JPH1040289A - 製品品質向上支援システム - Google Patents
製品品質向上支援システムInfo
- Publication number
- JPH1040289A JPH1040289A JP19176596A JP19176596A JPH1040289A JP H1040289 A JPH1040289 A JP H1040289A JP 19176596 A JP19176596 A JP 19176596A JP 19176596 A JP19176596 A JP 19176596A JP H1040289 A JPH1040289 A JP H1040289A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- product
- product quality
- support system
- tolerances
- quality improvement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- General Factory Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】検査に関して熟練しておらず、製品に関して詳
しい知識を持たない者に短時間で、例え、製品に新部品
が含まれる部品であっても、どの工程が不良の要因とな
っているのか、どのパラメタが不良にどれくらい寄与し
ているのかを教えることにより、製品の品質を向上させ
る。 【解決手段】計算機システムを用いて、製品とそれに関
連する部品の統計データを処理する製品品質向上支援シ
ステムにおいて、製品に関連する部品のデータ入力手段
と、最悪値偏差、総合標準偏差を求める手段と、前記各
公差から求まる標準偏差と、一つ以上の公差の全体を統
計的に評価する量を比較する工程寄与率計算部と、不良
とパラメタの相関関係を評価するパラメタ設計計算部
と、不良要因の改善条件教示部とを有する。そして、不
良要因の改善条件教示部によって、不良の原因となる工
程とパラメタを教示する。また、新部品は、計算機シュ
ミレーションによる統計データを得る。
しい知識を持たない者に短時間で、例え、製品に新部品
が含まれる部品であっても、どの工程が不良の要因とな
っているのか、どのパラメタが不良にどれくらい寄与し
ているのかを教えることにより、製品の品質を向上させ
る。 【解決手段】計算機システムを用いて、製品とそれに関
連する部品の統計データを処理する製品品質向上支援シ
ステムにおいて、製品に関連する部品のデータ入力手段
と、最悪値偏差、総合標準偏差を求める手段と、前記各
公差から求まる標準偏差と、一つ以上の公差の全体を統
計的に評価する量を比較する工程寄与率計算部と、不良
とパラメタの相関関係を評価するパラメタ設計計算部
と、不良要因の改善条件教示部とを有する。そして、不
良要因の改善条件教示部によって、不良の原因となる工
程とパラメタを教示する。また、新部品は、計算機シュ
ミレーションによる統計データを得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、製品品質向上支援
システムに係り、部品ごとに公差が定められていて、そ
れらを組み立てて、製品にする工程を有する製品であっ
て、特に、工程や部品の数が多く、しかも、高信頼性を
要求される製品を、能率的に品質を向上させるのに好適
な製品品質向上支援システムに関する。
システムに係り、部品ごとに公差が定められていて、そ
れらを組み立てて、製品にする工程を有する製品であっ
て、特に、工程や部品の数が多く、しかも、高信頼性を
要求される製品を、能率的に品質を向上させるのに好適
な製品品質向上支援システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】先ず、図２１を用いて従来の一般的な手
法による製品開発の手順を説明しよう。
法による製品開発の手順を説明しよう。
【０００３】図２１は、従来の製品開発の手順を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【０００４】従来の方法では、製品設計（Ｓ２１１）で
は、製造（Ｓ２１５）に至るまでの間に、品質や信頼度
を評価し（Ｓ２１２）、また、コストを比較しながら
（Ｓ２１３）、なんども製品図の修正や製品の再設計を
おこなっていてこのために多大の時間を要していた。
は、製造（Ｓ２１５）に至るまでの間に、品質や信頼度
を評価し（Ｓ２１２）、また、コストを比較しながら
（Ｓ２１３）、なんども製品図の修正や製品の再設計を
おこなっていてこのために多大の時間を要していた。
【０００５】また、従来、製品の品質向上のためには、
設計時にデザイン・レビューと称して、設計、製作、検
査等の熟練者が経験に基づいて品質を判定して、要改良
部を指摘する一般的な手法が知られている。
設計時にデザイン・レビューと称して、設計、製作、検
査等の熟練者が経験に基づいて品質を判定して、要改良
部を指摘する一般的な手法が知られている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術に示した
製品開発での作業は、製品の品質向上を目指すために
は、設計段階でおこなわなければならない必須の作業と
いうことができる。
製品開発での作業は、製品の品質向上を目指すために
は、設計段階でおこなわなければならない必須の作業と
いうことができる。
【０００７】しかしながら、上記従来技術は、検査する
ためにも熟練の技術者でなければならず、どの工程が悪
いか、製品の内でどのようパラメタが一番不良の要因と
なっているかを定量的に評価するのは難しく、そのため
に非常に時間がかかるという問題点があった。そして、
製品に新部品が含まれている場合には、定量的なデータ
が得られておらず、統計的な分析をおこなうことも難し
いという問題点があった。
ためにも熟練の技術者でなければならず、どの工程が悪
いか、製品の内でどのようパラメタが一番不良の要因と
なっているかを定量的に評価するのは難しく、そのため
に非常に時間がかかるという問題点があった。そして、
製品に新部品が含まれている場合には、定量的なデータ
が得られておらず、統計的な分析をおこなうことも難し
いという問題点があった。
【０００８】また、検査をおこなうにあたっても、全数
検査しなければならないか、抜取り検査をしなければな
らないか、明確な指標を得にくいという問題点があっ
た。
検査しなければならないか、抜取り検査をしなければな
らないか、明確な指標を得にくいという問題点があっ
た。
【０００９】さらに、品質向上のためにどれくらい工場
でデバッグをおこなわなければいけないかの明確な指標
が得にくいという問題点があった。
でデバッグをおこなわなければいけないかの明確な指標
が得にくいという問題点があった。
【００１０】本発明は、上記従来技術の問題点を解決す
るためになされたもので、その目的は、検査に関して熟
練しておらず、製品に関して詳しい知識を持たないもの
であっても、短時間で、例え、製品に新部品が含まれる
部品であっても、どの工程が不良の要因となっているの
か、どのパラメタが不良にどれくらい寄与しているのか
を簡単に知ることのできる製品品質向上支援システムを
提供することである。
るためになされたもので、その目的は、検査に関して熟
練しておらず、製品に関して詳しい知識を持たないもの
であっても、短時間で、例え、製品に新部品が含まれる
部品であっても、どの工程が不良の要因となっているの
か、どのパラメタが不良にどれくらい寄与しているのか
を簡単に知ることのできる製品品質向上支援システムを
提供することである。
【００１１】また、他の目的は、検査をおこなうにあた
って、全数検査しなければならないか、抜取り検査をし
なければならないかの明確な指標を得ることのできる製
品品質向上支援システムを提供することである。
って、全数検査しなければならないか、抜取り検査をし
なければならないかの明確な指標を得ることのできる製
品品質向上支援システムを提供することである。
【００１２】さらに、他の目的は、例え、製品に新部品
が含まれる部品であっても、品質向上のためにどれくら
い工場でデバッグをおこなわなければいけないかの明確
な指標が得ることのできる製品品質向上支援システムを
提供することである。
が含まれる部品であっても、品質向上のためにどれくら
い工場でデバッグをおこなわなければいけないかの明確
な指標が得ることのできる製品品質向上支援システムを
提供することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の製品品質向上支援システムに係る発明の第
一の構成は、計算機システムを用いて、製品とそれに関
連する部品の統計データを処理して、その結果に基づい
て製品品質の向上を図る製品品質向上支援システムにお
いて、このシステムは、前記製品に関連する部品の不良
データと公差を入力する手段と、前記製品の製造工程で
用いられる一つ以上の公差の全体を統計的に評価する量
を求める手段と、工程寄与率計算部と、パラメタ設計計
算部と、不良要因の改善条件教示部とを有し、前記工程
寄与率計算部は、前記各公差から求まる標準偏差と、一
つ以上の公差の全体を統計的に評価する量を比較して、
前記パラメタ設計計算部は、不良とパラメタの相関関係
を評価して、その結果より、不良要因の改善条件教示部
によって、不良の原因となる工程とパラメタを教示する
ことにより製品品質の向上を図るようにしたものであ
る。
に、本発明の製品品質向上支援システムに係る発明の第
一の構成は、計算機システムを用いて、製品とそれに関
連する部品の統計データを処理して、その結果に基づい
て製品品質の向上を図る製品品質向上支援システムにお
いて、このシステムは、前記製品に関連する部品の不良
データと公差を入力する手段と、前記製品の製造工程で
用いられる一つ以上の公差の全体を統計的に評価する量
を求める手段と、工程寄与率計算部と、パラメタ設計計
算部と、不良要因の改善条件教示部とを有し、前記工程
寄与率計算部は、前記各公差から求まる標準偏差と、一
つ以上の公差の全体を統計的に評価する量を比較して、
前記パラメタ設計計算部は、不良とパラメタの相関関係
を評価して、その結果より、不良要因の改善条件教示部
