JPWO2019240019A1 - 異常解析装置、製造システム、異常解析方法及びプログラム - Google Patents

異常解析装置、製造システム、異常解析方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JPWO2019240019A1
JPWO2019240019A1 JP2020525513A JP2020525513A JPWO2019240019A1 JP WO2019240019 A1 JPWO2019240019 A1 JP WO2019240019A1 JP 2020525513 A JP2020525513 A JP 2020525513A JP 2020525513 A JP2020525513 A JP 2020525513A JP WO2019240019 A1 JPWO2019240019 A1 JP WO2019240019A1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
abnormality
overall
individual
abnormality degree
degree
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2020525513A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7466197B2 (ja
Inventor
博史 天野
博史 天野
鳴海 厚田
鳴海 厚田
規照 浜田
規照 浜田
多鹿　陽介
陽介 多鹿
信貴 川口
信貴 川口
裕一 樋口
裕一 樋口
太一 清水
太一 清水
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of JPWO2019240019A1 publication Critical patent/JPWO2019240019A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7466197B2 publication Critical patent/JP7466197B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4185—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the network communication
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/0272—Presentation of monitored results, e.g. selection of status reports to be displayed; Filtering information to the user
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G05B23/0281—Quantitative, e.g. mathematical distance; Clustering; Neural networks; Statistical analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14—Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1408—Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic by monitoring network traffic
    • H04L63/1425—Traffic logging, e.g. anomaly detection
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31244—Safety, reconnect network automatically if broken
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14—Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1433—Vulnerability analysis
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

本開示の一態様における異常解析装置（１００）は、複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システム（１０）の異常を解析する異常解析装置であって、製造システム（１０）の全体の特徴量を示す全体情報を取得する全体情報取得部（１１０）と、全体情報を統計処理することによって、製造システム（１０）の全体の異常度である全体異常度を算出する全体異常度算出部（１４０）と、複数の構成要素の各々の特徴量を示す個別情報を取得する個別情報取得部（１２０）と、個別情報を統計処理することによって、複数の構成要素の各々の異常度である個別異常度を算出する個別異常度算出部（１６０）と、全体異常度が閾値を超えるか否かを判定する判定部（１５０）とを備え、個別異常度算出部（１６０）は、判定部（１５０）によって全体異常度が閾値を超えたと判定された場合に、個別異常度を算出する。

