【手続補正書】
【提出日】平成27年9月24日(2015.9.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理に関連付けられる状態変数によって定義付けられる多くの異なる処理状態において動作することが可能である処理の動作を解析する際に使用される処理モデルを生成するコンピュータ実施方法であって、
前記処理の動作中、前記処理からトレーニングデータを収集するステップであって、前記トレーニングデータは、処理パラメータの集合の各々に対する値と、前記状態変数に対する値と、複数の異なる処理測定時間の各々に関連付けられる結果変数の値と、を含む、ステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、前記トレーニングデータをタイムスライスデータに分割してタイムスライスデータごとにタイムスライスされたデータの集合を生成するステップであって、タイムスライスされたデータの各集合は、前記処理パラメータの集合の各々に対する値と、前記状態変数に対する値と、前記結果変数に対する値と、を含む、ステップと、
前記タイムスライスされたデータの集合をコンピュータメモリに格納するステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、前記トレーニングデータから処理状態平均値の集合を求めるステップであって、前記処理状態平均値の集合は、前記処理状態の各々に対する状態変数平均値と、前記処理状態の各々に対する一つ以上の処理パラメータ平均値と、を含む、ステップと、
前記処理状態平均値の集合をコンピュータメモリに格納するステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、前記格納された処理状態平均値を使用して前記タイムスライスデータの各々に対するタイムスライス平均値の集合を展開するステップであって、前記タイムスライス平均値の集合の各々は前記処理パラメータの各々に対するタイムスライス平均値を含む、ステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、タイムスライスデータごとの平均値から偏差値の集合を展開するステップであって、特定のタイムスライスデータに対する平均値からの前記偏差値の集合は、前記特定のタイムスライスデータ内の処理パラメータ値ごとに、前記特定のタイムスライスデータの前記処理パラメータ値と前記特定のタイムスライスデータに対する前記処理パラメータの前記タイムスライス平均値とを使用して前記特定のタイムスライスデータに対する前記処理パラメータの前記平均値から前記偏差値を展開することを含む、ステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、前記タイムスライスデータの前記平均値からの前記偏差値の集合と前記タイムスライスデータに対する前記結果変数の値とを使用して処理モデルを生成するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記処理モデルを生成するステップは、前記処理パラメータの前記平均値から偏差値の他の集合を使用する処理モデルを生成して前記結果変数の値を予測することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記処理モデルを生成する前に、前記平均値からの偏差値の各集合の前記平均値から前記偏差値の一つ以上をフィルタリングするステップを更に含む、請求項１又は請求項２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記平均値からの前記偏差値の一つ以上をフィルタリングするステップは、処理状態の変化を受ける前記処理に関連付けられた前記処理パラメータの一つ以上に対する時間応答に基づく時定数を有している低域フィルタを用いて前記平均値からの前記偏差値の一つ以上を低域フィルタリングすることを含む、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
前記トレーニングデータをタイムスライスデータに分割するステップは、前記トレーニングデータの前記処理パラメータ値、前記状態変数の値、および前記結果変数の値の一つ以上を互いに対してタイムシフトさせて前記タイムスライスデータを形成することを含む、請求項１〜請求項４の何れか１項に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記タイムシフトさせるステップは、前記処理パラメータの少なくとも一つまたは前記状態変数と前記結果変数との間で相互相関を実行して、前記処理パラメータの前記少なくとも一つまたは前記状態変数と前記結果変数に関連付けられた時間遅延量を求めることと、前記処理パラメータの前記少なくとも一つに対する前記処理パラメータ値または前記状態変数に対する状態変数値を前記結果変数の前記結果変数の値に関して前記時間遅延量だけタイムシフトさせてこれにより各タイムスライスデータが前記結果変数の値に関して時間内にシフトされた前記処理パラメータ値の少なくとも一つまたは状態変数値を含む、ことと、を含む、請求項５に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記収集されたデータをタイムスライスデータに分割するステップは、前記トレーニングデータ内の前記処理パラメータ値の一つ以上と前記状態変数値を、前記トレーニングデータ内の前記結果変数の値に関して、タイムシフトすることを含む、請求項６に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
