WO2019131773A1 - 製造工程統計処理システム、製造工程統計処理方法およびプログラム - Google Patents

製造工程統計処理システム、製造工程統計処理方法およびプログラム Download PDF

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WO2019131773A1
WO2019131773A1 PCT/JP2018/047878 JP2018047878W WO2019131773A1 WO 2019131773 A1 WO2019131773 A1 WO 2019131773A1 JP 2018047878 W JP2018047878 W JP 2018047878W WO 2019131773 A1 WO2019131773 A1 WO 2019131773A1
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WO
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manufacturing process
statistical processing
manufacturing
information
correlation
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PCT/JP2018/047878
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English (en)
French (fr)
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翼 友田
植田　直樹
Original Assignee
三菱電機株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS], 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—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to a manufacturing process statistical processing system, a manufacturing process statistical processing method, and a program.
  • Patent Document 1 discloses a platform for acquiring and analyzing data from sensors provided in a manufacturing apparatus.
  • Patent Document 2 a system which records the behavior and operation of a worker who works at a manufacturing site directly in a computer-processable form (for example, Patent Document 2).
  • Patent Document 1 a method of obtaining a cross correlation coefficient (ZNCC) in consideration of a time delay factor from acquired data (for example, Non-Patent Document 1).
  • ZNCC cross correlation coefficient
  • the manufacturing process involves many facilities and many workers. Therefore, the performance of the manufacturing process fluctuates not only by factors such as the failure rate of the manufacturing apparatus, the quality, and the downtime, but also by the factors of the behavior of the workers involved in the manufacturing. That is, in order to improve the performance of the manufacturing process, it is necessary to acquire not only the information indicating the state of the manufacturing apparatus but also the information indicating the behavior and the state of the worker, and analyze statistically. On the other hand, there is a problem that it is difficult to statistically process a great number of types of information indicating the state of the manufacturing apparatus and the behavior and state of the worker to extract information leading to the performance of the manufacturing process.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and it is possible to provide a manufacturing process statistical processing system, a manufacturing process statistical processing method, and a manufacturing process statistical processing system that can notify a user so that the information can be easily understood by the user.
  • the purpose is to provide a program.
  • a manufacturing process statistical processing system includes an information acquisition device, a correspondence relationship definition device, a designation reception device, a correlation calculation device, and an output device.
  • the information acquisition device acquires manufacturing process information obtained in the manufacturing process of the product.
  • the correspondence relationship definition device defines a correspondence relationship between a manufacturing efficiency index indicating the efficiency of the manufacturing process and the manufacturing process information acquired by the information acquisition device.
  • the designated reception device receives any designation of the manufacturing efficiency index.
  • the correlation calculation device calculates a correlation coefficient indicating a correlation between the designated manufacturing efficiency index and the corresponding manufacturing process information based on the defined correspondence.
  • the output device outputs the correlation coefficient calculated by the correlation calculation device for display.
  • information indicating the state of the manufacturing apparatus and the behavior and state of the worker in the manufacturing process can be acquired and statistically processed. Therefore, for example, information that leads to improvement in the performance of the manufacturing process can be presented to the user in a manner that can be easily grasped by the user.
  • FIG. 1 A block diagram of a first manufacturing process statistical processing system according to an embodiment of the present invention
  • Hardware configuration of the computer of the first manufacturing process statistical processing system shown in FIG. 1 A diagram showing a configuration of a manufacturing process statistical processing program which is executed in a computer of the manufacturing process statistical processing system shown in FIGS. 1 and 2 and for obtaining a correlation between indices indicating performance of a manufacturing line.
  • a first diagram illustrating the setting of statistical processing accepted by the statistical processing setting module shown in FIG. 3 A first diagram illustrating a UI image displayed by the UI module shown in FIG. 3 on an input / output device Flow chart of processing of manufacturing process statistical processing program shown in FIG.
  • FIG. 3 The block diagram of the 2nd manufacturing process statistical processing system concerning an embodiment A second diagram illustrating one of the statistical processing settings accepted by the statistical processing setting module shown in FIG.
  • the 2nd figure which illustrates the UI image which the UI module shown in FIG. 3 displays on an input / output device
  • the manufacturing process statistical processing system acquires manufacturing process information for statistical processing from a manufacturing line, performs statistical processing, color-codes each value of statistical information so that the user can easily understand, and performs UI (User) Interface) Display in the image.
  • UI User Interface
  • the first manufacturing process statistical processing system 1 performs statistical processing in which a first manufacturing line 10 to be a target of acquisition of information for statistical processing and an input / output device 48 are connected. And a computer 4 to perform.
  • the input / output device 48 includes an output device such as a display and a printer, and an input device such as a keyboard and a mouse.
  • the computer 4 processes the information acquired from the manufacturing line 10 by the statistical method input from the input device, and outputs the result of the statistical processing to the output device in a form easily recognizable by the user.
  • the production line 10 further includes a material table 12 on which zero or more materials 30 of the product 34 produced by the production line 10 are carried and placed.
  • the production line 10 further includes a product table 14 on which the manufactured product 34 is placed for unloading.
  • the production line 10 further includes work platforms 16a to 16c provided between the material table 12 and the product table 14.
  • the work platforms 16a to 16c are used by the workers 1 to 3 to use the manufacturing apparatuses 20a to 20c to perform the operations 1 to 3 included in the manufacturing process on the material 30 or the workpieces 32a and 32b.
  • the work platforms 16a to 16c are shown without being specified, they may be simply abbreviated as the work platform 16.
  • the material 30 generally means what is based on the thing manufactured with the manufacturing line 10, and a substance, a raw material, a component, a member, etc. are widely included.
  • a worker may be described as a worker below. Also in the drawings, a worker may be described as a worker.
  • the production line 10 further includes work in process stands 18a and 18b between the workbenches 16a to 16c. On the work in process stand 18a, 18b, the work in progress 32a, 32b to be transported to the work benches 16b, 16c for the operations 2, 3 is placed.
  • the material 30, the work in process 32 and the product 34 are tagged with an RFID (Radio Frequency Identifier) when the material 30 is carried into the manufacturing line 10.
  • the RFID tag is not removed until the product 34 is carried out.
  • RFID detectors 22a to 22d are attached to the material stand 12, the work in process stands 18a and 18b, and the product stand 14.
  • the RFID detectors 22a to 22d detect signals from RFID tags attached to the material 30, the work in process 32 and the product 34, and identify them.
  • human sensors 160a to 160c for detecting that workers 1 to 3 are working on the work platforms 16a to 16c, that is, detecting that the workers are seated, are provided. Will be attached.
  • body temperature sensors 162a to 162c for detecting the body temperature of the workers 1 to 3 are attached to the work benches 16a to 16c.
  • operation display devices 200a to 200c are attached to the manufacturing devices 20a to 20c. The operation display devices 200a to 200c are turned on when the manufacturing apparatus 20 is in operation, and turned off when the manufacturing apparatus 20 is not in operation, thereby indicating whether the manufacturing apparatus 20 is in operation.
  • the production line 10 using these components, provides information indicating the components necessary for all the production steps for producing the product 34 from the material 30, and the status of the production apparatus 20 and workers used in the production steps. Acquire and output to the computer 4.
  • the computer 4 includes a main body 40 and an I / O (Input / Output) device 42 that receives information for manufacturing process statistical processing from the manufacturing line 10.
  • the computer 4 further includes a recording device 44 that reads and writes data from and to a non-volatile recording medium such as an HD (Hard Disk) and a DVD (Digital Versatile Disk).
  • the computer 4 further includes an input / output device 48 used for input / output of information. That is, the computer 4 can obtain information from the RFID detection device 22 or the like of the manufacturing line 10 according to the user's operation, can perform statistical processing, and has components as a general computer that can output the result of statistical processing.
  • FIG. 3 is a diagram showing the configuration of a manufacturing process statistical processing program 5 which is executed by the computer 4 of the manufacturing process statistical processing system 1 shown in FIGS. 1 and 2 to obtain a correlation between indices indicating performance of the manufacturing line 10 It is.
  • “module” is omitted from the names of components of the manufacturing process statistical processing program 5 in order to make the drawing easy to see.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 is loaded to the memory 402 of the computer 4 shown in FIG. 2 via the recording medium 46 or the like.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 loaded in the memory 402 is executed by using hardware resources specifically under the control of a CPU (Central Processing Unit) 400. Thereby, the manufacturing process statistical processing system 1 exerts the function of the correlation calculation device.
  • CPU Central Processing Unit
  • the manufacturing process statistical processing program 5 includes a manufacturing device information acquisition module 500 which sequentially acquires information indicating the operating state of the manufacturing device 20 illustrated in FIG. 1 every 10 seconds.
  • the ratio of the time during which the manufacturing device 20 is operating to the time zone set by the user via the input / output device 48 is hereinafter also referred to as the device operating rate.
  • the ratio of time during which the manufacturing apparatus 20 is broken with respect to this time zone is hereinafter also referred to as a failure rate.
  • the number of materials 30 or work in process 32 on which work is performed by a worker on the work table 16 in this time zone is hereinafter also referred to as the output of the work table 16.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 further includes a worker information acquisition module 502.
  • the worker information acquisition module 502 sequentially acquires information indicating whether or not the workers 1 to 3 are working on the work table 16 and information indicating the body temperature of the workers 1 to 3 every 10 seconds. .
  • the ratio of the time during which the workers 1 to 3 attach to the work table 16 with respect to the previously defined time zone is hereinafter also referred to as the worker presence ratio 1 to 3.
  • the worker presence rate is an example of an execution time ratio between a time when each of a plurality of workers in charge of a plurality of processes executes any of the plurality of processes in charge and a time other than that.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 further includes a time-series information acquisition module 504.
  • the time-series information acquisition module 504 sequentially acquires, every 10 seconds, time-series information indicating the identifiers (IDs) of the RFID tags attached to the material 30, the work in process 32, and the product 34 detected by the RFID detection device 22. .
  • These pieces of information acquired by the manufacturing apparatus information acquisition module 500, the worker information acquisition module 502, and the time-series information acquisition module 504 are collectively referred to as manufacturing process information hereinafter.
  • the number of work in process products 32 placed on the material table 12 immediately before the operation of the production line 10 is also referred to as the pre-production work in progress quantity.
  • the manufacturing apparatus information acquisition module 500, the worker information acquisition module 502, and the time-series information acquisition module 504 are an example of an information acquisition apparatus that acquires a plurality of pieces of manufacturing process information related to the manufacture of a product.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 further includes a manufacturing device DB (Data Base) 510 connected to the manufacturing device information acquisition module 500 and a worker DB 512 connected to the worker information acquisition module 502.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 further includes a time-series DB 514 connected to the time-series information acquisition module 504 and a statistical processing DB 516 connected to the statistical processing setting module 506.
  • the manufacturing device DB 510 stores the manufacturing device information acquired by the manufacturing device information acquisition module 500
  • the worker DB 512 stores the worker information acquired by the worker information acquisition module 502.
  • the time-series DB 514 stores the time-series information acquired by the time-series information acquisition module 504.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 further includes a statistical processing setting module 506 that accepts the setting of the statistical processing set in the input / output device 48 by the user.
  • the statistical processing setting module 506 is an example of a correspondence definition device that defines correspondence between each of the manufacturing efficiency indexes indicating the efficiency of the manufacturing process and the plurality of pieces of manufacturing process information acquired from each of the plurality of processes.
