JP6973544B2 - Status determination device, status determination method, and status determination program - Google Patents
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Description
本開示は、状態判定装置、状態判定方法、及び状態判定プログラムに関する。 The present disclosure relates to a state determination device, a state determination method, and a state determination program.
従来、作業機械においてオペレータに故障個所を特定するための有益な情報を提供する状態判定装置が知られている(例えば特許文献1参照)。 Conventionally, a state determination device that provides an operator with useful information for identifying a faulty part in a work machine has been known (see, for example, Patent Document 1).
加工装置において故障の発生が予測される場合、加工装置の状態が異常であると判定される。加工装置の状態が異常であると判定された場合、加工装置が停止され点検される。判定が誤りであった場合、加工装置の無駄な停止による機会損失が生じる。加工装置を無駄に停止させる頻度を低減できるように、加工装置の状態の判定精度の向上が求められる。 When the occurrence of a failure is predicted in the processing device, it is determined that the state of the processing device is abnormal. If it is determined that the condition of the processing equipment is abnormal, the processing equipment is stopped and inspected. If the judgment is incorrect, opportunity loss occurs due to unnecessary stoppage of the processing equipment. It is required to improve the accuracy of determining the state of the processing device so that the frequency of unnecessarily stopping the processing device can be reduced.
そこで、本開示の目的は、加工装置の状態の判定精度を向上できる状態判定装置、状態判定方法、及び状態判定プログラムを提案することにある。 Therefore, an object of the present disclosure is to propose a state determination device, a state determination method, and a state determination program capable of improving the state determination accuracy of the processing apparatus.
上記課題を解決する本開示の一実施形態は、以下の通りである。
[1]加工装置の状態を判定する制御部を備え、
前記制御部は、
前記加工装置の状態を表す複数のデータ項目それぞれの特徴量を取得し、
前記複数のデータ項目のうち前記加工装置が既知の故障モードで停止する原因となる原因データ項目に基づいて生成された、前記加工装置で正常に処理されたロット集団の特徴を表す単位空間において、前記原因データ項目の特徴量のマハラノビス距離を算出し、
前記マハラノビス距離が前記単位空間に基づいて設定される閾値以上である場合に前記加工装置の状態が既知モードに基づく異常状態であると判定した結果を出力する、状態判定装置。
[2]前記単位空間は、少なくとも、第1原因データ項目に基づいて生成された第1単位空間と、第2原因データ項目に基づいて生成された第2単位空間とを含み、
前記第1原因データ項目に含まれるデータ項目の少なくとも一部は、前記第2原因データ項目に含まれず、
前記第2原因データ項目に含まれるデータ項目の少なくとも一部は、前記第1原因データ項目に含まれず、
前記制御部は、
前記第1単位空間において算出した前記マハラノビス距離が第1閾値以上となった場合に前記加工装置が第1異常状態であると判定し、
前記第2単位空間において算出した前記マハラノビス距離が第2閾値以上となった場合に前記加工装置が第2異常状態であると判定する、上記[1]に記載の状態判定装置。
[3]前記制御部は、
前記加工装置の状態が前記既知モードに基づく異常状態であると判定しなかった場合に、前記複数のデータ項目に基づいて生成された単位空間において、前記複数のデータ項目の特徴量のマハラノビス距離を算出し、
前記マハラノビス距離が原因不明閾値以上となった場合に、前記マハラノビス距離に対して及ぼす影響の大きさを表すMD貢献度が所定値以上となるデータ項目を原因候補項目として決定し前記原因候補項目を出力する、上記[1]又は[2]に記載の状態判定装置。
[4]前記制御部は、
前記加工装置が過去の所定期間において稼働を開始してから停止するまでに前記加工装置が処理した複数のロットそれぞれについて得られた複数のデータ項目の特徴量を取得し、
前記複数のロットを、単位空間内ロットと単位空間外ロットとに区分し、
前記単位空間内ロットの特徴量に基づいて前記単位空間を生成し、
前記単位空間において前記単位空間外ロットの特徴量のマハラノビス距離を算出し、
前記閾値を、前記単位空間外ロットの特徴量のマハラノビス距離より大きい値に設定する、上記[1]から[3]までのいずれか一つに記載の状態判定装置。
[5]前記制御部は、前記単位空間において算出した前記単位空間外ロットの特徴量のマハラノビス距離と、前記単位空間において算出した前記単位空間内ロットの特徴量のマハラノビス距離との差が所定値以上となるように、前記単位空間内ロットと前記単位空間外ロットとを区分する、上記[4]に記載の状態判定装置。
[6]加工装置の状態を判定する状態判定装置が、前記加工装置の状態を表す複数のデータ項目それぞれの特徴量を取得するステップと、
前記状態判定装置が、前記複数のデータ項目のうち前記加工装置が既知の故障モードで停止する原因となる原因データ項目に基づいて生成された、前記加工装置で正常に処理されたロット集団の特徴を表す単位空間において、前記原因データ項目の特徴量のマハラノビス距離を算出するステップと、
前記状態判定装置が、前記マハラノビス距離が前記単位空間に基づいて設定される閾値以上である場合に前記加工装置の状態が既知モードに基づく異常状態であると判定した結果を出力するステップと
を含む状態判定方法。
[7]加工装置の状態を判定する状態判定装置のプロセッサに、
前記加工装置の状態を表す複数のデータ項目それぞれの特徴量を取得するステップと、
前記複数のデータ項目のうち前記加工装置が既知の故障モードで停止する原因となる原因データ項目に基づいて生成された、前記加工装置で正常に処理されたロット集団の特徴を表す単位空間において、前記原因データ項目の特徴量のマハラノビス距離を算出するステップと、
前記マハラノビス距離が前記単位空間に基づいて設定される閾値以上である場合に前記加工装置の状態が既知モードに基づく異常状態であると判定した結果を出力するステップと
を実行させる状態判定プログラム。
An embodiment of the present disclosure that solves the above problems is as follows.
[1] A control unit for determining the state of the processing apparatus is provided.
The control unit
The feature amount of each of the plurality of data items representing the state of the processing apparatus is acquired, and the feature amount is acquired.
In a unit space representing the characteristics of a lot group normally processed by the processing apparatus, which is generated based on the cause data item that causes the processing apparatus to stop in a known failure mode among the plurality of data items. Calculate the Mahalanobis distance of the feature amount of the cause data item,
A state determination device that outputs a result of determining that the state of the processing device is an abnormal state based on a known mode when the Mahalanobis distance is equal to or greater than a threshold value set based on the unit space.
[2] The unit space includes at least a first unit space generated based on the first cause data item and a second unit space generated based on the second cause data item.
At least a part of the data items included in the first cause data item is not included in the second cause data item.
At least a part of the data items included in the second cause data item is not included in the first cause data item.
The control unit
When the Mahalanobis distance calculated in the first unit space becomes equal to or greater than the first threshold value, it is determined that the processing apparatus is in the first abnormal state.
The state determination device according to the above [1], wherein when the Mahalanobis distance calculated in the second unit space becomes equal to or larger than the second threshold value, it is determined that the processing device is in the second abnormal state.
[3] The control unit is
When it is not determined that the state of the processing apparatus is an abnormal state based on the known mode, the Mahalanobis distance of the feature amount of the plurality of data items is calculated in the unit space generated based on the plurality of data items. Calculate and
When the Mahalanobis distance is equal to or greater than the cause unknown threshold value, a data item having an MD contribution degree indicating the magnitude of the influence on the Mahalanobis distance is determined as a cause candidate item and the cause candidate item is selected. The state determination device according to the above [1] or [2], which outputs the data.
[4] The control unit is
The feature quantities of a plurality of data items obtained for each of the plurality of lots processed by the processing apparatus from the start of operation to the stop of the operation in the past predetermined period are acquired.
The plurality of lots are divided into lots within the unit space and lots outside the unit space.
The unit space is generated based on the feature amount of the lot in the unit space, and the unit space is generated.
The Mahalanobis distance of the feature amount of the lot outside the unit space is calculated in the unit space.
The state determination device according to any one of the above [1] to [3], wherein the threshold value is set to a value larger than the Mahalanobis distance of the feature amount of the lot outside the unit space.
[5] In the control unit, the difference between the Mahalanobis distance of the feature amount of the lot outside the unit space calculated in the unit space and the Mahalanobis distance of the feature amount of the lot inside the unit space calculated in the unit space is a predetermined value. The state determination device according to the above [4], which separates the lot in the unit space and the lot outside the unit space so as described above.
[6] A step in which the state determination device for determining the state of the processing device acquires a feature amount of each of a plurality of data items representing the state of the processing device.
Characteristics of a lot group normally processed by the processing device, which is generated based on the cause data item that causes the processing device to stop in a known failure mode among the plurality of data items. In the unit space representing the above, the step of calculating the Mahalanobis distance of the feature amount of the cause data item and
The state determination device includes a step of outputting a result of determining that the state of the processing device is an abnormal state based on a known mode when the Mahalanobis distance is equal to or more than a threshold value set based on the unit space. Status judgment method.
[7] To the processor of the state determination device that determines the state of the processing device,
A step of acquiring the feature amount of each of a plurality of data items representing the state of the processing apparatus, and
In a unit space representing the characteristics of a lot group normally processed by the processing apparatus, which is generated based on the cause data item that causes the processing apparatus to stop in a known failure mode among the plurality of data items. The step of calculating the Mahalanobis distance of the feature amount of the cause data item and
A state determination program for executing a step of outputting a result of determining that the state of the processing apparatus is an abnormal state based on a known mode when the Mahalanobis distance is equal to or greater than a threshold value set based on the unit space.
本開示の一実施形態によれば、加工装置の状態の判定精度が向上され得る。 According to one embodiment of the present disclosure, the accuracy of determining the state of the processing apparatus can be improved.
