JP6831743B2 - 因果関係モデルの検証方法およびシステム、および不良原因抽出システム - Google Patents

Description

本発明は蓄積したデータに基づいて、不良原因等を抽出する技術に関する。

背景技術として、特開２００８−８４０３９号公報（特許文献１）には、製造設備で計測された製造工程データを収集し、収集された製造工程データを相関係数行列演算部により各変数間の相関係数を算出し、グラフィカルモデリング部により因果関係モデルを導出し、モデルデータベースに記憶されている前の因果関係モデルと製造工程データから得られる変数間の相関係数を、因果関係モデル計算の度に比較し、相関の有無を判定することが開示される。

また、特開２０１３−３６６９号公報（特許文献２）には、データベース中のグラフにおける互いに非連結な連結グラフ同士の関係を区別して頻度の高い組合せを抽出することが記載されている。また、特開２００４−３３４８４１号公報（特許文献３）には、個人の経験から得た知識を再利用が容易に管理すると記載されている。

特開２００８−８４０３９号公報 特開２０１３−３６６９号公報 特開２００４−３３４８４１号公報

特許文献１に見られるように、製造工程データにより因果関係モデルを生成、利用する技術がある。

製造業等では、製造工程から得られるモニタデータと検査工程から得られる品質データの因果関係を表す因果関係モデルを構築し、不良原因を特定することが有用である。その際、因果関係モデルに対してドメイン知識（後述）を適用することは、意味のある因果関係を特定する上で有用である。一方、データ項目数が多く、構築した因果関係モデルとドメイン知識との検証をしようとした場合には時間を要する。

特許文献２には、グラフデータベース中のグラフから頻度の高い部分集合を抽出する方法が記載されている。しかし、特許文献２の方法では、品質データに対して影響のあるモニタデータの部分集合を漏れなく抽出することができない。また、このような部分集合抽出方法では、例えば、品質データと関係がないモニタデータの部分集合の頻度が高い場合でも、その部分集合を抽出してしまう。

特許文献３には、ドメイン知識に関する情報をデータベースに蓄積する方法が記載されている。しかし、特許文献３の方法では、モニタデータと品質データから得られた因果関係モデルとドメイン知識を検証し、ドメイン知識の制約条件を自動投入することができない。

そこで、本発明の課題は、製造工程データにより得られた因果関係モデルを有効活用し、ドメイン知識による検証を容易にするシステムを提供することにある。

本発明の一側面は、入力装置、表示装置、処理装置、および記憶装置を備える情報処理装置における、因果関係モデルの検証方法である。この方法では、入力装置あるいは記憶装置から、結果物の評価結果である品質データ、結果物を生成する際のパラメータを示すモニタデータ、および、品質データおよびモニタデータ相互の関係を示すドメイン知識を取得する第１のステップを実行する。また、処理装置が、入力装置あるいは記憶装置から取得される因果関係モデル構築条件を用い、品質データおよびモニタデータをノードとし、ノード間の関係を規定する因果関係モデルを構築する第２のステップを実行する。また、因果関係モデルとドメイン知識の、処理装置による比較処理および表示装置による比較表示の少なくともひとつを行う第３のステップを実行する。

本発明の他の一側面は、入力部と、因果関係モデル構築初期条件設定部と、データ集約部と、因果関係モデル構築部と、部分集合抽出部と、部分集合・ドメイン知識検証部と、因果関係モデル構築条件制約設定部と、を備えることを特徴とする不良原因抽出システムである。入力部は、製品の製造工程の状態を表すモニタデータ、製品の品質検査工程の結果である品質データ、因果関係モデルを構築する際の条件を表す因果関係モデル構築条件、対象とする製造工程のドメイン知識を取得する。因果関係モデル構築初期条件設定部は、因果関係モデル構築条件を用いて、因果関係モデルを構築する際の初期条件である因果関係モデル構築初期条件を設定する。データ集約部は、モニタデータと品質データを、製造データとして集約する。因果関係モデル構築部は、製造データと因果関係モデル構築初期条件から、因果関係モデルを構築する。部分集合抽出部は、因果関係モデル構築部にて構築した因果関係モデルを元に、品質データに所定以上の影響のあるモニタデータの部分集合を抽出する。部分集合・ドメイン知識検証部は、部分集合抽出部にて抽出したモニタデータの部分集合とドメイン知識を検証する。因果関係モデル構築条件制約設定部は、部分集合・ドメイン知識検証部にて検証した結果、モニタデータの部分集合とドメイン知識の間に矛盾がある場合、因果関係モデル構築条件を制約する因果関係モデル構築条件制約を設定する。

