JPH07114601A - Manufacturing defect analysis system, method, and database generation method related thereto - Google Patents
Manufacturing defect analysis system, method, and database generation method related theretoInfo
- Publication number
- JPH07114601A JPH07114601A JP26061593A JP26061593A JPH07114601A JP H07114601 A JPH07114601 A JP H07114601A JP 26061593 A JP26061593 A JP 26061593A JP 26061593 A JP26061593 A JP 26061593A JP H07114601 A JPH07114601 A JP H07114601A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- defect
- manufacturing
- database
- item
- cause
- 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
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 製造工程における製造条件および各製品の設
計条件、および不良実績を一括管理し、不良製品製造時
の実績データに基づき、不良発生原因候補を提示する。
その不良発生原因候補として工程および、問題となる製
造条件を提示できるようにする。また、不良の原因と結
果の因果関係に関するデータベースを容易に構築する。
【構成】 製造不良解析システムにおいて、製造条件、
設計条件または不良傾向からなるチェック項目データベ
ースを用いて不良解析をおこなう。また、ユーザノウハ
ウ登録機能として、そのチェック項目データベースを、
不良実績のデータを見る際の判断に用いた判断来歴を利
用して、更新できるようにする。さらに、過去の不良率
より判断した良品製造条件を用いて、不良原因の候補を
絞り込む。
(57) [Summary] [Purpose] Collectively manages manufacturing conditions in the manufacturing process, design conditions for each product, and defect records, and presents defect occurrence cause candidates based on the record data at the time of manufacturing defective products.
A process and a problematic manufacturing condition can be presented as the defect cause candidate. In addition, we will easily construct a database on the causal relationship between the cause and result of defects. [Structure] In the manufacturing failure analysis system, manufacturing conditions,
Perform a failure analysis using a check item database consisting of design conditions or failure tendency. As a user know-how registration function, the check item database is
Use the judgment history used for judgment when viewing the data of defective records so that it can be updated. Further, the candidates for the cause of the defect are narrowed down by using the non-defective product manufacturing conditions judged from the past defect rate.
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、製造不良解析システム
および方法に係り、特に製造条件、あるいは設計条件が
適切でないことが原因となって発生する製造不良の原因
を解析するシステムに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a manufacturing defect analysis system and method, and more particularly to a system for analyzing the cause of manufacturing defects caused by improper manufacturing conditions or design conditions.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来、原因究明が必要とされる製造不良
が発生した場合、製造工程全般にわたり、その不良製品
の製造条件をヒアリングあるいは、書類に基づき調査
し、原因を分析、類推していた。2. Description of the Related Art Conventionally, when a manufacturing defect that requires investigation of the cause has occurred, the manufacturing conditions of the defective product have been interviewed or investigated based on documents throughout the manufacturing process, and the cause has been analyzed and analogized. .
【0003】また、LSI製造工程において発生する不
良の原因を解析する特開平2−234451号公報に記
載のLSI製造工程の不良工程抽出方法では、各工程で
起きたトラブルと、そのトラブルが原因となって発生し
た(ウェハ)上の不良の対応を示すトラブルデータベー
スを作成し、そのデータベースに基づき、不良工程を抽
出する方法が述べられている。Further, in the defective process extraction method of the LSI manufacturing process disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2-234451, which analyzes the cause of a defect occurring in the LSI manufacturing process, troubles occurring in each process and the troubles are caused. There is described a method of creating a trouble database showing the correspondence of defects (wafers) that have occurred, and extracting defective processes based on the database.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術において
は、不良製品が出た場合の製造条件をデータとして、有
効に活用するということに関して考慮されていない。し
たがって、製造工程全般にわたり、該当する不良製品の
製造条件をヒアリングあるいは、書類に基づき調査し、
原因を分析、類推していたため、調査に多くの時間がか
かり、さらに、調査、分析の結果が次回の問題解決に活
かされないといった問題があった。In the above-mentioned prior art, no consideration is given to the effective utilization of manufacturing conditions as data when a defective product is produced. Therefore, over the entire manufacturing process, we interviewed the manufacturing conditions of applicable defective products or investigated based on documents,
Since the cause was analyzed and analogized, it took a lot of time for the investigation, and there was a problem that the result of the investigation and the analysis was not utilized for the next problem solving.
【0005】また、トラブルデータベースに基づき、不
良工程を抽出する前記特開平2−234451号公報に
記載のLSI製造工程の不良工程抽出方法では、各製造
工程でのトラブルと、不良の対応から、そのトラブルを
発生した工程を不良発生工程として選択することはでき
るが、その工程のどのような製造条件が原因となって工
程でのトラブルを起こしたのかは、特定できない。ま
た、その工程でトラブルが発生していない場合には、後
の検査工程で不良が発見されても、遡って不良発生工程
を特定することができなかった。さらに、不良の原因と
結果を記憶した因果関係に関するデータベースの構築
に、通常多くの時間を要する、等の問題がある。Further, in the defective process extraction method of the LSI manufacturing process described in Japanese Patent Laid-Open No. 2-234451, which extracts a defective process based on a trouble database, the trouble in each manufacturing process and the defect are dealt with. Although a process in which a trouble has occurred can be selected as a process in which a defect has occurred, it is not possible to specify what manufacturing condition of the process caused the trouble in the process. Further, when no trouble occurs in the process, even if a defect is found in the subsequent inspection process, it is not possible to trace back the defect occurrence process. Further, there is a problem that it usually takes a lot of time to build a database regarding a causal relationship that stores the cause and result of a defect.
【0006】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、製造工程におけ
る製造条件および各製品の設計条件、および不良実績を
一括管理して、その不良製品製造時の実績データに基づ
き不良発生原因候補を提示する製造不良解析システムを
提供することにある。特に、その不良発生原因候補とし
て工程および問題となる製造条件を提示できる製造不良
解析システムを提供することである。The present invention has been made in order to solve the above-mentioned problems of the prior art, and its purpose is to collectively manage the manufacturing conditions in the manufacturing process, the design conditions of each product, and the defect record, and to manage the defects. An object of the present invention is to provide a manufacturing defect analysis system that presents defect occurrence cause candidates based on performance data during product manufacturing. In particular, it is to provide a manufacturing defect analysis system capable of presenting a process and a manufacturing condition causing a problem as a candidate for the cause of the defect.
【0007】また、本発明の他の目的は、不良解析に用
いられる不良原因と結果の相関を記憶した因果関係に関
するデータベースを容易に構築する手段を有する製造不
良解析システムを提供することにある。さらにまた、本
発明の他の目的は、不良解析にあたり不良原因の候補を
迅速に絞り込むことのできる製造不良解析システムを提
供することにある。Another object of the present invention is to provide a manufacturing defect analysis system having means for easily constructing a database relating to a causal relationship which stores the correlation between the cause and the result of a defect used for defect analysis. Still another object of the present invention is to provide a manufacturing defect analysis system capable of quickly narrowing down candidates of defect causes in defect analysis.
【0008】[0008]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の製造不良解析システムに係る第一の発明の
構成は、製品の製造時における不良発生原因を、製造工
程における製造条件または製品の設計条件から究明する
製造不良解析システムにおいて、不良原因の解析をおこ
なう解析機能と、不良の発生原因と、その不良の発生原
因となりうる製造条件管理項目もしくは設計仕様項目ま
たはその不良の傾向を設定したチェック項目を記憶した
チェック項目データベースとを有し、前記解析機能が前
記チェック項目データベースにより、不良の発生実績か
らその不良の発生原因となりうる製造条件管理項目もし
くは設計仕様項目またはその不良の傾向を検索し、提示
するようにしたものである。In order to achieve the above-mentioned object, the structure of the first invention relating to the manufacturing defect analysis system of the present invention is such that the cause of defect occurrence during the manufacture of a product is In a manufacturing failure analysis system that investigates from product design conditions, an analysis function that analyzes the cause of the failure, the cause of the failure, and the manufacturing condition management items or design specification items that may cause the failure or the tendency of the failure A check item database storing set check items, and the analysis function uses the check item database to check the manufacturing condition management item or design specification item or the tendency of the defect that may cause the defect from the defect occurrence record. Is searched and presented.
【0009】また、別の構成は、前記製造不良解析シス
テムにおいて、不良実績データベースと、製造実績デー
タベースとを有し、前記解析機能が前記チェック項目デ
ータベースにより、不良の発生実績から製造条件管理項
目もしくは設計仕様項目またはその不良の傾向を検索し
たのちに、その検索されたチェック項目と前記された不
良実績データベースに記憶された不良実績データと製造
実績データベースに記憶された製造実績とを比較するこ
とにより、不良原因の候補を提示するようにしたもので
ある。According to another configuration, the manufacturing defect analysis system has a defect record database and a manufacturing record database, and the analysis function uses the check item database to check the manufacturing condition management item or the manufacturing condition management item from the defect occurrence record. After searching the design specification item or its failure tendency, by comparing the searched check item with the defect record data stored in the defect record database and the manufacturing record stored in the manufacturing record database The candidate for the cause of the defect is presented.
【0010】さらに、前記製造不良解析システムにおい
て、前記チェック項目データベースにおいて、不良の発
生原因と、その不良の発生原因となりうる製造条件管理
項目もしくは設計仕様項目またはその不良の傾向を、不
良の発見された工程別に設定したものである。Further, in the manufacturing defect analysis system, the cause of the defect and the manufacturing condition management item or design specification item or the tendency of the defect which may cause the defect are detected in the check item database. It is set for each process.
【0011】さらにまた、前記製造不良解析システムに
おいて、前記チェック項目が、不良の発生原因と、その
不良の発生原因となりうる製造条件管理項目もしくは設
計仕様項目またはその不良の傾向との相関値を有するよ
うにしたものである。Further, in the manufacturing defect analysis system, the check item has a correlation value between a cause of the defect and a manufacturing condition management item or a design specification item or a tendency of the defect which may cause the defect. It was done like this.
【0012】上記目的を達成するために、本発明の製造
不良解析システムに係る第二の発明の構成は、利用者が
指示した製造実績または不良実績からなる統計データを
表示する統計表示機能と、表示要求のあった統計表示画
面の種類と、その表示をおこなうために指定した前記統
計データの内容または表示条件を記憶する判断来歴管理
機能と、前記統計表示画面の示しうる傾向と、その傾向
が存在するときに不良の原因である可能性のある、製造
条件管理項目、設計仕様項目を記憶した画面別参照内容
データベースとを有し、その画面別参照内容データベー
スをもとに、前記統計表示機能を操作した際に前記判断
来歴管理機能を用いて記録された判断来歴に示された表
示内容のあらわす傾向を提示する表示部と、利用者の判
断結果および判断に利用できた項目をその傾向の中から
選択し入力する判断入力部と、その入力に基づき、その
入力に関連するチェック項目データベースを更新するチ
ェック項目更新部とからなるユーザノウハウ登録機能を
有するようにしたものである。In order to achieve the above object, the configuration of the second invention relating to the manufacturing failure analysis system of the present invention has a statistical display function for displaying statistical data consisting of manufacturing results or defective results instructed by a user, The type of statistical display screen that has been requested to be displayed, the judgment history management function that stores the contents or display conditions of the statistical data specified to perform the display, the tendency that the statistical display screen can show, and its tendency. It has a screen-specific reference content database that stores manufacturing condition management items and design specification items that may cause defects when existing, and the statistical display function is based on the screen-specific reference content database. A display unit that presents the tendency of the display contents shown in the judgment history recorded by using the judgment history management function when operating the, and the judgment result and judgment of the user. To have a user know-how registration function consisting of a judgment input section for selecting and inputting available items from the tendency and a check item updating section for updating a check item database related to the input based on the input. It was done.
