KR20200026784A - 제조 프로세스 감시 장치 - Google Patents

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KR20200026784A
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Abstract

이상을 판정하기 위한 임계값을 요하지 않고, 제조 프로세스의 이상을 판정할 수 있는 제조 프로세스 감시 장치를 제공한다. 제조 프로세스 감시 장치는, 제조 설비의 프로세스 데이터를 변환하는 데이터 변환부와, 변환된 데이터를 특징량의 정보에 기초하여 분석하는 특징량 분석부와, 특징량의 정보와 분석된 결과의 정보에 기초하여 복수의 카테고리마다 데이터를 복원하는 데이터 복원부와, 분석될 때 사용된 데이터와 복원된 데이터에 기초하여 복수의 카테고리마다의 유사도를 연산하는 유사도 연산부와, 복수의 카테고리마다의 유사도에 기초하여 데이터의 카테고리를 판정하는 카테고리 판정부와, 프로세스 데이터가 속하는 카테고리를 분류하는 카테고리 분류부와, 판정된 카테고리와 분류된 카테고리의 비교 결과에 기초하여 제조 프로세스의 상태를 진단하는 프로세스 상태 진단부를 구비하였다.

Description

제조 프로세스 감시 장치
본 발명은, 제조 프로세스 감시 장치에 관한 것이다.
특허문헌 1은, 제조 설비의 이상 진단 장치를 개시한다. 당해 이상 진단 장치는, 정상 데이터로부터 추출한 특징량에 기초하여, 수집한 프로세스 데이터의 분석과 복원을 행한다. 당해 이상 진단 장치는, 분석에 사용한 원래의 프로세스 데이터와 복원한 프로세스 데이터에 기초하여 이상도(異常度)를 연산한다. 당해 이상도가 미리 설정된 임계값을 초과한 경우, 당해 이상 진단 장치는 이상이라고 판정한다.
국제 공개 제2017/145318호
그러나, 특허문헌 1에 기재된 이상 진단 장치에 있어서, 임계값의 설정은, 특징량을 추출했을 때 사용된 데이터에 의존한다. 이 때문에, 임계값의 설정은 용이하지 않다.
본 발명은, 상술한 과제를 해결하기 위해서 이루어졌다. 본 발명의 목적은, 이상을 판정하기 위한 임계값을 요하지 않고, 제조 프로세스의 이상을 판정할 수 있는 제조 프로세스 감시 장치를 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 제조 프로세스 감시 장치는, 미리 분류된 복수의 카테고리마다 제조 설비의 조업 상태를 파악한 특징량의 정보를 기억한 특징량 기억부와, 상기 제조 설비의 운전 데이터 또는 상기 제조 설비에 마련된 측정 장치의 측정 데이터를 포함하는 프로세스 데이터를 변환하는 데이터 변환부와, 상기 데이터 변환부에 의해 변환된 데이터를 상기 특징량 기억부에 기억된 특징량의 정보에 기초하여 분석하는 특징량 분석부와, 상기 특징량 기억부에 기억된 특징량의 정보와 상기 특징량 분석부에 의해 분석된 결과의 정보에 기초하여 상기 복수의 카테고리마다 데이터를 복원하는 데이터 복원부와, 상기 특징량 분석부에 의해 분석될 때 사용된 데이터와 상기 데이터 복원부에 의해 복원된 데이터에 기초하여 상기 복수의 카테고리의 각각과의 유사도를 연산하는 유사도 연산부와, 상기 유사도 연산부에 의해 연산된 상기 복수의 카테고리의 각각과의 유사도에 기초하여 상기 데이터의 카테고리를 판정하는 카테고리 판정부와, 상기 프로세스 데이터가 속하는 카테고리를 분류하는 카테고리 분류부와, 상기 카테고리 판정부에 의해 판정된 카테고리와 상기 카테고리 분류부에 의해 분류된 카테고리의 비교 결과에 기초하여 제조 프로세스의 상태를 진단하는 프로세스 상태 진단부를 구비하였다.
본 발명에 의하면, 제조 프로세스의 상태는, 카테고리 판정부에 의해 판정된 카테고리와 카테고리 분류부에 의해 분류된 카테고리의 비교 결과에 기초하여 진단된다. 이 때문에, 이상을 판정하기 위한 임계값을 요하지 않고, 제조 프로세스의 이상을 판정할 수 있다.
도 1은, 실시 형태 1에서의 제조 프로세스 감시 장치가 적용되는 열간 박판 압연 라인의 구성도이다.
