JP2022149300A - Anomaly detection device, anomaly detection method, and anomaly detection program - Google Patents

Anomaly detection device, anomaly detection method, and anomaly detection program Download PDF

Info

Publication number
JP2022149300A
JP2022149300A JP2021051381A JP2021051381A JP2022149300A JP 2022149300 A JP2022149300 A JP 2022149300A JP 2021051381 A JP2021051381 A JP 2021051381A JP 2021051381 A JP2021051381 A JP 2021051381A JP 2022149300 A JP2022149300 A JP 2022149300A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
production volume
actual
product
planned
abnormality
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021051381A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
広樹 浅沼
Hiroki Asanuma
勝 小西
Masaru Konishi
圭次 大谷
Keiji Otani
大偉治 山野
Taiji Yamano
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu FSAS Inc
Original Assignee
Fujitsu FSAS Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu FSAS Inc filed Critical Fujitsu FSAS Inc
Priority to JP2021051381A priority Critical patent/JP2022149300A/en
Publication of JP2022149300A publication Critical patent/JP2022149300A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

To provide an anomaly detection device capable of detecting an anomaly in a manufacturing plant.SOLUTION: An anomaly detection device 100 acquires a planned production, which indicates the pre-planned production volume of a product and which a production volume of a product produced during a predetermined period using equipment installed in a factory and an actual production volume representing the production volume of the product that has been produced during the predetermined period. The anomaly detection device 100 compensates the planned production by the product yield rate and detects an anomaly in the plant based on the compensated planned production and the actual production volume.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、異常検出装置等に関する。 The present invention relates to an abnormality detection device and the like.

製造工場では、生産計画を基にして製品を生産しているが、日々、様々な異常が発生する場合があり、生産計画通りに製品を生産できない場合もある。このような異常の発生による影響を抑えるために、複数の製造工場の間で、各種の情報を共有しながら、生産量の調整を行う等の対応を行っている。 In a manufacturing factory, products are produced based on a production plan, but various abnormalities may occur on a daily basis, and there are cases where products cannot be produced according to the production plan. In order to suppress the influence of such an occurrence of an abnormality, various types of information are shared among a plurality of manufacturing plants, and measures such as adjustment of production volume are taken.

特開2004-178465号公報JP 2004-178465 A 特開2005-050176号公報JP 2005-050176 A 特開2005-092689号公報JP 2005-092689 A 特開2002-373012号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-373012

上記のように、生産計画通りに製品を生産できていない場合には、何らかの異常が発生したものと推定されるが、生産計画通りに生産できない原因を特定することが難しく、管理者の対応が遅れる場合がある。 As mentioned above, if the product cannot be produced according to the production plan, it is presumed that some kind of abnormality has occurred. may be delayed.

たとえば、生産計画通りに生産できない原因には、製造工場の機器の故障の他に、従業員による製品の中抜き、製造工場の不正稼働等が原因となる場合もあり得る。 For example, in addition to equipment failures in the manufacturing plant, the reasons for not being able to produce according to the production plan may include the omission of products by employees, the improper operation of the manufacturing plant, and the like.

1つの側面では、本発明は、製造工場の異常を検出することができる異常検出装置、異常検出方法および異常検出プログラムを提供することを目的とする。 In one aspect, an object of the present invention is to provide an abnormality detection device, an abnormality detection method, and an abnormality detection program capable of detecting an abnormality in a manufacturing plant.

第1の案では、異常検出装置は、取得部と、検出部とを有する。取得部は、工場に設置された機器を用いて所定の期間に生産される製品の生産量であって、事前に計画された製品の生産量を示す計画生産量と、所定の期間に実際に生産された製品の生産量を示す実績生産量とを取得する。検出部は、計画生産量を製品の歩留まり率によって補正し、補正した計画生産量と、実績生産量とを基にして、工場の異常を検出する。 In the first plan, the anomaly detection device has an acquisition unit and a detection unit. The acquisition unit acquires a planned production volume that indicates the production volume of the product that is produced in a predetermined period using the equipment installed in the factory, and that indicates the production volume of the product planned in advance, and the actual production volume that is produced in the predetermined period. Acquire the actual production volume that indicates the production volume of the manufactured product. The detection unit corrects the planned production volume by the yield rate of the product, and detects an abnormality in the factory based on the corrected planned production volume and the actual production volume.

製造工場の異常を検出することができる。 Abnormalities in manufacturing plants can be detected.

図1は、本実施例に係る異常検出システムを示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an anomaly detection system according to this embodiment. 図2は、管理DBのデータ構造の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a data structure of a management DB; 図3は、本実施例に係る異常検出装置の構成を示す機能ブロック図である。FIG. 3 is a functional block diagram showing the configuration of the abnormality detection device according to this embodiment. 図4は、勤務テーブルのデータ構造の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the work table. 図5は、本実施例に係る異常検出装置の処理手順を示すフローチャート(1)である。FIG. 5 is a flowchart (1) showing the processing procedure of the abnormality detection device according to the present embodiment. 図6は、本実施例に係る異常検出装置の処理手順を示すフローチャート(2)である。FIG. 6 is a flowchart (2) showing the processing procedure of the abnormality detection device according to the present embodiment. 図7は、異常検出装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a hardware configuration of a computer that implements functions similar to those of the abnormality detection device.

以下に、本願の開示する異常検出装置、異常検出方法および異常検出プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of an abnormality detection device, an abnormality detection method, and an abnormality detection program disclosed in the present application will be described in detail based on the drawings. In addition, this invention is not limited by this Example.

