JP5265071B2

JP5265071B2 - 工程の分析データのマッピング方法及び該方法を実行するための命令を格納した機械可読媒体

Info

Publication number: JP5265071B2
Application number: JP2002512766A
Authority: JP
Inventors: ジョセフ・ルース; スーザン・ドア; ニコラス・ガレンモ; ジェファリ・ジュナック; オリビエ・リブダン; ジャスティン・ニューウェー
Original assignee: イージスアナリティカルコーポレーション
Priority date: 2000-07-18
Filing date: 2001-07-06
Publication date: 2013-08-14
Anticipated expiration: 2021-07-06
Also published as: JP2004504661A; US20020059003A1; US20030120372A1; US6725230B2; EP1311928A4; EP1311928A2; WO2002006919A3; US20030114950A1; US6741998B2; AU2001273190A1; CA2407090A1; WO2002006919A2

Description

（関連出願の相互参照）
この出願は、２０００年７月１８日に出願された“マルチデータベース起点のデータをマップするためのシステム、方法及びコンピュータプログラム製品”というタイトルの同時係属中米国特許仮出願番号６０／２１９，４６３、及び１９９９年９月９日に出願された同時係属中米国特許出願番号０９／３９２，９２８を参照しており、全ての内容と開示は、この参照によりここに含まれる。

（発明の背景）
＜発明の分野＞
本発明は、製造工程、精製工程、化学合成工程、出荷追跡工程、在庫追跡工程などの工程を分析するための分析データをマップするマッピング方法及び該方法を実施するための情報を記憶した機械可読媒体に関するものであり、全体として、複数の異なるデータソースからデータをマップするためのデータマッピングソフトウェア及び方法に関する。

＜先行技術の説明＞
製造などの複雑な工程において、製造工程の様々なステップを通してデータが集められるだろう。集められたデータの型は、通常、その工程の様々な特徴やパラメータと関連がある。いくつかの非常に複雑な工程においては、しばしば、何百または何千のデータが様々なときに集められる。データは、その後、異なるデータベースに格納されたり、様々な位置にわたって分配されたりする。しかしながら、ユーザが、複数の様々なデータソースに格納されているデータにアクセスし、分析することは、通常難しい。

従来、ユーザは、異なるソースから所望のデータを手作業で探し出し、抽出し、フォーマットしなければならない。例えば、ユーザが、混合物の温度をその結果生じる混合物の粘性にいたるまで追跡したい場合、ユーザは通常これら２つのデータを望むとおりに手作業で関連付けなければならない。ユーザは、データを分析する必要があるたび毎に、通常、様々なデータセットとデータ分析に必要なフォーマットとの関係についての知識に基づいて、この手動工程を繰り返さなければならない。この手動工程は、時間がかかり、煩雑で非常に間違いやすい。

従って、様々な工程や全工程の特徴に関して、異なるデータソースから既存のデータをマップするためのシステム及び方法が必要となる。これを背景として、本発明の様々な実施形態が開発された。

（発明の要約）
従って、本発明は、異なるソースからデータを使用すると思われる製造工程や精製工程、化学合成工程、出荷追跡工程、在庫追跡工程などの工程を分析するための分析データをマップするマッピング方法及び該分析方法を実施するための情報を記憶した機械可読媒体を提供することを目的とする。

更に、本発明は、離散データ、反復データ及び連続データを同時にユーザに表示し、ユーザが同時に使用できるように、製造工程や合成工程、在庫追跡工程などの工程を分析するための方法を提供することを目的とする。

本発明の第一の大まかな局面によれば、製造工程、精製工程、化学合成工程、出荷追跡工程、在庫追跡工程などの工程を分析するための分析データをマップするマッピング方法において、一バッチ分の製品を生産するときに一度だけ得られるデータを意味するデータであって前記工程の少なくとも一つの第一ステップに関する離散データを含む少なくとも一つの離散データセットであって、製品名、製造ステップ名、バッチ番号や温度やテスト名や湿度などのパラメータ名、製造ＩＤやバッチ番号やロット番号などの識別コード、数回の測定から得るデータを意味する反復情報が割り当てられた離散データセットを、離散データセット提供手段により提供すべく集めて離散データデータベースに記録し、一バッチ分の製品を生産するときに何回か得られるデータを意味するデータであって前記工程の少なくとも一つの第二ステップに関する連続データを含む少なくとも一つの連続データセットであって、製品名、製造ステップ名、バッチ番号や温度やテスト名や湿度などのパラメータ名、製造ＩＤやバッチ番号やロット番号などの識別コード、連続データ用の時間オフセット、数回の測定から得るデータを意味する反復情報が割り当てられた連続データセットを、連続データセット提供手段により提供すべく集めて連続データデータベースに記録し、前記離散データデータベース及び前記連続データデータベースから、ユーザにより選択された前記離散データセット及び前記連続データセットに割り当てられた前記製品名、前記製造ステップ名、前記パラメータ名、前記識別コード、前記時間オフセット及び前記反復情報のうち、ユーザにより選択された前記パラメータ名、前記識別コード、前記時間オフセット、前記反復情報に基づいて、グループ化手段により、選択された前記離散データセット及び前記連続データセットをデータ分析に適した構造である分析グループデータにグループ化し、表示制御手段により、前記分析グループデータに基づき、二つの異なるデータソースである前記離散データデータベース及び前記連続データデータベースからのオリジナルデータに基づく前記工程に関するデータを視覚表示装置上に表示することを特徴とする。

本発明の第二の大まかな局面によれば、一つまたはそれ以上のプロセッサによって実行されたとき、一つまたはそれ以上の電子装置に動作を実行させる一連の命令を機械可読に格納している機械可読媒体であって、一バッチ分の製品を生産するときに一度だけ得られるデータを意味するデータであって製造工程、精製工程、化学合成工程、出荷追跡工程、在庫追跡工程などの工程の少なくとも一つの第一ステップに関する離散データを含む少なくとも一つの離散データセットであって、製品名、製造ステップ名、バッチ番号や温度やテスト名や湿度などのパラメータ名、製造ＩＤやバッチ番号やロット番号などの識別コード、数回の測定から得るデータを意味する反復情報が割り当てられた離散データセットを、離散データセット提供手段により提供させるべく集めて離散データデータベースに記録させ、一バッチ分の製品を生産するときに何回か得られるデータを意味するデータであって前記工程の少なくとも一つの第二ステップに関する連続データを含む少なくとも一つの連続データセットであって、製品名、製造ステップ名、バッチ番号や温度やテスト名や湿度などのパラメータ名、製造ＩＤやバッチ番号やロット番号などの識別コード、連続データ用の時間オフセット、数回の測定から得るデータを意味する反復情報が割り当てられた連続データセットを、連続データセット提供手段により提供させるべく集めて連続データデータベースに記録させ、前記離散データデータベース及び前記連続データデータベースから、ユーザにより選択された前記離散データセット及び前記連続データセットに割り当てられた前記製品名、前記製造ステップ名、前記パラメータ名、前記識別コード、前記時間オフセット及び前記反復情報のうち、ユーザにより選択された前記パラメータ名、前記識別コード、前記時間オフセット、前記反復情報に基づいて、グループ化手段により、選択された前記離散データセット及び前記連続データセットをデータ分析に適した構造である分析グループデータにグループ化させ、表示制御手段により、前記分析グループデータに基づき、二つの異なるデータソースである前記離散データデータベース及び前記連続データデータベースからのオリジナルデータに基づく前記工程に関するデータを視覚表示装置上に表示させることを特徴とする。

本発明の第三の大まかな局面によれば、データベースマッピングシステムが提供されており、そのデータベースマッピングシステムは、複数のデータノード及び複数のデータリーフを含んでおり、複数のデータノード及び複数のデータリーフは階層構造に組織化され、複数のデータリーフの各々は複数のデータノードの少なくとも一つと関連付けられ、複数のデータリーフは工程用のデータを表すことを特徴とする。

本発明の第四の大まかな局面によれば、データベースマッピングシステムが提供されており、そのデータベースマッピングシステムは、複数のデータノード及び複数のデータリーフを含んでおり、複数のデータノード及び複数のデータリーフは階層構造に組織化され、複数のデータリーフの各々は複数のデータノードの少なくとも一つと関連付けられ、複数のデータリーフは異なるデータソースからのデータを表すことを特徴とする。

本発明の第五の大まかな局面によれば、ユーザにデータを表示するための方法が提供されており、その方法は、複数のデータノード及び複数のデータリーフを提供し、複数のデータノード及び複数のデータリーフを複数のデータリーフの各々が複数のデータノードの少なくとも一つと関連付けられる階層構造に組織化し、工程用データを複数のデータリーフに格納し、格納された工程データの少なくともいくつかをユーザのために視覚表示装置上に表示することを含んでいる。

本発明のその他の目的と特徴は、以下の好ましい実施形態の詳細な記述から明らかであろう。

（好ましい実施形態の詳細な説明）
＜定義＞
発明を述べる前にいくつかの用語を定義するのは有効である。当然のことながら、以下の定義がこの出願全体にわたって適用される。

