(57)【要約】【課題】製造装置における製造物の不良の要因を広い視点から判断できる、不良要因抽出装置を提供する。【解決手段】電子部品実装装置全体における基板の不良の要因を判断するために特徴量データの変化を出力するときは、まず、１つの特徴量についての時間的な変化データを出力する（Ｓ２１）。次に１つの特徴量について、１枚の基板上でのデータの変化を出力する（Ｓ２２）。次に、１つの特徴量についての、複数の基板上でのデータの変化を出力する（Ｓ２３）。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の工程を経て製造物を製造する製造装置における、製造物の不良要因を抽出する不良要因抽出装置であって、
前記複数の工程の少なくとも１つに設けられた検査機から、前記不良の要因に関連する特徴量データを入力する入力手段と、
前記入力手段が入力した特徴量データの、時間的変化を検出する時間的変化検出手段、前記入力手段が入力した特徴量データの、１つの製造物上の位置に応じた変化を検出する位置的変化検出手段、および、前記入力手段が入力した特徴量データの、複数の製造物上の位置に応じた変化を検出する複数製造物上位置的変化検出手段、のうちの少なくとも２つの検出手段とを備え、
前記時間的変化検出手段と、前記位置的変化検出手段と、複数製造物上位置的変化検出手段の中の、少なくとも、いずれか２つの検出手段からの特徴量データを出力する出力手段とを含む、不良要因抽出装置。
【請求項２】
前記製造装置は、電子部品実装装置であり、前記製造物は基板である、請求項１に記載の不良要因抽出装置。
【請求項３】
前記出力手段は、前記特徴量データをグラフとして表示する、請求項１または２に記載の不良要因抽出装置。
【請求項４】
前記特徴量データを正規化する正規化手段を含み、前記出力手段は前記正規化手段の正規化したデータを出力する、請求項１から３のいずれかに記載の不良要因抽出装置。
【請求項５】
前記正規化手段の正規化したデータに基づいて、前記不良の要因を抽出する抽出手段を含む、請求項４に記載の不良要因抽出装置。
【請求項６】
前記正規化手段は、複数の異なる指標で前記特徴量データを正規化し、
前記抽出手段は、前記複数の異なる指標に基づく正規化データに基づいて、重点的に対処すべき不良要因を抽出する、請求項５に記載の不良要因抽出装置。
【請求項７】
前記特徴量データは、前記基板の上に部品を実装する際に用いる装置情報を含む、請求項１から６のいずれかに記載の不良要因抽出装置。
【請求項８】
複数の工程を経て製造物を製造する製造装置の製造物の不良要因を抽出する不良要因抽出方法であって、
複数の工程の各々に設けられた検査機から、製造物の不良の要因に関連する特徴量データを入力するステップと、
入力された特徴量データの、時間的変化を検出するステップと、
入力された特徴量データの、１つの製造物上の位置に応じた変化を検出するステップと、
入力された特徴量データの、複数の製造物上の位置に応じた変化を検出するステップと、
検出された、時間的変化、１つの製造物上の位置に応じた変化、および、複数の製造物上の位置に応じた変化のうちの、いずれか２つの変化を検出するステップと、
検出された特徴量データの変化を出力するステップとを含む、不良要因抽出方法。
【請求項９】
前記製造装置は電子部品実装装置であり、前記製造物は基板である、請求項８に記載の不良要因抽出方法。
【請求項１０】
さらに、特徴量データを正規化するステップと、
正規化された特徴量データに基づいて不良の要因を抽出するステップとを含む、請求項８または９に記載の不良要因抽出方法。
【請求項１１】
