(57)【要約】【課題】生産要素のばらつきが大きくても、製品の品質を安定化させることができる品質安定化システム及び品質安定化方法を提供する。【解決手段】品質安定化システムは、製品の複数の生産要素に関するデータである操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における前記操業データの時間推移を示す特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて製品の品質を評価する評価指標を生成し、該評価指標から製品の品質が悪化する原因の推定及び前記生産要素に対する対策案の策定のために必要な運転維持改善情報を定義する設計システム部と、生産している製品に係る前記操業データを監視し、製品の品質が前記評価指標の許容範囲から逸脱する可能性を検知した場合に、前記設計システム部で定義された前記運転維持改善情報を用いて、製品の生産に携わる作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う実行システム部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の複数の生産要素に関するデータである操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における前記操業データの時間推移を示す特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて製品の品質を評価する評価指標を生成し、該評価指標から製品の品質が悪化する原因の推定及び前記生産要素に対する対策案の策定のために必要な運転維持改善情報を定義する設計システム部と、
生産している製品に係る前記操業データを監視し、製品の品質が前記評価指標の許容範囲から逸脱する可能性を検知した場合に、前記設計システム部で定義された前記運転維持改善情報を用いて、製品の生産に携わる作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う実行システム部と、
を備える品質安定化システム。
【請求項２】
前記設計システム部は、前記操業データから前記特徴量を抽出する抽出部と、
前記特徴量に基づいて、前記評価指標を生成する評価指標生成部と、
前記評価指標から前記運転維持改善情報を定義する定義部と、
を備える請求項１記載の品質安定化システム。
【請求項３】
前記抽出部は、前記操業データを収集するデータ収集部と、
前記操業データから各生産工程の開始及び終了を把握し、前記操業データを、生産工程を単位とするロット単位に区分するデータマッピング部と、
前記ロット単位に区分された前記操業データを運転モード毎に仕分けるロット仕分け部と、
前記運転モード毎に仕分けられた前記操業データから前記特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
を備える請求項２記載の品質安定化システム。
【請求項４】
前記評価指標生成部は、前記特徴量に基づいて、互いに類似するロットを抽出する類似ロット抽出部と、
前記類似ロット抽出部によって抽出されたロットから、基準とする基準ロットを選択する基準ロット設定部と、
対象となるロットと前記基準ロットとを比較して相対的な差分を評価し、該差分に基づいて前記評価指標を生成する比較分析部と、
を備える請求項２記載の品質安定化システム。
【請求項５】
前記定義部は、生成された前記評価指標を記憶する記憶部と、
前記評価指標から、製品の品質が悪化する原因の推定に用いるフォルトツリーを生成するフォルトツリー生成部と、
前記評価指標の許容範囲からの逸脱が生じた場合における、前記生産要素に対する対策案を示すアクションリストを生成するアクションリスト生成部と、
前記対策案を実行させるための実行フローチャートを生成する実行フローチャート生成部と、
を備える請求項２記載の品質安定化システム。
【請求項６】
前記実行システム部は、前記実行フローチャートに応じた指示を、前記生産要素の各々を制御する複数の制御装置に対して行う、請求項５記載の品質安定化システム。
【請求項７】
前記実行システム部は、製品の品質が前記評価指標の許容範囲に収まるように、前記生産要素の各々を制御する複数の制御装置に対する指示を行う、請求項１から請求項５の何れか一項に記載の品質安定化システム。
【請求項８】
製品の複数の生産要素に関するデータである操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における前記操業データの時間推移を示す特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて製品の品質を評価する評価指標を生成し、該評価指標から製品の品質が悪化する原因の推定及び前記生産要素に対する対策案の策定のために必要な運転維持改善情報を定義する第１ステップと、
生産している製品に係る前記操業データを監視し、製品の品質が前記評価指標の許容範囲から逸脱する可能性を検知した場合に、前記第１ステップで定義された前記運転維持改善情報を用いて、製品の生産に携わる作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う第２ステップと、
を有する品質安定化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の品質を安定化させる品質安定化システム及び品質安定化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、プラントや工場等の生産現場においては、プロセス制御システム等の生産システムが構築されており、高度な自動操業が実現されている。従来の生産システムでは、生産要素（ある製品の生産を行うための要素）に対する条件が、研究所で確立された科学技術や生産技術に基づいて設定されており、設定された条件を維持することで製品の品質を担保してきた。ここで、上記の生産要素のうち、原料（Material）、設備（Machine）、工程（Method）、人（Man）を「生産の４要素」という。「生産の４要素」は、４Ｍと呼ばれることもある。
【０００３】
以下の特許文献１には、製品性能のばらつきを生じさせる阻害要因を特定し、製品性能及び製造性能を安定化させる技術が開示されている。具体的に、以下の特許文献１に開示された技術では、製造プロセスのロットをプロセスデータに基づいて生成された主成分得点から複数のグループに区分し、プロダクトデータに基づいて複数のグループの優劣を判定し、グループの優劣に寄与する阻害要因を特定して、製品性能及び製造性能を安定化するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１７７７９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、近年、生産要素のばらつきが顕著になっている。従来の生産システムでは、生産要素のばらつきを、主に「生産の４要素」のうちの“工程”（実質的には、プロセス制御等の制御）に負担を強いて抑え込んでいた。しかしながら、各生産要素のばらつきは大きくなる傾向があり、“工程”のみでは製品の品質への影響を抑え込めないレベルに達してきている。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、生産要素のばらつきが大きくても、製品の品質を安定化させることができる品質安定化システム及び品質安定化方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の一態様による品質安定化システムは、製品の複数の生産要素に関するデータである操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における前記操業データの時間推移を示す特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて製品の品質を評価する評価指標（１０１）を生成し、該評価指標から製品の品質が悪化する原因の推定及び前記生産要素に対する対策案の策定のために必要な運転維持改善情報を定義する設計システム部（２０）と、生産している製品に係る前記操業データを監視し、製品の品質が前記評価指標の許容範囲から逸脱する可能性を検知した場合に、前記設計システム部で定義された前記運転維持改善情報を用いて、製品の生産に携わる作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う実行システム部（１０）と、を備える。
