(57)【要約】  有意二変量チェックポイントを識別するシステムおよび方法。本システムは複数のチェックポイントに対する測定値を受信して各チェックポイント対に対する共分散および相関を計算するようにされたコントローラを含んでいる。コントローラはチェックポイント対間の共分散に基づいて有意二変量チェックポイントを識別する。さらに、コントローラは各チェックポイント対に対する相関を計算しチェックポイント間の共分散および相関の組合せに基づいて有意二変量チェックポイントを識別することもできる。さらに、コントローラは有意二変量チェックポイントを順位づけして有意二変量チェックポイントを主要コンポーネントアルゴリズムへ提供することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理的構造の構造データ解析を実施するシステムであって、前記システムは、
物理的構造により形成された複数のチェックポイントに対する座標を測定するための少なくとも１つのセンサと、
少なくとも１つのセンサと電気的に連絡してセンサからデータを受信するコントローラであって、各チェックポイントに対する共分散および相関の組合せに基づいて有意二変量チェックポイントを識別するように構成されているコントローラと、
を含むシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、有意二変量チェックポイントは共分散閾値よりも大きい共分散を有するチェックポイントを複数のチェックポイントから検出して識別されるシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムであって、有意二変量チェックポイントは閾値相関よりも大きい相関を有するチェックポイントを複数のチェックポイントから検出して識別されるシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、有意二変量チェックポイントは各チェックポイントに対する共分散に基づいて識別されるシステム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、追加データが取得される時にプロセッサはコントローラに対するデータウインドウを自動的に更新するシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のシステムであって、プロセッサは有意二変量チェックポイントに基づいて警報を開始するように構成されるシステム。
【請求項７】
請求項１に記載のシステムであって、コントローラは各有意二変量チェックポイントを順位づけするように構成されるシステム。
【請求項８】
請求項７に記載のシステムであって、コントローラは有意二変量チェックポイントの変動に基づいて各有意二変量チェックポイントを順位づけするように構成されるシステム。
【請求項９】
請求項７に記載のシステムであって、コントローラは有意二変量チェックポイントの共分散ノルムに基づいて各有意二変量チェックポイントを順位づけするように構成されるシステム。
【請求項１０】
請求項７に記載のシステムであって、コントローラはパターンマッチング・アルゴリズムに基づいて各有意二変量チェックポイントを順位づけするように構成されるシステム。
【請求項１１】
請求項１に記載のシステムであって、有意二変量チェックポイントは主コンポーネント解析アルゴリズムへ提供されるシステム。
【請求項１２】
請求項１に記載のシステムであって、さらに、ディスプレイを含み、コントローラは有意二変量チェックポイントに基づいてディスプレイ上にイメージを表すように構成されるシステム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムであって、イメージは車両グラフィックを含み、車両グラフィック上に描かれる矢印は有意二変量チェックポイントの場所に対応するシステム。
【請求項１４】
構造データ解析を実施する方法であって、
複数のチェックポイントに対する測定値を受信するステップと、
各チェックポイントに対する共分散を計算するステップと、
各チェックポイント間の共分散に基づいて有意二変量チェックポイントを識別するステップと、
を含む方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、さらに、
各チェックポイントに対する相関を計算するステップと、
各チェックポイント間の共分散および相関の組合せに基づいて有意二変量チェックポイントを識別するステップと、
を含む方法。
【請求項１６】
請求項１４に記載の方法であって、さらに、有意二変量チェックポイントを順位づけするステップを含む方法。
【請求項１７】
請求項１４に記載の方法であって、さらに、有意二変量チェックポイントを主コンポーネントアルゴリズムに提供するステップを含む方法。
【請求項１８】
請求項１４に記載の方法であって、さらに、有意二変量チェックポイントに基づいて警報を発生するステップを含む方法。
【請求項１９】
請求項１４に記載の方法であって、さらに、主コンポーネントアルゴリズムに基づいて警報を実施するステップを含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的に有意プロセスパターンおよびプロセスイベントを識別する構造データ解析システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
