[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

JP2009282703A - 製造指示評価支援システム、製造指示評価支援方法、および製造指示評価支援プログラム - Google Patents

製造指示評価支援システム、製造指示評価支援方法、および製造指示評価支援プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2009282703A
JP2009282703A JP2008133461A JP2008133461A JP2009282703A JP 2009282703 A JP2009282703 A JP 2009282703A JP 2008133461 A JP2008133461 A JP 2008133461A JP 2008133461 A JP2008133461 A JP 2008133461A JP 2009282703 A JP2009282703 A JP 2009282703A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
manufacturing
parameter
manufacturing instruction
instruction
parameters
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2008133461A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5017176B2 (ja
Inventor
Shinichiro Hanawa
信一郎 塙
Isao Nakamura
功 中村
Akiko Tadokoro
暁子 田所
Atsunori Hotehama
敦典 保手濱
Yukiko Yamamoto
由紀子 山本
Haruo Umeki
春男 梅木
Akihiro Kondo
晃弘 近藤
Yoichi Hamamoto
洋一 濱本
Koichi Hiraoka
貢一 平岡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2008133461A priority Critical patent/JP5017176B2/ja
Priority to US12/392,513 priority patent/US8000819B2/en
Priority to CNA2009100068037A priority patent/CN101587572A/zh
Publication of JP2009282703A publication Critical patent/JP2009282703A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5017176B2 publication Critical patent/JP5017176B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • 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
    • 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis
    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • 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

