生产车间管理系统、作业对策决定方法以及作业对策决定程序与流程

1.本公开涉及管理具备对生产物进行生产的生产装置的生产车间的状态的生产车间管理系统、该系统中的作业对策决定方法以及作业对策决定程序。


背景技术：

2.以往，公开了在生产装置中发生问题时更新针对该问题的应对方法并且输出与应对方法相应的作业指示的技术(例如专利文献1)。
3.在先技术文献
4.专利文献
5.专利文献1：国际公开第2018/142604号


技术实现要素：

[0006]-发明要解决的课题-[0007]
然而，有时由于生产车间的状况等从而生产装置的问题本身产生变化，在上述专利文献1所公开的技术中，难以在这样的情况下输出最佳的作业指示。
[0008]
因此，本公开提供能够与问题本身的变化对应地输出最佳的作业指示的生产车间管理系统等。
[0009]-用于解决课题的手段-[0010]
本公开的一方式涉及的生产车间管理系统是管理生产车间的状态的生产车间管理系统，所述生产车间具备对生产物进行生产的生产装置，具备：状态监视部，监视所述状态，并基于用于检测所述状态之中的给定状态的第1条件，检测所述给定状态；对策决定部，基于用于决定与所述给定状态对应的对策的第2条件，决定执行的所述对策；效果判定部，基于执行决定出的所述对策前后的所述状态，判定被执行的所述对策的效果；和更新部，基于判定出的所述效果来更新所述第1条件以及所述第2条件。
[0011]
另外，这些总括性的或具体的方面既可以通过系统、装置、方法、记录介质或计算机程序来实现，也可以通过系统、装置、方法、记录介质以及计算机程序的任意的组合来实现。
[0012]-发明效果-[0013]
根据本公开涉及的生产车间管理系统等，能够与问题本身的变化对应地输出最佳的作业指示。
附图说明
[0014]
图1是示出应用实施方式涉及的生产车间管理系统的安装生产线的图。
[0015]
图2是示出实施方式涉及的生产车间管理系统的一个例子的结构图。
[0016]
图3是示出实施方式涉及的状态监视部的监视对象的一个例子的图。
[0017]
图4是示意性地示出实施方式涉及的生产车间管理系统的动作的流程的图。
[0018]
图5是示出实施方式涉及的状态监视部的动作的一个例子的流程图。
[0019]
图6是示出实施方式涉及的对策决定部的动作的一个例子的流程图。
[0020]
图7是示出实施方式涉及的对策候选列表的一个例子的表。
[0021]
图8是示出实施方式涉及的优先对策列表的一个例子的表。
[0022]
图9是示出实施方式涉及的对策调停部的动作的一个例子的流程图。
[0023]
图10是示出实施方式涉及的资源管理表格的一个例子的表。
[0024]
图11是示出实施方式涉及的指示输出部、效果判定部以及更新部的动作的一个例子的流程图。
[0025]
图12是示出实施方式涉及的更新后的对策候选列表的一个例子的表。
[0026]
图13是示出另一实施方式涉及的作业对策决定方法的一个例子的流程图。
具体实施方式
[0027]
本公开的生产车间管理系统是管理生产车间的状态的生产车间管理系统，所述生产车间具备对生产物进行生产的生产装置，所述生产车间管理系统具备：状态监视部，监视所述状态，并且基于用于检测所述状态之中的给定状态的第1条件，检测所述给定状态；对策决定部，基于用于决定与所述给定状态对应的对策的第2条件，决定执行的所述对策；效果判定部，基于执行决定出的所述对策前后的所述状态，判定被执行的所述对策的效果；和更新部，基于判定出的所述效果，更新所述第1条件以及所述第2条件。
[0028]
据此，能够根据执行对策前后的生产车间的状态是否变化了、在变化了的情况下是怎样的变化等，判定对策的效果。由于在生产车间中的问题本身变化了的情况下，对策的效果也变化，因而能够基于判定出的效果，将第1条件以及第2条件更新为最佳的条件。因此，能够与问题本身的变化对应地输出最佳的作业指示。例如，能够伴随生产机种的变更等、生产条件的变更而有意地变更条件。
[0029]
此外，也可以是，所述对策有多个，所述第2条件包括按照多个所述对策中的每个对策设定的优先度，所述对策决定部基于与所述给定状态对应地提取的多个所述对策各自的所述优先度，从多个所述对策之中决定要输出的所述对策。
[0030]
据此，能够基于按照与检测到的给定状态对应地提取的多个对策中的每个对策设定的优先度，例如执行优先度高的对策。在本公开中，能够基于执行的对策的效果，更新按照多个对策中的每个对策设定的优先度。
[0031]
此外，所述第1条件可以是与对应于所述给定状态的检测阈值建立了关联的第1学习模型，所述第2条件可以是与对应于所述给定状态的多个所述对策以及所述优先度建立了关联的第2学习模型。
[0032]
据此，能够通过使用学习模型来有效地更新第1条件以及第2条件。
[0033]
此外，与所述给定状态对应的检测阈值可以包括与所述生产装置具备的吸嘴的流量对应的检测阈值、与所述生产装置具备的给料器的输送带定位位置偏离对应的检测阈值、与吸嘴吸附的部件的吸附位置偏离对应的检测阈值，或与基板的输送位置偏离对应的检测阈值中的任一个。
[0034]
此外，所述对策决定部也可以对在所述生产车间中获取的所述生产装置的运转信
息、在所述生产车间进行作业的作业者信息、以及用于所述生产物的材料信息进行分析，以决定与所述给定状态对应的所述对策。
[0035]
如此，能够通过对生产装置的运转信息、生产车间进行作业的作业者信息、以及用于生产物的材料信息进行分析，来有效地输出最佳的作业指不。
[0036]
此外，本公开的作业对策决定方法是管理生产车间的状态的生产车间管理系统中的作业对策决定方法，所述生产车间具备对生产物进行生产的生产装置，所述作业对策决定方法包括：监视所述状态，并基于用于检测所述状态之中的给定状态的第1条件，检测所述给定状态；基于用于决定与所述给定状态对应的对策的第2条件，决定执行的所述对策；基于执行决定出的所述对策前后的所述状态，判定被执行的所述对策的效果；基于判定出的所述效果来更新所述第1条件以及所述第2条件。
[0037]
此外，本公开的作业对策决定程序是使计算机执行上述的作业对策决定方法的作业对策决定程序。
[0038]
另外，以下说明的实施方式均示出总括性的或具体的例子。以下的实施方式中示出的数值、形状、材料、构成要素、构成要素的配置位置以及连接方式、步骤、步骤的顺序等是一个例子，其主旨不在于限定本公开。
[0039]
(实施方式)
[0040]
以下，使用图1至图12来对实施方式进行说明。
[0041]
图1是示出应用实施方式涉及的生产车间管理系统1的安装生产线4的图。
[0042]
如图1所示，在安装生产线4中具备多个对生产物进行生产的生产装置。
[0043]
安装生产线4具有在基板安装部件(电子部件)来对生产物(例如，安装基板)进行生产的功能，具有分别对安装对象的基板进行供给、转交以及回收的功能。