도 2는, 실시 형태 1에서의 제조 프로세스 감시 장치에 의한 카테고리마다의 유사도의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은, 실시 형태 1에서의 제조 프로세스 감시 장치에 의한 감시 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는, 실시 형태 1에서의 제조 프로세스 감시 장치의 동작의 개요를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는, 실시 형태 1에서의 제조 프로세스 감시 장치의 하드웨어 구성도이다.
본 발명을 실시하기 위한 형태에 대하여 첨부의 도면에 따라서 설명한다. 또한, 각 도면 중, 동일 또는 상당하는 부분에는 동일한 부호가 부여된다. 당해 부분의 중복 설명은 적절하게 간략화 내지 생략된다.
실시 형태 1.
도 1은 실시 형태 1에서의 제조 프로세스 감시 장치가 적용되는 열간 박판 압연 라인의 구성도이다.
도 1에 있어서, 열간 박판 압연 라인(1)은 모식적으로 나타낸다. 예를 들어, 열간 박판 압연 라인(1)은, 7대의 압연기(1a)를 구비한다. 판 두께계, 형상계 등의 센서를 포함하는 측정 장치는 도시되지 않았다. 압연재는, 도시된 압연 방향으로 흐른다. 그 결과, 압연재는 7대의 압연기(1a)에 의해 원하는 두께로 압연된다.
데이터 수집 장치(2)는, 열간 박판 압연 라인(1)의 운전 데이터 또는 열간 박판 압연 라인(1)에 마련된 측정 장치의 측정 데이터, 제품을 제조하기 위해서 필요한 압연재 정보를 포함하는 프로세스 데이터를 정기적 또는 간헐적으로 수집한다. 예를 들어, 데이터 수집 장치(2)는, 열간 박판 압연 라인(1)의 각 장치에 대한 설정값의 데이터를 수집한다. 예를 들어, 데이터 수집 장치(2)는, 열간 박판 압연 라인(1)의 각 장치에 대한 실적값의 데이터를 수집한다. 예를 들어, 데이터 수집 장치(2)는, 센서에 의한 측정값의 데이터를 수집한다. 예를 들어, 데이터 수집 장치(2)는, 원하는 제품을 얻기 위한 제어 시스템에 의한 조작량의 데이터를 수집한다. 예를 들어, 데이터 수집 장치(2)는, 열간 박판 압연 라인(1)의 입측 및 출측에서의 압연재의 강종, 사이즈, 온도의 데이터를 수집한다.
제조 프로세스 감시 장치(3)는, 특징량 기억부(4)와 데이터 변환부(5)와 특징량 분석부(6)와 데이터 복원부(7)와 유사도 연산부(8)와 카테고리 판정부(9)와 카테고리 분류부(10)와 프로세스 상태 진단부(11)를 구비한다.
특징량 기억부(4)는, 미리 분류된 복수의 카테고리마다 제조 설비의 정상의 조업 상태를 파악한 특징량의 정보를 추출한 다음에 기억한다. 예를 들어, 카테고리는 강종, 제품 두께, 제품 폭, 온도 등으로 분류된다. 예를 들어, 특징량은, 주성분 분석에 의한 방법에 따라 추출된다. 주성분 분석에 의한 방법에 따르면, 주성분이 특징량으로서 추출된다. 예를 들어, 특징량은, 스파스 코딩을 이용한 방법에 의해 추출된다. 예를 들어, 스파스 코딩을 이용한 방법에 의하면, 기저의 집합이 특징량으로서 추출된다.
특징량의 추출에 사용되는 데이터 간에 있어서는, 값의 크기가 변동될 수 있다. 변동이 크면, 특징량의 추출에 치우침이 발생한다. 이 때문에, 특징량을 추출하기 전에, 수집된 데이터에 대해서 정규화 처리가 실시된다. 예를 들어, 정규화 처리는, 특징량의 추출에 사용되는 데이터의 평균값과 표준 편차에 기초하여 다음의 (1) 식으로 표시된다.
Figure pct00001
또한, 정규화가 실행되기 전에, 저역 통과 필터 등을 사용한 필터 처리가 실행되는 경우도 있다. 이 경우, 노이즈가 제거된다.
또한, 샘플 시간마다의 데이터의 크기가 정렬되도록, L2 정규화 처리가 실행되는 경우도 있다. 예를 들어, L2 정규화 처리에 있어서는, 샘플 시간마다 다음 (2) 식의 처리가 이루어진다.