データおよびデータセットを収集して統計的に解析する多くのシステムおよび方法が開発されている。自動車産業で利用されるような複雑な製作工程においてこれらのシステムおよび方法は次第に重要となってきている。自動車産業において、車両の造りはそれらが製造される時の各車両のいくつかの幾何学的特徴を測定して制御および監視することができる。幾何学的特徴は穴、コーナ、エッジ、面、または車両もしくは車両基礎上の類似の幾何学的形状を含むことができる。定量的寸法測定が行われる幾何学的特徴は従来チェックポイントと呼ばれる。チェックポイントは幾何学的測定の結果個別の車体またはそれらの部品の寸法的性質を示す実際の数値を発生する。これらの数値は製作工程における工具、ロボット、等の寸法変動およびコンポーネント変動性およびハンドリングに関連している。これらの数のセットがプロセスデータを形成する。車両の造りの寸法的変動を導く製作工程における問題点を迅速に識別して修正することにより、車両の幾何学的品質および製作工程安定性を著しく改善し製作コストを大幅に低減することができる。したがって、多くのシステムは製作工程において各車両を測定してトレンドを迅速に識別し、車両やサブコンポーネントが車両仕様書から外れて作られておれば製作工程を停止する。インラインシステムは問題が存在することの迅速な表示を提供することができるが、問題の根本原因を識別することはマニュアル操作解析の時間を消費する活動であり、相当なプロセス知識を有するエキスパートチームがデータを直感で熟視して試行錯誤により問題の根本原因を識別する必要がある。
【０００３】
問題の根本原因を決定するためにプロセスに精通している人々により使用される１つのツールは主要コンポーネント解析である。しかしながら、プロセスに精通している人々は関連チェックポイントをマニュアル選出して、プロセス内で測定されているさまざまなチェックポイントによりその間に形成しているパターンを直感的に識別しなければならない。主要コンポーネント解析は主要な変動パターンを識別して各変動の寄与を定量的に記述できるが、主要コンポーネント解析は識別かつ定量化されるプロセス摂動（ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ）に無関係なチェックポイントのセットを含むチェックポイントの大きな集合を有するプロセス内では無効である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前記したことから、チェックポイントの幾何学的寸法変動内の有意プロセスパターンおよびイベントを識別し見つけるための公平な改良型解析方法およびシステムが必要とされていることは明らかである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
関連技術の列挙された欠点その他の制約に克服するだけでなく、前記した要望を満たすために、本発明は構造的データ解析を行ってプロセスパターンおよびプロセスイベントに関連する有意チェックポイントを識別する方法およびシステムを提供する。
【０００６】
このシステムは有意二変量を計算し、識別し順序付けすることによりプロセスイベントおよびパターンを識別することができる。有意二変量はプロセスデータセットの集合内の一対の変数として識別される。プロセスデータはリアルデータソース測定エンジンから抽出することができる。製作プロセスは実施例として検討される。データは変数名によりラベルを付けられた実際の数からなることができる。摂動処理において、変数の特定グループにより共有されるある特定性質に関連するプロセスパターンが生じることがある。これらのパターンは時間と共に展開されてプロセスイベントとなることがある。プロセスイベントはプロセス内の変動であり、プロセス能力を低下させ、検査および制御されるプロセスに適用される時はいつでもプロセス改善アクティビティ、警告、またはプロセスの停止さえも発行するものと予期される。ここに記述されているシステムに基づくプロセス改善アクティビティはプロセスイベントの原因を識別し、見つけ出して除去するのに向けられ（プロセス停止のリスクを低下させる）、かつプロセス摂動パターンの範囲を減らす（プロセス能力の連続的改善）のに向けられる。本発明の実施例はプロセスパターンを識別し、プロセスパターンおよびプロセスイベントを見つけ出し、プロセス検査および制御に対する報告および警告を発生する方法およびシステムを含んでいる。
【０００７】
本発明の一実施例では、コントローラは複数のチェックポイントに対する幾何学的寸法測定値を受信して全チェックポイント対に対する共分散（ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ）および相関（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を計算するように構成される。さらに、コントローラは全チェックポイント間の共分散および相関値の組合せに基づいて有意二変量チェックポイント対（二変量）を識別する。さらに、コントローラは有意二変量チェックポイントを順位づけしてそれらの順序づけられたシーケンスを主要コンポーネントアルゴリズムに与えることができる。
【０００８】
