JP2009064407A - 工程解析装置、工程解析方法および工程解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】製造ライン内の装置間の関係を容易にモデル化することのできる技術を提供する。
【解決手段】本発明に係る工程解析装置は、複数の製造装置と制御装置との間でやりとりされる複数の信号を取得し、信号の発生順序（先後関係）と信号間の相関に基づいて、複数の信号の因果構造を作成する。より具体的には、各信号について、その信号よりも発生順序が前の信号のうち、該信号との相関が最も高い信号を、該信号の原因として因果構造を作成することが好適である。
【選択図】図１

Description

本発明は、生産ライン内の装置間の関係をモデル化する技術に関する。

工場などの生産ラインで異常が発生すると、ライン全体が停止し生産が止まってしまう。そこで、保全員は定期的に生産ライン内を巡回し、異常が発生していないかあるいは異常の予兆がないかを検査する。なお、異常の検知は保全員の五感に頼ることが多かった。

何らかの異常あるいはその予兆を検知したときに、異常が検知された装置よりも前の工程の装置に真の異常の原因が存在する場合がある。したがって、真の異常の原因を特定するためには、生産ライン内の装置間の関係を理解している必要がある。生産ラインにおいては、装置の数が膨大（数百以上）となる場合もあるため装置間の関係を把握することは困難であり、熟練した保全員の経験や勘に頼っている。

装置間の関係は設計情報によって規定されるが、装置の劣化、ロットの種類、改良保全におけるパラメータ調整などにより日々変化する。したがって、設計情報だけでは非熟練の保全員が装置間の関係を把握しきれない。

生産ラインに異常が発生した場合の修理時間の大半は、故障原因の究明に費やされる。しかも、この故障原因の究明に要する時間は保全員の熟練度に応じて大幅に異なり、非熟練者の場合は熟練者の数倍程度時間がかかってしまうこともある。このような状況にも拘わらず、最近は非熟練の保全員が一人で保全しなければならない機会も増えている。そこで、熟練者の経験や勘に頼ることなく、コンピュータを利用して保全業務を容易にする技術が研究されている。

例えば、特許文献１には、工程状態データと品質検査データとから、プロセス−品質モデルを作成する技術が開示されている。この技術によれば、工程状態データを監視することで、異常品の発生を検知することができる。

また、特許文献２も生産工程と品質の関係を表すモデルを作成する技術を開示する。特許文献２では、製造履歴と製品品質履歴の相関強度を求める。相関強度と製造順序情報を利用して、製造ラインの工程の因果構造モデルを作成する。この因果構造モデルを用いて、製品品質変動の原因となった根本的な変動原因を絞り込むことができる。
特開２００５−１９７３２３号公報 特開２００６−６５５９８号公報

しかしながら、上記のような従来技術の場合には、下記のような問題が生じていた。すなわち、生産ラインの異常は、品質不良品が生産されるだけではなく、生産の速度が遅くなるという症状で現れることもある。特許文献１の方法では、品質に現れない程度の装置の異常をモデルで表すことができない。

特許文献２の方法では、因果構造モデルを作成しており、装置間の関係を把握することが可能となる。しかしながら、この因果構造モデルを作成するためには、製造ラインの設計情報に基づく工程間順序情報をシステムに与える必要がある。したがって、あらかじめ設計情報を取得できない場合や、設計情報と実際の製造ラインが異なる動作をする場合に
は、正しい因果構造モデルを作成することができない。

現実の製造ラインでは、装置の劣化や、ロットの種類の変化、改良保全などによって、動作順序が変化する。これを毎回取得して設計情報を修正するのは、手間であり非現実的である。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、製造ライン内の装置間の関係を容易にモデル化することにある。

上記目的を達成するために本発明に係る工程解析装置は、略周期的に入出力される複数の信号間の関係を解析する。解析の対象となる信号は、例えば、複数の製造装置とこれらの製造装置を制御する制御装置から成る生産ラインでの、製造装置と制御装置との間で入出力される制御信号や応答信号などの信号である。このような生産ラインでタクト生産方式が行われる場合、複数の製造装置と制御装置との間で入出力される信号は、略周期的にやりとりされるものである。

本発明に係る工程解析装置は、信号取得手段と特徴量算出手段と発生順序抽出手段と因果構造作成手段とを備える。信号取得手段は、複数の製造装置と制御装置との間で入出力される信号（制御信号と応答信号）を取得する。特徴量算出手段は、取得された信号から特徴量を算出する。ある信号の特徴量は、任意の基準信号との間の立ち上がり時刻の差として算出することができる。なお、上記のように信号は周期的に入出力されるので、特徴量は各サイクルにおいて算出される。

発生順序抽出手段は、取得された信号の発生順序を抽出する。ここで、発生順序は、各周期における信号の発生順を求め、それを全期間について平均した値に基づいて求めることができる。

因果構造作成手段は、特徴量間の相関と信号の発生順序に基づいて、信号間の因果構造を作成する。因果構造作成手段は、各信号について、その信号よりも発生順序が前の信号のうち、その信号との相関が最も高い信号を、その信号の原因として因果構造を作成することが好適である。

このように、信号の発生の先後関係と信号間の相関に着目することで、信号間の因果構造（因果構造ツリー）を作成することができる。因果構造の作成は製造装置と制御装置との間でやりとりされる信号を取得することによって行われるので、装置の劣化や改良保全によるパラメータ修正など動作順序が変化した場合であっても、自動的に因果構造が作成され人の手を煩わすことがない。また、異常が検知された場合に、この因果構造を参照することで、真の異常の原因を探す際に点検すべき製造装置の範囲を絞り込むことが可能となる。

また、本発明に係る工程解析装置は、上記のようにして作成した因果構造を表示する表示手段を備えることが好ましい。この表示手段は、信号に対応する名称を設計情報から取得し、その名称を用いて因果構造を表示することがさらに好ましい。

また、本発明に係る工程解析装置を利用して、異常が発生した場合に、信号間の因果構造のいずれの箇所で異常が発生したかを推定することが好ましい。具体的には、学習用の信号データを利用して、あらかじめ求められた各信号間の因果構造及び因果関係のある信号間の時間差を、学習結果として記憶する記憶手段と、診断用の信号データを利用して、因果関係のある信号間の時間差を算出し、学習結果と比較して診断用データにおける異常
かを推定する異常箇所推定手段と、をさらに有することが好ましい。