によって、不良の原因となる工程とパラメタを教示する
ことにより製品品質の向上を図るようにしたものであ
る。
【００１４】より詳しくは、上記製品品質向上支援シス
テムにおいて、前記一つ以上の公差の全体を統計的に評
価する量は、各公差から求められる標準偏差の総和を取
った最悪値偏差か、または、各公差から求められる標準
偏差の二乗の総和の正の平方根を取った総合偏差である
ようにしたものである。
テムにおいて、前記一つ以上の公差の全体を統計的に評
価する量は、各公差から求められる標準偏差の総和を取
った最悪値偏差か、または、各公差から求められる標準
偏差の二乗の総和の正の平方根を取った総合偏差である
ようにしたものである。
【００１５】また詳しくは、上記製品品質向上支援シス
テムにおいて、前記部品に関する統計データが、十分得
られない部品においては、前記部品に関する量の標準偏
差を、その部品に関する計算機シュミレーションによっ
て得られた仮想分布により求めることができるようにし
たものである。
テムにおいて、前記部品に関する統計データが、十分得
られない部品においては、前記部品に関する量の標準偏
差を、その部品に関する計算機シュミレーションによっ
て得られた仮想分布により求めることができるようにし
たものである。
【００１６】さらに詳しくは、上記製品品質向上支援シ
ステムにおいて、前記パラメタ設計計算部の不良とパラ
メータの相関関係を評価は、直公表を用いて、不良数、
または、不良率のパラメータ因子寄与率を比較すること
によりなされるようにしたものである。
ステムにおいて、前記パラメタ設計計算部の不良とパラ
メータの相関関係を評価は、直公表を用いて、不良数、
または、不良率のパラメータ因子寄与率を比較すること
によりなされるようにしたものである。
【００１７】上記目的を達成するために、本発明の製品
品質向上支援システムに係る発明の第二の構成は、計算
機システムを用いて、製品とそれに関連する部品の統計
データを処理して、その結果に基づいて製品品質の向上
を図る製品品質向上支援システムにおいて、このシステ
ムは、前記製品に関連する部品の不良データと公差を入
力する手段と、前記製品の製造工程で用いられる一つ以
上の公差の全体を統計的に評価する量を求める手段と、
工程能力計算部とを有し、前記工程能力計算部は、評価
の対象となる公差を、一つ以上の公差の全体を統計的に
評価する量を不良率から考えて一定の定数を乗じた数で
割った工程能力指数を求めて、これを一定の基準と比較
して、この製品の検査工程において、前記工程能力指数
が、この一定の基準よりも大きいときには、抜取検査
を、前記工程能力指数が、この一定の基準よりも大きく
ないときには、全数検査をおこなうことにより製品品質
の向上を図るようにしたものである。
品質向上支援システムに係る発明の第二の構成は、計算
機システムを用いて、製品とそれに関連する部品の統計
データを処理して、その結果に基づいて製品品質の向上
を図る製品品質向上支援システムにおいて、このシステ
ムは、前記製品に関連する部品の不良データと公差を入
力する手段と、前記製品の製造工程で用いられる一つ以
上の公差の全体を統計的に評価する量を求める手段と、
工程能力計算部とを有し、前記工程能力計算部は、評価
の対象となる公差を、一つ以上の公差の全体を統計的に
評価する量を不良率から考えて一定の定数を乗じた数で
割った工程能力指数を求めて、これを一定の基準と比較
して、この製品の検査工程において、前記工程能力指数
が、この一定の基準よりも大きいときには、抜取検査
を、前記工程能力指数が、この一定の基準よりも大きく
ないときには、全数検査をおこなうことにより製品品質
の向上を図るようにしたものである。
【００１８】より詳しくは、上記製品品質向上支援シス
テムにおいて、前記一つ以上の公差の全体を統計的に評
価する量は、各公差から求められる標準偏差の総和を取
った最悪値偏差か、または、各公差から求められる標準
偏差の二乗の総和の正の平方根を取った総合偏差である
ようにしたものである。
テムにおいて、前記一つ以上の公差の全体を統計的に評
価する量は、各公差から求められる標準偏差の総和を取
った最悪値偏差か、または、各公差から求められる標準
偏差の二乗の総和の正の平方根を取った総合偏差である
ようにしたものである。
【００１９】また詳しくは、上記製品品質向上支援シス
テムにおいて、前記部品に関する統計データが、十分得
られない部品においては、前記部品に関する量の標準偏
差を、その部品に関する計算機シュミレーションによっ
て得られた仮想分布により求めるようにしたものであ
る。
テムにおいて、前記部品に関する統計データが、十分得
られない部品においては、前記部品に関する量の標準偏
差を、その部品に関する計算機シュミレーションによっ
て得られた仮想分布により求めるようにしたものであ
る。
【００２０】上記目的を達成するために、本発明の製品
品質向上支援システムに係る発明の第三の構成は、計算
機システムを用いて、製品とそれに関連する部品の統計
データを処理して、その結果に基づいて製品品質の向上
を図る製品品質向上支援システムにおいて、このシステ
ムは、前記製品に関連する部品の不良データと公差を入
力する手段と、前記製品に関連する部品の故障率を求め
る手段と、寿命、環境条件入力部と、デバッグエージン
グ時間設定部とを有し、前記デバッグエージング時間設
定部は、製品の初期故障を取り除くためのデバッグエー
ジング時間を、前記寿命、環境条件入力部により、入力
された製品または部品の寿命とその製品の動作環境と、
前記部品の故障率とを勘案して、デバックエージング時
間を指摘することにより、製品のデバッグ作業を支援し
て製品品質の向上を図るようにしたものである。
品質向上支援システムに係る発明の第三の構成は、計算
機システムを用いて、製品とそれに関連する部品の統計
データを処理して、その結果に基づいて製品品質の向上
を図る製品品質向上支援システムにおいて、このシステ
ムは、前記製品に関連する部品の不良データと公差を入
力する手段と、前記製品に関連する部品の故障率を求め
る手段と、寿命、環境条件入力部と、デバッグエージン
グ時間設定部とを有し、前記デバッグエージング時間設
定部は、製品の初期故障を取り除くためのデバッグエー
ジング時間を、前記寿命、環境条件入力部により、入力
された製品または部品の寿命とその製品の動作環境と、
前記部品の故障率とを勘案して、デバックエージング時
間を指摘することにより、製品のデバッグ作業を支援し
て製品品質の向上を図るようにしたものである。
【００２１】より詳しくは、上記製品品質向上支援シス
テムにおいて、前記部品に関する統計データが、十分得
られない部品においては、前記部品に関する故障率を、
その部品に関する計算機シュミレーションによって得ら
れた仮想分布により求めることができるようにしたもの
である。
テムにおいて、前記部品に関する統計データが、十分得
られない部品においては、前記部品に関する故障率を、
その部品に関する計算機シュミレーションによって得ら
れた仮想分布により求めることができるようにしたもの
である。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る各実施形態
を、図１ないし図２０を用いて説明する。
を、図１ないし図２０を用いて説明する。
【００２３】〔本発明の製品品質向上支援システムの構
成〕先ず、図１を用いて本発明に係る製品品質向上シス
テムの機能からみた構成について説明する。図１は、本
発明に係る製品品質向上システムの機能構成ブロック図
である。
成〕先ず、図１を用いて本発明に係る製品品質向上シス
テムの機能からみた構成について説明する。図１は、本
発明に係る製品品質向上システムの機能構成ブロック図
である。
【００２４】本発明に係る製品品質向上システムは、不
良原因指摘システム、最適検査形態指摘システムおよび
デバッグエージング時間取得システムの三つのサブシス
テムに分かれる。
良原因指摘システム、最適検査形態指摘システムおよび
デバッグエージング時間取得システムの三つのサブシス
テムに分かれる。
【００２５】不良原因指摘システムとは、部品の統計デ
ータを元にして、最悪値偏差、総合標準偏差（後述）を
計算して、それを基にして設計や製造の不良原因と推定
される工程やパラメタを指摘し、それによって製品の品
質向上に資するシステムである。
ータを元にして、最悪値偏差、総合標準偏差（後述）を
計算して、それを基にして設計や製造の不良原因と推定
される工程やパラメタを指摘し、それによって製品の品
質向上に資するシステムである。
【００２６】最適検査形態指摘システムとは、公差と仮
想分布とを比較して計算される工程能力指数を求め、こ
れにより検査の形態として、その部品に関して全数検査
にしなければならないか、抜取検査で良いかを指摘する
システムである。
想分布とを比較して計算される工程能力指数を求め、こ
れにより検査の形態として、その部品に関して全数検査
にしなければならないか、抜取検査で良いかを指摘する
システムである。
【００２７】また、デバッグエージング時間取得システ
ムは、製品の故障率に基づいて、デバッグエージング
（製品の品質向上のために、工場内で初期故障を取り除
くこと）のための最適な時間を指摘するシステムであ
る。
ムは、製品の故障率に基づいて、デバッグエージング
（製品の品質向上のために、工場内で初期故障を取り除
くこと）のための最適な時間を指摘するシステムであ
る。
【００２８】さて、上記のことを前提として、図１によ
り各機能ごとに役割を説明する。
り各機能ごとに役割を説明する。
【００２９】部品受入検査システム１０は、メーカなど
から受け入れた部品のデータを入力するシステムであ
る。ここで入力された部品のデータは、次の不良データ
・公差解析処理部１５で分析され、加工される。
から受け入れた部品のデータを入力するシステムであ
る。ここで入力された部品のデータは、次の不良データ
・公差解析処理部１５で分析され、加工される。
【００３０】プロセス設備データ収集システム２０は、
製造工程におけるデータを収集する。また、プロセス設
備データ収集システム２０で収集されたデータも、次の
不良データ・公差解析処理部１５で分析され、加工され
ることは上記と同様である。
製造工程におけるデータを収集する。また、プロセス設
備データ収集システム２０で収集されたデータも、次の
