(57)【要約】【課題】作業ミスに対して実施した対策の効果を自動的かつ高精度に確認することができる生産ラインの管理システム、管理方法、および管理プログラムを提供する。【解決手段】管理装置は、作業手順マスタ、作業実績データ、ミス実績データおよび対策データの入力を受け付ける。管理装置は、（１）作業実績データに含まれる対策以外の作業ミスの誘発要因と、ミス実績データから得られる作業ミス発生率との関係を表す回帰モデルを推定し、（２）推定した回帰モデルを用いて、対策実施後における誘発要因による作業ミス発生率の分布を推定し、推定した分布に対して統計的仮説検定における棄却域を設定することにより、対策を実施しなかったと仮定した場合の作業ミス発生率の予測区間を設定し、（３）設定した予測区間と対策実施後の前記ミス発生率の実績値とを比較することにより、対策の効果を判定する、ように構成される。【選択図】図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品を生産する生産ラインの管理システムであって、
前記生産ラインで実施される作業手順に関する情報を含む作業手順マスタ、実施された作業に関する情報を含む作業実績データ、前記生産ラインで生じた作業ミスに関する情報を含むミス実績データ、および前記生産ラインで実施された作業ミスへの対策に関する情報を含む対策データの入力を受け付け可能に構成された、少なくとも１つの入力機器と、
前記少なくとも１つの入力機器と通信可能に接続された管理装置とを備え、
前記管理装置は、前記作業手順マスタ、前記作業実績データおよび前記対策データに基づいて、前記対策の効果を確認するように構成された対策効果確認部を含み、
前記対策効果確認部は、
（１）前記作業実績データに含まれる対策以外の作業ミスの誘発要因と、前記ミス実績データから得られる作業ミス発生率との関係を表す回帰モデルを推定し、
（２）推定した前記回帰モデルを用いて、対策実施後における前記誘発要因による前記作業ミス発生率の分布を推定し、推定した分布に対して統計的仮説検定における棄却域を設定することにより、対策を実施しなかったと仮定した場合の前記作業ミス発生率の予測区間を設定し、
（３）設定した前記予測区間と対策実施後の前記作業ミス発生率の実績値とを比較することにより、対策の効果を判定する、ように構成される、生産ラインの管理システム。
【請求項２】
前記作業実績データは、前記誘発要因として、作業者の熟練度、作業環境および、作業実施時を含む一定期間における生産台数の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の生産ラインの管理システム。
【請求項３】
前記対策効果確認部は、
対策実施前の前記誘発要因を説明変数とし、前記作業ミス発生率を目的変数として、前記回帰モデルを推定し、
推定した前記回帰モデルと対策実施後の前記誘発要因とに基づいて、対策実施後における前記作業ミス発生率の分布を推定する、請求項１または２に記載の生産ラインの管理システム。
【請求項４】
前記対策効果確認部は、対策実施後の前記作業ミス発生率の実績値が前記予測区間の下限値を下回る場合、対策の効果有りと判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の生産ラインの管理システム。
【請求項５】
製品を生産する生産ラインの管理方法であって、
前記生産ラインで実施される作業手順に関する情報を含む作業手順マスタ、実施された作業に関する情報を含む作業実績データ、前記生産ラインで生じた作業ミスに関する情報を含むミス実績データ、および前記生産ラインで実施された作業ミスへの対策に関する情報を含む対策データの入力を受け付けるステップと、
前記作業手順マスタ、前記作業実績データおよび前記対策データに基づいて、前記対策の効果を確認するステップとを備え、
前記対策の効果を確認するステップでは、
（１）前記作業実績データに含まれる対策以外の作業ミスの誘発要因と、前記ミス実績データから得られる作業ミス発生率との関係を表す回帰モデルを推定し、
（２）推定した前記回帰モデルを用いて、対策実施後における前記誘発要因による前記作業ミス発生率の分布を推定し、推定した分布に対して統計的仮説検定における棄却域を設定することにより、対策を実施しなかったと仮定した場合の前記作業ミス発生率の予測区間を設定し、
（３）設定した前記予測区間と対策実施後の前記作業ミス発生率の実績値とを比較することにより、対策の効果を判定する、生産ラインの管理方法。
【請求項６】
前記作業実績データは、前記誘発要因として、作業者の熟練度、作業環境および、作業実施時を含む一定期間における生産台数の少なくとも１つを含む、請求項５に記載の生産ラインの管理方法。
【請求項７】
コンピュータに、製品を生産する生産ラインを管理する処理を実行させるためのプログラムであって、
前記生産ラインで実施される作業手順に関する情報を含む作業手順マスタ、実施された作業に関する情報を含む作業実績データ、前記生産ラインで生じた作業ミスに関する情報を含むミス実績データ、および前記生産ラインで実施された作業ミスへの対策に関する情報を含む対策データの入力を受け付けるステップと、
前記作業手順マスタ、前記作業実績データおよび前記対策データに基づいて、前記対策の効果を確認するステップとを備え、
前記対策の効果を確認するステップでは、
（１）前記作業実績データに含まれる対策以外の作業ミスの誘発要因と、前記ミス実績データから得られる作業ミス発生率との関係を表す回帰モデルを推定するステップと、
（２）推定した前記回帰モデルを用いて、対策実施後における前記誘発要因による前記作業ミス発生率の分布を推定し、推定した分布に対して統計的仮説検定における棄却域を設定することにより、対策を実施しなかったと仮定した場合の前記作業ミス発生率の予測区間を設定するステップと、
（３）設定した前記予測区間と対策実施後の前記作業ミス発生率の実績値とを比較することにより、対策の効果を判定するステップとを前記コンピュータに実行させる、生産ラインの管理プログラム。
【請求項８】
前記作業実績データは、前記誘発要因として、作業者の熟練度、作業環境および、作業実施時を含む一定期間における生産台数の少なくとも１つを含む、請求項７に記載の生産ラインの管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、生産ラインの管理システム、管理方法および管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生産ラインにおいては、人が関わる作業で発生する作業ミスに対して、作業手順の変更、および治具または工具の導入などの対策が講じられる。したがって、作業ミスおよび作業ミスに対して実施した対策を管理するシステムが求められる。
【０００３】
例えば、特開平１０−１０５５６７号公報（特許文献１）には、事故およびその対策に関するデータを記憶するデータベースと、記憶されたデータに基づいて事故および事故対策に関する統計的な分析を実行する分析対策・策定部と、分析結果を図表データ化する画像・帳票作成部とを備える安全管理システムが開示される。
【０００４】
また、特開２０１７−１９４９２１号公報（特許文献２）には、生産ラインにおける品質管理の技術として、製造装置に対して行なわれた整備作業を特定する作業特定情報および、整備作業が行なわれたタイミングを示す作業タイミング情報を含む整備作業データと、各製品の検査結果データとに基づいて、整備作業の前後における製品の品質の変化を示す作業効果情報を生成して出力する構成が開示される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−１０５５６７号公報
【特許文献２】特開２０１７−１９４９２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
実際の生産現場では、作業環境、生産負荷および作業者の熟練度などの作業ミス対策以外の要因（以下、「誘発要因」とも称する）が作業ミスを誘発することが少なからずある。そのため、誘発要因によっても作業ミスの発生率が変動することから、対策自体の効果を判定することが難しいという課題がある。そのため、誘発要因の影響を考慮した上で、対策の効果を確認することができる管理システムの構築が求められる。
【０００７】
このような課題に対して、上記特許文献に記載される技術では、作業ミスの発生における誘発要因の影響を考慮していないため、対策の効果を高い精度で確認することが困難となることが懸念される。また、対策効果の確認を自動的に行なうことは困難であると懸念される。
【０００８】
本開示は、上記問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、作業ミスに対して実施した対策の効果を自動的かつ高精度に確認することができる生産ラインの管理システム、管理方法、および管理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示に係る生産ラインの管理システムは、生産ラインで実施される作業手順に関する情報を含む作業手順マスタ、実施された作業に関する情報を含む作業実績データ、生産ラインで生じた作業ミスに関する情報を含むミス実績データ、および生産ラインで実施された作業ミスへの対策に関する情報を含む対策データの入力を受け付け可能に構成された、少なくとも１つの入力機器と、少なくとも１つの入力機器と通信可能に接続された管理装置とを備える。管理装置は、作業手順マスタ、作業実績データおよび対策データに基づいて、対策の効果を確認するように構成された対策効果確認部を含む。対策効果確認部は、
