(57)【要約】【課題】個別に予測できない不良の存在を軽減し、時間の経過による不良率の変化に対応できるようにし、また不良発生条件の知識を必要としないで不良率が得られるようにした。【解決手段】過去に生産した製品の製造品質データ、製品および評価対象製品の設計データ、製品および評価対象製品に組付ける部品の設計データを記憶するデータベース部１００と、データベース部１００の各データから過去に生産した製品の製造品質データである不良データ及び生産データと、過去に生産した製品および評価対象製品の設計データとを収集するデータ収集部１０と、データ収集部１０の各データから過去に生産した製品の不良を集計する過去不良集計部３０と、データ収集部１０と過去不良集計部３０の各データから評価対象製品の不良を予測する不良予測部４０と、を有する。【選択図】　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去に生産した製品の不良データと生産データとを含む製造品質データ及び過去に生産した製品の設計データの相互のデータに基づいて不良を集計し、該集計した結果と製造実績の無い評価対象製品の設計データに基づいて、製造実績の無い評価対象製品の不良を予測することを特徴とする不良予測方法。
【請求項２】
過去に生産した製品の不良データと生産データとを含む製造品質データ及び過去に生産した製品の設計データの相互のデータに基づいて不良を集計し、該集計した結果と製造実績の無い評価対象製品の設計データに基づいて、製造実績の無い評価対象製品の不良を予測し、更に過去に生産した製品と製造実績のない評価対象製品の設計データに、過去に生産した製品と製造実績のない評価対象製品に組付ける部品の設計データを使用して、過去に生産した製品と製造実績のない評価対象製品の組付け部品の性質を表す分類を対応付けることを特徴とする不良予測方法。
【請求項３】
前記不良の集計は、過去に生産した製品の製造品質データや過去に生産した製品の設計データに基づいて、評価に必要なデータ収集条件にて使用するデータを選択することを特徴とする請求項１または２に記載の不良予測方法。
【請求項４】
前記不良の集計は、集計に使用する集計項目を選択することを特徴とする請求項１または２に記載の不良予測方法。
【請求項５】
前記不良の集計は、集計した結果に更にデータを追加することを特徴とする請求項１または２に記載の不良予測方法。
【請求項６】
過去に生産した製品の製造品質データ、過去に生産した製品および評価対象製品の設計データ、過去に生産した製品及び評価対象製品に組付ける部品の設計データを記憶するデータベース部と、
該データベース部の各データから過去に生産した製品の製造品質データである不良データ及び生産データと、
過去に生産した製品および評価対象製品の設計データとを収集するデータ収集部と、
該データ収集部の各データから過去に生産した製品の不良を集計する過去不良集計部と、
前記データ収集部と過去不良集計部の各データに基づいて評価対象製品の不良を予測する不良予測部と、を備えたことを特徴とする不良予測システム。
【請求項７】
前記データ収集部には、指定された組み付け部品識別に性質分類識別を対応付ける性質分類識別付加部を有することを特徴とする請求項６に記載の不良予測システム。
【請求項８】
前記過去不良集計部は、データを集計する項目を選択して入力する集計項目入力部を有することを特徴とする請求項６に記載の不良予測システム。
【請求項９】
前記過去不良集計部は、データを追加する不良データ入出力部を有することを特徴とする請求項６に記載の不良予測システム。
【請求項１０】
前記過去不良集計部は、データを収集する条件を入力する収集条件入力部を有することを特徴とする請求項６に記載の不良予測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、評価対象製品の構想段階、設計段階、試作準備段階、等の生産前において、製品の品質を考慮した設計や生産準備を支援する不良予測方法及び不良予測システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
製品及び部品の設計や生産準備を支援する不良予測方法及び不良予測システムとして、従来の技術には次のようなものがある。
例えば、特開２００１−１２１３６７公報には、設計等の製造前の段階で製品の持つ組立不良率係数を摘出する方法及びそのシステムとして、製品を構成する一つ一つの部品を抽出し、その部品の組立作業を構成する一つ一つの作業工程を抽出し、その作業工程に当てはまる係数、すなわち標準組付け動作の不良率係数、部品補正条件の部品条件補正係数、チェック工程のチェック工程補正係数、及び職場の職場定数を抽出し、例えば乗算等の計算式を用いて不良率を算出し、算出した不良率を合算するという技術が開示されている。
しかしながら、上述の技術では、標準組付動作、部品補正条件、チェック工程、職場ごとに係数が決められているので、標準組付動作、部品補正条件、チェック工程、職場が結合して発生する不良、未だ分析されず係数に表れていない不良、あるいは製品特性固有の不良についての予測ができない。また、上記不良率係数、部品条件補正係数、チェック工程補正係数、及び職場定数が決められている一方、実際上これら各係数は日々変化するため、不良率が時間の経過による変化に対応できていない。
