JP2018155675A - Analysis support system - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an analysis support system capable of supporting a sufficient analysis by decreasing a load in the on-site, while satisfying the needs required by the on-site even when data having wide information in the onsite is measured.SOLUTION: An analysis support system according to the present invention measures on-site data which is a response at the time when a predetermined input is given to a measured object in an on-site, and analyzes a state of the measured object by a computer based on a portion of the response of the on-site data, and accumulates a plurality of on-site data in the data base. The on-site analysis device capable of sharing this accumulated on-site data with the other analysis device is compared with the other response including a portion of the response of the shared on-site data in an off-site, thereby analyzing a state of the measured object.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、センサ等で取得したデータを解析する解析支援システムに関する。   The present invention relates to an analysis support system that analyzes data acquired by a sensor or the like.

従来、製造工場や整備工場といった、いわゆる現場(以下、オンサイトと記載する。)で測定した情報を解析する技術として特許文献1が知られている。この公報には、オンサイトで特性を測定し、良否判断を行うと共に、特性および合否のデータを蓄積する。そして、専門的にデータ解析を行う研究所や分析会社等(以下、オフサイトと記載する。)にデータを伝送し、統計処理等の解析を行うものである。   Conventionally, Patent Document 1 is known as a technique for analyzing information measured at a so-called site (hereinafter referred to as on-site) such as a manufacturing factory or a maintenance factory. In this gazette, characteristics are measured on-site, quality is determined, and characteristics and pass / fail data are stored. Then, the data is transmitted to a laboratory, an analysis company, etc. (hereinafter referred to as off-site) that specially analyzes data, and analysis such as statistical processing is performed.

特開2003−98210号公報JP 2003-98210 A

特許文献1に記載のように、オンサイトで測定するデータとして、例えば物の長さの場合、得られる情報が一つだけであるため、生産ラインで製品の長さを測定し、その良否判定を実行する限りにおいて特に複雑な解析を要求されることはなく、一つのデータを処理するのみであるからオフサイトでの処理も単に一つのデータを統計処理すればよい。しかしながら、例えば、光照射により非接触でスペクトルデータを測定するような場合、単なる長さ情報とは異なり、広範な波長域のデータが取得できる。このデータの全てについてオンサイトで解析を行う場合、オンサイトでの生産ラインのタクトタイムに適合させると、解析が追い付かない場合がある。また、オンサイトの環境によっては高価な解析装置の設置が困難であり、オンサイトのニーズに合っていると言えない面がある。   As described in Patent Document 1, as the data to be measured on-site, for example, in the case of the length of an object, only one piece of information is obtained, so the length of the product is measured on the production line, and the quality is determined. As long as the process is executed, a particularly complicated analysis is not required, and only one data is processed. Therefore, in the off-site processing, only one data needs to be statistically processed. However, for example, when spectral data is measured in a non-contact manner by light irradiation, data in a wide wavelength range can be acquired unlike simple length information. When analyzing all of this data on-site, the analysis may not be able to keep up with the on-site production line tact time. In addition, depending on the on-site environment, it is difficult to install an expensive analysis device, and it cannot be said that it meets the on-site needs.

本発明の目的は、オンサイトで広範な情報を有するデータが測定される場合であっても、オンサイトで要求されるニーズを満たしつつ、オンサイトにおける負担を軽減して十分な解析を支援可能な解析支援システムを提供することを目的とする。   The purpose of the present invention is to support sufficient analysis by reducing the burden on-site while meeting the needs required on-site, even when data with a wide range of information is measured on-site. Is to provide a simple analysis support system.

本発明の解析支援システムでは、オンサイトで、被測定対象物に対し所定の入力を与えたときの応答であるオンサイトデータを測定するオンサイト測定部と、
前記オンサイトデータの応答の一部に基づいて被測定対象物の状態をコンピュータにより解析するオンサイト解析部と、
複数の前記オンサイトデータを蓄積するデータベースと、
該データベースに蓄積されたオンサイトデータを他の解析装置と共有する共有部と、
を有するオンサイト解析装置と、
オフサイトで、前記共有部により共有された前記オンサイトデータの前記応答の一部を含む他の応答を、前記複数のオンサイトデータ間で比較することで被測定対象物の状態を解析するオフサイト解析部を有するオフサイト解析装置と、
を備えた。
In the analysis support system of the present invention, an on-site measurement unit that measures on-site data that is a response when a predetermined input is given to an object to be measured on-site,
An on-site analysis unit for analyzing the state of the object to be measured by a computer based on a part of the response of the on-site data;
A database for storing a plurality of the on-site data;
A sharing unit that shares the on-site data stored in the database with other analysis devices;
An on-site analyzer with
Off-site analysis of the state of the object to be measured by comparing other responses including part of the response of the on-site data shared by the sharing unit between the plurality of on-site data. An off-site analysis device having a site analysis unit;
Equipped with.

よって、オンサイトにあっては、オンサイトで得られたデータの一部に基づいて解析するため、オンサイトのニーズに合った素早い解析を実現できる。また、得られたオンサイトデータを一部以外も含めて蓄積し、この蓄積したデータをオフサイトで共有することで、オフサイトにおいて、オンサイトで行った一部を含む他の応答に基づいて十分な解析を行うことができ、オンサイトでの解析を支援することができる。   Therefore, on-site analysis is performed based on a part of the data obtained on-site, so that quick analysis that meets on-site needs can be realized. Also, by accumulating the obtained on-site data, including some, and sharing this accumulated data off-site, based on other responses including some on-site performed off-site. Sufficient analysis can be performed and on-site analysis can be supported.

実施例1の解析支援システムを表すシステム図である。1 is a system diagram illustrating an analysis support system according to a first embodiment. 実施例1のオンサイト解析プログラム設計方法を表す概略図である。3 is a schematic diagram illustrating an on-site analysis program design method according to Embodiment 1. FIG. 実施例1の検量線を表す図である。2 is a diagram illustrating a calibration curve of Example 1. FIG. 実施例1のオンサイト解析プログラムで表示される画面の一部を表す概略図である。It is the schematic showing a part of screen displayed with the on-site analysis program of Example 1. FIG. 実施例1のオフサイト解析装置の運用を表す概略図である。1 is a schematic diagram illustrating the operation of an off-site analysis apparatus according to a first embodiment. 実施例1のオフサイト解析プログラムにより実行されるスペクトルデータ解析処理を表す概略図である。It is the schematic showing the spectrum data analysis process performed by the off-site analysis program of Example 1. FIG.