（１）作業実績データに含まれる対策以外の作業ミスの誘発要因と、ミス実績データから得られる作業ミス発生率との関係を表す回帰モデルを推定し、
（２）推定した回帰モデルを用いて、対策実施後における誘発要因による作業ミス発生率の分布を推定し、推定した分布に対して統計的仮説検定における棄却域を設定することにより、対策を実施しなかったと仮定した場合の作業ミス発生率の予測区間を設定し、
（３）設定した予測区間と対策実施後の前記ミス発生率の実績値とを比較することにより、対策の効果を判定する、ように構成される。
【００１０】
本開示に係る生産ラインの管理方法は、生産ラインで実施される作業手順に関する情報を含む作業手順マスタ、実施された作業に関する情報を含む作業実績データ、生産ラインで生じた作業ミスに関する情報を含むミス実績データ、および生産ラインで実施された作業ミスへの対策に関する情報を含む対策データの入力を受け付けるステップと、作業手順マスタ、作業実績データおよび対策データに基づいて、対策の効果を確認するステップとを備える。対策の効果を確認するステップでは、
（１）作業実績データに含まれる対策以外の作業ミスの誘発要因と、ミス実績データから得られる作業ミス発生率との関係を表す回帰モデルを推定し、
（２）推定した回帰モデルを用いて、対策実施後における誘発要因による作業ミス発生率の分布を推定し、推定した分布に対して統計的仮説検定における棄却域を設定することにより、対策を実施しなかったと仮定した場合の作業ミス発生率の予測区間を設定し、
（３）設定した予測区間と対策実施後のミス発生率の実績値とを比較することにより、対策の効果を判定する。
【００１１】
本開示に係る生産ラインの管理プログラムは、コンピュータに、製品を生産する生産ラインを管理する処理を実行させるためのプログラムであって、生産ラインで実施される作業手順に関する情報を含む作業手順マスタ、実施された作業に関する情報を含む作業実績データ、生産ラインで生じた作業ミスに関する情報を含むミス実績データ、および生産ラインで実施された作業ミスへの対策に関する情報を含む対策データの入力を受け付けるステップと、作業手順マスタ、作業実績データおよび対策データに基づいて、対策の効果を確認するステップとをコンピュータに実行させる。対策の効果を確認するステップでは、
（１）作業実績データに含まれる対策以外の作業ミスの誘発要因と、ミス実績データから得られる作業ミス発生率との関係を表す回帰モデルを推定するステップと、
（２）推定した回帰モデルを用いて、対策実施後における誘発要因による作業ミス発生率の分布を推定し、推定した分布に対して統計的仮説検定における棄却域を設定することにより、対策を実施しなかったと仮定した場合の作業ミス発生率の予測区間を設定するステップと、
（３）設定した予測区間と対策実施後のミス発生率の実績値とを比較することにより、対策の効果を判定するステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本開示によれば、作業ミスに対して実施した対策の効果を自動的かつ高精度に判定することができる生産ラインの管理システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１に係る生産ラインの管理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】管理装置および入力機器のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】管理装置の機能的構成を概略的に示すブロック図である。
【図４】作業手順マスタＤＢに格納される作業手順マスタの一例を示す図である。
【図５】対策ＤＢに格納される対策データの一例を示す図である。
【図６】作業実績ＤＢに格納される作業実績データの一例を示す図である。
【図７】ミス実績ＤＢに格納されるミス実績データの一例を示す図である。
【図８】対策効果確認部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図９】効果判定用データの一例を示す図である。
【図１０】効果判定用データ生成機能における処理手順を説明するための図である。
【図１１】表示部の表示画面の一例を示す図である。
【図１２】実施の形態１に係る生産ラインの管理方法の基本概念を説明する図である。
【図１３】効果判定用データ生成機能により生成される効果判定用データの一例を示す図である。
【図１４】効果判定用データ生成機能における処理手順を説明するための図である。
【図１５】効果判定用データの一例を示す図である。
【図１６】効果判定用データ生成機能における処理手順を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では図中の同一または相当部分には同一符号を付してその説明は原則的に繰返さないものとする。
【００１５】
実施の形態１．
＜システム構成＞
図１は、実施の形態１に係る生産ラインの管理システムの構成例を示すブロック図である。実施の形態１に係る生産ラインの管理システムは、例えば、図１に示される電機製品の組立ラインＰＬを有する生産ラインに適用することができる。
【００１６】
図１を参照して、電機製品の組立ラインＰＬは、複数の工程から構成される組立エリアと、組み立てられた電機製品を検査する検査エリアとを有する。組立エリアにおいて、複数の工程のうちのｉ番目（ｉは１以上の整数）の工程には少なくとも１人の作業者ＭＡ（ｉ）が従事しており、（ｉ＋１）番目の工程には少なくとも１人の作業者ＭＡ（ｉ＋１）が従事している。検査エリアにおいて、組立ラインＰＬの下流に設けられた電機製品の検査工程には、少なくとも１人の作業者ＭＢ（１）が従事している。
【００１７】
生産システムには、電機製品の品質を管理するための管理システム１００が設けられる。管理システム１００は、複数の入力機器ＤＡ（ｉ），ＤＡ（ｉ＋１），ＤＢ（１），ＤＣ，ＤＤと、管理装置１とを有する。以下、入力機器ＤＡ，ＤＢ，ＤＣ，ＤＤを総称して入力機器Ｄｘということがある。
【００１８】
入力機器ＤＡ（ｉ），ＤＡ（ｉ＋１），ＤＢ（１）は、作業者ＭＡ（ｉ），ＭＡ（ｉ＋１），ＭＢ（１）にそれぞれ割り当てられている。入力機器Ｄｘは、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）または、携帯情報端末（ＰＤＡ：Personal  Digital  Assistant）、スマートフォンなどの携帯端末機器で構成される。図１の例では、入力機器ＤＡ，ＤＢとしてスマートフォンを例示する。
【００１９】
入力機器ＤＣは、対策に関するデータを入力するための機器である。入力機器ＤＤは、生産ラインにおける作業手順に関するデータを入力するための機器である。図１の例では、入力機器ＤＣ，ＤＤとしてＰＣを例示する。入力機器ＤＣ，ＤＤは、管理装置１と別体に構成されていてもよいし、管理装置１と一体的に構成されていてもよい。
【００２０】
作業者ＭＡ（ｉ）は、（ｉ−１）番目の工程以前の工程で組み立てられた箇所を検査し、組み立てられた箇所に不良または不良のおそれを検出する。作業者ＭＡ（ｉ）は入力機器ＤＡ（ｉ）に検査結果を示す作業実績データを入力する。作業者ＭＡ（ｉ＋１）は、ｉ番目の工程以前の工程で組み立てられた箇所を検査し、組み立てられた箇所に不良または不良のおそれを検出する。作業者ＭＡ（ｉ＋１）は、入力機器ＤＡ（ｉ＋１）に検査結果を示す作業実績データを入力する。作業者ＭＢ（１）は、組立後の電機製品を検査し、不良または不良のおそれを検出する。作業者ＭＢ（１）は入力機器ＤＢ（１）に検査結果データを入力する。
【００２１】
管理装置１は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）またはインターネットなどのネットワークを介して入力機器ＤＡ，ＤＢ，ＤＣ，ＤＤと通信可能に接続される。管理装置１は、入力機器ＤＡ，ＤＢとの間でデータを遣り取りすることにより、入力機器ＤＡ，ＤＢの管理および制御を行なうように構成される。
【００２２】
＜ハードウェア構成＞
図２は、管理装置１および入力機器Ｄｘのハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２３】
図２を参照して、管理装置１は、管理システム１００全体を制御するためのＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０と、ＣＰＵ２０と接続された通信Ｉ／Ｆ（Interface）３０と、メモリと、表示部３２と、入力部３４とを有する。管理装置１は、一般的なコンピュータに相当する機能を有して構成することができる。管理装置１は、少なくとも１台のコンピュータにより構成することができる。または、管理装置１が有する機能の少なくとも一部を複数の入力機器Ｄｘのいずれかが内蔵するＣＰＵ４０に実装することができる。あるいは、管理装置１が有する機能の全部または一部をネットワーク上のサーバ（クラウドサーバなど）により実現することができる。
