(57)【要約】【課題】品質の僅かな変化を捉え、その原因を容易に特定することが可能な解析情報を提供する。【解決手段】指定された品質の製品を製造するために設定された操業条件に基づき製品を製造する製造プロセスにおいて、操業実績データとして得られた操業条件と品質との関係を解析する品質解析装置であって、操業実績データから、操業条件及び解析期間の日時の組合せ毎の品質の分位点である複合分位点の値を計算する複合分位点計算部と、計算された複合分位点を出力する出力部と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
指定された品質の製品を製造するために設定された操業条件に基づき製品を製造する製造プロセスにおいて、操業実績データとして得られた操業条件と品質との関係を解析する品質解析装置であって、
前記操業実績データから、操業条件及び解析期間の日時の組合せ毎の品質の分位点である複合分位点の値を計算する複合分位点計算部と、
計算された前記複合分位点を出力する出力部と、
を有する、品質解析装置。
【請求項２】
前記複合分位点計算部は、
前記操業条件と前記解析期間のそれぞれについて、取り得る値の範囲から複数の代表点を抽出し、
前記解析期間の代表点と前記操業条件の代表点との組合せ毎に、抽出された前記操業実績データの中から前記代表点の組合せに近い操業実績データを選択し、
選択した操業実績データに基づき、前記複合分位点の値を計算する、請求項１に記載の品質解析装置。
【請求項３】
前記出力部は、計算された前記複合分位点の値を色調で表した２次元画像を生成し、出力する、請求項１または２に記載の品質解析装置。
【請求項４】
解析期間の日時毎に品質の分位点である品質分位点の値を計算する品質分位点計算部をさらに有し、
前記出力部は、前記品質分位点の値を時系列で表した品質分位点時系列グラフをさらに生成し、出力する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の品質解析装置。
【請求項５】
前記品質分位点計算部は、
前記解析期間の取り得る値の範囲から複数の代表点を抽出し、
前記解析期間の代表点毎に、前記操業実績データの中から前記代表点に近い操業実績データを選択し、
選択した操業実績データに基づき、前記品質分位点を計算する、請求項４に記載の品質解析装置。
【請求項６】
解析期間の日時毎に操業条件の分位点である操業条件分位点の値を計算する操業条件分位点計算部をさらに有し、
前記出力部は、前記操業条件分位点の値を時系列で表した操業条件分位点時系列グラフをさらに生成し、出力する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の品質解析装置。
【請求項７】
前記操業条件分位点計算部は、
前記解析期間の取り得る値の範囲から複数の代表点を抽出し、
前記解析期間の代表点毎に、前記操業実績データの中から前記代表点に近い操業実績データを選択し、
選択した操業実績データに基づき、前記操業条件分位点を計算する、請求項６に記載の品質解析装置。
【請求項８】
前記出力部は、複数の操業条件がある場合、操業条件毎に前記操業条件分位点時系列グラフを生成し、出力する、請求項６または７に記載の品質解析装置。
【請求項９】
指定された品質の製品を製造するために設定された操業条件に基づき製品を製造する製造プロセスにおいて、操業実績データとして得られた操業条件と品質との関係を解析する品質解析方法であって、
前記操業実績データから、操業条件及び解析期間の日時の組合せ毎の品質の分位点である複合分位点の値を計算する複合分位点計算ステップと、
計算された前記複合分位点を出力する出力ステップと、
を含む、品質解析方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
指定された品質の製品を製造するために設定された操業条件に基づき製品を製造する製造プロセスにおいて、操業実績データとして得られた操業条件と品質との関係を解析する品質解析装置であって、
前記操業実績データから、操業条件及び解析期間の日時の組合せ毎の品質の分位点である複合分位点の値を計算する複合分位点計算部と、
計算された前記複合分位点を出力する出力部と、
を有する、品質解析装置として機能させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の製造プロセスに適用され、製品の品質を解析する品質解析装置、品質解析方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製造業において製品の品質管理は重要である。製品には品質に関するスペックが決められており、そのスペックを満たしていない製品は販売することができない。ここで、製品の品質とは、製品の特性値を指し、例えば鉄鋼製品であれば、製品の寸法精度、強度、靱性、防錆性、表面光沢、表面疵あるいは内部欠陥の有無等が品質に相当する。製品はある定められた製造仕様に基づく製造プロセスで製造されるが、同じ製造仕様で製造されたとしてもその品質は時間と共に日々変化することが通常である。例えば、気温や湿度などの環境条件、製造に必要な原材料の性状、製造プロセスの設備の摩耗やガタ等、様々な要因により製品の品質は日々変化する。したがって、製造プロセスにおいては、日々、品質の傾向監視が行われ、品質にずれが生じ始めた場合には、それに応じて適切に対処する必要がある。
【０００３】
品質の変化傾向を監視する技術としては、例えば特許文献１の方法がある。特許文献１では、時間を横軸、品質を縦軸とした品質トレンドグラフと製造条件の変更を示す変化点とを対応付けて表示する。製造条件の変更によって品質が変化したか否かを可視化することで、視覚的に解りやすい情報の提示を実現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１９８１４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記特許文献１の方法は、品質の平均値をトレンドグラフとして監視するため、品質の平均値が大きく変わるような変化を捉えることはできるが、品質の低い製品の個数が僅かに増加するような、実際の現場で問題になる品質の変化を捉えることは難しい。
【０００６】
例えば、ある２つの期間（期間Ａ、Ｂ）において、図１８に示すように品質の発生頻度が変化したとする。期間Ａに比べ、期間Ｂの★部において品質の低い製品が増加しており、何らかの対策が必要であるが、品質の低い製品の発生頻度は、品質の良い製品に比べて少ないため、品質の平均値は期間Ａと期間Ｂとで大きな差異はない。このため、上記特許文献１のように品質の平均値を監視する方法では、期間Ｂのような品質の低い製品の発生頻度の変化を捉えることが難しい。管理された通常の製造プロセスでは、品質の低い製品の発生頻度は、品質の高い製品より少なく、このような状況は大いに起こり得る。
【０００７】
また、品質の変化を捉えることができたとしても、その原因を見つけることも容易ではない。上記特許文献１の方法は、設備の補修等のように製造プロセスに明確な変化があった場合の急峻な品質の変化を捉えるには有効である。しかし、設備の摩耗やガタのような緩やかな変化に対しては、変化点を捉えることができず、上記特許文献１の方法を利用することはできない。特に、鉄鋼製品のように多くの品種を製造する生産形態の製造プロセスにおいては、品質変化の原因を見つけることが難しい。
【０００８】
