WO2024252651A1 - エラー要因識別装置 - Google Patents

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WO2024252651A1
WO2024252651A1 PCT/JP2023/021457 JP2023021457W WO2024252651A1 WO 2024252651 A1 WO2024252651 A1 WO 2024252651A1 JP 2023021457 W JP2023021457 W JP 2023021457W WO 2024252651 A1 WO2024252651 A1 WO 2024252651A1
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WO
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error
unit
cause
mounting
component
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PCT/JP2023/021457
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English (en)
French (fr)
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アヌスヤ ナラサンビ
健二 杉山
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Fuji Corp
Original Assignee
Fuji Corp
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Publication date
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Priority to JP2025525896A priority patent/JPWO2024252651A1/ja
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    • 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
    • H05K13/083—Quality monitoring using results from monitoring devices, e.g. feedback loops

Definitions

  • This specification relates to an error cause identification device that identifies the cause of an error that occurs during the mounting operation of a component mounting machine.
  • a typical example of a substrate-to-substrate operation machine is a component mounting machine that mounts components.
  • a component mounting machine is equipped with a component supply unit such as a tape feeder that supplies components, and a component mounting unit such as a suction nozzle that picks up components from the component supply unit and mounts them on the substrate.
  • a component supply unit such as a tape feeder that supplies components
  • a component mounting unit such as a suction nozzle that picks up components from the component supply unit and mounts them on the substrate.
  • the component mounting machine discards the component in question and performs the mounting operation again using a different component. For this reason, an increase in mounting operation errors leads to an increase in the component discard rate, which may even increase the defective rate of PCB products.
  • Patent Document 1 discloses an example of a technique for identifying the cause of errors when there is an increase in mounting operation errors.
  • Patent Document 1 discloses a mounting error cause estimation device that includes an error history storage unit that collects and stores error occurrence situations in which a mounting operation fails in a component mounting machine, a factor setting unit that sets a first cause and a second cause from among devices and data used in the mounting operation, a first determination unit that determines whether the error occurrence situation obtained for each individual of the second cause under conditions in which an individual of the first cause is specified is biased according to differences in the second cause, a second determination unit that determines whether the error occurrence situation obtained for each individual of the first cause under conditions in which an individual of the second cause is specified is biased according to differences in the first cause, and a cause estimation unit that estimates the individual causing the error (cause) based on the determination results of the first determination unit and the second determination unit.
  • the cause estimation device is said to be able to estimate the individual causing the error with higher reliability than before based on a large number of determination results.
  • the problem to be solved in this specification is to provide an error cause identification device that can reduce the number of cases in which the cause of an error is not identified when the number of mounting operation errors increases in a component mounting machine.
  • an error cause identification device that includes a storage unit that stores operation quality information indicating the quality of each operation result of a mounting operation performed multiple times in a component mounting machine, and operation condition information indicating two or more of the multiple components of the component mounting machine and the mounting job data involved in each of the multiple mounting operations; an identification unit that, when the occurrence rate or occurrence frequency of an error in the mounting operation exceeds a predetermined value in at least one of the component mounting machine, the components, and the mounting job data, compares two or more of the error contribution rate for each component calculated based on the operation quality information and the operation condition information and the error contribution rate of the mounting job data to identify the component or the mounting job data that is the cause of the error; and an estimation unit that estimates the component or the mounting job data that is the cause of the error using a predetermined estimation logic that differs from the comparison of the error contribution rates.
  • the memory unit stores operation pass/fail information and operating condition information for each mounting operation performed multiple times by the component mounting machine. Furthermore, the identification unit compares two or more error contribution rates to identify the cause of the error when the error occurrence rate or number of occurrences in the mounting operation exceeds a predetermined value, and the estimation unit estimates the cause of the error using estimation logic different from that of the identification unit.
  • “identify” and “estimate” correspond to one form of “identify,” so that even in cases where the identification unit is unable to identify (specify) the cause of the error, the estimation unit can identify (estimate) the cause of the error, thereby reducing the number of cases in which the cause of the error is not identified.
  • FIG. 1 is a diagram including a functional block diagram of an error cause identification device according to an embodiment and a plan view showing a schematic configuration example of a component mounting machine to which the device is applied; 11 is a diagram illustrating an example of log data of a component mounting machine including operation quality information and operating condition information.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a mounting cycle executed by a component mounting machine.
  • FIG. 4 is an operational flow diagram illustrating the operation of the error cause identification device according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a table showing an example of the number of operations of a population when the occurrence rate of individual errors is calculated collectively for component supply units and component mounting units each time a component mounting machine performs mounting operations on a predetermined number of boards.
  • FIG. 13 is a table showing the number of times an error occurred, the rate at which an error occurred, and the rate at which an error contributed in the first example.
  • FIG. 5 is a sub-operational flow diagram illustrating details of the identification process executed by the identification unit in step S6 of the operational flow of FIG. 4.
  • FIG. 11 is an error cause identification diagram for illustrating the process contents of the identification process for the first example.
  • FIG. 11 is a table showing the number of times an error occurred, the rate at which an error occurred, and the rate at which an error contributed in the second example.
  • FIG. 11 is an error cause identification diagram for illustrating the process contents of the identification process for the second example.
  • FIG. 5 is a sub-operational flow diagram illustrating details of the estimation process executed by the estimation unit in step S8 of the operational flow of FIG.
  • FIG. 5 is a diagram showing an operational flow of a response process executed by the error cause identification device following the operational flow of FIG. 4 .
  • FIG. 13 is a diagram showing a sub-operation flow of a second estimation process using an error occurrence rate executed by the estimation unit.
  • FIG. 13 is a diagram showing a sub-operation flow of a third estimation process using a maintenance implementation interval performed by an estimation unit.
  • FIG. 13 is a diagram showing a sub-operation flow of a fourth estimation process using the next scheduled time of maintenance performed by the estimation unit.
  • the component mounting machine 1 performs a mounting operation to mount components on a board K.
  • the horizontal direction from the left to the right of the paper in Fig. 1 is the X-axis direction along which the board K is transported, the horizontal direction from the lower side (front side) to the upper side (rear side) of the paper is the Y-axis direction, and the vertical direction is the Z-axis direction.
  • the component mounting machine 1 is configured by assembling a board transport device 2, a component supply device 3, a component transfer device 4, a control device 5, etc., on a base 10.
  • the board transport device 2 has a pair of guide rails 21 that form a transport path for the board K.
  • the board transport device 2 transports the board K that has been brought into the input end (left end in FIG. 1) of the guide rails 21 by the board input device or external transport device along the guide rails 21 to a predetermined stop position.
  • the predetermined stop position for the board K is set approximately at the center of the transport direction of the transport path.
  • the board transport device 2 has a positioning mechanism 22 that pushes up the board K at the stop position and clamps it between the guide rails 21.
  • the component transfer device 4 performs a component mounting operation on the positioned board K. After the mounting operation is completed, the board transport device 2 transports the board K from the stop position to the output end (right end in FIG. 1) and removes it from the machine.
  • the component supply device 3 is disposed at the front in the Y-axis direction on the top surface of the base 10.
  • the component supply device 3 is composed of a plurality of component supply units 31 arranged in a line in the X-axis direction.
  • Each of the component supply units 31 supplies components in the mounting operation, and corresponds to a component involved in the mounting operation.
  • a tape feeder is used for the component supply unit 31.
  • the tape feeder sends out a carrier tape on which a plurality of components are stored in a line toward a supply position at the tip side.
  • the component supply unit 31 may be a tray feeder that uses a tray in which components are stored in a plurality of storage sections arranged in a grid pattern, or a stick feeder that stores components in a line inside a cylindrical stick.
  • the component transfer device 4 is composed of a Y-axis moving body 41, an X-axis moving body 42, a mounting head 43, a rotary tool 44, multiple component mounting units 45, a board camera 46, and a component camera 47.
  • the Y-axis moving body 41 is formed of a member that is long in the X-axis direction, and is driven by a Y-axis drive mechanism (not shown) to move in the Y-axis direction.
  • the X-axis moving body 42 is mounted on the Y-axis moving body 41, and is driven by an X-axis drive mechanism (not shown) to move in the X-axis direction.
  • the mounting head 43 is attached to the front of the X-axis moving body 42. The mounting head 43 is driven in two horizontal directions together with the X-axis moving body 42, and moves to above the component supply device 3 and above the board K.
  • a rotary tool 44 is rotatably mounted below the mounting head 43.
  • the rotary tool 44 is driven by an R-axis drive mechanism (not shown) to rotate about a vertical central axis.
  • the rotary tool 44 holds multiple component mounting units 45 below it.
  • Each of the component mounting units 45 picks up a component at the supply position of the component supply unit 31 and mounts it at the mounting position on the board K, and corresponds to a component involved in the mounting operation.
  • a suction nozzle is used in the component mounting unit 45.
  • the mounting head 43 and rotary tool 44 hold multiple suction nozzles and move between the component supply unit 31 and the board K, and correspond to a component involved in the mounting operation.
  • the rotary tool 44 has 12 suction nozzles (component mounting units 45) at equal distances from the vertical center axis.
  • the suction nozzles are driven by an unillustrated lifting drive mechanism to move up and down, and are driven by an unillustrated Q-axis drive mechanism to rotate about the vertical axis.
  • the suction nozzles are further selectively supplied with negative pressure air and positive pressure air from the air supply mechanism.
  • the suction nozzles perform a mounting operation of picking up components from the component supply unit 31 and mounting them on the board K.
  • a plurality of mounting heads 43, rotary tools 44, and component mounting units 45 are prepared, and are automatically or manually replaced as necessary.
  • the mounting head 43 may be provided with multiple suction nozzles 45 arranged in a row or in a lattice pattern without the rotary tool 44.
  • the component mounting unit 45 is not limited to a suction nozzle, and may be a chuck that clamps and picks up a component.
  • the board camera 46 is mounted facing downward on the X-axis moving body 42 alongside the mounting head 43.
  • the board camera 46 captures an image of the position reference mark attached to the board K from above.
  • the acquired image data is processed to accurately determine the stopping position of the board K.
  • the component camera 47 is mounted facing upward on the base 10 between the board transport device 2 and the component supply device 3.
  • the component camera 47 captures an image of the components picked up by the component mounting unit 45 from below while the mounting head 43 is moving from the component supply device 3 to the board K.
  • the acquired image data is processed to determine whether the type of component is correct, and further, the position and orientation of the component relative to the component mounting unit 45 are detected and reflected in the mounting operation.
  • the component camera 47 corresponds to a component involved in the mounting operation. Examples of the board camera 46 and the component camera 47 include digital imaging devices having imaging elements such as CCD (Charge Coupled Device) and CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor).
  • the component transfer device 4 performs the mounting operation by repeating a mounting cycle. To explain the mounting cycle in detail, the component transfer device 4 first moves the mounting head 43 to the component supply unit 31, where each of the multiple component mounting units 45 picks up a component. The component transfer device 4 then moves the mounting head 43 above the component camera 47. The component camera 47 then captures an image of the holding state of the components in the multiple component mounting units 45. The component transfer device 4 then moves the mounting head 43 to the board K and mounts the multiple components. The component transfer device 4 then moves the mounting head 43 back to the component supply unit 31, completing one mounting cycle.
  • the control device 5 is attached to the base 10, and its position is not limited.
  • the control device 5 is configured as a computer device having a CPU and operating on software.
  • the control device 5 may be configured with multiple CPUs distributed within the machine and connected for communication.
  • the control device 5 has a storage device 51 that stores various information.
  • the control device 5 is connected for communication to the line management device 6.
  • the control device 5 receives mounting job data 52 transferred from the line management device 6 and stores it in the storage device 51.
  • the mounting job data 52 is data used in the mounting operation, and is created for each type of board K (board product).
  • the mounting job data 52 includes board data relating to the shape etc. of the board K, and component data relating to the shape etc. of the components to be mounted on the board K.
  • Each of the multiple pieces of component data included in the mounting job data 52 has the potential to cause an error in the mounting operation. This is similar to the fact that each of the multiple component supply units 31 that make up the component supply device 3 can potentially cause an error, and that each of the multiple component mounting units 45 held by the mounting head 43 can potentially cause an error.
  • the mounting job data 52 also includes coordinate data of the supply position of the component supply unit 31, and coordinate data of the mounting position on the board K where the components are to be mounted. Furthermore, the mounting job data 52 includes data on the type and arrangement of the component supply unit 31 and component mounting unit 45 to be used, as well as detailed procedural data for the mounting operation. Based on the mounting job data 52, the control device 5 controls the board transport device 2, the component supply device 3, and the component transfer device 4 to repeat the mounting cycle and proceed with the mounting operation.
  • the line management device 6 manages a board production line 7 that is configured by arranging a plurality of board-related operation machines, including the component mounting machine 1.
  • the line management device 6 is configured using a computer device.
  • the line management device 6 has an input device 61, such as a keyboard or a touch panel, that receives instructions and selection operations from workers, etc.
  • the line management device 6 has a display device 62, such as a liquid crystal display, that displays various information to workers, etc.
  • the line management device 6 is communicatively connected to the feeder maintenance device 77 and the nozzle maintenance device 78.
  • the feeder maintenance device 77 receives the component supply unit 31 (tape feeder) and performs maintenance on it.
  • the line management device 6 can obtain the maintenance implementation history performed by the feeder maintenance device 77 on the component supply unit 31. Furthermore, when regular maintenance is performed on the component supply unit 31, the line management device 6 can obtain the maintenance implementation interval and future implementation plan from the feeder maintenance device 77.
  • the nozzle maintenance device 78 receives the component mounting unit 45 (suction nozzle) and performs maintenance on it.
  • the line management device 6 can obtain the history of maintenance performed on the component mounting unit 45 by the nozzle maintenance device 78. Furthermore, when periodic maintenance is performed on the component mounting unit 45, the line management device 6 can obtain the maintenance interval and future maintenance plan from the nozzle maintenance device 78.
  • maintenance of the component supply unit 31 (tape feeder) and the component mounting unit 45 (suction nozzle) may be performed by an operator. In this case, the operator may input the maintenance history into the line management device 6 using the input device 61, and may also input the maintenance interval and maintenance plan.
  • the multiple substrate-related work machines that make up board production line 7 are, in order from the upstream side, a solder printer 71, a print inspection machine 72, a component mounting machine 1, a substrate visual inspection machine 73, and a reflow machine 74. These substrate-related work machines are connected via communication to line management device 6.
  • the line configuration of board production line 7 can be changed in various ways.
  • line management device 6 may manage multiple board production lines 7.
  • the line management device 6 receives log data LD, which records a detailed history of the operating status, from each substrate-related operation machine in approximately real time.
  • the data format of the log data LD may differ for each type of substrate-related operation machine, or may be unified.
  • the log data LD of the component mounting machine 1 includes history information of each mounting operation that is performed multiple times.
