示装置に表示する。これで、処理フローが終了する。なお、処理フローの実行がステップＳ２から要因設定ステップＳ３に進められたときに部品装着機１が装着作業を継続している場合、処理フローは終了されずにエラー履歴記憶ステップＳ１に戻される。これにより、原因推定装置８は、以降の装着作業に応じて動作を継続する。

実施形態の装着エラーの原因推定装置８は、第一要因および第二要因の個体をそれぞれ特定した二方向からの判定を実施して、多数の判定結果を取得し、原因個体の推定に提供する。したがって、原因推定装置８は、多数の判定結果に基づき、従来よりも高い信頼性で原因個体を推定することができる。

６．第２実施例
次に、原因推定装置８の動作および作用について、第２実施例を示して説明する。第２実施例において、原因推定装置８は、図６に例示されるエラー発生状況の一覧表を取得することができる。この一覧表では、第一要因に配列データＤＦが設定され、第二要因に吸着ノズル４６が設定されている。また、絞り込みステップＳ４は終了している。すなわち、配列データＤＦは、第１スロット位置ＳＬ１、第３スロット位置ＳＬ３、および第５スロット位置ＳＬ５の３個に絞り込まれている。また、吸着ノズル４６は、第１吸着ノズルＮＺ１、第２吸着ノズルＮＺ２、および第４吸着ノズルＮＺ４の３個に絞り込まれている。

第一判定部８３は、第１スロット位置ＳＬ１を特定した条件下で、第１吸着ノズルＮＺ１と第４吸着ノズルＮＺ４のエラー発生状況が偏っていないと判定できる。また、第一判定部８３は、第２吸着ノズルＮＺ２のエラー発生状況が第１吸着ノズルＮＺ１および第４吸着ノズルＮＺ４よりも劣って偏っていると判定できる。さらに、第一判定部８３は、エラー発生状況が偏っていることから、特定された第１スロット位置ＳＬ１は原因個体でないと判定し、第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体である可能性を判定して、１番目の第一判定結果とする。

また、第一判定部８３は、第３スロット位置ＳＬ３を特定した条件下で、第１吸着ノズルＮＺ１、第２吸着ノズルＮＺ２、および第４吸着ノズルＮＺ４のエラー発生状況が偏らずかつ良好でないと判定できる。さらに、第一判定部８３は、特定された第３スロット位置ＳＬ３が原因個体である可能性を判定して、２番目の第一判定結果とする。

さらに、第一判定部８３は、第５スロット位置ＳＬ５を特定した条件下で、第１吸着ノズルＮＺ１と第４吸着ノズルＮＺ４のエラー発生状況が偏っていないと判定できる。また、第一判定部８３は、第２吸着ノズルＮＺ２のエラー発生状況が第１吸着ノズルＮＺ１および第４吸着ノズルＮＺ４よりも劣って偏っていると判定できる。さらに、第一判定部８３は、エラー発生状況が偏っていることから、特定された第５スロット位置ＳＬ５は原因個体でないと判定し、第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体である可能性を判定して、３番目の第一判定結果とする。

一方、第二判定部８４は、第１吸着ノズルＮＺ１を特定した条件下で、第１スロット位置ＳＬ１と第５スロット位置ＳＬ５のエラー発生状況が偏っていないと判定できる。また、第二判定部８４は、第３スロット位置ＳＬ３のエラー発生状況が第１スロット位置ＳＬ１および第５スロット位置ＳＬ５よりも劣って偏っていると判定できる。さらに、第二判定部８４は、エラー発生状況が偏っていることから、特定された第１吸着ノズルＮＺ１は原因個体でないと判定し、第３スロット位置ＳＬ３が原因個体である可能性を判定して、１番目の第二判定結果とする。

また、第二判定部８４は、第２吸着ノズルＮＺ２を特定した条件下で、第１スロット位置ＳＬ１、第３スロット位置ＳＬ３、および第５スロット位置ＳＬ５のエラー発生状況が偏らずかつ良好でないと判定できる。さらに、第一判定部８３は、特定された第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体である可能性を判定して、２番目の第二判定結果とする。

さらに、第二判定部８４は、第４吸着ノズルＮＺ４を特定した条件下で、第１スロット位置ＳＬ１と第５スロット位置ＳＬ５のエラー発生状況が偏っていないと判定できる。また、第二判定部８４は、第３スロット位置ＳＬ３のエラー発生状況が第１スロット位置ＳＬ１および第５スロット位置ＳＬ５よりも劣って偏っていると判定できる。さらに、第二判定部８４は、エラー発生状況が偏っていることから、特定された第４吸着ノズルＮＺ４は原因個体でないと判定し、第３スロット位置ＳＬ３が原因個体である可能性を判定して、３番目の第二判定結果とする。