【0013】上記目的を達成するために、本発明の製造
不良解析方法に係る第一の発明の構成は、前記いずれか
の製造不良解析システムにおいて、前記チェック項目デ
ータベースに記載された前記製造条件管理項目または設
計仕様項目について、基準値と不良製品製造時の状態の
比較もしくは不良製品製造時の状態と過去に同じ製品を
製造したときの実績データである良品製造条件データの
比較または製造条件、設計条件の変更に伴う不良率の推
移をチェックし、チェック結果に基づき不良発生原因候
補を提示するようにしたものである。In order to achieve the above object, the configuration of the first invention relating to the manufacturing failure analysis method of the present invention is the manufacturing condition management described in the check item database in any one of the manufacturing failure analysis systems. For items or design specifications, compare the standard value with the state when manufacturing a defective product, or compare the state when manufacturing a defective product with the good product manufacturing condition data that is the actual data when the same product was manufactured in the past, or manufacturing conditions, design The transition of the defect rate due to the change of the condition is checked, and the defect occurrence cause candidate is presented based on the check result.
【0014】より詳しくは、製造不良解析方法におい
て、前記製造条件または設計条件ごとに製品の不良率を
求め、一定の不良率以下ならば、その製造条件または設
計条件のもとで製造された製品は、良品として製造され
たと判断して前記良品条件データを用いるようにしたも
のである。More specifically, in the manufacturing failure analysis method, the defective rate of the product is obtained for each of the manufacturing conditions or the design conditions. If the defective rate is less than a certain value, the product manufactured under the manufacturing condition or the design condition. Is a product which is determined to be manufactured as a non-defective product and uses the non-defective product condition data.
【0015】上記目的を達成するために、本発明の製造
不良解析システムに関連するデータベース生成方法に係
る第一の発明の構成は、前記いずれかの製造不良解析シ
ステムにおいて、前記良品製造条件データを記憶する良
品製造条件データベースを生成する方法であって、各製
造条件管理項目の製造条件変更時刻、および条件値を記
憶した製造条件実績データベースと、製品に対する製造
工程別の作業時刻を記憶した製品製造実績データベース
と、各製品の設計仕様を記憶した組立情報データベース
とを有し、前記良品製造条件データベースと前記製造条
件実績データベースと前記組立情報データベースとか
ら、各製造条件管理項目または設計仕様について製造条
件または設計条件ごとにその条件で製造した製品数およ
びその中で不良の発生した製品数を記憶した製造条件別
不良リストを作成し、そのリストから製造条件または設
計条件ごとの不良率を算出し、その不良率が許容範囲以
内である製造条件を良品製造条件として前記良品製造条
件データを記憶するにより良品製造条件データベース生
成するようにしたものである。In order to achieve the above-mentioned object, the configuration of the first invention relating to the database generation method related to the manufacturing defect analysis system of the present invention is such that in any one of the manufacturing defect analysis systems, the non-defective product manufacturing condition data is stored. A method of generating a good product manufacturing condition database to be stored, which is a manufacturing condition record database storing manufacturing condition change time and condition value of each manufacturing condition management item, and product manufacturing storing working time for each manufacturing process for a product. It has a result database and an assembly information database storing design specifications of each product, and from the non-defective product manufacturing condition database, the manufacturing condition result database and the assembly information database, manufacturing conditions for each manufacturing condition management item or design specification Alternatively, for each design condition, the number of products manufactured under that condition and the occurrence of defects Create a defect list for each manufacturing condition that stores the number of manufactured products, calculate the defect rate for each manufacturing condition or design condition from the list, and use the manufacturing condition that the defect ratio is within the allowable range as the good product manufacturing condition By storing the condition data, a non-defective product manufacturing condition database is generated.
【0016】[0016]
【作用】不良の発生とその不良の発生原因となりうる製
造条件管理項目、設計仕様項目およびその不良の傾向を
設定したチェック項目データベースを用いて、不良解析
をおこなうので、不良製品製造時の実績データに基づき
不良発生原因候補を提示することができる。また、解析
機能により不良発生原因候補として工程および問題とな
る製造条件を提示できる。さらにまた、チェック項目の
相関値により、不良の発生原因と製造条件管理項目、設
計仕様項目およびその不良の傾向の相関を定量的に評価
しうる。[Function] Since the defect analysis is performed using the check item database that sets the occurrence of defects and the manufacturing condition management items that can cause the defects, design specification items, and the tendency of the defects, actual data at the time of manufacturing defective products Based on, it is possible to present candidates for the cause of failure. In addition, the analysis function can present a process and a manufacturing condition that poses a problem as a defect cause candidate. Furthermore, the correlation value between the cause of the defect, the manufacturing condition management item, the design specification item and the tendency of the defect can be quantitatively evaluated by the correlation value of the check items.
【0017】また、判断来歴管理機能、画面別参照内容
データベース、判断入力部と、チェック項目更新部から
なるユーザノウハウ登録機能により、不良解析に用いら
れる不良原因と結果の相関を記憶した因果関係に関する
データベースの構築が容易になる。A causal relationship in which a correlation between a defect cause and a result used for defect analysis is stored by a user know-how registration function including a judgment history management function, a reference content database for each screen, a judgment input section, and a check item updating section. Database construction becomes easy.
【0018】さらに、良品製造条件データベースによ
り、製造条件ごとに、不良率を算出し、その不良率が低
いものは、実際に不良の原因の候補からはずすことがで
きるため、不良の原因となった製造条件の絞り込みが容
易となる。Further, the defect rate is calculated for each manufacturing condition by the non-defective item manufacturing condition database, and the defect rate can be removed from the candidates of the cause of the defect, which causes the defect. It is easy to narrow down the manufacturing conditions.
【0019】[0019]
【実施例】以下、本発明による製造不良解析装置および
方法の各実施例を、図1ないし図25を用いて説明す
る。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Each embodiment of the manufacturing defect analysis apparatus and method according to the present invention will be described below with reference to FIGS.
【0020】〔I〕最初に、図2を用いて、本装置のシ
ステムとしての機能と構成の概要を説明する。図2は、
システムの機能と構成を示したブロック図である。[I] First, referring to FIG. 2, an outline of the function and configuration of the apparatus as a system will be described. Figure 2
It is a block diagram showing the function and composition of a system.
【0021】ユーザノウハウ登録機能203は、判断来
歴表示処理、有効参照内容の判定処理、チェック項目登
録可否判定処理、チェック項目更新処理から構成され
る。定型解析実行機能204は、チェック項目読み込み
処理、チェック実行処理、チェック結果に基づく原因候
補採点処理、結果表示処理、チェック項目データベース
更新処理から構成される。The user know-how registration function 203 includes a judgment history display process, a valid reference content determination process, a check item registration advisability determination process, and a check item update process. The routine analysis execution function 204 includes a check item reading process, a check execution process, a cause candidate scoring process based on the check result, a result display process, and a check item database updating process.
【0022】統計表示機能201では、不良実績デー
タ、製造実績データ、作業基準データ、設計基準デー
タ、良品製造条件データの統計処理、および表示をおこ
なう。判断来歴管理機能202では、統計表示機能で表
示した内容を判断来歴データベースに格納する。ユーザ
ノウハウ登録機能では、判断来歴データおよび画面別参
照内容データを基に利用者がチェック項目を登録する参
考に利用した画面と、その画面から判断できる傾向を提
示し、またユーザの判断に従ってチェック項目データベ
ースを更新する。The statistical display function 201 performs statistical processing and display of defect record data, manufacturing record data, work standard data, design standard data, and good product manufacturing condition data. The judgment history management function 202 stores the contents displayed by the statistical display function in the judgment history database. In the user know-how registration function, the screen used as a reference for registering check items by the user based on the judgment history data and the reference content data for each screen and the tendency that can be judged from the screen are presented, and the check items are judged according to the user's judgment. Update the database.
【0023】解析機能は、指定された不良に関し、チェ
ック項目データベースに登録された方法に従って、不良
実績データ、製造実績データ、作業基準データ、設計基
準データ、良品製造条件データを用いてチェックを実行
し、その結果から不良原因候補を可能性の高い順に提示
するものである。The analysis function executes a check on the designated failure according to the method registered in the check item database by using the defect record data, the manufacturing record data, the work standard data, the design standard data, and the good manufacturing condition data. From the result, the defect cause candidates are presented in descending order of possibility.
【0024】〔II〕さて、それでは上で概略を説明し
た本システムの機能と構成に従って、図2を適宜参照し
ながら本発明の考え方を説明しよう。[II] Now, the concept of the present invention will be described with reference to FIG. 2 in accordance with the function and configuration of the present system outlined above.
【0025】先ず、図2に示したチェック項目データベ
ース207に着目しよう。このチェック項目データベー
ス207に格納されるべきチェック項目とは、文字通り
製造不良の解析にあたって、チェックすべきであるとさ
れる項目であって、具体的には、後に図12で示される
とおり、不良の原因と、その不良原因に関連する工程と
その工程での管理項目を対にしたもの、その不良原因に
関連する設計仕様項目、その不良原因に関連する不良の
傾向を対にしたものである。さらに、その不良原因と関
連する工程と管理項目もしくはその不良原因と関連する
設計仕様項目または不良の傾向の結び付きの強さを数値
的に評価するために相関値という項目を有している。First, let's focus on the check item database 207 shown in FIG. The check items to be stored in the check item database 207 are literally items that should be checked in the analysis of manufacturing defects. Specifically, as shown later in FIG. It is a pair of a cause, a process related to the defect cause, and a management item in the process, a design specification item related to the defect cause, and a tendency of defects related to the defect cause. Further, there is an item called a correlation value in order to numerically evaluate the strength of the connection between the process related to the defect cause and the management item, the design specification item related to the defect cause, or the tendency of the defect.
【0026】本発明では、このチェック項目データベー
ス207がシステムの中核的な役割をになっており、不
良原因とその不良原因に関連する工程とその工程での管
理項目または設計仕様項目が結び付けられているため、
不良の原因究明が工程ごとに管理項目を指摘できるよう
になるので不良解析の実効が図れるようになる。また、
不良の原因究明とその不良の傾向を評価できるようにな
る。さらに、相関値によって定量的で正確な不良解析が
できるようになる。In the present invention, the check item database 207 plays a central role in the system, and the cause of the defect, the process related to the cause of the defect, and the management item or design specification item in the process are linked. Because
Since it becomes possible to point out the control items for each process for investigating the cause of the defect, it becomes possible to carry out the defect analysis effectively. Also,
You will be able to investigate the cause of defects and evaluate their tendency. Furthermore, the correlation value enables quantitative and accurate failure analysis.
【0027】また、以下で説明するユーザノウハウ登録
機能203と良品製造条件データベース212もこのチ
ェック項目データベースを前提とするものである。The user know-how registration function 203 and the non-defective item manufacturing condition database 212 described below are also based on this check item database.
【0028】次ぎに、チェック項目データベースの更新
とユーザノウハウ登録機能について説明する。上述した
チェック項目データベース207は、不良原因を解析す
る際に用いられるが、製造工程または製造装置の実状に
あったものにするために、絶えず最新のものに更新され
ていることが望ましい。したがって、このチェック項目
データベースの更新を合理的な手段でサポートする機能
があれば、ユーザにとって使い勝手が良く、ひいては不
良解析の診断精度の向上になる。ユーザノウハウ登録機
能203は、このような背景をもとにしており、その考
え方は、以下のとおりである。Next, the update of the check item database and the user know-how registration function will be described. The check item database 207 described above is used when analyzing the cause of the defect, but it is desirable that the check item database 207 be constantly updated to the latest one in order to match the actual condition of the manufacturing process or the manufacturing apparatus. Therefore, if there is a function that supports the update of the check item database by a rational means, it is easy for the user to use, and the diagnostic accuracy of failure analysis is improved. The user know-how registration function 203 is based on such a background, and its concept is as follows.
【0029】本システムは、不良解析のために必要な各
種のデータを不良実績データベース208、製造実績デ
ータベース209等のデータベースとして蓄えている。
そして、これらを必要に応じて、統計表示機能201に
よって参照することができる。This system stores various data necessary for defect analysis as databases such as the defect record database 208 and the manufacturing record database 209.
Then, these can be referred to by the statistical display function 201 as necessary.
