(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器から逐次出力される稼働情報を解析する情報解析装置であって、
過去に入力され、ユーザが解析を行った稼働情報を代表稼働情報として保存する代表稼働情報データベースと、
前記解析の結果として入力されたユーザ評価値を前記代表稼働情報に対応付けて保存するユーザ評価情報データベースと、
入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報と前記代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報とを比較し、当該稼働情報がいずれの代表稼働情報とも類似していない場合に当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択するとともに前記代表稼働情報データベースに保存させる代表稼働情報選択手段と、
前記代表稼働情報選択手段が選択した前記新たな代表稼働情報をユーザに提示する代表稼働情報提示手段と、
前記代表稼働情報提示手段によって提示された前記新たな代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力するとともに前記ユーザ評価情報データベースに保存させるユーザ評価値入力手段と、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報について、前記ユーザ評価情報データベースに保存されている、当該稼働情報との類似性が高い代表稼働情報に対応するユーザ評価値に基づき評価値を計算する評価値計算手段と
を設けたことを特徴とする情報解析装置。
【請求項２】
請求項１の情報解析装置において、前記代表稼働情報選択手段が、入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報の重み付き線形和で最小自乗近似して得られる近似稼働情報を計算し、当該稼働情報と前記近似稼働情報との距離が予め定めた近似閾値以上の場合に、当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択することを特徴とする情報解析装置。
【請求項３】
請求項２の情報解析装置において、前記代表稼働情報選択手段が、処理対象の稼働情報と前記近似稼働情報との距離としてユークリッド距離を用いることを特徴とする情報解析装置。
【請求項４】
請求項１の情報解析装置において、
前記評価値計算手段が、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存されている代表稼働情報の重み付き線形和に分解し、当該稼働情報の評価値を、前記ユーザ評価情報データベースに保存されている、該代表稼働情報に対応する評価値の重み付き線形和として計算する
ことを特徴とする情報解析装置。
【請求項５】
過去に入力され、ユーザが解析を行った稼働情報を代表稼働情報として保存する代表稼働情報データベースと、前記解析の結果として入力されたユーザ評価値を前記代表稼働情報に対応付けて保存するユーザ評価情報データベースとを備えた情報解析装置が、
機器から逐次出力される稼働情報を解析する情報解析方法であって、
入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報と前記代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報とを比較し、当該稼働情報がいずれの代表稼働情報とも類似していない場合に当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択し、
選択された前記新たな代表稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存させるとともに、ユーザに提示し、
提示された前記新たな代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力し、
入力された前記ユーザ評価値を前記ユーザ評価情報データベースに保存させ、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報について、前記ユーザ評価情報データベースに保存されている、当該稼働情報との類似性が高い代表稼働情報に対応するユーザ評価値に基づき評価値を計算する
ことを特徴とする情報解析方法。
【請求項６】
請求項５の情報解析方法において、
稼働情報を新たな代表稼働情報として選択する際に、
入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報の重み付き線形和で最小自乗近似して得られる近似稼働情報を計算し、
当該稼働情報と前記近似稼働情報との距離が予め定めた近似閾値以上の場合に、当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択する
ことを特徴とする情報解析方法。
【請求項７】
請求項５の情報解析方法において、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報について評価値を計算する際に、
当該稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存されている代表稼働情報の重み付き線形和に分解し、
当該稼働情報の評価値を、前記ユーザ評価情報データベースに保存されている、該代表稼働情報に対応するユーザ評価値の重み付き線形和として計算する
ことを特徴とする情報解析方法。
【請求項８】
過去に入力され、ユーザが解析を行った稼働情報を代表稼働情報として保存する代表稼働情報データベースと、
前記解析の結果として入力されたユーザ評価値を前記代表稼働情報に対応付けて保存するユーザ評価情報データベースとを備え、
