KR20190057360A - 정보 관리 시스템 - Google Patents
정보 관리 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20190057360A KR20190057360A KR1020197012023A KR20197012023A KR20190057360A KR 20190057360 A KR20190057360 A KR 20190057360A KR 1020197012023 A KR1020197012023 A KR 1020197012023A KR 20197012023 A KR20197012023 A KR 20197012023A KR 20190057360 A KR20190057360 A KR 20190057360A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- manufacturing
- data
- product
- performance
- information
- 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.)
- Granted
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 348
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 129
- 238000013499 data model Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 92
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 51
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 50
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 13
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 9
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 35
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 26
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 23
- 230000006870 function Effects 0.000 description 20
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 description 12
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 11
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 11
- 239000000463 material Substances 0.000 description 10
- 229910000679 solder Inorganic materials 0.000 description 10
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 9
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 9
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 8
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 6
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 4
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
- G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
- G05B2219/31304—Identification of workpiece and data for control, inspection, safety, calibration
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/50—Machine tool, machine tool null till machine tool work handling
- G05B2219/50185—Monitoring, detect failures, control of efficiency of machine, tool life
-
- 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]
-
- Y02P90/14—
-
- 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
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
[과제] 제조 프로세스의 「사실과 그때의 상태, 상황」의 시점에서 제조 라이프 사이클 전체를 사상적으로 파악·분석할 수 있는 정보 관리 시스템을 제공한다. [해결 수단] 실시 형태의 정보 관리 시스템은, 제품의 제조 계획에 기초하여 생성되어, 제조 프로세스의 제조 실적 데이터를 축적하는 영역인 데이터 모델을 기억하는 기억부와, 제조 프로세스에 관련되는 데이터 소스로부터, 제조 실적 데이터를 구성하는 각종 데이터를 수집하는 정보 수집부와, 제조 실적 데이터를, 해당하는 데이터 모델에 저장하는 제조 관리부를 포함한다. 제조 관리부는, 제조 프로세스에 있어서의 실적의 사실과 그때의 상태에 대응지어 각종 데이터를 정리하기 위한 데이터 구조 정의 템플릿에 따라, 각종 데이터를 이용하여 제조 실적 데이터를 생성함과 함께, 데이터 구조 정의 템플릿을 이용하여 정리된 제조 실적 데이터의 시간 변동을 기록하도록, 해당하는 데이터 모델에 제조 실적 데이터를 저장한다.
Description
본 발명의 실시 형태는, 제조 프로세스 및 시장에 있어서의 필드·제품 이용 프로세스를 관리하는 정보 플랫폼 기술에 관한 것이다.
종래부터, 복수의 데이터 소스로부터 정보를 수집하고, 수집된 정보를 분석하여 피드백하는 기술이 있다. 예를 들어 제조 관리 분야에 있어서, 제품의 제조 프로세스를 감시하고, 제조 현장으로부터 수집되는 각종 정보를 분석하여, 제품의 품질 향상에 기여하게 할 수 있다.
「사실과 그때의 상태, 상황」의 시점에서 제조 라이프 사이클 전체를 사상적으로 파악·분석할 수 있는 정보 관리 시스템을 제공한다.
실시 형태의 정보 관리 시스템은, 각 제조 프로세스에서 발생하는 제조 실적을 관리한다. 정보 관리 시스템은, 제품의 제조 계획에 기초하여 생성되어, 상기 제조 프로세스의 제조 실적 데이터를 축적하는 영역인 데이터 모델을 기억하는 기억부와, 상기 제조 프로세스에 관련되는 데이터 소스로부터, 상기 제조 실적 데이터를 구성하는 각종 데이터를 수집하는 정보 수집부와, 상기 제조 실적 데이터를, 해당하는 상기 데이터 모델에 저장하는 제조 관리부를 포함한다. 상기 제조 관리부는, 상기 제조 프로세스에 있어서의 실적의 사실과 그때의 상태에 대응지어 상기 각종 데이터를 정리하기 위한 데이터 구조 정의 템플릿에 따라, 상기 각종 데이터를 이용하여 상기 제조 실적 데이터를 생성함과 함께, 상기 데이터 구조 정의 템플릿을 이용하여 정리된 상기 제조 실적 데이터의 시간 변동을 기록하도록, 해당하는 상기 데이터 모델에 상기 제조 실적 데이터를 저장하는 것을 특징으로 한다.
도 1은 제1 실시 형태의 정보 관리 시스템의 개념도이다.
도 2는 제1 실시 형태의 정보 관리 시스템의 시스템 개요도이다.
도 3은 제1 실시 형태의 데이터 모델에 축적되는 데이터 구조 정의로 정리된 실적 레코드의 일례를 나타내는 도면이다.
도 4는 제1 실시 형태의 정보 관리 시스템의 네트워크 구성 및 기능 블록을 도시하는 도면이다.
도 5는 제1 실시 형태의 제조 계획으로부터 제조·가동 실적 등을 거쳐 제조 시리얼 BOM(Bill of materials)이 생성되는 일례를 도시하는 도면이다.
도 6은 제1 실시 형태의 제조·가동 실적 데이터, 제조 레시피 실적 데이터, 제조 품질 검사 데이터 및 조달 실적 데이터의 일례를 나타내는 도면이다.
도 7은 제1 실시 형태의 제조 레시피 실적 데이터와 센서 정보(센서값 DB)의 관계를 나타내는 도면이다.
도 8은 제1 실시 형태의 설비 관리 실적 데이터의 일례를 나타내는 도면이다.
도 9는 제1 실시 형태의 보수 관리 실적 데이터 및 제품 이용 실적 데이터(이벤트·경보 이력)의 일례를 나타내는 도면이다.
도 10은 제1 실시 형태의 제조 계획으로부터 제품의 제조 관리 및 시장에서의 필드·제품 이용 관리까지의 정보 관리 흐름을 도시하는 도면이다.
도 11은 제1 실시 형태의 「사용 방식」에 대한 「제작 방식」의 트레이스 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 제1 실시 형태의 「사용 방식」과 「제작 방식」을 조합한 트레이스 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 제1 실시 형태의 「사용 방식」에 관한 분석 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 제1 실시 형태의 정보 관리 시스템에 있어서, 복수의 정보 관리 장치에서 개별적으로 관리되는 실적 모델을 링크시킨 시스템 구성예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 도 14에 도시한 부품 메이커의 실적 데이터 관리(구성품의 제조·가동 실적 데이터, 제조 레시피 실적 데이터 및 제조 품질 검사 데이터)의 일례를 나타내는 도면이다.
도 2는 제1 실시 형태의 정보 관리 시스템의 시스템 개요도이다.
도 3은 제1 실시 형태의 데이터 모델에 축적되는 데이터 구조 정의로 정리된 실적 레코드의 일례를 나타내는 도면이다.
도 4는 제1 실시 형태의 정보 관리 시스템의 네트워크 구성 및 기능 블록을 도시하는 도면이다.
도 5는 제1 실시 형태의 제조 계획으로부터 제조·가동 실적 등을 거쳐 제조 시리얼 BOM(Bill of materials)이 생성되는 일례를 도시하는 도면이다.
도 6은 제1 실시 형태의 제조·가동 실적 데이터, 제조 레시피 실적 데이터, 제조 품질 검사 데이터 및 조달 실적 데이터의 일례를 나타내는 도면이다.
도 7은 제1 실시 형태의 제조 레시피 실적 데이터와 센서 정보(센서값 DB)의 관계를 나타내는 도면이다.
도 8은 제1 실시 형태의 설비 관리 실적 데이터의 일례를 나타내는 도면이다.
도 9는 제1 실시 형태의 보수 관리 실적 데이터 및 제품 이용 실적 데이터(이벤트·경보 이력)의 일례를 나타내는 도면이다.
도 10은 제1 실시 형태의 제조 계획으로부터 제품의 제조 관리 및 시장에서의 필드·제품 이용 관리까지의 정보 관리 흐름을 도시하는 도면이다.
도 11은 제1 실시 형태의 「사용 방식」에 대한 「제작 방식」의 트레이스 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 제1 실시 형태의 「사용 방식」과 「제작 방식」을 조합한 트레이스 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 제1 실시 형태의 「사용 방식」에 관한 분석 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 제1 실시 형태의 정보 관리 시스템에 있어서, 복수의 정보 관리 장치에서 개별적으로 관리되는 실적 모델을 링크시킨 시스템 구성예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 도 14에 도시한 부품 메이커의 실적 데이터 관리(구성품의 제조·가동 실적 데이터, 제조 레시피 실적 데이터 및 제조 품질 검사 데이터)의 일례를 나타내는 도면이다.
이하, 실시 형태에 대하여 도면을 참조하여 설명한다.
(제1 실시 형태)
도 1은, 제1 실시 형태에 따른 정보 관리 시스템의 개념도이다. 본 실시 형태의 정보 관리 시스템은, 제품의 기획, 설계, 생산(제조), 운전, 이용, 보수의 제품 라이프 사이클 전체를 통합하여 제조 현장으로부터 제조 오더의 제조 매니지먼트를 실시간으로 통합한다. 즉, 제품 라이프 사이클을 횡축으로 하고 제조 매니지먼트를 종축으로 하여 제조 현장을 중심으로 교차하는 「제조」 정보 플랫폼을 실현한다.
「제조」 정보 플랫폼을 실현하는 데 있어서, 본 실시 형태의 정보 관리 시스템은 제품 라이프 사이클 전체를, 제조 계획 에어리어, 제조 실적 에어리어 및 필드·제품 이용 에어리어(제품의 이용 상태(사용 방식)를 나타내는 정보나 그 환경 정보 등을 포함함)의 3개로 구분하고, 각 에어리어에서 데이터 소스로부터 각종 정보를 수집한다(정보 축적).
또한 제조 계획 에어리어는, 데이터 종별로서는 「비즈니스 데이터」이다. 「비즈니스 데이터」란, 제품의 제조를 행하기 전의 제조 계획이나 제조 파라미터 등의 계획·기준 정보이다. 또한 제조 실적 에어리어와 필드·제품 이용 에어리어는 데이터 종별로서 「팩트 데이터」이다. 「팩트 데이터」는 제조 프로세스의 사실·실적 정보나 필드·제품 이용 프로세스의 사실·실적 정보이다. 또한 필드·제품 이용 프로세스란, 제조 판매된 제품의 운용 보수 서비스(필드 서비스)와, 제품의 이용 상태나 제품이 이용되는 환경 정보 등을 수집하여 감시하는 감시 서비스를 포함한다.
도 2는, 본 실시 형태에 따른 정보 관리 시스템의 시스템 개요도이다. 도 2에 도시한 바와 같이, 본 실시 형태의 정보 관리 시스템은, 제조 계획 에어리어, 제조 실적 에어리어 및 필드·제품 이용 에어리어의 3개의 에어리어별로, 각 데이터 소스로부터 수집되는 각종 정보의 축적 장소로서 복수의 데이터 모델을 설정한다. 데이터 모델이란, 정보의 축적 영역이다.
제조 계획 에어리어에서는, 예를 들어 설계 P/N, 설계 BOM, 생산 계획, 생산 라인/피트, 생산 공장, 장치/기기, 제조 BOM, 제조 P/N 등의 각종 모델이 설정된다. 여기서, 설명의 간략화를 위하여, 제조 계획 에어리어에서는 제조 계획 모델이 설정되어 있는 것을 일례로 들어 설명한다.
