JP2021177314A - 生産性改善支援システム及び生産性改善支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】粒度の異なるデータを組み合わせて分析した結果に基づいて作業の改善を指示する。【解決手段】対象機器から取得された時間粒度が異なる４Ｍデータが、状態変動を検出するための条件を満たしたデータを含む場合に、４Ｍデータの時間粒度を、状態変動に応じた時間粒度に切り替える時間粒度設定部と、条件を満たした場合における対象機器の生産ロス要因を定めた分析モデルデータを用いて、生産ロス要因を分析するロス分析計算部と、生産ロス要因に対応付けて記憶された推奨作業データを用いて、１または複数の推奨作業の中から生産ロス要因が生じた場合の推奨作業を選択する推奨作業選択部と、を有する。【選択図】 図１

Description

本発明は、生産性改善支援システム及び生産性改善支援方法に関する。

従来から、工作機械を用いた生産システムを分析する様々なシステムがある。例えば、特許文献１では、サーバ装置のログ取得手段が、ユーザのアクセスログを取得し、粒度設定手段が、ログ取得手段により取得され、サーバ記憶部に蓄積されたアクセスログに基づく行動パターンから、各ユーザに対して所定のデータ処理を実施する際のデータの細分化単位である粒度をそれぞれ設定する技術が開示されている。

特開２０１５−１０３０１９号公報

製造データを用いた生産性分析では、例えば、Machine、Man、Material、Methodからなり、製造品質を管理する指標を示す４Ｍデータに含まれる各データの時系列を合わせ、ある時刻における各データの組合わせから、生産状況を推定し、生産ロス要因を抽出する。ロボットやセンサから得られるデータからロス要因を判別するには、分オーダーではデータの変動(状態の変化)を拾えないため、ｍｓオーダーなど細かい時間粒度でデータ変動を分析する必要がある。しかし、常に細かい時間粒度でデータを取得して分析した場合、データ量や計算量が膨大になり、現実的には計算不可能である。また、上記ロス要因を判別する必要がなくなった場合には、元のオーダーに戻してデータ量や計算量の増加を抑えることが望ましい。

特許文献１では、データごとに粒度を設定する記載はあるが、粒度の異なるデータを組み合わせて分析することや、粒度の異なるデータの分析結果に基づいて作業の改善を指示することについて記述されていない。

本発明の一側面は、粒度の異なるデータを組み合わせて分析した結果に基づいて作業の改善を指示することが可能な生産性改善支援システム及び生産性改善支援方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様にかかる生産性改善支援システムは、対象機器から取得された時間粒度が異なる４Ｍデータが、状態変動を検出するための条件を満たしたデータを含む場合に、前記４Ｍデータの時間粒度を、前記状態変動に応じた時間粒度に切り替える時間粒度設定部と、前記条件を満たした場合における前記対象機器の生産ロス要因を定めた分析モデルデータを用いて、前記生産ロス要因を分析するロス分析計算部と、前記生産ロス要因に対応付けて記憶された推奨作業データを用いて、１または複数の推奨作業の中から前記生産ロス要因が生じた場合の推奨作業を選択する推奨作業選択部と、を有することを特徴とする生産性改善支援システムとして構成される。

本発明の一態様によれば、粒度の異なるデータを組み合わせて分析した結果に基づいて作業の改善を指示することができる。

本実施例における生産性改善支援システムの例を示す図である。 本システムで用いられるサーバの概略図である。 ４Ｍデータ記憶部、時間粒度データ記憶部、分析モデルデータ記憶部、ロス分析結果データ記憶部、推奨作業データ記憶部が記憶するデータの例を示す図である。 時間粒度データ記憶部が記憶する時間粒度データの例を示す図である。 分析モデルデータ記憶部が記憶する分析モデルデータの例を示す図である。 ロス分析結果データ記憶部が記憶するロス分析結果データの例を示す図である。 推奨作業データ記憶部が記憶する推奨作業データの例を示す図である。 本システムで行われる処理（推奨作業提示処理）の処理手順を示すフローチャートである。 Ｓ８０２、Ｓ８０３における時間粒度の設定、切り替えの概念の例を示す図である。 表示制御部が入出力部に表示する画面（分析結果・推奨作業表示画面）の例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