機器から逐次出力される稼働情報を解析するために用いる計算機で実行可能な情報解析プログラムを記録した記録媒体であって、
入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報と前記代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報とを比較し、当該稼働情報がいずれの代表稼働情報とも類似していない場合に当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択する手順と、
選択された前記新たな代表稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存させるとともに、ユーザに提示する手順と、
提示された前記新たな代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力する手順と、
入力された前記ユーザ評価値を前記ユーザ評価情報データベースに保存させる手順と、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報について、前記ユーザ評価情報データベースに保存されている、当該稼働情報との類似性が高い代表稼働情報に対応するユーザ評価値に基づき評価値を計算する手順と
を設けたことを特徴とする情報解析プログラムを記録した記録媒体。
【請求項９】
請求項８の情報解析プログラムを記録した記録媒体において、
前記代表稼働情報として選択する手順が、
入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報の重み付き線形和で最小自乗近似して得られる近似稼働情報を計算する手順と、
当該稼働情報と前記近似稼働情報との距離が予め定めた近似閾値以上の場合に、当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択する手順と
からなることを特徴とする情報解析プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１０】
請求項８の情報解析プログラムを記録した記録媒体において、
前記評価値を計算する手順が、
当該稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存されている代表稼働情報の重み付き線形和に分解する手順と、
当該稼働情報の評価値を、前記ユーザ評価情報データベースに保存されている、該代表稼働情報に対応するユーザ評価値の重み付き線形和として計算する手順と
からなることを特徴とする情報解析プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１１】
機器から逐次出力される稼働情報を解析する情報解析装置であって、
入力された稼働情報の中から一部の稼働情報のみを代表稼働情報として選択する代表稼働情報選択手段と、
前記代表稼働情報選択手段が選択した代表稼働情報をユーザに提示する代表稼働情報提示手段と、
前記代表稼働情報提示手段によって提示された代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力するユーザ評価値入力手段と、
前記ユーザ評価値入力手段から入力されたユーザ評価値に基づいて、全ての稼働情報についての評価値を計算する評価値計算手段とを設け、
前記評価値計算手段が、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報を代表稼働情報の重み付き線形和に分解し、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報の評価値を、代表稼働情報の評価値の重み付き線形和として計算する
ことを特徴とする情報解析装置。
【請求項１２】
機器から逐次出力される稼働情報を解析する情報解析方法であって、
入力された稼働情報の中から一部の稼働情報のみを代表稼働情報として選択し、
選択された代表稼働情報をユーザに提示し、
提示された代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力し、
入力されたユーザ評価値に基づいて、全ての稼働情報についての評価値を計算し、
評価値を計算する際に、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報を代表稼働情報の重み付き線形和に分解し、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報の評価値を、代表稼働情報の評価値の重み付き線形和として計算する
ことを特徴とする情報解析方法。
【請求項１３】
機器から逐次出力される稼働情報を解析するために用いる計算機で実行可能な情報解析プログラムを記録した記録媒体であって、
前記情報解析プログラムに、
入力された稼働情報の中から一部の稼働情報のみを代表稼働情報として選択する手順と、
選択された代表稼働情報をユーザに提示する手順と、
提示された代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力する手順と、
入力されたユーザ評価値に基づいて、全ての稼働情報についての評価値を計算する手順とを設け、
前記評価値を計算する手順が、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報を代表稼働情報の重み付き線形和に分解する手順と、
前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報の評価値を、代表稼働情報の評価値の重み付き線形和として計算する手順と