Figure pct00002
데이터 변환부(5)는, 데이터 수집 장치(2)로부터 보내져 오는 데이터를 변환한다. 예를 들어, 데이터 변환부(5)는, 특징량 기억부(4)에 기억된 특징량의 정보를 추출했을 때 사용된 평균값과 표준 편차에 기초하여 데이터 수집 장치(2)로부터 보내져 오는 데이터에 정규화 처리 및 L2 정규화 처리를 실시한다.
특징량 분석부(6)는, 데이터 변환부(5)에 의해 변환된 데이터를 수취한다. 특징량 분석부(6)는, 데이터 변환부(5)에 의해 변환된 데이터를 특징량 기억부(4)에 기억된 특징량의 정보에 기초하여 분석한다. 당해 분석은, 특징량을 추출했을 때와 마찬가지의 방법으로 행해진다. 주성분 분석에 의해 특징량이 추출된 경우, 분석 결과는, 주성분에 의해 나타냈을 때의 계수이다. 스파스 코딩의 경우에는, 스파스 계수가 분석 결과에 대응한다.
데이터 복원부(7)는, 특징량 기억부(4)에 기억된 특징량의 정보와 특징량 분석부(6)에 의해 분석된 결과에 기초하여 데이터를 복원한다. 데이터의 복원은, 복수의 카테고리마다 행한다. 구체적으로는, 데이터 복원부(7)는, 분석된 결과로부터 복수의 카테고리의 각각에 대응하는 성분을 취출하여 차례 차례로 복원한다. 그 결과, 복수의 카테고리의 수와 동등한 수의 복원 데이터가 생성된다.
유사도 연산부(8)는, 데이터 복원부(7)에 의해 복수의 카테고리마다 복원된 데이터와 데이터 변환부(5)에 의해 정규화 처리 및 L2 정규화 처리가 실시된 데이터에 기초하여 복수의 카테고리마다 유사도를 연산한다. 예를 들어, 유사도는, 각 데이터의 차의 절댓값으로 된다. 예를 들어, 유사도는, 각 데이터의 차의 2승으로 된다.
카테고리 판정부(9)는, 유사도 연산부(8)에 의해 연산된 복수의 카테고리마다의 유사도에 기초하여 분석에 사용된 데이터의 카테고리를 판정한다. 유사도 연산부(8)에 있어서 유사도가 데이터의 차의 절댓값 또는 각 데이터의 차의 2승으로 된 경우, 카테고리 판정부(9)는, 유사도의 값이 가장 작은 카테고리를 해당하는 카테고리라고 판정한다.
카테고리 분류부(10)는, 데이터 수집 장치(2)에 의해 수집된 프로세스 데이터가 속하는 카테고리를 분류한다.
프로세스 상태 진단부(11)는, 카테고리 판정부(9)에 의해 판정된 카테고리와 카테고리 분류부(10)에 의해 분류된 카테고리의 비교 결과에 기초하여 열간 박판 압연 라인(1)에 있어서의 제조 프로세스의 상태를 진단한다.
다음으로, 도 2를 이용하여, 복수의 카테고리마다의 유사도의 예를 설명한다.
도 2는 실시 형태 1에 있어서의 제조 프로세스 감시 장치에 의해 연산된 복수의 카테고리마다의 유사도의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 있어서는, 제1 카테고리로부터 제40 카테고리로 분류된다. 제33 카테고리의 유사한 값이 가장 작다. 이 경우, 카테고리 판정부(9)는, 분석에 사용된 데이터의 카테고리는 제33 카테고리라고 판정한다.
다음으로, 도 3을 이용하여, 제품의 강종, 제품 두께, 제품 폭으로 카테고리를 분류한 경우에서의 감시 방법을 설명한다.
도 3은 실시 형태 1에 있어서의 제조 프로세스 감시 장치에 의한 감시 방법을 설명하기 위한 도면이다.
카테고리의 분류는, 반드시 비연속 데이터로 행해지는 것은 아니다. 예를 들어, 카테고리의 분류 지표의 하나로서 제품 두께가 선택되어 있는 경우, 제품에 관하여 인접하는 구분에 있어서는 프로세스의 상태에 큰 차는 없다. 이 때문에, 분석하는 데이터에 있어서 다소의 변동이 있으면, 특히 구분 근방의 제품 두께의 데이터에 있어서는, 인접한 구분에 해당하는 카테고리로 판정될 수 있다.
