(57)【要約】【課題】前工程における測定値から後工程における正常異常を予測して判定する。【解決手段】後工程のクランキングトルクの正常異常の判定を、前工程のホーニング加工工程のボア径の測定値を使用して、統計的手法であるマハラノビス−タグチシステムを利用して、定量的に予測判定を行う。マハラノビス距離算出部１３においてクランキングトルクが正常または異常となる場合のボア径の測定値からマハラノビスの距離を算出し、判定距離設定部１４において正常異常の判定値を決定し、予測判定部１５において評価用ワークのボア径の測定値のマハラノビスの距離と判定値とを比較して正常異常を判定する。【選択図】図１
2009217693.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の工程を備えた生産ラインを管理する生産ライン管理装置であって、
前工程において測定されるワークの測定値を取得する測定値取得手段と、
複数の良品ワークについての前工程における複数の測定値に基づいて、良品ワークの測定値の統計的性質を反映させた基準空間を設定する基準空間設定手段と、
前記測定値取得手段を介して得られる評価対象ワークについての前工程における測定値と、前記基準空間設定手段において設定される基準空間と、に基づいて、当該測定値と当該基準空間との統計的な距離を算出する統計距離算出手段と、
前工程において測定される前記評価対象ワークの測定値についての前記統計的な距離に基づいて、後工程において当該評価対象ワークを利用して形成される形成品の正常異常を予測して判定する予測判定手段と、
を有する、
ことを特徴とする生産ライン管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生産ライン管理装置において、
予め正常異常が判定されている形成品に利用された複数の検査ワークを用いて、複数の検査ワークについての前工程における複数の測定値の各々と前記基準空間との統計的な距離から、形成品の正常異常についての判定基準となる判定距離を設定する判定距離設定手段をさらに有し、
前記予測判定手段は、前記統計距離算出手段において算出される評価対象ワークについての統計的な距離と、前記判定距離設定手段において設定される判定距離と、を比較し、当該評価対象ワークを利用して後工程において形成される形成品の正常異常を判定する、
ことを特徴とする生産ライン管理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の生産ライン管理装置において、
前記評価対象ワークを利用して後工程において形成される形成品が異常であると予測された場合に、当該評価対象ワークを生産ラインから外して後工程に投入させない、
ことを特徴とする生産ライン管理装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の生産ライン管理装置において、
前記生産ラインは、車両用エンジンの生産ラインであり、
前記前工程に対応した加工工程において、前記ワークに対応したシリンダ部本体の測定値が測定され、
前記後工程に対応した組付工程において、前記評価対象ワークに対応したシリンダ部本体を利用して前記形成品に対応したシリンダ部が形成され、
前記予測判定手段は、加工工程において測定される前記評価対象ワークに対応したシリンダ部本体の測定値についての統計的な距離に基づいて、組付工程において当該シリンダ部本体を利用して形成されるシリンダ部の正常異常を予測して判定する、
ことを特徴とする生産ライン管理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の生産ライン管理装置において、
前記予測判定手段は、加工工程において測定されるシリンダ部本体のボア径の測定値についての統計的な距離に基づいて、組付工程において当該シリンダ部本体にクランクが取り付けられて形成されるシリンダ部のクランキングトルクについての正常異常を予測して判定する、
ことを特徴とする生産ライン管理装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の生産ライン管理装置において、
前記基準空間設定手段は、マハラノビス−タグチシステムに基づいて前記基準空間を設定し、
