JP7455765B2 - 産業プロセスの品質監視 - Google Patents

Description

本出願は、２０１８年６月１４日に出願された欧州特許出願第１８ ３８２４２５．９号の利益を主張する。

本開示は、産業プロセス、特に自動車産業における品質管理に関し、より詳細には、そのような産業プロセスの品質証明を生成するための方法およびシステムに関する。本開示はさらに、とりわけ、産業プロセスを実行するために使用される装置のパラメータに基づく改善された故障診断に関する。本開示はさらに、製品または製品の構成要素を製造するための、および製造プロセスを監視するための方法およびシステムに関する。

多種多様な工業製造プロセスにおいて、品質管理は非常に重要である。多くの場合、品質管理は、１つまたは複数のプロセスが実行された後の構成要素または完成品の目視検査に依存する。多くの場合、目視検査は手動である。すなわち、オペレータが製品を検査する。例えば、カメラ、またはロボット、またはレーザ、および適切な画像処理ソフトウェアを使用した自動検査または非破壊試験を使用することも知られている。目視（または他の）検査で重大な欠陥がないことが判明した場合、製品または構成要素は品質試験に合格したとみなすことができる。

検査が実施され、製品が関連要件を満たしていることが判明したことを示すために、製品に物理的品質マークを残すことができる。物理的品質マークは、例えば、ステッカまたはレーザマーキングの形態であり得る。品質マークは、通常、製造時刻、日付または期間、および製造場所をさらに示すことができる。品質検査は、通常、完成品、または半完成品、サブアセンブリ、または製品のより大きい構成要素に対して実行され得る。品質分析および追跡は、通常、原材料、小さい部品、および部分構成要素に対しては実施されない。

このような目視検査は、手動で実行されるかまたは自動で実行されるかに関係なく、既存の欠陥が見えない可能性があるため、信頼性が制限される。したがって、欠陥のある製品または構成要素が、クライアントまたはさらなる処理が行われるさらなる製造場所に発送される可能性がある。さらに、「完成した」製品または部品に対して実行される、信頼性を高めるための大規模な品質検査プロセスは、産業プロセスに時間およびリソースを追加する。検査に使用されるシステムは一般に複雑であり、そのため、コストがかかる。

製品の使用中に、予期しないおよび／または未知の欠陥が見つかる場合がある。製造業者は、場合によっては、例えば、製造場所および／または製造期間に基づいて、ある系列の製品の回収を指示することがある。したがって、製品の系列について、製品は同じ条件下で同じプロセスを経ているため、同じまたは類似の欠陥が見つかる可能性があると想定される。このような製品の回収は、費用がかかり、複雑で、場合によっては不要である可能性がある。製造条件は同じであると想定されても、実際にはそうでなかったということもある。また、欠陥がある可能性のある製品が、同じ欠陥がないと想定されているため回収されないことがあるが、実際には欠陥があることもある。

自動車などの車両には、例えば、シャーシ、ホワイトボディ（ＢＩＷ）、空気圧システム、液圧システム、電気制御システムなど、非常に複雑な多数の異なる構成要素が組み込まれている。種々の構成要素が多数の部品から構築され、成形（例えば、圧延、熱間または冷間鍛造など）、接合（例えば、種々の形式の溶接、リベット接合など）、機械加工（例えば、フライス加工、切断、トリミングなど）を含む種々のプロセスを受け得る。これらのプロセスにおいては、生産性が最も重要であり、コスト管理も非常に重要である。さらに、結果として得られる最終製品は、広範で要求の厳しいユーザおよび安全性の要件を満たす必要がある。この要因の組み合わせにより、自動車部品の製造における効果的かつ効率的な品質管理が非常に重要になる。

米国特許出願公開第２０１７／００３２２８１号は、複数の溶接システムの１つから収集された溶接データを処理するための溶接製造知識システムを開示しており、溶接製造知識システムは、１つまたは複数の物理的位置に配置された複数の溶接システムと通信可能に結合された通信インターフェースを含む。通信インターフェースは、上記複数の溶接システムのうちの１つから、溶接に関連する溶接データを受信するように構成され得る。溶接製造知識システムは、通信インターフェースおよび溶接データストアと動作可能に結合された分析コンピューティングプラットフォームを備えることができる。溶接データストアは、（１）上記１つまたは複数の物理的位置に関連する溶接プロセスデータ、および／または（２）上記１つまたは複数の物理的位置に関連する溶接品質データを含むデータセットを利用する。分析コンピューティングプラットフォームは、溶接製造知識機械学習アルゴリズムを利用して、溶接データストアに対して溶接データを分析し、上記溶接の欠陥を特定することができる。

したがって、米国特許出願公開第２０１７／００３２２８１号は、溶接データに基づく機械学習に焦点を当てて、溶接障害の診断に役立つことができるアルゴリズムを導き出す。しかしながら、従来技術は、効果的かつ効率的な品質管理システムを開発することができなかった。

米国特許出願公開第２０１５／０２５４５８２号は、構成要素のサブアセンブリの製造中に生成される品質管理データを、少なくとも一意の主要製品アセンブリ識別番号、および、サブアセンブリを主要製品アセンブリに設置するときの主要製品の品質管理データと結合する方法および装置を開示している。