【０００８】
また、本発明の一態様による品質安定化システムは、前記設計システム部が、前記操業データから前記特徴量を抽出する抽出部（２２）と、前記特徴量に基づいて、前記評価指標を生成する評価指標生成部（２３）と、前記評価指標から前記運転維持改善情報を定義する定義部（２４）と、を備える。
【０００９】
また、本発明の一態様による品質安定化システムは、前記抽出部が、前記操業データを収集するデータ収集部（２２ａ）と、前記操業データから各生産工程の開始及び終了を把握し、前記操業データを、生産工程を単位とするロット単位に区分するデータマッピング部（２２ｂ）と、前記ロット単位に区分された前記操業データを運転モード毎に仕分けるロット仕分け部（２２ｃ）と、前記運転モード毎に仕分けられた前記操業データから前記特徴量を抽出する特徴量抽出部（２２ｄ）と、を備える。
【００１０】
また、本発明の一態様による品質安定化システムは、前記評価指標生成部が、前記特徴量に基づいて、互いに類似するロットを抽出する類似ロット抽出部（２３ａ）と、前記類似ロット抽出部によって抽出されたロットから、基準とする基準ロットを選択する基準ロット設定部（２３ｂ）と、対象となるロットと前記基準ロットとを比較して相対的な差分を評価し、該差分に基づいて前記評価指標を生成する比較分析部（２３ｃ）と、を備える。
【００１１】
また、本発明の一態様による品質安定化システムは、前記定義部が、生成された前記評価指標を記憶する記憶部（Ｍ１）と、前記評価指標から、製品の品質が悪化する原因の推定に用いるフォルトツリー（１０２）を生成するフォルトツリー生成部（２４ａ）と、前記評価指標の許容範囲からの逸脱が生じた場合における、前記生産要素に対する対策案を示すアクションリスト（１０３）を生成するアクションリスト生成部（２４ｂ）と、前記対策案を実行させるための実行フローチャート（１０４）を生成する実行フローチャート生成部（２４ｃ）と、を備える。
【００１２】
また、本発明の一態様による品質安定化システムは、前記実行システム部が、前記実行フローチャートに応じた指示を、前記生産要素の各々を制御する複数の制御装置（１１ａ〜１１ｄ）に対して行う。
【００１３】
また、本発明の一態様による品質安定化システムは、前記実行システム部が、製品の品質が前記評価指標の許容範囲に収まるように、前記生産要素の各々を制御する複数の制御装置（１１ａ〜１１ｄ）に対する指示を行う。
【００１４】
本発明の一態様による品質安定化方法は、製品の複数の生産要素に関するデータである操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における前記操業データの時間推移を示す特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて製品の品質を評価する評価指標（１０１）を生成し、該評価指標から製品の品質が悪化する原因の推定及び前記生産要素に対する対策案の策定のために必要な運転維持改善情報を定義する第１ステップ（Ｓ２〜Ｓ４）と、生産している製品に係る前記操業データを監視し、製品の品質が前記評価指標の許容範囲から逸脱する可能性を検知した場合に、前記第１ステップで定義された前記運転維持改善情報を用いて、製品の生産に携わる作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う第２ステップ（Ｓ６）と、を有する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、生産要素のばらつきが大きくても、製品の品質を安定化させることができる、という効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態による品質安定化システムの要部構成を示すブロック図である。
【図２】設計システム部が備えるパフォーマンス把握部、ＫＰＩ生成部、及びＯＯＤＡロジック生成部の内部構成を示すブロック図である。
【図３】設計システム部が備えるパフォーマンス把握部のロット仕分け部によって仕分けられた操業データの一例を示す図である。
【図４】設計システム部が備えるパフォーマンス把握部の特徴量抽出部によって行われる処理を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施形態で用いられるＦＴ（フォルトツリー）の一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態で用いられるアクションリストの一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態で用いられる実行フローチャートの一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態による品質安定化システムの動作例を示すフローチャートである。
【図９】図８中のステップＳ２で行われる処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】図８中のステップＳ３で行われる処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態による品質安定化システムの実装例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態による品質安定化システム及び品質安定化方法について詳細に説明する。以下では、まず本発明の実施形態の概要について説明し、続いて本発明の実施形態の詳細について説明する。
【００１８】
〔概要〕
本発明の実施形態は、生産要素のばらつきが大きくても、製品の品質を安定化させるようにするものである。ここで、現在の生産業を取り巻く環境としては、グローバル競争の激化、エネルギー及び原料コストの乱高下、労働人口の減少及び高齢化、並びに系列に依らないサプライチェーンの多様化等が挙げられる。このような環境の下で、生産現場では、以下の状況が生じている。
【００１９】
・原料の品質が必ずしも一定ではなくなってきている（Material）
・設備の経年劣化が進んできている（Machine）
・これまで顕在化しなかった工程上のトラブルに直面し始めている（Method）
・人員面ではベテラン層の減少とともに運転ノウハウも喪失してきている（Man）
【００２０】
つまり、生産現場では、品質のばらつきがある原料及び経年劣化が進んだ生産設備を用いて、ノウハウや経験が乏しい人員で製品を生産しなければならない状況に陥っている。しかも、従来よりも高い品質の製品が要求されていることから、これまで以上の高い品質で差別化された製品を提供していかなければならない。このため、現状は、生産現場に多大な労力を強いらざるを得ない状況といえる。
【００２１】
従来の生産システムでは、生産要素のばらつきを、主に「生産の４要素」のうちの“工程”（実質的には、プロセス制御等の制御）に負担を強いて抑え込んでいた。しかしながら、各生産要素のばらつきは大きくなる傾向があり、“工程”のみでは製品品質への影響を抑え込めないレベルに達してきている。
【００２２】
