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特開2023-175383処理方法、生成装置、処理システム、プログラム、及び記憶媒体
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023175383
(43)【公開日】2023-12-12
(54)【発明の名称】処理方法、生成装置、処理システム、プログラム、及び記憶媒体
(51)【国際特許分類】
G05B 19/418 20060101AFI20231205BHJP
G06Q 50/04 20120101ALI20231205BHJP
【ＦＩ】
G05B19/418 Z
G06Q50/04
【審査請求】未請求
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022087804
(22)【出願日】2022-05-30
(71)【出願人】
【識別番号】000003078
【氏名又は名称】株式会社東芝
(71)【出願人】
【識別番号】301063496
【氏名又は名称】東芝デジタルソリューションズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110004026
【氏名又は名称】弁理士法人ｉＸ
(72)【発明者】
【氏名】大村 美央
(72)【発明者】
【氏名】朝桐 智
(72)【発明者】
【氏名】小川 英紀
(72)【発明者】
【氏名】大石 佳之
【テーマコード（参考）】
3C100
5L049
【Ｆターム（参考）】
3C100AA22
3C100AA52
3C100AA54
3C100AA57
3C100AA58
3C100BB05
3C100BB13
3C100BB15
3C100BB17
3C100BB27
3C100BB29
5L049CC03
(57)【要約】
【課題】不良の改善により有効な対策を生成可能な、処理方法、生成装置、処理システム、プログラム、及び記憶媒体を提供する。
【解決手段】実施形態に係る処理方法は、コンピュータに、製品における不良モードの原因への対策を示す個別モデルを参照させる。さらに、前記処理方法は、前記コンピュータに、複数の前記不良モードのそれぞれについて、複数の前記原因に対してそれぞれ設定された複数の重みに応じて、複数の前記個別モデルを並べ替えて接続させることで、統合モデルを生成させる。
【選択図】図１
【解決手段】実施形態に係る処理方法は、コンピュータに、製品における不良モードの原因への対策を示す個別モデルを参照させる。さらに、前記処理方法は、前記コンピュータに、複数の前記不良モードのそれぞれについて、複数の前記原因に対してそれぞれ設定された複数の重みに応じて、複数の前記個別モデルを並べ替えて接続させることで、統合モデルを生成させる。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピュータに、
製品における不良モードの原因への対策を示す個別モデルを参照させ、
複数の前記不良モードのそれぞれについて、複数の前記原因に対してそれぞれ設定された複数の重みに応じて、複数の前記個別モデルを並べ替えて接続させることで、統合モデルを生成させる、
処理方法。
製品における不良モードの原因への対策を示す個別モデルを参照させ、
複数の前記不良モードのそれぞれについて、複数の前記原因に対してそれぞれ設定された複数の重みに応じて、複数の前記個別モデルを並べ替えて接続させることで、統合モデルを生成させる、
処理方法。
【請求項2】
前記コンピュータに、
前記製品に関する品質データを取得させ、
前記品質データがいずれかの前記不良モードの発生を示す場合、発生した前記不良モードに対応する前記統合モデルを実行させる、
請求項１記載の処理方法。
前記製品に関する品質データを取得させ、
前記品質データがいずれかの前記不良モードの発生を示す場合、発生した前記不良モードに対応する前記統合モデルを実行させる、
請求項１記載の処理方法。
【請求項3】
前記コンピュータに、前記統合モデルの実行時に得られる、前記複数の原因の一部に関する確認データを受信させる、請求項２記載の処理方法。
【請求項4】
前記コンピュータに、前記確認データを用いて前記複数の原因の少なくとも一部の前記重みを更新させる、請求項３記載の処理方法。
【請求項5】
前記コンピュータに、前記重みの更新に応じて、１つ以上の前記統合モデルを更新させる、請求項４記載の処理方法。
【請求項6】
前記コンピュータに
前記複数の個別モデルのいずれかに関するデータを示すユーザインタフェースを表示装置に表示させ、
前記ユーザインタフェースにおいて前記データに関する編集を受け付けさせる、
請求項１～５のいずれか１つに記載の処理方法。
前記複数の個別モデルのいずれかに関するデータを示すユーザインタフェースを表示装置に表示させ、
前記ユーザインタフェースにおいて前記データに関する編集を受け付けさせる、
請求項１～５のいずれか１つに記載の処理方法。
【請求項7】
前記統合モデルの実行時、前記コンピュータに、並び替えられた前記複数の個別モデルの１つ以上を表示装置に表示させる、請求項１～５のいずれか１つに記載の処理方法。
【請求項8】
それぞれの前記統合モデルは、前記複数の原因のうち前記重みが閾値よりも大きい１つ以上の前記原因に対応する１つ以上の前記個別モデルを用いて生成される、請求項２～５のいずれか１つに記載の処理方法。
【請求項9】
前記統合モデルの実行時、前記複数の原因のうち前記重みが閾値よりも大きい１つ以上の前記原因に対応する１つ以上の前記個別モデルのみが実行される、請求項２～５のいずれか１つに記載の処理方法。
【請求項10】
前記複数の重みは、前記複数の原因のそれぞれの発生回数に基づくスコア、前記製品の生産ラインの構成に基づくスコア、前記製品の生産に関する人員規模に基づくスコア、複数の前記不良モードのそれぞれのリペア工数に基づくスコア、前記製品の部品の価格に基づくスコア、前記製品の生産難易度に基づくスコア、前記製品に含まれる部品の種類に基づくスコア、前記製品の生産環境に基づくスコア、前記製品の製造装置の経過年数に基づくスコア、及び前記複数の原因のそれぞれの発生時期に基づくスコアからなる第１群より選択される１つ以上を用いて決定される、請求項１～５のいずれか１つに記載の処理方法。
【請求項11】
前記複数の重みは、前記第１群より選択される前記１つ以上をニューラルネットワークに入力することで得られる、請求項１０記載の処理方法。
【請求項12】
製品における不良モードの原因への対策を示す個別モデルを参照し、
複数の前記不良モードのそれぞれについて、複数の前記原因に対してそれぞれ設定された複数の重みに応じて、複数の前記個別モデルを並べ替えて接続することで、統合モデルを生成する、
生成装置。
複数の前記不良モードのそれぞれについて、複数の前記原因に対してそれぞれ設定された複数の重みに応じて、複数の前記個別モデルを並べ替えて接続することで、統合モデルを生成する、
生成装置。
【請求項13】
請求項１２記載の生成装置と、
前記製品に関する品質データを収集する収集システムと、
を備えた処理システム。
前記製品に関する品質データを収集する収集システムと、
を備えた処理システム。
【請求項14】
請求項１～５のいずれか１つに記載の処理方法を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項15】
請求項１～５のいずれか１つに記載の処理方法を前記コンピュータに実行させるプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、処理方法、生成装置、処理システム、プログラム、及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
一般的に、不良が発生した際には、その対策が実行される。対策は、不良の改善に、より有効であることが好ましい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－８７１１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明が解決しようとする課題は、不良の改善により有効な対策を生成可能な、処理方法、生成装置、処理システム、プログラム、及び記憶媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
実施形態に係る処理方法は、コンピュータに、製品における不良モードの原因への対策を示す個別モデルを参照させる。さらに、前記処理方法は、前記コンピュータに、複数の前記不良モードのそれぞれについて、複数の前記原因に対してそれぞれ設定された複数の重みに応じて、複数の前記個別モデルを並べ替えて接続させることで、統合モデルを生成させる。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【図1】実施形態に係る処理方法を示すフローチャートである。
【図2】第１データベースに保存されるデータの一例である。
【図3】第２データベースに保存されるデータの一例である。
【図4】生成される統合モデルの一例である。
