WO2023157697A1 - 生産管理システム、生産管理方法、及びプログラム - Google Patents

生産管理システム、生産管理方法、及びプログラム Download PDF

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WO2023157697A1
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data
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弘之 森
真由子 田中
克起 中島
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Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
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    • G—PHYSICS
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    • 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
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    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to a production control system, a production control method, and a program for managing production on a product production line.
  • product inspection devices are installed in the intermediate and final processes of the line to detect defects and sort out defective products.
  • product inspection devices there are generally equipment that prints cream solder on the printed wiring board (printing equipment), equipment that mounts components on the board on which cream solder is printed (mounting equipment), and after component mounting It includes a device (reflow device) that heats the substrate and solders the components to the substrate. Then, an inspection device arranged after each production device inspects whether or not the work in each device is performed correctly as planned.
  • a production management system is in operation that collects information from each manufacturing and inspection device and comprehensively manages the defect rate, production volume, etc., and improves the productivity of the entire production line. contributing to improvement.
  • JP 2003-187069 A Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-122420
  • the present invention has been made in view of the above-mentioned circumstances, and its purpose is to provide a technique that enables more clearly recognizing priority points for improvement in the production line.
  • the actual production value is the data of the index corresponding to a statistical outlier in the distribution of the actual production value from the data of the index relating to the productivity or quality of the product in the production line and/or the production line.
  • the actual production value which is the actual value of the index related to the productivity or quality of the product in the production line
  • Data on indicators related to productivity or quality of products on the production line data on indicators corresponding to statistical outliers in the distribution of actual production values and/or indicators affected by prescribed changes in conditions on the production line
  • the actual production value which is an index related to the productivity or quality of the product, calculated by excluding the data of .
  • the predetermined condition change in the production line may include a change corresponding to a so-called 4M change.
  • the target it is possible to obtain the actual value of the production line that becomes Furthermore, by eliminating or improving the predetermined condition changes in the production line that have affected the data of the excluded index in the calculation of the actual value, the actual value can be brought closer to the actual value.
  • the predetermined condition change includes a planned condition change planned in advance for the production line and an accidental condition change that occurs accidentally in the production line
  • the actual value calculation unit determines, from the data of the index related to the productivity or quality of the product in the production line, that the actual production value corresponds to a statistical outlier in the distribution of the actual production value, and the planned condition in the production line calculating the actual production value by excluding the data of the indicator affected by the change;
  • the actual value calculation unit determines, from the data of the index related to the productivity or quality of the product used to calculate the actual production value, that it corresponds to a statistical outlier in the distribution of the actual production value, and
  • the production capacity value may be calculated by excluding data of the index affected by an accidental change of conditions in the production line.
  • the index related to the productivity or quality of the product in the production line is at least one of the production volume per predetermined time of the product, the manufacturing takt time of the product, and the error rate of the product. may include one.
  • the present disclosure may further include a result reporting unit that creates a result report that enables comparison between the actual production value and the actual production value in a predetermined period. By doing so, it becomes possible to more clearly present priority measures for increasing the production volume to the manager or the like who has the right to make decisions related to the production line.
  • the result reporting unit may report including the content of the accidental condition change related to the index data excluded when the actual production value calculation unit calculates the production performance value. It is possible to clarify the cause of the difference between the actual production value and the actual production value, and to clearly grasp the measures for bringing the actual production value closer to the target production value.
  • the present disclosure is a production control method in a production line having a single or a plurality of manufacturing apparatuses and inspection apparatuses, in which a product manufacturing process and an inspection process are executed by the manufacturing apparatuses and inspection apparatuses, an actual value calculation step of calculating an actual production value, which is an actual value of an index related to the productivity or quality of the product in the production line; a performance value calculation step of calculating a production performance value, which is a performance value of an index related to the productivity or quality of the product in the production line, based on the performance value; has The actual production value is the data of the index corresponding to a statistical outlier in the distribution of the actual production value from the data of the index relating to the productivity or quality of the product in the production line and/or the production line.
  • the production control method may be characterized in that it is an index related to the productivity or quality of the product, which is calculated by excluding data of the index affected by a predetermined condition change in the above.
  • the predetermined condition change includes a planned condition change planned in advance for the production line and an accidental condition change that occurs accidentally in the production line
  • the actual value calculation step from the data of the index related to the productivity or quality of the product in the production line, it corresponds to a statistical outlier in the distribution of the actual production value and is planned in the production line calculating the actual production value by excluding the data of the indicator affected by the condition change
  • the production control method may be characterized in that the production capacity value is calculated by excluding data of the index affected by an accidental change of conditions in the production line.
  • the index related to the productivity or quality of the product in the production line is at least one of the production volume per predetermined time of the product, the manufacturing takt time of the product, and the error rate of the product.
  • the above production control method may be characterized by including
  • the present disclosure may be the production management method described above, further comprising a result reporting step of creating a result report that enables comparison between the actual production value and the actual production value.
  • the present disclosure further includes a result reporting step of creating a result report capable of comparing the actual production value and the actual production value,
  • the report in the actual value calculation step, the report includes the content of the accidental condition change related to the data of the index excluded when calculating the production value,
  • the above production control method may be used. As a result, it is possible to clarify countermeasures for bringing actual values closer to actual values.
  • the present disclosure provides a production line having a single or a plurality of manufacturing apparatuses and inspection apparatuses, in which a product manufacturing process and an inspection process are executed by the manufacturing apparatus and the inspection apparatus, to a computer, a performance value calculation step of calculating a performance performance value, which is a performance value of an index related to the productivity or quality of the product on the production line; a performance value calculation step of calculating a production performance value that is the performance value of the index; and
  • the actual production value is the data of the index corresponding to a statistical outlier in the distribution of the actual production value from the data of the index relating to the productivity or quality of the product in the production line and/or the production line.
  • the predetermined condition change includes a planned condition change planned in advance for the production line and an accidental condition change that occurs accidentally in the production line
  • the actual value calculation step from the data of the index related to the productivity or quality of the product in the production line, it corresponds to a statistical outlier in the distribution of the actual production value, and calculating the actual production value by excluding the data of the indicator affected by the condition change
  • the actual value calculation step from the data of the index related to the productivity or quality of the product used to calculate the actual production value, it further corresponds to a statistical outlier in the distribution of the actual production value
  • the above-described program may be characterized in that the production capacity value is calculated by excluding data of the index affected by an accidental change of conditions in the production line.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a production management system according to an embodiment of the present invention
  • FIG. FIG. 5 is a diagram for explaining the difference between the best value of the production amount and the actual value in the production line according to the embodiment of the present invention
  • 1 is a functional block diagram of a production management device according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a flow chart of processing in the production management system according to the embodiment of the present invention
  • It is a figure explaining the example of the calculation method of the best value which concerns on Example 1 of this invention.
  • It is a figure explaining the 2nd example of the calculation method of the best value based on Example 1 of this invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a message posted in a report according to Example 1 of the present invention
  • FIG. 10 is a diagram showing a second example of a graph included in a report according to Example 1 of the present invention
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of contents when a report is provided by email according to the first embodiment of the present invention
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of contents when a report is downloaded by a web browser according to the first embodiment of the present invention
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of contents when a report according to the first embodiment of the present invention is provided by a WEB browser; It is a best value calculation flow chart according to Example 2 of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of data relating to manufacturing of a substrate according to Example 5 of the present invention. It is a figure which shows another example of the data regarding manufacture of the board
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of presentation of an improvement target according to Example 5 of the present invention.
  • FIG. 21 is a diagram showing another example of presenting an improvement target according to Example 5 of the present invention;
  • a production line 10 to which the present invention is applied includes, as shown in FIG. 1, a solder printing device 10a, a post-solder printing inspection device 10b, a mounter 10c, a post-mounting inspection device 10d, a reflow furnace 10e, and a post-reflow inspection device 10f. .
  • Each device in the production line 10 is connected to the production control device 1a via a network such as LAN.
  • the production control device 1a is composed of a general-purpose computer system.
  • Fig. 2 shows the best production volume and the actual production volume in the production line 10.
  • the arrows in the upper row indicate the case where the production was carried out smoothly, and the arrows in the lower row indicate the actual case.
  • This best value corresponds to the actual production value in the present disclosure.
  • the waiting time of each manufacturing device or each inspection device, etc. 4M fluctuations scheduled in advance, equipment troubles, etc., accidental 4M fluctuations due to unforeseen causes, and other causes cannot be specified. This includes variations in process conditions, etc.
  • the production volume in this case is the actual value. Actual values correspond to actual production values in this disclosure.
  • the present application example has a function of clarifying the actual state of the decrease in production volume, which should be preferentially eliminated, and reporting it.
  • FIG. 3 shows a block diagram of the production control device 1a according to this application example.
  • the production management device 1a has a data acquisition unit 11a that receives data from each device on the production line 10, and a control unit 11b that calculates and reports the best value and the actual value of the production line 10.
  • the production control device 1a can output the data acquired by the data acquisition unit 11a, the best value calculated by the control unit 11b, the actual value, the contents of the report, and the contents of the report. It has an output section 11d.
  • the control unit 11b further includes, as functional modules, a performance value calculation unit 110a, a best value calculation unit 110b, and a result reporting unit 110c.
  • the best value calculator 110b corresponds to the actual value calculator in the present disclosure.
  • the best value calculation unit 110b calculates the best value from the actual production volume, for example, as shown in FIG. outliers are excluded by the Smirnov-Grubbs test. All the data are tested until there is no outlier, and the frequency distribution when there are no outliers is taken as the frequency distribution of the best values.
  • the production control device 1a outputs a report including the actual and actual values of the production volume and takt time calculated for the production line 10.
  • FIG. 7 shows an example of a graph that is published when creating a description example of a report.
  • a histogram of the production cycle time (takt time) before exclusion of outliers may be described as actual values.
  • a histogram after exclusion of outliers such as that shown in FIG. 7B, may be described as an actual value.
  • the report may also include a message such as that shown in FIG.
  • the best cycle time takt time
  • the actual value the ratio of the two values, and the ratio of outliers are described.
