WO2023188914A1 - 情報処理方法及び情報処理装置 - Google Patents

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WO2023188914A1
WO2023188914A1 PCT/JP2023/005054 JP2023005054W WO2023188914A1 WO 2023188914 A1 WO2023188914 A1 WO 2023188914A1 JP 2023005054 W JP2023005054 W JP 2023005054W WO 2023188914 A1 WO2023188914 A1 WO 2023188914A1
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WO
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maintenance
abnormality
equipment
information processing
information
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Application number
PCT/JP2023/005054
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English (en)
French (fr)
Inventor
寛典 大東
瞳 嶺岸
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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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] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing method and an information processing device.
  • Patent Document 1 discloses a production line management device that determines the priority order of treatment for abnormalities in equipment based on processed parts, equipment configuration, abnormality contents, etc.
  • the conventional production line management device described above may not be able to sufficiently improve productivity.
  • the present disclosure provides an information processing method and an information processing device that can effectively support productivity improvement.
  • An information processing method includes a step of associating information regarding an abnormality that has occurred in equipment with a maintenance effect when maintenance of the equipment is performed for the abnormality, and , outputting information specifying recommended maintenance to be performed in response to an abnormality in the equipment.
  • An information processing device includes a linking unit that links information regarding an abnormality that has occurred in equipment and a maintenance effect when maintenance of the equipment is performed for the abnormality; and an output unit that outputs information specifying recommended maintenance to be performed in response to an abnormality in the equipment based on the equipment.
  • one aspect of the present disclosure can be realized as a program that causes a computer to execute the above information processing method.
  • one aspect of the present disclosure can also be realized as a computer-readable non-transitory recording medium storing the program.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the information processing device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of detected abnormality data.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of maintenance information that is output.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of maintenance performance data.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of maintenance effect data.
  • FIG. 7 is a flowchart showing maintenance effect data accumulation processing among the operations of the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart showing maintenance information output processing among the operations of the information processing apparatus according to the embodiment.
  • An information processing method includes a step of associating information regarding an abnormality that has occurred in equipment with a maintenance effect when maintenance of the equipment is performed for the abnormality, and , outputting information specifying recommended maintenance to be performed in response to an abnormality in the equipment.
  • the information processing method according to one aspect of the present disclosure may further include the step of obtaining the operating status of the equipment before and after performing the maintenance.
  • An abnormality that has occurred once is likely to occur again, and maintenance performed for the abnormality is likely to be performed again.
  • the operating status of the equipment before and after the actually executed maintenance is acquired, so information identifying recommended maintenance that is effective for improving productivity can be output. I can do it. This eliminates the need for comprehensive investigations into combinations of equipment and abnormalities, and allows output of information that identifies effective maintenance recommendations with a small amount of processing.
  • an improvement rate of the equipment due to the maintenance is calculated as the maintenance effect based on the operating status of the equipment before and after the maintenance is performed. Good too.
  • a first cumulative value of the downtime due to the abnormality during the first period before the maintenance is performed, and a value of the same length as the first period after the maintenance is performed.
  • a second cumulative value of the stop time due to the abnormality during the second period is calculated, and the ratio of the difference value obtained by subtracting the second cumulative value from the first cumulative value to the first cumulative value is set as the improvement rate. It may be calculated.
  • the maintenance effect may be linked to each of a plurality of abnormalities that occur in the equipment.
  • the information processing method may further include, for each of the plurality of abnormalities, setting a priority to information specifying recommended maintenance for the corresponding abnormality, based on the maintenance effect.
  • the information specifying the recommended maintenance and the priority may be output in association with each other.
  • the priority is linked to the recommended maintenance, so the order of maintenance work can be determined based on the priority.
  • the order of maintenance work can be determined based on the priority.
  • the information processing method may further include the step of calculating the degree of abnormality of each of the plurality of abnormalities that occur in the equipment.
  • the priority may be set based on the maintenance effect and the degree of abnormality.
  • a product of the maintenance effect and the degree of abnormality may be set as the priority.
  • a program according to one aspect of the present disclosure is a program that causes a computer to execute the information processing method according to the one aspect described above.
  • An information processing device includes a linking unit that links information regarding an abnormality that has occurred in equipment and a maintenance effect when maintenance of the equipment is performed for the abnormality; and an output unit that outputs information specifying recommended maintenance to be performed in response to an abnormality in the equipment based on the equipment.
  • the information processing apparatus may further include an acquisition unit that acquires the operating status of the equipment before and after performing the maintenance.
  • the linking unit may calculate an improvement rate of the equipment due to the maintenance as the maintenance effect based on the operating status of the equipment before performing the maintenance and after performing the maintenance. Good too.
  • the linking unit may link the maintenance effect to each of a plurality of abnormalities that occur in the equipment.
  • the information processing device may further include a setting unit that sets a priority to information specifying recommended maintenance for each of the plurality of abnormalities, based on the maintenance effect.
  • the output unit may output the information specifying the recommended maintenance in association with the priority.
  • the priority is linked to the recommended maintenance, so the order of maintenance work can be determined based on the priority.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily strictly illustrated. Therefore, for example, the scales and the like in each figure do not necessarily match. Further, in each figure, substantially the same configurations are denoted by the same reference numerals, and overlapping explanations will be omitted or simplified.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an information processing system 10 according to the present embodiment.
  • the information processing system 10 shown in FIG. 1 is a system that is used in a production system such as a factory and supports equipment maintenance. Specifically, the information processing system 10 outputs information specifying recommended maintenance to be performed in response to an abnormality in the equipment, based on the maintenance effect when performing maintenance on the equipment.
  • the information processing system 10 includes a plurality of manufacturing facilities 100 and an information processing device 200.
  • the plurality of manufacturing facilities 100 and the information processing device 200 are communicably connected via a network 300. Communication is performed by wireless communication, wired communication, or a combination thereof.
  • Each of the plurality of manufacturing facilities 100 executes one process among the plurality of processes for manufacturing a product.
  • the manufacturing equipment 100 is, for example, a component mounting machine, a processing device, or an assembly device, but is not particularly limited.
  • the manufacturing equipment 100 produces parts by executing processes, and outputs the produced parts.
  • the member is, for example, a part included in the final product (that is, a product) or a work-in-progress in the process of manufacturing the final product, but is not limited thereto.
  • a member is an object used to produce a part or a work-in-progress, and may not be included in the final product.
  • the manufacturing equipment 100 may be any equipment that is involved in manufacturing products, and may be an inspection device that inspects members, work-in-progress, or products.
  • production not only means creating a final product, but also includes processing, assembly, inspection, etc. of members (components or work in progress).
  • a component produced by the manufacturing facility 100 is a component that is output after the manufacturing facility 100 performs an assigned process (processing, assembly, inspection, etc.).
  • manufacturing is an example of production, and when the final product is an industrial product, “manufacturing” is used in the same meaning as “production.”
