JP2004165216A - 生産管理方法および生産管理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ライン状態を正確に判定し、事前に異常を察知し、察知した異常に対して適切な対策を実施して生産量の増大、リードタイムの短縮を実現する。
【解決手段】生産ラインに関する情報を記録している生産管理データベース４０５から、ライン状態表示パラメータ設定部４１０が、ライン状態を表す複数のパラメータを抽出し設定する。基準空間作成部４１５が、前記複数のパラメータについて、正常なライン状態を表す複数のサンプルデータを収集し、基準空間を作成する。マハラノビス距離計算部４２０が、生産管理データベース４０５から前記パラメータについて任意時刻の観測データを収集し、マハラノビス距離を計算する。このマハラノビス距離の時系列データを用いて、ライン状態判定部４２５がライン状態の傾向を監視し診断する。
【選択図】 図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、製品を製造するための生産ライン状態が正常か異常かを監視・診断し、異常或いは異常の兆候があると判定された場合は、異常対策としてのラインの保守、保全作業を支援する為の生産管理方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図２０は、従来の生産ラインの状態を監視、診断する生産管理方法の処理を示すフローチャートである。
【０００３】
図２０において、１８０５はライン状態を表す複数のパラメータから任意のパラメータを選択する工程であり、１８１０は選択したパラメータの時系列データの傾向を監視、診断する工程である。
【０００４】
このような手順で構成される従来の生産管理方法の具体例を、図２１を用いて説明する。図２１は、従来の生産管理方法におけるパラメータ監視の概念図で、ラインの状態を表す任意の複数のパラメータの時系列データのグラフ図を利用した場合である。
【０００５】
図２１において、１９０５は投入量の時系列データのグラフであり、１９１０は仕掛量の時系列データのグラフであり、１９１５は製品進行速度の時系列データのグラフであり、１９２０は設備稼働率の時系列データのグラフであり、１９２５は設備停止率の時系列データのグラフであり、１９３０は設備ＥＱ０の仕掛量の時系列データのグラフである。１９３５は仕掛量が多くなっている個所であり、１９４０と１９４５は製品進行速度が遅くなっている個所であり、１９５０は設備稼働率が低くなっている個所であり、１９５５は設備停止率が高くなっている個所であり、１９６０と１９６５は設備ＥＱ０の仕掛量が多くなっている個所である。
【０００６】
例えば、あるライン管理担当者（ＭＧ１）がライン状態を監視、診断するパラメータとして、仕掛量、製品進行速度、設備停止率を選択してライン状態を監視、診断する場合を説明する。
【０００７】
まず、ライン管理担当者（ＭＧ１）は自ら所有する生産管理に関する知識と、自ら担当する生産ラインに関する情報をもとに、ライン状態を監視、診断するパラメータとして、仕掛量と製品進行速度と設備停止率を選択する（図２０のステップ１８０５）。
【０００８】
次に、ライン管理担当者（ＭＧ１）は、選択した仕掛量と製品進行速度と設備停止率の時系列データをグラフ（１９１０、１９１５、１９２５）等に図示し、各パラメータ毎に時系列データの傾向を監視するシステムを用いて監視する（ステップ１８１０）。
【０００９】
このようにして、ライン管理担当者（ＭＧ１）は、仕掛量が多くなっている個所（１９３５）や、製品進行速度が遅くなっている個所（１９４０、１９４５）や、設備停止率が高くなっている個所（１９５５）を発見する。
【００１０】
そして、ライン管理担当者（ＭＧ１）は自ら所有する生産管理に関する知識と、自ら担当する生産ラインに関する情報をもとに、仕掛量と製品進行速度と設備停止率の異常個所（１９３５、１９４０、１９４５、１９５５）の中でライン状態が異常である個所を特定する。
【００１１】
次に、前述のライン管理担当者（ＭＧ１）とは異なるライン管理担当者（ＭＧ２）がライン状態を監視、診断するパラメータとして、製品進行速度、設備稼働率、設備ＥＱ０仕掛量を選択してライン状態を監視、診断する場合を説明する。
【００１２】
まず、ライン管理担当者（ＭＧ２）は自ら所有する生産管理に関する知識と、自ら担当する生産ラインに関する情報をもとに、ライン状態を監視、診断するパラメータとして、製品進行速度と設備稼働率と設備ＥＱ０仕掛量を選択する（ステップ１８０５）。
【００１３】
次に、ライン管理担当者（ＭＧ２）は選択した製品進行速度と設備稼働率と設備ＥＱ０仕掛量の時系列データをグラフ（１９１５、１９２０、１９２５、１９３０）等に図示し、各パラメータ毎に時系列データの傾向を監視するシステムを用いて監視する（ステップ１８１０）。
【００１４】
このようにして、ライン管理担当者（ＭＧ２）は、製品進行速度が遅くなっている個所（１９４０、１９４５）や、設備稼働率が低くなっている個所（１９５０）や、設備ＥＱ０仕掛量が多くなっている個所（１９６０、１９６５）を発見する。
【００１５】
そして、ライン管理担当者（ＭＧ２）は自ら所有する生産管理に関する知識と、自ら担当する生産ラインに関する情報をもとに、製品進行速度と設備稼働率と設備ＥＱ０仕掛量の異常個所（１９４０、１９４５、１９５０、１９６０、１９６５）の中でライン状態が異常である個所を特定する。
【００１６】
【特許文献１】
特開２０００−１１４１３０号公報
【特許文献２】
特開２０００−２５２１７９号公報
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の生産管理方法では、ライン管理担当者（ＭＧ１）は、自ら所有する生産管理に関する知識と、自ら担当する生産ラインに関する情報をもとに、仕掛量、製品進行速度、設備停止率の３個のパラメータを採用し、仕掛量と製品進行速度と設備停止率の異常個所（１９３５、１９４０、１９４５、１９５５）の中でライン状態が異常である個所を特定する。
【００１８】
他方、ライン管理担当者（ＭＧ２）も自ら所有する生産管理に関する知識と、自ら担当する生産ラインに関する情報をもとに、製品進行速度、設備稼働率、設備ＥＱ０仕掛量の４個のパラメータを採用し、製品進行速度と設備稼働率と設備ＥＱ０仕掛量の異常個所（１９４０、１９４５、１９５０、１９６０、１９６５）の中でライン状態が異常である個所を特定する。
【００１９】
