JP7172919B2 - 工程管理システム及び工程管理方法 - Google Patents
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Description
本発明は、工程管理システム及び工程管理方法に関し、特に、複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理システム及び工程管理方法に関する。
通常、複数の部品を組み付けて製造される組付品の検査データは、コンピュータを用いて管理されている。そのため、組付品の検査データの経時波形から規格外れ傾向を知ることができる。しかしながら、規格外れ傾向の要因（以下、「悪化要因」と呼ぶ）は様々であるため、悪化要因を特定することは容易でない。
特許文献１には、工程に異常が発生した場合、当該工程のデータの経時波形と過去のデータの経時波形との類似度に基づいて、悪化要因を特定する工程管理手法が開示されている。
特許文献１には、工程に異常が発生した場合、当該工程のデータの経時波形と過去のデータの経時波形との類似度に基づいて、悪化要因を特定する工程管理手法が開示されている。
特許文献１に開示された工程管理手法を組付品に適用した場合、組付品の検査データの経時波形と組付品の過去の検査データの経時波形との類似度のみに基づいて、悪化要因を特定することになる。すなわち、組付品に組み付けた部品や組付品が経てきた組付工程については何ら考慮されないため、的確に悪化要因を特定することができなかった。
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであって、組付品の検査データの悪化要因をより適切に特定可能な工程管理システム及び工程管理方法を提供するものである。
本発明の一態様に係る工程管理システムは、
複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理システムであって、
前記組付品の検査データ、前記複数の部品の検査データ、及び前記組付工程を構成する複数のサブ組付工程における検査データの経時波形を画像化し、
前記組付品の検査波形画像と規格外れ傾向を示す所定の悪化パターン画像とをマッチングし、前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似するか否か判定し、
前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似する場合、
前記複数のサブ組付工程の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する第１判定と、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、当該類似するサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する第２判定と、を行い、
前記第１及び第２判定の結果に基づいて、前記組付品の検査データの悪化要因を特定する。
複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理システムであって、
前記組付品の検査データ、前記複数の部品の検査データ、及び前記組付工程を構成する複数のサブ組付工程における検査データの経時波形を画像化し、
前記組付品の検査波形画像と規格外れ傾向を示す所定の悪化パターン画像とをマッチングし、前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似するか否か判定し、
前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似する場合、
前記複数のサブ組付工程の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する第１判定と、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、当該類似するサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する第２判定と、を行い、
前記第１及び第２判定の結果に基づいて、前記組付品の検査データの悪化要因を特定する。
また、本発明の一態様に係る工程管理方法は、
複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理方法であって、
前記組付品の検査データ、前記複数の部品の検査データ、及び前記組付工程を構成する複数のサブ組付工程における検査データの経時波形を画像化し、
前記組付品の検査波形画像と規格外れ傾向を示す所定の悪化パターン画像とをマッチングし、前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似するか否か判定し、
前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似する場合、
前記複数のサブ組付工程の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する第１判定と、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、当該類似するサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する第２判定と、を行い、
