JP2018067051A - 品質監視装置、品質監視システム、品質監視方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】状態値が閾値を超えても、バッチ処理のプロセスを監視できることを目的とする。【解決手段】バッチ処理のプロセスを監視する品質監視装置が、前記プロセスにおいて計測される物理量を示す計測データを記憶し、前記プロセスの処理対象となる物体の状態を示す状態値をあらかじめ設定した閾値と比較し、前記プロセスが、当該状態値が前記閾値以下である第１プロセスか、前記状態値が前記閾値を超える第２プロセスかを判断し、比較の結果、前記状態値が前記閾値以下の場合、前記計測データと所定のモデルに基づいてプロセスの品質指標を計算し、前記品質指標に基づき前記第１プロセスの品質を判定し、第１の判定による品質判定結果を記憶し、前記比較の結果、前記状態値が前記閾値を超える場合、前記計測データと前記品質判定結果に基づき判定条件を生成し、前記判定条件に基づき前記第２プロセスの品質を判定することで上記課題を解決する。【選択図】図１２

Description

本発明は、品質監視装置、品質監視システム、品質監視方法及びプログラムに関する。

従来、製品を製造するプラント等において、製造工程等のプロセスをセンサ等で監視する方法が知られている。そして、センサによってセンシングしたデータを用いて、プロセス上の異常を検知する方法が知られている。

例えば、プロセスにおいて異常を検出するため、まず、モデル化が行われる。具体的には、モデル化では、プロセス上に異常が起きていない状態、すなわち、プロセスが正常な状態におけるデータを用いて、正常モデルが生成される。そして、実際に異常を検知する評価フェーズでは、あらかじめ生成される正常モデルと、センシングによって取得されるデータとを比較して、プロセスが正常であるか異常あるか等が評価及び診断される。具体的には、例えば、以下のようなモデル化フェーズ及び評価フェーズが行われる。

図１は、異常検知におけるモデル化フェーズ及び評価フェーズのそれぞれの例を示す図である。図示する例では、横軸を温度とし、縦軸を圧力とする。まず、モデル化フェーズでは、図１（Ａ）に示すように、プロセスが正常な状態におけるデータの集合から、モデルＭＤＬが生成される。次に、評価フェーズでは、図１（Ｂ）に示すように、モデル化フェーズで生成されたモデルＭＤＬに基づいて、各データの正常又は異常がそれぞれ判定される。具体的には、図示する第１データＤ１のように、モデルＭＤＬに属する値のデータであると、第１データＤ１は、「正常」と判定される。一方で、図示する第２データＤ２のように、モデルＭＤＬ外の値となるデータであると、第２データＤ２は、「異常」と判定される。

また、バッチプロセスにおいて異常を検知する方法が知られている。例えば、まず、ＭＰＣＡ（Ｍｕｌｔｉ−ｗａｙ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）等の多変量解析手法によって、モデルが構築される。次に、構築されるモデルに基づいて、プロセスの品質を示す指標を計算し、指標に基づいて、プロセスの異常を検知する方法が知られている（例えば、特許文献１等）。

米国特許第６８８５９０７号明細書

しかしながら、従来の方法では、バッチ処理のプロセスの監視では、監視対象となるプロセスが行われた経過時間又はプロセスの処理対象となる物体の状態を示す値（以下「状態値」という。）が、閾値を超えると、監視できなくなる場合がある。すなわち、従来の方法は、状態値が閾値を超えると、プロセスを監視して、異常を検知することができない場合がある。

本発明の１つの側面は、このような問題に鑑みてなされたものであり、状態値が閾値を超えても、バッチ処理のプロセスを監視することができることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一実施形態における、バッチ処理のプロセスを監視する品質監視装置は、
前記プロセスにおいて計測される物理量を示す計測データを記憶する計測データ記憶部と、
前記プロセスの処理対象となる物体の状態を示す状態値をあらかじめ設定した閾値と比較し、前記プロセスが、当該状態値が前記閾値以下である第１プロセスか、前記状態値が前記閾値を超える第２プロセスかを判断する比較部と、
前記比較部による比較の結果、前記状態値が前記閾値以下の場合、前記計測データと所定のモデルに基づいてプロセスの品質指標を計算し、前記品質指標に基づき前記第１プロセスの品質を判定する第１の判定部と、
前記第１の判定部による品質判定結果を記憶する品質判定結果記憶部と、
前記比較の結果、前記状態値が前記閾値を超える場合、前記計測データと前記品質判定結果に基づき判定条件を生成する判定条件生成部と、
前記判定条件に基づき前記第２プロセスの品質を判定する第２の判定部と
を含む。

本発明によれば、状態値が所定の値を超えても、バッチ処理のプロセスを監視することができる。

異常検知におけるモデル化フェーズ及び評価フェーズのそれぞれの例を示す図である。 連続系プロセスとバッチ系プロセスのそれぞれの例を示す図である。 バッチ系プロセスの監視方法の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における品質監視装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態における品質監視システムの構成例を示す図である。 本発明の一実施形態における品質監視装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態における品質監視装置が用いる時刻データの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における品質監視装置による第１プロセスの監視画面の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における品質監視装置が記憶するデータの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における品質監視装置が生成する判定条件の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における品質監視装置による全体処理の効果の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における品質監視装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。