からなることを特徴とする情報解析プログラムを記録した計算機読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、製造工程などで用いられる様々な機器から出力される稼動情報を解析するために用いる情報解析方法、情報解析装置及び情報解析プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、様々な製造工程においては、同一の製品を複数個、連続的に生産する。１つの製品を生産する際に得られる製造工程の稼動情報を１単位として考えると、連続的な生産工程からは多数の稼動情報が逐次的に出力されることになる。従って、生産工程の情報を解析するために用いる計算機については、得られる逐次的稼動情報をひとつひとつ解析することが求められる。
【０００３】
１つの製品を生産する際に得られる稼動情報としては、例えば切削を行っている工具の映像，切削音，モータの駆動電圧など多様な情報がある。
同一の製品を複数個生産した際に得られる各製品の稼動情報は、理想的には全く同一内容の情報になるはずであるが、実際の製造工程においては製造対象の変形，位置決め誤差，工具の摩耗，モータの劣化等の原因により個々の稼動情報には差異が生じる。
【０００４】
また、工具の破損などの突発的な異常が生じた際には、稼動情報には正常時と比べて大きな変化が生じる。
製品の加工，組み立て，検査など製品の製造工程に用いられる様々な機器から得られる製造時の稼働情報をそれぞれ保存しておき、これらの稼働情報を解析することにより、製造機器や製品の異常を検出したり、製品の品質管理等を行なうことが可能である。
【０００５】
稼働情報を解析する方法には、従来より人手による解析と計算機による解析がある。人手による解析では、長時間動作している機器から出力される大量の稼働情報をユーザが逐一解析し、稼働情報の経時変化や特徴的な部分に着目して異常や品質管理情報などを読み取る。
また、計算機による解析では、製造機器の種類や製造品目に応じた解析方法をあらかじめプログラミングしておく。このプログラムを実行して全ての稼働情報を処理することにより解析を行なうことができる。しかし、正常時と異常時との稼働情報の差異をあらかじめ調査しておき、この差異を適切に弁別できるようなプログラムを作成しておく必要がある。この場合には、製造方法や製品種別が変るごとに適切なプログラムを再度作成しなおす必要がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の人手による解析では、大量の稼動情報を逐一解析する必要があるため、膨大な手間がかかるといった問題がある。
また、従来の計算機による解析では、品種や工程が変わる毎にプログラムを作り直す必要があるため、多品種少量生産を行う場合には個々の製造品目に対応したプログラムを作成しなければならず、プログラムの作成に膨大な手間がかかるという問題がある。
【０００７】
本発明は、多品種少量生産を行う場合であっても少ない手間で稼働情報の解析を可能にするとともにプログラムの作成を容易にすることが可能な情報解析方法、情報解析装置及び情報解析プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１は機器から逐次出力される稼働情報を解析する情報解析装置であって、過去に入力され、ユーザが解析を行った稼働情報を代表稼働情報として保存する代表稼働情報データベースと、前記解析の結果として入力されたユーザ評価値を前記代表稼働情報に対応付けて保存するユーザ評価情報データベースと、入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報と前記代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報とを比較し、当該稼働情報がいずれの代表稼働情報とも類似していない場合に当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択するとともに前記代表稼働情報データベースに保存させる代表稼働情報選択手段と、前記代表稼働情報選択手段が選択した前記新たな代表稼働情報をユーザに提示する代表稼働情報提示手段と、前記代表稼働情報提示手段によって提示された前記新たな代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力するとともに前記ユーザ評価情報データベースに保存させるユーザ評価値入力手段と、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報について、前記ユーザ評価情報データベースに保存されているユーザ評価値の中で、当該稼働情報との類似性が高い代表稼働情報に対応するユーザ評価値に基づき評価値を計算する評価値計算手段とを設けたことを特徴とする。
【０００９】
請求項１においては、多数の稼働情報の中から代表稼働情報データベースに保存されている代表稼働情報のいずれとも類似していない稼働情報のみが代表稼働情報として自動的に選択され、代表稼働情報提示手段によってユーザに提示される。したがって、ユーザは提示された代表稼働情報について選択的に解析を行い、その結果をユーザ評価値としてユーザ評価値入力手段で入力することができる。そして、入力されたユーザ評価値は、ユーザ評価情報データベースに代表稼働情報に対応して蓄積される。
代表稼働情報として選択されない稼働情報については、代表稼働情報に対するユーザ評価値に基づいて評価値計算手段が自動的に評価値を計算する。
【００１０】
従って、ユーザは選択された代表稼働情報のみについて解析を行えばよく、多数の稼働情報を全て解析する必要がないため、少ない手間で解析できる。また、製造方法や製品種別の変更に伴って稼働情報に大きな変化が現れた場合には、その稼働情報を代表稼働情報として選択することができるので、製造方法や製品種別の変更に伴う変化だけをユーザが解析するように処理することができ、プログラムを作り直す必要はない。
【００１１】
なお、新たに入力される稼働情報と過去に選択した代表稼働情報との類似性の判断は、例えばチェビシェフ距離や不一致率のような値を調べればよい。
【００１２】