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】製造指示パラメータと製造実績との相関推定や、製造実績に基づく新たな製造指示パラメータの生成を可能とする。
【解決手段】製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出すデータ読み出し手段１１０と、製造指示パラメータ群を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と危険率の製造指示パラメータ間での平均値の算定を実行し平均値以下の危険率である製造指示パラメータを選択候補として特定するパラメータ選別手段１１１と、製造指示パラメータ群と選択候補の製造指示パラメータについて重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し製造指示パラメータ群と選択候補の製造指示パラメータのうち説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定するパラメータ特定手段１１２と、最適パラメータを採用した場合の回帰式を重回帰分析プログラムにより算出し表示する回帰式算定手段１１３とから製造指示評価支援システム１００を構成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、製造指示評価支援システム、製造指示評価支援方法、および製造指示評価支援プログラムに関し、具体的には、製造指示パラメータと製造実績との相関推定や、製造実績に基づく新たな製造指示パラメータの生成を可能とする技術に関する。
従来では、製品製造のノウハウが作業者個人内での情報として蓄積され、現場オペレーション、運転結果、品質情報等を基に最適なオペレーション（マスター）を抽出し、その情報を現場作業指示値として活用することがなかった。しかし近年では、例えば、ユーザに事業の市場分析評価を促し、事業の利益改善を支援する事業利益改善支援システムであって、所定の情報を入力する入力部と、上記入力部により入力された上記所定の情報に基づき、所定のパラメータの値を算出し、算出された値に基づき上記所定のパラメータの位置付けを決定する処理部と、上記ユーザに対して上記入力部による上記所定の情報の入力を促し、上記処理部により決定された所定のパラメータの位置付けをグラフに表示し、上記ユーザに事業の市場分析評価を促す表示部とを備えたことを特徴とする事業利益改善支援システム（特許文献１参照）などが提案されている。
ＷＯ２００３／０８１４９２号公報
しかしながら従来技術では、製造指示パラメータに対し、製造指示パラメータと製造実績値との相関を算出する機能が不足していた。そのため、製造実績値に対する製造指示パラメータ評価は、旧来通り人の判断によりなされるもので、評価結果は製造指示ノウハウとして蓄積されるものとなっていた。したがって生産管理システム等において、製造指示パラメータに対しての製造実績データを新たな製造指示データとして有効活用することができていなかった。
そこで、本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、製造指示パラメータと製造実績との相関推定や、製造実績に基づく新たな製造指示パラメータの生成を可能とする技術の提供を目的とする。
本発明の製造指示評価支援システムは、製品製造に伴う製造指示のパラメータを格納するパラメータテーブルと、製造指示パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する製造実績テーブルと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶装置と、前記パラメータテーブルおよび前記製造実績テーブルより、製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出してメモリに格納する、データ読み出し手段と、前記メモリの製造指示パラメータ群を説明変数、前記製造実績データを目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指示パラメータ群を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の製造指示パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを選択候補として特定する、パラメータ選別手段と、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定する、パラメータ特定手段と、前記最適パラメータを採用した場合の回帰式を前記重回帰分析プログラムにより算出し、前記回帰式を出力インターフェイスに表示する、回帰式算定手段と、を備えることを特徴とする。
また、前記製造指示評価支援システムにおいて、前記パラメータテーブルに格納された製造指示パラメータのうちから、パラメータ値を固定とする固定パラメータの指定と固定パラメータ値とを入力インターフェイスで受け付けて、前記パラメータテーブルにおける前記固定パラメータのパラメータ値を前記固定パラメータ値に置換する、固定指示受付手段を備えるとしてもよい。
また、前記製造指示評価支援システムにおいて、前記パラメータ選別手段による前記危険率算定、前記パラメータ特定手段による重相関係数の算定ないし説明変数選択基準値の算定、前記回帰式算定手段による回帰式の算出、の処理結果を監視して算定結果が得られなかった事象を検知し、前記データ読み出し手段に、前記パラメータテーブルおよび前記製造実績テーブルからの、最初に読み出した前記製造指示パラメータ群とパラメータは共通であるがパラメータ値が異なる新たな製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データの読み出し指示を通知する、新規取得指示手段を備えるとしてもよい。
また、前記製造指示評価支援システムにおいて、ネットワーク上の他装置と通信する通信装置を備え、前記新規取得指示手段が、前記算定結果が得られなかった事象を検知して、最初に読み出した前記製造指示パラメータ群とパラメータは共通であるがパラメータ値を所定分だけ増減させた新たな製造指示パラメータ群を生成し、この新たな製造指示パラメータ群のデータを、前記通信装置により製造装置に送信するものであり、前記製造装置と前記通信装置により通信し、前記新たな製造指示パラメータ群に応じた製造実績データを受信して前記製造実績テーブルにおいて前記新たな製造指示パラメータ群に対応付けて格納する、新製造実績取得手段を備えるとしてもよい。
また、前記製造指示評価支援システムにおいて、前記新規取得指示手段が、前記回帰式において所定基準の製造実績をあげるパラメータ値を前記回帰式に含まれる各製造指示パラメータについて算出して、前記算出した各製造指示パラメータのパラメータ値を、前記通信装置により製造装置に送信するものであり、前記製造装置と前記通信装置により通信し、前記各製造指示パラメータのパラメータ値に応じた製造実績データを受信して前記製造実績テーブルにおいて前記回帰式に含まれる製造指示パラメータに対応付けて格納する、新製造実績取得手段を備えるとしてもよい。
また、前記製造指示評価支援システムにおいて、前記パラメータ選別手段が、前記選択候補として特定した製造指示パラメータが複数であることを検知して、前記選択候補を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と前記危険率の平均値算定と、前記選択候補中で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを新たに選択候補として特定する処理とを、当該新たな選択候補が一つの製造指示パラメータとなるまで繰り返し実行し、複数の選択候補を特定するものであり、前記パラメータ特定手段が、製造指示パラメータ群と前記複数の選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記複数の選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定するものである、としてもよい。
また、本発明の製造指示評価支援方法は、コンピュータが、製品製造に伴う製造指示のパラメータを格納するパラメータテーブルと、製造指示パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する製造実績テーブルと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶装置を備えて、前記パラメータテーブルおよび前記製造実績テーブルより、製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出してメモリに格納する処理と、前記メモリの製造指示パラメータ群を説明変数、前記製造実績データを目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指示パラメータ群を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の製造指示パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを選択候補として特定する処理と、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定する処理と、前記最適パラメータを採用した場合の回帰式を前記重回帰分析プログラムにより算出し、前記回帰式を出力インターフェイスに表示する処理と、を実行することを特徴とする。