図1は、実施例1の解析支援システムを表すシステム図である。実施例1では、具体的な事例として、樹脂ペレットから樹脂製の部品を製造する製造ラインをオンサイトとして示す。また、種々の高機能分析装置を備え、オンサイトで使用するオンサイト解析装置を提供する研究所や分析会社をオフサイトとして示す。オンサイトとオフサイトとは、ネットワーク6を介して接続されている例を示すが、必ずしもネットワーク6で接続される必要はなく、記憶媒体の送付等によりデータの送受信を行ってもよい。   FIG. 1 is a system diagram illustrating an analysis support system according to the first embodiment. In Example 1, as a specific example, a production line for producing resin parts from resin pellets is shown on-site. In addition, laboratories and analysis companies that are equipped with various high-function analyzers and provide on-site analyzers used on-site are shown as off-site. Although the on-site and the off-site are illustrated as being connected via the network 6, they are not necessarily connected via the network 6, and data may be transmitted / received by sending a storage medium or the like.

オンサイトでは、製造ライン3に原料となる樹脂ペレット2が搬送される。製造ライン3には、測定波長範囲が900nm~1700nmの近赤外分光装置1(以下、小型NIR1と記載する。)を有する。小型NIR1は、樹脂ペレット2に光を照射し、その反射からスペクトルデータを取得してコンピュータ4に送信する。コンピュータ4は、大きな処理能力を必要としないため、ノート型パソコン等であってもよい。コンピュータ4内には、樹脂ペレット2の状態を簡易解析するオンサイト解析プログラムを有する。オンサイト解析プログラムは、スペクトルデータのうち、樹脂ペレット2の水分含有状態と関連する一部の波長領域のデータを抽出し、この抽出された一部のデータに基づいて、材料としての適格性を判定する。適格な材料の場合は、コンピュータ4に接続されたモニタ4aにOKが表示され、不適格な材料の場合は、NGが表示される。   On-site, the resin pellet 2 as a raw material is conveyed to the production line 3. The production line 3 has a near-infrared spectrometer 1 (hereinafter referred to as a small NIR 1) having a measurement wavelength range of 900 nm to 1700 nm. The small NIR 1 irradiates the resin pellet 2 with light, acquires spectral data from the reflection, and transmits it to the computer 4. Since the computer 4 does not require a large processing capacity, it may be a notebook personal computer or the like. The computer 4 has an on-site analysis program for simply analyzing the state of the resin pellet 2. The on-site analysis program extracts part of the spectral data from the wavelength region related to the moisture content of the resin pellet 2, and based on this extracted part of the data, qualifies as a material. judge. If the material is qualified, OK is displayed on the monitor 4a connected to the computer 4. If the material is unqualified, NG is displayed.

樹脂ペレット2は、金型に射出成形して製品を製造する。製造された製品は、検品工程において目視や強度試験が実施され、検品結果をコンピュータ4に送信する。以上の工程において得られたスペクトルデータ、オンサイト解析プログラムでの解析結果、検品結果、製造条件、製造環境の温度,湿度,雰囲気,日時,天候などの環境情報、工程責任者といった種々のデータは、樹脂ペレット2の固有情報(製造メーカ、ロット番号、納入時期、保管状態等)と紐づけされ(以下、データユニットと記載する。)、ネットワーク6を介してコンピュータ4と接続されたデータベース5に蓄積される。このデータベース5に蓄積された全てのデータユニットをバルクデータと記載する。尚、小型NIR1とオンサイト解析プログラムとデータベース5とでオンサイト解析装置を構成する。   The resin pellet 2 is manufactured by injection molding into a mold. The manufactured product is subjected to visual inspection and strength test in the inspection process, and the inspection result is transmitted to the computer 4. Various data such as spectral data obtained in the above process, analysis results with on-site analysis program, inspection results, inspection conditions, manufacturing environment temperature, humidity, atmosphere, date, weather, etc., process manager, etc. The database 5 is linked to the unique information (manufacturer, lot number, delivery time, storage state, etc.) of the resin pellet 2 (hereinafter referred to as a data unit) and connected to the computer 4 via the network 6. Accumulated. All data units stored in the database 5 are described as bulk data. The small NIR 1, the on-site analysis program, and the database 5 constitute an on-site analysis apparatus.

オフサイトでは、バルクデータを解析可能な大型コンピュータ10を有する。大型コンピュータ10は、データベース5に蓄積されたバルクデータを解析するオフサイト解析プログラムを有する。オフサイト解析プログラムは、蓄積されたスペクトルデータの全ての波長領域のデータを読み込み、各波長におけるスペクトルデータの変化量や変化傾向を解析する。そして、スペクトルデータに変化が生じた波長域の特定、及びその変化量や変化傾向の抽出、変化量や変化傾向とデータユニット内の他のデータとの因果関係を総合的に解析し、解析結果をモニタ10aに表示する。   Off-site has a large computer 10 capable of analyzing bulk data. The large computer 10 has an off-site analysis program for analyzing the bulk data stored in the database 5. The off-site analysis program reads data in all wavelength regions of the accumulated spectral data and analyzes the change amount and change tendency of the spectral data at each wavelength. Then, identification of the wavelength range in which the spectral data has changed, extraction of the change amount and change tendency, comprehensive analysis of the causal relationship between the change amount and change tendency and other data in the data unit, and the analysis result Is displayed on the monitor 10a.

そして、バルクデータの解析結果から原因が特定され、特に詳細なサンプル分析は不要であると判断した場合には、オンサイト解析プログラムの訂正や、現場環境の改善等のレポートを作成する。一方、バルクデータの解析結果から複数の原因に絞り込めたものの、詳細なサンプル分析に基づいて原因を特定する必要があると判断した場合には、必要な高機能分析装置を選択する。尚、詳細なサンプル分析が必要な場合は、オンサイトに対し、サンプル(OK,NGの樹脂ペレット2、製品等)の提供を要求する。   If the cause is identified from the analysis result of the bulk data and it is determined that the detailed sample analysis is not particularly necessary, a report on correction of the on-site analysis program, improvement of the on-site environment, and the like is created. On the other hand, when it is narrowed down to a plurality of causes from the analysis result of the bulk data, but it is determined that the cause needs to be specified based on the detailed sample analysis, the necessary high-function analyzer is selected. If detailed sample analysis is required, on-site requests for samples (OK, NG resin pellets 2, products, etc.) are requested.