前記状態変数は、製品等級、前記処理のスループット、生産率、または前記処理の外乱変数を示している、請求項１〜請求項７の何れか１項に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項９】
前記処理から新しい処理パラメータ値と状態変数値を収集し、前記収集された新しい処理パラメータ値と前記状態変数値と前記処理状態平均値とを使用して、前記生成された処理モデルへの入力を展開して、前記結果変数の予測値を展開するステップを更に含む、請求項１〜請求項８の何れか１項に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１０】
前記結果変数の前記予測値を使用して前記処理の動作の進行中に前記処理に対する品質予測または故障検出を実行するステップを更に含む、請求項９に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１１】
前記タイムスライスデータごとにタイムスライス平均値の集合を展開するステップが、前記特定のタイムスライスデータに対する状態変数値が介在する前記特定のタイムスライスデータに対する前記状態変数値と前記処理状態に対する前記状態変数平均値とを用いて特定のタイムスライスデータ内の処理パラメータごとに、前記特定のタイムスライスデータに対する補間係数を求めることと、前記タイムスライスデータに対する前記状態変数値が介在する前記補間係数と前記処理状態に対する前記処理パラメータ平均値とを用いて前記特定のタイムスライスデータに対する前記処理パラメータの各々に対する前記タイムスライス平均値を求めることと、を含む、請求項１〜請求項１０の何れか１項に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１２】
処理予測モデルを形成するコンピュータ実施方法であって、
多数の処理時間の各々に対する動作処理から、処理パラメータの集合に対する処理パラメータ値と、状態変数に対する状態変数値と、結果変数に対する結果変数値と、を収集するステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、処理状態平均値の集合を求めるステップであって、前記処理状態平均値の集合は、複数の処理状態の各々に対して、前記動作処理が前記複数の処理状態の各々で動作している時の前記状態変数の平均値と前記処理パラメータの各々の平均値とを含む、ステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、時間関連データの複数の集合の各々に対して、前記時間関連データの複数の集合の各々に関連付けられた前記処理状態平均値と前記状態変数値とを用いて、前記処理パラメータの集合の各々に対するタイムスライス平均値を求める、ステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、時間関連データの前記複数の集合の各々の前記タイムスライス平均値と前記処理パラメータ値を使用して時間関連データの前記複数の集合の各々に対する前記処理パラメータの各々に対する前記平均値から偏差値を求めるステップと、
コンピュータプロセッシングデバイス内で、時間関連データの前記複数の集合の各々に対する前記処理パラメータの各々に対する前記平均値から前記求められた偏差値と時間関連データの前記複数の集合の各々の前記結果変数値とを使用して、コンピュータプロセッシングデバイス上で動作可能である処理予測モデルを生成して前記動作処理内の前記結果変数を予測するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法。
【請求項１３】
前記複数の処理状態ごとの状態変数の定義域を求めるステップを更に含み、処理状態平均値の集合を求めることは、前記複数の処理状態の各々に対して、特定の処理状態ごとの前記状態変数の定義域に含まれる前記状態変数値を用いて前記状態変数の平均値を求めることと、特定の処理状態ごとの前記状態変数の定義域に含まれる状態変数値に関連付けられる前記処理パラメータ値を用いて処理パラメータ平均値を求めることと、を含む、請求項１２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１４】
処理状態平均値の集合を求める前に、前記処理パラメータ値、前記状態変数値、および前記結果変数値の一つ以上を互いに対して、時間内にタイムシフトさせることによって、時間関連データの複数の集合の各々を形成することで、異なる測定時間からのデータを有している前記時間関連データの集合を形成するステップを更に含む、請求項１２又は請求項１３に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１５】