【図5】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図6】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図7】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図8】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図9】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図10】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図11】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図12】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図13】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図14】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図15】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図16】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図17】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図18】第３データベースに記憶されるデータの一例である。
【図19】実施形態に係る処理方法に利用可能なデータの一例である。
【図20】実施形態に係る処理方法に利用可能なデータの一例である。
【図21】実施形態に係る処理方法に利用可能なデータの一例である。
【図22】実施形態に係る処理方法に利用可能なデータの一例である。
【図23】統合モデルを例示する模式図である。
【図24】統合モデルを例示する模式図である。
【図25】実施形態に係る処理システムを示す模式図である。
【図26】実装基板の製造ラインを示す模式図である。
【図27】実施例に係る処理システムを示す模式図である。
【図28】実施形態に係る生成装置による出力例である。
【図29】実施形態に係る生成装置による出力例である。
【図30】実施形態に係る生成装置による出力例である。
【図31】実施形態に係る生成装置による出力例である。
【図32】実施形態に係る生成装置による出力例である。
【図33】実施形態に係る生成装置による出力例である。
【図34】実施形態に係る生成装置による出力例である。
【図35】ハードウェア構成を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【0008】
図１は、実施形態に係る処理方法を示すフローチャートである。図２は、第１データベースに保存されるデータの一例である。図３は、第２データベースに保存されるデータの一例である。図４は、生成される統合モデルの一例である。
本実施形態は、製品を改善するためのモデルを生成するための処理方法に関する。図１に示すように、処理方法Ｍ１は、ステップＳ１～Ｓ７を含む。
本実施形態は、製品を改善するためのモデルを生成するための処理方法に関する。図１に示すように、処理方法Ｍ１は、ステップＳ１～Ｓ７を含む。
【0009】
まず、第１データベース及び第２データベースを参照する（ステップＳ１）。第１データベースは、製品で発生しうる不良モードと、不良モードの原因と、原因の重みと、を記憶する。第２データベースは、原因と、その対策を示す個別モデルと、記憶する。
【0010】
図２に示すように、第１データベース１００には、複数の不良モード１１０が記憶され、各不良モード１１０に対して１つ以上の原因１２０が紐付けられる。また、それぞれの原因１２０には、重み１３０が設定される。不良モード１１０は、製品で発生しうる不良（不具合、機能不全、失敗、故障など）を示す様式分類である。原因１２０は、不良モード１１０の原因を示す。１つの不良モード１１０には、１つ以上の原因１２０が紐付けられる。重み１３０は、原因１２０の重要性を示す。この例では、重みが大きいほど、原因１２０の重要性が高いことを示している。例えば、重み１３０が大きいほど、その原因１２０が、不良モード１１０の原因である可能性が高いことを示す。又は、重み１３０が大きいほど、その原因１２０の解消が、不良モード１１０の改善により大きく寄与することを示す。
【0011】
異なる不良モード１１０に対して、共通の原因１２０が設定されうる。図２の例では、「ブリッジ」の不良モード１１１と「位置ずれ」の不良モード１１２に対して、同じ「印刷ずれ」の原因１２１及び１２２が紐付けられている。この場合でも、原因１２１の重み１３１と、原因１２２の重み１３２と、は互いに異なりうる。それぞれの原因１２０の不良モード１１０への影響は、不良モード１１０ごとに異なりうるためである。「マウントずれ」についても、同様である。
【0012】
図３に示すように、第２データベース２００は、複数の原因２１０及び複数の個別モデル２２０を記憶する。原因２１０は、原因１２０と紐付けられており、不良モード１１０の原因を示す。個別モデル２２０は、原因２１０への対策を示す。１つの原因２１０には、１つの個別モデル２２０が紐付けられる。個別モデル２２０は、人によって実行されても良い。個別モデル２２０の少なくとも一部が、プログラミング言語で記述され、コンピュータによって自動的に実行されても良い。
【0013】
第１データベース１００において内容が同じである複数の原因１２０は、１つの原因２１０と紐付けられる。例えば、図２では、「印刷ずれ」の原因１２１及び１２２は、ともに原因２１１と紐付けられる。原因２１１と紐付けられた個別モデル２２１が、原因１２１及び１２２への対策である。
【0014】
各個別モデル２２０は、判断２２０ａ、処理２２０ｂ、終了端子２２０ｃ、及びリターン端子２２０ｄを含む。判断２２０ａは、原因２１０が発生しているか判断するためのステップである。図３に示す例では、いずれの個別モデル２２０も、１つ目のステップが、判断ステップである。判断２２０ａの前に、処理、準備、入出力、表示などから選択される１つ以上の別のステップが実行されても良い。１つ目のステップは、メインルーチンである統合モデルで最初に実行されるステップとなりうる。判断２２０ａにおいて原因２１１が発生していると判断される場合、処理２２０ｂのステップが実行される。終了端子２２０ｃは、その個別モデル２２０及び統合モデルの終了を示す。処理２２０ｂが実行されると、個別モデル２２０及び統合モデルが終了する。判断２２０ａにおいて、原因２１１が発生していると判断されない場合、リターン端子２２０ｄに進み、別の個別モデル２２０の１つ目のステップが実行される。リターン端子２２０ｄが別の個別モデル２２０と接続されていない場合は、統合モデルが終了する。
【0015】
次に、第１データベースの不良モードごとに、各原因に設定された重みに応じて、第２データベースに記憶された個別モデルを並べ替えて互いに接続する（ステップＳ２）。これにより、統合モデルが生成される。
【0016】
図２に示す例では、「ブリッジ」の不良モード１１１について、「印刷体積過多」の重みは、「マウントずれ」の重みよりも大きい。「マウントずれ」の重みは、「印刷ずれ」の重みよりも大きい。図４に示すように、重みに応じて、「マウントずれ」に対する個別モデルは、「印刷ずれ」への個別モデルよりも上位に配置される。「印刷体積過多」への個別モデルは、「マウントずれ」への個別モデルよりも上位に配置される。個別モデル同士の間で、リターン端子と最初のステップが接続され、不良モードを改善するための統合モデル２５０が生成される。
【0017】
次に、製品に不良が発生したか判断する（ステップＳ３）。例えば、生産途中又は生産後の検査工程において、製品が検査される。検査結果に基づき、製品の品質データが、所定のデータベース又は端末装置に入力される。検査において不良が確認されると、その情報は品質データに含まれる。
【0018】
不良が発生したことを示す情報が品質データに含まれる場合には、その不良が分類される不良モードについて生成された統合モデルを実行する（ステップＳ４）。例えば、品質データが「ブリッジ」の発生を示す情報を含む場合には、生成された複数の統合モデルから、ブリッジに対応する統合モデルが抽出される。抽出された図４に示す統合モデルが、実行される。
【0019】
統合モデルは、人によって実行されても良い。統合モデルの少なくとも一部が、プログラミング言語で記述され、コンピュータによって自動的に実行されても良い。統合モデルの実行時には、原因に関する確認データが収集される。例えば、図４に示す統合モデルが実行される場合、まず、コンピュータは、はんだペーストの印刷体積が多すぎないか調べるように、指示を出力装置に出力する。コンピュータは、人による確認結果を示す確認データを受け付ける。確認データは、検査装置によって自動的に収集されても良い。例えば、印刷体積が多すぎることを示す確認データが入力されると、コンピュータは、スキージの摩耗又は傷を確認するように指示を出力する。また、コンピュータは、その確認データを入力するように指示を出力し、確認データの入力を受け付ける。
【0020】
なお、１つの個別モデルにおける処理は、１つのプログラムファイルに記述されても良いし、複数のプログラムファイルに分割して記述されても良い。同様に、統合モデルにおける処理は、１つのプログラムファイルに記述されても良いし、複数のプログラムファイルに分割して記述されても良い。プログラムファイルごとに、実行主体が異なっても良い。
【0021】
統合モデルの実行によって得られた確認データは、第３データベースに記録される（ステップＳ５）。第３データベースは、対象の製品について、各原因の発生回数、製品の生産ラインの構成などを記憶する。
【0022】
第１データベースに保存された原因の重みは、第３データベースに記憶されたデータに基づいて設定される。第３データベースに記憶されたデータが更新されると、第１データベースの重みが変化する可能性がある。重みが変化すると、統合モデルに含まれる個別モデルの順序が変化する可能性がある。そのため、重みが変化された場合に、統合モデルを更新する必要があるか判断する（ステップＳ６）。
【0023】