請求項７から９のいずれかに記載の不良要因抽出方法をコンピュータに実行させる不良要因抽出用プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の不良要因抽出用プログラムを格納したコンピュータ読取可能記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、不良要因抽出装置、不良要因抽出方法、不良要因抽出用プログラム、および不良要因抽出用プログラムを記録した記録媒体に関し、特に、複数の工程を経て基板の上に部品を実装する電子部品実装装置の各工程における品質改善のための特徴量を抽出できる、不良要因抽出装置、不良要因抽出方法、不良要因抽出用プログラム、および不良要因抽出用プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の表面実装装置における品質の改善のための、基板の不良要因の抽出方法が、たとえば、特開平１１−２９８２００号公報（特許文献１）、特開平１０−２８４９００号公報（特許文献２）、および、特開平７−２１２０９８号公報（特許文献３）等に開示されている。特許文献１によれば、表面実装装置の各工程ごとに品質管理を行って、不良処置が取られた場合の各工程での測定データを予めデータベース化しておき、不良が生じた場合は、その際の測定データを利用してデータベースを参照し、対応する処置を行うという点を開示している。特許文献２によれば、マウント工程における吸／装着エラーの集計結果と、設備実装条件の変更記録とから、不良原因を推定する不良原因推定方法を開示している。特許文献３によれば、計測値を管理する計測値データベースに基づいて評価表を作成し、評価範囲に対応する実装位置の集合を求め、実装位置の集合の共通部分を求め、評価範囲間の相関度数を求めている。
【特許文献１】特開平１１−２９８２００号公報（要約）
【特許文献２】特開平１０−２８４９００号公報（要約）
【特許文献３】特開平７−２１２０９８号公報（要約）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の電子部品実装装置における基板の不良要因の推定は上記のように行われていた。特許文献１および２においては、要因抽出が自動化されていないため、要因の抽出に時間がかかるとともに、単に時間的変化に伴う測定データの異常の有無を監視しているだけであるので、要因を特定できない場合がある。また、特許文献３によれば、要因の推定は自動的に行われるが、マウント工程での検査しか行っていないため、電子部品実装装置全体における不良の要因の抽出ができない、という問題があった。したがって、従来においては、ある不良が発生した時に、どこから取り掛かるべきか分からないとか、その不良が全体からみてどの程度重要なのかが分からない、という問題があった。
【０００４】
この発明は、上記のような問題点に着目してなされたもので、電子部品実装装置のような製造装置における基板のような製造物の不良の要因を広い視点から判断できる、不良要因抽出装置、不良要因抽出方法、不良要因抽出用プログラム、および不良要因抽出用プログラムを格納した記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明に係る、複数の工程を経て製造物を製造する製造装置における、製造物の不良要因を抽出する不良要因抽出装置は、複数の工程の少なくとも１つに設けられた検査機から、前記不良の要因に関連する特徴量データを入力する入力手段と、入力手段が入力した特徴量データの、時間的変化を検出する時間的変化検出手段、入力手段が入力した特徴量データの、１つの製造物上の位置に応じた変化を検出する位置的変化検出手段、および、入力手段が入力した特徴量データの、複数の製造物上の位置に応じた変化を検出する複数製造物上位置的変化検出手段、のうちの少なくとも２つの検出手段とを備え、時間的変化検出手段と、位置的変化検出手段と、複数製造物上位置的変化検出手段の中の、少なくとも、いずれか２つの検出手段からの特徴量データを出力する出力手段とを含む。
【０００６】
不良の要因に関連する特徴量データの、時間的変化、１つの製造物上の位置に応じた変化、および、複数の製造物上の位置に応じた変化の中の、少なくとも、いずれか２つの特徴量データを出力するため、ユーザは、１つの観点から見たデータだけでなく、複数の観点からみた特徴量データの変化の傾向を知ることができる。
【０００７】
その結果、製造装置における製造物の不良の要因を広い視点から判断できる不良要因抽出装置を提供できる。
【０００８】
好ましくは、製造装置は、電子部品実装装置であり、製造物は基板である。
