KR20070099442A - 요인 추정 장치, 요인 추정 방법 및 컴퓨터 판독 가능 기록매체 - Google Patents

Abstract

과제

비용을 들이는 일 없이, 적절한 요인 추정을 할 수 있는 요인 추정 장치를 제공한다.

해결 수단

추론 엔진은, 입력시키는 특징을 결정하고(S11), 입력 소스 정의 테이블을 참조하여, 특징의 입력을 사람에게 시키는지 센서에게 시키는지를 결정한다(S12). 사람에게 입력시킬 때는, 유저에게 질문하는 내용을 디스플레이에 표시하고, 회답을 입력시킨다(S13, S14). 센서로부터의 데이터를 입력시킬 때는, 언어 변환부가 센서로부터 센서 데이터 입력부를 통하여 정보를 취득하고, 언어 변환부가 센서로부터의 수치 데이터를 언어값으로 변환한다(S15, S16). 어느 하나의 처리에 의해 입력된 데이터에 의거하여, 추론 엔진이 추론을 행한다(S17). 이것을, 추론 종료 조건을 충족시킬 때까지 행하고(S18에서 YES), GUI가 유저에게 추론 결과를 표시한다(S19).

Description

요인 추정 장치, 요인 추정 방법 및 컴퓨터 판독 가능 기록 매체{FACTOR PRESUMPTION DEVICE, FACTOR PRESUMPTION METHOD, AND COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM}

도 1은 본 발명의 한 실시의 형태에 관한 요인 추정 장치의 기능 블록도.

도 2는 기판 실장 라인을 도시하는 도면.

도 3은 기판 실장 라인에서의 불량 원인을 특정하는 경우에 이용되는 지식 베이스의 한 예를 도시하는 도면.

도 4는 지식 베이스의 내용을 도시하는 도면.

도 5는 입력 소스 정의 테이블을 도시하는 도면.

도 6은 제 1 실시의 형태에서의 요인 추정 장치의 동작을 도시하는 순서도.

도 7은 입력 소스 정의 테이블을 도시하는 도면.

도 8은 제 2 실시의 형태에서의 요인 추정 장치의 동작을 도시하는 순서도.

도 9는 「브릿지」를 일으킨 경우의 추론 방법을 설명하는 도면.

도 10은 1차 요인을 특정하는 방법을 도시하는 도면.

도 11은 2차 요인을 특정하는 방법을 도시하는 도면.

도 12는 입력 소스 정의 테이블을 도시하는 도면.

도 13은 제 3 실시의 형태에서의 요인 추정 장치의 동작을 도시하는 순서도.

도 14는 제 4 실시의 형태에 관한 요인 추정 장치의 기능 블록도.

도 15는 유효 요인 정의 테이블을 도시하는 도면.

도 16은 제 4 실시의 형태에서의 요인 추정 장치의 동작을 도시하는 순서도.

도 17은 특징량 또는 요인의 전환을 설명하기 위한 도면.

도 18은 유효 요인 정의 테이블을 도시하는 도면.

(도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명)

10, 20 : 요인 추정 장치

11, 21 : CPU

12 : GUI

13 : 입력부

14 : 추론 엔진

15 : 유효 요인 정의 테이블

16 : 지식 베이스

17 : 입력 소스 정의 테이블

18 : 언어값 변환부

19 : 센서 데이터 입력부

23 : 센서

기술 분야

본 발명은, 요인(要因) 추정 장치, 요인 추정 방법 및 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 관한 것으로서, 특히, 적절한 요인 추정을 할 수 있는 요인 추정 장치, 요인 추정 방법, 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 관한 것이다.

배경 기술

종래로부터, 제조 공정 등에서의 불량의 요인을 추정하는 요인 추정 장치를 이용한 진단형(診斷型) 엑스퍼트 시스템이 알려져 있다. 이와 같은 엑스퍼트 시스템에서는, 유저에게 소정의 질문을 행하고, 그것에 대한 유저의 회답을 얻는 것과 같은 유저와의 대화에 의해, 불량에 관한 데이터의 입력을 접수하고, 지식 베이스를 이용하여 그 요인을 추정하고 있다. 그러나, 유저의 스킬에 따라서는, 적절한 회답을 입력할 수 없는 경우가 있다. 이와 같은 경우에 대처하기 위해, 예를 들면, 특허 제3511632호 공보(특허문헌1)에서는, 데이터의 입력을 검사기만으로부터 행하고 있다.

특허문헌1 : 일본 특허 제3511632호 공보(단락 번호 0009 및 도 3 등)

종래의, 요인 추정 장치를 이용한 엑스퍼트 시스템은 상기한 바와 같이 구성되어 있다. 특허문헌1에 의하면, 검사기로부터 데이터를 입력하고 있지만, 이를 위해, 센서를 필요로 하고, 그 때문에 비용이 든다는 문제가 있다. 또한, 유저와의 대화 대신에, 검사기로부터의 데이터로 대용할 수 있는 경우라 하여도, 대상 시스 템의 상위(相違)나, 센서나 카메라 등의 데이터 검출 장치의 유무에 의해, 다른 지식 베이스나 특징 추출 연산이 필요하게 되는 경우가 있다.

본 발명은, 상기한 바와 같은 문제점에 착안하여 이루어진 것으로, 비용을 들이는 일 없이, 적절한 요인 추정을 할 수 있는 요인 추정 장치, 요인 추정 방법, 프로그램, 및 프로그램을 격납한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명에 관한, 현상(現象)에 관련되는 특징량에 대한 데이터에 의거하여, 상기 현상(現象)에 대한 요인을 추정하는 요인 추정 장치는, 특징량을 결정하는 특징량 결정 수단과, 특징량 결정 수단이 결정한 특징량에 대한 데이터로서, 유저로부터의 입력을 접수하는 유저 입력 수단과, 특징량 결정 수단이 결정한 특징량에 대한 데이터로서, 데이터 취득 장치로부터의 데이터를 입력시키는 장치 데이터 입력 수단과, 특징량에 대한 데이터를 유저 입력 수단과 장치 데이터 입력 수단의 어느 것으로부터 입력하는지를 미리 정한 입력 소스 정의(定義) 수단과, 입력 소스 정의 수단이 정한 입력 수단으로부터 입력된 데이터를 이용하여 요인을 추정하는 추정 수단을 포함한다.

소정의 특징량에 대한 데이터를 유저 입력 수단과 장치 데이터 입력 수단의 어느 것으로부터 입력하는지를, 미리 정하고 있기 때문에, 요인을 추정하는 대상 시스템의 차이나, 진단을 행하는 유저의 스킬의 차이 등에 따라, 적절히 설정하여 두면, 입력된 데이터를 이용하여 요인을 추정하기 위한 적절한 데이터를 얻을 수 있다.

