CN113180919A - 估计装置、估计方法以及计算机可读记录介质 - Google Patents

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CN113180919A CN202110018528.1A CN202110018528A CN113180919A CN 113180919 A CN113180919 A CN 113180919A CN 202110018528 A CN202110018528 A CN 202110018528A CN 113180919 A CN113180919 A CN 113180919A
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萩田浩己
宫木正信
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Abstract

本发明提供一种估计装置、估计方法以及计算机可读记录介质，能够提高对制造吸收性物品的制造装置中的异常的估计精度。与吸收性物品的制造装置有关的估计装置具备：获取部，其获取与由制造吸收性物品的制造装置进行的制造处理有关的处理数据；以及估计部，其基于由获取部获取到的处理数据以及与由不同于制造装置的其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据，来估计制造装置中的异常。

Description

估计装置、估计方法以及计算机可读记录介质
技术领域
本发明涉及与吸收性物品的制造装置有关的估计装置、与吸收性物品的制造装置有关的估计方法以及与吸收性物品的制造装置有关的计算机可读记录介质。
背景技术
以往，已知如下一种技术：在制造吸收性物品的制造装置中，将产品数据与设备数据建立关联，在产品发生了异常的情况下，确定与被判定为异常的产品相关联的产品数据和设备数据中的至少一方，并且确定成为产品异常的原因的制造工序。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2018-129030号公报
发明内容
发明要解决的问题
然而，在上述的技术中，关于提高对在制造吸收性物品的制造装置中发生的异常的估计精度这一点存在改善的余地。例如，在上述的技术中，在制造吸收性物品的制造装置中无法预先估计可能发生的异常。
本申请是鉴于上述情况而完成的，其目的在于提高对制造吸收性物品的制造装置中的异常的估计精度。
用于解决问题的方案
本申请所涉及的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置具备：获取部，其获取与由制造吸收性物品的制造装置进行的制造处理有关的处理数据；以及估计部，其基于由所述获取部获取到的处理数据以及与由不同于所述制造装置的其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据，来估计所述制造装置中的异常。
发明的效果
根据实施方式的一个方式，能够提高对制造吸收性物品的制造装置中的异常的估计精度。
附图说明
图1是示出包括具备实施例所涉及的估计装置的制造装置的制造系统的结构的一例的框图。
图2是示出实施例所涉及的制造装置的生产线的概要侧视图。
图3是示出实施例所涉及的估计装置的结构的一例的功能框图。
图4是说明实施例所涉及的学习处理的流程图。
图5是示出变形例所涉及的制造装置的生产线的一部分的概要侧视图。
图6是示出硬件结构的一例的图。
附图标记说明
1：制造系统；2：制造装置；10：估计装置；12：控制部；13：存储部；20：获取部；21：估计部；23：学习部。
具体实施方式
根据本说明书和所附附图的记载，至少以下的事项变得明确。
与吸收性物品的制造装置有关的估计装置的特征在于，具备：获取部，其获取与由制造吸收性物品的制造装置进行的制造处理有关的处理数据；以及估计部，其基于由获取部获取到的处理数据以及与由不同于制造装置的其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据，来估计制造装置中的异常。
根据这样的估计装置，能够使用与由其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据来估计制造装置中的异常。因此，例如即使在制造装置的日志数据少的情况下，估计装置也能够提高对制造装置中的异常的估计精度。另外，估计装置能够估计制造装置中未发生的异常，能够提高对制造装置中的异常的估计精度。
另外，与吸收性物品的制造装置有关的估计装置也可以使用学习模型来估计制造装置中的异常，该学习模型是基于与由其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据进行学习所得到的模型。
根据这样的估计装置，能够使用基于与由其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据进行学习所得到的、估计异常的精度高的学习模型，来估计制造装置中的异常。因此，估计装置能够提高对制造装置中的异常的估计精度。
另外，与吸收性物品的制造装置有关的估计装置也可以使用对与由其它制造装置进行的吸收性物品有关的制造处理的日志数据同表示其它制造装置是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置中的异常。
根据这样的估计装置，能够估计在制造装置中发生了与在其它制造装置中发生的异常相同的异常的情况。估计装置能够估计在其它制造装置中发生的异常发生在制造装置所包括的装置中的情况。因此，估计装置能够提高对制造装置中发生的异常的估计精度。
另外，与吸收性物品的制造装置有关的估计装置也可以使用对与有关进行学习由其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理的日志数据与表示其它制造装置中的产品是否正常的信息之间的关系性所得到的学习模型，来估计制造装置中的异常。
根据这样的估计装置，能够估计在由制造装置制造的吸收性物品中发生了与在其它制造装置中发生的吸收性物品的异常相同的异常的情况。
另外，与吸收性物品的制造装置有关的估计装置也可以使用对与由制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据同表示制造装置是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置中的异常。
根据这样的估计装置，能够估计在制造装置中发生了与在其它制造装置中发生的异常相同的异常的情况。
另外，与吸收性物品的制造装置有关的估计装置也可以使用对与由制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据同表示制造装置中的产品是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置中的异常。