  • the set of statistical processing a plurality of indices y 1 ⁇ y k ⁇ y n indicating the performance of the manufacturing process, associating manufacturing process index y 1 ⁇ y k ⁇ y n respectively It contains one or more directed graphs.
  • an index y indicating the performance of the manufacturing process corresponds to one or more manufacturing process information s acquired by the manufacturing apparatus information acquiring module 500, the worker information acquiring module 502, and the time-series information acquiring module 504. Will be attached.
  • the index y indicating the performance of the manufacturing process is, for example, the product volume y 1 of the manufactured product 34, the equipment operation rate y k , the proportion of the product 34 manufactured from the material 30 without repetition of each operation among the products 34 It is arbitrary if it is an index which shows performance, such as direct rate y n which shows.
  • the index y is selected from, for example, the manufacturing process information s, or obtained by processing the manufacturing process information s.
  • the manufacturing process information s includes the device operation rate, the worker presence rate, the work in progress, the device operation rate acquired by the manufacturing device information acquisition module 500, the worker information acquisition module 502, and the time series information acquisition module 504. And information on worker temperature etc.
  • the worker occupancy rate s a ′ is associated, and the device operation rate y k is associated with the worker presence rate s 1 ”...
  • the amount of work in progress s b ” and the direct rate y n and the device availability s1 '''. . . Worker body temperature s c '''is associated with.
  • the subscripts a, b and c are natural numbers and may be one.
  • manufacturing process information s is common to all digraphs, it is easy to distinguish which digraphs are used in the manufacturing process information s associated with the output y1.
  • Manufacturing process information s 1 ' ⁇ s a', s 1 " ⁇ s b", s 1 ''' ⁇ s c''' it is both those selected from a set of manufacturing process information s.
  • the same manufacturing process information s may be included in a plurality of digraphs, an index y in one digraph may be manufacturing process information s in another digraph, or manufacturing process information s in one digraph may be an index y in another digraph
  • the device operating rate y k is used as the device operating rate s 1 ′ ′ ′ in the directed graph of the direct rate y n
  • the worker presence rate is the yield y 1 and the device operating rate y k It is used as the worker presence rate s a 'and s 1 ' in the directed graph.
  • the statistical processing DB 516 connected to the statistical processing setting module 506 stores the method of processing the manufacturing process information s accepted by the statistical processing setting module 506.
  • An information organizing module 520 is connected to the manufacturing device DB 510, the worker DB 512, the time series DB 514, and the statistical processing DB 516.
  • the information organizing module 520 processes the index y input from the manufacturing device DB 510, the worker DB 512, and the time series DB 514 and the manufacturing process information s according to the information organizing method stored in the statistical processing DB 516. That is, the information organizing module 520 processes the index y and the manufacturing process information s in accordance with the directed graph illustrated in FIG. 4 and organizes it in a table format as illustrated in Tables 1 to 3.
  • Tables 1 to 3 show specific examples of the information organization performed by the information organization module 520 based on the setting of the statistical process received by the statistical process setting module 506 shown in FIG.
  • Table 1 shows an example in which a directed graph is set in which the apparatus operation rate of the manufacturing apparatus 1, that is, the manufacturing apparatus 20a is y, and the average number of works in process of the manufacturing apparatus 1 and the processing results of the manufacturing apparatus 1 are s.
  • the information organizing module 520 associates the device operation rate of the manufacturing apparatus 1 with the average number of works in process of the manufacturing apparatus 1 and the processing results s of the manufacturing apparatus 1 for each preset time zone. Organize on the table.
  • Table 2 shows a specific example of the data organizing method in the case where a directed graph in which the occupancy rate of the worker 1 is y and the body temperature of the worker 1 is s is set.
  • the information organizing module 520 associates the occupancy rate y of the worker 1 with the body temperature s of the worker 1 on a table by time zone.
  • Table 3 shows a specific example of the data organizing method in the case where a directed graph in which the output of the manufacturing line 10 is y and the orthogonal ratio is s is set.
  • the information organizing module 520 organizes the output y and the orthogonal ratio s in association with each other on a table for each time zone.
  • a statistical processing module 522 and a display information generation module 524 are connected to the information organizing module 520 shown in FIG.
  • the statistical processing module 522 reads the statistical processing method from the statistical processing DB 516. Further, the statistical processing module 522 is arranged on a set of the index y indicating the performance of the manufacturing process processed and organized by the information organizing module 520 and the manufacturing process information s, that is, on the tables exemplified in Tables 1 to 3. For each set of information, statistical processing indicated by the read statistical processing method is performed.
  • the statistical processing module 522 determines the combination of each index y indicating the performance organized by the information organizing module 520 and the manufacturing process information s according to the following equations 1 to 4.
  • Correlation coefficient i iy indicating the degree of correlation between manufacturing process information s i and index y correlation coefficient ⁇ yj indicating the degree of correlation between index y and j th manufacturing process information s j
  • a correlation coefficient ij indicating the degree of correlation between the i-th manufacturing process information s i and the j-th manufacturing process information s j is calculated.
  • a variable ⁇ for specifying a time zone is introduced because data is organized by time zone.
  • T indicates the number of time zones. For example, in the examples of Tables 1 to 3, since the time zone of measurement is on the basis of one hour, T is 24 if the measurement period is one day.
  • y ⁇ is an index y indicating performance in the time zone ⁇ . Therefore, y ⁇ shown below corresponds to an index different from y 1 to y n shown in FIG. Similarly, s Aitau The manufacturing process information in the i-th time zone ⁇ , s j ⁇ shows in j-th production process information in the time zone tau.
  • y is the operation rate of the apparatus
  • s the apparatus before the average progress speed
  • s 2 is the equipment processing result
  • the matrix M is a 3 ⁇ 3 matrix
  • the number N of manufacturing process information s 1 So, the matrix M is a 2 ⁇ 2 matrix.
  • the correlation coefficient matrix M is an element that influences how much the manufacturing process information s associated with the index y gives an index y indicating the performance of the manufacturing process selected by the user.
  • the display information generation module 524 processes the information in the upper half of the correlation coefficient matrix M for display.
  • the display information generation module 524 further determines the value of each element of the correlation coefficient matrix M so as to directly grasp which is the manufacturing process information s having a large relationship to improve the index y. Accordingly, as illustrated in Table 4, colors in HSV color space or HLS color space are added.
  • the UI module 526 displays the information generated by the display information generation module 524 on the display screen of the input / output device 48.
  • the correlation between the index y obtained from the manufacturing line 10 and the manufacturing process information s may include time delay as an element.
  • time delay For example, in the example of Table 1, for the work bench 16a on which the apparatus 1 is disposed, the number of work-in-process products 32 in the stage before receiving the work is the number of materials 30 placed on the material bench 12, There is a time lag.
  • the statistical processing module 522 does not use the correlation coefficient matrix M that does not take into consideration the time delay shown in Equations 1 to 5, but the symmetric mutual correlation in the N ⁇ N format defined by Equations 6 and 7 Find the number matrix M [l].
  • R ij [l] included as an element in the cross correlation coefficient matrix M [l] time delay is considered.
  • ZNCC Zero mean Normalized Cross-Correlation function
  • any i ', j', R i'j for l '[l] R i'j ' [l] and -1 ⁇ R i'j ' [L] ⁇ ⁇ 1.
  • R i′j ′ [0] ⁇ i′j ′ .
  • the unit of the time delay l differs depending on the method of arranging the indicator y and the manufacturing process information s to which the equations 6 and 7 are applied, and is 1 hour in the cases exemplified in Tables 1 to 3.
  • the display information generation module 524 shown in FIG. 3 is generated by the statistical processing module 522, and each element of the correlation coefficient matrix M and the cross correlation coefficient matrix M [l] shown in Table 5 etc.
  • the display image is generated with the color indicated in FIG.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a UI image that the user interface (UI) module 526 shown in FIG. 3 displays on the input / output device 48 shown in FIG.
  • a UI module 526 is connected to the display information generation module 524.
  • the UI module 526 displays a UI image including the cross correlation coefficient matrix M [l] generated by the display information generation module 524 on the input / output device 48, as shown in FIG.
  • the color is expressed in a pseudo manner by gradation.
  • an image for setting a time delay l used to generate the cross correlation coefficient matrix M [l] and an image for setting an analysis period Is included.
  • the user of the manufacturing process statistical processing system 1 operates this UI image displayed on the input / output device 48 to set an analysis target, a time delay l and an analysis time.
  • Each component of the manufacturing process statistical processing program 5 performs processing according to the user's operation, and the image of the upper half of the cross correlation coefficient matrix M [1] shown in FIG. Display inside.
  • the UI module 526 also outputs the time delay l set by the user to the statistical processing setting module 506.
  • the UI module 526 accepts an operation for selection by the user for each element included in the upper half image of the cross correlation coefficient matrix M [l] displayed in the UI image.
  • the UI module 526 accepts the operation, the UI module 526 generates the displayed cross-correlation coefficient matrix M [l] and selection information indicating the selected element.
  • the UI module 526 is an example of a selection receiving device that receives selection of one or more of the plurality of correlation coefficients displayed on the display device when performing such processing.
  • An information organization module 520, a statistical processing module 522, and an improvement information generation module 528 are connected to the UI module 526.
  • the improvement information generation module 528 generates improvement information indicating manufacturing process information s for improving the manufacturing line 10 shown in FIG. 1 with respect to the index y from the selection information input from the UI module 526.
  • the improvement information generation module 528 is information indicating manufacturing process information indicating a manufacturing process to be changed in each of the plurality of processes included in the manufacturing process based on one or more of the selected plurality of correlation coefficients. It is an example of the information generation apparatus to produce
  • An improvement information DB 532 is connected to the improvement information generation module 528, and stores the improvement information input from the improvement information generation module 528.
  • the improvement information stored in the improvement information DB 532 is appropriately output from the input / output device 48 in accordance with the user's operation on the input / output device 48.
  • the information organizing module 520 and the statistical processing module 522 perform processing in response to the input of selection information from the UI module 526.
  • FIG. 6 is a flow chart showing the overall operation of the manufacturing process statistical processing program 5 shown in FIG.
  • the manufacturing apparatus information acquisition module 500, the worker information acquisition module 502, and the time-series information acquisition module 504 are variously selected from the components of the manufacturing line 10 shown in FIG. Acquire manufacturing process information s.
  • the manufacturing apparatus information acquisition module 500, the worker information acquisition module 502, and the time-series information acquisition module 504 store the various acquired manufacturing process information s in the manufacturing apparatus DB 510, the worker DB 512, and the time series DB 514.
  • the statistical processing setting module 506 accepts the setting of statistical processing input to the input / output device 48 by the user. Also, the statistical processing setting module 506 accepts the time delay l in response to the user's operation on the UI image shown in FIG. The statistical processing setting module 506 stores the received setting and time delay in the statistical processing DB 516.
  • step S102 the information organization module 520 and the statistical processing module 522 receive selection information from the UI module 526 and determine whether a request for information processing has been made.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 proceeds to the process of step S104 when a request for information processing is made (step S102: Yes), and otherwise returns to the process of step S100 (step S102: No).
  • step S104 the information organization module 520 reads out the information organization method from the statistical processing DB 516. Furthermore, as shown in Tables 1 to 3, the information organizing module 520 processes the manufacturing process information s for each index y to generate a table, and outputs the table to the statistical processing module 522.