그 결과, 비용을 들이는 일 없이, 적절한 요인 추정을 할 수 있는 요인 추정 장치를 제공할 수 있다.

바람직하게는, 특징량은 복수 존재하고, 추정 수단은, 복수의 특징량에 의거하여 요인을 추정하고, 입력 소스 정의 수단은, 복수의 특징량에 관해, 유저 입력 수단과, 장치 데이터 입력 수단의 어느 입력 수단으로부터의 데이터 입력을 우선하는지를 미리 정하는 우선순 결정 수단을 포함한다.

또한 바람직하게는, 우선순 결정 수단은, 양 데이터 입력 수단의 각각의 입력 데이터의 신뢰도를 판단하는 신뢰도 판단 수단을 또한 포함하고, 우선순 결정 수단은, 신뢰도 판단 수단의 판단 결과에 따라, 유저 입력 수단과, 장치 데이터 입력 수단의 어느 입력 수단으로부터의 데이터 입력을 우선하는지를 정한다.

신뢰도 판단 수단은, 유저의 스킬 또는 역할로부터 신뢰도를 판단하여도 좋다.

입력 소스 정의 수단은, 요인을 추정하는 대상 시스템에 응하여, 복수의 특징량에 관해, 유저 입력 수단과, 장치 데이터 입력 수단의 어느 입력 수단으로부터의 데이터를 입력하는지를 미리 정하고 있다.

본 발명의 하나의 실시의 형태에 의하면, 대상 시스템은 복수의 운용 페이즈로 운용되고, 대상 시스템에서의, 운용 페이즈 및 사용 가능한 상기 데이터 취득 장치를 유저에게 입력시키는 운용 페이즈 입력 수단과, 운용 페이즈 입력 수단에 입력된 운용 페이즈 및 데이터 취득 장치를 현상에 대응시켜서 격납하는 유효 요인 정의 수단을 포함한다.

본 발명의 또 다른 국면에서는, 현상에 관련되는 특징량에 대한 데이터에 의거하여, 현상에 대한 요인을 추정하는 요인 추정 방법은, 특징량에 대한 데이터를 유저 입력 장치, 또는, 데이터 취득 장치의 어느 것으로부터 입력하는지를 미리 정하는 스텝과, 특징량을 결정하는 스텝과, 미리 정해진 어느 하나의 특징량에 대한 데이터를 입력시키는 스텝과, 입력된 데이터를 이용하여 현상에 대한 요인을 추정하는 스텝을 포함한다.

본 발명의 또 다른 국면에서는, 상기한 요인 추정 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램은 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 격납되어도 좋다.

발명을 실시하기 위한 최선의 형태

(1) 제 1 실시의 형태

이하, 본 발명의 한 실시의 형태를, 도면을 참조하여 설명한다. 도 1은 본 발명의 한 실시의 형태에 관한 요인 추정 장치의 주요 부분을 도시하는 기능 블록도이다. 도 1을 참조하면, 요인 추정 장치(10)는, 예를 들면, 제조 공정 등에서 생긴 불량 등의 현상(現象)에 대한 요인을, 현상에 관련되는 소정의 특징량에 대한 데이터를 이용하여 추정하는 장치이다. 도 1을 참조하면, 요인 추정 장치(10)는, 유저 및, 제조 공정 등에 마련된 센서(23)로부터의 데이터를 받아들이는 인터페이스를 갖고 있다.

요인 추정 장치(10)는, 유저와의 인터페이스가 되는 GUI(Graphic User Interface)(12)와, GUI(12)에 접속된 입력부(13)와, 입력부(13)에 접속된 추론 엔 진(14)과, 추론 엔진(14)에 접속된 지식 베이스(16)를 포함한다. 입력부(13)는, 입력 소스 정의 테이블(17), 및 언어값(言語値) 변환부(18)에 접속되어 있다. 추론 엔진(14)은, 지식 베이스(16)에 의거하여 제조 공정 등에서 생긴 불량의 요인의 추정을 행한다. 한편, 센서(23)로부터의 데이터는, 센서 데이터 입력부(19)에 입력되고, 언어값 변환부(18)에서 변환되어 입력부(13)에 입력된다.

언어값 변환부(18)는, 센서 데이터 입력부(19)에 입력된 센서(23)로부터의 데이터를 추론 엔진(14)이 추론 가능한 데이터로 변환한다. 구체적으로는, 예를 들면, 센서(23)로부터의 데이터가 0.8이라고 하고, 추론 엔진(14)은, 데이터가 H(높다)인지 L(낮다)인지를 이용하여 추론한다고 한다. 이때, 언어값 변환부(18)는, 소정의 임계치를 갖고 있고, 입력된 센서 데이터 0.8을 H나 L의 어느 하나로 변환한다.

GUI(12)는, 유저에 대해 화상을 표시하기 위한 디스플레이 등의 표시부와, 표시를 보고 유저가 입력하기 위한, 키보드나 마우스와 같은 입력 수단을 포함하고, 유저로부터의 입력을 접수하는 유저 입력 수단(유저 입력 장치)으로서 기능한다.

입력 소스 정의 테이블(입력 소스 정의 수단)(17)은, 입력부(13)에 입력되는 데이터를 GUI(12)를 통하여 유저로부터 받는지, 센서 데이터 입력부(19)로부터 받는지를 결정하기 위한 테이블이다. 또한, GUI(12)는, 상기 이외의 파일이나 음성 인터페이스 등의 입력 기기에 의한 입력을 접수하여도 좋다.

요인 추정 장치(10)는, 구체적으로는, CPU(11)를 갖는 컴퓨터이고, 추론 엔 진(14)이나 언어값 변환부(18)는 프로그램이고, 지식 베이스(16)는 도시하지 않은 하드 디스크 등의 격납 수단에 격납되어 있다. 또한, 추론 엔진(14)은 특징량 결정 수단 및 추정 수단으로서 기능한다.

또한, 이하에서는, 이와 같은, 요인을 추정하는 대상이 되는 스템을 대상 시스템이라고 한다. 또한, 여기서는, 대상 시스템으로부터의 입력으로서, 도시하지 않은 검사 장치가 가지는 센서(23)로부터의 입력에 관해 설명하지만, 이것으로 한하지 않고, 검사 대상의 화상을 촬영하는 카메라 등을 포함하는, 데이터를 취득 가능한 임의의 데이터 취득 장치로부터의 데이터를 입력하여도 좋다. 따라서, 센서 데이터 입력부(19)는, 장치 데이터 입력 수단으로서 기능한다.

다음에, 도 1에 도시한 요인 추정 장치(10)를 이용하여 구체적으로 요인을 추정하는 방법에 관해 설명한다. 요인 추정 장치(10)는, 어떤 제조 공정 등에서의 불량 요인을 추정하는, 이른바 엑스퍼트 시스템으로서 작동한다. 엑스퍼트 시스템에는 많은 것이 존재하지만, 여기서는, 전자 부품 실장 장치의 기판 실장 라인에서의 불량 원인을 특정하는 경우에 관해 설명한다.

