(57)【要約】【課題】担当者の経験や能力に左右されることなく、製品の再組み立ての成功率を高める。【解決手段】本発明の製品の再組み立て支援システムは、複数の構成要素からなる製品の製品データが入力される製品情報入力部１１と、前記構成要素を組み立て、製品の作製を行なう作製部１２と、作製部１２で組み立てられた製品を検査し、製品が不良か否かを判断する検査部１３と、検査結果が不良の製品を再度組み立てる再組み立て部１５と、前記検査部１３で不良の結果が出た製品の不良原因を解析し、再組み立て方法を前記再組み立て部に指示する解析部１４とを備えられている。再組み立て最適化部１６はこれら各手段に接続されたデータベースに蓄積された履歴情報に基づいて、検査部１３で不良と判断された製品に適した再組み立て方法のモデルを提供する再組み立て最適化部１６とを再組み立て条件の適正化を図る。【選択図】図１
2011076488.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の構成要素からなる製品の製品データを入力する製品情報入力部と、
前記構成要素を組み立て、製品の作製を行なう作製部と、
前記作製部で組み立てられた製品を検査し、製品が不良か否かを判断する検査部と、
前記検査部で不良と判断された製品の不良原因を解析する解析部と、
前記解析部から再組み立てに関する情報を受け前記不良製品を再度組み立てる再組み立て
部と、
少なくとも前記製品情報、前記検査結果および前記再組み立てに関する情報を格納するデ
ータベースと、
前記データベースの情報に基づいて、前記検査部で不良と判断された製品に適した再組み
立てに関する情報を前記解析手段に提供する再組み立て最適化部と、
を備えることを特徴とする製品の再組み立て支援システム。
【請求項２】
前記再組み立て最適化部は、前記データベースから不良と判断された製品の製品データ
と同一の製品データおよび再組み立て後に良品となる製品データを抽出し、抽出した製品
データ群のうちポイントの高いパラメータ値の組み合わせから構成される再組み立てに関
する情報を作成することを特徴とする請求項１記載の再組み立て支援システム。
【請求項３】
前記再組み立て最適化部は、前記データベースから前記不良と判断された製品の製品デ
ータおよび前記再組み立てに関する情報から、予め前記データベースに登録されている担
当者毎の成功率を算出し、前記解析手段に提供することを特徴とする請求項１記載の再組
み立て支援システム。
【請求項４】
複数の構成要素からなる製品の製品データを入力する工程と、
前記構成要素を組み立て、製品の作製を行なう工程と、
前記構成要素で組み立てられた製品を検査し、製品が不良か否かを判断する工程と、
前記検査工程により不良と判断された製品の不良原因を解析する工程と、
前記解析工程から再組み立てに関する情報を受け前記不良製品を再度組み立てる工程と、
少なくとも前記製品データ、前記検査結果および前記再組み立てに関する情報をデータベ
ースに格納する工程と、
前記データベースに格納された情報に基づいて、前記検査工程で不良と判断された製品に
適した再組み立てに関する情報を前記解析工程に提供する工程と、
を含むことを特徴とする製品の再組み立て支援方法。
【請求項５】
前記解析工程に提供する情報は、前記データベースから不良と判断された製品の製品デ
ータと同一の製品データおよび再組み立て後に良品となる製品データを抽出し、抽出した
製品データ群のうち、上位のパラメータ値の組み合わせからなることを特徴とする請求項
４記載の再組み立て支援方法。
【請求項６】
前記上位のバラメータ値は、製品毎に指示された再組み立て方法のパラメータ値をラン
ク付けしたもののうち所定の閾値以上のランクであるパラメータ値であることを特徴とす
る請求項５記載の製品の再組み立て支援方法。      
【請求項７】
さらに、前記データベースから前記不良と判断された製品の製品データおよび前記再組
み立てに関する情報から、予め前記データベースに登録されている担当者毎の成功率を算
出し、前記解析工程に提供することを特徴とする請求項４記載の再組み立て支援方法。
【請求項８】
コンピュータに製品の再組み立てを支援させるプログラムであって、
該コンピュータに、複数の構成要素からなる製品の製品データを入力させる手順と、
該コンピュータに、前記構成要素を組み立て作製された製品の検査結果に基づき不良原因
を解析させる手順と、
該コンピュータに、前記解析結果に基づき再組み立てを指示させる手順と、
該コンピュータに、少なくとも前記製品データ、前記検査結果および前記解析結果を記憶
装置に格納させる手順と、
該コンピュータに、前記記憶装置に格納された情報に基づいて、前記検査部で不良と判断