米国特許出願公開第２０１５／００６６１８７号は、製造パラメータおよび性能フィードバックパラメータを、変換装置によって製造される個々の吸収性製品と相関させるシステムおよびプロセスを開示している。当該文献のシステムの実施形態は、変換ラインに沿って前進する基板および／または構成部品を検査し、検査パラメータをコントローラおよびヒストリアンに伝達するように構成された検査センサを含み得る。システムはまた、変換ライン上の機器を監視し、プロセスパラメータをコントローラおよびヒストリアンに通信するように構成されたプロセスセンサも含み得る。システムはまた、包装された吸収性物品に基づいて、性能フィードバックパラメータを受信するように適合され得る。本システムは、検査パラメータ、プロセスパラメータ、および／または性能フィードバックパラメータを、変換ライン上で製造された個々の吸収性物品と相関させることができる。コントローラはまた、性能フィードバックパラメータに基づいて、様々な機能を実行するように構成され得る。

米国特許出願公開第２００２／００５５９２５号は、製造ラインにおける製造条件データおよび製品品質データが監視され、製造履歴データベースに記憶されることを開示している。製品品質データをチェックしている間に製造ラインの品質劣化事象が検出されると、品質劣化要因の改善内容および製造条件が抽出される。抽出された結果および予め記憶された品質改善履歴データが、その妥当性を確認するために互いに照合され、正当性を検証するために、生産ラインの現象のシミュレーションが実行される。妥当性および正当性が検証されると、生産ラインの生産条件が見直されて、品質劣化要因が改善される。

本開示は、前述の不利な点のいくつかを少なくとも部分的に解決するシステムおよび方法の例を提供する。

第１の態様では、複数の製造ステップを受ける、一意の機械可読識別子を担持する構成要素の、デジタル生産品質証明を生成するための方法が提供される。本方法は、複数の監視されている製造ステップについて１つまたは複数のセンサから製造ステップを示すパラメータを取得することと、取得されたパラメータを一意の機械可読識別子とリンクさせることとを含む。本方法は、上記製造ステップの取得されたパラメータに基づいて、選択された監視されている製造ステップについて１つまたは複数の品質分析を実施することと、品質分析の結果に関連するデータを含む構成要素のデジタル品質証明を生成することとをさらに含む。構成要素について取得されたパラメータが記憶される。

この態様によれば、異なるセンサから受信されるデータを、例えば、製品の視覚的品質分析の代わりに、またはそれに加えて、品質分析に使用することができる。したがって、品質管理はより信頼性を高くすることができ、製造ステップ（複数可）に直接関連するパラメータに基づくことができる。この態様の例では、別個の品質検査ステーションまたはプロセスを製造プロセスにおいて回避することができ、むしろ品質分析は少なくともいくつかの製造ステップの一部を形成することができる。センサのデータは、製品の一意の機械可読識別子にリンクされ、場合によって後で使用するために記憶される。記憶されたデータは、本明細書において説明されるように、例において、品質分析をさらに強化するために使用することができる。

本開示全体を通して論じられるようなデジタル品質証明は、適切なコンピュータシステムによって処理することができるフォーマットおよび言語のファイルの形態であってもよい。ファイルは、複数の異なる部分を含むテキスト文字列を含み得、うち第１の部分は一意の識別子であってもよく、第２の部分は品質分析の識別情報であってもよく、第３の部分は分析の結果であってもよい。一例では、テキスト文字列はまた、センサから取得されるものとしてのパラメータを含み得る。

いくつかの例では、方法は、記憶されたパラメータに対して追加の品質分析を実施し、追加の品質分析の結果を含めることによって構成要素のデジタル品質証明を更新することによって、製造ステップの完了後にデジタル品質証明を更新することをさらに含むことができる。製品の系列を使用していた場合、欠陥を明らかにすることができる。この欠陥は、製造プロセスの元々取得されていたパラメータにまでさかのぼり得る。そして、そのような欠陥に基づいて、新しい品質管理（アルゴリズム）が導き出され得る。製造データが記憶されており、個々の製品または構成要素にリンクすることができるため、例えば、生産場所または生産期間に基づく製品の系列の回収ではなく、必要に応じた製品の回収を、個々のレベルにおいて決定することができる。

いくつかの例では、製造ステップは装置によって実行され、１つまたは複数のセンサが装置の内部制御パラメータを測定する。プロセスの外部パラメータ（カメラなどによって記録され得る）の代わりに、またはそれに加えて、プロセスの内部にあるパラメータを使用して、プロセスの品質を決定することができる。特に、製造ステップを実行する装置の内部制御パラメータを使用することができる。一例として、レーザ溶接プロセスにおいて、制御パラメータは、レーザ出力、レーザ速度、およびレーザ軌道を含むことができる。品質分析は、結果として行われる溶接の（目視）検査ではなく、またはそれに加えて、そのようなパラメータに対して実施することができる。

いくつかの例では、１つまたは複数の品質分析は、製造ステップを示す以前に収集されたデータからの機械学習から開発される分析である。製造プロセスに関連する大量のデータを取得して記憶することができる。この「ビッグデータ」は、このデータから値を抽出する高度なデータ分析方法、すなわち、機械学習に使用することができ、人工知能をデータに適用して、新しい品質分析を開発することができる。このような新しい品質は、目視または他のＮＤＴ試験手順ではなく、産業プロセスの測定されたパラメータに完全に基づき得る。