根据这样的估计装置，能够估计在制造装置中发生了与在其它制造装置中发生的吸收性物品的异常相同的异常的情况。
另外，与吸收性物品的制造装置有关的估计装置也可以具备学习部，该学习部基于与由其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据以及与由制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据中的至少一方，来进行学习模型的学习。
根据这样的估计装置，能够基于新的日志数据来更新学习模型，能够提高对制造装置中的异常的估计精度。
另外，与吸收性物品的制造装置有关的估计装置也可以针对异常的发生来获取与相互关联的多个制造处理有关的处理数据，基于与相互关联的多个制造处理中的第一制造处理有关的处理数据以及与由其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据，来估计相互关联的多个制造处理中的第二制造处理中的异常。
根据这样的估计装置，能够基于与多个制造处理中的某个制造处理有关的处理数据，来估计其它制造处理中的异常。
另外，与由其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据也可以是由设置于其它制造装置的传感器获取到的传感器数据。例如，设置于其它制造装置的传感器也可以包括检测吸收性物品的制造处理中的振动的振动传感器、检测吸收性物品的制造处理中的温度的温度传感器以及检测吸收性物品的制造处理中的压力的压力传感器中的至少一方。
根据这样的估计装置，使用基于由设置于其它制造装置的传感器获取到的传感器数据进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置中的异常。因此，估计装置能够基于实际获取到的传感器数据来估计制造装置中的异常，能够提高对异常的估计精度。
另外，与吸收性物品的制造装置有关的估计装置也可以获取与在不同的位置处对作为连续体的连续品进行加工的多个制造处理有关的处理数据，所述连续体为吸收性物品的加工源。
根据这样的估计装置，能够基于与某个制造处理有关的处理数据，来估计其它制造处理中的异常。
以下参照附图来详细地说明用于实施与吸收性物品的制造装置有关的估计装置、与吸收性物品的制造装置有关的估计方法以及与吸收性物品的制造装置有关的程序的方式(以下记载为“实施方式”。)的一例。此外，并不通过该实施方式来限定估计装置、估计方法以及程序。另外，在以下的实施方式中，对同一部位标注同一附图标记，并省略重复的说明。
[实施方式]
[制造系统的结构的一例]
参照图1来说明包括具备实施例所涉及的估计装置10的制造装置2的制造系统1。图1是示出包括具备实施例所涉及的估计装置10的制造装置2的制造系统1的结构的一例的框图。
制造系统1具备多个制造装置2。多个制造装置2是制造吸收性物品的装置。吸收性物品例如是尿不湿、生理用卫生巾、尿垫。
多个制造装置2可以制造相同种类的吸收性物品。另外，多个制造装置2也可以制造相同种类且不同尺寸的吸收性物品。另外，多个制造装置2也可以制造不同种类的吸收性物品。例如也可以是，某个制造装置2制造尿不湿，而另一个制造装置2制造生理用卫生巾。
另外，多个制造装置2可以不设置在同一设施内。即，制造系统1可以包括设置在不同的设施内、例如设置在不同地区或不同国家的制造装置2。
多个制造装置2分别具备估计装置10。各估计装置10以有线或无线方式与网络N连接，相互进行信息的发送和接收。网络N例如是因特网等WAN(Wide Area Network：广域网)，但不限于此，也可以是运营商网络等其它通信网。此外，各估计装置10也可以与通过网络N连接的服务器进行信息的发送和接收。
[生产线的结构的一例]
在制造装置2设置有用于制造吸收性物品的生产线PL。制造装置2通过生产线PL进行在不同的位置处对作为连续体的连续片材(连续品)进行加工的多个制造处理，所述连续体为吸收性物品的加工源。即，生产线PL是用于制造吸收性物品的一系列的加工工序(制造工序)。由此，制造吸收性物品。
参照图2对制造吸收性物品的生产线PL进行说明。图2是示出实施例所涉及的制造装置2的生产线PL的概要侧视图。在此，将制造一次性尿不湿的生产线PL作为一例来进行说明。
此外，以下有时将生产线PL的宽度方向(贯通图2的纸面的方向)称为“CD方向”，将与所述CD方向正交的两个方向中的铅垂方向称为“上下方向”，将水平方向称为“前后方向”。
生产线PL包括芯包覆体搬送路径R1、吸收体搬送路径R2、紧固带搬送路径R3、表面片材搬送路径R4、目标带搬送路径R5、背面片材搬送路径R6以及基体片材搬送路径R7。
在各搬送路径R1～R7中设置有搬送装置。搬送装置由传送带、搬送辊等构成。传送带例如是在环形带的外周面具有吸附功能的吸引传送带。此外，搬送装置也可以包括不具有吸附功能的传送带。
在芯包覆体搬送路径R1中，使芯包覆体片材Cs从将芯包覆体片材Cs圈状地盘绕而成的材料卷201退绕。即，在芯包覆体搬送路径R1中，搬送作为连续片材的芯包覆体片材Cs。芯包覆体片材Cs例如为薄绵纸、无纺布等具有液透过性的片构件。
在吸收体搬送路径R2中，将吸收体Ab载置于从芯包覆体搬送路径R1搬送来的芯包覆体片材Cs。吸收体Ab通过以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转的纤维积存滚筒202而被载置于芯包覆体片材Cs。吸收体Ab为液体吸收体材质，例如为纸浆纤维和高吸收性聚合物(SAP：Superabsorbent polymer)。
在纤维积存滚筒202的外周面上，沿旋转方向形成有多个凹部202a。凹部202a形成为使被载置于芯包覆体片材Cs的吸收体Ab的形状在俯视时呈矩形形状。在凹部202a的底面形成有吸气孔(未图示)。通过经由吸气孔进行吸气，来使从喷管喷出的纸浆纤维和SAP层叠在凹部202a中。
关于纤维积存滚筒202，当层叠有纸浆纤维和SAP的凹部202a位于芯包覆体片材Cs的上方时，使经由吸气孔的吸气停止。由此，在芯包覆体片材Cs上，以沿前后方向排列的方式载置多个吸收体Ab。
另外，在吸收体搬送路径R2中设置有切割装置203。切割装置203将载置有吸收体Ab的芯包覆体片材Cs切割。切割装置203具备切割辊203a和砧辊203b。
切割辊203a以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。在切割辊203a沿旋转轴方向设置有切割刀片。砧辊203b以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。
切割装置203通过切割辊203a和砧辊203b来对载置有吸收体Ab的芯包覆体片材Cs进行夹压并进行切割。此外，切割装置203在相邻的吸收体Ab之间的位置处将芯包覆体片Cs切割。
在吸收体搬送路径R2中，将由切割装置203切割后的芯包覆体片材Cs朝向前方搬送。
