JP2021135834A - 不良増加検出装置及び不良増加検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】不良の増加を速やかに精度良く検出する。【解決手段】不良増加検出装置１００は、生産設備が生産した複数の製品の検査を行う検査装置３０による検査結果と、検査結果が正解であるか否かの再検査結果とを取得する情報取得部１１０と、検査結果と再検査結果とに基づいて過検出率を算出する算出部１２１と、算出部１２１によって算出された過検出率に基づいて、製品の不良が増加したか否かの判定を行う判定部１２２と、判定部１２２による判定の結果に基づいた情報を出力する出力部１３０とを備える。【選択図】図７

Description

本開示は、不良増加検出装置及び不良増加検出方法に関する。

特許文献１には、生産システムの最終工程における検査装置から得られる不良率を監視し、不良率が増加した場合に、各機器の安定度に基づいて不良の原因を特定する技術が開示されている。

特開２００７−１５７７８１号公報

生産効率を高めるためには、生産設備のメンテナンスを速やかに行うことが求められる。メンテナンスを行うためには、不良の増加を速やかに精度良く検出することが求められる。

本開示は、不良の増加を速やかに精度良く検出することができる不良増加検出装置及び不良増加検出方法を提供する。

本開示の一態様に係る不良増加検出装置は、生産設備が生産した複数の製品の検査を行う検査装置による検査結果と、前記検査結果が正解であるか否かの再検査結果とを取得する取得部と、前記検査結果と前記再検査結果とに基づいて過検出率を算出する算出部と、前記算出部によって算出された過検出率に基づいて、製品の不良が増加したか否かの判定を行う判定部と、前記判定部による判定の結果に基づいた情報を出力する出力部とを備える。

本開示の一態様に係る不良増加検出方法は、生産設備が生産した複数の製品の検査を行う検査装置による検査結果と、前記検査結果が正解であるか否かの再検査結果とを取得し、前記検査結果と前記再検査結果とに基づいて過検出率を算出し、算出された過検出率に基づいて、製品の不良が増加したか否かの判定を行い、前記判定の結果に基づいた情報を出力する。

また、本開示の一態様は、上記不良増加検出方法をコンピュータに実行させるプログラムとして実現することができる。あるいは、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現することもできる。

本開示によれば、不良の増加を速やかに精度良く検出することができる。

図１は、不良品の発生から再検査の終了までのタイムラグについて説明するための図である。 図２は、実施の形態１に係る生産システムの構成を示す図である。 図３は、検査装置による検査結果と再検査結果との関係を示す図である。 図４は、生産システムが生産した製品の斜視図である。 図５は、製品が含む部品の種別を示す図である。 図６は、部品毎の検査条件を示す図である。 図７は、実施の形態１に係る不良増加検出装置の機能構成を示すブロック図である。 図８Ａは、過検出率が高い部品の検査結果を示す図である。 図８Ｂは、過検出率が低い部品の検査結果を示す図である。 図９は、実施の形態１に係る不良増加検出装置の動作を示すフローチャートである。 図１０は、実施の形態１に係る不良増加検出装置の動作におけるｐ値を説明するための図である。 図１１は、実施の形態１に係る不良増加検出装置の動作における表示例を示す図である。 図１２は、実施の形態２に係る不良増加検出装置の動作を示すフローチャートである。 図１３は、実施の形態２に係る不良増加検出装置の動作におけるｐ値を説明するための図である。 図１４は、実施の形態２に係る不良増加検出装置の動作における表示例を示す図である。 図１５は、実施の形態３に係る不良増加検出装置の動作を示すフローチャートである。 図１６は、実施の形態３に係る不良増加検出装置の動作における表示例を示す図である。

（本開示の概要）
不良が増加したか否かは、製品の検査装置の検査結果に基づいて判定することができる。しかしながら、検査装置の検査結果が常に正しいとは限らない。

例えば、検査装置が使用する良品と不良品との判定条件は、不良品を確実に不良品であると判定するように調整されることが多い。すなわち、不良品を良品であると判定しないように調整される。この判定条件を維持するためには、良品であるものを不良品であると誤って検出すること（以下、過検出又は過判定）は一定数許容している。過検出が多い程、検査装置の検査結果の信憑性は低くなる。

特に、部品数及び部品の種類が多くなると、各々に最適な判定条件を維持することが困難になり、過検出数が多くなる。検査装置による検査結果に基づいて不良品が増加したか否かを判定する場合において、過検出数が多くなると、実際には不良品が増加していないにも関わらず、不良品が増加したと判定してしまう。つまり、当該判定の結果が誤報として生産管理者などに通知された場合には、不良品が増加していないにも関わらず、不良品の発生の要因の検討及びメンテナンスのために生産が停止し、生産効率が低下する。

一方で、再検査の結果を踏まえることで、検査装置による検査結果に基づいて、不良品が実際に増加したか否かを正しく判定することができる。しかしながら、再検査の結果が得られるまでには一定以上の期間を要する。

図１は、不良品の発生から再検査の終了までのタイムラグについて説明する図である。図１に示される例では、時刻ｔ０で製品の生産が開始された後、時刻ｔ１で最初の不良品が発生したことを示している。通常の場合、再検査は、１つの不良品が出ただけでは行われず、一定数の不良品が溜まった後に行われる。図１に示される例では、時刻ｔ２で再検査が行われる。再検査が終了する時刻ｔ３までの間、不良品が生産され続ける。このように、時刻ｔ１から時刻ｔ３までの期間Ｔは、不良品の発生に対する対策を取ることができない期間である。

このように、再検査の結果を待って不良品が増加したか否かを判定した場合には、再検査の結果が得られるまでの期間が長くなり、その期間に不良品が多く発生する。このため、不良品の発生に対する対策が遅れ、生産効率が低下する。

これに対して、本開示の一態様に係る不良増加検出装置は、生産設備が生産した複数の製品の検査を行う検査装置による検査結果と、前記検査結果が正解であるか否かの再検査結果とを取得する取得部と、前記検査結果と前記再検査結果とに基づいて過検出率を算出する算出部と、前記算出部によって算出された過検出率に基づいて、製品の不良が増加したか否かの判定を行う判定部と、前記判定部による判定の結果に基づいた情報を出力する出力部とを備える。

これにより、過検出率を利用することで検査装置の検査結果の信憑性を加味することができ、製品の不良が増加したか否かを精度良く判定することができる。過検出率が算出された後は、検査結果が正解であるか否かの再検査結果を得なくても、製品の不良が増加したか否かを判定することができる。つまり、再検査結果が得られる前に、製品の不良が増加したか否かを判定することができる。このように、本態様に係る不良増加検出装置によれば、不良の増加を速やかに精度良く検出することができる。