(一実施形態に係る状態判定システム1の概要)
本開示の一実施形態に係る状態判定システム1(図1参照)又は状態判定装置50(図1参照)は、製品を製造する工場等に設置される加工装置10(図1又は図2参照)の状態を判定する。加工装置10は、製品を製造する少なくとも一部の工程において、受け入れた部材を加工し、加工製品として払い出す。
(Outline of the
The state determination system 1 (see FIG. 1) or the state determination device 50 (see FIG. 1) according to the embodiment of the present disclosure is a processing device 10 (see FIG. 1 or FIG. 2) installed in a factory or the like that manufactures a product. Judge the state of. The
加工装置10は、加工中に故障して停止することがある。この場合、加工中だった加工製品が不良品になる。不良品の発生は、工場の損失となる。また、加工装置10の復旧作業にかかる工数は、加工装置10の保全作業にかかる工数よりも多い。よって、加工装置10の加工中の故障は、工場の損失を増加させる。
The
本開示の一実施形態に係る状態判定システム1又は状態判定装置50は、加工装置10が加工中に故障する前に、故障する可能性を判定して加工装置10の停止又は保全作業を促す。このようにすることで、加工装置10に起因する損失が小さくされ得る。
The
以下、一実施形態に係る状態判定システム1及び状態判定装置50の構成例が説明される。
Hereinafter, a configuration example of the
(システムの構成例)
図1に示されるように、一実施形態に係る状態判定システム1は、状態判定装置50と、センサ60とを備える。センサ60は、加工装置10の状態に関する種々のデータを測定し出力する。
(System configuration example)
As shown in FIG. 1, the
状態判定装置50は、制御部51と、出力部53と、入力部54とを備える。制御部51は、状態判定装置50の種々の機能を実行するための制御及び処理能力を提供する。制御部51は、後述するように、加工装置10の状態が異常状態であるか判定する。
The
制御部51は、少なくとも1つのプロセッサを含んでよい。プロセッサは、制御部51の種々の機能を実現するプログラムを実行しうる。プロセッサは、単一の集積回路として実現されてよい。集積回路は、IC(Integrated Circuit)とも称される。プロセッサは、複数の通信可能に接続された集積回路及びディスクリート回路として実現されてよい。プロセッサは、他の種々の既知の技術に基づいて実現されてよい。
The
制御部51は、記憶部を備えてよい。記憶部は、磁気ディスク等の電磁記憶媒体を含んでよいし、半導体メモリ又は磁気メモリ等のメモリを含んでもよい。記憶部は、非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体を含んでよい。記憶部は、各種情報及び制御部51で実行されるプログラム等を格納する。記憶部は、制御部51のワークメモリとして機能してよい。記憶部の少なくとも一部は、制御部51とは別体として構成されてもよい。
The
制御部51は、センサ60から測定データを取得する。制御部51は、例えばRS485等の規格に基づいてセンサ60から測定データを取得してよい。制御部51は、例えばLAN(Local Area Network)等の通信インターフェースを介してセンサ60に接続されてよい。制御部51は、上述の例に限られず、種々の方式でセンサ60に接続されてよい。
The
出力部53は、制御部51から取得した情報を出力する。出力部53は、加工装置10のオペレータ又は保全担当者に情報を通知するように出力してよい。出力部53は、表示デバイスを備えてよい。表示デバイスは、例えば、液晶ディスプレイ、有機EL(Electroluminescence)ディスプレイ又は無機ELディスプレイ等を含んでよいが、これらに限られず、他のデバイスを含んでもよい。出力部53は、制御部51から取得した情報を、表示デバイスに文字又は画像等として表示し、情報を周囲に報知してよい。
The
出力部53は、LED(Light Emission Diode)又はハロゲンランプ等の光源を備えてよい。出力部53は、制御部51から取得した情報に基づいて光源を点灯又は点滅させることによって、周囲にいるオペレータ又は保全担当者等に情報を通知してよい。出力部53は、圧電ブザー若しくは電磁ブザー等のブザー、又は、所定の音声を発するスピーカ等を備えてよい。出力部53は、制御部51から取得した情報に基づいてブザーを鳴動させたりスピーカから音声を発生させたりすることによって、周囲にいるオペレータ又は保全担当者等に情報を通知してよい。
The
出力部53は、情報を加工装置10に出力してもよい。出力部53は、加工装置10と通信可能に接続されるように通信モジュールを備えてもよい。
The
入力部54は、状態判定装置50を管理するオペレータ又は保全担当者等による操作又は入力を受け付けるための入力デバイスを備える。入力デバイスは、例えば、キーボード又は物理キーを含んでもよいし、タッチパネル若しくはタッチセンサ又はマウス等のポインティングデバイスを含んでもよい。入力デバイスは、タッチパネル又はタッチセンサである場合、出力部53のディスプレイと一体に構成されてもよい。入力デバイスは、例えば、音声の入力を受け付けるマイク等を含んでもよい。入力部54は、入力デバイスとして、これらの例に限られず、他の種々のデバイスを含んでもよい。
The
(加工装置10の具体例:ワイヤーソー装置)
本実施形態において、加工装置10は、ワイヤーソー装置であると仮定する。ワイヤーソー装置としての加工装置10は、図2に示されるように、ワイヤー12を複数のローラ14間に並列かつ往復走行可能に張り渡したワイヤー群16を備える。加工装置10は、ワークWを保持し、ワイヤー群16に対しワークWを押し込む方向に移動させるワーク保持機構18を備える。加工装置10は、ワイヤー群16の、ワークWが押し込まれる領域にスラリーを供給する一対のノズル20を備える。加工装置10は、ワークWをワイヤー群16によって切断する。ワークWは、シリコン等のブロック(ブロック状に切り出された単結晶インゴット)であるとする。加工装置10は、ワークWを切断して得られるシリコン等のスライスドウェーハを加工製品として払い出す。
(Specific example of processing device 10: wire saw device)
In this embodiment, it is assumed that the
ワイヤー12は、一組のワイヤーリール38A及び38Bに巻き付けられている。ワイヤー12は、一方のワイヤーリール38Aから、ガイドローラ32及びローラ14等を経て他方のワイヤーリール38Bまで張られている。
The
ワイヤーリール38A及び38Bはそれぞれ、駆動モータ36によって回転する。駆動モータ36が駆動してワイヤーリール38A及び38Bを回転させることで、ワイヤー12は、一方のワイヤーリール38Aから繰り出され、ガイドローラ32及びローラ14等を経て他方のワイヤーリール38Bまで走行できる。ワイヤー12は、ダンサアーム33及びダンサローラ34等を含む張力付与手段を経て走行する。ワイヤー12が張力付与手段を経て走行することによって、ワイヤー12に張力が付与される。ワイヤー12は、タッチローラ35を経て走行する。タッチローラ35は、ワイヤーリール38A及び38Bから繰り出されたり、ワイヤーリール38A及び38Bに巻き取られたりする際に移動するワイヤー12の位置に追従する。
The
ワイヤー12は、複数のローラ14を跨って複数回にわたって螺旋状に巻回されている。螺旋状に巻回されたワイヤー12は、ローラ14間でローラ軸方向Xに直交する方向に並列に並ぶワイヤー群16を構成している。ローラ14は、鋼製円筒の周囲にポリウレタン樹脂が圧入され、その表面に一定のピッチで溝が切られた構成となっているとする。ワイヤー12がローラ14の表面に切られた溝にはめ込まれることによって、ワイヤー群16は、安定して走行できる。
The
ワイヤー12の走行方向は、駆動モータ36の回転方向によって制御される。ワイヤー12は、一方向に走行するように制御されることも、必要に応じて往復走行するように制御されることもできる。ワイヤー12に付与される張力の大きさは、適宜設定されてよい。ワイヤー12の走行速度は、適宜設定されてよい。
The traveling direction of the
ノズル20からワイヤー群16に供給されるスラリーは、スラリータンク40に貯蔵されており、スラリータンク40からスラリーを調温するスラリーチラー42を介してノズル20へと送り込まれる。
The slurry supplied from the
ワイヤーソー装置から払い出された加工製品としてのスライスドウェーハは、研磨等の工程で更に加工され、最終製品のウェーハとして出荷される。 The sliced wafer as a processed product discharged from the wire saw device is further processed in a process such as polishing and shipped as a final product wafer.
(状態判定装置50の構成例)
以下、状態判定装置50が加工装置10の状態が異常状態か判定するための構成例が説明される。以下の説明において、加工装置10は、ワイヤーソー装置であるとする。
(Configuration example of state determination device 50)
Hereinafter, a configuration example for the
<ワイヤーソー装置の異常状態について>
ワイヤーソー装置の異常状態は、ワイヤーソー装置がブロックの切断中に停止してしまう可能性がある程度高くなっている状態に対応する。ワイヤーソー装置は、ワイヤー12が断線して停止することがある。ワイヤーソー装置は、ワイヤー12が断線せずに停止することもある。
<Abnormal state of wire saw device>
The abnormal state of the wire saw device corresponds to a state in which there is a high possibility that the wire saw device will stop during cutting of the block. In the wire saw device, the
ワイヤーソー装置が停止に至る原因として、種々の要因が考えられる。既知の要因として例えば以下の要因が考えられる。例えば、スラリーの供給に異常が生じた場合に、ワイヤー12が断線しやすくなることがある。例えば、ワイヤー12の断線を検知するセンサにスラリーが付着することでワイヤーソー装置がワイヤー12の断線を誤検知して停止することがある。例えば、スラリータンク40のスラリーの量又は温度の異常によってワイヤーソー装置が停止することがある。一方で、既知の要因に当てはまらない未知の要因でワイヤーソー装置が停止することもある。
Various factors can be considered as the cause of the wire saw device stopping. For example, the following factors can be considered as known factors. For example, when an abnormality occurs in the supply of the slurry, the
状態判定装置50の制御部51は、ワイヤーソー装置から得られる種々のデータ項目の測定値を取得する。ワイヤーソー装置から得られるデータ項目は、例えば、スラリー流量、ワイヤーテンション、又は冷却水流量等を含む。ワイヤーソー装置から得られるデータ項目は、これらの例に限られず、他の種々の項目を含み得る。
The
ワイヤーソー装置は、1つのブロックを切断してスライスドウェーハにする処理を、1ロットの処理として実行する。制御部51は、各データ項目について、1ロットの処理の間に複数の測定値を取得できる。ワイヤーソー装置は、所定の時間をかけて1つのブロックを複数枚のスライスドウェーハに切断する。つまり、1ロットの処理に所定の時間がかかる。制御部51は、1ロットの処理の間に、例えば15秒毎に各データ項目の測定値を取得してよい。そうすると、制御部51は、1ロットの処理の間に、各データ項目について複数の測定値を取得できる。制御部51は、各ロットの処理中に取得された複数の測定値の平均値及び標準偏差を算出する。各ロットの複数の測定値の平均値及び標準偏差は、ロットの特徴量とも称される。各データ項目の測定値に基づいて算出されたロットの特徴量は、単に、各データ項目のロットの特徴量とも称される。
The wire saw device performs a process of cutting one block into a sliced wafer as a process of one lot. The
制御部51は、ワイヤーソー装置の各データ項目のロットの特徴量に基づいて、ワイヤーソー装置が停止する確率が低い状態であるか、ワイヤーソー装置が停止する可能性が高い状態であるか判定する。ワイヤーソー装置が停止する確率が低い状態は、正常状態とも称される。ワイヤーソー装置が停止する可能性が高い状態は、異常状態とも称される。
The
<MT法(マハラノビス−田口法)について>
ワイヤーソー装置の状態は、1ロットの処理を実行するたびに判定されてよい。ワイヤーソー装置の状態は、ワイヤーソー装置の1つのデータ項目だけに着目して判定されることがある。この場合、1つのデータ項目のロットの特徴量の分布が正規分布に従うという仮定の下で、ワイヤーソー装置でロットを処理した際に得られるロットの特徴量が異常値であるか判定され得る。あるロットの特徴量が異常値であると判定された場合、ワイヤーソー装置は、次のロットの処理中に停止する可能性が高くなっていると判定され得る。つまり、ワイヤーソー装置の状態は、異常状態であると判定され得る。
<About the MT method (Mahalanobis-Taguchi method)>
The state of the wire saw device may be determined each time the processing of one lot is executed. The state of the wire saw device may be determined by focusing on only one data item of the wire saw device. In this case, under the assumption that the distribution of the feature amount of the lot of one data item follows a normal distribution, it can be determined whether the feature amount of the lot obtained when the lot is processed by the wire saw device is an abnormal value. If it is determined that the feature amount of one lot is an abnormal value, it may be determined that the wire saw device is more likely to be stopped during the processing of the next lot. That is, the state of the wire saw device can be determined to be an abnormal state.