図1は、本実施例に係る異常検出システムを示す図である。図1に示すように、このシステムは、製造工場3、管理者端末10、サーバ20、異常検出装置100を有する。サーバ20は、製造工場3(製造工場3に設置された端末装置<図示略>)に接続される。管理者端末10、サーバ20、異常検出装置100は、ネットワーク5を介して相互に接続される。なお、異常検出装置100は、ネットワーク5を介さずにサーバ20に直接接続する形態もある。 FIG. 1 is a diagram showing an anomaly detection system according to this embodiment. As shown in FIG. 1, this system has a manufacturing plant 3, an administrator terminal 10, a server 20, and an abnormality detection device 100. FIG. The server 20 is connected to the manufacturing plant 3 (a terminal device (not shown) installed in the manufacturing plant 3). The administrator terminal 10 , the server 20 and the abnormality detection device 100 are interconnected via the network 5 . Note that the abnormality detection device 100 may be directly connected to the server 20 without going through the network 5 .

製造工場3は、機器が設置され、従業員は、かかる機器を操作して、製品を生産する工場である。製造工場3には、端末装置が設置され、端末装置は、所定の期間毎に実際に生産された生産量を記録する。以下の説明では、所定の期間に実際に生産された製品の生産量を「実績生産量」と表記する。製造工場3の端末装置は、1日毎に実績生産量を記録し、日付を付与した実績生産量の情報を、サーバ20に送信する。 The manufacturing factory 3 is a factory where equipment is installed and employees operate the equipment to produce products. A terminal device is installed in the manufacturing factory 3, and the terminal device records the actual production amount for each predetermined period. In the following description, the production volume of products actually produced in a predetermined period is referred to as "actual production volume". The terminal device of the manufacturing plant 3 records the actual production amount on a daily basis, and transmits the dated actual production amount information to the server 20 .

また、製造工場3の端末装置は、所定の期間毎に、機器が実際に稼働した時間を記録する。以下の説明では、所定の期間に実際に稼働した時間を「稼働実績時間」と表記する。製造工場3の端末装置は、1日毎に稼働実績時間を記録し、日付を付与した稼働実績時間の情報を、サーバ20に送信する。 In addition, the terminal device of the manufacturing plant 3 records the actual operating time of the equipment for each predetermined period. In the following description, the actual operating time during a predetermined period is referred to as "actual operating time". The terminal device of the manufacturing plant 3 records the actual operating hours for each day and transmits the dated information of the actual operating hours to the server 20 .

管理者端末10は、製造工場3の管理者が利用する端末装置である。管理者は、管理者端末10を操作して、計画生産量を入力する。計画生産量は、所定の期間に生産される製品の生産量であって、事前に計画された製品の生産量を示す。たとえば、管理者は、1日毎の計画生産量を入力する。管理者端末10は、日付を付与した計画生産量を、サーバ20に送信する。また、計画生産量に変更があった場合には、日付と、計画生産量に変更があった旨とを含む情報を、サーバ20に通知する。 The manager terminal 10 is a terminal device used by the manager of the manufacturing plant 3 . The manager operates the manager terminal 10 to input the planned production volume. The planned production volume is the production volume of the product to be produced in a predetermined period, and indicates the production volume of the product planned in advance. For example, the manager enters planned production volume for each day. The administrator terminal 10 transmits the dated planned production volume to the server 20 . Also, when there is a change in the planned production volume, the server 20 is notified of information including the date and the fact that the planned production volume has been changed.

また、管理者は、管理者端末10を操作して、稼働予定時間を入力する。稼働予定時間は、事前に予定された機器の1日の稼働時間である。管理者端末10は、日付を付与した稼働予定時間を、サーバ20に送信する。 Also, the administrator operates the administrator terminal 10 to input the scheduled operating time. The scheduled operating time is the operating time of the device scheduled in advance for one day. The administrator terminal 10 transmits the dated scheduled operating time to the server 20 .

サーバ20は、製造工場3の端末装置、管理者端末10から受信した情報を、管理DB141に登録する。サーバ20は、管理DB141の情報を、異常検出装置100に送信する。 The server 20 registers the information received from the terminal device of the manufacturing plant 3 and the administrator terminal 10 in the management DB 141 . The server 20 transmits information in the management DB 141 to the abnormality detection device 100 .

図2は、管理DBのデータ構造の一例を示す図である。図2に示すように、この管理DB141は、項番、日付、計画生産量、稼働予定時間、実績生産量、稼働実績時間、計画変更フラグを有する。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a data structure of a management DB; As shown in FIG. 2, this management DB 141 has an item number, date, planned production volume, scheduled operation time, actual production volume, actual operation time, and a plan change flag.

項番は、管理DBのレコードを識別する番号である。日付は、レコードに該当する日付である。計画生産量、稼働予定時間は、管理者端末10から送信される情報であり、日付に対応付けられる。実績生産量、稼働実績時間は、製造工場3の端末装置から送信される情報であり、日付に対応付けられる。 The item number is a number that identifies a record in the management DB. The date is the date corresponding to the record. The planned production volume and scheduled operating time are information transmitted from the administrator terminal 10 and are associated with dates. The actual production volume and the actual operating time are information transmitted from the terminal device of the manufacturing plant 3, and are associated with dates.

計画変更フラグは、該当する日付において、計画生産量に変更があったか否かを示す。たとえば、計画生産量に変更があった場合には「オン」となり、計画生産量に変更がない場合には「オフ」となる。 The plan change flag indicates whether or not there was a change in the planned production volume on the relevant date. For example, it is "on" when there is a change in the planned production volume, and "off" when there is no change in the planned production volume.

