品質解析方法、品質解析装置、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
【課題】 複数工程での処理を経て生産される製品に品質欠陥が発生したときに、簡潔な処理で精度良く原因工程を推定する。
【解決手段】 品質上の欠陥が生じた製品に対して、工程ごとに該製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一定製品個数分だけ並べ、解析対象とする各製品の品質上の欠陥の、該製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算し、前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する。
【解決手段】 品質上の欠陥が生じた製品に対して、工程ごとに該製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一定製品個数分だけ並べ、解析対象とする各製品の品質上の欠陥の、該製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算し、前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造工場における品質解析方法、品質解析装置、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関し、複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥、特に鉄鋼製品である薄板コイルに表面欠陥が発生したときの原因工程推定に用いて好適な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、薄板コイルの様な鉄鋼製品に表面欠陥が発生したときの原因工程を特定するのは、通過する処理工程数も多く、非常に困難であることが多い。疑わしい工程の製造パラメータを変化させて処理を行い、その結果による欠陥発生状況の改善有無から判断することもできるが、工程ごとの製造パラメータの数が多いために、非常に手間のかかる作業となってしまう。
【０００３】
これに対して、特許文献１には、欠陥の発生形態が類似している製品の製造実績データ、品質データを収集し、それらの製品が共通して通った工程を調べて、それが原因工程であると推定する手法が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、各工程の製造パラメータ実績値を調査し、管理基準データとの比較により異常有無を判断する手法が開示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−３２６８１６号公報
【特許文献２】特開平９−５０９４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示された手法では、処理工程総数が多い場合に、共通して通過した工程が複数存在することも多く、原因工程を推定することは難しかった。
【０００７】
また、特許文献２に開示された手法では、個別の製造パラメータの実績値は正常範囲から大きく外れていなくても、複数の製造パラメータの相乗作用で欠陥が発生することがあり、その様な欠陥発生の原因工程を推定することは難しかった。
【０００８】
そこで本発明は、複数工程での処理を経て生産される製品に品質上の欠陥が発生したときに、簡潔な処理で精度良く原因工程を推定する手法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の品質解析方法は、製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析方法であって、品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを入力するデータ入力ステップと、前記データ入力ステップにて入力した前記品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積ステップと、工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソートステップと、前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算ステップと、前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定ステップと、前記推定結果を出力し、表示する出力・表示ステップとを有する点に特徴を有する。
本発明の品質解析装置は、製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析装置であって、品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを入力するデータ入力部と、前記データ入力部に入力した前記品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積部と、工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソート部と、前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算部と、前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定部と、前記推定結果を出力し、表示する出力・表示部とを有する点に特徴を有する。
本発明のコンピュータプログラムは、製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積処理と、工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソート処理と、前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算処理と、