具体的に、エチレン等の石油化学製品を生産するエチレンプラントを例に挙げると以下の通りである。「生産の４要素」の１つである“原料”については、原料である原油の組成は産地によって多岐に亘るためばらつきが大きくなっている。“設備”は、製品の生産中に、予め設定（実装）された条件を短期間で変更することが難しい。“工程”は、他の生産要素よりは変更の許容性が高く、多くの場合、他の生産要素のばらつきを吸収している。しかしながら、生産要素でのばらつきが大きくなるにつれ、全て吸収することは難しくなってきている。
【００２３】
“人”に関して、マニュアルを超えた範囲の対応は、作業者個人に依存することとなる。つまり、作業者の経験や勘といった、いわば暗黙知に基づいて対応作業が行われている。作業者の経験が長くスキルが高ければ、他の生産要素のばらつきを抑えられる可能性がある。しかしながら、作業者のスキル等によっては、他の生産要素のばらつきを抑えきれず、所定の製品品質が得られない虞がある。
【００２４】
また、“工程”における管理項目（例えば、液温度、ｐＨ、浸漬時間等）が管理基準値の範囲内にあったとしても、他の生産要素のばらつきが大きいと、そのばらつきの影響を受けてしまうことがある。このような影響を受けてしまうと、製品の生産ロット毎の品質のばらつきが大きくなってしまい、製品の納入先の顧客のクレームに繋がってしまう虞がある。
【００２５】
ここで、「生産の４要素」に含まれる各々の要素のばらつきに対する対処方法は、個別に存在する。しかしながら、製品を生産している最中の他の生産要素の状態や、各生産要素の関係性は分からない。このため、従来は、適切な対処がタイムリーに実施できていなかったり、複数の生産要素のバランスを見ての対処がなされていなかったりするという問題があった。
【００２６】
本発明の実施形態では、まず、製品の複数の生産要素に関するデータである操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における操業データの時間推移を示す特徴量を抽出する。次に、この特徴量に基づいて製品の品質を評価する評価指標を生成する。次いで、この評価指標から製品の品質が悪化する原因の推定及び生産要素に対する対策案の策定のために必要な運転維持改善情報を定義する。そして、生産している製品に係る操業データを監視し、製品の品質が評価指標の許容範囲から逸脱する可能性を検知した場合に、定義された運転維持改善情報を用いて、製品の生産に携わる作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う。
【００２７】
つまり、本発明の実施形態では、過去の運転実績（操業データ）から、“製品の品質”と、“生産要素のばらつき”と、“現場での操作”との関係を紐解き、工程毎の生産要素のばらつき状態を加味した運転に利用できる形の運転維持改善情報（ＯＯＤＡロジック）を定義している。そして、定義した運転維持改善情報を用いて、ＯＯＤＡループにより、リアルタイムで複数の生産要素の監視及び操作を行うようにしている。尚、ＯＯＤＡループは、観察（Observe）、状況判断又は方向づけ（Orient）、意思決定（Decide）、行動（Act）を要素とするループである。これにより、生産要素のばらつきが大きくても、製品の品質を安定化させることができる。
【００２８】
更に、本実施形態では、プラントのユーザ自身が、同プラントの特性を把握し（知識化）、ユーザ自身が検討した特定の運転条件下で適応できる改善策をノウハウ化として蓄積する（知恵化）ことを可能とした生産システムを提供することも目的とする。尚、知識化とは“生産要素（４Ｍ等）の状態を表す情報にすること”（事実の把握）であり、知恵化とは“知識を実際に役に立つようにすること”である。
【００２９】
〔実施形態〕
〈品質安定化システムの要部構成〉
図１は、本発明の一実施形態による品質安定化システムの要部構成を示すブロック図である。図１に示す通り、本実施形態の品質安定化システム１は、実行システム部１０及び設計システム部２０を備えており、工業プロセスＩＰによって生産される製品の品質を安定化させるシステムである。尚、工業プロセスＩＰは、原料（例えば、原油）から製品（例えば、石油化学製品）を生産するための一連の過程（例えば、化学反応を用いた分離過程や精製過程を含む）である。
【００３０】
実行システム部１０は、工業プロセスＩＰを制御する。実行システム部１０は、工業プロセスＩＰを常時制御していることから、オンライン部ということができる。設計システム部２０は、過去の運転実績（操業データ）を分析し、製品の品質が悪化する原因の推定及び生産要素に対する対策案の策定のために必要な運転維持改善情報（ＯＯＤＡロジック）を定義する。設計システム部２０は、ＯＯＤＡロジックの定義を、定期又は不定期（例えば、１ヶ月に１回程度の頻度）に行うことから、オフライン部ということができる。
【００３１】
ここで、設計システム部２０で定義されるＯＯＤＡロジックには、ＫＰＩ（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）１０１、ＦＴ（Fault Tree：フォルトツリー）１０２、アクションリスト１０３、及び実行フローチャート１０４が含まれる。ＫＰＩ１０１は、製品の品質を評価するために用いられる評価指標である。ＦＴ１０２は、ＦＴＡ（Fault Tree Analysis：フォルトツリー解析）で用いられるツリー構造の情報であり、製品の品質が悪化する原因の推定に用いられる。アクションリスト１０３は、生産要素に対する対策案の策定のために用いられるリストである。実行フローチャート１０４は、生産要素に対する対策案を自動的に実行させるためのフローチャートである。
【００３２】
設計システム部２０で定義されたＯＯＤＡロジックは、実行システム部１０に出力され、製品の品質を安定化させるために実行システム部１０で用いられる。具体的に、ＯＯＤＡロジックは、実行システム部１０で実現されるＯＯＤＡループで用いられる。尚、ＯＯＤＡロジック及びＯＯＤＡループの詳細については後述する。
【００３３】
尚、図中のインターフェイス部（Ｉ／Ｆ部）３１〜３４は、品質安定化システム１と作業者とのインターフェイスを司るものである。つまり、インターフェイス部３１〜３４は、作業者の指示を品質安定化システム１に入力したり、品質安定化システム１の各種情報を作業者に提示したりするものである。インターフェイス部３１〜３４は、例えば、キーボードや操作盤等の入力装置や、液晶表示装置等の表示装置を備えるものであって良い。
【００３４】
実行システム部１０は、コントローラ部１１、監視操作部１２、及び意思決定支援部１３を備える。このような実行システム部１０は、生産している製品に係る操業データを監視し、定常時（平常時）には制御を自動実行するとともに、製品の品質がＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱する可能性を検知した場合には、設計システム部２０で定義されたＯＯＤＡロジック（具体的は、ＦＴ１０２及びアクションリスト１０３）を用いて、製品の生産に携わる作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う。
【００３５】
コントローラ部１１は、工業プロセスＩＰによって生産される製品の生産要素を制御する。具体的に、コントローラ部１１は、工業プロセスＩＰによって生産される製品の複数の生産要素に関するデータである操業データを収集して、監視操作部１２及び設計システム部２０に出力する。尚、収集した操業データの出力タイミングは、生産要素毎に異なっていても良い。また、コントローラ部１１は、監視操作部１２からの指示に基づいて、工業プロセスＩＰによって生産される製品の複数の生産要素を制御する。この際、設計システム部２０で定義されたＯＯＤＡロジック（具体的は、実行フローチャート１０４）を用いて、制御の自動実行を行ってもよい。
【００３６】