異常検出装置100は、サーバ20から管理DB141を受信し、管理DB141を基にして、製造工場3の異常を検出する。異常検出装置100は、異常を検出した場合に、警告画面を、管理者端末10に表示させることで、製造工場3に異常が検出されたことを、管理者に通知する。 The abnormality detection device 100 receives the management DB 141 from the server 20 and detects an abnormality in the manufacturing plant 3 based on the management DB 141 . The abnormality detection device 100 notifies the administrator that an abnormality has been detected in the manufacturing plant 3 by displaying a warning screen on the administrator terminal 10 when an abnormality is detected.

たとえば、異常検出装置100は、計画生産量を製品の歩留まり率によって補正し、補正した計画生産量と、実績生産量とを基にして、製造工場3の異常を検出する。また、異常検出装置100は、稼働実績時間が稼働予定時間よりも大きく、かつ、該当する日時において、生産計画に変更がない場合には、製造工場3の異常を検出する。 For example, the abnormality detection device 100 corrects the planned production volume by the yield rate of the product, and detects an abnormality in the manufacturing plant 3 based on the corrected planned production volume and the actual production volume. Moreover, the abnormality detection device 100 detects an abnormality in the manufacturing plant 3 when the actual operation time is longer than the scheduled operation time and there is no change in the production plan at the relevant date and time.

異常検出装置100が、上記処理を実行することで、製造工場3の異常を検出できる。また、異常検出装置100は、異常発生を管理者に通知するので、管理者は、異常に対応するための対応を効率的に実行することができる。 The abnormality detection device 100 can detect an abnormality in the manufacturing plant 3 by executing the above process. In addition, since the abnormality detection device 100 notifies the administrator of the occurrence of an abnormality, the administrator can efficiently take measures to deal with the abnormality.

次に、図1に示した異常検出装置100の構成の一例について説明する。図3は、本実施例に係る異常検出装置の構成を示す機能ブロック図である。図3に示すように、異常検出装置100は、通信部110と、入力部120と、表示部130と、記憶部140と、制御部150とを有する。 Next, an example of the configuration of the abnormality detection device 100 shown in FIG. 1 will be described. FIG. 3 is a functional block diagram showing the configuration of the abnormality detection device according to this embodiment. As shown in FIG. 3 , the abnormality detection device 100 has a communication section 110 , an input section 120 , a display section 130 , a storage section 140 and a control section 150 .

通信部110は、ネットワーク5を介して、管理者端末10、サーバ20との間で、データ通信を実行する処理部である。通信部110は、通信装置の一例である。通信部110は、図示しない他の外部装置からデータを受信してもよい。 The communication unit 110 is a processing unit that executes data communication with the administrator terminal 10 and the server 20 via the network 5 . Communication unit 110 is an example of a communication device. The communication unit 110 may receive data from another external device (not shown).

入力部120は、異常検出装置100の制御部150に各種の情報を入力する入力装置である。入力部120は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。 The input unit 120 is an input device that inputs various types of information to the control unit 150 of the abnormality detection device 100 . The input unit 120 corresponds to a keyboard, mouse, touch panel, or the like.

表示部130は、制御部150から出力される情報を表示する表示装置である。たとえば、表示部130は、各種競技の技認定、採点結果等の画面情報を表示する。表示部130は、液晶ディスプレイ、有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ、タッチパネル等に対応する。 The display unit 130 is a display device that displays information output from the control unit 150 . For example, the display unit 130 displays screen information such as skill certification and scoring results for various competitions. The display unit 130 corresponds to a liquid crystal display, an organic EL (Electro-Luminescence) display, a touch panel, or the like.

記憶部140は、管理DB141、勤務テーブル142、歩留まり情報143を有する。記憶部140は、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子や、HDD(Hard Disk Drive)などの記憶装置に対応する。 Storage unit 140 has management DB 141 , work table 142 , and yield information 143 . The storage unit 140 corresponds to semiconductor memory devices such as RAM (Random Access Memory) and flash memory, and storage devices such as HDD (Hard Disk Drive).

管理DB141は、サーバ20から受信する情報である。管理DB141のデータ構造は、図2に説明した管理DB141のデータ構造と同様である。 The management DB 141 is information received from the server 20 . The data structure of the management DB 141 is the same as the data structure of the management DB 141 illustrated in FIG.

勤務テーブル142は、各従業員の勤務情報を保持するテーブルである。図4は、勤務テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図4に示すように、この勤務テーブル142は、従業員IDと、勤務情報とを対応付ける。従業員IDは、製造工場3で働く従業員を一意に識別する情報である。勤務情報は、各日付の出社時刻、退社時刻が設定される。たとえば、出社時刻と退社時刻とが設定されていない従業員の日付は、従業員が休んでいることを示す。何らかの原因により、出社時刻が記録され、退社時刻が記録されない場合もあり得る。 The work table 142 is a table that holds work information of each employee. FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the work table. As shown in FIG. 4, this work table 142 associates an employee ID with work information. The employee ID is information that uniquely identifies an employee working at the manufacturing plant 3 . In the work information, the time of arrival and the time of departure for each date are set. For example, a date for an employee with no clock-in and clock-out times indicates that the employee is absent. For some reason, the time of arrival at work may be recorded but the time of departure may not be recorded.

歩留まり情報143は、製造工場3の機器で生成される製品の歩留まり率の情報である。本実施例における歩留まり率を、製造工場3の機器で生成される製品が、適切に生産される割合であり、歩留まり率が1に近づくほど、実績生産量が、計画生産量に近づく。 Yield information 143 is information on the yield rate of products produced by equipment in the manufacturing plant 3 . The yield rate in this embodiment is the rate at which the products produced by the equipment in the manufacturing plant 3 are properly produced. As the yield rate approaches 1, the actual production volume approaches the planned production volume.