不良データ・公差解析処理部１５で分析され、加工され
ることは上記と同様である。
【００３１】ライン品質不良自動収集システム３０は、
既に製造工程のライン上で求められている部品の不良に
関するデータや公差を収集するシステムである。ここで
収集されたデータも次の不良データ・公差解析処理部１
５で分析され、加工される。
既に製造工程のライン上で求められている部品の不良に
関するデータや公差を収集するシステムである。ここで
収集されたデータも次の不良データ・公差解析処理部１
５で分析され、加工される。
【００３２】デバック・エージングデータ収集システム
では、デバック・エージング時間を求めるための部品の
故障率などの必要なデータを収集する。そして、ここで
収集されたデータは、デバック・エージング解析処理部
２５に送られて、解析される。
では、デバック・エージング時間を求めるための部品の
故障率などの必要なデータを収集する。そして、ここで
収集されたデータは、デバック・エージング解析処理部
２５に送られて、解析される。
【００３３】さて、既存のプロセスによる製造や部品で
は、不良データや公差に関する統計データを用意するこ
とができるが、新プロセスや新部品では、そのような統
計データを用意することができない。そのために、コン
ピュータシュミレーションの技法により統計的な処理を
おこなうのが、新プロセス新部品・仮想分布生成部５０
である。
は、不良データや公差に関する統計データを用意するこ
とができるが、新プロセスや新部品では、そのような統
計データを用意することができない。そのために、コン
ピュータシュミレーションの技法により統計的な処理を
おこなうのが、新プロセス新部品・仮想分布生成部５０
である。
【００３４】最悪値偏差・総合標準偏差取得部６０は、
不良データ・公差解析処理部１５で解析されたデータを
基にして、製品仕様の最悪値や総合標準偏差を求める。
不良データ・公差解析処理部１５で解析されたデータを
基にして、製品仕様の最悪値や総合標準偏差を求める。
【００３５】さて、一つ目に挙げたサブシステムである
不良原因指摘システムは、図１の（ａ）の部分である。
不良原因指摘システムは、図１の（ａ）の部分である。
【００３６】工程公差寄与率計算部７０では、最悪値偏
差や総合標準偏差の値からみて、工程毎に、例えば部品
寸法においてどれくらいばらつきの原因となっている割
合を計算する。そして、不良工程教示部７５では、どの
工程が不良原因の発生にかかわっているのかを教示す
る。また、パラメータ設計計算部８０では、製造に関す
るパラメータの内でどれが不良に関係しているものであ
るかを計算する。そして、最後に、設計／製造不良要因
の改善条件教示部で、不良工程と関係有ると推定された
工程やパラメータを教示する。
差や総合標準偏差の値からみて、工程毎に、例えば部品
寸法においてどれくらいばらつきの原因となっている割
合を計算する。そして、不良工程教示部７５では、どの
工程が不良原因の発生にかかわっているのかを教示す
る。また、パラメータ設計計算部８０では、製造に関す
るパラメータの内でどれが不良に関係しているものであ
るかを計算する。そして、最後に、設計／製造不良要因
の改善条件教示部で、不良工程と関係有ると推定された
工程やパラメータを教示する。
【００３７】次に、二つ目に挙げたサブシステムである
最適検査形態指摘システムは、図１の（ｂ）の部分であ
る。
最適検査形態指摘システムは、図１の（ｂ）の部分であ
る。
【００３８】このシステムでは、部品に関する統計分布
と製品の公差を比較する値である工程能力指数を求める
ことにより、製品の検査をするにあたり、製品の品質を
評価して、全数検査が望ましいのか、抜取り検査で済ま
すことができるのかを指摘する。
と製品の公差を比較する値である工程能力指数を求める
ことにより、製品の検査をするにあたり、製品の品質を
評価して、全数検査が望ましいのか、抜取り検査で済ま
すことができるのかを指摘する。
【００３９】次に、三つ目に挙げたサブシステムである
デバッグエージング時間取得システムは、図１の（ｃ）
の部分である。
デバッグエージング時間取得システムは、図１の（ｃ）
の部分である。
【００４０】これは、統計的に処理されたデータに関し
て、既知の部品と未知の部品の両者の故障率から、最適
なデバッグエージング時間を指摘して、最小の時間で能
率的に、デバッグによる品質向上を図ろうとするもので
ある。
て、既知の部品と未知の部品の両者の故障率から、最適
なデバッグエージング時間を指摘して、最小の時間で能
率的に、デバッグによる品質向上を図ろうとするもので
ある。
【００４１】先ず、図２を用いて本発明に係る製品品質
向上システムのハードウェア・ソフトウェア構成につい
て説明する。図２は、本発明に係る製品品質向上システ
ムのハードウェア・ソフトウェア構成図である。
向上システムのハードウェア・ソフトウェア構成につい
て説明する。図２は、本発明に係る製品品質向上システ
ムのハードウェア・ソフトウェア構成図である。
【００４２】このシステムの処理は、コンピュータ本体
２００を中心としてなされる。
２００を中心としてなされる。
【００４３】そして、このコンピュータ本体２００に、
表示装置２０４、印刷装置２０８、補助記憶装置２０７
などの周辺装置が接続されるようなシステム構成になっ
ている。
表示装置２０４、印刷装置２０８、補助記憶装置２０７
などの周辺装置が接続されるようなシステム構成になっ
ている。
【００４４】先ず、周辺装置から説明すると、表示装置
２０４は、システムの計算結果や統計データなどをユー
ザに表示する。そして、これらを見ながら、キーボード
２０５やマウス２０６を用いて、指示を与えたり、デー
タを入力することができる。
２０４は、システムの計算結果や統計データなどをユー
ザに表示する。そして、これらを見ながら、キーボード
２０５やマウス２０６を用いて、指示を与えたり、デー
タを入力することができる。
【００４５】また、システムからの出力は、必要なら
ば、印刷装置２０８によって印刷することもできる。
ば、印刷装置２０８によって印刷することもできる。
【００４６】補助記憶装置２０７は、システムで使われ
る様々なデータやプログラムが記憶される。特に、統計
データの処理にリレーショナルデータベースシステム
（以下、単に、「ＲＤＢシステム」ともいう）を用いる
ときには、そのデータベースのデータが記憶される。補
助記憶装置２０７は、ハードディスクやフロッピディス
クが用いられることが多く、ハードディスクを用いたと
きには、通常、コンピュータ本体のメモリ２０２よりも
大容量のデータを記憶することができる。
る様々なデータやプログラムが記憶される。特に、統計
データの処理にリレーショナルデータベースシステム
（以下、単に、「ＲＤＢシステム」ともいう）を用いる
ときには、そのデータベースのデータが記憶される。補
助記憶装置２０７は、ハードディスクやフロッピディス
クが用いられることが多く、ハードディスクを用いたと
きには、通常、コンピュータ本体のメモリ２０２よりも
大容量のデータを記憶することができる。
【００４７】次に、コンピュータ本体２００は、大別し
て、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装
置）２０１とメモリ２０２と入出力制御部２０３とで構
成される。
て、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装
置）２０１とメモリ２０２と入出力制御部２０３とで構
成される。
【００４８】ＣＰＵ２０１は、メモリ２０２上にあるプ
ログラムを実行したり、メモリ上にあるデータを読みだ
して、計算をおこなったり、入出力制御部２０３に司令
を与える。
ログラムを実行したり、メモリ上にあるデータを読みだ
して、計算をおこなったり、入出力制御部２０３に司令
を与える。
【００４９】メモリ２０２は、プログラムが実行される
ときに、補助記憶装置２０７からロードされたり、デー
タを一時的に記憶する。図２では、実行されるソフトウ
ェアの階層を模式的に示しており、アプリケーションプ
ログラムである製品品質向上支援システムプログラム
は、統計ライブラリやＲＤＢアクセスプログラムやＯＳ
（Operating System）の機能を利用することを示してい
る。
ときに、補助記憶装置２０７からロードされたり、デー
タを一時的に記憶する。図２では、実行されるソフトウ
ェアの階層を模式的に示しており、アプリケーションプ
ログラムである製品品質向上支援システムプログラム
は、統計ライブラリやＲＤＢアクセスプログラムやＯＳ
（Operating System）の機能を利用することを示してい
る。
【００５０】また、入出力制御部２０３は、ＣＰＵ２０
１の司令を受けて、周辺装置を制御する。
１の司令を受けて、周辺装置を制御する。
【００５１】〔本発明の製品品質向上支援システムの動
作〕次に、図３を参照しつつ各サブシステム毎にシステ
ムとしての動作を説明する。図３は、製品品質向上支援
システムの動作を示すフローチャートである。
作〕次に、図３を参照しつつ各サブシステム毎にシステ
ムとしての動作を説明する。図３は、製品品質向上支援
システムの動作を示すフローチャートである。
【００５２】（I) 不良原因指摘システム 以下、不良原因指摘システムの動作を、図４ないし図１
４を用いて具体例に基づいて説明していくことにしよ
う。本実施形態では、半導体集積回路などの電子部品に
用いられるＱＦＰ（Quad Flat Package)を例に採ること
にする。
４を用いて具体例に基づいて説明していくことにしよ
う。本実施形態では、半導体集積回路などの電子部品に
用いられるＱＦＰ（Quad Flat Package)を例に採ること
にする。
【００５３】図４は、ＱＦＰパッケージがはんだブリッ
ジを起こしている場合の斜視図である。図５は、ＱＦＰ
パッケージのリードとそれを装着するランドの寸法を図
示した上面図である。図６は、表面実装回路基板におけ
る不良の内訳を示す円グラフである。図７は、はんだブ
リッジの工程別分散寄与率を図示した棒グラフである。
図８は、部品受入検査システム１０で、部品の詳細デー
タを入力している所を示す概念図である。図９は、プロ
セス設備データ収集システム２０で、プロセス設備に関
する詳細データを入力している所を示す概念図である。