【０００９】
さらに好ましくは、出力手段は、特徴量データをグラフとして表示する。
【００１０】
さらに好ましくは、特徴量データを正規化する正規化手段を含み、出力手段は正規化手段の正規化したデータを出力する。
【００１１】
さらに好ましくは、正規化データに基づいて、不良の要因を抽出する抽出手段を含む。
【００１２】
正規化手段は、複数の異なる指標で特徴量データを正規化し、抽出手段は、複数の異なる指標に基づく正規化データに基づいて、重点的に対処すべき不良要因を抽出する。
【００１３】
なお、特徴量データは、基板の上に部品を実装する際に用いる装置情報を含んでもよい。
この発明の他の局面によれば、複数の工程を経て製造物を製造する製造装置の製造物の不良要因を抽出する不良要因抽出方法は、複数の工程の各々に設けられた検査機から、製造物の不良の要因に関連する特徴量データを入力するステップと、入力された特徴量データの、時間的変化を検出するステップと、入力された特徴量データの、１つの製造物上の位置に応じた変化を検出するステップと、入力された特徴量データの、複数の製造物上の位置に応じた変化を検出するステップと、検出された、時間的変化、１つの製造物上の位置に応じた変化、および、複数の製造物上の位置に応じた変化のうちの、いずれか２つの変化を検出するステップと、検出された特徴量データの変化を出力するステップとを含む。
【００１４】
好ましくは、製造装置は電子部品実装装置であり、製造物は基板である。
【００１５】
好ましくは、さらに、特徴量データを正規化するステップと、正規化された特徴量データに基づいて不良の要因を抽出するステップとを含む。
【００１６】
この発明の他の局面によれば、不良要因抽出用プログラムは、上記の不良要因抽出方法をコンピュータに実行させる。
【００１７】
なお、上記不良要因抽出用プログラムは、コンピュータ読み取り可能記録媒体に格納されていてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、この発明の一実施の形態を，図面を参照して説明する。ここでは、この発明に係る不良要因抽出装置が適用される製造装置および製造物の不良として、電子部品実装装置における基板の不良を例にあげて説明する。図１は、電子部品実装装置周りの構成を示す図である。図１を参照して、電子部品実装装置１０は、電子部品が実装される基板の流れる上流側から下流側に向かって配列された印刷工程と、マウント工程と、リフロー工程とを含む。各工程間は、コンベヤ、ロボット、その他の搬送装置によって連結されている。各工程には、その工程の処理を行なうための装置が設けられている。
【００１９】
印刷工程には、基板にランドを印刷するための印刷機１１と、印刷後の検査を行なう印刷後検査機１２とが設けられる。マウント工程には、基板に部品をマウントするためのマウンタ１３と、マウント後の検査を行なうマウント後検査機１４とが設けられる。リフロー工程には、部品の端子をランドにハンダ付けをするためのリフロー炉１５とハンダ付け後の検査を行なうリフロー後検査機１６とが設けられる。
【００２０】
印刷機１１、印刷後検査機１２、マウンタ１３、マウント後検査機１４およびリフロー炉１５およびリフロー後検査機１６は、それぞれ、ネットワーク１７を介して不良要因抽出装置２０に接続されている。
【００２１】
印刷後検査機１２からは、印刷機１１における検査データが、マウンタ１３からは、使用ヘッド、使用ノズルおよび使用フィーダのようなマウンタ１３の使用する装置に関する装置情報が、マウント後検査機１４からは、マウンタ１３における検査結果を示すデータが、リフロー後検査機１６からは、リフロー後検査結果を示すデータが、それぞれ不良要因抽出装置２０に入力される。
【００２２】
ここで、各検査機１２，１４，１６で測定される検査データとしては各種のものがあるが、これらの検査データ、基板上の位置状態や基板を特定する基板ＩＤ等と組み合わせたものが特徴量データとなる。
【００２３】
したがって、印刷後検査機１２で測定される特徴量データとしては、印刷面積や印刷ずれデータを基板の位置情報と組み合わせたもの等がある。マウント後検査機１４で測定される特徴量データとしては、マウンタ１３の使用する装置情報と実装後部品の位置ずれ情報との組み合わせ等がある。