  • step S106 the statistical processing module 522 statistically processes the indicator y and the manufacturing process information s sorted by the information organizing module 520 as described with reference to Equations 1 to 7.
  • the statistical processing module 522 outputs the correlation function counting matrix M [l] obtained as a result of the statistical processing to the display information generation module 524.
  • step S108 the display information generation module 524 generates information for displaying the table and the correlation function counting matrix M [l] or any of them.
  • the display information generation module 524 outputs the generated information to the UI module 526.
  • the UI module 526 generates an image of the table and / or a UI image including the correlation function counting matrix M [l] illustrated in FIG.
  • the UI module 526 displays the generated table image and / or UI image on the input / output device 48.
  • step S110 the improvement information generation module 528 performs an operation on the UI image displayed on the input / output device 48 shown in FIG. 5, and the user correlates with the index y for the index y. It is determined whether an element of the function counting matrix M [l] is selected.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 proceeds to the process of S112 when the element of the correlation function counting matrix M [l] is selected (step S110: Yes), and when other than this (step S110: No) It returns to the process of S100.
  • step S112 the improvement information generation module 528 associates the elements of the correlation function counting matrix M [1] selected to improve the index y displayed in the UI image with the correlation function counting matrix M [1]. Then generate improvement information. Further, the improvement information generation module 528 stores the generated improvement information in the improvement information DB 532. The improvement information stored in the improvement information DB 532 is appropriately displayed on the input / output device 48 in accordance with the user's operation on the input / output device 48.
  • the user can The correlation with the manufacturing process information s can be grasped directly. That is, the user can easily find manufacturing process information s that has a strong positive or negative correlation with the index y to be improved. Specifically, the user sees the display illustrated in Table 5, and the positive correlation between the time-series product volume y selected as the index y to be improved and the manufacturing process information s3 is strong, s7 We can know that the negative correlation with is strong.
  • the user increases the value of the correlation coefficient between the product volume y and the manufacturing process information s7 so as to increase the value of the correlation coefficient between the product volume y and the manufacturing process information s3.
  • the manufacturing line 10 needs to be improved to be smaller. That is, according to the manufacturing process statistical processing system 1, the user can easily narrow down the index y to be improved and the manufacturing process information s from the many indexes y and the manufacturing process information s obtained from the manufacturing line 10. it can.
  • the production line targeted by the invention is not limited to the production line 10 shown in FIG. 1, and the configuration of the production line is arbitrary.
  • the second embodiment for manufacturing lines of different configurations will be described below.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating the configuration of the manufacturing process statistical processing system 6 according to the second embodiment. As shown in FIG. 7, in the manufacturing process statistical processing system 6, the manufacturing line 10 of the first manufacturing process statistical processing system 1 shown in FIG. 1 is replaced with a second manufacturing line 36.
  • the work in process stand 18 is removed from the production line 10 of the production process statistical processing system 1 shown in FIG. 1, and the work platforms 16a to 16c are directly adjacent to each other, to the work platforms 16a to 16c,
  • the configuration is provided with the RFID detection devices 24a to 24c. That is, in the manufacturing line 36, when the work benches 16b and 16c can not receive the material 30 or the work-in-progress from the work benches 16a and 16c, the work in these works is stopped.
  • the manufacturing apparatuses 20a to 20c are provided with the state display devices 202a to 202c.
  • the status display device 202 has light sources of three colors such as blue, yellow, red, etc., and displays the status of the work on the work bench 16 by color coding. That is, the status display devices 202a to 202c display the three statuses of "work", "waiting for hand” and "failure” with light of three colors.
  • the “work” state indicates that the manufacturing apparatus 20 is operating and work on the material 30 or the work-in-progress 32 is being performed on the work table 16.
  • the "hand-held” state is that work on the work table 16 is in spite of the fact that the manufacturing apparatus 20 is operable because the material 30 or the work-in-progress is not sent from the previous stage. Indicates a state where you can not do it.
  • the state of “fault” indicates that the manufacturing apparatus 20 of the work table 16 is faulty.
  • the second production line 36 includes, in addition to the information output from the first production line 10 to the computer 4, information indicating which of the three states each work table 16 is in, every 10 seconds. It outputs to the computer 4 in series.
  • FIG. 8 is a second diagram illustrating one of the statistical process settings accepted by the statistical process setting module 506 shown in FIG. 3.
  • a directed graph exemplified in FIG. 8 is stored as statistical processing information in the statistical processing DB 516 of the manufacturing process statistical processing program 5 shown in FIG.
  • “volume” is used as an index y for improving the performance of the manufacturing line 36 among the manufacturing process information s.
  • the manufacturing process information s corresponding to the index y the “facility failure rate” of the manufacturing apparatuses 20a and 20b and the “worker occupancy rate” of the workers 1 to 3 are used.
  • Table 9 is a table illustrating a table generated by the information organizing module 520 shown in FIG. 3 based on the directed graph shown in FIG.
  • the manufacturing apparatus information acquisition module 500 and the worker information acquisition module 502 acquire “facility failure rate” and “worker occupancy rate” from the manufacturing line 36 and set the manufacturing apparatus DB 510 and the worker DB 512 as manufacturing process information s.
  • the information organizing module 520 processes the stored manufacturing process information s using the directed graph read from the statistical processing DB 516 shown in FIG. 8 and organizes it in the form of a table shown in Table 9.
  • Table 9 shows the case where no defective product occurs.
  • Tables 10 to 12 show the phase relationship between the product yield y as the index shown in Table 9 and the manufacturing process information s shown in Formula 6 to Formula 8 using the digraph shown in FIG. 17 shows a cross-correlation coefficient matrix M [l] indicating a number.
  • the cross correlation coefficient matrix M [l] generated by the statistical processing module 522 or the cross correlation coefficient matrix M [l] and the table shown in Table 9 are input to the input / output device 48 via the UI module 526. , And displayed as shown in Table 4.
  • the overall volume of the manufacturing line 36 has a strong correlation with the occupancy rate (3 rows; 0.95) of the worker 2 who works in the manufacturing apparatus 20 b. Therefore, the user can determine that reducing the time for the worker 2 to leave the manufacturing apparatus 20b is important for improving the overall output of the manufacturing line 36.
  • the failure rate of the manufacturing apparatus 20a (5 rows; -0.07) and the failure rate of the manufacturing apparatus 20b (6 rows; -0.12) have very small correlations with the output of the manufacturing apparatus 20c. Therefore, the user can determine that the failure rate of the manufacturing devices 20a to 20c has a very small influence on the overall output of the manufacturing line 36.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 in the manufacturing process statistical processing system 6 shown in FIG. 7 generates a cross correlation coefficient matrix M [l] of a type according to the value of the time delay l. That is, as the types of cross-correlation coefficient matrix M [l] increase, the elements to be referred to also increase. Therefore, mere display of many types of cross-correlation coefficient matrix M [l] compared to the case where only one correlation coefficient matrix M needs to be referred, the meaning of the values of the elements included in these Understanding is more difficult for the user.
  • the elements included in the cross correlation coefficient matrix M [l] are color-coded as shown in Table 4 according to their values. Therefore, the user can easily grasp the magnitude of the correlation between the manufacturing process information s and the meaning thereof. As described above, according to the manufacturing process statistical processing program 5, the user can easily grasp the manufacturing process information s that can greatly affect the overall output of the manufacturing line 36, and can take measures for the improvement.
  • FIG. 1 shows the case where the RFID detection device 22 is attached only to the material stand 12, the product stand 14 and the work in process stand 18 in the manufacturing process statistical processing system 1. A detection device 22 may be attached.
  • the work in process stand 18 may be abbreviate
  • the manufacturing process statistical processing program 5 shown in FIG. It may be realized by any means. Further, the manufacturing device information acquisition module 500 or the like of the manufacturing process statistical processing program 5 can acquire information from the manufacturing line 10 at an arbitrary time interval other than 10 seconds in accordance with the user's operation through the input / output device 48. . Note that the statistical processing setting module 506 of the manufacturing process statistical processing program 5 accepts another processing of the processing illustrated in FIG. 4 and Tables 1 to 3, and the statistical processing DB 516 also corresponds to FIG. 4 and Tables 1 to 3. Other processes of the illustrated process may be stored.
  • the correlation coefficient matrix M shown in Table 5 or the like and displayed on the input / output device 48 is an example, and the format of the correlation coefficient matrix M is not limited to the format shown in Table 5 or the like.
  • the colors given to each element of the correlation coefficient matrix M shown in Table 4 are examples, and each element of the correlation coefficient matrix M is given a color other than that shown in Table 4 May be Further, in the manufacturing process statistical processing systems 1 and 6, instead of the RFID detection devices 22 and 24, a bar code reader may be used which reads the bar code attached to the material 30, the work in process 32, and the product 34.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 displays the correlation coefficients processed by the zero-mean Normalized Cross-Correlation function in Embodiment 2 in a time series graph.
  • the correlation coefficient of the index determined by the user to confirm the correlation coefficient and determined to be highly relevant is displayed as a time series graph in the present embodiment, and the user is in the time series of the correlation coefficient. You can see the change.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 uses the cross correlation coefficient matrix M [l] to indicate manufacturing process information s that affects the performance.
  • the method of the second embodiment is effective when the user extracts an index having a high degree of influence on performance, but for further analysis, the correlation coefficient ⁇ between index y and manufacturing process information s is used. It is effective for the user to know at what time and how it has increased or decreased. Therefore, in the present embodiment, the user can obtain a further analysis opportunity by confirming time series data of the correlation coefficient ⁇ .
  • FIG. 9 exemplifies a UI image displayed by the user interface (UI) module 526 of the manufacturing process statistical processing program 5 shown in FIG. 3 on the input / output device 48 shown in FIG. It is a figure to do.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 in the present embodiment has basically the same configuration as the first and second embodiments.
  • the UI image includes an analysis target selection unit 50, an analysis period selection unit 52, and a time series graph display unit 54.
  • the user can select any of a plurality of manufacturing process information s 1 to s ⁇ (mm ⁇ ⁇ 2). Can be selected.
  • the manufacturing process information s 1 to s ⁇ is the manufacturing process information s in which the user has seen a value having a meaningful value in the correlation coefficient ⁇ with the index y in the cross correlation coefficient matrix M [l] in the second embodiment. It is.
  • the analysis period set by the user is displayed on the analysis period selection unit 52.
  • Time series graph display section 54 in the period in which the correlation coefficient ⁇ 1 ⁇ ⁇ 3, which is displayed in the analysis period selection unit 52 and the index y selected in the analysis target selection unit 50 and the manufacturing process information s 1 ⁇ s 3 Display as a time series graph.
  • the phase of the manufacturing process information s 1 to s 3 selected by the user among the index y acquired in the second embodiment and the plurality of manufacturing process information s 1 to s m according to the manufacturing process statistical processing program 5 of the second embodiment When making the time series graph as it is on the same time axis with respect to the relations ⁇ 1 to ⁇ 3 , each phase relationship with the index y of the manufacturing process information s 1 to s 3 to be analyzed as shown in FIG. Since the scales and the bias of the numbers 1 1 to 3 3 are different, it is difficult for the user to intuitively read the meaning even when viewing the graph. Therefore, in the present embodiment, the manufacturing process statistical processing program 5 normalizes the correlation coefficient ⁇ in order to facilitate recognition of the correspondence between increase and decrease of the correlation coefficient on the time axis among a plurality of correlation coefficients. .