された製品に適した再組み立てに関する情報を前記解析手順に提供させる手順と、
を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項９】
前記解析工程に提供させる情報は、前記記憶装置から不良と判断された製品の製品デー
タと同一の製品データおよび再組み立て後に良品となる製品データを抽出し、抽出した製
品データ群のうち、上位のパラメータ値の組み合わせからなることを特徴とする請求項８
記載のプログラム。
【請求項１０】
前記上位のバラメータ値は、製品毎に指示された再組み立て方法のパラメータ値をラン
ク付けしたもののうち所定の閾値以上のランクであるパラメータ値であることを特徴とし
た請求項９記載のプログラム。
【請求項１１】
さらに、前記データベースから前記不良と判断された製品の製品データおよび前記再組
み立てに関する情報から、予め前記データベースに登録されている担当者毎の成功率を算
出し、前記解析手順に提供する手順を含むことを特徴とする請求項８記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の再組み立て支援システム、製品の再組み立て支援方法、製品の再組み
立て支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の部品を組み付けることで製造されるような製品においては、製品を構成する各部
品の品質（たとえば、部品の加工精度など）が完成品である製品の品質（たとえば、その
製品が有する性能など）に大きな影響を及ぼす。そのため、製品の製造前に部品の検査を
行い、製造される製品が不良品となることを抑制するようにしている。
【０００３】
この不良品の抑制手段は、製品の製造過程で発生した検査不合格品（不良品）の情報を
蓄積して、製品の再組み立てに利用する製品情報の蓄積手段が知られている。そして、こ
の蓄積手段に蓄積された情報と、解析担当者の経験に基づいて、製品のどの部分を再組み
立てすればよいかを判断する運用が行なわれている。
【０００４】
しかしながら、再組み立ての方針判断は、結局のところ解析担当者の経験に左右されて
しまうので、再組み立ての経験がない者にとっては再組み立ての判断が困難となり、効率
的な検査不合格品の再組み立てを行なうことが難しいという問題があった。
【０００５】
そのため、再組み立ての経験がない者であっても効率的な再組み立てができるように再
組み立ての判断を支援する技術が提案されている（特許文献１を参照）。
【０００６】
ここで、特許文献１に開示されている技術では、再組み立てをした製品の検査結果が合
格となった場合は、そのデータをデータベースに格納するようにしている。しかし、検査
結果が不合格となった場合には、そのデータはデータベースに格納されず、そのデータに
基づいて再組み立て条件の内容または再組み立て条件の選択の適正化を図ることが考慮さ
れていなかった。
【０００７】
その結果、再組み立て条件の内容や選択が不適切な場合においては、不合格品の発生を
抑制することができず、また、再組み立てしても合格品（良品）とならないような無駄な
再組み立ての作業を繰り返してしまうおそれもあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５‐１９００２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、再組み立てされた製品の履歴情報に基づいて、再組み立て条件の適正化を図
ることができる製品の再組み立て支援システム、再組み立て支援方法、再組み立て支援プ
ログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明の製品の再組み立て支援システムは、複数の構成要
素からなる製品の製品データを入力する製品情報入力部と、前記構成要素を組み立て、製
品の作製を行なう作製部と、前記作製部で組み立てられた製品を検査し、製品が不良か否
かを判断する検査部と、前記検査部で不良と判断された製品の不良原因を解析する解析部
と、前記解析部から再組み立てに関する情報を受け前記不良製品を再度組み立てる再組み
立て部と、少なくとも前記製品情報、前記検査結果および前記再組み立てに関する情報を
格納するデータベースと、前記データベースの情報に基づいて、前記検査部で不良と判断
された製品に適した再組み立てに関する情報を前記解析手段に提供する再組み立て最適化
部とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の製品の再組み立て支援方法は、複数の構成要素からなる製品の製品デー
