JP3110210B2 - データ分析支援方法 - Google Patents
データ分析支援方法Info
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- JP3110210B2 JP3110210B2 JP05152534A JP15253493A JP3110210B2 JP 3110210 B2 JP3110210 B2 JP 3110210B2 JP 05152534 A JP05152534 A JP 05152534A JP 15253493 A JP15253493 A JP 15253493A JP 3110210 B2 JP3110210 B2 JP 3110210B2
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- JP
- Japan
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- analysis
- cause
- data file
- trace data
- data
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、１つ以上の情報データ
ベースから必要なデータを抽出して分析し、問題の有無
を確認すると同時に問題が存在した場合にその原因を追
跡すると共に対策を立案する業務におけるデータ分析支
援方法に関する。
ベースから必要なデータを抽出して分析し、問題の有無
を確認すると同時に問題が存在した場合にその原因を追
跡すると共に対策を立案する業務におけるデータ分析支
援方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、各種の問題解決のためにデータ分
析をコンピュータで支援するデータ分析支援システムは
いくつか開発されていて、知識ベース主体のエキスパー
トシステムで対話方式で問題解決手順を誘導するもの
と、データ主体のシステムで業務に必要なデータをわか
りやすく検索できるシステムに主として分類される。本
発明は前者のシステムを改善するものである。この種の
従来のエキスパートシステムの例としては、特開昭６３
−２０４１１８号公報に示されるように、診断ルールに
基づいて故障診断を進め、得られた結果から推論ルール
に基づいて原因を推論するものがある。
析をコンピュータで支援するデータ分析支援システムは
いくつか開発されていて、知識ベース主体のエキスパー
トシステムで対話方式で問題解決手順を誘導するもの
と、データ主体のシステムで業務に必要なデータをわか
りやすく検索できるシステムに主として分類される。本
発明は前者のシステムを改善するものである。この種の
従来のエキスパートシステムの例としては、特開昭６３
−２０４１１８号公報に示されるように、診断ルールに
基づいて故障診断を進め、得られた結果から推論ルール
に基づいて原因を推論するものがある。
【０００３】ただし、最近では問題解決手順を誘導する
中で必要なデータ，文章もしくはイメージデータ等を適
宜提示する機能を有するものも開発されている。
中で必要なデータ，文章もしくはイメージデータ等を適
宜提示する機能を有するものも開発されている。
【０００４】図３は従来のデータ分析支援システムの動
作を示すフローチャートである。図４はこのデータ分析
支援システムで分析する要因を木構造に展開した判断木
の一例の図で、生産工場における品質状況のデータ分析
業務を想定した判定木を示す図である。
作を示すフローチャートである。図４はこのデータ分析
支援システムで分析する要因を木構造に展開した判断木
の一例の図で、生産工場における品質状況のデータ分析
業務を想定した判定木を示す図である。
【０００５】図３において、ステップ２０１で分析テー
マとして候補群から例えば「品質に関する工程・設備要
因」を選択し、初期情報として対象期間，対象機種等
（例えば図４に示す機種Ｂ）を入力する。入力が完了す
るとステップ２０２でシステムが最初の分析プロセスを
次プロセスとして選定する。ステップ２０３でマスタ情
報ファイルから次プロセスのステータスがチェックさ
れ、次プロセスが自動分析プロセスの場合にはステップ
２０４で次プロセスとして（例えば機種Ｂについて）デ
ータ収集・加工・分析を自動で行いステップ２０５で問
題が存在する可能性がある要因を自動的にリストアップ
する。例えば機種Ｂの製造工程１〜３のうち工程２，３
での歩留りが特に低ければ工程２，３をリストアップす
る。
マとして候補群から例えば「品質に関する工程・設備要
因」を選択し、初期情報として対象期間，対象機種等
（例えば図４に示す機種Ｂ）を入力する。入力が完了す
るとステップ２０２でシステムが最初の分析プロセスを
次プロセスとして選定する。ステップ２０３でマスタ情
報ファイルから次プロセスのステータスがチェックさ
れ、次プロセスが自動分析プロセスの場合にはステップ
