JPH04211860A - Integrative quality controlling method - Google Patents
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-
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Landscapes
- General Factory Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
【０００１】0001
【産業上の利用分野】本発明は、顧客における製品の品
質に関する情報を収集し、蓄積した情報を検索・解析す
るシステムとその方式に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system and method for collecting information regarding the quality of products from customers and searching and analyzing the accumulated information.
【０００２】0002
【従来の技術】従来の、顧客における製品の品質に関す
る情報の収集・解析について、例えば特開昭６０−１７
６５４７号ではバーコードによる製品の故障情報の入力
方法が提案されているが、データの蓄積・管理方法およ
び検索・解析方法については明らかにしていない。また
、故障情報についても「不良内容」としているだけで実
現性に乏しい。[Prior Art] Regarding the collection and analysis of information regarding the quality of products from customers in the past, for example,
No. 6547 proposes a method for inputting product failure information using barcodes, but does not disclose data storage/management methods or search/analysis methods. Furthermore, the failure information is only described as "failure details", which is not very practical.
【０００３】0003
【発明が解決しようとする課題】上記の従来技術におい
ては、まず第一に品質データの具体的な収集項目および
手段について配慮がされておらず、品質を管理すること
を目的としたシステムとしての実用性の点で問題があっ
た。第二に、品質データの蓄積・管理方法および検索方
法について配慮がされておらず、システムとしてのコス
ト・パフォーマンスおよびシステムの拡張性を含めた運
用可能性の点で問題があった。第三に、フィールドにお
いて現実に発生する製品の故障や品質上の不具合に関す
る状況を表示する機能の域を出ず、それらの要因を追求
するためのツールとしての役割は果たしていなかった。
また、大型計算機上の機能をユーザが直接使うため、検
索や解析に関する木目細かい条件設定について配慮がさ
れておらず、ユーザにとっての編集機能や解析機能のダ
イナミクスあるいはフレキシビリティの点で問題があっ
た。[Problems to be Solved by the Invention] In the above-mentioned prior art, first of all, no consideration is given to the specific collection items and means of collecting quality data, and the system is not designed for the purpose of quality control. There were problems in terms of practicality. Second, no consideration was given to the quality data storage, management, and search methods, and there were problems with the system's cost performance and operability, including its expandability. Third, it was limited to the function of displaying the status of product failures and quality defects that actually occur in the field, and did not serve as a tool for investigating the causes of these problems. In addition, since users directly use the functions on large computers, there is no consideration given to detailed condition settings for search and analysis, which poses problems in terms of the dynamics and flexibility of editing and analysis functions for users. .
【０００４】本発明の目的は、（システムの）ユーザが
フィールドにおいて現実に発生する製品の故障や品質上
の不具合に基づいた細かい検索や解析の条件を設定でき
、しかもそれらの要因の追求が短時間でできる品質デー
タの解析手段を、コスト・パフォーマンスの高いシステ
ムとして提供することにある。The purpose of the present invention is to enable the user (of the system) to set detailed search and analysis conditions based on product failures and quality defects that actually occur in the field, and to enable the pursuit of these factors to be carried out quickly. Our goal is to provide a time-consuming means of analyzing quality data as a highly cost-effective system.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
、製品がそのユーザである顧客のもとで故障した際、サ
ービスマンのような顧客対応の保全担当者が主に現地で
行った修理に関する情報を、修理毎に特約店・営業所と
いった営業部門を通じて製品の設計・製造・検査の主体
である工場へオンラインでフィードバックすることを計
算機ネットワークにより行うようにしたものである。[Means for solving the problem] In order to achieve the above purpose, when a product breaks down at a customer, who is its user, repairs are carried out mainly on-site by a customer-facing maintenance person such as a service person. This system uses a computer network to feed back information online for each repair to the factory, which is responsible for designing, manufacturing, and inspecting the product, through sales departments such as dealers and sales offices.
【０００６】ここで、計算機ネットワークとは、汎用大
型計算機どうし、汎用大型計算機とワークステーション
あるいはワークステーションどうしを階層的に接続した
ものである。[0006] Here, a computer network is a network in which large-sized general-purpose computers, large-sized general-purpose computers and workstations, or workstations are connected in a hierarchical manner.
【０００７】また、顧客対応の保全担当者は現地におい
て修理を行う度に、製品の形式、故障の現象、部品、処
置の内容等を一定のフォーマットを持つカードに記入し
、そのカードの内容を営業部門に設置した汎用大型計算
機の端末から入力するようにした。[0007] Furthermore, each time a customer-facing maintenance person performs a repair on-site, he or she writes information such as the product type, failure phenomenon, parts, and treatment details on a card with a certain format, and then records the contents of the card. Data can now be entered from a large general-purpose computer terminal installed in the sales department.
【０００８】[0008]
【作用】本発明によって、製品がそのユーザである顧客
のもとで故障した際、サービスマンのような顧客対応の
保全担当者が主に現地で行った修理に関する情報を、修
理毎に特約店・営業所といった営業部門を通じて製品の
設計・製造・検査の主体である工場へ即時にフィードバ
ックすることが可能である。それによって、生産中の製
品の設計改良および使用部品の評価・検査方式の改良を
早期に行うことが可能であり、更には新製品の設計にお
いて信頼性の向上を図ることができる。[Operation] According to the present invention, when a product breaks down at a customer, who is a user of the product, information regarding repairs performed mainly on-site by customer-facing maintenance personnel such as service personnel is sent to a special agent for each repair.・It is possible to provide immediate feedback to factories, which are responsible for product design, manufacturing, and inspection, through sales departments such as sales offices. As a result, it is possible to improve the design of the product being produced and the evaluation/inspection method for used parts at an early stage, and furthermore, it is possible to improve reliability in the design of new products.
【０００９】品質データの検索・解析は、ワークステー
ションにおいてすべて行えるので、検索・解析要求、処
理、出力のシーケンスはリアルタイムで実行できるため
、解析業務のターンアラウンドタイムの縮小を図ること
ができる。Since the search and analysis of quality data can all be performed at the workstation, the sequence of search and analysis requests, processing, and output can be executed in real time, making it possible to reduce the turnaround time of analysis work.
【００１０】また、ワークステーションにおいて、ソー
ス・データをレコード単位で検索しメモリ上に展開する
ことにより、製品の故障とその修理に関するデータの各
項目を対象とした解析および項目どうしのすべての組合
せを対象とした解析が可能となる。[0010] Furthermore, by searching the source data record by record and expanding it into memory on the workstation, it is possible to analyze each item of data related to product failures and their repairs, and to analyze all combinations of items. Targeted analysis becomes possible.
【００１１】[0011]
【実施例】以下、本発明の実施例を図１〜図２１により
説明する。[Embodiments] Hereinafter, embodiments of the present invention will be explained with reference to FIGS. 1 to 21.
