JP2022027556A - 製造プラントトポロジ及び故障伝搬情報を判定するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するためのシステムを提供する。【解決手段】動作中、システムは、マシン及び関連するプロセスを含む、処理システムに関連するデータを記憶し、このデータは、タイムスタンプ情報、マシンステータス情報、及び製品バッチ情報を含む。システムは、データに基づいて、処理システムに対応するネットワークトポロジを判定し、ネットワークトポロジは、プロセスの一部としてのマシン間の出力の流れを示す。システムは、処理システムの複数のマシンの利用情報を判定する。システムは、利用情報に基づく出力の流れのうちの１つ以上を表示し、それによって、処理システムの診断を容易にする。【選択図】図１

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２０年７月３１日に出願された発明者Ｈｏｎｇ Ｙｕ、Ａｊａｙ Ｒａｇｈａｖａｎ、Ｄｅｏｋｗｏｏ Ｊｕｎｇ、及びＳａｍａｎ Ｍｏｓｔａｆａｖｉによる「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｐｌａｎｔ Ｔｏｐｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｆａｕｌｔ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」と題する米国仮出願第６３／０５９，４４６号、代理人整理番号ＰＡＲＣ－２０２００１２４ＵＳ０１の利益を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

（発明の分野）
本開示は、概して、データマイニングに関連する。より具体的には、本開示は、製造プラントトポロジ及び故障伝搬情報を判定するためのシステム及び方法に関する。

現代の製造では、ネットワークは動的であり得、マシンは生産の需要の変化に合わせてクラスタに構成されている。複雑な製造ネットワークの動的性質は、生産ラインの状態を監視する際の課題を作り出すことができる。生産ライン状態を監視するための現在のアプローチは、機器の状態に基づく監視、機器の故障の根本原因を判定すること、及び潜在的な故障を予測することを含み得る。

機器、特に重要又は必須機器の状態に基づく監視を使用して、機器の利用可能性及び信頼性を改善することができる。しかしながら、機器の状態に基づく監視のためのアプローチのほとんどは、システム全体ではなく、追加の検知システムの設置を必要とし得、一般的には、単一の構成要素又はマシンに焦点を合わせることを必要とする場合がある。

現在の業界の慣行における根本原因分析及び故障の予測は、一般に、特定分野の専門家／専門知識に重く依存しており、すなわち、フィールドエンジニアの経験は、一般に、異なるプロセスとマシンとの間の因果関係を説明するための基礎を形成する。加えて、手動の試行錯誤アプローチを使用して、故障の根本原因を識別することができる。これらの現在の慣行は、いくつかの制約によって制限される。第１に、より経験のある特定分野の専門家からの特定分野の知識は、特定の製造現場において他の人々に容易に伝達して利用することができない。第２に、特定領域の専門家は、その評価において先入観にとらわれていることがある。第３に、現代の生産ラインがますます複雑化するにつれて、多数のマシンの中から手作業で根本原因を特定するという慣行は、ますます手に負えなくなる可能性がある。

生産ラインの状態を監視するための別のアプローチは、ディープラーニングを使用して、製造ログから知識を抽出することを含み得る。しかしながら、このアプローチは、大量のデータ（通常、取得が困難なラベル付きデータである）を必要とする。更に、これらのブラックボックスモデルの解釈は難しい場合があり、必要不可欠な製造システムでのその使用が制限される可能性がある。

したがって、生産ラインの状態を監視するためのいくつかの現在のアプローチが存在するが、これらの現在のアプローチ（追加のセンサの設置、特定分野の専門家の知識、及びブラックボックスモデルの解釈に依存する）は、いくつかの制約によって制限され、生産ラインの状態を監視するための効率的な方法を提供しない。

一実施形態は、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するためのシステムを提供する。動作中、システムは、マシン及び関連するプロセスを含む、処理システムに関連するデータを記憶し、このデータは、タイムスタンプ情報、マシンステータス情報、及び製品バッチ情報を含む。システムは、データに基づいて、処理システムに対応するネットワークトポロジを判定し、ネットワークトポロジは、プロセスの一部としてのマシン間の出力の流れを示す。システムは、処理システムの複数のマシンの利用情報を判定する。システムは、利用率情報に基づく出力の流れのうちの１つ以上を表示し、それによって、処理システムの診断を容易にする。

いくつかの実施形態では、システムは、ネットワークトポロジのグラフを表示することによって、出力の１つ以上の流れを表示する。グラフ内のそれぞれのノードは、それぞれの出力に関して、それぞれの出力を処理する第１のマシン、及び第１のマシンに関連する第１のプロセスを示し、グラフ内のそれぞれのエッジは、それぞれの出力に関して、開始ノードから目的ノードへの流れを示す。

いくつかの実施形態では、表示されたグラフ内のそれぞれのノードのサイズは、第１のマシンによって処理されるパーツの数に対応し、表示されたグラフ内のそれぞれのエッジの重みは、開始ノード及び目的ノードに関連する利用率を含む利用情報を示す。

いくつかの実施形態では、それぞれの出力は、開始ノード及び目的ノードによって示されるマシン間の物理的バッファ内で一定期間保持される。

いくつかの実施形態では、製品バッチ情報は、処理システムの複数の物理的対象に対応するロット番号を含み、物理的対象は少なくとも１つの共通の特徴を共有し、マシンステータス情報は、ストップコード及び故障タイプのうちの１つ以上を含む。

いくつかの実施形態では、出力は材料を含み、処理システムのマシンがプロセスを実行する物理的対象を含み、それぞれの物理的対象は、処理システムのロット番号及び生産ラインに関連付けられている。

いくつかの実施形態では、システムは、ネットワークトポロジに基づいて、複数の故障伝搬経路を判定する。システムは、重みを、故障伝搬経路のそれぞれに割り当てる。システムは、故障伝搬経路をそれらの割り当てられた重みと共に表示する。

いくつかの実施形態では、システムは、故障伝搬経路のグラフを表示することによって、故障伝搬経路を表示する。グラフ内のそれぞれのノードは、それぞれの出力に関して、それぞれの出力を処理する第１のマシン、第１のマシンに関連する第１のプロセス、及びそれぞれの出力の処理における第１のマシンと第１のプロセスに関連するストップコードを示す。グラフ内のそれぞれのエッジは、それぞれの出力に関して、開始ノードから目的ノードへの論理的流れを示す。

いくつかの実施形態では、表示されたグラフ内のそれぞれのノードのサイズは、表示されたグラフ内の第１のマシンの前のノードに関連するストップコードの数に対応する。表示されたグラフ内のそれぞれのエッジの重みは、開始ノード及び目的ノードに関連するストップコードの、データにおける発生頻度を示す。重みを故障伝搬経路に割り当てることは、それぞれのエッジの重みに基づく。

いくつかの実施形態では、処理システムは、製造システムであって、ネットワークトポロジが、プロセスの一部としての、マシン間の材料の流れを更に示す、製造システムと、クラウド又はクラスタコンピューティングシステムであって、ネットワークトポロジが、クラウド又はクラスタコンピューティングシステムのプロセスの一部としての、マシン間の出力に関連する分散又は並列計算若しくはシミュレーションの流れを更に示す、クラウド又はクラスタコンピューティングシステムと、サプライチェーンシステムであって、ネットワークトポロジが、サプライチェーンチェーンシステムのプロセスの一部としての、マシン間の配送及び分配出力に関連する材料の流れを更に示す、サプライチェーンシステムと、のうちの１つ以上を含む。

図１は、本出願の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するための例示的な環境を示す。

図２Ａは、本出願の一実施形態による、異なるプロセスの一部としてのマシン間の材料の例示的な流れの図を表す。

図２Ｂは、本出願の一実施形態による、複数の処理及びマシンを有する環境における、表面的な機能不全と真の根本原因の図を示す。

図２Ｃは、本出願の一実施形態による、ダウンタイムを含む製造生産ラインに関与する活動時間の図を示す。

図３Ａは、本出願の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するための例示的な環境を示す。

図３Ｂは、本出願の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するための例示的な環境を示す。

図３Ｃは、本出願の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するための例示的な環境を示す。

図４は、本出願の一実施形態による、強化されたトライデータ構造を有する例示的なマシン／ストップコード依存グラフを示す。

図５－１は、本出願の一実施形態による、抽出されたプラントトポロジ及び材料の流れを含む例示的なマシン依存グラフを示す。

図５－２は、図５－１の左半分の拡大図を示す。

図５－３は、図５－１の右半分の拡大図を示す。

図６－１は、本出願の一実施形態による、例示的な故障伝搬グラフを示す。

図６－２は、図６－１の左半分の拡大図を示す。

図６－３は、図６－１の右半分の拡大図を示す。

図７は、本出願の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定する方法を示すフローチャートを提示する。