  • the log data LD of the component mounting machine 1 may also include transport history information related to the transport operation of the substrate K and replacement history information related to the replacement operation of the component parts.
  • FIG. 2 An example of the log data LD that the line management device 6 receives from the control device 5 of the component mounting machine 1 is shown in FIG. 2.
  • Each row in FIG. 2 corresponds to one piece of log data LD.
  • the log data LD related to the mounting operation of the component mounting machine 1 has a data format in which six pieces of information are associated. That is, the log data LD is associated with time information, component type information, ID information of the component supply unit 31, ID information of the component mounting unit 45, mounting position information, and operation success/failure information. Note that the row numbers 1 to 8 are added for the sake of convenience in order to distinguish and explain the eight pieces of log data LD.
  • the data format of the log data LD of the component mounting machine 1 may also be modified as appropriate.
  • the time information indicates the time (hour:minute:second) when the mounting operation was performed, and is represented, for example, by the timing when the component mounting unit 45 that mounted the component on the board K finished rising.
  • the component type information indicates the type of component that was the subject of the mounting operation.
  • the ID information of the component supply unit 31 is information that identifies the individual component supply unit 31 that supplied the component.
  • the ID information of the component mounting unit 45 is information that identifies the individual component mounting unit 45 that picked up the component and mounted it on the board K.
  • the ID information of the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 corresponds to the operating condition information that indicates the components involved in each of the multiple mounting operations.
  • the mounting position information is information that indicates the mounting position on the board K where the component is to be mounted in the X-Y coordinate system.
  • the operation success/failure information is information that indicates the success/failure (good or error) of the operation result of the mounting operation of the component.
  • the log data LD in line number 1 of Figure 2 is data related to the mounting operation at time 10:31:02.
  • This log data LD indicates that a component of type P1 was supplied from component supply unit 31 with ID information F1, and mounted at mounting position (x1, y1) on board K by component mounting unit 45 with ID information N1. Furthermore, this log data LD indicates that the performance of the mounting operation for that component was good.
  • the four log data LD in rows 1 to 4 indicate that four components of type P1 were supplied from the component supply unit 31 with ID information F1 and were mounted at four locations on board K by the four component mounting units 45 with ID information N1 to N4.
  • the log data LD in rows 1, 2, and 4 indicate that the results of the mounting operations at mounting positions (x1, y1), (x2, y2), and (x4, y4) on board K were good.
  • the log data LD in row 3 indicates that the result of the mounting operation at mounting position (x3, y3) on board K was an error. Note that for that mounting position (x3, y3), a recovery mounting cycle is set and the mounting operation of the components of type P1 is performed again.
  • the two log data LDs on lines 5 and 6 indicate that two components of type P2 were supplied from a component supply unit 31 with ID information F2 and were mounted at two locations on board K by two component mounting units 45 with ID information N1 and N2. Furthermore, it is indicated that the results of the mounting operations at mounting positions (x5, y5) and (x6, y6) on board K were good.
  • the two log data LDs on lines 7 and 8 indicate that two components of type P3 were supplied from a component supply unit 31 with ID information F3 and were mounted at two locations on board K by two component mounting units 45 with ID information N3 and N4. Furthermore, it is indicated that the results of the mounting operations at mounting positions (x7, y7) and (x8, y8) on board K were good.
  • Examples of errors that may occur in the mounting operation include the following cases 1) to 7). 1) A case where image data was not acquired by the part camera 47. 2) Cases where image data was not properly processed. 3) A case in which it is determined as a result of image processing that the component mounting unit 45 is not holding a component. 4) Cases where image processing determined that the part type was incorrect. 5) As a result of image processing, the part orientation was found to be significantly incorrect, making it impossible to install. 6) A case in which a component falls off the component mounting unit 45 while the mounting head 43 is moving from the component camera 47 to the board K. 7) A case in which a component remains held in the component mounting unit 45 but is not mounted on the board K.
  • the board visual inspection machine 73 judges an error to be present when there is an excessive error in the actual mounting position of the component mounted on the board K, when there is an excessive error in the orientation of the component (rotation within the horizontal plane), or when the component is mounted at an excessive angle.
  • the board visual inspection machine 73 transmits log data LD including the error inspection results to the line management device 6.
  • the line management device 6 extracts the log data LD of the corresponding component mounting machine 1 based on the mounting position information of the component judged to be an error, which is included in the log data LD of the board visual inspection machine 73, and rewrites the operation pass/fail information from good to error.
  • the cause of the error in each of the above cases can be various, such as the component supply unit 31 or the component mounting unit 45 (components of the component mounting machine 1), or the mounting job data 52. It is also possible that the cause of the error is a component such as the mounting head 43, rotary tool 44, or component camera 47. In order to make the response more efficient and labor-saving when the number of errors of this kind increases, an error cause identification device 8 is used.
  • the error factor identification device 8 is configured as one of the management function units of the line management device 6. However, without being limited to this, the error factor identification device 8 may be configured inside the control device 5 of the component mounting machine 1, or may be configured using another computer device.
  • the error factor identification device 8 is configured with four function units, namely, a storage unit 81, an identification unit 82, an estimation unit 83, and a notification unit 84.
  • the storage unit 81 stores the log data LD of the component mounting machine 1 in a memory or the like (not shown). In other words, the storage unit 81 stores operation quality information and operation condition information.
  • the operation quality information is included in each of the log data LD illustrated in FIG. 2.
  • the operation condition information is information indicating two or more of the multiple components of the component mounting machine 1 involved in each of the multiple mounting operations and the mounting job data 52.
  • the information indicating the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 in the operation condition information is included in each of the log data LD illustrated in FIG. 2.
  • the information indicating the mounting head 43, the rotary tool 44, and the component camera 47 in the operation condition information is acquired from the log data LD including replacement history information of the components of the component mounting machine 1.
  • the mounting job data 52 in the operation condition information has already been stored in the storage device 51.
  • the identification unit 82 executes an identification process to identify the cause of an error when the error occurrence rate EC of the mounting operation exceeds a predetermined value E1 in the component mounting machine 1, any of the components of the component mounting machine 1, and at least one of the mounting job data 52, as a trigger condition.
  • a predetermined value E1 can be set to, for example, 0.03% for the total number of operations of the component mounting machine 1, and 0.1% for the other number of operations.
  • the identification unit 82 may collectively calculate the individual error occurrence rate EC for the multiple components and mounting job data 52 each time the component mounting machine 1 performs a mounting operation on a predetermined number of boards K, or each time the component mounting machine 1 has been in operation for a predetermined period of time. This allows the time periods of the populations when calculating the error occurrence rate EC for each of the multiple components and mounting job data 52 to be aligned, while the sizes of the multiple populations will differ.
  • the identification unit 82 may also calculate the error occurrence rate EC for each of the multiple components and mounting job data 52 each time a predetermined number of times each component is involved in the mounting operation. For example, the identification unit 82 may calculate the error occurrence rate EC for each of the multiple component supply units 31 each time it operates 20,000 times, and may calculate the error occurrence rate EC for each of the multiple component mounting units 45 each time it operates 10,000 times. This allows the size of the population when calculating the error occurrence rate EC for each of the multiple components and mounting job data 52 to be aligned to a predetermined number of times, while the time periods of the multiple populations will differ.
  • the identification unit 82 may execute the identification process using the number of times an error has occurred exceeding a predetermined value as a trigger condition, rather than the error occurrence rate EC.
  • the identification unit 82 sets a population in the same way as when calculating the error occurrence rate EC, and determines the number of times an error has occurred within the population, but does not determine the cumulative number of times an error has occurred across the population.
  • the identification unit 82 performs an identification process to compare the error contribution rates ER to identify the cause of the error. More specifically, the identification unit 82 first calculates two or more of the error contribution rate ER for each component and the error contribution rate ER of the mounting job data 52 based on the operation quality information and the operating condition information. The identification unit 82 then determines whether the error contribution rate ER is biased according to the differences in the individual components, with a different type of component or mounting job data 52 as the second cause, under conditions in which the individual components or mounting job data 52 with a high error contribution rate ER are identified as the first cause. If there is no bias, the identification unit 82 determines that the individual component with the identified first cause is the cause of the error.
  • the identification unit 82 further determines whether the error contribution rate ER is biased according to the differences in the individuals of the first cause under conditions in which an individual of the second cause in which errors occur biased is identified. If there is no bias, the identification unit 82 sets the identified individual of the second cause as the cause of the error. According to this identification process, in cases where the error contribution rate ER is biased according to the differences in the individuals of the second cause under conditions in which an individual of the first cause is identified, and the error contribution rate ER is biased according to the differences in the individuals of the first cause under conditions in which an individual of the second cause is identified, the cause of the error is not identified.
  • the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 can be used as options for the first and second causes.
  • multiple component data can be considered as different individuals and can be selected as options.
  • options can be selected when log data LD including replacement history information exists and multiple individuals are used.
  • the component camera 47 when capturing images by switching between multiple imaging conditions, the multiple imaging conditions can be considered as different individuals and can be selected as options.
  • the error contribution rate ER is expressed as a ratio in which the total number of errors is the denominator and the number of errors that occurred in each of the multiple individuals included in the first or second cause is the numerator.
  • whether or not the error contribution rate ER is biased is determined as follows. That is, the identification unit 82 determines that the error contribution rate ER is biased when the error contribution rate ER of one of the multiple individuals included in the first or second cause is equal to or greater than a predetermined contribution rate E2. The identification unit 82 also determines that the error contribution rate ER is not biased when the error contribution rate ER of each of the multiple individuals included in the first or second cause is less than the predetermined contribution rate E2.
  • the predetermined contribution rate E2 can be set to, for example, 80%.
  • the estimation unit 83 estimates the component or mounting job data 52 that is the cause of the error by using estimation logic that differs from the identification process of the identification unit 82, in other words, estimation logic that differs from the comparison of the error involvement rate ER.
  • the estimation unit 83 operates only in cases where the identification unit 82 is unable to identify the cause of the error.
  • the estimation unit 83 operates in cases where the identification unit 82 is unable to identify the cause of the error in the identification process in which the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 are the first and second causes. Note that the estimation unit 83 may operate regardless of the success or failure of the identification process of the identification unit 82.
  • the estimation unit 83 compares the last time maintenance was performed on the component supply unit 31 and the component mounting unit 45, which may be the cause of the error, and determines that the unit with the oldest last maintenance time is the cause of the error. In other words, the estimation unit 83 makes an estimation based on the basic idea (an idea based on empirical rules) that "units that have been maintained for a long time are more likely to experience performance degradation and become the cause of an error." Also, even if the mounting head 43 or the rotary tool 44 is selected as either the first or second cause, the estimation unit 83 can make an estimation by comparing the last time maintenance was performed. Note that the estimation logic of the estimation unit 83 may use a modified form described below.
  • the notification unit 84 notifies the worker of the cause of the error identified by the identification unit 82 and the cause of the error estimated by the estimation unit 83.
  • the notification unit 84 provides notification using the display device 62, and may also provide notification via wireless communication to the worker's mobile terminal as another notification method.
  • two of the component supply unit 31, the component mounting unit 45, the mounting head 43, and the rotary tool 44 may be selected as the first cause and the second cause.
  • the notification unit 84 notifies the worker to carry out maintenance for the cause of the error identified by the identification unit 82 and the cause of the error estimated by the estimation unit 83.
  • the functions of the identification unit 82 and the estimation unit 83 cannot be said to be perfect, and there is a possibility that the cause of the error will be identified incorrectly.
  • the error occurrence rate EC does not improve to below the predetermined value E1.
  • the estimation unit 83 corrects the other of the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 that is still in use to determine that it is the cause of the error.
  • the notification unit 84 then notifies the user to carry out maintenance on the corrected cause of the error. Note that the function of the estimation unit 83 to correct the cause of the error may be omitted.
  • the component mounting machine 1 uses a first nozzle N1, a second nozzle N2, a third nozzle N3, and a fourth nozzle N4, which correspond to four component mounting units 45 (suction nozzles).
  • the component mounting machine 1 also uses five component supply units 31 (tape feeders) shown in parentheses. Specifically, the component mounting machine 1 uses a first feeder F1 that supplies components of type P1, a second feeder F2 that supplies components of type P2, a third feeder F3 that supplies components of type P3, a fourth feeder F4 that supplies components of type P4, and a fifth feeder F5 that supplies components of type P5.
  • the component mounting machine 1 uses the first nozzle N1 to the fourth nozzle N4 to pick up four components of type P1 from the first feeder F1 and mount them on the board K.
  • the component mounting machine 1 uses the first nozzle N1 and the second nozzle N2 to pick up two components of type P2 from the second feeder F2, and uses the third nozzle N3 and the fourth nozzle N4 to pick up two components of type P3 from the third feeder F3 and mounts them.
  • the component mounting machine 1 uses the first nozzle N1 and the second nozzle N2 to pick up two components of type P4 from the fourth feeder F4, and uses the third nozzle N3 to pick up one component of type P5 from the fifth feeder F5 and mounts them.
  • the component mounting machine 1 does not use the fourth nozzle N4.
  • the identification unit 82 selects the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 as the first and second causes. It is also assumed that the identification unit 82 collectively calculates the error occurrence rate EC for each individual component supply unit 31 and component mounting unit 45 each time the component mounting machine 1 performs mounting operations on 5,000 boards K. It is also assumed that the predetermined value E1 is set to 0.1% as a trigger condition for the identification unit 82 to execute the identification process. It is also assumed that the predetermined involvement rate E2, which determines whether the error involvement rate ER is biased, is set to 80%.
  • step S1 of FIG. 4 the component mounting machine 1 executes the mounting operations of the first to third mounting cycles in order, then replaces the board K and continues the mounting operation.
  • the memory unit 81 acquires and stores log data LD related to each mounting operation of the component mounting machine 1.
  • the log data LD includes operation success/failure information and operating condition information for each mounting operation.
  • the frequency of execution of this storage process may be every time one mounting operation is completed, every time one mounting cycle (3 to 4 mounting operations) is completed, or every time 11 mounting operations on one board K are completed.
  • the identification unit 82 determines whether the time has come to calculate the error occurrence rate EC, and branches the operation flow. The calculation time has not come if the mounting operation for 5,000 substrates K has not been completed after the start of production of substrates K, or after the previous calculation time. In this case, the identification unit 82 returns the operation flow to step S1. Then, until the calculation time comes, the operation loop of steps S1 to S3 is repeated, and log data LD is accumulated. If the calculation time has come in step S3, the identification unit 82 advances the operation flow to step S4.
  • step S4 the identification unit 82 calculates the error occurrence rate EC for each of the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 collectively.
  • the number of operations that constitutes the population when calculating the error occurrence rate EC is shown in FIG. 5.
  • the number of operations for each of the component supply units 31 is 20,000 for the first feeder, 10,000 for the second feeder F2, the third feeder F3, and the fourth feeder F4, and 5,000 for the fifth feeder F5.