制御部150は、取得部151、検出部152、警告部153を有する。制御部150は、CPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードワイヤードロジック等によって実現される。 The control unit 150 has an acquisition unit 151 , a detection unit 152 and a warning unit 153 . The control unit 150 is implemented by hardwired logic such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), and an FPGA (Field Programmable Gate Array).

取得部151は、サーバ20から、管理DB141の情報を取得する。取得部151は、取得した管理DB141の情報を、記憶部140に格納する。また、取得部151は、サーバ20または、他の外部装置から、各従業員IDに対応する勤務情報を取得し、勤務テーブル142を更新する。 The acquisition unit 151 acquires information of the management DB 141 from the server 20 . The acquisition unit 151 stores the acquired information of the management DB 141 in the storage unit 140 . The acquisition unit 151 also acquires work information corresponding to each employee ID from the server 20 or another external device, and updates the work table 142 .

検出部152は、管理DB141を基にして、製造工場3の異常を検出する。以下において、検出部152の処理の一例について説明する。 The detection unit 152 detects an abnormality in the manufacturing plant 3 based on the management DB 141 . An example of the processing of the detection unit 152 will be described below.

検出部152から、同一の日付に対応する計画生産量、稼働予定時間、実績生産量、稼働実績時間、計画変更フラグのレコードを取得して、次の処理を実行する。検出部152は、最新の日付を優先して選択してもよいし、日付の昇順にレコードを選択して、次の処理を実行してもよい。 Records of planned production volume, scheduled operation time, actual production volume, actual operation time, and plan change flag corresponding to the same date are acquired from the detection unit 152, and the following processing is executed. The detection unit 152 may preferentially select the latest date, or may select records in ascending order of date and execute the following process.

検出部152は、計画生産量を、歩留まり情報143を基にして補正する。たとえば、検出部152は、計画生産量に、歩留まり情報143に設定した歩留まり率を乗算することで、計画生産量を補正する。以下の説明では、補正した計画生産量を、「補正生産量」と表記する。 The detector 152 corrects the planned production volume based on the yield information 143 . For example, the detection unit 152 corrects the planned production volume by multiplying the planned production volume by the yield rate set in the yield information 143 . In the following description, the corrected planned production volume is referred to as "corrected production volume".

検出部152は、下記の条件の組合せを基にして、製造工場3の異常の有無、異常の内容を検出する。検出部152は、異常を検出した場合には、検出結果を、警告部153に出力する。検出結果には、日付と、異常の内容とが含まれる。閾値th1、th2、th3は、予め管理者が設定しておく。 The detection unit 152 detects the presence or absence of an abnormality in the manufacturing plant 3 and the content of the abnormality based on the following combination of conditions. When the detection unit 152 detects an abnormality, the detection unit 152 outputs the detection result to the warning unit 153 . The detection result includes the date and details of the abnormality. The thresholds th1, th2, and th3 are set in advance by an administrator.

補正生産量≦実績生産量・・・(条件1)
稼働実績時間/稼働予定時間>閾値th1・・・(条件2)
稼働率実績時間<稼働予定時間・・・(条件3)
実績生産量/補正生産量<閾値th2・・・(条件4)
稼働実績時間-稼働予定時間>閾値th3・・・(条件5)
計画変更フラグが「オフ」・・・・(条件6)
Corrected production volume ≤ actual production volume (Condition 1)
actual operating time/scheduled operating time>threshold th1 (condition 2)
Operating rate actual hours < scheduled operating hours (Condition 3)
Actual production volume/corrected production volume<threshold th2 (Condition 4)
actual operating time−scheduled operating time>threshold th3 (Condition 5)
The plan change flag is "off" (Condition 6)

検出部152は、条件1と、条件2とを満たす場合、製造工場3の異常を検出する。この場合、検出部152は、製造工場3の異常の内容「製造工場の不正稼働」を検出する。 The detection unit 152 detects an abnormality in the manufacturing plant 3 when the conditions 1 and 2 are satisfied. In this case, the detection unit 152 detects the content of the abnormality in the manufacturing plant 3, “unauthorized operation of the manufacturing plant”.

検出部152は、条件1と、条件3とを満たす場合、製造工場3の異常を検出する。この場合、検出部152は、製造工場3の異常の内容「機器故障」を検出する。 The detection unit 152 detects an abnormality in the manufacturing plant 3 when the conditions 1 and 3 are satisfied. In this case, the detection unit 152 detects the content of the abnormality in the manufacturing plant 3, “equipment failure”.

検出部152は、条件1と、条件4とを満たし、条件3を満たさない場合、製造工場3の異常を検出する。この場合、検出部152は、製造工場3の異常の内容「製品の中抜き」を検出する。 The detection unit 152 detects an abnormality in the manufacturing plant 3 when the conditions 1 and 4 are satisfied and the condition 3 is not satisfied. In this case, the detection unit 152 detects the content of the abnormality in the manufacturing plant 3, ie, the content of the product being cut out.

検出部152は、条件5と、条件6とを満たす場合には、製造工場3の異常を検出する。この場合、検出部152は、製造工場3の異常の内容「工場の不正稼働」を検出する。また、検出部152は、選択中のレコードの日付をキーにして、勤務テーブル142の勤務情報を走査し、キーにした日付において、出社時刻が記録され、かつ、退社時刻が記録されていない、従業員IDが存在するか否かを判定する。 The detection unit 152 detects an abnormality in the manufacturing plant 3 when the conditions 5 and 6 are satisfied. In this case, the detection unit 152 detects the content of the abnormality in the manufacturing plant 3, “malfunctioning of the plant”. In addition, the detection unit 152 scans the work information of the work table 142 using the date of the selected record as a key. Determine whether an employee ID exists.