この場合、異常箇所推定手段は、診断用の信号データにおける因果関係のある信号間の時間差と、学習結果における時間差とのずれが所定のしきい値よりも大きい箇所を異常箇所であると推定することが好適である。

さらに、信号間の因果構造を、推定された異常箇所を強調しつつ表示する表示部を有することが好適である。

このように、あらかじめ学習のデータを利用して、正常時における信号間の発生時間差を調べておき、異常が発生した場合に信号間の時間差が正常時よりも大きくずれている箇所を異常箇所としてユーザに提示することができる。したがって、異常が検知された場合に、ユーザは迅速に対処・修理することが可能となる。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を有する工程解析装置として捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む工程解析方法、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

たとえば、本発明の一態様としての工程解析方法は、略周期的に入出力された複数の信号の関係を解析する工程解析方法であって、情報処理装置が、前記複数の信号を取得するステップと、取得された信号から特徴量を算出するステップと、取得された信号の発生順序を抽出するステップと、特徴量間の相関と信号の発生順序とに基づいて、信号間の因果構造を作成するステップと、を実行する

また、本発明の一態様としての工程解析プログラムは、略周期的に入出力された複数の信号の関係を解析する工程解析プログラムであって、情報処理装置に、前記複数の信号を取得するステップと、取得された信号から特徴量を算出するステップと、取得された信号の発生順序を抽出するステップと、特徴量間の相関と信号の発生順序とに基づいて、信号間の因果構造を作成するステップと、を実行させる。

本発明によれば、製造ライン内の装置間の関係を容易にモデル化することが可能となる。

以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。

（第１の実施形態）
本実施形態に係る工程解析装置１は、製造ラインに係る複数の製造装置２と、これらの製造装置２を制御する制御装置であるプログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）３との間でやりとりされる信号を取得し、これらの信号間の因果構造を作成する。

図１は、工程解析装置の機能構成を示す図である。工程解析装置１は、信号計測収集部１１，特徴量算出部１２，発生順位抽出部１３，順位付相関係数算出部１４，因果構造獲得部１５，および表示部１７を備える。工程解析装置１はコンピュータ（情報処理装置）によって構成され、メモリに格納されたプログラムがＣＰＵ（中央演算装置）によって実行されることで上記の各機能部が実現される。なお、工程解析装置１は、１台のコンピュータによって構成されても良いし、ネットワーク接続された複数のコンピュータによって構成されても良い。

［信号計測収集部］
ＰＬＣ３は、センサや応答信号の入力を受け付け、ラダーロジックに従って製造装置２を制御するための制御信号を送る。信号計測収集部１１は、製造装置２とＰＬＣ３の各接点との間でやりとりされる信号を収集する。信号計測収集部１１は、バスを介してＰＬＣ３と接続されており、ＰＬＣ３のＩ／Ｏメモリを読み出してファイルとして記憶するユニットである。なお、信号計測収集部１１は、バス接続以外にも、イーサネット（登録商標）やシリアル接続などによって、ＰＬＣ３からデータを収集しても良い。また、信号収集計測部１１は、ＰＬＣ３の信号データを取得可能であれば、ＰＬＣ３と直接接続されている必要はない。例えば、ＰＬＣ３の信号データをＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，メモリカードなどの記憶媒体に一旦格納し、この記憶媒体から信号データを取得しても構わない。

図２は、信号計測収集部１１の動作の流れを示すフローチャートである。信号計測収集部１１は、製造装置２とＰＬＣ３との間でやりとりされる信号を計測収集する（Ｓ２０１）。図３は、信号計測収集部１１によって収集される信号の例を示す図である。信号計測収集部１１は、各時点における信号のオン／オフを、信号情報１０１としてメモリに記憶し保存する（Ｓ２０２）。図４に、信号情報１０１の例を示す。信号情報１０１には、接点ごとに、各時刻ｔにおける信号がオン（１）であるかオフ（０）であるかが格納される。

製造装置２からなる製造ラインでは、タクト生産方式によって製品の製造を行っており、各製造装置２の動作は一定の周期（タクトサイクル）に同期されている。したがって、製造装置２とＰＬＣ３との間でやりとりされる信号は、このタクトサイクルの周期性を持つ。

ここで、任意の信号を基準信号として定義すると、その基準信号の１サイクルの中で動作する他の全ての信号は、そのサイクル内における挙動に関するデータとして捉えることができる。図５は、信号のサイクルについて説明する図である。例えば、図３において一番上の信号を基準信号として定義すると、各サイクルはその基準信号の立ち上がりによって区切られる（図では、ｉ−１サイクル、ｉサイクル、ｉ＋１サイクルの３サイクルが描かれている）。このように定義されたサイクルによって、他の信号のオン／オフがどのサイクルに係るものであるのかが定義される。

なお、どの信号を基準信号として採用するかに関しては、最初に稼働する装置の信号を基準信号として採用する方法が考えられる。

［特徴量算出部］
次に、特徴量算出部１２について説明する。特徴量算出部１２は、信号計測収集部１１によって収集された接点ごとの時系列信号の特徴量を算出する。時系列信号の特徴量として採用する値としては種々のものが考えられるが、本工程解析装置１では信号間の関係に着目しているので、基準信号と対象信号との状態変化時刻の差を、対象信号の特徴量とする。より具体的には、図６Ａに示すように、基準信号の立ち上がり時刻と、対象信号の立ち上がり時刻の差を特徴量とすることができる。本実施形態では、このような特徴量を採用するが、図６Ｂに示すように、基準信号の立ち上がり時刻と対象信号の立ち下がり時刻の差（ａ）、基準信号の立ち下がり時刻と対象信号の立ち上がり時刻の差（ｂ）、または基準信号の立ち下がり時刻と対象信号の立ち下がり時刻の差（ｃ）を特徴量としてもよい。

なお、信号の特徴量は、接点ごとおよびサイクルごとに定義されるものである。

図７は、特徴量算出部１２が行う特徴量算出処理の流れを示すフローチャートである。特徴量算出部１２は、まず、対象信号を表すインデックスであるｊに１をセットする（Ｓ７０１）。次に、信号計測収集部１１が作成した信号情報１０１（図４参照）から、信号ｓ_ｊの状態変化時刻を抽出して、状態変化時刻情報１０２を作成する（Ｓ７０２）。すなわち、信号情報１０１を検査して、信号の状態がオン（１）からオフ（０）、または、オフ（０）からオン（１）に変化する時刻を抽出して状態変化時刻情報１０２として保存する。状態変化時刻情報１０２の例を図８に示す。状態変化時刻情報１０２には、接点ごとに信号のオン／オフ状態が切り替えられる時刻が格納されている。