  • Restoration work and maintenance are generally performed on the manufacturing equipment 100. Maintenance is different from recovery work. The difference between recovery work and maintenance will be explained below.
  • Restoration work is work to restart stopped equipment, and is work that can be completed in a relatively short period of time.
  • a short standby temporary stop
  • Temporary stoppages occur due to factors such as running out of materials, waiting for parts in the previous process, waiting for processing in the subsequent process, and misalignment of equipment elements.
  • Recovery work is carried out in the event of a temporary outage. For example, recovery work is performed whenever an outage occurs.
  • Restoration work includes, for example, resetting equipment, filling material, and correcting misalignment of equipment elements.
  • Maintenance is work to resolve malfunctions in equipment, and is work that takes a relatively long time. For example, if the manufacturing equipment 100 falls into a malfunction due to the occurrence of some kind of abnormality, temporary stoppages will occur frequently. In this case, even if recovery work is performed, there will be no fundamental solution unless the abnormality is removed. Maintenance is performed for such situations. Maintenance is performed at a predetermined timing, such as periodically. Maintenance includes, for example, investigating the causes of malfunctions and taking countermeasures, inspecting the entire equipment, and replacing parts or equipment.
  • the information processing device 200 generates information that specifies recommended maintenance to be performed in response to an abnormality in the manufacturing equipment 100 based on the maintenance effect when maintenance is performed in response to an abnormality in the manufacturing equipment 100. Output. By utilizing the maintenance effect, it is possible to effectively support improvement in productivity of the manufacturing equipment 100.
  • the information processing device 200 is one or more computer devices including a processor and a memory.
  • a processor executes a predetermined process by reading and executing a program stored in a memory. Note that at least a part of the processing executed by the information processing device 200 may be executed by a dedicated circuit.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of information processing device 200 according to this embodiment.
  • the information processing device 200 includes an operation record acquisition section 210, an abnormality detection section 220, a priority setting section 230, an output section 240, a maintenance record acquisition section 250, and an accumulation section 260. , is provided.
  • the operation performance acquisition unit 210 acquires operation performance data indicating the operation status of each manufacturing facility 100.
  • the operating status includes the equipment ID of the manufacturing equipment 100, stop time, stop cause, operation time, and the like.
  • Each manufacturing facility 100 is provided with one or more sensors for detecting the operating status of the manufacturing facility 100.
  • the operation performance data includes, for example, time-series data (sensor data) of sensor values output from sensors.
  • the acquired operation performance data is recorded in the storage unit 260.
  • the operation record acquisition unit 210 acquires the operation status of the manufacturing equipment 100 before and after the worker 201 performs maintenance, respectively. For example, the operation record acquisition unit 210 acquires the operation status of the manufacturing equipment 100 periodically (for example, every second). The acquired operating status is linked to the time at which it was acquired. Thereby, the operation record acquisition unit 210 can acquire the operation status before and after maintenance.
  • the abnormality detection unit 220 calculates the degree of abnormality of the abnormality that has occurred in the manufacturing equipment 100 based on the operation performance data acquired by the operation performance acquisition unit 210. In the present embodiment, the degree of abnormality takes on a higher value as the degree of abnormality in manufacturing equipment 100 increases. The abnormality detection unit 220 detects that an abnormality has occurred in the corresponding manufacturing equipment 100 when the calculated degree of abnormality is higher than a threshold value.
  • the degree of abnormality is calculated based on the operating time distribution estimated for each manufacturing facility 100, for example.
  • the operating time distribution can be expressed as an operating time distribution that is a simultaneous distribution of operating time and stoppage factors.
  • Estimation of the operating time distribution is performed by constructing a predetermined estimation model by machine learning using operating performance data for a predetermined time as input data.
  • the estimation model is, for example, a regression model based on Bayesian estimation, but is not limited thereto.
  • the machine learning method is not particularly limited. For example, as a supervised learning method, a method using a classifier, a method using a support vector machine, a decision tree method, a deep convolutional neural network method, etc. can be used.
  • the method for calculating the degree of abnormality is not particularly limited as long as the degree of abnormality in the manufacturing equipment 100 can be expressed.
  • the degree of abnormality may be a value obtained by statistically processing operation performance data.
  • the degree of abnormality may be calculated based on the frequency of stoppage of the manufacturing equipment 100 or the cumulative value of the stoppage time.
  • the abnormality detection unit 220 outputs detected abnormality data to the priority setting unit 230 and the storage unit 260.
  • the detected abnormality data is data related to detected abnormalities.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of detected abnormality data.
  • the detected abnormality data includes the abnormality item name (stop cause), the calculated abnormality degree, and the abnormality occurrence status.
  • the occurrence status includes the equipment ID of the manufacturing equipment 100 in which the abnormality has occurred, the product type ID of the product being manufactured by the manufacturing equipment 100, and the type of sensor data pattern.
  • the sensor data pattern is a graph of sensor data for a predetermined period before an abnormality occurs.
  • the type of pattern is defined, for example, by a combination of the absolute value of the sensor value and the frequency and magnitude of fluctuation.
  • the priority setting unit 230 sets a priority for each of the plurality of abnormalities to information specifying recommended maintenance for the corresponding abnormality.
  • recommended maintenance to be performed in response to an abnormality is determined in advance, and there is a one-to-one correspondence between the abnormality and the recommended maintenance.
  • the priority setting unit 230 sets the priority based on the maintenance effect and the degree of abnormality.
  • the maintenance effect is, for example, the rate of improvement in the operating status of the manufacturing equipment 100 due to maintenance. The method for calculating the improvement rate will be explained later.
  • the priority setting unit 230 sets the product of the degree of abnormality and the improvement rate as the priority. That is, the priority is expressed by the following equation (1).
  • the output unit 240 outputs information (maintenance information) that specifies recommended maintenance to be performed in response to an abnormality in the manufacturing equipment 100 based on the maintenance effect.
  • the maintenance information is information that can inform the worker 201 of recommended maintenance work contents.
  • the maintenance information since there is a one-to-one correspondence between an abnormality (abnormality item name) and recommended maintenance, the maintenance information may be the name of an abnormality item that has occurred in the manufacturing equipment 100.
  • the output unit 240 outputs the maintenance information and the priority in association with each other.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of maintenance information that is output.
  • the priority set by the priority setting unit 230 is linked to each recommended maintenance work content. Furthermore, in the example shown in FIG. 4, the maintenance information is arranged in descending order from the highest priority.
  • the maintenance information is output and displayed on, for example, a mobile terminal owned by the worker 201 or a display device that the worker 201 can view.
  • the worker 201 can determine the recommended maintenance to be performed. For example, the worker 201 can determine that it is sufficient to perform the recommended maintenance with the highest priority (in the example of FIG. 4, maintenance A for abnormal item A).
  • the maintenance record acquisition unit 250 acquires information regarding maintenance performed by the worker 201 (maintenance record information).
