JP2021189466A - Factor estimation system and device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、工程における成果物に生じる不良などの所定の事象の要因を推定する技術に関する。その中でも特に、製造ラインで生じる製品の不良が発生する要因を推定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for estimating the cause of a predetermined event such as a defect occurring in a product in a process. Among them, in particular, the present invention relates to a technique for estimating factors that cause product defects that occur on a production line.
何らかの工程における成果物については、当初見込まれる、予定している・スペック・品質・精度を達成できない不良が生じることがある。例えば、製造ラインにおいて、不良品が生じることがある。これに対する対策として特許文献1および2が提案されている。 Deliverables in some process may have defects that cannot achieve the initially expected, planned, specifications, quality, and accuracy. For example, defective products may occur on the production line. Patent Documents 1 and 2 have been proposed as countermeasures against this.
特許文献1には、「対策の効果の有無等の判断と、対策の選択とを支援することを目的とし、不良実績から求められる不良率と、対策実績から求められる対策内容および対策時刻とを関連付けて管理する。過去に実行された対策のうち、効果がなかったもの、効果が顕著だったもの、および新規なものの内容と、その対策の実行時刻前後の不良率とを、出力装置に対応付けて出力する」と記載されている(要約参照)。 Patent Document 1 describes the defect rate required from the defect record, the countermeasure content and the countermeasure time required from the defect record, for the purpose of supporting the judgment of the effectiveness of the countermeasure and the selection of the countermeasure. Manage by associating. Of the countermeasures implemented in the past, those that did not work, those that had a remarkable effect, and those that were new, and the defect rate before and after the execution time of the countermeasure, correspond to the output device. Output with "" (see summary).
また、特許文献2には、「製品の製造における要素である治具・設備、製造方法、部品・材料、作業集合、製造システム、時刻情報、位置情報、状態情報のいずれか1つ又はこれらの組み合わせを用いて、それらと関連付けられている現在の製品の位置情報及び状態情報を提示するようにした情報処理装置を提供する課題に対し、情報処理装置の記憶手段は、製品の製造における要素である治具・設備、製造方法、部品・材料、作業集合及び製造システムをそれぞれ一意に識別する識別符号と、時刻情報と、位置情報と、状態情報を製品識別符号と関連付けて記憶し、検索手段は、要素の識別符号、時刻情報、位置情報、状態情報のいずれか1つ又はこれらの組み合わせを検索対象として、前記記憶手段に記憶されている該検索対象と関連付けられている現在の製品の位置情報及び状態情報を検索し、提示手段は、前記検索手段による検索結果を提示する。」と記載されている。 Further, Patent Document 2 states that "any one of jigs / equipment, manufacturing methods, parts / materials, work sets, manufacturing systems, time information, position information, and state information, which are elements in the manufacture of products, or these. The storage means of the information processing device is an element in the manufacturing of the product, in response to the problem of providing the information processing device that presents the position information and the state information of the current product associated with them by using the combination. A search means that uniquely identifies a certain jig / equipment, manufacturing method, parts / materials, work set, and manufacturing system, stores time information, position information, and status information in association with the product identification code. Is the position of the current product associated with the search target stored in the storage means, with any one or a combination of the element identification code, the time information, the position information, and the state information as the search target. The information and the state information are searched, and the presenting means presents the search result by the search means. "
特許文献1には、製造不良解析支援システムの仕組みが記載されている。しかし、特許文献1の製造不良解析支援システムでは、実際の製造現場で発生している、不良の要因に対する対策が必ずしも一対一の関係ではない(不一致)ことや、現場での対策が必ずしも正確ではない場合に、誤った出力により支援が逆効果となることがある。例えば、製造装置依存の不良が長く出ているのに、現場において、部品(Material)要因を疑って対策し続けた場合、対策履歴も誤った情報が蓄積されることとなる。この場合、作業員などのユーザが対策結果を入力し、学習して推定内容に反映するHuman-in-the-loop(HITL)型システムにおいては、誤った学習をしてしまう。このため、そのままでは現場適用は困難である。 Patent Document 1 describes the mechanism of the manufacturing defect analysis support system. However, in the manufacturing defect analysis support system of Patent Document 1, the countermeasures against the causes of defects occurring at the actual manufacturing site are not necessarily one-to-one (mismatch), and the countermeasures at the site are not always accurate. In the absence of this, incorrect output can be counterproductive to assistance. For example, if a defect dependent on a manufacturing device has appeared for a long time, but if a component (Material) factor is suspected and countermeasures are continued at the site, incorrect information will be accumulated in the countermeasure history. In this case, in a Human-in-the-loop (HITL) type system in which a user such as a worker inputs a countermeasure result, learns it, and reflects it in the estimated content, erroneous learning occurs. Therefore, it is difficult to apply it in the field as it is.
また、特許文献2では、治具、設備等の製造の要素と、これに関連する製品の状況を出力している。しかしながら、特許文献2においては、製品の現在の状況を把握することはできるが、不良の要因分析については考慮されていない。 Further, in Patent Document 2, the manufacturing elements such as jigs and equipment and the status of related products are output. However, in Patent Document 2, although it is possible to grasp the current state of the product, the analysis of the cause of the defect is not considered.
そこで、本発明では、より高精度な不良等の要因分析技術を提供することを課題とする。 Therefore, it is an object of the present invention to provide a more accurate factor analysis technique for defects and the like.
上記課題を解決するための本発明には、以下の態様が含まれる。 The present invention for solving the above problems includes the following aspects.
学習モデルを用いて、工程において発生する事象の不良の要因を推定する要因推定システムにおいて、前記工程の要素の状況を示す複数の周辺データの入力を受け付け、受け付けられた前記周辺データの変動度合いを示す変動トレンドを解析するトレンド解析を実行する潮流判定部と、実行された前記トレンド解析に基づいて、記憶装置に記憶された学習モデルの学習を周期的に実行するモデル再学習部とを有する。そして、要因絞り込み部において、前記モデル再学習部で学習された学習モデルを用いて、複数の周辺データから、前記要因に影響を与える周辺データを特定し、前記潮流判定部は、前記変動トレンドの解析を、さらに、前記要因絞り込み部で特定された前記周辺データを用いて実行することを可能とする。 In a factor estimation system that estimates the cause of defects in events that occur in a process using a learning model, input of multiple peripheral data indicating the status of the elements of the process is accepted, and the degree of fluctuation of the accepted peripheral data is determined. It has a tidal current determination unit that executes trend analysis for analyzing the fluctuation trend shown, and a model re-learning unit that periodically executes learning of a learning model stored in a storage device based on the executed trend analysis. Then, in the factor narrowing unit, the peripheral data that affects the factor is specified from a plurality of peripheral data by using the learning model learned in the model re-learning unit, and the tidal current determination unit uses the fluctuation trend. Further, the analysis can be performed using the peripheral data specified by the factor narrowing down unit.
