JPH05204932A - 工程状態を推論するエキスパートシステムへのデータ入力方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 加工物の計測から形成された管理図の数値デ
ータをエキスパートシステムで扱いうる言語データに変
換する方法を提供すること。 【構成】 管理対象の工程からとられた管理図に基づき
その傾向を推論するエキスパートシステムにおいて、一
連の前記管理図のデータ値が範囲が定められた複数個の
領域の何れかに分類して領域分類データを形成し、前記
管理図データの時間的に直前のデータに対する変化量が
定められた変化幅値を越えて増加した場合に「増加」、
減少した場合に「減少」、変化幅が小さい場合に「変化
なし」の３段階の何れかに分類してこれを増減分類デー
タとし、前記領域分類データ及び前記増減分類データを
一組のデータとしてエキスパートシステムに対する入力
データとするデータ入力方法。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、製造工程などで工程の
状態を自動的に判断する工程状態判断エキスパートシス
テムへのデータ入力方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】管理図はＱＣ手法の一つで、ある工程で
加工物の寸法を計測し、その計測結果をグラフに表し
て、工程の状態を判断する有効な手段の一つである。図
２は管理図の一種であるｘバー−Ｒ（ｘバーは図２乃至
５に示すｘの上にバーを引いた「平均値」を意味する
が、ＪＩＳ字に無いので、以下に便宜上「ｘ」で示す）
管理図の例である。ｘ−Ｒ管理図は、複数の計測データ
を時間順にグループ（群）分けし、各グループ内の平均
値とばらつきをそれぞれｘ管理図とＲ管理図とに表した
ものである。この管理図の特徴は、グループごとの平均
値の変化及びばらつきの変化が一目してわかるため、工
程状態の変化がわかりやすいことである。管理されてい
る工程では、常に管理図を作成し、その管理図からオペ
レータが工程の状態を判断し、工程異常の発見、予知を
行って、対策を実施している。以上説明したように、管
理図は工程の状態を判断し、対策する工程管理の有効な
手段として、ＱＣ手法の重要な管理手法に位置づけられ
ている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、計測データか
ら管理図のグラフを自動的に作成する手段についてはコ
ンピュータソフトなどが商品として販売されているが、
管理図のグラフから工程の状態を判断する部分について
は、熟練したオペレータが行っているのが現状である。
従って、熟練者が何らかの理由で不在となると、折角管
理図を作成しても、その工程の管理が十分に実施できな
くなるという欠点があった。

【０００４】この問題の解決方法として、管理図に現れ
る時間的な傾向やさらに得られた傾向が表す工程の状態
を予めルールベースに記述しておき、これを基にエキス
パートシステムを実行させて、コンピュータに自動的に
工程の状態を判断させる方法が考えられる。この方法に
よる工程状態判断エキスパートシステムの構成について
は、既に本出願人による出願済で未公開の特願平２─３
０８６６６号「工程状態判断エキスパートシステム」に
詳しく記載されている。

【０００５】エキスパートシステムは必要な知識を「も
し・・・・ならば、・・・・」という形式の複数のルー
ルに細分化し、これらをルールベースに記述しておき、
入力された事象と前記ルールベースに記述されているル
ール群とのマッチング状態を調べながら結論を導くコン
ピュータプログラムの一種である。エキスパートシステ
ムと従来のコンピュータプログラムとの最大の違いは、
従来のプログラムは数値を扱うものであったのに対し、
エキスパートシステムは言語データを扱う点である。例
えば、１００という数値は、従来のプログラムでは、整
数型の数値「１００」として扱っていたが、エキスパー
トシステムでは「１」「０」「０」という３文字の文字
情報として取り扱う。ところが、管理図のデータは全て
計測データを基に統計計算で得られる数値化されている
データである。これは、今説明したエキスパートシステ
ムにとっては非常に扱いにくい入力データといえる。

