JP2008276537A - 複合情報処理装置、複合情報処理方法、プログラム、および記録媒体 - Google Patents

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Abstract

【課題】従来は、製造設備の調整による測定データの変動を考慮して、製造設備の異常の発生を適切に判断できないという課題があった。
【解決手段】製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データを主成分分析して取得された、１以上の主成分得点を算出する式である監視式が格納され得る監視式格納部１０３と、製造設備により処理された測定対象物について測定された、監視式を構成する各項に対応する測定項目についての監視測定データを受け付ける監視測定データ受付部１０４と監視測定データを用いて、監視式により主成分得点を算出する主成分得点算出部１０５と、算出した主成分得点を用いて製造設備を監視する監視部１０６と、監視結果を出力する出力部１０７とを備えた。
【選択図】図２

Description

本発明は、複数の項目の測定値等を用いて、製造設備の異常等を検出するための複合情報処理装置等に関するものである。
従来の、製品の品質不良の原因を解析する方法として、プロセスデータを検索・収集し、主成分分析を利用して、残差変数と距離変数とを計算し、残差変数が許容範囲を外れていたときは、残差変数の各プロセス変数の寄与度を計算して、寄与度の大きいプロセス変数を、品質不良の原因の候補として抽出し、距離変数が、許容範囲を外れていたときは、距離変数への各スコア変数の寄与度を計算・比較して、寄与度の大きいスコア変数を品質不良の原因の候補として抽出する方法が知られていた（例えば、特許文献１参照）。
特開２００３−１１４７１３号公報（第１頁、第１図等）
上述したような方法によれば、製品の品質不良を解析することができることから、上記の方法を用いることで、製品の品質不良の原因となる製造設備の異常等を検出することが可能となると考えられる。
しかしながら、上述したような方法を用いて製造設備の異常の検出を行った場合、本来調整可能な範囲で製造設備の設定等を調整した場合に得られた測定データから算出された残差変数等が、許容範囲からずれてしまうと、製造設備が正常であっても、製造設備が異常であると判断される場合があるという課題があった。例えば、製造設備には異常がないが、製造設備に対する調整が不適切な場合であっても、製造設備の異常と判断されてしまう可能性がある。すなわち、従来の方法では、単なる製造設備の調整ミスが製造設備の異常と判断される場合があることから、製造設備の異常の判断方法としての利用は困難であった。
本発明の複合情報処理装置は、製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを主成分分析して取得された、１以上の主成分得点を算出する式である監視式が格納され得る監視式格納部と、前記製造設備により処理された測定対象物について測定された、前記監視式を構成する各項に対応する測定項目についての測定データである監視測定データを受け付ける監視測定データ受付部と、前記監視測定データ受付部が受け付けた監視測定データを用いて、前記監視式により、主成分得点を算出する主成分得点算出部と、前記主成分得点算出部の算出した主成分得点を用いて、前記製造設備の状態を監視する監視部と、前記監視部が監視した結果を出力する出力部とを具備する複合情報処理装置である。
かかる構成により、製造設備の調整による変動の寄与を抑えた主成分得点を用いて、測定データの変動を監視することで、製造設備の調整を実行した場合等の測定データ等の変動を考慮、例えば調整による変動の影響を排除して、製造設備に異常が発生したか否かを適切に判断できる。
また、本発明の複合情報処理装置は、前記複合情報処理装置において、前記監視部は、前記主成分得点算出部の算出した主成分得点が、予め設定された閾値よりも大きい場合に、前記製造設備が異常であると判断し、前記出力部は、前記監視部が判断した製造設備の異常を示す監視結果を出力する複合情報処理装置である。
かかる構成により、製造設備の調整を実行した場合等の測定データ等の変動を考慮して、製造設備に異常が発生したか否かを適切に判断できる。特に、異常原因が相関のある測定データのいずれに対しても影響を与える場合の異常の発生を、適切に判断できる。
また、本発明の複合情報処理装置は、前記複合情報処理装置において、前記監視測定データ受付部は、複数の測定対象物について測定された、複数の監視測定データを受け付け、前記主成分得点算出部は、前記監視測定データ受付部が受け付けた複数の監視測定データを用いて、前記監視式により、前記複数の監視測定データに対応した複数の主成分得点を算出し、前記監視部は、前記主成分得点算出部の算出した複数の主成分得点の統計量を算出し、算出した統計量と、予め設定された閾値とを比較して、前記製造設備が異常であると判断し、前記出力部は、前記監視部が判断した製造設備の異常を示す監視結果を出力する複合情報処理装置である。
かかる構成により、製造設備の調整を実行した場合等の測定データ等の変動を考慮して、製造設備に異常が発生したか否かを適切に判断できる。
また、本発明の複合情報処理装置は、前記複合情報処理装置において、前記監視測定データ受付部は、複数の測定対象物について測定された、複数の監視測定データを受け付け、前記主成分得点算出部は、前記監視測定データ受付部が受け付けた複数の監視測定データを用いて、前記監視式により、前記複数の監視測定データに対応した複数の主成分得点を算出し、前記監視部は、前記主成分得点算出部が算出した複数の主成分得点を代表する値である代表値が、予め設定された閾値よりも大きい場合に、前記製造設備が異常であると判断し、前記出力部は、前記監視部が判断した製造設備の異常を示す監視結果を出力する複合情報処理装置である。
かかる構成により、一時的な異常等を無視して、高感度で、外乱に強い異常検出を実現することができる。
また、本発明の複合情報処理装置は、前記複合情報処理装置において、前記監視測定データ受付部は、複数の測定対象物について測定された、複数の監視測定データを受け付け、前記主成分得点算出部は、前記監視測定データ受付部が受け付けた複数の監視測定データを用いて、前記監視式により、前記複数の監視測定データに対応した複数の主成分得点を算出し、前記監視部は、前記主成分得点算出部が算出した複数の主成分得点のばらつきの値が、予め設定された閾値よりも大きい場合に、前記製造設備が異常であると判断し、前記出力部は、前記監視部が判断した製造設備の異常を示す監視結果を出力する複合情報処理装置である。
かかる構成により、製造設備の調整を実行した場合等の測定データ等の変動を考慮して、製造設備の異常を適切に検出できる。特に、異常原因が相関のある測定データの一部に対しても影響を与える場合の異常を、適切に検出できる。
また、本発明の複合情報処理装置は、前記複合情報処理装置において、製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを受け付ける正常測定データ受付部と、前記正常測定データ受付部が受け付けた正常測定データを主成分分析して、１以上の主成分得点を算出する式である前記監視式を取得し、前記監視式格納部に蓄積する監視式取得部とを更に具備する複合情報処理装置である。
かかる構成により、監視式を構成し、当該監視式を用いて製造設備に異常が発生したか否かを適切に判断することができる。
また、本発明の複合情報処理装置は、前記複合情報処理装置において、前記監視式格納部に格納され得る監視式は、前記正常測定データを主成分分析により得られた主成分得点を算出する式のうちの、寄与率の低い順番に取得された主成分得点を算出する式である情報処理装置である。
かかる構成により、製造設備の調整による変動の寄与を抑えた主成分得点を用いて、測定データの変動を監視することで、製造設備の調整を実行した場合等の測定データ等の変動を考慮して、製造設備に異常が発生したか否かを適切に判断することができる。
また、本発明の複合情報処理装置は、前記複合情報処理装置において、前記監視式格納部に格納され得る監視式は、前記正常測定データを主成分分析により得られた主成分得点を算出する式のうちの、少なくとも寄与率の最も低い主成分についての主成分得点を算出する式を含む情報処理装置である。
かかる構成により、製造設備の調整による変動の寄与を抑えた主成分得点を用いて、測定データの変動を監視することで、製造設備の調整を実行した場合等の測定データ等の変動を考慮して、製造設備に異常が発生したか否かを適切に判断することができる。
また、本発明の複合情報処理装置は、前記複合情報処理装置において、前記監視式格納部に格納され得る監視式は、前記主成分分析により得られた主成分得点を算出する式を構成する各項の係数の大きさが、予め指定されている閾値よりも小さい場合に、当該係数の値を０とした主成分得点を算出する式である複合情報処理装置である。
かかる構成により、監視式の、異常判定にあまり寄与しない測定データの項目を減らすことができ、処理を高速化することができるとともに、外乱に強い監視式を構成することができる。
本発明による複合情報処理装置等によれば、製造設備の調整を実行した場合等の測定データ等の変動を考慮して、製造設備に異常が発生したか否かを適切に判断することができる。
以下、複合情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態）
図１は、本実施の形態における生産システムの構成の概略を示す概念図である。本生産システムは、生産ライン１０００と、測定データ収集装置５０と、複合情報処理装置１００と、を具備している。ここでは、これらは、通信可能なように通信回線等を介して接続されている。なお、測定データ収集装置５０は、生産ライン１０００または複合情報処理装置１００内に組み込まれていても良い。
図２は、本実施の形態における測定データ収集装置５０と複合情報処理装置１００のブロック図である。
生産ライン１０００は、１以上の部品１００１等を用いて、電気機器や機械やその他の製品を生産するラインである。製品とは、ここでは具体的には、生産ライン１０００の成果物として得られるものであるとする。ここで述べる製品とは、他の装置等において部品として使用されるものも含む。
生産ライン１０００は、製造設備Ｄ１〜Ｄｋ（ｋは１以上の整数）と、中間測定装置Ｍと、選別測定装置Ｓを備えている。
製造設備Ｄ１〜Ｄｋは、電気機器や機械やその他の製品や部品等を製造する装置であり、その構成やその製造する物品は問わない。製造設備Ｄ１〜Ｄｋは、例えばベルトコンベア等で搬送されてきた部品１００１や半製品に対して、予め決められた手順で加工や組み立て等の処理を行う。なお、ここでは、説明の便宜上、選別測定装置Ｓにおいて選別されるものを製品と呼び、製品になる前の部品や半製品を中間品と呼ぶ。製造設備Ｄ１〜Ｄｋの行う処理の内容や製造条件は、図示しない受付部が受け付ける、現場の作業員等からの指示等により設定可能である。例えば、曲げ、圧力、温度等の加工条件を変更することにより、製品の形状寸法や、動作特性等の、製品の品質を調整することが可能である。ここで述べる品質は、製品の特性等も含む概念である。各製造設備Ｄ１〜Ｄｋは、通常は異なる処理を行う異なる装置であるが、各製造設備Ｄ１〜Ｄｋは、同じ処理を行っても良いし、同じ装置であっても良い。