前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定処理と、前記推定結果を出力し、表示する出力・表示処理とをコンピュータに実行させる点に特徴を有する。
本発明のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明のコンピュータプログラムを記憶した点に特徴を有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、複数工程での処理を経て生産される製品に品質欠陥が発生したときに、簡潔な処理で精度良く原因工程を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態の品質解析装置の概略構成を示す図である。また、図２は、図１の品質解析装置を用いて実行する品質解析方法の一例を示すフローチャートである。以下、図１と図２を用いて、鉄鋼製品の製造工場において、製品として薄板コイル（以下「コイル」と称する）の品質として表面疵を発生させる原因工程推定を例にとって説明する。
【００１２】
図１に示すように、本実施形態の品質解析装置の外部に、品質データ蓄積サーバが設置されている。品質データ蓄積サーバには、疵検査装置等で計測された表面疵に関するデータが、各工程別・処理日別に、例えばコイル番号（各コイルにユニークに付される番号）順に、長期間分（例えば半年分）蓄積・保存される。複数の工程を経て最終工程での処理を終えて製造が完了したコイルに表面疵が発生している場合に、当該コイル（以下「基準コイル」と記す）が処理された工程ごとに、基準コイルのコイル番号から当該工程での処理日が検索され、同一日に処理された全コイルの表面疵に関するデータが、解析対象とするためにデータ入力部（１０１）に入力される（図２のデータ入力ステップ２０１に対応する）。下記データソートステップにおいて、より多くのコイルを対象とする場合は、基準コイルの処理日の前後複数日に処理されたコイルの表面疵に対するデータが入力される。
【００１３】
次いで、入力されたデータは、以降の処理のためにデータ蓄積部（１０２）に蓄積・保存される（図２のデータ蓄積ステップ２０２に対応）。
【００１４】
次に、データソート部（１０３）にて、工程ごとに基準コイルの前後に処理された複数コイルの上記表面疵に関するデータが処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べられる（図２のデータソートステップ２０３に対応）。これが以降の解析に用いられる解析対象データとなる。図３に示す簡単な事例で説明する。これは、表面疵に関するデータとして表面疵の疵種（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５種類）、及び、表面疵のグレード（１、２、３の３グレード）、工程を工程１から工程３の３工程とし、基準コイルの前後に処理されたコイルを処理順にそれぞれ前後５コイルづつ選定してソートされた解析対象データの一例である。
【００１５】
尚、ソートの方法としては、処理順序に従い基準コイルの前後に連続した一定本数のコイルを選定する以外に、基準コイルの前だけ、或いは、後だけを選定することも可能であり、また、例えば１本おき等、間引いて選定することも可能であることは言うまでも無い。
【００１６】
１コイルに複数の表面疵が発生している場合は、例えば疵種とグレードごとに疵個数を集計し、最も発生個数の多い表面疵の疵種とグレードを基準コイルの代表表面疵としてソートすれば良い。但し、１コイルに複数存在する表面疵からの代表表面疵の選定方法は、当該方法に限定されないことは言うまでも無い。
【００１７】
解析対象データに基づいて、欠陥類似度計算部（１０４）にて各コイルの基準コイルとの欠陥類似度を計算する（図２の欠陥類似度計算ステップ２０４に対応）。例えば、疵種、グレードの両方が一致すれば２点、いずれか一方が一致すれば１点、いずれも一致しなければ０点として計算することができる。但し、欠陥類似度の計算方法は、当該方法に限定されないことは言うまでも無い。計算結果を図３の「欠陥類似度」の行にそれぞれ示す。
【００１８】
上述の方法で計算された、工程ごとの各コイルの欠陥類似度の系列データから、原因工程推定部（１０５）にて、まず欠陥類似度の連続性を評価する（図２の原因工程推定ステップ２０５に対応）。具体的には、上記欠陥類似度が最大値である２を示すコイルを、欠陥類似度の高いコイルであるとし、基準コイルを含めた１１本の解析対象コイルに対する、欠陥類似度の高いコイルの本数をもって欠陥類似度の連続性の指標とする。
【００１９】
この値は以下の通りである。
工程１：２
工程２：５
工程３：４
この場合は工程２の欠陥類似度の連続性が最も高く、基準コイルの表面疵（疵種Ａ）の原因工程であると推定される。
【００２０】
最後に、出力・表示部（１０６）にて、工程２が原因工程であるという推定結果を外部に出力し、画面に表示する（図２の出力・表示ステップ２０６に対応）。
【００２１】
（第２の実施形態）
また、図１の原因工程推定部（１０５）における欠陥類似度の連続性の評価方法として、上述したものとは別の方法で、図１の欠陥類似度計算部（１０４）で計算された欠陥類似度の、解析対象コイル１１本についての合計値を求め、その値を欠陥類似度の連続性の指標としても良い。
【００２２】
この様に計算した値は以下の通りである。
工程１：６
工程２：１２
工程３：１０
この結果から、工程２が原因工程であると推定される。
【００２３】
（第３の実施形態）
さらに、図１の原因工程推定部（１０５）における欠陥類似度の連続性の評価方法として、図１の欠陥類似度計算部（１０４）で計算された欠陥類似度について、解析対象とする１１本のコイルのうち任意の２本のコイルを選択し、両コイルの欠陥類似度の積に比例し、両コイルの処理間隔（例えば連続して処理される場合は１、間に１本別コイルが存在する場合は２と定義される）に反比例する値を計算し、それを全ての２本のコイルについて計算してその合計値を求め、それを欠陥類似度の連続性の指標としても良い。計算式を式（１）、式（２）に示す。
【００２４】
【数１】
【００２５】
この様に計算した値は以下の通りである。
工程１：９．２
工程２：６２．１
工程３：３４．６
この結果から、工程２が原因工程であると推定される。