また、例えば、前記複数の製品は、複数の第１製品と、前記複数の第１製品より後に生産された複数の第２製品とを含む。前記取得部は、前記複数の第１製品についての前記検査結果である第１検査結果、及び、前記複数の第１製品についての前記再検査結果である第１再検査結果と、前記複数の第２製品についての前記検査結果である第２検査結果とを取得してもよい。前記算出部は、前記第１検査結果及び前記第１再検査結果に基づいて、前記複数の第１製品における前記検査装置が判定した不良品の割合である第１検査不良率、又は、前記複数の第１製品における前記生産設備が生産した不良品の割合である第１最終不良率と、前記複数の第１製品における過検出の割合である前記過検出率とを算出し、前記第２検査結果に基づいて、前記複数の第２製品における前記検査装置が判定した不良品の割合である第２検査不良率を算出してもよい。前記判定部は、前記第１検査不良率又は前記第１最終不良率と、前記過検出率と前記第２検査不良率とに基づいて、前記判定を行ってもよい。

これにより、例えば、過去のロットに含まれる複数の第１製品の検査不良率又は最終不良率と、過去の過検出率と、生産中のロットに含まれる複数の第２製品の検査不良率とに基づいて、複数の第２製品における不良が増加したか否かを判定することができる。

また、例えば、前記判定部は、前記複数の第２製品についての前記再検査結果である第２再検査結果を取得する前に、前記判定を行ってもよい。

これにより、不良の増加を速やかに判定することができる。

また、例えば、前記算出部は、さらに、前記第２検査不良率が前記第１検査不良率に等しくなるという仮説のもとで、前記第２検査不良率以上の値が観測される確率であるｐ値を第１指標値として算出してもよい。前記判定部は、前記過検出率が第１閾値以下であり、かつ、前記第１指標値が第２閾値以下である場合に、製品の不良が増加したと判定してもよい。

これにより、ｐ値を指標値として利用することで、不良の増加をより精度良く判定することができる。また、過検出率と第１閾値とを比較すればよく、簡単で分かりやすく、不良の増加を判定することができる。また、第１閾値の値を変更することで、不良の増加の判定精度を容易に調整することができる。

また、例えば、前記算出部は、前記過検出率と前記第１閾値とを比較してもよい。前記算出部は、（ｉ）前記過検出率が前記第１閾値以下である場合に、前記第１指標値を算出し、（ｉｉ）前記過検出率が前記第１閾値より大きい場合に、前記過検出率と前記第２検査不良率とに基づいて、前記複数の第２製品と前記複数の第２製品より後に生産される複数の第３製品とにおける前記生産設備が生産する不良品の割合である第２最終不良率を推定し、推定した第２最終不良率が前記第１最終不良率に等しくなるという仮説のもとで、前記第２最終不良率以上の値が観測される確率であるｐ値を第２指標値として算出してもよい。前記判定部は、前記第１指標値が前記第２閾値以下である場合、又は、前記第２指標値が第３閾値以下である場合、製品の不良が増加したと判定してもよい。

これにより、第２製品の生産数が少ない場合であっても、後で生産される第３製品の最終不良率を推定することができる。このため、不良の増加を速やかに判定することができる。

また、例えば、前記算出部は、前記過検出率と前記第２検査不良率とに基づいて、前記複数の第２製品と前記複数の第２製品より後に生産される複数の第３製品とにおける前記生産設備が生産する不良品の割合である第２最終不良率を推定し、推定した第２最終不良率が前記第１最終不良率に等しくなるという仮説のもとで、前記第２最終不良率以上の値が観測される確率であるｐ値を第２指標値として算出してもよい。前記判定部は、前記第２指標値が第３閾値以下である場合に、製品の不良が増加したと判定してもよい。

これにより、第２製品の生産数が少ない場合であっても、後で生産される第３製品の最終不良率を推定することができる。このため、不良の増加を速やかに判定することができる。

また、例えば、前記複数の製品はそれぞれ、複数の部品を含む。前記検査装置は、部品毎に定められた１以上の検査条件に従って前記複数の製品の検査を行ってもよい。前記判定部は、前記検査条件毎に前記判定を行ってもよい。

これにより、検査条件毎に判定を行うことができるので、不良の増加が発生した場合に不良の要因を特定しやすくすることができる。

また、例えば、前記出力部は、前記情報を表示する表示部を含んでもよい。

これにより、例えば、不良が増加したか否かの判定の結果を速やかに表示することができ、生産管理者などに視覚的に分かりやすく通知することができる。

また、例えば、前記出力部は、前記情報を通知する通知部を含んでもよい。

これにより、例えば、不良が増加したと判定された場合に、生産管理者などに速やかに通知を行うことができる。このため、不良の発生の要因に対するメンテナンスを速やかに行い、生産システムの復帰を早めることができ、生産効率を高めることができる。

また、本開示の一態様に係る不良増加検出方法は、生産設備が生産した複数の製品の検査を行う検査装置による検査結果と、前記検査結果が正解であるか否かの再検査結果とを取得し、前記検査結果と前記再検査結果とに基づいて過検出率を算出し、算出された過検出率に基づいて、製品の不良が増加したか否かの判定を行い、前記判定の結果に基づいた情報を出力してもよい。

これにより、上記不良増加検出装置と同様に、不良の増加を速やかに精度良く検出することができる。

また、本開示の一態様に係るプログラムは、上記不良増加検出方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

これにより、上記不良増加検出装置と同様に、不良の増加を速やかに精度良く検出することができる。

以下では、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。

また、本明細書において、要素間の関係性を示す用語、及び、数値範囲は、厳格な意味のみを表す表現ではなく、実質的に同等な範囲、例えば数％程度の差異をも含むことを意味する表現である。

（実施の形態１）
［生産システム］
まず、実施の形態１に係る不良増加検出装置が適用される生産システムについて、図２を用いて説明する。図２は、本実施の形態に係る生産システムの構成を示すブロック図である。

図２に示されるように、本実施の形態に係る生産システム１は、複数の部品を用いて製品１０を生産し、生産した製品１０が良品及び不良品のいずれであるかの判定を部品毎に行う。生産システム１は、生産設備２０と、検査装置３０とを備える。

生産設備２０は、複数の部品を用いて製品１０を生産する装置である。生産された製品１０は、複数種類の部品を種類毎に１つ以上備える。例えば、製品１０の生産に用いられる部品の種類は５０種類以上であり、部品数は１００個以上である。生産設備２０は、例えば部品実装機であり、製品１０は、複数の回路素子が実装された実装基板である。なお、生産設備２０は、部品実装機に限られず、コンデンサなどの回路部品の製造装置であってもよい。

検査装置３０は、複数の製品１０の検査を行う。具体的には、検査装置３０は、複数の部品を用いて生産された製品１０の検査を、部品毎に定められた１以上の検査条件に従って行う。検査装置３０は、検査条件毎に、検査結果として良品及び不良品のいずれかを示す情報を出力する。本実施の形態では、良品と判定された部品を含む製品１０は、次工程へ送られる。不良品と判定された部品を含む製品１０は、再検査工程へと送られる。