コントローラ部１１は、「生産の４要素」に応じた４つのコントローラ１１ａ〜１１ｄ（制御装置）を備える。コントローラ１１ａは、「生産の４要素」のうちの“原料”を制御する。コントローラ１１ａによる“原料”の制御は、任意の方法で行うことができる。例えば、コントローラ１１ａは、工業プロセスＩＰで用いられる原料の混合比（ブレンド比）を変える制御を行っても良い。また、工業プロセスＩＰで用いられる原料を予め処理する前処理装置が設けられている場合には、コントローラ１１ａは、前処理装置を制御して、原料の品質のばらつきが少なくなるようにしても良い。例えば、原料が原油である場合には、コントローラ１１ａは、前処理装置を制御して、原油の粘度が一定範囲に収まるようにしても良い。
【００３７】
コントローラ１１ｂは、「生産の４要素」のうちの“工程”を制御する。コントローラ１１ｂは、例えば分散制御システム（ＤＣＳ：Distributed Control System）等のプロセス制御装置に設けられるコントローラである。コントローラ１１ｂは、例えばプラントの現場に設置されたセンサ（フィールド機器）の測定結果に応じて、プラントの現場に設置されたアクチュエータ（フィールド機器）を制御することによって“工程”を制御する。また、コントローラ１１ｂは、原料の状態に応じて運転モードを切り替える制御を行っても良い。尚、運転モードとは、工業プロセスＩＰによって製品が生産されている場合における生産要素のそれぞれの状態を加味した運転条件をいう。
【００３８】
コントローラ１１ｃは、「生産の４要素」のうちの“設備”を制御する。コントローラ１１ｃによる“設備”の制御は、任意の方法で行うことができる。例えば、工業プロセスＩＰで用いられている設備に洗浄機能が設けられている場合には、コントローラ１１ｃは、洗浄機能を動作させる制御を行うことによって、或いは、保守担当者に対し洗浄の実施要請を通知する等によって、設備能力を一定に維持する（設備の汚れによって生じた設備能力の低下を回復させる）ようにしても良い。また、コントローラ１１ｃは、設備能力を一定に維持するために、設備の駆動系に対する注油間隔や、設備の経年状況によるパラメータ変更等の制御を行っても良い。
【００３９】
コントローラ１１ｄは、「生産の４要素」のうちの“人”を制御する。コントローラ１１ｄによる“人”の制御は、その“人”の有する経験やスキル、勤務形態等に応じて、任意の方法で行うことができる。例えば、コントローラ１１ｄは、スキルの低い作業者については、スキルの高い作業者を補助として伴わせる等のスケジューリングを行って、作業者毎のスキルのばらつきが生じないようにしても良い。また、コントローラ１１ｄは、作業者の操作タイミングや作業順番の変更等を制御しても良い。
【００４０】
監視操作部１２は、監視部１２ａ及び操作実行部１２ｂを備えており、コントローラ部１１から出力される操業データの監視、及びコントローラ部１１に対する指示を行う。監視部１２ａは、コントローラ部１１から出力される操業データを常時監視する。監視部１２ａは、操業データから得られる製品の品質が、設計システム部２０から出力されるＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱する可能性を検知した場合に、その旨を示す警告信号を意思決定支援部１３に出力する。
【００４１】
操作実行部１２ｂは、工業プロセスＩＰで生産される製品の品質が、設計システム部２０から出力されるＫＰＩ１０１の許容範囲に収まるように、コントローラ部１１の各コントローラ１１ａ〜１１ｄに対して指示を行う。尚、操作実行部１２ｂは、インターフェイス部３１から入力される作業者の指示に応じた指示を、コントローラ１１ａ〜１１ｄに対して行っても良い。或いは、操作実行部１２ｂは、設計システム部２０から提供される実行フローチャート１０４に従った指示を、コントローラ１１ａ〜１１ｄに対して自動的に行っても良い。
【００４２】
意思決定支援部１３は、原因確認部１３ａ及び意思決定部１３ｂを備えており、監視操作部１２の監視部１２ａから上記の警告信号が出力された場合に、設計システム部２０から出力されるＯＯＤＡロジック（具体的は、ＦＴ１０２及びアクションリスト１０３）に基づいて、作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う。原因確認部１３ａは、設計システム部２０から出力されるＦＴ１０２を用いて、製品の品質が悪化した原因（製品の品質が、設計システム部２０から出力されるＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱した原因）を推定する。尚、原因確認部１３ａで推定された原因を、例えばインターフェイス部３２に表示しても良い。
【００４３】
意思決定部１３ｂは、設計システム部２０から出力されるアクションリスト１０３に基づいて、作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う。尚、意思決定部１３ｂから提供される参考情報は、例えばインターフェイス部３２に表示しても良い。また、意思決定部１３ｂは、設計システム部２０から提供される実行フローチャート１０４を、監視操作部１２の操作実行部１２ｂに実行させるようにしても良い。
【００４４】
ここで、実行システム部１０では、監視操作部１２及び意思決定支援部１３によって、ＯＯＤＡループが実現されている。具体的には、監視操作部１２の監視部１２ａによって“観察（Observe）”が実現され、意思決定支援部１３の原因確認部１３ａによって“状況判断又は方向づけ（Orient）”が実現され、意思決定支援部１３の意思決定部１３ｂによって“意思決定（Decide）”が実現され、監視操作部１２の操作実行部１２ｂによって“行動（Act）”が実現されている。
【００４５】
設計システム部２０は、操業データ記憶部２１、パフォーマンス把握部２２（抽出部）、ＫＰＩ生成部２３（評価指標生成部）、及びＯＯＤＡロジック生成部２４（定義部）を備える。このような設計システム部２０は、製品の複数の生産要素に関するデータである操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における操業データの時間推移を示す特徴量を抽出し、特徴量に基づいて製品の品質を評価するＫＰＩ１０１を生成し、評価指標から製品の品質が悪化する原因の推定及び生産要素に対する対策案の策定のために必要なＯＯＤＡロジック（ＫＰＩ１０１、ＦＴ１０２、アクションリスト１０３、及び実行フローチャート１０４）を定義する。
【００４６】
操業データ記憶部２１は、実行システム部１０のコントローラ部１１から出力される操業データを記憶する。操業データ記憶部２１は、例えばハードディスク等の外部記憶装置によって実現される。パフォーマンス把握部２２は、操業データ記憶部２１に記憶された操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における操業データの時間推移を示す特徴量を抽出する。ＫＰＩ生成部２３は、パフォーマンス把握部２２で抽出された特徴量に基づいて、製品の品質を評価する評価指標であるＫＰＩ１０１を生成する。ＯＯＤＡロジック生成部２４は、ＫＰＩ生成部２３で生成されたＫＰＩ１０１から、製品の品質が悪化する原因の推定及び生産要素に対する対策案の策定のために必要なＯＯＤＡロジックを定義する。
【００４７】
図２は、設計システム部が備えるパフォーマンス把握部、ＫＰＩ生成部、及びＯＯＤＡロジック生成部の内部構成を示すブロック図である。図２（ａ）に示す通り、パフォーマンス把握部２２は、データ収集部２２ａ、データマッピング部２２ｂ、ロット仕分け部２２ｃ、及び特徴量抽出部２２ｄを備える。
【００４８】
データ収集部２２ａは、操業データ記憶部２１に記憶された操業データを収集する。具体的に、データ収集部２２ａは、操業データ記憶部２１に記憶された各生産要素の操業データを読み出し、読み出した操業データを同一時間帯のデータとなるように紐付けした上で記憶する。このような紐付けを行うのは、前述の通り、コントローラ部１１から出力される操業データは、生産要素毎に出力タイミングが異なることがあるためである。尚、データ収集部２２ａには、操業データ以外に、理想的な（物理化学式から得られた）データや、経験的に良好なデータ等を手作業で記憶させてもよい。