その結果、ライン状態が正常か異常かの判定が、ライン状態の監視、診断作業を行うライン管理担当者の知識、経験、または判断力の差に依存し、ライン状態の客観的な判定ができないという問題を有していた。更に、ライン状態との相関関係が不明確な複数のパラメータを個々に監視、診断することになるので、ライン状態を一つの評価尺度で総合的に評価することができず、ライン状態の正確な判定ができないという問題も有していた。
【００２０】
本発明は、上記の課題に鑑み、ライン状態が正常か異常かを一つの評価尺度で総合的に評価することにより、ライン状態の判定を、管理担当者に依存することなく客観的かつ正確に行うことができる生産管理装置および生産管理方法を提供することを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明にかかる生産管理方法は、生産ラインにおけるライン状態を診断する方法であって、ライン状態を表す複数のパラメータを設定する工程と、前記複数のパラメータにおける正常なライン状態を表すサンプルデータを収集する工程と、収集した前記サンプルデータを用いて基準空間を作成する工程と、前記複数のパラメータについて観測データを収集し、収集した観測データを用いて前記基準空間上でマハラノビス距離を計算する工程と、前記マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を判定する工程とを含むことを特徴とする。
【００２２】
これにより、ライン状態が正常か異常かを、ライン管理担当者の経験や能力に依存させることなく、客観的に判定することができる。さらに、ライン状態を一つの評価尺度で総合的に評価することで、ライン状態を正確に判定できる。
【００２３】
また、本発明の生産管理方法は、ライン状態の傾向を判定する工程において異常あり或いは異常の兆候ありと判定された場合に、異常要因を解析する工程をさらに含むことが好ましい。これにより、ラインが異常状態に陥る前に事前に異常を察知でき、さらに、異常或いは異常兆候の要因を正確に解析できる。
【００２４】
また、本発明の生産管理方法は、ライン状態の傾向を判定した結果の履歴を収集し、当該履歴の傾向に基づいて前記基準空間の適正度合いを判定する工程をさらに含むことが好ましい。正常なライン状態自体が刻々と変化する場合でも、正常なライン状態を適切にモデル化することができる。
【００２５】
また、本発明の生産管理方法において、ライン状態を表す複数のパラメータを設定する工程において、前記生産ラインに関する情報が記録された生産管理情報記憶部から、正常なライン状態を表す複数のパラメータとしてライン全体の能力を示す指標を選択し、前記サンプルデータを収集する工程において、前記指標として選択されたパラメータの平均値と標準偏差とを計算し、選択した全ての前記指標の値が、前記平均値および標準偏差を基準として予め定義された範囲内にある場合に、前記パラメータのデータをサンプルデータとして収集することが好ましい。なお、前記ライン全体の能力を示す指標としては、生産量、製品進行速度、納期遵守率のうち少なくとも１つを用いることができる。また、前記予め定義された範囲は、例えば
前記平均値±（標準偏差の３分の１）
の範囲とすることが好ましい。また、前記予め定義された範囲内に前記指標が少なくとも連続して２回以上入る場合に、前記サンプルデータを収集することとすることも好ましい。
【００２６】
なお、前記マハラノビス距離の時系列データを用いたライン状態の傾向の判定は、（１）正常と異常との境界として予め定義されたしきい値と前記マハラノビス距離との大小関係に基づいて判定する、（２）正常と異常との境界として予め定義されたしきい値よりも正常側に予め定義された警告値と、前記マハラノビス距離との大小関係に基づいて判定する、（３）前記マハラノビス距離の時系列的に連続する値の変化に基づいて判定する、（４）前記マハラノビス距離の時系列的に連続する値の増分の変化に基づいて判定する、のいずれかであることが好ましい。
【００２７】
また、本発明の生産管理方法において、前記異常要因を解析する工程は、（１）収集した前記観測データを平均値に置き換えて、マハラノビス距離を計算し直す工程と、（２）計算し直したマハラノビス距離と計算し直す前のマハラノビス距離との差分を降順に整列させる工程と、降順に整列した前記マハラノビス距離の差分の大きさの順番に前記パラメータを抽出する工程とを含むことが好ましい。
【００２８】
また、本発明の生産管理方法において、前記基準空間の適正度合いを判定する工程は、（１）予め設定されている見直し時期に到達しているかを判定する工程と、（２）前記マハラノビス距離の時系列データを用いたライン状態の傾向判定工程の結果を記録する工程と、（３）記録されている前記傾向判定工程の結果に異常または異常の兆候があるか否かを判定し、異常あり或いは異常の兆候ありと判定された場合、正常なライン状態を表すサンプルデータを新たに収集する工程とを含むことが好ましい。
【００２９】
さらに、本発明の生産管理方法において、前記正常なライン状態を表すサンプルデータを新たに収集する工程は、ライン状態を表す複数のパラメータの組み合わせを設定し直す工程を含むことが好ましい。これにより、ライン状態の実績データを元に、監視の基準となる評価尺度そのものを随時更新することで、ライン状態を常に正確に判定することができる。
【００３０】
また、上記の目的を達成するために、本発明にかかる生産管理装置は、生産ラインにおけるライン状態を診断する装置であって、前記生産ラインに関する情報が記録された生産管理情報記憶部から、ライン状態を表す複数のパラメータを抽出し設定するパラメータ設定部と、前記パラメータ設定部により設定された複数のパラメータについて、前記生産管理情報記憶部から、正常なライン状態を表す複数のサンプルデータを収集するサンプルデータ収集部と、前記サンプルデータ収集部により収集されたサンプルデータを用いて基準空間を作成する基準空間作成部と、前記生産管理情報記憶部から前記複数のパラメータについて観測データを収集し、収集した観測データを用いて前記基準空間上でマハラノビス距離を計算するマハラノビス距離計算部と、前記マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を判定するライン状態判定部とを備えたことを特徴とする。
【００３１】
このような構成により、ライン状態が正常か異常かを、ライン管理担当者の経験や能力に依存させることなく、客観的に判定できる生産管理装置を提供できる。この装置では、ライン状態を一つの評価尺度で総合的に評価することで、ライン状態を正確に判定することができる。
【００３２】
