JP5138396B2 - 生産プロセス異常検知方法および生産プロセス異常検知システム、上記生産プロセス異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、並びに上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

この発明は生産プロセス異常検知方法および生産プロセス異常検知システムに関し、より詳しくは、生産品に対して処理を施す製造工程と上記製造工程を経た生産品の検査を行う検査工程とを含む生産プロセスにおいて異常が発生したことを検出する生産プロセス異常検知方法および生産プロセス異常検知システムに関する。

また、この発明は、上記生産プロセス異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。

また、この発明は、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

半導体ウェハや液晶ディスプレイなどの複数の生産品を順次処理する生産プロセスでは、データ収集装置が設置され、このデータ収集装置によって収集されたデータが各種の分析手段により分析されて、生産プロセスにおける異常の検出や長期的な傾向の監視が行われている。一つの有効なデータ監視手法として、収集したデータを時間の経過の順番に並べたトレンドデータによる監視手法がある。例えば特許文献１（特開平１１−２１２６３０号公報）では、このトレンドデータをグラフ表示し、そのトレンドグラフをより細かく読み取ることを可能にして、分析の精度を上げようとする手法が示されている。また、特許文献２（特開平５−１３３７７８号公報）では、プラント状態の推移について、基準値からの偏差のトレンドを監視することで、プラントの監視を行う手法が示されている。
特開平１１−２１２６３０号公報 特開平５−１３３７７８号公報

このような生産プロセスに対して異常検出を行う場合、前述したトレンドデータによる監視手法のような、各検査項目毎にデータを個別に監視する手法では、各検査項目に関して個別に発生する異常を検出できるが、複数の検査項目に関連して発生する異常を検出できないという問題がある。複数の検査項目に関連して発生する異常を見極めるために、複数の生産品にわたって時系列に並んでいるデータ同士を単に組み合わせて比較すると、データが多岐にわたって種類が多いため、手順も煩雑となる。このことは、生産プロセスにおける工程数や検査項目数が多くなればなるほど、深刻になる。

生産プロセスにおける異常発生を検出するために、主成分分析などの統計的手法を用いたデータ分析方法も知られている。しかし、そのような統計的手法を用いたデータ分析方法では、計算の処理量が多くなるし、さらに、分析結果がデータの検査項目と直接結びつかず、分析結果を生産プロセスに反映させるたには高い技能と経験が必要となる。このため、そのような統計的手法を用いたデータ分析方法は運用の難易度が高く、異常発生を検出して速やかに生産プロセスへフィードバックするのが難しい。

そこで、この発明の課題は、複数の生産品を順次処理する生産プロセスにおいて、複数の検査項目に関連して発生する異常であっても、異常が発生したことを簡便に検出できるとともに、異常発生が検出されたとき、その検出結果を生産プロセスへ迅速かつ容易にフィードバックできる生産プロセス異常検知方法および生産プロセス異常検知システムを提供することにある。

また、この発明の課題は、そのような生産プロセス異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することにある。

また、この発明の課題は、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明者は、生産プロセスに含まれた各工程は互いに物理的な関係を持っており、互いに変化（異常発生を含む。）の影響を受ける、ということに考察を及ぼした。例えば図１（Ａ）に模式的に示すように、或る生産プロセス１０１は製造工程１０２と検査工程１０３とを含んでいるものとする。この図１（Ａ）に示す通常時（異常発生が無い時）の状態ａでは、製造工程１０２に含まれた各詳細工程（「組立Ａ」、「組立Ｂ」、「組立Ｃ」で表す。）と検査工程１０３における各検査項目（「検査Ｄ」、「検査Ｅ」、「検査Ｆ」で表す。）とが例えば矢印１０６で示されるような物理的な関係を有している。ここで、生産プロセス１０１の一部が外乱などの影響を受けて、例えば図１（Ｂ）に示す状態ｂのように、組立Ａと検査Ｄとの関係１０７が切れ、検査Ｆから検査Ｅに対して新たな関係１０８ができたとする。このように生産プロセス１０１の状態が変化したときに、生産プロセス１０１に異常が発生したと考えられる。この結果、生産プロセス１０１を経た生産品に不良品が発生することになる。本発明は、本発明者によるこのような考察に基づいて創作された。

上記課題を解決するため、この発明の生産プロセス異常検知方法は、
生産品に対して処理を施す製造工程と上記製造工程を経た生産品の検査を行う検査工程とを含む生産プロセスにおいて異常が発生したことを検出する生産プロセス異常検知方法であって、
上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品のうち第１の生産品群と第２の生産品群とについて、それぞれ上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、上記相関係数の時間変化に基づいて上記生産プロセスに異常が発生したか否かを判断することを特徴とする。