【００４９】
データマッピング部２２ｂは、操業データから各生産工程の開始及び終了を把握し、操業データを、生産工程を単位とするロット単位に区分する。ロット仕分け部２２ｃは、データマッピング部２２ｂでロット単位に区分された操業データを、生産要素のそれぞれの状態を加味した運転条件毎（運転モード毎）に仕分ける。尚、このような仕分けは、反応単位毎等の複数の項目毎に行われる。
【００５０】
図３は、設計システム部が備えるパフォーマンス把握部のロット仕分け部によって仕分けられた操業データの一例を示す図である。図３に示す通り、操業データには、「生産の４要素」の各々の操業データが含まれる。具体的には、“原料”の操業データ（検査データ）、“工程”の操業データ（集計データ、特徴量データ）、…が含まれる。このような、操業データは、ロット毎（製品ロットＮｏ．毎）に区分けされている。そして、ロット毎に区分けされた操業データは、運転モード（生産要素毎の条件）毎に仕分けられている。例えば、図３に示す例では、製品ロットＮｏ．１，２のデータが「運転モード１」に、製品ロットＮｏ．３，４のデータが「運転モード２」に仕分けられている。
【００５１】
図３に示す通り、ロット毎に区分けされた操業データには、「品質状態」の欄が設けられている。この欄には、製品の生産が完了した後に、ロット毎の製品の品質を示す情報を格納することが可能である。図３に示す例では、製品ロットＮｏ．１，４に、そのロットの製品の品質が良い旨を示す「良」が格納されている。
【００５２】
特徴量抽出部２２ｄは、運転モード毎に仕分けられた操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における操業データの時間推移を示す特徴量を抽出する。図４は、設計システム部が備えるパフォーマンス把握部の特徴量抽出部によって行われる処理を説明するための図である。尚、ここでは、反応器温度の時間変化を示す操業データから特徴量を抽出する例について説明する。
【００５３】
図４（ａ）に示すグラフは、品質の良い製品が得られたロットにおける操業データの時間推移を示すグラフである。図４（ｂ）に示すグラフは、現状ロット（例えば、品質の悪い製品が得られたロット）における操業データの時間推移を示すグラフである。尚、図４に示すグラフにおける時刻ｔ０は、ロット処理が開始された時刻を示しており、時刻ｔ１は、ロット処理が終了した時刻を示している。
【００５４】
特徴量抽出部２２ｄは、図４（ｃ）に示す通り、図４（ｂ）に示す現状ロットにおける操業データの時間推移と、図４（ａ）に示す品質の良い製品が得られたロットにおける操業データの時間推移とを、ロット処理が開始された時刻を合わせた上で比較する。そして、特徴量抽出部２２ｄは、操業データの時間推移の推移が異なる区間Ｘを見出し、その区間Ｘにおける操業データの時間推移を特徴量とする。
【００５５】
ここで、図３に示す「生産の４要素」の各々の操業データには、５０〜２００項目のデータが含まれる。特徴量抽出部２２ｄは、この操業データを、特徴を有する１０〜２０項目のデータに絞り込む処理を行う。尚、ベテランの作業者は、あるプロセス値の特定の変化が生じている箇所が品質に影響していることを把握している場合がある。このような場合には、ベテランの作業者が指定した箇所を特徴量として抽出しても良い。また、特徴量抽出部２２ｄで抽出された特徴量を、改善業務に使用するために、表示するようしても良い。
【００５６】
図２（ｂ）に示す通り、ＫＰＩ生成部２３は、類似ロット抽出部２３ａ、基準ロット設定部２３ｂ、及び比較分析部２３ｃを備える。類似ロット抽出部２３ａは、パフォーマンス把握部２２で抽出された特徴量に基づいて、互いに類似するロットを抽出する。具体的に、類似ロット抽出部２３ａは、運転モードが同一又は類似するロットから、同一又は類似の特徴量を有し、且つ品質状態が「良」であるロット（類似ロット）を抽出する。尚、類似ロット抽出部２３ａによって抽出されるロット（類似ロット）の数は、例えば４０〜５０程度である。
【００５７】
基準ロット設定部２３ｂは、類似ロット抽出部２３ａで抽出されたロットから、基準とする基準ロットを選択する。基準ロットの選択方法は、任意の方法を用いることができる。例えば、生産のＰＱＣＤＳ目標が実現できるよう、生産要素毎の重み付けを変えて（例えば、“設備”より“原料”が類似しているロットを優先する等）絞り込みを行って、基準ロットを選択しても良い。尚、生産のＰＱＣＤＳとは、生産性（Productivity）、品質（Quality）、原価（Cost）、納期（Delivery）、安全（Safety）である。
【００５８】
比較分析部２３ｃは、対象となるロットと基準ロット設定部２３ｂで選択された基準ロットとを比較して相対的な差分を評価し、その差分に基づいてＫＰＩ１０１を生成する。ここで、相対的な差分として、直接ＫＰＩや間接ＫＰＩを用いることができる。直接ＫＰＩとは、製品の粒径等のように、直接的に測定することができるＫＰＩをいう。間接ＫＰＩとは、ある品質の製品が得られた場合に、その製品の生産条件によって、得られた製品の品質を間接的に規定するＫＰＩをいう。間接ＫＰＩは、１つの生産要素の影響だけでなく、複数の生産要素の影響を加味したものであり、これらを蓄積（記録）しておくことにより、プラントの特性として知識化することができる。
【００５９】
比較分析部２３ｃは、例えばＭＴ法（マハラノビス・タグチ法）や多変量解析を用いて、上記の相対的な差分を評価する。比較分析部２３ｃがＭＴ法を用いて評価を行う場合には、ＭＤ（マハラノビス距離）が、規定の閾値以下である場合（例えば、ＭＤ＜１０）には、その差分（距離）をＫＰＩ１０１として設定する。
【００６０】
尚、比較分析部２３ｃで設定されたＫＰＩ１０１（ＫＰＩ生成部２３で生成されたＫＰＩ１０１）は、例えばインターフェイス部３３に表示しても良い。また、上記のＭＤが規定の閾値よりも大である場合には、基準ロット設定部２３ｂによる基準ロットの設定、又は類似ロット抽出部２３ａによる類似ロットの抽出を再度行ってから、比較分析部２３ｃで再び評価するようにしても良い。
【００６１】
図２（ｃ）に示す通り、ＯＯＤＡロジック生成部２４は、ＦＴ生成部２４ａ（フォルトツリー生成部）、アクションリスト生成部２４ｂ、及び実行フローチャート生成部２４ｃを備える。ＦＴ生成部２４ａは、ＫＰＩ生成部２３で生成されたＫＰＩ１０１から、製品の品質が悪化する原因の推定に用いるフォルトツリー（ＦＴ１０２）を生成する。ここで、各生産要素についてのフォルトツリーは、予め生成されたものを記憶しておいても良い。以下、このフォルトツリーを「オリジナルフォルトツリー」という。ＦＴ生成部２４ａは、上記のオリジナルフォルトツリーを用い、ＫＰＩ生成部２３で生成されたＫＰＩ１０１に基づいてインターフェイス部３４から入力される作業者の指示に応じて、オリジナルフォルトツリーを修正（改善）したものをＦＴ１０２として生成する。
【００６２】
図５は、本発明の一実施形態で用いられるＦＴ（フォルトツリー）の一例を示す図である。フォルトツリーは、一般的に、ある事象に対し、その事象が生ずる原因がツリー状に規定されたツリー構造の情報である。図５に示す例では、製品の品質の「ばらつき異常発生」という事象に対し、その事象が生ずる原因が「生産の４要素」の各々についてツリー状に規定されている。尚、図５においては、“工程”についての原因のみを図示しており、オリジナルフォルトツリーで規定されている“原料”、“設備”、“人”についての原因は図示を省略している。また、ＦＴ１０２には、複数の生産要素が関連した複合要因（因果関係）を含めてもよい。つまり、ある生産要素についてのフォルトツリーをドリルダウンしていった場合の対処方法（フォルトツリーの要素）に対し、他の生産要素の状態を加味して評価を行い、ステータス表示させても良い。
【００６３】
