JP7289749B2 - データシステム - Google Patents

Description

本発明は、データシステムに関する。

製品の製造ラインにおける製造装置の動作ログ等のデータを蓄積し、生産工程の改善に活用することが行われている。

特許文献１では、各製造装置から製造プロダクトの識別情報と、該製造プロダクトが経た製造プロセスの識別情報と、製造プロダクトの製造プロセスを経る際に採取された時刻を示す時刻情報とを含む製造データを取得して、記憶部に蓄積する。製造プロセスの可視化システムが、蓄積された製造データを読出し、特定製造プロダクトの製造プロセスを経る時刻から製造ラインの工程順を特定し、各製造プロダクトの製造プロセス通過時刻に基づいて、製造プロセス、場所、設備の階層を種々に変えた優先順序で各製造プロダクトに対応するトレースグラフを表示して、製造プロダクトの流れ、場所別の設備の稼動状況、ボトルネックとなる設備、設備の稼働率などを評価する手段を開示している。

国際公開第２０１７／１５４１５８号

製品起因（原料ロット不良等）や複数工程要因の分析を行う場合、製品単位で複数工程を結合した分析が必要となる。すなわち、分析対象とする生産ライン構成が孫部品ラインから部品ラインへ孫部品を供給し、部品ラインから製品組立ラインへ部品を供給するというグラフ構造を取り、また、ある工程でワーク(製品、部品、等)が不合格となり一旦前工程に戻って作るなどのリワーク(詳細は後述)によりワークの流れがグラフ構造を取るといった生産ラインにおいて、種々の目的の分析に対して生産ラインの実績データを提供し得るような汎用的なデータテーブル形式がまだ確立されていない。

不良分析の精度向上のためには、様々な運転状態を分類・抽出する必要がある。例えば、あるロットは必ずここの工程で失敗するなどの情報、ある製造装置が経年劣化などによりリワーク発生工程になっている、またある工程でのリワーク頻度に関する情報が必要となりますが、そのような情報を提供する手段がなかった。

特に生産初期段階で発生する頻繁なライン構成変更に対し、ラインから取得した実績データから自動的にライン構成を推定する方式は提供されていない。現在、ライン構成変更の記録は人手で行われているが、作成に工数がかかる。またそのため、時刻単位で完全に一致するライン構成の履歴データは存在しない。そのため不良分析や、生産計画立案において正確性を欠く問題がある。

そこで、本発明は、製造装置から実績データをデータサーバへアップロードする工程テーブルをリワークの流れに対応する構造とし、工程テーブルのデータから自動的にライン構成を推定して工程レシピを作成し、工程テーブルと工程レシピより、生産ラインの不良要因分析のニーズに合わせて、多様な検索を効率的に可能とするワーク結合テーブルを提供することを目的とする。

本発明のデータシステムの好ましい例では、複数工程からなるラインにおいて、各工程をワークが通過した実績情報として、ワークＩＤ、工程通過時刻、計測値、ワークに組み込まれた部品ＩＤより成る工程テーブルを蓄積したデータサーバと、工程テーブルデータよりラインにおける分析目的に応じたデータを作成するクレンジングサーバとを備え、前記クレンジングサーバは、前記工程テーブルを対象として、各ワークの通過工程の工程テーブルデータ、および組み付けられる部品の通過工程の工程テーブルデータをデータ配列で表すワーク結合テーブルを作成するワーク結合機能部と、指定された工程リストおよび指定された合否判定結果に応じてワーク結合テーブルを整形するワーク整形機能部とを有するように構成する。

また、本発明の他の特徴として、前記データシステムにおいて、前記ワーク結合機能部が作成するワーク結合テーブルには、ワーク結合テーブルのデータから、元の工程テーブルデータの配列へ復元を可能とするラインスキーマを格納しており、前記ワーク整形機能部は、ワーク結合テーブルから、ラインスキーマに従って指定検索した該当ワークの該当フローのデータを抽出して、目的別の分析データである目的別ワークテーブルを作成する。

また、本発明の更に他の特徴として、前記データシステムにおいて、前記工程テーブルを対象として、各ワークの通過工程の配列をワークに対して抽出したワーク特徴量テーブルを作成する特徴量算出機能部と、指定された通過工程のパタンに応じて特徴量テーブルを分類するワークパタン分類機能部と、選択したワークパタンに合致するワークを用いてワーク特徴量テーブルを抽出するワーク抽出機能部とを有する。

本発明によれば、複雑なワークのながれの可視化が可能となる。これにより試行錯誤の不良原因探索業務工数が短縮できる。また、ワークをパタンで分類・抽出し、結果をヒストグラムや時系列で表示することにより，製品品質の揺れのパタン分類が可能となる。たとえば「並列工程の片方を通過したワークで、後工程でリワークが発生するワーク」などの抽出が可能となり、原因の切り分けが容易となる。

生産ライン計測データクレンジングシステムの全体構成の例を示す図である。 クレンジングサーバの機能構成図である。 クレンジングサーバの機能ブロック図である。 工程テーブルの例を説明する図である。 本実施例が対象とする生産ラインの特徴を説明する図である。 本実施例が対象とする生産ラインで実施されるリワークと呼ばれる例外的なフローを説明する図である。 生産ラインの不良要因診断のため、各工程の最新値のみを分析データとするのでは分析したい不良情報が消失してしまうことを説明する図である。 工程テーブルから作成する工程レシピの例を説明する図である。 工程テーブルから作成するワーク特徴量テーブルの例、およびワーク特徴量テーブルから作成するワークパタン辞書の例を説明する図である。 工程テーブルから作成するワーク結合テーブルの例を説明する図である。 ワーク結合テーブルのデータから、各種分析処理の目的別入力データを作成するため元の工程テーブルデータの配列へ復元を可能とするラインスキーマの定義と、その事例を説明する図である。 ワーク結合テーブルの事例別作成例を説明する図である。 ワーク結合テーブルの事例別作成例を説明する図である。 ラインスキーマの各要素を読み込み、ワーク結合テーブルから目的別ワークテーブルを作成する処理を説明する図である。 目的別ワークテーブルの構成例を示す図である。 目的別ワークテーブルの作成例を示す図である。 レシピ推測機能部のライン内レシピ推測処理のフローチャートである。 レシピ推測機能部のライン間レシピ推測処理のフローチャートである。 (Ａ)特徴量算出機能部の特徴量算出処理のフローチャートである。 (Ｂ)ワークパタン分類機能部のワークパタン分類処理のフローチャートである。 パタン生成処理の一例のフローチャートである。 ワーク抽出機能部のワーク抽出処理の処理内容の種類の例を示す図である。 ワーク抽出機能部のワーク抽出処理のフローチャートの例である。 ワーク結合機能部のワーク結合処理のフローチャートである。 ライン内工程結合処理のフローチャートである。 ラインレシピパース処理のフローチャートである。 ２ライン結合処理のフローチャートである。 ワーク整形機能部のワーク整形処理のフローチャートである。 lambda関数のフローチャートである。 ワークパタン可視化機能部がワークのフローのパタンを可視化した例を示す図である。 ワークパタン可視化機能部が、ワークをパタンで分類・抽出し、その結果をヒストグラムや時系列で表示した例を示す図である。