本発明の生産管理装置は、前記ライン状態判定部による判定の結果、ライン状態に異常あり或いは異常の兆候ありと判定された場合、異常要因を解析する異常要因解析部をさらに備えたことが好ましい。これにより、ラインが異常状態に陥る前に事前に異常を察知できる。
【００３３】
本発明の生産管理装置は、前記ライン状態判定部による判定結果の履歴を収集し、当該履歴の傾向に基づいて前記基準空間の適正度合いを判定する基準空間判定部をさらに備えたことが好ましい。これにより、ライン状態の実績データを元に、監視の基準となる評価尺度そのものを随時更新することで、ライン状態を常に正確に判定できる。
【００３４】
本発明の生産管理装置は、前記生産管理情報記憶部に、各パラメータに関連する保守・保全知識が蓄積されており、前記異常要因解析部により異常要因に指定されたパラメータに関連する保守・保全知識を、前記生産管理情報記憶部から抽出し、保守・保全対策手順を作成する手順作成部と、前記手順作成部で作成された保守・保全対策手順を用いて、保守・保全対策を実行する保守・保全対策実行部とをさらに備えていることが好ましい。これにより、ラインが異常状態に陥る前に事前に異常を察知できると共に、察知した異常に対して適切な対策を自動的に実施することができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
まず、本発明の全実施形態に共通する、生産ラインにおける製品の生産に関わる概念を説明する。
【００３６】
図１は、生産ラインの因果関係を示す概念図である。図１において、５１０は半導体製品を製造する装置であり、５１５は製造を担当する作業者であり、５０５は半導体製造装置５１０と作業者５１５とその他資源から構成される生産ラインである。５２０は半導体製品の材料であり、５３０は半導体製品である。５２５は、生産ライン５０５への入力・制御パラメータである。この入力・制御パラメータ５２５は、半導体材料５２０を生産ライン５０５に投入し、半導体製品５３０を完成する為に必要な、製品生産の計画、製品進行の管理、半導体製造装置５１０の管理、作業者５１５の管理に関する情報である。５３５は、半導体材料５２０を生産ライン５０５に投入し半導体製品５３０を完成する間に発生する、生産ライン５０５にて製品完成を妨げる外乱（ノイズ）事象に関するノイズパラメータである。このノイズパラメータ５３５は、例えば、生産の計画変更、半導体製造装置のトラブル、作業者の製造進行、仕上り上のバラツキなどを表す。
【００３７】
５４０は、半導体材料５２０を生産ライン５０５に投入し、半導体製品５３０を完成する間に生産ライン５０５内で逐次記録される出力パラメータであり、例えば、生産量、製品の進行速度、製品の納期遵守率などである。
【００３８】
本発明の実施形態にかかる生産管理装置および生産管理方法は、この生産ライン５０５に関わるものであり、生産ラインの状態を表す入力・制御パラメータ、ノイズパラメータ、および出力パラメータという多岐にわたる情報を、ライン状態表示パラメータ（或いは、ライン状態監視パラメータ）として監視、診断する。そして、ライン状態が異常或いは異常兆候を示した場合に異常の要因を解析したり、監視、診断に用いる基準空間の適否を判定し、常に客観的で総合的でかつ正確なライン状態の監視、診断を可能とするものである。
【００３９】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００４０】
図２は、第１の実施の形態にかかる生産管理装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本生産管理装置は、生産管理データベース４０５、ライン状態パラメータ設定部４１０、基準空間作成部４１５、マハラノビス距離計算部４２０、ライン状態判定部４２５、および、保守・保全対策実行部４５５を備えている。生産管理データベース４０５は、生産ラインのライン運用、ライン状態、保守・保全に関する知識データベース等を含むデータベース群である。
【００４１】
ライン状態パラメータ設定部４１０は、生産管理データベース４０５からライン状態を表すパラメータを抽出し設定する。基準空間作成部４１５は、生産管理データベース４０５から複数のパラメータにおける正常なライン状態を表す複数のサンプルデータを収集し、サンプルデータを用いて基準空間を作成する。マハラノビス距離計算部４２０は、生産管理データベース４０５から前記パラメータについて任意時刻の観測データを収集し、マハラノビス距離を計算する。
【００４２】
ライン状態判定部４２５は、本実施形態では、マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を監視し診断するライン状態監視部４３５等を有する。保守・保全対策実行部４５５は、ライン状態判定部４２５の判定結果に応じてラインの保守・保全対策を実行するために、例えば、ライン状態の判定結果に応じて装置制御を行う装置制御部４６０、ライン状態の判定結果に応じて作業指示を行う作業指示部４６５、または、ライン状態の判定結果を作業者等に通知する通知部４７０等を有する。
【００４３】
以上のように構成された本実施形態にかかる生産管理装置の動作について、以下に説明する。図３は、本生産管理装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【００４４】
図３に示すように、本生産管理装置は、ライン状態を表す複数のパラメータを設定する工程（ステップ１０５）と、前記パラメータにおける正常なライン状態を表す複数のサンプルデータを収集する工程（ステップ１１０）と、収集した前記サンプルデータを用いて基準空間を作成する工程（ステップ１１５）と、前記パラメータについて任意時刻の観測データを収集し、観測データを用いてマハラノビス距離を計算する工程（ステップ１２０）と、前記マハラノビス距離の時系列データの傾向を監視、診断する工程（ステップ１２５）とを順次実行する。
【００４５】
ここで、各工程の詳細な動作を説明する。
【００４６】
まず、ライン状態を表す複数のパラメータを設定する工程（ステップ１０５）について、図４〜６を参照しながら説明する。この工程は、ライン状態表示パラメータ設定部４１０により実行される。ステップ１０５では、まず、ライン状態表示パラメータを設定し、次に、ライン状態表示パラメータのカテゴリを定義し、さらに、設定したライン状態表示パラメータと定義したカテゴリとの対応関係を設定する。
【００４７】