  • the number of operations for each of the component mounting units 45 is 15,000 for the first nozzle N1, the second nozzle N2, and the third nozzle N3, and 10,000 for the fourth nozzle N4.
  • the breakdown of the number of errors occurring for each individual component supply unit 31 is as follows: 1 for the first feeder, 22 for the second feeder F2, 1 for the third feeder F3, 0 for the fourth feeder F4, and 1 for the fifth feeder F5.
  • the identification unit 82 divides these occurrence numbers by the number of operations of the population shown in FIG. 5 to calculate the error occurrence rate EC.
  • the specific error occurrence rates EC are 0.01% for the first feeder, 0.22% for the second feeder F2, 0.01% for the third feeder F3, 0% for the fourth feeder F4, and 0.02% for the fifth feeder F5 (rounded off to the nearest 0.01%).
  • the breakdown of the number of times errors occurred for each individual component mounting unit 45 is as follows: 9 times for the first nozzle N1, 13 times for the second nozzle N2, 2 times for the third nozzle N3, and 1 time for the fourth nozzle N4.
  • the identification unit 82 calculates the error occurrence rate EC by dividing these occurrence numbers by the number of operations of the population shown in Figure 5.
  • the specific error occurrence rates EC are 0.06% for the first nozzle N1, 0.09% for the second nozzle N2, 0.01% for the third nozzle N3, and 0.01% for the fourth nozzle N4.
  • the predetermined value E1 may be set to 0.03% for the total number of operations of the component mounting machine 1 as a trigger condition for the identification unit 82 to execute the identification process.
  • step S6 the identification unit 82 executes an identification process to identify the cause of the error.
  • the identification unit 82 executes the identification process shown in the sub-operation flow of FIG. 7.
  • step S11 of FIG. 7 the identification unit 82 calculates the individual error contribution rate ER of the component supply unit 31 and the component mounting unit 45.
  • the identification unit 82 identifies an individual of the first cause with a high error contribution rate ER.
  • the identification unit 82 selects the component supply unit 31 as the first cause, selects the component mounting unit 45 as the second cause, and identifies the second feeder F2 as the first cause with a high error contribution rate ER of 88%.
  • the identification unit 82 determines whether there is a bias due to differences in the individual of the second cause. Under the conditions for identifying the second feeder F2, the total number of errors that occurred was 22, with 9 errors from the first nozzle N1 and 13 errors from the second nozzle N2.
  • the identification unit 82 identifies the identified first cause, that is, the second feeder F2, as the cause of the error. To add to that, the second feeder F2, which has the highest number of errors, is naturally more likely to be the cause of the error. However, it cannot be denied that either of the component mounting units 45 used in combination may be the cause of the error.
  • the error occurs not only in one of the first nozzle N1 or the second nozzle N2, but in both. It is extremely rare for the performance of the first nozzle N1 and the second nozzle N2 to deteriorate at the same time and become a cause of the error. Therefore, the identification unit 82 can identify that the error occurred due to a deterioration in the performance of the second feeder F2, and there is almost no risk of an erroneous identification result.
  • the processing contents of the above-mentioned identification process are shown diagrammatically in the error cause identification diagram of FIG. 8.
  • the vertical axis indicates the error contribution rate ER of the component supply unit 31, and the horizontal axis indicates the error contribution rate ER of the component mounting unit 45.
  • the first region A1 is the region where the error contribution rates ER of the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 are both less than the predetermined contribution rate E2.
  • the second region A2 is the region where the error contribution rate ER of the component supply unit 31 is equal to or greater than the predetermined contribution rate E2 and the error contribution rate ER of the component mounting unit 45 is less than the predetermined contribution rate E2.
  • the third region A3 is the region where the error contribution rate ER of the component supply unit 31 is less than the predetermined contribution rate E2 and the error contribution rate ER of the component mounting unit 45 is equal to or greater than the predetermined contribution rate E2.
  • the fourth area A4 is the area where the error contribution rates ER of the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 are both equal to or greater than the predetermined contribution rate E2.
  • the identification unit 82 calculates the error contribution rate ER of the first nozzle N1 and the error contribution rate ER of the second nozzle N2 under the conditions in which the second feeder F2 is identified as described above.
  • the calculation results are plotted as P1 (F2, N1) and P2 (F2, N2) in the error cause identification diagram.
  • P1 (F2, N1) is plotted at the intersection of the error contribution rate ER of the second feeder F2 of 88% and the error contribution rate ER of the first nozzle N1 of 38% under the conditions in which the second feeder F2 is identified.
  • the identification unit 82 when plots such as P1 (F2, N1) and P2 (F2, N2) indicating the processing contents of the identification unit 82 are included in the second area A2, the identification unit 82 can identify one of the component supply units 31 as the cause of the error. Furthermore, taking into account the duality between the component supply unit 31 and the component mounting unit 45, when the plot showing the processing content of the identification unit 82 is included in the third area A3, the identification unit 82 can identify one of the component mounting units 45 as the cause of the error.
  • the identification unit 82 may select the component mounting unit 45 as the first factor, select the component supply unit 31 as the second factor, and identify the second nozzle N2 as the first factor with a high error contribution rate ER of 52%. Then, in the next step S13, the identification unit 82 determines whether or not there is a bias due to individual differences in the second factor under the conditions in which the second nozzle N2 is identified. Under the conditions in which the second nozzle N2 is identified, the total number of occurrences of errors is 13.
  • the sub-operation flow branches to step S15.
  • This processing is plotted as Q1 (N2, F1), Q2 (N2, F2), and Q3 (N2, F4) in the error cause identification diagram in Figure 8.
  • step S15 the identification unit 82 identifies the second feeder F2, which is an individual of the second cause in which errors occurred unevenly.
  • the identification unit 82 determines whether or not there is a bias according to differences in the individual of the first cause under the conditions in which the second feeder F2 was identified. Under the conditions in which the second feeder F2 was identified, the total number of times errors occurred is 22.
  • the error contribution rate ER of the first nozzle N1, which is the first cause, is 38%
  • the error contribution rate ER of the second nozzle N2 is 62%. Therefore, the error contribution rate ER is not uneven, and the sub-operation flow branches to step S17.
  • step S17 the identification unit 82 identifies the identified second cause, i.e., the second feeder F2, as the cause of the error. In this way, even if the identification unit 82 executes an identification process in which the first cause and the second cause are swapped in the application example, it is possible to obtain the same identification result as in the first example.
  • the sub-operation flow of the identification process ends with the execution of step S14 or step S17.
  • the identification process of the identification unit 82 for the second example shown in FIG. 9 will be described.
  • the breakdown of the number of errors for each individual component supply unit 31 is as follows: 1 for the first feeder, 22 for the second feeder F2, 1 for the third feeder F3, 0 for the fourth feeder F4, and 1 for the fifth feeder F5. Therefore, the error occurrence rates EC for each individual component supply unit 31 calculated by the identification unit 82 in step S4 are 0.01% for the first feeder, 0.22% for the second feeder F2, 0.01% for the third feeder F3, 0% for the fourth feeder F4, and 0.02% for the fifth feeder F5.
  • the breakdown of the number of errors that occurred for each individual component mounting unit 45 is as follows: first nozzle N1: 2 times, second nozzle N2: 20 times, third nozzle N3: 2 times, and fourth nozzle N4: 1 time. Therefore, the error occurrence rates EC for each individual component mounting unit 45 calculated by the identification unit 82 are: first nozzle N1: 0.01%, second nozzle N2: 0.13%, third nozzle N3: 0.01%, and fourth nozzle N4: 0.01%.
  • step S5 the identification unit 82 advances the operation flow to step S6 since the error occurrence rate EC of the second feeder F2 is 0.22%, which is equal to or greater than the predetermined value E1.
  • step S11 of FIG. 7, which corresponds to the identification process of step S6, the identification unit 82 calculates the individual error contribution rates ER of the component supply units 31 as follows: 4% for the first feeder, 88% ( 22/25 ⁇ 100) for the second feeder F2, 4% for the third feeder F3, 0% for the fourth feeder F4, and 4% for the fifth feeder F5.
  • the identification unit 82 selects the component supply unit 31 as the first cause and the component mounting unit 45 as the second cause, and identifies the second feeder F2 as the first cause with a high error contribution rate ER of 88%.
  • step S15 the identification unit 82 identifies the second nozzle N2, which is an individual of the second cause in which the error occurred unevenly.
  • the details of the identification process in the second example are shown diagrammatically in the error cause identification diagram of FIG. 10.
  • the details of the processes in steps S12 and S13 of the identification unit 82 are plotted at P4 (F2, N1) and P5 (F2, N2) in the error cause identification diagram.
  • the details of the processes in step S16 of the identification unit 82 are plotted at Q4 (N2, F1), Q5 (N2, F2), and Q6 (N2, F4) in the error cause identification diagram.
  • P5 (F2, N2) and Q5 (N2, F2) which indicate the details of the processes in the identification unit 82, are included in the fourth area A4, the identification unit 82 cannot identify the cause of the error.
  • the plot showing the processing content of the identification unit 82 is included in the first area A1, and the identification unit 82 is unable to identify the cause of the error.
  • the identification unit 82 is unable to identify the cause of the error, but the estimation unit 83 is able to estimate the first unit that caused the error. Then, after the first unit is maintained and reused, or after a spare unit is used in place of the first unit, the identification unit 82 is able to identify the second unit that caused the error in the next identification process.
  • the estimation unit 83 branches the operation flow depending on whether or not the identification unit 82 was able to identify the cause of the error. In cases where the identification unit 82 was able to identify the cause of the error, the estimation unit 83 skips step S8 and advances the operation flow to step S9. On the other hand, in cases where the identification unit 82 was unable to identify the cause of the error, the estimation unit 83 executes the estimation process shown in the sub-operation flow in FIG. 11 in step S8.
  • the estimation unit 83 extracts the component supply unit 31 and the component mounting unit 45 that may be the cause of the error. For example, in the second case, the estimation unit 83 extracts the second feeder F2 and the second nozzle N2, where errors are occurring unevenly. In the next step S22, the estimation unit 83 obtains the final timing for maintenance of both units. That is, the estimation unit 83 obtains the final timing MAF for maintenance of the second feeder F2 from the feeder maintenance device 77. The estimation unit 83 also obtains the final timing MAN for maintenance of the second nozzle N2 from the nozzle maintenance device 78.
  • step S23 the estimation unit 83 advances the sub-operation flow to step S24 if the last maintenance time MAF of the second feeder F2 is older than the last maintenance time MAN of the second nozzle N2, and advances the sub-operation flow to step S25 if not.
  • step S24 the estimation unit 83 estimates that the second feeder F2 (component supply unit 31) is the cause of the error.
  • step S25 the estimation unit 83 estimates that the second nozzle N2 (component mounting unit 45) is the cause of the error. In other words, the estimation unit estimates that the unit with the older last maintenance time is the cause of the error. This ends the sub-operation flow of the estimation process.
  • the notification unit 84 notifies the identification unit 82 to carry out maintenance for the cause of the error identified by the identification unit 82. Furthermore, in cases where the identification unit 82 is unable to identify the cause of the error, the notification unit 84 notifies the estimation unit 83 to carry out maintenance for the cause of the error estimated by the estimation unit 83. This ends the operation flow shown in FIG. 4, and the error cause identification device 8 moves to the response process shown in FIG. 12.
  • the notification unit 84 notifies the identification unit 82 to carry out maintenance for the second feeder F2 (one side) indicated by the estimation result of the estimation unit 83, out of the second feeder F2 (one side) and the second nozzle N2 (the other side) in which errors have occurred unevenly.
  • step S31 of the response process shown in FIG. 12 the worker suspends operation of the component mounting machine 1 and removes the second feeder F2 for which maintenance has been notified.
  • step S32 the worker transports the second feeder F2 to the feeder maintenance device 77 and performs maintenance on it.
  • the worker installs the second feeder F2 for which maintenance has been completed in the component mounting machine 1 for reuse, and resumes operation of the component mounting machine 1.
  • steps S1 to S4 in FIG. 4 are executed, and the identification unit 82 calculates the individual error occurrence rate EC of the second feeder F2.
  • step S35 if the error occurrence rate EC has not improved, the estimation unit 83 corrects the error to the second nozzle N2 (the other one), which continues to be used, as the cause of the error.
  • step S36 the notification unit 84 notifies the user to carry out maintenance on the second nozzle N2, which is the corrected cause of the error. This ends the operational flow of the response process.
  • the worker removes the second nozzle N2 for which maintenance has been notified from the component mounting machine 1 and has the nozzle maintenance device 78 carry out the maintenance.
  • the worker then re-installs the second nozzle N2 for which maintenance has been completed back into the component mounting machine 1 for reuse, and resumes operation of the component mounting machine 1.
  • maintenance is carried out on both the second feeder F2 and the second nozzle N2, which may be the cause of the error, and therefore the occurrence of the error is improved in the majority of cases.
  • step S33 the operator may equip the component mounting machine 1 with a spare sixth feeder F6 in place of the second feeder F2 for which maintenance has been notified, and resume operation of the component mounting machine 1.
  • the cause of the error is the second feeder F2
  • the error occurrence rate EC is improved, and the operation flow proceeds from step S34 to end.
  • the cause of the error is something other than the second feeder F2, the error occurrence rate EC is not improved, and the operation flow proceeds from step S34 to step S35.
  • step S35 the estimation unit 83 corrects the cause of the error to be the second nozzle N2, which has been continuously used.
  • the notification unit 84 notifies the operator to carry out maintenance on the second nozzle N2. This ends the operation flow of the response process.
  • the estimation process of the estimation unit 83 can be modified into a second estimation process shown in Fig. 13, a third estimation process shown in Fig. 14, and a fourth estimation process shown in Fig. 15.
  • steps S21, S24, and S25 are the same as the estimation process described using Fig. 11, and the processing contents of steps S22 and S23 are changed.
  • step S22A of the second estimation process shown in FIG. 13 the estimation unit 83 acquires the error occurrence rate ECF of the second feeder F2 (component supply unit 31) and the error occurrence rate ECN of the second nozzle N2 (component mounting unit 45) from the identification unit 82.
  • step S23A if the error occurrence rate ECF of the second feeder F2 is higher than the error occurrence rate ECN of the second nozzle N2, the estimation unit 83 advances the sub-operation flow to step S24, and if not, advances the sub-operation flow to step S25.
  • the estimation unit 83 makes an estimation based on the basic idea that "a unit with a high error occurrence rate is highly likely to be the cause of an error.” Note that the estimation unit 83 may acquire the number of error occurrences from the identification unit 82 instead of the error occurrence rate (ECF, ECN), compare the number of occurrences, and advance the sub-operation flow to step S24 or step S25.
  • ECF error occurrence rate
  • step S22B of the third estimation process shown in FIG. 14 the estimation unit 83 acquires the maintenance interval MBF of the second feeder F2 (component supply unit 31) from the feeder maintenance device 77.