【００２６】
尚、上述の計算は、式（１）、式（２）において、０より大きな全ての欠陥類似度値のコイルを対象に計算を行った値であるが、計算を簡略にするために、欠陥類似度の最大値（図３に示す例では２）を持つコイルのみを対象に連続性指標の計算を行っても良い。
【００２７】
図４は、上述した品質解析装置を構成可能なコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。図４において、４００はコンピュータＰＣである。ＰＣ４００は、ＣＰＵ４０１を備え、ＲＯＭ４０２又はハードディスク（ＨＤ）４１１に記憶された、或いはフレキシブルディスクドライブ（ＦＤ）４１２より供給されるデバイス制御ソフトウェアを実行し、システムバス４０４に接続される各デバイスを総括的に制御する。ＰＣ４００のＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２又はハードディスク（ＨＤ）４１１に記憶されたプログラムにより、本実施形態の各機能手段が構成される。
【００２８】
４０３はＲＡＭで、ＣＰＵ４０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。４０５はキーボードコントローラ（ＫＢＣ）であり、キーボード（ＫＢ）４０９から入力される信号をシステム本体内に入力する制御を行う。４０６は表示コントローラ（ＣＲＴＣ）であり、表示装置（ＣＲＴ）４１０上の表示制御を行う。４０７はディスクコントローラ（ＤＫＣ）で、ブートプログラム（起動プログラム：パソコンのハードやソフトの実行（動作）を開始するプログラム）、複数のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイルそしてネットワーク管理プログラム等を記憶するハードディスク（ＨＤ）４１１、及びフレキシブルディスク（ＦＤ）４１２とのアクセスを制御する。
【００２９】
４０８はネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）で、ＬＡＮ４１３を介して、ネットワークプリンタ、他のネットワーク機器或いは他のＰＣと双方向のデータのやり取りを行う。
【００３０】
（実施例）
薄板コイルの製造工程で発生した表面疵の原因工程推定を行った。表面疵が発生したコイルに対して、工程１から工程３の３工程において、その前に処理された４３本、及び、その後に処理された４９本のコイルの表面疵データを入力し、データソート、欠陥類似度計算を行った結果を図５に示す。ここでは、表面疵に関するデータとして、疵種、疵グレードに加えて、疵の長手方向位置、幅方向位置の４つを入力し、それぞれ基準コイルの表面疵と一致するかどうかで、０点から４点の欠陥類似度を計算した。尚、疵の長手方向位置、幅方向位置については、コイルの長さ方向、幅方向にそれぞれ１０等分し、対応する同じ区分に存在する場合に一致すると判定した。連続性指標としては、上述した第３の実施形態で説明した方法を採用した。
【００３１】
評価結果は以下の通りである。
工程１：１，７６３
工程２：１，９０３
工程３：１，３４１
上記の結果から工程２が原因工程であると推定された。また、本解析の後に詳細な調査を行った結果、工程２の設備故障が原因で表面疵が発生していたことが判明した。
【００３２】
尚、本発明は複数の機器から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００３３】
また、本発明の目的は前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ若しくはＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【００３４】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００３５】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００３６】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】第１の実施形態の品質解析装置の概略構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態の品質解析方法のフローチャートである。
【図３】データソートの方法を説明するための図である。
【図４】品質解析装置を構成可能なコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施形態におけるデータソート、欠陥類似度計算を行った結果を示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０１：データ入力部
１０２：データ蓄積部
１０３：データソート部
１０４：欠陥類似度計算部
１０５：原因工程推定部
１０６：出力・表示部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造工場における品質解析方法、品質解析装置、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関し、複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥、特に鉄鋼製品である薄板コイルに表面欠陥が発生したときの原因工程推定に用いて好適な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、薄板コイルの様な鉄鋼製品に表面欠陥が発生したときの原因工程を特定するのは、通過する処理工程数も多く、非常に困難であることが多い。疑わしい工程の製造パラメータを変化させて処理を行い、その結果による欠陥発生状況の改善有無から判断することもできるが、工程ごとの製造パラメータの数が多いために、非常に手間のかかる作業となってしまう。
【０００３】