本発明の実施形態を以下の順序で説明する。

１．異常検知の全体構成例
２．品質監視装置のハードウェア構成例
３．品質監視装置による全体処理例
４．品質監視装置の機能構成例

≪ １． 異常検知の全体構成例 ≫
以下、プラントにおいて、プラントに設置されるセンサによって、周期的にセンシングされるデータに基づいて、異常検知が行われる例で説明する。まず、プラントで行われるプロセスの種類は、例えば、以下のように分類できる。

図２は、連続系プロセスとバッチ系プロセスのそれぞれの例を示す図である。例えば、石油化学用のプロセスでは、図２（Ａ）に示すように、温度、圧力及び流量等の物理量がプラント内に設置されたセンサによってセンシングされる。そして、図示するように、時間ごとに、センサによって取得される各物理量が連続的に示される。このような連続系プロセスでは、装置の故障が起きる等といった異常がない状態、いわゆる定常状態であると、各物理量は、平均値付近で、ほぼ一定の値である場合が多い。したがって、連続系プロセスでは、時間によらず、物理量が平均値付近の値であるか否か等によって、プロセスが異常であるか正常であるかを判定できる場合が多い。また、連続系プロセスは、例えば、石油化学のエチレンプラント等のように、同種類の製品を連続して製造するプロセス等である。

一方で、バッチ系プロセスは、例えば、鉄鋼、鋳造、食品、医薬、半導体又は一般化学用のプロセスであって、バッチ処理が行われる単位でプロセスが開始から終了まで繰り返されるプロセスである。すなわち、バッチ系プロセスでは、各ロットに対してバッチ処理が行われる。また、バッチ系プロセスは、例えば、図２（Ｂ）に示すような物理量となるプロセスである。図示するように、バッチ系プロセスでは、正常な状態下のプロセスであっても、物理量は、平均値付近にあるとは限らず、一定の値でない場合が多い。すなわち、バッチ系プロセスでは、物理量は、行われるプロセスの内容及びあらかじめ設定される設定値等に基づいて時間によって変化する。

より具体的には、図示する例では、まず、バッチ処理の開始時点では、温度は、常温付近である。次に、プロセスが開始され、加熱等のプロセスが始まると、温度は、上昇していく。そして、所定の温度となると、一定時間、温度を保つように、温度が維持される。続いて、温度が高温状態で一定時間維持された後、所定の時間経過すると、冷却等のプロセスが開始される。このように、冷却等のプロセスが始まると、温度は、下降していく。そして、所定の温度まで冷却されると、バッチ処理が処理終了となる。

例えば、１ロットの製品を製造するのに、１バッチ単位のプロセスが行われるとすると、図示するように、バッチ系プロセスは、製造する製品のロット数等に応じて繰り返し行われる。すなわち、いわゆるロット生産方式等では、原料又は中間製品等の一定量を入力単位とするロットごとにプロセスが行われる。このようなバッチ系プロセスでは、物理量は、連続系プロセスとは異なり、一定でない場合が多い。すなわち、バッチ系プロセスでは、物理量は、プロセスによって、値が大きくなったり、小さくなったりする。

また、連続系プロセスは、大規模な設備で行われることが多いのに対して、バッチ系プロセスは、中小規模な設備等でも行われることが多いプロセスである。さらに、バッチ系プロセスと類似したプロセスが行われる場合がある。例えば、往復動式のポンプ又は圧縮機等は、往復運動を行う設備であるため、バッチ系プロセスと同様に、繰り返し往復運動を行う設備の例である。

他にも、冷蔵及び冷凍設備等は、一定時間ごとに、除霜を行う場合がある。このような場合には、あらかじめ設定される除霜期間ごとに、冷蔵及び冷凍設備等は、繰り返し除霜等を行う設備の例である。

このように、プロセスが行われると、プロセスは、監視が開始され、センサによってデータがセンシングされる。そして、データが計測データベースに蓄積される。次に、プラントでは、蓄積されたデータを用いて、各プロセスに異常がないかが監視される。

したがって、バッチ系プロセスに係る時系列データは、一定の周期で繰り返す値のデータとなる場合が多い。特に、バッチ系プロセスを行って製品を製造する場合には、バッチ系プロセスの処理が進むに伴って、物理量は、一定のパターンとなるように設定される場合が多い。このようにして、基本的に同じパターンを繰り返して製品が製造される場合が多い。なお、このように、バッチ系プロセスに用いられる物理量のパターンを「プロファイル」という。

以上のようなバッチ系プロセスを監視するため、例えば、マルチウェイ法等が用いられる。なお、マルチウェイ法は、"Ｐ.Ｎｏｍｉｋｏｓ，Ｊ.Ｆ.ＭａｃＧｒｅｇｏｒ:"Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｂａｔｃｈ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｗａｙ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ"，ＡＩＣｈＥ Ｊｏｕｒｎａｌ，Ｖｏｌ.４０， Ｎｏ．８ ｐｐ.１３６１―１３７５（１９９４）"又は"Ｐ.Ｎｏｍｉｋｏｓ，Ｊ.Ｆ.ＭａｃＧｒｅｇｏｒ:"Ｍｕｌｔｉ−ｗａｙ ｐａｒｔｉａｌ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｉｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｂａｔｃｈ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ"，Ｃｈｅｍｏｍｅｔｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ｎｏ．３０， ｐｐ.９７―１０８ （１９９５）"等に記載されている方法である。具体的には、例えば、以下のようにして、バッチ系プロセスは、監視される。