用語の定義は、通常使用されているその用語の意味からはずれているが、特に指定しない限り、出願人は以下に示す定義を利用する方針である。

本発明において、“ユーザ”という用語は、本発明の方法を使用しているソフトウェアのエンドユーザのみならず、ソフトウェア開発者またはデータベース設計者などの本発明の方法の一つまたはそれ以上のステップを実行する個人をも意味する。

本発明において、“階層構造”という用語は、ユーザが使用できるデータが本発明の方法に従って組織化されているツリー状の構造を意味する。データが組織化されている階層構造は、通常、コンピュータ用モニターのような視覚表示装置上に表示され、階層構造の一部は、従来のマウス技術を用いて広げたり縮めたりすることができる。階層構造の構成は、多くの異なるタイプの事柄に基づくことができる。例えば、製造工程に関するデータを組織化した階層構造の構成は、工程のステップの組織化、工程で使用される原材料、工程で使用される装置、工程で使用される設備または工場、工程で使用されるユーティリティ、工程で使用される作業者班などに基づくことができる。

本発明において、“データリーフ”という用語は、階層構造で表されているデータベースまたはデータセット内のパラメータ位置を意味する。データリーフは、データを描写または表しているが、データ自体ではない。例えば、“グルコースペーハー”と呼ばれるデータリーフは、データ“７．６”、つまり本発明が分析のために使用される工程におけるグルコースのペーハーを表すことができるだろう。

本発明において、“データノード”という用語は、階層構造上のノードを意味し、階層構造上のノードの下のデータリーフへの制限を表す。階層構造において上位データノードの下に直接位置している下位データノードは、上位データノードと下位データノードの両方の累積的な制限を表す。

本発明において、“上位ノード”という用語は、階層構造において他のノードの上に位置するノードを意味する。“上位ノード”という用語は、相対的な用語であり、あるノードは、同時に、一つまたはそれ以上のノードの下位であったり、一つまたはそれ以上のノードの上位であったりする。

本発明において、“下位ノード”という用語は、階層構造において他のノードの下に位置するノードを意味する。“下位ノード”という用語は、相対的な用語であり、あるノードは、同時に、一つまたはそれ以上のノードの下位であったり、一つまたはそれ以上のノードの上位であったりする。

本発明において、“ラベルノード”という用語は、階層構造において、ユーザ用のデータ保存やデータ表示を組織化するのに使用されるノードを意味するが、データやデータリーフ、またはデータノードへの制限を表すものではない。従って、階層構造において一つまたはそれ以上のデータノードの上に位置するラベルノードは、データノードと関連付けられる制限に影響を与えることなく、並べ替えられたり、変更されたり、消去されたり、加えられたりすることがある。

本発明において、“工程”という用語は、いかなる工程をも意味する。本発明の方法は、製造工程、精製工程、化学合成工程などを含む一つまたはそれ以上の製品を生産するための工程にアクセスし、分析するためのものでもあるし、商品の出荷追跡や店舗の在庫追跡などのようなその他のタイプの工程用に使用されることもある。本発明の工程は、一つまたはそれ以上のステップを含む。

本発明において、“原材料”という用語は、製品を生産する工程において用いられる最初の材料を意味する。

本発明において、“中間材料”という用語は、その工程の製品を生産する前に、工程において生産される材料を意味する。原材料またはその他の中間材料から中間材料を製造したり、原材料またはその他の中間材料を精製したり、原材料またはその他の中間材料から合成したりすることで、中間材料を生産できる。

本発明において、“バッチ”という用語は、任意の製品量と、その任意の製品量を作るのに使用される材料と条件を意味する。いくつかのタイプの離散データ、連続データ及び反復データは、全て製品の特定のバッチに関係付けられる。

本発明において、“ロード”という用語は、一バッチ分の製品を生産するのに使用される原材料または中間材料の一つまたはそれ以上の量のうちの一つを意味する。

本発明において、“第一データセットタイプ”という用語は、データセットが、離散データであるか、水平連続データであるか、または垂直連続データであるか、ということを意味する。

本発明において、“第二データセットタイプ”という用語は、データセットが、コード化ペアデータであるか、または単純データであるか、ということを意味する。

本発明において、“第三データセットタイプ”という用語は、データセットが、非反復であるか、水平反復であるか、または垂直反復であるか、ということを意味する。

本発明において、“データソース”という用語は、データベースやデータ保存ファイル、測定装置によって直接もたらされたデータ、離れた場所から電子的に送られたデータ、紙の記録からデータベースに入力されたデータなどのあらゆるデータソースを意味する。二つのデータソースは、それらのデータソースが異なるファイルフォーマットや異なるデータ構造を利用していたり、異なる物理的な位置にある場合、“異なっている”とみなされる。

本発明において、“データセット”という用語は、一組のデータまたはデータベースを意味する。データセットは、そのデータセットの第一データセットタイプ、第二データセットタイプ、及び第三データセットタイプに基づいて、特定の“包括的データセットタイプ”に分類することができる。

本発明において、“データパラメータ”という用語は、データセットにおけるデータの列の見出しを意味する。一般的なパラメータの例としては、バッチ番号、温度、任意の時点の温度、テスト名、湿度などがある。

本発明において、“パラメータ値”という用語は、パラメータと関連付けられる固有のデータを意味する。固有のパラメータの例としては、パラメータに対する特定のバッチ番号や、特定時にパラメータに関連付けられる温度や、パラメータに対するテスト結果などが含まれる。

本発明において、“離散データ”という用語は、一バッチ分の製品を生産する工程において、たった一度だけ得られるデータを意味する。離散データの例としては、工程のあるステップで加えられる成分の量や、工程の特定のステップで加えられる成分のソースや、工程で使用される成分の生産日などが含まれる。

本発明において、“連続データ”という用語は、一バッチ分の製品を生産する工程において、何回か得られるデータパラメータ値を意味し、各集まりは時間と関連付けられている。連続データの例としては、工程の特定のステップにおいてそのステップ中５秒おきに測定される温度や、特定のステップにおいてそのステップ中１０秒おきに測定される流出空気の湿気含有量、１５分おきに測定される特定のステップにおいて存在する汚染量などが含まれる。

本発明において、“反復データ”という用語は、測定の時間とは無関係に同一パラメータの数回の測定から得られるデータパラメータ値を意味する。つまり、反復データには、一度に行われる同一パラメータの複数回の測定から得られるデータと、測定が行われる時間に関係なく行われる同一パラメータの複数回の測定から得られるデータを含む。反復データはまた、離散データまたは連続データであってもよい。

本発明において、“反復離散データ”という用語は、工程の特定バッチにおいて使用される材料の単一ロードのパラメータを測定することにより得られる離散データを意味する。反復離散データの例としては、三つの異なる仕入先から仕入れられ、単一の製造バッチに加えられた原材料である粉の粉末度測定の結果があげられるであろう。この例では、“同一の”原材料において三回の測定が行われる。反復離散データは、いかにしてデータベースに格納されるかに基づいて、垂直または水平として特徴付けられる。垂直反復離散値は、別々の行に格納され、反復パラメータを区別するための反復値列がある。垂直反復離散データ用に、これらの列は、原材料ロットＩＤ番号または測定インスタンスに相当するだろう。水平反復離散データは、単一の行に格納されるパラメータの反復離散データである。これは、例えば、三つの個々の微粒子表面積測定が、ランダム誤差の影響を最小限にするために、最終製品の同一ソースからの同一サンプルの一部において行われた場合に生じるだろう。

本発明において、“非反復データ”という用語は、特定のパラメータ用に複数回得られる反復データとは対照的に、特定のパラメータ用に一度だけ得られるデータセットにおけるデータ値を意味する。

本発明において、“反復連続データ”という用語は、工程の特定のバッチにおいて使用される材料の複数ロードのパラメータを測定することにより得られる連続データを意味する。連続反復データの例は、乾燥機が小さすぎて単一ステップにおける単一生産バッチの全てを乾かすことができない場合生じるだろう。この場合、バッチは、連続的に、または並行して行われるであろう二回以上の別々の乾燥作業に分けられ、三つ全ての乾燥作業の間中、“同一の”連続パラメータ測定が行われる。この場合、乾燥ステップと関連付けられる全連続パラメータが、各サブバッチで測定され、“単一"ステップの反復連続データを構成するであろう。連続反復データは、いかにしてデータベースに格納されるかに基づいて、垂直または水平として特徴付けられる。垂直反復連続値は、別々の行に格納され、反復パラメータを区別するための反復値列がある。これらの列は、サブバッチＩＤ番号に相当するだろう。水平連続反復データは単一の行に格納されるパラメータの連続反復データである。

本発明において、“単純値”という用語は、データセットまたはデータベースの列が、列の名前にみあったデータ値を含むデータセットまたはデータベースを意味する。例えば、ＴＥＭＰという列に格納されている温度値などがそうである。