ここで、要因絞り込み部は、当該要因推定システムないし当該要因推定システムとネットワークを介して接続された端末装置のいずれが有してもよい。 Here, the factor narrowing unit may be possessed by either the factor estimation system or a terminal device connected to the factor estimation system via a network.
また、本発明には、要因推定システムをコンピュータ装置として機能させるためのコンピュータプログラム製品(プログラム自身やこれを格納した媒体)やその方法も含まれる。 The present invention also includes a computer program product (the program itself or a medium in which the program itself is stored) for causing the factor estimation system to function as a computer device, and a method thereof.
本発明によれば、より精度よく、工程における不良の要因を推定することが可能なり、不良に対するより適切な対処が可能となる。 According to the present invention, it is possible to estimate the cause of the defect in the process more accurately, and it is possible to deal with the defect more appropriately.
なお、上記した以外の課題、構成及効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 Issues, configurations and effects other than those described above will be clarified by the following description of the embodiments.
以下、本発明の実施例1に関する説明を行う。本実施例1では、製造ライン(製造工程)での不良に対する要因推定を例に説明する。このため、周辺データの例として、製造の要素を示す4M(Man、Machine、Material、Method))の変動度合い(4Mトレンド)を用いるものとする。なお、本実施例では、4Mトレンドを用いるが、他の変動トレンドを用いてもよい。 Hereinafter, Example 1 of the present invention will be described. In the first embodiment, factor estimation for defects in the production line (manufacturing process) will be described as an example. Therefore, as an example of peripheral data, it is assumed that the degree of variation (4M trend) of 4M (Man, Machine, Material, Method) indicating the manufacturing element is used. In this embodiment, the 4M trend is used, but other fluctuation trends may be used.
本実施例を適用する製造ラインの例を、図2に示す。図2では、ワーク206はベルトコンベア205上を移動している。そして、ワーク206がある所定の位置に到達したらロボット203がワーク206をロボット先端のハンドでつかみ上げ、格納箱204に格納する。この製造ラインでは、この一連の動きを、繰り返す。
An example of a production line to which this embodiment is applied is shown in FIG. In FIG. 2, the
また、ロボット先端のハンド付近の拡大図を、図2の207に示す。これは、ワーク206(把持物)とロボット203の先端のハンドとの間でずれが生じた際の状況の例を、図示したものである。ワーク206(把持物)とロボット203の先端のハンドとの間でずれが生じ、ワーク206がロボット203の先端のハンドでつかみ切れず、ワークが落下する様子を示している。本実施例の製造ラインにおける不良として、このワークの落下が一例として挙げられる。
An enlarged view of the vicinity of the hand at the tip of the robot is shown in 207 of FIG. This is an example of a situation when a gap occurs between the work 206 (grasping object) and the hand at the tip of the
この不良が発生した際、作業者201は、ロボット203やベルトコンベア205の動作状況を確認し、ワーク206である把持物の把持状態を確認する。この結果、不良(エラー)が発生した場合、表示・入力端末202を介して、その内容や対策を報告する。また、作業者201は、表示・入力端末202を介して、不良に関する情報を入手可能である。
When this defect occurs, the
この製造工程や4Mの内容の説明のために、まず、本実施例の従来技術における要因推定技術を説明し、次に、本実施例を、図面を用いて説明する。 In order to explain the manufacturing process and the contents of 4M, first, the factor estimation technique in the prior art of the present embodiment will be described, and then the present embodiment will be described with reference to the drawings.
図5は、図2などで示される製造ラインで用いられる、従来のHuman-in-the-loop(HITL)機械学習を活用した要因推定システム500の機能構成を示す例である。なお、本実施例においても、同様にHITL機械学習を活用する。
FIG. 5 is an example showing the functional configuration of the
HITL機械学習を活用した要因推定システム500は、不良パタン107を受け付け、学習済み統計モデル部106、要因絞り込み部102、要因表示・対策入力機能部103、モデル再学習部105を有する。
The
要因推定システム500は、いわゆるコンピュータシステムで実現されるものである。このため、後述する本実施例の要因推定システム100と似たハードウェア構成である(図15参照)。つまり、不良パタン107を受け付ける入出力部13を備える。そして、要因推定システム500、要因絞り込み部102、モデル再学習部105の各機能は、処理部11で実現できる。そして、学習済み統計モデル部106は、学習済み統計モデル501を記憶する記憶部12ないしバス等の通信路15や内部ネットワーク14を介して接続されるデータベース16で実現できる。また、要因表示・対策入力機能部103は、無線通信を介して接続された表示・入力端末202で実現できる。なお、本実施例では、表示・入力端末202は、無線通信を介した構成としたが、通信路15や内部ネットワーク14を介して接続する構成としてもよい。
The
以下、各構成の機能について、説明する。なお、従来技術の要因推定システム500は、本実施例の要因推定システム100と比較して、4M潮流判定部104と4M潮流ナレッジ部108がなく、扱っている情報が一部異なっている。このため、従来の要因推定システム500の構成においても、一部本実施例の機能として説明を行う。このため、後述する本実施例の要因推定システム100の説明においては、要因推定システム500との相違点を中心に説明する。
Hereinafter, the functions of each configuration will be described. The
まず、要因絞り込み部102は、不良パタン107の情報をもとに、不良の要因を選択する部位である。一つの例として、不良パタンがロボット203の”PICK NG”である場合、後述する学習済み統計モデル部106を探索し、不良要因として” ロボット先端のハンドの把持パラメータとワークのサイズの不一致”を抽出する。
First, the factor narrowing-down