請求項２は、請求項１の情報解析装置において、前記代表稼働情報選択手段が、入力される各々の稼働情報について、代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報の重み付き線形和で最小自乗近似して得られる近似稼働情報を計算し、当該稼働情報と前記近似稼働情報との距離が予め定めた近似閾値以上の場合に、当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択することを特徴とする。
【００１３】
請求項２においては、稼働情報と近似稼働情報との距離が大きい場合に限ってその稼働情報を代表稼働情報として選択する。従って、ユーザは同じような稼働情報について同様の解析を複数回行う必要がなく、少ない手間で解析できる。
【００１４】
請求項３は、請求項２の情報解析装置において、前記代表稼働情報選択手段が、処理対象の稼働情報と前記近似稼働情報との距離としてユークリッド距離を用いることを特徴とする。
請求項３においては、代表稼働情報の選択を線形計算で行うことにより高速な選択処理が可能になる。
【００１５】
請求項４は、請求項１の情報解析装置において、前記評価値計算手段が、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報を代表稼働情報データベースに保存されている代表稼働情報の重み付き線形和に分解し、当該稼働情報の評価値を、ユーザ評価情報データベースに保存されている、該代表稼働情報に対応する評価値の重み付き線形和として計算することを特徴とする。
請求項４においては、代表稼働情報以外の稼働情報の評価値を線形計算で算出するので、評価値を高速で計算できる。
【００１６】
請求項５は、過去に入力され、ユーザが解析を行った稼働情報を代表稼働情報として保存する代表稼働情報データベースと、前記解析の結果として入力されたユーザ評価値を前記代表稼働情報に対応付けて保存するユーザ評価情報データベースとを備えた情報解析装置が、機器から逐次出力される稼働情報を解析する情報解析方法であって、入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報と前記代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報とを比較し、当該稼働情報がいずれの代表稼働情報とも類似していない場合に当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択し、選択された前記新たな代表稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存させるとともに、ユーザに提示し、提示された前記新たな代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力し、入力された前記ユーザ評価値を前記ユーザ評価情報データベースに保存させ、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報について、前記ユーザ評価情報データベースに保存されている、当該稼働情報との類似性が高い代表稼働情報に対応するユーザ評価値に基づき評価値を計算することを特徴とする。
【００１７】
請求項５においては、保存されている代表稼働情報との類似性が低い稼働情報のみがユーザに提示されるので、ユーザは一部の稼働情報だけについて解析を行えばよく、少ない手間で解析できる。
また、製造方法や製品種別の変更に伴って稼働情報に大きな変化が現れた場合には、その稼働情報は可視情報として出力され、ユーザによって解析される。従って、製造方法や製品種別が変更された場合であってもプログラムを作り直す必要はない。
【００１８】
請求項６は、請求項５の情報解析方法において、稼働情報を新たな代表稼働情報ととして選択する際に、入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報を代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報の重み付き線形和で最小自乗近似して得られる近似稼働情報を計算し、当該稼働情報と前記近似稼働情報との距離が予め定めた近似閾値以上の場合に、当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択することを特徴とする。
【００１９】
請求項６においては、稼働情報と近似稼働情報との距離が大きい場合に限ってその稼働情報が代表稼働情報として選択され、ユーザに提示される。従って、ユーザは同じような稼働情報について同様の解析を複数回行う必要がなく、少ない手間で解析できる。
請求項７は、請求項５の情報解析方法において、代表稼働情報として選択されなかった稼働情報について評価値を計算する際に、当該稼働情報を代表稼働情報データベースに保存されている代表稼働情報の重み付き線形和に分解し、当該稼働情報の評価値を、ユーザ評価情報データベースに保存されている、該代表稼働情報に対応する評価値の重み付き線形和として計算することを特徴とする。
【００２０】
請求項７においては、代表稼働情報以外の稼働情報の評価値を線形計算で算出するので、評価値を高速で計算できる。