図３は、バッチ系プロセスの監視方法の一例を示す図である。以下の例では、まず、プラント等でプロセスが行われ、センサによって、図３（Ａ）に示すような温度及び圧力等の物理量が計測され、物理量を示す波形データが生成されるとする。具体的には、この例では、第１波形データＤＷ１は、バッチごと、時間に対する温度を示すデータである。また、第２波形データＤＷ２は、バッチごと、時間に対する圧力を示すデータである。

そして、各波形データのそれぞれの長さがほぼ同じである場合には、図３（Ｂ）に示すように、各バッチのそれぞれの波形データは、重ねることができる。このようにすると、図３（Ｃ）に示すように、各バッチにおける各物理量の平均値及び標準偏差が、算出できる。

次に、バッチの各サンプリング点において、バッチ間の平均を減算（平均波形の除去）し、標準偏差で除し、各サンプリング点での平均値「０」、標準偏差「１」に正規化する処理が行われる。このようにすると、連続系プロセスと同様に、各物理量が平均値から外れたか否かに基づいて、異常が検知できる。このように、バッチ系プロセスを監視するには、正規化を行うために、各波形データの長さや形状を揃える必要がある。そこで、例えば、各波形データの長さや形状を揃えるため、ＤＴＷ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗａｒｐｉｎｇ）法等を用いると、各波形データの長さや形状を揃えることができる。なお、バッチ系プロセスを監視するには、ＤＴＷ法以外の方法が用いられてもよい。

≪ ２． 品質監視装置のハードウェア構成例 ≫
品質監視装置は、例えば、以下のような情報処理装置等である。

図４は、本発明の一実施形態における品質監視装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図示するように、品質監視装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）ＨＷ１と、通信装置ＨＷ２と、記憶装置ＨＷ３と、表示装置ＨＷ４と、入力装置ＨＷ５とを有する。すなわち、品質監視装置１０は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、サーバ又はワークステーション等のコンピュータであり、あらかじめインストールされるプログラムに基づいてＣＰＵＨＷ１が演算及び制御を行うことで、本実施形態に係る処理及び制御を実現することができる装置である。

ＣＰＵＨＷ１は、処理を実現するための演算及びデータの加工を行う演算装置並びにハードウェアを制御する制御装置である。

通信装置ＨＷ２は、ネットワークＮＷを介して外部装置とデータを送受信する装置である。

記憶装置ＨＷ３は、メモリ等の主記憶装置である。また、記憶装置ＨＷ３は、ハードディスク等の補助記憶装置を有してもよい。

表示装置ＨＷ４は、ディスプレイ等の出力装置の例である。例えば、表示装置ＨＷ４は、処理結果等をユーザに対して出力する。

入力装置ＨＷ５は、例えば、キーボード、マウス又はこれらの組み合わせ等である。すなわち、入力装置ＨＷ５は、ユーザからの操作を入力するための装置である。

なお、ハードウェア構成は、図示する構成に限られない。例えば、品質監視装置１０は、演算装置、制御装置又は記憶装置を内部又は外部に更に有するハードウェア構成でもよい。

また、本実施形態を実現する装置は、ネットワーク等で接続される１つ以上の情報処理装置を有する品質監視システム等でもよい。さらに、品質監視システムは、冗長、分散又は並列に処理の一部又は全部を行う構成等でもよい。例えば、品質監視システムは、以下のような構成である。

図５は、本発明の一実施形態における品質監視システムの構成例を示す図である。例えば、品質監視システム１００は、図示するように、ネットワークＮＷによって接続される品質監視装置１０、データベースＤＢを構成する記憶装置及びプロセスを行う装置ＭＣ等によって構成される。図示する例では、品質監視システム１００は、装置ＭＣによってプロセスが行われると、装置ＭＣは、監視等のために、センサによって、プロセスに係る様々な物理量を計測する。このようにして、装置ＭＣは、プロセス中に計測したデータを出力する。そして、データは、ネットワークＮＷを介して、データベースＤＢに蓄積される。次に、品質監視装置１０は、ネットワークＮＷを介して、データベースＤＢに蓄積されるデータを取得し、データに基づいて処理を行う。

≪ ３． 品質監視装置による全体処理例 ≫
図６は、本発明の一実施形態における品質監視装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。

≪ 計測データの記憶例（ステップＳ１０１） ≫
ステップＳ１０１では、品質監視装置は、計測データを記憶する。

計測データは、例えば、プラントに設置される流量計、圧力計又は成分分析計等のセンサによって計測された物理量を示すデータである。また、計測データは、データベースＤＢ（図５参照）又はセンサ等から取得されるデータである。

≪ 状態値が閾値以下であるか否かの判断例（ステップＳ１０２） ≫
ステップＳ１０２では、品質監視装置は、状態値が閾値以下であるか否か判断する。例えば、状態値は、プロセスが開始された時点から経過した時間、すなわち、プロセスが行われた時間（以下「経過時間」という。）である。

なお、状態値は、経過時間に限られない。例えば、プロセスにおいて、プロセスの進捗度合は、処理対象となる物体の物理量で監視される場合がある。具体的には、処理対象となる物体の種類等によって、物体の長さ等で、プロセスの進捗度合は、監視される場合がある。このように、経過時間以外の値を用いて、物体の状態が監視される場合には、状態値は、監視に用いられる物体の状態を示す物理量であってもよい。つまり、処理対象となる物体が長さで監視される場合には、状態値は、プロセスが開始された箇所からプロセスが行われた位置を示す長さ等でもよい。このように、長さが状態値となる場合は、例えば、圧延プロセスにおける鉄板等が処理対象となる場合である。他にも、例えば、処理対象が液体等である場合には、状態値は、処理された液体の量等である。このように、状態値は、処理対象となる物体の状態を示す物理量であってもよい。