【００２４】
通信Ｉ／Ｆ３０は、管理装置１と複数の入力機器Ｄｘとの間におけるデータの遣り取りを仲介する機能を有する。
【００２５】
メモリは、例えば、ＣＰＵ２０で実行されるプログラムを記憶するためのメモリであるＲＯＭ（Read  Only  Memory）２２、ＣＰＵ２０で実行する際の作業領域となった計算値を記憶するためのメモリであるＲＡＭ（Random  Access  Memory）２４、および大型の記憶装置の一例としてのＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）２６を含む。
【００２６】
表示部３２は、ＣＰＵ２０の制御に応じて、画像、テキスト、音声など五感に作用するデータを表示する。表示部３２は、たとえばＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）または有機ＥＬ（Electro−Luminescence）ディスプレイによって構成される。ＣＰＵ３０は、管理プログラムの実行により、通信Ｉ／Ｆ３０から送信されるデータ（作業実績データ、検査結果データ、作業手順データおよび対策データ）および、対策の効果を確認した結果を示すデータを表示部３２に表示させることができる。
【００２７】
入力部３４は、ユーザ（例えば、生産ラインの管理者）からの操作入力を受け付け、受け付けた操作を示す信号をＣＰＵ２０へ送る。入力部３４は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネルまたはコントローラである。
【００２８】
管理装置１における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ２０により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアはＲＯＭ２２またはＨＤＤ２６に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、図示しない記憶媒体に格納されて、プログラムプロダクトとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、インターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラムプロダクトとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、読取装置により記憶媒体から読み取られて、あるいは通信Ｉ／Ｆ３０を介してダウンロードされた後、ＨＤＤ２６に一旦格納される。そして、ソフトウェアは、ＣＰＵ２０によってＨＤＤ２６から読み出され、ＣＰＵ２０により実行可能な形式でＲＡＭ２４に格納される。ＣＰＵ２０は、このプログラムを実行する。
【００２９】
なお、記憶媒体としては、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible  Disk）、ハードディスクに限らず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic  Optical  Disk）／ＭＤ（Mini  Disk）／ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc））、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electrically  Programmable  Read-Only  Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリ等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。また、プログラムには、ＣＰＵ２０により直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、または暗号化されたプログラム等が含まれる。
【００３０】
入力機器Ｄｘは、ＣＰＵ４０、メモリ４２、タッチスクリーン４４および通信Ｉ／Ｆ４６を有する。通信Ｉ／Ｆ４６は、管理装置１との通信接続機能を有する。タッチスクリーン４４は、ディスプレイおよびタッチパネルで構成された表示一体型入力機器を構成することができる。あるいは、ディスプレイと操作部（ボタン、キー等）を個別に設けることも可能である。
【００３１】
メモリ４２は、各種のＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等（ともに図示せず）によって実現される。メモリ４２は、ＣＰＵ４０によって実行される各種プログラムを格納する。ＣＰＵ４０は、メモリ４２に記憶されている各種のプログラムを実行することによって、各種の制御処理等を実行することができる。
【００３２】
入力機器Ｄｘにおける処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ４０により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、メモリ４２に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、メモリカードその他の記憶媒体に格納されて、プログラムプロダクトとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、インターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラムプロダクトとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、読取装置によりその記憶媒体から読み取られて、あるいは、通信Ｉ／Ｆ４６を介してダウンロードされた後、ＲＡＭに一旦格納される。そして、ソフトウェアは、ＣＰＵ４０によってＲＡＭから読み出され、さらにＣＰＵ４０により実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ４０は、そのプログラムを実行する。なお、記憶媒体としては、管理装置１で述べた記憶媒体と同様の記憶媒体を用いることができる。
【００３３】
＜管理装置の機能的構成＞
図３は、管理装置１の機能的構成を概略的に示すブロック図である。
【００３４】
図３を参照して、管理装置１は、対策データ取得部１０、対策ＤＢ（Date  Base）１１、作業実績データ取得部１２、作業実績ＤＢ１３、検査結果データ取得部１４、ミス実績ＤＢ１５、作業手順マスタ取得部１６、作業手順ＤＢ１７、および対策効果確認部１８を有する。
【００３５】
対策データ取得部１０は、入力機器ＤＣから対策データを取得する。対策データは、作業ミスへの対策に関するデータである。対策データは、後述するように、対策アイテムを特定する情報と、対策実施日を示す情報と、対策の効果が波及する範囲を特定する情報とを少なくとも含む。対策データ取得部１０は、取得した対策データを対策ＤＢに格納する。
【００３６】
作業実績データ取得部１２は、入力機器ＤＡから作業実績データを取得する。作業実績データは、組立ラインＰＬで実施された作業に関するデータである。作業実績データは、後述するように、実施された作業を特定する情報と、作業手順を特定する情報と、作業実施日を示す情報と、作業を実施した作業者の熟練度および作業環境などの誘発要因に関する情報を少なくとも含む。作業実績データ取得部１２は、取得した作業実績データを作業実績ＤＢ１３に格納する。
【００３７】
検査結果データ取得部１４は、入力機器ＤＢから検査結果データを取得する。検査結果データは、検査工程で発見された作業ミスに関するデータであり、ミス実績データを少なくとも含む。検査結果データ取得部１４は、取得したミス実績データをミス実績ＤＢ１５に格納する。
【００３８】
作業手順マスタ取得部１６は、入力機器ＤＤから作業手順マスタを取得する。作業手順マスタは、作業手順を特定する情報を少なくとも含むデータである。作業手順マスタ取得部１６は、取得した作業手順データを作業手順ＤＢ１７に格納する。
【００３９】
対策効果確認部１８は、上記ＤＢ１１，１３，１５，１７に格納されたデータに基づいて、作業ミスに対して実施した対策の効果を判定するように構成される。具体的には、対策効果確認部１８は、効果判定用データ生成機能１８１と、対策効果判定機能１８２と、対策効果判定結果出力機能１８３とを有する。
【００４０】
効果判定用データ生成機能１８１は、作業実績ＤＢ１３およびミス実績ＤＢ１５に格納されるデータに基づいて、対策効果の判定対象に指定された対策アイテムに関して、対策効果判定機能１８２における判定に使用するデータを生成するように構成される。