本発明のさらに他の一側面は、入力装置、表示装置、処理装置、および記憶装置を備える、因果関係モデルの検証システムである。このシステムは、結果物の評価結果である品質データ、結果物を生成する際のパラメータを示すモニタデータ、品質データおよびモニタデータ相互の関係を示すドメイン知識データおよび、因果関係モデル構築条件データを利用可能である。処理装置は、因果関係モデル構築条件データの示す条件に従って、品質データおよびモニタデータをノードとし、ノード間の関係を規定する因果関係モデルを構築するものである。処理装置は、因果関係モデルを記憶装置に格納するものである。処理装置は、因果関係モデルとドメイン知識データの比較処理によって、相互の矛盾点を検出するものである。処理装置は、検出された矛盾点を解消するように因果関係モデル構築条件データの条件に制約条件を追加し、因果関係モデルを修正するものである。

本発明の因果関係モデルの検証システムのさらに好ましい構成では、処理装置は、因果関係モデルとドメイン知識の比較処理によって、相互の矛盾点を検出する際に、因果関係モデルのうち、品質データに所定以上の影響のあるモニタデータの部分からなる部分集合を抽出し、部分集合とドメイン知識の比較処理を行うものである。

製造工程データにより得られた因果関係モデルを有効活用し、ドメイン知識による検証を容易にするシステムを提供することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

因果関係モデルの概念図。 ドメイン知識を反映した因果関係モデルの概念図。 品質データへの影響の大小を反映した因果関係モデルの概念図。 品質データへの影響の大きい部分を抽出した部分集合の概念図。 不良原因抽出システムの構成の例を示すブロック図。 因果関係モデル表示部・部分集合表示部・ドメイン知識表示部の例を示す平面図。 部分集合表示部とドメイン知識表示部の例を示す平面図。 制御部の処理フローの例を示す流れ図。 モニタデータのデータ定義の例を示す表図。 品質データのデータ定義の例を示す表図。 ドメイン知識のデータ定義の例を示す表図。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。

実施例の一例であるシステムは、例えば工業製品の製造工程の状態を表すモニタデータ、品質検査工程の結果である品質データを用いる。モニタデータは、例えば装置の電圧、電流、製造工程の温度、圧力など、種々のパラメータが考えられ、特に内容を制限するものではない。また品質データは、不純物、大きさ、故障頻度など製造された製品の各種スペックがあり、特に内容を制限するものではない。これらのデータの収集方法は、手動もしくは自動を問わないが、本システムを構成する計算機が利用できるデータとして準備される。本システムは、モニタデータや品質データから因果関係モデルを構築する。

図１Ａに因果関係モデルの概念図を示す。因果関係モデルの例は、特許文献１にも記載されるが、基本的にモニタデータや品質データをノードする。さらにノード間の関係を、因果関係を示すリンクにより規定し、ツリー状のモデルデータとして構成する。図１Ａに示すように、モニタデータのノード１００１と品質データのノード１００２はリンク１００３で関連付けられ、因果関係モデル１０００を構成する。

本実施例のシステムは、因果関係モデルを構築する際の条件を表す因果関係モデル構築条件、対象とする製造工程のドメイン知識を取得する入力部を備える。因果関係モデル構築条件は、因果関係モデルを構成する際の条件であり、例えばノードの数、ノードに接続するリンクの数、あるいはリンクの深さの条件、モニタデータの配列順等のルールを規定する。また、特定のノードに対するリンクの禁止や追加の条件を含めてもよい。因果関係モデル構築条件の生成方法は、手動もしくは自動を問わないが、入力後には本システムを構成する計算機が利用できるデータとして準備される。

製造工程のドメイン知識は、物理法則あるいは経験則に基づいて規定される、モニタデータや品質データ相互の関係である。例えば、「モニタデータのうち、電流と電圧には正の（負の）相関関係がある」、「モニタデータのうち、温度１と温度２には相関関係がない」などであり、基本的に（モニタデータＡ，モニタデータＢ，関係）のデータ構造をとる。モニタデータに代えて品質データであってもよい。ドメイン知識の生成方法は、手動もしくは自動を問わないが、入力後には本システムを構成する計算機が利用できるデータとして準備される。