本発明において、“コード化ペア値”という用語は、値列及びデータタイプ識別名列に複数のタイプのデータを含むデータセットまたはデータベースを意味する。コード化ペア値データベースの例には、ＴＹＰＥという名の列とＶＡＬＵＥという名の列を持ち、ＴＹＰＥの内容がＶＡＬＵＥに格納されたデータインスタンスをいかに解釈するかを示しているデータベースがある。ＴＹＰＥの列の項目には、ＴＥＭＰ、ＰＨ、ＶＩＳＣＯＳＩＴＹを含むことができるだろう。ＶＡＬＵＥ列の項目は、ＴＥＭＰ、ＰＨまたはＶＩＳＣＯＳＩＴＹのデータ値の実際のインスタンスであろう。コード化ペアは、二つのデータ列または三つまたはそれ以上のデータ列を含むことができる。

本発明において、“分類上関連したデータ”という用語は、例えば、離散／コード化ペア／非反復または離散／単純／垂直反復のような同一の分類を持つデータを意味する。

本発明において、“パラメータ”という用語は、個々または複数のデータを分類するために使用されるあらゆるプロパティまたは特徴を意味する。本発明において、二種類の“パラメータ”、つまり、“識別コード”及び“パラメータ値”がある。分析グループで識別コードとして使用されないパラメータは、パラメータ値である。パラメータには、例えば特定時の温度や溶液のペーハー、化合物の純度、原材料のソースなどを含むことができる。

本発明において、“パラメータグループ”という用語は、本発明の方法においてユーザに選択されるパラメータのグループを意味する。ユーザは、分析グループを作成するために、パラメータグルーブにおける一つまたはそれ以上のパラメータに対してパラメータ制限を設定する。

本発明において、“パラメータセット”という用語は、同一の識別コードをもつパラメータのグループを意味する。パラメータセットは、単一データセットまたは複数データセットから得ることができる。パラメータセットは、パラメータセットにおける各パラメータと関連付けられる一つまたはそれ以上の“パラメータ値”を持つことができる。

本発明において、“識別コード”という用語は、特定のパラメータセットにおける全てのデータと関連付けられており、そのパラメータセットを第一に識別するものとして使用されるパラメータを意味する。一般に、識別コードは、行で構成されたデータセットまたはデータベースにおけるデータの一つまたはそれ以上の列を識別する。識別コードの例には、パラメータセットと関連した製造ＩＤ、パラメータセットと関連したバッチ番号、パラメータセットと関連したロット番号などを含む。通常、識別コードは、測定されたプロパティではない文字であり、どちらかと言えばデータに割り当てられた識別のためだけに使われる文字である。本発明の方法において使用するために、パラメータセットの識別コードは、パラメータセットに対するデータが得られるデータセット内のデータにタグ付けされるか、またはパラメータセットに手入力で割り当てられる。パラメータセット用の識別コードの手入力による割り当ての例としては、例えばバッチ番号やロット番号、または製造ＩＤのような情報をパラメータセットの識別コードに与える紙の書類がある場合であり、本発明の方法をパラメータセットに使用する前に、データセットからのデータは、パラメータセット内のデータに与えられたこの“手入力で割り当てられた識別コード”を持っていなければならない。

本発明において、“分析グループ”という用語は、ユーザによって選択されたパラメータセットの集まりを意味し、その中ではパラメータセットの全てが一つまたはそれ以上のパラメータに対する“パラメータ制限”を満たす。例えば、分析グループは、三つの異なる時点に対する３５〜３８℃の中間温度パラメータ値や、７以上の最低ペーハーパラメータ値、同一原材料納入業者パラメータ、１月の原材料供給日パラメータ値などを持つパラメータセット全てを含むことができる。分析グループは、標準化されたインターフェイスを介して迅速で効率的なデータの利用を支援する構造化されたデータコンテナである。分析グループの構造は、例えば、離散、連続、反復などのあらゆるタイプのデータを同時に保持できるようになっている。分析グループは、ある軸を構成するパラメータセット（製造された製品の個々のバッチと関係する）、他の軸を構成するパラメータ名、他の軸を構成する時間オフセット（連続パラメータ用）、そして他の軸を構成する反復情報を備えているまばらにデータが格納された多次元のデータキューブと考えることができる。分析グループはまた、分析グループ内に追加パラメータを動的に作成したり、分析グループ内のデータを後の動作に備えてサブセットしたり、要求に応じてデータソースからの新しいデータで更新したりすることができる。

本発明において、“視覚表示装置”という用語は、ブラウン管モニターや液晶表示装置画面などのあらゆるタイプの視覚表示装置を含む。

＜説明＞
本発明の方法により、ユーザは、分析用に、複数のデータベースに置かれている離散データ、連続データ及び反復データを同時に利用することができる。本発明の方法を使用すると、分類上関係がある複数のソースからのデータを、ソースを越えて組み合わせることができ、組み合わされたか、もしくは接合されたデータセットへの単一アクセスが可能になる。これは、離散データにとっては単純な操作だが、連続データにとってはより複雑な操作だろう。なぜなら、連続データのタイムスケールはめったに同一ではないからである。全ての関連するデータタイプを“接合した”表示を作成することによって、データを選択するために作られる必須クエリーの数は最小限になり、クエリーを実行するスピードは最大になる。データを複数のデータベースに置き、ユーザが簡単に分析に利用できるようにすると、本発明の方法は、上述した全ての接合要件を考慮に入れることができる。

本発明の方法により、ユーザが工程に関するデータに簡単にアクセスできる視覚表示装置上に特定型式のパラメータセット表示を提供できる。更に各データタイプは、特定のデータセット表示からデータを簡単に選択できるようなデータ表示の固有の型式を持つことができる。例えば、離散／単純／非反復データセットのパラメータセット表示の種類は、離散／コード化ペア／非反復データセットを表示するのに使用されるパラメータセット表示とは違っていてもよい。

表示の各々のタイプは、論理積、論理和、否定、値、タイプ、ステータスなど、データベースに格納されたデータを選択する際に通常使用される全てのデータフィルターを適用できる。これらのフィルターは、ステータスフィールドのみを使用して承認されたデータだけを選択するように制限する簡単な“ｗｈｅｒｅ文節”でもよいし、組み合わされた多数の基準を満たすデータの検索のみを可能とする複雑な“ｗｈｅｒｅ文節”でもよい。表示は、自動的にグローバルな制限を保持し、適用するので、ユーザが本発明の方法を使用する際に生成されるＳＱＬコードは、これらのグローバルな制限を明確に考慮する必要はない。グローバルな制限の変更は、柔軟に実行できる。

本発明の方法において、同一タイプの複数の表示は、単一のインプリメンテーション内に存在する。この例としては、どのコードが正しいアクセスに必要であるかを決定する異なる列または規則を各データソースが持つ複数のコード化ペアデータソースに関する状況があげられるだろう。この例における各データソースは、独自の表示を持つが、全ての表示は同一タイプである。

本発明の方法では、ユーザ定義のデータ階層構造によって、ユーザがパラメータ間の関係をどのように見たいのかということと、データ値が抽出されるべき最終データソースとの間の非常に重要なつながりを表すことができる。本発明の方法を使用して、ユーザは極めて柔軟に意味のある階層的なデータ表示を作成する。実際、ユーザは、データにおけるパラメータ間の関係をいろいろな方法で見ることができるように複数の階層構造を作成してもよい。いったん階層構造のユーザ定義部分が指定されると、データマッピング用に、追加情報が階層構造の各ノードまたはリーフに加えられる。この追加マッピング情報は、データが見つかる特定のテーブル及び列への参照、つまり、データ及び連続、離散、水平連続、離散反復などのデータタイプを見つけるのにどの表示を使用するのかということを含んでいる。

製造業のユーザにとって、本発明の方法で使用する階層構造のユーザ定義部分は、以下のような一般的な構造になるであろう：製品群名−＞製品名−＞製造ステップ名−＞機械名−＞パラメータ名。その他の構造もまた可能であり、製造以外のドメインに関するデータを論理的に組織化するのに使用することができる。それによって、ユーザは、データソース固有のやり方よりむしろ、パラメータとそれに対応する製造ステップとの間の関係に基づいて、環境を形に表すことができる。全ての原材料情報及びラボラトリーテスト情報は、ラボラトリー情報管理システム（ＬＩＭＳ）データベースのようなタイプのデータベースに存在し、全ての製法情報は、電子バッチ記録システム（ＥＢＲＳ）データベースのような他のタイプのデータベースに存在する。これらは、往々にして製品を製造する過程における事象の順に関係なく、本発明の方法がいったん実行されると、ユーザは知る必要がない。階層構造の柔軟性により、著しく異なる解釈または表現が可能である。例えば、上記の例で述べたように、完成品をルートとするのではなく、原材料をルートとして階層構造を形作ってもよい。階層構造の一般的な構文規則に従う限り、階層構造の意味論的内容に制限はない。

本発明の方法の重大な強みは、“分析グループ”の作成にある。分析グループを作成するために、ユーザは、分析グループに含めたい特定のパラメータ名、例えばペーハー読取、効力、湿気含有量などを選択し、そのデータに、例えば、最終効力が５０より大きい第三四半期に製造されたバッチのみ、という制限を指定する。分析グループの構造と概念は、階層構造によって示される構成を反映する方法で、要求する全データ間の関連を一緒に保存する他に例を見ない方法を提供する。更に本発明の方法は、選択されたパラメータと制限を分析し、様々な表示からそれらのパラメータを選択するためにＳＱＬの最小スパニングセットを生成し、分析とその後の分析結果の視覚化に使用するための分析グループを作成するのに使われる。