Description

本開示は、異常解析装置、異常解析方法及び製造システムに関する。
近年、工場などの製造現場において、複数の製造装置間での通信が行われている。このため、通信のセキュリティを高めることが求められている。
例えば、特許文献１には、不正アクセスを検出するための通信の解析装置が開示されている。特許文献１に記載の解析装置は、複数の情報処理装置間でなされた不正アクセスにつき複数のシーケンス候補を抽出し、抽出した各シーケンス候補に対応する第１通信履歴を除いた第２通信履歴により復元できるトランザクションの正常性に基づいて、各シーケンス候補が不正アクセスであることの確度を示す評価値を算出する。
特開２０１１−２５３３５５号公報
しかしながら、上記従来の解析装置を製造システムに利用した場合、不正アクセスを精度良く検出できない場合がある。例えば、シーケンス候補に複数の不正アクセスが存在する場合、不正アクセスであるシーケンス候補を抽出したとしても、この抽出したシーケンス候補以外に不正アクセスに相当するシーケンス候補が存在する。このため、第２通信履歴により復元できるトランザクションが正常にならない。したがって、抽出したシーケンス候補が不正アクセスであるか否かを判定することができない。
そこで、本開示は、製造システムの異常を少ない演算量で精度良く検出することができる異常解析装置、異常解析方法及び製造システムを提供する。
上記課題を解決するため、本開示の一態様に係る異常解析装置は、複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システムの異常を解析する異常解析装置であって、前記製造システムの全体の特徴量を示す全体情報を取得する全体情報取得部と、前記全体情報を統計処理することによって、前記製造システムの全体の異常度である全体異常度を算出する全体異常度算出部と、前記複数の構成要素の各々の特徴量を示す個別情報を取得する個別情報取得部と、前記個別情報を統計処理することによって、前記複数の構成要素の各々の異常度である個別異常度を算出する個別異常度算出部と、前記全体異常度が閾値を超えるか否かを判定する判定部とを備え、前記個別異常度算出部は、前記判定部によって前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記個別異常度を算出する。
また、本開示の一態様に係る製造システムは、複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システムであって、上記異常解析装置を備える。
また、本開示の一態様に係る異常解析方法は、複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システムの異常を解析する異常解析方法であって、前記製造システムの全体の特徴量を示す全体情報を取得し、前記全体情報を統計処理することによって、前記製造システムの全体の異常度である全体異常度を算出し、前記複数の構成要素の各々の特徴量を示す個別情報を取得し、前記個別情報を統計処理することによって、前記複数の構成要素の各々の異常度である個別異常度を算出し、前記全体異常度が閾値を超えるか否かを判定し、前記個別異常度の算出では、前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記個別異常度を算出する。
また、本開示の一態様は、上記異常解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現することができる。あるいは、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。
本開示によれば、製造システムの異常を少ない演算量で精度良く検出することができる。
図１は、実施の形態に係る製造システムの構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態に係る異常解析装置の構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る異常解析装置が行う異常の解析処理を示すフローチャートである。 図４は、実施の形態に係る異常解析装置が算出する全体異常度及び個別異常度の一例を示す図である。 図５は、実施の形態に係る異常解析装置が行う、異常が発生した製造装置を決定する処理の具体例を示す図である。 図６は、実施の形態に係る異常解析装置が行う、異常が発生した通信を決定する処理の具体例を示す図である。
（本開示の概要）
上述したように、工場などの製造現場において、複数の製造装置が互いに通信を行うことで、互いに協働して製造物を製造している。このため、当該通信に対して外部から悪意のある攻撃などを受けた場合には、各製造装置への負荷の増加、又は、製造装置の故障などが起こり得るので、製造物の生産性が低下する恐れがある。したがって、製造システムの内部ネットワークを介した通信のセキュリティを高めることが求められる。例えば、内部ネットワークに対する不正アクセスの防止などの対策を行うことが求められる。
具体的には、内部ネットワークへの入り口にファイヤーウォールを導入する対策が考えられる。これにより、外部からの悪意のある接続を抑制することができる。しかしながら、例えばファイヤーウォールにセキュリティ上の脅威、すなわち、脆弱性が発見された場合に、当該脆弱性への対応を行う前の攻撃（いわゆる、ゼロデイ攻撃）に対して対応することができない。
また、ファイヤーウォールが正常に機能している場合であっても、製造装置の操作者又は管理者などの人的要因による内部からの不正な操作を防ぐことができない。例えば、ウイルスに感染済みのコンピュータ機器又はメモリデバイスが内部ネットワークに接続された場合には、操作者の悪意の有無によらず、各製造装置に感染が拡大する。
このように、内部ネットワークへの入り口での不正アクセスへの対処は、万全ではない。
また、複数の製造装置の各々に対してセキュリティソフトを導入することにより、製造装置毎に不正な処理を検知する対策が考えられる。しかしながら、製造装置は多種多様であるので、必ずしも全ての製造装置に対してセキュリティソフトを導入することができるとは限らない。１台でも対策が行われていない製造装置が存在する場合には、当該製造装置を介した不正アクセスなどが行われる可能性がある。
以上のように、製造システムに対する通信セキュリティの向上は難しく、製造システム内で異常が発生した場合には、精度良く異常を検出することが望まれる。
そこで、上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る異常解析装置は、複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システムの異常を解析する異常解析装置であって、前記製造システムの全体の特徴量を示す全体情報を取得する全体情報取得部と、前記全体情報を統計処理することによって、前記製造システムの全体の異常度である全体異常度を算出する全体異常度算出部と、前記複数の構成要素の各々の特徴量を示す個別情報を取得する個別情報取得部と、前記個別情報を統計処理することによって、前記複数の構成要素の各々の異常度である個別異常度を算出する個別異常度算出部と、前記全体異常度が閾値を超えるか否かを判定する判定部とを備え、前記個別異常度算出部は、前記判定部によって前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記個別異常度を算出する。
これにより、全体異常度が閾値を超えたと判定された場合に個別異常度を算出するので、例えば、全体異常度が閾値を超えたと判定されない場合には個別異常度を算出しなくてもよく、演算量を少なくすることができる。また、全体異常度が閾値を超えたと判定された場合には、複数の構成要素の各々の個別異常度を算出するので、複数の構成要素のうち異常構成要素を容易に決定することができる。異常構成要素が複数存在する場合であっても、複数の構成要素の各々の個別異常度を算出するので、複数の異常構成要素を決定することができる。このように、本態様によれば、製造システムの異常を少ない演算量で精度良く検出することができる。
また、例えば、本開示の一態様に係る異常解析装置は、さらに、前記個別異常度算出部によって算出された複数の個別異常度のうち、最大の個別異常度に対応する構成要素を異常構成要素として決定する決定部を備えてもよい。
