WO2023037693A1 - 生産管理方法、生産管理装置及びプログラム - Google Patents

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WO2023037693A1
WO2023037693A1 PCT/JP2022/024702 JP2022024702W WO2023037693A1 WO 2023037693 A1 WO2023037693 A1 WO 2023037693A1 JP 2022024702 W JP2022024702 W JP 2022024702W WO 2023037693 A1 WO2023037693 A1 WO 2023037693A1
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WO
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production
time
maintenance
degree
malfunction
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PCT/JP2022/024702
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English (en)
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憲 末継
裕起 竹原
道明 馬渡
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • H—ELECTRICITY
    • H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • H05K—PRINTED CIRCUITS; CASINGS OR CONSTRUCTIONAL DETAILS OF ELECTRIC APPARATUS; MANUFACTURE OF ASSEMBLAGES OF ELECTRICAL COMPONENTS
    • H05K13/00—Apparatus or processes specially adapted for manufacturing or adjusting assemblages of electric components
    • H05K13/08—Monitoring manufacture of assemblages
    • H05K13/0895—Maintenance systems or processes, e.g. indicating need for maintenance
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the present disclosure relates to a production control method, production control device and program.
  • Patent Literature 1 discloses a technique for creating a recovery plan for making up for the delay in the production plan caused by repairing the failure when a failure occurs in the production equipment.
  • Patent Document 1 has a large impact on the production plan because production is stopped and repairs are carried out.
  • Patent Document 1 discloses recovering the influence (delay) on the production plan caused by the repair, it does not disclose how to suppress the influence on the production plan itself.
  • the present disclosure provides a production control method, a production control device, and a program capable of suppressing the impact on the production plan even when the production device malfunctions.
  • a production management method is a production management method executed by a production management device that controls a production device, wherein the production device that has experienced a malfunction during production continues production in a first operation pattern.
  • a first impact level indicating the impact on the production plan in the event of a malfunction is specified, and a second impact level indicating the impact on the production plan when maintenance of the production equipment in which the malfunction has occurred is performed during the production.
  • a recommended timing for performing the maintenance is determined based on the first degree of impact and the second degree of impact, and maintenance information including the determined recommended timing is output.
  • a production management apparatus is a production management apparatus that controls a production apparatus, and is a production management apparatus that is adapted to a production plan when the production apparatus that malfunctions during production continues production in a first operation pattern.
  • a first identifying unit that identifies a first degree of influence indicating an influence, and a second degree of influence that indicates an influence on the production plan when maintenance of the production apparatus in which the malfunction has occurred is performed during the production.
  • a second identifying unit a determining unit that determines a recommended timing for performing the maintenance based on the first impact level and the second impact level, and an output that outputs maintenance information including the determined recommended timing and a part.
  • a program according to one aspect of the present disclosure is a program for causing a computer to execute the production control method described above.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a production management system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the production management system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a first diagram showing an outline of a production control method by a server according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a second diagram showing an outline of the production control method by the server according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a production time database according to the embodiment;
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a maintenance time database according to the embodiment;
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing operations of the production management system according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a flow chart showing the operation of the production device according to the embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a production management system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the production management system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a first diagram showing an
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of resource information according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing the relationship between the failure location and the execution feasibility of countermeasures according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a flow chart showing operation of the server according to the embodiment.
  • FIG. 12 is a flow chart showing details of step S203 shown in FIG.
  • FIG. 13 is a flow chart showing details of step S204 shown in FIG.
  • FIG. 14 is a flow chart showing details of step S205 shown in FIG.
  • a production management method is a production management method executed by a production management device that controls a production device, wherein the production device that has experienced a malfunction during production continues production in a first operation pattern.
  • a first impact level indicating the impact on the production plan in the event of a malfunction is specified, and a second impact level indicating the impact on the production plan when maintenance of the production equipment in which the malfunction has occurred is performed during the production.
  • a recommended timing for performing the maintenance is determined based on the first degree of impact and the second degree of impact, and maintenance information including the determined recommended timing is output.
  • the recommended timing for performing maintenance can be determined based on the first degree of impact and the second degree of impact.
  • the production plan includes at least a production period for producing a predetermined amount of works, and in determining the recommended timing, if the first impact is smaller than the second impact, the first operation pattern
  • the recommended timing may be determined as the timing after the production of the predetermined amount is completed by continuing the production.
  • the timing after production can be determined as the recommended timing. Therefore, even if the production equipment malfunctions, if the first influence degree is smaller than the second influence degree, the influence on the production plan can be suppressed.
  • the timing during production may be determined as the recommended timing.
  • the timing during production can be determined as the recommended timing. Therefore, even if the production equipment malfunctions, if the first influence degree is equal to or higher than the second influence degree, the influence on the production plan can be suppressed.
  • a first time at which the production of the predetermined amount is completed when the production is continued in the first operation pattern is identified, and based on the production plan, the production A scheduled time that is a time when the period is scheduled to end may be specified, and the first degree of impact may be specified based on the first time and the scheduled time.
  • the first degree of influence can be easily specified simply by specifying the first time and the scheduled time.
  • a production time database that manages the time required for production in association with the current time, The first time may be specified.
  • the first time can be easily specified based on the production time database and the current time.
  • a first time required for the production when the production is continued with the first operation pattern is specified, the first time is added to the current time, and the A first time may be specified.
  • the first time required for production when production is continued with the first operation pattern is specified, so the first time can be specified accurately.
  • a second time at which the production is completed when the production is stopped and the maintenance is performed at the timing when the malfunction occurs in the production device is specified, and the A scheduled time, which is a time when the production is scheduled to be completed, may be specified based on the production plan, and the second degree of impact may be specified based on the second time and the scheduled time.
  • the second degree of influence can be easily identified by simply identifying the second time and the scheduled time.
  • a maintenance completion time indicating the time at which the maintenance is expected to be completed is identified, and a second time required until the production is completed is identified based on the production plan.
  • the second time may be calculated by adding the second time to the maintenance completion time.
  • the second time can be accurately specified based on the maintenance completion time and the second time.
  • the start time at which the maintenance can be started is specified based on resource information indicating the resources required when performing maintenance on the production apparatus, and the time required to complete the maintenance is specified.
  • a maintenance time indicating time may be specified, and the maintenance completion time may be specified based on the start time and the maintenance time.
  • an identifier specifying a malfunctioning location of the production apparatus and status information indicating a state of the malfunctioning location are further acquired, and an identifier identifying each location of the production device and the status of each location are acquired.
  • information, a maintenance time database that associates and manages the time required for maintenance to be completed according to the state of each location, and the maintenance time based on the acquired identifier and the state information. may be specified.
  • the maintenance completion time may be specified by adding the maintenance time to the start time.
  • the maintenance completion time can be easily identified without using special calculations.
  • the resource information may include information about a time slot that can be secured by the worker performing the maintenance, and the start time may be specified based on the information about the time slot.
  • the recommended timing when performing the maintenance during the production may be the timing when the malfunction occurs or the timing when the resource can be secured.
  • the first operation pattern may be any of the same operation pattern as before the malfunction, an operation pattern for changing the operation conditions of the malfunctioning portion of the production apparatus, and an operation pattern for canceling the use of the malfunctioning portion. or one.
  • the production equipment operates after the failure in any of the same operation pattern as before the failure, the operation pattern for changing the operation conditions of the failure location of the production equipment, and the operation pattern for canceling the use of the failure location. It is possible to specify the first influence degree according to the operation pattern after the malfunction of the production equipment.
  • the production apparatus before the malfunction occurs is producing with a second operation pattern
  • the first influence degree is the same as the second operation pattern
  • the and a fourth influence that is the influence when the first operation pattern and the second operation pattern are different
  • the recommended timing may be determined based on the degree of influence, or based on the fourth degree of influence and the second degree of influence.
  • the fourth impact may be specified as the first impact.
  • a production management apparatus is a production management apparatus that controls a production apparatus, and is a production plan for a case where the production apparatus that has experienced a malfunction during production continues production in a first operation pattern. and a second impact level indicating the impact on the production plan when maintenance of the production equipment in which the malfunction occurred is performed during the production.
  • a determining unit that determines a recommended timing for performing the maintenance based on the first impact level and the second impact level; and outputs maintenance information including the determined recommended timing.
  • an output unit for A program according to an aspect of the present disclosure is a program for causing a computer to execute the production control method described above.
  • these general or specific aspects may be realized by a system, method, integrated circuit, computer program, or non-transitory recording medium such as a computer-readable CD-ROM. It may be realized by any combination of circuits, computer programs or recording media.
  • the program may be pre-stored in a recording medium, or may be supplied to the recording medium via a wide area network including the Internet.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily strictly illustrated. Therefore, for example, scales and the like do not necessarily match in each drawing. Moreover, in each figure, the same code
  • FIG. 1 A production control method and the like according to the present embodiment will be described below with reference to FIGS. 1 to 14.
  • FIG. 1 A production control method and the like according to the present embodiment will be described below with reference to FIGS. 1 to 14.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a production management system 1 according to this embodiment.
  • the production management system 1 includes a production device 10, a server 20, a display device 30, and a network 40.
  • the production device 10, the server 20, and the display device 30 are connected to each other via a network 40 so as to be able to communicate with each other.
  • the production management system 1 is a system for the server 20 to control the production equipment 10 to carry out production according to a preset production plan.
  • the production apparatus 10 is a production line that performs predetermined processing on objects (workpieces) such as substrates.
  • the production apparatus 10 includes a component mounting apparatus that mounts components on a substrate.
  • the production apparatus 10 produces mounted boards on which components are mounted by, for example, performing solder printing work, component mounting work, reflow work, and the like on the boards brought in from the upstream side, and the manufactured mounted boards are manufactured. Carry out downstream. Mounting is, for example, component mounting, but is not limited to this.
  • a component mounting apparatus includes, for example, a transport unit that transports a substrate, a feeder that supplies components to be mounted on the substrate, and a mounting head ( head), a moving unit for moving the head, and the like.
  • the transport section is configured including, for example, one or more transport lanes.
  • a plurality of nozzles are attached to the head, for example.
  • the production apparatus 10 further includes a flow rate sensor for measuring the flow rate of air flowing inside the nozzle, a component for determining whether or not the nozzle has picked up a component, and calculating the amount of deviation of the picked up position of the picked component. It may also have a sensor, such as a recognition camera, to detect nozzle malfunction. Moreover, the production apparatus 10 may have various sensors capable of detecting malfunctions of other components (for example, units) such as the head, the transport section, the feeder, the head, and the moving section. In addition, the production apparatus 10 may detect a malfunction of the unit including the nozzle based on the inspection result of an inspection apparatus that inspects the product adjacent to the production apparatus 10 . Note that the configuration of the production apparatus 10 is not limited to the above, and is appropriately determined according to the types and shapes of the target object and parts, the processing method, and the like.
  • the object is not limited to a substrate, and may be any object that can be processed in a predetermined manner.
  • the target object may be, for example, a flat plate-like object (for example, an iron plate) or other objects.
  • mounting a component is an example of predetermined processing, the predetermined processing is not limited to mounting a component.
  • the predetermined processing may be fixing the component to the substrate by locking or crimping (for example, thermocompression) the component, or curing the object applied to the object by heat or light. It may be a mechanical process such as deforming or cutting at least a part of the object.
  • the server 20 is an information processing device that manages production in the production management system 1.
  • the server 20 controls production in the production apparatus 10, for example, based on a pre-obtained production plan.
  • the production plan includes production quantity (e.g. production quantity), production period (e.g. production start time and production end time), part identification information, part quantity to be used, etc., but at least the board It is only necessary to include a production period during which a predetermined amount is produced.
  • the server 20 includes a communication interface for communicating with the production device 10 and the display device 30, a volatile memory as a temporary storage area for executing programs, an input/output port for transmitting and receiving signals, and executing programs. It is implemented by a computer having a processor or the like that Server 20 is an example of a production management device that controls production device 10 .
  • the server 20 may be located in the factory (an example of the facility) where the production device 10 is located, or may be located in a remote location different from the factory.
  • the display device 30 includes a display panel such as a liquid crystal panel or an organic EL panel, and presents information acquired from the server 20 as an image.
  • a display panel such as a liquid crystal panel or an organic EL panel
  • the production control system 1 may include a sound output device that presents information from the server 20 by voice instead of or together with the display device 30 . Also, the presentation method is not limited to display or sound.
  • the display device 30 may be a stationary device or a portable device.
  • the display device 30 may be implemented by, for example, a display unit of a mobile terminal owned by an operator. Moreover, the display device 30 may be provided in the production device 10 .
  • the network 40 connects the production device 10, the server 20, and the display device 30 so that they can communicate with each other.
  • the network 40 may be realized by a wide area communication network such as the Internet, or may be realized by a short-range wireless network such as a wireless LAN (Local Area Network). Further, the communication among the production device 10, the server 20, and the display device 30 may be performed by wireless communication, or may be performed by wired communication.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the production management system 1 according to this embodiment.
  • the production apparatus 10 has a communication section 11, a state detection section 12, an operating condition change section 13, and a control section 14 in addition to the component mounting device.
  • the communication unit 11, the state detection unit 12, the operating condition change unit 13, and the control unit 14 are, for example, processing units mounted on the production apparatus 10, and are realized by, for example, processors.
  • the processor operates according to a program (computer program) stored in a storage unit (not shown) to implement various functions of the processing unit.
  • the communication unit 11 communicates with the server 20 and the display device 30 via the network 40.
  • the communication unit 11 includes a communication module (communication circuit).
  • the state detection unit 12 detects the state of components for processing parts in the production apparatus 10 .
  • the status includes that the component is normal and that the component is unhealthy.
  • the state detection unit 12 detects malfunction of each component of the component mounting apparatus, for example, based on measurement results from various sensors.
  • the state detection unit 12 detects, for example, the component in which malfunction has occurred and the state of the malfunction.
  • the constituent parts (malfunction locations) where malfunctions occur are, for example, nozzles, heads, feeders, conveying units, light sources, etc., but are not limited to these.
  • a malfunction is a state in which the production performance of the production apparatus 10 is degraded, for example, a state in which at least one of the components cannot exhibit its original production performance, or a state in which it does not operate (does not function).
  • Malfunctions may also include conditions or failures that are within the range of normal production performance but are predicted to be unable to exhibit original production performance in the future.
  • the malfunction may include, for example, at least one of a malfunction that is currently occurring and a malfunction that is predicted to occur in the future (for example, within a predetermined time period from the current time).
  • the detection of a malfunction may include, for example, at least one of detecting a currently occurring malfunction and detecting a trend of the malfunction. Detecting a trend of malfunction includes detecting a malfunction predicted to occur in the future. Prediction of malfunction may be performed based on, for example, the slope of the measurement result of the sensor (degree of change in time-series data).
  • the state detection unit 12 may determine that there is a tendency to malfunction when the measurement result obtained from the sensor deviates from the normal tendency. Further, the state detection unit 12 may determine that there is a tendency to malfunction when the error rate or the number of errors indicated in the measurement result is increasing, for example. For example, if the malfunctioning part is a nozzle, the malfunction may be, for example, nozzle clogging, nozzle bending, or nozzle contamination.
  • detecting a malfunction means simply determining the presence or absence of a malfunction, determining that a phenomenon that satisfies a predetermined condition is malfunction, or predicting that a malfunction will occur in the future.
  • the operating condition changing unit 13 changes the operating conditions of the production apparatus 10 (for example, the operation conditions). Note that even if the production performance measured in the production apparatus 10 is normal, the operating conditions may be changed according to the state of the measured production performance.
  • server 20 may have the function of the operating condition changing unit 13 .
  • operating conditions are also described as operating patterns.
  • the control unit 14 is a control device that controls each component of the production device 10 .
  • the control unit 14 controls the component mounting apparatus based on, for example, a production plan.
  • the control section 14 controls the operation of the component mounting apparatus based on the operating conditions changed by the operating condition changing section 13 .
  • the server 20 has a communication section 21 , a control section 22 , an analysis section 23 , a countermeasure determination section 24 , an information generation section 25 and a storage section 26 .
  • the processor operates according to a program (computer program) stored in the storage unit 26 to implement various functions of the processing unit.
  • the communication unit 21 communicates with the production device 10 and the display device 30 via the network 40.
  • the communication unit 21 outputs the information generated by the information generation unit 25 to at least one of the production device 10 and the display device 30 .
  • the communication unit 21 includes a communication module (communication circuit).
  • the communication unit 21 is an example of an output unit.
  • the control unit 22 is a control device that controls each component of the server 20 .
  • the analysis unit 23 analyzes the influence of the operating conditions of the production equipment 10 on the production plan.
  • the analysis unit 23 calculates the degree of influence by quantifying the influence as the influence analysis. For example, when the state detection unit 12 of the production apparatus 10 detects a malfunction, the analysis unit 23 calculates the degree of influence indicating the influence of the malfunction location where the malfunction is detected on the production plan. Also, the degree of influence may be calculated using a simulation.
  • the countermeasure determination unit 24 determines countermeasures for the production device 10 when the state detection unit 12 detects a malfunction.
  • the countermeasure determination unit 24 determines a countermeasure including, for example, a recommended timing at which maintenance of the malfunctioning portion is recommended when the countermeasure is maintenance of the malfunctioning portion.
  • the countermeasure determination unit 24 determines the degree of impact (an example of the first degree of impact) on the production plan when performing maintenance on the malfunctioning portion during production, and the degree of impact after production.