【０００６】従って、本発明の目的は、上記の問題点を
解決し、管理図の数値データをエキスパートシステムに
適した言語データに変換する方法を提供することであ
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、管理対
象となる工程内で得られた各種計測データに基づき形成
された管理図を基に工程の時間的変化の傾向を推論する
エキスパートシステムにおいて、推論の対象となる期間
内に得られ時間内に並べられた一連の前記管理図のデー
タの値が予め値の範囲が決められた副数個の領域の何れ
に属するかを判定し分類してこれを領域分類データとす
るとともに、前記データが時間的に一つ前の該データに
対して変化した変化量が予め決められた変化幅値を越え
て大きくなった場合に「増加」、該変化量が該変化幅値
を越えて小さくなった場合に「減少」、該変化量が該変
化幅値より小さい場合に「変化無し」の３段階の何れか
に分類してこれを増減分類データとし、前記領域分類デ
ータ及び前記増減分類データを一組のデータとしてエキ
スパートシステムに対する入力データを形成することに
より上記本発明の目的を達成することができた。

【０００８】

【実施例】以下、添付図面に基づき本発明の一実施例に
ついて説明する。この実施例は、加工物の加工寸法から
工程の状態を判断する場合のものである。図１は工程状
態判断エキスパートシステムの一連の処理フローを示す
流れ図である。図１において、加工物１はブロック２に
おいて、その加工寸法が計測器で計測される。この実施
例では、加工物の外形寸法を工程の状態を表す代用特性
として使用している。ブロック３においては、増幅／Ａ
−Ｄ変換入力バッファにより計測器からの計測データを
増幅し、更にディジタル信号入力の場合はディジタル変
換等の前処理を行い、ディジタル計測データを出力す
る。ブロック４では、平均値／ばらつき計算機により、
ブロック３から得られた計測データをグループ（群）毎
にまとめ該データの平均値及びばらつきを計算してｘバ
ー−Ｒ（ｘバーは図２乃至５に示すｘの上にバーを引い
た「平均値」を意味するが、ＪＩＳ字に無いので、以下
に便宜上「ｘ」で示す）管理図のデータを作成する。次
に、ブロック４１において、ｘ−Ｒ管理図の随時時間的
流れに基づく数値データからエキスパートシステムに適
した言語データに変換し、ブロック５において、その言
語データをメモリーに記憶する（これは本発明の重要部
分につき後に詳細に説明する）。

【０００９】次に、先ず図２によりｘ−Ｒ管理図につい
て説明する。図２は図１のブロック５において記憶した
メモリーの内容をグラフにした管理図の一種であるｘ−
Ｒ管理図の一例である。上のグラフが計測データの平均
値（ｘ）、下のグラフがばらつき（Ｒ）に対する管理図
を示す。左から右に時間が経過するよう、通常、横軸に
は時間軸をとり、縦軸には計測データの平均値（ｘ）及
びばらつきの値（Ｒ）をとる。図中のＣＬ、ＵＣＬ、Ｌ
ＣＬは管理図用の用語で、次に示す意味を有する。 ＣＬ： 中心線 ＵＣＬ： 上方管理限界線 ＬＣＬ： 下方管理限界線 また、１１−１４は管理図の傾向の一例を示したもの
で、１１は連、１２は上昇傾向、１３は下降傾向、１４
は偏りの例である。

【００１０】ブロック６において、第１の推論機構を使
用し、９に記憶されている上昇下降等の傾向パターンを
含む第１のルールベースをブロック５からの言語データ
に適用して上昇か下降など管理図の時間的変化の傾向を
推論する。ブロック７において、その推論の結果得られ
た傾向データをメモリーに記憶する。ブロック８では、
その記憶された傾向データを第２の推論機構により１０
から入力した工程状態判断の基準とする第２のルールベ
ースに適用してその工程の状態を判断し出力する。ブロ
ック６以下について、更に詳細に説明する。すなわち、
第１の推論機構は、データの傾向、例えば連（図２の１
１）、上昇傾向（図２の１２）、下降傾向（２の１
３）、偏り（図２の１４）、等の特徴を抽出するための
基準データを有する第１のルールベース９が接続された
エキスパートシステムで、例えば連続して４個のデータ
が上昇傾向にある、中心線に対して連続して４個以上の
データが一方に偏っている（連）などのデータの時間的
変化の傾向を推論する。ここで、第１の推論機構で利用
する第１のルールベース９は管理図の見方として一般化
されているもので、管理図の利用目的に関係なく他のも
のにも共通に使用できるものである。当然、連、上昇傾
向、偏り等の異なる傾向は同時に発生することも有り得
るので、検出された傾向パターンデータを全てブロック
７でメモリーに記憶する。即ち、そのメモリーにはデー
タの傾向パターンで特徴のある部分を記憶する。