ワイヤーソー装置から得られるデータ項目の数が多い場合、ワイヤーソー装置の状態は、複数のデータ項目に基づいて判定されてよい。この場合、複数のデータ項目それぞれのロットの特徴量の分布は、多変量正規分布に従うとみなされてもよい。制御部51は、多変量解析手法の一つであるMT法(マハラノビス−田口法)に基づいて、各データ項目のロットの特徴量が異常値であるか判定し、ロットの特徴量が異常値である場合にそのロットを処理したときのワイヤーソー装置の状態が異常状態であると判定してよい。
When the number of data items obtained from the wire saw device is large, the state of the wire saw device may be determined based on a plurality of data items. In this case, the distribution of features in lots of each of the plurality of data items may be considered to follow a multivariate normal distribution. The
制御部51は、ワイヤーソー装置の状態が正常な状態である場合に得られる、複数のデータ項目それぞれのロットの特徴量に基づいて、単位空間を生成する。単位空間は、各データ項目のロットの特徴量の分布を特定する数式として表される。具体的には、制御部51は、各データ項目のロットの特徴量を正規化し、データ項目間の相関係数を要素として含む相関係数行列を生成し、相関係数行列の逆行列を算出することによって、単位空間を表す数式を生成できる。つまり、単位空間は、相関係数行列の逆行列によって特定される。
The
単位空間は、ワイヤーソー装置の状態が正常な状態である場合に処理したロットの特徴量の分布の特徴を表す。単位空間は、ワイヤーソー装置で正常に切断されたロット集団の特徴を表すともいえる。単位空間は、加工装置10で正常に処理されたロット集団の特徴を表すともいえる。制御部51は、単位空間を表す数式に基づいて、ワイヤーソー装置から得られた複数のデータ項目それぞれの特徴量を1組とするデータのマハラノビス距離(Maharanobis Distance:MD)を算出できる。MDは、品質工学の分野で一般的に用いられる概念であり、例えば以下の文献で説明されている。
文献:救仁郷 誠、「マハラノビスの距離入門」、品質工学会学会誌「品質工学」、Vol.9、No.1、p.13-19
The unit space represents the characteristics of the distribution of the feature amount of the processed lot when the state of the wire saw device is normal. It can be said that the unit space represents the characteristics of the lot group normally cut by the wire saw device. It can be said that the unit space represents the characteristics of the lot group normally processed by the
References: Makoto Sakai, "Introduction to Mahalanobis Distance", Journal of the Society of Quality Engineering "Quality Engineering", Vol.9, No.1, p.13-19
MDは、ワイヤーソー装置の状態が不明である場合に処理したロットの特徴量が、ワイヤーソー装置の状態が正常な状態である場合に処理したロットの特徴量の分布に対してどの程度近いかを表す指標である。ロットの特徴量から算出されるMDが小さいほど、そのロットの特徴量は、ワイヤーソー装置の状態が正常な状態である場合に処理したロットの特徴量である可能性が高いといえる。逆に、ロットの特徴量から算出されるMDが大きいほど、そのロットの特徴量は、ワイヤーソー装置の状態が異常な状態である場合に処理したロットの特徴量である可能性が高いといえる。 In MD, how close is the feature amount of the lot processed when the state of the wire saw device is unknown to the distribution of the feature amount of the lot processed when the state of the wire saw device is normal? It is an index showing. It can be said that the smaller the MD calculated from the feature amount of the lot, the higher the possibility that the feature amount of the lot is the feature amount of the processed lot when the state of the wire saw device is normal. On the contrary, it can be said that the larger the MD calculated from the feature amount of the lot, the higher the possibility that the feature amount of the lot is the feature amount of the lot processed when the state of the wire saw device is in an abnormal state. ..
したがって、制御部51は、新たに処理したロットの特徴量のMDを単位空間に基づいて算出することによって、そのロットの特徴量が得られたときのワイヤーソー装置の状態が正常であるか異常であるか判定できる。以下、単位空間を生成するために用いられる、過去の所定期間において処理したロットの特徴量を含むワイヤーソー装置のデータは、参照データとも称される。また、ワイヤーソー装置が新たにロットを処理する際に得られるデータであって、そのロットを処理しているときのワイヤーソー装置の状態を判定するために用いられるデータは、判定対象データとも称される。制御部51は、参照データに基づいて生成された単位空間において判定対象データのMDを算出し、ワイヤーソー装置の状態を判定する。制御部51は、参照データに基づいて単位空間を生成してもよいし、外部装置から単位空間に関する情報を取得してもよい。
Therefore, the
<原因データ項目に基づく単位空間の生成>
ワイヤーソー装置は、上述のとおり、種々の要因で停止に至る。ワイヤーソー装置が停止に至る要因は、ワイヤーソー装置のユーザにとって既知の要因と、未知の要因とを含み得る。既知の要因は、既知の故障モードとして分類されるとする。既知の故障モードは、既知モードとも称される。
<Generation of unit space based on cause data items>
As described above, the wire saw device stops due to various factors. Factors leading to the stoppage of the wire saw device may include factors known to the user of the wire saw device and factors unknown to the user of the wire saw device. Known factors are classified as known failure modes. Known failure modes are also referred to as known modes.
ワイヤーソー装置が停止する確率が高くなっている場合、停止を引き起こす要因に対応するデータ項目のロットの特徴量が異常値となっていることがある。制御部51は、ワイヤーソー装置の停止を引き起こす要因に対応するデータ項目のロットの特徴量が異常値であるか判定することで、ワイヤーソー装置の停止の可能性が高いか判定できる。ワイヤーソー装置の停止を引き起こす要因は、停止要因とも称される。停止要因に対応するデータ項目は、原因データ項目とも称される。ワイヤーソー装置の停止を引き起こす要因は、複数存在し得る。したがって、複数の停止要因それぞれに対応する原因データ項目が存在する。
When the probability that the wire saw device is stopped is high, the lot feature amount of the data item corresponding to the factor causing the stop may be an abnormal value. The
制御部51は、原因データ項目のロットの特徴量が異常値であるか判定するために、原因データ項目のロットの特徴量に基づく単位空間を生成してよい。単位空間は、外部装置で生成されてもよい。具体的には、制御部51は、参照データとして、ワイヤーソー装置が稼働を開始してから停止するまでに処理したロット毎に、複数のデータ項目それぞれの測定値を取得し、その測定値に基づいてロットの特徴量を算出する。制御部51は、取得した参照データのうち、ワイヤーソー装置の状態が正常であることが判明しているときに処理したロットの特徴量に基づいて単位空間を生成する。
The
制御部51は、ワイヤーソー装置の状態を判定するために、判定対象データとして、ワイヤーソー装置が新たに処理したロットの、複数のデータ項目それぞれの測定値を取得し、その測定値に基づいてロットの特徴量を算出する。制御部51は、あらかじめ原因データ項目のロットの特徴量に基づいて生成した単位空間において、判定対象データとして取得したデータのうち原因データ項目のロットの特徴量のMDを、停止要因毎に算出する。制御部51は、算出したMDに基づいて、原因データ項目のロットの特徴量が異常値であるか判定できる。原因データ項目のロットの特徴量が異常値である場合、ワイヤーソー装置は次のロットの処理中に停止する可能性が高くなっていると判定され得る。つまり、判定対象データを取得した対象のロットを処理したときのワイヤーソー装置の状態は、異常状態であると判定され得る。
In order to determine the state of the wire saw device, the
ここで、単位空間が原因データ項目以外の、停止要因に対応しないデータ項目のロットの特徴量にも基づいて生成されると仮定する。停止要因に対応しないデータ項目は、非原因データ項目とも称される。単位空間が原因データ項目のロットの特徴量だけでなく非原因データ項目のロットの特徴量にも基づいて生成されている場合、その単位空間は、ワイヤーソー装置の停止に関係のない傾向も表すことになる。上述したとおり、単位空間は、各データ項目のロットの特徴量の相関関係に基づいて生成されている。そうすると、非原因データ項目のロットの特徴量に基づいて生成される単位空間は、原因データ項目のロットの特徴量だけに基づいて生成される単位空間に比べて、相関が小さい関係も含み、冗長である。冗長な単位空間において算出されるMDは、非原因データ項目のロットの特徴量の影響によって、原因データ項目のロットの特徴量の変化に対して鈍感となる。逆に言えば、原因データ項目だけに基づいて単位空間が生成されることで、制御部51は、その単位空間においてMDを算出することによって、原因データ項目のロットの特徴量の変化を高感度で検出できる。
Here, it is assumed that the unit space is generated based on the lot features of the data items other than the cause data item and which do not correspond to the stop factor. Data items that do not correspond to the outage factor are also referred to as non-cause data items. If the unit space is generated based not only on the lot features of the causal data item but also on the lot features of the non-causal data item, the unit space also represents a tendency that is not related to the shutdown of the wire saw device. It will be. As described above, the unit space is generated based on the correlation of the lot features of each data item. Then, the unit space generated based on the feature quantity of the lot of the non-causal data item is redundant because the correlation is smaller than that of the unit space generated based only on the feature quantity of the lot of the cause data item. Is. The MD calculated in the redundant unit space becomes insensitive to changes in the feature amount of the lot of the cause data item due to the influence of the feature amount of the lot of the non-cause data item. Conversely, since the unit space is generated based only on the cause data item, the
制御部51は、判定対象データとして、ワイヤーソー装置が1ロットを処理した際にそのロットの各データ項目の測定値を取得し、その測定値に基づいてロットの特徴量を算出する。制御部51は、生成した単位空間において、判定対象データに含まれる、原因データ項目のロットの特徴量のMDを算出する。制御部51は、算出したMDが閾値未満であった場合、ワイヤーソー装置が1ロットを処理した際の状態が正常状態であったと判定する。制御部51は、算出したMDが閾値以上であった場合、ワイヤーソー装置が1ロットを処理した際の状態が異常状態であったと判定する。
The
<既知モードに対応する単位空間の生成>
ワイヤーソー装置の停止を引き起こす故障モードは、既知の故障モードを含んでもよいし、未知の故障モードを含んでもよい。以下、ワイヤーソー装置の停止を引き起こす故障モードは、少なくとも2つの既知モードを含むと仮定する。制御部51は、各既知モードに対応する原因データ項目に基づいて単位空間を生成する。単位空間は、既知モード毎に生成されてよい。単位空間は、既知モード毎に生成される場合、各既知モードに対応づけられる。
<Generation of unit space corresponding to known mode>
The failure mode that causes the wire saw device to stop may include a known failure mode or an unknown failure mode. Hereinafter, it is assumed that the failure mode that causes the wire saw device to stop includes at least two known modes. The
制御部51は、各既知モードに対応する単位空間において、ワイヤーソー装置が1ロットを処理した際に得られる判定対象データに含まれる、各既知モードに対応する原因データ項目のロットの特徴量のMDを算出する。制御部51は、ある既知モードについて算出したMDが所定の閾値以上である場合、ワイヤーソー装置が次のロットを処理する際にその既知モードで停止する可能性が高いと判定する。所定の閾値は、各既知モードで同じ値に設定されてよいし、異なる値に設定されてもよい。
The
ワイヤーソー装置の停止を引き起こす少なくとも2つの既知モードは、第1既知モードと第2既知モードとを含むとする。既知モードは、第1既知モード及び第2既知モードの2つだけに限られず、例えば第3既知モードを含んでもよい。また、「第1」及び「第2」等の識別子は、既知モードの優劣を表すものではないことに留意されたい。ワイヤーソー装置が第1既知モードで停止する要因に対応するデータ項目は、第1原因データ項目とも称される。制御部51は、第1原因データ項目のロットの特徴量に基づいて単位空間を生成する。第1原因データ項目のロットの特徴量に基づいて生成された単位空間は、第1単位空間とも称される。ワイヤーソー装置が第2既知モードで停止する要因に対応するデータ項目は、第2原因データ項目とも称される。制御部51は、第2原因データ項目のロットの特徴量に基づいて単位空間を生成する。第2原因データ項目のロットの特徴量に基づいて生成された単位空間は、第2単位空間とも称される。原因データ項目は、第1原因データ項目及び第2原因データ項目の2つだけに限られず、例えば第3既知モードで停止する要因に対応する第3原因データ項目を含んでもよい。単位空間は、第1単位空間及び第2単位空間の2つだけに限られず、例えば第3原因データ項目のロットの特徴量に基づいて生成された第3単位空間を含んでもよい。また、「第1」及び「第2」等の識別子は、原因データ項目又は単位空間の優劣を表すものではない。