  • the estimation unit 83 also acquires the maintenance interval MBN of the second nozzle N2 (component mounting unit 45) from the nozzle maintenance device 78.
  • step S23B if the maintenance interval MBF of the second feeder F2 is shorter than the maintenance interval MBN of the second nozzle N2, the estimation unit 83 advances the sub-operation flow to step S24, and if not, the sub-operation flow advances to step S25.
  • the estimation unit 83 makes an estimation based on the basic idea that "for units that are prone to performance degradation and have a high probability of becoming a cause of errors, maintenance at short intervals is recommended.”
  • step S22C of the fourth estimation process shown in FIG. 15 the estimation unit 83 acquires the next scheduled time MCF for maintenance of the second feeder F2 (component supply unit 31) from the feeder maintenance device 77.
  • the estimation unit 83 also acquires the next scheduled time MCN for maintenance of the second nozzle N2 (component mounting unit 45) from the nozzle maintenance device 78.
  • the estimation unit 83 advances the sub-operation flow to step S24, and if not, the sub-operation flow advances to step S25.
  • the estimation unit 83 makes an estimation based on the basic idea that "units for which a long time has passed since the last maintenance and whose next scheduled time is approaching are more likely to experience performance degradation and cause errors."
  • the memory unit 81 stores operation pass/fail information and operating condition information for each of the mounting operations executed multiple times in the component mounting machine 1. Furthermore, when the error occurrence rate EC of the mounting operation exceeds a predetermined value E1, the identification unit 82 compares two or more error contribution rates ER to identify the cause of the error, and the estimation unit 83 estimates the cause of the error using an estimation logic different from that of the identification unit 82.
  • identify and estimate correspond to one form of “identify”, so that even in cases where the identification unit 82 is unable to identify (specify) the cause of the error, the estimation unit 83 can identify (estimate) the cause of the error, thereby reducing the number of cases where the cause of the error is not identified.
  • the error factor identification device 8 of the embodiment functions similarly for actual operating conditions other than the assumed first and second cases, and also functions similarly under conditions different from the assumptions.
  • the number of components mounted on the board K and the number of component supply units 31 and component mounting units 45 used are generally greater than those in the assumed cases.
  • the population for calculating the error occurrence rate EC does not have to be 5,000 boards K.
  • the predetermined value E1 and the predetermined participation rate E2 may be set to values different from those in the embodiment.
  • the estimation unit 83 operates regardless of the success or failure of the identification process of the identification unit 82
  • the identification result of the identification unit 82 and the estimation result of the estimation unit 83 do not necessarily always match.
  • the notification unit 84 only needs to notify the cause of the matching error.
  • the notification unit 84 will give priority to notifying the cause of the error identified by the identification unit 82, or will notify the two causes that do not match.
  • the processing content of the identification process of the identification unit 82 can be modified as appropriate, and the estimation unit 83 is required to use inference logic that differs from the modified identification process of the identification unit 82.
  • various other applications and modifications are possible for the embodiment and modified forms.
  • Component placement machine 2 Board transport device 3: Component supply device 31: Component supply unit 4: Component transfer device 43: Placement head 45: Component placement unit 47: Component camera 5: Control device 52: Placement job data 6: Line management device 7: Board production line 73: Board appearance inspection machine 77: Feeder maintenance device 78: Nozzle maintenance device 8: Error cause identification device 81: Memory unit 82: Identification unit 83: Estimation unit 84: Notification unit LD: Log data EC, ECF, ECN: (error) occurrence rate ER: Error contribution rate E1: Predetermined value E2: Predetermined contribution rate MAF, MAN: Last implementation time MBF, MBN: Implementation interval MCF, MCN: Next scheduled time

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
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  • Supply And Installment Of Electrical Components (AREA)

Abstract

エラー要因識別装置は、部品装着機において複数回にわたって実行された装着動作の各々の動作結果の良否を示す動作良否情報、ならびに、複数回の装着動作の各々に関与した部品装着機の複数の構成部材および装着ジョブデータのうち二つ以上を示す動作条件情報を記憶する記憶部と、部品装着機、構成部材、および装着ジョブデータの少なくとも一つで装着動作のエラーの発生率または発生回数が所定値を超えた場合に、動作良否情報および動作条件情報に基づいて算出された構成部材ごとのエラー関与率および装着ジョブデータのエラー関与率のうち二つ以上を比較して、エラーの要因である構成部材または装着ジョブデータを特定する特定部と、エラー関与率の比較と相違する所定の推定ロジックを用いて、エラーの要因である構成部材または装着ジョブデータを推定する推定部と、を備える。

Description

エラー要因識別装置
　本明細書は、部品装着機の装着動作で発生したエラーの要因を識別するエラー要因識別装置に関する。
　回路パターンが形成された基板に対基板作業を行って、基板製品を量産する技術が普及している。対基板作業を行う対基板作業機の代表例として、部品の装着動作を行う部品装着機がある。一般的に、部品装着機は、部品を供給するテープフィーダなどの部品供給ユニット、および部品供給ユニットから部品を採取して基板に装着する吸着ノズルなどの部品装着ユニットを備える。部品装着機は、装着動作に失敗したエラー時に、当該の部品を廃棄し、別の部品を用いて再度の装着動作を行う。このため、装着動作のエラーの増加に伴って部品の廃棄率が増加し、さらには基板製品の不良率が増加する場合もある。
　それゆえ、装着動作のエラーが増加したときに、エラーの要因となった部品供給ユニットや部品装着ユニットにメンテナンスを実施して再使用し、または予備のユニットに交換する対応策が実施されてきた。このとき、エラーの要因となったユニットを正しく識別してメンテナンスを実施することにより、エラーの発生および部品の廃棄を抑制することができる。さらには、メンテナンスを効率的に実施して、作業コストを削減することができる。また、エラーが増加したユニットのメンテナンスを事後に実施するのでなく、定期的なメンテナンスを実施してエラーの増加を抑制する予防策も行われてきた。装着動作のエラーが増加したときにエラーの要因を識別する一技術例が特許文献１に開示されている。
　特許文献１には、部品装着機における装着動作に失敗したエラーの発生状況を集計して記憶するエラー履歴記憶部と、装着動作に用いられるデバイスおよびデータのうちから第一要因および第二要因を設定する要因設定部と、第一要因の個体を特定した条件下で第二要因の個体別に求めたエラー発生状況が第二要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する第一判定部と、第二要因の個体を特定した条件下で第一要因の個体別に求めた前記エラー発生状況が第一要因の違いに応じて偏っているか否かを判定する第二判定部と、第一判定部および第二判定部の判定結果に基づいてエラーの原因個体（要因）を推定する原因推定部と、を備える装着エラーの原因推定装置が開示されている。これによれば、原因推定装置は、多数の判定結果に基づき、従来よりも高い信頼性で原因個体を推定することができる、とされている。
国際公開第２０２０／１８８７７４号
　ところで、特許文献１の技術例において、装着動作のエラーが増加したときに、エラーの要因を必ず識別できるとは限らない。エラーの要因が識別されなかった場合、対応策が実施されずに長時間放置される恐れがある。これによって、部品の廃棄率や基板製品の不良率が増加して生産コストが上昇するとともに、生産効率が低下する。また、メンテナンス対象が不明であるため、メンテナンスを効率的に実施することができず、メンテナンス作業に要する作業コストが増加する。なお、装着動作のエラーの要因は、部品供給ユニットおよび部品装着ユニットに限定されるものではなく、装着動作に関与する部品装着機のその他の構成部材や装着ジョブデータが要因となる場合もあり得る。
　それゆえ、本明細書では、部品装着機において装着動作のエラーが増加したときに、エラーの要因が識別されないケースを削減することができるエラー要因識別装置を提供することを解決すべき課題とする。
　本明細書は、部品装着機において複数回にわたって実行された装着動作の各々の動作結果の良否を示す動作良否情報、ならびに、複数回の前記装着動作の各々に関与した前記部品装着機の複数の構成部材および装着ジョブデータのうち二つ以上を示す動作条件情報を記憶する記憶部と、前記部品装着機、前記構成部材、および前記装着ジョブデータの少なくとも一つで前記装着動作のエラーの発生率または発生回数が所定値を超えた場合に、前記動作良否情報および前記動作条件情報に基づいて算出された前記構成部材ごとのエラー関与率および前記装着ジョブデータのエラー関与率のうち二つ以上を比較して、前記エラーの要因である前記構成部材または前記装着ジョブデータを特定する特定部と、前記エラー関与率の比較と相違する所定の推定ロジックを用いて、前記エラーの要因である前記構成部材または前記装着ジョブデータを推定する推定部と、を備えるエラー要因識別装置を開示する。