以下の説明では、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いた場合、これらについてはお互いに置換が可能である。

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））を含んでいてもよい。

プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

以下に本実施の形態にかかる生産性改善支援システムおよび生産性改善支援方法を、工場、製造ラインをはじめとする製造現場で適用する場合を例示しているが、これらの製造現場以外の現場で用いられる設備やシステム、装置、機器をはじめとする製造に関する様々な生産リソースについても同様に適用することができる。

図１は、本実施例における生産性改善支援システム１０の例を示している。図１に示すように、生産性改善支援システム１０は、キーボードおよびディスプレイ、あるいはタッチパネル等、ユーザから各種情報の入力を受け付け、本システムで処理された結果は各種情報を表示する入出力部１１と、制御部１３により処理された結果をディスプレイの画面上に表示させる表示制御部１２と、本システムにおける各種処理を実行する主体となる制御部１３と、本システムで用いられる各種データを記憶する記憶部１４とを有して構成されている。

また、表示制御部１２は、後述するロス分析計算部１３３で計算されたロス分析結果を表示画面に表示するロス分析結果表示制御部１２１と、後述する推奨作業選択部１３４で計算された推奨作業を表示画面に表示する推奨作業表示制御部１２２とを有する。

また、制御部１３は、工場や製造ラインに設けられた工作機械２１、カメラ２２．ロボット２３、センサ類２４といった、４Ｍデータを出力する対象機器から４Ｍデータを取得し、後述する製造実績データを４Ｍデータ記憶部１４１に記憶するデータ抽出部１３１と、後述する時間粒度データ１４２１を用いて、上記取得された４Ｍデータの変動、すなわち対象機器を生産する工程における状態の変動が一定以上生じたことが検知されたと判定した場合に、データ抽出部１３１が抽出する４Ｍデータの時間粒度を設定または切り替える時間粒度設定部１３２と、後述する分析モデルデータ１４３１を用いて、上記時間粒度が切り替えられた４Ｍデータを出力する対象機器の生産ロス要因を分析するロス分析計算部１３３と、生産ロスの分析結果に応じて推奨する作業を選択する推奨作業選択部１３４と、を有したサーバにより構成される。

また、記憶部１４は、上記対象機器から取得され、抽出された４Ｍデータを記憶する４Ｍデータ記憶部１４１と、時間粒度設定部１３１が設定または切り替えた上記時間粒度を記憶する時間粒度データ記憶部１４２と、対象機器の生産ロス要因を検出するための条件を定めた分析モデルデータ記憶部１４３と、上記分析モデルデータ１４３１を用いて検出されたロス要因を記憶するロス分析結果データ記憶部１４４と、ロス要因に対応する推奨作業を定めた推奨作業データ記憶部１４５と、を有する。

以上に示したサーバは、例えば、図２（コンピュータの概略図）に示すような、ＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)等の外部記憶装置２０３と、ＣＤ(Compact Disk)やＤＶＤ(Digital Versatile Disk)等の可搬性を有する記憶媒体２０８に対して情報を読み書きする読書装置２０７と、キーボードやマウス等の入力装置２０６と、ディスプレイ等の出力装置２０５と、通信ネットワークに接続するためのＮＩＣ(Network Interface Card)等の通信装置２０４と、これらを連結するシステムバス等の内部通信線(システムバスという)２０９と、を備えた一般的なコンピュータ２００により実現できる。

例えば、サーバに記憶された４Ｍデータ記憶部１４１、時間粒度データ記憶部１４２、分析モデルデータ記憶部１４３、ロス分析結果データ記憶部１４４、推奨作業データ記憶部１４５等の各ＤＢは、ＣＰＵ２０１がメモリ２０２または外部記憶装置２０３から読み出して利用することにより実現可能である。また、サーバが有するデータ抽出部１３１、時間粒度設定部１３２、ロス分析計算部１３３、推奨作業選択部１３４は、ＣＰＵ２０１が外部記憶装置２０３に記憶されている所定のプログラムをメモリ２０２にロードして実行することにより実現可能である。また、サーバは、ＣＰＵ２０１が入力装置２０６を動作させて入力機能を実現可能な入出力部１１を有していてもよい。また、サーバは、ＣＰＵ２０１が出力装置２０５を動作させて出力機能を実現可能な入出力部１１を有していてもよい。また、サーバは、ＣＰＵ２０１が通信装置２０４を動作させて通信機能を実現可能な通信部（不図示）を有していてもよい。本実施例では、上述した通信部が司る機能を、サーバのデータ抽出部１３１が有しているものとする。データ抽出部１３１は、工作機械２１、カメラ２２．ロボット２３、センサ類２４から、ネットワークＮを介して、上述した４Ｍデータを取得する。

