JP7411489B2 - 生産知識管理システム、生産知識管理方法及び生産知識管理プログラム - Google Patents
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Description
しかし、様々な製造現場で得られる知識をデータベース化する際には、知識を木構造に当てはめてデータベースを構築する作業の負担が大きいという不具合がある。
そこで、本発明は、構築が容易なデータベースを用いて知識の検索を行うことができる生産知識管理システム、生産知識管理方法及び生産知識管理プログラムを提供することを課題とする。
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。
図1は、本発明の実施例1に係る生産知識管理システム101のシステム構成を示すブロック図である。生産知識管理システム1はデータベースシステムである。生産知識管理システム101は、各種演算を行い、生産知識管理システム101の各部を集中的に制御するCPU(Central Processing Unit)11を備えている。CPU11には、CPU11の作業エリアとなるRAM(Random Access Memory)12と、BIOS(Basic Input Output System)等を記憶したROM13と、各種データを記憶する不揮発性の記憶装置である磁気記憶装置(HDD)14(SSD(Solid State Drive)等であってもよい)とが接続されている。また、CPU11には、インターネット等のネットワーク120(図2)と通信を行うための通信インターフェイス(I/F)105と、ブルーレイディスク(Blu-ray(登録商標)Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、CD(Compact Disc)等の各種メディアである記憶媒体16のデータを読み取る光ディスク装置等の記憶媒体読取装置17とが接続されている。さらに、CPU11には、キーボード、マウス等の入力装置18と、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ等の表示装置19とが接続されている。磁気記憶装置14には、生産知識管理プログラム20がセットアップされている。生産知識管理プログラム20は、インターネット等からダウンロードして磁気記憶装置14にセットアップしてもよいし、記憶媒体16から記憶媒体読取装置17により読み取って磁気記憶装置14にセットアップしてもよい。
(a)特許文献1,2の技術では、ある知識Aから他の知識を検索するとき、予め知識Aと木構造でつながっている知識しか抽出できない。しかし、様々な製品の生産現場で得られる知識は、途中の因果に確信がないものが多く、知識を木構造に当てはめる作業の負担が大きい。そのため、知識の木構造でデータベースを構築することが難しい。
(b)数個の連なった知識に分けるべきかひとつの知識にまとめるべきか等の木構造の粒度についての認識が人により異なるため、特許文献1,2の技術では、複数人で議論無しに知識を蓄積していくことが難しい。よって、この点でも知識の木構造でデータベースを構築することが難しい。
図3は、データベース107に格納するテーブルの種類と関係を示すブロック図である。分類マスタ情報格納部108には、分類マスタテーブルT3を格納する。プロセス情報格納部109には、プロセステーブルT4、プロセス順テーブルT5、プロセス分類テーブルT6、プロセス間ノード番号テーブルT15を格納する。知識情報格納部110には、知識テーブルT8、知識分類テーブルT9を格納する。
図4は、分類マスタテーブルT3の概念図である。分類マスタテーブルT3は、レコードとしての〈分類名〉と当該レコードの固有キーである〈分類ID〉とが関連付けられたテーブルである。
〈分類名〉は、生産ライン中の様々なプロセスで行われる処理を分類した分類名である。この分類名は、特定の生産ラインのみで固有の現場用語的な用語は原則として含まず、少なくとも同種の製品の生産ラインであれば共通に使用されるような汎用の用語(一般名称)で構成されていることが望ましい。
図5は、プロセステーブルT4の概念図である。プロセステーブルT4は、レコードとしての〈プロセス名〉と、当該レコードの固有キーである〈プロセスID〉とが関連付けられて登録されている。〈プロセス名〉は、生産ライン中の各プロセスの名前の表記であり、図4の分類名とは異なり、特定の生産ラインのみで固有の現場用語的な用語も含まれ得る。