It is assumed that at least two known modes that cause the wire saw device to stop include a first known mode and a second known mode. The known mode is not limited to only two, a first known mode and a second known mode, and may include, for example, a third known mode. Also, it should be noted that the identifiers such as "first" and "second" do not represent the superiority or inferiority of the known mode. The data item corresponding to the factor that causes the wire saw device to stop in the first known mode is also referred to as the first cause data item. The
制御部51は、第1単位空間において、ワイヤーソー装置が1ロットを処理した際に得られる判定対象データに含まれる第1原因データ項目のロットの特徴量のMDを算出する。制御部51は、第2単位空間において、判定対象データに含まれる第2原因データ項目のロットの特徴量のMDを算出する。制御部51は、第1単位空間において算出したMDが所定の閾値以上であった場合、ワイヤーソー装置が第1既知モードで停止する可能性が高くなっていると判定してよい。制御部51は、第2単位空間において算出したMDが所定の閾値以上であった場合、ワイヤーソー装置が第2既知モードで停止する可能性が高くなっていると判定してよい。制御部51は、第1既知モード及び第2既知モードの一方のモードで停止する可能性が高くなっていると判定した場合、他方のモードについて判定しなくてもよい。制御部51は、少なくとも1つのモードで停止する可能性が高いと判定された場合でも、他のモードで停止する可能性が高くなっているか判定してもよい。仮に複数の故障モードで停止する可能性が高くなっていると判定された場合、ユーザは、対象となる故障モードについてまとめて保全作業を実施することができる。
The
第1原因データ項目及び第2原因データ項目はそれぞれ、複数のデータ項目を含む。第1原因データ項目及び第2原因データ項目は、両方とも、他方の原因データ項目に含まれないデータ項目を含む。言い換えれば、第1原因データ項目と第2原因データ項目とは、互いに包含関係にならない。また、第1原因データ項目に含まれるデータ項目と、第2原因データ項目に含まれるデータ項目とは、完全同一とはならない。仮に、第1原因データ項目と第2原因データ項目とが包含関係にあったり完全同一になったりする場合、第1既知モードと第2既知モードとは、互いに独立な故障モードではなく、互いに関連する同種の故障モードであるともいえる。第1原因データ項目及び第2原因データ項目が両方とも他方の原因データ項目に含まれないデータ項目を含むことによって、制御部51は、互いに独立に発生する少なくとも2つの既知モードそれぞれを高精度で検出し得る。
The first cause data item and the second cause data item each include a plurality of data items. Both the first cause data item and the second cause data item include data items that are not included in the other cause data item. In other words, the first cause data item and the second cause data item do not have an inclusive relationship with each other. Further, the data item included in the first cause data item and the data item included in the second cause data item are not completely the same. If the first cause data item and the second cause data item are inclusive or completely the same, the first known mode and the second known mode are not independent failure modes but related to each other. It can be said that it is the same kind of failure mode. By including a data item in which both the first cause data item and the second cause data item are not included in the other cause data item, the
<単位空間の生成に用いられるデータ>
上述のとおり、制御部51は、参照データのうちワイヤーソー装置の状態が正常であった期間に処理したロットの原因データ項目のロットの特徴量に基づいて単位空間を生成する。以下、参照データに含まれるデータの一例が説明される。
<Data used to generate unit space>
As described above, the
ワイヤーソー装置の状態は、ワイヤーソー装置の部品交換作業又は分解組み立て作業若しくは清掃作業等が行われた後に稼働を開始した後の数ロットから十数ロットの処理において、交換した部品又は組み立てた部品がまだスムーズに動作していない不安定な状態になり得る。その後、ワイヤーソー装置の状態は、部品がスムーズに動作し始めて、数十ロットから数百ロットの処理において安定な状態になり得る。さらに、ワイヤーソー装置の状態は、部品の劣化又はスラリーの堆積等による清掃状態の悪化によって故障確率が高まり、故障までの数ロットから数十ロットの処理において、不安定な状態になり得る。 The state of the wire saw device is the replaced parts or assembled parts in the processing of several lots to a dozen lots after the operation is started after the parts replacement work, disassembly and assembly work, cleaning work, etc. of the wire saw device are performed. Can be in an unstable state, which is not yet running smoothly. After that, the state of the wire saw device can be stable in the processing of tens to hundreds of lots, with the parts starting to operate smoothly. Further, the state of the wire saw device may become unstable in the processing of several lots to several tens of lots until the failure due to the increase in the failure probability due to the deterioration of the cleaning state due to the deterioration of parts or the accumulation of slurry.
制御部51は、ワイヤーソー装置が稼働を開始してから停止するまでに処理した各ロットにおける各データ項目の測定値を取得し、その測定値に基づいて各ロットの特徴量を参照データとして算出する。各ロットの特徴量は、D1からDNまでのN個のデータ項目の測定値それぞれに基づいて算出される。
The
図3の表に例示されるように、参照データとして算出されるロットの特徴量は、ロット及びデータ項目に対応づけられる。図3の表の列は、D1からDNまでのN個のデータ項目を表す。図3の表の行は、ロットを表す。ロットは、処理された時期に基づいてP1、P2及びP3の3つの期間に更に分けられる。P1は、ワイヤーソー装置の稼働再開後に処理したM1個のロットに対応する。P3は、ワイヤーソー装置が停止したロットの直前に処理したM3個のロットに対応する。P2は、P1及びP3に含まれないM2個のロットに対応する。P2は、ワイヤーソー装置の状態が安定な状態である間に処理したロットに対応するともいえる。 As illustrated in the table of FIG. 3, lot features calculated as reference data are associated with lots and data items. The columns of the table in FIG. 3 represent N data items from D1 to DN. The rows of the table in FIG. 3 represent lots. Lots are further divided into three periods, P1, P2 and P3, based on the time of processing. P1 corresponds to a lot of M1 processed after restarting the operation of the wire saw device. P3 corresponds to a lot of M3 processed immediately before the lot in which the wire saw device is stopped. P2 corresponds to M2 lots not included in P1 and P3. It can be said that P2 corresponds to the lot processed while the state of the wire saw device is in a stable state.
制御部51は、期間P1において、M1個のロットそれぞれのデータ項目D1の測定値に基づいて、D1P1_1からD1P1_M1までのM1個のロットの特徴量を算出する。制御部51は、期間P1において、M1個のロットそれぞれのデータ項目DNの測定値に基づいて、DNP1_1からDNP1_M1までのM1個のロットの特徴量を算出する。制御部51は、期間P2において、M2個のロットそれぞれのデータ項目D1の測定値に基づいて、D1P2_1からD1P2_M2までのM2個のロットの特徴量を算出する。制御部51は、期間P2において、M2個のロットそれぞれのデータ項目DNの測定値に基づいて、DNP2_1からDNP2_M2までのM2個のロットの特徴量を算出する。制御部51は、期間P3において、M3個のロットそれぞれのデータ項目D1の測定値に基づいて、D1P3_1からD1P3_M3までのM3個のロットの特徴量を算出する。制御部51は、期間P3において、M3個のロットそれぞれのデータ項目DNの測定値に基づいて、DNP3_1からDNP3_M3までのM3個のロットの特徴量を算出する。
The
図3の表に例示される参照データを取得する対象となったワイヤーソー装置は、期間P3の後のロットの処理中に既知モードで停止したとする。言い換えれば、期間P3のロットは、ワイヤーソー装置が既知モードで停止する前にワイヤーソー装置で処理された最後のM3個のロットに対応する。 It is assumed that the wire saw device for which the reference data exemplified in the table of FIG. 3 is acquired is stopped in the known mode during the processing of the lot after the period P3. In other words, the lots of period P3 correspond to the last M3 lots processed by the wire saw device before the wire saw device was shut down in the known mode.
制御部51は、取得した参照データに含まれるロットの特徴量のうち、ワイヤーソー装置の状態が安定な状態になっている期間P2のロットの特徴量に基づいて単位空間を生成する。ここで、単位空間を生成するために用いられる期間P2の各ロットの特徴量から一部のロットの特徴量が除外されるとする。一部のロットの特徴量が除外される理由は後述される。生成された単位空間は、既知モードに対応づけられる。
The
<MDに基づくワイヤーソー装置の状態判定>
制御部51は、ワイヤーソー装置のロット処理時の各データ項目のロットの特徴量を判定対象データとして取得し、あらかじめ参照データに基づいて生成しておいた単位空間において、判定対象データとして取得したロットの特徴量のMDを算出する。
<Condition determination of wire saw device based on MD>
The
<<単位空間の妥当性の検証>>
ここで、単位空間は、ロットの特徴量のMDに基づいて、ワイヤーソー装置が安定な状態であるか、故障する可能性が高くなっている状態であるかを状態判定装置50が判定できるように生成される必要がある。つまり、ワイヤーソー装置が停止する可能性が高くなっている状態におけるロットの特徴量のMDが所定の閾値以上になるように、かつ、ワイヤーソー装置が安定な状態におけるロットの特徴量のMDが所定の閾値未満になるように、単位空間が生成される必要がある。
<< Verification of validity of unit space >>
Here, in the unit space, the
生成した単位空間が上述の条件を満たすか確認するために、図3に例示される参照データに含まれる各ロットの特徴量についてMDが算出された。図4に、参照データに含まれる各ロットの特徴量について算出したMDの値を、ワイヤーソー装置で処理した順に並べた棒グラフが示される。各ロットの特徴量について算出したMDは、各ロットのMDとも称される。横軸は、ロットを表す。縦軸は、各ロットのMDの値を表す。横軸に沿って、ワイヤーソー装置の状態に基づいて分けられた期間P1、P2及びP3それぞれに含まれるロットの範囲が表示されている。期間P1に含まれるロットの数(M1)、期間P2に含まれるロットの数(M2)及び期間P3に含まれるロットの数(M3)は、それぞれ10ロット、143ロット及び40ロットである。期間P1、P2及びP3それぞれに含まれるロット数の比率は、全体のロット数に対して、約5%、約75%及び約20%となっている。各期間に含まれるロット数の比率は、この例に限られず、適宜変更されてよい。 In order to confirm whether the generated unit space satisfies the above conditions, MD was calculated for the feature amount of each lot included in the reference data exemplified in FIG. FIG. 4 shows a bar graph in which the MD values calculated for the feature amounts of each lot included in the reference data are arranged in the order of processing by the wire saw device. The MD calculated for the feature amount of each lot is also referred to as the MD of each lot. The horizontal axis represents a lot. The vertical axis represents the MD value of each lot. Along the horizontal axis, the range of lots included in each of the periods P1, P2 and P3 divided based on the state of the wire saw device is displayed. The number of lots included in the period P1 (M1), the number of lots included in the period P2 (M2), and the number of lots included in the period P3 (M3) are 10 lots, 143 lots, and 40 lots, respectively. The ratio of the number of lots included in each of the periods P1, P2 and P3 is about 5%, about 75% and about 20% with respect to the total number of lots. The ratio of the number of lots included in each period is not limited to this example, and may be changed as appropriate.