オフサイトは、高機能分析装置として、フーリエ変換型近赤外分光分析装置11(FTNIR)、フーリエ変換型赤外分光分析装置12(FTIR)、紫外励起可視光分光分析装置13、ラマン散乱分光分析装置14(Raman)、光学顕微鏡装置15(OM)、電子顕微鏡装置16(SEM)、カールフィッシャー水分分析装置17、ガスクロマトグラフィー質量分析装置18(GC-MS)、核磁気共鳴分析装置19(NMR)を有する。尚、樹脂ペレット2及び樹脂製品の観点から上記8種類の分析装置を記載したが、必要に応じて熱分析、粘弾性分析、元素分析、化学分析、X線回折分析装置、小角X線散乱分析装置、X線光電子分光分析装置の分析装置も使用できる。例えば、FTNIR11は、オンサイトで測定する小型NIR1に比べて測定可能波長範囲が広く、かつ、高分解能、かつ、高感度に測定可能である。オフサイト解析プログラムの解析によって必要な高機能分析装置が絞り込まれると、上記分析装置から必要最小限の分析装置を選択する。尚、高機能分析装置と、オフサイト解析プログラムとでオフサイト解析装置を構成する。   Off-site is a Fourier transform type near infrared spectroscopic analyzer 11 (FTNIR), Fourier transform type infrared spectroscopic analyzer 12 (FTIR), ultraviolet excitation visible light spectroscopic analyzer 13, Raman scattering spectroscopic analysis as a high performance analyzer. Device 14 (Raman), optical microscope device 15 (OM), electron microscope device 16 (SEM), Karl Fischer moisture analyzer 17, gas chromatography mass spectrometer 18 (GC-MS), nuclear magnetic resonance analyzer 19 (NMR) ). Although the above eight types of analyzers have been described from the viewpoint of resin pellets 2 and resin products, thermal analysis, viscoelastic analysis, elemental analysis, chemical analysis, X-ray diffraction analyzer, small-angle X-ray scattering analysis are performed as necessary. An analyzer or an analyzer of an X-ray photoelectron spectrometer can also be used. For example, the FTNIR 11 has a wider measurable wavelength range than the small NIR 1 that measures on-site, and can measure with high resolution and high sensitivity. When the necessary high-function analyzers are narrowed down by the analysis of the off-site analysis program, the minimum required analyzer is selected from the analyzers. The high-function analyzer and the off-site analysis program constitute an off-site analyzer.

(オンサイト解析装置の提供)
オフサイトでは、オンサイトでのニーズを把握し、簡易型のオンサイト解析プログラムを設計する。図2は、実施例1のオンサイト解析プログラム設計方法を表す概略図である。オンサイトでは、樹脂ペレット2に含まれる水分量を安定させることが求められている。例えば、樹脂ペレット2がオンサイトに納入されてから製造ライン3に向かうまでの経過時間が長いと、樹脂ペレット2が水分を吸着しているおそれがある。樹脂ペレット2に含まれる水分量が多い状態で射出成形すると、樹脂内の水分が気化することで製品にボイドが発生し、強度不足や外観の不具合を招く恐れがあるからである。図2の上段は、複数の樹脂ペレット2のサンプルを測定したスペクトルデータである。ナイロン製の樹脂ペレット2は、水分の吸収に伴いO-H基の影響から1450nm付近で光の吸収が生じる。すなわち、図2の下段に示す拡大図のように、O-H基が少ない場合、1450nm付近のスペクトルデータは、上に凸の傾向を有する。しかし、水分が吸着すると、上に凸の傾向から漸減する傾向へと変化する。この1450nmにおける変化傾向を活用し、水分量を非接触・非破壊で測定できる。
(Provide on-site analysis equipment)
At off-site, grasp on-site needs and design a simple on-site analysis program. FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an on-site analysis program design method according to the first embodiment. On-site, it is required to stabilize the amount of water contained in the resin pellet 2. For example, if the elapsed time from when the resin pellet 2 is delivered on-site to the production line 3 is long, the resin pellet 2 may adsorb moisture. If injection molding is performed in a state where the amount of water contained in the resin pellet 2 is large, voids are generated in the product due to vaporization of the water in the resin, which may result in insufficient strength and appearance defects. The upper part of FIG. 2 shows spectral data obtained by measuring a plurality of resin pellet 2 samples. The resin pellet 2 made of nylon absorbs light near 1450 nm due to the influence of OH groups due to the absorption of moisture. That is, as shown in the enlarged view in the lower part of FIG. 2, when there are few OH groups, the spectrum data near 1450 nm tend to be convex upward. However, when moisture is adsorbed, the tendency changes from an upward tendency to a gradual decrease. By utilizing this change tendency at 1450 nm, moisture content can be measured in a non-contact and non-destructive manner.

図3は、実施例1の検量線を表す図である。横軸は、カールフィッシャー水分測定装置17で測定した実際の水分量、縦軸は、小型NIR1で測定した予測水分量である。実際に測定した水分量と予測水分量とが対応する線を検量線として設定する。この検量線から大きく外れることなく測定された結果(例えば2.0wt%以下、図3内に示す測定点A,B,C)は、小型NIR1で精度よく水分量を予測できていると言えるため、検量線を含む所定領域をOK領域とする。一方、樹脂ペレット2に余剰な水分量(例えば2.0wt%以上、図3内に示す測定点D,E)が含まれると、ボイドの発生につながるため、2.0wt%以上の領域はNG領域として設定する。また、日常管理領域より大きく離れた過剰の水分量(例えば2.8wt以上,図3内に示す測定点F)を含む樹脂ペレット2についてもNG領域とする。このような条件が設定された合否判定ファイルを作成し、オンサイト解析プログラムに組み込むことで、小型NIR1で測定したスペクトルデータの一部である1450nm付近のデータのみを使用し、材料としての適格性を判定できる。   FIG. 3 is a diagram illustrating a calibration curve of Example 1. The horizontal axis represents the actual water content measured by the Karl Fischer moisture measuring device 17, and the vertical axis represents the predicted water content measured by the small NIR 1. A line corresponding to the actually measured moisture content and the predicted moisture content is set as a calibration curve. Since it can be said that the result of measurement without greatly deviating from this calibration curve (for example, 2.0 wt% or less, measurement points A, B, and C shown in FIG. 3) can accurately predict the moisture content with the small NIR1, A predetermined area including the calibration curve is set as an OK area. On the other hand, if the resin pellet 2 contains an excessive amount of water (for example, 2.0 wt% or more, measurement points D and E shown in FIG. 3), voids are generated. Set. Further, the resin pellet 2 including an excessive amount of water (for example, 2.8 wt or more, measurement point F shown in FIG. 3) far away from the daily management area is also set as the NG area. By creating a pass / fail judgment file with these conditions and incorporating it into the on-site analysis program, only the data near 1450 nm, which is part of the spectrum data measured with the compact NIR1, is used and qualified as a material. Can be determined.