図２に示されるように、生産システム１では、不良品の再検査を行う検査オペレータ４０が準備されている。検査オペレータ４０は、再検査として、不良品が実際に不良品であるか、実際には良品であるかを判定する。つまり、検査オペレータ４０は、検査装置３０による検査結果が正しいか否かを判定する。検査オペレータ４０による再検査は、例えば目視により行われるが、再検査の手法は特に限定されない。再検査は、検査装置３０より精度の高い検査装置によって行われてもよい。

検査オペレータ４０によって良品と判定された製品１０（すなわち、検査装置３０による検査結果が誤りであった製品）は、検査装置３０によって良品と判定された製品と１０と同様に、次工程へ送られる。検査オペレータ４０によって不良品と判定された製品１０（すなわち、検査装置３０による検査結果が正解であった製品）は、廃棄又はリワークされる。

［検査結果と再検査結果との比較］
次に、検査結果と再検査結果との比較について、図３を用いて説明する。

図３は、検査装置による検査結果と再検査結果との関係を示す図である。検査対象となる部品の種類及び部品数が多くなるにつれて、全ての検査条件を適切に設定し、１００％の精度で正しく検査を行うことが難しくなる。そのため、検査装置３０による検査結果には誤りが含まれうる。

例えば、図３に示されるように、検査装置３０が不良品と判定した場合であっても、再検査の結果、正解は良品であった場合が起こりうる。これが、過検出又は過判定である。また、検査装置３０が良品と判定した場合であっても、正解は不良品であった場合が起こりうる。これが、見逃しである。

本実施の形態に係る生産システム１では、図２に示されるように、検査装置３０によって不良品と判定された製品１０に対しては、再検査が行われる。したがって、過検出が発生したとしても、再検査によってリカバリーが可能である。一方で、検査装置３０によって良品と判定された製品１０に対しては、再検査が行われない。このため、見逃しが発生することがないように、検査装置技師などによって検査条件が調整される。検査装置技師は、見逃し数を０にするため、過検出が増加することは許容し、その許容範囲をできるだけ少なくするように、検査条件を調整する。

［製品及び検査条件の具体例］
次に、複数の部品を含む製品、及び、検査条件の具体例について、図４〜図６を用いて説明する。

図４は、生産システムが生産した製品の斜視図である。図５は、製品が含む部品の種別を示す図である。図６は、部品毎の検査条件を示す図である。

図４に示されるように、製品１０は、複数の部品１１が実装された基板１２である。図４に示されるように、基板１２に実装された複数の部品１１の各々には、「回路番号１」又は「回路番号２」などのように、識別子（回路番号）が対応付けられている。回路番号は、基板１２内の実装位置座標毎に付与される。つまり、部品１１の種類には依存せずに、基板１２に実装された全ての部品１１に対して通しで付与される。製品１０の種類（品種）によって、実装される部品１１の種類、個数、実装位置などが異なる。

図５に示されるように、複数の部品１１には、種類が異なる部品１１ａ及び１１ｂが含まれている。部品の種類毎に、「Ａ０００１」又は「Ｂ０００１」などの、種類を識別するための識別子（部品名）が対応付けられている。部品１１ａは、例えば、ＩＣ（Integrated Circuit）などの低背な部品である。部品１１ｂは、例えば、電解コンデンサなどの高背な部品である。なお、部品１１は、表面実装部品であってもよく、リード部品であってもよい。

本実施の形態では、検査条件は、回路番号又は部品名毎に定義される。図６に示される例では、１つの部品１１ａに対して、「検査条件１」及び「検査条件２」の２つの検査条件が含まれている。

検査条件１は、部品１１ａの高さである。部品１１ａの高さが適切な数値範囲に含まれている場合には、検査条件１については良品である。部品１１ａの高さが適切な数値範囲外である場合には、検査条件１については不良品である。

検査条件２は、部品１１ａのはんだ体積である。部品１１ａのはんだ体積が適切な数値範囲に含まれている場合には、検査条件２については良品である。部品１１ａのはんだ体積が適切な数値範囲外である場合には、検査条件２については不良品である。

本実施の形態では、検査結果は、検査条件毎に、良品及び不良品のいずれかを示す。あるいは、検査結果は、部品毎に、良品及び不良品のいずれかを示してもよい。すなわち、複数の検査条件が１つの部品に定められている場合、当該部品に定められた全ての検査条件について良品であるとき、検査結果は、当該部品を良品であると示してもよい。当該部品に定められた少なくとも１つの検査条件について不良品であるとき、検査結果は、当該部品を不良品であると示してもよい。以下の説明では、部品毎に１つの検査条件が定められている例について説明する。

［不良増加検出装置］
次に、本実施の形態に係る不良増加検出装置について説明する。

本実施の形態に係る不良増加検出装置は、生産システム１が生産中の複数の製品の不良が増加したか否かの判定を行う。判定は、例えば、ロット単位などの所定の生産単位で行われる。なお、所定の生産単位は、予め定められた製品の個数であってもよい。

具体的には、不良増加検出装置は、過去に生産済みのロット（以下、過去のロットと記載）に含まれる複数の第１製品についての検査結果及び再検査結果に基づいて、現在生産中のロット（以下、生産中のロットと記載）に含まれる複数の第２製品について、製品の不良が増加したか否かの判定を行う。複数の第１製品及び複数の第２製品はいずれも、生産システム１によって生産された製品１０であり、検査装置３０によって検査された製品１０である。第２製品は、複数の第１製品より後に生産された複数の第２製品の一例である。

図７は、本実施の形態に係る不良増加検出装置の機能構成を示すブロック図である。図７に示されるように、不良増加検出装置１００は、情報取得部１１０と、演算部１２０と、出力部１３０とを備える。

情報取得部１１０は、検査装置３０による検査結果と、検査結果が正解であるか否かの再検査結果とを取得する取得部の一例である。図７に示されるように、検査装置３０は、部品毎に１つ以上の検査条件を有する。検査装置３０は、検査条件毎に検査結果を出力する。検査結果は、良品及び不良品のいずれかで示される。

再検査結果は、検査オペレータ４０による再検査の結果である。本実施の形態では、不良品であることを示す検査結果についてのみ、再検査が行われており、再検査結果は、検査装置３０による検査結果が正解か不正解かを示している。

情報取得部１１０は、過去のロットに含まれる複数の第１製品の検査結果である第１検査結果（以下、過去のロットの検査結果と記載）と、過去のロットに含まれる複数の第１製品の再検査結果である第１再検査結果（以下、過去のロットの再検査結果と記載）とを取得する。また、情報取得部１１０は、生産中のロットに含まれる複数の第２製品の検査結果である第２検査結果（以下、生産中のロットの検査結果と記載）を取得する。