図８は、本出願の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報の判定を容易にする例示的な分散コンピュータ及び通信システムを示す。

以下の説明は、当業者が実施形態を製造及び使用することを可能にするために提示され、特定の用途及びその要件に関連して提供される。開示される実施形態に対する様々な修正は、当業者には容易に明らかとなり、本明細書に定義される一般原理は、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、他の実施形態及び用途に適用され得る。したがって、本発明は、示される実施形態に限定されるものではなく、本明細書に開示される原理及び特徴と一致する最も広い範囲を与えられるものである。
概要

本明細書に記載される実施形態は、製造システム又はネットワーク内の様々なプロセス及び複数のマシンを通じて、材料の流れに関連する情報を、製造ログデータから効果的かつ効率的に抽出するシステムを提供する。システムは、抽出されたデータを使用して製造システムのネットワークトポロジを判定し、かつ対応する故障伝搬経路を生成することができ、これは大量の電子ログデータを、迅速なオンサイト診断のための使い勝手の良い可視化に変換することによって、製造システムにおける故障診断を容易にすることができる。

上述のように、複雑な製造ネットワークの動的性質は、生産ラインの状態を監視する際の課題を作り出すことができる。生産ライン状態を監視するための現在のアプローチは、機器の状態に基づく監視、機器の故障の根本原因を判定すること、及び潜在的な故障を予測することを含み得る。

機器、特にキー又は必須機器の状態に基づく監視を使用して、機器の利用可能性及び信頼性を改善することができる。しかしながら、機器の状態に基づく監視のためのアプローチのほとんどは、追加の検知システムの設置を必要とし得、一般的には、システム全体ではなく、単一の構成要素又はマシンに焦点を合わせることを必要とする場合がある。

現在の業界の慣行における根本原因分析及び故障の予測は、一般に、特定分野の専門家／専門知識に重く依存しており、すなわち、フィールドエンジニアの経験は、一般に、異なるプロセスとマシンとの間の因果関係を説明するための基盤となる。加えて、手動の試行錯誤アプローチを使用して、故障の根本原因を特定することができる。これらの現在の慣行は、いくつかの制約によって制限される。第１に、より経験のある特定分野の専門家からの特定分野の知識は、特定の製造現場において他の人々に容易に転送して利用することができない。第２に、特定領域の専門家は、その評価において先入観にとらわれていることがある。第３に、現代の生産ラインがますます複雑化するにつれて、多数のマシンの中から手作業で根本原因を特定するという慣行は、ますます手に負えなくなる可能性がある。

生産ラインの状態を監視するための別のアプローチは、ディープラーニングを使用して、製造ログから知識を抽出することを含み得る。しかしながら、このアプローチは、大量のデータ（通常、取得が困難なラベル付きデータである）を必要とする。更に、これらのブラックボックスモデルの解釈は難しい場合があり、必要不可欠な製造システムでのその使用が制限される可能性がある。

したがって、生産ラインの状態を監視するためのいくつかの現在のアプローチが存在するが、これらの現在のアプローチ（追加のセンサの設置、特定分野の専門家の知識、及びブラックボックスモデルの解釈に依存する）は、いくつかの制約によって制限され、生産ラインの状態を監視するための効率的な方法を提供しない。

本明細書に記載される実施形態は、複数のプロセスの一部として複数のマシンを通る材料の流れを含む、ネットワーク及び製造システムに関連するログデータから、ネットワーク製造ネットワークに関する知識を抽出することができるシステムを提供する。ログデータに基づいて、システムは、製造プラントのネットワークトポロジと、様々なプロセス及びマシンの一部として発生する故障に関連する経路などの故障伝搬情報の両方を抽出することができる。

具体的には、システムは、製造ログデータから抽出された時間的及びトポロジ的特徴を利用して、故障伝搬経路を構築することができる。このシステムは、集中的なコンピューティング資源を必要とせずに、生産ラインのトポロジを建設する効率的な方法を提供することができる。システムはまた、生成ライントポロジ及び故障の時間的シーケンスの両方を利用して、故障伝搬経路を構築することができ、観察されたデータに基づいて、経路に重みを割り当てることができる。製造ネットワークトポロジを建設し、故障伝搬情報を識別することの両方の結果は、人間の解釈に優しい方法で視覚的に表示及び操作することができる。更に、システムは、膨大な量の反復するログデータを、迅速なオンサイト診断のために、簡潔な可視化に変換することができる。

システムは、生の時系列ログデータを、複数のプロセス及び関連するマシンにわたって、固有の製品バッチ番号（例えば、ロット番号）によって編成された簡素なデータ配列に変換することができる。変換されたデータシーケンスは、「マシン及びストップコードシーケンスデータ」と称することができる。これにより、フィルタリングされたデータの時間的シーケンスを維持しながら、通常のログデータセットにおける冗長性の低減がもたらされ得る。例示的なデータ変換は、図３に関連して以下に記載される。システムは、その後、マシンのサブセット及びストップコードシーケンスデータ（サブセットはマシン番号のみを含み、ストップコードは含まない）を使用して、図３及び４に関連して以下に記載されるように、製造ネットワークトポロジ、例えば、生産ラインのトポロジを建設することができる。例示的な製造ネットワークトポロジの可視化は、図５に関連して以下に記載される。

システムはまた、マシン及びストップコードシーケンスデータを使用して、図３に関連して以下に記載するように、マシン番号とストップコードとの組み合わせに基づいて、故障伝搬経路を建設することができる。例示的な故障伝搬経路の可視化は、図６に関連して以下に記載される。

したがって、記載される実施形態は、生産ラインの状態を監視するという課題に対処する、故障診断のためのシステムを提供する。生の製造ログデータからマシン及びストップコードシーケンスデータを抽出することによって、システムは、製造プラントトポロジ及び故障伝搬情報の両方を建設することができる。この抽出された情報は、様々なグラフで視覚的に表示することができ、管理者又はシステムの他のユーザが、機能不全又は故障及びその関連する真の根本原因をより迅速に分析することを可能にすることができ、これは、製造施設内の構成要素、マシン、プロセス、又は機器に関連する全体的なダウンタイムに関与する分析時間の低減につながり得る。ユーザは、識別された障害に関連する是正又は他のアクションを実行し、その後、システムを再実行させて、ユーザの是正又は他のアクションの効果を判定することによって、システムと更に対話することができる。例示的なユーザアクションは、図１、５、及び６に関連して以下に記載される。

「開始ノード」及び「目的ノード」という用語は、開始ノードから目的ノードへの、方向付けられたエッジを介して示されるように、材料が流れる１対のノードを指す。例えば、同じロット番号を有する材料は、図２Ａ、２Ｂ、３、及び４に関連して以下に記載するように、第１のプロセスの一部（開始ノード）としての第１のマシンから、第２のプロセスの一部（目的ノード）としての第２のマシンへと流れ得る。

「製品バッチ情報」という用語は、製造システムにおけるプロセスの一部としてマシンによって処理された材料、製品、又は他の構成要素を示すか、又は識別することができるロット番号などの情報を指す。

「停止イベント」とは、製造システムに一定期間停止させる、予定されていない事象を指す。「ストップコード」は、製造システム内のマシン又はプロセスに関連する問題の識別子を指し、停止イベントに関連し得る（ただし必ずしもそうではない）。

「マシンステータス情報」という用語は、所与のマシンの状態を指し、ストップコード、故障タイプ、又は停止イベントの他の指示体若しくは識別子を含むことができる。

「バッファ」という用語は、マシン／プロセス間のある期間にわたって材料が保持され得る物理的バッファ又は物理的容器を指す。この期間は、ヒト関連要因（例えば、人員の変化が発生し得るか、又は材料が１つのマシンから別のマシンへと手動で移動されなければならない場合）、又はシステム関連要因（例えば、所与のマシンの下流又はそれに続くマシンの性能及び使用）に依存し得る。