産業製造プロセスにおいて、このような機械学習はこれまで主に、例えば、ダウンタイムを削減し、保守計画を改善するために予測製造に使用されてきた。本開示では、製造プロセスの障害を診断するための新しい品質分析を開発するために、機械学習を使用する。新しい品質分析が遡及的に開発された場合、以前に製造された（そして完成し、出荷された）製品に対して生成されたデジタル品質証明が更新され得、以前に特定されていない障害が見つかる可能性がある。

いくつかの例では、品質分析の実施はリアルタイムで行われる。製造ステップ中に得られたデータ／パラメータは、製造プロセスと実質的に同時にサーバシステムにアップロードされ得る。品質分析は、産業プロセスが進行しているときに実施することができる。プロセス（ステップ）が終了するとすぐに、品質分析の結果を知ることができる。

いくつかの例では、方法は、品質分析の１つまたは複数の結果が否定的である場合に警告信号を生成することをさらに含むことができる。いくつかの例では、そのような警告信号が発せられたとき、後続の製造ステップは実行することができない。代わりに、製品をリワークステーションにリダイレクトして、障害を修正することができる。品質証明が品質に問題がないことを示すとき、通常の製造プロセスを続行することができる。

いくつかの例では、製造ステップは、接合、成形、および機械加工の１つまたは複数を含む。

さらなる態様では、複数の製造ステップを含む構成要素の製造プロセスを監視する方法が提供される。１つまたは複数の製造ステップがセンサによって監視され、本方法は、構成要素の一意の機械可読識別子を読み取ることと、監視されている製造ステップについて製造ステップを示すパラメータを測定することと、監視されている製造ステップを示すパラメータをサーバシステムに記憶することとをさらに含む。サーバシステムにおいて、監視されている製造ステップを示すパラメータが、一意の機械可読識別子にリンクされる。本方法は、個々の監視されている製造ステップを示すパラメータを分析することによって１つまたは複数の個々の品質分析を実施することと、実施された分析の結果を含むデジタル品質証明を生成することとをさらに含む。

製造プロセスは、多数の異なる製造ステップを含むことができる。すべての製造ステップが必ずしも品質に敏感であるとは限らない。最終製品の品質に関係のないいくつかのステップがあり得る。この態様において、センサは、品質に敏感な製造ステップに関連する、または関連する可能性のある異なるパラメータを捕捉することができる。製造ステップが実施された後、または製造ステップと実質的に同時に、このステップに対して１つまたは複数の品質分析を実施することができる。したがって、各（品質に敏感な）製造ステップを、サーバシステムによってチェックすることができる。

本開示では、サーバシステムは、製造プロセスおよびデータの分析を実施するための処理能力に関連するパラメータを記憶するための記憶空間を備えた１つまたは複数の相互接続されたサーバとみなすことができる。サーバは、製造プロセスに関連するパラメータを測定するように構成されたセンサに、ワイヤによってまたはワイヤレスに接続することができる。

いくつかの例では、実施されたすべての品質分析の結果が肯定的である場合にのみ、構成要素を製造場所から発送することができる。

いくつかの例では、第１の製造ステップは第１の製造場所において実施され、第２の製造ステップは第１の製造場所とは異なる第２の製造場所において実施され、第１の製造ステップおよび第２の製造ステップを示すパラメータは同じサーバシステムに記憶され、同じ一意の機械可読識別子にリンクされる。製造ステップがどこで行われるかに関係なく、データを記憶することができ、同じサーバシステムによって品質分析を実施することができる。バリューチェーン全体の品質を監視することができる。自動車部品の例では、例えばＴｉｅｒ Ｎ～Ｔｉｅｒ ２、Ｔｉｅｒ １～相手先商標製品製造会社（ＯＥＭ）のプロセスのチェーンを監視することができる。部品、アセンブリ、サブアセンブリ、構成要素は、独自の一意の機械可読識別子を有し得る。

他のいくつかの例では、異なるサーバシステムを異なるエンティティによって使用することができ、例えば、Ｔｉｅｒ ２供給元が、１つのサーバシステムを有し、第１の品質証明を生成することができる。Ｔｉｅｒ １供給元は、別個のサーバシステムを有し、データをサーバシステムのプロセスに記憶することができ、ただし、デジタル品質証明をＯＥＭに送信し得る。識別子を有する製品をそのアセンブリ、サブアセンブリ、および独自の識別子を有する個々の部品まで追跡することができる限り、バリューチェーン全体の品質を監視することができる。また、デジタル品質証明を、バリューチェーン全体について生成および更新することができる。

いくつかの例では、本方法は、個々の監視されている製造ステップを示すパラメータを分析することによって新しい品質分析を導入することと、新しい品質分析の結果を含めることによってデジタル品質証明を更新することとをさらに含むことができる。

いくつかの例では、監視されている製造ステップを示すパラメータをサーバシステムに記憶／アップロードすることは、パラメータの測定と同時に実質的に行うことができる。

いくつかの例では、以前の製造ステップの個々の品質分析がまだ実施されていない限り、後続の製造ステップを実施することができない。ポカヨケメカニズムを、構成要素を輸送するロボット／システムに組み込むことができ、結果、適切な再加工が実行され（また、品質証明が更新され、部品／アセンブリ／サブアセンブリの品質が問題ないことが示される）まで、構成要素はさらなる再処理が行われないようにブロックされる。