例えば、鋼板は板厚が薄いほど鋼板の形状が悪化しやすいが、鋼板の板厚は注文毎に異なり、かつ、板厚の構成比率も日々変化することが通常である。板厚の薄い鋼板を製造することが多い日もあれば、少ない日もある。このため、鋼板の形状を品質指標としてトレンドグラフで監視し、形状の悪い鋼板の発生比率が増加したという傾向が表れたとしても、品質が変化したとは即座に結論づけられず、単に板厚の薄い注文が増加しただけかも知れないし、別の原因で鋼板の形状が悪化したのかも知れない。このように、品質の変化のみをトレンドグラフとして監視しても不十分であり、品質へ影響を与える因子も同時に監視しなければならない。
【０００９】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、品質の僅かな変化を捉え、その原因を容易に特定することが可能な解析情報を提供する、新規かつ改良された品質解析装置、品質解析方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、指定された品質の製品を製造するために設定された操業条件に基づき製品を製造する製造プロセスにおいて、操業実績データとして得られた操業条件と品質との関係を解析する品質解析装置であって、操業実績データから、操業条件及び解析期間の日時の組合せ毎の品質の分位点である複合分位点の値を計算する複合分位点計算部と、計算された複合分位点を出力する出力部と、を有する、品質解析装置が提供される。
【００１１】
複合分位点計算部は、操業条件と解析期間のそれぞれについて、取り得る値の範囲から複数の代表点を抽出し、解析期間の代表点と操業条件の代表点との組合せ毎に、抽出された操業実績データの中から代表点の組合せに近い操業実績データを選択し、選択した操業実績データに基づき、複合分位点の値を計算してもよい。
【００１２】
出力部は、計算された複合分位点の値を色調で表した２次元画像を生成し、出力するようにしてもよい。
【００１３】
品質可視化装置は、解析期間の日時毎に品質の分位点である品質分位点の値を計算する品質分位点計算部をさらに有してもよい。このとき、出力部は、品質分位点の値を時系列で表した品質分位点時系列グラフをさらに生成し、出力する。
【００１４】
品質分位点計算部は、解析期間の取り得る値の範囲から複数の代表点を抽出し、解析期間の代表点毎に、操業実績データの中から代表点に近い操業実績データを選択し、選択した操業実績データに基づき、品質分位点を計算してもよい。
【００１５】
品質可視化装置は、解析期間の日時毎に操業条件の分位点である操業条件分位点の値を計算する操業条件分位点計算部をさらに有してもよい。このとき、出力部は、操業条件分位点の値を時系列で表した操業条件分位点時系列グラフをさらに生成し、出力する。
【００１６】
操業条件分位点計算部は、解析期間の取り得る値の範囲から複数の代表点を抽出し、解析期間の代表点毎に、操業実績データの中から代表点に近い操業実績データを選択し、選択した操業実績データに基づき、操業条件分位点を計算してもよい。
【００１７】
出力部は、複数の操業条件がある場合、操業条件毎に操業条件分位点時系列グラフを生成し、出力してもよい。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、指定された品質の製品を製造するために設定された操業条件に基づき製品を製造する製造プロセスにおいて、操業実績データとして得られた操業条件と品質との関係を解析する品質解析方法であって、操業実績データから、操業条件及び解析期間の日時の組合せ毎の品質の分位点である複合分位点の値を計算する複合分位点計算ステップと、計算された複合分位点を出力する出力ステップと、を含む、品質解析方法が提供される。
【００１９】
さらに、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、指定された品質の製品を製造するために設定された操業条件に基づき製品を製造する製造プロセスにおいて、操業実績データとして得られた操業条件と品質との関係を解析する品質解析装置であって、操業実績データから、操業条件及び解析期間の日時の組合せ毎の品質の分位点である複合分位点の値を計算する複合分位点計算部と、計算された複合分位点を出力する出力部と、を有する、品質解析装置として機能させる、コンピュータプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように本発明によれば、品質の僅かな変化を捉え、その原因を容易に特定することが可能な解析情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る品質解析装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図２】操業データベースに格納されている操業実績データの一例を示す説明図である。
【図３】解析条件の一例を示す説明図である。
【図４】期間代表点の一例を示す説明図である。
【図５】複合分位点画像の一例を示す説明図である。
【図６】同実施形態に係る品質解析方法を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る品質解析装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図８】同実施形態に係る品質解析方法を示すフローチャートである。
【図９】複合分位点画像及び品質時系列グラフの一例を示す説明図である。
【図１０】本発明の第３の実施形態に係る品質解析装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図１１】同実施形態に係る品質解析方法を示すフローチャートである。
【図１２】ケース１として、複合分位点画像、品質時系列グラフ及び操業条件時系列グラフの一例を示す説明図である。
【図１３】ケース２として、複合分位点画像、品質時系列グラフ及び操業条件時系列グラフの一例を示す説明図である。
【図１４】ケース３として、複合分位点画像、品質時系列グラフ及び操業条件時系列グラフの一例を示す説明図である。
【図１５】第３の実施形態に係る品質解析装置の変形例を示す機能ブロック図である。
【図１６】本発明の実施形態に係る品質解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図１７】折れ線で示した品質時系列グラフ及び操業条件時系列グラフの一例を示す説明図である。
【図１８】正常状態の品質のヒストグラム（期間Ａ）と品質の低下した製品が増加した異常状態のヒストグラム（期間Ｂ）である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２３】
＜１．第１の実施形態＞
［１−１．装置構成］
まず、図１に基づいて、本発明の第１の実施形態に係る品質解析装置１００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係る品質解析装置１００の機能構成を示す機能ブロック図である。
【００２４】
本実施形態に係る品質解析装置１００は、操業データベース１０に格納されている操業実績データを分析して解析期間における操業条件と製品の品質との関係を取得し、取得した関係を解析情報とする装置である。
【００２５】