  • the statistical processing module 522 reads the normalization processing method stored in the statistical processing DB 516 for the correlation coefficients 1 1 to 3 3 with respect to the index y of the manufacturing process information s 1 to s 3 selected by the user, and Conversion and generate time series graphs on the same time axis.
  • An example of the generated time series graph is shown in FIG.
  • the statistical processing module 522 outputs the generated time series graph to the display information generation module 524.
  • the display information generation module 524 outputs the time series graph shown in FIG. 11 to the UI module 526.
  • the UI module 526 generates an image to be displayed on the analysis object selection unit 50, an image to be displayed on the analysis period selection unit 52, and an image to be displayed on the time series graph display unit 54 shown in FIG. Displayed on the input / output device 48.
  • the graph of FIG. 11 enables the user to easily compare a plurality of pieces of manufacturing process information and enables more intuitive analysis for the user.
  • the manufacturing process statistical processing program 5 normalizes the correlation coefficients 1 1 to 3 3 with respect to the index y of the three manufacturing process information s 1 to s 3 , but two or more manufacturing processes
  • the correlation coefficients 1 1 to ⁇ ⁇ with respect to the index y of the information s 1 to s ⁇ ( ⁇ ⁇ 2) may be normalized.
  • the manufacturing process information s 1 to s m indicated in the analysis object selection unit 50 is the same as that displayed in the image exemplified in the second embodiment, it is exemplified in the second embodiment. It may be different from what was displayed on the image.
  • the correlation coefficient of the index determined by the user to confirm the correlation coefficient and determined to be highly relevant is displayed as a time series graph in the present embodiment.
  • the correlation coefficient optionally selected by the user may be displayed as a time series graph.

Abstract

情報取得モジュール（５００、５０２、５０４）は、製造工程に含まれる複数の工程から複数の製造工程情報を取得する。統計処理設定モジュール（５０６）は、製造工程の効率を示す製造効率指標と複数の製造工程情報との対応関係を定義する。統計処理設定モジュール（５０６）は、製造効率指標のいずれかの指定を受け付ける。統計処理モジュール（５２２）は、指定された製造効率指標のいずれかと、これに対応する製造工程情報の２つ以上の間の相関関係を示す相関係数を計算する。表示情報生成モジュール（５２４）は、指定された製造効率指標のいずれかと対応する複数の製造工程情報の２つ以上の間の相関関係を表示する。

Description

製造工程統計処理システム、製造工程統計処理方法およびプログラム
　本発明は、製造工程統計処理システム、製造工程統計処理方法およびプログラムに関する。
　製造現場における様々なデータを取得して、分析することにより、製造工程を改善するための種々の装置が提案されている。例えば、特許文献１には、製造装置に設けられたセンサからデータを取得して、分析するプラットフォームが開示されている。また、製造現場で作業をする作業者の行動、操作を直接コンピュータ処理できる形式で記録するシステムが知られている（例えば、特許文献２）。さらに、取得されたデータから、時間遅れ要素を加味した相互相関係数（ＺＮＣＣ）を得る方法が知られている（例えば、非特許文献１）。
特開２０１５－２２５６４８号公報 特開２００６－１７８５８３号公報
Luigi Di Stefano, Stefano Mattoccia, and Federico Tombari, "ZNCC-based template matching using bounded partial correlation", Pattern Recognition Letters 26 (2005): 2129-2134.
　製造工程には、多くの設備と多くの作業者が関係する。従って、製造工程のパフォーマンスは、製造装置の故障率、品質、停止時間などの要因だけではなく、製造に携わる作業者の行動の要因によっても変動する。つまり、製造工程のパフォーマンスの改善のためには、製造装置の状態を示す情報だけでなく、作業者の行動および状態を示す情報も取得し、統計的に解析する必要がある。一方、製造装置の状態と作業者の行動および状態とを示す非常に多くの種類の情報を統計的に処理して製造工程のパフォーマンスにつながる情報を抽出することは困難であるという課題がある。
　本発明は、上述事情に鑑みてなされたものであって、製造工程のパフォーマンスの改善につながる情報をユーザが容易に把握できるようにユーザに報知できる製造工程統計処理システム、製造工程統計処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明にかかる製造工程統計処理システムは、情報取得装置と、対応関係定義装置と、指定受付装置と、相関関係計算装置と、出力装置と、を有する。情報取得装置は、製品の製造工程で得られる製造工程情報を取得する。対応関係定義装置は、製造工程の効率を示す製造効率指標と、情報取得装置が取得する製造工程情報との対応関係を定義する。指定受付装置は、製造効率指標のいずれかの指定を受け付ける。相関関係計算装置は、定義された対応関係に基づいて、指定された製造効率指標と対応する製造工程情報の間の相関関係を示す相関係数を計算する。出力装置は、相関関係計算装置で計算された相関係数を、表示用に出力する。
　本発明によれば、製造工程における、例えば、製造装置の状態と作業者の行動および状態とを示す情報等を取得して統計的に処理できる。従って、例えば、製造工程のパフォーマンスの改善につながる情報を、ユーザが容易に把握可能な態様でユーザに提示することができる。
本発明の実施の形態にかかる第１の製造工程統計処理システムの構成図 図１に示された第１の製造工程統計処理システムのコンピュータのハードウェア構成図 図１，図２に示した製造工程統計処理システムのコンピュータにおいて実行され、製造ラインのパフォーマンスを示す指標同士の相関関係を求める製造工程統計処理プログラムの構成を示す図 図３に示された統計処理設定モジュールが受け入れる統計処理の設定を例示する第１の図 図３に示されたＵＩモジュールが入出力装置に表示するＵＩ画像を例示する第１の図 図３に示された製造工程統計処理プログラムの処理のフローチャート 実施の形態にかかる第２の製造工程統計処理システムの構成図 図３に示された統計処理設定モジュールが受け入れる統計処理の設定の１つを例示する第２の図 図３に示されたＵＩモジュールが入出力装置に表示するＵＩ画像を例示する第２の図 複数の製造工程情報の指標に対する相関係数を同一時間軸で時系列グラフ化したＵＩ画像を例示する図 図１０に示された相関係数を正規化変換して同一時間軸で時系列グラフ化したＵＩ画像を例示する図
　［実施の形態１］
　以下、本発明の実施の形態１に係る製造工程統計処理システムおよびその方法を、図面を参照して説明する。なお、各図において、実質的に同じ構成要素には同じ符号を付す。
　実施の形態１の製造工程統計処理システムは、製造ラインから統計処理のための製造工程情報を取得し、統計処理し、ユーザが把握しやすいように統計情報の値ごとに色分けしてＵＩ（Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画像内に表示する。ユーザは、ＵＩ画像内に表示された統計情報を選択することにより、製造工程のパフォーマンスの改善に有効な製造工程情報を選択し、製造工程の改善のために使用できる。
　［製造工程統計処理システム１の構成］
　図１に示されるように、第１の製造工程統計処理システム１は、統計処理のための情報の取得の対象となる第１の製造ライン１０と、入出力装置４８が接続された統計処理を行うコンピュータ４とを備える。入出力装置４８は、ディスプレイ、プリンタなどの出力装置と、キーボード、マウスなどの入力装置とを備える。コンピュータ４は、製造ライン１０から取得した情報を、入力装置から入力された統計方法で処理して、統計処理の結果を、ユーザの認識し易い形態で出力装置に出力する。
　製造ライン１０は、製造ライン１０により製造される製品３４の０以上の材料３０が搬入されて載置される材料台１２をさらに備える。製造ライン１０は、製造された製品３４が搬出のために載置される製品台１４をさらに備える。製造ライン１０は、材料台１２と製品台１４の間に設けられる作業台１６ａ～１６ｃをさらに備える。作業台１６ａ～１６ｃは、作業者１～３が、製造装置２０ａ～２０ｃを用いて材料３０または仕掛品３２ａ，３２ｂに、製造工程に含まれる作業１～３を行うために用いられる。なお、以下、作業台１６ａ～１６ｃなど、製造工程統計処理システム１において複数あり得る構成要素の１つ以上が特定されずに示されるときには、単に作業台１６と略記することがある。なお、材料３０は、製造ライン１０で製造する物のもとにするもの一般を意味し、物質、素材、部品、部材等を広く含む。なお、以下、作業者を、作業員と記載することがある。図面においても、作業者を、作業員と記載することがある。
　製造ライン１０は、作業台１６ａ～１６ｃの間に仕掛品台１８ａ，１８ｂをさらに備える。仕掛品台１８ａ，１８ｂには、作業２，３のために作業台１６ｂ，１６ｃに搬送される仕掛品３２ａ，３２ｂが載置される。
　図１に示されるように、材料３０、仕掛品３２および製品３４には、製造ライン１０への材料３０の搬入の際にＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ＩＤｅｎｔｉｆｉｅｒ）タグが付される。なお、このＲＦＩＤタグは、製品３４の搬出まで外されない。材料台１２、仕掛品台１８ａ，１８ｂおよび製品台１４には、ＲＦＩＤ検出装置２２ａ～２２ｄが付される。ＲＦＩＤ検出装置２２ａ～２２ｄは、材料３０、仕掛品３２および製品３４に付されたＲＦＩＤタグからの信号を検出し、これらを識別する。
　また、作業台１６ａ～１６ｃには、作業者１～３が作業台１６ａ～１６ｃに付いて作業していること、つまり、作業者が着席していることを検出する人感センサ１６０ａ～１６０ｃが付される。また、作業台１６ａ～１６ｃには、作業者１～３の体温を検出する体温センサ１６２ａ～１６２ｃが付される。また、製造装置２０ａ～２０ｃには、稼働表示装置２００ａ～２００ｃが付される。稼働表示装置２００ａ～２００ｃは、製造装置２０が稼働しているときに点灯し、稼働していないときに消灯して、製造装置２０が稼働しているか否かを示す。製造ライン１０は、これらの構成要素により、材料３０から製品３４を製造するための全ての製造工程に必要な構成要素と、製造工程において用いられる製造装置２０および作業員の状態とを示す情報を取得してコンピュータ４に出力する。
