JP2005118757A - 塗装欠陥解析システム、塗装欠陥解析方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 塗装欠陥の原因解明と防止対策の提示を効率的に行うことができる塗装欠陥解析システム、解析方法及びコンピュータプログラムを提供すること。
【解決手段】 塗装欠陥の種類と発生数又は程度を含む塗装欠陥データ、及び塗色、塗装対象物、塗装部位のうちの少なくとも１つの塗装条件を含む塗装条件データを基に、塗装欠陥防止対策を判定する塗装欠陥解析システムであって、収集された塗装データの入力手段1と、塗装データを記憶する記憶手段2と、塗装データを基に、塗装欠陥の種類別に塗装欠陥発生の実態を分析するデータ分析手段と、塗装データの分析結果を基に、塗装欠陥の発生原因を判定する原因判定手段と、発生原因の判定結果を基に、記憶手段2に記憶されている塗装欠陥防止対策データベースに基づいて、塗装欠陥の発生防止対策を判定する塗装欠陥防止対策判定手段と、塗装欠陥防止対策の出力手段とを備えている。
【選択図】図２

Description

本発明は、自動車などの車両、家庭電化製品、建材などの塗装工程で発生する塗装欠陥解析システム、塗装欠陥解析方法及び塗装欠陥解析システムを動作させるためのコンピュータプログラムに関する。

乗用車などの車両、冷蔵庫や洗濯機などの家庭電化製品、外壁材などの建材には、通常、塗料が表面に塗装される。この塗装は、下地の鋼板などの保護を行うとともに、美観に優れた外観に仕上げることに大きなウエイトが置かれている。したがって、製造ラインにおける塗装工程では、塗膜に、ブツ（塗膜表面の突起物）、色違い（目標色と塗装色との相違）、タレ（塗膜が垂れて局部的に厚い部分）、ハジキ（塗面の一部のくぼみや塗料の付かない部分）、ワキ（ピンホ−ル）などの塗装欠陥が発生しないように、細心の注意が払われている。また、塗膜に欠陥が発生した場合には、できるだけ速やかにその原因を解明し、対策を講じなければならない。そのために、塗装欠陥の防止対策には、多くの工数を要している。

図１は、自動車のボデーの塗装ラインにおける工程の１例を示す図である。自動車の塗膜は、下塗り、中塗り、上塗りの三層構造で構成されているのが一般的である。はじめに、下地の鋼板の脱脂、燐酸化皮膜の形成などの前処理を行う。次に、電着塗装などにより下塗りを行う。水洗後、乾燥炉で下塗り塗料の焼き付けを行い、塗膜にブツなどの欠陥がある場合には研磨により除去した後、必要に応じて水洗する。その後、静電塗装による中塗り塗装、焼き付け、必要に応じて研磨と水洗、上塗り塗装、焼き付けを経て、塗装工程が完了する。

上記のような塗装工程における塗装欠陥の発生防止対策として、電着塗装においてゴミやブツが塗膜に含まれないようにするための「電着塗装装置」が開示されている（例えば、特許文献１）。この装置では、電着槽内における電着液の流れを改善することにより、ゴミやブツが塗膜に付着しないようにする対策が講じられている。この装置は、電着塗装工程における塗装欠陥の発生を抑制する１つの手段である。しかし、塗装工程の中の一部の工程を対象として改善を図るための装置となっている。また、上記特許文献１には、塗装欠陥の把握と防止を日常的に管理する手段は開示されていない。

図１に示した塗装ラインでは、ほとんどすべての工程に塗装欠陥の発生源が存在する。したがって、美観に優れた塗膜を得るためには、通常、各工程の前後で塗装欠陥の検査が行われ、それぞれの工程で塗装欠陥が発生しないようにする操業方法が採られている。また、自動車の場合は、１台毎に、しかもボンネット、ドア、フェンダー、ルーフなど各部位別に、どのような欠陥がどの程度発生したか検査され、データとして収集されている。さらに、同じ塗装ラインに、異なった車種が流れ、異なった塗色による塗装が行われるので、それぞれ塗装条件が相違している。そのため、それぞれの車両毎の塗装条件データも収集されている。

上記のように、通常、塗装ラインにおける塗装対象物及び塗装条件は、日々刻々変化するものであり、塗装欠陥も日々刻々変化する。したがって、常時膨大なデータが収集され、対策を必要とする塗装欠陥が見つかった場合には、そのデータを分析し、原因が何であるかを解明し、的確な対策を講じることが要求される。

上記のデータの収集と塗装欠陥を防止するためのラインの見直しには、多くの製造担当者の工数を必要とし、また、収集されたデータを基にした塗装欠陥の発生原因の解明と防止対策の提示には、塗料・塗装技術者の多くの工数を必要としている。特に、塗料・塗装技術者は、塗装欠陥が発生した場合には速やかに対策を検討しなければならないので、塗装ラインに拘束される時間が極めて多い。さらに、データを分析し、原因を解明するのには、豊富な知識と経験を必要とするので、能力のあるごく限られた技術者に頼らなければならないという問題点がある。
特開平６−２７２０９２号公報