請求項８は、過去に入力され、ユーザが解析を行った稼働情報を代表稼働情報として保存する代表稼働情報データベースと、前記解析の結果として入力されたユーザ評価値を前記代表稼働情報に対応付けて保存するユーザ評価情報データベースとを備え、機器から逐次出力される稼働情報を解析するために用いる計算機で実行可能な情報解析プログラムを記録した記録媒体であって、入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報と前記代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報とを比較し、当該稼働情報がいずれの代表稼働情報とも類似していない場合に当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択する手順と、選択された前記新たな代表稼働情報を前記代表稼働情報データベースに保存させるとともに、ユーザに提示する手順と、提示された前記新たな代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力する手順と、入力された前記ユーザ評価値を前記ユーザ評価情報データベースに保存させる手順と、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報について、前記ユーザ評価情報データベースに保存されている、当該稼働情報との類似性が高い代表稼働情報に対応するユーザ評価値に基づき評価値を計算する手順とを設けたことを特徴とする。
【００２１】
請求項８においては、記録媒体に記録された情報解析プログラムを計算機で実行することにより、請求項５の方法を実施できる。
請求項９は、請求項８の情報解析プログラムを記録した記録媒体において、代表稼働情報として選択する手順が、入力される各々の稼働情報について、当該稼働情報を代表稼働情報データベースに保存されている全ての代表稼働情報の重み付き線形和で最小自乗近似して得られる近似稼働情報を計算する手順と、各々の稼働情報と前記近似稼働情報との距離が予め定めた近似閾値以上の場合に、当該稼働情報を新たな代表稼働情報として選択する手順とからなることを特徴とする。
【００２２】
請求項９においては、記録媒体に記録された情報解析プログラムを計算機で実行することにより、請求項６の方法を実施できる。
請求項１０は、請求項９の情報解析プログラムを記録した記録媒体において、評価値を計算する手順が、当該稼働情報を代表稼働情報データベースに保存されている代表稼働情報の重み付き線形和に分解する手順と、当該稼働情報の評価値を、ユーザ評価情報データベースに保存されている、該代表稼働情報に対応する評価値の重み付き線形和として計算する手順とからなることを特徴とする。
【００２３】
請求項１０においては、記録媒体に記録された情報解析プログラムを計算機で実行することにより、請求項７の方法を実施できる。
請求項１１は、機器から逐次出力される稼働情報を解析する情報解析装置であって、入力された稼働情報の中から一部の稼働情報のみを代表稼働情報として選択する代表稼働情報選択手段と、前記代表稼働情報選択手段が選択した代表稼働情報をユーザに提示する代表稼働情報提示手段と、前記代表稼働情報提示手段によって提示された代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力するユーザ評価値入力手段と、前記ユーザ評価値入力手段から入力されたユーザ評価値に基づいて、全ての稼働情報についての評価値を計算する評価値計算手段とを設け、前記評価値計算手段が、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報を代表稼働情報の重み付き線形和に分解し、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報の評価値を、代表稼働情報の評価値の重み付き線形和として計算することを特徴とする。
請求項１１にかかわる情報解析装置では、多数の稼働情報の中から一部の稼働情報のみが代表稼働情報として自動的に選択され、代表稼働情報提示手段によってユーザに提示される。ユーザは提示された代表稼働情報について解析を行い、その結果をユーザ評価値としてユーザ評価値入力手段で入力することができる。
代表稼働情報として選択されない稼働情報については、代表稼働情報に対するユーザ評価値に基づいて評価値計算手段が自動的に評価値を計算する。このとき、評価値計算手段は、代表稼働情報以外の稼働情報の評価値を線形計算で算出するので、評価値を高速で計算できる。
請求項１２は、機器から逐次出力される稼働情報を解析する情報解析方法であって、入力された稼働情報の中から一部の稼働情報のみを代表稼働情報として選択し、選択された代表稼働情報をユーザに提示し、示された代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力し、入力されたユーザ評価値に基づいて、全ての稼働情報についての評価値を計算し、評価値を計算する際に、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報を代表稼働情報の重み付き線形和に分解し、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報の評価値を、代表稼働情報の評価値の重み付き線形和として計算することを特徴とする。
請求項１２にかかわる情報解析方法では、保存されている代表稼働情報との類似性が低い稼働情報のみが可視情報として出力されるので、ユーザは一部の稼働情報だけについて解析を行えばよく、少ない手間で解析できる。また、代表稼働情報以外の稼働情報の評価値の算出に線形計算を利用するので、評価値を自動的にしかも高速で計算できる。
請求項１３は、機器から逐次出力される稼働情報を解析するために用いる計算機で実行可能な情報解析プログラムを記録した記録媒体であって、前記情報解析プログラムに、入力された稼働情報の中から一部の稼働情報のみを代表稼働情報として選択する手順と、選択された代表稼働情報をユーザに提示する手順と、提示された代表稼働情報に対するユーザ評価値を入力する手順と、入力されたユーザ評価値に基づいて、全ての稼働情報についての評価値を計算する手順とを設け、前記評価値を計算する手順が、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報を代表稼働情報の重み付き線形和に分解する手順と、前記代表稼働情報として選択されなかった稼働情報の評価値を、代表稼働情報の評価値の重み付き線形和として計算する手順とからなることを特徴とする。