また、本発明の製造指示評価支援プログラムは、製品製造に伴う製造指示のパラメータを格納するパラメータテーブルと、製造指示パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する製造実績テーブルと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶装置を備えたコンピュータに、前記パラメータテーブルおよび前記製造実績テーブルより、製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出してメモリに格納するステップと、前記メモリの製造指示パラメータ群を説明変数、前記製造実績データを目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指示パラメータ群を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の製造指示パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを選択候補として特定するステップと、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定するステップと、前記最適パラメータを採用した場合の回帰式を前記重回帰分析プログラムにより算出し、前記回帰式を出力インターフェイスに表示するステップと、を実行させることを特徴とする。
なお、前記製造指示パラメータの例としては、ユーザＩＤ、製造数量、バッチ数、製造日時、製造温度、などが想定できる。
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明の実施の形態の欄、及び図面により明らかにされる。
本発明によれば、製造指示パラメータと製造実績との相関推定や、製造実績に基づく新たな製造指示パラメータの生成が可能となる。
−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態における製造指示評価支援システム１００を含むネットワーク構成図であり、図２は本実施形態の製造指示評価支援システム１００のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態における製造指示評価支援システム１００（以下、システム１００）は、製造指示パラメータと製造実績との相関推定や、製造実績に基づく新たな製造指示パラメータの生成を可能とするコンピュータシステムである。
こうした前記システム１００は、製造指示評価支援方法を実行する機能を実現すべく不揮発性メモリなどの記憶装置１０１に格納されたプログラム１０２をメモリ１０３に読み出し、演算装置たるＣＰＵ１０４により実行する。また、前記システム１００は、コンピュータ装置が一般に備えている各種ボタン類、キーボードなどの入力インターフェイス１０５や、ＬＥＤやディスプレイなどの出力インターフェイス１０６を必要に応じて備え、さらにネットワーク１４０を介した製造装置２００など他装置との通信を担う通信装置１０７などを有するとしてよい。
続いて、前記システム１００が例えばプログラム１０２に基づき構成・保持する手段につき説明を行う。各手段は、１つのサーバ装置等に一体に備わるとしてもよいが、ネットワーク１４０上に配置するコンピュータ群（前記システム１００にあたるサーバ装置を含む）に分散配置し、そのうち一つのサーバ装置（システム１００）の主導の下で協働する例も想定してよい。なお、前記システムは、記憶装置１０１において、後述するテーブル１２５、１２６と、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラム１２０を記憶している。
こうした前記システム１００は、前記パラメータテーブル１２５および前記製造実績テーブル１２６より、製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出してメモリ１０３に格納する、データ読み出し手段１１０を備える。
また、前記システム１００は、前記メモリ１０３の製造指示パラメータ群を説明変数、前記製造実績データを目的変数として、前記重回帰分析プログラム１２０による、前記製造指示パラメータ群を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の製造指示パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを選択候補として特定する、パラメータ選別手段１１１を備える。
また、前記システム１００は、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラム１２０による説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定する、パラメータ特定手段１１２を備える。
また、前記システム１００は、前記最適パラメータを採用した場合の回帰式を前記重回帰分析プログラム１２０により算出し、前記回帰式を出力インターフェイス１０６に表示する、回帰式算定手段１１３を備える。
また、前記システム１００は、前記パラメータテーブル１２５に格納された製造指示パラメータのうちから、パラメータ値を固定とする固定パラメータの指定と固定パラメータ値とを入力インターフェイス１０５で受け付けて、前記パラメータテーブル１２５における前記固定パラメータのパラメータ値を前記固定パラメータ値に置換する、固定指示受付手段１１４を備えるとしてもよい。
また、前記システム１００は、前記パラメータ選別手段１１１による前記危険率算定、前記パラメータ特定手段１１２による重相関係数の算定ないし説明変数選択基準値の算定、前記回帰式算定手段１１３による回帰式の算出、の処理結果を監視して算定結果が得られなかった事象を検知し、前記データ読み出し手段１１０に、前記パラメータテーブル１２５および前記製造実績テーブル１２６からの、最初に読み出した前記製造指示パラメータ群とパラメータは共通であるがパラメータ値が異なる新たな製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データの読み出し指示を通知する、新規取得指示手段１１５を備えるとしてもよい。
なお、前記新規取得指示手段１１５が、前記算定結果が得られなかった事象を検知して、最初に読み出した前記製造指示パラメータ群とパラメータは共通であるがパラメータ値を所定分（記憶装置１０１に予め規定）だけ増減（記憶装置１０１に増加または低減が予め規定）させた新たな製造指示パラメータ群を生成し、この新たな製造指示パラメータ群のデータを、前記通信装置１０７により製造装置２００に送信するものであるとしてもよい。
この場合、前記システム１００は、前記製造装置２００と前記通信装置１０７により通信し、前記新たな製造指示パラメータ群に応じた製造実績データを受信して前記製造実績テーブル１２６において前記新たな製造指示パラメータ群に対応付けて格納する、新製造実績取得手段１１６を備えることとなる。
また、前記新規取得指示手段１１５が、前記回帰式において所定基準の製造実績（記憶装置１０１に予め規定）をあげるパラメータ値を前記回帰式に含まれる各製造指示パラメータについて算出して、前記算出した各製造指示パラメータのパラメータ値を、前記通信装置１０７により製造装置２００に送信するものであるとしてもよい。
この場合、前記新製造実績取得手段１１６は、前記製造装置２００と前記通信装置１０７により通信し、前記各製造指示パラメータのパラメータ値に応じた製造実績データを受信して前記製造実績テーブル１２６において前記回帰式に含まれる製造指示パラメータに対応付けて格納することとなる。
また、前記パラメータ選別手段１１１が、前記選択候補として特定した製造指示パラメータが複数であることを検知して、前記選択候補を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と前記危険率の平均値算定と、前記選択候補中で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを新たに選択候補として特定する処理とを、当該新たな選択候補が一つの製造指示パラメータとなるまで繰り返し実行し、複数の選択候補を特定するものであるとしてもよい。この場合、前記パラメータ特定手段１１２が、製造指示パラメータ群と前記複数の選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記複数の選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定するものとなる。