「マシン及びストップコードシーケンスデータ」という用語は、システムによって、図３、５、及び６に関連して以下に記載されるグラフを生成するために使用され得るフォーマットに変換された製造ログデータを指す。

「処理システム」という用語は、出力をもたらすプロセスを実行するマシン又はエンティティを有するシステムを指し、それらの出力は、処理システムを通した、流れの開始から修了までのそれぞれの出力の流れの一部として、次のマシン又はエンティティへの入力として使用される。本開示では、製造システム、製造ログデータ、及び製造ネットワークトポロジが例示の目的で表されている。記載されるシステムは、クラウド／クラスタコンピューティングシステム又は施設内の分散並列計算／シミュレーション、及び配送／分配サプライチェーンを含むが、これらに限定されない、他の処理システムを含むことができる。

「出力」という用語は、材料又は出力に対してプロセスを実行するマシン又はエンティティによって導出される材料出力又は他の結果を指す。出力は、物理的材料、又は計算若しくはシミュレーションの結果を含み得る。
製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するための例示的な環境

図１は、本出願の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するための例示的な環境１００を示す。環境１００は、デバイス１０２、関連するユーザ１１２、及び関連するディスプレイ１１４と、製造システム１０５と、デバイス１０６及び関連する記憶デバイス１０７と、デバイス１０８とを含むことができる。デバイス１０２、１０６、及び１０８は、ネットワーク１１０を介して互いに通信することができる。製造システム１０５は、製造施設又は製造ネットワークを表すことができ、材料１０３（例えば、１０３．１～１０３．ｎ）及びマシン１０４（例えば、１０４．１～１０４．ｍ）を含むことができる。材料１０３は、例えば、特定のプロセスの一部として、かつ図２Ａ、２Ｂ、３、及び４に関連して以下に表すように、マシン１０４によって様々な処理を受けることができる。この処理は、（通信１１６を介して）デバイス１０６及び記憶デバイス１０７によって記憶され得るログデータを生成することができる。デバイス１０２、１０６、及び１０８は、サーバ、コンピューティングデバイス、又は本明細書に記載される機能を実行することができるいずれかのデバイスであり得る。

動作中、ユーザ１１２は、ディスプレイ１１４及びデバイス１０２を介して、製造システム１０５のための製造ネットワークトポロジを判定することができる。デバイス１０２は、トポロジ生成コマンド１２２をデバイス１０８に送信することができる。デバイス１０８は、トポロジ生成コマンド１２２を（トポロジ生成コマンド１３０として）受信することができる。その後の、以前の、又は同様の時間において、デバイス１０６は、（ログデータ１２４取得要求をもたらす要求に基づいて）ログデータ１２６をデバイス１０８に送信することができる。デバイス１０８は、ログデータ１２６を（ログデータ１２８として）受信することができ、受信したログデータをシーケンスデータに変換することができる（動作１３２）。デバイス１０８は、ログデータ及び／又は変換されたシーケンスデータを、データ１３４としてデバイス１０２に返すことができる。データ１３４を（データ１３６として）受信すると、デバイス１０２は、ログデータ１３８及びシーケンスデータ１４０をディスプレイ１１４に表示することができる。ユーザ１１２は、ログデータ１３８及びシーケンスデータ１４０（図示せず）を操作するために、対話型グラフィカルユーザインターフェース（graphical user interface，ＧＵＩ）要素を使用することができる。

トポロジ生成コマンド１３０の受信に応じて、デバイス１０８はまた、製造ネットワークトポロジを生成することができ（動作１４２）、トポロジ１４４をデバイス１０２に返すことができる。トポロジ１４４を（トポロジ１４６として）受信すると、デバイス１０２は、（図５に関連して以下に記載されるように）製造ネットワークトポロジ（マシン依存）グラフ１４８をディスプレイ１１４上に表示することができる。

ユーザ１１２はまた、変換されたデータ及び製造ネットワークトポロジに基づいて、ディスプレイ１１４及びデバイス１０２を介して、製造システム１０５の故障伝搬経路を判定することができる。デバイス１０２は、経路生成１５０コマンドをデバイス１０８に送信することができる。デバイス１０８は、経路生成コマンド１５０を（生成経路コマンド１５２として）受信することができる。デバイス１０８は、故障伝搬経路を生成することができ（動作１５４）、経路１５６をデバイス１０２返すことができる。経路１５６を（経路１５８として）受信すると、デバイス１０２は、故障伝搬経路グラフ１６０を（図６に関連して以下に記載されるように）ディスプレイ１１４上に表示することができる。

ディスプレイ１１４は、図５及び６に関連して以下に記載されるように、ユーザ１１２が表示されたデータのいずれかを操作することを許容する対話型ＧＵＩ要素を含むことができる。ＧＵＩ要素は、表示されたデータの各タイプ、例えば、１３８、１４０、１４８、及び１６０上に、又はその近くに位置することができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、いずれかの診断又は指示された故障に対処することができ、新しい故障伝搬経路を再生成するためのコマンドを生成することができる。システムは、元の故障伝搬経路上に新たに生成された故障伝搬経路を重ねて表示することができ、ユーザが差異に関する詳細な情報を見ることを許容する他のＧＵＩ要素を表示することができる。

したがって、環境１００は、ユーザがどのようにデータに対する要求を送信することができ、データに基づいて製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬経路を生成するためのコマンドを更に送信することができるかを表す。これら３つの要素は環境１００内の別個のデータの流れとして示されているが、ユーザはまた、単一のコマンド若しくはユーザ動作として、又はコマンド若しくはユーザ動作のいずれかの組み合わせとして、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬経路の両方を生成するためのデータ及びコマンドに対する要求を開始することもできることに留意されたい。デバイス１０８はまた、自動若しくは他の管理プロセスの一部として、又は別のエンティティ若しくは他のユーザからの要求に応じて、動作１３２、１４２、及び１５４を実行することもできる。更に、デバイス１０８は、本明細書に記載される動作を実行するように構成されているユニット又はモジュールを備えた装置を含むことができる。本明細書に記載される動作は、装置、コンピューティングデバイス、サーバ、コンピューティングシステム、又は他のエンティティのうちの１つ以上のモジュールの動作のいずれかの組み合わせとして実装することができる。
製造生産ラインにおけるダウン時間を低減するための一般的な背景及び動機

図２Ａは、本出願の一実施形態による、異なるプロセスの部分としてのマシン間の材料の例示的な流れの図２００を表す。図２００は、複数のマシン及び関連するプロセス、例えば、特定のプロセスに関与するマシンを含むことができる。プロセスＰＲ１ ２０２は、マシンＭ１－１、Ｍ１－２、及びＭ１－ｘ上で、又はこれらによって実行されるアクション又はプロセスを含み得、プロセスＰＲ２ ２０４は、マシンＭ２－１、Ｍ２－２、及びＭ２－ｙ上で、又はこれらによって実行されるアクション又はプロセスを含むことができ、プロセスＰＲ３ ２０６は、マシンＭ３－１、Ｍ３－２、及びＭ３－ｚ上で、又はこれらによって実行されるアクション又はプロセスを含み得る。

材料の流れは、異なるプロセスのマシン間に表す矢印によって示され得る。材料の流れは、ロット番号などの製品バッチ情報に基づいて、組織化、追跡、又は他には監視することができる。例えば、図２００は、「ＬＯ９」によってマークされたロットを示す。このロットは、プロセスＰＲ１ ２０２の一部としてマシンＭ１－ｘから、（ＬＯ９ ２１０によって示される）プロセスＰＲ２ ２０４の一部としてマシンＭ２－２に流れ、最後に（ＬＯ９ ２１２によって示される）プロセスＰＲ３ ２０６の一部としてマシンＭ３－１に流れる材料を表す。複数の（矢印の）経路は、経時的な材料の流れを示すことができる。