　なお、本明細書では、出願当初の請求項５において「請求項１に記載のエラー要因識別装置」を「請求項１～４のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」に変更した技術的思想、出願当初の請求項６において「請求項１に記載のエラー要因識別装置」を「請求項１～４のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」に変更した技術的思想、出願当初の請求項７において「請求項１に記載のエラー要因識別装置」を「請求項１～４のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」に変更した技術的思想、出願当初の請求項８において「請求項１に記載のエラー要因識別装置」を「請求項１～４のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」に変更した技術的思想、出願当初の請求項９において「請求項１～３、５～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」を「請求項１～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」に変更した技術的思想、出願当初の請求項１０において「請求項１～３、５～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」を「請求項１～９のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」に変更した技術的思想、出願当初の請求項１３において「請求項１～３、５～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」を「請求項１～１２のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」に変更した技術的思想、出願当初の請求項１４において「請求項１～３、５～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」を「請求項１～１２のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」に変更した技術的思想、および出願当初の請求項１５において「請求項１～３のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」を「請求項１～１４のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置」に変更した技術的思想を開示している。
　開示したエラー要因識別装置によれば、記憶部は、部品装着機において複数回にわたって実行された装着動作の各々の動作良否情報ならびに動作条件情報を記憶する。また、特定部は、装着動作のエラーの発生率または発生回数が所定値を超えた場合に二つ以上のエラー関与率を比較してエラーの要因を特定し、推定部は、特定部と相違する推定ロジックを用いてエラーの要因を推定する。ここで、「特定する」および「推定する」は、「識別する」の一形態に相当するので、特定部がエラーの要因を識別（特定）できなかったケースでも、推定部がエラーの要因を識別（推定）して、エラーの要因が識別されないケースを削減することができる。
実施形態のエラー要因識別装置の機能ブロック図、および適用対象となる部品装着機の構成例を模式的に示す平面図を含んだ図である。 動作良否情報および動作条件情報を含む部品装着機のログデータを例示する図である。 部品装着機が実行する装着サイクルの事例を示す図である。 実施形態のエラー要因識別装置の動作を説明する動作フローの図である。 部品装着機が所定数量の基板への装着動作を行うごとに、部品供給ユニットおよび部品装着ユニットを対象として個体別のエラーの発生率を一括して求める際の母集団の動作回数を例示する一覧表の図である。 第一事例におけるエラーの発生回数、エラーの発生率、およびエラー関与率を示す一覧表の図である。 図４の動作フローのステップＳ６において特定部が実行する特定処理の詳細を説明するサブ動作フローの図である。 第一事例に対する特定処理の処理内容を図式的に説明するエラー要因特定図である。 第二事例におけるエラーの発生回数、エラーの発生率、およびエラー関与率を示す一覧表の図である。 第二事例に対する特定処理の処理内容を図式的に説明するエラー要因特定図である。 図４の動作フローのステップＳ８において推定部が実行する推定処理であって、メンテナンスの最終実施時期を用いた推定処理の詳細を説明するサブ動作フローの図である。 エラー要因識別装置が図４の動作フローに続いて実行する対応処理の動作フローの図である。 推定部が実行するエラーの発生率を用いた第２推定処理のサブ動作フローの図である。 推定部が実行するメンテナンスの実施間隔を用いた第３推定処理のサブ動作フローの図である。 推定部が実行するメンテナンスの次回予定時期を用いた第４推定処理のサブ動作フローの図である。
　１．部品装着機１の構成例
　まず、実施形態のエラー要因識別装置８の適用対象となる部品装着機１の構成例について、図１中の平面図を参考にして説明する。部品装着機１は、基板Ｋに部品を装着する装着動作を実施する。図１の紙面左側から右側に向かう水平方向が基板Ｋを搬送するＸ軸方向、紙面下側（前側）から紙面上側（後側）に向かう水平方向がＹ軸方向、鉛直方向がＺ軸方向となる。部品装着機１は、基板搬送装置２、部品供給装置３、部品移載装置４、および制御装置５などが基台１０に組み付けられて構成される。
　基板搬送装置２は、基板Ｋの搬送経路となる一対のガイドレール２１を有する。基板搬送装置２は、基板搬入装置や外部搬送装置によってガイドレール２１の搬入端（図１の左端）に搬入された基板Ｋをガイドレール２１に沿って搬送し、所定の停止位置まで搬送する。基板Ｋの所定の停止位置は、搬送経路の搬送方向の概ね中央に設定される。基板搬送装置２は、停止位置の基板Ｋを押し上げてガイドレール２１との間にクランプする位置決め機構２２を有する。位置決めされた基板Ｋに対して、部品移載装置４による部品の装着動作が実行される。装着動作が終了した後、基板搬送装置２は、当該の基板Ｋを停止位置から搬出端（図１の右端）まで搬送し、機外に搬出する。
　部品供給装置３は、基台１０の上面のＹ軸方向の前部に配置される。部品供給装置３は、Ｘ軸方向に並んで配列された複数の部品供給ユニット３１により構成される。部品供給ユニット３１の各々は、装着動作で部品を供給するものであり、装着動作に関与する構成部材に該当する。実施形態において、部品供給ユニット３１にテープフィーダが用いられる。テープフィーダは、複数の部品が一列に収容されたキャリアテープを先端側の供給位置に向けて送り出す。なお、部品供給ユニット３１は、格子状に並ぶ複数の収容部に部品をそれぞれ収容したトレイを用いるトレイフィーダや、筒形状のスティックの内部に一列に部品を収容したスティックフィーダであってもよい。
　部品移載装置４は、Ｙ軸移動体４１、Ｘ軸移動体４２、装着ヘッド４３、ロータリツール４４、複数の部品装着ユニット４５、基板カメラ４６、および部品カメラ４７などで構成される。Ｙ軸移動体４１は、Ｘ軸方向に長い部材で形成され、図略のＹ軸駆動機構に駆動されてＹ軸方向に移動する。Ｘ軸移動体４２は、Ｙ軸移動体４１に装架され、図略のＸ軸駆動機構に駆動されてＸ軸方向に移動する。装着ヘッド４３は、Ｘ軸移動体４２の前面に取り付けられる。装着ヘッド４３は、Ｘ軸移動体４２とともに水平二方向に駆動され、部品供給装置３の上方および基板Ｋの上方まで移動する。
　装着ヘッド４３の下側に、ロータリツール４４が回転可能に設けられる。ロータリツール４４は、図略のＲ軸駆動機構に駆動されて垂直中心軸の回りに自転する。ロータリツール４４は、複数の部品装着ユニット４５をその下側に保持する。部品装着ユニット４５の各々は、部品供給ユニット３１の供給位置で部品を採取して基板Ｋの装着位置に装着するものであり、装着動作に関与する構成部材に該当する。実施形態において、部品装着ユニット４５に吸着ノズルが用いられる。装着ヘッド４３およびロータリツール４４は、複数の吸着ノズルを保持して部品供給ユニット３１と基板Ｋの間を移動するものであり、装着動作に関与する構成部材に該当する。
　図１に示される例で、ロータリツール４４は、１２本の吸着ノズル（部品装着ユニット４５）を垂直中心軸から等距離に有する。吸着ノズルは、図略の昇降駆動機構に駆動されて昇降し、図略のＱ軸駆動機構に駆動されて垂直軸の回りに自転する。吸着ノズルは、さらにエア供給機構から負圧エアおよび正圧エアが選択的に供給される。これにより、吸着ノズルは、部品供給ユニット３１から部品を吸着して基板Ｋに装着する装着動作を行う。装着ヘッド４３、ロータリツール４４、および部品装着ユニット４５は、それぞれ複数準備され、必要に応じて自動交換または手動交換される。なお、装着ヘッド４３は、ロータリツール４４が省略されて複数の吸着ノズル４５が一列に並んで配置され、または格子状に配置されてもよい。また、部品装着ユニット４５は、吸着ノズルに限定されず、部品を挟んで採取するチャックでもよい。
　基板カメラ４６は、装着ヘッド４３と並んでＸ軸移動体４２に下向きに設けられる。基板カメラ４６は、基板Ｋに付された位置基準マークを上方から撮像する。取得された画像データは画像処理され、基板Ｋの停止位置が正確に求められる。部品カメラ４７は、基板搬送装置２と部品供給装置３の間の基台１０上に上向きに設けられる。部品カメラ４７は、装着ヘッド４３が部品供給装置３から基板Ｋに移動する途中で、部品装着ユニット４５に採取された部品を下方から撮像する。取得された画像データは画像処理されて、部品の種類の正誤が判定され、さらに、部品装着ユニット４５に対する部品の位置や向きが検出されて装着動作に反映される。部品カメラ４７は、装着動作に関与する構成部材に該当する。基板カメラ４６および部品カメラ４７として、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を有するデジタル式の撮像装置を例示することができる。
　部品移載装置４は、装着サイクルを繰り返すことによって装着動作を進める。装着サイクルについて詳述すると、部品移載装置４は、まず、装着ヘッド４３を部品供給ユニット３１に移動して、複数の部品装着ユニット４５でそれぞれ部品を採取する。部品移載装置４は、次に、装着ヘッド４３を部品カメラ４７の上方に移動する。続いて、部品カメラ４７が複数の部品装着ユニット４５の部品の保持状態を撮像する。部品移載装置４は、その次に、装着ヘッド４３を基板Ｋに移動して複数の部品を装着する。部品移載装置４は、その次に、装着ヘッド４３を再び部品供給ユニット３１に移動し、これで１回の装着サイクルとなる。
　制御装置５は、基台１０に組み付けられており、その位置は限定されない。制御装置５は、ＣＰＵを有してソフトウェアで動作するコンピュータ装置により構成される。なお、制御装置５は、複数のＣＰＵが機内に分散配置され、かつ通信接続されて構成されてもよい。制御装置５は、種々の情報を記憶する記憶装置５１を有する。制御装置５は、ライン管理装置６に通信接続されている。制御装置５は、ライン管理装置６から転送される装着ジョブデータ５２を受け取り、記憶装置５１に記憶する。装着ジョブデータ５２は、装着動作に用いられるデータであり、基板Ｋ（基板製品）の種類ごとに作成される。
　装着ジョブデータ５２は、基板Ｋの形状等に関する基板データ、および基板Ｋに装着する部品の形状等に関する部品データを含む。ここで、部品データは、部品の種類やサイズごとに相違する複数がある。装着ジョブデータ５２に含まれる複数の部品データの各々は、装着動作のエラーの要因となる可能性をもつ。この点は、部品供給装置３を構成する複数の部品供給ユニット３１の各々がエラーの要因となる可能性をもつことや、装着ヘッド４３が保持する複数の部品装着ユニット４５の各々がエラーの要因となる可能性をもつことと類似している。
　また、装着ジョブデータ５２は、部品供給ユニット３１の供給位置の座標データ、および部品を装着する基板Ｋ上の装着位置の座標データを含む。さらに、装着ジョブデータ５２は、使用する部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５の種類や配列位置などに関するデータ、ならびに装着動作の詳細な手順データなどを含む。制御装置５は、装着ジョブデータ５２に基づいて、基板搬送装置２、部品供給装置３、および部品移載装置４を制御して装着サイクルを繰り返し、装着動作を進める。
　２．ライン管理装置６およびログデータＬＤ
　次に、部品装着機１を管理するライン管理装置６、および部品装着機１の動作履歴を記録したログデータＬＤについて説明する。ライン管理装置６は、部品装着機１を含む複数の対基板作業機が並んで構成された基板生産ライン７を管理する。ライン管理装置６は、コンピュータ装置を用いて構成される。ライン管理装置６は、作業者等の指令や選択操作などを受け付けるキーボードやタッチパネルなどの入力装置６１を有する。さらに、ライン管理装置６は、種々の情報を作業者等に向けて表示する液晶ディスプレイなどの表示装置６２を有する。
　ライン管理装置６は、フィーダメンテナンス装置７７およびノズルメンテナンス装置７８に通信接続されている。フィーダメンテナンス装置７７は、部品供給ユニット３１（テープフィーダ）を受け入れて、そのメンテナンスを実施する。ライン管理装置６は、フィーダメンテナンス装置７７が部品供給ユニット３１に実施したメンテナンスの実施履歴を取得することができる。さらに、部品供給ユニット３１の定期的なメンテナンスが実施される場合、ライン管理装置６は、フィーダメンテナンス装置７７からメンテナンスの実施間隔および今後の実施計画を取得することができる。
　一方、ノズルメンテナンス装置７８は、部品装着ユニット４５（吸着ノズル）を受け入れて、そのメンテナンスを実施する。ライン管理装置６は、ノズルメンテナンス装置７８が部品装着ユニット４５に実施したメンテナンスの実施履歴を取得することができる。さらに、部品装着ユニット４５の定期的なメンテナンスが実施される場合、ライン管理装置６は、ノズルメンテナンス装置７８からメンテナンスの実施間隔および今後の実施計画を取得することができる。なお、部品供給ユニット３１（テープフィーダ）および部品装着ユニット４５（吸着ノズル）のメンテナンスは、作業者が実施してもよい。この場合、作業者は、入力装置６１を用いてメンテナンスの実施履歴をライン管理装置６に入力し、さらに、メンテナンスの実施間隔および実施計画を入力してもよい。
　基板生産ライン７を構成する複数の対基板作業機として、上流側から順番にはんだ印刷機７１、印刷検査機７２、部品装着機１、基板外観検査機７３、およびリフロー機７４が並んでいる。これらの対基板作業機は、ライン管理装置６に通信接続される。なお、基板生産ライン７のライン構成は、様々に変更可能である。また、ライン管理装置６は、複数の基板生産ライン７を管理対象としてもよい。
　ライン管理装置６は、対基板作業機の各々から、動作状況の詳細な履歴を記録したログデータＬＤを概ねリアルタイムで受信する。ログデータＬＤのデータ形式は、対基板作業機の種類ごとに相違してもよく、統一されていてもよい。部品装着機１のログデータＬＤは、複数回にわたって実行される装着動作の各々の履歴情報を含む。部品装着機１のログデータＬＤは、他に基板Ｋの搬送動作に係る搬送履歴情報や、構成部材の交換操作に係る交換履歴情報を含んでもよい。
　ライン管理装置６が部品装着機１の制御装置５から受信したログデータＬＤの一例が図２に示されている。図２の各々の行が一つのログデータＬＤに相当する。部品装着機１の装着動作に係るログデータＬＤは、６個の情報が対応付けられたデータ形式をもつ。すなわち、ログデータＬＤは、時刻情報、部品種類情報、部品供給ユニット３１のＩＤ情報、部品装着ユニット４５のＩＤ情報、装着位置情報、および動作良否情報が対応付けられている。なお、行数１～８は、八つのログデータＬＤを区別して説明するために便宜的に付したものである。また、部品装着機１のログデータＬＤのデータ形式は、適宜変形されてもよい。
　時刻情報は、装着動作が行われた時刻（時:分:秒）を示し、例えば、部品を基板Ｋに装着した部品装着ユニット４５の上昇が終了したタイミングで表される。部品種類情報は、装着動作の対象となった部品の種類を示す。部品供給ユニット３１のＩＤ情報は、当該の部品を供給した部品供給ユニット３１の個体を識別する情報である。部品装着ユニット４５のＩＤ情報は、当該の部品を採取して基板Ｋに装着した部品装着ユニット４５の個体を識別する情報である。部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５のＩＤ情報は、複数回の装着動作の各々に関与した構成部材を示す動作条件情報に該当する。装着位置情報は、当該の部品を装着する基板Ｋ上の装着位置をＸ－Ｙ座標系で示す情報である。動作良否情報は、当該の部品の装着動作の動作結果の良否（良またはエラー）を示す情報である。