中間測定装置Ｍは、生産ライン１０００における複数の中間品の１以上の測定項目についての測定を行って、測定データを得る。ここでは、中間測定装置Ｍが取得する複数の中間品の１以上の測定項目についての測定データを中間測定データと呼ぶ。中間測定装置Ｍは、複数の製造設備Ｄ１〜Ｄｋのうちの、いずれか２つの製造設備間における中間品について測定を行う。ここでは、説明の便宜上、製造設備Ｄ１の直後に、中間測定装置Ｍを配置しているが、Ｄ１からＤｋ−１のいずれの製造設備の直後に中間測定装置Ｍを配置するようにしてもよい。中間測定装置Ｍは、生産ライン１０００上を流れる中間品に対して測定を行っても良いし、生産ライン１０００から抜き取った中間品について測定を行っても良い。「測定項目」とは、搬送されてきた中間品の形状や、寸法、動作特性等の、測定対象とする項目である。中間測定装置Ｍは、各中間品について、これらの測定項目の１以上の測定項目についての測定を行う。そして、測定結果として得られた測定データである中間測定データを出力、例えば、測定データ収集装置５０に送信する。中間測定装置Ｍは、さらに、測定時刻を示す情報や、測定データが中間測定装置Ｍで取得された測定データである中間測定データであることを示す情報や、生産開始時等の所定のタイミングからの中間測定装置Ｍが測定した中間品のカウント数や、測定対象となる中間品の識別情報や、どの測定項目についての測定データであるかを示す測定項目の識別情報等を、適宜１以上の測定項目についての中間測定データに加えて、出力することが好ましい。このようにすることで、測定データが、どの中間品、あるいは製品に対応した測定データであるか、どの時刻に測定されたものであるか、どの測定項目の測定結果であるか、ということを測定データから判断可能である。時刻を示す情報は、例えば図示しない時計等から取得可能である。また、中間品のカウントは、中間測定装置Ｍが測定を行う毎にカウンターをインクリメントすることでカウント可能である。また、中間品の識別情報は、中間品にＩＣタグやバーコード等を予め付加しておき、これらの情報をリーダ等で読み出すことで取得可能である。また、測定項目についての情報は、センサー等の測定を行うデバイス毎に、識別情報を与えておき、センサー等から測定データを取得する際に、この測定したデバイスの識別情報を取得するようにすればよい。中間測定装置Ｍは、センサーやＭＰＵやメモリ等により構成される。また、送信手段等を備えていても良い。
選別測定装置Ｓは、生産ライン１０００を構成する複数の製造設備Ｄ１〜Ｄｋにおいて最終的に生産された複数の製品（以下、製品と称す）の１以上の測定項目についての測定を行って、製造工程において製造される複数の製品を選別するために用いられる測定データを得る。この選別測定装置Ｓが取得する、選別に用いられる測定データを、ここでは、選別測定データと称す。ここで述べる選別とは、例えば良品および不良品の選別であるとする。なお、ここでは、中間測定装置Ｍと選別測定装置Ｓとが測定する複数の測定項目は、相関を有する測定項目を含むものであるとする。相関を有する測定項目とは、例えば、電流と抵抗値や、バネの曲げ量と、バネ力と、バネの押し込み距離等である。また、中間測定装置Ｍの測定項目と、選別測定装置Ｓの測定項目との同じもしくは相当する測定項目も、相関を有する測定項目である。なお、中間測定装置Ｍの測定項目と、選別測定装置Ｓの測定項目との測定項目の内容が同じであっても、ここでは製品に対して測定を行うタイミングが異なることから、異なる測定項目と考える。例えば、中間測定装置Ｍの測定項目の一つである中間品の第１の部位から測定した抵抗値と、選別測定装置Ｓの測定項目の一つである、製品の、中間品の第１の部位と同じ部位から測定した抵抗値とは、相関を有する異なる測定項目であるとする。選別測定装置Ｓは、生産ライン１０００上を流れる製品に対して測定を行っても良いし、生産ライン１０００から抜き取った製品について測定を行っても良い。なお、選別測定装置Ｓは、上述した中間測定装置Ｍと同様に、測定データや、測定データに対応した時刻情報や、生産開始時等の所定のタイミングからの選別測定装置Ｓが測定した製品のカウント数や選別測定装置Ｓの識別情報等を取得し、出力するが、これらの構造については、上述した中間測定装置Ｍと同様であるので、説明は省略する。また、選別測定装置Ｓは、測定データが選別測定データであることを示す情報を測定データに対応付けて出力するようにしても良い。また、選別測定装置Ｓは、図示しないメモリ等の記憶媒体に予め格納されている１以上の測定項目に対応した規格値を読み出して、各製品についての各測定項目の測定データが、規格値により設定される範囲内に含まれるか否か判断し、その判断結果に応じて、製品が所望の品質を有しているか否か、ここでは例として、製品が良品であるか否かを判断して、製品を選別しても良い。また、この判断の結果、良品であれば、製品をそのまま良品１００２ａとして搬出するとともに、良品でなければ不良品１００２ｂとして、排除するようにしてもよい。なお、選別測定装置Ｓは、選別測定データを用いて、選別を行う構成や、不良品１００２ｂを排除するための構成を備えていても良いし、これらを選別測定装置Ｓとは別の装置として備えているようにしても良い。選別測定装置Ｓは、センサーやＭＰＵやメモリ等により構成される。また、送信手段等を備えていても良い。
測定データ収集装置５０は、生産ライン１０００において測定された様々な測定データを収集する装置である。
測定データ収集装置５０は、測定データ取得部５１と測定データ格納部５２と測定データ出力部５３とを具備している。
測定データ取得部５１は、生産ライン１０００の中間測定装置Ｍや選別測定装置Ｓから、中間品についての中間測定データや製品についての選別測定データのうちの、相関のある二項目以上の測定データを、直接、または間接的に、取得する。測定データ取得部５１は、生産ライン１０００の中間測定装置Ｍや選別計測装置Ｓから送信される、二項目以上の中間測定データや選別測定データを、受信しても良いし、中間測定装置Ｍや選別計測装置Ｓがハードディスクやメモリ等の記録媒体に記録した中間測定データや選別測定データを読み出しても良い。測定データ取得部５１が、中間測定データや選別測定データを取得する方法は問わない。測定データ取得部５１は、取得した中間測定データや選別測定データを後述する測定データ格納部５２等に蓄積する。測定データ取得部５１は、測定データと対応付けて出力された時刻情報や、中間品や製品のカウント数の情報や、中間品や製品の識別情報等を、取得しても良い。測定データ取得部５１は、中間測定データや選別測定データと対応付けられた時刻情報や中間品や製品の識別情報等を取得した場合、これらを、測定データと対応付けて測定データ格納部５２等に蓄積することが好ましい。中間品の識別情報と、この中間品から最終的に得られる製品の識別情報とは通常同一である。また、測定データ取得部５１は、中間品や製品の識別情報が得られない場合等には、取得した中間測定データや選別測定データについて、それぞれ一定の期間ごとの集合の平均値を、順次算出し、この代表値を新たな中間測定データおよび選別測定データとして蓄積するようにしても良い。なお、平均値の代わりに、中間値等の他の代表値を用いても良い。測定データ取得部５１は、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。また、測定データ取得部５１は、無線または有線の受信手段で実現されても良い。測定データ取得部５１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
測定データ格納部５２には、測定データ取得部５１が取得した相関のある二以上の測定項目についての中間測定データや選別測定データが格納される。また、測定データ取得部５１が取得した時刻情報や中間品や製品の識別情報が、中間測定データおよび選別測定データと対応付けて格納されても良い。例えば、測定データ格納部５２には、中間測定データおよび選別測定データと、これらに対応した時刻情報等が、データベースの同一のレコードに格納されてもよい。なお、測定データ格納部５２が物理的に異なる記録媒体等から構成されており、中間測定データと、選別測定データとが異なる記録媒体に格納されるようにしても良い。測定データ格納部５２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
測定データ出力部５３は、測定データ格納部５２に格納されている相関のある二以上の測定項目についての中間測定データおよび選別測定データを出力する。ここで述べる出力とは、例えば複合情報処理装置１００等への中間測定データおよび選別測定データの送信や、ＣＤやフラッシュメモリ等の着脱可能な記録媒体等への中間測定データおよび選別測定データの蓄積等を含む概念である。測定データ出力部５３が、出力を行うタイミングやトリガー等は問わない。例えば、図示しない受付部等が、中間測定データや選別測定データを出力する指示を受け付けた場合に、中間測定データや選別測定データを出力する。また、例えば、複合情報処理装置１００が情報の処理を開始したこと等をトリガーとして、中間測定データや選別測定データを出力してもよい。測定データ出力部５３は、通信デバイス等や記録デバイス等を含むと考えても含まないと考えても良い。測定データ出力部５３は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
複合情報処理装置１００は、正常測定データ受付部１０１、監視式取得部１０２、監視式格納部１０３、監視測定データ受付部１０４、主成分得点算出部１０５、監視部１０６、出力部１０７を具備する。