操業データベース１０には、各製品の製造時の操業実績データが記録されており、例えば鋼板の製造プロセスにおいては図２に示すような操業実績データが製品毎に記録されている。操業実績データは、操業条件及び品質を含み、当該製品が製造された日時と関連付けて記録されている。操業条件及び品質は、それぞれ複数のデータからなる。例えば、鋼板の製造プロセスの操業データベース１０には、操業条件として、例えば鋼板の成分、気温、板厚、板幅、荷重等が記録されており、品質として、例えば鉄鋼製品の引張強度（ＴＳ）、降伏応力（ＹＳ）等が記録されている。
【００２６】
品質解析装置１００により生成された解析情報は、例えば出力装置２０に表示される。出力装置２０は、解析情報を表示可能なディスプレイ等である。品質解析装置１００により生成された解析情報は、プリンタ等により出力することも可能である。
【００２７】
本実施形態に係る品質解析装置１００は、図１に示すように、解析条件設定部１１０と、代表点データ作成部１２０と、複合分位点計算部１３０と、出力部１４０と、を有する。
【００２８】
（解析条件設定部）
解析条件設定部１１０は、操業実績データの解析条件を設定する。解析条件は、例えば、ユーザが入力装置３０を用いて入力してもよい。入力装置３０は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の機器である。解析条件設定部１１０は、入力装置３０から入力された情報に基づき、解析条件を設定する。
【００２９】
解析条件の一例を図３に示す。解析期間は、品質の変化傾向を解析する期間であり、図３では当該期間の開始日と終了日とを示している。期間代表点個数は、解析期間内において選択する代表点の個数である。操業条件代表点個数は、操業条件の上限値と下限値との区間を等間隔に分割する際に設定する代表点の個数である。品質分位点確率、操業条件分位点確率及び複合分位点確率は、それぞれ、品質、操業条件、品質と操業条件との複合データの分位点の設定値を示している。品質分位点確率及び操業条件分位点確率は、図３に示すように、複数設定してもよく、１つのみ設定してもよい。
【００３０】
ここで、図４に基づき、期間代表点個数及び操業条件代表点個数の具体例を説明する。図４は、期間代表点の一例を示す説明図である。図４において、横軸は解析期間の日時を表し、縦軸は操業条件の一例として板厚を示している。解析期間は４月１日〜６月２９日の約３ヶ月間（９０日間）である。期間代表点個数は、解析期間を区分する数であり、図３の解析条件では１５個と設定されている。したがって、解析期間は１５等分され、このとき、区分された各期間を代表する操業実績データを代表点としている。例えば、図４の例では、代表点は、４月４日、４月１０日、４月１６日、・・・、６月２７日の６日間隔で１５個設定される。操業条件代表点個数も期間代表点個数と同様であり、各操業条件に予め設定されている上限値と下限値との間の区間を区分する代表点の個数を表している。図３の例では操業条件代表点個数は１０個に設定されている。
【００３１】
なお、上記では、解析期間と操業条件の上限値と下限値との間の区間を等間隔に分割する点を代表点としたが、本発明はかかる例に限定されず、代表点の間隔は不等間隔であってもよい。例えば、各区間内のデータ個数が均一になるように代表点を設定してもよい。このとき、期間代表点については、１日の生産量はほぼ変わらないため、代表点の間隔は等間隔とした方が解り易い。操業条代表点については、その下限値から上限値まで、一様にデータが分布していていない場合もある。このような場合には、データ個数を均一にした方が、解析精度が向上する。データ個数を均一にする場合、分位点を代表点とすればよい。例えば、操業条件代表点が１０個に設定されている場合、５％分位点、１５％分位点、・・・、９５％分位点を代表点とすればよい。
【００３２】
（代表点データ作成部）
代表点データ作成部１２０は、操業データベース１０から取得された解析対象となる解析期間内の操業実績データから、期間または操業条件に基づき区分される操業実績データのまとまりを作成する。この操業実績データのまとまりを代表点データと定義する。代表点データ作成部１２０は、代表点データとして、期間代表点データと、期間操業条件代表点データとを作成する。期間代表点データは、解析期間を複数に区分して生成された各期間における、各期間の代表点を中心とした操業実績データのまとまりである。期間操業条件代表点データは、期間代表点データに含まれる操業実績データを、さらに、各操業条件代表点を中心とした操業実績データのまとまりである。
【００３３】
代表点データは、各区間で完全に分離されるようにしてもよく、隣接する代表点データに重複が生じていてもよい。例えば、解析期間が１５個に分割される場合、図４に示した解析期間のうち、４月４日の代表点データを４月１日〜４月７日の操業実績データとし、４月１０日の代表点データを４月８日〜４月１３日の操業実績データとする、というように、隣り合う代表点で代表点データが重ならないようにしてもよい。また、４月４日の代表点データを４月１日〜４月８日の操業実績データとし、４月１０日の代表点データを４月７日〜４月１３日の操業実績データとする、というように、重複させてもよい。例えば、操業実績データのデータ数が少ない場合に、隣接する代表点データを重複させることで各区間の代表点データの個数が増加し、解析精度が向上する効果がある。
【００３４】
また、期間操業条件代表点データについては、例えば、板厚の代表点を３．０ｍｍ、４．０ｍｍ、５．０ｍｍ、６．０ｍｍ、７．０ｍｍとする。このとき、４月４日の代表点データの中から板厚２．５ｍｍ〜３．５ｍｍの操業実績データを抽出して、［日時４月４日，板厚３．０ｍｍ］の代表点データとし、板厚３．５ｍｍ〜４．５ｍｍの操業実績データを抽出して、［日時４月４日，板厚４．０ｍｍ］の代表点データとするようにしてもよい。期間操業条件代表点データについても、解析期間と同様、含まれる操業実績データの重複がないように作成してもよく、隣接する代表点データで含まれる操業実績データを重複させてもよい。
【００３５】
このように解析期間の期間代表点データ及び期間操業条件代表点データが設定される。隣接する代表点データで含まれる操業実績データの重複がないように代表点データを作成した場合、各代表点データは、図４に示すように、期間代表点と操業条件代表点とでメッシュ状に分割された各領域に含まれる操業実績データのまとまりとして表される。例えば、［日時４月４日，板厚３．０ｍｍ］の代表点データは、図４のハッチングで示される領域に含まれる操業実績データのまとまりとなる。
【００３６】
（複合分位点計算部）
複合分位点計算部１３０は、代表点データ作成部１２０にて作成された期間操業条件代表点データの品質を解析して、解析条件設定部１１０にて複合分位点確率として設定された品質の分位点を期間操業条件代表点データ毎に計算する。すなわち、複合分位点計算部１３０は、複合分位点確率の品質の分位点を操業条件及び解析期間の日時の組合せ（すなわち期間操業条件代表点データ）毎に算出し、複合分位点とする。品質と操業条件とが複数存在する場合には、複合分位点計算部１３０は、品質と操業条件とのすべての組合せ毎に各期間操業条件代表点データの複合分位点を計算すればよい。なお、Ｘ％分位点とは、データを小さい順に並べ、最も小さいデータからＮ×（Ｘ／１００）番目のデータの値である。なお、Ｎはデータの個数である。Ｘは、解析条件設定部１１０にて設定された値（品質分位点確率、操業条件分位点確率、もしくは、複合分位点確率）が設定される。
【００３７】
（出力部）