【００４１】
対策効果判定機能１８２は、効果判定用データ生成機能１８１により生成されたデータに基づいて、対策の効果を判定するように構成される。
【００４２】
対策効果判定結果出力機能１８３は、対策効果判定機能１８２における判定結果を表示部３２に出力するように構成される。
【００４３】
なお、上記の対策データ取得部１０、作業実績データ取得部１２、検査結果データ取得部１４、作業手順マスタ取得部１６および対策効果確認部１８は、ＣＰＵ２０によりその制御および処理が行なわれる。対策ＤＢ１１、作業実績ＤＢ１３、ミス実績ＤＢ１５および作業手順ＤＢ１７はメモリ（例えば、ＨＤＤ２６）により構成される。
【００４４】
＜管理装置の動作＞
次に、管理装置１の動作を説明する。最初に、管理装置１におけるデータ収集動作について説明する。
【００４５】
（作業手順マスタＤＢ１７）
作業手順マスタ取得部１６は、ユーザ（例えば、生産システムの管理者）により入力機器ＤＤに入力された作業手順マスタを取得し、作業手順マスタＤＢ１７に格納する。図４は、作業手順マスタＤＢ１７に格納される作業手順マスタの一例を示す図である。図４を参照して、作業手順マスタは、テーブル形式を有する。テーブルの１行は１単位当たりの作業の作業手順を示す。１単位当たりの作業の作業手順マスタは、その作業手順を特定するための「作業ＩＤ」と、その作業の対象範囲を示す「機種」、「ライン」、「工程」および「作業内容」とを含む。なお、機種、ライン、工程および作業内容は、組立ラインＰＬを構成する複数の工程のうち対応する工程に関する情報である。
【００４６】
（対策ＤＢ１１）
対策データ取得部１０は、ユーザ（例えば、生産システムの管理者）により入力機器ＤＣに入力された対策データを取得し、対策ＤＢ１１に格納する。図５は、対策ＤＢ１１に格納される対策データの一例を示す図である。図５を参照して、対策データは、テーブル形式を有する。テーブルの１行は、１つの対策に関する記録を示す。１つの対策の対策データは、その対策を特定するための「対策ＩＤ」と、その対策の内容を示す「対策内容」と、その対策が実行される対象範囲を示すデータと、その対策の効果を示すデータとを含んでいる。対策が実行される対象範囲を示すデータは、対象となる作業を示す「作業ＩＤ」、「機種」および「ライン」と、対象となる作業におけるミスの内容を示す「作業ミス事象」とを含む。対策の効果を示すデータは、対策の効果の判定結果を示す「効果判定結果」を含む。効果判定結果は、例えば“効果有”、“効果無”および“判定中”のいずれかで表わすことができる。
【００４７】
（作業実績ＤＢ１３）
作業実績データ取得部１２は、作業者ＭＡ（ｉ）により入力機器ＤＡ（ｉ）に入力された作業実績データを取得し、作業実績ＤＢ１３に格納する。なお、作業実績データ取得部１２は、任意のタイミングで作業実績データを取得することができる。例えば、作業者ＭＡ（ｉ）は、作業手順データに基づく１単位当たりの作業を完了するごとに、入力機器ＤＡ（ｉ）のタッチスクリーン４４（図２）に表示された対象作業完了ボタンを操作する。対象作業完了ボタンの操作に応答して、作業実績データ取得部１２は、作業実績データを取得して作業実績ＤＢ１３に格納する。
【００４８】
さらに、作業現場の作業環境を測定するための測定機器を設置しておき、作業者ＭＡ（ｉ）の対象作業完了ボタンの操作に応答して、作業実績データ取得部１２は、測定機器の測定値を作業実績ＤＢ１３に格納する構成としてもよい。測定機器は、例えば、作業現場の気温および湿度を測定する温湿度計である。
【００４９】
また、作業者ＭＡ（ｉ）が作業に従事する前に、対応する入力機器ＤＡ（ｉ）に自己のＩＤカードなどをかざすことにより、作業者ＭＡ（ｉ）を特定するための作業者情報が入力機器ＤＡ（ｉ）により読み込まれ、作業実績データ取得部１２に送られる。作業実績データ取得部１２は、作業者情報を格納するための作業者情報ＤＢ（図示せず）に接続される。作業者情報ＤＢには、組立ラインＰＬに従事する複数の作業者の各々の熟練度が、作業者情報と紐付けられて格納されている。作業実績データ取得部１２は、入力機器ＤＡ（ｉ）から送られる作業者情報に基づいて、作業者情報ＤＢから作業者ＭＡ（ｉ）の熟練度を読み出すと、読み出した作業者ＭＡ（ｉ）の熟練度を作業実績ＤＢ１３に格納する。
【００５０】
図６は、作業実績ＤＢ１３に格納される作業実績データの一例を示す図である。図６を参照して、作業実績データは、テーブル形式を有する。テーブルの１行は１単位当たりの作業の作業実績記録を表す。１単位当たりの作業の作業実績データは、その作業を実施した月間を示す「年月」、作業実績を特定するための「作業実績ＩＤ」、その作業の実施日である「作業日」、その作業を特定するための「作業ＩＤ」、その作業の対象範囲を示す「機種」および「ライン」、その作業に従事した作業者の熟練度である「作業者熟練度」、その作業環境を示す「気温」および「湿度」、ならびにその作業により生産された電機製品の「製造番号」などの情報を含む。なお、「作業者熟練度」は、例えば１〜１０までの１０段階の数値で表わすことができる。「１」は熟練度が最も低いことを示し、「１０」は熟練度が最も高いことを示す。
【００５１】
（ミス実績ＤＢ１５）
検査結果データ取得部１４は、入力機器ＤＢ（１）からミス実績データを取得する。検査結果データ取得部１４は、取得したミス実績データに作業ミスを示すデータが含まれている場合、取得したミス実績データをミス実績ＤＢ１５に格納する。
【００５２】
なお、検査結果データ取得部１４は、任意のタイミングでミス実績データを取得することができる。例えば、入力機器ＤＢ（１）は、作業者ＭＢ（ｉ）がミス実績データを入力するごとに、管理装置１に対してミス実績データを送信してもよい。あるいは、入力機器ＤＢ（１）は、予め定められた時刻または予め定められた頻度で管理装置１に対してミス実績データを送信してもよい。または、検査結果データ取得部１４は、入力部３４（図２）が受け付けたユーザからの要求に応じて、入力機器ＤＢ（１）からミス実績データを取得してもよい。
【００５３】
図７は、ミス実績ＤＢ１５に格納されるミス実績データの一例を示す図である。図７を参照して、ミス実績データは、テーブル形式を有する。テーブルの１行は１つの検査結果の記録を表す。ミス実績データは、その作業ミス事象を特定するための「ミス実績ＩＤ」、その作業ミス事象に対応する作業ミスを含む作業実績を特定するための「作業実績ＩＤ」、作業ミス事象の名前を示す「作業ミス事象」、および作業ミスの詳細な情報を示す「詳細」などの情報を含んでいる。
【００５４】
（対策効果確認部１８の動作）
次に、対策効果確認部１８の動作について説明する。
【００５５】
図８は、対策効果確認部１８の動作を説明するためのフローチャートである。図８のフローチャートは、任意のタイミングで実行することができる。任意のタイミングは、例えば、月初とすることができる。
【００５６】
対策効果確認部１８は、対策ＤＢ１１に格納される対策データ（図５参照）のうち、「効果判定結果」が“判定中”となっている対策アイテムの全てに対して、対策の効果を確認する。
【００５７】
具体的には、対策効果確認部１８は、最初に、ステップＳ１０により、対策ＤＢ１１に格納される複数の対策アイテムのうち、「効果判定結果」が“判定中”となっている対策アイテムを順に判定対象アイテムとして選択する。
【００５８】
次に、ステップＳ２０により、対策効果確認部１８は、ステップＳ１０で選択された判定対象アイテムに対して、効果判定用データ生成機能１８１を用いて、効果判定用データを生成する。
【００５９】
続くステップＳ３０では、対策効果確認部１８は、対策効果判定機能１８２を用いて、生成した効果判定用データに基づいて、判定対象アイテムの効果を判定する。
【００６０】
ステップＳ４０では、対策効果確認部１８は、判定対象アイテムの効果の有無を判定する。判定対象アイテムが“効果有”と判定された場合、対策効果確認部１８は、ステップＳ７０に進み、対策ＤＢ１１に格納される判定対象アイテムにおいて、「効果判定結果」の項目を“判定中”から“効果有”に書き換える。そして、対策効果確認部１８は、ステップＳ１０に戻り、“判定中”の対策アイテムの中から次の判定対象アイテムを選択する。
【００６１】
これに対して、ステップＳ４０において判定対象アイテムが“効果無”と判定された場合、対策効果確認部１８は、ステップＳ５０に進み、判定対象アイテムの適用を開始してから一定期間が経過したか否かを判定する。なお、一定期間は、組立ラインＰＬの生産台数および定常的なミス発生率の推移のバラツキの程度に応じて予め設定することができる。典型的には、一定期間は例えば６ヶ月程度に設定することができる。
【００６２】
ステップＳ５０において判定対象アイテムの適用開始から一定期間が経過している場合、対策効果確認部１８は、ステップＳ６０により、対策ＤＢ１１に格納される判定対象アイテムにおいて、「効果判定結果」の項目を“判定中”から“効果無”に書き換える。
【００６３】
一方、判定対象アイテムの適用開始から一定期間が経過していない場合、対策効果確認部１８は、ステップＳ１０に戻り、“判定中”の対策アイテムの中から次の判定対象アイテムを選択する。
【００６４】