要因表示・対策入力機能部103は、要因絞り込み部102によって絞り込まれた不良の要因を表示し、現場での対策結果を入力する部位である。これは、図2に示した表示・入力端末202に表示される内容であり、この一例を図4に示す。
The factor display / countermeasure
この表示は、要因絞り込み部102によって絞り込まれた不良の要因を示す要因表示領域403を含む。図4では、要因表示領域403の一の例として、不良要因として”ロボット先端のハンドの把持パラメータとワークのサイズの不一致”を表示する。
This display includes a
現場対策記録領域404は、作業者201が現場で実際に対策した内容であって、入力インターフェースを介して作業者201から入力される内容を受け付ける。図4の例では、”ロボット先端のハンドの把持パラメータの再調整”が入力される。
The on-site
次に、図5に戻り、モデル再学習部105について、説明する。モデル再学習部105は、不良パタン107や現場対策記録領域404を介して入力された内容をもとに、学習済み統計モデル部106に格納された学習済み統計モデル501を再学習する。
Next, returning to FIG. 5, the
ここで、モデル再学習部105における再学習の方法を、図7を用いて説明する。図7は、モデル再学習部105の処理の流れを示したフローチャートの一例である。
Here, the method of re-learning in the
まず、ステップS701で本処理が開始されると、ステップS702において、モデル再学習部105は、学習済み統計モデル部106から学習済み統計モデル501を読み出す。図8に、この学習済み統計モデル501の一例を示す。図8に示すように、学習済み統計モデル501は、不良パタン、対策、それらに対応する重みを格納する表形式のデータである。
First, when this process is started in step S701, the
図7に戻り、処理の内容について説明を続ける。ステップS703では、モデル再学習部105は、学習済み統計モデル501に対して不良パタン列を探索し、ロボットのPICK NGを検索する。つまり、後述する図6に示すエラー内容に対応する情報を探索する。
Returning to FIG. 7, the explanation of the processing contents is continued. In step S703, the
次に、ステップS704では、モデル再学習部105は、探索した不良パタンが合致するか判断する。つまり、モデル再学習部105は、学習済み統計モデル501にPICK NGが含まれるかを判断する。本例では含まれる(YES)のため、ステップS706に遷移する。
Next, in step S704, the
なお、モデル再学習部105が、学習済み統計モデル501にPICK NGが含まれていない(NO)と判断した場合には、ステップS705に進む。ステップS705において、モデル再学習部105は、学習済み統計モデル501の不良列にロボットのPICK NGを追加する。
If the
また、ステップS706では、モデル再学習部105は、学習済み統計モデル501の対策列を探索し、ロボット先端のハンドの把持パラメータの再調整を探す。これは、不良パタンPICK NGに関連する保持パラメータの再調整を探索することを意味する。
Further, in step S706, the
次に、ステップS707では、モデル再学習部105は、対策列が合致するか判断する。上述の例では、合致(YES)のため、ステップS709に遷移する。なお、合致しない場合(NO)には、ステップS708に進み、モデル再学習部105は、対策列にロボット先端のハンドの把持パラメータの再調整を追加する。
Next, in step S707, the
次に、ステップS709では、モデル再学習部105は、ロボット先端のハンドの把持パラメータの再調整の重みを+1する。そして、ステップS710では、モデル再学習部105は、学習済み統計モデル501を保存する。以上で、処理を終了(S711)する。
Next, in step S709, the
以上のように、モデル再学習部105の処理により、学習済み統計モデルの#13の重みが+1される。
As described above, the weight of # 13 of the trained statistical model is incremented by +1 by the processing of the
次に、要因絞り込み部102では、上記で重みを更新した学習済み統計モデル501を用い、要因絞り込みの際の参考情報とする。具体的には、不良パタン107が要因絞り込み部102に入力された場合、学習済み統計モデル501内の対応する要因が複数ある場合、より重みが多い行の要因を選択し絞り込む。
Next, the
なお、異常のHITL機械学習の一例は、要因対策表をベースに現場での実績から重みづけを更新していくものだったが、HITLの実現はこれには限定されない。例えば不良パタンを入力とし対策を出力にとり、間のニューロンの遷移パラメタ(重みづけ)を最適化するニューラルネットワークの考え方で実現する例がある。また、不良パタンを入力とし、バイナリツリー(二分木)で条件を探索していき、最終的に対策を表すノードに到達するバイナリツリーにおいて、その頂点から分岐するスレショルドを最適化する考え方で実現する方法がある。これらのように、HITLを、一般的な多変量解析手法、統計的手法、機械学習手法で実現可能である。このことは、後述する本実施例でも同様である。 An example of abnormal HITL machine learning was to update the weighting from the actual results in the field based on the factor countermeasure table, but the realization of HITL is not limited to this. For example, there is an example of realizing by the idea of a neural network that takes a bad pattern as an input and takes a countermeasure as an output and optimizes the transition parameter (weighting) of the neurons between them. In addition, it is realized by the idea of optimizing the threshold branching from the apex in the binary tree that takes the bad pattern as input, searches the condition in the binary tree (binary tree), and finally reaches the node representing the countermeasure. There is a way. As described above, HITL can be realized by general multivariate analysis methods, statistical methods, and machine learning methods. This also applies to the present embodiment described later.
なお、これまで説明した従来の要因推定システム500における課題を、以下に説明する。
The problems in the conventional
図9は、供給装置901を持つ製造ラインの例である。製造ライン900は、図2で示した製造ライン200に対し、ワーク206を供給する供給装置901を追加した製造ラインである。
FIG. 9 is an example of a production line having a
供給装置901は、例えば、ワーク206を一定の速度で運び、ベルトコンベア205上の決まった位置にワーク206を置く。一例として、ベルトコンベア205の中心にワーク206を置く。ここで、供給装置901のワーク206を運ぶ速度が何らかの理由で変化したとする。例えば、供給装置901のモータの劣化などによる。ベルトコンベア205上の決まった位置にワーク206がセットされない。
The
このため、ワーク206とロボット203の先端のハンドとの間でずれが生じ、ワーク206がロボット203の先端のハンドでつかみ切れず、ワークが落下する。ここで、従来の要因推定システム500においては、図2示したように、不良パタン”ロボット PICK NG”からロボット先端のハンドの把持パラメータとワークのサイズの不一致を要因として絞り込んでしまう。このため、作業者201は、表示・入力端末202に、ロボット先端のハンドの把持パラメータの再調整を対策として打ってしまう。または、重みづけの状況によっては、ロボットハンドの先端部摩耗を要因として推定し、ハンド先端部材交換を現場では対策を打ってしまう。
