JPWO2020090715A1 - 工程管理装置および工程管理方法および工程管理プログラム - Google Patents
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Abstract
工程の異常を速やかに把握し、原因究明の手掛かりが得られる工程管理装置を提供するために、工程管理装置は、監視データ取得手段と、工程能力指数算出手段と、工程能力指数推移曲線算出手段と、乖離判定手段と、変更情報取得手段と、対象変更情報出力手段とを有する。この構成により、工程の監視データを取得し、所定の区間ごとに工程能力指数を算出する。次に、算出した複数の工程能力指数の回帰分析を行い、工程能力指数の推移を近似する近似曲線を算出する。そして、将来予測される予測工程能力指数を算出する。次に、今回算出された工程能力指数と、予測工程能力指数との乖離を算出し、乖離が閾値以上であった場合は、異常と判定する。異常と判定した場合は、異常を検出した時刻から所定期間前まで期間の変更情報を取得し、対象変更情報として、外部に出力する。
Description
本発明は、工程管理装置および工程管理方法および工程管理プログラム記憶媒体に関する。
製品の製造工程や検査工程などの工程管理を行う場合に、統計学的手法が広く用いられている。その一例として、工程能力指数が挙げられる。工程能力指数には、偏りを考慮しないＣｐ（Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）と、偏りを考慮したＣｐｋ（ｋａｔａｙｏｒｉ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）とがあり、一般的に、偏りを考慮するＣｐｋが良く用いられている。良く知られているように、Ｃｐｋは、Ｃｐｋ＝（１−Ｋ）・（規格幅）／（６×標準偏差）、ただしＫは偏りで、Ｋ＝｜｛（上限規格＋下限規格）／２）−平均値｝｜／｛（上限規格−下限規格）／２｝で計算される。ＣｐやＣｐｋは、その値が高い程、工程能力が高く、その値が低いと工程能力が低いことを意味する。Ｃｐｋにあっては、一般的にＣｐｋ≧１．３３をキープすることが望ましいとされている。また、Ｃｐｋ＜１．００となると、工程に改善が必要であるとされている。したがって、Ｃｐｋが１．３３を下回るとアラームを出し、Ｃｐｋが１．００を下回ると装置を停止するなどのように、工程管理に利用されている。
上記のように、Ｃｐｋが所定の閾値を下回るか否かの判定を行うだけでは、Ｃｐｋが改善傾向にある、悪化傾向にあるといったトレンドを把握することができないという問題がある。このため、例えば、特許文献１には、所定の間隔でサンプリングされたプロセスデータからＣｐｋを算出し、Ｃｐｋのトレンドを把握する技術が開示されている。この技術では、Ｃｐｋの時系列のデータを所定データ数で区切り、データを順送りにして、それぞれの区切りにおけるＣｐｋ値を算出し、時間に対してプロットすることで、Ｃｐｋのトレンドを把握することを可能にしている。
さらに特許文献２では、同様のＣｐｋの時系列データから、Ｃｐｋの長期傾向を示す回帰式を求め、Ｃｐｋが閾値（下限）を下回る日付を予測する方法が開示されている。
しかしながら、特許文献１の技術では、Ｃｐｋのトレンドが把握できるだけなので、想定外の要因による不具合でＣｐｋが悪化した場合に、原因究明の手掛かりが得られないという問題がある。また、特許文献２の技術では、寿命などの長期的な変化をモニタするため，工程が常に安定していることが前提となっている。このため想定外の要因による不具合が起きても近似曲線が変化するだけ（警告時期が前倒しになるだけ）で、不具合が起きた時点での警告が出来ないという問題がある。また、結果系モニタのため、不具合の原因を判断する手がかりが得られないという問題もある。
上記の課題を解決するため、工程管理装置は、監視データ取得手段と、工程能力指数算出手段と、工程能力指数推移曲線算出手段と、乖離判定手段と、変更情報取得手段と、対象変更情報出力手段とを有する。この構成により、工程の監視データを取得し、所定の区間ごとに工程能力指数を算出する。次に、算出した複数の工程能力指数の回帰分析を行い、工程能力指数の推移を近似する近似曲線を算出する。そして、将来予測される予測工程能力指数算出する。次に、今回算出された工程能力指数と、予測工程能力指数との乖離を算出し、乖離が閾値以上であった場合は、異常と判定する。異常と判定した場合は、異常を検出した時刻から所定期間前まで期間の変更情報を取得し、対象変更情報として、外部に出力する。