前記第１及び第２判定の結果に基づいて、前記組付品の検査データの悪化要因を特定する。
複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理方法であって、
前記組付品の検査データ、前記複数の部品の検査データ、及び前記組付工程を構成する複数のサブ組付工程における検査データの経時波形を画像化し、
前記組付品の検査波形画像と規格外れ傾向を示す所定の悪化パターン画像とをマッチングし、前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似するか否か判定し、
前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似する場合、
前記複数のサブ組付工程の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する第１判定と、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、当該類似するサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する第２判定と、を行い、
前記第１及び第２判定の結果に基づいて、前記組付品の検査データの悪化要因を特定する。
上記のように、本発明の一態様では、複数のサブ組付工程の検査波形画像と悪化パターン画像とをマッチングし、化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する第１判定と、第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、当該類似するサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と悪化パターン画像とをマッチングし、悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する第２判定と、を行う。そして、第１及び第２判定の結果に基づいて、組付品の検査データの悪化要因を特定する。すなわち、組付品の検査波形画像だけでなく、サブ組付工程及びそのサブ組付工程で組み付けた部品の検査波形画像を用いて悪化要因を特定する。そのため、組付品の検査波形画像のみをマッチングして悪化要因を特定するよりも、組付品の検査データの悪化要因をより適切に特定できる。
前記第１判定において類似するサブ組付工程が無い場合、前記組付品の検査設備が前記悪化要因であると特定してもよい。また、前記第２判定において類似する部品が有る場合、当該類似する部品の生産設備が前記悪化要因であると特定してもよい。このように、組付品の検査データの悪化要因をより適切に特定できる。
前記悪化パターン画像は、検査結果の規格中央値とのずれ量が単調に増大する第１パターンと、検査結果の規格中央値を中心とした振幅が増大する第２パターンと、を含んでもよい。このような構成によって、さらに適切に悪化要因を特定できる。
例えば、前記組付品の検査波形画像が前記第１パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第１パターンに類似するサブ組付工程の検査設備が前記悪化要因であると特定し、前記組付品の検査波形画像が前記第２パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第２パターンに類似するサブ組付工程での組付手順が前記悪化要因であると特定してもよい。
例えば、前記組付品の検査波形画像が前記第１パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第１パターンに類似するサブ組付工程の検査設備が前記悪化要因であると特定し、前記組付品の検査波形画像が前記第２パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第２パターンに類似するサブ組付工程での組付手順が前記悪化要因であると特定してもよい。
本発明によれば、組付品の検査データの悪化要因をより適切に特定可能な工程管理システム及び工程管理方法を提供できる。
以下、本発明を適用した具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。ただし、本発明が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。
（第１の実施形態）
＜工程管理システム＞
まず、図１及び図２を参照して、第１の実施形態に係る工程管理システムの構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る工程管理システムのハードウェア構成の一例を示す図である。また、図２は、第１の実施形態に係る工程管理システムの機能ブロック図である。工程管理システム１００は、複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理システムである。すなわち、工程管理システム１００は、コンピュータとしての機能を有する。
＜工程管理システム＞