このように、〈プロセスID〉と〈次プロセスID〉とを関連付ける手法は、生産ラインの途中でプロセスが分岐、合流するようなプロセのフローも定義が可能である。〈プロセスID〉、〈次プロセスID〉ともに、プロセステーブルT4(図5)の〈プロセスID〉から選択された値とする。
プロセス間ノード番号テーブルT15(図3)については後述する。
図9は、知識テーブルT8の概念図である。知識テーブルT8は、〈不具合内容〉、〈要因〉と、これらのレコードの固有キーである〈知識ID〉とが関連付けられて構成されている。また、これらに〈対策〉等、知識の内容を詳細に記述する列が追加で関連付けられていてもよい。
図10は、知識分類テーブルT9の概念図である。知識分類テーブルT9は、生産現場において検索され、不具合への対策の参考とされる情報である。知識分類テーブルT9に図10に記載したもの以外に追加する列として、他に、情報の出展情報、写真や資料等の保存先、責任者、知識レコードの登録者、登録日時等が例示される。
図11は、データ入出力部123を介して端末装置121のディスプレイに表示される知識登録画面1001の平面図である。端末装置121で生産知識管理システム101にアクセスすることにより、ユーザは、知識登録画面1001を自己の端末装置121に表示することができる。
ユーザは、知識登録画面1001を使用して、随時、知識テーブルT8(図9)及び知識分類テーブルT9(図10)に対してレコードの追加、編集、削除をすることができる。
不具合内容入力欄1003には、知識テーブルT8の〈不具合内容〉を、知識登録画面1001上で内容を編集可能な状態で表示する。
分類表示欄1004には、知識分類テーブルT9の〈分類ID〉に基づいて、分類マスタテーブルT3(図4)から全レコードの〈分類名〉を、選択可能な状態で表示する。
例えば、図11は、知識テーブルT8(図9)に示した〈知識ID〉=『DP03』のレコードが表示された状態を示している。
分類追加ボタン1005のクリックを検知した時、分類選択欄1007で選択された〈分類名〉があれば、その〈分類名〉を分類表示欄1004に追加して表示する。
例えば、図11の状態で、ユーザが分類選択欄1007で『圧入』を選択し、次に分類追加ボタン1005をクリックしたとき、分類表示欄1004には、『溶接、性能検査1、圧入』を表示する。
分類削除ボタン1006のクリックを検知した時、分類表示欄1004で選択された〈分類名〉があれば、その〈分類名〉を分類表示欄1004から削除する。
例えば、図11の状態で、ユーザが分類表示欄1004で『溶接』を選択し、次に分類削除ボタン1006をクリックしたとき、分類表示欄1004には、『性能検査1』のみを表示する。
保存ボタン1002をクリックしたとき、データ入出力処理部103は、知識テーブルT8(図9)の〈不具合内容〉及び〈要因〉を、不具合内容入力欄1003及び要因入力欄1008に表示されている内容に更新する。
また、データ入出力処理部103は、知識分類テーブルT9(図10)に対して、分類表示欄1004に表示されている内容と合致するように、レコードを追加または削除する。
図12は、データ入出力部123を介して端末装置121のディスプレイに表示される知識一覧画面1101の平面図である。
知識一覧画面1101は、編集ボタン1102、追加ボタン1103、削除ボタン1104及び知識一覧表示欄1105を有する。
編集ボタン1102のクリックがなされたとき、データ入出力部123(図2)は、知識一覧表示欄1105で選択されたレコードがあれば、そのレコードが表示された状態の知識登録画面1001(図11)を開く。
追加ボタン1103のクリックがなされたとき、データ入出力部123は、不具合内容入力欄1003、分類表示欄1004、要因入力欄1008が空の状態の知識登録画面1001を開く。
以上により、知識情報格納部110へは、ユーザが随時、端末装置121の操作によって情報を蓄積することができる。
[検索情報]
検索情報格納部111(図2)は、後述する検索部104(図2)が実行する検索処理において、検索条件に基づいてデータベース107(図2)から抽出・加工したレコードを一時的に格納するメモリ領域である。
図14は、データ入出力部123を介して端末装置121のディスプレイに表示される知識検索画面1301の平面図である。
知識検索画面1301は、不具合キーワード入力欄1302、不具合発生プロセス選択欄1303、知識検索実行ボタン1304、検索結果表示欄1305及び知識詳細表示ボタン1306を備えている。