本実施例の具体的な構成においては、因果関係モデルを構築する際の初期条件を設定する因果関係モデル構築初期条件設定部と、モニタデータと品質データを製造データとして集約するデータ集約部と、データ集約部で集約した製造データと因果関係モデル構築初期条件設定部にて設定した因果関係モデル構築初期条件から因果関係モデルを構築する因果関係モデル構築部を備える。初期条件としては、因果関係モデル構築条件をそのまま用いてもよい。

実施例の一つの形態では、因果関係モデルに対してドメイン知識を適用し、それらの間に矛盾があるかどうかを検証する。矛盾点がある場合には、因果関係モデルの修正を行う。たとえば、「モニタデータのうち、温度１と温度２には相関関係（あるいは因果関係）がない」というドメイン知識がある場合には、モニタデータの温度１と温度２の間のリンクを削除する。

図１Ｂに修正された因果関係モデルの概念図を示す。修正された因果関係モデル１０００Ｂでは、因果関係モデル１０００からドメイン知識と矛盾するリンク１００３が削除され、処理が効率化される。あるいは、因果関係モデル１０００にはなかったリンクが、ドメイン知識に基づいて追加される。

また、実施例の一つの形態では、因果関係モデル構築部にて構築した因果関係モデルを元に、品質データに影響のあるモニタデータの部分集合を抽出する部分集合抽出部を備える。

図１Ｃにモニタデータの部分集合を抽出する概念を示す。図１Ｃに示すように、太い矢印のリンク１００３Ａで連結される部分集合が品質データに影響が大きく、細い矢印のリンク１００３Ｂで連結される部分集合が品質データに影響が小さい。影響の大きさは、モニタデータと品質データ間の因果関係の強さを元にした指標を計算し、指標を元に評価することができる。指標の例としては、異なる品質が出現する際の、モニタデータの期待値の差がある。

すなわち、使用するネットワークモデルが生成モデルである場合、例えば良品ができるデータと、不良品ができるデータを生成することができる。そのとき、例えば、製品品質が良品となる際のモニタデータを１０００サンプル、製品品質が不良品となる際のモニタデータを１０００サンプル作成し、それぞれの変数(ノード)毎に平均値（期待値）を計算し、その平均値の差を指標とする。この手法によれば、期待値の差はモニタデータが製品品質に影響を与える度合いを示すことができる。

図１Ｄに抽出されたモニタデータの部分集合１０００Ｃの概念を示す。本実施例のシステムでは、部分集合抽出部にて抽出したモニタデータの部分集合とドメイン知識を検証する部分集合・ドメイン知識検証部と、部分集合・ドメイン知識検証部にて検証した結果、モニタデータの部分集合とドメイン知識の間に矛盾がある場合、因果関係モデル構築条件に制約を投入する因果関係モデル構築条件制約設定部と、を備える。図１Ｄのリンク１００３Ａで連結される一部分（部分集合）に対して、先のドメイン知識を適用して検証することで、情報処理装置の処理の負荷を低減することが可能となる。

本実施例は、因果関係の強さを考慮し、漏れなくモニタデータの部分集合を抽出でき、部分集合とドメイン知識を検証し、ドメイン知識の制約条件を自動投入するシステムを提供する。以下本実施例の具体的な構成と処理について説明する。

（１）システム構成
図２は、本実施形態のシステムの構成例を示している。本システム１は、処理装置、記憶装置、入力装置、および出力装置を備える、一般的な計算機（ＰＣ等）で構成できる。計算機では、例えば記憶装置に格納されたソフトウェアプログラムを、処理装置で実行処理することにより本実施例の特徴的な処理を実現する。計算機が実行するプログラム、その機能、あるいはその機能を実現する手段を、「機能」、「手段」、「部」、「ユニット」、「モジュール」等と呼ぶ場合がある。

以上の構成は、図２に示すように、単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワーク等で接続された他のコンピュータで構成されてもよい。本システム１は、入出力部１０、表示部２０、制御部３０、記憶部４０、およびバス等で構成される。

入出力部１０は、ユーザの操作により、因果関係モデルの設定項目やグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）上にある項目の入力、ならびにドメイン知識や因果関係モデル構築条件の入力を行う入力装置や、抽出した部分集合の内容や部分集合とドメイン知識の検証結果等の出力を行う出力装置である。入力装置は具体的には、例えばキーボード、マウス等である。入力装置は具体的には、ディスプレイ、プリンタ等である。入出力部１０には、ネットワークを介して外部とデータの入出力を行うインタフェースを含めてもよい。本システムでは、表示部２０によってＧＵＩを構成し、各種の情報をディスプレイ等の表示装置に表示する。

