JP2007515020A - 意味のある変動を明らかにする自動監視及び動的プロセスメトリクスの統計分析 - Google Patents

Abstract

選択モジュールで、ユーザは次元の階層の少なくとも１つの次元において少なくとも１つの監視すべき数値を指定できる。管理限界コンピュータで、指定した数値ごと、及び指定した次元ごとに、前記指定した次元における前記指定した数値に対する多次元データベースから時系列を取り出し、及び統計的プロセス管理（ＳＰＣ）技術を用いて、前記取り出した時系列に基づき、前記指定された次元における、前記指定された数値に対する１つ又は複数の管理限界を自動的に計算する。その後、監視モジュールで、１つ又は複数の自動的に計算した管理限界に基づき、限界外の条件に対する各指定した次元における、各指定した数値を含むような新たに得られるデータを監視する。警報モジュールで、検出した限界外の条件に応じて警報を発生させる。

Description

本発明は一般的には、データ処理の分野に関する。特に本発明は、多次元データを分析する技術に関する。

関連出願の相互参照
本発明は、発明者ロバート・Ｃ・ロッケン（Robert C. Lokken）によって2003年12月19日に出願された米国仮出願番号６０／５３１３４７号の利益を要求するものであり、、この出願は、引用によってその全体を本明細書に合体させるものとする。

ビジネスマンは、プロセスやプロジェクト管理する傾向がある。プロセスとしては、そのプロセスが通常通り進行しているか、あるいはそのプロセスに変動がないかを、プロセス管理者が判断することができるような、繰り返し可能で、かつ系統的な手段が適している。最上位のレベルでは、ビジネスそれ自体が「プロセス」であり、投入資源（時間、資本、人、モノ等）を投じて出力（売上げ及び利益）を出す。

企業は、計画を系統的に遂行し、断定可能な成果を生産するためにプロセスを作る。これは、「何が変わるのか／変わったか？」という根本的問いに通じる。人々は、プロセスのある投入（インプット）あるいは産出（アウトプット）がいつ変化したのかを知る必要がある、なぜなら、その変化が組織の予測可能性を脅かし、所望の成果を得るために現行のプロセスを変更する必要性を示すかもしれないからである。

伝統的に、管理者は主要なビジネスプロセスメトリクス（評価指標）を検査するための（紙、あるいは電子の）報告書を受取り、何か変化した場合、目視検査及び経験を通して検出しようと試みていた。あいにく、この手動走査のプロセスは非常に時間集約的で、それに管理者側にかなりの知識を要した。

近年、管理者が主要なプロセスメトリクスに対する閾値を設定できる手動警報ソフトの導入が進んでいる。この閾値は、定数、あるいは最近では式にて表すことができる。このソフトウェアは、時間の経過に従いメトリクスを監視し、閾値を超えた場合に警報を発する。

以前の手法に勝る利点にもかかわらず警報ソフトウェアでは、正しい閾値を設定するためにユーザはかなりの知識を必要とする。メトリクスは頻繁に、ときに大幅に、時間とともに変動する。閾値を過去の平均値に近づけ過ぎて設定すると誤警報が多発する、すなわち正常状態にもかかわらず警報が発生されてしまう。しかしながら、一方で、閾値を一般的な値から離し過ぎて設定すると、プロセス内で根本的な変化が生じているにもかかわらず警報が出されないという結果になる。

さらには、一般的なソフトウェアでは、単にデータの周期的な検査を自動化しているだけである。ユーザが数百あるいは数千のプロセスメトリクスを監視する場合、このユーザは数百あるいは数千の警報を設定しなければならず、さらにメトリクスごとに正確な閾値あるいは式を決めなければならない。その上、ユーザは、時間の経過とともに変動する条件にしたがって定期的に閾値を調整しなければならない。警報の全てを設定し保守することは、非常に面倒なものとなり得る。

次第に、ビジネスプロセスは多次元データベースで表現されてきている。概念的に多次元データベースでは、ユーザが利用可能なデータの次元を表すのにデータキューブの概念を用いる。例えば、「売上げ」は製品モデル、地理及び時間の次元、あるいは何か他の次元の観点から眺めることができる。この場合、「売上げ」はデータキューブの数値属性として、かつ他の次元は特性属性とみなされる。さらに、データベース作成者は、階層（ヒエラルキー）とレベルを次元の内部に定義することができる（例えば、地域階層内部の州及び市レベル）。

これらの複雑性は、多次元データベースでの上述した監視における問題をさらに悪化させる。次元全体にわたってプロセス（数値）を監視するための閾値を手動で作ることは非常に厄介であり、場合によっては実現不可能となる。