図１０は、ライン品質不良自動収集システム３０とデバ
ッグエージングデータ収集システム４０において、詳細
データを入力している所を示す概念図である。図１１
は、モンテカルロ法による正規乱数によって、生成され
た仮想分布を示す図である。図１２は、新プロセス新部
品・仮想分布生成部５０で、仮想分布を生成した結果し
たときの画面を表す図である。図１３は、Ｌ18（制御因
子が８、実験回数が１８）の直公表の例を示す図であ
る。図１４は、各パラメータ因子ごとに不良率、不良数
が求められた結果である。
ジを起こしている場合の斜視図である。図５は、ＱＦＰ
パッケージのリードとそれを装着するランドの寸法を図
示した上面図である。図６は、表面実装回路基板におけ
る不良の内訳を示す円グラフである。図７は、はんだブ
リッジの工程別分散寄与率を図示した棒グラフである。
図８は、部品受入検査システム１０で、部品の詳細デー
タを入力している所を示す概念図である。図９は、プロ
セス設備データ収集システム２０で、プロセス設備に関
する詳細データを入力している所を示す概念図である。
図１０は、ライン品質不良自動収集システム３０とデバ
ッグエージングデータ収集システム４０において、詳細
データを入力している所を示す概念図である。図１１
は、モンテカルロ法による正規乱数によって、生成され
た仮想分布を示す図である。図１２は、新プロセス新部
品・仮想分布生成部５０で、仮想分布を生成した結果し
たときの画面を表す図である。図１３は、Ｌ18（制御因
子が８、実験回数が１８）の直公表の例を示す図であ
る。図１４は、各パラメータ因子ごとに不良率、不良数
が求められた結果である。
【００５４】ＱＦＰは、上述の如く半導体の集積回路の
パッケージなどに用いられる部品であるが、基板上には
んだ付けされる際に、図４によってリードの部分がはん
だによってブリッジを形成するときがある。このように
なると、当然、この電子回路は、正常な動作を期するこ
とはできない。特に、図６に示される通り、はんだブリ
ッジは、表面実装回路基板の不良の頻度においては、
一、二を争う不良である。
パッケージなどに用いられる部品であるが、基板上には
んだ付けされる際に、図４によってリードの部分がはん
だによってブリッジを形成するときがある。このように
なると、当然、この電子回路は、正常な動作を期するこ
とはできない。特に、図６に示される通り、はんだブリ
ッジは、表面実装回路基板の不良の頻度においては、
一、二を争う不良である。
【００５５】本サブシステムは、統計的なデータから分
析して、このような不良の原因となる工程を見つけだす
ものである。
析して、このような不良の原因となる工程を見つけだす
ものである。
【００５６】最初に、本発明に用いられる種々の統計的
なテクニックと概念について説明する。
なテクニックと概念について説明する。
【００５７】先ず、本発明の中心的な概念になる公差に
ついて説明しよう。
ついて説明しよう。
【００５８】公差とは、加工の対象となるものを定量的
に評価したときに、最大の値と最小の値の差である。し
たがって、設計段階においては、以下の（式１）で評価
することができる。
に評価したときに、最大の値と最小の値の差である。し
たがって、設計段階においては、以下の（式１）で評価
することができる。
【００５９】
【数１】 公差＝設計の上限値−設計の下限値 …（式１） この公差は、後に説明する仮想分布の生成や最適検査形
態指摘システムに用いられる。
態指摘システムに用いられる。
【００６０】次に、本発明では、統計的について処理に
おいて、公差がどのようなばらつきをもって、部品寸法
などの部品に関する定量的な値に寄与するかを評価す
る。
おいて、公差がどのようなばらつきをもって、部品寸法
などの部品に関する定量的な値に寄与するかを評価す
る。
【００６１】部品寸法は、図７に示されるように様々な
要因がからみあって、最終的なあたいが定まるものであ
る。したがって、各要因でのばらつきを評価したいと
き、他の要因では、まったくばらつきが出ないものと仮
定して計算する。
要因がからみあって、最終的なあたいが定まるものであ
る。したがって、各要因でのばらつきを評価したいと
き、他の要因では、まったくばらつきが出ないものと仮
定して計算する。
【００６２】例えば、ある要因に関する公差Τiが部品
の寸法に対してどれだけ寄与しているかを求めるとす
る。
の寸法に対してどれだけ寄与しているかを求めるとす
る。
【００６３】部品のばらつき幅をＲａｎｇｅiとする
と、これは以下の（式２）であらわされる。
と、これは以下の（式２）であらわされる。
【００６４】
【数２】 Ｒａｎｇｅi＝（Ｙｍａｘ）i−（Ｙｍｉｎ）i …（式２） 上記の式において、（Ｙｍａｘ）iは、ある要因の公差
Τiだけを問題とし、他の公差を、すべて０に固定した
ときの、部品寸法の最大値であり、（Ｙｍｉｎ）iは、
同様の場合における部品寸法の最小値である。
Τiだけを問題とし、他の公差を、すべて０に固定した
ときの、部品寸法の最大値であり、（Ｙｍｉｎ）iは、
同様の場合における部品寸法の最小値である。
【００６５】ここで、以下の処理においては、１０００
個の内で３個の不良が出るときのことを基準として説明
する。
個の内で３個の不良が出るときのことを基準として説明
する。
【００６６】上のような仮定を設けるために、その後の
統計処理のためには、標準偏差σｉは、以下の（式３）
のように置くのが都合がよい。
統計処理のためには、標準偏差σｉは、以下の（式３）
のように置くのが都合がよい。
【００６７】
【数３】 σｉ＝Ｒａｎｇｅi／６ …（式３） さて、次に、本発明の部品のばらつきを評価するために
用いられる最悪値偏差、総合標準偏差という概念につい
て説明しよう。
用いられる最悪値偏差、総合標準偏差という概念につい
て説明しよう。
【００６８】最悪値偏差σbadは、本発明で製品を評価
するときに、信頼性を特に要する部品に対して、厳しく
評価するための統計量であり、以下の（式４）で定義さ
れる量である。
するときに、信頼性を特に要する部品に対して、厳しく
評価するための統計量であり、以下の（式４）で定義さ
れる量である。
【００６９】
【数４】
【００７０】すなわち、最悪値偏差σbadは、各標準偏
差σiの和を取ったものである。
差σiの和を取ったものである。
【００７１】一方、総合標準偏差σtotalは、それほど
信頼性を要しない部品や製品の評価に用いられる量であ
り、以下の（式５）で表される。
信頼性を要しない部品や製品の評価に用いられる量であ
り、以下の（式５）で表される。
【００７２】
【数５】
【００７３】すなわち、これは、各標準偏差の平方和σ
iの正の平方根を取ったものである。
iの正の平方根を取ったものである。
【００７４】また、この両者の間には、以下の（式６）
の関係がある。
の関係がある。
【００７５】
【数６】σtotal ≦ σbad …（式６） さて、この最悪値偏差σbadと、総合標準偏差σtotalを
用いて、全体の寸法おける公差Τiの寄与率γiは、以下
の（式７）で表される。
用いて、全体の寸法おける公差Τiの寄与率γiは、以下
の（式７）で表される。
【００７６】
【数７】
【００７７】さて、それでは、図３を参照しつつ上記の
統計的な概念を考慮しながら、このサブシステムの動作
について説明する。
統計的な概念を考慮しながら、このサブシステムの動作
について説明する。
【００７８】先ず、計算規格値、基本設計単位などのシ
ステムデータが読み込まれる、入力される（Ｓ００）。
ステムデータが読み込まれる、入力される（Ｓ００）。
【００７９】次に、解析対象となる部品を確定する（Ｓ
０１）。
０１）。
【００８０】解析対象となる部品は、既知の統計的なデ
ータが得られる部品がある。また、一方では、そうでは
なく統計的なデータはなく、設計上の公差は定められて
いるものの統計的なデータが得られていない部品が有
る。
ータが得られる部品がある。また、一方では、そうでは
なく統計的なデータはなく、設計上の公差は定められて
いるものの統計的なデータが得られていない部品が有
る。
【００８１】前者の場合に該当する実測値データを入力
するシステムとして、図１に示される部品受入検査シス
テム１０とプロセス設備データ収集システム２０とライ
ン品質不良自動収集システム３０がある。
するシステムとして、図１に示される部品受入検査シス
テム１０とプロセス設備データ収集システム２０とライ
ン品質不良自動収集システム３０がある。
【００８２】部品受入検査システム１０は、部品の取扱
い業者などから、公差とその部品の実測値データを手に
入れ、そのデータをシステムに入力する。この例では、
図９に示すように部品として、ＱＦＰと基板のデータが
入力される。
い業者などから、公差とその部品の実測値データを手に
入れ、そのデータをシステムに入力する。この例では、
図９に示すように部品として、ＱＦＰと基板のデータが
入力される。
【００８３】プロセス設備データ収集システム２０は、
プロセスに関するデータも品質の善し悪しを左右する重
要なファクターなので、それが分かっている場合には、
図１０に示されるような具体的なデータを入力する。
プロセスに関するデータも品質の善し悪しを左右する重
要なファクターなので、それが分かっている場合には、
図１０に示されるような具体的なデータを入力する。
【００８４】ライン品質不良自動収集システム３０は、
工場内で既に取扱った部品に関するデータを、図１１に
示されるようにＲＤＢアクセスプログラムを用いて入力
するシステムである。
工場内で既に取扱った部品に関するデータを、図１１に
示されるようにＲＤＢアクセスプログラムを用いて入力
するシステムである。
【００８５】一方、新部品などでは、既存の統計データ
があるわけではないので、コンピュータシュミレーショ
ン手法であるモンテカルロ法などにより、仮想分布を生
成して統計的な処理をする。
があるわけではないので、コンピュータシュミレーショ
ン手法であるモンテカルロ法などにより、仮想分布を生
成して統計的な処理をする。
【００８６】例えば、モンテカルロ法により正規乱数を
発生させると度数の成す分布は、図１１に示されるよう
な正規分布となる。この例では、５００万回乱数を発生
させている。このときに、平均値と標準偏差σi´は、
シュミレーション前に予め仮定する。このシュミレーシ
ョンによって、図１１に示される寸法ごとの度数と、上