制御部３０は、例えば処理装置（ＣＰＵ）が記憶装置（メモリ）に格納されたソフトウェアプログラムを実行することにより構成される。制御部３０は、因果関係モデル構築初期条件設定部３１と、データ集約部３２と、因果関係モデル構築部３３と、部分集合抽出部３４と、部分集合・ドメイン知識検証部３５と、因果関係モデル構築条件制約設定部３６とを有し、本実施例の特徴的な機能を実現する処理を行う部分である。

因果関係モデル構築初期条件設定部３１は、因果関係モデル構築条件記憶部４３に記憶されている因果関係モデル構築条件と、因果関係モデル構築条件制約記憶部４８に記憶されている因果関係モデル構築条件制約を元に、因果関係モデルを構築する際の初期条件を設定する部分である。

データ集約部３２は、モニタデータ記憶部４１に記憶されているモニタデータと品質データ記憶部４２に記憶されている品質データを用いて、製品毎にモニタデータと品質データを集約する処理部である。

因果関係モデル構築部３３は、因果関係モデル構築初期条件設定部３１で設定された条件を元に、データ集約部３２で集約されたデータを入力として、因果関係モデルを構築する部分である。因果関係モデルの生成手法の例としては、因果関係モデル構築初期条件設定部３１で設定された条件を制約条件として、可能性のあるノード間の組み合わせを網羅してもよい。

部分集合抽出部３４は、因果関係モデル構築部３３で得られた因果関係モデルから、品質に影響のあるモニタデータの部分集合を抽出する処理する部分である。部分集合を抽出することにより、その後の処理の負荷を減少させることができる。

部分集合・ドメイン知識検証部３５は、部分集合抽出部３４で得られたモニタデータの部分集合とドメイン知識記憶部４７に記憶されているドメイン知識とを検証する部分である。因果関係モデルにドメイン知識を当てはめ、矛盾点を解消することにより、品質に意味のある因果関係を特定することが可能となる。

因果関係モデル構築条件制約設定部３６は、部分集合・ドメイン知識検証部３５で得られた検証結果を因果関係モデル構築条件の制約として変換する部分である。

記憶部４０は、例えば磁気ディスク装置（ＨＤＤ）や光磁気ディスク装置（ＭＯ）等の公知の要素により構成され、因果関係モデルや部分集合、部分集合抽出指標、および対応するデータ情報（例えばデータベースやテーブル）を有する構成である。また、これらの各データ情報およびプログラム等は、通信ネットワークを介して外部から取得・参照される形式としてもよい。

なお、本システム１は、図示しないが、オペレーティングシステム（ＯＳ）、ミドルウェア、アプリケーションなどの公知の要素を有し、ＧＵＩ画面をＷｅｂページ形式等で表示するための既存の処理機能を備える。また、表示部２０では、上記の既存の処理機能を用いて、所定の画面を描画し、表示する処理や、画面でユーザ入力されるデータ情報の処理も行う。

（２）表示部２０
図３と図４を用いて、表示部２０で表示するＧＵＩ画面例について説明する。ＧＵＩ画面は、因果関係モデル表示部２１と、部分集合グラフ表示部２２と、閾値調整表示部２３と、部分集合抽出指標表示部２４から主に構成される。

図３で、因果関係モデル表示部２１は、因果関係モデル構築部３３で得られた因果関係モデルをグラフ形式で表示する。グラフの一部分に、後述する部分集合の部分を明示してもよい。

部分集合グラフ表示部２２は、部分集合抽出部３４で得られた品質データに影響のあるモニタデータの部分集合をグラフ形式で表示する処理部である。図３の例では、部分集合グラフ表示部２２は、因果関係モデルの一部を拡大して表示している。モニタデータの部分集合を表示する際、抽出したモニタデータを丸記号等により強調し、モニタデータ間ならびにモニタデータ・品質データ間の因果関係の繋がりを直線等にて強調表示してもよい。また、図３に示したように、抽出したモニタデータの内容を表示してもよい。また、閾値を変更するＧＵＩにより、表示するモニタデータの部分集合が変更した際、変更されたモニタデータの部分集合を再度表示する処理機能をもつ。