検出部152は、キーにした日付において、出社時刻が記録され、かつ、退社時刻が記録されていない、従業員IDが存在する場合には、かかる従業員IDを検出する。検出部152は、検出した従業員IDを、「未退社者の従業員ID」として、警告部153に出力する。 The detection unit 152 detects the employee ID when there is an employee ID in which the time of arrival at the office is recorded and the time of leaving the office is not recorded in the date used as the key. The detection unit 152 outputs the detected employee ID to the warning unit 153 as the “employee ID of the person who has not left the company”.

検出部152は、管理DB141に含まれる各日付のレコード(計画生産量、稼働予定時間、実績生産量、稼働実績時間、計画変更フラグ)について、上記処理を繰り返し実行し、検出結果を、警告部153に出力する。 The detection unit 152 repeatedly executes the above-described processing for each date record (planned production volume, scheduled operation time, actual production volume, actual operation time, plan change flag) included in the management DB 141, and outputs the detection result to the warning unit. 153.

警告部153は、検出部152からの検出結果を基にして、警告を管理者端末10に対して実行する。たとえば、警告部153は、異常の内容を示す警告画面の情報を、管理者端末10に送信して、表示させる。警告部153は、検出結果に、未退社者の従業員IDが含まれている場合には、未退社者の従業員IDを、警告画面に設定する。 The warning unit 153 issues a warning to the administrator terminal 10 based on the detection result from the detection unit 152 . For example, the warning unit 153 transmits information of a warning screen indicating the content of the abnormality to the administrator terminal 10 and causes it to be displayed. If the detection result includes the employee ID of the person who has not left the company, the warning unit 153 sets the employee ID of the person who has not left the company on the warning screen.

次に、本実施例に係る異常検出装置100の処理手順の一例について説明する。図5は、本実施例に係る異常検出装置の処理手順を示すフローチャート(1)である。異常検出装置100の取得部151は、サーバ20から管理DB141の情報を取得し、記憶部140に記憶する(ステップS101)。 Next, an example of the processing procedure of the abnormality detection device 100 according to this embodiment will be described. FIG. 5 is a flowchart (1) showing the processing procedure of the abnormality detection device according to the present embodiment. The acquisition unit 151 of the abnormality detection device 100 acquires information of the management DB 141 from the server 20 and stores it in the storage unit 140 (step S101).

異常検出装置100の検出部152は、管理DB141から、ある日付の計画生産量、実績生産量、稼働予定時間、稼働実績時間を取得する(ステップS102)。 The detection unit 152 of the abnormality detection device 100 acquires the planned production volume, the actual production volume, the scheduled operating time, and the actual operating time for a certain date from the management DB 141 (step S102).

検出部152は、歩留まり率によって、計画生産量を補正する(ステップS103)。検出部152は、条件1(補正生産量≦実績生産量)を満たす場合には(ステップS104,Yes)、ステップS105に移行する。一方、検出部152は、条件1を満たさない場合には(ステップS104,No)、ステップS107に移行する。 The detection unit 152 corrects the planned production volume according to the yield rate (step S103). If condition 1 (corrected production volume≦actual production volume) is satisfied (step S104, Yes), the detection unit 152 proceeds to step S105. On the other hand, if the condition 1 is not satisfied (step S104, No), the detection unit 152 proceeds to step S107.

ステップS105以降の説明を行う。検出部152は、条件2(稼働実績時間/稼働予定時間>閾値th1)を満たすか否かを判定する(ステップS105)。検出部152は、条件2を満たす場合には(ステップS105,Yes)、工場の不正稼働を検出し、警告部153は管理者端末10に警告を行う(ステップS106)。一方、検出部152は、条件2を満たさない場合には(ステップS105,No)、処理を終了する。 A description will be given after step S105. The detection unit 152 determines whether condition 2 (actual operation time/scheduled operation time>threshold th1) is satisfied (step S105). If the condition 2 is satisfied (step S105, Yes), the detection unit 152 detects unauthorized operation of the factory, and the warning unit 153 warns the administrator terminal 10 (step S106). On the other hand, if the condition 2 is not satisfied (step S105, No), the detection unit 152 ends the process.

ステップS107以降の説明を行う。検出部152は、条件3(稼働率実績時間<稼働予定時間)を満たすか否かを判定する(ステップS107)。検出部152は、条件3を満たす場合には(ステップS107,Yes)、機器故障を検出し、警告部153は管理者端末10に警告を行う(ステップS108)。一方、検出部152は、条件3を満たさない場合には(ステップS107,No)、ステップS109に移行する。 A description will be given after step S107. The detection unit 152 determines whether or not Condition 3 (actual operating rate time<scheduled operating time) is satisfied (step S107). If the condition 3 is satisfied (step S107, Yes), the detection unit 152 detects an equipment failure, and the warning unit 153 issues a warning to the administrator terminal 10 (step S108). On the other hand, if the condition 3 is not satisfied (step S107, No), the detection unit 152 proceeds to step S109.

ステップS109以降の説明を行う。検出部152は、条件4(実績生産量/補正生産量<閾値th2)を満たすか否かを判定する(ステップS109)。検出部152は、条件4を満たす場合には(ステップS109,Yes)、製品の中抜きを検出し、警告部153は管理者端末10に警告を行う(ステップS110)。一方、検出部152は、条件4を満たさない場合には(ステップS109,No)、処理を終了する。 A description will be given after step S109. The detection unit 152 determines whether condition 4 (actual production volume/corrected production volume<threshold th2) is satisfied (step S109). If the condition 4 is satisfied (step S109, Yes), the detection unit 152 detects the omission of the product, and the warning unit 153 warns the administrator terminal 10 (step S110). On the other hand, if the condition 4 is not satisfied (step S109, No), the detection unit 152 ends the process.