기판 실장 라인을 도 2에 도시한다. 도 2를 참조하면, 기판 실장 라인(60)은, 전자 부품이 실장되는 기판이 흐르는 상류측으로부터 하류측을 향하여 배열된 인쇄(Print) 공정과, 마운트(Mount) 공정과, 리플로우(Reflow) 공정을 포함한다. 각 공정 사이는, 컨베이어, 로봇, 그 밖의 반송 장치에 의해 연결되어 있다. 각 공정에는, 그 공정의 처리를 행하기 위한 장치가 마련되어 있다.

인쇄공정에는, 기판의 랜드에 솔더를 인쇄하기 위한 인쇄기(61)와, 인쇄 후 의 검사를 행하는 인쇄 후 검사 장치(62)가 마련된다. 마운트 공정에는, 기판에 부품을 마운트하기 위한 마운터(63)와, 마운트 후의 검사를 행하는 마운트 후 검사 장치(64)가 마련된다. 리플로우 공정에는, 부품의 단자를 랜드에 솔더링하기 위한 리플로우 노(爐)(65)와 솔더링 후의 검사를 행하는 리플로우 후 검사 장치(66)가 마련된다.

인쇄기(61), 인쇄 후 검사 장치(62), 마운터(63), 마운트 후 검사 장치(64) 및 리플로우 노(65) 및 리플로우 후 검사 장치(66)는, 각각, LAN(67)을 통하여 요인 추정 장치(10) 및 검사 정보 축적 장치(68)에 접속되어 있다.

인쇄 후 검사 장치(62), 마운트 후 검사 장치(64), 리플로우 후 검사 장치(66)로부터는, 각각의 공정에서의 검사 결과가 검사 화상을 포함하여, 검사 정보 축적 장치(68)에 보내져서 격납되고, 필요에 따라, 요인 추정 장치(10)로부터 판독된다.

여기서, 불량으로서는, 브릿지(부품의 전극 사이를 단락하도록 솔더가 부착되는 것), 젖음 불량(솔더와 랜드, 또는, 솔더납와 부품의 전극과의 접합에 이상이 있는 것), 필릿 이상(솔더량이 너무 많거나 너무 적거나 하여, 솔더를 단면(斷面)으로 보았을 때의 윤곽선이 깨끗한 산형(山形)으로 되지 않은 것), 및 부품없음(부품이 존재하지 않는 것) 등이 있다.

즉, 여기서는, 기판 실장 라인에 마련된 검사 장치의 센서(23)로부터의 데이터, 또는, 카메라 등으로부터의 검사 화상을 유저에게 보여서 그 판단 결과를 입력시켜서, 요인의 추정을 행한다.

다음에 지식 베이스(16)의 내용에 관해 설명한다. 도 3은, 기판 실장 라인에서의 불량 원인을 특정하는 경우에 이용되는, 지식 베이스(16)의 한 예를 도시하는 도면이다. 도 3을 참조하면, 여기서는, 지식 베이스(16)는 3층 구조로 되어 있고, 1층째는 불량으로서의, 생산 라인 통과 후의 제품의 이상을 나타내고, 여기서는, 「브릿지」가 표시되어 있다. 2층째는 불량의 1차 요인으로서 생산 도중의 제품의 이상 현상, 3층째는, 1차 요인의 원인이 되는, 2차 요인으로서 공정의 장치나, 사용하는 재료의 이상을 표현하고 있다.

다음에, 지식 베이스(16)의 구조에 관해 설명한다. 도 4의 (A)는 지식 베이스(16)가 가지는 룰 데이터(31)를 도시하는 도면이고, 여기서는, 예를 들면, 현상으로서 「브릿지」(현상ID가 P0001, 도 4의 (B) 참조)라고 판단되는 경우의 조건을 열거하고 있다. 도 4의 (A)에 도시하는 바와 같이, 룰 데이터(31)는, 특징 ID가 T0001, T0002, T0003 … 등으로 표시된다, 특징량 데이터를 포함하는 IF 내지 THEN 룰을 갖고 있다. 즉, 어떤 특징량의 유무에 의해, 그 요인이 되는 현상을 추정할 수 있다. 여기서, 특징 ID란, 불량과 같은 현상에 관련되는 특징량을 특정하는 것이다.

도 4의 (B)는 현상 데이터(32)를 도시하는 도면이다. 이 현상 데이터가, 요인 추정 장치(10)에서의 인과관계를 나타내는 요인을 구성한다. 도 4의 (C)는, 도 4의 (A)에서 도시한 특징량 데이터의 취득 방법을 도시하는 도면이다.

도 4의 (C)를 참조하면, 각 특징량이 특징 ID로 구별되고, 각각에 대해, 특징 ID 내 연번(連番), 취득 방법, 유저에게 표시되는 선택지(選擇肢)와 그때 유저 로부터 입력되는 데이터의 쌍(對), 및 센서(23)로부터의 수치 입력을 언어값으로 변환하기 위한 임계치가 포함되어 있다.

특징 ID 내 연번에 관해서는 1이, 각 특징 ID마다의 데이터의 취득을 유저와의 대화로 행하는 경우이고, 유저에 대한 질문의 선택지 및 그 입력이 포함되어 있다. 또한, 이 입력은, 임계치를 초과한 때는 TRUE, 초과하지 않는 때는 FALSE로서 계산한다. 또한, 특징 ID 내 연번(2)은, 검사 장치의 센서로부터의 데이터 입력인 것을 나타내고 있다.

이와 같이, 하나의 특징량 데이터의 취득에, 유저와의 대화에 의한 입력과 검사 장치로부터의 데이터 입력에 의한 경우의 2개의 방법이 준비되어 있다.

도 4의 (D)는, 도 4의 (C)에서 도시한 취득 방법으로서의 질문 내용을 도시하지 않은 디스플레이에 표시한 경우의 예를 도시하는 도면이다. 여기서는, 도 4의 (C)에서, 특징 ID가 T0001인 경우의 질문 화면이 도시되어 있다.

도 5는, 도 1에서 17로 나타낸 입력 소스 정의 테이블(17)의 내용을 도시하는 도면이다. 도 5에 도시하는 바와 같이, 입력 소스 정의 테이블(17)은, 특징 ID마다, 특징 ID 연번을 이용하여, 입력 소스로서, 유저(사람(人))로부터 입력하는지, 또는 센서(23)로부터 입력하는지의, 어느 하나를 미리 정하고 있다.