[0044]
具体地，在安装生产线4中，基板供给装置m1、基板转交装置m2、印刷装置m3、安装装置m4、m5、回流焊装置m6和基板回收装置m7以该顺序串联地连结。从基板供给装置m1到基板回收装置m7的各装置经由通信网络2与管理装置5连接。
[0045]
例如，焊料印刷装置m3、部件安装装置m4、m5以及回流焊装置m6针对沿着安装生产线4输送的基板进行用于安装部件的部件安装作业。即，由基板供给装置m1供给的基板经由基板接收装置m2被搬入印刷装置m3。印刷装置m3针对搬入的基板，进行对部件接合用的焊料进行丝网印刷的焊料印刷作业。
[0046]
焊料印刷后的基板依次转交给安装装置m4、m5。安装装置m4、m5针对焊料印刷后的基板执行安装部件的部件安装作业。
[0047]
部件安装装置m4、m5具备基座、基板输送部、部件供给装置以及安装头等。在基座配置基板。基板输送部能够向下游侧装置输送从上流侧装置转交的基板。部件供给装置能够针对安装头供给部件。在部件供给装置设置有用于针对安装头供给部件的多个输送带给料器。安装头能够从输送带给料器吸附而取出部件，移动到基板的上方，并将部件搭载于基板的安装位置。在安装头安装有吸附而保持部件并能够单独地升降的吸附吸嘴。通过这样的部件安装装置m4、m5来执行部件安装作业。
[0048]
而且，部件安装后的基板被搬入到回流焊装置m6，根据给定的加热曲线被加热。由此，印刷在加热后的基板的部件接合用的焊料熔融固化。如此，部件与基板焊料接合，在基板安装有部件的安装基板完成。完成的安装基板由基板回收装置m7回收。
[0049]
接下来，使用图2对生产车间系统1的结构进行说明。
[0050]
图2是示出实施方式涉及的生产车间管理系统1的一个例子的结构图。
[0051]
生产车间管理系统1是管理具备对生产物进行生产的生产装置的生产车间的状态的系统。在生产车间，例如包括安装生产线4、库存仓库、准备区域以及维护区域等。如上述那样，在安装生产线4中配置安装装置m4、m5以及印刷装置m3等生产装置、检查装置。在库存仓库中保管部件、焊料、丝网掩模等材料。在准备区域中，进行台车、给料器、吸嘴以及头等设备要素的准备。在维护区域中，进行上述设备要素以及夹具等的维护。在此所说的夹具是指进行给料器、吸嘴、头等的调整的夹具，除此以外还可以是进行设备的头移动机构、输送机构的调整的夹具。作业者在生产车间中的各区域中进行生产、准备以及维护等作业、在各区域间进行部件以及设备要素的移送的作业。例如，生产车间管理系统1是配置在生产车间的计算机。例如，生产车间管理系统1具有的功能也可以配备于管理装置5。另外，生产车间管理系统1既可以是设置在1个壳体内的计算机，也可以分到2个以上的壳体中，由2个以上的计算机实现。此外，生产车间管理系统1也可以不配置在生产车间，也可以是设置在生产车间的外部的服务器等的计算机。另外，作业者不限定于人，包括进行上述的作业的机器人、作业机构以及自动输送车。
[0052]
生产车间管理系统1是响应于生产车间的状态而针对生产车间中的作业者或生产装置等输出指示的系统。生产车间管理系统1具备获取部10、状态监视部20、对策决定部30、对策调停部40、指示输出部50、效果判定部60、更新部70、学习模型23、24、33以及34和资源数据库41。生产车间管理系统1由包括处理器、存储器等的计算机实现。获取部10、状态监视部20、对策决定部30、对策调停部40、指示输出部50、效果判定部60以及更新部70通过处理器根据存储在存储器的程序动作来实现。此外，状态监视部20也可以作为计算机而独立地设置，也可以配备于生产装置。此外，生产车间管理系统1也可以具备多个状态监视部20。学习模型23、24、33以及34和资源数据库41被存储于存储器。存储程序、学习模型23、24、33以及34和资源数据库41的存储器分别既可以是相同的存储器也可以是不同的存储器。
[0053]
获取部10获取用于监视生产车间的状态的信息。例如，获取部10获取表示生产车间的生产状态的信息。具体地，获取部10获取生产装置的生产工艺的结果(具体地生产率、品质或不良损耗的有无等)，作为表示生产车间的生产状态的信息。生产工艺的结果既可以是由传感器得到的感测履历记录，也可以是由人输入的数据。此外，例如，获取部10获取由生产车间管理且表示用于生产的生产资源的状态的信息。生产资源例如是生产装置、设备要素、作业者、材料或夹具等。例如，表示生产资源的状态的信息既可以是摄像机或传感器等感测数据，也可以是由人输入的数据。此外，例如，获取部10获取在生产车间中变化了的事件信息。具体地，获取部10获取表示生产装置停止、安装于生产装置的给料器、吸嘴、部件、基板被更换、进行作业的作业者轮换、生产装置的动作数据变更的信息。
[0054]
状态监视部20通过获取部10获取到的信息来监视生产车间的状态。例如，状态监视部20基于用于检测生产车间的状态之中的给定状态(例如，后述的第1状态或第2状态)的第1条件，检测给定状态。例如，第1条件是与对应于给定状态的检测阈值建立了关联的第1学习模型。另外，第1条件也可以不是学习模型而是设定的检测阈值。
[0055]
状态监视部20具有第1状态监视部21以及第2状态监视部22。第1状态监视部21以及第2状态监视部22分别进行上述的状态监视部20的动作。
[0056]
第1状态监视部21监视生产车间中的第1状态。例如，第1状态是生产装置的生产状态，第1状态监视部21作为生产装置的生产状态而监视生产工艺的结果。例如，第1状态监视部21基于学习模型23来检测第1给定状态。学习模型23是用于与生产装置的生产状态对应地在生产车间产生的第1给定状态检测的学习模型。此外，学习模型23也是与对应于生产装置的生产状态的检测阈值建立了关联的第1学习模型(即第1条件)。例如，第1状态监视部21在给定期间内，检测对应于与在生产装置中发生的生产损耗信息、在生产装置中生产的生产物的生产量信息、以及在生产装置生产的生产物的良否信息中的至少一者有关的生产指标的第1给定状态。
[0057]
第2状态监视部22监视生产车间中的与第1状态不同的第2状态。例如，第2状态是生产资源的状态，第2状态监视部22监视生产资源的状态。例如，第2状态监视部22基于学习模型24来检测第2给定状态。学习模型24是用于与生产资源的状态对应地检测在生产车间中产生的第2给定状态的学习模型。此外，学习模型24也是与对应于生产资源的状态的检测阈值建立了关联的第1学习模型(即第1条件)。例如，第2状态监视部22检测对应于与生产资源所包括的生产装置有关的运转状态的运转指标的第2给定状态。此外，例如，第2状态监视部22检测对应于与生产资源所包括的作业者实施的作业有关的作业指标的第2给定状态。
[0058]
在此，使用图3对状态监视部20的监视对象的一个例子进行说明。