図6は、本実施例に係る異常検出装置の処理手順を示すフローチャート(2)である。異常検出装置100の検出部152は、管理DB141から、稼働予定時間、稼働実績時間、計画変更フラグを取得する(ステップS201)。検出部152は、条件5(稼働実績時間-稼働予定時間>閾値th3)を満たすか否かを判定する(ステップS202)。検出部152は、条件5を満たさない場合には(ステップS202,No)、処理を終了する。一方、検出部152は、条件5を満たす場合には(ステップS202,Yes)、ステップS203に移行する。 FIG. 6 is a flowchart (2) showing the processing procedure of the abnormality detection device according to the present embodiment. The detection unit 152 of the abnormality detection device 100 acquires the scheduled operation time, the actual operation time, and the plan change flag from the management DB 141 (step S201). The detection unit 152 determines whether or not condition 5 (actual operation time−scheduled operation time>threshold th3) is satisfied (step S202). If the condition 5 is not satisfied (step S202, No), the detection unit 152 terminates the process. On the other hand, when the condition 5 is satisfied (step S202, Yes), the detection unit 152 proceeds to step S203.

検出部152は、条件6を満たすか否かを判定する(ステップS203)。検出部152は、条件6を満たさない場合には(ステップS203,No)、処理を終了する。一方、検出部152は、条件6を満たす場合には(ステップS203,Yes)、勤務テーブル142を参照し、該当する日付において未退出者がいるか否かを判定する(ステップS204)。 The detection unit 152 determines whether condition 6 is satisfied (step S203). If the condition 6 is not satisfied (step S203, No), the detection unit 152 ends the process. On the other hand, when the condition 6 is satisfied (step S203, Yes), the detection unit 152 refers to the work table 142 and determines whether or not there is a person who has not left on the date (step S204).

検出部152は、未退出者ありの場合には(ステップS205,Yes)、製造工場の不正稼働、未退出者の従業員IDを検出し、警告部153は、警告を行う(ステップS206)。一方、検出部152は、未退出者なしの場合には(ステップS205,No)、製造工場の不正稼働を検出し、警告部153は、警告を行う(ステップS207)。 If there is a person who has not left (step S205, Yes), the detection unit 152 detects unauthorized operation of the manufacturing plant and the employee ID of the person who has not left, and the warning unit 153 issues a warning (step S206). On the other hand, when there is no person who has not left (step S205, No), the detection unit 152 detects unauthorized operation of the manufacturing plant, and the warning unit 153 issues a warning (step S207).

次に、本実施例に係る異常検出装置の効果について説明する。異常検出装置100は、管理DB141から、計画生産量および実績生産量を取得し、計画生産量を歩留まりによって補正する。異常検出装置100は、補正した計画生産量と、実績生産量とを基にして、製造工場3の異常を検出する。これによって、製造工場3において、生産計画通りに製品を生産できていない場合の異常を検出することができる。 Next, the effects of the abnormality detection device according to this embodiment will be described. The abnormality detection device 100 acquires the planned production volume and the actual production volume from the management DB 141, and corrects the planned production volume by the yield. The abnormality detection device 100 detects an abnormality in the manufacturing plant 3 based on the corrected planned production volume and actual production volume. As a result, it is possible to detect an abnormality when the product cannot be produced according to the production plan in the manufacturing plant 3 .

異常検出装置100は、管理DB141から、稼働予定時間および稼働実績時間を取得し、実績稼働時間が、稼働予定時間よりも大きい場合、製品の生産計画に変更があるか否かを特定し、生産計画に変更がない場合に、異常を検出する。これによって、製造工場3に発生し得る複数の異常の内容から、不正稼働を検出することができる。 The abnormality detection device 100 acquires the scheduled operation time and the actual operation time from the management DB 141, and if the actual operation time is longer than the scheduled operation time, identifies whether there is a change in the production plan of the product, Detect anomalies when there is no change in plan. As a result, unauthorized operation can be detected from the contents of a plurality of abnormalities that can occur in the manufacturing plant 3.

異常検出装置100は、補正した計画生産量が実績生産量以下となり、かつ、稼働実績時間を稼働予定時間によって除算した値が所定値よりも大きい場合に、製造工場3の機器の不正稼働を検出する。これによって、製造工場3に発生し得る複数の異常の内容から、不正稼働を検出することができる。 The abnormality detection device 100 detects unauthorized operation of equipment in the manufacturing plant 3 when the corrected planned production volume is equal to or less than the actual production volume and the value obtained by dividing the actual operation time by the scheduled operation time is greater than a predetermined value. do. As a result, unauthorized operation can be detected from the contents of a plurality of abnormalities that can occur in the manufacturing plant 3.

異常検出装置100は、補正した計画生産量が実績生産量よりも大きくなり、かつ、稼働実績時間が稼働予定時間よりも小さい場合に、機器の故障を検出する。これによって、製造工場3に発生し得る複数の異常の内容から、機器の故障を検出することができる。 The abnormality detection device 100 detects a failure of equipment when the corrected planned production volume is greater than the actual production volume and the actual operating time is shorter than the scheduled operating time. As a result, it is possible to detect equipment failures from the contents of a plurality of abnormalities that may occur in the manufacturing plant 3 .

異常検出装置100は、補正した計画生産量が実績生産量よりも大きくなり、かつ、稼働実績時間が稼働予定時間以上となり、かつ、実績生産量を計画生産量で除算した値が所定値よりも小さい場合に、製品の中抜きを検出する。これによって、製造工場3に発生し得る複数の異常の内容から、製品の中抜きを検出することができる。 The abnormality detection device 100 determines that the corrected planned production volume is larger than the actual production volume, the actual operating time is equal to or longer than the scheduled operating time, and the value obtained by dividing the actual production volume by the planned production volume is larger than a predetermined value. If it is small, detect the hollowing out of the product. As a result, it is possible to detect the omission of the product from the content of a plurality of abnormalities that may occur in the manufacturing plant 3 .

