WO2019013224A1 - 製造状況可視化方法、製造状況可視化装置及び製造システム - Google Patents

製造状況可視化方法、製造状況可視化装置及び製造システム Download PDF

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WO2019013224A1
WO2019013224A1 PCT/JP2018/026094 JP2018026094W WO2019013224A1 WO 2019013224 A1 WO2019013224 A1 WO 2019013224A1 JP 2018026094 W JP2018026094 W JP 2018026094W WO 2019013224 A1 WO2019013224 A1 WO 2019013224A1
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WO
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manufacturing
abnormality
axis
products
status visualization
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PCT/JP2018/026094
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博史 天野
多鹿　陽介
裕一 樋口
太一 清水
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • 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
    • 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
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    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
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    • 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
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present disclosure relates to a manufacturing status visualization method, a manufacturing status visualization device, and a manufacturing system.
  • the present disclosure provides a manufacturing status visualization method, a manufacturing status visualization device, and a manufacturing system that can support suppression of the production efficiency and quality deterioration of products.
  • a manufacturing status visualization method for visualizing the manufacturing status of a plurality of products, which is a method for manufacturing the plurality of products.
  • Each is manufactured by sequentially performing a plurality of steps including a first step and a second step following the first step, and in the method for visualizing the manufacturing status, the first axis and the step
  • a plurality of figures corresponding to each of the plurality of steps performed for each of the plurality of products are arranged and arranged
  • the display including the plurality of figures is displayed on the display unit, and in the arrangement of the plurality of figures, (a) start time of the first step of the target product which is one of the plurality of products, or The identification number of the target product is arranged along the first axis , (B) along the second axis in a length proportional to the time taken for the first step of the target
  • a manufacturing status visualization apparatus for visualizing manufacturing statuses of a plurality of products, each of the plurality of products includes a first step, and the first process.
  • a manufacturing process is performed by sequentially performing a plurality of steps including a second step following one step, and the manufacturing status visualization device includes a first axis and a second axis orthogonal to the first axis.
  • a diagram generation unit for arranging a plurality of figures corresponding to each of the plurality of steps performed for each of the plurality of products, and the plurality of figures arranged.
  • the drawing generation unit (a) starting time of the first step of the target product being one of the plurality of products, or the target time An identification number of a product is placed along the first axis, and (b) the placed start time Place a graphic extending along the second axis with a length proportional to the time taken for the first step of the target product from the position on the first axis of the identification number, (c And d) arranging a figure extending along the second axis by a length proportional to the time taken for the second step of the target product from the end of the set figure; Do it for each one.
  • a manufacturing system includes the manufacturing status visualization device and a manufacturing facility that manufactures the plurality of products by performing the plurality of steps.
  • one aspect of the present disclosure can be realized as a program for causing a computer to function the manufacturing status visualization method.
  • it may be realized as a computer readable recording medium storing the program.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a manufacturing system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of manufacturing log information acquired by the manufacturing status visualization device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the manufacturing status visualization device according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a situation display diagram displayed on the display unit of the manufacturing situation visualization device according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a view showing another example of the situation display diagram displayed on the display unit of the manufacturing situation visualization device according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the manufacturing status visualization device according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a manufacturing status visualization apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing the time taken for each process for each identification number generated based on the manufacturing log information acquired by the manufacturing status visualization device according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram showing an abnormality determination result by the manufacturing status visualization device according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of correspondence information between product types and identification numbers acquired by the manufacturing status visualization apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a situation display diagram displayed on the display unit of the manufacturing situation visualization device according to the second embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart showing the operation of the manufacturing status visualization device according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an abnormality determination process performed by the manufacturing status visualization apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a manufacturing status visualization device according to the third embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram of an example of event management information managed by the manufacturing status visualization apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a situation display diagram displayed on the display unit of the manufacturing situation visualization device according to the third embodiment.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the operation of the manufacturing status visualization apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 18 is a flowchart showing a process of estimating the cause of abnormality performed by the manufacturing status visualization apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram of an example of event management information managed by the manufacturing status visualization apparatus according to the first modification of the third embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram of an example of event management information managed by the manufacturing status visualization apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a situation display diagram displayed on the display unit of the manufacturing situation visualization device according to the third embodiment.
  • FIG. 17 is
  • FIG. 20 is a flowchart showing a process of estimating the cause of abnormality performed by the manufacturing status visualization apparatus according to the first modification of the third embodiment.
  • FIG. 21 is a flowchart showing a process of estimating the cause of abnormality performed by the manufacturing status visualization apparatus according to the second modification of the third embodiment.
  • FIG. 22 is a block diagram showing a configuration of a manufacturing status visualization device according to Embodiment 4.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an example of manufacturing log information indicating the relationship between an occurrence event and a generation site, which is acquired by the manufacturing status visualization device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 24 is a diagram showing an example of a situation display diagram displayed on the display unit of the manufacturing situation visualization device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 25 is a view showing another example of the situation display diagram displayed on the display unit of the manufacturing situation visualization device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 26 is a flowchart showing an operation of the manufacturing status visualization apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 27 is a flow chart showing a process of estimating a portion where an abnormality has occurred by the manufacturing status visualization device according to the fourth embodiment.
  • a manufacturing status visualization method for visualizing the manufacturing status of a plurality of products, the plurality of products
  • Each of the steps is manufactured by sequentially performing a plurality of steps including a first step and a second step following the first step, and in the method for visualizing the manufacturing status, the first axis;
  • a plurality of figures corresponding to each of the plurality of steps performed for each of the plurality of products are arranged and arranged.
  • the display including the plurality of figures is displayed on the display unit, and in the arrangement of the plurality of figures, (a) start time of the first step of the target product which is one of the plurality of products, or Placing the identification number of the target product along the first axis , (B) along the second axis in a length proportional to the time taken for the first step of the target product from the position on the first axis of the arranged start time or identification number Placing an extending figure, and (c) placing a figure extending along the second axis at a length proportional to the time taken for the second step of the target product from the end of the placed figure Is performed on each of the plurality of products.
  • a status display diagram In a diagram defined by the first axis and the second axis orthogonal to each other (hereinafter sometimes referred to as a status display diagram), it extends along the first axis and along the second axis.
  • the length of the figure arranged for each product represents the time taken for the first step of the corresponding product.
  • the figure extending from the end of the figure corresponding to the first step represents the time taken for the second step of the corresponding product.
  • the time required for the process (hereinafter sometimes referred to as production time) becomes long, so it is presumed that a figure that is long from the first axis has some abnormality be able to.
  • the process and the product in which the abnormality has occurred can be displayed in an easy-to-understand manner. Therefore, since the process and the product in which the abnormality has occurred can be identified promptly, it is possible to promptly cope with the abnormality such as the improvement of the process. Therefore, according to the manufacturing situation visualization method according to the present aspect, it is possible to support the suppression of the deterioration of the production efficiency and the quality of the product.
  • the manufacturing status visualization method it is possible to display in real time in synchronization with manufacturing by a manufacturing facility, or to display in a short period such as one hour to several hours or one day to several days. Become. For this reason, it is possible to improve the manufacturing process such as maintenance work such as member replacement every time an abnormality occurs. That is, it is not necessary to perform periodic maintenance and the like. Therefore, according to the manufacturing situation visualization method according to the present aspect, it is possible to reduce the downtime of the manufacturing line and to improve the production efficiency.
  • the product and the process are further based on the time taken for each of the plurality of processes performed on each of the plurality of products. It is determined whether the combination is abnormal or normal for each combination with and, in the display of the figure, the figure corresponding to the combination determined to be abnormal is displayed in a display mode different from the figure of the combination determined to be normal. You may
  • the cause of abnormality of the combination determined to be abnormal is further estimated, and in the display of the figure, a figure corresponding to the combination determined to be abnormal. And the estimated cause of abnormality may be displayed.
  • the determination result of abnormality and normal for each product and a plurality of the processes included in the target process may be estimated based on the number of occurrences of the event for each product.
  • the determination result of abnormality and normal for each product and a plurality of the processes included in the target process may be estimated by performing a random forest based on the number of occurrences of the event for each product.
  • all the products determined to be normal and one manufacturing determined to be abnormal with respect to the target process which is one process included in the plurality of processes may be estimated using the number of occurrences of a plurality of events included in the target process with each object.
  • an element constituting the estimated cause of abnormality may be displayed in association with a figure corresponding to a combination determined to be abnormal.
  • a component for example, a part of the apparatus, etc.
  • the abnormality can be dealt with more quickly.
  • a component for example, a part of the apparatus, etc.
  • a program according to an aspect of the present disclosure is a program for causing a computer to execute the manufacturing status visualization method.
  • a manufacturing status visualization apparatus for visualizing manufacturing statuses of a plurality of products, each of the plurality of products includes a first step, and the first process.
  • a manufacturing process is performed by sequentially performing a plurality of steps including a second step following one step, and the manufacturing status visualization device includes a first axis and a second axis orthogonal to the first axis.
  • a diagram generation unit for arranging a plurality of figures corresponding to each of the plurality of steps performed for each of the plurality of products, and the plurality of figures arranged.
  • the drawing generation unit (a) starting time of the first step of the target product being one of the plurality of products, or the target time An identification number of a product is placed along the first axis, and (b) the placed start time Place a graphic extending along the second axis with a length proportional to the time taken for the first step of the target product from the position on the first axis of the identification number, (c And d) arranging a figure extending along the second axis by a length proportional to the time taken for the second step of the target product from the end of the set figure; Do it for each one.
  • a manufacturing system includes the manufacturing status visualization device and a manufacturing facility that manufactures the plurality of products by performing the plurality of steps.
  • the manufacturing status visualization device can suppress the reduction in the production efficiency and the quality of the product, as in the above-described manufacturing status visualization method. For this reason, according to the manufacturing system according to the present aspect, it is possible to suppress the deterioration of the production efficiency and the quality of the product.
  • each drawing is a schematic view, and is not necessarily illustrated exactly. Therefore, for example, the scale and the like do not necessarily match in each figure. Further, in each of the drawings, substantially the same configuration is given the same reference numeral, and overlapping description will be omitted or simplified.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a manufacturing system 10 according to the present embodiment.
  • the manufacturing system 10 includes a manufacturing facility 20 and a manufacturing status visualization device 100.
  • the manufacturing facility 20 manufactures the plurality of products 30, and the manufacturing status visualization device 100 visualizes the manufacturing status of the plurality of products 30 by the manufacturing facility 20.
  • the manufacturing status includes the presence or absence of an abnormality that occurs during execution of the manufacturing process.
  • the manufacturing equipment 20 manufactures a plurality of products 30 by performing a plurality of steps.
  • the manufacturing facility 20 includes, for example, a plurality of component mounters 21 and 22.
  • Each of the plurality of articles of manufacture 30 has a substrate 31 and a plurality of components 32 mounted on the substrate 31.
  • each of the plurality of component mounters 21 and 22 mounts the plurality of components 32 on the substrate 31.
  • the plurality of component mounters 21 and 22 are an example of a manufacturing apparatus arranged on the manufacturing line of the product 30, and the plurality of components 32 are mounted on each of the plurality of substrates 31 sequentially carried in. By doing this, the substrate 31 on which the component 32 is mounted is carried out.
  • the substrate 31 (product 30) that has been carried out is transported to a manufacturing facility that performs the next manufacturing process (for example, a reflow process) or an inspection facility that inspects the product 30 or the like.
  • the identification number is assigned to each of the plurality of products 30.
  • the identification number is a serial number (serial number) unique to each of the plurality of products 30. That is, the identification number and the product 30 are associated one-to-one.
  • the component mounters 21 and 22 each include a plurality of components (not shown) involved in the manufacture of the product 30.
  • the plurality of components include a feeder for supplying the component 32, a nozzle for suctioning the component 32, a header for holding the nozzle and moving between the feeder and the substrate 31 (lane in which the substrate 31 is transported).
  • Each of the component mounters 21 and 22 may have a plurality of nozzles, feeders, and headers.
  • Each of the plurality of products 30 is manufactured by sequentially performing a plurality of steps.
  • the plurality of processes include, for example, a first component mounting process (first process) and a second component mounting process (second process).
  • the first and second steps are performed, for example, continuously in time.
  • continuous in time not only means that the second process starts from the end of the first process, but also waits from the end of the first process to the start of the second process. It also means that a period is provided. That is, continuous in time means that other steps are not included in the waiting period.
  • a plurality of events are events related to errors, and specifically, alarm, emergency stop processing, overrun, single stop, splicing, detection of tape joint, supply of pallet replenishment unit, substrate recognition state, suction of component 32 It includes an error, a post process wait, an automatic operation state, a vacuum sensor error, a production setting state, a preprocess wait, a recognition error, and an out-of-part.
  • the plurality of events may include correction processing such as temporal change correction of operations of the feeder, the nozzle, the header, and the like.
  • the manufacturing status visualization device 100 is a device that visualizes the manufacturing status of the plurality of products 30.
  • the manufacturing status visualization device 100 is, for example, a computer provided with a display or a computer connected to the display.
  • the manufacturing status visualization device 100 acquires manufacturing log information from the manufacturing facility 20, and visualizes the manufacturing status of the plurality of products 30 based on the acquired manufacturing log information.
  • the manufacturing log information is information indicating the result of each process performed when manufacturing a plurality of products 30, that is, operation performance data.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of manufacturing log information acquired by the manufacturing status visualization device 100 according to the present embodiment.
  • the manufacturing log information is information indicating the identification number and the start time and end time of each of the plurality of steps in association with each of the plurality of products 30.
  • the start time and the end time are an example of process operation results.
  • the plurality of steps include a step A (first step) and a step B (second step) subsequent to the step A.
  • each of the plurality of products 30 is manufactured by sequentially performing step A and step B.
  • the start time and the end time of the process A and the start time and the end time of the process B are associated with the identification number of each of the plurality of products 30.
  • the manufacturing status visualization device 100 visualizes the manufacturing status of the plurality of products 30 so as to be intuitively understood based on the manufacturing log information shown in FIG.
  • step A is the first step performed among the steps required to manufacture product 30, and step B is the second step performed subsequent to step A. This is the last step, but it is not limited to these. For example, there may be three or more steps required for producing the product 30, and step C may be performed subsequent to step B. In addition, the step A may be a step to be performed second or later among a plurality of steps necessary for manufacturing the product 30.
  • the manufacturing status visualization device 100 includes a control unit 110, a display unit 120, a storage unit 130, and a communication unit 140.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the manufacturing status visualization device 100 according to the present embodiment.
  • the control unit 110 controls the overall processing of the manufacturing status visualization device 100.