まず、図１及び図２を参照して、第１の実施形態に係る工程管理システムの構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る工程管理システムのハードウェア構成の一例を示す図である。また、図２は、第１の実施形態に係る工程管理システムの機能ブロック図である。工程管理システム１００は、複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理システムである。すなわち、工程管理システム１００は、コンピュータとしての機能を有する。
工程管理システム１００は、例えば、組付工程を行う工場の監視室等に設置される管理装置である。組付工程は複数のサブ組付工程から構成されており、各サブ組付工程において検査が行われる。組付工程は、例えば自動車の組付工程であるが特に限定されない。
図１に示すように、工程管理システム１００は、ハードウェアとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、Ｉ／Ｏ（Input/Output）１０４、及びＵＩ（User Interface）１０５を備えている。
図１に示すように、工程管理システム１００は、ハードウェアとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、Ｉ／Ｏ（Input/Output）１０４、及びＵＩ（User Interface）１０５を備えている。
ＣＰＵ１０１は、例えば、制御処理及び演算処理等を行う。
ＲＯＭ１０２には、例えば、ＣＰＵ１０１によって実行される制御プログラム及び演算プログラム等が記憶される。
ＲＡＭ１０３には、処理データ等が一時的に記憶される。
ＲＯＭ１０２には、例えば、ＣＰＵ１０１によって実行される制御プログラム及び演算プログラム等が記憶される。
ＲＡＭ１０３には、処理データ等が一時的に記憶される。
Ｉ／Ｏ１０４は、入出力装置であり、外部からデータ及び信号を入力し、外部にデータ及び信号を出力する。
ＵＩ１０５は、例えばキーボード等の入力デバイスと、例えばディスプレイ等の出力デバイスとから構成される。なお、ＵＩ１０５は、入力デバイスと出力デバイスとが一体となったタッチパネルとして構成されてもよい。
ＵＩ１０５は、例えばキーボード等の入力デバイスと、例えばディスプレイ等の出力デバイスとから構成される。なお、ＵＩ１０５は、入力デバイスと出力デバイスとが一体となったタッチパネルとして構成されてもよい。
図２に示すように、工程管理システム１００は、データ蓄積部１１０、波形画像生成部１２０、悪化パターン判定部１３０、及び悪化要因特定部１４０を備えている。
データ蓄積部１１０には、外部から入力された部品検査データ、工程検査データ、組付品検査データが蓄積されている。データ蓄積部１１０は、例えば図１に示したＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３もしくはハードディスク（不図示）等から構成される。
データ蓄積部１１０には、外部から入力された部品検査データ、工程検査データ、組付品検査データが蓄積されている。データ蓄積部１１０は、例えば図１に示したＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３もしくはハードディスク（不図示）等から構成される。
ここで、部品検査データは、組付品を構成する各部品の検査データである。自社内で製造された部品の部品検査データは、例えば自社内の他の工場等から工程管理システム１００のデータ蓄積部１１０に送信される。また、購入した部品の部品検査データは、例えば購入元から工程管理システム１００のデータ蓄積部１１０に送信される。あるいは、作業者が部品検査データを入力することによって、部品検査データがデータ蓄積部１１０に格納されてもよい。
工程検査データは、各サブ組付工程における検査データである。工程検査データは、例えば各サブ組付工程に設けられた検査装置から工程管理システム１００のデータ蓄積部１１０に送信される。
組付品検査データは、組付品の検査データである。組付品が自動車の場合、組付品検査データは、例えばホイールアライメント等を含むあらゆる検査データである。組付品検査データは、例えば組付品の検査装置から工程管理システム１００のデータ蓄積部１１０に送信される。
なお、上述した部品検査データ、工程検査データ、組付品検査データのデータ蓄積部１１０への入力方法及び送信方法は一例であって、何ら限定されない。
なお、上述した部品検査データ、工程検査データ、組付品検査データのデータ蓄積部１１０への入力方法及び送信方法は一例であって、何ら限定されない。
波形画像生成部１２０は、データ蓄積部１１０に格納された部品検査データ、工程検査データ、及び組付品検査データの経時波形を画像化して出力する。画像化済みのデータは削除し、画像のみを保存することによって、データ蓄積部１１０の容量を削減できる。図２では、組付品の検査波形画像は「組付品波形」、サブ組付工程の検査波形画像は「工程波形」、部品の検査波形画像は「部品波形」と、簡略化して示されている。
より具体的には、波形画像生成部１２０は、横軸が時間、縦軸が検査結果を示すグラフを作成し、画像化する。グラフの横軸の単位は、例えば「日」、「週」、あるいは「月」等とする。
より具体的には、波形画像生成部１２０は、横軸が時間、縦軸が検査結果を示すグラフを作成し、画像化する。グラフの横軸の単位は、例えば「日」、「週」、あるいは「月」等とする。