  • the recommended timing for performing maintenance is determined based on the degree of influence (an example of the second degree of influence) on the production plan when performing maintenance on the malfunctioning portion.
  • maintenance includes at least one of repair, replacement, and cleaning.
  • the countermeasure determination unit 24 is an example of a determination unit.
  • FIG. 3 is a first diagram showing an overview of the production control method by the server 20 according to this embodiment.
  • FIG. 4 is a second diagram showing an overview of the production control method by the server 20 according to this embodiment.
  • the vertical axis shown in FIGS. 3 and 4 indicates the number of production boards, and the horizontal axis indicates the production time.
  • the dashed line in the figure indicates the production plan
  • the solid line up to time t2 indicates actual production
  • the solid line after time t2 indicates the predicted production forecast for calculating the degree of impact on production. .
  • the solid line is shown preferentially.
  • the first countermeasure is to stop production and perform nozzle maintenance, and then continue production. It will be explained which of the two countermeasures should be selected. It is assumed that the number of sheets produced per unit time after maintenance is the same as the number of sheets produced per unit time before the occurrence of the malfunction. Also, in FIGS. 3 and 4, although the production plans are different, the time (time t2) when the malfunction was detected is the same.
  • FIG. 3 shows a case where a failure is detected at time t2 during production of the first production plan in which the number of printed boards to be produced is p1 and the production time is from time t1 to t3. If the malfunction of the nozzle is detected at time t2 and the first countermeasure is taken, the time at which the production of the number of production p1 is expected to end is time t6, the malfunction of the nozzle is detected at time t2, and Time t5 is the estimated time at which the production of p1 is expected to be completed when the second measure is taken.
  • the delay from the first production plan when the first measure is taken is time D1 (time t6-time t2).
  • Time D1 indicates the degree of deviation from the first production plan when the first countermeasure is taken, and is an example of the first degree of impact.
  • the delay from the first production plan when the second countermeasure is taken is time D2 (time t5-time t2).
  • Time D2 indicates the degree of deviation from the first production plan when the second countermeasure is taken, and is an example of the second degree of impact.
  • the period from time t2 to t4 is a period during which maintenance is performed.
  • time D2 is shorter than time D1, that is, the degree of influence of the second measure is smaller.
  • FIG. 4 shows a case where a malfunction is detected at time t2 during production of the second production plan in which the number of mounted boards to be produced is p2 (>p1) and the production time is from time t1 to t8. If the malfunction of the nozzle is detected at time t2 and the first countermeasure is taken, the time at which the production of the number of production p2 is expected to end is time t9, the malfunction of the nozzle is detected at time t2, and When the second countermeasure is taken, the time when the production of the production number p2 is expected to be completed is much later than the time t9.
  • the delay from the second production plan when the first measure is taken is time D1 (time t9-time t8).
  • Time D1 indicates the degree of deviation from the second production plan when the first countermeasure is taken, and is an example of the first degree of influence.
  • the delay from the second production plan when the second countermeasure is taken is time D2.
  • Time D2 indicates the degree of deviation from the second production plan when the second countermeasure is taken, and is an example of the second degree of impact.
  • the period from time t2 to t4 is the period during which maintenance is performed. Further, time t4 indicates the time (maintenance completion time) at which maintenance is expected to be completed when a malfunction is detected at time t2 and maintenance is performed.
  • the period from time t4 to t6 shown in FIG. 3 and the period from time t4 to t9 shown in FIG. 4 are periods required for production to achieve the production plan after maintenance. Note that achieving the production plan means producing the number of products in the production plan. Also, a method of calculating each time, the degree of influence, etc. will be described later.
  • the time D1 is shorter than the time D2. Decide to implement the first measure among the first measure and the second measure.
  • the second measure may be preferentially implemented. In other words, a condition may be determined under which the second countermeasure is not selected. For example, when a malfunction occurs after time t7 shown in FIG. 4, the second countermeasure may be implemented without determining whether to take the first countermeasure or the second countermeasure. In other words, countermeasures against malfunction may be determined without determining the degree of divergence from the production plan.
  • the information generation unit 25 generates information to be displayed on the display device 30 .
  • the information generation unit 25 generates maintenance information including the recommended timing determined by the countermeasure determination unit 24 .
  • the information generation unit 25 may also generate control information based on the recommended timing determined by the countermeasure determination unit 24 and output the control information to the production apparatus 10 .
  • the storage unit 26 is a storage device that stores various information.
  • the storage unit 26 stores, for example, a production time database, a maintenance time database (maintenance time database), and a production plan.
  • the storage unit 26 is implemented by a semiconductor memory or the like, but is not limited to this.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the production time database according to this embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the maintenance time database according to this embodiment.
  • the production time database is information in which one or more operating conditions executable by the production apparatus 10 and the time required for production under the operating conditions are associated and managed.
  • the production time database includes a first operation pattern, which will be described later.
  • the production time is the time required to mount a predetermined number of components on one board. If a nozzle is out of order and the operating condition is a bad nozzle setting that stops using the nozzle, the production time when there is one bad nozzle is B1, and the production time when there are two bad nozzles is B1. B2.
  • production time may be lengthened. be. For example, production times B1 and B2 can be longer than production times when no malfunction is detected.
  • the production time is associated with each operating condition.
  • settable operating conditions at the time of failure and production times under the operating conditions are associated with each other.
  • the production time database may include the production time in a normal state when there is no malfunction.
  • the production time database may include, as the production time, information indicating the time corresponding to the extension of the production time from the normal operating conditions.
  • the maintenance time database includes identifiers (for example, device IDs) that identify respective parts (components) of the production apparatus 10, malfunction states (state information) of the respective parts, and corresponding This information is managed in association with the time required for maintenance to be completed according to the state of each location (in the example of FIG. 6, the average maintenance time (average maintenance time)). For example, a different identifier is set for each of the plurality of nozzles. Also, the average maintenance time may be set for each worker or each worker's level.
  • FIG. 6 indicates that when the identifier indicating the nozzle of the production apparatus 10 is "a001" and the malfunction state is "nozzle clogging", the average maintenance time is "C1" hours.
  • an average maintenance time C1 is required.
  • the average maintenance time "C1" corresponds to, for example, the period between times t2 and t3 shown in FIGS.
  • the time required for maintenance is not limited to the average maintenance time, and may be, for example, the maximum maintenance time or other maintenance time.
  • the average maintenance time may be set according to the content of maintenance, for example.
  • the maintenance time database may include the average maintenance time in each of "replace and continue production (short-term stop)" and “maintenance after production stop (long-term stop)” shown in FIG. 10, which will be described later. .
  • the display device 30 has a communication section 31, a control section 32, and a display section 33.
  • the communication unit 31 communicates with the production device 10 and the server 20 via the network 40.
  • the communication unit 31 includes a communication module (communication circuit).
  • the control unit 32 is a control device that controls each component of the production device 10 .
  • the control unit 32 performs control for displaying information acquired via the communication unit 31 on the display unit 33, for example.
  • the display unit 33 displays an image under the control of the control unit 32.
  • the display unit 33 displays, for example, information indicating the recommended timing included in the maintenance information.
  • the display unit 33 is implemented by, for example, a display panel.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing operations of the production control system 1 according to this embodiment.
  • the state detection unit 12 of the production device 10 detects a faulty part during production based on the production plan (S10). Further, the state detection unit 12 determines the degree of malfunction at the malfunction location. The state detection unit 12 determines the degree of malfunction based on a table in which the state of malfunction (for example, nozzle clogging) and the degree of malfunction corresponding to the state of malfunction are associated with each other. State detection unit 12 outputs the degree of malfunction to operating condition change unit 13 . It should be noted that the degree of malfunction here is information indicating the degree of malfunction (for example, the degree of failure) of the malfunctioning portion, regardless of the influence on the production plan. The degree of disorder may be a numerical value from 0 to 100, or a rank such as "high", "middle", or "low".
  • the operating condition changing unit 13 determines the operating conditions of the production apparatus 10 after the malfunction according to the degree of malfunction acquired from the state detection unit 12 (S20). Then, the control unit 14 controls the production device 10 based on the operating conditions of the production device 10 after the failure determined by the operating condition changing unit 13 . For example, the control unit 14 may continue production under certain operating conditions even after a malfunction.
  • the production device 10 outputs information indicating the location of malfunction and status information indicating the state of malfunction to the server 20, and the server 20 acquires the information (S30).
  • the information indicating the defective location may be any information that can identify the location (component) of the component mounting apparatus of the production apparatus 10 such as the nozzle, and may be, for example, an ID or a model number.
  • the state information may include the state of malfunction (for example, nozzle clogging), and may include the degree of malfunction.
  • the production apparatus 10 may transmit to the server 20 information indicating the operating conditions of the production apparatus 10 before failure and the operating conditions after failure determined by the operating condition changing unit 13 in step S20.
  • step S30 request information, which will be described later, may be output from the production apparatus 10 to the server 20.
  • the server 20 analyzes the impact on the production plan based on the information indicating the malfunctioning part and the status information (S40). For example, as an analysis of the impact on the production plan, as shown in FIGS. 3 and 4, the server 20 analyzes the following: Calculate the degree of impact on the production plan. Then, the server 20 determines the recommended timing for performing maintenance on the production apparatus 10 based on the calculated two or more degrees of influence.
  • the server 20 generates maintenance information including the determined recommended timing (S50).
  • the maintenance information is information that includes recommended timing that reduces the deviation from the production plan. It can be said that the maintenance information includes information capable of suppressing productivity loss even when a malfunction of the production apparatus 10 is detected.
  • the server 20 outputs maintenance information to the display device 30, and the display device 30 acquires the maintenance information (S60).
  • the display device 30 displays the obtained maintenance information (S70).
  • the control unit 32 controls the maintenance information acquired via the communication unit 31 to be displayed on the display unit 33 .
  • the display device 30 can present the operator with the recommended timing for performing maintenance for the malfunction.
  • the maintenance information may include, for example, the details of the work performed by the worker.
  • the work content includes, for example, replacing parts, cleaning parts, and the like.
  • step S30 may be executed, for example, while the production apparatus 10 continues production based on the post-malfunction operating conditions determined by the operating condition changing unit 13 in step S20.
  • FIG. 8 is a flow chart showing the operation of the production apparatus 10 according to this embodiment.
  • the state detection unit 12 of the production apparatus 10 detects a component (malfunction location) where malfunction has occurred (S101).
  • the state detection unit 12 acquires measurement results from, for example, various sensors included in the production apparatus 10 for detecting a malfunction of each component, and detects a malfunction of the component based on the acquired measurement result. To detect.
  • the state detection unit 12 detects a malfunction when a predetermined condition is not satisfied, for example, the measurement result is equal to or less than a predetermined threshold value. If the component is a nozzle, for example, if the flow rate is below a predetermined threshold when no component is picked up, or if a component pick-up error occurs, there is a possibility that the nozzle is clogged. Therefore, the state detection unit 12 detects the malfunction of the nozzle.
  • Step S101 corresponds to step S10 shown in FIG.
  • the timing at which the state detection unit 12 acquires the measurement results from the various sensors is not particularly limited, and may be, for example, at predetermined time intervals or at predetermined production number.
  • the degree of malfunction increases, for example, as the flow rate becomes smaller when the component is not being picked up, or as the component pick-up error rate increases.
  • the state detection unit 12 determines whether the degree of malfunction of the malfunction location satisfies a predetermined condition (S102).
  • the predetermined condition is set in advance for each component or for each type of malfunction, and is stored in the storage unit 26, for example. For example, if the malfunctioning part is a nozzle, whether the flow rate when the component is not picked up is higher than a predetermined threshold value (an example of the first threshold value), or whether the occurrence rate of component pick-up errors is a predetermined threshold value ( example of the first threshold value), it is determined as Yes in step S102.
  • a determination of Yes in step S102 means that a malfunction has occurred but the degree of malfunction is low, and a determination of No in step S102 means that a serious malfunction has occurred. means.
  • State detection unit 12 outputs the determination result of step S ⁇ b>102 to operating condition change unit 13 . It should be noted that even if the measured production performance of the device is normal, it may be determined whether or not the degree of malfunction satisfies a predetermined condition.
  • step S101 does not have to be performed.
  • the state detection unit 12 may determine the degree of malfunction of each component of the component mounting apparatus based on the measurement result of the sensor regardless of whether or not the malfunction is detected. Further, in this case, the state detection unit 12 may determine that the component is normal when the degree of malfunction of the component is out of the range for determining that the component is malfunctioning.
  • the resource information is information indicating the status of resources required for maintenance of the production apparatus 10 .
  • the resource information may be stored in the storage unit 26, may be acquired from the server 20, or may be acquired from another server that manages resource information.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of resource information according to this embodiment.
  • the resource information includes a replacement resource indicating the inventory of replacement parts and a time (time period) in which maintenance workers can be secured.
  • the exchange resource includes, for example, the number of inventories for each part (for example, each of parts A to C).
  • the time when a worker can be secured may be obtained from, for example, the worker's work schedule or the like, or may be obtained from the worker in advance.
  • the resource information should at least include information about the time (time period) that the maintenance worker can secure.
  • the operating condition changing unit 13 determines whether or not resources for maintenance have been secured (S104). For example, when replacement parts are in stock and workers can be secured, the operating condition changing unit 13 determines that resources have been secured.
  • the operating condition changing unit 13 determines the operating conditions of the production device 10 according to the degree of malfunction of the malfunctioning location (S105). When the degree of malfunction satisfies a predetermined condition and resources cannot be secured, the operating condition changing unit 13 re-determines the operating conditions according to the degree of malfunction and performs processing for continuing production.
  • the operating condition changing unit 13 changes the operating conditions of the malfunctioning portion according to the degree of malfunction, or continues production as a bad setting that cancels the use of the malfunctioning portion, or continues production without changing the operating conditions. Decide whether to continue production (under the same operating conditions).
  • the operating condition changing unit 13 determines whether the operating conditions of the production apparatus 10 after the occurrence of the malfunction are changed operating conditions, operating conditions that do not use the malfunctioning part, or the same operating conditions as before the detection of the malfunction. It can be said that either of The operating condition (operating pattern) determined by the operating condition changing unit 13 is an example of a first operating pattern.
  • the first operation pattern may include any one of an operation pattern that is the same as before the failure, an operation pattern that changes the operation conditions of the failure location of the production apparatus 10, and an operation pattern that cancels the use of the failure location. I can say
  • Changing the operating conditions at the malfunctioning location means changing the operating conditions to those that can reduce the occurrence of malfunctions (for example, component pick-up errors) by, for example, changing (for example, slowing down) the moving speed of the nozzle. do.
  • the change of the operating condition may be, for example, changing the operating condition to one that can suppress the occurrence of mistakes, such as changing (for example, increasing) the attracting force.
  • Continuing production with a bad setting that cancels the use of the malfunctioning location means, for example, continuing production using one or more nozzles other than the nozzle at the malfunctioning location. Since the number of parts that can be picked up in one pick-up operation decreases, production continues with reduced productivity.
  • Continuing production without changing the operating conditions means that pick-up mistakes, etc. occur at a certain frequency, but that mistakes are tolerated and production continues. For example, a part where a component has not been mounted may be recovered by inspection by an operator after production.
  • the operating condition changing unit 13 ranks the degree of malfunction according to a threshold value of 2 or more, and performs the determination in step S105 based on a table in which the rank is associated with the changed operating condition, but is not limited to this.
  • the operating condition changing unit 13 may make the determination in step S105 by any method as long as it determines the operating conditions for continuing production according to the degree of malfunction.
  • the operating condition changing unit 13 may use, for example, the relationship shown in FIG. 10 to determine the operating condition.
  • FIG. 10 is a diagram showing the relationship between the failure location and the execution feasibility of countermeasures according to the present embodiment. “O” shown in FIG. 10 indicates that it is executable (or effective if executed), and “ ⁇ ” indicates that it is not executable (or less effective if executed). There is Information indicating the relationship shown in FIG. 10 is set in advance and stored in the storage unit 26, for example.
  • step S105 whether or not countermeasures can be executed is associated with each malfunction location.
  • the execution feasibility of “operation change” and “bad setting” may be used for determination in step S105.
  • the nozzle is indicated as "x" for convenience, but the nozzle may be indicated as "o".
  • the beam shown in FIG. 10 means a light source.
  • the operation change may be "x".
  • the bad setting may be "O".
  • the operating conditions and whether or not the bad setting can be executed may be set according to the configuration of the production apparatus 10 .
  • the operating condition changing unit 13 may determine which of the possible measures shown in FIG. 10 should be executed according to the degree of malfunction.
  • Step S105 corresponds to step S20 shown in FIG.
  • the control unit 14 generates an ID (an example of an identifier) that identifies the malfunctioning location, status information indicating the state of the malfunctioning location, and request information requesting calculation of the impact on the production plan, and sends the communication unit 11 to the request information. output to the server 20 via (S106).
  • the control unit 14 may include the operating condition determined by the operating condition changing unit 13 in the state information and output it. It may be included in the information and output.
  • the status information may include information indicating what operating conditions have been changed, what malfunctions have been detected, and the like. Step S106 corresponds to step S30 shown in FIG.
  • the operating condition change unit 13 may be determined to stop and perform maintenance (S107). As a result, maintenance can be performed during production, for example, when the degree of malfunction is too great to continue production even if the operating conditions are changed, or when maintenance can be performed immediately.