【００１２】図１に、本発明を実施した場合のシステム
の全体構成を示す。この図は、顧客における品質データ
が入力される拠点から工場へ至るまでのネットワークを
示している。製品がそのユーザである顧客のもとで故障
した際、サービスマンのような顧客対応の保全担当者が
主に現地で行った修理に関する情報を、修理毎に特約店
・営業所といった営業部門を通じて製品の設計・製造・
検査の主体である工場へオンラインで伝送する。具体的
には、顧客における品質データは、各特約店の端末１か
ら入力され、各営業所の計算機２で編集された結果が、
全営業所より同一の大型計算機３に送られそこにおいて
各工場用に編集された結果を、大型計算機３に接続する
大規模記憶装置に格納される。大規模記憶装置３は、メ
イルボックス機能を持つものであり、各工場の大型計算
機５（工場１）、（工場２）、（工場３）、（工場４）
、…から常時参照可能である。FIG. 1 shows the overall configuration of a system in which the present invention is implemented. This diagram shows a network from the base where customer quality data is input to the factory. When a product breaks down in the hands of a customer, who is the user of the product, information regarding repairs performed mainly on-site by customer-facing maintenance personnel such as service personnel is transmitted through sales departments such as distributors and sales offices for each repair. Product design, manufacturing,
It is transmitted online to the factory that is the main body of the inspection. Specifically, quality data for customers is input from the terminal 1 of each dealer, and the results are edited by the computer 2 of each sales office.
The results are sent from all offices to the same large-scale computer 3, edited there for each factory, and stored in a large-scale storage device connected to the large-scale computer 3. The large-scale storage device 3 has a mailbox function and stores the large-scale computers 5 of each factory (factory 1), (factory 2), (factory 3), (factory 4).
, etc. can be referenced at any time.
【００１３】サービスマンのような顧客対応の保全担当
者は現地において修理を行う度に、製品の形式、故障の
現象、部品、処置の内容等を一定のフォーマットを持つ
カードに記入し、そのカードの内容を営業部門に設置し
た汎用大型計算機の端末から入力する。このカードのフ
ォーマットを、図２に示す。カードの内容は、数十項目
からなる。主要項目を以下（ １）〜（２７）に示す。[0013] Every time a customer-facing maintenance person such as a service person performs a repair on-site, he/she writes the product type, failure phenomenon, parts, treatment details, etc. on a card with a certain format, and then uses the card. Enter the information from a large general-purpose computer terminal installed in the sales department. The format of this card is shown in FIG. The contents of the card consist of dozens of items. The main items are shown below (1) to (27).
【００１４】（ １）製品区分…製品の種類、名称（
２）有無償区分…有償修理か無償修理かの区別（ ３）
無償理由…無償修理を行う場合の理由（ ４）製造番号
…製品一つ一つを識別するために製造時に付けられた番
号
（ ５）パーツＮＯ…修理の対象となった部品の番号（
６）カードＮＯ…カードを識別するためのユニークな
番号（ ７）ジョイントＮＯ…同時に修理した部品に対
しシリアルに割り付ける番号
（ ８）受付ＮＯ…特約店または販売店で管理している
カード番号
（ ９）営特販区分…カード発行元の区分（営業所ｏｒ
特約店ｏｒ販売店）
（１０）現象…故障の現象
（１１）時々…故障が再現するタイミングまたは条件（
１２）稼働月数…顧客において製品が稼働し始めてから
故障するまでの月数
（１３）特約店…故障修理を取り扱った特約店（１４）
営業所…（１３）の特約店が所属する営業所（１５）依
頼元区分…修理の依頼元の区分（顧客ｏｒ販売店ｏｒ特
約店）
（１６）作業元区分…修理作業の主体（自家ｏｒ外注）
（１７）故障年月…故障の修理を行った年月（１８）期
間区分…対象製品が保証期間内のものか期間外のものか
の区別
（１９）購入年月…顧客が製品を購入した年月（２０）
入出区分…対象製品を入庫して修理したか出張して修理
したかの区別
（２１）処置内容区分…故障修理のために処置を行った
内容（２２）調整手直し…調整あるいは手直しを行った
かどうかと、その箇所を識別する記号
（２３）修理内容区分…部品の交換、点検等の修理目的
（２４）修理金額…故障修理に要した費用（工料と部品
代に分かれる）
（２５）統計年月…修理費が計上された年月（２６）パ
ーツ名称…修理の対象となった部品の名称（２７）メー
カ…修理の対象となった部品のメーカさらに各工場では
、メイルボックスから受け取った上記項目から成る情報
に対し、製造側で管理する以下（２８）〜（４０）に示
す項目を追加する。(1) Product classification...product type, name (
2) Free classification...distinction between paid repair and free repair (3)
Reason for free repair... Reason for performing free repair (4) Serial number... Number assigned during manufacturing to identify each product (5) Part number... Number of the part targeted for repair (
6) Card No.: A unique number to identify the card (7) Joint No.: A number serially assigned to parts repaired at the same time (8) Reception No.: A card number managed by the authorized dealer or retailer (9) ) Business special sales classification…Card issuer classification (business office or
(10) Phenomenon...Failure phenomenon (11) Sometimes...The timing or conditions for the failure to reappear (
12) Number of months in operation...The number of months from when the product started operating at the customer until it broke down (13) Distributor...Distributor who handled the trouble repair (14)
Sales office...The office to which the authorized dealer in (13) belongs. (15) Requester classification: The classification of the repair requester (customer, dealer, or dealer) (16) Worker classification: The main body of the repair work (in-house or Outsourcing)
(17) Date of failure: month and year when the failure was repaired (18) Period classification: whether the product is within the warranty period or outside the warranty period (19) Date of purchase: when the customer purchased the product Year and month (20)
Input/output classification: Distinction whether the target product was repaired after entering the warehouse or being repaired on a business trip. (21) Action content classification: Details of the action taken to repair the failure. (22) Adjustment/rework: Whether adjustment or rework was performed. and a symbol to identify the location. (23) Repair content category: Purpose of repair, such as parts replacement or inspection. (24) Repair amount: Cost required for repairing the failure (divided into labor and parts costs). (25) Statistical year and month. ...Year and month when the repair cost was recorded (26) Part name...Name of the part that was the subject of repair (27) Manufacturer...The manufacturer of the part that was the subject of repair Furthermore, at each factory, the above items received from the mailbox The following items (28) to (40), which are managed by the manufacturer, are added to the information consisting of:
【００１５】（２８）製品形式…製品の形式、型式（２
９）製造年度…製品が製造された年度（年度の設定は製
品により異なる）
（３０）製造年月…製品が製造された年月（３１）製品
年度…同形式の製品が最初に出荷された年度（３２）作
番…製品を生産時のロット単位で管理するための識別番
号
（３３）回路ＮＯ…基板上の部品を識別するための番号
（３４）不良背番号…特に管理基準の高い故障現象を識
別するための符号
（３５）対策区分…（３３）の不良背番号の付いた現象
の対策（３６）不良処置…工場側の責任で発生した不良
（その場合、保証期間外も無償）
（３７）処置…事故処置の場合の識別記号（３８）対策
作番…大口不良を対策するための作番（３９）稼働期間
区分…製造してから故障するまでの期間の区分
（４０）修理来歴…過去の修理来歴
以上の故障の修理と製品に関する情報を、製品の販売実
績と合わせ解析の対象とする。ここで販売実績とは、形
式別・月別・営業所別に営業所から特約店へ払い出され
た製品の数量、特約店から販売店へ払い出された製品の
数量、あるいは販売店から実際に顧客にたいして納入し
た製品の数量のいずれかである。(28) Product format...Product format, model (2
9) Manufacture year...year in which the product was manufactured (year settings differ depending on the product) (30) Manufacture date...month and year in which the product was manufactured (31) Product year...product of the same type was first shipped Year (32) Production number...Identification number for managing products in lots during production (33) Circuit number...Number for identifying parts on the board (34) Defective uniform number...Failures that require particularly high management standards Code to identify the phenomenon (35) Countermeasure category... (33) Defect Countermeasures for the phenomenon with uniform number (36) Defect treatment... Defects caused by the factory's responsibility (in that case, free of charge even outside the warranty period) (37) Treatment: Identification code for handling an accident (38) Countermeasure production number: Production number for dealing with major defects (39) Operation period classification: Classification of the period from manufacture to failure (40) Repair History: Information regarding failure repairs and products that exceed past repair history is subject to analysis along with product sales results. Here, sales performance refers to the quantity of products delivered from sales offices to dealers by model, month, and office, the quantity of products delivered from dealers to dealers, or the quantity of products delivered by dealers to dealers. This is either the quantity of products delivered to.