限値と下限値、より正しい標準偏差σsiを得ることがで
きる。そして、本システムでは、この結果は、表示装置
２０４に、図１２に示されるようにグラフとして表示す
ることができる。
発生させると度数の成す分布は、図１１に示されるよう
な正規分布となる。この例では、５００万回乱数を発生
させている。このときに、平均値と標準偏差σi´は、
シュミレーション前に予め仮定する。このシュミレーシ
ョンによって、図１１に示される寸法ごとの度数と、上
限値と下限値、より正しい標準偏差σsiを得ることがで
きる。そして、本システムでは、この結果は、表示装置
２０４に、図１２に示されるようにグラフとして表示す
ることができる。
【００８７】なお、この分布は、正規分布に限るもので
はなく、例えば、初期試作のときには、二項分布、量産
前の分布では、ポアソン分布という様に場合に応じて、
適切な分布を選択して仮想分布を生成すれば良い。
はなく、例えば、初期試作のときには、二項分布、量産
前の分布では、ポアソン分布という様に場合に応じて、
適切な分布を選択して仮想分布を生成すれば良い。
【００８８】以上の様に、実測値データが入力され（Ｓ
０２）、統計処理がなされることになる（Ｓ０３）。
０２）、統計処理がなされることになる（Ｓ０３）。
【００８９】このようにして、既知の統計データを処理
して、出てくる標準偏差を、σ1、σ2、…、σnとする
（Ｓ０４）。また、仮想分布を生成する（Ｓ０６）こと
によって得られる標準偏差を、σs1、σｓ2、…、σsm
とする（Ｓ０５）。そして、これらの標準偏差は、シス
テムに登録されることになる（Ｓ０７）。
して、出てくる標準偏差を、σ1、σ2、…、σnとする
（Ｓ０４）。また、仮想分布を生成する（Ｓ０６）こと
によって得られる標準偏差を、σs1、σｓ2、…、σsm
とする（Ｓ０５）。そして、これらの標準偏差は、シス
テムに登録されることになる（Ｓ０７）。
【００９０】次に、品質を評価する対象の信頼性によっ
て、最悪値偏差σbad、総合標準偏差σtotalを用いるか
定める（Ｓ０８）。
て、最悪値偏差σbad、総合標準偏差σtotalを用いるか
定める（Ｓ０８）。
【００９１】既に述べたように、製品に高い信頼性を要
求する場合には、最悪値偏差σbadが用いられる（Ｓ０
９）。最悪値偏差σbadは、以下の（式８）であらわさ
ることになる。
求する場合には、最悪値偏差σbadが用いられる（Ｓ０
９）。最悪値偏差σbadは、以下の（式８）であらわさ
ることになる。
【００９２】
【数８】 σbad＝σ1＋σ2＋…＋σn＋σs1＋σｓ2＋…＋σsm …（式８） 一方、製品にそれほど高い信頼性を要求されない場合に
は、総合標準偏差σto talが用いられる（Ｓ１０）。総
合標準偏差σtotalは、以下の（式９）であらわさるこ
とになる。
は、総合標準偏差σto talが用いられる（Ｓ１０）。総
合標準偏差σtotalは、以下の（式９）であらわさるこ
とになる。
【００９３】
【数９】
【００９４】さて、本サブシステムでは、次に、各工程
の標準偏差を基にして、どの工程が不良要因になってい
るかを求める（Ｓ１２）。それには、以下の工程別分散
寄与率γiにより求めることができる。ここで、工程別
分散寄与率γiは、以下の（式１０）で求めることがで
きる。
の標準偏差を基にして、どの工程が不良要因になってい
るかを求める（Ｓ１２）。それには、以下の工程別分散
寄与率γiにより求めることができる。ここで、工程別
分散寄与率γiは、以下の（式１０）で求めることがで
きる。
【００９５】
【数１０】 γi 2＝σi 2／σ2、ｏｒ、γsi 2＝σsi 2／σ2 …（式１０） ただし、σ＝σbad、ｏｒ、σtotal γi≧０，γsi≧０ このようにして求められたγi，γsiによって、どの工
程が不良の要因になっている可能性が高いかを指摘する
ことができる（Ｓ１３）。すなわち、γi，γsiが大き
いほどその標準偏差σi，σsiの原因となる工程が不良
の原因である可能性が高いわけである。例えば、以下の
表１に示されるように、リードピッチに対する工程別分
散寄与率が大きいとすると、リードの製造工程を見直さ
なければならないと結論される。
程が不良の要因になっている可能性が高いかを指摘する
ことができる（Ｓ１３）。すなわち、γi，γsiが大き
いほどその標準偏差σi，σsiの原因となる工程が不良
の原因である可能性が高いわけである。例えば、以下の
表１に示されるように、リードピッチに対する工程別分
散寄与率が大きいとすると、リードの製造工程を見直さ
なければならないと結論される。
【００９６】
【表１】
【００９７】次に、より詳細に製造不良の原因を突き止
めるには（Ｓ１４）、実験計画法で用いられる図１３に
示される直公表を用いておこなうことができる。
めるには（Ｓ１４）、実験計画法で用いられる図１３に
示される直公表を用いておこなうことができる。
【００９８】ここでは、自動はんだづけ不良に関する場
合を考える。そして、パラメタ（制御因子）の数は、８
であり、その一つのパラメタは、３水準であり、１８回
の実験をするものとする。この場合には、図１３に示さ
れる直公表Ｌ18により実験して、図１４に示される結果
を得ることができる。パラメタは、図１４に示される通
り、フラックス種類、フラックス密度、コンベア速度、
はんだ余熱、フラックス流動＋はんだ浪立て高さ、はん
だ温度、フラックス粘度、はんだの流速とする。この例
では、グラフより読み取って、フラックスの種類はａ2
で、コンベア速度はＣ1で、…というように不良の要因
となるパラメタの値を具体的に分析することができる。
合を考える。そして、パラメタ（制御因子）の数は、８
であり、その一つのパラメタは、３水準であり、１８回
の実験をするものとする。この場合には、図１３に示さ
れる直公表Ｌ18により実験して、図１４に示される結果
を得ることができる。パラメタは、図１４に示される通
り、フラックス種類、フラックス密度、コンベア速度、
はんだ余熱、フラックス流動＋はんだ浪立て高さ、はん
だ温度、フラックス粘度、はんだの流速とする。この例
では、グラフより読み取って、フラックスの種類はａ2
で、コンベア速度はＣ1で、…というように不良の要因
となるパラメタの値を具体的に分析することができる。
【００９９】このような結果は設計／製造不良要因の改
善条件として、図２に示した表示装置２０４に表示した
り、印刷装置２０８にプリントすることによりユーザに
教示することができる（Ｓ１５）。
善条件として、図２に示した表示装置２０４に表示した
り、印刷装置２０８にプリントすることによりユーザに
教示することができる（Ｓ１５）。
【０１００】（II) 最適検査形態指摘システム 次に、最適検査形態指摘システムの動作を、図１５およ
び図１６を用いて具体例に基づいて説明していくことに
しよう。図１５は、ＱＦＰに関する統計分析をした結果
の表示例を示す図である。図１６は、各分布ごとに工程
能力指数と対比して示したグラフである。
び図１６を用いて具体例に基づいて説明していくことに
しよう。図１５は、ＱＦＰに関する統計分析をした結果
の表示例を示す図である。図１６は、各分布ごとに工程
能力指数と対比して示したグラフである。
【０１０１】図１および図３から分かる通り、部品の統
計データを入力して、処理したり（Ｓ００〜Ｓ０３）、
新部品のときは、仮想分布を生成するのは、上記の不良
原因指摘システムと同様である（Ｓ０６）。
計データを入力して、処理したり（Ｓ００〜Ｓ０３）、
新部品のときは、仮想分布を生成するのは、上記の不良
原因指摘システムと同様である（Ｓ０６）。
【０１０２】また、その後に最悪値偏差、総合標準偏差
に関する処理をする部分も（Ｓ０９，Ｓ１０）、上記の
不良原因指摘システムと同様である。
に関する処理をする部分も（Ｓ０９，Ｓ１０）、上記の
不良原因指摘システムと同様である。
【０１０３】先ず、本サブシステムで重要な概念である
工程能力指数について説明する。
工程能力指数について説明する。
【０１０４】工程能力指数Ｃｐは、以下の（式１１）で
表される。
表される。
【０１０５】
【数１１】Ｃｐ＝公差／６σ …（式１１） ただし、σ＝σbad、ｏｒ、σtotal この工程能力指数Ｃｐは、実際の分布に対して、公差が
どれくらいの広がりを持っているかを示す量である。す
なわち、公差が大きいときは、その量に関する部品で不
良をおこすことは、稀である。反対に、公差が小さいと
きは、不良を起こしやすい。したがって、本サブシステ
ムでは、この工程能力指数Ｃｐを評価することにより、
不良の起りやすさに応じて、検査の形態を全数検査でや
らねばならないか、抜取検査でやらなければならないか
を示すものである。
どれくらいの広がりを持っているかを示す量である。す
なわち、公差が大きいときは、その量に関する部品で不
良をおこすことは、稀である。反対に、公差が小さいと
きは、不良を起こしやすい。したがって、本サブシステ
ムでは、この工程能力指数Ｃｐを評価することにより、
不良の起りやすさに応じて、検査の形態を全数検査でや
らねばならないか、抜取検査でやらなければならないか
を示すものである。
【０１０６】本例では、不良の起る割合を１０００個の
内３個以内にしなければならないと仮定する。そうする
と、統計学上の定理によって、（式９）で表されるＣｐ
は、８σ／６σ≒１．３３と比較すれば良いことが知ら
れている。
内３個以内にしなければならないと仮定する。そうする
と、統計学上の定理によって、（式９）で表されるＣｐ
は、８σ／６σ≒１．３３と比較すれば良いことが知ら
れている。
【０１０７】したがって、本サブシステムでは、（式
９）の工程能力指数Ｃｐを計算して（Ｓ２０）、不良率
により定まる定数１．３３と比較して、Ｃｐの方が小さ
ければ、全数検査をしなければならず（Ｓ２３）、Ｃｐ
の方が大きければ、抜取検査で済ますことができる（Ｓ
２２）ことをユーザに教示する。
９）の工程能力指数Ｃｐを計算して（Ｓ２０）、不良率
により定まる定数１．３３と比較して、Ｃｐの方が小さ
ければ、全数検査をしなければならず（Ｓ２３）、Ｃｐ
の方が大きければ、抜取検査で済ますことができる（Ｓ
２２）ことをユーザに教示する。
【０１０８】統計的に処理をされた後は、図１５に示す
ように分布のグラフと共に各データがシステムの表示装
置上に表示されることになる。この例では、リード幅の