本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであって、塗装欠陥の原因解明と対策判定・提示に要する工数を低減するとともに、的確な原因解明と対策の提示を行うことができる塗装欠陥解析システム、塗装欠陥解析方法及び塗装欠陥解析システムを動作させるためのコンピュータプログラムを提供することを目的としている。

本発明に係る塗装欠陥解析システム（１）は、所定の塗装工程の前及び／又は後における塗装欠陥の種類と発生数又は程度を含む塗装欠陥データ、及び塗色、塗装対象物、塗装部位のうちの少なくとも１つの塗装条件を含む塗装条件データを基に、前記塗装欠陥の発生を防止する対策を判定する塗装欠陥解析システムであって、前記塗装欠陥データ及び前記塗装条件データを含む収集された塗装データを入力するデータ入力手段と、該データ入力手段によって入力された前記塗装データを記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶されている前記塗装データを基に、前記塗装欠陥の種類別に塗装欠陥発生の実態を分析するデータ分析手段と、該データ分析手段による分析結果を基に、前記塗装欠陥の発生原因を判定する原因判定手段と、該原因判定手段による判定結果を基に、前記記憶手段又は別の記憶手段に記憶されている塗装欠陥防止対策データベースに基づいて、前記塗装欠陥の発生防止対策を判定する塗装欠陥防止対策判定手段と、
該塗装欠陥防止対策判定手段による判定結果を出力する出力手段とを備えることを特徴としている。

また、本発明に係る塗装欠陥解析システム（２）は、上記塗装欠陥解析システム（１）において、前記塗装欠陥データが、前記塗装欠陥の種類と前記発生数又は程度に関する塗装欠陥の経時的変化データを含み、前記データ分析手段が、前記塗装欠陥経時的変化データを基に、前記塗装欠陥の種類及び／又は前記発生数又は程度の経時的な相違を、経時的帯域別に区分し、各帯域別に分析する機能を有することを特徴としている。

また、本発明に係る塗装欠陥解析システム（３）は、上記塗装欠陥解析システム（１）又は（２）において、前記塗装欠陥データが、前記塗装対象物における傾きの異なる塗装面別のデータを含み、前記データ分析手段が、前記傾きの異なる塗装面別に前記塗装欠陥を分析する機能を有することを特徴としている。

本発明に係る塗装欠陥解析方法は、所定の塗装工程の前及び／又は後における塗装欠陥の種類と発生数又は程度を含む塗装欠陥データ、及び塗色、塗装対象物、塗装部位のうちの少なくとも１つの塗装条件を含む塗装条件データを採取し、採取された塗装データを基に、前記塗装欠陥の発生を防止する対策を判定する塗装欠陥防止方法であって、前記塗装欠陥データ及び前記塗装条件データを含む前記塗装データをデータ入力手段から入力するステップと、該データ入力手段から入力された前記塗装データを記憶手段に記憶させるステップと、該記憶手段に記憶させた前記塗装データを基に、前記塗装欠陥の種類別に塗装欠陥の発生実態を分析するステップと、該データ分析手段による分析結果を基に、前記塗装欠陥の発生原因を判定するステップと、該原因判定手段による判定結果を基に、前記記憶手段又は別の記憶手段に記憶されている塗装欠陥防止対策データベースに基づいて、前記塗装欠陥の発生防止対策を判定するステップと、該塗装欠陥の発生防止対策の判定結果を出力から出力するステップを含むことを特徴としている。

また、本発明に係る塗装欠陥解析方法（２）は、上記塗装欠陥解析方法（１）において、前記塗装欠陥データが、前記塗装欠陥の種類と前記発生数又は程度に関する塗装欠陥の経時的変化データを含み、該塗装欠陥の経時的変化データを基に、前記塗装欠陥の種類及び／又は前記発生数又は程度の経時的な相違を、経時的帯域別に区分し、各帯域別に分析することを特徴としている。

また、本発明に係る塗装欠陥解析方法（３）は、上記塗装欠陥解析方法（１）又は（２）において、前記塗装欠陥データが、前記塗装対象物における傾きの異なる塗装面別のデータを含み、該傾きの異なる塗装面別に、前記塗装欠陥を分析することを特徴としている。