個々のプロセスは、専用の機能に対応することができる。例えば、プロセスＰＲ１ ２０２は、ケーブルを引き出すプロセスに対応することができ、プロセスＰＲ２ ２０４は、ケーブルを切断するためのプロセスに対応することができ、プロセスＰＲ３ ２０６は、ケーブルの端部にコネクタを配置するためのプロセスに対応することができる。個々のプロセス内で、各マシンは、プロセスの異なる部分に関与してもよい。例えば、プロセスＰＲ１ ２０２において、マシンＭ１－１は、特定の直径のケーブル又は様々な範囲の直径のケーブルを引き出すために使用されてもよく、マシンＭ１－２は、特定の量又は閾値を超えるジョブに対処するために使用され得る冗長マシンを含んでもよい。プロセスＰＲ２ ２０４において、マシンＭ２－１は、より小さい長さ又は直径のケーブルを切断するために使用されてもよく、マシンＭ２－２は、例えば、頑丈であり、マシンＭ２－１によって切断されたケーブルよりも厚い直径又は材料のケーブルを切断する能力又は強度を有するマシンを使用することにより、より大きい長さ又は直径のケーブルを切断するために使用されてもよい。

これは、従来の組立ラインとは対照的であり、各マシンは、単一の先行マシンに依存し得る。説明される実施形態はまた、冗長性を含んでもよく、すなわち、プロセスの１つのマシンが故障した場合には、同じプロセスの冗長マシンは、生産ラインにおける連続性を確保するために、故障したマシンのジョブを引き継ぐことができる。各マシンは、先行プロセスの一部として、先行マシンとは異なる部分を必要とする場合がある。加えて、例えば、プロセスＰＲ１ ２０２の一部としてマシンＭ１－ｘによって処理された後、かつプロセスＰＲ２ ２０４の一部としてマシンＭ２－２によって処理される前に、材料をマシン／プロセス間の物理的バッファ（例えば、ビン、仕分け容器、又は他の容器）内に配置してもよい。例示的なバッファを、図３に関連して以下に表す。

図２Ｂは、本出願の一実施形態による、複数の処理及びマシンを有する環境における、表面的な機能不全と真の根本原因の図２２０を示す。図２２０は、各プロセスにおいて１つのマシンを有する、例えば、関連するマシン１１ ２４１を有するプロセス１ ２２１、関連するマシン２１ ２４２を有するプロセス２ ２２２、関連するマシン３１ ２４３を有するプロセス３ ２２３、関連するマシン２４４を有するプロセス４ ２２４、関連するマシン５１ ２４５を有するプロセス５ ２２５、関連するマシン６１ ２４６を有するプロセス６ ２２６、及び関連するマシン７１ ２４７を有するプロセス７ ２２７を有する、複数のプロセスを含む簡略化された生産ラインを表すことができる。材料（又は、同様に分類された材料を含むロット）は、例えば、開始２５０及び終了２５２における通信によって示されるように、それぞれ、プロセス１ ２２１～７ ２２７を通じて、それぞれ、マシン１１ ２４１～７１ ２４７を介して、図２２０に示される生産ラインを通って流れることができる。

システムは、個々のマシン７１ ２４７において表面的な機能不全２５６を判定又は検出することができる。しかしながら、検出された機能不全は、個々のマシン７１ ２４７が問題を有することを必ずしも示していない場合がある。その代わりに、検出された機能不全は、生産ライン内の先行マシンが、検出された機能不全に最終的に導かれる問題を有していること、例えば、先行マシン４１ ２４４に関連する真の根本原因２５４が、マシン７１ ２４７に関連付する検出された表面的な機能不全２５６の原因となることを示していてもよい。

図２Ｃは、本出願の一実施形態による、ダウンタイムを含む製造生産ラインに関与する活動時間の図２６０を示す。図２６０は、製造生産ラインに関与する総時間が、動作時間２６２及びダウンタイム２７０の両方を含むことを示すことができる。ダウンタイム２７０は、到達時間２７２、分析時間２７４、及びアクション時間２７６を含み得る。

到達時間２７２は、問題を識別するのに関与する時間量、すなわち、ユーザ、フィールドエンジニア、又は他の管理ユーザによって認識又は発見されている問題に対する問題を検出するシステムからの時間量を含むことができる。分析時間２７４は、検出された問題を分析し、問題に対処する解決策を判定するために、ユーザ、フィールドエンジニア、又は他の管理ユーザに関与する時間量を含むことができる。アクション時間２７６は、例えば、判定された解決策を実施することによって、問題を解決する時間量を含むことができる。

本明細書に記載される実施形態は、ダウンタイム中に必要とされる分析時間の量を減少させることができ、それにより、製造システムにおける個々の生産ライン及び生産ライン全体にわたって、より改善され効率的なシステムをもたらすことができるシステムを提供する。
製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するための例示的な環境

図３Ａ、３Ｂ、及び３Ｃは、本出願の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するための例示的な環境３００を示す。環境３００は、ログデータ３１０、マシン及びストップコードシーケンスデータ３２０、製造ネットワークトポロジ３５０、及び故障伝搬経路３８０を含む、マシン及び関連するプロセス（例えば、生産ライン）を含む、製造システムに関連する、又は関係するデータ又は情報を含むことができる。図３Ａに示すように、ログデータ３１０は、時系列ログテーブルとして生データを含むことができる。例えば、テーブルは、次の列、すなわち、マシン３１１、プロセス３１２、日付及び／又は時間（タイムスタンプ情報）３１３、ロット番号（製品バッチ情報）３１４、操作フラグ３１５、ストップコード（マシンステータス情報）３１６、及び製品の数３１７のうちの１つ以上を有するエントリを含むことができる。

記載される実施形態は、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬経路の両方を生成するための関連情報を識別するために、ロット番号などの製品バッチ情報を使用することができる。同じロット番号は、異なるマシン／プロセスを通る材料の流れの一部において、又はその一部として見出すことができる。システムは、これらの同じ又は共通のロット番号を使用して、マシンを一緒に「接続」する、すなわち、マシン間の物理的リンクとプロセス間の論理的リンクを構築することができる。

動作中、システムは、ログデータ３１０を記憶し、ログデータ３１０をマシン及びストップコードシーケンスデータ３２０に（動作３９０を介して）変換することができる。図３Ｂに示すように、マシン及びストップコードシーケンスデータ３２０は、２つのグループに分割された情報を含み得る。第１のグループ３３０は、ロット番号毎に、所与のロット番号の材料が、所与のプロセスの一部として流れる全てのプロセス及びマシンを含むことができる。第２のグループ３４０は、所与のロット番号の材料が経験するストップコードを含むことができる。

グループ３３０は、所与のプロセスに対応する列を有する、所与のロット番号によるエントリを含むことができ、各列のエントリの値は、所与のプロセスに関連するマシン番号に対応する。リスト３３０は、ロット番号３３２、第１のプロセスＰＲ１ ３３４、第２のプロセスＰＲ２ ３３６、及び第３のプロセスＰＲ３ ３３８を示す列を有するエントリを含むことができる。例えば、エントリ３２２は、ロット番号７４４６に対応することができ、次のマシン／プロセス、すなわち、プロセスＰＲ１のマシン９、プロセスＰＲ２のマシン３７、及びプロセスＰＲ３のマシン８２を通して、ロット番号７４４６に対する材料の流れを更に示すことができる。同様に、エントリ３２４は、ロット番号７４７４に対応することができ、次のマシン／プロセス、すなわち、プロセスＰＲ１のマシン１６、プロセスＰＲ２のマシン５６、及びプロセスＰＲ３のマシン９３を通して、ロット番号７４７４に対する材料の流れを更に示すことができる。

システムは、図２Ａに関連して上記に、かつ図４及び５に関連して以下に記載されるように、容易に視覚化することができる方法で、様々なマシン間の接続を表すためのトライデータ構造を構築することができる。グループ３３０における情報に基づいて、システムは、（動作３９４を介して）製造ネットワークトポロジ３５０を生成又は判定することができる。製造ネットワークトポロジ３５０は、製造システムに対応することができ、プロセスの一部としてのマシン間の材料の流れを示すことができる。例えば、製造ネットワークトポロジ３５０は、各プロセスが複数の関連するマシンを有するプロセス３６０及び３７０を示すことができる。プロセス３６０は、マシンＭ１－１ ３６１、Ｍ１－２ ３６２、及びＭ１－ｘ ３６３を含むことができ、プロセス３７０は、マシンＭ２－１ ３７１、Ｍ２－２ ３７２、及びＭ２－ｙ ３７３を含むことができる。