【0030】また、ユーザがチェック項目データベース
を更新したいと思う内容は、統計表示機能201により
表示させて、判断した内容に関連性がある可能性が高
い。例えば、不良部品の位置情報に関する不良実績デー
タベース208の情報を表示させ、判断した場合は、不
良部品の位置に関するチェック項目を更新したい場合が
多いであろう。したがって、この情報を判断来歴データ
ベース205と画面別参照データベースに蓄え、チェッ
ク項目更新のさいに関連するチェック項目を更新しやす
い形で提示することにより、ユーザの入力、より広い言
い方でいえば、ユーザの不良解析に対するユーザノウハ
ウを蓄積するのをサポートするものである。さらに、上
述したチェック項目の中の項目の相関値においては、不
良原因の候補をユーザが確定的に、選んだ際に相関値を
高くさせる機能をもサポートしている。Further, the contents that the user wants to update the check item database are highly likely to be related to the contents judged by displaying them by the statistical display function 201. For example, when the information of the defect record database 208 regarding the position information of the defective part is displayed and judged, it is often the case that the check item regarding the position of the defective part is desired to be updated. Therefore, by accumulating this information in the judgment history database 205 and the reference database for each screen and presenting the check items related to the check item update in an easy-to-update form, the user's input, in a broader sense, the user It supports the accumulation of user know-how for defect analysis. Further, in the correlation value of the items in the above-mentioned check items, a function of increasing the correlation value when the user definitively selects a candidate of the cause of failure is also supported.
【0031】最後に、良品製造条件データベースについ
て説明する。一般に、ある製造工程、ある製造条件のも
とで、製造部品に対する不良品の割合すなわち不良率を
算出することができる。ある不良が発生して、実際にど
の製造工程、どの製造条件が原因で不良がおこったのか
を究明する場合、当然不良率が高いものが実際にその製
品の不良の候補となる。Finally, the non-defective product manufacturing condition database will be described. In general, the ratio of defective products to manufactured components, that is, the defective rate can be calculated under a certain manufacturing process and certain manufacturing conditions. When a defect occurs and which defect is actually caused by which manufacturing process or manufacturing condition, the product with a high defect rate is actually a candidate for the defect of the product.
【0032】ところが、この不良率が極めて低い場合に
は、その工程、その製造条件では不良がおこっていない
もの、すなわち、良品製造条件であると考えて良いであ
ろう。したがって、この不良率が極めて低い場合、言い
替えれば良品製造条件である可能性が高い場合を、予め
不良原因の候補から外すことにより、不良原因の候補の
数を減らし、不良原因の早期解明を図るものである。However, when the defect rate is extremely low, it can be considered that the process and the manufacturing conditions are not defective, that is, the manufacturing conditions are good products. Therefore, when this defect rate is extremely low, in other words, when there is a high possibility that it is a non-defective product manufacturing condition, it is possible to reduce the number of defect cause candidates in advance by eliminating it from the defect cause candidates in order to clarify the defect cause early. It is a thing.
【0033】〔III〕以下、図3を用いて本発明によ
る製造不良解析システムの具体的なハードウェア構成例
を説明する。図3は、本発明による製造不良解析システ
ムの具体的なハードウェア構成例を示した図である。[III] A specific hardware configuration example of the manufacturing defect analysis system according to the present invention will be described below with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing a specific hardware configuration example of the manufacturing defect analysis system according to the present invention.
【0034】磁気ディスク装置301は、チェック項目
データベース、不良実績、製造実績等のデータを記憶し
ている。処理装置302は、本発明を実行するための各
種演算を行う。The magnetic disk device 301 stores data such as a check item database, a defect record, and a manufacturing record. The processing device 302 performs various calculations for implementing the present invention.
【0035】〔IV〕本実施例は、本発明に係る製造不
良解析装置および方法をプリント板実装で発生する不良
の解析に適用した場合である。先ず、初めに不良解析の
対象となるプリント板実装の製造工程について、図4を
用いて説明する。図4は、プリント板実装ラインの一例
を示す工程図である。[IV] This embodiment is a case where the manufacturing failure analysis apparatus and method according to the present invention is applied to analysis of a failure that occurs in printed circuit board mounting. First, a manufacturing process for mounting a printed board that is a target of failure analysis will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a process diagram showing an example of a printed board mounting line.
【0036】プリント板実装ラインは、印刷工程、実装
工程、挿入工程、リフローはんだ付け工程、フローはん
だ付け工程等の製造工程と、外観検査工程、インサーキ
ットテスト、ファンクションテスト等の検査工程、はん
だ修正工程、目視検査工程、後付け−修正工程等の人手
による工程から構成される。The printed board mounting line includes a manufacturing process such as a printing process, a mounting process, an inserting process, a reflow soldering process, and a flow soldering process, and an inspection process such as an appearance inspection process, an in-circuit test, a function test, and solder correction. It consists of manual processes such as process, visual inspection process, and post-correction process.
【0037】基板は先頭工程から投入され、印刷機によ
りはんだペーストが基板上に塗られ、実装機により部品
が搭載され、リフローはんだ装置によりはんだペースト
を融解し、部品と基板を電気的に接続する。The board is put in from the first step, the solder paste is applied on the board by the printing machine, the component is mounted by the mounting machine, the solder paste is melted by the reflow soldering device, and the component and the board are electrically connected. .
【0038】外観検査装置では、はんだの状態を検査
し、はんだ不足、はんだブリッヂ、あるいははんだ過
剰、等のはんだ付けの不良および、部品の搭載位置ず
れ、極性相違(逆付)等の組込不良を検出する。はんだ
修正工程では、外観検査装置で発見された不良、あるい
は、後述の目視検査工程等で発見された不良の修正、即
ち、部品の付替、はんだの付け直し等を修正作業担当者
が行う。挿入機は挿入部品を搭載し、フローはんだ装置
によりはんだ付けされる。目視検査工程では、検査者が
はんだ付けの不良および組込不良の有無を検査する。後
付け−修正工程では、目視検査工程で発見された不良の
修正と、人手実装部品の、搭載およびはんだ付けを行
う。さらに、インサーキットテスタで、はんだブリッ
ヂ、ショートオープン、実装部品の良否等を判定し、フ
ァンクションテスタで機能ごとにテストを行う。The appearance inspection device inspects the state of the solder, and has a defect in soldering such as insufficient solder, solder bridge or excess solder, and mounting defect such as component mounting position deviation and polarity difference (reverse attachment). To detect. In the solder repair process, a repair work person repairs a defect found in the visual inspection device or a defect found in a visual inspection process described later, that is, replacement of parts, remounting of solder, and the like. The inserter mounts the insert parts and is soldered by a flow soldering device. In the visual inspection process, an inspector inspects for soldering defects and assembling defects. In the post-installation-correction process, defects found in the visual inspection process are corrected, and manually mounted components are mounted and soldered. Furthermore, the in-circuit tester determines solder bridge, short open, and quality of mounted parts, and the function tester tests each function.
【0039】〔V〕本発明に係る製造不良解析装置およ
び方法では、上記外観検査装置、あるいは目視検査工程
から不良実績(不良発生基板、不良発生部品、不良位
置、不良内容等)を収集し、その不良発生原因の候補を
提示するものである。ここで、図5に、本発明の一実施
例に係るプリント板実装に伴う不良現象と不良原因の一
例を示す。図5は、本発明の一実施例に係るプリント板
実装に伴う不良現象と不良原因の一例を示す説明図であ
る。[V] In the manufacturing defect analysis apparatus and method according to the present invention, the defect results (the defective board, the defective part, the defective position, the defective content, etc.) are collected from the appearance inspection apparatus or the visual inspection process, The candidate for the cause of the defect is presented. Here, FIG. 5 shows an example of a defect phenomenon and a cause of defect in mounting a printed board according to an embodiment of the present invention. FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a defect phenomenon and a cause of the defect in mounting a printed board according to an embodiment of the present invention.
【0040】不良が発生したときの各装置の製造条件、
基板とその製造条件のマッチング、どの位置にどんな不
良が発生しているか、過去にどんな原因で各不良が発生
したか等を検討し、不良発生原因を特定し、対策しなけ
ればならない。Manufacturing conditions of each device when a defect occurs,
It is necessary to identify the cause of failure and take countermeasures by examining the matching of the board and its manufacturing conditions, what position the defect has occurred, and what causes each defect in the past.
【0041】〔VI〕以下では、図1、図6ないし図1
4を用いて、本発明の一実施例に係る製造不良解析方法
の処理内容について詳述する。図1は、本発明の一実施
例に係る製造不良解析方法の処理内容のフローチャート
を示した図である。図6は、統計表示画面の例で、不良
位置表示画面である。図7は、統計表示画面の例で、不
良発生件数の基板別パレート図である。図8は、統計表
示画面の例で、不良発生件数の推移図である。図9は、
統計表示画面の例で、各基板がいつ、どの工程を通った
のかを示す基板来歴表示画面である。図10は、統計表
示画面の例で、各装置の製造条件の変更履歴を示す作業
実績表示画面である。図11は、判断来歴データベース
の一例を示す図である。図12は、画面別参照内容デー
タベースの一例を示す図である。図13は、チェック項
目データベースの一例を示す図である。図14は、チェ
ック項目データベースの更新の処理内容のフローチャー
トを示した図である。[VI] In the following, FIG. 1, FIG. 6 to FIG.
4, the processing contents of the manufacturing failure analysis method according to the embodiment of the present invention will be described in detail. FIG. 1 is a diagram showing a flowchart of processing contents of a manufacturing failure analysis method according to an embodiment of the present invention. FIG. 6 is an example of the statistical display screen, which is a defective position display screen. FIG. 7 is an example of the statistical display screen, and is a Pareto chart for each board of the number of defects. FIG. 8 is an example of the statistical display screen, and is a transition diagram of the number of defective cases. Figure 9
In the example of the statistical display screen, it is a substrate history display screen showing when each substrate passed through which process. FIG. 10 is an example of the statistic display screen, which is a work record display screen showing a change history of manufacturing conditions of each device. FIG. 11 is a diagram showing an example of the judgment history database. FIG. 12 is a diagram showing an example of the reference content database for each screen. FIG. 13 is a diagram showing an example of the check item database. FIG. 14 is a diagram showing a flowchart of the processing contents of update of the check item database.
【0042】(A) システムの起動(A) System startup
【0043】[ステップ1]システムを起動する。[Step 1] Start the system.
【0044】[ステップ2]本発明による製造不良解析
装置および方法では、統計表示機能、および解析機能を
もつ。本ステップでは利用者が前記いづれかの機能を選
択する。統計表示機能が選択された場合ステップ3から
ステップ10、解析機能が選択された場合ステップ11
からステップ16の処理を行う。[Step 2] The manufacturing defect analysis apparatus and method according to the present invention has a statistical display function and an analysis function. In this step, the user selects any one of the above functions. Step 3 to Step 10 when the statistics display function is selected, Step 11 when the analysis function is selected
To step 16 are performed.
【0045】(B) 統計表示機能(B) Statistics display function
【0046】[ステップ3]統計表示画面の選択を行
う。具体的には、図6ないし図10に示す如くである。
なお、図6においては、、基板、搭載された部品およ
び、不良発生位置、不良発生件数を示しており、不良発
生件数は、不良位置を示す円の大きさ、あるいは色を変
えて示すことができる。[Step 3] The statistics display screen is selected. Specifically, it is as shown in FIGS.
Note that FIG. 6 shows the board, the mounted components, the defect occurrence position, and the defect occurrence number. The defect occurrence number may be indicated by changing the size of the circle indicating the defect position or by changing the color. it can.