在紧固带搬送路径R3中，搬送作为连续片材的紧固带Ft1。在紧固带搬送路径R3中，通过粘接剂涂布装置204将粘接剂涂布于紧固带Ft1。关于粘结剂，例如使用热熔粘结剂。
在表面片材搬送路径R4中，使表面片材Ts从将表面片材Ts圈状地盘绕而成的材料卷205退绕。即，在表面片材搬送路径R4中，搬送作为连续片材的表面片材Ts。表面片材Ts为具有液透过性的片构件，例如为含有聚乙烯、聚丙烯等热塑性树脂纤维的无纺布。
另外，在表面片材搬送路径R4中设置有滑动切割装置206。滑动切割装置206将在紧固带搬送路径R3中搬送来的紧固带Ft1切割。滑动切割装置206具备切割辊206a和砧辊206b。
切割辊206a以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。在切割辊206a设置有将作为连续片材的紧固带Ft1切割为单张状的紧固带Ft2的切割刀片(未图示)。切割刀片沿旋转方向设置有多个。
砧辊206b吸附并保持涂布有粘接剂的作为连续体的紧固带Ft1。砧辊206b以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。在砧辊206b设置有与切割辊206a的切割刀片相向的承接刀片(未图示)。
滑动切割装置206通过砧辊206b来吸附涂布有粘接剂的作为连续片材的紧固带Ft1，并且通过切割辊206a将作为连续片材的紧固带Ft1切割，来生成单张状的紧固带Ft2。
滑动切割装置206通过砧辊206b来吸附被切割为单张状的紧固带Ft2，并且将该单张状的紧固带Ft2搬送至与表面片材Ts相向的位置。
另外，在表面片材搬送路径R4中，在砧辊206b的下方设置有临时按压辊207。临时按压辊207以隔着表面片材Ts与砧辊206b相向的方式设置。
临时按压辊207以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。临时按压辊207能够沿上下方向移动，在被吸附于砧辊206b的紧固带Ft2被搬送至表面片材Ts的上方的定时，临时按压辊207朝向砧辊206b进行按压。由此，将作为连续体的表面片材Ts压至砧辊206b，通过被涂布于紧固带Ft2的粘接剂来使紧固带Ft2与表面片材Ts粘接。由此，将紧固带Ft2临时固定于表面片材Ts。
另外，在表面片材搬送路径R4中设置有正式按压装置208。正式按压装置208在表面片材搬送路径R4中的表面片材Ts的搬送方向上设置于比临时按压辊207靠下游侧的位置。
正式按压装置208将被临时固定于表面片材Ts的紧固带Ft2正式固定。正式按压装置208通过一对辊来夹持临时固定有紧固带Ft2的表面片材Ts，并将紧固带Ft2正式固定于表面片材Ts。
各辊以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。一对辊中的一个辊朝向另一个辊往复运动。即，关于一对辊，能够变更一对辊的间隔。
另外，在表面片材搬送路径R4中设置有粘接剂涂布装置209。粘接剂涂布装置209在表面片材Ts的搬送方向上设置于比正式按压装置208靠下游侧的位置。粘接剂涂布装置209向正式固定有紧固带Ft2的表面片材Ts涂布粘接剂。粘接剂涂布装置209向表面片材Ts的非肌肤侧面涂布粘接剂。关于粘结剂，例如使用热熔粘结剂。
在目标带搬送路径R5中搬送作为连续片材的目标带Tt1。在目标带搬送路径R5中，通过粘接剂涂布装置210将粘接剂涂布于目标带Tt1。关于粘结剂，例如使用热熔粘结剂。
在背面片材搬送路径R6中，使背面片材Bs从将背面片材Bs圈状地盘绕而成的材料卷211退绕。即，在背面片材搬送路径R6中搬送作为连续片材的背面片材Bs。背面片材Bs为不具有液透过性的片构件，例如为聚乙烯等热塑性树脂薄膜。
另外，在背面片材搬送路径R6中设置有滑动切割装置212。滑动切割装置212将在目标带搬送路径R5中搬送来的目标带Tt1切割。滑动切割装置212具备切割辊212a和砧辊212b。
切割辊212a以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。在切割辊212a设置有将作为连续片材的目标带Tt1切割为单张状的目标带Tt2的切割刀片(未图示)。切割刀片沿旋转方向设置有多个。
砧辊212b吸附并保持涂布有粘接剂的作为连续体的目标带Tt1。砧辊212b以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。在砧辊212b设置有与切割辊212a的切割刀片相向的承接刀片(未图示)。
滑动切割装置212通过砧辊212b来吸附涂布有粘接剂的作为连续片材的目标带Tt1，通过切割辊212a将作为连续片材的目标带Tt1切割，来生成单张状的目标带Tt2。
滑动切割装置212通过砧辊212b来吸附被切割为单张状的目标带Tt2，并且将该单张状的目标带Tt2搬送至与背面片材Bs相向的位置。
另外，在背面片材搬送路径R6中，在砧辊212b的下方设置有临时按压辊213。临时按压辊213以隔着背面片材Bs与砧辊212b相向的方式设置。
临时按压辊213以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。临时按压辊213能够沿上下方向移动，在被砧辊212b吸附的目标带Tt2被搬送至背面片材Bs的上方的定时，临时按压辊213朝向砧辊212b进行按压。由此，将作为连续体的背面片材Bs压至砧辊212b，通过被涂布于目标带Tt2的粘接剂使目标带Tt2与背面片材Bs粘接。由此，将目标带Tt2临时固定于背面片材Bs。
另外，在背面片材搬送路径R6中设置有正式按压装置214。正式按压装置214在背面片材搬送路径R6中的背面片材Bs的搬送方向上设置于比临时按压辊213靠下游侧的位置。
正式按压装置214将被临时固定于背面片材Bs的目标带Tt2正式固定。正式按压装置214通过一对辊来夹持临时固定有目标带Tt2的背面片材Bs，并将目标带Tt2正式固定于背面片材Bs。
各辊以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。一对辊中的一个辊朝向另一个辊往复运动。即，关于一对辊，能够变更一对辊的间隔。
另外，在背面片材搬送路径R6中设置有粘接剂涂布装置215。粘接剂涂布装置215在背面片材Bs的搬送方向上设置于比正式按压装置214靠下游侧的位置。粘接剂涂布装置215向正式固定有目标带Tt2的背面片材Bs涂布粘接剂。粘接剂涂布装置215向背面片材Bs的肌肤侧面涂布粘接剂。关于，粘结剂，例如使用热熔粘结剂。
通过上述的吸收体搬送路径R2搬送的吸收体Ab、通过表面片材搬送路径R4搬送的表面片材Ts以及通过背面片材搬送路径R6搬送的背面片材Bs在合流位置Mp合流。
具体地说，在合流位置Mp，作为连续片材的背面片材Bs从吸收体Ab的非肌肤侧合流，作为连续片材的表面片材Ts从吸收体Ab的肌肤侧合流。在表面片材Ts和背面片材Bs分别涂布有粘接剂，因此表面片材Ts、吸收体Ab以及背面片材Bs通过粘接剂而接合为一体，生成作为连续片材的基体片材BMs。在基体片材BMs中，吸收体Ab成为在前后方向上以与一片尿不湿D的长度相当的产品间距P连续地排列的状态。