[0059]
图3是示出实施方式涉及的状态监视部20的监视对象的一个例子的图。另外，在图3中，将生产装置设为安装装置并将生产工艺设为安装工艺来进行说明。
[0060]
如图3所示，状态监视部20(具体地第1状态监视部21)作为生产状态而监视由吸附、识别以及安装等工艺构成的安装工艺的结果。例如，第1状态监视部21在给定期间内，检测第1给定状态(具体地，安装损耗(不良损耗)的有无、安装量(生产率)以及安装的品质等)，该第1给定状态对应于与在安装装置中发生的安装损耗信息、在安装装置中安装的安装部件的安装量信息、以及在安装装置中安装的安装部件的良否信息中的至少一者相关的生产指标。
[0061]
此外，状态监视部20(具体地第2状态监视部22)作为生产资源的状态而监视基板、部件、作业者、头、吸嘴以及给料器等与安装工艺有关的要素(生产资源)的状态。例如，第2状态监视部22检测对应于与生产资源所包括的安装装置的运转状态有关的运转指标的第2给定状态(例如安装装置、吸嘴以及给料器的劣化等)。此外，例如，第2状态监视部22检测对应于与生产资源所包括的作业者对安装装置实施的作业有关的作业指标(例如作业者的作业的失误等)的第2给定状态。此外，除作业指标之外，还可以检测对应于下述的第2给定状态：与基板、焊料或部件的设计数据上的数值(纵、横、厚度、各种标记的坐标位置、粘度)和实际由摄像机、与传感器测定的数值的差异有关的测量指标；与焊料、部件的使用期限日期时间和实际测定的日期时间有关的时间指标。
[0062]
回到图2中的说明，对策决定部30从与由状态监视部20监视的生产车间的状态对应地提取的多个对策之中决定执行的对策。所谓从多个对策之中执行的对策，对应于后述的第1优先指示、第2优先指示等。例如，对策决定部30基于用于决定与给定状态对应的对策(例如，后述的第1对策或第2对策)的第2条件，决定执行的对策。例如，第2条件是包括按照提取的多个对策中的每个对策设定的优先度，并与对应于给定状态的多个对策以及优先度建立了关联的第2学习模型。例如，对策决定部30基于与由状态监视部20监视的生产车间的
状态对应地提取的多个对策各自的优先顺位，从多个对策之中决定执行的第1优先指示。换言之，对策决定部30基于与给定状态对应地提取的多个对策各自的优先度，从多个对策之中决定执行的对策(即第1优先指示)。例如，对策决定部30分析在生产车间中获取的生产装置的运转信息、在生产车间中进行作业的作业者信息以及用于生产物的材料信息，以决定对应于给定状态的对策。另外，对分析而言，存在仅通过给定状态的倾向就能够决定出对策的情况和仅通过给定状态的倾向不能决定出对策的情况。在仅通过给定状态的倾向不能决定出对策的情况下，对策决定部30能够通过基于事件信息，对按照每个生产资源在生产车间中获取到的生产装置的运转信息、在生产车间中进行作业的作业者信息、以及用于生产物的材料信息进行分析、进一步分析执行给定的对策前后的倾向，来决定对应于给定状态的对策。此外，也可以使用与对策决定部30独立的分析部来进行分析。此外，例如，对策决定部30基于通过执行第1优先指示而产生的相对于执行第1优先指示之前的生产车间的状态的、执行第1优先指示之后的生产车间的状态的变化，对用于决定针对第1优先指示(对策)的优先顺位的优先度进行更新。此外，例如，对策决定部30基于用于更新优先度的学习模型来更新优先度。另外，第2条件也可以不是学习模型，而是包括按照多个对策中的每个对策设定的优先度的数据表格。
[0063]
对策决定部30具有第1对策决定部31以及第2对策决定部32。第1对策决定部31以及第2对策决定部32分别进行上述的对策决定部30的动作。
[0064]
第1对策决定部31决定与由第1状态监视部21监视的第1状态对应的第1对策。例如，第1对策决定部31基于与第1状态对应地提取的多个对策各自的优先顺位，从多个对策之中决定执行的第1对策(即第1优先指示)。例如，第1对策决定部31决定包括改善上述生产指标的对策的第1对策。具体地，第1对策决定部31决定用于改善mttr(mean time to recovery，平均复原时间)的第1对策。mttr是表示系统或设备的维护效率的指标，mttr越短则意味着维护效率越高。例如，第1对策决定部31基于学习模型33来决定第1对策。学习模型33是用于决定对应于第1状态的第1对策的学习模型，具体地，是用于更新优先度的学习模型。此外，学习模型33是还与对应于给定状态的多个对策以及优先度建立了关联的第2学习模型(即第2条件)。
[0065]
第2对策决定部32决定与由第2状态监视部22监视的第2状态对应的第2对策。例如，第2对策决定部32基于与第1状态对应地提取的多个对策各自的优先顺位，从多个对策之中决定执行的第2对策(即第1优先指示)。例如，第2对策决定部32决定包括对应于上述运转指标的生产装置、针对设备要素的对策(维护/更换)、或对与上述作业指标对应的作业者是否能够作业、作业培训的第2对策。具体地，第2对策决定部32决定用于改善mtbf(mean time between failures，平均故障间隔时间)的第2对策。mtbf是表示系统或设备的可靠性的指标，mtbf越长则意味可靠性越高。例如，第2对策决定部32基于学习模型34来决定第2对策。学习模型34是用于决定与第2状态对应的第2对策的学习模型，具体地，是用于更新优先度的学习模型。此外，学习模型34也是与对应于给定状态的多个对策以及优先度建立了关联的第2学习模型(即第2条件)。另外，在此决定出的第2对策也可以设为通过向与生产车间管理系统1单独地设置的维护计划制作装置或作业者管理装置通知第2对策来完成，也可以接受第2对策的执行结果而完成。
[0066]
对策调停部40进行第1对策与第2对策的调停。在此，使用图3对需要第1对策与第2
对策的调停的理由详细地进行说明。
[0067]
例如，如图3所示，关于吸附的安装工艺的结果与基板、部件、作业者、头、吸嘴以及给料器关联，关于识别的安装工艺的结果与部件、头以及吸嘴关联，关于安装的安装工艺的结果与基板、部件以及吸嘴关联。例如，在第1对策中与生产工艺的结果对应地包括针对基板、部件、作业者、头、吸嘴或给料器的对策。另一方面，在第2对策中也与生产资源的状态对应地包括针对基板、部件、作业者、头、吸嘴或给料器的对策。即，有时成为第1对策的对象的生产资源与成为第2对策的对象的生产资源重复。在成为第1对策的对象的生产资源与成为第2对策的对象的生产资源重复的情况下，难以同步地执行第1对策以及第2对策这两方，因而需要对第1对策和第2对策进行调停。
[0068]
例如，对策调停部40基于对与第1对策对应的第1状态设定的问题度和对与第2对策对应的第2状态设定的问题度，进行第1对策与第2对策的调停。此外，例如，对策调停部40基于第1对策或第2对策所需要的生产资源的有无，进行第1对策与第2对策的调停。生产资源的有无由资源数据库41管理。