不具合発生プロセス選択欄1303では、プロセステーブルT4(図5)の〈プロセス名〉を選択可能なプルダウンメニューとして表示することができる。ここで、ユーザは、生産ライン中において、不具合キーワード入力欄1302に入力した不具合が発生したプロセスを選択する。不具合発生プロセス選択欄1303の枠内には、プロセステーブルT4からユーザによって選択された1つの〈プロセス名〉を表示する。
検索結果表示欄1305は、初期状態では何も表示しないが、検索処理の実行後は、図14に示すように、検索処理の結果を1段目表示欄1307、2段目表示欄1308、3段目表示欄1309に、各レコードを選択可能な状態で表示する。
知識詳細表示ボタン1306のクリックがあると、データ入出力部123は、検索結果表示欄1305で選択されたレコードがあれば、そのレコードが表示された状態の知識登録画面1001(図11)を開く。
図15は、検索部104が実行する検索処理を示すフローチャートである。まず、知識検索実行ボタン1304(図14)のクリックによる検索実行命令を受け付けたことをトリガーとして(ステップS1のYes)、検索部104は、検索条件を取得する(ステップS2)。検索条件は、具体的には、図14に示す、不具合キーワード入力欄1302に入力された文字列を不具合キーワードとして受け付ける。不具合キーワードは、生産ラインで発生した不具合の内容を端的な言葉でユーザが入力するものである。また、不具合発生プロセス選択欄1303で選択された〈プロセス名〉を不具合発生プロセスとして受け付ける。この場合、具体的には、この選択した不具合発生プロセスに基づいてプロセステーブルT4(図5)から抽出する〈プロセスID〉(起点プロセスID)を受け付ける。不具合発生プロセスは、不具合キーワードとして入力した不具合が発生した生産ライン中のプロセスを示す〈プロセス名〉である。
ここでは、ノード分析(ステップS3)の詳細を説明する。図16は、プロセス間ノード番号テーブルT15(図3)を示す。プロセス間ノード番号テーブルT15は、〈起点プロセスID〉、〈プロセスID〉、〈ノードタイプ〉、〈ノード番号〉が関連付けて登録されている。
〈起点プロセスID〉及び〈プロセスID〉は、プロセステーブルT4(図5)の〈プロセスID〉として登録されているいずれかの値である。
このように(c)を(b)より先の順にする理由は、不具合と要因との因果関係を考慮しているためである。基点プロセスより下流のプロセスに関する知識情報よりも、他の製造ラインに存在する類似したプロセスに関する知識情報のほうが、基点プロセスで発生した不具合の解決策を含む可能性が高いという考えによる。ただし、この考えは知識レコードの並び順を定義する一例であって、他の考えによって近さを定義してもよい。
〈起点プロセスID〉に対する〈プロセスID〉がタイプ(a)の場合、〈ノードタイプ〉=0とし、起点から上流に向かって、〈ノード番号〉=0、1、2、3,…とする。タイプ(b)の場合、〈ノードタイプ〉=2とし、〈ノード番号〉は最上流の〈ノード番号〉+2から始めて、下流に行くほど大きくなるように番号付けをする。なお、ここで〈ノード番号〉を最上流の〈ノード番号〉+2から始める理由は、後述するレコードの並べ替えにおいて、最上流の〈ノード番号〉+1を、(c)に対して割り当てるためである。
このほか、ステップS3では、以下のビューを生成する。図17は、最上流ノード番号ビューV16の概念図である。最上流ノード番号ビューV16は、プロセス間ノード番号テーブルT15から、各〈起点プロセスID〉について、〈ノードタイプ〉=『0』での〈ノード番号〉が最大であるレコードを抽出し、〈起点プロセスID〉と〈ノード番号〉とを関連付けて並べたものである。
なお、プロセス間ノード番号テーブルT15(図16)、最上流ノード番号ビューV16(図17)、ノード番号分類ビューV17(図18)及び最近傍分類ビューV18(図19)は、ステップS2で受け付ける検索条件とは無関係に値を決めることが可能である。したがって、ステップS3の処理は、検索実行命令の受け付けをトリガーとする以外に、ユーザが知識検索画面1301を開いたことをトリガーとして、または、サーバ管理者がプロセス情報を更新したことをトリガーとして、単独で実行されるようにしてもよい。
また、〈ノード番号〉の値は、例えばサーバ管理者が手作業により任意の数値を登録してもよい。その場合、プロセス間ノード番号テーブルT15は、生産知識管理システムの運用開始前にサーバ管理者がデータベース107のプロセス情報格納部109に格納してもよい。