此外，在图2中表示出在基体片材BMs的搬送方向上位于比合流位置Mp靠下游侧的位置的基体片材BMs与表面片材Ts、吸收体Ab以及背面片材Bs分离开的状态，但实际上它们接合为一体。
在基体片材搬送路径R7中搬送基体片材BMs。在基体片材搬送路径R7中设置有腿部洞口切割装置216。腿部洞口切割装置216在CD方向的两侧将基体片材BMs的一部分切割来形成尿不湿的绕腿开口部。腿部洞口切割装置216具备切割辊216a和砧辊216b。
切割辊216a以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。在切割辊216a沿旋转方向设置有切割刀片(未图示)。切割刀片被设置为与绕腿开口部的形状相应的弯曲形状。砧辊216b以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。
腿部洞口切割装置216中的各辊216a、216b与基体片材BMs的搬送动作联动地旋转，以在基体片材BMs的规定位置形成绕腿开口部。
在腿部洞口切割装置216中，切割辊216a能够朝向砧辊216b移动，从而能够变更切割辊216a与砧辊216b之间的间隔。
另外，在基体片材搬送路径R7中设置有尾尾端切割装置217。尾尾端切割装置217在基体片材搬送路径R7中的基体片材BMs的搬送方向上设置于比腿部洞口切割装置216靠下游侧的位置。
尾尾端切割装置217将通过基体片材搬送路径R7搬送来的基体片材BMs切割。尾尾端切割装置217具备切割辊217a和砧辊217b。
切割辊217a以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。在切割辊217a沿旋转轴方向设置有切割刀片(未图示)。砧辊217b以沿着CD方向的旋转轴为中心进行旋转。
尾尾端切割装置217在基体片材BMs中的预先设定的位置将基体片材BMs的下游尾端切割来生成尿不湿D。
[估计装置的结构的一例]
接着，参照图3来说明实施例所涉及的估计装置10。图3是示出实施例所涉及的估计装置10的结构的一例的功能框图。以下，对于制造装置2，对与制造装置2不同的其它制造装置以及其它制造装置所包括的结构标注附图标记“A”，来与制造装置2以及制造装置2所包括的结构相区分地进行说明。
估计装置10具备通信部11、控制部12以及存储部13。
通信部11经由网络N(参照图1)来与其它制造装置2A的估计装置10A等进行通信。通信部11例如由NIC(Network Interface Card：网络接口卡)等实现。
控制部12对应于CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)等电子电路。而且，控制部12具有用于存储规定了各种处理过程的程序、控制数据的内部存储器，由此执行各种处理。控制部12具有获取部20、估计部21、通知部22以及学习部23。
存储部13例如是RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)、闪存等半导体存储元件或者硬盘、光盘等存储装置。
存储部13用于存储与由制造装置2进行的尿不湿(吸收性物品)的制造处理有关的日志数据。具体地说，与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据是由设置于制造装置2的传感器30检测出的传感器数据。传感器30设置于制造装置2中要检测异常的部位。传感器30例如是振动传感器、温度传感器以及压力传感器。
振动传感器例如设置于切割装置203、滑动切割装置206、212、腿部洞口切割装置216、尾端切割装置217。振动传感器检测切割刀片等的振动。振动传感器例如检测切割装置203、滑动切割装置206、212的切割刀片在规定方向(上下方向)上的加速度的变化程度。此外，振动传感器也可以设置于搬送装置、临时按压辊207、213、正式按压装置208、214等。
温度传感器例如设置于粘结剂涂布装置204、209、210、215。温度传感器检测粘结剂涂布装置204、209、210、215中将粘结剂进行加热的加热部、被加热后的粘结剂等的温度。此外，温度传感器也可以设置于搬送装置、切割装置203、滑动切割装置206、212等。例如，温度传感器也可以检测使搬送装置、切割装置203、滑动切割装置206、212等进行动作的马达等的温度。
压力传感器例如设置于纤维积存滚筒202、搬送装置的吸引传送带、切割装置203、滑动切割装置206、212的砧辊203b、206b、212b。压力传感器例如检测吸引传送带的吸引部的负压。另外，压力传感器也可以设置于切割装置203、滑动切割装置206、212的切割辊203a、206a、212a等。压力传感器例如检测切割装置203、滑动切割装置206、212的切割刀片的按压压力。
另外，存储部13存储用于估计制造装置2中的异常的学习模型。根据要估计异常的部位来存储多个学习模型。存储部13例如存储与切割装置203、滑动切割装置206、212、腿部洞口切割装置216、搬送装置以及粘结剂涂布装置204、209、210、215的各装置对应的学习模型。
学习模型是基于与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据以及与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据进行学习所得到的模型。具体地说，学习模型是对与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同制造装置2的处理状态信息之间的关系性进行学习所得到的模型，并且是对与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同其它制造装置2A的处理状态信息之间的关系性进行学习所得到的模型。此外，学习模型也可以是对与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同其它制造装置2A的处理状态信息之间的关系性进行学习所得到的模型。另外，学习模型也可以是基于与由多个其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据进行学习所得到的模型。另外，也可以经由网络N来获取学习模型。
与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据是由设置于其它制造装置2A的传感器30A获取到的传感器数据。与上述传感器30同样地，传感器30A例如是振动传感器、温度传感器、压力传感器，至少包括这些传感器中的一方。