閾値調整表示部２３は、品質データに影響のあるモニタデータを部分集合として抽出する際に使用する指標の閾値を表示する処理部と、閾値を変更するＧＵＩを持つ。先に述べたように、指標はモニタデータと品質データの因果関係の強さを示すものであり、例えば期待値の差である。指標の閾値を変更することで、部分集合グラフ表示部２２と、部分集合抽出指標表示部２４で表示される項目は変化する。すなわち、図３の例では、閾値を２.０としているので、部分集合抽出指標表示部２４で表示される項目は２.０以上の指標を有するものに限定されているが、閾値を変化させると、部分集合抽出指標表示部２４で表示される項目が変化する。

部分集合抽出指標表示部２４は、部分集合抽出部３４で因果関係モデルから品質データに影響のあるモニタデータの部分集合で使用されているモニタデータを閾値ごとに表示する処理部である。

図４の部分集合表示部２５は、部分集合抽出部３４で得られた品質データに影響のあるモニタデータの部分集合をモニタデータならびに品質データのデータ項目を用いた２元表形式で表示する処理部である。モニタデータの名称（ＩＤなどでもよい）を縦軸と横軸に配置し、リンクありを「１」、リンクなしを「０」で示す。

ドメイン知識表示部２６は、入出力部にて入力したドメイン知識を表示する。この例ではドメイン知識は、「０」ならば因果なし、「１」ならば因果あり、「Ｎ」ならば因果の有無は不明といったように表現する。因果のあるなしだけではなく、因果関係の強さを段階的に数値で示してもよい。

ユーザは、表示部２０での出力をもとに、品質データに影響のあるモニタデータの部分集合を把握することができるようになる。例えば，因果関係モデル表示部２１や部分集合グラフ表示部２２にて，全体のグラフに対する部分集合グラフの位置を確認できる。また，部分集合抽出指標表示部２４で指標の大小により表示されているデータ項目から，品質データに対して影響の大きいモニタデータの部分集合を，指標の大きさを元に優先順位を付けて確認することができる。

更に，部分集合表示部２５とドメイン知識表示部２６を比較することで，品質データに対して影響の大きいモニタデータの部分集合と，ドメイン知識を比較することができる。モニタデータの集合とドメイン知識を比較し，ドメイン知識と矛盾がなく，指標が大きいモニタデータの集合を不良原因であると特定することができる。これによって、データ項目数が多い場合においても、品質データに影響のあるモニタデータの部分集合とドメイン知識の検証ならびに不良原因特定にかかる時間が短縮できる。上記のような処理は、情報処理装置が自動的に計算を行うことによっても同様の効果を得ることができる。

モニタデータの部分集合とドメイン知識の比較は、図４のように画面上に比較可能に表示し、ユーザに目視させ、手動で作業させることができる。あるいは、表示とともに、あるいは表示は省略し、システム内でデータとして比較処理することもできる。このためには、モニタデータの集合とドメイン知識がともに、（第１のデータを特定するパラメータ，第２のデータを特定するパラメータ，第１のデータと第２のデータの関係を示すパラメータ）のように、対比可能なデータ構造を有していればよい。ここで、データにはモニタデータと品質データを含む。以上のようなデータは、図４に示すような各変数（モニタデータ）の対応表として比較することで、検証が容易となる。

比較処理は、例えば後述の部分集合・ドメイン知識検証部３５の機能の一部としてよい。処理は例えば、部分集合とドメイン知識の間で、同一の第１のデータを特定するパラメータと第２のデータを特定するパラメータの組に対応した、関係を示すパラメータを比較する。例えば、部分集合で「１（リンクあり）」、ドメイン知識が「０（因果なし）」ならば、部分集合を「０（リンクなし）」に変更する。また、部分集合で「０（リンクなし）」で、ドメイン知識が「１（因果あり）」であれば、部分集合を「１（リンクあり）」に変更する。部分集合で「０（リンクなし）」で、ドメイン知識が「０（因果なし）」であれば、部分集合を「０（リンクなし）」のままとする。また、ドメイン知識が「Ｎ（知識なし）」であれば、部分集合を優先して部分集合は修正しない。

（３）制御部３０
制御部３０は、因果関係モデル構築初期条件設定部３１と、データ集約部３２と、因果関係モデル構築部３３と、部分集合抽出部３４と、部分集合・ドメイン知識検証部３５と、因果関係モデル構築条件制約設定部３６から主に構成される。

図５を用いて制御部３０の処理フローの例を説明する。まず、製造工程上にある設備やセンサからモニタデータと、品質検査工程上にある設備やセンサから品質データと、ドメイン知識と因果関係モデル構築条件を取得する（Ｓ３０００）。これらのデータは、入出力部１０を経由して取得されてもよいし、記憶部４０にデータとして格納しておいてもよい。