図４に、ステップ１０５で設定されるライン状態表示パラメータの一例を示す。この例では、入力・制御パラメータ５２５として、（パラメータＮｏ、パラメータ）＝（Ｉ１、投入量）や（Ｉ１４、ＭＴＴＲ）、ノイズパラメータ５３５として、（パラメータＮｏ、パラメータ）＝（Ｉ１２、設備停止率）や（Ｉ１３、ＭＴＢＦ）、出力パラメータ５４０として、（パラメータＮｏ、パラメータ）＝（Ｉ２、仕掛量）、（Ｉ３、生産量）、（Ｉ４、製品進行速度）、（Ｉ５、納期遵守率）、（Ｉ１１、設備稼働率）などを設定する。
【００４８】
なお、入力・制御パラメータ５２５、ノイズパラメータ５３５、および、出力パラメータ５４０の分類は、固定された概念ではなく、ライン管理の視点により適宜変更できるものである。
【００４９】
本実施形態では、ライン状態を詳細に表示、監視するために、生産ラインの状態を表す入力・制御パラメータ、ノイズパラメータ、および出力パラメータという多岐にわたる情報を、ライン状態表示パラメータ（或いは、ライン状態監視パラメータ）として監視、診断する。このライン状態表示パラメータには、木目細かなカテゴリを定義する。
【００５０】
図５に、ライン状態表示パラメータを更に細分化するための、カテゴリ定義の一例を示す。ここでは、例えば、カテゴリとしては、（カテゴリＮｏ、カテゴリ）＝（Ｃ０、ライントータル）のみならず、製品に関わるカテゴリとして、（カテゴリＮｏ、カテゴリ）＝（Ｃ１，品種）、（Ｃ２、プロセス）、（Ｃ３、製品優先度）や、設備に関わるカテゴリとして、（カテゴリＮｏ、カテゴリ）＝（Ｃ１１、工程）、（Ｃ１２、設備）や、作業者に関わるカテゴリとして、（カテゴリＮｏ、カテゴリ）＝（Ｃ２１、係）、（Ｃ２２、作業者）などが定義されている。
【００５１】
次に、ライン状態表示パラメータ（或いはライン監視パラメータ）をどのようなカテゴリに分類するかを定義する。図６（ａ）に、ライン状態表示パラメータとカテゴリとのマトリックス表の一例を示す。このマトリックスのどの配置の組み合わせでも設定が可能であり、図中の「Ｘ」は設定済みであることを示す。図６（ａ）の例では、全てのカテゴリ毎の全てのパラメータが設定されている。また、図６（ｂ）に示すように、カテゴリが１つではなく、２つ以上組み合わせることが可能である。
【００５２】
例えば、８１５は、カテゴリＣ１（品種）とカテゴリＣ２（プロセス）との２つでライン状態表示パラメータ（ライン状態監視パラメータ）を分類することが可能であることを示している。また、８２０は、カテゴリＣ１（品種）とカテゴリＣ２（プロセス）とカテゴリＣ３（製品優先度）の３つでライン状態表示パラメータ（ライン状態監視パラメータ）を分類することが可能であることを示している。
【００５３】
一つ一つの製品は、どの品種に属するか、どのプロセス（製造工程）で生産するか、生産時の優先度はいくらかなど、様々な情報を属性として持っている。例えば、あるパラメータ（Ｉ２：仕掛量）をカテゴリＣ１（品種）とカテゴリＣ２（プロセス）で分類するというのは、仕掛量を、品種＝品種１、品種２、品種３・・・、かつ、プロセス＝プロセス１、プロセス２、プロセス３・・・、という２つの条件（製品が所有する属性情報）で分類することを意味する。また、例えば、パラメータ（Ｉ２：仕掛量）を、カテゴリＣ１（品種）とカテゴリＣ２（プロセス）とカテゴリＣ３（製品優先度）で分類するというのは、仕掛量を、品種＝品種１、品種２、品種３・・・、かつ、プロセス＝プロセス１、プロセス２、プロセス３・・・、かつ、優先度＝超特急扱い、特急扱い、普通扱い・・・という３つの条件（製品が所有する属性情報）で分類することを意味する。
【００５４】
このように、パラメータを少なくとも２種類のカテゴリの組み合わせで分類することも可能であり、図６（ｂ）は、パラメータに対するカテゴリ同士の組み合わせを表すマトリクス図である。なお、分類に用いるカテゴリの組み合わせは任意である。
【００５５】
次に、設定したパラメータにおける正常なライン状態を表す複数のサンプルデータを収集する工程（ステップ１１０）について、図７、図８を参照しながら説明する。この工程は、基準空間作成部４１５により実行される。
【００５６】
ステップ１１０においては、図７に示すように、まず、生産管理データベース４０５から、正常なライン状態を表す複数のパラメータとして、ライントータルの生産量（Ｃ０、Ｉ３）、製品進行速度（Ｃ０、Ｉ４）、納期遵守率（Ｃ０、Ｉ５）を選択し、その平均値と標準偏差を計算する（ステップ９０５）。次に、ライントータルの生産量（Ｃ０、Ｉ３）、製品進行速度（Ｃ０、Ｉ４）、納期遵守率（Ｃ０、Ｉ５）の全てが、（平均値±（１／３×標準偏差））の範囲に入る時のライン状態表示パラメータ（ライン状態監視パラメータ）のサンプルデータを収集する（ステップ９１０）。
【００５７】
ここで、ステップ９０５について、具体例を用いてより詳しく説明する。
【００５８】
生産管理データベース４０５には、ライン状態を表す各種パラメータの時系列データが蓄積されている。ステップ９０５では、例えば、生産管理データベース４０５から、前述のとおり選択したパラメータ（生産量、製品進行速度、納期遵守率）について、例えば１時間毎、勤務シフト時間帯毎、日毎、または週毎などの一定期間内に蓄積されている値を抽出する。そして、抽出した値に基づいて、判定対象とする期間（例えば、最近１年間、あるいは、生産体制が大幅に変更された年から現在まで、など）における前記パラメータの平均値および標準偏差を計算する。
【００５９】
なお、パラメータ抽出に関する上述の一定期間は、（１）ライン状態およびその変化をリアルタイムに監視できる期間、（２）ライン状態およびその変化の兆候を事前に察知できる期間、（３）ライン状態およびその重要な変化を正確に察知できる期間、の少なくともいずれかであることを基準として、適切に設定することが好ましい。
【００６０】
例えば、１ヶ月毎などの長期間を抽出期間とすると、変化の兆候を確認できるのが１ヶ月単位となり、リアルタイム性がないので好ましくない。また、この逆に、例えば１秒単位などのように、製品の生産量の変化周期に比べて短かすぎる期間を抽出期間とすることも、生産量の値およびその変化が、ライン状態およびその変化と必ずしも関連しないので、好ましくない。
【００６１】
つまり、生産量などのパラメータを抽出する期間として、ライン状態を正確に監視できる期間、すなわち生産量などの各パラメータの変化がライン状態の変化と相関があると考えられる期間、を設定することが好ましい。一般的には、生産ラインの運用管理の最小単位が勤務シフト時間帯毎あるいは日毎とされていることが多いので、上に例示したように、１時間毎、勤務シフト時間帯毎、日毎、または週毎とすることが好ましいと考えられる。ただし、今後、ラインの自動化が進んだ場合、より短い間隔（例えば１時間毎など）でラインの状態を監視し、必要に応じて保守・保全を実施するような生産ライン体制を構築することが望ましい。