出力部１４０は、複合分位点計算部１３０にて計算された複合分位点の値を解析情報として出力する。また、出力部１４０は、複合分位点計算部１３０にて計算された複合分位点の値を色調で表した２次元画像である複合分位点画像を生成し、出力する機能を有してもよい。複合分位点画像は、ユーザに提示される可視化された解析情報であり、操業条件と品質との関係を視覚的にわかりやすく示したものである。出力部１４０は、複合分位点計算部１３０にて計算された複合分位点の値、あるいは、生成した複合分位点画像等の解析情報を出力装置２０等に出力する。解析情報の入力を受けた出力装置２０は、複合分位点の値あるいは複合分位点画像を表示し、ユーザに提示する。
【００３８】
図５に、複合分位点画像の一例を示す。図５は、操業条件Ａと操業条件Ｂとについての複合分位点画像であり、横軸に日時、縦軸に操業条件の値を示している。複合分位点は８０％である。図５の複合分位点画像は、白黒の濃淡画像であり、色が濃いほど品質が低下していることを示している。複合分位点画像の生成処理及び複合分位点画像の詳細な説明は後述する。
【００３９】
［１−２．品質解析方法］
図６に基づき、本実施形態に係る品質解析装置１００により行われる品質解析処理について説明する。図６は、本実施形態に係る品質解析方法を示すフローチャートである。
【００４０】
本実施形態に係る品質解析方法では、図６に示すように、まず、代表点データ作成部１２０により、解析条件設定部１１０にて設定された解析条件の読み込みが行われる（Ｓ１００）。代表点データ作成部１２０は、例えば図３に示したような、解析期間、期間代表点個数、操業条件代表点個数、各種の分位点等の解析条件を読み込む。
【００４１】
次いで、代表点データ作成部１２０は、操業データベース１０から解析対象の操業実績データを取得する（Ｓ１１０）。解析対象の操業実績データは、ステップＳ１００にて読み取られた解析期間の操業実績データである。操業実績データは、例えば図２に示したように、製品毎に、当該製品が製造された日時と操業条件及び品質とが関連付けられたデータである。
【００４２】
操業実績データの読み込みを終えると、代表点データ作成部１２０は、代表点データを作成する（Ｓ１２０）。代表点データは、解析期間に含まれる操業実績データから代表点を設定し、当該代表点近傍の操業実績データのまとまりを代表点データとする。例えば、代表点データは、図４に示したような、期間代表点と操業条件代表点とでメッシュ状に分割された各領域に含まれる操業実績データのまとまりとして表される。
【００４３】
そして、複合分位点計算部１３０は、代表点データ作成部１２０にて作成された期間操業条件代表点データの品質を解析して、解析条件設定部１１０にて設定された複合分位点確率の品質の分位点を期間操業条件代表点データ毎に計算する（Ｓ１３０）。例えば図４に示すような代表点データが作成されているとき、メッシュ状の各領域に含まれる操業実績データについて、ステップＳ１００にて読み込まれた複合分位点確率での品質の分位点（すなわち複合分位点）をそれぞれ計算する。
【００４４】
その後、出力部１４０は、ステップＳ１３０での計算結果を出力する（Ｓ１４０）。出力部１４０は、計算された複合分位点の値を出力してもよい。あるいは、出力部１４０は、複合分位点計算部１３０にて計算された複合分位点での値に基づき、これらの値を色調で表した２次元画像を複合分位点画像として生成し、出力してもよい。複合分位点画像は、可視化された解析情報の一例であり、複合分位点計算部１３０にて計算された、期間操業条件代表点データ（すなわち、メッシュ状の各領域に含まれる操業実績データ）毎の設定した複合分位点確率での品質の分位点の、時系列変化傾向を表す画像である。
【００４５】
複合分位点画像は、複合分位点での値の大きさを色調により表している。色調とは、明度と彩度とに基づく色の調子の違いをいい、明暗、濃淡、強弱等の調子によって色は変化する。色調により、例えば図５に示したように白黒の濃淡にて複合分位点での値の変化を表現することもでき、カラーにて複合分位点での値の変化を表現することもできる。カラーの場合には、例えば、青を高品質、赤を低品質と定義して、品質の分位点を青から赤までの色調により複合分位点画像を表してもよい。
【００４６】
また、図５に示した複合分位点画像は、滑らかで自然な画像となるように、隣り合う複合分位点の間の値を補完している。このように、複合分位点画像は、滑らかな画像となるように隣り合う複合分位点の間の値を補完することが好ましいが、本発明はかかる例に限定されず、例えば、図４に示した期間操業条件代表点を中心としたメッシュ状の領域内は同一色調で表すようにしてもよい。
【００４７】
なお、複合分位点画像では、解析条件として指定する分位点の設定値（複合分位点確率）は１つのみである。品質の値が大きいほど品質が低いことを意味するならば、分位点は８０〜９０％程度の大きい値を設定するのがよい。
【００４８】
ステップＳ１４０では、例えば生成された複合分位点画像が出力部１４０から出力装置２０等へ出力され、ユーザに提示される。ユーザは、提示された複合分位点画像から、製品の品質と製造条件との関係の変化を把握することができる。
【００４９】
例えば、図５に示す操業条件Ａの複合分位点画像をみると、以前（画像の左側）は操業条件Ａの値に寄らず濃淡は均一であり品質は一定であったが、直近（画像の右側）では濃淡が変化しており、操業条件Ａの値が大きくなるほど品質が低下していることがわかる。すなわち、かかる複合分位点画像は、操業条件Ａと品質との関係が時系列的に変化していることを意味しており、この場合には、複合分位点画像の変化の原因を調査し、何らかの対策が必要と判断できる。
【００５０】
一方、操業条件Ｂについては、図５に示す操業条件Ｂの複合分位点画像をみると、操業条件Ｂと濃淡との関係は時系列的に変化していない。したがって、操業条件Ｂは品質変化に対して影響を与えていないと判断できる。
【００５１】
以上、本発明の第１の実施形態に係る品質解析装置１００の構成とこれによる品質解析方法について説明した。本実施形態によれば、複合分位点計算部１３０により、操業実績データの品質を期間操業条件代表点データ毎に解析し、複合分位点の値を計算する。そして、出力部１４０により、計算された複合分位点の値が出力されたり、計算された複合分位点の値を色調で表した２次元画像が複合分位点画像として生成され、出力されたりする。複合分位点画像は、操業条件毎に生成され、操業条件と品質との関係の時系列変化を視覚的に把握しやすいように可視化された解析情報の一例である。複合分位点画像を監視することで、操業条件が品質に与える僅かな変化（例えば品質の低い製品の発生頻度が増加していること）を捉えることが可能となり、その原因（例えばどの操業条件が品質の低下に影響しているか）を容易に特定することができる。
【００５２】
＜２．第２の実施形態＞
［２−１．装置構成］
次に、図７に基づいて、本発明の第２の実施形態に係る品質解析装置２００の構成について説明する。図７は、本実施形態に係る品質解析装置２００の機能構成を示す機能ブロック図である。本実施形態に係る品質解析装置２００は、第１の実施形態に係る品質解析装置１００と比較して、解析期間の期間代表点データ毎に品質の分位点を計算する品質分位点計算部２５０をさらに有する点で相違する。以下では、主として、第１の実施形態との相違点を説明する。
【００５３】
本実施形態に係る品質解析装置２００は、図７に示すように、解析条件設定部２１０と、代表点データ作成部２２０と、複合分位点計算部２３０と、出力部２４０と、品質分位点計算部２５０とを有する。解析条件設定部２１０、代表点データ作成部２２０、複合分位点計算部２３０及び出力部２４０は、第１の実施形態に係る解析条件設定部１１０、代表点データ作成部１２０、複合分位点計算部１３０及び出力部１４０にそれぞれ対応する。したがって、これらの構成要素については詳細な説明を省略する。