構成要素毎の閾値を正確に定めるのは困難で、各構成要素が異常であるか否かを精度良く判定することが困難である。これに対し、本態様では、複数の個別異常度の相対的な比較を行うので、複数の構成要素の各々に対して異常であるか否かを判定するための閾値を必要としない。本態様では、全体異常度が閾値を超えていることから、複数の構成要素の少なくとも１つは異常構成要素であることが分かる。その上で、複数の構成要素のうち最大の個別異常度に対応する構成要素が異常構成要素として決定されるので、精度良く異常構成要素を決定することができる。また、閾値を記憶するためのメモリ領域を確保する必要がなく、メモリ資源を有効に利用することができる。
また、例えば、前記全体異常度算出部は、さらに、前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記全体情報から、前記異常構成要素の特徴量を除いた部分情報を統計処理することによって、前記製造システムから前記異常構成要素を除いた部分システムの異常度である部分異常度を算出し、前記判定部は、さらに、前記部分異常度が前記閾値を超えるか否かを判定し、前記決定部は、さらに、前記部分異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記複数の個別異常度から前記異常構成要素に対応する個別異常度を除いた残りの個別異常度のうち、最大の個別異常度に対応する構成要素を前記異常構成要素として決定してもよい。
これにより、閾値などを必要とせずに、２つの異常構成要素を容易に決定することができる。
また、例えば、前記全体異常度算出部、及び、前記決定部は、前記判定部によって前記部分異常度が前記閾値を超えると判定されなくなるまで、前記部分異常度の算出及び前記異常構成要素の決定を繰り返してもよい。
これにより、複数の構成要素に含まれる全ての異常構成要素を容易に決定することができる。
また、例えば、本開示の一態様に係る異常解析装置は、さらに、前記異常構成要素を特定するための情報を出力する出力部を備えてもよい。
これにより、出力された情報を利用して、異常構成要素を容易に特定することができる。このため、例えば、異常構成要素の修理及び交換などのメンテナンス作業を速やかに行うことができるので、メンテナンスに要する期間を短くすることができ、生産効率を高めることができる。
また、例えば、前記全体異常度算出部は、所定期間毎に前記全体異常度を算出し、前記判定部は、前記所定期間毎の前記全体異常度が前記閾値を超えるか否かを判定し、前記個別異常度算出部は、前記判定部によって前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された期間のみの前記個別異常度を算出し、前記判定部によって前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定されなかった期間の前記個別異常度を算出しなくてもよい。
これにより、全体異常度が閾値を超えたと判定されなかった期間の個別異常度を算出しないので、演算量を十分に少なくすることができる。
また、例えば、前記製造システムは、前記製造物を製造する１以上の製造装置と、前記１以上の製造装置と通信し、前記１以上の製造装置を制御する制御装置とを備え、前記複数の構成要素のうちの１つは、前記１以上の製造装置のうちの１つと前記制御装置との通信であってもよい。
これにより、不正アクセスなどの通信の異常を精度良く検出することができる。
また、例えば、前記製造システムは、前記製造物を製造する１以上の製造装置を備え、前記複数の構成要素の少なくとも１つは、前記１以上の製造装置であってもよい。
これにより、故障などの製造装置の異常を精度良く検出することができる。
また、例えば、本開示の一態様に係る製造システムは、複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システムであって、上記異常解析装置を備える。
これにより、上記異常解析装置と同様に、少ない演算量で異常を精度良く検出することができるので、検出された異常へのメンテナンスなどを速やかに行うことができる。したがって、生産性の高い製造システムを実現することができる。
また、例えば、本開示の一態様に係る異常解析方法は、複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システムの異常を解析する異常解析方法であって、前記製造システムの全体の特徴量を示す全体情報を取得し、前記全体情報を統計処理することによって、前記製造システムの全体の異常度である全体異常度を算出し、前記複数の構成要素の各々の特徴量を示す個別情報を取得し、前記個別情報を統計処理することによって、前記複数の構成要素の各々の異常度である個別異常度を算出し、前記全体異常度が閾値を超えるか否かを判定し、前記個別異常度の算出では、前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記個別異常度を算出する。また、例えば、本開示の一態様に係るプログラムは、上記異常解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
これにより、上記異常解析装置と同様に、製造システムの異常を少ない演算量で精度良く検出することができる。
以下では、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
（実施の形態）
まず、実施の形態に係る製造システムの概要について、図１を用いて説明する。図１は、本実施の形態に係る製造システム１０の構成を示すブロック図である。
図１に示されるように、製造システム１０は、制御装置２０と、製造装置３０、３２及び３４と、異常解析装置１００とを備える。制御装置２０と、製造装置３０、３２及び３４の各々とは、ネットワークを介して通信可能に接続されている。
本実施の形態では、製造システム１０は、複数の構成要素が動作することで製造物を製造する。構成要素は、製造物の製造に関連する要素であり、異常が発生する可能性のある要素である。複数の構成要素の各々が、異常解析装置１００による異常の検出対象である。
例えば、複数の構成要素には、装置間の通信が含まれる。具体的には、制御装置２０と製造装置３０、３２及び３４の各々との通信、及び、製造装置３０と製造装置３２との間の通信などの製造装置間の通信がそれぞれ、製造システム１０の構成要素である。また、複数の構成要素には、制御装置２０並びに製造装置３０、３２及び３４の各々が含まれてもよい。なお、複数の構成要素は、１つの製造装置の内部部品（例えば、吸着ノズル、フィーダーなど）であってもよい。
制御装置２０は、製造装置３０、３２及び３４を制御する。制御装置２０は、例えば、コンピュータ機器などで実現される。制御装置２０は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。制御装置２０が有する各機能はそれぞれ、プロセッサによって実行されるソフトウェアで実現されてもよく、複数の回路素子を含む電子回路などのハードウェアで実現されてもよい。
製造装置３０、３２及び３４は、製造物を製造する。例えば、製造装置３０、３２及び３４は、製造ラインに沿って並んで配置されている。製造装置３０、３２及び３４は、例えば１つの製造物を製造するための互いに異なる工程を実行する。製造装置３０、３２及び３４はそれぞれ、例えば部品実装機である。あるいは、製造装置３０、３２及び３４の少なくとも１つは、基板搬送装置又は部品供給装置などであってもよい。
なお、製造システム１０の構成は、図１に示した例に限らない。例えば、製造システム１０が備える製造装置の個数が３台である例を図１では示しているが、１台のみでもよく、２台でもよく、４台以上であってもよい。また、製造システム１０は、制御装置２０を備えていなくてもよく、複数の製造装置３０、３２及び３４が互いに通信することで、協働して製造物を製造してもよい。
異常解析装置１００は、製造システム１０の異常を解析する。異常解析装置１００は、例えば、コンピュータ機器などで実現される。異常解析装置１００は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。異常解析装置１００が有する各機能はそれぞれ、プロセッサによって実行されるソフトウェアで実現されてもよく、複数の回路素子を含む電子回路などのハードウェアで実現されてもよい。
図２は、本実施の形態に係る異常解析装置１００の構成を示すブロック図である。図２に示されるように、異常解析装置１００は、全体情報取得部１１０と、個別情報取得部１２０と、記憶部１３０と、全体異常度算出部１４０と、判定部１５０と、個別異常度算出部１６０と、決定部１７０と、出力部１８０とを備える。