  • the difference between the best value and the ideal value is described.
  • the number of production may be described. More specifically, the best value and the actual value of production numbers are displayed, and the difference between the best value and the actual value and the difference between the ideal value and the best value may also be described.
  • a production management system 1 includes, for example, a production line 10 as shown in FIG.
  • a production line 10 in FIG. 1 is a surface mounting line for printed circuit boards.
  • the production line 10 according to the present embodiment includes, in order from the upstream side, a solder printing device 10a, a post-solder printing inspection device 10b, a mounter 10c, a post-mounting inspection device 10d, a reflow furnace 10e, a post-reflow An inspection device 10f is provided.
  • the solder printing device 10a is a device that prints solder paste on the electrode portion on the printed circuit board.
  • the mounter 10c is a device for placing a large number of electronic components to be mounted on a printed circuit board on solder paste.
  • the reflow furnace 10e is a heating device for soldering the electronic components placed on the printed circuit board to the printed wiring on the circuit board.
  • Each of the inspection devices 10b, 10d, and 10f inspects the state of the printed circuit board at the exit of each process, and automatically detects defects or possible defects.
  • the solder printing apparatus 10a, the mounter 10c, the reflow furnace 10e (hereinafter collectively referred to as a manufacturing apparatus), the solder printing apparatus 10b, the post-mounting inspection apparatus 10d, and the reflow inspection apparatus 10f (hereinafter referred to as these are collectively referred to as an inspection device) is connected to the production control device 1a via a network such as a LAN.
  • the production control device 1a includes a CPU (processor), a main storage device (memory), an auxiliary storage device (hard disk, etc.), an input device (keyboard, mouse, controller, touch panel, etc.), an output device (display, printer, speaker, etc.), and the like. It is composed of a general-purpose computer system with
  • FIG. 2 shows the production amount of printed circuit boards in two cases.
  • the horizontal axis of the figure is time, which indicates a time range of, for example, one hour.
  • each arrow represents the time to manufacture one substrate.
  • the arrows in the upper row indicate that production is proceeding smoothly, while the arrows in the lower row indicate various troubles (including known and unknown causes) and delays caused by the so-called 4M fluctuations. A practical case is shown.
  • the production volume in the case where the production is smooth as described in the upper row can be said to be the actual value of the target production line, and this production volume is called the best value in this embodiment.
  • the average tact time T is 50 seconds
  • FIG. 3 shows a schematic block diagram of the production control device 1a according to this embodiment.
  • the production control device 1a includes a data acquisition unit 11a that receives data from each manufacturing device and each inspection device on the production line 10, and the production line 10 based on the data acquired by the data acquisition unit 11a. It has a control unit 11b that calculates and reports the best value and the actual value. It also has a storage unit 11c for storing the data acquired by the data acquisition unit 11a, the best values and performance values calculated by the control unit 11b, and the contents of reports, and an output unit 11d capable of outputting various data and report contents.
  • the control unit 11b further includes, as functional modules, a performance value calculation unit 110a, a best value calculation unit 110b, and a result reporting unit 110c.
  • Each functional module is implemented by, for example, a CPU (not shown) reading and executing a program stored in the storage unit 11c.
  • the data acquisition unit 11a also receives information related to inspection conditions from the user, a performance value calculation command for the performance value calculation unit 110a, a best value calculation command for the best value calculation unit 110b, a report creation command for the result reporting unit 110c, and the like. is entered.
  • the actual value calculation unit 110a calculates the actual value of the production amount of the production line 10 in the specified period based on the data from each manufacturing device and each inspection device acquired by the data acquisition unit 11a.
  • the best value calculation unit 110b calculates the best value of the production volume of the production line 10 based on the actual values calculated by the actual value calculation unit 110a.
  • the result reporting unit 110c generates a report based on the actual value of the production amount of the production line 10 calculated by the actual value calculating unit 110a and the best value of the production amount of the production line 10 calculated by the best value calculating unit 110b. created.
  • FIG. 4 shows a flow chart of processing in the production control device 1a.
  • step S101 data on manufacturing results and inspection results are acquired from each manufacturing apparatus and each inspection apparatus on the production line 10.
  • FIG. This production record data includes log data such as the time and content of the error that occurred, and countermeasures that were taken.
  • the inspection result data includes log data such as the number of occurrences of each defect item and the time of occurrence.
  • the acquired data is stored in the storage unit 11c.
  • step S102 the actual value of the production quantity is calculated by the actual value calculating unit 110a and stored in the storage unit 11c. In this embodiment, as the actual value, as shown in FIG.
  • step S102 the number of production for each hour is calculated.
  • the actual value may be stored for each hour as the production number for each hour, or may be stored as an average value of the operating time of the production line 10, for example.
  • step S103 the best value of the production quantity is calculated by the best value calculator 110b and stored in the storage unit 11c.
  • a general method such as the Smirnoff-Grubbs test may be used.
  • a specific example of the best value calculation method will be described below.
  • ⁇ Best Value Calculation Example 1> When calculating the best value, for example, as shown in FIG. 5, normal distribution and test the value to be tested-mean/standard deviation ⁇ with a significance level of 5%. Then, test only the most outlier data, and if it is determined to be an outlier, test the second outlier sample using n-1 samples excluding it, and then detect the outlier Repeat until no more. The average value of the remaining takt time is the best takt time, and the value obtained by dividing 1 hour by the best takt time is the best production volume per hour.
  • FIG. 6 shows a second calculation example of the best value in this embodiment.
  • the best value of the pick-up error rate when picking up a component with a pick-up nozzle (not shown) in the mounter 10c is calculated.
  • the ideal value in this case error rate 0%.
  • the error rate is tallied every hour, and the error rate at each hour is used as data for the test, and the test is performed. Then, the average value of the remaining adsorption error rates (%) is taken as the best value.
  • FIG. 6A is a graphical representation of the method of calculating the adsorption error rate in this example.
  • the horizontal axis represents time.
  • the horizontal length of the quadrilaterals arranged in chronological order represents the time during which the component mounting process is performed on one substrate.
  • hatched rectangles represent substrates with zero pick-up error during operation.
  • the open rectangles represent substrates with pick-up errors during operation.
  • the number of x's written at the bottom of the outline quadrilateral corresponds to the number of adsorption errors. In this figure, it is assumed that, for example, 20 components are mounted on one substrate, and the number of times of picking up is increased by that amount because a retry is performed when a picking error occurs once.
  • FIG. 6B is a table showing the number of substrates produced (number of production), the total number of pickups, the number of errors, and the error rate at each time.
  • the mounting process was performed on six substrates at 0 o'clock, and one adsorption error occurred in one substrate among them. The error rate for this time is 0.83%.
  • the mounting process was performed for five substrates, and no adsorption error occurred. The error rate for this time is 0.00%.
  • the mounting process was performed for 4 substrates, of which 1 substrate had 2 adsorption errors and the other 1 substrate had 3 adsorption errors, for a total of 5 adsorption errors. Occurred.
  • step S104 the process proceeds to step S104.
  • step S104 a report is created in a form that allows comparison between the actual values and the best values.
  • the report created in step S104 will be described below.
  • FIG. 7 shows an example of a graph published when creating a report.
  • the report includes, for example, a histogram before exclusion of outliers, in which the horizontal axis indicates the production cycle time (takt time) and the vertical axis indicates the frequency. Data analysis results are also displayed along with the histogram.
  • the average tact time is 80.2 seconds
  • the maximum value is 3445 seconds
  • the minimum value is 43 seconds
  • the number of samples is 1075. It can be seen that the actual tact time value is 80.2 seconds.
  • the report also includes a histogram after outlier exclusion, as shown in FIG. 6B. From this graph, the average takt time after excluding outliers is 55.4 seconds, the maximum value is 76 seconds, the minimum value is 43 seconds, the number of samples is 923, and the best takt time is 55.4 seconds. seconds.
  • Fig. 8 shows an example of the message described in the report.
  • the upper part shows the description of the production cycle time (takt time).
  • the best value and the actual value of the production cycle time (takt time), the ratio of the two values, and the ratio of outliers are described.
  • the difference between the best value and the ideal value is described.
  • the ideal value is a target value of the production cycle time (takt time) determined in advance for other reasons such as a business plan, regardless of the actual value of the production line 10 .
  • This ideal value corresponds to the production target value in this disclosure.
  • the lower part the number of manufactured products is described.
  • the best value and the actual value of the number of products produced are displayed, and the difference between the best value and the actual value is described as the difference between the actual performance and the actual performance.
  • the difference between the ideal value and the best value of the leading number is also described.
  • step S105 the report created in step S104 is output and provided to a predetermined report destination. The method of outputting (providing) a report will be described below.
  • ⁇ Report output method> As a method of outputting a report, the following methods are conceivable.
  • (1) E-mail In this case, the summary of the collection period, collection target, and topics may be written in the body of the e-mail, and the report file may be attached to the e-mail (Excel file, etc.).
  • FIG. 10 shows an example of report contents in the mail and an attached report file.
  • the report may be viewed on a specific WEB page using a WEB browser.
  • the report may be provided by embedding the report in a linkable manner in a specific web page.
  • FIG. 12 shows the screen of the WEB browser.
  • step S105 When the process of step S105 ends, this routine is temporarily terminated.
  • Example 2 In the first embodiment described above, an example in which the best value, which is the actual value in the production line, is calculated by excluding data corresponding to statistical outliers from the data related to the actual value in the production line has been described. In this embodiment, an example will be described in which data affected by 4M fluctuation is excluded instead of excluding statistical outliers.
  • FIG. 13 shows a best value calculation flowchart relating to the calculation of the best value in this embodiment.
  • This flowchart is a flowchart for explaining in more detail the process corresponding to step S103 in FIG.
  • step S201 data affected by 4M variation is searched for in the production of the target product. That is, from the timing at which the 4M fluctuation is implemented, data on products affected by the 4M fluctuation are searched. In this embodiment, no distinction is made as to whether the 4M fluctuation is planned in advance or accidental.
