JPH08287154A - 製造不良解析システム、方法およびこれに関連したデータベースの生成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】製品の製造不良を解析する製造不良解析システ
ムおよび方法において、設計条件に起因する不良傾向と
不良現象の対応データを備えることによって、設計段階
の設計条件によって生ずる不良原因の早期究明、能率的
な原因究明をおこなう。 【構成】製造不良解析システムにおいて、不良傾向抽出
機能により、不良の発生原因とその不良の発生原因とな
りうる設計条件とを設定した傾向チェック項目と、不良
の発生現象と傾向チェック項目を特定する識別子とを設
定した因果関係データとにより、不良の発生現象からそ
の不良の発生原因となりうる設計条件を検索し、提示す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、製造不良解析システム
および方法に係り、製品の製造工程で生ずる不良であっ
て、特に、その製品の設計条件が適切でないことが原因
となって発生する製造不良の原因解析に用いて好適な製
造不良解析システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、原因究明が必要とされる製造不良
が発生した場合、製造工程全般にわたり該当不良製品の
製造条件をヒアリングあるいは、書類に基づき調査し、
原因を分析、類推していた。

【０００３】また、ＬＳＩ製造工程において発生する不
良の原因を解析する特開平２−２３４４５１号公報に記
載のＬＳＩ製造工程の不良工程抽出方法では、各工程で
起きたトラブルと、そのトラブルが原因となって発生し
た（ウェハ）上の不良の対応を示すトラブルデータベー
スを作成し、そのデータベースに基づき、不良工程を抽
出する方法が述べられている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術において
は、不良製品が出た場合の製造条件をデータとして、有
効に活用するということに関して考慮されていない。し
たがって、製造工程全般にわたり、該当する不良製品の
製造条件をヒアリングあるいは、書類に基づき調査し、
原因を分析、類推していたため、調査に多くの時間がか
かり、さらに、調査、分析の結果が次回の問題解決に活
かされないといった問題があった。

【０００５】この問題を解決する方法として、本出願人
は、特願平５−２６０６１５号の明細書記載の「製造不
良解析システム、方法およびこれに関連したデータベー
スの生成方法」を提示した。この技術においては、チェ
ック項目データベースを備え、これによって不良の発生
原因や不良の傾向を提示して、不良原因の早期究明と能
率化をおこなう方法が述べられている。

【０００６】しかしながら、上記特願平５−２６０６１
５号の明細書記載の技術は、不良の発生原因を、製品設
計の条件に起因して起こるものと製造過程の条件起因し
て起こるものとの峻別がなされていない。

【０００７】ところが、実際の製品の製造の現場を鑑み
るに、設計段階と製造段階では、人事的な交流はあまり
なく、設計条件は、製造工程の現場では管理していない
ので、調査もしにくい。そのため、上記特願平５−２６
０６１５号の製造不良解析システムにおいては、往々に
して、不良現象と設計条件の因果関係を見出すことがで
きず、設計条件の改善をおこなうのは難しいという問題
点があった。

【０００８】また、チェック項目データベースに基づ
き、不良工程を抽出する方法では、各製造工程でのトラ
ブルと、不良の対応から、そのトラブルを発生した工程
を不良発生工程として選択することはできるが、原因が
設計に関するものである場合、何が原因となって工程で
のトラブルを起こしたのかは、特定できないという問題
点があった。

【０００９】本発明は、上記従来技術の問題点を解決す
るためになされたもので、その目的は、製品の製造不良
を解析する際において、設計条件に起因する不良傾向と
不良現象の対応データを備えることによって、設計段階
の設計条件によって生ずる不良原因の早期究明、能率的
に原因究明をおこなうことのできる製造不良解析システ
ムおよび方法を提供することにある。

【００１０】また、本発明の他の目的は、この製造不良
解析システムに用いるデータベースを自動的に構築する
方法を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る製造不良解析システムの第一の構成
は、製品の製造時における不良発生原因を、製造工程に
おける製造条件または製品の設計条件から究明する製造
不良解析システムにおいて、不良傾向の抽出をおこなう
不良傾向抽出機能を有し、不良の発生原因とその不良の
発生原因となりうる設計条件とを設定した傾向チェック
項目を記憶した傾向チェック項目データベースと、不良
の発生現象と前記傾向チェック項目を特定する識別子と
を設定した因果関係データを記憶した因果関係データベ
ースとを備え、前記不良傾向抽出機能が、前記因果関係
データベースと前記傾向チェック項目データベースとに
より、不良の発生現象からその不良の発生原因となりう
る設計条件を検索し、提示するようにしたものである。

【００１２】より詳しくは、上記製造不良解析システム
において、前記因果関係データが、上に記載した前記不
良の発生現象と前記傾向チェック項目を特定する識別子
とを設定した因果関係データの外に、この不良の発生現
象とそれに対応する傾向チェック項目を特定する識別子
の結び付きを定量的に評価した重要度を有するようにし
たものである。

【００１３】上記目的を達成するために、本発明に係る
製造不良解析システムの第二の構成は、製品の製造時に
おける不良発生原因を、製造工程における製造条件また
は製品の設計条件から究明する製造不良解析システムに
おいて、不良原因の抽出をおこなう不良原因抽出機能を
有し、不良実績データベースと、製造実績データベース
と、設計基準データベースと、製品の組立てのときに必
要な情報である組立情報データを記憶する組立情報デー
タベースと、製品の不良が少なかったときの設計条件を
良品設計条件データとして記憶する良品設計条件データ
ベースとを備え、前記不良原因抽出機能が、前記不良実
績データベースと、前記製造実績データベースと、前記
設計基準データベースと、前記組立情報データベース
と、前記良品設計条件データベースとを参酌して、実際
に起こった不良現象の原因となった不良原因の抽出をお
こなって、不良原因の候補を提示するようにしたもので
ある。

【００１４】より詳しくは、上記製造不良解析システム
において、前記不良原因抽出機能が、前記不良実績デー
タベースと、前記製造実績データベースと、前記設計基
準データベースと、組立情報データベースと、良品設計
条件データベースとを参酌して、実際に起こった不良現
象の原因となった不良原因の抽出する過程において、前
記設計基準データベースの設計基準データと、製品を製
造したときの設計条件または良品設計条件とを比較する
過程を含むようにしたものである。

【００１５】上記目的を達成するために、本発明に係る
製造不良解析方法の第一の構成は、製品の製造時におけ
る不良発生原因を、製造工程における製造条件または製
品の設計条件から究明する製造不良解析方法において、
不良傾向の抽出をおこなう不良傾向抽出機能を有し、不
良の発生原因とその不良の発生原因となりうる設計条件
とを設定した傾向チェック項目を記憶した傾向チェック
項目データベースと、不良の発生現象と前記傾向チェッ
ク項目を特定する識別子とを設定した因果関係データを
記憶した因果関係データベースとを備え、前記不良傾向
抽出機能が、前記因果関係データベースと前記傾向チェ
ック項目データベースとにより、不良の発生現象からそ
の不良の発生原因となりうる設計条件を検索し、提示す
ることをようにしたものである。

【００１６】より詳しくは、上記製造不良解析方法にお
いて、前記因果関係データが、上に記載した前記不良の
発生現象と前記傾向チェック項目を特定する識別子とを
設定した因果関係データの外に、この不良の発生現象と
それに対応する傾向チェック項目を特定する識別子の結
び付きを定量的に評価した重要度を有するようにしたも
のである。

【００１７】上記目的を達成するために、本発明に係る
製造不良解析方法の第二の構成は、製品の製造時におけ
る不良発生原因を、製造工程における製造条件または製
品の設計条件から究明する製造不良解析方法において、
不良原因の抽出をおこなう不良原因抽出機能を有し、不
良実績データベースと、製造実績データベースと、設計
基準データベースと、製品の組立てのときに必要な情報
である組立情報データを記憶する組立情報データベース
と、製品の不良が少なかったときの設計条件を良品設計
条件データとして記憶する良品設計条件データベースと
を備え、前記不良原因抽出機能が、前記不良実績データ
ベースと、前記製造実績データベースと、前記設計基準
データベースと、前記組立情報データベースと、前記良
品設計条件データベースとを参酌して、実際に起こった
不良現象の原因となった不良原因の抽出をおこなって、
不良原因の候補を提示するようにしたものである。