特徴量算出部１２は、Ｎ個の信号全てについて状態変化時刻の抽出が完了したか判定し（Ｓ７０３）、処理していない信号がある場合（Ｓ７０３−ＹＥＳ）はｊをインクリメントして（Ｓ７０４）、次の信号について状態変化時刻を抽出する。

Ｎ個全ての信号について状態変化時刻の抽出が完了したら（Ｓ７０３−ＮＯ）、状態変化時刻情報１０２から特徴量を算出する処理を行う。まず、Ｎ個の信号の中から１つの信号を基準信号として設定する（Ｓ７０５）。ここでは、最も早い時刻に状態の変化があった信号を基準信号として選択する。

そして、対象信号を表すインデックスであるｊに１をセットし、対象とするサイクルを表すインデックスであるｉに１をセットする（Ｓ７０６）。特徴量算出部１２は、状態変化時刻情報１０２から、サイクルｉにおける信号ｓ_ｊの特徴量を算出し、特徴量データ１０３として格納する（Ｓ７０７）。具体的には、サイクルｉにおける基準信号の立ち上がり時刻と、信号ｓ_ｊの立ち上がり時刻を取得し、その差をサイクルｉにおける信号ｓ_ｊの特徴量ｆ_ｊとして算出する。特徴量データ１０３の例を図９に示す。特徴量データ１０３には、信号（接点）ごと、サイクルごとに特徴量の値が格納されている。

次に、Ｎ個全ての信号について特徴量の抽出が完了したか判定し（Ｓ７０８）、処理していない信号がある場合は（Ｓ７０８−ＹＥＳ）は、ｊをインクリメントして（Ｓ７０９）次の信号の特徴量を抽出する。

サイクルｉにおいてＮ個全ての信号について特徴量の抽出が完了した場合（Ｓ７０８−ＮＯ）は、Ｍ個全てのサイクルについて特徴量の抽出が完了したか判定する（Ｓ７１０）。まだ特徴量を抽出していないサイクルがある場合には、サイクルのインデックスｉをインクリメントし、信号のインデックスｊに１をセットして（Ｓ７１１）、次のサイクルについて特徴量の抽出を行う。

全てのサイクルについて特徴量の抽出が完了した場合（Ｓ７１０−ＮＯ）に、特徴量算出部１２による特徴量算出処理が終了する。

［発生順位抽出部］
発生順位抽出部１３は、各信号の立ち上がりの発生順位を抽出する。ここで、ある信号の発生順位は、サイクルによって変化することがあるので、各サイクルについて発生順位を求め、その値（平均順位）の大きさに応じて発生順位を決定する。

発生順位抽出部１３が行う、発生順位抽出処理の詳細を図１０〜１２を参照して説明する。図１０は、発生順位抽出処理の流れを示すフローチャートである。図１１は、各サイクルにおける発生順位を説明する図である。図１２は、サイクルごとの発生順位の平均値（重み）と、算出する発生順位の関係を示す図である。

発生順位抽出部１３は、まず、各サイクルにおける、各信号の発生順位を求める。そこで、サイクルを表すインデックスｉに１をセットする（Ｓ１００１）。そして、状態変化時刻情報１０２（図８）を参照して、サイクルｉにおける各信号の立ち上がり時刻を抽出する（Ｓ１００２）。そして、サイクルｉにおける各信号の発生順位を求め、サイクルごとの発生順位１０４として格納する（Ｓ１００３）。図１１を例に取ると、サイクルｉ＝１において、信号ｓ_１の発生順位は「３」、信号ｓ_２の発生順位は「７」、信号ｓ_３の発生順位は「１」、等という具合になる。

Ｍ個全てのサイクルについて、サイクルごとの発生順位抽出が終了したか判定し（Ｓ１００４）、まだ処理していないサイクルがある場合（Ｓ１００４−ＹＥＳ）は、サイクルのインデックスｉをインクリメントして（Ｓ１００５）、次のサイクルについて処理を行う。

上述したように、サイクルごとに各信号の発生順にばらつきが見られる場合があり、図１１では、サイクルｉ＝１において発生順位が「３」であった信号ｓ_１は、サイクルｉ＝２においては発生順位が「２」になっている。

全サイクルについて、サイクルごとの発生順位の抽出が完了した場合（Ｓ１００４−ＮＯ）は、それぞれの信号について、全サイクルでの発生順位の平均を算出する（Ｓ１００６）。この値は、次の式で求められる。なお、ｏｒｄ_ｊ（ｉ）は、サイクルｉにおける信号ｓ_ｊの発生順位を示す。

図１１を例に具体的に説明すると、信号ｓ_１のサイクルごとの発生順位は「３」、「２」、「３」であるので、平均順位は「２．６７」となる。同様に信号ｓ_２のサイクルごとの発生順位は「７」、「７」、「６」であるので、平均順位は「６．６７」になる。その他の信号についても同様である。

そして、発生順位抽出部１３は、サイクルごとの発生順位の平均を昇順にソートして、各信号の発生順位を決定し、発生順位１０５として記憶する（Ｓ１００７）。図１２は発生順位１０５の例を示す図であり、サイクルごとの発生順位の平均値（ｏｒｄ_ｊ）の順に各信号の発生順位（ＯＲＤ_ｊ）が決められていることが分かる。

［順位付相関係数算出部］
次に、順位付相関係数算出部１４が行う、信号間の相関を求める処理について説明する。図１３は、順位付相関係数算出部１４が行う処理の流れを示すフローチャートである。また、図１４は、その処理を説明する図である。

順位付相関係数算出部１４は、発生順位抽出部１３が抽出した発生順位１０５に基づいて、各信号ｓ_ｊの特徴量データ１０３の並び替えを行う（Ｓ１３０１）。すなわち、次式で表されるように、変数ｘ_ｊ（ｉ）を、発生順位ＯＲＤ_ｊでラベリングした特徴量ｆ_ｊ（ｉ）とする。