統計的プロセス管理（Statistical Process Control： SPC）技術を、ビジネスメトリクスに適用し、多次元データにおける数値として表す。これらＳＰＣ技術は、システムが、メトリクスにおける正常な日々のランダム変化を除去し、その下にある、ビジネスプロセスにおける根本的な変化／変動を検定することを可能にする。このシステムはこれらの技術を自動的にメトリクスに適用し、正常なランダム変化と根本的変化との差異を決めることになる正確な閾値を決定する。したがって、ユーザがあらかじめ具体的な限界を決めることなく、何か変化したことをこのユーザに注意をうながすための警報が発動される。さらに、ユーザはあらかじめ具体的な警報を設定することなく、多数のプロセスにわたる数百のメトリクスの状況の変化を監視することができる。

次に、同様の符号で同様の要素を示した図面を参照する。分かり易くするため、符号の第１桁はこの対応する要素が最初に用いられた図面の図面番号を表すこととする。

本発明の実施態様を十分に理解するために、以降の説明で、プログラム、ソフトウェアモジュール、ユーザ選択、ネットワークトランザクション、データベースクエリー、データベース構造等の数々の具体的な詳細を述べる。しかしながら、当業者には、本発明がこれら具体的な詳細の１つ又は複数を用いずとも、あるいは他の方法、構成要素、機材等を用いても実施できることは明らかであろう。

場合によっては、本発明の趣旨が曖昧になることを避けるために、周知の構成、機材あるいは操作を例示しない、あるいは詳述しないこととする。また、説明した特徴、構成あるいは特性は、任意の好適な方法により１つ又は複数の実施態様にまとめることができる。

図１は、オンライン分析処理（OLAP）データベース１００の略図である。ＯＬＡＰは、種々の範疇（カテゴリー）あるいは次元１０４の内部に集められたデータあるいは数値（即ち、大きさ）１０２の分析を容易にする、ある種のデータベースを参照する。例えば、図１のデータベース１００において、数値１０２は「売上高」、「売上高の伸び」、「粗利益」、「収益率」、「平均割引率」等を含めることができる。次元１０４は、「時間」、「製品」、「販売チーム」、「顧客」等を含めることができる。次元１０４はそれ自体に、しばしばレベルとして参照されるさらなる次元１０４を含めることができる。例えば、「顧客」次元１０４は「地域」、「国」、「州」及び「顧客個人」レベルを含めることができる。

図２のように、３つの次元１０４を有するＯＬＡＰデータベース１００はキューブ（立方体）として概念化することができ、各軸はビジネスの次元１０４（例えば「時間」、「製品」、「顧客」）を表し、各セルは数値１０２（例えば「売上高」）を表している。ビジネスプロセスはＯＬＡＰデータベース１００の内部に容易に表現することができ、そのことがＯＬＡＰデータベースの人気に拍車をかけている。

上述したように、管理者はいつビジネスプロセスのインプットあるいはアウトプットが変化したかを知る必要がある、なぜなら、その変化が組織の予測能力を脅かし、所望の成果を得るために現行のプロセスを変更する必要性を示唆する可能性があるためである。伝統的には、管理者は報告書を頼りに、目視検査と経験を通して何か変化したかどうかを判断しなければならなかった。後に、手動警報ソフトウェアが開発され、管理者は主要なプロセスメトリクスの閾値を設定できるようになった。しかしながら、両技術とも、変化の見極めにおいて、あるいは監視ソフトウェアに対する閾値の設定において、管理者側にかなりの知識を必要とした。

図３は、「月」次元１０４にわたる「粗利益」数値１０２のグラフを用いて上述した問題を説明する図である。管理者が、例えば、警報閾値を３００プラスマイナス６％に手動で設定したとする。しかしながら、これでは、メトリックにとって従来正常なばらつきの範囲である値に対しても、多くの誤警告３０２を引き起こす。さらに、もともとの多次元モデルの複雑性により、管理者は数百あるいは数千の警報を設定する必要があり、それぞれに対して正確な閾値あるいは数式(expression)を決めなければならない。

図４は、前述した問題と欠点を解決する、動的プロセスメトリクス（すなわち数値）の自動監視及び統計解析のためのシステム４００のブロック図である。最初にユーザは、１つ又は複数の次元１０４にわたって監視すべき１つ又は複数の数値１０２を選択、あるいは指定するために、選択モジュール４０２にアクセスする。数値１０２及び次元１０４は、ＯＬＡＰデータベース１００を図式的に示した図１の略図から選択することができる。実例をあげると、ユーザは、略図における所望の数値１０２及び次元１０４を強調表示、あるいは選択し、そしてその選択を登録するために好適な命令を実行させる。他の実施態様では、この数値１０２と次元１０４は、リストから選択されるか、選択する実体の名前の入力などにより指定できる。