도 6은 이 실시의 형태에서의 요인 추정 장치(10)의 동작(구체적으로는, CPU(11)의 동작)을 설명하는 순서도이다. 도 6을 참조하면, 요인 추정부(10)는, 우선, 추론 엔진(14)이 다음에 입력시키는 특징을 결정한다(스텝 S11, 이하, 스텝을 생략한다). 따라서 추론 엔진(14)은, 특징량 결정 수단으로서 기능한다. 입력 부(13)가 입력 소스 정의 테이블(17)을 참조하여, 특징의 입력을 유저에게 시키는지 센서에게 시키는지를 결정한다(S12).

유저에게 입력시킬 때는, GUI(12)가 유저에게 질문하는 내용을 도시하지 않은 디스플레이에 표시하고(S13), 유저에게 제시한 특징량에 관해 회답을 입력시킨다(S14).

센서(23)로부터의 데이터를 입력시킬 때는, 언어 변환부(18)가 센서(23)로부터 센서 데이터 입력부(19)를 통하여 데이터를 취득하고(S15), 언어 변환부(18)가 센서(23)로부터의 수치 데이터를 언어값으로 변환한다(S16). 이 센서(23)로부터의 입력은 자동적으로 행하여진다.

어느 하나로부터 입력된 데이터에 의거하여, 추론 엔진(14)이 추론을 행한다(S17). 이것을, 추론 종료 조건을 충족시킬 때까지 행하고(S18에서 YES), GUI(12)가 유저에게 추론 결과를 표시한다(S19).

이와 같이, 이 실시의 형태에 의하면, 입력 소스 정의 테이블(17)의 내용에 응하여, 유저나 센서의 어느 하나로부터의 특징량에 관한 데이터의 입력을 행하고, 그 입력에 응하여 추론 엔진(14)이 요인을 추정하도록 하였기 때문에, 대상 시스템의 차이나, 유저의 스킬에 응하여, 미리 입력하는 데이터를 설정하여 두면, 적절한 특징량 데이터를 입력할 수 있다. 그 결과, 부적절한 입력에 의한 진단 성능의 저하를 경감시키며, 입력하기 위한 비용을 삭감할 수 있다.

또한, 이 입력 소스 정의 테이블(17)의 입력 소스의 결정에는, 대상 시스템에서의 요인을 추정하는 경우, 제조한 제품, 재료, 파라미터, 오퍼레이터가 행하는 조정, 보수 등을 고려하여 정하는 것이 바람직하다.

(2) 제 2 실시의 형태

다음에 본 발명의 제 2 실시의 형태에 관해 설명한다. 이 실시의 형태에서도 요인 추정 장치(10)의 기본적인 구성은 도 1에 도시한 제 1 실시의 형태와 마찬가지이다. 이 실시의 형태에서는, 복수의 특징량에 관한 데이터를 입력시키고, 그것을 조합시켜서 요인을 추정한다.

이 경우의 입력 소스 정의 테이블(17)의 예를 도 7에 도시한다. 도 7을 참조하면, 입력 소스 정의 테이블(17)은, 특징 ID마다, 특징 ID 내 연번으로 규정되는 2개의 입력을 갖는다. 특징 ID 내 연번(1)은 입력 소스로서 사람을 규정하고, 특징 ID 내 연번(2)는 입력 소스로서 센서(23)로부터의 센서 데이터를 규정한다. 또한 여기서는, 사람과 센서 데이터의 어느 쪽을 우선하는지를 우선도(優先度)로 규정하고 있다. 예를 들면, 특징 ID가 T0001이면, 센서 데이터가 우선도 1이고, 사람이 우선도 2이기 때문에, 센서 데이터가 우선된다.

도 8은 이 실시의 형태에서의 CPU(11)가 행하는 동작을 도시하는 순서도이다. 도 8을 참조하면, 이 실시의 형태에서는, 상기한 바와 같이, 데이터가 복수 입력되는 점이 앞서의 실시의 형태와 다르다. 따라서, 도 8에서의 S21부터 S26까지의 처리는, 도 6에 도시한 S11부터 S16까지의 처리와 같기 때문에, 그 설명은 생략한다.

이 실시의 형태에서는, S24 또는 S26으로부터 S27로 처리가 이행한 때에, 복수의 입력을 얻기 위해, 필요한 입력이 얻어졌는지의 여부를 판단한다. 필요한 입 력을 얻어지지 않은 때는, 처리는 S22로 이행하여, 다음의 데이터를 입력한다. S27에서 필요한 입력이 얻어진 때, 입력부(13)가 입력된 복수의 언어값을 통합하고(S28), 추론 엔진(14)이 추론을 행한다(S29). 뒤이어, 추론 종료 조건을 충족시키고 있는지의 여부를 판단하고(S30), GUI(12)가 추론 결과를 표시한다.

이와 같이, 이 실시의 형태에서는, 복수의 특징량을 이용하여 요인을 추정하기 때문에, 요인 추정의 정밀도가 높아진다. 또한, 사람으로부터의 데이터의 입력과 센서로부터의 데이터의 입력의 우선도가 미리 정해져 있기 때문에, 적절히 우선도를 설정하여 두면, 요인 추정의 정밀도를 더욱 높일 수 있다.

다음에, 구체적인 요인의 추정 방법에 관해 설명한다. 도 9는, 요인 추정 장치(10)가 전자 부품 실장 장치에서의 불량의 한 예로서의 「브릿지」를 일으킨 경우의 추론 방법을 설명하는 도면이다. 도 9의 (A)는, 도 2에 도시한 불량과 1차 요인을 도시하는 도면이고, 도 9의 (B)는, 1차 요인을 진단(추정)하기 위한, 유저에게 제시하는 질문문(質問文), 및 그 경우의 유저로부터의 회답의 예를 도시하는 도면이고, 도 9의 (C)는, 도 9의 (B)에 도시한 질문문과 함께 표시되는, 인쇄 공정 등에서의 검사 화상이다. 이 검사 화상은, 도 2에 도시한 검사 정보 축적 장치(68)에 격납되어 있고, 그곳으로부터 필요에 따라 취출된다. 또한, 지식 베이스(16)에 직접 격납하여도 좋다. 이와 같이, 유저로부터의 정보를 얻을 때는, 검사 장치로부터의 검사 화상 등을 표시하면서 행한다. 이로써, 정확한 정보가 입력되고, 정확한 추론이 행하여진다.

도 9의 (B)를 참조하면, 여기서는, 특징량에 관한 질문 ID(2 및 6)에 관해 유의(有意)한 회답이 얻어져 있다. 이들의 회답으로부터 추론 엔진(14)은, 불량(브릿지)에 대응하는 1차 요인은, 도 9의 (A)에서 태선으로 도시되어 있는 것이라고 추론한다. 즉, 브릿지의 요인일 가능성이 있는 것은, 「인쇄 후 솔더의 번짐」이나, 「실장 후 솔더의 눌려 찌부러짐」을 일으킨 2차 요인만으로 좁혀진다.