発生順位１０５が図１２のように求められている場合には、図１４に示すように、ｘ_１は発生順位が「１」であるｆ_３となり、ｘ_２は発生順位が「２」であるｆ_５となる。このように、特徴量データｆ_ｊを発生順に並び替えて、ｘ_ｊを得る。発生順位に基づいて信号の並び替えを行っているので、ｊ＜ｋの場合、ｘ_ｋはｘ_ｊよりも後に発生する（確率が高い）信号であることになる。

次に、順位付相関係数算出部１４は、ｘ_ｊ（ｉ）間の相関係数行列１０６を算出する（Ｓ１３０２）。相関係数行列１０６の各要素ρ_ｊｋは、以下のようにして算出される。

算出される相関係数行列１０６の例を図１４に示している。相関係数行列は対称行列となるので、下三角（または上三角）行列のみ求めれば十分である。また、後述するように相関係数行列ρ_ｊｋにおいて、ｊ≧３のみ求めればよい。

［因果構造獲得部］
因果構造獲得部１５は、順位付相関係数算出部１４によって算出された相関係数に基づいて、信号間の因果構造を作成する。図１５は、因果構造獲得部１５が行う因果構造獲得処理の流れを示すフローチャートである。

まず、因果構造としてｘ_１→ｘ_２を定義する（Ｓ１５０１）。なお、「ｘ_ｊ→ｘ_ｋ」は、信号ｘ_ｊの発生を原因として信号ｘ_ｋが発生するということを意味する。ある信号の原因となる信号は、その信号よりも前に発生する信号であるため、ｘ_２の原因となる信号は必ずｘ_１となる。

次に、信号を表すインデックスｊに３をセットする（Ｓ１５０２）。そして、相関係数行列１０６を参照して、ρ_ｊｋ（ｋ＜ｊ）が最大となるｋを求める。この処理は、ｋ＜ｊを満たすｘ_ｋ、すなわち、ｘ_ｊよりも発生順序が前である信号のうちｘ_ｊと相関の最も高い信号を探索している。このようにしてｋを求めて、因果関係リスト１０７に、ｘ_ｋ→ｘ_ｊを格納する。

全ての信号について処理をしたか判定し（Ｓ１５０５），処理していない信号がある場合（Ｓ１５０５−ＹＥＳ）には、ｊをインクリメントして（Ｓ１５０６）、次の信号についての原因となる信号を求める。

図１６を例に具体的に説明すると、まず最初はｘ_１→ｘ_２が格納されている。そして、ｊ＝３として、相関係数ρ_３１，ρ_３２のうち最も大きいものを求める。ここでは、ρ_３１が最も大きいとする。この場合、ｘ_１→ｘ_３という因果関係が得られる。

次に、ｊ＝４として、相関係数ρ_４１、ρ_４２、ρ_４３のうち、最も大きいものを求める。ここでは、ρ_４２が最も大きいとする。この場合、ｘ_２→ｘ_４という因果関係が追加される。

さらに、ｊ＝５として、相関係数ρ_５１、ρ_５２、ρ_５３、ρ_５４のうち、最も大きいものを求める。ここでは、ρ_５２が最も大きいとする。この場合、ｘ_２→ｘ_５という因果関係が追加される。

このようにして、全ての信号について処理をすることで、ｘ_１を起点とするツリー状の因果構造リストが作成される。上記のように因果構造を作成しているので、ある信号の原因となる信号は１つのみであるのに対して、１つの信号が複数の信号の原因となる場合がある。

［表示部］
表示部１７は、上記のようにして作成された信号間の因果関係を表示する。この際、設計情報を参照して信号の接点名を取得し、接点名を用いて表示を行う。ここでいう設計情報とは、熟練者などの人の知識、製造ラインの設計図、PLCで保持されている情報（PLCのラダー、信号の名前、説明が記載された文字列、装置の制御に関するパラメータなど）のことをいう。

図１７は、ユーザが因果構造を確認する際の出力画面のイメージである。図に示すように、製造ライン内の信号は、工程解析装置１によってその因果関係が解析され、ディスプレイ装置などの表示部１７にその因果構造がグラフとして表示される。

図１８は、表示部１７が行う表示処理の流れを示すフローチャートである。表示部１７は、因果関係リスト１０７からツリー構造を取得し、設計情報１１０から変数名に対応する接点名を取得する（Ｓ１９０１）。そして、変数名を信号の接点名で置き換えた因果構造をグラフ表示する（Ｓ１９０２）。なお、変数名を信号の接点名で置き換える場合には、次式にしたがって変数名と信号の接点名の対応付けを行う。

表示されるグラフは、図１９に示すように、変数名が「シリンダ１出駆動」や「シリンダ１戻センサ」といった信号の接点名で置き換えられるため装置間の関係が分かりやすくなる。

なお、表示部１７は、図２０に示すように因果構造の全体を表示しても良く、図２１〜２３に示すように因果構造上の任意の変数を選択したとき、その変数とｘ_１とを単線で結ぶことにより形成される経路を表示しても良い。図２１は、変数ｘ_３（信号の接点名は「シリンダ１出センサ」）から、その原因となる信号を変数ｘ_１まで辿った経路を表示している。同様に、図２２は、変数ｘ_４（「シリンダ２出センサ」）から原因となる信号を変数ｘ_１まで辿った経路を示している。図２３も同様に、変数ｘ_５（「シリンダ１戻センサ」）から原因となる信号を変数ｘ_１まで辿った経路を示している。なお、図２０〜２３では、接点名の隣に変数名「ｘ_ｊ」を表示しているが、これは説明のためであり、実際にはこの変数名を表示する必要はない。

〈実施形態の作用／効果〉
本実施形態に係る工程解析装置１によれば、実際に製造装置２とＰＬＣ３の間でやりと
りされる信号の時系列情報から、順序情報（先後関係）を取得し、この順序情報や特徴量の相関に基づいて、信号間の因果関係を作成することができる。この信号間の関係を見ると、装置間の関係を容易に理解できるので、故障やその予兆が検知された場合に、真の原因箇所を特定するために大いに役立つ。特に、図２１〜２３に示すような一部の因果関係のみを表示する機能によって、異常が見られた信号の原因を辿る経路のみを表示すれば、真の原因箇所が絞り込まれて表示される。保全員は表示された経路に関連する装置のみを調べればよく、保全作業が容易となる。