以下、各実施例における実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の実施例に用いる図において、同一の符号を付した部分は同一物を表し、それらの構造および動作は同じである。

図１は、実施例１に係る生産ライン計測データクレンジングシステムの全体構成の例である。実施例１に係る生産ライン計測データクレンジングシステムは、生産ラインに搬送路Ｓ２を介して配置された複数台の製造装置Ｓ１と、製造装置Ｓ１に設置された各種計測器Ｓ３とがＬＡＮ／ＷＡＮなどのネットワークＳ８と接続され、該ネットワークＳ８に、データサーバＳ４と、クレンジングサーバＳ５と、クライアント端末Ｓ６と、分析サーバＳ７とが接続される構成をとる。

計測器Ｓ３が設置されていない製造装置Ｓ１は、その稼動実績データを、直接ネットワークＳ８を介してデータサーバＳ４へ報告することが可能である。また、計測器Ｓ３が設置されている製造装置Ｓ１は、計測器Ｓ３の計測結果、および製造装置Ｓ１の稼動実績データを、計測器Ｓ３、または製造装置Ｓ１がネットワークＳ８を介してデータサーバＳ４へ報告することが可能である。
データサーバＳ４は、各製造装置Ｓ１、または各検査装置からネットワークＳ８を介して受信する稼動実績データおよび計測結果を、工程テーブル(後述)として記録する。

クレンジングサーバＳ５は、クライアント端末Ｓ６からのユーザの要求に応じて、生産ラインの稼動履歴情報として、データサーバＳ４に記録された工程テーブルのデータを読み出し、分析目的に従ってワーク(製品、部品)の流れを多角的に可視化してユーザの把握を支援して、分析目的に応じたデータを作成する。

分析サーバＳ７は、生産ラインにおける不良要因分析を行う公知の各種分析ツールを実装しており、クレンジングサーバＳ５で作成したデータを入力して、不良要因分析処理を実行して、クライアント端末Ｓ６へ分析結果を報告する。

ネットワークＳ８は、通信キャリアなどによって提供される無線ネットワークまたは有線ネットワークである。ネットワークＳ８は、個別の会社などが所有するネットワークを、ネットワークＳ８の一部に含んでもよく、複数種類のプロトコルを通過させるネットワークであってもよい。

図２に、クレンジングサーバＳ５の機能構成図を示す。クレンジングサーバＳ５は、演算部２１、ＣＰＵ２２、記憶部２３、通信部２４を備える。演算部２１には、記憶部２３に格納されるプログラム(図示せず)がロードされて、ＣＰＵ２２により実行されて以下の各機能部を実現する。演算部２１は、Webインタフェース部Ｍ１、コマンドインタフェース部Ｍ２、レシピ推測機能部Ｍ３、ワークパタン管理機能部Ｍ４、データ整形機能部Ｍ５、可視化機能部Ｍ６、ダウンロード機能部Ｍ７、キャッシュ機能部Ｍ８を有する。

記憶部２３には、工程テーブルＤ１、工程レシピＤ２、ワーク特徴量テーブルＤ３、ワークパタン辞書Ｄ４、ワーク結合テーブルＤ５、目的別ワークテーブルＤ６を記憶する。

本実施例では、データサーバＳ４、クレンジングサーバＳ５、分析サーバＳ７とがそれぞれ物理的に異なる計算機である例を説明する。ただし必ずしもこれらのサーバが、異なる計算機である必要はなく、上で述べたいくつかのサーバが有する機能部が、単一の計算機上に実装されていてもよい。

《工程テーブル》
図４に工程テーブルの例を説明する。図の中央に、製品の生産ラインの工程ＥＱ₁（工程名ＥＱ₁は製造装置に付けられた固有のＩＤである）と工程ＥＱ₂が連なっていることを示し、そこに、部品の生産ラインの最終工程ＥＱ₃から部品が工程ＥＱ₂へ供給されて、工程ＥＱ₂で製品に組付けられる工程フローを示している。各工程の製造装置にワーク(製品、部品など)が投入されて、加工、処理がなされて、計測器で計測を行い、それらの稼動実績データを工程テーブルの形式でデータサーバＳ４へ報告がなされ、データサーバＳ４に記録される。

工程ＥＱ₁の工程テーブルＤ１１の例は、WID（ワーク(製品や部品)個体の識別子）がB1の製品が、Ｔ（工程通過時刻）が7:01の時刻に、Ｖ（計測値など）が2.1であるデータが、第１行に記録されている。WID（ワーク(製品や部品)個体の識別子）は、例えばワークに識別用のバーコードが付けられていて、ワークが製造装置に投入される際にカメラなどで読み取って、WIDが認識される。Ｔ（工程通過時刻）は、通常は、製造装置の加工・処理が終了して、計測器で計測を終了した時点であるが、特に限定はしない。なお、Ｔ（工程通過時刻）は、例えば、年、月、日、時、分、秒の情報を持つ。

工程ＥＱ₂の工程テーブルＤ１２の例は、第１行にWIDがB1の製品が、工程ＥＱ₁に続いてＴが7:02の時刻に、Vが3.1の計測結果であるデータが記録されているが、更に、PartsID（組み込まれる部品の識別子）の列Ｄ１ｄに示されるWIDがA1の部品が組み込まれたことを示している。

工程テーブルのデータ形式は、WID列Ｄ１ａ、およびＴ列Ｄ１ｂは各１列であるが、Ｖ列は、計測器の有無、数に応じて０列以上であり、PartsID列は、組み込まれる部品数に応じて０列以上である。なお、各工程テーブルには、工程名の属性名が付けられて、受信したデータ順に記録されている。また、工程テーブル間の関係を示す情報は製造装置からは提供されない。

《生産ライン》
図５に、本実施例が対象とする生産ラインの特徴を説明する。図５(Ａ)に示すように、部品ライン＃１の最終工程ＥＱ₂から部品ライン＃２の工程ＥＱ₄へ部品を組み込み、部品ライン＃２の最終工程ＥＱ₅と、部品ライン＃３の最終工程ＥＱ₇から、組立ラインの工程ＥＱ₉へそれぞれ部品を組み込むような木構造の工程フローを取る。すなわち、個別のＩＤを持つ複数の部品が、別ＩＤの製品に組み立てられる木構造を取る。全てのワーク(製品や部品)は個別のＩＤを持つ。

図５(Ｂ)に示すように、生産ラインは、並列工程５１や分岐工程５３、追加検査工程５２など、複数工程が有向グラフで接続された構造を取る。

図６に示すように、例えば自動車部品製造工程をはじめとする生産ラインにおいては、各工程で不具合が見つかったワーク(製品、部品など)は、リワークと呼ばれる例外的なフローを取る。リワークの中には、製造装置が自動で、同じ工程で再加工(リトライ)／再検査を行うものがある。また、一般のリワークは、例えば生産ラインの担当者が不合格品を該当工程から取り出し、生産ラインのワークの流れの合間に、前の工程に該当不合格品を戻して再加工を行う場合がある。また、検査結果が不合格でリワークを行う際に、部品を交換する場合がある。

リワークがない場合６１は、例えば、孫部品(A1)６３は各工程で加工されて、部品(B1)６４に組み込まれて、部品(A1-B1)は部品製造工程を経て、製品(C1)６５に組み込まれて、製品(A1-B1-C1)は最終工程(#8)で検査されて合格６６となるようなワークフローとなる。