  • the maintenance performance information includes, for example, the details of the maintenance work performed by the worker 201 and the maintenance execution time.
  • the execution time is at least one of the start time and end time of maintenance.
  • the maintenance performance information is input via a mobile terminal (not shown) owned by the worker 201.
  • the maintenance record acquisition unit 250 acquires input maintenance record information by communicating with the mobile terminal.
  • the maintenance record acquisition unit 250 may acquire maintenance record information from the manufacturing equipment 100.
  • the manufacturing equipment 100 may be provided with an input unit for inputting the start or end of maintenance, and the maintenance execution time may be input via the input unit.
  • the maintenance execution time may be the operation time (production start time) of the manufacturing equipment 100 after maintenance.
  • the storage unit 260 is an example of a linking unit, and links information regarding an abnormality that has occurred in the manufacturing equipment 100 with the maintenance effect when maintenance is performed on the manufacturing equipment 100 in response to the abnormality. Specifically, the storage unit 260 associates the maintenance performance information with the operating status and abnormality detection results of the manufacturing equipment 100 and stores them in a storage unit (not shown). Further, the storage unit 260 calculates the maintenance effect and stores it in a storage unit (not shown). Note that the storage unit (not shown) is a nonvolatile storage device such as a magnetic disk such as an HDD (Hard Disk Drive) or a semiconductor memory such as an SSD (Solid State Drive). The storage unit may be a storage device included in the information processing device 200, or may be a storage device provided in a server device or the like with which the information processing device 200 can communicate.
  • a nonvolatile storage device such as a magnetic disk such as an HDD (Hard Disk Drive) or a semiconductor memory such as an SSD (Solid State Drive).
  • the storage section 260 includes a recording section 261 and a comparison section 262.
  • the recording unit 261 records maintenance performance data in which information identifying the abnormality that motivated maintenance to be performed (for example, abnormality item name), the time when the abnormality occurred, and the maintenance execution time are linked.
  • the recording unit 261 generates maintenance performance data based on the detected abnormality data output from the abnormality detection unit 220 and the maintenance performance information acquired by the maintenance performance acquisition unit 250 every time maintenance is performed. Record.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of maintenance performance data recorded by the recording unit 261. As shown in FIG. 5, the occurrence time of the abnormality and the maintenance execution time are linked for each abnormality item name. Note that maintenance work details may be linked instead of the abnormal item name.
  • the comparison unit 262 calculates the improvement rate of the manufacturing equipment 100 due to maintenance as a maintenance effect based on the operating status of the manufacturing equipment 100 before and after performing maintenance. Specifically, the comparison unit 262 compares the operating status of the manufacturing equipment 100 before performing maintenance with the operating status of the manufacturing equipment 100 after performing maintenance.
  • the operating status is, for example, the cumulative value of the downtime of the manufacturing equipment 100 due to an abnormality that motivated maintenance to be performed.
  • the improvement rate is expressed by the following equation (2).
  • Improvement rate (cumulative downtime before maintenance - cumulative downtime after maintenance) ⁇ cumulative downtime before maintenance
  • the cumulative downtime before maintenance is the first cumulative value of downtime due to abnormalities during the first period before maintenance is performed.
  • the cumulative downtime after maintenance is the second cumulative value of downtime due to abnormality during the second period after maintenance is performed.
  • the comparison unit 262 calculates a first cumulative value and a second cumulative value, and calculates an improvement rate based on equation (2).
  • the first period is a predetermined period immediately before the time when maintenance was performed.
  • the predetermined period is, for example, three days, but is not particularly limited.
  • the second period has the same length as the first period.
  • the second period is a predetermined period immediately after the time when maintenance is performed.
  • the storage unit 260 stores the improvement rate calculated by the comparison unit 262 in association with the abnormality item name and occurrence status.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of maintenance effect data. As shown in FIG. 6, the abnormality item name, occurrence status, and improvement rate are linked.
  • FIG. 7 is a flowchart showing maintenance effect data accumulation processing among the operations of the information processing device 200 according to the present embodiment. As shown in FIG. 7, first, the operation record acquisition unit 210 acquires operation record data (S101). Next, the maintenance record acquisition unit 250 acquires maintenance record data (S102).
  • the storage unit 260 calculates the maintenance effect for each maintenance performed (S103). Specifically, the comparison unit 262 calculates the improvement rate as the maintenance effect based on equation (2) using the cumulative value of the downtime before and after maintenance. Next, the storage unit 260 records the calculated improvement rate (maintenance effect) in association with the abnormality (S104). As a result, the maintenance effect data shown in FIG. 6 is recorded. Each time maintenance is performed, the maintenance effect is calculated and recorded for each performed maintenance (anomaly that motivated the maintenance to be performed). As the number of maintenance executions increases, the number of maintenance effects that are calculated increases, and the accuracy of calculating maintenance effects increases. The longer the operating time of the production system, the more accurately the maintenance effects of maintenance on abnormalities that actually occur are calculated and accumulated. As a result, the effectiveness of priorities set based on maintenance effects increases, and productivity can be effectively supported.
  • the maintenance effect calculation (S103) and accumulation (S104) are performed every time maintenance is performed, that is, every time maintenance performance data is acquired.
  • calculation (S103) and accumulation (S104) of maintenance effects may be performed periodically (for example, every day) for all maintenance performed during the period.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the maintenance information output process among the operations of the information processing device 200 according to the present embodiment.
  • the abnormality detection unit 220 calculates the degree of abnormality of each of the plurality of abnormalities (S111).
  • the priority setting unit 230 calculates a priority for each abnormality based on the degree of abnormality and the maintenance effect (S112). The priority is calculated based on, for example, equation (1).
  • the output unit 240 outputs information specifying recommended maintenance in association with the priority (S113). For example, the maintenance information shown in FIG. 4 is output.
  • a priority is associated with each abnormality item name (recommended maintenance), so the worker 201 can easily understand in what order maintenance should be performed for the abnormality that has occurred. can. By performing maintenance based on the output priority without relying on the judgment of the worker 201, productivity can be efficiently improved.
  • the output unit 240 outputs maintenance information to indicate that there is no track record (that is, maintenance has not been performed in the past due to an abnormality that has occurred for the first time), in addition to the maintenance information for which the priority has been set. Output. It is possible to prevent low priority from being set to maintenance information with no track record, and to encourage execution of maintenance with no track record. Once maintenance is performed without a track record, priority can be set based on the effectiveness of the maintenance the next time the same abnormality occurs.
  • the process shown in FIG. 8 is executed, for example, periodically (for example, every day) for all abnormalities executed during the period.
  • the process shown in FIG. 8 may be executed every time an abnormality occurs, or the priority set for each abnormality may be updated at any time.
  • the priority is expressed as the product of the degree of abnormality and the improvement rate, but the priority may be the improvement rate itself.
  • the degree of abnormality does not need to be used to calculate the priority.
