JP2023018016A - 管理システムおよび原因分析システム - Google Patents

Abstract

【課題】製造フローでの製造物の品質を管理する技術に関して、検査結果が否（ＮＧ）となった場合の不良の原因の特定をより容易に行うことができる技術を提供する。【解決手段】原因分析システム１は、製造フロー２００での対象物ＯＢの製造実行の不良原因を分析する処理装置１０を備え、処理装置１０は、製造フロー２００の複数の製造工程Ｐの各製造工程Ｐにおける製造作業情報Ｄ２１を取得し、製造フロー２００の検査工程の検査結果情報（製造検査情報Ｄ２２、最終検査情報Ｄ１１）を取得し、取得したデータに基づいて、複数の製造工程Ｐのうちの２つ以上の製造工程Ｐの情報を組み合わせて指標を計算し、指標による条件を用いて、不良原因として推定される２つ以上の製造工程Ｐを特定して分析結果情報を作成し、分析結果情報を記憶および出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理システム等の技術に関し、製造物の不良原因分析や品質管理の技術に関する。

製造業等における工場等の現場では、生産ラインに対応する製造フローにおいて、製造物についての検査を行い、検査結果で不良を発見した場合には、不良発生原因を特定する必要がある。従来の製造フローは、複数の製造工程と、１つ以上の検査工程とを有する。検査工程は、製造工程毎に行われる製造検査（工程検査と記載する場合がある）と、最終工程として行われる完成品検査（最終検査と記載する場合がある）とに大別される。製造検査では、その製造工程で生成された中間物の品質等が検査される。完成品検査では、複数の製造工程を経て生成された最終物である完成品の品質等が検査される。

また、近年では、製造工程での作業者による作業について、センサ等を用いてデータとして検出し、作業の品質等を評価・判定しようとする仕組みも検討されている。

上記品質管理等に係わる先行技術例としては、特開２０１１－１５９２０４号公報（特許文献１）が挙げられる。特許文献１には、作業判定システム等として、部品同士を嵌合させる部品組付作業において、絶対座標で手の動きを数値化し測定しても正確な作業判定を行うことができる旨が記載されている。

特開２０１１－１５９２０４号公報

特許文献１のような先行技術例によれば、製造工程の検査として、作業者の手のモーションキャプチャと、部品同士を嵌合させる時の圧力を測定する圧力センサとを用いて、製造時の不良を検知することができる。

従来、製造フローは、製造実行システム（Manufacturing Execution System：ＭＥＳ）等のシステムを用いて管理されている場合が多い。ＭＥＳは、製造フローを管理し、製造工程毎の作業者への指示等を行う。また、ＭＥＳは、製造フローで製造される製品等の品質を検査し、検査結果を把握する。

従来のシステムは、例えば最終検査の結果で不良を検出した場合に、その不良の原因と考えられる製造工程を特定することについては、難しい場合や、長い時間や手間がかかる場合があった。従来、製造フローを通じて製造される物（対象物と記載する場合がある）について、不良、言い換えると検査結果が否（ＮＧ）となること、が発生する場合としては、様々な場合がある。例えば、ある１つの製造工程での検出値のみが閾値を超える異常を示している場合には、不良原因としての特定が容易である。しかし、複数の製造工程の各検査結果では可（ＯＫ）となるが、最終検査結果では否（ＮＧ）となる場合がある。この場合、不良原因がどこにあるのかについての特定は容易ではない。また、特に、この場合の不良原因は、可能性として、複数の製造工程の各作業の不十分さの積み重なりによるもの（複合工程原因と記載する場合がある）も考えられる。従来のシステムは、このような複合工程原因を分析する機能を備えていない。特許文献１のような従来技術例では、複数の製造工程の影響を加味して不良原因を分析する方法等については開示されていない。

本発明の目的は、製造フローでの製造物の品質を管理する技術に関して、検査結果が否（ＮＧ）となった場合の不良の原因の特定をより容易に行うことができる技術を提供することである。また、本発明の目的は、複数の工程の影響による不良原因の特定を支援できる技術を提供することである。

本発明のうち代表的な実施の形態の原因分析システムは、製造フローでの対象物の製造実行の不良原因を分析する処理装置を備え、前記処理装置は、前記製造フローの複数の製造工程の各製造工程における製造作業情報を取得し、前記製造フローの検査工程の検査結果情報を取得し、取得した前記製造作業情報および前記検査結果情報を含むデータに基づいて、前記複数の製造工程のうちの２つ以上の製造工程の情報を組み合わせて指標を計算し、前記指標による条件を用いて、前記不良原因として推定される２つ以上の製造工程を特定して分析結果情報を作成し、前記分析結果情報を出力する。

本発明のうち代表的な実施の形態によれば、製造フローでの製造物の品質を管理する技術に関して、検査結果が否（ＮＧ）となった場合の不良の原因の特定をより容易に行うことができる。また、本発明のうち代表的な実施の形態によれば、複数の工程の影響による不良原因の特定を支援できる。

本発明の実施の形態１の原因分析システムの構成を示す。 実施の形態１で、処理装置の構成を示す。 実施の形態１で、製造フローの構成例を示す。 実施の形態１で、製造工程の設備の構成例を示す。 実施の形態１で、製造工程での作業や検査の例を示す。 実施の形態１で、分析部の構成例、および製造フローから得られるデータ例を示す。 実施の形態１で、検査結果情報の管理表の例を示す。 実施の形態１で、製造作業情報の管理表の例を示す。 実施の形態１で、製造作業情報のデータ例を示す。 実施の形態１で、製造検査情報のデータ例を示す。 実施の形態１で、最終検査情報のデータ例を示す。 実施の形態１で、人作業情報であるセンサデータの例を示す。 実施の形態１で、モデル作成部の処理フローを示す。 実施の形態１で、原因分析部の処理フローを示す。 実施の形態１で、原因分析結果情報の第１例を示す。 実施の形態１で、原因分析結果情報の第２例を示す。 実施の形態１で、第１の画面例を示す。 実施の形態１で、第２の画面例を示す。

＜実施の形態１＞
図１～図１８を用いて、本発明の実施の形態１の原因分析システムおよび方法について説明する。実施の形態１の原因分析方法は、実施の形態１の原因分析システムにおいて実行されるステップを有する方法である。

実施の形態１の原因分析システムは、製造フローでの製造物の不良原因分析等を行う情報処理システムである。このシステムは、製造フローの複数の工程の影響を考慮したモデルの機械学習に基づいて、複合作業判定条件での不良原因（特に複合工程原因）の分析を行う機能を有する。複合作業判定条件は、複数の工程の作業や加工に関する複合的な判定のための条件である。

このシステムは、製造フローの検査工程の検査結果情報に基づいて、検査結果がＮＧとなった場合、すなわち不良が発生した場合に、そのＮＧとなった原因を分析し、分析結果情報を出力する。その際、このシステムは、製造フローの各工程で検出した各種の情報を用いて、特に複合工程原因について分析する。このシステムは、その分析の際、複数の工程の情報を貫通して分析することで、特に複合工程原因を特定する。各工程の情報とは、工程の作業者による作業動作を検出した情報（人作業情報と記載する場合がある）や、工程の設備による加工情報を検出した情報（設備作業情報と記載する場合がある）を含む。また、各工程の情報は、工程毎の検査結果情報を含んでもよい。

このシステムは、原因分析のための新しいモデルを、機械学習によって生成する。このシステムは、複数の工程の情報を組み合わせることで、所定の指標（言い換えると分析用の特徴量）を作成し、その指標を用いて機械学習用のモデルを生成する。そして、このシステムは、そのモデルに基づいた複合工程原因の分析のための条件（複合作業判定条件と記載する場合がある）を、分析に適用する。このシステムは、対象物の製造実行の際に得られたデータを、そのモデルに基づいた最新の複合作業判定条件に照らして判断することで、ＮＧ原因として推定される複数の工程やその工程に係わる作業等を特定し、分析結果として出力する。

実施の形態１の原因分析システムは、上記モデルを用いた分析によって、複合工程原因に対応する複数の工程の組み合わせを特定する。なお、実施の形態１で示す原因分析は、上記機械学習のモデルを用いた分析には限定されない。原因分析の詳細な内容や方式については、他のものを適用してもよい。

実施の形態１で、製造工程で得られる情報としては、作業者の作業動作を検出した人作業情報（センサ値に基づいた特徴量）と、設備での加工に係わる変数値を含む設備作業情報と、工程毎の検査結果情報（変数の測定値を含む）とが候補としてある。それらは製造フローに応じて規定される。分析のモデルおよび複合作業判定条件のために用いる情報としては、それらの情報のうちいずれを用いてもよく、複数の種類の情報を組み合わせて用いてもよい。