【００１６】次に、フィールドにおいて現実に発生する
製品の故障や品質上の不具合と、それらの要因の関連を
図３に示す。この図は、前述したカードの内容と、それ
らの要因の関連のいくつかを例示している。Next, FIG. 3 shows product failures and quality defects that actually occur in the field, and the relationships among these factors. This figure illustrates some of the relationships between the aforementioned card contents and these factors.
【００１７】例１）故障修理を取り扱った特約店別ある
いは営業所別の故障発生分布が、温度・湿度といった地
域差による気候や、サービス体制の違いに起因するケー
ス
例２）製品の製造年度・製品番号・製造年月・作番（ロ
ット）別の故障発生分布が、不良部品の混入や製造仕様
の変更といった製造履歴に起因するケース例３）故障の
修理を行った年月別の故障発生分布が、温度・湿度とい
った季節差による気候に起因するケース例４）製品形式
・修理の対象となった部品（モジュール）・故障の現象
別の故障発生分布が、特定の製品形式や部品に起因する
ケース
例５）顧客において製品が稼働し始めてから故障するま
での月数別あるいはそのクラス別の故障発生分布が、初
期故障・偶発故障・摩耗故障といった特定の故障パター
ンに起因するケース
図４は、前記図１の大規模記憶装置３に転送要求を発行
し受け取った各工場対応の品質データを蓄積、管理する
各工場の大型計算機および、品質データの検索、解析を
行うワークステーションの構成について示すものである
。大型計算機５には、大規模記憶装置６が接続されてお
り、各工場の全製品の過去全件の顧客品質データを蓄積
している。品質データの検索および解析は、ワークステ
ーション７において行い、外部記憶装置８に品質データ
のデータベースを持ちそれを検索・解析した結果を、外
部記憶装置９あるいはプリンタ１０に出力する。ワーク
ステーション７は、大型計算機５と高速のネットワーク
により接続されており、ワークステーションのデータベ
ースに存在しないデータに対する要求が発生したとき、
データベースに存在しない部分をこのネットワークによ
り転送する。Example 1) A case in which the distribution of failure occurrences by special agent or sales office that handles failure repair is due to regional differences in temperature and humidity, or differences in service systems.Example 2) Case in which the distribution of failure occurrences by contract store or office that handles failure repair is due to regional differences in temperature and humidity, or differences in service systems.Example 2) Example of a case where the failure occurrence distribution by product number, manufacturing date, production number (lot) is due to manufacturing history such as the introduction of defective parts or changes in manufacturing specifications 3) Failure occurrence distribution by year and month when the failure was repaired Case example 4) Failure occurrence distribution by product type, component (module) targeted for repair, and failure phenomenon is caused by a specific product type or component. Case example 5) The case in which the failure occurrence distribution by number of months from when the customer's product starts operating until failure occurs or by class is due to a specific failure pattern such as initial failure, random failure, or wear-out failure. This figure shows the configuration of a large-scale computer in each factory that accumulates and manages the quality data corresponding to each factory issued and received by the large-scale storage device 3 in FIG. 1, and a workstation that searches and analyzes the quality data. It is. A large-scale storage device 6 is connected to the large-scale computer 5, and stores all past customer quality data for all products from each factory. The search and analysis of quality data is performed in the workstation 7, which has a quality data database in an external storage device 8, and outputs the search and analysis results to an external storage device 9 or a printer 10. The workstation 7 is connected to the large-scale computer 5 via a high-speed network, and when a request for data that does not exist in the workstation database occurs,
Portions that do not exist in the database are transferred via this network.
【００１８】図５は、前記図４のワークステーション７
において、品質データの検索および解析を行うためのソ
フトウェアの構成を示す。以下に、図５に示す個々の機
能を分担する各モジュールについて説明する。（ｉ）ユ
ーザ・インタフェース５１は、各モジュールの起動・終
了を管理するものである。（ｉｉ）画面表示アプリケー
ション５２は、グラフィック・パッケージを用いたカラ
ー・グラフィック・モニタの表示を制御するものである
。
（ｉｉｉ）画面管理モジュール５３は、画面表示アプリ
ケーションを起動・終了するものである。（ｉｖ）アプ
リケーション起動・管理モジュール５４は、各モジュー
ルを起動・終了するものである。（ｖ）故障解析モジュ
ール５５は、分布、相関、トレンド等の解析機能をもつ
ものである。（ｖｉ）故障発生予測モジュール５６は、
ハザード解析による故障発生分布の予測機能をもつもの
である。（ｖｉｉ）アラーム管理モジュール５７は、不
良に関する予算・部品の目標設定値に対する進捗状況を
管理する機能をもつものである。（ｖｉｉｉ）フリー検
索モジュール５８は、指定された検索項目により、中間
ファイルまたはデータベースの検索を指示するものであ
る。（ｉｘ）中間ファイル管理モジュール５９は、中間
ファイルの管理およびデータベース検索言語の起動を行
うものである。（ｘ）データベース管理モジュール５９
１は、データベースの管理・更新および検索を行うデー
タベース・マネジャである。（ｘｉ）Ｍ−２０５０通信
モジュール５９２は、ファイル間通信パッケージを用い
た、大型計算機とワークステーションの間のデータ通信
を制御するものである。FIG. 5 shows the workstation 7 of FIG.
In this section, we show the configuration of software for searching and analyzing quality data. Each module that shares the individual functions shown in FIG. 5 will be explained below. (i) The user interface 51 manages the startup and termination of each module. (ii) The screen display application 52 controls the display of a color graphics monitor using a graphics package. (iii) The screen management module 53 starts and ends the screen display application. (iv) The application startup/management module 54 is for starting and terminating each module. (v) The failure analysis module 55 has analysis functions such as distribution, correlation, and trend. (vi) The failure occurrence prediction module 56:
It has the ability to predict the distribution of failure occurrence through hazard analysis. (vii) The alarm management module 57 has a function of managing progress toward target set values for budget and parts regarding defects. (viii) The free search module 58 instructs to search intermediate files or databases using specified search items. (ix) The intermediate file management module 59 manages intermediate files and starts a database search language. (x) Database management module 59
Reference numeral 1 denotes a database manager that manages, updates, and searches the database. (xi) The M-2050 communication module 592 controls data communication between the large-scale computer and the workstation using an inter-file communication package.