  • step S202 for example, the data affected by the 4M fluctuation searched in S201 is excluded from the data for calculating the number of products produced during a predetermined period of time and the takt time.
  • step S203 only the data not affected by the 4M variation obtained in step S202 are used to calculate the average values of the production quantity and the takt time.
  • the number of products affected by the 4M fluctuation is subtracted from the number of products produced during the predetermined time, and the manufacturing time of the product affected by the 4M fluctuation is also subtracted from the predetermined time.
  • the number of products produced per hour may be calculated by proportional calculation.
  • step S204 the result calculated in step S203 is stored in the storage unit 11c as the best value.
  • this flow is once terminated.
  • all the 4M fluctuations related to the data excluded in step S202 may be listed when outputting a report corresponding to step S105 in FIG.
  • the influence of 4M fluctuations can be excluded from the actual values, and the accuracy of the best values can be improved, and which 4M fluctuations affect the performance of the process. can be clarified.
  • Example 3 In the second embodiment described above, an example is described in which the best value, which is the actual value in the production line, is calculated by excluding the data affected by the 4M fluctuation from the data related to the actual value in the production line. In this embodiment, when calculating the actual value in the production line, data that is a statistical outlier and is affected by the planned 4M fluctuation planned in advance is excluded, and then in the production line An example will be described in which data that are statistical outliers and are affected by accidental 4M fluctuations are excluded when calculating the best value.
  • FIG. 14 shows a flow chart for calculating actual values and best values according to the present embodiment.
  • This flowchart is a flowchart explaining in more detail the processing corresponding to steps S102 and S103 in FIG.
  • step S301 data corresponding to an outlier is searched for in index data relating to the productivity or quality of the target product.
  • step S302 data affected by planned 4M fluctuations scheduled in advance are searched for in the data. It should be noted that this planned 4M change corresponds to the planned condition change in this embodiment.
  • step S303 out of the index data relating to the productivity or quality of the target product, the data corresponding to the outliers and having the influence of the planned 4M fluctuation planned in advance, for example, for a predetermined period of time Exclude from the data used to calculate the number of production and takt time.
  • step S304 the data obtained in step S303, excluding the outliers and the data affected by the planned 4M fluctuation, is used to calculate the average values of the production quantity and the takt time.
  • step S305 the calculated value is stored in the storage unit 11c as the actual value.
  • step S306 the data used to calculate the actual values are further searched for data influenced by accidental 4M fluctuations that occur accidentally in the product manufacturing and inspection processes.
  • this accidental 4M variation corresponds to the accidental condition change in this embodiment.
  • step S307 data corresponding to outliers and affected by accidental 4M fluctuations are further excluded from the data used to calculate the actual values.
  • step S308 the data obtained in step S307, excluding outliers and data affected by accidental 4M fluctuations, are used to calculate the average values of the number of production and the takt time.
  • step S309 the calculated value is stored in the storage unit 11c as the best value.
  • the effects of the planned 4M fluctuation and the accidental 4M fluctuation can be excluded from the actual value, and the accuracy of the best value can be improved. It is possible to clarify whether the occasional 4M variation of is affecting the best value of the process.
  • planned 4M changes include model switching of products, planned maintenance, condition changes, etc.
  • accidental 4M fluctuations include reel replacement of the mounter, emergency stop due to frequent mounting errors, adjustment determined by the operator, condition change determined by the operator, and the like.
  • Example 4 a specific example of linking 4M fluctuation information and evaluation data will be described.
  • the 4M fluctuation information and the data of each product may be linked as follows. (1) In the case of 4M fluctuation that occurred during mounting and inspection of the specified board (after the board was carried in and before it was taken out) For the production cycle time (difference between the carry-out time of the specified board and the carry-out time of the next board) , tied to the next board. In this case, the effect of 4M variation is reflected in the production cycle time of the next substrate. Also, the error rate is tied to the board.
  • the influence of the 4M variation is reflected in the samples of the board (the number of mounted/tested parts and the number of error parts).
  • the production cycle time (the difference between the unloading time of a given board and the unloading time of the next board) is tied to the next board.
  • the effect of 4M variation is reflected in the production cycle time of the next substrate.
  • the error rate the samples of the board (the number of mounted/tested parts and the number of error parts) are excluded.
  • the influence of the 4M variation is reflected in the sample of the board (the number of mounted/tested parts and the number of error parts). From the above, the 4M fluctuation that occurs after a predetermined board is carried out and before the next board is carried out is linked to the next board.
  • Planned equipment work maintenance, condition change, etc.
  • a work plan for a device is registered in advance, the fact that some change has been made to the planned device is output from the device to the production control device 1a, and the work plan for the device is issued in the vicinity (within 30 minutes before or after). If there is, it is linked to the board immediately after that time in that device.
  • the worker registers in the production control device 1a that the planned work has been carried out through the terminal, and links it to the board of the device immediately after that time.
  • a work plan for a device is registered in advance, the fact that some change has been made to the planned device is output from the device to the production control device 1a, and the work plan for the device is issued in the vicinity (within 30 minutes before or after). If not, it is linked to the board immediately after that time in that device.
  • the worker registers in the production control device 1a that he/she has performed an unplanned work, and associates it with the board of the device immediately after that time. Note that the board immediately after is not specified as within a certain number of minutes, but may refer to the oldest board after that time.
  • FIG. 15 shows the data for substrate serial numbers 1-8.
  • the data for board serial number 3 is an outlier but does not have 4M variation, so it is not excluded from the sample.
  • the data for board serial number 5 is an occasional variation and an outlier, but is not excluded from the sample.
  • the data for board serial number 7 is excluded from the sample because it is both a planned variation and an outlier. Then, the actual value is calculated based on the data of the remaining substrates.
  • substrate serial number 3 is an outlier, but it is not excluded because there is no 4M fluctuation (this may be excluded to calculate the best value. In this case, , the details of improvement are unknown and cannot be presented.
  • the best value is defined as a target value that can be achieved if the room for improvement is eliminated, although the points to be improved are unknown at this time.
  • substrate serial number 4 is an accidental variation, but is not an outlier, so it is not excluded from the sample.
  • Substrate serial number 5 is a random variation and an outlier, so it is excluded from the sample. Then, the actual value is calculated with the remaining substrate.
  • the definition of the best value is a target value that can be achieved if improvement points are known and resolved.
  • the actual value is calculated by excluding the sample that was affected by the planned 4M fluctuation and became an outlier, and furthermore, it was affected by the accidental 4M fluctuation and was an outlier. Calculate the best value by excluding samples that do not match. As a result, the best value is calculated by excluding outlier samples affected by 4M variation.
  • substrate serial number 1 in FIG. 15 does not have a previous substrate, so it is excluded from the samples.
  • Substrate serial numbers 3, 5, and 7 are outliers and are excluded from the sample. Then, the actual value is calculated with the remaining substrate.
  • the best value is defined as a target value that can be achieved if there is no room for improvement, although the areas for improvement are unknown at this point.
  • the best value is calculated by excluding outlier samples from the process data.
  • substrate serial number 1 in FIG. 16 does not have a previous substrate, so it is excluded from the samples.
  • Substrate serial number 3 is an outlier, but it is not excluded because there is no 4M variation. (Although the details of improvement cannot be shown, the performance value can be calculated by excluding it.)
  • Board serial number 4 has 4M fluctuation, but it is not an outlier, so it is not excluded from the sample.
  • Substrate serial number 5 has 4M variation and is an outlier, so it is excluded from the sample.
  • Substrate serial number 7 has 4M variation and is an outlier, so it is excluded from the sample. Then, the best value is calculated for the remaining substrates.
  • planned (understood) 4M fluctuation factors are also listed as improvement targets.
  • FIG. 16 shows the data for substrate serial numbers 1-8. This is an aspect that does not use outliers.
  • substrate serial number 1 does not have a previous substrate, so it is excluded from the sample.
  • Board serial number 5 is an accidental variation and is not excluded from the sample.
  • Substrate serial number 7 is an intentional variation, so it is excluded from the sample.
  • the actual values are calculated using the remaining substrates.
  • board serial numbers 4 and 5 are random variations and are therefore excluded from the sample.
  • the best value is calculated for the remaining substrates. In this case, the best value is defined as the target value that could be achieved if the known 4M variations were eliminated (the target value that could be achieved if the things that were better off were eliminated).
  • FIG. 17A again shows the data for substrate serial numbers 1-8. Also, an example of presented sentences is shown in FIG. 17B.
  • the actual value of the production cycle time is 1 minute 42 seconds
  • the best value of the production cycle time is 1 minute 35 seconds
  • the production cycle time can be shortened by 7 seconds
  • the improvement target is " The point that it is "reel replacement" is described.
  • the improvement targets are “reel replacement (total 12 times)” and “frequent error stoppage (total 4 times)” along with the number of times.
  • the improvement target may be presented together with the total time, such as “reel replacement (total 22 minutes 32 seconds)” and “error-prone stop (total 5 minutes 16 seconds)".
  • the total time is the sum of "values of excluded samples minus best value” (longer due to 4M variation).
  • the improvement target may be presented together with the number of times and the total time, such as “reel replacement (total 12 times, 22 minutes and 32 seconds)” and “error-prone stop (total 4 times, 5 minutes and 16 seconds)”.
  • FIG. 18A An example of presented text is shown in FIG. 18A.
  • the actual value of the production cycle time is 1 minute 42 seconds
  • the best value of the production cycle time is 1 minute 35 seconds
  • the production cycle time can be shortened by 7 seconds
  • the improvement target is "reel The point that it is "exchange” is presented.
  • the improvement target as shown in FIG. 18B, specific work may be registered in the system in advance and additionally presented as an example.
  • a production control method characterized in that it is an index related to the productivity or quality of the product, which is calculated by excluding data of the index affected by a predetermined condition change in the above.