次に、取得したデータをもとに因果関係モデル構築初期条件を設定する（Ｓ３００１）。ここでは、取得した因果関係モデル構築条件と、後の処理にて得られる因果関係モデル構築条件制約を元にして、因果関係モデルを構築する際の初期条件である因果関係モデル構築初期条件を設定する。このＳ３００１は因果関係モデル構築初期条件設定部３１の機能に相当する。

続いて、取得したモニタデータと品質データを集約する（Ｓ３００２）。このＳ３００２は、データ集約部３２の機能に相当する。製造現場では、製造工程から取得されるモニタデータは時系列毎に、品質検証工程から取得される品質データは製品毎にデータが記載されていることが多いため、モニタデータと品質データの粒度を合わせる必要がある。このＳ３００２では、モニタデータを代表値化する等の方法により、品質データとデータ項目を合わせ、データを集約する。

次に、設定した因果関係モデル構築初期条件を用いて、因果関係モデルを構築する（Ｓ３００３）。このＳ３００３は、因果関係モデル構築部３３に相当する。因果関係モデルの構築手法については、特許文献１等にも開示がある。

続いて、得られた因果関係モデルから品質データに対するモニタデータの因果関係の強さを表す、ある指標を算出する（Ｓ３００４）。指標の例としては、先に述べたように、期待値の差があるが、これに限る必要はない。

算出した指標に対して閾値を設定し、閾値以上の指標を持つモニタデータを部分集合として抽出する（Ｓ３００５）。このＳ３００４とＳ３００５は、部分集合抽出部３４の機能に相当する。

次に、抽出したモニタデータの部分集合とドメイン知識を検証する（Ｓ３００６）。このＳ３００６は、部分集合・ドメイン知識検証部３５の機能に相当する。入出力部１０にて取得したドメイン知識と部分集合抽出部３４にて抽出したモニタデータの部分集合は、データフォーマットが異なる場合、例えばモニタデータのデータ項目による２元表で表現することでドメイン知識と部分集合を比較する。

抽出したモニタデータの部分集合とドメイン知識を比較した結果、矛盾した部分が存在する場合、再度因果関係モデルを構築する際に矛盾を解消するための条件を追加するため、因果関係モデル構築条件制約を設定する（Ｓ３００７）。条件の追加としては、例えば上述の例のように、部分集合で「１（リンクあり）」、ドメイン知識が「０（因果なし）」ならば、その部分集合のリンクを禁止する条件を追加する。この設定ならびにモデルの再構築の処理は自動で行うことができるが、人手により因果関係モデル構築条件制約を設定することも可能である。このＳ３００７は、因果関係モデル構築条件制約設定部３６の機能に相当する。

抽出したモニタデータの部分集合とドメイン知識を比較した結果、矛盾した部分が存在しない場合、構築した因果関係モデル、抽出したモニタデータの部分集合、部分集合を抽出した際の指標ならびにドメイン知識をそれぞれ因果関係モデル表示部２１、部分集合グラフ表示部２２、閾値調整表示部２３、部分集合抽出指標表示部２４、部分集合表示部２５ならびにドメイン知識表示部２６に表示し、表示部２０を更新する（Ｓ３００８）。
（４）記憶部４０
記憶部４０は、モニタデータ記憶部４１と、品質データ記憶部４２と、因果関係モデル構築条件記憶部４３と、因果関係モデル記憶部４４と、部分集合記憶部４５と、部分集合抽出指標記憶部４６と、ドメイン知識記憶部４７と、因果関係モデル構築条件制約記憶部４８から主に構成される。

図６は、モニタデータ記憶部４１に記憶されているモニタデータのデータ定義図の例である。１行目はヘッダ情報、１列目は製品毎に与えられている製品ＩＤ、２列目はデータの取得時刻、３列目以降はモニタデータ毎の値である。

図７は、品質データ記憶部４２に記憶されている品質データのデータ定義図の例である。１行目はヘッダ情報、１列目は製品毎に与えられている製品ＩＤ、２列目は品質検査結果である。品質検査結果は良・不良だけでなく、品質を段階的に示してもよい。

因果関係モデル構築条件記憶部４３には、モニタデータと品質データを元に因果関係モデルを構築する際に使用するアルゴリズム名や各種設定値等のモデル構築条件が記憶されている。

