JPH11328255A

JPH11328255A - 時系列データ変動監視装置および該装置に係るプログラムを記憶した記憶媒体

Info

Publication number: JPH11328255A
Application number: JP10131490A
Authority: JP
Inventors: Hideyuki Maki; 牧　　秀行; Toyohisa Morita; 豊久森田; Akira Maeda; 章前田; Hiroyuki Akimori; 裕之秋森; Mihoko Ogawa; 美保子小川
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1998-05-14
Filing date: 1998-05-14
Publication date: 1999-11-30

Abstract

(57)【要約】【課題】工業製品の品質管理などの分野では、製造プロ
セスの複雑化にともない監視すべきデータ量と種類の増
大および挙動の複雑化により、正常／異常の判断を人手
で行うことは困難となってきている。本発明の目的は、
多種大量のデータを自動的に監視し、また正常／異常の
判断ロジックを自動的に作成する時系列データ変動監視
装置および該装置に係るプログラムを記憶した記憶媒体
を提供することである。【解決手段】時系列データ変動監視装置は、監視の対象
となる対象値とそれに付随する属性値の組からなるデー
タを対象とし属性値にしたがって組を選択する手段と、
選択された組を対象とし属性値にしたがって対象値を集
計する手段と、集計して得られた値の時系列を対象とし
その派生時系列を生成する手段と、対象の時系列とその
派生時系列とを比較することにより対象の時系列の変化
判定を行う手段と、変化判定の結果を使用者に通報する
手段とを備えることを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、工業製品の生産な
どにともなって発生する各種の時系列データの変化を検
出し通報することによりデータ分析および監視を行う時
系列データ変動監視装置および該装置に係るプログラム
を記憶した記憶媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】重回帰分析、相関分析などの多変量解析
については、例えば、河口至商による「多変量解析入門
Ｉ」（森北出版、1973）に述べられている。

【０００３】データからルールを抽出する手法として、
ＩＤ３と呼ばれるアルゴリズムが知られている。ＩＤ３
については、「Machine Learning」（Tioga Publishing
Company、1983）の463ページから482ページにおいて、
J. R. Quinlanによる「Learning Efficient Classifica
tion Procedures and their Application to Chess End
Games」に詳細が述べられている。

【０００４】工業製品の品質管理技術という観点では、
小谷教彦、奥野治臣による「半導体製造システムのシス
テム化技術」（電気学会誌、112巻１号、平成４年）、
浜田弘幸らによる「メモリ故障解析エキスパートシステ
ム（ＭＥＭＯＦＡＮＥＸ）」（ＮＥＣ技報、Vol.46 N
o.11、1993）のそれぞれの記事中に記述がある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】工業製品の品質管理な
どの分野では、製品の生産にともなって発生する品質デ
ータを監視し、データの異常な挙動が発見された場合
は、ただちに対策を講じる必要がある。データの挙動が
異常であるかどうかは、担当者が見て判断するか、ある
いは、どのようにデータが挙動したときに異常として警
告を発するかを規定する判断ロジックを人手で組むのが
普通であった。しかし、近年では、製造プロセスの複雑
化にともなって、監視すべきデータ量と種類は非常に増
大し、各データの挙動も複雑化している。そのため、こ
れらの膨大なデータから、正常／異常の判断を人手で行
うことは困難となってきている。

【０００６】本発明の目的は、多種大量の時系列データ
を自動的に監視し、また、正常／異常の判断ロジックを
自動的に作成する時系列データ変動監視装置および該装
置に係るプログラムを記憶した記憶媒体を提供すること
である。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に係る発明は、情報発生源から継続的に発
生する値を対象値とし、該対象値と該対象値の発生時刻
を含む該対象値に付随する単数または複数の属性値とを
組にして保持する保持手段と、保持された複数の該組の
一部を該属性値に従って選択する選択手段と、該選択さ
れた組の対象値を集計する集計手段と、該集計された対
象値を発生時刻に従って並べて対象時系列とし、該対象
時系列を元に派生時系列を生成する派生時系列生成手段
と、該対象時系列と該派生時系列とを比較し、または、
該派生時系列同士を比較し、該対象時系列の変化判定を
行う変化判定手段と、変化判定の結果を使用者に通報す
る通報手段とを備えたことを特徴とする。

【０００８】請求項２に係る発明は、請求項１におい
て、前記変化判定手段による複数の変化判定の結果を入
力し、該変化判定結果の１つを着目事象とし、該着目事
象の発生条件を他の変化判定結果との組合せの中から探
索する条件探索手段と、該条件探索手段による探索で得
られた単数または複数の該着目事象の発生条件を保持す
る手段とを備え、前記通報手段は、前記対象時系列が該
着目事象の発生条件を満たしたときに使用者に通報する
ものであることを特徴とする。

【０００９】請求項３に係る発明は、請求項２におい
て、前記条件探索手段は、前記着目事象の発生条件を探
索する際に、該発生条件の信頼性を表す指標である重要
度を算出するものであり、前記通報手段は、変化判定の
結果とともに、該重要度を使用者に通報するものである
ことを特徴とする。