なお、これまで示した前記システム１００における各手段１１０〜１１６は、ハードウェアとして実現してもよいし、メモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの適宜な記憶装置１０１に格納したプログラムとして実現するとしてもよい。この場合、システム１００のＣＰＵ１０３がプログラム実行に合わせて記憶装置１０１より該当プログラム１０２をメモリ１０３に読み出して、これを実行することとなる。
−−−テーブル構造例−−−
次に、本実施形態におけるシステム１００が利用するテーブルの構造について説明する。図３は本実施形態の、（ａ）パラメータテーブル１２５、（ｂ）製造実績テーブル１２６、の各データ構造例を示す図である。
前記パラメータテーブル１２５は、製品製造に伴う製造指示のパラメータを格納するテーブルである。このパラメータテーブル１２５は、例えば、製造対象の製品のコードと製造バージョンをキーとして、工場コード、適用開始日付、適用終了日付、バッチ最小量、バッチ最大量、作業手順コード、製造温度などといった各製造指示パラメータとそのパラメータ値とを対応付けたレコードの集合体となっている。
また、前記製造実績テーブル１２６は、製造指示パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納するテーブルである。この製造実績テーブル１２６は、例えば、前記製品コードおよび製造コードをキーとして、対応する製品製造の実績値のデータを対応付けたレコードの集合体となっている。
なお、システム１００は、こうしたテーブルを生成するために、製造実績の収集装置（製造ラインに設置されたライン制御用のコントローラ、製造ライン係員らが携行し製造時の各種情報を入力する無線ハンディーターミナル、製造数等をカウントするバーコードリーダ等）とネットワーク１４０を介して通信装置１０７で通信し、製造実績のデータを収集している。こうして収集する情報としては、製造バージョン、製造計画及び製造実績が含まれる。このうち製造バージョンの情報は、例えば、会社コード、製品コード、工場コードをキー情報として、適用期間、バッチ情報、特性情報１〜n、の各々についてのパターン数分のデータを含むものとなる。例えば、製品コード“Ｘ”に対して、適用期間「６月〜１０月」は製造バージョン“Ｘ００１”、「１１月〜５月」は製造バージョン“Ｘ００２”のように、前記キー情報に対して製造バージョンを複数個定義可能である。
また、システム１００が収集したデータのうち製造計画の情報からは、この製造計画に設定された製造バージョンをベースに製造指示（製造指示パラメータおよびパラメータ値）が生成（この生成はシステム１００が実行するのではなく従来手法で実行）され、前記パラメータテーブル１２５に格納される。また、前記製造計画に基づく前記製造指示はシステム１００から製造装置２００に送られる一方で、システム１００は、製造装置２００から前記製造指示に応じた製造実績（例：製造数量、不良数など）を取得して前記製造実績テーブル１２６に格納する。etc）が格納される。
−−−処理フロー例１−−−
以下、本実施形態における製造指示評価支援方法の実際手順について、図に基づき説明する。なお、以下で説明する製造指示評価支援方法に対応する各種動作は、前記システム１００がメモリ１０３に読み出して実行するプログラム１０２によって実現される。そしてこのプログラム１０２は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
図４は本実施形態の製造指示評価支援方法の処理手順例１を示すフローチャートである。ここで前記システム１００は、例えば、目的変数（Ｙ）たる製造実績に対する要因となる、説明変数(Ｘ)たる製造指示パラメータ（Ｘｎ）が複数個存在するとする。そして、１つの製造実績(Ｙ)に対して、要因となる製造指示パラメータ(Ｘ)が複数個ある場合の回帰分析として重回帰分析を実施する。
複数個の製造指示パラメータをそれぞれ、x1、x2、x3、..... とすると重回帰式は、Y=ax1＋bx2＋cx3＋.....と表すことが出来る。そこで前記システム１００は、どの要素が製造実績に本当に影響を与えているのかを検証する。またシステム１００は、前記検証によって絞り込んだ製造指示パラメータ(Ｘ)の中で、それぞれが製造実績(Ｙ)に与えている影響度の要因分析を実施する。その結果から必要な要因(製造指示パラメータ)のみで重回帰式を作ると予想精度を高めることができる。具体的には以下の処理をシステム１００が実行することとなる。
まず、前記システム１００のデータ読み出し手段１１０は、前記パラメータテーブル１２５および前記製造実績テーブル１２６より、製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出してメモリ１０３に格納する（ｓ１００）。図５に、前記ステップｓ１００でメモリ１０３に格納した製造指示パラメータ群とこれに対応する製造実績データの例を示す。図５に示す例では、５種の製造指示パラメータ：“ａ”〜“ｅ”の８回分のデータ（パラメータ値）とこれに対応する８つの製造実績のセットをシステム１００がメモリ１０３に格納した状況となっている。
続いて、前記システム１００のパラメータ選別手段１１１は、記憶装置１０１より重回帰分析プログラム１２０を読み出し、前記メモリ１０３の製造指示パラメータ群を説明変数、前記製造実績データを目的変数とした、前記製造指示パラメータ群を構成する製造指示パラメータ：“ａ”〜“ｅ”毎の危険率算定を実行する（ｓ１０１）。図６に前記ステップｓ１０１で算定した製造指示パラメータ毎の危険率算定結果６１０を示す。
ここで、危険率（Ｐ値）とは、製造指示パラメータとして取り込むと誤差が大きくなる可能性が高い確率のことをいう。回帰分析を行う際、全ての製造指示パラメータをそのまま用いて分析を行うと分析精度が低くなる可能性がある為、上記の例であれば、製造指示パラメータ：“ａ”〜“ｅ”から適宜数まで製造指示パラメータの数を絞り込んでいくことでより精度の高い回帰モデルを選定する必要がある。
そこで前記パラメータ選別手段１１１は、前記ステップｓ１０１で算定した危険率の、製造指示パラメータ：“ａ”〜“ｅ”間での平均値を算定する（ｓ１０２）。図６に示す危険率算定結果６００の例であれば、製造指示パラメータ：“ａ”〜“ｅ”の間での危険率の平均値は、“０．５１”となる。したがって前記パラメータ選別手段１１１は、前記製造指示パラメータ群（“ａ”〜“ｅ”）で平均値“０．５１”以下の危険率である製造指示パラメータ：“ａ”、“ｂ”を第１の選択候補として特定する（ｓ１０３）。
また、前記パラメータ選別手段１１１は、前記第１の選択候補として特定した製造指示パラメータの数をカウントし（ｓ１０４）、前記第１の選択候補に複数の製造指示パラメータが含まれることを検知する（ｓ１０４：Ｙ）。上記例の第１の選択候補には製造指示パラメータ：“ａ”、“ｂ”の２種の製造指示パラメータが含まれているから、前記パラメータ選別手段１１１は、前記第１の選択候補に含まれる製造指示パラメータの数を“２”とカウントし、複数の製造指示パラメータが含まれることを検知する。他方、前記ステップｓ１０４で製造指示パラメータの数が単数であれば（ｓ１０４：Ｎ）、以後の処理をステップｓ１０７に進める。
一方、前記ステップｓ１０４で前記第１の選択候補に複数の製造指示パラメータが含まれることを検知した前記パラメータ選別手段１１１は、前記第１の選択候補を構成する製造指示パラメータ：“ａ”、“ｂ”毎の危険率算定と前記危険率の平均値算定とを実行する（ｓ１０５）。図７に前記ｓｓ１０５での危険率算定結果７１０の例を示している。更に、前記パラメータ選別手段１１１は、前記第１の選択候補“ａ”、“ｂ”中で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを新たに選択候補として特定する（ｓ１０６）。図７の例の場合、第１の選択候補は“ａ”、“ｂ”の二つの製造指示パラメータしか含まないため、前記パラメータ選別手段１１１は、危険率の平均値を基準とした新たな選択候補の特定ではなく、“ａ”、“ｂ”の二つの製造指示パラメータの危険率を比較し、危険率が低い製造指示パラメータを新たな選択候補（ここでは第２の選択候補）として特定する。
なお、前記パラメータ選別手段１１１は、上記ステップｓ１０５、ｓ１０６の処理を、新たな選択候補が一つの製造指示パラメータとなるまで繰り返し実行し、複数の選択候補（第１〜第ｎ）を特定することとなる。
次に前記パラメータ選別手段１１１は、前記ステップｓ１０６で特定した第２の選択候補“ａ”を製造指示パラメータとした場合の危険率算定も実行する（ｓ１０７）。図８は、本実施形態における製造指示パラメータの危険率算定結果８１０を示す図である。