本発明の効果は、工程の異常を速やかに把握し、原因究明の手掛かりが得られる工程管理装置を提供できることである。
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお各図面の同様の構成要素には同じ番号を付し、説明を省略する場合がある。
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の工程管理装置を示すブロック図である。工程管理装置は、監視データ取得手段１と、工程能力指数算出手段２と、工程能力指数推移曲線算出手段３と、乖離判定手段４と、変更情報取得手段５と、対象変更情報出力手段６とを有する。
図１は、本実施形態の工程管理装置を示すブロック図である。工程管理装置は、監視データ取得手段１と、工程能力指数算出手段２と、工程能力指数推移曲線算出手段３と、乖離判定手段４と、変更情報取得手段５と、対象変更情報出力手段６とを有する。
監視データ取得手段１は、工程を監視するための監視データを取得する。ここで、監視データとは、工程を監視するためのデータであり、具体的には、例えば、生産設備で取得されるプロセスデータや、検査装置で取得される検査データなどである。
工程能力指数算出手段２は、所定の期間あるいは所定数のデータから、監視データで監視する工程の工程能力指数を算出する。
工程能力指数推移曲線算出手段３は、工程能力指数算出手段２が、各期間あるいは各回数区分について算出した複数の工程能力指数の回帰分析を行い、工程能力指数の推移を近似する近似曲線を算出する。そして、所定期間先の将来まで、予測される予測工程能力指数算出する。
乖離判定手段４は、今回算出された工程能力指数の、予測工程能力指数との乖離を算出し、算出した乖離が所定の閾値未満であれば正常と判定する。一方乖離が閾値以上であった場合は、異常と判定する。そして、異常と判定した場合は、異常を検出したことを通知するメッセージを変更情報取得手段５に送信する。
変更情報取得手段５は、異常を通知するメッセージを受信すると、異常を検出した時刻から所定期間前まで期間における変更情報を取得する。ここで変更情報とは、例えば、人（Ｍａｎ）、機械（Ｍａｃｈｉｎｅ）、材料（Ｍａｔｅｒｉａｌ）、方法（Ｍｅｔｈｏｄ）の変更に関する情報、いわゆる４Ｍに関する情報である。
対象変更情報出力手段６は、変更情報取得手段５が取得した、異常検出から所定期間前までの期間における変更情報を対象変更情報として、外部に出力する。
以上説明したように、本実施形態によれば、工程能力指数がそれまでのトレンドと異なる変化をしたことを検知して、速やかに異常を検出することができる、また、その異常の原因を推定するための変更情報を速やかに取得することができる。
（第２の実施形態）
図２は、第２の実施形態の工程管理装置１００を示すブロック図である。工程管理装置１００は、監視データ取得部１１０と、Ｃｐｋ算出部１２０と、Ｃｐｋ推移データ生成部１３０と、近似曲線算出部１４０と、乖離判定部１５０と、変更情報取得部１６０と、対象変更情報出力部１７０とを有する。工程管理装置１００のハードウェアとしては、例えば、プロセッサやメモリを備えた一般的なコンピュータを用いることができる。
図２は、第２の実施形態の工程管理装置１００を示すブロック図である。工程管理装置１００は、監視データ取得部１１０と、Ｃｐｋ算出部１２０と、Ｃｐｋ推移データ生成部１３０と、近似曲線算出部１４０と、乖離判定部１５０と、変更情報取得部１６０と、対象変更情報出力部１７０とを有する。工程管理装置１００のハードウェアとしては、例えば、プロセッサやメモリを備えた一般的なコンピュータを用いることができる。
監視データ取得部１１０は、監視対象工程２００から、監視データを取得する。監視データは、例えば設備のプロセスデータ、検査装置の検査データなどである。
Ｃｐｋ算出部１２０は、所定の期間あるいは所定数の区間の監視データから、当該区間における工程の工程能力指数Ｃｐｋを算出する。
Ｃｐｋ推移データ生成部１３０は、Ｃｐｋ算出部１２０が算出した各区間のＣｐｋを時系列に並べたＣｐｋ推移データを生成する。
近似曲線算出部１４０は、Ｃｐｋ推移データを回帰分析して、Ｃｐｋの推移を近似する近似曲線を算出する。近似曲線の算出は、監視対象に適した方法で行うことができるが、例えば、短回帰分析法、指数平滑法、ホルト・ウィンターズ法、再帰型ニューラルネットワーク法などを用いることができる。近似曲線の算出は、最後に算出したＣｐｋに対応する時刻より所定期間未来まで行う。近似曲線の算出により予測される将来のＣｐｋを予測Ｃｐｋと呼称することとする。