【００１０】請求項４に係る発明は、請求項３におい
て、前記条件探索手段による探索で得られた単数または
複数の着目事象の発生条件を保持する手段で保持されて
いる該発生条件の重要度を、新たに発生した対象値を用
いて再計算し、得られた重要度に基づいて、該保持され
ている発生条件の重要度を置き換え、または該保持され
ている発生条件を削除する手段を備えたことを特徴とす
る。

【００１１】請求項５に係る発明は、請求項３におい
て、情報発生源から新たに得られた対象値を用いて、前
記着目事象の発生条件の探索および重要度の算出を行な
い、得られた発生条件がすでに保持されている発生条件
と同じである場合は該保持されている発生条件の重要度
を置き換え、得られた発生条件が保持されていないもの
である場合は新たに発生条件を保持する手段に保持する
手段を備えたことを特徴とする。

【００１２】請求項６に係る発明は、請求項１から５に
おいて、前記通報手段は、前記対象時系列の変化判定結
果を使用者に通報するとともに、該対象時系列に関する
他の情報を同時に表示する手段と、該対象時系列に関連
する別の時系列に関する情報を検索して表示する手段を
備えたことを特徴とする。

【００１３】請求項７に係る発明は、請求項１から６に
おいて、前記変化判定結果に基づいて、元の情報発生源
の動作を制御する手段をさらに備えたことを特徴とす
る。

【００１４】請求項８に係る発明は、情報発生源から継
続的に発生する時系列データの変動を監視するプログラ
ムを記憶した記憶媒体であって、該プログラムは、情報
発生源から継続的に発生する値を対象値とし、該対象値
と該対象値の発生時刻を含む該対象値に付随する単数ま
たは複数の属性値とを組にしたデータを入力するステッ
プと、入力した複数の該組の一部を該属性値に従って選
択するステップと、該選択された組の対象値を集計する
ステップと、該集計された対象値を発生時刻に従って並
べて対象時系列とし、該対象時系列を元に派生時系列を
生成するステップと、該対象時系列と該派生時系列とを
比較し、または、該派生時系列同士を比較し、該対象時
系列の変化判定を行うステップと、変化判定の結果を使
用者に通報するステップとを備えたものであることを特
徴とする。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、図面を用いて、本発明の実
施の形態を説明する。

【００１６】図１に、本発明の第１の実施の形態の概略
構成を示す。情報発生源１０１からは、継続的に値が発
生している。図２に、情報発生源１０１の例を示す。図
２は、工業製品の生産ラインを示している。

【００１７】図２において、生産ラインは複数の工程か
らなり、各工程は単数または複数の装置を持つ。製造物
２０１は生産ラインの中を順に進んで行き、各工程にお
いて加工および検査が行われる。このときに製造物に関
する各種の情報が発生する。例えば、加工Ａ工程２０２
は、定められた寸法に材料を形成する工程である。加工
Ａ工程には複数の加工製造装置２０３（ＳＡ０１または
ＳＡ０２）が設けられており、製造物が加工Ａ工程２０
２を通過するときは、どの製造装置２０３を通ったかと
いう情報が発生する。また、加工が正しく行われたかど
うかを検査するため、製造物の１つ１つの寸法が測定さ
れ、その測定値の情報が発生する。さらに、加工が行わ
れた時刻の情報も発生する。２０４は、加工Ａ工程２０
２で発生するデータの例を示す。１つのデータは、製造
物２０１の１つ１つを区別するための製品ＩＤ（識別
子）と、当該製造物の加工が行われた時刻と、当該製造
物の寸法の測定値と、当該製造物がどの製造装置を通っ
たかを示す装置ＩＤとを有する。次の加工Ｂ工程でも同
様のデータが発生する。

【００１８】機能検査工程２０５では、加工の済んだ製
造物の機能検査が行われ、製造物の１つ１つについて良
品であるか不良品であるかの情報が発生する。２０６
は、機能検査工程２０５で発生するデータ例を示す。１
つのデータは、製造物を特定する製品ＩＤと、当該製造
物の機能検査が行われた時刻と、当該製造物が良品であ
るか不良品であるかを示す情報とを有する。

【００１９】図２の各工程が図１の情報発生源１０１に
なる。これらの情報発生源１０１から発生する情報のう
ち、使用者が着目するものが変動監視の対象となる。例
えば、加工寸法の測定値あるいは機能検査における製品
不良率などである。これらは通常、実数で表される値で
ある。変動監視の対象となる値を対象値と呼ぶことにす
る。また、情報発生源１０１から発生する情報のうちの
他の一部は、対象値に付随する属性値となる。例えば、
加工寸法の測定値を対象値とした場合、加工を行った時
刻や、加工に用いた装置名などが対象値に付随する属性
値となる。