  • the actual production value is the data of the index corresponding to a statistical outlier in the distribution of the actual production value from the data of the index relating to the productivity or quality of the product in the production line and/or the production line. is an index related to
  • Production control system 1a Production control device 10 Production line 10a Solder printing device 10b Post-solder printing inspection device 10c Mounter 10d Post-mounting inspection device 10e Reflow furnace 10f Post-reflow inspection device 11a Data acquisition unit 11b Control unit 11c Storage unit 11d Output unit 110a Actual value calculation unit 110b Best value calculation unit 110c Result reporting unit

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Abstract

生産ラインの優先的な改善点がより明確に認識可能となる技術を提供する。製造工程及び検査工程が実行される生産ライン（１０）に係る生産管理システム（１）であって、生産ライン（１０）における製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出部（１１０ａ）と、実績値に基づいて、生産ラインにおける製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出部（１１０ａ）と、を備え、生産実力値は、生産ライン（１０）における製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする、生産管理システム（１）。

Description

生産管理システム、生産管理方法、及びプログラム
　本発明は、製品の生産ラインにおいて生産を管理する、生産管理システム、生産管理方法及び、プログラムに関する。
　製品の生産ラインにおいては、ラインの中間工程や最終工程に製品の検査装置を配置し、不良の検出や不良品の仕分けなどが行われている。例えば、部品実装基板の生産ラインにおいては一般的に、プリント配線基板にクリームはんだを印刷する装置（印刷装置）、クリームはんだが印刷された基板に部品を実装する装置（マウント装置）、部品実装後の基板を加熱して部品を基板にはんだ付けするする装置（リフロー装置）が含まれる。そして、各生産装置の後に配置された検査装置において、各装置における作業が予定通り正しく行われているかの検査が行われる。
　また、上記の生産ラインにおいては、各製造装置及び検査装置から情報を収集し、不良率、生産量等を総合的に管理する生産管理システムが稼働しており、生産ライン全体としての生産性の向上に寄与している。
　上記のような生産管理システムにおいては、ある期間の製品の生産に係るデータを集計しレポートとして出力する機能が求められる場合がある（例えば、特許文献１、２を参照）。このレポート機能においては、従来より、ライン別、製造装置別、製品別、ＫＰＩ別の集計レポートが提供される等の場合があった。しかしながら、例えば事業計画に基づいて机上で算出された理想値と、様々なトラブルの結果を含んだ実績値とが比較されたものが多く、生産ラインの実力値が不明確なため、優先して解決すべき問題点の所在と規模を迅速に把握可能になっているとは言えなかった。また、目標値の妥当性や、実力値と実績値の乖離による損失についても不明瞭であり、生産ラインの生産性向上のための効率的な対策が可能になっているとは言えなかった。
特開２００３－１８７０６９号公報 特開２００３－１２２４２０号公報
　本発明は上記実情に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、生産ラインの優先的な改善点がより明確に認識可能となる技術を提供することにある。
　前記の目的を達成するために、本開示は以下の構成を採用する。即ち、
　単一または複数の製造装置及び検査装置を有し、前記製造装置及び検査装置による製品の製造工程及び検査工程が実行される生産ラインに係る生産管理システムであって、
　前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出部と、
　前記実績値に基づいて、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出部と、
　を備え、
　前記生産実力値は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、前記製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする。
　これによれば、生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値と、
　生産ラインにおける製品の生産性または品質に係る指標のデータから、生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する指標のデータおよび／または、生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた指標のデータを除外して算出された、製品の生産性または品質に係る指標である生産実力値を取得することができる。
　その結果、生産実績値と生産実力値を比較することで、向上できる余地のある生産ラインの生産性または品質の指標をより容易に把握し、その指標を改善することで生産性または品質を向上させることが可能である。なお、本開示において、生産ラインにおける所定の条件変更とは、所謂４Ｍ変更に相当する変更を含んでもよい。また、本開示においては、何等かの原因で生産実績値における統計上の外れ値となってしまったデータや、工程における突発的な条件変更に係るデータを除外することで、より正確に、対象となる生産ラインの実力値を得ることが可能である。さらに、実力値の算出において除外された指標のデータへ影響を与えた、生産ラインにおける所定の条件変更を排除または改善することで、実績値を実力値に近づけていくことができる。
　また、本開示においては、前記所定の条件変更は、前記生産ラインに対して予め計画された計画的条件変更と、前記生産ラインにおいて偶発的に発生する偶発的条件変更とを含み、
　前記実績値算出部は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける計画的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実績値を算出し、
　前記実力値算出部は、前記生産実績値の算出に使用した前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、さらに、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける偶発的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実力値を算出することにしてもよい。予め予定された計画的条件変更の影響を除外して生産実績値を算出することができるとともに、さらに、偶発的条件変更の影響を除外して生産実力値を算出することができる。これによれば、要因分析をし易い形で、生産実績値と生産実力値を算出することが可能である。
　また、本開示においては、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標は、前記製品の所定時間あたりの生産量、前記製品の製造タクトタイム、および前記製品のエラー率のうち少なくとも一つを含むこととしてもよい。このような直接的な指標を用いることで、より明確に、生産量を増加させるための優先的な対策を把握することが可能となる。
　また、本開示においては、所定期間における前記生産実績値と前記生産実力値とを比較可能な結果報告を作成する結果報告部を、さらに備えるようにしてもよい。そうすれば、生産ラインに関わる決定権を有する経営者等に、より明確に、生産量を増加させるための優先的な対策を示すことが可能となる。
　また、本開示においては、所定期間における前記生産実績値と前記生産実力値とを比較可能な結果報告を作成する結果報告部を、さらに備え、
　前記結果報告部は、前記実力値算出部が、前記生産実力値を算出する際に除外した前記指標のデータに係る、前記偶発的条件変更の内容を含んで報告するようにしてもよい。生産実績値と生産実力値の差が生じる原因を明確にすることができ、生産実績値を生産目標値に近づけるための対策を明確に把握することが可能となる。
　また、本開示は、単一または複数の製造装置及び検査装置を有し、前記製造装置及び検査装置による製品の製造工程及び検査工程が実行される生産ラインにおける生産管理方法であって、
　前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出工程と、
　前記実績値に基づいて、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出工程と、
　を有し、
　前記生産実力値は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、前記製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする、生産管理方法であってもよい。
　また、本開示は、前記所定の条件変更は、前記生産ラインに対して予め計画された計画的条件変更と、前記生産ラインにおいて偶発的に発生する偶発的条件変更とを含み、
　前記実績値算出工程においては、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける計画的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実績値を算出し、
　前記実力値算出工程においては、前記生産実績値の算出に使用した前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、さらに、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける偶発的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実力値を算出することを特徴とする、上記の生産管理方法であってもよい。
　また、本開示は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標は、前記製品の所定時間あたりの生産量、前記製品の製造タクトタイム、および前記製品のエラー率のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする、上記の生産管理方法であってもよい。
　また、本開示は、前記生産実績値と前記生産実力値とを比較可能な結果報告を作成する結果報告工程を、さらに有することを特徴とする、上記の生産管理方法であってもよい。また、本開示は、前記生産実績値と前記生産実力値とを比較可能な結果報告を作成する結果報告工程を、さらに有し、
　前記結果報告工程においては、前記実力値算出工程において、前記生産実力値を算出する際に除外した前記指標のデータに係る、前記偶発的条件変更の内容を含んで報告することを特徴とする、上記の生産管理方法であってもよい。これにより、実績値を実力値に近づけるための対策箇所を明確にすることが可能である。
　また、本開示は、単一または複数の製造装置及び検査装置を有し、前記製造装置及び検査装置による製品の製造工程及び検査工程が実行される生産ラインに対して、コンピュータに、