  • the control unit 110 is realized by, for example, a processor that executes a program. As shown in FIG. 3, the control unit 110 includes a diagram generation unit 111 and a display control unit 112.
  • the diagram generation unit 111 generates a situation display diagram.
  • the situation diagram is a diagram defined by a first axis and a second axis orthogonal to the first axis.
  • the situation display diagram is a diagram visualizing the operation results of the plurality of processes performed for each of the plurality of products 30.
  • the diagram generation unit 111 arranges a plurality of figures corresponding to each of the plurality of steps performed for each of the plurality of products 30 in the situation display diagram.
  • the diagram generation unit 111 generates the situation display diagram 200 or 200 a shown in FIG. 4 or 5. The details of the situation display diagram 200 or 200a and the detailed operation of the diagram generation unit 111 will be described later.
  • the display control unit 112 controls the display unit 120. Specifically, the display control unit 112 causes the display unit 120 to display the situation display diagram 200 or 200a generated by the diagram generation unit 111.
  • the display unit 120 displays the situation display diagram 200 or 200a.
  • the display unit 120 is, for example, a flat panel display such as a liquid crystal display (LCD) or an organic electroluminescence (EL) display, but is not limited thereto.
  • LCD liquid crystal display
  • EL organic electroluminescence
  • the storage unit 130 is a memory for storing the manufacturing log information acquired from the manufacturing facility 20, the generated situation display diagram, and the like.
  • the storage unit 130 is a non-volatile memory such as a hard disk drive (HDD) or a semiconductor memory.
  • HDD hard disk drive
  • the communication unit 140 is a communication interface that communicates with the manufacturing facility 20.
  • the communication may be either wired communication or wireless communication.
  • the communication unit 140 functions as an acquisition unit that acquires manufacturing log information from the manufacturing facility 20.
  • FIG. 4 is a view showing an example of a situation display diagram 200 displayed on the display unit 120 of the manufacturing situation visualization device 100 according to the present embodiment.
  • the situation display diagram 200 includes a vertical axis 210, a plurality of start times 220, a plurality of figures 230, and a plurality of figures 240.
  • the status display diagram 200 is defined by a first axis 201 and a second axis 202 orthogonal to the first axis 201.
  • the first axis 201 is, for example, an axis extending in the vertical direction in the display screen, and the second axis 202 is an axis extending in the horizontal direction.
  • the first axis 201 may be an axis extending in the horizontal direction, and the second axis 202 may be an axis extending in the vertical direction.
  • the first axis 201 and the second axis 202 may not be drawn (displayed) so that the administrator (operator) can actually see.
  • the first axis 201 is drawn as the vertical axis 210, and the second axis 202 is not drawn.
  • the non-displayed portions of the first axis 201 and the second axis 202 are indicated by broken lines.
  • the vertical axis 210 is a time axis. The passage of time is shown from the upper end to the lower end of the vertical axis 210.
  • the start time 220 of step A of each of the plurality of products 30 shown in FIG. 2 is arranged.
  • step A is basically started every 5 seconds. After the process A of the identification number "00005" is started, a period of 20 seconds is left until the process A of the identification number "00006" is started. Therefore, as shown in FIG. 4, the interval between “10:00:20”, which is the fifth start time 220 from the top, and “10:00:40”, which is the sixth start time 220, is , Are spaced more than other intervals. The other start times 220 are arranged at substantially equal intervals.
  • a graphic 230 corresponding to the process A and a graphic 240 corresponding to the process B are arranged corresponding to each of the plurality of arranged start times 220.
  • each of the graphic 230 and the graphic 240 is a rectangle having the same length (length along the first axis 201).
  • Each of the graphic 230 and the graphic 240 may be a line segment or an ellipse.
  • the graphic 230 and the graphic 240 may be different from each other.
  • the figure 230 may be rectangular and the figure 240 may be a line segment.
  • FIG. 230 and FIG. 240 are drawn by solid lines, they may be drawn by broken lines, dotted lines, alternate long and short dash lines, or the like.
  • the graphic 230 is a graphic extending along the second axis 202 with a length proportional to the time taken for step A from the position on the longitudinal axis 210 of the corresponding start time 220. That is, the length along the second axis 202 of the graphic 230 indicates the time taken for step A of the corresponding product 30.
  • the second axis 202 which is not drawn functions as the time axis in the same manner as the first axis 201.
  • the graphic 240 is a graphic extending from the end of the graphic 230 along the second axis 202 by a length proportional to the time taken for the process B. That is, the length along the second axis 202 of the graphic 240 indicates the time taken for the step B of the corresponding product 30.
  • the figure 240 is continuously arranged from the end of the figure 230.
  • a waiting period of 5 seconds exists between step A and step B of the product 30 of the identification number "00004".
  • the fourth figure 230 from the top and the figure 240 are connected and arranged without leaving a space.
  • not only the start time 220 but also the product identification number may be disposed along the vertical axis 210 (first axis 201). This makes it possible to more easily understand which product production process has an abnormality.
  • FIG. 5 is a view showing another example of the situation display diagram displayed on the display unit 120 of the manufacturing situation visualization device 100 according to the present embodiment.
  • the vertical axis 210 is an axis representing the identification number 220a, and the identification numbers 220a are arranged in ascending order from the upper end to the lower end of the vertical axis 210.
  • the identification numbers 220 a are arranged at equal intervals along the vertical axis 210.
  • the identification numbers 220a may not be arranged in ascending order, may be arranged in descending order, and may be arranged randomly.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the manufacturing status visualization apparatus 100 according to the present embodiment (that is, the manufacturing status visualization method).
  • FIG. 6 mainly shows the operation of the diagram generation unit 111.
  • the manufacturing status visualization device 100 acquires in advance the manufacturing log information illustrated in FIG. 2 from the manufacturing facility 20.
  • the diagram generation unit 111 draws the vertical axis 210, which is a line segment extending in the vertical direction, as a time axis (S110).
  • the diagram generation unit 111 starts the first step (step A) included in the undisplayed operation record data.
  • the time 220 is arranged on the left side of the vertical axis 210 (S130). For example, when the operation result data of the identification numbers "00001" to "00007” shown in the manufacturing log information shown in FIG. 2 is not displayed, the diagram creation unit 111 sets "10" which is the start time of the identification number "00001". 00:00 ”is disposed on the left side of the vertical axis 210.
  • the diagram generation unit 111 arranges the figure extending in the direction orthogonal to the time axis by a length proportional to the time taken for the first step from the position on the time axis of the start time of the first step. (S140). Specifically, the diagram generation unit 111 is proportional to the time taken for the process A from the position on the vertical axis 210 of the start time of the identification number "00001" (ie, the position of "10:00:00"). Arranged are figures 230 which extend in a direction perpendicular to the second axis 202 by a length.
  • the diagram generation unit 111 arranges the figure extending in the direction orthogonal to the time axis with a length proportional to the time required for the second step from the end of the arranged figure (S150). Specifically, the diagram generation unit 111 arranges the diagram 240 extending in the same direction as the diagram 230 by a length proportional to the time required for the process B from the end of the diagram 230.
  • the figure generation unit 111 repeats connecting and arranging a new figure at the end of the figure representing the immediately preceding step.
  • the figure generation unit 111 may arrange a figure extending in the same direction as the figure 240 from the end of the figure 240 by a length proportional to the time required for the process (for example, process C) following the process B.
  • the same number of figures as the number of steps performed in the manufacture of the product 30 are arranged side by side along the second axis 202 from one start time.
  • step S130 when the identification number is arranged instead of the start time, the situation display diagram 200a shown in FIG. 5 is generated.
  • the diagram generation unit 111 may display in real time in synchronization with the manufacture of the manufacturing facility 20.
  • the communication unit 140 manufactures the start time and end time of the process and the identification number of the product 30 that is the target of the process each time the manufacturing facility 20 completes one process. Acquire as log information.
  • the communication unit 140 may set, for each predetermined period such as one minute, the start time and the end time of each of one or more steps performed in the period, and an object of each of the one or more steps.
  • the identification number of the one or more manufactured products 30 may be acquired as manufacturing log information.
  • the diagram generation unit 111 may arrange a plurality of figures based on the acquired manufacturing log information each time the communication unit 140 acquires the manufacturing log information. As a result, in the situation display diagram 200, the number of figures arranged with the passage of time increases, and the time required for each process can be grasped in real time.
  • the process and the product in which the abnormality has occurred can be displayed in an easy-to-understand manner. Therefore, since the process and the product in which the abnormality has occurred can be identified promptly, it is possible to promptly cope with the abnormality such as the improvement of the process.
  • the manufacturing situation visualization method and the manufacturing situation visualization apparatus 100 it is possible to support suppression of the production efficiency of the product and the deterioration of the quality.
  • the manufacturing status visualization apparatus determines the presence or absence of abnormality in the manufacturing process of the product 30 in addition to the operation of the manufacturing status visualization apparatus 100 according to the first embodiment, and an abnormality occurs. On the display to make it easier to understand the abnormality.
  • differences from the first embodiment will be mainly described, and the description of the common points will be omitted or simplified.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a manufacturing status visualization device 300 according to the present embodiment. As shown in FIG. 7, compared with the manufacturing status visualization device 100 shown in FIG. 3, the manufacturing status visualization device 300 includes a control unit 310 instead of the control unit 110 and a new analysis unit 350. And is different.
  • the control unit 310 is different from the control unit 110 shown in FIG. 3 in that a display control unit 312 is provided instead of the display control unit 112.
  • the display control unit 312 displays the figure corresponding to the combination determined to be abnormal in a display mode different from the figure of the combination determined to be normal. Specifically, the display control unit 312 highlights the figure of the process determined to be abnormal. A display example will be described later.
  • the analysis unit 350 analyzes the manufacturing log information acquired from the manufacturing facility 20. Specifically, the analysis unit 350 determines the presence or absence of abnormality in the manufacturing process of the plurality of products 30.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the time required for each process for each identification number, that is, the production time for each process, generated based on the manufacturing log information acquired by the manufacturing status visualization apparatus 300 according to the present embodiment. It is.
  • the analysis unit 350 calculates the production time by subtracting the start time from the end time of the process for each combination of the product 30 and the process. For example, the list shown in FIG. 8 is generated based on the manufacturing log information shown in FIG.
  • the analysis unit 350 includes a determination unit 351.
  • the determination unit 351 determines whether the combination of the product 30 and the process is abnormal or normal based on the time required for each of the plurality of processes performed on each of the plurality of products 30. judge.
  • the determination unit 351 determines whether the combination is abnormal or normal based on the production time for each combination of the product and the process. In general, if an abnormality occurs during the execution of a process, the production time of the process becomes long. Therefore, the determination unit 351 determines that a process requiring a longer time than necessary for a normal process is a process in which an abnormality has occurred.
  • the determination unit 351 statistically processes the time required for the same process with respect to the plurality of products 30, so that an abnormality occurs in the process that requires much different time than the other times. It is determined that For example, the determination unit 351 calculates an average ⁇ and a standard deviation ⁇ of production times of the same process, and determines a combination in which the production time is larger than ⁇ + 2 ⁇ as a combination in which an abnormality occurs. For example, the determination result is as shown in FIG. FIG. 9 is a diagram showing the result of the abnormality determination by the manufacturing status visualization device 300 according to the present embodiment.
  • the threshold serving as the determination criterion of the abnormality may not be ⁇ + 2 ⁇ .
  • the threshold may be ⁇ + ⁇ or ⁇ + 3 ⁇ .
  • the determination unit 351 determines that the production is abnormal even if the production time corresponding to the combination is smaller than ⁇ -2 ⁇ . Good.
  • the threshold value at this time may be ⁇ - ⁇ or ⁇ -3 ⁇ .
  • the determination unit 351 determines abnormality and normality for each type (that is, for each type) for the same type of product 30.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the correspondence between the product type and the identification number acquired by the manufacturing status visualization apparatus 300 according to the present embodiment.
  • the communication unit 140 acquires, from the manufacturing facility 20, the correspondence between the product type and the identification number.
  • FIG. 11 is a view showing an example of a situation display diagram 400 displayed on the display unit 120 of the manufacturing situation visualization device 300 according to the present embodiment. As shown in FIG. 11, in the situation display diagram 400, a figure 431 corresponding to the process A determined to be abnormal is highlighted as compared with the situation display diagram 200 shown in FIG.
  • the figure 431 has a thicker border than the other figures.
  • the graphic 431 is displayed in a color different from that of the other graphic. In FIG. 11, the fact that they are displayed in different colors is indicated by hatching of dots.
  • the figure 431 corresponding to the combination determined to be abnormal is displayed in a different display manner from other figures.
  • the thickness of the frame and the color in the frame are made different in FIG. 11, the present invention is not limited to this.
  • the display control unit 312 may blink the figure 431. That is, the display control unit 312 dynamically changes the display of the figure 431 while displaying (always displaying) other figures continuously in time. Thus, the figure 431 can be displayed more emphatically than other figures.
  • FIG. 12 is a flowchart showing the operation of the manufacturing status visualization apparatus 300 according to the present embodiment.
  • the manufacturing status visualization device 300 first displays the manufacturing status (S200).
  • the display processing of the manufacturing status is processing for generating the status display diagram 200 according to the first embodiment.
  • the manufacturing status visualization device 300 performs the process shown in the flowchart of FIG.
  • the manufacturing status visualization device 300 performs an abnormality determination process (S210). Specifically, the determination unit 351 determines, for each combination of the product (identification number) and the process, whether it is abnormal or normal, that is, the presence or absence of abnormality.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an abnormality determination process (S210) performed by the manufacturing status visualization apparatus 300 according to the present embodiment.
  • the determination unit 351 acquires the production time for each combination of the identification number and the process for all of the products 30 of the same type (S211).
  • the determination unit 351 determines whether the production time for each combination is larger than ⁇ + 2 ⁇ (S213). If the production time is larger than ⁇ + 2 ⁇ (Yes in S213), the determination unit 351 determines that the combination is abnormal (S214). When the production time is equal to or less than ⁇ + 2 ⁇ (No in S213), the determination unit 351 determines that the combination is normal (S215).
  • the determination unit 351 performs abnormality determination on all the combinations, and stores the determination result for each combination in the storage unit 130 (S216). Thus, the determination result as shown in FIG. 9 is stored in the storage unit 130.
  • the display control unit 312 performs display control based on the abnormality determination result stored in the storage unit 130. Specifically, when the reading of the abnormality determination result is not completed for all the identification numbers (No in S220), the display control unit 312 reads out the abnormality determination result corresponding to the identification number for which the reading is not completed. (S230).
  • the display control unit 312 highlights the process corresponding to the abnormality (S250). Specifically, as in the figure 431 shown in FIG. 11, the display control unit 312 displays a frame line with a thick line, and displays the inside of the frame in a color different from that of the other figures.