【００２４】
次に、不良要因抽出装置２０の構成について説明する。図２は、不良要因抽出装置２０の構成を示すブロック図である。図２を参照して、不良要因抽出装置２０は、基本的にはパーソナルコンピュータ（以下「パソコン」という）と同様である。不良要因抽出装置２０は、装置全体を制御するＣＰＵ２１と、ＣＰＵ２１に対してインターフェイス２２を介して接続された、ＲＯＭ，ＲＡＭ（図示無し）、表示装置２３、ハードディスク２４、キーボード２５、マウス２６、ネットワーク接続装置２７等を含む。このネットワーク接続装置２７によって、不良要因抽出装置２０は、上記した各印刷機１１、印刷後検査機１２、マウンタ１３、マウント後検査機１４およびリフロー炉１５およびリフロー後検査機１６に接続され、それらから、特徴量データを入力する。したがって、ネットワーク接続装置２７入力手段として機能する。
【００２５】
次に、この実施の形態における不良要因抽出装置２０における基本的な考え方について説明する。この実施の形態では、不良要因抽出装置２０は、以下の観点で、検査機１２，１４，１６から収集したータを分析する。
（１）ある一つの特徴量の変化を複数の基板で見る。
（２）ある一つの特徴量の変化を１枚の基板全体で見る。
（３）ある一つの特徴量の変化を複数の基板上で見る。
【００２６】
このようにして、広い観点から基板の不良の要因となりうる特徴量データを分析することで、不良の要因をより広い観点から捉えることができる。
【００２７】
なお、ここで説明した３つの全ての観点から特徴量データを分析するのが好ましいが、これらのうちの少なくとも２つの観点から特徴量データを分析してもよい。
【００２８】
次に、不良要因抽出装置２０のＣＰＵ２１が行なう、具体的な処理手順について説明する。図３は、上記した３つの観点から特徴量データを収集する際の基礎となる特徴量データの変化を知るための具体的な処理内容を示すフローチャートである。
【００２９】
図３を参照して、まず、各特徴量ごとに計算する部品選択を自動または、手動で行う（ステップＳ１１、以下「ステップ」を省略する）。具体的には、ハードディスク２４には予め、処理された複数の部品データが格納されており、その内容が表示装置２３に表示される。ユーザは、その中から所望の部品を、マウス２６等を用いて選択する。
【００３０】
次に、ハードディスク２４に格納された、上記した各検査機１２，１４，１６から特徴量データに関連する検査データを読み出す（Ｓ１２）。次に、選択された特徴量データについての変化の様子を演算しグラフ化して、たとえば、表示装置２３に表示することによって出力する（Ｓ１３）。したがって、表示装置は出力手段として機能する。
【００３１】
ユーザは特徴量データの変化を見て、不良要因の抽出が必要か否かを判断する（Ｓ１４）。必要であると判断したときは、不良要因を抽出する（Ｓ１５）。具体的には、表示装置２３は特徴量データの変化を表示した後、不良要因の抽出の要否の問合せを表示する。これに対して、ユーザが回答する。Ｓ１４で不良要因抽出を行わないときは、そのまま処理を終了する。
【００３２】
ここで、特徴量データの変化出力と不良要因の抽出とを分けたのは、まず、特徴量データの変化の程度をユーザに判断させるためである。
【００３３】
なお、所定の閾値を定めておき、不良要因の抽出の要否を自動的に判断するようにしてもよい。
【００３４】
次に、図３のＳ１３で示した変化データ出力の処理内容について図４を参照して説明する。図４を参照して、この処理においては、まず、１つの特徴量についての時間的な変化データを出力する（Ｓ２１）。この特徴量の出力は、上記の（１）に対応する。次に１つの特徴量について、１枚の基板上でのデータの変化を出力する（Ｓ２２）。これが上記の（２）に対応する。次に、１つの特徴量についての、複数の基板上でのデータの変化を出力する（Ｓ２３）。これが上記の（３）に対応する。
【００３５】
したがって、ＣＰＵ２１は、時間的変化検出手段、位置的変化検出手段、および、複数基板上位置変化検出手段、として機能する。