正常測定データ受付部１０１は、製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを受け付ける。測定対象物とは、中間測定装置Ｍや選別測定装置Ｓによる測定の対象となるものであり、具体的には、製造ライン１０００の製造設備Ｄ１〜Ｄｋにより処理、具体的には製造や加工が行われる製品や中間品等である。ただし、ここでは、複数の測定対象物は、それぞれ、製造設備Ｄ１〜Ｄｋが正常な状態において、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整可能な条件を、調整可能な範囲内において、互いに異なる条件となるよう変更した場合に、製造設備Ｄ１〜Ｄｋにより処理されて得られたものであるとする。また、各測定対象物が処理された条件同士は、できるだけ調整された項目間の値等差が広く、かつ調整可能な範囲でできる限り大きな変更を行い、かつ調整された項目等の組み合わせが多様化するよう、調整されたものとすることが好ましい。また、各製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整可能な設定を、できる限り幅広く変更することが好ましい。この具体例においては、正常測定データ受付部１０１が受け付ける２以上の測定項目についての測定データは、ここでは、具体的に、中間測定装置Ｍが測定した１以上の測定項目についての測定データと、選別測定装置Ｓが測定した１以上の測定項目についての測定データとのうちの、相関のある少なくとも２以上の測定項目についての測定データである。例えば、中間測定装置Ｍが測定した相関のある２以上の測定項目の測定データのみであっても良いし、選別測定装置Ｓが測定した相関のある２以上の測定項目の測定データのみであっても良い。本実施の形態においては、特に、正常測定データ受付部１０１が受け付ける２以上の測定項目についての測定データが、少なくとも中間測定装置Ｍが測定した１以上の測定項目についての測定データと、少なくとも選別測定装置Ｓが測定した１以上の測定項目についての測定データとを含む複数の測定データである場合について説明する。ここでの２以上の測定項目は、相関のある測定項目である必要がある。相関のある２以上の測定項目は、例えば、上述したような電流の測定項目と、抵抗値の測定項目との組み合わせ等のような、相関のある異なる測定項目の組み合わせであっても良いし、中間測定装置Ｍと選別測定装置Ｓとがそれぞれ測定する同じ測定項目の組み合わせのように、製造工程内の前後の工程において得られる同じ、もしくは対応する測定項目の組み合わせ等であっても良い。正常測定データ受付部１０１は、通常、各測定項目のそれぞれについて、複数の測定データを受け付ける。正常測定データ受付部１０１は、複数の測定データを受け付けるタイミングや順番等は問わない。ここで述べる受付とは、例えば、入力手段からの受付や、他の機器等から送信される入力信号の受信や、記録媒体等からの情報の読み出し等である。ここでは、例として、測定データ出力部５３から送信される測定データを正常測定データとして受信する場合について説明する。入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。正常測定データ受付部１０１は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアや、通信手段や通信手段のデバイスドライバー等で実現され得る。
監視式取得部１０２は、正常測定データ受付部１０１が受け付けた正常測定データを主成分分析して、１以上の主成分について主成分得点を算出する式である監視式を取得する。そして、監視式を後述する監視式格納部１０３に蓄積する。具体的には、複数の測定項目についての正常測定データを用いて、測定項目間の相関行列を算出する。そして、当該相関行列を用いて主成分分析を実行することで、主成分についての主成分得点を算出する式が得られる。なお、これらの処理で用いる各正常測定データは、予め、同じ測定項目のデータの平均と標準偏差等を用いて標準化して、各測定項目間の変動範囲の違いや単位による値の絶対値の違いを吸収しておくことが好ましい。
ここで、主成分および主成分得点を算出する式は、測定項目数と同数得られるが、主成分分析は、データを圧縮して分析する方法であるから、測定項目と同数の主成分を用いる必要はない。また、本実施の形態は、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整の影響を排除して、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの異常等の監視を行うものであるため、各主成分のうちの、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整の影響が寄与する割合の高い主成分についての主成分得点を算出する式は、監視式としては適切ではない場合が多い。ここでは、主成分を、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整可能な条件を変化させた正常測定データを用いて算出しているため、寄与率が高い主成分ほど、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整の影響を受けた主成分と考えられ、寄与率の最も高い主成分が、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整の要因によるばらつきが最も大きい方向の主成分であると考えられる。
このため、本実施の形態においては、正常測定データを主成分分析した結果のうちの、寄与率の低い主成分についての主成分得点を算出する式を監視式として取得するようにする。具体的には、寄与率の最も高い主成分を除いた主成分のうちの少なくとも一部についての主成分得点を算出する式を監視式として取得するようにする。この監視式取得部１０２が取得する監視式には、寄与率の最も低い主成分についての主成分得点を算出する式を少なくとも含むことが好ましい。または、監視式取得部１０２は、正常測定データを用いて算出した主成分得点を算出する式を、寄与率の低い順番に取得してもよい。
監視式取得部１０２が監視式を取得する具体例を挙げると、例えば、有効にする寄与率の上限値を閾値として決定しておいて、寄与率が閾値以下である主成分についての主成分特定を算出する式を監視式として取得するようにすればよい。また、例えば主成分の低いものから順に累積寄与率を求めていき、累積寄与率が、予め設定した所定の値に達した場合に、当該累積寄与率が得られた主成分のそれぞれについての主成分得点を算出する式を、監視式として取得するようにしてもよい。ここでは、監視式取得部１０２が主成分の寄与率を算出する場合について説明する。なお、各主成分の寄与率は、固有値を用いて算出される。この固有値は、相関係数行列を用いて、固有ベクトルとともに算出される。なお、各主成分の寄与率を算出する処理は公知技術であるので説明は省略する。
なお、各主成分についての主成分得点を算出する式は、各測定項目の値である変数を項とした式で表されるが、主成分分析により得られた主成分得点を算出する式を構成する各項の係数の大きさが、予め指定されている閾値よりも小さい場合に、当該係数の値を０とした主成分得点を算出する式、すなわち当該係数を有する項を削除した主成分得点を算出する式を監視式として取得するようにしてもよい。このようにすることで、後述する異常の判定にあまり寄与しない測定項目についての測定データを用いないようにすることができ、処理を高速化しながら、外乱に強い監視式を構成することができる。なお、相関行列を算出する処理や、標準化を行う処理や、主成分分析を行う処理等については、公知技術であるので、詳細な説明は省略する。監視式取得部１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。監視式取得部１０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
監視式格納部１０３には、製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを主成分分析して取得された、１以上の主成分についての主成分得点を算出する式である監視式が格納され得る。監視式格納部１０３に蓄積される監視式は、具体的には、上述した監視式取得部１０２が取得した監視式と同様の監視式である。本実施の形態においては、監視式取得部１０２が取得した監視式が、監視式取得部１０２により監視式格納部１０３に蓄積される場合について説明する。ただし、監視式格納部１０３には、上記と同様の監視式がどのように蓄積されてもよい。例えば、複合情報処理装置１００の外部の装置等により、正常測定データを用いて上記の監視式取得部１０２と同様の処理を行って得られた監視式を、図示しない受付部等が受け付けて、監視式格納部１０３に蓄積してもよい。また、同様に外部で用意され、メモリ等に蓄積された監視式を、図示しない読み出し部等が読み出して、監視式格納部１０３に蓄積しても良い。監視式格納部１０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
監視測定データ受付部１０４は、製造設備により処理された測定対象物について測定された、監視式格納部１０３に格納されている監視式を構成する各項に対応する測定項目についての測定データである監視測定データを受け付ける。監視測定データは、製造ライン１０００の製造設備の異常を監視する際に用いられる、製造ライン１０００において測定された監視対象となる測定データである。監視式を構成する各項に対応する測定項目は、監視式を構成する際に、主成分分析によって得られた各項を係数の大きさ等に応じて削除していなければ、正常測定データの測定項目と一致するが、一部の項を削除している場合、その項に対応した正常測定データの測定項目に対応する測定項目の測定データは不要となる。監視測定データ受付部１０４は、通常、複数の測定対象物について測定された、複数の監視測定データを受け付ける。ここで述べる受付とは、例えば、入力手段からの受付や、他の機器等から送信される入力信号の受信や、記録媒体等からの情報の読み出し等である。入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。ここでは、例として、測定データ出力部５３から送信される測定データを、監視測定データとして受信する場合について説明する。監視測定データ受付部１０４が、監視測定データを受け付けるタイミングや順番等は問わない。例えば、測定データ出力部５３が順次送信する監視測定データを受信しても良いし、測定データ収集装置５０に対して、測定データ格納部５２に格納されている複数の監視測定データを送信する指示を出力し、当該出力に対応して送信される複数の監視測定データを一括して受信しても良い。監視測定データ受付部１０４は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアや、通信手段や通信手段のデバイスドライバー等で実現され得る。
主成分得点算出部１０５は、監視測定データ受付部１０４が受け付けた監視測定データを用いて、監視式格納部１０３に格納されている１以上の監視式により、それぞれ主成分得点を算出する。監視測定データ受付部１０４が各測定項目に対応した監視測定データの組を、複数組受け付けた場合、当該複数の監視測定データの組を用いて、監視式格納部１０３に格納されている１以上の監視式により、それぞれ、複数の監視測定データの組に対応した複数の主成分得点を算出する。なお、監視式を取得する際に、正常測定データの標準化を行った場合、各監視式に代入する監視測定データも同様に予め正規化する。主成分得点算出部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。主成分得点算出部１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