处理状态信息是表示制造装置2的制造处理或其它制造装置2A的制造处理是否正常的信息，与各制造处理的日志数据相关联。例如，在日志数据是由设置于切割装置203的振动传感器获取到的传感器数据的情况下，处理状态信息是表示切割装置203是“正常”还是“异常”的信息。
在由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理中，除了包括与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理相同的制造处理以外，还包括具有对应性的制造处理。
相同的制造处理是在制造相同种类且相同尺寸的尿不湿的其它制造装置2A中执行相同工序的装置的制造处理。例如，相同的制造处理是切割装置203A中的制造处理，该切割装置203A设置在制造与由制造装置2制造的尿不湿种类相同且尺寸相同的尿不湿的其它制造装置2A的吸收体搬送路径R2A中，且与切割装置203相同。
具有对应性的制造处理是能够得到适于进行用于估计制造装置2中的异常的学习模型的学习的日志数据的其它制造装置2A中的制造处理。具有对应性的制造处理例如是在制造相同种类且不同尺寸的尿不湿的其它制造装置2A中执行相同工序的装置的制造处理。例如，具有对应性的制造处理是切割装置203A中的制造处理，该切割装置203A相对于设置在吸收体搬送路径R2中的切割装置203，设置在制造相同种类且不同尺寸的尿不湿的其它制造装置2A的吸收体搬送路径R2A中。
此外，由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理不限于上述制造处理，只要是与能够生成用于估计制造装置2中的异常的学习模型的日志数据有关的制造处理即可。另外，学习模型由后述的学习部23进行学习并进行更新。
获取部20获取处理数据。处理数据是与由制造装置2进行的制造处理有关的数据。具体地说，处理数据是与在不同的位置对作为连续体的芯包覆体片材Cs、表面片材Ts、背面片材Bs等进行加工的多个制造处理有关的数据，所述连续体为尿不湿的加工源。处理数据是由设置于制造装置2的传感器30检测出的传感器数据。获取到的处理数据作为制造装置2的日志数据被存储到存储部13中。
估计部21将由获取部20获取到的制造装置2中的处理数据作为输入，并使用学习模型来估计制造装置2中的异常。此外，估计部21也可以将存储部13中存储的作为处理数据的制造装置2的日志数据作为输入，并使用学习模型来估计制造装置2中的异常。
如上所述，学习模型是对与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同制造装置2的处理状态信息之间的关系性进行学习所得到的模型，并且是对与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同其它制造装置2A的处理状态信息之间的关系性进行学习所得到的模型。
因此，估计部21使用除了基于与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据以外还基于与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置2中的异常。即，估计部21能够使用基于大量日志数据进行学习所得到的学习模型来估计制造装置2中的异常。
估计部21估计制造装置2中可能发生的异常。即，估计部21事先预测制造装置2中可能发生的异常。估计部21估计制造装置2所包括的各装置的异常。
例如，估计部21将由设置于切割装置203的振动传感器检测到的切割刀片的振动作为输入，并使用学习模型来估计切割装置203的切割刀片的异常。
例如，在制造装置2中使用了与其它制造装置2A的切割装置203A相同的切割装置203的情况下，估计部21使用基于在其它制造装置2A的切割装置203A中设置的振动传感器的日志数据进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置2中的切割装置203的切割刀片的异常。
由此，在制造装置2的切割装置203中产生了与在其它制造装置2A的切割装置203A中发生异常时检测到的振动倾向相同的振动倾向的情况下，估计出切割装置203的常。这样，估计部21能够基于其它制造装置2A的切割装置203A的日志数据，在制造装置2的切割装置203中实际发生异常之前探测切割装置203中的异常的发生。
因此，即使在制造装置2的切割装置203中的日志数据少的情况下，估计部21也能够估计切割装置203中的异常的发生。另外，估计部21能够估计在制造装置2的切割装置203中过去没有发生过的异常的发生。
通知部22通知由估计部21估计出的异常。在由估计部21估计出异常的发生的情况下，通知部22通知发生异常。例如，通知部22在监视器(未图示)上显示所估计出的异常，或者使警告灯(未图示)点亮。
学习部23学习用于估计制造装置2中的异常的学习模型。学习部23进行与要估计异常的部位相应的学习模型的学习。学习部23例如分别进行用于估计切割装置203、滑动切割装置206、212、腿部洞口切割装置216、搬送装置以及粘结剂涂布装置204、209、210、215中的异常的学习模型的学习。
学习部23接受针对由估计部21估计出且由通知部22通知的异常进行的处理状态信息的输入，来进行学习模型的学习。这样，学习部23基于与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据，来进行学习模型的学习。
学习部23也可以基于与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据，来进行学习模型的学习。学习部23在获取到与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据以及其它制造装置2A的处理状态信息的情况下，进行学习模型的学习。
此外，学习部23也可以基于与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据以及与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据中的任一方，来进行学习模型的学习。即，学习部23基于与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据以及与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据中的至少一方，来进行学习模型的学习。
[估计处理]
接着，参照图4来说明实施例所涉及的估计处理。图4是说明实施例所涉及的学习处理的流程图。此外，估计装置10关于制造装置2中要进行异常估计的所有部位进行异常的估计。
估计装置10从传感器30获取处理数据(S100)。估计装置10使用学习模型，基于获取到的处理数据来估计制造装置2中的异常(S101)。
在估计出异常的情况下(S102：“是”)，估计装置10通知估计出异常的情况(S103)。在没有估计出异常的情况下(S102：“否”)，估计装置10结束本次的处理。