公差と分布を比較していることを示している。なお、こ
の分布は、確率論上では、統計の母数が大きいほどなだ
らかな正規曲線に近づくことが知られている。
ように分布のグラフと共に各データがシステムの表示装
置上に表示されることになる。この例では、リード幅の
公差と分布を比較していることを示している。なお、こ
の分布は、確率論上では、統計の母数が大きいほどなだ
らかな正規曲線に近づくことが知られている。
【０１０９】ここで、分布と工程能力指数の関係を示す
と、図１６のようになる。分布の幅（曲線がｘ軸と交わ
る部分の距離）は、公差の間に収まるはずなので、
（ｃ）の斜線のはみだし部分があるときには、工程能力
が不十分であり、工程そのものを見直さなければならな
いことを示している。（ｂ）のグラフは、ちょうどＣｐ
＝１．３３であり、全数検査をするか抜取り検査で良い
かの境界値である。これよりも公差が大きいときは、Ｃ
ｐが大きくなり、抜取り検査で良く、逆に、公差が小さ
いときは、全数検査にしなければならない。
と、図１６のようになる。分布の幅（曲線がｘ軸と交わ
る部分の距離）は、公差の間に収まるはずなので、
（ｃ）の斜線のはみだし部分があるときには、工程能力
が不十分であり、工程そのものを見直さなければならな
いことを示している。（ｂ）のグラフは、ちょうどＣｐ
＝１．３３であり、全数検査をするか抜取り検査で良い
かの境界値である。これよりも公差が大きいときは、Ｃ
ｐが大きくなり、抜取り検査で良く、逆に、公差が小さ
いときは、全数検査にしなければならない。
【０１１０】これを表にまとめると以下の表２に示すご
とくである。
とくである。
【０１１１】
【表２】
【０１１２】（III） デバッグエージング時間取得シ
ステム 次に、デバッグエージング時間取得システムの動作を、
図１７ないし図２０を用いて具体例に基づいて説明して
いくことにしよう。先ず、このシステムを理解するため
に、図１７を用いて一般的な時間と故障率との関係を説
明しよう。図１７は、バスタブ曲線を示す図である。
ステム 次に、デバッグエージング時間取得システムの動作を、
図１７ないし図２０を用いて具体例に基づいて説明して
いくことにしよう。先ず、このシステムを理解するため
に、図１７を用いて一般的な時間と故障率との関係を説
明しよう。図１７は、バスタブ曲線を示す図である。
【０１１３】一般的に、製品や部品の故障率は、図１７
に示されるような曲線（いわゆるバスタブ曲線）を描く
ことが知られている。先ず、製品を使いはじめたときに
は、品質が安定せずに、故障多くなる。この使いはじめ
のときに、発生する故障が初期故障であり、この故障が
起る期間を初期故障期間という。その後は、品質が安定
してきて、比較的故障がおこることがすくなくなる。こ
のときに、起る故障は、偶発的なものであるという意味
から偶発故障といい、この期間を偶発故障期間という。
その期間が過ぎると、製品、部品の劣化が始まる。この
製品寿命の最終段階の期間におこる故障を、摩耗故障と
いい、この期間を摩耗故障期間という。
に示されるような曲線（いわゆるバスタブ曲線）を描く
ことが知られている。先ず、製品を使いはじめたときに
は、品質が安定せずに、故障多くなる。この使いはじめ
のときに、発生する故障が初期故障であり、この故障が
起る期間を初期故障期間という。その後は、品質が安定
してきて、比較的故障がおこることがすくなくなる。こ
のときに、起る故障は、偶発的なものであるという意味
から偶発故障といい、この期間を偶発故障期間という。
その期間が過ぎると、製品、部品の劣化が始まる。この
製品寿命の最終段階の期間におこる故障を、摩耗故障と
いい、この期間を摩耗故障期間という。
【０１１４】さて、工場内で製品や部品を製造したとき
には、検査によって初期故障を起すものはできるだけ、
取り除きたい。そのためにおこなうのが、デバッグであ
って、そのための品質向上のために必要な製品使用期間
が、デバッグエージング時間である。
には、検査によって初期故障を起すものはできるだけ、
取り除きたい。そのためにおこなうのが、デバッグであ
って、そのための品質向上のために必要な製品使用期間
が、デバッグエージング時間である。
【０１１５】デバッグエージング時間は、製品品質を向
上させるという観点からすると、長い方が良いが、あま
りこの時間を長くとるのは、効率的でなく、コスト的に
もひきあわない。したがって、デバッグエージング時間
は、製品品質向上とコストのバランスから最適の時間と
してとられることが望ましい。このための最適の時間を
設定するのが本サブシステムである。
上させるという観点からすると、長い方が良いが、あま
りこの時間を長くとるのは、効率的でなく、コスト的に
もひきあわない。したがって、デバッグエージング時間
は、製品品質向上とコストのバランスから最適の時間と
してとられることが望ましい。このための最適の時間を
設定するのが本サブシステムである。
【０１１６】次に、このサブシステムを理解するために
分布と不良の関係をリード幅を例に採って、図１８によ
り説明しよう。図１８は、リード幅の分布を示した図で
ある。
分布と不良の関係をリード幅を例に採って、図１８によ
り説明しよう。図１８は、リード幅の分布を示した図で
ある。
【０１１７】リード幅の平均値を０．２ｍｍとして、実
際のリード幅の分布が図１５のようになったとする。こ
のときには、中央から離れた端の部分−３σ，３σが不
良品であって、はんだブリッジをおこすと考える。すな
わち、実際の部品寸法の分布は、大体、規格値を中央と
して山型のカーブを描くことになるが、端にある寸法の
分布は、規格から大きく離れた不良品である。
際のリード幅の分布が図１５のようになったとする。こ
のときには、中央から離れた端の部分−３σ，３σが不
良品であって、はんだブリッジをおこすと考える。すな
わち、実際の部品寸法の分布は、大体、規格値を中央と
して山型のカーブを描くことになるが、端にある寸法の
分布は、規格から大きく離れた不良品である。
【０１１８】次に、上の考え方を用いて、仮想分布生成
による不良率の求め方を、図１９により説明する。図１
９は、モンテカルロ法による正規乱数により生成された
仮想分布を示す図である。
による不良率の求め方を、図１９により説明する。図１
９は、モンテカルロ法による正規乱数により生成された
仮想分布を示す図である。
【０１１９】既に述べたようにモンテカルロ法によっ
て、未知のデータが得られない新部品の分布を得るのが
本発明の特徴の一つであった。例えば、試行回数ｎ＝５
００００回で、図１９のような分布が得られたとする。
ここで、図中のσsjは、仮想分布を発生させて、統計的
処理をして得られるこの部品寸法に関する分布の標準偏
差である。図のように平均値から、±３σよりも離れた
所（斜線の部分）の寸法を持つ部品が、不良であると仮
定する。
て、未知のデータが得られない新部品の分布を得るのが
本発明の特徴の一つであった。例えば、試行回数ｎ＝５
００００回で、図１９のような分布が得られたとする。
ここで、図中のσsjは、仮想分布を発生させて、統計的
処理をして得られるこの部品寸法に関する分布の標準偏
差である。図のように平均値から、±３σよりも離れた
所（斜線の部分）の寸法を持つ部品が、不良であると仮
定する。
【０１２０】ここで、この斜線の部品の総数をＮ、試行
回数をｎとすると、不良率ｑjは、以下の（式１２）で
表されることになる。
回数をｎとすると、不良率ｑjは、以下の（式１２）で
表されることになる。
【０１２１】
【数１２】ｑj＝Ｎ／ｎ …（式１２） 次に、図２０の順を追って、本サブシステムの動作を説
明する。図２０は、デバッグエージング時間取得システ
ムの処理手順を示すフローチャート図である。
明する。図２０は、デバッグエージング時間取得システ
ムの処理手順を示すフローチャート図である。
【０１２２】上記のような考え方で、データが未知の部
品に対しては、仮想分布を生成して、不良率を計算する
（Ｓ２０１〜Ｓ２０６）。最初に部品の設計値、設計上
限値、設計下限値を入力するのは、仮想分布生成のため
に必要だからである。図の説明では、ボックス−ミュラ
ーノ方法により正規乱数を生成する例を示している。
品に対しては、仮想分布を生成して、不良率を計算する
（Ｓ２０１〜Ｓ２０６）。最初に部品の設計値、設計上
限値、設計下限値を入力するのは、仮想分布生成のため
に必要だからである。図の説明では、ボックス−ミュラ
ーノ方法により正規乱数を生成する例を示している。
【０１２３】既存のデータが分かっている部品からは、
その故障率を入力し（Ｓ０１〜Ｓ０３）、既存のデータ
が分からない新部品などは、部品の公差を基にした仮想
分布を生成して（Ｓ０６）、故障率を計算する（Ｓ３
０）。これは、上記の二つのサブシステムと同様であ
る。
その故障率を入力し（Ｓ０１〜Ｓ０３）、既存のデータ
が分からない新部品などは、部品の公差を基にした仮想
分布を生成して（Ｓ０６）、故障率を計算する（Ｓ３
０）。これは、上記の二つのサブシステムと同様であ
る。
【０１２４】ここで、既知のデータから求められた故障
率をλi（Ｓ２０７）、新部品などで仮想分布により、
（式１０）によって求められた故障率をλj（Ｓ２０
８）とすると、総故障率λcは、以下の（式１３）によ
り求められる。
率をλi（Ｓ２０７）、新部品などで仮想分布により、
（式１０）によって求められた故障率をλj（Ｓ２０
８）とすると、総故障率λcは、以下の（式１３）によ
り求められる。
【０１２５】
【数１３】
【０１２６】ここで、ａi，ａjは、その部品の員数であ
る。
る。
【０１２７】そして、必要なときには、寿命や環境が入
力される（Ｓ３１）。
力される（Ｓ３１）。
【０１２８】最後に、デバッグエージング時間ｔdは、
以下の（式１４）で求めることになる（Ｓ３２）。
以下の（式１４）で求めることになる（Ｓ３２）。
【０１２９】
【数１４】 ｔd＝２５ｌｎ（βＮ／２５λc） （Ｈｒ） …（式１４) ただし、βは、初期組立品における初期欠陥率（Ｓ２０
９） Ｎは、全部品数 ｌｎは、自然対数 システムは、上の得た結果を、表示装置２０４などによ
り、ユーザに教示し、ユーザは、その値を参考にして製
品のデバッグエージング時間を定めることになる。
９） Ｎは、全部品数 ｌｎは、自然対数 システムは、上の得た結果を、表示装置２０４などによ
り、ユーザに教示し、ユーザは、その値を参考にして製