【0047】[ステップ4]スッテプ3で選択した画面
の表示内容、表示範囲を指定する。図6の不良位置表示
画面では、基板の種類である組図番、不良の発生期間、
不良の種類を指定する。画面上には指定された内容、範
囲で表示がなされる。図7の基板別パレート図では不良
の発生期間、不良の種類を指定する。図8の不良発生件
数の推移図では基板の種類である組図番、不良の発生期
間、不良の種類を指定する。図9の基板来歴表示画面で
は基板1枚1枚を識別するシリアルNoを指定する。
図10の作業実績表示画面では、装置(工程)と、各装
置(工程)の管理項目を指定する。[Step 4] The display contents and display range of the screen selected in step 3 are designated. In the defective position display screen of FIG. 6, the assembly drawing number, which is the type of the board, the defective generation period,
Specify the type of defect. The screen is displayed with the specified contents and range. In the Pareto diagram for each substrate in FIG. 7, the period of occurrence of defects and the type of defects are designated. In the transition diagram of the number of defects generated in FIG. 8, the assembly drawing number, which is the type of the board, the period of occurrence of the defect, and the type of the defect are designated. On the board history display screen of FIG. 9, a serial number for identifying each board is designated.
In the work result display screen of FIG. 10, a device (process) and management items of each device (process) are designated.
【0048】[ステップ5]ステップ3で選択した画面
の番号、およびステップ4で指定した表示内容、表示範
囲を判断来歴データベースに登録する。判断来歴データ
ベースの内容は、図11に示すようにユーザが表示した
画面とそこでの不良種類、組図番等の表示内容、組図
番、製造期間、不良検出期間等の表示条件を対応させて
格納したものである。[Step 5] The screen number selected in step 3, the display contents and display range specified in step 4 are registered in the judgment history database. As shown in FIG. 11, the contents of the judgment history database correspond to the screen displayed by the user and the display contents such as the defect type and the assembly drawing number, the assembly drawing number, the manufacturing period, and the defect detection period. It is stored.
【0049】[ステップ6]ステップ3、4での指定に
従い画面を表示する。利用者の指定に従いステップ3か
らステップ6を繰り返す。統計表示機能終了が選択され
た場合のみステップ7にすすむ。[Step 6] The screen is displayed according to the designations in steps 3 and 4. Steps 3 to 6 are repeated according to the user's designation. Only when the end of the statistical display function is selected, proceed to step 7.
【0050】(C) ユーザノウハウ登録機能(C) User know-how registration function
【0051】[ステップ7]ユーザノウハウ登録機能を
起動する。[Step 7] The user know-how registration function is activated.
【0052】[ステップ8]判断来歴データベースと、
各表示画面番号ごとにその画面から判断できる傾向を登
録した画面別参照内容データベースから、利用者が判断
に用いたと推定される傾向を一覧表示する。図12に画
面別参照内容データベースの一例を示す。[Step 8] A judgment history database,
The tendency estimated to be used by the user is displayed as a list from the reference content database for each screen in which the tendency that can be judged from the screen is registered for each display screen number. FIG. 12 shows an example of the reference content database for each screen.
【0053】[ステップ9]統計表示機能を用いて各画
面(データ)を表示し、利用者が不良の原因を検討した
結果を入力する。入力すべき項目は、どんな不良につい
て検討したか、すなわち、不良種類、基板、不良
関連部品、および推定された原因、不良原因推定に
利用できた項目である。前記不良原因推定に利用でき
た項目は、ステップ8で表示した傾向の一覧から選択す
る。[Step 9] Each screen (data) is displayed using the statistical display function, and the user inputs the result of examining the cause of the defect. The items to be input are what kind of defects were examined, that is, the types of defects, the boards, the defective parts, the estimated causes, and the items that could be used for estimating the cause of the defects. Items that can be used for estimating the cause of the defect are selected from the list of tendencies displayed in step 8.
【0054】[ステップ10]ステップ9で入力された
項目から、チェック項目データベースを更新する。チェ
ック項目データベースを、図13を用いて説明する。[Step 10] The check item database is updated from the items input in step 9. The check item database will be described with reference to FIG.
【0055】チェック項目は、不良種類別、実装ライン
別、不良発生部品の実装工程別に設定される。これは不
良の種類が異なれば発生原因が異なり、また実装ライン
および不良発生部品の実装工程が異なれば、発生原因と
なった装置等が異なるためである。The check items are set for each defect type, each mounting line, and each mounting process of the defective parts. This is because different types of defects have different causes of occurrence, and different mounting lines and different steps of mounting defective parts cause different devices or the like as the causes of occurrence.
【0056】設定する内容は、チェックすべき項目、
そのチェック結果と関連する不良発生原因の候補、
それらの間の相関値である。ここでチェックすべき項目
とは、工程での製造条件もしくは設計仕様または不良発
生位置等の不良発生傾向である。The contents to be set are items to be checked,
Candidates for the cause of defects related to the check result,
It is the correlation value between them. Here, the items to be checked are manufacturing conditions in the process, design specifications, or a defect occurrence tendency such as a defect occurrence position.
【0057】チェックすべき項目が、工程での製造条件
であれば、工程番号およびどの製造条件を対象とするか
を示す管理項目番号をチェック内容として指定する。図
13では、項番の1ないし3がこれに該当する。If the item to be checked is the manufacturing condition in the process, the process number and the management item number indicating which manufacturing condition is the target are designated as the check contents. In FIG. 13, item numbers 1 to 3 correspond to this.
【0058】チェックすべき項目が設計仕様であれば、
あらかじめシステムが用意した設計仕様チェック項目か
らチェックすべき項目を指定する。図13では、項番の
6がこれに該当する。このためチェック内容として指定
するのは設計仕様チェック項目各々につけられた設計仕
様コードである。If the item to be checked is the design specification,
Specify the items to be checked from the design specification check items prepared by the system in advance. In FIG. 13, item number 6 corresponds to this. Therefore, what is specified as the check contents is the design specification code attached to each design specification check item.
【0059】チェックすべき項目が傾向であれば、あら
かじめシステムが用意した傾向チェック項目からチェッ
クすべき項目を指定する。図13では、項番の4および
5がこれに該当する。このためチェック内容として指定
するのは傾向チェック項目各々につけられた傾向コード
である。If the item to be checked is a tendency, the item to be checked is designated from the tendency check items prepared in advance by the system. In FIG. 13, the item numbers 4 and 5 correspond to this. Therefore, the tendency code assigned to each tendency check item is designated as the check content.
【0060】チェック項目データベースはステップ11
からステップ16の解析処理で用いる。利用法はステッ
プ13で詳述する。Check item database is step 11
It is used in the analysis process of steps 16 to 16. The usage will be described in detail in step 13.
【0061】(C−1) チェック項目データベース
の更新 チェック項目データベースの更新手順を、図14を用い
て説明する。(C-1) Update of Check Item Database The procedure for updating the check item database will be described with reference to FIG.
【0062】[ステップ10−1]ステップ9で入力さ
れた基板(組図番)の名称から、その基板の組立情報
をを検索し、組立情報に記載のその基板の実装ライン情
報を読み込む。[Step 10-1] From the name of the board (assembly drawing number) input in step 9, the assembly information of the board is searched, and the mounting line information of the board described in the assembly information is read.
【0063】[ステップ10−2]その組立情報から、
ステップ9で入力された不良関連部品の実装工程の情
報を読み込む。[Step 10-2] From the assembly information,
Information on the mounting process of the defect-related component input in step 9 is read.
【0064】[ステップ10−3]ステップ9で指定さ
れた不良が、その実装ライン、その実装工程で発生した
場合のチェック項目を既存のチェック項目データベース
から読み込む。[Step 10-3] The check item when the defect designated in step 9 occurs in the mounting line and the mounting process is read from the existing check item database.
【0065】[ステップ10−4]ステップ9で指定さ
れた不良原因推定に利用できた項目と、推定された
原因の組合せはそのチェック項目にあるか否か判定す
る。そのチェック項目に既にある項目であった場合、ス
テップ10−5の処理を行う。そのチェック項目にない
項目だった場合、ステップ10−6の処理を行う。[Step 10-4] It is determined whether or not the combination of the item that can be used for estimating the cause of failure specified in step 9 and the estimated cause is the check item. If the check item already exists, the process of step 10-5 is performed. If the item is not included in the check items, the process of step 10-6 is performed.
【0066】[ステップ10−5]そのチェック項目の
相関値を上げる。[Step 10-5] The correlation value of the check item is increased.
【0067】[ステップ10−6]ステップ9で指定さ
れた不良原因推定に利用できた項目と、推定された
原因の組合せが、既存のチェック項目と矛盾するか否か
判定する。[Step 10-6] It is determined whether or not the combination of the item used for the defect cause estimation designated in step 9 and the estimated cause is inconsistent with the existing check item.
【0068】矛盾する場合、不良原因推定に利用でき
た項目と、推定された原因の組合せを新たにチェック
項目として追加するか否かの判断を利用者に要求する。
追加すると入力された場合のみチェック項目として登録
する。If there is a contradiction, the user is requested to judge whether to add a new combination of the item that can be used for the defect cause estimation and the estimated cause as a check item.
Register as a check item only when it is input when added.
【0069】矛盾しなかった場合は、無条件にチェック
項目として登録する。If there is no contradiction, it is unconditionally registered as a check item.
【0070】(D) 解析機能(D) Analysis function
【0071】[ステップ11]ステップ2で解析機能が
選択された場合に、本ステップ以下の処理を行なう。本
ステップでは利用者が解析対象として組図番、不良部
品、不良種類を指定する。[Step 11] If the analysis function is selected in step 2, the processing from this step is performed. In this step, the user specifies the assembly drawing number, defective part, and defective type as the analysis target.
【0072】[ステップ12]ステップ11で指定され
た組図番、不良部品、不良種類を基に該当するチェック
項目をチェック項目データベースから読み込む。[Step 12] The corresponding check item is read from the check item database on the basis of the assembly drawing number, defective part, and defect type designated in step 11.
【0073】[ステップ13]そのチェック項目の各々
について、工程での製造条件がチェック項目として指定
されていれば、その条件について不良が発生した基板を
製造していたときの製造条件と作業基準の比較、過去に
同じ基板を製造したときの条件との比較、製造条件が不
良の発生直前で変更されていないか等のチェックを行
う。この結果、基準からはずれていた、過去の製造条件
とは異なっていた、製造条件が不良の発生直前で変更さ
れていた等の結果が得られた場合、そのチェック項目と
関連するとして設定された不良発生原因の候補の得点を
アップする。この得点が高いものほど、不良発生原因の
候補とされる可能性が高いわけである。[Step 13] For each of the check items, if the manufacturing condition in the process is designated as the check item, the manufacturing condition and the work standard of the substrate in which the defect occurs are manufactured under the condition. Comparison, comparison with conditions when the same substrate is manufactured in the past, and checking whether the manufacturing conditions have been changed immediately before the occurrence of a defect are checked. If, as a result, results such as those that were out of the standard, different from the past manufacturing conditions, or that the manufacturing conditions were changed immediately before the occurrence of a defect were obtained, it was set as related to the check item. Increase the score of the candidate for the cause of failure. The higher this score is, the higher the possibility of being a candidate for the cause of the defect occurrence.
【0074】傾向がチェック項目として指定されていれ
ば、その傾向の有無を判定し、傾向があった場合には、
そのチェック項目と関連するとして設定された不良発生
原因の候補の得点をアップする。その得点は、相関値と
して設定された値だけアップする。If the tendency is designated as a check item, it is judged whether or not the tendency exists. If there is a tendency,
The score of the candidate of the cause of failure set as related to the check item is increased. The score is increased by the value set as the correlation value.
【0075】[ステップ14]すべてのチェックが終了
した時点で各不良発生原因の候補の得点を比較し利用者
に提示する。[Step 14] At the time when all the checks are completed, the scores of the candidates for the cause of each defect are compared and presented to the user.
【0076】[ステップ15]候補の中から不良の発生
原因を利用者が判断し、判断結果を入力する。[Step 15] The user determines the cause of the defect from the candidates and inputs the determination result.
【0077】[ステップ16]利用者の判断結果をもと
に、チェック項目データベースの相関値を更新する。[Step 16] The correlation value in the check item database is updated based on the user's judgment result.