更に、特開２０００−１０５７８７公報には、不良率評価方法および不良率評価システムとして、製品を構成する一つ一つの部品が組付けられる組付け箇所を抽出し、その組付け箇所と、「寸法」「角度」「重量」「形状」「レイアウト」などで表される「構造的条件」、「設備・方法」とが同一の、不良現象を生じる構造的条件、設備・方法を記述した不良情報を抽出し、抽出した不良情報を合算するという技術が開示されている。
しかしながら、上記の技術では、構造的条件や設備・方法ごとに不良率が決められているので、その他の要因による不良率に表せられない不良、構造的条件以外の製品特性固有の不良についての予測ができない。また、構造的条件や設備・方法ごとに不良率が決められている一方、実際上不良率は日々変化するため、不良率が時間の経過による変化に対応できていない。
【０００３】
また、特開平１１−１７５５７７号公報には、仮想製造支援設計方法及び仮想製造支援設計システムとして、実装製品を構成する一つ一つの部品のランドを抽出し、そのランドと他の部品が組付けられるランドのギャップを算出し、そのランド相互間ギャップごとの不良率を部品・基板公称寸法等の部品・基板形状データ、寸法公差、搭載公差等の公差情報を基に、不良率シミュレーション（モンテカルロ法）を用いて不良率を算出するという技術が開示されている。
しかしながら、部品・基板形状データ、公差情報を基に、不良率シミュレーションで不良率を計算しているので、不良率シミュレーションで表せないその他の要因による不良不良や寸法以外の製品特性固有の不良が予測できない。また、部品・基板形状データ、公差情報を基に、不良率シミュレーションで不良率を計算しているが、実際上不良率は日々変化するため、不良率が時間の経過による変化に対応できていない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このように従来の各先行技術では、それぞれ個別に予測できない不良が存在するという問題があり、また不良率が時間の経過による変化に対応できていないという問題があって、不良率を低減した設計ができない。
更に、不良現象が組付け箇所ごとに複数種類存在する製品の場合、評価対象製品の、構想段階、設計段階、試作準備段階、等の生産前において、不良を予測するには、組付け部品識別ごとの不良率、組付け方法や構造的特徴や不良現象の組み合わせごとの不良率等を予め用意する必要があるが、組付け部品識別ごとの不良率、組付け方法や構造的特徴や不良現象の組み合わせごとの不良率等を予め用意するには、不良発生条件の知識が必要で、知識を有しないユーザにとっては、この不良率等を予め用意することはできないという問題があった。
本発明は、上述の問題に鑑み、個別に予測できない不良の存在を軽減し、時間の経過による不良率の変化に対応できるようにし、また不良発生条件の知識を必要としないで不良率が得られる不良予測方法及び不良予測システムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成する本発明の請求項１の不良予測方法は、過去に生産した製品の不良データと生産データとを含む製造品質データ及び過去に生産した製品の設計データの相互のデータに基づいて不良を集計し、該集計した結果と製造実績の無い評価対象製品の設計データに基づいて、製造実績の無い評価対象製品の不良を予測することを特徴とする。
この発明によれば、過去に生産した製品の実績データを使用しかつ集計することにより、組合せによる不良や分析できない不良にも対処することができ、更に製造品質データ及び設計データを更新して時間の経過にも対処でき、例えば組付け部品識別ごとの不良率、組付け方法や構造的特徴や不良現象の組合せごとの不良率等を予め用意しなくてよいので不良発生条件の知識が不必要となり、また過去に生産した製品の製造品質データを集計するので、事実に基づいた不良を予測することができる。
請求項２の不良予測方法の発明は、過去に生産した製品の不良データと生産データとを含む製造品質データ及び過去に生産した製品の設計データの相互のデータに基づいて不良を集計し、該集計した結果と製造実績の無い評価対象製品の設計データに基づいて、製造実績の無い評価対象製品の不良を予測し、更に過去に生産した製品と製造実績のない評価対象製品の設計データに、過去に生産した製品と製造実績のない評価対象製品に組付ける部品の設計データを使用して、過去に生産した製品と製造実績のない評価対象製品の組付け部品の性質を表す分類を対応付けることを特徴とする。
この発明によれば、上述の効果に加え、評価対象製品の組付け部品が、過去に生産した製品の中に存在しない場合でも、過去に生産した製品、評価対象製品の設計データに、品質が同じ傾向にある組付け部品特性をその製品の組付け部品の性質を表す分類として対応付けることにより、評価対象製品の組付け部品の性質分類と同一の性質分類をもつ過去に生産した製品の組付け部品のデータを使用して、不良を予測することができるので、その組付け部品の不良を予測することができる。
【０００６】
請求項３の不良予測方法の発明は、上記の発明において、前記不良の集計は、過去に生産した製品の製造品質データや過去に生産した製品の設計データに基づいて、評価に必要なデータ収集条件にて使用するデータを選択することを特徴とする。