  • the operating condition changing unit 13 may determine the content of maintenance based on the relationship of whether execution is possible or not shown in FIG. Among the countermeasures shown in FIG. 10, information indicating whether or not to execute "replace and continue production (short-term stop)" and “maintenance after production stop (long-term stop)” may be used in the process of step S107. . "Replace and continue production (short-term stop)” and “maintenance after production stop (long-term stop)” are both included in performing maintenance.
  • Replace and continue production refers to replacing defective parts (for example, nozzles) with new nozzles and continuing production. Content.
  • Mainntenance due to production stoppage (long-time stoppage) is to continue production after repair, and is a maintenance content that requires a longer maintenance time than when parts are replaced.
  • the operating condition changing unit 13 may decide to perform maintenance for the short stop or the long stop when each of the short stop and the long stop is "O". In other words, the operating condition changing unit 13 may determine the maintenance content so as to preferentially perform the maintenance that can be handled with a short-time outage, out of the short-time outage and the long-time outage.
  • the operating condition changing unit 13 determines to perform short-time maintenance out of short-term maintenance and long-term maintenance. You may In addition, for example, when the malfunctioning part is a nozzle and there is no inventory of replacement parts based on the resource information, the operating condition changing unit 13 performs maintenance for a long time out of short time stop and long time stop. may be determined.
  • step S102 shown in FIG. 8 may be performed by the server 20.
  • the state detection unit 12 may output the identifier of the malfunctioning portion and the state information to the server 20 when detecting the malfunctioning portion.
  • step S104 may not be performed. That is, if Yes in step S102, the process of step S105 may be executed.
  • FIG. 11 is a flowchart (an example of a production control method) showing the operation of server 20 according to this embodiment.
  • the processing in FIG. 11 is processing executed by the server 20 that controls the production apparatus 10 .
  • the server 20 controls the production apparatus 10 .
  • maintenance of the malfunctioning part is performed by stopping production, This is a process for determining the recommended timing of maintenance whether maintenance should be performed after the end of production based on the production plan.
  • the control unit 22 of the server 20 determines whether or not request information has been acquired from the production apparatus 10 via the communication unit 21 (S201). If request information has been acquired (Yes in S201), the control unit 22 proceeds to step S202, and if request information has not been acquired (No in S201), returns to step S201 and waits until request information is acquired.
  • the control unit 22 acquires the identifier and status information of the malfunction location in accordance with the request information.
  • the state information may include the operating condition determined by the operating condition changing unit 13 or information indicating that the operating condition has been changed.
  • information indicating whether or not the operation pattern has been changed before and after the occurrence of the malfunction may be obtained in the malfunctioning production apparatus 10 .
  • Yes in step S201 corresponds to step S30 shown in FIG. Before and after the occurrence of the malfunction means before and after the state detection unit 12 detects the malfunction.
  • control unit 22 determines whether or not the production device 10 has changed the operating conditions (S202). For example, based on the state information, the control unit 22 determines whether or not the operating conditions of the production device 10 have changed before and after the occurrence of the malfunction. The control unit 22 outputs the determination result to the analysis unit 23 .
  • the analysis unit 23 analyzes the first degree of impact on the production plan due to the continued change of the operating conditions (S203). It can also be said that the analysis unit 23 analyzes the first degree of impact on the production plan when production is continued under the changed operating conditions and maintenance is performed after the production of the production plan is completed.
  • the first degree of influence calculated in step S203 is an example of the fourth degree of influence. In this way, when the operating conditions are changed before and after the occurrence of the malfunction, the fourth degree of influence is identified as the first degree of influence.
  • the first degree of influence here corresponds to time D1 shown in FIGS.
  • the analysis unit 23 functions as a first identification unit that identifies the first degree of influence.
  • step S203 the influence on the production plan is calculated. Details of the processing in step S203 will be described later.
  • the analysis unit 23 analyzes the first impact on the production plan by continuing production without changing the operating conditions (S204). . It can also be said that the analysis unit 23 analyzes the first degree of impact on the production plan when production is continued under the operating conditions that have not been changed and maintenance is performed after the production of the production plan is completed.
  • the first degree of influence calculated in step S204 is an example of the third degree of influence. In this way, when the operating conditions are not changed before and after the malfunction occurs, the third degree of influence is identified as the first degree of influence.
  • the first degree of influence here corresponds to time D1 shown in FIGS.
  • the analysis unit 23 functions as a first identification unit that identifies the first degree of influence.
  • step S204 the influence on the production plan is calculated. Details of the processing in step S204 will be described later.
  • the analysis unit 23 analyzes the second degree of impact on the production plan by suspending production and performing maintenance (S205). It can also be said that the analysis unit 23 calculates the second degree of impact on production when the production of the production apparatus 10 that continues production after the occurrence of the malfunction is stopped and maintenance is performed during production.
  • the second degree of influence here corresponds to time D2 shown in FIGS.
  • the analysis unit 23 functions as a second identification unit that identifies the second degree of influence.
  • the analysis unit 23 outputs the calculated first impact and second impact to the countermeasure determination unit 24 .
  • the countermeasure determination unit 24 compares the first degree of impact and the second degree of impact, and determines recommended timing based on the comparison result.
  • the countermeasure determination unit 24 determines whether or not the second degree of impact is greater than the first degree of impact (S206).
  • the countermeasure determination unit 24 determines whether the time D2 is longer than the time D1.
  • the first influence here is, for example, the third influence that is the influence when the operation conditions before and after the occurrence of the malfunction are the same (an example of the first operation pattern and the second operation pattern being the same). and at least one of a fourth influence degree which is the influence degree when the operation conditions before and after the occurrence of the malfunction are different (an example of the difference between the first operation pattern and the second operation pattern).
  • the first influence includes one of the third influence and the fourth influence.
  • the countermeasure determination unit 24 determines that it is recommended that maintenance be performed after the end of production (S207). If the second degree of impact is large, that is, if performing maintenance during production has a greater impact on the production plan, the countermeasure determination unit 24 determines the continue the production of the production plan, and after the production of the production plan is finished, it is recommended that maintenance be performed.
  • the countermeasure determination unit 24 determines that it is recommended to stop production and perform maintenance at a predetermined timing when resources are satisfied (S208). . If the second degree of impact is small, that is, if the impact on the production plan is smaller if maintenance is performed during production, the countermeasure determination unit 24 determines the stop production at a predetermined time to satisfy resources, and recommend that the rest of the production continue after maintenance has been performed. Note that the operating conditions for the rest of the production (for example, the production at times t4 to t9 shown in FIG. 4) may be, for example, the operating conditions before the malfunction occurred.
  • the countermeasure determination unit 24 determines the recommended timing for performing maintenance based on the first degree of impact and the second degree of impact. For example, when the first degree of influence is smaller than the second degree of influence, the countermeasure determination unit 24 continues production under the operating conditions (an example of the first operation pattern) after the occurrence of the malfunction and produces a predetermined number of sheets (an example of a predetermined amount). The recommended timing is determined as the timing after the production of is finished. Also, for example, when the first degree of impact is greater than or equal to the second degree of impact, the countermeasure determination unit 24 determines the timing during production as the recommended timing. The recommended timing is, for example, the timing when a malfunction occurs or the timing when resources can be secured. Steps S202 to S208 correspond to step S40 shown in FIG.
  • step S206 is made, for example, based on the third degree of influence and the second degree of influence, or based on the fourth degree of influence and the second degree of influence.
  • the countermeasure determination unit 24 may determine the predetermined timing based on resource information (see FIG. 9), for example.
  • the predetermined timing may be, for example, the time when the worker can perform the work.
  • the countermeasure determination unit 24 outputs the determined recommended timing to the information generation unit 25 .
  • the information generator 25 generates maintenance information including the determined recommended content (recommended timing) and outputs it to the display device 30 (S209).
  • the information generator 25 outputs, for example, maintenance information for displaying recommended content to the display device 30 . Thereby, the worker can be notified of the work timing.
  • the information generator 25 may further generate control information for controlling the operation of the production apparatus 10 based on the recommended content (recommended timing) and output it to the production apparatus 10 as maintenance information.
  • Step S209 corresponds to steps S50 and S60 shown in FIG.
  • step S202 shown in FIG. 11 may not be performed.
  • Three influence degrees calculated in steps S203, S204 and S205 may be calculated.
  • the countermeasure determination unit 24 may determine, as the recommended timing, the timing for performing maintenance corresponding to the lowest degree of influence among the three degrees of influence.
  • step S203 will be described with reference to FIG.
  • FIG. 12 is a flow chart showing details of step S203 shown in FIG.
  • the analysis unit 23 calculates the first time when production is expected to end under the changed operating conditions (S301).
  • step S301 the analysis unit 23 calculates the first time at which the production of the predetermined number of sheets in the production plan is completed when production is continued under the operation condition (an example of the first operation pattern) after the occurrence of the malfunction. Identify a first time.
  • the analysis unit 23 identifies the first time by calculating the first time based on the production time database stored in the storage unit 26 and the current time. For example, based on the production time database, the analysis unit 23 calculates the first time required for production when production is continued under the operating conditions after the occurrence of the malfunction, adds the first time to the current time, and obtains the first time. Calculate the time.
  • the analysis unit 23 further calculates the first time based on the remaining production quantity in the production plan.
  • the first time is the time at which the production of the remaining number of sheets is expected to end in the production plan when the production of the remaining number of sheets is continued under the operating conditions after the occurrence of the malfunction.
  • the analysis unit 23 calculates the first time by adding the time obtained by multiplying the remaining production number by the production time according to the operating conditions shown in FIG. 9 to the current time.
  • the calculation method is not limited to this.
  • the first time corresponds to the time t5 shown in FIG. 3 or the time of the intersection of the solid line of the second countermeasure shown in FIG. 4 and the production quantity p2.
  • a production plan for production related to a malfunctioning point means a production plan in a production process (for example, a component mounting process) using a nozzle when the malfunctioning point is a nozzle.
  • the production plan is, for example, the production plan indicated by the dashed lines shown in FIG. 3 or 4 .
  • the analysis unit 23 calculates the degree of divergence between the scheduled production completion time planned in the production plan and the first time as the first degree of impact (S303). Based on the production plan, the analysis unit 23 identifies the scheduled time at which the production period is scheduled to end (time t3 shown in FIG. 3 or time t8 shown in FIG. 4) as the scheduled production completion time.
  • the scheduled time is the time at which production is expected to end if the production apparatus 10 does not malfunction.
  • the analysis unit 23 identifies the first impact by calculating the first impact based on the first time and the scheduled time.
  • the analysis unit 23 identifies the first degree of impact by comparing the first time and the scheduled time.
  • the degree of deviation indicates how much the first time differs from the scheduled production completion time, and in the present embodiment, it indicates how much the first time lags behind the scheduled production completion time.
  • the deviation is the time (time D1) between the first time and the scheduled production completion time.
  • the analysis unit 23 calculates the time between the first time and the scheduled production completion time, which is the difference between the first time and the scheduled production completion time, as the first influence degree.
  • the analysis unit 23 calculates the first degree of impact indicating the impact on the production plan when the production apparatus 10 that has experienced a malfunction during production continues production under changed operating conditions. identified by In this case, the changed operating conditions (operating conditions after the malfunction) are an example of the first operating pattern, and the operating conditions before the malfunction are an example of the second operating pattern.
  • step S204 shown in FIG. 11 will be described with reference to FIG.
  • FIG. 13 is a flow chart showing details of step S204 shown in FIG.
  • the analysis unit 23 calculates the first time when production is expected to end under the operating conditions that have not been changed (S401).
  • the analysis unit 23 calculates the first time based on the production time database stored in the storage unit 26 and the remaining production number in the production plan.
  • the first time is the estimated time at which the production of the number of products in the production plan is expected to end without performing maintenance during production.
  • the analysis unit 23 calculates the first time by adding the time obtained by multiplying the remaining production number by the production time according to the operating conditions shown in FIG. 9 to the current time.
  • the calculation method is not limited to this.
  • the first time corresponds to the time t5 shown in FIG. 3 or the time of the intersection of the solid line of the second countermeasure shown in FIG. 4 and the production quantity p2. Note that the method of calculating the first time may be the same as in step S301 shown in FIG.
  • Step S402 is the same processing as step S302 shown in FIG. 12, and description thereof is omitted.
  • the analysis unit 23 determines the degree of deviation between the scheduled production completion time planned in the production plan (time t3 shown in FIG. 3 or time t8 shown in FIG. 4) and the first time as the first impact. Calculate (S403).
  • the analysis unit 23 identifies the first degree of influence by comparing the scheduled production completion time and the first time.
  • the degree of deviation indicates how much the first time differs from the scheduled production completion time, and in the present embodiment, it indicates how much the first time lags behind the scheduled production completion time.
  • the deviation is the time (time D1) between the first time and the scheduled production completion time.
  • the analysis unit 23 calculates the time between the first time and the scheduled production completion time, which is the difference between the first time and the scheduled production completion time, as the first influence degree.
  • step S204 the analysis unit 23 determines the first degree of impact indicating the impact on the production plan when the production apparatus 10 that has experienced a malfunction during production continues production under unchanged operating conditions. Identify by calculating.
  • the unchanged operating conditions are an example of the first operating pattern.
  • step S205 shown in FIG. 11 will be described with reference to FIG.
  • FIG. 14 is a flow chart showing details of step S205 shown in FIG.
  • the analysis unit 23 acquires resource information indicating resources required for maintenance of the production apparatus 10 (S501).
  • the resource information may be the same information as the resource information (see FIG. 8) acquired by the production apparatus 10 in step S103.
  • the analysis unit 23 calculates (specifies) the time at which maintenance can be started for the malfunctioning location (S502). For example, the analysis unit 23 identifies the time at which the worker can start work as the time at which the maintenance can be started, based on the information about the time slot that the worker who performs maintenance can secure, which is included in the resource information. For example, when the work includes part replacement, the analysis unit 23 may calculate the time at which the replacement resource and the worker can be secured as the time at which maintenance can be started, based on the resource information.
  • the analysis unit 23 calculates the average maintenance time for the malfunctioning location (S503).
  • the analysis unit 23 calculates an average maintenance time indicating an average time required for maintenance to be completed.
  • the analysis unit 23 calculates the average maintenance time of the faulty location based on the maintenance time database stored in the storage unit 26, for example.
  • the analysis unit 23 identifies the average maintenance time by calculating the average maintenance time based on the maintenance time database, the identifier for identifying the malfunctioning portion of the production apparatus 10, and the state information of the malfunctioning portion.
  • the analysis unit 23 may specify the average maintenance time by multiplying the average maintenance time indicated by the maintenance time database by the number of parts to be replaced.
  • the analysis unit 23 may specify the average maintenance time by selecting, for example, the identifier of the malfunctioning location and the average maintenance time corresponding to the malfunctioning location from the maintenance time database.
  • the identifier and status information of the malfunctioning portion are obtained from the production apparatus 10 in step S201, for example.
  • step S503 may acquire the average maintenance time of the faulty location by referring to the maintenance time database.
  • the analysis unit 23 may calculate the average maintenance time based on the diagram of FIG. If the malfunctioning part is a nozzle, head, or feeder, the analysis unit 23 may change the calculated maintenance time according to the presence or absence of replacement resources. If the defective part is a nozzle, head, or feeder and there are replacement resources, that is, if the part can be replaced and production can be continued (short-time stoppage), the analysis unit 23 determines the time required to replace the part. , may be calculated as maintenance time. If the malfunctioning part is a nozzle, head, or feeder and there is no replacement resource, that is, if the malfunctioning part is to be repaired, the analysis unit 23 may calculate the time required to repair the part as the maintenance time. . In addition, when the malfunctioning portion is a transport or beam, the analysis unit 23 may calculate the maintenance time when production is stopped and maintenance is performed, that is, when production is stopped for a long time, as the average maintenance time of the malfunctioning portion. good.
  • the analysis unit 23 acquires the production plan and calculates the time required for production (S504).
  • the analysis unit 23 calculates the remaining production quantity based on the production plan, and calculates the time required to produce the remaining production quantity under the operating conditions before the occurrence of the malfunction based on the production time database. .
  • the analysis unit 23 calculates the time based on the production time database stored in the storage unit 26 and the remaining production number in the production plan. For example, the analysis unit 23 calculates the time obtained by multiplying the remaining production number by the production time according to the operating conditions before the occurrence of the malfunction, but the method of calculating the time is not limited to this.
  • the analysis unit 23 calculates a second time at which production is expected to end when maintenance is performed, based on the time when maintenance can start, the average maintenance time, and the time required for production (S505).
  • the second time is, for example, the expected completion time of production in the production plan when production is stopped and maintenance is performed at the timing when the malfunction occurs.
  • the analysis unit 23 identifies the maintenance completion time indicating the time when the maintenance is expected to be completed based on the resource information, and determines the production time (second time) required until production is completed based on the production plan. The production time is added to the maintenance completion time to calculate the second time.
  • the maintenance completion time is information based on resource information.
  • the analysis unit 23 can identify the maintenance completion time based on the start time (start time) calculated in step S502 and the average maintenance time (an example of maintenance time) calculated in step S503.
  • the analysis unit 23 specifies the maintenance completion time by adding the average maintenance time to the start time.
  • the production time is the time it takes after maintenance is completed to resume production under the operating conditions before the malfunction occurred, until the remaining production is completed.
  • the analysis unit 23 calculates the production time, for example, based on the production time database and the remaining production number calculated from the production plan.