原因推定部８５は、第一判定部８３の１番目～３番目の第一判定結果、および第二判定部８４の１番目～３番目の第二判定結果に基づいて、装着エラーの原因となった原因個体を推定する。合計６個の判定結果は、矛盾していない。原因推定部８５は、第３スロット位置ＳＬ３および第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体であると推定できる。さらに、原因推定部８５は、その他の個体（ＳＬ１、ＳＬ５、ＮＺ１、ＮＺ４）が原因個体でないと推定できる。このように、原因推定装置８は、第一要因および第二要因の両方に存在する原因個体を的確に推定することができる。なお、第３スロット位置ＳＬ３が原因個体であるとは、例えば、当該のスロットの形状に歪みが発生していたり、フィーダ３を留める金具が破損していたりする問題点を表している。

なお、２番目の第一判定結果および２番目の第二判定結果の一方で、エラー発生状況が偏っていると判定される場合も有り得る。この場合、合計６個の判定結果に矛盾が生じるため、原因推定部８５は原因個体を推定できない。それでも、第一要因を部品供給側の別の要因に入れ替えて再度の判定および推定を行うことにより、原因推定装置８は、第２吸着ノズルＮＺ２が原因個体であると推定できる。また、第二要因を部品使用側の別の要因に入れ替えて再度の判定および推定を行うことにより、原因推定装置８は、第３スロット位置ＳＬ３が原因個体であると推定できる。

７．実施形態のその他の応用および変形
なお、実施形態の原因推定装置８は、実施形態の装着エラーの原因推定方法を実施している。また、「母比率の差の検定」の検定精度を高めるためには、有意差の判定基準を５％よりも小さくすればよい。また、第一判定部８３および第二判定部８４は、偏りの有無の判定方法として、別の検定方法を使用してもよい。さらに、規定個数Ｍ０、規定使用回数Ｎ０、および最小エラー回数ＭＥは、例示した数値と異なってもよく、あるいは絞り込み条件として使用されなくてもよい。また、フィーダ３に代えて、トレー式部品供給装置が用いられてもよい。その他にも、実施形態および実施例は、様々な応用や変形が可能である。

１：部品装着機 ３：フィーダ ３９：リール ４：部品移載装置 ４５：装着ヘッド ４６：吸着ノズル ５：部品カメラ ６：制御装置 ７：管理コンピュータ ８：吸着エラーの原因推定装置 ８１：エラー履歴記憶部 ８２：要因設定部 ８３：第一判定部 ８４：第二判定部 ８５：原因推定部 Ｋ：基板 Ｐ：部品 ＤＰ：部品データ ＤＣ：形状データ ＤＦ：配列データ ＤＸ：座標データ ＦＤ１～ＦＤ５：第１～第５フィーダ ＮＺ１～ＮＺ５：第１～第５吸着ノズル ＳＬ１、ＳＬ３、ＳＬ５：第１、第３、第５スロット位置

Claims (12)