乖離判定部１５０は、当回算出したＣｐｋの予測Ｃｐｋに対する乖離を算出し、所定の閾値と比較する。そして、乖離が閾値未満であれば正常と判定する。一方、乖離が閾値以上であった場合は、異常と判定し、変更情報取得部１６０に、Ｃｐｋの異常を通知する異常通知メッセージを送信する。
変更情報取得部１６０は、異常通知メッセージを受信すると、変更情報記憶部３００を参照し、異常検出から所定期間過去までの期間における変更情報を取得する。変更情報記憶部３００が記憶する変更情報は、例えば、人変更情報３１０と、設備変更情報３２０と、材料変更情報３３０と、方法変更情報３４０とを含む。これらは、製造現場で重視される、いわゆる４Ｍと言われる情報である。変更情報記憶部３００のハードウェアとしては、例えば、ハードディスク、半導体メモリなどの一般的な記憶装置を用いることができる。
対象変更情報出力部１７０は、対象期間における変更情報を出力する。この時、例えば、表示部に、Ｃｐｋの時系列データと、近似曲線とを重ねて表示し、その表示とリンクした形で変更情報を表示しても良い。あるいは、変更情報をデータとして外部装置に向けて出力したり、印刷したりしても良い。
図３は、Ｃｐｋ推移データと近似曲線とを重ねてプロットしたグラフの一例である。図３中、細い曲線で示したグラフが各時刻におけるＣｐｋを表している。グラフのｔ０からｔ１までが、Ｃｐｋが正常であることが確認されているチェック済み期間である。ｔ１の後、Ｃｐｋが急激に低下しているポイントがあり、時刻ｔ３で、乖離が閾値を超えている。乖離が閾値を超えると、乖離判定部１５０が、変更情報取得部１６０に異常通知メッセージを送信し、変更情報取得部１６０は、異常を検知する直前の変更情報を取得する。図３では、異常を検知した時刻ｔ３から所定期間前の時刻ｔ２までの期間が、上述した４Ｍに関する変更情報を取得する４Ｍ変更情報収集期間となる。そして、対象変更情報出力部１７０が、この期間に取得した変更情報を対象変更情報として出力する。
図４は、工程管理装置１００の動作を示すフローチャートである。工程管理装置１００は、まず監視情報を取得する（Ｓ１）。次に所定区間ごとのＣｐｋを算出する（Ｓ２）。そしてＣｐｋ推移データを生成する（Ｓ３）。次に、予め定めた方法によって、近似曲線を算出する（Ｓ４）。次に今回算出したＣｐｋと近似曲線から予測される予測Ｃｐｋとの乖離を計算する（Ｓ５）。この乖離が閾値未満であれば正常と判定し（Ｓ６＿Ｎｏ）、Ｓ１に戻る。一方、乖離が閾値以上であれば（Ｓ６＿Ｙｅｓ）、現在（当回算出したＣｐｋの時刻）から所定時間前までの期間の変更情報を取得する（Ｓ７）。次に、当該期間における変更情報を対象変更情報として出力する（Ｓ８）。
以上説明したように、本実施形態によれば、監視工程の異常を速やかに検知し、異常と関連する可能性の高い変更情報を、異常と紐づけて取得することができる。なお、上記の説明はＣｐｋを用いて行ったが、ＣｐｋをＣｐに置き換えても、同様に適用することができる。
上述した第１または第２の実施形態の処理を、コンピュータに実行させるプログラムおよび該プログラムを格納した記録媒体も本発明の範囲に含む。記録媒体としては、例えば、磁気ディスク、磁気テープ、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ、などを用いることができる。
以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
この出願は、２０１８年１１月１日に出願された日本出願特願２０１８−２０６７６２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１、１００ 工程管理装置
２ 工程能力指数算出手段
３ 工程能力指数推移曲線算出手段
４ 乖離判定手段
５ 変更情報取得手段
６ 対象変更情報出力手段
１１０ 監視データ取得部
１２０ Ｃｐｋ算出部
１３０ Ｃｐｋ推移データ生成部
１４０ 近似曲線算出部
１５０ 乖離判定部
１６０ 変更情報取得部
１７０ 対象変更情報出力部
２００ 監視対象工程
３００ 変更情報記憶部
２ 工程能力指数算出手段
３ 工程能力指数推移曲線算出手段
４ 乖離判定手段
５ 変更情報取得手段
６ 対象変更情報出力手段
１１０ 監視データ取得部