いくつかの例では、製造ステップは、第１の部分構成要素を第２の部分構成要素と接合する接合ステップを含み、第１の部分構成要素は、第１の一意の機械可読識別子を担持し、第２の部分構成要素は、第２の一意の機械可読識別子を担持する。結果として得られる構成要素のアセンブリは、第３の一意の機械可読識別子を担持することができ、これは、いくつかの例では、第１の一意の機械可読識別子と第２の一意の機械可読識別子との組み合わせであり得、すなわち、第３の一意の機械可読識別子は、何らかの形で、第１の一意の機械可読識別子および第２の一意の機械可読識別子の一意の識別子から構成され得、または、導出され得る。他の例では、第３の一意の機械可読識別子は完全に独立しており、第１の識別子および第２の識別子から導出することはできない。

いくつかの例では、構成要素のデジタル品質証明は、第１の部分構成要素および第２の部分構成要素の両方の実施された分析の結果を含み得る。

いくつかの例では、本方法は、１つまたは複数の実施された分析の結果が否定的である場合、構成要素を再加工することをさらに含むことができる。

いくつかの例では、個々の品質分析は、個々のパラメータの分析を含む。いくつかの例では、個々の品質分析は、パラメータの組み合わせの分析を含む。例えば、レーザ溶接プロセスの場合、単一のパラメータ（例えば、レーザ出力）が監視および分析され得る。代替的に、同じレーザ溶接プロセスについて、溶接ゾーンのレーザ出力および温度が監視され、品質分析は両方のパラメータの組み合わせに基づく。

いくつかの例では、本方法は、一意の機械可読識別子によって構成要素をマークすることをさらに含むことができる。一意の機械可読識別子は、ＮＦＣタグのＲＦＩＤタグの形態であってもよい。一意の機械可読識別子はまた、例えば、バーコード、データマトリックスコードまたはＱＲコードなど、二次元画像コードの形態であってもよい。一例では、レーザマーキングを使用して、一意の機械可読識別子によって製品をマーキングすることができる。構成要素および実施するプロセスに応じて、ある識別子が別の識別子よりも適している場合がある。識別子が一意であること、および、製造プロセスのデータを一意の機械可読識別子とリンクすることができるように、関連するワークステーションにおいて識別子を読み取ることができることが重要である。

またさらなる態様では、一意の機械可読識別子を担持し、製造ステーションにおける複数の品質に敏感な製造ステップを含む製品の製造プロセスの品質をチェックするための品質管理システムが提供される。品質管理システムは、品質に敏感な製造ステップの品質を示すパラメータを測定するための、製造ステーションにある１つまたは複数のセンサと、一意の機械可読識別子を読み取るための製造ステーションにあるリーダとを備える。システムは、測定されたパラメータおよび一意の機械可読識別子をサーバシステムに送信するための送信機をさらに備え、サーバシステムは、本明細書に開示される例のいずれかに従ってデジタル品質証明を生成する方法を実施するように構成される。

本開示の非限定的な例が、添付の図面を参照して、以下に説明される。

製品を製造するための産業プロセスを監視する方法の例を示す概略図である。 デジタル品質証明を生成するための方法およびシステムの例を示す概略図である。 コンピュータシステム、特にサーバシステムにおいて実行され得るデジタル品質証明を生成するための方法の一例のフローチャートである。 コンピュータシステムにおいて実行され得るデジタル証明を生成するための方法のさらなる例のフローチャートである。 製造プロセスの例の概略的なフローチャートである。

これらの図では、同じ要素を示すために同じ参照符号が使用されている。

図１は、製品を製造するための産業プロセスを監視する方法の例を概略的に示す。特定の図示の例では、２つの部品１０Ａおよび１０Ｂは、成形プロセス１０１、１０２および機械加工プロセス１０３、１０４を受けることができる。この特定の例では、成形プロセス１０１および機械加工プロセス１０３は、第１の製造場所、すなわち第１のプラントにおいて実行される。成形プロセス１０２および機械加工プロセス１０４は、第２の異なる製造場所、すなわち第２のプラントにおいて実行される。第１のプラントおよび第２のプラントは同じ会社に属してもよいが、これは必須ではない。

各部品は、一意の機械可読識別子を担持する。すなわち、部品１０Ａの識別子は、部品１０Ｂに与えられている識別子とは異なる。この特定の例では、一意の機械可読識別子はＱＲコードとして示されているが、識別子は、バーコード、レーザデータマトリックスコード、ＲＦＩＤタグ、または他の形態であってもよい。適切な識別子は、とりわけ、実行されなければならないプロセスに基づいて選択され得る。

成形プロセス１０１、１０２は、例えば、鍛造、スタンピング、圧延、押し出しなどを含んでもよい。機械加工プロセス１０３、１０４は、例えば、旋削、穿孔、ボーリング、フライス加工などを含んでもよい。機械加工プロセスは、オペレータによって、または自動化された機械工具、すなわち、ＣＮＣ機械において実行されてもよい。使用するプロセスに応じて、適切なセンサを各ワークステーションに設けることができる。純粋に例として、成形プロセスにおいて、センサは、例えば、成形速度、変形力だけでなく、例えば温度および／または騒音も測定するように構成され得る。純粋に例として、穿孔プロセスでは、回転数、軸方向速度、騒音発生などに関する情報を取得するためにセンサを提供することができる。