  • the display control unit 312 normally displays the process that corresponds to the normal (S260). Specifically, the display control unit 312 displays the frame line with a normal thickness and displays the inside of the frame in the same color as the other graphics, as illustrated in FIG. 11 or FIG. .
  • the process and the product in which the abnormality has occurred can be displayed more clearly. Therefore, since the process and the product in which the abnormality has occurred can be identified more quickly, it is possible to promptly cope with the abnormality such as the improvement of the process.
  • the manufacturing status visualization method and the manufacturing status visualization device 300 it is possible to support suppression of the production efficiency of the product and the deterioration of the quality.
  • the manufacturing status visualization device 300 estimates the abnormal cause and displays the estimated abnormal cause.
  • differences from the second embodiment will be mainly described, and the description of the common points will be omitted or simplified.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a manufacturing status visualization device 500 according to the present embodiment.
  • the manufacturing status visualization device 500 includes a control unit 510 and an analysis unit 550 instead of the control unit 310 and the analysis unit 350 as compared to the manufacturing status visualization device 300 shown in FIG. 7. It is different.
  • Control unit 510 is different from control unit 310 shown in FIG. 7 in that display control unit 512 is provided instead of display control unit 312.
  • the display control unit 512 displays the abnormality cause estimated by the cause estimation unit 552 of the analysis unit 550 in association with the figure corresponding to the combination determined to be abnormal. A display example will be described later.
  • the analysis unit 550 newly includes a cause estimation unit 552 as compared with the analysis unit 350 illustrated in FIG. 7.
  • the cause estimation unit 552 estimates the cause of abnormality of the combination determined to be abnormal by the determination unit 351.
  • the abnormality cause is an event that causes the process to become abnormal among a plurality of events, and is an event that caused an error.
  • the cause estimation unit 552 generates an abnormality and normal determination result for each product 30 and an occurrence for each product 30 of an event related to an abnormality for the target process which is one process included in a plurality of processes.
  • the cause of abnormality is estimated based on the number of times.
  • the number of occurrences may be the number of occurrences in a predetermined number, that is, the number of occurrences.
  • the cause estimation unit 552 is a random forest based on the determination result of abnormality and normal for each product 30 and the number of occurrences of each product 30 of the event related to the abnormality for the target process. To estimate the cause of the abnormality. For example, the cause estimation unit 552 performs a random forest based on the abnormality determination result shown in FIG. 9 and the event management information shown in FIG.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of event management information managed by the manufacturing status visualization device 500 according to the present embodiment.
  • FIG. 15 shows, for example, the type and the number of events generated in the process A.
  • the abnormality determination result of the process A shown in FIG. 9 is also displayed on FIG.
  • the event management information shown in FIG. 15 indicates that an error X has occurred twice, an error Y has occurred twice, and a correction X has occurred twice in the process A of the product having the identification number "00001".
  • the process A of the product with the identification number "00005" it is indicated that the error X has occurred 12 times, the error Y has occurred three times, and the correction X has occurred twice.
  • the error X and the error Y are, for example, a suction error by the nozzle, a recognition error of the substrate 31, a recognition error of the component 32, and the like.
  • the correction X is, for example, a process of correcting a change with time of components of the manufacturing facility 20.
  • the cause estimation unit 552 calculates the importance of each of the plurality of events generated during the process by performing random forest. The cause estimation unit 552 estimates that the event having the highest degree of importance calculated is an abnormality cause.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a situation display diagram 600 displayed on the display unit 120 of the manufacturing situation visualization device 500 according to the present embodiment.
  • the situation display diagram 600 shown in FIG. 16 is different from the situation display diagram 400 shown in FIG. 11 in that it further includes a notification graphic 632.
  • the notification figure 632 is a figure including the estimation result of the abnormality cause.
  • the notification graphic 632 is arranged in the vicinity of the highlighted graphic 431 corresponding to the combination estimated to have an abnormality.
  • the notification graphic 632 is a balloon expanding from the frame of the graphic 431, and includes text information indicating the result of estimation of the cause of abnormality inside the balloon.
  • the operator can quickly identify the abnormality cause.
  • the estimation result of the abnormality cause may be displayed on all the combinations determined to be abnormal.
  • the cause estimation unit 552 may sequentially select all processes determined as abnormal as target processes, and estimate the cause of abnormality for all processes.
  • a cursor or the like that can be selected by the operator may be illustrated in the status display diagram 600, and only the estimated result of the abnormality corresponding to the combination selected by the operator may be displayed.
  • the cause estimation unit 552 may estimate the cause of the abnormality, for example, with the process selected by the operator as the target process.
  • the display unit 120 may be a touch panel display, and the operator may be able to directly select each of the figures arranged in the situation display diagram 600. That is, the manufacturing status visualization device 500 may include a reception unit that receives a selection from the operator.
  • the reception unit is a user interface such as a touch sensor or a physical button.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the operation of the manufacturing status visualization device 500 according to the present embodiment.
  • the manufacturing status visualization device 500 first performs display processing of an abnormal process (S300).
  • the display process of the abnormal process is a process of generating the situation display diagram 400 according to the second embodiment.
  • the manufacturing status visualization device 500 performs the process shown in the flowchart of FIG.
  • the cause estimation unit 552 performs an estimation process of the abnormality cause (S320). For example, in the situation display diagram 400 shown in FIG. 11, when the figure 431 determined to be abnormal is selected, the cause estimation unit 552 performs the process of estimating the abnormality cause shown in FIG.
  • FIG. 18 is a flowchart showing the process of estimating the cause of abnormality performed by the manufacturing status visualization device 500 according to the present embodiment.
  • the cause estimation unit 552 reads out the number of occurrences of each event in each of all the products 30 determined to be abnormal with respect to the same process as the process determined to be abnormal (S321). For example, when the process A of one product 30 is determined to be abnormal, the cause estimating unit 552 determines the error X, the error Y, and the correction X in each of all the products 30 determined to be abnormal with respect to the process A. Read the number of occurrences of each. In the example shown in FIGS. 9 and 15, the cause estimation unit 552 sets the number of occurrences of the error X, the error Y, and the correction X in the process A of the identification number “00005” determined to be abnormal to twelve times and three times. Read out twice.
  • the cause estimation unit 552 reads out the number of occurrences of each event in each of all the products 30 determined to be normal for the same process as the process determined to be abnormal (S322). For example, if the process A of one product 30 is determined to be abnormal, the cause estimating unit 552 determines that the error X, the error Y, and the correction X in each of all the products 30 determined to be normal for the process A. Read the number of occurrences of each. In the example shown in FIGS. 9 and 15, the cause estimation unit 552 determines the error numbers X, errors Y and corrections X of the identification numbers “00001” to “00004”, “00006” and “00007” determined to be normal. Read the number of occurrences of each.
  • the cause estimating unit 552 calculates the degree of importance of the event generated during the process by random forest (S323). Specifically, the cause estimation unit 552 inputs the abnormality determination result as the objective variable (label data), and inputs the number of occurrences of each read out event as the explanatory variable (feature amount), whereby the random forest is generated. I do. Thus, the cause estimating unit 552 calculates the importance of each of the error X, the error Y, and the correction X.
  • the cause estimation unit 552 stores the event with the highest degree of importance in the storage unit 130 as an estimation result of the abnormality cause (S324).
  • the display control unit 512 displays the estimation result of the abnormality cause stored in the storage unit 130 in association with the corresponding process (S330).
  • the situation display diagram 600 shown in FIG. 16 is displayed on the display unit 120.
  • the cause of abnormality is estimated and the estimation result is displayed, so that the abnormality can be dealt with more quickly. For this reason, for example, there is no need for a person such as a maintenance worker or an operator to investigate and judge the abnormal part, and the displayed process can be promptly improved. As the estimation accuracy is increased by the random forest, the work of human investigation and judgment can be further reduced, so that the abnormality can be dealt with more quickly.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of event management information managed by the manufacturing status visualization device 500 according to the present modification.
  • FIG. 19 shows the types and the number of events generated in the process A, as in FIG.
  • the abnormality determination result of the process A is also collectively displayed on FIG.
  • process A in the manufacture of the plurality of products 30, the process A is determined to be abnormal. Specifically, process A of the two products 30 having the identification numbers “00002” and “00005” is determined to be abnormal.
  • the cause estimating unit 552 applies to each of the target processes of all products determined to be normal with respect to the target process and only one product determined to be abnormal.
  • the cause of abnormality is estimated using the number of occurrences of multiple events included. Specific processing will be described using FIG.
  • FIG. 20 is a flowchart showing the process of estimating the cause of abnormality performed by the manufacturing status visualization apparatus 500 according to the first modification of the present embodiment.
  • the process of estimating the cause of abnormality shown in FIG. 20 is performed as the process of estimating the cause of abnormality in step S320 shown in FIG.
  • the cause estimating unit 552 reads out the number of occurrences of only one event selected from the plurality of products 30 determined to be abnormal (S321a). For example, when the identification number "00002" is selected, the cause estimating unit 552 reads 15 times, 3 times, or 2 times as the number of occurrences of the error X, the error Y, and the correction X, respectively. Note that this selection may be made by an operator, for example.
  • the identification number "00002" when the identification number "00002" is selected, the number of occurrences of each product of the other product determined to be abnormal, specifically, the product of the identification number "00005" is not read. . That is, the number of occurrences of each product of the product determined to be abnormal other than the selected product (identification number) is excluded from the input target of the random forest.
  • the subsequent processing is the same as the processing of the above-described third embodiment (specifically, FIG. 18) as shown in FIG.
  • the number of occurrences for each event corresponding to only one product is used as the input of the random forest, and the remaining is The number of occurrences of each product of the product determined to be abnormal is not used. This can improve the estimation accuracy of the cause by the random forest. As the estimation accuracy becomes higher, it is possible to reduce the work of human investigation and judgment, so that the abnormality can be dealt with more quickly.
  • FIG. 21 is a flowchart showing the process of estimating the cause of abnormality performed by the manufacturing status visualization apparatus 500 according to the second modification of the present embodiment.
  • the process of estimating the cause of abnormality shown in FIG. 21 is performed as the process of estimating the cause of abnormality in step S320 shown in FIG.
  • the cause estimating unit 552 reads out the number of occurrences of each event in all the products 30 for the selected process (S 321 b). For example, when the process A is selected, the cause estimation unit 552 reads the event management information illustrated in FIG. 15 from the storage unit 130.
  • the cause estimating unit 552 reads out the abnormality determination result for each of the processes A of all the products 30 (S322b). Specifically, the cause estimating unit 552 reads out the abnormality determination result shown in FIG.
  • the cause estimating unit 552 estimates an event having the largest occurrence frequency among the plurality of events of the product determined as abnormal based on the read out result of the abnormality determination (S323 b). For example, in the example shown in FIG. 15, since the process A of the identification number "00005" is determined to be abnormal, the number of occurrences of each of the error X, the error Y and the correction X corresponding to the identification number "00005" Among the 12 times, 3 times and 2 times, the error X with the highest frequency of occurrence is estimated as the abnormal cause.
  • the cause estimation unit 552 sets the event with the largest number of occurrences of the plurality of events of each of the one or more combinations of the process and the product determined to be abnormal. To be the cause of abnormality. As a result, it is not necessary to perform complicated processing such as a random forest, so the amount of processing can be reduced, and the time and power consumption required for processing can be reduced.
  • the manufacturing status visualization device 500 estimates a portion where the abnormality has occurred and displays the estimated generation portion.
  • differences from the third embodiment will be mainly described, and the description of the common points will be omitted or simplified.
  • FIG. 22 is a block diagram showing a configuration of a manufacturing status visualization device 700 according to the present embodiment. As shown in FIG. 22, the manufacturing status visualization device 700 is different from the manufacturing status visualization device 500 shown in FIG. 14 in that an analysis unit 750 is provided instead of the analysis unit 550.
  • the analysis unit 750 newly includes a part estimation unit 753 as compared with the analysis unit 550 shown in FIG.
  • the part estimation unit 753 estimates a generation part for each event that occurs during execution of a process. For example, when the error X is a suction error of the component 32, the influence of one or both of a feeder supplying the component 32 and a nozzle suctioning the component 32 is assumed as a component causing the suction error of the component 32. Ru.
  • the part estimation unit 753 estimates, for example, the influence of which component causes the error X.
  • FIG. 23 is a diagram showing an example of manufacturing log information acquired by the manufacturing status visualization device 700 according to the present embodiment.
  • the manufacturing log information illustrated in FIG. 23 indicates an event that occurred during execution of the process A of the identification number “00005” determined to be abnormal.
  • the event occurrence time, the type of event occurring at the occurrence time, and the occurrence part related to the event are associated.
  • the part estimation unit 753 estimates the occurrence part of the event for each generated event, and stores the occurrence part of the estimated event in association. As shown in FIG. 23, even when the same event occurs, there may be cases where the occurrence site is different. For example, error X occurred at time “10: 00: 23.010” occurred at site P, while error X occurred at time “10: 00: 23.011” occurred at site Q doing.
  • FIG. 24 is a view showing an example of a situation display diagram displayed on the display unit 120 of the manufacturing situation visualization device 700 according to the present embodiment.
  • the situation display diagram 800 shown in FIG. 24 is different from the situation display diagram 600 shown in FIG. 16 in that it includes a notification graphic 832 instead of the notification graphic 632.
  • FIG. 24 shows that the cause of the abnormality is "error X" and the occurrence site of the abnormality is "site P".
  • FIG. 25 is a diagram showing another example of the situation display diagram displayed on the display unit 120 of the manufacturing situation visualization device 700 according to the present embodiment.
  • event figures 833 and 834 representing a plurality of events are superimposed on a figure 431 showing a process determined to be abnormal.
  • the event graphic 833 is, for example, a graphic indicating an error X.
  • the event graphic 834 is, for example, a graphic indicating an error Y.
  • the event graphics 833 and 834 are each arranged at a position corresponding to the time when the corresponding event occurred.
  • the length along the second axis 202 of the figure 431 corresponds to the time taken for the process. Therefore, the left end of the figure 431 (ie, the position on the vertical axis 210) corresponds to "10:00:20" which is the start time of the process, and the right end of the figure 431 (end of the figure 431) is the relevant one. It corresponds to "10:00:40" which is the end time of the process.
  • the diagram generation unit 111 arranges the event graphics 833 and 834 at the corresponding positions according to the occurrence time of the event occurring during the process. Note that, in order to arrange the event graphics 833 and 834, for example, the communication unit 140 acquires the occurrence time of each event as manufacturing log information and stores it in the storage unit 130.