図4の最も右に示されている棒グラフは、ワイヤーソー装置が停止したときに処理していた停止ロット71のMDを表している。図4のグラフにおいて、所定の閾値は、MD_Tで表されている。各ロットのMDの値を表す縦棒がMD_Tの値を表す破線より上まで伸びる場合、MDが所定の閾値より大きい。制御部51は、期間P2に含まれる各ロットのMDがMD_T未満となり、かつ、期間P3に含まれる少なくとも1つのロットのMDがMD_T以上となるようにMD_Tの値を設定する。MDがMD_T以上になったロットは、異常検出ロット72として表される。制御部51は、MD_Tをこのように設定することで、ワイヤーソー装置がロット処理中に停止して損失を発生させる前に、ワイヤーソー装置の状態が異常な状態であると判定できる。
The bar graph shown on the far right of FIG. 4 represents the MD of the
期間P2に含まれるロットのMDは、期間P1及びP3に含まれるロットのMDよりも小さくなる傾向にある。このようになる理由は、単位空間が期間P2に含まれるロットの特徴量に基づいて生成されているからである。単位空間を生成するために用いられる各ロットの特徴量は、各ロットの特徴量自身に合わせて単位空間を広げるように作用する。よって、ある単位空間において、その単位空間を生成するために用いられたロットの特徴量のMDを算出した場合、算出されたMDは、自然と小さい値になる。逆に、ある単位空間において、その単位空間を生成するために用いられていないロットの特徴量のMDを算出した場合、算出されたMDは、大きい値になる可能性が高くなる。言い換えれば、単位空間を生成するために用いられるロットの特徴量の分布が広いほど、生成される単位空間において算出されるMDが小さくなる。 The MD of the lot included in the period P2 tends to be smaller than the MD of the lot included in the periods P1 and P3. The reason for this is that the unit space is generated based on the features of the lot included in the period P2. The feature amount of each lot used to generate the unit space acts to expand the unit space according to the feature amount itself of each lot. Therefore, in a certain unit space, when the MD of the feature amount of the lot used to generate the unit space is calculated, the calculated MD naturally becomes a small value. On the contrary, when the MD of the feature amount of the lot not used to generate the unit space is calculated in a certain unit space, the calculated MD is likely to be a large value. In other words, the wider the distribution of the lot features used to generate the unit space, the smaller the MD calculated in the generated unit space.
上述したように、単位空間を生成するために用いられる期間P2のロットの特徴量から一部のロットの特徴量が除外される。単位空間を生成するために用いられる特徴量を算出するために用いられる測定値を得たロットは、単位空間内ロット73と称されるとする。単位空間を生成するために用いられなかった特徴量を算出するために用いられる測定値を得たロットは、単位空間外ロット74と称されるとする。言い換えれば、単位空間は、単位空間内ロット73のロットの特徴量に基づいて、かつ、単位空間外ロット74のロットの特徴量に基づかずに生成される。上述したように単位空間を生成するために用いられたロットのMDは、自然と小さい値で算出される。よって、単位空間外ロット74のMDは、単位空間内ロット73のMDよりも大きい値になる傾向にある。
As described above, the features of some lots are excluded from the features of the lots of period P2 used to generate the unit space. The lot from which the measured value used for calculating the feature amount used to generate the unit space is obtained is referred to as the
ここで、単位空間外ロット74は、その測定値に基づいて算出された特徴量が単位空間を生成するために用いられていないものの、ワイヤーソー装置の状態が正常である期間P2に処理されたロットである。よって、単位空間外ロット74のMDが所定の閾値未満になるように、所定の閾値が設定される。仮に、単位空間外ロット74のMDが所定の閾値以上となるように設定された場合、ワイヤーソー装置の状態が正常状態であっても誤って異常状態と判定されやすくなる。したがって、制御部51は、所定の閾値を、単位空間外ロット74のMDより大きい値に設定することで、後述するワイヤーソー装置の状態判定において、ワイヤーソー装置の状態が正常であるにもかかわらず異常と判定してしまうことを避けやすくなる。また、既に閾値が設定されている場合には、単位空間から外したロット(単位空間外ロット74)のMDの値に基づいて、単位空間が適切に設定されているかが検証されることができる。
Here, the out-of-
以上述べてきたように、制御部51は、過去の所定期間においてワイヤーソー装置の稼働開始から停止までに処理した各ロットの特徴量に基づいて単位空間を生成する。つまり、制御部51は、ワイヤーソー装置が停止するタイミングが分かっている過去の処理ロットの特徴量を参照データとして取得し、参照データに基づいて単位空間を生成する。このようにして生成された単位空間において、制御部51は、ワイヤーソー装置で新たに処理したロットの特徴量を判定対象データとして取得し、そのロットのMDを算出し、ワイヤーソー装置の状態を判定できる。
As described above, the
<<データ項目の選択の比較例>>
上述した妥当性の検証の対象となった単位空間は、既知モードに対する寄与度が大きいことがわかっている原因データ項目のロットの特徴量に基づいて生成された。ここで、比較例として、既知モードで停止するまでに処理したロットの各データ項目のうち、既知モードにほとんど寄与しない又は寄与度が小さいことがわかっている非原因データ項目に基づいて生成された単位空間において算出されたMDの値の例が説明される。図5に、非原因データ項目に基づいて生成された単位空間において、各ロットのMDの値をワイヤーソー装置で処理した順に並べた棒グラフが示される。横軸及び縦軸の意味、並びに、期間P1、P2及びP3の意味に関する説明は、図4と同じであり省略される。
<< Comparison example of data item selection >>
The unit space for which the above-mentioned validation was performed was generated based on the lot features of the cause data item, which is known to have a large contribution to the known mode. Here, as a comparative example, among the data items of the lot processed before stopping in the known mode, the non-causal data items that are known to have little contribution or a small contribution to the known mode are generated. An example of MD values calculated in unit space will be described. FIG. 5 shows a bar graph in which the MD values of each lot are arranged in the order processed by the wire saw device in the unit space generated based on the non-cause data item. The meanings of the horizontal axis and the vertical axis, and the meanings of the periods P1, P2, and P3 are the same as those in FIG. 4 and are omitted.
図5に例示される各ロットのMDの値を比較すると、期間P2における単位空間外ロット74のMDと、期間P3における各ロットのMDとの差が小さい。所定の閾値を表すMD_Tが低めに設定される場合、ワイヤーソー装置の状態が正常状態であるのに異常状態であると誤って判定される可能性が高まる。MD_Tが高めに設定される場合、ワイヤーソー装置が停止する可能性が高い異常状態であるにもかかわらず、異常状態であると判定されない可能性が高まる。ワイヤーソー装置の状態が異常状態であるにもかかわらず異常状態であると判定されなかった場合、ワイヤーソー装置が予防的に停止される機会を失い、ロット処理中に故障して停止してしまう可能性が高まる。図5の例において、MD_Tがどのように設定されても、ワイヤーソー装置の状態を誤って判定する可能性が高まる。
Comparing the MD values of each lot exemplified in FIG. 5, the difference between the MD of the out-of-
図4及び図5の例に鑑みれば、期間P3における少なくとも一部のロットのMDから期間P2における単位空間外ロット74のMDを引いた値が所定値以上になることによって、ワイヤーソー装置の状態の判定精度が高められ得る。所定値は、適宜定められてよい。制御部51は、期間P2及びP3に含まれるロットのMDが上述の条件を満たすように、複数のデータ項目から原因データ項目を適宜選択し、原因データ項目に基づいて単位空間を生成できる。制御部51は、所定の閾値を、期間P3における少なくとも一部のロットのMDより小さく、かつ、期間P2における単位空間外ロット74のMDの最大値より大きい値に設定する。これによって、制御部51は、ワイヤーソー装置の状態が正常であるにもかかわらず異常と判定してしまうことを避けやすくなる。
In view of the examples of FIGS. 4 and 5, the state of the wire saw device is such that the value obtained by subtracting the MD of the
仮に、状態判定装置50が全てのデータ項目に基づく単位空間を生成する場合、その単位空間は、ワイヤーソー装置が停止する要因としてほとんど寄与しない又は寄与度が低い非原因データ項目にも基づいて生成されることになる。そうすると、全てのデータ項目に基づいて生成した単位空間において算出したロットのMDの値は、ワイヤーソー装置の状態の変化を反映しにくくなる。したがって、全てのデータ項目に基づいて生成した単位空間において算出したロットのMDの値に基づいてワイヤーソー装置の状態を判定する場合、判定精度は、図5の例と同様に低くなり得る。
If the
<<生成された単位空間及び閾値に基づくワイヤーソー装置の状態判定>>
制御部51は、停止するタイミングが不明なワイヤーソー装置について、その装置がロットを処理する際に得られる測定値に基づいて算出される特徴量を判定対象データとして取得し、判定対象データに基づいてワイヤーソー装置が停止する可能性が高くなっているか判定する。
<< Judgment of the state of the wire saw device based on the generated unit space and threshold value >>
For the wire saw device whose stop timing is unknown, the
具体的には、制御部51は、過去の処理ロットの特徴量に基づいて生成した単位空間において、新たに処理したロットのMDを算出する。制御部51は、算出したMDの値に基づいて、そのロットの次のロット以降の処理においてワイヤーソー装置が停止する可能性が高くなっているか判定する。
Specifically, the
制御部51は、MDが所定の閾値未満である場合、ワイヤーソー装置が停止する可能性が低い、つまり、そのロットの処理時におけるワイヤーソー装置の状態が正常状態であると判定する。制御部51は、MDが所定の閾値以上である場合、ワイヤーソー装置が停止する可能性が高い、つまり、そのロットの処理時におけるワイヤーソー装置の状態が異常状態であると判定する。
When the MD is less than a predetermined threshold value, the
制御部51は、ワイヤーソー装置の状態が異常状態であることを、出力部53に表示させたり音声で出力させたりしてユーザに通知してよい。ユーザは、通知に基づいてワイヤーソー装置に次のロットを処理させず、予防的に停止して保全作業を実施してよい。制御部51は、ワイヤーソー装置の状態が異常状態であることをワイヤーソー装置に出力してワイヤーソー装置を予防的に停止させてよい。
The
<<既知モードに基づく異常状態の判定>>
制御部51は、ワイヤーソー装置が既知モードで停止したことが判明している場合において稼働開始から停止に至るまでに処理したロットの特徴量を参照データとして取得してよい。既知モードで停止するまでに処理したロットの特徴量を含むデータは、既知モードデータとも称される。制御部51は、既知モードデータに基づいて単位空間を生成してよい。既知モードデータに基づく単位空間は、既知モード単位空間とも称される。
<< Judgment of abnormal condition based on known mode >>
When it is known that the wire saw device has stopped in the known mode, the
制御部51は、状態が不明のワイヤーソー装置が処理したロットのMDを、既知モード単位空間において算出する。制御部51は、既知モード単位空間において算出したロットのMDが所定の閾値以上である場合、ワイヤーソー装置が既知モードで停止する可能性が高くなっている異常状態であると判定してよい。ワイヤーソー装置が既知モードで停止する可能性が高くなっている異常状態は、既知モードに基づく異常状態とも称される。
The