Therefore, a gap occurs between the
いずれにしろ、図9の製造ライン900では、供給装置901のモータの劣化によるワーク206の搬送速度の変化が要因であるにも係わらず、作業者201は、ロボット先端のハンドもしくはハンドとワーク206の関係を要因として疑い、対策を打ってしまう。このように、作業者201が作業する製造現場においては、要因に対する対策が必ずしも一対一の関係ではない(一致しない)ことや、現場での対策が必ずしも正確ではないことがある。例えば、マシン依存の不良が長く出ているのに、部品(Material)要因を疑って対策し続けてしまう。また、他の例として、不良パタンが出る箇所と要対策箇所が離れている場合もある。このため、誤った対策で学習し続けるため、システム支援が逆効果となる可能性があり、従来の要因推定システム500においては、これら課題は解決されない。
In any case, in the
以上のように、図5に一例を示した、従来のHITL機械学習を活用した要因推定システム500を製造現場で用いることにより、不良パタンに対して要因が複数考えられる場合においては、以下の課題があった。以前は作業者201がそれまでの経験などから要因を推定し対策していたため属人化し、短TATで不良対策を完了できるまでに経験を要した。また、不良対策を完了するまでに時間を要する課題があった。これに対し、本実施例では、現場での要因と対策の情報を蓄積することで、過去の実績から対策を打つことができ、作業者の経験によらず、短TATでの不良対策を可能とした。
As described above, by using the
次に、これらの課題を解決する本実施例について、説明する。図1に、本実施例の要因推定システム100の機能構成の一例を示す。
Next, the present embodiment that solves these problems will be described. FIG. 1 shows an example of the functional configuration of the
本実施例の要因推定システム100は、不良パタン107や人の操作、ログ、センサからのセンサデータなどの各種情報を受け付ける。そして、要因推定システム100は上述のとおり、要因推定システム500に対し、4M潮流判定部104と4M潮流ナレッジ部108を有する。
The
ここで、要因推定システム100のハードウェア構成について説明する。図15に、要因推定システム100のハードウェア構成の一例を示す。上述のように、要因推定システム100は、サーバ装置のようなコンピュータシステムで実現可能である。このため、要因推定システム100は、処理部11、記憶部12、入出力部13を有する。そして、要因推定システム100は、入出力部13と接続される通信路15を介して、内部ネットワーク14に接続されている。なお、内部ネットワーク14とは、製造ライン200や900で用いられることを意味しており、本要因推定システム100をクラウド上に実装する場合などでは、インターネットのような広域ネットワークを用いてもよい。
Here, the hardware configuration of the
そして、要因推定システム100は、内部ネットワーク14を介して、製造ラインのセンサ17と接続し、入出力部13を介してセンサデータを取得可能である。また、要因推定システム100は、入出力部13と接続される通信路15を介して、データベース16と接続されている。このため、要因推定システム100は、入出力部13を介して、学習済み統計モデル501、ログ、4M潮流ナレッジへのアクセスが可能になる。さらに、要因推定システム100は、無線通信を介して、要因表示・対策入力機能部103、つまり、表示・入力端末202と接続可能である。表示・入力端末202は、無線通信を介した構成としたが、通信路15や内部ネットワーク14を介して接続する構成としてもよい。また、表示・入力端末202は、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等の端末装置として、実現できる。
Then, the
ここで、処理部11は、CPUのような演算部で実現でき、要因絞り込み部102、4M潮流判定部104、モデル再学習部105を有する。これらは、メモリのような記憶部12に格納されたプログラムに従った演算で実現できる。つまり、要因絞り込み部102、4M潮流判定部104、モデル再学習部105は、コンピュータプログラムとして、実装が可能である。
Here, the
次に、図1に戻り、その内容について説明する。なお、以下では、図5を用いて説明した要因推定システム500と重複する内容については、その内容を省略する。
Next, returning to FIG. 1, the contents will be described. In the following, the contents that overlap with the
不良パタン107は、例えば工場の製造ラインなどにおいて、事前の設定や設計通りに生産されなかった際の生産状態を示す情報である。図3に、ワーク落下の際の不良パタン107の一例を示す。図3は、製造ライン200(もしくは製造ライン900、以下同様)における不良パタン107は、例えばロボット203が出力する動作ログ情報が一つの例である。ロボット先端のハンドでつかめたかつかめられなかったかの状態を、日時とともにテキストデータとして生成されるものである。製造ライン200や900における不良発生の際の不良ログ301は、ワーク206がロボット203の先端のハンドでつかみ切れず、ワークが落下したことをロボット203が感知し、”PICK NG”という文字列で不良状態をログに記録した一つの例である。不良パタン107は、事前の設定や設計通りに生産されなかった際の生産状態を示す情報であり、不良ログ301のようにOK/NGという文字列で示されることもある。以上が、ワーク落下時の不良パタン107の一例である。また、不良の様を映したカメラ画像や動画、何らかの物理量をセンサで捉えたセンサ情報も、不良パタンの例として挙げられる。
The
図2の製造ライン200において、ワーク落下が発生した場合、製造ライン200では製造が停止し、作業者201にその状態が(図2には図示されない)有色ライトの点灯や電子メールなどの通知手段で通知される。
In the
作業者201は、製造ライン200や不良ログ301の情報を確認し、ロボット203の先端のハンドでつかみ切れず、ワークが落下したと認識する。ここで、作業者201は、データベース16に格納されたログ中の不良ログ301から、以下のように不良である落下の要因を推定したとする。例えば、製造ライン200を設計したCAD(Computer Aided Design)ソフトの入力情報に誤りがあり、ワーク206のサイズが微妙に小さいためワーク落下が発生した。この場合、作業者201は、ロボット203の先端のハンドの把持パラメータを再調整する。再調整が終了したら、製造ライン200は生産を再開する。
The
表示・入力端末202は、こういった製造ライン200における製造不良の状態を表示したり、また、作業者201が推定した不良の要因、また現場での対策内容を記録したりする場合がある。ここで、表示・入力端末202の表示内容は、上述した図4と同じである。以下、その詳細を説明する。不良発生個所表示領域401は、不良ログ301を(図示されない)別のコンピュータなどで受信し、ロボット203の不良とラベルを付け、表示・入力端末202に送信した結果を表示している。不良発生時刻表示領域402は、不良発生個所表示部401同様、不良ログ301を(図示されない)別のコンピュータなどで受信し、時刻情報、エラー内容を表示・入力端末202に送信した結果を表示している。
The display /
また、要因表示領域403は、一つの例として、作業者201が、不良発生時刻表示領域402に表示されるエラー内容”PICK NG”を確認し、”ロボット先端のハンドの把持パラメータとワークのサイズの不一致”と入力した例を示す。なお、要因表示領域403の変形例を、図6を用いて説明する。
Further, in the
図6は、表示・入力端末202における不良要因表示領域の変形例を示す図である。表示・入力端末202は、図4の要因表示領域403に代わり、不良要因リスト表示領域1501を用いる。表示・入力端末202は、不良発生個所表示領域401と不良発生時刻表示領域402の情報から、データベース16を検索して、ロボット先端のハンドの把持パラメータとワークのサイズの不一致であると要因を推定する。なお、本推定は、要因推定システム100の処理部11が実行してもよい。
FIG. 6 is a diagram showing a modified example of the defect factor display area in the display /