  • the event graphics 833 and 834 are displayed in different colors. Therefore, it is possible to easily grasp whether the same event has occurred or whether a different event has occurred.
  • FIG. 26 is a flowchart showing the operation of the manufacturing status visualization device 700 according to the present embodiment.
  • the processing up to estimation of the cause of abnormality is the same as the manufacturing status visualization device 500 according to the third embodiment.
  • the manufacturing status visualization device 700 After the estimation of the cause of the abnormality, the manufacturing status visualization device 700 performs estimation of the occurrence site of the abnormality (S430) shown in FIG.
  • FIG. 27 is a flow chart showing a process of estimating an abnormality occurrence part according to the present embodiment.
  • the part estimation unit 753 counts, for each occurrence part, the number of occurrences of an event that is an abnormal cause during the process determined to be abnormal (S431).
  • the part estimation unit 753 stores the part with the highest occurrence frequency as the estimation result of the occurrence part of the abnormality in the storage unit 130 (S432).
  • step S320 it is assumed that an abnormality occurs in process A of identification number "00005" and the abnormality cause is error X. . Therefore, the part estimation unit 753 counts the number of occurrences of the error X for each occurrence part. For example, in the example shown in FIG. 23, of the number of occurrences of the error X (five times in total), the number of times of the site P is four times, and the number of times of the site Q is once. Therefore, site estimation unit 753 estimates site P as an abnormal site.
  • the display control unit 512 displays the estimation result of the abnormality cause stored in the storage unit 130 in association with the corresponding process (S430).
  • the situation display diagram 800 shown in FIG. 24 is displayed on the display unit 120.
  • the manufacturing status visualization apparatus 700 As described above, according to the manufacturing status visualization apparatus 700 according to the present embodiment, not only the cause of the abnormality but also the occurrence part of the abnormality is estimated, and the estimation result is displayed. I can do things. For this reason, for example, there is no need for a person such as a maintenance worker or an operator to investigate and judge an abnormal part, and it is possible to promptly improve the displayed part.
  • the process in which the deviation from the average ⁇ is large is determined to be abnormal by using the average ⁇ and the standard deviation ⁇ , but the invention is not limited thereto.
  • the figure corresponding to each process arranged in the status display diagram may extend along the second axis with a length corresponding to the amount of power consumed in each process. That is, the length of the figure may represent the amount of power.
  • the amount of power may be an actual measurement value for each process, or may be an estimated value.
  • another figure (for example, a broken line) indicating the amount of power may be displayed in the same display screen as the figure indicating the time required for the process.
  • the manufacturing facility 20 may include a processing device that processes a raw material such as metal or resin, and a forming device that forms the processed material.
  • Each of the above-described devices may be specifically a computer system including a microprocessor, a ROM, a RAM, a hard disk unit, a display unit, and the like.
  • a computer program is stored in a RAM (Ramdom Access Memory) or a hard disk unit.
  • Each device achieves its function by the microprocessor operating according to the computer program.
  • the computer program is configured by combining a plurality of instruction codes indicating instructions to the computer in order to achieve a predetermined function.
  • a part or all of the components constituting each of the above-described devices may be configured from one system LSI (Large Scale Integration: large scale integrated circuit).
  • the system LSI is a super-multifunctional LSI manufactured by integrating a plurality of components on one chip, and specifically includes a microprocessor, a ROM (Read Only Memory), a RAM, etc. Computer system. A computer program is stored in the RAM. The system LSI achieves its functions by the microprocessor operating according to the computer program.
  • a part or all of the components constituting each of the above-described devices may be composed of an IC card or a single module which can be detached from each device.
  • the IC card or module is a computer system including a microprocessor, a ROM, a RAM, and the like.
  • the IC card or module may include the above-described ultra-multifunctional LSI.
  • the IC card or module achieves its functions by the microprocessor operating according to the computer program. This IC card or this module may be tamper resistant.
  • the present disclosure may be the method described above.
  • it may be a computer program that realizes these methods by a computer, or may be a digital signal composed of a computer program.
  • the present disclosure relates to a computer program or a recording medium capable of reading digital signals from a computer, such as a flexible disk, a hard disk, a CD-ROM, an MO, a DVD, a DVD-ROM, a DVD-RAM, a BD (Blu-ray (registration It may be recorded on a trademark (trademark) Disc), a semiconductor memory or the like.
  • a computer such as a flexible disk, a hard disk, a CD-ROM, an MO, a DVD, a DVD-ROM, a DVD-RAM, a BD (Blu-ray (registration It may be recorded on a trademark (trademark) Disc), a semiconductor memory or the like.
  • BD Blu-ray (registration It may be recorded on a trademark (trademark) Disc), a semiconductor memory or the like.
  • digital signals recorded on these recording media may be used.
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Abstract

複数の製造物（３０）の製造状況を可視化する、コンピュータによって実行される製造状況可視化方法であって、複数の製造物（３０）の各々は、第１の工程と、当該第１の工程に後続する第２の工程とを含む複数の工程が順に行われることで製造され、製造状況可視化方法では、（ａ）複数の製造物（３０）の１つである対象製造物の第１の工程の開始時刻、又は、対象製造物の識別番号を、第１の軸（２０１）に沿って配置し、（ｂ）配置した開始時刻又は識別番号の第１の軸（２０１）上の位置から、対象製造物の第１の工程に要した時間に比例した長さで第２の軸に沿って延びる図形（２３０）を配置し、（ｃ）配置した図形（２３０）の終端から、対象製造物の第２の工程に要した時間に比例した長さで第２の軸（２０２）に沿って延びる図形（２４０）を配置することを、複数の製造物（３０）の各々に対して行う。

Description

製造状況可視化方法、製造状況可視化装置及び製造システム
　本開示は、製造状況可視化方法、製造状況可視化装置及び製造システムに関する。
　工場では、異常が発生した製造工程を特定し、特定した製造工程を改善することで、生産時間の短縮化、並びに、製造物の歩留まりの向上及び高品質化などが行われる。従来、異常が発生した製造工程を特定するために、製造工程に要した時間を可視化する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
特開２０１５－７５７９５号公報
　しかしながら、上記従来技術では、異常が発生した工程が分かりにくい。このため、工程の改善などの異常への対処が遅れ、製造物の生産効率及び品質の低下につながるという問題がある。
　そこで、本開示は、製造物の生産効率及び品質の低下の抑制を支援することができる製造状況可視化方法、製造状況可視化装置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製造状況可視化方法は、複数の製造物の製造状況を可視化する、コンピュータによって実行される製造状況可視化方法であって、前記複数の製造物の各々は、第１の工程と、当該第１の工程に後続する第２の工程とを含む複数の工程が順に行われることで製造され、前記製造状況可視化方法では、第１の軸と、当該第１の軸に直交する第２の軸とで定義される図に、前記複数の製造物の各々に対して行われた前記複数の工程の各々に対応する複数の図形を配置し、配置した複数の図形を含む前記図を表示部に表示し、前記複数の図形の配置では、（ａ）前記複数の製造物の１つである対象製造物の前記第１の工程の開始時刻、又は、前記対象製造物の識別番号を、前記第１の軸に沿って配置し、（ｂ）配置した開始時刻又は識別番号の前記第１の軸上の位置から、前記対象製造物の前記第１の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置し、（ｃ）配置した図形の終端から、前記対象製造物の前記第２の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置することを、前記複数の製造物の各々に対して行う。
　また、本開示の一態様に係る製造状況可視化装置は、複数の製造物の製造状況を可視化する製造状況可視化装置であって、前記複数の製造物の各々は、第１の工程と、当該第１の工程に後続する第２の工程とを含む複数の工程が順に行われることで製造され、前記製造状況可視化装置は、第１の軸と、当該第１の軸に直交する第２の軸とで定義される図に、前記複数の製造物の各々に対して行われた前記複数の工程の各々に対応する複数の図形を配置する図生成部と、配置した複数の図形を含む前記図を、表示部に表示させる表示制御部とを備え、前記図生成部は、（ａ）前記複数の製造物の１つである対象製造物の前記第１の工程の開始時刻、又は、前記対象製造物の識別番号を、前記第１の軸に沿って配置し、（ｂ）配置した開始時刻又は識別番号の前記第１の軸上の位置から、前記対象製造物の前記第１の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置し、（ｃ）配置した図形の終端から、前記対象製造物の前記第２の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置することを、前記複数の製造物の各々に対して行う。