統合モデルを更新する必要がある場合、重みを更新する（ステップＳ７）。その後、ステップＳ１が再度実行される。すなわち、更新後の重みに応じて、新たな統合モデルが生成される。
【0024】
図５～図１８は、第３データベースに記憶されるデータの一例である。
第１データベースの重みは、第３データベースに記憶されたデータに基づくスコアに応じて変動する。図５に示すテーブル３１０は、不良モード３１１、対策ＩＤ３１２、対策３１３、及び件数３１４を含む。不良モード３１１は、第１データベースの不良モード１１０と対応する。対策３１３は、原因に対する個別モデルを示す。対策ＩＤ３１２は、それぞれの対策３１３を識別するための文字である。なお、不良モード３１１の名称と対策３１３の名称の組み合わせによって各対策３１３を識別できる場合は、対策ＩＤ３１２は省略されても良い。件数３１４は、発生した不良モードが対策３１３によって解決された件数を示す。換言すると、件数３１４は、対策３１３に対応する原因の発生件数を示す。対策３１３によって不良モード３１１が解決されるほど、その対策３１３が有効であることを示す。例えば、件数３１４が多いほど、対策３１３のスコアが大きく設定され、対策３１３と紐付けられる原因１２０の重みは大きく設定される。件数３１４がスコアとして用いられても良い。
第１データベースの重みは、第３データベースに記憶されたデータに基づくスコアに応じて変動する。図５に示すテーブル３１０は、不良モード３１１、対策ＩＤ３１２、対策３１３、及び件数３１４を含む。不良モード３１１は、第１データベースの不良モード１１０と対応する。対策３１３は、原因に対する個別モデルを示す。対策ＩＤ３１２は、それぞれの対策３１３を識別するための文字である。なお、不良モード３１１の名称と対策３１３の名称の組み合わせによって各対策３１３を識別できる場合は、対策ＩＤ３１２は省略されても良い。件数３１４は、発生した不良モードが対策３１３によって解決された件数を示す。換言すると、件数３１４は、対策３１３に対応する原因の発生件数を示す。対策３１３によって不良モード３１１が解決されるほど、その対策３１３が有効であることを示す。例えば、件数３１４が多いほど、対策３１３のスコアが大きく設定され、対策３１３と紐付けられる原因１２０の重みは大きく設定される。件数３１４がスコアとして用いられても良い。
【0025】
図６は、検査機の有無に応じたスコアを示すテーブル３２０である。テーブル３２０は、検査機種別３２１、スコア３２２、及びスコア３２３を含む。スコア３２２は、検査機が設けられる場合のスコアを示す。スコア３２３は、検査機が設けられない場合のスコアを示す。検査機が設けられる工程では、不良が検出され易い。不良が検出されることで、その後の工程への影響を低減できる。そのため、図６に示すように、各工程における検査機の有無に応じて、スコアが変化しても良い。具体的には、検査機が設けられる場合、検査機が設けられない場合に比べて、スコアが小さく設定される。
【0026】
図５及び図６に示すデータに基づいて、図７に示すテーブル３３０が生成されても良い。テーブル３３０は、不良モード３３１、対策ＩＤ３３２、対策３３３、件数３３４、工程３３５、検査機スコア３３６、及び総合スコア３３７を含む。不良モード３３１、対策ＩＤ３３２、対策３３３、及び件数３３４は、テーブル３１０の不良モード３１１、対策ＩＤ３１２、対策３１３、及び件数３１４にそれぞれ対応する。工程３３５は、不良モード３３１が発生しうる工程を示す。検査機スコア３３６は、工程に検査機が設けられているか否かに応じたスコアであり、図６に示すテーブル３２０に基づく。総合スコア３３７は、件数３３４及び検査機スコア３３６に基づく総合的なスコアである。この例では、総合スコア３３７は、件数３３４と検査機スコア３３６との積により算出されている。
【0027】
【0028】
件数３３４は、対応する原因の発生時期に応じて調整されても良い。一例として、件数３３４に基づくスコアをＳｃ、過去の全ての発生件数をｎａｌｌ、過去の直近ｍヶ月間の発生件数をｎｍ、任意の係数をα（０≦α≦１）としたとき、スコアＳｃは、以下の式で表される。
Ｓｃ＝α×ｎｍ／ｎａｌｌ＋（１－α）×（ｎａｌｌ－ｎｍ）／ｎａｌｌ
例えば、直近のｍヶ月の重みへの影響を大きくする場合、０．５＜α≦１に設定される。直近のｍヶ月の重みへの影響を小さくする場合、０≦α＜０．５に設定される。α＝０．５のとき、期間による重みはない。総合スコア３３７は、調整された件数３３４に基づくスコアＳｃと、検査機スコア３３６と、に基づいて設定される。
Ｓｃ＝α×ｎｍ／ｎａｌｌ＋（１－α）×（ｎａｌｌ－ｎｍ）／ｎａｌｌ
例えば、直近のｍヶ月の重みへの影響を大きくする場合、０．５＜α≦１に設定される。直近のｍヶ月の重みへの影響を小さくする場合、０≦α＜０．５に設定される。α＝０．５のとき、期間による重みはない。総合スコア３３７は、調整された件数３３４に基づくスコアＳｃと、検査機スコア３３６と、に基づいて設定される。
【0029】
時期として、季節が考慮されても良い。件数３３４に基づくスコアをＳｃ、過去の全ての発生件数をｎａｌｌ、春（３月－５月）における発生件数をｎＳｐｒｉｎｇ、夏（６月－８月）における件数をｎＳｕｍｍｅｒ、秋（９月－１１月）における発生件数をｎＡｕｔｕｍｎ、冬（１２月－２月）における発生件数をｎＷｉｎｔｅｒ、任意の係数をα１～α４としたとき、スコアＳｃは、以下の式で表される。係数α１～α４のそれぞれは、０以上１以下であり、α１～α４の和が１となるように設定される。
Ｓｃ＝（α１×ｎＳｐｒｉｎｇ＋α２×ｎＳｕｍｍｅｒ＋α３×ｎＡｕｔｕｍｎ＋α４×ｎＷｉｎｔｅｒ）／４×ｎａｌｌ
例えば、ステップＳ３の発生が冬である場合に、冬の発生件数の重みへの影響を、他よりも大きくする場合、係数α４は、係数α１～α３よりも大きく設定される。
Ｓｃ＝（α１×ｎＳｐｒｉｎｇ＋α２×ｎＳｕｍｍｅｒ＋α３×ｎＡｕｔｕｍｎ＋α４×ｎＷｉｎｔｅｒ）／４×ｎａｌｌ
例えば、ステップＳ３の発生が冬である場合に、冬の発生件数の重みへの影響を、他よりも大きくする場合、係数α４は、係数α１～α３よりも大きく設定される。
【0030】
図８に示すテーブル３４０は、経過年数３４１及びスコア３４２～３４４を含む。経過年数３４１は、生産ラインに設けられる製造装置が製造されてからの経過年数を示す。一般的に、製造装置が古いほど、その工程において不良が発生し易い。不良が発生する可能性が高いほど、スコアは大きく設定される。スコア３４２～３４４は、具体的な工程ごとのスコアを示す。製造装置と不良との相関性は、工程ごとに異なる。このため、工程と経過年数との組み合わせごとにスコアが設定される。
【0031】
図９（ａ）に示すテーブル３５１は、ライン運用３５１ａ、スコア３５１ｂ、及び３５１ｃを含む。ライン運用３５１ａは、各工程又は各生産ラインでの運用方式に関する情報を示す。スコア３５１ｂ及び３５１ｃは、それぞれのライン運用方式における生産方式に応じたスコアを示す。一般的に、特定の製品のみを生産する専用ラインでは、生産される製品の数が１つであり、段取り替えによる製造条件の変更がない。このため、状態の変化が少なく、一度安定な状態をつくることができれば、不良は発生し難い。従ってスコアは小さく設定される。一方で、大量ではあるが複数種類の製品が生産されるライン、又は少量で多くの品種が生産されるラインでは、不良が発生しやすく、全体に対する不良の割合が高くなる。生産現場への影響が大きいため、スコアは大きく設定される。
【0032】
図９（ｂ）に示すテーブル３５２は、ある作業について、作業方式３５２ａ、スコア３５２ｂ、及びアスコア３５２ｃを含む。一般的に、人による作業が増えるほど、不良の発生する可能性も高くなる。このため、人による作業が存在する場合、人による作業が無い場合に比べて、スコアが大きく設定される。
【0033】
図９（ｃ）に示すテーブル３５３は、基板を分割する作業について、各作業方式におけるスコア３５３ａ～３５３ｅを含む。図９（ｂ）～図９（ｃ）に示すように、具体的な運用方式と不良の発生の可能性との関係、又は運用方式と不良による影響との関係に応じて、各スコアが設定されても良い。図８及び図９（ａ）～図９（ｃ）のような生産ラインの構成に基づいてスコアが設定されることで、重みをより適切に設定できる。
【0034】
図１０に示すテーブル３６０は、規模３６１及びスコア３６２～３６４を含む。規模３６１は、製品の生産現場の人員規模を示す。スコア３６２～３６４は、規模に応じた、ケースごとのスコアを示す。ケース１では、人員の規模が小さいほど、スコアが大きく設定される。例えば、規模が小さいほど、ノウハウの蓄積が少ない傾向にある。実行される個別モデルの数を増やすことで、ノウハウを増強できる。この考えに基づく場合、ケース１のようにスコアが設定される。ケース２では、人員の規模が小さいほど、スコアが小さく設定される。規模が小さい事業体では、個別モデルを実行するマンパワーが不足し、必要な最低限の個別モデルの実行のみが求められることもある。この考えに基づく場合、ケース２のようにスコアが設定される。ケース１と２の両方を考慮し、ケース３のようにスコアが設定されても良い。いずれのケースでのスコアが使用されるかは、処理方法Ｍ１の実行前に決定される。
【0035】
図１１に示すテーブル３７０は、スキルレベル３７１、割合３７２、及び倍率３７３を含む。図１０に示すデータに対して、図１１に示すような各スキルレベルの割合がさらに考慮されても良い。スキルレベル３７１は、生産現場での作業者のスキルレベル（熟練度）を示す。割合３７２は、全体の作業者の数に対する、各スキルレベルの作業者の数の割合を示す。倍率３７３は、テーブル３６０のスコアに掛け合わされる倍率を示す。熟練者が居ない、又はビギナーが過度に多い生産現場では、不良が発生する可能性が高い。いずれかのスキルレベルの作業者の割合が、割合３７２で指定されている範囲から外れている場合、テーブル３６０のスコアに、設定された倍率３７３が掛け合わされる。