本発明に係る塗装欠陥解析システム用コンピュータプログラムは、所定の塗装工程の前及び／又は後における塗装欠陥の種類と発生数又は程度を含む塗装欠陥データ、及び塗色、塗装対象物、塗装部位のうちの少なくとも１つの塗装条件を含む塗装条件データを基に、前記塗装欠陥の発生を防止する対策を判定する塗装欠陥解析システム用コンピュータプログラムであって、コンピュータに、データ入力手段から入力される前記塗装欠陥データ及び前記塗装条件データを含む塗装データを読み取らせ、読み取った前記データを記憶手段に記憶させ、該記憶手段に記憶された前記塗装データを基に、前記塗装欠陥の種類別に塗装欠陥の発生の実態を分析し、分析結果を記憶手段に記憶させ、該記憶手段に記憶された前記分析結果を基に、前記塗装欠陥の発生原因を判定させ、該塗装欠陥の発生原因の判定結果を基に、前記記憶手段又は別の記憶手段に記憶されている塗装欠陥防止対策データベースに基づいて、前記塗装欠陥の発生防止対策を判定させ、該塗装欠陥防止対策の判定結果を出力させる動作を実行させることを特徴としている。

上記本発明の係る塗装欠陥解析システム（１）又は塗装欠陥解析方法（１）によれば、塗装データの分析、塗装欠陥発生原因の判定及び塗装欠陥防止対策の判定が、コンピュータにより実行されるので、処理に要する時間が著しく短縮されるとともに、塗料・塗装技術に熟達した技術者がいない場合でも、的確な塗装欠陥防止対策を速やかに提示することができる。また、塗装データの入力とその分析、塗装欠陥発生原因の解明と防止対策の決定等に要する工数が大幅に削減されるので、大きな省力化が達成される。さらに、多くのデータを対象に、様々な角度からデータを分析することができるので、分析精度の向上、塗装欠陥防止対策の判定精度の向上を図ることができる。

また、上記本発明の係る塗装欠陥解析システム（２）又は塗装欠陥解析方法（２）によれば、経時的な変化又は経時的な帯域別のデータを基に詳細な分析を行うことができるので、より高精度な塗装欠陥発生原因の解明が可能である。特に、高品質の塗膜が要求される場合に有効である。

また、上記本発明の係る塗装欠陥解析システム（３）又は塗装欠陥解析方法（３）によれば、塗装対象物の傾きの異なる塗装面毎の塗装データを基に詳細な分析を行うことができるので、より高精度な塗装欠陥発生原因の解明が可能である。特に、立体的な形状をした自動車や家庭電化製品などで、高品質の塗膜が要求される場合に有効である。

以下、図面を参照し、本発明の実施の形態に係る塗装欠陥解析システムを詳しく説明する。なお、本発明に係る塗装欠陥解析方法は、塗装欠陥解析システムによって実行される方法であるので、塗装欠陥解析方法を塗装欠陥解析システムに含めて説明する。

図２は、実施の形態（１）に係る塗装欠陥解析システム全体の構成を示すブロック図である。塗装欠陥解析システムは、データ入力部１、記憶部２、制御部３及び出力部４を備えている。さらに、制御部３と記憶部２及び制御部３と出力部４との間は電気的に接続されており、制御部３とデータ入力部１との間は、電気的又は記録媒体などの手段、又は電話回線、インターネットなどの通信手段により、信号又はデータの送受信が可能に構成されている。

なお、データ入力部１は、塗装ライン側に設けられる場合、制御部３に側に設けられる場合のいずれでもよい。したがって、データ入力部１と制御部３との間のデータの送受信は、データ入力部１が塗装ライン側に設けられる場合には、記録媒体又は通信手段が適しており、制御部３側に設けられる場合には、電気的な接続が適している。

データ入力部１は、塗装ラインで収集された塗装データの入力部であり、キーボード、タッチパネル、ＯＣＲリーダ、マークシートリーダなどの入力装置を利用することができる。前述のように、塗装ラインで収集されるデータが極めて多いので、製造ラインで、データを直接マークシート（ＯＭＲ）に記入し、マークシートリーダでデータを読み取るのが、もっとも効率的、かつ確実である。読み取られた塗装データは、記憶部２に直接送信されるか、ＣＤ、ＤＶＤ、ＭＤ、磁気テープなどの記録媒体に一旦保存された後、記憶部２に記憶される。

記憶部２は、データファイル２ａ、データ分析結果ファイル２ｂ及び塗装欠陥発生原因−塗装欠陥防止対策ファイル２ｃ（塗装欠陥防止対策データベース）を備えている。データファイル２ａは、上記のデータ入力部１から入力された塗装データを記憶するファイルである。このファイルには、塗装ラインで収集された塗装データ、すなわち、塗装工程のうち所定の工程の前及び／又は後における塗装欠陥の種類と発生数又は程度を含む塗装欠陥に関する塗装欠陥データ、及び塗色（クリヤー色を含む）、塗装対象物、塗装部位のうちの少なくとも１つの塗装条件を含む塗装条件データが記憶される。