そして、表示・入力端末202は、不良要因リスト表示領域1501に”ロボット先端のハンドの把持パラメータとワークのサイズの不一致”と表示する。この結果、作業者201が不良要因リスト表示領域1501の表示内容を確認し、チェックボックスなどにチェックを入力することが可能になる。
Then, the display /
図4に戻り、その表示内容の説明を行う。現場対策記録領域404は、一つの例として、作業者201が現場で実際に対策し、表示・入力端末202を介して記録した内容を表示する。現場対策記録領域404の他の例としては、要因推定システム100の処理部11もしくは表示・入力端末202が、あらかじめ対策内容をリストの形で記憶しておく。そして、処理部11もしくは表示・入力端末202が、それをリストの形で現場対策記録領域404に一覧表示することで、作業者201に選択させる例も考えられる。表示・入力端末202では、現場対策記録領域404への作業者201の入力や選択が完了したのち、これらの情報を、表示・入力端末202もしくはデータベース16に記憶する。このために、表示・入力端末202は、作業者201からOKボタンの選択を受け付ける。
Returning to FIG. 4, the display contents will be explained. As an example, the on-site
これら現場で入力された情報を生かし、本実施例のおける要因推定システム100が、不良パタン107の発生に対し、その要因を推定する。また、要因推定システム100は、対策を容易化する方法として、要因の推定結果を、表示・入力端末202に表示させる。この結果、表示・入力端末202は、作業者201は、その内容を参照して、表示・入力端末202に、実際の対策結果を入力する。以下、図1に戻り、この要因推定システム100について、HITLに活用した例を用いて、説明する。
Utilizing the information input at these sites, the
図1に示す4M情報101は、例えば、製造ライン900の要素であり、4Mを示す4M情報(Man、Machine、Material、Method)である。この4M情報101は、製造ラインにおけるセンサからのセンサデータ、作業者201等の製造ラインに対する操作やログの組み合わせでも実現できる。本実施例では、図9の製造ライン900において、ロボット203の先端のハンドに、この4M情報101を取得するためのセンサを付加したとする。
The
図10に、ロボット先端のハンドへのカメラ1000の取り付け例を示す。このカメラ1000により、例えば、ハンドの位置と、ワーク206との位置関係を逐次取得するものとする。ここで、図11に、ロボット先端のハンドに取り付けたカメラ1000の出力の例を示す。図中の〇は、ロボット203での把持ごとの、カメラ1000でセンシングした、ハンドとワークの位置関係を示す。センタリングと書かれた箇所に〇がある場合はハンドとワークの位置関係はちょうど真ん中をとらえており、そこからずれた場合に〇は上下どちらかに移動する。図11では、把持回数が増えるにともない、〇の位置もセンタリングから、ずれが拡大し、ある所からずれ量が一定でキープされていること、そのトレンドが把持不良発生タイミングよりも前から発生しているということがわかる。
FIG. 10 shows an example of attaching the
そこで、本実施例では、4M潮流判定部104が、不良パタンおよび4M情報101の4Mトレンドから、4M潮流ナレッジを活用し、不良要因となり得る箇所を推定し、重みづけを生成する。例えば、4M潮流判定部104は、このようなカメラ1000の出力を受けた場合、ロボット203の先端のハンドとワーク206との間のずれは把持不良発生から一定のずれ量をキープしている、と判断する。このことから、4M潮流判定部104は、不良の要因として、ロボットハンドの先端部摩耗という要因ではないことを推定する。
Therefore, in this embodiment, the 4M tidal
また、図11において一定のずれ量をキープしていることから、4M潮流判定部104は、4M潮流ナレッジを用いて、以下のように推定を行う。4M潮流判定部104は、ロボット203のハードウェアそのものの問題か、それよりも前段の、例えば供給装置901に継続的に何らかの問題が発生していることが推定する。
Further, since the constant deviation amount is kept in FIG. 11, the 4M tidal
ここで、作業者201が誤った要因推定を行い、誤った対策を行う場合が存在する。但し、4M潮流判定部104では、4M情報101の4Mトレンドと、例えば4M潮流ナレッジなどの製造ライン900に関する知識を組み合わせることで、明らかに異なる要因は優先度を下げることを行うことが可能である。また、4M潮流判定部104では、不良パタン107や4M情報101の取得対象(ロボット203)以外に起因する製造不良の要因として、供給装置901の問題を推定することとになる。
Here, there is a case where the
以上の処理により、本実施例のモデル再学習部105の再学習が可能になる。この再学習の内容は、図7で説明した内容がベースであり、以下その相違のみ説明する。
By the above processing, the
本実施例のモデル再学習部105では、4M潮流判定部104で推定した要因、不良パタン、4M情報101を用いたモデル再学習を行う。本実施例の例では、不良パタンはロボットの"PICK NG"である。そして、その要因として、4M潮流判定部104は、図11において一定のずれ量をキープしていることから、ロボットハンドの先端部摩耗いう要因ではないとと判定している。このため、モデル再学習部105は、先端部摩耗との要因の重みは減らして再学習することになる。
In the
また、要因として、ロボット203のハードウェアそのものの問題という要因の重みを増やすことも考えられる。しかし、一つの例として、4M情報101にてロボット203からのログ情報を逐次収集した場合、ロボット203のハードウェアそのものの問題がレポートされていない場合は、ロボットのハードウェアそのものの問題という要因の重みも増やさなくてもよい。このため、モデル再学習部105は、ステップS709において、供給装置901に何らかの不具合が出ている可能性があるため、供給装置901が要因に存在する行の重みを+1して、モデルの再学習を行う。この結果、図12に示す再学習された学習済み統計モデルが生成される。図12に、4M情報101を用いた4M潮流判定部104の処理結果を用いた学習済み統計モデル1201の一例を示す。
In addition, as a factor, it is conceivable to increase the weight of the factor of the problem of the hardware of the
以上から、本実施例の要因推定システム100により、製造ライン900において、供給装置901のモータの劣化が原因で、ワーク206の搬送速度の変化が把持不良の要因であると推定することをすることになる。つまり、要因推定システム100では、不良の要因として、供給装置901を正しく推定可能となる。
From the above, it is estimated by the
本実施例は、製造現場に存在する、要因に対する対策が必ずしも一対一の関係ではない(一致しない)ことや、現場での対策が必ずしも正確ではなくとも、より正確に対応することができる。例えば、本実施例では、マシン依存の不良が長く出ているのに、部品(Material)要因を疑って対策し続ける、不良パタンが出る箇所と要対策箇所が離れている場合、などを抑止できる。 In this embodiment, even if the countermeasures against the factors existing at the manufacturing site do not always have a one-to-one relationship (does not match) and the countermeasures at the site are not always accurate, it is possible to respond more accurately. For example, in this embodiment, it is possible to suppress the case where a machine-dependent defect has appeared for a long time, but the component (Material) factor is suspected and countermeasures are continued, or the location where the defect pattern appears and the location requiring countermeasures are separated. ..