【0078】[ステップ17]解析結果をもとにその不
良原因と対応する対策内容を提示する。利用者の選択し
た対策に従い対策指示を作成する。[Step 17] Based on the analysis result, the content of the countermeasure corresponding to the cause of the defect is presented. Create a measure instruction according to the measure selected by the user.
【0079】〔VII〕以下では、本発明の一実施例に
係る製造不良解析方法を具体的に、図15ないし図22
を用いて説明する。図15ないし図18は、本発明の一
実施例に係る製造不良解析方法の具体的な処理内容のフ
ローチャートを示した図である。図19は、統計表示画
面の例で、不良位置表示画面である。図20は、統計表
示画面の例で、不良発生件数の基板別パレ−ト図であ
る。図21は、統計表示画面の例で、不良発生件数の推
移図である。図22は、判断来歴データベースの一例を
示す図である。[VII] In the following, the manufacturing failure analysis method according to one embodiment of the present invention will be specifically described with reference to FIGS.
Will be explained. 15 to 18 are flowcharts showing specific processing contents of the manufacturing failure analysis method according to the embodiment of the present invention. FIG. 19 is an example of the statistical display screen, which is a defective position display screen. FIG. 20 is an example of the statistic display screen, and is a board-based chart of the number of occurrences of defects. FIG. 21 is an example of a statistic display screen, which is a transition diagram of the number of defective cases. FIG. 22 is a diagram showing an example of the judgment history database.
【0080】(A) 解析機能による不良原因の絞り
込み 先ず、図15を用いて、不良実績入力とチェック項目読
み込みのステップについて説明する。(A) Narrowing down the cause of defects by the analysis function First, the steps of inputting a defect record and reading check items will be described with reference to FIG.
【0081】システム起動後に、解析機能を選択し、不
良実績として、基板”K1”、不良種類”未はんだ”の
項目1501、1502を選択するものとする。After the system is activated, the analysis function is selected, and as the defect record, the items “K1” of the substrate and the types 1501 and 1502 of the defect type “unsoldered” are selected.
【0082】そうすると、システムは選択されたチェッ
ク項目データベースの中から不良実績項目に関連するチ
ェック項目である”工程1の印刷速度”1503、”工
程3のリフロー温度”1504、”不良発生部品が同一
部品記号に集中する傾向”1505をシステム内に読み
込む。Then, the system checks the "print speed of process 1" 1503, "reflow temperature of process 3" 1504, and "the defective parts are the same" which are the check items related to the defective performance item from the selected check item database. A tendency "1505 to concentrate on part symbols" is read into the system.
【0083】次に、図16を用いて、作業基準チェック
のステップについて説明する。これは、前ステップで読
み込まれたチェック項目に従って、実際の作業時の環境
が基準内にあったかどうかをチェックするものである。
そして、作業基準外であるときは、ユーザはその工程の
作業環境を不良の原因の候補としてピックアップするも
のである。Next, the steps of the work standard check will be described with reference to FIG. This is to check whether the environment at the time of actual work was within the standard according to the check items read in the previous step.
Then, when it is out of the work standard, the user picks up the work environment of the process as a candidate of the cause of the defect.
【0084】この例では、チェック項目”工程1の印刷
速度”1503に従って、不良がでた基板に、はんだペ
ースト印刷をしたときの工程1の印刷速度が予め定めら
れた作業基準内であったか否かをチェックする。In this example, according to the check item "printing speed of step 1" 1503, whether the printing speed of step 1 when the solder paste is printed on the defective board is within the predetermined work standard or not. Check.
【0085】手順としては、作業基準データから”工程
1の印刷速度”の基準1601を検索し、基板製造実績
データから該当基板に、はんだペースト印刷をした日時
1602を検索する。さらに、製造条件データから、1
602の日時に対応する製造条件1603を検索する。As a procedure, the reference 1601 of "printing speed of step 1" is searched from the work standard data, and the date and time 1602 of solder paste printing on the corresponding board is searched from the board manufacturing record data. Furthermore, from the manufacturing condition data, 1
The manufacturing condition 1603 corresponding to the date and time of 602 is searched.
【0086】しかる後に、製造条件1602の実績値と
作業基準1601の基準値が比較されることになる。Thereafter, the actual value of the manufacturing condition 1602 and the reference value of the work standard 1601 are compared.
【0087】この例では、”工程1の印刷速度”の基準
1601は、最小=13、最大=15であるのに対し、
該当する基板の製造日時(92年10月11日09時3
0分)の製造実績の実績値は、13であり作業基準範囲
内になっている。In this example, the standard 1601 of "print speed of step 1" is minimum = 13 and maximum = 15, while
Date and time of manufacture of the corresponding board (09:03, October 11, 1992)
The actual value of the manufacturing performance of 0 minutes) is 13, which is within the work standard range.
【0088】同様に、”工程3のリフロー温度”150
4の作業基準のチェックがおこなわれる。Similarly, "reflow temperature of step 3" is 150
The work standard of 4 is checked.
【0089】次に、図17を用いて、良品製造条件チェ
ックと傾向チェックのステップについて説明する。Next, referring to FIG. 17, the steps of the non-defective product manufacturing condition check and tendency check will be described.
【0090】良品製造条件チェックとは、良品製造条件
データから見て、実際におこなわれた製造条件が、不良
の発生しやすい条件であったか否かをチェックするもの
である。そして、良品製造条件外であるときは、ユーザ
はその工程の作業環境を不良の原因の候補としてピック
アップするものである。ここで、良品製造条件データと
は、過去に同じ基板を製造したときの条件とその条件別
の不良発生率のデータである。The non-defective product manufacturing condition check is to check whether or not the actually performed manufacturing condition is a condition in which a defect is likely to occur in view of the non-defective product manufacturing condition data. Then, when it is out of the non-defective product manufacturing conditions, the user picks up the work environment of the process as a candidate for the cause of the defect. Here, the non-defective product manufacturing condition data is data on the condition when the same substrate was manufactured in the past and the defect occurrence rate for each condition.
【0090】この例では、不良がでた基板に、はんだペ
ースト印刷をしたときの工程1の印刷速度のチェック項
目”工程1の印刷速度”1503について、良品製造条
件チェックをおこなう。In this example, a non-defective manufacturing condition check is performed on the print speed check item "print speed of step 1" 1503 of step 1 when solder paste printing is performed on a board having a defect.
【0090】手順としては、良品製造条件データからチ
ェック項目”工程1の印刷速度”1503に関連するデ
ータを検索する。そして、良品製造条件データの条件別
の不良発生率と別途設定された許容範囲から適切な作業
条件を抽出し、前ステップの作業基準チェックのステッ
プ時に求めた実績値と比較する。ここで、許容範囲とは
不良発生率をこの範囲に押えたいという目標値である。As a procedure, data relating to the check item "print speed of step 1" 1503 is searched from the non-defective product manufacturing condition data. Then, an appropriate work condition is extracted from the defect occurrence rate for each condition of the non-defective product manufacturing condition data and a separately set allowable range, and is compared with the actual value obtained at the step of the work standard check of the previous step. Here, the allowable range is a target value for suppressing the defect occurrence rate within this range.
【0091】この場合は、最少=13.3、最大=1
4.7であり、前ステップの作業基準チェックのステッ
プ時に求めた実績値=13と比較すると範囲外なので、
実際の製造条件は、良品製造条件にはあてはまらないと
してこの工程が不良の原因の候補となる。In this case, the minimum is 13.3 and the maximum is 1.
It is 4.7, which is out of the range when compared with the actual value = 13 obtained at the step of the work standard check of the previous step,
Since the actual manufacturing conditions do not apply to the non-defective product manufacturing conditions, this process is a candidate for the cause of the defect.
【0092】同様に、不良が出た基板を、はんだリフロ
ー装置にかけたときのチェック項目”工程3のリフロー
温度”1504に関しても、良品製造条件データから抽
出した適切な作業条件にあうか否かをチェックする。Similarly, regarding the check item "reflow temperature of step 3" 1504 when the defective board is applied to the solder reflow device, it is determined whether or not it is an appropriate working condition extracted from the good product manufacturing condition data. To check.
【0093】次に、傾向チェックをおこなう。この例で
は、チェック項目”不良発生部品が同一部品記号に集中
する傾向”1505がこれに該当する。Next, the tendency is checked. In this example, the check item “probability that defective parts concentrate on the same part symbol” 1505 corresponds to this.
【0094】手順としては、不良発生部品が同一部品記
号に集中しているかを調べるために、基板に搭載してい
る全部品について部品記号別に不良率を求め、各不良率
の差異が同一の部品記号に集中しているといえるほどの
有意差であるかどうかをチェックする。この場合は、有
意差はなく、「不良発生部品が同一部品記号に集中して
いる傾向はない」と判定されている。As a procedure, in order to check whether the defective parts are concentrated on the same part symbol, the defect ratios of all the parts mounted on the board are calculated for each part symbol, and the parts having the same difference in each defect ratio are obtained. Check if the difference is significant enough to be focused on the symbol. In this case, there is no significant difference, and it is determined that "the defective parts do not tend to be concentrated on the same part symbol".
【0095】最後に、図18を用いて、以上のチェック
結果から、不良原因の候補を設定し、解析結果を表示、
登録するステップを説明する。Finally, referring to FIG. 18, from the above check results, candidates for defect causes are set and the analysis results are displayed.
The steps for registering will be described.
【0096】各種のチェックの結果から、不良原因の候
補を絞り込むために、評価点を用いる。すなわち、各チ
ェック項目に対し、作業基準チェック、良品製造チェッ
ク、傾向チェックの各々で、実際に製造された実績値が
作業基準の基準値の範囲外である場合、その工程での実
際に製造された実績値が良品製造条件の許容範囲外であ
った場合、指摘された傾向があると判定された場合にそ
のチェック項目は、不良の原因である可能性が高いとし
て評価点を足し込んでいき、評価点の高いものを不良原
因の候補とするのである。The evaluation points are used to narrow down the candidates for the cause of failure from the results of various checks. In other words, for each check item, if the actual value actually manufactured in each of the work standard check, non-defective product manufacturing check, and tendency check is outside the range of the work standard value, it is actually manufactured in that process. If the actual value is out of the allowable range of good product manufacturing conditions, or if it is determined that there is a tendency to be pointed out, the check item is added as it is likely to be the cause of the defect. The one with a high evaluation point is a candidate for the cause of failure.
【0097】なお、予めチェック項目の各々に、工程と
不良原因の候補の相関値を評価して、工程と不良原因の
候補を高いものを相関値として保持しておき、この相関
値を上記の評価点としてを足し込むことにより、より合
理的な候補の絞り込みができるであろう。The correlation value between the process and the defect cause candidate is evaluated in advance for each of the check items, and the process and the defect cause candidate having a high correlation value are held as the correlation value. By adding as an evaluation point, more reasonable candidates can be narrowed down.
【0098】この例では、評価点は、「工程3における
リフロー温度不適切」が20点、「工程1における印刷
速度」が5点であり、「工程3におけるリフロー温度不
適切」が不良原因である可能性が高いことが分かる。In this example, the evaluation points are "Inadequate reflow temperature in step 3" is 20 points and "Print speed in step 1" is 5 points, and "Inadequate reflow temperature in step 3" is the cause of failure. It turns out that there is a high possibility.
【0099】このように、解析された結果は、システム
に記憶され、画面に表示することもできる。また、この
解析結果は、不良原因の候補とされた項目のチェック項
目の上述した相関値をアップさせることによりシステム
にフィードバックされる。As described above, the analyzed result can be stored in the system and displayed on the screen. The analysis result is fed back to the system by increasing the above-mentioned correlation value of the check items of the items which are candidates for the cause of the defect.
【0100】(B) ユーザの判断と判断来歴データ
ベース 次ぎに、図19ないし図22を用いて、上記の解析結果
を参照してどのように不良原因の解析をおこなっていく
かを説明する。(B) User's Judgment and Judgment History Database Next, with reference to FIGS. 19 to 22, how to analyze the cause of the defect will be described with reference to the above analysis results.