全体情報取得部１１０は、製造システム１０の全体の特徴量を示す全体情報を取得する。全体情報は、製造システム１０の全体の動作情報に相当する。具体的には、全体情報が示す特徴量は、故障などの異常が発生した場合に正常時とは異なる値になる物理量である。特徴量は、例えば、製造システム１０の全体の製造時間、エラー数、生産数及び消費電力量の少なくとも１つである。製造システム１０の全体の製造時間は、製造システム１０の全体が動作した時間、つまり、製造システム１０の構成要素の少なくとも１つが動作した時間である。製造システム１０の全体のエラー数は、製造システム１０の動作中に発生したエラーの総数である。製造システム１０の全体の生産数は、製造システム１０の動作中に製造された製造物の総数である。製造システム１０の全体の消費電力は、製造システム１０の動作中に消費した電力量である。
全体情報は、例えば、所定期間毎の特徴量を示している。つまり、全体情報は、所定期間毎の製造時間、エラー数、生産数及び消費電力の少なくとも１つを示している。所定期間は、異常度の算出単位であり、例えば１秒などであるが、これに限らない。
全体情報は、製造システム１０の全体の内部ネットワークの通信に関する情報であってもよい。例えば、全体情報が示す特徴量は、不正アクセスなどの異常が発生した場合に正常時とは異なる値になる物理量である。特徴量は、例えば、製造システム１０の全体のパケット数、パケットの最大サイズ、及び、パケットの到着間隔の最大値又は平均値の少なくとも１つであってもよい。
個別情報取得部１２０は、製造システム１０の複数の構成要素の各々の特徴量を示す個別情報を取得する。個別情報は、各構成要素の動作情報に相当する。具体的には、個別情報は、全体情報と同じ特徴量を示している。例えば、個別情報が示す特徴量は、対応する構成要素が関与した製造時間、エラー数、生産数及び消費電力量の少なくとも１つである。ここでの構成要素は、制御装置２０並びに製造装置３０、３２及び３４のいずれか１つである。例えば、製造装置３０に対応する個別情報は、所定期間毎に、製造装置３０が動作した時間（すなわち、製造時間）、製造装置３０が動作することにより発生したエラーの数（エラー数）、製造装置３０が動作することによって製造された製造物の個数（生産数）、及び、製造装置３０が消費した電力量（消費電力量）の少なくとも１つを示している。あるいは、構成要素が通信の場合、個別情報が示す特徴量は、対応する通信のパケット数、パケットの最大サイズ、及び、パケットの到着間隔の最大値又は平均値の少なくとも１つであってもよい。
全体情報取得部１１０及び個別情報取得部１２０は、例えば、制御装置２０並びに製造装置３０、３２及び３４の各々から製造ログ情報を取得することで、製造時間などの特徴量を示す全体情報及び個別情報を取得する。製造ログ情報は、例えば、時刻と、当該時刻において行った動作を示す情報である。また、全体情報取得部１１０及び個別情報取得部１２０は、例えば、各装置間の通信をミラーリングさせて受信することで、パケット数などの特徴量を示す全体情報及び個別情報を取得してもよい。
記憶部１３０は、全体情報、及び、複数の構成要素の各々の個別情報を記憶するためのメモリである。記憶部１３０は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの不揮発性記憶素子で実現される。記憶部１３０には、全体情報及び複数の個別情報がそれぞれ、時刻情報に対応付けて記憶される。
全体異常度算出部１４０は、全体情報を統計処理することによって、製造システム１０の全体の異常度である全体異常度を算出する。具体的には、全体異常度算出部１４０は、所定期間毎に全体異常度を算出する。所定期間は、上述した通り、例えば１秒である。
異常度は、装置の故障及び通信の不正アクセスなどが発生し、製造物を正常に製造することができない異常な状態の程度を示す指数である。具体的には、異常度は、製造物を正常に製造することができる状態を表す正常モデルからの外れ値である。例えば、異常度が高い程、製造物の生産効率が低く、又は、エネルギー原単位が高くなる。異常度が低い程、製造物の生産効率が高く、エネルギー原単位が低くなる。
具体的には、全体異常度算出部１４０は、製造システム１０の全体の動作が正常である場合を表す全体正常モデルを作成する。例えば、全体異常度算出部１４０は、製造システム１０が正常状態で動作している期間の特徴量を統計処理することで、全体正常モデルを作成する。全体異常度算出部１４０は、作成した全体正常モデルからの外れ値として全体異常度を算出する。全体正常モデルの作成及び全体異常度の算出のアルゴリズムは、例えば、局所外れ値因子（ＬＯＦ：Local Outlier Factor）法、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine）法、又は、ｋ近傍（ｋＮＮ：k-Nearest Neighbor）法などである。
また、全体異常度算出部１４０は、判定部１５０によって全体異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定された場合に、全体情報から、異常構成要素の特徴量を除いた部分情報を統計処理することによって、製造システム１０から異常構成要素を除いた部分システムの異常度である部分異常度を算出する。部分情報は、製造システム１０の全体から異常構成要素を除いた部分システムの全体の特徴量を示す情報である。部分異常度は、部分システムの全体の異常度である。本実施の形態では、全体異常度算出部１４０は、判定部１５０によって部分異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定されなくなるまで、部分異常度の算出を繰り返す。
異常構成要素は、製造システム１０の複数の構成要素のうち、最大の個別異常度に対応する構成要素である。全体異常度算出部１４０は、判定部１５０によって全体異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定された場合に、部分システムに対する部分正常モデルの作成を行い、作成した部分正常モデルからの外れ値として部分異常度を算出する。部分異常度の算出のアルゴリズムは、例えば、全体異常度の算出と同じアルゴリズムであるが、異なるアルゴリズムであってもよい。
判定部１５０は、全体異常度が閾値Ｔｈを超えるか否かを判定する。具体的には、判定部１５０は、所定期間毎の全体異常度が閾値Ｔｈを超えるか否かを判定する。さらに、判定部１５０は、部分異常度が算出された場合、部分異常度が閾値Ｔｈを超えるか否かを判定する。ここで、閾値Ｔｈは、全体正常モデルの作成の際に決定された固定値であるが、全体正常モデル又は部分正常モデルの作成の度に更新されてもよい。つまり、全体異常度の比較に用いる閾値Ｔｈと部分異常度の比較に用いる閾値Ｔｈとは、同じ値であるが、異なる値であってもよい。
個別異常度算出部１６０は、個別情報を統計処理することによって、複数の構成要素の各々の異常度である個別異常度を算出する。個別異常度算出部１６０は、判定部１５０によって全体異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定された場合に、個別異常度を算出する。具体的には、個別異常度算出部１６０は、判定部１５０によって全体異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定された期間のみの個別異常度を算出し、判定部１５０によって全体異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定されなかった期間の個別異常度を算出しない。
より具体的には、個別異常度算出部１６０は、構成要素毎に、対応する構成要素の動作が正常である場合を表す個別正常モデルを作成する。例えば、個別異常度算出部１６０は、構成要素毎に、対応する構成要素が正常状態で動作している期間の特徴量を統計処理することで、個別正常モデルを作成する。個別異常度算出部１６０は、作成した個別正常モデルからの外れ値として個別異常度を算出する。個別正常モデルの作成及び個別異常度の算出のアルゴリズムは、例えば、ＬＯＦ法、ＳＶＭ法、又は、ｋＮＮ法などである。
決定部１７０は、個別異常度算出部１６０によって算出された複数の個別異常度のうち、最大の個別異常度に対応する構成要素を異常構成要素として決定する。決定部１７０は、さらに、部分異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定された場合に、複数の個別異常度から異常構成要素に対応する個別異常度を除いた残りの個別異常度のうち、最大の個別異常度に対応する構成要素を異常構成要素として決定する。すなわち、決定部１７０は、部分異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定された場合に、全体としては２番目に個別異常度が高い構成要素を２つ目の異常構成要素として決定する。