実施態様の１つでは、アカウント（会計）システムのようなデータソース４０４から、ＯＬＡＰデータベース１００にデータを投入する。データソース４０４は、例えば、時間ごと、日ごと、週ごと、３ヶ月ごと等の周期的な間隔にて、あるいはトランザクション別ベースにて新しいデータを提供することができる。

図示するように、管理限界コンピュータ４０６は選択モジュール４０２から、前記数値１０２及び次元１０４についての選択結果を受信することができる。以下のより詳しい詳細で述べるように、管理限界コンピュータ４０６はオプション的に、選択した検出周期４０８、許容誤差４１０及び配送手段４１１をも受信することができる。本開示の残りでは、選択した数値１０２及び次元１０４を複数形で参照するが、単数の場合もまた考慮されている。

例のように、前記ユーザは選択モジュール４０２で以下のオプションを選択あるいは指定することができる。
監視すべきメトリック：粗利益
監視すべき領域と深さ：製品（全ての製品）
検出の頻度：月ごと
許容値：９５％
監視すべき「メトリック」はＯＬＡＰデータベース１００における次元１０４に相当する。監視すべき「範囲と深さ」は、図１における前記次元の階層からの１つ又は複数の次元１０４に相当する。他の実施態様では、前記ユーザは「ＰＣ製造ライン」あるいは「ＸＣ−１５製品」等のように、製品次元１０４内部における様々なレベルを指定することができる。「検出の頻度」は一般的には、例えば「年ごと」、「３ヶ月ごと」、「月ごと」、「日ごと」等の「時間」次元１０４のレベルの１つを指し示す。「許容誤差」は、例えば「警報が誤警報でない信頼性は９５％」といった信頼値として、あるいは、自動的に生成された管理限界４１２をどの程度「しっかりと」監視モジュール４１６が解析すべきかを示す指標として表される。

選択モジュール４０２が選択する他のオプションの例として、以下を含めることができる。
監視すべきメトリック：売上高の伸び
監視すべき範囲と深さ：製品（全てのレベル）、販売条件（全てのレベル）、顧客（単に「全て」、地域、国、及び州レベル）
検出の頻度：日ごと
許容値：８０％

実施例の１つでは、各選択した次元１０４にわたって選択した数値１０２ごとに１つ又は複数の管理限界４１２を自動的に計算するために、管理限界コンピュータ４０６は統計的プロセス管理（ＳＰＣ）技法を用いる。以下のより詳細な説明のように、管理限界４１２は限界外の条件を検出した場合に警報を生成するための閾値である。しかしながら一般的なアプローチと異なり、これらの閾値は前記ユーザが指定するのではなく、自動的に決定される。

ある実施態様では、自動的に計算される管理限界４１２は、対応する数値１０２及び次元１０４の識別子と共に管理限界記憶装置４１４に格納される。コンピュータメモリあるいは記憶装置内部で任意の好適なデータ構造が用いられていても、管理限界記憶装置４１４はデータベースとして体現され得る。

実施態様の１つでは、管理限界記憶装置４１４は、データソース４０４が提供する新しい受信データ（例えば、選択した次元１０４にわたる選択した数値１０２）を監視する、監視モジュール４１６にアクセスすることができる。この新しいデータはデータソース４０４あるいは（データソース１００から周期的に更新されている）ＯＬＡＰデータベース１００から直接読み取ることができる。幾つかの実施態様では、このデータソース４０４は新しいデータを一定の間隔あるいは必要に応じて、又は、それらを得たときにすぐ、自動的に監視モジュール４１６に提供することができる。

幾つかの実施態様では、監視モジュール４１６はデータソース４０４あるいはＯＬＡＰデータベース１００を周期的に（実施態様の１つにおいて検出周期４０８により特定されたように）、更新するために検査することができる。前述したように、指定した検出周期４０８は、例えば、月ごと、日ごと、あるいは時間ごとでさえも更新を要する可能性がある。

監視モジュール４１６は、（例えば、数値１０２は管理限界の上限４１２あるいは管理限界の下限４１２をそれぞれ越える、あるいは未満の）限界外の条件が存在するかを判定するために、管理限界記憶装置４１４における管理限界４１２と、新たに得られたデータとを比較する。限界外の条件を検出すると、監視モジュール４１６は警報モジュール４１８に警報を発生させる。

実施態様の１つでは、警報モジュール４１８は、所定の、あるいはユーザが選択した配送手段により、このユーザへの警報の配送に関与する。警報の配送には、電子メールサービス４２０、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）４２２、あるいはページング（ポケットベル呼出し）サービス４２４といった、警報を配送するための様々な方法が用いられる。当業者には周知の通り、他の多様な警報配送サービスを用いることができる。