【0036】
図１２に示すテーブル３８０は、要素３８１、人員３８２、及び倍率３８３を含む。図７又は図１０に示すデータに対して、図１２に示すような工程ごとの要素がさらに考慮されても良い。要素３８１は、工程における設備、処理などを示す。人員３８２は、各要素３８１に関わる人員の数を示す。倍率３８３は、工程に関するスコアに掛け合わされる倍率を示す。一般的に、人員が多いほど、個別モデルを実行するためのマンパワーが十分である可能性が高い。このため、人員が多いほど、倍率は低く設定される。不良の改善を優先する場合、倍率３８３として、人員の数に比例した値が設定されても良い。
【0037】
図１３に示すテーブル３９０は、付加要素３９１、スコア３９２、及びスコア３９３を含む。付加要素３９１は、作業者に関する付加的な要素を示す。この例では、付加要素３９１として、作業者の技術及び知識に関する「認定制度」、作業者による複数の生産ラインの掛け持ち、及び生産ラインの当日の人員変更が登録されている。作業者に関して認定制度が設けられている事業体では、製品の品質が確保されやすい。このため、認証制度が有る場合、認証制度が無い場合に比べて、スコアが低く設定される。作業者が複数の生産ラインを掛け持ちする場合、作業者が１つの生産ラインのみを担当する場合に比べて、不良が発生しやすい。このため、掛け持ちが有る場合、掛け持ちが無い場合に比べて、スコアが大きく設定される。このように、作業者に関する付加的な要素に応じて、重みが調整されても良い。
【0038】
図１４に示すテーブル４００は、工程人員４０１、スコア４０２、及びスコア４０３を含む。工程又は生産ラインにおける人員の数と、掛け持ちの有無と、の両方に基づくスコアが用いられても良い。掛け持ちすることで、人員を削減することができるが、多人数での掛け持ちは複数人の作業者間での連携が必要となり、抜け漏れや重複が発生しやすくなるため、管理が難しくなる。これらを考慮して、テーブル４００では、人員ごとに、掛け持ちの有無に応じてスコアが設定されている。
【0039】
図１５に示すテーブル４１０は、リペア工数４１１及びスコア４１２を含む。リペア工数４１１は、不良のリペアに必要な工数を示す。スコア４１２は、各リペア工数に対して設定されたスコアを示す。不良のリペアに必要な工数が長いほど、その不良の発生頻度は低いことが望ましい。このため、リペア工数が長いほど、スコアは大きく設定される。例えば、第１データベースに登録された原因ごとに、リペアに必要な工数が予め登録される。登録されたリペア工数に応じて、各原因のリペア工数に関するスコアが設定される。
【0040】
図１６に示すテーブル４２０は、単価４２１及びスコア４２２を含む。単価４２１は、製品の部品の単価を示す。図１６の例では、単価がランク分けされて示されている。例えば、単価４２１として、プリント回路板の単価が用いられる。スコア４２２は、各単価４２１に対して設定されたスコアを示す。単価が高いほど、その製品に対する不良の発生頻度は低いことが望ましい。このため、単価が高いほど、スコアは大きく設定される。例えば、製品に使用される部品のリストが、予め用意される。リスト中で、不良モードと関連する部品、及びスコア設定の対象となる部品が、予め指定される。部品ごと且つ不良モードごとに、統合モデルが生成される。部品ごとの単価に応じて、統合モデルにおける個別モデルの順序が異なりうる。
【0041】
製品の生産難易度に応じてスコアが設定されても良い。図１７（ａ）に示すテーブル４３１は、基板サイズ４３１ａ及びスコア４３１ｂを含む。基板サイズ４３１ａは、プリント回路板又はプリント配線板のサイズである。基板サイズが大きいほど、生産難易度は増大する。このため、基板サイズが大きいほど、スコアは大きく設定される。図１７（ｂ）に示すテーブル４３２は、部品点数４３２ａ及びスコア４３２ｂを含む。部品点数４３２ａは、１つの基板に設けられた部品の点数を示す。部品点数が多いほど、生産難易度は増大する。このため、部品点数が多いほど、スコアは大きく設定される。図１７（ｃ）に示すテーブル４３３は、実装密度４３３ａ及びスコア４３３ｂを含む。実装密度４３３ａは、１つの基板への実装密度を示す。実装密度が高いほど、生産難易度は増大する。このため、実装密度が高いほど、スコアは大きく設定される。図１７（ｄ）に示すテーブル４３４は、間隔４３４ａ及びスコア４３４ｂを含む。間隔４３４ａは、１つの基板に含まれる部品同士の間隔の平均値又は最小値を示す。間隔が狭いほど、生産難易度は増大する。このため、間隔が狭いほど、スコアは大きく設定される。図１７（ｅ）に示すテーブル４３５は、形状４３５ａ及びスコア４３５ｂを含む。形状４３５ａは、使用される基板の形状が一般的か特殊かを示す。特殊な形状の基板が用いられる場合、一般的な形状の基板が用いられる場合に比べて、生産難易度は増大する。このため、特殊な形状の基板が用いられる場合、一般的な形状の基板が用いられる場合に比べて、スコアは大きく設定される。
【0042】
製品に含まれる部品の仕様に応じてスコアが設定されても良い。図１８（ａ）に示すテーブル４４１は、機能４４１ａ及びスコア４４１ｂを含む。機能４４１ａは、部品の機能を示す。高機能な部品ほど、製品の品質への影響が大きいため、スコアが大きく設定される。図１８（ｂ）に示すテーブル４４２は、価格４４２ａ及びスコア４４２ｂを含む。価格４４２ａは、対象の部品の価格を示す。価格が高いほど、その部品に関する不良の発生頻度は低いことが望ましい。このため、価格が高いほど、スコアは大きく設定される。図１８（ｃ）に示すテーブル４４３は、面積４４３ａ及びスコア４４３ｂを含む。面積４４３ａは、対象の部品の面積を示す。部品の面積が小さいほど、その部品の実装難易度が増大する。面積が大きくなるほど、難易度は低減するが、ある一定以上の面積を超えると、再び難易度が増大する。このため、中間の面積のスコアが小さく設定される。図１８（ｄ）に示すテーブル４４４は、高さ４４４ａ及びスコア４４４ｂを含む。高さ４４４ａは、対象の部品の高さ寸法を示す。部品が高いほど、その部品の実装難易度が増大する。このため、部品が高いほど、スコアは大きく設定される。図１８（ｅ）に示すテーブル４４５は、電極ピッチ４４５ａ及びスコア４４５ｂを含む。電極ピッチ４４５ａは、対象の部品内の電極ピッチを示す。ピッチが狭いほど、生産難易度は増大する。このため、ピッチが狭いほど、スコアは大きく設定される。例えば、部品の仕様に応じたスコアＳｃ０は、スコア４４１ｂとして設定されたスコアＳｃ１、スコア４４２ｂとして設定されたスコアＳｃ２、スコア４４３ｂとして設定されたスコアＳｃ３、スコア４４４ｂとして設定されたスコアＳｃ４、及びスコア４４５ｂとして設定されたスコアＳｃ５を用いて、以下の式により決定される。
Ｓｃ０＝Ｓｃ１×Ｓｃ２×（Ｓｃ３＋Ｓｃ４＋Ｓｃ５）
Ｓｃ０＝Ｓｃ１×Ｓｃ２×（Ｓｃ３＋Ｓｃ４＋Ｓｃ５）
【0043】
製品の生産環境に関するスコアが設定されても良い。例えば、温度、湿度、風量、風速、イオナイザーの有無、及びパーティクルカウンターの計測結果のそれぞれにスコアが設定されても良い。具体例として、パーティクルが少ない空間で製品が生産される場合、パーティクルが多い空間で製品が生産される場合に比べて、不良の発生する可能性が低下する。このため、スコアも小さく設定される。
【0044】
図１９～図２２は、実施形態に係る処理方法に利用可能なデータの一例である。
上述した、ラインとそこで使用される装置との関係、製品と生産ラインにおける工程との関係、第１データベースと第２データベースとの間でのデータの紐付などについては、図１９～図２２に示す各テーブルを参照することができる。図１９～図２２に示す各テーブルについては、第１～第３データベースのいずれかに記憶されても良いし、これらとは別のデータベースに記憶されても良い。
上述した、ラインとそこで使用される装置との関係、製品と生産ラインにおける工程との関係、第１データベースと第２データベースとの間でのデータの紐付などについては、図１９～図２２に示す各テーブルを参照することができる。図１９～図２２に示す各テーブルについては、第１～第３データベースのいずれかに記憶されても良いし、これらとは別のデータベースに記憶されても良い。
【0045】
図１９に示すテーブル４５０は、種別４５１、名称４５２、マシンＩＤ４５３、メーカ４５４、ライン４５５、製造年４５６、及び経過年数４５７を含む。種別４５１は、ラインで使用される装置の種類を示す。名称４５２は、その装置に対する名称（ラインでの通名）を示す。マシンＩＤ４５３は、その装置を識別するための文字である。ライン４５５は、その装置が設けられたラインを示す。製造年４５６は、その装置が製造された年を示す。製造年４５６には、より詳細に、さらに月日が登録されていても良い。経過年数４５７は、その装置が製造されてから経過した年数を示す。図１９に示すテーブル４５０を用いて、図８に示すテーブル３４０の経過年数３４１及びスコア３４２～３４４を計算できる。又は、図８に示すテーブル３４０の代わりに、経過年数に応じたスコアを算出するための数式が、第３データベースに記憶されても良い。
【0046】
図２０に示すテーブル４６０は、製品名４６１、型番４６２、基板サイズ４６３、部品点数４６４、部品間隔４６５、及び各工程の有無を示すデータ４６６～４７２を含む。型番４６２は、製品の型式を示す文字列である。基板サイズ４６３、部品点数４６４、及び部品間隔４６５は、図１７に示す、基板サイズ４３１ａ、部品点数４３２ａ、及び間隔４３４ａに対応する。データ４６６～４７２において、「０」は、標記の工程がその製品の生産ラインに存在しないことを示す。「１」は、標記の工程がその製品の生産ラインに存在することを示す。図２０に示すテーブル４６０は、図１７及び図１８に示す各テーブルのスコアを導出する際に利用できる。
【0047】