部品１０Ａおよび１０Ｂが異なるプロセスを経るとき、またはプロセスを経る前に、ワークステーションにおいて、一意の機械可読識別子を読み取ることができる。機械加工が行われると、センサは、プロセスまたは製品の結果としての品質に関連する可能性のあるパラメータを測定することができる。これらのパラメータは、サーバシステム５０に送信することができる。

サーバシステムは、受信したデータを記憶し、それを部品の一意の機械可読識別子とリンクすることができ、結果、受信したデータを適切に記憶し、個々の部品に基づいて整理することができる。サーバシステム５０は、産業プロセスが完了した後、このデータを良好に記憶するように構成することができる。サーバシステム５０はさらに、受信したパラメータを分析して、「通常の」または「許容可能な」プロセスからの逸脱を見つけるように構成することができる。具体的には、そのような分析は、リアルタイムで、すなわち、機械加工１０３、１０４または成形１０１、１０２と実質的に同時に実行され得る。

この特定の例では、プロセス１０１、１０３がプロセス１０２、１０４とは異なるプラントにおいて実行されたとしても、測定パラメータは、同じ相互接続されたサーバシステムに送信することができる。他の例では、第１の場所において実行されるプロセスを監視することができ、データを第１のサーバシステムにアップロードすることができ、第２の場所において実行されるプロセスに関連するデータを第２の別個のサーバシステムにアップロードすることができる。ただし、サーバシステムは、例えば、他のサーバシステムによって処理することができるフォーマットの品質証明などのデータを出力することが可能である必要がある。

デジタル品質証明２０１は、１０１中に第１のワークステーションにおいて測定されたパラメータの品質分析に基づいて生成され得る。デジタル品質証明は更新することができ、結果として得られる証明２０１’は、プロセス１０３の間に測定されるパラメータに基づく品質分析の結果を含み得る。

同様に、デジタル品質証明２０２を、第１の製造プロセス１０２の後および／またはその間に部品１０Ａに対して生成することができ、デジタル品質証明は、第２の製造プロセス１０４の後および／またはその間に更新することができる２０２’。

部品１０Ａ、１０Ｂが受ける可能性のある製造プロセスの各々について、または製造プロセスの選択（特に品質に敏感な製造プロセス）について、品質証明を更新することができる。

これらの品質証明は、製造プロセスに沿った１つまたは複数のワークステーションによって読み取ることができる。一例では、ワークステーションの適切なリーダが、対応するプロセスを実行する前に品質証明をチェックすることができる。例では、サーバシステム（複数可）５０のみが品質証明に書き込みアクセスすることができる。

品質分析の結果が肯定的である場合、すなわち、障害が発見または疑われることがない場合、部品１０Ａ、および１０Ｂは、さらに別の製造場所に輸送され得る。この場所では、さらなる製造プロセス１０５、１０６を実行することができる。これらのプロセスの１つは、例えば、溶接またはリベット留めによる接合ステップ１０５を含み得る。また、これらのプロセスを監視することができ、関連するパラメータをサーバシステム５０にアップロードすることができる。純粋に例として、溶接プロセスでは、溶接電力、電流、電圧などのパラメータを測定することができる。適切なパラメータはまた、例えば、遠隔レーザ溶接、スポット溶接、アーク溶接など、実行される溶接のタイプにも依存し得る。

部品１０Ａおよび１０Ｂを接合することからもたらされるアセンブリは、さらなる一意の機械可読識別子を含むことができる。一例では、アセンブリの識別子は、部品１０Ａおよび１０Ｂの識別子から構成されているか、または導出され得る識別子を担持することができる。プロセス１０５、１０６のパラメータは、構成要素１０Ｃの一意の機械可読識別子とリンクすることができる。サーバシステム５０は、取得されたパラメータに基づいて品質分析を実施し、デジタル品質証明２００を発行することができる。

品質証明２００は、実施された分析の結果（複数可）を含み得る。品質証明２００はまた、否定的な結果をもたらしたが再加工された分析に関するデータを含み得る。品質証明２００は、サーバシステム５０に記憶され得る。品質証明が品質基準が満たされていることを示している場合、製品１０Ｃは、例えば、さらなる処理のために、または最終製品として顧客へとさらに輸送され得る。

部品から構成要素、サブアセンブリ、アセンブリ、最終製品に至るまで実行されるすべての製造プロセスについて、このように品質監視を実行することができる。一例では、プロセスの選択が、いくつかのプロセスのみを監視するために行われ得る。選択は、とりわけ、プロセスが製品の最終品質および欠陥の可能性に及ぼす可能性のある影響に基づくことができる。

個々のプロセスのパラメータ（「生データ」）および品質分析の結果を記憶することが好ましい。生データは、特にサーバシステム５０のメモリに記憶され得る。また、製品の完成または販売後であっても、品質証明および生データを参照できることが望ましい。生データおよび／または品質証明は、コンピュータ画面、タブレット、スマートフォンなどで視覚化するために、選択された関係者によってアクセスされる場合がある。