　前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出ステップと、　前記実績値に基づいて、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出ステップと、
　を実行させ、
　前記生産実力値は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、前記製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする、プログラムであってもよい。
　また、本開示は、前記所定の条件変更は、前記生産ラインに対して予め計画された計画的条件変更と、前記生産ラインにおいて偶発的に発生する偶発的条件変更とを含み、
　前記実績値算出ステップにおいては、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける計画的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実績値を算出し、
　前記実力値算出ステップにおいては、前記生産実績値の算出に使用した前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、さらに、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける偶発的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実力値を算出することを特徴とする、上記のプログラムであってもよい。
　なお、上記構成および処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
　本発明によれば、生産ラインの優先的な改善点がより明確に認識可能となる。
本発明の実施例に係る生産管理システムの概略構成図である。 本発明の実施例に係る生産ラインにおける生産量の最良値と、実績値の相違について説明するための図である。 本発明の実施例に係る生産管理装置の機能ブロック図である。 本発明の実施例に係る生産管理システムにおける処理のフローチャートである。 本発明の実施例１に係る最良値の算出方法の例について説明する図である。 本発明の実施例１に係る最良値の算出方法の第２の例について説明する図である。 本発明の実施例１に係るレポートに掲載されるグラフの例を示す図である。 本発明の実施例１に係るレポートに掲載されるメッセージの例を示す図である。 本発明の実施例１に係るレポートに掲載されるグラフの第２の例を示す図である。 本発明の実施例１に係るレポートがメールで提供される場合の内容の例を示す図である。 本発明の実施例１に係るレポートがＷＥＢブラウザでダウンロードされる場合の内容の例を示す図である。 本発明の実施例１に係るレポートがＷＥＢブラウザで提供される場合の内容の例を示す図である。 本発明の実施例２に係る最良値算出フローチャートである。 本発明の実施例３に係る実績値および最良値算出フローチャートである。 本発明の実施例５に係る基板の製造に係るデータの例を示す図である。 本発明の実施例５に係る基板の製造に係るデータの別例を示す図である。 本発明の実施例５に係る改善対象の提示の例を示す図である。 本発明の実施例５に係る改善対象の提示の別例を示す図である。
　＜適用例＞
　本発明が適用される生産ライン１０は、図１に示すように、はんだ印刷装置１０ａ、はんだ印刷後検査装置１０ｂ、マウンタ１０ｃ、マウント後検査装置１０ｄ、リフロー炉１０ｅ、リフロー後検査装置１０ｆを含む。生産ライン１０における各装置は、ＬＡＮなどのネットワークを介して生産管理装置１ａに接続されている。生産管理装置１ａは、汎用的なコンピュータシステムにより構成される。
　図２には生産ライン１０における生産量の最良値と、実績値について示す。上段に記載された矢印は生産が順調に行われた場合、下段に記載された矢印は実際の場合について示す。この最良値は、本開示における生産実力値に相当する。一方、下段における実際の場合については、各製造装置または各検査装置における待ち時間等、予め予定された４Ｍ変動、装置トラブル等、不測の原因に伴う偶発的な４Ｍ変動、その他、原因が特定できない工程の条件の変動等を含んでいる。この場合の生産量が実績値である。実績値は本開示における生産実績値に相当する。
　生産ライン１０における生産効率を向上させるためには、最終的には上記の全ての要因を解消する必要があるが、まずは生産ライン１０に実力値を発揮させることが優先課題である。本適用例では、このように、優先して解消すべき、生産量の減少の実態を明確にし、これをレポートする機能を備える。
　図３に、本適用例に係る生産管理装置１ａについてのブロック図を示す。生産管理装置１ａは、生産ライン１０の各装置からのデータを受信するデータ取得部１１ａ、生産ライン１０の最良値及び実績値を算出しレポートする制御部１１ｂを有する。また、生産管理装置１ａは、データ取得部１１ａで取得したデータや、制御部１１ｂで算出した最良値、実績値、レポートの内容を記憶する記憶部１１ｃ、各種データやレポートの内容を出力可能な出力部１１ｄを有する。制御部１１ｂはさらに機能モジュールとして、実績値算出部１１０ａ、最良値算出部１１０ｂ、結果報告部１１０ｃ、の各機能部を備えている。この最良値算出部１１０ｂは本開示における実力値算出部に相当する。
　最良値算出部１１０ｂにおいて生産量の実績値から最良値を算出する場合は、例えば、図５に示したように、実績値算出部１１０ａで算出された実績値としてのタクトタイムの度数分布に対して、スミルノフ・グラブズ検定によって外れ値を除外する。そして、外れ値が１つもなくなるまで、全データに対して検定を行い、外れ値が無くなった際の度数分布を、最良値の度数分布とする。
　生産管理装置１ａは、生産ライン１０に対して算出した生産量やタクトタイムの実力値及び実績値を含めた形でレポートを出力する。図７には、レポートの記載例作成時に掲載されるグラフの例を示す。レポートには、図７Ａに示すように、生産サイクルタイム（タクトタイム）についての外れ値の除外前のヒストグラムを実績値として記載してもよい。また、図７Ｂに示されるような、外れ値除外後のヒストグラムを実力値として記載されてもよい。
　レポートには、さらに図８に示すようなメッセージが記載されてもよい。上段にはサイクルタイム（タクトタイム）の最良値と実績値の数値と、二つの数値の比率、外れ値の割合が記載される。また、最良値と理想値との差についても記載される。また、図８の下段に示すように、生産数について記載されてもよい。より具体的には、生産数の最良値と実績値が表示され、最良値と実績値の差や、理想値と最良値との差についても記載されてもよい。
　以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について説明する。ただし、以下の各例に記載されている構成要素については、特に記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
　＜実施例１＞
　本発明に係る生産管理システム１は例えば、図１に示すような生産ライン１０を含み、この生産ライン１０の生産管理を行う。図１における生産ライン１０は、プリント基板の表面実装ラインである。図１に示すように、本実施例に係る生産ライン１０には、上流側から順に、はんだ印刷装置１０ａ、はんだ印刷後検査装置１０ｂ、マウンタ１０ｃ、マウント後検査装置１０ｄ、リフロー炉１０ｅ、リフロー後検査装置１０ｆが設けられている。
　はんだ印刷装置１０ａは、プリント基板上の電極部はんだペーストを印刷する装置である。マウンタ１０ｃは、プリント基板に実装すべき多数の電子部品をはんだペーストの上に載置するための装置である。また、リフロー炉１０ｅは、プリント基板上に載置された電子部品を基板上のプリント配線にはんだ接合するための加熱装置である。そして、各検査装置１０ｂ、１０ｄ、１０ｆは各工程の出口でプリント基板の状態を検査し、不良あるいは不良のおそれを自動的に検出する。
　上述したはんだ印刷装置１０ａ、マウンタ１０ｃ、リフロー炉１０ｅ（以下、これらをまとめて製造装置ともいう。）及び、はんだ印刷後検査装置１０ｂ、マウント後検査装置１０ｄ、リフロー後検査装置１０ｆ（以下、これらをまとめて検査装置ともいう。）は、ＬＡＮなどのネットワークを介して生産管理装置１ａに接続されている。生産管理装置１ａは、ＣＰＵ（プロセッサ）、主記憶装置（メモリ）、補助記憶装置（ハードディスクなど）、入力装置（キーボード、マウス、コントローラ、タッチパネルなど）、出力装置（ディスプレイ、プリンタ、スピーカなど）などを具備する汎用的なコンピュータシステムにより構成される。
　ここで、図２を用いて、生産ライン１０における生産量の最良値と、実績値の相違について説明する。図２には二つの場合におけるプリント基板の生産量について示す。図の横軸は時間で、例えば１時間の時間範囲を示している。また、一つ一つの矢印は、一枚の基板が製造される時間を表している。上段に記載された矢印は生産が順調に行われた場合、下段に記載された矢印は様々なトラブル（原因が分かるものと原因不明のものを含む）や所謂４Ｍ変動の影響による遅延が発生する実際の場合について示す。
　上段に記載された生産が順調な場合の生産量は対象の生産ラインの実力値とも言え、この生産量を本実施の形態では最良値と呼ぶ。この場合は図２に示すように、例えば平均タクトタイムＴが５０秒の場合には、１時間の間には、３６００秒／Ｔ＝７２枚の生産が可能である。
　一方、図２の下段の場合には、１時間の間に、途中でマウンタ１０ｃにおいて部品吸着失敗によるエラー＆リトライが生じ余分に時間がかかっている。そして、その後、部品吸着失敗によるエラーが連続して生じることで装置が停止し、エラーの解消のための作業が施され、作業完了後に生産が再開されている。このような場合には、本来１時間に７２枚の生産が可能であるところ、６８枚の生産しかできず、最良値に対して１時間あたりの生産量が４枚少ないこととなる。この場合の生産量が実績値である。この実績値には上述のとおり、所謂４Ｍ変動の影響で発生する遅延も含まれる。
　生産ライン１０における生産効率を向上させるためには、最終的には上記のトラブル等の偶発的な要因と４Ｍ変動の影響等の計画的な要因の両方を解消する必要がある。本実施例では、このように、様々なトラブル等の要因や、４Ｍ変動の影響による要因による生産量の低下の実態を明確にし、これをレポートする機能を備えることとした。
　図３に、本実施例に係る生産管理装置１ａについての概略ブロック図を示す。図３に示すように、生産管理装置１ａは、生産ライン１０の各製造装置及び各検査装置からのデータを受信するデータ取得部１１ａ、データ取得部１１ａが取得したデータに基づいて生産ライン１０の最良値及び実績値を算出しレポートする制御部１１ｂを有する。また、データ取得部１１ａで取得したデータや、制御部１１ｂで算出した最良値、実績値、レポートの内容を記憶する記憶部１１ｃ、各種データやレポートの内容を出力可能な出力部１１ｄを有する。制御部１１ｂはさらに機能モジュールとして、実績値算出部１１０ａ、最良値算出部１１０ｂ、結果報告部１１０ｃを備えている。各機能モジュールは、例えば、記憶部１１ｃに格納されたプログラムをＣＰＵ（不図示）が読み込み実行することにより実現される。
　データ取得部１１ａには、その他、ユーザからの検査条件に関わる情報や、実績値算出部１１０ａに対する実績値算出指令、最良値算出部１１０ｂに対する最良値算出指令、結果報告部１１０ｃに対するレポート作成指令等が入力される。
　実績値算出部１１０ａでは、データ取得部１１ａにおいて取得された各製造装置及び各検査装置からのデータに基づき、指定された期間における生産ライン１０の生産量の実際の値を算出する。最良値算出部１１０ｂでは、実績値算出部１１０ａによって算出された実績値に基づいて、生産ライン１０の生産量の最良値が算出される。結果報告部１１０ｃでは、実績値算出部１１０ａにおいて算出された生産ライン１０の生産量の実績値及び、最良値算出部１１０ｂにおいて算出された生産ライン１０の生産量の最良値に基づいて、レポートが作成される。
　図４には、生産管理装置１ａにおける処理のフローチャートを示す。本フローが実行されると、先ずステップＳ１０１において、生産ライン１０の各製造装置及び各検査装置から、製造実績、検査結果のデータを取得する。この製造実績のデータには、発生したエラーの時刻、内容、行われた対策等のログデータが含まれる。また検査結果のデータには、不良項目毎の発生数、発生時刻等のログデータが含まれる。取得されたデータは、記憶部１１ｃに記憶される。ステップＳ１０１の処理が終了するとステップＳ１０２に進む。ステップＳ１０２においては、実績値算出部１１０ａによって生産数の実績値が算出され、記憶部１１ｃに記憶される。本実施例においては、実績値として、図２に示すように、１時間毎の生産数を算出する。実績値は１時間毎の生産数として時間毎に記憶されても良いし、例えば生産ライン１０の稼働時間の平均値として記憶されてもよい。ステップＳ１０２の処理が終了するとステップＳ１０３に進む。