도 10은, 2차 요인을 특정하는 방법을 도시하는 도면이다. 도 10의 (A)는, 도 9에서 도시한 요인일 가능성이 있는 한 예로서의 「인쇄 후 솔더의 번짐」이 있는 경우의 특징량을 도시하는 도면이고, 도 10의 (B)는, 이 단계에서 이용되는, 유저에게 제시하는 질문문, 및 그 경우의 유저로부터의 회답예를 도시하는 도면이다. 도 9의 경우와 마찬가지로, 검사 화상으로부터 특징량에 관한 질문 ID(A 내지 D)의 질문에 대해 유저가 회답을 입력한다. 입력된 회답으로부터, 질문 ID(A, 및 C)가 관계되는 것을 알 수 있다. 따라서, 이들의 관계되는 「인쇄기 마스크 파손 있음」, 「인쇄기 기판 두께 설정 틀림」 및 「인쇄기 인압(印壓) 설정 높음」이 2차 요인이라고 판단된다.

도 11은, 도 9에서 특정된 또하나의 브릿지의 요인일 가능성이다, 「실장 후 솔더의 눌려 찌부러짐」의 2차 요인을 특정하는 방법을 도시하는 도면이다. 도 11의 (A)는 「실장 후 솔더의 눌려 찌부러짐」이 있는 경우의 특징량(2차 요인)을 도시하는 도면이고, 도 11의 (B)는 이 단계에서 사용되는, 유저에게 제시하는 질문문, 및 그 경우의 유저로부터의 회답예를 도시하는 도면이다. 도 10의 경우와 마찬가지로, 검사 화상으로부터 특징량에 관한 질문 ID(F 내지 J)의 질문에 대해 유저가 회답을 입력한다. 입력된 회답으로부터, 질문 ID(F, I 및 J)가 관계되는 것을 알 수 있기 때문에, 이들에 관련되는 「마운터 노즐 막힘」이 2차 요인이라고 판단된다.

이상으로부터, 추론 엔진(14)은, 「인쇄기 마스크 파손 있음」, 「인쇄기 기판 두께 설정 틀림」, 「인쇄기 인압 설정 높음」 및, 「마운터 노즐 막힘 있음」의 5개가 「브릿지」의 요인일 가능성이 높다고 추정한다.

또한, 사람의 판단, 센서 데이터뿐만 아니라, 예를 들면, 카메라에 의한 화상 판단과 같이, 3개 이상의 입력이 있는 경우는, 각각의 입력에 우선도를 정하여 가장 우선도가 높은 입력을 채용하여도 좋다. 또한, 우선도를 이용하는 것이 아니라, 이들의 입력 데이터의 다수결로 판단하고, 많은 쪽의 결과를 그 특징량에 대한 판단으로 하여도 좋다. 예를 들면, 상기에서, 인쇄 후 솔더의 어긋남(특징 ID(T0001))에 관하여, 사람의 판단, 센서 데이터를 변환한 언어값 중, 가장 멤버쉽 그레이드가 큰 것, 카메라에 의한 화상 판단 각각이, 「FALSE」, 「TRUE」, 「FALSE」를 나타낸 경우는 「FALSE」라고 판단된다.

또한, 센서(23)가 복수, 예를 들면, 2개 마련되어 있는 경우에, 하나의 센서로부터는 0.8이라는 값이 얻어지고, 다른쪽의 센서로부터는 0.7이라는 값이 얻어진 때는, 이들 데이터의 평균치를 구하고, 이것을 센서 데이터로 하여도 좋다. 즉, 복수의 데이터에 관해, 미리 그들의 데이터의 통합 방법(이 경우에는 평균치로 한다)을 정하여 두고, 그 통합 방법에 따라 데이터를 통합한 것을 입력 데이터로 하여도 좋다.

(3) 제 3 실시의 형태

다음에 본 발명의 제 3 실시의 형태에 관해 설명한다. 이 실시의 형태에서도 요인 추정 장치(10)의 기본적인 구성은 도 1에 도시한 제 1 실시의 형태와 마찬가지이다. 이 실시의 형태에서는, 유저로부터 입력된 정보, 또는, 검사 장치로부터 검지한 정보에 의거하여, 유저로부터의 데이터를 입력하는지, 센서 데이터를 입력하는지를 판단한다.

예를 들면, 입력부(13)는, 유저에 대해 유저의 스킬이나, 센서나 카메라 등의 데이터 취득 장치가 구비되어 있는지의 여부, 등을 문의하고, 그 결과에 의해, 데이터 취득 장치가 구비되어 있는 것에 관해서는, 자동적으로(또는 우선적으로) 그곳으로부터 입력하고, 데이터 취득 장치가 구비되지 않은 때는, 유저로부터의 입력으로 한다. 이때, 입력부(13)는 우선순(優先順) 결정 수단으로서 기능한다.

이 경우의 입력 소스 정의(定義) 테이블(17)을 작성하기 위한, 디스플레이에 표시된 유저에 대한 문의(問合) 화면을 도 12의 (A)에 도시한다. 도 12의 (A)를 참조하면, 유저에 대해, 「이용할 수 있는 검사 장치 정보 및 장치 정보를 입력하여 주시요」라는 표시와 함께, 기판 실장 라인에, 이하의 각 검사 장치가 마련되어 있는지의 여부를 문의한다. 즉, 인쇄 후 검사 장치(검사 화상), 인쇄 후 검사 장치(검사 수치 데이터), 마운트 후 검사 장치(검사 화상), 마운트 후 검사 장치(검사 수치 데이터), 리플로우 후 검사 장치(검사 화상), 리플로우 후 검사 장치(검사 수치 데이터)가 마련되어 있는지의 여부를 문의한다. 또한, 장치 정보로서, 마운터(A), 마운터(B)가 마련되어 있는지의 여부를 문의한다. 여기서는, 각 검사 장치 등이 박스 부착으로 표시되고, 유저가 이용 가능한 검사 장치 정보 및 장치 정보를 그 박스를 선택함에 의해 입력한다.

이와 같이 이용 가능한 검사 장치 등이 입력되면, CPU(11)는, 이에 의거하여, 도 12의 (B)에 도시하는, 이용 가능 데이터를 나타내는 입력 소스 정의 테이블(17)을 작성한다. 이 경우, 검사 장치와 같은 데이터 취득 장치가 구비되어 있는 것에 대해 우선적으로 그곳부터 입력하고, 검사 장치가 구비되어 있지 않을 때는, 유저로부터의 입력으로 한다. 이때는, CPU(11)는 우선순 결정 수단으로서 기능한다.