以上の結果から、前記システム１００は、当初の製造指示パラメータ群：“ａ”〜“ｅ”と、前記第１および第２の選択候補とを、以後の回帰分析処理の分析パターン１〜３と特定し、記憶装置に前記分析パターン１〜３に対応する、前記製造指示パラメータ群：“ａ”〜“ｅ”と、前記第１および第２の選択候補とに関するデータを格納する（ｓ１０８）。
続いて、前記システム１００のパラメータ特定手段１１２は、製造指示パラメータ群：“ａ”〜“ｅ”と前記複数の選択候補（第１および第２）の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定する（ｓ１０９）。図９（ａ）に、重相関係数Ｒとパラメータ数とサンプル数の算定結果を示す。重相関係数Ｒの算定処理は、前記重回帰分析プログラム１２０が既存の手法で実行するものであり、また、パラメータ数とサンプル数の算定は、前記パラメータ特定手段１１２が、前記記憶装置に格納した分析パターン１〜３のデータがそれぞれ含む製造指示パラメータの数、そのデータ数をカウントすればよい。
次に前記システム１００のパラメータ特定手段１１２は、前記ステップｓ１０９で算定した重相関係数Ｒとパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラム１２０による説明変数選択基準値Ｒｕの算定を実行する（ｓ１１０）。図９（ｂ）に、説明変数選択基準値Ｒｕの算定結果例を示す。ここで、前記説明変数選択基準値（Ru）は、製造指示パラメータをいくつ取り入れた時の回帰式が最適なのかを判断する基準となるものであり、このRuが最大になるパターンが、最適な製造指示パラメータの数となり、最適なモデル式を導くこととなる。また、前記説明変数選択基準値（Ru）の算定式を以下に示す。
説明変数選択基準値(Ru) = 1-(1- )(n+k+1)/(n-k-1)
但し、Ｒ＝重相関係数Ｒ、ｎ＝データ数、ｋ＝製造指示パラメータ数。
前記パラメータ特定手段１１２は、図９（ｂ）に示す説明変数選択基準値（Ru）のうち、最大の“０．９６”を示す分析パターン２を、最適パラメータとして特定する（ｓ１１１）。また、前記システム１００の回帰式算定手段１１３は、前記最適パラメータたる分析パターン２を採用した場合の回帰式を前記重回帰分析プログラム１２０により算出し（ｓ１１２）、前記回帰式を出力インターフェイス１０６に表示する（ｓ１１３）。前記最適パラメータとしての分析パターン２は、製造指示パラメータ“ａ”および“ｂ”を含むものであるから、当該ステップｓ１１３で算出する回帰式としては、前記製造指示パラメータ“ａ”および“ｂ”を要素に含むものとなる。本実施形態の例で得られた回帰式は、ｙ=3,257.466+0.029011a+0.309769b、となった（図（ｂ）参照）。
更に、前記システム１００の新規取得指示手段１１５は、前記ステップｓ１１３までで得られた回帰式において、所定基準の製造実績（記憶装置１０１に予め規定）をあげるパラメータ値を前記回帰式に含まれる各製造指示パラメータについて算出して、前記算出した各製造指示パラメータのパラメータ値を、例えば製造指示として前記通信装置１０７により製造装置２００に送信する（ｓ１１４）。例えば、回帰式が“ｙ=3,257.466+0.029011a+0.309769b”であったとき、製造実績ｙが“3500”を満たすよう、製造指示パラメータ“ａ”：4913.10、製造指示パラメータ“ｂ”：322.82、と前記新規取得指示手段１１５は前記回帰式で算定する。
この場合、前記新製造実績取得手段１１６は、前記製造装置２００と前記通信装置１０７により通信し、前記各製造指示パラメータのパラメータ値（“ａ”：4913.10、“ｂ”：322.82）に応じた製造実績データを受信して前記製造実績テーブル１２６において前記回帰式に含まれる製造指示パラメータに対応付けて格納する（ｓ１１５）。こうして、システム１００が回帰式算定と製造指示の生成・送信を行う一方で、前記製造指示に応じた製造実績も取得し、この製造実績を以後の回帰式算定に反映できるから、システム１００が算定する回帰式の精度が更に高まっていくこととなる。
なお、前記システム１００の固定指示受付手段１１４は、前記パラメータテーブル１２５に格納された製造指示パラメータのうちから、パラメータ値を固定とする固定パラメータの指定と固定パラメータ値とを入力インターフェイス１０５（図１０（ａ）の画面８００）で受け付けて、前記パラメータテーブル１２５における前記固定パラメータのパラメータ値を前記固定パラメータ値に置換するとしてもよい。また、前記システム１００は、分析対象から予め除外すべき製造指示パラメータ（＝非対象パラメータ）についての指定を入力インターフェイス１０５（図１０の画面８１０）で受け付けて、前記パラメータテーブル１２５における前記非対象パラメータに分析対象として抽出しない旨のフラグ設定等を行うとしてもよい。
−−−処理フロー例２−−−
上述のような処理を行っても最初に取得した製造指示パラメータと製造実績との間に相関が認められず、最終的に回帰式が得られないこともありうる。図１１は、本実施形態の製造指示評価支援方法の処理手順例２を示すフローチャートである。そこで、前記システム１００の新規取得指示手段１１５は、前記パラメータ選別手段１１１による前記危険率算定、前記パラメータ特定手段１１２による重相関係数の算定ないし説明変数選択基準値の算定、前記回帰式算定手段１１３による回帰式の算出、の処理結果を、前記各手段から取得して監視する（ｓ２００）。
そして前記ステップｓ２００での監視の結果、算定結果が得られなかった事象を検知し（ｓ２０１：Ｙ）、前記データ読み出し手段１１０に、前記パラメータテーブル１２５および前記製造実績テーブル１２６からの、最初に読み出した前記製造指示パラメータ群：“ａ”〜“ｅ”とパラメータは共通であるがパラメータ値が異なる新たな製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データの読み出し指示を通知する（ｓ２０２）。或いは、前記新規取得指示手段１１５が、前記算定結果が得られなかった事象を検知して、最初に読み出した前記製造指示パラメータ群とパラメータは共通であるがパラメータ値を所定分（記憶装置１０１に予め規定）だけ増減（記憶装置１０１に増加または低減が予め規定）させた新たな製造指示パラメータ群を生成し、この新たな製造指示パラメータ群のデータを、前記通信装置１０７により製造装置２００に送信するとしてもよい。
続いて前記システム１００の新製造実績取得手段１１６は、前記製造装置２００と前記通信装置１０７により通信し、前記新たな製造指示パラメータ群に応じた製造実績データを受信し（ｓ２０３）、前記製造実績テーブル１２６において前記新たな製造指示パラメータ群に対応付けて格納する（ｓ２０４）。こうした処理を実行することで、本実施形態の処理を実行しても回帰式が得られなかった状況であっても、回帰式算出用のデータ（製造指示パラメータとそれに応じた製造実績）を新たに取得して、回帰式算出を繰り返し実行することが可能となる。
以上、本実施形態によれば、製造指示パラメータと製造実績との相関推定や、製造実績に基づく新たな製造指示パラメータの生成が可能となる。
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
本実施形態における製造指示評価支援システムを含むネットワーク構成図である。 本実施形態の製造指示評価支援システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の、（ａ）パラメータテーブル、（ｂ）製造実績テーブル、の各データ構造例を示す図である。 本実施形態の製造指示評価支援方法の処理手順例１を示すフローチャートである。 本実施形態の製造指示パラメータ群とこれに対応する製造実績データの例を示す図である。 本実施形態における製造指示パラメータの危険率算定結果例１を示す図である。 本実施形態における製造指示パラメータの危険率算定結果例２を示す図である。 本実施形態における製造指示パラメータの危険率算定結果例３を示す図である。 本実施形態における説明変数選択基準値の算定結果例と回帰式の算出結果例を示す図である。 本実施形態における画面例を示す図である。 本実施形態の製造指示評価支援方法の処理手順例２を示すフローチャートである。
符号の説明
１００ 製造指示評価支援システム
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ ＣＰＵ
１０５ 入力インターフェイス
１０６ 出力インターフェイス
１０７ 通信装置
１１０ データ読み出し手段
１１１ パラメータ選別手段
１１２ パラメータ特定手段
１１３ 回帰式算定手段
１１４ 固定指示受付手段
１１５ 新規取得指示手段
１１６ 新製造実績取得手段
１２０ 重回帰分析プログラム
１２５ パラメータテーブル
１２６ 製造実績テーブル
１４０ ネットワーク
２００ 製造装置