また、異常検出装置100は、異常検出装置100は、異常を検出した場合に、検出結果を管理者端末10に通知するため、管理者は、異常に対応するための対応を効率的に実行することができる。 In addition, when the abnormality detection device 100 detects an abnormality, the abnormality detection device 100 notifies the administrator terminal 10 of the detection result, so that the administrator can efficiently take measures to deal with the abnormality. be able to.

次に、上記実施例に示した異常検出装置100と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。図7は、異常検出装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。 Next, an example of the hardware configuration of a computer that implements the same functions as the abnormality detection device 100 shown in the above embodiment will be described. FIG. 7 is a diagram showing an example of a hardware configuration of a computer that implements functions similar to those of the abnormality detection device.

図7に示すように、コンピュータ200は、各種演算処理を実行するCPU201と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置202と、ディスプレイ203とを有する。また、コンピュータ200は、サーバ20からのデータを受信する通信装置204と、各種の装置と接続するインタフェース装置205とを有する。コンピュータ200は、各種情報を一時記憶するRAM206と、ハードディスク装置207とを有する。そして、各装置201~207は、バス208に接続される。 As shown in FIG. 7, the computer 200 has a CPU 201 that executes various arithmetic processes, an input device 202 that receives data input from the user, and a display 203 . The computer 200 also has a communication device 204 that receives data from the server 20, and an interface device 205 that connects with various devices. The computer 200 has a RAM 206 that temporarily stores various information and a hard disk device 207 . Each device 201 - 207 is then connected to a bus 208 .

ハードディスク装置207は、取得プログラム207a、検出プログラム207b、警告プログラム207cを有する。CPU201は、取得プログラム207a、検出プログラム207b、警告プログラム207cを読み出してRAM206に展開する。 The hard disk device 207 has an acquisition program 207a, a detection program 207b, and a warning program 207c. The CPU 201 reads out the acquisition program 207a, the detection program 207b, and the warning program 207c and develops them in the RAM 206. FIG.

取得プログラム207aは、取得プロセス206aとして機能する。検出プログラム207bは、検出プロセス206bとして機能する。警告プログラム207cは、警告プロセス206cとして機能する。 Acquisition program 207a functions as acquisition process 206a. Detection program 207b functions as detection process 206b. Alert program 207c functions as alert process 206c.

取得プロセス206aの処理は、取得部151の処理に対応する。検出プロセス206bの処理は、検出部152の処理に対応する。警告プロセス206cの処理は、警告部153の処理に対応する。 The processing of the acquisition process 206 a corresponds to the processing of the acquisition unit 151 . The processing of the detection process 206 b corresponds to the processing of the detection unit 152 . Processing of the warning process 206 c corresponds to processing of the warning unit 153 .

なお、各プログラム207a~207cについては、必ずしも最初からハードディスク装置207に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ200に挿入されるフレキシブルディスク(FD)、CD-ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ200が各プログラム207a~207cを読み出して実行するようにしてもよい。 Note that the programs 207a to 207c do not necessarily have to be stored in the hard disk device 207 from the beginning. For example, each program is stored in a “portable physical medium” such as a flexible disk (FD), CD-ROM, DVD disk, magneto-optical disk, IC card, etc. inserted into the computer 200 . Then, the computer 200 may read and execute each program 207a to 207c.

100 異常検出装置
110 通信部
120 入力部
130 表示部
140 記憶部
141 管理DB
142 勤務テーブル
143 歩留まり情報
150 制御部
151 取得部
152 検出部
153 警告部
100 Abnormality detection device 110 Communication unit 120 Input unit 130 Display unit 140 Storage unit 141 Management DB
142 work table 143 yield information 150 control unit 151 acquisition unit 152 detection unit 153 warning unit

Claims (7)