【００３６】
次に、Ｓ２１〜Ｓ２３で説明した、時間的データの変化、１枚の基板上でのデータの変化、および、複数の基板上でのデータの変化における、注目点について説明する。時間的変化データの出力を見るときには、ある特徴量の測定値の変動が時間的に突発的に生じたものか、徐々に変化してきたものかを見るとともに、測定値のばらつき度合いもチェックする。
【００３７】
１枚の基板上でのデータの変化を見るときは、場所による大きさの度合いや、測定値のばらつき度合いや、同じようなものと比較したときの差の度合いや、同じもので場所による比較をしたときの差の度合いや、場所による突発度合い等をチェックする。
【００３８】
複数の基板上でのデータの変化を見るときは、同じもので場所による比較をした場合の測定値の差の度合いや、場所による大きさの度合い等とチェックする。
【００３９】
次に、図３のＳ１５で示した不良要因抽出処理内容について説明する。図５は、この場合のＣＰＵ２１が行う動作を示すフローチャートである。図５を参照して、不良要因抽出処理内容においては、まず、選択された特徴量データを統計的手法で正規化する（Ｓ３１）。次に正規化したデータから、所定の範囲外の異常データの有無を判断する（Ｓ３２）。所定の範囲外のデータであれば（Ｓ３２でＹＥＳ）、そのデータを基に特徴量を表示して、要因を抽出する（Ｓ３３）。この要因抽出は、予め準備されたデータベースを参照して行う。したがって、ＣＰＵ２１は正規化手段、および抽出手段として機能する。
【００４０】
ここで正規化したデータから、そのデータが所定の範囲内か、範囲外かは、一般的な統計処理における手法である、たとえば、標準偏差σを用いて行う。すなわち、検出された特徴量データが、３σ内であれば、許容値と判断できるが、それを外れると、所定の範囲外であるとして、「異常度が高い」という旨の出力を表示装置２３に行うとともに、要因の抽出を行う。
【００４１】
このように、単なる測定値ではなく、それを正規化した値を用いて不良の要因の抽出を行うため、重要な不良要因であるか否かを容易に判断できる。また、要因抽出においては、複数の不良要因について正規化された値を求めて、それらを相互に比較すれば、不良要因としての貢献の程度を判断できる。したがって、基板の不良が生じたときに、どの部分から対処するのがより効率的であるかを容易に判断できる。
【００４２】
次に、図４のＳ２１で示した時間的変化データの具体例について、印刷工程における印刷検査機１２が検出した、印刷面積の変化を例にあげて説明する。図６は、表示装置２３が表示した、印刷面積の変化を示すグラフである。図６において、横軸は基板枚数であり、縦軸は印刷面積を示す。このようなグラフを見て、ユーザは、不良要因の抽出の要否を判断する。
【００４３】
図６に示した例では、ある時点で、急に印刷面積が増加しているため、ユーザは、この変化が、どの程度、時間的に突発的な変化であるのかを知りたいと思う。このとき、ユーザは不良要因抽出装置１０に対して、不良要因の抽出を行わせる。不良要因抽出装置１０は、図５で説明した処理を行って、「印刷面積」についての時間的な突発性の診断を行う。不良要因抽出装置１０は、上記したように、統計的手法を用いて、検出されたデータが時間的に突発であるか否かを判断する。具体的には、不良要因抽出装置１０は、次の式（１）で時間的突発度を計算する。
【００４４】
突発度＝|平均値−測定値|／σ・・・・・・（１）
ここでσ：標準偏差である。
【００４５】
上記したように、たとえば、突発度が３を超えると、異常であると判断し、不良要因の抽出を行う。
【００４６】
図７は、時間的変化データの他の例として、データが徐々に変化している場合のグラフを示す。図７においても、横軸は基板枚数であり、縦軸は印刷面積を示す。ここでは、徐々に変化している度合いは、最小２乗法によって近似直線の傾きを求めることによって検出する。この値についても他のデータを基に正規化を行い、上記と同様に、標準偏差の３倍以上となると、異常であると判断し、その旨を表示装置２３に表示して、不良要因の抽出を行う。
【００４７】