이와 같은 상황을 피하기 위해서, 카테고리가 미리 분류될 때, 분류에 이용된 지표의 성질을 고려하여, 판정된 카테고리의 허용 범위가 미리 설정된다. 프로세스 상태 진단부(11)는, 판정된 카테고리가 수집된 프로세스 데이터가 속하는 카테고리의 허용 범위를 초과한 경우, 프로세스 상태 진단부(11)는, 제조 프로세스의 이상이 발생할 가능성이 있다고 판정한다.
카테고리가 미리 분류될 때, 제품 두께 또는 제품 폭에 관해서는, 인접한 구분에 대응하는 카테고리까지가 허용 범위로서 설정된다.
도 3에 있어서, 수집된 프로세스 데이터가 속하는 카테고리가 별 표시로 나타낸 카테고리인 경우, 판정된 카테고리가 별 표시 혹은 동그라미 표시로 나타낸 카테고리이면, 프로세스 상태 진단부(11)는, 제조 프로세스가 정상이라고 판정한다.
다음으로, 도 4를 이용하여, 제조 프로세스 감시 장치(3)의 동작의 개요를 설명한다.
도 4는 실시 형태 1에 있어서의 제조 프로세스 감시 장치의 동작의 개요를 설명하기 위한 흐름도이다.
스텝 S1에서는, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 데이터 변환부(5)에 있어서, 프로세스 데이터에 정규화 처리 및 L2 정규화 처리를 실시한다. 그 후, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 스텝 S2의 동작을 행한다. 스텝 S2에서는, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 특징량 분석부(6)에 있어서, 데이터 변환부(5)에 의해 변환된 데이터를 특징량 기억부(4)에 기억된 특징량의 정보에 기초하여 분석한다.
그 후, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 스텝 S3의 동작을 행한다. 스텝 S3에서는, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 데이터 복원부(7)에 있어서, 특징량 기억부(4)에 기억된 특징량의 정보와 특징량 분석부(6)에 의해 분석된 결과의 정보에 기초하여 복수의 카테고리마다 데이터를 복원한다. 그 후, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 스텝 S4의 동작을 행한다. 스텝 S4에서는, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 유사도 연산부(8)에 있어서, 특징량 분석부(6)에 의해 분석될 때 사용된 데이터와 데이터 복원부(7)에 의해 복원된 데이터에 기초하여 복수의 카테고리마다의 유사도를 연산한다.
그 후, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 스텝 S5의 동작을 행한다. 스텝 S5에서는, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 카테고리 판정부(9)에 있어서, 유사도 연산부(8)에 의해 연산된 복수의 카테고리마다의 유사도에 기초하여 데이터의 카테고리를 판정한다. 그 후, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 스텝 S6의 동작을 행한다. 스텝 S6에서는, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 카테고리 분류부(10)에 있어서, 프로세스 데이터가 속하는 카테고리를 분류한다.
그 후, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 스텝 S7의 동작을 행한다. 스텝 S7에서는, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 프로세스 상태 진단부(11)에 있어서, 카테고리 판정부(9)에 의해 판정된 카테고리와 카테고리 분류부(10)에 의해 분류된 카테고리의 비교 결과에 기초하여 제조 프로세스의 상태를 진단한다. 그 후, 제조 프로세스 감시 장치(3)는, 동작을 종료한다.
이상과 같이 설명한 실시 형태 1에 의하면, 제조 프로세스의 상태는, 카테고리 판정부(9)에 의해 판정된 카테고리와 카테고리 분류부(10)에 의해 분류된 카테고리의 비교 결과에 기초하여 진단된다. 이 때문에, 이상을 판정하기 위한 임계값을 요하지 않고, 제조 프로세스의 이상을 판정할 수 있다.
예를 들어, 카테고리 판정부(9)에 의해 판정된 카테고리와 카테고리 분류부(10)에 의해 분류된 카테고리가 상이한 경우에는, 제조 프로세스가 이상이라고 판정된다. 이 때문에, 제조 프로세스의 보다 엄격한 조건하에서 판정할 수 있다.
또한, 미리 설정된 기간 내에 미리 설정된 횟수만큼 카테고리 판정부(9)에 의해 판정된 카테고리와 카테고리 분류부(10)에 의해 분류된 카테고리가 상이한 경우에, 제조 프로세스가 이상이라고 판정해도 된다. 이 경우, 돌발적인 데이터의 변화 등이 있었다고 해도, 제조 프로세스의 상태를 정확하게 판정할 수 있다.