この特定の例では、車両のシャーシとして描かれている最終製品１０Ｃが形成されている。ただし、他の最終製品が選択される可能性があることは明らかである。また、実際には、非常に多くの成形、機械加工、接合、および他の製造プロセスが実行され得、部品の数が多くなる可能性があるため、図１に示すプロセスは非常に単純化されていることも明らかである。

図２は、デジタル品質証明を生成するための方法およびシステムの例を概略的に示す。図２の例では、構成要素１０は、バーコードの形態の、一意の機械可読識別子１２を担持する。前にコメントしたように、種々の種類の識別子を使用することができる。

製造プロセスは、装置３０を用いて実行されることが示されている。プロセスが実行されるとき、またはプロセスの前に、一意の機械可読識別子１２を適切なリーダ２０によって読み取ることができる。この特定の例では、リーダ２０は、レーザ２０として描かれている。

プロセスの品質および／またはプロセスの結果を示し得る適切なパラメータを取得するために、異なるセンサを使用することができる。この特定の例では、１つのセンサ４０が、プロセスを実行するかまたはプロセスに使用される装置３０の制御部からデータを読み取るか、または取得することができる。さらなるセンサ４２が、装置の外部から適切なパラメータを取得することができる。この例では、カメラ４２が、例示のみを目的として示されている。例えば、加速度計などの動きを検出するためのセンサ、あるいは温度もしくは湿度、または他の周囲パラメータを測定するためのセンサなど、装置３０の外部にある多種多様なセンサを使用することができることが明らかであるはずである。

センサ４０、４２によって測定されたパラメータ、および一意の機械可読識別子２０は、サーバシステム５０に送信され得る。サーバシステム５０は、種々の品質分析を実施することができる。一例では、取得されたパラメータの１つまたは複数は、個々のレベルで分析され得る。一例として、品質分析は、「標準」または「平均」プロセスとの比較を含む場合がある。標準からの大幅な逸脱は、障害を示している可能性がある。

さらなる例では、いくつかの異なるパラメータに基づく品質アルゴリズムを使用することができる。一例として、レーザ溶接プロセスでは、品質アルゴリズムが溶接温度、溶接速度、および溶接出力を同時に考慮に入れることができる。これらのパラメータの組み合わせから、プロセスの品質の指標を導き出すことができる。

品質分析の結果は、デジタル品質証明２００の生成であり得る。一例では、証明は、「ＯＫ」または「ＮＯＴ ＯＫ」の単純な判定である可能性がある。証明または分析の結果はまた、画面６０上で視覚化され得る。この特定の例では、画面６０は、ワークステーションに設けられるモニタの一部であり得る。したがって、品質分析の結果は、プロセスを実行するオペレータに実質的に即座に示され得る。オペレータは、必要に応じてこの情報を使用して構成要素を再加工することができる。

他の例では、結果は、コンピュータ画面、タブレット、ＰＤＡ、またはスマートフォン上で視覚化することができる。

１つまたは複数の品質分析は、機械学習から導き出すことができる。一連の大量生産プロセスで大量のデータが利用可能になると、機械学習を使用して新しい品質分析を導き出すことができる。そのような新しい品質分析が利用可能になると、それは、新しく生成された品質証明２００において使用され得る。また、既に発行された品質証明２００を更新することもできる。場合によっては、品質証明がＯＫからＮＯＴ ＯＫに変わることがある。

図３Ａは、先行する図面に示すような、コンピュータシステム、特にサーバシステム５０において実行され得るデジタル品質証明を生成するための方法の一例のフローチャートを示す。ボックス２０２において、１つまたは複数のパラメータは、コンピュータシステムによって取得され得る。パラメータは、様々なセンサから取得することができる。いくつかの例では、パラメータはワイヤレスに送信され得る。いくつかの例では、いくつかのパラメータは、機械加工または他のプロセスに使用される装置の制御部からコンピュータシステムに直接送信され得る。

ボックス２０４において、取得されたパラメータは、プロセスが実行される部品または構成要素の一意の機械可読識別子とリンクされる。いくつかの例では、一意の機械可読識別子は、測定されたパラメータと同時に送信され得る。取得されたパラメータはボックス２０５に記憶される。パラメータの記憶は、将来の分析に有益になり得る。

ボックス２０６において、１つまたは複数の品質分析が実施される。分析の結果は、ボックス２０８における品質証明の生成に使用することができる。一例では、品質証明は、対応する結果を伴う各品質分析のリストを含み得る。品質証明の生成後、または品質証明の生成と同時に、品質分析のいずれかが潜在的な欠陥を明らかにした場合、警告信号２０９が生成され得る。純粋に例として、例えば溶接の場合、欠陥は、例えば溶け落ち、または溶接の不整合であり得る。

警告信号は、ボックス２０９Ａにおいて、例えば、図２に示すようなディスプレイに送信され得る。一例では、警告信号は、例えば、部品をピックアップして次のワークステーションに送達するようにプログラムされたロボットなどの輸送システムに送信され得る。警告信号が受信され、潜在的な欠陥が示された場合、代わりに部品をリワークステーションにルーティングすることができる。