監視部１０６は、主成分得点算出部１０５が監視式を用いて算出した主成分得点を用いて、製造設備の状態を監視する。ここで述べる監視とは、例えば、製造設備に異常が発生したか否か等を判断することである。ただし、ここで述べる監視、ユーザが結果的に製造設備の異常等の発生を認識できるようにすることであればよく、異常等を認識可能なグラフ等の出力用のデータを構成することも、ここでは監視と考える。ここでの異常とは、例えば、製造設備の設定を、調整可能な範囲内で調整したとしても、正常な製品が得られなくなる状態になったこと等を示す。監視部１０６は、主成分得点算出部１０５が算出した主成分得点を用いてどのように製造設備の監視を行うかは問わない。具体例としては、監視部１０６は、主成分得点算出部１０５が算出した主成分得点の値、もしくは値の絶対値が、予め設定された閾値よりも大きい場合に、製造設備が異常であると判断する。あるいは、監視部１０６は、監視測定データ受付部１０４が、複数の測定対象物について測定された、複数の監視測定データを受け付ける場合においては、当該複数の監視測定データを用いて主成分得点算出部１０５が算出した複数の主成分得点を用いて、主成分得点についての統計量を算出し、算出した統計量と、予め設定された閾値とを比較して、製造設備が異常であるか否かを判断してもよい。この統計量は、例えば、主成分得点算出部１０５が算出した複数の主成分得点を代表する値である代表値や、主成分得点算出部１０５が算出した複数の主成分得点のばらつきを示す値である。代表値は、例えば平均値や中央値である。また、ばらつきを示す値は、例えば、分散や標準偏差の値である。具体的には、監視部１０６は、主成分得点算出部１０５が算出した複数の主成分得点を代表する値である代表値が、予め設定された閾値よりも大きい場合に、製造設備が異常であると判断するようにする。また、主成分得点算出部の算出した複数の主成分得点のばらつきを示す値、例えば分散が、予め設定された閾値よりも大きい場合に、製造設備が異常であると判断するようにしてもよい。これらの閾値は、例えば、実験により得られるデータや、過去の測定データと製造設備の異常の発生状況等のデータに基づいて設定される。監視部１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。監視部１０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
出力部１０７は、監視部１０６が監視した結果を出力する。例えば、監視部１０６が判断した製造設備が異常であることを示す監視結果を出力する。出力部１０７は、監視結果を示すグラフ等を出力しても良い。ここでの出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタによる紙等への印字、ブザー等の音出力、警告灯の点灯、外部の装置への送信等を含む概念である。出力部１０７は、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１０７は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
次に、生産システムの動作について説明する。
まず、生産ライン１０００の動作の一例について説明する。製造装置Ｄ１〜Ｄｋは、例えばベルトコンベア等で搬送される複数の部品や半製品に対して、予め決められた順番に沿って、加工や組み立て等の所定の処理を行っていく。これにより、製品を生産する。また、中間測定装置Ｍは、所定の製造装置Ｄ１〜Ｄｋ−１により処理が行われた中間品を測定対象として、一以上の所定の測定項目について測定を行い、中間測定データを取得する。また、この測定時の時刻情報等も適宜取得する。そして測定により得られた中間測定データ等を出力、例えば送信する。また、選別測定装置Ｓは、最終の製造装置Ｄｋにおいて得られた製品を測定対象として、中間測定装置Ｍが測定した測定項目について相関のある１以上の測定項目について測定を行い、選別測定データを取得する。また、この測定時に時刻情報等も適宜取得する。そして測定により得られた選別測定データ等を出力、例えば送信する。
なお、ここでは、まず、生産ライン１０００においては、監視式を取得するために、製造設備Ｄ１〜Ｄｋが正常な状態において、製造設備Ｄ１〜Ｄｋ−１の調整可能な条件を、調整可能な範囲内で変更して、複数の製品の生産を行う。そして、この処理時における中間測定データおよび選別測定データである正常測定データを、中間測定装置Ｍおよび選別測定装置Ｓでそれぞれ取得する。また、監視式の取得後は、通常の製品の製造を行って、通常の製造時における中間測定データおよび選別測定データである監視測定データを、中間測定装置Ｍおよび選別測定装置Ｓでそれぞれ取得する。
次に、測定データ収集装置５０の動作の一例について説明する。測定データ取得部５１は、中間測定装置Ｍや選別測定装置Ｓ等から出力される中間測定データや、選別測定データ等を受信したか否かの判断を繰り返す。受信した場合、測定データ取得部５１は、受信した中間測定データや選別測定データ等を測定データ格納部５２に蓄積する。このとき、中間測定データや選別測定データに対応して受信された時刻情報や、中間測定データや選別測定データであることを示す情報等も、中間測定データや選別測定データと対応付けて蓄積される。そして、再び、中間測定データや、選別測定データ等を受信したか否かの判断を繰り返す。そして、測定データ格納部５２に格納された中間測定データや、選別測定データを、所望のタイミングやトリガー等に応じて、測定データ出力部５３から出力する。例えば、測定データ出力部５３は、図示しない受付部等が外部から中間測定データや選別測定データを出力する指示を受け付けた場合に、これらの測定データを複合情報処理装置１００等に送信する。なお、これらの処理は、電源オフや処理終了の割り込みにより終了する。
次に、複合情報処理装置１００の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでは、説明を簡単にするために、測定データ収集装置５０の測定データ格納部５２に複数の正常測定データと、複数の監視測定データとが蓄積され、測定データ格納部５２に格納されている正常測定データと監視測定データとが測定データ出力部５３から送信されるものとする。
（ステップＳ３０１）正常測定データ受付部１０１は、複数の正常測定データを受け付ける。正常測定データ受付部１０１は、例えば、測定データ収集装置５０から送信される相関のある各測定項目に対応した正常測定データの組を一組以上受け付ける。正常測定データ受付部１０１は正常測定データを一括して受けつけても良いし、個別に、順次受けつけても良い。受け付けた正常測定データは、例えば、図示しないメモリ等に蓄積される。
（ステップＳ３０２）監視式取得部１０２は、正常測定データ受付部１０１が受け付けた正常測定データを用いて、主成分分析を行って、一以上の監視式を取得する。なお、必要に応じて、主成分分析の前に、正常測定データを標準化しても良い。
（ステップＳ３０３）監視式取得部１０２は、取得した一以上の監視式を監視式格納部１０３に蓄積する。
（ステップＳ３０４）監視測定データ受付部１０４は、測定データ収集装置５０から、監視式の項に対応する測定項目についての監視測定データを受け付けたか否かを判断する。ここでは、監視式の項に対応する測定項目についての監視測定データを、一組受け付けたか否かを判断するが、所定数の組の監視測定データを受け付けたか否かを判断しても良い。受け付けた監視測定データは、図示しないメモリ等に一時記憶する。受け付けた場合、ステップＳ３０５に進み、受け付けていない場合、ステップＳ３０８に進む。
（ステップＳ３０５）主成分得点算出部１０５は、ステップＳ３０３により、監視式格納部１０３に蓄積された監視式を読み出し、当該監視式にステップＳ３０４において受信した監視測定データの組を代入することで、主成分得点を算出する。なお、必要に応じて、監視式に代入する前に、監視測定データを標準化しても良い。
（ステップＳ３０６）監視部１０６は、ステップＳ３０５において取得した主成分得点を用いて、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常が発生したか否かを判断する。ここでは、主成分得点の値の絶対値を、主成分別に、予め設定しておいた閾値と比較して、閾値よりも主成分得点が大きいものが一以上あった場合、異常が発生したと判断する。異常が発生したと判断された場合、ステップＳ３０７に進み、異常が発生していないと判断された場合、ステップＳ３０４に戻る。
（ステップＳ３０７）出力部１０７は、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常が発生したことを示す出力、例えば、警告の表示や警告音の出力等を行う。そして、処理を終了する。なお、処理を終了する代わりに、ステップＳ３０４に戻って、処理を継続しても良い。
（ステップＳ３０８）監視測定データ受付部１０４は、監視測定データの受付を開始してから所定時間が経過したか否かを判断する。所定時間経過した場合、タイムアウトと判断して処理を終了し、経過していない場合、ステップＳ３０４に戻る。
なお、図３のフローチャートでは、一組の監視測定データから算出した主成分得点を閾値と比較して、製造装置の異常の発生を監視するようにしたが、ステップＳ３０４において、ほぼ連続した複数組の監視測定データを受け付けるようにし、ステップＳ３０５において複数組のそれぞれについて算出した主成分得点の平均値等の代表値を、主成分別に、閾値と比較して、閾値よりも大きい代表値が一以上あった場合に異常が発生したと判断してもよい。
また、ほぼ連続した複数組の監視測定データについてそれぞれ算出した複数の主成分得点のばらつき、具体的には分散を、主成分別に求め、この分散の値が、所定の閾値よりも大きい場合に、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常が発生したことを判断してもよい。
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
以下、本実施の形態における複合情報処理装置の具体的な動作について説明する。複合情報処理装置を備えた生産システムの概念図は図１である。
ここでは、中間測定装置Ｍの測定項目数がｐ（ｐは１以上の整数）、選別測定装置Ｓの測定項目数がｑ（ｑは１以上の整数）である場合について説明する。また、測定項目間には相関があるものとする。
まず、監視式を構成する。製造設備Ｄ１〜Ｄｋが正常な状態において、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整可能な条件を、調整可能な範囲内で変更しながら、複数の製品の生産を行うものとする。この調整する条件の組み合わせや、指定する値等は、コンピュータ等を用いて、例えば、できるだけ、組み合わせ同士の差が多様化し、ばらつくように、演算等で算出することが好ましい。また、この算出した条件で生産ライン１０００を自動で制御することで、調整可能な条件を変えた製品の生産が行われるようにすることが好ましい。このような演算や生産ラインの制御は、例えば、複合データ処理装置１００の監視式取得部１０２等が行うようにしても良いし、このような制御等を行う新たな制御部等を複合データ処理装置１００内に設けても良い。なお、このような条件の組み合わせの指定や、このような条件を指定して行う生産等の制御を、ユーザが手動等により行うようにしても良い。そして、生産時における製品毎についての、ｐ個の中間測定データおよびｑ個の選別測定データである正常測定データが、中間測定装置Ｍおよび選別測定装置Ｓでそれぞれ測定され、測定データ収集装置５０に送信されるものとする。