　図２の行数１のログデータＬＤは、時刻10:31:02の装着動作に係るデータである。このログデータＬＤは、種類Ｐ１の部品がＩＤ情報Ｆ１の部品供給ユニット３１から供給され、ＩＤ情報Ｎ１の部品装着ユニット４５によって基板Ｋの装着位置（ｘ１、ｙ１）に装着されたことを示している。さらに、このログデータＬＤは、当該の部品の装着動作の動作結果が良であったことを示している。
　また、行数１～４の四つのログデータＬＤは、種類Ｐ１の４個の部品がＩＤ情報Ｆ１の部品供給ユニット３１から供給され、ＩＤ情報Ｎ１～Ｎ４の四つの部品装着ユニット４５によって基板Ｋの４箇所に装着されたことを示している。そして、行数１、２、４のログデータＬＤは、基板Ｋの装着位置（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、および（ｘ４、ｙ４）への装着動作の動作結果が良であったことを示している。また、行数３のログデータＬＤは、基板Ｋの装着位置（ｘ３、ｙ３）への装着動作の動作結果がエラーであったことを示している。なお、当該の装着位置（ｘ３、ｙ３）に関しては、リカバリー用の装着サイクルが設定されて、種類Ｐ１の部品の装着動作が再度実施される。
　行数５、６の二つのログデータＬＤは、種類Ｐ２の２個の部品がＩＤ情報Ｆ２の部品供給ユニット３１から供給され、ＩＤ情報Ｎ１、Ｎ２の二つの部品装着ユニット４５によって基板Ｋの２箇所に装着されたことを示している。さらに、基板Ｋの装着位置（ｘ５、ｙ５）および（ｘ６、ｙ６）への装着動作の動作結果が良であったことが示されている。また、行数７、８の二つのログデータＬＤは、種類Ｐ３の２個の部品がＩＤ情報Ｆ３の部品供給ユニット３１から供給され、ＩＤ情報Ｎ３、Ｎ４の二つの部品装着ユニット４５によって基板Ｋの２箇所に装着されたことを示している。さらに、基板Ｋの装着位置（ｘ７、ｙ７）および（ｘ８、ｙ８）への装着動作の動作結果が良であったことが示されている。
　部品装着機１では、装着動作に失敗するエラーが稀に発生する。装着動作のエラーとして、次の１）～７）の各ケースを例示することができる。
１）部品カメラ４７で画像データが取得されなかったケース。
２）画像データが適正に画像処理されなかったケース。
３）画像処理の結果、部品装着ユニット４５が部品を保持していないと判定されたケース。
４）画像処理の結果、部品の種類が誤っていると判定されたケース。
５）画像処理の結果、部品の姿勢の誤差が大きく装着動作が無理と判定されたケース。
６）装着ヘッド４３が部品カメラ４７から基板Ｋに移動する途中で、部品が部品装着ユニット４５から落下したケース。
７）部品が部品装着ユニット４５に保持されたままで、基板Ｋに装着されなかったケース。
　上記した以外に、基板外観検査機７３の検査結果で判明するエラーもある。詳述すると、基板外観検査機７３は、基板Ｋに装着された部品の実際の装着位置の誤差が過大なケース、部品の向き（水平面内での回転）の誤差が過大なケース、および部品が過度に傾斜して装着されたケースではエラーと判定する。そして、基板外観検査機７３は、エラーの検査結果を含むログデータＬＤをライン管理装置６に送信する。ライン管理装置６は、基板外観検査機７３のログデータＬＤに含まれるエラーと判定した部品の装着位置情報に基づいて、対応する部品装着機１のログデータＬＤを抽出し、その動作良否情報を良からエラーに書き換える。
　上記した各ケースのエラーの要因は、部品供給ユニット３１または部品装着ユニット４５（部品装着機１の構成部材）である場合、装着ジョブデータ５２である場合など様々である。また、装着ヘッド４３やロータリツール４４、部品カメラ４７などの構成部材がエラーの要因であることも考えられる。この種のエラーが増加したときの対応を効率化および省力化するために、エラー要因識別装置８が用いられる。
　３．エラー要因識別装置８の構成および機能
　次に、実施形態のエラー要因識別装置８の構成および機能について、図１中の機能ブロック図を参考にして説明する。エラー要因識別装置８は、ライン管理装置６の一つの管理機能部として構成される。これに限定されず、エラー要因識別装置８は、部品装着機１の制御装置５の内部に構成され、または、その他のコンピュータ装置を用いて構成されてもよい。エラー要因識別装置８は、四つの機能部、すなわち記憶部８１、特定部８２、推定部８３、および通知部８４で構成される。
　記憶部８１は、部品装着機１のログデータＬＤを図略のメモリ等に記憶する。換言すると、記憶部８１は、動作良否情報および動作条件情報を記憶する。動作良否情報は、図２に例示されたログデータＬＤの各々に含まれる。動作条件情報は、複数回の装着動作の各々に関与した部品装着機１の複数の構成部材および装着ジョブデータ５２のうち二つ以上を示す情報である。動作条件情報のうちの部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５を示す情報は、図２に例示されたログデータＬＤの各々に含まれる。動作条件情報のうちの装着ヘッド４３、ロータリツール４４、および部品カメラ４７を示す情報は、部品装着機１の構成部材の交換履歴情報を含むログデータＬＤから取得される。動作条件情報のうちの装着ジョブデータ５２は、すでに記憶装置５１に記憶されている。
　特定部８２は、部品装着機１、部品装着機１の構成部材のいずれか、および装着ジョブデータ５２の少なくとも一つにおいて装着動作のエラーの発生率ＥＣが所定値Ｅ１を超えたことをトリガ条件として、エラーの要因を特定する特定処理を実行する。補足すると、エラーの発生率ＥＣを算出するときの母集団として、部品装着機１の全動作回数、部品供給ユニット３１の個体別の動作回数、部品装着ユニット４５の個体別の動作回数、および装着ジョブデータ５２の部品データ別の動作回数のうちの一つまたは複数の組み合わせを用いることができる。また、所定値Ｅ１として、例えば、部品装着機１の全動作回数では０．０３％、その他の動作回数では０．１％を設定することができる。
　特定部８２は、部品装着機１が所定数量の基板Ｋへの装着動作を行うごとに、または部品装着機１の稼動時間が所定時間経過するごとに、複数の構成部材および装着ジョブデータ５２を対象として、個体別のエラーの発生率ＥＣを一括して算出してもよい。これによれば、複数の構成部材および装着ジョブデータ５２の各々のエラーの発生率ＥＣを算出する際の母集団の時間帯を揃えることができ、一方で複数の母集団の大きさが相違することになる。
　また、特定部８２は、複数の構成部材および装着ジョブデータ５２を対象として、個体別に装着動作に関与する回数が所定回数経過するごとにエラーの発生率ＥＣを個別に算出してもよい。例えば、特定部８２は、複数の部品供給ユニット３１の各々が20,000回動作するごとにエラーの発生率ＥＣを個別に算出し、複数の部品装着ユニット４５の各々が10,000回動作するごとにエラーの発生率ＥＣを個別に算出してもよい。これによれば、複数の構成部材および装着ジョブデータ５２の各々のエラーの発生率ＥＣを算出する際の母集団の大きさを所定回数に揃えることができ、一方で複数の母集団の時間帯が相違することになる。
　なお、特定部８２は、エラーの発生率ＥＣでなく、エラーの発生回数が所定値を超えたことをトリガ条件として、特定処理を実行してもよい。特定部８２は、エラーの発生回数を求める場合に、エラーの発生率ＥＣを算出する場合と同様に母集団を設定して、母集団内の発生回数を求め、母集団をまたぐ累積発生回数を求めない。
　特定部８２は、エラー関与率ＥＲを比較する特定処理を行って、エラーの要因を特定する、詳述すると、特定部８２は、まず、動作良否情報および動作条件情報に基づいて構成部材ごとのエラー関与率ＥＲおよび装着ジョブデータ５２のエラー関与率ＥＲのうち二つ以上を算出する。特定部８２は、次に、エラー関与率ＥＲが高い構成部材または装着ジョブデータ５２を第一要因としてその個体を特定した条件下で、別種の構成部材または装着ジョブデータ５２を第二要因としてその個体の違いに応じてエラー関与率ＥＲが偏っているか否かを判定する。偏っていない場合に、特定部８２は、特定した第一要因の個体をエラーの要因とする。
　偏っている場合に、エラーの要因は特定されない。この場合、特定部８２は、さらに、エラーが偏って発生した第二要因の個体を特定した条件下で、第一要因の個体の違いに応じてエラー関与率ＥＲが偏っているか否かを判定する。偏っていないときに、特定部８２は、特定した第二要因の個体をエラーの要因とする。この特定処理によると、第一要因の個体を特定した条件下で第二要因の個体の違いに応じてエラー関与率ＥＲが偏り、かつ第二要因の個体を特定した条件下で第一要因の個体の違いに応じてエラー関与率ＥＲが偏っているケースにおいて、エラーの要因が特定されなくなる。
　第一要因および第二要因の選択肢として、部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５を用いることができる。また、装着ジョブデータ５２については、複数の部品データを相違する個体とみなして選択肢とすることができる。さらに、装着ヘッド４３およびロータリツール４４については、交換履歴情報を含むログデータＬＤが存在して複数の個体が用いられた場合に選択肢とすることができる。また、部品カメラ４７については、複数の撮像条件を切り替えて撮像を行う場合に、複数の撮像条件を相違する個体と見なして選択肢とすることができる。また、エラー関与率ＥＲは、エラーの総発生回数を分母とし、第一要因または第二要因に含まれる複数の個体の各々で発生したエラーの発生回数を分子とする比率で表される。
　エラー関与率ＥＲが偏っているか否かについて、実施形態では次のように判定する。すなわち、特定部８２は、第一要因または第二要因に含まれる複数の個体のうち一つの個体のエラー関与率ＥＲが所定関与率Ｅ２以上である場合にエラー関与率ＥＲが偏っていると判定する。また、特定部８２は、第一要因または第二要因に含まれる複数の個体の各々のエラー関与率ＥＲが所定関与率Ｅ２未満である場合にエラー関与率ＥＲが偏っていないと判定する。所定関与率Ｅ２として、例えば８０％を設定することができる。特定部８２の特定処理については、後の動作の説明の中で事例を想定して具体的に詳述する。
　推定部８３は、特定部８２の特定処理と相違する推定ロジック、換言するとエラー関与率ＥＲの比較と相違する推定ロジックを用いて、エラーの要因である構成部材または装着ジョブデータ５２を推定する。実施形態において、推定部８３は、特定部８２がエラーの要因を特定できなかったケースに限って動作する。例えば、特定部８２が部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５を第一要因および第二要因とする特定処理でエラーの要因を特定できなかったケースで、推定部８３が動作する。なお、推定部８３は、特定部８２の特定処理の成否に関係なく動作してもよい。
　推定ロジックの一例で、推定部８３は、エラーの要因である可能性をもつ部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５に実施されたメンテナンスの最終実施時期を比較して、最終実施時期が古い方のユニットをエラーの要因とする。つまり、推定部８３は、「メンテナンスからの経過時間が長いユニットは、性能低下が生じてエラーの要因となる確率が高い。」という基本的な考え方（経験則に沿う考え方）に基づいた推定を行う。また、第一要因および第二要因の一方に装着ヘッド４３やロータリツール４４が選択されている場合でも、推定部８３は、メンテナンスの最終実施時期の比較による推定を行うことができる。なお、推定部８３の推定ロジックは、後述する変形形態が用いられてもよい。
　通知部８４は、特定部８２が特定したエラーの要因、および推定部８３が推定したエラーの要因を通知する。通知部８４は、表示装置６２を用いた通知を行い、他の通知方法として作業者の携帯端末への無線通信による通知を行ってもよい。また、部品供給ユニット３１、部品装着ユニット４５、装着ヘッド４３、およびロータリツール４４のうちの二つが第一要因および第二要因に選択される場合がある。この場合、通知部８４は、特定部８２が特定したエラーの要因、および推定部８３が推定したエラーの要因のメンテナンスを実施するように通知する。
　ここで、特定部８２および推定部８３の機能は、完全無欠とは言えず、エラーの要因を誤る恐れが皆無でない。つまり、通知部８４が通知したエラーの要因に相当する部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５の一方にメンテナンスが実施されて再使用されても、エラーの発生率ＥＣが所定値Ｅ１以下に改善されないケースが皆無でない。エラーの発生率ＥＣが改善されないケースで、推定部８３は、継続して使用されている部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５の他方がエラーの要因であると修正する。そして、通知部８４は、修正されたエラーの要因のメンテナンスを実施するように通知する。なお、上記した推定部８３がエラーの要因を修正する機能は、省略されてもよい。
　４．エラー要因識別装置８の動作
　次に、実施形態のエラー要因識別装置８の動作について、事例を想定しつつ図３～図１２を参考にして説明する。動作の説明に先立ち、基板Ｋへの装着動作に関して次のように想定する。すなわち、基板Ｋは、合計で１１個の部品が装着され、その内訳は種類Ｐ１の部品が４個、種類Ｐ２の部品が２個、種類Ｐ３の部品が２個、種類Ｐ４の部品が２個、および種類Ｐ５の部品が１個であると想定する。この想定に対応するために、部品装着機１は、図３に示された三つの装着サイクルの装着動作を実行する。
　図３に示されるように、部品装着機１は、四つの部品装着ユニット４５（吸着ノズル）に相当する第１ノズルＮ１、第２ノズルＮ２、第３ノズルＮ３、および第４ノズルＮ４を用いる。また、部品装着機１は、かっこ内に示される五つの部品供給ユニット３１（テープフィーダ）を用いる。具体的には、部品装着機１は、種類Ｐ１の部品を供給する第１フィーダＦ１、種類Ｐ２の部品を供給する第２フィーダＦ２、種類Ｐ３の部品を供給する第３フィーダＦ３、種類Ｐ４の部品を供給する第４フィーダＦ４、および種類Ｐ５の部品を供給する第５フィーダＦ５を用いる。
　部品装着機１は、第１装着サイクルにおいて、第１ノズルＮ１～第４ノズルＮ４を用いて第１フィーダＦ１から種類Ｐ１の部品を４個採取し、基板Ｋに装着する装着動作を実行する。また、部品装着機１は、第２装着サイクルにおいて、第１ノズルＮ１および第２ノズルＮ２を用いて第２フィーダＦ２から種類Ｐ２の部品を２個採取し、第３ノズルＮ３および第４ノズルＮ４を用いて第３フィーダＦ３から種類Ｐ３の部品を２個採取して装着動作を実行する。さらに、部品装着機１は、第３装着サイクルにおいて、第１ノズルＮ１および第２ノズルＮ２を用いて第４フィーダＦ４から種類Ｐ４の部品を２個採取し、第３ノズルＮ３を用いて第５フィーダＦ５から種類Ｐ５の部品を１個採取して装着動作を実行する。また、部品装着機１は、第３装着サイクルにおいて、第４ノズルＮ４を用いない。
　さらに、特定部８２は、第一要因および第二要因として、部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５を選択すると想定する。また、特定部８２は、部品装着機１が５０００枚の基板Ｋへの装着動作を行うごとに、部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５の個体別のエラーの発生率ＥＣを一括して算出すると想定する。また、特定部８２が特定処理を実行するトリガ条件として、所定値Ｅ１が０．１％に設定されているものとする。また、エラー関与率ＥＲが偏っているか否かを判定する所定関与率Ｅ２が８０％に設定されているものとする。
　上記の想定に基づき、エラー要因識別装置８の動作について、図４に示される動作フローを参考にして説明する。図４のステップＳ１で、部品装着機１は、第１～第３装着サイクルの装着動作を順番に実行し、さらに基板Ｋを入れ替えて装着動作を継続する。次のステップＳ２で、記憶部８１は、部品装着機１の装着動作の各々に係るログデータＬＤを取得して記憶する。前述したように、ログデータＬＤは、装着動作ごとの動作良否情報および動作条件情報を含んでいる。この記憶処理の実行頻度は、１回の装着動作が終了するごと、一つの装着サイクル（３～４回の装着動作）が終了するごと、および１枚の基板Ｋへの１１回の装着動作が終了するごとのいずれでもよい。