上述のように、製造ネットワークトポロジは、１つのマシンによって処理された後、かつ次のマシンによって処理される前に、特定の期間にわたって材料を配置することができる物理的バッファ（物理的ビンなど）を含むことができる。例えば、材料は、プロセス３６０のマシンＭ１－１ ３６１によって処理されることから、一定期間バッファ３５２に流れ、プロセス３７０のマシンＭ２－２ ３７２によって処理されることまで流れ得る。製造ネットワークトポロジ３５０は、バッファ３５２を表すので、プロセス３７０において材料の流れをどのマシンで継続することになるか明確でない場合があることに留意されたい。より詳細な説明は、図４に関連して以下に提供される。

加えて、システムは、変換されたデータ（すなわち、マシン及びストップコードシーケンスデータ３２０）、並びに、製造ネットワークトポロジ３５０を使用して、（それぞれ、動作又は情報３９２及び３９６を介して）故障伝搬経路３８０を生成又は判定することができる。図３Ｃに示すように、故障伝搬経路３８０は、停止イベントとしての起こり得る障害や故障を示すノードと、ノード間の材料の論理的流れを示すエッジとを有するグラフとすることができる。すなわち、故障伝搬経路３８０は、特定のストップコードに基づいて、故障がどのように製造システムを通って伝搬するかについての流れを表示し、示すことができる。システムが起こり得る障害又は故障を検出すると、ユーザ、フィールドエンジニア、又は他の管理ユーザは、表示された故障伝搬経路を使用して、カスケード又は伝搬故障を判定することができる。

例えば、故障伝搬経路３８０では、システムは、マシン及びストップコードシーケンスデータ３２０の情報、並びに製造ネットワークトポロジ３５０を使用して、経路を可視化することができる。ストップコード２４を示すノード３８１は、ストップコード４６を示すノード３８２に流れることができる。ノード３８２は、次いで、ストップコード７８．を示すノード３８３に流れることができる。ストップコードを示すこれらのノードは、所与のロットのマシン／プロセスに対応することができる。つまり、エントリ３２２では、ログ番号７４４６に対して、マシン９／ＰＲ１は、ストップコード２４で故障を経験し、マシン３７／ＰＲ２は、ストップコード４６で故障を経験し、マシン８２／ＰＲ３はストップコード７８で故障を経験した。このストップコードのシーケンスは、故障伝搬経路３８０において表されている。

一般に、ログデータの大部分は、製造システムの通常の動作に基づく。システムは、通常の動作に対してデフォルトのストップコード（「０」など、図示せず）を使用してもよい。マシン及びストップコードシーケンスデータ３２０におけるグループ３４０は、非ゼロストップコードエントリを有するサンプルを表している。いくつかのロットはまた、単一のストップコードのみを経験し得、これは、このストップコード又は停止イベントが、いずれかの他のストップコード（例えば、ロット７４７４に関する「１」のストップコード）を引き起こさないことを示し得る。更に、ログデータは、リアルタイムデータに基づいて生成されなくてもよい。代わりに、ログデータは、数日、週、又は月などの期間に基づいてもよい。例えば、ユーザは、１ヶ月にわたって単一のロットの性能に関心を持っていてもよく、製造ネットワークトポロジ３５０及び故障伝搬経路３８０の両方を使用して、単一のロットに対する材料の流れに関与するマシンの特定の組み合わせが、他のマシンと比較して、ダウンタイムに寄与するかどうかを判定することができる。
強化されたトライデータ構造を有するマシン／ストップコードの依存グラフ

図４は、本出願の一実施形態による、強化されたトライデータ構造を有する例示的なマシン／ストップコード依存グラフ４００を示す。グラフ４００は、第１のプロセスに関与する第１のマシンから、後続のプロセスに関与する第２のマシンへの材料の流れ又は所与のロット番号の一部を示すノードを含むことができる。例えば、グラフ４００は、プロセス＿１ ４１０、プロセス＿２ ４２０、及びプロセス＿３ ４３０の３つのプロセスを示す。プロセス＿１ ４１０は、マシン４１２（「Ｐ１Ｍ１」として示される）、及びマシン４１４（「Ｐ１Ｍ２」として示される）の２つのマシンに関連し得る。プロセス＿２ ４２０は、マシン４２２（「Ｐ２Ｍ２１」として示される）、マシン４２４（「Ｐ２Ｍ２３」として示される）、及びマシン４２６（「Ｐ２Ｍ２２」として示される）の３つのマシンに関連し得る。

システムは、強化されたトライデータ構造の一部として、要素又はエントリ４４２、４４４、４４６、及び４４８を生成することができる。エントリ４４２は、「［Ｐ１Ｍ１，Ｐ２Ｍ２１，Ｐ３Ｍ３１］」として示されており、１つのノードから次のノードまでの有向エッジとして矢印をたどることで見ることができる。同様に、エントリ４４４は「［Ｐ１Ｍ２，Ｐ２Ｍ２２，Ｐ３Ｍ３２］」として示され、エントリ４４６は「［Ｐ１Ｍ１，Ｐ２Ｍ２３，Ｐ３Ｍ３１］」と示され、エントリ４４８は「［Ｐ１Ｍ２，Ｐ２Ｍ２３，Ｐ３Ｍ３２］として示される。これらのエントリの各々は、１つのノードから次のノードまでの有向エッジとして矢印をたどることで見ることができる。トライデータ構造内の他の要素又はエントリは存在し得るが、列挙されていない。説明される実施形態は、システムが、例えば、マシンの利用率などの生産ライン固有情報など、各ノードにおいて追加情報を記憶することができるため、強化されたトライデータ構造内にデータを記憶することができる。例えば、システムは、トライデータ構造内のノードの発生回数に基づいて、各ノード／マシンに重みを割り当てることができる。

システムは、マシン及びストップコードシーケンスログを通して反復し、マシン／プロセスのロット番号に基づいてツリーを作成することができる。システムは、以前に出現したいずれかのノードをマージすることができ、また、ノードの発生回数に基づいて所与のノードの重みを更新することができる。製造ネットワークトポロジグラフの例示的な表示を、図５に関連して以下に説明し、故障伝搬グラフの例示的な表示を、図６に関連して以下に説明する。
例示的なマシン依存グラフ

図５－１、５－２、及び５－３は、本出願の一実施形態による、抽出されたプラントトポロジ及び材料の流れを含む例示的なマシン依存グラフ５００を示す。図５－２は、図５－１の左半分の拡大図を示し、図５－３は、図５－１の右半分の拡大図を示す。グラフ５００は、左端のパーツ（例えば、同じロット番号に関連する、又は同じ製品バッチ情報に関連する構成要素又は材料）から出発し、各それぞれのマシンを通って移動する、製造システムを通る材料の流れを示し、各マシンは、示されるように特定の高さのノードとして示される。各示されたマシンのノードの高さは、所与のマシンを通過するか、又はこれによって処理されるパーツの数に対応することができる。ノードが高いほど、所与のマシンを通過するか、又はこれによって処理されるパーツの数が多くなる。ノードの高さ又はマシンによって処理された同じパーツの数は、所与のマシンの「利用率」と称され得る。例えば、Ｍａｃｈｉｎｅ＿１８によって示されるノードは、最も高いリンクとして現れ、２つのロットからのパーツを処理し、これは「Ｐａｒｔ＿１１」及び「Ｐａｒｔ＿４６」として示される。更に、ノードからの示された材料の流れが高いと、所与のマシンを通過するか、又はこれによって処理されるパーツの数が多くなる。同じロット番号又は製品バッチ情報を有するパーツは、同じ又は異なるプロセスの一部として、異なるマシンを通過するか、又はこれによって処理され得る。