リワークステーションは、構成要素または部品が担持することができる一意の機械可読識別子（複数可）を読み取ることができ、これらの識別子に基づいて（かつ、これらの識別子と品質分析の結果とのリンクによって）、必要なリワーク操作をリワークステーションのオペレータに表示することができる。いくつかの例では、すべての潜在的な欠陥が解決された場合にのみ、部品は他のワークステーションにおいてさらに処理され得るか、または、プラントから発送され得る。したがって、品質証明を更新することができる。更新された品質証明は、品質分析の新しい結果、および、どのリワーク操作が実施されたかに関する情報を含むことができる。

リワークステーションはまた、適切なセンサを設けられてもよく、リワーク操作のデータをサーバシステムに送信することができる。

品質証明の生成後、品質証明はボックス２１１において記憶され得る。それらが記憶される場合、記憶された品質証明は、後で適切なコンピュータシステムによって参照することができる。例として、スマートフォンを使用して部品の一意の機械可読識別子を読み取り、品質証明をユーザに示すことができる。

図３Ｂは、コンピュータシステムにおいて実行され得るデジタル証明を生成するための方法のさらなる例のフローチャートを示す。ボックス２０２、２０４、２０５、２０６、および２０８のステップは、図３Ａに示され、説明されているステップと同じであるか、または非常に類似している。

図３Ｂは、１つの製造ステップを完了した後、品質基準が満たされているか否かを判断するためにチェックが実施され得る方法を示している。品質基準が満たされている場合、プロセスは、同じプロセス２０２Ａ、２０４Ａ、２０５Ａ、２０６Ａ、および２０８Ａを含む次の処理ステップに続くことができる。ステップ２０６Ａにおいて、後続の処理ステップに対応する品質分析が実施され、結果が品質証明に追加され得る。この意味において既存の品質証明は更新され得るか、または、新しい品質証明が生成され得る。

他方、品質基準のいくつかが満たされていないとみなされる場合、部品はボックス２１０においてリワークステーションに送られ得、新しい品質証明がボックス２０８Ｂにおいて生成され得る。

品質基準がリワーク操作によって満たされているとみなされる場合、部品は、以前のように、ステップ２０２Ａ、２０４Ａ、２０５Ａ、２０６Ａ、および２０８Ａを含む製造プロセスを継続することができる。

いくつかの例では、構成要素または部品が完成して出荷された後でも、ブロック２１２において新しい品質分析が開発され得る。そのような新しい品質分析は、例えば、以前のプロセスから収集されたすべてのデータに基づく機械学習から導き出され得る。別の例では、新しい品質分析が、例えば、オペレータの経験から開発または導入され得る。既に発行された品質証明は、ボックス２１４において更新することができる。これは、既に出荷および／または販売された製品の構成要素または部品に対して発行された品質証明を含み得る。

必要に応じて、個々の構成要素または部品ごとに、個々の品質証明に基づいて、回収２１６Ａまたは回収なし２１６Ｂの決定を行うことができる。

図４は、ステップ３００および４００を含む製造プロセスを監視するための方法の一例のフローチャートを概略的に示す。したがって、図４は、（図３のような）サーバシステムの観点からではなく、結合されたシステムの観点からのフローチャートを表している。

製造プロセスステップ３００および４００の両方が同じプロセスを含み得るが、単純にするために、それらはステップ３００についてのみ示されている。

製造プロセスの一部として、またはプロセスが進行しているときに、ボックス３０２において一意の機械可読識別子を（連続的に）読み取ることができる。プロセスが進行していくにつれて、関連するパラメータが取得され３０４、記憶され３０６、一意の機械可読識別子とリンクされ得る３０８。測定されたパラメータに応じて、それらは１Ｈｚ～１０ｋＨｚのレートで、特に１０Ｈｚ～１ｋＨｚのレートで測定および送信され得る。ボックスは連続して特定の順序で示されているが、一部のステップは実質的に同時にまたは異なる順序で実行されてもよいことは明らかである。

プロセスが進行していくにつれて、ボックス３１０において品質分析が実施され得る。一例では、デジタル品質証明は、プロセスステップ３００の完了後で、次のプロセスステップ４００の前に、ボックス３１２において生成され得る。発行証明に応じて、次の処理ステップ４００が実行されない場合がある。

サーバシステムまたは他のコンピュータプラットフォームは、前述の方法を実行するための適切なハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアを含み得る。別の態様では、コンピュータプログラム製品が開示される。コンピュータプログラム製品は、産業プロセスを監視するため、または品質証明を生成するために、コンピューティングシステムに本明細書に開示される方法のいずれかを実施させるためのプログラム命令を含み得る。

そのようなコンピュータプログラム製品は、記憶媒体（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢドライブ、コンピュータメモリまたは読み出し専用メモリ）上に具現化され得るか、またはキャリア信号（例えば、電気または光学キャリア信号）上で搬送され得る。

コンピュータプログラムは、部分的にコンパイルされた形態のソースコード、オブジェクトコード、コード中間ソースおよびオブジェクトコードの形態、またはプロセスの実装での使用に適した他の任意の形態であってもよい。キャリアは、コンピュータプログラムを搬送することができる任意のエンティティまたはデバイスであり得る。

例えば、キャリアは、ＲＯＭ、例えば、ＣＤ ＲＯＭまたは半導体ＲＯＭ、または磁気記録媒体、例えば、ハードディスクなどの記憶媒体を含むことができる。さらに、キャリアは、電気信号または光信号などの伝送可能なキャリアであってもよく、電気ケーブルもしくは光ケーブルを介して、または無線もしくは他の手段によって搬送されてもよい。