実施態様の１つでは、各々の警報は、発生すると直ちに配送させることができる。あるいは、警報モジュール４１８は、警報の数を蓄積して、受信者別にグループ化し、設定された数だけ警報、又は同様のものが発生（即ち、引き起こされた）した場合に、適正な受信者に周期的な間隔で警報を配送することができる。

前述の議論では、全ての特定の数値１０２及び次元１０４対する管理限界４１２は、監視が起こる前に計算され蓄積されることができるが、そのことは全ての実施態様に当てはまるものではない。管理限界４１２が、次元１０４全体にわたってある特定の数値１０２を計算し、一時的に蓄積し、その後、限界外の条件があるか判定するために直ちに現行のデータとの比較を行うような実施形態が考えられる。

まとめて、図４のシステム４００が実行するアルゴリズムを以下の擬似コードで示す。
１．監視される選択したメトリック（数値１０２）ごとに：
１．選択した次元１０４ごとに：
１．ＯＬＡＰデータベース１００から時系列（時間次元１０４にわたる数値１０２）を取り出す；
２．選択した次元１０４における選択した次元１０２に対する管理限界４１２を自動的に計算する；
３．管理限界記憶装置１０４内に管理限界４１２を格納する
２．新たに得られたデータの、選択した各次元１０４にわたる選択した数値１０２ごとに、格納した管理限界に基づく限界外の条件を監視する
３．限界外の条件を検出した場合、警報を発する
４．受信者及び指定した配送手段により警報をグループ化する

図６は、統計プロセス管理（ＳＰＣ）技法を用いて管理限界４１２を計算するための１つの方法を示す。ＳＰＣはプロセスにおける変動の測定と分析を行うのに、統計的手法を用いる。ほとんどの場合、製造プロセスで用いられるこのＳＰＣの目的は、プロセス品質を監視し、一定の許容値内にプロセスを維持することである。

実施態様の１つでは、管理限界コンピュータ４０６は、ＯＬＡＰデータベース１００から時系列６００（すなわち時間次元１０４にわたる多数の数値１０２あるいは他のデータポイント）を取り出す。時系列６００がカバーする時間周期及びデータポイント数は、取り扱うデータに依存して変動しうる。一般的に、時間周期の基準において少なくとも２５点あるいは３０点のデータポイントを有すると都合がよい。幾つかの最新のデータポイントを基準から外しておくと、基準の有効性を評価できる。最新のデータポイントの幾つかを基準から外しておくと、平均値及び管理限界の計算に影響を及ぼさずに、それら最新のデータポイントと基準点平均及び管理限界４１２とを比較することができる。

説明を簡単にするために、管理図６０２の背景の中に前記時系列６００を示す。管理図６０２は、具体的な量的メトリクスに関する記述統計をグラフ表現したものあり、ＳＰＣで用いられる主要なツールである。実施態様の１つとすることはできるが、図４の管理限界コンピュータ４０６では、ユーザが評価するための正確な管理図６０２を生成する必要はない。むしろ、管理図６０２は、管理限界コンピュータ４０６が自動的に実行する計算を説明する際に用いられる。

ＳＰＣは、異なる種類のデータに適用できる、言い換えれば、計算方法が異なる、多数の異なる種類の管理図６０２を依存する。管理図６０２には、少なくとも４つの主要な種類（タイプ）が（多数のバリエーションを伴って）ある。第１の種類のｘチャート（及び関連する、ｘバー、ｒ、及びｓチャート）を図６に示す。ｘチャートは主に、たいていは物（object）の長さ、プロセスを完了するのに要した時間、あるいは周期ごとに生成した製品数等の数値のような、「変数」データを扱う。

ｘチャートに加え、ｐチャート、ｃチャート及びｕチャートという、３種類の専門化された管理図６０２がある。これらのチャートは、測定するデータがある条件（あるいは属性）に達した場合に用いる。例えば、ｐチャートは「２項の」データを扱う。ｐチャートは、予算範囲内で完了できた作業命令の割合のような、成功／失敗試行の結果を扱う。この場合、作業命令が予算範囲内で完了したか／しなかったか（「go/no-go」）である。ｐチャートは、試料の大きさ（作業命令の数）を考慮できる点、及び試料の大きさが小さい（完了した作業命令がほとんどない）場合に高い水準で不規則変動を考慮できる点で有利である。

ｃチャートは、「ポアソン」過程を扱う。ポアソン過程は不規則到達モデル（random arrival models）とともに、あるいは属性の「集計」の場合に用いられる。この種類のチャートは、例えば、多数の同一試料（試料の大きさが一定）それぞれにおける「欠陥」の数を監視する際に用いる。発生報告データ（月毎の報告数）は経験的に「ポアソン」モデルに一致するため、ｃチャートは発生報告数を図表にするのに推奨される。