因果関係モデル記憶部４４には、図５に示すＳ３００３によって構築した因果関係モデルが記憶されている。

部分集合記憶部４５には、図５に示すＳ３００４ならびにＳ３００５によって抽出されたモニタデータの部分集合が記憶されている。

部分集合抽出指標記憶部４６には、図５に示すＳ３００５で因果関係モデルからモニタデータの部分集合を抽出する際の指標が記憶されている。

図８は、ドメイン知識記憶部４７に記憶されているドメイン知識のデータ定義図である。１行目ならびに１列目は、モニタデータならびに品質データのデータ項目である。２行目・２列目にドメイン知識から得られるモニタデータ間、モニタデータと品質データ間の因果関係を、０ならば因果なし、１ならば因果あり、Ｎならば因果の有無は不明といったように表現する。

因果関係モデル構築条件制約記憶部４８には、図５で示すＳ３００７にて設定した因果関係モデル構築条件制約が記憶されている。

本実施例によれば、品質データとモニタデータの因果関係の強さを考慮し、漏れなくモニタデータの部分集合を抽出でき、部分集合とドメイン知識を検証し、ドメイン知識の制約条件を自動投入することで、データ項目数が多い場合でも因果関係モデルとドメイン知識との検証時間を削減できるシステムを提供することができる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１・・・不良原因抽出システム
１０・・・入出力部
２０・・・表示部
２１・・・因果関係モデル表示部
２２・・・部分集合グラフ表示部
２３・・・閾値調整表示部
２４・・・部分集合抽出指標表示部
２５・・・部分集合表示部
３０・・・制御部
３１・・・因果関係モデル構築初期条件設定部
３２・・・データ集約部
３３・・・因果関係モデル構築部
３４・・・部分集合抽出部
３５・・・部分集合・ドメイン知識検証部
３６・・・因果関係モデル構築条件制約設定部
４０・・・記憶部
４１・・・モニタデータ記憶部
４２・・・品質データ記憶部
４３・・・因果関係モデル構築条件記憶部
４４・・・因果関係モデル記憶部
４５・・・部分集合記憶部
４６・・・部分集合抽出指標記憶部
４７・・・ドメイン知識記憶部
４８・・・因果関係モデル構築条件制約記憶部

Claims (15)

