JP2020149301A - 解析装置、解析方法、及び解析プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図1は、本実施形態に係る解析装置1の適用場面の一例を模式的に例示する。本実施形態に係る解析装置1は、生産ライン2を構成する複数の機構21間の因果関係を導出するように構成されたコンピュータである。
[ハードウェア構成]
次に、図2を用いて、本実施形態に係る解析装置1のハードウェア構成の一例について説明する。図2は、本実施形態に係る解析装置1のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。
次に、図3を用いて、本実施形態に係る解析装置1のソフトウェア構成の一例を説明する。図3は、本実施形態に係る解析装置1のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。
次に、図4を用いて、解析装置1の動作例について説明する。図4は、本実施形態に係る解析装置1の処理手順の一例を例示する。以下で説明する解析装置1の処理手順は、本発明の「解析方法」の一例である。ただし、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてもよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。
ステップS101では、制御部11は、データ取得部111として動作し、生産ライン2を構成する複数の機構21の状態に関する複数件の計測データ221を取得する。
ステップS102では、制御部11は、前提取得部112として動作し、各機構21間に因果関係が成立するか否かを規定する制約条件123を与えるための前提情報121を取得する。
ステップS103では、制御部11は、解析部113として動作し、前提情報121により与えられる制約条件123の下、取得された複数件の計測データ221を統計的に解析することで、複数の機構21間の因果関係125を特定する。
図5を更に用いて、ステップS103の処理の一例を詳細に説明する。図5は、本実施形態に係る解析装置1による因果関係解析の処理手順の一例を例示する。本実施形態に係るステップS103の処理は、以下のステップS201〜ステップS204の処理を含む。ただし、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。
ステップS201では、制御部11は、前提情報121に基づいて、制約条件123を特定する。本実施形態では、前提情報121は、各機構21間の関係性の有無を規定する。制御部11は、前提情報121により規定された各機構21間の関係性の有無に基づいて、制約条件123を特定する。
ステップS202では、制御部11は、取得された各件の計測データ221から1又は複数の特徴量を算出する。本実施形態では、制御部11は、各件の計測データ221から複数の特徴量を算出する。特徴量の種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。計測データ221が連続値データである場合、算出される特徴量は、例えば、フレーム内の振幅、最大値、最小値、平均値、分散値、標準偏差、瞬時値(1点サンプル)等であってよい。また、計測データ221が離散値データである場合には、算出される特徴量は、例えば、各フレーム内の「on」時間、「off」時間、Duty比、「on」回数、「off」回数等であってよい。算出する特徴量の数も、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。各件の計測データ221から算出される特徴量の数は同じであってもよいし、異なっていてもよい。各件の計測データ221から複数の特徴量を算出すると、制御部11は、次のステップS203に処理を進める。
ステップS203では、制御部11は、算出された各特徴量間の条件付き独立性を算出する。本実施形態では、制御部11は、複数件の計測データ221のうちの一の計測データから算出された各特徴量と他の計測データから算出された各特徴量との間の条件付き独立性を算出する。条件付き独立性の種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。算出される条件付き独立性は、例えば、偏相関係数、相関係数、共分散、条件付き確率、精度行列等であってよい。本ステップS203では、制御部11は、一種類の条件付き独立性を算出してもよいし、複数種類の条件付き独立性を算出してもよい。各特徴量間の条件付き独立性を算出すると、制御部11は、次のステップS204に処理を進める。