ここで「異常」とは、前述の通常時の状態ａから状態ｂの変化のように、生産プロセスにそれまでの状態から何らかの変化が起きる現象のことを意味する。

また、各「生産品群」には、生産品が複数であるものだけでなく、生産品が単数であるものも含まれる。「生産品」は、仕掛品だけでなく、完成品をも含む。

この発明の生産プロセス異常検知方法では、上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品のうち第１の生産品群と第２の生産品群とについて、それぞれ上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、上記相関係数の時間変化に基づいて上記生産プロセスに異常が発生したか否かを判断する。上記相関係数は単なる数値であるから、複数の生産品にわたって時系列で並んでいるデータを単に組み合わせて処理する場合や主成分分析などの統計的手法を用いる場合に比して、計算の処理量が少なくなる。したがって、複数の検査項目に関連して発生する異常を簡便に検出できる。また、上記相関係数が異常発生の指標としてデータの検査項目に直結しているので、異常発生が検出されたとき、その検出結果を生産プロセスへ迅速かつ容易にフィードバックできる。

一実施形態の生産プロセス異常検知方法では、
上記第１の生産品群と第２の生産品群を、上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品の中から予め指定された処理時間単位または又は予め指定された処理数単位で順次選定し、
選定された生産品群毎に、上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、
上記各生産品群について上記相関係数を算出する度に、第１の生産品群に対して算出した相関係数と第２の生産品群に対して算出した相関係数との差分をそれぞれ対応する相関係数同士の間で上記時間変化として算出し、いずれかの対応する相関係数同士の間で上記差分の絶対値が予め設定された第１の閾値以上であるときに異常が発生したと判断することを特徴とする。

この一実施形態の生産プロセス異常検知方法では、複数の検査項目に関連して発生する異常をさらに簡便に検出できる。

一実施形態の生産プロセス異常検知方法では、
上記第１の生産品群と第２の生産品群を、上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品の中から予め指定された処理時間単位または又は予め指定された処理数単位で順次選定し、
選定された生産品群毎に、上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、
或る生産品群についての上記相関係数を基準として所定の記憶部に記憶し、
上記各生産品群について上記相関係数を算出する度に、上記記憶部に記憶された基準としての相関係数と今回算出した相関係数との差分をそれぞれ対応する相関係数同士の間で上記時間変化として算出し、いずれかの対応する相関係数同士の間で上記差分の絶対値が予め設定された第１の閾値以上であるときに異常が発生したと判断することを特徴とする。

この一実施形態の生産プロセス異常検知方法では、複数の検査項目に関連して発生する異常をさらに簡便に検出できる。

一実施形態の生産プロセス異常検知方法は、上記いずれかの対応する相関係数同士の間で上記差分の時間変化の絶対値が予め設定された第２の閾値以上であるか否かを判断し、上記差分の時間変化の絶対値が上記第２の閾値以上であるときに異常が発生したと判断することを特徴とする。

この一実施形態の生産プロセス異常検知方法では、上記差分の時間変化の絶対値が上記第２の閾値以上であるときに異常が発生したと判断する。したがって、例えば上記差分の絶対値が上記第１の閾値未満であっても、上記第１の閾値以上になりそうな状態を異常が発生したと判断して検出できる。

一実施形態の生産プロセス異常検知方法は、上記異常が発生したと判断したとき、その判断の基礎になった上記相関係数に関する検査項目を所定の表示部に表示することを特徴とする。

この一実施形態の生産プロセス異常検知方法では、上記異常が発生したと判断したとき、その判断の基礎になった上記相関係数に関する検査項目を所定の表示部に表示する。したがって、異常発生が検出されたとき、ユーザ（作業者やメンテナンス担当者を含む。）は、その表示部に表示された表示内容を見ることによって、上記異常が発生したという判断の基礎になった上記相関係数に関する検査項目を容易に認識できる。したがって、異常発生の検出結果を生産プロセスへさらに容易にフィードバックできる。

この発明の生産プロセス異常検知システムは、
生産品に対して処理を施す製造工程と上記製造工程を経た生産品の検査を行う検査工程とを含む生産プロセスにおいて異常が発生したことを検出する生産プロセス異常検知システムであって、
上記検査工程で収集されたデータを記憶する記憶部と、
上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品のうち第１の生産品群と第２の生産品群とについて、上記記憶部から上記検査工程で得られたデータを読み出し、それぞれ上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、上記相関係数の時間変化に基づいて上記生産プロセスに異常が発生したか否かを判断する判定部を備えたことを特徴とする。

この発明の生産プロセス異常検知システムでは、上記判定部が、上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品のうち第１の生産品群と第２の生産品群とについて、それぞれ上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、上記相関係数の時間変化に基づいて上記生産プロセスに異常が発生したか否かを判断する。上記相関係数は単なる数値であるから、複数の生産品にわたって時系列で並んでいるデータを単に組み合わせて処理する場合や主成分分析などの統計的手法を用いる場合に比して、計算の処理量が少なくなる。したがって、複数の検査項目に関連して発生する異常を簡便に検出できる。また、上記相関係数が異常発生の指標としてデータの検査項目に直結しているので、異常発生が検出されたとき、その検出結果を生産プロセスへ迅速かつ容易にフィードバックできる。