【００６２】
図８は、上記のステップ９０５、９１０の手順を実施した場合の、ライン状態監視パラメータの実績データのタイムチャートである。図８において、ライントータルの生産量（Ｃ０、Ｉ３）、製品進行速度（Ｃ０、Ｉ４）、納期遵守率（Ｃ０、Ｉ５）の全てが（平均値±（１／３×標準偏差））の範囲に入る時（Ｔ１、Ｔ２）の設備稼働率、設備停止率、設備ＥＱ０仕掛量などのライン状態表示パラメータ（ライン状態監視パラメータ）のデータが、正常なライン状態を表すサンプルデータとして収集される。
【００６３】
次に、収集した前記サンプルデータを用いて基準空間を作成する工程（ステップ１１５）について、図９、図１０を参照して説明する。この工程は、基準空間作成部４１５により実行される。
【００６４】
図９に、ステップ１１０の処理にしたがって収集したライン状態監視パラメータのサンプルデータ１１０５の一例を示す。図１０は、サンプルデータによる基準空間作成工程（ステップ１１５）の処理の流れを示すフローチャートである。
【００６５】
ステップ１１５では、まず、データを読み込む（ステップ１２０５）。読み込むデータの形式は、図９に示すようなサンプルデータの形式と同じ２次元の表である。ここで、「列」はライン状態表示パラメータ（ライン状態監視パラメータ）の数（ｎ個）を割り当て、「行」は、収集するサンプル数（Ｐ個）である。
【００６６】
この２次元の表をＸ（ｉ＝Ｐ，ｊ＝ｎ）のマトリックスとする。このＸ（ｉ，ｊ）の条件としては、Ｐ＞＝ｎであり、Ｐはｎの２〜３倍数以上のデータ数が好ましい。
【００６７】
次に、前記Ｘ（ｉ，ｊ）を統計手法にて変換・正規化し、そのマトリックスをＸ’（ｉ、ｊ）とする（ステップ１２１０）。
【００６８】
Ｘ’（ｉ，ｊ）＝（Ｘ（ｉ，ｊ）−μｊ）／σｊ
ここで、μｊはパラメータ毎のＰ個の平均値、σｊはパラメータ毎のＰ個の標準偏差である。
【００６９】
次に、Ｄ^２（マハラノビス距離）を算出する（ステップ１２１５）
（１）：Ｘ’（ｉ，ｊ）から各パラメータ間の相関行列Ｒ（ｓ，ｔ）を算出する。
【００７０】
この段階で、行列はパラメータの数だけのｎ×ｎの正方行列（相関行列）となる。
【００７１】
（２）Ｘ’（ｉ，ｊ）の転置行列Ｘ”（ｉ，ｊ）と逆行列Ｒ＾（ｓ，ｔ）から、Ｄ^２を算出する。
【００７２】
この段階で、前記収集されたデータ毎（行毎）にＰ個のＤ^２の値が計算される。
【００７３】
Ｄ^２ｉ＝Ｘ”（ｉ，ｊ）＊Ｒ＾（ｓ，ｔ）＊Ｘ’（ｉ，ｊ）／ｊ
前記Ｐ個のＤ^２ｉの値が、正常なライン状態を表現する基準空間となる。この基準空間は通常平均が１で標準偏差σの正規分布となる。
【００７４】
次に、基準空間の指標を算出する（ステップ１２２０）。
【００７５】
次に、パラメータについて任意時刻の観測データを収集し、観測データを用いてマハラノビス距離を計算する工程（ステップ１２０）について、図１１を参照しながら説明する。この工程は、マハラノビス距離計算部４２０により実行される。図１１は観測データによるマハラノビス距離計算工程のフローチャートを示すものである。まず、ライン状態表示パラメータ（ライン状態監視パラメータ）で構成される観測データを読み込む（ステップ１３０５）。次に、収集した観測データを規格化し、規格化した観測データを用いてマハラノビス距離を算出する（ステップ１３１０）。
【００７６】
次に、前記マハラノビス距離の時系列データの傾向を監視、診断する工程（ステップ１２５）について、図１２を参照して説明する。この工程は、ライン状態判定部４２５により実行される。図１２は、マハラノビス距離の時系列データの変化を示すグラフである。本実施形態では、図１２に示すようにマハラノビス距離が例えば連続７回上昇した場合、ライン状態が異常或いは異常兆候であると判定する。そして、連続７回目の上昇を記録したマハラノビス距離を、異常或いは異常兆候を示す変化点と設定する。なお、ライン状態が正常から異常に変化する値を、しきい値として予め設定し、しきい値を越えない場合を異常兆候と判定し、しきい値を越えた場合を異常と判定する。
【００７７】
しきい値を設定する際に、安全係数の考え方を採用して、ライン状態が正常か異常かの確率が１／２であるマハラノビス距離をしきい値と設定しても良い。また、しきい値を設定する際に、品質工学の損失関数の考え方を採用して、マハラノビス距離＝１からの距離の２乗が損失に比例することから、生産ラインに要求される損失と損失関数からしきい値を設定しても良い。
【００７８】
なお、マハラノビス距離の時系列データの傾向に基づいて異常あるいは異常兆候を判定する手法（傾向管理手法）としては、上述のようにマハラノビス距離が連続７回上昇したことで判定する方法に限らず、以下のような手法を用いることができる。
【００７９】
第１の手法は、マハラノビス距離としきい値との大小関係を監視する方法である。すなわち、しきい値を超えたら、異常ありあるいは異常兆候ありと判定する。
【００８０】
第２の手法は、しきい値よりも正常値側に警告値を設けて、マハラノビス距離と警告値との大小関係を監視する方法である。この場合、警告値を超えてしきい値側に近づいたら、異常兆候ありと判定する。
【００８１】
第３の手法は、マハラノビス距離の時系列データにおいて連続する値の変化を監視する方法である。この場合、一定回数連続して上昇したら、異常兆候ありあるいは異常ありと判定する。例えば、限界回数および警告回数を予め定めておき（ただし、警告回数＜限界回数とする）、連続して値が上昇した回数が警告回数に到達した場合、異常兆候ありと判定し、連続して値が上昇した回数が限界回数に到達した場合、異常ありと判定する。
【００８２】
第４の手法は、マハラノビス距離データの時系列において隣接する値の増分の変化を監視する方法である。この場合、値の増分が一定以上になったら、異常兆候ありあるいは異常ありと判定する。例えば、しきい値および警告値を予め定めておき、（ただし、警告値＜しきい値とする）、値の増分が警告値以上になった場合、異常兆候ありと判定し、値の増分がしきい値以上になった場合、異常ありと判定する。
【００８３】
なお、これらの傾向管理手法を１つ選択して用いても良いし、複数の手法を選択して組み合わせても良い。
【００８４】