データ分析結果ファイル２ｂには、データファイル２ａに記憶されている塗装データを利用して、データの集計、分析を行った結果がファイルされる。例えば、塗装工程別に塗装欠陥の種類別発生数又は程度とその経時的変化のほか、塗装対象物別、塗色別、塗装部位別、生産量（塗装対象物の生産量、塗料の使用量）の多少別などの塗装条件と塗装欠陥の種類・発生数又は程度の関係などの分析結果が記憶される。

塗装欠陥発生原因−塗装欠陥防止対策ファイル（以下、「塗装欠陥防止対策ファイル」と略記する）２ｃは、本実施の形態に係るもっとも特徴的かつ重要なファイルであり、この塗装欠陥防止対策ファイル２ｃには、塗装欠陥の発生原因とその原因に対応する塗装欠陥の防止対策が集大成されている。このファイルは、上記のデータ分析結果ファイル２ｂに記憶されている分析結果を基に塗装欠陥の発生原因を判定し、その判定結果から、具体的な対策を判定する際に用いられる。

図３は、塗装欠陥防止対策ファイル２ｃに格納されている塗装欠陥（ブツ）の発生原因に対応する塗装欠陥防止対策を表形式にまとめたものであり、その一部を示す図である。図３に示した表は、自動車の塗装ラインにおけるブツの発生原因とその防止対策の例であり、縦欄にブツの発生原因、横欄に設備面、工程面、管理面等の対策区分別に、具体的な対策がリストアップされている。この表は、特定の塗装ラインにおける実績をベースに作成されたものである。すなわち、塗料・塗装技術者が、多種多様のブツ発生に関するデータを基に、それぞれのケースで講じた有効な対策を集大成したものである。

例えば、ブツの大きさが所定の大きさ（例えば、１ｍｍ未満）というように小さい場合には、大きさが小さいために、発見された工程より前の工程で発生したもので、見落とされていたものと判定する。図４は、ブツの発生原因が、「前工程での見落としブツ」と判定された場合、その原因に対応する塗装欠陥防止対策の例を示す図である。図４に示した対策は、過去のデータの蓄積からまとめられたものであり、それが、図３に示した表の「（ｂ）前工程での見落としブツ」に対応する対策欄、すなわち、右側の欄にリストアップされている。このようにして、それぞれの欠陥の種類別に、塗装欠陥発生原因と防止対策との関係が整理されたファイルが、塗装欠陥防止対策ファイル２ｃである。

なお、塗装欠陥の発生原因の区分及びそれぞれの原因に対応する塗装欠陥防止対策は、塗装欠陥の種類、塗装対象物、塗装ラインの構成、塗装環境など、様々な要因によって変わるものであるので、それぞれのケース毎に分析し、決定するのがよい。

なお、記憶部２には、データファイル２ａ、データ分析結果ファイル２ｂ及び塗装欠陥防止対策ファイル２ｃが設けられている場合を示したが、説明の都合上例を示したものであり、必ずしも、これらのファイルに分割されている必要はなく、また、表形式にまとめられている必要もない。記憶部２の形式は、コンピュータによる分析等の動作に適した形態であればよい。また、図２には、上記の記憶部２を制御部３と切り離して示したが、両者は一体に構成されていてもよい。

制御部３は、ＣＰＵ３ａを含みコンピュータとしての構成と機能を備えている。また、システム全体の動作を制御するとともに、上記の塗装データの分析、塗装欠陥発生原因の判定及び塗装欠陥防止対策の判定を行い、塗装欠陥防止対策を出力させる機能を有している。

また、出力部４は、最終的に判定された具体的な塗装欠陥防止対策の出力、必要に応じて、塗装欠陥データ、塗装条件データ、塗装欠陥発生原因分析結果などの出力を行うための手段であり、例えば、プリンタ、液晶やＣＲＴなどのディスプレイ、ＦＤやＣＤなどの記録媒体である。これらの出力手段は、電話回線、インターネットなどの通信手段を介して、塗装ラインに直接送受信可能に構成されていてもよい。

図５は、塗装ラインで採取された塗装データを基に、塗装欠陥の防止対策を判定するまでの概略の手順を示すフローチャートである。対象とする塗装ラインには、例えば、乗用車をはじめとする自動車、冷蔵庫、洗濯機などの家電製品、外壁材などの建材の塗装ラインがある。

はじめに、これらの塗装ラインにおける所定の工程の前及び／又は後で、塗装欠陥の種類と発生数又は程度等の塗装欠陥データ、塗装条件データを含む塗装データが採取される（ステップＳ１）。採取された塗装データは、前述のように、マークシートなどに記入され、マークシートの場合は、データ入力部１（図２参照）であるマークシートリーダにより読み取られ、入力される（ステップＳ２）入力された塗装データは、記憶部２のデータファイル２ａに記憶される（ステップＳ３）。