　また、本開示の一態様に係る製造システムは、前記製造状況可視化装置と、前記複数の工程を行うことで前記複数の製造物を製造する製造設備とを備える。
　また、本開示の一態様は、上記製造状況可視化方法をコンピュータに機能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、製造物の生産効率及び品質の低下の抑制を支援することができる。
図１は、実施の形態１に係る製造システムの構成を示す図である。 図２は、実施の形態１に係る製造状況可視化装置が取得する製造ログ情報の一例を示す図である。 図３は、実施の形態１に係る製造状況可視化装置の構成を示すブロック図である。 図４は、実施の形態１に係る製造状況可視化装置の表示部に表示される状況表示図の一例を示す図である。 図５は、実施の形態１に係る製造状況可視化装置の表示部に表示される状況表示図の別の一例を示す図である。 図６は、実施の形態１に係る製造状況可視化装置の動作を示すフローチャートである。 図７は、実施の形態２に係る製造状況可視化装置の構成を示すブロック図である。 図８は、実施の形態２に係る製造状況可視化装置が取得した製造ログ情報に基づいて生成した、識別番号毎の各工程に要した時間を示す図である。 図９は、実施の形態２に係る製造状況可視化装置による異常判定結果を示す図である。 図１０は、実施の形態２に係る製造状況可視化装置が取得する製造物の品種と識別番号との対応情報の一例を示す図である。 図１１は、実施の形態２に係る製造状況可視化装置の表示部に表示される状況表示図の一例を示す図である。 図１２は、実施の形態２に係る製造状況可視化装置の動作を示すフローチャートである。 図１３は、実施の形態２に係る製造状況可視化装置が行う異常判定処理を示すフローチャートである。 図１４は、実施の形態３に係る製造状況可視化装置の構成を示すブロック図である。 図１５は、実施の形態３に係る製造状況可視化装置が管理するイベント管理情報の一例を示す図である。 図１６は、実施の形態３に係る製造状況可視化装置の表示部に表示される状況表示図の一例を示す図である。 図１７は、実施の形態３に係る製造状況可視化装置の動作を示すフローチャートである。 図１８は、実施の形態３に係る製造状況可視化装置が行う異常原因の推定処理を示すフローチャートである。 図１９は、実施の形態３の変形例１に係る製造状況可視化装置が管理するイベント管理情報の一例を示す図である。 図２０は、実施の形態３の変形例１に係る製造状況可視化装置が行う異常原因の推定処理を示すフローチャートである。 図２１は、実施の形態３の変形例２に係る製造状況可視化装置が行う異常原因の推定処理を示すフローチャートである。 図２２は、実施の形態４に係る製造状況可視化装置の構成を示すブロック図である。 図２３は、実施の形態４に係る製造状況可視化装置が取得する、発生イベントと発生部位との関係を示す製造ログ情報の一例を示す図である。 図２４は、実施の形態４に係る製造状況可視化装置の表示部に表示される状況表示図の一例を示す図である。 図２５は、実施の形態４に係る製造状況可視化装置の表示部に表示される状況表示図の別の一例を示す図である。 図２６は、実施の形態４に係る製造状況可視化装置の動作を示すフローチャートである。 図２７は、実施の形態４に係る製造状況可視化装置による異常の発生部位の推定処理を示すフローチャートである。
　（本開示の概要）
　上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る製造状況可視化方法は、複数の製造物の製造状況を可視化する、コンピュータによって実行される製造状況可視化方法であって、前記複数の製造物の各々は、第１の工程と、当該第１の工程に後続する第２の工程とを含む複数の工程が順に行われることで製造され、前記製造状況可視化方法では、第１の軸と、当該第１の軸に直交する第２の軸とで定義される図に、前記複数の製造物の各々に対して行われた前記複数の工程の各々に対応する複数の図形を配置し、配置した複数の図形を含む前記図を表示部に表示し、前記複数の図形の配置では、（ａ）前記複数の製造物の１つである対象製造物の前記第１の工程の開始時刻、又は、前記対象製造物の識別番号を、前記第１の軸に沿って配置し、（ｂ）配置した開始時刻又は識別番号の前記第１の軸上の位置から、前記対象製造物の前記第１の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置し、（ｃ）配置した図形の終端から、前記対象製造物の前記第２の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置することを、前記複数の製造物の各々に対して行う。
　これにより、互いに直交する第１の軸及び第２の軸で定義される図（以下、状況表示図と記載する場合がある）では、第１の軸上から第２の軸に沿って延びるように製造物毎に配置された図形の長さ（第２の軸に沿った長さ）が、対応する製造物の第１の工程に要した時間を表している。さらに、状況表示図では、第１の工程に対応する図形の終端から延びる図形が、対応する製造物の第２の工程に要した時間を表している。
　異常が発生した工程では、当該工程に要する時間（以下、生産時間と記載する場合がある）が長くなるので、第１の軸からの長さが長い図形は、何らかの異常が発生したと推定することができる。複数の製造物の各々に対応する図形が第１の軸に沿って並べられていることで、状況表示図を目視したときに、他の図形よりも長い図形を容易に把握することができ、長い図形に対応する工程及び製造物、すなわち、異常が発生した工程及び製造物の組み合わせを容易に特定することができる。
　このように、本態様に係る製造状況可視化方法によれば、異常が発生した工程及び製造物を分かりやすく表示することができる。したがって、異常が発生した工程及び製造物を速やかに特定することができるので、工程の改善などの異常への対処を速やかに行うことができる。したがって、本態様に係る製造状況可視化方法によれば、製造物の生産効率及び品質の低下の抑制を支援することができる。
　特に、本態様に係る製造状況可視化方法によれば、製造設備による製造と同期させてリアルタイムでの表示、又は、１時間～数時間若しくは１日～数日などの短い期間での表示が可能になる。このため、異常が発生する度に、部材交換などのメンテナンス作業などの製造工程の改善を行うことができる。つまり、定期的な一斉メンテナンスなどを行わなくてもよくなる。したがって、本態様に係る製造状況可視化方法によれば、製造ラインの停止期間を少なくし、生産効率を高めることができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る製造状況可視化方法では、さらに、前記複数の製造物の各々に対して行われた前記複数の工程の各々に要した時間に基づいて、製造物と工程との組み合わせ毎に異常及び正常のいずれであるかを判定し、前記図の表示では、異常と判定された組み合わせに対応する図形を、正常と判定された組み合わせの図形とは異なる表示態様で表示してもよい。
　これにより、状況表示図を目視したときに、異常が発生した工程及び製造物を直感的に容易に把握することができる。異常の特定がより速やかに行われるので、工程の改善などの異常への対処をより速やかに行うことができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る製造状況可視化方法では、さらに、異常と判定された組み合わせの異常原因を推定し、前記図の表示では、さらに、異常と判定された組み合わせに対応する図形に関連付けて、推定した異常原因を表示してもよい。
　これにより、異常原因を推定して表示することで、異常への対処をより速やかに行うことができる。例えば、異常が発生した工程に複数のイベントが含まれる場合に、どのイベントが異常原因となったのかを目視により容易に確認することができる。このため、例えば、メンテナンス作業者、又は、製造の管理者（オペレーター）などの人が異常箇所を調査及び判断する必要がなく、表示された箇所の改善を速やかに行うことができる。
　また、例えば、前記異常原因の推定では、前記複数の工程に含まれる一の工程である対象工程に対して、前記製造物毎の異常及び正常の判定結果と、当該対象工程に含まれる複数のイベントの前記製造物毎の発生回数とに基づいて、前記異常原因を推定してもよい。
　これにより、異常原因の推定精度を高めることができる。推定精度が高くなるにつれて、人による調査及び判断する作業をより少なくすることができるので、異常への対処を更に速やかに行うことができる。
　また、例えば、前記異常原因の推定では、前記複数の工程に含まれる一の工程である対象工程に対して、前記製造物毎の異常及び正常の判定結果と、当該対象工程に含まれる複数のイベントの前記製造物毎の発生回数とに基づいたランダムフォレストを行うことで、前記異常原因を推定してもよい。
　これにより、ランダムフォレストを利用することで、異常原因の推定精度を更に高めることができる。
　また、例えば、前記異常原因の推定では、前記複数の工程に含まれる一の工程である対象工程に対して、正常と判定された全ての製造物と、異常と判定された１つのみの製造物との各々の、当該対象工程に含まれる複数のイベントの発生回数を用いて、前記異常原因を推定してもよい。
　これにより、ランダムフォレストの入力から対象となる異常以外の異常を除外することができるので、異常原因の推定精度を更に高めることができる。
　また、例えば、前記図の表示では、さらに、推定した異常原因を構成する要素を、異常と判定された組み合わせに対応する図形に関連付けて表示してもよい。
　これにより、工程中に発生した異常に関連する構成要素（例えば、装置の部位など）が表示されるので、異常への対処をより速やかに行うことができる。例えば、異常と判定された工程に複数の構成要素が関連している場合に、複数の構成要素のうち異常原因となった構成要素を把握することができるので、構成要素の改善などを速やかに行うことができる。
　また、本開示の一態様に係るプログラムは、上記製造状況可視化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、上述した製造状況可視化方法と同様に、製造物の生産効率及び品質の低下の抑制を支援することができる。
　また、本開示の一態様に係る製造状況可視化装置は、複数の製造物の製造状況を可視化する製造状況可視化装置であって、前記複数の製造物の各々は、第１の工程と、当該第１の工程に後続する第２の工程とを含む複数の工程が順に行われることで製造され、前記製造状況可視化装置は、第１の軸と、当該第１の軸に直交する第２の軸とで定義される図に、前記複数の製造物の各々に対して行われた前記複数の工程の各々に対応する複数の図形を配置する図生成部と、配置した複数の図形を含む前記図を、表示部に表示させる表示制御部とを備え、前記図生成部は、（ａ）前記複数の製造物の１つである対象製造物の前記第１の工程の開始時刻、又は、前記対象製造物の識別番号を、前記第１の軸に沿って配置し、（ｂ）配置した開始時刻又は識別番号の前記第１の軸上の位置から、前記対象製造物の前記第１の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置し、（ｃ）配置した図形の終端から、前記対象製造物の前記第２の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置することを、前記複数の製造物の各々に対して行う。
　これにより、上述した製造状況可視化方法と同様に、製造物の生産効率及び品質の低下の抑制を支援することができる。
　また、本開示の一態様に係る製造システムは、前記製造状況可視化装置と、前記複数の工程を行うことで前記複数の製造物を製造する製造設備とを備える。
　これにより、製造状況可視化装置を備えるので、上述した製造状況可視化方法と同様に、製造状況可視化装置によって、製造物の生産効率及び品質の低下の抑制が支援される。このため、本態様に係る製造システムによれば、製造物の生産効率及び品質の低下を抑制することができる。
　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１）
　［１－１．構成］
　まず、実施の形態１に係る製造状況可視化装置、及び、当該製造状況可視化装置を備える製造システムの構成について、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の構成を示す図である。
　図１に示すように、製造システム１０は、製造設備２０と、製造状況可視化装置１００とを備える。本実施の形態に係る製造システム１０では、製造設備２０が複数の製造物３０の製造を行い、製造状況可視化装置１００が、製造設備２０による複数の製造物３０の製造状況を可視化する。製造状況には、製造工程を実行中に発生する異常の有無などが含まれる。
　製造設備２０は、複数の工程を行うことで複数の製造物３０を製造する。本実施の形態では、製造設備２０は、例えば、複数の部品実装機２１及び２２を備える。複数の製造物３０はそれぞれ、基板３１と、基板３１に実装された複数の部品３２とを有する。
　本実施の形態では、複数の部品実装機２１及び２２の各々は、基板３１に複数の部品３２を実装する。具体的には、複数の部品実装機２１及び２２は、製造物３０の製造ラインに配置された製造装置の一例であり、順次搬入されてくる複数の基板３１の各々に複数の部品３２を実装することで、部品３２が実装された基板３１を搬出する。搬出された基板３１（製造物３０）、次の製造工程（例えばリフロー工程）を行う製造設備、又は、製造物３０の検査を行う検査設備などに搬送される。
　複数の製造物３０の各々には、識別番号が割り当てられている。識別番号は、複数の製造物３０の各々に固有のシリアルナンバー（製造番号）である。つまり、識別番号と製造物３０とは一対一に対応付けられている。
　部品実装機２１及び２２はそれぞれ、製造物３０の製造に関わる複数の構成要素（図示せず）を備える。複数の構成要素には、部品３２を供給するフィーダ、部品３２を吸着するノズル、ノズルを保持し、フィーダと基板３１（基板３１が搬送されるレーン）との間を移動するヘッダなどが含まれる。部品実装機２１及び２２はそれぞれ、ノズル、フィーダ及びヘッダの各々を複数備えていてもよい。
　複数の製造物３０はそれぞれ、複数の工程が順に行われることで製造される。複数の工程には、例えば、第１の部品の実装工程（第１の工程）と、第２の部品の実装工程（第２の工程）とが含まれる。第１の工程と第２の工程とは、例えば、時間的に連続して行われる。
　なお、時間的に連続とは、第１の工程の終了時点から第２の工程が開始されることを意味するだけでなく、第１の工程の終了時点から第２の工程の開始までに待機期間が設けられている場合も意味する。つまり、時間的に連続とは、待機期間において他の工程が含まれないことを意味している。
　複数の工程の各々の実行中には、複数のイベントが発生しうる。複数のイベントは、エラーに関わるイベントであり、具体的には、アラーム、非常停止処理、オーバーラン、シングル停止、スプライシング、テープ継ぎ目の検出、パレット補給部の供給、基板認識状態、部品３２の吸着エラー、後工程待ち、自動運転中状態、真空センサエラー、生産設定状態、前工程待ち、認識エラー、部品切れなどが含まれる。また、例えば、複数のイベントには、フィーダ、ノズル及びヘッダなどの動作の経時変化補正などの補正処理が含まれてもよい。
　製造状況可視化装置１００は、複数の製造物３０の製造状況を可視化する装置である。製造状況可視化装置１００は、例えば、ディスプレイを備えるコンピュータ、又は、ディスプレイに接続されたコンピュータである。
　製造状況可視化装置１００は、製造設備２０から製造ログ情報を取得し、取得した製造ログ情報に基づいて、複数の製造物３０の製造状況を可視化する。製造ログ情報は、複数の製造物３０を製造する際に行った各工程の結果、すなわち、稼働実績データを示す情報である。
　図２は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置１００が取得する製造ログ情報の一例を示す図である。図２に示すように、製造ログ情報は、複数の製造物３０の各々に対して、識別番号と、複数の工程の各々の開始時刻及び終了時刻とを対応付けて示す情報である。開始時刻及び終了時刻は、工程の稼働実績の一例である。
　図２に示す例では、複数の工程には、工程Ａ（第１の工程）と、工程Ａに後続する工程Ｂ（第２の工程）とが含まれている。本実施の形態では、複数の製造物３０の各々は、工程Ａと工程Ｂとが順に行われることで製造される。図２に示すように、複数の製造物３０の各々の識別番号に、工程Ａの開始時刻及び終了時刻と、工程Ｂの開始時刻及び終了時刻とが対応付けられている。製造状況可視化装置１００は、図２に示す製造ログ情報に基づいて、複数の製造物３０の製造状況を直感的に分かりやすくなるように可視化する。
　本実施の形態では、工程Ａは、製造物３０の製造に必要な複数の工程のうち、最初に実行される工程であり、工程Ｂは、工程Ａに続いて実行される２番目の工程であって、最後の工程であるが、これらに限らない。例えば、製造物３０の製造に必要な複数の工程は、３以上あってもよく、工程Ｂに続いて工程Ｃが行われてもよい。また、工程Ａは、製造物３０の製造に必要な複数の工程のうち、２番目以降に実行される工程であってもよい。
　製造状況可視化装置１００は、図３に示すように、制御部１１０と、表示部１２０と、記憶部１３０と、通信部１４０とを備える。ここで、図３は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置１００の構成を示すブロック図である。
　制御部１１０は、製造状況可視化装置１００の全体的な処理を制御する。制御部１１０は、例えば、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。制御部１１０は、図３に示すように、図生成部１１１と、表示制御部１１２とを備える。