［原因分析システム］
図１は、実施の形態１の原因分析システム１の全体の構成を示す。原因分析システム１は、製造フロー２００に対し設けられている。原因分析システム１は、処理装置１０と、検出装置２と、製造実行システム（ＭＥＳ）２０と、ユーザ端末３０とを有する。処理装置１０、検出装置２、管理装置５、およびユーザ端末３０等の各装置は、通信網９に対し接続される。ＭＥＳ２０は、製造工程Ｐ毎に設けられる工程検査装置３と、最終検査工程２０２に設けられる最終検査装置４と、管理装置５と、データベース（ＤＢ）６とを含む。通信網９は、例えばＬＡＮである。

処理装置１０は、例えばサーバ装置で実装されるが、これに限定されない。処理装置１０は、製造現場に対し、遠隔に配置されてもよい。処理装置１０は、原因分析システム１の主要なコントローラを構成するコンピュータである。処理装置１０は、製造フロー２００でのＮＧ・不良の原因分析に係わる機能を実現する。処理装置１０は、ソフトウェアプログラム処理等によって実現される機能ブロックとして、人作業情報取得部１３、設備作業情報取得部１４、製造履歴記憶部１２、最終検査結果取得部１１、分析部１５、および出力部１６を有する。機能の一部は専用の回路で実装されてもよい。システムとしては、処理装置１０がＭＥＳ２０に併合された形態も可能である。

検出装置２は、センサ８を備え、通信網９を介して、処理装置１０と接続される。検出装置２は、製造フロー２００の製造工程フロー２０１の各々の製造工程Ｐ毎に設けられる。検出装置２は、製造工程Ｐ（対応する作業工程）での作業者Ｗによる作業動作を、センサ８を用いて、センサデータＤ２として検出する。検出装置２は、センサ８からのセンサデータＤ２を出力する。サーバ１０は、検出装置２からセンサデータＤ２を受信・取得する。検出装置２は、センサ８以外にも、例えばアナログ・デジタル変換回路や通信インタフェース回路等を備えてもよい。

ＭＥＳ２０は、製造フロー２００における製造を管理し実行するシステムである。ＭＥＳ５は、製造フロー２００の各製造工程Ｐの状態の管理や把握を行い、各製造工程Ｐの作業者Ｗへ指示等を行う。管理装置５は、ＭＥＳ２０の製造実行制御を行うコンピュータ、例えばＭＥＳサーバである。ＤＢ６には、製造実行制御に係わる各種のデータや情報が格納される。

工程検査装置３は、対応付けられる製造工程Ｐの結果得られた対象物ＯＢ（例えば中間品）に関する工程検査を行う。工程検査装置３は、製造工程Ｐの検査結果を含む検査データＤ３を出力する。製造工程Ｐに応じて、工程検査が有る場合と無い場合とがあってもよい。

最終検査装置４は、対応付けられる最終検査工程２０２の結果得られた最終物ＯＢＬ（例えば完成品）に関する最終検査を行う。最終検査装置４は、最終検査工程２０２の検査結果を含む検査データＤ４を出力する。検査データＤ３や検査データＤ４は、一旦、ＤＢ６に格納されてもよい。

原因分析システム１は、工場等に設けられている既存のＭＥＳ２０に連携してもよい。なお、ＭＥＳ２０は必須ではない。処理装置１０は、他の方式で検査データＤ３，Ｄ４等を取得してもよい。また、実施の形態１では、最終検査工程２０２の検査結果を必須として用いる。製造工程Ｐ毎の工程検査、工程検査装置３、および検査データＤ３は、必須ではない。

ＤＢ６は、詳しくは、例えば、製造ＤＢと検査ＤＢとを有する。製造ＤＢは、製造工程フロー２０１から得られる各種のデータを格納する。検査ＤＢは、最終検査工程２０２から得られるデータを格納する。ＤＢ６は、センサデータＤ２や、設備Ｆの設備作業情報等を格納してもよい。

人作業情報取得部１３は、検出装置２からのセンサデータＤ２を人作業情報としてリアルタイムで収集・取得する。センサデータＤ２は、製造工程Ｐでの作業者Ｗによる作業動作を表す情報である。なお、検査工程にも検出装置２を適用してもよい。その場合のセンサデータＤ２は、検査工程での検査者による検査作業を検出した情報である。人作業情報取得部１３は、取得したセンサデータＤ２を処理し、センサ値から所定の特徴量を計算する。センサ値自体が特徴量である場合にはその処理は省略できる。人作業情報取得部１３は、取得した人作業情報を、製造履歴記憶部１２に製造作業情報Ｄ２１の一部として格納する。センサデータＤ２は、検出装置２から一旦ＭＥＳ２０のＤＢ６に収集・格納されてもよい。この場合、人作業情報取得部１３は、ＭＥＳ２０のＤＢ６からセンサデータＤ２を参照・取得すればよい。これに限らず、検出装置２内の処理部がセンサデータＤ２を処理してもよい。ＭＥＳ２０内の処理部、例えば工程検査装置３が、検出装置２の機能を備えてもよい。

設備作業情報取得部１４は、製造工程Ｐ毎の設備Ｆから、加工情報等を設備作業情報として収集・取得する。ＭＥＳ２０に設備作業情報が保持されている場合、設備作業情報取得部１４は、ＭＥＳ２０から設備作業情報を取得してもよい。設備作業情報取得部１４は、検出装置２等を介して設備作業情報を取得してもよい。加工情報は、設備Ｆでの加工に係わる変数値等を含む。設備作業情報取得部１４は、取得した設備作業情報を、製造履歴記憶部１２に製造作業情報Ｄ２１の一部として格納する。

最終検査結果取得部１１は、最終検査工程２０２で発生した情報として、最終検査装置４からの検査データＤ４に基づいた最終検査情報Ｄ１１を取得し保持する。

製造履歴記憶部１２は、製造工程フロー２０１の各製造工程Ｐで発生した情報として、製造作業情報Ｄ２１および製造検査情報Ｄ２２を蓄積する。製造検査情報Ｄ２２は、工程検査装置３からの検査データＤ３に基づいた、製造工程Ｐ毎の検査結果情報である。処理装置１０は、ＭＥＳ２０のＤＢ６から検査データＤ３や検査データＤ４を取得してもよい。また、製造履歴記憶部１２は、製造作業情報Ｄ２１や製造検査情報Ｄ２２に基づいた製造履歴情報を、後述の管理表として作成し保持してもよい。製造作業情報Ｄ２１の基本的な考え方としては、対象物ＯＢについて工程毎に発生した各種の情報を関連付けて保持するものである。

分析部１５は、製造作業情報Ｄ２１、製造検査情報Ｄ２２、および最終検査情報Ｄ１１を用いて、最終検査結果がＮＧとなった原因に関する原因分析を行う。分析部１５は、特に、機械学習によるモデルを用いて、複合工程原因に関する分析を行う。分析部１５は、分析結果情報を作成する。

出力部１６は、分析部１５の分析結果情報を、ユーザ端末３０のユーザＵ１に対し出力する。出力の態様は画面表示を含み、これに限らず、音声出力やメール通知等を用いてもよい。ユーザＵ１は、製造フロー２００の管理者でもよいし、製造工程Ｐの作業者Ｗや、検査工程の検査者でもよい。処理装置１０は、自動的に原因分析を行い、分析結果情報をユーザ端末３０に対し出力する。ユーザＵ１は、その分析結果情報を任意に利用できる。分析結果情報を提供することで、ユーザＵ１による原因特定等の業務を支援できる。

実施の形態１では、検査装置として、各製造工程Ｐの製造検査を行う工程検査装置３と、最終検査工程２０２での最終検査を行う最終検査装置４とがある。検査装置は、それぞれ、機械的な検査を行う検査装置であり、測定や検査処理を行って検査データを出力する機能を有する。検査装置は、検査者による操作に基づいて検査を行う装置でもよいし、設定に基づいて自動で検査を行う装置でもよい。

ユーザ端末３０は、ユーザＵ１が使用し、サーバである処理装置１０にアクセスして機能を利用するクライアント端末である。ユーザ端末３０は例えば一般的なＰＣ等を適用できる。ユーザＵ１は、ユーザ端末３０の操作に基づいて、出力部１６が提供する画面で、各種の情報の登録や分析結果情報の確認等が可能である。検査者は、ユーザ端末３０からＭＥＳ２０または処理装置１０に検査結果情報を登録してもよい。