【００５４】
（品質分位点計算部）
品質分位点計算部２５０は、代表点データ作成部２２０にて作成された期間代表点データの品質を解析して、解析条件設定部２１０にて品質分位点確率として設定された品質の分位点の値を期間代表点データ毎に計算する。すなわち、品質分位点計算部２５０は、解析期間の期間代表点データ毎に品質分位点確率の品質の分位点の値を計算して品質分位点とする。品質分位点確率は、解析条件設定部２１０にて、１または複数設定し得る。品質分位点確率は、例えば１０％、２０％、３０％、・・・、９０％のように、１０％間隔で９つ設定してもよく、図３に示したように、２０％、５０％、８０％の３つを設定してもよい。品質分位点計算部２５０により計算された品質分位点の値は、出力部２４０へ出力される。
【００５５】
（出力部）
出力部２４０は、第１の実施形態と同様、複合分位点計算部２３０にて計算された複合分位点の値、あるいは、品質分位点計算部２５０にて計算された品質分位点の値を出力する。また、出力部２４０は、複合分位点計算部２３０にて計算された複合分位点の値を色調で表した２次元画像である複合分位点画像を生成するとともに、品質分位点計算部２５０にて計算された品質分位点の値から時系列グラフ（以下、「品質時系列グラフ」ともいう。）を生成し、出力する機能を有してもよい。複合分位点画像は、第１の実施形態と同様に生成される。品質時系列グラフは、品質分位点の値の時系列変化を表すグラフであり、解析条件として設定された品質分位点確率（例えば、図３の例では２０％、５０％、８０％）毎に生成される。品質時系列グラフは、例えば後述する図９の品質分位点画像のように、期間代表点データ毎の品質分位点を通る滑らかな曲線により表すことができる。出力部２４０は、複合分位点の値や、生成した複合分位点画像及び品質時系列グラフを、例えば出力装置２０に出力し、ユーザに提示させる。
【００５６】
［２−２．品質解析方法］
次に、図８及び図９に基づいて、本実施形態に係る品質解析装置２００により行われる品質解析処理について説明する。図８は、本実施形態に係る品質解析方法を示すフローチャートである。図９は、複合分位点画像及び品質時系列グラフの一例を示す説明図である。なお、以下では、第１の実施形態と同様の処理についての詳細な説明は省略する。
【００５７】
本実施形態に係る品質解析方法では、図８に示すように、まず、代表点データ作成部２２０により、解析条件設定部１１０にて設定された解析条件の読み込みが行われる（Ｓ２００）。次いで、代表点データ作成部２２０は、操業データベース１０から解析対象の操業実績データを取得する（Ｓ２１０）。操業実績データの読み込みを終えると、代表点データ作成部２２０は、代表点データを作成する（Ｓ２２０）。ステップＳ２００〜Ｓ２２０の処理は、第１の実施形態のステップＳ１００〜Ｓ１２０と同様である。
【００５８】
そして、品質分位点計算部２５０は、代表点データ作成部２２０にて作成された期間代表点データの品質を解析して、解析条件設定部２１０に品質分位点確率として設定された品質の分位点の値（すなわち品質分位点）を期間代表点データ毎に計算する（Ｓ２３０）。例えば図４に示すような代表点データが作成されているとき、品質分位点計算部２５０は、解析期間を区分して生成された各領域に含まれる操業実績データ（すなわち期間代表点データ）から、ステップＳ２００にて読み込まれた品質分位点確率での品質の分位点の値をそれぞれ計算する。
【００５９】
また、複合分位点計算部２３０は、代表点データ作成部２２０にて作成された期間操業条件代表点データの品質を解析して、解析条件設定部２１０にて複合分位点確率として設定された品質の分位点（すなわち複合分位点）を期間操業条件代表点データ毎に計算する（Ｓ２４０）。ステップＳ２４０の処理は、第１の実施形態のステップＳ１３０と同様に行えばよい。
【００６０】
その後、出力部２４０は、ステップＳ２３０及びＳ２４０での計算結果を出力する（Ｓ２５０）。すなわち、出力部２４０は、計算された品質分位点の値や複合分位点の値を出力してもよい。あるいは、出力部２４０は、複合分位点計算部２３０にて計算された複合分位点の値に基づき複合分位点画像を生成するとともに、品質分位点計算部２５０にて計算された品質分位点の値に基づき品質時系列グラフを生成し、出力してもよい。複合分位点画像は、第１の実施形態のステップＳ１４０と同様の処理を行うことで生成される。品質時系列グラフは、品質分位点の値の時系列変化を表すグラフであり、解析条件として設定された品質分位点確率（例えば、図３の例では２０％、５０％、８０％）毎に生成される。
【００６１】
図９に、複合分位点画像及び品質時系列グラフを示す品質分位点画像の一例を示す。図９に示す複合分位点画像Ａ、Ｂは、図５と同一である。品質時系列グラフは、図９上側に示すように、品質分位点確率を２０％、５０％、８０％としたときの品質分位点の値をそれぞれ示している。図９に示す品質時系列グラフは、期間代表点データ毎の品質分位点の値を通る滑らかな曲線により表されている。
【００６２】
ステップＳ２５０では、品質分位点の値や複合分位点の値、生成された複合分位点画像及び品質時系列グラフ等の解析情報を、出力装置２０等へ出力する。出力装置２０は、入力された解析情報をユーザに提示する。例えば、ユーザは、提示された品質時系列グラフから、品質の時系列変化を把握することができる。また、例えば、ユーザは、提示された複合分位点画像から、製品の品質と製造条件との関係の変化を把握することができる。
【００６３】
例えば、図９上側に示す品質時系列グラフを示す品質分位点画像を見ると、直近（グラフの右側）の品質分位点確率が８０％であるときの品質分位点の値が高くなっている。これは、製造された製品に品質の低い製品が増加したことを表す。そこで、操業条件Ａ、Ｂの複合分位点画像をみると、操業条件Ａの複合分位点画像において、品質分位点確率が８０％であるときの品質分位点の値が高くなった時期に対応して操業条件Ａの値が大きいときの複合分位点の値が大きくなっている（すなわち品質が低下している）ことがわかる。これより、以前と比べて直近では操業条件Ａの値が大きくなると、製品の品質が低下する傾向に変化したことがわかる。
【００６４】
以上、本発明の第２の実施形態に係る品質解析装置２００の構成とこれによる品質解析方法について説明した。本実施形態によれば、複合分位点計算部２３０により、操業実績データの品質の分位点の値を期間操業条件代表点データ毎に解析し、複合分位点の値を計算する。また、品質分位点計算部２５０により、解析期間の期間代表点データ毎に品質分位点の値を計算する。そして、出力部２４０により、品質分位点の値や複合分位点の値が出力されたり、複合分位点画像及び品質時系列グラフが生成され、出力されたりする。
【００６５】
ここで、複合分位点画像は、操業条件毎に生成され、操業条件と品質との関係の時系列変化を視覚的に把握しやすいように可視化された解析情報の一例である。品質時系列グラフは、品質の時系列変化を視覚的に把握しやすいように可視化された解析情報の一例である。まず、品質時系列グラフを監視することで品質の低下を検知することができる。そして、品質の低下の原因を特定するために複合分位点画像を監視することで、操業条件が品質に与える僅かな変化（例えば品質の低い製品の発生頻度が増加していること）を捉えることが可能となり、その原因（例えばどの操業条件が品質の低下に影響しているか）を容易に特定することができる。