【0101】ユーザは、不良位置画面を表示して、問題
となっている基板”K1”、不良の発生期間、不良の種
類”未はんだ”を入力することにより、図22に示す画
面を見ることができる。この例では、不良の発生位置が
基板の右端面に偏っていることが判断されるであろう。The user can see the screen shown in FIG. 22 by displaying the defect position screen and inputting the board "K1" in question, the defect occurrence period, and the defect type "unsoldered". You can In this example, it may be determined that the defect occurrence position is biased to the right end surface of the substrate.
【0102】また、同様にして、図20に示される基板
別パレート図表示画面により、不良の発生する基板が偏
っていることが判断され、図21に示される不良件数の
推移図表示画面によって、時間の経過とともに不良の件
数が徐々に増加していることが判断されるであろう。Similarly, it is judged from the Pareto diagram display screen for each substrate shown in FIG. 20 that the defective substrates are biased, and the transition diagram display screen for the number of defects shown in FIG. It will be judged that the number of defects is gradually increasing over time.
【0103】上記の表示内容は、ユーザが判断に用いた
ものとして、図23に示すように、ユーザ判断来歴デー
タベースに蓄積される。The above display contents are stored in the user judgment history database as shown in FIG. 23, as they are used for the judgment by the user.
【0104】(C) ユーザノウハウ登録機能 本システムでは、ユーザの不良解析に対して持つノウハ
ウを利用して、チェック項目データベースを更新するこ
とができる。これが、ユーザノウハウ登録機能である。(C) User know-how registration function In this system, the check item database can be updated by utilizing the know-how possessed by the user regarding failure analysis. This is the user know-how registration function.
【0105】この機能を利用するために、ユーザは、先
ず、ノウハウデータ入力画面を表示する。ノウハウデー
タ入力画面では、前記(B)の判断来歴データベースを
利用して、ユーザが判断に利用した統計表示画面から読
み取れる傾向を表示する。To use this function, the user first displays the know-how data input screen. On the know-how data input screen, using the judgment history database of (B), the tendency that can be read from the statistical display screen used by the user is displayed.
【0106】例えば、図22に示す不良位置表示画面で
は、「不良の発生位置が中央に偏る(偏らない)」、
「不良の発生位置が端に偏る(偏らない)」、「不良の
発生部品種類が偏る(偏らない)」、「不良の発生部品
記号が偏る(偏らない)」等の傾向の一覧表が表示され
る。For example, in the defect position display screen shown in FIG. 22, "the defect occurrence position is biased to the center (not biased)",
Displays a list of trends such as "Defective occurrence position is biased toward the edge (not biased)", "Defective occurrence part type is biased (not biased)", "Defective occurrence part symbol is biased (not biased)", etc. To be done.
【0107】このときに、例えば、工程1のスキージが
摩耗している事実を発見し、”不良の発生位置が基板の
一端に偏っているばあいは、工程1のスキージが摩耗し
ている場合が考えられる。”という知見を新たに得たと
すると、ノウハウデータ入力画面から、不良種類”未は
んだ”、基板”K1”、関連部品実装工程”工程1、推
定原因”スキージ摩耗”、不良原因推定に利用できた項
目”不良の発生位置が端に偏る”を画面から入力する。At this time, for example, the fact that the squeegee in step 1 is worn is found, and "if the position where the defect is generated is biased to one end of the substrate, the squeegee in step 1 is worn. If you newly gained the knowledge that "There is a problem", from the know-how data input screen, defect type "unsoldered", board "K1", related component mounting process "process 1, estimated cause" squeegee wear ", defect cause estimation Input the item "Position of defect occurrence is biased toward the edge" that was available for the screen.
【0108】このようにして、ユーザのノウハウによっ
てチェック項目データベース更新されていくのである
が、システムは、この入力された項目と予めチェック項
目データベースに登録されている項目の内容の整合性を
チェックし、不整合の場合は、どちらの項目をチェック
項目として採用するかを問い合わせることにより、チェ
ック項目データベースの論理的一貫性を保っている。In this way, the check item database is updated according to the know-how of the user. The system checks the consistency between the input item and the contents of the item registered in the check item database in advance. In the case of inconsistency, the logical consistency of the check item database is maintained by inquiring which item should be adopted as the check item.
【0109】(D) システムの不良原因に対する対
策指示 解析結果またはユーザ判断を入力すると、その不良原因
に応じた対策内容が画面に表示される。ユーザは、それ
に従って不良に対して対策をおこなうことができる。(D) Countermeasure Instructions for Cause of System Defects When the analysis result or user judgment is input, the contents of countermeasures according to the cause of the defects are displayed on the screen. The user can take countermeasures against the defect accordingly.
【0110】〔VIII〕以下、図23および図24を
用いて良品製造条件データベースの作成手順を説明す
る。図23は、良品製造条件データベースの作成手順の
概略を示したフローチャートである。図24は、良品製
造条件データベース作成の基礎となる製造条件別良品/
不良品数一覧デ−タを示した図である[VIII] The procedure for creating the non-defective manufacturing condition database will be described below with reference to FIGS. 23 and 24. FIG. 23 is a flowchart showing an outline of the procedure for creating the non-defective product manufacturing condition database. FIG. 24 shows non-defective products by manufacturing condition, which is the basis for creating a good condition manufacturing condition database.
It is the figure which showed the defective item number list data.
【0111】良品製造条件データベースは、不良を発生
させずに製造していた時期の製造条件を蓄積し、編集し
たデータベースであり、製品の種類別に作成する。その
作成手順は、以下のとおりである。The non-defective product manufacturing condition database is a database in which the manufacturing conditions at the time of manufacturing without defects are accumulated and edited, and is created for each product type. The creation procedure is as follows.
【0112】[ステップ1]良品製造条件データベース
の最終更新日を検索する。[Step 1] The last update date of the non-defective product manufacturing condition database is searched.
【0113】[ステップ2]最終更新日以降の製造実績
と各製品の実装位置、実装方向、部品形状から構成され
る組立て情報をもとに各製造条件において製造された良
品数、および不良品数をカウントし製造条件別良品/不
良品数一覧デ−タを更新する。[Step 2] The number of non-defective products and the number of defective products manufactured under each manufacturing condition are calculated based on the manufacturing results after the last update date and the assembly information composed of the mounting position, mounting direction, and part shape of each product. Count and update the list of non-defective / defective product numbers by manufacturing conditions.
【0114】なお、ユーザの判断により、この時、不良
の発生した製品のうち、不良の発生原因が明らかに現在
対象の製造条件とは関係がない場合には、不良がでてい
てもその製品を良品としてカウントすることも可能であ
る。At this time, according to the user's judgment, if the cause of the defect is clearly unrelated to the manufacturing conditions of the current target among the defective products, even if the defective product is found, the product is defective. Can be counted as a non-defective item.
【0115】[ステップ3]製造条件別良品/不良品数
一覧デ−タに基づき、各製造条件における不良率を算出
する。[Step 3] The defect rate under each manufacturing condition is calculated based on the list data of the number of non-defective products / defective products by manufacturing condition.
【0116】[ステップ4]不良率が許容範囲以下であ
る製造条件を検索する。[Step 4] Search for manufacturing conditions in which the defective rate is within the allowable range.
【0117】[ステップ5]不良率が許容範囲以下であ
る製造条件が最も広範囲にわたり連続する範囲を良品製
造条件として登録する。[Step 5] A range in which the manufacturing conditions in which the defective rate is less than or equal to the allowable range and which is continuous over the widest range is registered as non-defective product manufacturing conditions.
【0118】〔IX〕本発明の他の実施例を、図25を
用いて説明する。図25は、プリント板実装における修
正・対策作業指示システムの概要をあらわした図であ
る。[IX] Another embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 25 is a diagram showing an outline of a correction / countermeasure work instruction system in mounting a printed board.
【0119】本実施例は、本発明による製造不良解析シ
ステムを、プリント板実装における修正・対策作業指示
システムの中の一機能として用いた例である。The present embodiment is an example in which the manufacturing defect analysis system according to the present invention is used as one function of a correction / countermeasure work instruction system for mounting printed boards.
【0120】修正・対策作業指示システムは、検査装置
あるいは人手による検査工程の検査の結果から不良実績
を収集する不良実績収集機能2501、その不良実績に
基づき不良基板の修正作業指示を行なう修正作業指示機
能2502、その不良実績に基づき不良の発生原因解析
をサポ−トする作業解析支援機能2503、作業解析支
援機能を用いて発見した不良原因に対する対策作業指示
を行なう対策作業指示機能2504から構成される。The repair / countermeasure work instruction system includes a defect record collection function 2501 for collecting defect records from results of inspection in an inspection process by an inspection device or manually, and a correction work instruction for issuing a defect board correction work instruction based on the defect record. A function 2502, a work analysis support function 2503 that supports failure cause analysis based on the defect record, and a countermeasure work instruction function 2504 that issues a countermeasure work instruction for the defect cause found using the work analysis support function. .
【0121】修正・対策作業指示システムでは不良が発
見された場合、その不良に対する修正指示を行うととも
に、不良発生原因を追求し対策を施す。When a defect is found in the correction / countermeasure work instruction system, a correction instruction is given to the defect, and the cause of the defect occurrence is pursued and countermeasures are taken.
【0122】その対策の実施記録は蓄積し、不良の再発
防止に役立てる。A record of implementation of the countermeasures is accumulated and is useful for preventing recurrence of defects.
【0123】本実施例における不良実績収集機能の実現
手段には、例えば目視検査工程への作業指示と実績収集
機能を兼ね、画面に部品実装図を表示し、不良が発見さ
れた場合はタッチパネルを介して不良位置を入力する方
法がある。The means for realizing the defect record collecting function in this embodiment has, for example, a work instruction for the visual inspection process and a record collecting function, displays a component mounting diagram on the screen, and if a defect is found, a touch panel is used. There is a method of inputting the defective position via the.
【0124】また本実施例における修正作業指示機能2
504の実現手段には、修正位置を示す部品実装図を画
面に表示する方法がある。Further, the correction work instruction function 2 in this embodiment
As a means for realizing 504, there is a method of displaying a component mounting diagram showing the correction position on the screen.
【0125】本発明による製造不良解析システムは、上
記作業解析支援機能2503として使用される。The manufacturing defect analysis system according to the present invention is used as the work analysis support function 2503.
【0126】[0126]
【発明の効果】本発明によれば、製造工程における製造
条件および各製品の設計条件、および不良実績を一括管
理して、その不良製品製造時の実績データに基づき不良
発生原因候補を提示する製造不良解析装置を提供でき
る。特に、その不良発生原因候補として工程および問題
となる製造条件を提示できる製造不良解析装置を提供す
ることができる。According to the present invention, the manufacturing condition in the manufacturing process, the design condition of each product, and the defect record are collectively managed, and the defect occurrence cause candidate is presented based on the record data at the time of manufacturing the defective product. A failure analysis device can be provided. In particular, it is possible to provide a manufacturing defect analysis device capable of presenting a process and a manufacturing condition causing a problem as the defect occurrence cause candidate.
【0127】また、本発明によれば、不良解析に用いら
れる不良原因と結果の相関を記憶した因果関係に関する
データベースを容易に構築しうる。Further, according to the present invention, it is possible to easily construct a database relating to a causal relationship that stores the correlation between the cause of failure and the result used in failure analysis.
【0128】さらにまた、不良解析において、迅速な不
良原因の絞り込みが可能である。Furthermore, in the failure analysis, it is possible to quickly narrow down the cause of the failure.
【図1】本発明の一実施例に係る製造不良解析方法の処
理内容のフローチャートを示した図である。FIG. 1 is a diagram showing a flowchart of processing contents of a manufacturing failure analysis method according to an embodiment of the present invention.
【図2】システムの機能と構成を示したブロック図であ
る。FIG. 2 is a block diagram showing the function and configuration of the system.