図２１に示すテーブル５００は、不良モード５０１及びデータ５０２～５１８を含む。不良モード５０１は、第１データベース１００に登録された不良モード１１０に対応する。データ５０２～５１８は、各工程における不良モードの存在を示す。「０」は、標記の工程でその不良モードが発生しないことを示す。「１」は、標記の工程でその不良モードが発生しうることを示す。
【0048】
図２２に示すテーブル５２０は、原因５２１及びデータ５２２～５３８を含む。原因５２１は、第１データベース１００に登録された原因１２０に対応する。データ５２２～５３８は、各工程において、不良モードと関係する原因の存在を示す。「０」は、標記の工程で、その原因が不良モードとは関係しないことを示す。「１」は、標記の工程で、その原因が不良モードと関係しうることを示す。
【0049】
図２１及び図２２に示すテーブル５００及び５２０を用いて、第１データベース１００に記憶された不良モード１１０及び原因１２０を、第２データベース２００に記憶された原因２１０及び個別モデル２２０と紐付けることができる。
【0050】
その他、各製品の名称、各製品の工程、それらの工程の順序などを示すテーブルを用いてもよい。
【0051】
第１データベースの重みは、以上で説明した第３データベースのデータの少なくともいずれかを基に設定される。すなわち、第１データベースの重みは、各原因の発生回数に基づくスコア、生産ラインの構成に基づくスコア、生産現場での人員規模に基づくスコア、各不良モードへのリペア工数に基づくスコア、部品の価格に基づくスコア、製品の生産難易度に基づくスコア、製品に含まれる部品の種類に基づくスコア、製品の生産環境に基づくスコア、製品の製造装置の経過年数に基づくスコア、及び各原因の発生時期に基づくスコアからなる第１群より選択される１つ以上を用いて決定される。第１群から選択される１つ以上のスコアを用いることで、重みをより適切に設定できる。この結果、不良の改善により有効な統合モデルを生成可能となる。
【0052】
例えば、各データのスコアの入力に応じて、各原因の重みを出力する重み付けモデルが予め用意される。このモデルに、第３データベースに記憶された各データのスコアを入力し、各原因の重みを取得する。例えば、モデルは、ニューラルネットワークを含む。入力層の複数の端子には、複数のデータのスコアがそれぞれ入力される。出力層の複数の端子からは、複数の原因の重みがそれぞれ出力される。
【0053】
ニューラルネットワークの各ノード間の重みには、ユーザ又は予め定められたルールによって初期値が設定される。重み付けモデルからの重みに基づく統合モデルが実行されるたびに、ユーザは、その統合モデルに対するフィードバックを入力する。又は、検査機、ニューラルネットワークなどの判定結果に基づき、システムが自動でフィードバックを入力しても良い。例えば、フィードバックは、実際に不良モードを改善できた対策を含む。重み付けモデルは、フィードバックに基づき、その対策に対する重みがより大きく出力されるように、学習される。
【0054】
又は、ニューラルネットワークは、教師有り学習によって予め学習されても良い。ニューラルネットワークの学習には、複数の学習データが用いられる。各学習データは、入力データ及び教示データを含む。入力データは、入力層に入力される各データのスコアを含む。教示データは、入力データに対応する各原因の重みを含む。入力データの入力に応じて、教示データが出力されるように、ニューラルネットワークが学習される。
【0055】
図２３及び図２４は、統合モデルを例示する模式図である。なお、図２３及び図２４では、各個別モデルの具体的な内容は省略されている。
図２３に示す統合モデルでは、ある不良モードについて、個別モデルＡ１～Ａ６が並べられている。ＷＡ１～ＷＡ６は、個別モデルＡ１～Ａ６に対応する原因の重みをそれぞれ示す。重みに応じて、各個別モデルを実行するか否かが決定されても良い。一例として、重みに対する閾値が、２に設定される。対応する重みが２を超える個別モデルのみが実行される。統合モデルが実行される際、個別モデルＡ１から順に実行されるが、対応する重みが２以下である個別モデルＡ５及びＡ６は、実行されない。
図２３に示す統合モデルでは、ある不良モードについて、個別モデルＡ１～Ａ６が並べられている。ＷＡ１～ＷＡ６は、個別モデルＡ１～Ａ６に対応する原因の重みをそれぞれ示す。重みに応じて、各個別モデルを実行するか否かが決定されても良い。一例として、重みに対する閾値が、２に設定される。対応する重みが２を超える個別モデルのみが実行される。統合モデルが実行される際、個別モデルＡ１から順に実行されるが、対応する重みが２以下である個別モデルＡ５及びＡ６は、実行されない。
【0056】
又は、統合モデルは、対応する重みが閾値を超える個別モデルのみから構成されても良い。図２４に示す統合モデルでは、個別モデルＡ１～Ａ４が並べられている。この統合モデルには、個別モデルＡ５及びＡ６が含まれていない。この結果、対応する重みが２以下である個別モデルＡ５及びＡ６は、実行されない。図２３及び図２４のいずれの例においても、統合モデルの実行中には、個別モデルＡ５及びＡ６における確認データは入力されない。
【0057】
重みに応じて実行される個別モデルが選定されることで、重要性の高い個別モデルのみが実行される。例えば、不良モードが改善される可能性の低い個別モデルの実行が抑制され、統合モデルの実行時における作業者による確認の負担を低減できる。
【0058】
また、実行される個別モデルの数は、図１０～図１４に示すテーブル３６０～４００のような、全ての原因の重みに関わるスコアを調整することで、制御できる。例えば、テーブル３６０、３９０，又は４００におけるスコアが大きくなるほど、もしくはテーブル３７０又は３８０における倍率が大きくなるほど、各原因の重みは一様に大きくなる。これにより、実行される個別モデルの数が増える。例えば、統合モデルを実行可能なマンパワーに応じて、原因の重みに関わるスコアが調整される。複数の製造拠点をもつ企業では、テーブル３６０を使用しないことで企業内で統一することも可能であり、テーブル３６０を使用することで拠点ごとの能力に合わせてスコアを調整することができる。
【0059】
実施形態の利点を説明する。
製品に不良が発生した際、一般的には、その改善のための対策が実行される。人が対策を考える場合、対策の内容は、その人の経験、知識などに依存する。このため、対策にばらつきが生じる。考えうる対策の一覧を予め用意しておき、不良が発生したときに、列挙された対策を実行することも考えられる。この場合、対策が実行される順序が、改善までに要する時間に影響する。すなわち、改善に有効な対策がより早く実行されるほど、より短い時間で不良が改善される。しかし、順序は、人の経験、知識などに依存する。順序の決定は、人への負担にもなる。特に、製品によっては、１つの不良モード対して多くの原因が存在する。また、異なる不良モードの間に、共通の原因が存在する場合もある。このため、不良モードに応じた対策を人が適切に決定することは、容易ではない。
製品に不良が発生した際、一般的には、その改善のための対策が実行される。人が対策を考える場合、対策の内容は、その人の経験、知識などに依存する。このため、対策にばらつきが生じる。考えうる対策の一覧を予め用意しておき、不良が発生したときに、列挙された対策を実行することも考えられる。この場合、対策が実行される順序が、改善までに要する時間に影響する。すなわち、改善に有効な対策がより早く実行されるほど、より短い時間で不良が改善される。しかし、順序は、人の経験、知識などに依存する。順序の決定は、人への負担にもなる。特に、製品によっては、１つの不良モード対して多くの原因が存在する。また、異なる不良モードの間に、共通の原因が存在する場合もある。このため、不良モードに応じた対策を人が適切に決定することは、容易ではない。
【0060】
これらの課題について、実施形態に係る処理方法では、まず、個別モデルが参照される。個別モデルは、製品における不良モードの原因への対策を示し、予め用意される。次に、複数の不良モードのそれぞれについて、統合モデルが生成される。統合モデルは、複数の個別モデルを並べ替えて接続することで、生成される。このとき、複数の個別モデルの順序は、複数の原因に対してそれぞれ設定された複数の重みに応じて決定される。そして、これらの処理は、コンピュータにより実行可能である。
【0061】
実施形態によれば、不良モードごとに統合モデルが生成される。このため、いずれかの不良が発生したときには、その不良モードに応じた適切な統合モデルを実行できる。また、各統合モデルは、重要性又は有効性を示す重みに応じて、複数の個別モデルが並べ替えて生成される。このため、個別モデルの順序が人の知識、経験などに依存しない。また、生成された統合モデルによれば、改善により有効な個別モデルが、より早く実行され、改善までの時間を短縮できる。さらに、複数の統合モデルの生成がコンピュータにより実行されるため、人の負担を低減できる。
【0062】
実施形態によれば、不良の改善に有効な統合モデルを自動的に生成できる。
【0063】
実施形態は、特に、基板実装工程を経て生産される製品、及び樹脂成型工程又はダイカスト工程を経て生産される製品などに有効である。これらの工程では、特に多様な不良が発生しうる。また、不良の原因も多岐に亘る。このため、人による不良への対策の決定が困難である。実施形態によれば、このような工程を経て生産される製品の不良についても、有効な対策を自動的に生成可能である。
【0064】
図２５は、実施形態に係る処理システムを示す模式図である。
図１に示す処理方法Ｍ１は、図２５に示す処理システム１により実行可能である。処理システム１は、生成装置１０、収集システム２０、第１記憶装置３１、第２記憶装置３２、第３記憶装置３３、及び実行装置４０を含む。
図１に示す処理方法Ｍ１は、図２５に示す処理システム１により実行可能である。処理システム１は、生成装置１０、収集システム２０、第１記憶装置３１、第２記憶装置３２、第３記憶装置３３、及び実行装置４０を含む。