これに対して、特許文献１には、欠陥の発生形態が類似している製品の製造実績データ、品質データを収集し、それらの製品が共通して通った工程を調べて、それが原因工程であると推定する手法が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、各工程の製造パラメータ実績値を調査し、管理基準データとの比較により異常有無を判断する手法が開示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−３２６８１６号公報
【特許文献２】特開平９−５０９４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示された手法では、処理工程総数が多い場合に、共通して通過した工程が複数存在することも多く、原因工程を推定することは難しかった。
【０００７】
また、特許文献２に開示された手法では、個別の製造パラメータの実績値は正常範囲から大きく外れていなくても、複数の製造パラメータの相乗作用で欠陥が発生することがあり、その様な欠陥発生の原因工程を推定することは難しかった。
【０００８】
そこで本発明は、複数工程での処理を経て生産される製品に品質上の欠陥が発生したときに、簡潔な処理で精度良く原因工程を推定する手法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の品質解析方法は、製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析方法であって、品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを入力するデータ入力ステップと、前記データ入力ステップにて入力した前記品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積ステップと、工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソートステップと、前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算ステップと、前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定ステップと、前記推定結果を出力し、表示する出力・表示ステップとを有する点に特徴を有する。
本発明の品質解析装置は、製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析装置であって、品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを入力するデータ入力部と、前記データ入力部に入力した前記品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積部と、工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソート部と、前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算部と、前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定部と、前記推定結果を出力し、表示する出力・表示部とを有する点に特徴を有する。
本発明のコンピュータプログラムは、製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積処理と、工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソート処理と、前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算処理と、
前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定処理と、前記推定結果を出力し、表示する出力・表示処理とをコンピュータに実行させる点に特徴を有する。
本発明のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明のコンピュータプログラムを記憶した点に特徴を有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、複数工程での処理を経て生産される製品に品質欠陥が発生したときに、簡潔な処理で精度良く原因工程を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態の品質解析装置の概略構成を示す図である。また、図２は、図１の品質解析装置を用いて実行する品質解析方法の一例を示すフローチャートである。以下、図１と図２を用いて、鉄鋼製品の製造工場において、製品として薄板コイル（以下「コイル」と称する）の品質として表面疵を発生させる原因工程推定を例にとって説明する。
【００１２】
図１に示すように、本実施形態の品質解析装置の外部に、品質データ蓄積サーバが設置されている。品質データ蓄積サーバには、疵検査装置等で計測された表面疵に関するデータが、各工程別・処理日別に、例えばコイル番号（各コイルにユニークに付される番号）順に、長期間分（例えば半年分）蓄積・保存される。複数の工程を経て最終工程での処理を終えて製造が完了したコイルに表面疵が発生している場合に、当該コイル（以下「基準コイル」と記す）が処理された工程ごとに、基準コイルのコイル番号から当該工程での処理日が検索され、同一日に処理された全コイルの表面疵に関するデータが、解析対象とするためにデータ入力部（１０１）に入力される（図２のデータ入力ステップ２０１に対応する）。下記データソートステップにおいて、より多くのコイルを対象とする場合は、基準コイルの処理日の前後複数日に処理されたコイルの表面疵に対するデータが入力される。
【００１３】
次いで、入力されたデータは、以降の処理のためにデータ蓄積部（１０２）に蓄積・保存される（図２のデータ蓄積ステップ２０２に対応）。
【００１４】