また、情報取得部１１０は、生産中のロットに含まれる複数の第２製品の再検査結果である第２再検査結果（以下、生産中のロットの再検査結果と記載）を取得する。なお、情報取得部１１０は、生産中のロットの再検査結果を取得しなくてもよい。生産中のロットの再検査結果は、生産中のロットについての不良が増加したか否かの判定には用いられない。

情報取得部１１０は、例えば、検査装置３０と有線又は無線で通信する通信インタフェースを含む。情報取得部１１０は、検査装置３０と通信することで、検査結果を取得する。また、情報取得部１１０は、検査オペレータ４０からの操作入力を受け付けることで、再検査結果を取得する入力装置を含んでもよい。入力装置は、タッチパネル、キーボード、マウスなどであるが、特に限定されない。

演算部１２０は、情報取得部１１０によって取得された検査結果及び再検査結果に基づいて、製品の不良が増加したか否かの判定を行う。図７に示されるように、演算部１２０は、算出部１２１と、判定部１２２とを含んでいる。

算出部１２１は、検査結果と再検査結果とに基づいて過検出率を算出する。具体的には、算出部１２１は、過去のロットの検査結果及び過去のロットの再検査結果に基づいて、過去のロットに含まれる複数の第１製品における過検出の割合である過検出率（以下、過去の過検出率と記載）を算出する。また、算出部１２１は、過去のロットの検査結果に基づいて、過去のロットに含まれる複数の第１製品における不良品の割合である第１検査不良率（以下、過去の検査不良率と記載）を算出する。ここでの不良品は、検査装置３０によって不良品であると判定された製品である。つまり、過去の検査不良率を算出するために用いられる不良品の数には、検査装置３０による過検出によって実際には良品であった製品の数（すなわち、過去の過検出数）も含まれている。

算出部１２１は、生産中のロットの検査結果に基づいて、生産中のロットに含まれる複数の第２製品における不良品の割合である第２検査不良率（以下、生産中の検査不良率と記載）を算出する。ここでの不良品は、過去の場合と同様に、検査装置３０によって不良品であると判定された製品である。つまり、生産中の検査不良率を算出するために用いられる不良品の数には、検査装置３０による過検出によって実際には良品であった製品の数（すなわち、生産中の過検出数）も含まれている。なお、生産中の過検出数は、生産中のロットに対して再検査が行われていないので、不明である。

本実施の形態では、算出部１２１は、さらに、生産中の検査不良率が過去の検査不良率に等しくなるという仮説のもとで、生産中の検査不良率以上の値が観測される確率であるｐ値を第１指標値として算出する。ｐ値は、二項分布モデルに基づいて算出される。算出部１２１は、ｐ値に基づいて不良増加度を算出してもよい。不良増加度は、ｐ値に基づいて算出される異常度であり、−ｌｏｇ_１０（ｐ値）で表される。算出部１２１による不良率、過検出率及びｐ値の算出の具体例については、後で説明する。

判定部１２２は、算出部１２１によって算出された過検出率に基づいて、製品の不良が増加したか否かの判定を行う。具体的には、判定部１２２は、過去の検査不良率、過去の過検出率及び生産中の検査不良率に基づいて判定を行う。

本実施の形態では、判定部１２２は、過去の過検出率が第１閾値以下であり、かつ、第１指標値が第２閾値以下である場合に、製品の不良が増加したと判定する。判定部１２２は、過去の過検出率が第１閾値未満である場合、又は、第１指標値が第２閾値未満である場合に、製品の不良が増加していないと判定する。判定部１２２による具体的な判定の例については後で説明する。

演算部１２０は、例えば、集積回路（ＩＣ）であるＬＳＩ（Large Scale Integration）によって実現される。なお、集積回路は、ＬＳＩに限られず、専用回路又は汎用プロセッサであってもよい。例えば、演算部１２０は、マイクロコントローラであってもよい。マイクロコントローラは、例えば、プロセッサ、メモリ、入出力ポートなどを含んでいる。メモリには、演算部１２０が実行するプログラムが格納されている。演算部１２０は、プログラム可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、又は、ＬＳＩ内の回路セルの接続及び設定が再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサであってもよい。演算部１２０が実行する機能は、ソフトウェアで実現されてもよく、ハードウェアで実現されてもよい。

出力部１３０は、判定部１２２による判定の結果に基づいた情報を出力する。図７に示されるように、出力部１３０は、表示部１３１と、通知部１３２とを含んでいる。

表示部１３１は、判定部１２２による判定の結果を表示する。また、表示部１３１は、算出部１２１によって算出された過去の検査不良率、過去の過検出率、生産中の検査不良率を表示する。表示部１３１は、過去のロットに含まれる第１製品の総数（以下、生産総数又は検査総数と記載）、検査によって得られた不良品の数（以下、検査不良数と記載）及び過検出数を表示してもよい。

また、表示部１３１は、過去のロットに含まれる第１製品の実際の不良品の数（以下、最終不良数と記載）、実際の良品の数（以下、最終良品数と記載）、及び、実際の不良率（以下、最終不良率と記載）を表示してもよい。最終不良数及び最終良品数は、再検査結果を加味した検査結果であり、検査装置３０による過検出を修正した正解の不良数及び良品数である。すなわち、最終不良数は、生産設備２０が生産した不良品の数であり、最終良品数は、生産設備２０が生産した良品の数である。最終不良率は、検査総数における最終不良数の割合である。

また、表示部１３１は、生産中のロットに含まれる第２製品の検査総数、検査不良数及び検査良品数を表示してもよい。表示部１３１による表示例については、後で説明する。表示部１３１は、例えば、液晶表示装置又は有機ＥＬ（Electroluminescence）表示装置である。

通知部１３２は、判定部１２２による判定の結果に基づいた情報を通知する。具体的には、通知部１３２は、判定部１２２によって不良が増加したと判定された場合に、不良が増加したことを生産システム１の使用者又は管理者に通知する。

本実施の形態では、通知部１３２は、電子メール、音声、光、画像及び振動の少なくとも１つを利用して通知を行う。通知部１３２は、例えば、電子メールの送信が可能な通信インタフェース、スピーカ、発光装置、ディスプレイ又はバイブレータなどを含む。なお、表示部１３１と通知部１３２とは、同一のディスプレイを共用することで実現されてもよい。

［動作］
続いて、本実施の形態に係る不良増加検出装置の動作について具体例に沿って説明する。

まず、不良が増加した部品として不良増加検出装置１００が検出すべき部品について説明する。ここで、生産される製品には、過検出率が高い部品Ａと、過検出率が低い部品Ｂとが含まれる場合を想定する。

図８Ａは、過検出率が高い部品Ａの検査結果を示す図である。図８Ｂは、過検出率が低い部品Ｂの検査結果を示す図である。図８Ａ及び図８Ｂに示されるように、生産中のロットで、検査装置３０による検査不良率が増加した事例を考える。