또한 제조 실적 에어리어에서는, 예를 들어 제조·가동 모델, 제조 레시피 모델, 제조 품질 검사 모델, 설비 관리 모델, 조달 실적 모델이 설정되어 있다. 또한 제조 실적 에어리어에서는, 제조 현장의 설비 기기나 센서 기기의 센서값을 축적하는 센서값 관리 영역도 확보되어 있다. 제조 실적 에어리어 내의 데이터 모델은 제조 계획에 기초하여 관련지어진다. 필드·제품 이용 에어리어에서는, 예를 들어 제조 판매된 제품의 운용 보수나, 제품의 이용 상태나, 제품이 이용되는 환경 정보 등의 제품 이용 상태에 대응하여, 보수 관리 모델과 제품 이용 모델이 설정되어 있다. 이와 같이 데이터의 성질에 따라 복수의 모델이 구축된다.
그리고 각 에어리어에 있어서, 데이터 소스로부터 수집되는 각종 정보 중에서 각 데이터 모델에 해당하는 정보를 추출하여 축적한다. 여기서, 데이터 모델에 해당하는 정보를 추출할 때, 본 실시 형태에서는, 제품 라이프 사이클 전체에서 복수의 데이터 소스로부터 수집되는 정보를, 「주체물(Who)」, 「대상물(Whome)」, 「사상(What)」, 「시간(When)」, 「장소(Where)」, 「상황(How)」(5W1H)으로 구성되는 데이터 구조 정의를 이용하여 추출(선별)하여 각 데이터 모델로 구조화하여 축적한다. 또한 본 실시 형태에서는, 제품이나 설비에 결함이 생긴 경우의 정보를 축적하는 「원인(Why)」도, 데이터 구조 정의에 포함하는 구성(6W1H)으로서 설명한다.
예를 들어 도 3은, 데이터 소스로부터 수집된 사실·실적 데이터를, 데이터 구조 정의에 관련짓기를 하여 정리하여, 제조·가동 모델로서 축적한 예를 나타내고 있다. 데이터 구조 정의는, 데이터 소스의 주체를 「주체물」로 하여, 「주체물」이 어느 대상물에 대하여 무엇을 하였는가(「사상」)를 정리하여 축적하기 위한 템플릿이다. 정보 관리 시스템은, 예를 들어 MES(Manufacturing Execution System)를 통하여 데이터 소스인 설비(1)로부터 정보를 수집한다. 설비(1)는, 제조 계획에 기초하는 제조 프로세스에서 가동되고 있으며, 가동 실적이 실시간으로 정보 관리 시스템에 수집된다. 이때, 설비(2)에 있어서의 제조 프로세스에서 행해진 사실과 그때의 상태, 상황이, 데이터 구조 정의 템플릿을 사용하여 정리되어, 도 3에 나타낸 바와 같이, 설비(2)(주체물)가 어느 제조 품번의 제품을 대상으로(대상물) PC 전체 조립(사상)을 행한 실적이 생성된다.
그리고 데이터 구조 정의에 기초하여 생성되는 실적 레코드는 시계열로 데이터 모델에 축적된다. 즉, 본 실시 형태에서는 제조 프로세스의 실적 정보를, 데이터 구조 정의를 이용하여 정리된 실적 레코드(6W1H)의 시간 변동으로서 기록한다. 이와 같은 구조화에 의하여, 각 데이터 모델에 있어서, 사실과 그때의 상태, 상황을 사상적으로(예를 들어 제품의 제조 상황을 있는 그대로 모사하여 그려내도록) 파악하는 것이 가능해진다. 필드·제품 이용 프로세스에 있어서도 마찬가지로 데이터 구조 정의 템플릿을 사용하여 정리되어, 예를 들어 제품 A에 있어서의 필드·제품 이용 프로세스에서 행해진 사실과 그때의 상태, 상황이 축적된다. 제조 프로세스의 각 실적 정보, 필드·제품 이용 프로세스의 각 실적 정보는 실적값(데이터)에 한정되지 않으며 화상이나 동화상이어도 되지만, 본 실시 형태에서는, 실적 정보가 실적값(데이터)인 경우를 일례로 들어 설명한다.
또한 데이터 구조 정의로서 6W1H의 항목을 규정하고 있지만, 생성되는 실적 레코드가 이들 모든 항목을 포함하지 않아도 된다. 예를 들어 도 3의 제조·가동 모델에서는, 「원인(Why)」, 「상황(How)」 항목 자체를 포함하지 않는 실적 레코드로서 생성할 수 있다. 또한 모든 항목을 포함하도록 실적 레코드를 생성해 두고, 데이터 소스로부터 수집된 정보를 그때그때 해당하는 항목에 채워 나가, 블랭크 항목을 포함하는 실적 레코드를 생성하도록 구성해도 된다.
본 실시 형태의 정보 관리 시스템은, 제조 정보 플랫폼에 정보의 축적 장소인 데이터 모델을 준비하고, 제조의 사실과 그때의 상태, 상황을 현 시점으로부터 과거로 거슬러 올라가 사상적으로 생성하기 위한 데이터 구조 정의에 기초하여, 데이터 소스로부터 수집되는 정보를 정리하여 각 데이터 모델에 축적한다.
이 때문에, 복수의 데이터 소스로부터 수집되는 정보를 무조건적으로 축적하고 나중에 검색하여 의미가 있는 레코드로 편집하는 것이 아니라, 처음부터 정보의 축적과 동시에 「사실과 그때의 상태, 상황」을 파악할 수 있다.
또한, 각 데이터 모델의 실적 레코드는, 제품(구성품)을 일의적으로 식별하기 위한 개체 식별 정보와 시간 정보를 적어도 포함하고 있고, 개체 식별 정보 및 시간 정보를 키로 하여 복수의 데이터 모델 간이 연관지어져 있으므로, 예를 들어 제조 라이프 사이클 전체, 즉, 상이한 제품이더라도 동일한 제조 프로세스를 거치거나, 상이한 제품이더라도 동일한 구성품을 포함하는 제품을 트레이스(추적)할 수 있다. 이 점에 있어서, 종래에는, 데이터 소스로부터 수집되는 정보를 하나의 제품에 연관지어 제조 프로세스나 이벤트별로 하나의 제품에 부가 정보로서 연결(링크)시키고 있는 데 불과하였다. 이 때문에 종래에는, 그 제품에 대한 사실과 그때의 상태, 상황을 사상적으로 파악하지 못하여, 예를 들어 상이한 제품 간을 트레이스하는 것이 어려웠다. 본 실시 형태에서는, 제조 프로세스의 「상태, 상황」의 시점을 이용하여 제조 현장의 사상적인 관점에서 제조 라이프 사이클 전체를 파악·분석할 수 있다.
도 4는, 제1 실시 형태에 따른 정보 관리 시스템의 네트워크 구성 및 기능 블록을 도시하는 도면이다.
본 실시 형태의 정보 관리 장치(100)는, 제품(제품을 구성하는 부품을 포함함)의 제조 설비 기기 및 제조 현장의 센서 기기와 네트워크를 통하여 접속되어 있다. 또한 제조 설비 기기는, 제조 프로세스에서 필요한 정보를 수집하기 위한 각종 센서 기기를 구비하고 있다. 이들 기기는 도 1의 데이터 소스에 해당한다. 또한 정보 관리 장치(100)는 소정의 필드 서비스 시스템이나 감시 시스템과 네트워크를 통하여 접속된다. 제조 현장이나 제품의 운용·운전 장소는 일본 국내에 한정되지 않으며, 해외를 포함하는 일본 국내외여도 된다.
정보 관리 장치(100)는 통신 장치(110), 제어 장치(120) 및 기억 장치(130)를 포함하여 구성되어 있다. 정보 관리 장치(100)는 하나 또는 복수의 컴퓨터 장치로 구성할 수 있으며, 분산형 시스템 구성이어도 된다. 기억 장치(130)에는, 전술한 데이터 모델을 축적하는 장소(기억 영역)로서 제조·가동 모델 DB(131), 제조 시리얼 BOM의 DB(132), 제조 레시피 모델 DB(133), 제조 품질 검사 모델(134), 조달 실적 모델 DB(135), 설비 관리 모델 DB(136), 보수 관리 모델 DB(137), 제품 이용 모델(138) 및 센서값 DB(139)가 마련되어 있다. 또한 각 데이터 모델은, 제조 계획이나 필드·제품 이용 프로세스(필드 서비스나 감시 시스템으로부터 취득되는 제품의 사용 방식)에 따라 동적으로 생성해도 되고, 또한 미리 생성해 두어도 된다.
제어 장치(120)는 정보 관리 시스템 전체의 제어를 담당하며, 제조 관리부(121), 정보 수집부(122), 분석 제어부(123) 및 트레이서빌리티 제어부(124)를 포함하여 구성되어 있다.
제품은, 도 1에 도시한 바와 같이, 제품의 기획 및 설계를 거쳐 제조 계획이 입안된다. 제조 계획에서는 주로, 제품을 제조하는 각 제조 프로세스, 제품을 구성하는 구성품, 각 제조 프로세스에서 사용하는 설비 기기, 설비 기기에서의 제조 파라미터(제조 레시피)가 결정된다.
제조 관리부(121)는 제품의 기획 및 설계, 제조 계획의 각 정보를 관리함과 함께, 제조 현장이 보유하고 있는 제조 설비(제조 라인) 등의 자원 정보를 관리하고 있다. 제조 현장의 각 자원은, 장소 및 설비(또는 제조 라인)별로 할당되는 설비 시리얼 ID를 포함하는 마스터 정보를 이용하여 관리할 수 있다.
제조 계획은 제품이 만들어지기까지의 사양서이며, 제조 계획에 대하여 제조 설비 등의 자원 정보를 할당함으로써 「어디의 어느 설비에서」, 「무엇을 대상으로」, 「어떻게 무엇을 할 것인지」를 결정할 수 있다. 그리고 수주 오더에 기초하여 「언제부터」 각 제조 프로세스를 개시할지가 최적화되어 제조 현장에서의 제조 프로세스가 개시된다.
도 5는, PC 전체의 조립 공정에 관한 제조 계획 및 제조 시리얼 BOM의 일례를 도시하고 있다. 도 5의 예에 있어서, 노트북 PC의 조립 공정은 주로 본체 조립 공정과 디스플레이 조립 공정을 포함하고, 본체 조립 공정은 또한 기판 조립 공정을 포함하고 있다. 각 공정에는 구성품(부품)이 계층 구조로 연관지어져 있다.
이와 같은 제조 계획에 대하여 실제의 제조 실적이나 설비 기기의 가동 실적이 축적된다. 도 6은, 제조 실적 모델에 축적되는 실적 레코드의 일례를 나타내는 도면이다. 도 6의 상단은 제조·가동 실적 데이터의 일례를 나타내고 있다.
여기서, 계획과 실적의 관계에 대하여 설명한다. 제조·가동 실적 데이터에 있어서, 설비 기기로부터 수집 및 축적되는 정보는 「대상물」 및 「시간」이며, 그 이외의 「주체물」, 「사상」, 「장소」는 제조 계획에 있어서 미리 생성된 정보이다. 즉, 설비(1)에 있어서의 제조 프로세스로서, 설비(1)(주체물)가 마더보드의 기판 조립(사상)을 제1 라인의 제3 스테이션(장소)에서 「2016년 9월 2일 10:30」(시간)에 개시한다는 제조·가동에 관한 제조 계획이 미리 생성되고, 이 계획에 대하여 실적값인 「대상물」 및 「시간」이 실적 레코드로서 축적되게 된다. 또한 설비(2)에 있어서의 제조 프로세스로서, 설비(2)(주체물)가 노트북 PC의 전체 조립(사상)을 제1 라인의 제1 스테이션(장소)에서 「2016년 9월 2일 12:30」(시간)에 개시한다는 제조·가동에 관한 제조 계획이 미리 생성된다.