測定データ収集装置５０においては、中間測定装置Ｍおよび選別測定装置Ｓから送信される（ｐ＋ｑ）個の測定項目についての正常測定データが、測定データ格納部５２に蓄積される。例えば、一つの製品について得られた中間測定データと選別測定データとにより構成される正常測定データが、例えば一つの組として、蓄積されていく。そして、蓄積された複数組の正常測定データが、測定データ出力部５３から複合情報処理装置１００に送信されるとする。
複合情報処理装置１００の正常測定データ受付部１０１は、測定データ収集装置５０から送信される複数組の正常測定データを受け付ける。受け付けた正常測定データは、メモリ等に一時記憶される。
監視式取得部１０２は、正常測定データ受付部１０１が受け付けた複数組の正常測定データを用いて、監視式を算出する。具体的には、正常測定データを測定項目別に標準化し、標準化した正常測定データを用いて、相関行列を算出し、この算出した相関行列から、主成分分析により主成分についての主成分得点を算出する式を求める。
ここで、ｊ（ｊは１からｐまでの整数）を中間測定装置Ｍの測定項目の順番、ｋ（ｋは１からｑまでの整数）を最終測定装置Ｓの測定項目の順番とする。また、ｃｍｊを標準化前のｊ番目の測定項目についての中間測定値、ｃ'ｍｊを標準化後のｊ番目の測定項目についての中間測定値、ｃｍｊＡＶＥはｊ番目の測定項目についての中間測定値の平均値、σｍｊはｊ番目の測定項目についての中間測定値の標準偏差とする。また、ｃｓｋを標準化前のｋ番目の測定項目についての選別測定値、ｃ'ｓｋを標準化後のｋ番目の測定項目についての選別測定値、ｃｓｋＡＶＥはｋ番目の測定項目についての選別測定値の平均値、σｓｋはｊ番目の測定項目についての選別測定値の標準偏差とする。また、ｉ（ｉは１から（ｐ＋ｑ）までの整数）を主成分の順番（寄与率順）、ｃｉをｉ番目の主成分についての主成分得点を算出する式とする。ａｍｊｉをｉ番目の主成分についての主成分得点を算出する式の、中間測定値のｊ番目の測定項目を変数とする項の係数、ａｓｋｉをｉ番目の主成分についての主成分得点を算出する式の、選別測定値のｋ番目の測定項目を変数とする項の係数とする。この場合、監視式取得部１０２により取得される主成分についての主成分得点を算出する式Ｃは、以下の式で表される。
Figure 2008276537
すなわち、上記のi番目の主成分得点を算出する式であるＣｉの式に、標準化した中間測定データと、選別測定データとを代入することで、ｉ番目の主成分についての主成分得点を得ることができる。なお、中間測定データと、選別測定データとの標準化を行う代わりに、上記のＣｉの式に、ｃ'ｍｊの式とｃ'ｓｋの式を代入することにより構成した、標準化前の中間測定データと、標準化前の選別測定データとを用いて、主成分得点を算出する式を、主成分得点の算出に用いても良い。
ただし、ここでは、上記の主成分得点を算出する式のうちの、寄与率が低い一部の主成分についての主成分得点を算出する式を監視式として取得するようにする。このためには、ここでは、例として、有効にする寄与率の上限値を閾値として決定しておいて、寄与率が閾値以下である主成分についての主成分得点を算出する式を監視式として取得するようにする。
また、ここでは、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの異常の判定にあまり寄与しない測定項目についての測定データを用いないようにするために、上記の各主成分得点を算出する式においては、例として、主成分分析により得られた主成分得点を算出する式を構成する各項の係数の大きさが、予め指定されている閾値よりも小さい場合に、当該係数の値を０とした主成分得点を算出する式、すなわち当該係数を有する項を削除した主成分得点を算出する式を監視式として取得する。そして、取得した監視式を、監視式格納部１０３に蓄積する。なお、これらの閾値は、例えば実験やシミュレーションの結果等により設定可能である。
次に、監視式の取得後は、調整可能な条件を、通常の製品の製造時の条件に設定して、通常の製品の製造を行って、通常の製造時における中間測定データおよび選別測定データである監視測定データを、中間測定装置Ｍおよび選別測定装置Ｓがそれぞれ取得し、測定データ収集装置５０に送信する。ただし、上記の監視式で利用しない中間測定データおよび選別測定データについては、ここでは不要であるため、取得しないようにしても良い。
測定データ収集装置５０においては、中間測定装置Ｍおよび選別測定装置Ｓから送信される（ｐ＋ｑ）個の測定項目についての監視測定データが、測定データ格納部５２に蓄積される。例えば、一つの製品について得られた中間測定データと選別測定データとにより構成される監視測定データが、例えば一つの組として、一時的に蓄積される。そして、蓄積された監視測定データが、蓄積された順番で順次、測定データ出力部５３から複合情報処理装置１００に送信されるとする。ただし、上記の監視式で利用しない中間測定データおよび選別測定データについては、収集しないようにしても良い。あるいは、上記の監視式で利用しない中間測定データおよび選別測定データについては、複合情報処理装置１００に送信しないようにしても良い。
複合情報処理装置１００の監視測定データ受付部１０４は、測定データ収集装置５０から送信された監視測定データの組を順次受け付ける。受け付けた監視測定データは、メモリ等に一時記憶される。
監視式取得部１０２は、監視測定データ受付部１０４が受け付けた監視測定データを用いて、監視式格納部１０３に格納されている監視式から、上述した各主成分についての主成分得点を算出する。ここでは具体的に、上述したｉ番目の主成分得点を算出する式であるＣｉの式に対してｃ'ｍｊの式とｃ'ｓｋの式を代入した式に、監視測定データ受付部１０４が受け付けた監視測定データの各組の、標準化前の中間測定データｃｍｊおよび標準化前の選別測定データｃｓｊと、これらを用いて算出された中間測定データの平均値ｃｍｊＡＶＥ、選別測定データの平均値ｃｍｊＡＶＥ、中間測定データの標準偏差σｍｊ、および選別測定データの標準偏差σｓｊとを、代入することで、寄与率の高い主成分についての主成分得点を得る。
そして、取得した主成分得点を用いて、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの監視を行う。
ここで、本実施の形態における監視の処理について説明する。なお、ここでは、説明を簡単にするため、相関のある二つの監視測定データである、一の中間測定データＣｍと、一の選別測定データＣｓと、を用いて算出した主成分得点を用いて監視を行う場合を例に挙げて説明する。
図４、および図７は、監視測定データの中間測定データＣｍと、選別測定データＣｓとを、横軸をＣｓ、縦軸をＣｍとしたグラフにプロットしたグラフである。また、正常測定データの同じ中間測定データＣｍと、選別測定データＣｓとを用いて算出した、寄与率の低い主成分（以下、第二主成分）についての主成分得点を求める式が、ここでは、直線ｃで表されるものとする。
正常測定データの測定の際には、予め、製造設備Ｄ１〜Ｄｋが正常な場合において、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整可能な条件を大きく変更しながら製品の製造や加工が行われる。そして、測定された正常測定データを用いて、上記において説明したように主成分得点を求める式を算出すると、ここでは、測定データが２つであるので、寄与率の高い主成分（以下、第一主成分と称す）と、寄与率の低い第二主成分とのそれぞれについての主成分得点を求める式が算出される。正常測定データは、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの条件を調整して得られた測定データであるため、第一主成分は、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整に起因する測定データのばらつきが発生している方向の主成分となる。製造設備Ｄ１〜Ｄｋが正常であれば、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの条件を変更して得られる測定データも、ほぼ、この主成分の方向に伸びる軸に沿って分布すると考えられる。また、第二主成分は、この第一主成分に対して相関のない、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整による測定データのばらつきによる影響の少ない主成分、すなわち製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整の要因を無視できる主成分となる。従って、このような正常測定データを用いて算出した主成分得点を求める式のうちの、寄与率の低い主成分についての主成分得点を求める式、例えば直線ｃを監視式として用いることで、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整による要因を無視して、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整以外の要因による測定データの変化を監視することが可能となる。
つぎに、製造設備Ｄ１〜Ｄｋを用いて製品を製造、加工して、監視測定データを取得する場合を考える。この場合、製品の選別率を向上させるために、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整可能な条件を、適宜調整して、製品の製造が行われる。ここで、異常が発生していない場合には、監視測定データである中間測定データＣｍと、選別測定データＣｓとの相関は、安定していると考えられるため、監視測定データの主な変動要因は、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整であると考えられる。すなわち、監視測定データは、図４に示す「正常な場合」のように、正常測定データを用いて得られた主成分のうちの、第一主成分の方向、すなわち直線ｃに対してほぼ垂直な方向にしか変動しないと考えられる。
次に、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常が発生した場合について考える。例えば、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの中間測定装置Ｍの前後の工程に共通の異常原因がある場合等により、複数の監視測定データが急変するような現象が発生した場合を考える。このような異常が発生すると、加工設備の調整の影響以外の方向にオフセット成分が生じる変動が発生する。すなわち、第一主成分の方向とは異なる第二主成分の方向のオフセット成分が生じ、第二主成分の方向に監視測定データが変動していくこととなる。この結果、図４に示す「異常な場合」のように、例えば、直線ｃで表される第二主成分上を平行移動するように、監視測定データが変動していく。
従って、第二主成分の主成分得点に対して、閾値を設定しておき、第二主成分の主成分得点を算出する式に、監視測定データを代入した場合に得られる主成分得点の大きさ（絶対値）が、閾値よりも大きくなった場合に、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常が発生したことを判断することができる。なお、上記の閾値は、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常を発生させて行われる実験結果やシミュレーション結果等を用いて設定しておく。