　図生成部１１１は、状況表示図を生成する。状況表示図は、第１の軸と、当該第１の軸に直交する第２の軸とで定義される図である。状況表示図は、複数の製造物３０の各々に対して行われた複数の工程の稼働実績を可視化した図である。図生成部１１１は、状況表示図に、複数の製造物３０の各々に対して行われた複数の工程の各々に対応する複数の図形を配置する。
　例えば、図生成部１１１は、図４又は図５に示す状況表示図２００又は２００ａを生成する。状況表示図２００又は２００ａの詳細、及び、図生成部１１１の詳細な動作については、後で説明する。
　表示制御部１１２は、表示部１２０を制御する。具体的には、表示制御部１１２は、図生成部１１１が生成した状況表示図２００又は２００ａを表示部１２０に表示させる。
　表示部１２０は、状況表示図２００又は２００ａを表示する。表示部１２０は、例えば液晶表示装置（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示装置などのフラットパネルディスプレイであるが、これに限らない。
　記憶部１３０は、製造設備２０から取得された製造ログ情報、及び、生成した状況表示図などを記憶するためのメモリである。記憶部１３０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）又は半導体メモリなどの不揮発性メモリである。
　通信部１４０は、製造設備２０と通信を行う通信インタフェースである。通信は、有線通信及び無線通信のいずれでもよい。通信部１４０は、製造設備２０から製造ログ情報を取得する取得部として機能する。
　［１－２．状況表示図］
　続いて、本実施の形態に係る製造状況可視化装置１００が表示する状況表示図の詳細について説明する。
　図４は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置１００の表示部１２０に表示される状況表示図２００の一例を示す図である。図４に示すように、状況表示図２００は、縦軸２１０と、複数の開始時刻２２０と、複数の図形２３０と、複数の図形２４０とを含んでいる。
　状況表示図２００は、第１の軸２０１と、第１の軸２０１に直交する第２の軸２０２とで定義される。第１の軸２０１は、例えば表示画面内において垂直方向に延びる軸であり、第２の軸２０２は、水平方向に延びる軸である。なお、第１の軸２０１が水平方向に延びる軸であり、第２の軸２０２が垂直方向に延びる軸であってもよい。
　第１の軸２０１及び第２の軸２０２は、管理者（オペレーター）が実際に視認可能なように描画（表示）されていなくてもよい。本実施の形態では、第１の軸２０１が縦軸２１０として描画されており、第２の軸２０２は描画されていない。図４では、第１の軸２０１及び第２の軸２０２の非表示部分を破線で示している。
　図４に示す状況表示図２００では、縦軸２１０は、時間軸である。縦軸２１０の上端から下端に向かって時間の経過を示している。縦軸２１０に沿って、図２に示す複数の製造物３０の各々の工程Ａの開始時刻２２０が配置されている。
　図２を参照すると、工程Ａは、基本的には５秒毎に開始されている。識別番号“００００５”の工程Ａが開始された後、識別番号“００００６”の工程Ａが開始されるまでは、２０秒の期間が空いている。このため、図４に示すように、上から５番目の開始時刻２２０である“１０：００：２０”と、上から６番目の開始時刻２２０である“１０：００：４０”との間隔は、他の間隔より大きく空けられている。その他の開始時刻２２０は、略等間隔で配置されている。
　さらに、状況表示図２００では、配置された複数の開始時刻２２０の各々に対応して、工程Ａに対応する図形２３０と、工程Ｂに対応する図形２４０とが配置されている。本実施の形態では、図形２３０及び図形２４０はそれぞれ、縦（第１の軸２０１に沿った長さ）が同じ長さの長方形である。なお、図形２３０及び図形２４０はそれぞれ、線分でもよく、楕円形などでもよい。図形２３０及び図形２４０は互いに異なる図形であってもよい。例えば、図形２３０が長方形で、図形２４０が線分であってもよい。図形２３０及び図形２４０は、実線で描かれているが、破線、点線、一点鎖線などで描かれていてもよい。
　図形２３０は、対応する開始時刻２２０の縦軸２１０上の位置から、工程Ａに要した時間に比例した長さで第２の軸２０２に沿って延びる図形である。つまり、図形２３０の第２の軸２０２に沿った長さは、対応する製造物３０の工程Ａに要した時間を示している。状況表示図２００では、描画していない第２の軸２０２は、第１の軸２０１と同様に、時間軸として機能している。
　図形２４０は、図形２３０の終端から、工程Ｂに要した時間に比例した長さで第２の軸２０２に沿って延びる図形である。つまり、図形２４０の第２の軸２０２に沿った長さは、対応する製造物３０の工程Ｂに要した時間を示している。
　図２を参照すると、工程Ａ及び工程Ｂの各々に要した時間は、基本的には５秒間である。識別番号“００００５”の工程Ａのみ２０秒間を要している。このため、図４に示すように、上から５番目の工程Ａに対応する図形２３１のみ、他の図形２３０よりも長く第２の軸２０２に沿って延びている。具体的には、図形２３１の長さは、図形２３０の長さの４倍（＝２０秒／５秒）である。
　なお、工程Ａと工程Ｂとの間に待機期間が生じている場合においても、図形２４０は、図形２３０の終端から連続して配置されている。例えば、図２を参照すると、識別番号“００００４”の製造物３０の工程Ａと工程Ｂとの間には、５秒間の待機期間が存在している。この場合においても、図４に示すように、上から４番目の図形２３０と図形２４０とは、間を空けずに接続されて配置されている。
　図４に示す状況表示図２００をオペレーター（例えば、製造の管理者）が見た場合、図形２３１のみ他の図形に比べて突出して長いことが容易に把握することができる。このため、上から５番目の製造物３０の工程Ａにおいて、何らかの異常が発生したと推定することができる。また、上から５番目の製造物３０の工程Ａに長い時間を要したために、次の製造物３０の工程Ａの開始時刻が遅れていることも、オペレーターは容易に把握することができる。
　なお、図４において、縦軸２１０（第１の軸２０１）に沿って、開始時刻２２０だけでなく、製造物の識別番号が配置されていてもよい。これにより、どの製造物の製造工程に異常が発生したかをより分かりやすくすることができる。
　あるいは、図５に示す状況表示図２００ａのように、縦軸２１０に沿って識別番号２２０ａのみが配置されていてもよい。図５は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置１００の表示部１２０に表示される状況表示図の別の一例を示す図である。
　状況表示図２００ａでは、縦軸２１０は、識別番号２２０ａを表す軸であり、縦軸２１０の上端から下端に向かって識別番号２２０ａが昇順で配置されている。識別番号２２０ａは、縦軸２１０に沿って等間隔で配置されている。なお、識別番号２２０ａは、昇順で配置しなくてもよく、降順で配置されていてもよく、ランダムで配置されていてもよい。
　［１－３．動作］
　続いて、本実施の形態に係る製造状況可視化装置１００の動作について、図６を用いて説明する。図６は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置１００の動作（すなわち、製造状況可視化方法）を示すフローチャートである。図６は、主に図生成部１１１の動作を示している。例えば、製造状況可視化装置１００は、製造設備２０から図２に示す製造ログ情報を予め取得する。
　まず、図生成部１１１は、垂直方向に延びる線分である縦軸２１０を時間軸として描画する（Ｓ１１０）。
　次に、製造ログ情報に未表示の稼働実績データが含まれている場合（Ｓ１２０でＹｅｓ）、図生成部１１１は、未表示の稼働実績データに含まれる第１の工程（工程Ａ）の開始時刻２２０を縦軸２１０の左横に配置する（Ｓ１３０）。例えば、図２に示す製造ログ情報に示される識別番号“００００１”～“００００７”の稼働実績データが未表示である場合、図生成部１１１は、識別番号“００００１”の開始時刻である“１０：００：００”を縦軸２１０の左横に配置する。
　次に、図生成部１１１は、第１の工程の開始時刻の時間軸上の位置から、第１の工程に要した時間に比例した長さで、時間軸に直交する方向に延びる図形を配置する（Ｓ１４０）。具体的には、図生成部１１１は、識別番号“００００１”の開始時刻の縦軸２１０上の位置（すなわち、“１０：００：００”の位置）から、工程Ａに要した時間に比例した長さで、第２の軸２０２に直交する方向に延びる図形２３０を配置する。
　次に、図生成部１１１は、配置した図形の終端から、第２の工程に要した時間に比例した長さで、時間軸に直交する方向に延びる図形を配置する（Ｓ１５０）。具体的には、図生成部１１１は、図形２３０の終端から、工程Ｂに要した時間に比例した長さで、図形２３０と同じ方向に延びる図形２４０を配置する。
　これにより、識別番号“００００１”の製造物３０の製造の際に行われた工程Ａ及び工程Ｂの各々に対応する図形２３０及び図形２４０が状況表示図２００に図示される。
　なお、製造物３０の製造の際に３つ以上の工程が含まれている場合、図生成部１１１は、直前の工程を表す図形の終端に、新たな図形を繋げて配置することを繰り返せばよい。例えば、図生成部１１１は、工程Ｂに後続する工程（例えば、工程Ｃ）に要した時間に比例した長さで、図形２４０の終端から図形２４０と同じ方向に延びる図形を配置すればよい。これにより、製造物３０の製造の際に行われた工程の個数と同じ個数の図形が、１つの開始時刻から第２の軸２０２に沿って並んで配置される。
　上述したステップＳ１３０～Ｓ１５０の処理は、未表示の稼働実績データがなくなるまで繰り返される（Ｓ１２０でＹｅｓ）。これにより、図４に示す状況表示図２００が生成される。なお、ステップＳ１３０において、開始時刻の代わりに識別番号を配置した場合には、図５に示す状況表示図２００ａが生成される。
　未表示の稼働実績データがなくなった場合（Ｓ１２０でＮｏ）、状況表示図の生成処理は終了され、表示制御部１１２が、生成された状況表示図を表示部１２０に表示する。
　なお、図生成部１１１は、製造設備２０の製造と同期してリアルタイムに表示してもよい。具体的には、通信部１４０は、製造設備２０が１つの工程を終了する度に、当該工程の開始時刻及び終了時刻、並びに、当該工程の対象となった製造物３０の識別番号を、製造ログ情報として取得する。あるいは、通信部１４０は、１分単位などの所定期間毎に、当該期間内に行われた１又は複数の工程の各々の開始時刻及び終了時刻、並びに、当該１又は複数の工程の各々の対象となった１以上の製造物３０の識別番号を、製造ログ情報として取得してもよい。
　この場合、図生成部１１１は、通信部１４０が製造ログ情報を取得する度に、取得した製造ログ情報に基づいて複数の図形の配置を行ってもよい。これにより、状況表示図２００には、時間の経過と共に配置される図形の数が増え、リアルタイムで各工程に要した時間を把握することができる。
　以上のように、本実施の形態に係る製造状況可視化方法及び製造状況可視化装置１００によれば、異常が発生した工程及び製造物を分かりやすく表示することができる。したがって、異常が発生した工程及び製造物を速やかに特定することができるので、工程の改善などの異常への対処を速やかに行うことができる。
　本実施の形態に係る製造状況可視化方法及び製造状況可視化装置１００によれば、製造物の生産効率及び品質の低下の抑制を支援することができる。
　（実施の形態２）
　続いて、実施の形態２について説明する。
　実施の形態２に係る製造状況可視化装置は、実施の形態１に係る製造状況可視化装置１００の動作に加えて、製造物３０の製造工程における異常の有無を判定し、異常が発生している場合には、当該異常をより分かりやすく表示する。以下では、実施の形態１との相違点を中心に説明し、共通点の説明を省略又は簡略化する。
　［２－１．構成］
　まず、本実施の形態に係る製造状況可視化装置の構成について、図７を用いて説明する。図７は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００の構成を示すブロック図である。図７に示すように、製造状況可視化装置３００は、図３に示す製造状況可視化装置１００と比較して、制御部１１０の代わりに制御部３１０を備える点と、新たに解析部３５０を備える点とが相違する。
　制御部３１０は、図３に示す制御部１１０と比較して、表示制御部１１２の代わりに表示制御部３１２を備える点が相違する。表示制御部３１２は、異常と判定された組み合わせに対応する図形を、正常と判定された組み合わせの図形とは異なる表示態様で表示する。具体的には、表示制御部３１２は、異常と判定された工程の図形を強調表示する。表示例については、後で説明する。
　解析部３５０は、製造設備２０から取得した製造ログ情報を解析する。具体的には、解析部３５０は、複数の製造物３０の製造工程における異常の有無を判定する。
　図８は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００が取得した製造ログ情報に基づいて生成した、識別番号毎の各工程に要した時間、すなわち、工程毎の生産時間の一例を示す図である。解析部３５０は、製造物３０と工程との組み合わせ毎に、工程の終了時刻から開始時刻を減算することで、生産時間を算出する。例えば、図２に示す製造ログ情報に基づいて、図８に示す一覧表が生成される。
　本実施の形態では、図７に示すように、解析部３５０は、判定部３５１を備える。判定部３５１は、複数の製造物３０の各々に対して行われた複数の工程の各々に要した時間に基づいて、製造物３０と工程との組み合わせ毎に異常及び正常のいずれであるかを判定する。
　判定部３５１は、製造物と工程との組み合わせ毎の生産時間に基づいて、組み合わせ毎に異常及び正常のいずれであるかを判定する。通常、工程の実行中に異常が発生した場合、当該工程の生産時間は長くなる。したがって、判定部３５１は、正常な工程に必要な時間よりも長い時間を要した工程を、異常が発生した工程であると判定する。
　具体的には、判定部３５１は、複数の製造物３０に対して、同一の工程に要した時間を統計処理することで、他の時間よりも大きく異なる時間を要した工程に異常が発生したと判定する。例えば、判定部３５１は、同一の工程の生産時間の平均μ及び標準偏差σを算出し、生産時間がμ＋２σより大きくなる組み合わせを異常が発生した組み合わせとして判定する。例えば、判定結果は、図９に示す通りになる。なお、図９は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００による異常判定結果を示す図である。
　なお、異常の判定基準となる閾値は、μ＋２σでなくてもよい。例えば、閾値は、μ＋σでもよく、μ＋３σでもよい。また、異常が発生したときに生産時間が短くなる場合が想定される場合には、判定部３５１は、組み合わせに対応する生産時間がμ－２σより小さい場合に、異常であると判定してもよい。このときの閾値は、μ－σでもよく、μ－３σでもよい。
　複数の製造物３０に異なる種類の製造物が含まれる場合、製造物の種類によって工程に要する時間が相違する。このため、判定部３５１は、同一種類の製造物３０を対象として、種類毎（すなわち、品種毎）に異常及び正常を判定する。
　図１０は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００が取得する製造物の品種と識別番号との対応関係の一例を示す図である。本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００では、例えば、通信部１４０が、製造物の品種と識別番号との対応関係を製造設備２０から取得する。
　［２－２．状況表示図］
　続いて、本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００が表示する状況表示図の詳細について説明する。
　図１１は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００の表示部１２０に表示される状況表示図４００の一例を示す図である。図１１に示すように、状況表示図４００は、図４に示す状況表示図２００と比較して、異常と判定された工程Ａに対応する図形４３１が強調表示されている。
　具体的には、図形４３１は、他の図形よりも、枠線が太くなっている。また、図形４３１は、他の図形とは異なる色で表示されている。図１１では、異なる色で表示されていることを、ドットの網掛けを付して示している。
　このように、本実施の形態では、異常と判定された組み合わせに対応する図形４３１を、他の図形とは表示態様を異ならせて表示する。図１１では、枠線の太さ及び枠内の色を異ならせたが、これに限らない。
　例えば、表示制御部３１２は、図形４３１を点滅表示させてもよい。すなわち、表示制御部３１２は、他の図形を時間的に連続して表示（常時表示）させるのに対して、図形４３１の表示を動的に変化させる。これにより、図形４３１を他の図形より強調して表示することができる。
　［２－３．動作］
　続いて、本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００の動作について、図１２及び図１３を用いて説明する。図１２は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００の動作を示すフローチャートである。
　図１２に示すように、製造状況可視化装置３００は、まず、製造状況の表示処理を行う（Ｓ２００）。製造状況の表示処理は、実施の形態１に係る状況表示図２００を生成する処理である。具体的には、製造状況可視化装置３００は、図６のフローチャートで示す処理を行う。
　次に、製造状況可視化装置３００は、異常の判定処理を行う（Ｓ２１０）。具体的には、判定部３５１が、製造物（識別番号）と工程との組み合わせ毎に、異常及び正常のいずれであるか、すなわち、異常の有無を判定する。