次に、実施例1に対し、推定要因箇所を表示する機能を設けた実施例2について説明する。本実施例では、周辺データ(例えば4M(Man、Machine、Material、Method))の変動度合い(トレンド)から、不良要因箇所を作業者201に提示することで、作業者201が高効率に詳細要因推定を実現可能としている。さらに、本実施例では、近視眼的に事象をとらまえて誤った要因推定、対策試行の抑止も可能とする。
Next, Example 2 in which the function of displaying the estimated factor location is provided for Example 1 will be described. In this embodiment, the
図13は、本実施例の要因推定システム1300の機能構成の一例である。要因推定システム1300は、実施例1の要因推定システム100の要因表示・対策入力機能部103が推定要因箇所表示・要因表示・対策入力機能1301に変更されている。そして、推定要因箇所表示・要因表示・対策入力機能1301は、4M潮流判定部104に接続し、その入力を受け付けている。また、推定要因箇所表示・要因表示・対策入力機能1301の出力先がモデル再学習部105である。なお、推定要因箇所表示・要因表示・対策入力機能1301からモデル再学習部105への出力は、4M潮流判定部104から出力してもよい。なお、推定要因箇所表示・要因表示・対策入力機能1301は、要因表示・対策入力機能部103と同様に、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等の端末装置で実現できる。
FIG. 13 is an example of the functional configuration of the
図14に、推定要因箇所表示・要因表示・対策入力機能1301(表示・入力端末)における表示内容の一例を示す。推定要因箇所表示・要因表示・対策入力機能1301は、要因表示・対策入力機能部103の表示内容に、4M潮流判定部104の出力、つまり、4Mトレンドからの推定箇所を表示する推定要因箇所表示領域1302を有する。その他は、実施例1と同様に、不良要因リスト表示領域1501、現場対策記録領域404を有するが、これらの情報の取得元などが実施例1とは、異なっている。これらについて、以下説明する。
FIG. 14 shows an example of the display contents in the estimation factor location display / factor display / countermeasure input function 1301 (display / input terminal). The estimated factor location display / factor display /
推定要因箇所表示領域1302は、4M潮流判定部104で推定された要因箇所をリストで表示する。なお、実施例1で示した例と同様、ロボット203のハードウェアに関するエラーが4M情報101に含まれていない場合には、供給装置901の不具合がロボットハードウェアよりも疑われる。このため、推定要因箇所表示領域1302においては、その疑いの高い順(優先度順)にその内容を表示している。
The estimated factor
そして、不良要因リスト表示領域1501には、最も不良の要因の可能性が高い(疑いが高い)供給装置の不具合がチェックされた形で表示されている。
Then, in the defect factor
また、現場対策記録領域404は、作業者201が、推定要因箇所表示領域1302や不良要因リスト表示領域1501を確認して、例えば、優先度順に対策したものを入力する欄である。
Further, the on-site
以上から、本実施例の要因推定システム1300により、製造現場に存在する、要因に対する対策が必ずしも一対一の関係ではない(一致しない)ことへ対応が可能になる。また、本実施例では、現場での対策が必ずしも正確ではないこと(例えばマシン依存の不良が長く出ているのに、部品(Material)要因を疑って対策し続ける、不良パタンが出る箇所と要対策箇所が離れている場合、など)などの課題への対応も可能である。つまり、作業者201に、4Mトレンドからの推定要因箇所を示すことで、効率的な対策を促すことができる。
From the above, the
最後に、実施例1および2の実装に関する変形例について、説明する。上述のとおり、実施例1の要因推定システム100や実施例2の要因推定システム1300は、コンピュータシステムで実現できる。このため、これらを、製造ラインやその運用企業に設置するサーバ装置やいわゆるクラウドシステムとして実現することが可能になる。
Finally, a modification relating to the implementation of Examples 1 and 2 will be described. As described above, the
まず、図16に、要因推定システムをサーバ装置として、実装した場合の機能構成を示す。なお、本構成は、実施例1の要因推定システム100を例に説明するが、実施例2の要因推定システム1300でも同様に実装できる。図16では、ロボット等の各種装置1601、サーバ装置1602、要因表示・対策入力機能部103が、互いに内部ネットワーク14を接続する構成となっている。そして、サーバ装置1602が要因推定システム100である。このため、本変形例は、図15に示すハードウェア構成で実現できる。
First, FIG. 16 shows the functional configuration when the factor estimation system is implemented as a server device. Although this configuration will be described using the
次に、図17に、要因推定システムをクラウドシステム1700として、実装した場合の機能構成を示す。なお、本例も実施例1の要因推定システム100を例に説明するが、実施例2の要因推定システム1300でも同様に実装できる。本例では、クラウド装置1703に各機能を設ける。このため、製造ライン側に設置されるサーバ装置1602には、各種装置1601、要因表示・対策入力機能部103およびクラウド装置1703の通信を中継する機能があればよい。但し、クラウド装置1703は、4M潮流判定部104やモデル再学習部105を有し、要因絞り込み部102、学習済み統計モデル1201、および4M潮流ナレッジを、サーバ装置1602が有してもよい。
Next, FIG. 17 shows the functional configuration when the factor estimation system is implemented as a
また、図17に示すクラウドシステム1700に、要因推定システムを実装する場合、図15に示すハードウェア構成との関係は、以下のとおりである。図15の要因推定システム100は、クラウド装置1703に実装される。そして、クラウド装置1703は、各種装置1601、サーバ装置1602、要因表示・対策入力機能部103とインターネットのような広域ネットワークを介して接続されることになる。なお、各種装置1601、サーバ装置1602、要因表示・対策入力機能部103については、互いに内部ネットワーク14を介して接続されることが望ましい。
Further, when the factor estimation system is implemented in the
以上の各実施例によれば、周辺データ(例えば4M(Man、Machine、Material、Method))の変動度合い(トレンド)から、推定精度を自動で高精度化することができる。 According to each of the above embodiments, the estimation accuracy can be automatically improved from the fluctuation degree (trend) of the peripheral data (for example, 4M (Man, Machine, Material, Method)).
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications. For example, the above-described embodiment has been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and is not necessarily limited to the one including all the described configurations. Further, it is possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add / delete / replace a part of the configuration of each embodiment with another configuration.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。 Further, each of the above configurations, functions, processing units, processing means and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them by, for example, an integrated circuit. Further, each of the above configurations, functions, and the like may be realized by software by the processor interpreting and executing a program that realizes each function. Information such as programs, tables, and files that realize each function can be placed in a memory, a recording device such as a hard disk or SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, SD card, or DVD.