次に、対策効果確認部１８が有する効果判定用データ生成機能１８１、対策効果判定機能１８２および対策効果判定結果出力機能１８３について詳細に説明する。
【００６５】
（効果判定用データ生成機能１８１）
効果判定用データ生成機能１８１では、作業実績ＤＢ１３（図６）、ミス実績ＤＢ１５（図７）および作業手順マスタＤＢ１７（図４）の各々から、判定対象アイテムの効果の判定に必要なデータが抽出される。対策効果確認部１８は、抽出されたデータを演算することにより、効果判定用データを生成する。
【００６６】
図９は、効果判定用データの一例を示す図である。図９を参照して、効果判定用データは、テーブルの形式を有する。テーブルの各行が１組の効果判定用データを示す。効果判定用データは、判定対象アイテムの対象となる作業を実施した月間を示す「年月」と、「ミス発生率」および「作業実施回数」と、「生産台数」、「平均作業者熟練度」、「平均気温」および「平均湿度」とを含む。
【００６７】
「作業実施回数」は、その月間において実際に対象となる作業を実施した回数を示す。「ミス発生率」は、作業実施回数に対する、その月間における対策となる作業ミス事象の発生回数の比率（ミス実績回数／作業実績回数）を示す。「生産台数」は、その月間における電気製品の生産台数を示す。「平均作業者熟練度」は、その月間において、作業に従事した作業者の熟練度の平均値を示す。「平均気温」は、その月間における現場の気温の平均値を示す。「平均湿度」は、その月間における現場の湿度の平均値を示す。
【００６８】
「ミス発生率」および「作業実施回数」は、効果判定での“目的変数”に相当する。「生産台数」、「平均作業者熟練度」、「平均気温」および「平均湿度」は、効果判定での“説明変数”に相当する。
【００６９】
図１０は、効果判定用データ生成機能１８１における処理手順を説明するための図である。図１０を参照して、最初に、対策効果確認部１８は、対策ＤＢ１１から判定対象アイテムに指定された対策アイテムを読み出す。対策効果確認部１８は、読み出した対策アイテムを参照して、対策の対象となる作業の「作業ＩＤ」、「機種」、「ライン」および「作業ミス事象」を特定する。図１０の例では、判定対象アイテムとして、対策ＩＤ“Ｔ２”の対象アイテムが選択されている。対象ＩＤ“Ｔ２”の対象アイテムは、対策の対象範囲を、作業ＩＤ“Ｓ２”、機種“Ｋ２”および作業ミス事象“コネクタ半挿”とする。なお、図示されていないが、作業ミス事象“コネクタ半挿”に対する「対策内容」は“設計変更”となっている。
【００７０】
次に、対策効果確認部１８は、判定対象アイテムの対象範囲に基づいて、作業手順マスタＤＢにフィルタをかけることにより、作業手順マスタを抽出する。図１０の例では、作業ＩＤ“Ｓ２”の作業手順マスタが抽出される。作業ＩＤ“Ｓ２”の作業手順マスタは、ラインが“Ｒ２”であり、工程が“総組”であり、作業内容が“コネクタを挿入する”である。
【００７１】
次に、対策効果確認部１８は、対象ＩＤ“Ｔ２”の対策データの対策の対象範囲（作業ＩＤ、機種およびライン）と、抽出された作業手順マスタ（機種、ライン、工程および作業内容）とに基づいて、作業実績ＤＢにフィルタをかけることにより、作業実績データを抽出する。図１０の例では、作業ＩＤ“Ｓ２”、機種“Ｋ２”およびライン“Ｒ２”を含む作業実績データが抽出される。抽出された作業実績データは、作業実績ＩＤが“ＳＪ１２”の作業実績データおよび、作業実績ＩＤが“ＳＪ２２”の作業実績データである。
【００７２】
次に、対策効果確認部１８は、判定対象アイテムの対象範囲（作業ミス事業）および、抽出された作業実績データ（作業実績ＩＤ）に基づいて、ミス実績ＤＢ１５にフィルタをかけることにより、ミス実績データを抽出する。図１０の例では、作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”および作業ミス事象“コネクタ半挿”を含むミス実績データが抽出される。図１０の例では、ミス実績ＩＤ“ＭＪ２”のミス実績データが抽出される。
【００７３】
次に、対策効果確認部１８は、抽出された作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”の作業実績データおよび作業実績ＩＤ“ＳＪ２２”の作業実績データと、抽出されたミス実績ＩＤ“ＭＪ２”のミス実績データとを演算することによって、効果判定用データを生成する。
【００７４】
具体的には、対策効果確認部１８は、抽出された作業実績データを演算することにより、誘発要因のデータである説明変数データを生成する。誘発要因とは、上述したように、作業ミス対策以外の要因である。「生産台数」はフィルタをかける前の作業実績ＤＢ１３のユニークな製造番号の数により算出することができる。図１０の例では、作業日が２０１８年９月２日および２０１８年９月２８日の作業実績データが抽出されたことから、２０１８年９月分の作業実績データに基づいて、生産台数は８００台と算出される。
【００７５】
「平均作業者熟練度」は、作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”の作業実績データにおける作業者熟練度“５”と、作業実績ＩＤ“ＳＪ２２”の作業実績データにおける作業者熟練度“２”とを平均化することにより求められる（（５＋２）／２＝３．５）。
【００７６】
「平均気温」は、作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”の作業実績データにおける気温“２５℃”と、作業実績ＩＤ“ＳＪ２２”の作業実績データにおける気温“２１℃”とを平均化することにより求められる（（２５＋２１）／２＝２３℃）。
【００７７】
「平均湿度」は、作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”の作業実績データにおける湿度“４１％”と、作業実績ＩＤ“ＳＪ２２”の作業実績データにおける湿度“３５％”とを平均化することにより求められる（（４１＋３５）／２＝３８％）。
【００７８】
対策効果確認部１８は、さらに、抽出された作業実績データおよびミス実績データを演算することにより、目的変数データ（ミス発生率および作業実施回数）を生成する。「ミス発生率」は、抽出された作業実績データの数と、抽出されたミス実績データの数とを用いて、ミス実績回数／作業実施回数を演算することにより求められる。「作業実施回数」は、抽出された作業実績データの数により求められる。図１０の例では、ミス実績データ数が“１”であり、作業実績データ数が“２”であるため、ミス発生率は“５０％（＝１／２）”となる。また、作業実績データ数が“２”であるため、作業実施回数は“２”となる。
【００７９】
以上に示した手順に従って、対策効果確認部１８は、月ごとの作業実績データおよびミス実績データに基づいて、月ごとの効果判定用データ（目的変数データおよび説明変数データ）を生成する。
【００８０】
（対策効果判定機能１８２）
対策効果判定機能１８２は、判定対象アイテムの実施前と実施後との間で、ミス発生率に有意な差があるかという観点に基づいて、対策の効果を判定するように構成される。具体的には、対策効果判定機能１８２における処理は、主に、（１）モデル推定処理、（２）対策実施後のミス発生率分布推定処理、（３）対策の効果判定処理で構成される。
【００８１】
（１）モデル推定処理
最初に、対策効果確認部１８は、効果判定用データ生成機能１８１により生成された効果判定用データを、対策の「実施日」（年月）を基準として、実施前の効果判定用データと実施後の効果判定用データとに区分する。実施前の効果判定用データを“モデル推定用データ”とし、実施後の効果判定用データを“検定用データ”とする。
【００８２】
次に、対策効果確認部１８は、モデル推定用データ（実施前の効果判定用データ）を用いて、目的変数である「ミス発生率」と、説明変数である「生産台数」、「平均作業者熟練度」、「平均気温」、「平均湿度」との関係を表す回帰モデルを推定する。
【００８３】
本実施の形態では、「ミス発生率」を目的変数Ｙとし、「生産台数」、「平均作業者熟練度」、「平均気温」および「平均湿度」を説明変数ｘとする。ｘ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）である。
【００８４】
回帰モデルには、誤差項εの分布に平均＝０、分散σ２の正規分布（ε〜Ｎ（０，σ２））を仮定した重回帰モデルを用いることができる。この場合、仮定したモデル式は次式（１）で与えられる。
2020119357.tif 000003
【００８５】
ここで、β０，β１，β２，β３，β４は回帰係数である。回帰係数の定数項β０＝θ０とおくと、θ０は次式（２）に示すように、正規分布に従う確率変数となる。
2020119357.tif 000004
【００８６】
回帰係数β１，β２，β３，β４は、ｔ（β１，β２，β３，β４）＝θとおくと、θは次式（３）に示すように、正規分布に従う確率変数となる。
2020119357.tif 000005
【００８７】