【0065】
生成装置１０は、図１に示すフローチャートを実行し、統合モデルを生成する。実行装置４０は、統合モデルにおける少なくとも一部のステップを実行する。生成装置１０及び実行装置４０は、コンピュータである。実行装置４０としての機能を、生成装置１０が備えていても良い。収集システム２０は、品質データを収集する。収集システム２０は、各生産ラインに設けられた検査機を含む。例えば、製造実行システム（Manufacturing Execution System：ＭＥＳ）の機能の一部を、収集システム２０として用いることができる。第１記憶装置３１～第３記憶装置３３は、それぞれ、第１データベース～第３データベースを記憶する。生成装置１０、収集システム２０、第１記憶装置３１～第３記憶装置３３、及び実行装置４０は、互いに有線通信、無線通信、又はインターネットを介して接続される。
【0066】
（実施例）
図２６は、実装基板の製造ラインを示す模式図である。
例えば図２６に示すように、実装基板の製造ライン６００は、印刷機６０２、印刷検査機６０４、マウンタ６０６、実装検査機６０８、リフロー炉６１０、及び外観検査機６１２を含み、基板６１４ａを処理する。基板６１４ａは、ＰＷＢである。ＰＷＢの基板６１４ａが製造ライン６００に投入され、電子部品が実装された実装基板（Printed Circuit Board：ＰＣＢ）である基板６１４ｂが製造される。
図２６は、実装基板の製造ラインを示す模式図である。
例えば図２６に示すように、実装基板の製造ライン６００は、印刷機６０２、印刷検査機６０４、マウンタ６０６、実装検査機６０８、リフロー炉６１０、及び外観検査機６１２を含み、基板６１４ａを処理する。基板６１４ａは、ＰＷＢである。ＰＷＢの基板６１４ａが製造ライン６００に投入され、電子部品が実装された実装基板（Printed Circuit Board：ＰＣＢ）である基板６１４ｂが製造される。
【0067】
印刷機６０２は、基板６１４ａにはんだペーストを印刷する。印刷検査機６０４は、はんだペーストが印刷された基板６１４ａを撮像する。印刷検査機６０４は、画像から、はんだペーストが適切に印刷されているか検査する。
【0068】
マウンタ６０６は、基板６１４ａの上に電子部品を実装する。図示した例では、複数のマウンタ６０６が、それぞれ複数の電子部品を１つの基板６１４ａの上に実装する。実装検査機６０８は、電子部品が実装された基板６１４ａを撮像する。実装検査機６０８は、画像から、電子部品が適切に実装されているか検査する。
【0069】
リフロー炉６１０は、基板６１４ａを加熱し、はんだペーストを溶融させる。基板６１４ａの温度が低下すると、はんだペーストが凝固し、実装された電子部品がはんだと電気的に接続される。これにより、基板６１４ｂが製造される。外観検査機６１２は、はんだ付けされた基板６１４ｂを撮像する。外観検査機６１２は、画像から、電子部品が適切にはんだ付けされているか検査する。
【0070】
図２７は、実施例に係る処理システムを示す模式図である。
例えば図２７に示すように、製造ライン６００に、処理システム１ａが適用される。処理システム１ａは、生成装置１０、収集システム２０、及び第１データベースＤＢ１～第４データベースＤＢ４を備える。
例えば図２７に示すように、製造ライン６００に、処理システム１ａが適用される。処理システム１ａは、生成装置１０、収集システム２０、及び第１データベースＤＢ１～第４データベースＤＢ４を備える。
【0071】
製造ライン６００及び処理装置６２０は、収集システム２０として機能する。具体的には、印刷機６０２、マウンタ６０６、及びリフロー炉６１０は、基板６１４ａの処理のために予め設定された設定条件又は処理時に測定された処理条件を、ネットワークを介して第４データベースＤＢ４に保存する。例えば、印刷機６０２は、印刷したはんだ量、印刷時の圧力、温度、印刷ヘッドの移動速度などを第４データベースＤＢ４に保存する。リフロー炉６１０は、リフロー時の温度、圧力などを第４データベースＤＢ４に保存する。
【0072】
印刷検査機６０４、実装検査機６０８、及び外観検査機６１２は、検査した基板６１４ａ又は６１４ｂの識別データ（ＩＤ）、検査結果が得られた時刻、検査機のＩＤ、検査条件、検査結果、検査結果に基づく品質データなどを、ネットワークを介して第４データベースＤＢ４に保存する。例えば、印刷検査機６０４及び実装検査機６０８は、それぞれ、標準位置に対するはんだ及び電子部品の位置のずれ量、ずれ量に基づく検査結果など第４データベースＤＢ４に保存する。外観検査機６１２は、電子部品からのはんだのはみ出し量、はみ出し量に基づく検査結果など第４データベースＤＢ４に保存する。
【0073】
また、各検査機は、得られたデータを、検査機に対応して設けられた処理装置６２０に送信する。処理装置６２０は、受信したデータをモニタ６２１（表示装置）に表示可能である。各検査機には、検査員６２５が配置される。検査員６２５は、モニタ６２１により、検査機から得られたデータを確認できる。検査機のデータから基板６１４ａ又は６１４ｂの不良が発見された場合、検査員６２５は、処理装置６２０を用いて不良に関するデータを第４データベースＤＢ４に保存しても良い。
【0074】
第１データベースＤＢ１には、複数の不良モード及び複数の原因が記憶される。第２データベースＤＢ２には、複数の原因及び複数の個別モデルが記憶される。生成装置１０は、第１データベースＤＢ１及び第２データベースＤＢ２にアクセスし、第１データベースＤＢ１及び第２データベースＤＢ２のデータから、統合モデルを予め生成する。また、生成装置１０は、第４データベースＤＢ４にアクセスし、第４データベースＤＢ４に保存されたデータを取得する。生成装置１０は、取得したデータを適宜互いに紐付ける。例えば、生成装置１０は、検査機ごとに、得られたデータを紐付ける。生成装置１０は、基板６１４ａ又は６１４ｂごとに、その基板６１４ａ又は６１４ｂの処理において得られたデータを紐付けても良い。
【0075】
生成装置１０は、得られたデータに、基板６１４ａ又は６１４ｂの不良を示すデータが含まれるか判断する。基板６１４ａ又は６１４ｂの不良を示すデータが有る場合、生成装置１０は、そのデータが示す不良モードに対応する統合モデルを実行する。すなわち、処理システム１ａでは、生成装置１０が、図２５に示す実行装置４０としての機能も有する。
【0076】
例えば、処理装置６２０はクライアントとして動作し、生成装置１０はネットワーク上のサーバとして動作する。生成装置１０によって統合モデルが実行されると、各個別モデルの対策がモニタ６２１に表示される。対策は、例えば検査員６２５により実行される。対策は、メンテナンス等を担当するエンジニアにより実行されても良い。ここでは、対策が検査員６２５によって実行される例について説明する。検査員６２５は、対策の結果を処理装置６２０に入力する。処理装置６２０は、入力されたデータを生成装置１０に送信する。
【0077】
生成装置１０は、統合モデルの実行中に得られたデータを、第３データベースＤＢ３に保存する。生成装置１０は、第３データベースＤＢ３へのデータの保存により、第１データベースＤＢ１の重みが変化する場合、統合モデルを更新する必要があるか判断する。統合モデルの更新が必要である場合、生成装置１０は、新たな統合モデルを生成する。
【0078】
図２８は、実施形態に係る処理装置による出力例である。図２９～図３４は、実施形態に係る生成装置による出力例である。
検査員は、検査機によって基板６１４ａ又は基板６１４ｂにおける不良が確認された場合、例えば図２８に示すユーザインタフェース（ＵＩ）７００にデータを入力する。ＵＩ７００には、入力欄７０１ａ～７０５ａ、アイコン７０１ｂ～７０５ｂ、及びアイコン７０６が表示されている。検査員は、ＵＩ７００を確認しながら、処理装置に備わる入力装置を用いてデータを入力する。
検査員は、検査機によって基板６１４ａ又は基板６１４ｂにおける不良が確認された場合、例えば図２８に示すユーザインタフェース（ＵＩ）７００にデータを入力する。ＵＩ７００には、入力欄７０１ａ～７０５ａ、アイコン７０１ｂ～７０５ｂ、及びアイコン７０６が表示されている。検査員は、ＵＩ７００を確認しながら、処理装置に備わる入力装置を用いてデータを入力する。
【0079】
入力欄７０１ａには、製品（基板）のＩＤが入力される。検査員は、アイコン７０１ｂをクリックすることで製品の名称の一覧を表示させることができ、一覧からＩＤを選択することもできる。一覧の表示の代わりに、処理装置６２０は、処理装置６２０に接続されたＩＤの読取装置からの入力を受け付けても良い。読取装置は、バーコードリーダー、ＱＲコード（登録商標）リーダー、カラーコードリーダー、ＩＣタグリーダーなどである。
【0080】
入力欄７０２ａには、印刷機６０２、マウンタ６０６、リフロー炉６１０などの装置のＩＤが入力される。検査員は、アイコン７０２ｂをクリックすることで装置の名称の一覧を表示させることができ、一覧からＩＤを選択することもできる。一覧の表示の代わりに、処理装置６２０は、製造ラインの選択を受け付けても良い。例えば、検査員が製造ラインのＩＤを選択することで、装置のＩＤを一括して選択できてもよい。基板６１４ａ又は６１４ｂの製品型番によって、予め決められたライン又は工程表を参照して、装置のＩＤが自動で選択されてもよい。
【0081】
入力欄７０３ａには、作業者（検査員）のＩＤが入力される。検査員は、アイコン７０３ｂをクリックすることで作業者の名称の一覧を表示させることができ、一覧からＩＤを選択することもできる。
【0082】
入力欄７０４ａには、不良モードを識別するためのコードが入力される。検査員は、アイコン７０４ｂをクリックすることで不良モードの名称の一覧を表示させることができ、一覧からコードを選択することもできる。
【0083】