決定部１７０は、判定部１５０によって部分異常度が閾値Ｔｈを超えると判定されなくなるまで、異常構成要素の決定を繰り返す。部分異常度が閾値Ｔｈを超える度に、演算対象となる部分システムから構成要素が除外されるので、除外されなかった残りの構成要素が全て正常である場合には、部分異常度が閾値Ｔｈより小さくなる。これにより、製造システム１０の全体に含まれていた異常構成要素を全て決定することができる。
出力部１８０は、異常構成要素を特定するための情報を出力する。出力部１８０は、例えば、画像を表示する表示部、音声を出力する音声出力部、及び、データを出力するデータ出力部の少なくとも１つを含む。表示部は、例えば液晶表示装置などで実現される。音声出力部は、例えばスピーカーなどで実現される。データ出力部は、例えば無線通信又は有線通信を行う通信インタフェースなどで実現される。データ出力部は、例えば、無線通信を行うことで、製造システム１０の管理者又はメンテナンスを行う者の管理サーバなどの外部のサーバ装置に、異常構成要素を特定するための情報を出力する。
異常構成要素を特定するための情報は、異常構成要素が装置である場合、例えば、当該装置の名称又は設置位置などである。また、異常構成要素を特定するための情報は、異常構成要素が通信である場合、例えば、当該通信を行っている２つ以上の装置の名称又は設置位置などである。
続いて、本実施の形態に係る異常解析装置１００による異常の解析処理について、図３〜図６を用いて説明する。
図３は、本実施の形態に係る異常解析装置１００が行う異常の解析処理を示すフローチャートである。図３に示される異常の解析処理は、例えば、所定の製造単位毎に実行される。製造単位は、例えば、ロット、又は、１時間若しくは１日などの時間である。あるいは、異常の解析処理は、製造システム１０の製造動作に合わせて実質的にリアルタイムで実行されてもよい。
なお、異常解析装置１００では、事前処理として予め正常モデルを作成する。具体的には、全体異常度算出部１４０は、製造システム１０の全体の正常モデル（全体正常モデル）を作成する。個別異常度算出部１６０は、複数の構成要素の各々の個別の正常モデル（個別正常モデル）を作成する。正常モデルの作成は、例えば、製造システム１０及び各構成要素が正常に動作していることが確認されたデータを用いて行われる。
図３に示されるように、まず、全体情報取得部１１０が全体情報を取得する（Ｓ１０）。次に、個別情報取得部１２０が複数の構成要素の各々の個別情報を取得する（Ｓ１２）。例えば、全体情報取得部１１０及び個別情報取得部１２０は、異常の解析対象となる所定の製造単位（例えば１日）分の全体情報及び個別情報を取得する。なお、全体情報取得部１１０及び個別情報取得部１２０は、異常度の算出単位である所定期間（例えば１秒）分の全体情報及び個別情報を取得してもよい。
また、全体情報の取得と個別情報の取得とは、同時に行われてもよい。あるいは、全体情報取得部１１０は、個別情報取得部１２０が取得した複数の個別情報に基づいて全体情報を取得してもよい。また、個別情報の取得は、後述するステップＳ１６において全体異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定された後、個別異常度の算出を行う前に行われてもよい。
次に、全体異常度算出部１４０が、製造システム１０の全体の正常モデルと全体情報とに基づいて、全体異常度を算出する（Ｓ１４）。具体的には、全体異常度算出部１４０は、所定期間の全体異常度を算出する。全体異常度が算出された後、判定部１５０は、算出された全体異常度と閾値Ｔｈとを比較する（Ｓ１６）。
全体異常度が閾値Ｔｈ以下と判定された場合（Ｓ１６でＮｏ）、ステップＳ１４に戻り、次の期間の全体異常度の算出を行う。なお、ステップＳ１０及びＳ１２で取得した全体情報及び個別情報が所定期間分の情報である場合、ステップＳ１０に戻り、次の期間の全体情報の取得から繰り返す。
全体異常度が閾値Ｔｈより大きいと判定された場合（Ｓ１６でＹｅｓ）、個別異常度算出部１６０は、個別の正常モデルと個別情報とに基づいて、各構成要素の個別異常度を算出する（Ｓ１８）。個別異常度算出部１６０は、製造システム１０を構成する構成要素の全てに対して、対応する個別異常度を算出する。全ての個別異常度が算出された後、決定部１７０は、算出された個別異常度から最大の個別異常度に対応する構成要素を異常構成要素として決定する（Ｓ２０）。
次に、全体異常度算出部１４０は、全体情報から、異常構成要素の特徴量を削除することで、部分情報を生成する。（Ｓ２２）。これにより、製造システム１０から異常構成要素が除外された部分システムを仮想的に生成する。部分情報は、部分システムの全体の特徴量を示している。
さらに、全体異常度算出部１４０は、部分システムの正常モデルを作成する（Ｓ２４）。例えば、全体異常度算出部１４０は、製造システム１０の全体の正常モデルの作成に用いたアルゴリズムと同じアルゴリズムを用いて、部分システムの正常モデルを作成する。次に、全体異常度算出部１４０は、作成した部分システムの正常モデルと部分情報とに基づいて、部分異常度を算出する（Ｓ２６）。部分異常度が算出された後、判定部１５０は、算出された部分異常度と閾値Ｔｈとを比較する（Ｓ２８）。
部分異常度が閾値Ｔｈより大きいと判定された場合（Ｓ２８でＹｅｓ）、ステップＳ２０に戻り、異常構成要素の決定（Ｓ２０）、部分システムからの異常構成要素の削除（Ｓ２２）、部分異常度の算出（Ｓ２６）及び閾値Ｔｈとの比較（Ｓ２８）を繰り返す。部分異常度が閾値Ｔｈを超えたと判定されなくなるまで、これらの処理が繰り返される。
部分異常度が閾値Ｔｈ以下と判定された場合（Ｓ２８でＮｏ）、出力部１８０は、決定された１以上の異常構成要素を異常の要因として出力する（Ｓ３０）。具体的には、出力部１８０は、決定された１以上の異常構成要素を特定するための情報を出力する。その後、ステップＳ１４に戻り、上述した処理が繰り返される。
このように、本実施の形態では、個別異常度の算出（Ｓ１８）は、全体異常度が閾値Ｔｈより大きいと判定された場合（Ｓ１６でＹｅｓ）のみ行われる。
図４は、本実施の形態に係る異常解析装置１００が算出する全体異常度及び個別異常度の一例を示す図である。具体的には、図４の（ａ）は、全体異常度の時間変化を示している。図４の（ｂ）は、３つの構成要素（ここでは、通信Ａ〜Ｃ）の各々の個別異常度の時間変化を示している。図４の（ａ）及び（ｂ）の各々において、横軸は時間であり、縦軸は異常度を示している。
上述したように、全体異常度は、異常の解析対象となる製造単位（例えば１日）内で、所定期間（例えば１秒）毎に算出される。このため、図４の（ａ）に示されるように、全体異常度の算出結果は、全体異常度の時間変化を示すグラフとして表される。
図４の（ａ）では、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間において、全体異常度が閾値Ｔｈを超えている。このため、図４の（ｂ）に示されるように、個別異常度は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間のみで算出され、時刻ｔ１より前、及び、時刻ｔ２より後の期間では算出されない。時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間では、通信Ａ〜通信Ｃの全てに対して、個別異常度が算出される。
このように、個別異常度を算出する期間が十分に少なくなるので、異常の解析に要する演算量を削減することができる。
以下では、図５及び図６を用いて異常構成要素を決定する処理の具体例について説明する。図５は、本実施の形態に係る異常解析装置１００が行う、異常が発生した製造装置を決定する処理の具体例を示す図である。図５は、異常度の算出単位である所定期間（例えば１秒）分の処理を示している。また、製造システム１０が構成要素として製造装置Ａ〜Ｃを備える例を示している。以下では、図３に示すフローチャートに沿って処理の具体的な流れを説明する。