  • the stop time is used to calculate the improvement rate
  • the present invention is not limited to this.
  • the number of stops may be used to calculate the improvement rate.
  • the improvement rate may be expressed by the following equation (3).
  • the comparison unit 262 may calculate the number of stoppages before and after maintenance, and may calculate the improvement rate based on equation (3). Note that the first period and the second period are the same as in the above embodiment.
  • the information processing device 200 provides maintenance support for a plurality of manufacturing facilities 100, but the information processing device 200 may support maintenance for only one manufacturing facility 100.
  • the display mode is not particularly limited.
  • the maintenance information may be output by voice or the like.
  • the communication method between devices described in the above embodiment is not particularly limited.
  • the wireless communication method is, for example, ZigBee (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), or short-range wireless communication such as wireless LAN (Local Area Network).
  • the wireless communication method may be communication via a wide area communication network such as the Internet.
  • wired communication may be performed between the devices instead of wireless communication.
  • the wired communication is communication using power line communication (PLC) or a wired LAN.
  • the processing executed by a specific processing unit may be executed by another processing unit.
  • the order of the plurality of processes may be changed, or the plurality of processes may be executed in parallel.
  • the distribution of components included in the work notification system to a plurality of devices is just one example. For example, components included in one device may be included in another device.
  • the processing described in the above embodiments may be realized by centralized processing using a single device (system), or may be realized by distributed processing using multiple devices. good.
  • the number of processors that execute the above program may be a single processor or a plurality of processors. That is, centralized processing or distributed processing may be performed.
  • all or part of the components such as the control unit may be configured with dedicated hardware, or may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as an HDD or a semiconductor memory.
  • a program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as an HDD or a semiconductor memory.
  • components such as the control unit may be composed of one or more electronic circuits.
  • Each of the one or more electronic circuits may be a general-purpose circuit or a dedicated circuit.
  • the one or more electronic circuits may include, for example, a semiconductor device, an IC (Integrated Circuit), an LSI (Large Scale Integration), or the like.
  • An IC or LSI may be integrated into one chip or into multiple chips. Here, it is called IC or LSI, but the name changes depending on the degree of integration, and may be called system LSI, VLSI (Very Large Scale Integration), or ULSI (Ultra Large Scale Integration).
  • an FPGA Field Programmable Gate Array
  • general or specific aspects of the present disclosure may be implemented in a system, apparatus, method, integrated circuit, or computer program.
  • the computer program may be implemented in a computer-readable non-transitory recording medium such as an optical disk, HDD, or semiconductor memory.
  • the present invention may be realized by any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, and a recording medium.
  • the present disclosure can be used as an information processing method that can support improved productivity, and can be used, for example, in factory management systems and production systems.
  • Information processing system 100 Manufacturing equipment 200 Information processing device 201 Worker 210 Operation record acquisition unit 220 Abnormality detection unit 230 Priority setting unit 240 Output unit 250 Maintenance record acquisition unit 260 Accumulation unit 261 Recording unit 262 Comparison unit 300 Network