リワークが多い場合６２は、例えば、孫部品(A2)６７は孫部品製造工程で加工されて、部品(B2)６８に組み込まれて、工程(#5)で検査結果が不合格となり、リワーク６９がなされる。部品(A2-B2)は前工程に戻されて再加工７０され、工程(#6)で製品(C2)に組み込まれて、工程(#7)で検査結果が不合格となり、リワーク７１がなされる。前工程(#6)に戻された製品(A2-B2-C2)は、部品(A2-B2)が取り外されて破棄されて、替わりに同様の工程を経て作られた部品(A3-B3)が組み付けられて、再加工が行われ、製品(A3-B3-C2)は最終工程(#8)で検査されて合格７５となるようなワークフローとなる。

上記のような生産ラインの工程テーブルデータを収集して、不良要因診断等を行うため、例えば、最終工程の合格判定を目的変数として、その他の工程のＶ（計測値など）を説明変数とするようなモデルで複数工程と合格情報との関係の分析を行うためには、グラフ構造のデータを２次元表に整形する必要がある。ところが、図７に示すように、「各工程の最新値」としてリワーク前データ(黒塗りワークの工程テーブルデータ)を除去すると、分析したい不良情報７６、７７、７８が消失してしまう。また、分析目的に応じて、様々な２次元表を作成する必要がある。

《工程レシピ》
図８(Ｂ)には、データサーバＳ４に記録している工程テーブルＳ４１より、クレンジングサーバＳ５が必要とするデータを読み出して工程テーブルＤ１へ格納し、レシピ推測機能部Ｍ３が、工程テーブルＤ１から作成する工程レシピＤ２の例を示す。工程レシピＤ２は、各ワークが生産ラインを流れた実績データ(工程テーブルデータ)を手掛かりに、各ラインを構成する工程の並び、重複パス、分岐パス、工程間の接続関係、および遷移確率を、ノードテーブルＤ２１、エッジテーブルＤ２２の形式でグラフ表現したものである。

ノードテーブルＤ２１の各ノードは各工程を表し、工程名の列には工程のＩＤが格納され、ライン名の列には各工程が属するラインのＩＤが格納され、ラインごとに工程が配列順にならぶ。

エッジテーブルＤ２２は、開始工程から終了工程への工程間接続を表し、それぞれの列に工程のＩＤが格納される。その中には、接続元ラインの最終工程から接続先ラインの工程への部品組立関係も含まれている。また、エッジテーブルＤ２２は、遷移確率の列に開始工程から終了工程へのワークの遷移確率を格納する。なお、遷移確率が設計上100％であっても、開始工程においてワークが不合格となり、ラインの担当者がワークを取り出して検査をして破棄する場合もあるので、その場合には遷移確率が100％未満となる。

また、工程レシピＤ２には、ライン間の接続の関係を表すラインレシピＤ２３が、ノードテーブルＤ２１、及びエッジテーブルＤ２２から作成される。全体のライン構成は、複数個のラインで製造する部品が、後続するラインで組み立てられるという構造を再帰的に繰り返す構造となる。ラインレシピＤ２３はこの構成をデータ構造として表現したものであり、以下の数式(1)で定義される。
（数１） LINE_RECIPE ＝ (LINE_ID [LINE_RECIPE])｜LINE_ID ‥‥(1)

ラインレシピの構造は、単独のLINE_ID、あるいは、第一要素にLINE_IDを、後続要素に１個以上のラインレシピを再帰的に含むタプル構造となる。ラインレシピが単独のLINE_IDの場合は、当該ラインが部品供給ラインを含まない単独ラインであることを示す。ラインレシピがタプル構造である場合、第一要素がラインを、後続要素は当該ラインに部品を供給する部品ラインを表す。また後続要素の各要素が単独のLINE_IDである場合、該各要素のラインが部品供給ラインをこれ以上含まない事を示し、該各要素がタプル構造である場合、該各要素のラインがさらに部品供給ラインを含むことを示す。

具体例として、(A B C)は、最終ラインAに対し、部品供給ラインBとCが接続していることを示す。また別の例として(A (B C))は、最終ラインAに対し、部品供給ラインBが接続しており、さらにラインBに孫部品供給ラインCが接続していることを示す。図８(Ｂ)に示すラインレシピの例は、図８(Ａ)に示すラインの接続関係を表す。

《ワーク特徴量テーブル》
図９には、データサーバＳ４に記録している工程テーブルＳ４１より、クレンジングサーバＳ５が必要とするデータを読み出して工程テーブルＤ１へ格納し、特徴量算出機能部Ｍ４１が、工程テーブルＤ１から作成するワーク特徴量テーブルＤ３の例を示す。ワーク特徴量テーブルＤ３は、各ワークが生産ラインを流れた実績データ(工程テーブルデータ)を手掛かりに、どの工程をどのような順序で辿ったかを、ワーク毎に全ての通過工程と通過時刻と、該当ワークへ組み付けられるワーク(部品)の供給工程までを抽出したテーブルである。

図９(Ａ)に示すリワークの例では、WIDが１のワークが工程ＥＱ₁からラインを流れ、工程ＥＱ₂で工程ＥＱ₅から供給された部品を組付け、工程ＥＱ₃の検査で不合格となって、工程ＥＱ_２に戻され、そこでは前回工程ＥＱ₅から供給された部品はそのままで処理を行い、次の工程ＥＱ₃の検査で再び不合格となって、工程ＥＱ_２に戻され、そこでは工程ＥＱ₅から新たに供給された部品を組付け替えて、工程ＥＱ₄まで処理がなされて合格となった例です。

上記したWIDが１のワークのワーク特徴量は、通過工程の工程名と通過時刻のデータを抽出して、通過時刻でソートした図９(Ａ)のテーブルのように得られる。ワーク特徴量テーブルＤ３の構造は、全てのワークの特徴量が順次配列される。

《ワークパタン辞書》
図９(Ｂ)には、ワーク特徴量テーブルＤ３から、ワークパタン分類機能部Ｍ４２が作成するワークパタン辞書Ｄ４の例を示す。ワークパタン辞書Ｄ４は、ワーク特徴量テーブルの各ワークの通過工程の並びのデータを対象として、リワークの発生状況を定義する仕様を変えて、通過工程の配列のパタンを分類して、各パタンごとに、各パタンに対応するワークのWIDを抽出して、配列したデータテーブルである。

図９(Ｂ)のワークパタン辞書Ｄ４の構造の定義において、Tagによって以下に例示するワークパタン辞書の定義仕様を選択する。
ワークパタン辞書Ｄ４の例１は、異常無くリワークが発生しない通過工程を全て配列するパタンで分類する例である。
ワークパタン辞書Ｄ４の例２は、複数回のリワークを開始工程と終了工程で指定してまとめて定義するパタンで分類する例である。すなわち、リワーク回数が２回でも３回でも、それ以外でも同じパタンで分類されることになる。
ワークパタン辞書Ｄ４の例３は、リワーク数をカウントした回数を指定するパタンで分類する例である。すなわち、工程ＥＱ₂と工程ＥＱ₃の間で３回リワークしたワークの流れを定義したパタンで分類していて、それ以外のリワーク回数の場合には別のパタンとなる。
ワークパタン辞書Ｄ４の例４は、リワーク開始・終了工程のみを指定して、それに該当する全てのワークのWIDを分類する。