また、上記生産プロセス異常検知システムは、上記検査工程で得られたデータを上記判定部が上記記憶部から読み出すためのデータの取得条件や、上記判定部が演算処理を行うための演算条件を入力する入力装置を備えるのが望ましい。

また、上記生産プロセス異常検知システムは、上記判定部による判断の結果を出力する出力装置を備えるのが望ましい。この出力装置は、上記異常が発生したという判断の基礎になった上記相関係数に関する検査項目等を表示する表示部として働いても良い。

この発明のプログラムは、上記生産プロセス異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

この発明の記録媒体は、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。

図２は、本発明の一実施形態の生産プロセス異常検知方法が適用されるべき生産プロセス（全体を符号２００で示す。）を模式的に示している。この生産プロセス２００は、大別して、生産品に対して組み立て、調整などの処理を行う製造工程２０１と、製造工程を経た生産品の検査を行う検査工程２０４とから成っている。

製造工程２０１は、生産品に対して順次実行される複数の詳細工程（「組立Ａ」、「組立Ｂ」、「調整Ｃ」で表す。）を含んでいる。さらに、処理能力を高めるために、「組立Ａ」には、この組立Ａの処理をそれぞれ実行可能な複数の組立装置Ａ１，Ａ２，…，Ａｎが備えられている。同様に、「組立Ｂ」には、この組立Ｂの処理をそれぞれ実行可能な複数の組立装置Ｂ１，Ｂ２，…，Ｂｎが備えられている。また、「調整Ｃ」には、この調整Ｃの処理をそれぞれ実行可能な複数の調整装置Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｎが備えられている。生産品は、「組立Ａ」については複数の組立装置Ａ１，Ａ２，…，Ａｎのいずれか一つ、「組立Ｂ」については複数の組立装置Ｂ１，Ｂ２，…，Ｂｎのいずれか一つ、また、「調整Ｃ」については複数の調整装置Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｎのいずれか一つによって処理されて、次工程である検査工程２０４へ進む。

検査工程２０４では、生産品に対して複数の検査項目（「検査Ｄ」、「検査Ｅ」、「検査Ｆ」で表す。）についての検査が順次実行される。さらに、処理能力を高めるために、「検査Ｄ」については、この検査をそれぞれ実行可能な複数の検査装置Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎが用いられる。同様に、「検査Ｅ」については、この検査をそれぞれ実行可能な複数の検査装置Ｅ１，Ｅ２，…，Ｅｎが用いられる。また、「検査Ｆ」については、この検査をそれぞれ実行可能な複数の検査装置Ｆ１，Ｆ２，…，Ｆｎが用いられる。生産品は、「検査Ｄ」については複数の検査装置Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎのいずれか一つ、「検査Ｅ」については複数の検査装置Ｅ１，Ｅ２，…，Ｅｎのいずれか一つ、また、「検査Ｆ」については複数の検査装置Ｆ１，Ｆ２，…，Ｆｎのいずれか一つによって検査を受ける。

各検査項目「検査Ｄ」、「検査Ｅ」、「検査Ｆ」毎に検査データの許容範囲が設定されている。例えば「検査Ｄ」についての検査データが許容範囲内である生産品は次の「検査Ｅ」へ進む一方、「検査Ｄ」についての検査データが許容範囲から逸脱したものは不良品として処理される。同様に、「検査Ｅ」についての検査データが許容範囲内である生産品は次の「検査Ｆ」へ進む一方、「検査Ｄ」についての検査データが許容範囲から逸脱したものは不良品として処理される。そして、「検査Ｆ」についての検査データが許容範囲内である生産品は合格品として取り扱われる一方、「検査Ｆ」についての検査データが許容範囲から逸脱したものは不良品として処理される。

図６中の例えば表側部６０２に示すように、検査項目「検査Ｄ」、「検査Ｅ」、「検査Ｆ」には、それぞれ複数の詳細項目が含まれている。「検査Ｄ」の詳細項目は「検査ＤＡ」，…，「検査ＤＦ」と表されている。同様に、「検査Ｅ」の詳細項目は「検査ＥＡ」，…，「検査ＥＨ」と表されている。また、「検査Ｆ」の詳細項目は「検査ＦＡ」，…，「検査ＦＧ」と表されている。

図３は、本発明の一実施形態の生産プロセス異常検知システム（全体を符号３００で示す。）の概略構成を示している。

この生産プロセス異常検知システム３００は、概ね、各検査装置毎に設けられたデータ収集装置３０２と、記憶部としての記憶装置３０３と、判定部としての演算装置３０６と、入力装置３１０と、表示部として働く出力装置３１１とを備えている。

データ収集装置３０２，３０２，…は、生産プロセス２００内の各検査装置Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎ；Ｅ１，Ｅ２，…，Ｅｎ；Ｆ１，Ｆ２，…，Ｆｎからそれぞれ検査データを収集する。各データ収集装置３０２は、収集した検査データを、生産品を特定するシリアル番号（以下「生産品ＩＤ」と呼ぶ。）と対応づけて、逐次記憶装置３０３に送付する。