また、部品検査データ、工程検査データ、及び組付品検査データのそれぞれについて、例えば、「日」、「週」、及び「月」等の異なる時間間隔で平均化された検査結果を別々にグラフ化してもよい。例えば、横軸が日単位で縦軸が測定結果の日平均値のグラフ、横軸が週単位で縦軸が測定結果の週平均値のグラフ、及び横軸が月単位で縦軸が測定結果の月平均値の３つのグラフを作成する。異なる時間間隔で平均化された検査結果のグラフを用いてマッチングすることにより、より適切に悪化要因を特定できる。
悪化パターン判定部１３０は、波形画像生成部１２０が生成した組付品の検査波形画像と規格外れ傾向を示す所定の悪化パターン画像とをマッチングし、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像に類似するか否か判定する。具体的には、悪化パターン判定部１３０は、マッチングにより組付品の検査波形画像と悪化パターン画像との類似度を算出する。そして、算出した類似度が所定の閾値以上であれば、両者が類似すると判定する。
類似度の閾値は、適宜設定可能であるが、例えば４０～８０％に設定される。換言すると、通常、類似度が４０％未満であれば類似しないと判定され、類似度が８０％以上であれば類似する判定される。悪化パターン画像はマッチング用のテンプレート画像であり、汎用のテンプレートマッチング等の手法を用いて類似度を計算できる。
なお、悪化パターン画像の具体例等の詳細については後述する。
なお、悪化パターン画像の具体例等の詳細については後述する。
悪化パターン判定部１３０は、組付品の検査波形画像が所定の悪化パターン画像に類似すると判定した場合、その悪化パターン画像をパターン情報として悪化要因特定部１４０に出力する。すなわち、組付品の検査波形が、規格外れ傾向を示しているため、悪化要因特定部１４０において悪化要因を特定する。
他方、悪化パターン判定部１３０は、組付品の検査波形画像が所定の悪化パターン画像に類似しないと判定した場合、パターン情報を出力しない。この場合、組付品の検査波形は、規格外れ傾向を示しておらず、正常である。そのため、悪化要因特定部１４０において悪化要因を特定する必要がない。
悪化要因特定部１４０は、組付品の検査波形画像に類似する悪化パターン画像（図２におけるパターン情報）と波形画像生成部１２０が生成した工程検査データ及び部品検査データの検査波形画像とをマッチングし、悪化要因を特定する。そして、悪化要因特定部１４０は、特定した悪化要因を悪化要因情報として工程管理システム１００の外部に出力する。
これにより、工程管理システム１００のユーザは、悪化要因情報を取得することができる。例えば、悪化要因情報は、組付工程を設計・管理する技術者や、組付工程において部品を組み付ける作業者のＰＣ（Personal Computer）等に送信される。
なお、波形画像生成部１２０、悪化パターン判定部１３０、及び悪化要因特定部１４０は、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２に記憶されたプログラムを実行することによって実現できる。あるいは、電子回路等のハードウェアによって実現されてもよい。
また、図２に示した工程管理システム１００の各機能ブロックは、別々の装置によって実現されてもよい。すなわち、工程管理システム１００は、１つの管理装置から構成される必要はなく、複数の装置から構成されていてもよい。
また、図２に示した工程管理システム１００の各機能ブロックは、別々の装置によって実現されてもよい。すなわち、工程管理システム１００は、１つの管理装置から構成される必要はなく、複数の装置から構成されていてもよい。
以上に説明した通り、第１の実施形態に係る工程管理システムでは、組付品の検査波形画像に類似する悪化パターン画像と、サブ組付工程及びそのサブ組付工程で組み付けた部品の検査波形画像とをマッチングし、悪化要因を特定する。すなわち、組付品の検査波形画像だけでなく、サブ組付工程及びそのサブ組付工程で組み付けた部品の検査波形画像を用いたマッチングによって悪化要因を特定する。そのため、組付品の検査波形画像のみを用いたマッチングによって悪化要因を特定するよりも、組付品の検査データの悪化要因をより適切に特定できる。
＜工程管理方法＞
次に、図３を参照して、第１の実施形態に係る工程管理方法について説明する。図３は、第１の実施形態に係る工程管理方法を示すフローチャートである。第１の実施形態に係る工程管理方法は、第１の実施形態に係る工程管理システムによって実行される。
次に、図３を参照して、第１の実施形態に係る工程管理方法について説明する。図３は、第１の実施形態に係る工程管理方法を示すフローチャートである。第１の実施形態に係る工程管理方法は、第１の実施形態に係る工程管理システムによって実行される。
まず、図３に示すように、波形画像生成部１２０は、データ蓄積部１１０に格納された部品検査データ、工程検査データ、及び組付品検査データの経時波形を画像化する（ステップＳＴ１）。
次に、悪化パターン判定部１３０は、波形画像生成部１２０が生成した組付品の検査波形画像と悪化パターン画像とをマッチングし、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像に類似するか否か判定する（ステップＳＴ２）。
次に、悪化パターン判定部１３０は、波形画像生成部１２０が生成した組付品の検査波形画像と悪化パターン画像とをマッチングし、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像に類似するか否か判定する（ステップＳＴ２）。