《ワーク結合テーブル》
図１０(Ｂ)には、データサーバＳ４に記録している工程テーブルＳ４１より、クレンジングサーバＳ５が必要とするデータを読み出して工程テーブルＤ１へ格納し、ワーク結合機能部Ｍ５１が、工程テーブルＤ１から作成するワーク結合テーブルＤ５の例を示す。

ワーク結合テーブルＤ５は、例えば図６のリワークが多い生産ラインのワークフローの不良要因診断等を行う場合に、図７に示すように各工程の最新値のみを残して、分析したい不良情報が消失してしまうことが起こらないように、各ワークの全通過工程の工程テーブルデータ、および組み付けられる全ての部品の全通過工程の工程テーブルデータを一行のデータ配列で管理するテーブルである。例えば、同じことをＸＭＬとかグラフ構造で管理すると容量が非常に大きくなるが、ワーク結合テーブルを使用するとコンパクトに管理することができる。

ワーク結合テーブルＤ５は、横軸として、工程レシピから読み出してきた工程の順番に工程テーブルの各列を配列します。リトライとかリワークで重複して通過した工程の複数ある計測値は、１個の列に配列して管理します。すなわち、一行、多数列のデータ構造であり、各列は可変長としています。

各列を配列として管理すると、ワークが生産ライン上をどのように通過してきたかという情報が消える場合があるので、その配列から元の形を復元するラインスキーマＤ５１を各ワーク結合テーブルに備えている。

図１０(Ａ)に示すワークフローの例を説明する。工程ＥＱ₁１０１で製造された孫部品A1は、工程ＥＱ₂１０２で部品B1に組み込まれる。そこで計測により不合格となり、リワークとして孫部品A1を破棄して孫部品A2に交換して合格となり、次工程ＥＱ₃１０３で製品C1に組み込まれる。そこで計測により不合格となり、リワークとして部品B1-A2を破棄して、遅れて製造された部品B2-A3に交換して合格となった例とします。

図１０(Ｂ)に、図１０(Ａ)のワークフロー例のワーク結合テーブルの例を示します。第１列のWID１０４は、製品C1のワーク名が入ります。第２列のラインスキーマＤ５１は、図１１で説明します。続いて、工程ＥＱ₁１０５の工程テーブルのデータが各列に配列として格納されます。続いて、工程ＥＱ₂１０６の工程テーブルのデータが各列に配列として格納されます。最後に、工程ＥＱ₃１０７の工程テーブルのデータが各列に配列として格納されます。

《ラインスキーマ》
図１１に、ワーク結合テーブルのデータから、各種分析処理の目的別入力データを作成するため元の工程テーブルデータの配列へ復元を可能とするラインスキーマＤ５１の定義と、その事例を示す。
ラインスキーマは、対象とするワークを処理する工程でのリワーク回数と、その工程に接続する部品を供給する工程から供給を受けた部品の数と、部品を供給する工程のラインスキーマを再帰的に配列したものである。数式（２）で定義される。
（数２） LINE_SCHEMA＝リワーク回数、接続する部品の数、［LINE_SCHEMA］…(2)

なお、リワーク回数は、ある工程でワークが所定の加工がなされて合格となって次の工程へ流れていった場合に、リワーク回数を１とカウントする。ある工程でワークが所定の加工がなされて不合格となり、その工程で１回リトライをして合格となるか、リワークとして前工程に戻され再度その工程で所定の加工がなされて合格となる場合には、リワーク回数を２とカウントする。すなわち、リワーク回数は、ある工程でワークに所定の加工(処理)がなされた回数を表す。

事例１１１では、ワーク(B1)にある工程で所定の加工(処理)がなされて合格となったことのみを表し、ラインスキーマは定義に従い［(1,0)］となる。

事例１１２では、ワーク(B2)にある工程で所定の加工(処理)がなされて不合格となり、引き続き、その工程で所定の加工(処理)をリトライして、合格となったことを表していて、ラインスキーマは定義に従い［(2,0)］となる。

事例１１３では、部品(A1)が部品ラインの最終工程から組立ラインの組立工程へ供給され、その工程で製品(B1)へ組付けられて、所定の加工(処理)がなされたが不合格となり、その工程でリワークとして、部品(A1)が取り除かれて、部品ラインの最終工程から供給された新しい部品(A2)を製品(B1)へ組付け替えて所定の加工(処理)がなされて合格となったことを表す。この場合のラインスキーマは、組立ラインの組立工程でリワークが２回あり、接続する部品(A1,A2)の数は２個なので、(2,2) が先ず求められ、次に、接続する部品ラインから２回部品が供給され組付けられたので、それぞれ部品ラインのラインスキーマ(1,0) を再帰的に配列して、ラインスキーマは、［(2,2), (1,0), (1,0)］となる。

事例１１４では、部品(A1)が部品ラインの最終工程から組立ラインの組立工程へ供給され、その工程で製品(B1)へ組付けられて、所定の加工(処理)がなされたが不合格となるところまでは事例１１３と同じであるが、そこで１回リトライをして、再度所定の加工(処理)がなされたが再度不合格となり、その後は、事例１１３と同じくその工程でリワークとして、部品(A1)が取り除かれて、部品ラインの最終工程から供給された新しい部品(A2)を製品(B1)へ組付け替えて所定の加工(処理)がなされて合格となったことを表す。この場合のラインスキーマは、組立ラインの組立工程でリワークが３回あり、接続する部品(A1,A2)の数は２個なので、(3,2) が先ず求められ、次に、部品ラインのラインスキーマ(1,0) を再帰的に配列して、ラインスキーマは、［(3,2), (1,0), (1,0)］となる。

事例１１５では、孫部品(A1)が孫部品ラインの最終工程から部品ラインの組立工程へ供給され、その工程で部品(B1)へ組付けられて、所定の加工(処理)がなされたが不合格となり、その工程でリワークとして、孫部品(A1)が取り除かれて、孫部品ラインの最終工程から供給された新しい孫部品(A2)を部品(B1)へ組付け替えて所定の加工(処理)がなされて合格となった部品(B1-A2)を、組立ラインの組立工程へ供給して製品(C1)へ組付ける。組立工程で、製品(C1-B1-A2)に所定の加工(処理)がなされたが不合格となり、その工程でリワークとして、部品(B1-A2)が取り除かれて、部品ラインの組立工程から供給された新しい部品(B2-A3)を製品(C1)へ組付け替えて所定の加工(処理)がなされて合格となったことを表す。この場合のラインスキーマは、組立ラインの組立工程１１６でリワークが２回あり、接続する部品(B1-A2, B2-A3)の数は２個なので、(2,2) が先ず求められ、次に、部品ラインの組立工程１１７でリワークが２回あり、接続する孫部品(A1,A2)の数は２個なので、(2,2) が続いて求められ、次に、組立工程１１７に接続する孫部品ラインから２回孫部品(A1,A2)が供給され組付けられたので、それぞれ孫部品ラインのラインスキーマ(1,0) を再帰的に配列する。次に、部品ラインの組立工程１１８ではリワークが１回であり、接続する孫部品(A3)の数は１個なので、(1,1) が求められ、次に、組立工程１１８に接続する孫部品ラインから１回孫部品(A3)が供給され組付けられたので、孫部品ラインのラインスキーマ(1,0) を再帰的に配列する。以上、求められたラインスキーマを１行に記載すると、［（2,2), (2,2), (1,0), (1,0), (1,1), (1,0)］となる。