[0069]
指示输出部50输出第1优先指示。具体地，指示输出部50根据由对策调停部40实现的调停，输出作为第1优先指示的第1对策或第2对策。例如，到后述的效果判定部60判定出执行的第1优先指示的效果为止，指示输出部50不输出从多个对策之中决定出的、优先顺位在第1优先指示以后的第2优先指示。此外，例如，在通过执行第1优先指示，从而效果判定部60判定出相对于执行第1优先指示之前的生产车间的状态，执行第1优先指示之后的生产车间的状态有给定以上的改善倾向的情况下，指示输出部50不输出与对应于第1优先指示的生产车间的状态关联地提取的、执行前的第2优先指示。此外，例如，在通过执行第1优先指示，从而效果判定部60判定出相对于执行第1优先指示之前的生产车间的状态，在执行第1优先指示之后的生产车间的状态中没有给定以上的改善倾向的情况下，对策决定部30基于将第1优先指示除外后的多个对策各自的优先顺位，决定执行的第2优先指示，指示输出部50输出第2优先指示。此外，例如，在效果判定部60不能在给定期间内判定出效果的情况下，对策决定部30基于将第1优先指示除外后的多个对策各自的优先顺位，决定执行的第2优先指示，指示输出部50输出第2优先指示。指示输出部50也可以向生产装置的控制部、作业者所持有的便携式端末输出指示，也可以经由管理生产装置的生产管理装置、管理作业者的作业者管理装置向生产装置、作业者输出指示。
[0070]
效果判定部60基于执行决定出的对策(换言之输出的第1优先指示)前后的生产车间的状态，判定执行的对策(指示)的效果。具体地，效果判定部60基于执行与输出的指示对应的第1对策或第2对策前后的第1状态以及第2状态中的至少一方，判定执行的第1对策或第2对策的效果。
[0071]
更新部70基于判定出的效果来更新第1条件以及第2条件，即更新学习模型23、24、33以及34。
[0072]
对于状态监视部20、对策决定部30、对策调停部40、指示输出部50、效果判定部60以及更新部70的详细情况将后述。
[0073]
由第1状态监视部21对第1状态的监视以及由第1对策决定部31对第1对策的决定、和由第2状态监视部22对第2状态的监视以及由第2对策决定部32对第2对策的决定并行地进行。对此，使用图4进行说明。
[0074]
图4是示意性地示出实施方式涉及的生产车间管理系统1的动作的流程的图。
[0075]
生产车间管理系统1进行由状态监视部20实现的问题发现、由对策决定部30实现的对策方针的决定、由对策调停部40实现的调停以及由指示输出部50实现的对策执行。这些能够应用于所谓的ooda环，问题发现对应于“observe”，对策方针的决定对应于“orient”，调停对应于“decide”，对策执行对应于“action”。
[0076]
如上述那样，由第1状态监视部21对第1状态的监视以及由第1对策决定部31对第1对策的决定用于改善mttr，在图4中，将由第1状态监视部21实现的问题发现、由第1对策决定部31实现的对策方针的决定、由对策调停部40实现的调停以及由指示输出部50实现的对策执行的周期设为mttr周期。如上述那样，由第2状态监视部22对第2状态的监视以及由第2对策决定部32对第2对策的决定用于改善mtbf，在图4中，将由第2状态监视部22实现的问题发现、由第2对策决定部32对对策方针的决定、由对策调停部4实现的调停以及由指示输出部50实现的对策执行的周期设为mtbf周期。
[0077]
如此，由第1状态监视部21对第1状态的监视以及由第1对策决定部31对第1对策的决定、和由第2状态监视部22对第2状态的监视以及由第2对策决定部32对第2对策的决定并行地进行。例如，能够根据从mtbf以及mttr这两方面出发的ooda环来实现工艺保障。
[0078]
此外，通过作为ooda环的各工艺的问题发现、对策方针的决定、调停以及对策执行保持独立性且并行执行，能够将各工艺间的等待时间最小化，能够实现实时控制。详细情况将后述，能够针对但随着时间状况复杂地变化的生产车间的状态，一边改变优先顺位一边执行对策。
[0079]
另外，虽然对第1状态是生产装置的生产状态且第2状态是生产资源的状态的例子进行了说明，但不限于此。例如，也可以是，第1状态是生产装置的生产状态，第2状态是与第1状态不同的生产装置的生产状态。此外，例如，也可以是，第1状态是生产资源的状态，第2状态是与第1状态不同的生产资源的状态。例如，在图4中，示出了并行地进行mtbf周期和mttr周期的例子，但也可以并行地进行多个mtbf周期，也可以并行地进行多个mttr周期。另外，并行地进行mtbf周期和mttr周期且对第1对策和第2对策进行调停的情况下，对策调停部40也可以相比于第2对策优先地决定第1对策，特别在下述说明的问题度中没有差异的情况下，通过优先第1对策，能够维持生产装置的运转。所谓在此所说的在问题度中没有差异，包括为相同的问题度和问题度的差异在给定差异以内。
[0080]
接下来，使用图5至图12对状态监视部20、对策决定部30、对策调停部40、指示输出部50、效果判定部60以及更新部70的详细情况进行说明。
[0081]
首先，使用图5对状态监视部20的详细情况进行说明。
[0082]
图5是示出实施方式涉及的状态监视部20的动作的一个例子的流程图。图5示出ooda环中的问题发现(observe)的处理。
[0083]
首先，状态监视部20获取监视数据(步骤s1 1)。具体地，第1状态监视部21获取与生产装置的生产状态有关的监视数据，第2状态监视部22获取与生产资源的状态有关的监视数据。
[0084]
接下来，状态监视部20读入学习模型(步骤s12)。具体地，第1状态监视部21读入学习模型23，第2状态监视部22读入学习模型24。
[0085]
学习模型23是用于检测与生产装置的生产状态对应地在生产车间中产生的第1给
定状态的学习模型，与对应于生产装置的生产状态的检测阈值建立了关联。例如，对学习模型23进行了学习，以使得通过输入获取到的监视数据，输出获取到的监视数据所表示的第1给定状态(例如，生产率，品质或不良损耗等)，第1给定状态对应于与在生产装置中发生的生产损耗信息、在生产装置中生产的生产物的生产量信息、以及在生产装置中生产的生产物的良否信息中的至少一者有关的生产指标。在此，举出具体例来对学习模型23的学习方法(更新方法)进行说明。
[0086]
例如，设为基于对应于与学习模型23建立了关联的生产率的检测阈值而检测到生产率下降了，并输出提高生产率的对策。设为由此生产率上升而品质下降，即对生产率有效果，对于品质却恶化了。例如，作为学习的方针而设定为重视品质的情况下，基于上述效果进行学习，将对应于生产率的检测阈值放宽松(变得难以检测到生产率的下降)。由此，学习到取得了生产率与品质的平衡的检测阈值。
