JP5098227B2 - 要因推定装置、要因推定プログラム、要因推定プログラムを記録した記録媒体、および要因推定方法 - Google Patents
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Description
まず、本実施形態に係る工程管理システムが適用されるプリント基板の生産システム(処理システム)1について、図2に基づいて説明する。生産システム1における生産ラインは、プリント基板を製造する各工程(印刷工程、実装工程、リフロー工程等)を含んでいる。同図に示す例では、生産システム1は、基板上に半田をペーストする半田印刷工程を行う印刷装置11、基板上に電子部品を実装する部品実装工程を行う装着装置12、基板上の電子部品を半田付けするリフロー工程を行う半田付け装置13、および生産システム1の管理を行う工程管理装置(要因推定装置)10を備えている。印刷装置11、装着装置12、および半田付け装置13は、生産システム1の製造品の流れにおける上流から下流に向けてこの順序で配置されている。
次に、工程管理装置10の構成について図1を参照しながら以下に説明する。同図に示すように、工程管理装置10は、制御部30、検査結果入力部40、入力部21、表示部22、推定知識記録部23、質問データ記録部24、推論過程一時記憶部25、工程状態データベース26、現象項目対応記録部28、および項目データ取得方法記録部29を備えた構成となっている。
次に、推定知識記録部23に記録されている要因推定知識情報としての因果ネットワークについて説明する。因果ネットワークは、各不良結果から該不良結果の要因(以降、不良要因と称する)に至る推論の過程をネットワーク構造の知識として示す情報である。因果ネットワークには、不良結果から不良要因に至る診断パスの途中に複数のノードが存在している。このノードにおいて診断パスの分岐が生じることによって、特定の不良結果から複数の不良要因に至る診断パスが形成されることになる。なお、因果ネットワークは、親のノードがたかだか1つであるツリー構造の知識として示す情報であってもよい。
次に、知識変換部33による、因果ネットワークの診断パスからプロダクションルールを生成する処理について説明する。プロダクションルールは、前記したように、要因推定の推論処理をコンピュータに行わせるのに適したデータ形式の情報である。知識変換部33は、推定知識記録部23に記録されている因果ネットワークの情報から対象となる診断パスの情報を読み出し、該診断パスに対応するプロダクションルールを生成する。
次に、適合度演算部62による適合度の算出処理について説明する。適合度とは、上記のプロダクションルールにおける、各ノード間に設定されている条件を満たす度合いを示している。この適合度は、0以上1以下の数字で表され、数が大きいほど条件を満たす度合いが高いものとする。
次に、確信度演算部63による確信度の算出処理について説明する。確信度とは、各不良要因に対応して設けられる値であり、該不良要因が、推定対象としての不良結果の不良要因である可能性の高さを示す値である。
certainty factor(c1)=max(min(g1,g2,g3,g4),min(g1,g3,g4,g5))
によって求められる。
次に、現象情報取得部64による現象情報の取得処理について説明する。現象情報取得部64は、まず、現象項目対応記録部28の現象項目対応テーブルから現象情報を読み出す。
次に、項目データ取得部65による入力項目のデータの取得処理について説明する。項目データ取得部65は、現象情報取得部64が取得した最下位層の現象情報を項目検索部36に送り出す。項目検索部36は、上記最下位層の現象情報に対応する入力項目(実際には項目ID)を、現象項目対応記録部28の現象項目対応テーブルから検索する。項目検索部36が検索した入力項目を項目データ取得部に送り出す。