ステップS204では、制御部11は、特定された制約条件123の下で、それぞれ算出された条件付き独立性に基づいて、各機構21間の因果関係の有無を判定する。
図4に戻り、ステップS104では、制御部11は、出力部114として動作し、特定された因果関係125を示す因果関係情報を出力する。
まず、図7、図8A、及び図8Bを更に用いて、因果関係情報の表示形態の一例について説明する。図7は、特定された因果関係125を示す隣接行列1250の一例を示す。図8Aは、各機構21を項目として利用して、図7の因果関係125を表現する第1形態による表示の一例を示す。また、図8Bは、各機構21に対応する各特徴量を項目として利用して、図7の因果関係125を表現する第2形態による表示の一例を示す。
次に、図9A〜図9C及び図10を更に用いて、追加情報を出力する形態の一例について説明する。図9A〜図9C及び図10はそれぞれ、表示装置15に表示される画面1253〜1256の一例を模式的に例示する。図9A〜図9Cにより例示される画面1253〜1255では、第1特徴量及び第2特徴量の間で算出された条件付き独立性に関する情報1261〜1263が表示されている。図10により例示される画面1256では、選択された各特徴量のヒストグラム(1264、1265)及び時系列データ(1267、1268)が表示されている。
ステップS105では、制御部11は、修正受付部115として動作し、出力された因果関係情報により示される因果関係125に対する修正を行うか否かを判定する。
ステップS106では、制御部11は、修正受付部115として動作し、出力された因果関係情報により示される因果関係125に対する修正を受け付ける。
ステップS107では、制御部11は、ステップS106の受付内容(すなわち、修正指示)に応じて、各機構21間の因果関係125を修正し、修正された因果関係127を取得する。ステップS108では、制御部11は、前提修正部116として動作し、修正された因果関係127に適合する制約条件を与えるように前提情報121を修正する。これにより、制御部11は、修正された前提情報129を取得する。ステップS109では、制御部11は、修正された前提情報129を保存する。
以上のとおり、本実施形態に係る解析装置1は、ステップS105〜ステップS109の処理により、出力された因果関係情報に対して修正を受け付けて、受け付けた修正内容に応じて、因果関係情報と共に前提情報121を修正する。この一連の修正処理が因果関係情報を生成する度に繰り返されることで、本実施形態に係る解析装置1は、現場の様々な状態を徐々に反映した前提情報121を得ることができる。そのため、本実施形態に係る解析装置1は、この前提情報121により与えられる制約条件123により、確度の高い因果関係情報を生成することができるようになる。したがって、本実施形態に係る解析装置1によれば、生産ライン2の実体を反映した各機構21間の因果関係をより正確に導出することができる。その結果、ユーザは、より早く的確に現場の状態を把握することができるようになる。加えて、前提情報121により与えられる制約条件123により、ステップS103における各機構21間の因果関係の有無を判定する範囲を絞ることができる。これにより、ステップS103の処理にかかる計算コストを低減し、各機構21間の因果関係を比較的に高速に導出することができる。
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。なお、以下では、上記実施形態と同様の構成要素に関しては同様の符号を用い、上記実施形態と同様の点については、適宜説明を省略した。以下の変形例は適宜組み合わせ可能である。
上記実施形態では、前提情報121は、各機構21間の関係性の有無を規定しており、制約条件123は、前提情報121により規定された各機構21間の関係性の有無に基づいて特定されている。しかしながら、前提情報121と制約条件123との対応関係は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、前提情報121は、制約条件123そのものを規定してもよい。つまり、前提情報121は、制約条件123を直接的に示してもよい。また、上記ステップS108における前提情報121を修正すること及び上記ステップS109における修正された前提情報129を保存することは、修正された因果関係127に適合するように制約条件123を修正し、修正された制約条件を示す情報を前提情報129として保存することを含んでもよい。制約条件123を修正する方法は、上記前提情報121を修正する方法と同様であってよい。また、前提情報121及び制約条件123はそれぞれ、因果関係125に対する修正を介さず、オペレータの指定等により直接的に修正されてもよい。