部品Ａの過検出率が高いので、部品Ａに対する検査装置３０による検査結果の信憑性が低い。したがって、部品Ａと部品Ｂとの両方でそれぞれ検査不良率が増加した場合、不良が増加した部品として、部品Ａよりも部品Ｂを優先して検出すべきである。

しかしながら、単に検査不良率に着目した場合、図８Ａ及び図８Ｂに示される例では、部品Ａ及び部品Ｂのいずれも検査不良率が１０％であるので、部品Ａ及び部品Ｂの両方が同等に扱われる。また、過去のロットの最終不良率からの増加量に着目した場合には、部品Ｂが５．５％（＝１０％−４．５％）であるのに対して、部品Ａが９．５％（＝１０％−０．５％）であるので、部品Ａが検出される。

このように、不良率、及び、不良率の増加のいずれに着目した場合であっても、検出すべき不良の増加を検出することができない。これに対して、本実施の形態に係る不良増加検出装置１００によれば、過検出率の高い部品を除いて精度良く不良の増加を検出することができる。以下では、本実施の形態に係る不良増加検出装置１００の動作について、図９を用いて説明する。

図９は、本実施の形態に係る不良増加検出装置の動作を示すフローチャートである。図９に示される動作は、数分に１回など定期的に行われる。当該動作は、例えば、１つのロットに対して複数回行われる。また、当該動作は、部品又は検査条件毎に行われる。以下では、図８Ａに示される部品Ａを対象とする場合について説明する。

図９に示されるように、まず、情報取得部１１０が、過去のロットの検査結果及び再検査結果と生産中のロットの検査結果とを取得する（Ｓ１０）。具体的には、情報取得部１１０は、過去のロットに関する検査不良数、検査良品数、最終不良数及び最終良品数を取得する。例えば、図８Ａに示されるように、過去の検査不良数は１００であり、検査良品数は１９００である。過去の最終不良数は１０であり、最終良品数は１９９０である。過去の検査総数は、検査不良数と検査良品数との合計（又は、最終不良数及び最終良品数との合計）であるので、２０００になる。生産中の検査不良数は２０であり、生産中の検査良品数は１８０であるので、生産中の検査総数は、２００になる。

なお、過去のロットは、例えば、生産中のロットの直前に生産されたロットである。あるいは、過去のロットは、生産中のロットの直前に生産されたロットを含む複数のロットであってもよい。過去のロットは、生産中のロットより前に生産された全てのロットであってもよい。

なお、ステップＳ１０では、情報取得部１１０は、不良の増加の判定の対象となる部品を含む製品の検査結果及び再検査結果のみを取得すればよい。つまり、情報取得部１１０は、不良の増加の判定の対象となる部品を含まない製品の検査結果及び再検査結果を取得しなくてもよい。

次に、算出部１２１は、生産中のロットの検査不良率を算出する（Ｓ１２）。検査不良率は、生産総数（又は検査総数）における検査不良数の割合である。したがって、生産中の検査不良率は、図８Ａに示されるように、１０％（＝２０／（１８０＋２０））になる。

次に、算出部１２１は、過去のロットの検査不良率及び過検出率を算出する（Ｓ１４）。過去の検査不良率は、図８Ａに示されるように、５％（＝１００／（１９００＋１００））になる。過検出率は、検査不良数における、検査不良数から最終不良数を引いた値の割合である。したがって、過検出率は、９０％（＝（１００−１０）／１００）になる。

なお、過去の検査不良率及び過検出率の算出（Ｓ１４）は、生産中の検査不良率の算出（Ｓ１２）より先に行われてもよい。あるいは、これらの算出は、並行して同時に行われてもよい。また、過検出率は、後述するステップＳ１６が行われた後に算出されてもよい。

次に、演算部１２０は、不良が増加したか否かを判定する（Ｓ１６）。具体的には、まず算出部１２１がｐ値を算出する。ｐ値は、第１指標値の一例であり、上述した通り、生産中の検査不良率が過去の検査不良率に等しくなるという仮説のもとで、生産中の検査不良率以上の値が観測される確率である。

図１０は、本実施の形態に係る不良増加検出装置の動作におけるｐ値を説明するための図である。横軸は検査不良率を表し、縦軸は検査不良率に対応する確率密度を表している。本算出方法では、図１０に示されるように、検査不良率の分布（確率分布）は、確率Ｐ、試行数Ｎの二項分布に従う。二項分布の確率Ｐが過去の検査不良率であり、二項分布の試行数Ｎが生産中の検査総数である。二項分布に従う検査不良率の分布において、検査不良率が生産中の検査不良率以上になる確率は、図１０の斜線の網掛けを付した領域に相当する。つまり、当該領域の面積がｐ値に相当する。

ｐ値が算出された後、判定部１２２が、ｐ値と閾値とを比較する。判定部１２２は、ｐ値が閾値以下である場合に、不良が増加したと判定する。判定部１２２は、ｐ値が閾値より大きい場合に、不良が増加していないと判定する。

ｐ値との比較に用いられる閾値は、第２閾値の一例であり、例えば０．０５であるが、これに限定されない。閾値は、例えば、０より大きく０．１以下の値である。閾値は、０．０１であってもよく、０．０３であってもよく、０．０７であってもよい。

図８Ａに示される例では、検査不良率の分布は、確率Ｐ＝０．０５（過去の検査不良率）、試行数Ｎ＝２００（生産中の検査総数）の二項分布に従う。したがって、ｐ値は、０．００２６６になる。算出されたｐ値＝０．００２６６は、閾値＝０．０５よりも小さい。したがって、判定部１２２は、不良が増加したと判定する。

不良が増加していないと判定された場合（Ｓ１６でＮｏ）、対象の部品（ここでは部品Ａ）については不良が増加していないので、ステップＳ１０に戻り、次の部品（例えば部品Ｂ）を対象として処理を繰り返す。

不良が増加していると判定された場合（Ｓ１６でＹｅｓ）、判定部１２２は、過去の過検出率と閾値とを比較する（Ｓ１８）。過検出率との比較に用いられる閾値は、第１閾値の一例であり、例えば５０％であるが、これに限らない。閾値は、例えば、２０％以上９０％以下の値である。閾値は、３０％であってもよく、７０％であってもよい。

過去の過検出率が閾値より大きい場合（Ｓ１８でＮｏ）、すなわち、過去の過検出率が高い場合には、判定部１２２は、検査装置３０による検査結果の信憑性が低いので、不良が増加していると判定しない。不良増加検出装置１００は、ステップＳ１０に戻り、次の部品（例えば部品Ｂ）を対象として処理を繰り返す。

過去の過検出率が閾値以下である場合（Ｓ１８でＹｅｓ）、判定部１２２は、不良が増加していると判定する。このため、通知部１３２が不良の増加を通知する（Ｓ２０）。なお、過検出率と閾値との比較（Ｓ１８）は、不良の増加の判定（Ｓ１６）より先に行われてもよい。