【００１９】図６は、ワークステーションにおいて、品
質データの検索および解析を行うための処理内容を示す
。以下に、図６に示す各手続きを、検索・解析を行う場
合の流れに沿って説明する。手続き６１において設定さ
れた検索条件に基づき、手続き６２において検索が行わ
れる。手続き６２は、手続き６３のデータベース管理機
能を起動する。手続き６３は、検索条件に従いデータベ
ースを検索するが、データベースのデータ集合が検索条
件を満足しない場合は、検索条件とデータベースの共通
部分以外すなわちデータベースに存在しない部分を、手
続き６４のホストアクセス機能により大型計算機から転
送し、データベースに登録する。手続き６２によって検
索された結果は、原始データセット６６としてコアメモ
リに書き込まれる。このとき、手続き６５のデータセッ
ト項目選択において選択された項目についてはデータ値
を直接参照することができる。コアメモリに書き込まれ
たデータセットを対象として、解析を行う。手続き６７
において解析法を指定し、次に手続き６８において解析
の対象とするパラメータを選択し、それらに基づき解析
手続き６９の処理を行う。解析手続き６９は、手続き６
７において指定された解析法に従って数値演算を行い、
演算結果を解析法に従った出力様式６１２により出力す
る。ここで、各解析法に従った数値演算とは、図７（ａ
）に示す管理項目のいずれかを定義に従って図７（ｂ）
に示すデータ項目毎に算出することである。FIG. 6 shows the processing details for searching and analyzing quality data at the workstation. Each procedure shown in FIG. 6 will be explained below along with the flow of searching and analysis. Based on the search conditions set in procedure 61, a search is performed in procedure 62. Procedure 62 activates the database management function of procedure 63. The procedure 63 searches the database according to the search conditions, but if the data set in the database does not satisfy the search conditions, the host access function of the procedure 64 is used to enlarge the portions other than the common portions of the search conditions and the database, that is, the portions that do not exist in the database. Transfer it from the computer and register it in the database. The results retrieved by procedure 62 are written to core memory as a source data set 66. At this time, the data value of the item selected in the data set item selection in procedure 65 can be directly referenced. Perform analysis on the dataset written to core memory. Procedure 67
An analysis method is specified in step 68, parameters to be analyzed are selected in step 68, and analysis step 69 is performed based on them. Analysis procedure 69 is procedure 6
Perform numerical calculations according to the analysis method specified in 7.
The calculation results are output in an output format 612 according to the analysis method. Here, the numerical calculations according to each analysis method are shown in Fig. 7 (a
) according to the definition shown in Figure 7(b).
It is calculated for each data item shown in .
【００２０】以上で述べた、処理の結果として、手続き
６７において指定された解析法に従って数値演算を行い
、演算結果を解析法に従った出力様式６１２により出力
する個々の機能を以下に示す。[0020] As a result of the processing described above, each function performs numerical calculations according to the analysis method specified in procedure 67 and outputs the calculation results in an output format 612 according to the analysis method.
【００２１】（ｉ）推移図
推移図の事例を、図８に示す。本機能により、故障件数
、修理金額、故障率を最大５種類まで層別して、時系列
にプロットする。なお、データ値はデータ表で見ること
ができる。(i) Transition Diagram An example of a transition diagram is shown in FIG. This function stratifies the number of failures, repair costs, and failure rates into up to five categories and plots them in time series. Note that the data values can be viewed in the data table.
【００２２】（ｉｉ）棒グラフ
棒グラフの事例を、図９に示す。本機能により、故障件
数、修理金額、故障率をカテゴリに層別して、表示する
。また、特定のカテゴリ項目を、別のカテゴリで層別し
て表示することが可能である。なお、データ値はデータ
表で見ることができる。(ii) Bar Graph An example of a bar graph is shown in FIG. With this function, the number of failures, repair costs, and failure rates are stratified into categories and displayed. Furthermore, it is possible to display specific category items in a stratified manner using different categories. Note that the data values can be viewed in the data table.
【００２３】（ｉｉｉ）パレート図
パレート図の事例を、図１０に示す。本機能により、故
障件数、修理金額、故障率をカテゴリに層別し、大きさ
の順にソートして表示する。さらに、各項目の値の全体
に占める割合の累積値をプロットする。なお、データ値
はデータ表で見ることができる。(iii) Pareto Chart An example of a Pareto chart is shown in FIG. This function stratifies the number of failures, repair costs, and failure rates into categories, and displays them sorted in order of size. Furthermore, the cumulative value of the proportion of each item's value to the total is plotted. Note that the data values can be viewed in the data table.
【００２４】（ｉｖ）構成比率図
構成比率図の事例を、図１１に示す。本機能により、故
障件数、修理金額、故障率を主・副２種類のカテゴリで
層別し、主カテゴリを横軸に、副カテゴリを縦軸にして
、構成比の様式で表示する。なお、データ値はデータ表
で見ることができる。(iv) Composition ratio diagram An example of a composition ratio diagram is shown in FIG. This function stratifies the number of failures, repair costs, and failure rates into two main and subcategories, and displays them in composition ratio format, with the main category on the horizontal axis and the subcategory on the vertical axis. Note that the data values can be viewed in the data table.
【００２５】（ｖ）円グラフ
円グラフの事例を、図１２に示す。本機能により、故障
件数、修理金額、故障率をカテゴリに層別して、表示す
る。また、特定のカテゴリ項目を、別のカテゴリで層別
して表示することが可能である。なお、データ値はデー
タ表で見ることができる。(v) Pie chart An example of a pie chart is shown in FIG. With this function, the number of failures, repair costs, and failure rates are stratified into categories and displayed. Furthermore, it is possible to display specific category items in a stratified manner using different categories. Note that the data values can be viewed in the data table.
【００２６】（ｖｉ）散布図
散布図の事例を、図１３に示す。本機能により、一対の
データを１点として表示する。なお、データ値はデータ
表で見ることができる。(vi) Scatter diagram An example of a scatter diagram is shown in FIG. This function displays a pair of data as one point. Note that the data values can be viewed in the data table.
【００２７】（ｖｉｉ）明細表
明細表の事例を、図１４に示す。本機能に検索したサー
ビスカードのデータについて、項目の並べ替え、ソート
（最大３段まで可）、特定データの抽出を行い、表形式
で表示する。(vii) An example of a detailed statement is shown in FIG. This function rearranges and sorts items (up to 3 levels possible), extracts specific data, and displays the searched service card data in table format.
【００２８】以上に示した、指定された解析法に従って
数値演算を行い、演算結果を解析法に従った出力様式に
より出力する個々の機能を更に拡張し、フィールドにお
いて現実に発生する製品の故障や品質上の不具合からそ
れらの要因を追求することを目的として、要因を絞り込
む処理と演算結果の出力を並列に実行可能にしている。
この処理の内容を、図１５〜１７に例示する。[0028] The above-mentioned individual functions of performing numerical calculations according to the specified analysis method and outputting the calculation results in an output format according to the analysis method are further expanded to solve problems such as product failures that actually occur in the field. In order to identify the causes of quality defects, the process to narrow down the causes and the output of the calculation results can be executed in parallel. The contents of this process are illustrated in FIGS. 15 to 17.