次に、記憶された塗装データを基に、例えば１日単位等で、塗装欠陥の発生原因の判定に必要な塗装データの分析が行われ（ステップＳ４）、その結果がデータ分析結果ファイル２ｂに記憶される（ステップＳ５）。さらに、塗装データの分析結果を用いて、塗装欠陥発生原因の判定が行われ（ステップＳ６）、塗装欠陥発生原因が特定されると、欠陥防止対策ファイル２ｃを利用して、塗装欠陥防止対策が判定され（ステップＳ７）、その結果（塗装欠陥防止対策）が出力される（ステップＳ８）。

上記のステップＳ１におけるデータの採取は、必ずしも塗装ラインにおけるすべての工程で行う必要はない。例えば、図１に、自動車の塗装工程の一例を示したが、図１に示されているすべての工程で塗装データを採取する必要はない。それぞれの塗装ラインの構成、特徴、塗装対象物等に応じて、塗装データを採取する位置を予め決定する。採取する主要な塗装データは、塗装欠陥の種類（大きさを含む）と発生数又は程度等の塗装欠陥データ及び塗装条件データである。

塗装欠陥の種類には、ブツ、タレ、ワキ、色違い、艶びけ、ハジキなどがある。ただし、すべての種類の塗装欠陥を検査し、データを収集する必要はなく、塗装ライン、塗装対象物などに応じて適宜選択すればよい。例えば、自動車の場合には、特にブツの発生の防止に重点が置かれる場合が多いので、その場合には、ブツを対象にデータを採取する。

塗装条件に関するデータには、塗装対象物、塗色、塗装後の研磨の有無、生産量、生産速度、乾燥条件、塗装機などがある。ただし、これらのデータをすべて採取する必要はなく、塗装ラインの構成、特徴、塗装対象物等に応じて、採取するデータを選択すればよい。なお、塗装対象物のデータに関しては、その形態、例えば、自動車であれば車種、家庭電気製品であれば製品や形状が異なる場合の型式などの区分、塗色のデータに関しては、メタリック、ソリッド、クリヤーなどの塗料系の区分を含むことが好ましい。

これらの塗装欠陥の種類と発生数又は程度、塗装条件に関する塗装データは、自動車のように小さい個体が連続する場合には、各個体別にデータを採取するのがよく、建材のように、一定の製品が連続する場合には、所定のロット単位又は所定の時間間隔等でデータを採取するのがよい。いずれの場合も、経時的に塗装欠陥発生の実態を分析することができるように、必要に応じて、所定の範囲の間隔でデータを採取するようにする。

ステップＳ４における塗装データの分析は、主として制御部３と記憶部２との間の信号の送受信と演算とによって行われ、それらはＣＰＵ３ａによる制御の基に実行される。例えば、次のような分析を行う。各工程別に、塗装欠陥の種類とその大きさ、発生数又は程度を集計する。この場合、必要に応じて、合計量又は平均値とともに経時的な変化の傾向に関する分析も行う。また、これらの分析は、塗色別、塗装対象物別にも行う。その他、塗装欠陥の発生に対する、生産量の多少及び／又は生産速度の高低、塗膜の研磨処理の有無、乾燥（焼付）の有無等の影響についても、必要に応じて分析する。上記の分析結果は、データ分析結果ファイル２ｂに記憶される。

図６Ａ及び図６Ｂは、ステップＳ６における塗装欠陥発生原因を判定する手順の一例を示すフローチャートである。なお、図６Ａ及び図６Ｂに示した各ステップは、主として制御部３と記憶部２との間の信号の送受信と演算によって行われ、それらはＣＰＵ３ａによる制御の基に実行される。また、図６Ａ及び図６Ｂには、対象とする塗装欠陥が、ブツの場合を例示されている。

はじめに、データ分析結果ファイル２ｂから、データ分析結果を読み取る（ステップＳ１１）。なお、図６Ａには、ステップＳ１１で、データ分析結果をまとめて読み取るように表示したが、以降の各判定ステップ毎に、対象のデータを読み取るようにしてもよい。ステップＳ１２で、塗装欠陥として発生したブツの大きさが所定の大きさ（例えば、１ｍｍ）以上か否かを判定する。所定の大きさ以上であれば、通常検出された工程より前の工程における検査で見落とされることはないので、ブツ発生原因を「検出された工程で発生」したものと特定する（ステップＳ１３）。一方、所定の大きさに満たない場合には、ブツ発生原因を「前の工程での見落とし」に起因と特定する（ステップＳ１４）。これらのブツ発生原因に対応するブツ防止対策は、図３に示したとおりであるので、詳細な説明を省略する。なお、ブツの発生原因が特定された段階で、ブツ防止対策を出力し、ステップを終了してもよいが、通常は下記のように、さらにその他の原因についても確認する。