タが入力される工程と、前記構成要素を組み立て、製品の作製を行なう工程と、前記構成
要素で組み立てられた製品を検査し、製品が不良か否かを判断する工程と、不良と判断さ
れた製品の不良原因を解析する工程と、前記解析部から再組み立てに関する情報を受け前
記不良製品を再度組み立てる工程と、少なくとも前記製品情報、前記検査結果および前記
再組み立てに関する情報をデータベースに格納する工程と、前記データベースに格納され
た情報に基づいて、前記検査部で不良と判断された製品に適した再組み立てに関する情報
を前記解析手段に提供する工程とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の製品の再組み立て支援プログラムは、コンピュータに製品の再組み立て
を支援させるプログラムであって、該コンピュータに、複数の構成要素からなる製品の製
品データを入力させる手順と、該コンピュータに、前記構成要素を組み立て作製された製
品の検査結果に基づき不良原因を解析させる手順と、該コンピュータに、前記解析結果に
基づき再組み立てを指示させる手順と、該コンピュータに、少なくとも前記製品データ、
前記検査結果および前記解析結果を記憶装置に格納させる手順と、該コンピュータに、前
記記憶装置に格納された情報に基づいて、前記検査部で不良と判断された製品に適した再
組み立てに関する情報を前記解析手順に提供させる手順とを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、履歴情報の中から、評価の高い指示書モデルを抽出し、これに基づい
て効率的に指示書を作成することが可能となるため、解析担当者の能力に左右されること
なく、製品の再組み立ての成功率を上げることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係わる製造システム１の構成を示すブロック図。
【図２】本発明の第１の実施形態の動作を示すフローチャート。
【図３】本発明の第１の実施形態の動作を示すフローチャート。
【図４】本発明の第1の実施形態において指示書モデルが抽出する際の表同士の相関関係を示した図。
【図５】本発明の第２の実施形態の動作を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【実施例１】
【００１６】
図１は、本発明の実施の形態に係る製造システム１の概略構成を例示するためのブロッ
ク図である。
【００１７】
製造システム１は、たとえば、モータ、センサ、記録媒体、コンデンサなどの電気部品
、回路基板、半導体装置、電池などをフレームや装置に組み付ける電気機械等を組み立て
、組み立て後に、実際に製品を動作させて異常の有無や規格の検査をするエージング検査
や、温度サイクル検査などの耐環境検査、製品の外径寸法や傷などを検査する外観検査、
製品の重量や強度の検査、耐電圧検査など、作製した製品が良品か否か検査を行なうシス
テムである。
【００１８】
図１に示すように、本実施形態に係る製造システム１には、製品情報を入力するための
製品情報入力手段１１と、部品を組み立てて、製品を作製する作製手段１２と、作製した
製品が良品か不良品か検査する検査手段１３とが設けられており、さらに検査手段１３に
は不良の原因を調査するために製品の解析を行なう解析手段１４が、解析手段で解析した
後、製品の部品や装置等（以下、構成要素と称する）の再組み立てを行なう再組み立て手
段1５が設けられている。
【００１９】
これら各手段で得られた情報は履歴情報として、電気的に接続された各々のデータベー
スに逐次格納され、この格納された各種情報（以下、履歴情報という）は再組み立て手段
１５での適切な修理を可能とするために再組み立て最適化手段１６に提供される。
【００２０】
まず、製品情報格納手段１９は、オペレータが製品情報入力手段１１で入力した構成要
素に関する情報を格納する。表１に例示すように、作製する製品の製品モデルや、個々の
製品を識別する製品番号、構成要素のロット番号などが入力される。たとえば、表１に示
すように製品モデルＡの製品番号ＸＸＸは、各々Ａ３、Ｂ３等のロット番号が付されたＮ
個の構成要素から構成される製品であることがわかる。
【００２１】
これらの情報は、製品情報として製品情報格納手段１９に逐次格納され、また、この製
品情報格納手段１９から再組み立て最適化手段１６に提供される。
【表１】
2011076488.tif 000003
【００２２】
検査結果格納手段１７は検査手段１３で行われた作製した製品の検査結果を格納するも
のであり、この検査結果格納手段１７は、表２に例示するように、製品番号に対応させて