Claims (8)

  1. 製品製造に伴う製造指示のパラメータを格納するパラメータテーブルと、製造指示パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する製造実績テーブルと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶装置と、
    前記パラメータテーブルおよび前記製造実績テーブルより、製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出してメモリに格納する、データ読み出し手段と、
    前記メモリの製造指示パラメータ群を説明変数、前記製造実績データを目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指示パラメータ群を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の製造指示パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを選択候補として特定する、パラメータ選別手段と、
    前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定する、パラメータ特定手段と、
    前記最適パラメータを採用した場合の回帰式を前記重回帰分析プログラムにより算出し、前記回帰式を出力インターフェイスに表示する、回帰式算定手段と、
    を備えることを特徴とする製造指示評価支援システム。
  2. 前記パラメータテーブルに格納された製造指示パラメータのうちから、パラメータ値を固定とする固定パラメータの指定と固定パラメータ値とを入力インターフェイスで受け付けて、前記パラメータテーブルにおける前記固定パラメータのパラメータ値を前記固定パラメータ値に置換する、固定指示受付手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の製造指示評価支援システム。
  3. 前記パラメータ選別手段による前記危険率算定、前記パラメータ特定手段による重相関係数の算定ないし説明変数選択基準値の算定、前記回帰式算定手段による回帰式の算出、の処理結果を監視して算定結果が得られなかった事象を検知し、前記データ読み出し手段に、前記パラメータテーブルおよび前記製造実績テーブルからの、最初に読み出した前記製造指示パラメータ群とパラメータは共通であるがパラメータ値が異なる新たな製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データの読み出し指示を通知する、新規取得指示手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の製造指示評価支援システム。
  4. ネットワーク上の他装置と通信する通信装置を備え、
    前記新規取得指示手段が、前記算定結果が得られなかった事象を検知して、最初に読み出した前記製造指示パラメータ群とパラメータは共通であるがパラメータ値を所定分だけ増減させた新たな製造指示パラメータ群を生成し、この新たな製造指示パラメータ群のデータを、前記通信装置により製造装置に送信するものであり、
    前記製造装置と前記通信装置により通信し、前記新たな製造指示パラメータ群に応じた製造実績データを受信して前記製造実績テーブルにおいて前記新たな製造指示パラメータ群に対応付けて格納する、新製造実績取得手段を備える、ことを特徴とする請求項３に記載の製造指示評価支援システム。
  5. 前記新規取得指示手段が、前記回帰式において所定基準の製造実績をあげるパラメータ値を前記回帰式に含まれる各製造指示パラメータについて算出して、前記算出した各製造指示パラメータのパラメータ値を、前記通信装置により製造装置に送信するものであり、
    前記製造装置と前記通信装置により通信し、前記各製造指示パラメータのパラメータ値に応じた製造実績データを受信して前記製造実績テーブルにおいて前記回帰式に含まれる製造指示パラメータに対応付けて格納する、新製造実績取得手段を備えることを特徴とする請求項３または４に記載の製造指示評価支援システム。
  6. 前記パラメータ選別手段が、前記選択候補として特定した製造指示パラメータが複数であることを検知して、前記選択候補を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と前記危険率の平均値算定と、前記選択候補中で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを新たに選択候補として特定する処理とを、当該新たな選択候補が一つの製造指示パラメータとなるまで繰り返し実行し、複数の選択候補を特定するものであり、
    前記パラメータ特定手段が、製造指示パラメータ群と前記複数の選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記複数の選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定するものである、
    ことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の製造指示評価支援システム。
  7. コンピュータが、
    製品製造に伴う製造指示のパラメータを格納するパラメータテーブルと、製造指示パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する製造実績テーブルと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶装置を備えて、
    前記パラメータテーブルおよび前記製造実績テーブルより、製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出してメモリに格納する処理と、
    前記メモリの製造指示パラメータ群を説明変数、前記製造実績データを目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指示パラメータ群を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の製造指示パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを選択候補として特定する処理と、
    前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定する処理と、
    前記最適パラメータを採用した場合の回帰式を前記重回帰分析プログラムにより算出し、前記回帰式を出力インターフェイスに表示する処理と、
    を実行することを特徴とする製造指示評価支援方法。
  8. 製品製造に伴う製造指示のパラメータを格納するパラメータテーブルと、製造指示パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する製造実績テーブルと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶装置を備えたコンピュータに、
    前記パラメータテーブルおよび前記製造実績テーブルより、製造指示パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出してメモリに格納するステップと、
    前記メモリの製造指示パラメータ群を説明変数、前記製造実績データを目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指示パラメータ群を構成する製造指示パラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の製造指示パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群で平均値以下の危険率である製造指示パラメータを選択候補として特定するステップと、
    前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指示パラメータ群と前記選択候補の製造指示パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定するステップと、
    前記最適パラメータを採用した場合の回帰式を前記重回帰分析プログラムにより算出し、前記回帰式を出力インターフェイスに表示するステップと、
    を実行させることを特徴とする製造指示評価支援プログラム。
JP2008133461A 2008-05-21 2008-05-21 製造指示評価支援システム、製造指示評価支援方法、および製造指示評価支援プログラム Active JP5017176B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008133461A JP5017176B2 (ja) 2008-05-21 2008-05-21 製造指示評価支援システム、製造指示評価支援方法、および製造指示評価支援プログラム
US12/392,513 US8000819B2 (en) 2008-05-21 2009-02-25 Manufacturing instruction evaluation support system, manufacturing instruction evaluation support method, and manufacturing instruction evaluation support program
CNA2009100068037A CN101587572A (zh) 2008-05-21 2009-02-27 制造指示评价支持系统、制造指示评价支持方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008133461A JP5017176B2 (ja) 2008-05-21 2008-05-21 製造指示評価支援システム、製造指示評価支援方法、および製造指示評価支援プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009282703A true JP2009282703A (ja) 2009-12-03
JP5017176B2 JP5017176B2 (ja) 2012-09-05