図８は、時間的変化データの一例として、データのばらつき度合いを示す図である。図８を参照して、ここでも、ばらつき度合いはデータの標準偏差σを基に計算し、上記と同様に、標準偏差の３倍以上となると、異常であると判断し、不良要因の抽出を行う。
【００４８】
次に、図４のＳ２２で示した基板上の位置による変化の度合いについて説明する。図９は、横軸が基板の位置（基板のＸ座標、またはＹ座標）であり、縦軸が上記と同様の、たとえば、印刷面積とする。図９を参照して、ここでは、基板上の位置に応じて、印刷面積が徐々に増加している。この増加量も、最小２乗法で近似直線の傾きを求める等する。
【００４９】
ここで、基板上の位置について説明する。図１０は、基板３０を示す図である。図１０において、たとえば、基板上の位置は、太矢印Ａ方向から見た、図中、矢印Ｘで示す位置に対応する。すなわち、図１０において、矢印Ｘで示す方向が図９におけるＸ軸に対応する（図１０において、値小とかいてある方の値が小さい）。なお、この位置は、Ｘ軸に限らず、図１０において太矢印Ｂ方向から見たＹで示す方向において検出してもよい。
【００５０】
図１１は、基板上の位置による変化の度合いとして、測定値のばらつきを示す図である。ここでも、ばらつきの程度は標準偏差σを用いて求める。
【００５１】
次に、基板上の異なる位置における、特徴量データとしての印刷面積を確率密度で比較する場合について説明する。図１２は、基板を上下方向（図１０においてＹ方向）に３等分したときに、基板上部の１／３（図１０において値小と記載している側）にある部分と、基板下部の１／３（図１０において値大と記載している側）にある部分とに分けた場合の、それぞれの位置における、印刷面積の分布を表す確率密度を示すグラフである。
【００５２】
図１２を参照して、ここでは、それぞれのデータは正規分布し、基板上部に比べて基板下部の印刷面積が全体的に大きくなっており、それぞれの中心値は差ｄだけ離れていることがわかる。このようなデータが出力されたときは、その差ｄが統計的にどの程度異常であるのかを判別して、このような現象の生じている不良要因の抽出を行う。
【００５３】
次に、図４のＳ２３で示した複数の基板上での変化データについて説明する。図１３は、図１２に示した印刷面積のデータを、複数の基板について求めた場合の一例である。図１３を参照して、複数の基板について求めた場合でも、同様の結果が得られている。この場合も、図１２と同様の処理を行う。
【００５４】
次に、図９で示した、１枚の基板における基板位置による印刷面積の変化を表す傾きを、複数の基板について見た場合の結果を図１４に示す。図１４を参照して、基板の位置は図９の場合と同じである。Ｙ軸は、図９で得られた傾きを示している。この場合においても、最小２乗法で近似直線の傾きを求める。
【００５５】
次に、基板上の位置が異なる場合の特徴量の変化データを用いて、位置的に突発的な変動が生じた否かを判断する例について説明する。この例は、時間的に突発的な変動が生じたかどうかを判断した図６の例に対応する。この場合の出力データの例を図１５に示す。ここでも、位置的に突発であるか否かは、上記の式（１）で計算する。
【００５６】
次に、図９に示した基板上の位置ごとの印刷面積を、複数の基板について出力した場合について説明する。この場合の出力例を図１６に示す。図１６を参照して、Ｘ軸は、図９と同様であり、Ｙ軸は基板ごとの、各位置における印刷面積をプロットしたものである。図１６を参照して、このように特徴量データを整理すると、複数の基板における基板上の位置に応じた印刷面積の変化を把握することができる。
【００５７】
次に、図５のＳ３１で示した各特徴量を正規化する他の例について説明する。上記実施の形態においては、統計的手法を用いて正規化を行った。この実施の形態においては、エキスパートがその知見に基づいて、正規化された数値を定める。
【００５８】