즉, 제조 품번(A-001), 시리얼 ID(12345)의 노트북 PC의 제조에 관하여, 도 6의 제조·가동 실적 데이터에 나타내는 「대상물」이 설비(1)에 의하여(주체물) 계획대로 2016년 9월 2일 10:30에 구성품 품번(D-001), 시리얼 ID(31235)의 마더보드를 제조하고, 구성품 품번(E-001), 시리얼 ID(41234)의 CPU 실장과 구성품 품번(F-001), 시리얼 ID(41235)의 메모리 실장이 완료되었다는 정보가 보존된다. 또한 설비(2)에 의하여(주체물) 계획대로 2016년 9월 2일 12:30에 제조 품번(A-001), 시리얼 ID(12345)의 노트북 PC를 제조하고, 구성품 품번(B-001), 시리얼 ID(21234)의 본체 케이스와, 구성품 품번(I-001), 시리얼 ID(21235)의 디스플레이의 조립이 완료되었다는 정보가 보존된다. 이와 같이, 제조 계획 시에 입안된 정보를 활용하여, 「6W1H」에 기초하는 데이터 구조 정의에 의한 데이터 정리 및 축적을 행할 수 있다. 또한 전술한 바와 같이, 제조 프로세스의 실적 정보를, 데이터 구조 정의를 이용하여 정리된 실적 레코드(6W1H)의 시간 변동으로서 기록할 수 있으면 되며, 데이터 정리 및 축적의 방법은 임의이다.
실적값인 「대상물」에는, 제조 품번과 시리얼 ID(개체 식별 정보)를 포함하는 식별 정보가 축적된다. 제조 품번이란, 도 5의 예로 설명하면 「노트북 PC」이며, 데스크탑 컴퓨터라면 다른 제조 품번이 할당된다. 시리얼 ID는, 복수의 노트북 PC를 고유하게 식별하기 위한 개체 식별 정보이며, 노트북 PC별로 상이한 번호가 할당된다. 마찬가지로 구성품 품번은 구성품에 공통인 품번이며, 구성품의 시리얼 ID는 구성품별로 상이한 고유의 ID 이다.
제조 품번과 시리얼 ID(개체 식별 정보)를 세트로 함으로써 제품 및 각 구성품을 일의적으로 특정할 수 있다. 또한 시리얼 ID는, 실적값으로서 각 실적 데이터에 축적될 때에 판독되거나 부여되거나 하는 것이다. 예를 들어 CPU를 마더보드에 실장할 때에, CPU별로 미리 할당된 고유의 시리얼 ID를 설비(1)가 바코드로 판독하고, 판독한 시리얼 ID를 제조 품번과 관련지어 실적 데이터에 축적할 수 있다.
제조·가동 실적 데이터의 대상물 각각의 상세한 실적은, 도 6에 나타내는 제조 레시피 실적 데이터에 저장되어 있다. 제조 레시피 실적 데이터에 있어서, 설비 기기로부터 수집 및 축적되는 정보는 「대상물」, 「시간」 및 「상황(제조 파라미터)」의 실측값이며, 그 이외의 「주체물」, 「사상」, 「장소」는 미리 생성된 제조 계획에 준한다. 즉, 제조 계획으로서 설비(1)는 기판 조립 라인이며, 「마더보드로의 CPU 실장」, 「마더보드로의 메모리 실장」의 각 제조 프로세스를 제3 스테이션에서 소정의 시각에 개시하여 각 실장이나 조립에 필요한 방법으로 각각 행할 것이 규정되어 있다. 이 제조 계획에 대하여 실적값인 「대상물」, 「시간」, 「상황」이 데이터 구조 정의에 따라 정리·축적됨으로써 제조 레시피 실적 데이터로 된다.
구체적으로는, 도 6의 제조 레시피 실적 데이터에 나타낸 바와 같이, 제조·가동 실적 데이터의 대상물인 구성품 품번(E-001), 시리얼 ID(41234)의 CPU는, 2016년 9월 2일 10:30(시간)에 유량 △△로 땜납이 도포되어 마더보드에 납땜되어(상황) 구성품 품번(D-001), 시리얼 ID(31235)의 마더보드에 대하여 실장된 실적이 저장된다.
제조 레시피 실적 데이터에 있어서, 「상황」에는, 실시간으로 검출되는 센서값이 축적된다. 센서값은, 설비(1)에 마련된 센서 기기로부터 출력되는 센서 정보나, 설비(1)와는 개별적으로 마련된 설비(1)의 상황을 파악하기 위한 센서 기기로부터 출력되는 센서 정보이다.
센서 정보는, 소정의 시간 간격으로 시계열로 검출된 센서값 군을 포함하여 구성된다. 제조 레시피 실적 데이터의 「상황」에는, 시계열로 연속한 센서값 군의 평균값이나 중앙값, 또는 소정의 타이밍에 검출된 대표값 등이 이용되며, 도 7에 나타낸 바와 같이, 센서값 군의 각 데이터는 「CPU 실장」, 「메모리 실장」의 각 제조 프로세스와 대응지어 센서값 DB(139)에 기억되어 있다. 또한 센서값 DB(139)에 축적되는 센서 정보는, 각 제조 프로세스에서 설비 기기로부터 출력되는 센서값이나, 제조나 검사에서 필요한 센서값을 포함하고 있으며, 시계열의 요소를 포함하고 있다.
도 6으로 되돌아가, 이와 같은 제조·가동 실적 데이터의 축적에 의하여, 도 3에 나타낸 제조 계획에 대하여 제품별 제조 시리얼 BOM(Bill of materials)이 생성된다. 제조 시리얼 BOM은, 제품별로 구성품의 상세한 시리얼 ID가 계층 구조로 일의적으로 관련지어져 있어, 제조 시리얼 BOM으로 제품을 구성하는 복수의 구성품의 가계도를 파악할 수 있다.
또한 제조·가동 실적 데이터는, 검사 설비(1)에 의한 검사 프로세스도 포함하고 있다. 즉, 도 6의 제조·가동 실적 데이터의 대상물인 제조 품번(D-001), 시리얼 ID(31235)의 마더보드의 CPU 및 메모리의 실장 검사인 검사 설비(1)에 있어서의 검사 프로세스로서, 검사 설비(1)가 CPU 및 메모리 실장 검사를 제1 라인의 검사 스테이션에서 「2016년 9월 2일 11:00」에 개시한다는 제조·가동에 관한 제조 계획이 미리 생성되고, 이 계획에 대하여 실적값인 「대상물」 및 「시간」과 검사 결과인 「상황」이 축적됨으로써 제조·가동 실적 데이터로 된다.
제조 품질 검사 데이터에 있어서, 설비 기기로부터 수집 및 축적되는 정보는 「대상물」, 「시간」, 「상황(검사 결과)」의 실적값이며, 그 이외의 「주체물」, 「사상」, 「장소」는 미리 생성된 제조 계획에 준해 있다. 즉, 검사 설비(1)는 검사 라인이며, 「CPU 실장 검사」, 「메모리 실장 검사」의 각 검사 프로세스를 검사 스테이션에서 소정의 시각에 개시할 것이 규정되어 있다. 이 계획에 대하여 실적값인 「대상물」, 「시간」, 「상황」이 축적됨으로써 제조 품질 검사 데이터로 된다.
구체적으로는, 도 6의 제조 품질 검사 데이터에 나타낸 바와 같이, 제조·가동 실적 데이터의 대상물인 제조 품번(D-001), 시리얼 ID(31235)에 대하여 실장되는 구성품 품번(E-001), 시리얼 ID(41234)의 CPU의 마더보드로의 실장 검사가 2016년 9월 2일 11:00에 실시되었고 그 결과, 실장 확인에 문제없음이라는 실적(상황)에 저장된다. 마찬가지로 메모리 장착에 대해서도 실적이 저장된다.
또한 본 실시 형태에서는, 제조 프로세스에서 사용되는 제품의 구성품의 구입품 실적 데이터로서, 도 6에 나타낸 바와 같이 조달 실적 데이터가 저장된다. 이와 같은 조달 실적을 데이터 모델로서 축적해 둠으로써, 제품을 구성하는 각 구성품의 제조 이력을 파악할 수 있다. 도 6의 예에서는, 제조·가동 실적 데이터의 대상물인 구성품 품번(D-001), 시리얼 ID(31235~)의 마더보드를(대상물) 2016년 8월 25일 10:00에 조달 담당자 A(담당자 시리얼 ID 5555)가 A사로부터 구입한 실적이 저장된다. 여기서, A사로부터 구입한 구성품이 A사의 B공장에서 제조된 것임도 저장할 수 있다. 메모리의 조달 실적 데이터에 대해서도 마찬가지이다.
도 8은, 설비 관리 실적 데이터의 일례를 나타내는 도면이며, 설비 관리 실적 데이터는 설비 경보 이력과 설비 메인터넌스 이력을 포함하여 구성되어 있다. 설비 경보 이력은, 어느 설비 기기가 언제 이상이 발생하였고 그 이상은 무엇인지, 이상이 발생한 결과로서 어떠한 조치가 취해졌는지를 규정하고 있다. 설비 메인터넌스 이력은, 어느 작업자가 어느 설비 기기에 대하여 어떠한 메인터넌스(부품 교환이나 수리 등)를 언제 행한 것인지, 그 메인터넌스에서 교환한 부품의 이력(시리얼 ID)을 규정한 것이다. 이들도, 「6W1H」에 기초하는 데이터 구조 정의를 이용하여 정리되어 실적 레코드로서 축적된다.
도 9는, 보수 관리 실적 데이터 및 제품 이용 실적 데이터의 일례를 나타내는 도면이다.
도 9에 나타낸 바와 같이, 보수 관리 실적 데이터는 운전 상황 이력과 메인터넌스 이력을 포함하여 구성되어 있다. 도 1에 도시하는 필드·제품 이용 에어리어에 속해 있으며, 제품 출하 후의 이용자측의 제품 보수 관리에서 사용되는 데이터 모델이다.
운전 상황 이력은 제품의 모니터링 정보이며, 예를 들어 CPU 온도 센서가 제품의 CPU 온도를 언제부터 감시하였고 그때의 온도는 얼마였는지를 나타내는 모니터링 결과이다. 또한 CPU 온도 센서가 출력하는 시계열로 연속한 센서값 군은 별도로 수집되어 있으며, 예를 들어 필드 서비스 시스템측의 기억 영역에 기억할 수 있다. 이 경우, 운전 상황 이력은, 필드 서비스 시스템과 연계되어 센서값 군의 정보가 연관지어지도록 관리된다. 또한 소정의 타이밍에 필드 서비스 시스템으로부터 정보 관리 장치(100)에 센서값 군의 데이터를 송신하도록 구성하거나, 정보 관리 장치(100)로부터 필드 서비스 시스템에 접속하여 참조할 수 있도록 구성하거나 해도 된다.
메인터넌스 이력은 이용자의, 제품의 메인터넌스 이력이다. 도 8의 설비 메인터넌스 이력과 마찬가지로, 어느 작업자가 어느 제품에 대하여 어떠한 메인터넌스(부품 교환이나 수리 등)를 언제 행한 것인지, 그 메인터넌스에서 교환한 부품의 이력(시리얼 ID)을 규정한 것이다. 또한 왜 메인터넌스를 행한 것인지, 즉, 고장 원인도 축적되도록 구성되어 있다. 이들 보수 관리 실적 데이터도, 「6W1H」에 기초하는 데이터 구조 정의를 이용하여 정리되어 실적 레코드로서 축적된다.
제품 이용 실적 데이터는 이벤트·경보 이력을 포함하여 구성되어 있다. 도 1에 도시하는 필드·제품 이용 에어리어에 속해 있으며, 제품의 이용 상태나 제품이 이용되는 환경 정보 등의 제품 이용 상태의 관리에 사용되는 데이터 모델이다.