[知識レコード抽出:1段目(第1検索)]
ステップS4では、検索キーワードとなる不具合キーワードと関連の強い知識レコードを、知識テーブルT8(図9)から抽出し、図20に示す1段目候補ビューV19を生成する。
1段目候補ビューV19は、〈不具合発生プロセスID〉、〈1段目知識ID〉及び〈1段目分類ID〉が関連付けられて構成される。〈不具合発生プロセスID〉は、不具合キーワードとした不具合が発生したプロセスを示す〈プロセスID〉である。〈1段目知識ID〉は、知識テーブルT8(図9)から1段目として抽出された知識レコードを特定する〈知識ID〉である。〈1段目分類ID〉は、〈1段目知識ID〉と知識分類テーブルT9(図10)で関連付けられている〈分類ID〉である。
本実施例1のサンプルでは、不具合キーワード『破断』を〈不具合内容〉に含む知識レコード(〈知識ID〉=『AX02』、『BY01』、『EZ04』)が、1段目候補ビューV19の〈1段目知識ID〉として抽出される(図20)。
本実施例のサンプルでは、例えば〈知識ID〉『BY01』については、知識分類テーブルT9(図10)に〈分類ID〉=『KK6』,『KS2』の2レコードある。そのため、1段目候補ビューV19(図20)の〈1段目知識ID〉=『BY01』のレコードも2レコードとなる。
1段目並び順決定ビューV20(図21)は、1段目候補ビューV19(図20)に対して、〈1段目ノード番号〉及び〈1段目プロセスID〉の列が追加され、〈1段目分類ID〉が除外されたものである。
この外部結合において最近傍分類ビューV18(図19)から得る〈ノード番号〉が存在する場合、〈ノード番号〉を〈1段目ノード番号〉、〈プロセスID〉を〈1段目プロセスID〉として得ることができる。
本実施例1のサンプルでは、例えば、1段目候補ビューV19(図20)の〈1段目知識ID〉=『AX02』、〈分類ID〉=『KT1』のレコードについては、“〈起点プロセスID〉=『P10711』”且つ“〈分類ID〉=『KT1』”となるプロセスレコードが最近傍分類ビューV18に存在しない(図18)。そのため、〈1段目プロセスID〉は空欄のままとなる。また、最上流ノード番号ビューV16(図17)から、〈起点プロセスID〉=『P10711』の〈最上流ノード番号〉=『4』(図18)であるため、〈1段目ノード番号〉=4+1=『5』となる。
ステップS6では、1段目並び順決定ビューV20(図21)で得た知識レコードと関連の強い知識レコードを、知識テーブルT8(図9)から抽出し、図23に示す2段目候補ビューV22を生成する。
2段目候補ビューV22は、〈1段目プロセスID〉、〈1段目知識ID〉、〈1段目ノード番号〉、〈2段目知識ID〉及び〈2段目分類ID〉が関連付けられている。
次に、この検索キーワードの値が知識テーブルT8(図9)の〈不具合内容〉の文字列に含まれているか否かを判定し、含まれている知識レコードの〈知識ID〉を、〈2段目知識ID〉として抽出する。
また、得られた〈2段目知識ID〉に対して、〈知識ID〉を結合キーとして知識分類テーブルT9(図10)を結合して得られる〈分類ID〉を、〈2段目分類ID〉とする。
ステップS7では、2段目候補ビューV22(図23)に抽出された知識レコードを、最近傍分類ビューV18(図19)に基づいて、プロセス間の”近さ”の順に並べ替え、図24に示す2段目並び順決定ビューV23を生成する。
この外部結合において最近傍分類ビューV18(図19)から得られる〈ノード番号〉が存在する場合、〈ノード番号〉を〈2段目ノード番号〉、〈プロセスID〉を〈2段目プロセスID〉として得る。
本実施例1のサンプルでは、例えば、2段目候補ビューV22(図23)の〈1段目プロセスID〉=『P10611』、〈2段目知識ID〉=『CN01』、〈分類ID〉=『KA1』のレコードについては、“〈起点プロセスID〉=『P10611』”且つ“〈分類ID〉=『KA1』”となるプロセスのレコードが最近傍分類ビューV18(図19)に存在しないため、〈2段目プロセスID〉は、空欄のままとなる。また、最上流ノード番号ビューV16(図17)より、〈1段目プロセスID〉=『P10611』の〈最上流ノード番号〉=『1』(図18)であるため、〈1段目ノード番号〉=1+1=『2』となる。
ステップS8では、2段目並び順決定ビューV23(図24)で得た知識レコードと“関連の強い”知識レコードを、知識テーブルT8(図9)から抽出し、図26に示す3段目候補ビューV25を生成する。