　図２に示されるように、コンピュータ４は、本体４０と、製造ライン１０から製造工程統計処理のための情報を受けるＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）装置４２とを備える。コンピュータ４は、ＨＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ）などの不揮発性の記録媒体との間でデータを読み書きする記録装置４４をさらに備える。コンピュータ４は、情報の入出力のために用いられる入出力装置４８をさらに備える。つまり、コンピュータ４は、ユーザの操作に応じて、製造ライン１０のＲＦＩＤ検出装置２２などから情報を取得でき、統計処理でき、統計処理の結果を出力できる一般的なコンピュータとしての構成要素を有する。
　図３は、図１，図２に示した製造工程統計処理システム１のコンピュータ４において実行され、製造ライン１０のパフォーマンスを示す指標同士の相関関係を求める製造工程統計処理プログラム５の構成を示す図である。なお、図３においては、図面を見やすくするため、製造工程統計処理プログラム５の構成要素の名称から「モジュール」を省略している。製造工程統計処理プログラム５は、図２に示したコンピュータ４のメモリ４０２に、記録媒体４６などを介してロードされる。メモリ４０２にロードされた製造工程統計処理プログラム５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）４００の制御により、ハードウェア資源を具体的に利用して実行される。これにより、製造工程統計処理システム１は、相関関係計算装置の機能を発揮する。
　図３に示されるように、製造工程統計処理プログラム５は、図１に示された製造装置２０の稼働状態を示す情報を、１０秒ごとに順次、取得する製造装置情報取得モジュール５００を備える。なお、入出力装置４８を介してユーザにより設定された時間帯に対して、製造装置２０が稼働している時間の割合は、以下、装置稼働率とも記される。また、この時間帯に対して、製造装置２０が故障している時間の割合は、以下、故障率とも記される。また、この時間帯において、作業台１６における作業員による作業がなされた材料３０または仕掛品３２の数は、以下、作業台１６の出来高とも記される。
　また、製造工程統計処理プログラム５は、作業員情報取得モジュール５０２をさらに備える。作業員情報取得モジュール５０２は、作業員１～３が作業台１６で作業しているか否かを示す情報と、作業員１～３の体温を示す情報とを、１０秒ごとに順次、取得する。
　なお、予め定義された時間帯に対して、作業員１～３が作業台１６に付いて作業を行っている時間の割合は、以下、作業者在席率１～３とも記される。なお、作業者在席率は、複数の工程を担当する複数の作業者それぞれが、担当する複数の工程のいずれかを実行する時間とそれ以外の時間との実行時間比率の一例である。
　また、製造工程統計処理プログラム５は、時系列情報取得モジュール５０４をさらに備える。時系列情報取得モジュール５０４は、ＲＦＩＤ検出装置２２が検出した材料３０、仕掛品３２および製品３４に付されたＲＦＩＤタグの識別子（ＩＤ）を示す時系列情報を、１０秒ごとに順次、取得する。なお、製造装置情報取得モジュール５００、作業員情報取得モジュール５０２および時系列情報取得モジュール５０４が取得したこれらの情報は、以下、総称されて製造工程情報とも記される。また、製造ライン１０の稼働直前に材料台１２に置かれた仕掛品３２の数は、製造前仕掛量とも記される。なお、製造装置情報取得モジュール５００、作業員情報取得モジュール５０２および時系列情報取得モジュール５０４は、製品の製造に関係する複数の製造工程情報を取得する情報取得装置の一例である。
　また、製造工程統計処理プログラム５は、製造装置情報取得モジュール５００に接続された製造装置ＤＢ（Ｄａｔａ　Ｂａｓｅ）５１０と、作業員情報取得モジュール５０２に接続された作業員ＤＢ５１２とをさらに備える。また、製造工程統計処理プログラム５は、時系列情報取得モジュール５０４に接続された時系列ＤＢ５１４と、統計処理設定モジュール５０６に接続された統計処理ＤＢ５１６とをさらに備える。製造装置ＤＢ５１０は、製造装置情報取得モジュール５００が取得した製造装置情報を記憶し、作業員ＤＢ５１２は、作業員情報取得モジュール５０２が取得した作業員情報を記憶する。また、時系列ＤＢ５１４は、時系列情報取得モジュール５０４が取得した時系列情報を記憶する。
　製造工程統計処理プログラム５は、ユーザが入出力装置４８に設定した統計処理の設定を受け入れる統計処理設定モジュール５０６をさらに備える。統計処理設定モジュール５０６は、製造工程の効率を示す製造効率指標それぞれと複数の工程それぞれから取得された複数の製造工程情報との対応関係を定義する対応関係定義装置の一例である。
　図４に示されるように、統計処理の設定には、製造工程のパフォーマンスを示す複数の指標ｙ１～ｙｋ～ｙｎと、指標ｙ１～ｙｋ～ｙｎそれぞれに製造工程を対応づける１つ以上の有向グラフが含まれる。各有向グラフにおいては、製造工程のパフォーマンスを示す指標ｙと、製造装置情報取得モジュール５００、作業員情報取得モジュール５０２および時系列情報取得モジュール５０４で取得された１つ以上の製造工程情報ｓとが対応付けられる。
　製造工程のパフォーマンスを示す指標ｙは、例えば、製造された製品３４の出来高ｙ１、装置稼働率ｙｋ、製品３４の内、材料３０から各作業の反復なしに製造された製品３４の割合を示す直行率ｙｎ等、パフォーマンスを示す指標ならば任意である。指標ｙは、例えば、製造工程情報ｓのうちから選択され、或いは、製造工程情報ｓを加工して得られる。
　一方、製造工程情報ｓは、製造装置情報取得モジュール５００、作業員情報取得モジュール５０２および時系列情報取得モジュール５０４で取得された装置稼働率、作業者在席率、作業間仕掛量、装置稼働率および作業者体温等の情報を含む。
　図４に示す有向グラフの例では、出来高ｙ１と装置稼働率ｓ１’．．．作業者在席率ｓａ’が対応付けられており、装置稼働率ｙｋと、作業者在席率ｓ１”．．．作業間仕掛量ｓｂ”が対応付けられており、直行率ｙｎと、装置稼働率ｓ１'''．．．作業者体温ｓｃ'''が対応付けられている。なお、添え字ａ、ｂ、ｃはそれぞれ自然数であり、１でもよい。また、製造工程情報ｓは、全ての有向グラフに共通であるが、どの有向グラフに使用されているものであるかを区別し易くするため、出来高ｙ１に対応付けられている製造工程情報ｓには「’」を、装置稼働率ｙｋに対応付けられている製造工程情報ｓには「”」を、直行率ｙｎに対応付けられている製造工程情報ｓには「'''」を付して区別する。製造工程情報ｓ１’～ｓａ’、ｓ１”～ｓｂ”、ｓ１'''～ｓｃ'''は、いずれも、製造工程情報ｓの集合から選択されたものである。
　同一の製造工程情報ｓが複数の有向グラフに含まれても良く、ある有向グラフにおける指標ｙが他の有向グラフにおける製造工程情報ｓとなることも、ある有向グラフにおける製造工程情報ｓが他の有向グラフにおける指標ｙとなることも可能である。例えば、図４の例では、装置稼働率ｙｋは直行率ｙｎの有向グラフにおける装置稼働率ｓ１'''として使用され、作業者在席率は、出来高ｙ１と装置稼働率ｙｋの有向グラフにおける作業者在席率ｓａ’とｓ１”として使用されている。
　統計処理設定モジュール５０６に接続される統計処理ＤＢ５１６は、統計処理設定モジュール５０６により受け入れられた製造工程情報ｓの処理方法を記憶する。
　製造装置ＤＢ５１０、作業員ＤＢ５１２、時系列ＤＢ５１４および統計処理ＤＢ５１６には、情報整理モジュール５２０が接続される。情報整理モジュール５２０は、製造装置ＤＢ５１０、作業員ＤＢ５１２および時系列ＤＢ５１４から入力された指標ｙと、製造工程情報ｓとを、統計処理ＤＢ５１６に記憶された情報整理方法に従って処理する。つまり、情報整理モジュール５２０は、図４に例示された有向グラフに従って指標ｙと製造工程情報ｓとを処理し、表１～表３に例示したように、テーブル形式で整理する。
　表１～表３は、図３に示された統計処理設定モジュール５０６が受け入れた統計処理の設定に基づいて、情報整理モジュール５２０が実行する情報整理の具体例を示す。
　表１は、製造装置１、即ち、製造装置２０ａの装置稼働率をｙとし、製造装置１の平均仕掛数と製造装置１の加工実績をｓとする有向グラフが設定されている例を示す。この例では、情報整理モジュール５２０は、予め設定された１時間単位の時間帯別に、製造装置１の装置稼働率と製造装置１の平均仕掛数及び製造装置１の加工実績ｓとを、対応付けてテーブル上に整理する。
　一方、表２は、作業者１の在席率をｙとし、作業者１の体温をｓとする有向グラフが設定されている場合のデータ整理方法の具体例を示す。この例では、情報整理モジュール５２０は、時間帯別に、作業者１の在席率ｙと作業者１の体温ｓとを対応付けてテーブル上に整理する。
　また、表３は、製造ライン１０の出来高をｙとし、直行率をｓとする有向グラフが設定されている場合のデータ整理方法の具体例を示す。この例では、情報整理モジュール５２０は、時間帯別に、出来高ｙと直行率ｓとを対応付けてテーブル上に整理する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　図３に示す情報整理モジュール５２０には、統計処理モジュール５２２および表示情報生成モジュール５２４が接続される。
　統計処理モジュール５２２は、統計処理ＤＢ５１６から統計処理方法を読み出す。さらに、統計処理モジュール５２２は、情報整理モジュール５２０により処理されて整理された製造工程のパフォーマンスを示す指標ｙと製造工程情報ｓの組、即ち、表１～表３に例示したテーブル上に整理された情報毎に、読み出された統計処理方法により示される統計処理を行う。
　より具体的に説明すると、統計処理モジュール５２２は、情報整理モジュール５２０により整理されたパフォーマンスを示す各指標ｙと製造工程情報ｓの組み合わせにについて、下式１～式４により定義される、ｉ番目の製造工程情報ｓｉと指標ｙとの間の相関の程度を示す相関係数ρｉy，指標ｙとｊ番目の製造工程情報ｓｊとの間の相関の程度を示す相関係数ρｙｊ，ｉ番目の製造工程情報ｓｉとｊ番目の製造工程情報ｓｊとの間の相関の程度を示す相関係数ρｉｊを算出する。ｉとｊは、指標ｙに対応付けられた製造工程情報ｓの数をＮとすると、０≦ｉ，ｊ≦Ｎとなる任意の整数である。例えば、表１の例では、Ｎ＝２で、ｉとｊは１又は２，表２，３の例ではＮ＝１で、ｉ＝ｊ＝１である。
　さらに、統計処理モジュール５２２は、算出した相関係数ρｉy，ρｙｊ，ρｉｊを用いて下式５により定義される（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）形式の対称な相関係数マトリクスＭを求める。なお、ρiｙは、ρｙiと同一であり、数１でｊ＝ｉとすることで求められる。
　また、表１～３の例では、データが時間帯別に整理されていることから時間帯を特定する変数τを導入する。また、Ｔは時間帯の数を示す。例えば、表１～表３の例では、測定の時間帯が１時間単位であるから、測定期間を１日とすれば、Ｔは２４となる。
　また、ｙτは時間帯τに於けるパフォーマンスを示す指標ｙである。従って、以下に示すｙτは、図４に示したｙ１～ｙｎとは別の指標に相当する。同様に、ｓｉτは、時間帯τに於けるｉ番目の製造工程情報、ｓｊτは、時間帯τに於けるｊ番目の製造工程情報を示す。表１で説明すると、ｙは装置稼働率であり、ｙτ＝ｙ１は、０：００の時間帯における装置稼働率で８５％、ｓ１は、装置前平均仕掛数で、ｓ１τ＝Ｓ１２は、１：００の時間帯における装置前平均仕掛数で１４０９．７、ｓ２は、装置加工実績で、ｓ２τ＝Ｓ２３は、２：００の時間帯における装置加工実績で３２４、である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　上述のように、ρｉｊ＝ρｊｉが成立する。従って、行列Ｍの行番号をｉ’、列番号をｊ’とすると、ρｉ’ｊ’＝ρｊ’ｉ’が成立する。また、相関係数の性質により、相関係数マトリクスＭにおいて、ρｉ’ｊ’は、その小数点第２桁を四捨五入して得られ、－１≦ρｉ’ｊ’≦１である。
　表１の情報の例では、製造工程情報ｓの数Ｎ＝２なので、行列Ｍは３×３形式のマトリクスとなり、表２と表３の情報の例では、製造工程情報ｓの数Ｎ＝１なので、行列Ｍは２×２形式のマトリクスとなる。
　相関係数マトリクスＭは、ユーザにより選択された製造工程のパフォーマンスを示す指標ｙを改善するために、この指標ｙに対応付けられた製造工程情報ｓがどれだけの影響を与えるかを、その要素の相関係数により示す。なお、相関係数マトリクスＭにおいては、ρｉ’ｊ’＝ρｊ’ｉ’が成り立つので、相関係数マトリクスＭが含む情報の全てをユーザに示すためには、その上半分を入出力装置４８に表示すれば済む。