また、実際の製造ラインでは、装置の劣化や改良保全などによって動作順序が変化してしまう場合がある。これを毎回取得して設計情報を修正するのは大変な手間がかかるが、本工程解析装置１では、信号をモニタすることで装置間の因果関係を自動的に取得できるので、工数をかけることなく製造ラインの現在の状態を取得することができる。

〈変形例〉
本実施形態の説明では、信号を発生順序にしたがって並び替えてから、相関係数を算出し、各信号ｘ_ｊ（３≦ｊ≦Ｎ）について、最も相関の高い信号ｘ_ｋ（１≦ｋ＜ｊ）をｘ_ｊの原因としているが、因果構造を作成するための具体的な方法はこれに限られるものではない。

因果構造の作成は、各信号について、その対象信号よりも発生順序が前の信号のうち、対象信号との相関が最も高い信号を、その対象信号の原因として定める方法であればどのような方法によって因果構造の作成が行われても良い。例えば、信号ｓ_ｊを並び替えることなく、相関係数を求めて、上記条件を満たす信号を探して対象信号の原因としても良い。

（第２の実施形態）
上記第１の実施形態では、ＰＬＣ３と製造装置２との間でやりとりされる各信号間の因果構造を獲得し、ユーザ（保全員）に提供することで製造装置３のメンテナンスに利用している。本実施形態では、獲得した因果構造を活用して製造装置３の異常箇所を特定し、ユーザに通知する。

図２４は、本実施形態に係る工程解析装置１の機能構成を示す図である。本実施形態にかかる工程解析装置１は、大きく分けて因果構造学習部１ａと因果構造活用部１ｂに分かれる。

因果構造学習部１ａは、製造装置２が正常稼働しているときに、ＰＬＣ３からの信号（学習用信号データ）に基づいて因果構造をあらかじめ作成・学習しておく。この場合に、製造装置２が正常状態にあるかどうかは人間が判断すれば良く、例えば、装置導入時の試運転終了後、メンテナンス終了後などの信号データや、学習用に別途用意された信号データに基づいて因果構造を獲得すれば良い。獲得された因果構造は学習結果記憶部２４に格納される。因果構造活用部１ｂは、この学習結果を通常運用時の信号（診断用データ）と比較して、生産ラインの稼働状況を診断する。

なお、学習用の信号データは正常状態のデータであることを想定しているので、以降では「学習用のデータ」等のことを「正常時のデータ」等と表現する場合がある。また、稼働状況の診断は通常運用時に行われることを想定しているので、「診断用のデータ」等のことを「通常時のデータ」「通常運用時のデータ」等と表現する場合がある。

〈因果構造学習部〉
因果構造学習部１ａは、図２４に示すように、信号計測収集部１１、特徴量算出部１２
、発生順位抽出部１３、順位付相関係数算出部１４、因果構造獲得部１５、及び時間差算出部２０を含む。ここで、時間差算出部２０以外は、第１の実施形態で説明したものと同様であるため詳細な説明は省略するが、これら各機能部によって因果関係が作成される。

時間差算出部２０は、因果関係のある信号間の発生時間の差分（時間差）を算出する。以下、時間差算出部２０が行う処理について、図２５、２６を参照して説明する。図２５は、時間差算出部２０の処理の流れを示すフローチャートである。図２６は、時間差算出部２０が時間差を算出する差異のデータ間の関係を表す図である。

［時間差算出部］
時間差算出部２０は、まず、サイクル数を表すインデックスｉ、信号数を表すインデックスｊのそれぞれを１にセットする（Ｓ２５０１）。そして、因果関係リスト１０７を参照して、信号ｘ_ｊの原因となる信号Ｘ_ｊを検索する（Ｓ２５０２）。例えば、図２６に示すように、因果関係リスト１０７に「ｘ_１→ｘ_３」という因果関係が格納されている場合は、信号ｘ_３の原因信号Ｘ_３は信号ｘ_１である。また、このときの信号ｘ_３は原因信号に対する結果信号となる。

次に、時間差算出部２０は、学習用の信号データから取得した状態変化時刻情報１０２とその発生順位１０５とから、サイクルｉにおける信号ｘ_ｊとその原因信号Ｘ_ｊの発生時間の差（ｘ_ｊ（ｉ）−Ｘ_ｊ（ｉ））を算出する（Ｓ２５０３）。ここで、信号ｘ_ｉは接点ｓ_ｋの信号を（数４）の式にしたがって発生順に並び替えたものであるので、信号ｘと接点ｓとの対応関係を、発生順位リスト１０５から取得する。図２６に示すように、「ｘ_１→ｘ_３」の状況を例にとると、発生順位リスト１０５から、信号ｘ_１は接点ｓ_３の信号に対応し、信号ｘ_３は接点ｓ_１の信号に対応することが分かる。信号ｘと接点ｓとの対応関係が分かると、状態変化時刻情報１０２からサイクルｉにおける各接点の発生時刻の差を求めることで、信号間の時間差を算出することができる。図２６の例では、「ｘ_１→ｘ_３」の時間差は、接点ｓ_３と接点ｓ_１の信号の発生時間の差（ｓ_１−ｓ_３）として求めることができ、サイクルｉ＝１では時間差が１０ミリ秒、ｉ＝２では時間差が１１ミリ秒などと求めることができる。

信号ｘ_ｊについて、全サイクルの時間差を求めたか判断し（Ｓ２５０４）、未処理のサイクルがある場合には、次のサイクルについて処理する（Ｓ２５０５）。全サイクルについて処理をした場合は、全信号について時間差を求めたか判断し（Ｓ２５０６）、未処理の信号がある場合には、次の信号について処理する（Ｓ２５０７）。

このようにして、時間差算出部２０は、全ての信号、全てのサイクルについて因果関係のある信号間の発生時間の差を求め、時間差データ１１１を作成する。作成される時間差データ１１１の例を図２６に示している。この算出結果は、学習用の時間差データ１１１として、因果関係リスト１０７と共に学習結果記憶部２４に格納される。

〈因果構造活用部〉
因果構造活用部１ｂは、通常運用時などにＰＬＣ３からの信号を取得して、正常時の学習データと比較することで、製造装置２が正常に稼働しているかどうか診断する。ここでは、因果構造活用部１ｂが常時あるいは定期的にＰＬＣ３からの信号を取得して、稼働状況を診断することを想定して説明するが、通常は診断せずに保全員が診断を指示したときのみ診断を行っても良い。