3段目候補ビューV25は、〈1段目プロセスID〉、〈1段目知識ID〉、〈1段目ノード番号〉、〈2段目プロセスID〉、〈2段目知識ID〉、〈2段目ノード番号〉、〈3段目知識ID〉及び〈3段目分類ID〉が関連付けられている。
次に、この検索キーワードの値が知識テーブルT8(図9)の〈不具合内容〉の文字列に含まれているか否かを判定し、含まれている知識レコードの〈知識ID〉を〈3段目知識ID〉として抽出する。
また、得られた〈3段目知識ID〉に対して、〈知識ID〉を結合キーとして知識分類テーブルT9(図10)を結合して得られる〈分類ID〉を、〈3段目分類ID〉とする。
ステップS9では、3段目候補ビューV25(図26)に抽出された知識レコードを、最近傍分類ビューV18(図19)に基づいて、プロセス間の”近さ”の順に並べ替え、図27に示す3段目並び順決定ビューV26を生成する。
この外部結合において最近傍分類ビューV18から得る〈ノード番号〉が存在する場合、〈ノード番号〉を〈3段目ノード番号〉、〈プロセスID〉を〈3段目プロセスID〉として得る。
本実施例のサンプルでは、例えば、3段目候補ビューV25(図26)の〈2段目プロセスID〉=『P20411』、〈3段目知識ID〉=『DP-gen』、〈分類ID〉=『KY1』のレコードについては、〈起点プロセスID〉=『P20411』かつ〈分類ID〉=『KY1』となるプロセスレコードが最近傍分類ビューV18において〈ノード番号〉=『0』、プロセスID=『P20411』である(図19)ため、〈3段目プロセスID〉=『P20411』、〈3段目ノード番号〉=『0』となる。
ステップS10の詳細を説明する。ステップS10では、1段目並び順決定ビューV20(図20)、2段目並び順決定ビューV23(図24)、3段目並び順決定ビューV26(図27)のそれぞれについて、レコードの順を維持した状態で、知識検索画面1301(図14)に表示する。この場合、同一の〈知識ID〉が再度出てくる場合は除外し、〈1段目知識ID〉、〈2段目知識ID〉、〈3段目知識ID〉をキーとして、〈1段目プロセスID〉、〈2段目プロセスID〉、〈3段目プロセスID〉を知識検索画面1301(図14)に表示する。また、それぞれ知識テーブルT8(図9)の〈知識ID〉と結合させて知識テーブルT8から抽出した〈不具合内容〉、〈要因〉とを、知識検索画面1301(図14)に表示する。この場合、知識検索画面1301(図14)の検索結果表示欄1305において、1段目の情報は1段目表示欄1307、2段目の情報は2段目表示欄1308、3段目の情報は3段目表示欄1309に表示する。
このように、ユーザにとって見やすい状態で、発生した不具合の要因として参考になる知識レコードの一覧が表示される。
さらに、生産知識管理システム101によれば、不具合が発生したのとは別の生産ラインの不具合に関して登録された知識レコードを、優先度の比較的低い参考情報として提示できる。
そのうえ、生産知識管理システム101によれば、知識の登録が簡便であるため、現場で得る最新の知識を複数の人により蓄積可能である。
また、本実施例1によれば、情報が未確定の段階から、少しずつ登録することが可能である。
以下の各実施例では、実施例1と異なる点を中心に説明し、実施例1と共通の構成要素等については実施例1と共通の符号を用いる。
(1)知識テーブルT8の各レコードの〈不具合内容〉の形態素解析により単語を抽出する。
(2)TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)により、知識テーブルT8の全てのレコードの〈不具合内容〉(n個)から抽出された全ての単語(m個)の、各レコードの〈不具合内容〉に対する重要度を示す、n個のベクトルXn(m×1)を生成する。
(3)潜在意味解析(LSA:Latent Sematic Analysis)により、X(n個)とトピック(k個)とを軸にした相関度のk×nの直行行列D及び単語(m個)とトピック(k個)とを軸にした相関度のm×kの直行行列Tを生成する。
(4)検索キーワードについて、形態素解析により、検索単語群を抽出する。
(5)検索単語群と直行行列Tとを照合して関連の強いトピックを抽出し、抽出されたトピックと直行行列Dを照合して関連の強いベクトルXnを抽出する。
(6)知識テーブルT8から、ベクトルXnに相当するレコードの〈知識ID〉を取得する。