  • the production time may be calculated, for example, by multiplying the production time contained in the production time database by the remaining production number.
  • the analysis unit 23 calculates the degree of deviation between the scheduled production completion time planned in the production plan and the second time as a second degree of influence (S506). Based on the production plan, the analysis unit 23 identifies the scheduled time at which the production period is scheduled to end (time t3 shown in FIG. 3 or time t8 shown in FIG. 4) as the scheduled production completion time.
  • the scheduled time is the time at which production is expected to end if the production apparatus 10 does not malfunction.
  • the analysis unit 23 specifies the second influence by calculating the second influence based on the second time and the scheduled time.
  • the degree of deviation indicates how much the second time differs from the scheduled production completion time, and in the present embodiment, it indicates how much the second time lags behind the scheduled production completion time.
  • the deviation is the time (time D2) corresponding to the difference between the second time and the scheduled production completion time.
  • the analysis unit 23 specifies by calculating the second degree of impact that indicates the impact on the production plan when maintenance of the production device 10 in which the malfunction occurred is performed during production.
  • the production management method executed by the server 20 includes a first effect indicating the effect on the production plan when the production apparatus 10, which has experienced a malfunction during production, continues production in the first operation pattern. (S203, S204), and a second degree of influence indicating the influence on the production plan when maintenance of the production apparatus 10 in which the malfunction occurred is performed during production (S205), and the first degree of influence and the degree of influence are identified. Based on the second degree of influence, the recommended timing for performing maintenance is determined (S207, S208), and maintenance information including the determined recommended timing is output (S209).
  • the recommended timing for performing maintenance can be determined based on the first degree of impact and the second degree of impact.
  • the impact on the production plan is minimized compared to the case where maintenance is uniformly performed after the occurrence of a malfunction (maintenance is performed during production). can be reduced. Therefore, according to the production management method according to the present embodiment, even if the production apparatus 10 malfunctions, the influence on the production plan can be suppressed.
  • the degree of impact is the time behind the end time of production in the production plan (for example, time t3 shown in FIG. 3 or time t8 shown in FIG. 4). Not limited to time.
  • the impact may be other items that affect production.
  • the degree of influence may be the loss amount in production or the yield in production.
  • the server may store information indicating the relationship between the location of failure, the status of failure, the amount of loss in production, and the yield in production.
  • the first time and the second time may be compared. Then, the earlier of the first time and the second time may be considered to have less deviation from the production plan.
  • the present invention is not limited to using the production time database.
  • the first time may be calculated using a simulator that calculates the first time from the operating conditions after the occurrence of the malfunction, the production volume, and the like.
  • the timing after the end of production in the above embodiment can be said to be the timing at which the production plan is switched.
  • the server determines whether to perform maintenance during production or when the production plan changes.
  • the first time is the time when the production of the predetermined amount is completed, and the predetermined amount is the remaining production amount based on the production plan.
  • the first time may be the time when the production of one workpiece (for example, substrate) is completed.
  • the completion of production may be the completion of production of one workpiece (board) or the completion of production of a predetermined number of workpieces (boards) determined in the production plan. .
  • the second time in the above embodiment may be the time at which production is completed when production is stopped at the timing when a malfunction occurs in the production apparatus and maintenance is performed immediately. "Immediately" means, for example, starting maintenance before the next workpiece arrives.
  • each component may be configured with dedicated hardware or realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by reading and executing a software program recorded in a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory by a program execution unit such as a CPU or processor.
  • each step in the flowchart is executed is for illustrative purposes in order to specifically describe the present disclosure, and orders other than the above may be used. Also, some of the steps may be executed concurrently (in parallel) with other steps, or some of the steps may not be executed.
  • the division of functional blocks in the block diagram is an example, and a plurality of functional blocks can be realized as one functional block, one functional block can be divided into a plurality of functional blocks, and some functions can be moved to other functional blocks.
  • single hardware or software may process the functions of a plurality of functional blocks having similar functions in parallel or in a time-sharing manner.
  • the server according to the above embodiment may be implemented as a single device, or may be implemented by a plurality of devices.
  • each component of the server may be distributed to the plurality of devices in any way.
  • the communication method between the plurality of devices is not particularly limited, and may be wireless communication or wired communication. Also, wireless and wired communications may be combined between devices.
  • each component described in the above embodiments may be realized as software, or typically as an LSI, which is an integrated circuit. These may be made into one chip individually, or may be made into one chip so as to include part or all of them. Although LSI is used here, it may also be called IC, system LSI, super LSI, or ultra LSI depending on the degree of integration. Also, the method of circuit integration is not limited to LSI, and may be realized by a dedicated circuit (for example, a general-purpose circuit that executes a dedicated program) or a general-purpose processor.
  • An FPGA Field Programmable Gate Array
  • a reconfigurable processor that can reconfigure the connections or settings of the circuit cells inside the LSI may be used. Furthermore, if an integrated circuit technology that replaces the LSI appears due to advances in semiconductor technology or another technology derived from it, the component may naturally be integrated using that technology.
  • a system LSI is an ultra-multifunctional LSI manufactured by integrating multiple processing units on a single chip. Specifically, it includes a microprocessor, ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), etc.
  • a computer system comprising A computer program is stored in the ROM. The system LSI achieves its functions by the microprocessor operating according to the computer program.
  • one aspect of the present disclosure may be a computer program that causes a computer to execute each characteristic step included in the production control method shown in any one of FIGS. 7, 8, and 11 to 14.
  • the program may be a program to be executed by a computer.
  • one aspect of the present disclosure may be a computer-readable non-transitory recording medium on which such a program is recorded.
  • such a program may be recorded on a recording medium and distributed or distributed. For example, by installing the distributed program in a device having another processor and causing the processor to execute the program, it is possible to cause the device to perform the above processes.
  • the present disclosure is useful for production management systems and the like for processing objects using production equipment.

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Abstract

生産管理方法は、生産装置を制御する生産管理装置で実行される生産管理方法であって、生産中に不調が生じた生産装置が第１動作パターンで生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を特定し（Ｓ２０３、Ｓ２０４）、不調が生じた生産装置のメンテナンスを生産中に実施した場合の生産計画への影響を示す第２影響度を特定し（Ｓ２０５）、第１影響度と第２影響度とに基づいて、メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定し（Ｓ２０７、Ｓ２０８）、決定された推奨タイミングを含むメンテナンス情報を出力する（Ｓ２０９）。

Description

生産管理方法、生産管理装置及びプログラム
　本開示は、生産管理方法、生産管理装置及びプログラムに関する。
　従来、基板に部品を実装するなどの加工が、生産装置を用いて生産計画に基づいて行われている。生産装置は、定期メンテナンスを行っていても生産中に突発的に故障等の装置の不調が発生することが起こり得る。また、生産装置では、不調が発生した場合であっても、生産計画に沿った生産が行われることが望まれる。そこで、特許文献１には、生産装置に故障が生じた場合、故障に対する修理によって生じた生産計画に対する遅れを取り戻すリカバリプランを作成する技術が開示されている。
国際公開第２０１８／０７９７７８号