1. 入力装置、表示装置、処理装置、および記憶装置を備える情報処理装置における、因果関係モデルの検証方法であって、
   前記入力装置あるいは前記記憶装置から、結果物の評価結果である品質データ、前記結果物を生成する際のパラメータを示すモニタデータ、および、前記品質データと前記モニタデータ相互の関係を示すドメイン知識を取得する第１のステップ、
   前記処理装置が、前記入力装置あるいは前記記憶装置から取得される因果関係モデル構築条件を用い、前記品質データおよび前記モニタデータをノードとし、前記ノード間の関係を規定する因果関係モデルを構築する第２のステップ、
   前記因果関係モデルと前記ドメイン知識の、前記処理装置による比較処理および前記表示装置による比較表示の少なくともひとつを行う第３のステップ、
   を備える因果関係モデルの検証方法。
2. 前記第３のステップの結果に基づいて、前記因果関係モデルを修正する第４のステップ、
   を備える、
   請求項１記載の因果関係モデルの検証方法。
3. 前記第４のステップにおいて、前記処理装置は、前記因果関係モデルを修正するために、前記第２のステップに用いる前記因果関係モデル構築条件に制約条件を追加する、
   請求項２記載の因果関係モデルの検証方法。
4. 前記第３のステップにおいて、前記処理装置は、前記因果関係モデルと前記ドメイン知識の間の矛盾点を検出し、
   前記第４のステップにおいて、前記処理装置は、前記制約条件として前記矛盾点を解消するための因果関係モデル構築条件制約を生成する、
   請求項３記載の因果関係モデルの検証方法。
5. 前記第２のステップ、前記第３のステップ、および前記第４のステップを、この順番で実行し、前記第４のステップの後に前記第２のステップに帰還し、
   前記第２のステップにおいては、前記因果関係モデル構築条件を前記因果関係モデル構築条件制約で制約したものをあらたな初期条件として前記因果関係モデルを構築する、
   請求項４記載の因果関係モデルの検証方法。
6. 前記第３のステップにおいて、前記記憶装置に格納された前記因果関係モデルおよび前記ドメイン知識のデータを利用し、
   前記因果関係モデルおよび前記ドメイン知識のデータの双方は、第１のノードを構成する前記品質データあるいは前記モニタデータを特定するパラメータ、第２のノードを構成する前記品質データあるいは前記モニタデータを特定するパラメータ、および前記第１のノードと前記第２のノードの関係を規定するパラメータの組を含む、
   請求項１記載の因果関係モデルの検証方法。
7. 前記第３のステップにおいて、前記因果関係モデルから、前記品質データに所定以上の影響のあるモニタデータの部分集合を抽出し、当該部分集合と前記ドメイン知識の比較処理および比較表示の少なくともひとつを行う、
   請求項１記載の因果関係モデルの検証方法。
8. 前記因果関係モデルから、前記品質データに所定以上の影響のあるモニタデータの部分集合を抽出する際に、異なる品質が出現する際の、前記モニタデータの期待値の差を指標として用いる、
   請求項７記載の因果関係モデルの検証方法。
9. 前記表示装置で、前記指標に対する閾値を変化させるためのグラフィカルユーザインターフェースを表示する、
   請求項８記載の因果関係モデルの検証方法。
10. 製品の製造工程の状態を表すモニタデータ、前記製品の品質検査工程の結果である品質データ、因果関係モデルを構築する際の条件を表す因果関係モデル構築条件、対象とする製造工程のドメイン知識を取得する入力部と、
    前記因果関係モデル構築条件を用いて、前記因果関係モデルを構築する際の初期条件である因果関係モデル構築初期条件を設定する、因果関係モデル構築初期条件設定部と、
    前記モニタデータと前記品質データを、製造データとして集約するデータ集約部と、
    前記製造データと前記因果関係モデル構築初期条件から、前記因果関係モデルを構築する因果関係モデル構築部と、
    前記因果関係モデル構築部にて構築した因果関係モデルを元に、前記品質データに所定以上の影響のあるモニタデータの部分集合を抽出する部分集合抽出部と、
    前記部分集合抽出部にて抽出した前記モニタデータの部分集合と前記ドメイン知識を検証する部分集合・ドメイン知識検証部と、
    前記部分集合・ドメイン知識検証部にて検証した結果、前記モニタデータの部分集合と前記ドメイン知識の間に矛盾がある場合、前記因果関係モデル構築条件を制約する因果関係モデル構築条件制約を設定する因果関係モデル構築条件制約設定部と、
    を備えることを特徴とする不良原因抽出システム。
11. 前記因果関係モデル構築初期条件設定部は、
    前記因果関係モデル構築条件と、前記因果関係モデル構築条件制約を用いて、前記因果関係モデル構築初期条件を設定することを特徴とする、請求項１０記載の不良原因抽出システム。
12. 前記部分集合抽出部は、
    前記モニタデータについて前記品質データとの因果関係の強さを元とした指標を算出し、当該指標に対して閾値を設けることにより、モニタデータの部分集合を抽出することを特徴とする、請求項１０記載の不良原因抽出システム。
13. 前記部分集合・ドメイン知識検証部は、
    前記入力部において取得したドメイン知識と前記部分集合抽出部において抽出したモニタデータの部分集合を比較することを特徴とする、請求項１０記載の不良原因抽出システム。
14. 入力装置、表示装置、処理装置、および記憶装置を備える、因果関係モデルの検証システムであって、
    結果物の評価結果である品質データ、前記結果物を生成する際のパラメータを示すモニタデータ、前記品質データおよび前記モニタデータ相互の関係を示すドメイン知識データおよび、因果関係モデル構築条件データを利用可能であり、
    前記処理装置は、前記因果関係モデル構築条件データの示す条件に従って、前記品質データおよび前記モニタデータをノードとし、前記ノード間の関係を規定する因果関係モデルを構築するものであり、
    前記処理装置は、前記因果関係モデルを前記記憶装置に格納するものであり、
    前記処理装置は、前記因果関係モデルと前記ドメイン知識データの比較処理によって、相互の矛盾点を検出するものであり、
    前記処理装置は、前記検出された矛盾点を解消するように前記因果関係モデル構築条件データの条件に制約条件を追加し、前記因果関係モデルを修正するものである、
    因果関係モデルの検証システム。
15. 前記処理装置は、前記因果関係モデルと前記ドメイン知識データの比較処理によって、相互の矛盾点を検出する際に、
    前記因果関係モデルのうち、前記品質データに所定以上の影響のあるモニタデータの部分からなる部分集合を抽出し、
    当該部分集合と前記ドメイン知識データの比較処理を行うものである、
    請求項１４記載の因果関係モデルの検証システム。

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