次に、診断パス絞込部66による診断パスの絞り込み処理について説明する。項目データ取得部65が、ユーザに対し質問して回答を取得したり、検査装置14から検査結果データを取得したりすることにより、確信度演算部63が、各不良要因の確信度を算出すると、診断パス絞込部66は、算出された確信度が所定の閾値以下であるか否かを判断する。ここで、確信度が閾値以下であると判断された場合には、診断パス絞込部66は、診断パスにおいて、該条件を含む診断パスのノードおよび不良要因を要因推定対象外として設定する。すなわち、確信度が閾値以下である不良要因が、該当不良結果の真の不良要因となる可能性が低いと判断することができるので、その診断パスの要因推定処理を省くことによって処理の効率化を図ることができる。
次に、因果ネットワークの具体例について図15を参照しながら説明する。同図に示す例では、不良結果としての「ブリッジ不良」についての因果ネットワークが示されている。この例において、「ブリッジ不良」に対して、「実装位置ずれ」、「リード曲がり」、「ペーストのフラックス活性度が低い」、「部品の酸化」、「部品の汚れ」、「ペーストの面積が大きい」、「ペーストの位置ずれ」、および「ヒーターの温度設定が高い」の8個の不良要因が候補となっている。そして、「ブリッジ不良」という不良結果から、上記8個の不良要因に至るまでの診断パスがネットワーク構造の知識として設定されている。
IF((リードとランドの接触がある)=Yes & (部品位置ずれ)=(大きい)) then (実装位置ずれ)
IF((リードとランドの接触がある)=Yes & (部品位置ずれ)=(普通)) then (リード曲がり)
IF((ペーストが無いランドがある)=Yes & (ランドに不濡れがある)= Yes & (ペーストのフラックスの活性度)=(低い)) then (ペーストのフラックス活性度が低い)
となる。
IF((熱だれ性が規定値外である)=Yes & (ペーストの量)=(多い)) then (ペーストの面積が大きい)
IF((リードの肩までペーストがぬれ上がる現象がある)=Yes & (リフロー炉の温度)=(普通)) then (ペーストの面積が大きい)
となる。
IF((リードの肩までペーストがぬれ上がる現象がある)=Yes & (リフロー炉の温度)=(高い) & (ヒーターの設定値)=(高い) & (基板全体でペーストがぬれ上がる現象がある)= Yes) then (ペーストの面積が大きい)
となる。
次に、要因推定処理の流れについて図16および図17に示すフローチャートを参照しながら説明する。図16は上記要因推定処理の全体の流れを示しており、図17は上記要因推定処理における推論処理の詳細を示している。
11 印刷装置
12 装着装置
13 装置
14 検査装置
14a 印刷検査装置
14b 装着検査装置
14c 検査装置
21 入力部
22 表示部
23 推定知識記録部
24 質問データ記録部
25 推論過程一時記憶部
26 工程状態データベース
28 現象項目対応記録部
29 項目データ取得方法記録部
30 制御部
31 入力表示制御部
32 推論部
33 知識変換部
34 質問生成部
35 特徴量演算部
36 項目検索部
40 検査結果入力部
41 印刷結果入力部
42 装着結果入力部
43 半田付け結果入力部
44 製造装置履歴入力部
51 質問入出力制御部
52 要因出力制御部
61 推論処理部(推論処理手段)
62 適合度演算部(適合度演算手段)
63 確信度演算部(確信度演算手段)
64 現象情報取得部
65 項目データ取得部
66 診断パス絞込部
Claims (8)
- 診断対象のシステムにおいて発生した結果から要因を推定する要因推定装置であって、
上記システムにおいて発生し得る複数の結果のそれぞれに対して、要因の候補を1つ以上対応付けるとともに、各結果から該結果に対応する各要因に至る要因推定の診断パスを、条件分岐によるネットワーク構造の知識として示す要因推定知識情報を記録する推定知識記録部と、
上記システムにおいて発生し得る現象を示す複数の現象情報と、上記要因推定知識情報に含まれる複数の条件とを対応付けた現象条件対応情報を記録する現象条件対応記録部と、
ユーザからの入力を受け付けるユーザ入力部と、
情報を外部に出力する情報出力部とを備えており、
上記ユーザ入力部から上記現象情報を取得する現象情報取得手段と、
取得した現象情報に対応する条件を上記現象条件対応情報から検索する条件検索手段と、