[0087]
学习模型24是用于检测与生产资源的状态对应地在生产车间中产生的第2给定状态的学习模型，与对应于生产资源的状态的检测阈值建立了关联。例如，对学习模型24进行了学习，以使得通过输入获取到的监视数据，输出获取到的监视数据所表示的第2给定状态(例如，生产装置或者设备要素的劣化或作业者的作业的失误等)，第2给定状态与生产资源所包括的生产装置的运转状态有关的运转指标、或与生产资源所包括的作业者实施的作业有关的作业指标对应。在此，举出具体例来对学习模型24的学习方法(更新方法)进行说明。
[0088]
例如，设为基于对应于与学习模型24建立了关联的吸嘴的流量的检测阈值而检测到吸嘴的流量下降了，并输出了在1周期间以内对吸嘴进行维护这样的对策。例如，设为在输出对策之后且进行维护之前(1周期间经过之前)吸附错误率恶化，未获得输出的对策的效果。在该情况下，可能吸嘴的流量的下降的检测过迟，因而基于上述效果进行学习，以使得将与吸嘴的流量对应的检测阈值设得严格(即，变得容易较早地检测到吸嘴的流量的下降)。由此，能对检测阈值进行学习以使得能够在最佳的时期进行维护。另外，与吸嘴的流量对应的检测阈值是一个例子，除此以外，即便对给料器的输送带停止位置的偏离、吸嘴吸附的部件的吸附位置偏离、或基板的输送位置偏离等设定检测阈值，也能够应用上述的学习。
[0089]
接下来，状态监视部20判定在第1给定状态或第2给定状态中是否检测到问题(步骤s13)。例如，第1状态监视部21判定是否检测到生产率下降了，品质下降了、或不良损耗变多了等。例如，第2状态监视部22判定是否检测到生产装置劣化了、设备要素劣化了、或在作业者的作业中有失误等。
[0090]
在未检测到问题的情况下(步骤s13中的是)，到检测到问题为止重复从步骤s11起的处理。
[0091]
在检测到问题的情况下(步骤s13中的是)，进行针对检测到的问题的对策方针的决定。
[0092]
接下来，使用图6对对策决定部30的详细情况进行说明。
[0093]
图6是示出实施方式涉及的对策决定部30的动作的一个例子的流程图。图6示出ooda环中的对策方针的决定(orient)的处理。
[0094]
对策决定部30针对由状态监视部20检测到的问题，对有关联的生产资源(例如可能成为原因的生产资源)进行分析(步骤s21)。例如，在由第1状态监视部21在安装装置的安装工艺中检测到生产率下降了这样的问题的情况下，分析为可能成为该问题的原因的生产
资源为基板、部件、作业者、头、吸嘴以及给料器(参照图3)。此外，例如，在由第2状态监视部22检测到吸嘴的劣化这样的问题的情况下，分析为可能成为该问题的原因的生产资源为吸嘴。
[0095]
接下来，对策决定部30读入学习模型(步骤s22)。具体地，第1对策决定部31读入学习模型33，第2对策决定部32读入学习模型34。
[0096]
学习模型33是用于决定与生产装置的生产状态对应的第1对策的学习模型，具体地，是用于对用于决定针对第1对策的优先顺位的优先度进行更新的学习模型。例如，对学习模型33进行了学习，以使得通过输入检测到的问题来将检测到的问题的对策作为候选而输出。在针对检测到的问题输出了多个候选的情况下，与多个候选对应地提取多个对策。对于学习模型33的学习方法将后述。
[0097]
学习模型34是用于决定与生产资源的状态对应的第2对策的学习模型，具体地，是用于对用于决定针对第2对策的优先顺位的优先度进行更新的学习模型。例如，对学习模型34进行了学习，以使得通过输入检测到的问题来将检测到的问题的对策作为候选而输出。在针对检测到的问题输出了多个候选的情况下，与多个候选对应地提取多个对策。对于学习模型34的学习方法将后述。
[0098]
接下来，对策决定部30对用于决定多个对策各自的优先顺位的优先度进行分析(步骤s23)。例如，学习模型33以及34在将检测到的问题的对策作为候选而输出时，对对策的优先度建立对应而输出。由此，对策决定部30能够把握各对策的优先度。
[0099]
接下来，对策决定部30制作对策候选列表(步骤s24)。使用图7来对对策候选列表进行说明。
[0100]
图7是示出实施方式涉及的对策候选列表的一个例子的表。
[0101]
例如，设为作为第1给定状态(例如，生产率、品质或不良损耗等)的问题而检测到由吸嘴对部件的吸附错误率的恶化这样的问题。在该情况下，从学习模型33中输出吸附位置示教、给料器更换以及吸嘴更换之类的对策候选，此外作为各对策候选的优先度而输出优先概率。由此，对策决定部30能够制作图7所示的那样的对策候选列表。在图7所示的对策候选列表中，作为对策候选，吸附位置示教成为优先概率60％，在针对吸附错误率的恶化这样的问题的对策候选之中优先度成为最高。另外，在有优先概率同等的对策候选的情况下，也可以通过过去的实绩(对策成功次数、优先概率的推移等)来决定。
[0102]
回到图6中的说明，接下来，对策决定部30将制作的对策候选列表中的优先度最高的对策候选作为针对检测到的问题的对策注册于优先对策列表(步骤s25)。例如，在制作了图7所示的对策候选列表的情况下，针对吸附错误率的恶化这样的问题，向优先对策列表注册吸附位置示教这样的对策。例如，与检测到吸附错误率的恶化这样的问题时的生产车间的状态对应地提取的多个对策成为吸附位置示教、给料器更换以及吸嘴更换。对策决定部30向优先对策列表注册吸附位置示教这样的对策是指，基于该多个对策各自的优先顺位(优先度)，决定出吸附位置示教作为该从多个对策之中决定执行的第1优先指示。
[0103]
另外，每隔给定的时间间隔重复进行监视数据的获取，可能检测到各种问题。例如，有时在针对1个问题的对策完成之前检测到另外的问题。例如，有检测到多个针对第1给定状态(例如，生产率、品质或不良损耗等)的问题的情况，还有检测到多个针对第2给定状态(例如，生产装置或者设备要素的劣化、或作业者的作业的失误等)的问题的情况。如此，
每当检测到问题时制作该问题的对策候选列表，将每个对策候选列表的优先度最高的对策追加到优先对策列表。在此，在图8中示出优先对策列表的一个例子。
[0104]
图8是示出实施方式涉及的优先对策列表的一个例子的表。
[0105]
如图8所示，得知作为针对第1给定状态的问题，针对上述的吸附错误率的恶化这样的问题向优先对策列表注册了吸附位置示教这样的对策。此外，得知作为针对第2给定状态的问题，针对给料器的滑动不良这样的问题向优先对策列表注册了清扫这样的对策。此外，得知作为针对第2给定状态的问题，针对传送带的摩损这样的问题向优先对策列表注册了更换这样的对策。此外，在针对第1给定状态以及第2给定状态的问题中，作为表示该问题的重要程度的指标而预先设定了问题度。例如，吸附错误率的恶化这样的问题可以说是检测到该问题时的第1状态(生产装置的生产状态)的问题，因而对吸附错误率的恶化这样的问题设定的问题度可以说是对检测到该问题时的第1状态设定的问题度。此外，例如，给料器的滑动不良这样的问题可以说是检测到该问题时的第2状态(生产资源的状态)的问题，因而对给料器的滑动不良这样的问题设定的问题度可以说是对检测到该问题时的第2状态设定的问题度。