ここで、小型NIR1により樹脂ペレット2を測定した場合、900nm〜1700nmのスペクトルデータが得られるため、全範囲のデータを用いて解析することも考えられる。しかしながら、全てのデータを解析すると、演算負荷や演算時間が必要となり、オンサイトでの生産ラインのタクトタイムに適合できない場合がある。また、オンサイトで日常的に管理できるものは水分量であり、他の劣化等に起因するデータ解析を日常的に測定して管理することは困難である。そこで、オンサイトにおいて最も重要と考えられる一部のデータに着目することで、装置の大型化やプログラムの複雑化を招くことなく、タクトタイムに合わせた品質管理を実現可能なプログラムを提供することとした。   Here, when the resin pellet 2 is measured by the small NIR 1, spectral data of 900 nm to 1700 nm can be obtained, so that it is conceivable to analyze using data in the entire range. However, if all the data is analyzed, calculation load and calculation time are required, and there are cases where the tact time of the on-site production line cannot be met. In addition, what can be routinely managed on-site is the amount of water, and it is difficult to routinely measure and manage data analysis due to other deterioration or the like. Therefore, by focusing on some of the data that is considered to be the most important on-site, we will provide a program that can realize quality control that matches the tact time without increasing the size of the device or complicating the program. It was.

(オンサイト解析装置の運用)
図4は、実施例1のオンサイト解析プログラムで表示される画面の一部を表す概略図である。オンサイト解析プログラムによる解析の結果、OK領域であると判断された場合は、モニタ4aにOKが表示され、問題なく次の測定結果へと移行する。このとき、オンサイト解析プログラムの結果はOKであっても、検品工程においてNGとなる場合、モニタ4aにNGが表示されるため、オンサイト解析プログラムでは判定できない原因の究明が必要となる。また、オンサイト解析プログラムの結果がNG領域であると判断された場合は、モニタ4aにNGが表示される。このとき、少ない頻度でNGが表示される場合は、単にその樹脂ペレット2を製造ラインから除外すればよいが、NGの頻度が高くなる場合には、やはり原因の究明が必要となる。
(Operation of on-site analyzer)
FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a part of a screen displayed by the on-site analysis program according to the first embodiment. As a result of analysis by the on-site analysis program, if it is determined that the region is an OK region, OK is displayed on the monitor 4a, and the process proceeds to the next measurement result without any problem. At this time, even if the result of the on-site analysis program is OK, if the result is NG in the inspection process, NG is displayed on the monitor 4a. Therefore, it is necessary to investigate the cause that cannot be determined by the on-site analysis program. If it is determined that the result of the on-site analysis program is the NG area, NG is displayed on the monitor 4a. At this time, if NG is displayed with a low frequency, the resin pellet 2 may be simply excluded from the production line. However, if the frequency of NG increases, the cause of the problem must be investigated.

オンサイト解析プログラムは、図4(i)に示すように、モニタ4aにNGが表示されるときに「詳細分析希望ボタン」が表示される。オンサイトの管理者等が詳細分析希望ボタンを押すと、次に図4(ii)に示すように、「データベース共有許可ボタン」が表示される。ここで、データベース5に蓄積されたバルクデータのうち、共有を許可するデータ範囲を設定する。このデータ範囲は、データユニット内から適宜選択してもよいし、全てを選択してもよい。また、データの蓄積された期間を設定してもよい。この状態でデータベース共有許可ボタンを押すと、オフサイトに詳細分析依頼通知と共に、データベース5へのアクセスを許可する信号が送信される。次の画面では、図4(iii)に示すように「データベース共有」、「詳細分析依頼済」のステータスが表示されると共に、「アクセス許可開始ボタン」が表示される。   In the on-site analysis program, as shown in FIG. 4 (i), a “detailed analysis request button” is displayed when NG is displayed on the monitor 4a. When the on-site manager or the like presses the detailed analysis request button, a “database sharing permission button” is displayed as shown in FIG. 4 (ii). Here, of the bulk data stored in the database 5, a data range that permits sharing is set. This data range may be selected as appropriate from within the data unit, or all may be selected. Further, a period during which data is accumulated may be set. When the database sharing permission button is pressed in this state, a signal for permitting access to the database 5 is transmitted to the off-site together with a detailed analysis request notification. On the next screen, as shown in FIG. 4 (iii), the statuses “database sharing” and “detailed analysis requested” are displayed, and “access permission start button” is displayed.

(オフサイト解析装置の運用)
図5は、実施例1のオフサイト解析装置の運用を表す概略図である。オフサイトにおいて、詳細分析依頼通知およびデータベース5へのアクセス許可信号を受信すると、アクセス許可が得られた範囲でデータベース5にアクセスし、許可されたデータを受信する。オフサイトでは、バルクデータから大量のスペクトルデータを読み込む。また、材料情報から化学構造を特定し、化学構造に基づくスペクトルピークの選定を行う。また、スペクトル解析結果や製造条件からスペクトルピークを選定すると共に、環境情報から環境湿度、環境温度、雰囲気を読み込み、バルクデータと選定されたスペクトルピークからスペクトル解析を行う。例えば、スペクトルピークの変化量や変化傾向を抽出する。尚、スペクトルピークの変化量や変化傾向の抽出方法としては、パラメトリック分析、ノンパラメトリック分析、単変量分析、多変量分析、線形分析、非線形分析、および当業者に公知の他の統計学的方法が挙げられる。多変量分析は、見かけ上は無秩序なデータにおいてパターンを決定する分析であり、この分析としては、主成分解析(「PCA」)、判別分析(「DA」)、PCA−DA、正準相関(「CC」)、クラスター分析、部分最小二乗法(「PLS」)、予測的線形判別分析(「PLDA」)、ニューラルネットワーク、およびパターン認識技術が挙げられるが、特に限定しない。
(Operation of off-site analysis equipment)
FIG. 5 is a schematic diagram illustrating the operation of the off-site analysis apparatus according to the first embodiment. When the detailed analysis request notification and the access permission signal to the database 5 are received off-site, the database 5 is accessed within a range where the access permission is obtained, and the permitted data is received. In off-site, a large amount of spectrum data is read from bulk data. In addition, the chemical structure is specified from the material information, and the spectrum peak is selected based on the chemical structure. In addition to selecting spectrum peaks from the spectrum analysis results and manufacturing conditions, the environment humidity, environment temperature, and atmosphere are read from the environment information, and spectrum analysis is performed from the bulk data and the selected spectrum peaks. For example, the change amount or change tendency of the spectrum peak is extracted. In addition, as for the method of extracting the change amount and change tendency of the spectrum peak, there are parametric analysis, non-parametric analysis, univariate analysis, multivariate analysis, linear analysis, nonlinear analysis, and other statistical methods known to those skilled in the art. Can be mentioned. Multivariate analysis is analysis that determines patterns in apparently disordered data, including principal component analysis ("PCA"), discriminant analysis ("DA"), PCA-DA, canonical correlation ( "CC"), cluster analysis, partial least squares ("PLS"), predictive linear discriminant analysis ("PLDA"), neural networks, and pattern recognition techniques, but are not particularly limited.