因果構造活用部１ｂは、図２４に示すように、診断用データ信号計測収集部２１、診断用データ時間差算出部２２、及び異常箇所推定部２３を含む。なお、図２４では、因果構造活用部１ｂの各機能部を因果構造学習部１ａとは異なるものとして示しているが、これ
は説明の便宜のためであり、因果構造学習部１ａと同一のプログラムによって各機能部が実現されても良い。

［診断用データ信号計測収集部］
診断用データ信号計測収集部２１は、通常運用時にＰＬＣ３から信号情報を取得し、診断用信号情報２０１を生成する。診断用データ信号計測収集部２１が行う処理の内容をフローチャートを図２７に示す。この処理の内容は、因果構造学習部１ａの信号計測収集部１１の処理（図２のフローチャート）と同様であるため、説明は省略する。なお、診断用として取得する信号は、複数サイクルの間にわたって取得しても良く、１サイクルのみを取得しても良い。本実施形態では、診断用の信号を複数サイクルにわたって取得する。

［診断用データ時間差算出部］
次に診断用データの時間差算出部２２の処理について、図２８を参照して説明する。時間差算出部２２は、診断用の信号情報２０１から、各信号の状態変化の時刻を抽出して、診断用の状態変化時刻情報２０２を作成する（ステップＳ２８０１〜Ｓ２８０４）。この処理は、因果構造学習部１ａの特徴量算出部１２の処理の一部（図７のフローチャートのステップＳ７０１〜Ｓ７０４）と同じである。そして、作成された診断用の状態変化時刻情報２０２から、因果関係のある信号間の時間差を算出し、診断用時間差データ２０３を作成する（ステップＳ２８０５〜Ｓ２８１１）。この処理は上記時間差算出部２０の時間差算出処理（図２５）と同様である。

［異常箇所推定部］
異常箇所推定部２３は、学習用（正常時）の時間差データ１１１と、診断用（通常運用時）の時間差データ２０３を比較して、異常箇所の候補を求める。ここでは、正常時と通常運用時とで、信号間の時間差のずれが大きい箇所を異常のある箇所として推定する。

以下、異常箇所推定部２３の処理について、図２９，３０を参照して説明する。図２９は異常箇所推定部２３が行う異常箇所推定処理の流れを示すフローチャートであり、図３０（ａ）は作成される異常候補リスト２０４の例、図３０（ｂ）は時間差情報付きの因果関係リストの模式図を示す。

異常箇所推定部２３は、まず、診断用の状態変化時刻情報２０１から生産サイクルを算出する（Ｓ２９０１）。この生産サイクルは、診断用として取得した信号のうち、マシンサイクルを表す信号のサイクルタイムを計算することによって算出できる。マシンサイクルを表す信号は、因果構造学習部１ａの特徴量算出部１２で基準信号として用いられた信号であって、診断用データとして再度計測収集されたものを用いる。サイクルタイムは、この基準信号の立ち上がりから次の立ち上がりまでの時間差として表される。

次に、異常箇所推定部２３は生産サイクルのしきい値を読み込む（Ｓ２９０２）。生産サイクルのしきい値はあらかじめ定められた設定値であり、ユーザが設定可能である。生産サイクルしきい値の設定画面の例を図３２に示す。図３２に示すようにディスプレイなどの表示装置上のしきい値設定画面で、ユーザはキーボードやマウスなどの入力装置を使って、しきい値の設定を行う。この例では、正常と判断される生産サイクルの上限値を入力する構成となっている。例えば、予定される生産サイクルが３０秒の生産ラインで、３２秒までは正常であると判断する場合に、図３２の設定画面で３２秒と入力する。ただし、正常な生産サイクル（例えば、３０秒）と許容する遅れの上限値（例えば、２秒）を入力させるようにしても良い。また、表示装置と入力装置を介してしきい値を設定するのではなく、設定ファイルなどを読み込ませてしきい値を設定しても構わない。

異常箇所推定部２３は、生産サイクルのしきい値を読み込んだ後、ステップＳ２９０１
で算出した生産サイクルがしきい値を超えているかを判断する（Ｓ２９０３）。サイクルオーバー（タクト遅れ）が発生していない場合（Ｓ２９０３−ＮＯ）は、異常が発生していないと判断して、異常箇所の推定処理は行わない。一方、サイクルオーバーが発生している場合（Ｓ２９０３−ＹＥＳ）は、異常箇所の推定を行う。

ステップＳ２９０４で、学習用の時間差データ１１１と診断用の時間差データ２０３から、学習用及び診断用のそれぞれについて因果関係のある信号間の時間差の平均を求め、これら２つの平均値の差分を算出する。図２６に示すような時間差データには、因果関係のある信号間（ｘ_１→ｘ_３など）の時間差がサイクル毎に格納されている。この平均をとることで、時間差データの平均値を求めることができる。

なお、図２９のフローチャートでは、学習用データに関して時間差データの平均値を異常箇所推定処理毎に求めているが、学習用データについての平均値は変化しない値であるので、一度だけ求めて記憶しておいても良い。

各信号間の時間差が図３０（ｂ）に示すような状態であるとする。この場合、信号ｘ_１と信号ｘ_３の時間差の平均は、学習用データでは１０ミリ秒、診断用データでは１５０ミリ秒であり、その差分は１４０ミリ秒である。同様に信号ｘ_１と信号ｘ_２の時間差の平均は、学習用データで３０ミリ秒、診断用データで３５ミリ秒で、その差分は５ミリ秒である。このように、因果関係のある信号間のそれぞれについて、時間差データ平均値の学習時と診断時とのズレを算出する。算出した時間差データ平均値のズレは、異常候補リスト２０４に格納される。

異常候補リスト２０４内のデータは、時間差の差分（ズレ）が大きい順にソートされる（Ｓ２９０５）。つまり、異常候補リスト２０４に、図３０（ａ）に示すように時間差のズレが大きい順に、異常候補順位が付加される。なお、ここでいうソート処理は時間差のズレの大きさの順番を決定する処理を指し、必ずしもメモリ上でデータの移動（入れ替え）を伴う必要はない。

〈表示部〉
表示部１７は、学習用信号データから作成された因果関係リストを表示する。本実施形態においては、生産ラインに異常があるときは、異常箇所を強調して表示を行う。