[0106]
接下来，使用图9对对策调停部40的详细情况进行说明。
[0107]
图9是示出实施方式涉及的对策调停部40的动作的一个例子的流程图。图9示出ooda环中的调停(decide)的处理。
[0108]
首先，对策调停部40读入优先对策列表(步骤s31)，并选择优先顺位(即问题度)高的对策(步骤s32)。例如，读入的优先对策列表为图8所示的列表情况下，对策调停部40作为优先顺位高的对策而选择吸附位置示教。
[0109]
接下来，对策调停部40从资源数据库41读入资源数据(资源管理表格)(步骤s33)。使用图10来对资源管理表格进行说明。
[0110]
图10是示出实施方式涉及的资源管理表格的一个例子的表。
[0111]
例如，在资源管理表格中，对各生产资源的有无进行管理，具体地，对各生产资源当前是否正在进行某种对策、当前是否正在针对各生产资源进行某种对策进行管理。在图10中，通过锁定的打开以及关闭示出了生产资源的有无。在图10所示的资源管理表格中，作为生产资源，对头、吸嘴、给料器和作业者a以及b的有无进行管理。关于头以及给料器，当前正在进行某种对策，锁定成为打开。关于吸嘴，当前未进行任何对策，因而锁定成为关闭。关于作业者a以及b，当前未进行任何对策，因而锁定成为关闭。在此所说的锁定也可以包括现实空间或者假想空间中的任一方或两方。例如，针对资源被锁定的给料器，到锁定被关闭为止禁止从生产装置拆卸是指现实空间中的锁定。此外，在进行生产计划的制作或更新时，禁止使用资源被锁定的给料器是指假想空间中的锁定。
[0112]
回到图9中的说明，接下来，对策调停部40针对选择的对策，判定生产资源是否被锁定(步骤s34)。例如，设为对策调停部40选择了吸附位置示教。此外，例如，吸附位置示教设为作业者a进行的对策。在该情况下，对策调停部40确认读入的资源管理表格中的作业者a的锁定的状态。
[0113]
在针对选择的对策的生产资源被锁定的情况下(步骤s34中的是)，对策调停部40选择优先顺位次高的对策(步骤s35)，再次进行从步骤s33起的处理。
[0114]
在针对选择的对策的生产资源未被锁定的情况下(步骤s34中的否)，对策调停部
40将针对选择的对策的生产资源锁定(步骤s36)。
[0115]
然后，判定针对优先对策列表所包括的所有对策的生产资源是否被锁定(步骤s37)。在针对所有对策的生产资源均未被锁定的情况下(步骤s37中的否)，将本次选择的对策除外，并再次进行从步骤s32的处理。在针对所有对策的生产资源均被锁定的情况下(步骤s37中的是)，针对优先对策列表中的生产资源未被锁定的对策之中的、选择的优先顺位高的对策进行对策执行。
[0116]
接下来，使用图11对指示输出部50、效果判定部60以及更新部70的详细情况进行说明。
[0117]
图11是示出实施方式涉及的指示输出部50、效果判定部60以及更新部70的动作的一个例子的流程图。图11示出执行ooda环中的对策执行(action)以及执行对策之后的处理。另外，以下，针对吸附错误率的恶化这样的问题，将由对策调停部40选择的对策为吸附位置示教且被锁定的生产资源为作业者a的情况称为具体例1的情况，针对给料器的滑动不良这样的问题，将由对策调停部40选择的对策为清扫且被锁定的生产资源为给料器以及作业者b的情况称为具体例2的情况。
[0118]
首先，指示输出部50针对由对策调停部40锁定的生产资源执行对策(步骤s41)。例如，在具体例1的情况下，指示输出部50输出使作业者a实施吸附位置示教的第1对策(例如第1优先指示)。例如，在具体例2的情况下，指示输出部50输出使作业者b实施给料器的清扫的第2对策(例如第1优先指示)。如此，输出对策相应的指示并执行指示。另外，指示的执行也可以由作业者等手动地进行，也可以由生产装置等自动地进行。
[0119]
接下来，效果判定部60获取监视数据(步骤s42)。具体地，效果判定部60获取与生产装置的生产状态有关的监视数据或与生产资源的状态有关的监视数据。效果判定部60获取监视数据是为了确认由于执行了与对策相应的指示而引起的生产车间的状态的变化，即为了判定与执行的对策相应的指示的效果。例如，在具体例1的情况下，效果判定部60获取针对与吸附有关的安装工艺的结果的监视数据。即，效果判定部60将与监视对象的吸嘴关联的损耗信息作为监视数据，并监视其倾向。例如，在具体例2的情况下，效果判定部60获取针对给料器的状态的监视数据。即，效果判定部60将与监视对象的给料器关联的损耗信息作为监视数据，并监视其倾向。例如，效果判定部60与状态监视部20同样地使用学习模型23或24来检测第1给定状态或第2给定状态。
[0120]
接下来，效果判定部60判定是否在第1给定状态或第2给定状态中检测到问题(步骤s43)。在检测到问题的情况下，能够判定出没有与执行的对策相应的指示的效果、或与执行的对策相应的指示的效果未被表现出，在未检测到问题的情况下，能够判定为有与执行的对策相应的指示的效果。
[0121]
在未检测到问题的情况下(步骤s43中的否)，更新部70基于判定出的效果来更新学习模型33或34(步骤s44)。例如，在具体例1的情况下，在未检测到问题的情况下，更新部70判断为吸附位置示教对问题有效，并更新学习模型33以使得吸附位置示教的优先度变高。例如，在具体例2的情况下，在未检测到问题的情况下，更新部70判断为清扫对问题是有效，并更新学习模型34以使得清扫的优先度变高。
[0122]
接下来，由于本次的指示完成了，因而效果判定部60将执行本次的指示时锁定的生产资源的锁定解除(步骤s45)。例如，在具体例1的情况下，将被锁定的作业者a的锁定解
除。例如，在具体例2的情况下，将被锁定的作业者b以及给料器的锁定解除。
[0123]
接下来，效果判定部60从优先对策列表中删除由本次的指示执行的对策(步骤s46)。例如，在具体例1的情况下，从优先对策列表中删除吸附位置示教。例如，在具体例2的情况下，从优先对策列表中删除清扫。
[0124]
然后，效果判定部60删除针对未被本次的指示检测到的问题的对策候选列表(步骤s47)。例如，在具体例1的情况下，吸附错误率的恶化这样的问题未被检测到，不需要该问题的对策，因而删除图7所示的对策候选列表。删除对策候选列表是指，在效果判定部60判定为由于执行了第1优先指示(吸附位置示教的指示)，从而相对于执行吸附位置示教的指示之前的状态(吸附错误率)在执行吸附位置示教的指示之后的吸附错误率中有给定以上的改善倾向的情况下，指示输出部50不输出与对应于吸附位置示教的指示的吸附错误率关联地提取的、执行前的第2优先指示(给料器更换或吸嘴更换的指示)。此外，除执行了对策的问题以外，效果判定部60还可以对优先对策列表中提示的问题是否持续进行判定。除执行了对策的问题以外，效果判定部60还可以删除针对未检测到问题的问题的优先对策列表。根据检测到的问题，具有关联性，能够针对这样的问题执行高效的对策。