【００２０】情報発生源１０１で発生した情報は、デー
タベース１０２へ送られ、蓄積される。データベース１
０２では、対象値と、対象値に付随する属性値を組にし
て保持している。図３に、データベースに保持される対
象値と属性値の組の例を示す。この組データ３０１のこ
とを「属性組」と呼ぶことにする。属性組は、対象値が
発生した時刻の情報を属性値として持つ。図３に示した
属性組３０１は、「発生時刻」、「対象値名」、「製品
ＩＤ」、「ロット番号」、および「製造装置」の情報を
属性値として持っている。例えば、図３の先頭のデータ
は、１９９７年７月２０日１３：４０に、ロット番号Ａ
５００１の製品ＩＤがA5001-2-5の製造物が装置ＳＡ０
１により加工され、そのときの寸法Ａが０．３６（対象
値）であったことを示している。

【００２１】図１に戻って、選択手段１０３では、デー
タベース１０２に蓄積された属性組の中から、属性値に
関する条件に従ってその一部を選択し、属性組の集合１
１０を生成する。属性値に関する条件は、あらかじめ定
められている。選択手段１０３では、属性値に関する異
なる複数の条件に従って、異なる複数の属性組の集合１
１０を生成する。

【００２２】図４に、属性組の集合１１０の例を示す。
図４の左側に示した属性組の集合４０１は、「ロット番
号」の属性値が「A5001」であるという条件に従って選
択された属性組の集合である。また、図４の右側に示し
た属性組の集合４０２は、「製造装置」の属性値が「SA
02」であるという条件に従って選択された属性組の集合
である。これら属性値に関する条件は排反である必要は
ないので、同一の属性組が異なる集合に属する場合があ
る。図４の例では、同一の属性組４０３が両方の集合に
属している。

【００２３】再び図１に戻って、集計手段１０４では、
選択手段１０３により生成された属性組の集合１１０を
対象とし、属性値に関する条件に従って対象値の集計を
行う。属性値に関する条件はあらかじめ定められてい
る。集計とは、例えば、合計値や、平均値を算出するこ
とである。そして、集計結果を対象値として持つ新たな
属性組を生成する。これを「集計済の属性組」と呼ぶこ
とにする。そして、集計済の属性組を要素として持つ集
合１１１を生成する。これを「集計済の属性組の集合」
と呼ぶことにする。集計手段１０４では、属性値に関す
る異なる複数の条件に従って、異なる複数の集計済の属
性組の集合１１１を生成する。

【００２４】図５に集計済の属性組の集合の例を示す。
ここでは属性組の集合５０１を対象に、「同一のロット
番号」という条件に従い、対象値の平均値を算出し、こ
の平均値を対象値として持つ新たな属性組を生成してい
る。例えば、属性組の集合５０１中の上の２つの属性組
は、「A5001」という同一のロット番号を持っている。
この２つの属性組について、対象値の平均値を算出し、
この平均値を対象値として持つ新たな属性組５０２を生
成している。この集計済の属性組が持つ属性値は、元の
属性組の持つ属性値を継承する。例えば、属性組５０２
では、対象値名の属性値が「寸法Ａ」、ロット番号の属
性値が「A5001」、製造装置の属性値が「SA02」を継承
している。これらは、元の２つの属性組において、属性
値が同一であったので、その値をそのまま継承している
が、「発生時刻」および「製品ＩＤ」は元の２つの属性
組の間で値が異なっているため、そのまま継承すること
はできない。このような場合は、属性値の継承を行わ
ず、集計済みの属性組では空としておく。または、元の
属性組の属性値の平均値や中心値を集計済みの属性組の
属性値とする。例えば、製品ＩＤについては、元の１つ
目の属性組では「A5001-4-3」であるが、２つ目の属性
組では「A5001-2-9」である。この場合は、集計済みの
属性組５０２の製品ＩＤは空としている。また、発生時
刻については、１つ目の属性組では「1997-7-20 13:5
6」であるが、２つ目の属性組では「1997-7-20 14:35」
である。この場合は、平均時刻を算出し、その値を集計
済の属性組５０２の発生時刻の値としている。属性組の
集合５０１のすべての属性組について以上の集計操作を
行い、集計済の属性組の集合５０３を得る。

【００２５】こうして得られた集計済の属性組を発生時
刻順に並べて得られる対象値の系列５０４を、対象時系
列と呼ぶことにする。図６に、対象時系列の例を示す。
これは、縦軸に対象値、横軸に時刻をとり、横軸に沿っ
て集計済の属性組６０１を並べ、各々の時刻における対
象値５０４に対応した位置に点６０２をプロットし、こ
れらの点を線分で順につないだグラフである。

【００２６】再び図１に戻って、派生時系列生成手段１
０５では、あらかじめ定められた演算を対象時系列に対
して行い、別の時系列１１２を生成する。元の対象時系
列に対し、生成された時系列を、派生時系列と呼ぶこと
にする。派生時系列生成手段１０５では、元の対象時系
列に対し異なる複数の演算を別々に行い、異なる複数の
派生時系列１１２を生成する。図７に、派生時系列１１
２の例を示す。これは、対象時系列７０１と、対象時系
列７０１から生成された移動平均の時系列７０２（派生
時系列）を示し、図６と同様に、縦軸に対象値、横軸に
時刻をとったグラフで表したものである。移動平均の時
系列７０２は、以下の（１）式の演算により生成され
る。