コンピュータプログラムが、ケーブルまたは他のデバイスまたは手段によって直接搬送され得る信号において具体化されるとき、キャリアは、そのようなケーブルまたは他のデバイスまたは手段によって構成され得る。

代替的に、キャリアは、コンピュータプログラムが具現化されている集積回路であり得、集積回路は、関連する方法を実施するために、またはその実施において使用するために適合されている。

いくつかの例のみが本明細書に開示されているが、それらの他の代替、修正、使用、および／または同等物が可能である。さらに、説明されている例のすべての可能な組み合わせもカバーされている。したがって、本開示の範囲は、特定の例によって限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲の公正な読解によってのみ決定されるべきである。

Claims (13)

1. 複数の製造ステップを受ける、一意の機械可読識別子を担持する構成要素の、デジタル生産品質証明を生成するための方法であって、
   複数の監視されている製造ステップについて１つまたは複数のセンサから前記製造ステップを示すパラメータを取得することと、ここで前記製造ステップの１つまたは複数は装置によって実行され、前記センサの１つまたは複数は前記装置の内部制御パラメータを測定し、
   前記取得されたパラメータを前記一意の機械可読識別子とリンクさせることと、
   前記製造ステップの前記取得されたパラメータに基づいて、選択された監視されている製造ステップについて１つまたは複数の品質分析を実施することと、
   前記品質分析の結果に関連するデータを含む前記構成要素の前記デジタル生産品質証明を生成することと、
   前記センサから前記構成要素について取得されている前記パラメータであって、少なくとも前記構成要素の出荷後に用いるための前記パラメータを、サーバシステムに記憶させることと
   を含み、
   前記記憶されたパラメータに対して追加の品質分析を実施し、且つ
   前記追加の品質分析の結果を含めることによって前記構成要素の前記デジタル生産品質証明を更新することによって、
   前記製造ステップの完了後および前記構成要素の出荷後に前記デジタル生産品質証明を更新すること
   をさらに含む、方法。
2. 前記品質分析の１つまたは複数は、以前に収集された前記製造ステップを示すデータからの機械学習から開発される分析である、請求項１に記載の方法。
3. 前記品質分析を実施することが前記製造ステップと同時に行われる、請求項１に記載の方法。
4. 複数の製造ステップを含む構成要素の製造プロセスを監視する方法であって、１つまたは複数の前記製造ステップがセンサによって監視され、前記方法は、
   前記構成要素の一意の機械可読識別子を読み取ることと、
   前記監視されている製造ステップについて前記製造ステップを示すパラメータを測定し、前記測定されたパラメータを前記サーバシステムに送信することと、
   前記サーバシステムが、請求項１に記載の方法に従ってデジタル生産品質証明を生成することと
   を含む、方法。
5. 実施されたすべての品質分析の結果が肯定的である場合にのみ、前記構成要素を製造場所から発送することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. 第１の前記製造ステップは第１の製造場所において実施され、第２の前記製造ステップは前記第１の製造場所とは異なる第２の製造場所において実施され、
   前記第１の前記製造ステップおよび前記第２の前記製造ステップを示す前記パラメータは同じサーバシステムに記憶され、同じ一意の機械可読識別子にリンクされる、請求項４に記載の方法。
7. 個々の監視されている製造ステップを示す前記パラメータを分析することによって新しい品質分析を導入することと、
   前記新しい品質分析の結果を含めることによって前記デジタル生産品質証明を更新することと
   をさらに含む、請求項４に記載の方法。
8. 前の製造ステップの個々の品質分析がまだ実施されていない場合、または個々の品質分析の結果が否定的である場合、後続の製造ステップを実施することができない、請求項４に記載の方法。
9. 前記製造ステップは、第１の部分構成要素を第２の部分構成要素と接合する接合ステップを含み、前記第１の部分構成要素は、第１の一意の機械可読識別子を担持し、前記第２の部分構成要素は、第２の一意の機械可読識別子を担持し、前記デジタル生産品質証明は、前記第１の部分構成要素および前記第２の部分構成要素の両方の前記実施された品質分析の結果を含む、請求項４に記載の方法。
10. １つまたは複数の前記実施された品質分析の結果が否定的である場合、構成要素を再加工することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
11. 個々の品質分析は、パラメータの組み合わせの分析を含む、請求項４に記載の方法。
12. 一意の機械可読識別子によって前記構成要素をマークすることをさらに含む、請求項４に記載の方法。
13. 一意の機械可読識別子を担持し、製造ステーションにおける複数の品質に敏感な製造ステップを含む製品の製造プロセスの品質をチェックするための品質管理システムであって、
    前記品質に敏感な製造ステップの品質を示すパラメータを測定するための、前記製造ステーションにある１つまたは複数のセンサと、ここで前記パラメータは前記製造ステップを実行する装置の内部制御パラメータを含み、
    前記一意の機械可読識別子を読み取るための前記製造ステーションにあるリーダと、
    前記測定されたパラメータおよび前記一意の機械可読識別子をサーバシステムに送信するための送信機と
    を備え、
    前記サーバシステムは、請求項１に記載の方法を実施するように構成されている、品質管理システム。

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