図１の構成に限らず可能である。例えば、処理装置１０とは別に、製造履歴情報を取得・保持する装置、設備作業情報を取得・保持する装置、人作業情報を取得・保持する装置、検査結果情報を取得・保持する装置、等を設けてもよい。

［処理装置］
図２は、図１の処理装置１０のハードウェアおよびソフトウェアの構成例を示す。処理装置１０は、例えばサーバコンピュータとそれに接続される入力装置１０５や表示装置１０６等とを含むコンピュータシステムとして実装されている。処理装置１０は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、通信インタフェース装置１０３、入出力インタフェース装置１０４、およびそれらを相互に接続するバス等で構成されている。入出力インタフェース装置１０４には、例えばキーボードやマウス等の入力装置１０５や、液晶ディスプレイ等の表示装置１０６が接続されてもよい。通信インタフェース装置１０３は、図１のユーザ端末３０、検出装置２、ＭＥＳ２０等とも通信で接続され、それぞれとの間で所定の通信インタフェースで通信を行う。通信インタフェース装置１０３は、外部の他の装置との通信を行ってもよい。図１ではユーザＵ１がユーザ端末３０から処理装置１０を利用しているが、図２のようにユーザＵ１が直接的に処理装置１０を利用してもよい。

プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成され、コントローラを構成する。プロセッサ１０１は、ＯＳや制御プログラム１０２Ａ等に基づいたソフトウェアプログラム処理に基づいて、所定の機能を実現する。この機能は、製造フロー２００での不良原因を分析する機能を含む。

メモリ１０２は、不揮発性記憶装置等で構成され、プロセッサ１０１等が使用する各種のデータや情報を格納する。メモリ１０２には、制御プログラム１０２Ａ、設定情報１０２Ｂ、管理表データＤ１０、機械学習データＤ１５、分析データＤ１６等が格納される。制御プログラム１０２Ａは、機能を実現するためのプログラムである。設定情報１０２Ｂは、制御プログラム１０２Ａの設定情報やユーザＵ１による設定情報である。管理表データＤ１０には、製造実行に応じて発生した、製造作業情報Ｄ２１、製造検査情報Ｄ２２、および最終検査情報Ｄ１１等を整理した管理表が格納される。機械学習データＤ１５には、モデルを含む機械学習用のデータが格納される。分析データＤ１６には、分析処理情報や分析結果情報等が格納される。

［製造フロー（１）］
図３は、図１の製造フロー２００の構成例を示す。現場である工場において、製品の生産ラインに対応する製造フロー２００を有する。製造フロー２００は、製造工程フロー２０１と、その後の最終検査工程２０２とから構成される。製造工程フロー２０１は、順序等の関係を持つ複数の製造工程Ｐから構成される。例えば、複数（本例では４個）の製造工程Ｐとして、製造工程Ｐ１（Ａ），Ｐ２（Ｂ），Ｐ３（Ｃ），Ｐ４（Ｄ）を有する。本例では、簡単に、最初の第１製造工程Ｐ１が製造工程Ａであり、その次の第２製造工程Ｐ２が製造工程Ｂであり、その次の第３製造工程Ｐ３が製造工程Ｃであり、その次の第４製造工程Ｐ４が製造工程Ｄである。なお、製造工程フロー２０１は、同時並列に分岐する複数の製造工程Ｐを有する場合もある。各製造工程Ｐには、作業者Ｗが担当として配置される。例えば、製造工程Ａには作業者ＷＡ、製造工程Ｂには作業者ＷＢが割り当てられる。

製造工程フロー２０１には、対象物ＯＢが順次に投入される。各対象物ＯＢは、識別情報（ＩＤ）を付与して管理される。複数の対象物ＯＢをＯＢ１，ＯＢ２，……，ＯＢｍとして示す。例えば部材等の対象物ＯＢが製造工程Ｐ１に投入される。対象物ＯＢは、製造工程Ａでの作業・加工がされた結果、中間物等の対象物ＯＢとなり、次の製造工程Ｐ２に投入される。最後の製造工程Ｐ４の結果、完成品である最終物ＯＢＬが生成され、最終検査工程２０２で最終検査が行われる。

最終検査工程２０２は、１つ以上の検査工程２０５で構成され、最終物ＯＢＬの品質を検査する工程である。本例では、最終検査工程２０２は、１つの検査工程Ｅを有する。検査者Ｋは、最終検査工程２０２での検査作業を行う。

各製造工程Ｐは、より詳しくは、作業工程２０３と、その後の検査工程２０４とを有する。作業工程２０３では、作業者Ｗが、設備Ｆを用いて、対象物ＯＢに対し、規定された所定の作業を行う。設備Ｆが無い場合や、作業工程２０３が無い場合もある。各作業工程２０３には、検出装置２が関係付けられている。作業工程２０３では、検出装置２のセンサ８によって、作業動作がセンサデータＤ２として検出される。１つの製造工程Ｐには複数の作業工程２０３があってもよい。

検査工程２０４は、作業工程２０３の結果である対象物ＯＢについての品質の検査を、検査者または工程検査装置３によって行う工程である。検査工程２０４には、工程検査装置３が関係付けられている。検査者または工程検査装置３は、作業工程２０３の結果得られた対象物ＯＢの品質を検査し、検査結果を検査データＤ３として出力する。検査結果は、例えば品質の可否の値を含む。検査は、工程検査装置３によって無人で自動的に行われてもよいし、検査者が工程検査装置３を用いて行ってもよい。

例えば、製造工程Ａは、作業工程Ａと検査工程Ａとを有する。作業工程Ａからは、センサデータＡが出力される。検査工程Ａからは、検査データＡが出力される。同様に、製造工程Ｂでは、センサデータＢ、検査データＢが出力される。製造工程Ｃでは、センサデータＣ、検査データＣが出力される。製造工程Ｄでは、作業工程Ｄ、作業工程Ｅ、検査工程Ｄを有し、センサデータＤ，センサデータＥ，検査データＥが出力される。

最終検査工程２０２の検査工程Ｅには、最終検査装置４が関係付けられている。最終検査装置４は、検査者Ｋによる操作に基づいて、あるいは設定に基づいて自動的に、最終物ＯＢＬについての最終検査を行い、検査結果として検査データＤ４を出力する。上記センサデータＤ２、検査データＤ３および検査データＤ４は、例えばＭＥＳ２０のＤＢ６に収集・格納される。最終検査の例としては、検査者による外観評価や、製品特性についての特性ばらつき測定が挙げられる。

なお、図３では、設備Ｆからの設備作業情報の取得については図示を省略している。また、図３の例では、各工程に各装置が一対一で関係付けて設けられているが、これに限られない。例えば、複数の製造工程Ｐに１つの検出装置２や１つの工程検査装置３が関係付けられてもよい。１つの製造工程Ｐに複数の検出装置２や複数の工程検査装置３が関係付けられてもよい。検出装置２と工程検査装置３とが一体でもよい。これらの対応関係は、予め製造フロー２００の構成情報としてＭＥＳ２０または処理装置１０に設定される。

［製造フロー（２）］
図４は、製造工程Ｐの作業工程２０３における設備Ｆを用いた作業の構成例を示す。製造工程Ｐには設備Ｆ（言い換えると産業機械や加工機）が設けられている場合がある。図４は、製造工程Ｐがプレス工程である例を示す。プレス工程では、設備Ｆとして、プレス加工設備４０１が設けられている。他の例で、製造工程Ｐが塗装工程である場合には、設備Ｆとして塗装機械がある。

対象物ＯＢは、搬送機構４００を通じて、プレス工程の設備Ｆであるプレス加工設備４０１に供給される。作業者Ｗは、設備Ｆおよび対象物ＯＢに対し作業動作を行う。検出装置２は、その作業動作を検出する。プレス加工設備４０１は、制御装置４０２、電動機４０３、動力伝達機構４０４、加工機構４０５等を備える。プレス加工設備４０１は、制御装置４０２によって電動機４０３等を制御し、電動機４０３によって生成する動力を、動力伝達機構４０４によって加工機構４０５に伝達し、加工機構４０５でのプレス加工を行わせる。加工機構４０５は、例えば往復運動によって、金型内に供給された部材等の対象物ＯＢに対しプレス加工を行う。加工機構４０５でのプレス加工後の中間品である対象物ＯＢは、搬送機構４００を通じて次の工程へ搬送される。