例えば、図５に示すように、第二主成分得点が、閾値を超えたか否かを監視して、第二主成分得点が、閾値より大きくなった場合に、異常が発生したことを判断することができる。なお、図５においては、横軸は、監視測定データの測定が行われた測定回、縦軸は主成分得点を示す。
なお、主成分得点を算出する際に、監視測定データを個別に監視式に代入する代わりに、一定あるいは不定の所定期間内等に測定された監視測定データの平均値等の代表値を監視式に代入して、監視に用いられる主成分得点を算出しても良い。
一方、上記のような主成分得点を閾値と比較する処理の代わり、もしくは上記の処理とともに、以下のような処理により、監視を行うようにしても良い。
例えば、中間測定装置Ｍの後の工程に異常原因がある場合等を考えると、加工設備の調整の影響以外の方向、すなわち第二主成分の方向にオフセット成分が生じるとともに、加工設備の調整量に対して、監視測定データである中間測定データＣｍと、選別測定データＣｓと差等が予想より大きくなったり、予想より小さくなったりして、大きく変動する現象が起こりうる。このため、図７に示す「正常な場合」のような、製造設備Ｄ１〜Ｄｋが正常な場合の監視測定データの、第二主成分の方向のバラツキに対して、図７に示す「異常な場合」のような、異常が発生した場合の監視測定データの、第二主成分の方向のバラツキの方が大きくなることがわかる。例えば、図８に示すように、監視測定データから算出した第二主成分得点の変化を見ると、異常が発生した以降は、第二主成分得点の変動が大きくなっていると考えられる。なお、図８においては、横軸は、監視測定データの測定が行われた測定回、縦軸は主成分得点を示す。
このため、第二主成分の主成分得点のばらつきを示す値、例えば分散の値に、予め閾値を設定しておき、第二主成分の主成分得点を算出する式に、一定または不定の所定の期間の監視測定データを代入して算出した主成分得点の分散が、閾値よりも大きくなった場合に、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常が発生したことを判断することができる。なお、上記の閾値は、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常を発生させて行われる実験結果やシミュレーション結果等を用いて設定しておく。
なお、ここでは、例として、正常測定データおよび監視測定データが２つである場合について説明したが、正常測定データおよび監視測定データが３以上である場合においても、上記と同様に、正常測定データを用いて取得した主成分得点を算出する式のうちの、寄与率の低い１以上の主成分の主成分得点を用いて上記のような監視を行うことで、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整による要因の影響をなくして、製造設備Ｄ１〜Ｄｋが異常であるか否かを判断することができる。
具体的には、このような主成分得点の分散を算出して行う監視を、監視式を構成する全ての式に対して主成分得点算出部１０５が算出した主成分得点について、監視部１０６が行う。
そして、監視部１０６が、上記の処理により、１以上の異常が発生したことを判断した場合、出力部１０７が、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常が発生したことを示す出力、例えば、警告音の出力や、図６に示すような警告表示等を行う。
以上、本実施の形態によれば、予め製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整可能な条件を調整して得られた正常測定データを用いて、主成分分析により主成分得点を算出する式を得て、この式のうちの寄与率の低い主成分についての主成分得点を算出する式を監視式として取得しているため、調整による変動は、主成分得点に大きく寄与しない。このため、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整による変動の寄与を抑えた主成分得点を用いて、測定データの変動を監視することとなる。これにより、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整による測定データの変化の影響を受けずに、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常が発生したか否かを判断ことができる。
すなわち、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整に起因する要因を、製造設備が異常であるか否かを判断する際の要因から排除することにより、例えば製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整ミス等により、異常な測定データが得られた場合においても、製造設備Ｄ１〜Ｄｋを異常と判断しないようにすることができ、製造設備Ｄ１〜Ｄｋの調整を実行した場合等の測定データ等の変動を考慮して、製造設備Ｄ１〜Ｄｋに異常が発生したか否かを適切に判断できる。
ここで、上記具体例において、例えば、中間測定データＣｍや、選別測定データＣｓ等の個別の測定値の分布を用いて設備異常を監視しようとした場合、個別の測定値の正常時の分布と異常時の分布が重なったり、異常時と正常時との分布の広がりの変化等が判別しにくく、設備異常が精度良く判断できないことが考えられる。
例えば、測定値が図４に示したような分布であった場合、図９に示すように、正常時の中間測定データＣｍの値の分布９１と異常時の中間測定データＣｍの値の分布９２とが一部重なってしまう。選別測定データＣｓの正常時の値の分布９３と、異常時の値の分布９４についても同様である。このような中間測定データＣｍや選別測定データＣｓの分布位置の変化から精度良く設備異常を判断することは、分布の重なりが大きいことから困難である。
しかしながら、同じ測定データについて、本実施の形態において算出した主成分得点の分布を見ると、正常時の分布９５と異常時の分布９６との重なりが、個別の測定データの分布に比べて小さくなる。このため、主成分得点の分布位置の変動により設備異常の監視を行うことで、より精度良く設備が異常であるか否かを判断することが可能となる。
また、例えば、測定値が図７に示したような分布であった場合、図１０に示すように、正常時の中間測定データＣｍの値の分布１１と異常時の中間測定データＣｍの値の分布１２との、広がり（幅）の差は小さくなってしまう。選別測定データＣｓの正常時の値の分布１３と、異常時の値の分布１４についても同様である。このような中間測定データＣｍや選別測定データＣｓの分布の広がりの変化から精度良く設備異常を判断することは、分布の広がりの差が小さいことから、困難である。
しかしながら、本実施の形態において算出した主成分得点の分布を見ると、正常時の分布１５と異常時の分布１６との広がりの差が、個別の測定データの分布の広がりの差に比べて大きくなる。このため、主成分得点の分布の幅の変化により設備異常の監視を行うことで、より精度良く設備に異常が発生したか否かを判断することが可能となる。
なお、上記具体例においては、相関のある１以上の中間測定データと１以上の最終測定データとを用いるようにしたが、本実施の形態においては、相関のある２以上の中間測定データだけを用いるようにしても良いし、相関のある２以上の選別測定データだけを用いるようにしても良い。
また、本実施の形態においては、生産ライン１０００の製造設備は一つであっても良い。
また、本実施の形態においては、相関のある二以上の測定データを取得することが可能であれば、測定データを取得する装置は、中間測定装置Ｍと選別測定装置Ｌ以外の装置であってもよい。また、測定データを取得する装置の数等は問わない。測定データを取得する装置が、例えば、中間測定装置Ｍと、第二の中間測定装置と、第三の中間測定装置とであってもよい。ただし、本実施の形態において異常であるか否かを判断できる製造設備は、いずれかの測定装置により測定が行われるまでの前工程の製造設備に限られる。
また、相関のある１以上の中間測定データと１以上の最終測定データとを用いて、監視を行うとともに、これとは別に、並列して、相関のある２以上の中間測定データまたは２以上の選別測定データを用いて、上記と同様の異常監視を行うようにしてもよい。このようにすることで、異常の発生によって、偶然、中間測定データと最終測定データとを含む監視測定データのプロットされる位置の移動方向が寄与率の高い主成分の方向と一致してしまったとしても、上記と同様に、中間測定データもしくは選別測定データを単独で用いて異常監視を同時実行することで、異常であると判断される可能性が高くなり、判断力は確実に向上させることができる。
なお、本実施の形態においては、複合情報処理装置１００の監視式取得部１０２等が、正常測定データから、監視式を取得する場合について説明したが、複合情報処理装置１００の正常測定データ受付部１０１や監視式取得部１０２等を省略すると共に、複合情報処理装置１００の外部に設けられた正常測定データ受付部１０１や監視式取得部１０２等と同様の処理を行う装置で取得された監視式を、複合情報処理装置１００が図示しない受付部等を介して受け付けて、監視式格納部１０３に蓄積するようにしても良い。
また、上記実施の形態において、測定データ収集装置５０の構成を、複合情報処理装置１００内に組み込むようにして、測定データ収集装置５０を省略するようにしても良い。
なお、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。
なお、上記各実施の形態における複合情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、監視式格納部に格納されている、製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを主成分分析して取得された、１以上の主成分得点を算出する式である監視式を構成する各項に対応する測定項目についての、前記製造設備により処理された測定対象物について測定された測定データである監視測定データを受け付ける監視測定データ受付ステップと、前記監視測定データ受付ステップで受け付けた監視測定データを用いて、前記監視式により、主成分得点を算出する主成分得点算出ステップと、前記主成分得点算出ステップで算出した主成分得点を用いて、前記製造設備の状態を監視する監視ステップと、前記監視ステップにより監視した結果を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラムである。
また、上記プログラムにおいて、コンピュータに、前記製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを受け付ける正常測定データ受付ステップと、前記正常測定データ受付ステップで受け付けた正常測定データを主成分分析して、１以上の主成分得点を算出する式である前記監視式を取得し、前記監視式格納部に蓄積する監視式取得ステップとを更に実行させるためのプログラムである。