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Abstract

情報処理方法は、設備に発生した異常に関する情報と、当該異常に対して設備のメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果とを紐付けるステップと、メンテナンス効果に基づいて、設備の異常に対して実行すべき推奨メンテナンスを特定する情報を出力するステップと、を含む。

Description

情報処理方法及び情報処理装置
　本開示は、情報処理方法及び情報処理装置に関する。
　特許文献１には、加工部品、設備構成、異常内容などに基づいて、設備の異常に対する処置の優先順位を決定する生産ライン管理装置が開示されている。
特許第３６６９４０３号公報
　しかしながら、上記従来の生産ライン管理装置では、生産性を十分に向上させることができない場合がある。
　そこで、本開示は、生産性の向上を効果的に支援することができる情報処理方法及び情報処理装置を提供する。
　本開示の一態様に係る情報処理方法は、設備に発生した異常に関する情報と、当該異常に対して前記設備のメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果とを紐付けるステップと、前記メンテナンス効果に基づいて、前記設備の異常に対して実行すべき推奨メンテナンスを特定する情報を出力するステップと、を含む。
　本開示の一態様に係る情報処理装置は、設備に発生した異常に関する情報と、当該異常に対して前記設備のメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果とを紐付ける紐付け部と、前記メンテナンス効果に基づいて、前記設備の異常に対して実行すべき推奨メンテナンスを特定する情報を出力する出力部と、を備える。
　また、本開示の一態様は、上記情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムとして実現することができる。あるいは、本開示の一態様は、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非一時的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、生産性の向上を効果的に支援することができる。
図１は、実施の形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。 図２は、実施の形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 図３は、検知異常データの一例を示す図である。 図４は、出力されるメンテナンス情報の一例を示す図である。 図５は、メンテナンス実績データの一例を示す図である。 図６は、メンテナンス効果データの一例を示す図である。 図７は、実施の形態に係る情報処理装置の動作のうち、メンテナンス効果データの蓄積処理を示すフローチャートである。 図８は、実施の形態に係る情報処理装置の動作のうち、メンテナンス情報の出力処理を示すフローチャートである。
　（本開示の概要）
　本開示の一態様に係る情報処理方法は、設備に発生した異常に関する情報と、当該異常に対して前記設備のメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果とを紐付けるステップと、前記メンテナンス効果に基づいて、前記設備の異常に対して実行すべき推奨メンテナンスを特定する情報を出力するステップと、を含む。
　これにより、メンテナンス効果を利用するので、生産性の向上への効果が高い推奨メンテナンスを特定する情報を出力することができる。よって、本態様に係る情報処理方法によれば、生産性の向上を支援することができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る情報処理方法は、前記設備の稼働状況を、前記メンテナンスを実行する前と前記メンテナンスを実行した後とでそれぞれ取得するステップをさらに含んでもよい。
　一度発生した異常は再び発生する可能性が高く、当該異常に対して実行したメンテナンスは、再び実行される可能性が高い。本態様によれば、実際に実行したメンテナンスの実行前と実行後との各々についての設備の稼働状況を取得するので、生産性の向上のために有効な推奨メンテナンスを特定する情報を出力することができる。設備と異常との組み合わせに対して網羅的な調査が不要となり、少ない処理量で有効な推奨メンテナンスを特定する情報を出力することができる。
　また、例えば、前記紐付けるステップでは、前記メンテナンスを実行する前と前記メンテナンスを実行した後との前記設備の稼働状況に基づいて、前記メンテナンスによる前記設備の改善率を前記メンテナンス効果として算出してもよい。
　これにより、メンテナンスによる改善率を算出するので、生産性の向上に直結する推奨メンテナンスを特定する情報を出力することができる。
　また、例えば、前記紐付けるステップでは、前記メンテナンスを実行する前の第１期間中の前記異常による停止時間の第１累積値と、前記メンテナンスを実行した後の前記第１期間と同じ長さの第２期間中の前記異常による停止時間の第２累積値と、を算出し、前記第１累積値から前記第２累積値を減算した差分値の前記第１累積値に対する割合を前記改善率として算出してもよい。
　これにより、メンテナンスによる改善率を精度良く算出することができる。
　また、例えば、前記紐付けるステップでは、前記設備に発生した複数の異常の各々について、前記メンテナンス効果を紐付けてもよい。前記情報処理方法は、前記メンテナンス効果に基づいて、前記複数の異常の各々について、対応する異常に対する推奨メンテナンスを特定する情報に優先度を設定するステップをさらに含んでもよい。前記出力するステップでは、前記推奨メンテナンスを特定する情報と前記優先度とを紐付けて出力してもよい。
　これにより、推奨メンテナンスに優先度が紐付けられるので、優先度に基づいてメンテナンスの作業順序を決定することができる。優先度の設定に人の判断が入る余地を少なくすることで、メンテナンスの作業順序の決定の人依存性を軽減することができる。複数の設備に複数の異常が発生した場合に、当該異常に対するメンテナンスの作業順序を作業員に知らせることができるので、生産性を効果的に高めることができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る情報処理方法は、前記設備に発生した複数の異常の各々の異常度を算出するステップをさらに含んでもよい。前記設定するステップでは、前記メンテナンス効果と前記異常度とに基づいて前記優先度を設定してもよい。例えば、前記設定するステップでは、前記メンテナンス効果と前記異常度との積を前記優先度として設定してもよい。
　これにより、優先度の設定に異常度を利用するので、例えば、異常の頻度が高く、緊急性が高いようなメンテナンスの優先度を高く設定することができる。このように、実情に合った優先度の設定が可能になる。
　本開示の一態様に係るプログラムは、上記一態様にかかる情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
　これにより、上記の情報処理方法と同様に、生産性の向上を支援することができる。
　本開示の一態様に係る情報処理装置は、設備に発生した異常に関する情報と、当該異常に対して前記設備のメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果とを紐付ける紐付け部と、前記メンテナンス効果に基づいて、前記設備の異常に対して実行すべき推奨メンテナンスを特定する情報を出力する出力部と、を備える。
　これにより、上記の情報処理方法と同様に、生産性の向上を支援することができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る情報処理装置は、前記設備の稼働状況を、前記メンテナンスを実行する前と前記メンテナンスを実行した後とで取得する取得部をさらに備えてもよい。
　これにより、実際に実行したメンテナンスの実行前と実行後との各々についての設備の稼働状況を取得するので、生産性の向上への有効な推奨メンテナンスを特定する情報を出力することができる。
　また、例えば、前記紐付け部は、前記メンテナンスを実行する前と前記メンテナンスを実行した後との前記設備の稼働状況に基づいて、前記メンテナンスによる前記設備の改善率を前記メンテナンス効果として算出してもよい。
　これにより、メンテナンスによる改善率を算出するので、生産性の向上に直結するメンテナンスを特定する情報を出力することができる。