이벤트·경보 이력은 제품의 이용 상태의 모니터링 정보이며, 예를 들어 제품의 동작 이벤트나 서비스 기능의 상태 천이(이벤트 로그, 서비스 로그)와, 제품의 가동 상황에 대한 경보 이력(온도 초과 등의 센서값)을 포함하는 감시 결과이다. 이와 같은 감시 결과는, 제품과 네트워크를 통하여 접속되는 감시 시스템이 수집하여 관리할 수 있다. 도 9의 예에 있어서, 「주체물」인, 제조 품번 「A-001」이고 시리얼 ID가 「12345」인 제품이, 배터리 모드로 이행 ⇒ HDD 냉각 팬 작동 ⇒ 슬립 모드로 이행 ⇒ 노멀 모드로 이행 ⇒ HDD 냉각 팬 작동 ⇒ HDD 냉각 팬 정지의 각 상태(사상)로 시계열로 천이한 감시 결과를 나타내고 있다. 이때, 감시 대상인 제품의 환경 정보(온도, 습도 등의 센서 검출값)도, 시계열로 연속한 센서값 군으로서 수집할 수 있다.
또한 메인터넌스 이력, 이벤트·경보 이력의 각 정보(데이터)는, 필드 서비스나 감시 시스템에서 관리되는 각 시스템으로부터 정보 관리 장치(100)에 송신되는 경우뿐 아니라, 메인터넌스 대상, 감시 대상인 제품으로부터 직접 네트워크를 통하여 정보 관리 장치(100)에 송신되어도 된다.
도 10은, 본 실시 형태의 정보 관리 시스템의 제조 계획으로부터 제품의 제조 관리, 및 출하 후의, 시장에서의 제품의 필드·제품 이용의 관리까지의 정보 관리 흐름을 도시하는 도면이다.
정보 관리 장치(100)는, 도 5에 도시한 바와 같은 제품의 제조 계획이 입력되어(S1), 제조·가동 모델, 제조 레시피 모델, 제조 품질 검사 모델, 설비 관리 모델, 조달 실적 모델의 각 데이터 모델을 생성한다(S2). 그리고 제조 개시에 수반하여, 데이터 모델별로 제조 계획에 기초하는 각 실적 및 센서값을 축적한다(S4 내지 S8). 이때, 설비 기기 및 센서 기기로부터의 정보 수집은 정보 수집부(122)가 행하며, 제조 관리부(121)가, 수집된 정보를, 「6W1H」에 기초하는 데이터 구조 정의를 이용하여 정리하여, 사실과 그때의 상태, 상황을 나타내는 실적 레코드의 시간 변동을 기록한다. 마찬가지로 설비 관리 모델에도, 설비 기기나 센서 기기에 대한 사실과 그때의 상태, 상황을 나타내는 실적 레코드의 시간 변동이 기록된다(S9). 또한 스텝 S3에 있어서, 제조 개시 전에 제품의 구성품의 조달 실적이 입력되어 조달 실적 모델에 축적된다. 각 데이터 모델로의 정보 축적은 필요에 따라 손 입력이어도 된다.
제조·가동 실적 데이터는, 하나의 제품이 계획되고 제조되기까지의 전체 프로세스가 축적되며, 각 제품 및 제품을 구성하는 구성품의 시리얼 ID가 축적되어 있다. 제조 관리부(121)는 하나의 제품 각각에 대하여, 도 5에 도시한 제조 계획에 대응하는 제조 시리얼 BOM을 생성하여 기억 장치(130)에 기억한다(S10). 예를 들어 제조·가동 실적 데이터에 있어서, 노트북 PC의 제조 시리얼 ID를 키로 하여 각 제조 프로세스에서의 구성품의 시리얼 ID를 추출하고, 제조 계획에서 계층화된 구성품의 연관짓기에 대응시켜, 추출한 각 구성품의 시리얼 ID를 노트북 PC의 제조 시리얼 ID에 연관지어 제조 시리얼 BOM을 생성할 수 있다.
또한 도 1에 도시하는 제조 프로세스를 거쳐 제조된 제품의 관리는 이용자측의 필드·제품 이용 관리로 이행한다. 보수 관리 모델 및 제품 이용 모델에서는, 필드 서비스 시스템이나 감시 시스템에서 감시 및 수집된 각 제품의 모니터링 정보나 가동 상황, 경보 이력, 메인터넌스 이력, 이벤트·경보 이력 등을 취득하여, 제조 관리부(121)가, 제품의 필드·제조 이용 관리에 대한 사실과 그때의 상태, 상황을 나타내는 실적 레코드의 시간 변동을 기록한다(S11, S12). 또한 제품의 이용자측의 보수 관리 모델 및 제품 이용 모델은, 스텝 S2에 있어서, 소정의 필드 서비스나 감시 시스템에 대한 「사용 방식」 모델로서, 미리 제조 프로세스에 있어서의 각 데이터 모델의 생성 처리와 함께 생성하거나, 제조 프로세스와는 별도로, 제품이 판매된 후의 임의의 타이밍(예를 들어 보수 관리나 제품 이용 상태의 파악을 개시하는 타이밍)에 생성하거나 할 수 있다.
다음으로, 본 실시 형태의 정보 관리 시스템의 트레이스 기능에 대하여 설명한다. 트레이스 기능은 트레이서빌리티 제어부(124)에 의하여 수행된다. 본 실시 형태에서는, 분석 제어부(123)에 의하여 각종 분석 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어 어느 조건을 만족시키는 제품 군(모집단)을 추출하거나, 어느 조건을 만족시키는 각 제품을 추출하거나 하는 등의 기능을 수행할 수 있다. 여기서는, 분석 제어부(123)에 의하여 실현되는 트레이서빌리티 기능에 대하여 설명한다.
도 11은, 본 실시 형태의 「사용 방식」에 대한 「제작 방식」의 트레이스 기능을 설명하기 위한 도면이다. 본 실시 형태에서는, 각 제조 프로세스가, 「사실과 그때의 상태, 상황」을 나타내는 실적 레코드에 정리되어, 「제작 방식」의 데이터 모델에 축적되어 있다. 제조 레시피 실적 데이터를 일례로 들어 설명하면, 도 7의 예에 있어서, 설비(1)에서 CPU의 실장 시에 유량 △△의 땜납 도포가 행해져 있음을 파악할 수 있다. 그리고 실측값으로부터 얻어지는 유량 △△에 관한 센서값 군은 센서값 DB(139)에 기억되어 있다. 한편, 「사용 방식」의 데이터 모델로서 운전 상황 이력 및 메인터넌스 이력이 보수 관리 데이터 모델에 축적되어 있다.
「사용 방식」의 관점에서 CPU에 결함이 발생하였다고 가정하자. 이때, 제조 시리얼 ID 「12345」를 키로 하여 제조 실적 모델을 검색하면(S21), 각 제조 프로세스에서의 「제작 방식」을 파악할 수 있다. 이때, 제조 시리얼 BOM을 참조함으로써, 동일한 구성품 품번의 CPU를 사용하고 있는 동일한 제품을 검색할 수 있지만, 「사실과 그때의 상태, 상황」에서 동일한 결함이 발생할 것 같은 예비군을 추출하지는 못한다. 즉, 도 11에 도시한 바와 같이, 종래에는, 제조 시리얼 ID 「F2345」의 데스크탑 컴퓨터에서도 CPU에 결함이 발생하고 있더라도 동일한 제품을 검색할 수 있지만(S22), 제조 시리얼 ID 「12345」와의 관련성을 파악하는 것이 어렵다.
그래서 트레이서빌리티 제어부(124)는, 동일한 결함이 발생한 제조 시리얼 ID 「12345」와 제조 시리얼 ID 「F2345」의 기판 조립 공정에 있어서의 CPU 실장 시의 땜납 유량의 센서값 분포를 참조하여, 양자가 동일한 센서값 분포이면, 동일한 결함에 대하여 공통 인자 「CPU 실장 땜납 유량」을 파악할 수 있다.
그리고 결함에 대한 공통 인자 「CPU 실장 땜납 유량」의 센서값 분포를 이용하여 다른 태블릿 PC의 제조 레시피 실적 데이터를 참조하여, 센서값 DB(139)의 시계열로 연속한 센서값 군과 패턴 매칭을 행하여, 동일한 「제작 방식」의 제품의 예비군(결함은 발생하고 있지 않기는 해도 결함이 발생할 가능성이 있는 제품, 제조 시리얼 ID 「G2345」)을 추출한다(S23).
이와 같이 본 실시 형태의 트레이스 기능은, 각 제조 프로세스가, 「사실과 그때의 상태, 상황」을 나타내는 실적 레코드에 정리되어 「제작 방식」의 데이터 모델에 축적되어 있으므로, 「제작 방식」의 유사성에 기초하여, 이종의 제품에 걸쳐 동일한 「제작 방식」의 제품을 결함의 예비군으로서 추출할 수 있다.
도 12는, 본 실시 형태의 「사용 방식」과 「제작 방식」을 조합한 트레이스 기능을 설명하기 위한 도면이다. 도 11의 예에서는, 「사용 방식」의 시점으로서 결함의 발생을 사실로서 트레이스하였지만, 도 12의 예에서는, 「사용 방식」의 유사성과 「제작 방식」의 유사성을 이용하여, 결함이 발생하고 있지 않기는 해도 결함이 발생할 가능성이 있는 제품을 추출하는 양태를 도시하고 있다.
도 9에 나타낸 바와 같이, 보수 관리 모델에는 제품의 운전 상황 이력이 축적되어 있음과 함께, 운전 상황을 감시하는 센서 정보도 시계열로 축적되어 있다. 그래서 트레이서빌리티 제어부(124)는, 결함이 발생한 제조 시리얼 ID 「12345」와 제조 시리얼 ID 「S1234」의 「사용 방식」에 관한 정보의 온도 센서값 분포를 참조하여, 양자가 동일한 센서값 분포이면, 동일한 결함에 대하여 공통 인자 「온도 변화가 큼」을 파악할 수 있다(S31). 이때도 결함에 대한 공통 인자 「온도 변화가 큼」의 센서값 분포를 이용하여 다른 서버의 「사용 방식」을 참조하여, 연관지어지는 센서값 군과 패턴 매칭을 행하여 제조 시리얼 ID 「S1234」의 제품을 특정할 수 있다.
또한, 결함이 발생한 제조 시리얼 ID 「12345」의 기판 조립 공정에 있어서의 CPU 실장 시의 땜납 유량의 센서값 분포를 참조하여(S32), 제조 시리얼 ID 「S1234」의 센서값 군과 패턴 매칭을 행하여(S33), 양자가 동일한 센서값 분포이면, 동일한 결함에 대하여 공통 인자 「CPU 실장 땜납 유량」을 파악할 수 있다.
「제작 방식」에 대한 공통 인자와 함께 「사용 방식」의 공통 인자를 발견한 경우(S34), 트레이서빌리티 제어부(124)는, 결함은 발생하고 있지 않기는 해도 결함이 발생할 가능성이 있는 제품으로서 제조 시리얼 ID 「S1234」의 제품을 추출할 수 있다(S35).
이와 같이 본 실시 형태의 트레이스 기능은, 데이터 모델에 축적되어 있는 「사실과 그때의 상태, 상황」을 나타내는 실적 레코드와 센서값 군에 기초하여, 「제작 방식」의 유사성 및/또는 「사용 방식」을 키로 하여, 이종의 제품에 걸쳐 결함이 발생할 것 같은 예비군을 추출할 수 있다.
도 13은, 본 실시 형태의 「사용 방식」에 관한 분석 기능을 설명하기 위한 도면이다. 도 11 및 도 12의 예에서는, 보수 관리 모델에 축적된 「사용 방식」에 기초하는 트레이서빌리티 기능이지만, 도 13의 예는, 제품 이용 모델에 축적된 「사용 방식」에 기초하는 트레이서빌리티 기능이다.