表示部１７が行う表示処理について、図３１のフローチャートを参照して説明する。まず、表示部１７は、因果関係リスト１０７から信号間の因果関係（ツリー構造）を取得し、設計情報１１０を参照して変数名に各信号に対応する接点名を取得する（Ｓ３１０１）。そして、信号の接点名を利用して、因果構造をグラフ表示する。

次に、表示部１７は異常候補リストが作成されているか、すなわち、生産サイクルに異常があるか判定する（Ｓ３１０３）。異常候補リスト２０４が作成されていない場合には、これ以上の表示を行わない。したがって、異常候補リスト２０４が作成されていない場合の、出力画面は図３４のようになる。図３４は、出力画面と、この出力画面を作成するために使われるデータが示されている。異常がない場合、出力画面には因果構造が設計情報（信号の名称）で置き換えられたツリー構造が表示される。

一方、異常候補リストが作成されている、すなわち、生産サイクルに異常がある（しきい値オーバーしている）場合は（Ｓ３１０３−ＹＥＳ）は、異常候補リスト２０４、正常時（学習用）時間差データ１１１、通常時（診断用）時間差データ２０３、異常候補表示数２０５、及び異常候補表示しきい値２０６を参照して、すでに表示している因果構造のうち、異常箇所を強調表示する（Ｓ３１０４）。

異常推定箇所が強調表示された出力画面は図３５のようになる。図３５は、出力画面と、この出力画面を作成するために使われるデータが示されている。この例では、２箇所が異常箇所として強調表示されている。

ここで、異常候補表示数２０５と異常候補表示しきい値２０６の設定に応じて、異常候補のうちのいずれを強調表示するかが決定される。なお、異常候補表示数２０５及び異常候補表示しきい値２０６は、図３３に示すような、設定画面を通じて入力する。あるいは、設定ファイルを読み込むように構成しても良い。異常候補表示数２０５は、何カ所を異常候補として表示するかを決定する設定値である。異常候補表示しきい値２０６は、時間差のずれがどの程度大きい場合を異常として扱うかを決定する設定値である。

異常候補表示数２０５と異常候補表示しきい値２０６は、いずれか一方のみが設定されていればよい。異常候補表示数２０５のみが設定されている場合には、異常候補リスト２０４の上位から順に、設定値の数だけ強調表示される。異常候補表示しきい値２０６のみが設定されている場合には、異常候補リスト２０４のうち時間差のずれが設定値以上である箇所が、強調表示される。異常候補表示数２０５と異常候補表示しきい値の２０６の両方が設定されている場合には、異常候補リスト２０４のうち、時間差のずれが設定値以上の箇所のうち、ずれが大きいものから設定の数だけ強調表示される。図３３の例では異常候補表示数のみが入力されており、この場合は図３５に示すように時間差のずれが大きい２箇所が強調表示される。

図３６では、信号ｘ_２（シリンダ２出駆動）と信号ｘ_４（シリンダ３出駆動）との間（ｘ_２→ｘ_４）で正常時との時間差のズレが大きく、この箇所が異常であると推定されている。そして、ここでは、結果信号の方が強調表示されている。しかしながら、異常箇所の強調表示の方法は、種々の方法を採用可能である。図３５に強調表示の例を示す。

図３５（ａ）は、図３４に示すように結果信号の部分を強調表示する方法である。図３５（ｂ）は、原因信号の部分を強調表示する方法である。図３５（ｃ）は、原因信号と結果信号の遷移部分を強調表示する方法である。図３６（ｄ）は、上記の全てを強調表示する方法である。強調表示は、ユーザが異常箇所を出力画面上で認識しやすいような形式であれば、どのような方法によって行っても良い。

〈実施形態の作用・効果〉
本実施形態に係る工程解析装置１によれば、製造装置２とＰＬＣ３の間でやりとりされる信号の時系列情報から因果関係を作成するとともに、因果関係のある信号間の発生時間の差を取得できる。そして、通常運用時に、因果関係のある信号間の時間差をモニタリングできる。異常が発生した場合には、この信号間の時間差のずれが大きい箇所を異常箇所として推定して、ユーザの認識しやすい形式で画面表示を行うことができる。

このように本実施形態に係る工程解析装置１では、異常が発生した場合に、異常箇所が自動的に特定されユーザに対して表示されるので、速やかな対処・修理が可能となる。タクト遅れが発生すると、それだけ製造効率が下がってしまう。迅速に対処可能となることで損失を最小限にすることができる。

第１の実施形態に係る工程解析装置の機能ブロックを示す図である。 信号計測収集部１１が行う処理の流れを示すフローチャートである。 信号計測収集部１１によって収集される信号の例を示す図である。 信号計測収集部１１によって記憶される信号情報１０１の例を示す図である。 信号のサイクルを説明する図である。 特徴量算出部１２が算出する信号の特徴量を説明する図である。 特徴量算出部１２が行う処理の流れを示すフローチャートである。 特徴量算出部１２が作成する状態時刻変化情報１０２の例を示す図である。 特徴量算出部１２が作成する特徴量データ１０３の例を示す図である。 発生順位抽出部１３が行う処理の流れを示すフローチャートである。 発生順位抽出部１３が抽出する各サイクルにおける発生順位を説明する図である。 発生順位抽出部１３が作成する発生順位１０５の例を示す図である。 順位付相関係数算出部１４が行う処理の流れを示すフローチャートである。 順位付相関係数算出部１４が行う相関係数算出処理を説明する図である。 因果構造獲得部１５が行う処理の流れを示すフローチャートである。 因果構造獲得部１５が行う処理を説明する図である。 表示部１７に表示される出力画面を表す図である。 表示部１７が行う処理の流れを示すフローチャートである。 表示部１７が行う処理を説明する図である。 表示部１７による因果構造のグラフ表示で、因果構造全体を表示した例を示す図である。 表示部１７による因果構造のグラフ表示で、因果構造の一部の経路のみを表示した例を示す図である。 表示部１７による因果構造のグラフ表示で、因果構造の一部の経路のみを表示した例を示す図である。 表示部１７による因果構造のグラフ表示で、因果構造の一部の経路のみを表示した例を示す図である。 第２の実施形態に係る工程解析装置の機能ブロックを示す図である。 時間差算出部２０が行う処理の流れを示すフローチャートである。 時間差データ１１１の作成するためのデータの流れ、および時間差データ１１１のデータ構造を説明する図である。 診断用データ信号計測収集部２１が行う処理の流れを示すフローチャートである。 診断用データ時間差算出部２２が行う処理の流れを示すフローチャートである。 異常箇所推定部２３が行う処理の流れを示すフローチャートである。 異常箇所推定部２３が作成する異常候補リスト２０４の例を示す図である。 表示部１７が行う処理の流れを示すフローチャートである。 生産サイクルの異常判定用のしきい値を入力する設定画面の例を示す図である。 異常箇所の表示数および異常とみなすしきい値を入力する設定画面の例を示す図である。 表示部１７による因果構造のグラフ表示で、製造装置に異常がなく異常箇所推定が行われていない場合の例を示す図である。 表示部１７による因果構造のグラフ表示で、製造装置に異常があり異常推定箇所が強調表示されている場合の例を示す図である。 表示部１７による因果構造のグラフ表示において、異常推定箇所を強調表示する方法の例を示す図である。