【００１８】より詳しくは、上記に製造不良解析方法お
いて、前記不良原因抽出機能が、前記不良実績データベ
ースと、前記製造実績データベースと、前記設計基準デ
ータベースと、組立情報データベースと、良品設計条件
データベースとを参酌して、実際に起こった不良現象の
原因となった不良原因の抽出する過程において、前記設
計基準データベースの設計基準データと、製品を製造し
たときの設計条件または良品設計条件とを比較する過程
を含むようにしたものである。

【００１９】次に、上記目的を達成するために、上記製
造不良解析システムまたは上記製造不良解析方法に関連
する因果関係データベースを生成する方法に関する発明
の構成は、上記製造不良解析システムまたは方法に関す
る因果関係データベースを生成する方法であって、既に
記憶された因果関係データがｎ（ｎは、０以上の整数）
個あることを前提として、新たな因果関係データを更新
するときに、不良現象ごとに、不良率が高かったときの
前記傾向チェック項目の識別子をまとめたものを作り、
既に記憶された因果関係データと、新しく作った因果関
係データを比較して、各々の新しく作った因果関係デー
タが持つ傾向チェック項目の組合せと同じ傾向チェック
項目の組合せを持つ既に記憶された因果関係データが、
存在しないときに、その新しく作った因果関係データ
を、新たな因果関係データとしてつけ加えるようにした
ものである。

【００２０】より詳しくは、既に記憶された因果関係デ
ータがｎ（ｎは、０以上の整数）個あることを前提とし
て、新たな因果関係データを更新するときに、先ず、第
一の因果関係データとして、不良現象ごとに、不良率が
高かったときの前記傾向チェック項目の識別子をまとめ
たものを作り、次に、既に記憶された因果関係データが
持つ傾向チェック項目の識別子から、０個からｎ個の全
ての取りうる組合せの共通部分を作って、同じ要素から
なるときは、１個のみ代表を取って、全て異なる組合せ
を作り、これらを第二の因果関係データとして、再び、
前記第一の因果関係データと前記一つ以上の第二の因果
関係データとの共通部分を取って、これを第三の因果関
係データとし、最後に、既に記憶された因果関係データ
と、前記一つ以上の第三の因果関係データを比較して、
各々の第三の因果関係データが持つ傾向チェック項目の
組合せと同じ傾向チェック項目の組合せを持つ既に記憶
された因果関係データが、存在しないときに、その第三
の因果関係データを、新たな因果関係データとしてつけ
加えるようにしたものである。

【００２１】より詳しくは、上記因果関係データベース
の生成方法において、前記因果関係データが、上に記載
のいずれかの重要度も有するとした場合において、各々
の前記新しく作った因果関係データまたは各々の前記第
三の因果関係データが持つ傾向チェック項目の組合せと
同じ傾向チェック項目の組合せを持つ既に記憶された因
果関係データが、存在したときに、その既に記憶された
因果関係データの前記重要度を、この不良の発生現象と
それに対応する傾向チェック項目を特定する識別子の結
び付きが強いと評価させるように変化させるようにした
ものである。

【００２２】次に、上記目的を達成するために、上記製
造不良解析システムまたは上記製造不良解析方法に関連
する良品設計条件データベースを生成する方法に関する
発明の構成は、製品に対する製造工程別の作業時刻を記
憶した製造実績データベースと、各設計条件の設計条件
変更時刻、および条件値を記憶した設計条件実績データ
ベースと、各製品の設計仕様を記憶した組立情報データ
ベースとを有し、これら前記製造実績データベースと設
計条件実績データベースと前記組立情報データベースと
から、各設計条件ごとにその条件で製造した製品数およ
びその中で不良の発生した製品数を記憶した設計条件別
不良リストを作成し、そのリストから設計条件ごとの不
良率を算出し、その不良率が許容範囲以内である設計条
件を良品設計条件として、前記良品設計条件データを記
憶するようにしたものである。

【００２３】

【作用】不良の現象と設計条件に起因した不良の傾向の
対応表である因果関係データを持つことにより、不良の
原因究明を、迅速かつ能率的におこなうことができる。

【００２４】また、良品であったときの条件を良品設計
条件データとして持ち、これに、はずれたときに、その
条件を不良の原因として、ピックアップすることができ
る。また、このデータベースをコンピュータシステムに
よって、製品の不良率の条件判定とそれに基づいて、デ
ータ更新のプログラムを実行することにより、自動的に
構築することができる。

【００２５】

【実施例】以下、本発明に係る各実施例を図１ないし図
２７を用いて説明する。 〔実施例１〕以下、本発明に係る第一の実施例を図１な
いし図１８を用いて説明する。 （I）製造不良解析システムのシステム構成 最初に、図２を用いて本発明に係る製造不良解析システ
ムのシステムとしての機能と構成の概要を説明する。図
２は、本発明に係る製造不良解析システムのシステムの
機能と構成を示したブロック図である。

【００２６】不良原因抽出機能２０１は、情報読み込み
処理、チェック実行処理、原因候補抽出処理、対策立案
処理から構成される。この不良原因抽出機能は、設計基
準と、組立情報、良品設計条件の各種条件を比較して、
不良発生原因候補を推定し、対策方法を立案する機能で
ある。

【００２７】また、不良傾向抽出機能２０２は、因果関
係読み込み処理、不良傾向抽出処理から構成される。こ
の不良傾向抽出機能では、因果関係データベースに蓄え
られた因果関係データに記載の傾向チェック項目に基づ
いて、不良率を算出し、不良発生傾向を抽出する機能で
ある。

【００２８】因果関係更新機能２０３は、傾向チェック
項目読み込み処理、因果関係更新処理から構成される。
この因果関係更新機能では、不良と因果関係のある項目
の組合せである因果関係データを抽出して、因果関係デ
ータベースを最新の情報に更新するものである。

【００２９】（II）本発明の考え方 上で概略を説明した本システムの機能と構成に従い、本
発明の考え方を説明する。

【００３０】先ず、図２に示した因果関係データベース
２０５について説明する。この因果関係データベース２
０５に格納されるべき因果関係データとは、文字通り製
造過程で発生する不良現象とその原因の候補として挙げ
られる項目の因果関係を示すものである。具体的には、
後に図１１で示される通り、不良現象と、傾向チェック
項目のリストの数を表わす件数と、傾向チェック項目の
リストと、重要度とを対にしたものである。

【００３１】傾向チェック項目のリストとは、図２の傾
向チェック項目データベースに蓄えられた傾向チェック
項目の項目番号を対にしたものであり、傾向チェック項
目とは、図１２で後に示される通り、不良の発生原因の
候補として挙げられるチェック項目である。

【００３２】重要度は、その因果関係データを数値的に
評価する指標であり、この数値が高いほど、不良現象と
原因の候補の結び付きが強く、注目すべき組合せである
ことを示すものである。

【００３３】本発明では、この因果関係データベース２
０５がシステムの中核的な役割を担っており、不良現象
と不良の原因の候補として挙げられる傾向チェック項目
とを結び付け、設計段階での不良の原因の候補を効率的
に、指摘するものである。

【００３４】さらに、重要度によって、不良現象と傾向
チェック項目の結び付きを、設計者に定量的に指摘する
ものである。

【００３５】また、次に説明する良品設計条件データベ
ース２０９も本発明で重要な役割を果たすものである。

【００３６】この良品設計条件データベースは、従来技
術で挙げた特願平５−２６０６１５号の明細書に記載し
た良品製造条件データベースと殆ど同じものであるとい
ってよい。ただ、本発明は、設計段階で生じる設計不良
の発見、解析に主眼をおいているために「良品設計条
件」と呼んだのである。

【００３７】すなわち、一般に、ある製造工程、ある製
造条件のもとで、製造部品に対する不良品の割合すなわ
ち不良率を算出することができる。ある不良が発生し
て、実際にどの製造工程、どの製造条件が原因で不良が
おこったのかを究明する場合、当然不良率が高いものが
実際にその製品の不良原因の候補となる。