전술한 바와 같이, 제품 이용 모델은, 소정의 필드 서비스 또는 감시 시스템으로부터 취득되는 제품의 사용 방식에 관련되는, 도 9에 나타낸 바와 같은 제품 이용 실적 데이터가 축적된다. 제품 이용 실적 데이터는 보수 관리 데이터와는 달리, 주로 시계열로 검출된 제품의 동작 이벤트나 경보 이력이나 센서값이다.
본 실시 형태의 트레이서빌리티 제어부(124)는 제품 이용 실적 데이터를 이용하여, 경보 이력에 대한 이벤트 이력의 시계열 패턴을 사상 패턴으로서 추출하고, 사상 패턴에 기초하여 다른 제조 시리얼 ID의 제품 이용 실적 데이터와 패턴 매칭을 행하여, 소정의 유사성을 갖는 다른 제조 시리얼 ID를 갖는 제품을 추출한다.
구체적으로는, 도 13에 도시한 바와 같이, 제품의 이벤트 이력이나 경보 이력에 기초하는 「사용 방식」의 관점에서 「온도 초과」에 대한 HDD의 경고가 발생하였다고 가정하자. 이때, 트레이서빌리티 제어부(124)는 경보 「HDD 경고·온도 초과」에 대하여 그 전후의 이벤트 이력을 참조하여, 경보 「HDD 경고·온도 초과」에 관련되는 사상 패턴을 추정(특정)할 수 있다. 도 13의 예에서는, HDD 냉각 팬 작동 ⇒ 슬립 모드로 이행 ⇒ 노멀 모드로 이행의 이벤트 이력의 시계열 패턴을, 경보 「HDD 경고·온도 초과」에 관련되는 사상 패턴으로서 추출하고 있다(S41). 또한 사상 패턴의 추출은, 예를 들어 동일한 경보 「HDD 경고·온도 초과」가 발생한 복수의 제품을 대상으로 최적의 사상 패턴을 추출할 수 있으며, 기지의 방법을 적절히 적용할 수 있다.
트레이서빌리티 제어부(124)는 스텝 S41에서 추출한 사상 패턴을 이용하여, 경보 「HDD 경고·온도 초과」가 발생하고 있지 않은 다른 제조 시리얼 ID의 이벤트 이력(제품 이용 실적 데이터)을 참조하여 패턴 매칭을 행한다(S42). 패턴 매칭의 결과, 동일한 사상 패턴이 포함되어 있는 경우(S43), 즉, 동일한 「사용 방식」의 공통 인자를 발견한 경우, 트레이서빌리티 제어부(124)는, 결함은 발생하고 있지 않기는 해도 결함이 발생할 가능성이 있는 제품으로서 제조 시리얼 ID 「S1234」의 제품을 추출할 수 있다(S44).
이와 같이 본 실시 형태에서는, 보수 관리 모델에 축적되는 고장 이력이나 교환 이력 등의 스폿 정보뿐 아니라, 매일매일의 제품의 이용 상태의 관점에서, 동일한 제품 또는 이종의 제품에 걸쳐 동일한 「사용 방식」의 제품을 결함의 예비군으로서 추출할 수 있다. 또한 도 13의 예에 나타낸 트레이서빌리티 기능은, 도 12에 도시한 「제작 방식」과 연동시킨 양태에도 적용할 수 있다. 예를 들어 경보 「HDD 경고·온도 초과」에 대하여 「제작 방식」의 공통 인자를 추출하여 「제작 방식」과 「사용 방식」의 양쪽에 공통 인자를 발견한 경우, 결함은 발생하고 있지 않기는 해도 결함이 발생할 가능성이 있는 제품으로서 다른 제조 시리얼 ID의 제품을 추출할 수도 있다.
이상, 실시 형태의 정보 관리 시스템에 대하여 설명하였지만, 전술한 정보 관리 시스템은 제품 라이프 사이클 전체에 대하여, 제품 프로세스를 중심으로 하여 하류측의 필드·제품 이용 프로세스와 연계되어 있다. 한편, 도 13에 도시한 바와 같이, 필드·제조 이용 에어리어에 대하여, 「사용 방식」의 사실과 그때의 상태, 상황을 현 시점으로부터 과거로 거슬러 올라가 사상적으로 생성하기 위한 데이터 구조 정의에 기초하여, 데이터 소스로부터 수집되는 정보를 정리하여 각 데이터 모델에 축적하는 시스템으로서 구성할 수도 있다.
이 때문에 전술한 정보 관리 시스템은, 시장에 있어서의 제품의 필드·제품 이용 프로세스에서 발생하는 제품의 사용 방식을 관리하는 정보 관리 시스템으로서 구성할 수 있다. 즉, 소정의 필드 서비스 시스템 또는/및 제품의 감시 시스템 등의 소정의 시스템이나 제품 자체로부터 취득되는 제품의 사용 방식에 관한 정보에 기초하여 생성되어, 필드·제품 이용 프로세스의 실적 데이터(보수 관리 데이터, 제품 이용 실적 데이터)를 축적하는 영역인 데이터 모델(보수 관리 모델, 제품 이용 모델)을 기억하는 기억부와, 필드·제품 이용 프로세스에 관련되는 데이터 소스로부터, 실적 데이터를 구성하는 각종 데이터를 수집하는 정보 수집부와, 실적 데이터를, 해당하는 데이터 모델에 저장하는 필드·제품 이용 관리부를 포함하도록 구성할 수 있다. 필드·제품 이용 관리부는 제조 관리부(121)에 상당한다. 그리고 필드·제품 이용 관리부는, 필드·제품 이용 프로세스에 있어서의 실적의 사실과 그때의 상태에 대응지어 각종 데이터를 정리하기 위한 데이터 구조 정의 템플릿에 따라, 각종 데이터를 이용하여 실적 데이터를 생성함과 함께, 데이터 구조 정의 템플릿을 이용하여 정리된 실적 데이터의 시간 변동을 기록하도록, 해당하는 데이터 모델에 상기 실적 데이터를 저장하도록 구성할 수 있다.
이와 같이, 시장에 있어서의 제품의 필드·제품 이용 프로세스에서 발생하는 제품의 사용 방식을 관리하는 정보 관리 시스템으로서 실현하고, 필드·제조 이용 에어리어의 「사용 방식」의 관점에 주목한, 정보의 축적과 동시에 「사실과 그때의 상태, 상황」을 파악할 수 있다.
또한 본 실시 형태의 정보 관리 시스템은, 복수의 정보 관리 장치(100)가 상호 간에 접속하여, 각 정보 관리 장치(100)에서 개별적으로 관리되는 실적 모델을 링크시키도록 구성할 수도 있다. 도 14는, 복수의 정보 관리 장치(100)에서 개별적으로 관리되는 실적 모델을 링크시킨 시스템 구성예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14의 예에 있어서, 도 1의 제조 프로세스에 속하는 제조 메이커와 부품 메이커가 링크되고, 또한 필드·제품 이용 프로세스에 속하는 수리 공장 및 제품 판매 회사가 링크되고, 또한, 제조 프로세스측과 필드·제품 이용 프로세스측이 링크되어 있다.
도 15는, 도 14에 도시한 부품 메이커의 실적 데이터 관리(구성품의 제조·가동 실적 데이터, 제조 레시피 실적 데이터 및 제조 품질 검사 데이터)의 일례를 도시하는 도면이다. 즉, 전술한 바와 같이, 제조 메이커가 제품을 제조할 때의 구성품은 부품 메이커로부터 조달할 수도 있다. 이 경우, 구성품의 제조 관리는 부품 메이커측에서 행해지며, 부품 메이커측에 있어서도 본 실시 형태의 정보 관리 장치(100(100B))를 도입함으로써, 데이터 모델에 의한 정보의 축적과, 「사실과 그때의 상태, 상황」을 파악하는 것이 가능해진다. 또한 부품 메이커측은 제조 메이커측의 정보 관리 시스템(100(100A))과는 독립되어 있지만, 조달 실적 데이터나 제조 시리얼 BOM에 의하여 상호 간에 링크될 수 있다.
부품 메이커는 제조 메이커와 마찬가지로 구성품의 제조 계획을 입안하고 실제의 제조 실적이나 설비 기기의 가동 실적이 축적된다. 도 15에 나타낸 실적 데이터(데이터 모델) 이외에도, 설비 관리 모델이나 구성품을 구성하는 부품의 조달 실적 모델에 관한 실적 데이터도 축적할 수 있다.
도 15의 예에서는, 구성품의 제조·가동 실적 데이터에 나타내는 「대상물」이 설비 A에 의하여(주체물) 계획대로 2016년 8월 20일 10:00에 제조 품번(D-001), 시리얼 ID(31235)의 마더보드를 제조하고, 구성품 품번(D1-001), 시리얼 ID(331234)의 콘덴서 칩과, 구성품 품번(D2-001), 시리얼 ID(331235)의 CPU 소켓과, 구성품 품번(D3-001), 시리얼 ID(331236)의 메모리 소켓의 각 부품 실장이 완료되었다는 정보가 보존된다. 이 경우에 있어서도, 전술한 「6W1H」에 기초하는 데이터 구조 정의에 의한 데이터 정리 및 축적이 행해진다.
또한 구성품의 제조·가동 실적 데이터의 대상물 각각의 상세한 실적은 제조 레시피 실적 데이터에 저장되고, 전술한 제조 메이커측과 마찬가지로 제조·가동 실적 데이터의 대상물인 구성품 품번(D1-001), 시리얼 ID(331234)의 콘덴서 칩은 2016년 8월 20일 10:00(시간)에 온도 ○○에서 리플로우되어(상황) 제조 품번(D-001), 시리얼 ID(31235)의 마더보드에 대하여 실장된 실적이 저장된다. 이 경우에 있어서도 마찬가지로 제조 레시피 실적 데이터의 「상황」에는, 실시간으로 검출되는 센서값이 축적된다.
또한 구성품의 제조·가동 실적 데이터는, 검사 설비 A에 의한 검사 프로세스도 포함하고 있으며, 도 15의 제조 품질 검사 데이터에 있어서, 제조·가동 실적 데이터의 대상물인 제조 품번(D-001), 시리얼 ID(31235)에 대하여 실장된 구성품 품번(D1-001), 시리얼 ID(331234)의 콘덴서 칩의 마더보드로의 실장 검사가 2016년 8월 20일 15:00에 실시되었고 그 결과, 실장 확인에 문제없음이라는 실적(상황)에 저장된다. 마찬가지로 CPU 소켓, 메모리 소켓의 각 장착에 대해서도 실적이 저장된다.
그리고 이와 같은 제조·가동 실적 데이터의 축적에 의하여, 부품 메이커의 정보 관리 장치(100B)는, 도 5에 도시한 바와 같은 구성품별 제조 시리얼 BOM(Bill of materials)을 생성할 수 있다. 구성품의 시리얼 BOM의 계층 최상위의 마더보드 시리얼 ID는, 이 마더보드를 내장하여 제조되는 노트북 PC의 구성품의 제조 시리얼 BOM과 링크될 수 있다.
이와 같이, 제조 정보 플랫폼 상에 위치하는 제조 메이커나 부품 메이커별로, 개별적인 정보 관리 장치(100A, 100B)에 의한 독립된 데이터 모델 관리를 행하면서 상호 간에 실적 데이터를 링크시켜, 제품뿐 아니라, 제품을 구성하는 구성품의 제조의 사실과 그때의 상태, 상황을 현 시점으로부터 과거로 거슬러 올라가 사상적으로 파악하는 것이 가능해진다.