(a)ステップS4及び図20において、不具合キーワードを検索キーワードとしてテキスト分析処理部130による処理を実行し、得られた〈知識ID〉を、1段目候補ビューV19(図20)の〈1段目知識ID〉とする。
(b)ステップS6及び図23において、1段目並び順決定ビューV20(図21)の各レコードについて、〈1段目知識ID〉をキーとして、知識テーブルT8(図9)の〈知識ID〉と結合する。そして、〈要因〉の値を検索キーワードとして、テキスト分析処理部130による処理を実行し、得られた〈知識ID〉を、2段目候補ビューV22(図23)の〈2段目知識ID〉とする。
(c)ステップS8及び図26において、2段目並び順決定ビューV23(図24)の各レコードについて、〈2段目知識ID〉をキーとして、知識テーブルT8(図9)の〈知識ID〉と結合して得られる〈要因〉の値を検索キーワードとする。そしてこれにより、テキスト分析処理部130による処理を実行し、得られた〈知識ID〉を、3段目候補ビューV25(図26)の〈3段目知識ID〉とする。
なお、テキスト分析処理部130に連語解析、辞書を用いた表記ゆらぎ吸収、ストップワード除外等の処理を加えて、さらに検索の精度向上を図ることも可能である。
本実施例3が実施例1と異なるのは、図30に示すように、実施例1の知識検索画面1301に、1段目除外ボタン1310を追加する点と、これにより新たな処理(図31)が行われることである。
基本的に、知識検索実行ボタン1304のクリック検知により、図15のステップS1~ステップS11を実行する処理は、実施例1と共通である。これにより、図30に例示するような検索結果が出力される。
本実施例3によれば、ユーザが意図する検索対象と明らかに無関係のレコードが1段目に抽出されてしまったときに、その無関係のレコードと関連の強いレコードが2段目、3段目で抽出されてしまい、目的の知識を探しづらくなることを回避することができる。
本実施例4では、図32に示すように、生産知識管理システム101を、生産ラインを管理するシステムである生産状態監視システム311とネットワークで接続し、互いにデータの送受信を可能とした点が実施例1とは異なる。ここで生産状態監視システム311とは、生産ラインに設けられた各製造設備312から発報されるエラーコードを収集する機能を有するシステムである。エラーコードとは、各製造設備312で発生する不具合の種別を特定するコードである。
また、プロセス情報格納部109(図2)に、図34に示すような〈プロセスID〉と〈エラーコード〉とを関連付けて登録するエラー発生プロセステーブルT33を追加している。
その他の、ステップS3、ステップS5~ステップS11は、実施例1と同様である。
本実施例4により、エラーコードが発報されたとき、ユーザからの実施例1におけるような入力を必要としない。それでいて、即座に関連する知識レコードを表示し、また、関連する知識レコードを2段目、3段目に表示するため、ユーザの要因分析や対策の効率を向上させることが可能となる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
20 生産知識管理プログラム
101 生産知識管理システム
104 検索部
107 データベース
T3 分類マスタテーブル
T4 プロセステーブル
T5 プロセス順テーブル
T6 プロセス分類テーブル
T8 知識テーブル
T9 知識分類テーブル
T32 エラー知識テーブル
T33 エラー発生プロセステーブル
S4,S5 第1検索
S6,S7 第2検索1回目
S8,S9 第2検索2回目
V20 1段目並び順決定ビュー(第1関連知識レコード群)
V23 2段目並び順決定ビュー(第2関連知識レコード群)
V26 3段目並び順決定ビュー(第2関連知識レコード群)
Claims (12)
- データベースと、
前記データベースを検索する検索部と、を備え、
前記データベースは、
生産ラインの各プロセス中で行われる処理を分類した分類名とその固有キーである分類IDとを関連付けて登録した分類マスタテーブルと、
前記プロセスのプロセス名とその固有キーであるプロセスIDとを関連付けて登録したプロセステーブルと、
前記プロセスIDとそれが示すプロセスの次プロセスの固有キーである次プロセスIDとを関連付けて登録したプロセス順テーブルと、
前記プロセスIDと前記分類IDとを関連付けて登録したプロセス分類テーブルと、
前記各プロセスで発生し得る不具合内容とその要因とそれらの固有キーである知識IDとを関連付けて登録した知識テーブルと、