【００１１】最後に、ブロック７でメモリーに記憶され
た傾向パターンデータを基に、ブロック８において第２
の推論機構を起動する。第２の推論機構は、ブロック７
からの傾向パターンデータから工程の異常等を検出する
ために使用する基準データを有する第２のルールベース
１０が接続されたエキスパートシステムで、第１の推論
機構で検出した傾向パターンから実際の工程状態を推論
する。例えば、連続４点以上の上昇傾向と下降傾向が繰
り返し現れた場合は工程状態は正常であるが、上昇傾向
のみが数多く発生した場合は異常が起こっている。この
様なルールベースを第２のルールベース１０に入力して
おくと、第１のエキスパートシステムで得られた傾向デ
ータから工程の状態が正常か、異常かを判断させること
が可能となる。また、研削盤などの加工機械の状態も推
論することができる。例えば、下降傾向が頻繁に現れ、
しかもその周期が短くなった場合は研削用砥石の磨耗が
考えられる。従って、この傾向を第２のルールベース１
０に入力しておくと、「砥石の磨耗が進んでいます。交
換が必要です。」などのメッセージを出力して、オペレ
ータに注意を与えることも可能となる。この様に、第２
の推論機構が利用する第２のルールベース１０は個々の
工程特有の知識である。

【００１２】次に、図３及び図４により本発明の重要な
部分である言語データの変換（ブロック４１）の処理方
式につき詳細に説明する。図３は管理図データの一例で
ある。１０１の縦の列はデータ番号で、データの発生順
に割り当てられる。１０２はそのデータを取得した計測
時間、１０３及び１０４の列はそれぞれ管理図データの
平均値（ｘ）及びばらつきの値（Ｒ）をあらわす。管理
図に用いるデータは必ずしもこのフォーマットによるも
のとは限らないが、この実施例ではこれを例として説明
する。図３に示す平均値及びばらつきとも数値データで
あるから、エキスパートシステムに入力するためには適
当でない。そのため、その数値データを言語データに変
換する。

【００１３】まず、領域分類データを作成するための各
領域の範囲を計算する。ここでは、その一例として管理
限界線を基準とした領域分割方法を示す。管理限界線
は、管理図を用いた工程管理の手法として既に定着して
いるもので、数１で表される。例えば、先に示したグル
ープの数を５とすると、 Ａ₂ ＝０．５７７ Ｄ₃ ＝０ Ｄ₄ ＝２．１１ で与えられ、これは正規分布の標準偏差値から得られる
定数である。また、ＵＣＬ及びＬＣＬはそれぞれ管理限
界線の上限及び下限を表している。図３の例では、 平均値（ｘ） ＵＣＬ＝１．４２５ ＬＣＬ＝０．１４８ ばらつき（Ｒ） ＵＣＬ＝２．３３９ ＬＣＬ＝０ となっている。

【００１４】ＵＣＬ及びＬＣＬが得られたので、次に各
領域の幅を計算する。ここでは、管理限界線が統計的に
±３σ（σは標準偏差）で代用表現できることに着目し
て、ＵＣＬ及びＬＣＬの範囲を６等分する。即ち、各領
域はσの幅の範囲ということになる。実際には、ＵＣＬ
より大きい領域とＬＣＬより小さい領域とを加えた合計
８個の各領域を大きい順から、「＋ＮＧ」、「＋＋＋Ｏ
Ｋ」、「＋＋ＯＫ」、「＋ＯＫ」、「−ＯＫ」、「−−
ＯＫ」、「−−−ＯＫ」、「−ＮＧ」と名付けると、図
４の様になる。入力されたデータはこの何れかの領域に
入ることになるので、入力データの数値をこの８個の領
域の名称、すなわち言語データに変換することができる
ということが分かる。図４における各領域の名称は仮に
付したものであるから、必ずしもこれに限るものではな
い。エキスパートシステムに使用するに適した名称であ
れば、ほかのものでも良い。

【００１５】次に、増減分類データを作成するためにの
変化幅を求める。変化幅は、例えば、先に計算した各領
域分類幅の１／３に設定する。変化幅は小さくし過ぎる
と、わずかな変化も増加又は減少として判断してしまう
ので、増加／減少の時間的傾向を発見できにくくする。
一方、変化幅は大きくし過ぎると、実際の変化を見失う
恐れが有り、１／３ー１／５程度が次のエキスパートシ
ステムの推論に適しているようである。このようにして
得られた領域分類のための各領域範囲及び変化幅を基
に、管理図の数値データから領域分類データと増減分類
データとからなる言語データを作成する。図３からの上
記方法により作成した言語データの一例を図５に示す。