【００２９】ここでは、エアコンの製品系列に対する解
析事例を示す。まず、エアコンの製品系列において、設
計改良や検査方式改良の対象とすべき製品を選択する。
このためには、故障件数、修理金額、故障率等を製品形
式別に層別して、表示すればよい。この結果を、図１５
に示す。ここで、修理金額発生の特に多い、形式がＴの
製品を解析の対象として選択する。この場合、図１５に
おいてＴの修理金額を示すバーにカーソルを合わせ、マ
ウスでクリックすれば、その形式の製品のデータのみを
解析の対象とすることができる。形式がＴの製品におい
て、設計改良や検査方式改良の対象とすべき部位を選択
する。このためには、故障件数、修理金額、故障率等を
部品別や現象別に層別して、表示すればよい。まず、形
式がＴの製品の修理金額を部品別に層別した結果を、図
１６に示す。このとき、図の右欄に示すように、解析の
対象としてデータを限定した際の条件を、検索条件とし
て表に逐次追加していく。ここでさらに、修理金額発生
の比較的多い部品であるコンプレッサを解析の対象とし
て選択する。この場合も前述の手順と同様に、図１６に
おいてコンプレッサの修理金額を示すバーにカーソルを
合わせ、マウスでクリックすれば、形式がＴの製品のう
ちコンプレッサにおいて故障の発生したもののデータの
みを解析の対象として絞り込むことができる。次に、形
式がＴでコンプレッサにおいて故障の発生した製品にお
いて、設計改良や検査方式改良の対象とすべき部位を選
択する。このために、修理金額を現象別に層別した結果
を、図１７に示す。以上に示した要因を絞り込む処理の
結果、製品形式がＴでコンプレッサにおいて起動不良の
故障が発生したものは、最も重要な設計改良や検査方式
改良の対象の一つであることが明らかになる。[0029] Here, an analysis example of a product series of air conditioners will be shown. First, in the air conditioner product line, we select products that should be subject to design improvements and inspection method improvements. To do this, the number of failures, repair costs, failure rates, etc. may be stratified and displayed by product type. This result is shown in Figure 15.
Shown below. Here, a product of type T, which has a particularly high repair cost, is selected as an analysis target. In this case, by placing the cursor on the bar indicating the repair amount for T in FIG. 15 and clicking with the mouse, only data for products of that format can be analyzed. Select the parts to be targeted for design improvement and inspection method improvement in products of type T. To this end, the number of failures, repair costs, failure rates, etc. may be stratified and displayed by component or phenomenon. First, FIG. 16 shows the results of stratifying repair costs for products of type T by parts. At this time, as shown in the right column of the figure, the conditions used to limit the data to be analyzed are sequentially added to the table as search conditions. Here, the compressor, which is a component with a relatively high repair cost, is selected as an analysis target. In this case as well, in the same way as the above procedure, by placing the cursor on the bar indicating the repair cost of the compressor in Figure 16 and clicking with the mouse, you can analyze only the data for products with type T in which a failure occurred in the compressor. You can narrow down the target. Next, in a product of type T and in which a failure has occurred in the compressor, parts to be targeted for design improvement or inspection method improvement are selected. For this purpose, the results of stratifying repair costs by phenomenon are shown in FIG. As a result of the process of narrowing down the factors shown above, it becomes clear that the product type T compressor in which a failure due to startup failure has occurred is one of the most important targets for design improvement and inspection method improvement.
【００３０】以上、図１５〜１７により例示した処理の
方式を次に示す。The processing methods exemplified above with reference to FIGS. 15 to 17 will be described below.
【００３１】図１８に、要因解析を行うためのデータ関
連図を示す。要因解析とは、解析データから特定の要因
について更にその内容を詳細に解析・展開できるもので
ある。FIG. 18 shows a data relationship diagram for performing factor analysis. Factor analysis is the ability to further analyze and develop specific factors from analytical data in more detail.
【００３２】原始データ管理テーブルは、解析を行うた
めの原始データを管理しているものであり、各行が１件
の故障修理を表している。１件の故障修理に関するデー
タは複数の項目から構成されており、各項目は独立の情
報を管理している。各項目の縦一列に対して指定したデ
ータ処理法を行いデータ解析を行う。原始データ数テー
ブルは原始データ管理テーブルに格納しているデータ件
数を格納するためのものである。The original data management table manages original data for analysis, and each row represents one failure repair. Data regarding one failure repair is composed of multiple items, and each item manages independent information. Data analysis is performed by applying the specified data processing method to one vertical column of each item. The source data count table is for storing the number of data items stored in the source data management table.
【００３３】解析手段管理テーブルは、原始データに対
して解析を行うための情報を管理するためのものであり
、解析項目、データ処理法、解析法から構成される。
解析項目は解析を行なう原始データの項目番号（１〜Ｌ
）を格納する。データ処理法は指定した解析項目に対し
て行なう演算の種類を格納する。解析法は解析した結果
を表示するための表示の種類を格納する。解析手段管理
テーブルに管理されている解析項目に対して、指定され
たデータ処理法の演算を行なう。解析した結果を指定さ
れた解析法にしたがって表示を行なう。The analysis means management table is for managing information for analyzing original data, and is composed of analysis items, data processing methods, and analysis methods. The analysis item is the item number (1 to L) of the source data to be analyzed.
) is stored. The data processing method stores the type of operation to be performed on the specified analysis item. The analysis method stores the display type for displaying the analyzed results. Performs calculations using the specified data processing method on the analysis items managed in the analysis means management table. The analyzed results are displayed according to the specified analysis method.
【００３４】要因解析管理テーブルは要因解析を行なう
ために必要な情報である解析手段管理テーブルと解析法
にしたがって表示している解析データの指定した一項目
内容を要因解析内容として格納するものである。要因解
析回数テ−ブルは要因解析テーブルに格納されているデ
ータ数を管理するものである。要因解析管理テーブルに
複数のデータが格納されている時は原始データ管理テー
ブルの一件のデータに対して、解析項目の要因解析内容
が一致しているかどうかを順次要因解析回数分比較し、
全ての解析項目が等しい場合は、要因解析の対象となる
データであると判断し、解析手段管理テーブルに格納さ
れているデータ処理法の解析を行う。[0034] The factor analysis management table stores the analysis means management table, which is information necessary for performing factor analysis, and the contents of one item specified in the analysis data displayed according to the analysis method as factor analysis contents. . The factor analysis count table manages the number of data stored in the factor analysis table. When multiple data are stored in the factor analysis management table, one data in the source data management table is compared to see if the factor analysis contents of the analysis items match each other for the number of factor analyzes.
If all analysis items are equal, it is determined that the data is subject to factor analysis, and the data processing method stored in the analysis means management table is analyzed.
【００３５】図１９は、特定要因の解析処理フローを示
す。FIG. 19 shows a specific factor analysis processing flow.
【００３６】この処理フローは、、図１８に示したデー
タ関連図において、原始データ管理テーブル、原始デー
タ数テーブルにあらかじめデータがセットされいてるも
のとする。This processing flow assumes that data has been set in advance in the original data management table and the original data number table in the data relationship diagram shown in FIG.
