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「不良品を出さない」ラインから「不良品を作らない」ラインへ

 従来のような検査機だけの運用では「品質検査」はできても「品質改善」、「工程改善」は出来ません。「品質改善」、「工程改善」を実施するには担当者が不良品の状態を見て、どの工程に要因があるのか判断しなければなりません。それには担当者が各工程の要因になりうる全ての要素について熟知していなければならず、要因の分析にも時間が掛かってしまいます。また、要因がはっきりしないまま対策を打とうものなら、対策の為に装置を停止させる時間・回数が増えるばかりでなく、「いろいろ対策しているうちにいつの間にか直ってしまった」というような曖昧な対策になってしまうこともあり得ます。これでは根本的な要因の改善とは言えません。

 「不良品を出さない」ラインとは...  「不良品を作らない」ラインとは...
 不良品が流出さえしなければ良い
 ●不良品をはじく事さえできれば良い
 ●どの工程で不良が発生したのか原因が分からない
 ●目視・修正工程は減少しない

 というライン
 工程別検査機の結果を活用し
 ●改善箇所と改善項目の把握ができる
 ●改善効果の把握ができる
 ●各工程の変動状態を監視し不良発生前に対策ができる
 というライン

 オムロンの『Q-up Navi』を導入・活用されることで、これらの改善効率が大幅にアップします。



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次のような悩み・課題をお持ちのお客様にご提案いたします

検査機の「見すぎ」によって不良品と判定された製品の目視工程が大きな負担になっている。

 印刷工程・実装工程が安定していないと、出来上がった製品に品質の「ばらつき」が発生しやすくなります。良品の規格内に収まっているような「ばらつき」でも検査機が検出してしまい、本来良品と判定されるべきところを不良判定され、いわゆる「見すぎ(過検出)」が発生してしまいます。『不良品を見逃さず、後工程には絶対流出させない!!』と検査機ユーザーの方なら誰もが思うところですが、その思いから検査データを厳しく設定し、結果的に「見すぎ」を多発させてしまうという状況に陥ってしまいます。

 この「見すぎ」と判定された製品は、検査機から搬出された後「オペレータの目視による再検査」という工程が必要になります。これは件数が多ければかなりの負担をオペレータに掛けてしまいます。また、本来良品と判定されるべき製品が不良品と判定されてしまう訳ですから直行率にもかなりの影響を与えることになります。結局検査機を使っているにもかかわらず「見すぎ」への対応の為に多くの人員を確保せざるを得ない、という悩みを抱えてしまうことになります。


新しい機種の量産を素早く立ち上げたい。

 新しい機種の生産立上げ時には、過去のノウハウや手順をもとに工程の条件を設定することになると思います。その際、設定した条件が本当に新しい機種にも合っているのか、改善できる余地があるのか等の判断については担当者のスキルに頼るところが大きくなってしまいます。出来上がりを確認し、不良が発生した場合にはその要因がハンダ印刷工程なのか、実装工程なのか、設計なのか、部品そのものなのか、突き止めるまでには定点観測をして測定データを取ったり、条件を変えてみたりと多くの時間を費やさなければなりません。「ハンダ印刷工程や実装工程で時間を掛けて観測して対策を練ったが、結局設計から直さなければならなかった」などという事態になれば、また変更後に同じ検証をして...と繰り返してしまうことにもなりかねません。

 設計の担当者に変更の趣旨を伝える為の資料を作るにも写真を撮ったりデータを載せたりと多くの手間が掛かってしまいます。また、改善を行ったとしてもその効果の確認にも多くの時間を費やさなければなりません。


鉛フリーラインの品質を確保したい。

 鉛フリーハンダは粘度の劣化が早く「印刷かすれ」等の不良やハンダ量の「ばらつき」が発生しやすく、その「ばらつき」がリフローでのフィレット形成に悪影響を与える為に、より厳しい管理が必要になります。また、共晶ハンダでの多少の実装ずれは、ハンダ溶融時のセルフアライメント効果によって正しい位置に矯正されることがほとんどですが、鉛フリーハンダの場合はセルフアライメント効果があまり期待できません。このようにハンダ量の「ばらつき」や実装ずれが発生すると、そのまま検査機で不良品と判定されることになり直行率も悪化してしまいます。ハンダ量や実装位置について、より厳しい変動管理が必要になります


不良品の修理・目視検査工程の間で膨大な量の中間在庫が発生してしまっている。

 検査機が不良と判定した基板は、オペレータによる目視検査によって本当に不良品なのかどうかを判別され、不良品であった場合にはその後修理工程に送られることになります。いくら検査機で不良品を検出できるといっても、その不良品の数が多ければ修理工程にも大きな負担になります。修理したことによる2次不良が発生する可能性もあり、修理後に再検査する手間も増えてしまいます。