入力欄７０５ａには、基板６１４ａ又は６１４ｂにおいて不良が発生したロケーションが入力される。検査員は、アイコン７０５ｂをクリックすることでロケーションの一覧を表示させることができ、一覧からロケーションを選択することもできる。
【0084】
入力欄７０１ａ～７０５ａにデータを入力すると、検査員は、アイコン７０６をクリックし、データの登録を完了する。生成装置１０は、登録されたデータを受け付ける。生成装置１０は、不良コードによって特定された不良モードと対応する統合モデルを実行する。
【0085】
生成装置１０は、図２９に示すＵＩ７１０を、モニタ６２１に表示させる。ＵＩ７１０には、実行された統合モデルに含まれる個別モデル７１１ａ～７１５ａが対策ランキングとして表示されている。対策ランキングは、重みを使って生成された統合モデルに含まれる個別モデルの順序である。検査員は、個別モデル７１１ａ～７１５ａのいずれかをクリックすることで、その個別モデルにおける確認情報７１６を表示できる。図示した例では、個別モデル７１１ａに関する情報が表示されている。対策を実施済みの対策ランキングで上位の個別モデルは、登録済みの確認結果と対処方法が表示されている。統合モデルが図４に示すように個別モデルを直列で配置している場合は、すべての対策ランキングは、表示されていない。表示されているのは、実施済みの個別モデルおよびこれから対策する個別モデルとなる。一例として、「はんだの印刷体積不足」に関する個別モデルが、重みに基づいて対策ランキングの上位に設定されるとする。この場合に、印刷検査機６０４のデータが参照され、不良が発生した部品の印刷検査結果に問題が無ければ、重みによる順序が上位であっても、「はんだの印刷体積不足」には該当しないと判断され、対策ランキングには表示されない。
【0086】
また、統合モデルの実行時は、個別モデルの少なくとも一部が並列で処理されても良い。個別モデルが並列で処理される場合は、すべての対策ランキングが表示され、上位の個別モデルから順に対策が確認又は実行される。統合モデル中の個別モデルの処理が、直列であるか並列であるかについては、統合モデルの処理状況によってソフトウェアによりモードを切り替えることができてもよい。切り替えは、ソフトウェアによって自動で行われてもよいし、ユーザにより選択されてもよい。モード切り替えの基準として、例えば、実行中の個別モデルの件数や、生成装置１０の処理速度の指標としてCPUやメモリの使用率などを用いることができる。統合モデルが、直列で処理する場合は対策を早く表示することができ早期に対策を実行でき、並列で処理する場合は全ての対策を一括で表示することができる。
【0087】
確認情報７１６に表示された内容（対策）が実行される。確認項目には、個別モデルの名称だけではなく、実際の作業の内容が表示されてもよい。例えば、スキージの摩耗確認であれば、検査員に印刷機を停止させ、スキージペーストをふき取り、目視で摩耗による変形がないかを確認するよう指示を表示する。対策は、例えば検査員により実行される。対策は、メンテナンス等を担当するエンジニアにより実行されても良い。検査員は、確認の結果を入力欄７１６ａ～７１６ｄに入力し、アイコン７１７をクリックしてデータを登録する。生成装置１０は、登録された確認データを受信する。検査員は、不良の原因が特定されるまで、表示された順序７１１ｂ～７１５ｂに従って、個別モデルによって示された対策を実行していく。
【0088】
モニタ６２１には、表示される対策（個別モデル）を絞り込むための画面が表示されても良い。生成装置１０は、図３０に示すＵＩ７２０を、モニタ６２１に表示させる。ＵＩ７２０には、入力欄７２１ａ～７２７ａ、アイコン７２２ｂ～７２７ｂ、及びアイコン７２８が表示されている。
【0089】
入力欄７２１ａには、期間が入力される。期間が入力されると、入力された期間において、個別モデルが適用された製品、その製品への対策、実行された対策での確認結果および対処方法が検索される。検索結果には、対策を実行しなかった場合も含まれ、その場合は確認結果および対処方法が表示されなくてもよい。入力欄７２２ａには、製品ＩＤが入力される。製品ＩＤが入力されると、その製品ＩＤの製品に対して過去に有効であった個別モデルが検索される。同様に、入力欄７２３ａ～７２６ａには、それぞれ、製品コード、装置ＩＤ、作業者ＩＤ、ロケーションを入力可能である。入力されたデータに関わる製品に対して過去に有効であった個別モデルが検索される。検査員は、アイコン７２２ｂ～７２６ｂをクリックすることで、製品、装置、作業者、ロケーションの名称の一覧をそれぞれ表示させ、一覧からＩＤ又はコードを選択することもできる。
【0090】
また、検査員は、不良コードを入力欄７２７ａに入力することもできる。不良コードが入力されると、その不良コードによって特定される不良モードと対応した統合モデルが表示される。また、検査員は、アイコン７２７ｂをクリックすることで不良モードの名称の一覧を表示させることができ、一覧からコードを選択することもできる。
【0091】
ＵＩ７２０に示した複数の項目の全てが、必ずしも入力される必要はない。複数の項目の１つ以上が入力されれば良い。検索のための条件を入力すると、検査員は、アイコン７２８をクリックする。生成装置１０は、検索条件を受け付け、検索条件に合致する対策（個別モデル）をモニタ６２１に表示させる。
【0092】
又は、入力欄７２１ａに期間が入力されると、生成装置１０は、入力された期間に得られた品質データ、確認データなどに基づいて、各原因の重みを算出しても良い。生成装置１０は、算出された重みに応じて個別モデルを並べ替え、新しい統合モデルを生成する。例えば、直近の特定の期間を指定することで、直近で発生している不良モードに有効な統合モデルを生成できる。また、過去の統合モデルに対して実行された結果を、新しい統合モデルを適用して再度対策指示を表示させることができてもよい。過去の結果に対して、新しい統合モデルを適用することにより、過去の統合モデルでは表示されていなかった対策を実行することができる。この場合、過去の統合モデルおよび個別モデルによる対策指示、実行された結果も記録として記憶されている。
【0093】
図３０に示すように、入力欄７２１ａに期間が入力されたときの機能を、上述した機能の間で切り替えるためのアイコン７２９がＵＩ７２０に表示されても良い。ユーザは、アイコン７２９をクリックすることで、入力欄７２１ａに期間が入力されたときの機能を切り替えることができる。すなわち、期間が入力された場合に、個別モデルが適用された製品、対策などを検索する機能と、期間に応じた統合モデルを生成する機能と、を切り替えることができる。
【0094】
不良の原因が特定されると、検査員は、統合モデルの実行結果を生成装置１０に入力する。生成装置１０は、図３１に示すように、統合モデルの実行結果を入力するためのＵＩ７３０を、モニタ６２１に表示させる。ＵＩ７３０には、入力欄７３１ａ～７３４ａ、アイコン７３１ｂ～７３４ｂ、及びアイコン７３５が表示される。
【0095】
入力欄７３１ａには、製品ＩＤが入力される。入力欄７３２ａには、不良の原因のコードが入力される。入力欄７３３ａには、統合モデルを実行した際に、不良モードに対して有効であった対策のコードが入力される。入力欄７３４ａには、有効であった対策に関するメモが入力される。検査員は、アイコン７３１ｂ～７３３ｂをクリックすることで、製品、原因、不良モードの名称の一覧をそれぞれ表示させ、一覧からＩＤ又はコードを選択することもできる。検査員は、アイコン７３４ｂをクリックすることで、過去に入力されたメモを参照することもできる。
【0096】
製品ＩＤ、原因コード、対策コードは、図２９で提示した内容に基づいて、生成装置１０が自動で入力しても良い。検査員は、必要データを入力すると、アイコン７３５をクリックする。これにより、入力されたデータが生成装置１０に送信される。生成装置１０は、受信したデータを、適宜第３データベースＤＢ３に保存する。また、必要に応じて、統合モデルを更新する。
【0097】
図３２に示すように、生成装置１０は、個別モデルを編集又は確認するためのＵＩ７４０を表示させても良い。ＵＩ７４０には、入力欄７４１、検索結果７４２、編集領域７４３、及びアイコン７４４が表示される。入力欄７４１には、期間が入力される。入力された期間に発生した不良モードが検索され、その不良モードの原因に関する情報が検索結果７４２に表示される。
【0098】
検索結果７４２には、個別モデルの名称と、個別モデルが登録または更新された日付、個別モデルによって対策指示が発生した件数を示す発生件数、対策指示の実施状況を示すステータスが表示される。個別モデルＩＤ、個別モデルの登録者、個別モデルが適用されている製品のコードまたは名称などが表示されてもよい。ステータスの表示方法は、例えば、対策が未実施の個別モデルでは未対策、対策を実施中の個別モデルでは対策中、対策が完了している個別モデルでは対策済みなどと表示する。発生件数すべてが未対策の場合に未対策と表示されてもよいし、１件でも未対策が含まれる場合に未対策と表示されてもよい。また、未対策、対策中、対策済みの各件数を内訳として表示してもよい。編集領域７４３には、原因の名称７４３ａ、入力欄７４３ｂ、７４３ｃ、アイコン７４３ｄ、及びアイコン７４３ｅが表示される。入力欄７４３ｂには、設定する個別モデルのコードが入力される。入力欄７４３ｃには、設定する個別モデルに関するメモが入力される。
【0099】
ユーザは、アイコン７４３ｄをクリックすることで対策の名称の一覧を表示させることができ、一覧から対策を選択することもできる。選択された対策のコードが、入力欄７４３ｂに入力される。この場合、ＵＩ７４０において、選択された対策を含む個別モデルを確認及び編集できる。また、ユーザは、アイコン７４３ｅをクリックすることで、過去に入力されたメモを参照することもできる。ユーザは、検査員、製造ラインの管理者、又は処理システムの管理者などである。