【００３８】そして、その製造条件が設計に基づくもの
であるときは、設計条件に製品の不良の原因があると考
えて良い。

【００３９】ところが、この不良率が極めて低い場合に
は、その設計条件では不良がおこっていないもの、すな
わち、良品設計条件であると考えて良い。

【００４０】したがって、この不良率が極めて低い場
合、言い替えれば良品設計条件である可能性が高い場合
を、予め不良原因の候補から外すことにより、不良原因
の候補の数を減らし、不良原因の早期解明を図ることが
できる。

【００４１】（III）製造不良解析システムのハードウ
ェア構成 以下、図３を用いて本発明による製造不良解析システム
の具体的なハードウェア構成例を説明する。図３は、本
発明に係る製造不良解析システムの具体的なハードウェ
ア構成例を示した図である。

【００４２】磁気ディスク装置２７０１は、不良実績デ
ータ、製造実績データ、因果関係データ等のデータを記
憶している。処理装置２７０２は、本発明を実行するた
めの各種演算を行う。

【００４３】（IV）本実施例の適用分野 本実施例は、本発明に係る製造不良解析システムおよび
方法をプリント板実装で発生する不良の解析に適用した
場合である。先ず、初めに不良解析の対象となるプリン
ト板実装の製造工程について、図４を用いて説明する。
図４は、プリント板実装ラインの一例を示す工程図であ
る。

【００４４】プリント板実装ラインは、印刷工程、実装
工程、挿入工程、リフローはんだ付け工程、フローはん
だ付け工程等の製造工程と、外観検査工程、インサーキ
ットテスト、ファンクションテスト等の検査工程、はん
だ修正工程、目視検査工程、手組工程、修正工程等の人
手による工程から構成される。

【００４５】基板は先頭工程から投入され、印刷機によ
りはんだペーストが基板上に塗られ、実装機により部品
が搭載され、リフローはんだ装置によりはんだペースト
を融解し、部品と基板を電気的に接続する。

【００４６】外観検査装置では、はんだの状態を検査
し、はんだ不足、はんだブリッジ、あるいははんだ過
剰、等のはんだ付けの不良および、部品の搭載位置ず
れ、極性相違（逆付）等の組込不良を検出する。はんだ
修正工程では、外観検査装置で発見された不良、あるい
は、後述の目視検査工程等で発見された不良の修正、す
なわち、部品の付替え、はんだの付け直し等を修正作業
担当者が行う。挿入工程では挿入部品を搭載し、フロー
はんだ装置によりはんだ付けされる。目視検査工程で
は、検査者がはんだ付けの不良および組込不良の有無を
検査する。

【００４７】また、手組工程は、機械化できず、手作業
で製品の組立てをおこなう工程である。修正工程では、
目視検査工程で発見された不良の修正をおこなう。さら
に、インサーキットテスト工程で、はんだブリッジ、シ
ョートオープン、実装部品の良否等を判定し、ファンク
ションテスト工程で機能ごとにテストをおこなう。

【００４８】（V）不良現象と不良原因の対応例 本発明に係る製造不良解析システムおよび方法では、上
記外観検査装置、あるいは目視検査工程から不良実績
（不良発生基板、不良発生部品、不良位置、不良内容
等）を収集し、その設計段階での不良発生原因の候補を
提示するものである。

【００４９】ここで、図５に、本発明の一実施例に係る
プリント板実装に伴う不良現象と不良原因の一例を示
す。図５は、本発明の一実施例に係るプリント板実装に
伴う不良現象と不良原因の一例を示す説明図である。

【００５０】このような対応を参酌して、不良が発生し
たときの各装置の製造条件、基板とその製造条件のマッ
チング、どの位置にどんな不良が発生しているか、過去
にどんな原因で各不良が発生したか等を検討し、不良発
生原因を特定し、対策しなければならない。

【００５１】また、現状の設計条件により不良が発生す
るのであれば、その設計条件の見直しが必要である。

【００５２】（VI）本発明に係る製造不良解析方法に用
いられるデータ構造 次に、図６ないし図１２を用いて本発明に係る製造不良
解析方法に用いられるデータ構造について説明する。先
ず、図６を用いて不良実績データについて説明する。図
６は、不良実績データの例を示す模式図である。

【００５３】不良実績データは、製造対象ごとに生じた
不良の実績を実際に記録するデータであり、組図＃（組
立図番番号、すなわち組立をおこなう基板の識別番号）
５０１、シリアルＮｏ．５０２、不良部品名５０３、実
装位置５０４、検査工程５０５、発見日時５０６、不良
項目５０７の項目で構成されるレコードで表現される。

【００５４】ここで、不良部品名５０３は、検査工程で
不良とみなされた部品の名称である。実装位置５０４
は、不良部品が基板に実装されている位置が座標で表現
される。また、検査工程５０５は、不良部品を発見した
工程である。発見日時５０６は、不良部品を発見した日
時を登録した日付と時間であり、不良現象５０７は、不
良部品の不良内容を簡潔に表現したものである。

【００５５】次に、図７および図８を用いて組立情報デ
ータについて説明する。図７は、組立情報データの例を
示す模式図である。図８は、部品形状のタイプ付けの例
を示す模式図である。

【００５６】組立情報データは、基板に部品を搭載する
に際して、設計段階で定められた組立に必要な基板に関
する情報と部品に関する情報とを表わすデータである。

【００５７】図７に示すように、基板に関する情報とし
ては組図＃６０１、基板種類を表す基板名６０２、基板
サイズ６０４、実装される部品数６０４があり、また実
装される部品に関する情報としては、使用部品名６０
５、実装位置６０６、実装工程６０７、実装面６０８、
実装方向６０９、極性６１０、部品形状６１１がある。
実装位置６０６は、基板に実装される位置を座標で表わ
したものである。実装面６０８は、部品を実装する面で
あり、Ａ面（表）、Ｂ面（裏）のように表現される。実
装方向６０９は、部品の実装する方向である縦横を記号
化して表わしている。極性６１０は、その部品が接続の
際に極性を持っているか否かを表わす。例えば、電解コ
ンデンサは、極性を持っていて、ケミカルコンデンサ
は、極性を持っていない。これは、部品接続の際に考慮
すべきことだからである。部品形状６１１は、部品の形
状のタイプと縦横などの寸法を数値で表わしたものであ
る。ここで、タイプとは、部品ごとに区分けされたもの
であり、図８に示されるように、４本のリード線、方形
は、タイプ１であり、２本のリード線、ドラム形状の部
品は、タイプ２の部品とされるなどの如くである。

【００５８】次に、図９および図１０を用いて設計基準
データを説明する。図９は、回路基板の設計基準データ
の例を示す模式図である。図１０は、部品の設計基準デ
ータの例を示す模式図である。

【００５９】設計基準データとは、基板の方式設計、回
路設計、実装設計の際に遵守しなければならない項目毎
の条件を表わすデータである。この図９では、基板の設
計基準として、ある基板名に対し、用いるべき基板材
質、ラインの幅と間隔、ランド径と穴径、抵抗体サイズ
などが設計基準の項目例として挙げられている。また一
方の図１０では、ある部品名、部品タイプの部品に対
し、ランド径、部品間隔、サーマルパッド、パッド寸
法、耐熱性などが設計基準の項目例として挙げられてい
る。

【００６０】次に、図１１を用いて因果関係データを説
明する。図１１は、因果関係データの例を示す模式図で
ある。

【００６１】因果関係データとは、実際に生じた不良現
象と設計段階での原因を結び付けるためのデータであ
り、不良現象１００２ごとに、過去に抽出された、不良
と因果関係のある傾向チェック項目の組合せのリストで
ある傾向チェック項目リスト１００４と、そのリストの
数を表わす件数１００３と不良現象と因果関係の関連の
強さを示す重要度１００５で構成されている。傾向チェ
ック項目は、図の様に項目番号で表現されている。

【００６２】さらに、重要度１００５は、その不良現象
と傾向チェックリストの項目の結び付きの強さを示す指
標であり、重要度が大きいほどその不良現象と傾向チェ
ックリストの項目は、関連性が強いと考えられる。