この発明によれば、上述の効果に加え、過去に生産した製品の製造品質データや、その製品の設計データから、不良を集計するときに、例えば評価対象製品と同一のライン、製品特性の組み合わせや、品質が同じ傾向にある生産時期、製品、ライン、製品特性の組み合わせのデータを選択して使用することができるので、予測の精度が高くなる。更に例えば、評価対象製品のライン、製品特性の組み合わせ等が決定される前に、任意の生産時期、製品、ライン、製品特性の組み合わせのデータを選択して使用することにより、その組み合わせでの不良が予測できるので、不良の少ないライン、製品特性の組み合わせを決定することができる。
請求項４の不良予測方法の発明は、不良の集計は、集計に使用する集計項目を選択することを特徴とする。
この発明によれば、上述の効果に加え、評価対象製品の集計項目の組み合わせが、過去に生産した製品の中に存在しない場合、評価対象製品の集計項目の組み合わせが、過去に生産した製品の中に存在するように、集計項目を選択することができるので、その集計項目の組み合わせに含まれる組付け部品の不良を予測することができる。
【０００７】
請求項５の不良予測方法の発明は、不良の集計は、集計した結果に更にデータを追加することを特徴とする。
この発明によれば、上述の効果に加え、評価対象製品の集計項目の組み合わせが、集計した結果に存在しない場合でも、その集計した結果にその集計項目の組み合わせを追加することができるので、その集計項目の組み合わせに含まれる組付け部品の不良を予測することができる。
請求項６の不良予測システムの発明は、過去に生産した製品の製造品質データ、過去に生産した製品および評価対象製品の設計データ、過去に生産した製品および評価対象製品に組付ける部品の設計データを記憶するデータベース部と、データベース部の各データから過去に生産した製品の製造品質データである不良データ及び生産データと、過去に生産した製品および評価対象製品の設計データとを収集するデータ収集部と、データ収集部の各データから過去に生産した製品の不良を集計する過去不良集計部と、データ収集部と過去不良集計部の各データから評価対象製品の不良を予測する不良予測部と、を有することを特徴とする。
この発明によれば、過去に生産した製品の実績データを使用しかつ集計することにより、組合せによる不良や分析できない不良にも対処することができ、更に製造品質データ及び設計データを更新して時間の経過にも対処でき、例えば組付け部品識別ごとの不良率、組付け方法や構造的特徴や不良現象の組合せごとの不良率等を予め用意しなくてよいので不良発生条件の知識が不必要となり、また過去に生産した製品の製造品質データを集計するので、事実に基づいた不良を予測することができる。
請求項７の不良予測システムの発明は、上記の発明において、データ収集部には、指定された組み付け部品識別に性質分類識別を対応付ける性質分類識別付加部を有することを特徴とする。
この発明によれば、上述の効果に加え、評価対象製品の組付け部品が、過去に生産した製品の中に存在しない場合でも、過去に生産した製品、評価対象製品の設計データに、品質が同じ傾向にある組付け部品特性をその製品の組付け部品の性質を表す分類として対応付けることにより、評価対象製品の組付け部品の性質分類と同一の性質分類をもつ過去に生産した製品の組付け部品のデータを使用して、不良を予測することができるので、その組付け部品の不良を予測することができる。
【０００８】
請求項８の不良予測システムの発明は、上記の発明において、過去不良集計部は、データを集計する項目を選択して入力する集計項目入力部を有することを特徴とする。
この発明によれば、上述の効果に加え、評価対象製品の集計項目の組み合わせが、過去に生産した製品の中に存在しない場合、評価対象製品の集計項目の組み合わせが、過去に生産した製品の中に存在するように、集計項目を選択することができるので、その集計項目の組み合わせに含まれる組付け部品の不良を予測することができる。
請求項９の不良予測システムの発明は、上記の発明において、過去不良集計部は、データを追加する不良データ入出力部を有することを特徴とする。
この発明によれば、上述の効果に加え、評価対象製品の集計項目の組み合わせが、集計した結果に存在しない場合でも、その集計した結果にその集計項目の組み合わせを追加することができるので、その集計項目の組み合わせに含まれる組付け部品の不良を予測することができる。
請求項１０の不良予測システムの発明は、上記の発明において、過去不良集計部は、データを収集する条件を入力する収集条件入力部を有することを特徴とする。
この発明によれば、上述の効果に加え、過去に生産した製品の製造品質データや、その製品の設計データから、不良を集計するときに、例えば評価対象製品と同一のライン、製品特性の組み合わせや、品質が同じ傾向にある生産時期、製品、ライン、製品特性の組み合わせのデータを選択して使用することができるので、予測の精度が高くなる。更に例えば、評価対象製品のライン、製品特性の組み合わせ等が決定される前に、任意の生産時期、製品、ライン、製品特性の組み合わせのデータを選択して使用することにより、その組み合わせでの不良が予測できるので、不良の少ないライン、製品特性の組み合わせを決定することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
ここで、図１から図３を参照して、本発明の実施の形態を説明する。本発明は、過去に生産した製品の製造品質データや、その製品の設計データや、その製品に組付ける部品の設計データを蓄積しておいて、製造実績の無い評価対象製品の設計データや、その製品に組付ける部品の設計データから、その製品の不良を予測するものである。