品のデバッグエージング時間を定めることになる。
【０１３０】
【発明の効果】本発明によれば、検査に関して熟練して
おらず、製品に関して詳しい知識を持たないものであっ
ても、短時間で、例え、製品に新部品が含まれる部品で
あっても、どの工程が不良の要因となっているのか、ど
のパラメタが不良にどれくらい寄与しているのかを簡単
に知ることのできる製品品質向上支援システムを提供す
ることができる。
おらず、製品に関して詳しい知識を持たないものであっ
ても、短時間で、例え、製品に新部品が含まれる部品で
あっても、どの工程が不良の要因となっているのか、ど
のパラメタが不良にどれくらい寄与しているのかを簡単
に知ることのできる製品品質向上支援システムを提供す
ることができる。
【０１３１】また、本発明によれば、検査をおこなうに
あたって、全数検査しなければならないか、抜取り検査
をしなければならないかの明確な指標を得ることのでき
る製品品質向上支援システムを提供することができる。
あたって、全数検査しなければならないか、抜取り検査
をしなければならないかの明確な指標を得ることのでき
る製品品質向上支援システムを提供することができる。
【０１３２】さらに、本発明によれば、例え、製品に新
部品が含まれる部品であっても、品質向上のためにどれ
くらい工場でデバッグをおこなわなければいけないかの
明確な指標が得ることのできる製品品質向上支援システ
ムを提供するができる。
部品が含まれる部品であっても、品質向上のためにどれ
くらい工場でデバッグをおこなわなければいけないかの
明確な指標が得ることのできる製品品質向上支援システ
ムを提供するができる。
【図１】本発明に係る製品品質向上システムの機能構成
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】本発明に係る製品品質向上システムのハードウ
ェア・ソフトウェア構成図である。
ェア・ソフトウェア構成図である。
【図３】製品品質向上支援システムの動作を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図４】ＱＦＰパッケージがはんだブリッジを起こして
いる場合の斜視図である。
いる場合の斜視図である。
【図５】ＱＦＰパッケージのリードとそれを装着するラ
ンドの寸法を図示した上面図である。
ンドの寸法を図示した上面図である。
【図６】表面実装回路基板における不良の内訳を示す円
グラフである。
グラフである。
【図７】はんだブリッジの工程別分散寄与率を図示した
棒グラフである。
棒グラフである。
【図８】部品受入検査システム１０で、部品の詳細デー
タを入力している所を示す概念図である。
タを入力している所を示す概念図である。
【図９】プロセス設備データ収集システム２０で、プロ
セス設備に関する詳細データを入力している所を示す概
念図である。
セス設備に関する詳細データを入力している所を示す概
念図である。
【図１０】ライン品質不良自動収集システム３０とデバ
ッグエージングデータ収集システム４０において、詳細
データを入力している所を示す概念図である。
ッグエージングデータ収集システム４０において、詳細
データを入力している所を示す概念図である。
【図１１】モンテカルロ法による正規乱数によって、生
成された仮想分布を示す図である。
成された仮想分布を示す図である。
【図１２】新プロセス新部品・仮想分布生成部５０で、
仮想分布を生成した結果したときの画面を表す図であ
る。
仮想分布を生成した結果したときの画面を表す図であ
る。
【図１３】Ｌ18（制御因子が８、実験回数が１８）の直
公表の例を示す図である。
公表の例を示す図である。
【図１４】各パラメータ因子ごとに不良率、不良数が求
められた結果である。
められた結果である。
【図１５】ＱＦＰに関する統計分析をした結果の表示例
を示す図である。
を示す図である。
【図１６】各分布ごとに工程能力指数と対比して示した
グラフである。
グラフである。
【図１７】バスタブ曲線を示す図である。
【図１８】リード幅の分布を示した図である。
【図１９】モンテカルロ法による正規乱数により生成さ
れた仮想分布を示す図である。
れた仮想分布を示す図である。
【図２０】デバッグエージング時間取得システムの処理
手順を示すフローチャート図である。
手順を示すフローチャート図である。
【図２１】従来の製品開発の手順を示すフローチャート
である。
である。
５０…新部品・新プロセス仮想分布生成部、６０…最悪
偏差、総合標準偏差取得部、７０…工程公差寄与率計算
部、７５…不良工程の教示部、８０…パラメータ設計計
算部、８５…設計／製造不良要因の改善条件教示部、９
０…工程能力計算部、９５…寿命、環境条件入力部、９
８…デバッグエージング時間設定部、１００…製品品質
向上支援システム。
偏差、総合標準偏差取得部、７０…工程公差寄与率計算
部、７５…不良工程の教示部、８０…パラメータ設計計
算部、８５…設計／製造不良要因の改善条件教示部、９
０…工程能力計算部、９５…寿命、環境条件入力部、９
８…デバッグエージング時間設定部、１００…製品品質
向上支援システム。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 松田 昭宏 神奈川県小田原市国府津2880番地 株式会 社日立製作所ストレージシステム事業部内
Claims (9)
- 【請求項１】 計算機システムを用いて、製品とそれに
関連する部品の統計データを処理して、その結果に基づ
いて製品品質の向上を図る製品品質向上支援システムに
おいて、 このシステムは、 前記製品に関連する部品の不良データと公差を入力する
手段と、 前記製品の製造工程で用いられる一つ以上の公差の全体
を統計的に評価する量を求める手段と、 工程寄与率計算部と、 パラメタ設計計算部と、 不良要因の改善条件教示部とを有し、 前記工程寄与率計算部は、前記各公差から求まる標準偏
差と、一つ以上の公差の全体を統計的に評価する量を比
較して、 前記パラメタ設計計算部は、不良とパラメタの相関関係
を評価して、 その結果より、不良要因の改善条件教示部によって、不
良の原因となる工程とパラメタを教示することにより製
品品質の向上を図る製品品質向上支援システム。 - 【請求項２】 前記一つ以上の公差の全体を統計的に評
価する量は、 各公差から求められる標準偏差の総和を取った最悪値偏
差か、 または、各公差から求められる標準偏差の二乗の総和の
正の平方根を取った総合偏差であることを特徴とする請
求項１記載の製品品質向上支援システム。 - 【請求項３】 前記部品に関する統計データが、十分得
られない部品においては、 前記部品に関する量の標準偏差を、 その部品に関する計算機シュミレーションによって得ら
れた仮想分布により求めることができることを特徴とす
る請求項１および請求項２記載の製品品質向上支援シス
テム。 - 【請求項４】 前記パラメタ設計計算部の不良とパラメ
ータの相関関係を評価は、 直公表を用いて、不良数、または、不良率のパラメータ
因子寄与率を比較することによりなされることを特徴と
する請求項１ないし請求項３記載のいずれかの製品品質
向上支援システム。 - 【請求項５】 計算機システムを用いて、製品とそれに
関連する部品の統計データを処理して、その結果に基づ
いて製品品質の向上を図る製品品質向上支援システムに
おいて、 このシステムは、 前記製品に関連する部品の不良データと公差を入力する
手段と、 前記製品の製造工程で用いられる一つ以上の公差の全体
を統計的に評価する量を求める手段と、 工程能力計算部とを有し、 前記工程能力計算部は、 評価の対象となる公差を、 一つ以上の公差の全体を統計的に評価する量を不良率か
ら考えて一定の定数を乗じた数で割った工程能力指数を
求めて、 これを一定の基準と比較して、 この製品の検査工程において、 前記工程能力指数が、この一定の基準よりも大きいとき
には、抜取検査を、 前記工程能力指数が、この一定の基準よりも大きくない
ときには、全数検査をおこなうことにより製品品質の向
上を図る製品品質向上支援システム。 - 【請求項６】 前記一つ以上の公差の全体を統計的に評
価する量は、 各公差から求められる標準偏差の総和を取った最悪値偏
差か、 または、各公差から求められる標準偏差の二乗の総和の
正の平方根を取った総合偏差であることを特徴とする請
求項５記載の製品品質向上支援システム。 - 【請求項７】 前記部品に関する統計データが、十分得
られない部品においては、 前記部品に関する量の標準偏差を、 その部品に関する計算機シュミレーションによって得ら
れた仮想分布により求めることができることを特徴とす
る請求項５および請求項６記載のいずれかの製品品質向
上支援システム。 - 【請求項８】 計算機システムを用いて、製品とそれに
関連する部品の統計データを処理して、その結果に基づ
いて製品品質の向上を図る製品品質向上支援システムに
おいて、 このシステムは、 前記製品に関連する部品の不良データと公差を入力する
手段と、 前記製品に関連する部品の故障率を求める手段と、 寿命、環境条件入力部と、 デバッグエージング時間設定部とを有し、 前記デバッグエージング時間設定部は、 製品の初期故障を取り除くためのデバッグエージング時
間を、 前記寿命、環境条件入力部により、入力された製品また
は部品の寿命とその製品の動作環境と、 前記部品の故障率とを勘案して、 デバックエージング時間を指摘することにより、製品の
デバッグ作業を支援して製品品質の向上を図ることを特
徴とする製品品質向上支援システム。 - 【請求項９】 前記部品に関する統計データが、十分得
られない部品においては、 前記部品に関する故障率を、 その部品に関する計算機シュミレーションによって得ら
れた仮想分布により求めることができることを特徴とす
る請求項８記載の製品品質向上支援システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19176596A JPH1040289A (ja) | 1996-07-22 | 1996-07-22 | 製品品質向上支援システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19176596A JPH1040289A (ja) | 1996-07-22 | 1996-07-22 | 製品品質向上支援システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1040289A true JPH1040289A (ja) | 1998-02-13 |