図３は、記憶部１４の４Ｍデータ記憶部１４１、時間粒度データ記憶部１４２、分析モデルデータ記憶部１４３、ロス分析結果データ記憶部１４４、推奨作業データ記憶部１４５が記憶するデータの例を示す図である。図３では、４Ｍデータ記憶部１４１が記憶するデータの一例としてＭａｃｈｉｎｅデータ１４１１を例示している。また、４Ｍデータ記憶部１４１が記憶するデータの一例としてＭａｎデータ１４１２を例示している。また、４Ｍデータ記憶部１４１が記憶するデータの一例としてＭａｔｅｒｉａｌデータ１４１３を例示している。また、４Ｍデータ記憶部１４１が記憶するデータの一例としてＭｅｔｈｏｄデータ１４１４を例示している。

図３に示すように、Ｍａｃｈｉｎｅデータ１４１１は、４Ｍデータを出力する対象機器を識別するための設備ＩＤ、当該設備ＩＤで識別される工作機械等の対象機器が動作した開始時刻、当該対象機器の動作の終了時刻、当該対象機器の稼働状況、当該対象機器が動作するための条件を示す実行レシピ、当該対象機器の過去の累積稼働時間、当該対象機器の動作時の電流値を含んでいる。

また、Ｍａｎデータ１４１２は、作業者ＩＤ、当該作業者ＩＤで識別される工員等の作業者が動作を開始した開始時刻、当該作業者が動作を終了した終了時刻、当該作業者の作業エリアおよび作業時間、対象機器のコントローラに対する操作の有無を示すＣＮＣ操作を含んでいる。

また、Ｍａｔｅｒｉａｌデータ１４１３は、上記設備で製造される製品の製品ＩＤ、当該製品ＩＤの読み込み状態を示すＩＤ読込、当該ＩＤ読込を行った時刻であるＩＤ読込時刻、当該製品の搬送状態を示す工程搬送、当該搬送の開始時刻および終了時刻、当該製品の品質および温度を含んでいる。

また、Ｍｅｔｈｏｄデータ１４１４は、工程を識別するためのＭｅｔｈｏｄＩＤ、当該ＭｅｔｈｏｄＩＤで識別される工程の手順を示すレシピＩＤ、工程の順番を示す作業指示Ｎｏ、当該工程の作業開始時刻および作業終了時刻を含んでいる。

図４は、時間粒度データ記憶部１４２が記憶する時間粒度データ１４２１の例を示す図である。時間粒度データ１４２１は、対象機器から取得される４Ｍデータの時間粒度を記憶したデータである。図４に示すように、時間粒度データ１４２１は、時間粒度設定部１３１により設定または切り替えられる時間粒度のグループを識別するためのグループＩＤ、工作機械等の対象機器が動作した開始時刻、当該対象機器の動作の終了時刻、４Ｍデータの種類ごとのデータを識別するためのデータ群、当該データ群により識別されるデータの内容を示すデータ内容、当該データ群により識別されるデータの時間粒度が対応付けて記憶されている。図４では、例えば、グループＩＤ「Ｇ０００１」に属するデータ群「Ｍ０００３」の「電流値」は、「ｍｓ」オーダーの時間粒度が設定されていることを示している。また、電流値の検知が開始された時刻は「２０１９年１１月１日」の「１３時１分」であり、電流値の検知が終了した時刻は「２０１９年１１月１日」の「１３時１５分」であったことを示している。時間粒度データ１４２１に設定されている上記時間粒度は、時間粒度設定部１３２により設定され、後述するように、対象機器を生産する工程における状態の変動が一定以上生じたことが検知されたと判定された場合に切り替えられる。