以上のように、本実施形態によれば、ライン状態を表す複数のパラメータを設定する工程と、複数のパラメータにおける正常なライン状態を表す複数のサンプルデータを収集する工程と、収集したサンプルデータを用いて基準空間を作成する工程と、パラメータについて任意時刻の観測データを収集し、観測データを用いてマハラノビス距離を計算する工程と、マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を監視し診断する工程を設けることにより、ライン状態が正常か異常かの判定に関して、ライン管理担当者の経験や判断能力の違いなどの人に依存するバラツキを無くすことができ、ライン状態を表す複数のパラメータの相関関係を含んだマハラノビス距離という一つの評価尺度で総合的に評価することができる。これにより、ラインが異常状態に陥る前に異常を察知することができる。すなわち、ライン状態の異常兆候を客観的で正確に判定でき、ライン状態の異常を未然に回避して、生産ラインの能力である生産量の最大化、製品のリードタイムの最短化を達成できる、優れた生産管理方法を実現できる。
【００８５】
なお、以上の説明において、正常なライン状態を表す複数のパラメータとして、ライントータルの生産量（Ｃ０、Ｉ３）、製品進行速度（Ｃ０、Ｉ４）、納期遵守率（Ｃ０、Ｉ５）を選択するものとしたが、これらのパラメータを全て選択しなくても良いし、これらのパラメータの内のどれか２つ以上を適宜組み合わせても良いし、その他のライン状態表示パラメータ（ライン状態監視パラメータ）を選択しても良い。
【００８６】
なお、以上の説明において、（ステップ９１０）ライントータルの生産量、（Ｃ０、Ｉ３）、製品進行速度（Ｃ０、Ｉ４）、納期遵守率（Ｃ０、Ｉ５）の全てが入るか否かの範囲として（平均値±（１／３×標準偏差））を採用したが、例えば、（平均値×（１±０．１））などの、別の根拠による範囲を設定し採用しても良い。
【００８７】
なお、以上の発明において、図７に示すステップ９１０では、ライントータルの生産量（Ｃ０、Ｉ３）、製品進行速度（Ｃ０、Ｉ４）、納期遵守率（Ｃ０、Ｉ５）の全てが（平均値±（１／３×標準偏差））の範囲に入っている期間において、ライン状態表示パラメータのサンプルデータを収集するものとしたが、サンプルデータを収集するための条件をより厳しく制約しても良い。すなわち、ステップ９１０を、例えば「ライントータルの生産量（Ｃ０、Ｉ３）、製品進行速度（Ｃ０、Ｉ４）、納期遵守率（Ｃ０、Ｉ５）の全てが（平均値±（１／３×標準偏差））の範囲に予め設定した回数連続して入った時に、ライン状態表示パラメータのサンプルデータを収集する」という処理に変更しても良い。
【００８８】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００８９】
第２の実施形態にかかる生産管理装置は、図１３に示すように、ライン状態判定部４２５に異常要因解析部４４０が設けられ、ライン状態判定部４２５と保守・保全対策実行部４５５との間に保守・保全対策手段作成部４５０が設けられた点において、第１の実施形態と異なっている。
【００９０】
異常要因解析部４４０は、ライン状態監視部４３５における監視、診断の結果、ライン状態に異常あり或いは異常の兆候ありと判定された場合に、以下のように異常要因の解析を行う。
【００９１】
図１４は、第２の実施形態の生産管理装置の動作を示すフローチャートである。図１４に示すように、第２の実施形態では、第１の実施形態において図３に示したステップ１０５〜ステップ１２５の後に、マハラノビス距離の時系列データの傾向を監視、診断した結果、異常または異常兆候があると判定された場合に（ステップ２０５でＹＥＳ）、異常要因解析部４４０が、その異常要因を解析する処理を行う（ステップ２１０）。
【００９２】
以下、ステップ２１０について説明する。図１５は、ステップ２１０の異常要因解析工程の処理内容を表すフローチャートである。
【００９３】
図１５に示すように、異常要因解析部４４０は、まず、パラメータの観測データを平均値に置き換え、マハラノビス距離を計算し直す（ステップ１５０５、１５１０）。次に、計算し直したマハラノビス距離と計算し直す前のマハラノビス距離との差分を、大きさについて降順に整列させる（ステップ１５１５）。次に、ステップ１５１５で整列された順に従って、パラメータを抽出する（ステップ１５２０）。
【００９４】
図１６に、異常要因のパラメータ一覧表の一例を示す。この例では、観測データを平均値に置き換える前後のマハラノビス距離の差分が最大となるパラメータが、設備ＥＱ１の仕掛量、その次が設備ＥＱ２の仕掛量…となっている。つまり、ライン状態が異常となるの場合の最も大きな要因が設備ＥＱ１の仕掛量の異常であり、その次が設備ＥＱ２の仕掛量であることなどを提示している。
【００９５】
以上のように、本実施形態によれば、ラインが異常状態に陥る前に異常を察知できるだけでなく、異常或いは異常兆候の要因をさらに正確に解析できる。
【００９６】
また、保守・保全対策手段作成部４５０は、生産管理データベース４０５に含まれている保守・保全知識ＤＢから、ライン状態判定部４２５によって異常要因であると判定されたパラメータに関連する保守・保全知識を抽出し、装置制御手順、作業指示手順などの情報を作成する。これらの手順情報は、保守・保全対策実行部４５５へ送られ、保守・保全対策実行部４５５の装置制御部４６０、作業指示部４６５、あるいは、通知部４７０は、保守・保全対策手順作成部４５０で作成された手順情報を用いて、装置制御処理、作業指示処理、あるいは通知処理を実行する。
【００９７】
これにより、異常要因のそれぞれに対応する保守・保全対策の手順を、保守・保全知識ＤＢに予め蓄積しておけば、異常要因の解析およびそれへの対策を、人手を介さなくとも実行することが可能となる。これにより、ラインを自動制御することができる。また、情報を必要としている作業者等へ、自動的に情報を通知できる。
【００９８】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００９９】
第３の実施形態にかかる生産管理装置は、図１７に示すように、ライン状態判定部４２５内に基準空間判定部４３０が設けられた構成である。
【０１００】
図１８は、第３の実施形態の生産管理装置の動作を示すフローチャートである。図１８に示すように、第３の実施形態では、第１の実施形態において図３に示したステップ１０５〜ステップ１２５の後に、基準空間判定部４３０により、基準空間の適正度合いを判定する処理が行われる（ステップ３０５）。
【０１０１】
ステップ３０５は監視、診断の履歴を収集し、監視、診断履歴の傾向を監視、診断することで、基準空間の適否を判定する工程である。図１９を参照し、ステップ３０５の処理内容を説明する。