本発明は、ユーザがデータセットを分析できるように、データベースのような様々なデータソースから種々のデータセットを関連付けたりマップしたりするための強力なデータマッピングソリューションを提供する。本発明の一の実施形態によると、ユーザは異なるデータセット間の関係と、それら特定の関係を表示させたい方法を指定する。それ以降、ユーザは、従来のデータ分析方法を使用して、指定した関係にある指定したデータセットを簡単に扱うことができる。このデータマッピングの機能性は、以下により詳細に述べるような、操作の独特の組み合わせにより提供される。

図１は、本発明の工程分析方法の好ましい実施形態を示す。図１に示す実施形態において、本発明の方法は、データマッピングソフトウェア１０６を使用してマップされたデータである離散データデータベース１０２及び連続データデータベース１Ｃ４を使用する。データマッピングソフトウェア１０６を使用してマップされたデータは、データ分析ソフトウェア１０８を使用して分析される。離散データデータベース１０２及び連続データデータベース１０４は、反復データかつ／または非反復データを含んでもよい。

複数のデータベースが図１に示すように使用される場合、データベースは、離散データを含むデータベース、連続データを含むデータベース、反復データを含むデータベース、これらのデータタイプのうちのいくつかまたは全てを含む二つ以上のデータベースなどを含むことができる。これらの様々なデータベースは、例えば、製造工程または製造工程によって作られている製品というパラメータからの測定結果、もしくはパラメータの測定結果を表すデータを含むことができる。従って、これらのデータベースは、例えば、製品を作るのに使用される特定の材料の量に関する“製法”データや、工程またはパラメータ情報（例えば、温度情報）、テストデータ（例えば、製品のサンプルが特定のテストと規格にそった度合いに合格だったか、または不合格だったか）などの様々な異なるタイプのデータを含む可能性がある。図１は、複数の種々のデータベースとデータ分析ソフトウェアを使用した本発明の方法を示しているが、本発明の方法は、単一のデータベースで動作することもできる。

本発明の方法で使用されるデータ分析ソフトウェアは、一例として、統計的分析、視覚化、またはパターン認識を提供する従来のデータ分析ソフトウェアであってもよい。このような分析は、例えば、統計的品質管理、製造生産性向上、かつ／または法規制の遵守に使用される。好ましい実施形態において、本発明の方法で使用されるデータ分析ソフトウェアは、本発明の譲受人であるイージスアナリティカルコーポレーションによって作成されたソフトウェア製品ＤＩＳＣＯＶＥＲＡＮＴ（登録商標）である。

図２は、製品“Ｘ”を製造する工程のステップ１〜３と関連付けられるデータ１〜データ６として示されたデータセットの階層構造例を表す。図２に示す階層構造は、データセットであるデータ１〜３がステップ１と関連付けられ、データセットであるデータ４〜５がステップ２と関連付けられ、データセットであるデータ６がステップ３と関連付けられているツリー構造である。データを集め、格納するための従来のハードウェア及びソフトウェアシステムを用いて、これらのデータセットは製造工程の各ステップにおいて集められ、例えば、図１に示すデータベースに様々に記録される。

図３は、本発明の好ましい実施形態の動作を示す。ボックス３０２では、ユーザが関心のあるデータセットを選択する。第一動作３０４では、データセットは、データモデルに基づいてデータタイプによって分類される。使用されるデータモデルは、図４（Ａ）に示すように、内部にデータタイプの様々な分類を含むマトリックスであってもよい。第二動作３０６では、ユーザが選択し定義したデータセットの階層的な表示がユーザによって作成される。階層構造は、データタイプによって分類されるデータセットを共有することによって視覚的に表現され、好ましい実施形態において、本発明のデータマッピングソフトウェアにより、ユーザは、簡単なマウスのクリックによりデータセットのデータ値に簡単にアクセスすることができる。ソフトウェアは、ユーザが選択したデータセットを、以下に述べるようなユーザが定義した階層構造内にマップする。第三動作３０８では、データマッピングソフトウェアは、選択されたデータセットからデータの分析グループを提供する。分析グループとは、ユーザまたはデータ分析ソフトウェアによる更なるデータ分析に適した構造化したデータの集まりである。本発明の好ましい実施形態において、分析グループは図４（Ｂ）に示すタイプの三次元のデータ構造であり、ユーザが選択したパラメータのユーザが選択したデータ値によって特徴付けられる。分析グループの作成については、以下に述べる。第四動作３１０では、分析グループ内のデータは、更なるデータ分析のためにデータ分析ソフトウェアに渡される。上記のように、このようなデータ分析は、データマイニング、統計分析、パターン認識、グラフィカルな視覚化などのような従来の分析様式を含むことができる。

図４（Ｂ）は、どのようにして分析グループをまばらに格納されたデータキューブとしてみなすかを示す。キューブのある軸は、パラメータ軸である。パラメータ軸は、ユーザが分析グループに含むために選択した個々のデータポイントを表す（例えば、ペーハー、濃度、汚染など）。第二軸は、選択されているデータに対する識別コード用の“グループ分け”軸である。キューブの第三軸は、時間軸で、連続データを含む分析グループに必要である。

上記の方法と同じようなやり方で、本発明は、例えば、製造工程における場合のように、データにアクセスするために従来の手作業の工程に消耗する時間を使うことなく、異なるソースセットからデータをマップし、分析することによるユーザアクセスのためのシステムと方法を提供する。

本発明の好ましい実施形態によれば、データ分類は、望ましくは製造状況においてデータセットを特徴づけるために提供されるものである。一例では、データモデルマトリックスは、図４（Ａ）に示すように、１８分類つまりデータタイプを定義する３×２×３のマトリックスである。図４（Ａ）に示すデータマトリックスモデルは、離散データ、連続データ及び反復データとして上記に定義されたデータの三つの一般的な種類に基づいている。これら三つの一般的なデータの種類は、例えば、製造環境において存在するデータを概ね代表する、と考えられる。

図４（Ａ）に示すように、第一軸に沿って、データセットは、それが離散データセットか、水平連続データセットか、または垂直連続データセットかということによりデータタイプで分類される。離散データセットは、一バッチ中にたった一つのインスタンスのみを持つ（例えば、工程中のある動作で追加される成分量）。

水平及び垂直連続データセットは、共に、一バッチにつき複数のタイムスタンプが発生する（例えば、工程内のある動作継続中ずっと５秒おきに測定される温度）。水平連続データセットは、データセットの各構成要素がデータベースの同一行に格納され、各データ値に関連付けられる明確なタイムスタンプを持つパラメータを一般的に表すデータセットである（例えば、特定の時間間隔でサンプリングされる値の測定）。垂直連続データセットは、データの各々がデータベースの個別の行に格納され、データの各々が値とそれに関連付けられたタイムスタンプの両方を持つデータセットである（例えば、一緒に製造されたバッチから連続して測定された単一の工程パラメータの異なる値は、異なる行に格納され、タイムスタンプまたは日付で区別される）。

水平連続データセットと垂直連続データセットの違いは、重要である。なぜなら、それぞれのデータタイプのデータにアクセスするためのＳＱＬクエリーは異なるからである。

再び図４（Ａ）に言及するが、第二軸に沿って、データセットは、データベースに単純値として格納されるか、それともコード化された値のペアとして格納されるかということによって分類される。コード化された値のペアにおいて、データセットの値は、データベースの二つの列に格納され、“値”列は複数のデータを含み“キー”または“識別子”列は、値列の各行に格納されたデータのタイプを識別するエントリを含む。換言すれば、タイプ列の内容は、値列に格納されたデータインスタンスをいかに解釈するかを示す。“識別子”列のエントリが、例えば、ＴＥＭＰ、ＰＨ及びＶＩＳＣＯＳＩＴＹを含むと、値列のエントリは、ＴＥＭＰ、ＰＨ及びＶＩＳＣＯＳＩＴＹに対するデータ値の実際のインスタンスである。それにひきかえ、単純値は、例えば全て同じデータタイプである生データのテーブルである（例えば、温度データを含むテーブル）。

第三軸に沿って、データセットは、通常の“非反復値”データセット、垂直反復データセット、または水平反復データセットとして分類される。水平反復データセット及び垂直反復データセットについて言えば、これらの反復データセットは、一般的にパラメータ値が繰り返されるときに発生するが、第一軸と関連して上記で述べた連続タイムスタンプデータセットとはある意味で異なる。第三軸に沿って示される反復データセットは、タイムスタンプと関連付いておらず、むしろ、単に時間測定とは無関係に行われる同一パラメータの反復した測定値である。

例えば、反復データセットは、異なる納入業者から仕入れ、最終製品の単一の製造バッチに加えた原材料の粉の粉末度測定結果値を含むことができる。この例において、同じ原材料からの三回の測定を想定しよう。垂直反復データセットは、データベースの別々の行に格納される値であり、反復パラメータを区別するための反復値列がある（例えば、これらの列は、原材料ロットＩＤ番号または測定インスタンスに対応する）。水平反復データセットは、データベースの単一行に格納されるパラメータ用の反復値を含む。これは、例えば、三つそれぞれの微粒子の表面積測定が、ランダム誤差の影響を最小限にするために最終製品の同一ソースからの同一サンプルの部分において行われ、その結果が、例えば、ＳＡ＿１、ＳＡ＿２及びＳＡ＿３といった列を持つテーブルに格納される場合に発生する。

