(57)【要約】【課題】  製造現場において、診断結果に応じて多様なアプリケーションソフトウェアを自動生成する。【解決手段】  コンピュータを用いたソフトウェア生成方法であって、コンピュータは、制御部と、記憶部と、を備え、記憶部には、製造工程および検査工程のいずれかまたは両方で取得されたセンサデータを含む製造ログデータと、部品または製品ごとに、センサデータが取得された製造装置または検査装置に関する環境構成情報と、が格納され、制御部は、製造ログデータを記憶部から読み込み、環境構成情報を記憶部から読み込み、製造ログデータから因果推論モデルを構築し、環境構成情報を用いて該因果推論モデルを拡大した拡大因果推論モデルを構築し、拡大因果推論モデルを所定の注目対象データの因果関係に縮約した縮約モデルを生成し、縮約モデルを読み込んで所定のアプリケーションソフトウェアを生成する。【選択図】図１
2020035185.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いたソフトウェア生成方法であって、
前記コンピュータは、制御部と、記憶部と、を備え、
前記記憶部には、製造工程および検査工程のいずれかまたは両方で取得されたセンサデータを含む製造ログデータと、部品または製品ごとに、前記センサデータが取得された製造装置または検査装置に関する環境構成情報と、が格納され、
前記制御部は、
前記製造ログデータを前記記憶部から読み込む実績値受付ステップと、
前記環境構成情報を前記記憶部から読み込む環境構成情報読み込みステップと、
前記製造ログデータから因果推論モデルを構築し、前記環境構成情報を用いて該因果推論モデルを拡大した拡大因果推論モデルを構築する拡大因果推論モデル構築ステップと、
前記拡大因果推論モデルを所定の注目対象データの因果関係に縮約した縮約モデルを生成するモデル縮約ステップと、
前記縮約モデルを読み込んで所定のアプリケーションソフトウェアを生成するソフトウェア生成ステップと、を実施する、
ことを特徴とするソフトウェア生成方法。
【請求項２】
請求項１に記載されたソフトウェア生成方法であって、
前記拡大因果推論モデル構築ステップにおいて、ベイジアンネットワークを用いる、
ことを特徴とするソフトウェア生成方法。
【請求項３】
請求項１に記載されたソフトウェア生成方法であって、
前記記憶部には、製品構成を特定するＢＯＭ（Ｂｉｌｌ  Ｏｆ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）情報が格納され、
前記拡大因果推論モデル構築ステップにおいて、前記ＢＯＭ情報に含まれる部品ごとに因果推論モデルを構築して前記拡大因果推論モデルに統合する、
ことを特徴とするソフトウェア生成方法。
【請求項４】
請求項１に記載のソフトウェア生成方法であって、
前記拡大因果推論モデル構築ステップにおいて、前記製造装置ごとの製造ログデータの確率分布を積の形で前記拡大因果推論モデルに含める、
ことを特徴とするソフトウェア生成方法。
【請求項５】
請求項１に記載のソフトウェア生成方法であって、
前記拡大因果推論モデル構築ステップにおいて、前記製造装置および前記製造装置の種類ごとの製造ログデータの確率分布を積の形で前記拡大因果推論モデルに含める、
ことを特徴とするソフトウェア生成方法。
【請求項６】
請求項１に記載のソフトウェア生成方法であって、
前記記憶部には、予め定められた前記注目対象データが前記アプリケーションソフトウェアごとに格納され、
前記モデル縮約ステップでは、前記拡大因果推論モデルを前記注目対象データの因果関係に限定して積分することで縮約する、
ことを特徴とするソフトウェア生成方法。
【請求項７】
請求項１に記載のソフトウェア生成方法であって、
前記記憶部には、前記注目対象データとして不良モード発生率とその条件として工程を特定する情報が機差解析アプリケーションソフトウェアに対応付けて格納され、
前記モデル縮約ステップでは、前記拡大因果推論モデルを前記工程を特定する情報を条件とする前記不良モード発生率に限定して積分することで縮約する、
ことを特徴とするソフトウェア生成方法。
【請求項８】
ソフトウェア生成システムであって、
制御部と、記憶部と、を備え、
前記記憶部には、製造工程および検査工程のいずれかまたは両方で取得されたセンサデータを含む製造ログデータと、部品または製品ごとに、前記センサデータが取得された製造装置または検査装置に関する環境構成情報と、が格納され、
前記制御部は、
前記製造ログデータを前記記憶部から読み込む実績値受付ステップと、
前記環境構成情報を前記記憶部から読み込む環境構成情報読み込みステップと、
前記製造ログデータから因果推論モデルを構築し、前記環境構成情報を用いて該因果推論モデルを拡大した拡大因果推論モデルを構築する拡大因果推論モデル構築ステップと、
前記拡大因果推論モデルを所定の注目対象データの因果関係に縮約した縮約モデルを生成するモデル縮約ステップと、
前記縮約モデルを読み込んで所定のアプリケーションソフトウェアを生成するソフトウェア生成ステップと、を実施する、
ことを特徴とするソフトウェア生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソフトウェア生成方法およびソフトウェア生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特開２０１１−０７６３９１号公報(特許文献１)がある。この文献には、「データ選定部は、事前に、モデルデータ記憶部に予め記憶されたベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、各選択対象データに対応する各入力変数に対して任意の値をセットした場合の出力変数の確率が最大となる確率の最大値と閾値一時保持部に保持されている閾値とを比較し、確率の最大値が閾値以上であるときに、入力変数と確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせを入力変数ホワイトリストに登録しておき、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、入力変数と確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせが入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、確率計算部に確率計算を行わせる」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−０７６３９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１には、故障診断を目的とした、ベイジアンネットワークを用いた確率計算を実行するための方法が記載されている。しかし、これを製造ラインに適用しようとすると、故障診断、あるいは不良要因診断を行った後に診断結果に応じた改善対応を要するため、そのまま適用しても効果がない。
【０００５】