예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 카테고리 판정부(9)에 의해 판정된 카테고리와 카테고리 분류부(10)에 의해 분류된 카테고리가 미리 설정된 관계를 충족시키지 못한 경우에는, 제조 프로세스가 이상이라고 판정된다. 이 때문에, 제조 프로세스의 상태를 보다 정확하게 판정할 수 있다.
또한, 미리 설정된 기간 내에 미리 설정된 횟수만큼 카테고리 판정부(9)에 의해 판정된 카테고리와 카테고리 분류부(10)에 의해 분류된 카테고리가 미리 설정된 관계를 충족시키지 못한 경우에, 제조 프로세스가 이상이라고 판정해도 된다. 이 경우, 돌발적인 데이터의 변화 등이 있었다고 해도, 제조 프로세스의 상태를 정확하게 판정할 수 있다.
또한, 카테고리는, 감시하는 제조 프로세스에 따라서 적절히 분류하면 된다. 예를 들어, 압연재의 온도를 카테고리로 하면 된다. 예를 들어, 압연기에 침입할 때의 입측 판 두께를 카테고리로 하면 된다.
또한, 제조 프로세스가 이상이라고 판정된 경우, 보수원에게 알람을 통지해도 된다. 이 경우, 보수원에 의한 상시 감시가 불필요하게 된다. 그 결과, 보수원의 부하를 경감시킬수 있을뿐만 아니라, 중대한 고장이 발생하기 전에 메인터넌스를 행할 수 있다.
또한, 제조 프로세스가 이상이라고 판정된 경우, 오퍼레이터에게 알람을 통지해도 된다. 이 경우, 오퍼레이터에 의한 개입을 촉구할 수 있다. 그 결과, 제조 프로세스를 적절한 상태로 신속하게 변화시킴으로써, 문제의 발생을 미연에 방지하여, 제품의 품질을 안정적으로 확보할 수 있다.
또한, 실시 형태 1의 제조 프로세스 감시 장치(3)를 열간 박판 압연 라인(1)과는 다른 제조 설비에 적용해도 된다. 예를 들어, 실시 형태 1의 제조 프로세스 감시 장치(3)를 연속 냉간 압연기에 적용해도 된다. 예를 들어, 실시 형태 1의 제조 프로세스 감시 장치(3)를 어닐링 라인에 적용해도 된다. 예를 들어, 실시 형태 1의 제조 프로세스 감시 장치(3)를 도금의 프로세스 라인에 적용해도 된다.
다음으로, 도 5를 이용하여, 제조 프로세스 감시 장치(3)의 예를 설명한다.
도 5는 실시 형태 1에 있어서의 제조 프로세스 감시 장치의 하드웨어 구성도이다.
제조 프로세스 감시 장치(3)의 각 기능은, 처리 회로에 의해 실현할 수 있다. 예를 들어, 처리 회로는, 적어도 하나의 프로세서(12a)와 적어도 하나의 메모리(12b)를 구비한다. 예를 들어, 처리 회로는, 적어도 하나의 전용의 하드웨어(13)를 구비한다.
처리 회로가 적어도 하나의 프로세서(12a)와 적어도 하나의 메모리(12b)를 구비하는 경우, 제조 프로세스 감시 장치(3)의 각 기능은, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 소프트웨어와 펌웨어의 조합으로 실현된다. 소프트웨어 및 펌웨어의 적어도 한쪽은, 프로그램으로서 기술된다. 소프트웨어 및 펌웨어의 적어도 한쪽은, 적어도 하나의 메모리(12b)에 저장된다. 적어도 하나의 프로세서(12a)는, 적어도 하나의 메모리(12b)에 기억된 프로그램을 판독하여 실행함으로써, 제조 프로세스 감시 장치(3)의 각 기능을 실현한다. 적어도 하나의 프로세서(12a)는, 중앙 처리 장치, 처리 장치, 연산 장치, 마이크로프로세서, 마이크로컴퓨터, DSP라고도 한다. 예를 들어, 적어도 하나의 메모리(12b)는 RAM, ROM, 플래시 메모리, EPROM, EEPROM 등의, 불휘발성 또는 휘발성 반도체 메모리, 자기 디스크, 플렉시블 디스크, 광 디스크, 콤팩트 디스크, 미니 디스크, DVD 등이다.