制御装置４０２は、例えばインバータや電子回路基板等で構成される。制御装置４０２は、例えば作業者Ｗの操作またはＭＥＳ２０からの制御に基づいて、プレス加工を制御する。プレス加工設備４０１は、プレス加工に係わる制御情報を有する。吹き出しで示すように、この制御情報は、例えば、変数ｐ１としてプレス圧力、変数ｐ２としてプレスオイル量等を有する。制御装置４０２は、それらの変数値を含む加工条件を把握・制御する。製造実行時、それらの加工条件は、ＭＥＳ２０または作業者Ｗによって制御される。

また、電動機４０３や加工機構４０５にセンサが設置されてもよい。そのセンサは、加工の際の状態を変数値として検出してもよい。また、図１のＭＥＳ２０は、プレス加工設備４０１にその制御情報を設定してもよいし、プレス加工設備４０１からその制御情報を取得していてもよい。前述の処理装置１０の設備作業情報取得部１４は、プレス加工設備４０１またはＭＥＳ２０から、その制御情報を設備作業情報４１０として取得し、製造作業情報Ｄ２１の一部として格納する。

［製造フロー（３）］
図５は、製造フロー２００の製造工程Ｐでの作業の検出や検査工程での検査の構成例を示す。図５では設備Ｆの図示を省略している。（Ａ）は、ある製造工程Ｐの作業工程２０３の作業場所における、作業者Ｗによる作業、および検出装置２のセンサ８を用いた検出の一例を示す。センサ８の例として、グローブ８Ａやカメラ８Ｂを有する。作業者Ｗ１は、手にグローブ８Ａを装着し、頭部（例えば帽子やヘルメット）にはカメラ８Ｂを装着している。グローブ８Ａには、例えば指先に圧力センサが内蔵されている。グローブ８Ａには、加速度センサ、ジャイロセンサ、位置センサ（例えばＧＰＳ受信器やビーコン）等を備えてもよい。作業者Ｗは、グローブ８Ａまたはカメラ８Ｂの一方または両方を装着してもよい。

カメラ８Ｂは、作業者Ｗ１の頭部や目が向いている方向を撮影して画像を得る視点カメラである。この画像は、概略的に作業者Ｗの視点から対象物ＯＢ等を撮影した画像である。このカメラ８Ｂは、スマートグラスやヘッドマウントディスプレイ等としてもよい。本例に限らず、作業者Ｗ１には各種のセンサデバイスが装着されてもよい。作業場所において、搬送機構あるいは作業台５００等の上に対象物ＯＢがある。作業者Ｗは、その対象物ＯＢに対し、所定の作業を行う。検出装置２におけるグローブ８Ａやカメラ８Ｂは、この際の作業動作を検出する。グローブ８Ａの圧力センサは、作業者Ｗが対象物ＯＢ等を掴んだ時の指先圧力を測定する。グローブ８ＡからのセンサデータＤ２は、後述の手情報に相当する。カメラ８Ｂは、手の動き等を含む画像を撮影する。カメラ８ＢからのセンサデータＤ２は、後述の目視情報に相当する。

（Ｂ）は、他のセンサ８の例として、作業場所に固定カメラ８Ｃが設置されている。このように、検出装置２のセンサ８は、作業者Ｗ１等の付近に固定的に設置されてもよい。固定カメラ８Ｃは、所定の方向、例えば作業台５００上の対象物ＯＢがある方向を撮影した画像を得る。この例では、固定された画像フレーム内において、対象物ＯＢや作業者Ｗの手等の動きがある場合に、それを検出できる。また、他のセンサ８の例として、作業場所にマイク８Ｄが設置されてもよい。あるいは、作業者Ｗがマイク８Ｄを装着して使用してもよい。マイク８Ｄによって、作業や加工の際に発生する音声を録音できる。マイク８ＤからのセンサデータＤ２は、後述の音情報に相当する。

（Ｃ）は、検査者による検査作業の例を示す。ある検査工程（例えば最終検査工程２０２）では、検査者は、対象物ＯＢについて、電流計５０４を接続して漏れ電流を測定し、漏れ電流量を確認する。また、外観検査の場合、検査者は、対象物ＯＢの外観を見て、色ムラやキズ等が無いかを確認する。また、他のセンサ８の例として、検査作業を検出するためのカメラ８Ｆやマイク８Ｇ等が設けられてもよい。この場合、そのセンサのセンサデータを、検査作業の品質の保証に利用できる。

［分析部］
図６は、処理装置１０の分析部１５の詳細構成例を示す。図６では、製造フロー２００から得られるデータとして、作業工程２０３の変数値および検査工程２０４の測定値の例も示している。分析部１５は、機能ブロックとして、モデル生成部１７と、原因分析部１８とを含む。

モデル生成部１７は、処理として、指標（Ｉとする）の抽出１５１および機械学習１５２を行うことで、モデル１５３を生成する。モデル１５３は、複合工程原因を含む原因の分析用のモデルであり、機械学習用のモデルであり、原因分析部１８で用いるための複合作業判定条件を作成するためのモデルである。モデル１５３の生成とは、既存のモデル１５３の更新を含む。モデル生成部１７では、学習用のデータ群６０１、例えば過去の製造実行の一定期間分のデータを入力して処理を行う。データ群６０１は、製造履歴記憶部１２に格納されている管理表のデータ（図２の管理表データＤ１０）と対応する。このデータは、製造工程Ｐの作業工程２０３の変数値（図示のｐ１等）や検査工程２０４の測定値（図示のｑ１等）を含む。このデータは、センサデータＤ２に基づいた人作業情報の特徴量を用いてもよい。指標の抽出１５１は、データ群６０１のうちの所定の変数値や測定値や特徴量を組み合わせて、所定の指標Ｉを抽出・計算する処理である。この指標Ｉは、機械学習１５２で使用される。機械学習１５２は、指標Ｉを説明変数とし、最終検査結果の値（ＯＫ，ＮＧ）を目的変数とした多変量解析についての機械学習である。適用する機械学習の方式については限定しない。機械学習１５２の結果、モデル１５３が生成される。指標Ｉやモデル１５３は、図２の機械学習データＤ１５に含まれる。

原因分析部１８は、対象として所定のデータ群６０２、例えば現在の製造実行のデータを入力して処理を行う。原因分析部１８は、処理として、最新のモデル１５３に基づいた最新の複合作業判定条件を用いた複合作業判定１５４を行う。これにより、原因分析部１８は、原因分析結果情報１５５（図２の分析データＤ１６に含まれる）を作成する。複合作業判定１５４は、対象のデータ群６０２について、複合作業判定条件を逸脱する場合に、複合工程原因に該当すると判断し、最終検査結果がＮＧとなった原因と推定される複数の工程を特定する。原因分析部１８は、その特定した複数の工程に関する各種の情報を参照し、原因分析結果情報１５５を作成する。

［管理表］
図７は、製造履歴記憶部１２に格納される管理表の例として、検査結果情報（図１の製造検査情報Ｄ２２および最終検査情報Ｄ１１）に基づいて構成される管理表Ａを示す。また、図８は、製造履歴記憶部１２に格納される管理表の例として、図１の製造作業情報Ｄ２１に基づいて構成される管理表Ｂを示す。管理表Ａ，Ｂでは、製造フロー２００（図３および図６）に従った製造実行に応じて、複数の対象物ＯＢにおける各々の対象物ＯＢの対象物ＩＤについて、各工程から得られる情報が整理して格納されている。なお、説明の都合上、２つの管理表を用いているが、このようなデータ構成には限られない。

図７の管理表Ａは、項目として、「対象物ＩＤ」と、「製造フロー」とを有する。「対象物ＩＤ」は、製品ＩＤに相当し、例えばシリアル番号である。「製造フロー」項目は、段階的に複数の項目に分けられ、まず「製造工程フロー」と「最終検査工程」を有する。「製造工程フロー」項目は、複数の「製造工程」項目を有する。本例では、「製造工程Ｐ１（Ａ）」、「製造工程Ｐ２（Ｂ）」、「製造工程Ｐ３（Ｃ）」、「製造工程Ｐ４（Ｄ）」を有する。「最終検査工程」項目は、１つ以上の「検査工程」項目を有し、本例では１つの「最終検査」として「検査工程Ｅ」を有する。各「製造工程」項目は、「作業工程」と「検査工程」を有するが、管理表Ａでは「検査工程」を示し、管理表Ｂでは「作業工程」を示している。また、各「製造工程」項目には、中項目として、製造工程Ｐの名前や内容や種類等を表す情報、例えば「プレス工程」、「溶接工程」等を設けてもよいし、検査工程の場合には検査の名前や内容や種類等を表す情報、例えば「外観検査」等を設けてもよい。