本発明の目的は、製造現場において、診断結果に応じて多様なアプリケーションソフトウェアを自動生成することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記課題を解決すべく、本発明の一態様に係るソフトウェア生成方法は、コンピュータを用いたソフトウェア生成方法であって、上記コンピュータは、制御部と、記憶部と、を備え、上記記憶部には、製造工程および検査工程のいずれかまたは両方で取得されたセンサデータを含む製造ログデータと、部品または製品ごとに、上記センサデータが取得された製造装置または検査装置に関する環境構成情報と、が格納され、上記制御部は、上記製造ログデータを上記記憶部から読み込む実績値受付ステップと、上記環境構成情報を上記記憶部から読み込む環境構成情報読み込みステップと、上記製造ログデータから因果推論モデルを構築し、上記環境構成情報を用いて該因果推論モデルを拡大した拡大因果推論モデルを構築する拡大因果推論モデル構築ステップと、上記拡大因果推論モデルを所定の注目対象データの因果関係に縮約した縮約モデルを生成するモデル縮約ステップと、上記縮約モデルを読み込んで所定のアプリケーションソフトウェアを生成するソフトウェア生成ステップと、を実施する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、製造現場において、診断結果に応じて多様なアプリケーションソフトウェアを自動生成することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第一の実施形態に係るナレッジ管理装置の構成例を示す図である。
【図２】製造実績記憶部のデータ構造例を示す図である。
【図３】検査実績記憶部のデータ構造例を示す図である。
【図４】ＢＯＭ（Ｂｉｌｌ  Ｏｆ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）情報の構造例を示す図である。
【図５】ＢＯＭ情報記憶部のデータ構造例を示す図である。
【図６】センサー配置情報記憶部のデータ構造例を示す図である。
【図７】装置種情報記憶部のデータ構造例を示す図である。
【図８】着工来歴情報記憶部のデータ構造例を示す図である。
【図９】ナレッジ管理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図１０】因果推論モデルおよび確率構造式の例を示す図である。
【図１１】因果推論モデルの保存フォーマットの例を示す図である。
【図１２】条件付確率ｐ（ｘ２｜ｘ１）の保存フォーマットの例を示す図である。
【図１３】条件付確率ｐ（ｘ４｜ｘ２，ｘ３）の保存フォーマットの例を示す図である。
【図１４】因果分析処理のフローの例を示す図である。
【図１５】因果推論モデル構築処理のフローの例を示す図である。
【図１６】末端部品の因果推論モデルの例を示す図である。
【図１７】装置ＩＤで条件付けられたセンサデータの因果推論モデルを示す図である。
【図１８】装置種で条件付けられた装置ＩＤの因果推論モデルを示す図である。
【図１９】検査データの因果推論モデルの例を示す図である。
【図２０】拡大因果推論モデルの例を示す図である。
【図２１】因果推論モデル構築画面の例を示す図である。
【図２２】機差解析アプリケーションの不良モード選択画面の例を示す図である。
【図２３】工程ごとの箱ひげ図表示画面の例を示す図である。
【図２４】複数工程にわたる箱ひげ図表示画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明に係る実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Ａからなる」、「Ａよりなる」、「Ａを有する」、「Ａを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。
【００１０】
製造現場においては、例えば、治具の改良などにより除去可能な要因が診断結果として抽出された場合は、装置改造による根本対策が求められる。また、装置の能力に起因した製造ばらつきや、装置の経年劣化など、除去不可能な要因であった場合、その要因が定常的に発生するものか、非定常に発生するものかに応じて、装置制御あるいは装置異常検知による改善が求められる。そのため、製造現場を補助する情報システムでは、診断後に製造ラインを改造するための対応まで実行できるのが望ましい。
【００１１】
また、確率計算だけでは、関数関係で記述された物理モデルを取り扱うことができない。そこで、本発明に係る情報処理システムでは、製造データと製造現場で知られている知識を入力として、汎用的な確率モデルを推定し、その確率モデルから必要な情報を抽出する（縮約する）ことで、多様なアプリケーション（適用業務）ソフトウェアを生成することを実現する。
【００１２】
情報処理システムを用いて解析したさまざまの測定値の相関関係を利用して、製造工程あるいは検査工程において望む結果を制御する種々の方法が研究されつつある。例えば、ビッグデータ解析等によれば、おおまかな変数（センサー等の取得値）間の相関関係を解析することができるようになりつつある。
【００１３】
数多ある測定項目の相関関係の中から、因果関係を効率よく抽出することができれば、定量的な因果関係を特定することも容易となる。また、そのような因果関係をナレッジとして蓄積することにより、他事象への展開効率を高めることが可能となると考えられる。
【００１４】
これを製造工程および検査工程にあてはめると、一度関連する全てのセンサーによる測定項目を含む因果推論モデルを構築し、測定に関する設備や工程、製造する製品の構成等を含む環境構成情報を用いて因果推論モデルを統合した次元が高く汎用性の高い拡大因果推論モデルを作成し、適用させたい事象に応じて着目する因果関係を特定して拡大因果推論モデルから単純な確率モデルに縮約（低次元化）することで、事象に応じた因果関係を特定したアプリケーションソフトウェア（例えば、機差解析、不良解析、異常検知、装置立ち上げ効率化、装置制御等）の生成に用いることが可能となる。
【００１５】
図１は、本発明の第一の実施形態に係るナレッジ管理装置の構成例を示す図である。ナレッジ管理装置１００は、記憶部１１０と、制御部１２０と、を備える。記憶部１１０には、製造実績記憶部１１１と、検査実績記憶部１１２と、ＢＯＭ（Ｂｉｌｌ  Ｏｆ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）情報記憶部１１３と、センサー配置情報記憶部１１４と、装置種情報記憶部１１５と、着工来歴情報記憶部１１６と、拡大因果推論モデル記憶部１１７と、が含まれる。すなわち、製造実績記憶部１１１と、検査実績記憶部１１２とは、センサーにより取得した測定項目であり、ＢＯＭ情報記憶部１１３と、センサー配置情報記憶部１１４と、装置種情報記憶部１１５と、着工来歴情報記憶部１１６とは、センサーの設備や工程、製造する製品の構成等を含む環境構成を特定する情報、すなわち環境構成情報に相当する。
【００１６】
制御部１２０には、実績値受付部１２１と、環境構成情報受付部１２２と、拡大因果推論モデル構築部１２３と、拡大因果推論モデル保存部１２４と、モデル縮約部１２５と、縮約モデル読み込み部１２６と、マルチアプリケーションソフトウェア生成部１２７と、が含まれる。
【００１７】