ｕチャートは、試料の大きさが各「検査」で異なる際に、サンプル当たりの「欠陥」を数えるのに用いる。件数は例えば月ごと、あるいは年ごとのような固定時間周期で数えるが、試料の大きさ（各時間周期中に従事する人の数）は変化する。

実施態様の１つでは、管理限界コンピュータ４０６は適切な「チャート」（と対応する計算）を、分析する数値１０２に基づいて選択する。これは、データから自動的に決定されるか、あるいはユーザが指定する。もちろん当業者には周知の通り、他のより多くの種類のチャート６０２及び関連するＳＰＣ計算を用いることができる。

その後、管理限界コンピュータ４０６は自動的に、上方管理限界（ＵＣＬ）及び／又は下方管理限界（ＬＣＬ）のような１つ又は複数の管理限界４１２を、時系列６００にわたって計算する。実施態様の１つでは、管理限界４１２は次式から計算できる。

ここで

はデータの算術平均、σは標準偏差、Ｚは許容誤差係数としてはたらく任意の乗数である。

データの算術平均

はまた平均とも呼ばれ、次式で決定することができる。

ここでＸ_ｉは時系列６００における数値１０２、ｎは時系列６００における数値１０２の数である。

標準偏差の計算は、管理チャート６０２の種類に依存して変わり得る。例えば、ｘチャートには、標準偏差を計算するための方法が少なくとも２つ存在する。第１の方法では、次式を適用する。

第２の方法では、一組のデータポイントの範囲の平均値に０．８８７を掛ける。

ｃチャートでは、標準偏差は平均の平方根で；

となる。

ｐチャートでは、標準偏差はデータ値ごとに計算される。式は：

であり、ここで

ｕチャートでは、標準偏差は同様にデータ値ごとに計算される。式は：

当業者には周知の通り、異なる管理チャート６０２に対しては他の方法で標準偏差を計算する。

実施態様の１つでは、Ｚの値が管理限界４１２の許容範囲を事実上決定する。例えば、図６の正規分布曲線のように、Ｚの値が１の場合、平均値の標準偏差１の範囲内の全データポイントが含まれ、それは前記データポイントの約６８％を包含することになる。同様に、Ｚの値が２の場合、標準偏差２の範囲内の全データポイントが含まれ、それは前記データポイントの約９５％の割合を占める。

したがって、Ｚの値が小さいと管理限界４１２を狭める結果となり、平均により近いデータ値に対し警報を発生させる一方、Ｚの値が大きいと管理限界４１２を緩める結果となり、より広範囲の潜在値に対する警報が発生されない結果となる。実施態様の１つでは、Ｚの値は図４におけるユーザが指定する許容誤差４１０に相当し（あるいは定義され）得る。任意の例として、指定した許容誤差４１０あるいは９０％の信頼値は３というＺの値に相当する。他の値も、本発明の範囲内において異なる条件で用いることができる。

実施態様の１つでは、管理限界コンピュータ４０６は、新規の、あるいは既存のデータに基づいて管理限界４１２の計算を絞り込むことができる。例えば、管理限界コンピュータ４０６は既存のデータにおける傾向を探索することができる：
・上方管理限界より上にある単一のポイント
・下方管理限界より下にある単一のポイント
・全て平均よりも上あるいは下にある７点の連続したポイント
・連続して上昇した７点のポイント
・連続して下降した７点のポイント
・全て平均よりも上あるいは下にある連続した１１点中１０点のポイント
・データにおける周期性あるいは他の非ランダム性の傾向
・平均よりも上あるいは下にある標準偏差２の範囲外の連続した３点中２点のポイント
・平均よりも上あるいは下にある標準偏差１の範囲外の連続した５点中４点のポイント
上記の基準が１つでも存在した場合、管理限界４１２を再計算する必要がある。

例えば、もし初期管理図６０２が管理限界４１２を外れた単一又は複数のポイントを示した場合、管理限界コンピュータ４０６は平均値及び（管理限界４１２に影響を及ぼす）標準偏差両方を、それらのポイントを含ませずに再計算できる。平均値と管理限界４１２を再計算した後に、管理限界コンピュータ４０６は残存データを分析することができる。新たな平均値が元の平均値よりもより良好に残存データを分けるように見える場合（平均値の両側にあるデータポイントが等しい場合）、このことは、異常値除外の信頼性を裏付けるものである。

平均値及び管理限界４１２を再計算した後に、さらにまた異常値となるポイントがある可能性がある。深刻な場合、残存データがほとんど無くなるまで「異常値」を無限に除外し続けることになり得る。そのような場合、元の平均値及び管理限界４１２に戻ることが最良であるかもしれない。