前記処理パラメータの少なくとも一つまたは前記状態変数と前記結果変数との間で相互相関を実行して前記処理パラメータまたは前記状態変数および前記結果変数に関連付けられる時間遅延量を求めることと、前記処理パラメータに対する前記処理パラメータ値または前記状態変数に対する前記状態変数値を前記結果変数の前記結果変数値に関して前記時間遅延量だけタイムシフトさせて、これにより時間関連データの各集合が前記結果変数値に関して時間内にシフトされた前記処理パラメータ値の少なくとも一つまたは状態変数値を含むことと、を更に含む、請求項１２〜請求項１４の何れか１項に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１６】
時間関連データの複数の集合ごとに、前記処理パラメータの集合の各々に対してタイムスライス平均値を求めるステップが、時間関連データの特定の集合に対する前記状態変数値が介在する時間関連データの前記特定の集合に対する前記状態変数値と前記処理状態に対する状態変数平均値とを用いて時間関連データの特定の集合に対する補間係数を求めることと、前記時間関連データの集合に対する前記状態変数値が介在する前記補間係数と前記処理状態に関連付けられる前記処理パラメータに対する処理パラメータ平均値とを用いて時間関連データの前記特定の集合に対する前記処理パラメータに対する前記処理パラメータ平均値を求めることと、を含む、請求項１２〜請求項１５の何れか１項に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１７】
動作処理において処理品質または処理故障を測定するコンピュータ実施方法であって、
処理予測モデルをコンピュータメモリ内に格納するステップであって、前記処理予測モデルは、処理パラメータの集合の各々に対する平均値から偏差値の集合を入力の集合として取り、予測される処理品質値または処理故障値を出力として生成する、ステップと、
前記処理パラメータの集合の各々に対する処理パラメータデータと、多数の測定時間に対する前記動作処理のオンライン動作中の前記動作処理からの処理状態変数に対する処理状態変数データと、を収集するステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、一連のタイムスライスデータを展開するステップであって、各タイムスライスデータは、前記処理パラメータの集合の各々に対する処理パラメータ値と、処理状態変数値と、を含む、ステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、前記タイムスライスデータの各々に対する前記処理パラメータの各々に対する平均値から偏差値を求めるステップと、
コンピュータプロセッシングデバイスを用いて、前記処理予測モデルへの入力として前記タイムスライスデータの各々に対する前記平均値から求められた偏差値を提供すると共に前記コンピュータプロセッシングデバイスで前記処理予測モデルを実行して前記処理品質値または前記処理故障値の予測を生成する、ステップと、
を含む、コンピュータ実施方法。
【請求項１８】
前記タイムスライスデータの各々に対して前記平均値から前記偏差値を求めるステップは、前記処理予測モデルの一部として格納された処理状態平均値の格納された集合から、タイムスライスの特定の処理パラメータに対するタイムスライス平均値を求めることを含む、請求項１７に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１９】
前記タイムスライスデータの特定の処理パラメータに対してタイムスライス平均値を求めるステップが、前記タイムスライスデータに対する状態変数値が介在する前記タイムスライスデータに対する前記状態変数値と処理状態に対する前記格納された状態変数平均値とを用いて、前記タイムスライスデータに対する補間係数を求めることと、前記タイムスライスデータに対する前記状態変数値が介在する前記補間係数と前記処理状態に対する前記特定の処理パラメータに対する処理パラメータ平均値の集合の値とを用いて、前記タイムスライスデータに対する前記特定の処理パラメータに対して前記タイムスライス平均値を求めることと、を含む、請求項１７又は請求項１８に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２０】
前記収集された処理パラメータ値の一つ以上または前記収集された処理状態変数値を互いに対して時間内にタイムシフトさせて前記一連のタイムスライスデータを展開するステップを更に含む、請求項１７〜請求項１９の何れか１項に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２１】
新しい処理パラメータ値と前記動作処理に対する状態変数値を収集し、前記収集された新しい処理パラメータ値と前記状態変数値から処理状態平均値の新しい集合を求めかつ前記処理予測モデルの一部として前記処理状態平均値の新しい集合を格納することによって、前記処理予測モデルを適応させるステップを更に含む請求項１７〜請求項２０の何れか１項に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２２】
処理の動作をモデリングする際に使用される処理モデル展開システムであって、
コンピュータ可読メモリと、
前記コンピュータ可読メモリ内に、前記処理から求められた複数の処理パラメータの各々に対する処理パラメータ値と、前記処理から求められた状態変数に対する状態変数値と、多くの異なる処理動作時間の各々に対する前記処理から求められた結果変数に対する結果変数値と、を格納するデータ収集ユニットと、