前記統計距離算出手段は、前記統計的な距離としてマハラノビスの距離を算出する、
ことを特徴とする生産ライン管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の工程を備えた生産ラインを管理する生産ライン管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車などの製品は、複数の工程を備えた生産ラインによって多数の部品から製造される。例えば、自動車の主要部品の１つであるエンジンは、生産ライン内において複数の工程を経て製造される。つまり、シリンダブロック本体やクランクシャフトなどの部品の鋳造工程、これらの部品の加工工程、これらの部品の組付工程、などの多数の工程を経て、エンジンが製造される。そして、多数の工程のうちの複数の工程において、幾重にも品質検査が行われて良品のエンジンが製造される。
【０００３】
生産ラインにおける部品などの品質検査のために、統計的な手法を取り入れる技術も提案されている。例えば、特許文献１には、統計的な解析から得られるマハラノビスの距離を用いて製造途中において良品と不良品とを判別する旨の技術が記載されている。また、特許文献２には、マハラノビスの距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を監視する旨の技術が記載されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２９３６５９号公報
【特許文献２】特開２００４−１６５２１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のように、多数の工程を備えた生産ラインにおいては、多数の工程のうちの複数の工程において品質検査が行われる。ところが、上流側の前工程において良品（正常）と判定された部品を利用して、下流側の後工程において何らかの形成品を形成した場合に、後工程における検査でその形成品が不良品（異常）と判定される場合がある。
【０００６】
例えば、エンジンの生産ラインにおいて、シリンダブロック本体の加工工程においてボア径の測定値が規格内であっても、シリンダブロック本体にクランクシャフトを取り付ける組付工程におけるクランキングトルクの測定で異常が確認される場合がある。もちろん、組付工程の測定において形成品に異常が見つかれば、その形成品を生産ラインから取り除くなどの措置が取られて品質管理が徹底されることはいうまでもない。
【０００７】
しかし、前工程における部品の測定から後工程における異常の発生が予測できれば、例えば、前工程の段階でその部品を生産ラインから外して、後工程における処理や検査を省略することができる。つまり、品質管理の徹底に加えて、例えば、生産ラインの効率化を図ることができる。ちなみに、上記特許文献１，２に記載された技術は、前工程における部品の測定から後工程における異常の発生を予測するものではない。
【０００８】
本発明は、このような状況において成されたものであり、その目的は、前工程における測定値から後工程における正常異常を予測して判定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の好適な態様の生産ライン管理装置は、複数の工程を備えた生産ラインを管理する生産ライン管理装置であって、前工程において測定されるワークの測定値を取得する測定値取得手段と、複数の良品ワークについての前工程における複数の測定値に基づいて、良品ワークの測定値の統計的性質を反映させた基準空間を設定する基準空間設定手段と、前記測定値取得手段を介して得られる評価対象ワークについての前工程における測定値と、前記基準空間設定手段において設定される基準空間と、に基づいて、当該測定値と当該基準空間との統計的な距離を算出する統計距離算出手段と、前工程において測定される前記評価対象ワークの測定値についての前記統計的な距離に基づいて、後工程において当該評価対象ワークを利用して形成される形成品の正常異常を予測して判定する予測判定手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