図５は、分析モデルデータ記憶部１４３が記憶する分析モデルデータ１４３１の例を示す図である。分析モデルデータ１４３１は、対象機器を生産する工程における状態変動を検出するための条件を定めたデータである。図５に示すように、分析モデルデータ１４３１は、生産ロス要因を識別するためのロスＩＤ、当該ロスＩＤで識別される生産ロス要因、４Ｍデータを出力する対象機器を生産する工程における状態変動を検出するための条件が対応付けて記憶されている。図５では、４Ｍデータのうち、Ｍａｃｈｉｎｅについて、ロボットとそれ以外とに上記条件が分けて設定されている。例えば、ロスＩＤ「Ｌ０００２」で識別される生産ロス要因は「アーム過負荷によるロボット停止」であり、当該生産ロス要因を検出するための条件は、Ｍａｃｈｉｎｅが停止状態にあり、Ｍｅｔｈｏｄ「Ｗ０００２」におけるＭａｔｅｒｉａｌが「良」の場合に、Ｒｏｂｏｔの電流値が０．５を超えたことが検出された場合、生産ロス要因は、上記「アーム過負荷によるロボット停止」であると判断される。なお、変動状態は、生産ロスの状態が切替わる場合のみ検出する。例えば、図５において、電流値が０．１から０．３に変動した場合、電流値自体は変動しているが、生産ロスの状態の変動として検出されない。

図６は、ロス分析結果データ記憶部１４４が記憶するロス分析結果データ１４４１の例を示す図である。図６に示すように、ロス分析結果データ１４４１は、４Ｍデータを出力する対象機器を識別するための設備ＩＤ、当該設備ＩＤで識別される工作機械等の対象機器が動作した開始時刻、当該対象機器の動作の終了時刻、生産ロス要因を識別するためのロスＩＤ、当該ロスＩＤで識別される生産ロス要因が対応付けて記憶されている。図６では、例えば、設備ＩＤ「Ｍ０００２」で識別されるＭａｃｈｉｎｅ（例えば、Ｒｏｂｏｔ）において、電流値の検知が開始された時刻は「２０１９年１１月１日」の「１３時１分」、電流値の検知が終了した時刻は「２０１９年１１月１日」の「１３時１５分」であり、当該検知において状態変動が生じた生産ロス要因は、ロスＩＤ「Ｌ０００２」で識別される「アーム過負荷によるロボット停止」であったことを示している。

図７は、推奨作業データ記憶部１４５が記憶する推奨作業データ１４５１の例を示す図である。図７に示すように、推奨作業データ１４５１は、生産ロス要因を識別するためのロスＩＤ、当該ロスＩＤで識別される生産ロス要因、当該生産ロス要因に対して推奨される作業を示す推奨作業が対応付けて記憶されている。図７では、例えば、ロスＩＤ「Ｌ０００２」で識別される生産ロス要因「アーム過負荷によるロボット停止」が生じた場合に推奨される作業は、「アームの位置精度調整」であることを示している。

図８は、本システムで行われる処理（推奨作業提示処理）の処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、まず、データ抽出部１３１は、４Ｍデータを出力する対象機器から４Ｍデータを取得し、図３に示したような製造実績データを取得し、４Ｍデータ記憶部１４１に記憶する（Ｓ８０１）。

続いて、時間粒度設定部１３２は、図４に示した時間粒度データ１４２１を参照し、上記取得された４Ｍデータの変動が一定以上生じたことが検知されたか否かを判定する。そして、時間粒度設定部１３２は、対象機器を生産する工程における状態の変動が一定以上生じたことが検知されたと判定した場合、データ抽出部１３１が取得する４Ｍデータの時間粒度を設定または切り替える（Ｓ８０２、Ｓ８０３）。

ここで、Ｓ８０２、Ｓ８０３における時間粒度の設定、切り替えの概念について説明する。図９は、Ｓ８０２、Ｓ８０３における時間粒度の設定、切り替えの概念の例を示す図である。図９では、４Ｍデータのうち、Ｍａｎデータ１４１２、Ｍａｃｈｉｎｅデータ１４１１（図９では、ＭａｃｈｉｎｅデータとＲｏｂｏｔデータの２つのデータ）を例示している。図９に示すように、ある時刻ｔ０から時刻ｔ１までの間では、データ抽出部１３１が取得したＭａｎデータ１４１２、Ｍａｃｈｉｎｅデータ１４１１では、対象機器を生産する工程における状態変動は検出されていない。したがって、データ抽出部１３１は、時間粒度データ１４２１を参照し、上記状態変動が検出されていない場合の時間粒度（例えば、初期設定されたときの時間粒度）である分単位で、対象機器から４Ｍデータを取得している。