なお、状態値に用いることができる物理量は、時間経過に対して一定に推移するものであれば何でもよい。例えば、物理量は、水道の蛇口を一定で開けておく場合の、水位や液体の量等でもよい。以下、状態値が経過時間の例で説明する。

また、閾値は、生成されるモデルを用いてプロセスを監視できる状態値を示す。具体的には、状態値が経過時間である場合には、閾値は、モデルに基づいてプロセスを監視できる時間を示す。例えば、閾値が「５００分」であると、品質監視装置は、プロセスが開始されてから「５００分」以下の間はモデルに基づいてプロセスを監視することができる。なお、閾値は、例えば、モデルを生成するための計測データ又はユーザによる設定等に基づいて定まる値である。状態値を経過時間とする場合には、例えば、以下のようなバッチ処理の開始時刻等を示すデータ（以下「時刻データ」という。）が用いられる。

図７は、本発明の一実施形態における品質監視装置が用いる時刻データの一例を示す図である。例えば、時刻データには、図示するように、「品目」、「バッチ開始時刻」及び「バッチ終了予定時刻」等が入力される。このように、「品目」が示す名称のバッチ処理が開始された時点は、「バッチ開始時刻」に入力された時刻等によって特定される。したがって、例えば、「バッチ開始時刻」と、現在時刻との差分を計算すると、品質監視装置は、経過時間を計算することができる。

また、プロセスの仕様又は過去のデータ等に基づいて、バッチ処理が終了する時刻は、あらかじめ予測できる場合がある。このような場合には、図示するように、時刻データには、「バッチ終了予定時刻」に、予測される終了時刻が入力されてもよい。

そして、状態値が閾値以下であると品質監視装置が判断すると（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、品質監視装置は、ステップＳ１０３に進む。一方で、状態値が閾値以下でないと品質監視装置が判断すると（ステップＳ１０２でＮＯ）、品質監視装置は、ステップＳ１０６に進む。

以下、プラント内で行われるプロセスのうち、状態値が閾値以下の場合に行われるプロセスを「第１プロセス」、一方で、状態値が閾値を超えた場合に行われるプロセスを「第２プロセス」という。

≪ モデルの生成例（ステップＳ１０３） ≫
ステップＳ１０３では、品質監視装置は、モデルを生成する。例えば、重回帰分析（ＭＬＲ）、主成分分析（ＰＣＡ）又は部分最小二乗法（ＰＬＳ）等を用いると、品質監視装置は、プロセスが正常な状態を示すモデルを生成することができる。

また、このように、モデルが生成されると、品質監視装置は、モデルに基づいて、プロセスの品質を示す品質指標が計算できる。

なお、モデルは、ある程度、計測データが蓄積されてから生成されるのが望ましい。したがって、ステップＳ１０３は、複数回、ステップＳ１０１が行われた後に行われるのが望ましい。

また、品質監視装置は、モデルを少なくとも１度生成すればよい。つまり、例えば、モデルは、初期化処理等によって、生成され、以後、更新等がされなくともよい。

≪ 品質指標等に基づく判定例（ステップＳ１０４） ≫
ステップＳ１０４では、品質監視装置は、品質指標等に基づいてプロセスの品質を判定する。まず、品質監視装置には、品質が異常か正常かを判定する基準値が入力される。つまり、基準値は、プロセスを正常と判定する品質指標管理限界を示す。そして、計測データに基づいて、品質指標が計算される。次に、品質指標と、基準値とを比較すると、品質監視装置は、プロセスの品質が異常であるか正常であるかが判定できる。

以上のように、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４が行われると、例えば、第１プロセスは、以下のように、監視される。

図８は、本発明の一実施形態における品質監視装置による第１プロセスの監視画面の一例を示す図である。例えば、第１プロセスは、品質監視装置が図示するような第１監視画面ＰＮＬ１等によって監視される。

具体的には、まず、第１監視画面ＰＮＬ１には、基準値ＭＫが表示される。この例では、品質指標ＱＩが基準値ＭＫ以下であると、プロセスは、正常な状態であると判断される。一方で、品質指標ＱＩが基準値ＭＫを超えると、プロセスは、異常な状態であると判断される。したがって、図示する例では、品質指標ＱＩがすべて基準値ＭＫ以下であるため、各品質指標ＱＩに対して、品質監視装置は、「正常」と判定する。

より具体的には、例えば、特願２０１５―２３７７９９に記載の方法等によって、品質監視装置は、プロセスを監視する。

≪ 品質判定結果データの記憶例（ステップＳ１０５） ≫
図６に戻り、ステップＳ１０５では、品質監視装置は、品質判定結果データを記憶する。品質判定結果データは、例えば、図８のように、品質指標等に基づいて判定された判定結果を示すデータである。なお、品質監視装置は、品質判定結果データを計測データに対応させて記憶する。例えば、品質判定結果データは、以下のように記憶される。