【０１０２】
まず、基準空間判定部４３０は、予め設定されている見直し時期に到達しているかを判定する（ステップ１７０５）。予め設定されている見直し時期に到達している場合は、基準空間を形成するパラメータの設定（ステップ１０５）や正常なライン状態を表す新たなサンプルデータの収集（ステップ１１０）を行い、基準空間を更新する。ここで、見直し時期というのは、例えば年度末や期末など、生産計画が見直されるタイミングなどである。
【０１０３】
一方、予め設定されている見直し時期に到達していない場合（ステップ１７０５でＮＯ）は、設定されているパラメータについてのマハラノビス距離の時系列データの傾向監視、診断結果を記録する（ステップ１７１０）。次に、記録されている傾向監視、診断結果の傾向を監視し診断する（ステップ１７１５）。次に、診断の結果、異常あり或いは異常の兆候ありと判定された場合（ステップ１７２０でＹＥＳ）、正常なライン状態を表すサンプルデータを新たに収集する（ステップ１１０）。このとき、必要に応じて、ライン状態を表す複数のパラメータの組み合わせを設定し直す（ステップ１０５）。
【０１０４】
上記ステップ１０５においてパラメータの組み合わせを設定し直すべき場合は任意であるが、例えば、以下のような２例が考えられる。
【０１０５】
第１例として、生産ライン運用における目標が変更された場合があげられる。例えば、生産量を目標としていた生産ラインにおいて、納期遵守率を最優先目標として生産量はそれほど重視しないことに変更した場合である。すなわち、この場合、基準空間を設定する際のパラメータから生産量を除外することが好ましいからである。
【０１０６】
第２例として、生産ラインの生産計画（品目など）の変更により、生産ラインの運用方針に変更が生じた場合があげられる。例えば、生産ラインの製品品目が、メモリからシステムＬＳＩなど他品種変量生産が望まれる品目に変更された場合、納期遵守率や製品進行速度を優先し、生産量をその次に優先するよう、生産ラインの運用方針を変更する場合である。逆に、生産ラインの品目がメモリなどの大量生産が望まれる品目に変更された場合は、生産量を優先し、納期遵守率や製品進行速度をその次に優先するように、生産ラインの運用方針が変更される場合もある。
【０１０７】
また、これらの例以外に、事業組織の変更、生産ラインのシステム変更（自動化に伴う変更を含む）、ビジネスモデルの変化（例えば１つの生産ラインの成果を考慮するビジネスモデルから複数の生産ラインの連携の成果を考慮するビジネスモデルへの変化など）に伴う変更など、種々の環境変化に伴って、パラメータの組み合わせを変更する必要が生じることがある。
【０１０８】
以上のように、第３の実施形態によれば、ライン状態の実績データを元に、監視の基準となる評価尺度そのものを随時更新することで、ライン状態を常に正確に判定することができる。また、基準空間の再構築を自動化することができる。
【０１０９】
なお、第２の実施形態と第３の実施形態とを組み合わせることにより、異常要因の自動解析、保守・保全対策手順の自動作成、および基準空間の再構築の全てが自動化された生産管理装置を実現できる。
【０１１０】
以上の全ての実施形態において、本発明の適用例として半導体の生産ラインを用いて説明したが、他の任意の分野の生産ラインを用いて説明しても良い。特に、生産ラインの状態を表現するパラメータが多数存在すると共に、ライン状態のモデル化が困難な生産ラインにおいてその効果は大きい。
【０１１１】
また、本発明にかかる生産管理装置は、例えば一つのコンピュータ等の単一のハードウェアとして実現することも可能であるが、複数のコンピュータやその周辺装置等、複数のハードウェアから構成されるシステムとして実現することも可能である。
【０１１２】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、ライン状態を一つの評価尺度で総合的に評価することにより、ライン状態が正常か異常かを、ライン管理担当者の経験や判断力の違いなどに左右されずに、バラツキ無くかつ正確に判定することが可能な、生産管理装置および生産管理方法を提供できる。その結果、ライン状態の異常兆候を客観的で正確に判定でき、ライン状態の異常を未然に回避して、生産ラインの能力である生産量の最大化、製品のリードタイムの最短化を達成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】生産ラインの因果関係を示す構成図
【図２】本発明の第１の実施の形態にかかる生産管理装置のブロック図
【図３】本発明の第１の実施の形態の生産管理方法における処理のフローチャート
【図４】ライン状態を表すパラメータ一覧表
【図５】ライン状態表示パラメータのカテゴリ一覧表
【図６】ライン状態表示パラメータとカテゴリのマトリックス表
【図７】本発明のライン状態監視パラメータ設定工程の処理のフローチャート
【図８】ライン状態監視パラメータの実績データのタイムチャート
【図９】ライン状態監視パラメータのサンプルデータ
【図１０】サンプルデータによる基準空間作成工程の処理のフローチャート
【図１１】観測データによるマハラノビス距離計算工程のフローチャート
【図１２】傾向管理手法の概念図
【図１３】本発明の第２の実施の形態にかかる生産管理装置のブロック図
【図１４】本発明の第２の実施の形態の生産管理方法における処理のフローチャート
【図１５】異常要因の解析工程の処理のフローチャート
【図１６】異常要因のパラメータ一覧表
【図１７】本発明の第３の実施の形態にかかる生産管理装置のブロック図
【図１８】本発明の第３の実施の形態の生産管理方法における処理のフローチャート
【図１９】基準空間の適否判定工程の処理のフローチャート
【図２０】従来の生産管理方法の処理のフローチャート
【図２１】従来の生産管理方法におけるパラメータ監視の概念図
【符号の説明】
４０５ 生産管理データベース
４１０ ライン状態パラメータ設定部
４１５ 基準空間作成部
４２０ マハラノビス距離計算部
４２５ ライン状態判定部
４３０ 基準空間判定部
４３５ ライン状態監視部
４４０ 異常要因解析部
４５０ 保守・保全対策手順作成部
４５５ 保守・保全対策実行部
４６０ 装置制御部
４６５ 作業指示部
４７０ 通知部

Claims (18)

1. 生産ラインにおけるライン状態を診断する方法であって、
   ライン状態を表す複数のパラメータを設定する工程と、
   前記複数のパラメータにおける正常なライン状態を表すサンプルデータを収集する工程と、
   収集した前記サンプルデータを用いて基準空間を作成する工程と、