도 12의 (B)를 참조하면, 입력 소스 정의 테이블(17)은, 각 특징 ID마다, 특징 ID 내 연번, 우선순, 입력 소스와 함께, 도 12의 (A)에서 입력된, 이용 가능한 검사 장치 등이 ○표시로 표시되어 있다. 이로써, 이용 가능한 센서 데이터 등이 명료하게 되고, 기기 구성에 의해, 사람으로부터의 데이터와, 센서로부터의 데이터의 어느 쪽을 우선하여 받아들여야 하는지를 보다 확실하게 판단할 수 있다.

다음에 이 경우의 동작에 관해 설명한다. 도 13은, 이 실시의 형태에서의 CPU(11)가 행하는 동작을 도시하는 순서도이다. 도 13을 참조하면, 이 실시의 형태에서는, 우선, 입력부(13)가 GUI(12)로부터 도 12의 (A)에 도시한 검사 장치 정보 등을 취득한다(S41). 추론 엔진(14)이 다음에 입력시키는 특징을 결정한다(S42). 입력부(13)가 입력 소스 정의 테이블(17)로부터 입력 소스를 결정한다(S43).

입력부(13)가 입력 소스 정의 테이블(17)을 참조하여, 특징의 입력을 사람에게 시키는지, 센서에게 시키는지를 결정한다(S44). 사람으로부터의 입력이라면, GUI(12)가 유저에게 질문을 제시하고, 유저에게 제시한 특징량에 관해 회답을 입력 시킨다(S45, S46). 한편, 센서(23)로부터의 입력이라면, 언어 변환부(18)가 센서(23)로부터 정보를 취득하고, 센서(23)로부터의 수치 입력을 언어값으로 변환한다(S47, S48).

어느 하나로부터의 데이터에 의해, 추론 엔진(14)은 추론을 행한다. 그리고, 추론 종료 조건을 충족시키면(S50에서 YES), GUI(12)가 추론 결과를 표시한다(S51). 추론 종료 조건을 충족시키지 않으면(S50에서 NO), S43으로 이행한다.

또한, 상기 실시의 형태에서는, 유저에 대해, 검사 장치의 유무나, 마운터의 정보를 입력시켰지만, 이것으로 한하지 않고, 유저의 스킬을 입력시켜도 좋다.

이 경우는, 우선도의 설정을, 예를 들면, 유저의 스킬에 의해 변경할 수 있다. 즉, 유저(사람)가 기판 실장 라인의 리더 등이라면, 그 스킬은 충분히 신뢰할 가치가 있기 때문에, 센서 데이터보다도 사람의 판단을 우선시킨다. 한편으로, 유저가, 예를 들면, 제조 라인의 한 공정만을 담당하는 오퍼레이터라면, 그 스킬에 관해서는, 그다지 신뢰를 둘 수가 없기 때문에, 센서 데이터를 우선한다. 이때, CPU(11)는, 신뢰도 판정 수단으로서 기능한다.

또한, 유저의 권한이나, 유저의 역할 등에 의해 우선순을 바꾸어도 좋다. 유저의 권한으로서는, 예를 들면, 제조 라인의 한 공정만을 담당하는 오퍼레이터 권한이나, 제조 라인의 리더 권한 등이 존재한다. 유저의 역할로서는, 설계 담당자나 생산 기술자가 존재한다. 이들에 의해서도 그 스킬이나 지식이 다르다. 그래서, 그들의 데이터를 미리 입력시키고, 그것에 의해, 어느 현상의 판단은 유저로부터의 입력을 우선할 것인지, 검사 장치로부터의 데이터를 우선할 것인지를 정하여도 좋 다.

또한, 요인 추정 장치(10)가 요인을 추정하는 대상 시스템의 종류를 입력시키고, 그것에 응하여, 복수의 입력을 조합시켜도 좋다.

이와 같이 하면, 유저의 스킬의 레벨이나, 대상 시스템의 종류에 의해 입력처를 바꿀 수 있기 때문에, 보다 적절한 데이터 입력이 가능해진다.

또한, 이용할 수 있는 검사 장치 등의 정보에 관해서는, 요인 추정 장치(10)가 이것을 자동적으로 검출하도록 하여도 좋다.

(4) 제 4 실시의 형태

다음에, 본 발명의 제 4 실시의 형태에 관해 설명한다. 상기 각 실시의 형태에서는, 요인 추정 장치에 입력되는 데이터를 사람으로부터 입력시키는지, 센서로부터 입력시키는지를 선택시켰지만, 제 4 실시의 형태에서는, 이 입력을 위해, 유저에게 표시하는 내용을 전환한다. 구체적으로는, 요인 추정 장치가 요인을 추정하는 대상 시스템의 운용 페이즈에 의해, 주목하는 요인이 다른 점을 감안하여, 운용 페이즈에 응하여, 유저에게 출력하는 내용을 전환한다.

도 14는 본 발명의 제 4 실시의 형태에 관한 요인 추정 장치(20)의 주요 부분을 도시하는 기능 블록도이다. 도 14를 참조하면, 이 실시의 형태에 관한 요인 추정 장치(20)는, 도 1에 도시한 요인 추정 장치(10)에 대해, 유효 요인 정의 테이블(15)이 추론 엔진(14)에 추가되어 있다. 그 이외는, 도 1에 도시한 요인 추정 장치(10)와 기본적으로 같기 때문에, 이 이외의 점에 관해서는, 동일 부분에 동일 참조 번호를 붙이고 그 설명을 생략한다.

요인을 추정하는 대상 시스템은, 복수의 운용 페이즈로 운용된다. 유효 요인 정의 테이블(유효 요인 정의 수단)(15)은, 어느 운용 페이즈일 때에 어느 요인을 출력하는 것인지 등의 데이터를 갖고 있다. 그리고, 운용 페이즈란, 제조 시스템에서는 생산 단계인 것을 말하고, 시작(試作) 페이즈, 양산 페이즈 등을 포함한다.

유효 요인 정의 테이블(15) 및 그것을 작성하기 위한, 대상 시스템에서의 운용 페이즈 및 사용 가능한 데이터 취득 장치를 유저에게 입력시키는 문의 화면을 도 15에 도시한다. 도 15의 (A)는, 생산 페이즈 등의 입력 화면을 도시한다. 생산 페이즈 등으로서는, 미리 유저가 이 화면을 통하여 정할 수 있다. 도 15의 (A)를 참조하면, 이 입력 화면은, 이용할 수 있는 생산 페이즈 정보, 장치 정보의 입력을 촉구하는 표시에 더하여, 선택 박스와, 각 페이즈가 표시되어 있다. 유저는, 이 화면으로부터 이용 가능한 페이즈를 입력한다.

여기서, 생산 페이즈에는, 시작 페이즈, 양산 페이즈가 있고, 마운터의 장치 정보로서 마운터(A), 마운터(B)가 표시되어 있다. 생산 페이즈에 마운터가 포함되어 있는 것은, 어느 마운터를 사용하는지에 따라, 사용할 수 있는 정보가 다르기 때문이다.