図９は、本発明の一実施形態における品質監視装置が記憶するデータの一例を示す図である。図示するように、品質監視装置は、例えば、「計測データ」と、「計測データ」に基づいて計算される「品質指標」と、各「品質指標」のそれぞれの「判定結果」とを対応させて記憶する。図示する例では、「判定結果」が品質判定結果データである。

また、図示する例において、「判定結果」は、図８に示す方法等によって、各「品質指標」を判定した結果である。図示する例では、「正常」と判定されると、「判定結果」には、「１」が入力される。一方で、図示する例では、「異常」と判定されると、「判定結果」には、「−１」が入力される。例えば、このように、品質判定結果データは、記憶される。

≪ 品質判定結果データに基づく判定条件の生成例（ステップＳ１０６） ≫
図６に戻り、ステップＳ１０６では、品質監視装置は、品質判定結果データに基づいて、判定条件を生成する。例えば、品質監視装置は、以下のように生成する。

図１０は、本発明の一実施形態における品質監視装置が生成する判定条件の一例を示す図である。図示する例では、縦軸を「流量」、横軸を「温度」とする。すなわち、図示する例では、計測データが示す物理量が２種類の例である。なお、物理量は、「流量」及び「温度」に限られず、他の種類の物理量でもよい。また、計測データが示す物理量の種類数は、１種類又は３種類以上であってもよい。

まず、図６に示すステップＳ１０５によって蓄積される品質判定結果データＤＪに基づいて、各判定結果がプロットされる。具体的には、品質判定結果データＤＪのうち、正常と判定されたデータ（以下「正常データＤＯＫ」という。）と品質判定結果データＤＪのうち、異常と判定されたデータ（以下「異常データＤＮＧ」という。）とが、図示するように、それぞれプロットされる。

次に、品質監視装置は、正常データＤＯＫ及び異常データＤＮＧに基づいて、判定条件ＪＧを生成する。例えば、品質監視装置は、ニューラルネットワーク又はサポートベクターマシーン等の教師あり学習アルゴリズム等によって、判定条件ＪＧを生成することができる。すなわち、判定条件ＪＧは、機械学習における分離超平面のように扱うことができる。

したがって、品質監視装置は、計測データと、正常データＤＯＫ及び異常データＤＮＧといった品質判定結果データＤＪとを用いると、図示するように、判定条件ＪＧを生成することができる。

≪ 判定条件に基づく判定例（ステップＳ１０７） ≫
図６に戻り、ステップＳ１０７では、品質監視装置は、ステップＳ１０６で生成した判定条件に基づいて、第２プロセスで計測された計測データを判定する。例えば、図１０に示す例では、第２プロセスにおいて計測された物理量を示す計測データ（以下「現在データＤＭＳ」という。）は、判定条件ＪＧに基づいて正常と判断される。

具体的には、現在データＤＭＳは、図において、判定条件ＪＧより下の位置にプロットされるデータである。この例では、判定条件ＪＧより下の位置にプロットされるデータは、正常と判定され、一方で、判定条件ＪＧより上の位置にプロットされるデータは、異常と判定される。したがって、品質監視装置は、判定条件ＪＧに基づいて、現在データＤＭＳを正常と判断する。

このように、判定条件ＪＧは、プロセスの品質が正常であるか異常であるかを判定する基準を示す条件である。

なお、判定条件ＪＧを生成するのに用いられるデータは、過去のデータ等が含まれてもよい。すなわち、現在行われているプロセスと同一又は類似のプロセスが、現在のプロセスが行われる前に、行われる場合がある。このような場合には、同一又は類似のプロセスにおいて計測された計測データと、計測データの品質判定結果データとが、監視対象となるプロセスが行われる前に、あらかじめ記憶される場合がある。このような過去のデータが、判定条件ＪＧを生成するのに用いられてもよい。

また、品質監視装置は、判定条件ＪＧを少なくとも１度生成すればよい。つまり、品質監視装置は、初期化処理等で判定条件ＪＧを生成し、以後、同一の判定条件ＪＧを用いてもよい。

なお、第１プロセス又は第２プロセスのいずれかの判定において、異常と判定された場合には、品質監視装置は、異常が発生したことをユーザに通知してもよい。通知は、例えば、アラームとなるデータ又は音等を出力する処理等である。

以上のような全体処理を行うと、例えば、以下のような効果を奏する。

図１１は、本発明の一実施形態における品質監視装置による全体処理の効果の一例を示す図である。図では、横軸を状態値の例である経過時間とし、縦軸を品質指標又は物理量とする。また、図示するように、この例では、閾値ＴＨを「５００分」とする。したがって、経過時間が閾値ＴＨ以下の場合、すなわち、プロセスが開始されてから「５００分」以下に行われるプロセスは、第１プロセスである。一方で、経過時間が閾値ＴＨを超えた場合、すなわち、プロセスが開始されてから「５００分」を超えた場合に行われるプロセスは、第２プロセスである。

第１プロセスは、監視のためのモデルが生成できるため、モデル等に基づいて、監視が可能なプロセスである。例えば、現在のプロセスが行われる前に行われた過去のプロセスにおいて計測されたデータ等を用いると、モデルが生成できる（図６に示すステップＳ１０３）。すなわち、状態値が閾値ＴＨである場合には、モデルを用いる等の方法によって、プロセスの品質を判定し、監視することができる（図６に示すステップＳ１０４）。具体的には、図示する例では、モデルを用いると、品質指標ＱＩが計算できる。

