YDC SONARを導入しようと考えた理由を教えてください。

近年、製造工程において製造履歴や品質データ、プロセスデータ、装置データなど、さまざまな生産情報が得られるようになりました。当社においても、YDC SONARを導入する以前からそれらの情報をまとめて、品質管理に役立てるための取り組みを実践してきました。しかし、これまでは情報を個別に分析をしているだけで、有機的に結びつけて活用する段階にまでは至っていませんでした。

また、これは直接的な導入の要因とは言えないのですが、中国のプリント基板工場を見学した際、膨大な生産情報を手作業で管理しているのにも関わらず、人海戦術で迅速に処理しているのを目のあたりにしました。当社でも人海戦術以外の方法で生産情報をより迅速に処理できる仕組みを取り入れなければ、彼らに勝てなくなってしまうと感じました。

そのような状況下で、いくつかの製品の導入を検討してきたのですが、YDC SONAR以外に当社の要望に合うソリューションは見つかりませんでした。

YDC SONARのどのようなところが要望にあったのでしょうか。

YDC SONARを選択したのには、3つのポイントがあります。

(1)異なるデータベースを簡単に連結
YDC SONARでは、装置データを含む多彩なデータフォーマットのデータベースを容易に連結でき、表現力豊かなグラフ化機能も網羅されています。それを活用すれば、これまで見つけることができなかった潜在的な不良や、その不良を見つけるために手間と時間を費やしていた分析を、迅速かつ的確に実行できると考えました。

(2)プリント基板／部品実装ラインと相性が良い
YDC SONARは半導体や液晶工場における導入実績が豊富で、プリント基板の製造ラインや部品実装ラインにおける情報の分析や管理にも適していると考えました。

(3)コンカレントエンジニアリングの推進
経験や勘ではなく、不良の要因を客観的なデータで示すことで、開発部門や設計部門の理解も深まり、コンカレントエンジニアリングを加速させることができると期待しました。

プリント基板の製造ラインへYDC SONARを導入した背景を教えてください。

YDC SONARを導入することで、そのような状況がどのように改善されたのでしょうか。

たとえば、AOIからの品質情報とさまざまな生産管理情報とをYDC SONAR上で結びつけることで、慢性的に発生していたパターン欠損不良の情報を分析し、短時間で要因を突き止めることができました。

分析の内容について、詳しく教えていただけますか。

まず、AOIのデータベースから「パターン欠損不良」を抽出し、不良が発生している座標と件数を3Dマップ化しました。そうすると、プリント基板裏面の特定の位置に不良が発生していることが顕著にわかりました。

導入に際して苦労した点などありましたでしょうか。

装置から得られるデータのフォーマットを把握して、それらをどうマージするのか、そしてどう分析すればいいのか、導入当初はイメージできていない部分もありましたが、ワイ・ディ・シーにアドバイスをもらいながらテンプレートの設定をしていくうちに、自分たちでも直感的に設定や操作ができるようになってきています。

また、設定したテンプレートをほかの分析に横展開したり、既存のテンプレートを改編してほかの分析に利用したりすることもできるので、単に分析を行うということだけなく、ノウハウとして蓄積されていくというのも重要なポイントだと考えています。

今後の拡張予定などはありますか。

YDC SONARの導入検討時には、その効果を疑問視する声もありました。しかし、品質や生産性が向上するだけでなく、これまで見えなかったものが可視化されるという、だれでも直感的に理解できるわかりやすい成果が上がっていることで、積極的に利用したいという声も数多く挙がってくるようになりました。

プリント基板の製造ラインや実装ラインにおける活用範囲を広げていくのはもちろんですが、将来的にはほかの精密機器の製造にも活用し、生産現場の可視化を進めていきたいと考えています。

ワイ・ディ・シーへの期待などあればお聞かせください。

日本の製造業が元気を取り戻すために、YDC SONARのようなツールの導入は効果が大きいと思います。そのために、ぜひワイ・ディ・シーには普及を図ってもらいたいと思いますが、YDC SONARの導入イメージや導入後の効果というのは、実際に自分の目で確かめないとわかりづらい部分もあるかもしれません。当社での導入例を見たいという企業があれば、できる限り対応したいと思いますので、ワイ・ディ・シーへ声をかけていただければと思います。