前記知識IDと前記分類IDとを関連付けて登録した知識分類テーブルと、を備え、
前記検索部は、
不具合キーワードと不具合発生プロセスを受け付け、前記データベースを用いて、前記不具合キーワードと前記知識テーブルに格納された前記不具合内容との文字列の類似度の判定による前記知識テーブルのレコードの絞り込みと、その絞り込んだレコードに、前記不具合発生プロセス又はそれより前記生産ラインの上流のプロセス中で前記分類名と関連するものほど優先する順位付けとを行った第1関連知識レコード群を特定する第1検索を行い、
前記第1関連知識レコード群に含まれる前記要因を検索キーワードとして、前記データベースを用いて、前記要因と前記知識テーブルに格納された前記不具合内容との文字列の類似度の判定による前記知識テーブルのレコードの絞り込みと、その絞り込んだレコードに、前記不具合発生プロセス又はそれより前記生産ラインの上流のプロセス中で前記分類名と関連するものほど優先する順位付けとを行った第2関連知識レコード群を特定する第2検索を、1回行い、又は、1回行って直近で実行後の前記第2検索の結果に基づく再度の前記第2検索を少なくとも1回行うことを特徴とする生産知識管理システム。 - 前記第1検索及び第2検索の少なくとも一方で、前記レコードの絞り込みを、自然言語処理手法の使用による、検索キーワードと前記知識テーブルに登録された不具合内容との意味の類似度判定によって行うことを特徴とする請求項1に記載の生産知識管理システム。
- 前記第1検索で特定した前記第1関連知識レコード群中で除外する指示がされたレコードがあれば、当該レコードを除外した前記第1関連知識レコード群に基づいて前記第2検索で前記第2関連知識レコード群の特定を行うことを特徴とする請求項1に記載の生産知識管理システム。
- 前記データベースは、
前記生産ラインで発生する不具合の種別を特定するエラーコードと前記知識IDとを関連付けて登録したエラー知識テーブルと、
前記エラーコードと前記プロセスIDとを関連付けて登録したエラー発生プロセステーブルと、を備え、
前記検索部は、外部から受信した前記エラーコードをキーにして前記エラー発生プロセステーブルを用いて前記不具合発生プロセスを特定し、前記エラーコードをキーにして前記エラー知識テーブルを用いることで前記第1関連知識レコード群を特定することを特徴とする請求項1乃至請求項3の何れかの一項に記載の生産知識管理システム。 - 生産ラインの各プロセス中で行われる処理を分類した分類名とその固有キーである分類IDとを関連付けて登録した分類マスタテーブルと、
前記プロセスのプロセス名とその固有キーであるプロセスIDとを関連付けて登録したプロセステーブルと、
前記プロセスIDとそれが示すプロセスの次プロセスの固有キーである次プロセスIDとを関連付けて登録したプロセス順テーブルと、
前記プロセスIDと前記分類IDとを関連付けて登録したプロセス分類テーブルと、
前記各プロセスで発生し得る不具合内容とその要因とそれらの固有キーである知識IDとを関連付けて登録した知識テーブルと、
前記知識IDと前記分類IDとを関連付けて登録した知識分類テーブルと、を備えたデータベースを用い、
不具合キーワードと不具合発生プロセスを受け付け、前記データベースを用いて、前記不具合キーワードと前記知識テーブルに格納された前記不具合内容との文字列の類似度の判定による前記知識テーブルのレコードの絞り込みと、その絞り込んだレコードに、前記不具合発生プロセス又はそれより前記生産ラインの上流のプロセス中で前記分類名と関連するものほど優先する順位付けとを行った第1関連知識レコード群を特定する第1検索を行い、
前記第1関連知識レコード群に含まれる前記要因を検索キーワードとして、前記データベースを用いて、前記要因と前記知識テーブルに格納された前記不具合内容との文字列の類似度の判定による前記知識テーブルのレコードの絞り込みと、その絞り込んだレコードに、前記不具合発生プロセス又はそれより前記生産ラインの上流のプロセス中で前記分類名と関連するものほど優先する順位付けとを行った第2関連知識レコード群を特定する第2検索を、1回行い、又は、1回行って直近で実行後の前記第2検索の結果に基づく再度の前記第2検索を少なくとも1回行うことを特徴とする生産知識管理方法。 - 前記第1検索及び第2検索の少なくとも一方で、前記レコードの絞り込みを、自然言語処理手法の使用による、検索キーワードと前記知識テーブルに登録された不具合内容との意味の類似度判定によって行うことを特徴とする請求項5に記載の生産知識管理方法。