[变形例]
变形例所涉及的估计装置10也可以生成学习模型。变形例所涉及的估计装置10也可以从其它制造装置2A获取与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据以及其它制造装置2A的处理状态信息，根据获取到的日志数据与处理状态信息之间的关系性来生成学习模型。另外，变形例所涉及的估计装置10也可以根据与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同制造装置2的处理状态信息之间的关系性，来生成学习模型。另外，变形例所涉及的估计装置10也可以基于从其它制造装置2A获取到的与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同其它制造装置2A的处理状态信息之间的关系性、以及与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同制造装置2的处理状态信息之间的关系性，来生成学习模型。即，变形例所涉及的估计装置10也可以基于与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据以及与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据中的至少一方，来生成学习模型。
另外，变形例所涉及的估计装置10也可以使用对与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同表示其它制造装置2A的尿不湿是否正常的产品状态信息之间的关系性进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置2中的异常。另外，变形例所涉及的估计装置10也可以使用对与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同表示制造装置2的尿不湿是否正常的产品状态信息之间的关系性进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置2中的异常。产品状态信息既可以是针对作为成品的尿不湿的信息，也可以是针对制造中途的尿不湿的信息。变形例所涉及的估计装置10将由制造装置2生成的尿不湿的异常估计为制造装置2中的异常。
由此，变形例所涉及的估计装置10能够使用学习模型来估计由制造装置2生成的尿不湿的异常。因此，变形例所涉及的估计装置10能够抑制生成不合格的尿不湿。
变形例所涉及的估计装置10也可以针对其它制造装置2A的制造处理的日志数据来判定适于进行学习模型的学习的日志数据，并获取适于进行学习模型的学习的日志数据。例如，对制造装置2以及其它制造装置2A所包括的各装置分别赋予ID，基于ID来判定适于进行学习模型的学习的日志数据。
例如，变形例所涉及的估计装置10针对制造装置2的切割装置203的ID，获取具有能够进行学习模型的学习的ID的其它制造装置2A的切割装置203A的日志数据。此外，预先设定能够进行学习模型的学习的ID。然后，变形例所涉及的估计装置10基于获取到的日志数据来进行学习模型的学习。另外，变形例所涉及的估计装置10也可以基于获取到的日志数据来生成学习模型。
由此，变形例所涉及的估计装置10能够自动地获取其它制造装置2A的制造处理的日志数据，并基于获取到的日志数据来自动地进行学习模型的学习。另外，变形例所涉及的估计装置10能够自动地获取其它制造装置2A的制造处理的日志数据，并基于获取到的日志数据来自动地生成学习模型。
另外，上述实施例所涉及的制造装置2利用纤维积存滚筒202形成了俯视时呈矩形形状的吸收体Ab，但并不限于此。如图5所示，变形例所涉及的制造装置2也可以利用纤维积存滚筒300来形成沿搬送方向连续的连续层叠的吸收体Ab，并利用切割装置301将吸收体Ab进行切割。图5是示出变形例所涉及的制造装置2的生产线PL的一部分的概要侧视图。
在变形例所涉及的制造装置2中，利用纤维积存滚筒300形成的吸收体Ab被压缩辊302夹持并压缩，之后被切割装置301切割。压缩辊302利用一对辊来夹持吸收体Ab。关于一对辊，能够变更一对辊的间隔。
在这样的变形例所涉及的制造装置2中，在切割装置301中发生了异常的情况下，除了能够想到切割装置301的异常以外，还能够想到压缩辊302中的异常。例如，在压缩辊302中发生异常而使得压缩辊302对吸收体Ab的压缩大的情况下，在切割装置301中对用于切割吸收体Ab的切割刀片等施加的负荷变大，切割装置301中的振动变大。即，在制造装置2中，针对异常的发生存在相互关联的多个制造处理。
变形例所涉及的估计装置10针对异常的发生来获取与相互关联的多个制造处理有关的处理数据。而且，变形例所涉及的估计装置10基于与相互关联的多个制造处理中的第一制造处理有关的处理数据以及与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据，来估计相互关联的多个制造处理中的第二制造处理中的异常。换言之，在用于在不同的位置对作为连续片材的吸收体Ab进行加工的多个制造处理中，变形例所涉及的估计装置10基于与第一制造处理有关的处理数据来估计第二制造处理中的异常。
具体地说，变形例所涉及的估计装置10将与第一制造处理有关的处理数据作为输入，使用上述的学习模型来估计第二制造处理中的异常。
例如，变形例所涉及的估计装置10将切割装置301中的振动的日志数据作为输入，使用学习模型来估计压缩辊302的异常。学习模型是对日志数据与成为振动的原因的制造处理之间的关系性进行学习所得到的模型，所述日志数据表示由于将压缩大的吸收体Ab切割而产生的振动和由于切割刀片的劣化而产生的振动的特征。变形例所涉及的估计装置10根据切割装置301中的振动的特征来估计压缩辊302的异常。此外，变形例所涉及的估计装置10也可以根据切割装置301中的振动的特征，来确定成为振动原因的制造处理，并估计压缩辊302的异常或切割装置301的异常。
另外，变形例所涉及的制造装置2也可以沿吸收体Ab的搬送方向设置多个压缩辊302，并利用多个压缩辊302来阶段性地压缩吸收体Ab。
在这样的变形例所涉及的制造装置2中，在吸收体Ab的一部分存在例如纸浆纤维的块的情况下，在纸浆纤维的块通过压缩辊302时，在各压缩辊302中振动变大。即，在变形例所涉及的制造装置2中，针对异常的发生存在相互关联的多个制造处理。
例如，变形例所涉及的估计装置10将各压缩辊302中的振动的日志数据作为输入，使用学习模型来估计各压缩辊302中的异常。而且，变形例所涉及的估计装置10在通过多个压缩辊302估计出异常的情况下，估计吸收体Ab中的异常。另外，变形例所涉及的估计装置10在针对多个压缩辊302的一部分来估计异常的情况下，估计一部分压缩辊302的异常。
这样，变形例所涉及的估计装置10针对异常的发生，将与相互关联的多个制造处理有关的处理数据作为输入，并使用学习模型来估计制造装置2中的异常，由此能够估计制造装置2中发生异常的部位。