또한 도 14의 예에 있어서, 필드·제품 이용 프로세스에 속하는 수리 공장 및 제품 판매 회사에도 각각 정보 관리 장치(100C, 100D)를 설치할 수 있으며, 정보 관리 장치(100C)는, 예를 들어 도 9에 나타낸 메인터넌스 이력과 같은 수리 이력을 축적하는 데이터 모델이 준비되고, 수리 예정(수리 의뢰에 대한 계획)이나 수리 실적이 데이터 구조 정의 템플릿에 기초하여 정리되어 시계열로 각 데이터 모델에 축적된다.
또한 정보 관리 장치(100D)는, 예를 들어 제품의 판매 실적이나 도 10에 도시한 운전 상황 이력과 같은 애프터 케어를 축적하는 데이터 모델이 준비되고, 제품의 판매 계획이나 판매 실적, 수리 의뢰의 계획이나 그 실적이, 전술한 데이터 구조 정의 템플릿에 기초하여 정리되어 시계열로 각 데이터 모델에 축적된다.
또한 도 15의 예에서는, 정보 관리 장치(100C, 100D)는, 판매된 제품과 그 수리에 관한 실적 데이터를 관리하고 있으며, 제품 판매 회사에 의뢰가 있었던 제품을 수리 공장이 수리하는 관계에 있으므로, 제품의 시리얼 ID로 상호 간에 링크될 수 있다.
또한 정보 관리 장치(100C, 100D)는 제품의 시리얼 ID에 의하여, 또한, 제조 메이커측의 정보 관리 장치(100A)와 링크될 수 있다. 즉, 부품 메이커를 제외한 각 정보 관리 장치(100A, 100C, 100D)의 분산형 링크 양태는, 전술한 하나의 정보 관리 장치(100)가 제공하는 제조 프로세스 및 필드·제품 이용 프로세스에서의 각 데이터 모델을 이용한 정보 관리에 상당한다.
또한 본 실시 형태에서는, 제품으로서 「노트북 PC」 등의 컴퓨터 장치를 일례로 들어 제조 정보 플랫폼에 대하여 설명하였지만, 예를 들어 자동차 등의 제조 프로세스 및 필드·제품 이용 프로세스를 관리하는 정보 관리 시스템으로서 적용하는 것도 가능하다. 이 경우에 있어서도, 제품인 자동차에 대하여, 자동차를 구성하는 부품의 서플라이어, 딜러, 수리 공장 등을 하나의 정보 관리 장치(100) 또는 복수의 정보 관리 장치(100)를 이용하여 상호 간에 링크시켜 정보 관리를 행할 수 있다.
(변형예)
상기 실시 형태에서는, 데이터 소스로부터 수집되는 각종 정보의 축적 영역인 3개의 데이터 모델에 축적하는 정보를, 「주체물(Who)」, 「대상물(Whome)」, 「사상(What)」, 「시간(When)」, 「장소(Where)」, 「상황(How)」(5W1H)으로 구성되는 데이터 구조 정의를 이용하여 추출(선별)하여 각 데이터 모델로 구조화하여 축적하는 구조에 대하여 설명하였지만, 이들 축적된 정보를 소정의 품질 관리 룰, 예를 들어 「4M」, 「5M」, 「5M1E」, 「6M」이라 칭해지는 제조 공정의 공정 특성 요인의 관점과 연관지을 수 있다. 5W1H로 구성되는 계획 데이터와 그에 대한 실적값을 이용하여 제조 공정의 공정 특성 요인의 관점, 예를 들어 설비에서 본 제조 공정의 상황 분석, 제조 공정에서의 있어서의 인간(Man)이 관계하는 방식 등, 제조 공정에 있어서의 품질의 관점에서 분석이 가능해진다.
계속해서, 제조 공정의 공정 특성 요인에 대하여 설명한다.
관리 대상에 따라 상이하지만 「4M」은, 기계 가공의 현장에 있어서는 인간(Man), 기계(Machine), 재료(Material), 방법(Method), 또한 사고나 재해의 원인 분석이나 대책 검토에 있어서는 인간(Man), 기계(Machine), 매체·환경(Media), 관리(Management)의 4요소를 갖는다. 「5M」은 공장의 품질 관리 분류에 이용되며, 작업자(Man), 기계·설비(Machine), 원료·재료(Material), 작업 방법(Method), 측정(Measurement)의 5요소를 갖는다. 또한 환경에 따라 제조 공정이 안정되지 않는 경우가 있으며, 「5M」에 환경(Environment)이 더해진 「5M1E」나, 「5M」에 전체 프로세스를 컨트롤하기 위한 매니지먼트(Management)가 더해진 「6M」에 의하여 품질 관리가 이루어진다.
작업자(Man)는, 예를 들어 작업자의 능력에 따라 불량품의 발생률이 상이한 경우가 있으며, 작업자의 작업 이력이나 변경 이력(담당자 A로부터 담당자 B로 교대한 이력)에 기초하여 품질 관리하는 것이 가능하다. 본 실시 형태에서는, 도 6에 나타내는 조달 실적 데이터가 공정 특성 요인 중의 인간(Man)과 연관지어진다. 즉, 제조·가동 실적 데이터의 대상물인 구성품 품번(D-001), 시리얼 ID(31234~)의 마더보드를(대상물) 2016년 8월 25일 10:00에 조달 담당자 A(담당자 시리얼 ID 5555)가 A사로부터 구입한 실적이 저장되어 있어, 조달 담당자 A에 의한 작업에 의하여 A사로부터 구입한 구성품이 A사의 B공장에서 제조된 것임을 파악할 수 있다.
또한 도 8에 나타내는 설비 메인터넌스 이력이 공정 특성 요인 중의 인간(Man)과 연관지어진다. 즉, 도 8에 나타낸 바와 같이, 어느 작업자(A씨)가 어느 설비 기기(설비(1))에 대하여 어떠한 메인터넌스(부품 교환이나 수리 등)를 언제 행한 것인지, 그 메인터넌스에서 교환한 부품의 이력(시리얼 ID)이 저장되어 있어, 작업자 A에 의한 설비 메인터넌스 내용을 파악할 수 있다.
기계·설비(Machine)는, 예를 들어 기계·설비에 따라 제품의 품질 특성이 다른 경우가 있거나, 기계·설비의 교체나 조정 등의 메인터넌스를 행함으로써 품질 특정이 다른 경우가 있거나 한다. 그 때문에, 기계·설비를 사용한 제조 공정의 실적이나, 변경 이력(메인터넌스 이력)에 기초하여 품질 관리하는 것이 가능하다. 본 실시 형태에서는, 도 6에 나타내는 제조·가동 실적 데이터, 제조 레시피 실적 데이터, 제조 품질 검사 데이터, 도 8에 나타내는 설비 경보 이력, 설비 메인터넌스 이력의 각 데이터가 공정 특성 요인 중의 기계·설비(Machine)와 연관지어진다. 즉, 도 6에 나타내는 제조·가동 실적 데이터는, 2016년 9월 2일 10:30에, 기반 조립 공정의 기판 조립 제1 라인 제3 스테이션에 설치되어 있는 설비(1)에서 구성품 품번(D-001) 시리얼 ID(31235)의 마더보드를 제조하고, 구성품 품번(E-001) 시리얼 ID(41234)의 CPU 실장과 구성품 품번(F-001) 시리얼 ID(41235)의 메모리 실장에 의한 기반 조립 실적이 저장되어 있어, 설비(1)에 있어서의 제조·가동 실적을 파악할 수 있다. 제조 레시피 실적 데이터, 제조 품질 검사 데이터, 도 8에 나타내는 설비 경보 이력, 설비 메인터넌스 이력에 대해서도, 마찬가지로 공정 특성 요인 중의 기계·설비(Machine)와 연관지어짐으로써, 언제, 어느 설비에서 무엇이 행해졌는지에 대하여 파악할 수 있다.
원료·재료(Material)는, 예를 들어 동일한 원재료이더라도 구입처나 품목에 따라 제품 수율이 상이한 경우가 있다. 그 때문에, 원료·재료의 변경 이력(조달처의 변경이나 원재료의 변화 등의 이력)에 기초하여 품질 관리하는 것이 가능하다. 본 실시 형태에서는, 도 6에 나타내는 조달 실적 데이터가 공정 특성 요인 중의 원료·재료(Material)와 연관지어진다. 즉, 제조·가동 실적 데이터의 대상물(원료·재료)인 구성품 품번(D-001), 시리얼 ID(31234~)의 마더보드를 2016년 8월 25일 10:00에 조달 담당자 A(담당자 시리얼 ID 5555)가 A사로부터 구입한 실적이 저장되어 있어, 조달 담당자 A에 의하여 A사로부터 구입한 구성품(원료·재료)이 A사의 B공장에서 제조된 것임을 파악할 수 있다.
작업 방법(Method)은, 예를 들어 작업 방법이 변화되면 작업 효율이 달라지거나, 복수의 작업 방법의 수순이 변화되면 작업 효율이 달라지거나 한다. 그 때문에, 작업 방법의 변경 이력(수순이나 작업 내용의 변화)에 기초하여 품질 관리하는 것이 가능하다. 본 실시 형태에서는, 도 6에 나타내는 제조 레시피 실적 데이터가 공정 특성 요인 중의 작업 방법(Method)과 연관지어진다. 즉, 제조 레시피 실적 데이터는, 제조·가동 실적 데이터의 대상물인 구성품 품번(ED-001), 시리얼 ID(41234)의 CPU가, 2016년 9월 2일 10:30(시간)에 유량 △△로 땜납이 도포되어 마더보드에 납땜되어(상황) 구성품 품번(D-001), 시리얼 ID(31235)의 마더보드에 대하여 실장된 실적이 저장되어 있어, 어떠한 작업 방법(조건)으로 제조된 것인지를 파악할 수 있다.
측정(Measurement)은, 예를 들어 측정자, 측정 기기, 측정 방법 등에 따라 측정값이 상이하거나 안정되지 않거나 하는 경우가 있다. 그 때문에, 측정의 변경 이력(측정자, 측정 기기, 측정 방법의 변경)에 기초하여 품질 관리하는 것이 가능하다. 본 실시 형태에서는, 도 6에 나타내는 제조 품질 검사 데이터가 공정 특성 요인 중의 측정(Measurement)과 연관지어진다. 즉, 제조 품질 검사 데이터는, 제조·가동 실적 데이터의 대상물인 제조 품번(D-001), 시리얼 ID(31235)에 대하여 실장되는 구성품 품번(E-001), 시리얼 ID(41234)의 CPU의 마더보드로의 실장 검사가 2016년 9월 2일 11:00에 실시되었고 그 결과, 실장 확인(전원 확인)에 문제없음이라는 실적(상황)이 저장되어 있어, 무엇에 대하여 어떠한 확인(측정 방법)을 행하였는지를 파악할 수 있다.
환경(Environment)은, 예를 들어 온도, 습도, 계절, 시간, 진동, 소리, 광 등이 변화되면 제조의 공정(검사 공정을 포함함)이 안정되지 않거나 하는 경우가 있다. 그 때문에, 환경의 변경 이력(제조의 각 공정의 환경 변화)에 기초하여 품질 관리하는 것이 가능하다. 본 실시 형태에서는, 도 7에 나타내는 센서값 DB에 축적된 습도 센서값 등이 공정 특성 요인 중의 환경(Environment)과 연관지어진다.
이와 같이, 데이터 소스로부터 수집되는 각종 정보의 축적 영역인 3개의 데이터 모델에 축적된 5W1H의 관점에서 구조화된 정보를 분석의 시점과 연관지음으로써, 다양한 관점에서의 분석을 할 수 있다. 상기에서는, 분석의 시점을 제조 공정의 공정 특성 요인으로서 설명하였지만 이에 한정되지 않으며, 다른 시점에서의 분석도 가능하다.