管理表Ｂでは、各「作業工程」項目において、さらに、変数値項目を有する。変数値項目は、例えば、図４のような設備作業情報４１０として得られる、「変数ｐ１ プレス圧力［ｋＮ］」、「変数ｐ２ プレスオイル量［ｍｌ］」等の項目である。例えば、図４のプレス工程からは、設備作業情報４１０として、プレス圧力等の変数値が得られる。対象物ＩＤ毎の各行のセルには、変数値が格納されている。例えば作業工程Ａでの変数ｐ１であるプレス圧力の値が５００［ｋＮ］である。

管理表Ａでは、各「検査工程」項目において、さらに、測定値項目、条件項目、および結果項目を有する。測定値項目は、例えば「測定値ｑ１ 長さ［ｍｍ］」等の項目である。例えば、検査工程Ａからは、図１の工程検査装置３の検査データＤ３に基づいて、対象物ＯＢの所定箇所の長さの測定値が得られる。対象物ＩＤ毎の各行のセルには、測定値が格納されている。例えば、検査工程Ａでの測定値ｑ１として長さが３００［ｍｍ］である。条件項目は、検査での測定値に関する判定の際の、閾値等の条件が格納されている。例えば、測定値ｑ１「長さ」に関する条件は、許容する値範囲として「３００±３」［ｍｍ］である。条件は、製品の規格として定められる値等を用いてもよい。結果項目は、工程検査結果の値として、可（ＯＫ）または否（ＮＧ）が格納されている。測定値が条件を満たす場合にはＯＫ、満たさない場合にはＮＧである。

最終検査項目（「検査工程Ｅ」）は、本例では、「結果」項目と「ＮＧ内容」項目とを有する。「検査工程Ｅ」は例えば外観検査である。最終検査情報Ｄ１１には、測定値、条件および結果を含むので（後述の図１１）、最終検査項目では、測定値、条件および結果の項目を有してもよい。「結果」項目には、最終検査結果の値として、可（ＯＫ）または否（ＮＧ）が格納されている。「ＮＧ内容」項目には、結果値がＮＧであった場合におけるＮＧ内容を表す情報が格納されている。例えば、対象物ＩＤ＝１の行においては、最終検査結果の値がＮＧであり、「ＮＧ内容」項目には「色ムラ」と記載されている。すなわち、検査者による検査工程Ｅでの外観検査では、最終物ＯＢＬの外観に色ムラがあったため、ＮＧと判定され、そのＮＧ内容を表す情報が記載されている。検査工程Ｅでの条件は、外観での色ムラやキズ等が無いことである。検査工程Ｅでの測定値は、検査者の主観による外観の品質を判断した情報である。最終検査工程の他の例は、最終物ＯＢＬの所定の変数の測定値が規定の値範囲内であるかどうかの検査である。

図８の管理表Ｂの例では、製造工程Ｐ１～Ｐ３については、設備作業情報の変数値（ｐ１等）を有し、製造工程Ｐ４（作業工程Ｄ，Ｅ）については、変数値として、人作業情報（後述の図１２）に基づいた特徴量（例えば取付圧力等）を有する。

［製造作業情報］
図９は、図１の製造履歴記録部１２に記憶される製造作業情報Ｄ２１のデータテーブル構成例を示す。製造作業情報Ｄ２１は、製造フロー２００を流れる対象物ＯＢ毎に、各製造工程Ｐでの作業者Ｗによる作業や設備Ｆでの加工について検出した変数値等の情報が記載されている。この製造作業情報Ｄ２１は、項目として、対象物ＩＤ、日時、作業工程、および各種の変数値（ｐ１等）を有する。日時項目は、製造実行または検出の日時として例えば年月日時分秒が記載される。作業工程項目は、作業工程２０３の識別情報が記載される。各変数値項目は、図６等のように作業工程２０３から設備作業情報として得られる変数値が記載される。本例では設備作業情報の変数値の場合を示すが、センサデータＤ２に基づいた人作業情報の特徴量が得られる場合には、同様に、各特徴量項目に記載される。

図８および図９での変数値の例は以下である。作業工程Ａでは、変数ｐ１：プレス圧力［ｋＮ］、変数ｐ２：プレスオイル量［ｍｌ］を有する。作業工程Ｂでは、変数ｐ３：溶接電流Ａｖｅ（平均値）［Ａ］、変数ｐ４：溶接電流Ｍａｘ（最大値）［Ａ］、変数ｐ５：溶接温度［℃］を有する。作業工程Ｃでは、変数ｐ６：塗料粘度［ｓ］、変数ｐ７：乾燥炉温度Ａｖｅ（平均値）［℃］、変数ｐ８：乾燥炉温度Ｍａｘ（最大値）［℃］を有する。作業工程Ｄでは、変数ｐ９：取付圧力［Ｐａ］、変数ｐ１０：取付音［Ｈｚ］、変数ｐ１１：取付動画を有する。作業工程Ｅでは、変数ｐ１２：取付圧力［Ｐａ］、変数ｐ１３：取付音［Ｈｚ］、変数ｐ１４：取付動画を有する。

［製造検査情報］
図１０は、図１の製造履歴記録部１２に記憶される製造検査情報Ｄ２２のデータテーブル構成例を示す。製造検査情報Ｄ２２は、製造フロー２００を流れる対象物ＯＢ毎に、各検査工程２０４での検査結果情報が記載されている。この製造検査情報Ｄ２２は、項目として、対象物ＩＤ、日時、検査工程、各種の測定値（ｑ１等）、条件、および検査結果を有する。検査工程項目は、検査工程２０４の識別情報が記載される。各測定値項目は、工程検査装置３または検査者による所定の変数の測定値が記載される。条件項目は、検査でのＯＫ判定基準として測定値の閾値等の条件が記載される。検査結果項目には、可（ＯＫ）または否（ＮＧ）の値が記載される。

［最終検査情報］
図１１は、図１の最終検査結果取得部１１に記憶される最終検査情報Ｄ１１のデータテーブル構成例を示す。最終検査情報Ｄ１１は、対象物ＯＢ毎に、最終検査工程２０２での検査結果情報が記載されている。この最終検査情報Ｄ１１は、項目として、対象物ＩＤ、検査工程、日時、第１検査結果、ＮＧ内容、測定値（ｑ５）、条件、第２検査結果、および最終検査結果を有する。本例では、この最終検査情報Ｄ１１は、図３、図６の検査工程Ｅの情報である。第１検査結果項目は、外観検査の結果値が記載されている。ＮＧ内容項目は、第１検査結果がＮＧである場合のＮＧ内容として例えば「色ムラ」や「キズ」等が記載されている。測定値（ｐ５）項目は、最終物ＯＢＬの所定箇所の長さの測定値が記載されている。条件項目は、その測定値（ｐ５）に関するＯＫ判定条件として例えば許容する値範囲「０±５ｍｍ」が記載されている。第２検査結果項目は、その測定値（ｐ５）に関する検査結果値としてＯＫまたはＮＧが記載されている。最終検査結果項目は、総合的な判定を行う場合の例であり、第１検査結果と第２検査結果との両方がＯＫである場合に、ＯＫ値が記載され、一方でもＮＧの場合にはＮＧ値が記載されている。

処理装置１０は、例えば最終検査結果項目の値がＮＧである場合、図６の原因分析部１８による複合作業判定１５４を行う。

［センサデータ－人作業情報］
図１２は、図１の人作業情報取得部１３がセンサデータＤ２に基づいて収集・取得する人作業情報のデータテーブル構成例を示す。人作業情報の例として、（Ａ）は目視情報Ｄ３１、（Ｂ）は手情報Ｄ３２、（Ｃ）は音情報Ｄ３３を示す。

前述の図５のように、各センサ８のセンサデータＤ２として、カメラによる動画や、グローブによる指先圧力や、マイクによる録音等が得られる。例えば、カメラ８Ｂやカメラ８Ｃによる動画を目視情報Ｄ３１（「取付動画」）とし、グローブ８Ａによる指先圧力を手情報Ｄ３２（「取付圧力」）とし、マイク８Ｄによる録音を音情報Ｄ３３（「取付音」）として用いることができる。

（Ａ）の目視情報Ｄ３１は、項目として、対象物ＩＤ、製造工程、作業工程、日時、および「センサ値：取付動画」を有する。「センサ値：取付動画」項目は、センサデータＤ２のセンサ値として、カメラによる動画（対応するファイルまたは識別子）が格納されている。これらの動画は、図８での変数値ｐ１１や変数値ｐ１４と対応している。これらの動画は、作業者Ｗによる対象物ＯＢに対する部品の取り付け等の作業動作が映っている。