　ステップＳ１０３においては、最良値算出部１１０ｂによって生産数の最良値が算出され、記憶部１１ｃに記憶される。最良値を算出する際には、一例として、スミノルフ・グラブズ検定等一般的な方法が用いられてよい。以下に、最良値の算出方法の具体例について説明する。
＜最良値の算出例１＞
　最良値を算出する際には、例えば、図５に示したように、ステップＳ１０２で算出される生産数の実績値に係る、各製造物（基板）のタクトタイムのヒストグラムに対して、正規分布を仮定し、検定対象の値-平均値／標準偏差σを、優位水準を５％として検定する。そして、最も外れた１データのみを検定し、それが外れ値と判定されたら、それを除外したｎ－１個の標本を用いて２番目に外れた標本を検定し、以下、外れ値が検出されなくなるまで繰り返す。その結果残ったタクトタイムの平均値が、タクトタイムの最良値であり、１時間をタクトタイムの最良値で除した値が、１時間あたりの生産数の最良値となる。
　＜最良値の算出例２＞
　図６には、本実施形態における最良値の２番目の算出例について示す。この例においては、例えばマウンタ１０ｃにおける吸着ノズル（不図示）によって部品を吸着する際の吸着エラー率の最良値を算出する。この場合の理想値＝エラー率０％である。実績値は例えば１時間毎の吸着エラー率（％）＝（エラー数／吸着回数）とする。そして、１時間毎にエラー率集計を行い、各時間におけるエラー率を検定に係るデータとして検定を行う。そして、最終的に残った吸着エラー率（％）の平均値を最良値とする。
　図６Ａは、この例における吸着エラー率の算出方法を図形化したものである。図６Ａにおいて、横軸は時刻を表す。時系列で並んだ四辺形の横方向の長さは１枚の基板に対して部品のマウント工程が実施されている時間を表す。その中で、ハッチング付きの四辺形は、作業中に吸着エラーがゼロであった基板を表す。白抜きの四辺形は、作業中に吸着エラーが生じた基板を表す。また、白抜きの四辺形の下部に記載された×の数は、吸着エラーの数に相当する。なお、この図では、例えば基板１枚あたり２０部品をマウントし、１回吸着エラーが発生するとリトライを行うため、その分吸着回数が増えることを前提とする。
　図６Ｂは、各時間における生産基板枚数（生産数）、合計吸着回数、エラー回数、エラー率を表にした図である。図６Ｂに示すように、この図では、０時台には、６枚の基板に対しマウント工程が実施され、そのうち１枚の基板で吸着エラーが１回発生した。この時間のエラー率は０．８３％である。１時台には、５枚の基板に対しマウント工程が実施され、吸着エラーは発生しなかった。この時間のエラー率は０．００％である。２時台には、４枚の基板に対しマウント工程が実施され、そのうち１枚の基板で吸着エラーが２回、他の１枚の基板で吸着エラーが３回、合計５回の吸着エラーが発生した。この時間のエラー率は５．８８％である。このように得られたエラー率を検定し、外れ値として除外されなかったエラー率の平均値が、エラー率の最良値となる。図４の説明に戻り、ステップＳ１０３の処理が終了するとステップＳ１０４に進む。
　ステップＳ１０４においては、実績値と最良値を比較可能な形で、レポートが作成される。以下、ステップＳ１０４において作成されるレポートについて説明する。
＜レポートの作成例＞
　図７には、レポートの作成時に掲載されるグラフの例を示す。レポートには、図７あに示すように、例えば横軸に生産サイクルタイム（タクトタイム）、縦軸に度数を記載した、外れ値の除外前のヒストグラムが記載される。また、ヒストグラムとともにデータの解析結果が表示される。この例では、タクトタイムの平均値が８０．２秒、最大値が３４４５秒、最小値が４３秒、サンプル数１０７５となっており、タクトタイムの実績値が８０．２秒であることが分かる。また、レポートには、図６Ｂに示されるような、外れ値除外後のヒストグラムも記載される。このグラフからは、タクトタイムの外れ値除外後の平均値が５５．４秒、最大値が７６秒、最小値が４３秒、サンプル数９２３となっており、タクトタイムの最良値が５５．４秒であることが分かる。
　図８には、レポートに記載されるメッセージの例を示す。上段には生産サイクルタイム（タクトタイム）についての記載を示す。生産サイクルタイム（タクトタイム）の最良値と実績値の数値と、二つの数値の比率、外れ値の割合が記載される。また、最良値と理想値との差についても記載される。ここで、理想値は、生産ライン１０の実力値に関係なく、予め事業計画等の他の理由で定められた生産サイクルタイム（タクトタイム）の目標値である。この理想値は、本開示における生産目標値に相当する。下段には、製造枚数についての記載がなされている。ここでも、生産枚数の最良値と実績値が表示され、最良値と実績値の差が実力と実際との相違として記載される。最先枚数の理想値と最良値との相違についても記載される。
　図９には、ヒストグラムではなく、横軸に生産時刻、縦軸にサイクルタイムを棒グラフとしてプロットした図を示す。レポートにはこのようなグラフを掲載してもよい。また、この場合には、外れ値に相当するプロットは色を変えて白抜きにしてもよい。
　図４の説明に戻る。ステップＳ１０４の処理が終了すると、ステップＳ１０５に進む。ステップＳ１０５においては、ステップＳ１０４で作成されたレポートが出力され、所定の報告先に提供される。以下、レポート出力（提供）の方法について説明する。
　＜レポート出力の方法＞
　レポート出力の方法としては、以下のものが考えられる。
（１）電子メール
　この場合には、メール本文に、集計期間・集計対象とトピックスの概要を記載し、レポートファイルはメールに添付（Excelファイル等）してもよい。図１０には、メールにおけるレポート内容と、添付されるレポートファイルの例を示す。
（２）ＷＥＢブラウザでダウンロード
　この場合には、特定のＵＲＬにおいて作成日毎のレポートをダウンロード可能にしておく。これにより、レポートの提供先のユーザが何時でも、当該ＵＲＬにアクセスすることでレポートを取得可能にすることができる。図１１には、ダウンロード画面の例を示す。この例では全稼働日毎にエクセルファイルによるレポートがダウンロード可能となっている。
（３）ＷＥＢブラウザで提供
　また、レポートについて、ＷＥＢブラウザを用いて特定のＷＥＢページで閲覧可能としてもよい。また、特定のＷＥＢページにリンク可能にレポートをリンク可能に埋め込んでおくことで提供しても構わない。図１２では、ＷＥＢブラウザの画面を示す。
　なお、上記のレポートにおいては、タクトタイム、生産数の理想値と最良値、実績値とその差について記載する例について説明したが、それ以外に、売上高、利益等の金額に換算した値を記載してもよい。
　図４の説明に戻る。ステップＳ１０５の処理が終了すると、本ルーチンが一旦終了される。
　＜実施例２＞
　上記の実施例１においては、生産ラインにおける実力値である最良値を、生産ラインにおける実績値に係るデータから、統計上の外れ値に相当するデータを除外することによって算出する例について説明した。本実施例においては、統計上の外れ値を除外するのではなく、４Ｍ変動の影響するデータを除外する例について説明する。
　図１３には、本実施例における、最良値の算出に係る最良値算出フローチャートを示す。このフローチャートは、図４におけるステップＳ１０３に相当する処理をより詳細に説明するフローチャートである。本フローが実行されると、まず、ステップＳ２０１において、対象となる製品の生産において、４Ｍ変動の影響のあるデータを探索する。すなわち、４Ｍ変動が実施されるタイミングから、４Ｍ変動の影響を受ける製品についてのデータが探索される。なお、本実施例においては、４Ｍ変動が予め予定された計画的なものか、偶発的なものかの区別はしない。
　次に、ステップＳ２０２において、例えば、所定時間中の生産数や、タクトタイムを計算するデータから、Ｓ２０１で探索された、４Ｍ変動の影響があるデータを除外する。そして、ステップＳ２０３においては、ステップＳ２０２で得られた、４Ｍ変動の影響のないデータのみを用いて、生産数やタクトタイムの平均値を算出する。なお、例えば所定時間中の生産数については、４Ｍ変動の影響のある製品の枚数が減算されるとともに、所定時間からも、４Ｍ変動の影響のある製品の製造時間が減算される。その上で、例えば１時間あたりの生産数を比例計算により算出してもよい。
　ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３で算出した結果を最良値として記憶部１１ｃに記憶する。ステップＳ２０４の処理が終了すると本フローを一旦終了する。なお、この場合、図４のステップＳ１０５に相当するレポート出力時において、ステップＳ２０２で除外したデータに関する４Ｍ変動を全て列挙するようにしてもよい。
　以上のような、最良値の算出方法によれば、４Ｍ変動の影響を実績値から除外することができ、最良値の精度を向上できるとともに、いずれの４Ｍ変動が工程の性能に影響しているかを明確化することが可能である。
　＜実施例３＞
　上記の実施例２においては、生産ラインにおける実力値である最良値を、生産ラインにおける実績値に係るデータから、４Ｍ変動の影響を受けたデータを除外することによって算出する例について説明した。本実施例においては、生産ラインにおける実績値を算出する際に、統計上の外れ値で且つ、予め予定された計画的な４Ｍ変動の影響を受けたデータを除外し、次に、生産ラインにおける最良値を算出する際には、統計上の外れ値で且つ、偶発的な４Ｍ変動の影響を受けたデータを除外する例について説明する。
　図１４には、本実施例における、実績値および最良値の算出に係る実績値および最良値算出フローチャートを示す。このフローチャートは、図４におけるステップＳ１０２およびステップＳ１０３に相当する処理をより詳細に説明するフローチャートである。本フローが実行されると、まず、ステップＳ３０１において、対象となる製品の生産性または品質に係る指標のデータの中で、外れ値に相当するデータを探索する。次に、ステップＳ３０２において、当該データの中で、予め予定された計画的４Ｍ変動の影響のあるデータを探索する。なお、この計画的４Ｍ変動は、本実施例における計画的条件変更に相当する。
　そして、ステップＳ３０３において、対象となる製品の生産性または品質に係る指標のデータの中で、外れ値に相当し、且つ予め予定された計画的４Ｍ変動の影響のあるデータを、例えば、所定時間中の生産数や、タクトタイムを計算するデータから除外する。そして、ステップＳ３０４においては、ステップＳ３０３で得られた、外れ値で且つ、計画的４Ｍ変動の影響のあるデータを除外したデータを用いて、生産数やタクトタイムの平均値を算出する。そして、ステップＳ３０５においては、算出した値を実績値として記憶部１１ｃに記憶する。
　次に、ステップＳ３０６において、実績値の算出に使われたデータの中で、さらに、製品の製造及び検査の工程において偶発的に生じた偶発的４Ｍ変動の影響のあるデータを探索する。なお、この偶発的４Ｍ変動は、本実施例における偶発的条件変更に相当する。
　そして、ステップＳ３０７において、実績値の算出に使われたデータの中で、さらに、外れ値に相当し、且つ偶発的４Ｍ変動の影響のあるデータを除外する。そして、ステップＳ３０８においては、ステップＳ３０７で得られた、外れ値で且つ、偶発的４Ｍ変動の影響のあるデータを除外したデータを用いて、生産数やタクトタイムの平均値を算出する。そして、ステップＳ３０９においては、算出した値を最良値として記憶部１１ｃに記憶する。ステップＳ３０９の処理が終了すると本フローを一旦終了する。なお、この場合、図４のステップＳ１０５に相当するレポート出力時において、ステップＳ３０８で除外したデータに関する偶発的４Ｍ変動を全て列挙するようにしてもよい。
　以上のような、実績値および最良値の算出方法によれば、計画的４Ｍ変動および偶発的４Ｍ変動の影響を実績値から除外することができ、最良値の精度を向上できるとともに、特に、いずれの偶発的４Ｍ変動が工程の最良値に影響しているかを明確化することが可能である。
　ここで、後にも詳述するが、計画的４Ｍ変動には、製品の機種切り替え、計画的なメンテナンス、条件変更等含まれる。また、偶発的４Ｍ変動には、基板の製造の場合、マウンタのリール交換、実装エラー多発による緊急停止、作業者の判断による調整、作業者の判断による条件変更等が含まれる。