《ワーク結合テーブルの作成例》
図１２、図１３に、ワーク結合テーブルの作成例を示す。
図１２(Ａ)に示すCASE1は、工程ＥＱ₁で、ワーク(A1)が所定の加工(処理)がなされ、Ｔ（工程通過時刻）が7:00、Ｖ（計測値など）が1.1となった事例であり、ラインスキーマは((1,0))となり、ワーク結合テーブルは図に示す配列となる。

図１２(Ｂ)に示すCASE2は、同一の生産ライン内の連続する２工程(ＥＱ₁、ＥＱ₂)において、ワーク(A1)が流れてそれぞれ所定の加工(処理)がなされて、Ｔ（工程通過時刻）が7:00と7:02になった事例であり、ラインスキーマは((1,0))となり、ワーク結合テーブルは図に示すように工程ＥＱ₁の工程テーブルのデータと、工程ＥＱ₂の工程テーブルのデータの配列となる。

図１２(Ｃ)に示すCASE3は、CASE2と同じく同一の生産ライン内の連続する２工程(ＥＱ₁、ＥＱ₂)において、工程ＥＱ₂でリトライを実施した事例である。工程ＥＱ₂の工程テーブルが２個あり、それらの各列の値を配列としてまとめ、ラインスキーマは((2,0))となり、ワーク結合テーブルは図に示すようになる。

図１２(Ｄ)に示すCASE4は、CASE2と同じく同一の生産ライン内の連続する２工程(ＥＱ₁、ＥＱ₂)において、工程ＥＱ₂で不合格となってリワークを実施し、ワーク(A1)を前工程ＥＱ₁へ戻して再度所定の加工(処理)を実施して、次の工程ＥＱ₂へ流れてきたワーク(A1)を再度所定の加工(処理)を実施して合格となった事例である。CASE4は、２工程(ＥＱ₁、ＥＱ₂)共に工程テーブルデータが２個ずつあり、それらの各列の値を配列としてまとめ、ラインスキーマは((2,0))となり、ワーク結合テーブルは図に示すようになる。

図１３(Ｅ)に示すCASE5は、部品ラインの最終工程ＥＱ₁より部品(A1)が供給されて、組立ラインの工程ＥＱ₂で製品(B1)に組み付けられ、所定の加工(処理)がなされて合格となった事例である。工程ＥＱ₁、工程ＥＱ₂の工程テーブルのデータを順に配列して、ラインスキーマは、工程ＥＱ₂のラインスキーマが(1,1)であり、それに接続する部品ラインの工程ＥＱ₁のラインスキーマが(1,0)であるので、まとめてラインスキーマは((1,1)(1,0))となる。

図１３(Ｆ)に示すCASE6は、上述した図１１の事例１１４と同じである。工程ＥＱ₁の工程テーブルのデータは２個、工程ＥＱ₂の工程テーブルのデータは３個あるので、それらの各列の値を配列としてまとめ、工程ＥＱ₁、工程ＥＱ₂の順に結合して、ラインスキーマは((3,2)(1,0)(1,0))となり、ワーク結合テーブルは図に示すようになる。

図１３(Ｇ)に示すCASE7は、上述した図１１の事例１１５と同じである。工程ＥＱ₁の工程テーブルのデータは３個、工程ＥＱ₂の工程テーブルのデータは３個、工程ＥＱ₃の工程テーブルのデータは２個あるので、それらの各列の値を配列としてまとめ、工程ＥＱ₁、工程ＥＱ₂、工程ＥＱ₃の順に結合して、ラインスキーマは((2,2)(2,2)(1,0)(1,0)(1,1)(1,0))となり、ワーク結合テーブルは図に示すようになる。

《目的別ワークテーブル》
生産ラインの不良の原因を特定するため、不合格のデータを含むワーク結合テーブルを従来公知の分析プログラムへ入力して不良原因を調べることは重要であるが、現状ワーク結合テーブル全てを入力とすることはできない。そのため、ワーク結合テーブルを分析の目的別に整形して、目的別の分析データとしたのが目的別ワークテーブルＤ６である。

図１６に目的別ワークテーブルＤ６の例を示す。
図１６(Ａ)は、左図にリワークが３回行われたワーク結合テーブルの中より、各工程の最終フローの工程テーブルデータを抽出した目的別ワークテーブルの例である。

図１６(Ｂ)は、部品(B2,B3)単位の各工程の最終フローの工程テーブルデータを抽出した目的別ワークテーブルの例である。部品(B2)の目的別ワークテーブルのデータに、工程EQ4のデータは無い。これは、工程EQ32でリワークとなって、工程EQ23で部品(B3)に交換されるからである。

図１６(Ｃ)は、工程EQ5で供給された部品(B2,B3)が工程EQ2で組み込まれて、工程EQ3で試験されるまでの各フローの工程テーブルデータを抽出した目的別ワークテーブルの例である。なお、工程EQ22では、工程EQ21で組み込まれた部品(B2)がそのまま交換されずに再処理されたことを示している。

図１５には、図１６に示したリワークが３回行われたワーク結合テーブルの中より、ラインスキーマに従って、工程EQ4で合格となった製品の重複工程を含む全てのデータを抽出した目的別ワークテーブルの例を示す。

《クレンジングサーバＳ５の機能ブロック図》
図３に、クレンジングサーバＳ５の機能ブロック図を示す。
工程テーブルＤ１は、データサーバＳ４に記録されている工程テーブルデータを、例えば１か月単位で読み出して、工程テーブルＤ１に格納されている。

レシピ推測機能部Ｍ３は、各ワークが生産ラインを流れた実績データ(工程テーブルＤ１)を手掛かりに、各ラインを構成する工程の並び、重複パス、分岐パス、工程間の接続関係、および遷移確率を、ノードテーブルＤ２１、エッジテーブルＤ２２の形式でグラフ表現した工程レシピＤ２を作成する。また、工程レシピＤ２には、ライン間の接続の関係を表すラインレシピＤ２３が作成される。レシピ推測機能部Ｍ３の実行は、ライン構成に一部変更があった際に、その後の工程テーブルデータを対象とすれば、最新の生産ライン構造を推測することができる。

ワークパタン管理機能部Ｍ４の特徴量算出機能部Ｍ４１は、工程テーブルＤ１から工程テーブルデータを読み出し、各ワークが生産ラインを流れた実績データ(工程テーブルデータ)を手掛かりに、どの工程をどのような順序で辿ったかを、ワーク毎に全ての通過工程と通過時刻と、該当ワークへ組み付けられるワークの供給工程までを抽出したワーク特徴量テーブルＤ３を作成する。

ワークパタン管理機能部Ｍ４のワークパタン分類機能部Ｍ４２は、ワーク特徴量テーブルＤ３のデータより、各ワークが通過する全工程の並びの中にリワークの状況のパタンを分類して、各パタンに対応するワークのWIDを抽出して、配列したデータテーブルであるワークパタン辞書Ｄ４(図９(Ｂ)参照。)を作成する。