次にステップＳ１５へ進み、ブツは繊維状か否かを判定し、繊維状であれば、ブツ発生原因を「衣服など」に起因と特定する（ステップＳ１６）。繊維状ではない場合には、ステップＳ１７へ進み、ブツは固体状か否かを判定する。固体状であれば、ブツ発生原因を「塗料混入ブツ、塗膜片、砂塵」に起因と特定する（ステップＳ１８）。固体状ではない場合には、ステップＳ１９へ進み、生産量は少ないか否かを判定し、少ない場合はブツ発生原因を「塗料の劣化」に起因と特定する（ステップＳ２０）。生産量が少なくない場合は、ステップＳ２１へ進み、生産量は多いか否かを判定し、生産量が多い場合には、ブツ発生原因を「発生環境内全域」に起因と特定する（ステップＳ２２）。生産量が多くない場合には、ステップＳ２３へ進み、特定の塗装対象物に特有か否かを判定する。特定の対象物に特有であれば、「該当対象物特性（作業基準）」に起因と特定する（ステップＳ２４）。

特定の対象物に特有ではない場合には、さらに、図６Ｂに示すステップＳ２５へ進み、塗料の乾燥後の方が多いか否かを判定し、乾燥後の方が多い場合には、「乾燥炉」に起因と特定する（ステップＳ２６）。乾燥後の方が少ない場合には、「塗料軟ブツ」（塗料に混入している熱フロー性のブツ）に起因と特定する（ステップＳ２７）。

さらに、ブツの発生の経時的な変化を確認する場合には、ステップＳ２８へ進み、経時的に増加傾向か否かを判定し、増加傾向の場合には、ブツの発生原因を「発生環境内の発生源」に起因と特定する（ステップＳ２９）。増加傾向ではない場合には、ステップＳ３０へ進み、経時的に減少傾向か否かを判定し、減少傾向の場合には、「ライン稼働時に発生」と特定する（ステップＳ３１）。減少傾向ではない場合には、ステップＳ３２へ進み、経時的に増加から減少又は減少から増加という変化があるか否かを判定し、そのいずれかであれば、「増加又は減少時間帯の異常」と特定する（ステップＳ３３）。

上記のステップを経た後、必要に応じてその他の判定を行い（ステップＳ３４）すべてのブツ発生原因の特定を終了する。

図６Ａ及び６Ｂに示した手順によって、ブツの発生原因が特定されるので、その結果を基に、すでに説明したように、欠陥発生原因と防止対策との関係が整理され記憶されている、塗装欠陥（ブツ）防止対策ファイル２ｃ（図３参照）を基にして、ブツの防止対策を判定し、その結果（ブツ発生防止対策）を出力する。なお、図３には、ステップＳ１３、Ｓ１４、Ｓ１６、Ｓ２６及びＳ２７で特定されたブツ発生原因に対応するブツ発生防止対策が例示されている。

図６Ａ及び６Ｂに示した手順は、塗装欠陥がブツの場合の１例であり、塗装ラインや塗装工程の特徴、塗装対象物の形態、防止対象の塗装欠陥の種類などにより、それぞれ最適な判定項目を設定するのがよい。また、図６Ａ及び６Ｂに示した手順は、順序が特に限定されるものではなく、システム上、もっとも効率的な順序を選択するのがよい。

また、ステップＳ１１〜Ｓ３２までのステップにおいて、途中でブツの原因が明確になった場合には、適宜ステップをスキップすることも可能である。

なお、本明細書に記載の経時的帯域別とは、時間の経過を２個以上の帯域（エリア）に分けることを意味し、その時間経過の分割は、分単位、時間単位、日単位、週単位又は月単位のいずれであっても構わない。

図７は、実施の形態（２）に係る塗装欠陥解析システムが備える塗装データの分析機能の一部を示すグラフである。図７に示したグラフは、横軸を時間、縦軸をブツの発生件数とし、所定の期間（例えば、１日）、特定の工程におけるブツの発生件数の推移を図示したものである。図７に示されているように、ブツの発生件数は、全体の平均値が約９件、エリア（経時的帯域）１及びエリア３の平均値がそれぞれの約７件、エリア２の平均値が約１９件となっている。図７のようにエリア別に区分することなく、ブツの発生件数を全体の平均値で見ると、特定のエリアで異常が生じていても、その異常を明確に把握することができないことが多い。しかし、経時的な推移を調べ、ブツの発生件数が多いエリアと少ないエリアとに分けて分析することにより、塗装欠陥発生の異常を正確に把握し、よりいっそう高度な分析を行うことができる。

例えば、図７に示したケースでは、エリア２におけるブツの発生件数が多いので、このエリアに含まれる塗装データに注目して分析を行う。エリア２以外のエリアに関しては、エリア２との比較用のデータとして利用することも可能であり、比較する必要がない場合には、分析の対象から除外することもできる。いずれにしても、エリア２におけるブツの発生件数が多いことが明らかであるので、何らかの原因があると推定される。したがって、エリア２に含まれる塗装データを重点的に分析することにより、ブツの発生原因を的確に解明することができる。