図２は、製造実績記憶部のデータ構造例を示す図である。製造実績記憶部１１１には、ｐＶａｒ１（１１１ａ）と、ｐＶａｒ２（１１１ｂ）と、ｐＶａｒ３（１１１ｃ）と、ｐＶａｒ４（１１１ｄ）と、ｐＶａｒ５（１１１ｅ）と、ｐＶａｒ６（１１１ｆ）と、ｐＶａｒ７（１１１ｇ）と、ｐＶａｒ８（１１１ｈ）と、ｐＶａｒ９（１１１ｊ）と、ｐＶａｒ１０（１１１ｋ）と、が含まれる。
【００１８】
製造実績記憶部１１１には、製造装置の操業状態をモニタした製造データが含まれており、その製造データの個別の項目が上記ｐＶａｒ１乃至ｐＶａｒ１０の項目名で示されている。例えば、ｐＶａｒ１（１１１ａ）は、製品の個体を識別するためのＩＤ番号を示す項目名である。２列目以降のｐＶａｒ２（１１１ｂ）乃至ｐＶａｒ１０（１１１ｋ）は、それぞれ製造装置の操業状態をセンサー等によりモニタした結果得られたデータである。操業状態をモニタする項目の例としては、処理中の温度、湿度、圧力、電流、電圧、物質量等がある。
【００１９】
これらのデータは、一般に、製品を製造処理している際に定期サンプリングされるデータである。ここで、定期サンプリングとは、例えば、１秒間に１００回の頻度等、各種のモニタする項目に応じて所定の頻度で定期的にセンサデータを取得することを指す。
【００２０】
一般に、製品の製造処理時間は、定期サンプリングのサンプリング間隔よりも長い。そのため、一つの製品を処理している間に、同じセンサーから取得されるデータを複数回取得することになる。したがって、図２のように、１列目に製品の個体を識別するためのＩＤ番号を配置する場合、サンプリングデータを複数回分得られるため、同じＩＤ番号のデータに重複が生じてしまう。
【００２１】
そこで、製品の個体を識別するためのＩＤ番号を、各行ベクトルを一意に特定するためのユニークキーとして扱い、各項目には複数回取得したデータの統計値（平均値や中央値等）を用いることで、製品の個体を識別するためのＩＤ番号に重複が生じないようにデータを整形しておくものとする。
【００２２】
なお、操業状態をモニタした他の例として、製品の処理に要した処理時間がある。このようなデータは、製品を一つ処理するたびに、１点のデータ（処理時間）が得られる。したがって、このようなデータでは、製品の個体を識別するためのＩＤ番号に重複が生じることはないため、統計処理を行わなくても、そのまま用いることができる。
【００２３】
図３は、検査実績記憶部のデータ構造例を示す図である。検査実績記憶部１１２には、ｃＶａｒ１（１１２ａ）と、ｃＶａｒ２（１１２ｂ）と、ｃＶａｒ３（１１２ｃ）と、ｃＶａｒ４（１１２ｄ）と、ｃＶａｒ５（１１２ｅ）と、ｃＶａｒ６（１１２ｆ）と、ｃＶａｒ７（１１２ｇ）と、ｃＶａｒ８（１１２ｈ）と、ｃＶａｒ９（１１２ｊ）と、ｃＶａｒ１０（１１２ｋ）と、が含まれる。
【００２４】
検査実績記憶部１１２には、検査装置の測定結果である検査データが含まれており、その検査データの個別の項目が上記ｃＶａｒ１乃至ｃＶａｒ１０の項目名で示されている。例えば、ｃＶａｒ１（１１２ａ）は、製品の個体を識別するためのＩＤ番号を示す項目名である。本データと、製造実績記憶部１１１のｐＶａｒ１（１１１ａ）は対応関係にあり、同じ値は同じ個体であることを示している。したがって、本データを参照することで、製造装置の操業状態をモニタした製造データと検査データの対応関係を取得することができる。
【００２５】
２列目以降のｃＶａｒ２（１１２ｂ）乃至ｃＶａｒ１０（１１２ｋ）は、それぞれ検査装置がセンサー等により測定した結果得られたデータである。検査データの例としては、製品の特定の箇所の寸法といった物理的な大きさに関連した測定値や、電気的な特性に関する測定値等がある。
【００２６】
このような検査データは、数値として測定される。そして、検査データには、規格が設定されていて、規格内に入っているかどうかの判定を行うことがある。上述のｃＶａｒ１０（１１２ｋ）が、製品が規格内に入っているか否かの判定結果を表すデータである。本例では、規格に入った場合は、「ＯＫ」、入らなかった場合は、「ＮＧ」と格納されている。
【００２７】
このような規格に対する判定結果は、個々の測定値ごとに行い、個々の測定値ごとに対する判定結果を全て記録している場合と、全ての測定値に対する総合判定結果として記録している場合等があるが、図３の例においては、判定結果が一つしか記載されておらず、これは、総合判定結果が記載されていることを意味する。
【００２８】
図４は、ＢＯＭ情報の構造例を示す図である。ＢＯＭ情報は、典型的には、木構造により構成される。製品４０１は、本ＢＯＭ情報において、構造記述の対象にしている製品を表している。製品４０１は、サブコンポーネントＡ４０２〜サブコンポーネントＣ４０４を組み合わせたものである。そのため、図４では、サブコンポーネントＡ４０２〜サブコンポーネントＣ４０４は、製品４０１と、エッジを介して接続されているように示されている。言い換えると、サブコンポーネントＡ４０２〜サブコンポーネントＣ４０４は、製品４０１の構成要素であることを示している。例えば、自動車を製品４０１とすると、エンジン、シャーシ、ボディなどが構成要素すなわちサブコンポーネント４０２〜４０４に相当する。
【００２９】
また、サブコンポーネントＡ４０２〜サブコンポーネントＣ４０４についても、それぞれ部品Ａ４０５、部品Ｂ４０６等の一つまたは複数の部品から構成される。すなわち、部品Ａ４０５、部品Ｂ４０６はサブコンポーネントＡ４０２の構成要素であることを示しており、部品Ｃ４０７、部品Ｄ４０８はサブコンポーネントＢ４０３の、部品Ｅ４０９、部品Ｆ４１０はサブコンポーネントＣ４０４の、構成要素であることを示している。例えば、自動車のエンジンをサブコンポーネント４０２とすると、シリンダやピストンなどが構成要素すなわち部品４０５、４０６に相当する。
【００３０】
図５は、ＢＯＭ情報記憶部のデータ構造例を示す図である。ＢＯＭ情報記憶部１１３には、製品１１３Ａと、サブコンポーネントＡ１１３Ｂと、サブコンポーネントＢ１１３Ｃと、サブコンポーネントＣ１１３Ｄと、部品Ａ１１３Ｅと、部品Ｂ１１３Ｆと、部品Ｃ１１３Ｇと、部品Ｄ１１３Ｈと、部品Ｅ１１３Ｊと、部品Ｆ１１３Ｋと、の対応表が含まれ、互いの構成要素を規定する関係がある場合にはそれぞれの対応点に「１」のビットが立てられている。例えば、製品は、サブコンポーネントＡ１１３ＢからサブコンポーネントＣ１１３Ｄまでを含むため、横軸の製品行の該当箇所に「１」が格納される。同様に、サブコンポーネントＡは、部品Ａ１１３Ｅ、部品Ｂ１１３Ｆを含むため、横軸のサブコンポーネントＡ行の該当箇所に「１」が格納される。
【００３１】
図６は、センサー配置情報記憶部のデータ構造例を示す図である。センサー配置情報記憶部１１４には、行データとしてセンサー情報名が含まれ、列データとして装置種Ａ１１４１の列と、装置種Ｂ１１４２の列と、装置種Ｃ１１４３の列と、が含まれている。製造ラインの中には，同じ種類の装置が複数台導入されていることがあり、装置種とは装置の種類を示す情報である。また、行データのセンサー情報名（ｐＶａｒ２等）のそれぞれは、製造データの個別の項目を表している。ｐＶａｒ２の行では、製造データｐＶａｒ２が取得された装置の装置種に「１」が格納される。本例では、装置種Ａ１１４１の列の値が「１」になっており、これは、ｐＶａｒ２の値は、装置種Ａの装置で測定されたデータであることを示す。なお、装置種は、例えば、塗装装置や、引き伸ばし機、熱処理機等の作業内容に応じた種類が予め対応付けられている。