望ましい態様において、前記生産ライン管理装置は、予め正常異常が判定されている形成品に利用された複数の検査ワークを用いて、複数の検査ワークについての前工程における複数の測定値の各々と前記基準空間との統計的な距離から、形成品の正常異常についての判定基準となる判定距離を設定する判定距離設定手段をさらに有し、前記予測判定手段は、前記統計距離算出手段において算出される評価対象ワークについての統計的な距離と、前記判定距離設定手段において設定される判定距離と、を比較し、当該評価対象ワークを利用して後工程において形成される形成品の正常異常を判定することを特徴とする。
【００１１】
望ましい態様において、前記生産ライン管理装置は、前記評価対象ワークを利用して後工程において形成される形成品が異常であると予測された場合に、当該評価対象ワークを生産ラインから外して後工程に投入させないことを特徴とする。
【００１２】
望ましい態様において、前記生産ラインは、車両用エンジンの生産ラインであり、前記前工程に対応した加工工程において、前記ワークに対応したシリンダ部本体の測定値が測定され、前記後工程に対応した組付工程において、前記評価対象ワークに対応したシリンダ部本体を利用して前記形成品に対応したシリンダ部が形成され、前記予測判定手段は、加工工程において測定される前記評価対象ワークに対応したシリンダ部本体の測定値についての統計的な距離に基づいて、組付工程において当該シリンダ部本体を利用して形成されるシリンダ部の正常異常を予測して判定することを特徴とする。
【００１３】
望ましい態様において、前記予測判定手段は、加工工程において測定されるシリンダ部本体のボア径の測定値についての統計的な距離に基づいて、組付工程において当該シリンダ部本体にクランクが取り付けられて形成されるシリンダ部のクランキングトルクについての正常異常を予測して判定することを特徴とする。
【００１４】
望ましい態様において、前記基準空間設定手段は、マハラノビス−タグチシステムに基づいて前記基準空間を設定し、前記統計距離算出手段は、前記統計的な距離としてマハラノビスの距離を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明により、前工程における測定値から後工程における正常異常を予測して判定することが可能になる。また、本発明の好適な態様において、評価対象ワークを利用して後工程において形成される形成品が異常であると予測された場合に、当該評価対象ワークを生産ラインから外して後工程に投入させないことにより、例えば、後工程における無駄な処理や検査を省略することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１は、本発明に係る生産ライン管理装置の好適な実施形態を説明するための機能ブロック図である。図１には、生産ライン管理装置１０とそれによって管理される生産ライン１００が示されている。
【００１７】
生産ライン１００は、複数の工程を備えており、複数の部品（ワーク）から複数の工程を経て完成品を生産する。本実施形態において、生産ライン１００は、車両用エンジンを製造する。つまり、鋳造ライン１１０においてシリンダブロック本体やクランクシャフトなどの部品が鋳造され、加工ライン１２０においてそれらの部品が加工され、組付ライン１３０においてそれらの部品が互いに組付られ、テストベンチ１４０を経て完成品であるエンジン（あるいはエンジン内の部分完成品）が製造される。
【００１８】
図２は、図１に示すエンジンの生産ライン１００のうちの、シリンダブロックの製造に関する工程を説明するためのブロック図である。鋳造工程において鋳造されたシリンダブロック本体がシリンダブロック本体加工工程に投入されると、シリンダブロック本体に対してボーリング加工が施されてからホーニング加工１２２が行われ、シリンダブロック本体にボアが形成される。本実施形態では、ホーニング加工１２２においてボア径の測定が行われる（ボア径については後に図５を利用して詳述する）。そして、外観検査を経て、シリンダブロック本体がシリンダブロックサブ組付工程に投入される。
【００１９】