　次のステップＳ３で、特定部８２は、エラーの発生率ＥＣの算出時期が到来したか否かを判定して、動作フローを分岐させる。基板Ｋの生産開始後に、または前回の算出時期の後に５０００枚の基板Ｋへの装着動作が終了していない場合に算出時期が到来していない。この場合、特定部８２は、動作フローをステップＳ１に戻す。そして、算出時期が到来するまでの間、ステップＳ１～ステップＳ３の動作ループが繰り返され、ログデータＬＤが蓄積される。ステップＳ３で算出時期が到来していると、特定部８２は、動作フローをステップＳ４に進める。
　ステップＳ４で、特定部８２は、部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５の個体別のエラーの発生率ＥＣを一括して算出する。エラーの発生率ＥＣを算出する際の母集団となる動作回数が図５に示されている。図示されるように、部品装着機１の装着動作の総動作回数は、55,000回（＝基板５０００枚×動作回数１１回）となる。また、部品供給ユニット３１の個体別の動作回数は、第１フィーダが20,000回、第２フィーダＦ２、第３フィーダＦ３、および第４フィーダＦ４が10,000回、第５フィーダＦ５が5,000回となる。一方、部品装着ユニット４５の個体別の動作回数は、第１ノズルＮ１、第２ノズルＮ２、および第３ノズルＮ３が15,000回、第４ノズルＮ４が10,000回となる。
　ここで、図６に示される第一事例において、部品装着機１で計２５回のエラーが発生した場合を想定する。エラーの発生回数の部品供給ユニット３１の個体別の内訳は、第１フィーダが１回、第２フィーダＦ２が２２回、第３フィーダＦ３が１回、第４フィーダＦ４が０回、第５フィーダＦ５が１回である。特定部８２は、これらの発生回数を図５に示された母集団の動作回数で除算して、エラーの発生率ＥＣを算出する。具体的なエラーの発生率ＥＣは、第１フィーダが0.01％、第２フィーダＦ２が0.22％、第３フィーダＦ３が0.01％、第４フィーダＦ４が０％、第５フィーダＦ５が0.02％となる（0.01％未満は四捨五入）。
　一方、エラーの発生回数の部品装着ユニット４５の個体別の内訳は、第１ノズルＮ１が９回、第２ノズルＮ２が１３回、第３ノズルＮ３が２回、第４ノズルＮ４が１回である。特定部８２は、これらの発生回数を図５に示された母集団の動作回数で除算して、エラーの発生率ＥＣを算出する。具体的なエラーの発生率ＥＣは、第１ノズルＮ１が0.06％、第２ノズルＮ２が0.09％、第３ノズルＮ３が0.01％、第４ノズルＮ４が0.01％となる。
　次のステップＳ５で、特定部８２は、所定値Ｅ１（＝０．１％）を超えるエラーの発生率ＥＣの有無を判定して、動作フローを分岐させる。エラーの発生回数が少なくて所定値Ｅ１を超えるエラーの発生率ＥＣが無い場合、特定部８２は、動作フローをステップＳ１に戻す。この後、ステップＳ１～ステップＳ５が繰り返される。第一事例において、第２フィーダＦ２のエラーの発生率ＥＣが0.22％であって所定値Ｅ１を超えており、特定部８２は、動作フローをステップＳ６に進める。また、特定部８２が特定処理を実行するトリガ条件として、部品装着機１の全動作回数を対象として所定値Ｅ１が０．０３％に設定されていてもよい。この場合、部品装着機１のエラーの発生率ＥＣが0.05％（＝25/55,000×１００）であって所定値Ｅ１を超えているので、特定部８２は、動作フローをステップＳ６に進める。
　ステップＳ６で、特定部８２は、エラーの要因を特定する特定処理を実行する。ここで、エラーの発生回数が最多の第２フィーダＦ２を単純にエラーの要因と識別すると、誤る恐れがある。そのため、特定部８２は、図７のサブ動作フローに示された特定処理を実行する。図７のステップＳ１１で、特定部８２は、部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５の個体別のエラー関与率ＥＲを算出する。図６に示されるように、第一事例おいて、部品供給ユニット３１の個体別のエラー関与率ＥＲは、第１フィーダが４％、第２フィーダＦ２が８８％（＝22/25×１００）、第３フィーダＦ３が４％、第４フィーダＦ４が０％、第５フィーダＦ５が４％となる。また、部品装着ユニット４５の個体別のエラー関与率ＥＲは、第１ノズルＮ１が３６％、第２ノズルＮ２が５２％（＝13/25×１００）、第３ノズルＮ３が８％、第４ノズルＮ４が４％となる。
　次のステップＳ１２で、特定部８２は、エラー関与率ＥＲが高い第一要因の個体を特定する。第一事例において、特定部８２は、部品供給ユニット３１を第一要因に選択し、部品装着ユニット４５を第二要因に選択し、エラー関与率ＥＲが８８％と高い第一要因の第２フィーダＦ２を特定する。次のステップＳ１３で、特定部８２は、第２フィーダＦ２を特定した条件下で、第二要因の個体の違いに応じた偏りの有無を判定する。第２フィーダＦ２を特定した条件下で、エラーの総発生回数は２２回であり、その内訳は、第１ノズルＮ１が９回、第２ノズルＮ２が１３回である。
　特定部８２は、第２フィーダＦ２を特定した条件下で、第二要因の個体別のエラー関与率ＥＲを算出する。その結果、図６にかっこ書きで示されるように、第二要因の第１ノズルＮ１のエラー関与率ＥＲは３８％（＝9/22×１００）、第２ノズルＮ２のエラー関与率ＥＲは６２％（＝13/22×１００）となる。どちらのエラー関与率ＥＲも所定関与率Ｅ２（＝８０％）未満であり、第二要因の個体の違いに応じた偏りはない。したがって、サブ動作フローはステップＳ１４に分岐される。
　ステップＳ１４で、特定部８２は、特定した第一要因の個体すなわち第２フィーダＦ２がエラーの要因と特定する。補足すると、エラーの発生回数が最多の第２フィーダＦ２は、当然ながらエラーの要因である可能性が高い。しかしながら、組み合わせて使用された部品装着ユニット４５のいずれかがエラーの要因である可能性を否定することができない。ここで、エラーの発生が第１ノズルＮ１および第２ノズルＮ２の一方に偏らずに、両方で発生していることが判明している。そして、第１ノズルＮ１および第２ノズルＮ２が同時期に性能低下してエラーの要因となることは、極く稀である。したがって、特定部８２は、第２フィーダＦ２の性能低下に起因するエラーの発生と特定することができ、かつ特定結果を誤る恐れが殆どない。
　前記した特定処理の処理内容が図８のエラー要因特定図に図式的に示されている。エラー要因特定図において、縦軸は部品供給ユニット３１のエラー関与率ＥＲを示し、横軸は部品装着ユニット４５のエラー関与率ＥＲを示す。エラー要因特定図は、破線で示された所定関与率Ｅ２（＝８０％）によって四つの領域に区分されている。詳細には、部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５のエラー関与率ＥＲがともに所定関与率Ｅ２未満の領域が第１領域Ａ１である。部品供給ユニット３１のエラー関与率ＥＲが所定関与率Ｅ２以上でかつ部品装着ユニット４５のエラー関与率ＥＲが所定関与率Ｅ２未満の領域が第２領域Ａ２である。部品供給ユニット３１のエラー関与率ＥＲが所定関与率Ｅ２未満でかつ部品装着ユニット４５のエラー関与率ＥＲが所定関与率Ｅ２以上の領域が第３領域Ａ３である。そして、部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５のエラー関与率ＥＲがともに所定関与率Ｅ２以上の領域が第４領域Ａ４である。
　特定部８２は、前記したように第２フィーダＦ２を特定した条件下で第１ノズルＮ１のエラー関与率ＥＲおよび第２ノズルＮ２のエラー関与率ＥＲを算出している。その算出結果は、エラー要因特定図において、Ｐ１（Ｆ２，Ｎ１）およびＰ２（Ｆ２，Ｎ２）にプロットされる。例えば、Ｐ１（Ｆ２，Ｎ１）は、第２フィーダＦ２のエラー関与率ＥＲの８８％と、第２フィーダＦ２を特定した条件下における第１ノズルＮ１のエラー関与率ＥＲの３８％との交点にプロットされる。図示されるように、特定部８２の処理内容を示すＰ１（Ｆ２，Ｎ１）およびＰ２（Ｆ２，Ｎ２）等のプロットが第２領域Ａ２に含まれる場合に、特定部８２は、部品供給ユニット３１のいずれかをエラーの要因と特定することができる。また、部品供給ユニット３１と部品装着ユニット４５の双対性を考慮すると、特定部８２の処理内容を示すプロットが第３領域Ａ３に含まれる場合に、特定部８２は、部品装着ユニット４５のいずれかをエラーの要因と特定することができる。
　次に、応用例として、第一要因および第二要因を入れ替えて選択した場合について説明する。ステップＳ１２で、特定部８２は、部品装着ユニット４５を第一要因に選択し、部品供給ユニット３１を第二要因に選択し、エラー関与率ＥＲが５２％と高い第一要因の第２ノズルＮ２を特定してもよい。すると、次のステップＳ１３で、特定部８２は、第２ノズルＮ２を特定した条件下で、第二要因の個体の違いに応じた偏りの有無を判定する。第２ノズルＮ２を特定した条件下で、エラーの総発生回数は１３回となる。そして、第二要因の第２フィーダＦ２のエラーの発生数は１３回で、エラー関与率ＥＲは１００％、第１フィーダＦ１および第４フィーダＦ４のエラーの発生数は０回で、エラー関与率ＥＲは０％となる。つまり、第２フィーダＦ２のエラー関与率ＥＲが所定関与率Ｅ２以上であり偏っている。したがって、サブ動作フローはステップＳ１５に分岐される。この処理内容は、図８のエラー要因特定図において、Ｑ１（Ｎ２，Ｆ１）、Ｑ２（Ｎ２，Ｆ２）、およびＱ３（Ｎ２，Ｆ４）にプロットされる。
　ステップＳ１５で、特定部８２は、エラーが偏って発生した第二要因の個体である第２フィーダＦ２を特定する。次のステップＳ１６で、特定部８２は、第２フィーダＦ２を特定した条件下で、第一要因の個体の違いに応じた偏りの有無を判定する。第２フィーダＦ２を特定した条件下で、エラーの総発生回数は２２回となる。そして、第一要因の第１ノズルＮ１のエラー関与率ＥＲは３８％、第２ノズルＮ２のエラー関与率ＥＲは６２％となる。したがって、エラー関与率ＥＲは偏っておらず、サブ動作フローはステップＳ１７に分岐される。
　ステップＳ１７で、特定部８２は、特定した第二要因の個体すなわち第２フィーダＦ２がエラーの要因と特定する。このように、特定部８２は、応用例で第一要因および第二要因を入れ替えた特定処理を実行しても、第一事例と同じ特定結果を得ることができる。ステップＳ１４またはステップＳ１７の実行によって特定処理のサブ動作フローが終了する。
　次に、図９に示された第二事例を対象とした場合の特定部８２の特定処理について説明する。第二事例において、部品装着機１で計２５回のエラーが発生した場合を想定する。エラーの発生回数の部品供給ユニット３１の個体別の内訳は、第１フィーダが１回、第２フィーダＦ２が２２回、第３フィーダＦ３が１回、第４フィーダＦ４が０回、第５フィーダＦ５が１回である。したがって、ステップＳ４で特定部８２が算出する部品供給ユニット３１の個体別のエラーの発生率ＥＣは、第１フィーダが0.01％、第２フィーダＦ２が0.22％、第３フィーダＦ３が0.01％、第４フィーダＦ４が０％、第５フィーダＦ５が0.02％となる。
　また、エラーの発生回数の部品装着ユニット４５の個体別の内訳は、第１ノズルＮ１が２回、第２ノズルＮ２が２０回、第３ノズルＮ３が２回、第４ノズルＮ４が１回である。したがって、特定部８２が算出する部品装着ユニット４５の個体別のエラーの発生率ＥＣは、第１ノズルＮ１が0.01％、第２ノズルＮ２が0.13％、第３ノズルＮ３が0.01％、第４ノズルＮ４が0.01％となる。
　次のステップＳ５で、特定部８２は、第２フィーダＦ２のエラーの発生率ＥＣが0.22％と所定値Ｅ１以上であることから、動作フローをステップＳ６に進める。ステップＳ６の特定処理に相当する図７のステップＳ１１で、特定部８２が算出する部品供給ユニット３１の個体別のエラー関与率ＥＲは、第１フィーダが４％、第２フィーダＦ２が８８％（＝22/25×１００）、第３フィーダＦ３が４％、第４フィーダＦ４が０％、第５フィーダＦ５が４％となる。また、部品装着ユニット４５の個体別のエラー関与率ＥＲは、第１ノズルＮ１が８％、第２ノズルＮ２が８０％（＝20/25×１００）、第３ノズルＮ３が８％、第４ノズルＮ４が４％となる。
　次のステップＳ１２で、特定部８２は、部品供給ユニット３１を第一要因に選択し、部品装着ユニット４５を第二要因に選択し、エラー関与率ＥＲが８８％と高い第一要因の第２フィーダＦ２を特定する。次のステップＳ１３で、特定部８２は、第２フィーダＦ２を特定した条件下で、第二要因の第１ノズルＮ１のエラー関与率ＥＲは９％（＝2/22×１００）、第２ノズルＮ２のエラー関与率ＥＲは９１％（＝20/22×１００）と算出する。第２ノズルＮ２のエラー関与率ＥＲが所定関与率Ｅ２（＝８０％）以上で偏っているので、特定部８２は、サブ動作フローをステップＳ１５に進める。
　ステップＳ１５で、特定部８２は、エラーが偏って発生した第二要因の個体である第２ノズルＮ２を特定する。次のステップＳ１６で、特定部８２は、第２ノズルＮ２を特定した条件下で、第一要因の第２フィーダＦ２のエラー関与率ＥＲは１００％（＝22/22×１００）、第１フィーダＦ１および第４フィーダＦ４のエラー関与率ＥＲは０％と算出する。したがって、第２フィーダＦ２のエラー関与率ＥＲが所定関与率Ｅ２以上で偏っており、特定部８２は、サブ動作フローをステップＳ１８に進める。ステップＳ１８で、特定部８２は、エラーの要因を特定できずと判定し、サブ動作フローが終了する。
　第二事例における特定処理の処理内容が図１０のエラー要因特定図に図式的に示されている。詳述すると、特定部８２のステップＳ１２およびステップＳ１３の処理内容は、エラー要因特定図において、Ｐ４（Ｆ２，Ｎ１）およびＰ５（Ｆ２，Ｎ２）にプロットされる。また、特定部８２のステップＳ１６の処理内容は、エラー要因特定図において、Ｑ４（Ｎ２，Ｆ１）、Ｑ５（Ｎ２，Ｆ２）、およびＱ６（Ｎ２，Ｆ４）にプロットされる。図示されるように、特定部８２の処理内容を示すＰ５（Ｆ２，Ｎ２）およびＱ５（Ｎ２，Ｆ２）等のプロットが第４領域Ａ４に含まれる場合、特定部８２は、エラーの要因を特定することができない。
　また、比較的多数のエラーが複数の部品供給ユニット３１に分散し、かつ複数の部品装着ユニット４５に分散するケースが皆無でない。このケースでは、特定部８２の処理内容を示すプロットが第１領域Ａ１に含まれ、特定部８２は、エラーの要因を特定することができない。このようなケースは、例えば、複数の部品供給ユニット３１および複数の部品装着ユニット４５のなかの複数のユニットが、同時期に性能低下してエラーの要因となった場合に発生する。例示したケースでは、特定部８２は、エラーの要因を特定できないが、推定部８３は、エラーの要因となった第一のユニットを推定することができる。そして、第一のユニットがメンテナンスされて再使用され、または第一のユニットに代えて予備のユニットが使用された後に、特定部８２は、次回の特定処理でエラーの要因となった第二のユニットを特定することができる。
　図４のステップＳ７に戻り、推定部８３は、特定部８２がエラーの要因を特定できたか否かに応じて、動作フローを分岐させる。特定部８２がエラーの要因を特定できたケースで、推定部８３は、ステップＳ８をスキップして動作フローをステップＳ９に進める。一方、特定部８２がエラーの要因を特定できなかったケースで、推定部８３は、ステップＳ８で図１１のサブ動作フローに示された推定処理を実行する。
　図１１のステップＳ２１で、推定部８３は、エラーの要因である可能性をもつ部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５を抽出する。例えば、第二事例において、推定部８３は、エラーが偏って発生している第２フィーダＦ２および第２ノズルＮ２を抽出する。次のステップＳ２２で、推定部８３は、両ユニットのメンテナンスの最終実施時期を取得する。すなわち、推定部８３は、第２フィーダＦ２のメンテナンスの最終実施時期ＭＡＦをフィーダメンテナンス装置７７から取得する。また、推定部８３は、第２ノズルＮ２のメンテナンスの最終実施時期ＭＡＮをノズルメンテナンス装置７８から取得する。