ワークパタン管理機能部Ｍ４のワーク抽出機能部Ｍ４３は、図２１に示す処理内容の選択によって、ワークパタン辞書Ｄ４から該当する通過工程の配列のパタンを有するワークのWIDを抽出して、それらのWIDのリストを出力すると共に、ワーク特徴量テーブルＤ３のWIDを抽出したWIDに絞り込む処理を行う。

データ整形機能部Ｍ５のワーク結合機能部Ｍ５１は、工程テーブルＤ１から工程テーブルデータを読み出し、工程レシピＤ２を参照して、各ワークの全通過工程の工程テーブルデータを一行のデータ配列で管理するテーブルであるワーク結合テーブルＤ５を作成する。

データ整形機能部Ｍ５のワーク整形機能部Ｍ５２は、分析目的に応じて様々な２次元表を作成するため、ワーク結合テーブルＤ５から、ラインスキーマに従って指定検索した該当ワークの該当フローのデータのみを抽出して、目的別ワークテーブルＤ６を作成する。

可視化機能部Ｍ６のワークパタン可視化機能部Ｍ６１は、ワーク特徴量テーブルＤ３、およびワークパタン辞書Ｄ４に基づいて、ワークがどのように工程を流れていったのかを可視化する。また、ワークのフローをパタンで分類・抽出し、その結果をヒストグラムや時系列で目的別チャートなどに表示する。

可視化機能部Ｍ６のデータ可視化機能部Ｍ６２は、ワーク結合テーブルＤ５に基づいて、計測値をそのまま可視化する。

可視化機能部Ｍ６の工程可視化機能部Ｍ６３は、工程レシピＤ２に基づいて、ノードテーブルＤ２１、エッジテーブルＤ２２、及びラインレシピＤ２３のデータを可視化する。

《ライン内レシピ推測処理Ｍ３１》
図１７に、レシピ推測機能部Ｍ３のライン内レシピ推測処理Ｍ３１のフローチャートを示す。

ステップＳ１０１～Ｓ１０７において、一定期間の全ての工程テーブルを入力して、ワークＩＤ(WID)ごとの工程(EQ)の通過時刻(T)でソートして、工程の遷移(開始工程、終了工程)と、その工程間の遷移数から遷移確率を算出して、グラフを作成する。

ステップＳ１０８～Ｓ１０９において、例えばリワークなどにより生ずる循環ループ１７１がグラフにある場合には、遷移確率が最小のエッジ(リワークなどによりワークを前工程へ戻すパスの遷移確率が例えば1％などの場合)をグラフから除去する。

ステップＳ１１０において、グラフにノードの無い重複パス(無ノード非循環ループ１７２)があるか否かを判定する。（ノードの無い重複パスとは、例えば作業者がワークを取り出して、何らかの作業をした後、工程をスキップして、先の工程へワークを入れることがある。）無ノード非循環ループがあればＳ１１１へ移行し、無ければＳ１１４へ移行する。

ステップＳ１１１～Ｓ１１３において、検出された無ノード非循環ループ１７２の遷移確率が重複するパスの遷移確率よりも小さくて最小であり、かつその遷移確率が閾値よりも小さければ、無ノード非循環ループのエッジを除去する。（なお、遷移確率が閾値よりも大きい場合は、例えば検査工程で不合格となったが、敗者復活的な処理のため再検査工程へスキップすることもある。その場合は、遷移確率がある程度高いこともあるので、その場合はパスを残す。）
なお、有ノード非循環ループ１７３の場合は、エッジの除去の対象にはならない。

ステップＳ１１４において、エッジの除去処理後のグラフを出力する。

《ライン間レシピ推測処理Ｍ３２》
図１８に、レシピ推測機能部Ｍ３のライン間レシピ推測処理Ｍ３２のフローチャートを示す。
図１７のライン内レシピ推測処理Ｍ３１によって作成された各グラフは、それぞれ孫部品の製造ライン、部品の製造ライン、製品の組立ラインなどのライン内の工程の並びを表している。ライン間レシピ推測処理Ｍ３２では、ライン間の接続を行い、木構造の全ラインのグラフを完成させる。

ステップＳ１２１～Ｓ１２５において、ライン内レシピ推測処理Ｍ３１が出力した各グラフ(部分グラフ群)を各ラインとして、そのラインを流れるワークＩＤ(WID)の接頭語(WIDはワークごとに固有であるが、WIDの接頭語は共通の値(複数種ある場合が考えられる)が使用される。)を抽出して、どのラインにはどの接頭語のWIDを持つワークが流れるかを表す辞書Ｘを作成する。

ステップＳ１２６～Ｓ１２９において、全ての工程テーブルのWID列とPartsID列(図４のＤ１ａ、Ｄ１ｄ)を、ライン接頭語辞書に従って検索して、接続元ラインの末端工程から供給されるワークのWIDの接頭語と、接続先ラインの接続工程で組み付けられるワークのWIDの接頭語が一致することから、接続接頭語辞書Ｙを登録する。

ステップＳ１３０～Ｓ１３２において、接続接頭語辞書Ｙに従って、接続元ラインの末端工程と接続先ラインの接続工程とをライン間エッジで接続する。

ステップＳ１３３～Ｓ１３４において、Ｓ１３１で接続元ラインの末端工程と接続先ラインの接続工程以外の工程とのライン間エッジが誤って作成された場合には、それらのエッジを除去する。

ステップＳ１３５において、工程レシピＤ２のノードテーブルＤ２１、およびエッジテーブルＤ２２を出力する。

《特徴量算出処理》
図１９(Ａ)に、特徴量算出機能部Ｍ４１の特徴量算出処理のフローチャートを示す。
特徴量算出処理は、工程テーブルＤ１からワーク特徴量テーブルＤ３を作成する。

ステップＳ２０１～Ｓ２０３において、全ての工程テーブルより、WID毎に工程名とＴ（工程通過時刻）の配列を作成する。

ステップＳ２０４において、WID毎の工程名とＴ（工程通過時刻）の配列をＴでソートして、WID毎の工程名の配列Ｘを作成して、ワーク特徴量テーブルＤ３に格納する。（Ｔでソートした後のWID毎の工程名とＴの配列をワーク特徴量テーブルＤ３に格納することでもよい。）
《ワークパタン分類処理》
図１９(Ｂ)に、ワークパタン分類機能部Ｍ４２のワークパタン分類処理のフローチャートを示す。
ワークパタン分類処理は、ワーク特徴量テーブルＤ３からワークパタン辞書Ｄ４を作成する。

ステップＳ２１１において、ワーク特徴量テーブルＤ３を入力して、WID毎の工程配列から指定した形式のワークパタンを生成する処理を実行する。
図２０に、パタン生成処理Ｍ４２１の一例のフローチャートを示す。

本実施例のパタン生成処理Ｍ４２１は、工程配列から複数回のリワークをまとめるパタンを生成する処理(Ｓ２２１～Ｓ２２９)である。このフローチャートには記載されていないが、実際は、WID毎にパタンを生成して出力する。