例えば、「Ｐａｒｔ＿１２」として示されるパーツのロットでは、それらのパーツのおよそ半分（「上半分」として示される）は、Ｍａｃｈｉｎｅ＿７を通過する。パーツの他方の半分（Ｐａｒｔ＿１２の「下半分」として示されている）は、Ｍａｃｈｉｎｅ＿１２を通過する。Ｍａｃｈｉｎｅ＿７を通過する上半分について、グラフ５００は、材料がＭａｃｈｉｎｅ＿５０及びＭａｃｈｉｎｅ＿９０に向かって、又はＭａｃｈｉｎｅ＿３９及びＭａｃｈｉｎｅ＿９０へ向かって流れることを示す。Ｍａｃｈｉｎｅ＿１２を通過するパーツの下半分について、グラフ５００は、材料がＭａｃｈｉｎｅ＿５６及びＭａｃｈｉｎｅ＿９０に向かって、又はＭａｃｈｉｎｅ＿３９及びＭａｃｈｉｎｅ＿７７又はＭａｃｈｉｎｅ＿９０のうちの１つに向かって、又はＭａｃｈｉｎｅ＿３８及びＭａｃｈｉｎｅ＿９０へ向かって流れることを示す。所与のノードから出て行く材料の各流れの高さは、その所与のノードが示すマシンで処理されるパーツの数を示している。

したがって、グラフ５００は、システムを通る材料の流れ、様々なマシンの相互接続性、より多くの数のパーツを有するロット、及び最高利用率を有するマシンを含む、製造システムのネットワークトポロジの明瞭な可視化を提供する。
例示的な故障伝搬グラフ

図６－１、６－２、及び６－３は、本出願の一実施形態による、例示的な故障伝搬グラフ６００を示す。図６－２は、図６－１の左半分の拡大図を示し、図６－３は、図６－１の右半分の拡大図を示す。グラフ６００は、製造システムを通って伝搬する故障の流れを示しており、停止イベントの論理的トポロジを示すことができる。グラフ６００内の各ノードは、所与のマシンに関連するストップコードを示すことができる。それぞれのノードの高さは、それぞれのノードの前にあるノードに関連するストップコード数に対応することができる。エッジの重みは、特定のリンクがログデータから識別される頻度を表すことができる。リンクが厚くなるほど、所与の故障経路の頻度が高くなる。

例えば、グラフ６００では、ノード６１２は、マシン１４（例えば、木材マシン）が、「プレス」プロセス又は他のプレスに関連するイベントに対応するストップコードを経験していることを示す、「Ｍａｃｈｉｎｅ１４－Ｐｒｅｓｓ」とラベル付けされている。ノード６１２は、例えば、ノード６１４までのエッジを含む他のノードにつながる多数のエッジを含む。ノード６１４は、「Ｍａｃｈｉｎｅ２８－Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿Ｃｈａｎｇｅ＿Ｏｖｅｒ，」とラベル付けされており、これは、マシン２８が、人員の交代待ちに対応するストップコードを経験したことを示している。

グラフ６００はまた、特定のマシン／ストップコードの組み合わせに対する最も著しい要因を示すことができる。例えば、ノード６３２は、「Ｍａｃｈｉｎｅ６６－Ｗａｉｔｉｎｇ＿ＷＩＰ，」とラベル付けされており、これは、マシン６６が、進行中作業の表記を伴う待機プロセスに対応するストップコードを経験したことを示している。ノード６３２への入力としてのエッジの厚さ、並びに要因となる又は先行ノードの高さに基づく、ノード６３２に対する最も著しい要因は、ノード６２２（「Ｍａｃｈｉｎｅ３１－Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿Ｃｈａｎｇｅ＿Ｏｖｅｒ）、ノード６２４（「Ｍａｃｈｉｎｅ６２－Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿Ｃｈａｎｇｅ＿Ｏｖｅｒ」）、及びノード６２６（「Ｍａｃｈｉｎｅ２４－Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿Ｃｈａｎｇｅ＿Ｏｖｅｒ」）である。ノード６３２に対するこれらの３つの要因となるノードの各々からの様々なエッジの厚さは、特定のリンク又はストップコードがログデータから識別される周波数を示すことができる。すなわち、ノード６３２内に流入する各灰色のストリームは、材料又は製品のロット又はバッチに対応することができる。

ユーザは、グラフ６００を使用して、接続、関係、及び依存を視覚的に判定することができる。いくつかの実施形態では、グラフ６００は、対話型グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）要素を含むことができ、ユーザは、ＧＵＩ要素を操作して、より多くの又は異なる情報を取得することができる。例えば、ユーザは、ノード上に移動するか、又はこれをクリックして、関連するマシン番号、他の関連マシン情報、関連するストップコード、利用情報（例えば、利用率）、関連するマシンに対する所与のストップコードの発生回数、マシンステータス情報、製品バッチ情報（例えば、ロット番号）、及びタイムスタンプ情報（例えば、停止イベントに関連するタイムスタンプ、開始時間、待機時間、終了時間など）を含む、ノードに関するより多くの情報を取得することができる。ユーザはまた、ノードを移動することによってグラフ６００を操作して、流入及び流出するエッジや、並びにそれらのエッジに関する関連情報をより明確に見ることができる。
製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定するための方法

図７は、本発明の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報を判定する方法を示すフローチャート７００を提示する。動作中、システムは、マシン及び関連するプロセスを含む、製造システムに関連するデータを記憶し、このデータは、タイムスタンプ情報、マシンステータス情報、及び製品バッチ情報を含む（動作７０２）。システムは、データに基づいて、製造システムに対応する製造ネットワークトポロジを判定し、製造ネットワークトポロジは、プロセスの一部としてのマシン間の材料の流れを示す（動作７０４）。システムは、製造システムの複数のマシンの利用情報を判定する（動作７０６）。システムは、利用情報に基づいて材料の流れのうちの１つ以上を表示し、それによって、製造システムの診断を容易にする（動作７０８）。

システムは、製造ネットワークトポロジのグラフを表示することによって、材料の１つ以上の流れを表示することができ、グラフ内のそれぞれのノードは、それぞれの材料に関して、それぞれの材料を処理する第１のマシン、及び第１のマシンに関連する第１のプロセスを示し、グラフ内のそれぞれのエッジは、それぞれの材料に関して、開始ノードから目的ノードへの物理的流れを示す。表示されたグラフ内のそれぞれのノードのサイズは、第１のマシンによって処理されるパーツの数に対応し、表示されたグラフ内のそれぞれのエッジの重みは、開始ノード及び目的ノードに関連する利用率を含む利用情報を示す。更に、それぞれの材料は、開始ノード及び目的ノードによって示されるマシン間の物理的バッファ内で一定期間保持することができる。

システムは、製造ネットワークトポロジに基づいて、複数の故障伝搬経路を判定し（動作７１０）、故障伝搬経路の各々に重みを割り当てる（動作７１２）。システムは、故障伝搬経路をそれらの割り当てられた重みと共に表示する（動作７１４）。システムは、故障伝搬経路のグラフを表示することによって、故障伝搬経路を表示することができ、グラフ内のそれぞれのノードは、それぞれの材料に関して、それぞれの材料を処理する第１のマシン、第１のマシンに関連する第１のプロセス、並びに第１のマシン及び第１のプロセスに関連するストップコードを示し、グラフ内のそれぞれのエッジは、それぞれの材料に関して、開始元ノードか目的ノードへの論理的流れを示す。
出願の概要、実用的な用途への組み込み、技術分野に対する改善

要約すると、本明細書に記載される実施形態は、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬経路の両方を構築するために、製造ログデータから抽出された時間的及びトポロジ的特徴を利用するシステムを提供する。システムは、集中的なコンピューティング資源（例えば、追加の感知システムの設置）を必要とすることなく、又はシステム全体の代わりに単一の構成要素／マシンに焦点を合わせることなく、生産ライントポロジを効率的に建設することができるため、実用的な用途に組み込むことができる。

システムは、製造ログデータを使用することができ、かつ（図２に関して上述したように）ログデータをマシン及びストップコードシーケンスデータに変換した後、システムは、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬経路の両方を生成及び表示することができる。これらのグラフの視覚的表示は、ユーザによって使用され、例えば、表示されたスクリーン及び対話型グラフィカルユーザ要素を介した故障診断を許容する、製造システム全体の状態をより迅速かつ効率的に解釈し、評価することができる。すなわち、システムは、大量の反復ログデータを迅速で、効率的、及び効果的なオンサイト診断のために、簡素な視覚化に変換することができる。