　次のステップＳ２３で、推定部８３は、第２フィーダＦ２の最終実施時期ＭＡＦの方が第２ノズルＮ２の最終実施時期ＭＡＮよりも古い場合にサブ動作フローをステップＳ２４に進め、否の場合にサブ動作フローをステップＳ２５に進める。ステップＳ２４で、推定部８３は、第２フィーダＦ２（部品供給ユニット３１）がエラーの要因と推定する。また、ステップＳ２５で、推定部８３は、第２ノズルＮ２（部品装着ユニット４５）がエラーの要因と推定する。つまり、推定部は、メンテナンスの最終実施時期が古い方のユニットをエラーの要因と推定する。これで、推定処理のサブ動作フローが終了する。
　図４のステップＳ９に戻り、通知部８４は、特定部８２が特定したエラーの要因のメンテナンスを実施するように通知する。また、特定部８２がエラーの要因を特定できなかったケースでは、通知部８４は、推定部８３が推定したエラーの要因のメンテナンスを実施するように通知する。これで、図４に示された動作フローが終了し、エラー要因識別装置８は、図１２に示される対応処理に移行する。対応処理では、エラーが偏って発生した第２フィーダＦ２（一方）および第２ノズルＮ２（他方）のうち推定部８３の推定結果が示す第２フィーダＦ２（一方）のメンテナンスを実施するように通知部８４が通知したケースを例にして説明する。
　図１２に示される対応処理のステップＳ３１で、作業者は、部品装着機１の稼動を中断して、メンテナンスが通知された当該の第２フィーダＦ２を取り外す。次のステップＳ３２で、作業者は、当該の第２フィーダＦ２をフィーダメンテナンス装置７７に搬入して、メンテナンスを実施させる。次のステップＳ３３で、作業者は、メンテナンスが終了した第２フィーダＦ２を部品装着機１に装備して再使用し、部品装着機１の稼動を再開する。次のステップＳ３４で、図４のステップＳ１～ステップＳ４が実行され、特定部８２は、第２フィーダＦ２の個体別のエラーの発生率ＥＣを算出する。推定部８３は、算出されたエラーの発生率ＥＣが所定値Ｅ１（＝０．１％）以下に改善されているか否かを判定して、動作フローを分岐させる。
　多くの場合に、エラーの要因が正しく特定されて適正なメンテナンスが実施され、エラーの発生率ＥＣが改善される。したがって、部品装着機１は良好な装着動作を継続することができる。これにより、対応処理の動作フローが終了となる。一方、エラーの発生率ＥＣが改善されていない場合のステップＳ３５で、推定部８３は、継続して使用されている第２ノズルＮ２（他方）がエラーの要因であると修正する。次のステップＳ３６で、通知部８４は、修正されたエラーの要因である第２ノズルＮ２のメンテナンスを実施するように通知する。これで、対応処理の動作フローが終了となる。
　作業者は、メンテナンスが通知された第２ノズルＮ２を部品装着機１から取り外して、ノズルメンテナンス装置７８にメンテナンスを実施させる。さらに、作業者は、メンテナンスが終了した第２ノズルＮ２を部品装着機１に装備して再使用し、部品装着機１の稼動を再開する。これによれば、エラーの要因である可能性をもつ第２フィーダＦ２および第２ノズルＮ２の両方にメンテナンスを実施するので、大多数のケースでエラーの発生状況が改善される。
　なお、ステップＳ３３の別法で、作業者は、メンテナンスが通知された第２フィーダＦ２に代えて予備の第６フィーダＦ６を部品装着機１に装備し、部品装着機１の稼動を再開してもよい。このケースでは、エラーの要因が第２フィーダＦ２である場合に、エラーの発生率ＥＣが改善されて、動作フローがステップＳ３４から終了に進められる。また、エラーの要因が第２フィーダＦ２以外であった場合に、エラーの発生率ＥＣが改善されず、動作フローがステップＳ３４からステップＳ３５に進められる。ステップＳ３５で、推定部８３は、継続して使用されている第２ノズルＮ２がエラーの要因であると修正する。次のステップＳ３６で、通知部８４は、第２ノズルＮ２のメンテナンスを実施するように通知する。これで、対応処理の動作フローが終了となる。
　５．推定部８３の推定処理の変形形態
　推定部８３の推定処理は、図１３に示される第２推定処理、図１４に示される第３推定処理、および図１５に示される第４推定処理に変形することができる。第２～第４推定処理において、ステップＳ２１、ステップＳ２４、およびステップＳ２５は、図１１を用いて説明した推定処理と同じであり、ステップＳ２２およびステップＳ２３の処理内容が変更される。
　図１３に示される第２推定処理のステップＳ２２Ａで、推定部８３は、第２フィーダＦ２（部品供給ユニット３１）のエラーの発生率ＥＣＦ、および第２ノズルＮ２（部品装着ユニット４５）のエラーの発生率ＥＣＮを特定部８２から取得する。次のステップＳ２３Ａで、推定部８３は、第２フィーダＦ２のエラーの発生率ＥＣＦの方が第２ノズルＮ２のエラーの発生率ＥＣＮよりも高い場合にサブ動作フローをステップＳ２４に進め、否の場合にサブ動作フローをステップＳ２５に進める。つまり、推定部８３は、「エラーの発生率が高いユニットは、エラーの要因となる確率が高い。」という基本的な考え方に基づいた推定を行う。なお、推定部８３は、エラーの発生率（ＥＣＦ、ＥＣＮ）に代えてエラーの発生回数を特定部８２から取得し、発生回数の多少を比較して、サブ動作フローをステップＳ２４またはステップＳ２５に進めてもよい。
　図１４に示される第３推定処理のステップＳ２２Ｂで、推定部８３は、第２フィーダＦ２（部品供給ユニット３１）のメンテナンスの実施間隔ＭＢＦをフィーダメンテナンス装置７７から取得する。また、推定部８３は、第２ノズルＮ２（部品装着ユニット４５）のメンテナンスの実施間隔ＭＢＮをノズルメンテナンス装置７８から取得する。次のステップＳ２３Ｂで、推定部８３は、第２フィーダＦ２のメンテナンスの実施間隔ＭＢＦの方が第２ノズルＮ２のメンテナンスの実施間隔ＭＢＮよりも短い場合にサブ動作フローをステップＳ２４に進め、否の場合にサブ動作フローをステップＳ２５に進める。つまり、推定部８３は、「性能低下が生じやすくてエラーの要因となる確率が高いユニットは、実施間隔の短いメンテナンスが推奨される。」という基本的な考え方に基づいた推定を行う。
　図１５に示される第４推定処理のステップＳ２２Ｃで、推定部８３は、第２フィーダＦ２（部品供給ユニット３１）のメンテナンスの次回予定時期ＭＣＦをフィーダメンテナンス装置７７から取得する。また、推定部８３は、第２ノズルＮ２（部品装着ユニット４５）のメンテナンスの次回予定時期ＭＣＮをノズルメンテナンス装置７８から取得する。次のステップＳ２３Ｃで、推定部８３は、第２フィーダＦ２のメンテナンスの次回予定時期ＭＣＦの方が第２ノズルＮ２のメンテナンスの次回予定時期ＭＣＮよりも近い場合にサブ動作フローをステップＳ２４に進め、否の場合にサブ動作フローをステップＳ２５に進める。つまり、推定部８３は、「前回のメンテナンスからの経過時間が長くなって次回予定時期が近いユニットは、性能低下が生じてエラーの要因となる確率が高い。」という基本的な考え方に基づいた推定を行う。
　実施形態のエラー要因識別装置８によれば、記憶部８１は、部品装着機１において複数回にわたって実行された装着動作の各々の動作良否情報ならびに動作条件情報を記憶する。また、特定部８２は、装着動作のエラーの発生率ＥＣが所定値Ｅ１を超えた場合に二つ以上のエラー関与率ＥＲを比較してエラーの要因を特定し、推定部８３は、特定部８２と相違する推定ロジックを用いてエラーの要因を推定する。ここで、「特定する」および「推定する」は、「識別する」の一形態に相当するので、特定部８２がエラーの要因を識別（特定）できなかったケースでも、推定部８３がエラーの要因を識別（推定）して、エラーの要因が識別されないケースを削減することができる。
　６．実施形態のその他の応用および変形
　なお、実施形態のエラー要因識別装置８は、想定した第一事例および第二事例以外の実際の稼動状況に対して同様に機能し、かつ想定と異なる条件下でも同様に機能する。例えば、基板Ｋに装着される部品の個数や、部品供給ユニット３１および部品装着ユニット４５の使用数は、想定した事例よりも多数である場合が一般的である。また、エラーの発生率ＥＣを算出する際の母集団は、５０００枚の基板Ｋでなくともよい。さらに、所定値Ｅ１および所定関与率Ｅ２は、実施形態と相違する値が設定されてもよい。
　また、推定部８３が特定部８２の特定処理の成否に関係なく動作する形態において、特定部８２の特定結果と推定部８３の推定結果とが常に一致するとは限らない。一致したケースにおいて、通知部８４は、一致したエラーの要因を通知すればよい。一致しなかったケースにおいて、通知部８４は、特定部８２が特定したエラーの要因を優先して通知し、または、一致しなかった二つの要因を通知する。また、特定部８２の特定処理の処理内容は、適宜変形することが可能であり、推定部８３は、特定部８２の変形された特定処理と相違する推理ロジックを用いることが要件となる。その他にも、実施形態および変形形態は、様々な応用や変形が可能である。
　１：部品装着機　　２：基板搬送装置　　３：部品供給装置　　３１：部品供給ユニット　　４：部品移載装置　　４３：装着ヘッド　　４５：部品装着ユニット　　４７：部品カメラ　　５：制御装置　　５２：装着ジョブデータ　　６：ライン管理装置　　７：基板生産ライン　　７３：基板外観検査機　　７７：フィーダメンテナンス装置　　７８：ノズルメンテナンス装置　　８：エラー要因識別装置　　８１：記憶部　　８２：特定部　　８３：推定部　　８４：通知部　　ＬＤ：ログデータ　　ＥＣ、ＥＣＦ、ＥＣＮ：（エラーの）発生率　　ＥＲ：エラー関与率　　Ｅ１：所定値　　Ｅ２：所定関与率　　ＭＡＦ、ＭＡＮ：最終実施時期　　ＭＢＦ、ＭＢＮ：実施間隔　　ＭＣＦ、ＭＣＮ：次回予定時期

Claims (15)

  1. 　部品装着機において複数回にわたって実行された装着動作の各々の動作結果の良否を示す動作良否情報、ならびに、複数回の前記装着動作の各々に関与した前記部品装着機の複数の構成部材および装着ジョブデータのうち二つ以上を示す動作条件情報を記憶する記憶部と、
    　前記部品装着機、前記構成部材、および前記装着ジョブデータの少なくとも一つで前記装着動作のエラーの発生率または発生回数が所定値を超えた場合に、前記動作良否情報および前記動作条件情報に基づいて算出された前記構成部材ごとのエラー関与率および前記装着ジョブデータのエラー関与率のうち二つ以上を比較して、前記エラーの要因である前記構成部材または前記装着ジョブデータを特定する特定部と、
    　前記エラー関与率の比較と相違する所定の推定ロジックを用いて、前記エラーの要因である前記構成部材または前記装着ジョブデータを推定する推定部と、
    　を備えるエラー要因識別装置。
  2. 　前記特定部は、前記エラー関与率が高い前記構成部材または前記装着ジョブデータを第一要因としてその個体を特定した条件下で、別種の前記構成部材または前記装着ジョブデータを第二要因としてその個体の違いに応じて前記エラー関与率が偏っていない場合に、特定した前記第一要因の個体を前記エラーの要因とする、請求項１に記載のエラー要因識別装置。
  3. 　前記特定部は、前記第一要因の個体を特定した条件下で、前記第二要因の個体の違いに応じて前記エラー関与率が偏っている場合に、前記エラーが偏って発生した前記第二要因の個体を特定した条件下で、前記第一要因の個体の違いに応じて前記エラー関与率が偏っていないときに、特定した前記第二要因の個体を前記エラーの要因とする、請求項２に記載のエラー要因識別装置。
  4. 　前記特定部は、前記第一要因または前記第二要因に含まれる複数の個体のうち一つの個体の前記エラー関与率が所定関与率以上である場合に前記エラー関与率が偏っていると判定する、請求項２または３に記載のエラー要因識別装置。
  5. 　複数の前記構成部材は、前記装着動作で部品を供給する部品供給ユニット、および前記部品供給ユニットから前記部品を採取して基板に装着する部品装着ユニットを含み、
    　前記推定部は、前記エラーの要因である可能性をもつ前記部品供給ユニットおよび前記部品装着ユニットに実施されたメンテナンスの最終実施時期を比較して、前記最終実施時期が古い方のユニットを前記エラーの要因とする前記推定ロジックを用いる、
    　請求項１に記載のエラー要因識別装置。
  6. 　複数の前記構成部材は、前記装着動作で部品を供給する部品供給ユニット、および前記部品供給ユニットから前記部品を採取して基板に装着する部品装着ユニットを含み、
    　前記推定部は、前記エラーの要因である可能性をもつ前記部品供給ユニットおよび前記部品装着ユニットの前記エラーの前記発生率または前記発生回数を比較して、前記発生率が高い方または前記発生回数が多い方のユニットを前記エラーの要因とする前記推定ロジックを用いる、
    　請求項１に記載のエラー要因識別装置。
  7. 　複数の前記構成部材は、前記装着動作で部品を供給するとともに定期的にメンテナンスが実施される部品供給ユニット、および前記部品供給ユニットから前記部品を採取して基板に装着するとともに定期的にメンテナンスが実施される部品装着ユニットを含み、
    　前記推定部は、前記エラーの要因である可能性をもつ前記部品供給ユニットおよび前記部品装着ユニットの前記メンテナンスの実施間隔を比較して、前記実施間隔が短い方のユニットを前記エラーの要因とする前記推定ロジックを用いる、
    　請求項１に記載のエラー要因識別装置。
  8. 　複数の前記構成部材は、前記装着動作で部品を供給するとともに定期的にメンテナンスが実施される部品供給ユニット、および前記部品供給ユニットから前記部品を採取して基板に装着するとともに定期的にメンテナンスが実施される部品装着ユニットを含み、
    　前記推定部は、前記エラーの要因である可能性をもつ前記部品供給ユニットおよび前記部品装着ユニットの前記メンテナンスの次回予定時期を比較して、前記次回予定時期が近い方のユニットを前記エラーの要因とする前記推定ロジックを用いる、
    　請求項１に記載のエラー要因識別装置。
  9. 　前記推定部は、前記特定部が前記エラーの要因を特定できなかった場合に限って動作する、請求項１～３、５～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置。
  10. 　前記特定部が特定した前記エラーの要因、および前記推定部が推定した前記エラーの要因を通知する通知部を備える、請求項１～３、５～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置。
  11. 　前記特定部が特定した前記エラーの要因、および前記推定部が推定した前記エラーの要因のメンテナンスを実施するように通知する通知部を備える、請求項５～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置。
  12. 　前記推定部は、前記通知部が通知した前記エラーの要因に相当する前記部品供給ユニットおよび前記部品装着ユニットの一方に前記メンテナンスが実施されて再使用されても前記エラーの前記発生率または前記発生回数が前記所定値以下に改善されない場合に、前記部品供給ユニットおよび前記部品装着ユニットの他方が前記エラーの要因であると修正する前記推定ロジックを用い、
    　前記通知部は、修正された前記エラーの要因の前記メンテナンスを実施するように通知する、
    　請求項１１に記載のエラー要因識別装置。
  13. 　前記特定部は、前記部品装着機が所定数量の基板への前記装着動作を行うごとに、または前記部品装着機の稼動時間が所定時間経過するごとに、複数の前記構成部材および前記装着ジョブデータのうち二つ以上を対象として、個体別の前記エラーの前記発生率または前記発生回数を一括して求める、請求項１～３、５～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置。
  14. 　前記特定部は、複数の前記構成部材および前記装着ジョブデータのうち二つ以上を対象として、個体別に前記装着動作に関与する回数が所定回数経過するごとに前記エラーの前記発生率または前記発生回数を個別に求める、請求項１～３、５～８のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置。
  15. 　複数の前記構成部材は、前記装着動作で部品を供給する部品供給ユニット、前記部品供給ユニットから前記部品を採取して基板に装着する部品装着ユニット、前記部品装着ユニットを保持して前記部品供給ユニットと前記基板の間を移動する装着ヘッド、および前記部品装着ユニットに採取された前記部品を撮像する部品カメラのうち一つ以上を含む、請求項１～３のいずれか一項に記載のエラー要因識別装置。
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