図6は、実施例1のオフサイト解析プログラムにより実行されるスペクトルデータ解析処理を表す概略図である。樹脂ペレット2は、ナイロン−6を原料としており、その化学式は、図6の下方の鎖状構造で表される。ナイロン―6が水分を吸収すると、O-H基の影響で1450nm付近のスペクトルピーク値が低下する。また、ナイロン―6が劣化すると、N-H基の影響で1050nm付近の下に凸のスペクトルピーク値が緩やかに変化し、また、C-H基の影響で1340nm付近のスペクトルピーク値が低下する。ここで、オンサイトでは、一部のスペクトルデータを用いていたのに対し、オフサイトでは、スペクトルデータの波長範囲を拡張することで、水分量以外の分子構造の変化傾向を把握することができる。また、大量のバルクデータを処理するため、オンサイトでは把握できない情報を抽出できる。具体的には、抽出された変化量や変化傾向と、製造条件や環境情報を関連付けて解析することができる。よって、NGとなった樹脂ペレット2や製品と環境条件との因果関係や、製造条件との因果関係を把握することが可能となり、オンサイトに対し、適切な改善策を提案できる。   FIG. 6 is a schematic diagram illustrating a spectrum data analysis process executed by the off-site analysis program according to the first embodiment. The resin pellet 2 is made of nylon-6, and its chemical formula is represented by a chain structure below in FIG. When nylon-6 absorbs moisture, the spectral peak value near 1450 nm decreases due to the effect of the O-H group. Further, when nylon-6 deteriorates, the spectral peak value that protrudes downwards near 1050 nm gradually changes due to the N—H group, and the spectral peak value near 1340 nm decreases due to the C—H group. Here, some spectral data was used on-site, but off-site can be used to grasp the changing tendency of the molecular structure other than the water content by expanding the wavelength range of the spectral data. . In addition, since a large amount of bulk data is processed, information that cannot be grasped on-site can be extracted. Specifically, the extracted change amount and change tendency can be analyzed in association with manufacturing conditions and environmental information. Therefore, it becomes possible to grasp the causal relationship between the resin pellet 2 and the product that has become NG and the environmental condition, and the causal relationship with the manufacturing condition, and an appropriate improvement measure can be proposed for on-site.

次に、上述のデータ解析によりオンサイトで生じたNG(図3内に示した測定点F)の原因が究明されたと判断できる場合には、特に高機能分析装置を用いた分析を行わない。一方、NGの原因が十分に究明されたと判断できない場合には、抽出された情報に基づいてオンサイトにサンプルの提供を要求する。既にバルクデータを用いた分析が行われた後であるため、必要と思われる高機能分析装置は絞り込まれた状態である。よって、オフサイトに対し、必要なサンプルを具体的に要求できる。オンサイトからサンプルが提供されると、選択された高機能分析装置によりサンプルの主成分解析(定性解析や定量解析)を実施する。そして、特定された原因に基づいて、レポートを作成してオンサイトに報告する。また、場合によっては、合否判定ファイルの検量線の再設定や、NG領域の再設定を行い、オンサイトの合否判定ファイルを更新することで、オンサイト解析装置の解析精度を向上できる。   Next, when it can be determined that the cause of NG (measurement point F shown in FIG. 3) generated on-site by the above-described data analysis has been investigated, analysis using a high-function analyzer is not performed. On the other hand, if it cannot be determined that the cause of NG has been sufficiently investigated, the sample is requested to be provided on-site based on the extracted information. Since the analysis using the bulk data has already been performed, the high-function analyzers that are considered necessary are narrowed down. Therefore, the required sample can be specifically requested from the off-site. When a sample is provided from on-site, the principal component analysis (qualitative analysis or quantitative analysis) of the sample is performed by the selected high-performance analyzer. Based on the identified cause, a report is generated and reported on-site. In some cases, the accuracy of analysis of the on-site analysis apparatus can be improved by resetting the calibration curve of the pass / fail determination file or resetting the NG area and updating the on-site pass / fail determination file.