　ここで、異常の判定処理（Ｓ２１０）の詳細について、図１３を用いて説明する。図１３は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置３００が行う異常の判定処理（Ｓ２１０）を示すフローチャートである。
　まず、判定部３５１は、同一品種の製造物３０の全てについて、識別番号及び工程の組み合わせ毎の生産時間を取得する（Ｓ２１１）。次に、判定部３５１は、同一工程の各々の生産時間の平均μ及び標準偏差σを算出する（Ｓ２１２）。具体的には、判定部３５１は、複数の製造物３０の各々の製造において工程Ａの生産時間の平均μＡ及び標準偏差σＡを算出し、かつ、工程Ｂの生産時間の平均μＢ及び標準偏差σＢを算出する。例えば、図８に示す例では、μＡ＝７．１４、σＡ＝５．６７、μＢ＝５、σＢ＝０となる。
　次に、判定部３５１は、組み合わせ毎の生産時間がμ＋２σより大きいか否かを判定する（Ｓ２１３）。生産時間がμ＋２σより大きい場合（Ｓ２１３でＹｅｓ）、判定部３５１は、当該組み合わせを異常であると判定する（Ｓ２１４）。生産時間がμ＋２σ以下である場合（Ｓ２１３でＮｏ）、判定部３５１は、当該組み合わせを正常であると判定する（Ｓ２１５）。
　例えば、図８に示す例では、μＡ＋２σＡ＝１８．５、μＢ＋２σＢ＝５となる。したがって、識別番号“００００５”の工程Ａのみ、生産時間がμ＋２σより大きくなるので、異常と判定される。
　判定部３５１は、全ての組み合わせに対して異常判定を行い、組み合わせ毎の判定結果を記憶部１３０に記憶する（Ｓ２１６）。これにより、図９に示すような判定結果が記憶部１３０に記憶される。
　図１２に戻り、表示制御部３１２が、記憶部１３０に記憶された異常判定結果に基づいて表示の制御を行う。具体的には、異常判定結果の読み出しが全ての識別番号に対して完了していない場合（Ｓ２２０でＮｏ）、表示制御部３１２は、読み出しが未完了の識別番号に対応する異常判定結果を読み出す（Ｓ２３０）。
　読み出した異常判定結果が異常であることを示す場合（Ｓ２４０でＹｅｓ）、表示制御部３１２は、異常に該当する工程を強調表示する（Ｓ２５０）。具体的には、図１１に示す図形４３１のように、表示制御部３１２は、枠線を太線で表示し、かつ、枠内を他の図形とは異なる色で表示する。
　読み出した異常判定結果が正常であることを示す場合（Ｓ２４０でＮｏ）、表示制御部３１２は、正常に該当する工程を通常表示する（Ｓ２６０）。具体的には、図１１に示す図形２３０又は図形２４０のように、表示制御部３１２は、枠線を通常の太さで表示し、かつ、枠内を他の図形とは同じ色で表示する。
　全ての異常判定結果の読み出しが完了した場合（Ｓ２２０でＹｅｓ）、異常の表示処理が終了する。
　以上のように、本実施の形態に係る製造状況可視化方法及び製造状況可視化装置３００によれば、異常が発生した工程及び製造物をより分かりやすく表示することができる。したがって、異常が発生した工程及び製造物をより速やかに特定することができるので、工程の改善などの異常への対処を速やかに行うことができる。
　本実施の形態に係る製造状況可視化方法及び製造状況可視化装置３００によれば、製造物の生産効率及び品質の低下の抑制を支援することができる。
　（実施の形態３）
　続いて、実施の形態３について説明する。
　実施の形態３に係る製造状況可視化装置は、実施の形態２に係る製造状況可視化装置３００の動作に加えて、異常原因を推定し、かつ、推定した異常原因を表示する。以下では、実施の形態２との相違点を中心に説明し、共通点の説明を省略又は簡略化する。
　［３－１．構成］
　まず、本実施の形態に係る製造状況可視化装置の構成について、図１４を用いて説明する。図１４は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置５００の構成を示すブロック図である。図１４に示すように、製造状況可視化装置５００は、図７に示す製造状況可視化装置３００と比較して、制御部３１０及び解析部３５０の代わりに、制御部５１０及び解析部５５０を備える点が相違する。
　制御部５１０は、図７に示す制御部３１０と比較して、表示制御部３１２の代わりに表示制御部５１２を備える点が相違する。表示制御部５１２は、異常と判定された組み合わせに対応する図形に関連付けて、解析部５５０の原因推定部５５２によって推定された異常原因を表示する。表示例については、後で説明する。
　解析部５５０は、図７に示す解析部３５０と比較して、新たに原因推定部５５２を備える。原因推定部５５２は、判定部３５１によって異常と判定された組み合わせの異常原因を推定する。
　上述したように、１つの工程において複数のイベントが含まれる。異常原因は、複数のイベントのうち、当該工程が異常になる原因となったイベントであり、エラーを起こしたイベントである。例えば、原因推定部５５２は、複数の工程に含まれる一の工程である対象工程に対して、製造物３０毎の異常及び正常の判定結果と、異常に関連するイベントの製造物３０毎の発生回数とに基づいて、異常原因を推定する。なお、発生回数は、所定回数中の発生回数、すなわち、発生頻度であってもよい。
　本実施の形態では、原因推定部５５２は、対象工程に対して、製造物３０毎の異常及び正常の判定結果と、異常に関連するイベントの製造物３０毎の発生回数とに基づいたランダムフォレストを行うことで、異常原因を推定する。例えば、原因推定部５５２は、図９に示す異常判定結果と、図１５に示すイベント管理情報とに基づいてランダムフォレストを行う。
　図１５は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置５００が管理するイベント管理情報の一例を示す図である。図１５は、例えば、工程Ａにおいて発生したイベントの種類と回数とを示している。なお、図１５には、図９に示す工程Ａの異常判定結果も合わせて表示している。
　例えば、図１５に示すイベント管理情報は、識別番号“００００１”の製造物の工程Ａでは、エラーＸが２回、エラーＹが２回、補正Ｘが２回発生したことを示している。同様に、識別番号“００００５”の製造物の工程Ａでは、エラーＸが１２回、エラーＹが３回、補正Ｘが２回発生したことを示している。
　なお、エラーＸ及びエラーＹは、例えば、ノズルによる吸着エラー、基板３１の認識エラー、部品３２の認識エラーなどである。補正Ｘとは、例えば製造設備２０の構成要素の経時変化を補正する処理である。
　原因推定部５５２は、ランダムフォレストを行うことで、工程中に発生した複数のイベントの各々の重要度を算出する。原因推定部５５２は、算出された重要度が最も高いイベントを異常原因と推定する。
　［３－２．状況表示図］
　続いて、本実施の形態に係る製造状況可視化装置５００が表示する状況表示図の詳細について説明する。
　図１６は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置５００の表示部１２０に表示される状況表示図６００の一例を示す図である。図１６に示す状況表示図６００は、図１１に示す状況表示図４００と比較して、さらに、通知図形６３２を含んでいる点が相違している。
　通知図形６３２は、異常原因の推定結果を含む図形である。通知図形６３２は、異常が発生していると推定された組み合わせに相当する強調表示された図形４３１の近傍に配置される。例えば、図１６に示す状況表示図６００では、通知図形６３２は、図形４３１の枠内から広がる吹き出しであり、吹き出しの内部に異常原因の推定結果を示すテキスト情報を含んでいる。
　このように、異常と推定された組み合わせに関連付けて、異常原因の推定結果が通知図形６３２として図示されるので、オペレーターは、異常原因を速やかに特定することができる。
　なお、判定部３５１によって複数の組み合わせが異常であると判定された場合、異常原因の推定結果は、異常と判定された組み合わせの全てに表示されてもよい。具体的には、原因推定部５５２は、異常と判定された全工程を順次、対象工程として選択し、全工程に対する異常原因を推定してもよい。
　あるいは、状況表示図６００にオペレーターが選択可能なカーソルなどが図示され、オペレーターによって選択された組み合わせに対応する異常の推定結果のみが表示されてもよい。具体的には、原因推定部５５２は、例えばオペレーターによって選択された工程を対象工程として、異常原因を推定してもよい。
　なお、表示部１２０がタッチパネルディスプレイであって、オペレーターが状況表示図６００に配置された各図形を直接選択することができてもよい。つまり、製造状況可視化装置５００は、オペレーターからの選択を受け付ける受付部を備えていてもよい。受付部は、タッチセンサ又は物理ボタンなどのユーザインタフェースである。
　［３－３．動作］
　続いて、本実施の形態に係る製造状況可視化装置５００の動作について、図１７及び図１８を用いて説明する。図１７は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置５００の動作を示すフローチャートである。
　図１７に示すように、製造状況可視化装置５００は、まず、異常工程の表示処理を行う（Ｓ３００）。異常工程の表示処理は、実施の形態２に係る状況表示図４００を生成する処理である。具体的には、製造状況可視化装置５００は、図１２のフローチャートで示す処理を行う。
　次に、原因推定部５５２は、異常と判定された工程が存在し、オペレーターによって選択された場合（Ｓ３１０でＹｅｓ）、異常原因の推定処理を行う（Ｓ３２０）。例えば、図１１で示される状況表示図４００において、異常と判定された図形４３１が選択された場合、原因推定部５５２は、図１８に示す異常原因の推定処理を行う。
　図１８は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置５００が行う異常原因の推定処理を示すフローチャートである。
　まず、原因推定部５５２は、異常と判定された工程と同一工程に対して、異常と判定された全ての製造物３０の各々におけるイベント毎の発生回数を読み出す（Ｓ３２１）。例えば、１つの製造物３０の工程Ａが異常と判定された場合、原因推定部５５２は、工程Ａに対して異常と判定された全ての製造物３０の各々におけるエラーＸ、エラーＹ及び補正Ｘの各々の発生回数を読み出す。図９及び図１５に示す例では、原因推定部５５２は、異常と判定された識別番号“００００５”の工程ＡにおけるエラーＸ、エラーＹ及び補正Ｘの各々の発生回数として、１２回、３回、２回を読み出す。
　次に、原因推定部５５２は、異常と判定された工程と同一工程に対して、正常と判定された全ての製造物３０の各々におけるイベント毎の発生回数を読み出す（Ｓ３２２）。例えば、１つの製造物３０の工程Ａが異常と判定された場合、原因推定部５５２は、工程Ａに対して正常と判定された全ての製造物３０の各々におけるエラーＸ、エラーＹ及び補正Ｘの各々の発生回数を読み出す。図９及び図１５に示す例では、原因推定部５５２は、正常と判定された識別番号“００００１”～“００００４”、“００００６”及び“００００７”の各々のエラーＸ、エラーＹ及び補正Ｘの各々の発生回数を読み出す。
　次に、原因推定部５５２は、ランダムフォレストにより、工程中に発生したイベントの重要度を算出する（Ｓ３２３）。具体的には、原因推定部５５２は、目的変数（ラベルデータ）として異常判定結果を入力し、かつ、説明変数（特徴量）として、読み出した各イベントの発生回数を入力することで、ランダムフォレストを行う。これにより、原因推定部５５２は、エラーＸ、エラーＹ及び補正Ｘの各々に対して重要度を算出する。
　最後に、原因推定部５５２は、重要度が最も高いイベントを異常原因の推定結果として、記憶部１３０に記憶する（Ｓ３２４）。
　図１７に戻り、表示制御部５１２が、記憶部１３０に記憶された異常原因の推定結果を、対応する工程に関連付けて表示する（Ｓ３３０）。これにより、図１６に示す状況表示図６００が表示部１２０に表示される。
　以上のように、本実施の形態に係る製造状況可視化装置５００によれば、異常原因を推定し、推定結果を表示するので、異常への対処をより速やかに行うことができる。このため、例えば、メンテナンス作業者又はオペレーターなどの人が異常箇所を調査及び判断する必要がなく、表示された工程の改善を速やかに行うことができる。ランダムフォレストによって推定精度が高くなるにつれて、人による調査及び判断する作業をより少なくすることができるので、異常への対処を更に速やかに行うことができる。
　［３－４．変形例］
　ここで、本実施の形態の変形例について説明する。
　［３－４－１．変形例１］
　まず、変形例１について、図１９及び図２０を用いて説明する。
　図１９は、本変形例に係る製造状況可視化装置５００が管理するイベント管理情報の一例を示す図である。図１９は、図１５と同様に、工程Ａにおいて発生したイベントの種類と回数とを示している。なお、図１９には、工程Ａの異常判定結果も合わせて表示している。
　図１９に示す例では、複数の製造物３０の製造において、工程Ａに対して異常と判定されている。具体的には、識別番号が“００００２”及び“００００５”の２つの製造物３０の工程Ａが異常と判定されている。
　同一の工程に対して異常と判定された製造物が多い場合、ランダムフォレストの結果の信頼性が低くなる恐れがある。そこで、本変形例では、原因推定部５５２は、対象工程に対して、正常と判定された全ての製造物と、異常と判定された１つのみの製造物との各々の、当該対象工程に含まれる複数のイベントの発生回数を用いて、異常原因を推定する。具体的な処理について、図２０を用いて説明する。
　図２０は、本実施の形態の変形例１に係る製造状況可視化装置５００が行う異常原因の推定処理を示すフローチャートである。図２０に示す異常原因の推定処理は、図１７に示すステップＳ３２０の異常原因の推定処理として行われる。
　図２０に示すように、原因推定部５５２は、異常と判定された複数の製造物３０から選択された１つのみのイベント毎の発生回数を読み出す（Ｓ３２１ａ）。例えば、識別番号“００００２”が選択された場合には、原因推定部５５２は、エラーＸ、エラーＹ及び補正Ｘの各々の発生回数として、１５回、３回、２回を読み出す。なお、この選択は、例えばオペレーターによって行われてもよい。
　本変形例では、識別番号“００００２”が選択された場合には、異常と判定された他の製造物、具体的には、識別番号“００００５”の製造物のイベント毎の発生回数を読み出さない。すなわち、選択された製造物（識別番号）以外の、異常と判定された製造物のイベント毎の発生回数を、ランダムフォレストの入力対象から除外する。
　以降の処理は、図２０に示すように、上述した実施の形態３の処理（具体的には、図１８）と同様である。
　本変形例によれば、同一工程に対して異常と判定された製造物が複数存在する場合に、１つのみの製造物に対応するイベント毎の発生回数をランダムフォレストの入力として利用し、残りの異常と判定された製造物のイベント毎の発生回数を利用しない。これにより、ランダムフォレストによる原因の推定精度を高めることができる。推定精度が高くなるにつれて、人による調査及び判断する作業をより少なくすることができるので、異常への対処を更に速やかに行うことができる。
　［３－４－２．変形例２］
　次に、変形例２について、図２１を用いて説明する。
　図２１は、本実施の形態の変形例２に係る製造状況可視化装置５００が行う異常原因の推定処理を示すフローチャートである。図２１に示す異常原因の推定処理は、図１７に示すステップＳ３２０の異常原因の推定処理として行われる。
　図２１に示すように、原因推定部５５２は、選択された工程に対して、全ての製造物３０におけるイベント毎の発生回数を読み出す（Ｓ３２１ｂ）。例えば工程Ａが選択された場合に、原因推定部５５２は、図１５に示すイベント管理情報を記憶部１３０から読み出す。
　次に、原因推定部５５２は、全ての製造物３０の各々の工程Ａに対する異常判定結果を読み出す（Ｓ３２２ｂ）。具体的には、原因推定部５５２は、図９に示す異常判定結果を読み出す。
　原因推定部５５２は、読み出した異常判定結果に基づいて、異常と判定された製造物の複数のイベントのうち、最も発生回数が大きいイベントを異常原因として推定する（Ｓ３２３ｂ）。例えば、図１５に示す例では、識別番号“００００５”の工程Ａに対して異常と判定されているので、識別番号“００００５”に対応するエラーＸ、エラーＹ及び補正Ｘの各々の発生回数である１２回、３回、２回の中から、最も発生回数が多いエラーＸを異常原因として推定する。
　このように、本変形例によれば、原因推定部５５２は、異常と判定された工程及び製造物の１つ又は複数の組み合わせの各々の複数のイベントの発生回数において、最大の発生回数のイベントを異常原因として推定する。これにより、ランダムフォレストなどの複雑な処理を行わなくてもよいので、処理量を低減し、処理に要する時間及び消費電力を削減することができる。
　（実施の形態４）
　続いて、実施の形態４について説明する。
　実施の形態４に係る製造状況可視化装置は、実施の形態３に係る製造状況可視化装置５００の動作に加えて、異常の発生部位を推定し、推定した発生部位を表示する。以下では、実施の形態３との相違点を中心に説明し、共通点の説明を省略又は簡略化する。
　［４－１．構成］
　まず、本実施の形態に係る製造状況可視化装置の構成について、図２２を用いて説明する。図２２は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置７００の構成を示すブロック図である。図２２に示すように、製造状況可視化装置７００は、図１４に示す製造状況可視化装置５００と比較して、解析部５５０の代わりに解析部７５０を備える点が相違する。
　解析部７５０は、図１４に示す解析部５５０と比較して、新たに部位推定部７５３を備える。部位推定部７５３は、工程の実行中に発生するイベント毎の発生部位を推定する。例えば、エラーＸが部品３２の吸着エラーであった場合、部品３２の吸着エラーを引き起こす構成部位として、部品３２を供給するフィーダ、及び、部品３２を吸着するノズルの一方又は両方の影響が想定される。部位推定部７５３は、例えばエラーＸがどの構成部位の影響によって発生したかを推定する。