【００２７】 M(t) = { X(t) + X(t-1) + ... + X(t-n+1) } / n ……（１）

【００２８】ただし、M(t)は時刻tにおける移動平均の
値、X(t)は時刻tにおける元の対象時系列の値、nは移動
平均の次数と呼ばれる定数である。移動平均の他に、自
己回帰などの線形予測値の時系列を派生時系列とするこ
とができる。

【００２９】再び図１に戻って、変化判定手段１０６で
は、対象時系列の変化の判定を行う。図８に、その例を
示す。グラフ左半分の領域内では、対象時系列８０１
が、ほぼ一定値の周辺を不規則に変動しており、対象時
系列８０１と派生時系列８０２とが頻繁に交差してい
る。グラフ右半分の領域内では、対象時系列８０１の変
動の中心がしだいに下方へ移動しており、対象時系列８
０１と派生時系列８０２とは交差せず、離れるようにな
っている。そこで、対象時系列８０１と派生時系列８０
２とが、ある期間以上交差しなかった場合、対象時系列
８０１の変動の中心が変化していると判定する。ここで
は、時刻８０３の時点で、対象時系列８０１の変動の中
心が変化していると判定したものとする。対象時系列８
０１と派生時系列８０２とが再び交差すれば、変動の中
心は安定したと判定する。

【００３０】再び図１に戻って、通報手段１０７では、
変化判定手段１０６からの複数の変化判定１１３を受
け、これらを、あらかじめ定められた通報条件と照合
し、通報するかどうか、および誰に通報するかを決定す
る。そして、その決定に従って使用者１０９への通報を
行う。図９に、通報条件の例を示す。各行が、それぞれ
１個の通報条件を示す、１個の通報条件は、各欄に書か
れた条件をすべて満たしたとき、「アクション」欄に書
かれた処理を実行することを示している。空欄は条件な
しを示す。例えば、第１の条件９０１は、対象時系列１
と、その派生時系列Ｃに関する変化判定において、時系
列が「低下」していると判定された場合に、生産担当グ
ループ１へ通報することを意味している。第３の条件９
０２では、対象時系列１と、３つの派生時系列Ａ，Ｂ，
Ｃに関する変化判定において、３つすべてに「変動あ
り」と判定された場合に、設計グループと生産グループ
管理者へ通報することを意味している。

【００３１】再び図１に戻って、通報手段１０７から通
報を受けた使用者１０９は、表示手段１０８を用いて、
対象時系列についての情報を調べることができる。図１
０に、表示手段１０８に表示される画面の例を示す。画
面上には、問題となっている対象時系列の対象値名１０
０１、通報内容１００２、対象時系列に関する属性値情
報１００３、集計手段における条件１００４、および対
象時系列と派生時系列のグラフ１００５が表示されてい
る。使用者は、この画面表示から、加工Ａ工程の製造装
置SA01において、ロット番号A5001の製品の寸法検査Ａ
の測定値のロット単位の平均値が低下しつつある、とい
う事象を確認することができる。

【００３２】さらに使用者は、画面に表示されているデ
ータに関連する別のデータを検索し、表示させることが
できる。図１１に、その例を示す。上側の画面１１０１
には、ロット番号A5001の製品に関する情報が表示され
ている。ここで使用者が、A5001に近い別のロットA5002
にも、変化判定手段１０６ではまだ検出されていない変
動が現れていないか確認しようと思えば、ロット番号を
表示している部分１１０２を操作し、ロット番号A5002
を選択する（１１０３）ことにより、ロット番号A5002
の製品に関する同様の情報１１０４を表示させることが
できる。

【００３３】図１２は、以上に説明した実施の形態にお
ける処理の流れを表すフローチャートである。まず、変
動監視の対象となるデータをデータベース１０２から読
み込む（ステップ１２０１）。次に、選択手段１０３に
よって属性組の選択を行い、属性組の集合１１０を複数
生成する（ステップ１２０２）。次に、集計手段１０４
により対象値の集計を行い、属性組の集合１１０のそれ
ぞれについて集計済の属性組の集合１１１を複数生成す
る（ステップ１２０３）。次に、派生時系列生成手段１
０５により派生時系列生成を行い、集計済の属性組の集
合１１１のそれぞれについて派生時系列１１２を複数生
成する（ステップ１２０４）。次に、変化判定手段１０
６により変化判定を派生時系列１１２のそれぞれに対し
て行う（ステップ１２０５）。次に、通報手段１０７に
より、変化判定の結果のそれぞれについて通報条件との
照合を行う（ステップ１２０６）。そして、通報条件を
満たした場合は（ステップ１２０７）、使用者への通報
を行い（ステップ１２０８）、表示手段１０８により監
視対象の時系列についての情報を表示する（ステップ１
２０９）。ステップ１２０７で通報条件を満たしていな
い場合は、そのまま処理を終了する。

【００３４】以上説明した第１の実施の形態によれば、
情報発生源１０１から発生する各種の情報を選択手段１
０３から変化判定手段１０６を用いて多様な視点かつ多
様な詳細度で監視することができる。