【００３２】
図７は、装置種情報記憶部のデータ構造例を示す図である。装置種情報記憶部１１５には、装置ＩＤ１１５１と、装置種１１５２と、が対応付けて含まれる。すなわち、装置種情報記憶部１１５は、製造ラインにある各装置が、どの装置種に属するかを示した情報である。例えば、「Ｅｑ１」の装置ＩＤを有する装置は、装置種１１５２の値として「装置種Ａ」が対応付けられている。これは、装置「Ｅｑ１」は、装置種Ａに属していることを示している。
【００３３】
図８は、着工来歴情報記憶部のデータ構造例を示す図である。着工来歴とは、製品とその製品を処理した製造装置との対応（実績）を示す情報である。着工来歴情報記憶部１１６では、製品を横軸、工程を縦軸にとり、製品ごとに各工程を担当した装置を特定する情報を格納する。例えば、製品「Ａ０１」１１６１は、工程１（１１６６）において、製造装置「Ｅｑ１」、工程２（１１６７）において、製造装置「Ｅｑ３」、工程３（１１６８）において、製造装置「Ｅｑ６」、を用いて処理したことを示している。同様に、他の製品についても、工程ごとに処理した装置を特定する情報が示されている。なお、手作業の工程が含まれる場合であっても、手作業者（あるいはチーム）を特定する情報を製造装置になぞらえて格納することで、対応可能である。
【００３４】
実績値受付部１２１は、製造装置の操業状態をモニタした製造データと、検査データと、のいずれかまたは両方を含む製造ログデータの読み込みを行う。具体的には、実績値受付部１２１は、記憶部１１０の製造実績記憶部１１１と、検査実績記憶部１１２とを読み出す。
【００３５】
環境構成情報受付部１２２は、ＢＯＭ情報と、センサー配置情報と、装置種情報と、着工来歴情報と、の読み込みを行う。具体的には、環境構成情報受付部１２２は、記憶部１１０のＢＯＭ情報記憶部１１３と、センサー配置情報記憶部１１４と、装置種情報記憶部１１５と、着工来歴情報記憶部１１６と、を読み出す。
【００３６】
拡大因果推論モデル構築部１２３は、製造ログデータと、ＢＯＭ情報と、センサー配置情報と、装置種情報と、着工来歴情報とを用いて、拡大因果推論モデルを構築する。具体的には、拡大因果推論モデル構築部１２３は、厳密に因果関係にあるか否かは問わず、Ｋ２アルゴリズム等の構造学習アルゴリズムを用いて、相関性のあるセンサー項目を原因と結果に関連付けて、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を構成する。そして、拡大因果推論モデル構築部１２３は、ＢＯＭ情報記憶部１１３と、センサー配置情報記憶部１１４と、装置種情報記憶部１１５と、着工来歴情報記憶部１１６とに含まれるセンサーの設備や工程、製造する製品の構成等を含む環境構成を特定する情報すなわち環境構成情報を用いてこのベイジアンネットワークを統合して、拡大因果推論モデルを構築する。
【００３７】
拡大因果推論モデル保存部１２４は、拡大因果推論モデル構築部１２３が構築したベイジアンネットワークを、一般に用いられるＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）の拡張データ等により記述して、拡大因果推論モデル記憶部１１７に保存する。
【００３８】
モデル縮約部１２５は、拡大因果推論モデルから、必要なデータ以外のデータを積分消去することによって、拡大因果推論モデルの次元を下げる。すなわち、さまざまなデータの因果関係を含む拡大因果推論モデルから、必要な因果関係に絞り込み、必要な情報を抽出する縮約を行う。
【００３９】
縮約モデル読み込み部１２６は、モデル縮約部１２５により縮約されたモデルを読み込んで、マルチアプリケーションソフトウェア生成部１２７に受け渡す。
【００４０】
マルチアプリケーションソフトウェア生成部１２７は、縮約されたモデルを読み込んで、所定の定義（ＸＭＬで記述された定義）に従った画面遷移、処理内容を用いるアプリケーションソフトウェアを生成する。マルチアプリケーションソフトウェア生成部１２７は、ＸＭＬで記述された構成に従って、必要な情報を縮約されたモデルであるベイジアンネットワークから読み出し、所定の演算を行うことで表示に必要な情報を生成し、定義された遷移可能な表示用の画面情報に従って表示させる画面を生成する。
【００４１】
図９は、ナレッジ管理装置のハードウェア構成例を示す図である。ナレッジ管理装置１００は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）１０１と、メモリ１０２と、ハードディスク装置（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）などの外部記憶装置１０３と、キーボードやマウス、バーコードリーダなどの入力装置１０４と、ディスプレイなどの出力装置１０５とを備えたコンピュータ、あるいはこのコンピュータを複数備えたコンピュータシステムで実現できる。
【００４２】
例えば、制御部１２０の実績値受付部１２１と、環境構成情報受付部１２２と、拡大因果推論モデル構築部１２３と、拡大因果推論モデル保存部１２４と、モデル縮約部１２５と、縮約モデル読み込み部１２６と、マルチアプリケーションソフトウェア生成部１２７とは、外部記憶装置１０３に記憶されている所定のプログラムをメモリ１０２にロードしてＣＰＵ１０１で実行することで実現可能であり、記憶部１１０は、ＣＰＵ１０１がメモリ１０２または外部記憶装置１０３を利用することにより実現可能である。
【００４３】
なお、これに限られず、ナレッジ管理装置１００は、例えばＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やマイコンで実現されるものであってもよい。
【００４４】
図１０は、因果推論モデルおよび確率構造式の例を示す図である。拡大因果推論モデル（ベイジアンネットワーク）をグラフィカルデータとして描画すると、図１０に示されるようなエッジとノードを有する有向モデルとなる。
【００４５】
因果推論モデルとは、原因と結果の関係を、頂点、すなわちノードと、矢線、すなわちエッジを用いて示したグラフィカルモデルをいう。また、因果推論モデルでは、図１０に示すようなノードとエッジからなるグラフィカルモデルに対応する確率分布の分解式を持つ。
【００４６】
図１０の確率構造式の例では、変数ｘ１（５０１）、変数ｘ２（５０２）、変数ｘ３（５０３）、変数ｘ４（５０４）からなる因果関係および確率分布の分解式の一例が示されている。これは、確率分布の分解式の左辺、すなわち、分解される側の式は、変数ｘ１（５０１）、変数ｘ２（５０２）、変数ｘ３（５０３）、変数ｘ４（５０４）の同時確率分布ｐ（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）であることに対応する。また、右辺は、同時確率分布を条件付き確率の積に分解した式である。
【００４７】