[0125]
另一方面，在检测到问题的情况下(步骤s43中的是)，效果判定部60判定是否超时(步骤s48)。换言之，效果判定部60判定是否是不能在给定时间内判定出效果的状态。有时从执行指示起到表现出效果为止需要某种程度的时间，因而进行步骤s48中的处理。关于给定期间，例如按照每个指示对获取效果所需要的时间进行设定。此外，也可以是，如追加于生产计划、维护计划的对策那样，关于不即时地进行的指示，通过制作进行该指示的计划，从而在将生产资源的锁定解除且执行计划之后进行效果判定。
[0126]
在未超时的情况下(步骤s48中的否)，未检测到问题，或者到超时为止，重复步骤s42、步骤s43以及步骤s48中的处理。
[0127]
在超时的情况下(步骤s48中的是)，更新部70基于判定出的效果来更新学习模型33或34(步骤s49)。例如，在具体例1的情况下，在检测到问题而超时的情况下，更新部70判断为吸附位置示教对问题没有效果，并更新学习模型33以使得吸附位置示教的优先度变低。例如，在具体例2的情况下，在检测到问题而超时的情况下，更新部70判断为清扫对问题有效果，更新学习模型34以使得清扫的优先度变低。此外，在虽然检测到问题但在监视数据中有倾向的改善(有给定以下的改善倾向)的情况下，更新部70更新学习模型34以使得优先度的下降度程度变小。
[0128]
接下来，由于本次的指示完成了，因而效果判定部60将执行本次的指示时被锁定的生产资源的锁定解除(步骤s50)。例如，在具体例1的情况下，将被锁定的作业者a的锁定解除。例如，在具体例2的情况下，将被锁定的作业者b以及给料器的锁定解除。
[0129]
接下来，效果判定部60从优先对策列表中删除由本次的指示执行的对策(步骤s51)。例如，在具体例1的情况下，从优先对策列表中删除吸附位置示教。例如，在具体例2的情况下，从优先对策列表中删除清扫。
[0130]
接下来，效果判定部60对针对即便本次的指示被执行也会被检测到的问题的对策候选列表进行更新(步骤s52)。在此，使用图12对具体例1的情况下的对策候选列表的更新进行说明。
[0131]
图12是示出实施方式涉及的更新后的对策候选列表的一个例子的表。
[0132]
例如，在即便吸附位置示教的指示被执行也能检测到到吸附错误率的恶化这样的问题的情况下，如图12所示，从对策候选列表中作为对策候选而删除吸附位置示教。此外，从制作图7所示的对策候选列表起经过了时间，在此期间在生产车间中持续进行生产，因而给料器以及吸嘴的状态变化，随之，给料器更换以及吸嘴更换的优先度也可能变化。因此，效果判定部60也可以进行优先度的分析，并更新对策候选列表中的优先度。例如，得知在图7所示的对策候选列表中，给料器更换与吸嘴更换的优先度(优先概率)的比率为3：1，但在图12所示的对策候选列表中变化为2：3。
[0133]
回到图11中的说明，效果判定部60将制作的对策候选列表中的优先度最高的对策候选作为针对检测到的问题的对策注册于优先对策列表(步骤s53)。例如，在制作了图12所示的对策候选列表的情况下，针对吸附错误率的恶化这样的问题，向优先对策列表注册吸嘴更换这样的对策。即，针对在进行吸附位置示教之后还持续的吸附错误率的恶化这样的问题，可以输出吸嘴更换的指示。
[0134]
这意味着，由于到效果判定部60判定出被执行的第1优先指示(吸附位置示教)的效果为止，不执行步骤s50以后的动作，因而指示输出部50不输出多个对策(吸附位置示教、给料器更换以及吸嘴更换)之中决定出的、优先顺位在吸附位置示教的指示以后的第2优先指示(给料器更换或吸嘴更换)。这是为了在判定出吸附位置示教没有效果之后，输出吸嘴更换的指示。
[0135]
此外，这意味着，在效果判定部60判定为通过执行了第1优先指示(吸附位置示教)，从而相对于执行吸附位置示教之前的状态(吸附错误率)，在执行吸附位置示教之后的吸附错误率中没有给定以上的改善倾向的情况下，对策决定部30基于将吸附位置示教除外的多个对策(给料器更换以及吸嘴更换)各自的优先顺位，决定执行的第2优先指示(吸嘴更换)，指示输出部50输出吸嘴更换的指示。这是为了输出优先顺位最高的吸附位置示教以后的优先顺位的吸嘴更换的指示。
[0136]
此外，这意味着，在效果判定部60不能在给定期间内判定出效果的情况下，对策决定部30基于将第1优先指示(吸附位置示教)除外的多个对策(给料器更换的指示以及吸嘴更换)各自的优先顺位，决定执行的第2优先指示(吸嘴更换)，并且指示输出部50输出吸嘴更换的指示。这是为了在超时之后，输出将吸附位置示教除外的多个对策之中优先顺位高的吸嘴更换的指示。
[0137]
另外，有时在步骤s13中，由状态监视部20检测到问题，在从针对该问题的对策候选列表之中的优先度高的对策被注册于优先对策列表之后，注册的对策的优先顺位低、针对注册的对策的生产资源已被锁定，因而注册的对策不能顺利得以执行的情况。在这样的情况下，有时通过针对先执行的其他问题的对策，从而解决了与未执行的对策对应的问题。在该情况下，也可以在执行注册的对策之前就将其从优先对策列表中删除，此外，对策候选列表也被删除。
[0138]
如以上说明的那样，能够通过执行对策前后的生产车间的状态是否变化了、在变化了的情况下是如何变化的等来判定出对策的效果。在生产车间中的问题本身变化了的情况下，对策的效果也变化，因而能够基于判定出的效果，将第1条件以及第2条件更新为最佳的条件。因此，能够与问题本身的变化对应地输出最佳的作业指示。
[0139]
(其他实施方式)
[0140]
以上，基于实施方式对本公开的生产车间管理系统1进行了说明，但本公开不限定于上述实施方式。只要不脱离本公开的主旨，则将本领域技术人员想到的各种变形实施于本实施方式后的方式、以及将不同的实施方式中的构成要素组合而构建的方式也包括于本公开的范围内。
[0141]
例如，在上述实施方式中，对生产车间管理系统1具备学习模型23、34、33以及34的例子进行了说明，但也可以不具备学习模型23、34、33以及34。
[0142]
例如，在上述实施方式中，对第1状态为生产装置的生产状态且第2状态为生产资源的状态的例子进行了说明，但不限于此。例如，只要第1状态以及第2状态是生产车间中的不同的状态，则不特别限定。
[0143]
例如，在上述实施方式中，对生产车间管理系统1具备获取部10、状态监视部20、对策决定部30、对策调停部40、指示输出部50、效果判定部60以及更新部70的例子进行了说明，但生产装置也可以具备它们中的一部分。例如，生产装置也可以具备获取部10和状态监视部20以及对策决定部30。