図１は、全体のシステム構成を示すものである。図１においては、過去に生産した製品（以下既製品という）の製造品質データや、過去に生産した製品である既製品および製造実績のない評価対象製品それぞれの設計データや、既製品及び評価対象製品それぞれに組付ける部品の設計データを記憶するデータベース部１００と、このデータベース部１００のデータから、既製品の不良データ及び生産データ、既製品および評価対象製品の設計データを収集するデータ収集部１０と、データ収集部１０のデータから既製品の不良を集計する過去不良集計部３０と、データ収集部１０と過去不良集計部３０のデータから評価対象製品の不良を予測する不良予測部４０から構成される。
このうち、データベース部１００は、既製品の不良データや、生産データが記憶されている製造品質データベース１と、既製品および評価対象製品それぞれの製品ごとの設計データや、既製品および評価対象製品それぞれの製品への組付け箇所ごとの設計データが記憶されている製品設計データベース２と、既製品および評価対象製品それぞれの製品に組付ける部品の設計データが記憶されている組付け部品設計データベース３から構成される。
そして、製造品質データベース１は、生産時期、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別、不良現象ごとの不良件数で表される不良データと、生産時期、製品識別、ライン識別ごとの生産枚数で表される生産データとが記憶される。
また、製品設計データベース２は、製品識別ごとの製品特性（被組み付け部品や組立ジグの特性等の組み合わせ）で表される製品識別ごとの製品設計データと、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別ごとの組付け部品識別、組付け方法、組付け箇所特性（被組み付け部品や組立ジグの組付け箇所ごとの特性等の組み合わせ）で表される組付け箇所ごと製品設計データが記憶される。
更に、組付け部品設計データベース３は、組付け部品識別ごとの組付け部品特性（組付け部品の特性等の組み合わせ）で表される組付け部品設計データが記憶される。
【００１０】
また、データ収集部１０は、次のブロックで構成される。すなわち、性質分類データを入出力する性質分類データ入出力部１１と、その性質分類データが記憶されている性質分類データ記憶部２１と、組付け部品設計データベース３からの指定された組付け部品の識別に性質分類の識別を対応付けする性質分類識別付加部１２とを有し、製造品質データベース１及び製品設計データベース２からのデータを収集する条件を入力する収集条件入力部１３と、この収集条件入力部１３からのデータを収集する条件下にて製造品質データベース１から不良データと生産データを収集する製造品質データ収集部１４と、その不良データを記憶する不良データ記憶部２２と、その生産データを記憶する生産データ記憶部２３と、評価対象製品の製品識別を入力する評価対象製品識別入力部１５と、収集条件入力部１３からのデータを収集する条件下にて既製品および評価対象製品の設計データを収集する設計データ収集部１６と、既製品の設計データを記憶する過去設計データ記憶部２４と、評価対象製品の設計データを記憶する評価対象設計データ記憶部２５とを有する。
ここにおいて、性質分類データ記憶部２１は、性質分類識別ごとの組付け部品特性で表される性質分類データが記憶される。性質分類データ入出力部１１は、性質分類データ記憶部２１に記憶されているデータを追加入力、編集、出力する。性質分類識別付加部１２は、組付け部品設計データベース３から、設計データ収集部１６によって指定された組付け部品識別の組付け部品設計データを性質分類データに対応付けして収集する。
また、収集条件入力部１３は、製造品質データ収集部１４と設計データ収集部１６にてデータを収集する条件として、製造品質データベース１に記憶されている生産時期、製品識別、ライン識別と、製品設計データベース２に記憶されている製品特性とを選定入力する。この場合、任意の生産時期、製品識別、ライン識別、製品特性を入力することができる。そしてここでは、入力はある範囲を区切った範囲入力、或いは区切らないあいまい入力のいずれでもよい。
【００１１】
製造品質データ収集部１４は、製造品質データベース１から、収集条件入力部１３によって入力された条件の製品の不良データと生産データを収集し、それぞれ不良データ記憶部２２と生産データ記憶部２３に記憶させる。そして、不良データ記憶部２２は、生産時期、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別、不良現象ごとの不良件数で表される不良データが記憶される。また、生産データ記憶部２３は、生産時期、製品識別、ライン識別ごとの生産枚数で表される生産データが記憶される。
評価対象製品識別入力部１５は、設計データ収集部１６にてデータを収集する評価対象製品の製品識別として、製品設計データベース２に記憶されている製品識別を選定入力する。この場合、任意の製品識別を入力することができる。そしてここでは、入力はある範囲を区切った範囲入力、或いは区切らないあいまい入力のいずれでもよい。