既知モードが第1既知モード又は第2既知モード等の複数の故障モードを含む場合、制御部51は、各故障モードで停止するまでに処理したロットのデータを含む参照データに基づいて、各故障モードに対応する単位空間を生成してよい。例えば、制御部51は、第1既知モードに対応する第1単位空間、又は、第2既知モードに対応する第2単位空間を生成してよい。制御部51は、各故障モードに対応する単位空間において、ワイヤーソー装置が処理したロットのMDを算出してよい。制御部51は、各故障モードに対応する単位空間において算出したロットのMDが所定の閾値以上である場合、ワイヤーソー装置が、MDが所定の閾値以上となった故障モードで停止する可能性が高くなっている異常な状態であると判定してよい。第1単位空間及び第2単位空間のMDの値を判定するための閾値は、それぞれ第1閾値及び第2閾値とも称される。第1閾値と第2閾値とは、互いに異なる値であってもよいし、互いに同一の値であってもよい。ワイヤーソー装置が第1既知モード及び第2既知モードで停止する可能性が高い状態は、それぞれ第1異常状態及び第2異常状態とも称される。閾値は、第1閾値及び第2閾値の2つだけに限られず、例えば第3単位空間のMDを判定するために設定される第3閾値を含んでもよい。異常状態は、第1異常状態及び第2異常状態の2つだけに限られず、例えば第3既知モードで停止する可能性が高い状態に対応する第3異常状態を含んでもよい。また、「第1」及び「第2」等の識別子は、閾値又は異常状態の優劣を表すものではないことに留意されたい。
When the known mode includes a plurality of failure modes such as a first known mode or a second known mode, the
制御部51は、ワイヤーソー装置の状態が既知モードに基づく異常状態であるか又は第1異常状態若しくは第2異常状態であるか判定し、判定した結果を出力部53に出力させてよい。制御部51は、ワイヤーソー装置のオペレータ又は保全担当者等のユーザに、判定結果を通知してよい。ユーザは、通知された判定結果に基づいて、ワイヤーソー装置の点検作業、部品交換作業、又は修理作業等の種々の作業を実行する。これによって、ワイヤーソー装置がロット処理中に故障しないように、ユーザは、ワイヤーソー装置を適切に保全できる。
The
<<原因不明の停止可能性の判定>>
制御部51は、ワイヤーソー装置が原因不明で停止した場合において稼働開始から停止に至るまでに処理したロットの特徴量を参照データとして取得してよい。原因不明で停止するまでに処理したロットの特徴量を含むデータは、原因不明データとも称される。制御部51は、原因不明データに基づいて単位空間を生成してよい。原因不明データに基づく単位空間は、原因不明単位空間とも称される。制御部51は、ワイヤーソー装置から得られる全てのデータ項目を選択して原因不明単位空間を生成してもよいし、一部のデータ項目を選択して原因不明単位空間を生成してもよい。
<< Judgment of possible stoppage of unknown cause >>
When the wire saw device is stopped for unknown reasons, the
制御部51は、状態が不明のワイヤーソー装置が処理したロットのMDを、原因不明単位空間において算出する。制御部51は、原因不明単位空間において算出したロットのMDが所定の閾値以上である場合、ワイヤーソー装置が原因不明で停止する可能性が高くなっている異常な状態であると判定してよい。原因不明単位空間において算出したロットのMDの値を判定するための閾値は、原因不明閾値とも称される。原因不明閾値は、既知モード単位空間において算出したロットのMDの値を判定するために用いられる所定の閾値、又は、第1閾値若しくは第2閾値等と同じ値に設定されるとするが、異なる値に設定されてもよい。
The
制御部51は、ワイヤーソー装置が原因不明で停止する可能性が高くなっていると判定した場合、更に有効性解析を実行することによって、ワイヤーソー装置が停止する要因を絞り込んでよい。有効性解析は、原因単位空間を生成するために用いられたデータ項目のうちどのデータ項目がMDの値に大きく影響を及ぼしたかを解析することに対応する。制御部51は、有効性解析を、種々の手法で実行し得る。制御部51は、有効性解析によって、原因不明単位空間において算出されたロットのMDの値を大きくするデータ項目を決定できる。原因不明単位空間において算出されたロットのMDの値を大きくするデータ項目は、原因候補項目とも称される。有効性解析による原因候補項目の決定方法の具体例は後述される。
When the
制御部51は、原因候補項目を決定し、出力部53に出力させることによって、ワイヤーソー装置のオペレータ又は保全担当者等のユーザに原因候補項目を通知してよい。ユーザは、原因候補項目として決定されたデータ項目に基づいて、ワイヤーソー装置の点検作業、部品交換作業、又は修理作業等の種々の作業を実行する。これによって、ワイヤーソー装置がロット処理中に故障する前に、適切に保全され得る。
The
<小括>
以上述べてきたように、本実施形態に係る状態判定システム1及び状態判定装置50によれば、ワイヤーソー装置等の加工装置10が故障する前に、加工装置10が故障する可能性が高まった異常状態であるか判定できる。このようにすることで、加工装置10が加工処理中に故障しにくくなる。加工装置10が加工処理中に故障した場合、大きな損失が生じる。加工装置10が加工処理中に故障しにくくなることによって、損失が低減され得る。
<Summary>
As described above, according to the
(状態判定方法の手順例)
状態判定装置50の制御部51は、例えば図6及び図7に例示されるフローチャートの手順を含む状態判定方法を実行してよい。制御部51は、例示される状態判定方法を実行することによって、ワイヤーソー装置の状態が異常状態であるか判定できる。状態判定方法は、制御部51に実行させる状態判定プログラムとして実現されてもよい。図6及び図7に示される手順は一例であり、適宜変更されてよい。
(Example of procedure for determining the status)
The
制御部51は、単位空間を生成する(ステップS1)。制御部51は、ワイヤーソー装置の参照データに基づいて単位空間を生成する。制御部51は、ワイヤーソー装置が既知モードで停止した場合に、停止するまでに処理したロットのデータとして得られる参照データに基づいて、その既知モードに対応する単位空間を生成してよい。制御部51は、ワイヤーソー装置が不明な原因で停止した場合に、停止するまでに処理したロットのデータとして得られる参照データに基づいて、原因不明の場合に対応する単位空間を生成してよい。図7にサブルーチンとして、単位空間を生成する手順の一例が示されている。
The
制御部51は、参照データを取得する(図7のステップS11)。参照データは、ワイヤーソー装置が過去に停止するまで稼働したときに処理した各ロットの測定値に基づいて算出された特徴量を含む。制御部51は、ワイヤーソー装置が第1既知モード又は第2既知モード等の既知モードで停止するまでに処理したロットの特徴量を参照データとして取得してもよい。制御部51は、ワイヤーソー装置が不明な原因で停止するまでに処理したロットの特徴量を参照データとして取得してもよい。
The
制御部51は、参照データの中から原因データ項目を選択する(ステップS12)。参照データは、ワイヤーソー装置から取得できる複数のデータ項目を含む。制御部51は、ワイヤーソー装置が停止した要因である所定の故障モードに対応するデータ項目を、原因データ項目として選択してよい。制御部51は、例えば、第1既知モード及び第2既知モードに対応するデータ項目を、それぞれ第1原因データ項目及び第2原因データ項目として選択してよい。制御部51は、ワイヤーソー装置が不明な原因で停止するまでに処理したロットの特徴量を参照データとして取得した場合、全ての原因データ項目を選択してもよい。
The
制御部51は、参照データを、単位空間内ロット73のデータである単位空間内データと、単位空間外ロット74のデータである単位空間外データとに区分する(ステップS13)。
The
制御部51は、単位空間内データに基づいて単位空間を生成する(ステップS14)。制御部51は、第1単位空間若しくは第2単位空間、又は、原因不明単位空間等を単位空間として生成してよい。
The
制御部51は、生成した単位空間が妥当か判定する(ステップS15)。具体的には、制御部51は、生成した単位空間において、単位空間内ロット73のMDと単位空間外ロット74のMDとをそれぞれ算出する。制御部51は、例えば、単位空間内ロット73のMDと単位空間外ロット74のMDとの差が所定値以下である場合、生成した単位空間が妥当であると判定してよい。制御部51は、生成した単位空間が妥当ではないと判定した場合(ステップS15:NO)、ステップS13の手順に戻る。制御部51は、ステップS12の手順に戻ってもよい。制御部51は、生成した単位空間が妥当であると判定した場合(ステップS15:YES)、図7に例示されるサブルーチン処理を終了して、図6のステップS2の手順に戻る。
The
制御部51は、図7に例示される単位空間の生成手順のサブルーチン処理において、複数の既知モードに対応する単位空間を生成してよい。制御部51は、原因不明の停止に対応する原因不明単位空間を生成してもよい。
The
図6のステップS1の手順として実行される図7のサブルーチン処理から戻って、制御部51は、判定対象データを取得する(図6のステップS2)。
Returning from the subroutine process of FIG. 7 executed as the procedure of step S1 of FIG. 6, the
制御部51は、判定対象データに含まれるロットのMDを算出する(ステップS3)。制御部51は、ステップS1の手順で生成した複数の単位空間それぞれについて、判定対象データに含まれるロットのMDを算出してよい。制御部51は、第1単位空間において判定対象データに含まれるロットのMDを算出してよい。第1単位空間において算出された判定対象データに含まれるロットのMDは、第1単位空間のMDとも称される。制御部51は、第2単位空間において判定対象データに含まれるロットのMDを算出してよい。第2単位空間において算出された判定対象データに含まれるロットのMDは、第2単位空間のMDとも称される。制御部51は、原因不明単位空間において判定対象データに含まれるロットのMDを算出してよい。原因不明単位空間において算出された判定対象データに含まれるロットのMDは、原因不明単位空間のMDとも称される。
The
制御部51は、第1単位空間のMDが第1閾値以上であるか判定する(ステップS4)。制御部51は、例えばステップS1の手順において第1単位空間を生成する際に、第1閾値を設定しておいてよい。第1閾値は、ワイヤーソー装置の状態が第1既知モードに基づく異常状態になっていることを検出しつつ、ワイヤーソー装置の状態が正常である場合に異常であると誤って検出されないように設定され得る。
The
制御部51は、第1単位空間のMDが第1閾値以上である場合(ステップS4:YES)、ステップS8の手順に進む。制御部51は、第1単位空間のMDが第1閾値以上でない場合(ステップS4:NO)、つまり第1単位空間のMDが第1閾値未満である場合、第2単位空間のMDが第2閾値以上であるか判定する(ステップS5)。制御部51は、例えばステップS1の手順において第2単位空間を生成する際に、第2閾値を設定しておいてよい。第2閾値は、ワイヤーソー装置の状態が第2既知モードに基づく異常状態になっていることを検出しつつ、ワイヤーソー装置の状態が正常である場合に異常であると誤って検出されないように設定され得る。
When the MD of the first unit space is equal to or greater than the first threshold value (step S4: YES), the
制御部51は、第2単位空間のMDが第2閾値以上である場合(ステップS5:YES)、ステップS8の手順に進む。制御部51は、第2単位空間のMDが第2閾値以上でない場合(ステップS5:NO)、つまり第2単位空間のMDが第2閾値未満である場合、原因不明単位空間のMDが原因不明閾値以上であるか判定する(ステップS6)。制御部51は、例えばステップS1の手順において原因不明単位空間を生成する際に、原因不明閾値を設定しておいてよい。原因不明閾値は、ワイヤーソー装置の状態が原因不明の異常状態になっていることを検出しつつ、ワイヤーソー装置の状態が正常状態である場合に異常状態であると誤って検出されないように設定され得る。
When the MD of the second unit space is equal to or greater than the second threshold value (step S5: YES), the
制御部51は、原因不明単位空間のMDが原因不明閾値以上でない場合(ステップS6:NO)、つまり原因不明単位空間のMDが原因不明閾値未満である場合、図6のフローチャートの手順の実行を終了する。
When the MD of the unexplained unit space is not equal to or greater than the unexplained threshold value (step S6: NO), that is, when the MD of the unexplained unit space is less than the unexplained threshold value, the
制御部51は、原因不明単位空間のMDが原因不明閾値以上である場合(ステップS6:YES)、ワイヤーソー装置が停止する可能性を高めている要因に対応するデータ項目である原因候補項目を決定する(ステップS7)。制御部51は、有効性解析によって原因候補項目を決定してよい。有効性解析の具体例は後述される。
When the MD of the unexplained unit space is equal to or greater than the unexplained threshold value (step S6: YES), the
制御部51は、ステップS7の手順の後に、又は、ステップS4又はS5の手順においてMDが閾値以上であると判定された場合に、ワイヤーソー装置を予防的に停止させる(ステップS8)。このようにすることで、加工装置10としてのワイヤーソー装置は、故障して停止する前に点検作業、部品交換作業、又は修理作業等によって保全され得る。
The
以上述べてきた状態判定方法によれば、加工装置10としてのワイヤーソー装置が故障する前に、ワイヤーソー装置の状態が異常状態であるか判定できる。このようにすることで、加工装置10としてのワイヤーソー装置がロット処理中に故障して停止にくくなる。加工装置10がロット処理中に故障した場合、処理中のロットが廃棄処分になる等の大きな損失が生じる。加工装置10がロット処理中に故障して停止しにくくなることによって、損失が低減され得る。
According to the state determination method described above, it is possible to determine whether the state of the wire saw device is in an abnormal state before the wire saw device as the
(他の実施形態)
以下、他の実施形態として、上述してきた実施形態の少なくとも一部の構成に関する変形例、又は、追加若しくは削除され得る構成例が説明される。
(Other embodiments)
Hereinafter, as another embodiment, a modification of at least a part of the above-described embodiment, or a configuration example that can be added or deleted will be described.