以上説明したように、実施例1にあっては、下記に列挙する作用効果を奏する。
(1)オンサイトで、樹脂ペレット2(被測定対象物)に対し光を照射した(所定の入力を与えた)ときの応答であるスペクトルデータ(オンサイトデータ)を測定する小型NIR1(オンサイト測定部)と、
スペクトルデータの応答の一部である1450nmにおけるスペクトルピーク値に基づいて樹脂ペレット2の状態をコンピュータ4により解析するオンサイト解析プログラム(オンサイト解析部)と、
複数のスペクトルデータを蓄積するデータベース5と、
データベース5に蓄積されたスペクトルデータをオフサイト解析装置(他の解析装置)と共有する詳細分析希望ボタン,データベース共有許可ボタン(共有部)と、
を有するオンサイト解析装置と、
オフサイトで、データベース共有許可ボタンにより共有されたスペクトルデータの応答の一部を含む他の応答である1050nm及び1340nmのスペクトルピーク形状を、複数のスペクトルデータ間で比較することで樹脂ペレット2の状態を解析するオフサイト解析プログラム(オフサイト解析部)を有するオフサイト解析装置と、
を備えた。
よって、オンサイトにあっては、オンサイトで得られたデータの一部に基づいて解析するため、オンサイトのニーズに合った素早い解析を実現できる。また、得られたオンサイトデータを一部以外も含めて蓄積し、この蓄積したデータをオフサイトで共有することで、オフサイトにおいて、オンサイトで行った一部を含む他の応答に基づいて十分な解析を行うことができ、オンサイトでの解析を支援することができる。
As described above, Example 1 has the following effects.
(1) Small NIR1 (onsite) that measures spectral data (onsite data) that is the response when light is irradiated (given predetermined input) to the resin pellet 2 (object to be measured) onsite Measuring section),
An on-site analysis program (on-site analysis unit) for analyzing the state of the resin pellet 2 by the computer 4 based on a spectrum peak value at 1450 nm which is a part of the response of the spectrum data;
A database 5 for storing a plurality of spectral data;
A detailed analysis request button for sharing spectrum data stored in the database 5 with an off-site analysis device (other analysis device), a database sharing permission button (sharing unit),
An on-site analyzer with
The state of the resin pellet 2 by comparing the spectrum peak shapes at 1050 nm and 1340 nm, which are other responses including part of the response of the spectrum data shared by the database sharing permission button, off-site, between the plurality of spectrum data An off-site analysis apparatus having an off-site analysis program (off-site analysis unit) for analyzing
Equipped with.
Therefore, on-site analysis is performed based on a part of the data obtained on-site, so that quick analysis that meets on-site needs can be realized. Also, by accumulating the obtained on-site data, including some, and sharing this accumulated data off-site, based on other responses including some on-site performed off-site. Sufficient analysis can be performed and on-site analysis can be supported.

(2)オンサイトデータは、光を照射したときの応答を表すスペクトルデータである。スペクトルデータは、光を照射したときに対象とする波長以外にも同時に取得することができる。よって、オンサイトでは、一部の応答を用い、オフサイトでは一部の応答を含む他の応答を有効に活用することで、より適切な解析支援を実施できる。
(3)共有部として、モニタ4a(コンピュータの画面)に表示されるデータベース共有許可ボタンであるため、オンサイト側の判断によってデータベース5の共有を選択できる。よって、情報管理をオンサイト側で適切に実施できるため、データベースの共有先を自由に設定できる。
(4)オンサイト解析プログラムは、スペクトルデータの1450nmにおけるスペクトルピーク値(応答の一部)が所定条件(例えば2.0wt%以下)を満たしているか否かを解析する合否判定ファイル(解析部)を有し、
オフサイト解析プログラムは、解析結果に基づいて、オンサイト解析プログラムの合否判定ファイルを更新する。
よって、オンサイトに対して適切な改善策を提案できる。
(2) On-site data is spectral data representing a response when irradiated with light. Spectral data can be acquired simultaneously in addition to the wavelength of interest when light is irradiated. Therefore, more appropriate analysis support can be implemented by using some responses on-site and effectively utilizing other responses including some responses off-site.
(3) Since it is a database sharing permission button displayed on the monitor 4a (computer screen) as a sharing unit, it is possible to select sharing of the database 5 based on on-site determination. Therefore, since information management can be appropriately performed on the site side, a database sharing destination can be freely set.
(4) The on-site analysis program creates a pass / fail judgment file (analysis unit) that analyzes whether the spectral peak value at 1450 nm (part of the response) of the spectral data satisfies a predetermined condition (for example, 2.0 wt% or less). Have
The off-site analysis program updates the pass / fail determination file of the on-site analysis program based on the analysis result.
Therefore, an appropriate improvement measure can be proposed for on-site.

(5)データベース5は、ネットワーク6上に配置され、
共有部は、データベース5に蓄積された複数のスペクトルデータのうち、オンサイト解析装置で設定された所定範囲に対し、オフサイト解析装置からのアクセスを許可する信号をオフサイト解析装置に送信する手段である。
よって、データベースのうち、共有するデータを設定できるため、オンサイトでは、データベースに秘匿情報を含むあらゆる情報を蓄積できる。
(6)オフサイト解析装置は、小型NIR1よりも分解能の高いFTNIR11(オフサイト測定部)を有する。
よって、必要に応じて更に詳細な分析を実施できる。
(7)高機能分析装置(オフサイト測定部)は、樹脂ペレット2に対し、小型NIR1で測定されるスペクトルデータと異なるデータを測定する複数の高機能分析装置を有し、
オフサイト解析プログラムは、解析結果に基づいて複数の高機能分析装置から最適な高機能分析装置を選択する。
よって、分析期間や分析コストを抑制することができる。
(8)高機能分析装置は、光学顕微鏡、走査型若しくは透過型電子顕微鏡による画像解析、透過型電子顕微鏡に関係する構造解析、赤外分光分析、核磁気共鳴分析、近赤外分光分析、紫外励起可視光分光分析、ラマン分光分析、オージェ電子分光分析、元素分析、熱分析、粘弾性分析、化学分析、走査型プローブ顕微鏡に関係する分析、ナノインデンテーション分析、機械強度試験、X線散乱分析及びX線光電子分光分析、X線回折分析、X線小角散乱分析、中性子線回折分析、中性子小角散乱分析、及びX線吸収微細構造分析からなる群より選択される2つ以上の手段を含む。
よって、あらゆる側面から被測定対象物を測定することができ、原因を的確に究明できる。
(5) The database 5 is arranged on the network 6,
The sharing unit transmits a signal permitting access from the off-site analysis device to a predetermined range set by the on-site analysis device among the plurality of spectrum data stored in the database 5 to the off-site analysis device. It is.
Therefore, since shared data can be set in the database, all information including confidential information can be stored in the database on-site.
(6) The off-site analysis apparatus includes an FTNIR 11 (off-site measurement unit) having higher resolution than the small NIR 1.
Therefore, a more detailed analysis can be performed as necessary.
(7) The high-performance analyzer (off-site measurement unit) has a plurality of high-performance analyzers that measure data different from the spectrum data measured by the small NIR 1 for the resin pellet 2;
The off-site analysis program selects an optimum high-function analyzer from a plurality of high-function analyzers based on the analysis result.
Therefore, the analysis period and analysis cost can be suppressed.
(8) The high-performance analyzer is an optical microscope, image analysis using a scanning or transmission electron microscope, structural analysis related to the transmission electron microscope, infrared spectroscopy, nuclear magnetic resonance analysis, near infrared spectroscopy, ultraviolet. Excitation visible light spectroscopy, Raman spectroscopy, Auger electron spectroscopy, elemental analysis, thermal analysis, viscoelastic analysis, chemical analysis, analysis related to scanning probe microscope, nanoindentation analysis, mechanical strength test, X-ray scattering analysis And two or more means selected from the group consisting of X-ray photoelectron spectroscopy, X-ray diffraction analysis, X-ray small angle scattering analysis, neutron diffraction analysis, neutron small angle scattering analysis, and X-ray absorption fine structure analysis.
Therefore, the object to be measured can be measured from all sides, and the cause can be investigated accurately.