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（情報送信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
また、上記各実施の形態では、複合情報処理装置がスタンドアロンである場合について説明したが、複合情報処理装置は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、出力部や受付部は、通信回線を介して入力を受け付けたり、画面を出力したりすることになる。
以上のように、本発明にかかる複合情報処理装置等は、複数の項目の測定値等を用いて、製造設備の異常の発生等を判断するための装置等として適しており、製造設備を調整したことによる測定データの変動等を考慮して、異常の発生等を判断する装置等として有用である。
実施の形態における生産システムの構成の概略を示す概念図 同複合情報処理のブロック図 同複合情報処理装置の動作について説明するフローチャート 同複合情報処理装置の動作を説明するための図 同複合情報処理装置の動作を説明するための図 同複合情報処理装置の表示例を示す図 同複合情報処理装置の動作を説明するための図 同複合情報処理装置の動作を説明するための図 同複合情報処理装置の動作を説明するための図 同複合情報処理装置の動作を説明するための図
符号の説明
５０ 測定データ収集装置
５１ 測定データ取得部
５２ 測定データ格納部
５３ 測定データ出力部
１００ 複合情報処理装置
１０１ 正常測定データ受付部
１０２ 監視式取得部
１０３ 監視式格納部
１０４ 監視測定データ受付部
１０５ 主成分得点算出部
１０６ 監視部
１０７ 出力部

Claims (14)

  1. 製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを主成分分析して取得された、１以上の主成分得点を算出する式である監視式が格納され得る監視式格納部と、
    前記製造設備により処理された測定対象物について測定された、前記監視式を構成する各項に対応する測定項目についての測定データである監視測定データを受け付ける監視測定データ受付部と、
    前記監視測定データ受付部が受け付けた監視測定データを用いて、前記監視式により、主成分得点を算出する主成分得点算出部と、
    前記主成分得点算出部の算出した主成分得点を用いて、前記製造設備の状態を監視する監視部と、
    前記監視部が監視した結果を出力する出力部とを具備する複合情報処理装置。
  2. 前記監視部は、前記主成分得点算出部の算出した主成分得点が、予め設定された閾値よりも大きい場合に、前記製造設備が異常であると判断し、
    前記出力部は、前記監視部が判断した製造設備の異常を示す監視結果を出力する請求項１記載の複合情報処理装置。
  3. 前記監視測定データ受付部は、複数の測定対象物について測定された、複数の監視測定データを受け付け、
    前記主成分得点算出部は、前記監視測定データ受付部が受け付けた複数の監視測定データを用いて、前記監視式により、前記複数の監視測定データに対応した複数の主成分得点を算出し、
    前記監視部は、前記主成分得点算出部が算出した複数の主成分得点を代表する値である代表値が、予め設定された閾値よりも大きい場合に、前記製造設備が異常であると判断し、
    前記出力部は、前記監視部が判断した製造設備の異常を示す監視結果を出力する請求項１記載の複合情報処理装置。
  4. 前記監視測定データ受付部は、複数の測定対象物について測定された、複数の監視測定データを受け付け、
    前記主成分得点算出部は、前記監視測定データ受付部が受け付けた複数の監視測定データを用いて、前記監視式により、前記複数の監視測定データに対応した複数の主成分得点を算出し、
    前記監視部は、前記主成分得点算出部が算出した複数の主成分得点のばらつきの値が、予め設定された閾値よりも大きい場合に、前記製造設備が異常であると判断し、
    前記出力部は、前記監視部が判断した製造設備の異常を示す監視結果を出力する請求項１記載の複合情報処理装置。
  5. 製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを受け付ける正常測定データ受付部と、
    前記正常測定データ受付部が受け付けた正常測定データを主成分分析して、１以上の主成分得点を算出する式である前記監視式を取得し、前記監視式格納部に蓄積する監視式取得部とを更に具備する請求項１から請求項４いずれか記載の複合情報処理装置。
  6. 前記監視式格納部に格納され得る監視式は、
    前記正常測定データを主成分分析により得られた主成分得点を算出する式のうちの、寄与率の低い順番に取得された主成分得点を算出する式である請求項１から請求項５いずれか記載の情報処理装置。
  7. 前記監視式格納部に格納され得る監視式は、
    前記正常測定データを主成分分析により得られた主成分得点を算出する式のうちの、少なくとも寄与率の最も低い主成分についての主成分得点を算出する式を含む請求項１から請求項６いずれか記載の情報処理装置。
  8. 前記監視式格納部に格納され得る監視式は、
    前記主成分分析により得られた主成分得点を算出する式を構成する各項の係数の大きさが、予め指定されている閾値よりも小さい場合の、当該係数の値を０とした主成分得点を算出する式である請求項１から請求項７記載の複合情報処理装置。
  9. 監視式格納部に格納されている、製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを主成分分析して取得された、１以上の主成分得点を算出する式である監視式を構成する各項に対応する測定項目についての、前記製造設備により処理された測定対象物について測定された測定データである監視測定データを受け付ける監視測定データ受付ステップと、
    前記監視測定データ受付ステップで受け付けた監視測定データを用いて、前記監視式により、主成分得点を算出する主成分得点算出ステップと、
    前記主成分得点算出ステップで算出した主成分得点を用いて、前記製造設備の状態を監視する監視部と、
    前記監視ステップにより監視した結果を出力する出力ステップとを具備する複合情報処理方法。
  10. 製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを受け付ける正常測定データ受付ステップと、
    前記正常測定データ受付ステップで受け付けた正常測定データを主成分分析して、１以上の主成分得点を算出する式である前記監視式を取得し、前記監視式格納部に蓄積する監視式取得ステップとを更に具備する請求項９記載の複合情報処理方法。
  11. コンピュータに、
    監視式格納部に格納されている、製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを主成分分析して取得された、１以上の主成分得点を算出する式である監視式を構成する各項に対応する測定項目についての、前記製造設備により処理された測定対象物について測定された測定データである監視測定データを受け付ける監視測定データ受付ステップと、
    前記監視測定データ受付ステップで受け付けた監視測定データを用いて、前記監視式により、主成分得点を算出する主成分得点算出ステップと、
    前記主成分得点算出ステップで算出した主成分得点を用いて、前記製造設備の状態を監視する監視ステップと、
    前記監視ステップにより監視した結果を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラム。
  12. コンピュータに、
    前記製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを受け付ける正常測定データ受付ステップと、
    前記正常測定データ受付ステップで受け付けた正常測定データを主成分分析して、１以上の主成分得点を算出する式である前記監視式を取得し、前記監視式格納部に蓄積する監視式取得ステップとを更に実行させるための請求項１１記載のプログラム。
  13. 監視式格納部に格納されている、製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを主成分分析して取得された、１以上の主成分得点を算出する式である監視式を構成する各項に対応する測定項目についての、前記製造設備により処理された測定対象物について測定された測定データである監視測定データを受け付ける監視測定データ受付ステップと、
    前記監視測定データ受付ステップで受け付けた監視測定データを用いて、前記監視式により、主成分得点を算出する主成分得点算出ステップと、
    前記主成分得点算出ステップで算出した主成分得点を用いて、前記製造設備の状態を監視する監視ステップと、
    前記監視ステップにより監視した結果を出力する出力ステップとを、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
  14. 前記製造設備が正常な状態において、調整可能な条件を変更した場合における当該製造設備により処理された複数の測定対象物についての、相関のある２以上の測定項目についての測定データである正常測定データを受け付ける正常測定データ受付ステップと、
    前記正常測定データ受付ステップで受け付けた正常測定データを主成分分析して、１以上の主成分得点を算出する式である前記監視式を取得し、前記監視式格納部に蓄積する監視式取得ステップとを、更にコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した請求項１３記載の記録媒体。
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EP08155203.6A EP1986066B1 (en) 2007-04-27 2008-04-25 Combined-information processing apparatus, method for processing combined-information, program, and recording medium
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015092796A (ja) * 2013-11-08 2015-05-14 東日本旅客鉄道株式会社 車両用戸閉装置のメンテナンス時期判定方法
JP5753301B1 (ja) * 2014-08-11 2015-07-22 山本　隆義 プラント装置の統括診断方法、及び、プラント装置の統括診断装置
JP2016114960A (ja) * 2014-12-10 2016-06-23 旭化成エンジニアリング株式会社 回転体およびその軸受を含む設備の診断方法と診断システム
WO2017122292A1 (ja) * 2016-01-13 2017-07-20 三菱電機株式会社 運転状態分類装置