　しかしながら、特許文献１の技術では、生産を止めて修理を行うため生産計画への影響が大きい。また、特許文献１には、修理によって生じた生産計画への影響（遅れ）を取り戻すことは開示されているが、生産計画への影響じたいを抑制することについては開示されていない。
　そこで、本開示は、生産装置に不調が生じた場合であっても生産計画への影響を抑制することができる生産管理方法、生産管理装置及びプログラムを提供する。
　本開示の一態様に係る生産管理方法は、生産装置を制御する生産管理装置で実行される生産管理方法であって、生産中に不調が生じた前記生産装置が第１動作パターンで生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を特定し、前記不調が生じた前記生産装置のメンテナンスを前記生産中に実施した場合の前記生産計画への影響を示す第２影響度を特定し、前記第１影響度と前記第２影響度とに基づいて、前記メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定し、決定された前記推奨タイミングを含むメンテナンス情報を出力する。
　本開示の一態様に係る生産管理装置は、生産装置を制御する生産管理装置であって、生産中に不調が生じた前記生産装置が第１動作パターンで生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を特定する第１特定部と、前記不調が生じた前記生産装置のメンテナンスを前記生産中に実施した場合の前記生産計画への影響を示す第２影響度を特定する第２特定部と、前記第１影響度と前記第２影響度とに基づいて、前記メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定する決定部と、決定された前記推奨タイミングを含むメンテナンス情報を出力する出力部とを備える。
　本開示の一態様に係るプログラムは、上記の生産管理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　本開示の一態様によれば、生産装置に不調が生じた場合であっても生産計画への影響を抑制することができる生産管理方法等を実現することができる。
図１は、実施の形態に係る生産管理システムの概略構成を示す図である。 図２は、実施の形態に係る生産管理システムの機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係るサーバによる生産管理方法の概要を示す第１図である。 図４は、実施の形態に係るサーバによる生産管理方法の概要を示す第２図である。 図５は、実施の形態に係る生産時間データベースの一例を示す図である。 図６は、実施の形態に係るメンテナンス時間データベースの一例を示す図である。 図７は、実施の形態に係る生産管理システムの動作を示すシーケンス図である。 図８は、実施の形態に係る生産装置の動作を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態に係るリソース情報の一例を示す図である。 図１０は、実施の形態に係る不良箇所と対策との実行可否の関係を示す図である。 図１１は、実施の形態に係るサーバの動作を示すフローチャートである。 図１２は、図１１に示すステップＳ２０３の詳細を示すフローチャートである。 図１３は、図１１に示すステップＳ２０４の詳細を示すフローチャートである。 図１４は、図１１に示すステップＳ２０５の詳細を示すフローチャートである。
　本開示の一態様に係る生産管理方法は、生産装置を制御する生産管理装置で実行される生産管理方法であって、生産中に不調が生じた前記生産装置が第１動作パターンで生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を特定し、前記不調が生じた前記生産装置のメンテナンスを前記生産中に実施した場合の前記生産計画への影響を示す第２影響度を特定し、前記第１影響度と前記第２影響度とに基づいて、前記メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定し、決定された前記推奨タイミングを含むメンテナンス情報を出力する。
　これにより、メンテナンスを実施する推奨タイミングを第１影響度と第２影響度とに基づいて決定することができる。影響度が少ない方のメンテナンスの実施タイミングが推奨タイミングに決定されることで、不調の発生後に一律にメンテナンスを実施する場合に比べて、生産計画への影響を低減しうる。よって、本開示の一態様に係る生産管理方法によれば、生産装置に不調が生じた場合であっても生産計画への影響を抑制することができる。
　また、例えば、前記生産計画は、少なくともワークを所定量生産する生産期間を含み、前記推奨タイミングの決定では、前記第１影響度が前記第２影響度よりも小さい場合、前記第１動作パターンで前記生産を続けて前記所定量の生産が終了した後のタイミングを前記推奨タイミングに決定してもよい。
　これにより、生産終了後にメンテナンスを実施した方が生産計画への影響が少ない場合、生産後のタイミングを推奨タイミングに決定することができる。よって、生産装置に不調が生じた場合であっても第１影響度が第２影響度より小さい場合に、生産計画への影響を抑制することができる。
　また、例えば、前記推奨タイミングの決定では、前記第１影響度が前記第２影響度以上である場合、前記生産中のタイミングを前記推奨タイミングに決定してもよい。
　これにより、生産中にメンテナンスを実施した方が生産計画への影響が少ない場合、生産中のタイミングを推奨タイミングに決定することができる。よって、生産装置に不調が生じた場合であっても第１影響度が第２影響度以上である場合に、生産計画への影響を抑制することができる。
　また、例えば、前記第１影響度の特定では、前記第１動作パターンで前記生産を続けた場合に前記所定量の生産が終了する第１時刻を特定し、前記生産計画に基づいて、前記生産期間が終了する予定の時刻である予定時刻を特定し、前記第１時刻と前記予定時刻とに基づいて、前記第１影響度を特定してもよい。
　これにより、第１時刻と予定時刻とを特定するだけで、第１影響度を容易に特定することができる。
　また、例えば、前記生産装置で実行可能な、前記第１動作パターンを含む１以上の動作パターン、及び、前記生産にかかる時間を対応付けて管理する生産時間データベースと、現在時刻とに基づいて、前記第１時刻を特定してもよい。
　これにより、生産時間データベースと現在時刻とに基づいて、容易に第１時刻を特定することができる。
　また、例えば、前記生産時間データベースに基づいて、前記第１動作パターンで前記生産を続けた場合の前記生産にかかる第１時間を特定し、前記現在時刻に前記第１時間を加算して、前記第１時刻を特定してもよい。
　これにより、第１動作パターンで生産を続けた場合の生産にかかる第１時間が特定されるので、第１時刻を正確に特定することができる。
　また、例えば、前記第２影響度の特定では、前記生産装置に前記不調が生じたタイミングに前記生産を停止して前記メンテナンスを実施した場合の前記生産が完了する第２時刻を特定し、前記生産計画に基づいて、前記生産が完了する予定の時刻である予定時刻を特定し、前記第２時刻と前記予定時刻とに基づいて、前記第２影響度を特定してもよい。
　これにより、第２時刻と予定時刻とを特定するだけで、第２影響度を容易に特定することができる。
　また、例えば、前記第２時刻の特定では、前記メンテナンスが完了する見込みの時刻を示すメンテナンス完了時刻を特定し、前記生産計画に基づいて、前記生産が完了するまでにかかる第２時間を特定し、前記メンテナンス完了時刻に前記第２時間を加算して、前記第２時刻を算出してもよい。
　これにより、メンテナンス完了時刻と第２時間とに基づいて、第２時刻を正確に特定することができる。
　また、例えば、前記メンテナンス完了時刻の特定では、前記生産装置をメンテナンスする際に必要なリソースを示すリソース情報に基づいて、前記メンテナンスを開始できる開始時刻を特定し、前記メンテナンスが完了するまでにかかる時間を示すメンテナンス時間を特定し、前記開始時刻と前記メンテナンス時間とに基づいて、前記メンテナンス完了時刻を特定してもよい。
　これにより、メンテナンス完了時刻を正確に特定することができる。
　また、例えば、さらに、前記生産装置の不調箇所を特定する識別子と、前記不調箇所の状態を示す状態情報とを取得し、前記生産装置のそれぞれの箇所を特定する識別子、前記それぞれの箇所の状態情報、及び、前記それぞれの箇所の状態に応じてメンテナンスが完了するまでにかかる時間を対応付けて管理するメンテナンス時間データベースと、取得された前記識別子及び前記状態情報とに基づいて、前記メンテナンス時間を特定してもよい。
　これにより、メンテナンス時間データベースと、不調箇所の識別子及び状態情報とに基づいて、メンテナンス時間を正確に特定することができる。
　また、例えば、前記開始時刻に前記メンテナンス時間を加算して、前記メンテナンス完了時刻を特定してもよい。
　これにより、メンテナンス完了時刻を特殊な演算を用いることなく、容易に特定することができる。
　また、例えば、前記リソース情報は、前記メンテナンスを行う作業者が確保できる時間帯に関する情報を含み、前記時間帯に関する情報に基づいて、前記開始時刻を特定してもよい。
　これにより、開始時刻を正確に特定することができる。
　また、例えば、前記生産中に前記メンテナンスを行う場合の前記推奨タイミングは、前記不調が生じたタイミング、又は、前記リソースが確保できるタイミングであってもよい。
　これにより、生産中にメンテナンスを行う場合、不調が生じたタイミング、又は、リソースが確保できるタイミングにおいて、メンテナンスを実施することができる。
　また、例えば、前記第１動作パターンは、前記不調が生じる前と同じ動作パターン、前記生産装置の不調箇所の動作条件を変更する動作パターン、及び、前記不調箇所の使用をキャンセルする動作パターンのいずれか１つを含んでもよい。
　これにより、不調が生じる前と同じ動作パターン、生産装置の不調箇所の動作条件を変更する動作パターン、及び、不調箇所の使用をキャンセルする動作パターンのいずれの動作パターンで生産装置が不調後に動作していても、生産装置の不調後の動作パターンに応じた第１影響度を特定することが可能となる。
　また、例えば、前記不調が生じる前の前記生産装置は、第２動作パターンで生産を行っており、前記第１影響度は、前記第１動作パターンと前記第２動作パターンとが同一である場合の影響度である第３影響度、及び、前記第１動作パターンと前記第２動作パターンとが異なる場合の影響度である第４影響度の一方を含み、前記第３影響度と前記第２影響度とに基づいて、又は、前記第４影響度と前記第２影響度とに基づいて、前記推奨タイミングを決定してもよい。
　これにより、生産装置の動作条件が不調の前後で変更されているか否かに応じて、適切な推奨タイミングを決定可能となる。
　また、例えば、前記不調が生じた前記生産装置において、前記不調の前後で動作パターンが変更されているか否かを示す情報を取得し、前記不調の前後において前記動作パターンが変更されていない場合、前記第１影響度として前記第３影響度を特定し、前記不調の前後において前記動作パターンが変更されている場合、前記第１影響度として前記第４影響度を特定してもよい。
　これにより、生産装置の動作条件が不調の前後で変更されているか否かに応じて、適切な第１影響度を特定可能となる。
　また、本開示の一態様に係る生産管理装置は、生産装置を制御する生産管理装置であって、生産中に不調が生じた前記生産装置が第１動作パターンで生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を特定する第１特定部と、前記不調が生じた前記生産装置のメンテナンスを前記生産中に実施した場合の前記生産計画への影響を示す第２影響度を特定する第２特定部と、前記第１影響度と前記第２影響度とに基づいて、前記メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定する決定部と、決定された前記推奨タイミングを含むメンテナンス情報を出力する出力部とを備える。また、本開示の一態様に係るプログラムは、上記の生産管理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　これにより、上記の生産管理方法と同様の効果を奏する。
　なお、これらの全般的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータで読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又は記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。プログラムは、記録媒体に予め記憶されていてもよいし、インターネット等を含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ（工程）、ステップ（工程）の順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
　また、本明細書において、同じ、同一などの要素間の関係性を示す用語、並びに、数値、及び、数値範囲は、厳格な意味のみを表す表現ではなく、実質的に同等な範囲、例えば数％程度（例えば、５％程度）の差異をも含むことを意味する表現である。
　（実施の形態）
　以下、本実施の形態に係る生産管理方法等について、図１～図１４を参照しながら説明する。
　［１．生産管理システムの構成］
　まず、本実施の形態に係る生産管理システムの構成について、図１～図６を参照しながら説明する。図１は、本実施の形態に係る生産管理システム１の概略構成を示す図である。
　図１に示すように、生産管理システム１は、生産装置１０と、サーバ２０と、表示装置３０と、ネットワーク４０とを備える。生産装置１０と、サーバ２０と、表示装置３０とは、互いにネットワーク４０を介して通信可能に接続されている。
　生産管理システム１は、サーバ２０が生産装置１０を制御して、予め設定された生産計画に沿った生産を行わせるためのシステムである。
　生産装置１０は、基板等の対象物（ワーク）に対して所定の加工を行う生産ラインである。本実施の形態では、生産装置１０は、基板に部品を実装する部品実装装置を含んで構成される。生産装置１０は、例えば、上流側から搬入された基板に対してはんだ印刷作業、部品実装作業及びリフロー作業などを行うことによって部品が実装された実装基板を生産し、その生産された実装基板を下流側に搬出する。実装は、例えば、部品実装などであるが、これに限定されない。
　部品実装装置は、例えば、基板は搬送する搬送部、基板に実装される部品を供給するフィーダ、フィーダからの部品を吸着し個別に昇降可能な部品吸着ノズル（ノズル）が装着された実装ヘッド（ヘッド）、ヘッドを移動させる移動部等を含んで構成される。搬送部は、例えば、１以上の搬送レーンを含んで構成される。ヘッドには、例えば、複数のノズルが装着されている。
　生産装置１０は、さらに、ノズルの内部を流れる空気の流量を計測する流量センサ、ノズルが部品を吸着したか否かの判定、及び、吸着した部品の吸着位置のずれ量を算出するための部品認識カメラ等の、ノズルの不調を検出するためのセンサを有していてもよい。また、生産装置１０は、ヘッド、搬送部、フィーダ及びヘッド、移動部等の他の構成部（例えば、ユニット）の不調を検出可能な各種センサを有していてもよい。加えて、生産装置１０は、生産装置１０に近接する生産物を検査する検査装置の検査結果に基づいてノズルを含むユニットの不調を検出してもよい。なお、生産装置１０の構成は、上記に限定されず、対象物及び部品の種類及び形状、加工方法等に応じて適宜決定される。
　なお、対象物は、基板に限定されず、所定の加工を行い得る被加工物であればよい。対象物は、例えば、平板状の物体（例えば、鉄板）であってもよいし、他の物体であってもよい。また、部品を実装することは、所定の加工の一例であるが、所定の加工は、部品を実装することに限定されない。所定の加工は、部品を係止する又は圧着（例えば、熱圧着）することで基板に当該部品を固定することであってもよいし、熱又は光により対象物に塗布された物体を硬化させることであってもよいし、対象物の少なくとも一部を変形する又は切断する等の機械的な加工であってもよい。
　サーバ２０は、生産管理システム１における生産を管理する情報処理装置である。サーバ２０は、例えば、予め取得された生産計画に基づいて、生産装置１０における生産を制御する。生産計画には、生産数量（例えば、生産枚数）、生産期間（例えば、生産開始時刻、及び、生産終了時刻を含む）、部品の識別情報、使用する部品数量等が含まれるが、少なくとも基板を所定量生産する生産期間を含んでいればよい。
　サーバ２０は、生産装置１０及び表示装置３０と通信するための通信インターフェース、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、信号の送受信をするための入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサ等を有するコンピュータにより実現される。サーバ２０は、生産装置１０を制御する生産管理装置の一例である。
　サーバ２０は、生産装置１０が配置される工場（施設の一例）内に配置されていてもよいし、当該工場とは異なる遠隔地に配置されていてもよい。
　表示装置３０は、液晶パネル又は有機ＥＬパネル等の表示パネルを含んで構成され、サーバ２０から取得した情報を画像により提示する。
　なお、生産管理システム１は、表示装置３０に替えて又は表示装置３０とともにサーバ２０からの情報を音声により提示する出音装置を備えていてもよい。また、提示方法は、表示又は音声に限定されない。
　表示装置３０は、据え置き型の装置であってもよいし、携帯型の装置であってもよい。表示装置３０は、例えば、作業者が所持する携帯端末が有する表示部により実現されてもよい。また、表示装置３０は、生産装置１０に設けられていてもよい。
　ネットワーク４０は、生産装置１０と、サーバ２０と、表示装置３０とを互いに通信可能に接続する。ネットワーク４０は、インターネットなどの広域通信ネットワークにより実現されてもよいし、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）など近距離無線ネットワークにより実現されてもよい。また、生産装置１０と、サーバ２０と、表示装置３０との通信は、無線通信により行われてもよいし、有線通信により行われてもよい。
　次に、生産管理システム１の各構成要素の機能構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、本実施の形態に係る生産管理システム１の機能構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、生産装置１０は、部品実装装置に加え、通信部１１と、状態検知部１２と、動作条件変更部１３と、制御部１４とを有する。通信部１１と、状態検知部１２と、動作条件変更部１３と、制御部１４とは、例えば、生産装置１０に搭載される処理部であり、例えば、プロセッサ等により実現される。例えば、プロセッサが記憶部（図示しない）に記憶されているプログラム（コンピュータプログラム）に従って動作することにより、処理部の各種機能が実現される。
　通信部１１は、ネットワーク４０を介して、サーバ２０及び表示装置３０と通信する。通信部１１は、通信モジュール（通信回路）を含んで構成される。
　状態検知部１２は、生産装置１０における部品の加工のための構成部の状態を検出する。状態には、構成部が正常であること、及び、構成部が不調であることが含まれる。状態検知部１２は、例えば、各種センサからの計測結果に基づいて、部品実装装置の各構成部の不調を検出する。状態検知部１２は、例えば、不調が発生した構成部、及び、不調の状態を検出する。部品実装装置の場合、不調が発生した構成部（不調箇所）は、例えば、ノズル、ヘッド、フィーダ、搬送部、光源等であるが、これに限定されない。
　なお、不調とは、生産装置１０の生産性能が低下している状態であり、例えば、構成部の少なくとも１つが、本来の生産性能を発揮できない状態、又は、動作しない（機能しない）状態等である。また、不調には、正常な生産性能の範囲内だが将来的に本来の生産性能を発揮できないことが予測される状態又は故障が含まれてもよい。不調には、例えば、現時点で生じている不調、及び、将来的に（例えば、現時点から所定時間内に）生じると予測される不調の少なくとも１つが含まれてもよい。また、不調の検出には、例えば、現時点で生じている不調を検出すること、及び、不調の傾向を検出することの少なくとも１つが含まれてもよい。不調の傾向を検出するとは、将来的に生じると予測される不調を検出することを含む。不調の予測は、例えば、センサの測定結果の勾配（時系列データの変化度合い）に基づいて行われてもよい。