、作製した製品の検査結果が良品（ＯＫ）か不良品（ＮＧ）か、いずれかの検査結果が格
納される。なお、表２では、作製した製品の修理回数毎に検査結果が格納されるように示
されているが、検査回数毎に格納されるようにしても構わない。  ただし、検査回数毎に
格納される場合は、Ｎ回の検査に対して、修理はＮ−１回行なわれていることに留意する
。
【００２３】
これらの情報は、検査結果情報として検査結果格納手段１７に逐次格納され、また、再
組み立て最適化手段１６に提供される。
【表２】
2011076488.tif 000004
【００２４】
解析手段１４は、検査手段１３でNGとされた回数が閾値以上である製品モデルについて
、製品の解析を行い、不良品の原因を推測し、製品の再組み立て方法を指示する。実際に
は、解析担当者が不良品を解析し、不良品の原因を推測し、製品の再組み立て方法（修理
方法）を指示した書面（以下、指示書という）を作成し、修理担当者に修理方法を指示す
ることがあるが、これに限るものではなく、解析手段１４の作業を機械的に実現すること
も可能である。
【００２５】
再組み立て情報格納手段１８は、上記解析手段１４で作成された指示書の内容が格納さ
れる。たとえば表３のように、指示書の番号と製品番号を対応付け、構成要素の特性ごと
のパラメータ値の情報が格納されている。
【００２６】
ここで、構成要素の特性毎のパラメータ値とは、修理をするにあたり測定する製品を構
成する部品や装置の値である。すなわち、たとえば、製品がＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ
Ｄｒｉｖｅ）の場合だと、構成要素のＨＥＡＤの読取り精度や書き込み精度、振動など
がパラメータ値として考えられる。これらの情報は、再組み立て、すなわち、修理方法の
指示書として再組み立て情報格納手段１８に格納、保存され、また、再組み立て最適化手
段１６に提供される。
【００２７】
なお、本実施形態では、再組み立て情報格納手段１８は再組み立て手段１５に電気的に
接続されているが、必ずしもこれに限られるものではなく、解析手段１４に接続されてい
てもよい。
【表３】
2011076488.tif 000005
【００２８】
再組み立て手段１５は、解析手段１４で作成された指示書に従って、製品の再組み立て
を行なう手段である。
【００２９】
再組み立て最適化手段１６は、製品情報格納手段１９、検査結果格納手段１７、再組み立
て情報格納手段１８から提供された各種の情報に基づき、再組み立てを行なう製品に対し
て適切な指示書のモデルを検索し、このモデルを解析手段１４にフィードバックする。
【００３０】
この再組み立て最適化手段１６は、コンピュータによって構成し、このコンピュータに内
蔵されたプログラムを実行することによって、上述の情報処理を行うこともできる。この
コンピュータには、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：中央処
理装置）等からなる演算部、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ：読取り専用記
憶装置）及びＲＡＭ（Ｒａｍｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ：ランダムアクセス記
憶装置）等からなる主記憶装置、ハードディスク等からなる補助記憶装置、並びに入出力
インターフェース等が設けられており、バス等を介して相互に接続されている。ＣＰＵは
ＲＯＭに記憶されているプログラムまたは補助記憶装置からＲＡＭにロードされたプログ
ラムにしたがって、上述の情報処理を行う。また、入出力インターフェースには、キーボ
ード及びマウス等からなる入力部、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ：陰極線
管）またはＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ：液晶表示装置）等
にディスプレイ及びスピード等からなる出力部、モデムまたはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒ
ｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：構内通信網）カード等のネットワークインターフェースカード等
から構成される通信部が設けられている。
【００３１】
具体的には、解析手段１４で、現在再組み立ての対象としている製品（以下、対象製品