シリンダブロックサブ組付工程では、シリンダブロック本体に対して、エンジンの製品を固有に識別するエンジンＮｏ．が付与され、クランクシャフト加工工程から搬送されてきたクランク（クランクシャフト）がシリンダブロック本体に取り付けられてクランクキャップ締付が行われる。次に、ピストンサブ組付工程から搬送されてきたピストンサブアッシがシリンダブロック本体に取り付けられて、コンロッドボルト締付が行われる。こうして、シリンダブロック本体に対してクランクやピストンサブアッシなどが組付られてシリンダブロックとなり、そのシリンダブロックのクランキングトルク測定１３２が行われる。
【００２０】
本実施形態では、後に詳述するように、ホーニング加工１２２におけるボア径の測定値から、クランキングトルク測定１３２における正常異常が予測される。そのため、本実施形態においては、クランキングトルク測定１３２を省略することができる。もちろん、クランキングトルク測定１３２についての正常異常の予測に加えて、確認的に、クランキングトルク測定１３２を実際に行うようにしてもよい。
【００２１】
図１に戻り、鋳造ライン１１０と加工ライン１２０と組付ライン１３０とテストベンチ１４０の各々には、１つまたは複数のコントローラ５０が設けられており、各コントローラ５０が対応する工程に関する情報を取得する。取得される情報には、加工ライン１２０内のホーニング加工１２２（図２）におけるボア径の測定値などが含まれる。組付ライン１３０内においてクランキングトルク測定１３２（図２）が行われた場合には、クランキングトルクの測定値も取得される。
【００２２】
鋳造ライン１１０内の各工程からコントローラ５０を介して得られた情報はサーバ２０に収集される。また、加工ライン１２０内の各工程からコントローラ５０を介して得られた情報はサーバ３０に収集され、組付ライン１３０内の各工程とテストベンチ１４０からコントローラ５０を介して得られた情報はサーバ４０に収集される。そして、サーバ２０，３０，４０が収集した情報を生産ライン管理装置１０が収集し、生産ライン管理装置１０によって生産ライン１００の全体が管理される。
【００２３】
生産ライン管理装置１０は、ハードディスクなどの記憶デバイスであるデータ記憶部１６を備えており、サーバ２０，３０，４０から収集した情報をデータ記憶部１６に記憶させる。データ記憶部１６に情報を記憶させる際に、生産ライン管理装置１０は、例えば次のような品質履歴データを形成する。
【００２４】
図３は、生産ライン管理装置１０によって管理される品質履歴データの一例を説明するための図である。生産ライン管理装置１０は、各エンジンを識別する各エンジンＮｏ．に対応付けて、各エンジンの製造に利用されたシリンダブロックＩＤやクランクシャフトＩＤを記憶させておく。さらに、各エンジンについて、ホーニング加工において測定されたボア径の測定値や、クランキングトルク測定の測定値などの測定値も記憶される。なお、クランキングトルク測定が省略された場合には、図３に示す品質履歴データにおけるクランキングトルク測定の測定結果も省略される。
【００２５】
図１に戻り、生産ライン管理装置１０は、データ記憶部１６に加えて、測定値取得部１１と基準空間設定部１２とマハラノビス距離算出部１３と判定距離設定部１４と予測判定部１５を備えている。生産ライン管理装置１０は、例えばコンピュータによって実現される。その場合には、測定値取得部１１、基準空間設定部１２、マハラノビス距離算出部１３、判定距離設定部１４、予測判定部１５としてコンピュータを機能させるためのプログラムが形成され、そのプログラムを記憶した光ディスクなどの記憶媒体をコンピュータに読み込ませることにより、そのプログラムとコンピュータ内のＣＰＵ等のハードウェアとが協働して生産ライン管理装置１０が実現される。
【００２６】
本実施形態では、生産ライン管理装置１０によって、ホーニング加工におけるボア径の測定値から、統計的解析手法の１つであるマハラノビス−タグチシステムに基づいて、クランキングトルク測定における正常異常が定量的に予測され判定される。そこで、以下にその正常異常の予測について詳述する。なお、以下の説明において、図１に示した部分（構成）については図１の符号を利用する。
【００２７】
クランキングトルクの発生に寄与する主な部位は、エンジンの中で、クランクシャフトやピストンやシリンダブロック内のボア部である。本実施形態においては、特に、クランキングトルクの測定値がボア径の測定値の影響を受ける点に注目した。