そして、第１プロセスでは、品質指標ＱＩが、基準値ＭＫ以下であるか否か等によって、品質監視装置は、品質判定結果データを生成することができる。図示する例では、品質指標ＱＩが、基準値ＭＫ以下となる第１正常区間ＴＯＫ１では、正常の判定結果を示す品質判定結果データが生成される。一方で、品質指標ＱＩが、基準値ＭＫを超える第１異常区間ＴＮＧ１では、異常の判定結果を示す品質判定結果データが生成される（図６に示すステップＳ１０５）。このようにして、第１プロセスでは、プロセスの品質が監視され、かつ、品質判定結果データが蓄積される。

一方で、モデルを用いる方法は、状態値が閾値を超えると、判定ができなくなる場合がある。例えば、状態値が閾値を超えると、モデルが対応しなくなる場合があるため、品質指標が計算できなくなったり、基準値ＭＫが不明になったりする場合がある。そのため、状態値が閾値を超えた場合、すなわち、第２プロセスでは、第１プロセスと同様の方法で品質を監視できなくなる場合がある。具体的には、図示する例では、プロセスが「５００分」を超えて行われる場合には、モデルを用いる方法では、プロセスの品質が監視できない場合がある。

そこで、第１プロセスで蓄積される計測データと、品質判定結果データとを用いて、品質監視装置は、判定条件ＪＧを生成する（図６に示すステップＳ１０６）。このようにすると、第２プロセスでも、品質監視装置は、現在データＤＭＳが判定条件ＪＧ以下か否か等によって、プロセスの品質を監視することができる。

図示する例では、現在データＤＭＳが判定条件ＪＧ以下となる第２正常区間ＴＯＫ２では、プロセスが正常であると判定される。一方で、現在データＤＭＳが判定条件ＪＧを超える第２異常区間ＴＮＧ２では、プロセスが異常と判定される（図６に示すステップＳ１０７）。このようにして、第２プロセスでも、品質監視装置は、第１プロセスに引き続いて、プロセスを監視することができる。

≪ ４．品質監視装置の機能構成例 ≫
図１２は、本発明の一実施形態における品質監視装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。例えば、品質監視装置１０は、計測データ記憶部ＦＮ１と、比較部ＦＮ２と、第１の判定部ＦＮ３と、品質判定結果記憶部ＦＮ４と、判定条件生成部ＦＮ５と、第２の判定部ＦＮ６とを含む機能構成である。なお、品質監視装置１０は、図示するように、通知部ＦＮ７を更に有する機能構成であるのが望ましい。

計測データ記憶部ＦＮ１は、プロセスにおいて計測される物理量を示す計測データＤＰを記憶する。例えば、計測データ記憶部ＦＮ１は、記憶装置ＨＷ３（図４参照）等によって実現される。

比較部ＦＮ２は、まず、プロセスにおいて処理対象となる物体の状態を示す状態値ＳＶと、あらかじめ設定される閾値と比較する。次に、比較部ＦＮ２は、状態値ＳＶが閾値以下であると、現在行われているプロセスが第１プロセスであると判断する。一方で、比較部ＦＮ２は、状態値ＳＶが閾値を超えると、現在行われているプロセスが第２プロセスであると判断する。この比較部ＦＮ２による比較の結果に基づいて、品質監視装置１０は、第１の判定部ＦＮ３による判定を行うか、又は、第２の判定部ＦＮ６による判定を行うかを判断する。例えば、比較部ＦＮ２は、ＣＰＵＨＷ１（図４参照）等によって実現される。

第１の判定部ＦＮ３は、比較部ＦＮ２によって状態値ＳＶが閾値以下である、すなわち、第１プロセスが現在行われていると判断された場合に、判定を行う。まず、第１の判定部ＦＮ３は、計測データＤＰと、所定のモデルとに基づいて、プロセスの品質指標を計算する。次に、第１の判定部ＦＮ３は、計算された品質指標に基づいて、第１プロセスの品質を判定する。そして、第１の判定部ＦＮ３による判定結果は、品質判定結果データＤＪとして記憶される。例えば、第１の判定部ＦＮ３は、ＣＰＵＨＷ１（図４参照）等によって実現される。

品質判定結果記憶部ＦＮ４は、第１の判定部ＦＮ３による品質判定結果、すなわち、品質判定結果データＤＪを記憶する。例えば、品質判定結果記憶部ＦＮ４は、記憶装置ＨＷ３（図４参照）等によって実現される。

判定条件生成部ＦＮ５は、第２の判定部ＦＮ６が判定に用いる判定条件ＪＧを生成する。すなわち、判定条件生成部ＦＮ５は、状態値ＳＶが閾値を超えると、計測データＤＰと、品質判定結果データＤＪとに基づいて、判定条件ＪＧを生成する。例えば、判定条件生成部ＦＮ５は、ＣＰＵＨＷ１（図４参照）等によって実現される。

第２の判定部ＦＮ６は、比較部ＦＮ２によって状態値ＳＶが閾値を超える、すなわち、第２プロセスが現在行われていると判断された場合に、判定を行う。具体的には、第２の判定部ＦＮ６は、判定条件生成部ＦＮ５が生成した判定条件ＪＧに基づいて、第２プロセスの判定を行う。