請求項１３にかかわる記録媒体に記録された情報解析プログラムを計算機で実行することにより、請求項１２において述べた情報解析方法を実施することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
（第１の実施の形態）
本発明の情報解析方法及び情報解析装置の１つの実施の形態について、図１及び図２を参照して説明する。
【００２５】
図１はこの形態の情報解析装置の構成を示すブロック図である。図２はこの形態の情報解析装置の主要部の動作を示すフローチャートである。
この形態では、代表稼働情報選択手段，代表稼働情報提示手段，ユーザ評価値入力手段及び評価値計算手段は、それぞれ代表稼働情報選択部２０，代表稼働情報提示部３０，ユーザ評価入力部５０及び評価計算部４０として具体化されている。
【００２６】
図１に示す情報解析装置は、例えばＮＣ工作機械などの機器における工具の摩耗や破損を検出するために利用される。
図１を参照すると、この情報解析装置はｎ個のセンシング部１０（１）〜１０（ｎ），代表稼働情報選択部２０，代表稼働情報提示部３０，評価計算部４０，ユーザ評価入力部５０，評価結果提示部６０，代表稼働情報ＤＢ７０，ユーザ評価情報ＤＢ（データベース、以下同様）８０及び評価値ＤＢ９０を備えている。
【００２７】
なお、各データベース（７０，８０，９０）については１つに統合することもできるが、この例では装置の動作を理解し易くするために互いに分離して示してある。
センシング部１０（１），１０（２），・・・，１０（ｎ）は、製品の製造工程に設けられる電圧計，電流計，回転計などに接続される。実際には、センシング部１０（１），１０（２），・・・，１０（ｎ）はモータのトルク，ＮＣコントローラの指令値，モータの回転速度などを機器の稼働情報としてそれぞれ検出する。
【００２８】
センシング部１０（１），１０（２），・・・，１０（ｎ）が検出した稼働情報は、例えば一定の時間周期で代表稼働情報選択部２０に順次に入力される。
なお、使用する工作機械などがモータトルクやＮＣコントローラの指令値などを計測する機能を内蔵していたり、内部で必要な情報を保持している場合には、工作機械と代表稼働情報提示部３０との間で直接通信を行って稼働情報を伝送することができるので、その場合にはセンシング部１０は不要になる。
【００２９】
代表稼働情報選択部２０は、各センシング部１０から逐次入力される稼働情報を、代表稼働情報とそれ以外の稼働情報（残りの稼働情報）とに分離する。代表稼働情報選択部２０から出力される代表稼働情報は、代表稼働情報提示部３０に入力される。
【００３０】
また、代表稼働情報提示部３０が検出した全ての代表稼働情報は代表稼働情報ＤＢ７０に保存される。なお、保存の際にはその稼働情報の収集時刻又は製造順などを表す索引が付加される。
代表稼働情報提示部３０は、例えばディスプレイやプリンタに相当する。従って、センシング部１０で収集された多数の稼働情報のうち、代表稼働情報選択部２０で選択された代表稼働情報のみが代表稼働情報提示部３０を介してユーザに提示される。
【００３１】
ユーザは、代表稼働情報提示部３０で提示された代表稼働情報について解析を行う。その解析結果をユーザ評価値とする。
ユーザ評価入力部５０は、例えばキーボードのような入力装置である。ユーザは、代表稼働情報に対するユーザ評価値をユーザ評価入力部５０から入力する。このユーザ評価値は評価計算部４０に入力される。また、入力された全てのユーザ評価値は代表稼働情報に対応付けてユーザ評価情報ＤＢ８０に保存される。
【００３２】
評価計算部４０は、代表稼働情報選択部２０が選択した代表稼働情報以外の稼働情報について、その評価値を自動的に計算する。この計算においては、代表稼働情報に対して入力されたユーザ評価値に基づいて、当該稼働情報に対する評価値を求める。
評価計算部４０で求められた各稼働情報に対する評価値は、評価値ＤＢ９０に保存され、ユーザからの要求などに応じて評価結果提示部６０に出力される。ユーザ評価値を評価結果提示部６０に出力することもできる。なお、評価結果提示部６０は例えばディスプレイやプリンタに相当する。
【００３３】
図１に示す情報解析装置の具体的な動作（特に代表稼働情報を検出するための動作）について、図２を参照しながら説明する。
ステップＳ１１では、１つの製品の製造に関する稼働情報をセンシング部１０から代表稼働情報選択部２０に入力する。また、今回入力した稼働情報が代表稼働情報か否かを識別するために、ステップＳ１２，Ｓ１３を実行する。
【００３４】
代表稼働情報ＤＢ７０には、過去に代表稼働情報選択部２０が代表稼働情報とみなした稼働情報が全て保存されている。そこで、ステップＳ１２では代表稼働情報ＤＢ７０から情報を読み出して過去の全ての代表稼働情報を入力する。
ステップＳ１３では、ステップＳ１１で入力した１組の稼働情報を、ステップＳ１２で入力した過去の代表稼働情報のそれぞれと比較し、それらの類似性を識別する。少なくとも１つの代表稼働情報と稼働情報との類似性が高い（又は内容が同じ）場合にはステップＳ１３からステップＳ１５に進み、類似性の高い代表稼働情報が全く存在しない場合にはステップＳ１４に進む。
【００３５】
ステップＳ１４では、ステップＳ１１で入力した稼働情報を新たな代表稼働情報とみなし、この代表稼働情報を代表稼働情報ＤＢ７０に保存する。保存の際には、その稼働情報の収集時間又は製造順などを表す索引を付加する。
また、ステップＳ１６では、今回ステップＳ１４で検出した代表稼働情報を代表稼働情報提示部３０に出力し、ユーザに提示する。
【００３６】
従って、この情報解析装置が代表稼働情報を検出するたびに、ユーザは代表稼働情報提示部３０に提示された代表稼働情報のみについて新たな解析を行うことになる。
ユーザが一度解析を行った稼働情報については、ステップＳ１４の処理によって代表稼働情報ＤＢ７０に代表稼働情報として追加保存されるので、それ以降は類似する稼働情報が代表稼働情報として出力されることはない。従って、類似する稼働情報について同じような解析をユーザが複数回行うのを防止できる。