なお、条件付き確率は、ｐ(ｘ｜ｙ)の形で表現され、ｙの値が決定している条件下でのｘの確率を示したものである。因果推論モデルでは、条件にあたるｙが原因、ｘが結果を表している。これにより、原因側であるｙの値に応じて、ｘの確率分布が変化する様子を数式で表すことができるため、この式は原因ｙの値の変化に応じて、ｘの値が変化する因果を表現していることとなる。また、図１０では、変数ｘ１（５０１）から変数ｘ２（５０２）への矢印、すなわちエッジが延びている。これは、確率分布の分解式の右辺に、条件付き確率ｐ(ｘ２｜ｘ１)が含まれていることに対応している。以降の例においても、矢印に対応する形で、条件付き確率が右辺に含まれている。
【００４８】
図１０の因果推論モデルでは、変数ｘ１（５０１）に向かう矢印すなわちエッジは存在しない。そのため、図１０の確率構造式の右辺には、確率ｐ(ｘ１)が条件付き確率の形ではなく定数として含まれている。また、図１０の因果推論モデルでは、変数ｘ４（５０４）に向かう矢印は、ｘ２（５０２）からと、ｘ３（５０３）からとの２本が存在している。
これに対応する形で、図１０の確率構造式の右辺には、ｘ２とｘ３の二つを条件に持つｐ(ｘ４｜ｘ２,ｘ３)が含まれている。同様に、各頂点に対応する形で、条件付き確率が右辺に含まれている。
【００４９】
図１１は、因果推論モデルの保存フォーマットの例を示す図である。図１１においては、行方向が因果関係の矢印の根元すなわち原因となる項目を示し、列方向が、因果関係の先端すなわち結果となる項目を示している。例えば、「ｘ１」の行１１０５では、「ｘ２」の列１１０２は、値が「１」になっている。これは、図１０においてエッジがｘ１（５０１）からｘ２（５０２）に向かって存在している（因果関係がある）ことに対応している。一方で、「ｘ１」の行１１０５では、「ｘ４」の列１１０４は、値が「０」になっている。これは、図１０においてｘ１（５０１）とｘ４（５０４）との間にエッジが存在しない（間接的に因果はあるが、直接的に因果関係はない）ことに対応している。
【００５０】
図１２は、条件付確率ｐ（ｘ２｜ｘ１）の保存フォーマットの例を示す図である。簡単のため、本例では、ｘ１とｘ２はそれぞれ、１，２，３，４，５のいずれかの値をとる変数とした。本例では、「ｘ２＝１」の列１２０１かつ「ｘ１＝１」の行１２０６における確率の値は「０．３２」となっている。これは、ｐ(ｘ１＝１｜ｘ２＝１)＝０．３２であることを示している。
【００５１】
図１３は、条件付確率ｐ（ｘ４｜ｘ２，ｘ３）の保存フォーマットの例を示す図である。簡単のため、本例では、ｘ２とｘ４はそれぞれ、１,２,３,４,５のいずれかの値をとり、ｘ３は、１,２,３のいずれかの値をとる変数とした。本例では、「ｘ４＝１」の列１３０１かつ「ｘ２＝１,ｘ３＝１」の行１３０６における確率の値は、「０．１１」となっている。これは、ｐ(ｘ４＝１｜ｘ２＝１,ｘ３＝１)＝０．１１であることを示している。
【００５２】
図１４は、因果分析処理のフローの例を示す図である。因果分析処理は、ナレッジ管理装置１００の電源投入後に、操作者による指示を受け付けて開始される。
【００５３】
まず、実績値受付部１２１は、製造ログデータを読み込む（ステップＳ１０１）。具体的には、実績値受付部１２１は、製造装置の操業状態をモニタした製造データと、検査データと、のいずれかまたは両方を含む製造ログデータの読み込みを行う。例えば、実績値受付部１２１は、製造実績記憶部１１１と、検査実績記憶部１１２と、に格納されている製造データ、検査データのいずれかまたは両方を読み込む。
【００５４】
そして、環境構成情報受付部１２２は、ＢＯＭ情報を読み込む（ステップＳ１０２）。具体的には、環境構成情報受付部１２２は、ＢＯＭ情報記憶部１１３に格納されている製品の構造データの読み込みを行う。
【００５５】
そして、環境構成情報受付部１２２は、センサー配置情報を読み込む（ステップＳ１０３）。具体的には、環境構成情報受付部１２２は、センサー配置情報記憶部１１４に格納されているセンサー情報の項目と装置種の関係の読み込みを行う。
【００５６】
そして、環境構成情報受付部１２２は、装置種情報を読み込む（ステップＳ１０４）。具体的には、環境構成情報受付部１２２は、装置種情報記憶部１１５に格納されているセンサーＩＤと装置種の関係の読み込みを行う。
【００５７】
そして、環境構成情報受付部１２２は、着工来歴情報を読み込む（ステップＳ１０５）。具体的には、環境構成情報受付部１２２は、着工来歴情報記憶部１１６に格納されている製品ＩＤと工程ごとの処理装置の履歴の読み込みを行う。
【００５８】
そして、拡大因果推論モデル構築部１２３は、因果推論モデルを構築する（ステップＳ１０６）。具体的には、拡大因果推論モデル構築部１２３は、製造ログデータと、ＢＯＭ情報と、センサー配置情報と、装置種情報と、着工来歴情報と、を用いて、これらの因果関係を推論し、因果関係モデルを構築する。なお、この処理の詳細については後述する。
【００５９】
そして、モデル縮約部１２５は、注目対象データを読み込む（ステップＳ１０７）。具体的には、モデル縮約部１２５は、予め登録してある製造ラインにおいて改善を行いたい工程について必要なデータ項目を取得する。例えば、機差解析を行いたい場合は、製造ログデータの読み込みステップ（ステップＳ１０１）で取得した、完成後の製品性能を検査した製品検査データ、特に、製品の良品／不良品の判定結果および不良品と判定された場合の不良のタイプを分類した不良モードデータが含まれているデータと、着工来歴情報の読み込みステップ（ステップＳ１０５）で読み込んだ着工来歴と、が必要なデータ項目として予め登録されている。そのため、モデル縮約部１２５は、機差解析を目的のソフトウェアとする場合には、注目対象データとして製品検査データと、着工来歴と、を読み込む。
【００６０】
そして、モデル縮約部１２５は、注目対象データに因果推論モデルを縮約する（ステップＳ１０８）。具体的には、モデル縮約部１２５は、注目対象データ（必要なデータ）以外のデータを拡大因果推論モデルにおいて積分することによって消去し、拡大因果推論モデルの次元を下げる処理を行う。下式（１）〜下式（３）は、次元を下げる積分処理の例を示す。
【００６１】
【数１】
2020035185.tif 000003
【００６２】
【数２】
2020035185.tif 000004
【００６３】
【数３】
2020035185.tif 000005
【００６４】
上式（１）は、右辺に示す因果推論モデルの次元を落とした例である。上式（１）において、ｙは、図１における製造ログデータ読み込みステップ（ステップＳ１０１）で取得した、完成後の製品性能を検査した製品検査データを示しているものとする。上式（１）では、ｙ以外の変数（ｘ１〜ｘｍ）に関し積分計算することによって、ｙの確率分布に次元を下げているといえる。
【００６５】
また、上式（２）も、右辺に示す因果推論モデルの次元を落とした例である。上式（２）において、ｙは、図1における製造ログデータ読み込みステップ（ステップＳ１０１）で取得した、完成後の製品性能を検査した製品検査データを示しており、ｘ１は着工来歴情報読み込みステップ（ステップＳ１０５）で読み込んだ着工来歴を示しているものとする。上式（２）では、ｙ、ｘ１以外の変数（ｘ２〜ｘｍ）に関し積分計算することによって、ｙおよびｘ１の確率分布に次元を下げているといえる。