設計データ収集部１６は、製品設計データベース２から、収集条件入力部１３によって入力された条件の製品の組付け箇所ごと製品設計データを収集し、組付け箇所ごと製品設計データの組付け部品識別を、性質分類識別付加部１２に指定し、そして組付け箇所ごと製品設計データと、性質分類識別付加部１２によって対応付けられた組付け部品識別ごとの性質分類識別の組付け部品識別を比較し、組付け箇所ごとの設計データに性質分類別識別を対応付け、過去設計データ記憶部２４に記憶させる。また、製品設計データ２から、評価対象製品識別入力部１５によって入力された製品識別の製品の組付け箇所ごと製品設計データを収集し、組付け箇所ごと製品設計データの組付け部品識別を、性質分類識別付加部１２に指定し、組付け箇所ごと製品設計データと、性質分類識別付加部１２によって対応付けられた組付け部品識別ごとの性質分類識別の組付け部品識別を比較し、組付け箇所ごとの設計データに性質分類別識別を対応付け、評価対象設計データ記憶部２５に記憶させる。そして、過去設計データ記憶部２４は、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別ごとの組付け部品識別、組付け方法、組付け箇所特性、性質分類識別で表される過去設計データが記憶される。また、評価対象設計データ記憶部２５は、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別ごとの組付け部品識別、組付け方法、組付け箇所特性、性質分類識別で表される評価対象設計データが記憶される。
【００１２】
更に、過去不良集計部３０は、データを集計する項目を入力する集計項目入力部３１と、生産データ、過去設計データから、組付け点数を算出する組付け点数算出部３２と、過去設計データ、不良データ、その組付け点数から、不良率を含む集計不良データを算出する不良集計部３３と、その集計不良データを記憶する集計不良データ記憶部３５と、その集計不良データを入出力する集計不良データ入出力部３４とから構成される。
このうち、集計項目入力部３１は、組付け点数算出部３２、不良集計部３３、不良予測部４０での使用個数算出部４１、予測部４２にてデータを集計する項目として、「性質分類識別」、「組付け部品識別」、「組付け方法」、「組付け箇所特性」の項目から、項目を選択して入力し、集計項目とする。
組付け点数算出部３２は、生産データ記憶部２３に記憶された生産データから、製品識別、ライン識別ごとの生産枚数を算出し、過去設計データ記憶部２４に記憶された過去設計データと、製品識別、ライン識別ごとの生産枚数から、集計項目ごとの組付け点数を算出する。
不良集計部３３は、過去設計データ記憶部２４に記憶された過去設計データと、不良データ記憶部２２に記憶された不良データの、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別を比較し、過去設計データに不良データを対応付け、不良データが対応付けられた過去設計データから、集計項目、不良現象ごとの不良件数を算出し、集計項目、不良現象ごとの不良件数と、組付け点数算出部３２で算出した組付け点数の集計項目を比較し、集計項目、不良現象ごとの不良件数に組付け点数を対応付ける。そして、その集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数から、集計項目、不良現象ごとの不良率（不良件数／組付け点数）を算出し、その集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数と、算出した不良率の、集計項目、不良現象を比較し、その集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数に、不良率を対応付け、集計不良データ記憶部３５に記憶させる。
集計不良データ記憶部３５は、集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数、不良率で表される集計不良データが記憶される。また、集計不良データ入出力部３４は、集計不良データ記憶部３５に記憶されているデータを追加入力、編集、出力する。
【００１３】
不良予測部４０は、評価対象設計データ記憶部２５での評価対象設計データから、使用個数を算出する使用個数算出部４１と、その使用個数、集計不良データから予測不良率を含む予測結果を算出する予測部４２と、その予測結果を記憶する予測結果記憶部４４と、その予測結果を出力する予測結果出力部４３から構成される。
このうち、使用個数算出部４１は、評価対象設計データ記憶部２５に記憶された評価対象設計データから集計項目ごとの使用個数を算出する。
予測部４２は、使用個数算出部４１で算出した使用個数と、集計不良データ記憶部３５に記憶された集計不良データの集計項目を比較し、集計項目ごとの使用個数に集計不良データを対応付け、その集計項目、不良現象ごとの使用個数、不良件数、組付け点数、不良率から、集計項目、不良現象ごとの予測不良率（不良率×使用個数）を算出する。また、その集計項目、不良現象ごとの使用個数、不良件数、組付け点数、不良率と、算出した予測不良率の集計項目、不良現象を比較し、その集計項目、不良現象ごとの使用個数、不良件数、組付け点数、不良率に、予測不良率を対応付け、予測結果記憶部４４に記憶させる。更に、その集計項目、不良現象ごとの使用個数、不良件数、組付け点数、不良率、予測不良率から、集計項目ごとの不良件数（集計項目ごとに、不良現象ごとの不良件数を合計したもの）、予測不良率（集計項目ごとに、不良現象ごとの予測不良率を合計したもの）と、不良現象ごとの予測不良率（不良現象ごとに、集計項目ごとの予測不良率を合計したもの）と、製品全体の予測不良率（全ての予測不良率を合計したもの）を算出し、予測結果記憶部４４に記憶させる。