上記実施形態では、ステップS202において、各件の計測データ221から複数の特徴量を算出している。しかしながら、算出される特徴量の数は、このような例に限定されなくてもよく、任意であってよい。ステップS202では、制御部11は、取得された各件の計測データ221から特徴量を算出してもよい。この場合、ステップ203では、制御部11は、算出された各特徴量間の条件付き独立性を算出する。そして、ステップS204では、制御部11は、算出された各特徴量間の条件付き独立性に基づいて、各機構21間の因果関係の有無を判定する。
上記実施形態では、ステップS104において、制御部11は、因果関係情報を表示装置15に出力している。しかしながら、情報の出力先は、このような例に限られなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、制御部11は、因果関係情報を、表示装置15とは別の表示装置に出力してもよいし、表示装置以外の出力先(例えば、メモリ、表示装置以外の出力装置)に出力してもよい。
上記実施形態では、ステップS106において、いずれかの形態で因果関係情報が表示装置15に表示されている間に、制御部11は、特定された因果関係125に対する修正を受け付けている。しかしながら、修正を受け付ける形態は、このような例に限定されなくてもよい。制御部11は、因果関係情報の表示とは別に、特定された因果関係125に対する修正を受け付けてもよい。また、制御部11は、グラフ操作以外の方法で、特定された因果関係125に対する修正を受け付けてもよい。
上記実施形態において、各件の計測データ221は、生産ライン2の動作が正常に行われた時に得られた正常時データ、及び生産ライン2の動作に異常が生じた時に得られた異常時データを含んでもよい。「異常が生じた」場面とは、例えば、所定の故障が発生した場面、生産品に所定の不良が発生した場面等である。この場合、ステップS104では、制御部11は、正常時データ及び異常時データそれぞれから算出された、各特徴量のヒストグラム及び時系列データの少なくとも一方を出力してもよい。
11…制御部、12…記憶部、13…通信インタフェース、
14…入力装置、15…表示装置、16…ドライブ、
111…データ取得部、112…前提取得部、
113…解析部、114…出力部、
115…修正受付部、116…前提修正部、
117…前提保存部、
121…前提情報、1211…グラフ、
123(123A・123B)…制約条件、
1231A・1231B…グラフ、
125…因果関係、1250…隣接行列、
1251…第1グラフ、1252…第2グラフ、
1253〜1256…画面、
1261〜1263…情報、
1264・1265…ヒストグラム、
1266・1267…時系列データ、
127(127A・127B)…修正された因果関係、
129(129A・129B)…修正された前提情報、
2…生産ライン、21…機構、
221…計測データ、
81…解析プログラム、91…記憶媒体
Claims (14)
- 生産ラインを構成する複数の機構の状態に関する複数件の計測データを取得するデータ取得部と、
前記各機構間に因果関係が成立するか否かを規定する制約条件を与えるための前提情報を取得する前提取得部と、
前記前提情報により与えられる前記制約条件の下、取得された前記複数件の計測データを統計的に解析することで、前記複数の機構間の因果関係を特定する解析部と、
特定された前記因果関係を示す因果関係情報を出力する出力部と、
出力された前記因果関係情報により示される前記因果関係に対する修正を受け付ける修正受付部と、
修正された前記因果関係に適合する制約条件を与えるように前記前提情報を修正する前提修正部と、
修正された前記前提情報を保存する前提保存部と、
を備える、
解析装置。 - 前記前提情報は、前記各機構間の関係性の有無を規定し、
前記解析部は、前記前提情報により規定された前記各機構間の関係性の有無に基づいて、前記制約条件を特定する、
請求項1に記載の解析装置。 - 前記解析部は、前記前提情報により直接的に関係性を有すると規定される機構間のみ前記因果関係が成立すると規定する第1レベル、及び前記前提情報により間接的に関係性を有すると規定される機構間にも更に前記因果関係が成立すると規定する第2レベルを切り替えて前記制約条件を特定する、
請求項2に記載の解析装置。 - 前記前提情報は、イベント毎に与えられ、
前記前提情報を取得することは、
前記因果関係を特定するイベントを選択すること、及び
選択された前記イベントに応じた前提情報を取得すること、
を含む、
請求項1から3のいずれか1項に記載の解析装置。 - 前記前提情報は、装置構成毎に与えられ、
前記前提情報を取得することは、