【００６６】
また、上式（３）では、上式（１）および上式（２）を用いて、条件付き確率を算出した例である。左辺がｘ１で条件付けられたｙの条件付き確率になっている。右辺は、上式（２）の左辺を上式（１）の左辺で割ったものである。このように拡大因果推論モデルを積分することで、注目対象のデータに関する確率モデルに縮約することが可能となる。また、条件付き確率分布についても、上式（３）のように縮約したモデルを組み合わせる（除算する）ことで確率モデルを取得できるといえる。
【００６７】
以上が、因果分析処理のフローである。因果分析処理によれば、実績値を受け付けて拡大因果推論モデルを構築し、生成する目的のアプリケーションソフトウェアにて必要な確率モデルを縮約して取得することができる。
【００６８】
図１５は、因果推論モデル構築処理のフローの例を示す図である。因果推論モデル構築処理は、因果分析処理のステップＳ１０６において開始される。
【００６９】
まず、拡大因果推論モデル構築部１２３は、製造ログデータモデル推論を行う（ステップＳ１０６１）。具体的には、拡大因果推論モデル構築部１２３は、製造データや製品検査データ間の因果推論を行う。本ステップでは、拡大因果推論モデル構築部１２３は、ステップＳ１０２にて読み込んだＢＯＭ情報のうち、最も下位の構成要素（末端）ごとに因果推論モデルを構築する。
【００７０】
図１６は、末端部品の因果推論モデルの例を示す図である。部品Ａの因果推論モデル１６０１は、図４にて示した部品Ａ４０５に対応する因果推論モデルを示している。図４に示したように、部品Ａは、ＢＯＭの木構造の最も末端に位置している。
【００７１】
図１６に示すように、部品Ａの因果推論モデル１６０１において最も結果寄りのノード１６０２は、部品Ａの品質に関する中間検査データを示している。中間検査データとは、製造中の製品の途中状態の製品性能を検査したデータである。部品Ａは製品を構成する部品であるため、最終的な製品性能とは別に部品としての検査を行っているためである。
【００７２】
同様に、拡大因果推論モデル構築部１２３は、部品Ｂの因果推論モデル１６０３、部品Ｃの因果推論モデル１６０５も構築する。前述したように、因果推論モデルは、グラフィカル構造と確率構造からなる。このような因果推論におけるグラフィカル構造を推定する手段に、Ｋ２アルゴリズムなどのアルゴリズムがあり、拡大因果推論モデル構築部１２３は、例えばＫ２アルゴリズムを採用する。また、確率構造を推定する手段には最尤推定などがあり、拡大因果推論モデル構築部１２３は、例えば最尤推定アルゴリズムを採用する。
【００７３】
次に、拡大因果推論モデル構築部１２３は、センサデータ−装置ＩＤ関係モデルを構築する（ステップＳ１０６２）。具体的には、拡大因果推論モデル構築部１２３は、装置ＩＤで条件付けられた、センサデータの確率分布を推定する。例えば、推定される確率分布は、ｐ(ｃＶａｒ２｜Ｅｑ＝Ｅｑ１)等により表される確率分布である。ここで、ｃＶａｒ２は，図３に示す検査実績記憶部１１２におけるｃＶａｒ２（１１２ｂ）であり、Ｅｑ１は、図7に示す装置種情報記憶部１１５における装置ＩＤ１１５１である「Ｅｑ１」に相当する。すなわち、ｐ(ｃＶａｒ２｜Ｅｑ＝Ｅｑ１)は、装置「Ｅｑ１」において観測された変数ｃＶａｒ２の確率分布を示すものである。このｐ(ｃＶａｒ２｜Ｅｑ＝Ｅｑ１)の推定の仕方を以下に説明する。
【００７４】
まず、拡大因果推論モデル構築部１２３は、図６に示すセンサー配置情報記憶部１１４を参照して、各変数（ｃＶａｒ２）が観測される装置種（装置種Ａ等）を特定する。次に、拡大因果推論モデル構築部１２３は、図７に示す装置種情報記憶部１１５を参照して、各装置種（装置種Ａ）に該当する装置（Ｅｑ１、Ｅｑ２）を特定する。
【００７５】
そして、拡大因果推論モデル構築部１２３は、図８に示す着工来歴情報記憶部１１６を参照して、各装置（Ｅｑ１）で製造された製品ＩＤ（Ａ０１、Ａ０３、Ａ０５）を特定する。その上で、拡大因果推論モデル構築部１２３は、図３に示す検査実績記憶部１１２を参照して、製品ＩＤであるｃＶａｒ１（１１２ａ）が当該製品ＩＤ（Ａ０１、Ａ０３、Ａ０５）である行にデータを限定してｃＶａｒ２の確率分布を推定する。つまり、それがｐ(ｃＶａｒ２｜Ｅｑ＝Ｅｑ１)である。
【００７６】
なお、センサデータ−装置ＩＤ関係モデルの構築ステップ（ステップＳ１０６２）において推定した、装置ＩＤで条件付けられたセンサデータの確率分布は、グラフィカル構造としては、図１７のように表される。
【００７７】
図１７は、装置ＩＤで条件付けられたセンサデータの因果推論モデルを示す図である。図１７の因果推論モデルでは、ｃＶａｒ２（１７０１）は、変数ｃＶａｒ２に相当する。Ｅｑ（１７０２）は、装置Ｅｑ１あるいはＥｑ２のいずれかを値として取る変数を表している。上述したｐ(ｃＶａｒ２｜Ｅｑ＝Ｅｑ１)の計算例は、このＥｑ（１７０２）が「Ｅｑ１」の値である場合の例に相当する。
【００７８】
次に、拡大因果推論モデル構築部１２３は、装置ＩＤ−装置種モデルを構築する（ステップＳ１０６３）。具体的には、拡大因果推論モデル構築部１２３は、装置ＩＤと装置種の間の確率分布を推定する。推定される確率分布の一例を下式（４）に示す。
【００７９】
【数４】
2020035185.tif 000006
【００８０】
上式（４）は、装置ＩＤが「Ｅｑ１」で表される装置が、装置種Ａに属している確率を示している。この確率値は、拡大因果推論モデル構築部１２３が図７に示した装置種情報記憶部１１５を用いて算出する。本例では、「Ｅｑ１」の行における装置種列の値は、装置種Ａであるため、上式（４）のとる確率の値は「１」となる。仮に、「Ｅｑ１」の行における装置種列の値に装置種Ａ以外の値が入っていた場合は、上式（４）が示す確率の値は「0」となる。
【００８１】
なお、装置ＩＤ−装置種モデル構築ステップ（ステップＳ１０６２）で推定された装置ＩＤと装置種の間の確率分布は、グラフィカル構造としては、図１８のように表される。
【００８２】
図１８は、装置種で条件付けられた装置ＩＤの因果推論モデルを示す図である。図１８において、Ｅｑ(１８０１)は、装置ＩＤを値に取る変数を表しており、装置種(１８０２)は、装置種を値に取る変数を表している。つまり、上式（４）の例は、Ｅｑ(１８０１)が「Ｅｑ１」の場合かつ、装置種(１８０２)が「装置種Ａ」の場合の例にあたる。
【００８３】
そして、拡大因果推論モデル構築部１２３は、コンポーネントモデルを構築する（ステップＳ１０６４）。具体的には、拡大因果推論モデル構築部１２３は、各コンポーネントにおける製品検査データ間の因果推論を実行する。この例を図１９に示す。
【００８４】
図１９は、検査データの因果推論モデルの例を示す図である。最も左にあるノード（１９０１）は、製造ログデータ読み込みステップＳ１０１にて取得した製品検査データを示している。一方、右側にあるノード１９０２〜１９０４は、製造ログデータ読み込みステップＳ１０１で取得した製造中の製品の途中状態の製品性能を検査したデータを示している。これらは、それぞれ図１６の末端部品の因果推論モデルの例における最も左側のノード１５０２、ノード１５０４、ノード１５０６と対応している。
【００８５】