[硬件结构]
另外，上述实施方式所涉及的估计装置10由例如如图6所示的结构的计算机1000实现。图6是示出硬件结构的一例的图。计算机1000与输出装置1010、输入装置1020连接，运算装置1030、缓存1040、存储器1050、输出IF(接口)1060、输入IF 1070以及网络IF 1080通过总线1090进行连接。
运算装置1030基于缓存1040、存储器1050中保存的程序、从输入装置1020读出的程序等进行动作，来执行各种处理。缓存1040为RAM等暂时存储运算装置1030进行各种运算所使用的数据的缓存。另外，存储器1050为用于登记运算装置1030进行各种运算所使用的数据、各种数据库的存储装置，是由ROM(Read Only Memory：只读存储器)、HDD(Hard DiskDrive：硬盘驱动器)、闪存等实现的存储器。
输出IF 1060为用于对监视器、打印机之类的用于输出各种信息的输出装置1010发送成为输出对象的信息的接口，例如可以由USB(Universal SerialBus：通用串行总线)、DVI(Digital Visual Interface：数字视频接口)、HDMI(注册商标)(High DefinitionMultimedia Interface：高清晰度多媒体接口)之类的标准的连接器实现。另一方面，输入IF 1070为用于从鼠标、键盘以及扫描器等各种输入装置1020接收信息的接口，例如由USB等实现。
例如，输入装置1020可以由用于从CD(Compact Disc：光盘)、DVD(DigitalVersatile Disc：数字多功能光盘)、PD(Phase change rewritable Disk：相变可重复擦写光盘)等光学记录介质、MO(Magneto-Optical disk：磁光盘)等磁光记录介质、带介质、磁记录介质或半导体存储器等读出信息的装置实现。另外，输入装置1020可以由USB存储器等外置存储介质实现。
网络IF 1080具有以下功能：经由网络N从其它设备接收数据并发送至运算装置1030，另外，经由网络N将运算装置1030生成的数据发送至其它设备。
在此，运算装置1030经由输出IF 1060或输入IF 1070进行输出装置1010、输入装置1020的控制。例如，运算装置1030将程序从输入装置1020、存储器1050加载到缓存1040上，并执行所加载的程序。例如，在计算机1000作为估计装置10发挥功能的情况下，计算机1000的运算装置1030执行被加载到缓存1040上的程序，由此实现控制部12的功能。
[效果]
估计装置10获取与由制造尿不湿的制造装置2进行的制造处理有关的处理数据。估计装置10基于获取到的处理数据以及与由不同于制造装置2的其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据，来估计制造装置2中的异常。
由此，估计装置10能够使用与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据来估计制造装置2中的异常。因此，例如即使在制造装置2的日志数据少的情况下，估计装置10也能够提高对制造装置2中的异常的估计精度。另外，估计装置10能够估计在制造装置2中未发生的异常，能够提高对制造装置2中的异常的估计精度。
另外，估计装置10使用基于与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置2中的异常。
由此，估计装置10能够基于与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据进行学习得到的、估计异常的精度高的学习模型，来估计制造装置2中的异常。因此，估计装置10能够提高估计制造装置2中的异常的估计精度。
另外，估计装置10使用对与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同表示其它制造装置2A是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置2中的异常。
由此，估计装置10能够估计在制造装置2中发生了与其它制造装置2A中发生的异常相同的异常的情况。估计装置10能够估计其它制造装置2A中发生的异常发生在制造装置2所包括的装置、具体地说是切割装置203等中的情况。因此，估计装置10能够提高对制造装置2中发生的异常的估计精度。
另外，估计装置10使用对与有关进行学习由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理的日志数据与表示其它制造装置2A的尿不湿是否正常的信息之间的关系性所得到的学习模型，来估计制造装置2中的异常。
由此，估计装置10能够估计在由制造装置2制造的尿不湿中发生了与在其它制造装置2A中发生的尿不湿的异常相同的异常的情况。
另外，估计装置10使用对与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同表示制造装置2是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置2中的异常。
由此，估计装置10能够估计在制造装置2中发生了与在其它制造装置2A中发生的异常相同的异常的情况。
另外，估计装置10使用对与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据同表示制造装置2的产品是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置2中的异常。
由此，估计装置10能够估计在制造装置2中发生了与在其它制造装置2A中发生的尿不湿的异常相同的异常的情况。
另外，估计装置10基于与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据以及与由制造装置2进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据中的至少一方，来进行学习模型的学习。
由此，估计装置10能够基于新的日志数据来更新学习模型，能够提高对制造装置2中的异常的估计精度。
另外，估计装置10针对异常的发生来获取与相互关联的多个制造处理有关的处理数据。然后，估计装置10基于与相互关联的多个制造处理中的第一制造处理有关的处理数据以及与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据，来估计相互关联的多个制造处理中的第二制造处理中的异常。
由此，估计装置10能够基于与多个制造处理中的某个制造处理有关的处理数据，来估计其它制造处理中的异常。