(他の実施例)
以上、実施例1に基づいて本発明を説明したが、本発明の範囲を逸脱しない範囲で他の実施例にも適用できる。実施例1では、樹脂ペレットの水分吸収に関して本発明を適用したが、例えば金属表面上の油分付着の有無をオンサイトで測定してもよいし、接着剤の硬化判別をオンサイトで測定してもよいし、粉末原料を未開封の状態で原材料の種類を識別してもよいし、成形された樹脂製品の材料配合比や添加剤の量をオンサイトで測定してもよいし、光触媒コーティング等のコーティングの膜厚をオンサイトで測定してもよいし、エンジンオイル等のオイルの劣化判定をオンサイトで測定してもよい。
(Other examples)
The present invention has been described based on the first embodiment. However, the present invention can be applied to other embodiments without departing from the scope of the present invention. In Example 1, the present invention was applied with respect to the moisture absorption of the resin pellets. For example, the presence or absence of oil adhesion on the metal surface may be measured on-site, or the curing determination of the adhesive may be measured on-site. It is also possible to identify the type of raw material with the powder raw material unopened, measure the compounding ratio of the molded resin product and the amount of additive on-site, and use photocatalytic coating. The film thickness of a coating such as the above may be measured on-site, or the deterioration determination of oil such as engine oil may be measured on-site.

また、実施例1ではスペクトルデータを用いたが、スペクトルデータに限らず、一度の測定で所望のデータ以外の他のデータが同時に取得できるような場合に適用してもよい。具体的には、製品の画像撮影を行い、オンサイトでは、製品の長さのみを画像から判定するが、他の情報(表面状態や形状など)をオフサイトで活用してもよい。また、オンサイトに持ち込めるコンピュータのスペックが限られる場合にも、オンサイトで解析する内容を限定することは有効である。   In the first embodiment, the spectrum data is used. However, the present invention is not limited to the spectrum data, and may be applied to the case where other data other than the desired data can be simultaneously acquired by one measurement. Specifically, an image of the product is taken and only the length of the product is determined from the image on-site, but other information (surface state, shape, etc.) may be used off-site. In addition, even when the specs of computers that can be brought on-site are limited, it is effective to limit the contents to be analyzed on-site.

また、実施例1では、オンサイトとオフサイトをネットワークで接続した例を示したが、ネットワークに接続されていない場合であっても、記憶媒体の送付等によりデータの送受信を行ってもよい。同様に、データベースもネットワーク上にある必要はなく、オフサイト上や、クラウド上や、オンサイトのコンピュータ内に内蔵されていてもよい。   In the first embodiment, an example is shown in which on-site and off-site are connected via a network. However, even when the network is not connected to the network, data may be transmitted and received by sending a storage medium or the like. Similarly, the database need not be on the network, and may be built in an off-site, cloud, or on-site computer.

また、実施例1では、オンサイトの小型NIR1とオフサイトのFTNIR11とで異なる分解能を備えた例を示したが、オンサイトとオフサイトの分解能が同じであってもよいし、オフサイトの分解能が高くても構わない。   In the first embodiment, the on-site small NIR 1 and the off-site FTNIR 11 have different resolutions. However, the on-site and off-site resolutions may be the same, or the off-site resolution. Can be high.

1 近赤外分光分析装置
2 樹脂ペレット
3 製造ライン
4 コンピュータ
4a モニタ
5 データベース
6 ネットワーク
10 大型コンピュータ
11 フーリエ変換型近赤外分光分析装置
12 フーリエ変換型赤外分光分析装置
13 紫外励起可視光分光分析装置
14 ラマン散乱分光分析装置
15 光学顕微鏡装置
16 電子顕微鏡装置
17 カールフィッシャー水分分析装置
18 ガスクロマトグラフィー質量分析装置
19 核磁気共鳴分析装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Near infrared spectroscopy analyzer 2 Resin pellet 3 Production line 4 Computer 4a Monitor 5 Database 6 Network 10 Large computer 11 Fourier transform near infrared spectroscopy analyzer 12 Fourier transform infrared spectrometer 13 Ultraviolet excitation visible light spectroscopy Device 14 Raman scattering spectrometer 15 Optical microscope device 16 Electron microscope device 17 Karl Fischer moisture analyzer 18 Gas chromatography mass spectrometer 19 Nuclear magnetic resonance analyzer

Claims (8)