コンポーネントモデルを構築する方法としては、製造ログデータモデル推論（ステップＳ１０６１）において用いたアルゴリズムと同様のものを用いて実行することができる。
【００８６】
そして、拡大因果推論モデル構築部１２３は、拡大因果推論モデルを構築する（ステップＳ１０６５）。具体的には、拡大因果推論モデル構築部１２３は、製造ログデータモデルの推論（ステップＳ１０６１）から、コンポーネントモデル構築（ステップＳ１０６４）までの処理において構築した確率分布を統合して（すべて掛け合わせて）、拡大因果推論モデルを構築する。
【００８７】
図２０は、拡大因果推論モデルの例を示す図である。図２０には、部品Ａの因果推論モデル２００１と、部品Ｂの因果推論モデル２００３と、部品Ｃの因果推論モデル２００５が統合された拡大因果推論モデル２０００の例が示されている。ノード２００７と各部品のノード(２００２、２００４、２００６)が接続されている部分は、コンポーネントモデル構築ステップＳ１０６４で構築された因果推論モデルに対応する。
【００８８】
また、ノード２００８とノード(２０１０、２０１１)が接続されている部分は、センサデータ−装置ＩＤ関係モデル構築ステップ（１０６２）で構築した因果推論モデルに対応する。すなわち、ノード２００９は装置種に相当し、ノード２００８は装置ＩＤに相当する。そして、ノード２０１０、２０１１はそれぞれ、センサーの取得値に相当する。このように、ＢＯＭ構造の因果関係を拡大して、各種の実績値の因果関係を対応付けると、拡大因果推論モデルとなる。すなわち、製造装置ごとの製造ログデータの確率分布を積の形で拡大因果推論モデルに含めており、また同時に、製造装置および製造装置の種類ごとの製造ログデータの確率分布を積の形で拡大因果推論モデルに含めているともいえる。
【００８９】
以上が、因果推論モデル構築処理のフローである。因果推論モデル構築処理によれば、各種の実績値を統合して、拡大因果推論モデルを構築することができる。
【００９０】
図２１は、因果推論モデル構築画面の例を示す図である。因果推論モデル構築画面２１００には、グラフィカルモデル表示部２１０１と、変数選択領域２１０２と、Ｂｕｉｌｄボタン２１０３と、Ｉｎｔｅｇｒａｌボタン２１０４と、が含まれる。
【００９１】
グラフィカルモデル表示部２１０１には、構築された因果推論モデルのグラフィカル構造が出力される。そのため、構築されたモデルを視覚的に確認することができる。
【００９２】
変数選択領域２１０２は、注目データの設定入力を受け付ける。具体的には、変数選択領域２１０２には、変数ごとにＴｇｔ欄とＣｏｎｄ欄が設けられ、それぞれどの変数をＴｇｔ（取得する確率）とするか、どの変数をＣｏｎｄ（条件指定）とするかの入力を受け付ける。例えば、ｃＶａｒ２変数をＴｇｔに設定し、ｃＶａｒ５変数をＣｏｎｄに設定すると、条件指定ｃＶａｒ５におけるｃＶａｒ２の確率に縮約した確率モデルを得ることを指定することとなる。変数選択領域２１０２に受け付けられた入力は、注目対象データ読み込みのステップＳ１０７において読み込まれ、ステップＳ１０８における縮約処理で利用される。
【００９３】
Ｂｕｉｌｄボタン２１０３は、入力を受け付けると、因果分析処理のステップＳ１０１（製造ログデータ読み込み）〜ステップＳ１０６（因果推論モデル構築）までの処理を開始させる。そして、グラフィカルモデル表示部２１０１に、構築された拡大因果推論モデルが表示される。
【００９４】
Ｉｎｔｅｇｒａｌボタン２１０４は、入力を受け付けると、変数選択領域２１０２の入力を読み込んで、因果分析処理のステップＳ１０７（注目対象データ読み込み）〜ステップＳ１０８（因果推論モデル縮約）までの処理を開始させる。そして、グラフィカルモデル表示部２１０１に、縮約された因果推論モデル（確率モデル）が表示される。
【００９５】
（機差解析への応用例）上述の拡大因果推論モデルおよびその縮約の仕組みを用いて、機差解析アプリケーションへ適用する場合の例について説明する。なお、機差解析アプリケーションは、縮約モデル読み込み部１２６が、モデル縮約部１２５により所定の変数に縮約された確率モデルを読み込み、マルチアプリケーションソフトウェア生成部１２７が所定のＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）定義に従って画面および操作ウィジェットの自動生成を行うことで生成される。この仕組みは、公知のアプリケーション自動生成技術を流用するものであってもよい。
【００９６】
図２２は、機差解析アプリケーションの不良モード選択画面の例を示す図である。不良モード選択画面２２００では、製品不良の不良モードの発生割合が円グラフ２２０１に示される。本画面の出力に必要な円グラフ２２０１の情報は、各不良モードの発生割合に相当し、上式（１）に示される確率分布を用いて算出される。
【００９７】
不良モード選択画面２２００には、円グラフ２２０１と、不良モード選択入力受付領域２２０２と、前へボタン２２０３と、次へボタン２２０４と、が含まれる。
【００９８】
不良モード選択入力受付領域２２０２は、チェックボックス等により実装され、分析対象の不良モードの選択を複数選択可能に受け付ける。
【００９９】
前へボタン２２０３は、入力を受け付けると、不良モード選択画面２２００の表示前に表示していた画面への遷移を行う。遷移先の画面は、通常は、ログイン画面や他のアプリケーション、あるいはメニュー画面が想定される。
【０１００】
次へボタン２２０４は、入力を受け付けると、不良モード選択入力受付領域２２０２に受け付けた不良モードをパラメータとして読み込んで次の画面に遷移する。
【０１０１】
図２３は、工程ごとの箱ひげ図表示画面の例を示す図である。工程ごとの箱ひげ図表示画面２３００は、不良モード選択画面２２００の不良モード選択入力受付領域２２０２において不良モードＡが選択された状態で次へボタン２２０４が押された際に遷移する画面である。
【０１０２】
図２３に示すように、箱ひげ図表示画面２３００は、箱ひげ図表示部２３０１と、工程表示部２３０２と、前工程へボタン２３０３と、前へボタン２３０４と、次へボタン２３０５と、次工程へボタン２３０６と、を含む。
【０１０３】
箱ひげ図表示部２３０１は、縦軸に選択された不良モードＡの発生率、横軸に装置をプロットする。箱ひげ図表示部２３０１に表示されるグラフは、箱ひげ図と呼ばれるグラフであり、確率分布を、最大値、７５％点、中央値、２５％点、最小値の統計要約量を用いて記述された箱の上に平均値を表す三角形を重ね合わせたグラフである。
【０１０４】
なお、各箱に付与されているひげの上端が最大値、箱の上端が７５％点、箱内の中央の線が中央値、箱の下端が２５％点、ひげの下端が最小値を表している。箱ひげ図表示部２３０１は、不良モード選択画面２２００の次へボタン２２０４が押された際に、機差解析アプリケーションを実現するソフトウェアにより、工程ごとに装置毎の検査結果が不良であり、検査結果の不良がＡに分類されるものである条件付き確率である上式（３）の縮約モデルから導かれる確率分布を用いて算出される。本グラフにおいて、箱ひげ図の位置が他の工程と大きく異なる工程は、不良モードＡに影響している工程と考察される。
【０１０５】