　状態検知部１２は、例えばセンサから取得した計測結果が正常時の傾向から外れている場合に不調の傾向があると判定してもよい。また、状態検知部１２は、例えば計測結果に示されるエラー率又はエラーの数が増加している場合に不調の傾向があると判定してもよい。例えば、不調箇所がノズルである場合、不調とは、例えば、ノズル詰まり、ノズルの曲がり、ノズルの汚れである。
　なお、不調を検出するとは、単に不調の有無を判定すること、所定の条件を満たす現象を不調と判定すること、又は、将来的に不調が生じると予測することを意味する。
　動作条件変更部１３は、状態検知部１２が不調を検出した場合、不調が検出された不調箇所の不調の度合い（不調度合い）に応じて、生産装置１０の動作条件（例えば、不調箇所の動作条件）を変更する。なお、生産装置１０において計測された生産性能が正常であっても、計測された生産性能の状態に応じて動作条件を変更してもよい。
　なお、動作条件変更部１３の機能は、サーバ２０が有していてもよい。また、動作条件を動作パターンとも記載する。
　制御部１４は、生産装置１０の各構成要素を制御する制御装置である。制御部１４は、例えば、生産計画等に基づいて、部品実装装置の制御を行う。例えば、制御部１４は、動作条件変更部１３により変更された動作条件に基づいて、部品実装装置の動作を制御する。
　次に、サーバ２０は、通信部２１と、制御部２２と、分析部２３と、対策決定部２４と、情報生成部２５と、記憶部２６とを有する。例えば、プロセッサが記憶部２６に記憶されているプログラム（コンピュータプログラム）に従って動作することにより、処理部の各種機能が実現される。
　通信部２１は、ネットワーク４０を介して、生産装置１０及び表示装置３０と通信する。通信部２１は、情報生成部２５が生成した情報を、生産装置１０及び表示装置３０の少なくとも一方に出力する。通信部２１は、通信モジュール（通信回路）を含んで構成される。通信部２１は、出力部の一例である。
　制御部２２は、サーバ２０の各構成要素を制御する制御装置である。
　分析部２３は、生産装置１０の動作条件が生産計画へ与える影響を分析する。本実施の形態では、分析部２３は、影響の分析として、当該影響を数値化した影響度を算出する。分析部２３は、例えば、生産装置１０の状態検知部１２が不調を検出した場合に、不調が検出された不調箇所が生産計画へ与える影響を示す影響度を算出する。また、影響度はシミュレーションを用いて算出されてもよい。
　対策決定部２４は、状態検知部１２が不調を検出した場合、生産装置１０における対策を決定する。対策決定部２４は、例えば、対策が不調箇所のメンテナンスである場合に不調箇所のメンテナンスを行うことが推奨される推奨タイミングを含む対策を決定する。具体的には、対策決定部２４は、生産中に不調が検出された場合、生産中に不調箇所のメンテナンスを行う場合の生産計画への影響度（第１影響度の一例）と、生産後に不調箇所のメンテナンスを行う場合の生産計画への影響度（第２影響度の一例）とに基づいて、メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定する。なお、本明細書において、メンテナンスには修理、交換及び清掃の少なくとも１つを行うことが含まれる。なお、第１影響度及び第２影響度は、生産計画への影響の度合いを示し、例えば数値で示されてもよいし、「高」、「中」、「低」等のクラスで示されてもよい。対策決定部２４は、決定部の一例である。
　ここで、対策決定部２４における対策の決定、つまり推奨タイミングの決定に関する概要について、図３及び図４を参照しながら説明する。図３は、本実施の形態に係るサーバ２０による生産管理方法の概要を示す第１図である。図４は、本実施の形態に係るサーバ２０による生産管理方法の概要を示す第２図である。なお、図３及び図４に示す縦軸は実装基板の生産枚数を示しており、横軸は生産時間を示す。
　また、図中の破線は、生産計画を示しており、時刻ｔ２までの実線は生産実績を示しており時刻ｔ２以降の実線は生産への影響度を算出するために予測された生産予測を示す。破線と実線とが重なる部分（時刻ｔ１～時刻ｔ２の間）においては、実線を優先して図示している。また、図３及び図４では、ノズルの不調に対する対策として、生産を停止してノズルのメンテナンスを行った後に生産を継続する第１対策と、不調のノズルをバッドノズル設定とし生産を継続する第２対策との２つの対策のどちらを選択するかについて説明する。なお、メンテナンス後の単位時間当たりの生産枚数は、不調の発生前の単位時間当たりの生産枚数と同じであるとする。また、図３及び図４では、生産計画が異なっているが、不調が検出された時刻（時刻ｔ２）は同じであるとする。
　図３では、実装基板の生産枚数がｐ１であり、生産時間が時刻ｔ１～ｔ３である第１生産計画の生産中に時刻ｔ２において不調が検出された場合を示している。時刻ｔ２でノズルの不調が検出され、かつ、第１対策を行った場合の生産枚数ｐ１の生産が終了する見込みの時刻は、時刻ｔ６であり、時刻ｔ２でノズルの不調が検出され、かつ、第２対策を行った場合の生産枚数ｐ１の生産が終了する見込みの時刻は、時刻ｔ５である。
　図３の例では、第１対策を行った場合の第１生産計画からの遅れは、時間Ｄ１（時刻ｔ６－時刻ｔ２）である。時間Ｄ１は、第１対策を行った場合の第１生産計画からの乖離度を示しており、第１影響度の一例である。また、第２対策を行った場合の第１生産計画からの遅れは、時間Ｄ２（時刻ｔ５－時刻ｔ２）である。時間Ｄ２は、第２対策を行った場合の第１生産計画からの乖離度を示しており、第２影響度の一例である。なお、時刻ｔ２～ｔ４の期間は、メンテナンスを行う期間である。
　対策決定部２４は、例えば、図３の例では、時間Ｄ１より時間Ｄ２の方が小さい、つまり第２対策の方が影響度が小さいので、時刻ｔ２でノズルの不調が検出された場合、第１対策及び第２対策のうち第２対策を実施すると決定する。
　図４では、実装基板の生産枚数がｐ２（＞ｐ１）で生産時間が時刻ｔ１～ｔ８である第２生産計画の生産中に時刻ｔ２において不調が検出された場合を示している。時刻ｔ２でノズルの不調が検出され、かつ、第１対策を行った場合の生産枚数ｐ２の生産が終了する見込みの時刻は、時刻ｔ９であり、時刻ｔ２でノズルの不調が検出され、かつ、第２対策を行った場合の生産枚数ｐ２の生産が終了する見込みの時刻は、時刻ｔ９よりだいぶ後である。
　図４の例では、第１対策を行った場合の第２生産計画からの遅れは、時間Ｄ１（時刻ｔ９－時刻ｔ８）である。時間Ｄ１は、第１対策を行った場合の第２生産計画からの乖離度を示しており、第１影響度の一例である。また、第２対策を行った場合の第２生産計画からの遅れは、時間Ｄ２である。時間Ｄ２は、第２対策を行った場合の第２生産計画からの乖離度を示しており、第２影響度の一例である。
　なお、時刻ｔ２～ｔ４の期間は、メンテナンスを行う期間である。また、時刻ｔ４は、時刻ｔ２において不調が検出されてメンテナンスを行った場合における、メンテナンスが完了する見込みの時刻（メンテナンス完了時刻）を示す。また、図３に示す時刻ｔ４～ｔ６の期間、及び、図４に示す時刻ｔ４～ｔ９の期間は、メンテナンス後に、生産計画を達成するための生産に要する期間である。なお、生産計画を達成するとは、生産計画における生産枚数の生産を行うことである。また、各時刻、影響度等の算出方法は、後述する。
　対策決定部２４は、例えば、図４の例では、時間Ｄ２より時間Ｄ１の方が小さい、つまり第１対策の方が影響度が小さいので、時刻ｔ２でノズルの不調が検出された場合、第１対策及び第２対策のうち第１対策を実施すると決定する。
　上記の図３及び図４に示すように、いずれの対策が生産計画との乖離度が小さいかは、不調が検出されたタイミング、残りの生産枚数等により変化し得る。そのため、対策を一律に決定しておいた場合（例えば、特許文献１のように、不調の検出後に一律にメンテナンスを行う場合）、乖離度が大きくなる場合も起こり得る。つまり、生産計画への影響が大きくなることが起こり得る。そこで、対策決定部２４は、メンテナンス後に生産を行う場合と、不調があるまま生産を継続して生産終了後にメンテナンスを行う場合とにおいて、乖離度を比較し乖離度が小さい方の対策を選択し推奨するので、生産計画への影響を小さく抑えることが可能となる。
　なお、不調が発生した時点における、生産計画の終了時刻までの時間（残り時間）、又は、生産終了までの残りの生産枚数が所定時間又は所定枚数以下である場合、第１対策及び第２対策のうち第２対策が優先して実施されてもよい。言い換えると、第２対策が選択されない条件が決まっていてもよい。例えば、図４に示す時刻ｔ７以降において不調が発生した場合、第１対策及び第２対策のいずれを行うかの判定が行われずに第２対策が実施されてもよい。つまり、生産計画との乖離度合いに関する判定を行わずに、不調に対する対策が決定されてもよい。
　図２を再び参照して、情報生成部２５は、表示装置３０に表示させるための情報を生成する。情報生成部２５は、対策決定部２４により決定された推奨タイミングを含むメンテナンス情報を生成する。また、情報生成部２５は、対策決定部２４により決定された推奨タイミングに基づく制御情報を生成し、生産装置１０に出力してもよい。
　記憶部２６は、各種情報を記憶する記憶装置である。記憶部２６は、例えば、生産時間データベース、メンテナンス時間データベース（メンテ時間データベース）、及び、生産計画を記憶する。記憶部２６は、半導体メモリ等により実現されるが、これに限定されない。
　図５は、本実施の形態に係る生産時間データベースの一例を示す図である。図６は、本実施の形態に係るメンテナンス時間データベースの一例を示す図である。
　図５に示すように、生産時間データベースは、生産装置１０で実行可能な、１以上の動作条件と、当該動作条件での生産にかかる時間とが対応付けて管理されている情報である。生産時間データベースには、後述する第１動作パターンが含まれる。例えば、生産時間は、基板１枚に所定数の部品を実装するための時間である。ノズルが不調であり、動作条件が、当該ノズルの使用を停止するバッドノズル設定である場合、バッドノズルが１本のときの生産時間はＢ１であり、バッドノズルが２本のときの生産時間がＢ２であることを示している。
　ヘッドに複数のノズルが設けられる場合、１本又は２本のノズルがバッドノズル設定となっても、他のノズルを用いて生産を継続することは可能であるが、生産時間は長くなることがある。例えば、生産時間Ｂ１及びＢ２は、不調が検出されていないときの生産時間より長い時間となりうる。
　生産時間データベースでは、動作条件ごとに、生産時間が対応付けられている。生産時間データベースには、生産装置１０における不調箇所となり得る構成部それぞれにおいて、設定可能な不調時の動作条件と、当該動作条件における生産時間とが対応付けられている。
　なお、生産時間データベースには、不調が発生していないときの正常な状態の生産時間が含まれていてもよい。また、生産時間データベースには、生産時間として、正常時の動作条件からの生産時間の延長分に相当する時間を示す情報が含まれていてもよい。
　図６に示すように、メンテナンス時間データベースは、生産装置１０のそれぞれの箇所（構成部）を特定する識別子（例えば、装置ＩＤ）と、当該それぞれの箇所の不調の状態（状態情報）と、当該それぞれの箇所の状態に応じてメンテナンスが完了するまでにかかる時間（図６の例では、平均メンテナンス時間（平均メンテ時間））とが対応付けて管理されている情報である。例えば、複数のノズルのそれぞれには、互いに異なる識別子が設定されている。また、平均メンテ時間は、作業者又は作業者のレベルごとに設定されていてもよい。
　図６の例は、生産装置１０のノズルを示す識別子が「ａ００１」であり、不調の状態が「ノズル詰まり」である場合に平均メンテ時間が「Ｃ１」時間であることを示している。ノズル詰まりのメンテナンスを行う場合、例えば、平均メンテ時間Ｃ１を要する。平均メンテ時間「Ｃ１」は、例えば、図３及び図４に示す時刻ｔ２及びｔ３の間の期間に相当する。
　メンテナンスに要する時間は、平均メンテ時間であることに限定されず、例えば、最大メンテナンス時間であってもよいし、その他のメンテナンス時間であってもよい。また、平均メンテ時間は、例えば、メンテナンス内容に応じて設定されてもよい。例えば、後述する図１０に示す「交換して生産を継続（短時間停止）」及び「生産停止でメンテナンス（長時間停止）」のそれぞれにおける平均メンテ時間がメンテナンス時間データベースに含まれていてもよい。
　図２を再び参照して、次に、表示装置３０は、通信部３１と、制御部３２と、表示部３３とを有する。
　通信部３１は、ネットワーク４０を介して、生産装置１０及びサーバ２０と通信する。通信部３１は、通信モジュール（通信回路）を含んで構成される。
　制御部３２は、生産装置１０の各構成要素を制御する制御装置である。制御部３２は、例えば、通信部３１を介して取得された情報を、表示部３３に表示させるための制御を行う。
　表示部３３は、制御部３２の制御により画像を表示する。表示部３３は、例えば、メンテナンス情報に含まれる推奨タイミングを示す情報を表示する。表示部３３は、例えば、表示パネルにより実現される。
　［２．生産管理システムの動作］
　続いて、上記のように構成される生産管理システム１における動作について、図７～図１４を参照しながら説明する。
　［２－１．生産管理システム全体の動作］
　まずは、生産管理システム１の全体の動作について図７を参照しながら説明する。図７は、本実施の形態に係る生産管理システム１の動作を示すシーケンス図である。
　図７に示すように、生産装置１０の状態検知部１２は、生産計画に基づく生産中において不調箇所を検出する（Ｓ１０）。また、状態検知部１２は、不調箇所における不調度合いを判定する。状態検知部１２は、不調箇所の不調の状態（例えば、ノズル詰まり）と、当該不調の状態に対応する不調度合いとが対応付けられたテーブルに基づいて、不調度合いを判定する。状態検知部１２は、不調度合いを動作条件変更部１３に出力する。なお、ここでの不調度合いは、生産計画に対する影響とは関係なく、あくまで不調箇所の不調の度合い（例えば、故障の度合い）を示す情報である。不調度合いは、０～１００までの数値であってもよいし、「高」、「中」、「低」などのランクであってもよい。
　次に、動作条件変更部１３は、状態検知部１２から取得した不調度合いに応じて、不調後の生産装置１０の動作条件を決定する（Ｓ２０）。そして、制御部１４は、動作条件変更部１３により決定された不調後の生産装置１０の動作条件に基づいて、生産装置１０を制御する。制御部１４は、例えば、不調後も何らかの動作条件で生産を継続させてもよい。
　次に、生産装置１０は、サーバ２０に不調箇所を示す情報と、不調の状態を示す状態情報とを出力し、サーバ２０は、当該情報を取得する（Ｓ３０）。不調箇所を示す情報は、ノズル等の生産装置１０の部品実装装置における箇所（構成部）を特定できる情報であればよく、例えば、ＩＤであってもよく、型番であってもよい。また、状態情報は、不調の状態（例えば、ノズル詰まり）を含んでいてもよいし、不調度合いを含んでいてもよい。また、生産装置１０は、不調前の生産装置１０の動作条件と、ステップＳ２０において動作条件変更部１３が決定した不調後の動作条件とを示す情報をサーバ２０に送信してもよい。
　なお、ステップＳ３０において、後述する要求情報が生産装置１０からサーバ２０に出力されてもよい。
　次に、サーバ２０は、不調箇所を示す情報及び状態情報に基づいて、生産計画への影響を分析する（Ｓ４０）。サーバ２０は、例えば、生産計画への影響の分析として、図３及び図４に示すように、メンテナンス後に生産を行う場合と、不調があるまま生産を継続して生産後にメンテナンスを行う場合とにおける生産計画への影響度を算出する。そして、サーバ２０は、算出された２以上の影響度に基づいて、生産装置１０においてメンテナンスを行う推奨タイミングを決定する。
　次に、サーバ２０は、決定された推奨タイミングを含むメンテナンス情報を生成する（Ｓ５０）。メンテナンス情報は、生産計画からの乖離が小さくなるような推奨タイミングを含む情報である。メンテナンス情報は、生産装置１０の不調が検出された場合でも、生産性のロスを抑制することが可能な情報を含むとも言える。
　次に、サーバ２０は、メンテナンス情報を表示装置３０に出力し、表示装置３０は、当該メンテナンス情報を取得する（Ｓ６０）。
　次に、表示装置３０は、取得したメンテナンス情報を表示する（Ｓ７０）。制御部３２は、通信部３１を介して取得したメンテナンス情報を表示部３３に表示させる制御を行う。
　これにより、表示装置３０は、不調が発生したときに、当該不調に対するメンテナンスを行う推奨タイミングを作業者に提示することができる。
　なお、メンテナンス情報には、例えば、作業者が行う作業内容が含まれていてもよい。作業内容は、例えば、部品を交換すること、部品を清掃すること等である。
　なお、ステップＳ３０以降の処理は、例えば、ステップＳ２０で動作条件変更部１３により決定された不調後の動作条件に基づいて生産装置１０が生産を継続している間に実行されてもよい。
　［２－２．生産装置の動作］
　続いて、生産装置１０の動作について、さらに図８～図１０を参照しながら説明する。図８は、本実施の形態に係る生産装置１０の動作を示すフローチャートである。
　図８に示すように、生産装置１０の状態検知部１２は、不調が発生した構成部（不調箇所）を検出する（Ｓ１０１）。状態検知部１２は、例えば、生産装置１０が有する各種センサであって、各構成部の不調を検出するための各種センサから計測結果を取得し、取得した計測結果に基づいて構成部の不調を検出する。状態検知部１２は、例えば、計測結果が所定の閾値以下となるなど、予め定められた条件を満たさない場合に、不調を検出する。構成部がノズルである場合、例えば、部品を吸着していないときの流量が所定の閾値以下となる、又は、部品のピックアップミスが発生していると、ノズル詰まりが発生している可能性があるので、状態検知部１２は、ノズルの不調を検出する。ステップＳ１０１は、図７に示すステップＳ１０に対応する。
　なお、状態検知部１２が各種センサから計測結果を取得するタイミングは特に限定されておらず、例えば、所定時間間隔ごとであってもよいし、所定生産枚数ごとであってもよい。
　なお、不調度合いは、例えば、部品を吸着していないときの流量が小さくなるほど、又は、部品のピックアップミスの発生率が高いほど、高くなる。
　次に、状態検知部１２は、不調箇所の不調度合いが所定の条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１０２）。所定の条件は、構成部ごと、又は、不調の種類ごとに予め設定されており、例えば、記憶部２６に記憶されている。例えば、不調箇所がノズルである場合、部品を吸着していないときの流量が所定の閾値（第１閾値の一例）より高いか否か、又は、部品のピックアップミスの発生率が所定の閾値（第１閾値の一例）より低い場合、ステップＳ１０２でＹｅｓと判定される。ステップＳ１０２でＹｅｓと判定されることは、不調が発生しているが不調度合いが低いことを意味しており、ステップＳ１０２でＮｏと判定されることは、深刻な不調が発生していることを意味している。状態検知部１２は、ステップＳ１０２の判定結果を動作条件変更部１３に出力する。なお、装置の計測された生産性能が正常であっても、不調度合いが所定の条件を満たすか否かを判定してもよい。
　なお、ステップＳ１０１は、行われなくてもよい。状態検知部１２は、例えば、不調が検出されたか否かに関わらず、センサの測定結果に基づいて部品実装装置の各構成部の不調度合いを判定してもよい。また、この場合、状態検知部１２は、構成部の不調度合いが不調と判定される範囲外である場合、当該構成部を正常と判定してもよい。
　次に、動作条件変更部１３は、状態検知部１２により不調度合いが所定の条件を満たすと判定された場合（Ｓ１０２でＹｅｓ）、リソース情報を取得する（Ｓ１０３）。リソース情報は、生産装置１０をメンテナンスする際に必要なリソースの状況を示す情報である。リソース情報は、例えば、記憶部２６に記憶されていてもよいし、サーバ２０から取得されてもよい、リソース情報を管理する他のサーバから取得されてもよい。図９は、本実施の形態に係るリソース情報の一例を示す図である。
　図９に示すように、リソース情報は、交換部品の在庫を示す交換リソースと、メンテナンスを行う作業者を確保可能な時間（時間帯）とを含む。交換リソースは、例えば、部品ごと（例えば、部品Ａ～部品Ｃそれぞれ）の在庫数を含む。作業者を確保可能な時間は、例えば、作業者の作業スケジュールなどから取得されてもよいし、事前に作業者から取得されてもよい。
　なお、リソース情報は、メンテナンスを行う作業者が確保できる時間（時間帯）に関する情報が少なくとも含まれていればよい。
　図８を再び参照して、動作条件変更部１３は、メンテナンスを行うためのリソースを確保できたか否かを判定する（Ｓ１０４）。動作条件変更部１３は、例えば、交換部品の在庫があり、かつ、作業者の確保ができる場合、リソースを確保できたと判定する。
　動作条件変更部１３は、リソースを確保できていない場合（Ｓ１０４でＮｏ）、不調箇所の不調度合いに応じて生産装置１０の動作条件を決定する（Ｓ１０５）。動作条件変更部１３は、不調の度合いが所定の条件を満たし、かつ、リソースを確保できていない場合、不調度合いに応じて、動作条件を再度決定し、生産を継続するための処理を行う。