本発明に従って、これらのデータセット分類を使用すれば、製造工程において一般的に生じるデータセットのあらゆるタイプを図４（Ａ）に示すデータモデル内に表すことができる。いったんデータセットを各タイプに分類すれば、データベースの表示一式を、製造現場で検出されるデータの特定の種類へアクセスできるように開発することができる。効率上の理由により、同一分類を持つデータセットは、しばしば同じデータベース表示へ一緒にグループ化される。これらのデータベース表示の作成は、一例では、データモデリング及びデータベース管理の技術のある人にはよく知られている標準的なデータモデリング技術を使用して行われる。データセットの詳細な内容は、データにアクセスするためにいくつの表示が作成されるかに大いに影響する。例えば、垂直連続／コード化ペア／正規データセットは、コード値をいかに使用するかという異なる規則のために各データセット用の個々の表示を必要とする。他の例では、二つの異なる垂直連続／単純／正規データセットは、同一のデータベース表示でアクセスすることができる。作成されるべきデータベース表示の正確な内容は、マップされる特定のデータセットに依存する。

図４（Ａ）のマトリックスにおけるデータタイプと同様に分類されるデータセットを、組み合わされた、または接合されたデータセットへの単一アクセスを提供するために組み合わすことができる。これは、たとえデータセットが異なるデータベースまたはデータソースに格納されていても当てはまる。エンターワークス株式会社のエンターワークスコンテントインテグレーターやオラクルコーポレーションのオラクルゲートウェイのような商業上入手可能な製品は、複数のデータソースにおけるデータの所在の特定を支援する。

概して、原材料情報とラボラトリーテスト情報に関するデータセットは、ラボラトリー情報管理システムデータベースに通常存在し、製法情報に関するデータセットは、電子バッチ記録システムデータベースに存在し、製造装置に搭載された測定器で行われる測定に関連するデータセットは、ＳＣＡＤＡ（監視制御データ収集システム）またはＤＣＳ（分散型制御システム）と関連付けられる工程ヒストリアンに存在する。しかしながら本発明によれば、これらのデータセットの物理的な位置は、本発明のマッピングソフトウェアのユーザには意識されることがなく、製品自体を製造する方法やデータをいかに分析するかということにとって重要ではない。

分類マトリックスはまた、図５、６、７、８（Ａ）、８（Ｂ）、８（Ｃ）、９（Ａ）、９（Ｂ）、９（Ｃ）、１０（Ａ）、１０（Ｂ）、１０（Ｃ）、１１（Ａ）、１１（Ｂ）、１１（Ｃ）、１２（Ａ）、１２（Ｂ）、１２（Ｃ）、１３（Ａ）、１３（Ｂ）及び１３（Ｃ）と関連して説明する。

図５は、データセットが、離散データか、水平連続データか、または垂直連続データかどうかを判断するための論理的動作を示す。動作５０２では、データがそのデータと関連するタイムスタンプを持っているかどうかを判断する。データと関連するタイムスタンプがない場合は、ボックス５０４に示すように、そのデータは離散データであると確定する。データと関連するタイムスタンプがある場合は、制御は動作５０２から動作５０６に移る。動作５０６は、データが複数の行に格納されている値を持っているかどうかを判断する。データが複数の行に格納されている値を持たない場合は、ボックス５０８に示すように、そのデータは水平連続データであると確定する。データが複数の行に格納されている値を持つ場合は、ボックス５１０に示すように、そのデータは垂直連続データであると確定する。

図６は、データセットが単純データであるか、それともコード化ペアデータであるかを判断するための論理的動作を示す。動作６０２では、データの値を検索するためにコードが使われているかどうかを判断する。データの値を検索するためにコードが使われていない場合は、ボックス６０４に示すように、そのデータは単純データであると確定する。データの値を検索するためにコードが使用されている場合は、ボックス６０６に示すように、そのデータはコード化ペアデータであると確定する。

図７は、データが、単純データか、反復垂直データか、または反復水平データかどうかを判断するための論理的動作を示す。動作７０２では、データの同一パラメータに対して複数の値が格納されているかを判断する。データの同一パラメータに対して複数の値が格納されていない場合は、ボックス７０４に示すように、そのデータは非反復データであると確定する。データの同一パラメータに対して複数の値が格納されている場合、制御は動作７０２から動作７０６に移る。動作７０６では、データが、異なる行に格納されている複数の値を持っているかどうかを判断する。データが、異なる行に格納されている複数の値を持たない場合は、ボックス７０８に示すように、そのデータは水平反復データであると確定する。データが、異なる行に格納されている複数の値を持つ場合は、ボックス７１０に示すように、そのデータは垂直反復データであると確定する。

図５、６及び７の論理的動作により、データセットは、図４（Ａ）のマトリックス内の１８ポジションのうちの一つと見なすことができる。図８（Ａ）、８（Ｂ）、８（Ｃ）、９（Ａ）、９（Ｂ）、９（Ｃ）、１０（Ａ）、１０（Ｂ）、１０（Ｃ）、１１（Ａ）、１１（Ｂ）、１１（Ｃ）、１２（Ａ）、１２（Ｂ）、１２（Ｃ）、１３（Ａ）、１３（Ｂ）及び１３（Ｃ）は、図４（Ａ）のマトリックス内の１８ポジションの各データセット例を示す。

図８（Ａ）は、離散／コード化ペア／非反復データセットを示す。図８（Ｂ）は、離散／コード化ペア／水平反復データセットを示す。図８（Ｃ）は、離散／コード化ペア／垂直反復データセットを示す。図９（Ａ）は、離散／単純／非反復データセットを示す。図９（Ｂ）は、離散／単純／水平反復データセットを示す。図９（Ｃ）は、離散／単純／垂直反復データセットを示す。図１０（Ａ）は、水平連続／単純／非反復データセットを示す。図１０（Ｂ）は、水平連続／コード化ペア／非反復データセットを示す。図１０（Ｃ）は、水平連続／コード化ペア／水平反復データセットを示す。図１１（Ａ）は、水平連続／単純／水平反復データセットを示す。図１１（Ｂ）は、水平連続／単純／垂直反復データセットを示す。図１１（Ｃ）は、水平連続／コード化ペア／垂直反復データセットを示す。図１２（Ａ）は、垂直連続／コード化ペア／非反復データセットを示す。図１２（Ｂ）は、垂直連続／単純／非反復データセットを示す。図１２（Ｃ）は、垂直連続／コード化ペア／水平反復データセットを示す。図１３（Ａ）は、垂直連続／単純／水平反復データセットを示す。図１３（Ｂ）は、垂直連続／コード化ペア／垂直反復データセットを示す。図１３（Ｃ）は、垂直連続／単純／垂直反復データセットを示す。

本発明の一の実施形態によれば、ユーザが製造工程のデータセットを製造工程の特定のステップと視覚的に関連付けることができるデータ階層構造が提供される。

一例では、図１４及び１５に示すように、ソフトウェアにより分析グループを簡単に作成し、表示することができる。図１４は、本発明の分析グループを作成する際に使用するステップを示す四つの部分画面９０２、９０４、９０６及び９０８を示す。図１５は、本発明の分析グループを作成する際に使用するステップの全画面１００２を示す。部分画面９０２は、全画面１００２の部分画面である。

図１４において、パラメータ名は、まず最初に、部分画面９０２に示すように、生産される製品によって構成される。アルファ、ベータ及びガンマ製品というのは、製造される製品の名称例である。各製品において、パラメータ名は、製品を生産するのに使用する製造工程におけるステップとの関係に基づいて構成される。例えば、アルファ製品を生産する工程は、次のような階層的なステップを含む：１）発酵、２）回収、３）精製、４）充填及び仕上げ。最終製品品質とは、工程における仮のステップであり、最終製品品質測定に関するパラメータを組織化するのに使用される。アルファ製品を生産する工程は、その他のステップを含むかもしれないが、上に挙げたステップは、本発明の分析方法において使用できるデータに対するステップ例である。部分画面９０４に示すように、発酵ステップは、階層的なサブステップ：１）接種材料、２）種発酵、３）生産発酵を含み、サブステップ３の生産発酵におけるパラメータは、部分画面９０４に示すようなバッチデータと、部分画面９０６に示すような実行データで構成される。従って、バッチ番号は、部分画面９０４に示すパラメータに対する識別コードとして使用され、実行番号は、部分画面９０６からのパラメータに対する識別コードとして使用される。