ここで、式（２）中のθ０の最尤推定量、ｘの平均値、分散Ｓｘｘおよび式（３）のθの最尤推定量は、説明変数ｘ１，・・・ｘｎおよび目的変数Ｙ１，・・・，Ｙｎから算出できる。なお、説明変数ｘ１，・・・ｘｎは、対策実施前のｎか月分の効果判定用データにおける月ごとの説明変数ｘである。目的変数Ｙ１，・・・，Ｙｎは、対策実施前のｎか月分の効果判定用データにおける月ごとの目的変数Ｙである。
【００８８】
これによると、目的変数Ｙ＝θ０＋ｘθの分布も正規分布に従うため、次式（４）で表すことができる。
2020119357.tif 000006
【００８９】
なお、目的変数Ｙはミス発生率をｌｏｇｉｔ変換した値としてもよい。ミス発生率は確率であるため、値域は０〜１である。一方で、上記式（１）の右辺の値域は−∞〜＋∞であるため、目的変数をｌｏｇｉｔ変換して値域を−∞〜＋∞に広げた方が、予測の精度が高くなることが多いためである。
【００９０】
パラメータの推定は、最尤法で行なうことができる。
なお、モデルの再現性を高めるために、変数を選択してもよい。変数を選択する方法は、ＡＩＣ（赤池情報量基準）またはＢＩＣ（ベイズ情報量基準）などの情報量基準を用いた全数探索法またはＳｔｅｐＷｉｓｅ法を用いることができる。
【００９１】
（２）対策実施後のミス発生率分布推定処理
次に、対策効果確認部１８は、上記（１）の処理で推定されたモデルと、検定用データ（実施後の効果判定用データ）における説明変数ｘとを用いて、判定対象アイテムの実施後における目的変数Ｙの分布を推定する。推定された分布は、対策を実施しなかったと仮定したときの「実施日」後のミス発生率の分布とみなすことができる。
【００９２】
具体的には、モデル推定に用いていない検定用データ、すなわち新たな説明変数ｘｎ＋１が得られたとき、対応する目的変数Ｙｎ＋１の分布は、次式（５）で与えられる。
2020119357.tif 000007
【００９３】
したがって、目的変数Ｙｎ＋１をｔ−変換した確率変数は、次式（６）のように、自由度ｎ−ｋ−１のｔ分布に従う。
2020119357.tif 000008
【００９４】
2020119357.tif 000009
【００９５】
ここで、式（５）に示す目的変数Ｙｎ＋１は、対策実施後１か月目のミス発生率に相当する。これによると、対策実施後ｍか月間のミス発生率をＹｎ＋１〜ｎ＋ｍとすると、Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍは次式（８）で表すことができる。この式（８）と、Ｙｎ＋１，・・・，Ｙｎ＋ｍの分布とに基づいて、Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍの分布を求めることができる。
2020119357.tif 000010
【００９６】
ここで、Ｚｎ＋ｉ（ｉ＝１，・・・，ｍ）は、効果判定用データ内の対策実施後ｉか月目の１か月間におけるユニークな「作業実績ＩＤ」の数、すなわち、判定対象の作業実施回数に相当する。
【００９７】
（３）対策の効果判定処理
上記（２）の処理によって判定対象アイテムについて対策実施後の目的変数の分布が推定されると、対策効果確認部１８は、推定された分布に対して、統計的仮説検定における「棄却域」を決定する。そして、対策効果確認部１８は、実際の検定用データの目的変数の実績値がこの棄却域内にあるか否かに基づいて、対策の効果を判定する。
【００９８】
まず前提として、統計的仮説検定の対象となる確率変数は、対策実施後のｍか月間のミス発生率Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍである。
【００９９】
統計的仮説検定では、帰無仮説と、対立仮説とを設定する。帰無仮説は、Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍは、対策実施後の目的変数の推定分布に従うものとする。対策実施後の目的変数の推定分布とは、モデル推定用データから推定された回帰モデルと、検定用データの説明変数ｘｎ＋１，・・・，ｘｎ＋ｍから推定される目的変数の分布である。対立仮説は、Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍは、対策実施後の目的変数の推定分布に従わないものとする。
【０１００】
棄却域の決定では、最初に、第一種の誤り率（帰無仮説が正しいにもかかわらず、棄却する誤りの確率）を何％にしたいかを考える。人文社会学の分野で主に用いられるのは１０％であるため、本実施の形態では誤り率を１０％とする。
【０１０１】
棄却域は、帰無仮説に基づいて算出されるＹｎ＋１〜ｎ＋ｍの推定分布の両端に設定することができる。具体的には、誤り率１０％の値を左右に等分して、それぞれ５％の確率になる領域を棄却域とし、その間の帰無仮説が棄却されない領域を採択域とする。棄却域と採択域との境となる値は「棄却の限界値」とも称される。本実施の形態では、棄却の限界値をＣｍｉｎ，Ｃｍａｘとする。Ｃｍｉｎ，Ｃｍａｘは、Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍの推定分布において、Ｐｒ（Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍ＜Ｃｍｉｎ）＝５％、Ｐｒ（Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍ＞Ｃｍａｘ）＝５％となる値である。すなわち、棄却域は、Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍ＜Ｃｍｉｎ，Ｃｍａｘ＜Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍで表すことができる。
【０１０２】
検定により帰無仮説が棄却された場合には、対立仮説が採択される。Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍ＜Ｃｍｉｎである場合、対策効果確認部１８は、対策の“効果有”と判定する。これに対して、Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍ＞Ｃｍａｘである場合には、ミス発生率が悪化しているため、対策は悪い効果をもたらしたと解釈するのが自然であるが、本実施の形態では追究しないものとする。
【０１０３】
（対策効果判定結果出力機能１８３）
対策効果判定結果出力機能１８３は、対策ＤＢ１１に格納される各対策アイテムの効果の判定状況を出力するように構成される。具体的には、対策効果確認部１８は、判定対象アイテムの効果の判定状況を表示部３２に表示するための表示画面を生成する。図１１に表示部３２の表示画面の一例を示す。
【０１０４】
表示部３２の表示画面の上部には、対策ＤＢ１１に格納される対策アイテムがテーブル形式で表示される。表示画面には、入力部と連動して移動可能なポインタが表示されている。ユーザが、テーブル上で、効果の判定状況の詳細を見たい行をポインタを用いてクリックすると、図１１に示すように、クリックした対策アイテムに対する効果判定用データに基づいて生成されたミス発生率のトレンドを示すグラフが表示画面の下部に表示される。
【０１０５】
ミス発生率のトレンドグラフは、横軸を経過年月とし、縦軸をミス発生率（単位はｐｐｍ）とする。なお、単位ｐｐｍ＝０．０００１％である。
【０１０６】
図１１の例では、対策の「実施日」の年月（例えば、２０１９年１月）のデータを示す点が円で囲むようにマークされている。対策実施前のグラフ（対策実施日よりも左側の領域に相当）において、折れ線は推定したモデルによるミス発生率の予測値を示し、丸印は月ごとのミス発生率の実績値を示す。対策実施日よりも右側の領域、すなわち対策実施後の領域には、対策実施後のミス発生率の推定分布が示される。図１１の例では、ミス発生率の推定分布の中央値が実線で表示されるとともに、予測区間の上限および下限が実線で表示されている。予測区間の上限は、上述した棄却の限界値Ｃｍａｘに対応する。予測区間の下限は、棄却の限界値Ｃｍｉｎに対応する。すなわち、予測区間は、上述した帰無仮説における採択域に相当する。予測区間は、対策を実施しなかったと仮定したときの対策実施後のミス発生率の分布とみなすことができる。
【０１０７】
トレンドグラフにはさらに、対策実施後ｍか月間のミス発生率Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍの実績値が実線で表示されている。図１１に示されるように、ミス発生率の実績値が予測区間内に存在する場合、対策を実施しなかったと仮定した場合のミス発生率の分布にミス発生率の実績値が含まれるため、“効果無”と判定することができる。
【０１０８】
これに対して、ミス発生率Ｙｎ＋１〜ｎ＋ｍの実績値が予測区間の下限Ｃｍｉｎを下回った場合には、対策を実施しなかったと仮定した場合のミス発生率の分布よりもミス発生率の実績値が下回るため、“効果有”と判定することができる。
【０１０９】
以上に説明した実施の形態１に係る生産ラインの管理方法の基本概念は、図１２にまとめることができる。図１２は、目的変数であるミス発生率のトレンドグラフである。
【０１１０】