　動作条件変更部１３は、例えば、不調度合いに応じて、不調箇所の動作条件を変更する、若しくは、不調箇所の使用をキャンセルするバッド設定として生産を継続する、又は、動作条件を変更せずに（同じ動作条件で）生産を継続する、のいずれかを決定する。動作条件変更部１３は、不調の発生後の生産装置１０の動作条件を、変更した動作条件とするか、不調箇所を使用しない動作条件とするか、不調の検出前と同じ動作条件とするかのいずれかに決定するとも言える。動作条件変更部１３が決定する動作条件（動作パターン）は、第１動作パターンの一例である。第１動作パターンは、不調が発生する前と同じ動作パターン、生産装置１０の不調箇所の動作条件を変更する動作パターン、及び、不調箇所の使用をキャンセルする動作パターンのいずれか１つを含むとも言える。
　不調箇所の動作条件を変更するとは、例えば、ノズルの移動速度を変更する（例えば、遅くする）等の不調の発生（例えば、部品のピックアップミス）を低減可能な動作条件に変更することを意味する。動作条件の変更は、例えば、吸着力を変更する（例えば、強くする）等のミスの発生を抑制可能な動作条件に変更することであってもよい。
　不調箇所の使用をキャンセルするバッド設定として生産を継続するとは、例えば、複数のノズルのうち不調箇所のノズル以外の１以上のノズルを用いて生産を継続することを意味する。１回のピックアップ動作でピックアップ可能な部品の数が減るので、生産性が低下した状態で生産を継続することとなる。
　動作条件を変更せずに生産を継続するとは、ピックアップミス等が一定頻度で発生するが、そのミスを許容して生産を継続することを意味する。例えば、生産後の作業者の検査等により、部品が実装できていない箇所がリカバリーされてもよい。
　動作条件変更部１３は、不調度合いを２以上の閾値によりランク分けし、ランクと変更後の動作条件とが対応付けられたテーブルに基づいて、ステップＳ１０５の判定を行うが、これに限定されない。動作条件変更部１３は、不調度合いに応じて、生産を継続するための動作条件を決定すれば、いかなる方法によりステップＳ１０５の判定を行ってもよい。
　なお、不調箇所によっては動作条件を変更できない（又は、変更しても効果が少ない）ことがある。動作条件変更部１３は、例えば、動作条件の決定に、図１０に示す関係を用いてもよい。図１０は、本実施の形態に係る不良箇所と対策との実行可否の関係を示す図である。図１０に示す「〇」は、実行可能である（又は実行すると効果がある）ことを示しており、「×」は、実行不可である（又は実行しても効果が少ない）ことを示している。図１０に示す関係を示す情報は、例えば、予め設定され、記憶部２６に記憶されている。
　図１０に示すように、不調箇所ごとに対策の実行可否が対応付けられている。図１０に示す対策のうち、「動作変更」及び「バッド設定」の実行可否がステップＳ１０５の判定に使用されてもよい。なお、動作変更において、便宜上、ノズルを「×」としているが、ノズルは「〇」であってもよい。また、図１０に示すビームは、光源を意味する。
　例えば、不調箇所がノズルであり、動作条件を変更しても改善する見込みが少ない場合、動作変更は「×」であってもよい。また、搬送部が複数の搬送レーンを含み、かつ、不調が検出されたレーンのみを単独で使用不可とすることが可能である場合、バッド設定が「〇」であってもよい。つまり、動作条件、及び、バッド設定の実行可否は、生産装置１０の構成に応じて設定されてもよい。
　動作条件変更部１３は、例えば、ステップＳ１０５において、図１０に示す実行可能である対策のうち、いずれを実行するかを不調度合いに応じて判定してもよい。
　図８を再び参照して、動作条件変更部１３は、決定した動作条件を制御部１４に出力する。ステップＳ１０５は、図７に示すステップＳ２０に対応する。
　なお、上記では、ステップＳ１０５において、３つの動作条件のいずれに変更するかを判定する例について説明したが、変更後の動作条件は３つであることに限定されず、２つ以上であればよい。
　制御部１４は、不調箇所を特定するＩＤ（識別子の一例）、不調箇所の状態を示す状態情報、及び、生産計画への影響を算出することを要求する要求情報を生成し、通信部１１を介してサーバ２０に出力する（Ｓ１０６）。制御部１４は、例えば、動作条件変更部１３が決定した動作条件を状態情報に含めて出力してもよいし、動作条件が変更された場合、動作条件が変更されたことを示す情報を状態情報に含めて出力してもよい。例えば、状態情報には、どんな動作条件に変更したか、どんな不調が検出されたか等を示す情報が含まれてもよい。ステップＳ１０６は、図７に示すステップＳ３０に対応する。
　また、動作条件変更部１３は、状態検知部１２により不調度合いが所定の条件を満たさないと判定された場合（Ｓ１０２でＮｏ）、又は、リソースを確保できている場合（Ｓ１０４でＹｅｓ）、生産を停止し、メンテナンスを実施すると判定してもよい（Ｓ１０７）。これにより、例えば、動作条件を変更しても不調の程度が大きく生産の継続が困難である場合、又は、すぐにメンテナンスが可能である場合に、生産中にメンテナンスを実施することができる。
　また、動作条件変更部１３は、ステップＳ１０７において、図１０に示す実行可否の関係に基づいて、メンテナンスの内容を決定してもよい。図１０に示す対策のうち、「交換して生産を継続（短時間停止）」及び「生産停止でメンテナンス（長時間停止）」の実行可否を示す情報がステップＳ１０７の処理に使用されてもよい。「交換して生産を継続（短時間停止）」及び「生産停止でメンテナンス（長時間停止）」は、いずれもメンテナンスを実施することに含まれる。
　なお、「交換して生産を継続（短時間停止）」は、不調箇所（例えば、ノズル）を新品のノズルに交換して生産を継続することであり、比較的短時間の生産停止で済むメンテナンス内容である。また、「生産停止でメンテナンス（長時間停止）」は、修理を行った後に生産を継続することであり、部品を交換する場合に比べてメンテナンス時間が長時間となるメンテナンス内容である。
　動作条件変更部１３は、例えば、短時間停止及び長時間停止のそれぞれが「〇」である場合、短時間停止及び長時間停止のうち短時間停止のメンテナンスを行うことを決定してもよい。つまり、動作条件変更部１３は、短時間停止及び長時間停止のうち短時間停止で対応可能なメンテナンスを優先して実施するようにメンテナンス内容を決定してもよい。
　動作条件変更部１３は、例えば、不調箇所がノズルであり、かつ、リソース情報に基づいて交換部品の在庫がある場合、短時間停止及び長時間停止のうち短時間停止のメンテナンスを行うことを決定してもよい。また、動作条件変更部１３は、例えば、不調箇所がノズルであり、かつ、リソース情報に基づいて交換部品の在庫がない場合、短時間停止及び長時間停止のうち長時間停止のメンテナンスを行うことを決定してもよい。
　なお、図８に示すステップＳ１０２以降の処理は、サーバ２０により行われてもよい。この場合、状態検知部１２は、不調箇所を検出すると、不調箇所の識別子及び状態情報をサーバ２０に出力してもよい。
　なお、ステップＳ１０４の判定は行われなくてもよい。つまり、ステップＳ１０２でＹｅｓの場合、ステップＳ１０５の処理が実行されてもよい。
　［２－３．サーバの動作］
　続いて、サーバ２０の動作について、さらに図１１～図１４を参照しながら説明する。図１１は、本実施の形態に係るサーバ２０の動作を示すフローチャート（生産管理方法の一例）である。図１１の処理は、生産装置１０を制御するサーバ２０で実行される処理である。具体的には、図１１に示す処理は、生産装置１０において不調が発生し、かつ、生産装置１０が生産を継続している状況において、不調箇所のメンテナンスを生産を停止して実施するか、生産計画に基づく生産の終了後にメンテナンスを実施するかのメンテナンスの推奨タイミングを決定するための処理である。
　図１１に示すように、サーバ２０の制御部２２は、通信部２１を介して生産装置１０から要求情報を取得したか否かを判定する（Ｓ２０１）。制御部２２は、要求情報を取得した場合（Ｓ２０１でＹｅｓ）、ステップＳ２０２へ進み、要求情報を取得していない場合（Ｓ２０１でＮｏ）、ステップＳ２０１に戻り要求情報を取得するまで待機する。
　なお、ステップＳ２０１でＹｅｓの場合、制御部２２は、例えば、要求情報に合わせて不調箇所の識別子及び状態情報を取得する。例えば、状態情報には、動作条件変更部１３が決定した動作条件、又は、動作条件が変更されたことを示す情報が含まれてもよい。ステップＳ２０１でＹｅｓの場合、例えば、不調が生じた生産装置１０において、不調の発生の前後で動作パターンが変更されているか否かを示す情報が取得されてもよい。ステップＳ２０１でＹｅｓであることは、図７に示すステップＳ３０に対応する。不調の発生の前後とは、状態検知部１２により不調が検出された前後を意味する。
　次に、制御部２２は、生産装置１０が動作条件を変更したか否かを判定する（Ｓ２０２）。制御部２２は、例えば、状態情報に基づいて、生産装置１０の動作条件が不調の発生の前後で変更されたか否かを判定する。制御部２２は、判定結果を分析部２３に出力する。
　次に、分析部２３は、生産装置１０が動作条件を変更している場合、（Ｓ２０２でＹｅｓ）、動作条件変更の継続による生産計画への第１影響度を分析する（Ｓ２０３）。分析部２３は、変更した動作条件において生産を継続し、生産計画の生産が終了した後に、メンテナンスを行った場合の生産計画への第１影響度を分析するとも言える。ステップＳ２０３で算出される第１影響度は、第４影響度の一例である。このように、不調の発生の前後において動作条件が変更されている場合、第１影響度として第４影響度が特定される。ここでの第１影響度は、図３及び図４に示す時間Ｄ１に対応する。分析部２３は、第１影響度を特定する第１特定部として機能する。
　なお、生産装置１０の動作条件が不調の発生の前後で変更されている場合とは、不調が発生した後に当該不調の発生前からの動作条件を変更し、変更した動作条件で生産を継続している場合を意味する。この場合、例えば、ノズルのピックアップミス等の不調箇所におけるミスが発生しないように動作条件が変更されると、生産タクトが低下する可能性があり、生産計画への影響が発生しうる。ステップＳ２０３では、その生産計画への影響を算出する。ステップＳ２０３の処理の詳細は、後述する。
　また、分析部２３は、生産装置１０が動作条件を変更していない場合、（Ｓ２０２でＮｏ）、動作条件を変更せずに生産継続による生産計画への第１影響度を分析する（Ｓ２０４）。分析部２３は、変更されていな動作条件において生産を継続し、生産計画の生産が終了した後に、メンテナンスを行った場合の生産計画への第１影響度を分析するとも言える。ステップＳ２０４で算出される第１影響度は、第３影響度の一例である。このように、不調の発生の前後において動作条件が変更されていない場合、第１影響度として第３影響度が特定される。ここでの第１影響度は、図３及び図４に示す時間Ｄ１に対応する。分析部２３は、第１影響度を特定する第１特定部として機能する。
　なお、生産装置１０の動作条件が不調の発生の前後で変更されていない場合とは、不調の発生した後に当該不調の発生前から動作条件を変更せずに、不調の発生前の動作条件で生産を継続している場合を示す。この場合、動作条件を変更していないので、ノズルのピックアップミス等の不調箇所におけるミスが発生する可能性があり、生産計画への影響が発生している。ステップＳ２０４では、その生産計画への影響を算出する。ステップＳ２０４の処理の詳細は、後述する。
　次に、分析部２３は、生産停止してメンテナンス実施による生産計画への第２影響度を分析する（Ｓ２０５）。分析部２３は、不調の発生後に生産を継続している生産装置１０の生産を停止して、生産中にメンテナンスを行う場合の生産への第２影響度を算出するとも言える。ここでの第２影響度は、図３及び図４に示す時間Ｄ２に対応する。分析部２３は、第２影響度を特定する第２特定部として機能する。
　分析部２３は、算出した第１影響度及び第２影響度を対策決定部２４に出力する。
　次に、対策決定部２４は、第１影響度と第２影響度とを比較し、比較した比較結果に基づいて、推奨タイミングを決定する。まず、対策決定部２４は、第２影響度が第１影響度より大きいか否かを判定する（Ｓ２０６）。本実施の形態では、対策決定部２４は、時間Ｄ２が時間Ｄ１より大きいか否かを判定する。ここでの第１影響度は、例えば、不調の発生の前後での動作条件が同じ（第１動作パターンと第２動作パターンとが同一であることの一例）場合の影響度である第３影響度、及び、不調の発生の前後での動作条件が異なる（第１動作パターンと第２動作パターンとが異なることの一例）場合の影響度である第４影響度の少なくとも一方を含んでいる。例えば、第１影響度は、第３影響度及び第４影響度の一方を含んでいる。
　次に、対策決定部２４は、第２影響度が第１影響度より大きい場合（Ｓ２０６でＹｅｓ）、生産終了後にメンテナンスを行うことを推奨すると決定する（Ｓ２０７）。対策決定部２４は、第２影響度が大きい場合、つまり、生産中にメンテナンスを実施する方が生産計画への影響が大きい場合、変更後の動作条件、又は、不調の発生前の動作条件での生産を継続し、生産計画の生産が終了した後に、メンテナンスを行うことを推奨すると決定する。
　また、対策決定部２４は、第２影響度が第１影響度以下である場合（Ｓ２０６でＮｏ）、リソースを満たす所定のタイミングに生産停止してメンテナンスを行うことを推奨すると決定する（Ｓ２０８）。対策決定部２４は、第２影響度が小さい場合、つまり、生産中にメンテナンスを実施する方が生産計画への影響が小さい場合、変更後の動作条件、又は、不調の発生前の動作条件での生産をリソースを満たす所定のタイミングで停止し、メンテナンスを実施した後に残りの生産を継続することを推奨すると決定する。なお、残りの生産（例えば、図４に示す時刻ｔ４～ｔ９の生産）における動作条件は、例えば、不調の発生前の動作条件であってもよい。
　上記のように、対策決定部２４は、ステップＳ２０６～Ｓ２０８において、第１影響度と第２影響度とに基づいて、メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定する。例えば、対策決定部２４は、第１影響度が第２影響度よりも小さい場合、不調の発生後の動作条件（第１動作パターンの一例）で生産を続けて所定枚数（所定量の一例）の生産が終了した後のタイミングを推奨タイミングに決定する。また、例えば、対策決定部２４は、第１影響度が第２影響度以上である場合、生産中のタイミングを推奨タイミングに決定する。推奨タイミングは、例えば、不調が生じたタイミング、又は、リソースが確保できるタイミングである。ステップＳ２０２～Ｓ２０８は、図７に示すステップＳ４０に対応する。
　なお、ステップＳ２０６の判定は、例えば、第３影響度と第２影響度とに基づいて、又は、第４影響度と第２影響度とに基づいて行われる。
　なお、対策決定部２４は、例えば、リソース情報（図９参照）に基づいて所定のタイミングを決定してもよい。所定のタイミングは、例えば、作業者が作業を実施できる時間であってもよい。
　対策決定部２４は、決定された推奨タイミングを情報生成部２５に出力する。
　次に、情報生成部２５は、決定された推奨内容（推奨タイミング）を含むメンテナンス情報を生成し、表示装置３０に出力する（Ｓ２０９）。情報生成部２５は、例えば、推奨内容を表示させるためのメンテナンス情報を表示装置３０に出力する。これにより、作業者に作業タイミングを知らせることができる。また、情報生成部２５は、さらに、推奨内容（推奨タイミング）に基づいて生産装置１０の動作を制御するための制御情報を生成し、メンテナンス情報として生産装置１０に出力してもよい。ステップＳ２０９は、図７に示すステップＳ５０及びＳ６０に対応する。
　なお、図１１に示すステップＳ２０２の処理は行われなくてもよい。ステップＳ２０３、Ｓ２０４及びＳ２０５で算出される３つの影響度が算出されてもよい。そして、対策決定部２４は、ステップＳ２０６において、３つの影響度のうち最も小さい影響度に対応するメンテナンスを行うタイミングを推奨タイミングに決定してもよい。
　続いて、図１１に示すステップＳ２０３～Ｓ２０５の処理の詳細について、図１２～図１４を参照しながら説明する。まずは、ステップＳ２０３について、図１２を参照しながら説明する。図１２は、図１１に示すステップＳ２０３の詳細を示すフローチャートである。
　図１２に示すように、分析部２３は、変更された動作条件における、生産が終わる見込みの第１時刻を算出する（Ｓ３０１）。分析部２３は、ステップＳ３０１において、不調の発生後の動作条件（第１動作パターンの一例）で生産を続けた場合に生産計画における所定枚数の生産が終了する第１時刻を算出することで当該第１時刻を特定する。分析部２３は、例えば、記憶部２６に記憶されている生産時間データベースと、現在時刻とに基づいて第１時刻を算出することで、当該第１時刻を特定する。分析部２３は、例えば、生産時間データベースに基づいて、不調の発生後の動作条件で生産を続けた場合の生産にかかる第１時間を算出し、現在時刻に第１時間を加算して第１時刻を算出する。
　例えば、分析部２３は、さらに、生産計画における残りの生産枚数にも基づいて、第１時刻を算出する。第１時刻は、不調の発生後の動作条件において残りの生産枚数の生産を継続した場合の、生産計画における生産枚数の生産を終了する見込みの時刻である。分析部２３は、例えば、残りの生産枚数と、図９に示す動作条件に応じた生産時間とを乗算した時間を、現在時刻に加算した時刻を第１時刻として算出するが、第１時刻の算出方法はこれに限定されない。第１時刻は、図３に示す時刻ｔ５、又は、図４に示す第２対策の実線と生産枚数ｐ２との交点の時刻に対応する。
　次に、分析部２３は、不調箇所が関係する生産の生産計画を取得する（Ｓ３０２）。分析部２３は、記憶部２６から生産計画を読み出すことで当該生産計画を取得する。不調箇所が関係する生産の生産計画とは、不調箇所がノズルである場合、ノズルを用いる生産工程（例えば、部品実装工程）における生産計画を意味する。生産計画は、例えば、図３又は図４に示す破線が示す生産計画である。
　次に、分析部２３は、生産計画で計画されている生産完了予定時刻と、第１時刻との乖離度を、第１影響度として算出する（Ｓ３０３）。分析部２３は、生産計画に基づいて、生産期間が終了する予定の時刻である予定時刻（図３に示す時刻ｔ３又は図４に示す時刻ｔ８）を、生産完了予定時刻と特定する。予定時刻は、生産装置１０に不調が発生しなかった場合に生産が終了する見込みの時刻である。
　また、分析部２３は、第１時刻と予定時刻とに基づいて、第１影響度を算出することで当該第１影響度を特定する。分析部２３は、第１時刻と予定時刻とを比較することで、第１影響度を特定する。乖離度は、第１時刻が生産完了予定時刻とどの程度の乖離があるかを示しており、本実施の形態では、第１時刻が生産完了予定時刻からどの程度遅れるかを示す。本実施の形態では、乖離度は、第１時刻と生産完了予定時刻との間の時間（時間Ｄ１）である。分析部２３は、第１時刻及び生産完了予定時刻の差分をとった時間であり、第１時刻と生産完了予定時刻との間の時間を、第１影響度として算出する。
　上記のように、分析部２３は、ステップＳ２０３において、生産中に不調が生じた生産装置１０が変更された動作条件で生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を算出することにより特定する。この場合、変更された動作条件（不調の発生後の動作条件）は、第１動作パターンの一例であり、不調の発生前の動作条件は、第２動作パターンの一例である。
　続いて、図１１に示すステップＳ２０４について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、図１１に示すステップＳ２０４の詳細を示すフローチャートである。
　図１３に示すように、分析部２３は、変更されていない動作条件における、生産が終わる見込みの第１時刻を算出する（Ｓ４０１）。分析部２３は、記憶部２６に記憶されている生産時間データベースと、生産計画における残りの生産枚数とに基づいて、第１時刻を算出する。第１時刻は、生産中にメンテナンスを実施せずに、生産計画における生産枚数の生産を終了する見込みの時刻である。分析部２３は、例えば、残りの生産枚数と、図９に示す動作条件に応じた生産時間とを乗算した時間を、現在時刻に加算した時刻を第１時刻として算出するが、第１時刻の算出方法はこれに限定されない。第１時刻は、図３に示す時刻ｔ５、又は、図４に示す第２対策の実線と生産枚数ｐ２との交点の時刻に対応する。なお、第１時刻の算出方法は、図１２に示すステップＳ３０１と同様であってもよい。
　次に、分析部２３は、不調箇所が関係する生産の生産計画を取得する（Ｓ４０２）。ステップＳ４０２は、図１２に示すステップＳ３０２と同様の処理であり、説明を省略する。