部分画面９０４は、以下のパラメータに対するデータが、生産発酵サブステップの少なくともいくつかのバッチに使用できることを示している：SeedFermentationLotNumber（種発酵ロット番号）、Operator（作業者名）、StartDate（バッチ開始日）、InnocVol（接種量）、Comments（作業者コメント）、TempSetPoint（温度設定値）、OperatorInitials（作業者頭文字）、TotalFermentationTime（総発酵時間）、FinalGlucose（加えられたグルコースの最終的な量）、FinalLactate（蓄積した乳酸塩の最終的な量）、ThiamineAdded（加えられたチアミンの量）、FinalOpticalDensity（最終的な光学濃度）、InitialGlucose（初期グルコース量）、InitialLactate（初期乳酸塩量）、及びMaxProductAtHarvest（採取される製品の最大量）。部分画面９０４の各パラメータは、各パラメータ名の左側に黒いブロックで示すように、離散データである結果を有する。部分画面９０４に示すようなバッチデータは、一つまたはそれ以上の離散データセットから作成されている離散データセットである。

部分画面９０６は、以下のパラメータに対するデータが生産発酵サブステップの少なくともいくつかの実行に使用できることを示している：OpticalDensity（光学濃度）、Agitation（攪拌速度）、pH（ペーハー）、Temp（温度）、及びDO（溶存酸素）。部分画面９０６に示すバッチデータにリストアップされた各パラメータは、一つまたはそれ以上の連続データセットから作成されている連続データセットである。

部分画面９０８は、以下のパラメータに対するデータが最終製品品質ステップに使用できることを示している：Excipient（賦形剤）、NumberOfVials（水薬びんの数）、Turbidity（濁度）、FreezeDate（凍結日）、Batch_ID（バッチＩＤ）、CA（カルシウム）、DNAResults（ＤＮＡ結果）、MolecularSize（分子サイズ）、Polydispersity（多分散性）、及びEndotoxin（内毒度レベル）。部分画面９０８に示すような最終製品品質に対するデータは、離散データセットである。

分析グループを作成している図１４及び１５に示すように、ユーザは、三つの製品、つまりデモデータ設定（DemoDataSet）におけるアルファ製品、ベータ製品及びガンマ製品に対する階層的なノードを示すため、従来の手段を使用してデモデータ設定を拡張する。ユーザはその後、データ分析に必要な特定のパラメータへのアクセスを得るために、その他のノードを拡張する。例えば、ユーザは、部分画面９０２に示すように、アルファ製品を生産するステップに対する階層的なノードを示すために、アルファ製品ノードを拡張してもよい。ユーザはその後、部分画面９０４に示すように、発酵ステップのサブステップを示すために、発酵ノードを拡張してもよい。ユーザはその後、部分画面９０４及び９０６に示すように、バッチデータノード及び実行データノードを示すために、生産発酵ノードを拡張してもよい。ユーザはその後、生産発酵サブステップに対するバッチパラメータ値をリストアップするために、バッチデータノードを拡張してもよい。ユーザはその後、以下のパラメータを選択してもよい：部分画面９０４において強調表示で示されている作業者名、バッチ開始日、接種量、加えられたグルコースの最終的な量、加えられたチアミンの量、初期グルコース量、及び採取される製品の最大量。ユーザはその後、実行データノードを拡張し、以下のパラメータを選択してもよい：部分画面９０６において強調表示で示されている光学濃度、ペーハー、及び溶存酸素。ユーザはその後、部分画面９０２における最終製品品質ノードを拡張し、賦形剤、濁度、バッチＩＤ、ＤＮＡ結果、及び内毒度といったパラメータを選択してもよい。任意の順序で任意のパラメータ名ヘアクセスし、選択できるように、各ノードを任意の順序で拡張してもよい。

図１５の全画面１００２は、左画面１００４及び右画面１００６とに分割されている。左画面１００４は、アルファ製品のいくつかのステップに対するパラメータの階層的な構造を示す。右画面１００６は、図１４に示すように選択されたパラメータ全てのパラメータグループを示す。これらのパラメータの一つまたはそれ以上にパラメータ制限を設定することにより、ユーザは、分析グループの内容を作成に供する前に練り上げることができる。

図１６は、工程分析ソフトウェアＤＩＳＣＯＶＥＲＡＮＴ（登録商標）を使って作成された階層構造１１０２を示す。画面１１０２は、データセットからクエリーを実行する前に、分析グループを定義するために使用される。グローバルタブ１１０４が選択され、分析グループの名称１１０６が、この場合日付の範囲であるグローバル制限１１０８とともに入力されている。

図１７の左側画面では、ユーザが、図１５のパラメータグループから“バッチデータ・採取される製品の最大量”というパラメータを選択し、ユーザが作成している分析グループにおける全データに対する“バッチデータ・採取される製品の最大量”パラメータが３００以上の値を持たねばならないというパラメータ制限を“バッチデータ・採取される製品の最大量”に設定している。図１７の左側画面に示すように、“バッチデータ・採取される製品の最大量”は離散データセットと関連付けられている。

図１７の右側画面では、ユーザが、図１５のパラメータグループから“実行データ・ペーハー”パラメータを選択し、ユーザが作成している分析グループの全データに対する“実行データ・ペーハー”パラメータが、７．２以下の最大値を持たねばならないというパラメータ制限を“実行データ・ペーハー”パラメータに設定している。図１７の右側画面に示すように、“バッチデータ・採取される製品の最大量”は連続データセットと関連付けられている。

ユーザは、図１７に示すパラメータ制限だけを使用して分析グループを作成し、表示してもよいし、分析グループを作成するために、図１７の右側画面のパラメータグループに示されるその他のパラメータのいずれかに制限を設定してもよい。いったん分析グループが作成されると、ユーザは、バッチ番号で組織化されたデータテーブルや、チャート上の一連のデータポイント、棒グラフなどのような従来の表示で、分析グループの結果を表示することができる。

図１７に示すように、本発明は、パラメータ制限を用いることができ、データベースから抽出されて選択されたデータセットの値に使用できる従来のデータフィルターを用いることができる（例えば、“論理積”、“論理和”、“否定”、または値、タイプ、ステータスなどによるフィルタリングなどの組み合わせ論理演算）。これらのフィルターは、ステータスフィールドを用いて承認されたデータのデータセットからのデータの選択を制限する単純な“ｗｈｅｒｅ”節でもよいし、組み合わされた多くの判定基準を満たすデータのみを抽出する複雑な“ｗｈｅｒｅ”節でもよい。一例を挙げれば、本発明のデータマッピングソフトウェアは、これらのグローバルな制限を自動的に保持し、応用する。作成された階層構造は、データセットが抽出される特定のデータソースから独立している。好ましい実施形態では、ユーザは、様々な方法でデータセットを見ることができる複数の階層構造を作成することができる。

一般的に、分析グループを作成するために、ユーザは、組み込みたい特定のパラメータの名称を選択し（例えば、ペーハー読取、水分含有量、効力など）、そのデータにいくつかのパラメータ制限を指定する（例えば、最終的な効力が５０より大きい第三四半期で製造されたバッチ）。その後、本発明の好ましい実施形態では、選択されたデータセットは、指定した制限を用いてアクセスされ、様々な表示からそれらのデータセットを選択するために、ＳＱＬクエリーの最低限のスパンニングセットが自動的に生成され、分析と結果の視覚化において使用するために分析グループが作成される。ユーザが選択したデータセットからのデータを、分析グループの構造に合わせるために操作することができる。例えば、分析グループにおいて反復値を離散値と組み合わせることができるように、反復データ値を変換し、均して離散的な表現にすることができる。更に、連続データを分析グループのオフセット時間によってマップできるように、本発明の分析グループの構造により、時間オフセットを連続データと関連付けることができる。

分析グループはまた、分析グループ内の動的修正や追加パラメータを可能にしているので、ユーザは、分析グループのパラメータを変更するために分析グループ構造全体を構築し直す必要がない。ユーザは、分析グループからパラメータを編集したり削除したすることができ、その後、分析グループデータ値は更新される。

図１４及び１５では、パラメータ及びデータを組織化するための階層構造が一つだけしか示されていないが、本発明のパラメータ及びデータを組織化するために、その他のタイプの階層構造を使用することができる。製造状況における階層構造の一例としては、ルートレベルに製品群を含み、以下、製品、製造ステップ、機械または機器、そしてパラメータ名へと下るツリー構造が考えられる。その他の構造もまた可能であり、製造工程の他にアプリケーションに関するデータを論理的に組織化するために使用することができる。ユーザ定義データ階層構造により、ユーザは、特定のデータソースのみに基づくのではなく、製造工程全体の流れにおけるパラメータの関係に基づいて環境を形作ることができる。作成される階層構造は、階層構造の一般的な構文上の規則に従う限り、ユーザにとって望ましい方法で形作ることができる。例えば、原材料を階層的なツリー構造のルートとして階層構造を作ることができる。