＜実施例４＞
　次に、実施例４として、４Ｍ変動情報と評価データの紐付けの具体例について説明する。
（４Ｍ変動情報と評価データの紐付け）
　４Ｍ変動の情報と各製品のデータとは、具体的には、以下のように紐づけても良い。
（１）所定の基板の実装・検査中（基板搬入後、搬出までの間）に発生した４Ｍ変動の場合
　生産サイクルタイム（所定の基板の搬出時刻と次の基板の搬出時刻の差分）については、次の基板に紐付ける。この場合には、４Ｍ変動の影響は次の基板の生産サイクルタイムに反映される。また、エラー率については、当該基板に紐づける。この場合には、４Ｍ変動の影響は当該基板のサンプル（実装・検査数部品数とエラー部品数）に反映される。
（２）上記以外（実装・検査中以外）に発生した４Ｍ変動の場合
　生産サイクルタイム（所定の基板の搬出時刻と次の基板の搬出時刻の差分）については、次の基板に紐付ける。この場合には、４Ｍ変動の影響は次の基板の生産サイクルタイムに反映される。また、エラー率については、当該基板のサンプル（実装・検査数部品数とエラー部品数）を除外する。この場合には、４Ｍ変動の影響はその基板のサンプル（実装・検査数部品数とエラー部品数）に反映される。
　上記より、所定の基板の搬出後、次の基板の搬出までに発生した４Ｍ変動は、次の基板に紐付けるようにする。
（４Ｍ変動情報の分類と取得方法）
　次に、４Ｍ変動情報の分類と、４Ｍ変動の種類毎の取得方法の例について説明する。
（１）計画的な４Ｍ変動
（１－１）製品の機種切り替え（段取り替え）
　実装・検査データからプログラム名を取得し（装置ごとに、古いものから処理していく前提）、1つ前の基板からプログラム名が変わった時、当該基板に紐付ける。また、実装
機・検査機のプログラムが入れ替えられたという情報（入れ替え後のプログラム名と時刻）については、当該情報を装置から生産管理装置１ａに出力し、その装置の、その時刻の直後の基板に紐付ける。
（１－２）計画的な装置への作業（メンテナンス、条件変更など）
　装置に対する作業計画をあらかじめ登録しておき、計画装置に対して何らかの変更が行われたことを装置から生産管理装置１ａに出力し、その装置に対する作業計画がその近傍（前後３０分以内など）にあれば、その装置の、その時刻の直後の基板に紐付ける。また、計画的な作業を行ったことを作業者が端末で生産管理装置１ａに登録し、その装置の、その時刻の直後の基板に紐付ける。
（２）偶発的な４Ｍ変動
（２－１）マウンタのリール交換
　実装データからフィーダに装着されたリールＩＤを取得し（装置ごとに、古いものから処理していく前提）、１つ前の基板、または今の基板の途中からリールＩＤが変わった時、当該基板に紐付ける。また、実装機でフィーダの付け外しが行われたという情報をリールＩＤと共に装置から生産管理装置１ａに出力し、リールＩＤが変わっていた時、その装置の、その時刻の直後の基板に紐付ける。
（２－２）実装エラー多発による緊急停止
　実装機が停止したという情報を装置から生産管理装置１ａに出力し、その装置の、その時刻の直後の基板に紐付ける。
（２－３）計画にない装置への作業（作業者の判断による調整、条件変更等）
　装置に対する作業計画をあらかじめ登録しておき、計画装置に対して何らかの変更が行われたことを装置から生産管理装置１ａに出力し、その装置に対する作業計画がその近傍（前後３０分以内など）になければ、その装置の、その時刻の直後の基板に紐付ける。また、計画にない作業を行ったことを作業者が端末で生産管理装置１ａに登録し、その装置の、その時刻の直後の基板に紐付ける。なお、直後の基板とは何分以内という特定ではなく、その時刻より後で最も古いものを指してもよい。
＜実施例５＞
　以下、より具体的な例として、生産サイクルタイムを製品の生産性または品質に係る指標とし、（実績値および）最良値を算出する場合の、各基板についてのデータの扱いの態様について説明する。
〔第１の態様〕
　図１５には、基板連番１～８のデータについて示す。この場合、最良値を算出する場合には、基板連番１のデータは前の基板がないので、統計上のサンプルから除外する。基板連番３のデータは、外れ値だが４Ｍ変動がないので、サンプルから除外しない。基板連番５のデータは、偶発的変動かつ外れ値だが、サンプルから除外しない。基板連番７のデータは、計画的変動かつ外れ値なので、サンプルから除外する。そして、残った基板のデータにより、実績値を算出する。
　そして、上記に加えて、最良値を算出する場合には、基板連番３は外れ値だが４Ｍ変動がないので除外しない（これを、除外して最良値を計算してもよい。この場合には、改善内容は不明で提示することはできない。最良値は、改善個所は現時点では不明だが、改善の余地をつぶしたら達成できるであろう目標値という定義になる。）。また、基板連番４は偶発的変動だが、外れ値でないので、サンプルから除外しない。基板連番５は偶発的変動かつ外れ値なので、サンプルから除外する。そして、残った基板で、実力値を算出する。すなわち、最良値の定義は、改善個所がわかっており、それを解消させたら達成できるであろう目標値となる。
　すなわち、この態様では、工程データから、計画的な４Ｍ変動の影響を受け且つ外れ値となったサンプルを除外して実績値を算出し、さらに偶発的な４Ｍ変動の影響を受け且つ外れ値となったサンプルを除外して最良値を算出する。結果として、４Ｍ変動の影響を受け且つ外れ値となったサンプルを除外して最良値を算出することになる。
〔第２の態様〕
　次に、生産サイクルタイムを指標とし、最良値を算出する場合の、データの扱いの第２の態様について説明する。これは外れ値を除外する態様である。ここでは、図１５における基板連番１は前の基板がないので、サンプルから除外する。基板連番３、５、７は外れ値なので、サンプルから除外する。そして、残った基板で、実力値を算出する。この場合には、最良値は、改善個所は現時点では不明だが、改善の余地をつぶしたら達成できるであろう目標値という定義になる。
　すなわち、この態様では、工程データから、外れ値となったサンプルを除外して最良値を算出することになる。
〔第３の態様〕
　次に、生産サイクルタイムを指標とし、最良値を算出する場合の、データの扱いの第３の態様について説明する。これは４Ｍ変動を計画的か偶発的かで区別しない態様である。ここでは、図１６における、基板連番１は前の基板がないので、サンプルから除外する。基板連番３は外れ値だが４Ｍ変動がないので除外しない。（改善内容は示せないが、除外して実力値を計算してもよい。）基板連番４は４Ｍ変動ありだが、外れ値でないので、サンプルから除外しない。基板連番５は４Ｍ変動あり且つ外れ値なので、サンプルから除外する。基板連番７は４Ｍ変動ありかつ外れ値なので、サンプルから除外する。そして、残った基板で、最良値を算出する。この態様では、計画的（把握済）の４Ｍ変動要因も改善対象として列挙する。
〔第４の態様〕
　次に、生産サイクルタイムを指標とし、最良値を算出する場合の、データの扱いの第４の態様について説明する。図１６には、基板連番１～８のデータについて示す。これは外れ値を使用しない態様である。ここでは、基板連番１は前の基板がないので、サンプルから除外する。基板連番５は偶発的変動なので、サンプルから除外しない。基板連番７は計画的変動なので、サンプルから除外する。そして、残った基板で、実績値を算出する。さらに、（上に加えて）基板連番４、５は偶発的変動なので、サンプルから除外する。そして、残った基板で、最良値を算出する。この場合、最良値は、わかっている４Ｍ変動をなくしたら達成できるであろう目標値（ない方が良いものをなくした場合に達成できる目標値）という定義となる。
〔第５の態様〕
　次に、改善対象の提示について説明する。ここでは、生産サイクルタイムを指標とし、最良値を算出する場合の、データの扱いの第１の態様において最良値を算出する際に除外したサンプルの４Ｍ変動（リール交換）を改善対象として提示する。図１７Ａには、基板連番１～８のデータについて改めて示す。また、提示される文章の例を図１７Ｂに示す。掲示文としては、生産サイクルタイムの実績値が１分４２秒である点、生産サイクルタイムの最良値が１分３５秒である点、生産サイクルタイムを７秒短縮可能であり、改善対象は「リール交換」である点、が記載されている。また、改善対象は「リール交換（合計１２回）」で「エラー多発停止（合計４回）」である点を回数とともに提示してもよい。また、改善対象は「リール交換（合計２２分３２秒）」「エラー多発停止（合計５分１６秒）」というように、合計時間とともに提示してもよい。ここで合計時間は、「除外したサンプルの値－最良値」の合計（４Ｍ変動によって長くなった分）である。さらに、改善対象は「リール交換（合計１２回・２２分３２秒）」「エラー多発停止（合計４回・５分１６秒）」というように、回数と合計時間とともに提示してもよい。
〔第６の態様〕
　次に、改善対象の提示に関する別の態様について説明する。提示される文章の例を図１８Ａに示す。ここでは、生産サイクルタイムの実績値が１分４２秒である点、生産サイクルタイムの最良値が１分３５秒である点、生産サイクルタイムを７秒短縮可能である点、改善対象は「リール交換」である点が提示されている。ここで、改善対象については、図１８Ｂに示すように、予め具体的な作業をシステムに登録しておき、それを例として追加で提示してもよい。
　なお、以下には本発明の構成要件と実施例の構成とを対比可能とするために、本発明の構成要件を図面の符号付きで付記しておく。
＜付記１＞
　単一または複数の製造装置及び検査装置を有し、前記製造装置及び検査装置による製品の製造工程及び検査工程が実行される生産ライン（１０）に係る生産管理システム（１）であって、
　前記生産ライン（１０）における前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出部（１１０ａ）と、
　前記実績値に基づいて、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出部（１１０ａ）と、
　を備え、
　前記生産実力値は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、前記製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする、生産管理システム（１）。
＜付記６＞
　単一または複数の製造装置及び検査装置を有し、前記製造装置及び検査装置による製品の製造工程及び検査工程が実行される生産ライン（１０）における生産管理方法であって、
　前記生産ライン（１０）における前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出工程（Ｓ１０２）と、
　前記実績値に基づいて、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出工程（Ｓ１０３）と、
　を有し、
　前記生産実力値は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、前記製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする、生産管理方法。
＜付記１１＞
　単一または複数の製造装置及び検査装置を有し、前記製造装置及び検査装置による製品の製造工程及び検査工程が実行される生産ライン（１０）に対して、コンピュータ（１ａ）に、
　前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出ステップ（Ｓ１０２）と、
　前記実績値に基づいて、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出ステップ（Ｓ１０３）と、
　を実行させ、
　前記生産実力値は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、前記製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする、プログラム。
　１・・・生産管理システム
　１ａ・・・生産管理装置
　１０・・・生産ライン
　１０ａ・・・はんだ印刷装置
　１０ｂ・・・はんだ印刷後検査装置
　１０ｃ・・・マウンタ
　１０ｄ・・・マウント後検査装置
　１０ｅ・・・リフロー炉
　１０ｆ・・・リフロー後検査装置
　１１ａ・・・データ取得部
　１１ｂ・・・制御部
　１１ｃ・・・記憶部
　１１ｄ・・・出力部
　１１０ａ・・・実績値算出部
　１１０ｂ・・・最良値算出部
　１１０ｃ・・・結果報告部

Claims (12)