【００６３】次に、図１２を用いて傾向チェック項目デ
ータを説明する。図１２は、傾向チェック項目データの
例を示す模式図である。傾向チェック項目とは、設計段
階で、不良の原因のなりうる項目とその指摘根拠を示し
たものであり、図１２に示すように、各々の項目を表わ
す符号として定められた傾向コードと、基板材質、部品
間隔など設計基準データに記載の条件項目と設計基準デ
ータを指摘する算出式などを含む設計条件から構成され
る。この設計条件とは、傾向チェックをおこなうため
に、そのチェックの根拠となるものであり、例えば、
「部品間隔≧０．２５」と表現される。

【００６４】そして、この傾向チェック項目に、利用者
が設計条件（あるいは、設計条件として用いられるデー
タ格納場所）と問題となる傾向チェック項目のレコード
を追加すると、新たに、傾向チェックをおこないたい項
目が追加されたことになり、内容を変更することもでき
るし、そのレコードを削除することによって、傾向チェ
ックをおこなう項目を削除することもできる。

【００６５】（VII）本発明に係る設計条件に基づく製
造不良解析方法の手順 次に、図１を用いて本発明に係る設計条件に基づく製造
不良解析方法の手順について説明する。図１は、本発明
に係る設計条件に基づく製造不良解析方法の手順を示す
フローチャートである。以下、図１のステップ１０１〜
１０７の順を追って処理内容を詳述する。

【００６６】［ステップ１０１］利用者が、不良解析の
解析対象として、組図＃、不良部品、不良現象を指定す
る。これは、通常、ディスプレイを見ながら、マウス、
キーボードなどの入力装置でおこなう。

【００６７】そして、不良実績データベースをオープン
し、利用者の入力に対応する不良実績データを読み込
む。

【００６８】［ステップ１０２］利用者が指定した組図
＃に対応する組立情報データを読み込み、設計基準デー
タの各項目のうち、組立情報データから算出可能なもの
について基準からはずれているか否かをチェックする。
例えば、抵抗体サイズは、組立情報データの部品形状の
項目からチェックできる。また、部品間隔は、部品形状
と実装位置から隣合う部品との間隔を算出できる。基準
から外れていた場合、不良発生原因の候補とし、対策内
容として組立情報データの変更を立案する。

【００６９】すなわち、チェックした組図＃に対応する
不良実績とその原因（組立情報のデータ項目）と対策内
容（組立情報の変更）を組み合わせた情報をチェック結
果とする。

【００７０】［ステップ１０３］設計基準データの各項
目について、良品設計条件データベースに登録されてい
る良品設計基準データの設計基準とを比較する。ここ
で、良品設計条件データとは、既に説明したように、不
良製品製造時の状態と過去に製品を製造したときの設計
条件実績データ毎の不良率の推移を基に作成されたデー
タであり、この設計基準に値が近いときは、良品である
可能性が高いとされる基準である。

【００７１】良品設計条件データが示す設計基準の条件
から外れていた場合、不良発生原因の候補とし、対策内
容として設計基準データの変更を立案する。

【００７２】すなわち、チェックした設計基準に対応す
る基板の不良実績と、その原因（設計基準のデータ項
目）と対策内容（設計基準の変更）を組み合わせた情報
をチェック結果とする。

【００７３】例えば、ある部品Ａの部品間隔について、
設計基準データで０．３ミリ〜０．８ミリとされてい
て、良品設計条件データで０．３ミリ〜０．５ミリとさ
れていたとする。そのとき、その部品Ａについての部品
間隔の設計基準を、０．３ミリ〜０．５ミリに変更す
る。なお、良品設計条件データベースの構築について
は、後に詳述するものとする。

【００７４】［ステップ１０４］ステップ１０２、１０
３において、生成したチェック結果を解析実績データベ
ースに登録する。

【００７５】［ステップ１０５］次に、該当する不良現
象の因果関係データベースを読み込む。

【００７６】該当する不良現象の各々の因果関係の傾向
チェック項目について、その傾向の有無を判定し、予め
定められた数値より不良率が高いものを「傾向有り」と
し、全ての傾向チェック項目について傾向があった場
合、その不良現象にマッチする因果関係データとして抽
出する。

【００７７】［ステップ１０６］ステップ１０４におい
て、登録された解析実績データベースと、ステップ１０
５において、抽出された因果関係データの各傾向チェッ
ク項目の対を、不良傾向として利用者に提示する。提示
する方法としては、例えば端末のディスプレイに出力す
る、あるいは、プリンタからリストで出力するなどが考
えられる。

【００７８】また、ステップ１０４にて対策方法まで立
案された不良に関しては、設計基準データおよび組立実
績データを容易に変更できるように同一ファイルフォー
マットでファイル出力し、変更箇所を差し替えるだけで
対策できるようにしてもよい。

【００７９】ステップ１０５の結果に関しては、重要度
の高い順に「基板材質Ａで部品間隔Ｂの組図＃にブリッ
ジ不良がＸ％と多く見られます。」といった文章あるい
は表形式で利用者に提示すれば、利用者にとって理解し
やすくなる。

【００８０】候補の中から対策を実行するか否かは、利
用者が判断すれば良い。

【００８１】［ステップ１０７］不良現象ごとに、全て
の傾向チェック項目について、不良現象の傾向の有無を
チェックし、必要ならば、新たな因果関係データを生成
する。全ての傾向チェック項目についてチェックするこ
とにより、実際に起こった不良現象を適切に反映した因
果関係データベースを維持することができる。

【００８２】更新の方法については、次で詳細に説明す
る。

【００８３】（VIII）因果関係データベースの更新方法 図１３および図１４を用いて因果関係データベースの更
新方法の説明をする。図１３は、因果関係データベース
の更新方法の手順を示すフローチャートである。図１４
は、因果関係データベースの更新方法を説明するため
に、因果関係データと傾向チェック項目の対応の例を模
式的に示したものである。

【００８４】［ステップ１２０１］傾向チェック項目デ
ータベースにある全ての傾向チェック項目、または、そ
の不良現象と関係ある傾向チェック項目が摘出できると
きは、その摘出された傾向チェック項目について、各々
傾向の有無を判定する。

【００８５】［ステップ１２０２］前ステップで傾向が
あった（不良率が大きい）と判定された傾向チェック項
目の組合せを新たな因果関係の一つとし、重要度を１と
設定する。

【００８６】［ステップ１２０３］既に登録済みの因果
関係データによる傾向チェック項目の組み合わせと前ス
テップで生成された因果関係のある組合せと比較して、
必要なら新たな因果関係の組合せを求め、因果関係デー
タを更新する。

【００８７】この方法について、具体例によって説明す
る。

【００８８】ここでは、図１４に示すように、因果関係
Ｎが生成され、傾向チェック項目「１」、「２」、
「３」、「５」について傾向があったと判定されたとす
る。

【００８９】ここで、数学における集合論的な表記を流
用することとする。

【００９０】因果関係データの因果関係の組合せＡが、
傾向チェック項目「１」、「２」、「４」、「５」、
「６」、「８」について傾向があった（不良率が大き
い）と判定されたとしたとき、Ａ＝｛１，２，４，５，
６，８｝と表記される。また、これを単に因果関係Ａと
いうことにする。

【００９１】このように定義したとき、集合論的な意味
で、因果関係Ａ、Ｂについて、合併集合∪と共通部分∩
を定義する。

【００９２】例えば、Ｂ＝｛１，３，４，９，１０｝と
前記Ａについて、 Ａ∪Ｂ＝｛１，２，３，４，５，６，８，９，１０｝ Ａ∩Ｂ＝｛１，４｝ そして、Ｎと登録済の因果関係の組合せから、０個から
ｎ個まですべての、取りうる組合せを取って、共通部分
∩を定義する。

【００９３】この例では、ｎ＝３であり、

【００９４】

【数１】Ｎ Ｎ∩Ａ Ｎ∩Ｂ Ｎ∩Ｃ Ｎ∩（Ａ∩Ｂ） Ｎ∩（Ｂ∩Ｃ） Ｎ∩（Ｃ∩Ａ） Ｎ∩（Ａ∩Ｂ∩Ｃ） の全ての取りうる組合せを計算する。

【００９５】ここで、各因果関係の重要度の計算の仕方
について説明する。

【００９６】因果関係Ｘの重要度をφ（Ｘ）とする。そ
して、Ｘ∩Ｙについて以下の規則で重要度を定義する。

【００９７】

【数２】 Ｘ⊇Ｙのとき、 φ（Ｘ∩Ｙ）＝φ（Ｙ） Ｘ⊇Ｙでないとき、 φ（Ｘ∩Ｙ）＝φ（Ｘ）＋φ
（Ｙ） このように定義された重要度は、新たな組合せを作るた
びに加算されて、増加するので、その値を評価すれば、
その因果関係の組合せがどれだけ設計者が着目すべきか
という指標にすることができる。