　図２３は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置７００が取得する製造ログ情報の一例を示す図である。図２３に示す製造ログ情報は、例えば、図１５に示すように、異常と判定された識別番号“００００５”の工程Ａを実行中に発生したイベントを示している。具体的には、図２３に示す例では、イベントの発生時刻と、当該発生時刻に発生したイベントの種類と、当該イベントに関連した発生部位とが対応付けられている。
　部位推定部７５３は、発生したイベント毎に、イベントの発生部位を推定し、推定したイベントの発生部位を対応付けて記憶する。図２３に示すように、同じイベントが発生した場合であっても、発生部位が異なる場合が存在する。例えば、時刻“１０：００：２３．０１０”に発生したエラーＸは、部位Ｐで発生したのに対して、時刻“１０：００：２３．０１１”に発生したエラーＸは、部位Ｑで発生している。
　［４－２．状況表示図］
　続いて、本実施の形態に係る製造状況可視化装置７００が表示する状況表示図の詳細について説明する。
　図２４は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置７００の表示部１２０に表示される状況表示図の一例を示す図である。図２４に示す状況表示図８００は、図１６に示す状況表示図６００と比較して、通知図形６３２の代わりに通知図形８３２を含んでいる点が相違している。
　通知図形８３２では、通知図形６３２と比較すると、吹き出しの内部に異常原因の推定結果だけでなく、異常の発生部位の推定結果を含んでいる。例えば、図２４では、異常原因が“エラーＸ”であり、異常の発生部位が“部位Ｐ”であることを示している。
　なお、図２５に示す状況表示図８００ａのように、各工程で発生したイベントを図示してもよい。図２５は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置７００の表示部１２０に表示される状況表示図の別の一例を示す図である。
　状況表示図８００ａでは、異常と判定された工程を示す図形４３１に、複数のイベントを表すイベント図形８３３及び８３４が重畳されている。イベント図形８３３は、例えばエラーＸを示す図形である。イベント図形８３４は、例えばエラーＹを示す図形である。イベント図形８３３及び８３４はそれぞれ、対応するイベントが発生した時刻に対応する位置に配置されている。
　図形４３１の第２の軸２０２に沿った長さが、当該工程に要した時間に相当している。このため、図形４３１の左端（すなわち、縦軸２１０上の位置）は、当該工程の開始時刻である“１０：００：２０”に相当し、図形４３１の右端（図形４３１の終端）は、当該工程の終了時刻である“１０：００：４０”に相当する。図生成部１１１は、当該工程中に発生したイベントの発生時刻に応じて、対応する位置にイベント図形８３３及び８３４を配置する。なお、イベント図形８３３及び８３４を配置するために、例えば、通信部１４０が、各イベントの発生時刻を製造ログ情報として取得し、記憶部１３０に記憶している。
　また、イベント図形８３３及び８３４は、互いに異なる色で表示されている。このため、同一のイベントが発生したのか、異なるイベントが発生したのかを容易に把握することができる。
　［４－３．動作］
　続いて、本実施の形態に係る製造状況可視化装置７００の動作について、図２６を用いて説明する。図２６は、本実施の形態に係る製造状況可視化装置７００の動作を示すフローチャートである。
　図２６に示すように、製造状況可視化装置７００では、異常原因の推定（Ｓ３２０）までの処理は、実施の形態３に係る製造状況可視化装置５００と同じである。製造状況可視化装置７００は、異常原因の推定の後に、図２７に示す異常の発生部位の推定（Ｓ４３０）を行う。
　図２７は、本実施の形態に係る異常の発生部位の推定処理を示すフローチャートである。
　図２７に示すように、部位推定部７５３は、異常と判定された工程中の異常原因であるイベントの発生回数を発生部位毎にカウントする（Ｓ４３１）。部位推定部７５３は、発生回数が最も高い部位を、異常の発生部位の推定結果として記憶部１３０に記憶する（Ｓ４３２）。
　例えば、図１５に示す例では、実施の形態３で説明したように、ステップＳ３２０において、識別番号“００００５”の工程Ａで異常が発生し、かつ、異常原因がエラーＸであると推定される。このため、部位推定部７５３は、エラーＸの発生回数を発生部位毎にカウントする。例えば、図２３に示す例では、エラーＸの発生回数（合計５回）のうち、部位Ｐの回数は４回、部位Ｑの回数は１回である。したがって、部位推定部７５３は、部位Ｐを異常の発生部位として推定する。
　図２６に戻り、表示制御部５１２が、記憶部１３０に記憶された異常原因の推定結果を、対応する工程に関連付けて表示する（Ｓ４３０）。これにより、図２４に示す状況表示図８００が表示部１２０に表示される。
　以上のように、本実施の形態に係る製造状況可視化装置７００によれば、異常原因だけでなく、異常の発生部位を推定し、推定結果を表示するので、異常への対処をより速やかに行う事ができる。このため、例えば、メンテナンス作業者又はオペレーターなどの人が異常箇所を調査及び判断する必要がなく、表示された部位の改善を速やかに行うことができる。
　（他の実施の形態）
　以上、１つ又は複数の態様に係る製造状況可視化方法、製造状況可視化装置及び製造システムについて、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、上記の実施の形態では、平均μと標準偏差σとを利用して、平均μからの乖離が大きい工程を異常と判定したが、これに限らない。例えば、各工程時間が非正規分布を形成する場合に、ｋ近傍法又はＬＯＦ（Ｌｏｃａｌ　Ｏｕｔｌｉｅｒ　Ｆａｃｔｏｒ）法などの統計的手法を用いてもよい。
　また、例えば、状況表示図に配置される各工程に対応する図形は、各工程で消費された電力量に応じた長さで第２の軸に沿って延びていてもよい。つまり、図形の長さは、電力量を表していてもよい。電力量は、工程毎の実測値でもよく、推定値でもよい。また、電力量を示す別の図形（例えば折れ線など）を、工程に要した時間を表す図形と同じ表示画面内で表示させてもよい。
　また、例えば、製造設備２０が部品実装機を備える例について示したが、これに限らない。例えば、製造設備２０は、金属又は樹脂などの原材料を加工する加工装置、及び、加工された材料の成形を行う成形装置などを備えてもよい。
　また、（１）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニットなどから構成されるコンピュータシステムであってもよい。ＲＡＭ（Ｒａｍｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）又はハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
　（２）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されていてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
　（３）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、各装置に脱着可能なＩＣカード又は単体のモジュールから構成されていてもよい。ＩＣカード又はモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカード又はモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカード又はモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
　（４）本開示は、上記に示す方法であってもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであってもよく、コンピュータプログラムからなるデジタル信号であってもよい。
　（５）本開示は、コンピュータプログラム又はデジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）　Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものであってもよい。また、これらの記録媒体に記録されているデジタル信号であってもよい。
　（６）本開示は、コンピュータプログラム又はデジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送などを経由して伝送してもよい。
　（７）本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、マイクロプロセッサは、コンピュータプログラムに従って動作してもよい。
　（８）プログラム又はデジタル信号を記録媒体に記録して移送することにより、あるいは、プログラム又はデジタル信号を、ネットワークなどを経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施してもよい。
　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、製造物の生産効率及び品質の低下の抑制を支援することができる製造状況可視化方法などとして利用でき、例えば、工場における製造の管理などに利用することができる。
１０　製造システム
２０　製造設備
２１、２２　部品実装機
３０　製造物
３１　基板
３２　部品
１００、３００、５００、７００　製造状況可視化装置
１１０、３１０、５１０　制御部
１１１　図生成部
１１２、３１２、５１２　表示制御部
１２０　表示部
１３０　記憶部
１４０　通信部
２００、２００ａ、４００、６００、８００、８００ａ　状況表示図
２０１　第１の軸
２０２　第２の軸
２１０　縦軸
２２０　開始時刻
２２０ａ　識別番号
２３０、２３１、２４０、４３１　図形
３５０、５５０、７５０　解析部
３５１　判定部
５５２　原因推定部
６３２、８３２　通知図形
７５３　部位推定部
８３３、８３４　イベント図形

Claims (10)

  1. 　複数の製造物の製造状況を可視化する、コンピュータによって実行される製造状況可視化方法であって、
    　前記複数の製造物の各々は、第１の工程と、当該第１の工程に後続する第２の工程とを含む複数の工程が順に行われることで製造され、
    　前記製造状況可視化方法では、
    　第１の軸と、当該第１の軸に直交する第２の軸とで定義される図に、前記複数の製造物の各々に対して行われた前記複数の工程の各々に対応する複数の図形を配置し、
    　配置した複数の図形を含む前記図を表示部に表示し、
    　前記複数の図形の配置では、
    　　（ａ）前記複数の製造物の１つである対象製造物の前記第１の工程の開始時刻、又は、前記対象製造物の識別番号を、前記第１の軸に沿って配置し、
    　　（ｂ）配置した開始時刻又は識別番号の前記第１の軸上の位置から、前記対象製造物の前記第１の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置し、
    　　（ｃ）配置した図形の終端から、前記対象製造物の前記第２の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置することを、
    　前記複数の製造物の各々に対して行う
    　製造状況可視化方法。
  2. 　さらに、前記複数の製造物の各々に対して行われた前記複数の工程の各々に要した時間に基づいて、製造物と工程との組み合わせ毎に異常及び正常のいずれであるかを判定し、
    　前記図の表示では、異常と判定された組み合わせに対応する図形を、正常と判定された組み合わせの図形とは異なる表示態様で表示する
    　請求項１に記載の製造状況可視化方法。
  3. 　さらに、異常と判定された組み合わせの異常原因を推定し、
    　前記図の表示では、さらに、異常と判定された組み合わせに対応する図形に関連付けて、推定した異常原因を表示する
    　請求項２に記載の製造状況可視化方法。
  4. 　前記異常原因の推定では、前記複数の工程に含まれる一の工程である対象工程に対して、前記製造物毎の異常及び正常の判定結果と、当該対象工程に含まれる複数のイベントの前記製造物毎の発生回数とに基づいて、前記異常原因を推定する
    　請求項３に記載の製造状況可視化方法。
  5. 　前記異常原因の推定では、前記複数の工程に含まれる一の工程である対象工程に対して、前記製造物毎の異常及び正常の判定結果と、当該対象工程に含まれる複数のイベントの前記製造物毎の発生回数とに基づいたランダムフォレストを行うことで、前記異常原因を推定する
    　請求項３又は４に記載の製造状況可視化方法。
  6. 　前記異常原因の推定では、前記複数の工程に含まれる一の工程である対象工程に対して、正常と判定された全ての製造物と、異常と判定された１つのみの製造物との各々の、当該対象工程に含まれる複数のイベントの発生回数を用いて、前記異常原因を推定する
    　請求項３～５のいずれか１項に記載の製造状況可視化方法。
  7. 　前記図の表示では、さらに、推定した異常原因を構成する要素を、異常と判定された組み合わせに対応する図形に関連付けて表示する
    　請求項３～６のいずれか１項に記載の製造状況可視化方法。
  8. 　請求項１～７のいずれか１項に記載の製造状況可視化方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  9. 　複数の製造物の製造状況を可視化する製造状況可視化装置であって、
    　前記複数の製造物の各々は、第１の工程と、当該第１の工程に後続する第２の工程とを含む複数の工程が順に行われることで製造され、
    　前記製造状況可視化装置は、
    　第１の軸と、当該第１の軸に直交する第２の軸とで定義される図に、前記複数の製造物の各々に対して行われた前記複数の工程の各々に対応する複数の図形を配置する図生成部と、
    　配置した複数の図形を含む前記図を、表示部に表示させる表示制御部とを備え、
    　前記図生成部は、
    　　（ａ）前記複数の製造物の１つである対象製造物の前記第１の工程の開始時刻、又は、前記対象製造物の識別番号を、前記第１の軸に沿って配置し、
    　　（ｂ）配置した開始時刻又は識別番号の前記第１の軸上の位置から、前記対象製造物の前記第１の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置し、
    　　（ｃ）配置した図形の終端から、前記対象製造物の前記第２の工程に要した時間に比例した長さで前記第２の軸に沿って延びる図形を配置することを、
    　前記複数の製造物の各々に対して行う
    　製造状況可視化装置。
  10. 　請求項９に記載の製造状況可視化装置と、
    　前記複数の工程を行うことで前記複数の製造物を製造する製造設備とを備える
    　製造システム。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07296072A (ja) * 1994-04-27 1995-11-10 Shinko Electric Ind Co Ltd 工程管理装置
WO2010047150A1 (ja) * 2008-10-20 2010-04-29 株式会社日立製作所 作業情報処理装置、プログラムおよび作業情報処理方法
JP2011181058A (ja) * 2010-02-02 2011-09-15 Kobe Steel Ltd 工程管理装置
JP2015075795A (ja) * 2013-10-04 2015-04-20 富士通株式会社 可視化方法、表示方法、表示装置及び表示プログラム
JP2016014992A (ja) * 2014-07-01 2016-01-28 富士通株式会社 異常検出システム、表示装置、異常検出方法及び異常検出プログラム
JP2016207061A (ja) * 2015-04-27 2016-12-08 株式会社神戸製鋼所 生産計画作成方法及び生産計画作成プログラム、並びに生産計画作成装置
WO2017056749A1 (ja) * 2015-09-28 2017-04-06 オムロン株式会社 管理システムおよび管理方法
WO2017109903A1 (ja) * 2015-12-24 2017-06-29 株式会社 東芝 異常原因推定装置及び異常原因推定方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07296072A (ja) * 1994-04-27 1995-11-10 Shinko Electric Ind Co Ltd 工程管理装置
WO2010047150A1 (ja) * 2008-10-20 2010-04-29 株式会社日立製作所 作業情報処理装置、プログラムおよび作業情報処理方法
JP2011181058A (ja) * 2010-02-02 2011-09-15 Kobe Steel Ltd 工程管理装置
JP2015075795A (ja) * 2013-10-04 2015-04-20 富士通株式会社 可視化方法、表示方法、表示装置及び表示プログラム
JP2016014992A (ja) * 2014-07-01 2016-01-28 富士通株式会社 異常検出システム、表示装置、異常検出方法及び異常検出プログラム
JP2016207061A (ja) * 2015-04-27 2016-12-08 株式会社神戸製鋼所 生産計画作成方法及び生産計画作成プログラム、並びに生産計画作成装置
WO2017056749A1 (ja) * 2015-09-28 2017-04-06 オムロン株式会社 管理システムおよび管理方法
WO2017109903A1 (ja) * 2015-12-24 2017-06-29 株式会社 東芝 異常原因推定装置及び異常原因推定方法

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