Family
ID=16280148
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19176596A Pending JPH1040289A (ja) | 1996-07-22 | 1996-07-22 | 製品品質向上支援システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1040289A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002366215A (ja) * | 2001-06-07 | 2002-12-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 生産システムを対象としたｎｃデータ管理装置及びｎｃデータ管理方法 |
| JP2004078716A (ja) * | 2002-08-21 | 2004-03-11 | Fujitsu Ltd | 品質管理システム及び品質管理方法 |
| WO2004059406A1 (ja) * | 2002-12-25 | 2004-07-15 | Nhk Spring Co., Ltd. | 品質問題の統計的解決作業管理システムとそれを用いた作業管理方法 |
| JP2012510131A (ja) * | 2008-11-25 | 2012-04-26 | サン−ゴバン パフォーマンス プラスティックス レンコール リミティド | トレランスリングのプロセスコントロール |
| JP2018180732A (ja) * | 2017-04-06 | 2018-11-15 | 株式会社日立ソリューションズ東日本 | 品質データ分析装置、および品質データ分析方法 |
| JP2021180053A (ja) * | 2018-04-27 | 2021-11-18 | 株式会社シーイーシー | 管理装置、及び、管理装置のプログラム |
| JP2022140227A (ja) * | 2021-03-12 | 2022-09-26 | 新東工業株式会社 | 管理装置、管理方法、管理プログラム、及び記録媒体 |
| US12416604B2 (en) | 2021-03-12 | 2025-09-16 | Sintokogio, Ltd. | Management device, management method, management program, and recording medium |
-
1996
- 1996-07-22 JP JP19176596A patent/JPH1040289A/ja active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002366215A (ja) * | 2001-06-07 | 2002-12-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 生産システムを対象としたｎｃデータ管理装置及びｎｃデータ管理方法 |
| US7142936B2 (en) | 2001-06-07 | 2006-11-28 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | NC data management apparatus and method |
| JP2004078716A (ja) * | 2002-08-21 | 2004-03-11 | Fujitsu Ltd | 品質管理システム及び品質管理方法 |
| WO2004059406A1 (ja) * | 2002-12-25 | 2004-07-15 | Nhk Spring Co., Ltd. | 品質問題の統計的解決作業管理システムとそれを用いた作業管理方法 |
| JP2012510131A (ja) * | 2008-11-25 | 2012-04-26 | サン−ゴバン パフォーマンス プラスティックス レンコール リミティド | トレランスリングのプロセスコントロール |
| JP2018180732A (ja) * | 2017-04-06 | 2018-11-15 | 株式会社日立ソリューションズ東日本 | 品質データ分析装置、および品質データ分析方法 |
| JP2021180053A (ja) * | 2018-04-27 | 2021-11-18 | 株式会社シーイーシー | 管理装置、及び、管理装置のプログラム |
| JP2022140227A (ja) * | 2021-03-12 | 2022-09-26 | 新東工業株式会社 | 管理装置、管理方法、管理プログラム、及び記録媒体 |
| US12416604B2 (en) | 2021-03-12 | 2025-09-16 | Sintokogio, Ltd. | Management device, management method, management program, and recording medium |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN100423223C (zh) | 检测半导体晶片上局部失效的测试方法 | |
| US20090265155A1 (en) | Method of predicting reliability of semiconductor device, reliability prediction system using the same and storage medium storing program causing computer to execute the same | |
| US5754432A (en) | Apparatus and method for estimating chip yield | |
| CN111352698B (zh) | 一种jvm参数的调整方法及装置 | |
| US20080137800A1 (en) | Method, Apparatus, and Program for Detecting the Correlation Between Repeating Events | |
| CN110888813A (zh) | 项目排期管理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN118192525B (zh) | 一种基于故障树的诊断方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| KR20030051064A (ko) | 순수 디펙트에 의한 페일 발생 확률 측정방법, 순수디펙트에서 추출한 패턴 파라미터의 분류를 이용한 디펙트제한 수율 측정 방법 및 순수 디펙트에 의한 페일 발생확률 및 디펙트 제한 수율을 측정하기 위한 시스템 | |
| JP3511632B2 (ja) | 実装工程不良要因分析方法 | |
| CN116074183A (zh) | 一种基于规则引擎的c3超时分析方法、装置及设备 | |
| CN115983191A (zh) | 测试点验证方法及相关装置 | |
| CN115455714A (zh) | 一种设备洁净度确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| US6021359A (en) | Method and apparatus for determining an inspection schedule for a production line | |
| CN117609064A (zh) | 单元测试方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| JP7675670B2 (ja) | シミュレーション装置、シミュレーション方法及びシミュレーションプログラム | |
| CN120548469A (zh) | 用于确定数据的类别的装置、方法及记录指令的记录介质 | |
| CN116881057A (zh) | 服务器存储兼容测试方法、系统、终端及存储介质 | |
| CN117634416A (zh) | 一种异常走线检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112444725B (zh) | 一种通孔焊点对比加速寿命试验方法 | |
| US7343352B2 (en) | Method and system for assessing the quality and cost of inspection | |
| JPH1116795A (ja) | 半導体特性シミユレーシヨン装置及びその方法 | |
| CN113012120B (zh) | 灰度值有效性分析方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
| JPH11176899A (ja) | 欠陥警告方法及び欠陥警告システム | |
| EP4598285A1 (en) | Device and method for determining optimal cleaning cycle of screen printer, and recording medium on which instructions are recorded | |
| CN103366036A (zh) | 焊接检查用的演示数据的生成方法、焊接检查方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040203 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040330 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050308 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050628 |