【0100】
個別モデルの確認及び編集が完了すると、ユーザは、アイコン７４４をクリックする。これにより、編集された内容が第２データベースＤＢ２に登録される。
【0101】
図３３に示すように、生成装置１０は、各要素のスコアを編集するためのＵＩ７５０を表示させても良い。ＵＩ７５０には、入力欄７５１、入力欄７５２、アイコン７５３、検索結果７５４、編集領域７５５、及びアイコン７５６が表示される。入力欄７５１には、期間が入力される。期間が入力されると、入力された期間に登録されたスコアテーブルが検索結果として表示される。入力欄７５２に、スコアテーブルの名称が直接指定されても良い。ユーザは、入力欄７５１又は７５２にデータを入力すると、アイコン７５３をクリックする。入力されたデータに対応した検索結果７５４が表示される。検索結果７５４には、日付、スコアコード、スコアテーブル名、及び登録件数が表示されている。日付は、スコアテーブルが登録された日を示す。スコアコードは、それぞれのスコアテーブルを識別するための文字列である。登録件数は、スコアテーブルを参照している個別モデルの件数である。
【0102】
例えば、検索結果７５４に表示されたいずれかのデータをクリックすると、スコアの編集領域７５５に、選択されたスコアテーブルに関するデータが表示される。図示した例では、編集領域７５５に、スコアテーブルに含まれる検査機種別、スコアコード、有無、スコア値が表示されている。ユーザは、各行の入力欄７５５ａ又は７５５ｂにデータを入力し、それぞれの検査機種別の有無に関する条件とスコア値を編集できる。編集が完了すると、ユーザは、アイコン７５６をクリックする。アイコン７５６のクリックにより、編集されたスコアが登録される。
【0103】
図３４に示すように、生成装置１０は、統合モデルを確認するためのＵＩ７６０を表示させても良い。ＵＩ７６０の表示領域７６１には、任意の統合モデルにおける個別モデルの順位が表示される。ユーザは、ＵＩ７６０の表示領域７６１を通して、任意の統合モデルにおいて個別モデルがどのような順序で並んでいるか確認できる。
【0104】
表示領域７６１において、ユーザが、個別モデルの順位を変更可能であっても良い。統合モデルの編集が完了すると、ユーザは、アイコン７６２をクリックする。これにより、編集された内容が登録される。
【0105】
ＰＣＢを製造するための製造ラインには、複数のメーカによってそれぞれ製造された設備が設けられ、設備ごとにエンジニアが配備される。例えば、不良が発生した際には、各エンジニアが、担当するそれぞれ設備について原因を調査して対策を実行する。
【0106】
一例として、印刷機６０２については、メタルマスクの清掃及び状態確認、スキージの清掃及び取付状態確認、バックアッププレートの清掃及び状態確認、設備内部の清掃、温調器又はエアコンの確認、装置駆動部のグリスアップなどが実行される。マウンタ６０６については、ノズルの清掃及び状態確認、ヘッド部のメンテナンス、フィーダーの清掃及び状態確認、設備内部の清掃、装置駆動部のグリスアップなどが実行される。リフロー炉６１０については、炉内のフラックス除去及び清掃、ラビリンスの高さ調整及び状態確認、酸素濃度計等の各種センサの清掃及び状態確認、リフローパレットの清掃及び状態確認、ファンの清掃及び状態確認、温度プロファイルの確認などが実行される。
【0107】
各エンジニアがそれぞれの設備について原因を調査し、対策を実行する場合、総計すると多くの時間が費やされる。従来、製造ライン６００の全体を通して、不良に対する最適な対策を実行することが困難であった。
【0108】
この課題について、処理システム１ａによれば、不良モードごとに、製造ライン６００に対する対策が順序づけられた統合モデルが生成される。不良が発生した際には、その不良モードに対応した統合モデルに従って対策が順次実行される。例えば、統合モデルに従って対策を実行することで、有効性の低い対策、必要の無い対策などが、実行され難くなる。不良モードの原因をより早期に発見でき、製造ライン６００の復旧を早めることができる。
【0109】
図３５は、ハードウェア構成を示す模式図である。
生成装置１０及び実行装置４０のそれぞれは、例えば図３５に示すコンピュータ９０の構成をそれぞれ含む。コンピュータ９０は、ＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、記憶装置９４、入力インタフェース９５、出力インタフェース９６、及び通信インタフェース９７を含む。
生成装置１０及び実行装置４０のそれぞれは、例えば図３５に示すコンピュータ９０の構成をそれぞれ含む。コンピュータ９０は、ＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、記憶装置９４、入力インタフェース９５、出力インタフェース９６、及び通信インタフェース９７を含む。
【0110】
ＲＯＭ９２は、コンピュータ９０の動作を制御するプログラムを格納している。ＲＯＭ９２には、上述した各処理をコンピュータ９０に実現させるために必要なプログラムが格納されている。ＲＡＭ９３は、ＲＯＭ９２に格納されたプログラムが展開される記憶領域として機能する。
【0111】
ＣＰＵ９１は、処理回路を含む。ＣＰＵ９１は、ＲＡＭ９３をワークメモリとして、ＲＯＭ９２又は記憶装置９４の少なくともいずれかに記憶されたプログラムを実行する。プログラムの実行中、ＣＰＵ９１は、システムバス９８を介して各構成を制御し、種々の処理を実行する。
【0112】
記憶装置９４は、プログラムの実行に必要なデータや、プログラムの実行によって得られたデータを記憶する。
【0113】
入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）９５は、コンピュータ９０と入力装置９５ａとを接続する。入力Ｉ／Ｆ９５は、例えば、ＵＳＢ等のシリアルバスインタフェースである。ＣＰＵ９１は、入力Ｉ／Ｆ９５を介して、入力装置９５ａから各種データを読み込むことができる。
【0114】
出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）９６は、コンピュータ９０と出力装置９６ａとを接続する。出力Ｉ／Ｆ９６は、例えば、Digital Visual Interface（ＤＶＩ）やHigh-Definition Multimedia Interface（ＨＤＭＩ（登録商標））等の映像出力インタフェースである。ＣＰＵ９１は、出力Ｉ／Ｆ９６を介して、出力装置９６ａにデータを送信し、出力装置９６ａに画像を表示させることができる。
【0115】
通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）９７は、コンピュータ９０外部のサーバ９７ａと、コンピュータ９０と、を接続する。通信Ｉ／Ｆ９７は、例えば、ＬＡＮカード等のネットワークカードである。ＣＰＵ９１は、通信Ｉ／Ｆ９７を介して、サーバ９７ａから各種データを読み込むことができる。
【0116】
記憶装置９４は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）及びSolid State Drive（ＳＳＤ）から選択される１つ以上を含む。入力装置９５ａは、マウス、キーボード、マイク（音声入力）、及びタッチパッドから選択される１つ以上を含む。出力装置９６ａは、モニタ及びプロジェクタから選択される１つ以上を含む。タッチパネルのように、入力装置９５ａと出力装置９６ａの両方の機能を備えた機器が用いられても良い。
【0117】
生成装置１０及び実行装置４０のそれぞれの機能は、１つのコンピュータによって実現されても良いし、複数のコンピュータの協働により実現されても良い。上記の種々のデータの処理は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク及びハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、又は、他の非一時的なコンピュータで読取可能な記録媒体（non-transitory computer-readable storage medium）に記録されても良い。
【0118】
例えば、記録媒体に記録された情報は、コンピュータ（または組み込みシステム）により読み出されることが可能である。記録媒体において、記録形式（記憶形式）は任意である。例えば、コンピュータは、記録媒体からプログラムを読み出し、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させる。コンピュータにおいて、プログラムの取得（または読み出し）は、ネットワークを通じて行われても良い。
【0119】
以上で説明した実施形態によれば、不良の改善に有効な統合モデルを自動的に生成可能な、処理方法、生成装置、処理システム、プログラム、及び記憶媒体が提供される。
【0120】
以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【0121】
１：処理システム、 １０：生成装置、 ２０：収集システム、 ３１：第１記憶装置、 ３２：第２記憶装置、 ３３：第３記憶装置、 ４０：実行装置、 ９０：コンピュータ、 １００：第１データベース、 ２００：第２データベース、 ２５０：統合モデル、 ６００：製造ライン、 ６０２：印刷機、 ６０４：印刷検査機、 ６０６：マウンタ、 ６０８：実装検査機、 ６１０：リフロー炉、 ６１２：外観検査機、 ６１４ａ，６１４ｂ：基板、 ６２０：処理装置、 ６２１：モニタ、 ６２５：検査員、 ＤＢ１：第１データベース、 ＤＢ２：第２データベース、 ＤＢ３：第３データベース、 ＤＢ４：第４データベース、 Ｍ１：処理方法
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】