<単位空間の生成のためのデータ項目の選択>
上述したように、ワイヤーソー装置の停止の要因としてほとんど寄与しない又は寄与度が低い非原因データ項目のロットの特徴量に基づいて単位空間が生成される場合、その単位空間において算出されるロットのMDとワイヤーソー装置の停止の可能性との間の相関が低くなる。つまり、このような単位空間は、ワイヤーソー装置の停止の要因としての寄与度が高い原因データ項目のロットの特徴量に基づいて生成された単位空間に比べて冗長なものとなっている。冗長な単位空間で算出されるMDは、停止の要因と関係が深い原因データ項目のロットの特徴量の変化に対して鈍感となる。逆に言えば、状態判定装置50の制御部51は、停止の各要因と関係が深い原因データ項目のロットの特徴量に基づいて単位空間を生成することで、その単位空間で算出するロットのMDに基づいて、原因データ項目のロットの特徴量の変化を高感度で検出できる。制御部51は、原因データ項目のロットの特徴量の変化を高感度で検出することによって、ワイヤーソー装置の状態を高精度で判定できる。
<Selection of data items for generation of unit space>
As described above, when a unit space is generated based on the feature quantity of a lot of non-causing data items that contributes little or has a low contribution as a factor of the stop of the wire saw device, the lot calculated in the unit space. The correlation between the MD and the possibility of the wire saw device being stopped is low. That is, such a unit space is redundant as compared with the unit space generated based on the feature amount of the lot of the cause data item having a high contribution as a factor of stopping the wire saw device. The MD calculated in the redundant unit space becomes insensitive to changes in the lot features of the cause data item, which is closely related to the cause of the stoppage. Conversely, the
制御部51は、ワイヤーソー装置の停止の要因としての寄与度が高い原因データ項目を、ユーザが入力部54から入力する内容に基づいて、複数のデータ項目の中から選択してもよい。
The
制御部51は、参照データの複数のデータ項目の中から種々の組み合わせでデータ項目を選択して、選択したデータ項目のロットの特徴量に基づく仮の単位空間を生成してもよい。制御部51は、仮の単位空間において参照データの各ロットのMDを算出する。制御部51は、参照データの期間P3のロットのMDと期間P2のロットのMDとの差が所定値以上であるか判定する。制御部51は、期間P3のロットのMDと期間P2のロットのMDとの差が所定値以上である場合、仮の単位空間を、ワイヤーソー装置の状態を判定するための単位空間として採用してよい。制御部51は、データ項目の種々の組み合わせで期間P3のロットのMDと期間P2のロットのMDとの差を算出し、差が最大になる場合のデータ項目の組み合わせを原因データ項目として、その原因データ項目に基づいて単位空間を生成してもよい。
The
<有効性解析による原因候補項目の決定>
制御部51は、例えば以下に説明される処理を実行することによって、原因候補項目を決定してよい。
<Determining cause candidate items by effectiveness analysis>
The
制御部51は、複数のデータ項目の中から評価対象とするデータ項目を決定する。評価対象とするデータ項目は、評価対象項目とも称される。制御部51は、評価対象項目を含まないデータ項目のロットの特徴量に基づく単位空間を生成する。評価対象項目を含まないデータ項目のロットの特徴量に基づく単位空間は、評価対象単位空間とも称される。制御部51は、評価対象単位空間においてロットのMDを算出する。制御部51は、原因不明単位空間において算出したロットのMDと評価対象単位空間において算出したロットのMDとの差を、評価対象項目のMD貢献度として算出する。MD貢献度は、評価対象項目がMDに及ぼす影響の大きさを表す。
The
制御部51は、評価対象項目のMD貢献度が所定値以上である場合に、その評価対象項目を、原因候補項目として決定してよい。制御部51は、複数のデータ項目それぞれを評価対象項目としてMD貢献度を算出し、各データ項目をMD貢献度の順に並べた場合に上位になるデータ項目を、原因候補項目として決定してもよい。制御部51は、上位から数えて所定数のデータ項目を原因候補項目として決定してもよい。所定数は、1個以上の種々の数値に設定されてよい。
When the MD contribution of the evaluation target item is equal to or higher than a predetermined value, the
上述の例において、制御部51は、評価対象項目のMD貢献度を、原因不明単位空間において算出したロットのMDと評価対象単位空間において算出したロットのMDとの差として算出した。制御部51は、原因不明単位空間において算出したロットのMDの代わりに、少なくとも評価対象項目を含むデータ項目のロットの特徴量に基づいて生成した単位空間において算出したロットのMDを用いてもよい。
In the above example, the
具体的には、制御部51は、評価対象項目と少なくとも1つの他のデータ項目とそれぞれのロットの特徴量に基づく比較対象単位空間を生成してよい。制御部51は、比較対象単位空間において算出したロットのMDと評価対象単位空間において算出したロットのMDとの差を、評価対象項目のMD貢献度として算出してよい。制御部51は、複数のデータ項目を評価対象項目に決定する場合、評価対象項目だけのロットの特徴量に基づく比較対象単位空間を生成してもよい。
Specifically, the
また、制御部51は、1つのデータ項目を評価対象項目に決定する場合、評価対象項目のロットの特徴量の出現確率が正規分布に従うと仮定してよい。制御部51は、ワイヤーソー装置が原因不明で停止する可能性が高いと判定されたロットについて、そのロットのデータ項目を1つずつ評価対象項目として、各評価対象項目のロットの特徴量の出現確率を正規分布の確率に基づいて算出してよい。制御部51は、算出した出現確率が所定値未満となる評価対象項目を原因候補項目として決定してもよい。制御部51は、算出した出現確率が最も低いデータ項目を原因候補項目として決定してもよい。制御部51は、算出した出現確率が低い方から数えて所定数のデータ項目を原因候補項目として決定してもよい。所定数は、1個以上の種々の数値に設定されてよい。
Further, when the
以上述べてきたように、状態判定装置50は、ワイヤーソー装置が原因不明で停止する可能性が高くなっていると判定された場合に有効性解析を実行することによって、原因不明ながらも要因を絞り込むことができる。その結果、ワイヤーソー装置のオペレータ又は保全担当者等のユーザは、ワイヤーソー装置に対する保全作業を実施しやすくなる。
As described above, the
<データ数に関する制限>
制御部51は、ワイヤーソー装置が原因不明で停止した場合に、停止するまでに処理したロットのデータを参照データとして取得した場合、その参照データの全てのデータ項目を選択して単位空間を生成してよい。全てのデータ項目を選択する理由は、ワイヤーソー装置の停止の原因が不明であることによって原因データ項目を特定できないからである。制御部51は、原因データ項目を特定できない場合、各データ項目を広く監視するために、全てのデータ項目を選択して単位空間を生成する必要がある。
<Limitation on the number of data>
When the wire saw device is stopped for unknown reasons, the
ワイヤーソー装置から得られる各データ項目の特徴量は、各ロットに1つだけに限られない。ワイヤーソー装置がブロックの切断を進めた距離によって更に区分されることによって、各区分における特徴量が取得され得る。例えば、各データ項目は、ワイヤーソー装置がブロックの切断を開始してから中央にまで達するまでの区間と、中央を超えて切断を終了するまでの区間とそれぞれにおいて取得され得る。この場合、制御部51は、ワイヤーソー装置が1ロットを処理する際に各データ項目の特徴量を区分の数だけ取得できる。よって、単位空間を生成するために用いる特徴量の総数は、データ項目の数と、ブロックの切断距離に基づく区分の数との積で表される。
The feature amount of each data item obtained from the wire saw device is not limited to one for each lot. By further classifying the wire saw device according to the distance at which the block is cut, the feature amount in each class can be obtained. For example, each data item may be acquired in the section from the start of the wire saw device cutting of the block to the center, and in the section beyond the center to the end of the cutting. In this case, the
例えばワイヤーソー装置のデータ項目の数が40個であるとする。仮に、ワイヤーソー装置が直径300ミリメートルのブロックを切断する場合に、切断した距離を60ミリメートルごとに区分した5の区分それぞれにおいて各データ項目の特徴量が取得されるとする。この場合、1ロットの処理で得られる特徴量の総数は、200個(40×5)となる。また、仮に、ワイヤーソー装置が直径300ミリメートルのブロックを切断する場合に、切断した距離を10ミリメートルごとに区分した30の区分それぞれにおいて各データ項目の特徴量が取得されるとする。この場合、1ロットの処理で得られる特徴量の総数は、1200個(40×30)となる。 For example, assume that the number of data items of the wire saw device is 40. It is assumed that when the wire saw device cuts a block having a diameter of 300 mm, the feature amount of each data item is acquired in each of the five divisions in which the cutting distance is divided by 60 mm. In this case, the total number of features obtained by processing one lot is 200 (40 × 5). Further, it is assumed that when the wire saw device cuts a block having a diameter of 300 mm, the feature amount of each data item is acquired in each of the 30 divisions in which the cutting distance is divided by 10 mm. In this case, the total number of features obtained by processing one lot is 1200 (40 × 30).
ここで、複数のロットそれぞれのデータ項目の測定値に基づいて特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて単位空間を生成する場合、1ロットの処理で得られる特徴量の総数より多い数のロットのデータを参照データとして取得する必要がある。参照データとしての特徴量を算出するための測定値を取得するロットの数が1ロットの処理で得られる特徴量の総数よりも多いことが、単位空間を表す数式に含まれる相関係数行列の逆行列が存在するための条件となっているからである。言い換えれば、参照データとしての特徴量を算出するための測定値を取得するロットの数が1ロットの処理で得られる特徴量の総数以下である場合、相関係数行列の逆行列が存在しないからである。相関係数行列の逆行列の存在条件について、上述の文献(「マハラノビスの距離入門」)の19頁の4.2.2項の記載が参照され得る。 Here, when the feature amount is calculated based on the measured values of the data items of each of the plurality of lots and the unit space is generated based on the calculated feature amount, the number is larger than the total number of feature amounts obtained by the processing of one lot. It is necessary to acquire the data of the lot of as reference data. The number of lots for which the measured value for calculating the feature amount as reference data is acquired is larger than the total number of feature amounts obtained in the processing of one lot, which is the correlation coefficient matrix included in the formula representing the unit space. This is because it is a condition for the existence of the inverse matrix. In other words, if the number of lots for which the measured value for calculating the feature amount as reference data is acquired is less than or equal to the total number of feature amounts obtained in the processing of one lot, the inverse matrix of the correlation coefficient matrix does not exist. Is. Regarding the existence condition of the inverse matrix of the correlation coefficient matrix, the description in Section 4.2.2 on page 19 of the above-mentioned document (“Introduction to Mahalanobis Distance”) can be referred to.