実施の形態１に係る生産ライン管理方法は、（１）その効果を確認したい対策に対して、対策実施前の誘発要因データ（説明変数データ）と、ミス発生率のデータ（目的変数データ）との関係を示す回帰モデルを推定し、（２）推定した回帰モデルを用いて、実施後における誘発要因によるミス発生率の分布を推定し、推定した分布に対して統計的仮説検定における棄却域を設定することにより、対策を実施しなかったと仮定した場合のミス発生率の予測区間を設定し、（３）設定した予測区間と対策実施後のミス発生率の実績値とを比較することにより、対策の効果を判定する、ように構成される。
【０１１１】
このような構成とすることにより、誘発要因のミス発生率への影響を考慮したうえで対策の効果を確認することができる。したがって、精度の高い対策効果の確認を実現することができる。また、判定中の対策アイテムの各々について、効果の確認を統計的手法を用いて自動的に行なうことができる。
【０１１２】
実施の形態２．
実施の形態２では、対策効果確認部１８が有する効果判定用データ生成機能１８１および対策効果判定機能１８２の他の構成例について説明する。管理システム１００の全体構成、および効果判定用データ生成機能１８１および対策効果判定機能１８２を除いた管理装置１の構成は実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。
【０１１３】
（効果判定用データ生成機能１８１）
図１３は、効果判定用データ生成機能１８１により生成される効果判定用データの一例を示す図である。
【０１１４】
図１３を参照して、実施の形態２では、効果判定用データの説明変数データに「前月ミス発生率」が追加されている。すなわち、実施の形態２では、「ミス発生率」および「作業実施回数」は効果判定での“目的変数”に相当し、「生産台数」、「平均作業者熟練度」、「平均気温」、「平均湿度」および「前月ミス発生率」は効果判定での“説明変数”に相当する。
【０１１５】
図１４は、効果判定用データ生成機能１８１における処理手順を説明するための図である。図１４に示す処理手順は、図１０に示す処理手順と基本的に同じであるが、前月分の効果判定用データにおいて目的変数データであった「ミス判定率」を、「前月ミス発生率」として説明変数データに含める点が異なる。図１３の例では、２０１８年８月分の効果判定用データに含まれる「ミス発生率」が、２０１８年９月分の効果判定用データでは、「前月ミス発生率」をとして説明変数データに含まれる。
【０１１６】
（対策効果判定機能１８２）
実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、対策効果判定機能１８２における処理は、主に、（１）モデル推定処理、（２）対策実施後のミス発生率分布推定処理、（３）対策の効果判定処理で構成される。ただし、説明変数が増えたことで、（１）モデル推定処理実施、および（２）対策実施後のミス発生率分布推定処理において、実施の形態１で説明した処理とは若干の相違点を有する。以下、実施の形態２に係る対策効果判定機能１８２について、実施の形態１に係る対策効果判定機能１８２との相違点を中心に説明する。
【０１１７】
（１）モデル推定処理
対策効果確認部１８は、モデル推定用データ（実施前の効果判定用データ）を用いて、目的変数である「ミス発生率」と、説明変数である「生産台数」、「平均作業者熟練度」、「平均気温」、「平均湿度」および「前月ミス発生率」との関係を表す回帰モデルを推定する。
【０１１８】
実施の形態２では、「ミス発生率」を目的変数Ｙとし、「生産台数」、「平均作業者熟練度」、「平均気温」、「平均湿度」および「前月ミス発生率」をそれぞれ、説明変数ｘ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５）とする。回帰モデルには、誤差項εの分布に平均＝０、分散σ２の正規分布（ε〜Ｎ（０，σ２））を仮定した重回帰モデルを用いることができる。この場合、仮定したモデル式は次式（９）で与えられる。
2020119357.tif 000011
【０１１９】
ここで、β０，β１，β２，β３，β４，β５は回帰係数である。回帰係数β０の分布は上記式（２）で表される。回帰係数β１，β２，β３，β４，β５は、ｔ（β１，β２，β３，β４，β５）＝θとおくと、θの分布は上記式（３）で表わされる。目的変数Ｙ＝θ０＋ｘθの分布も正規分布に従うため、上記式（４）で与えられる。
【０１２０】
実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、目的変数Ｙはミス発生率をｌｏｇｉｔ変換した値としてもよい。パラメータの推定は、最尤法で行なう。また、モデルの再現性を高めるために、変数を選択してもよい。
【０１２１】
（２）対策実施後のミス発生率分布推定処理
次に、対策効果確認部１８は、上記（１）の処理で推定されたモデルと、検定用データ（実施後の効果判定用データ）における説明変数とを用いて、判定対象アイテムの実施後における目的変数の分布を推定する。推定された分布は、対策を実施しなかったと仮定したときの「実施日」後のミス発生率の分布とみなすことができる。
【０１２２】
ただし、実施の形態２では、説明変数ｘ５の値は前月の目的変数である「前月ミス発生率」である。したがって、対策を実施しなかったと仮定したときの「ミス発生率」を推定するために、対策実施後の「ミス発生率」の実績値を「前月ミス発生率」として用いることができない。対策実施後の「ミス発生率」の実績値は、もはや対策の影響を受けた値であるからである。
【０１２３】
そこで、対策の「実施日」の翌々月の目的変数を推定するために用いる説明変数ｘ５は、対策「実施日」の翌月の目的変数の推定分布を用いることにする。この場合、１か月前の目的変数の推定分布を用いて、翌々月、３か月後、４か月後、、、の目的変数の分布を段階的に求めていくことになる。そのため、ｍか月後の分布を解析的に求めることが困難となる。そこで、対策効果確認部１８は、乱数シミュレーションを行なうことにより、数値的に分布を求める構成とする。
【０１２４】
具体的には、上記の式（２），（３），（７）を用いて、回帰係数β０，β１，β２，β３，β４，β５および誤差項εの分布を求め、求めた分布からそれぞれ１つずつ乱数を発生する。発生した乱数を式（９）のモデル式に代入する。
【０１２５】
次に、式（９）のモデル式の説明変数ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４に、対策実施後ｎ＋ｉか月後の効果判定用データにおける説明変数の実績値を代入する。一方、説明変数ｘ５には、対策実施後ｎ＋ｉ−１か月の目的変数Ｙｎ＋ｉ−１を代入する。得られた目的変数ＹをＹｎ＋ｉに代入する。以上の手順をｉ＝１，・・・，ｍまで順に実行する。
【０１２６】
次に、得られたＹｎ＋１，・・・，Ｙｎ＋ｍから、Ｙｎ＋１，・・・，Ｙｎ＋ｍおよびＹｎ＋１〜ｎ＋ｍのヒストグラムを作成し、それぞれの分布とする。（３）対策の効果判定処理では、この作成されたヒストグラムに対して棄却域が設定されることにより、対策の効果が判定される。
【０１２７】
以上説明したように、実施の形態２に係る生産ラインの管理システムによれば、実施の形態１に係る生産ラインの管理システムと同様の作用効果を奏する。
【０１２８】
さらに、実施の形態２では、対策実施前の誘発要因データ（説明変数データ）に「前月ミス発生率」を含めることで、説明変数データとミス発生率のデータ（目的変数データ）との関係を示す回帰モデルの推定の精度を向上させることができる。これによると、ミス発生率の分布の推定精度も向上させることができるため、棄却域の信頼性を高めることができる。その結果、対策の効果をより正確に確認することが可能となる。
【０１２９】
実施の形態３．
上述の実施の形態１では、ひと月ごとにデータを集計して対策の効果を判定する構成について説明したが、実施の形態３では、１つの作業実績を１データとして対策の効果を判定する構成について説明する。
【０１３０】
実施の形態３に係る生産ラインの管理システムは、実施の形態１に係る生産ラインの管理システムに対して、対策効果確認部１８における効果判定用データ生成機能１８１および対策効果判定機能１８２の構成が異なる。以下では、実施の形態３に係る対策効果確認部１８と実施の形態１に係る対策効果確認部１８との相違点を中心に説明する。
【０１３１】
（効果判定用データ生成機能１８１）
効果判定用データ生成機能１８１では、対策の効果判定に必要なデータを作業実績ＤＢ１３、ミス実績ＤＢ１５および作業手順マスタＤＢ１７から抽出し、抽出したデータを演算することにより、効果判定用データが生成される。
【０１３２】
図１５は、効果判定用データの一例を示す図である。図１５を参照して、効果判定用データは、テーブルの形式を有する。テーブルの各行が１組の効果判定用データを示す。効果判定用データは、判定対象アイテムの対象となる作業の実施日を示す「作業日」と、「作業実績ＩＤ」と、「ミス有無」と、「生産産台数」、「作業者熟練度」、「気温」および「湿度」とを含む。
【０１３３】