도 15의 (A)에서 입력된 데이터에 의거하여, 도 15의 (B)에 도시하는 유효 요인 정의 테이블(15)을 작성한다. 유효 요인 정의 테이블(15)은, 입력된 운용 페이즈 및 데이터 취득 장치를 현상에 대응시켜서 격납한 표이다.

따라서 GUI(12)는, 대상 시스템에서의 운용 페이즈 및 데이터 취득 장치를 유저에게 입력시키는 운용 페이즈 입력 수단으로서 기능한다.

또한, 여기서는, 운용 페이즈로서, 제조 장치에서의 생산 페이즈에 관해 설명하였지만, 이것으로 한하지 않고, 요인을 추정하는 대상 시스템 등에 따라 다르고, 여러가지의 운용 페이즈를 포함하여도 좋다.

다음에 이 실시의 형태에서의 CPU(21)의 동작에 관해 설명한다. 도 16은, 이 실시의 형태에서의 동작을 설명하기 위한 순서도이다. 도 16을 참조하면, 입력부(13)가 GUI(12)로부터 시스템의 운용 페이즈 등의 정보를 취득한다(S61). 추론 엔진(14)이 운용 페이즈 등의 정보로부터 출력하는 요인을 결정한다(S62). 뒤이어, 추론 엔진(14)이 다음에 입력시키는 특징을 결정한다(S63). 입력부(13)가 입력 소스 정의 테이블(17)로부터 입력 소스를 결정한다(S64). 입력부(13)가 입력 소스 정의 테이블(17)을 참조하여 특징의 입력을 사람에게 시키는지 센서(23)에게 시키는지를 결정한다(S65). 사람에게 입력시킬 때는, GUI(12)가 유저에게 질문을 제시하고, 유저에게 제시한 특징량에 관해 회답을 입력시킨다(S66, S67).

센서(23)로부터 입력하는 경우는, 언어 변환부(18)가 센서(23)로부터 정보를 취득하고, 언어 변환부(23)가 센서(23)로부터의 수치 입력을 언어값으로 변환한다(S68, S69).

추론 엔진(14)이 추론을 행하고(S70), 추론 종료 조건을 충족시키고 있는지의 여부를 판단하고(S71), 충족시키고 있으면(S71에서 YES), GUI(12)가 추론 결과를 표시한다(S72). S71에서 추론 종료 조건을 충족시키지 않았으면(S71에서 NO), S63으로 되돌아와 다음의 데이터를 입력시킨다.

또한, 추론 엔진(14)이 운용 페이즈 등의 정보로부터 출력하는 요인을 결정 하는 처리(S62)는, S70의 후, 또는, S72전에 행하여도 좋다.

이상과 같이, 이 실시의 형태에 의하면, 시스템의 운용 페이즈에 의해 유저에게 출력하는 내용을 전환하기 때문에, 시스템의 운용 페이즈에 응한 요인 추정을 위한 데이터 입력이 가능해진다.

다음에, 상기 실시의 형태에서 출력하는 요인을 전환하는 경우에, 주목하는 내용에 관해 설명한다.

도 17은, 유효 요인 정의 테이블(15)에서의 특징량, 또는 요인의 전환을 설명하기 위한 도면이다. 도 17의 (A)는, 유효 요인 정의 테이블의 한 예(43)의 데이터 구조를 도시하는 도면이다. 이것은 기본적으로 도 15의 (B)에 도시한 것과 같다. 여기서는 유효 요인 정의 테이블(43)은, 제조 라인과 그 페이즈(44)마다, 생산 페이즈와 장치 정보를 포함하는 정보(45)가 포함되어 있지만, 이 이외에, 후에 설명하는, 현상ID나, 특징 ID나, 우선순의 데이터를 갖고 있다.

도 17의 (B)는, 도 17의 (A)로부터 현상ID와 생산 페이즈와 장치 정보를 포함하는 정보(45)를 취출하여, 현상과 생산 페이즈, 장치 정보의 관계를 나타내는 대응표(對應表)를 작성한 상태를 도시하는 도면이다. 이 도면은, 도 15의 (B)에 대응한다.

한편, 도 17의 (C)는, 특징 ID마다, 특징 ID 내 연번, 우선순, 취득 가능한 검사 데이터가 표시되어 있다. 즉, 여기서는, 특징 ID와, 검사 데이터와의 대응이 일람으로 알 수 있도록 표시되어 있다.

즉, 유효 요인 정의 테이블(43)을 도 17의 (A)에 도시하는 바와 같이, 많은 관련 정보를 포함하도록 구성함에 의해, 그곳으로부터, 특징량이나 요인의 전환을 행하기 위한 정보가 공통의 정보를 필요에 따라 취출하여, 필요한 유효 요인 정의 테이블(15)을 작성할 수 있다.

이와 같이 함에 의해, 도 15에서 설명한 예에서는, 이용할 수 있는 검사 장치가 존재하는 생산 페이즈를 개별적으로 선택할 필요가 있었지만, 여기서는, 이 표로부터 관련되는 데이터를 취출함에 의해, 도 15의 (A)에 대응하는 표를 용이하게 작성할 수 있다.

다음에, 유효 요인 정의 테이블(15)을 이용하여, 룰 데이터나, 특징 ID와, 검사 데이터와의 대응이 일람으로 알 수 있는 표를 편집하는 방법에 관해 설명한다. 도 16에 도시한 바와 같이, GUI(12)로부터, 유저에게, 예를 들면, 생산 페이즈, 검사 장치 정보, 장치 정보를 입력시킨다. 생산 페이즈는 시작 페이즈이고, 인쇄 후 검사 장치(검사 화상, 이것은 검사 화상을 검출 가능한 검사 장치를 의미한다)를 가지며, 마운터(A)가 사용된다고 입력되는 것으로 한다.

입력된 정보로부터 입력 소스를 전환하여 최종적인 출력이 되는 요인을 좁인다.

도 18의 (A)는, 이 경우의 유효 요인 정의 테이블(15)을 도시하는 도면이고, 도 15의 (B)와 같은 도면이다. 도 18의 (A)에서, 입력된 시작 페이즈, 마운터(A)로부터, 이들의 정보를 갖는 현상ID(P0301 및 P0302)(51a)는 사용 가능하지만, 이들의 정보를 갖지 않는 현상ID(P0303 및 P0304)(51b)는 사용할 수 없다. 따라서, 도 18의 (B)에 도시하는 바와 같이, 룰 데이터(52)에서, 사용 가능한 현상ID(P0301 및 P0302)를 도출하는 룰(52a)은, 사용 가능하다고 하여 남겨 두지만, 사용할 수 없는 현상ID(P0303 및 P0304)를 도출하는 룰(52b)은, 사용할 수 없기 때문에 삭제한다.