その後、時間粒度設定部１３２は、分析モデルデータ１４３１を参照し、データ抽出部１３１が、上記状態変動を検出するための条件を満たした４Ｍデータ（例えば、電流値＞０．５）を取得したか否かを判定する。時間粒度設定部１３２は、データ抽出部１３１が、上記状態変動を検出するための条件を満たした４Ｍデータを取得したと判定した場合、データ抽出部１３１が抽出する４Ｍデータの時間粒度を、それまでよりも小さい時間粒度に切り替え、その値を時間粒度データ１４２１の時間粒度に更新する。図９では、ある時刻ｔ１において上記状態変動が検出されたため、時間粒度設定部１３２が、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間で、上記状態変動が検出された場合の時間粒度（例えば、初期設定されたときの時間粒度よりも小さい時間粒度）であるミリ分単位に時間粒度を更新する。そして、データ抽出部１３１は、更新された時間粒度データ１４２１を参照し、上記状態変動が検出された場合の時間粒度（図９では、１００ｍｓ）で、対象機器から４Ｍデータの取得を開始している。

その後、時刻ｔ２から時刻ｔ３までの間、データ抽出部１３１は、上記更新された時間粒度で、対象機器から４Ｍデータを取得する。そして、時間粒度設定部１３２は、データ抽出部１３１が、対象機器を生産する工程における状態変動を検出するための条件を満たさない４Ｍデータ（例えば、電流値≦０．５）を取得したと判定した場合、データ抽出部１３１が抽出する４Ｍデータの時間粒度を、上記切り替えた時間粒度から、当初設定されていた時間粒度に戻し、その値を時間粒度データ１４２１の時間粒度に設定する。図９では、ある時刻ｔ３において上記状態変動が検出されなくなったため、時間粒度設定部１３２が、時刻ｔ３から時刻ｔ４までの間で、上記状態変動が検出されない場合の時間粒度（例えば、初期設定されたときの時間粒度）である分単位に時間粒度を設定する。そして、データ抽出部１３１は、設定された時間粒度データ１４２１を参照し、上記状態変動が検出されない場合の時間粒度（図９では、分単位）で、対象機器から４Ｍデータの取得を開始している。以降、上述した場合と同様に、上記状態変動が検出された場合には、データ抽出部１３１は通常時よりも小さい時間粒度で対象機器から４Ｍデータを取得し、上記状態変動が検出されなくなった場合には、通常時の時間粒度に戻して対象機器から４Ｍデータを取得する。

図８に戻り、ロス分析計算部１３３は、分析モデルデータ１４３１を参照し、上記時間粒度が切り替えられた４Ｍデータを出力する対象機器の生産ロス要因を分析する（Ｓ８０４）。例えば、ロス分析計算部１３３は、分析モデルデータ１４３１のなかで、上記状態変動を検出するための条件を満たした４Ｍデータに対応する生産ロス要因を読み出し、当該状態変動は、読み出した生産ロス要因によるものであると判断し、当該生産ロス要因およびロスＩＤを含む、図６に示したようなロス分析結果データ１４４１を出力する。ロス分析計算部１３３は、ロス分析結果データ１４４１の開始時刻および終了時刻として、例えば、時間粒度データ１４２１の開始時刻および終了時刻を設定する。

推奨作業選択部１３４は、図７に示した推奨作業データ１４５１を参照し、生産ロスの分析結果に応じて推奨する作業を選択し、その結果を提示する（Ｓ８０５）。例えば、推奨作業選択部１３４は、図７に示した推奨作業データ１４５１のなかから、ロス分析結果データ１４４１のロスＩＤおよび生産ロス要因と同じロスＩＤおよび生産ロス要因に対応する推奨作業を読み取り、その結果を表示制御部１２に出力する。表示制御部１２は、出力された上記結果を、入出力部１１に表示させる。

図１０は、表示制御部１２が入出力部１１に表示する画面（分析結果・推奨作業表示画面）の例を示す図である。図１０に示すように、表示制御部１２は、分析結果・推奨作業表示画面として、ロス分析結果表示部１００１、推奨作業表示部１００２、詳細ロス要因表示部１００３を含む画面を出力する。