（Ｂ）の手情報Ｄ３２は、項目として、対象物ＩＤ、製造工程、作業工程、日時、「センサ値：取付圧力」、および「センサ値：加速度」を有する。「センサ値：取付圧力」項目は、グローブ８Ａの圧力センサによって検出した特徴量である指先圧力が格納されている。この項目は図８での変数値ｐ９や変数値ｐ１２として採用されている。「センサ値：加速度」項目は、グローブ８Ａの加速度センサによって検出した加速度が格納されている。指先圧力等の特徴量（対応する変数値）は、ある１時点の値に限らず、時系列データに基づいた連続値や統計値を用いてもよい。

（Ｃ）の音情報Ｄ３３は、項目として、対象物ＩＤ、製造工程、作業工程、日時、「センサ値：取付音」、および「センサ値：生音」を有する。「センサ値：生音」項目は、マイクによる録音データ（対応するファイルまたは識別子）が格納されている。「センサ値：取付音」項目は、録音データに基づいた音の大きさまたは周波数が格納されており、作業者Ｗによる対象物ＯＢに対する部品の取り付け等の作業動作の際に発生した音の特徴を表す情報である。この項目は、図８での変数値ｐ１０や変数値ｐ１３と対応している。

［処理フロー］
図１３は、実施の形態１の原因分析システム１の処理装置１０による主な処理のフローとして第１処理フローを示す。図１４は第２処理フローを示す。図１３の第１処理フローは、主に図６の分析部１５のモデル生成部１７により行われる。図１４の第２処理フローは、主に原因分析部１８により行われる。図１３の第１処理フローは、製造フロー２００の複数の工程の情報（製造作業情報Ｄ２１および検査結果情報（Ｄ２２，Ｄ１１））を入力として組み合わせて指標Ｉの抽出１５１を行い、その指標Ｉを用いて機械学習１５２を行うことで、モデル１５３を生成する処理フローである。図１４の第２処理フローは、入力のデータ群６０２について、モデル１５３に基づいた最新の複合作業判定条件を用いた複合作業判定１５４を行い、ＮＧの原因と推定される工程を特定する処理フローである。

図１３で、ステップＳ１において、処理装置１０は、検査結果情報（Ｄ２２，Ｄ１１）および製造作業情報Ｄ２１を取得する。処理装置１０は、例えばＭＥＳ２０の検査装置３，４またはＤＢ６から、検査データＤ３，Ｄ４を取得し、製造検査情報Ｄ２２や最終検査情報Ｄ１１としてメモリに記憶する。処理装置１０は、ユーザ端末３０から入力・登録される検査結果情報を取得してもよい。

ステップＳ２において、分析部１５のモデル生成部１７は、製造履歴記憶部１２の製造作業情報Ｄ２１、製造検査情報Ｄ２２、および最終検査結果取得部１１の最終検査情報Ｄ１１を参照する。具体例としては、モデル生成部１７は、図７の管理表Ａおよび図８の管理表Ｂを参照する。

モデル生成部１７は、参照するデータ群６０１に基づいて、製造フロー２００の複数の工程の情報を組み合わせて構成される所定の指標Ｉを抽出する。この指標Ｉは、言い換えると、原因分析および複合作業判定のための特徴量（前述のセンサ値の特徴量とは意味が異なる）である。

指標Ｉの抽出１５１の処理方法について、図６等の例を用いて説明する。製造工程フロー２０１の各製造工程Ｐの作業工程２０３（作業工程Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）では、対象物ＯＢ毎に、作業や加工の結果として、所定の変数の値（変数および変数値をｐとする）が、前述の人作業情報または設備作業情報として検出される。これらの変数値を、ｐ１，ｐ２，……，ｐｍとする。図６等の例では、例えば作業工程Ａからは変数値ｐ１，ｐ２が得られる。また、各検査工程（検査工程Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄおよび最終検査工程２０２である検査工程Ｅ）では、対象物ＯＢ毎に、所定の変数の測定値（ｑとする）が検査結果情報として得られる。これらの変数の測定値を、ｑ１，ｑ２，……，ｑｎとする。図６等の例では、例えば検査工程Ａからは測定値ｑ１が得られ、最終の検査工程Ｅからは測定値ｑ５が得られる。なお、図６等の例に限らず、工程毎に、１つまたは複数の情報があってもよいし、工程によっては変数値ｐや測定値ｑやセンサ値が無くてもよい。

図１３のステップＳ２で、モデル生成部１７は、指標Ｉの抽出１５１において、複数の工程の情報（変数値ｐや測定値ｑ）を組み合わせて構成される指標Ｉを計算する。指標Ｉとして、例えば、Ｉ１＝ｑ１＋ｑ２、Ｉ２＝ｐ１×ｐ２、Ｉ３＝ｑ３^２－ｑ４、等を構成することができる。指標Ｉの計算のための情報の組み合わせの数式は、四則演算、累乗、対数等を用いて定義される。組み合わせる情報は、２種類でも３種類以上でもよい。指標Ｉは、このシステムにおいて新しく抽出・生成する情報である。

図１３のステップＳ３で、モデル生成部１７は、上記抽出した指標Ｉを説明変数とし、最終検査工程２０２の検査結果値であるＯＫとＮＧを目的変数として、機械学習１５２を行うことによって、モデル１５３を生成する。モデル１５３は、複合工程原因の分析を可能とする、複合作業判定条件モデルである。

上記指標Ｉは、複数の情報の組み合わせと数式の作り方とによって、無数の種類が考えられる。しかしながら、一般に、多変量解析において、目的変数と関連の低い情報を説明変数に導入する場合、モデル精度を低下させることに繋がる。そのため、モデルで判定したい現象に即した変数から組み合わせによる指標Ｉを生成することが望ましい。例えば、図３の製造フロー２００および図７の検査結果情報の管理表Ａの例では、対象物ＩＤ＝１の最終検査項目において、結果がＮＧであり、ＮＧ内容として「色ムラ」と判定されている。この「色ムラ」による「ＮＧ」を含む最終検査結果（対応する目的変数）と関連が深いと推定される工程は、部材表面粗さに関連するプレス工程（製造工程Ｐ１）や、表面への塗装を行う塗装工程（製造工程Ｐ３）が挙げられる。このことから、プレス工程（製造工程Ｐ１）や塗装工程（製造工程Ｐ３）から得られる情報（変数値ｐや測定値ｑ）の組み合わせによって指標Ｉを生成すると望ましい。例えば、図８等のように、プレス工程からは変数値ｐ２「プレスオイル量」、塗装工程からは変数値ｐ６「塗料粘度」や変数値ｐ７「乾燥炉温度Ａｖｅ」や変数値ｐ８「乾燥炉温度Ｍａｘ」が得られる。この場合に、指標Ｉの一例として、Ｉ＝［プレスオイル量（ｐ２）］×［塗料粘度（ｐ６）］×［乾燥炉温度Ａｖｅ（ｐ７）］、を生成することが挙げられる。

モデル１５３に基づいた複合作業判定条件は、例えば、指標Ｉ（ｐ２×ｐ６×ｐ７）の値に関する値範囲（例えば閾値Ｉａ，Ｉｂを用いて、Ｉａ≦Ｉ≦Ｉｂ）を用いた条件とすることができる。判定対象の入力データから計算される指標値が、その値範囲外に逸脱する場合には、複合工程原因であると判断できる。また、複合作業判定条件は、１つに限らず、複数の条件のセットとして作成できる。

上記モデル１５３が生成された後では、図１４に従って、実際の製造実行の際に、図６の分析部１５の原因分析部１８による原因分析が可能である。図１４で、ステップＳ１１において、原因分析部１８は、対象物ＯＢ毎に、製造フロー２００の各工程で発生した情報（製造作業情報Ｄ２１および検査結果情報（Ｄ２２，Ｄ１１））をリアルタイムに収集・取得する。

ステップＳ１２において、原因分析部１８は、それらの情報を含むデータ群６０２を参照して、モデル１５３に基づいた最新の複合作業判定条件を用いた複合作業判定１５４を行う。原因分析部１８は、対象物ＯＢについて、最終検査結果がＮＧである場合に、複合作業判定１５４を行う。この複合作業判定１５４では、入力データの変数値ｐや測定値ｑを用いて計算される指標値が、最新の複合作業判定条件（例えば上記値範囲）を逸脱する場合に、複合工程原因であると判断できる。そして、その複合作業判定条件（対応する指標Ｉの構成）に対応する複数の工程を、ＮＧ原因と推定される複数の工程および対応する作業等として特定することができる。