【００９８】そして、上のようにして、作った組合せを
既にある組合せと比較して、既にある組合せのときは、
重要度のみを書変え、新しい組合せは、新たに因果関係
データベースに登録する。

【００９９】例えば、Ｎ∩Ａ＝｛１，２，５｝であり、
これをαとする。

【０１００】この重要度は、φ（α）＝φ（Ｎ∩Ａ）＝
φ（Ｎ）＋φ（Ａ）＝１＋１＝２となる。

【０１０１】そして、因果関係αは、既にある因果関係
の組合せには存在しないので、重要度２で、図１４に示
される様に通り新たに因果関係の組合せを追加する。

【０１０２】一方、Ｎ∩Ｃ＝｛１，３｝であり、これに
対する重要度は、φ（Ｎ∩Ｃ）＝φ（Ｎ）＋φ（Ｃ）＝
１＋５＝６となる。

【０１０３】そして、この因果関係の組合せは、既にあ
る因果関係Ｃと一致するために、図１４に示される様に
重要度のみを従来の５から６に書き変える。

【０１０４】（IX）本実施例の特徴 本実施例に係る製造不良解析システムは、前述のように
設計基準と組立情報、良品設計基準とのチェックによ
り、不良原因を推定、対策立案し、また、過去の不良傾
向から因果関係データーベースを構築し、このデーター
ベースを用いて不良発生傾向を抽出できることを特徴と
している。

【０１０５】（X）良品設計条件データベースについて 次に、良品設計条件データベースの内容とその更新手順
について、図１５ないし図１７を用いて説明する。図１
５は、良品設計条件データベースの更新手順を示すフロ
ーチャートである。図１６は、設計条件別良品／不良品
数一覧データの具体例を示す模式図である。図１７は、
良品設計条件データの具体例を示す模式図である。

【０１０６】良品設計条件データベースは、既に説明し
たように、不良を発生させずに製造していた時期の設計
条件を蓄積し、編集した良品設計条件データで構成され
るデータベースであり、いわば、「成績の良い設計条
件」を集めたものと考えられる。これは、製品の種類ご
とに作成するものとする。図１６に示される設計条件別
良品／不良品数一覧データは、良品設計条件データーベ
ース作成ときの基礎的なデータとなるものである。

【０１０７】以下、良品設計条件データを更新する手順
を図１５を用いて説明する。

【０１０８】［ステップ１４０１］良品設計条件データ
ーベースの最終更新日を検索する。

【０１０９】［ステップ１４０２］製造実績データベー
ス、最終更新日以降の組立情報データベース、設計実績
データベースをもとに各設計条件において製造された良
品数、および不良品数をカウントし製造条件別良品／不
良品数一覧データを更新する。

【０１１０】なお、利用者の判断により、このとき、不
良の発生した製品のうち、不良の発生原因が、明らかに
現在対象としている設計条件とは関係がないことが判明
している場合には、その製品は、良品としてカウントす
ることも可能である。

【０１１１】［ステップ１４０３］製造条件別良品／不
良品数一覧データに基づき、各設計条件における不良率
を算出する。

【０１１２】［ステップ１４０４］不良率が許容範囲以
下である設計条件を検索する。

【０１１３】［ステップ１４０５］不良率が許容範囲以
下である設計条件が、最も広範囲にわたり連続する範
囲、すなわち、望ましいとされる設計条件の範囲を良品
設計条件データとして、良品設計条件データベースに登
録する。

【０１１４】〔実施例２〕以下、本発明に係る第二の実
施例について、図１８および図１９を用いて説明する。
本実施例は、第一の実施例に係る製造不良解析方法に加
えて、不良解析の方法を解析知識としてチェック項目デ
ータベースに蓄積し、チェック項目を用いて不良解析を
おこない、その解析の結果から該当する不良発生原因と
対策方法を立案し利用者に提示する解析処理機能を付加
した製造不良解析方法である。

【０１１５】本実施例においては、設計基準チェックと
しては、不良原因抽出機能を有し、不良解析の結果、不
良原因と対策方法が見つからなかった場合に、不良傾向
を抽出する手段として、不良傾向抽出機能を有する。

【０１１６】先ず、図１８を用いてチェック項目データ
について説明する。図１８は、チェック項目データの具
体例を示す模式図である。

【０１１７】チェック項目データは、チェック項目デー
タベースに格納されるデータであり、不良種類別、実装
ライン別、不良発生部品の実装工程別に設定されるデー
タである。これは不良の種類が異なれば発生原因が異な
り、また実装ラインおよび不良発生部品の実装工程が異
なれば、発生原因となった装置等が異なるためである。
設定する内容は、チェックすべき項目、そのチェ
ック結果と関連する不良発生原因の候補、それらの間
の相関値である。

【０１１８】ここでチェックすべき項目とは、工程での
製造条件あるいは、設計条件、不良発生位置等の傾向で
ある。

【０１１９】チェックすべき項目が、工程での製造条件
であれば、工程番号およびどの製造条件を対象とするか
を示す管理項目番号をチェック内容として指定する。

【０１２０】チェックすべき項目が、設計基準であれ
ば、どの設計条件を対象とするかを示す設計基準項目番
号をチェック内容として指定する。

【０１２１】チェックすべき項目が、傾向チェック項目
であれば、予めシステムが用意した傾向チェック項目か
らチェックすべき項目を指定する。このために、チェッ
ク内容として指定するのは、傾向チェック項目各々につ
けられた傾向コードである。

【０１２２】次に、図１９を用いて解析処理方法の手順
について説明する。図１９は、本発明に係る製造不良解
析システムの処理手順を示すフローチャートである。こ
のうちで、解析処理機能に関係するのは、ステップ１８
１１〜ステップ１８１６である。以下、各ステップの処
理を説明する。

【０１２３】［ステップ１８１１］利用者が、不良解析
の解析対象として組図＃、不良部品、不良種類を指定す
る。

【０１２４】［ステップ１８１２］前のステップ１８１
１で指定された組図＃、不良部品、不良種類を基に該当
するチェック項目をチェック項目データベースから読み
込む。

【０１２５】［ステップ１８１３］読み込まれたチェッ
ク項目データの各々について、工程での製造条件がチェ
ック項目として指定されていれば、その条件について不
良が発生した基板を製造していたときの製造条件と作業
基準の比較、過去に同じ基板を製造したときの条件との
比較、製造条件が不良の発生直前で変更されていないか
等のチェックをおこなう。この結果、基準からはずれて
いた、過去の製造条件とは異なっていた、製造条件が不
良の発生直前で変更されていた等の結果が得られた場
合、そのチェック項目と関連するとして設定された不良
発生原因の候補の得点をアップする。この得点が高いも
のほど、不良発生原因の候補とされる可能性が大きい。

【０１２６】設計基準がチェック項目として指定されて
いれば、指定された設計基準項目について前述の不良原
因抽出機能の処理手順に従いチェックをおこなう。この
結果、不良原因が抽出された場合、そのチェック項目と
関連するとして設定された不良発生原因の候補の得点を
アップする。

【０１２７】傾向チェック項目がチェック項目として指
定されていれば、その傾向の有無を判定し、その傾向が
あった場合には、このチェック項目と関連するとして設
定された不良発生原因の候補の得点をアップする。ここ
で、アップする値は、予め相関値として設定された値と
する。すなわち、相関値が大きいものほど、不良原因候
補の得点も大きくなり、不良発生原因の候補とされる可
能性が大きくなる。

【０１２８】［ステップ１８１４］ここで、設計基準チ
ェックとして、この装置の不良原因抽出機能を用いる。
処理は、実施例１で説明したものと同様である。そし
て、解析した結果を解析実績データベースに格納する。
または、チェック項目にチェックしたい設計基準を登録
しておき、必要なチェックだけおこなうという方法も考
えられる。