　しかしながら、相関係数マトリクスＭの上半分が括弧と係数とのみで示されただけでは、ユーザにとっては、指標ｙを改善するために関係が大きい製造工程情報ｓがいずれであるかを直裁的に把握することは難しい。そこで、表示情報生成モジュール５２４は、相関係数マトリクスＭの上半分の情報を表示用に加工する。表示情報生成モジュール５２４は、さらに、指標ｙを改善するために関係が大きい製造工程情報ｓがいずれであるかを直裁的に把握させるために、相関係数マトリクスＭの各要素に、その値に応じて、表４に例示されるように、ＨＳＶ色空間またはＨＬＳ色空間における色を付す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000009
　つまり、表５に例示された相関係数マトリクスＭの上半分の各要素には、表４に例示されたように、値が大きい要素から値が小さい要素の順に、赤色～オレンジ色～黄色～黄緑色～緑色に次第に変化する色が付される。なお、以下の各表に示される相関係数マトリクスＭの各要素には、表４に例示された色が付される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000010
　ＵＩモジュール５２６は、表示情報生成モジュール５２４で生成された情報を入出力装置４８の表示画面に表示する。
　なお、製造ライン１０から得られる指標ｙと製造工程情報ｓとの間の相関関係に、時間遅れが要素として含まれることがある。例えば、表１の例では、装置１が配置された作業台１６ａにとって、その作業を受ける前の段階の仕掛品３２の数は、材料台１２に置かれた材料３０の数であり、そこに時間差が生じている。このとき、統計処理モジュール５２２は、式１～式５に示された時間遅れを考慮しない相関係数マトリクスＭではなく、式６，式７により定義されるＮ×Ｎ形式の対称な相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を求める。
　相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］に要素として含まれる相互相関係数Ｒｉｊ［ｌ］においては、時間遅れが考慮される。なお、式６，式７に示される時間遅れが相関関係に影響するときの相互相関係数は、ＺＮＣＣ（Ｚｅｒｏ　ｍｅａｎ　Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　Ｃｒｏｓｓ－Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ）と略称される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　なお、相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］においては、任意のｉ’，ｊ’，ｌについてＲｉ’ｊ’［ｌ］＝Ｒｉ’ｊ’［ｌ］および－１≦Ｒｉ’ｊ’［ｌ］≦－１である。また、式１～式５に示されたように、統計処理の対象となる指標ｙと製造工程情報ｓが同じときには、Ｒｉ’ｊ’［０］＝ρｉ’ｊ’である。また、時間遅れｌの単位は、式６，式７が適用される指標ｙおよび製造工程情報ｓの整理方法によって異なり、表１～表３に例示された場合においては１時間である。
　表示情報生成モジュール５２４は、以下の各表に示される相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］の各要素にも、表４に例示された色を付す。また、ｌ＝０のときの相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］は相関係数マトリクスＭと同じなので、以下、これらは相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］と総称される。また、式１～式７などに示された統計処理方法は、ユーザにより統計処理設定モジュール５０６に設定され、統計処理ＤＢ５１６に記憶される。
　表６～表８は、ユーザにより選択された改善されるべき指標ｙに対応づけられた製造工程情報ｓについて、時間遅れｌ＝０，２，４として得られた相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を例示する。ユーザは、表６～表８に例示された相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を参照することにより、時間遅れｌ＝２のときに、指標ｙと製造工程情報ｓ３との間に強い正の相関関係の存在を見いだせる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000013
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000014
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000015
　図３に示された表示情報生成モジュール５２４は、統計処理モジュール５２２が生成し、表５などに示された相関係数マトリクスＭおよび相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］の各要素に、表４に示された色を付して表示画像を生成する。
　図５は、図３に示されたユーザインターフェース（ＵＩ）モジュール５２６が、図１などに示された入出力装置４８に表示するＵＩ画像を例示する図である。表示情報生成モジュール５２４にはＵＩモジュール５２６が接続される。ＵＩモジュール５２６は、図５に示されるように、表示情報生成モジュール５２４により生成された相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を含むＵＩ画像を入出力装置４８に表示する。
　図５に示されるように、ＵＩ画像には、表４に示されたように各要素に色が付された相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を示す画像と、分析対象とされる指標ｙを選択するための画像とが含まれる。なお、図５では、色を階調で疑似的に表現している。さらに、図５に示されるように、このＵＩ画像には、相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］の生成に用いられる時間遅れｌを設定するための画像と、分析期間を設定するための画像とが含まれる。
　製造工程統計処理システム１のユーザが、入出力装置４８に表示されたこのＵＩ画像に対して操作を行い、分析対象、時間遅れｌおよび分析時間を設定する。製造工程統計処理プログラム５の各構成要素は、ユーザの操作に応じて処理を行い、図５に示された相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］の上半分の画像を入出力装置４８のＵＩ画像内に表示する。また、ＵＩモジュール５２６は、ユーザにより設定された時間遅れｌを統計処理設定モジュール５０６に出力する。
　さらに、ＵＩモジュール５２６は、ＵＩ画像内に表示された相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］の上半分の画像に含まれる各要素に、ユーザが選択のための操作を受け入れる。ＵＩモジュール５２６は、操作を受け入れると、表示された相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］と、選択された要素を示す選択情報とを生成する。なお、ＵＩモジュール５２６は、このような処理を行うときに、表示装置に表示された複数の相関係数の１つ以上に対する選択を受け付ける選択受付装置の一例となる。ＵＩモジュール５２６には、情報整理モジュール５２０、統計処理モジュール５２２および改善情報生成モジュール５２８が接続される。
　改善情報生成モジュール５２８は、ＵＩモジュール５２６から入力された選択情報から、図１に示された製造ライン１０を、指標ｙについて改善するための製造工程情報ｓを示す改善情報を生成する。なお、改善情報生成モジュール５２８は、選択された複数の相関係数の１つ以上に基づいて、製造工程に含まれる複数の工程それぞれにおいて変更されるべき製造工程を示す製造工程情報を示す情報を生成する情報生成装置の一例である。改善情報生成モジュール５２８には改善情報ＤＢ５３２が接続され、改善情報生成モジュール５２８から入力された改善情報を記憶する。改善情報ＤＢ５３２に記憶された改善情報は、入出力装置４８に対するユーザの操作に応じて、適宜、入出力装置４８から出力される。情報整理モジュール５２０および統計処理モジュール５２２は、ＵＩモジュール５２６からの選択情報の入力を契機として処理を行う。
　［製造工程統計処理プログラム５の全体動作］
　図６は、図３に示された製造工程統計処理プログラム５の全体的な動作を示すフローチャートである。図６に示されるように、ステップＳ１００において、製造装置情報取得モジュール５００、作業員情報取得モジュール５０２および時系列情報取得モジュール５０４は、図１に示された製造ライン１０の各構成要素から各種の製造工程情報ｓを取得する。
　製造装置情報取得モジュール５００、作業員情報取得モジュール５０２および時系列情報取得モジュール５０４は、取得された各種の製造工程情報ｓを、製造装置ＤＢ５１０、作業員ＤＢ５１２および時系列ＤＢ５１４に記憶する。統計処理設定モジュール５０６は、ユーザにより入出力装置４８に入力された統計処理の設定を受け入れる。また、統計処理設定モジュール５０６は、図５に示されたＵＩ画像へのユーザの操作に応じて時間遅れｌを受け入れる。統計処理設定モジュール５０６は、受け入れた設定および時間遅れを、統計処理ＤＢ５１６に記憶する。
　ステップＳ１０２において、情報整理モジュール５２０および統計処理モジュール５２２は、ＵＩモジュール５２６から選択情報が入力され、情報処理の要求がされたか否かを判断する。製造工程統計処理プログラム５は、情報処理の要求がされたとき（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）にはステップＳ１０４の処理に進み、これ以外のとき（ステップＳ１０２：Ｎｏ）にはステップＳ１００の処理に戻る。
　ステップＳ１０４において、情報整理モジュール５２０は、統計処理ＤＢ５１６から情報整理方法を読み出す。さらに、情報整理モジュール５２０は、表１～表３に示されたように、指標ｙごとに製造工程情報ｓを処理してテーブルを生成し、統計処理モジュール５２２に出力する。
　ステップＳ１０６において、統計処理モジュール５２２は、式１～式７を参照して説明されたように、情報整理モジュール５２０が整理した指標ｙと製造工程情報ｓとを統計処理する。統計処理モジュール５２２は、この統計処理の結果として得られた相関関数計数マトリクスＭ［ｌ］を表示情報生成モジュール５２４に出力する。
　ステップＳ１０８において、表示情報生成モジュール５２４は、テーブルおよび相関関数計数マトリクスＭ［ｌ］またはこれらのいずれかを表示するための情報を生成する。表示情報生成モジュール５２４は、生成した情報をＵＩモジュール５２６に出力する。ＵＩモジュール５２６は、テーブルの画像、および、図５に例示された相関関数計数マトリクスＭ［ｌ］を含むＵＩ画像、またはこれらのいずれかを生成する。ＵＩモジュール５２６は、生成したテーブル画像およびＵＩ画像またはこれらのいずれかを入出力装置４８に表示する。
　ステップＳ１１０において、改善情報生成モジュール５２８は、図５に示された入出力装置４８に表示されたＵＩ画像への操作が行われ、ユーザにより、指標ｙのために、指標ｙと相関がある相関関数計数マトリクスＭ［ｌ］の要素が選択されたか否かを判断する。製造工程統計処理プログラム５は、相関関数計数マトリクスＭ［ｌ］の要素が選択されたとき（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）にはＳ１１２の処理に進み、これ以外のとき（ステップＳ１１０：Ｎｏ）にはステップＳ１００の処理に戻る。
　ステップＳ１１２において、改善情報生成モジュール５２８は、ＵＩ画像に表示された指標ｙを改善するために選択された相関関数計数マトリクスＭ［ｌ］の要素と、相関関数計数マトリクスＭ［ｌ］とを対応づけて改善情報を生成する。さらに、改善情報生成モジュール５２８は、生成された改善情報を、改善情報ＤＢ５３２に記憶する。改善情報ＤＢ５３２に記憶された改善情報は、入出力装置４８へのユーザの操作に応じて、適宜、入出力装置４８に表示される。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、製造ライン１０のパフォーマンスに、数多くの種類のパフォーマンスを示す指標ｙと製造工程情報ｓとが影響しあっていても、ユーザは、指標ｙと製造工程情報ｓとの相関関係を直裁的に把握できる。つまり、ユーザは、改善しようとする指標ｙと正または負の相関が強い製造工程情報ｓを容易に見つけられる。具体的には、ユーザは、表５に例示された表示を見て、改善されるべき指標ｙとして選択された時系列的な出来高ｙと、製造工程情報ｓ３との正の相関が強く、ｓ７との負の相関が強いということを知ることができる。
　この結果、ユーザは、出来高ｙを向上させるためには、出来高ｙと製造工程情報ｓ３との相関係数の値を大きくするように、出来高ｙと製造工程情報ｓ７との相関係数の値を小さくするように製造ライン１０を改善する必要があると理解できる。つまり、製造工程統計処理システム１によれば、ユーザは、製造ライン１０から得られる数多くの指標ｙと製造工程情報ｓとから、改善すべき指標ｙと製造工程情報ｓとを容易に絞り込むことができる。