ステップＳ２１２において、WID毎に工程配列のパタンを並べる配列から、工程配列のパタン毎に対応するWIDを配列するワークパタン辞書Ｄ４を出力する。

《ワーク抽出処理》
図２２(Ａ)、(Ｂ)に、ワーク抽出機能部Ｍ４３のワーク抽出処理のフローチャートの例を示す。

ワーク抽出処理は、図２１に示す処理内容の選択によって、ワークパタン辞書Ｄ４から該当する通過工程のパタンを有するワーク(WID)を抽出して、それらのWIDのリストを出力すると共に、ワーク特徴量テーブルＤ３のWIDを抽出したWIDに絞り込む処理を行う。

図２２(Ａ)は、図２１に示す処理内容の＃１（頻度が上位Ｎ位以上）に対応するワーク抽出処理である。
ステップＳ２３１～Ｓ２３３において、ワークパタン辞書Ｄ４を入力して、Ｄ４の要素(ワークパタン)毎に、WIDの数をカウントする。
ステップＳ２３４において、WIDの数(頻度)が上位Ｎ位以上のワークパタンを抽出する。
ステップＳ２３５～Ｓ２３７において、Ｓ２３４で抽出したワークパタン毎に該当するWIDを抽出してリストを作成し、WIDリストを出力する。

図２２(Ｂ)は、図２１に示す処理内容の＃４（指定EQでのリワーク回数が指定回数以上）に対応するワーク抽出処理である。
ステップＳ２４１～Ｓ２４５において、ワークパタン辞書Ｄ４を入力して、Ｄ４の要素(ワークパタン)毎に、指定EQでリワーク回数が指定回数以上在るか否かを判定して、在る場合にはワークパタンを抽出する。
ステップＳ２４６～Ｓ２４８において、Ｓ２３４で抽出したワークパタン毎に該当するWIDを抽出してリストを作成し、WIDリストを出力する。

《ワーク結合処理》
図２３に、ワーク結合機能部Ｍ５１のワーク結合処理のフローチャートの例を示す。
ステップＳ３０１において、工程テーブルＤ１から工程テーブルデータを全て読み出して、処理対象とする。

ステップＳ３０２～Ｓ３０３において、工程レシピＤ２のデータを参照して、各ラインごとに、ライン内工程結合処理Ｍ５１１を実行する。

図２４に、ライン内工程結合処理Ｍ５１１のフローチャートの例を示す。
ステップＳ３１１～Ｓ３１４において、ライン内の各工程に係わる各WIDで工程テーブルをグループ分けして、同じWIDの行が複数ある場合はリワークが行われたとして、該当複数行を１つの行にまとめる。リワーク行結合の例に示すとおり、WID列は１つのWIDの値を格納し、T列は、複数のT値の配列を格納し、V列は、複数のV値の配列を格納する。
ステップＳ３１５～Ｓ３１８において、ライン内の各工程に係わる各WIDで工程テーブルをグループ分けして、同じWIDの列を、工程レシピの工程順に、工程間列結合を行う。

図２３のステップＳ３０４において、ラインレシピパース処理Ｍ５１２を実行する。
図２５に、ラインレシピパース処理Ｍ５１２のフローチャートの例を示す。ラインレシピパース処理Ｍ５１２は、ライン内工程結合処理Ｍ５１１によって、ラインごとのワーク結合テーブルが作られたものに対して、ライン間の結合に従って、ラインごとのワーク結合テーブルを結合して、木構造の全生産ラインのワーク結合テーブルを作成する処理である。

ステップＳ３２１～Ｓ３２５において、引数で読込まれたラインレシピＤ２３の先頭要素(ライン名)Ｘから順次読み出し、接続先ラインのワーク結合テーブルの格納変数Ａに、ラインＸのワーク結合テーブル、またはＤ２３の最後の要素のラインのワーク結合テーブルを格納する。

ステップＳ３２６～Ｓ３３０において、ラインレシピＤ２３の次の要素のラインのワーク結合テーブルを、接続元ラインのワーク結合テーブルの格納変数Ｂに格納する。

ステップＳ３３１において、２ライン結合処理を行う関数Ｍ５１３を実行して、ラインＡにラインＢを結合して、結合後のワーク結合テーブルを格納変数Ａに返す。

図２６に、２ライン結合処理Ｍ５１３のフローチャートの例を示す。
ステップＳ３４１において、接続先のテーブルにあるPartID列を探し、その列に配列されたワークＩＤ群をＸに格納する。図２６の例では、WIDが(A1、A2)の組と、A3の２つである。(A1、A2)と複数になっているのは、リワークなどにより部品が交換されたことを表す。

ステップＳ３４２～Ｓ３４４において、接続元テーブルの行をＸのワークＩＤ群でグループ分けする。図２６の例では、(A1、A2)によって、接続元テーブルのA1の行とA2の行を結合して１つの行にする。それに伴って、全ての列を配列化する。また、A3の行はそのままである。

ステップＳ３４５～Ｓ３４７において、接続元テーブルの行と接続先テーブルの行をＸで対応付けて、接続先テーブルのPartID列がある工程の前に、接続元テーブルを挿入して、ライン間列結合を行う。

ステップＳ３４８において、２ライン結合処理したワーク結合テーブルを格納変数Ａに返す。

図２５のステップＳ３３２において、ラインレシピＤ２３に記載されている全ての要素のラインのワーク結合テーブルの結合処理を実行する。

ステップＳ３３３において、木構造の全てのラインのワーク結合テーブルを結合した結果を格納変数Ａに返す。

図２３のステップＳ３０５において、ラインスキーマＤ５１を作成してワーク結合テーブルに加える。

ステップＳ３０６において、ワーク結合テーブルＤ５へ出力する。

《ワーク整形処理》
図２７に、ワーク整形機能部Ｍ５２のワーク整形処理のフローチャートの例を示す。
ワーク整形処理は、ワーク結合テーブルを分析の目的別に整形して、目的別の分析データとした目的別ワークテーブルを作成する。

ステップＳ４０１～Ｓ４０７において、ワーク結合テーブルのラインスキーマの要素が表す対象ライン、対象工程を指定する制御変数を設定する。

ステップＳ４０８において、ラインスキーマの先頭要素を変数Ｘへ格納する。
ステップＳ４０９において、ラインスキーマからＸを除いた残リストをschemaに格納する。

ステップＳ４１０において、lambda関数(図２８参照)を実行して、ラインスキーマの要素が表すリワーク回数、接続する部品の数に応じて、対象工程の工程テーブルデータをワーク結合テーブルから読み出して、目的別ワークテーブルに格納する。

ステップＳ４１１～Ｓ４１２において、ラインスキーマの要素が表すデータに従って、上流の部品ラインの有無を判定して、FUNC関数を再帰呼び出しして、目的別ワークテーブルを作成する。

ワーク整形処理は、図１４に示すラインスキーマ１４１の各要素を上から順に読み込み、制御変数で選択・指示された対象工程の工程テーブルデータをワーク結合テーブルから読み出して、目的別ワークテーブルに配列して作成する。

《ワークパタン可視化例》
図２９に、ワークパタン可視化機能部Ｍ６１がワークパタン辞書Ｄ４、およびワーク抽出機能部Ｍ４３の処理結果に基づいて、ワークのフローのパタンを可視化した例を示す。２９１の図では、全ての工程(EQ1-EQ8)を問題なく通過したパタン２９４のワークが100件あり、工程(EQ3-EQ5)の間でリワークが２回カウントされたパタン２９５のワークが20件あり、工程(EQ3-EQ5)の間でリワークが３回カウントされたパタン２９６のワークが5件あり、工程EQ4と工程EQ5でリトライが１回ずつ、および工程(EQ3-EQ5)の間でリワークが３回カウントされたパタン２９７のワークが1件あったことを示している。