検索した条件に対応する入力項目を、上記情報出力部を介して出力して、上記入力項目の情報を上記ユーザ入力部から取得する項目情報取得手段とを、要因推定処理の前に行う手段として備えており、
取得した入力項目の情報と上記要因推定知識情報とに基づいて上記要因推定処理を行う推論処理手段を備えており、
上記現象条件対応情報は、
上記複数の現象情報と、上記条件分岐先の複数のノードとを対応付けた現象ノード対応情報と、
上記要因推定知識情報に含まれる条件であって、上記ノードを分岐先とする条件を上記複数のノードごとに対応付けたノード条件対応情報とを含んでおり、
上記条件検索手段は、上記現象情報取得手段が取得した現象情報に対応するノードを現象ノード対応情報から検索し、検索したノードに対応する条件をノード条件対応情報から検索することを特徴とする要因推定装置。 - 上記現象条件対応情報における現象情報は、階層構造となっていることを特徴とする請求項1に記載の要因推定装置。
- 上記項目情報取得手段が取得した入力項目の情報と、上記要因推定知識情報とに基づいて、特定の診断パスおよび要因を要因推定対象外として設定する診断パス絞込手段を、上記要因推定処理の前に行う手段としてさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の要因推定装置。
- 上記項目情報取得手段が取得した入力項目の情報に基づいて、上記条件分岐を満たす度合いを示す適合度を算出する適合度演算手段と、
上記要因推定のパスに含まれる条件分岐に対する適合度の集合を代表する値を確信度として上記要因ごとに算出する確信度演算手段とをさらに備えており、
上記診断パス絞込手段が要因推定対象外として設定する特定の診断パスおよび要因は、上記確信度演算手段が算出した確信度が所定の閾値以下となる診断パスおよび要因であることを特徴とする請求項3に記載の要因推定装置。 - 被対象物に対して処理を行う処理システムにおいて発生した不良結果から不良要因を推定することを特徴とする請求項1に記載の要因推定装置。
- 請求項1から5までのいずれか1項に記載の要因推定装置を動作させる要因推定プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための要因推定プログラム。
- 請求項6に記載の要因推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 診断対象のシステムにおいて発生した結果から要因を推定する要因推定装置であって、上記システムにおいて発生し得る複数の結果のそれぞれに対して、要因の候補を1つ以上対応付けるとともに、各結果から該結果に対応する各要因に至る要因推定の診断パスを、条件分岐によるネットワーク構造の知識として示す要因推定知識情報を記録する推定知識記録部と、上記システムにおいて発生し得る現象を示す複数の現象情報と、上記要因推定知識情報に含まれる複数の条件とを対応付けた現象条件対応情報を記録する現象条件対応記録部と、ユーザからの入力を受け付けるユーザ入力部と、情報を外部に出力する情報出力部とを備える要因推定装置の要因推定方法であって、
上記ユーザ入力部から上記現象情報を取得する現象情報取得ステップと、
取得した現象情報に対応する条件を上記現象条件対応情報から検索する条件検索ステップと、
検索した条件に対応する入力項目を、上記情報出力部を介して出力して、上記入力項目の情報を上記ユーザ入力部から取得する項目情報取得ステップとを、要因推定処理の前に行うステップとして含んでおり、
取得した入力項目の情報と上記要因推定知識情報とに基づいて上記要因推定処理を行う推論処理ステップを含んでおり、
上記現象条件対応情報は、
上記複数の現象情報と、上記条件分岐先の複数のノードとを対応付けた現象ノード対応情報と、
上記要因推定知識情報に含まれる条件であって、上記ノードを分岐先とする条件を上記複数のノードごとに対応付けたノード条件対応情報とを含んでおり、
上記条件検索ステップは、上記現象情報取得ステップが取得した現象情報に対応するノードを現象ノード対応情報から検索し、検索したノードに対応する条件をノード条件対応情報から検索することを特徴とする要因推定装置の要因推定方法。
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