ステップＳ１３は、ステップＳ１２の複合作業判定１５４の結果に応じた分岐であり、判定結果がＯＫである場合（条件を逸脱していない場合）にはステップＳ１４へ進み、ＮＧである場合（条件を逸脱している場合）にはステップＳ１６へ進む。

ステップＳ１４では、出力部１６は、図１のユーザ端末３０に対し、後述の図１７のような画面で、製造実行の進捗に関する最新情報を更新して表示する。そして、ステップＳ１５において、分析部１５は、処理対象データ群における対象物ＯＢ毎の現在の工程を確認し、最終検査工程でない場合にはステップＳ１１に戻って同様の処理を繰り返し、最終検査工程２０２まで処理が済んだ場合には、ループを抜けて、フローが終了する。

一方、ステップＳ１６では、原因分析部１８は、ステップＳ１２の複合作業判定１５４の結果でＮＧとなった条件に基づいて、原因分析結果情報１５５を生成する。原因分析結果情報１５５の例を、図１５等に示す。

ステップＳ１７では、出力部１６は、原因分析結果情報１５５に基づいて、図１のユーザ端末３０に対し、後述の図１８のような分析結果確認画面を表示する。この画面によって、ユーザＵ１に対し、最新の条件に基づいた判定結果として、複合工程原因によるＮＧ（不良）を知らせる。

なお、処理装置１０は、図１３の第１処理フローに基づいて、適宜に新たなデータ群６０１を入力としてモデル１５３の再学習、更新を行う。処理装置１０は、モデル１５３の再学習については、一定数のデータが集まったタイミングを契機として、第１処理フローを繰り返せばよい。上記タイミングは、例えばある製品について、1000台分のデータが集まった場合や、１週間分のデータが集まった場合等が挙げられる。

原因分析システム１は、上記処理フローによって、最終検査結果がＮＧとなった原因と推定される複数の工程を複合工程原因として特定し、画面に分析結果を表示する。これにより、原因分析システム１は、ユーザＵ１による原因特定作業や対処作業を支援することができる。

［原因分析結果情報］
図１５および図１６は、上記原因分析部１８による原因分析の結果得られる原因分析結果情報１５５のデータテーブル構成例を示す。図１５は第１例、図１６は第２例を示す。この原因分析結果情報１５５は、製造フロー２００の複数の製造工程Ｐの作業や検査の結果の情報について貫通で分析した結果を示し、特に、最終検査結果がＮＧとなった原因として、複数の工程の影響による複合工程原因を分析した結果を示す。この原因分析結果情報１５５は、その複合工程原因と推定される複数の工程の情報が格納されている。

図１５の原因分析結果情報１５５は、対象物ＯＢ、日時、最終検査結果、およびＮＧ内容等を含む最終検査結果情報１６０１と、複合工程原因メッセージ１６０２と、複数工程情報１６０３とを有する。最終検査結果情報１６０１は、例えば、図７および図１１の最終検査情報Ｄ１１の対象物ＩＤ＝１の行の場合に対応し、検査工程Ｅの結果がＮＧで、ＮＧ内容が「色ムラ」となっている。検査工程Ａ～Ｄの結果は図７のようにＯＫとなっている。複合工程原因メッセージ１６０２は、例えば「ＮＧ原因は、下記の複数の工程（塗りつぶし箇所）の積み重なりによるものと推定されます」といった、複合工程原因を説明する情報である。

複数工程情報１６０３の表では、製造フロー２００の複数の工程（例えば作業工程２０３）について、複合工程原因と推定される複数の工程の項目を例えば塗りつぶし等で強調表示している。

本例では、ＮＧ原因は、製造工程Ｐ１（Ａ），Ｐ２（Ｂ），Ｐ３（Ｃ）の積み重なりであると分析されている。前述の指標Ｉおよび複合作業判定条件の例に基づいて、作業工程Ａの変数値ｐ２、作業工程Ｂの変数値ｐ３、作業工程Ｃの変数値ｐ６および変数値ｐ８が、特に影響が大きい要因と推定されて強調表示されている。この原因は、詳しくは例えば以下と推定される。プレス工程（製造工程Ｐ１）時のオイルが、塗装工程（製造工程Ｐ３）まで残り、乾燥時の最大温度が一定値を超えた段階で、オイル残り箇所が周りの箇所と違う色になったと推定される。本例は、設備作業情報の変数値を用いた分析例である。

図１６の原因分析結果情報１５５の例は、図７および図１１の最終検査情報Ｄ１１の対象物ＩＤ＝３の行の場合に対応し、検査工程Ｅの結果がＮＧで、ＮＧ内容が「キズ」となっている。複数工程情報１７０３の表では、本例では、ＮＧ原因は、製造工程Ｐ１の検査工程Ａと、製造工程Ｐ４の作業工程Ｄ，Ｅとの積み重なりであると分析されている。この表では、それら以外の工程の情報の表示を省略している。この表では、検査工程Ａの測定値ｑ１、作業工程Ｄの変数値ｐ９、および作業工程Ｅの変数値ｐ１２が、特に影響が大きい要因と推定されて強調表示されている。この原因は、詳しくは例えば、測定値ｑ１に対し、作業工程Ｄ，Ｅでの変数値（ｐ９，ｐ１２）が高かったため、対象物ＯＢに部品を取り付けた際の累積負荷が発生した影響で、検査工程Ｅの結果がＮＧとなったと推定される。本例は、作業工程Ｄ，Ｅについての人作業情報の変数値を用いた分析例である。

処理装置１０の出力部１６は、上記のような原因分析結果情報１５５を画面で表示してもよい。また、出力部１６は、前述の各種のデータ（図７～図１２）を、画面で表示してもよい。

［画面例（１）］
図１７は、出力部１６が出力する第１画面例を示す。ユーザＵ１の操作に基づいて、ユーザ端末３０から処理装置１０にアクセスし、処理装置１０は、画面に対応するＷｅｂページを提供する。ユーザ端末３０の液晶ディスプレイ等の表示デバイスには、このような画面が表示される。処理装置１０は、対象物ＯＢについて、製造フロー２００の工程を通過中、言い換えると工程での作業や加工中に、複合作業判定条件等の条件に該当しない場合には、製造実行の状態を正常状態（言い換えると不良無し状態）と判断する。そして、出力部１６は、図１７の画面で現在の最新情報を表示する。

図１７の画面は、製造フロー２００の工程毎の状態に関する最新情報を表示する画面であり、正常状態時の画面例を示す。この画面は、最新情報欄１８０１、工程履歴マップ欄１８０２、モニタリング情報欄１８０３を有する。

最新情報欄１８０１では、例えば表形式で、対象物ＩＤ、工程、状態、および日時等の情報が表示される。状態項目では、例えば「通過中（加工中）」等の対象物ＯＢの状態を表す値が表示される。また、アラート欄１８０４では、製造実行の状態が、色等の表現で表示される。例えば、正常状態時にはアラート欄１８０４が緑色で表示される。

工程履歴マップ欄１８０２では、製造フロー２００の複数の工程と現在の対象工程とを、例えばノードと矢印のリンクで接続したマップ等の態様で可視化表示する。例えば、対象物ＩＤ＝１０の対象物ＯＢについて、現在通過中の対象工程が塗装工程（製造工程Ｐ３）である時には、その塗装工程のノード１８０５が目立つように他のノードとは違う色等で表示される。

モニタリング情報欄１８０３では、現在の工程（対応するノード１８０４）についてのモニタリング情報として、前述の製造作業情報や製造検査情報が、例えば表形式で表示される。また、グラフ１８０６では、製造作業情報等の変数値に関するグラフが表示される。この画面では、ユーザＵ１による対象物ＯＢを選択する操作に応じて、同様に、その対象物ＯＢについての最新情報を表示できる。

［画面例（２）］
図１８は、出力部１６が出力する第２画面例を示す。図１８の画面は、最終検査結果に基づいた不良発生時の画面例を示す。処理装置１０は、対象物ＯＢについて、製造フロー２００での製造実行の結果、最終検査結果がＮＧとなり、最新の複合作業判定条件を逸脱した場合に、製造実行の状態を不良有り状態と判断し、この画面で不良発生原因としての複合工程原因の分析結果等を表示する。

図１８の画面は、最新情報欄１９０１、工程履歴マップ欄１９０２、不良発生条件欄１９０３を有する。最新情報欄１９０１では、例えば、対象物ＩＤの対象物ＯＢの最終検査が終了した状態が表示されている。アラート欄１９０４は、不良有り状態時には例えば赤色で表示される。