【００３７】まず要因解析回数テーブルの要因解析数を
クリアする。次に解析手順管理テーブルで管理されてい
る情報である解析法、解析項目、データ処理法を指定し
、テーブル内へセットする。解析手順管理テ−ブルにセ
ットされた情報にしたがって原始データの解析を行う。
この解析結果は解析手順管理テーブルの情報である解析
法にしたがって解析結果を表示する。その後解析結果か
らその特定要因に対してその内容を詳細に解析・展開す
るかの判断を行なう。特定要因に関して解析を行う場合
は解析手段管理テーブルの解析法により表示されている
解析項目の一つの内容を指定する。その指定された要因
解析内容を要因解析管理テーブル内へ退避する。また現
在の解析内容を示している解析手段管理テーブルの内容
（解析法、解析項目、データ処理法）を要因解析管理テ
ーブルへ退避する。その後要因解析回数カウンタに１を
加算し現在の解析情報の退避を終了する。特定要因解析
を行う場合は解析手順管理テーブルにて管理されている
情報の指定を行なう。特定要因解析の処理を行なわない
場合は前回の解析内容である前特定要因解析へ復元する
かどうか判断し、復元する場合は次の処理を行う。要因
解析管理テ−ブルから解析法、解析項目、データ処理法
を解析手段管理テーブルへセットする。要因解析回数テ
ーブルから１を減算し、解析データの復元を行う。要因
解析管理テーブルからの解析手順管理テーブルへの情報
セットりより、原始データ解析を行い、解析結果を表示
する。特定要因解析の復元を行なわない場合は本処理全
体を終了する。First, the number of factor analyzes in the factor analysis number table is cleared. Next, specify the analysis method, analysis items, and data processing method, which are information managed in the analysis procedure management table, and set them in the table. The original data is analyzed according to the information set in the analysis procedure management table. This analysis result is displayed according to the analysis method that is information in the analysis procedure management table. Then, based on the analysis results, a decision is made as to whether to analyze and develop the specific factors in detail. When performing analysis regarding a specific factor, specify the content of one of the analysis items displayed by the analysis method in the analysis method management table. The specified factor analysis contents are saved in the factor analysis management table. Also, the contents of the analysis means management table (analysis method, analysis items, data processing method) indicating the current analysis contents are saved to the factor analysis management table. Thereafter, 1 is added to the factor analysis counter and the saving of the current analysis information is completed. When performing specific factor analysis, specify information managed in the analysis procedure management table. If specific factor analysis processing is not to be performed, it is determined whether to restore to the previous specific factor analysis, which is the content of the previous analysis, and if it is to be restored, the following processing is performed. Set the analysis method, analysis items, and data processing method from the factor analysis management table to the analysis means management table. Subtract 1 from the factor analysis frequency table to restore the analysis data. By setting information from the factor analysis management table to the analysis procedure management table, the original data is analyzed and the analysis results are displayed. If the specific factor analysis is not to be restored, the entire process ends.
【００３８】図２０は、原始データ解析処理フローを示
す。FIG. 20 shows the flow of the original data analysis process.
【００３９】本フローは解析手段管理テーブルの情報に
したがって、原始管理テーブルの内容にデータ処理法を
行なうものである。In this flow, data processing is performed on the contents of the original management table in accordance with the information in the analysis means management table.
【００４０】まず、原始データの読み出しカウンタをク
リアする。次に、原始データ管理テーブルから解析項目
内容を読み出す。要因解析回数テーブルの値がゼロであ
るかどうかにより、要因解析を行なうか判断する。要因
解析を行なう場合は、要因解析比較数カウンタをクリア
する。要因解析管理テ−ブルから要因解析内容の読み出
しを行い、この要因解析内容と原始データの要因解析管
理テーブルに格納している解析項目が等しいか判断を行
なう。等しい場合は比較回数カウンタに１を加算し、比
較回数カウンタの値と要因解析回数が等しい時に原始デ
ータ管理テーブルの原始データ読み出しカウンタ値と等
しい読み出し位置データが特定要因解析データを判断す
る。その後解析手段管理テーブルの解析項目をデータ処
理法にしたがって解析を行なう。原始データの項目と要
因解析内容が等しくない場合と要因解析を行なわない場
合はデータ処理を行なわない。次に原始データの読み出
しカウンタに１を加算し、原始データ数テーブルの値と
読み出し回数が等しくなるまで上記原始データ管理テー
ブルから解析項目内容を原始データ読み出しカウンタ値
にしたがって処理していく。First, the original data read counter is cleared. Next, the analysis item contents are read from the source data management table. Whether or not to perform factor analysis is determined depending on whether the value in the factor analysis frequency table is zero. When performing factor analysis, clear the factor analysis comparison number counter. The factor analysis contents are read from the factor analysis management table, and it is determined whether the factor analysis contents and the analysis items stored in the factor analysis management table of the original data are the same. If they are equal, 1 is added to the comparison number counter, and when the comparison number counter value and the factor analysis number are equal, it is determined that the read position data equal to the original data read counter value of the original data management table is the specific factor analysis data. Thereafter, the analysis items in the analysis means management table are analyzed according to the data processing method. Data processing is not performed if the items of the original data and the content of factor analysis are not equal, or if factor analysis is not to be performed. Next, 1 is added to the original data read counter, and the analysis item contents are processed from the original data management table according to the original data read counter value until the value of the original data number table and the number of reads become equal.
【００４１】次に、現在の故障発生と製品出荷の状況か
ら、将来の故障発生状況を推定する方式について述べる
。まず、方式の手順を以下に示す。Next, a method for estimating future failure occurrence conditions from the current failure occurrence and product shipping status will be described. First, the procedure of the method is shown below.
【００４２】ｓｔｅｐ１．稼働月数ｔ での総稼働台数
Ｎ（ｔ） および故障件数ｒ（ｔ）を求める。[0042] step 1. The total number of operating machines N(t) and the number of failures r(t) for the number of operating months t are determined.
【００４３】ｓｔｅｐ２．λ（ｔ） ＝ ｒ（ｔ） ／
Ｎ（ｔ） により故障率を求める。Step 2. λ(t) = r(t)/
Determine the failure rate using N(t).
【００４４】ｓｔｅｐ３．（ ｔ ， ｌｎΣλ（ｔ）
） をハザード確率紙上にプロットする。Step 3. (t, lnΣλ(t)
) on the hazard probability paper.
【００４５】ｓｔｅｐ４．プロット点に直線または折線
を当てはめ、適合性のよいものを選択する。Step 4. Fit a straight line or broken line to the plot points and select the one with the best fit.
【００４６】ｓｔｅｐ５．故障分布（ワイブル分布）の
パラメータ（ｍ，η）を、直線の傾きおよび切片より求
める。Step 5. The parameters (m, η) of the failure distribution (Weibull distribution) are determined from the slope and intercept of the straight line.
【００４７】ｓｔｅｐ６．ｓｔｅｐ５ で求めたパラメ
ータを用いて、予測月ｔ の累積故障率Ｆ（ｔ） を求
める。Step 6. Using the parameters determined in step 5, the cumulative failure rate F(t) for the predicted month t is determined.
【００４８】ｓｔｅｐ７．Σｎ・Ｆ（ｔ）（ｎ：各月の
販売台数）により予測月の累積故障件数を求める。Step 7. The cumulative number of failures in the predicted month is calculated from Σn·F(t) (n: sales volume for each month).
【００４９】ｓｔｅｐ８．Σｎ ／ Ｆ（ｔ） ／ Ｎ
（Ｎ：Ｎ＝ ΣＮ（ｔ） 総販売台数）により予測月の
累計故障を求める。Step 8. Σn / F(t) / N
(N:N=ΣN(t) total number of units sold) calculates the cumulative failures for the predicted month.
【００５０】次に、図２１にその処理を具体的に示す。Next, FIG. 21 specifically shows the processing.
【００５１】図の左の欄に示すように、故障の修理が発
生した時点でその製品の形式、故障の現象、部品、処置
の内容等がカードにより報告されるが、寿命試験とは異
なり、一つ一つの製品の稼働し始めた時期は異なる。そ
こで、図の右の欄の左上に示すように、稼働月数別に故
障率を算出する。この故障率から累積ハザード値を求め
、稼働月数に対しプロットする。このプロットを直線近
似したきの傾きと切片をもとに、故障発生の推定を行う
。推定する際のモデルとしては、ワイブル分布を用いる
。直線近似により求めた、傾きｍおよび切片ｍ・ｌｎη
をワイブル・パラメータとして、左下に示す関数ｆ（ｔ
）により故障発生を推定する。ワイブル分布においては
、大きく分類すると、ｍ＜１の場合は初期故障が多く発
生するパターンであり、ｍ＞１の場合は摩耗故障が多く
発生するパターンである。ｍ＝１の場合は故障発生は、
偶発的である。[0051] As shown in the left column of the figure, when a failure is repaired, the type of product, phenomenon of failure, parts, details of treatment, etc. are reported on a card, but unlike a life test, The time when each product started operating is different. Therefore, as shown in the upper left of the right column of the figure, the failure rate is calculated by the number of months of operation. The cumulative hazard value is calculated from this failure rate and plotted against the number of months of operation. The occurrence of a failure is estimated based on the slope and intercept of a linear approximation of this plot. The Weibull distribution is used as a model for estimation. Slope m and intercept m・lnη obtained by linear approximation
is the Weibull parameter, the function f(t
) to estimate the occurrence of a failure. Broadly speaking, the Weibull distribution can be broadly classified into a pattern where many initial failures occur when m<1, and a pattern where many wear-out failures occur when m>1. When m=1, the failure occurs as follows.