原因不明単位空間を、ワイヤーソー装置から得られる全てのデータ項目に基づいて生成する場合、各データ項目の1ロットの処理中のデータの区分数は、相関係数行列の逆行列の存在条件に基づいて、ロット数に応じて減らされる必要がある。1ロットの処理中のデータの区分数が減らされることによって、ロット処理中の測定値に基づいて算出される特徴量の変化の監視分解能が低下するといえる。一方で、全てのデータ項目を選択することによって、ワイヤーソー装置の停止につながる要因を広く監視することができるといえる。 When the unexplained unit space is generated based on all the data items obtained from the wire saw device, the number of data divisions in one lot of each data item is determined by the existence condition of the inverse matrix of the correlation coefficient matrix. Based on this, it needs to be reduced according to the number of lots. It can be said that by reducing the number of data divisions during the processing of one lot, the monitoring resolution of the change in the feature amount calculated based on the measured value during the lot processing is lowered. On the other hand, by selecting all the data items, it can be said that the factors leading to the stoppage of the wire saw device can be widely monitored.
一方、既知モード単位空間を生成するために一部のデータ項目である原因データ項目を選択することによって、1ロットの処理中のデータの区分数を増やすことができる。1ロットの処理中のデータの区分数が増やされることによって、ロット処理中の測定値に基づいて算出される特徴量の変化の監視分解能が高まるといえる。 On the other hand, by selecting the cause data item, which is a part of the data item, in order to generate the known mode unit space, it is possible to increase the number of divisions of the data being processed in one lot. By increasing the number of data divisions during the processing of one lot, it can be said that the monitoring resolution of the change in the feature amount calculated based on the measured value during the lot processing is improved.
(ワイヤーソー装置以外の装置への適用)
上述してきた実施形態において、状態判定装置50が加工装置10としてのワイヤーソー装置の状態を判定する構成が説明されてきた。状態判定装置50は、加工装置10として、ワイヤーソー装置に限られず、研磨装置等の他の装置の状態を判定してもよい。
(Application to devices other than wire saw devices)
In the above-described embodiment, the configuration in which the
本開示に係る実施形態について、諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップなどを1つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。本開示に係る実施形態について装置を中心に説明してきたが、本開示に係る実施形態は装置の各構成部が実行するステップを含む方法としても実現し得るものである。本開示に係る実施形態は装置が備えるプロセッサにより実行される方法、プログラム、又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものである。本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。 Although the embodiments according to the present disclosure have been described based on the drawings and examples, it should be noted that those skilled in the art can easily make various modifications or modifications based on the present disclosure. It should be noted, therefore, that these modifications or modifications are within the scope of this disclosure. For example, the functions included in each component or each step can be rearranged so as not to be logically inconsistent, and a plurality of components or steps can be combined or divided into one. Is. Although the embodiment according to the present disclosure has been mainly described with respect to the apparatus, the embodiment according to the present disclosure can also be realized as a method including steps executed by each component of the apparatus. The embodiments according to the present disclosure can also be realized as a method, a program, or a storage medium on which a program is recorded, which is executed by a processor included in the apparatus. It should be understood that these are also included in the scope of this disclosure.
本開示に含まれるグラフは、模式的なものである。スケールなどは、現実のものと必ずしも一致しない。 The graphs included in this disclosure are schematic. The scale etc. do not always match the real thing.
本開示に係る実施形態によれば、加工装置10の状態の判定精度が向上され得る。
According to the embodiment according to the present disclosure, the accuracy of determining the state of the
1 状態判定システム
10 加工装置(12:ワイヤー、14:ローラ、16:ワイヤー群、18:ワーク保持機構、20:ノズル、32:ガイドローラ、33:ダンサアーム、34:ダンサローラ、35:タッチローラ、36:駆動モータ、38A、38B:ワイヤーリール、40:スラリータンク、42:スラリーチラー、W:ワーク(ブロック)、X:ローラ軸方向)
50 状態判定装置(51:制御部、53:出力部、54:入力部)
60 センサ
71 停止ロット
72 異常検出ロット
73 単位空間内ロット
74 単位空間外ロット
1
50 Status determination device (51: control unit, 53: output unit, 54: input unit)
60
Claims (7)
前記制御部は、
前記加工装置の状態を表す複数のデータ項目それぞれの特徴量を取得し、
前記複数のデータ項目から選択された、前記加工装置が既知の故障モードで停止する原因となる原因データ項目だけに基づいて生成された、前記加工装置で正常に処理されたロット集団の特徴を表す単位空間において、前記原因データ項目の特徴量のマハラノビス距離を算出し、
前記マハラノビス距離が前記単位空間に基づいて設定される閾値以上である場合に前記加工装置の状態が前記既知の故障モードに基づく異常状態であると判定した結果を出力する、状態判定装置。 Equipped with a control unit that determines the status of the processing equipment
The control unit
The feature amount of each of the plurality of data items representing the state of the processing apparatus is acquired, and the feature amount is acquired.
Represents the characteristics of a lot group successfully processed by the processing apparatus, which is selected from the plurality of data items and is generated based only on the cause data item that causes the processing apparatus to stop in a known failure mode. In the unit space, the Mahalanobis distance of the feature amount of the cause data item is calculated.
A state determination device that outputs a result of determining that the state of the processing apparatus is an abnormal state based on the known failure mode when the Mahalanobis distance is equal to or greater than a threshold value set based on the unit space.
前記第1原因データ項目に含まれるデータ項目の少なくとも一部は、前記第2原因データ項目に含まれず、
前記第2原因データ項目に含まれるデータ項目の少なくとも一部は、前記第1原因データ項目に含まれず、
前記制御部は、
前記第1単位空間において算出した前記マハラノビス距離が第1閾値以上となった場合に前記加工装置が第1異常状態であると判定し、
前記第2単位空間において算出した前記マハラノビス距離が第2閾値以上となった場合に前記加工装置が第2異常状態であると判定する、請求項1に記載の状態判定装置。 The unit space includes at least a first unit space generated based on the first cause data item and a second unit space generated based on the second cause data item.
At least a part of the data items included in the first cause data item is not included in the second cause data item.
At least a part of the data items included in the second cause data item is not included in the first cause data item.
The control unit
When the Mahalanobis distance calculated in the first unit space becomes equal to or greater than the first threshold value, it is determined that the processing apparatus is in the first abnormal state.
The state determination device according to claim 1, wherein when the Mahalanobis distance calculated in the second unit space becomes equal to or larger than the second threshold value, it is determined that the processing device is in the second abnormal state.
前記加工装置の状態が前記既知の故障モードに基づく異常状態であると判定しなかった場合に、前記複数のデータ項目に基づいて生成された単位空間において、前記複数のデータ項目の特徴量のマハラノビス距離を算出し、
前記マハラノビス距離が原因不明閾値以上となった場合に、前記マハラノビス距離に対して及ぼす影響の大きさを表すMD貢献度が所定値以上となるデータ項目を原因候補項目として決定し前記原因候補項目を出力する、請求項1又は2に記載の状態判定装置。 The control unit
When it is not determined that the state of the processing apparatus is an abnormal state based on the known failure mode, Mahalanobis of the feature amount of the plurality of data items in the unit space generated based on the plurality of data items. Calculate the distance,
When the Mahalanobis distance is equal to or greater than the unknown cause threshold value, a data item having an MD contribution degree indicating the magnitude of the influence on the Mahalanobis distance is determined as a cause candidate item and the cause candidate item is selected. The state determination device according to claim 1 or 2, which outputs the data.
前記加工装置が過去の所定期間において稼働を開始してから停止するまでに前記加工装置が処理した複数のロットそれぞれについて得られた複数のデータ項目の特徴量を取得し、
前記複数のロットを、単位空間内ロットと単位空間外ロットとに区分し、
前記単位空間内ロットの特徴量に基づいて前記単位空間を生成し、
前記単位空間において前記単位空間外ロットの特徴量のマハラノビス距離を算出し、
前記閾値を、前記単位空間外ロットの特徴量のマハラノビス距離より大きい値に設定する、請求項1から3までのいずれか一項に記載の状態判定装置。 The control unit
The feature quantities of a plurality of data items obtained for each of the plurality of lots processed by the processing apparatus from the start of operation to the stop of the operation in the past predetermined period are acquired.
The plurality of lots are divided into lots within the unit space and lots outside the unit space.
The unit space is generated based on the feature amount of the lot in the unit space, and the unit space is generated.
The Mahalanobis distance of the feature amount of the lot outside the unit space is calculated in the unit space.
The state determination device according to any one of claims 1 to 3, wherein the threshold value is set to a value larger than the Mahalanobis distance of the feature amount of the lot outside the unit space.
前記状態判定装置が、前記複数のデータ項目から選択された、前記加工装置が既知の故障モードで停止する原因となる原因データ項目だけに基づいて生成された、前記加工装置で正常に処理されたロット集団の特徴を表す単位空間において、前記原因データ項目の特徴量のマハラノビス距離を算出するステップと、
前記状態判定装置が、前記マハラノビス距離が前記単位空間に基づいて設定される閾値以上である場合に前記加工装置の状態が前記既知の故障モードに基づく異常状態であると判定した結果を出力するステップと
を含む状態判定方法。 A step in which the state determination device for determining the state of the processing device acquires a feature amount of each of a plurality of data items representing the state of the processing device.
The state determination device was successfully processed by the processing device, which was generated based only on the cause data item selected from the plurality of data items and causing the processing device to stop in a known failure mode. In the unit space representing the characteristics of the lot group, the step of calculating the Mahalanobis distance of the characteristic amount of the cause data item and
The step of the state determining apparatus, and outputs the result of the Mahalanobis distance is determined and the state of the processing apparatus when it is above the threshold that is set based on the unit space is in an abnormal state based on the known failure mode A state determination method including and.
前記加工装置の状態を表す複数のデータ項目それぞれの特徴量を取得するステップと、
前記複数のデータ項目から選択された、前記加工装置が既知の故障モードで停止する原因となる原因データ項目だけに基づいて生成された、前記加工装置で正常に処理されたロット集団の特徴を表す単位空間において、前記原因データ項目の特徴量のマハラノビス距離を算出するステップと、
前記マハラノビス距離が前記単位空間に基づいて設定される閾値以上である場合に前記加工装置の状態が前記既知の故障モードに基づく異常状態であると判定した結果を出力するステップと
を実行させる状態判定プログラム。 To the processor of the state judgment device that judges the state of the processing device,
A step of acquiring the feature amount of each of a plurality of data items representing the state of the processing apparatus, and
Represents the characteristics of a lot group successfully processed by the processing apparatus, which is selected from the plurality of data items and is generated based only on the cause data item that causes the processing apparatus to stop in a known failure mode. In the unit space, the step of calculating the Mahalanobis distance of the feature amount of the cause data item and
State determination and a step of outputting the result of the Mahalanobis distance is determined and the state of the processing apparatus when it is above the threshold that is set based on the unit space is in an abnormal state based on the known failure mode program.
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