例えば、エリア２に含まれる塗装データのうち、ブツの大きさ、種類（糸状、固体状など）、塗装対象物、塗色、生産速度などに注目して、必要に応じてエリア２以外のエリアとの比較を含めて分析することが効果的である。なお、エリアの区分は、全体の平均値に対してブツ発生件数が多い時間帯の識別、又はブツ発生件数データの不連続性（急激な変化など）の判定などを基に行うことができる。

図８は、実施の形態（３）に係る塗装欠陥解析システムが備える塗装データの分析機能の一部を示す表である。自動車や、冷蔵庫、洗濯機などの家庭電化製品のように、立体的な製品で、傾きが異なる塗装面（例えば、水平面と垂直面）を含む塗装対象物の場合には、塗装面毎に塗装欠陥データを採取し分析することによって、システムの性能をより向上させることができる。

図８（ａ）に示した表には、上記の実施の形態（２）で説明したエリア別に、塗装対象物の水平面（Ｈ）と垂直面（Ｖ）とに分けて、各エリアにおけるブツの発生件数の平均値が示されている。また、図８（ｂ）は、図８（ａ）に示されている結果を評価した表である。図８（ａ）、（ｂ）に示されている結果から、エリア１及び３では、ブツの発生件数が少なく、ＨとＶとの間には明瞭な相違が認められないのに対して、エリア２では、ブツの発生件数が多く、Ｈの方がＶより多いことが明瞭に認められる。したがって、この場合には、ブツの発生原因を、エリア２に該当する時間帯における「発生環境内の落下物」と特定することができる。仮に、Ｈの方がＶより少ない場合には、ブツの発生原因は、「作業基準の不適正、設備特性」に起因と特定することができる。

なお、上記の例では、実施の形態（２）に示したエリア別に、水平面と垂直面とに分けて分析する例を示したが、必ずしもエリア別とする必要はない。ただし、エリア別に分析する方が、より正確な分析を行うことができる。また、測定面の区分は、必ずしも水平面と垂直面である必要はなく、傾きの異なる面で分けてもよい。

上記の実施の形態（１）〜（３）に係る塗装欠陥解析システムは、塗装ラインに付帯させて、オンラインで稼働するシステムとしてもよく、塗装ラインとは別の位置に設置し、収集された塗装データを分析するオフラインの形態としてもよい。また、塗装ラインにデータ入力部１と出力部４を設置し、記憶部２、制御部３を含むその他の装置を塗装ラインとは離れた場所に設置し、両者の間を電話回線、インターネットなどの通信手段で接続することにより、リモートコントロールする形態としてもよい。

また、塗装データの蓄積のない塗装ライン、すなわち、塗装データを収集し、そのデータを基に塗装欠陥の発生防止対策が講じられていなかったラインに、本発明に係る塗装欠陥解析システムを適用する場合には、図３に示した塗装欠陥防止対策ファイル２ｃが存在しない。そのような場合には、まず新規なラインを対象に予備的な調査を行い、そのラインに関するデータを収集し、すでにデータが蓄積されている類似した塗装ライン、類似した塗装対象物などの塗装欠陥防止対策ファイルに修正を加えて利用するのがよい。さらに、データの蓄積を行いながら、その塗装ラインに適するように、塗装欠陥防止対策ファイルを充実させるという方法により、塗装データの蓄積のない新たな塗装ラインであっても、本発明に係る塗装欠陥解析システムを適用することができる。

本発明に係るコンピュータプログラムは、実施の形態（１）〜（３）に係る塗装欠陥解析システムを、コンピュータに実行させるためのものである。コンピュータが実行する内容は、塗装欠陥解析システムで行われる動作と同様であるので、説明を省略する。

自動車のボデーの塗装ラインにおける工程の１例を示す図である。 実施の形態（１）に係る塗装欠陥解析システム全体の構成を示すブロック図である。 塗装欠陥防止対策ファイルに格納されている塗装欠陥（ブツ）の発生原因に対応する塗装欠陥防止対策を表形式にまとめたものであり、その一部を示す図である。 ブツの発生原因が、「前工程での見落としブツ」と判定された場合、その原因に対応する塗装欠陥防止対策の例を示す図である。 塗装ラインで採取された塗装データを基に、塗装欠陥の防止対策を判定するまでの概略の手順を示すフローチャートである。 塗装欠陥の発生原因を判定する手順の一例を示すフローチャートであり、ステップＳ２４までの手順を示す図である。 塗装欠陥の発生原因を判定する手順の一例を示すフローチャートであり、ステップＳ２５〜Ｓ３４の手順を示す図である。 実施の形態（２）に係る塗装欠陥解析システムが備える塗装データの分析機能の一部を示すグラフである。 実施の形態（３）に係る塗装欠陥解析システムが備える塗装データの分析機能の一部を示す表である。

符号の説明

１ データ入力部
２ 記憶部
３ 制御部
４ 出力部

Claims (7)