ここで、図４は、マッチングに使用されるテンプレート画像である悪化パターン画像Ａを示す図である。図５は、マッチングに使用されるテンプレート画像である悪化パターン画像Ｂを示す図である。図６は、マッチングに使用されるテンプレート画像である正常パターン画像Ｃを示す図である。
組付品検査データ等の検査波形画像と同様に、横軸が日、週、月等の異なるテンプレート画像を準備することが好ましい。なお、当然のことながら、横軸が同じ単位の画像同士をマッチングする。
組付品検査データ等の検査波形画像と同様に、横軸が日、週、月等の異なるテンプレート画像を準備することが好ましい。なお、当然のことながら、横軸が同じ単位の画像同士をマッチングする。
図４に示した悪化パターン画像Ａ（第１パターン）は、検査結果の規格中央値（目標値）とのずれ量が単調に増大する単調悪化型である。このような悪化パターンでは、人為的な悪化要因よりも機械に起因する悪化要因が疑われる。
図５に示した悪化パターン画像Ｂ（第２パターン）は、検査結果の規格中央値（目標値）を中心とした振幅が増大する振幅増大型である。このような悪化パターンでは、機械に起因する悪化要因よりも人為的な悪化要因が疑われる。
図６に示した正常パターン画像Ｃでは、検査結果が規格範囲内（規格下限値と規格上限値との間）に収まっている。
図５に示した悪化パターン画像Ｂ（第２パターン）は、検査結果の規格中央値（目標値）を中心とした振幅が増大する振幅増大型である。このような悪化パターンでは、機械に起因する悪化要因よりも人為的な悪化要因が疑われる。
図６に示した正常パターン画像Ｃでは、検査結果が規格範囲内（規格下限値と規格上限値との間）に収まっている。
ここで、図７は、ステップＳＴ２におけるマッチングを示す模式図である。図７に示すように、悪化パターン判定部１３０は、組付品の検査波形画像と悪化パターン画像Ａ、Ｂ及び正常パターン画像Ｃとをマッチングする。悪化パターン判定部１３０が、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ａ、Ｂのいずれかに類似すると判定した場合（ステップＳＴ２ＹＥＳ）、その悪化パターン画像をパターン情報として悪化要因特定部１４０に出力する。そして、悪化要因特定部１４０は、その悪化パターン画像と波形画像生成部１２０が生成した工程検査データ及び部品検査データの検査波形画像とをマッチングし、悪化要因を特定する（ステップＳＴ３）。
他方、悪化パターン判定部１３０は、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ａ、Ｂのいずれにも類似せず、正常パターン画像Ｃに類似すると判定した場合（ステップＳＴ２ＮＯ）、パターン情報を出力しない。この場合、組付品の検査波形は正常であり、悪化要因特定部１４０において悪化要因を特定するステップＳＴ３は不要であるため、図３に示すように、ステップＳＴ１に戻る。
なお、ステップＳＴ２において図６に示した正常パターン画像Ｃを使用せずに、悪化パターン画像Ａ、Ｂのいずれにも類似しない場合、正常と判断してもよい。
また、ステップＳＴ３の詳細は、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ａ、Ｂのいずれに類似するかによって異なるため、以下に詳細について説明する。
また、ステップＳＴ３の詳細は、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ａ、Ｂのいずれに類似するかによって異なるため、以下に詳細について説明する。
＜悪化要因の特定方法の詳細＞
図８～図１３を参照して、ステップＳＴ３における悪化要因の特定方法の詳細について説明する。まず、図８～図１０を参照して、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ａに類似する場合について説明する。図８は、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ａに類似する場合のステップＳＴ３の詳細を示すフローチャートである。図９は、第1判定（ステップＳＴ３１ａ）におけるマッチングを示す模式図である。図１０は、第２判定（ステップＳＴ３３ａ）におけるマッチングを示す模式図である。
図８～図１３を参照して、ステップＳＴ３における悪化要因の特定方法の詳細について説明する。まず、図８～図１０を参照して、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ａに類似する場合について説明する。図８は、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ａに類似する場合のステップＳＴ３の詳細を示すフローチャートである。図９は、第1判定（ステップＳＴ３１ａ）におけるマッチングを示す模式図である。図１０は、第２判定（ステップＳＴ３３ａ）におけるマッチングを示す模式図である。
図８に示すように、悪化要因特定部１４０は、まず、悪化パターン画像Ａと工程検査データ（各サブ組付工程における検査データ）の検査波形画像とをマッチングする。そして、悪化パターン画像Ａと類似するサブ組付工程の有無を判定する（第１判定：ステップＳＴ３１ａ）。