図１７は、たとえば、特徴量データとして印刷面積を用いて、エキスパートがデータを正規化する手順を説明するための図である。図１７を参照して、ここでは、Ｘ軸に、たとえば、印刷面積のばらつき度合いを示し、Ｙ軸に正規化後の値を示す。エキスパートは、ばらつきが、ａ１からａ３まで分布しているときに、ａ１およびａ３に対応して、ｂ１およびｂ３を正規化された値として決定する。この決定に基づいて、ばらつきの計測データがたとえば、ａ２であれば、正規化後の値としてｂ２を求める。すなわち、エキスパートが定めた図１７のグラフを用いれば、ばらつき度合いから正規化後の対応する値を計算できる。
【００５９】
次に、乖離度を用いて正規化する方法について説明する。乖離度とは、０であれば同じと判断され、１であれば、全く異なると判断される正規化のための指標である。図１８（Ａ）は、印刷面積の変動を基板の上部（この位置は図１０で説明したのと同じであり、図中実線で示す）と下部（点線で示す）とに分けて示した図であり、図１８（Ｂ）は、図１８（Ａ）に示したデータに基づいて、正規化したグラフを示す。
【００６０】
図１８（Ａ）を参照して、基板の上部と下部とで特徴量の乖離度を計算すると０．１８８であったとする。これをＭＦ（メンバシップ関数）によって正規化すると、乖離度は０．３８４となる。このように正規化すると、図１８（Ｂ）に示すように、正常な部分と異なる部分が明確になるとともに、乖離度が一番大きい箇所を探せば、そこが、最も不良に関連する特徴量であることがわかる。
【００６１】
さらに、このように、標準偏差や、乖離度のように異なる指標で正規化された複数のデータを比較すると、より広範囲の特徴量データの中から、対処すべき不良要因を抽出可能になる。
【００６２】
次に、図５のＳ３３で示した要因抽出方法について説明する。上記したように、不良要因抽出装置１０は、検査機１２，１４，１６から得られた測定データに基づいて特徴量データの変化を示す値をグラフとともに表示する。その値を正規化して、改善対象を決める。具体的には、人が異常度合いを推測し、どこから手を付けるか検討する。一方、閾値を予め定めておいて、それを超えたときは、自動的にデータの正規化を行い、複数の指標について最も大きな不良の要因を抽出して、どこから手をつけるべきかを表示するようにしてもよい。
【００６３】
具体的な要因抽出例については、別に準備されたデータベースを用いて行う。ここでは、そのいくつかの例について説明する。まず、時間的な変化に基づく例としては、次のような場合がある。たとえば、測定値（印刷面積）が徐々に増加しているというのは、印圧が高すぎることが原因である。突然印刷面積が大きくなっているのは、ごみなどの突発不良が原因であると判断される。
【００６４】
一枚の基板全体のデータを見たときの例としては、たとえば、基板の上部、または、下部によって測定値（たとえば、印刷面積）の乖離度を計算する。基板の上部から下部にかけての測定値の近似直線に傾きがあれば、印圧の突発的な不均衡、たとえば、基板のそり、ごみなどによる傾き等が考えられる。
【００６５】
複数の基板全体のデータを見たときは、継続的な不良が確認できる。たとえば、基板の上部、または、下部によって測定値（印刷面積）の乖離度を計算する。基板の上部から下部にかけての測定値の近似直線の傾きは、印圧のロット内の不均衡（たとえば、下型の傾き）が要因と考えられる。
【００６６】
同じ部品種（チップ抵抗等０６０３サイズ等）で、異なる定数でのずれ量の違い。異なるノズルでのずれ量の違いが継続的に発生している場合、フィーダの設定不良や、ノズルの磨耗等が要因として考えることが可能である。
【００６７】
なお、上記実施の形態においては、特徴量データとして、印刷工程における印刷面積を例にあげて説明したが、マウント工程における、装置情報と実装後部品の位置ずれや、リフロー工程におけるデータについても同様の処理が行われる。
【００６８】
また、上記実施の形態においては、３つの工程のそれぞれに設けられた検査機を用いた場合について説明したが、これに限らず、少なくとも１つの工程に設けられた検査機を用いてもよい。
【００６９】
なお、上記実施の形態においては、特徴量データを、標準偏差や乖離度で正規化して不良要因となる「異常」を検出したが、これに限らず、各特徴量ごとに、基準となる値を設定しておいて、その基準値に比べて、大きな変化があった特徴量から、「異常度が高い」と提示してもよい。
【００７０】