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 In addition, the control lines and information lines indicate those that are considered necessary for explanation, and do not necessarily indicate all the control lines and information lines in the product. In practice, it can be considered that almost all configurations are interconnected.
さらに、本実施例では工程の例として、製造ラインを例示したが、いわゆる自動倉庫のような物流拠点、廃品回収施設、発電所などの各種プラン等への適用も可能である。 Further, in this embodiment, a production line is illustrated as an example of the process, but it can also be applied to various plans such as distribution bases such as so-called automated warehouses, waste collection facilities, and power plants.
101…4M情報、102…要因絞り込み部、103…要因表示・対策入力機能部、104…4M潮流判定部、105…モデル再学習部、106…学習済み統計モデル部、107…不良パタン、108…4M潮流ナレッジ部 101 ... 4M information, 102 ... factor narrowing down section, 103 ... factor display / countermeasure input function section, 104 ... 4M power flow judgment section, 105 ... model re-learning section, 106 ... learned statistical model section, 107 ... defective pattern, 108 ... 4M tidal current knowledge department
Claims (15)
前記学習モデルを記憶する記憶装置と、
前記工程の要素の状況を示す複数の周辺データの入力を受け付け、受け付けられた前記周辺データの変動度合いを示す変動トレンドを解析するトレンド解析を実行する潮流判定部と、
実行された前記トレンド解析に基づいて、前記学習モデルの学習を周期的に実行するモデル再学習部と、
前記モデル再学習部で学習された学習モデルを用いて、複数の周辺データから、前記要因に影響を与える周辺データを特定する要因絞り込み部とを有し、
前記潮流判定部は、前記変動トレンドの解析を、さらに、前記要因絞り込み部で特定された前記周辺データを用いて実行することを特徴とする要因推定システム。 In a factor estimation system that estimates the factors of defects that occur in products in the process using a learning model.
A storage device for storing the learning model and
A tidal current determination unit that receives input of a plurality of peripheral data indicating the status of the elements of the process and executes a trend analysis that analyzes a fluctuation trend indicating the degree of fluctuation of the received peripheral data.
A model re-learning unit that periodically executes learning of the learning model based on the executed trend analysis.
Using the learning model learned by the model re-learning unit, it has a factor narrowing unit that identifies peripheral data that affects the factor from a plurality of peripheral data.
The factor estimation system is characterized in that the tidal current determination unit further analyzes the fluctuation trend using the peripheral data specified by the factor narrowing unit.
前記潮流判定部は、さらに、前記不良のパタンを示す不良パタンを受け付け、前記不良パタンを用いて、トレンド解析を実行することを特徴とする要因推定システム。 In the factor estimation system according to claim 1,
The factor estimation system is characterized in that the power flow determination unit further receives a defective pattern indicating the defective pattern and executes a trend analysis using the defective pattern.
前記潮流判定部は、受け付けられた前記周辺データから、前記不良の不良要因になり得る箇所を推定し、当該推定の結果に基づいて、前記モデル再学習部での学習における重みづけデータを作成することを特徴とする要因推定システム。 In the factor estimation system according to claim 2,
The tidal current determination unit estimates a portion that may be a defect factor of the defect from the received peripheral data, and creates weighted data in learning in the model re-learning unit based on the estimation result. A factor estimation system characterized by that.
当該要因推定システムと接続する端末装置において、前記要因絞り込み部で特定された前記要因に影響を与える周辺データを表示し、表示された結果に応じて、ユーザから入力された対策結果を、前記潮流判定部へ出力することを特徴とする要因推定システム。 In the factor estimation system according to any one of claims 1 to 3,
In the terminal device connected to the factor estimation system, peripheral data that affects the factor specified by the factor narrowing unit is displayed, and the countermeasure result input from the user is displayed according to the displayed result. A factor estimation system characterized by outputting to the judgment unit.
当該要因推定システムと接続する端末装置において、前記要因絞り込み部で特定された前記要因に影響を与える周辺データおよび前記潮流判定部で実行されるトレンド解析の結果を表示し、表示された結果に応じて、ユーザから入力された対策結果を、前記モデル再学習部へ出力することを特徴とする要因推定システム。 In the factor estimation system according to any one of claims 1 to 3,
In the terminal device connected to the factor estimation system, the peripheral data affecting the factor specified by the factor narrowing section and the result of the trend analysis executed by the trend determination section are displayed, and the displayed result is displayed. A factor estimation system characterized in that the countermeasure result input from the user is output to the model re-learning unit.
前記工程の要素の状況を示す複数の周辺データの入力を受け付け、受け付けられた前記周辺データの変動度合いを示す変動トレンドを解析するトレンド解析を実行する潮流判定部と、
実行された前記トレンド解析に基づいて、前記学習モデルの学習を周期的に実行するモデル再学習部と、
前記モデル再学習部で学習された学習モデルを用いて、複数の周辺データから、前記要因に影響を与える周辺データを特定する要因絞り込み部として機能させ、
前記潮流判定部は、前記変動トレンドの解析を、さらに、前記要因絞り込み部で特定された前記周辺データを用いて実行させることを特徴とする要因推定プログラム。 A factor estimation system that is a computer device and estimates the cause of a defective event that occurs in a process using a learning model, and has a storage device that stores the learning model.
A tidal current determination unit that receives input of a plurality of peripheral data indicating the status of the elements of the process and executes a trend analysis that analyzes a fluctuation trend indicating the degree of fluctuation of the received peripheral data.
A model re-learning unit that periodically executes learning of the learning model based on the executed trend analysis.
Using the learning model learned by the model re-learning unit, it is made to function as a factor narrowing unit that identifies peripheral data that influences the factor from a plurality of peripheral data.
The tidal current determination unit is a factor estimation program characterized in that the analysis of the fluctuation trend is further executed using the peripheral data specified by the factor narrowing unit.
前記潮流判定部に、前記不良のパタンを示す不良パタンを受け付けさせ、前記不良パタンを用いて、トレンド解析を実行させることを特徴とする要因推定プログラム。 In the factor estimation program according to claim 6,
A factor estimation program characterized by having the tidal current determination unit accept a defective pattern indicating the defective pattern and executing trend analysis using the defective pattern.
前記潮流判定部に、受け付けられた前記周辺データから、前記不良の不良要因になり得る箇所を推定させ、当該推定の結果に基づいて、前記モデル再学習部での学習における重みづけデータを作成させることを特徴とする要因推定プログラム。 In the factor estimation program according to claim 7,
The tidal current determination unit is made to estimate a portion that may be a defect factor of the defect from the received peripheral data, and based on the estimation result, the weighted data in the learning in the model re-learning unit is created. A factor estimation program characterized by that.