記憶装置３０３は、各検査装置からデータ収集装置３０２を介して送られてきた検査データ３０５を、生産品ＩＤと対応づけて逐次記憶する。これらの記憶された検査データ３０５は、演算装置３０５によって読み出される。記憶装置３０３は、この例ではハードディスクドライブによって構成されている。

演算装置３０５には、相関係数算出部３０７と、トレンド分析部３０８と、異常発生判定部３０９とが備えられている。相関係数算出部３０７は、図２中の検査工程２０４における互いに異なる検査項目（この例では上述の詳細項目）で得られたデータ同士の相関係数を算出する。この相関係数算出部３０７によって算出された相関係数は、記憶装置３０３に相関係数データ３０４として蓄積される。トレンド分析部３０８は、相関係数算出部３０７が算出した相関係数の時間変化（トレンド）を分析する。異常発生判定部３０９は、トレンド分析部３０８による分析結果に基づいて、生産プロセス２００に異常が発生したか否かを判断する。なお、これらの演算装置３０５による処理については、後に詳述する。演算装置３０５は、この例では所定のプログラムを実行するＣＰＵ（中央演算処理ユニット）によって構成されている。

入力装置３１０は、具体的にはキーボードやマウスからなり、ユーザ（作業者やメンテナンス担当者を含む。）が各種条件パラメータ等を入力するのに用いられる。例えば、ユーザは、入力装置３１０を通して、検査工程２０４で得られたデータを演算装置３０５が記憶装置３０３から読み出すためのデータの取得条件、演算装置３０５が演算処理を行うための演算条件、および出力装置３１１での出力表示に関する条件等を入力することができる。

出力装置３１１は、この例では表示部としての液晶表示装置からなり、演算装置３０５による演算の結果や判断の結果を、表示画面に表示する。ユーザはこの出力装置３１１の表示内容を見て、生産プロセス２００内に異常が発生したこと等を知ることができる。

（第１の生産プロセス異常検知方法）
図４は、生産プロセス異常検知システム３００による異常検出のフローを示している。

この異常検出フローを開始する前に、予め、ユーザは入力装置３１０を介して、相関係数を計算すべき２つ以上の検査項目（この例では上述の詳細項目）と、相関係数を計算すべきタイミングとを設定する。

相関係数を計算すべき検査項目としては、全ての詳細項目を選択しても良い。この例では、各検査項目「検査Ｄ」、「検査Ｅ」、「検査Ｆ」についてそれぞれ全ての詳細項目を選択する。そして、互いに異なる詳細項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出するものとする。１回の相関係数の算出後には、図６に示すような形式の相関係数データテーブル６０１が得られる。相関係数データテーブル６０１の表側部６０２、表頭部６０３には、それぞれ、「検査Ｄ」の詳細項目「検査ＤＡ」，…，「検査ＤＦ」、「検査Ｅ」の詳細項目「検査ＥＡ」，…，「検査ＥＨ」、また、「検査Ｆ」の詳細項目「検査ＦＡ」，…，「検査ＦＧ」が並んでいる。セル部６０４の各セル６０４ａには算出された相関係数の値が格納される。なお、同じ詳細項目で得られたデータ同士については相関係数を考えないので、対角線上のセル６０４ｄには値が入らない。

相関係数を計算すべきタイミングとしては、生産品数が１００個、１０００個のような一定の生産品数Ｎについての検査データが得られる度に、相関係数を計算するように設定しても良い。または、１時間毎や１日毎のような一定の期間Ｔが経過する度に、その期間Ｔ内に検査を行った検査データについて相関係数を計算するように設定しても良い。いずれにしても、相関係数を計算すべきタイミングは、相関係数を計算するのに必要な検査データの個数が蓄積されるように設定される。この例では、データ取得の経過時間が１日分経過してデータが蓄積されたタイミングで、相関係数を計算するものとした。

さて、生産プロセス２００が稼動すると、図４のステップＳ４０１で、各検査装置毎に設けられたデータ収集装置３０２によって、記憶装置３０１に検査データ３０５が蓄積される。