という）の情報と履歴情報とを比較して、履歴情報の中から評価が高い指示書を抽出し、
この指示書をモデルにして解析担当者が実際の指示書を作成される。ここで、指示書の評
価は、履歴情報に基づいて行なわれた構成要素毎のパラメータ値に対するランキングに基
づいて行なう。
【００３２】
表４に例示すように、履歴情報として蓄積された製品モデルＡの構成要素１のパラメー
タ値に対してランクＳからランクＣまでのランク付けを行う。その上で、このランキング
に基づき、たとえば、ランクＳには、ポイント３０を、ランクＡにはポイント１０を与え
る等、ランキングを数値化する。
【００３３】
なお、表４に示すランクキングは、たとえば、パラメータ毎の標準偏差により定めても
構わない。この場合、ばらつきが小さい値には、高いランクを与え、ばらつきが大きい値
には小さいランクが与えられる。
【表４】
2011076488.tif 000006
【００３４】
図２は、本実施形態に係る再組み立て工程を例示するフローチャートである。
【００３５】
図２のステップＳ３１に示すように、製品情報入力手段１１で作製する製品の情報を取
得する（ステップS３１）。
【００３６】
ここで、製品情報入力手段１１において、たとえば表５に示す内容の製品情報を入力し
、この製品について作製を行なったとする。
【表５】
2011076488.tif 000007
【００３７】
製品情報入力手段１１で製品ＺＺＺの情報を入力した後、作製手段１２で構成要素１か
らＮを実際に組み立てて、製品ＺＺＺを作製し（ステップＳ３２）、製品ＺＺＺの良品（
ＯＫ）、不良品（ＮＧ）を検査手段１３で判別する（ステップＳ３３）。検査の結果、良
品の場合は出荷されるが（ステップＳ３８）、不良品（ＮＧ）の場合には、製品ＺＺＺの
再組み立て、すなわち修理を行なうこととなる。
【００３８】
再組み立てを行なうにあたっては、まず解析手段１４で製品ＺＺＺを解析し、ＮＧの原
因を推測する（ステップＳ３４）。従来の技術の場合、解析手段１４が解析したＮＧの結
果のみに基づいて再組み立て製品の指示書を作成される。
【００３９】
しかし、本実施形態では、再組み立て最適化手段１６で、過去の履歴情報と製品ＺＺＺ
との製品情報とを比較し、評価の高い指示書モデルを抽出する（ステップＳ３５）。
【００４０】
この指示書モデルは、解析手段１４にフィードバックされ、この指示書モデルを参考に
、解析手段１４で指示書が作成される（ステップＳ３６）。そして、再組み立て手段１５
により再組み立てが行われる（ステップ３７）。
【００４１】
以下、評価の高い指示書が抽出されるステップについて説明する。
【００４２】
図３は、ステップＳ３５で示した評価の高い指示書のモデルを抽出するステップを示し
たフローチャートである。
【００４３】
まず、ステップ５１において、製品情報格納手段１９に基づいて製品モデルが一致する
製品を抽出する。たとえば、再組み立ての対象である製品ＺＺＺの製品モデルはＡである
ため、製品情報格納手段１９に蓄積された情報から製品モデルＡの製品を抽出する。
【００４４】
次に、ステップＳ５２で、さらに、再組み立て後に良品になった製品を抽出する。具体
的には、検査結果格納手段１７に蓄積された検査結果が良品（ＯＫ）の製品を抽出する。
【００４５】
ここで、再組み立て最適化手段１６が、検査結果格納手段１７に蓄積された検査結果に基
づいて、指示書毎の成功率を算定するようにし、閾値以上の成功率の製品を抽出するよう
にしても構わない。
【００４６】
さらにステップＳ５３で、抽出された製品の構成要素毎のパラメータ値に基づいて、高
い評価の指示書を抽出する。具体的には、予め作成した表４に基づいて、構成要素毎にポ
イントの高いパラメータ値を組み合わせ、再組み立て情報格納手段１８の中からポイント
の高いパラメータ値の構成要素からなる指示書を抽出する。
【００４７】
以上のステップを通して、ステップＳ５４において、評価の高い指示書のモデルを取得
することが可能となる。
【００４８】
図４は、これらの抽出作業を図示化したものである。それぞれの格納手段には、製品番
号のカラムが設けられているため、製品番号から相互に関連付けて情報を抽出することが
可能となる。
【００４９】
このようにすることで、適切なパラメータ値を有する評価の高い理想的な指示書のモデ
ルを抽出し、これに基づいて効率的に指示書を作成することが可能となり、再組み立て手
段に製品情報や修理回数等を考慮した適切なパラメータ値を指示することが可能となる。
【００５０】
このため、解析担当者の経験や能力に左右されることなく、精度の高い再組み立てを可能
とする。
【００５１】
また、これまでただ蓄積されてきた指示書に評価を与えることで、指示書を再組み立て