２０４で次プロセスとして（例えば機種Ｂについて）デ
ータ収集・加工・分析を自動で行いステップ２０５で問
題が存在する可能性がある要因を自動的にリストアップ
する。例えば機種Ｂの製造工程１〜３のうち工程２，３
での歩留りが特に低ければ工程２，３をリストアップす
る。
【０００６】次プロセスがマニュアルプロセルの場合に
はステップ２０６でマスタ情報ファイルの定義に基づい
てシステムが必要なデータを収集・加工・出力し、それ
に基づいて操作者が分析しステップ２０７で要因を選択
技からリストアップする。次にステップ２０８で自動判
断の場合も操作者の判断の場合もリストアップした選択
技の中で分析結果に適合するものを選択する。この場
合、互いに排他的な複数の候補が推定された場合にはど
れか１つを選択さねばならずシステム処理上でリストア
ップした選択技の他の候補は棄却される。
はステップ２０６でマスタ情報ファイルの定義に基づい
てシステムが必要なデータを収集・加工・出力し、それ
に基づいて操作者が分析しステップ２０７で要因を選択
技からリストアップする。次にステップ２０８で自動判
断の場合も操作者の判断の場合もリストアップした選択
技の中で分析結果に適合するものを選択する。この場
合、互いに排他的な複数の候補が推定された場合にはど
れか１つを選択さねばならずシステム処理上でリストア
ップした選択技の他の候補は棄却される。
【０００７】この選択技に基づいて次の分析プロセスを
システムが推論、決定し、分析が続く場合はステップ２
０２に戻る。一連の分析プロセスが終了したかどうかを
ステップ２１０で判断し、未だ分析が残っている場合は
ステップ２０２に戻る。一連の分析プロセスが終了した
場合はステップ２１１で原因・対策を推論し、ステップ
２１２で操作者がこの結果に満足した場合はステップ２
１４、２１５でデータを出力し終了する。操作者がこの
結果に満足しなかった場合はステップ２１３でプロセス
をさかのぼって再分析を行うことになるが、再分析に関
してはこの従来のシステムではサポートしておらず、以
降はこれまで棄却した各プロセスの選択技の検証のため
操作者の判断で重複が最小限になるよう再分析を繰り返
すことになる。
システムが推論、決定し、分析が続く場合はステップ２
０２に戻る。一連の分析プロセスが終了したかどうかを
ステップ２１０で判断し、未だ分析が残っている場合は
ステップ２０２に戻る。一連の分析プロセスが終了した
場合はステップ２１１で原因・対策を推論し、ステップ
２１２で操作者がこの結果に満足した場合はステップ２
１４、２１５でデータを出力し終了する。操作者がこの
結果に満足しなかった場合はステップ２１３でプロセス
をさかのぼって再分析を行うことになるが、再分析に関
してはこの従来のシステムではサポートしておらず、以
降はこれまで棄却した各プロセスの選択技の検証のため
操作者の判断で重複が最小限になるよう再分析を繰り返
すことになる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来のデータ
分析支援方法では、ステップ２０５，２０７で互いに排
他的な選択技が推定された場合にステップ２０８で１つ
の選択技の選択しか登録できないため、他の一連の選択
技による解が棄却され、それまで行ったプロセスをさか
のぼって再分析する場合の手順誘導を支援しにくいとい
う欠点があった。
分析支援方法では、ステップ２０５，２０７で互いに排
他的な選択技が推定された場合にステップ２０８で１つ
の選択技の選択しか登録できないため、他の一連の選択
技による解が棄却され、それまで行ったプロセスをさか
のぼって再分析する場合の手順誘導を支援しにくいとい
う欠点があった。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めに、本発明のデータ分析支援方法は、１つ以上の外部
データベースから必要なデータを抽出して分析し問題の
有無を確認すると同時に問題が存在した場合にその原因
を追跡するデータ分析支援方法において、分析プロセス
を自動分析プロセスとマニュアル分析プロセスに分類し
ておき、分析の要因となる選択肢が展開された知識表現
形式に従って操作者が入力した分析テーマを含む初期条
件から最初の分析プロセスを選定し、選定した分析プロ
セスが自動分析プロセスであれば知識ベースに格納され
た分析手順誘導知識及び原因推論知識を用い分析の要因
となる選択肢が展開された知識形式に従って選定した分
析プロセスを実行して優先順位を付して選択した選択肢
をトレースデータファイルに格納し、選定した分析プロ
セスがマニュアル分析プロセスであれば必要なデータを
表示しこの表示に応答して操作者が入力する選択肢をト
レースデータファイルに格納し、トレースデータファイ
ルに格納されてまだ消込まれていない最も優先順位の高
い選択肢を有する分析プロセスを次の分析プロセスとし
て選定すると共に当該最も優先順位の高い選択肢を前記
トレースデータファイルから消込み、分析プロセスの選