   前記複数のパラメータについて観測データを収集し、収集した観測データを用いて前記基準空間上でマハラノビス距離を計算する工程と、
   前記マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を判定する工程とを含むことを特徴とする生産管理方法。
2. 前記ライン状態の傾向を判定する工程において異常あり或いは異常の兆候ありと判定された場合に、異常要因を解析する工程をさらに含む、請求項１に記載の生産管理方法。
3. 前記ライン状態の傾向を判定した結果の履歴を収集し、当該履歴の傾向に基づいて前記基準空間の適正度合いを判定する工程をさらに含む、請求項１または２に記載の生産管理方法。
4. ライン状態を表す複数のパラメータを設定する工程において、前記生産ラインに関する情報が記録された生産管理情報記憶部から、正常なライン状態を表す複数のパラメータとしてライン全体の能力を示す指標を選択し、
   前記サンプルデータを収集する工程において、前記指標として選択されたパラメータの平均値と標準偏差とを計算し、選択した全ての前記指標の値が、前記平均値および標準偏差を基準として予め定義された範囲内にある場合に、前記パラメータのデータをサンプルデータとして収集する、請求項１〜３のいずれかに記載の生産管理方法。
5. 前記ライン全体の能力を示す指標として、生産量、製品進行速度、納期遵守率のうち少なくとも１つを用いる、請求項４に記載の生産管理方法。
6. 前記予め定義された範囲が、
   前記平均値±（標準偏差の３分の１）
   の範囲である、請求項４に記載の生産管理方法。
7. 前記予め定義された範囲内に前記指標が少なくとも連続して２回以上入る場合に、前記サンプルデータを収集する、請求項４に記載の生産管理方法。
8. 前記マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を判定する工程において、
   前記ライン状態の傾向を、正常と異常との境界として予め定義されたしきい値と前記マハラノビス距離との大小関係に基づいて判定する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の生産管理方法。
9. 前記マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を判定する工程において、
   前記ライン状態の傾向を、正常と異常との境界として予め定義されたしきい値よりも正常側に予め定義された警告値と、前記マハラノビス距離との大小関係に基づいて判定する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の生産管理方法。
10. 前記マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を判定する工程において、
    前記ライン状態の傾向を、前記マハラノビス距離の時系列的に連続する値の変化に基づいて判定する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の生産管理方法。
11. 前記マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を判定する工程において、
    前記ライン状態の傾向を、前記マハラノビス距離の時系列的に連続する値の増分の変化に基づいて判定する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の生産管理方法。
12. 前記異常要因を解析する工程が、
    収集した前記観測データを平均値に置き換えて、マハラノビス距離を計算し直す工程と、
    計算し直したマハラノビス距離と計算し直す前のマハラノビス距離との差分を降順に整列させる工程と、降順に整列した前記マハラノビス距離の差分の大きさの順番に前記パラメータを抽出する工程とを含む、請求項２に記載の生産管理方法。
13. 前記基準空間の適正度合いを判定する工程が、
    予め設定されている見直し時期に到達しているかを判定する工程と、
    前記マハラノビス距離の時系列データを用いたライン状態の傾向判定工程の結果を記録する工程と、
    記録されている前記傾向判定工程の結果に異常または異常の兆候があるか否かを判定し、異常あり或いは異常の兆候ありと判定された場合、正常なライン状態を表すサンプルデータを新たに収集する工程とを含む、請求項３に記載の生産管理方法。
14. 前記正常なライン状態を表すサンプルデータを新たに収集する工程が、ライン状態を表す複数のパラメータの組み合わせを設定し直す工程を含む、請求項１３に記載の生産管理方法。
15. 生産ラインにおけるライン状態を診断する装置であって、
    前記生産ラインに関する情報が記録された生産管理情報記憶部から、ライン状態を表す複数のパラメータを抽出し設定するパラメータ設定部と、
    前記パラメータ設定部により設定された複数のパラメータについて、前記生産管理情報記憶部から、正常なライン状態を表す複数のサンプルデータを収集するサンプルデータ収集部と、
    前記サンプルデータ収集部により収集されたサンプルデータを用いて基準空間を作成する基準空間作成部と、
    前記生産管理情報記憶部から前記複数のパラメータについて観測データを収集し、収集した観測データを用いて前記基準空間上でマハラノビス距離を計算するマハラノビス距離計算部と、
    前記マハラノビス距離の時系列データを用いてライン状態の傾向を判定するライン状態判定部とを備えたことを特徴とする生産管理装置。
16. 前記ライン状態判定部による判定の結果、ライン状態に異常あり或いは異常の兆候ありと判定された場合、異常要因を解析する異常要因解析部をさらに備えた、請求項１５に記載の生産管理装置。
17. 前記ライン状態判定部による判定結果の履歴を収集し、当該履歴の傾向に基づいて前記基準空間の適正度合いを判定する基準空間判定部をさらに備えた、請求項１５または１６に記載の生産管理装置。
18. 前記生産管理情報記憶部に、各パラメータに関連する保守・保全知識が蓄積されており、
    前記異常要因解析部により異常要因に指定されたパラメータに関連する保守・保全知識を、前記生産管理情報記憶部から抽出し、保守・保全対策手順を作成する手順作成部と、
    前記手順作成部で作成された保守・保全対策手順を用いて、保守・保全対策を実行する保守・保全対策実行部とをさらに備えた、請求項１６に記載の生産管理装置。

Images