場合によっては、時系列６００における多数のポイント（例えば、７点以上）が全て上昇／下降していることがあり得る。この状態は、データにおける連続的な変化（傾斜）の発生の可能性を示している。実施態様の１つでは、管理限界コンピュータ４０６は平均値と管理限界とを加えることができる。この統計的プロセス管理（ＳＰＣ）技術は、データが、連続的な、意味のある変動を受けつつあることを検証する。ＳＰＣは、意味のある変動の存在に対する公式な「検定」と考えることができる。この場合、検定結果は、意味のある変動が起こっていることを示す。

平均値と管理限界を加えた場合、管理限界計算値４０６は、複数の重複しない領域にわたる平均値及び管理限界を用いて、一連の階段状の変化として連続的な変化を検知することができる。考慮すべき事項は、平均値より上あるいは下にある連続した７点のポイントに用いる方法と同様である。

領域が非常に狭くなった場合、管理限界４０６は単に、ＬＣＬの下からＵＣＬの上（あるいはその逆）へと向かうポイントを伴う、より長い時間間隔の領域を１つ残す。この場合も、ＳＰＣは傾向の存在に対する「検定」として考えることができる。

異常値の除外、あるいはデータの２つ以上の領域への分割に続いて、新しい標準偏差を再計算すると、標準偏差は減少しているはずである。これは、管理限界４１２が平均値に近付く原因となり得る。標準偏差に明らかな減少が見られなかった場合、データの分割或いは異常値の除外は正しいと判断されない可能性がある。

管理限界４１２の外にある新しいデータ（意味のある変動にある単一のデータポイント）に対して、管理限界コンピュータ４１２はその原因を突き止めようと試みることができ、その後、取り入れるべき変動／変化の方向性に依存して修正あるいは補正措置を決める。

後に続くデータが管理限界４１２の中に戻った、即ち、管理限界４１２内に入る場合、管理限界コンピュータ４０６は現在の平均値及び管理限界４１２を同じままにすることができる。後に続くデータが管理限界４１２の外（或いは近く）に出たままである場合、管理限界計算値４０６は、前述したように新しい平均値と管理限界４１２を計算することができる。

当業者には、上述の内容はＳＰＣ技術の単なる一例に過ぎないことは明らかであろう。本発明の保護範囲内で、他の種々のＳＰＣ技術を用いることができる。ＳＰＣ技術の別の議論は、ドナルド・Ｊ・ウィーラー（Donald J. Wheeler）著、１９９９年１１月発刊の「カオス管理への鍵（第２版）」（The Key To Managing Chaos）に記載されており、これを参照によって本明細書に包含させるものとする。

本発明の具体的な実施態様及び応用例を例示し説明したが、本発明はここで開示している特定の構成及び要素に限定されないことは明らかであろう。種々の修正、変更及び変形を、本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく、ここで開示した本発明の配置、操作及び方法とシステムの詳細において当業者が考えうることは明らかである。

本発明の実施態様は、汎用あるいは専用のコンピュータ、あるいは、代用の他の電気デバイスあるいはシステムで実行することができる、機械実行可能命令の形で具現化できる種々のステップを包含しうる。他の実施態様では、このステップはこのステップを実行するための特定の論理（ロジック）を含むハードウェアコンポーネントによって、あるいはハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェアの任意の組合せによって実行することができる。

本発明の実施態様は、本明細書に記述したプロセスを実行するためのコンピュータ（あるいは他の電気デバイス）をプログラムするために用いられることができる命令を格納した、機械可読媒体を含むコンピュータプログラム製品として提供することができる。この機械可読媒体は、これに制限されるものではないが、フレキシブルディスク、光学式ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯ、磁気式あるいは光学式カード、伝搬媒体あるいは他の種類のメディア／機械可読可能な電子命令を格納するための好適な媒体が含まれる。例えば、上述したプロセスを実行するための命令は、リモートコンピュータ（例えば、サーバ）から要求コンピュータ（例えば、クライアント）へと、通信回線（例えば、ネットワーク接続）を通じて伝送波あるいは他の伝播媒体内で実現されるデータ信号によって転送される。

多次元データベースの構成である。 データキューブによる多次元データベース表現である。 時の経過にしたがって監視した測定基準のグラフである。 自動監視システムのブロック図と動的プロセスメトリクスの統計分析である。 正規分布グラフである。 管理限界の自動計算を説明する図４のシステムのデータフロー図である。

Claims (34)