　次に、分析部２３は、生産計画で計画されている生産完了予定時刻（図３に示す時刻ｔ３又は図４に示す時刻ｔ８）と、第１時刻との乖離度を、第１影響度として算出する（Ｓ４０３）。分析部２３は、生産完了予定時刻と第１時刻とを比較することで、第１影響度を特定する。乖離度は、第１時刻が生産完了予定時刻とどの程度の乖離があるかを示しており、本実施の形態では、第１時刻が生産完了予定時刻からどの程度遅れるかを示す。本実施の形態では、乖離度は、第１時刻と生産完了予定時刻との間の時間（時間Ｄ１）である。分析部２３は、第１時刻及び生産完了予定時刻の差分をとった時間であり、第１時刻と生産完了予定時刻との間の時間を、第１影響度として算出する。
　上記のように、分析部２３は、ステップＳ２０４において、生産中に不調が生じた生産装置１０が変更されていない動作条件で生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を算出することにより特定する。この場合、変更されていない動作条件は、第１動作パターンの一例である。
　続いて、図１１に示すステップＳ２０５について、図１４を参照しながら説明する。図１４は、図１１に示すステップＳ２０５の詳細を示すフローチャートである。
　図１４に示すように、分析部２３は、生産装置１０をメンテナンスする際に必要なリソースを示すリソース情報を取得する（Ｓ５０１）。当該リソース情報は、ステップＳ１０３において生産装置１０が取得したリソース情報（図８参照）と同じ情報であってもよい。
　次に、分析部２３は、リソース情報に基づいて、不調箇所に対するメンテナンスを開始できる時刻を算出（特定）する（Ｓ５０２）。分析部２３は、例えば、リソース情報に含まれるメンテナンスを行う作業者が確保できる時間帯に関する情報に基づいて、作業者が作業を開始できる時刻を、メンテナンスを開始できる時刻として特定する。分析部２３は、例えば、作業が部品交換を含む場合、リソース情報に基づいて、交換リソース及び作業者が確保できる時刻を、メンテナンスを開始できる時刻として算出してもよい。
　次に、分析部２３は、不調箇所の平均メンテナンス時間を算出する（Ｓ５０３）。分析部２３は、メンテナンスが完了するまでにかかる平均的な時間を示す平均メンテナンス時間を算出する。分析部２３は、例えば、記憶部２６に記憶されているメンテナンス時間データベースに基づいて、不調箇所の平均メンテナンス時間を算出する。分析部２３は、メンテナンス時間データベースと、生産装置１０の不調箇所を特定する識別子及び不調箇所の状態情報とに基づいて、平均メンテナンス時間を算出することで、当該平均メンテナンス時間を特定する。分析部２３は、例えば、メンテナンス時間データベースが示す平均メンテナンス時間と、交換する部品の数とを乗算することで、平均メンテナンス時間を特定してもよい。
　また、分析部２３は、例えば、不調箇所の識別子及び不調箇所に応じた平均メンテナンス時間をメンテナンス時間データベースから選択することで、当該平均メンテナンス時間を特定してもよい。不調箇所の識別子及び状態情報は、例えば、ステップＳ２０１において生産装置１０から取得されている。
　なお、ステップＳ５０３で算出されるメンテナンス時間は、平均メンテナンス時間に限定されない。また、ステップＳ５０３は、メンテナンス時間データベースを参照することにより、不調箇所の平均メンテナンス時間を取得することであってもよい。
　なお、分析部２３は、図１０に示す不良箇所と対策との実行可否の関係を示す図に基づいて、平均メンテナンス時間を算出してもよい。分析部２３は、不調箇所がノズル、ヘッド又はフィーダである場合、交換リソースの有無に応じて、算出するメンテナンス時間を変えてもよい。分析部２３は、不調箇所がノズル、ヘッド又はフィーダであり、かつ、交換リソースがある場合、つまり部品を交換して生産を継続できる（短時間停止）場合、部品を交換するのに要する時間を、メンテナンス時間として算出してもよい。分析部２３は、不調箇所がノズル、ヘッド又はフィーダであり、かつ、交換リソースがない場合、つまり不調箇所を修理する場合、部品を修理するのに要する時間を、メンテナンス時間として算出してもよい。また、分析部２３は、不調箇所が搬送又はビームである場合、生産停止してメンテナンスを実施する、つまり長時間生産を停止する場合のメンテナンス時間を、不調箇所の平均メンテナンス時間として算出してもよい。
　次に、分析部２３は、生産計画を取得して生産にかかる時間を算出する（Ｓ５０４）。分析部２３は、生産計画に基づいて残りの生産枚数を算出し、生産時間データベースに基づいて、不調の発生前の動作条件で当該残りの生産枚数の生産を実施した場合にかかる時間を算出する。分析部２３は、記憶部２６に記憶されている生産時間データベースと、生産計画における残りの生産枚数とに基づいて、当該時間を算出する。分析部２３は、例えば、残りの生産枚数と、不調の発生前の動作条件に応じた生産時間とを乗算した時間を、当該時間として算出するが、当該時間の算出方法はこれに限定されない。
　次に、分析部２３は、メンテナンスが開始できる時刻と、平均メンテナンス時間と、生産にかかる時間とに基づいて、メンテナンスを実施した場合に生産が終了する見込みの第２時刻を算出する（Ｓ５０５）。第２時刻は、例えば、不調が生じたタイミングに生産を停止してメンテナンスを実施した場合の、生産計画における生産が完了する見込みの時刻である。分析部２３は、ステップＳ５０５において、リソース情報に基づいてメンテナンスが完了する見込みの時刻を示すメンテナンス完了時刻を特定し、生産計画に基づいて生産が完了するまでにかかる生産時間（第２時間）を特定し、メンテナンス完了時刻に生産時間を加算して、第２時刻を算出する。
　メンテナンス完了時刻は、リソース情報に基づく情報である。分析部２３は、ステップＳ５０２で算出された開始できる時刻（開始時刻）と、ステップＳ５０３で算出された平均メンテナンス時間（メンテナンス時間の一例）とに基づいて、メンテナンス完了時刻を特定可能である。分析部２３は、開始時刻に平均メンテナンス時間を加算して、メンテナンス完了時刻を特定する。
　生産時間は、メンテナンスが完了した後に、不調の発生前の動作条件で生産を再開してから、残りの生産枚数の生産が完了するまでにかかる時間である。分析部２３は、例えば、生産時間データベース、及び、生産計画から算出される残りの生産枚数に基づいて、生産時間を算出する。生産時間は、例えば、生産時間データベースに含まれる生産時間と、残りの生産枚数とを乗算することで算出されてもよい。
　次に、分析部２３は、生産計画で計画されている生産完了予定時刻と、第２時刻との乖離度を、第２影響度として算出する（Ｓ５０６）。分析部２３は、生産計画に基づいて、生産期間が終了する予定の時刻である予定時刻（図３に示す時刻ｔ３又は図４に示す時刻ｔ８）を、生産完了予定時刻と特定する。予定時刻は、生産装置１０に不調が発生しなかった場合に生産が終了する見込みの時刻である。
　また、分析部２３は、第２時刻と予定時刻とに基づいて、第２影響度を算出することで当該第２影響度を特定する。乖離度は、第２時刻が生産完了予定時刻とどの程度の乖離があるかを示しており、本実施の形態では、第２時刻が生産完了予定時刻からどの程度遅れるかを示す。本実施の形態では、乖離度は、第２時刻と生産完了予定時刻との差分に対応する時間（時間Ｄ２）である。
　上記のように、分析部２３は、ステップＳ２０５において、不調が生じた生産装置１０のメンテナンスを生産中に実施した場合の生産計画への影響を示す第２影響度を算出することにより特定する。
　また、上記のように、サーバ２０で実行される生産管理方法は、生産中に不調が生じた生産装置１０が第１動作パターンで生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を特定し（Ｓ２０３、Ｓ２０４）、不調が生じた生産装置１０のメンテナンスを生産中に実施した場合の生産計画への影響を示す第２影響度を特定し（Ｓ２０５）、第１影響度と第２影響度とに基づいて、メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定し（Ｓ２０７、Ｓ２０８）、決定された推奨タイミングを含むメンテナンス情報を出力する（Ｓ２０９）ことを含む。
　これにより、メンテナンスを実施する推奨タイミングを第１影響度と第２影響度とに基づいて決定することができる。影響度が少ない方のメンテナンスの実施タイミングが推奨タイミングに決定されることで、不調の発生後に一律にメンテナンスを実施する（生産中にメンテナンスを実施する）場合に比べて、生産計画への影響を低減しうる。よって、本実施の形態に係る生産管理方法によれば、生産装置１０に不調が生じた場合であっても生産計画への影響を抑制することができる。
　（その他の実施の形態）
　以上、一つ又は複数の態様に係る生産管理方法等について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示に含まれてもよい。
　例えば、上記実施の形態では、影響度は、生産計画における生産の終了時刻（例えば、図３に示す時刻ｔ３、又は、図４に示す時刻ｔ８）から遅れる時間である例について説明したが、当該時間に限定されない。影響度は、生産に影響を与える他の項目であってもよい。例えば、影響度は、生産におけるロス金額であってもよいし、生産における歩留まりであってもよい。この場合、不調箇所、及び、不調の状態と、生産におけるロス金額、及び、生産における歩留まりとの関係を示す情報をサーバが記憶していてもよい。
　また、上記実施の形態では、第１影響度と第２影響度とを比較する例について説明したが、例えば、第１時刻と第２時刻とを比較してもよい。そして、第１時刻及び第２時刻のうち早い時刻が、生産計画からの乖離が小さいと見做されてもよい。
　また、上記実施の形態では、生産時間データベースを用いて第１時刻を算出する例について説明したが、生産時間データベースを用いることに限定されない。例えば、不調の発生後の動作条件、及び、生産数量等から第１時刻を算出するシミュレータを利用して第１時刻が算出されてもよい。
　また、上記実施の形態における生産終了後のタイミングは、生産計画が切り替わるタイミングであるとも言える。つまり、サーバは、生産中にメンテナンスを実施するか、生産計画が切り替わるタイミングでメンテナンスを実施するかを判定するとも言える。
　また、上記実施の形態では、第１時刻が所定量の生産が終了する時刻であり、所定量は生産計画に基づく残りの生産量である例について説明したが、所定量は、１つであってもよい。第１時刻は、１つのワーク（例えば、基板）の生産が完了する時刻であってもよい。言い換えると、生産完了とは、ひとつのワーク（基板）の生産が完了したことであってもよいし、生産計画で定めた所定数のワーク（基板）の生産が完了したことであってもよい。
　また、上記実施の形態における第２時刻は、生産装置に不調が生じたタイミングに生産を停止して、直ちにメンテナンスを実施した場合の生産が完了する時刻であってもよい。直ちにとは、例えば、次のワークが流れてくる前にメンテナンスを開始することを意味する。
　また、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が他のステップと同時（並列）に実行されてもよいし、上記ステップの一部は実行されなくてもよい。
　また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
　また、上記実施の形態に係るサーバは、単一の装置として実現されてもよいし、複数の装置により実現されてもよい。サーバが複数の装置によって実現される場合、当該サーバが有する各構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。サーバが複数の装置で実現される場合、当該複数の装置間の通信方法は、特に限定されず、無線通信であってもよいし、有線通信であってもよい。また、装置間では、無線通信及び有線通信が組み合わされてもよい。
　また、上記実施の形態で説明した各構成要素は、ソフトウェアとして実現されても良いし、典型的には、集積回路であるＬＳＩとして実現されてもよい。これらは、個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路（例えば、専用のプログラムを実行する汎用回路）又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）又は、ＬＳＩ内部の回路セルの接続若しくは設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。更には、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて構成要素の集積化を行ってもよい。
　システムＬＳＩは、複数の処理部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
　また、本開示の一態様は、図７、図８、図１１～図１４のいずれかに示される生産管理方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであってもよい。
　また、例えば、プログラムは、コンピュータに実行させるためのプログラムであってもよい。また、本開示の一態様は、そのようなプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体であってもよい。例えば、そのようなプログラムを記録媒体に記録して頒布又は流通させてもよい。例えば、頒布されたプログラムを、他のプロセッサを有する装置にインストールして、そのプログラムをそのプロセッサに実行させることで、その装置に、上記各処理を行わせることが可能となる。
　本開示は、生産装置を用いた対象物を加工するための生産管理システム等に有用である。
　１　　生産管理システム
　１０　　生産装置
　１１、３１　　通信部
　１２　　状態検知部
　１３　　動作条件変更部
　１４、２２、３２　　制御部
　２０　　サーバ
　２１　　通信部（出力部）
　２３　　分析部（第１特定部、第２特定部）
　２４　　対策決定部（決定部）
　２５　　情報生成部
　２６　　記憶部
　３０　　表示装置
　３３　　表示部
　４０　　ネットワーク

Claims (18)

  1. 　生産装置を制御する生産管理装置で実行される生産管理方法であって、
    　生産中に不調が生じた前記生産装置が第１動作パターンで生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を特定し、
    　前記不調が生じた前記生産装置のメンテナンスを前記生産中に実施した場合の前記生産計画への影響を示す第２影響度を特定し、
    　前記第１影響度と前記第２影響度とに基づいて、前記メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定し、
    　決定された前記推奨タイミングを含むメンテナンス情報を出力する、
    　生産管理方法。
  2. 　前記生産計画は、少なくともワークを所定量生産する生産期間を含み、
    　前記推奨タイミングの決定では、前記第１影響度が前記第２影響度よりも小さい場合、前記第１動作パターンで前記生産を続けて前記所定量の生産が終了した後のタイミングを前記推奨タイミングに決定する、
    　請求項１に記載の生産管理方法。
  3. 　前記推奨タイミングの決定では、前記第１影響度が前記第２影響度以上である場合、前記生産中のタイミングを前記推奨タイミングに決定する、
    　請求項１又は２に記載の生産管理方法。
  4. 　前記第１影響度の特定では、
    　前記第１動作パターンで前記生産を続けた場合に前記所定量の生産が終了する第１時刻を特定し、
    　前記生産計画に基づいて、前記生産期間が終了する予定の時刻である予定時刻を特定し、
    　前記第１時刻と前記予定時刻とに基づいて、前記第１影響度を特定する、
    　請求項２に記載の生産管理方法。
  5. 　前記生産装置で実行可能な、前記第１動作パターンを含む１以上の動作パターン、及び、前記生産にかかる時間を対応付けて管理する生産時間データベースと、現在時刻とに基づいて、前記第１時刻を特定する、
    　請求項４に記載の生産管理方法。
  6. 　前記生産時間データベースに基づいて、前記第１動作パターンで前記生産を続けた場合の前記生産にかかる第１時間を特定し、
    　前記現在時刻に前記第１時間を加算して、前記第１時刻を特定する、
    　請求項５に記載の生産管理方法。
  7. 　前記第２影響度の特定では、
    　前記生産装置に前記不調が生じたタイミングに前記生産を停止して前記メンテナンスを実施した場合の前記生産が完了する第２時刻を特定し、
    　前記生産計画に基づいて、前記生産が完了する予定の時刻である予定時刻を特定し、
    　前記第２時刻と前記予定時刻とに基づいて、前記第２影響度を特定する、
    　請求項１から６のいずれか１項に記載の生産管理方法。
  8. 　前記第２時刻の特定では、
    　前記メンテナンスが完了する見込みの時刻を示すメンテナンス完了時刻を特定し、
    　前記生産計画に基づいて、前記生産が完了するまでにかかる第２時間を特定し、
    　前記メンテナンス完了時刻に前記第２時間を加算して、前記第２時刻を算出する、
    　請求項７に記載の生産管理方法。
  9. 　前記メンテナンス完了時刻の特定では、
    　前記生産装置をメンテナンスする際に必要なリソースを示すリソース情報に基づいて、前記メンテナンスを開始できる開始時刻を特定し、
    　前記メンテナンスが完了するまでにかかる時間を示すメンテナンス時間を特定し、
    　前記開始時刻と前記メンテナンス時間とに基づいて、前記メンテナンス完了時刻を特定する、
    　請求項８に記載の生産管理方法。
  10. 　さらに、前記生産装置の不調箇所を特定する識別子と、前記不調箇所の状態を示す状態情報とを取得し、
    　前記生産装置のそれぞれの箇所を特定する識別子、前記それぞれの箇所の状態情報、及び、前記それぞれの箇所の状態に応じてメンテナンスが完了するまでにかかる時間を対応付けて管理するメンテナンス時間データベースと、取得された前記識別子及び前記状態情報とに基づいて、前記メンテナンス時間を特定する、
    　請求項９に記載の生産管理方法。
  11. 　前記開始時刻に前記メンテナンス時間を加算して、前記メンテナンス完了時刻を特定する、
    　請求項９又は１０に記載の生産管理方法。
  12. 　前記リソース情報は、前記メンテナンスを行う作業者が確保できる時間帯に関する情報を含み、
    　前記時間帯に関する情報に基づいて、前記開始時刻を特定する、
    　請求項９から１１のいずれか１項に記載の生産管理方法。
  13. 　前記生産中に前記メンテナンスを行う場合の前記推奨タイミングは、前記不調が生じたタイミング、又は、前記リソースが確保できるタイミングである、
    　請求項９から１２のいずれか１項に記載の生産管理方法。
  14. 　前記第１動作パターンは、前記不調が生じる前と同じ動作パターン、前記生産装置の不調箇所の動作条件を変更する動作パターン、及び、前記不調箇所の使用をキャンセルする動作パターンのいずれか１つを含む、
    　請求項１から１３のいずれか１項に記載の生産管理方法。
  15. 　前記不調が生じる前の前記生産装置は、第２動作パターンで生産を行っており、
    　前記第１影響度は、前記第１動作パターンと前記第２動作パターンとが同一である場合の影響度である第３影響度、及び、前記第１動作パターンと前記第２動作パターンとが異なる場合の影響度である第４影響度の一方を含み、
    　前記第３影響度と前記第２影響度とに基づいて、又は、前記第４影響度と前記第２影響度とに基づいて、前記推奨タイミングを決定する、
    　請求項１から１４のいずれか１項に記載の生産管理方法。
  16. 　前記不調が生じた前記生産装置において、前記不調の前後で動作パターンが変更されているか否かを示す情報を取得し、
    　前記不調の前後において前記動作パターンが変更されていない場合、前記第１影響度として前記第３影響度を特定し、
    　前記不調の前後において前記動作パターンが変更されている場合、前記第１影響度として前記第４影響度を特定する、
    　請求項１５に記載の生産管理方法。
  17. 　生産装置を制御する生産管理装置であって、
    　生産中に不調が生じた前記生産装置が第１動作パターンで生産を続けた場合の生産計画への影響を示す第１影響度を特定する第１特定部と、
    　前記不調が生じた前記生産装置のメンテナンスを前記生産中に実施した場合の前記生産計画への影響を示す第２影響度を特定する第２特定部と、
    　前記第１影響度と前記第２影響度とに基づいて、前記メンテナンスを実施する推奨タイミングを決定する決定部と、
    　決定された前記推奨タイミングを含むメンテナンス情報を出力する出力部とを備える、
    　生産管理装置。
  18. 　請求項１から１６のいずれか１項に記載の生産管理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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