次に、データソート部（１０３）にて、工程ごとに基準コイルの前後に処理された複数コイルの上記表面疵に関するデータが処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べられる（図２のデータソートステップ２０３に対応）。これが以降の解析に用いられる解析対象データとなる。図３に示す簡単な事例で説明する。これは、表面疵に関するデータとして表面疵の疵種（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５種類）、及び、表面疵のグレード（１、２、３の３グレード）、工程を工程１から工程３の３工程とし、基準コイルの前後に処理されたコイルを処理順にそれぞれ前後５コイルづつ選定してソートされた解析対象データの一例である。
【００１５】
尚、ソートの方法としては、処理順序に従い基準コイルの前後に連続した一定本数のコイルを選定する以外に、基準コイルの前だけ、或いは、後だけを選定することも可能であり、また、例えば１本おき等、間引いて選定することも可能であることは言うまでも無い。
【００１６】
１コイルに複数の表面疵が発生している場合は、例えば疵種とグレードごとに疵個数を集計し、最も発生個数の多い表面疵の疵種とグレードを基準コイルの代表表面疵としてソートすれば良い。但し、１コイルに複数存在する表面疵からの代表表面疵の選定方法は、当該方法に限定されないことは言うまでも無い。
【００１７】
解析対象データに基づいて、欠陥類似度計算部（１０４）にて各コイルの基準コイルとの欠陥類似度を計算する（図２の欠陥類似度計算ステップ２０４に対応）。例えば、疵種、グレードの両方が一致すれば２点、いずれか一方が一致すれば１点、いずれも一致しなければ０点として計算することができる。但し、欠陥類似度の計算方法は、当該方法に限定されないことは言うまでも無い。計算結果を図３の「欠陥類似度」の行にそれぞれ示す。
【００１８】
上述の方法で計算された、工程ごとの各コイルの欠陥類似度の系列データから、原因工程推定部（１０５）にて、まず欠陥類似度の連続性を評価する（図２の原因工程推定ステップ２０５に対応）。具体的には、上記欠陥類似度が最大値である２を示すコイルを、欠陥類似度の高いコイルであるとし、基準コイルを含めた１１本の解析対象コイルに対する、欠陥類似度の高いコイルの本数をもって欠陥類似度の連続性の指標とする。
【００１９】
この値は以下の通りである。
工程１：２
工程２：５
工程３：４
この場合は工程２の欠陥類似度の連続性が最も高く、基準コイルの表面疵（疵種Ａ）の原因工程であると推定される。
【００２０】
最後に、出力・表示部（１０６）にて、工程２が原因工程であるという推定結果を外部に出力し、画面に表示する（図２の出力・表示ステップ２０６に対応）。
【００２１】
（第２の実施形態）
また、図１の原因工程推定部（１０５）における欠陥類似度の連続性の評価方法として、上述したものとは別の方法で、図１の欠陥類似度計算部（１０４）で計算された欠陥類似度の、解析対象コイル１１本についての合計値を求め、その値を欠陥類似度の連続性の指標としても良い。
【００２２】
この様に計算した値は以下の通りである。
工程１：６
工程２：１２
工程３：１０
この結果から、工程２が原因工程であると推定される。
【００２３】
（第３の実施形態）
さらに、図１の原因工程推定部（１０５）における欠陥類似度の連続性の評価方法として、図１の欠陥類似度計算部（１０４）で計算された欠陥類似度について、解析対象とする１１本のコイルのうち任意の２本のコイルを選択し、両コイルの欠陥類似度の積に比例し、両コイルの処理間隔（例えば連続して処理される場合は１、間に１本別コイルが存在する場合は２と定義される）に反比例する値を計算し、それを全ての２本のコイルについて計算してその合計値を求め、それを欠陥類似度の連続性の指標としても良い。計算式を式（１）、式（２）に示す。
【００２４】
【数１】
【００２５】
この様に計算した値は以下の通りである。
工程１：９．２
工程２：６２．１
工程３：３４．６
この結果から、工程２が原因工程であると推定される。
【００２６】
尚、上述の計算は、式（１）、式（２）において、０より大きな全ての欠陥類似度値のコイルを対象に計算を行った値であるが、計算を簡略にするために、欠陥類似度の最大値（図３に示す例では２）を持つコイルのみを対象に連続性指標の計算を行っても良い。
【００２７】
図４は、上述した品質解析装置を構成可能なコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。図４において、４００はコンピュータＰＣである。ＰＣ４００は、ＣＰＵ４０１を備え、ＲＯＭ４０２又はハードディスク（ＨＤ）４１１に記憶された、或いはフレキシブルディスクドライブ（ＦＤ）４１２より供給されるデバイス制御ソフトウェアを実行し、システムバス４０４に接続される各デバイスを総括的に制御する。ＰＣ４００のＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２又はハードディスク（ＨＤ）４１１に記憶されたプログラムにより、本実施形態の各機能手段が構成される。
【００２８】
４０３はＲＡＭで、ＣＰＵ４０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。４０５はキーボードコントローラ（ＫＢＣ）であり、キーボード（ＫＢ）４０９から入力される信号をシステム本体内に入力する制御を行う。４０６は表示コントローラ（ＣＲＴＣ）であり、表示装置（ＣＲＴ）４１０上の表示制御を行う。４０７はディスクコントローラ（ＤＫＣ）で、ブートプログラム（起動プログラム：パソコンのハードやソフトの実行（動作）を開始するプログラム）、複数のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイルそしてネットワーク管理プログラム等を記憶するハードディスク（ＨＤ）４１１、及びフレキシブルディスク（ＦＤ）４１２とのアクセスを制御する。
【００２９】
４０８はネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）で、ＬＡＮ４１３を介して、ネットワークプリンタ、他のネットワーク機器或いは他のＰＣと双方向のデータのやり取りを行う。
【００３０】
（実施例）