JP2017194371A (ja) * 2016-04-21 2017-10-26 株式会社トクヤマ 回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法と、それに用いる異常診断装置
US11126519B2 (en) 2018-01-04 2021-09-21 Kabushiki Kaisha Toshiba Monitoring device, monitoring method and non-transitory storage medium

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120259792A1 (en) * 2011-04-06 2012-10-11 International Business Machines Corporation Automatic detection of different types of changes in a business process
CN104239180B (zh) * 2013-06-24 2016-07-27 腾讯科技（深圳）有限公司 变更处理方法、装置及系统
DE112016005697T5 (de) * 2016-01-15 2018-09-06 Mitsubishi Electric Corporation Vorrichtung, Verfahren und Programm zur Planerzeugung
JP6922793B2 (ja) 2018-03-12 2021-08-18 オムロン株式会社 制御装置、制御方法、および制御プログラム
JP7437883B2 (ja) * 2019-05-31 2024-02-26 ミネベアミツミ株式会社 引張圧縮試験機用の情報処理装置、アプリケーションおよびシステム
CN111752251A (zh) * 2020-07-07 2020-10-09 临沂启阳电缆有限公司 一种工厂车间智能化控制管理系统
CN113467372B (zh) * 2021-09-06 2021-11-02 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种飞机部件加工基准确定方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH063483A (ja) * 1992-06-23 1994-01-11 Hitachi Ltd 機器異常監視方法およびその装置
JPH08241121A (ja) * 1995-03-03 1996-09-17 Toshiba Corp プラント異常検知装置
JPH10260722A (ja) * 1997-03-19 1998-09-29 Yaskawa Electric Corp 異常値検出装置
JP2000259223A (ja) * 1999-03-12 2000-09-22 Toshiba Corp プラント監視装置
JP2002025981A (ja) * 2000-07-04 2002-01-25 Tokyo Electron Ltd 運転状態の監視方法及び処理装置の評価方法
JP2004303007A (ja) * 2003-03-31 2004-10-28 Mitsubishi Chemicals Corp プロセス監視方法
JP2005149137A (ja) * 2003-11-14 2005-06-09 Tokyo Gas Co Ltd 遠隔監視システム、遠隔監視方法、及び遠隔監視プログラム
JP2005148873A (ja) * 2003-11-12 2005-06-09 Nachi Fujikoshi Corp ロボット劣化診断装置
JP2006079354A (ja) * 2004-09-09 2006-03-23 Nippon Quality Links Kk 品質管理システム、品質管理方法、並びに品質管理用データベース形成方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6594620B1 (en) * 1998-08-17 2003-07-15 Aspen Technology, Inc. Sensor validation apparatus and method
US6564114B1 (en) * 1999-09-08 2003-05-13 Advanced Micro Devices, Inc. Determining endpoint in etching processes using real-time principal components analysis of optical emission spectra
US6542852B2 (en) * 1999-09-15 2003-04-01 General Electric Company System and method for paper web time-to-break prediction
US6789052B1 (en) * 2000-10-24 2004-09-07 Advanced Micro Devices, Inc. Method of using control models for data compression
US6616759B2 (en) * 2001-09-06 2003-09-09 Hitachi, Ltd. Method of monitoring and/or controlling a semiconductor manufacturing apparatus and a system therefor
JP2003114713A (ja) 2001-10-09 2003-04-18 Nippon Steel Corp 品質不良の原因解析方法
AU2003235901A1 (en) * 2002-05-16 2003-12-02 Tokyo Electron Limited Method of predicting processing device condition or processed result
US8676538B2 (en) * 2004-11-02 2014-03-18 Advanced Micro Devices, Inc. Adjusting weighting of a parameter relating to fault detection based on a detected fault
JP2007073751A (ja) * 2005-09-07 2007-03-22 Hitachi High-Technologies Corp プラズマ処理装置および処理方法
JP2009512097A (ja) * 2005-10-18 2009-03-19 ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド 早期イベント検出のためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム
JP2007250748A (ja) * 2006-03-15 2007-09-27 Omron Corp プロセス異常分析装置および方法並びにプログラム
US7570174B2 (en) * 2007-03-29 2009-08-04 International Business Machines Corporation Real time alarm classification and method of use
KR100885919B1 (ko) * 2007-05-21 2009-02-26 삼성전자주식회사 펌프 폴트 예측 장치 및 펌프 폴트 예측 방법

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH063483A (ja) * 1992-06-23 1994-01-11 Hitachi Ltd 機器異常監視方法およびその装置
JPH08241121A (ja) * 1995-03-03 1996-09-17 Toshiba Corp プラント異常検知装置
JPH10260722A (ja) * 1997-03-19 1998-09-29 Yaskawa Electric Corp 異常値検出装置
JP2000259223A (ja) * 1999-03-12 2000-09-22 Toshiba Corp プラント監視装置
JP2002025981A (ja) * 2000-07-04 2002-01-25 Tokyo Electron Ltd 運転状態の監視方法及び処理装置の評価方法
JP2004303007A (ja) * 2003-03-31 2004-10-28 Mitsubishi Chemicals Corp プロセス監視方法
JP2005148873A (ja) * 2003-11-12 2005-06-09 Nachi Fujikoshi Corp ロボット劣化診断装置
JP2005149137A (ja) * 2003-11-14 2005-06-09 Tokyo Gas Co Ltd 遠隔監視システム、遠隔監視方法、及び遠隔監視プログラム
JP2006079354A (ja) * 2004-09-09 2006-03-23 Nippon Quality Links Kk 品質管理システム、品質管理方法、並びに品質管理用データベース形成方法

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015092796A (ja) * 2013-11-08 2015-05-14 東日本旅客鉄道株式会社 車両用戸閉装置のメンテナンス時期判定方法
JP5753301B1 (ja) * 2014-08-11 2015-07-22 山本　隆義 プラント装置の統括診断方法、及び、プラント装置の統括診断装置
JP2016038856A (ja) * 2014-08-11 2016-03-22 山本　隆義 プラント装置の統括診断方法、及び、プラント装置の統括診断装置
JP2016114960A (ja) * 2014-12-10 2016-06-23 旭化成エンジニアリング株式会社 回転体およびその軸受を含む設備の診断方法と診断システム
WO2017122292A1 (ja) * 2016-01-13 2017-07-20 三菱電機株式会社 運転状態分類装置
JPWO2017122292A1 (ja) * 2016-01-13 2018-01-18 三菱電機株式会社 運転状態分類装置
JP2017194371A (ja) * 2016-04-21 2017-10-26 株式会社トクヤマ 回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法と、それに用いる異常診断装置
US11126519B2 (en) 2018-01-04 2021-09-21 Kabushiki Kaisha Toshiba Monitoring device, monitoring method and non-transitory storage medium

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