ロス分析結果表示部１００１には、図９に示した時間粒度の設定、切り替えの概念図と同様の内容が含まれる。表示制御部１２は、図３に示した各４Ｍデータ、図４に示した時間粒度データ１４２１、図５に示した分析モデルデータ１４３１を参照し、例えば、縦軸を各４Ｍデータの名称、横軸を時刻とした、時系列となる４Ｍデータを表示するとともに、設定あるいは切り替えられた時間粒度を画面上に表示させる。

また、推奨作業表示部１００２には、４Ｍデータの変動が生じて時間粒度が切り替えられたときの日時および粒度を示す日時・粒度欄１０１２と、当該変動時の生産ロス要因を示す制御実行履歴欄１０１３と、当該要因となった生産ロスに対する推奨作業を示す推奨作業欄１０１４とが含まれる。表示制御部１２は、図４に示した時間粒度データ１４２１を読み出し、４Ｍデータの変動が生じたときの開始時刻および終了時刻、そのときの時間粒度を日時・粒度欄１０１２に表示させる。

また、表示制御部１２は、図５に示した分析モデルデータ１４３１あるいは図６に示したロス分析結果データ１４４１を読み出し、上記変動が生じたときの開始時刻および終了時刻における生産ロス要因を制御実行履歴欄１０１３に表示させる。また、表示制御部１２は、図７に示した推奨作業データ１４５１を読み出し、上記制御実行履歴欄１０１３に表示した生産ロス要因に対応する推奨作業を推奨作業欄１０１４に表示させる。

また、詳細ロス要因表示部１００３には、図６に示したロス分析結果データ１４４１、図４に示した時間粒度データ１４２１のそのままの内容の全部または一部が含まれる。図１０に示したような分析結果・推奨作業表示画面がユーザに提示されるので、ユーザは、時間粒度が異なる製造実績データの組合せを分析する場合であっても、４Ｍデータのいずれかに上記状態変動が検出された場合でも、そのときの生産ロス要因を容易に把握することができる。また、その生産ロス要因が生じた場合の推奨作業を容易に確認することができる。

このように、本システムによれば、４Ｍデータを出力する対象機器から取得された時間粒度が異なる４Ｍデータ（例えば、図３に示した各４Ｍデータ）が、状態変動を検出するための条件（例えば、分析モデルデータ１４３１に定められた条件）を満たしたデータを含む場合に、４Ｍデータの時間粒度を、上記状態変動に応じた時間粒度に切り替える時間粒度設定部１３２と、上記条件を満たした場合における上記対象機器の生産ロス要因を定めた分析モデルデータ１４３１を用いて、上記生産ロス要因を分析するロス分析計算部１３３と、上記生産ロス要因に対応付けて記憶された推奨作業データ（例えば、推奨作業データ１４５１）を用いて、１または複数の推奨作業の中から上記生産ロス要因が生じた場合の推奨作業を選択する推奨作業選択部１３４と、を有するので、粒度の異なるデータを組み合わせて分析した結果に基づいて、状態変動時の生産ロス要因に応じて作業の改善を指示することができる。

また、上記４Ｍデータと切り替え後の上記時間粒度と上記生産ロス要因と上記推奨作業とを含む画面を表示部に出力する表示制御部１２を有するので、ユーザは、一見してこれらの情報を把握することができる。

また、上記推奨作業選択部は、上記時間粒度に応じて上記推奨作業データの中から上記推奨作業を選択するので、その結果、時間粒度に応じた推奨作業をユーザに提示することができる。

また、上記時間粒度設定部は、上記状態変動を検出するための条件を満たしたデータを含まなくなった場合に、上記状態変動に応じて切り替えた時間粒度を、上記状態変動を検出する前の時間粒度に戻すので、不必要に時間粒度が細かいデータを用いて分析することがなくなり、データ量や計算量の増加を抑えることができる。