前記データ収集ユニットによって格納されたデータから一連のタイムスライスデータを求めるタイムスライス決定ユニットであって、各タイムスライスデータは、前記複数の処理パラメータの各々に対する処理パラメータ値と、前記状態変数に対する状態変数値と、前記結果変数に対する結果変数値と、を含む、タイムスライス決定ユニットと、
複数の処理状態の各々に対する処理状態平均値の集合を求める処理状態平均値計算ユニットであって、特定の処理状態に対する前記処理状態平均値の集合は、前記状態変数値が前記特定の処理状態に関連付けられる範囲内にある前記タイムスライスデータの各々からの前記状態変数値の平均値と、前記状態変数値が前記特定の処理状態に関連付けられる範囲内にある前記タイムスライスデータの各々からの前記処理パラメータ値の各々の平均値と、を含む、処理状態平均値計算ユニットと、
前記タイムスライスデータの各々に対する前記処理パラメータの各々に対するタイムスライス平均値を計算するタイムスライス平均値計算ユニットと、
前記タイムスライスデータの各々に対する前記処理パラメータの各々に対する前記タイムスライス平均値から偏差値を計算する偏差値計算ユニットであって、前記偏差値計算ユニットは、前記タイムスライスデータの前記特定の処理パラメータ値と前記特定の処理パラメータに対する前記タイムスライスデータの前記タイムスライス平均値の差を計算することによって特定の処理パラメータに対する前記タイムスライス平均値から偏差値を計算する、偏差値計算ユニットと、
前記タイムスライスデータに対する前記タイムスライス平均値からの前記偏差値と結果変数データとを使用して、処理パラメータの平均値の前記偏差値に基づいて前記結果変数値を予測する統計処理モデルを展開する、処理モデル生成ユニットと、
を含む、処理モデル展開システム。
【請求項２３】
前記タイムスライス決定ユニットは、前記データ収集ユニットによって格納される前記データから前記一連のタイムスライスデータを求める一部として時間遅延量だけ前記結果変数値に対して前記処理パラメータ値または前記状態変数値の一つ以上を時間内にシフトする遅延ユニットを含み、これによって、各タイムスライスデータは、前記複数の処理パラメータの一つ以上に対する処理パラメータまたは前記タイムスライスデータの前記結果変数値に対して時間内にシフトされる前記状態変数に対する状態変数値、を含む、請求項２２に記載の処理モデル展開システム。
【請求項２４】
前記遅延ユニットによって使用される前記時間遅延量を求め、前記処理パラメータ値の一つ以上または前記状態変数値を前記結果変数値に対して時間内にシフトさせるように、前記処理パラメータまたは前記状態変数の一つと前記結果変数との間で相互相関を実行する相互相関ユニットを更に含む、請求項２３に記載の処理モデル展開システム。
【請求項２５】
前記偏差値計算ユニットと前記処理モデル生成ユニットとの間に配置され、前記タイムスライスデータの各々に対する前記処理パラメータの各々に対する前記タイムスライス平均値から前記偏差値をフィルタリングする、フィルタユニットを更に含む、請求項２２〜請求項２４の何れか１項に記載の処理モデル展開システム。
【請求項２６】
処理の動作を監視するために使用される処理監視システムであって、
コンピュータ可読メモリ内に、前記処理から求められた複数の処理パラメータの各々に対する処理パラメータ値と、多くの異なる処理動作時間の各々に対する処理中に前記処理から求められた状態変数に対する状態変数値と、を格納するデータ収集ユニットと、
前記データ収集ユニットによって格納されたデータから一連のタイムスライスデータを求めるタイムスライス決定ユニットであって、各タイムスライスデータは、前記複数の処理パラメータの各々に対する処理パラメータ値と、前記状態変数に対する状態変数値と、を含む、タイムスライス決定ユニットと、
前記タイムスライスデータの各々に対する前記処理パラメータの各々に対するタイムスライス平均値を計算するタイムスライス平均値計算ユニットと、
前記タイムスライスデータの各々に対する前記処理パラメータの各々に対する前記タイムスライス平均値から偏差値を計算する偏差値計算ユニットであって、前記偏差値計算ユニットは、特定のタイムスライスデータの特定の処理パラメータ値と前記特定のタイムスライスデータの前記特定の処理パラメータの前記タイムスライス平均値の差を計算することによって特定のタイムスライスデータに対する特定の処理パラメータに対する前記タイムスライス平均値から偏差値を計算する、偏差値計算ユニットと、
前記処理に関連付けられる前記処理パラメータの集合の前記タイムスライス平均値からの前記偏差値に基づいて結果変数の値を予測するためにプロセッサ上で実行するコンピュータ可読メモリに格納される統計処理モデルと、
を含む、処理監視システム。
【請求項２７】
前記タイムスライス決定ユニットは、前記データ収集ユニットによって格納されたデータから前記一連のタイムスライスデータを求める一部として前記処理パラメータ値の一つ以上または前記状態変数値を時間遅延量だけ時間内にシフトさせる遅延ユニットを含み、各タイムスライスデータは前記時間遅延量だけ時間内にシフトされる前記複数の処理パラメータの一つ以上に対する処理パラメータ値または前記状態変数に対する状態変数値を含む、請求項２６に記載の処理監視システム