薄板コイルの製造工程で発生した表面疵の原因工程推定を行った。表面疵が発生したコイルに対して、工程１から工程３の３工程において、その前に処理された４３本、及び、その後に処理された４９本のコイルの表面疵データを入力し、データソート、欠陥類似度計算を行った結果を図５に示す。ここでは、表面疵に関するデータとして、疵種、疵グレードに加えて、疵の長手方向位置、幅方向位置の４つを入力し、それぞれ基準コイルの表面疵と一致するかどうかで、０点から４点の欠陥類似度を計算した。尚、疵の長手方向位置、幅方向位置については、コイルの長さ方向、幅方向にそれぞれ１０等分し、対応する同じ区分に存在する場合に一致すると判定した。連続性指標としては、上述した第３の実施形態で説明した方法を採用した。
【００３１】
評価結果は以下の通りである。
工程１：１，７６３
工程２：１，９０３
工程３：１，３４１
上記の結果から工程２が原因工程であると推定された。また、本解析の後に詳細な調査を行った結果、工程２の設備故障が原因で表面疵が発生していたことが判明した。
【００３２】
尚、本発明は複数の機器から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００３３】
また、本発明の目的は前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ若しくはＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【００３４】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００３５】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００３６】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】第１の実施形態の品質解析装置の概略構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態の品質解析方法のフローチャートである。
【図３】データソートの方法を説明するための図である。
【図４】品質解析装置を構成可能なコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施形態におけるデータソート、欠陥類似度計算を行った結果を示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０１：データ入力部
１０２：データ蓄積部
１０３：データソート部
１０４：欠陥類似度計算部
１０５：原因工程推定部
１０６：出力・表示部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析方法であって、
品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを入力するデータ入力ステップと、
前記データ入力ステップにて入力した前記品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積ステップと、
工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソートステップと、
前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算ステップと、
前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定ステップと、
前記推定結果を出力し、表示する出力・表示ステップとを有することを特徴とする品質解析方法。
【請求項２】
前記製品が鉄鋼製品であることを特徴とする請求項１に記載の品質解析方法。
【請求項３】
前記欠陥が表面疵であることを特徴とする請求項２に記載の品質解析方法。
【請求項４】
前記原因工程推定ステップは、工程ごとの前記解析対象データ中の欠陥類似度の高い製品の個数を該工程の欠陥類似度連続性の指標として原因工程を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の品質解析方法。
【請求項５】
前記原因工程推定ステップは、工程ごとの前記解析対象データ中の欠陥類似度の総和又は部分和を該工程の欠陥類似度連続性の指標として原因工程を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の品質解析方法。
【請求項６】
前記原因工程推定ステップは、工程ごとの前記解析対象データ中で欠陥類似度の高い製品の個数が多いほど、かつ、前記欠陥類似度の高い製品間の処理間隔が狭いほど高い値を示す指標をもって該工程の欠陥類似度連続性の指標とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の品質解析方法。
【請求項７】
前記原因工程推定ステップは、工程ごとの前記解析対象データ中で存在する製品の欠陥類似度の合計値が多いほど、かつ、前記製品間の処理間隔が狭いほど高い値を示す指標をもって該工程の連続性の指標とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の品質解析方法。
【請求項８】
製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析装置であって、
品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを入力するデータ入力部と、
前記データ入力部に入力した前記品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積部と、
工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソート部と、
前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算部と、
前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定部と、
前記推定結果を出力し、表示する出力・表示部とを有することを特徴とする品質解析装置。
【請求項９】
製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積処理と、