前記因果関係を特定する装置構成を選択すること、及び
選択された前記装置構成に応じた前提情報を取得すること、
を含む、
請求項1から3のいずれか1項に記載の解析装置。 - 前記複数件の計測データを統計的に解析することは、
取得された前記各件の計測データから特徴量を算出すること、
算出された各特徴量間の条件付き独立性を算出すること、及び
算出された前記各特徴量間の条件付き独立性に基づいて、前記各機構間の因果関係の有無を判定すること、
を含む、
請求項1から5のいずれか1項に記載の解析装置。 - 前記複数件の計測データを統計的に解析することは、
取得された前記複数件の計測データそれぞれから複数の特徴量を算出すること、
前記複数件の計測データのうちの一の計測データから算出された前記各特徴量と他の計測データから算出された前記各特徴量との間の条件付き独立性を算出すること、及び
それぞれ算出された前記条件付き独立性に基づいて、前記各機構間の因果関係の有無を判定すること、
を含む、
請求項1から5のいずれか1項に記載の解析装置。 - 前記因果関係情報を出力することは、前記各機構を項目として利用して、特定された前記因果関係を表現する第1形態、及びそれぞれの前記特徴量を項目として利用して、特定された前記因果関係を表現する第2形態を切り替えて出力することを含む、
請求項7に記載の解析装置。 - 前記因果関係情報を出力することは、
前記一の計測データから算出された前記複数の特徴量のうちから第1特徴量の選択を受け付けること、
前記他の計測データから算出された前記複数の特徴量のうちから第2特徴量の選択を受け付けること、並びに
選択された前記第1特徴量及び前記第2特徴量の間で算出された前記条件付き独立性を出力すること、
を含む、
請求項7又は8に記載の解析装置。 - 前記因果関係情報を出力することは、
前記一の計測データから算出された前記複数の特徴量のうちから第1特徴量の選択を受け付けること、
前記他の計測データから算出された前記複数の特徴量のうちから第2特徴量の選択を受け付けること、並びに
選択された前記第1特徴量及び前記第2特徴量それぞれのヒストグラム及び時系列データの少なくとも一方を出力すること、
を含む、
請求項7から9のいずれか1項に記載の解析装置。 - 前記因果関係情報を出力することは、
特定された前記因果関係を表現するグラフを生成すること、及び
生成されたグラフを出力すること、
を含む、
請求項1から10のいずれか1項に記載の解析装置。 - 前記前提情報を修正することは、
前記制約条件により因果関係は成立しないと規定されている機構間に因果関係があると修正された場合に、当該機構間に因果関係が成立すると規定する制約条件を与えるように前記前提情報を修正すること、及び
前記制約条件により因果関係は成立すると規定されている機構間に因果関係がないと修正された場合に、当該機構間に因果関係が成立しないと規定する制約条件を与えるように前記前提情報を修正すること、
を含む、
請求項1から11のいずれか1項に記載の解析装置。 - コンピュータが、
生産ラインを構成する複数の機構の状態に関する複数件の計測データを取得するステップと、
前記各機構間に因果関係が成立するか否かを規定する制約条件を与えるための前提情報を取得するステップと、
前記前提情報により与えられる前記制約条件の下、取得された前記複数件の計測データを統計的に解析することで、前記複数の機構間の因果関係を特定するステップと、
特定された前記因果関係を示す因果関係情報を出力するステップと、
出力された前記因果関係情報により示される前記因果関係に対する修正を受け付けるステップと、
修正された前記因果関係に適合する制約条件を与えるように前記前提情報を修正するステップと、
修正された前記前提情報を保存するステップと、
を実行する、
解析方法。 - コンピュータに、
生産ラインを構成する複数の機構の状態に関する複数件の計測データを取得するステップと、
前記各機構間に因果関係が成立するか否かを規定する制約条件を与えるための前提情報を取得するステップと、
前記前提情報により与えられる前記制約条件の下、取得された前記複数件の計測データを統計的に解析することで、前記複数の機構間の因果関係を特定するステップと、
特定された前記因果関係を示す因果関係情報を出力するステップと、
出力された前記因果関係情報により示される前記因果関係に対する修正を受け付けるステップと、
修正された前記因果関係に適合する制約条件を与えるように前記前提情報を修正するステップと、
修正された前記前提情報を保存するステップと、
を実行させるための、
解析プログラム。
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