図５に示されるように、まず、第１段階として、製造システム１０の全体の特徴量に基づいて全体異常度が算出される（図３のＳ１４）。ここでは、特徴量として、製造時間、エラー数、生産数及び電力量を用いている。算出の結果、全体異常度が“１５”と算出された。閾値Ｔｈが“１０”である場合、全体異常度が閾値Ｔｈを超えているので（Ｓ１６でＹｅｓ）、製造装置Ａ〜Ｃの各々の個別異常度が算出される（Ｓ１８）。具体的には、製造装置Ａ〜Ｃの各々の特徴量に基づいて、対応する個別異常度が算出される。ここでは、個別異常度の算出に用いられる特徴量は、全体異常度の算出に用いられる特徴量と同じである。算出の結果、製造装置Ａの個別異常度が“４”、製造装置Ｂの個別異常度が“３”、製造装置Ｃの個別異常度が“２”と算出された。なお、当該結果より明らかなように、全体異常度は、必ずしも個別異常度の合計値になる訳ではない。
算出された３つの個別異常度の中から最大の個別異常度“４”を有する製造装置Ａが異常構成要素として決定され、製造装置Ａの特徴量が全体情報から削除される（Ｓ２０、Ｓ２２）。ここでは、３つの個別異常度と閾値とを個々に比較するのではなく、３つの個別異常度間での相対的な比較を行い、最大の個別異常度が決定される。
続いて、第２段階として、製造装置Ａが除外された部分システムの正常モデルが作成され（Ｓ２４）、部分システムの特徴量に基づいて、当該部分システムの全体の異常度である部分異常度が算出される（Ｓ２６）。部分システムの特徴量は、全体異常度の算出に用いた特徴量と同様に、製造時間、エラー数、生産数及び電力量である。例えば、全体の製造時間から、製造装置Ａが動作していた製造時間を減算することで、部分システムの製造時間が算出される。同様に、全体のエラー数から、製造装置Ａで発生したエラー数を減算することで、部分システムのエラー数が算出される。同様に、全体の生産数から、製造装置Ａが製造に関与した製造物の生産数を減算することで、部分システムのエラー数が算出される。全体の電力量から、製造装置Ａで消費された電力量を減算することで、部分システムの電力量が算出される。このように算出された部分システムの各特徴量を統計処理することによって、部分異常度が算出される。図５に示す例では、部分異常度が“１３”と算出された。閾値Ｔｈが“１０”であるので、部分異常度は、閾値Ｔｈを超えている（Ｓ２８でＹｅｓ）。したがって、残りの個別異常度のうち、最大の個別異常度“３”を有する製造装置Ｂが異常構成要素として決定され、製造装置Ｂの特徴量が削除される（Ｓ２０、Ｓ２２）。なお、製造装置Ａ〜Ｃの各々の個別異常度は、構成要素が除外されたとしても変化しないので、算出し直す必要がない。
以降、部分異常度が閾値Ｔｈより小さくなるまで、部分異常度の算出及び異常構成要素の決定が繰り返される。具体的には、第３段階として、製造装置Ａ及びＢが除外された部分システムの正常モデルが作成され（Ｓ２４）、部分システムの特徴量に基づいて、当該部分システムの全体の異常度である部分異常度が算出される（Ｓ２６）。ここでは、部分異常度が“９”と算出され、閾値Ｔｈより小さくなるので（Ｓ２８でＮｏ）、異常構成要素の決定が行われない。すなわち、製造装置Ｃは、異常構成要素としては決定されない。
部分異常度が閾値Ｔｈ以下であると判定されたので、製造システム１０の全体から削除された製造装置Ａ及びＢとの２つが異常構成要素として決定される。
続いて、図５とは異なる具体例を、図６を用いて説明する。図６は、本実施の形態に係る異常解析装置１００が行う、異常が発生した通信を決定する処理の具体例を示す図である。図６は、異常度の算出単位である所定期間（例えば１秒）分の処理を示している。また、製造システム１０が構成要素として通信Ａ〜Ｃを備える例を示している。以下では、図３に示すフローチャートに沿って処理の具体的な流れを説明する。
図６に示されるように、まず、製造システム１０の全体の特徴量に基づいて全体異常度が算出される（図３のＳ１４）。ここでは、特徴量として、パケット数、パケットの最大サイズ、及び、パケット到着間隔の最大値を用いている。算出の結果、全体異常度が“１５”と算出された。閾値Ｔｈが“１０”である場合、全体異常度が閾値Ｔｈを超えているので（Ｓ１６でＹｅｓ）、通信Ａ〜Ｃの各々の個別異常度が算出される（Ｓ１８）。具体的には、通信Ａ〜Ｃの各々の特徴量に基づいて、対応する個別異常度が算出される。ここでは、個別異常度の算出に用いられる特徴量は、全体異常度の算出に用いられる特徴量と同じである。算出の結果、通信Ａの個別異常度が“４”、通信Ｂの個別異常度が“３”、通信Ｃの個別異常度が“２”と算出された。
算出された３つの個別異常度の中から最大の個別異常度“４”を有する通信Ａが異常構成要素として決定され、通信Ａの特徴量が全体情報から削除される（Ｓ２０、Ｓ２２）。ここでは、３つの個別異常度と閾値とを個々に比較するのではなく、３つの個別異常度間での相対的な比較を行い、最大の個別異常度が決定される。
続いて、通信Ａが除外された部分システムの正常モデルが作成され（Ｓ２４）、部分システムの特徴量に基づいて、当該部分システムの全体の異常度である部分異常度が算出される（Ｓ２６）。部分システムの特徴量は、全体異常度の算出に用いた特徴量と同様に、パケット数、パケットの最大サイズ、及び、パケット到着間隔の最大値である。例えば、全体のパケット数から通信Ａのパケット数を減算することで、部分システムのパケット数が算出される。同様に、全体のパケットから通信Ａのパケットを除いた残りのパケットを対象として、部分システムのパケットの最大サイズ及び到着間隔の最大値が算出される。このように算出された部分システムの各特徴量を統計処理することによって、部分異常度が算出される。図６に示す例では、部分異常度が“９”と算出された。部分異常度が閾値Ｔｈより小さくなるので（Ｓ２８でＮｏ）、異常構成要素の決定が行われない。すなわち、残りの通信Ｂ及び通信Ｃはいずれも、異常構成要素としては決定されない。
部分異常度が閾値Ｔｈ以下であると判定されたので、製造システム１０の全体から削除された通信Ａが異常構成要素として決定される。
以上のように、本実施の形態では、全体異常度が閾値Ｔｈを超えている場合、複数の構成要素の少なくとも１つに異常が発生しているので、複数の構成要素の中から、最大の個別異常度に対応する構成要素が異常構成要素として決定される。さらに、異常構成要素をシステムから除外した部分システムに対して同様の処理を繰り返すことで、異常構成要素が複数存在する場合であっても複数の異常構成要素を決定することができる。また、複数の構成要素に含まれる異常構成要素が１つのみの場合、当該異常構成要素が最初に除外されるので、部分システムの部分異常度が閾値Ｔｈより小さくなる。これにより、１つのみの異常構成要素が決定される。
（他の実施の形態）
以上、１つ又は複数の態様に係る異常解析装置、異常解析方法及び製造システムなどについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、及び、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。
例えば、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、製造システムが備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。また、製造システムは、単一の装置として実現されてもよい。
例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。
また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Integrated Circuit）又はＬＳＩ（Large Scale Integration）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又は、ＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）も同じ目的で使うことができる。
また、本開示の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
また、上記の各実施の形態は、請求の範囲又はその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
本開示は、製造システムの異常を少ない演算量で精度良く検出することができる異常解析装置などとして利用でき、例えば、製造システムの管理装置などに利用することができる。
１０ 製造システム
２０ 制御装置
３０、３２、３４ 製造装置
１００ 異常解析装置
１１０ 全体情報取得部
１２０ 個別情報取得部
１３０ 記憶部
１４０ 全体異常度算出部
１５０ 判定部
１６０ 個別異常度算出部
１７０ 決定部
１８０ 出力部