Accidental.
【００５２】[0052]
【発明の効果】本発明によれば、品質データの検索・解
析は、ワークステーションにおいてすべて行えるので、
検索・解析要求、処理、出力のシーケンスはリアルタイ
ムで実行されるため、解析業務のターンアラウンドタイ
ムの縮小の効果がある。[Effects of the Invention] According to the present invention, quality data can be searched and analyzed entirely on a workstation.
Since the sequence of search/analysis requests, processing, and output is executed in real time, it has the effect of reducing the turnaround time of analysis work.
【００５３】本発明によれば、製品がそのユーザである
顧客のもとで故障した際、サービスマンのような顧客対
応の保全担当者が主に現地で行った修理に関する情報を
、修理毎に特約店・営業所といった営業部門を通じて製
品の設計・製造・検査の主体である工場へ即時にフィー
ドバックすることが可能である。それによって、生産中
の製品の設計改良および使用部品の評価・検査方式の改
良を早期に行うことが可能であり、更には新製品の設計
において信頼性の向上を図ることができる。[0053] According to the present invention, when a product breaks down at a customer who is a user of the product, information regarding repairs performed mainly on-site by a maintenance person such as a service person who is in charge of customer service is collected for each repair. It is possible to provide immediate feedback to factories, which are responsible for product design, manufacturing, and inspection, through sales departments such as distributors and sales offices. As a result, it is possible to improve the design of the product being produced and the evaluation/inspection method for used parts at an early stage, and furthermore, it is possible to improve reliability in the design of new products.
【００５４】品質データの検索・解析は、ワークステー
ションにおいてすべて行えるので、検索・解析要求、処
理、出力のシーケンスはリアルタイムで実行できるため
、解析業務のターンアラウンドタイムの縮小を図ること
ができる。Since the quality data search and analysis can all be performed at the workstation, the sequence of search and analysis requests, processing, and output can be executed in real time, so that the turnaround time of analysis work can be reduced.
【００５５】また、ワークステーションにおいて、ソー
ス・データをレコード単位で検索しメモリ上に展開する
ことにより、製品の故障とその修理に関するデータの各
項目を対象とした解析および項目どうしのすべての組合
せを対象とした解析が可能となる。[0055] Furthermore, by searching the source data record by record and expanding it into memory on the workstation, it is possible to analyze each item of data related to product failures and their repairs, and to analyze all combinations of items. Targeted analysis becomes possible.
【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]
【図１】本発明を実施した場合の、システムの全体構成
を示す図。FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of a system when the present invention is implemented.
【図２】本発明を実施した場合の、情報を収集あるいは
付加するためのカードのフォーマットを示す図。FIG. 2 is a diagram showing the format of a card for collecting or adding information when the present invention is implemented.
【図３】フィールドにおいて現実に発生する製品の故障
や品質上の不具合と、それらの要因の関連を示す図。FIG. 3 is a diagram showing the relationship between product failures and quality defects that actually occur in the field and their factors.
【図４】図１の大規模記憶装置３から受け取った各工場
対応の品質データを、蓄積・管理する各工場の大型計算
機および品質データの検索・解析を行うワークステーシ
ョンの構成について示す図。4 is a diagram showing the configuration of a large-scale computer in each factory that accumulates and manages quality data corresponding to each factory received from the large-scale storage device 3 of FIG. 1, and a workstation that searches and analyzes quality data.
【図５】図４のワークステーション７において、品質デ
ータの検索および解析を行うためのソフトウェア構成を
示す図。5 is a diagram showing a software configuration for searching and analyzing quality data in the workstation 7 of FIG. 4. FIG.
【図６】本発明を実施した場合のワークステーションに
おいて、品質データの検索および解析を行うための処理
内容を示す図。FIG. 6 is a diagram showing processing details for searching and analyzing quality data in a workstation when the present invention is implemented.
【図７】本発明を実施した場合の、解析の要求に従った
数値演算を行う際の基準となる管理項目（ａ）およびデ
ータ項目（ｂ）を示す図。FIG. 7 is a diagram showing management items (a) and data items (b) that serve as standards when performing numerical calculations according to analysis requests when the present invention is implemented.
【図８】図８〜図１４は、本発明の実施に係る数値演算
を行い、演算結果を解析法に従い出力する場合の個々の
出力様式を示しており、図８は、推移図の出力様式を示
す図。[Fig. 8] Fig. 8 to Fig. 14 show individual output formats when performing numerical calculations according to the present invention and outputting the calculation results according to the analysis method, and Fig. 8 shows the output format of the transition diagram. Diagram showing.
【図９】棒グラフの出力様式を示す図。FIG. 9 is a diagram showing an output format of a bar graph.
【図１０】パレ−ト図の出力様式を示す図。FIG. 10 is a diagram showing an output format of a Pareto chart.
【図１１】構成比率図の出力様式を示す図。FIG. 11 is a diagram showing an output format of a composition ratio diagram.
【図１２】円グラフの出力様式を示す図。FIG. 12 is a diagram showing the output format of a pie chart.
【図１３】散布図の出力様式を示す図。FIG. 13 is a diagram showing the output format of a scatter diagram.
【図１４】サ−ビスカ−ドの明細表の出力様式を示す図
。FIG. 14 is a diagram showing an output format of a service card statement.
【図１５】図１５〜図１７は、本発明を実施に係り、フ
ィールドにおいて現実に発生する製品の故障や品質上の
不具合から、それらの要因を追求する過程で要因を絞り
込む処理を説明するための図であり、図１５は、修理金
額を製品形式別に層別して表示した図。[Fig. 15] Fig. 15 to Fig. 17 are for explaining the process of narrowing down the causes in the process of pursuing the causes from product failures and quality defects that actually occur in the field, in accordance with the implementation of the present invention. FIG. 15 is a diagram showing repair costs stratified by product type.
【図１６】図１５の表示で示した製品形式のうち、修理
金額が高い特定の製品形式における修理金額と部品名称
との関係を表示した図。16 is a diagram displaying the relationship between the repair amount and part name for a specific product type with a high repair amount among the product types shown in the display of FIG. 15; FIG.