【００６６】
＜３．第３の実施形態＞
［３−１．装置構成］
次に、図１０に基づいて、本発明の第３の実施形態に係る品質解析装置３００の構成について説明する。図１０は、本実施形態に係る品質解析装置３００の機能構成を示す機能ブロック図である。本実施形態に係る品質解析装置３００は、第２の実施形態に係る品質解析装置２００と比較して、解析期間の期間代表点データ毎に操業条件分位点の値を計算する操業条件分位点計算部３６０をさらに有する点で相違する。以下では、主として、第２の実施形態との相違点を説明する。
【００６７】
本実施形態に係る品質解析装置３００は、図１０に示すように、解析条件設定部３１０と、代表点データ作成部３２０と、複合分位点計算部３３０と、出力部３４０と、品質分位点計算部３５０と、操業条件分位点計算部３６０とを有する。解析条件設定部３１０、代表点データ作成部３２０、複合分位点計算部３３０、出力部３４０及び品質分位点計算部３５０は、第２の実施形態に係る解析条件設定部２１０、代表点データ作成部２２０、複合分位点計算部２３０、出力部２４０及び品質分位点計算部２５０にそれぞれ対応する。したがって、これらの構成要素については詳細な説明を省略する。
【００６８】
（操業条件分位点計算部）
操業条件分位点計算部３６０は、代表点データ作成部３２０にて作成された期間代表点データの操業条件を解析して、解析条件設定部３１０にて操業条件分位点確率として設定された操業条件の分位点の値を期間代表点データ毎に計算する。すなわち、操業条件分位点計算部３６０は、解析期間の期間代表点データ毎に操業条件分位点確率の操業条件の分位点の値を計算して操業条件分位点とする。操業条件分位点確率は、品質分位点確率と同様、解析条件設定部３１０にて、１または複数設定し得る。操業条件分位点確率は、例えば１０％、２０％、３０％、・・・、９０％のように、１０％間隔で９つ設定してもよく、図３に示したように、２０％、５０％、８０％の３つを設定してもよい。操業条件が複数存在する場合には、それぞれの操業条件ごとに期間代表点データ毎の操業条件分位点の値が計算される。操業条件分位点計算部３６０により計算された操業条件分位点の値は、出力部３４０へ出力される。
【００６９】
（出力部）
出力部３４０は、第２の実施形態と同様、複合分位点計算部３３０にて計算された複合分位点の値、品質分位点計算部３５０にて計算された品質分位点の値、あるいは、操業条件分位点計算部３６０にて計算された操業条件分位点の値を出力する。また、出力部３４０は、複合分位点計算部３３０にて計算された複合分位点の値を色調で表した２次元画像である複合分位点画像を生成するとともに、品質分位点計算部３５０にて計算された品質分位点の値を時系列に並べた品質時系列グラフと、操業条件分位点計算部３６０にて計算された操業条件分位点の値を時系列に並べた時系列グラフ（以下、「操業条件時系列グラフ」ともいう。）とを生成し、出力する機能を有してもよい。複合分位点画像及び品質時系列グラフは、第２の実施形態と同様に生成される。
【００７０】
操業条件時系列グラフは、操業条件分位点の値の時系列変化を表すグラフであり、解析条件として設定された操業条件分位点確率（例えば、図３の例では２０％、５０％、８０％）毎に生成される。操業条件時系列グラフは、例えば後述する図１２〜図１４の複合分位点画像に重畳して示されているように、期間代表点データ毎の操業条件分位点を通る滑らかな曲線により表すことができる。出力部３４０により生成された複合分位点画像、品質時系列グラフ及び操業条件時系列グラフは、例えば出力装置２０に出力され、ユーザに提示される。
【００７１】
［３−２．品質解析方法］
次に、図１１〜図１４に基づいて、本実施形態に係る品質解析装置３００により行われる品質解析処理について説明する。図１１は、本実施形態に係る品質解析方法を示すフローチャートである。図１２〜図１４は、複合分位点画像、品質時系列グラフ及び操業条件時系列グラフの一例を示す説明図である。なお、以下では、第２の実施形態と同様の処理についての詳細な説明は省略する。
【００７２】
本実施形態に係る品質解析方法では、図１１に示すように、まず、代表点データ作成部３２０により、解析条件設定部３１０にて設定された解析条件の読み込みが行われる（Ｓ３００）。次いで、代表点データ作成部３２０は、操業データベース１０から解析対象の操業実績データを取得する（Ｓ３１０）。操業実績データの読み込みを終えると、代表点データ作成部３２０は、代表点データを作成する（Ｓ３２０）。ステップＳ３００〜Ｓ３２０の処理は、第２の実施形態のステップＳ２００〜Ｓ２２０と同様である。
【００７３】
そして、品質分位点計算部３５０は、代表点データ作成部３２０にて作成された期間代表点データの品質を解析して、解析条件設定部３１０にて品質分位点確率として設定された品質の分位点の値を期間代表点データ毎に計算する（Ｓ３３０）。ステップＳ３３０の処理は、第２の実施形態のステップＳ２３０と同様に行えばよい。
【００７４】
また、操業条件分位点計算部３６０は、代表点データ作成部３２０にて作成された期間代表点データの操業条件を解析して、解析条件設定部３１０にて操業条件分位点確率として設定された操業条件の分位点の値を期間代表点データ毎に計算する（Ｓ３４０）。例えば図４に示すような代表点データが作成されているとき、操業条件分位点計算部３６０は、解析期間を区分して生成された各領域に含まれる操業実績データ（すなわち期間代表点データ）から、ステップＳ３００にて読み込まれた操業条件分位点確率での操業条件の分位点の値をそれぞれ計算する。
【００７５】
さらに、複合分位点計算部３３０は、代表点データ作成部３２０にて作成された期間操業条件代表点データの品質を解析して、解析条件設定部３１０にて複合分位点確率として設定された品質の分位点の値（すなわち複合分位点）を期間操業条件代表点データ毎に計算する（Ｓ３５０）。ステップＳ３５０の処理は、第２の実施形態のステップＳ２４０と同様に行えばよい。
【００７６】
その後、出力部３４０は、ステップＳ３３０〜Ｓ３５０での計算結果を出力する（Ｓ３６０）。すなわち、出力部３４０は、計算された品質分位点の値や操業条件分位点、複合分位点の値を出力してもよい。あるいは、出力部３４０は、複合分位点計算部３３０にて計算された複合分位点の値に基づき複合分位点画像を生成し、出力する機能を有してもよい。さらに、出力部３４０は、品質分位点計算部３５０にて計算された品質分位点の値に基づき品質時系列グラフを生成するとともに、操業条件分位点計算部３６０にて計算された操業条件分位点での値に基づき操業条件時系列グラフを生成し、出力する機能を有してもよい（Ｓ３６０）。複合分位点画像は、第２の実施形態のステップＳ２４０と同様の処理を行うことで生成される。品質時系列グラフは、第２の実施形態のステップＳ２３０と同様の処理を行うことで生成される。操業条件時系列グラフは、操業条件分位点の値の時系列変化を表すグラフであり、解析条件として設定された操業条件分位点確率（例えば、図３の例では２０％、５０％、８０％）毎に生成される。
【００７７】
ステップＳ３６０では、品質分位点の値や操業条件分位点の値、複合分位点の値、生成された複合分位点画像、品質時系列グラフ及び操業条件時系列グラフ等の解析情報を、出力装置２０等へ出力する。出力装置２０は、入力された解析情報をユーザに提示する。例えば、ユーザは、提示された品質時系列グラフから、品質の時系列変化を把握することができる。また、例えば、ユーザは、提示された複合分位点画像から、製品の品質と製造条件との関係の変化を把握することができる。さらに、例えば、ユーザは、提示された操業条件時系列グラフから、操業条件分位点の値の時間的変化を把握することができる。