ここで、図９の例では、第１判定において、悪化パターン画像Ａと全てのサブ組付工程Ａ、Ｂ、Ｃ・・・の検査波形画像とをマッチングしている。図９の例では、実線で囲まれたサブ組付工程Ｃの検査波形画像は、悪化パターン画像Ａとの類似度が最も高く、悪化パターン画像Ａと類似している。一方、破線で囲まれたサブ組付工程Ａ及びＢの検査波形画像は、悪化パターン画像Ａと類似していない。
図９の例とは異なるが、第１判定において悪化パターン画像Ａに類似するサブ組付工程が無い場合（ステップＳＴ３１ａＮＯ）、いずれのサブ組付工程も組付品の悪化要因ではないと考えられる。そのため、図８に示すように、組付品の検査設備が組付品の悪化要因であると特定される（ステップＳＴ３２）。この結果に基づいて、例えばユーザは検査設備の点検・調査を実施する。
他方、第１判定において悪化パターン画像Ａに類似するサブ組付工程が有る場合（ステップＳＴ３１ａＹＥＳ）、悪化要因特定部１４０は、最も類似度が高いサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と悪化パターン画像Ａとをマッチングする。そして、悪化パターン画像Ａと類似する部品の有無を判定する（第２判定：ステップＳＴ３３ａ）。
ここで、図１０の例では、第２判定において、悪化パターン画像Ａと、図９において最も類似度が高いサブ組付工程Ｃにおいて組み付けた部品Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３・・・の検査波形画像とをマッチングしている。図１０の例では、実線で囲まれた部品Ｃ３の検査波形画像は、悪化パターン画像Ａとの類似度が最も高く、悪化パターン画像Ａと類似している。一方、破線で囲まれた部品Ｃ１及びＣ２の検査波形画像は、悪化パターン画像Ａと類似していない。
図１０の例とは異なるが、第２判定において悪化パターン画像Ａに類似する部品が無い場合（ステップＳＴ３３ａＮＯ）、いずれの部品も組付品の悪化要因ではないと考えられる。そのため、図８に示すように、悪化パターン画像Ａと最も類似度が高いサブ組付工程（図９の例ではサブ組付工程Ｃ）が組付品の悪化要因であると考えられる。
ここで、悪化パターン画像Ａは単調悪化型であるため、人為的な悪化要因よりも機械に起因する悪化要因が疑われる。従って、悪化パターン画像Ａに類似するサブ組付工程における組付手順ではなく、検査設備が組付品の悪化要因であると特定される（ステップＳＴ３４ａ）。この結果に基づいて、例えばユーザは該当するサブ組付工程における検査設備の点検・調査を実施する。
他方、図１０の例のように、第２判定において悪化パターン画像Ａに類似する部品が有る場合（ステップＳＴ３３ａＹＥＳ）、その部品の生産設備が組付品の悪化要因であると特定される（ステップＳＴ３５）。この結果に基づいて、例えばユーザは類似度の高い部品から生産設備の点検・調査を順次実施する。
次に、図１１～図１３を参照して、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ｂに類似する場合について説明する。図１１は、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像Ｂに類似する場合のステップＳＴ３の詳細を示すフローチャートである。図１２は、第1判定（ステップＳＴ３１ｂ）におけるマッチングを示す模式図である。図１３は、第２判定（ステップＳＴ３３ｂ）におけるマッチングを示す模式図である。
図１１に示すように、悪化要因特定部１４０は、まず、悪化パターン画像Ｂと工程検査データ（各サブ組付工程における検査データ）の検査波形画像とをマッチングする。そして、悪化パターン画像Ｂと類似するサブ組付工程の有無を判定する（第１判定：ステップＳＴ３１ｂ）。
ここで、図１２の例では、第１判定において、悪化パターン画像Ｂと全てのサブ組付工程Ａ、Ｂ、Ｃ・・・の検査波形画像とをマッチングしている。図１２の例では、実線で囲まれたサブ組付工程Ｃの検査波形画像は、悪化パターン画像Ｂとの類似度が最も高く、悪化パターン画像Ｂと類似している。一方、破線で囲まれたサブ組付工程Ａ及びＢの検査波形画像は、悪化パターン画像Ｂと類似していない。
図１２の例とは異なるが、第１判定において悪化パターン画像Ｂに類似するサブ組付工程が無い場合（ステップＳＴ３１ｂＮＯ）、いずれのサブ組付工程も組付品の悪化要因ではないと考えられる。そのため、図１１に示すように、図８に示した悪化パターン画像Ａの場合と同様に、組付品の検査設備が組付品の悪化要因であると特定される（ステップＳＴ３２）。この結果に基づいて、例えばユーザは検査設備の点検・調査を実施する。
他方、図１２の例のように、第１判定において悪化パターン画像Ｂに類似するサブ組付工程が有る場合（ステップＳＴ３１ｂＹＥＳ）、悪化要因特定部１４０は、最も類似度が高いサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と悪化パターン画像Ｂとをマッチングする。そして、悪化パターン画像Ｂと類似する部品の有無を判定する（第２判定：ステップＳＴ３３ｂ）。
ここで、図１３の例では、第２判定において、悪化パターン画像Ｂと、図１２において最も類似度が高いサブ組付工程Ｃにおいて組み付けた部品Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３・・・の検査波形画像とをマッチングしている。図１３の例では、破線で囲まれた部品Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３・・・の検査波形画像は、いずれも悪化パターン画像Ｂと類似していない。