【００１６】図５の１１０及び１１１は図３の１０１及
び１０２と同様に、データ番号及び計測時間を表す。１
１２及び１１３はそれぞれ平均値（ｘ）に対する領域分
類データ及び増減データである。一方、１１４及び１１
５はばらつき（Ｒ）に対する領域分類データ及び増減デ
ータである。図５のように、平均値（ｘ）及びばらつき
（Ｒ）とも、数値の大きさ及び変化量を文字及び記号で
表しており、言語データに変換されていることがわか
る。図５を基にエキスパートシステムを実行させると、
領域分類データで８種類及び増減データで３種類のマッ
チングのみでルールとの照合ができるため、数値データ
を直接取り扱う場合に比べて第１のルールベース９の記
述が容易となる。

【００１７】この実施例では、ｘ−Ｒ管理図を管理図と
して使用したが、管理図は先に述べたように、工程管理
のために作成されたものは如何なるものでもよく、この
ほか、用途に応じて各種の管理図があり、それらを使用
することも可能である。すなわち、本発明は、工程の管
理を目的に収集されたデータを基に作成された全ての管
理図に適用することができる。

【００１８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
管理図のエキスパートシステムで扱いにくい数値データ
を効率的に言語データに変換して使用することにより、
従来、熟練者のみが可能であった管理図からの工程状態
の判断をエキスパートシステムを利用したコンピュータ
で自動的に行わせることが可能となり、正確且つ効率的
な工程管理ができるようになり、製造ラインの自動化に
大きく寄与するものとなった。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例による工程状態判断エキスパ
ートシステムの一連の処理フローを示す図

【図２】図１のブロック５においてメモリーに記憶した
内容を図に示したｘ−Ｒ管理図で、ｘバーは図２乃至５
おいてｘの上にバーを引いた「平均値」を意味するが、
ＪＩＳ字に無いので、本明細書中では便宜上「ｘ」で示
す。

【図３】図２の管理図で使用される数値データを示す図

【図４】領域分類データわ作成するために設定する各領
域の範囲を示す図

【図５】図３の数値データから変換した言語データを示
す図

【符号の説明】

１： 加工物 ２： 加工物寸法の計測 ３： 増幅／Ａ−Ｄ変換 ４： 平均値（ｘ）ばらつきの計算 ４１： 言語データに変換 ５： 言語データの記憶 ６： 上昇、下降傾向の推論 ７： 傾向データの記憶 ８： 工程状態の推論 ９： 第１のルールベース １０： 第２のルールベース １１： ８点の連 １２： ６点の上昇傾向 １３： ４点の下降傾向 １４： 連続１２点中１０点の偏り ＵＣＬ： 管理限界線上限 ＬＣＬ： 管理限界線下限 １０１、１１０： データ番号 １０２、１１１： データを得た計測時刻 １０３： 管理図データの平均値（ｘ） １０４： 管理図データのばらつき（Ｒ） １１２： 平均値（ｘ）に対する領域分類データ １１３： 平均値（ｘ）に対する増減データ １１４： ばらつき（Ｒ）に対する領域分類データ １１５： ばらつき（Ｒ）に対する増減データ

【数１】

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】管理対象となる工程内における計測データ
   から得られた管理図に基づき工程の時間的変化の傾向を
   推論するエキスパートシステムにおいて、前記期間内に
   おいて時間順に並べられた一連の前記管理図のデータの
   値が予め値の範囲が定められた複数個の領域の何れかに
   分類して領域分類データを形成し、前記管理図データの
   時間的直前の該データに対する変化量が予め定められた
   変化幅値を越えて増加した場合に「増加」、該変化量が
   該変化幅値を越えて減少した場合に「減少」、該変化量
   が該変化幅値より小さい場合に「変化なし」の如き３段
   階の何れかに分類してこれを増減分類データとし、前記
   領域分類データ及び前記増減分類データを一組にして該
   一組のデータをエキスパートシステムに対する入力デー
   タとすることを特徴とする工程状態を推論するエキスパ
   ートシステムヘのデータ入力方法。