【００７８】
ここで、図１２〜図１４に、操業条件時系列グラフを含む複合分位点画像及び品質時系列グラフを示す品質分位点画像の一例を示す。操業条件時系列グラフは、操業条件Ａ、Ｂそれぞれについて生成されており、それぞれ対応する複合分位点画像Ａ、Ｂに重畳して示されている。図１２〜図１４に示す操業条件時系列グラフは、期間代表点データ毎の操業条件分位点の値を通る滑らかな曲線により表されている。
【００７９】
図１２に示すケース１は、上側に示す品質時系列グラフを示す品質分位点画像より、直近（グラフの右側）の品質分位点確率が８０％であるときの品質分位点の値が高くなっていることがわかる。これは、製造された製品に品質の低い製品が増加したことを表す。そこで、操業条件Ａ、Ｂの複合分位点画像をみると、いずれも、品質と操業条件との関係は時系列的に変化していない。しかし、操業条件Ａの操業条件時系列グラフは、いずれの操業条件分位点確率においても、直近の操業条件Ａの値が大きくなっている。複合分位点画像Ａより、操業条件Ａと品質との関係は、操業条件Ａが大きくなると製品の品質は低下する傾向が従来からある。したがって、品質の低下は、直近で操業条件Ａの値が大きい注文が増加したことに起因して生じたものであり、操業条件Ａと品質との関係は変化していないため、正常状態と判断することができる。また、操業条件Ｂの操業条件時系列グラフ及び複合分位点画像を見ると、操業条件Ｂの分位点の値は時系列的に変化しておらず、複合分位点画像の濃淡も時系列的に変化していないため、操業条件Ｂは品質変化に対して影響を与えていないと判断できる。
【００８０】
図１３に示すケース２は、図９と同様のケースであり、図１３に示す品質時系列グラフを示す品質分位点画像及び複合分位点画像Ａ、Ｂは、図９と同一である。ケース２は、品質時系列グラフからわかるように、品質分位点が直近に大きく悪化しているケースである。しかし、操業条件Ａの操業条件時系列グラフを見ると、操業条件Ａの値に変化はなく、操業条件Ａの値が大きい注文が増加した訳ではないが、操業条件Ａの複合分位点画像の濃淡が直近で変化している。これは、操業条件Ａと品質との関係が時系列的に変化していることを意味している。この場合、かかる関係の変化の原因を調査し、何らかの対策が必要と判断できる。
【００８１】
図１４に示すケース３は、品質時系列グラフをみると、品質に時系列的な変化は生じていないと判断される。しかし、操業条件Ａの複合分位点画像を見ると、操業条件Ａと品質との関係が変化している。操業条件Ａの操業条件時系列グラフを見ると、操業条件Ａの値はいずれの操業条件分位点においても小さくなっているが、操業条件Ａの複合分位点画像には、操業条件Ａの値が大きくなると品質が低下する傾向が表れている。つまり、ケース３は、操業条件Ａの値が大きい注文が少なかったために、品質時系列グラフでは品質分位点の値は変化していないように見えているだけであり、この場合も操業条件Ａと品質との関係が変化した原因を調査し、何らかの対策が必要と判断できる。
【００８２】
以上、本発明の第３の実施形態に係る品質解析装置３００の構成とこれによる品質解析方法について説明した。本実施形態によれば、複合分位点計算部３３０により、品質分位点の値を期間操業条件代表点データ毎に解析し、複合分位点の値を計算する。また、品質分位点計算部３５０により、期間代表点データ毎に品質分位点の値が計算され、操業条件分位点計算部３６０により、期間代表点データ毎に操業条件分位点の値が計算される。そして、出力部３４０により、品質分位点の値や操業条件分位点の値、複合分位点の値が出力されたり、複合分位点画像、品質時系列グラフ及び操業条件時系列グラフが生成され、出力されたりする。
【００８３】
ここで、複合分位点画像は、操業条件毎に生成され、操業条件と品質との関係の時系列変化を視覚的に把握しやすいように可視化された解析情報の一例である。品質時系列グラフは、品質の時系列変化を視覚的に把握しやすいように可視化された解析情報の一例である。そして、操業条件時系列グラフは、操業条件の分位点の値の時系列変化を視覚的に把握しやすいように可視化された解析情報の一例である。
【００８４】
このような品質解析方法により、まず、品質時系列グラフを監視することで品質の低下を検知することができる。そして、品質の低下の原因を特定するために複合分位点画像を監視することで、操業条件が品質に与える僅かな変化（例えば品質の低い製品の発生頻度が増加していること）を捉えることが可能となり、その原因（例えばどの操業条件が品質の低下に影響しているか）を容易に特定することができる。さらに、操業条件時系列グラフを参照することで、操業条件の品質への影響度を総合的に判断した上で、対策を検討することができる。例えば、図１４に示したケース３の場合、以前と比べて操業条件と品質との関係が変化しているが、操業条件Ａの値が大きい注文が今後とも少ないならば、品質は全体的に維持されることになるため、対策の必要はないと判断することも可能である。
【００８５】
＜４．変形例＞
上記第１〜第３の実施形態では、代表点データ作成部にて、解析期間と操業条件それぞれに基づき代表点を設定し、その代表点を中心とした操業実績データのまとまりを代表点データとして作成している。これにより、代表点データから分位点を容易に計算できるメリットがある。しかし、分位点の計算方法はかかる例に限定されず、例えば、図１５に示すような品質解析装置４００を構成することで、代表点データ作成部を不要とすることができる。図１５に示す品質解析装置４００は、図１０に示した第３の実施形態の品質解析装置３００に対応し、代表点データ作成部がない点で相違する。
【００８６】
例えば、図１５の品質分位点計算部４５０は、品質の分布を正規分布と仮定して、正規分布のパラメータである平均値μｙｊ（ｔ）と分散ｖｙｊ（ｔ）を期間ｔに依存して変化する変数として、下記式（１）及び式（２）のような関数で表す。そして、品質分位点計算部４５０は、その関数のパラメータであるａｙｊ１〜ａｙｊ３、ｂｙｊ１〜ｂｙｊ３を操業実績データから最尤推定法等で推定し、得られた期間ｔ毎の正規分布から品質の分位点を計算すればよい。ここで、ｊは品質の種類を表すインデックスである。
【００８７】
μｙｊ（ｔ）＝ａｙｊ１×ｔ２＋ａｙｊ２×ｔ＋ａｙｊ３      ・・・（１）
ｖｙｊ（ｔ）＝ｂｙｊ１×ｔ２＋ｂｙｊ２×ｔ＋ｂｙｊ３      ・・・（２）
【００８８】
操業条件分位点計算部４６０は、品質分位点計算部４５０と同様、操業条件の分布を正規分布と仮定して、正規分布のパラメータである平均値μｘｉ（ｔ）と分散ｖｘｉ（ｔ）を時間ｔに依存して変化する変数として、下記式（３）及び式（４）のような関数で表す。そして、操業条件分位点計算部４６０は、その関数のパラメータであるａｘｉ１〜ａｘｉ３、ｂｘｉ１〜ｂｘｉ３を操業実績データから最尤推定法等で推定し、得られた操業条件の値ｘｉ毎の正規分布から操業条件の分位点を計算すればよい。ここで、ｉは操業条件の種類を表すインデックスである。
【００８９】
μｘｉ（ｔ）＝ａｘｉ１×ｔ２＋ａｘｉ２×ｔ＋ａｘｉ３      ・・・（３）
ｖｘｉ（ｔ）＝ｂｘｉ１×ｔ２＋ｂｘｉ２×ｔ＋ｂｘｉ３      ・・・（４）
【００９０】