【００３５】図１３に、本発明の第２の実施の形態を示
す。情報発生源１０１から変化判定手段１０６までは、
図１に示した構成と基本的に同じであるので、以下では
異なる部分のみ説明する。

【００３６】事例構成手段１３０１は、変化判定手段１
０６から得られた複数の変化判定結果１１３のうち、互
いに関連するものを組にする。この組を「事例」と呼ぶ
ことにする。図１４に、事例構成手段１３０１の処理の
例を示す。事例構成手段１３０１では、対象値に付随す
る属性の１つが「事例単位」として、あらかじめ定めら
れている。図１４の例では、「製品ＩＤ」が事例単位と
なっている。

【００３７】集計手段１０４では、製品に関する「寸法
Ａ」、「寸法Ｂ」、および「動作精度」をそれぞれ対象
値とする集計済の属性組の集合１４０１，１４０２，１
４０３を得る。派生時系列生成手段１０５では、これら
の集計済の属性組の集合から得られる対象時系列を元
に、派生時系列を生成する。ここでは、「寸法Ａ」の時
系列に対しては３次の移動平均系列、「寸法Ｂ」の時系
列に対しては３次の移動平均系列と５次の移動平均系
列、「動作精度」の時系列に対しては３次の自己回帰系
列を生成している。変化判定手段１０６では、これらの
対象時系列と派生時系列を元に、変化判定を行う。ここ
で、「寸法Ａ」の３次移動平均に関しては、グラフの左
側の領域で「中心値安定」、グラフの右側の領域で「中
心値低下」という判定結果となったとする。また、「寸
法Ｂ」の３次移動平均に関しては、全領域にわたって
「中心値安定」、「寸法Ｂ」の５次移動平均に関しては
グラフの左側の領域で「中心値安定」、「動作精度」の
３次自己回帰に関しては、グラフの左側の領域で「中心
値安定」、右側の領域で「中心値低下」となったとす
る。

【００３８】事例構成手段１３０１では、まず、事例単
位となっている属性の取る属性値のそれぞれについて、
対象時系列の中で、その属性値に対応している部分を探
す。図１４では、事例単位となっている属性「製品Ｉ
Ｄ」の取り得る値の１つである「A5001-2-5」を例に図
示した。そして、対象時系列の中で「A5001-2-5」に対
応する時刻における、変化判定の結果を調べる。いま
「A5001-2-5」に対応する時刻において、「寸法Ａ」の
３次移動平均の変化判定は「中心値低下」、「寸法Ｂ」
の３次移動平均に関しては「中心値安定」、「寸法Ｂ」
の５次移動平均に関しては「中心値安定」、「動作精
度」の３次自己回帰に関しては「中心値低下」となった
とする。これらの判定結果を組にし、製品ＩＤの値「A5
001-2-5」を付けたものが「A5001-2-5」についての事例
１４０４となる。製品ＩＤの他の値についても同様の処
理を行い、その結果、事例の集合が得られる。

【００３９】図１３に戻って、条件探索手段１３０２で
は、使用者が着目する事象が情報発生源で発生するとき
の条件を事例集合の中で探索する。

【００４０】図１５に、その例を示す。使用者は、事例
構成手段１３０１において得られた事例集合１５０１が
持つ属性のうち、着目するものを１つ指定する。ここで
は、「製品検査」属性１５０２を指定したとする。さら
に使用者は、着目する属性の取り得る属性値のうち、着
目する値を１つ指定する。ここでは、「不良」１５０３
を指定したとする。条件探索手段１３０２では、他の属
性の属性値の組合せの発生確率と、着目した属性の属性
値１５０３の発生確率とを調べ、着目した属性の属性値
１５０３の発生確率が高くなる条件を、if-thenルール
の形式で出力する。１５０４が出力されたルールの例で
ある。このルール１５０４は、「動作精度の３次自己回
帰が低下」のとき「製品検査は不良」となる確率が高い
ことを表している。

【００４１】このif-thenルールの確信度は、ルール評
価式によって評価される。「if A then B」というルー
ルの評価式は、下記の（２）式で表される。

【００４２】 μ ＝ P(A)^α × log{P(B|A) / P(B)} ……（２）

【００４３】ここで、Ｐ（Ａ）は事例集合における事象
Ａが満たされる確率、Ｐ（Ｂ）は事例集合における事象
Ｂが満たされる確率、Ｐ（Ｂ｜Ａ）は事例集合における
条件Ａの下での事象Ｂが満たされる確率、Ｐ（Ａ）∧α
はＰ（Ａ）のα乗を表し、αは０＜α＜１である実数で
ある。αの値はあらかじめ定められているか、または必
要に応じて使用者が指定する。

【００４４】（２）式で得られたμが「if A then B」
というルールの評価値である。評価値μが大きいルール
ほど重要であると見なすことができる。条件探索手段１
３０２では、着目した属性の属性値をルール「if A the
n B」の事象Ｂに当てはめ、また他の属性について可能
なすべての組合せを条件Ａに当てはめ、評価値の大きい
ルールを探索し、ルール集合１３０４として出力する。