予測結果記憶部４４は、集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数、不良率、予測不良率で表される予測結果と、集計項目ごとの不良件数、予測不良率、不良現象ごとの予測不良率、製品全体の予測不良率で表される予測集計結果とが記憶される。予測結果出力部４３は、予測結果記憶部４４に記憶されているデータを出力する。
【００１４】
上述の各項目を例えば、プリント基板（ＰＣＢ）にて例示すると、
「生産時期」は、生産年月、生産年月日等、
「製品識別」は、ＰＣＢ番号、ＰＣＢ名称等、
「ライン識別」は、ライン番号、ライン名称等、
「組付け箇所識別」は、リファレンス番号（アドレス）等、
「製品特性」は、ＰＷＢの形状、寸法、材質、表面処理、面付け方法、面付け数、はんだ印刷マスクの形状、寸法、材質、表面処理等の組み合わせ、
「部品識別」は、実装部品の番号、品名、メーカーとメーカー型番等、
「組付け方法」は、実装方法、実装工程（設備、人等）、実装角度等の組み合わせ、
「組付け箇所特性」は、実装面、実装座標、実装角度、パッド形状、寸法、レジスト形状、寸法、はんだ印刷マスク開口部形状、寸法等の組み合わせ、
「組付け部品特性」は、形状概要（ＱＦＰ、ＳＯＰ、ＣＨＩＰ等）、ピン形状概要（フラット、ガルウィング等）、ピン数、長さ、幅、高さ、ピッチ、材質、マーク、極性、荷姿概要（エンボステープ、トレイ、スティック等）、荷姿寸法、荷姿角度等の組み合わせ、を用いている。
【００１５】
次に、図２、図３を参照して全体のシステムの処理フローを説明する。ここで、データベース部１００は、予め用意されており、随時、メンテナンスされた新たなデータが入っているものとする。
図２において、まず、ステップ５０では、性質分類識別付加機能を使用するか否かを判断する。性質分類識別付加機能を使用する場合、ステップ５０１にて、性質分類データ入出力部１１を用いて性質分類データ記憶部２１に品質が同じ傾向にある組付け部品特性を入力し、それに対応する性質分類識別を入力する。あるいは、以前に記憶されている性質分類データを編集する。
これらの処理の後ステップ５１にて、評価対象製品識別入力部１５を用いて、評価対象製品の製品識別を、製品設計データベース２に記憶されている製品識別から選定入力し、または、任意の製品識別を入力する。次いで、ステップ５２にて、設計データ収集部１６は、製品設計データベース２からステップ５１によって入力された製品識別の製品の組付け箇所ごと製品設計データを収集する。その後、ステップ５３にて、性質分類識別付加機能を使用するか否かを判断する。
性質分類識別付加機能を使用する場合、ステップ５３１にて、設計データ収集部１６は、ステップ５２で収集した組付け箇所ごと製品設計データの組付け部品識別を性質分類識別付加部１２に指定する。
そして、ステップ５３２にて、性質分類識別付加部１２は、組付け部品設計データベース３から、ステップ５３１によって指定された組付け部品識別の組付け部品設計データを収集し、収集した組付け部品設計データと、性質分類データ記憶部２１に記憶されている性質分類データの組付け部品特性を、比較し、指定された組付け部品識別に性質分類識別を対応付ける。ステップ５３３では、設計データ収集部１６は、ステップ５２で収集した組付け箇所ごと設計データと、ステップ５３２で対応付けられた組付け部品識別ごとの性質分類識別の組付け部品識別を比較し、組付け箇所ごと設計データに性質分類別識別を対応付け、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別ごとの組付け部品識別、組付け方法、組付け箇所特性、性質分類識別で表される評価対象設計データとし、評価対象設計データ記憶部２５に記憶させる。
他方、ステップ５３にて、性質分類識別付加機能を使用しない場合、ステップ５４にて、設計データ収集部１６は、ステップ５２で収集した組付け箇所ごとの設計データを、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別ごとの組付け部品識別、組付け方法、組付け箇所特性で表される評価対象設計データとし、評価対象設計データ記憶部２５に記憶させる。
【００１６】
ステップ５５では、収集条件入力部１３にて収集条件入力機能を使用するか否かを判断する。
収集条件入力機能を使用する場合、ステップ５５１にて、収集条件入力部１３を用いて、評価に必要なデータを収集する条件として、製造品質データベース１に記憶されている生産時期、製品識別、ライン識別と、製品設計データベース２に記憶されている製品特性から、選定入力、または、任意の生産時期、製品識別、ライン識別、製品特性を入力する。ステップ５５２では、製造品質データ収集部１４は、製造品質データベース１から、ステップ５３１によって入力された条件の不良データと生産データを収集し、それぞれ不良データ記憶部２２に、生産時期、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別、不良現象ごとの不良件数で表される不良データを記憶させ、生産データ記憶部２３に、生産時期、製品識別、ライン識別ごとの生産枚数で表される生産データを記憶させる。そして、ステップ５５３では、設計データ収集部１６は、製品設計データベース２から、ステップ５５１によって入力された条件の製品の組付け箇所ごと製品設計データを収集する。