また、上記実施の形態においては、特徴量を抽出するのに用いた統計的手法としては、標準偏差や乖離度を用いた場合について説明したが、これに限らず、平均差や、相関比や、ずれ量については、ずれのばらつき度合いの原点からの距離の比等の任意のものを用いてもよい。
【００７１】
また、上記実施の形態においては、不良要因を判別する部品について、ユーザが所望のものを選択する場合について説明したが、これに限らず、ＣＰＵが、正規化されたデータの中から、関連のありそうな特定の部品を分析対象として表示するようにしてもよい。
【００７２】
また、上記実施の形態では、不良要因抽出装置を電子部品実装装置における基板の不良の要因抽出に適用した場合について説明したが、これに限らず、任意の製造装置における製造不良の要因抽出に適用してもよい。
【００７３】
また、上記実施の形態においては、不良要因抽出装置がその専用装置である場合について説明したが、これに限らず、不良要因抽出装置を汎用のパソコンとし、上記の動作を全て不良要因抽出用プログラムとして、パソコンをそのプログラムで作動させるようにしてもよい。この場合、この不良要因抽出用プログラムは、光ディスクやハードディスクのような記録媒体で提供してもよいし、ネットワークを介して、ネット上のサーバからダウンロードするようにしてもよい。
【００７４】
以上、図面を参照してこの発明の実施形態を説明したが、この発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、この発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】電子部品実装装置の全体構成を示す図である。
【図２】不良要因抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】不良要因抽出装置のＣＰＵが行なう動作を示すフローチャートである。
【図４】変化データの出力処理において行われる動作を示すフローチャートである。
【図５】不良要因抽出処理において行われる動作を示すフローチャートである。
【図６】印刷面積の突発的な時間的変化を示すグラフである。
【図７】印刷面積の時間的変化を示すグラフである。
【図８】印刷面積の時間的変化を示すグラフである。
【図９】１枚の基板上における印刷面積の位置的変化を示すグラフである。
【図１０】基板上の位置を示す図である。
【図１１】１枚の基板上における印刷面積の位置的変化を示すグラフである。
【図１２】基板上の異なる位置における印刷面積を、確率密度で比較した状態を示す図である。
【図１３】基板上の異なる位置における印刷面積を、複数の基板のデータを用いて確率密度で比較した状態を示す図である。
【図１４】複数の基板上における印刷面積の位置的変化を示すグラフである。
【図１５】印刷面積の突発的な位置的変化を示すグラフである。
【図１６】基板上の位置ごとの印刷面積を、複数の基板について出力した場合のグラフである。
【図１７】特徴量データとして印刷面積を用いたときのデータの正規化を説明するための図である。
【図１８】乖離度を用いて正規化する方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０  電子部品実装装置、１１  印刷機、１２  印刷後検査機、１３  マウンタ、１４  マウント後検査機、１５  リフロー炉、１６  リフロー後検査機、１７  ネットワーク、２０  不良要因抽出装置、２１  ＣＰＵ、２２  インターフェイス、２３  表示装置、２４  ハードディスク、２５  キーボード、２６  マウス、２７  ネットワーク通信装置。
【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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【図１７】
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【図１８】
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