以上のように、本実施の形態に係る不良増加検出装置１００によれば、過検出率を利用することで検査装置３０の検査結果の信憑性を加味することができ、製品の不良が増加したか否かを精度良く判定することができる。また、再検査結果が得られる前に、製品の不良が増加したか否かを判定することができる。このように、不良増加検出装置１００によれば、不良の増加を速やかに精度良く検出することができる。

また、通知を行うだけでなく、又は、通知の代わりに、表示部１３１は、不良の増加の判定結果及び算出した不良率などを表示してもよい。図１１は、本実施の形態に係る不良増加検出装置における表示例を示す図である。

表示部１３１は、図１１に示されるように、部品（又は検査条件）毎に、生産中のロットの検査装置３０による検査結果と、過去のロットに関する最終結果とを表形式で表示する。検査装置３０による検査結果には、不良品の数（検査不良数）、総数（検査総数）、不良率（検査不良率）及び不良増加度が含まれている。過去のロットに関する最終結果には、過検出率と、検査不良率と、最終不良率とが含まれている。

不良増加度は、ｐ値に基づいて算出される異常度であり、−ｌｏｇ_１０（ｐ値）で算出される。ｐ値が小さい程、不良増加度は大きくなる。つまり、不良増加度が大きい場合、不良の増加が検出されたことを意味する。

図１１に示される例では、部品Ａの不良増加度が表示されていない。これは、部品Ａに関する過検出率が閾値以上であったためである。部品Ａは、過検出率が閾値以上であって、検査結果の信憑性が低いため、不良増加度を表示せずに、不良が増加したことを通知しないようにしている。このように、図８Ａ及び図８Ｂとの比較でも示したように、本実施の形態に係る不良増加検出装置１００によれば、部品Ａよりも部品Ｂを優先して検出することができている。

なお、表示例は、図１１に示される例に限定されない。例えば、表示部１３１は、過去のロットに関する最終結果は表示しなくてもよい。また、表示部１３１は、生産中のロットの検査結果のうち、検査不良数、検査総数及び検査不良率を表示しなくてもよい。また、表示部１３１は、不良増加度を数値で示す代わりに、不良が増加したか否かを示すフラグ情報を表示してもよい。あるいは、表示部１３１は、不良が増加したと判定した部品名のみを列挙して表示してもよい。

（実施の形態２）
続いて、実施の形態２について説明する。

実施の形態２では、実施の形態１と比較して、不良が増加したか否かの判定方法が相違する。以下では、実施の形態１との相違点を中心に説明し、共通点の説明を省略する。例えば、実施の形態２に係る不良増加検出装置の構成は、実施の形態１と同じである。このため、図７に示される不良増加検出装置１００の構成を用いて、本実施の形態に係る不良増加検出装置の動作について説明する。

図１２は、本実施の形態に係る不良増加検出装置の動作を示すフローチャートである。

図１２に示されるように、まず、情報取得部１１０が、過去のロットの検査結果及び再検査結果と、生産中のロットの検査結果とを取得する（Ｓ１０）。次に、算出部１２１が、生産中のロットの検査不良率を算出する（Ｓ１２）。ステップＳ１０及びＳ１２は、実施の形態１と同じである。

次に、算出部１２１は、過去のロットの最終不良率及び過検出率を算出する（Ｓ３４）。最終不良率は、検査総数における最終不良数の割合である。したがって、過去の最終不良率は、図８Ａに示されるように、０．５％（＝１０／（１９９０＋１０））になる。過検出率の算出は、実施の形態１と同じである。

次に、算出部１２１は、最終不良率を推定する（Ｓ３６）。具体的には、算出部１２１は、過検出率と生産中の検査不良率とに基づいて、推定最終不良率を算出する。推定最終不良率は、生産中のロットに含まれる複数の第２製品と、当該複数の第２製品より後に生産される複数の第３製品とにおける最終不良数の割合である第２最終不良率である。複数の第３製品は、例えば、第２製品と同じロットに含まれる製品であって、まだ検査装置３０による検査が行われていない製品である。すなわち、複数の第３製品のいずれに対する検査結果も得られていない。

推定最終不良率は、生産中の検査不良率に（１−過検出率）を乗じた値である。つまり、算出部１２１は、検査装置３０による検査では、過去の過検出率と同等の過検出が発生すると仮定している。このとき、算出部１２１は、推定最終不良数を算出してもよい。推定最終不良数は、生産中の検査不良数に（１−過検出率）を乗じた値である。

なお、過去の最終不良率及び過検出率の算出（Ｓ３４）は、生産中の検査不良率の算出（Ｓ１２）より先に行われてもよい。あるいは、これらの算出は、並行して同時に行われてもよい。

次に、演算部１２０は、最終不良が増加したか否かを判定する（Ｓ３８）。具体的には、まず算出部１２１がｐ値を算出する。本実施の形態では、ｐ値は、推定した最終不良率が過去の最終不良率に等しくなるという仮説のもとで、推定した最終不良率以上の値が観測される確率である。ｐ値は、不良の増加を判定するのに用いられる第２指標値の一例である。

図１３は、本実施の形態に係る不良増加検出装置の動作におけるｐ値を説明するための図である。横軸は最終不良率を表し、縦軸は最終不良率に対応する確率密度を表している。本算出方法では、図１３に示されるように、最終不良率の分布（確率分布）は、確率Ｐ、試行数Ｎの二項分布に従う。二項分布の確率Ｐが過去の最終不良率であり、二項分布の試行数Ｎが生産中の検査総数である。二項分布に従う最終不良率の分布において、最終不良率が生産中の推定最終不良率以上になる確率は、図１３の斜線の網掛けを付した領域に相当する。つまり、当該領域の面積がｐ値に相当する。

ｐ値が算出された後、判定部１２２が、ｐ値と閾値とを比較する。判定部１２２は、ｐ値が閾値以下である場合に、不良が増加したと判定する。判定部１２２は、ｐ値が閾値より大きい場合に、不良が増加していないと判定する。ｐ値との比較に用いられる閾値は、第２閾値の一例であり、例えば０．０５であるが、これに限定されない。閾値は、例えば、０より大きく０．１以下の値である。閾値は、０．０３であってもよく、０．０７であってもよい。

図８Ａに示される例では、最終不良率の分布は、確率Ｐ＝０．００５（過去の最終不良率）、試行数Ｎ＝２００（生産中の検査総数）の二項分布に従う。したがって、ｐ値は、０．２６になる。算出されたｐ値＝０．２６は、閾値＝０．０５よりも大きい。したがって、判定部１２２は、不良が増加していないと判定する。

不良が増加していないと判定された場合（Ｓ３８でＮｏ）、対象の部品（ここでは部品Ａ）については不良が増加していないので、ステップＳ１０に戻り、次の部品（例えば部品Ｂ）を対象として処理を繰り返す。