Family

ID=41342671

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008133461A Active JP5017176B2 (ja) 2008-05-21 2008-05-21 製造指示評価支援システム、製造指示評価支援方法、および製造指示評価支援プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8000819B2 (ja)
JP (1) JP5017176B2 (ja)
CN (1) CN101587572A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018138308A (ja) * 2017-02-24 2018-09-06 三菱重工業株式会社 パラメータ値取得装置、対象装置動作システム、パラメータ値取得方法およびプログラム

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101095302B1 (ko) * 2010-05-14 2011-12-16 가톨릭대학교 산학협력단 부위별 시신경 두께 패턴을 이용한 시신경질환 자동진단 프로그램장치 및 그 프로그램방법
US10130382B2 (en) * 2014-03-27 2018-11-20 Medtronic Xomed, Inc. Powered surgical handpiece having a surgical tool with an RFID tag
CN104679987B (zh) * 2015-01-26 2017-06-06 北京航空航天大学 一种军用飞机在总体设计阶段的系统效能评估方法
JP6556328B2 (ja) * 2016-03-11 2019-08-07 株式会社日立製作所 生産設備経営最適化装置
JP6806651B2 (ja) * 2017-09-14 2021-01-06 株式会社東芝 情報処理システムおよび情報処理方法
JP6993863B2 (ja) * 2017-12-18 2022-01-14 株式会社日立製作所 情報処理システムおよび情報処理システムの学習方法
CN114753812B (zh) * 2022-03-07 2024-03-29 大庆油田龙丰实业有限公司 一种游梁式抽油机电参周期起始点识别系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04191958A (ja) * 1990-11-27 1992-07-10 Toshiba Corp 多変数回帰分析装置
JPH0736849A (ja) * 1993-07-20 1995-02-07 Hitachi Ltd 情報処理システム
JP2006065448A (ja) * 2004-08-25 2006-03-09 Institute Of National Colleges Of Technology Japan 授業に対する学生のモチベーション影響因子の効果的抽出法およびプログラム
JP2006065598A (ja) * 2004-08-27 2006-03-09 Hitachi Ltd 生産管理システム
JP2006254330A (ja) * 2005-03-14 2006-09-21 National Printing Bureau 紙又はシート状基材の濃淡画像の定量的評価方法
JP2007329415A (ja) * 2006-06-09 2007-12-20 Fujitsu Ltd データ処理方法、データ処理プログラム、該プログラムを記録した記録媒体およびデータ処理装置
JP2009026133A (ja) * 2007-07-20 2009-02-05 Kansai Electric Power Co Inc:The 文書合致度合い評価方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5557518A (en) * 1994-04-28 1996-09-17 Citibank, N.A. Trusted agents for open electronic commerce
US5870720A (en) * 1994-06-15 1999-02-09 Chusid; Candee B. Method for implementing a restructuring exchange of an excessive undivided debt
CA2232464A1 (en) * 1997-03-18 1998-09-18 Ken Haggerty A process for the biological treatment of wastewater with periods of biomass starvation
US5940812A (en) * 1997-08-19 1999-08-17 Loanmarket Resources, L.L.C. Apparatus and method for automatically matching a best available loan to a potential borrower via global telecommunications network
US6366892B1 (en) * 2000-04-05 2002-04-02 Titan Film Capitol Llc. Method and system for automatically producing loan documents
WO2003081493A1 (fr) * 2002-03-22 2003-10-02 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Systeme de support d'amelioration du benefice d'exploitation
WO2007087537A2 (en) * 2006-01-23 2007-08-02 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York System and method for grading electricity distribution network feeders susceptible to impending failure
US20100106589A1 (en) * 2007-04-17 2010-04-29 American Express Travel Related Services Company, Inc. System and method for determining a positive behavior based upon an accumulated metric or trend
US7853520B2 (en) * 2008-02-29 2010-12-14 American Express Travel Related Services Company, Inc. Total structural risk model
US20090222380A1 (en) * 2008-02-29 2009-09-03 American Express Travel Related Services Company, Inc Total structural risk model
US7844544B2 (en) * 2008-03-28 2010-11-30 American Express Travel Related Services Company, Inc. Consumer behaviors at lender level
US20090248573A1 (en) * 2008-03-28 2009-10-01 American Express Travel Related Services Company, Inc. Consumer behaviors at lender level