定と実行を繰り返して必要な分析プロセスすべての実行
を終了したならば分析プロセスで選択した選択肢が示す
要因の原因を推論した後にさらに必要ならば、再び前記
知識表現形式に従い前記トレースデータファイルに格納
されてまだ消込まれていない選択肢のいずれかを有する
分析プロセスを次の分析プロセスとして選定して再分析
を行うことを特徴とする。
めに、本発明のデータ分析支援方法は、１つ以上の外部
データベースから必要なデータを抽出して分析し問題の
有無を確認すると同時に問題が存在した場合にその原因
を追跡するデータ分析支援方法において、分析プロセス
を自動分析プロセスとマニュアル分析プロセスに分類し
ておき、分析の要因となる選択肢が展開された知識表現
形式に従って操作者が入力した分析テーマを含む初期条
件から最初の分析プロセスを選定し、選定した分析プロ
セスが自動分析プロセスであれば知識ベースに格納され
た分析手順誘導知識及び原因推論知識を用い分析の要因
となる選択肢が展開された知識形式に従って選定した分
析プロセスを実行して優先順位を付して選択した選択肢
をトレースデータファイルに格納し、選定した分析プロ
セスがマニュアル分析プロセスであれば必要なデータを
表示しこの表示に応答して操作者が入力する選択肢をト
レースデータファイルに格納し、トレースデータファイ
ルに格納されてまだ消込まれていない最も優先順位の高
い選択肢を有する分析プロセスを次の分析プロセスとし
て選定すると共に当該最も優先順位の高い選択肢を前記
トレースデータファイルから消込み、分析プロセスの選
定と実行を繰り返して必要な分析プロセスすべての実行
を終了したならば分析プロセスで選択した選択肢が示す
要因の原因を推論した後にさらに必要ならば、再び前記
知識表現形式に従い前記トレースデータファイルに格納
されてまだ消込まれていない選択肢のいずれかを有する
分析プロセスを次の分析プロセスとして選定して再分析
を行うことを特徴とする。
【００１０】
【００１１】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。
る。
【００１２】図１及び図２はそれぞれ本発明の一実施例
の構成を示すブロック図及び動作を示すフローチャート
である。
の構成を示すブロック図及び動作を示すフローチャート
である。
【００１３】図１において、実行制御手段３０１は、初
期情報入力手段３０２、分析手順誘導手段３０３、情報
検索手段３０４、情報出力手段３０５、分析結果入力手
段３０６、分析プロセストレース手段３０７、原因推論
手段３０８、データ分析知識蓄積手段３０９、データベ
ース管理手段３１０の各ブロックを制御する。データベ
ース管理手段３１０はマスタ情報ファイル３１１、分析
データ格納ファイル３１２、トレースデータファイル３
１３、知識ベース３１４を管理し、他のブロックからの
要求に応じてこれらファイルからなるデータベースの入
出力処理を行う。
期情報入力手段３０２、分析手順誘導手段３０３、情報
検索手段３０４、情報出力手段３０５、分析結果入力手
段３０６、分析プロセストレース手段３０７、原因推論
手段３０８、データ分析知識蓄積手段３０９、データベ
ース管理手段３１０の各ブロックを制御する。データベ
ース管理手段３１０はマスタ情報ファイル３１１、分析
データ格納ファイル３１２、トレースデータファイル３
１３、知識ベース３１４を管理し、他のブロックからの
要求に応じてこれらファイルからなるデータベースの入
出力処理を行う。
【００１４】マスタ情報ファイル３１１は分析に必要な
各種マスタ情報を保管する。分析データ格納ファイル３
１２は各分析プロセスで外部データベースから収集した
データを保管する。トレースデータファイル３１３は初
期情報入力手段３０２で入力された初期情報と分析結果
入力手段３０６から得られた各分析プロセスでの分析結
果とを格納する。知識ベース３１４は分析手順誘導及び
原因推論に必要な知識を格納し、図４に示す判断木に関
するデータも知識ベース３１４に格納される。ただし、
これらの知識は必要に応じて判断木のほかマトリック
ス、if then ルール等の諸形式を組合せた知識表現形式
により表現される。
各種マスタ情報を保管する。分析データ格納ファイル３
１２は各分析プロセスで外部データベースから収集した
データを保管する。トレースデータファイル３１３は初
期情報入力手段３０２で入力された初期情報と分析結果
入力手段３０６から得られた各分析プロセスでの分析結
果とを格納する。知識ベース３１４は分析手順誘導及び
原因推論に必要な知識を格納し、図４に示す判断木に関
するデータも知識ベース３１４に格納される。ただし、
これらの知識は必要に応じて判断木のほかマトリック
ス、if then ルール等の諸形式を組合せた知識表現形式
により表現される。
【００１５】初期情報入力手段３０２は分析テーマの選
定及び初期情報を操作者に入力してもらいデータベース
管理手段３１０を介してトレースデータファイル３１３