- 前記第1検索で特定した前記第1関連知識レコード群中で除外する指示がされたレコードがあれば、当該レコードを除外した前記第1関連知識レコード群に基づいて前記第2検索で前記第2関連知識レコード群の特定を行うことを特徴とする請求項5に記載の生産知識管理方法。
- 前記データベースは、
前記生産ラインで発生する不具合の種別を特定するエラーコードと前記知識IDとを関連付けて登録したエラー知識テーブルと、
前記エラーコードと前記プロセスIDとを関連付けて登録したエラー発生プロセステーブルと、を備え、
外部から受信した前記エラーコードをキーにして前記エラー発生プロセステーブルを用いて前記不具合発生プロセスを特定し、前記エラーコードをキーにして前記エラー知識テーブルを用いることで前記第1関連知識レコード群を特定することを特徴とする請求項5乃至請求項7の何れかの一項に記載の生産知識管理方法。 - 生産ラインの各プロセス中で行われる処理を分類した分類名とその固有キーである分類IDとを関連付けて登録した分類マスタテーブルと、
前記プロセスのプロセス名とその固有キーであるプロセスIDとを関連付けて登録したプロセステーブルと、
前記プロセスIDとそれが示すプロセスの次プロセスの固有キーである次プロセスIDとを関連付けて登録したプロセス順テーブルと、
前記プロセスIDと前記分類IDとを関連付けて登録したプロセス分類テーブルと、
前記各プロセスで発生し得る不具合内容とその要因とそれらの固有キーである知識IDとを関連付けて登録した知識テーブルと、
前記知識IDと前記分類IDとを関連付けて登録した知識分類テーブルと、を備えたデータベースを用い、
不具合キーワードと不具合発生プロセスを受け付け、前記データベースを用いて、前記不具合キーワードと前記知識テーブルに格納された前記不具合内容との文字列の類似度の判定による前記知識テーブルのレコードの絞り込みと、その絞り込んだレコードに、前記不具合発生プロセス又はそれより前記生産ラインの上流のプロセス中で前記分類名と関連するものほど優先する順位付けとを行った第1関連知識レコード群を特定する第1検索をコンピュータに実行させ、
前記第1関連知識レコード群に含まれる前記要因を検索キーワードとして、前記データベースを用いて、前記要因と前記知識テーブルに格納された前記不具合内容との文字列の類似度の判定による前記知識テーブルのレコードの絞り込みと、その絞り込んだレコードに、前記不具合発生プロセス又はそれより前記生産ラインの上流のプロセス中で前記分類名と関連するものほど優先する順位付けとを行った第2関連知識レコード群を特定する第2検索を、1回行い、又は、1回行って直近で実行後の前記第2検索の結果に基づく再度の前記第2検索を少なくとも1回行うことをコンピュータに実行させることを特徴とする生産知識管理プログラム。 - 前記第1検索及び第2検索の少なくとも一方で、前記レコードの絞り込みを、自然言語処理手法の使用による、検索キーワードと前記知識テーブルに登録された不具合内容との意味の類似度判定によって行うことをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項9に記載の生産知識管理プログラム。
- 前記第1検索で特定した前記第1関連知識レコード群中で除外する指示がされたレコードがあれば、当該レコードを除外した前記第1関連知識レコード群に基づいて前記第2検索で前記第2関連知識レコード群の特定を行うことをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項9に記載の生産知識管理プログラム。
- 前記データベースは、
前記生産ラインで発生する不具合の種別を特定するエラーコードと前記知識IDとを関連付けて登録したエラー知識テーブルと、
前記エラーコードと前記プロセスIDとを関連付けて登録したエラー発生プロセステーブルと、を備え、
外部から受信した前記エラーコードをキーにして前記エラー発生プロセステーブルを用いて前記不具合発生プロセスを特定し、前記エラーコードをキーにして前記エラー知識テーブルを用いることで前記第1関連知識レコード群を特定することをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項9乃至請求項11の何れかの一項に記載の生産知識管理プログラム。
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