また、通知部ＦＮ７は、第１の判定部ＦＮ３又は第２の判定部ＦＮ６のいずれかによって、プロセスが異常と判定されると、異常をユーザに通知する。例えば、通知部ＦＮ７は、通信装置ＨＷ２（図４参照）又は表示装置ＨＷ４（図４参照）等によって実現される。

≪ まとめ ≫
まず、第１プロセス及び第２プロセスのいずれのプロセスでも、センサ等によって物理量が計測される。そして、計測された物理量を示す計測データが生成される。

品質監視装置１０は、プロセスが正常な状態の計測データを集めると、計測データに基づいて、正常モデルを生成できる。このように、正常モデルがあると、品質監視装置１０は、第１プロセスの品質を図３等のような方法によって監視できる。すなわち、品質監視装置１０は、例えば、図８に示すように品質指標を計算して、第１プロセスの品質を監視できる。

このような監視が行われると、第１プロセスの品質を判定した結果を示す品質判定結果データＤＪが蓄積できる。次に、計測データＤＰと、品質判定結果データＤＪが蓄積されると、例えば、図１０に示すように、品質監視装置１０は、判定条件生成部ＦＮ５によって、計測データＤＰ及び品質判定結果データＤＪに基づいて、判定条件ＪＧを生成することができる。

プロセスは、あらかじめ予測される終了時刻を超えて行われる場合がある。例えば、製造中に物体の長さが圧延等によって変わる場合等がある。このような場合には、プロセスが行われる時間が長くなる場合がある。このように、製造中に、物体の何らかのパラメータが変化する場合がある。このようなパラメータの変化を漏れなく正確に、あらかじめ予測するのは難しい場合が多い。

また、モデルは、プロセスが行われる時間又はプロセスの対象となる物体の種類等によって、それぞれ異なるモデルが生成される。そのため、プロセスが行われる時間が異なったり、又は、物体の種類が異なったりすると、モデルが適用できないため、モデルに基づいてプロセスが監視できない場合がある。具体的には、５００分用のモデルは、６００分行われるプロセスには適用できない場合がある。そのため、５００分用のモデルを用いて監視している場合に、プロセスが延長されて、５００分を超えてプロセスが行われる、すなわち、第２プロセスが行われると、モデルを用いる方法等では、監視できなくなる場合がある。

そこで、第２プロセスでは、品質監視装置１０は、第２の判定部ＦＮ６によって、判定条件ＪＧに基づいて、現在データＤＭＳを判定する。このようにすると、モデル等を用いなくともプロセスの品質を判定することができるため、品質監視装置１０は、状態値が閾値を超えても、バッチ処理のプロセスを監視することができる。

また、第１プロセスにて制御を終えた後、変化しない物理量は、第２プロセスでは、監視をする必要がない場合がある。その場合には、品質監視装置１０は、第２プロセスでは、監視対象から、監視が不要であると判断された物理量を除外することで、より効率的な監視を行うことができる。第２プロセスでの監視が必要か否かは、プラントの運転員が、あらかじめプラントの性質を踏まえて設定できる。

また、バッチが開始してからの経過した時間によって、品質監視装置１０は、第２プロセスの異常を判断することもできる。例えば、食品工場における品質監視の場合、ある一定時間以上、工程に時間がかかってしまうと雑菌が繁殖してしまうという制限・規定があるため、バッチの経過時間により異常を判定することがある。したがって、上記で記載した判定条件ＪＧに基づく判定方法にさらに加えて、品質監視装置１０は、経過時間がある閾値（第２の閾値）を超えたことにより、異常と判断する。なお、第２の閾値は、例えば、プラントの運転員等があらかじめ品質監視装置１０に設定できる値である。このようにして、第２プロセスでは、判定条件ＪＧに基づく判定又は第２の閾値に基づく判断のうち、少なくともいずれか一方で異常と判断されると、品質監視装置１０は、第２プロセスが異常であると判断する。

また、通知部ＦＮ７によって通知が行われると、ユーザは、プロセスに異常が起きたことをより確実に知ることができる。

（その他の実施形態）
本発明の一実施形態に係る各処理の全部又は一部は、低水準言語、高水準言語又はこれらを組み合わせて記述されるコンピュータに、品質監視方法を実行させるためのプログラムによって実現されてもよい。すなわち、プログラムは、情報処理装置等のコンピュータに各処理の全部又は一部を実行させるためのコンピュータプログラムである。

また、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納して頒布することができる。なお、記録媒体は、フラッシュメモリ、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ若しくはブルーレイディスク等の光ディスク、ＳＤ（登録商標）カード、補助記憶装置又はＭＯ等である。さらにまた、プログラムは、電気通信回線を通じて頒布することができる。

また、本発明の一実施形態に係る各処理は、図示した順序に限られない。例えば、各処理の一部又は全部は、異なる順序、並行、分散又は省略されて処理されてもよい。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は、上述の実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。

１０ 品質監視装置
１００ 品質監視システム
ＦＮ１ 計測データ記憶部
ＦＮ２ 比較部
ＦＮ３ 第１の判定部
ＦＮ４ 品質判定結果記憶部
ＦＮ５ 判定条件生成部
ＦＮ６ 第２の判定部
ＦＮ７ 通知部
ＴＨ 閾値
ＤＰ 計測データ
ＤＪ 品質判定結果データ
ＪＧ 判定条件
ＳＶ 状態値

Claims (9)