に格納する。分析手順誘導手段３０３は、トレースデー
タファイル３１３に格納されたこれまでの分析結果と知
識ベース３１４に格納された分析手順誘導知識から次の
分析プロセスを推論する。情報検索手段３０４は、マス
タ情報ファイル３１１の定義に基づいてその分析プロセ
スに必要なデータを外部データベースから収集し必要な
形式に加工し、データベース管理手段３１０を介して分
析データ格納ファイル３１２に格納する。情報出力手段
３０５はその分析プロセスに必要なデータを分析データ
格納ファイル３１２から読込み予めマスタ情報ファイル
３１１に定義されたグラフ、表等に加工して出力する。
定及び初期情報を操作者に入力してもらいデータベース
管理手段３１０を介してトレースデータファイル３１３
に格納する。分析手順誘導手段３０３は、トレースデー
タファイル３１３に格納されたこれまでの分析結果と知
識ベース３１４に格納された分析手順誘導知識から次の
分析プロセスを推論する。情報検索手段３０４は、マス
タ情報ファイル３１１の定義に基づいてその分析プロセ
スに必要なデータを外部データベースから収集し必要な
形式に加工し、データベース管理手段３１０を介して分
析データ格納ファイル３１２に格納する。情報出力手段
３０５はその分析プロセスに必要なデータを分析データ
格納ファイル３１２から読込み予めマスタ情報ファイル
３１１に定義されたグラフ、表等に加工して出力する。
【００１６】分析結果入力手段３０６ではマスタ情報フ
ァイル３１１の定義に基づいて該分析プロセスの結果を
選択入力し、トレースデータファイル３１３に格納す
る。この際、互いに排他的な要因が複数推定された場合
は可能性の高い選択技から可能性の高い順に指定可とす
る。分析プロセストレース手段３０７は前記初期情報と
分析結果入力手段３０６から得られた各分析プロセスで
の分析結果とをトレースデータファイル３１３に格納す
る。原因推論手段３０８は原因推論知識を基に分析プロ
セストレース手段３０７から獲得した各分析プロセス毎
の分析結果から問題原因を推論する。データ分析知識蓄
積手段３０９は分析手段順誘導及び原因推論に必要な知
識を追加・修正し、知識ベース３１４に格納する。
ァイル３１１の定義に基づいて該分析プロセスの結果を
選択入力し、トレースデータファイル３１３に格納す
る。この際、互いに排他的な要因が複数推定された場合
は可能性の高い選択技から可能性の高い順に指定可とす
る。分析プロセストレース手段３０７は前記初期情報と
分析結果入力手段３０６から得られた各分析プロセスで
の分析結果とをトレースデータファイル３１３に格納す
る。原因推論手段３０８は原因推論知識を基に分析プロ
セストレース手段３０７から獲得した各分析プロセス毎
の分析結果から問題原因を推論する。データ分析知識蓄
積手段３０９は分析手段順誘導及び原因推論に必要な知
識を追加・修正し、知識ベース３１４に格納する。
【００１７】次に図２を用いて本実施例の流れを図４の
判断木に従った生産工場における品質状況のデータ分析
業務を例として説明する。
判断木に従った生産工場における品質状況のデータ分析
業務を例として説明する。
【００１８】ステップ１０１で初期情報入力手段３０２
を用いて分析テーマとして候補群から「品質に関する工
程・設備要因」を選択し、初期情報として対象期間，対
象機種等（例えば機種Ｂ）を入力する。入力が完了する
とステップ１０２で分析手順誘導手段３０３が最初の分
析プロセスを次プロセスとして選定する。ステップ１０
３でマスタ情報ファイル３１１から次プロセスのステー
タスがチェックされ、次プロセスが自動分析プロセスの
場合にはステップ１０４で情報検索手段３０４を用いて
次プロセスのデータ収集・加工・分析を自動で行いステ
ップ１０５で情報出力手段３０５により要因（問題工
程）を自動的にリストアップする。
を用いて分析テーマとして候補群から「品質に関する工
程・設備要因」を選択し、初期情報として対象期間，対
象機種等（例えば機種Ｂ）を入力する。入力が完了する
とステップ１０２で分析手順誘導手段３０３が最初の分
析プロセスを次プロセスとして選定する。ステップ１０
３でマスタ情報ファイル３１１から次プロセスのステー
タスがチェックされ、次プロセスが自動分析プロセスの
場合にはステップ１０４で情報検索手段３０４を用いて
次プロセスのデータ収集・加工・分析を自動で行いステ
ップ１０５で情報出力手段３０５により要因（問題工
程）を自動的にリストアップする。
【００１９】ステップ１０６ではステップ１０５でリス
トアップした選択技を分析結果入力手段３０６が選択す
るが、この際互いに排他的な要因が複数推定された場合
は可能性の高い選択技から優先順を付けて選択する。選
択した選択技をトレースデータファイル３１３に格納す
る。次プロセスがマニュアルプロセスの場合にはステッ
プ１０７でマスタ情報ファイル３１１の定義に基づいて
必要なデータを情報検索手段３０４で収集・加工し、情