工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソート処理と、
前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算処理と、
前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定処理と、
前記推定結果を出力し、表示する出力・表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１】
製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析方法であって、
品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを入力するデータ入力ステップと、
前記データ入力ステップにて入力した前記品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積ステップと、
工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソートステップと、
前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算ステップと、
前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定ステップと、
前記推定結果を出力し、表示する出力・表示ステップとを有することを特徴とする品質解析方法。
【請求項２】
前記製品が鉄鋼製品であることを特徴とする請求項１に記載の品質解析方法。
【請求項３】
前記欠陥が表面疵であることを特徴とする請求項２に記載の品質解析方法。
【請求項４】
前記原因工程推定ステップは、工程ごとの前記解析対象データ中の欠陥類似度の高い製品の個数を該工程の欠陥類似度連続性の指標として原因工程を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の品質解析方法。
【請求項５】
前記原因工程推定ステップは、工程ごとの前記解析対象データ中の欠陥類似度の総和又は部分和を該工程の欠陥類似度連続性の指標として原因工程を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の品質解析方法。
【請求項６】
前記原因工程推定ステップは、工程ごとの前記解析対象データ中で欠陥類似度の高い製品の個数が多いほど、かつ、前記欠陥類似度の高い製品間の処理間隔が狭いほど高い値を示す指標をもって該工程の欠陥類似度連続性の指標とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の品質解析方法。
【請求項７】
前記原因工程推定ステップは、工程ごとの前記解析対象データ中で存在する製品の欠陥類似度の合計値が多いほど、かつ、前記製品間の処理間隔が狭いほど高い値を示す指標をもって該工程の連続性の指標とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の品質解析方法。
【請求項８】
製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析装置であって、
品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを入力するデータ入力部と、
前記データ入力部に入力した前記品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積部と、
工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソート部と、
前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算部と、
前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定部と、
前記推定結果を出力し、表示する出力・表示部とを有することを特徴とする品質解析装置。
【請求項９】
製造工場において複数工程での処理を経て生産される製品の品質上の欠陥について原因工程を推定する品質解析処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
品質上の欠陥が生じた製品（基準製品）に対して、工程ごとに基準製品の前後に処理された複数製品の品質に関するデータを蓄積、保存するデータ蓄積処理と、
工程ごとに、基準製品の前及び／又は後に処理された前記複数製品の品質に関するデータを、処理順序に従って一連の所定の製品個数分だけ並べて解析対象データを得るデータソート処理と、
前記解析対象データについて、各製品の品質上の欠陥と基準製品の品質上の欠陥との類似度を評価、計算する欠陥類似度計算処理と、
前記欠陥類似度の高い製品が最も高い連続性をもって発生している工程を原因工程であると推定する原因工程推定処理と、
前記推定結果を出力し、表示する出力・表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２００６−２５２３４２（Ｐ２００６−２５２３４２Ａ）
【公開日】平成１８年９月２１日（２００６．９．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−７００２５（Ｐ２００５−７００２５）
【出願日】平成１７年３月１１日（２００５．３．１１）
【出願人】（０００００６６５５）新日本製鐵株式会社 (6,474)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年９月２１日（２００６．９．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年３月１１日（２００５．３．１１）
【出願人】（０００００６６５５）新日本製鐵株式会社 (6,474)
【Ｆターム（参考）】
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