次のステップＳ４０２では、演算装置３０５は、相関係数を計算すべきタイミングであるかどうかを判断する。

相関係数を計算すべきタイミングであれば、次のステップＳ４０３で、演算装置３０５の相関係数算出部３０７は、蓄積されている検査データを用いて、各検査項目「検査Ｄ」、「検査Ｅ」、「検査Ｆ」についての互いに異なる全ての詳細項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数をそれぞれ計算する。この例では、図６に示した相関係数データテーブル６０１の各セル（対角線上のセル６０４ｄを除く。以下同様。）に相関係数の値を格納する。この相関係数データテーブル６０１を、「今回の相関係数データテーブル」と呼ぶ。得られた各セルの相関係数の値は、図５中に例示するように、出力装置３１１の表示画面５００の上半分（相関係数表示エリア）５０４に、図６の相関係数データテーブル６０１と対応するマトリックス形式で表示される。相関係数表示エリア５０４の表側部５０２、表頭部５０３には、それぞれ、「検査Ｄ」の詳細項目「検査ＤＡ」，…，「検査ＤＦ」、「検査Ｅ」の詳細項目「検査ＥＡ」，…，「検査ＥＨ」、また、「検査Ｆ」の詳細項目「検査ＦＡ」，…，「検査ＦＧ」が並んでいる。実際の表示画面５００では、セルの値に応じて、セルの下地の色分けがなされている（図５中では、便宜上、白黒でセルの背景の種類を変えて表示されている。）。この例では、セル５０４ａ，５０４ｂ，…，５０４ｈのように、セルの値が０．１０ずつ異なる毎に、セルの下地の色分けがなされている。

図４のステップＳ４０４では、前回（今回の計算の１回前を指す。）の計算で得られた相関係数、つまり前回の相関係数データテーブルを呼び出す。

次のステップＳ４０５では、演算装置３０５のトレンド分析部３０８は、相関係数の時間変化を知るために、前回の相関係数データテーブルと今回の相関係数データテーブルとの間で、対応するセルに格納された相関係数同士の差分をそれぞれ計算する。

次のステップＳ４０６では、演算装置３０５の異常発生判定部３０９は、ステップＳ４０５で得られた各セルの相関係数の差分の絶対値（図４中に「｜相関係数の差分｜」と表す。）が、ユーザによって予め設定された第１の閾値（これを「ＴＨ１」とする。）よりも大きいか否かをそれぞれ判断する。或るセルの相関係数の差分の絶対値が第１の閾値ＴＨ１よりも大きければ（ステップＳ４０６でＹＥＳ）、そのセルに対応する検査項目（詳細項目）は状態が変化した、つまり、異常が発生したと判断する。そしてステップＳ４０７へ進む（後述）。

一方、各セルの相関係数の差分の絶対値が第１の閾値ＴＨ１未満であれば（ステップＳ４０６でＮＯ）、ステップＳ４０８で、演算装置３０５のトレンド分析部３０８は、各セル毎に、相関係数の直近Ｍ回の差分の値に基づいて、線形近似により、上記差分の時間変化を表す１次近似式の傾きを求める。続いて、ステップＳ４０９で、演算装置３０５の異常発生判定部３０９は、各セルの１次近似式の傾きの値がユーザによって予め設定された第２の閾値（これを「ＴＨ２」とする。）よりも大きいか否かをそれぞれ判断する。或るセルの１次近似式の傾きの絶対値が第２の閾値ＴＨ２よりも大きければ（ステップＳ４０９でＹＥＳ）、そのセルに対応する検査項目（詳細項目）は異常が発生したと判断する。これにより、上記差分の絶対値が第１の閾値ＴＨ１未満であっても、上記第１の閾値以上になりそうな状態を異常が発生したと判断して検出できる。そして、ステップＳ４０７へ進む（後述）。いずれのセルの１次近似式の傾きの絶対値も第２の閾値ＴＨ２未満であれば（ステップＳ４０９でＮＯ）、異常が発生していないと判断して、ステップＳ４１０に進んで演算装置３０５は、出力装置３１１の表示画面５００に分析結果、つまり今回の相関係数データテーブルを表示させる制御を行う。

ステップＳ４０７では、演算装置３０５は、出力装置３１１の表示画面５００に今回の相関係数データテーブルを表示させるとともに、異常が発生した相関係数に関する検査項目（詳細項目）を出力装置３１１の表示画面５００に表示させる制御を行う。図５中の例では、各セルのうちのうち前回の数値からの差分の絶対値が大きいセル５０４ｗ，５０４ｘ，５０４ｙ，５０４ｚについて、他のセルに比して枠を太く表示する強調表示がなされている。

この表示内容を見ることによって、ユーザは、これらのセル５０４ｗ，５０４ｘ，５０４ｙ，５０４ｚに対応する検査項目（詳細項目）に関して異常が発生したことを容易に認識できる。したがって、ユーザは、通常の検査データのトレンドの表示で異常を確認することに比べ、重要なデータを見逃すことなく、より少ないデータで状況を確認でき、生産プロセス２００で発生している問題を把握できる。したがって、ユーザは、異常発生の検出結果を生産プロセスへ迅速かつ容易にフィードバックできる。

また、上記相関係数は単なる数値であるから、複数の生産品にわたって時系列で並んでいるデータを単に組み合わせて処理する場合や主成分分析などの統計的手法を用いる場合に比して、演算装置３０６の計算の処理量が少なくなる。したがって、この異常検出フローによれば、複数の検査項目に関連して発生する異常を簡便に検出できる。