  1. 　単一または複数の製造装置及び検査装置を有し、前記製造装置及び検査装置による製品の製造工程及び検査工程が実行される生産ラインに係る生産管理システムであって、
    　前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出部と、
    　前記実績値に基づいて、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出部と、
    　を備え、
    　前記生産実力値は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、前記製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする、生産管理システム。
  2. 　前記所定の条件変更は、前記生産ラインに対して予め計画された計画的条件変更と、前記生産ラインにおいて偶発的に発生する偶発的条件変更とを含み、
    　前記実績値算出部は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける計画的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実績値を算出し、
    　前記実力値算出部は、前記生産実績値の算出に使用した前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、さらに、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける偶発的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実力値を算出することを特徴とする、請求項１に記載の生産管理システム。
  3. 　前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標は、前記製品の所定時間あたりの生産量、前記製品の製造タクトタイム、および前記製品のエラー率のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の生産管理システム。
  4. 　所定期間における前記生産実績値と前記生産実力値とを比較可能な結果報告を作成する結果報告部を、さらに備えることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の生産管理システム。
  5. 　所定期間における前記生産実績値と前記生産実力値とを比較可能な結果報告を作成する結果報告部を、さらに備え、
    　前記結果報告部は、前記実力値算出部が、前記生産実力値を算出する際に除外した前記指標のデータに係る、前記偶発的条件変更の内容を含んで報告することを特徴とする、請求項２に記載の生産管理システム。
  6. 　単一または複数の製造装置及び検査装置を有し、前記製造装置及び検査装置による製品の製造工程及び検査工程が実行される生産ラインにおける生産管理方法であって、
    　前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出工程と、
    　前記実績値に基づいて、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出工程と、
    　を有し、
    　前記生産実力値は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、前記製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする、生産管理方法。
  7. 　前記所定の条件変更は、前記生産ラインに対して予め計画された計画的条件変更と、前記生産ラインにおいて偶発的に発生する偶発的条件変更とを含み、
    　前記実績値算出工程においては、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける計画的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実績値を算出し、
    　前記実力値算出工程においては、前記生産実績値の算出に使用した前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、さらに、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける偶発的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実力値を算出することを特徴とする、請求項６に記載の生産管理方法。
  8. 　前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標は、前記製品の所定時間あたりの生産量、前記製品の製造タクトタイム、および前記製品のエラー率のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項６または７に記載の生産管理方法。
  9. 　前記生産実績値と前記生産実力値とを比較可能な結果報告を作成する結果報告工程を、さらに有することを特徴とする、請求項６から８のいずれか一項に記載の生産管理方法。
  10. 前記生産実績値と前記生産実力値とを比較可能な結果報告を作成する結果報告工程を、さらに有し、
    　前記結果報告工程においては、前記実力値算出工程において、前記生産実力値を算出する際に除外した前記指標のデータに係る、前記偶発的条件変更の内容を含んで報告することを特徴とする、請求項７に記載の生産管理方法。
  11. 　単一または複数の製造装置及び検査装置を有し、前記製造装置及び検査装置による製品の製造工程及び検査工程が実行される生産ラインに対して、コンピュータに、
    　前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実績値である生産実績値を算出する実績値算出ステップと、
    　前記実績値に基づいて、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標の実力値である生産実力値を算出する実力値算出ステップと、
    　を実行させ、
    　前記生産実力値は、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当する前記指標のデータおよび／または、前記生産ラインにおける所定の条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して算出された、前記製品の生産性または品質に係る指標であることを特徴とする、プログラム。
  12. 　前記所定の条件変更は、前記生産ラインに対して予め計画された計画的条件変更と、前記生産ラインにおいて偶発的に発生する偶発的条件変更とを含み、
    　前記実績値算出ステップにおいては、前記生産ラインにおける前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける計画的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実績値を算出し、
    　前記実力値算出ステップにおいては、前記生産実績値の算出に使用した前記製品の生産性または品質に係る指標のデータから、さらに、該生産実績値の分布における統計上の外れ値に相当し、且つ、前記生産ラインにおける偶発的条件変更の影響を受けた前記指標のデータを除外して、前記生産実力値を算出することを特徴とする、請求項１１に記載のプログラム。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020054702A (ja) * 2018-10-03 2020-04-09 株式会社三洋物産 遊技機
JP7358731B2 (ja) * 2018-10-03 2023-10-11 株式会社三洋物産 遊技機
CN120408040A (zh) * 2025-06-30 2025-08-01 广东翔晟箱配科技有限公司 一种生产进度数据采集方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008027150A (ja) * 2006-07-20 2008-02-07 Nippon Steel Corp 製造負荷予測装置、製造負荷予測方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP2009265699A (ja) * 2008-04-21 2009-11-12 Nippon Steel Corp 処理時間予測装置、方法、プログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP2014085815A (ja) * 2012-10-23 2014-05-12 Omron Corp 常態監視装置、常態監視システム、常態監視方法、プログラムおよび記憶媒体
JP2019075163A (ja) * 2019-01-08 2019-05-16 ヤフー株式会社 推定装置、推定方法、及び推定プログラム
JP2020119491A (ja) * 2019-01-24 2020-08-06 三菱電機株式会社 納期予測装置、納期予測方法及びプログラム
JP2020160638A (ja) * 2019-03-26 2020-10-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 生産管理装置および生産計画作成方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002333919A (ja) * 2001-05-11 2002-11-22 Sony Corp 生産管理システムの判定値算出装置、方法及び記録媒体
JP2003122420A (ja) 2001-10-11 2003-04-25 Ricoh Elemex Corp 生産管理システムおよびコンピュータが実行するためのプログラム
JP2003187069A (ja) 2001-12-21 2003-07-04 Fujitsu Ten Ltd 品質問題フォロー方法およびシステム
JP7214417B2 (ja) * 2018-09-20 2023-01-30 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス データ処理方法およびデータ処理プログラム
JP2021033729A (ja) * 2019-08-27 2021-03-01 株式会社日立製作所 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム
JP2021192137A (ja) * 2020-06-05 2021-12-16 アズビル株式会社 品質影響因子特定支援装置および方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008027150A (ja) * 2006-07-20 2008-02-07 Nippon Steel Corp 製造負荷予測装置、製造負荷予測方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP2009265699A (ja) * 2008-04-21 2009-11-12 Nippon Steel Corp 処理時間予測装置、方法、プログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP2014085815A (ja) * 2012-10-23 2014-05-12 Omron Corp 常態監視装置、常態監視システム、常態監視方法、プログラムおよび記憶媒体
JP2019075163A (ja) * 2019-01-08 2019-05-16 ヤフー株式会社 推定装置、推定方法、及び推定プログラム
JP2020119491A (ja) * 2019-01-24 2020-08-06 三菱電機株式会社 納期予測装置、納期予測方法及びプログラム
JP2020160638A (ja) * 2019-03-26 2020-10-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 生産管理装置および生産計画作成方法

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