　［実施の形態２］
　発明の対象とする製造ラインは、図１に示す製造ライン１０に限定されず、製造ラインの構成は任意である。以下、異なる構成の製造ラインを対象とする実施の形態２を説明する。
　図７は、実施の形態２の製造工程統計処理システム６の構成を例示する図である。図７に示されるように、製造工程統計処理システム６においては、図１に示された第１の製造工程統計処理システム１の製造ライン１０が第２の製造ライン３６に置換される。
　また、製造ライン３６は、図１に示された製造工程統計処理システム１の製造ライン１０から仕掛品台１８が除かれ、作業台１６ａ～１６ｃが直接、隣り合い、作業台１６ａ～１６ｃに、ＲＦＩＤ検出装置２４ａ～２４ｃが設けられた構成を採る。つまり、製造ライン３６においては、作業台１６ｂ，１６ｃは、作業台１６ａ，１６ｃから材料３０または仕掛品を受け取れないときには、これらにおける作業は停止してしまう。
　また、製造ライン３６において、製造装置２０ａ～２０ｃには、状態表示装置２０２ａ～２０２ｃが設けられる。状態表示装置２０２は、青色、黄色、赤色などの３色の光源を有し、作業台１６における作業の状態を色分けして表示する。つまり、状態表示装置２０２ａ～２０２ｃは、「作業」、「手待ち」および「故障」の３状態を３色の光で表示する。
　３つの状態の内、「作業」の状態は、製造装置２０が動作し、作業台１６において材料３０または仕掛品３２への作業が行われている状態を示す。また、これらの内、「手持ち」の状態は、前の段階から材料３０または仕掛品が送られて来ないために、製造装置２０が動作可能であるにもかかわらず、作業台１６における作業ができないでいる状態を示す。また、これらの内、「故障」の状態は、作業台１６の製造装置２０が故障していることを示す。第２の製造ライン３６は、第１の製造ライン１０がコンピュータ４に出力する情報の他に、各作業台１６が、これら３つの状態のいずれにあるかを示す情報を、１０秒ごとに時系列的にコンピュータ４に出力する。
　図８は、図３に示された統計処理設定モジュール５０６が受け入れる統計処理の設定の１つを例示する第２の図である。製造工程統計処理システム６においては、図３に示された製造工程統計処理プログラム５の統計処理ＤＢ５１６に、図８に例示される有向グラフが、統計処理情報として記憶される。この有向グラフにおいては、製造工程情報ｓの内、製造ライン３６のパフォーマンスの改善の指標ｙとして「出来高」が用いられる。また、この指標ｙに対応する製造工程情報ｓとして、製造装置２０ａ，２０ｂの「設備故障率」、および、作業者１～３の「作業者在席率」が用いられる。
　表９は、図８に示された有向グラフに基づいて、図３に示された情報整理モジュール５２０が生成するテーブルを例示する表である。製造装置情報取得モジュール５００および作業員情報取得モジュール５０２は、製造ライン３６から「設備故障率」および「作業者在席率」を取得して、製造装置ＤＢ５１０および作業員ＤＢ５１２に製造工程情報ｓとして記憶する。情報整理モジュール５２０は、記憶された製造工程情報ｓを、図８に示された統計処理ＤＢ５１６から読み出された有向グラフを用いて処理し、表９に示されるテーブルの形式に整理する。ただし、説明の明確化のために、表９には、不良品が生じなかった場合が示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000016
　表１０～表１２は、図８に示された有向グラフを用いて、表９に示された指標としての出来高ｙと、式６～式８に示された製造工程情報ｓとの間の相関係数を示す相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］とを示す。なお、表１０～表１２は、ｌ＝０～２の場合を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000017
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000018
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000019
　図３に示された統計処理モジュール５２２は、図５に示されたＵＩ画像へのユーザの操作に応じて、表１０～表１２に示されるように、時間遅れｌ＝０～２時間についての相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を生成する。統計処理モジュール５２２により生成された相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］、または、相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］および表９に示されたテーブルは、ＵＩモジュール５２６を介して入出力装置４８に、表４に示されたように色が付されて表示される。
　表１０の７列および８列の参照により、時間遅れｌ＝０のときの製造装置２０ｃの出来高と製造装置２０ａの出来高との相関値０．６７よりも、製造装置２０ｂの出来高との相関値０．９７の方が大きいと判断可能である。つまり、時間遅れｌ＝０のときには、製造装置２０ｃの出来高と製造装置２０ａの出来高の相関よりも、製造装置２０ｃの出来高と製造装置２０ｂの出来高との相関の方が強いことを、ユーザは把握することができる。つまり、製造装置２０ｂにおける出来高が、製造ライン３６の最終的な出来高に最も強い影響を与え、製造ライン３６におけるボトルネックであると、ユーザは判断することができる。
　また、製造ライン３６全体の出来高は、製造装置２０ｂで作業する作業者２の在席率（３列；０．９５）との相関が強い。従って、作業者２が製造装置２０ｂから離席する時間を削減することが、製造ライン３６ライン全体の出来高向上に重要であると、ユーザは判断することができる。一方、製造装置２０ａの故障率（５列；－０．０７）および製造装置２０ｂの故障率（６列；－０．１２）は、いずれも製造装置２０ｃの出来高との相関が非常に小さい。従って、製造装置２０ａ～２０ｃの故障率が、製造ライン３６全体の出来高に与える影響は非常に小さいと、ユーザは判断できる。
　さらに、表１１，表１２に示された時間遅れｌ＝１，２のときの相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］の一行目に示された製造装置２０ｃの出来高と大きな相関関係を有する製造工程情報ｓはない。つまり、時間遅れｌ＝１，２のときの相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］の一行目を参照することにより、ユーザはこのようなことを判断できる。さらに、時間遅れｌ＞２のときの相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を参照することにより、製造装置２０ｃの出来高と大きな相関関係を有する製造工程情報ｓがあるか否かを、ユーザは確実に判断できる。
　図７に示された製造工程統計処理システム６における製造工程統計処理プログラム５は、時間遅れｌの値に応じた種類の相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を生成する。つまり、相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］の種類が増える分、参照すべき要素も増えてしまう。従って、相関係数マトリクスＭを１つだけ参照すればよい場合に比べて、多くの種類の相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を単に表示しただけでは、これらに含まれる要素の値の意味を把握することは、ユーザにとってより困難となる。
　一方、表１０～表１２に示されたように、相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］に含まれる要素は、その値に応じて、表４に示されたように色分けされている。従って、ユーザは、製造工程情報ｓの間の相関関係の大小と、それらの意味とを容易に把握できる。以上説明されたように、製造工程統計処理プログラム５によれば、ユーザは、容易に製造ライン３６全体の出来高に大きく影響しうる製造工程情報ｓを把握し、その改善のための対策をとれる。
　［変形例］
　上記実施の形態においては、パフォーマンスに大きな影響を与える製造工程情報を見やすく表示するために色付して強調表示したが、表示の形態は色に限定されない。例えば、文字又は数字の背景を着色して表示してもよく、あるいは、文字又は数字を着色してもよい。さらに、文字又は数字と背景との色の組み合わせを調整してもよい。さらに、着色に限定されず、例えば、太字表示、文字サイズ拡大、網掛け、点滅、反転、等の他の種類の強調表示を採用してもよい。
　なお、実施の形態では、材料３０から製品３４の製造までに３つの作業が含まれる場合を例示したが、本発明の製造工程統計処理は、３つ未満の作業または４つ以上の作業を含む場合にも適応され得る。また、図１には、製造工程統計処理システム１において、材料台１２、製品台１４および仕掛品台１８にのみＲＦＩＤ検出装置２２が付される場合が示されたが、作業台１６にもＲＦＩＤ検出装置２２が付されてもよい。また、図１には、製造ライン１０において、作業台１６同士の間の全てに仕掛品台１８が設けられる場合を示したが、仕掛品台１８は適宜、省略されうる。
　また、実施の形態には、コンピュータ４により、ソフトウェア的に製造工程統計処理が行われる場合を例示したが、図３に示した製造工程統計処理プログラム５の１つ以上は、適宜、ハードウェア的な手段により実現されてもよい。また、製造工程統計処理プログラム５の製造装置情報取得モジュール５００などは、入出力装置４８を介したユーザの操作に応じて、１０秒以外の任意の時間間隔で情報を製造ライン１０から取得しうる。なお、製造工程統計処理プログラム５の統計処理設定モジュール５０６は、図４および表１～表３に例示された処理の他の処理を受け入れ、統計処理ＤＢ５１６も、図４および表１～表３に例示された処理の他の処理を記憶してもよい。
　また、表５などに示され、入出力装置４８に表示される相関係数マトリクスＭは例示であって、相関係数マトリクスＭの形式は、表５などに示された形式に限定されない。また、表４に示された相関係数マトリクスＭの各要素に付される色は例示であって、相関係数マトリクスＭの各要素には、表４に示された以外の色が付されてもよい。また、製造工程統計処理システム１，６において、ＲＦＩＤ検出装置２２，２４の代わりに、材料３０、仕掛品３２および製品３４に付されたバーコードを読み出すバーコードリーダが用いられてもよい。
　 [実施の形態３]
　本実施の形態では、製造工程統計処理プログラム５は、実施の形態２でZero-mean Normalized Cross-Correlation functionによって処理した相関係数同士を時系列グラフで表示する。実施の形態２においてユーザが相関係数を確認して関連性が高いと判断した指標の相関係数を、本実施の形態において時系列グラフで表示して、ユーザが相関係数の時系列における変化を確認することができる。
　実施の形態２では、製造工程統計処理プログラム５は、相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］を用いてパフォーマンスに影響を与える製造工程情報ｓを示した。実施の形態２の手法は、ユーザがパフォーマンスへの影響度が高い指標を抽出する際に有効であるが、さらなる分析の深堀のためには、指標ｙと製造工程情報ｓとの相関係数ρがどの時刻にどのように増減したかをユーザが知ることが有効である。従って、本実施の形態において、ユーザは、相関係数ρの時系列のデータを確認することで、更なる分析深堀の機会を得ることが可能となる。
　図９は、本実施の形態における、図３に示された製造工程統計処理プログラム５のユーザインターフェース（ＵＩ）モジュール５２６が、図１などに示された入出力装置４８に表示するUI画像を例示する図である。本実施の形態における製造工程統計処理プログラム５は、実施の形態１，２と基本的に同じ構成を有する。ＵＩ画像は、分析対象選択部５０、分析期間選択部５２および時系列グラフ表示部５４を有する。ユーザは、分析対象選択部５０に示された実施の形態２と同じ製造工程情報ｓ１～ｓｍの中から、任意の複数個の製造工程情報ｓ１～ｓτ（ｍ≧τ≧２）を選択することができる。製造工程情報ｓ１～ｓτは、実施の形態２での相互相関係数マトリクスＭ［ｌ］において、ユーザにとって指標ｙとの相関係数ρに意味のある数値が見られた製造工程情報ｓである。実施の形態２同様に、ユーザが設定した分析期間が分析期間選択部５２に表示される。時系列グラフ表示部５４は、分析対象選択部５０で選択した指標ｙと製造工程情報ｓ１～ｓ３との相関係数ρ１～ρ３を、分析期間選択部５２に表示された期間における時系列グラフとして表示する。