1. 部品装着機において基板に部品を装着する装着作業に失敗した装着エラーのエラー発生状況を、前記装着作業に用いられる１種類以上のデバイスの個体別、および、前記装着作業に用いられる１種類以上のデータの個体別の少なくとも一方に分けて集計し、記憶するエラー履歴記憶部と、
   前記デバイスおよび前記データのうちから２種類を選択して、第一要因および第二要因に設定する要因設定部と、
   前記第一要因の個体を特定した条件下で前記第二要因の個体別に前記エラー発生状況を求め、求めた前記エラー発生状況が前記第二要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する処理を、前記第一要因の複数の前記個体に対してそれぞれ実施する第一判定部と、
   前記第二要因の個体を特定した条件下で前記第一要因の個体別に前記エラー発生状況を求め、求めた前記エラー発生状況が前記第一要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する処理を、前記第二要因の複数の前記個体に対してそれぞれ実施する第二判定部と、
   前記第一判定部の第一判定結果および前記第二判定部の第二判定結果に基づいて、前記装着エラーの原因となった原因個体を推定する原因推定部と、
   を備える装着エラーの原因推定装置。
2. 前記第一判定部は、前記エラー発生状況が偏っているか否かに基づき、前記第一要因の特定された前記個体および前記第二要因の前記個体ごとに前記原因個体である可能性を判定して前記第一判定結果とし、
   前記第二判定部は、前記エラー発生状況が偏っているか否かに基づき、前記第二要因の特定された前記個体および前記第一要因の前記個体ごとに前記原因個体である可能性を判定して前記第二判定結果とする、
   請求項１に記載の装着エラーの原因推定装置。
3. 前記第一判定部は、
   前記エラー発生状況が偏っている場合に、前記第一要因の特定された前記個体は前記原因個体でないと判定し、かつ、前記第二要因の前記個体のうち前記エラー発生状況の劣る特定個体が前記原因個体である可能性を判定し、
   前記エラー発生状況が偏らずかつ良好である場合に、前記第一要因の特定された前記個体は前記原因個体でないと判定し、さらに、前記第二要因は前記原因個体を含まないと判定し
   前記エラー発生状況が偏らずかつ良好でない場合に、前記第一要因の特定された前記個体が前記原因個体である可能性を判定して、前記第一判定結果とし、
   前記第二判定部は、
   前記エラー発生状況が偏っている場合に、前記第二要因の特定された前記個体は前記原因個体でないと判定し、かつ、前記第一要因の前記個体のうち前記エラー発生状況の劣る特定個体が前記原因個体である可能性を判定し、
   前記エラー発生状況が偏らずかつ良好である場合に、前記第二要因の特定された前記個体は前記原因個体でないと判定し、さらに、前記第一要因は前記原因個体を含まないと判定し
   前記エラー発生状況が偏らずかつ良好でない場合に、前記第二要因の特定された前記個体が前記原因個体である可能性を判定して、前記第二判定結果とし、
   前記原因推定部は、
   前記第一判定結果と前記第二判定結果とが矛盾しない場合に、前記第一判定結果および前記第二判定結果を満足させる前記原因個体を推定し、
   前記第一判定結果と前記第二判定結果とが矛盾した場合に、前記原因個体を推定できなかったとする、
   請求項２に記載の装着エラーの原因推定装置。
4. 前記要因設定部は、前記部品の供給動作に関する前記デバイスまたは前記データを前記第一要因に設定し、前記部品の採取動作および装着動作に関する前記デバイスまたは前記データを前記第二要因に設定する、請求項１～３のいずれか一項に記載の装着エラーの原因推定装置。
5. 前記要因設定部は、設定可能な複数の前記第一要因のいずれかと、設定可能な複数の前記第二要因のいずれかと、をそれぞれ組み合わせた複数の組み合わせを設定し、
   前記第一判定部、前記第二判定部、および前記原因推定部は、複数の前記組み合わせの全数に対してそれぞれ動作する、
   請求項４に記載の装着エラーの原因推定装置。
6. 前記エラー発生状況は、前記装着作業の実施回数と、前記装着エラーの発生回数との組み合わせで表される、請求項１～５のいずれか一項に記載の装着エラーの原因推定装置。
7. 前記第一判定部および前記第二判定部は、前記第一要因および前記第二要因のそれぞれについて、前記エラー発生状況が劣る規定個数の前記個体を判定対象とする、請求項１～６のいずれか一項に記載の装着エラーの原因推定装置。
8. 前記第一判定部および前記第二判定部は、前記第一要因および前記第二要因のそれぞれについて前記装着作業に使用された回数が規定使用回数以上の前記個体を判定対象とする、請求項１～７のいずれか一項に記載の装着エラーの原因推定装置。
9. 前記第一判定部および前記第二判定部は、前記第一要因および前記第二要因のそれぞれについて、前記装着エラーの発生回数が最小エラー回数以上の前記個体を判定対象とする、請求項１～８のいずれか一項に記載の装着エラーの原因推定装置。
10. 前記装着エラーは、前記デバイスが前記部品を採取した状態を撮像する部品カメラにより検出され、または、前記部品装着機の下流工程に設けられて装着済みの前記部品を検査する基板検査機により検出される、請求項１～９のいずれか一項に記載の装着エラーの原因推定装置。
11. 前記デバイスは、前記部品を保持するキャリアテープが巻回されたリール、前記リールから前記キャリアテープを引き出して前記部品の供給を可能にするフィーダ、負圧を利用して前記部品を吸着する吸着ノズル、前記吸着ノズルを移動可能に保持する装着ヘッド、および前記吸着ノズルに吸着された部品を撮像する部品カメラの少なくとも一つを含み、
    前記データは、前記部品の性状および取り扱い条件を規定する部品データ、前記部品データの一部であって前記部品の外形形状を規定する形状データ、前記部品装着機における前記フィーダの配列位置を規定するフィーダ配列データ、および前記部品を装着する前記基板の位置を規定する座標データの少なくとも一つを含む、
    請求項１～１０のいずれか一項に記載の装着エラーの原因推定装置。
12. 部品装着機において基板に部品を装着する装着作業に失敗した装着エラーのエラー発生状況を、前記装着作業に用いられる１種類以上のデバイスの個体別、および、前記装着作業に用いられる１種類以上のデータの個体別の少なくとも一方に分けて集計し、記憶するエラー履歴記憶ステップと、
    前記デバイスおよび前記データのうちから２種類を選択して、第一要因および第二要因に設定する要因設定ステップと、
    前記第一要因の個体を特定した条件下で前記第二要因の個体別に前記エラー発生状況を求め、求めた前記エラー発生状況が前記第二要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する処理を、前記第一要因の複数の前記個体に対してそれぞれ実施する第一判定ステップと、
    前記第二要因の個体を特定した条件下で前記第一要因の個体別に前記エラー発生状況を求め、求めた前記エラー発生状況が前記第一要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する処理を、前記第二要因の複数の前記個体に対してそれぞれ実施する第二判定ステップと、
    前記第一判定ステップの第一判定結果および前記第二判定ステップの第二判定結果に基づいて、前記装着エラーの原因となった原因個体を推定する原因推定ステップと、
    を備える装着エラーの原因推定方法。

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