工程表示部２３０２は、現在の箱ひげ図表示部２３０１に示されている箱ひげ図の工程を示している。本例では、工程３に関して箱ひげ図が表示されていることを示している。
【０１０６】
この状態で、前工程へボタン２３０３への入力があると、箱ひげ図表示部２３０１に表示されている箱ひげ図が工程２についての箱ひげ図に変更されて表示され、次工程へボタン２３０６への入力があると、箱ひげ図表示部２３０１に表示されている箱ひげ図が工程４についての箱ひげ図に変更されて表示される。
【０１０７】
前へボタン２３０４への入力があると、工程ごとの箱ひげ図表示画面２３００の表示前に表示していた画面への遷移を行う。遷移先の画面は、通常は、不良モード選択画面２２００が想定される。
【０１０８】
次へボタン２３０５は、入力を受け付けると、次の画面である複数工程にわたる箱ひげ図表示画面に遷移する。
【０１０９】
図２４は、複数工程にわたる箱ひげ図表示画面の例を示す図である。複数工程にわたる箱ひげ図表示画面２４００は、工程ごとの箱ひげ図表示画面２３００において次へボタン２３０５が押された際に遷移する画面である。
【０１１０】
図２４に示すように、複数工程にわたる箱ひげ図表示画面２４００は、複数装置箱ひげ図表示部２４０１と、工程組み合わせ表示部２４０２と、前工程へボタン２４０３と、前へボタン２４０４と、次へボタン２４０５と、次工程へボタン２４０６と、を含む。
【０１１１】
複数装置箱ひげ図表示部２４０１は、縦軸に選択された不良モードＡの発生率、横軸に装置の組み合わせをプロットする。複数装置箱ひげ図表示部２４０１に表示されるグラフは、箱ひげ図である。
【０１１２】
複数装置箱ひげ図表示部２４０１は、機差解析アプリケーションを実現するソフトウェアにより、複数の工程の組み合わせごとに検査結果が不良であり、検査結果の不良がＡに分類されるものである条件付き確率である上式（３）の縮約モデルから導かれる確率分布を用いて算出される。
【０１１３】
工程組み合わせ表示部２４０２は、現在の複数装置箱ひげ図表示部２４０１に示されている箱ひげ図の工程を示している。本例では、工程１と工程２を担う装置の組み合わせに関して箱ひげ図が表示されていることを示している。
【０１１４】
この状態で、前工程へボタン２４０３への入力があると、複数装置箱ひげ図表示部２４０１に表示されている箱ひげ図が工程４についての箱ひげ図に変更されて表示され、次工程へボタン２４０６への入力があると、複数装置箱ひげ図表示部２４０１に表示されている箱ひげ図が他の工程の組み合わせについての箱ひげ図に変更されて表示される。
【０１１５】
前へボタン２４０４への入力があると、複数工程にわたる箱ひげ図表示画面２４００の表示前に表示していた画面への遷移を行う。遷移先の画面は、通常は、箱ひげ図表示画面２３００が想定される。
【０１１６】
次へボタン２４０５は、入力を受け付けると、図示しない次の画面である３工程にわたる箱ひげ図表示画面に遷移する。
【０１１７】
拡大因果推論モデルに基づいて目的の変数以外の変数について積分することで得られる縮約モデルをこのような画面を用いるようにすることで、機差解析アプリケーションソフトウェアを自動的に生成することができる。
【０１１８】
なお、因果推論モデル縮約処理（ステップＳ１０８）において構築した、次元を落とした因果推論モデルを用いたアプリケーションソフトウェア生成への他の展開例としては、不良率予測、不良解析、異常検知などが想定される。
【０１１９】
不良率予測アプリケーションソフトウェアを生成する場合、ｐ(ｙ｜ｘ)として、ｙに完成後の製品性能を検査した製品検査データをとり、ｘに製造装置の操業中における温度や圧力といった装置の状態をモニタした製造データを取ることで、製造データを用いて完成後の製品検査結果を予測することが可能となることに着目する。ＸＭＬ定義において拡大因果推論モデルをｐ(ｙ｜ｘ)に縮約したデータを用いることを定義しておけば、自動的に不良率予測アプリケーションソフトウェアを生成することができる。
【０１２０】
また、不良解析アプリケーションソフトウェアを生成する場合においても、不良予測の場合と同様の縮約モデルを構築することで、不良原因となった装置データを特定することができる。
【０１２１】
また、異常検知を行う場合は、ｐ(ｘ)として、ｘに製造装置の操業中における温度や圧力といった装置の状態をモニタした製造データを取ることで、正常時における製造データの確率分布が特定でき、この確率分布から外れた値を製造データがとった場合に、異常として検知するようにすることができる。ＸＭＬ定義において拡大因果推論モデルをｐ(ｘ)に縮約したデータを用いて閾値を併せて定義しておけば、自動的に異常検知アプリケーションソフトウェアを生成することができる。
【０１２２】
以上が、本発明に係る実施の形態である。上記の実施の形態によれば、製造現場において、診断結果に応じて多様なアプリケーションソフトウェアを自動生成することができる。
【０１２３】
なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【０１２４】
また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０１２５】
また、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムに応じて演算を実行するソフトウェア制御によって実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納しておき、実行時にＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等に読み出され、ＣＰＵ等により実行することができる。
【０１２６】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【０１２７】
また、上記した各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば別の装置で実行してネットワークを介して統合処理する等により分散システムで実現してもよい。
【０１２８】
また、上記した実施形態の技術的要素は、単独で適用されてもよいし、プログラム部品とハードウェア部品のような複数の部分に分けられて適用されるようにしてもよい。
【０１２９】
以上、本発明について、実施形態を中心に説明した。
【符号の説明】
【０１３０】
１００・・・ナレッジ管理装置、１１０・・・記憶部、１１１・・・製造実績記憶部、１１２・・・検査実績記憶部、１１３・・・ＢＯＭ情報記憶部、１１４・・・センサー配置情報記憶部、１１５・・・装置種情報記憶部、１１６・・・着工来歴情報記憶部、１１７・・・拡大因果推論モデル記憶部、１２０・・・制御部、１２１・・・実績値受付部、１２２・・・環境構成情報受付部、１２３・・・拡大因果推論モデル構築部、１２４・・・拡大因果推論モデル保存部、１２５・・・モデル縮約部、１２６・・・縮約モデル読み込み部、１２７・・・マルチアプリケーションソフトウェア生成部。
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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