【０１２９】［ステップ１８１５］すべてのチェックが
終了した時点で各不良発生原因の候補の得点を比較し、
利用者に提示する。

【０１３０】［ステップ１８１６］提示された得点を参
酌して、不良発生原因の候補の中から不良の発生原因を
利用者が判断し、判断結果を入力する。

【０１３１】［ステップ１８１７］利用者の判断結果を
もとに、チェック項目データベースの相関値を更新す
る。すなわち、不良とのその不良発生原因が利用者に認
識されたときには、相関値は、大きくなるように更新さ
れる。

【０１３２】［ステップ１８１８］もし、ここまでで、
不良原因候補が見つかったときは、ステップ１８１９へ
行く。見つかっていないときは、実施例１で説明した不
良傾向抽出機能を用いる。

【０１３３】［ステップ１８１９］解析結果をもとに、
この不良原因と対応する対策内容あるいはステップ１８
１８にて抽出された不良傾向を提示する。そして、利用
者の選択した対策に従い、対策指示をおこなう。なお、
ステップ１８１５にて、不良原因と対応する対策内容を
提示してもよい。

【０１３４】〔実施例３〕以下、本発明に係る第三の実
施例について、図１９ないし図２６を用いて説明する。
図２０は、本発明の第三の実施例に係る製造不良解析シ
ステムのシステム構成を示す模式図である。

【０１３５】本発明は、図２０に示されるように、実施
例１および実施例２で説明した解析処理機能に加えて、
解析知識更新支援機能、統計表示機能、および良品条件
編集機能を追加して不良解析支援機能を有するシステム
としたものである。

【０１３６】この統計表示機能は、不良実績、製造実績
データ、作業基準データ、設計基準データ、良品製造条
件データの各々の統計処理および表示をおこなう機能で
ある。また、表示した内容を判断来歴データベースに格
納し、判断来歴および画面別参照内容データを基に利用
者が解析方法を登録する参考に利用した画面と、その画
面から判断できる傾向を提示して、チェック項目データ
ベースを更新するものである。

【０１３７】良品条件編集機能は、不良を発生させずに
製造していた時期の製造条件および設計条件を、良品条
件として蓄積し、製品の種類別に編集するものである。
また、良品条件編集機能で作成される良品条件データー
ベースは、実施例１で説明した設計条件に加えて、製造
条件についても同様の処理をおこなって、設計基準と併
せて登録したものである。

【０１３８】（I）統計表示機能の処理手順 先ず、図１９を用いて本実施例に係る統計表示機能の処
理手順について説明する。図１９は、先に説明したよう
に本発明に係る製造不良解析システムの処理手順を示す
フローチャートである。実施例２では、解析処理機能を
説明したが、本実施例では、この図を用いてステップ１
８０３〜ステップ１８１０の統計表示機能を説明する。

【０１３９】［ステップ１８０３］統計表示画面の選択
をおこなう。

【０１４０】ここで、図２１によって、統計表示画面の
一例を示す。

【０１４１】図２１は、統計表示画面の例で、不良位置
表示画面を表わす図である。

【０１４２】この図では、基板、搭載された部品、およ
び不良発生位置、不良発生件数を示している。その他に
不良発生件数の基板別パレート図、不良発生件数の推移
図、各基板がいつ、どの工程を通ったのかを示す基板来
歴表示画面、各装置の製造条件および設計条件の変更履
歴を示す作業実績表示画面などを表示できる。

【０１４３】［ステップ１８０４］利用者は、ステップ
１８０３で選択した画面を見ながら、表示内容、表示範
囲などを指定する等の入力をおこなう。例えば、図２０
の不良位置表示画面では、基板の種類である組図＃、不
良の発生期間、不良の種類を指定する。画面上には指定
された内容、範囲で表示がなされる。

【０１４４】［ステップ１８０５］ステップ１８０３で
選択した画面の番号、およびステップ１８０４で指定し
た表示内容、表示範囲をユーザが表示した画面とそこで
の不良種類、組図＃等の表示内容、組図＃、製造期間、
不良検出期間等の表示条件を対応させて判断来歴データ
ベースに登録する。

【０１４５】［ステップ１８０６］画面の選択に従いス
テップ１８０３、１８０４での画面の表示と入力を繰り
返す。統計表示機能終了が選択された場合のみステップ
１８０７にすすむ。

【０１４６】［ステップ１８０７］ユーザノウハウ登録
機能を起動する。

【０１４７】［ステップ１８０８］判断来歴データベー
スと、各表示画面番号ごとにその画面から判断できる傾
向を登録した画面別参照内容データベースから、画面別
参照データとして、利用者が判断に用いたと推定される
傾向項目の一覧を表示する。

【０１４８】ここで、図２２によって画面別参照内容デ
ータの一例を示しておく。図２２は、画面別参照内容デ
ータの一例を表わす模式図である。

【０１４９】図のように、不良位置表示画面、基板来歴
表示画面など、画面ごとにその画面によって不良の傾向
が判明した項目を一覧表示している。

【０１５０】［ステップ１８０９］統計表示機能を用い
て各画面（データ）を表示し、利用者が不良の原因を検
討した結果を入力する。

【０１５１】入力すべき項目は、どんな不良について検
討したかということを表わす項目であり、具体的には、
不良種類、基板、不良関連部品、および推定さ
れた原因、不良原因推定に利用できた項目である。こ
の不良原因推定に利用できた項目は、ステップ１８０
８で表示した傾向の一覧から選択する。

【０１５２】［ステップ１８１０］ステップ１８０９で
入力された項目に従い、チェック項目データベースを更
新する。

【０１５３】（II）解析知識更新支援機能 次に、図２３ないし図２５を用いて解析知識更新支援機
能について説明する。解析知識更新支援機能は、不良の
発生原因を解析し、原因に対応する対策を該当する工程
に施し、その後の不良率の推移を管理、分析することに
より、解析／対策方法の有効性の把握の支援をする機能
である。

【０１５４】先ず、図２３を用いて処理に用いられる不
良率管理データについて説明する。図２３は、不良率管
理データの一例を表わす図である。

【０１５５】これは、検査工程別、不良現象別に登録さ
れているもので、未対策／対策済／効果分析済・・・等
を表す状態コード２２０１、不良率管理期間（開始日時
ー終了日時）２２０２、不良率２２０３、基板種を表す
組図＃２２０４、この不良発生傾向の偏向率を登録した
偏向率データ（後に、図２４によって説明する。）のア
ドレスＮｏ．２２０５、実行した対策内容の数である対
策数２２０６、対策内容２２０７、対策実施日時２２０
８から構成される。ここで、偏向率とは、この期間内で
起こった不良に対して、指摘された各々の傾向が占める
割合である。また、対策内容２２０７は、不良に対して
具体的な対策内容を示した対策内容データベースのデー
タ番号である。

【０１５６】図２４は、不良発生傾向の偏向率を登録し
た偏向率データを表わす図である。各レコードには、図
のように、各々の傾向コードの全体に対して占める割合
が、この例では、パーセンテージの形式で格納されてい
る。

【０１５７】この不良率管理データは、不良率管理期間
開始日時から終了日時までの間の管理期間ごとに、時系
列的に登録された情報である。

【０１５８】このデータは、外観検査装置あるいは目視
検査工程から検査結果が得られた後、状態コードを「未
対策」に登録され、不良率管理期間、不良率、組図＃、
該不良発生傾向の偏向率データのアドレスＮｏ．が登録
される。

【０１５９】そして、対策を実行した後、状態コードを
「対策済み」に変更し、実行した対策内容の数、対策内
容、対策実施日時が登録される。

【０１６０】次に、図２４ないし図２６を用いて解析知
識更新支援機能の内容について説明する。解析知識更新
支援機能は、この不良率管理データを用いて、対策済の
組図＃について不良率の変化がきわだった時期の対策内
容を抽出して、それを利用者に示すものである。

【０１６１】この機能は、不良率管理データにおける不
良率の変化が、きわだった時期の対策内容を抽出して、
次回の解析へ反映することを可能にするものである。

【０１６２】不良率の変化が、「きわだっている」とい
うのは、状態コードが「効果なし」、「効果顕著」、
「新規対策」であるとされたときの不良率の変化とす
る。すなわち、このようなときは、その対策に対して、
利用者は再考してみる余地があるからである。