図１３の例のように、第２判定において悪化パターン画像Ｂに類似する部品が無い場合（ステップＳＴ３３ｂＮＯ）、いずれの部品も組付品の悪化要因ではないと考えられる。そのため、図１１に示すように、悪化パターン画像Ｂと最も類似度が高いサブ組付工程（図１２の例ではサブ組付工程Ｃ）が、組付品の悪化要因であると考えられる。
ここで、悪化パターン画像Ｂは振幅増大型であるため、機械に起因する悪化要因よりも人為的な悪化要因が疑われる。従って、悪化パターン画像Ｂに類似するサブ組付工程における組付手順が悪化要因であると特定される（ステップＳＴ３４ｂ）。この結果に基づいて、ユーザは該当するサブ組付工程における組付手順の点検・調査を実施する。
他方、図１３の例とは異なるが、第２判定において悪化パターン画像Ｂに類似する部品が有る場合（ステップＳＴ３３ｂＹＥＳ）、図８に示した悪化パターン画像Ａの場合と同様に、その部品の生産設備が組付品の悪化要因であると特定される（ステップＳＴ３５）。この結果に基づいて、例えばユーザは類似度の高い部品から生産設備の点検・調査を順次実施する。
以上に説明した通り、本実施形態に係る工程管理方法では、組付品の検査波形画像が悪化パターン画像に類似する場合、サブ組付工程の検査波形画像と悪化パターン画像とをマッチングし、悪化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する（第１判定）。さらに、第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、そのサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と悪化パターン画像とをマッチングし、悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する（第２判定）。そして、第１及び第２判定の結果に基づいて、悪化要因を特定する。
すなわち、本実施形態に係る工程管理方法では、組付品の検査波形画像だけでなく、サブ組付工程及びそのサブ組付工程で組み付けた部品の検査波形画像を用いて悪化要因を特定する。そのため、組付品の検査波形画像のみをマッチングして悪化要因を特定するよりも、組付品の検査データの悪化要因をより適切に特定できる。
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
１００ 工程管理システム
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ Ｉ／Ｏ
１０５ ＵＩ
１１０ データ蓄積部
１２０ 波形画像生成部
１３０ 悪化パターン判定部
１４０ 悪化要因特定部
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ Ｉ／Ｏ
１０５ ＵＩ
１１０ データ蓄積部
１２０ 波形画像生成部
１３０ 悪化パターン判定部
１４０ 悪化要因特定部
Claims (7)
- 複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理システムであって、
前記組付品の検査データ、前記複数の部品の検査データ、及び前記組付工程を構成する複数のサブ組付工程における検査データの経時波形を画像化し、
前記組付品の検査波形画像と規格外れ傾向を示す所定の悪化パターン画像とをマッチングし、前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似するか否か判定し、
前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似する場合、
前記複数のサブ組付工程の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する第１判定と、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、当該類似するサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する第２判定と、を行い、
前記第１及び第２判定の結果に基づいて、前記組付品の検査データの悪化要因を特定し、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が無い場合、前記組付品の検査設備が前記悪化要因であると特定する、
工程管理システム。 - 前記第２判定において類似する部品が有る場合、当該類似する部品の生産設備が前記悪化要因であると特定する、
請求項１に記載の工程管理システム。 - 前記悪化パターン画像は、
検査結果の規格中央値とのずれ量が単調に増大する第１パターンと、
検査結果の規格中央値を中心とした振幅が増大する第２パターンと、を含む、
請求項１又は２に記載の工程管理システム。 - 前記組付品の検査波形画像が前記第１パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第１パターンに類似するサブ組付工程の検査設備が前記悪化要因であると特定し、
前記組付品の検査波形画像が前記第２パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第２パターンに類似するサブ組付工程での組付手順が前記悪化要因であると特定する、