처리 회로가 적어도 하나의 전용 하드웨어(13)를 구비하는 경우, 처리 회로는, 예를 들어 단일 회로, 복합 회로, 프로그램화한 프로세서, 병렬 프로그램화한 프로세서, ASIC, FPGA 또는 이들의 조합으로 실현된다. 예를 들어, 제조 프로세스 감시 장치(3)의 각 기능은, 각각 처리 회로로 실현된다. 예를 들어, 제조 프로세스 감시 장치(3)의 각 기능은, 통합하여 처리 회로로 실현된다.
제조 프로세스 감시 장치(3)의 각 기능에 대하여, 일부를 전용의 하드웨어(13)로 실현하고, 그 이외의 부분(나머지)을 소프트웨어 또는 펌웨어로 실현해도 된다. 예를 들어, 특징량 기억부(4)의 기능에 대해서는 전용의 하드웨어(13)로서의 처리 회로로 실현하고, 특징량 기억부(4)의 기능 이외의 기능에 대해서는 적어도 하나의 프로세서(12a)가 적어도 하나의 메모리(12b)에 저장된 프로그램을 판독하여 실행함으로써 실현해도 된다.
이와 같이, 처리 회로는, 하드웨어(13), 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합으로 제조 프로세스 감시 장치(3)의 각 기능을 실현한다.
이상과 같이, 본 발명에 따른 제조 프로세스 감시 장치는, 제조 설비에 이용할 수 있다.
1: 열간 박판 압연 라인
2: 데이터 수집 장치
3: 제조 프로세스 감시 장치
4: 특징량 기억부
5: 데이터 변환부
6: 특징량 분석부
7: 데이터 복원부
8: 유사도 연산부
9: 카테고리 판정부
10: 카테고리 분류부
11: 프로세스 상태 진단부
12a: 프로세서
12b: 메모리
13: 하드웨어

Claims (3)

  1. 미리 분류된 복수의 카테고리마다 제조 설비의 조업 상태를 파악한 특징량의 정보를 기억한 특징량 기억부와,
    상기 제조 설비의 운전 데이터 또는 상기 제조 설비에 마련된 측정 장치의 측정 데이터를 포함하는 프로세스 데이터를 변환하는 데이터 변환부와,
    상기 데이터 변환부에 의해 변환된 데이터를 상기 특징량 기억부에 기억된 특징량의 정보에 기초하여 분석하는 특징량 분석부와,
    상기 특징량 기억부에 기억된 특징량의 정보와 상기 특징량 분석부에 의해 분석된 결과의 정보에 기초하여 상기 복수의 카테고리마다 데이터를 복원하는 데이터 복원부와,
    상기 특징량 분석부에 의해 분석될 때 사용된 데이터와 상기 데이터 복원부에 의해 복원된 데이터에 기초하여 상기 복수의 카테고리마다 유사도를 연산하는 유사도 연산부와,
    상기 유사도 연산부에 의해 연산된 상기 복수의 카테고리마다의 유사도에 기초하여 상기 데이터의 카테고리를 판정하는 카테고리 판정부와,
    상기 프로세스 데이터가 속하는 카테고리를 분류하는 카테고리 분류부와,
    상기 카테고리 판정부에 의해 판정된 카테고리와 상기 카테고리 분류부에 의해 분류된 카테고리의 비교 결과에 기초하여 제조 프로세스의 상태를 진단하는 프로세스 상태 진단부
    를 구비한 것을 특징으로 하는 제조 프로세스 감시 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세스 상태 진단부는, 상기 카테고리 판정부에 의해 판정된 카테고리와 상기 카테고리 분류부에 의해 분류된 카테고리가 상이한 경우 또는 미리 설정된 기간 내에 미리 설정된 횟수만큼 상기 카테고리 판정부에 의해 판정된 카테고리와 상기 카테고리 분류부에 의해 분류된 카테고리가 상이한 경우에, 제조 프로세스가 이상이라고 판정하는 제조 프로세스 감시 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세스 상태 진단부는, 상기 카테고리 판정부에 의해 판정된 카테고리와 상기 카테고리 분류부에 의해 분류된 카테고리가 미리 설정된 관계를 충족시키지 못한 경우 또는 미리 설정된 기간 내에 미리 설정된 횟수만큼 상기 카테고리 판정부에 의해 판정된 카테고리와 상기 카테고리 분류부에 의해 분류된 카테고리가 미리 설정된 관계를 충족시키지 못한 경우에, 제조 프로세스가 이상이라고 판정하는, 제조 프로세스 감시 장치.
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