【図3】本発明による製造不良解析システムの具体的な
ハードウェア構成例を示した図である。FIG. 3 is a diagram showing a specific hardware configuration example of a manufacturing defect analysis system according to the present invention.
【図4】プリント板実装ラインの一例を示す工程図であ
る。FIG. 4 is a process chart showing an example of a printed board mounting line.
【図5】本発明の一実施例に係るプリント板実装に伴う
不良現象と不良原因の一例を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a defect phenomenon and a cause of the defect in mounting a printed board according to an embodiment of the present invention.
【図6】統計表示画面の例で、不良位置表示画面であ
る。FIG. 6 is an example of a statistical display screen, which is a defective position display screen.
【図7】統計表示画面の例で、不良発生件数の基板別パ
レート図である。FIG. 7 is an example of a statistical display screen, and is a Pareto chart for each board showing the number of defects.
【図8】統計表示画面の例で、不良発生件数の推移図で
ある。FIG. 8 is an example of a statistical display screen and is a transition diagram of the number of defective occurrences.
【図9】統計表示画面の例で、各基板がいつ、どの工程
を通ったのかを示す基板来歴表示画面である。FIG. 9 is an example of a statistical display screen, which is a substrate history display screen showing when each substrate passed through which process.
【図10】統計表示画面の例で、各装置の製造条件の変
更履歴を示す作業実績表示画面である。FIG. 10 is an example of a statistic display screen, and is a work record display screen showing a change history of manufacturing conditions of each device.
【図11】判断来歴データベースの一例を示す図であ
る。FIG. 11 is a diagram showing an example of a judgment history database.
【図12】画面別参照内容データベースの一例を示す図
である。FIG. 12 is a diagram showing an example of a reference content database for each screen.
【図13】チェック項目データベースの一例を示す図で
ある。FIG. 13 is a diagram showing an example of a check item database.
【図14】チェック項目データベースの更新の処理内容
のフローチャートを示した図である。FIG. 14 is a diagram showing a flowchart of processing contents of update of a check item database.
【図15】本発明の一実施例に係る製造不良解析方法の
具体的な処理内容のフローチャート(その一)を示した
図である。FIG. 15 is a view showing a flowchart (part one) of specific processing contents of the manufacturing failure analysis method according to the embodiment of the present invention.
【図16】本発明の一実施例に係る製造不良解析方法の
具体的な処理内容のフローチャート(その二)を示した
図である。FIG. 16 is a view showing a flowchart (part 2) of specific processing contents of the manufacturing failure analysis method according to the embodiment of the present invention.
【図17】本発明の一実施例に係る製造不良解析方法の
具体的な処理内容のフローチャート(その三)を示した
図である。FIG. 17 is a view showing a flowchart (part 3) of specific processing contents of the manufacturing failure analysis method according to the embodiment of the present invention.
【図18】本発明の一実施例に係る製造不良解析方法の
具体的な処理内容のフローチャート(その四)を示した
図である。FIG. 18 is a view showing a flowchart (part 4) of specific processing contents of the manufacturing failure analysis method according to the embodiment of the present invention.
【図19】統計表示画面の例で、不良位置表示画面であ
る。FIG. 19 is an example of a statistical display screen, which is a defective position display screen.
【図20】統計表示画面の例で、不良発生件数の基板別
パレ−ト図である。FIG. 20 is an example of a statistic display screen and is a board-by-board palette diagram of the number of defects.
【図21】統計表示画面の例で、不良発生件数の推移図
である。FIG. 21 is a transition diagram of the number of defective occurrences in an example of a statistical display screen.
【図22】判断来歴データベースの一例を示す図であ
る。FIG. 22 is a diagram showing an example of a judgment history database.
【図23】良品製造条件データベースの作成手順の概略
を示したフローチャートである。FIG. 23 is a flowchart showing an outline of a procedure for creating a non-defective product manufacturing condition database.
【図24】良品製造条件データベース作成の基礎となる
製造条件別良品/不良品数一覧デ−タを示した図であるFIG. 24 is a view showing data on the number of non-defective products / defective products by manufacturing condition, which is the basis for creating a non-defective product manufacturing condition database.
【図25】プリント板実装における修正・対策作業指示
システムの概要をあらわした図である。FIG. 25 is a diagram showing an outline of a correction / countermeasure work instruction system in mounting a printed board.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 野本 多津 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Tatsu Nomoto 292 Yoshida-cho, Totsuka-ku, Yokohama-shi, Kanagawa Kanagawa Manufacturing Technology Research Institute
Claims (8)
製造工程における製造条件または製品の設計条件から究
明する製造不良解析システムにおいて、 不良原因の解析をおこなう解析機能と、 不良の発生原因と、その不良の発生原因となりうる製造
条件管理項目もしくは設計仕様項目またはその不良の傾
向を設定したチェック項目を記憶したチェック項目デー
タベースとを有し、 前記解析機能が前記チェック項目データベースにより、
不良の発生実績からその不良の発生原因となりうる製造
条件管理項目もしくは設計仕様項目またはその不良の傾
向を検索し、提示することを特徴とする製造不良解析シ
ステム。1. The cause of defects in manufacturing a product,
In a manufacturing failure analysis system that investigates from manufacturing conditions or product design conditions in the manufacturing process, an analysis function that analyzes the cause of the failure, the cause of the failure, and the manufacturing condition management items or design specification items that may cause the failure. Or with a check item database that stores check items that set the tendency of the defect, the analysis function by the check item database,
A manufacturing defect analysis system characterized by searching a manufacturing condition management item or a design specification item or a tendency of the defect, which may be a cause of the defect, from a defect occurrence record and presenting it.
不良の発生実績から製造条件管理項目もしくは設計仕様
項目またはその不良の傾向を検索したのちに、 その検索されたチェック項目と前記された不良実績デー
タベースに記憶された不良実績データと製造実績データ
ベースに記憶された製造実績とを比較することにより、
不良原因の候補を提示することを特徴とする請求項1記
載の製造不良解析システム。2. A defect record database and a manufacturing record database, wherein the analysis function uses the check item database,
After searching the manufacturing condition management item or design specification item or the tendency of the defect from the defect occurrence record, the searched check item and the defect record data stored in the defect record database and the manufacturing record database are stored. By comparing the manufacturing results
The manufacturing defect analysis system according to claim 1, wherein candidates of defect causes are presented.
て、不良の発生原因と、その不良の発生原因となりうる
製造条件管理項目もしくは設計仕様項目またはその不良
の傾向を、不良の発見された工程別に設定したことを特
徴とする請求項1および請求項2記載の製造不良解析シ
ステム。3. In the check item database, a cause of a defect and a manufacturing condition management item or a design specification item or a tendency of the defect that may cause the defect are set for each process in which the defect is found. The manufacturing defect analysis system according to claim 1 or 2, characterized in that
と、その不良の発生原因となりうる製造条件管理項目も
しくは設計仕様項目またはその不良の傾向との相関値を
有することを特徴とする請求項1ないし請求項3記載の
いずれかの製造不良解析システム。4. The check item has a correlation value between a cause of a defect and a manufacturing condition management item or a design specification item or a tendency of the defect that may cause the defect. 4. The manufacturing defect analysis system according to claim 3.
績からなる統計データを表示する統計表示機能と、 表示要求のあった統計表示画面の種類と、その表示をお
こなうために指定した前記統計データの内容または表示
条件を記憶する判断来歴管理機能と、 前記統計表示画面の示しうる傾向と、その傾向が存在す
るときに不良の原因である可能性のある、製造条件管理
項目、設計仕様項目を記憶した画面別参照内容データベ
ースとを有し、 その画面別参照内容データベースをもとに、前記統計表
示機能を操作した際に前記判断来歴管理機能を用いて記
録された判断来歴に示された表示内容のあらわす傾向を
提示する表示部と、 利用者の判断結果および判断に利用できた項目をその傾
向の中から選択し入力する判断入力部と、 その入力に基づき、その入力に関連するチェック項目デ
ータベースを更新するチェック項目更新部とからなるユ
ーザノウハウ登録機能を有することを特徴とする請求項
1ないし請求項4記載のいずれかの製造不良解析システ
ム。5. A statistical display function for displaying statistical data consisting of manufacturing results or defective results instructed by a user, a type of statistical display screen requested to be displayed, and the statistical data specified to perform the display. The judgment history management function that stores the contents or display conditions, the trends that can be displayed on the statistical display screen, and the manufacturing condition management items and design specification items that may cause defects when the trends exist. It has a stored reference content database for each screen, and based on the reference content database for each screen, the display shown in the judgment history recorded by using the judgment history management function when the statistical display function is operated. A display section that presents the tendency that shows the content, a judgment input section that selects and inputs the judgment result of the user and items that can be used for judgment from the tendency, and , Claims 1 to 4 either production failure analysis system according to characterized in that it has a user expertise registration function consisting of a check item updating unit that updates the check item database associated with the input.
の製造不良解析システムにおいて、 前記チェック項目データベースに記載された前記製造条
件管理項目または設計仕様項目について、 基準値と不良製品製造時の状態の比較もしくは不良製品
製造時の状態と過去に同じ製品を製造したときの実績デ
ータである良品製造条件データの比較または製造条件、
設計条件の変更に伴う不良率の推移をチェックし、 チェック結果に基づき不良発生原因候補を提示すること
を特徴とする製造不良解析方法。6. The manufacturing defect analysis system according to claim 1, wherein the manufacturing condition management item or the design specification item described in the check item database has a reference value and a defective product manufacturing time. Comparison of conditions or comparison of defective product manufacturing condition data, which is the actual data when the same product was manufactured in the past, and the manufacturing condition data
A manufacturing defect analysis method characterized by checking the transition of the defect rate due to a change in design conditions and presenting defect occurrence cause candidates based on the check result.
良率を求め、 一定の不良率以下ならば、その製造条件または設計条件
のもとで製造された製品は、良品として製造されたと判
断して前記良品条件データを用いる請求項6記載の製造
不良解析方法。7. A defective rate of a product is obtained for each manufacturing condition or design condition, and if the defective rate is less than a certain value, it is judged that the product manufactured under the manufacturing condition or design condition is manufactured as a good product. 7. The manufacturing failure analysis method according to claim 6, wherein the non-defective condition data is used.