請求項３に記載の工程管理システム。 - 複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理システムであって、
前記組付品の検査データ、前記複数の部品の検査データ、及び前記組付工程を構成する複数のサブ組付工程における検査データの経時波形を画像化し、
前記組付品の検査波形画像と規格外れ傾向を示す所定の悪化パターン画像とをマッチングし、前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似するか否か判定し、
前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似する場合、
前記複数のサブ組付工程の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する第１判定と、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、当該類似するサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する第２判定と、を行い、
前記第１及び第２判定の結果に基づいて、前記組付品の検査データの悪化要因を特定し、
前記悪化パターン画像は、
検査結果の規格中央値とのずれ量が単調に増大する第１パターンと、
検査結果の規格中央値を中心とした振幅が増大する第２パターンと、を含み、
前記組付品の検査波形画像が前記第１パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第１パターンに類似するサブ組付工程の検査設備が前記悪化要因であると特定し、
前記組付品の検査波形画像が前記第２パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第２パターンに類似するサブ組付工程での組付手順が前記悪化要因であると特定する、
工程管理システム。 - 複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理方法であって、
前記組付品の検査データ、前記複数の部品の検査データ、及び前記組付工程を構成する複数のサブ組付工程における検査データの経時波形を画像化し、
前記組付品の検査波形画像と規格外れ傾向を示す所定の悪化パターン画像とをマッチングし、前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似するか否か判定し、
前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似する場合、
前記複数のサブ組付工程の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する第１判定と、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、当該類似するサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する第２判定と、を行い、
前記第１及び第２判定の結果に基づいて、前記組付品の検査データの悪化要因を特定し、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が無い場合、前記組付品の検査設備が前記悪化要因であると特定する、
工程管理方法。 - 複数の部品を組み付けて組付品を製造する組付工程を、コンピュータを用いて管理する工程管理方法であって、
前記組付品の検査データ、前記複数の部品の検査データ、及び前記組付工程を構成する複数のサブ組付工程における検査データの経時波形を画像化し、
前記組付品の検査波形画像と規格外れ傾向を示す所定の悪化パターン画像とをマッチングし、前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似するか否か判定し、
前記組付品の検査波形画像が前記悪化パターン画像に類似する場合、
前記複数のサブ組付工程の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似するサブ組付工程の有無を判定する第１判定と、
前記第１判定において類似するサブ組付工程が有る場合、当該類似するサブ組付工程において組み付けた部品の検査波形画像と前記悪化パターン画像とをマッチングし、前記悪化パターン画像に類似する部品の有無を判定する第２判定と、を行い、
前記第１及び第２判定の結果に基づいて、前記組付品の検査データの悪化要因を特定し、
前記悪化パターン画像は、
検査結果の規格中央値とのずれ量が単調に増大する第１パターンと、
検査結果の規格中央値を中心とした振幅が増大する第２パターンと、を含み、
前記組付品の検査波形画像が前記第１パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第１パターンに類似するサブ組付工程の検査設備が前記悪化要因であると特定し、
前記組付品の検査波形画像が前記第２パターンに類似し、前記第２判定において類似する部品が無い場合、前記第２パターンに類似するサブ組付工程での組付手順が前記悪化要因であると特定する、
工程管理方法。
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