オンサイトで、被測定対象物に対し所定の入力を与えたときの応答であるオンサイトデータを測定するオンサイト測定部と、
前記オンサイトデータの応答の一部に基づいて被測定対象物の状態をコンピュータにより解析するオンサイト解析部と、
複数の前記オンサイトデータを蓄積するデータベースと、
該データベースに蓄積されたオンサイトデータを他の解析装置と共有する共有部と、
を有するオンサイト解析装置と、
オフサイトで、前記共有部により共有された前記オンサイトデータの前記応答の一部を含む他の応答を、前記複数のオンサイトデータ間で比較することで被測定対象物の状態を解析するオフサイト解析部を有するオフサイト解析装置と、
を備えたことを特徴とする解析支援システム。
An on-site measurement unit that measures on-site data that is a response when a predetermined input is given to an object to be measured on-site;
An on-site analysis unit for analyzing the state of the object to be measured by a computer based on a part of the response of the on-site data;
A database for storing a plurality of the on-site data;
A sharing unit that shares the on-site data stored in the database with other analysis devices;
An on-site analyzer with
Off-site analysis of the state of the object to be measured by comparing other responses including part of the response of the on-site data shared by the sharing unit between the plurality of on-site data. An off-site analysis device having a site analysis unit;
An analysis support system characterized by comprising
請求項1に記載の解析支援システムにおいて、
前記オンサイトデータは、光を照射したときの応答を表すスペクトルデータであることを特徴とする解析支援システム。
The analysis support system according to claim 1,
The analysis support system, wherein the on-site data is spectrum data representing a response when irradiated with light.
請求項1または2に記載の解析支援システムにおいて、
前記共有部は、前記コンピュータの画面に表示されるデータベース共有許可ボタンであることを特徴とする解析支援システム。
The analysis support system according to claim 1 or 2,
The analysis support system, wherein the sharing unit is a database sharing permission button displayed on the screen of the computer.
請求項1ないし3いずれか一つに記載の解析支援システムにおいて、
前記オンサイト解析部は、前記オンサイトデータの応答の一部が所定条件を満たしているか否かを解析する解析部であり、
前記オフサイト解析部は、解析結果に基づいて、前記オンサイト解析部の前記所定の条件を更新することを特徴とする解析支援システム。
The analysis support system according to any one of claims 1 to 3,
The on-site analysis unit is an analysis unit that analyzes whether a part of the response of the on-site data satisfies a predetermined condition,
The off-site analysis unit updates the predetermined condition of the on-site analysis unit based on an analysis result.
請求項1ないし4いずれか一つに記載の解析支援システムにおいて、
前記データベースは、ネットワーク上に配置され、
前記共有部は、前記データベースに蓄積された前記複数のオンサイトデータのうち、前記オンサイト解析装置で設定された所定範囲に対し、前記オフサイト解析装置からのアクセスを許可する信号を前記オフサイト解析装置に送信する手段であることを特徴とする解析支援システム。
The analysis support system according to any one of claims 1 to 4,
The database is located on a network;
The sharing unit outputs a signal permitting access from the off-site analysis device to a predetermined range set by the on-site analysis device among the plurality of on-site data stored in the database. An analysis support system characterized by being a means for transmitting to an analysis apparatus.
請求項1ないし5いずれか一つに記載の解析支援システムにおいて、
前記オフサイト解析装置は、前記オンサイト測定部よりも高分解能かつ、高感度のオフサイト測定部を有することを特徴とする解析支援システム。
In the analysis support system according to any one of claims 1 to 5,
The off-site analysis apparatus includes an off-site measurement unit having higher resolution and higher sensitivity than the on-site measurement unit.
請求項6に記載の解析支援システムにおいて、
前記オフサイト測定部は、前記被測定対象物に対し、前記オンサイト測定部で測定されるオンサイトデータと異なるデータを測定する複数のオフサイト測定部を有し、
前記オフサイト解析部は、前記解析結果に基づいて前記複数のオフサイト測定部から最適なオフサイト測定部を選択することを特徴とする解析支援システム。
The analysis support system according to claim 6,
The off-site measurement unit has a plurality of off-site measurement units that measure different data from the on-site data measured by the on-site measurement unit, with respect to the object to be measured.
The off-site analysis unit selects an optimal off-site measurement unit from the plurality of off-site measurement units based on the analysis result.
請求項7に記載の解析支援システムにおいて、
前記複数のオフサイト測定部は、光学顕微鏡、走査型若しくは透過型電子顕微鏡による画像解析、透過型電子顕微鏡に関係する構造解析、赤外分光分析、核磁気共鳴分析、近赤外分光分析、紫外励起可視光分光分析、ラマン分光分析、オージェ電子分光分析、元素分析、熱分析、粘弾性分析、化学分析、走査型プローブ顕微鏡に関係する分析、ナノインデンテーション分析、機械強度試験、X線散乱法及びX線光電子分光分析、X線回折分析、X線小角散乱分析、中性子線回折分析、中性子小角散乱分析及びX線吸収微細分析からなる群より選択される2つ以上の手段を含むことを特徴とする解析支援システム。
The analysis support system according to claim 7,
The plurality of off-site measurement units include optical analysis, image analysis using a scanning or transmission electron microscope, structural analysis related to the transmission electron microscope, infrared spectroscopy, nuclear magnetic resonance analysis, near infrared spectroscopy, ultraviolet Excitation visible light spectroscopy, Raman spectroscopy, Auger electron spectroscopy, elemental analysis, thermal analysis, viscoelastic analysis, chemical analysis, analysis related to scanning probe microscope, nanoindentation analysis, mechanical strength test, X-ray scattering method And two or more means selected from the group consisting of X-ray photoelectron spectroscopy, X-ray diffraction analysis, X-ray small angle scattering analysis, neutron diffraction analysis, neutron small angle scattering analysis and X-ray absorption fine analysis Analysis support system.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7104858B1 (en) * 2021-03-31 2022-07-21 ヤマザキマザック株式会社 Machine tools, machine tool diagnostic systems, and machine tool diagnostic methods

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001185591A (en) * 1999-12-27 2001-07-06 Hitachi Ltd Method and apparatus for detail inspection of defect
JP2002073154A (en) * 2000-08-31 2002-03-12 Asahi Eng Co Ltd Equipment diagnostic system
JP2004265009A (en) * 2003-02-28 2004-09-24 Mitsubishi Electric Corp Diagnostic system
JP2007533969A (en) * 2003-03-17 2007-11-22 ジュール マイクロシステムズ カナダ インコーポレイテッド System that enables remote analysis of fluids
US20090112101A1 (en) * 2006-07-31 2009-04-30 Furness Iii Thomas A Method, apparatus, and article to facilitate evaluation of objects using electromagnetic energy
WO2012049771A1 (en) * 2010-10-15 2012-04-19 東芝三菱電機産業システム株式会社 Automatic remote monitoring and diagnosis system

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001185591A (en) * 1999-12-27 2001-07-06 Hitachi Ltd Method and apparatus for detail inspection of defect
JP2002073154A (en) * 2000-08-31 2002-03-12 Asahi Eng Co Ltd Equipment diagnostic system
JP2004265009A (en) * 2003-02-28 2004-09-24 Mitsubishi Electric Corp Diagnostic system
JP2007533969A (en) * 2003-03-17 2007-11-22 ジュール マイクロシステムズ カナダ インコーポレイテッド System that enables remote analysis of fluids
US20090112101A1 (en) * 2006-07-31 2009-04-30 Furness Iii Thomas A Method, apparatus, and article to facilitate evaluation of objects using electromagnetic energy
WO2012049771A1 (en) * 2010-10-15 2012-04-19 東芝三菱電機産業システム株式会社 Automatic remote monitoring and diagnosis system

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7104858B1 (en) * 2021-03-31 2022-07-21 ヤマザキマザック株式会社 Machine tools, machine tool diagnostic systems, and machine tool diagnostic methods
WO2022208803A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-06 ヤマザキマザック株式会社 Machine tool, diagnostic system for machine tool, and diagnostic method for machine tool

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