　また、例えば、前記紐付け部は、前記設備に発生した複数の異常の各々にについて、前記メンテナンス効果を紐付けてもよい。前記情報処理装置は、前記メンテナンス効果に基づいて、前記複数の異常の各々について、対応する異常に対する推奨メンテナンスを特定する情報に優先度を設定する設定部をさらに備えてもよい。前記出力部は、前記推奨メンテナンスを特定する情報と前記優先度とを紐付けて出力してもよい。
　これにより、推奨メンテナンスに優先度が紐付けられるので、優先度に基づいてメンテナンスの作業順序を決定することができる。優先度の設定に人の判断が入る余地を少なくすることで、メンテナンスの作業順序の決定の人依存性を軽減することができる。
　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．概要］
　まず、実施の形態に係る情報処理システムの概要について、図１を用いて説明する。図１は、本実施の形態に係る情報処理システム１０の構成を示す図である。
　図１に示される情報処理システム１０は、工場などの生産システムで利用され、設備のメンテナンスを支援するシステムである。具体的には、情報処理システム１０は、設備のメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果に基づいて、設備の異常に対して実行する推奨メンテナンスを特定する情報を出力する。
　図１に示されるように、情報処理システム１０は、複数の製造設備１００と、情報処理装置２００と、を備える。複数の製造設備１００と情報処理装置２００とは、ネットワーク３００を介して通信可能に接続されている。通信は、無線通信若しくは有線通信又はこれらの組み合わせによって行われる。
　複数の製造設備１００の各々は、製品を製造するための複数の工程のうちの１つの工程を実行する。製造設備１００は、例えば、部材の実装機、加工装置又は組立装置などであるが、特に限定されない。製造設備１００は、工程を実行することで部材を生産し、生産した部材を出力する。
　部材は、例えば、最終生産物（すなわち、製品）に含まれる部品、又は、最終生産物の製造途中の仕掛品であるが、これに限定されない。部材は、部品又は仕掛品を生産するために利用される物であって、最終生産物に含まれていなくてもよい。なお、製造設備１００は、製品の製造に関わる設備であればよく、部材、仕掛品又は製品の検査を行う検査装置であってもよい。
　本明細書では、「生産」とは、最終生産物を作り上げることを意味するだけでなく、部材（部品又は仕掛品）に対する加工、組み立て、検査なども含む意味である。例えば、製造設備１００が生産する部材とは、製造設備１００が割り当てられた工程（加工、組み立て、検査など）を実行した後に出力される部材である。また、「製造」は、生産の一例であり、最終生産物が工業製品である場合において、「製造」は「生産」と同じ意味で使用される。
　製造設備１００に対しては、一般的に、復旧作業とメンテナンスとが行われる。メンテナンスは、復旧作業とは異なる作業である。以下では、復旧作業とメンテナンスとの違いについて説明する。
　復旧作業は、停止した設備を再稼働させるための作業であり、比較的短期間で終了する作業である。製造設備１００には、「チョコ停」と称される短時間の待機（一時的な停止）が発生する。一時的な停止は、材料切れ、前工程の部品待ち、後工程の処理待ち、設備の要素の位置ずれなどの要因により発生する。一時的な停止が発生した場合に、復旧作業が行われる。例えば、復旧作業は、停止が発生する度に随時行われる。復旧作業は、例えば、設備のリセット、材料の充填、設備の要素の位置ずれの解消などである。
　メンテナンスは、設備の不調を解消するための作業であり、比較的長期間かかる作業である。例えば、製造設備１００は、何らかの異常が発生したことにより不調に陥ると、一時的な停止が頻発するようになる。この場合、復旧作業を行ったとしても異常を取り除かないと、根本的な解決にはならない。このような状況に対して、メンテナンスが実行される。メンテナンスは、例えば、定期的などの予め定められたタイミングで実行される。メンテナンスは、例えば、不調の原因調査及び対策、設備全体の点検、部品又は器具の交換などである。
　一般的に、工場などの複数の製造設備１００が稼働している状況では、複数の製造設備１００に対して、同時に様々な停止要因（異常）発生する。製造設備１００に異常が発生した場合には、製造設備１００の稼働率を高めるために、あるタイミングでメンテナンスが実行される。
　異常の中には、メンテナンスの効果がない、又は、非常に小さい場合があることが経験上分かっている。しかしながら、設備と異常との組み合わせの数が膨大であるため、どの異常に対するメンテナンスを優先して実行すべきかを人が判断することは難しい。経験の有無などによって人の判断が異なるので、メンテナンスの実行順序によっては生産性の向上が十分ではない場合が起こりうる。このため、どの異常に対するメンテナンスを優先して実行すべきかをコンピュータ機器が自動的に判断することが期待される。
　本実施の形態に係る情報処理装置２００は、製造設備１００の異常に対してメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果に基づいて、製造設備１００の異常に対して実行すべき推奨メンテナンスを特定する情報を出力する。メンテナンス効果を利用することにより、製造設備１００の生産性の向上を効果的に支援することができる。
　情報処理装置２００は、プロセッサ及びメモリを備える１台以上のコンピュータ機器である。プロセッサが、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、所定の処理を実行する。なお、情報処理装置２００が実行する処理の少なくとも一部は、専用回路によって実行されてもよい。
　［２．情報処理装置］
　続いて、情報処理装置２００の具体的な構成について、図２を用いて説明する。図２は、本実施の形態に係る情報処理装置２００の構成を示すブロック図である。
　図２に示されるように、情報処理装置２００は、稼働実績取得部２１０と、異常検知部２２０と、優先度設定部２３０と、出力部２４０と、メンテナンス実績取得部２５０と、蓄積部２６０と、を備える。
　稼働実績取得部２１０は、各製造設備１００の稼働状況を示す稼働実績データを取得する。例えば、稼働状況は、製造設備１００の設備ＩＤ、停止時刻、停止要因及び動作時刻などを含む。各製造設備１００には、製造設備１００の稼働状況を検出するための１以上のセンサが設けられている。稼働実績データは、例えば、センサから出力されるセンサ値の時系列データ（センサデータ）を含む。取得した稼働実績データは、蓄積部２６０に記録される。
　稼働実績取得部２１０は、作業員２０１がメンテナンスを実行する前と実行した後とでそれぞれ、製造設備１００の稼働状況を取得する。例えば、稼働実績取得部２１０は、製造設備１００の稼働状況を定期的に（例えば１秒毎）に取得する。取得した稼働状況は、取得した時刻が紐付けられている。これにより、稼働実績取得部２１０は、メンテナンス前後の稼働状況を取得することができる。
　異常検知部２２０は、稼働実績取得部２１０によって取得された稼働実績データに基づいて、製造設備１００に発生した異常の異常度を算出する。本実施の形態では、異常度は、製造設備１００の異常の程度が大きい程、高い値となる。異常検知部２２０は、算出した異常度が閾値より高い場合に、対応する製造設備１００に異常が発生したことを検知する。
　異常度は、例えば、製造設備１００毎に推定された稼働時間分布に基づいて算出される。稼働時間分布は、稼働時間と停止要因との同時分布である稼働時間分布で表すことができる。稼働時間分布の推定は、所定の時間分の稼働実績データを入力データとして用いた機械学習によって所定の推定モデルを構築することで行われる。推定モデルは、例えば、ベイズ推定による回帰モデルであるが、これに限定されない。また、機械学習の手法については、特に限定されない。例えば、教師あり学習の手法として、分類器を用いた手法、サポートベクターマシンを用いた手法、決定木手法、深層畳み込みニューラルネットワーク手法などを利用することができる。
　なお、製造設備１００の異常の程度を表すことができれば、異常度の算出方法については、特に限定されない。例えば、異常度は、稼働実績データを統計処理することによって得られる値であってもよい。一例として、異常度は、製造設備１００の停止の頻度又は停止時間の累積値などを異常度として算出してもよい。
　異常検知部２２０は、検知異常データを優先度設定部２３０及び蓄積部２６０に出力する。検知異常データは、検知された異常に関するデータである。図３は、検知異常データの一例を示す図である。図３に示されるように、検知異常データは、異常項目名（停止要因）、算出した異常度、及び、異常の発生状況を含む。発生状況は、異常が発生した製造設備１００の設備ＩＤ、製造設備１００が製造中の製品の品種ＩＤ、及び、センサデータのパターンの種類を含む。センサデータのパターンは、異常発生前の所定期間のセンサデータのグラフ形状である。パターンの種類は、例えば、センサ値の絶対値、並びに、変動の頻度及び大きさなどの組み合わせによって定義される。
　優先度設定部２３０は、蓄積部２６０によって算出されるメンテナンス効果に基づいて、複数の異常の各々について、対応する異常に対する推奨メンテナンスを特定する情報に優先度を設定する。本実施の形態では、異常に対して実行する推奨メンテナンスは、予め定められており、異常と推奨メンテナンスとは一対一で対応している。