符号の説明

１ 工程解析装置
２ 製造装置
３ プログラマブルロジックコントローラ
１１ 信号計測収集部
１２ 特徴量算出部
１３ 発生順位抽出部
１４ 順位付相関係数算出部
１５ 因果構造獲得部
１７ 表示部
２０ 時間差算出部
２１ 診断用データ信号計測収集部得
２２ 診断用データ時間差算出部
２３ 異常箇所推定部
２４ 学習結果記憶部
１０１ 信号情報
１０２ 状態変化時刻情報
１０３ 特徴量データ
１０４ サイクルごとの発生順位
１０５ 発生順位
１０６ 相関係数
１０７ 因果関係リスト
１１０ 設計情報
１１１ 学習用時間差データ
２０１ 診断用信号情報
２０２ 診断用状態変化時刻情報
２０３ 診断用時間差データ
２０４ 異常候補リスト

Claims (19)

1. 略周期的に入出力された複数の信号の関係を解析する工程解析装置であって、
   前記複数の信号を取得する信号取得手段と、
   前記信号取得手段によって取得された信号から特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   前記信号取得手段によって取得された信号の発生順序を抽出する発生順序抽出手段と、
   特徴量間の相関と信号の発生順序とに基づいて、信号間の因果構造を作成する因果構造作成手段と、
   を備える工程解析装置。
2. 前記因果構造作成手段は、各信号について、該信号よりも発生順序が前の信号のうち該信号との相関が最も高い信号を、該信号の原因として因果構造を作成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の工程解析装置。
3. 各信号の発生順序は、各周期における発生順序の平均に基づいて算出される
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の工程解析装置。
4. 各信号の特徴量は、該信号と所定の基準信号との立ち上がり時刻の差として算出される
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の工程解析装置。
5. 作成された因果構造を表示する表示手段を備える
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の工程解析装置。
6. 前記表示手段は、信号に対応する名称を設計情報から取得し、該名称を用いて因果構造を表示する
   ことを特徴とする請求項５に記載の工程解析装置。
7. 略周期的に入出力された複数の信号の関係を解析する工程解析方法であって、
   情報処理装置が、
   前記複数の信号を取得するステップと、
   取得された信号から特徴量を算出するステップと、
   取得された信号の発生順序を抽出するステップと、
   特徴量間の相関と信号の発生順序とに基づいて、信号間の因果構造を作成するステップと、
   を実行する工程解析方法。
8. 前記因果構造を作成するステップでは、各信号について、該信号よりも発生順序が前の信号のうち該信号との相関が最も高い信号を、該信号の原因として因果構造を作成する
   ことを特徴とする請求項７に記載の工程解析方法。
9. 各信号の発生順序は、各周期における発生順序の平均に基づいて算出される
   ことを特徴とする請求項７または８に記載の工程解析方法。
10. 各信号の特徴量は、該信号と所定の基準信号との立ち上がり時刻の差として算出される
    ことを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の工程解析方法。
11. 作成された因果構造を表示するステップをさらに実行する
    ことを特徴とする請求項７〜１０のいずれかに記載の工程解析方法。
12. 前記因果構造を表示するステップでは、信号に対応する名称を設計情報から取得し、該
    名称を用いて因果構造を表示する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の工程解析方法。
13. 略周期的に入出力された複数の信号の関係を解析する工程解析プログラムであって、
    情報処理装置に、
    前記複数の信号を取得するステップと、
    取得された信号から特徴量を算出するステップと、
    取得された信号の発生順序を抽出するステップと、
    特徴量間の相関と信号の発生順序とに基づいて、信号間の因果構造を作成するステップと、
    を実行させる工程解析プログラム。
14. 学習用の信号データを利用して、あらかじめ求められた各信号間の因果構造及び因果関係のある信号間の時間差を、学習結果として記憶する記憶手段と、
    診断用の信号データを利用して、因果関係のある信号間の時間差を算出し、学習結果と比較して診断用データにおける異常箇所を推定する異常箇所推定手段と、を有する
    ことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の工程解析装置。
15. 前記異常箇所推定手段は、診断用の信号データにおける因果関係のある信号間の時間差と、学習結果における時間差とのずれが所定のしきい値よりも大きい箇所を異常箇所であると推定する
    ことを特徴とする請求項１４に記載の工程解析装置。
16. 信号間の因果構造を、推定された異常箇所を強調しつつ表示する表示部を有する
    ことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の工程解析装置。
17. 前記情報処理装置が、さらに、
    学習用の信号データを利用して、信号間の因果構造及び因果関係のある信号間の時間差を求めて記憶するステップと、
    診断用の信号データを利用して、因果関係のある信号間の時間差を算出し、学習結果と比較して診断用データにおける異常箇所を推定するステップと、
    を実行することを特徴とする請求項７〜１１のいずれかに記載の工程解析方法。
18. 前記異常箇所を推定するステップでは、診断用の信号データにおける因果関係のある信号間の時間差と、学習結果における時間差とのずれが所定のしきい値よりも大きい箇所を異常箇所であると推定する
    ことを特徴とする請求項１７に記載の工程解析方法。
19. 前記情報処理装置は、信号間の因果構造を、推定された異常箇所を強調しつつ表示するステップをさらに実行することを特徴とする請求項１７又は１８に記載の工程解析方法。

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