1. コンピュータで実行される方法であって、
   次元の階層の少なくとも１つの次元において、少なくとも１つの監視されるべき数値をユーザが指定することを可能にするステップと、
   指定した数値ごと、及び、指定した次元ごとに、
   前記指定した次元における前記指定した数値に対する多次元データベースから時系列を抽出するステップと、
   統計的プロセス管理（ＳＰＣ）技法を用いて、前記取り出した時系列に基づき、前記指定した次元における、前記指定した数値に対する１つ又は複数の管理限界を自動的に計算するステップと、
   自動的に計算した各管理限界を格納するステップと、
   を有することを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法において、
   前記１つ又は複数の格納した管理限界に基づき、限界外の条件に対する各指定した次元における、各指定した数値を含むような新たに得られるデータを監視するステップと、
   検出されている限界外の条件に応じて警報を発生させるステップと、
   をさらに有することを特徴とする方法。
3. 請求項１に記載の方法において、
   検出周期をユーザが指定することを可能にするステップをさらに有し、
   前記監視するステップが、
   前記検出周期に従って、各指定した次元における指定した数値ごとの現在データを周期的に獲得するステップをさらに有する、
   ことを特徴とする方法。
4. 請求項１に記載の方法において、
   警報配送方法をユーザが指定することを可能にするステップをさらに有し、
   前記警報を発生させるステップが、
   前記指定した警報配送手段によってユーザに警報を配送するステップをさらに有する、
   ことを特徴とする方法。
5. 請求項４に記載の方法において、
   前記警報を配送するステップが、
   電子メールサービスを介して前記警報を配送するステップを有する、
   ことを特徴とする方法。
6. 請求項４に記載の方法において、
   前記警報を配送するステップが、
   ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）を介して前記警報を配送するステップを有する、
   ことを特徴とする方法。
7. 請求項４に記載の方法において、
   前記警報を配送するステップが、
   ページングサービスを介して前記警報を配送するステップを有する、
   ことを特徴とする方法。
8. 請求項１に記載の方法において、
   既存のデータから１つ又は複数の異常値を除外した後に、少なくとも１つの管理限界を自動的に再計算するステップをさらに有する、
   ことを特徴とする方法。
9. 請求項２に記載の方法において、
   新たに得られたデータに基づき、少なくとも１つの管理限界を自動的に再計算するステップをさらに有する、
   ことを特徴とする方法。
10. 請求項１に記載の方法において、
    前記１つ又は複数の管理限界を自動的に再計算するステップが、
    前記時系列の標準偏差及び平均の関数である管理限界を自動的に再計算するステップをさらに有する、
    ことを特徴とする方法。
11. 請求項１に記載の方法において、
    前記１つ又は複数の管理限界を自動的に再計算するステップが、
    以下の式：
    

    

    （Ｘ_ｉは前記時系列における数値
    ｎは前記時系列における数値の数、及び、
    Ｚは許容誤差係数である）
    により上方管理限界（ＵＣＬ）を自動的に再計算するステップを有する、
    ことを特徴とする方法。
12. 請求項１に記載の方法において、
    前記１つ又は複数の管理限界を自動的に再計算するステップが、
    以下の式：
    

    

    （Ｘ_ｉは前記時系列における数値、
    ｎは前記時系列における数値の数、及び、
    Ｚは許容誤差係数である）
    により下方管理限界（ＬＣＬ）を自動的に再計算するステップを有する、
    ことを特徴とする方法。
13. コンピュータ可読媒体を有するコンピュータプログラム製品であって、
    前記コンピュータ可読媒体が、
    次元の階層の少なくとも１つの次元において少なくとも１つの監視するべき数値をユーザが指定することを可能にするプログラムコードと、
    指定した数値ごと、及び指定した次元ごとに、前記指定した次元における前記指定した数値に対する多次元データベースから時系列を抽出するための、及び統計的プロセス管理（ＳＰＣ）技法を用いて、前記取り出した時系列に基づき、前記指定された次元における、前記指定された数値に対する１つ又は複数の管理限界を自動的に計算するためのプログラムコードと、
    １つ又は複数の自動的に計算した管理限界に基づき、限界外の条件に対する各指定した次元における、各指定した数値を含むような新たに得られるデータを監視するためのプログラムコードと、
    検出した限界外の条件に応じて警報を発生させるためのプログラムコードと、
    を有することを特徴とするコンピュータプログラム製品。
14. 請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記コンピュータ可読媒体が、
    検出周期をユーザが指定することを可能にするプログラムコードをさらに有し、
    前記監視するためのプログラムコードが、前記指定した検出周期に従って、各指定された次元における指定した数値ごとの現在データを周期的に獲得するプログラムコードをさらに有する、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
15. 請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記コンピュータ可読媒体が、
    警報配送手段をユーザが指定することを可能にするプログラムコードをさらに有し、
    前記警報を発生させるためのプログラムコードが、該指定した警報配送手段を介してユーザに警報を配送するためのプログラムコードをさらに有する、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
16. 請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記警報を配送するためのプログラムコードが、
    電子メールサービスを介して警報を配送するためのプログラムコードを有する、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
17. 請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記警報を配送するためのプログラムコードが、
    ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）を介して警報を配送するためのプログラムコードを有する、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
18. 請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記警報を配送するためのプログラムコードが、
    ページングサービスを介して警報を配送するためのプログラムコードを有する、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
19. 請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記コンピュータ可読媒体が、
    既存のデータから１つ又は複数の異常値を除外した後に少なくとも１つの管理限界を自動的に再計算するためのプログラムコードをさらに有する、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
20. 請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記コンピュータ可読媒体が、
    新たに得られたデータに基づき、少なくとも１つの管理限界を自動的に再計算するためのプログラムコードをさらに有する、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
21. 請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記１つ又は複数の管理限界を計算するためのプログラムコードが、
    前記時系列の平均及び標準偏差の関数である管理限界を自動的に再計算するためのプログラムコードを有する、
    ことを特徴とする方法。
22. 請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記１つ又は複数の管理限界を計算するためのプログラムコードが、
    以下の式：
    