他方、ステップ５５にて収集条件入力機能を使用しない場合、ステップ５６にて、製造品質データ収集部１４は、製造品質データベース１から不良データと生産データを収集し、それぞれ、不良データ記憶部２２に、生産時期、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別、不良現象ごとの不良件数で表される不良データを記憶させ、生産データ記憶部２３に、生産時期、製品識別、ライン識別ごとの生産枚数で表される生産データを記憶させる。その後、ステップ５７では、設計データ収集部１６は、製品設計データベース２から組付け箇所ごと製品設計データを収集する。
【００１７】
ステップ５８では、性質分類識別付加部１２の性質分類識別付加機能を使用するか否かを判断する。
性質分類識別付加機能を使用する場合、ステップ５８１では、設計データ収集部１６は、ステップ５７、またはステップ５５３で収集した組付け箇所ごと製品設計データの組付け部品識別を性質分類識別付加部１２に指定する。そして、ステップ５８２にて、性質分類識別付加部１２は、組付け部品設計データベース３から、ステップ５８１によって指定された組付け部品識別の組付け部品設計データを収集し、収集した組付け部品設計データと、性質分類データ記憶部２１に記憶されている性質分類データの組付け部品特性を比較し、指定された組付け部品識別に性質分類識別を対応付ける。その後、ステップ５８３にて、設計データ収集部１６は、ステップ５７、またはステップ５５３で収集した組付け箇所ごと製品設計データと、ステップ５８２で対応付けられた組付け部品識別ごとの性質分類識別の組付け部品識別を比較し、組付け箇所ごと設計データに性質分類別識別を対応付け、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別ごとの組付け部品識別、組付け方法、組付け箇所特性、性質分類識別で表される過去設計データとし、過去設計データ記憶部２４に記憶させる。
ステップ５８にて性質分類識別付加機能を使用しない場合、ステップ５９にて、設計データ収集部１６は、ステップ５７、またはステップ５５３で収集した組付け箇所ごと製品設計データを、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別ごとの組付け部品識別、組付け方法、組付け箇所特性で表される過去設計データとし、過去設計データ記憶部２４に記憶させる。
【００１８】
次いで図３に至り、ステップ６０にて、集計項目入力部３１の集計項目入力機能を使用するか否かを判断し、性質分類識別付加部１２の性質分類識別付加機能を使用するか否かを判断する。そして、これらの集計項目入力機能を使用か否か、性質分類識別付加機能を使用か否かによって４つの場合に分けられる。すなわち、集計項目入力機能及び性質分類識別付加機能を使用しない場合、ステップ６１では、集計項目入力部３１は、組付け点数算出部３２、不良集計部３３、使用個数算出部４１、予測部４２で、データを集計する項目として、「組付け部品識別」、「組付け方法」、「組付け箇所特性」を、集計項目とする。集計項目入力機能を使用せず性質分類識別付加機能を使用する場合、ステップ６０１にて、集計項目入力部３１は、組付け点数算出部３２、不良集計部３３、使用個数算出部４１、予測部４２で、データを集計する項目として、「性質分類識別」、「組付け方法」、「組付け箇所特性」を、集計項目とする。集計項目入力機能を使用し性質分類識別付加機能を使用しない場合、ステップ６０２にて、集計項目入力部３１は、組付け点数算出部３２、不良集計部３３、使用個数算出部４１、予測部４２で、データを集計する項目として、「組付け部品識別」、「組付け方法」、「組付け箇所特性」の項目から、項目を選択入力し、集計項目とする。集計項目入力機能及び性質分類識別付加機能を使用する場合、ステップ６０３にて、集計項目入力部３１は、組付け点数算出部３２、不良集計部３３、使用個数算出部４１、予測部４２で、データを集計する項目として、「性質分類識別」、「組付け部品識別」、「組付け方法」、「組付け箇所特性」の項目から、項目を選択入力し、集計項目とする。
【００１９】
次いで、ステップ６２にて、組付け点数算出部３２は、生産データ記憶部２３に記憶された生産データから、製品識別、ライン識別ごとの生産枚数を算出し、過去設計データ記憶部２４に記憶された過去設計データと、製品識別、ライン識別ごとの生産枚数から、集計項目ごとの組付け点数を算出する。
ステップ６３にて、不良集計部３３は、過去設計データ記憶部２４に記憶された過去設計データと、不良データ記憶部２２に記憶された不良データの、製品識別、ライン識別、組付け箇所識別を比較し、過去設計データに不良データを対応付ける。そして、不良データが対応付けられた過去設計データから、集計項目、不良現象ごとの不良件数を算出する。集計項目、不良現象ごとの不良件数と、ステップ６２で算出した組付け点数の集計項目を比較し、集計項目、不良現象ごとの不良件数に、組付け点数を対応付ける。その集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数から、集計項目、不良現象ごとの不良率（不良件数／組付け点数）を算出する。その集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数と、算出した不良率の集計項目、不良現象を比較し、その集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数に不良率を対応付け、集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数、不良率で表される集計不良データとし、集計不良データ記憶部３５に記憶させる。