另外，与由其它制造装置2A进行的尿不湿的制造处理有关的日志数据是由设置于其它制造装置2A的传感器30A获取到的传感器数据。具体地说，设置于其它制造装置2A的传感器30A包括检测尿不湿的制造处理中的振动的振动传感器、检测尿不湿的制造处理中的温度的温度传感器以及检测尿不湿的制造处理中的压力的压力传感器中的至少一个传感器。
由此，估计装置10使用基于由设置于其它制造装置2A的传感器30A获取到的传感器数据进行学习所得到的学习模型，来估计制造装置2中的异常。因此，估计装置10能够基于实际获取到的传感器数据来估计制造装置2中的异常，能够提高对异常的估计精度。
另外，估计装置10获取与在不同的位置对作为连续体的连续片材进行加工的多个制造处理有关的处理数据，该连续体为尿不湿的加工源。
由此，估计装置10能够基于与某个制造处理有关的处理数据，来估计其它制造处理中的异常。
以上基于附图详细地说明了本申请的实施方式。然而，这些实施方式只是例示，以发明公开的栏中记载的方式为代表，能够以基于所谓本领域技术人员的技术常识实施各种变形、改进后的其它方式来实施本申请的实施方式。另外，上述的“部(section、module、unit)”能够解读为“单元”、“电路”等。

Claims (13)

1.一种与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，具备：
获取部，其获取与由制造吸收性物品的制造装置进行的制造处理有关的处理数据；以及
估计部，其基于由所述获取部获取到的处理数据以及与由不同于所述制造装置的其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据，来估计所述制造装置中的异常。
2.根据权利要求1所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
所述估计部使用基于与由所述其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据进行学习所得到的学习模型，来估计所述制造装置中的异常。
3.根据权利要求2所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
所述估计部使用对与由所述其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据同表示所述其它制造装置是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的所述学习模型，来估计所述制造装置中的异常。
4.根据权利要求2或3所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
所述估计部使用对与由所述其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据同表示所述其它制造装置的产品是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的所述学习模型，来估计所述制造装置的异常。
5.根据权利要求2或3所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
所述估计部使用对与由所述制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据同表示所述制造装置是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的所述学习模型，来估计所述制造装置中的异常。
6.根据权利要求2或3所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
所述估计部使用对与由所述制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据同表示所述制造装置的产品是否正常的信息之间的关系性进行学习所得到的所述学习模型，来估计所述制造装置中的异常。
7.根据权利要求2或3所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
还具备学习部，该学习部基于与由所述其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据以及与由所述制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据中的至少一方，来进行所述学习模型的学习。
8.根据权利要求1～3中的任一项所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
所述获取部针对异常的发生来获取与相互关联的多个制造处理有关的处理数据，
所述估计部基于与所述相互关联的多个制造处理中的第一制造处理有关的处理数据以及与由所述其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据，来估计所述相互关联的多个制造处理中的第二制造处理中的异常。
9.根据权利要求1～3中的任一项所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
与由所述其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据是由设置于所述其它制造装置的传感器获取到的传感器数据。
10.根据权利要求9所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
设置于所述其它制造装置的传感器包括检测吸收性物品的制造处理中的振动的振动传感器、检测吸收性物品的制造处理中的温度的温度传感器以及检测吸收性物品的制造处理中的压力的压力传感器中的至少一方。
11.根据权利要求1～3中的任一项所述的与吸收性物品的制造装置有关的估计装置，其特征在于，
所述获取部获取与在不同的位置处对作为连续体的连续品进行加工的多个制造处理有关的所述处理数据，所述连续体为吸收性物品的加工源。
12.一种与吸收性物品的制造装置有关的估计方法，其特征在于，包括以下工序：
获取工序，获取与由制造吸收性物品的制造装置进行的制造处理有关的处理数据；以及
估计工序，基于通过所述获取工序获取到的处理数据以及与由不同于所述制造装置的其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据，来估计所述制造装置中的异常。
13.一种计算机可读记录介质，存储有与吸收性物品的制造装置有关的程序，所述计算机可读记录介质的特征在于，所述程序使计算机执行以下过程：
获取过程，获取与由制造吸收性物品的制造装置进行的制造处理有关的处理数据；以及
估计过程，基于通过所述获取过程获取到的处理数据以及与由不同于所述制造装置的其它制造装置进行的吸收性物品的制造处理有关的日志数据，来估计所述制造装置中的异常。
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