【図１７】図１６で表示した特定の製品形式の特定の部
品における修理金額と部品名称との関係を表示した図。FIG. 17 is a diagram showing the relationship between the repair amount and part name for a specific part of a specific product type displayed in FIG. 16;
【図１８】図１５〜図１７に例示したような、要因解析
の処理を行うためのデータ関連図を示す。FIG. 18 shows a data relationship diagram for performing factor analysis processing as illustrated in FIGS. 15 to 17;
【図１９】図１５〜図１７に例示したような、要因解析
の処理を行うためのフローを示す。FIG. 19 shows a flow for performing factor analysis processing as illustrated in FIGS. 15 to 17;
【図２０】図１８の解析手段管理テーブルの情報にした
がって、原始データ管理テーブルの内容を処理するため
のフローを示す。FIG. 20 shows a flow for processing the contents of the original data management table according to the information in the analysis means management table of FIG. 18;
【図２１】現在の故障発生状況と製品出荷の状況から、
将来の故障発生状況を推定する方法を説明するための図
である。[Figure 21] Based on the current failure occurrence status and product shipping status,
FIG. 3 is a diagram for explaining a method for estimating future failure occurrence conditions.
１…特約店にあるコンピュ−タ端末、２…営業所にある
中型計算機、３…本社にある大型計算機、４…メイルボ
ックス、５…各工場にある大型計算機、６…大規模記憶
装置、７…ワ−クステ−ション、８…ワ−クステ−ショ
ンのディスク記憶装置、９…ワ−クステ−ションのフロ
ッピ−ディスク記憶装置、１０…ワ−クステ−ションの
プリンタ。1...Computer terminal at the dealership, 2...Medium-sized computer at the sales office, 3...Large-sized computer at the head office, 4...Mailbox, 5...Large-sized computer at each factory, 6...Large-scale storage device, 7 ...workstation, 8...workstation disk storage device, 9...workstation floppy disk storage device, 10...workstation printer.
Claims (9)
した処置に関する情報を収集し、該製品の製造に関する
情報と該製品の流通に関する情報を収集し、該製品の故
障に関する情報と故障に対して施した処置に関する情報
と該製品の製造に関する情報と該製品の流通に関する情
報を統合し、該製品の故障の要因を絞り込むために該統
合された情報を分析することを特徴とする統合品質管理
方法。Claim 1: Collecting information on product failures and information on measures taken against the failures; collecting information on manufacturing of the products; and information on distribution of the products; Integrated quality characterized by integrating information regarding the treatment performed on the product, information regarding the manufacturing of the product, and information regarding the distribution of the product, and analyzing the integrated information in order to narrow down the cause of the product's failure. Management method.
に関する情報が、該製品の出荷日、販売状態、製造日、
製品形式と製造条件の情報とからなることを特徴とする
請求項１記載の統合品質管理方法。Claim 2: Information regarding the manufacturing of the product and information regarding the distribution of the product include the shipping date, sales status, manufacturing date,
2. The integrated quality control method according to claim 1, comprising information on product type and manufacturing conditions.
に関する情報が、該製品の製造と流通における環境状態
に関する情報をさらに有していることを特徴とする請求
項２記載の統合品質管理方法。3. The integrated quality control according to claim 2, wherein the information regarding the manufacturing of the product and the information regarding the distribution of the product further include information regarding the environmental conditions during the manufacturing and distribution of the product. Method.
施した処置に関する情報と該製品の製造に関する情報と
該製品の流通に関する情報とを相関関係つけることで、
該統合された情報を分析することを特徴とする請求項１
記載の統合品質管理方法。[Claim 4] By correlating information regarding the failure of the product, information regarding the measures taken against the failure, information regarding the manufacturing of the product, and information regarding the distribution of the product,
Claim 1 characterized in that the integrated information is analyzed.
Integrated quality control method described.
もに、該製品に関する所定パラメ−タに基いて、該相関
関係情報の表示を連続的に変えることを情報を分析する
工程で行うことを特徴とする請求項４記載の統合品質管
理方法。5. Displaying the correlated information and continuously changing the display of the correlated information based on a predetermined parameter regarding the product in the step of analyzing the information. The integrated quality control method according to claim 4, characterized in that:
合された情報を分析する工程は、デ−タベ−スに格納さ
れた該統合された情報をアクセスし、該情報に基づいて
複数の製品の故障に関する情報を図表形式で表示し、そ
の表示された情報のうち特に関連の有る情報を選択し、
その選択された情報を該デ−タベ−スを再度アクセスす
ることなく表示することからなることを特徴とする請求
項１記載の統合品質管理方法。6. The step of analyzing the integrated information in order to narrow down the cause of the product failure includes accessing the integrated information stored in a database and analyzing the integrated information based on the information. Displays information on product failures in a diagram format, selects particularly relevant information from the displayed information,
2. The integrated quality control method according to claim 1, further comprising displaying the selected information without accessing the database again.
した処置に関する情報を収集し、該製品の製造に関する
情報と該製品の流通に関する情報を収集し、該製品の故
障に関する情報と故障に対して施した処置に関する情報
と該製品の製造に関する情報と該製品の流通に関する情
報を統合し、該製品の故障の要因を絞り込むために該結
合された情報を分析するとともに故障発生の傾向を分析
することを特徴とする統合品質管理方法。Claim 7: Collecting information regarding product failures and information regarding measures taken against the failures; collecting information regarding manufacturing of the products; and information regarding distribution of the products; Integrate information regarding the measures taken against the product, information regarding the manufacturing of the product, and information regarding the distribution of the product, and analyze the combined information to narrow down the causes of failure of the product and analyze trends in failure occurrence. An integrated quality control method characterized by:
した処置に関する情報と該製品の製造に関する情報と該
製品の流通に関する情報とを入力する手段と、該製品の
故障に関する情報と故障に対して施した処置に関する情
報と該製品の製造に関する情報と該製品の流通に関する
情報とを格納するとともにこれらの情報を統合する手段
と、該統合された情報を分析する手段と、該製品の故障
の要因を表示する手段とからなることを特徴とする統合
品質管理システム。8. Means for inputting information regarding product failure, information regarding measures taken for failure, information regarding manufacturing of the product, and information regarding distribution of the product; a means for storing and integrating information on treatments performed on the product, information on the manufacture of the product, and information on distribution of the product; a means for analyzing the integrated information; and a means for analyzing the product. An integrated quality management system characterized by comprising: a means for displaying the factors of
した処置に関する情報と該製品の製造に関する情報と該
製品の流通に関する情報とを入力する手段と、該製品の
故障に関する情報と故障に対して施した処置に関する情
報と該製品の製造に関する情報と該製品の流通に関する
情報とを格納するとともにこれらの情報を統合する手段
と、該統合された情報を分析する手段と、該製品の故障
の要因並びに故障の傾向を表示する手段とからなること
を特徴とする統合品質管理システム。9. Means for inputting information regarding product failure, information regarding measures taken for failure, information regarding manufacturing of the product, and information regarding distribution of the product; a means for storing and integrating information on treatments performed on the product, information on the manufacture of the product, and information on distribution of the product; a means for analyzing the integrated information; and a means for analyzing the product. An integrated quality control system characterized by comprising a means for displaying factors and failure trends.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3052179A JPH04211860A (en) | 1990-03-19 | 1991-03-18 | Integrative quality controlling method |
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6700790 | 1990-03-19 | ||
| JP2-67007 | 1990-03-19 | ||
| JP2-67006 | 1990-03-19 | ||
| JP6700690 | 1990-03-19 | ||
| JP3052179A JPH04211860A (en) | 1990-03-19 | 1991-03-18 | Integrative quality controlling method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04211860A true JPH04211860A (en) | 1992-08-03 |
Family
ID=27294572
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3052179A Pending JPH04211860A (en) | 1990-03-19 | 1991-03-18 | Integrative quality controlling method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04211860A (en) |
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-
1991
- 1991-03-18 JP JP3052179A patent/JPH04211860A/en active Pending
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