データ階層構造は、階層構造データを含む列を持つスプレッドシートとして、もしくは、階層構造を作成し、編集するためのグラフィカルなユーザインターフェイスを通して計算機システムに組み込むことができる。階層的な構造は、本発明の分析方法を利用する前にユーザに提供されてもよいし、ユーザが分析したい工程用にカスタマイズされた構造を作成してもよい。本発明の方法で使用するための階層的な構造を作成する好ましい方法の一つが、ユーザが以下のステップを使用して階層的な構造を作成することである：１）最初の階層的な構造を開発し、２）階層的な構造のパラメータをソースデータセットの領域にマップし、３）階層的な構造内にアクセスされるデータ構成要素の一覧表を作り、４）必要なデータ構成要素の全てにアクセスするためのデータモデルまたは表示構造を作り、５）データモデルの動作を実行し、テストし、６）階層的な構成要素をデータモデル構成要素に変換し、７）データー覧表を構築し、８）階層的な構造の内容を検証し、９）必要であれば階層的な構造を編集し、ことによるとステップ２、４または６に戻り、１０）階層構造を単一のファイル形式に変換し、１１）階層的なファイルをＤＩＳＣＯＶＥＲＡＮＴ（登録商標）のような本発明の方法を実行するためのプログラムにロードし、１２）分析グループの結果対予測を検査する。

図１８は、本発明の階層構造エディタ１４０２及び階層構造サンプルを示す。

図１９は、新しいノードをいかにして階層構造１４０２に追加するかを示す階層構造エディタ１４０２からの画面１５０２を示す。

図２０は、“新しいリーフ”またはパラメータをいかに階層構造１４０２に追加するかを示す階層構造エディタ１４０２からの画面１６０２を示す。

図２１は、新しいデータを追加するのに備えて、階層構造１４０２に“手操作によるデータ入力リーフ”、つまり手動で入力されるパラメータを追加するのに使用される画面１７０２を示す。

図２２は、階層構造を使用してＳＱＬクエリーを構築するために、本発明の一の実施形態によって実行される論理的動作を示す。階層構造ファイル１８０２の内容に基づいて、動作１８０４では階層的な表示が生成される。動作１８０６では、ユーザが階層構造内のパラメータを選択する。動作１８０８では、ユーザがフィルタリング条件を定義する。例えば、ユーザは、生産高が５０パーセントより多く、原材料の仕入先が指定されているとおりである会計年度の第三四半期のバッチからのデータのみを使用して指定することができる。この例では、ユーザ定義のフィルタリング条件は、データフィルタとしてソフトウェアによって使用される。動作１８１０では、例えば、動作１８０６でユーザによって選択され、動作１８０８でユーザによって定義された条件によってフィルタリングされるパラメータに基づいて、ユーザは分析グループの作成を開始する。動作１８１０において分析グループの作成をユーザが開始するのに応じて、動作１８１２では、ソフトウェアは、階層構造ファイルからの情報を使用して、適切なデータベースからデータを抽出するためのＳＱＬクエリーを構築する。ＳＱＬクエリーは、分析グループが、動作１８０８でユーザが選択したフィルタリング条件とともに、動作１８０６でユーザが選択したパラメータによって定義されるようなデータを含むように作成される。この要領で、本発明の方法は、階層構造を、例えば製造工程のモデルとして、またユーザによって定義されるようなこの階層構造の視覚的な表現として利用することができる。

図２３は、連続データ１９０２及び離散データ１９０４が格納された階層構造１９０６とともに同時に表示された連続データ１９０２及び離散データ１９０４を示す画面画像である。連続データ１９０２は、製品１０バッチに対する工程における経時の溶存酸素のパーセンテージを示す線グラフである。離散データ１９０４は、発酵槽における原料の体積、溶存酸素の中央パーセンテージ、及び製品の異なる３０バッチに対する工程における溶存酸素の平均パーセンテージを示す一連の三つの線グラフである。これらの三つの線グラフは、階層構造１９０６のデータリーフＤＯ％ Σｍｅａｎ Σｍｅｄｉａｎ及びＦｅｒｍ．Ｖｏｌ（ｋｇ）に対する値に基づいている。

図２４、２５、２６、２７、２８及び２９は、スプレッドシート形式で本発明の階層構造を示す。スプレッドシートの階層構造内容セクションに示すように、図示された階層構造は８段階である。つまり、図示された階層構造を視覚的に表すツリー構造は、８段階である。行３、４、５及び７は、ラベルノードを表す。行６、８、１９、２９及び３２は、データノードを表す。行９〜１８、２０〜２８、３０、３１、３３及び３４はデータリーフを表す。“エイリアス”と名付けられた列は、階層構造の各ノードまたはリーフに対する固有の識別子を一覧表示している。

図２４、２５、２６、２７、２８及び２９のスプレッドシートのデータ位置セクションには、ラベル／データ、システム、テーブル、コードペア、第一コード列、第一コード値、第二コード列、第二コード値、第三コード列、第三コード値、及び値という列がある。ラベル／データと名付けられた列は、行が、ラベルノード（ラベル）を表しているか、データノード（データ）を表しているか、またはデータリーフ（リーフ）を表しているかを示す。システムと名付けられた列は、データノードまたはデータリーフのソースの論理的な名前を示す。例えば、ＥＲＰ（企業資源計画）、ＬＩＭＳ（ラボラトリー情報管理システム）、またはＰＬＣ（プログラム可能論理制御）である。テーブルと名付けられた列は、データノードまたはデータリーフを含むデータソースの特定のテーブルを示す。値列と名付けられた列は、データノードまたはデータリーフの値に対する制限を含むデータソースのテーブルの列を示す。コードペアと名付けられた列は、コード化ペア値と関連付けられたデータリーフに対するデータの列の数を示す。第一コード列と名付けられた列は、コード化ペアの第一列が位置しているデータソースのテーブルにおける列を示す。第一コード値と名付けられた列は、コード化ペアの第一列における値のタイプである。第二コード列と名付けられた列は、コード化ペアの第二列が位置しているデータソースのテーブルにおける列を示す。第二コード値と名付けられた列は、コード化ペアの第二列における値のタイプである。第三コード列と名付けられた列は、コード化ペアの第三列が位置しているデータソースのテーブルにおける列を示す。第三コード値と名付けられた列は、コード化ペアの第三列における値のタイプである。値と名付けられた列は、データノードに対する制限、つまり各データノードまたはそのデータノードの下のデータリーフによって満たされるべき必要条件を示す。

図２４、２５、２６、２７、２８及び２９のスプレッドシートのデータ内容セクションには、データタイプ及び離散／連続という列がある。データタイプと名付けられた列は、データノードまたはデータリーフのデータタイプを示す。データタイプの例としては、数字、文字列、日付、及びデータベースに従来見られるその他のデータタイプがある。離散／連続と名付けられた列は、データノードまたはデータリーフが離散データと関連付けられるか、または連続データと関連付けられるかを示す。

図２４、２５、２６、２７、２８及び２９のスプレッドシートには、特定の列が示されているが、本発明の階層構造を作成したり、階層構造を表すのに使用されるスプレッドシートは、階層構造を使用して分析されているものによって、より少ない列であってもよいし、追加の列を持ってもよい。例えば、コード化ペアタイプのデータがない場合は、コード化ペアに関する列は削除されるだろうし、もしくは階層構造に８レベル以上を含むかもしれない。また、好ましい実施形態において、本発明の階層構造はラベルノードを含んでもよいし、または本発明の階層構造は全てデータノード及びデータリーフで構成してもよい。

お分かりのように、本発明の方法により、ユーザは、様々なデータソースから既存のデータセットに自在にアクセスし、分析することができ、これらの異なるソースからデータセットを手作業で探し出し、抽出し、書式設定する必要がない。

本発明の方法は、計算機システムにおける論理的動作として実行することができる。本発明の論理的動作は、（１）計算機システム上で動作するコンピュータを使用して実行される一連のステップとして、かつ／または、（２）計算機システム内の相互に結びついた機械モジュールとして実現することができる。具体化は、発明を実行する計算機システムの性能要件により選択できる。

ここに開示されている方法は、特定の順序で実行される特定のステップと関連して説明され、示されているが、これらのステップは、本発明の教示からそれることなく、同等の方法を構成するために、組み合わされたり、やや分割されたり、順序付けられたりすることができると理解できるだろう。従って、ここで特に指し示されない限り、ステップの順序とグループ分けは、本発明を制限するものではない。

本発明の文脈内では、分析グループは、データを収集し組織化する構造であり、本発明の方法のユーザにとって非常に価値のある分析グループを作るための一連の機能である。例えば、本発明の方法を使用したソフトウェアは、分析グループを“更新する”、例えば、場合によっては、一つまたはそれ以上のデータベースからの新しい情報で更新することができる機能を含むことができる。エンドユーザが“先週の生産ラン”からのデータを含む分析グループを作成するのは、この例に該当するだろう。一週間たつと、エンドユーザは分析グループを“更新し”、分析グループを一から再定義することなく、新しいデータを入手することができる。新しいデータは、一週間が過ぎ、新しいデータが集められ、先週の定義が変わったという事実から生じたものである。

本発明ではまた、分析グループ内に新しく“派生した”パラメータを作成することができる。派生パラメータは、ユーザが入力した式を使って計算され、分析グループ内に存在しているパラメータに基づくことができる。例えば、ユーザは、二つの既存のパラメータの比である派生パラメータを定義できる。派生パラメータは、いつでも再計算され、分析グループが更新されたときにアップデートされることができる。