【００３７】
一方、代表稼働情報として選択された稼働情報を除く残りの稼働情報のそれぞれについては、ステップＳ１５で代表稼働情報選択部２０から評価計算部４０に転送され、評価計算部４０で自動的に評価値が算出される。評価計算部４０における評価値の算出においては、代表稼働情報に対するユーザの解析結果であるユーザ評価値が利用される。
【００３８】
なお、この情報解析装置は上記以外の用途にも利用でき、例えばロボットにおける制御の最適化にも利用できる。
ロボットの加工対象物や動作環境は理想的には同一である。しかし、実際には加工対象物の形状の個体差や動作環境の温度変化などのゆらぎの影響を受ける。そこで、いくつかの加工対象物に対して試行を行い、期待通りの加工ができるようにロボットの制御パラメータを変更する必要がある。
【００３９】
ロボットの制御パラメータを決定するためには、加工対象物や動作環境のゆらぎの大きさを知り、ゆらぎに対応できるように制御パラメータを決定しなければならない。
このような場合、多くの試行を行うことによりゆらぎの大きさを正確に知ることができる。しかし、大量の稼働情報の中から人手による作業によりゆらぎを評価するには膨大な時間と手間がかかる。
【００４０】
このような場合、代表的な稼働情報を抽出することにより、ゆらぎのみを含む稼働情報を抽出しゆらぎの大きさを知ることができる。
また、制御パラメータを決定するためには、試行の結果を評価して結果が良くなるようにパラメータを変更しなければならない。大量の試行の結果を人手で評価するのは困難である。
【００４１】
そこで、図１の情報解析装置を利用して大量の稼働情報を処理すればよい。その場合、稼働情報に変化が現れた場合にのみ、その稼働情報が代表稼働情報として抽出され、そのゆらぎの大きさに対するユーザの評価が行われる。これにより、大量の試行に対しても現実的な手間で評価することが可能になる。
（第２の実施の形態）
本発明の情報解析方法及び情報解析装置のもう１つの実施の形態について、図３及び図４を参照して説明する。
【００４２】
図３はのこ形態の情報解析装置の主要部の動作を示すフローチャートである。図４は代表稼働情報以外の稼働情報の評価値を算出する処理を示すフローチャートである。
この形態は、第１の実施の形態の変形例であり、装置の基本的な構成については図１と同一である。但し、動作の一部分が図３及び図４に示すように変更されている。なお、図３において図２と同じステップには同じ番号を付けて示してある。変更された部分のみについて、以下に説明する。
【００４３】
この形態では、代表稼働情報以外の稼働情報を代表稼働情報の重み付き線形和に分解して処理する。まず、この手法について説明する。
ここでは、ｉ個の製品を製造し、ｉ番目の製品を製造する際にｎ種類の稼働情報が得られた場合を想定する。この場合のｉ番目の製品に関する稼働情報をｎ次元のベクトルｙ（ｉ）で表す。また、１〜（ｉ−１）番目の稼働情報のうちｍ個が代表稼働情報として選択された場合（ｍ＜ｉ−１）を仮定し、代表稼働情報をａｊ（ｊ＝１〜ｍ）で表す。
【００４４】
この場合、稼働情報ｙ（ｉ）は、代表稼働情報をａｊとその重み係数ｘｊ（ｊ＝１〜ｍ）とを用いて次の第（１）式に示す重み付き線形和で近似的に表すことができる。
【数１】
0003625744.tif 000002
また、第（１）式を行列を用いて変形すると次の第（２）式で表すことができる。
【数２】
0003625744.tif 000003
稼働情報ｙ（ｉ）を最もよく近似する近似値Ｙ（ｉ）を求めるには、次の第（３）式で定義されるユークリッド距離εが最小になればよい。
【数３】
0003625744.tif 000004
ユークリッド距離εを最小化する重み係数ベクトルｘは、次の第（４）式で表すことができる。
【数４】
0003625744.tif 000005
図３のステップＳ２１においては、ステップＳ１２で入力された代表稼働情報群（ａｊ：Ａ）を用いて、ステップＳ１１で入力された今回の稼働情報（ｙ（ｉ））を重み係数ベクトルｘ（第（４）式の内容）に分解する。
【００４５】
ステップＳ２２においては、ステップＳ１２の代表稼働情報群（Ａ）及びステップＳ１１の重み係数ベクトルｘに基づき、第（２）式を用いて今回の稼働情報（ｙ（ｉ））の近似値Ｙ（ｉ）を近似稼働情報として求める。
ステップＳ２３においては、今回の稼働情報（ｙ（ｉ））とステップＳ２２の近似値Ｙ（ｉ）との差分の２乗を差分絶対値として求める。
【００４６】
ステップＳ２４では、ステップＳ２３で求めた差分絶対値を予め定めた近似閾値εｍａｘとを比較する。差分絶対値が近似閾値εｍａｘよりも大きい場合には、今回の稼働情報を代表稼働情報とみなしてステップＳ１４に進み、そうでない場合にはステップＳ１５に進む。
具体例について説明する。監視対象のＮＣ工作機械について、制御電圧，回転軸の速度，回転軸のトルク及び刃の負荷の４つのセンシング部１０（１）〜１０（４）を有する場合を想定する。また、ある時点で既に次の２つの代表稼働情報ａ１，ａ２が選択されているものと仮定し、近似閾値εｍａｘを１とする。
【００４７】
ａ１（制御電圧：１，回転軸の速度１：，回転軸のトルク０：，刃の負荷：１）
ａ２（制御電圧：１，回転軸の速度０：，回転軸のトルク１：，刃の負荷：０）
稼働情報ｙ（ｉ）が（２，１，１，０）である場合には、その稼働情報ｙ（ｉ）に対して代表稼働情報ａ１，ａ２により線形近似した場合の残差平方和ε（＝０．６）は近似閾値εｍａｘ（＝１）よりも小さいので、この稼働情報ｙ（ｉ）は代表稼働情報としては選択されない。この場合の近似値Ｙ（ｉ）は（０．６ａ１＋１．２ａ２）として求めることができる。
【００４８】
一方、次に現れた稼働情報ｙ（ｉ＋１）が（１，１，３，０）であった場合には、それに対する残差平方和ε（＝３）が近似閾値εｍａｘ（＝１）よりも大きいので、稼働情報ｙ（ｉ＋１）は新たな代表稼働情報として選択される。
【００４９】