報出力手段３０５が例えば工程別歩留りグラフの形式に
編集して表示する。それに基づいて操作者が分析しステ
ップ１０８で要因（問題工程）を分析結果として選択技
からリストアップする。ステップ１０９で指定された選
択技を操作者が選択するが、この際も自動分析の場合と
同様に互いに排他的な要因が複数推定された場合は可能
性の高い選択技から優先順を付けて選択し、また選択し
た選択技をトレースデータファイル３１３に格納する。
ステップ１１０でトレースデータファイル３１３に格納
された選択の候補で未だ消込みされていない最も優先順
の高いものを選択し、これをもとにステップ１１１で分
析手順誘導手段３０３が次プロセスを推論する。
トアップした選択技を分析結果入力手段３０６が選択す
るが、この際互いに排他的な要因が複数推定された場合
は可能性の高い選択技から優先順を付けて選択する。選
択した選択技をトレースデータファイル３１３に格納す
る。次プロセスがマニュアルプロセスの場合にはステッ
プ１０７でマスタ情報ファイル３１１の定義に基づいて
必要なデータを情報検索手段３０４で収集・加工し、情
報出力手段３０５が例えば工程別歩留りグラフの形式に
編集して表示する。それに基づいて操作者が分析しステ
ップ１０８で要因（問題工程）を分析結果として選択技
からリストアップする。ステップ１０９で指定された選
択技を操作者が選択するが、この際も自動分析の場合と
同様に互いに排他的な要因が複数推定された場合は可能
性の高い選択技から優先順を付けて選択し、また選択し
た選択技をトレースデータファイル３１３に格納する。
ステップ１１０でトレースデータファイル３１３に格納
された選択の候補で未だ消込みされていない最も優先順
の高いものを選択し、これをもとにステップ１１１で分
析手順誘導手段３０３が次プロセスを推論する。
【００２０】一連の分析プロセスが終了したかどうかを
ステップ１１２で判断し、未だ分析が残っている場合は
ステップ１０２に戻り、分析手順誘導知識を基に選択し
た選択技について分析する分析プロセスを推論し、選択
した選択技の候補はトレースデータファイル３１３から
消込まれる。一連の分析プロセスが終了した場合はステ
ップ１１３で原因推論手段３０８が原因・対策を推論
し、ステップ１１４で操作者がこの結果に満足した場合
はステップ１１７、１１８でデータを出力し終了する。
操作者がこの結果に満足しなかった場合はステップ１１
５で再分析を行うかどうか判断し、行わない場合はステ
ップ１１８でデータを出力して終了する。再分析を行う
場合はステップ１１６で消込みされていない選択技候補
を有するプロセスの中から次プロセスとして適切なもの
を推論し、ステップ１０２に戻る。
ステップ１１２で判断し、未だ分析が残っている場合は
ステップ１０２に戻り、分析手順誘導知識を基に選択し
た選択技について分析する分析プロセスを推論し、選択
した選択技の候補はトレースデータファイル３１３から
消込まれる。一連の分析プロセスが終了した場合はステ
ップ１１３で原因推論手段３０８が原因・対策を推論
し、ステップ１１４で操作者がこの結果に満足した場合
はステップ１１７、１１８でデータを出力し終了する。
操作者がこの結果に満足しなかった場合はステップ１１
５で再分析を行うかどうか判断し、行わない場合はステ
ップ１１８でデータを出力して終了する。再分析を行う
場合はステップ１１６で消込みされていない選択技候補
を有するプロセスの中から次プロセスとして適切なもの
を推論し、ステップ１０２に戻る。
【００２１】
【発明の効果】本発明のデータ分析支援方式は以上説明
したように、問題解決上の各プロセスにおいて、互いに
排他的な選択技が同時に推定された場合には複数の選択
技を優先順に登録できるため、原因を推論した後に再分
析する場合にそれまで行ったプロセスをさかのぼって検
証する場合の手順誘導も支援でき、熟練者でなくてもデ
ータ分析を迅束且つ正確に逐行できるという効果があ
る。
したように、問題解決上の各プロセスにおいて、互いに
排他的な選択技が同時に推定された場合には複数の選択
技を優先順に登録できるため、原因を推論した後に再分
析する場合にそれまで行ったプロセスをさかのぼって検
証する場合の手順誘導も支援でき、熟練者でなくてもデ
ータ分析を迅束且つ正確に逐行できるという効果があ
る。
【図１】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】図１に示す実施例の動作を示すフローチャート
である。
である。
【図３】従来のデータ分析支援方法のフローチャートで
ある。
ある。
【図４】データ分析支援方法で分析する要因の関係を示
す木構造図である。
す木構造図である。
３０１ 実行制御手段 ３０２ 初期情報入力手段 ３０３ 分析手段誘導手段 ３０４ 情報検索手段 ３０５ 情報出力手段 ３０６ 分析結果入力手段 ３０７ 分析プロセストレース手段 ３０８ 原因推論手段 ３０９ データ分析知識蓄積手段 ３１０ データベース管理手段 ３１１ マスタ情報ファイル ３１２ 分析データ格納ファイル ３１３ トレースデータファイル ３１４ 知識ベース