【００４５】通報手段１３０３では、情報発生源１０１
から新たに発生した対象値について変化判定手段１０６
からの複数の変化判定１１３を受け、これらを条件探索
手段１３０２によって得られたルール集合１３０４に基
づいた通報条件と照合し、通報するかどうか、また誰に
通報するかを決定する。そして、その決定にしたがって
使用者への通報を行う。

【００４６】図１６に、通報条件の例を示す。各行が、
それぞれ１個の通報条件であり、これらはルール集合１
３０４のルールに基づいている。例えば、第１の通報条
件１６０１は、図１５のルール「if 動作精度の３次自
己回帰が低下 then 製品検査は不良」１５０４に基づい
ている。各行の通報条件は、変化判定手段１０６からの
変化判定１１３が各欄に書かれた条件をすべて満たした
とき「アクション」欄に書かれた処理を実行することを
示している。空欄は条件なしを示す。また、それぞれの
通報条件には、対応するif-thenルールの評価値に基づ
く重要度が付加されており、使用者への通報の際に、こ
の重要度を同時に通報する。これにより、使用者は通報
された内容の重要度（通報条件の確信度あるいは信頼度
を示す値といえる）に応じた対応を取ることができる。

【００４７】時間経過にともなうデータベース１０２の
内容の変化により、時系列変化の発生確率などは変わっ
てくる。そこで、通報条件の重要度を適宜更新する。図
１７に、その例を示す。通報条件の重要度の更新には、
２つの方法がある。１つは、既存の通報条件の重要度
を、新しい事例集合１７０１を用いて再計算１７０２す
る方法である。既存の通報条件について、対応するif-t
henルールの評価値μを再計算し、これに基づいて重要
度を更新する。そして、重要度が十分小さいと判断され
た場合は、当該通報条件を削除する。もう１つの方法
は、新しい事例集合１７０１を対象に条件探索１３０２
を行い、新たにif-thenルールから通報条件を作成する
方法である。新たに作成された通報条件が、既存の通報
条件と同じである場合には、if-thenルールの評価値μ
に基づいてこの通報条件の重要度を更新する。作成され
た通報条件がそれまで存在しないものであれば、新たに
通報条件として追加する。この２つの方法を併用し、通
報条件とその重要度を更新する。

【００４８】以上に説明した第２の実施の形態における
処理の流れを表すフローチャートを図１８および図１９
に示す。

【００４９】図１８は、通報条件を生成するまでの処理
の流れを示す。まず、変動監視の対象となるデータをデ
ータベース１０２から読み込む（ステップ１８０１）。
次に、選択手段１０３によって属性組の選択を行い、属
性組の集合１１０を複数生成する（ステップ１８０
２）。次に、集計手段１０４により対象値の集計を行
い、属性組の集合１１０のそれぞれについて集計済の属
性組の集合１１１を複数生成する（ステップ１８０
３）。次に、派生時系列生成手段１０５により派生時系
列生成を行い、集計済の属性組の集合１１１のそれぞれ
について派生時系列１１２を複数生成する（ステップ１
８０４）。次に、変化判定手段１０６により変化判定を
派生時系列１１２のそれぞれに対して行う（ステップ１
８０５）。次に、事例構成手段１３０１により、使用者
によって指定された着目事象に従って事例の構成を行
い、事例集合１５０１を生成する（ステップ１８０
６）。次に、条件探索手段１３０２により、着目事例の
発生条件を探索し、ルール集合１３０４を生成する（ス
テップ１８０７）。次に、得られたルール集合に従って
通報条件を生成する（ステップ１８０８）。

【００５０】図１９は、以上で得られた通報条件を用い
た時間変化監視の処理の流れを示す。まず、変動監視の
対象となるデータをデータベース１０２から読み込む
（ステップ１９０１）。次に、選択手段１０３によって
属性組の選択を行い、属性組の集合１１０を複数生成す
る（ステップ１９０２）。次に、集計手段１０４により
対象値の集計を行い、属性組の集合１１０のそれぞれに
ついて集計済の属性組の集合１１１を複数生成する（ス
テップ１９０３）。次に、派生時系列生成手段１０５に
より派生時系列生成を行い、集計済の属性組の集合１１
１のそれぞれについて派生時系列１１２を複数生成する
（ステップ１９０４）。次に、変化判定手段１０６によ
り変化判定を派生時系列１１２のそれぞれに対して行う
（ステップ１９０５）。次に、通報手段１０７により、
変化判定の結果のそれぞれについて、図１８に示した処
理によって得られた通報条件との照合を行う（ステップ
１９０６）。そして、通報条件を満たした場合は（ステ
ップ１９０７）、使用者への通報を行い（ステップ１９
０８）、表示手段１０８により監視対象の時系列につい
ての情報を表示する（ステップ１９０９）。ステップ１
９０７で通報条件を満たしていない場合は、そのまま処
理を終了する。