本発明の分析グループは、データのサブセットやグルーピングを含むことができる。例えば、カテゴリーパラメータは、分析グループにおけるその他のパラメータに基づいて、特定の値を定義する一連の条件によって定義される。例えば、ユーザが歩どまりを測定するパラメータを持つ場合、ユーザは、それぞれ８０％より上、５０〜８０％の間、５０％より下といった歩どまりに対する“高”“中”“低”の値を持つカテゴリーパラメータを定義することができる。本発明の方法を使用するソフトウェアにおける多くの動作は、ユーザが分析グループへ選択しているデータの論理的サブセットを手に入れるために、カテゴリーパラメータを使用することができる。

更に、ユーザは、分析グループからパラメータ及びパラメータセットを削除するのと同様に、分析グループ内でパラメータ値を編集することができる。

本発明は、概して、工程、とりわけ製造工程と関連して十分に説明されているが、データマッピングと階層的モデルは、複数の異なるソースから得られた金融データや、販売活動分析を追跡するのに使用される複数のソースからの在庫データのような、工程ベースでないデータに対しても使用できる。

本発明は、添付の図面を参照して好ましい実施形態と関連して十分に説明されているが、様々な変更や改良は当業者にとって明らかであることは理解できる。このような変更や改良は、添付の請求項によって定義されるように、そこから逸脱しない限り、本発明の範囲内に含まれるものと理解できる。

本発明の一の実施形態に従い、種々のデータベース及びデータ分析ソフトウェアと相互に作用するデータマッピングソフトウェアのブロック図を示す。製品の製造工程と関連付けられたデータ要素の模範的な階層構造を示す。本発明の一の実施形態により実施される論理的動作を示す。（Ａ）は、本発明の一の実施形態に従い、データモデルマトリックスを示す。（Ｂ）は、三次元のグラフ上に本発明の分析グループを簡素化された形式で示す。本発明の一の実施形態に従い、データセットを図４（Ａ）に示すマトリックスに分類するための論理的動作を示す。本発明の一の実施形態に従い、データセットを図４（Ａ）に示すマトリックスに分類するための論理的動作を示す。本発明の一の実施形態に従い、データセットを図４（Ａ）に示すマトリックスに分類するための論理的動作を示す。（Ａ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである離散／コード化ペア／非反復データセットを示す。（Ｂ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである離散／コード化ペア／水平反復データセットを示す。（Ｃ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである離散／コード化ペア／垂直反復データセットを示す。（Ａ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである離散／単純／非反復データセットを示す。（Ｂ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである離散／単純／水平反復データセットを示す。（Ｃ）は、離散／単純／垂直反復データセットを示す。（Ａ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである水平連続／単純／非反復データセットを示す。（Ｂ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである水平連続／コード化ペア／非反復データセットを示す。（Ｃ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである水平連続／コード化ペア／水平反復データセットを示す。（Ａ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである水平連続／単純／水平反復データセットを示す。（Ｂ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである水平連続／正規／垂直反復データセットを示す。（Ｃ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである水平連続／コード化ペア／垂直反復データセットを示す。（Ａ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである垂直連続／コード化ペア／非反復データセットを示す。（Ｂ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである垂直連続／単純／非反復データセットを示す。（Ｃ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである垂直連続／コード化ペア／水平反復データセットを示す。（Ａ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである垂直連続／単純／水平反復データセットを示す。（Ｂ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである垂直連続／コード化ペア／垂直反復データセットを示す。（Ｃ）は、本発明の一の実施形態に従い、図４（Ａ）に示すマトリックスの分類中の一つである垂直連続／単純／垂直反復データセットを示す。本発明の一の実施形態に従い、いくつかの部分的な画面画像を示す。本発明の一の実施形態に従い、ユーザが一組のパラメータとデータを選択している表示例を示す画面画像である。本発明の階層構造を示す画面画像である。左側画面は、本発明の一の実施形態に従い、ユーザが選択している離散データをフィルターにかけるための表示例を示す画面画像であり、右側画面は、本発明の一の実施形態に従い、ユーザが選択している連続データをフィルターにかけるための表示例を示す画面画像である。本発明の一の実施形態に従い、階層構造サンプルを持つ階層構造エディタの表示例を示す画面画像である。本発明の一の実施形態に従い、ノードエディタダイアログボックスを持つ階層構造エディタの表示例を示す画面画像である。本発明の一の実施形態に従い、リーフエディタダイアログボックスを持つ階層構造エディタの表示例を示す画面画像である。本発明の一の実施形態に従い、パラメータ値を追加するためのダイアログボックスを持つ階層構造エディタの表示例を示す画面画像である。本発明の一の実施形態に従い、階層構造に基づいてＳＱＬクエリーを構築するための論理的動作の一例を示す。視覚表示装置上に同時に表示されている離散データ及び連続データを示す画面画像である。スプレッドシート形式で本発明の階層構造を示す。スプレッドシート形式で本発明の階層構造を示す。スプレッドシート形式で本発明の階層構造を示す。スプレッドシート形式で本発明の階層構造を示す。スプレッドシート形式で本発明の階層構造を示す。スプレッドシート形式で本発明の階層構造を示す。

１０２離散データデータベース
１０４連続データデータベース
１０６データマッピングソフトウェア
１０８データ分析ソフトウェア

Claims

製造工程、精製工程、化学合成工程、出荷追跡工程、在庫追跡工程などの工程を分析するための分析データをマップするマッピング方法において、
一バッチ分の製品を生産するときに一度だけ得られるデータを意味するデータであって前記工程の少なくとも一つの第一ステップに関する離散データを含む少なくとも一つの離散データセットであって、製品名、製造ステップ名、バッチ番号や温度やテスト名や湿度などのパラメータ名、製造ＩＤやバッチ番号やロット番号などの識別コード、数回の測定から得るデータを意味する反復情報が割り当てられた離散データセットを、離散データセット提供手段により提供すべく集めて離散データデータベースに記録し、
一バッチ分の製品を生産するときに何回か得られるデータを意味するデータであって前記工程の少なくとも一つの第二ステップに関する連続データを含む少なくとも一つの連続データセットであって、製品名、製造ステップ名、バッチ番号や温度やテスト名や湿度などのパラメータ名、製造ＩＤやバッチ番号やロット番号などの識別コード、連続データ用の時間オフセット、数回の測定から得るデータを意味する反復情報が割り当てられた連続データセットを、連続データセット提供手段により提供すべく集めて連続データデータベースに記録し、
前記離散データデータベース及び前記連続データデータベースから、ユーザにより選択された前記離散データセット及び前記連続データセットに割り当てられた前記製品名、前記製造ステップ名、前記パラメータ名、前記識別コード、前記時間オフセット及び前記反復情報のうち、ユーザにより選択された前記パラメータ名、前記識別コード、前記時間オフセット、前記反復情報に基づいて、グループ化手段により、選択された前記離散データセット及び前記連続データセットをデータ分析に適した構造である分析グループデータにグループ化し、
表示制御手段により、前記分析グループデータに基づき、二つの異なるデータソースである前記離散データデータベース及び前記連続データデータベースからのオリジナルデータに基づく前記工程に関するデータを視覚表示装置上に表示することを特徴とするマッピング方法。
一つまたはそれ以上のプロセッサによって実行されたとき、一つまたはそれ以上の電子装置に動作を実行させる一連の命令を機械可読に格納している機械可読媒体であって、
一バッチ分の製品を生産するときに一度だけ得られるデータを意味するデータであって製造工程、精製工程、化学合成工程、出荷追跡工程、在庫追跡工程などの工程の少なくとも一つの第一ステップに関する離散データを含む少なくとも一つの離散データセットであって、製品名、製造ステップ名、バッチ番号や温度やテスト名や湿度などのパラメータ名、製造ＩＤやバッチ番号やロット番号などの識別コード、数回の測定から得るデータを意味する反復情報が割り当てられた離散データセットを、離散データセット提供手段により提供させるべく集めて離散データデータベースに記録させ、
一バッチ分の製品を生産するときに何回か得られるデータを意味するデータであって前記工程の少なくとも一つの第二ステップに関する連続データを含む少なくとも一つの連続データセットであって、製品名、製造ステップ名、バッチ番号や温度やテスト名や湿度などのパラメータ名、製造ＩＤやバッチ番号やロット番号などの識別コード、連続データ用の時間オフセット、数回の測定から得るデータを意味する反復情報が割り当てられた連続データセットを、連続データセット提供手段により提供させるべく集めて連続データデータベースに記録させ、
前記離散データデータベース及び前記連続データデータベースから、ユーザにより選択された前記離散データセット及び前記連続データセットに割り当てられた前記製品名、前記製造ステップ名、前記パラメータ名、前記識別コード、前記時間オフセット及び前記反復情報のうち、ユーザにより選択された前記パラメータ名、前記識別コード、前記時間オフセット、前記反復情報に基づいて、グループ化手段により、選択された前記離散データセット及び前記連続データセットをデータ分析に適した構造である分析グループデータにグループ化させ、
表示制御手段により、前記分析グループデータに基づき、二つの異なるデータソースである前記離散データデータベース及び前記連続データデータベースからのオリジナルデータに基づく前記工程に関するデータを視覚表示装置上に表示させる
ことを特徴とする機械可読媒体。