【００２８】
図４は、シリンダブロック本体６１に形成されるボア６３を説明するための図であり、加工時におけるシリンダブロック本体６１の断面を示している。図４に示す例は、Ｖ型６気筒エンジンのシリンダブロック本体６１であり、右側（Ｒ）と左側（Ｌ）の各列に３つずつ合計６個のボア６３が形成されている。図４においては、６個のボア６３に対して、（１）〜（６）までの識別番号を付している。ボア６３は、ホーニング加工において、ホーニング機のホーニング砥石軸６５によって加工される。そして、ボア６３が形成されると、ホーニング加工においてボア径が測定される。
【００２９】
図５は、ホーニング加工において測定されるボア径を説明するための図であり、６個のボア６３のうちの１つを示している。各ボア６３は、図５に示すように略円筒状に形成される。そして、各ボア６３について、その上下方向つまりボア６３の深さ方向に沿って、上部、中部、下部の３箇所の各々において、互いに直交するＸ軸方向とＹ軸方向の各方向について、ボア６３の直径が測定される。
【００３０】
図５において、上部におけるＸ軸方向のボア径がｉｘｕであり、上部におけるＹ軸方向のボア径がｉｙｕである。また、中部におけるＸ軸方向のボア径がｉｘｃであり、中部におけるＹ軸方向のボア径がｉｙｃであり、下部におけるＸ軸方向のボア径がｉｘｄであり、下部におけるＹ軸方向のボア径がｉｙｄである。このように、各ボア６３について、合計６箇所のボア径が測定される。ｉはボアＮｏ．（ｉ＝１〜６）に対応している。
【００３１】
図６は、ボア径の測定結果データの一例を示す図である。例えば、加工ライン１２０から得られるボア径の測定値が、コントローラ５０やサーバ３０を介して、生産ライン管理装置１０の測定値取得部１１によって取得され、各エンジン（各シリンダブロック）ごとにボア径の測定値がまとめられて、生産ライン管理装置１０のデータ記憶部１６に、図６に示すような測定結果データが記憶される。
【００３２】
図６においては、各シリンダブロックを特定するブロックＩＤ（シリンダブロックＩＤ）ごとに、ボア径が測定された測定年月日時刻と、そのシリンダブロックに関するボア径の測定値が対応付けられている。各シリンダブロックごとに、６個のボアの各々について６箇所（図５参照）におけるボア径の測定値が記憶される。つまり、各シリンダブロックごとに、１ｘｕ〜６ｙｄまでの合計３６個のボア径の測定値が記憶される。
【００３３】
次に、クランキングトルクとクランクシャフトやピストンやシリンダブロック内のボア部の機械的摩擦損失との関係について説明する。図７は、ボア６３内の機械的摩擦損失を説明するための図である。クランキングトルクに大きな影響を及ぼすのは、ピストン６７のピストンリング７１，７３，７５である。ピストンリング７１はトップ、ピストンリング７３はセカンド、ピストンリング７５はオイルリングである。
【００３４】
ピストン６７がシリンダブロック本体６１に設けられたボア６３内でピストン運動すると、シリンダブロック本体６１とピストンリング７１，７３，７５との間において、摺動面圧により、機械的摩擦損失Ｌが発生する。そして、この時の機械的摩擦損失Ｌがクランキングトルクに大きく影響を及ぼす。この関係は、例えば、次式のように表現できる。
【００３５】
【数１】
2009217693.tif 000003
【００３６】
本実施形態では、加工工程において測定されるボア径を利用して、組付工程におけるクランキングトルク測定が定量的に予測される。ピストンリング張力は、測定が困難であることなどから測定を行わない。ピストンリング張力の値は不明であるが、ピストンリング張力とボア径が規格内であれば、クランキングトルクの測定値が規格内となることが想定される。つまり、数１式により、クランキングトルク値がピストンリング張力に比例してボア径に反比例しているためである（図８参照）。
【００３７】
図８は、ピストンリング張力とボア径とクランキングトルクの関係を示す図である。本実施形態では、ピストンリング張力とボア径が規格内であるとみなし、クランキングトルク値とボア径の相関関係に注目した。
【００３８】