　優先度設定部２３０は、メンテナンス効果と異常度とに基づいて優先度を設定する。メンテナンス効果は、例えば、メンテナンスによる製造設備１００の稼働状況の改善率である。改善率の算出方法については、後で説明する。優先度設定部２３０は、異常度と改善率との積を優先度として設定する。すなわち、優先度は、以下の式（１）で表される。
　（１）　優先度＝異常度×改善率
　出力部２４０は、メンテナンス効果に基づいて、製造設備１００の異常に対して実行すべき推奨メンテナンスを特定する情報（メンテナンス情報）を出力する。メンテナンス情報は、推奨メンテナンスの作業内容を作業員２０１に知らせることができる情報である。本実施の形態では、異常（異常項目名）と推奨メンテナンスとが一対一で対応しているので、メンテナンス情報は、製造設備１００に発生した異常項目名であってもよい。
　本実施の形態では、出力部２４０は、メンテナンス情報と優先度とを紐付けて出力する。図４は、出力されるメンテナンス情報の一例を示す図である。
　図４に示されるように、推奨メンテナンスの作業内容毎に、優先度設定部２３０で設定された優先度が紐付けられている。また、図４に示される例では、優先度が高いものから降順でメンテナンス情報が並べられている。
　メンテナンス情報は、例えば、作業員２０１が所持する携帯端末、又は、作業員２０１が閲覧可能な表示装置などに出力されて表示される。作業員２０１は、メンテナンス情報を確認することによって、実行すべき推奨メンテナンスを判断することができる。例えば、作業員２０１は、優先度が最も高い推奨メンテナンス（図４の例では、異常項目Ａに対するメンテナンスＡ）を実行すればよいと判断することができる。
　メンテナンス実績取得部２５０は、作業員２０１が実行したメンテナンスに関する情報（メンテナンス実績情報）を取得する。メンテナンス実績情報は、例えば、作業員２０１が実行したメンテナンスの作業内容と、メンテナンスの実行時刻と、を含む。実行時刻は、メンテナンスの開始時刻及び終了時刻の少なくとも一方である。
　メンテナンス実績情報は、作業員２０１が所持する携帯端末（図示せず）を介して入力される。メンテナンス実績取得部２５０は、携帯端末と通信することにより、入力されたメンテナンス実績情報を取得する。あるいは、メンテナンス実績取得部２５０は、製造設備１００からメンテナンス実績情報を取得してもよい。例えば、製造設備１００には、メンテナンスの開始又は終了を入力するための入力部が設けられていてもよく、当該入力部を介してメンテナンスの実行時刻が入力されてもよい。あるいは、メンテナンスの実行時刻は、メンテナンス後の製造設備１００の稼働時刻（生産開始時刻）であってもよい。
　蓄積部２６０は、紐付け部の一例であり、製造設備１００に発生した異常に関する情報と、当該異常に対して製造設備１００のメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果とを紐付ける。具体的には、蓄積部２６０は、メンテナンス実績情報と、製造設備１００の稼働状況及び異常検知結果と、を紐付けて記憶部（図示せず）に蓄積する。また、蓄積部２６０は、メンテナンス効果を算出して記憶部（図示せず）に蓄積する。なお、記憶部（図示せず）は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）などの磁気ディスク又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）などの半導体メモリなどの不揮発性記憶装置である。記憶部は、情報処理装置２００が備える記憶装置であってもよく、情報処理装置２００が通信可能なサーバ装置などに備えられた記憶装置であってもよい。
　図２に示されるように、蓄積部２６０は、記録部２６１と、比較部２６２と、を有する。
　記録部２６１は、メンテナンスを実行する動機となった異常を特定する情報（例えば、異常項目名）と、その異常の発生時刻と、メンテナンスの実行時刻とを紐付けたメンテナンス実績データを記録する。記録部２６１は、メンテナンスが実行される度に、異常検知部２２０から出力された検知異常データと、メンテナンス実績取得部２５０によって取得されたメンテナンス実績情報とに基づいて、メンテナンス実績データを生成して記録する。
　図５は、記録部２６１によって記録されたメンテナンス実績データの一例を示す図である。図５に示されるように、異常項目名毎に、異常の発生時刻とメンテナンスの実行時刻とが紐付けられている。なお、異常項目名の代わりにメンテナンスの作業内容が紐付けられていてもよい。
　比較部２６２は、メンテナンスを実行する前と実行した後との製造設備１００の稼働状況に基づいて、メンテナンスによる製造設備１００の改善率をメンテナンス効果として算出する。具体的には、比較部２６２は、メンテナンスを実行する前の製造設備１００の稼働状況と、メンテナンスを実行した後の製造設備１００の稼働状況と、を比較する。稼働状況は、例えば、メンテナンスを実行する動機となった異常による製造設備１００の停止時間の累積値である。改善率は、以下の式（２）で表される。
　（２）　改善率＝（メンテナンス前の累積停止時間－メンテナンス後の累積停止時間）÷メンテナンス前の累積停止時間
　メンテナンス前の累積停止時間は、メンテナンスを実行する前の第１期間中の異常による停止時間の第１累積値である。メンテナンス後の累積停止時間は、メンテナンスを実行した後の第２期間中の異常による停止時間の第２累積値である。比較部２６２は、第１累積値及び第２累積値を算出し、式（２）に基づいて改善率を算出する。
　なお、第１期間は、メンテナンスを実行した時刻の直前の所定期間である。所定期間は、例えば３日間であるが、特に限定されない。第２期間は、第１期間と同じ長さの期間である。第２期間は、メンテナンスを実行した時刻の直後の所定期間である。
　蓄積部２６０は、比較部２６２が算出した改善率を、異常項目名及び発生状況と紐付けて蓄積する。図６は、メンテナンス効果データの一例を示す図である。図６に示されるように、異常項目名と、発生状況と、改善率とが紐付けられている。
　［３．動作］
　続いて、本実施の形態に係る情報処理システム１０の動作について、図７及び図８を用いて説明する。
　図７は、本実施の形態に係る情報処理装置２００の動作のうち、メンテナンス効果データの蓄積処理を示すフローチャートである。図７に示されるように、まず、稼働実績取得部２１０が稼働実績データを取得する（Ｓ１０１）。次に、メンテナンス実績取得部２５０がメンテナンス実績データを取得する（Ｓ１０２）。
　次に、蓄積部２６０が、実行されたメンテナンス毎に、メンテナンス効果を算出する（Ｓ１０３）。具体的には、比較部２６２が、式（２）に基づいて、メンテナンス前後の停止時間の累積値を利用して改善率をメンテナンス効果として算出する。次に、蓄積部２６０は、算出された改善率（メンテナンス効果）を異常と紐付けて記録する（Ｓ１０４）。これにより、図６に示されるメンテナンス効果データが記録される。メンテナンスが実行される度に、実行したメンテナンス（当該メンテナンスを実行する動機となった異常）毎にメンテナンス効果が算出されて記録される。メンテナンスの実行回数が多くなる程、算出されるメンテナンス効果の数が多くなり、メンテナンス効果の算出精度が高くなる。生産システムの稼働時間が長くなる程、実際に発生した異常に対するメンテナンスによるメンテナンス効果が精度良く算出されて蓄積される。その結果、メンテナンス効果に基づいて設定される優先度の効果も高まり、生産性の向上を効果的に支援することができる。
　なお、図７において、メンテナンス効果の算出（Ｓ１０３）及び蓄積（Ｓ１０４）は、メンテナンスが実行される度に、すなわち、メンテナンス実績データが取得される度に行われる。あるいは、定期的（例えば１日毎）に、期間中に実行した全てのメンテナンスに対して、メンテナンス効果の算出（Ｓ１０３）及び蓄積（Ｓ１０４）が行われてもよい。
　図８は、本実施の形態に係る情報処理装置２００の動作のうち、メンテナンス情報の出力処理を示すフローチャートである。図８に示されるように、異常検知部２２０が、複数の異常の各々の異常度を算出する（Ｓ１１１）。次に、優先度設定部２３０が、異常度とメンテナンス効果とに基づいて優先度を異常毎に算出する（Ｓ１１２）。優先度の算出は、例えば、式（１）に基づいて行われる。次に、出力部２４０が、推奨メンテナンスを特定する情報と優先度とを紐付けて出力する（Ｓ１１３）。例えば、図４に示されるメンテナンス情報が出力される。これにより、異常項目名（推奨メンテナンス）毎に優先度が紐付けられているので、作業員２０１は、発生した異常に対してどのような順序でメンテナンスを実行するかを簡単に把握することができる。作業員２０１の判断に頼ることなく、出力される優先度に基づいてメンテナンスを実行することで、生産性を効率良く向上させることができる。
　なお、過去にメンテナンスを実行していなく、メンテナンス効果が算出されていない場合には、優先度が設定されない。この場合、出力部２４０は、優先度が設定されたメンテナンス情報とは別に、無実績（すなわち、初めて発生した異常でメンテナンスが過去に実行されていない）であることを示すように、メンテナンス情報を出力する。無実績のメンテナンス情報に低い優先度が設定されないようにすることができるとともに、無実績のメンテナンスの実行を促すことができる。無実績のメンテナンスが実行されれば、次に同じ異常が発生した場合にそのメンテナンス効果に基づいて優先度が設定可能になる。