Claims (11)

  1. 複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システムの異常を解析する異常解析装置であって、
    前記製造システムの全体の特徴量を示す全体情報を取得する全体情報取得部と、
    前記全体情報を統計処理することによって、前記製造システムの全体の異常度である全体異常度を算出する全体異常度算出部と、
    前記複数の構成要素の各々の特徴量を示す個別情報を取得する個別情報取得部と、
    前記個別情報を統計処理することによって、前記複数の構成要素の各々の異常度である個別異常度を算出する個別異常度算出部と、
    前記全体異常度が閾値を超えるか否かを判定する判定部とを備え、
    前記個別異常度算出部は、前記判定部によって前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記個別異常度を算出する
    異常解析装置。
  2. さらに、
    前記個別異常度算出部によって算出された複数の個別異常度のうち、最大の個別異常度に対応する構成要素を異常構成要素として決定する決定部を備える
    請求項１に記載の異常解析装置。
  3. 前記全体異常度算出部は、さらに、前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記全体情報から、前記異常構成要素の特徴量を除いた部分情報を統計処理することによって、前記製造システムから前記異常構成要素を除いた部分システムの異常度である部分異常度を算出し、
    前記判定部は、さらに、前記部分異常度が前記閾値を超えるか否かを判定し、
    前記決定部は、さらに、前記部分異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記複数の個別異常度から前記異常構成要素に対応する個別異常度を除いた残りの個別異常度のうち、最大の個別異常度に対応する構成要素を前記異常構成要素として決定する
    請求項２に記載の異常解析装置。
  4. 前記全体異常度算出部、及び、前記決定部は、前記判定部によって前記部分異常度が前記閾値を超えると判定されなくなるまで、前記部分異常度の算出及び前記異常構成要素の決定を繰り返す
    請求項３に記載の異常解析装置。
  5. さらに、
    前記異常構成要素を特定するための情報を出力する出力部を備える
    請求項２〜４のいずれか１項に記載の異常解析装置。
  6. 前記全体異常度算出部は、所定期間毎に前記全体異常度を算出し、
    前記判定部は、前記所定期間毎の前記全体異常度が前記閾値を超えるか否かを判定し、
    前記個別異常度算出部は、前記判定部によって前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された期間のみの前記個別異常度を算出し、前記判定部によって前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定されなかった期間の前記個別異常度を算出しない
    請求項１〜５のいずれか１項に記載の異常解析装置。
  7. 前記製造システムは、
    前記製造物を製造する１以上の製造装置と、
    前記１以上の製造装置と通信し、前記１以上の製造装置を制御する制御装置とを備え、
    前記複数の構成要素のうちの１つは、前記１以上の製造装置のうちの１つと前記制御装置との通信である
    請求項１〜６のいずれか１項に記載の異常解析装置。
  8. 前記製造システムは、前記製造物を製造する１以上の製造装置を備え、
    前記複数の構成要素の少なくとも１つは、前記１以上の製造装置である
    請求項１〜６のいずれか１項に記載の異常解析装置。
  9. 複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システムであって、
    請求項１〜８のいずれか１項に記載の異常解析装置を備える
    製造システム。
  10. 複数の構成要素が動作することで製造物を製造する製造システムの異常を解析する異常解析方法であって、
    前記製造システムの全体の特徴量を示す全体情報を取得し、
    前記全体情報を統計処理することによって、前記製造システムの全体の異常度である全体異常度を算出し、
    前記複数の構成要素の各々の特徴量を示す個別情報を取得し、
    前記個別情報を統計処理することによって、前記複数の構成要素の各々の異常度である個別異常度を算出し、
    前記全体異常度が閾値を超えるか否かを判定し、
    前記個別異常度の算出では、前記全体異常度が前記閾値を超えたと判定された場合に、前記個別異常度を算出する
    異常解析方法。
  11. 請求項１０に記載の異常解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。