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04191958A (ja) * 1990-11-27 1992-07-10 Toshiba Corp 多変数回帰分析装置
JPH0736849A (ja) * 1993-07-20 1995-02-07 Hitachi Ltd 情報処理システム
JP2006065448A (ja) * 2004-08-25 2006-03-09 Institute Of National Colleges Of Technology Japan 授業に対する学生のモチベーション影響因子の効果的抽出法およびプログラム
JP2006065598A (ja) * 2004-08-27 2006-03-09 Hitachi Ltd 生産管理システム
JP2006254330A (ja) * 2005-03-14 2006-09-21 National Printing Bureau 紙又はシート状基材の濃淡画像の定量的評価方法
JP2007329415A (ja) * 2006-06-09 2007-12-20 Fujitsu Ltd データ処理方法、データ処理プログラム、該プログラムを記録した記録媒体およびデータ処理装置
JP2009026133A (ja) * 2007-07-20 2009-02-05 Kansai Electric Power Co Inc:The 文書合致度合い評価方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018138308A (ja) * 2017-02-24 2018-09-06 三菱重工業株式会社 パラメータ値取得装置、対象装置動作システム、パラメータ値取得方法およびプログラム
JP2021140801A (ja) * 2017-02-24 2021-09-16 三菱重工業株式会社 パラメータ値取得装置、対象装置動作システム、パラメータ値取得方法およびプログラム
JP7154339B2 (ja) 2017-02-24 2022-10-17 三菱重工業株式会社 パラメータ値取得装置、対象装置動作システム、パラメータ値取得方法およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US20090292384A1 (en) 2009-11-26
JP5017176B2 (ja) 2012-09-05
US8000819B2 (en) 2011-08-16
CN101587572A (zh) 2009-11-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5017176B2 (ja) 製造指示評価支援システム、製造指示評価支援方法、および製造指示評価支援プログラム
US8515569B2 (en) Work support system, work support method, and storage medium
JP6319271B2 (ja) イベント解析装置、イベント解析システム、イベント解析方法、およびイベント解析プログラム
WO2008157498A1 (en) Methods and systems for predicting equipment operation
KR20100042293A (ko) 화학 플랜트 또는 정제소를 연속해서 온라인 모니터하는 시스템 및 방법
CN107113187A (zh) 用于网络性能根本原因分析的方法和系统
US11619923B2 (en) Digital twin management system and method
CN101438249A (zh) 用于错误诊断的多种错误特征
US10248097B2 (en) Method and apparatus for optimizing process control systems
JP7140468B2 (ja) トレーサビリティシステムおよびトレーサビリティの方法
JP7493930B2 (ja) 情報処理方法、情報処理装置、生産システム、プログラム、記録媒体
CN108931967A (zh) 运行监控装置及其控制程序
JP2018206291A (ja) 省エネルギー効果算出装置および方法
JP5824959B2 (ja) 異常診断装置
JP5063444B2 (ja) ライン生産管理支援方法および装置
JP2009163726A (ja) 品質管理システム及び品質管理方法
WO2021111936A1 (ja) 予測システム、情報処理装置および情報処理プログラム
CN117583951A (zh) 一种数控机床刀具寿命预测方法、装置以及电子设备
US20190384272A1 (en) System section data management device and method thereof
JP5825915B2 (ja) 作業工数算出装置、作業工数算出方法、およびプログラム
TW200424816A (en) Method for automatic configuration of a processing system
JP6664564B1 (ja) 情報技術活用評価装置、情報技術活用評価システムおよび情報技術活用評価方法
JP5278082B2 (ja) シミュレーションシステム
JP2010182284A (ja) 製造不良要因解析支援装置
CN112703515A (zh) 维护管理装置、维护管理方法及程序

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20100712

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20120220

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120228

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120419

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20120515

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20120611

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150615

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5017176

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150