当該要因推定システムと接続する端末装置において、前記要因絞り込み部で特定された前記要因に影響を与える周辺データを表示し、表示された結果に応じて、ユーザから入力された対策結果を、前記潮流判定部へ出力することを特徴とする要因推定プログラム。 In the factor estimation program according to any one of claims 6 to 8.
In the terminal device connected to the factor estimation system, peripheral data that affects the factor specified by the factor narrowing unit is displayed, and the countermeasure result input from the user is displayed according to the displayed result. A factor estimation program characterized by outputting to a judgment unit.
当該要因推定システムと接続する端末装置において、前記要因絞り込み部で特定された前記要因に影響を与える周辺データおよび前記潮流判定部で実行されるトレンド解析の結果を表示し、表示された結果に応じて、ユーザから入力された対策結果を、前記モデル再学習部へ出力することを特徴とする要因推定プログラム。 In the factor estimation program according to any one of claims 6 to 8.
In the terminal device connected to the factor estimation system, the peripheral data affecting the factor specified by the factor narrowing section and the result of the trend analysis executed by the trend determination section are displayed, and the displayed result is displayed. A factor estimation program characterized in that the countermeasure result input from the user is output to the model re-learning unit.
前記工程の要素の状況を示す複数の周辺データの入力を受け付け、受け付けられた前記周辺データの変動度合いを示す変動トレンドを解析するトレンド解析を実行する潮流判定部と、
実行された前記トレンド解析に基づいて、記憶装置に記憶された学習モデルの学習を周期的に実行するモデル再学習部とを有し、
ネットワークを介して接続された端末装置の要因絞り込み部において、前記モデル再学習部で学習された学習モデルを用いて、複数の周辺データから、前記要因に影響を与える周辺データを特定し、
前記潮流判定部は、前記変動トレンドの解析を、さらに、前記要因絞り込み部で特定された前記周辺データを用いて実行することを特徴とする要因推定システム。 In a factor estimation system that estimates the causes of defects in events that occur in a process using a learning model.
A tidal current determination unit that receives input of a plurality of peripheral data indicating the status of the elements of the process and executes a trend analysis that analyzes a fluctuation trend indicating the degree of fluctuation of the received peripheral data.
It has a model re-learning unit that periodically executes learning of the learning model stored in the storage device based on the executed trend analysis.
In the factor narrowing section of the terminal device connected via the network, the peripheral data that influences the factor is identified from a plurality of peripheral data by using the learning model learned by the model relearning section.
The factor estimation system is characterized in that the tidal current determination unit further analyzes the fluctuation trend using the peripheral data specified by the factor narrowing unit.
前記潮流判定部は、さらに、前記不良のパタンを示す不良パタンを受け付け、前記不良パタンを用いて、トレンド解析を実行することを特徴とする要因推定システム。 In the factor estimation system according to claim 11,
The factor estimation system is characterized in that the power flow determination unit further receives a defective pattern indicating the defective pattern and executes a trend analysis using the defective pattern.
前記潮流判定部は、受け付けられた前記周辺データから、前記不良の不良要因になり得る箇所を推定し、当該推定の結果に基づいて、前記モデル再学習部での学習における重みづけデータを作成することを特徴とする要因推定システム。 In the factor estimation system according to claim 12,
The tidal current determination unit estimates a portion that may be a defect factor of the defect from the received peripheral data, and creates weighted data in learning in the model re-learning unit based on the estimation result. A factor estimation system characterized by that.
前記端末装置において、前記要因絞り込み部で特定された前記要因に影響を与える周辺データを表示し、表示された結果に応じて、ユーザから入力された対策結果を、前記潮流判定部へ出力することを特徴とする要因推定システム。 In the factor estimation system according to any one of claims 11 to 13.
In the terminal device, peripheral data that affects the factor specified by the factor narrowing unit is displayed, and the countermeasure result input from the user is output to the power flow determination unit according to the displayed result. A factor estimation system featuring.
当該要因推定システムと接続する端末装置が、前記要因絞り込み部で特定された前記要因に影響を与える周辺データおよび前記潮流判定部で実行されるトレンド解析の結果を表示し、表示された結果に応じて、ユーザから入力された対策結果を、前記モデル再学習部へ出力することを特徴とする要因推定システム。 In the factor estimation system according to any one of claims 11 to 13.
The terminal device connected to the factor estimation system displays the peripheral data affecting the factor specified by the factor narrowing unit and the result of the trend analysis executed by the power flow determination unit, and responds to the displayed result. A factor estimation system characterized in that the countermeasure result input from the user is output to the model re-learning unit.
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002108979A (en) * | 2000-09-28 | 2002-04-12 | Sony Corp | Device and method for processing information, quality control system and recording medium |
JP2011113195A (en) * | 2009-11-25 | 2011-06-09 | Sharp Corp | Analysis display method of defective factors and analysis display device of defective factors |
US20150346709A1 (en) * | 2014-06-03 | 2015-12-03 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Semiconductor process management system, semiconductor manufacturing system including the same, and method of manufacturing semiconductor |
JP2019074969A (en) * | 2017-10-17 | 2019-05-16 | 新日鐵住金株式会社 | Quality predicting device and quality predicting method |
JP2019102085A (en) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | リンカーン グローバル,インコーポレイテッド | Systems and methods for supporting predictive and preventative maintenance |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08297699A (en) * | 1995-04-26 | 1996-11-12 | Hitachi Ltd | System and method for supporting production failure analysis and production system |
JP6877735B2 (en) * | 2017-03-27 | 2021-05-26 | 国立大学法人鳥取大学 | Search support method and information processing device for the cause of manufacturing defects |
JP6530779B2 (en) * | 2017-04-20 | 2019-06-12 | ファナック株式会社 | Machining defect factor estimation device |
JP6836571B2 (en) * | 2018-11-14 | 2021-03-03 | ファナック株式会社 | Robot device |
-
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-
2021
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002108979A (en) * | 2000-09-28 | 2002-04-12 | Sony Corp | Device and method for processing information, quality control system and recording medium |
JP2011113195A (en) * | 2009-11-25 | 2011-06-09 | Sharp Corp | Analysis display method of defective factors and analysis display device of defective factors |
US20150346709A1 (en) * | 2014-06-03 | 2015-12-03 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Semiconductor process management system, semiconductor manufacturing system including the same, and method of manufacturing semiconductor |
JP2019074969A (en) * | 2017-10-17 | 2019-05-16 | 新日鐵住金株式会社 | Quality predicting device and quality predicting method |
JP2019102085A (en) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | リンカーン グローバル,インコーポレイテッド | Systems and methods for supporting predictive and preventative maintenance |
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