本明細書に記載されるデータ変換及びグラフ生成／ディスプレイは、製造システム又は製造施設の構成要素、マシン、プロセス、又は他の機器の全体的なダウンタイムに関与する分析時間の低減をもたらすことができる。これらの改善は、製造システムにおけるマシンの動作、生産ラインの性能、及び製造システム全体の改善をもたらすことができる。

説明される実施形態はまた、製造システム分析、生産ライン監視、データ分析、データマイニング、マシン依存の可視化、及び故障伝搬経路の可視化の技術及び工学分野に改善をもたらすことができる。複数のマシンから得られたログデータを利用することにより、システムは、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬経路を判定するために追加のマシン又はセンサを設置する必要性を排除する。
例示的な分散コンピュータシステム

図８は、本出願の一実施形態による、製造ネットワークトポロジ及び故障伝搬情報の判定を容易にする例示的な分散コンピュータ及び通信システム８０２を示す。コンピュータシステム８０２は、プロセッサ８０４、メモリ８０６、及び記憶デバイス８０８を含む。メモリ８０６は、管理メモリとして機能する揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ）を含むことができ、１つ以上のメモリプールを記憶するために使用することができる。更に、コンピュータシステム８０２は、ディスプレイデバイス８１０、キーボード８１２、及びポインティングデバイス８１４に結合することができる。記憶デバイス８０８は、オペレーティングシステム８１６、コンテンツ処理システム８１８、及びデータ８３４を記憶することができる。

コンテンツ処理システム８１８は、コンピュータシステム８０２によって実行されると、本開示に記載されている方法及び／又は処理をコンピュータシステム８０２に実行させることができる命令を含み得る。具体的には、コンテンツ処理システム８１８は、コンピュータネットワークを介して他のネットワークノードへ／から、データパケットを送信及び／又は受信する／取得するための命令を含み得る（通信モジュール８２０）。データパケットは、例えば、要求、コマンド、データ、ユーザ入力、シーケンスデータ、ログデータ、トポロジ、経路などを含むことができる。

コンテンツ処理システム８１８は、マシン及び関連するプロセスを含む製造システムに関連するデータを記憶するための命令を更に含むことができ、データは、タイムスタンプ情報、マシンステータス情報、及び製品バッチ情報を含む（データ保存モジュール８２２）。コンテンツ処理システム８１８は、図３に関して上述したように、ログデータをシーケンスデータに変換するための命令を含むことができる（データ変換モジュール８２６）。コンテンツ処理システム８１８は、データに基づいて、製造システムに対応する製造ネットワークトポロジを判定するための命令を含むことができ、製造ネットワークトポロジは、プロセスの一部としてのマシン間の材料の流れを示す（トポロジ判定モジュール８２６）。コンテンツ処理システム８１８はまた、製造システムの複数のマシンの利用情報を判定するための命令を含むことができる（トポロジ判定モジュール８２６）。コンテンツ処理システム８１８は、利用情報に基づいて、材料の流れのうちの１つ以上を表示するための命令を含むことができ、それにより、製造システムの診断を容易にする（トポロジ表示モジュール８３０）。

コンテンツ処理システム８１８は、製造ネットワークトポロジに基づいて、複数の故障伝搬経路を判定するための命令を更に含み得る（故障伝搬経路判定モジュール８２８）。コンテンツ処理システム８１８は、故障伝搬経路の各々に重みを割り当てるための命令を含むことができる（故障伝搬経路判定モジュール８２８）。コンテンツ処理システム８１８は、故障伝搬路をそれらの割り当てられた重みと共に表示するための命令を含むことができる（経路表示モジュール８３２）。

データ８３４は、入力として必要とされるか、又は本開示に記載される方法及び／若しくは処理によって出力として生成される、いずれかのデータを含むことができる。具体的には、データ８３４は、少なくとも、データと、ログデータと、時間系列又はシーケンスデータと、タイムスタンプ情報と、マシンステータス情報と、ストップコード又は故障タイプと、製品バッチ情報又はロット番号と、材料名又は材料の他の識別子と、トポロジと、製造ネットワークトポロジ及び関連するグラフと、経路と、故障伝搬経路及び関連するグラフと、マシンの利用情報と、利用率と、製造システムの複数のマシン及びプロセスに関する情報と、サイズと、パーツの数と、ノードの高さと、エッジの厚さと、製造システムの１つ以上の物理的対象、製品、又は材料に関する情報と、ロット番号及び生産ラインに関連する情報と、経路の割り当てられた重みと、プロセスと、ストップコードの数と、ストップコードのデータの発生頻度と、を記憶することができる。

「発明を実施するための形態」に記載されるデータ構造及びコードは、典型的には、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータシステムが使用するためのコード及び／又はデータを記憶することができる任意のデバイス又は媒体であり得る。コンピュータ可読記憶媒体としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ディスクドライブなどの磁気及び光学記憶デバイス、磁気テープ、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＤＶＤ（デジタル多用途ディスク若しくはデジタルビデオディスク）、又は既知の、若しくは今後開発されるコンピュータ可読媒体を記憶することができる他の媒体が挙げられるが、これらに限定されない。

「発明を実施するための形態」の節に記載される方法及びプロセスは、上に論じられるようなコンピュータ可読記憶媒体内に記憶され得るコード及び／又はデータとして具体化され得る。コンピュータシステムが、コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されたコード及び／又はデータを読み取って実行すると、コンピュータシステムは、データ構造及びコードとして具体化され、コンピュータ可読記憶媒体内に記憶された方法及び処理を実行する。

更に、上述の方法及び処理は、ハードウェアモジュール又は装置に含まれてもよい。ハードウェアモジュール又は装置としては、特定用途向け集積回路（application-specific integrated circuit，ＡＳＩＣ）チップ、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（field-programmable gate array，ＦＰＧＡ）、特定の時刻に特定のソフトウェアモジュール又はコードを実行する専用又は共有プロセッサ、及び、既知の又は後に開発される他のプログラム可能論理デバイスを含むことができるが、これらに限定されない。ハードウェアモジュール又は装置が起動されると、それらの内部に含まれる方法及び処理が実行される。

本明細書に記載される前述の実施形態は、例示及び説明のみを目的として提示されている。これらは、網羅的であること、又は本発明を開示される形態に限定することを意図するものではない。したがって、多くの修正及び変形が、当業者には明らかであろう。加えて、上記の開示は、本発明を限定することを意図するものではない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義される。

Claims (20)