　図８に示される処理は、例えば、定期的（例えば１日毎）に、期間中に実行した全ての異常に対して実行される。あるいは、図８に示される処理は、異常が発生する度に実行されててもよく、各異常に設定される優先度が随時更新されてもよい。
　（他の実施の形態）
　以上、１つ又は複数の態様に係る情報処理方法及び情報処理装置について、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、優先度が異常度と改善率との積で表される例を示したが、優先度は改善率そのものであってもよい。すなわち、優先度の算出に異常度が利用されなくてもよい。
　また、例えば、上記の実施の形態では、改善率の算出に停止時間を利用する例を示したが、これに限定されない。例えば、改善率の算出には停止回数（停止頻度）が利用されてもよい。例えば、改善率は、以下の式（３）で表されてもよい。
　（３）　改善率＝（メンテナンス前の停止回数－メンテナンス後の停止回数）÷メンテナンス前の停止回数
　メンテナンス前の停止回数、メンテナンスを実行する前の第１期間中の異常による停止回数である。メンテナンス後の停止回数は、メンテナンスを実行した後の第２期間中の異常による停止回数である。比較部２６２は、メンテナンス前後それぞれの停止回数を算出し、式（３）に基づいて改善率を算出してもよい。なお、第１期間及び第２期間は、上記の実施の形態と同じである。
　また、例えば、異常とメンテナンスの作業内容とは、一対一で対応していなくてもよい。例えば、１つの異常に対して、実行すべき推奨メンテナンスの候補が複数あってもよい。この場合、図５のメンテナンス実績データ及び図６のメンテナンス効果データでは、異常項目名の代わりに、又は、異常項目名に加えて、実行したメンテナンスを特定する情報（例えば、メンテナンスの作業名又は作業内容）が記録される。
　また、例えば、上記の実施の形態では、情報処理装置２００は、複数の製造設備１００を対象としてメンテナンスを支援する例を示したが、１台のみの製造設備１００を対象としてもよい。
　また、例えば、メンテナンス情報を優先度に基づいて並び替えて表示する例を示したが、表示の態様については特に限定されない。また、表示の代わりに、又は、表示に加えて、音声などでメンテナンス情報を出力してもよい。
　また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Ｐｏｗｅｒ　Ｌｉｎｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。
　また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、作業通知システムが備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。
　例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。
　また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
　１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ　Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、又は、ＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ　Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）も同じ目的で使うことができる。
　また、本開示の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　また、上記の各実施の形態は、請求の範囲又はその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
　本開示は、生産性の向上を支援することができる情報処理方法などとして利用でき、例えば、工場の管理システム及び生産システムなどに利用することができる。
１０　情報処理システム
１００　製造設備
２００　情報処理装置
２０１　作業員
２１０　稼働実績取得部
２２０　異常検知部
２３０　優先度設定部
２４０　出力部
２５０　メンテナンス実績取得部
２６０　蓄積部
２６１　記録部
２６２　比較部
３００　ネットワーク

Claims (12)

  1. 　設備に発生した異常に関する情報と、当該異常に対して前記設備のメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果とを紐付けるステップと、
    　前記メンテナンス効果に基づいて、前記設備の異常に対して実行すべき推奨メンテナンスを特定する情報を出力するステップと、を含む、
    　情報処理方法。
  2. 　前記設備の稼働状況を、前記メンテナンスを実行する前と前記メンテナンスを実行した後とでそれぞれ取得するステップをさらに含む、
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  3. 　前記紐付けるステップでは、前記メンテナンスを実行する前と前記メンテナンスを実行した後との前記設備の稼働状況に基づいて、前記メンテナンスによる前記設備の改善率を前記メンテナンス効果として算出する、
    　請求項２に記載の情報処理方法。
  4. 　前記紐付けるステップでは、前記メンテナンスを実行する前の第１期間中の前記異常による停止時間の第１累積値と、前記メンテナンスを実行した後の前記第１期間と同じ長さの第２期間中の前記異常による停止時間の第２累積値と、を算出し、前記第１累積値から前記第２累積値を減算した差分値の前記第１累積値に対する割合を前記改善率として算出する、
    　請求項３に記載の情報処理方法。
  5. 　前記紐付けるステップでは、前記設備に発生した複数の異常の各々について、前記メンテナンス効果を紐付け、
    　前記情報処理方法は、前記メンテナンス効果に基づいて、前記複数の異常の各々について、対応する異常に対する推奨メンテナンスを特定する情報に優先度を設定するステップをさらに含み、
    　前記出力するステップでは、前記推奨メンテナンスを特定する情報と前記優先度とを紐付けて出力する、
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
  6. 　前記設備に発生した複数の異常の各々の異常度を算出するステップをさらに含み、
    　前記設定するステップでは、前記メンテナンス効果と前記異常度とに基づいて前記優先度を設定する、
    　請求項５に記載の情報処理方法。
  7. 　前記設定するステップでは、前記メンテナンス効果と前記異常度との積を前記優先度として設定する、
    　請求項６に記載の情報処理方法。
  8. 　請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
  9. 　設備に発生した異常に関する情報と、当該異常に対して前記設備のメンテナンスを実行した場合のメンテナンス効果とを紐付ける紐付け部と、
    　前記メンテナンス効果に基づいて、前記設備の異常に対して実行すべき推奨メンテナンスを特定する情報を出力する出力部と、を備える、
    　情報処理装置。
  10. 　前記設備の稼働状況を、前記メンテナンスを実行する前と前記メンテナンスを実行した後とで取得する取得部をさらに備える、
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記紐付け部は、前記メンテナンスを実行する前と前記メンテナンスを実行した後との前記設備の稼働状況に基づいて、前記メンテナンスによる前記設備の改善率を前記メンテナンス効果として算出する、
    　請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記紐付け部は、前記設備に発生した複数の異常の各々にについて、前記メンテナンス効果を紐付け、
    　前記情報処理装置は、前記メンテナンス効果に基づいて、前記複数の異常の各々について、対応する異常に対する推奨メンテナンスを特定する情報に優先度を設定する設定部をさらに備え、
    　前記出力部は、前記推奨メンテナンスを特定する情報と前記優先度とを紐付けて出力する、
    　請求項９～１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
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JP2020038411A (ja) * 2018-08-31 2020-03-12 オークラサービス株式会社 設備保全装置、設備保全システムおよび設備保全方法

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