「ミス有無」は、その作業日に作業ミスが有れば“１”を示し、作業ミスが無ければ“０”を示す。「日産台数」は、その作業日における電気製品の生産台数を示す。「作業者熟練度」は、その作業日において、作業に従事した作業者の熟練度を示す。「気温」は、その作業日における現場の気温の平均値を示す。「湿度」は、その作業日における現場の湿度を示す。
【０１３４】
「ミス有無」は、効果判定での“目的変数”に相当する。「日産台数」、「作業者熟練度」、「気温」および「湿度」は、効果判定での“説明変数”に相当する。
【０１３５】
図１６は、効果判定用データ生成機能１８１における処理手順を説明するための図である。図１６を参照して、最初に、対策効果確認部１８は、対策ＤＢ１１から判定対象アイテムに指定された対策アイテムを読み出す。対策効果確認部１８は、読み出した対策アイテムを参照して、対策の対象となる作業の「作業ＩＤ」、「機種」、「ライン」および「作業ミス事象」を特定する。図１６の例では、判定対象アイテムとして、対策ＩＤ“Ｔ２”の対象アイテムが選択されている。対象ＩＤ“Ｔ２”の対象アイテムは、対策の対象範囲を、作業ＩＤ“Ｓ２”、機種“Ｋ２”および作業ミス事象“コネクタ半挿”とする。
【０１３６】
次に、対策効果確認部１８は、判定対象アイテムの対象範囲に基づいて、作業手順マスタＤＢ１６にフィルタをかけることにより、作業手順マスタを抽出する。図１６の例では、作業ＩＤ“Ｓ２”の作業手順マスタが抽出される。作業ＩＤ“Ｓ２”の作業手順マスタは、ラインが“Ｒ２”であり、工程が“総組”であり、作業内容が“コネクタを挿入する”である。
【０１３７】
次に、対策効果確認部１８は、対象ＩＤ“Ｔ２”の対策データの対策の対象範囲（作業ＩＤ、機種およびライン）と、抽出された作業手順マスタ（機種、ライン、工程および作業内容）とに基づいて、作業実績ＤＢにフィルタをかけることにより、作業実績データを抽出する。図１６の例では、作業ＩＤ“Ｓ２”、機種“Ｋ２”およびライン“Ｒ２”を含む作業実績データが抽出される。抽出された作業実績データは、作業実績ＩＤが“ＳＪ１２”の作業実績データおよび、作業実績ＩＤが“ＳＪ２２”の作業実績データである。
【０１３８】
次に、対策効果確認部１８は、判定対象アイテムの対象範囲（作業ミス事業）および、抽出された作業実績データ（作業実績ＩＤ）に基づいて、ミス実績ＤＢ１５にフィルタをかけることにより、ミス実績データを抽出する。図１６の例では、作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”および作業ミス事象“コネクタ半挿”を含むミス実績データが抽出される。図１５の例では、ミス実績ＩＤ“ＭＪ２”のミス実績データが抽出される。
【０１３９】
次に、対策効果確認部１８は、抽出された作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”の作業実績データおよび作業実績ＩＤ“ＳＪ２２”の作業実績データと、抽出されたミス実績ＩＤ“ＭＪ２”のミス実績データとを演算することによって、効果判定用データを生成する。
【０１４０】
具体的には、対策効果確認部１８は、抽出された作業実績データを演算することにより、誘発要因のデータである説明変数データを生成する。「日産台数」はフィルタをかける前の作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”および“ＳＪ２２”の作業実績ＤＢ１３のユニークな製造番号の数により算出することができる。
【０１４１】
「作業者熟練度」は、作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”および“ＳＪ２２”の作業実績データにおける作業者熟練度により求められる。「気温」は、作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”および“ＳＪ２２”の作業実績データにおける気温により求められる。「湿度」は、作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”および“ＳＪ２２”の作業実績データにおける湿度により求められる。
【０１４２】
対策効果確認部１８は、さらに、抽出された作業実績データおよびミス実績データを演算することにより、目的変数データ（ミス有無）を生成する。「ミス有無」は、抽出された作業実績データを参照することにより求められる。図１６の例では、作業実績ＩＤ“ＳＪ１２”の作業実績データのミス有無が“１”であり、作業実績ＩＤ“ＳＪ２２”の作業実績データのミス有無が“０”である。
【０１４３】
以上に示した手順に従って、対策効果確認部１８は、日ごとの作業実績データおよびミス実績データに基づいて、日ごとの効果判定用データ（目的変数データおよび説明変数データ）を生成する。
【０１４４】
（対策効果判定機能１８２）
対策効果判定機能１８２は、判定対象アイテムの実施前と実施後との間で、ミス発生率に有意な差があるかという観点に基づいて、対策の効果を判定するように構成される。実施の形態１と同様に、対策効果判定機能１８２における処理は、主に、（１）モデル推定処理、（２）対策実施後のミス発生率分布推定処理、（３）対策の効果判定処理で構成される。
【０１４５】
（１）モデル推定処理
最初に、対策効果確認部１８は、効果判定用データ生成機能１８１により生成された効果判定用データを、対策の「実施日」を基準として、実施前の効果判定用データと実施後の効果判定用データとに区分する。実施前の効果判定用データを“モデル推定用データ”とし、実施後の効果判定用データを“検定用データ”とする。
【０１４６】
次に、対策効果確認部１８は、モデル推定用データ（実施前の効果判定用データ）を用いて、目的変数である「ミス有無」と、説明変数である「日産台数」、「作業者熟練度」、「気温」、「湿度」との関係を表す回帰モデルを推定する。
【０１４７】
本実施の形態では、「ミス有無」を目的変数Ｙとし、「日産台数」、「作業者熟練度」、「気温」および「湿度」を説明変数ｘとする。ｘ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）である。
【０１４８】
回帰モデルには、目的変数の分布に二項分布を仮定したロジスティックモデルを用いることができる。この場合、仮定したモデル式は次式（１０）で与えられる。
2020119357.tif 000012
【０１４９】
ただし、π＝Ｐｒ（Ｙ＝１｜ｘ１，・・・，ｘ４））である。
ここで、β０，β１，β２，β３，β４は回帰係数である。パラメータの推定は、最尤法で行なうことができる。なお、モデルの再現性を高めるために、変数を選択してもよい。変数を選択する方法は、ＡＩＣまたはＢＩＣなどの情報量基準を用いた全数探索法またはＳｔｅｐＷｉｓｅ法を用いることができる。
【０１５０】
（２）対策実施後のミス発生率分布推定処理
次に、対策効果確認部１８は、上記（１）の処理で推定されたモデルと、検定用データ（実施後の効果判定用データ）における説明変数ｘとを用いて、判定対象アイテムの実施後における目的変数Ｙ＝１となる確率πの分布を推定する。推定された分布は、対策を実施しなかったと仮定したときの「実施日」後のミス発生率の分布とみなすことができる。
【０１５１】
（３）対策の効果判定処理
上記（２）の処理によって判定対象アイテムについて対策実施後のミス発生率の分布が推定されると、対策効果確認部１８は、推定された分布において、統計的仮説検定における「棄却域」を決定する。そして、対策効果確認部１８は、実際の検定用データの目的変数の実績値がこの棄却域内にあるか否かに基づいて、対策の効果を判定する。
【０１５２】
以上説明したように、実施の形態３に係る生産ラインの管理システムによれば、実施の形態１に係る生産ラインの管理システムと同様の作用効果を奏する。さらに、実施の形態３によれば、日単位で対策の効果を確認することが可能となる。
【０１５３】
本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。
【０１５４】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。この発明は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１５５】
１  管理装置、１０  対策データ取得部、１１  対策ＤＢ、１２  作業実績データ取得部、１３  作業実績ＤＢ、１４  検査結果データ取得部、１５  ミス実績ＤＢ、１６  作業手順マスタ取得部、１７  作業手順マスタＤＢ、１８  対策効果確認部、２０，４０  ＣＰＵ、２２  ＲＯＭ、２４  ＲＡＭ  ２６  ＨＤＤ、３０，４６  通信Ｉ／Ｆ、３２  表示部、３４  入力部、４２  メモリ、４４  タッチスクリーン、１００  管理システム、１８１  効果判定用データ生成機能、１８２  対策効果判定機能、１８４  対策効果判定結果出力機能、ＤＡ，ＤＢ，ＤＣ，ＤＤ  入力機器、ＭＡ，ＭＢ  作業者、ＰＬ  組立ライン。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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