代表稼働情報として選択されない稼働情報については、ステップＳ１５で評価計算部４０により評価値が自動的に計算される。この処理の内容について、図４を参照して説明する。
なお、ここではそれまでに現れた全ての代表稼働情報のそれぞれに対するユーザ評価値が予めユーザから入力され、ユーザ評価情報ＤＢ８０に保存されているものと仮定する。
【００５０】
ステップＳ３１においては、計算対象の稼働情報（代表稼働情報として選択されなかった稼働情報）をそれまでに現れた代表稼働情報の線形和に分解して得られる重み係数ベクトルｘを取得する。図３の処理を行う場合には、ステップＳ２１で重み係数ベクトルｘが得られるのでそれと同じものを代表稼働情報選択部２０から評価計算部４０に入力して利用すればよい。
【００５１】
ステップＳ３２においては、各々の代表稼働情報に対応付けられたユーザ評価値をそれぞれユーザ評価情報ＤＢ８０から入力する。
ステップＳ３３においては、ステップＳ３１で取得した重み係数ベクトルｘ及びステップＳ３２で入力したユーザ評価値に基づいて、今回の稼働情報に対する評価値を算出する。
【００５２】
ここでは、ｉ個の製品を製造し、ｉ番目の製品を製造する際にｎ種類の稼働情報が得られた場合を想定する。この場合のｉ番目の製品に関する稼働情報をｎ次元のベクトルｙ（ｉ）で表す。また、１〜（ｉ−１）番目の稼働情報のうちｍ個が代表稼働情報として選択された場合（ｍ＜ｉ−１）を仮定し、代表稼働情報をａｊ（ｊ＝１〜ｍ）で表す。
【００５３】
また、代表稼働情報として選択されなかった今回の稼働情報ｙ（ｉ）に対応する重み係数ベクトルをｘとし、代表稼働情報ａｊ（ｊ＝１〜ｍ）のそれぞれに対応するユーザ評価値をｂｊ（ｊ＝１〜ｍ）で表す。
【００５４】
代表稼働情報以外の稼働情報ｙ（ｉ）は代表稼働情報ａｊの線形結合として前記第（１）式の近似値Ｙ（ｉ）で表すことができるので、代表稼働情報でない稼働情報ｙ（ｉ）の評価値ｃ（ｉ）は、次の第（５）式で示すように代表稼働情報ａｊに対するユーザ評価値ｂｊの線形結合で近似的に求めることができる。
【数５】
0003625744.tif 000006
ここでは、具体例として監視対象のＮＣ工作機械について、制御電圧，回転軸の速度，回転軸のトルク及び刃の負荷の４つのセンシング部１０（１）〜１０（４）を有する場合を想定する。また、ある時点で既に次の３つの代表稼働情報ａ１，ａ２，ａ３が選択されているものと仮定する。
【００５５】
ａ１（制御電圧：１，回転軸の速度１：，回転軸のトルク０：，刃の負荷：１）
ａ２（制御電圧：１，回転軸の速度０：，回転軸のトルク１：，刃の負荷：０）
ａ３（制御電圧：１，回転軸の速度１：，回転軸のトルク３：，刃の負荷：０）
ここでは、代表稼働情報ａ１，ａ２の場合には正常な切削であり、代表稼働情報ａ３の場合には刃の摩耗による異常が起きていたというユーザの認識に基づき、ユーザがユーザ評価値を（ｂ１＝０，ｂ２＝０，ｂ３＝１００）として与えた場合を仮定する。
【００５６】
稼働情報ｙ（ｉ）が（２，１，１，０）であった場合には、その近似値Ｙ（ｉ）は（０．６ａ１＋１．２ａ２）となり、その評価値は０であり正常な切削であることが分かる。また、次の稼働情報ｙ（ｉ＋１）が（２，２，３，２）であった場合には、その近似値Ｙ（ｉ＋１）は（−１．４ａ１＋０．２ａ２＋ａ３）となり、その評価値は１００であり、刃の摩耗による異常であることが分かる。更に、次の稼働情報ｙ（ｉ＋２）が（２，１．５，２，１）であった場合には、その近似値Ｙ（ｉ＋２）は（ａ１＋０．５ａ２＋０．５ａ３）となり、その評価値は５０であり、刃の摩耗が中程度に進んでいることが分かる。
【００５７】
（第３の実施の形態）
本発明の情報解析プログラムを記録した記録媒体の１つの実施の形態について、図５を参照して説明する。図５はこの形態の情報解析装置の構成を示すブロック図である。
この形態では、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の処理を実施するが、専用のハードウェアは利用せずに、図５に示すような一般的なコンピュータ１００を用いて処理を行う。
【００５８】
コンピュータ１００が実行すべきプログラムは記録媒体１１０に記録されている。このプログラムは、必要に応じて記録媒体１１０からコンピュータ１００に読み込まれ実行される。
プログラムの内容は、図２に示すアルゴリズム又は図３，図４に示すアルゴリズムを主体とするものである。
【００５９】
【発明の効果】
上述のように、本発明によれば、代表稼働情報として選択される特徴的なデータのみをユーザが解析すればよいのでユーザの手間を軽減することが可能になる。また、事前に決められた特定の特徴量に依存しない解析が可能であるため、例えば製造する製品の種類が変更された場合でも装置のプログラムを変更する必要がない。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態の情報解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態の情報解析装置の主要部の動作を示すフローチャートである。
【図３】第２の実施の形態の情報解析装置の主要部の動作を示すフローチャートである。
【図４】代表稼働情報以外の稼働情報の評価値を算出する処理を示すフローチャートである。
【図５】第３の実施の形態の情報解析装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０  センシング部
２０  代表稼働情報選択部
３０  代表稼働情報提示部
４０  評価計算部
５０  ユーザ評価入力部
６０  評価結果提示部
７０  代表稼働情報ＤＢ
８０  ユーザ評価情報ＤＢ
９０  評価値ＤＢ
１００  コンピュータ
１１０  記録媒体
【図１】
0003625744.tif 000007
【図２】
0003625744.tif 000008
【図３】
0003625744.tif 000009
【図４】
0003625744.tif 000010
【図５】
0003625744.tif 000011