なお、図４のステップＳ４０１〜Ｓ４１０の処理は、生産プロセス２００が稼働している間、逐次繰り返される（Ｓ４１１）。図５中の例では、表示画面５００の下半分（トレンド表示エリア）５０５に、各セルのうちのうち前回の数値からの差分の絶対値が大きいセルに対応する検査項目（詳細項目）に関して、相関係数のトレンドが表示されている。トレンド表示エリア５０５のグラフ表示部５０６には、検査日毎の相関係数の時間変化がグラフ表示されている。また、凡例欄５０７には、グラフ表示されている検査項目（詳細項目）が表示されている。

次に、上述の異常検出フローによる２つの異常検出事例について述べる。

（異常検出事例１）
例えば図７（Ａ）に模式的に示すように、或る生産プロセス７０１は製造工程７０２と検査工程７０３とを含んでいるものとする。この図７（Ａ）に示す通常時（異常発生が無い時）の状態ａでは、製造工程７０２に含まれた各詳細工程（「組立Ａ」、「組立Ｂ」、「組立Ｃ」で表す。）と検査工程７０３における各検査項目（「検査Ｄ」、「検査Ｅ」、「検査Ｆ」で表す。）とが例えば矢印７０６で示されるような物理的な関係を有している。双方向の矢印７０４は工程間に強い相関関係があることを示している。ここで、生産プロセス７０１の一部が外乱などの影響を受けて、例えば図７（Ｂ）に示す状態ｂのように、検査Ｄと検査Ｅの間の関係７０７が切れたとする。このように検査Ｄと検査Ｅの間の関係７０７が切れると、お互いの相関がなくなるため、検査Ｄと検査Ｅとで得られたデータ同士の相関係数が０に近くなる。上述の異常検出フローによれば、この変化を相関係数の変化として捉えることで、異常検出が可能である。

実際に生産プロセス２００を監視していたところ、検査項目ＤＤと検査項目ＥＧで得られたデータの分布が、図８（ａ）（異常検出直前）から図８（ｂ）（異常検出時）に示すように変化した現象が発生した。上述の異常検出フローによれば、検査項目ＤＤと検査項目ＥＧで得られたデータ同士の相関係数が、前回は−０．５であったのに対して今回は−０．０８へ変化していた。そして、相関係数の差分が異常検出の閾値ＴＨ１として設定していた０．１５を超えたため、異常発生として検出された。

ユーザがこの検査項目ＤＤと検査項目ＥＧに関して生産プロセス２００内で異常発生の原因を調査したところ、調整工程Ｃ内で意図しない手順変更がなされていたことが確認された。これが異常発生の原因であった。この意図しない手順変更のせいで、これまで或る程度の相関のあった検査項目ＤＤと検査項目ＥＧの関係が影響を受けて、相関が無くなったのである。この原因調査の結果、調整工程Ｃ内での手順は元に戻され、異常は解消された。

（異常検出事例２）
次に、検査項目ＥＢと検査項目ＦＤで得られたデータの分布が図９（ａ）（異常検出直前）から図９（ｂ）（異常検出時）に示すように変化した現象が発生した。図９中のＲｅｂ，Ｒｆｄはそれぞれ検査項目ＥＢと検査項目ＦＤにおける許容範囲を示している。この事例は、データの分布だけでは異常発生の有無を判断しにくい。しかし、上述の異常検出フローによれば、検査項目ＥＢと検査項目ＦＤで得られたデータ同士の相関係数が、前回は−０．０５であったのに対して今回は−０．２４へ変化していた。そして、相関係数の差分が異常検出の閾値ＴＨ１として設定していた０．１５を超えたため、異常発生として検出された。

ユーザがこの検査項目ＥＢと検査項目ＦＤに関して生産プロセス２００内で異常発生の原因を調査したところ、検査Ｅの検査装置Ｅ１，Ｅ２，…，Ｅｎ間に装置差が生じていることが確認された。これが異常発生の原因であった。これは、検査装置は均一であることが前提とされているため、検査項目ＥＢと検査項目ＦＤで得られたデータ同士の間には本来相関があまり無いのであるが、装置差が大きくなることで、データの分布に変化が現れたのである。この原因調査の結果、検査Ｅの検査装置Ｅ１，Ｅ２，…，Ｅｎは均一に戻され、異常は解消された。

上記２つの事例では、上述の異常検出フローによって、生産プロセス２００における異常発生を迅速かつ容易に検出することができた。また、異常発生の原因になった相関係数に関する２つの検査項目が示された。したがって、ユーザは２つの検査項目を手がかりとして異常の原因を迅速かつ容易に確認できた。したがって、ユーザは、その検出結果を生産プロセスへ迅速かつ容易にフィードバックできた。

なお、上記２つの事例について、従来の手法では、図８や図９のデータをグラフ化して随時監視するか、図８や図９のデータをトレンドグラフで監視することになる。しかしながら、その場合、計測データを全て使用するため、取り扱うデータ量が多くなり、生産プロセスの監視担当者の運用時における負荷が高い。これに対して、上述の異常検出フローによれば、上記相関係数は単なる数値であるから、扱うデータ量が少ない。したがって、演算装置３０６の計算の処理量が少なくなるとともに、監視担当者の負荷も減少する。