不良が増加していると判定された場合（Ｓ３８でＹｅｓ）、通知部１３２が不良の増加を通知する（Ｓ２０）。

以上のように、本実施の形態に係る不良増加検出装置１００によれば、過検出率を利用することで検査装置３０の検査結果の信憑性を加味することができ、製品の不良が増加したか否かを精度良く判定することができる。また、再検査結果が得られる前に、製品の不良が増加したか否かを判定することができる。このように、不良増加検出装置１００によれば、不良の増加を速やかに精度良く検出することができる。

また、通知を行うだけでなく、又は、通知の代わりに、表示部１３１は、不良の増加の判定結果及び算出した不良率などを表示してもよい。図１４は、本実施の形態に係る不良増加検出装置における表示例を示す図である。

表示部１３１は、図１４に示されるように、部品（又は検査条件）毎に、生産中のロットの検査装置３０による検査結果と、生産中のロットの推定最終結果と、過去のロットに関する最終結果とを表形式で表示する。検査装置３０による検査結果には、不良品の数（検査不良数）、総数（検査総数）及び不良率（検査不良率）が含まれている。推定最終結果には、推定される最終的な不良品の数（推定最終不良数）と、推定される最終的な不良率（推定最終不良率）と、不良増加度とが含まれている。過去のロットに関する最終結果には、過検出率と、検査不良率と、最終不良率とが含まれている。

不良増加度は、ｐ値に基づいて算出される異常度であり、−ｌｏｇ_１０（ｐ値）で算出される。ｐ値が小さい程、不良増加度は大きくなる。つまり、不良増加度が大きい場合、不良の増加が検出されたことを意味する。

図１４に示される例では、部品Ａ及び部品Ｂの各々の不良増加度が算出されている。不良増加度が大きい場合に、不良が増加していると判定することができる。このため、部品Ｂの不良増加度が部品Ａの不良増加度より大きいので、部品Ｂが部品Ａよりも、不良が増加している部品として検出されるべき部品である。図８Ａ及び図８Ｂとの比較でも示したように、本実施の形態に係る不良増加検出装置１００によれば、部品Ａよりも部品Ｂを優先して検出することができている。

（実施の形態３）
続いて、実施の形態３について説明する。

実施の形態３では、実施の形態１及び２と比較して、不良が増加したか否かの判定方法が相違する。実施の形態３では、実施の形態１と実施の形態２とを組み合わせた動作を行う。以下では、実施の形態１及び２との相違点を中心に説明し、共通点の説明を省略する。例えば、実施の形態３に係る不良増加検出装置の構成は、実施の形態１と同じである。このため、図７に示される不良増加検出装置１００の構成を用いて、本実施の形態に係る不良増加検出装置の動作について説明する。

図１５は、本実施の形態に係る不良増加検出装置の動作を示すフローチャートである。

図１５に示されるように、まず、情報取得部１１０が、過去のロットの検査結果及び再検査結果と、生産中のロットの検査結果とを取得する（Ｓ１０）。次に、算出部１２１が、生産中のロットの検査不良率を算出する（Ｓ１２）。ステップＳ１０及びＳ１２は、実施の形態１と同じである。

次に、算出部１２１は、過去のロットの検査不良率、最終不良率及び過検出率を算出する（Ｓ４４）。検査不良率及び過検出率は、実施の形態１と同様である。最終不良率は、実施の形態２と同様である。図８Ａに示されるように、検査不良率は１０％になり、最終不良率は０．５％になり、過検出率は９０％になる。

次に、判定部１２２は、過去の過検出率と閾値とを比較する（Ｓ１８）。過検出率との比較に用いられる閾値は、第１閾値の一例であり、例えば５０％であるが、これに限らない。閾値は、例えば、２０％以上９０％以下の値である。閾値は、３０％であってもよく、７０％であってもよい。

過去の過検出率が閾値以下である場合（Ｓ１８でＹｅｓ）、演算部１２０は、不良が増加したか否かを判定する（Ｓ１６）。ステップＳ１６の具体的な処理は、実施の形態１と同様であり、まず算出部１２１が、検査不良率に関するｐ値を算出し、算出したｐ値と閾値とを比較する。図８Ａに示される例では、ｐ値は０．００２６６になる。算出されたｐ値＝０．２６は、閾値＝０．０５よりも小さい。したがって、判定部１２２は、不良が増加していると判定する。

判定部１２２は、ｐ値が閾値以下である場合に不良が増加していると判定するので（Ｓ１６でＹｅｓ）、通知部１３２が不良の増加を通知する（Ｓ２０）。判定部１２２は、ｐ値が閾値より大きい場合に不良が増加していないと判定するので（Ｓ１６でＮｏ）、対象の部品（ここでは部品Ａ）については不良が増加していないので、ステップＳ１０に戻り、次の部品（例えば部品Ｂ）を対象として処理を繰り返す。

過去の過検出率が閾値より大きい場合（Ｓ１８でＮｏ）、すなわち、過去の過検出率が高い場合には、算出部１２１は、最終不良率を推定する（Ｓ３６）。ステップＳ３６の具体的な処理は、実施の形態２と同様である。

次に、演算部１２０は、最終不良が増加したか否かを判定する（Ｓ３８）。ステップＳ３８の具体的な処理は、実施の形態２と同様であり、まず算出部１２１が、推定最終不良率に関するｐ値を算出し、算出したｐ値と閾値とを比較する。図８Ａに示される例では、ｐ値は０．２６になる。算出されたｐ値＝０．２６は、閾値＝０．０５よりも大きい。したがって、判定部１２２は、不良が増加していないと判定する。

不良が増加していないと判定された場合（Ｓ３８でＮｏ）、対象の部品（ここでは部品Ａ）については不良が増加していないので、ステップＳ１０に戻り、次の部品（例えば部品Ｂ）を対象として処理を繰り返す。

不良が増加していると判定された場合（Ｓ３８でＹｅｓ）、通知部１３２が不良の増加を通知する（Ｓ２０）。

以上のように、本実施の形態に係る不良増加検出装置１００によれば、過検出率を利用することで検査装置３０の検査結果の信憑性を加味することができ、製品の不良が増加したか否かを精度良く判定することができる。また、再検査結果が得られる前に、製品の不良が増加したか否かを判定することができる。このように、不良増加検出装置１００によれば、不良の増加を速やかに精度良く検出することができる。

また、通知を行うだけでなく、又は、通知の代わりに、表示部１３１は、不良の増加の判定結果及び算出した不良率などを表示してもよい。図１６は、本実施の形態に係る不良増加検出装置における表示例を示す図である。

表示部１３１は、図１６に示されるように、部品（又は検査条件）毎に、生産中のロットの検査装置３０による検査結果と、生産中のロットの推定最終結果と、過去のロットに関する最終結果とを表形式で表示する。検査装置３０による検査結果には、不良品の数（検査不良数）、総数（検査総数）、不良率（検査不良率）及び不良増加度が含まれている。推定最終結果には、推定される最終的な不良品の数（推定最終不良数）と、推定される最終的な不良率（推定最終不良率）と、不良増加度とが含まれている。過去のロットに関する最終結果には、過検出率と、検査不良率と、最終不良率とが含まれている。