    

    （Ｘ_ｉは前記時系列における数値
    ｎは前記時系列における数値の数、及び
    Ｚは許容誤差係数である）
    により上方管理限界（ＵＣＬ）を自動的に再計算するためのプログラムコードを有する、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品
23. 請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品において、
    前記１つ又は複数の管理限界を計算するためのプログラムコードが、
    以下の式：
    

    

    （Ｘ_ｉは前記時系列における数値
    ｎは前記時系列における数値の数、及び
    Ｚは許容誤差係数である）
    により下方管理限界（ＵＣＬ）を自動的に再計算するためのプログラムコードを有する、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
24. システムであって、
    次元の階層の少なくとも１つの次元において少なくとも１つの監視するべき数値をユーザが指定することを可能する選択モジュールと、
    指定した数値ごと、及び指定した次元ごとに、
    前記指定した次元における前記指定した数値に対する多次元データベースから時系列を取り出すための、及び統計的プロセス管理（ＳＰＣ）技術を用いて、前記取り出した時系列に基づき、前記指定された次元における、前記指定された数値に対する１つ又は複数の管理限界を自動的に計算するための管理限界コンピュータと、
    １つ又は複数の自動的に計算した管理限界に基づき、限界外の条件に対する各指定した次元における、各指定した数値を含むような新たに得られるデータを監視するための監視モジュールと、
    検出した限界外の条件に応じて警報を発生させるための警報モジュールと、
    を有することを特徴とするシステム。
25. 請求項２４に記載のシステムにおいて、
    前記選択モジュールが、
    検出周期をユーザが指定することを可能にし、
    前記監視モジュールが、
    前記指定した検出周期にしたがって、各指定された次元における各指定された数値ごとの現在データを周期的に獲得する、
    ことを特徴とするシステム。
26. 請求項２４に記載のシステムにおいて、
    前記選択モジュールが、
    警報配送手段をユーザが指定することを可能にし、
    前記警報モジュールが、
    前記指定した警報配送手段を介してユーザに警報を配送する、
    ことを特徴とするシステム。
27. 請求項２６に記載のシステムにおいて、前記指定した配送サービスが電子メールサービスを有する、
    ことを特徴とするシステム。
28. 請求項２６に記載のシステムにおいて、前記指定した配送サービスがショートメッセージサービス（ＳＭＳ）を有する、
    ことを特徴とするシステム。
29. 請求項２６に記載のシステムにおいて、前記指定した配送サービスがページングサービスを有する、
    ことを特徴とするシステム。
30. 請求項２４に記載のシステムにおいて、
    前記管理限界コンピュータが、
    既存のデータから１つ又は複数の異常値を除外した後に少なくとも１つの管理限界を自動的に再計算する、
    ことを特徴とするシステム。
31. 請求項２４に記載のシステムにおいて、
    前記管理限界コンピュータが、
    新たに得られたデータに基づき、少なくとも１つの管理限界を自動的に再計算する、
    ことを特徴とするシステム。
32. 請求項２４に記載のシステムにおいて、
    前記管理限界コンピュータが、
    前記時系列の標準偏差及び平均の関数である管理限界を自動的に再計算する、
    ことを特徴とするシステム。
33. 請求項２４に記載のシステムにおいて、前記管理限界コンピュータが、
    以下の式：
    

    

    （Ｘ_ｉは前記時系列における数値
    ｎは前記時系列における数値の数、及び
    Ｚは許容誤差係数である）
    により上方管理限界（ＵＣＬ）を自動的に再計算することを特徴とするシステム。
34. 請求項２４に記載のシステムにおいて、前記管理限界コンピュータが、
    以下の式：
    

    

    （Ｘ_ｉは前記時系列における数値
    ｎは前記時系列における数値の数、及び
    Ｚは許容誤差係数である）
    により下方管理限界（ＵＣＬ）を自動的に再計算することを特徴とするシステム。

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