複合分位点計算部４３０は、品質分位点計算部４５０と同様、品質の分布を正規分布と仮定して、正規分布のパラメータである平均値μｘｙｉｊ（ｔ）と分散ｖｘｙｉｊ（ｔ）を操業条件の値ｘｉと期間ｔに依存して変化する変数として、下記式（５）及び式（６）のような関数で表す。そして、複合分位点計算部４３０は、その関数のパラメータであるａｘｉｊ１、ａｘｉｊ２、ａｙｉｊ１、ａｙｉｊ２、ａｘｙｉｊ３、ｂｘｉｊ１、ｂｘｉｊ２、ｂｙｉｊ１、ｂｙｉｊ２、ｂｘｙｉｊ３を操業実績データから最尤推定法等で推定し、得られた操業条件の値ｘｉ毎、時間ｔ毎の正規分布から品質の分位点を計算すればよい。
【００９１】
μｘｙｉｊ（ｘｉ，ｔ）
＝ａｘｉｊ１×ｘｉ２＋ａｘｉｊ２×ｘｉ＋ａｙｉｊ１×ｔ２＋ａｙｉｊ２×ｔ＋ａｘｙｉｊ３
・・・（５）
ｖｘｙｉｊ（ｘｉ，ｔ）
＝ｂｘｉｊ１×ｘｉ２＋ｂｘｉｊ２×ｘｉ＋ｂｙｉｊ１×ｔ２＋ｂｙｉｊ２×ｔ＋ｂｘｙｉｊ３
・・・（６）
【００９２】
＜５．ハードウェア構成例＞
以下、図１６を参照しながら、上記実施形態に係る品質解析装置のハードウェア構成について、詳細に説明する。図１６は、本発明の実施形態に係る品質解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００９３】
品質解析装置は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、品質可解析視化装置は、更に、バス９０７と、入力装置９０９と、出力装置９１１と、ストレージ装置９１３と、ドライブ９１５と、接続ポート９１７と、通信装置９１９とを備える。
【００９４】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１３、またはリムーバブル記録媒体９２１に記録された各種プログラムに従って、品質解析装置内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるバス９０７により相互に接続されている。
【００９５】
バス９０７は、ブリッジを介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バスに接続されている。
【００９６】
入力装置９０９は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９０９は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、品質解析装置の操作に対応したＰＤＡ等の外部接続機器９２３であってもよい。さらに、入力装置９０９は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。品質解析装置のユーザは、この入力装置９０９を操作することにより、品質解析装置に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００９７】
出力装置９１１は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１１は、例えば、品質解析装置が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、品質解析装置が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。
【００９８】
ストレージ装置９１３は、品質解析装置の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１３は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【００９９】
ドライブ９１５は、記録媒体用リーダライタであり、品質解析装置に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、ＣＤメディア、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）メディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２１は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。
【０１００】
接続ポート９１７は、機器を品質解析装置に直接接続するためのポートである。接続ポート９１７の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート等がある。この接続ポート９１７に外部接続機器９２３を接続することで、品質解析装置は、外部接続機器９２３から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２３に各種のデータを提供したりする。
【０１０１】
通信装置９１９は、例えば、通信網９２５に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。通信装置９１９は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１９は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１９は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９１９に接続される通信網９２５は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。
【０１０２】
以上、本発明の実施形態に係る品質解析装置の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【０１０３】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１０４】
例えば、上記実施形態では、品質時系列データ及び操業条件時系列データは、滑らかな曲線により表したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば品質は徐々に変化することが多いため、滑らかな曲線で表すと自然ではあるが、例えば図１７のように代表点データの分位点の値を単純に折れ線で結んでもよく、線は示さずに分位点を表す印（○、□、△等）のみを示してもよい。
【０１０５】
また、本発明は、製品を製造する製造プロセスに適用する手法であり、製品の品質が時間と共に変動する際、その変動の原因を調査する際に用いるのが好適である。上記実施形態では鉄鋼製品の製造プロセスに適用する場合について説明したが、本発明はかかる例に限定されず、例えば、化学プラントや半導体製造プロセス等にも適用可能である。
【符号の説明】
【０１０６】
１０                            操業データベース
２０                            出力装置
３０                            入力装置
１００、２００、３００、４００  品質解析装置
１１０、２１０、３１０、４１０  解析条件設定部
１２０、２２０、３２０          代表点データ作成部
１３０、２３０、３３０、４３０  複合分位点計算部
１４０、２４０、３４０、４４０  出力部
２５０、３５０、４５０          品質分位点計算部
３６０、４６０                  操業条件分位点計算部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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