마찬가지로, 도 18의 (C)를 참조하면, 인쇄 후 검사 장치(검사 화상)를 갖는 특징 ID(53a)(T0001에서 특징 내 연번(1)) 및 특징 ID(54a)(T0002에서 특징 내 연번(1))는 사용 가능하지만, 인쇄 후 검사 장치(검사 화상)를 갖지 않는 특징 ID(53b)(T0001에서 특징 내 연번(2)) 및 특징 ID(54b)(T0002에서 특징 내 연번(2))는 사용할 수 없기 때문에, 삭제한다.

이와 같이, 요인 추정을 행하는 대상 시스템에 응한, 검사 장치 정보나, 장치 정보를 유저에게 입력시키고, 그것에 응하여, 필요한 유효 요인 정의 테이블(15)을 작성할 수 있다.

또한, 상기 실시의 형태에서는, 대상 시스템의 운용 페이즈에 의해, 출력하는 요인을 전환하여 필요한 유효 요인 정의 테이블을 작성하는 예에 관해 설명하였지만, 이것으로 한하지 않고, 상기한 유저의 역할이나, 권한에 의해, 출력하는 요인을 전환하여도 좋다.

또한, 요인에 대응하는 대책에 관한 비용에 따라 전환하여도 좋다. 이것은, 예를 들면, 어떤 요인의 대책으로서, 1시간 걸리는 대책(A)과 5분에 처리할 수 있는 대책(B)이 있을 때에, 요인 대책에 걸리는 시간이나 비용에 의해, 출력하는 요인을 전환하여도 좋다.

또한, 상기 실시의 형태에서는, 본 발명에 관한 요인 추정 장치가, 기판 실장 장치에서의 불량 내용의 원인을 추정하는 장치에 적용된 경우에 관해 설명하였 지만, 이것으로 한하지 않고, 임의의 장치에서의 소망하는 요인의 추정 장치에 적용되어도 좋다.

또한, 상기 실시의 형태에서는, 요인 추정 장치가 그 전용 장치인 경우에 관해 설명하였지만, 이것으로 한하지 않고, 장치를 범용의 퍼스널 컴퓨터로 하고, 상기한 동작을 전부 프로그램화하여, 퍼스널 컴퓨터를 그 프로그램으로 작동시켜서 요인 추정 장치로서 사용하여도 좋다. 이 경우, 이 프로그램은, 광디스크나 하드 디스크와 같은 기록 매체로 제공하여도 좋고, 네트워크를 통하여, 네트워크상의 서버로부터 다운로드하도록 하여도 좋다.

이상, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 형태를 설명하였지만, 본 발명은, 도시한 실시 형태의 것으로 한정되지 않는다. 도시된 실시 형태에 대해, 본 발명과 동일한 범위 내에서, 또는 균등한 범위 내에서, 여러가지의 수정이나 변형을 가하는 것이 가능하다.

본 발명에 의하면, 비용을 들이는 일 없이, 적절한 요인 추정을 할 수 있는 요인 추정 장치를 제공할 수 있다.

Claims (8)

1. 현상에 관련되는 특징량에 대한 데이터에 의거하여, 상기 현상에 대한 요인을 추정하는 요인 추정 장치로서,

   상기 특징량을 결정하는 특징량 결정 수단과,

   상기 특징량 결정 수단이 결정한 특징량에 대한 데이터로서, 유저로부터의 입력을 접수하는 유저 입력 수단과,

   상기 특징량 결정 수단이 결정한 특징량에 대한 데이터로서, 데이터 취득 장치로부터의 데이터를 입력시키는 장치 데이터 입력 수단과,

   상기 특징량에 대한 데이터를 상기 유저 입력 수단과 상기 장치 데이터 입력 수단의 어느 것으로부터 입력하는지를 미리 정한 입력 소스 정의 수단과,

   상기 입력 소스 정의 수단이 정한 입력 수단으로부터 입력된 데이터를 이용하여 상기 요인을 추정하는 추정 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 요인 추정 장치.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 특징량은 복수 존재하고, 상기 추정 수단은, 상기 복수의 특징량에 의거하여 상기 요인을 추정하고,

   상기 입력 소스 정의 수단은, 상기 복수의 특징량에 관해, 상기 유저 입력 수단과, 상기 장치 데이터 입력 수단의 어느 입력 수단으로부터의 데이터 입력을 우선하는지를 미리 정하는 우선순 결정 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 요인 추정 장치.
3. 제 2항에 있어서,

   상기 우선순 결정 수단은, 상기 유저 입력 수단과, 상기 장치 데이터 입력 수단의 각각의 입력 데이터의 신뢰도를 판단하는 신뢰도 판단 수단을 또한 포함하고,

   상기 우선순 결정 수단은, 상기 신뢰도 판단 수단의 판단 결과에 따라, 상기 유저 입력 수단과, 상기 장치 데이터 입력 수단의 어느 입력 수단으로부터의 데이터 입력을 우선하는지를 정하는 것을 특징으로 하는 요인 추정 장치.
4. 제 3항에 있어서,

   상기 신뢰도 판단 수단은, 유저의 스킬 또는 역할로부터 신뢰도를 판단하는 것을 특징으로 하는 요인 추정 장치.
5. 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 입력 소스 정의 수단은, 상기 요인을 추정하는 대상 시스템에 응하여, 상기 복수의 특징량에 관해, 상기 유저 입력 수단과, 상기 장치 데이터 입력 수단의 어느 입력 수단으로부터의 데이터를 입력하는지를 미리 정하고 있는 것을 특징으로 하는 요인 추정 장치.
6. 제 5항에 있어서,

   상기 대상 시스템은, 복수의 운용 페이즈로 운용되고,

   상기 대상 시스템에서의, 상기 운용 페이즈 및 사용 가능한 상기 데이터 취득 장치를 유저에게 입력시키는 운용 페이즈 입력 수단을 포함하고,

   상기 운용 페이즈 입력 수단에 입력된 운용 페이즈 및 상기 데이터 취득 장치를 상기 현상에 대응시켜서 격납하는 유효 요인 정의 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 요인 추정 장치.
7. 현상에 관련되는 특징량에 대한 데이터에 의거하여, 상기 현상에 대한 요인을 추정하는 요인 추정 방법으로서,

   특징량에 대한 데이터를 유저 입력 장치, 또는, 데이터 취득 장치의 어느 것으로부터 입력하는지를 미리 정하는 스텝과,

   특징량을 결정하는 스텝과,

   미리 정해진 어느 하나의 특징량에 대한 데이터를 입력시키는 스텝과,

   입력된 데이터를 이용하여 현상에 대한 요인을 추정하는 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 요인 추정 방법.
8. 제 7항에 기재된 요인 추정 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 격납한 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.

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