次いで、ステップ６４にて、集計不良データ入出力機能を使用するか否かを判断する。集計不良データ入出力機能を使用する場合、ステップ６４１にて、集計不良データ入出力部３４を用いて、集計不良データ記憶部３５に記憶されている集計不良データを追加入力する。
ステップ６５では、使用個数算出部４１は、評価対象設計データ記憶部２５に記憶された評価対象設計データから、集計項目ごとの使用個数を算出する。
【００２０】
ステップ６６にて、予測部４２は、ステップ６５で算出した使用個数と、集計不良データ記憶部３５に記憶された集計不良データの、集計項目を比較し、集計項目ごとの使用個数に、集計不良データを対応付ける。そして、その集計項目、不良現象ごとの使用個数、不良件数、組付け点数、不良率から集計項目、不良現象ごとの予測不良率（不良率×使用個数）を算出する。更に、その集計項目、不良現象ごとの使用個数、不良件数、組付け点数、不良率と、算出した予測不良率の、集計項目、不良現象を比較し、その集計項目、不良現象ごとの使用個数、不良件数、組付け点数、不良率に、予測不良率を対応付け、集計項目、不良現象ごとの不良件数、組付け点数、不良率、予測不良率で表される予測結果とし、予測結果記憶部４４に記憶させる。また、その集計項目、不良現象ごとの使用個数、不良件数、組付け点数、不良率、予測不良率から集計項目ごとの不良件数（集計項目ごとに、不良現象ごとの不良件数を合計したもの）、予測不良率（集計項目ごとに、不良現象ごとの予測不良率を合計したもの）と、不良現象ごとの予測不良率（不良現象ごとに、集計項目ごとの予測不良率を合計したもの）と、製品全体の予測不良率（全ての予測不良率を合計したもの）を算出し、集計項目ごとの不良件数、予測不良率、不良現象ごとの予測不良率、製品全体の予測不良率で表される予測集計結果とし、予測結果記憶部４４に記憶させる。
ステップ６７にて、予測結果出力部４３は、予測結果記憶部４４に記憶されているデータを出力する。ステップ６８にて、終了するか、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅどのステップに戻るか選択する。
【００２１】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１の発明によれば、組付け部品識別ごとの不良率、組付け方法や構造的特徴や不良現象の組合せごとの不良率等を予め用意しなくてよいので不良発生条件の知識が不必要となり、また過去に生産した製品の製造品質データを集計するので、事実に基づいた不良を予測することができる。
請求項２の発明によれば、評価対象製品の組付け部品の性質分類と同一の性質分類をもつ過去に生産した製品の組付け部品のデータを使用して、不良を予測することができるので、その組付け部品の不良を予測することができる。
請求項３の発明によれば、不良の集計は、評価対象製品と同一のライン、製品特性の組み合わせや、品質が同じ傾向にある生産時期、製品、ライン、製品特性の組み合わせのデータを選択して使用することができるので、予測の精度が高くなる。更に任意の生産時期、製品、ライン、製品特性の組み合わせのデータを選択して使用することにより、その組み合わせでの不良が予測できるので、不良の少ないライン、製品特性の組み合わせを決定することができる。
請求項４の発明によれば、不良の集計は、集計に使用する集計項目を選択することにより、評価対象製品の集計項目の組み合わせが、過去に生産した製品の中に存在しない場合、評価対象製品の集計項目の組み合わせが、過去に生産した製品の中に存在するように、集計項目を選択することができるので、その集計項目の組み合わせに含まれる組付け部品の不良を予測することができる。
請求項５の発明によれば、不良の集計は、集計した結果に更にデータを追加することにより、評価対象製品の集計項目の組み合わせが、集計した結果に存在しない場合でも、その集計した結果にその集計項目の組み合わせを追加することができるので、その集計項目の組み合わせに含まれる組付け部品の不良を予測することができる。
また、不良予測システムについても同様の効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による実施の形態のシステムブロック構成図である。
【図２】図１のシステムの処理前半のフローチャートである。
【図３】図１のシステムの処理後半のフローチャートである。
【符号の説明】
１　製造品質データベース、２　製品設計データベース、３　組み付け部品設計データベース、１００　データベース部、１０　データ収集部、１３　収集条件入力部、３０　過去不良集計部、４０　不良予測部、１２　性質分類識別付加部、３１　集計項目入力部、３３　不良集計部、３４　不良データ入出力部、４２　予測部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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