【００５１】以上説明した第２の実施の形態によれば、
情報発生源１０１から発生する各種の情報を監視するに
際し、使用者が着目する事象が発生するときの条件を自
動的に探索し、該探索結果から通報条件を自動作成する
ことができる。特に、重要度が付加された通報条件を生
成し、通報に際してはその重要度も同時に通報するよう
にしているので、使用者は通報された内容の重要度に応
じた対応を取ることができる。

【００５２】図２０に、上記第１および第２の実施の形
態の応用例を示す。情報発生源である工業製品の製造ラ
イン１０１からの情報は、データベース１０２に蓄積さ
れる。このデータを変化監視対象とし、選択手段１０
３、集計手段１０４、派生時系列生成手段１０５、およ
び変化判定手段１０６によって変化判定を行い、その結
果を通報手段２００１へ送る。通報手段２００１では、
変化判定の結果と通報条件との照合を行い、通報条件が
満たされた場合は、使用者へ通報するとともに、製造ラ
イン１０１ヘー時停止信号２００２を送る。製造ライン
１０１では、一時停止信号２００２を受信すると、その
時点で実行中の作業は続行し、次の作業の開始は保留す
る。これにより、製造ライン１０１の変動に気づかずに
製造を続行し、不良品を作り続けてしまうという事故を
防ぐことができる。なお、選択手段１０３から変化判定
手段１０６までの構成および処理の流れは、上記第１の
実施の形態あるいは第２の実施の形態を適用すれば良
い。

【００５３】図２１に、以上に説明した図２０の例にお
ける処理の流れを表すフローチャートを示す。まず、変
動監視の対象となるデータをデータベース１０２から読
み込む（ステップ２１０１）。次に、選択手段１０３に
よって属性組の選択を行い、属性組の集合１１０を複数
生成する（ステップ２１０２）。次に、集計手段１０４
により対象値の集計を行い、属性組の集合１１０のそれ
ぞれについて集計済の属性組の集合１１１を複数生成す
る（ステップ２１０３）。次に、派生時系列生成手段１
０５により派生時系列生成を行い、集計済の属性組の集
合１１１のそれぞれについて派生時系列１１２を複数生
成する（ステップ２１０４）。次に、変化判定手段１０
６により変化判定を派生時系列１１２のそれぞれに対し
て行う（ステップ２１０５）。次に、通報手段１０７に
より、変化判定の結果のそれぞれについて通報条件との
照合を行う（ステップ２１０６）。そして、通報条件を
満たした場合は（ステップ２１０７）、製造ライン１０
１ヘー時停止信号２００２を発信し（ステップ２１０
８）、次いで使用者へ通報する（ステップ２１０９）。
ステップ２１０７で通報条件を満たしていない場合は、
そのまま処理を終了する。

【００５４】

【発明の効果】本発明によれば、継続的に発生する情報
に関して、その時系列的変動を多様な視点、かつ多様な
詳細度から監視することができる。また、条件探索によ
り、重要度の情報を付加した通報条件をデータから自動
的に作成することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る第１の実施の形態の構成図