工場に設置された機器を用いて所定の期間に生産される製品の生産量であって、事前に計画された製品の生産量を示す計画生産量と、前記所定の期間に実際に生産された製品の生産量を示す実績生産量とを取得する取得部と、
前記計画生産量を前記製品の歩留まり率によって補正し、補正した計画生産量と、前記実績生産量とを基にして、前記工場の異常を検出する検出部と、
を有することを特徴とする異常検出装置。
A production volume of a product produced in a predetermined period using equipment installed in a factory, which is a planned production volume indicating a planned production volume of a product in advance, and a production volume actually produced in the predetermined period an acquisition unit that acquires an actual production volume that indicates the production volume of a product;
a detection unit that corrects the planned production volume by the yield rate of the product, and detects an abnormality in the factory based on the corrected planned production volume and the actual production volume;
An abnormality detection device comprising:
前記取得部は、前記機器が稼働する予定の時間を示す稼働予定時間と、前記機器が実際に稼働した時間を示す稼働実績時間を更に取得し、
前記検出部は、前記稼働実績時間から前記稼働予定時間を減算した時間が所定の時間よりも大きい場合、製品の生産計画に変更があるか否かを特定し、前記生産計画に変更がない場合に、前記工場の異常を検出する処理を更に実行することを特徴とする請求項1に記載の異常検出装置。
The acquisition unit further acquires a scheduled operating time indicating a scheduled operating time of the device and an actual operating time indicating an actual operating time of the device,
The detection unit identifies whether or not there is a change in the production plan of the product when the time obtained by subtracting the expected operation time from the actual operation time is greater than a predetermined time, and determines whether or not there is a change in the production plan. 2. The abnormality detection device according to claim 1, further comprising a process for detecting an abnormality in said factory.
前記検出部は、前記補正した計画生産量が前記実績生産量以下となり、かつ、前記稼働実績時間を前記稼働予定時間によって除算した値が所定値よりも大きい場合に、前記機器の不正稼働を検出することを特徴とする請求項1に記載の異常検出装置。 The detection unit detects unauthorized operation of the equipment when the corrected planned production volume is equal to or less than the actual production volume and a value obtained by dividing the actual operation time by the scheduled operation time is greater than a predetermined value. 2. The abnormality detection device according to claim 1, wherein: 前記検出部は、前記補正した計画生産量が前記実績生産量よりも大きくなり、かつ、前記稼働実績時間が前記稼働予定時間よりも小さい場合に、前記機器の故障を検出することを特徴とする請求項3に記載の異常検出装置。 The detection unit detects a failure of the device when the corrected planned production volume is greater than the actual production volume and the actual operation time is shorter than the scheduled operation time. The abnormality detection device according to claim 3. 前記検出部は、前記補正した計画生産量が前記実績生産量よりも大きくなり、かつ、前記稼働実績時間が前記稼働予定時間以上となり、かつ、前記実績生産量を前記計画生産量で除算した値が所定値よりも小さい場合に、製品の中抜きを検出することを特徴とする請求項4に記載の異常検出装置。 The detection unit detects that the corrected planned production volume is greater than the actual production volume, the actual operation time is equal to or greater than the scheduled operation time, and the actual production volume is divided by the planned production volume. 5. The anomaly detection device according to claim 4, wherein when the is smaller than a predetermined value, omission of the product is detected. コンピュータが実行する異常検出方法であって、
工場に設置された機器を用いて所定の期間に生産される製品の生産量であって、事前に計画された製品の生産量を示す計画生産量と、前記所定の期間に実際に生産された製品の生産量を示す実績生産量とを取得し、
前記計画生産量を前記製品の歩留まり率によって補正し、補正した計画生産量と、前記実績生産量とを基にして、前記工場の異常を検出する
処理を実行することを特徴とする異常検出方法。
A computer-implemented anomaly detection method comprising:
A production volume of a product produced in a predetermined period using equipment installed in a factory, which is a planned production volume indicating a planned production volume of a product in advance, and a production volume actually produced in the predetermined period Acquire the actual production volume that indicates the production volume of the product,
An abnormality detection method, comprising: correcting the planned production volume by the yield rate of the product; and detecting an abnormality in the factory based on the corrected planned production volume and the actual production volume. .
コンピュータに、
工場に設置された機器を用いて所定の期間に生産される製品の生産量であって、事前に計画された製品の生産量を示す計画生産量と、前記所定の期間に実際に生産された製品の生産量を示す実績生産量とを取得し、
前記計画生産量を前記製品の歩留まり率によって補正し、補正した計画生産量と、前記実績生産量とを基にして、前記工場の異常を検出する
処理を実行させることを特徴とする異常検出プログラム。
to the computer,
A production volume of a product produced in a predetermined period using equipment installed in a factory, which is a planned production volume indicating a planned production volume of a product in advance, and a production volume actually produced in the predetermined period Acquire the actual production volume that indicates the production volume of the product,
An anomaly detection program characterized by correcting the planned production volume by the yield rate of the product, and executing a process of detecting anomalies in the factory based on the corrected planned production volume and the actual production volume. .
JP2021051381A 2021-03-25 2021-03-25 Anomaly detection device, anomaly detection method, and anomaly detection program Pending JP2022149300A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021051381A JP2022149300A (en) 2021-03-25 2021-03-25 Anomaly detection device, anomaly detection method, and anomaly detection program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021051381A JP2022149300A (en) 2021-03-25 2021-03-25 Anomaly detection device, anomaly detection method, and anomaly detection program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2022149300A true JP2022149300A (en) 2022-10-06

Family

ID=83462961

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021051381A Pending JP2022149300A (en) 2021-03-25 2021-03-25 Anomaly detection device, anomaly detection method, and anomaly detection program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2022149300A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20160110897A1 (en) Displaying computer dashboard information
US10860004B2 (en) Management system and non-transitory computer-readable recording medium
KR100841876B1 (en) Automatic monitoring and statistical analysis of dynamic process metrics to expose meaningful changes
US10860405B1 (en) System operational analytics
US10747212B2 (en) Management system and non-transitory computer-readable recording medium
US20180017959A1 (en) Methods and systems for context based operator assistance for control systems
US10162334B2 (en) Numerical control device
Wu et al. A control scheme for monitoring the frequency and magnitude of an event
CN111523747A (en) Cost analysis system and method for detecting abnormal cost signal
JP2011170518A (en) State monitoring device and method
US9405657B2 (en) Application architecture assessment system
JP2013205894A (en) Abnormality detection device, program, and abnormality detection method
JP2022149300A (en) Anomaly detection device, anomaly detection method, and anomaly detection program
JP5623244B2 (en) Event analysis apparatus, event analysis method, and event analysis program
Doğu MONITORING TIME BETWEEN MEDICAL ERRORS TO IMPROVE HEALTH-CARE QUALITY.
US20200027046A1 (en) Smart monitoring
US8788960B2 (en) Exception engine for capacity planning
JP2010176255A (en) System for evaluation and management of development process
WO2020250280A1 (en) Monitoring method, monitoring device, and recording medium
CN115220940A (en) Time series anomaly prediction and alerts
US8589444B2 (en) Presenting information from heterogeneous and distributed data sources with real time updates
JP2007164463A (en) Event analyzing apparatus and event analysis method
JP2012146049A (en) Batch job delay alarm automatic raising system, automatic alarm raising method and program therefor
JP2008134691A (en) Maintenance management system
US10642261B2 (en) High notification rate detection

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240315