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−260834（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−158537（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−271937（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−323518（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−250222（ＪＰ，Ａ) 材料とプロセス，Ｖｏｌ．４，Ｎｏ. ５，1991，ｐ．1384 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 9/44
Claims (1)
- 【請求項１】 １つ以上の外部データベースから必要な
データを抽出して分析し問題の有無を確認すると同時に
問題が存在した場合にその原因を追跡するデータ分析支
援方法において、 初期情報を入力するステップと、 前記初期情報、知識ベースに格納された分析手段誘導知
識に基づいて最初の分析プロセスをプロセスとして選定
し、また次回以降については選択された要因を前記トレ
ースデータから消込むステップと、 前記プロセスのステータスチェックを行い前記プロセス
を自動分析プロセスまたはマニュアルプロセスに分類す
るステップと、 前記プロセスが前記自動分析プロセスであれば、前記プ
ロセスのデータ収集・加工・分析を自動分析処理で行
い、前記要因をリストアップすると共に、前記要因が複
数推定された場合には前記要因に優先順を付けて前記ト
レースデータファイルに格納するステップと、 前記プロセスが前記マニュアルプロセスであれば、前記
プロセスのデータ収集・加工・分析をマニュアルにより
行い、要因をリストアップすると共に、前記要因が複数
推定された場合には前記要因に優先順を付けて前記トレ
ースデータファイルに格納するステップと、 前記トレースデータファイルに格納された前記要因から
優先順の高いものを選択するステップと、 前記選択された要因、前記トレースデータファイルに格
納された分析結果及び前記知識ベースに格納された分析
手順誘導知識に基づいて次のプロセスを推論するステッ
プと、 一連の分析プロセスが終了していない場合には、前記消
込むステップに移行するステップと、 前記一連の分析プロセスが終了した場合には、前記プロ
セス毎の分析結果から問題・原因を推論するステップ
と、 前記推論された問題・原因により再分析が必要な場合に
は前記トレースデータファイルに残った前記要因の中か
ら優先順に基づいて次のプロセスを推論し、前記消し込
むステップに移行するステップとを備えることを特徴と
するデータ分析支援方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05152534A JP3110210B2 (ja) | 1993-06-24 | 1993-06-24 | データ分析支援方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05152534A JP3110210B2 (ja) | 1993-06-24 | 1993-06-24 | データ分析支援方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07141187A JPH07141187A (ja) | 1995-06-02 |
| JP3110210B2 true JP3110210B2 (ja) | 2000-11-20 |
Family
ID=15542548
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP05152534A Expired - Fee Related JP3110210B2 (ja) | 1993-06-24 | 1993-06-24 | データ分析支援方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3110210B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6083550B1 (ja) * | 2016-06-29 | 2017-02-22 | 三協エアテック株式会社 | 給液機構 |
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| JPH07141187A (ja) | 1995-06-02 |
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