 修理工程に人員を多く割けない場合は、処理待ちの製品が溜まってしまい「中間在庫」となってしまいます。この中間在庫は「置場のムダ」、処理する為の「時間のムダ」など多くの「ムダ」を発生させてしまいます


不良品が発生する要因について検証・対策を行いたいが、要因推定に時間が掛かり対応が後回しになってしまう。

 検査機で不良が検出された場合には、その件数が多いほど要因分析とその対策を講じることが急務となります。不良の状態だけを見てその要因を推定・特定するには、担当者の高いスキルが必要とされます。例えば部品の立ち(マンハッタン現象)一つをとっても、ハンダ量・実装位置・リフロー条件・パターン設計・部品不良等さまざまな要因が考えられます。

 全ての基板で同じ症状の不良が発生している、というのであれば要因分析もある程度容易であると思います。しかし、生産中に突発的偶発的に発生する不良や、傾向が見られても多発する訳ではないような不良では、担当者がその不良の状態から過去の経験や知識をもとに要因を推定して検証しなければなりません。このような場合、実際にその不良の現物が「ハンダ印刷工程の直後はどんな状態だったのか」、「実装工程の直後ではどんな状態だったのか」ということが分からない限り「ハンダの印刷状態が悪かったのでは?」とか「実装位置がずれていたのでは?」と要因をまず想像するところから始めなければなりません。その想像に従って各工程を検証したり生産時に統計データを取ったり、その上検証時には異常が認められなかったりしていたら対策も先に進めません。また、想像での要因分析(ハンダ量が多かったのかもしれない、少なかったのかもしれない、実装機での吸着姿勢がたまたま悪かったのかも知れない、etc...)から対策を行っても、的を得た対策になるかどうかは分からず、あっちを対策したりこっちを対策したりして「いろいろ対策しているうちに改善されてしまった」という曖昧な対策にもなりかねませんし、本当の要因への対策にとても多くの時間を費やしてしまうことになります。


不良品判定された製品は廃棄処理しているが、その廃棄コストがばかにならない。

 不良品と判定された基板を修理せずに全て廃棄処理している、またはその不良箇所を新品の部品に載せ換えている、という検査機ユーザーの方もいることと思います。当然廃棄すればその材料費がムダになります。さらに、基板丸ごと廃棄するなら生産した時間もムダになり、載せ換え(修理)をするにもその載せ換えに掛かる時間がムダになります。修理作業で2次不良が発生するのを防止する為に、または、修理不可能な場所に不良が発生したりした場合等廃棄せざるを得ない、ということもあります。生産工程の変動を管理できなければこの廃棄コストは減ることはありません。管理しようにも、例えば決められた時間にハンダ印刷面積を顕微鏡で計測してデータ入力しグラフで表示するにしても、その決められた時間が本当に正しいのかは不明ですし、計測の担当者にも大変な負担になります


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Q-upNaviの構成



(クリックすると拡大表示します)
印刷後検査装置(VT-PRO-P)
    ハンダ印刷後の品質を検査・監視します。

実装後検査装置(VT-PRO-Z)
    実装後の品質を検査・監視します。

リフロー後検査装置(VT-PRO-S)
    リフロー後の品質を検査・監視します。

統合TI・RTS
    各検査機の検査データを作成・修正します。

Q-upNaviクライアント
    検査・監視した結果や検査・監視している状況を表示します。
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Q-upNaviの特徴

不良発生箇所、不良発生要因の特定が容易に行えます。
ハンダ印刷後、実装後、リフロー後の3箇所で検査を行うことにより、各工程での品質が把握できます。リフロー後検査で不良品が検出された場合には、発生箇所のハンダ印刷後・実装後・リフロー後の検査画像を並べて表示することができます(3点画像照合機能)。

変動管理により、不良発生の予防処置が行えます。
全ての基板、全ての部品の計測データを保存し、その情報をもとに変動管理グラフを出力します。変動しきい値を設定することで警告を表示することができます。

ハンダ印刷機・実装機の最適な状態、運用条件の維持・管理が容易に行えます。
全ての基板、全ての部品の計測データを保存し、その情報をもとに変動管理グラフを出力します。変動しきい値を設定することで警告を表示することができます。

システムNaviにより、ライン運用・管理が行い易くなります。


 
 (3点画像照合機能)

 
 (ハンダ面積変動管理グラフ)

 
 (部品ずれ変動管理グラフ)

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