本実施形態では、図５と図６を利用して説明したように、各エンジン（各シリンダブロック）ごとに、６気筒の各々の６箇所において、合計３６箇所のボア径を測定している。ところが、この３６個のボア径の測定値とクランキングトルクとの関係を、Ｖ型６気筒エンジンのシリンダブロックのボアの配置角度、クランクシャフト、ピストンのボア内の位相（位置関係）を考慮すると、３６個のボア径のデータがすべて規格内であってもクランキングトルクが規格内とならない場合も考えられる。
【００３９】
各ボアのボア径について、同一軸方向（Ｘ軸方向またはＹ軸方向）の上部、中部、下部の３箇所に関しては、多重共線性があることが明らかになっている。そこで、各ボアごとに、Ｘ軸方向の上部、中部、下部の３箇所のデータの平均値をとり、その平均値をＸ軸方向のボア径とし、Ｙ軸方向の上部、中部、下部の３箇所のデータの平均値をとり、その平均値をＹ軸方向のボア径とする。これにより、各ボアごとにＸ軸方向のボア径とＹ軸方向のボア径の２つの値が得られ、各エンジンごとに、６気筒のボアから合計１２個のボア径の測定値が得られる。
【００４０】
そして、全て規格内のボア径のデータのみを複数個選択して、その平均と分散を比較すると図９に示す分布となる。図９から、平均と分散のいずれについても、クランキングトルク値が異常となる場合の方が、正常となる場合よりも、分布が大きくなることが判明した。このことは、規格内のボア径の測定値により、クランキングトルク値の正常異常の判別が可能であることを示している。
【００４１】
図１と図２を利用して説明したように、生産ライン１００の製造工程順序において、ボア径の測定は、前工程であるシリンダブロック本体加工工程の中のホーニング加工時に行われ、クランキングトルクは、後工程であるシリンダブロックサブ組付工程において測定される。
【００４２】
生産ライン１００の前工程で測定されるボア径の測定値から、後工程におけるクランキングトルク値を予測して判定するという解析内容を考慮して、本実施形態においては、統計的手法であるマハラノビス−タグチ（ＭＴ）システムを利用する。そこで、次にマハラノビス−タグチ（ＭＴ）システムについて説明する。
【００４３】
図１０は、マハラノビス−タグチ（ＭＴ）システムの概要を説明するための図である。マハラノビス−タグチ（ＭＴ）システムは、良品に関する測定済みの基準データ群である単位空間（基準空間）８１と検査データ８７のかけ離れ具合を１次元の統計的距離であるマハラノビスの距離８９に置き換えて、検査データ８７の良否判定を行う判定方法である。図１０には、基準データ群の平均値８５と分散値８３も図示されている。
【００４４】
多変量解析の手法の複数の母集団のどれに属するのかを調べる判別分析とは異なり、マハラノビス−タグチ（ＭＴ）システムには、１つの正常な母集団にどれくらい近いかを調べる方法であるため、不良データが少なくても解析が可能である点に１つの特徴がある。
【００４５】
図１１は、本実施形態におけるマハラノビス−タグチ（ＭＴ）システムの手順を示すフローチャートである。まず、良品（良品ワーク）についての測定済みのデータである基準データが収集され（Ｓ１０１）、収集されたデータに基づいて、生産ライン管理装置１０の基準空間設定部１２により、単位空間が定義される（Ｓ１０３）。
【００４６】
測定項目（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｉ，・・・，ｘｎ）についての平均値（数２式）と分散（数３式）と標準偏差（数４式）は、一般的には以下のようになる。
【００４７】
【数２】
2009217693.tif 000004
【数３】
2009217693.tif 000005
【数４】
2009217693.tif 000006
【００４８】
本実施形態における測定項目は、上部、中部、下部についてのボア径の平均値であり、図１２に示すように、各ブロックＩＤごとに、つまり各シリンダブロックごとに、１ｘ〜６ｙまでの合計１２個の測定値となる。つまり、図６におけるボアＮｏ．ｉ（ｉ＝１〜６）の上部、中部、下部のＸ軸のボア径測定値をそれぞれｉｘｕ，ｉｘｃ，ｉｘｄとし、上部、中部、下部のＹ軸のボア径測定値をそれぞれｉｙｕ，ｉｙｃ，ｉｙｄとすると、図１２におけるｉｘ，ｉｙ（ｉ＝１〜６）は次式のように算出される。
【００４９】
【数５】
2009217693.tif 000007
【数６】
2009217693.tif 000008