【０１６３】状態コードが「効果なし」、「効果顕
著」、「新規対策」であるというのは、例えば、以下の
ように評価される。

【０１６４】時系列的に並んだ不良率管理データを、
１，２，…ｉ，…，ｎ、不良率管理データｉの不良率を
ｒ_i（１≦ｉ≦ｎ）、対策後の不良率をｒ_i+1とする。そ
のとき、以下のように評価する。

【０１６５】「効果なし」：ｒ_i＋α≦ｒ_i+1 「効果顕著」：［ｍａｘ｛ｒ₁…ｒ_i｝−ｍｉｎ｛ｒ₁…
ｒ_i｝］×β≧ｒ_i+1 「新規対策」：対策内容がその他の対策とは異なる なお、α、βは、不良現象別に、利用者が予め設定する
ことができる調整値である。例えば、αについて値を大
きくすると、「効果なし」ではないと判定されるために
は、αが小さい場合に比べて、ｒ_i+1が、よりｒ_iと比べ
て小さくなることが必要（厳しい条件）である。また、
βを大きくすると、βが小さい場合に比べて、ｒ
_i+1は、より小さくなることが必要である。

【０１６６】「新規対策」と「効果なし」、「効果顕
著」のいずれかが重なった場合の評価は、「新規対策」
と判定するものとする。

【０１６７】次に、図２５および図２６を用いて解析知
識更新支援機能において、不良管理率データと画面表示
用データの更新手順について説明する。図２５は、不良
率管理データと画面表示用データの更新方法の手順を示
すフローチャートである。図２６は、解析知識更新支援
画面の一例を示す図である。

【０１６８】以下、図２５の各ステップの処理を説明す
る。

【０１６９】［ステップ２４０１〜２４０３］上に説明
した評価式に従って、不良率管理データｉの対策状態コ
ードの内容を「効果なし」、「効果顕著」、「新規対
策」に設定する。そして、これら、３つの効果のいずれ
にも該当しない対策は「分析済」の状態コードにする。

【０１７０】すなわち、「分析済」の状態コードを持っ
たレコードは、不良率の変化がきわだっていないデータ
である。

【０１７１】［ステップ２４０４］上記「効果なし」、
「効果顕著」、「新規対策」と判定された不良率管理デ
ータに関して、不良発生傾向および対策内容を編集す
る。不良発生傾向の編集方法は、傾向チェック項目の各
々の偏向率を算出し、図２４で説明した偏向率データに
格納するものである。不良率管理データには、その偏向
率データＮｏ．を格納する。また、ここでいう対策内容
は不良率管理データの対策内容２２０８を用いる。

【０１７２】［ステップ２４０５］解析知識更新支援画
面を表示するための画面表示データを作成する。図２５
は、その一例を示したものである。

【０１７３】利用者は、この画面を参照し、次回からの
解析／対策方法の登録、変更をおこなうことができる。
一度表示に利用された不良率管理データの状態コード
は、「結果表示済」に変更しておく。

【０１７４】〔実施例４〕以下、本発明に係る第四の実
施例を図２７を用いて説明する。図２７は、実装不良対
策／修正指示システムのシステム構成を表わすブロック
図である。

【０１７５】本実施例は、本発明に係る製造不良解析シ
ステムを、実装不良対策／修正指示システムに組み込ん
で用いた例である。

【０１７６】実装不良対策／修正指示システムは、検査
装置あるいは人手による検査工程の検査の結果から不良
実績を収集する不良実績収集機能２６０１、不良実績に
基づき不良基板の修正作業指示をおこなう修正作業指示
機能２６０２、不良実績に基づき不良の発生原因解析を
サポートする不良解析支援機能２６０３、解析支援機能
を用いて発見した不良原因に対する対策作業指示をおこ
なう対策作業指示機能２６０４から構成される。

【０１７７】実装不良対策／修正指示システムでは、不
良が発見された場合、不良発生原因を追求し対策を施す
システムである。

【０１７８】そして、その対策の実施記録は蓄積し、対
策実績データベースとして、不良の再発防止に役立て
る。

【０１７９】本実施例における不良実績収集機能２６０
１の具体的な実現手段には、例えば目視検査工程への作
業指示と実績収集機能を兼ね、画面に部品実装図を表示
し、不良が発見された場合はタッチパネル等の感圧手段
や光学的手段、磁気的手段を介して不良位置を入力する
方法がある。

【０１８０】また、本実施例における修正作業指示機能
２６０２の実現手段には、修正位置を示す部品実装面を
画面に表示する方法がある。

【０１８１】また、本実施例における対策作業指示機能
２６０４の実現手段には、対策内容を画面に表示する方
法がある。

【０１８２】本発明による製造不良解析システムは、上
記不良解析支援機能２６０３のサブ機能として使用され
る。

【０１８３】

【発明の効果】本発明によれば、製品の製造不良を解析
する際において、設計条件に起因する不良傾向と不良現
象の対応データを備えることによって、設計段階の設計
条件によって生ずる不良原因の早期究明、能率的な原因
究明をおこなうことのできる製造不良解析システムおよ
び方法を提供することができる。

【０１８４】また、本発明によれば、この製造不良解析
システムに用いるデータベースを自動的に構築する方法
を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る設計条件に基づく製造不良解析方
法の手順を示すフローチャートである。