전술한 바와 같이, 「5W1H」 등으로 구성되는 데이터 구조 정의를 이용하여 추출(선별)하여 각 데이터 모델로 구조화하여 축적된 정보에 대하여, 소정의 품질 관리 룰(「4M」, 「5M」, 「5M1E」, 「6M」이라 칭해지는, 제조 공정의 공정 특성 요인)의 관점에 따라 대응지은 연관 정보에 기초하여, 품질 관리 룰(공정 특성 요인(5M1E 등))에 대응하는 데이터 구조 정의를 작성할 수도 있다. 그 경우, 품질 관리 룰로 구성되는 데이터 구조 정의는 분석용 데이터 구조 정의(템플릿으로 해도 됨)로서 이용할 수 있다.
또한 전술한 정보 관리 장치(100)를 구성하는 각 기능은 프로그램에 의하여 실현 가능하며, 각 기능을 실현하기 위하여 미리 준비된 컴퓨터 프로그램이 보조 기억 장치에 저장되고, CPU 등의 제어부가 보조 기억 장치에 저장된 프로그램을 주기억 장치에 판독하고, 주기억 장치에 판독된 해당 프로그램을 제어부가 실행함으로써, 각 부의 기능을 동작시킬 수 있다.
또한 상기 프로그램은, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록된 상태로 컴퓨터에 제공하는 것도 가능하다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서는, CD-ROM 등의 광 디스크, DVD-ROM 등의 상변화형 광 디스크, MO(Magnet Optical)나 MD(Mini Disk) 등의 광 자기 디스크, 플로피(등록 상표) 디스크나 리무버블 하드 디스크 등의 자기 디스크, 컴팩트 플래시(등록 상표), 스마트 미디어, SD 메모리 카드, 메모리 스틱 등의 메모리 카드를 들 수 있다. 또한 본 발명의 목적을 위하여 특별히 설계되어 구성된 집적 회로(IC 칩 등) 등의 하드웨어 장치도 기록 매체로서 포함된다.
또한 본 발명의 실시 형태를 설명하였지만, 당해 실시 형태는 예로서 제시한 것이며 발명의 범위를 한정하는 것은 의도하고 있지 않다. 이 신규의 실시 형태는 그 외의 다양한 형태로 실시되는 것이 가능하며, 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서 다양한 생략, 치환, 변경을 행할 수 있다. 이들 실시 형태나 그 변형은 발명의 범위나 요지에 포함됨과 함께, 특허 청구의 범위에 기재된 발명과 그 균등의 범위에 포함된다.
100: 정보 관리 장치
110: 통신 장치
120: 제어 장치
121: 제조 관리부
122: 정보 수집부
123: 분석 제어부
124: 트레이서빌리티 제어부
130: 기억 장치
131: 제조·가동 모델 DB
132: 제조 시리얼 BOM
133: 제조 레시피 모델 DB
134: 제조 품질 검사 모델 DB
135: 조달 실적 모델 DB
136: 설비 관리 모델 DB
137: 보수 관리 모델 DB
138: 제품 이용 모델 DB
139: 센서값 DB
110: 통신 장치
120: 제어 장치
121: 제조 관리부
122: 정보 수집부
123: 분석 제어부
124: 트레이서빌리티 제어부
130: 기억 장치
131: 제조·가동 모델 DB
132: 제조 시리얼 BOM
133: 제조 레시피 모델 DB
134: 제조 품질 검사 모델 DB
135: 조달 실적 모델 DB
136: 설비 관리 모델 DB
137: 보수 관리 모델 DB
138: 제품 이용 모델 DB
139: 센서값 DB
Claims (7)
- 각 제조 프로세스에서 발생하는 제조 실적을 관리하는 정보 관리 시스템이며,
제품의 제조 계획에 기초하여 생성되어, 상기 제조 프로세스의 제조 실적 데이터를 축적하는 영역인 데이터 모델을 기억하는 기억부와,
상기 제조 프로세스에 관련되는 데이터 소스로부터, 상기 제조 실적 데이터를 구성하는 각종 데이터를 수집하는 정보 수집부와,
상기 제조 실적 데이터를, 해당하는 상기 데이터 모델에 저장하는 제조 관리부를 포함하고,
상기 제조 관리부는,
상기 제조 프로세스에 있어서의 실적의 사실과 그때의 상태에 대응지어 상기 각종 데이터를 정리하기 위한 데이터 구조 정의 템플릿에 따라, 상기 각종 데이터를 이용하여 상기 제조 실적 데이터를 생성함과 함께,
상기 데이터 구조 정의 템플릿을 이용하여 정리된 상기 제조 실적 데이터의 시간 변동을 기록하도록, 해당하는 상기 데이터 모델에 상기 제조 실적 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는, 정보 관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 정보 수집부는, 상기 제조 프로세스에 기초하는 제조 과정에 있어서 검출되는 시계열의 센서값 군을, 상기 데이터 모델에 저장되는 상기 제조 실적 데이터와 관련지어 상기 기억부에 기억하는 것을 특징으로 하는, 정보 관리 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 데이터 모델은, 제품의 제조 계획에 따른 복수의 상기 제조 프로세스별로 생성되고,
상기 데이터 모델 각각에 저장되는 상기 제조 실적 데이터는, 상기 데이터 소스로부터 수집된 제품의 개체 식별 정보와 제조 실적에 관련되는 시간 정보를 포함하고 있는 것을 특징으로 하는, 정보 관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 데이터 모델은, 상기 제조 프로세스에 대응하는 제조 실적 모델을 포함하고 있고,
상기 정보 수집부는, 상기 제조 프로세스에 기초하는 제조 과정에 있어서 검출되는 시계열의 센서값 군을, 상기 제조 실적 모델에 저장되는 상기 제조 실적 데이터와 관련지어 상기 기억부에 기억시키고,
상기 제조 관리부는, 상기 제조 프로세스에서 제조되는 복수의 제품 각각을 식별하기 위한 제조 시리얼 ID와 연관지어 상기 제조 실적 데이터를 저장하고,
소정의 시스템 또는 제품 자체로부터 취득되는 제품의 사용 방식에 관련되는 정보에 기초하여 특정된 제품의 제조 시리얼 ID를 이용하여 상기 제조 프로세스에 있어서의 상기 센서값 군을 추출하고, 추출된 상기 센서값 군을 추출 패턴으로 하여, 소정의 유사성을 갖는 다른 제조 시리얼 ID를 갖는 제품을 추출하는 분석 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 정보 관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 데이터 모델은, 상기 제조 프로세스에 대응하는 제조 실적 모델과, 소정의 시스템 또는 제품 자체로부터 취득되는 제품의 사용 방식에 관련되는 보수 실적 데이터를 축적하는 영역인 보수 관리 모델을 포함하고 있고,
상기 제조 실적 모델에 저장되는 상기 제조 실적 데이터는, 상기 제조 프로세스에 기초하는 제조 과정에 있어서 검출되는 시계열의 센서값 군과 관련지어 상기 기억부에 기억되어 있고,
상기 보수 관리 모델에 저장되는 상기 보수 실적 데이터는, 제품의 사용 방식의 정보로서 취득한 시계열의 센서값 군과 관련지어 상기 기억부에 기억되어 있고,
상기 제조 관리부는, 상기 제조 프로세스에서 제조되는 복수의 제품 각각을 식별하기 위한 제조 시리얼 ID와 연관지어 상기 제조 실적 데이터 및 상기 보수 실적 데이터를 저장하고,
상기 보수 실적 데이터의 상기 제조 시리얼 ID를 이용하여, 제품의 사용 방식의 정보에 있어서의 상기 센서값 군과, 상기 제조 프로세스에 있어서의 상기 센서값 군을 각각 추출하고, 상기 센서값 군을 추출 패턴으로 하여, 상기 제조 프로세스에 기초하는 제품의 제작 방식의 유사성과 제품의 사용 방식에 기초하는 유사성에 기초하여, 다른 제조 시리얼 ID를 갖는 제품을 추출하는 분석 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 정보 관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 데이터 모델은, 소정의 시스템 또는 제품 자체로부터 취득되는 제품의 사용 방식에 관련되는 제품 이용 실적 데이터를 축적하는 영역인 제품 이용 모델을 포함하고 있고,
상기 제품 이용 모델에 저장되는 상기 제품 이용 실적 데이터는, 제품의 사용 방식의 정보로서 시계열로 검출된 제품의 이벤트 이력 및 경보 이력이며,
상기 제조 관리부는, 상기 제조 프로세스에서 제조되는 복수의 제품 각각을 식별하기 위한 제조 시리얼 ID와 연관지어 상기 제품 이용 실적 데이터를 저장하고,
상기 제조 관리부는, 상기 제품 이용 실적 데이터를 이용하여 상기 경보 이력에 대한 상기 이벤트 이력의 시계열 패턴을 사상 패턴으로서 추출하고, 상기 사상 패턴에 기초하여 다른 제조 시리얼 ID의 상기 제품 이용 실적 데이터와 패턴 매칭을 행하여, 소정의 유사성을 갖는 상기 다른 제조 시리얼 ID를 갖는 제품을 추출하는 분석 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 정보 관리 시스템. - 시장에 있어서의 제품의 필드·제품 이용 프로세스에서 발생하는 제품의 사용 방식을 관리하는 정보 관리 시스템이며,
소정의 시스템 또는/및 제품 자체로부터 취득하는 제품의 사용 방식에 관한 정보에 기초하여 생성되어, 상기 필드·제품 이용 프로세스의 실적 데이터를 축적하는 영역인 데이터 모델을 기억하는 기억부와,
상기 필드·제품 이용 프로세스에 관련되는 데이터 소스로부터, 상기 실적 데이터를 구성하는 각종 데이터를 수집하는 정보 수집부와,
상기 실적 데이터를, 해당하는 상기 데이터 모델에 저장하는 필드·제품 이용 관리부를 포함하고,
상기 필드·제품 이용 관리부는,
상기 필드·제품 이용 프로세스에 있어서의 실적의 사실과 그때의 상태에 대응지어 상기 각종 데이터를 정리하기 위한 데이터 구조 정의 템플릿에 따라, 상기 각종 데이터를 이용하여 상기 실적 데이터를 생성함과 함께,
상기 데이터 구조 정의 템플릿을 이용하여 정리된 상기 실적 데이터의 시간 변동을 기록하도록, 해당하는 상기 데이터 모델에 상기 실적 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는, 정보 관리 시스템.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016209422 | 2016-10-26 | ||
| JPJP-P-2016-209422 | 2016-10-26 | ||
| PCT/JP2017/035382 WO2018079185A1 (ja) | 2016-10-26 | 2017-09-29 | 情報管理システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190057360A true KR20190057360A (ko) | 2019-05-28 |
| KR102362136B1 KR102362136B1 (ko) | 2022-02-11 |
Family
ID=62023427
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020197012023A Active KR102362136B1 (ko) | 2016-10-26 | 2017-09-29 | 정보 관리 시스템 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11392110B2 (ko) |
| EP (1) | EP3534322A4 (ko) |
| JP (3) | JP6591695B2 (ko) |
| KR (1) | KR102362136B1 (ko) |
| CN (1) | CN109906467B (ko) |
| WO (1) | WO2018079185A1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230009943A (ko) * | 2020-05-15 | 2023-01-17 | 토와 가부시기가이샤 | 제조 지원 시스템 및 제조 지원 방법 |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7014643B2 (ja) | 2018-03-02 | 2022-02-01 | 株式会社日立製作所 | 情報収集システム |
| JP2019174916A (ja) * | 2018-03-27 | 2019-10-10 | 三菱重工機械システム株式会社 | 包装資材製造機械の管理システム，トレーサビリティシステム及び包装資材製造機械の管理方法 |
| EP3637211B1 (de) * | 2018-10-14 | 2023-11-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zum betreiben einer anlagenvorrichtung sowie anlagenvorrichtung |
| JP7109346B2 (ja) * | 2018-11-29 | 2022-07-29 | 株式会社日立製作所 | 実績データ管理装置 |
| JP7273980B2 (ja) * | 2019-08-26 | 2023-05-15 | 東京エレクトロン株式会社 | 情報処理装置および基板処理方法 |
| JP2021047535A (ja) * | 2019-09-17 | 2021-03-25 | 株式会社東芝 | 情報管理装置、情報管理方法及びコンピュータプログラム |
| JP7333281B2 (ja) * | 2020-02-06 | 2023-08-24 | 株式会社日立製作所 | 設計支援システム |
| JP7352494B2 (ja) * | 2020-03-05 | 2023-09-28 | 堺ディスプレイプロダクト株式会社 | 生産情報管理システム |
| TWI804745B (zh) * | 2020-07-09 | 2023-06-11 | 鼎華智能系統股份有限公司 | 機台管理系統 |
| JP7391903B2 (ja) | 2021-02-26 | 2023-12-05 | 株式会社日立産機システム | コード生成システムおよびコード生成方法 |
| IT202100009515A1 (it) | 2021-04-15 | 2022-10-15 | Progress Lab S R L | Sistema di valutazione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero |
| IT202100009752A1 (it) | 2021-04-19 | 2022-10-19 | Progress Lab S R L | Sistema di ottimizzazione dei tempi di lavorazione in ambito manifatturiero |
| JP7613249B2 (ja) | 2021-04-30 | 2025-01-15 | オムロン株式会社 | 情報管理システム、情報管理方法および情報管理プログラム |
| JP7180800B1 (ja) | 2022-01-07 | 2022-11-30 | 凸版印刷株式会社 | 製造管理システム |
| JP7689088B2 (ja) * | 2022-01-24 | 2025-06-05 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | 生産支援装置、方法およびプログラム |
| JPWO2024057434A1 (ko) * | 2022-09-14 | 2024-03-21 | ||
| JP2024061539A (ja) * | 2022-10-22 | 2024-05-07 | 合同会社バビエカ | 情報管理装置、情報管理方法、情報管理プログラム |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005100284A (ja) * | 2003-09-26 | 2005-04-14 | Sharp Corp | 製品の不良解析システム |
| JP2009009188A (ja) | 2007-06-26 | 2009-01-15 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 設備情報の収集管理システム |
| US20110238429A1 (en) * | 2008-10-09 | 2011-09-29 | Omron Corporation | Trace information acquisition system and method for acquiring trace information |