図１６に示される例では、検査結果に含まれる不良増加度は、部品Ａ及び部品Ｃに関して表示されていない。これは、部品Ａ及び部品Ｃの過検出率がいずれも閾値（５０％）を超えているためである。過検出率が高い部品Ａ及び部品Ｃについては、推定された最終結果に基づいて算出された不良増加度が表示されている。

部品Ｂ及び部品Ｃの不良増加度はいずれも、部品Ａの不良増加度よりも大きいこのため、部品Ｂ及び部品Ｃが部品Ａよりも、不良が増加している部品として検出されるべき部品である。図８Ａ及び図８Ｂとの比較でも示したように、本実施の形態に係る不良増加検出装置１００によれば、部品Ａよりも部品Ｂを優先して検出することができている。

（他の実施の形態）
以上、１つ又は複数の態様に係る不良増加検出装置及び不良増加検出方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、及び、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。

例えば、上記の実施の形態では、ｐ値と閾値とを比較したが、ｐ値に基づいて算出される不良増加度と閾値とを比較してもよい。つまり、不良増加度を第１指標値又は第２指標値として利用してもよい。ｐ値と不良増加度とでは大小関係が逆転するので、ｐ値が閾値以下である場合は、不良増加度が閾値以上である場合に相当する。ｐ値が閾値より大きい場合は、不良増加度が閾値より小さい場合に相当する。

また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。

また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。

例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。

また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Integrated Circuit）又はＬＳＩ（Large Scale Integration）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又は、ＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）も同じ目的で使うことができる。

また、本開示の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

また、上記の各実施の形態は、特許請求の範囲又はその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。

本開示は、不良の増加を速やかに精度良く検出することができる不良増加検出装置などとして利用でき、例えば、工場の生産設備、検査装置又は生産システムなどに利用することができる。

１ 生産システム
１０ 製品
１１、１１ａ、１１ｂ 部品
１２ 基板
２０ 生産設備
３０ 検査装置
４０ 検査オペレータ
１００ 不良増加検出装置
１１０ 情報取得部
１２０ 演算部
１２１ 算出部
１２２ 判定部
１３０ 出力部
１３１ 表示部
１３２ 通知部

Claims (11)

1. 生産設備が生産した複数の製品の検査を行う検査装置による検査結果と、前記検査結果が正解であるか否かの再検査結果とを取得する取得部と、
   前記検査結果と前記再検査結果とに基づいて過検出率を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された過検出率に基づいて、製品の不良が増加したか否かの判定を行う判定部と、
   前記判定部による判定の結果に基づいた情報を出力する出力部とを備える、
   不良増加検出装置。
2. 前記複数の製品は、
   複数の第１製品と、
   前記複数の第１製品より後に生産された複数の第２製品とを含み、
   前記取得部は、
   前記複数の第１製品についての前記検査結果である第１検査結果、及び、前記複数の第１製品についての前記再検査結果である第１再検査結果と、
   前記複数の第２製品についての前記検査結果である第２検査結果とを取得し、
   前記算出部は、
   前記第１検査結果及び前記第１再検査結果に基づいて、前記複数の第１製品における前記検査装置が判定した不良品の割合である第１検査不良率、又は、前記複数の第１製品における前記生産設備が生産した不良品の割合である第１最終不良率と、前記複数の第１製品における過検出の割合である前記過検出率とを算出し、
   前記第２検査結果に基づいて、前記複数の第２製品における前記検査装置が判定した不良品の割合である第２検査不良率を算出し、
   前記判定部は、前記第１検査不良率又は前記第１最終不良率と、前記過検出率と前記第２検査不良率とに基づいて、前記判定を行う、
   請求項１に記載の不良増加検出装置。
3. 前記判定部は、前記複数の第２製品についての前記再検査結果である第２再検査結果を取得する前に、前記判定を行う、
   請求項２に記載の不良増加検出装置。
4. 前記算出部は、さらに、前記第２検査不良率が前記第１検査不良率に等しくなるという仮説のもとで、前記第２検査不良率以上の値が観測される確率であるｐ値を第１指標値として算出し、
   前記判定部は、前記過検出率が第１閾値以下であり、かつ、前記第１指標値が第２閾値以下である場合に、製品の不良が増加したと判定する、
   請求項２又は３に記載の不良増加検出装置。
5. 前記算出部は、
   前記過検出率と前記第１閾値とを比較し、
   （ｉ）前記過検出率が前記第１閾値以下である場合に、前記第１指標値を算出し、
   （ｉｉ）前記過検出率が前記第１閾値より大きい場合に、前記過検出率と前記第２検査不良率とに基づいて、前記複数の第２製品と前記複数の第２製品より後に生産される複数の第３製品とにおける前記生産設備が生産する不良品の割合である第２最終不良率を推定し、推定した第２最終不良率が前記第１最終不良率に等しくなるという仮説のもとで、前記第２最終不良率以上の値が観測される確率であるｐ値を第２指標値として算出し、
   前記判定部は、前記第１指標値が前記第２閾値以下である場合、又は、前記第２指標値が第３閾値以下である場合、製品の不良が増加したと判定する、
   請求項４に記載の不良増加検出装置。
6. 前記算出部は、
   前記過検出率と前記第２検査不良率とに基づいて、前記複数の第２製品と前記複数の第２製品より後に生産される複数の第３製品とにおける前記生産設備が生産する不良品の割合である第２最終不良率を推定し、
   推定した第２最終不良率が前記第１最終不良率に等しくなるという仮説のもとで、前記第２最終不良率以上の値が観測される確率であるｐ値を第２指標値として算出し、
   前記判定部は、前記第２指標値が第３閾値以下である場合に、製品の不良が増加したと判定する、
   請求項２又は３に記載の不良増加検出装置。
7. 前記複数の製品はそれぞれ、複数の部品を含み、
   前記検査装置は、部品毎に定められた１以上の検査条件に従って前記複数の製品の検査を行い、
   前記判定部は、前記検査条件毎に前記判定を行う、
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の不良増加検出装置。
8. 前記出力部は、前記情報を表示する表示部を含む、
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の不良増加検出装置。
9. 前記出力部は、前記情報を通知する通知部を含む、
   請求項１〜８のいずれか１項に記載の不良増加検出装置。
10. 生産設備が生産した複数の製品の検査を行う検査装置による検査結果と、前記検査結果が正解であるか否かの再検査結果とを取得し、
    前記検査結果と前記再検査結果とに基づいて過検出率を算出し、
    算出された過検出率に基づいて、製品の不良が増加したか否かの判定を行い、
    前記判定の結果に基づいた情報を出力する、
    不良増加検出方法。
11. 請求項１０に記載の不良増加検出方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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