【００５０】
次に、図１２における各測定値の正規化を行う。ここでは、まず、Ｔ１＝１ｘ，Ｔ２＝１ｙ，Ｔ３＝２ｘ，Ｔ４＝２ｙ，・・・，Ｔ１１＝６ｘ，Ｔ１２＝６ｙとして、図１２から図１３のように変換する。図１３において、正規化されたＴ１，Ｔ２，・・・，Ｔ１２の１２個の測定項目について、Ｘ軸のデータについては数７式となり、Ｙ軸のデータについては数８式となる。
【００５１】
【数７】
2009217693.tif 000009
【数８】
2009217693.tif 000010
【００５２】
数７式と数８式により、図１３に示すように、Ｔ１〜Ｔ１２のすべての測定項目について、各測定項目についての平均値が０となり標準偏差が１となる。
【００５３】
次に、正規化データの相関行列を求める。相関係数を一般的に数９式とすると、相関行列は一般的に数１０式のようになる。
【００５４】
【数９】
2009217693.tif 000011
【数１０】
2009217693.tif 000012
【００５５】
さらに相関行列の逆行列を求める。一般的には、数１１式となる。本実施形態では、ｎ＝１２である。
【００５６】
【数１１】
2009217693.tif 000013
【００５７】
以上で単位空間（基準空間）の定義が完了し、そして、検査データを使用してマハラノビスの距離が算出される。検査データが例えば図１４に示すボア径の測定値とすると、ボアＮｏ．ｉ（ｉ＝１〜６）の上部、中部、下部のＸ軸のボア径測定値をそれぞれｉｘ´ｕ，ｉｘ´ｃ，ｉｘ´ｄとし、上部、中部、下部のＹ軸のボア径測定値をそれぞれｉｙ´ｕ，ｉｙ´ｃ，ｉｙ´ｄとすると、上部、中部、下部についてのボア径の平均値ｉｘ´，ｉｙ´（ｉ＝１〜６）は次式のように算出される。
【００５８】
【数１２】
2009217693.tif 000014
【数１３】
2009217693.tif 000015
【００５９】
図１４に示すボア径の測定値から数１２式と数１３式によって平均処理された結果が図１５に示すｉｘ´，ｉｙ´（ｉ＝１〜６）である。さらに、図１５に示すｉｘ´，ｉｙ´を数７式と数８式により正規化すると、図１６に示すように正規化されたＴ´１，Ｔ´２，・・・，Ｔ´１２が得られる。そして、正規化されたＴ´１〜Ｔ´１２から、マハラノビスの距離Ｄ２が数１４式のように算出される。
【００６０】
【数１４】
2009217693.tif 000016
【００６１】
数１４式は、マハラノビスの距離Ｄ２の一般的な算出式であり、本実施形態においてはｎ＝１２となる。
【００６２】
さらに、結果が妥当で、実際に生産ライン１００内で利用可能か検証を行う。つまり、定義した単位空間を使用して、ボア径の測定値により、クランキングトルクの正常・異常の判別が可能かどうか検証を行う必要がある。
【００６３】
図１７は、クランキングトルクの正常異常の判別についての検証結果を示す図である。単位空間を求めた場合には、ボア径の測定値（基準データ）についてマハラノビスの距離Ｄ２を算出すると（図１１，Ｓ１０５）、すべてのボア径の測定値（基準データ）について、Ｄ２＜Ｐ´となった（図１７，「単位空間」）。
【００６４】
これに対し、別に収集済みの検査データを用いて検証した場合には、クランキングトルクの正常となる場合のボア径の測定値により求めたマハラノビスの距離Ｄ２（＝Ｐ１）は、すべて、Ｐ１＜Ｐとなり（図１７，「検証時：トルク正常」）、クランキングトルクの異常となる場合のボア径の測定値により求めたマハラノビスの距離Ｄ２（＝Ｐ２）は、すべて、Ｐ２＞Ｐとなった（図１７，「検証時：トルク異常」）。つまり、図１７に示す例においては、判定値Ｓ＝Ｐ（Ｐ１＜Ｐ，Ｐ２＞Ｐ）と設定することにより（図１１，Ｓ１０７）、マハラノビスの距離Ｄ２からクランキングトルクの正常・異常の判別は可能である。
【００６５】
ちなみに、図１７の例においては、検査データについて、クランキングトルクの異常となる場合のボア径の測定値のデータ数は発生頻度が少なく、正常となる場合のボア径の測定値のデータ数の約１／１０であった。
【００６６】