工程履歴マップ欄１９０２では、製造フロー２００の複数の検査工程について、各々の検査結果（ＯＫ／ＮＧ）が分かるように可視化表示される。例えば、製造工程Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の検査工程の検査結果と最終検査結果とがＮＧであった場合に、ＮＧに対応するノードは、ＯＫに対応するノードとは色や種類等が異なる態様で表示される。

不良発生条件欄１９０３では、対象物ＯＢについて、最終検査結果情報１９０５や、不良発生原因と推定される工程の情報１９０６とを例えば表形式で表示する。情報１９０６では、原因と推定される工程の変数値が表示される。本例では、最終検査結果がＮＧとなった複合工程原因として、プレス工程（製造工程Ｐ１）の作業と、溶接工程（製造工程Ｐ２）の作業と、塗装工程（製造工程Ｐ３）の作業との積み重なりと推定されている。そして、それらの工程で製造作業情報Ｄ２１として得られている変数値（前述のプレスオイル量、溶接電流、塗料粘度および乾燥炉温度）が、原因に関連する情報、言い換えると不良発生条件として、抽出され表示されている。言い換えると、これらの工程の変数値による指標値が、複合作業判定条件を逸脱したために、ＮＧ原因がこれらの工程であると推定されている。

［効果等］
上記のように、実施の形態１の原因分析システム１および方法によれば、製造フロー２００での製造物の品質管理に関して、検査結果が否（ＮＧ）となった場合の不良の原因の特定をより容易に行うことができる。このシステムによれば、検査結果で不良となった場合の不良発生原因の特定をより容易に行うことができる。このシステムによれば、複数の工程の影響による複合工程原因の特定を支援できる。このシステムによれば、各工程検査結果がＯＫでも最終検査結果がＮＧとなるような不良が発生した場合にも、複合工程原因の特定を支援できる。このシステムによれば、効率的な不具合対策・品質管理を実現できる。

製造現場では、これまで想定していなかった複合的な原因による不良が発生することがある。製造フローの各製造工程を１か所ずつ調べても作業等の不備（対応する工程検査結果のＮＧ）が無かったが、複数の製造工程の不備が積み重なったことで、最終検査結果がＮＧとなる場合がある。実施の形態１によれば、このような不良の場合でも、複合的な原因としての複数の工程を発見することができる。実施の形態１によれば、このような不良の場合でも、複合工程原因と推定される複数の工程の情報を出力することができ、アラートとして伝えることができる。これにより、従来技術よりも、ユーザによる原因特定作業や対処作業等を容易にすることができ、例えば短時間で手間を少なくでき、効率化や品質管理の高度化が実現できる。

＜変形例＞
実施の形態１の変形例として以下も可能である。図１８の画面例のように、実施の形態１では、最終検査結果が出た後に原因分析によって結果を画面表示する例を示したが、これに限らずに可能である。処理装置１０の原因分析部１８は、ある対象物ＯＢについて、製造フロー２００の途中の工程まで通過した時点でのデータをリアルタイムに参照する。原因分析部１８は、そのデータの変数値等を、モデル１５３に基づいた最新の複合作業判定条件に照らして逸脱していないか、複合作業判定１５４を行う。原因分析部１８は、その判定の結果、複合工程原因であると判断した場合には、その時点で、最終検査結果を待たずに、出力部１６によって図１８のような画面を表示させる。この場合の画面は、最新情報欄１９０１では、途中の現在の工程（例えば塗装工程）が表示される。工程履歴マップ欄１９０２では、最終検査のノードは、まだ至っていないので、通常表示とされる。最終検査情報欄１９０５は空欄表示となる。この変形例によれば、最終検査結果を確認していない代わりに、最終検査結果を待たずにすぐに複合工程原因を出力することができる。

以上、本発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前述の実施の形態に限定されず、要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

１…原因分析システム、２…検出装置、３…工程検査装置、４…最終検査装置、５…管理装置、６…ＤＢ、８…センサ、９…通信網、１０…処理装置、１１…最終検査結果取得部、１２…製造履歴記憶部、１３…人作業情報取得部、１４…設備作業情報取得部、１５…分析部、１６…出力部、２０…ＭＥＳ、３０…ユーザ端末、２００…製造フロー、２０１…製造工程フロー、Ｐ…製造工程、ＯＢ…対象物、ＯＢＬ…最終物、Ｆ…設備、Ｗ…作業者、Ｕ１…ユーザ、Ｄ２…センサデータ、Ｄ３…検査データ、Ｄ４…検査データ、Ｄ１１…最終検査情報、Ｄ２１…製造作業情報、Ｄ２２…製造検査情報。

Claims (7)

1. 製造フローでの対象物の製造実行を管理する処理装置を備え、
   前記処理装置は、
   前記製造フローの各製造工程における、作業者における作業動作を前記作業者の手に装着された圧力センサを用いて検出されるセンサーデータと、カメラを用いて前記作業動作を撮影した画像データと、マイクを用いて作業動作で発生する音声データとの少なくとも一つを含む製造作業情報を取得し、
   前記製造工程に対応付けられる設備の作業内容を示す設備作業情報を、取得し、
   取得した前記製造作業情報と前記設備作業情報とに基づいて、対象物における前記製造フローの実行結果を示す結果情報を作成し、
   前記製造フローに含まれる前記各製造工程の少なくとも一つは前記センサデータが対応付けられる前記結果情報を出力する、管理システム。
2. 請求項１記載の管理システムにおいて、
   前記処理装置は、前記製造フローの検査工程の検査結果情報を取得し、
   前記検査結果情報として、前記製造フローの前記製造工程毎の検査工程の検査結果情報と、最終検査工程の最終検査結果情報とを取得し、
   前記結果情報は、前記最終検査結果情報が含まれる、管理システム。
3. 請求項１記載の管理システムにおいて、
   前記製造フローの各製造工程は、製造実行システムによって設定され、
   前記各製造工程において取得されるデータは、前記製造実行システムによって設定され、
   前記処理装置は、前記製造実行システムを介して前記製造作業情報及び前記設備作業情報の少なくとも一方を取得する、管理システム。
4. 請求項１記載の管理システムにおいて、
   前記処理装置は、取得した前記製造作業情報と前記設備作業情報とに基づいて、前記複数の製造工程のうちの２つ以上の製造工程の情報を組み合わせて指標を計算し、
   対象物における前記製造フローの不良原因として推定される２つ以上の製造工程を特定して分析結果情報を作成し、
   前記結果情報に含めて前記分析結果情報を出力する、管理システム。
5. 請求項１記載の管理システムにおいて、
   前記処理装置は、前記製造フローの前記製造工程毎の検査工程の検査結果情報と、最終検査工程の最終検査結果情報とを取得し、
   取得した前記製造作業情報と前記設備作業情報と前記検査結果情報とに基づいて、前記複数の製造工程のうちの２つ以上の製造工程の情報を組み合わせて指標を計算し、
   対象物における前記製造フローの不良原因として推定される２つ以上の製造工程を特定して分析結果情報を作成し、
   前記結果情報に含めて前記分析結果情報を出力する、管理システム。
6. 製造フローでの対象物の製造実行の不良原因を分析する処理装置を備え、
   前記処理装置は、
   前記製造フローの複数の製造工程の各製造工程における製造作業情報を取得し、
   前記製造作業情報として、各製造工程における、作業者による作業動作を検出した人作業情報と、設備による設備作業情報との少なくとも一方を取得し、前記人作業情報として、前記作業者の手に装着された圧力センサを用いて作業動作を検出したセンサデータと、前記作業者に装着された、または作業現場に設置されたカメラを用いて、前記作業動作を撮影した画像による画像データとの少なくとも一方を取得し、
   前記製造フローの検査工程の検査結果情報を取得し、
   取得した前記製造作業情報および前記検査結果情報を含むデータに基づいて、前記複数の製造工程のうちの２つ以上の製造工程の情報を組み合わせて指標を計算し、
   前記指標による条件を用いて、前記不良原因として推定される２つ以上の製造工程を特定して分析結果情報を作成し、
   前記分析結果情報を出力する、
   原因分析システム。
7. 請求項６記載の原因分析システムにおいて、
   前記処理装置は、
   前記製造フローの前記複数の製造工程の各製造工程における、前記人作業情報と、前記設備作業情報との少なくとも一方を取得し、
   前記人作業情報に含まれる変数値と、前記設備作業情報に含まれる変数値との少なくとも一方を組み合わせて前記指標を構成する、
   原因分析システム。

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