1. 所定の塗装工程の前及び／又は後における塗装欠陥の種類と発生数又は程度を含む塗装欠陥データ、及び塗色、塗装対象物、塗装部位のうちの少なくとも１つの塗装条件を含む塗装条件データを基に、前記塗装欠陥の発生を防止する対策を判定する塗装欠陥解析システムであって、
   前記塗装欠陥データ及び前記塗装条件データを含む収集された塗装データを入力するデータ入力手段と、
   該データ入力手段によって入力された前記塗装データを記憶する記憶手段と、
   該記憶手段に記憶されている前記塗装データを基に、前記塗装欠陥の種類別に塗装欠陥発生の実態を分析するデータ分析手段と、
   該データ分析手段による分析結果を基に、前記塗装欠陥の発生原因を判定する原因判定手段と、
   該原因判定手段による判定結果を基に、前記記憶手段又は別の記憶手段に記憶されている塗装欠陥防止対策データベースに基づいて、前記塗装欠陥の発生防止対策を判定する対策判定手段と、
   該対策判定手段による判定結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする塗装欠陥解析システム。
2. 前記塗装欠陥データが、前記塗装欠陥の種類と発生数又は程度に関する塗装欠陥の経時的変化データを含み、
   前記データ分析手段が、前記塗装欠陥経時的変化データを基に、前記塗装欠陥の種類及び／又は前記発生数又は程度の経時的な相違を、経時的帯域別に区分し、各帯域別に分析する機能を有することを特徴とする請求項１に記載の塗装欠陥解析システム。
3. 前記塗装欠陥データが、前記塗装対象物における傾きの異なる塗装面別のデータを含み、
   前記データ分析手段が、前記傾きの異なる塗装面別に前記塗装欠陥を分析する機能を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の塗装欠陥解析システム。
4. 所定の塗装工程の前及び／又は後における塗装欠陥の種類と発生数又は程度を含む塗装欠陥データ、及び塗色、塗装対象物、塗装部位のうちの少なくとも１つの塗装条件を含む塗装条件データを採取し、採取された塗装データを基に、前記塗装欠陥の発生を防止する対策を判定する塗装欠陥解析方法であって、
   前記塗装欠陥データ及び前記塗装条件データを含む前記塗装データをデータ入力手段から入力するステップと、
   該データ入力手段から入力された前記塗装データを記憶手段に記憶させるステップと、
   該記憶手段に記憶させた前記データを基に、前記塗装欠陥の種類別に塗装欠陥の発生実態を分析するステップと、
   該データ分析手段による分析結果を基に、前記塗装欠陥の発生原因を判定するステップと、
   該原因判定手段による判定結果を基に、前記記憶手段又は別の記憶手段に記憶されている塗装欠陥防止対策データベースに基づいて、前記塗装欠陥の発生防止対策を判定するステップと、
   該塗装欠陥の発生防止対策の判定結果を出力から出力するステップを含むことを特徴とする塗装欠陥解析方法。
5. 前記塗装欠陥データが、前記塗装欠陥の種類と前記発生数又は程度に関する塗装欠陥の経時的変化データを含み、
   該塗装欠陥の経時的変化データを基に、前記塗装欠陥の種類及び／又は前記発生数又は程度の経時的な相違を、経時的帯域別に区分し、各帯域別に分析することを特徴とする請求項４に記載の塗装欠陥解析方法。
6. 前記塗装欠陥データが、前記塗装対象物における傾きの異なる塗装面別のデータを含み、
   該傾きの異なる塗装面別に、前記塗装欠陥を分析することを特徴とする請求項４又は５に記載の塗装欠陥解析方法。
7. 所定の塗装工程の前及び／又は後における塗装欠陥の種類と発生数又は程度を含む塗装欠陥データ、及び塗色、塗装対象物、塗装部位のうちの少なくとも１つの塗装条件を含む塗装条件データを基に、前記塗装欠陥の発生を防止する対策を判定する塗装欠陥解析システム用コンピュータプログラムであって、
   コンピュータに、
   データ入力手段から入力される前記塗装欠陥データ及び前記塗装条件データを含む塗装データを読み取らせ、
   読み取った前記データを記憶手段に記憶させ、
   該記憶手段に記憶された前記塗装データを基に、前記塗装欠陥の種類別に塗装欠陥の発生の実態を分析し、分析結果を記憶手段に記憶させ、
   該記憶手段に記憶された前記分析結果を基に、前記塗装欠陥の発生原因を判定させ、
   該塗装欠陥の発生原因の判定結果を基に、前記記憶手段又は別の記憶手段に記憶されている塗装欠陥防止対策データベースに基づいて、前記塗装欠陥の発生防止対策を判定させ、
   該塗装欠陥防止対策の判定結果を出力させる動作を実行させることを特徴とする塗装欠陥解析システム用コンピュータプログラム。

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