【図２】情報発生源の例を示す図

【図３】データベースに保持される属性組の例を示す図

【図４】選択手段によって生成される属性組の集合の例
を示す図

【図５】集計手段によって行われる対象値の集計の例を
示す図

【図６】対象時系列の例を示す図

【図７】対象時系列とその派生時系列の例を示す図

【図８】対象時系列とその派生時系列の比較による変化
判定の例を示す図

【図９】通報条件の例を示す図

【図１０】変化が通報された時系列の情報の表示の例を
示す図

【図１１】関連する他の時系列の情報の表示例を示す図

【図１２】第１の実施の形態の処理のフローチャート図

【図１３】第２の実施の形態の構成図

【図１４】事例構成手段によって構成される事例の例を
示す図

【図１５】if-thenルールの例を示す図

【図１６】重要度が付加された通報条件の例を示す図

【図１７】通報条件とその重要度の更新の例を示す図

【図１８】第２の実施の形態における通報条件生成処理
のフローチャート図

【図１９】第２の実施の形態における時間変動監視処理
のフローチャート図

【図２０】第１および第２の実施の形態の応用例の構成
図

【図２１】第１および第２の実施の形態の応用例におけ
る処理のフローチャート図

【符号の説明】

１０１…情報発生源、１０２…データベース、１０３…
選択手段、１０４…集計手段、１０５…派生時系列生成
手段、１０６…変化判定手段、１０７…通報手段、１０
８…表示手段、１０９…使用者、１１０…属性組の集
合、１１１…集計済の属性組の集合、１１２…派生時系
列、１１３…変化判定結果、２０１…製造物、２０２…
加工Ａ工程、２０３…製造装置、２０４…加工Ａ工程で
発生する情報、２０５…機能検査工程、２０６…機能検
査工程で発生する情報、３０１…属性組、４０１，４０
２…属性組の集合、４０３…複数の集合に属する属性
組、５０１…属性組の集合、５０２…集計済の属性組、
５０３…集計済の属性組の集合、５０４…対象時系列、
６０１…集計済の属性組、６０２…集計済の対象値に対
応するグラフ上の点、７０１…対象時系列、７０２…派
生時系列、８０１…対象時系列、８０２…派生時系列、
８０３…変化判定、９０１，９０２…通報条件、１００
１…対象値名、１００２…通報の内容、１００３…対象
時系列の情報、１００４…対象時系列の集計に関する情
報、１００５…時系列のグラフ、１１０１…対象時系列
に関する情報の表示画面、１１０２…対象時系列に関す
る属性値、１１０３…関連するその他の属性値、１１０
４…関連するその他の時系列に関する情報の表示画面、
１３０１…事例構成手段、１３０２…条件探索手段、１
３０３…通報手段、１３０４…ルール集合、１４０１，
１４０２，１４０３…集計済の属性組の集合、１４０４
…事例構成手段により構成された事例、１５０２…着目
する属性、１５０３…着目する属性値、１５０４…探索
結果として得られるif-thenルールの例、１６０１…重
要度を付加しＬた通報条件、２００１…通報手段、２０
０２…一時停止。

フロントページの続き (72)発明者秋森裕之東京都青梅市今井2326番地株式会社日立製作所デバイス開発センタ内 (72)発明者小川美保子東京都青梅市今井2326番地株式会社日立製作所デバイス開発センタ内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】情報発生源から継続的に発生する値を対象
値とし、該対象値と該対象値の発生時刻を含む該対象値
に付随する単数または複数の属性値とを組にして保持す
る保持手段と、保持された複数の該組の一部を該属性値に従って選択す
る選択手段と、該選択された組の対象値を集計する集計手段と、該集計された対象値を発生時刻に従って並べて対象時系
列とし、該対象時系列を元に派生時系列を生成する派生
時系列生成手段と、該対象時系列と該派生時系列とを比較し、または、該派
生時系列同士を比較し、該対象時系列の変化判定を行う
変化判定手段と、変化判定の結果を使用者に通報する通報手段とを備えた
ことを特徴とする時系列データ変動監視装置。
【請求項２】前記変化判定手段による複数の変化判定の
結果を入力し、該変化判定結果の１つを着目事象とし、
該着目事象の発生条件を他の変化判定結果との組合せの
中から探索する条件探索手段と、該条件探索手段による探索で得られた単数または複数の
該着目事象の発生条件を保持する手段とを備え、前記通報手段は、前記対象時系列が該着目事象の発生条
件を満たしたときに使用者に通報するものであることを
特徴とする請求項１に記載の時系列データ変動監視装
置。
【請求項３】前記条件探索手段は、前記着目事象の発生
条件を探索する際に、該発生条件の信頼性を表す指標で
ある重要度を算出するものであり、前記通報手段は、変化判定の結果とともに、該重要度を
使用者に通報するものであることを特徴とする請求項２
に記載の時系列データ変動監視装置。
【請求項４】前記条件探索手段による探索で得られた単
数または複数の着目事象の発生条件を保持する手段で保
持されている該発生条件の重要度を、新たに発生した対
象値を用いて再計算し、得られた重要度に基づいて、該
保持されている発生条件の重要度を置き換え、または該
保持されている発生条件を削除する手段を備えたことを
特徴とする請求項３に記載の時系列データ変動監視装
置。
【請求項５】情報発生源から新たに得られた対象値を用
いて、前記着目事象の発生条件の探索および重要度の算
出を行ない、得られた発生条件がすでに保持されている
発生条件と同じである場合は該保持されている発生条件
の重要度を置き換え、得られた発生条件が保持されてい
ないものである場合は新たに発生条件を保持する手段に
保持する手段を備えたことを特徴とする請求項３に記載
の時系列データ変動監視装置。
【請求項６】前記通報手段は、前記対象時系列の変化判
定結果を使用者に通報するとともに、該対象時系列に関
する他の情報を同時に表示する手段と、該対象時系列に
関連する別の時系列に関する情報を検索して表示する手
段を備えたことを特徴とする請求項１から５の何れか１
つに記載の時系列データ変動監視装置。
【請求項７】前記変化判定結果に基づいて、元の情報発
生源の動作を制御する手段をさらに備えたことを特徴と
する請求項１から６の何れか１つに記載の時系列データ
変動監視装置。
【請求項８】情報発生源から継続的に発生する時系列デ
ータの変動を監視するプログラムを記憶した記憶媒体で
あって、該プログラムは、情報発生源から継続的に発生する値を対象値とし、該対
象値と該対象値の発生時刻を含む該対象値に付随する単
数または複数の属性値とを組にしたデータを入力するス
テップと、入力した複数の該組の一部を該属性値に従って選択する
ステップと、該選択された組の対象値を集計するステップと、該集計された対象値を発生時刻に従って並べて対象時系
列とし、該対象時系列を元に派生時系列を生成するステ
ップと、該対象時系列と該派生時系列とを比較し、または、該派
生時系列同士を比較し、該対象時系列の変化判定を行う
ステップと、変化判定の結果を使用者に通報するステップとを備えた
ものであることを特徴とする記憶媒体。