（第２の生産プロセス異常検知方法）
図１０は、生産プロセス異常検知システム３００による、図４のフローとは別の異常検出のフローを示している。

この異常検出フローを開始する前に、予め、ユーザは入力装置３１０を介して、相関係数を計算すべき２つ以上の検査項目（この例では上述の詳細項目）と、相関係数を計算すべきタイミングとを設定する。この例では、第１の生産プロセス異常検知方法におけるのと同様に、各検査項目「検査Ｄ」、「検査Ｅ」、「検査Ｆ」についてそれぞれ全ての詳細項目を選択し、互いに異なる詳細項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出するものとする。また、データ取得の経過時間が１日分経過してデータが蓄積されたタイミングで、数値である相関係数を計算するものとする。

さらに、この第２の生産プロセス異常検知方法では、異常検出フローを開始する前に、生産プロセス２００において既に蓄積されている検査項目で得られた検査データ同士の相関係数の中で、生産プロセス２００が異常を起こすことなく安定稼動していた時点の相関係数を選択して、基準の相関係数データとして記憶装置３０３に記憶させる。この例では、第１の生産プロセス異常検知方法におけるのと同様に、相関係数データを図６に示した相関係数データテーブル６０１の形式で記憶させるものとし、この時点で記憶させた相関係数データテーブルを「基準の相関係数データテーブル」と呼ぶ。

さて、生産プロセス２００が稼動すると、図１０中のステップＳ１００１からＳ１００３までは、第１の生産プロセス異常検知方法におけるステップＳ４０１からＳ４０３までと同様に処理を行う。これにより、今回の相関係数データテーブルを得る。

次のステップＳ１００４では、演算装置３０５は、記憶装置３０３から基準の相関係数データテーブルを呼び出す。

次のステップＳ１００５では、演算装置３０５のトレンド分析部３０８は、相関係数の時間変化を知るために、基準の相関係数データテーブルと今回の相関係数データテーブルとの間で、対応するセルに格納された相関係数同士の差分をそれぞれ計算する。

次のステップＳ１００６では、演算装置３０５の異常発生判定部３０９は、ステップＳ１００５で得られた各セルの相関係数の差分の絶対値（図１０中に「｜相関係数の差分｜」と表す。）が、ユーザによって予め設定された第１の閾値（これを「ＴＨ１」とする。）よりも大きいか否かをそれぞれ判断する。或るセルの相関係数の差分の絶対値が第１の閾値ＴＨ１よりも大きければ（ステップＳ１００６でＹＥＳ）、そのセルに対応する検査項目（詳細項目）は状態が変化した、つまり、異常が発生したと判断する。そしてステップＳ１００７へ進む（後述）。いずれのセルの相関係数の差分の絶対値も第１の閾値ＴＨ１未満であれば（ステップＳ１００６でＮＯ）、異常が発生していないと判断する。そして、ステップＳ１００８に進んで、演算装置３０５は、出力装置３１１の表示画面５００に分析結果、つまり今回の相関係数データテーブルを表示させる制御を行う。

ステップＳ１００７では、演算装置３０５は、出力装置３１１の表示画面５００に今回の相関係数データテーブルを表示させるとともに、異常が発生した相関係数に関する検査項目（詳細項目）を出力装置３１１の表示画面５００に表示させる制御を行う。

この表示内容を見ることによって、ユーザは、それらの検査項目（詳細項目）に関して異常が発生したことを容易に認識できる。したがって、ユーザは、通常の検査データのトレンドの表示で異常を確認することに比べ、重要なデータを見逃すことなく、より少ないデータで状況を確認でき、生産プロセス２００で発生している問題を把握できる。したがって、ユーザは、異常発生の検出結果を生産プロセスへ迅速かつ容易にフィードバックできる。

また、上記相関係数は単なる数値であるから、複数の生産品にわたって時系列で並んでいるデータを単に組み合わせて処理する場合や主成分分析などの統計的手法を用いる場合に比して、演算装置３０６の計算の処理量が少なくなる。したがって、この異常検出フローによれば、複数の検査項目に関連して発生する異常を簡便に検出できる。

なお、図１０のステップＳ１００１〜Ｓ１００８の処理は、生産プロセス２００が稼働している間、逐次繰り返される（Ｓ１００９）。

上述の例では、安定稼動時の検査データから得られた相関係数データを異常発生の有無の判断の基準としたが、これに限られるものではない。生産プロセス２００の立上げ時点など、本発明を適用する生産プロセス２００にとって基準となる時点の検査データを用いて基準となる相関係数を設定してもよい。

また、上述の例では、各詳細工程（「組立Ａ」、「組立Ｂ」、「調整Ｃ」）や各検査項目（「検査Ｄ」、「検査Ｅ」、「検査Ｆ」）に、それぞれその工程や検査の処理を実行可能な複数の装置が設けられているものとしたが、これに限られるものではない。例えば、或る工程に１台の装置しかない場合でも、本発明は適用可能である。