の製造不良解析システムにおいて、 前記良品製造条件データを記憶する良品製造条件データ
ベースを生成する方法であって、 各製造条件管理項目の製造条件変更時刻、および条件値
を記憶した製造条件実績データベースと、 製品に対する製造工程別の作業時刻を記憶した製品製造
実績データベースと、 各製品の設計仕様を記憶した組立情報データベースとを
有し、 前記良品製造条件データベースと前記製造条件実績デー
タベースと前記組立情報データベースとから、各製造条
件管理項目または設計仕様について製造条件または設計
条件ごとにその条件で製造した製品数およびその中で不
良の発生した製品数を記憶した製造条件別不良リストを
作成し、 そのリストから製造条件または設計条件ごとの不良率を
算出し、 その不良率が許容範囲以内である製造条件を良品製造条
件として前記良品製造条件データを記憶することを特徴
とする良品製造条件データベース生成方法。8. The manufacturing failure analysis system according to claim 1, which is a method for generating a non-defective product manufacturing condition database storing the non-defective product manufacturing condition data, wherein each manufacturing condition management item is manufactured. A condition change time and a manufacturing condition record database storing condition values, a product manufacture record database storing work times for each manufacturing process for a product, and an assembly information database storing design specifications of each product, From the non-defective manufacturing condition database, the manufacturing condition record database, and the assembly information database, the number of products manufactured under each manufacturing condition or design condition for each manufacturing condition management item or design specification, and the product in which a defect occurs Create a defect list for each manufacturing condition that stores the number of products, and use that list to A non-defective item manufacturing condition database generating method, which calculates a defective rate for each total condition, and stores the non-defective item manufacturing condition data with a manufacturing condition in which the defective rate is within an allowable range as a non-defective item manufacturing condition.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26061593A JPH07114601A (en) | 1993-10-19 | 1993-10-19 | Manufacturing defect analysis system, method, and database generation method related thereto |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26061593A JPH07114601A (en) | 1993-10-19 | 1993-10-19 | Manufacturing defect analysis system, method, and database generation method related thereto |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07114601A true JPH07114601A (en) | 1995-05-02 |
Family
ID=17350392
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP26061593A Pending JPH07114601A (en) | 1993-10-19 | 1993-10-19 | Manufacturing defect analysis system, method, and database generation method related thereto |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH07114601A (en) |
Cited By (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0964600A (en) * | 1995-08-25 | 1997-03-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method for indicating checked output |
JPH0994740A (en) * | 1995-10-03 | 1997-04-08 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Facility maintenance method |
EP0785491A3 (en) * | 1996-01-29 | 1998-01-07 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Method and system of managing construction-related information and production-related information |
GB2353616A (en) * | 1999-04-29 | 2001-02-28 | Fisher Rosemount Systems Inc | Event history processing for batch processes |
JP2001084020A (en) * | 1999-09-09 | 2001-03-30 | Fujitsu Ten Ltd | Design process management device |
JP2001121367A (en) * | 1997-03-31 | 2001-05-08 | Hitachi Ltd | Defect rate estimation method and recording medium |
JP2002183343A (en) * | 2000-12-19 | 2002-06-28 | Toshiba Corp | Maintenance/operation information providing system |
JP2002202807A (en) * | 2000-09-27 | 2002-07-19 | Toshiba Corp | Producing method for article, and method and program for quality control |
JP2002318891A (en) * | 2001-04-24 | 2002-10-31 | Toshiba Microelectronics Corp | Product development management system and method, and product reliability judging system and method |
JP2002351538A (en) * | 2001-05-24 | 2002-12-06 | Honda Motor Co Ltd | Method for managing manufacturing process |
JP2002351537A (en) * | 2001-05-24 | 2002-12-06 | Honda Motor Co Ltd | Method for managing manufacturing quality |
JP2002366215A (en) * | 2001-06-07 | 2002-12-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Nc data management apparatus and method for production system |
KR100403793B1 (en) * | 2000-09-21 | 2003-11-01 | 아이시스텍(주) | Method of processing for work cycle time to control a statistical process in batch type chemical process |
JP2004246782A (en) * | 2003-02-17 | 2004-09-02 | Toshiba Corp | Financial business transaction accident information management system |
JP2005321895A (en) * | 2004-05-06 | 2005-11-17 | Hitachi East Japan Solutions Ltd | System for supporting production schedule, and computer program for supporting production schedule |
JP2007183693A (en) * | 2005-12-29 | 2007-07-19 | Ricoh Co Ltd | Quality management support system |
WO2009001775A1 (en) * | 2007-06-27 | 2008-12-31 | Sharp Kabushiki Kaisha | Abnormal factor specifying method and system, program for causing computer to execute the abnormal factor specifying method, and recording medium capable of reading the computer recorded with the program |
JP2010182231A (en) * | 2009-02-09 | 2010-08-19 | Fuji Xerox Co Ltd | System and program for diagnosing fault |
US7793292B2 (en) | 2006-09-13 | 2010-09-07 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Compact batch viewing techniques for use in batch processes |
JP2010211405A (en) * | 2009-03-09 | 2010-09-24 | Nippon Steel Corp | Revision management system, method and program of operation information in manufacturing process control system |
JP2011254076A (en) * | 2010-06-02 | 2011-12-15 | Nikon Corp | Manufacturing apparatus, its management method, recording medium, and device manufacturing method |
JP2011258113A (en) * | 2010-06-11 | 2011-12-22 | Kobe Steel Ltd | Manufacturing condition determination system for metal band material |
US9927788B2 (en) | 2011-05-19 | 2018-03-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Software lockout coordination between a process control system and an asset management system |
JP2019028932A (en) * | 2017-08-03 | 2019-02-21 | 株式会社日立製作所 | Defect factor extraction system and its method |
KR20190077137A (en) * | 2017-12-22 | 2019-07-03 | 삼성디스플레이 주식회사 | Automatic analysis method of infrastructure operation data and system thereof |
CN111047125A (en) * | 2018-10-11 | 2020-04-21 | 鸿富锦精密电子(成都)有限公司 | Product failure analysis device, method and computer readable storage medium |
CN112825161A (en) * | 2019-11-21 | 2021-05-21 | 鸿富锦精密电子(成都)有限公司 | Product yield prediction method, device, computer device and storage medium |
CN113597664A (en) * | 2020-01-14 | 2021-11-02 | 京东方科技集团股份有限公司 | Method, electronic device, storage medium and system for determining bad reason |
-
1993
- 1993-10-19 JP JP26061593A patent/JPH07114601A/en active Pending
Cited By (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0964600A (en) * | 1995-08-25 | 1997-03-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method for indicating checked output |
JPH0994740A (en) * | 1995-10-03 | 1997-04-08 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Facility maintenance method |
EP0785491A3 (en) * | 1996-01-29 | 1998-01-07 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Method and system of managing construction-related information and production-related information |
US5806069A (en) * | 1996-01-29 | 1998-09-08 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Method and system of managing construction-related information and production-related information |
JP2001121367A (en) * | 1997-03-31 | 2001-05-08 | Hitachi Ltd | Defect rate estimation method and recording medium |
GB2353616A (en) * | 1999-04-29 | 2001-02-28 | Fisher Rosemount Systems Inc | Event history processing for batch processes |
US7249356B1 (en) | 1999-04-29 | 2007-07-24 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Methods and structure for batch processing event history processing and viewing |
GB2353616B (en) * | 1999-04-29 | 2004-03-03 | Fisher Rosemount Systems Inc | Methods and structure for batch processing event history processing and viewing |
JP2001084020A (en) * | 1999-09-09 | 2001-03-30 | Fujitsu Ten Ltd | Design process management device |
KR100403793B1 (en) * | 2000-09-21 | 2003-11-01 | 아이시스텍(주) | Method of processing for work cycle time to control a statistical process in batch type chemical process |
JP2002202807A (en) * | 2000-09-27 | 2002-07-19 | Toshiba Corp | Producing method for article, and method and program for quality control |
JP2002183343A (en) * | 2000-12-19 | 2002-06-28 | Toshiba Corp | Maintenance/operation information providing system |
JP2002318891A (en) * | 2001-04-24 | 2002-10-31 | Toshiba Microelectronics Corp | Product development management system and method, and product reliability judging system and method |
JP2002351537A (en) * | 2001-05-24 | 2002-12-06 | Honda Motor Co Ltd | Method for managing manufacturing quality |
JP2002351538A (en) * | 2001-05-24 | 2002-12-06 | Honda Motor Co Ltd | Method for managing manufacturing process |
JP2002366215A (en) * | 2001-06-07 | 2002-12-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Nc data management apparatus and method for production system |
US7142936B2 (en) | 2001-06-07 | 2006-11-28 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | NC data management apparatus and method |
JP2004246782A (en) * | 2003-02-17 | 2004-09-02 | Toshiba Corp | Financial business transaction accident information management system |
JP2005321895A (en) * | 2004-05-06 | 2005-11-17 | Hitachi East Japan Solutions Ltd | System for supporting production schedule, and computer program for supporting production schedule |
JP2007183693A (en) * | 2005-12-29 | 2007-07-19 | Ricoh Co Ltd | Quality management support system |
US9086695B2 (en) | 2006-09-13 | 2015-07-21 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Compact batch viewing techniques for use in batch processes |
US7793292B2 (en) | 2006-09-13 | 2010-09-07 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Compact batch viewing techniques for use in batch processes |
US7962227B2 (en) | 2006-09-13 | 2011-06-14 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Compact batch viewing techniques for use in batch processes |
JP2009009299A (en) * | 2007-06-27 | 2009-01-15 | Sharp Corp | Abnormality factor specification method and system, program for making computer execute the abnormality factor specification method, and computer-readable recording medium recording the program |
WO2009001775A1 (en) * | 2007-06-27 | 2008-12-31 | Sharp Kabushiki Kaisha | Abnormal factor specifying method and system, program for causing computer to execute the abnormal factor specifying method, and recording medium capable of reading the computer recorded with the program |
JP2010182231A (en) * | 2009-02-09 | 2010-08-19 | Fuji Xerox Co Ltd | System and program for diagnosing fault |
JP2010211405A (en) * | 2009-03-09 | 2010-09-24 | Nippon Steel Corp | Revision management system, method and program of operation information in manufacturing process control system |
JP2011254076A (en) * | 2010-06-02 | 2011-12-15 | Nikon Corp | Manufacturing apparatus, its management method, recording medium, and device manufacturing method |
JP2011258113A (en) * | 2010-06-11 | 2011-12-22 | Kobe Steel Ltd | Manufacturing condition determination system for metal band material |
US9927788B2 (en) | 2011-05-19 | 2018-03-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Software lockout coordination between a process control system and an asset management system |
JP2019028932A (en) * | 2017-08-03 | 2019-02-21 | 株式会社日立製作所 | Defect factor extraction system and its method |
KR20190077137A (en) * | 2017-12-22 | 2019-07-03 | 삼성디스플레이 주식회사 | Automatic analysis method of infrastructure operation data and system thereof |
CN111047125A (en) * | 2018-10-11 | 2020-04-21 | 鸿富锦精密电子(成都)有限公司 | Product failure analysis device, method and computer readable storage medium |
CN111047125B (en) * | 2018-10-11 | 2023-11-14 | 鸿富锦精密电子(成都)有限公司 | Product failure analysis apparatus, method, and computer-readable storage medium |
CN112825161A (en) * | 2019-11-21 | 2021-05-21 | 鸿富锦精密电子(成都)有限公司 | Product yield prediction method, device, computer device and storage medium |
CN113597664A (en) * | 2020-01-14 | 2021-11-02 | 京东方科技集团股份有限公司 | Method, electronic device, storage medium and system for determining bad reason |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JPH07114601A (en) | Manufacturing defect analysis system, method, and database generation method related thereto | |
JPH08297699A (en) | Manufacturing defect analysis support system, manufacturing system, and manufacturing defect analysis support method | |
CN102196721B (en) | Method for supporting analytical work of solder printing state and solder printing inspection machine | |
CN1862259B (en) | Inspection standard setting device and method, and process inspection device | |
JP5136026B2 (en) | Process improvement support device, process improvement support program, and recording medium recording process improvement support program | |
CN101334445B (en) | Auxiliary fault detection system and method | |
JP4251690B2 (en) | Electronic circuit quality and manufacturing status monitoring system | |
CN101266494B (en) | Quality improvement system | |
CN117572209A (en) | Intelligent door lock main board PCBA testing method | |
JP2002031606A (en) | Apparatus and method for evaluating quality, apparatus and method for displaying quality, and quality evaluation system | |
JP3511632B2 (en) | Mounting process failure factor analysis method | |
JPH08287154A (en) | Manufacturing defect analysis system, method, and database generation method related thereto | |
JP4442550B2 (en) | Defect analysis location identification device, failure analysis location identification method, failure analysis location identification program, and computer-readable recording medium | |
JP2002251212A (en) | Quality control method, system, and recording medium recording program | |
CN114842275A (en) | Circuit board defect judging method, training method, device, equipment and storage medium | |
JPH10275168A (en) | Design support method and design support system | |
JP2023133160A (en) | Inspection system, method for managing ai model data, and ai model data set | |
CN112100973B (en) | Mirror image via hole checking and replacing method based on ALLEGRO software | |
CN116612077A (en) | Circuit board detection method and system | |
JP2007316733A (en) | Repair support system, repair support method, repair support program, and recording medium | |
Oppermann et al. | New quality cost models to optimize inspection strategies | |
JPH08222887A (en) | System for managing product manufacturing change history and defect history | |
JPH09289396A (en) | Maintenance method for installation | |
JP2019149587A (en) | Cream solder printing process inspection system | |
TWI855579B (en) | Inspection system and artificial intelligence model data management method |