１２０ Ｃｐｋ算出部
１３０ Ｃｐｋ推移データ生成部
１４０ 近似曲線算出部
１５０ 乖離判定部
１６０ 変更情報取得部
１７０ 対象変更情報出力部
２００ 監視対象工程
３００ 変更情報記憶部
Claims (10)
- 工程の状態を表す監視データを取得する監視データ取得手段と、
所定の期間あるいは所定数で区切られた区間の監視データから、前記区間における工程能力指数を算出する工程能力指数算出手段と、
それぞれの前記区間で算出された複数の前記工程能力指数を回帰分析して、前記区間と将来における工程能力指数の推移を表す工程能力指数推移曲線を算出する工程能力指数推移曲線算出手段と、
当回算出した前記工程能力指数と前記工程能力指数推移曲線との乖離を算出し、前記乖離が所定の閾値以上であった場合に異常と判定する乖離判定手段と、
前記乖離判定手段が異常と判定した場合に、異常を検出した時刻から所定時間前までの期間における工程に関する変更を表す変更情報を取得する変更情報取得手段と、
取得した変更情報を対象情報として出力する対象変更情報出力手段と
を有することを特徴とする工程管理装置。 - 前記工程が製造工程であり、前記監視データが前記製造工程に関わる製造設備に関するデータである
ことを特徴とする請求項１に記載の工程管理装置。 - 前記工程が検査工程であり、前記監視データが前記検査工程に関わる検査設備に係るデータである
ことを特徴とする請求項１に記載の工程管理装置。 - 前記変更情報が、人に関する人変更情報、設備に関する設備変更情報、材料に関する材料変更情報、方法に関する方法変更情報の少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の工程管理装置。 - 前記工程能力指数が、偏りを考慮したＣｐｋである
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の工程管理装置。 - 工程の状態を表す監視データを取得し、
所定の期間あるいは所定数で区切られた区間の監視データから、前記区間における工程能力指数を算出し、
それぞれの前記区間で算出された複数の前記工程能力指数を回帰分析して、前記区間と将来における工程能力指数の推移を表す工程能力指数推移曲線を算出し、
当回算出した前記工程能力指数と前記工程能力指数推移曲線との乖離を算出し、
前記乖離が所定の閾値以上であった場合に異常と判定し、
前記乖離を異常と判定した場合に、異常を検出した時刻から所定時間前までの期間における、工程に関する変更を表す変更情報を取得し、
取得した前記変更情報を対象情報として出力する
ことを特徴とする工程管理方法。 - 前記変更情報が、人に関する人変更情報、設備に関する設備変更情報、材料に関する材料変更情報、方法に関する方法変更情報の少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項６に記載の工程管理方法。 - 前記工程能力指数が、偏りを考慮したＣｐｋである
ことを特徴とする請求項６または７のいずれか一項に記載の工程管理方法。 - 工程の状態を表す監視データを取得するステップと、
所定の期間あるいは所定数で区切られた区間の監視データから、前記区間における工程能力指数を算出するステップと、
それぞれの前記区間で算出された複数の前記工程能力指数を回帰分析して、前記区間と将来における工程能力指数の推移を表す工程能力指数推移曲線を算出するステップと、
当回算出した前記工程能力指数と前記工程能力指数推移曲線との乖離を算出するステップと、
前記乖離が所定の閾値以上であった場合に異常と判定するステップと、
前記乖離を異常と判定した場合に、異常を検出した時刻から所定時間前までの期間における、工程に関する変更を表す変更情報を取得するステップと、
取得した前記変更情報を対象情報として出力するステップと
を有する処理をコンピュータに実行させる工程管理プログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な工程管理プログラム記憶媒体。 - 前記変更情報が、人に関する人変更情報、設備に関する設備変更情報、材料に関する材料変更情報、方法に関する方法変更情報の少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項９に記載の工程管理プログラム記憶媒体。
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