| JP2015087803A (ja) * | 2013-10-28 | 2015-05-07 | 株式会社日立製作所 | 部品設備割付装置、部品設備割付方法、及びプログラム |
Family Cites Families (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5088045A (en) * | 1990-01-02 | 1992-02-11 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Production management system |
| US6343287B1 (en) * | 1999-05-19 | 2002-01-29 | Sun Microsystems, Inc. | External data store link for a profile service |
| US6460082B1 (en) * | 1999-06-17 | 2002-10-01 | International Business Machines Corporation | Management of service-oriented resources across heterogeneous media servers using homogenous service units and service signatures to configure the media servers |
| US6442748B1 (en) * | 1999-08-31 | 2002-08-27 | Accenture Llp | System, method and article of manufacture for a persistent state and persistent object separator in an information services patterns environment |
| JP4693225B2 (ja) * | 2000-11-06 | 2011-06-01 | 株式会社東芝 | 製造ラインの自動品質制御方法及びその装置並びに記憶媒体、自動品質制御プログラム |
| US7580953B2 (en) * | 2004-04-13 | 2009-08-25 | Bea Systems, Inc. | System and method for schema lifecycles in a virtual content repository that integrates a plurality of content repositories |
| US7162504B2 (en) * | 2004-04-13 | 2007-01-09 | Bea Systems, Inc. | System and method for providing content services to a repository |
| JP2005346190A (ja) | 2004-05-31 | 2005-12-15 | Toshiba Corp | 家電機器情報通信システム |
| JP4239932B2 (ja) * | 2004-08-27 | 2009-03-18 | 株式会社日立製作所 | 生産管理システム |
| JP2007122682A (ja) | 2005-09-28 | 2007-05-17 | Hitachi Ltd | 故障品類似製品の抽出方法および抽出システム |
| US8005879B2 (en) * | 2005-11-21 | 2011-08-23 | Sap Ag | Service-to-device re-mapping for smart items |
| ATE458328T1 (de) * | 2005-12-22 | 2010-03-15 | Axis Ab | Überwachungssystem und -verfahren zur verbindung eines überwachungsgeräts mit einem dienstserver |
| JP2008225725A (ja) | 2007-03-12 | 2008-09-25 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報処理システム及び情報処理プログラム |
| JP5159263B2 (ja) * | 2007-11-14 | 2013-03-06 | 株式会社日立製作所 | 作業情報処理装置、プログラム及び作業情報処理方法 |
| KR20090124514A (ko) * | 2008-05-30 | 2009-12-03 | 포항공과대학교 산학협력단 | 유비쿼터스 기술을 이용한 제품 수명 주기 정보 관리시스템 |
| JP5540877B2 (ja) * | 2010-05-14 | 2014-07-02 | 富士ゼロックス株式会社 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
| WO2013030984A1 (ja) * | 2011-08-31 | 2013-03-07 | 株式会社日立エンジニアリング・アンド・サービス | 設備状態監視方法およびその装置 |
| JP5825030B2 (ja) | 2011-10-13 | 2015-12-02 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラム |
| WO2013111324A1 (ja) * | 2012-01-27 | 2013-08-01 | 株式会社日立製作所 | 作業実績収集システムおよび作業端末 |
| JP5986531B2 (ja) * | 2013-03-29 | 2016-09-06 | 株式会社日立製作所 | 生産管理システム、及び管理方法 |
| US20160012465A1 (en) * | 2014-02-08 | 2016-01-14 | Jeffrey A. Sharp | System and method for distributing, receiving, and using funds or credits and apparatus thereof |
| WO2016118979A2 (en) * | 2015-01-23 | 2016-07-28 | C3, Inc. | Systems, methods, and devices for an enterprise internet-of-things application development platform |
| US9904785B2 (en) * | 2015-06-02 | 2018-02-27 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Active response security system for industrial control infrastructure |
| US11774944B2 (en) * | 2016-05-09 | 2023-10-03 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Methods and systems for the industrial internet of things |
| CN114625076B (zh) * | 2016-05-09 | 2025-05-09 | 强力物联网投资组合2016有限公司 | 用于工业物联网的方法和系统 |
-
2017
- 2017-09-29 JP JP2018547501A patent/JP6591695B2/ja active Active
- 2017-09-29 CN CN201780066793.9A patent/CN109906467B/zh active Active
- 2017-09-29 EP EP17864231.0A patent/EP3534322A4/en not_active Ceased
- 2017-09-29 US US16/341,179 patent/US11392110B2/en active Active
- 2017-09-29 KR KR1020197012023A patent/KR102362136B1/ko active Active
- 2017-09-29 WO PCT/JP2017/035382 patent/WO2018079185A1/ja unknown
-
2019
- 2019-07-30 JP JP2019139561A patent/JP6921904B2/ja active Active
- 2019-09-13 JP JP2019166713A patent/JP6972073B2/ja active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005100284A (ja) * | 2003-09-26 | 2005-04-14 | Sharp Corp | 製品の不良解析システム |
| JP2009009188A (ja) | 2007-06-26 | 2009-01-15 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 設備情報の収集管理システム |
| US20110238429A1 (en) * | 2008-10-09 | 2011-09-29 | Omron Corporation | Trace information acquisition system and method for acquiring trace information |
| JP2015087803A (ja) * | 2013-10-28 | 2015-05-07 | 株式会社日立製作所 | 部品設備割付装置、部品設備割付方法、及びプログラム |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230009943A (ko) * | 2020-05-15 | 2023-01-17 | 토와 가부시기가이샤 | 제조 지원 시스템 및 제조 지원 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6591695B2 (ja) | 2019-10-16 |
| KR102362136B1 (ko) | 2022-02-11 |
| JP2019215929A (ja) | 2019-12-19 |
| EP3534322A4 (en) | 2020-04-08 |
| US11392110B2 (en) | 2022-07-19 |
| WO2018079185A1 (ja) | 2018-05-03 |
| US20190258230A1 (en) | 2019-08-22 |
| CN109906467B (zh) | 2023-05-09 |
| CN109906467A (zh) | 2019-06-18 |
| JPWO2018079185A1 (ja) | 2019-09-12 |
| JP2019194920A (ja) | 2019-11-07 |
| JP6972073B2 (ja) | 2021-11-24 |
| EP3534322A1 (en) | 2019-09-04 |
| JP6921904B2 (ja) | 2021-08-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6921904B2 (ja) | 情報管理システム | |
| JP6073452B2 (ja) | 自動的な技術監督操作を実行して製造システムの性能を向上するための、半自動製造構成における各運転者特有のトライバルナレッジの特定、取込 | |
| US20160349737A1 (en) | Manufacturing efficiency optimization platform and tool condition monitoring and prediction method | |
| US20080098007A1 (en) | Distributed Traceability Management System | |
| CN105741053A (zh) | 智能燃气设备的全生命周期管理模型 | |
| KR20090124621A (ko) | 제품 재생 관리 시스템 | |
| CN106563972A (zh) | 刀具状态监测及预测方法 | |
| JP2017027449A (ja) | 工具状態のモニタリングおよび予測により製造効率を最適化するためのプラットフォームならびに方法 | |
| US20080027976A1 (en) | Process Management System and Computer Readable Recording Medium | |
| CN117726314A (zh) | 基于深度学习的工具全生命周期更替控制系统 | |
| US20080027977A1 (en) | Process Management System | |
| KR102275242B1 (ko) | 수집데이터와 생산물량 검증 분석을 통한 수급관리방법 및 시스템 | |
| JP2007328664A (ja) | リワーク測定システム及びその測定方法 | |
| CA3192181A1 (en) | A method directed to interaction in a digital maintenance log system | |
| CN110675112A (zh) | 一种基于供应链管理的电子商务系统 | |
| Li et al. | Tractor manufacturing quality data acquisition, analysis and utilization | |
| US20210241190A1 (en) | System and Method for Tracking, Recording and Monitoring Flow of Work Processes of Manufacturing, Assembly and Fabrication | |
| Do Ngoc et al. | Integrating Six Sigma into an Industry 4.0 System for Enhanced Productivity: A Case Study in CNC Processes. | |
| CN115081776B (zh) | 评估物流供线的执行率的方法、系统、介质 | |
| Hien et al. | Integrating Six Sigma into an Industry 4.0 System for Enhanced Productivity: A Case Study in CNC Processes | |
| CN118400396B (zh) | 一种基于大数据的工业互联网安全监控方法及系统 | |
| US20240273647A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and recording medium | |
| CN112099445A (zh) | 一种基于mes的现场数据采集及实时生产状态监控系统 | |
| Rao et al. | Industrial Engineering 4.0-Computer Aided Industrial Engineering: Work Systems Analysis in Industry 4.0 | |
| Team et al. | Additive Manufacturing Power Consumption Measurement System |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| PA0105 | International application |
Patent event date: 20190425 Patent event code: PA01051R01D Comment text: International Patent Application |
|
| PA0201 | Request for examination | ||
| PG1501 | Laying open of application | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20201123 Patent event code: PE09021S01D |
|
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Final Notice of Reason for Refusal Patent event date: 20210608 Patent event code: PE09021S02D |
|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20211207 |
|
| GRNT | Written decision to grant | ||
| PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20220208 Patent event code: PR07011E01D |
|
| PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20220209 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
| PG1601 | Publication of registration |