方法のノウハウとして活用可能なものとすることができる。
【実施例２】
【００５２】
本実施形態では、指示書の評価に加え、解析担当者の指示書成功率を評価し、成功率の
高い解析担当者に精度の高い指示書を作成させるようにした。
【００５３】
そこで、表６に例示するように、指示書を作成した解析担当者の識別子を再組み立て情
報格納手段１８に格納するようにする。
【００５４】
【表６】
2011076488.tif 000008
【００５５】
さらに、再組み立て最適化手段１６において、再組み立てを再組み立て情報格納手段１
８の履歴情報に基づいて、予め、解析担当者毎に作成した指示書の成功率を算定し、ラン
ク付けする。たとえば、解析担当者１０１の成功率は８０％、１０２は３０％等、成功率
を算定し、解析担当者１０１はＡランク、解析担当者１０２はＣランクとランク付けする
。
【００５６】
図５は、本実施形態に係る再組み立て作製工程を例示するフローチャートである。評価
の高い指示書を抽出するステップ（ステップＳ３５）までは第１の実施形態に係る図２と
同様である。
【００５７】
しかしながら、本実施形態では、評価の高い指示書モデルを抽出した後、解析担当者毎
の成功率を考慮して、指示書を作成するのに最適な担当者を判定する（ステップ３６）。
【００５８】
すなわち、評価の高い指示書が抽出された後、さらに、予め評価した解析担当者別のラン
キングに基づき、作成した指示書の成功率が高い解析担当者に指示書を作成させ（ステッ
プＳ３７）、ここで作成された指示書に基づいて再組み立てを実行させる（ステップＳ３
９）。
【００５９】
一方、ランクが低い解析担当者に対しては、評価の高い指示書モデルを渡し、演習とし
て指示書を作成させる（ステップＳ４０）。また、図示しないが、ランクが低い解析担当
者に対して、成功率の高い解析担当者が作成した指示書を演習のフィードバックとして与
えることで、学習効果を高めることが可能となる。
【００６０】
このようにすることで、履歴情報の中から、評価の高い指示書モデルを抽出し、これに
基づいて効率的に指示書を作成することが可能となり、解析担当者に製品情報や修理回数
等を考慮した適切なパラメータ値を提示することが可能となる。このようにすることで、
適切なパラメータ値を有する評価の高い理想的な指示書のモデルを抽出し、これに基づい
て効率的に指示書を作成することが可能となり、再組み立て手段に製品情報や修理回数等
を考慮した適切なパラメータ値を指示することが可能となる。このため、解析担当者の経
験や能力に左右されることなく、精度の高い再組み立てを可能とする。
【００６１】
また、これまで、ただ蓄積されてきた指示書に評価を与えることで、指示書を再組み立
て方法のノウハウとして活用可能なものとすることができる。
【００６２】
さらに、本実施形態では、各修理指示書に対応するように解析担当者の識別子が振られ
ているため、評価の高い修理指示書を誰が作成しているのか検索することが可能となって
いる。また、成功率が高い解析担当者に優先的に指示書を作成させることで、より再組み
立ての精度を高めることを可能とする。さらに、成功率が低い解析担当者には、演習とし
て指示書を検索することで、全体の底上げを図ることも可能とする。
【００６３】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要
旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示され
ている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実
施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実
施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
本発明は、製品の再組み立て支援システム、製品の再組み立て支援方法、製品の再組み
立て支援プログラムに利用することができる。
【符号の説明】
【００６５】
製品情報入力手段・・・１１、作製手段・・・１２、検査手段・・・１３、解析手段・・
・１４、再組み立て手段・・・１５、再組み立て最適化手段・・・１６、検査結果格納手
段・・・１７、再組み立て情報格納手段・・・１８、製品情報格納手段・・・１９
【図１】
2011076488.tif 000009
【図２】
2011076488.tif 000010
【図３】
2011076488.tif 000011
【図４】
2011076488.tif 000012
【図５】
2011076488.tif 000013