1. バッチ処理のプロセスを監視する品質監視装置であって、
   前記プロセスにおいて計測される物理量を示す計測データを記憶する計測データ記憶部と、
   前記プロセスの処理対象となる物体の状態を示す状態値をあらかじめ設定した閾値と比較し、前記プロセスが、当該状態値が前記閾値以下である第１プロセスか、前記状態値が前記閾値を超える第２プロセスかを判断する比較部と、
   前記比較部による比較の結果、前記状態値が前記閾値以下の場合、前記計測データと所定のモデルに基づいてプロセスの品質指標を計算し、前記品質指標に基づき前記第１プロセスの品質を判定する第１の判定部と、
   前記第１の判定部による品質判定結果を記憶する品質判定結果記憶部と、
   前記比較の結果、前記状態値が前記閾値を超える場合、前記計測データと前記品質判定結果に基づき判定条件を生成する判定条件生成部と、
   前記判定条件に基づき前記第２プロセスの品質を判定する第２の判定部と
   を含むバッチ系プロセスの品質監視装置。
2. 前記状態値は、前記プロセスが行われた経過時間又は前記物体の状態を示す物理量である請求項１に記載の品質監視装置。
3. 前記第１プロセス又は前記第２プロセスのいずれかの品質が異常と判定されると、前記異常を通知する通知部を更に含む請求項１又は２に記載の品質監視装置。
4. 前記判定条件生成部は、前記第１プロセスで用いた前記計測データに対して前記第２プロセスで必要となる監視対象に限定する請求項１に記載の品質監視装置。
5. 前記第２の判定部ではさらに、品質に関わる経過時間が所定の第２の閾値を超えた場合に前記第２プロセスの品質を異常と判定する請求項１に記載の品質監視装置。
6. 前記品質判定結果記憶部は、前記プロセスより過去に行われたプロセスにおいて判定された品質判定結果を更に記憶する請求項１乃至５のいずれか１項に記載の品質監視装置。
7. １つ以上の情報処理装置を有し、かつ、バッチ処理のプロセスを監視する品質監視システムであって、
   前記プロセスにおいて計測される物理量を示す計測データを記憶する計測データ記憶部と、
   前記プロセスの処理対象となる物体の状態を示す状態値をあらかじめ設定した閾値と比較し、前記プロセスが、当該状態値が前記閾値以下である第１プロセスか、前記状態値が前記閾値を超える第２プロセスかを判断する比較部と、
   前記比較部による比較の結果、前記状態値が前記閾値以下の場合、前記計測データと所定のモデルに基づいてプロセスの品質指標を計算し、前記品質指標に基づき前記第１プロセスの品質を判定する第１の判定部と、
   前記第１の判定部による品質判定結果を記憶する品質判定結果記憶部と、
   前記比較の結果、前記状態値が前記閾値を超える場合、前記計測データと前記品質判定結果に基づき判定条件を生成する判定条件生成部と、
   前記判定条件に基づき前記第２プロセスの品質を判定する第２の判定部と
   を含むバッチ系プロセスの品質監視システム。
8. バッチ処理のプロセスを監視する品質監視装置が行う品質監視方法であって、
   前記品質監視装置が、前記プロセスにおいて計測される物理量を示す計測データを記憶する計測データ記憶手順と、
   前記品質監視装置が、前記プロセスの処理対象となる物体の状態を示す状態値をあらかじめ設定した閾値と比較し、前記プロセスが、当該状態値が前記閾値以下である第１プロセスか、前記状態値が前記閾値を超える第２プロセスかを判断する比較手順と、
   前記品質監視装置が、前記比較手順による比較の結果、前記状態値が前記閾値以下の場合、前記計測データと所定のモデルに基づいてプロセスの品質指標を計算し、前記品質指標に基づき前記第１プロセスの品質を判定する第１の判定手順と、
   前記品質監視装置が、前記第１の判定手順による品質判定結果を記憶する品質判定結果記憶手順と、
   前記品質監視装置が、前記比較の結果、前記状態値が前記閾値を超える場合、前記計測データと前記品質判定結果に基づき判定条件を生成する判定条件生成手順と、
   前記品質監視装置が、前記判定条件に基づき前記第２プロセスの品質を判定する第２の判定手順と
   を含むバッチ系プロセスの品質監視方法。
9. バッチ処理のプロセスを監視するコンピュータに品質監視方法を実行させるためのプログラムであって、
   前記コンピュータが、前記プロセスにおいて計測される物理量を示す計測データを記憶する計測データ記憶手順と、
   前記コンピュータが、前記プロセスの処理対象となる物体の状態を示す状態値をあらかじめ設定した閾値と比較し、前記プロセスが、当該状態値が前記閾値以下である第１プロセスか、前記状態値が前記閾値を超える第２プロセスかを判断する比較手順と、
   前記コンピュータが、前記比較手順による比較の結果、前記状態値が前記閾値以下の場合、前記計測データと所定のモデルに基づいてプロセスの品質指標を計算し、前記品質指標に基づき前記第１プロセスの品質を判定する第１の判定手順と、
   前記コンピュータが、前記第１の判定手順による品質判定結果を記憶する品質判定結果記憶手順と、
   前記コンピュータが、前記比較の結果、前記状態値が前記閾値を超える場合、前記計測データと前記品質判定結果に基づき判定条件を生成する判定条件生成手順と、
   前記コンピュータが、前記判定条件に基づき前記第２プロセスの品質を判定する第２の判定手順と
   を実行させるためのプログラム。

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