なお、上述の生産プロセス異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして構築しても良い。

また、そのようなプログラムをＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して配布できるようにしても良い。上記プログラムを汎用コンピュータにインストールすることで、汎用コンピュータによって上記生産プロセス異常検知方法を実行することが可能である。

生産プロセスにおける工程間の関係の変化を模式的に示す図である。 この発明の一実施形態の生産プロセス異常検知方法を適用すべき生産プロセスを模式的に示す図である。 この発明の一実施形態の生産プロセス異常検知システムの概略構成を示す図である。 第１の生産プロセス異常検知方法による異常検出フローを示す図である。 上記異常検出フローによって出力装置の表示画面に表示された異常検出結果を示す図である。 上記異常検出フローによって記憶装置に記憶される相関係数データテーブルの形式を示す図である。 生産プロセスにおける工程間の関係の変化を模式的に示す別の図である。 生産プロセスにおいて異常検出直前と異常検出時に得られた検査データの分布を例示する図である。 生産プロセスにおいて異常検出直前と異常検出時に得られた検査データの別の分布を例示する図である。 第２の生産プロセス異常検知方法による異常検出フローを示す図である。

２００ 生産プロセス
２０１ 製造工程
２０４ 検査工程
３０２ データ収集装置
３０３ 記憶装置
３０６ 演算装置
３０７ 相関係数算出部
３０８ トレンド分析部
３０９ 異常発生判定部
３１０ 入力装置
３１１ 出力装置

Claims (8)

1. 生産品に対して処理を施す製造工程と上記製造工程を経た生産品の検査を行う検査工程とを含む生産プロセスにおいて異常が発生したことを検出する生産プロセス異常検知方法であって、
   上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品のうち第１の生産品群と第２の生産品群とについて、それぞれ上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、上記相関係数の時間変化に基づいて上記生産プロセスに異常が発生したか否かを判断することを特徴とする生産プロセス異常検知方法。
2. 請求項１に記載の生産プロセス異常検知方法において、
   上記第１の生産品群と第２の生産品群を、上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品の中から予め指定された処理時間単位または又は予め指定された処理数単位で順次選定し、
   選定された生産品群毎に、上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、
   上記各生産品群について上記相関係数を算出する度に、第１の生産品群に対して算出した相関係数と第２の生産品群に対して算出した相関係数との差分をそれぞれ対応する相関係数同士の間で上記時間変化として算出し、いずれかの対応する相関係数同士の間で上記差分の絶対値が予め設定された第１の閾値以上であるときに異常が発生したと判断することを特徴とする生産プロセス異常検知方法。
3. 請求項１に記載の生産プロセス異常検知方法において、
   上記第１の生産品群と第２の生産品群を、上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品の中から予め指定された処理時間単位または又は予め指定された処理数単位で順次選定し、
   選定された生産品群毎に、上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、
   或る生産品群についての上記相関係数を基準として所定の記憶部に記憶し、
   上記各生産品群について上記相関係数を算出する度に、上記記憶部に記憶された基準としての相関係数と今回算出した相関係数との差分をそれぞれ対応する相関係数同士の間で上記時間変化として算出し、いずれかの対応する相関係数同士の間で上記差分の絶対値が予め設定された第１の閾値以上であるときに異常が発生したと判断することを特徴とする生産プロセス異常検知方法。
4. 請求項２または３に記載の生産プロセス異常検知方法において、
   上記いずれかの対応する相関係数同士の間で上記差分の時間変化の絶対値が予め設定された第２の閾値以上であるか否かを判断し、上記差分の時間変化の絶対値が上記第２の閾値以上であるときに異常が発生したと判断することを特徴とする生産プロセス異常検知方法。
5. 請求項１から４までのいずれか一つに記載の生産プロセス異常検知方法において、
   上記異常が発生したと判断したとき、その判断の基礎になった上記相関係数に関する検査項目を所定の表示部に表示することを特徴とする生産プロセス異常検知方法。
6. 生産品に対して処理を施す製造工程と上記製造工程を経た生産品の検査を行う検査工程とを含む生産プロセスにおいて異常が発生したことを検出する生産プロセス異常検知システムであって、
   上記検査工程で収集されたデータを記憶する記憶部と、
   上記生産プロセスで順次処理される複数の生産品のうち第１の生産品群と第２の生産品群とについて、上記記憶部から上記検査工程で得られたデータを読み出し、それぞれ上記検査工程における互いに異なる検査項目で得られたデータ同士の間で数値である相関係数を算出し、上記相関係数の時間変化に基づいて上記生産プロセスに異常が発生したか否かを判断する判定部を備えたことを特徴とする生産プロセス異常検知システム。
7. 請求項１から５までのいずれか一つに記載の生産プロセス異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
8. 請求項７に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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