図５に例示するＦＴ１０２では、製品の品質の「ばらつき異常発生」という事象に対し、“工程”についての原因として「反応遅延」が挙げられている。また、「反応遅延」の原因として、「反応速度が上がらない」、「発熱量不足」、「発熱量過剰」の３つが挙げられている。更に、「反応速度が上がらない」の原因として、「生産量過多」、「触媒不足」の２つが挙げられており、「発熱量不足」の原因として、「攪拌機回転数不足」、「熱媒温度低下」の２つが挙げられている。このようなＦＴ１０２を用いることで、製品の品質が悪化する原因を推定することができる。尚、確認すべきＫＰＩをフォルトツリーの各要素に追加（表示）してもよい。
【００６４】
アクションリスト生成部２４ｂは、目標を達成するためのアクションのみならず、製品の品質がＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱した場合における、生産要素に対する対策案を示すアクションリスト１０３を生成する。例えば、アクションリスト生成部２４ｂは、インターフェイス部３４から入力される作業者の指示に応じたアクションリストを生成する。このアクションリスト１０３は、ＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱した製品の品質を、ＫＰＩ１０１の許容範囲に再び収めるために実行すべき作業者の行動を規定したリストということができる。アクションリスト１０３には経営的視点からの判断内容（例えば、コストを優先するのか、又は納期（生産量）を優先するのか等）が含まれていても良い。
【００６５】
図６は、本発明の一実施形態で用いられるアクションリストの一例を示す図である。図６に例示するアクションリスト１０３は、「過去の実績数」、「行動候補」、「実行条件」、「リターン（ＰＱＣＤＳ）」、「リスク（ＰＱＣＤＳ）」、及び「推奨」が対応づけられたリストである。「行動候補」は、生産要素に対する対策案（実行すべき作業者の行動）を示すものである。「実行条件」は、対応づけられた「行動候補」を実行するための条件である。
【００６６】
「リターン（ＰＱＣＤＳ）」は、対応づけられた「行動候補」が実行された場合に、ＰＱＣＤＳの何れの改善が見込めるかを示す情報である。「リスク（ＰＱＣＤＳ）」は、対応づけられた「行動候補」が実行された場合に、ＰＱＣＤＳの何れの悪化が見込めるかを示す情報である。「推奨」は、対応する「行動候補」の推奨度を示す情報である。「過去の実績数」は、対応する「行動候補」が過去に実行された回数を示す。尚、図６に例示するアクションリスト１０３は、「過去の実績数」が大きな順でソートされている。
【００６７】
実行フローチャート生成部２４ｃは、製品の品質が安定している状況のみならず、製品の品質が悪化した場合（製品の品質がＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱した場合）にも、生産要素に対する対策案を実行させるための実行フローチャート１０４を生成する。具体的に、実行フローチャート生成部２４ｃは、上記の対策案を、実行システム部１０の監視操作部１２（操作実行部１２ｂ）が解釈できる言語で定義したものを実行フローチャート１０４として生成する。
【００６８】
図７は、本発明の一実施形態で用いられる実行フローチャートの一例を示す図である。図７に例示する実行フローチャート１０４は、運転支援システムで行われる「業務Ａ」についての実行フローチャートＦＣ１と、「業務Ａ」に含まれる「工程ユニットＢ」についての実行フローチャートＦＣ２とを有する。このような実行フローチャート１０４が、実行システム部１０に出力されると、例えば、意思決定部１３ｂの指示によって、監視操作部１２の操作実行部１２ｂで解釈され、実行フローチャート１０４で規定される指示に応じた指示が、コントローラ部１１に対して自動的に行われる。
【００６９】
尚、図１に示す通り、ＯＯＤＡロジック生成部２４には、記憶部Ｍ１〜Ｍ４が設けられている。記憶部Ｍ１には、ＫＰＩ生成部２３で生成されたＫＰＩ１０１が記憶される。具体的に、記憶部Ｍ１には、ＫＰＩ１０１が、運転モードやＫＰＩ１０１の生成に用いた基準ロット等の情報と紐付けて記憶される。記憶部Ｍ２には、前述したオリジナルフォルトツリー及びＦＴ生成部２４ａで生成されたＦＴ１０２が記憶される。記憶部Ｍ３には、アクションリスト生成部２４ｂで生成されたアクションリスト１０３が記憶される。記憶部Ｍ４には、実行フローチャート生成部２４ｃで生成された実行フローチャート１０４が記憶される。このように、ＯＯＤＡロジックを蓄積（記憶）させておくことにより、プラントの操業ノウハウとして、知恵化することが可能となる。
【００７０】
〈品質安定化システムの動作例〉
図８は、本発明の一実施形態による品質安定化システムの動作例を示すフローチャートである。図８に示すフローチャートにおいて、ステップＳ１〜Ｓ４の処理は設計システム部２０で行われ、ステップＳ５，Ｓ６の処理は実行システム部１０で行われる。尚、図８では、理解を容易にするために、ステップＳ１〜Ｓ４の処理が行われた後に、ステップＳ５，Ｓ６の処理が行われて、一連の処理が終了するフローチャートを図示している。しかしながら、実際には、ステップＳ１〜Ｓ４の処理は、定期又は不定期（例えば、１ヶ月に１回程度の頻度）に行われ、ステップＳ５，Ｓ６の処理は、常時行われる。
【００７１】
ここで、品質安定化システム１においては、図８に示すフローチャートの処理とは別に、実行システム部１０に設けられたコントローラ部１１によって、操業データの収集が常時行われている。このため、このため、品質安定化システム１が動作している間は、コントローラ部１１から設計システム部２０に対する操業データの出力が予め規定されたタイミングで行われている。また、実行システム部１０に設けられたコントローラ部１１によって、工業プロセスＩＰによって生産される製品の生産要素の制御が常時行われている。
【００７２】
図８に示すフローチャートにおいて、設計システム部２０の動作が開始されると、まず、実行システム部１０から出力された操業データを操業データ記憶部２１に記憶する処理が行われる（ステップＳ１）。次に、運転モードに紐付けられた特徴量を抽出する処理が、パフォーマンス把握部２２で行われる（ステップＳ２：第１ステップ）。
【００７３】
図９は、図８中のステップＳ２で行われる処理の詳細を示すフローチャートである。図９に示す通り、ステップＳ２の処理では、まず、各生産要素の操業データを、同一時間帯のデータとなるように紐付けする処理が、パフォーマンス把握部２２のデータ収集部２２ａで行われる（ステップＳ２１）。この処理が行われることで、実行システム部１０のコントローラ部１１から各生産要素の操業データが異なるタイミングで出力されても、設計システム部２０において、それらの操業データを同一時間帯のデータとして紐付けることができる。
【００７４】
次に、操業データから各生産工程の開始及び終了を把握し、操業データを、生産工程を単位とするロット単位に区分する処理がパフォーマンス把握部２２のデータマッピング部２２ｂで行われる（ステップＳ２２）。次いで、ロット単位に区分された操業データを、生産要素のそれぞれの状態を加味した運転条件毎（運転モード毎）に仕分ける処理がロット仕分け部２２ｃで行われる（ステップＳ２３）。以上の処理が行われることで、例えば、図３に示すように仕分けられた操業データが得られる。
【００７５】
続いて、運転モード毎に仕分けられた操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における操業データの時間推移を示す特徴量を抽出する処理がパフォーマンス把握部２２の特徴量抽出部２２ｄで行われる（ステップＳ２４）。例えば、現状ロットにおける操業データの時間推移と、品質の良い製品が得られたロットにおける操業データの時間推移とを比較し、操業データの時間推移の推移が異なる区間を見出し、その区間における操業データの時間推移を特徴量とする処理が行われる。
【００７６】