JP2020525513A 2018-06-11 2019-06-07 異常解析装置、製造システム、異常解析方法及びプログラム Active JP7466197B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018111048 2018-06-11
JP2018111048 2018-06-11
PCT/JP2019/022667 WO2019240019A1 (ja) 2018-06-11 2019-06-07 異常解析装置、製造システム、異常解析方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2019240019A1 true JPWO2019240019A1 (ja) 2021-07-26
JP7466197B2 JP7466197B2 (ja) 2024-04-12

Family

ID=68841955

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020525513A Active JP7466197B2 (ja) 2018-06-11 2019-06-07 異常解析装置、製造システム、異常解析方法及びプログラム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11698630B2 (ja)
JP (1) JP7466197B2 (ja)
CN (1) CN112262353A (ja)
WO (1) WO2019240019A1 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023042374A1 (ja) * 2021-09-17 2023-03-23 ファナック株式会社 閾値算出装置、及び記憶媒体
WO2023233927A1 (ja) * 2022-06-03 2023-12-07 オムロン株式会社 異常検知装置、異常検知方法およびプログラム
WO2024033971A1 (ja) * 2022-08-08 2024-02-15 三菱電機株式会社 プログラマブルコントローラ、プログラマブルコントローラシステム、アクセス情報共有方法及びプログラム

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09282022A (ja) * 1996-04-18 1997-10-31 Kanegafuchi Chem Ind Co Ltd プラント運転異常防止システム
JP2002259236A (ja) * 2001-02-28 2002-09-13 Hitachi Ltd 分散型制御システムと、かかるシステムにおける異常時データ収集方法
JP2005017128A (ja) * 2003-06-26 2005-01-20 Nsk Ltd 機械設備の状態監視方法及び装置

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7184930B2 (en) * 2002-08-30 2007-02-27 Nsk Ltd. Method and device for monitoring status of mechanical equipment and abnormality diagnosing device
JP4355193B2 (ja) * 2003-11-10 2009-10-28 株式会社ルネサステクノロジ 半導体デバイスの製造方法及び半導体デバイス製造システム
JP4604987B2 (ja) 2005-12-01 2011-01-05 栗田工業株式会社 水処理プラントの運転管理方法および装置
JP2010128673A (ja) * 2008-11-26 2010-06-10 Nec Corp コンピュータネットワーク、異常検出特定装置、異常検出特定方法およびそのプログラム
JP5740459B2 (ja) * 2009-08-28 2015-06-24 株式会社日立製作所 設備状態監視方法
JP5454363B2 (ja) 2010-06-02 2014-03-26 富士通株式会社 解析プログラム、解析装置および解析方法
JP5088403B2 (ja) 2010-08-02 2012-12-05 横河電機株式会社 不正通信検出システム
JP2012115658A (ja) * 2010-11-12 2012-06-21 Toshiba Corp 画像診断装置
US8934352B2 (en) * 2011-08-30 2015-01-13 At&T Intellectual Property I, L.P. Hierarchical anomaly localization and prioritization
WO2013105164A1 (ja) * 2012-01-13 2013-07-18 日本電気株式会社 異常信号判定装置、異常信号判定方法、および異常信号判定プログラム
JP5538597B2 (ja) * 2013-06-19 2014-07-02 株式会社日立製作所 異常検知方法及び異常検知システム
JP6193287B2 (ja) * 2015-03-30 2017-09-06 有限責任監査法人トーマツ 異常検出装置、異常検出方法及びネットワーク異常検出システム
WO2017002673A1 (ja) * 2015-07-01 2017-01-05 三菱電機株式会社 分散型機器異常検出システム
CN105404895A (zh) * 2015-11-03 2016-03-16 中国联合网络通信集团有限公司 一种异常状态的识别方法和识别系统
JP2017116424A (ja) * 2015-12-24 2017-06-29 横河電機株式会社 分析システム異常検知装置、分析システム異常検知方法及び分析システム異常検知プログラム
JP6697672B2 (ja) * 2016-04-18 2020-05-27 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 異常判定システム、異常判定装置、及び、異常判定方法
US10169135B1 (en) * 2018-03-02 2019-01-01 Uptake Technologies, Inc. Computer system and method of detecting manufacturing network anomalies

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09282022A (ja) * 1996-04-18 1997-10-31 Kanegafuchi Chem Ind Co Ltd プラント運転異常防止システム
JP2002259236A (ja) * 2001-02-28 2002-09-13 Hitachi Ltd 分散型制御システムと、かかるシステムにおける異常時データ収集方法
JP2005017128A (ja) * 2003-06-26 2005-01-20 Nsk Ltd 機械設備の状態監視方法及び装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP7466197B2 (ja) 2024-04-12
WO2019240019A1 (ja) 2019-12-19
CN112262353A (zh) 2021-01-22
US20210208578A1 (en) 2021-07-08
US11698630B2 (en) 2023-07-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11089045B2 (en) User and entity behavioral analysis with network topology enhancements
US11720821B2 (en) Automated and customized post-production release review of a model
JP5020101B2 (ja) ラントゥラン制御器を用いた欠陥検出および分類（ｆｄｃ）
US8457928B2 (en) Automatic determination of dynamic threshold for accurate detection of abnormalities
JP4878085B2 (ja) 製造工程のための管理方法
JPWO2019240019A1 (ja) 異常解析装置、製造システム、異常解析方法及びプログラム
JP6564799B2 (ja) 閾値決定装置、閾値決定方法及びプログラム
TWI616961B (zh) 用於自動辨識因隔離程序事件和系統性潮流而產生的粒子污染的方法和裝置
US10860071B2 (en) Thermal excursion detection in datacenter components
CN114978568A (zh) 使用机器学习进行数据中心管理
JP7378089B2 (ja) 不正通信検知装置、不正通信検知方法及び製造システム
JP6675608B2 (ja) 異常検出装置、異常検出方法及び異常検出プログラム
JP5310094B2 (ja) 異常検出システム、異常検出方法および異常検出用プログラム
US20150281008A1 (en) Automatic derivation of system performance metric thresholds
US11079400B2 (en) Monitoring a product build process via a smart tray
WO2020189668A1 (ja) リスク分析装置及びリスク分析方法
KR100725179B1 (ko) 목적지 네트워크 분포 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽어노멀리 검출 방법
JP2017211806A (ja) 通信の監視方法、セキュリティ管理システム及びプログラム
US8594821B2 (en) Detecting combined tool incompatibilities and defects in semiconductor manufacturing
US20230056552A1 (en) Analysis system, method, and program
US11314573B2 (en) Detection of event storms
US20150082098A1 (en) Forecasting in computing environments
KR101770229B1 (ko) 사용자별 이용 프로파일에 기초한 위협탐지 방법, 장치, 및 컴퓨터-판독가능 매체
US11088039B2 (en) Data management and mining to correlate wafer alignment, design, defect, process, tool, and metrology data
Mansour et al. Real-time attack and failure detection for next generation networks

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220531

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230117

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230315

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230718

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230908

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20231219

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240129

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240305

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240326

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7466197

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150