[0144]
例如，与对策相应的指示也可以由多个指示构成。此外，与对策相应的指示也可以输出到多个生产装置、多个作业者所持有的便携式终端。
[0145]
例如，本公开不仅能够作为生产车间管理系统1来实现，还能够作为包括构成生产车间管理系统1的各构成要素进行的步骤(处理)的作业对策决定方法来实现。
[0146]
图13是示出其他实施方式涉及的作业对策决定方法的一个例子的流程图。
[0147]
作业对策决定方法是管理具备对生产物进行生产的生产装置的生产车间的状态的生产车间管理系统中的作业对策决定方法，如图13所示，包括：监视上述状态，基于用于检测上述状态之中的给定状态的第1条件来检测给定状态(步骤s1)，基于用于决定与给定状态对应的对策的第2条件来决定执行的对策(步骤s2)，基于执行决定出的对策前后的上述状态来判定执行的对策的效果(步骤s3)，基于判定出的效果来更新第1条件以及第2条件(步骤s4)。
[0148]
例如，作业对策决定方法中的步骤也可以由计算机(计算机系统)执行。而且，本公开能够作为用于使计算机执行作业对策决定方法所包括的步骤的程序来实现。进一步地，本公开能够实现为作为记录有该程序的cd-rom等的非瞬时性的计算机可读的记录介质。
[0149]
例如，在本公开由程序(软件)实现的情况下，利用计算机的cpu、存储器以及输入输出电路等硬件资源执行程序，由此来执行各步骤。即，cpu从存储器或输入输出电路等获取数据并进行运算、将运算结果输出到存储器或输入输出电路等，由此来执行各步骤。
[0150]
此外，上述实施方式的生产车间管理系统1所包括的各构成要素也可以作为专用或通用的电路来实现。
[0151]
此外，上述实施方式的生产车间管理系统1所包括的各构成要素也可以实现为作为集成电路(ic：integrated circuit，集成电路)的lsi(large scale integration，大规模集成电路)。
[0152]
此外，集成电路不限于lsi，也可以由专用电路或通用处理器实现。也可以利用可编程的fpga(field programmable gate array，现场可编程门阵列)或lsi内部的电路单元的连接以及设定可重构的可重构的处理器。
[0153]
进一步地，若通过半导体技术的进步或派生的其他技术置换lsi的集成电路化的
技术出现，则当然也可以使用该技术来进行生产车间管理系统1所包括的各构成要素的集成电路化。
[0154]
除此以外，针对实施方式实施本领域技术人员想到的各种变形而得到的方式、通过在不脱离本公开的主旨的范围内将各实施方式中的构成要素以及功能任意地组合而实现的方式也包括于本公开。
[0155]
产业上的可利用性
[0156]
本公开例如能够利用于生产车间的管理。
[0157]-符号说明-[0158]
1 生产车间管理系统
[0159]
2 通信网络
[0160]
4 安装生产线
[0161]
5 管理装置
[0162]
10 获取部
[0163]
20 状态监视部
[0164]
21 第1状态监视部
[0165]
22 第2状态监视部
[0166]
23、24、33、34 学习模型
[0167]
30 对策决定部
[0168]
31 第1对策决定部
[0169]
32 第2对策决定部
[0170]
40 对策调停部
[0171]
41 资源数据库
[0172]
50 指示输出部
[0173]
60 效果判定部
[0174]
70 更新部
[0175]
m1 基板供给装置
[0176]
m2 基板接收装置
[0177]
m3 印刷装置
[0178]
m4、m5 安装装置
[0179]
m6 回流焊装置
[0180]
m7 基板回收装置。

技术特征：
1.一种生产车间管理系统，是管理生产车间的状态的生产车间管理系统，所述生产车间具备对生产物进行生产的生产装置，所述生产车间管理系统具备：状态监视部，监视所述状态，并基于用于检测所述状态之中的给定状态的第1条件，检测所述给定状态；对策决定部，基于用于决定与所述给定状态对应的对策的第2条件，决定执行的所述对策；效果判定部，基于执行决定出的所述对策前后的所述状态，判定被执行的所述对策的效果；和更新部，基于判定出的所述效果来更新所述第1条件以及所述第2条件。2.根据权利要求1所述的生产车间管理系统，其中，所述对策为多个，所述第2条件包括按照多个所述对策中的每个对策设定的优先度，所述对策决定部基于与所述给定状态对应地提取的多个所述对策各自的所述优先度，从多个所述对策之中决定要输出的所述对策。3.根据权利要求2所述的生产车间管理系统，其中，所述第1条件是与对应于所述给定状态的检测阈值建立了关联的第1学习模型，所述第2条件是与对应于所述给定状态的多个所述对策以及所述优先度建立了关联的第2学习模型。4.根据权利要求3所述的生产车间管理系统，其中，与所述给定状态对应的检测阈值包括与所述生产装置具备的吸嘴的流量对应的检测阈值、与所述生产装置具备的给料器的输送带停止位置的偏离对应的检测阈值、与吸嘴吸附的部件的吸附位置偏离对应的检测阈值、或与基板的输送位置偏离对应的检测阈值中的任一者。5.根据权利要求1至4中的任一项所述的生产车间管理系统，其中，所述对策决定部对在所述生产车间中获取到的所述生产装置的运转信息、在所述生产车间中进行作业的作业者信息、以及用于所述生产物的材料信息进行分析，以决定与所述给定状态对应的所述对策。6.一种作业对策决定方法，是管理生产车间的状态的生产车间管理系统中的作业对策决定方法，所述生产车间具备对生产物进行生产的生产装置，所述作业对策决定方法包括：监视所述状态，并基于用于检测所述状态之中的给定状态的第1条件，检测所述给定状态；基于用于决定与所述给定状态对应的对策的第2条件，决定执行的所述对策；基于执行决定出的所述对策前后的所述状态，判定被执行的所述对策的效果；和基于判定出的所述效果来更新所述第1条件以及所述第2条件。7.一种使计算机执行权利要求6所述的作业对策决定方法的作业对策决定程序。

技术总结
生产车间管理系统(1)是管理生产车间的状态的系统，生产车间具备对生产物进行生产的生产装置，具备：状态监视部(20)，监视上述状态，基于用于检测上述状态之中的给定状态的第1条件，检测给定状态；对策决定部(30)，基于用于决定与给定状态对应的对策的第2条件，决定执行的对策；效果判定部(60)，基于执行决定出的对策前后的上述状态，判定执行的对策的效果；和更新部(70)，基于判定出的效果来更新第1条件以及第2条件。以及第2条件。以及第2条件。


技术研发人员：马渡道明 粟田义明 石本宪一郎 末继宪 永冶利彦 竹原裕起
受保护的技术使用者：松下知识产权经营株式会社
技术研发日：2021.12.21
技术公布日：2023/9/7