【図２】本発明に係る製造不良解析システムのシステム
の機能と構成を示したブロック図である。

【図３】本発明に係る製造不良解析システムの具体的な
ハードウェア構成例を示した図である。

【図４】プリント板実装ラインの一例を示す工程図であ
る。

【図５】本発明の一実施例に係るプリント板実装に伴う
不良現象と不良原因の一例を示す説明図である。

【図６】不良実績データの例を示す模式図である。

【図７】組立情報データの例を示す模式図である。

【図８】部品形状のタイプ付けの例を示す模式図であ
る。

【図９】回路基板の設計基準データの例を示す模式図で
ある。

【図１０】部品の設計基準データの例を示す模式図であ
る。

【図１１】因果関係データの例を示す模式図である。

【図１２】傾向チェック項目データの例を示す模式図で
ある。

【図１３】因果関係データベースの更新方法の手順を示
すフローチャートである。

【図１４】因果関係データベースの更新方法を説明する
ために、因果関係データと傾向チェック項目の対応の例
を模式的に示したものである。

【図１５】良品設計条件データベースの更新手順を示す
フローチャートである。

【図１６】設計条件別良品／不良品数一覧データの具体
例を示す模式図である。

【図１７】良品設計条件データの具体例を示す模式図で
ある。

【図１８】チェック項目データの具体例を示す模式図で
ある。

【図１９】本発明に係る製造不良解析システムの処理手
順を示すフローチャートである。

【図２０】本発明の第三の実施例に係る製造不良解析シ
ステムのシステム構成を示す模式図である。

【図２１】統計表示画面の例で、不良位置表示画面を表
わす図である。

【図２２】画面別参照内容データの一例を表わす模式図
である。

【図２３】不良率管理データの一例を表わす図である。

【図２４】不良発生傾向の偏向率を登録した偏向率デー
タを表わす図である。

【図２５】不良率管理データと画面表示用データの更新
方法の手順を示すフローチャートである。

【図２６】解析知識更新支援画面の一例を示す図であ
る。

【図２７】実装不良対策／修正指示システムのシステム
構成を表わすブロック図である。

【符号の説明】

２７０１…磁気ディスク装置 ２７０２…処理装置 ２７０３…フロッピーディスク ２７０４…キーボード ２７０５…プリンタ

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 製品の製造時における不良発生原因を、
   製造工程における製造条件または製品の設計条件から究
   明する製造不良解析システムにおいて、 不良傾向の抽出をおこなう不良傾向抽出機能を有し、 不良の発生原因とその不良の発生原因となりうる設計条
   件とを設定した傾向チェック項目を記憶した傾向チェッ
   ク項目データベースと、 不良の発生現象と前記傾向チェック項目を特定する識別
   子とを設定した因果関係データを記憶した因果関係デー
   タベースとを備え、 前記不良傾向抽出機能が、前記因果関係データベースと
   前記傾向チェック項目データベースとにより、不良の発
   生現象からその不良の発生原因となりうる設計条件を検
   索し、提示することを特徴とする製造不良解析システ
   ム。
2. 【請求項２】 前記因果関係データが、請求項１に記載
   した前記不良の発生現象と前記傾向チェック項目を特定
   する識別子とを設定した因果関係データの外に、 この不良の発生現象とそれに対応する傾向チェック項目
   を特定する識別子の結び付きを定量的に評価した重要度
   を有することを特徴とする製造不良解析システム。
3. 【請求項３】 製品の製造時における不良発生原因を、
   製造工程における製造条件または製品の設計条件から究
   明する製造不良解析システムにおいて、 不良原因の抽出をおこなう不良原因抽出機能を有し、 不良実績データベースと、 製造実績データベースと、 設計基準データベースと、 製品の組立てのときに必要な情報である組立情報データ
   を記憶する組立情報データベースと、 製品の不良が少なかったときの設計条件を良品設計条件
   データとして記憶する良品設計条件データベースとを備
   え、 前記不良原因抽出機能が、 前記不良実績データベースと、前記製造実績データベー
   スと、前記設計基準データベースと、前記組立情報デー
   タベースと、前記良品設計条件データベースとを参酌し
   て、 実際に起こった不良現象の原因となった不良原因の抽出
   をおこなって、不良原因の候補を提示することを特徴と
   する製造不良解析システム。
4. 【請求項４】 前記不良原因抽出機能が、 前記不良実績データベースと、前記製造実績データベー
   スと、前記設計基準データベースと、組立情報データベ
   ースと、良品設計条件データベースとを参酌して、実際
   に起こった不良現象の原因となった不良原因の抽出する
   過程において、 前記設計基準データベースの設計基準データと、製品を
   製造したときの設計条件または良品設計条件とを比較す
   る過程を含むことを特徴とする請求項３記載の製造不良
   解析システム。
5. 【請求項５】 製品の製造時における不良発生原因を、
   製造工程における製造条件または製品の設計条件から究
   明する製造不良解析方法において、 不良傾向の抽出をおこなう不良傾向抽出機能を有し、 不良の発生原因とその不良の発生原因となりうる設計条
   件とを設定した傾向チェック項目を記憶した傾向チェッ
   ク項目データベースと、 不良の発生現象と前記傾向チェック項目を特定する識別
   子とを設定した因果関係データを記憶した因果関係デー
   タベースとを備え、 前記不良傾向抽出機能が、前記因果関係データベースと
   前記傾向チェック項目データベースとにより、不良の発
   生現象からその不良の発生原因となりうる設計条件を検
   索し、提示することを特徴とする製造不良解析方法。
6. 【請求項６】 前記因果関係データが、請求項５に記載
   した前記不良の発生現象と前記傾向チェック項目を特定
   する識別子とを設定した因果関係データの外に、 この不良の発生現象とそれに対応する傾向チェック項目
   を特定する識別子の結び付きを定量的に評価した重要度
   を有することを特徴とする製造不良解析方法。
7. 【請求項７】 製品の製造時における不良発生原因を、
   製造工程における製造条件または製品の設計条件から究
   明する製造不良解析方法において、 不良原因の抽出をおこなう不良原因抽出機能を有し、 不良実績データベースと、 製造実績データベースと、 設計基準データベースと、 製品の組立てのときに必要な情報である組立情報データ
   を記憶する組立情報データベースと、 製品の不良が少なかったときの設計条件を良品設計条件
   データとして記憶する良品設計条件データベースとを備
   え、 前記不良原因抽出機能が、 前記不良実績データベースと、前記製造実績データベー
   スと、前記設計基準データベースと、前記組立情報デー
   タベースと、前記良品設計条件データベースとを参酌し
   て、 実際に起こった不良現象の原因となった不良原因の抽出
   をおこなって、不良原因の候補を提示することを特徴と
   する製造不良解析方法。
8. 【請求項８】 前記不良原因抽出機能が、 前記不良実績データベースと、前記製造実績データベー
   スと、前記設計基準データベースと、組立情報データベ
   ースと、良品設計条件データベースとを参酌して、実際
   に起こった不良現象の原因となった不良原因の抽出する
   過程において、 前記設計基準データベースの設計基準データと、製品を
   製造したときの設計条件または良品設計条件とを比較す
   る過程を含むことを特徴とする請求項７記載の製造不良
   解析方法。
9. 【請求項９】 請求項１および請求項５に記載のいずれ
   かの因果関係データベースを生成する方法であって、 既に記憶された因果関係データがｎ（ｎは、０以上の整
   数）個あることを前提として、 新たな因果関係データを更新するときに、 不良現象ごとに、不良率が高かったときの前記傾向チェ
   ック項目の識別子をまとめたものを作り、 既に記憶された因果関係データと、新しく作った因果関
   係データを比較して、 各々の新しく作った因果関係データが持つ傾向チェック
   項目の組合せと同じ傾向チェック項目の組合せを持つ既
   に記憶された因果関係データが、存在しないときに、 その新しく作った因果関係データを、新たな因果関係デ
   ータとしてつけ加えることを特徴とする因果関係データ
   ベース生成方法。
10. 【請求項１０】 請求項１および請求項５に記載のいず
    れかの因果関係データベースを生成する方法であって、 既に記憶された因果関係データがｎ（ｎは、０以上の整
    数）個あることを前提として、 新たな因果関係データを更新するときに、 先ず、第一の因果関係データとして、不良現象ごとに、
    不良率が高かったときの前記傾向チェック項目の識別子
    をまとめたものを作り、 次に、既に記憶された因果関係データが持つ傾向チェッ
    ク項目の識別子から、０個からｎ個の全ての取りうる組
    合せの共通部分を作って、同じ要素からなるときは、１
    個のみ代表を取って、全て異なる組合せを作り、これら
    を第二の因果関係データとして、 再び、前記第一の因果関係データと前記一つ以上の第二
    の因果関係データとの共通部分を取って、これを第三の
    因果関係データとし、 最後に、既に記憶された因果関係データと、前記一つ以
    上の第三の因果関係データを比較して、 各々の第三の因果関係データが持つ傾向チェック項目の
    組合せと同じ傾向チェック項目の組合せを持つ既に記憶
    された因果関係データが、存在しないときに、 その第三の因果関係データを、新たな因果関係データと
    してつけ加えることを特徴とする因果関係データベース
    生成方法。
11. 【請求項１１】 前記因果関係データが、請求項２およ
    び請求項６に記載のいずれかの重要度も有するとした場
    合において、 各々の前記請求項９記載の新しく作った因果関係データ
    または各々の前記請求項１０記載の第三の因果関係デー
    タが持つ傾向チェック項目の組合せと同じ傾向チェック
    項目の組合せを持つ既に記憶された因果関係データが、
    存在したときに、 その既に記憶された因果関係データの前記重要度を、こ
    の不良の発生現象とそれに対応する傾向チェック項目を
    特定する識別子の結び付きが強いと評価させるように変
    化させることを特徴とする請求項９および請求項１０記
    載のいずれかの因果関係データベースの生成方法。
12. 【請求項１２】 請求項１ないし請求項４記載のいずれ
    かの製造不良解析システム、または請求項５ないし請求
    項８記載のいずれかの製造不良解析方法において、 前記良品設計条件データを記憶する良品設計条件データ
    ベースを生成する方法であって、 製品に対する製造工程別の作業時刻を記憶した製造実績
    データベースと、 各設計条件の設計条件変更時刻、および条件値を記憶し
    た設計条件実績データベースと、 各製品の設計仕様を記憶した組立情報データベースとを
    有し、 これら前記製造実績データベースと設計条件実績データ
    ベースと前記組立情報データベースとから、 各設計条件ごとにその条件で製造した製品数およびその
    中で不良の発生した製品数を記憶した設計条件別不良リ
    ストを作成し、 そのリストから設計条件ごとの不良率を算出し、 その不良率が許容範囲以内である設計条件を良品設計条
    件として、前記良品設計条件データを記憶することを特
    徴とする良品設計条件データベース生成方法。