ステップＳ２の処理が終了すると、抽出された特徴量に基づくＫＰＩ１０１を生成する処理がＫＰＩ生成部２３で行われる（ステップＳ３：第１ステップ）。図１０は、図８中のステップＳ３で行われる処理の詳細を示すフローチャートである。図１０に示す通り、ステップＳ３の処理では、まず、運転モードが同一又は類似するロットから、同一又は類似の特徴量を有し、且つ品質状態が「良」であるロット（類似ロット）を抽出する処理が、ＫＰＩ生成部２３の類似ロット抽出部２３ａで行われる（ステップＳ３１）。
【００７７】
次に、類似ロット抽出部２３ａで抽出されたロットから、基準とする基準ロットを選択する処理が、ＫＰＩ生成部２３の基準ロット設定部２３ｂで行われる（ステップＳ３２）。例えば、生産のＰＱＣＤＳ目標が実現できるよう、生産要素毎の重み付けを変えて（例えば、“設備”より“原料”が類似しているロットを優先する等）絞り込みを行って、基準ロットを選択する処理が行われる。
【００７８】
次いで、対象となるロットと基準ロット設定部２３ｂで選択された基準ロットとを比較して相対的な距離を評価する処理が、ＫＰＩ生成部２３の比較分析部２３ｃで行われる（ステップＳ３３）。例えば、対象となるロットと基準ロットとの相対的な距離が、ＭＴ法を用いて評価される場合には、ＭＤ（マハラノビス距離）が、ＭＤ＜１０程度なる関係を満たすか否かが評価される。
【００７９】
上記の評価によって、対象となるロットと基準ロットとの相対的な距離が規定値以上である場合（例えば、ＭＤ≧１０程度である場合）には、ステップＳ３３の判断結果は「ＮＯ」になる。すると、基準ロットを再度設定する処理（ステップＳ３２）が、ＫＰＩ生成部２３の基準ロット設定部２３ｂで行われる。或いは、類似ロットを再度抽出する処理（ステップＳ３１）が、ＫＰＩ生成部２３の類似ロット抽出部２３ａで行われた上で、基準ロットを再度設定する処理（ステップＳ３２）が、ＫＰＩ生成部２３の基準ロット設定部２３ｂで行われる。
【００８０】
これに対し、対象となるロットと基準ロットとの相対的な距離が規定値よりも小である場合（例えば、ＭＤ＜１０程度である場合）には、ステップＳ３３の判断結果は「ＹＥＳ」になる。すると、対象となるロットと基準ロットとの差分（距離）を、ＫＰＩ１０１に設定する処理が、ＫＰＩ生成部２３の比較分析部２３ｃで行われる（ステップＳ３４）。尚、比較分析部２３ｃで設定されたＫＰＩ１０１は、ＯＯＤＡロジック生成部２４に出力され、ＯＯＤＡロジック生成部２４の記憶部Ｍ１に記憶される。
【００８１】
ステップＳ３の処理が終了すると、生成されたＫＰＩ１０１から、品質確保のためのＯＯＤＡロジックを定義する処理が、ＯＯＤＡロジック生成部２４で行われる。ここで、製品の品質が悪化している場合には、その原因を推定し、生産要素に対する対策案を策定するために必要なＯＯＤＡロジックを定義する処理が、ＯＯＤＡロジック生成部２４で行われる（ステップＳ４：第１ステップ）。具体的に、ＯＯＤＡロジック生成部２４では、ＫＰＩ生成部２３で生成されたＫＰＩ１０１と、ＦＴ１０２、アクションリスト１０３、及び実行フローチャート１０４とをＯＯＤＡロジックとして定義する処理が行われる。
【００８２】
尚、ＦＴ１０２は、例えば、ＯＯＤＡロジック生成部２４のＦＴ生成部２４ａにおいて、ＫＰＩ生成部２３で生成されたＫＰＩ１０１に基づいてインターフェイス部３４から入力される作業者の指示に応じて、記憶部Ｍ２に記憶されたオリジナルフォルトツリーを修正（改善）することで生成される。アクションリスト１０３は、例えば、ＯＯＤＡロジック生成部２４のアクションリスト生成部２４ｂにおいて、インターフェイス部３４から入力される作業者の指示に応じて生成される。実行フローチャート１０４は、例えば、ＯＯＤＡロジック生成部２４の実行フローチャート生成部２４ｃにおいて、インターフェイス部３４から入力される作業者の指示に応じて生成される。
【００８３】
ＯＯＤＡロジック生成部２４で定義されたＯＯＤＡロジックは、設計システム部２０から実行システム部１０に提供される。例えば、ＯＯＤＡロジックに含まれるＫＰＩ１０１及び実行フローチャート１０４は、実行システム部１０の監視操作部１２に提供され、ＯＯＤＡロジックに含まれるＦＴ１０２及びアクションリスト１０３は、実行システム部１０の意思決定支援部１３に提供される。
【００８４】
図８に示すフローチャートにおいて、実行システム部１０の動作が開始されると、設計システム部２０から提供されたＫＰＩ１０１を実現すべく、監視操作部１２の操作実行部１２ｂによってコントローラ部１１（コントローラ１１ａ〜１１ｄ）に対する指示が行われて、工業プロセスＩＰの制御が実施される（ステップＳ５）。このような指示がなされることで、「生産の４要素」が個別に制御される。
【００８５】
工業プロセスＩＰの制御が行われている間は、目標に応じた制御が自動実行されている。監視操作部１２の監視部１２ａによって、コントローラ部１１から出力される操業データが常時監視される。そして、操業データから得られる製品の品質が、設計システム部２０から出力されるＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱する可能性の有無が監視部１２ａによって検知されている。仮に、製品の品質が、設計システム部２０から出力されるＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱する可能性を検知した場合には、監視部１２ａから意思決定支援部１３の原因確認部１３ａに対して警告信号が出力される。
【００８６】
警告信号が出力されると、設計システム部２０から出力されるＦＴ１０２を用いて、製品の品質が悪化した原因（製品の品質が、設計システム部２０から出力されるＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱した原因）を推定する処理が、意思決定支援部１３の原因確認部１３ａで行われる。ここで、製品の品質が悪化した原因を複数推定し、推定した複数の原因を可能性が高い順に表示するようにしても良い。例えば、図５に示すＦＴ１０２に示された「生産量過多」、「触媒不足」、「攪拌機回転数不足」、「熱媒温度低下」の４つ原因のうち、「生産量過多」の可能性が最も高く、「熱媒温度低下」の可能性が２番目に高い、といった具合に表示しても良い。
【００８７】
続いて、設計システム部２０から出力されるアクションリスト１０３に基づいて、作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う処理が意思決定部１３ｂによって行われる（ステップＳ６：第２ステップ）。例えば、図６に示すアクションリスト１０３に示された「行動候補」のうちの推奨されるもの（「ばらつきを測る エキスパートの手順で製造する」、「ばらつきを測る ばらつきごとに分けて製造する」、「エキスパートが作業に入り経験により工程を微調整する」）が参考情報として提供される。
【００８８】
尚、意思決定部１３ｂから提供される参考情報は、例えばインターフェイス部３２に表示される。ここで、単に参考情報を提供するのではなく、意思決定部１３ｂが操作実行部１２ｂに対して指示を行って、設計システム部２０から提供される実行フローチャート１０４を、監視操作部１２の操作実行部１２ｂに実行させるようにしても良い。
【００８９】
〈実装例〉
図１１は、本発明の一実施形態による品質安定化システムの実装例を示すブロック図である。尚、図１１においては、図１に示した構成に相当するブロックについては、同一の符号を付してある。図１１に示す通り、品質安定化システム１をなす実行システム部１０及び設計システム部２０は、フィールド機器ＦＤの上位に位置づけられる。
【００９０】
フィールド機器ＦＤは、例えば流量計や温度センサ等のセンサ機器、流量制御弁や開閉弁等のバルブ機器、ファンやモータ等のアクチュエータ機器、その他のプラントの現場に設置される機器である。尚、図１１においては、理解を容易にするために、プラントに設置された複数のフィールド機器ＦＤのうちの流体の流量を測定する１つのセンサ機器ＦＤ１及び流体の流量を制御（操作）する１つのバルブ機器ＦＤ２のみを図示している。
【００９１】