従来、時間粒度が異なる製造実績データの組合せを分析する場合に、４Ｍデータなかで最小の時間粒度に合わせて分析するとデータ量が膨大になり、現実的には計算することができなかったが、本システムによれば、上述した通り、データ毎に必要な時間粒度を設定することで、ロス要因を分析することが可能となる。例えば、製造データの組合せに対して分析に必要な時間粒度を設定し、時間粒度の異なるデータを組み合わせて分析したり、分析時の時間粒度に応じて改善施策の設定や変更が可能となる。このように、データ変動(状態の変化)が発生する前後だけ詳細なデータを拾うように、データの組合せに対して時間粒度を切り替えてデータを保存・分析し、制御可能な時間粒度に応じて、設備の制御/作業への作業指示（表示）を変更することにより、従来技術の組合せでは実現できない、生産ロスの根本原因を特定することができるため、生産性を改善するために必要な施策を推奨することができる。

以上、実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

１０ 生産性改善支援システム
１１ 入出力部
１２ 表示制御部
１２１ ロス分析結果表示制御部
１２２ 推奨作業表示制御部
１３ 制御部
１３１ データ抽出部
１３２ 時間粒度設定部
１３３ ロス分析計算部
１３４ 推奨作業選択部
１４ 記憶部
１４１ ４Ｍデータ記憶部
１４１１ Ｍａｃｈｉｎｅデータ
１４１２ Ｍａｎデータ
１４１３ Ｍａｔｅｒｉａｌデータ
１４１４ Ｍｅｔｈｏｄデータ
１４２ 時間粒度データ記憶部
１４２１ 時間粒度データ
１４３ 分析モデルデータ記憶部
１４３１ 分析モデルデータ
１４４ ロス分析結果データ記憶部
１４４１ ロス分析結果データ
１４５ 推奨作業データ記憶部
１４５１ 推奨作業データ

Claims (8)

1. 対象機器から取得された時間粒度が異なる４Ｍデータが、状態変動を検出するための条件を満たしたデータを含む場合に、前記４Ｍデータの時間粒度を、前記状態変動に応じた時間粒度に切り替える時間粒度設定部と、
   前記条件を満たした場合における前記対象機器の生産ロス要因を定めた分析モデルデータを用いて、前記生産ロス要因を分析するロス分析計算部と、
   前記生産ロス要因に対応付けて記憶された推奨作業データを用いて、１または複数の推奨作業の中から前記生産ロス要因が生じた場合の推奨作業を選択する推奨作業選択部と、
   を有することを特徴とする生産性改善支援システム。
2. 前記４Ｍデータと切り替え後の前記時間粒度と前記生産ロス要因と前記推奨作業とを含む画面を表示部に出力する表示制御部、
   を有することを特徴とする請求項１に記載の生産性改善支援システム。
3. 前記推奨作業選択部は、前記時間粒度に応じて前記推奨作業データの中から前記推奨作業を選択する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生産性改善支援システム。
4. 前記時間粒度設定部は、前記状態変動を検出するための条件を満たしたデータを含まなくなった場合に、前記状態変動に応じて切り替えた時間粒度を、前記状態変動を検出する前の時間粒度に戻す、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生産性改善支援システム。
5. コンピュータにより行われる生産性改善支援方法であって、
   時間粒度設定部が、対象機器から取得された時間粒度が異なる４Ｍデータが、状態変動を検出するための条件を満たしたデータを含む場合に、前記４Ｍデータの時間粒度を、前記状態変動に応じた時間粒度に切り替え、
   ロス分析計算部が、前記条件を満たした場合における前記対象機器の生産ロス要因を定めた分析モデルデータを用いて、前記生産ロス要因を分析し、
   推奨作業選択部が、前記生産ロス要因に対応付けて記憶された推奨作業データを用いて、１または複数の推奨作業の中から前記生産ロス要因が生じた場合の推奨作業を選択する、
   ことを特徴とする生産性改善支援方法。
6. 表示制御部が、前記４Ｍデータと切り替え後の前記時間粒度と前記生産ロス要因と前記推奨作業とを含む画面を表示部に出力する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の生産性改善支援方法。
7. 前記推奨作業選択部は、前記時間粒度に応じて前記推奨作業データの中から前記推奨作業を選択する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生産性改善支援方法。
8. 前記時間粒度設定部は、前記状態変動を検出するための条件を満たしたデータを含まなくなった場合に、前記状態変動に応じて切り替えた時間粒度を、前記状態変動を検出する前の時間粒度に戻す、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生産性改善支援方法。

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