２９２の図では、ワークパタン辞書Ｄ４を変えて、ワークのフローのパタンを変えて分類したワークを可視化した例である。全ての工程(EQ1-EQ8)を問題なく通過したパタン２９８のワークが100件あり、工程(EQ3-EQ5)の間でリワークが複数回カウントされたパタン２９９のワークが25件あり、工程(EQ3-EQ5)の間でリワークが複数回カウントされ、および工程EQ4でリトライがカウントされたパタン３００のワークが1件あったことを示している。

２９３の図では、ワークパタン辞書Ｄ４を更に変えて、ワークのフローのパタンを変えて分類したワークを可視化した例である。全ての工程(EQ1-EQ8)を問題なく通過したパタン３０１のワークが100件あり、工程(EQ3、EQ4、EQ5)のいずれかでリワーク、またはリトライが起こったパタン３０２のワークが26件あったことを示している。

図３０に、ワークパタン可視化機能部Ｍ６１が、ワークをパタンで分類・抽出し、その結果をヒストグラムや時系列で表示した例を示す。
図３０(Ａ)に、図２９で示したワークフローパタン２９４、２９５、２９６、２９７のワークの件数をヒストグラムとした図を示す。
図３０(Ｂ)に、図２９で示したワークフローパタン２９４、２９５、２９６、２９７のワークが発生した日時に相当する位置に○印を表示して、時系列に表示した例を示す。

Ｓ１：製造装置、 Ｓ２：搬送路、 Ｓ３：計測器、 Ｓ４：データサーバ、 Ｓ４１：工程テーブル、 Ｓ５：クレンジングサーバ、 Ｓ６：クライアント端末、 Ｓ７：分析サーバ、 Ｓ８：ネットワーク、
２１：演算部、 ２２：ＣＰＵ、 ２３：記憶部、 ２４：通信部、
Ｍ１：Webインタフェース部、 Ｍ２：コマンドインタフェース部、 Ｍ３：レシピ推測機能部、 Ｍ３１：ライン内レシピ推測機能部、 Ｍ３２：ライン間レシピ推測機能部、
Ｍ４：ワークパタン管理機能部、 Ｍ４１：特徴量算出機能部、 Ｍ４２：ワークパタン分類機能部、 Ｍ４３：ワーク抽出機能部、 Ｍ５：データ整形機能部、 Ｍ５１：ワーク結合機能部、 Ｍ５２：ワーク整形機能部、 Ｍ６：可視化機能部、 Ｍ６１：ワークパタン可視化機能部、 Ｍ６２：データ可視化機能部、 Ｍ６３：工程可視化機能部、
Ｍ７：ダウンロード機能部、 Ｍ８：キャッシュ機能部
Ｄ１：工程テーブル、 Ｄ２：工程レシピ、 Ｄ３：ワーク特徴量テーブル、 Ｄ４：ワークパタン辞書、 Ｄ５：ワーク結合テーブル、 Ｄ６：目的別ワークテーブル

Claims (12)

1. 複数工程からなるラインにおいて、各工程をワークが通過した実績情報として、ワークＩＤ、工程通過時刻、計測値、ワークに組み込まれた部品ＩＤより成る工程テーブルを蓄積したデータサーバと、
   工程テーブルデータよりラインにおける分析目的に応じたデータを作成するクレンジングサーバとを備え、
   前記クレンジングサーバは、
   前記工程テーブルを対象として、各ワークの通過工程の工程テーブルデータ、および組み付けられる部品の通過工程の工程テーブルデータをデータ配列で表すワーク結合テーブルを作成するワーク結合機能部と、
   指定された工程リストおよび指定された合否判定結果に応じてワーク結合テーブルを整形するワーク整形機能部と、
   を有することを特徴とするデータシステム。
2. 前記ワーク結合機能部は、前記ワーク結合テーブルを作成する処理において、通過工程の重複を検出することを特徴とする請求項１に記載のデータシステム。
3. 前記ワーク結合機能部が作成するワーク結合テーブルには、ワーク結合テーブルのデータから、元の工程テーブルデータの配列へ復元を可能とするラインスキーマを格納しており、
   前記ワーク整形機能部は、ワーク結合テーブルから、ラインスキーマに従って指定検索した該当ワークの該当フローのデータを抽出して、目的別の分析データである目的別ワークテーブルを作成することを特徴とする請求項１に記載のデータシステム。
4. 前記ラインスキーマは、対象とするワークを処理する工程でのリワーク回数と、その工程に接続する部品を供給する工程から供給を受けた部品の数と、部品を供給する工程のラインスキーマを再帰的に配列した構成であることを特徴とする請求項３に記載のデータシステム。
5. 前記工程テーブルを対象として、各ワークの通過工程の配列をワークに対して抽出したワーク特徴量テーブルを作成する特徴量算出機能部と、
   指定された通過工程のパタンに応じて特徴量テーブルを分類するワークパタン分類機能部と、
   選択したワークパタンに合致するワークを用いてワーク特徴量テーブルを抽出するワーク抽出機能部と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載のデータシステム。
6. 前記特徴量算出機能部は、前記ワーク特徴量テーブルを作成する処理において、通過工程の重複を検出することを特徴とする請求項５に記載のデータシステム。
7. ワークパタン分類機能部は、前記ワーク特徴量テーブルの各ワークの通過工程のデータを対象として、通過工程の配列のパタンを分類して、各パタンごとに、各パタンに対応するワークのWIDを抽出して、配列したデータテーブルであるワークパタン辞書を作成することを特徴とする請求項５に記載のデータシステム。
8. データサーバの工程テーブルを対象として、前記ラインを構成する工程の関係を表す工程レシピを作成するレシピ推測機能部と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載のデータシステム。
9. 前記レシピ推測機能部は、工程レシピを作成する処理において、前記工程間の遷移確率を算出し、前記遷移確率に基づいて工程のやり直しとなる循環ループを検出し、前記循環ループを除いて前記工程レシピを作成することを特徴とする請求項８に記載のデータシステム。
10. 前記ワーク抽出機能部は、ワーク抽出の処理内容の選択によって、ワークパタン辞書から該当する通過工程の配列のパタンを有するワークのWIDを抽出して、それらのWIDのリストを出力すると共に、前記ワーク特徴量テーブルのWIDを抽出したWIDに絞り込む処理を行うことを特徴とする請求項５に記載のデータシステム。
11. 前記クレンジングサーバは、更にワークパタン可視化機能部を有し、
    前記ワークパタン可視化機能部は、ワークパタン辞書に分類されたワークフローのパタンおよびワーク抽出機能部による抽出結果を可視化することを特徴とする請求項５に記載のデータシステム。
12. 前記ワーク結合機能部は、前記工程テーブルを対象として、ノードテーブルと前記エッジテーブルに従い、各ライン内の工程テーブルの列結合を行い、工程レシピに従い、接続先ラインのワーク結合テーブルへ接続元ラインのワーク結合テーブルを接続する処理を繰り返して、木構造の生産ラインのワーク結合テーブルを作成することを特徴とする請求項１に記載のデータシステム。

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