　実施の形態２の製造工程統計処理プログラム５が、実施の形態２において取得した指標ｙと複数の製造工程情報ｓ１～ｓｍのうち、ユーザが選択した製造工程情報ｓ１～ｓ３の相関係数ρ１～ρ３について、同一時間軸でそのまま時系列グラフ化した場合、図１０に示されたように、分析対象である製造工程情報ｓ１～ｓ３の指標ｙとの各相関係数ρ１～ρ３のスケールやバイアスが異なるので、ユーザがこのグラフを視認しても直感的に意味を読み取ることが困難である。そこで、複数の相関係数間で相関係数の時間軸における増減の対応を認識しやすくするために、本実施の形態では、製造工程統計処理プログラム５は、相関係数ρの正規化を行う。
　即ち、下式８で表される製造工程情報 １～ｓ３の指標ｙに対する相関係数ρ１～ρ３に対し、下式９の定義を行い、下式１０に表される正規化を行い、ρ１′～ρ３′を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021

Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　次に、本実施の形態における、図９に示された時系列グラフ表示部５４に表示されるグラフを生成する時の製造工程統計処理プログラム５の動作について述べる。統計処理モジュール５２２は、ユーザが選択した製造工程情報ｓ１～ｓ３の指標ｙに対する相関係数ρ１～ρ３に対して統計処理ＤＢ５１６に保存された正規化処理方法を読み出して上記の正規化変換を行い、同一時間軸で時系列グラフを生成する。生成した時系列グラフの例が図１１である。統計処理モジュール５２２は、生成した時系列グラフを表示情報生成モジュール５２４に出力する。表示情報生成モジュール５２４は、図１１に示された時系列グラフをＵＩモジュール５２６に出力する。ＵＩモジュール５２６は、分析対象選択部５０に表示する画像、分析期間選択部５２に表示する画像、および図１１に示された時系列グラフ表示部５４に表示する画像を生成し、生成した画像を入出力装置４８に表示する。図１１のグラフは図１０のグラフと比較して、ユーザは複数の製造工程情報間の比較が容易に可能となり、ユーザにとってより直感的な分析を可能とする。なお、本実施の形態では、製造工程統計処理プログラム５は、３つの製造工程情報ｓ１～ｓ３の指標ｙに対する相関係数ρ１～ρ３を正規化したが、２つ以上の製造工程情報ｓ１～ｓτ（τ≧２）の指標ｙに対する相関係数ρ１～ρτを正規化すればよい。また、分析対象選択部５０に示された製造工程情報ｓ１～ｓｍは、実施の形態２で例示された画像に表示されていたものと同じであったが、実施の形態２に例示されていた画像に表示されていたものと異なっていてもよい。また、実施の形態２においてユーザが相関係数を確認して関連性が高いと判断した指標の相関係数を、本実施の形態において時系列グラフで表示していたが、実施の形態２によらずユーザが任意に選択した相関係数について時系列グラフで表示してもよい。
　本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。
　本出願は、２０１７年１２月２７日に出願された、日本国特許出願特願２０１７－２５２４５４号に基づく。本明細書中に日本国特許出願特願２０１７－２５２４５４号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。
１，６　製造工程統計処理システム、５　製造工程統計処理プログラム、１０，３６　製造ライン、５００　製造装置情報取得モジュール、５０２　作業員情報取得モジュール、５０４　時系列情報取得モジュール、５０６　統計処理設定モジュール、５２０　情報整理モジュール、５２２　統計処理モジュール、５２４　表示情報生成モジュール、５２６　ＵＩモジュール、５２８　改善情報生成モジュール。

Claims (12)

  1. 　製品の製造工程で得られる製造工程情報を取得する情報取得装置と、
    　前記製造工程の効率を示す製造効率指標と、前記情報取得装置が取得する製造工程情報との対応関係を定義する対応関係定義装置と、
    　前記製造効率指標のいずれかの指定を受け付ける指定受付装置と、
    　定義された前記対応関係に基づいて、指定された前記製造効率指標と対応する前記製造工程情報の間の相関関係を示す相関係数を計算する相関関係計算装置と、
    　前記相関関係計算装置で計算された相関係数を、表示用に出力する出力装置と、
    　を有する製造工程統計処理システム。
  2. 　前記対応関係定義装置は、前記製造効率指標それぞれと、前記製造工程情報との対応関係を、有向グラフの形式で定義する、
    　請求項１に記載の製造工程統計処理システム。
  3. 　前記製造効率指標は、前記製造工程において用いられる製造装置の稼働率、前記製品の直行率、および、前記製品の出来高の１つ以上を含む、
    　請求項１又は２に記載の製造工程統計処理システム。
  4. 　前記製造工程情報は、前記製造工程を担当する作業者それぞれが担当する工程のいずれかを実行する時間とそれ以外の時間との実行時間比率、前記作業者それぞれの体温、稼働率、前記製造工程に入れられる仕掛品の数、および、工程間の仕掛品の数のうちの２つ以上を含む、
    　請求項１から３のいずれか１項に記載の製造工程統計処理システム。
  5. 　前記相関関係計算装置は、前記指定された製造効率指標と対応する前記製造工程情報との相関関係を、時間遅れ要素を加味して、計算する、
    　請求項１から４のいずれか１項に記載の製造工程統計処理システム。
  6. 　前記出力装置は、前記指定された製造効率指標と対応する前記製造工程情報との間の相関係数に、これらの相関関数の値に応じた色を付して表示するための信号を出力する、
    　請求項１から５の何れか１項に記載の製造工程統計処理システム。
  7. 　前記出力装置は、前記指定された製造効率指標と対応する前記製造工程情報との間の相関係数に、これらの相関関数の値に応じた強調を付して表示するための信号を出力する、
    　請求項１から５のいずれか１項に記載の製造工程統計処理システム。
  8. 　前記出力装置は、前記指定された製造効率指標と対応する前記製造工程情報との間の相関係数を、マトリクスの形式で表示するための信号を出力する、
    　請求項１から７のいずれか１項に記載の製造工程統計処理システム。
  9. 　前記相関関係計算装置は、前記指定された製造効率指標のいずれかと対応する第１及び第２の製造工程情報のそれぞれの相関係数を、時系列で正規化し、
    　前記出力装置は、前記相関係数を時系列のグラフで表示するための信号を出力する、
    　請求項１から８のいずれか１項に記載の製造工程統計処理システム。
  10. 　前記出力装置からの信号に従って表示された前記相関係数の１つ以上に対する選択を受け付ける選択受付装置と、
    　選択された前記相関係数に基づいて、変更されるべき製造工程を示す製造工程情報を生成する情報生成装置と、
    　をさらに有する請求項１から９のいずれか１項に記載の製造工程統計処理システム。
  11. 　製造工程に含まれる複数の工程それぞれから複数の製造工程情報を取得し、
    　製造効率指標と製造工程情報との対応関係を定義し、
    　定義された対応関係に基づいて、指定された製造効率指標と対応する製造工程情報との間の相関関係を示す相関係数を計算する、
    　製造工程統計処理方法。
  12. 　コンピュータに、
    　製造工程から複数の製造工程情報を取得する処理、
    　製造効率指標と製造工程情報との対応関係を定義する処理、
    　定義された対応関係に基づいて、指定された製造効率指標と対応する製造工程情報との間の相関関係を示す相関係数を計算する処理、
    　を実行させるプログラム。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0669089A (ja) * 1992-08-20 1994-03-11 Nec Yamagata Ltd 半導体ウェーハ生産ラインの管理方法
JP2004013825A (ja) * 2002-06-11 2004-01-15 Mitsubishi Electric Corp ジョブショップ型製造ラインの物流ネック診断方法および物流ネック診断装置
JP2004288144A (ja) * 2003-01-29 2004-10-14 Nippon Steel Corp 製造プロセスの操業結果解析装置、操業結果解析方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP2008097509A (ja) * 2006-10-16 2008-04-24 Maeda Corp 操業シミュレーションシステム
JP2009176024A (ja) * 2008-01-24 2009-08-06 Sharp Corp 生産プロセス異常検知方法および生産プロセス異常検知システム、上記生産プロセス異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、並びに上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2015153133A (ja) * 2014-02-14 2015-08-24 オムロン株式会社 因果ネットワーク生成システムおよび因果関係のデータ構造
US20160274558A1 (en) * 2015-03-16 2016-09-22 Rockwell Automation Technologies, Inc. Cloud-based analytics for industrial automation
JP2018066084A (ja) * 2016-10-19 2018-04-26 村田機械株式会社 紡績機械管理システム及び管理方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10229110A (ja) * 1997-02-17 1998-08-25 Hitachi Ltd 半導体装置製造方法及びその半導体装置製造方法で製造された半導体装置
JP4735172B2 (ja) * 2005-10-06 2011-07-27 オムロン株式会社 生産管理装置、生産管理方法、生産管理プログラム、生産管理プログラムを記録した記録媒体、および生産システム
JP4368905B2 (ja) 2007-05-11 2009-11-18 シャープ株式会社 グラフ描画装置および方法、その方法を実行する歩留り解析方法および歩留り向上支援システム、プログラム、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体
KR101150791B1 (ko) * 2007-09-11 2012-06-13 도쿄엘렉트론가부시키가이샤 정보 처리 장치, 정보 처리 방법 및, 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체
JP5866446B2 (ja) * 2012-07-03 2016-02-17 シャープ株式会社 グラフ描画装置、グラフ描画方法、工程管理システム、工程管理方法、制御プログラムおよび可読記憶媒体
CN107402742A (zh) * 2017-08-04 2017-11-28 北京京东尚科信息技术有限公司 信息推送方法和装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0669089A (ja) * 1992-08-20 1994-03-11 Nec Yamagata Ltd 半導体ウェーハ生産ラインの管理方法
JP2004013825A (ja) * 2002-06-11 2004-01-15 Mitsubishi Electric Corp ジョブショップ型製造ラインの物流ネック診断方法および物流ネック診断装置
JP2004288144A (ja) * 2003-01-29 2004-10-14 Nippon Steel Corp 製造プロセスの操業結果解析装置、操業結果解析方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP2008097509A (ja) * 2006-10-16 2008-04-24 Maeda Corp 操業シミュレーションシステム
JP2009176024A (ja) * 2008-01-24 2009-08-06 Sharp Corp 生産プロセス異常検知方法および生産プロセス異常検知システム、上記生産プロセス異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、並びに上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2015153133A (ja) * 2014-02-14 2015-08-24 オムロン株式会社 因果ネットワーク生成システムおよび因果関係のデータ構造
US20160274558A1 (en) * 2015-03-16 2016-09-22 Rockwell Automation Technologies, Inc. Cloud-based analytics for industrial automation
JP2018066084A (ja) * 2016-10-19 2018-04-26 村田機械株式会社 紡績機械管理システム及び管理方法

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