1. コンピュータ実装方法であって、
   マシン及び関連するプロセスを含む処理システムに関連するデータを記憶することであって、前記データが、タイムスタンプ情報、マシンステータス情報、及び製品バッチ情報を含む、記憶することと、
   前記データに基づいて、前記処理システムに対応するネットワークトポロジを判定することであって、前記ネットワークトポロジが、前記プロセスの一部としての前記マシン間の出力の流れを示す、判定することと、
   前記処理システムの複数の前記マシンの利用情報を判定することと、
   前記利用情報に基づく出力の前記流れのうちの１つ以上を表示し、それにより、前記処理システムの診断を容易にすることと、を含む、コンピュータ実装方法。
2. 前記出力のうちの１つ以上の流れを表示することが、
   前記ネットワークトポロジのグラフを表示することを含み、
   前記グラフ内のそれぞれのノードが、それぞれの出力に関して、前記それぞれの出力を処理する第１のマシン、及び前記第１のマシンに関連する第１のプロセスを示し、
   前記グラフ内のそれぞれのエッジが、前記それぞれの出力に関して、開始ノードから目的ノードへの流れを示す、請求項１に記載の方法。
3. 表示された前記グラフ内の前記それぞれのノードのサイズが、前記第１のマシンによって処理されるパーツの数に対応し、
   表示された前記グラフ内の前記それぞれのエッジの重みが、利用率を含む、前記開始ノード及び前記目的ノードに関連する前記利用情報を示す、請求項２に記載の方法。
4. 前記それぞれの出力が、前記開始ノード及び前記目的ノードによって示されるマシン間の物理的バッファ内で一定期間保持される、請求項２に記載の方法。
5. 前記製品バッチ情報が、前記処理システムの複数の物理的対象に対応するロット番号を含み、前記物理的対象が、少なくとも１つの共通の特徴を共有し、
   前記マシンステータス情報が、ストップコード及び故障タイプのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記出力が材料を含み、前記処理システムの前記マシンが前記プロセスを実行する物理的対象を含み、
   それぞれの物理的対象が、前記処理システムのロット番号及び生産ラインに関連付けられている、請求項１に記載の方法。
7. 前記ネットワークトポロジに基づいて、複数の故障伝搬経路を判定することと、
   前記故障伝搬経路の各々に重みを割り当てることと、
   前記故障伝搬経路をそれらの割り当てられた重みと共に表示することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記故障伝搬経路を表示することが、
   前記故障伝搬経路のグラフを表示することを含み、
   前記グラフ内のそれぞれのノードが、それぞれの出力に関して、前記それぞれの出力を処理する第１のマシン、前記第１のマシンに関連する第１のプロセス、及び前記それぞれの出力の処理における前記第１のマシンと前記第１のプロセスに関連するストップコードを示し、
   前記グラフ内のそれぞれのエッジが、前記それぞれの出力に関して、開始ノードから目的ノードへの論理的流れを示す、請求項７に記載の方法。
9. 表示された前記グラフ内の前記それぞれのノードのサイズが、表示された前記グラフ内の前記第１のマシンより前のノードに関連するストップコードの数に対応し、
   表示された前記グラフ内の前記それぞれのエッジの重みが、前記開始ノード及び前記目的ノードに関連するストップコードの、前記データにおける発生頻度を示し、
   前記重みを前記故障伝搬経路に割り当てることが、前記それぞれのエッジの前記重みに基づく、請求項８に記載の方法。
10. 前記処理システムが、
    製造システムであって、前記ネットワークトポロジが、前記プロセスの一部としての前記マシン間の材料の流れを更に示す、製造システムと、
    クラウド又はクラスタコンピューティングシステムであって、前記ネットワークトポロジが、前記クラウド又はクラスタコンピューティングシステムの前記プロセスの一部としての、前記マシン間の出力に関連する分散又は並列計算又はシミュレーションの流れを更に示す、クラウド又はクラスタコンピューティングシステムと、
    供給チェーンシステムであって、前記ネットワークトポロジが、前記供給チェーンシステムの前記プロセスの一部としての、前記マシン間の配送及び分配出力に関連する材料の流れを更に示す、供給チェーンシステムと、のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
11. コンピュータシステムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに方法を実行させる命令を記憶する記憶デバイスと、を含み、前記方法が、
    マシン及び関連するプロセスを含む処理システムに関連するデータを記憶することであって、前記データが、タイムスタンプ情報、マシンステータス情報、及び製品バッチ情報を含む、記憶することと、
    前記データに基づいて、前記処理システムに対応するネットワークトポロジを判定することであって、前記ネットワークトポロジが、前記プロセスの一部としての前記マシン間の出力の流れを示す、判定することと、
    前記処理システムの複数の前記マシンの利用情報を判定することと、
    前記利用情報に基づく出力の前記流れのうちの１つ以上を表示し、それにより、前記処理システムの診断を容易にすることと、を含む、コンピュータシステム。
12. 前記出力の１つ以上の流れを表示することが、
    前記ネットワークトポロジのグラフを表示することを含み、
    前記グラフ内のそれぞれのノードが、それぞれの出力に関して、前記それぞれの出力を処理する第１のマシン、及び前記第１のマシンに関連する第１のプロセスを示し、
    前記グラフ内のそれぞれのエッジが、前記それぞれの出力に関して、開始ノードから目的ノードへの流れを示す、請求項１１に記載のコンピュータシステム。
13. 表示された前記グラフ内の前記それぞれのノードのサイズが、前記第１のマシンによって処理されるパーツの数に対応し、
    表示された前記グラフ内の前記それぞれのエッジの重みが、利用率を含む、前記開始ノード及び前記目的ノードに関連する前記利用情報を示す、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
14. 前記それぞれの出力が、前記開始ノード及び前記目的ノードによって示されるマシン間の物理的バッファ内で一定期間保持される、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
15. 前記製品バッチ情報が、前記処理システムの複数の物理的対象に対応するロット番号を含み、前記物理的対象が、少なくとも１つの共通の特徴を共有し、
    前記マシンステータス情報が、ストップコード及び故障タイプのうちの１つ以上を含み、
    前記出力が材料を含み、前記処理システムの前記マシンが前記プロセスを実行する物理的対象を含み、
    それぞれの物理的対象が、前記処理システムのロット番号及び生産ラインに関連付けられている、請求項１１に記載のコンピュータシステム。
16. 前記方法が、
    前記ネットワークトポロジに基づいて、複数の故障伝搬経路を判定することと、
    前記故障伝搬経路の各々に重みを割り当てることと、
    前記故障伝搬経路をそれらの割り当てられた重みと共に表示することと、を更に含む、請求項１１に記載のコンピュータシステム。
17. 前記故障伝搬経路を表示することが、
    前記故障伝搬経路のグラフを表示することを含み、
    前記グラフ内のそれぞれのノードが、それぞれの出力に関して、前記それぞれの出力を処理する第１のマシン、前記第１のマシンに関連する第１のプロセス、及び前記それぞれの出力の処理における前記第１のマシンと前記第１のプロセスに関連するストップコードを示し、
    前記グラフ内のそれぞれのエッジが、前記それぞれの出力に関して、開始ノードから目的ノードへの論理的流れを示す、請求項１６に記載のコンピュータシステム。
18. 表示された前記グラフ内の前記それぞれのノードのサイズが、表示された前記グラフ内の前記第１のマシンより前のノードに関連するストップコードの数に対応し、
    表示された前記グラフ内の前記それぞれのエッジの重みが、前記開始ノード及び前記目的ノードに関連するストップコードの、前記データにおける発生頻度を示し、
    前記重みを前記故障伝搬経路に割り当てることが、前記それぞれのエッジの前記重みに基づく、請求項１７に記載のコンピュータシステム。
19. 前記処理システムが、
    製造システムであって、前記ネットワークトポロジが、前記プロセスの一部としての前記マシン間の材料の流れを更に示す、製造システムと、
    クラウド又はクラスタコンピューティングシステムであって、前記ネットワークトポロジが、前記クラウド又はクラスタコンピューティングシステムの前記プロセスの一部としての、前記マシン間の出力に関連付けられた分散又は並列計算又はシミュレーションの流れを更に示す、クラウド又はクラスタコンピューティングシステムと、
    供給チェーンシステムであって、前記ネットワークトポロジが、前記供給チェーンシステムの前記プロセスの一部としての、前記マシン間の配送及び分配出力に関連する材料の流れを更に示す、供給チェーンシステムと、のうちの１つ以上を含む、請求項１１に記載のコンピュータシステム。
20. 装置であって、
    マシン及び関連するプロセスを含む処理システムに関連するデータを記憶するように構成されているデータ記憶モジュールであって、前記データが、タイムスタンプ情報、マシンステータス情報、及び製品バッチ情報を含む、データ記憶モジュールと、
    前記データに基づいて、前記処理システムに対応するネットワークトポロジを判定するように構成されているトポロジ判定モジュールであって、前記ネットワークトポロジが、前記プロセスの一部としての前記マシン間の出力の流れを示し、
    前記トポロジ判定モジュールが、前記処理システムの複数の前記マシンの利用情報を判定するように更に構成されている、トポロジ判定モジュールと、
    前記ネットワークトポロジのグラフを表示することにより、前記利用情報に基づく出力の前記流れのうちの１つ以上を表示し、それにより、前記処理システムの診断を容易にするように構成されている、トポロジ表示モジュールと、
    前記ネットワークトポロジに基づいて、複数の故障伝搬経路を判定するように構成されている故障伝搬経路判定モジュールであって、
    前記故障伝搬経路判定モジュールが、前記故障伝搬経路の各々に重みを割り当てるように更に構成されている、故障伝搬経路判定モジュールと、
    前記故障伝搬経路のグラフを表示することによって、前記故障伝搬経路をそれらの割り当てられた重みと共に表示するように構成されている経路表示モジュールと、を含む、装置。

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