尚、フィールド機器ＦＤが設置されるプラントとしては、化学等の工業プラントの他、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水やダム等を管理制御するプラント等がある。尚、上記のプラントは、あくまでも例示であり、上記のプラントに制限される訳ではない点に注意されたい。
【００９２】
実行システム部１０は、コントローラ１１ａ〜１１ｄと端末装置ＴＭとから構成される。コントローラ１１ａ〜１１ｄは、図１に示すコントローラ部１１に設けられるものである。端末装置ＴＭは、図１に示す監視操作部１２及び意思決定支援部１３の機能を有する装置である。尚、端末装置ＴＭは、図１に示すインターフェイス部３１，３２の機能を備えていても良い。この端末装置ＴＭは、例えばパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータによって実現される。
【００９３】
設計システム部２０は、図１に示す操業データ記憶部２１、パフォーマンス把握部２２、ＫＰＩ生成部２３、及びＯＯＤＡロジック生成部２４の機能を有する。尚、設計システム部２０は、図１に示すインターフェイス部３１，３２の機能を備えていても良い。この設計システム部２０は、例えば端末装置ＴＭと同様に、パーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータによって実現される。
【００９４】
フィールド機器ＦＤとコントローラ１１ｂとは、ネットワークＮ１を介して接続される。また、コントローラ１１ａ〜１１ｄ、端末装置ＴＭ、及び設計システム部２０は、ネットワークＮ２を介して接続される。ネットワークＮ１は、ネットワークＮ１は、例えばプラントの現場に敷設された有線のネットワークである。他方、ネットワークＮ２は、例えばプラントの現場と監視室との間を接続する有線のネットワークである。尚、これらネットワークＮ１及びネットワークＮ２は、無線のネットワークであっても良い。
【００９５】
センサ機器ＦＤ１で得られたデータ（例えば、流体の流量の測定結果を示すデータ）は、ネットワークＮ１を介してコントローラ１１ｂに出力される。コントローラ１１ｂで生成されたデータ（例えば、流体の流量を制御するデータ）は、ネットワークＮ１を介してバルブ機器ＦＤ２に出力される。また、コントローラ１１ａ〜１１ｄで収集された操業データは、ネットワークＮ２を介して端末装置ＴＭ及び設計システム部２０に出力される。
【００９６】
設計システム部２０で定義されたＯＯＤＡロジックは、ネットワークＮ２を介して端末装置ＴＭに提供される。設計システム部２０から提供されたＯＯＤＡロジックに含まれるＫＰＩ１０１を実現すべく、コントローラ１１ａ〜１１ｄに対する指示が、端末装置ＴＭからネットワークＮ２を介して出力される。これにより、「生産の４要素」が個別に制御される。
【００９７】
ここで、端末装置ＴＭにおいて、製品の品質が、設計システム部２０から出力されるＫＰＩ１０１の許容範囲から逸脱する可能性が検知された場合には、ＯＯＤＡロジックに含まれるＦＴ１０２を用いて、製品の品質が悪化した原因を推定する処理が行われる。そして、ＯＯＤＡロジックに含まれるアクションリスト１０３に基づいて、作業者の意思決定の参考となる参考情報の提供を行う処理等が端末装置ＴＭで行われる。
【００９８】
以上説明した通り、本実施形態では、設計システム部２０において、製品の複数の生産要素に関するデータである操業データから、製品の品質に影響を与えている可能性がある区間における操業データの時間推移を示す特徴量を抽出し、この特徴量に基づいて製品の品質を評価するＫＰＩ１０１を生成し、ＫＰＩ１０１から製品の品質が悪化する原因の推定及び生産要素に対する対策案の策定のために必要なＯＯＤＡロジックを定義している。そして、実行システム部１０において、定義されたＯＯＤＡロジックを用いてＯＯＤＡループにより、リアルタイムで複数の生産要素の監視及び操作を行うようにしている。これにより、生産要素のばらつきが大きくても、製品の品質を安定化させることができる。その結果として、より高品質の製品をより低価格で生産することができる。
【００９９】
以上、本発明の一実施形態による品質安定化システム及び品質安定化方法について説明したが、本発明は上記実施形態に制限される訳ではなく、本発明の範囲内で自由に変更が可能である。例えば、図１１では、実行システム部１０の端末装置ＴＭと設計システム部２０とを別々の装置として構成する例について図示したが、これらは１つの装置で実現されても良い。
【０１００】
また、品質安定化システム１は、クラウドコンピューティングにより実現されても良い。ここで、クラウドコンピューティングは、例えば、以下のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）で特定される文書に記載されている定義（米国国立標準技術研究所によって推奨される定義）に合致するものであっても良い。
http://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-145.pdf
https://www.ipa.go.jp/files/000025366.pdf
【０１０１】
また、品質安定化システム１は、工業プロセスＩＰが実現される生産システムとは異なる他の生産システムと連携していても良い。例えば、品質安定化システム１は、工業プロセスＩＰで用いられる原料の生産を行う生産システムと連携していてもよい。この例において、品質安定化システム１が、工業プロセスＩＰで用いられる原料のブレンド比を変えるのが適切と判断した場合には、他の生産システムのコントローラに指示することで、工業プロセスＩＰで用いられる原料のブレンド比を変えることができる。
【０１０２】
また、上記実施形態において、ＫＰＩ生成部２３の基準ロット設定部２３ｂは、類似ロット抽出部２３ａで抽出されたロットから、基準とする基準ロットを選択していた。つまり、基準ロット設定部２３ｂは、同一又は類似の特徴量を有し、且つ品質状態が「良」であるロットから基準ロットを選択していた。しかしながら、基準ロット設定部２３ｂが基準ロットを選択する場合には、検出率や誤検出率を考慮して選択するようにしても良い。ここで、検出率とは、製品品質が悪いロットのうち、悪いと正しく判別できたロットの割合（理想値は１００％）であり、誤検出率とは、製品品質が悪いと判定したロットのうち、品質が良いロットが含まれる割合（理想値は０％）である。
【０１０３】
品質状態が「良」である複数のロットに最も近いロットが基準ロットとして選択された場合には、検出率は高まるが、基準ロットとしたロットの品質に引っ張られる可能性がある。これに対し品質状態が「良」である複数のロットの平均に近いロットが基準ロットとして選択された場合には、誤検出率が高まる可能性がある。このこのように、検出率や誤検出率のバランスを元に、基準ロットを絞り込む機能を設けてもよい。
【符号の説明】
【０１０４】
１０      実行システム部
１１ａ    コントローラ
１１ｂ    コントローラ
１１ｄ    コントローラ
１１ｄ    コントローラ
２０      設計システム部
２２      パフォーマンス把握部
２２ａ    データ収集部
２２ｂ    データマッピング部
２２ｃ    ロット仕分け部
２２ｄ    特徴量抽出部
２３      ＫＰＩ生成部
２３ａ    類似ロット抽出部
２３ｂ    基準ロット設定部
２３ｃ    比較分析部
２４      ＯＯＤＡロジック生成部
２４ａ    ＦＴ生成部
２４ｂ    アクションリスト生成部
２４ｃ    実行フローチャート生成部
１０１    ＫＰＩ
１０２    フォルトツリー
１０３    アクションリスト
１０４    実行フローチャート
Ｍ１      記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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