生産ライン管理装置１０の判定距離設定部１４によって、クランキングトルクの正常異常の判定値が決定されると、生産ライン１００において実際に生産に利用される部品（評価用ワーク）について判定が行われる。つまり、評価用ワークであるシリンダブロック本体について、ホーニング加工においてボア径の測定が行われ、その測定値が測定値取得部１１に収集される（図１１，Ｓ１０９）。そして、マハラノビス距離算出部１３により、収集された評価用ワークのボア径の測定値について、数１４式に基づいてマハラノビスの距離Ｄ２が算出される。ここで算出されたマハラノビスの距離をＤＸとする（図１１，Ｓ１１１）。
【００６７】
なお、評価用ワークのボア径の測定値の処理は、前述の検査データと同様に、評価用ワークのボア径の測定値を図１４とすると、数１２式と数１３式を利用して、図１５のデータに変換が行われ、さらに、数７式と数８式により正規化されて図１６の形式のデータに変換される。
【００６８】
評価用ワークについてのマハラノビスの距離ＤＸが算出されると、生産ライン管理装置１０の予測判定部１５によって、マハラノビスの距離ＤＸと判定値Ｓが比較される（図１１，Ｓ１１３）。そして、ＤＸ＞Ｓの場合には「異常」であると判定され、ホーニング加工において評価用ワークがラインから外される（図１１，Ｓ１１５）。必要に応じて、異常と判定された評価用ワークについて検査等を行うことが望ましい。
【００６９】
ＤＸ≦Ｓの場合には「正常」であると判定され、評価用ワークがホーニング加工から後工程に流される（図１１，Ｓ１１７）。そして、図１１のＳ１０９からＳ１１７までの処理は、作業終了まで繰り返し実行される。こうして、複数の評価用ワークについて、ホーニング加工において正常・異常の判定が行われる。
【００７０】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態によれば、前工程の測定データを利用して、後工程の正常異常を予測することができるため、異常製品を後工程へ流すことを抑制できる。また、前工程の測定データを利用して、後工程の予測判定を行い異常なものは除去するので、後工程において無駄な加工や組付を行うことを抑制できる。また、品質履歴情報システムの品質情報収集も後工程のクランキングトルクに関する情報の収集を省略することが可能になる。
【００７１】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態やその効果は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明に係る生産ライン管理装置を説明するための機能ブロック図である。
【図２】シリンダブロックの製造に関する工程を説明するためのブロック図である。
【図３】品質履歴データの一例を説明するための図である。
【図４】シリンダブロック本体に形成されるボアを説明するための図である。
【図５】ホーニング加工において測定されるボア径を説明するための図である。
【図６】ボア径の測定結果データの一例を示す図である。
【図７】ボア内の機械的摩擦損失を説明するための図である。
【図８】ピストンリング張力とボア径とクランキングトルクの関係を示す図である。
【図９】ボア径のデータの平均と分散を示す図である。
【図１０】マハラノビス−タグチシステムの概要を説明するための図である。
【図１１】マハラノビス−タグチシステムの手順を示すフローチャートである。
【図１２】各シリンダブロックごとの合計１２個の測定値を示す図である。
【図１３】正規化された１２個の測定項目を示す図である。
【図１４】ボア径の測定値の一例を示す図である。
【図１５】平均処理されたボア径の測定値を示す図である。
【図１６】正規化された１２個の測定項目を示す図である。
【図１７】クランキングトルクの正常異常判別についての検証結果を示す図である。
【符号の説明】
【００７３】
１０  生産ライン管理装置、１１  測定値取得部、１２  基準空間設定部、１３  マハラノビス距離算出部、１４  判定距離設定部、１５  予測判定部、１６  データ記憶部、１００  生産ライン。
【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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【図１７】
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