コントローラはセンサと連絡されてチェックポイントに対する幾何学的寸法データを自動的に取得し、追加データが取得される時にデータウインドウを自動的に更新することができる。また、コントローラは警報システムと電気的に連絡されて有意二変量チェックポイントに基づく警報を生成し警報について報告することができる。
【０００９】
本発明のさらにもう１つの側面において、コントローラは共分散閾値よりも大きい共分散および／または相関閾値よりも大きい閾値を有するチェックポイントを検出して有意二変量を識別するように構成することができる。さらに、コントローラは各有意二変量を順位づけし、したがって、有意二変量チェックポイントのシーケンスを再順序づけまたは切頭するように構成することができる。これは有意二変量チェックポイントを処理するように構成された後続主要コンポーネント解析アルゴリズムの操作を非常に改善することができる。有意二変量チェックポイントは変動、共分散ノルム（ｎｏｒｍ）、パターンマッチング・アルゴリズム、その他の方法に基づいて順位づけすることができる。さらに、コントローラは有意二変量に基づいてイメージをディスプレイするように構成することができる。たとえば、イメージは車両グラフィックおよび矢印を含むことができ、矢印は有意二変量チェックポイントの幾何学的方位および量に対応する。
【００１０】
当業者ならば、本明細書の一部を形成する添付図および特許請求の範囲に関して下記の説明を読めば、本発明のさらなる目的、特徴および利点が容易に明らかとなる。
【実施例】
【００１１】
図１に本発明の原理を実施するシステムが例示され１０に示されている。システム１０はコントローラ１６と少なくとも１つのセンサ１４を含んでいる。車体すなわちフレーム１２の周りにいくつかのセンサ１４を配置していくつかの指定された場所における幾何学的寸法偏差を測定することができる。あるいは、運動装置と共に単一センサ１４を使用して、センサ１４が車体１２に沿った多数の特徴を測定できるようにすることができる。たとえば、センサ１４は車体１２上のさまざまな場所においていくつかの特徴を測定するように操作できるロボットアームに取り付けることができる。センサ１４はコントローラ１６と電気的に連絡されて測定された各特徴に対する一組のデータを提供する。コントローラ１６はデータを解析するようにされたマイクロプロセッサを含んでいる。さらに、コントローラ１６は警報システム１８と連絡されてセンサ１４からの測定値に基づいた警報を発生する。警報システム１８はフラッシュライト等の視覚インジケータ、サイレン等の音声インジケータ、または両方を含むことができる。さらに、警報システム１８は電子メール、電話メッセージ、ページャメッセージ（ｐａｇｅｒ  ｍｅｓｓａｇｅ）、または類似の警報を送るようにされた通信システムを含むことができる。
【００１２】
図２に、データを解析する論理が方法３０において提供される。方法３０はブロック３２において開始され、そこでデータが初期化される。ブロック３４において、データが収集され処理するためのデータウインドウが設定される。たとえば、データは多数の車両に対してセンサ１４から取得してコントローラ１６に提供することができる。次に、コントローラ１６は各特徴に対するいくつかの先行する測定値に対するデータを格納し、入手可能になれば新たに取得したデータを追加する。一実施例では、コントローラ１６は１つの特徴に対して最後の３０測定値に対するデータウインドウ（ｄａｔａ  ｗｉｎｄｏｗ）を設定することができる。したがって、センサ１４により新しい測定値が取得されると、データウインドウは新たに取得したデータと前の２９の測定値を含むようにシフトされる。予め３０サイクルを取得した測定値はデータウインドウから除去される。もちろん、データウインドウは構成可能であり各特徴は同じまたは異なるサイズのデータウインドウを有することができる。次に、論理は方法３０の構造データ解析（ＳＤＡ）部３６に入る。ブロック３８に示すように、データはＳＤＡマトリクスを構成するのに使用される。
【００１３】
本発明の一実施例では、ＳＤＡマトリクスは図３に例示する方法７０に従って構成される。この方法はブロック７２で開始され、そこでＳＤＡデータが初期化される。ブロック７４において、データポイントの各対間の共分散が計算される。ＳＤＡマトリクスの表現が図４に示されており、参照番号９０で示されている。各行および列は異なるチェックポイントを表す。各チェックポイントは各行および列に沿って同じ順序で記載される。行および列の記載に対して順序は同じであるため、行「ｎ」に対するチェックポイントが対応する列「ｎ」に対するチェックポイントと同じである所に対角線９４が作り出される。各行に対するチェックポイントおよび各列に対するチェックポイント間で共分散が計算される。次に、共分散は対角線９４の下のマトリクス９０の下半分９２の対応するセル内に置かれる。たとえば、列９１ｃに対応するチェックポイントおよび行９１ｒに対応するチェックポイント間の共分散が計算される。得られる共分散値はＳＤＡマトリクス９０内の対応するセル９１内に置かれる。このプロセスは各チェックポイント組合せに対して繰り返され、こうしてマトリクス９０の下半分９２内の各セルが満たされる。さらに、各行および各列に対する各チェックポイント間で相関が計算される。相関は対角線９４の上のマトリクス９０の上半分９６内の対応するセル内に置かれる。たとえば、行９５ｒに対応するチェックポイントおよび列９５ｃに対応するチェックポイント間の相関が計算される。得られる値はマトリクス９０上半分９６内の対応するセル９５内に置かれる。このプロセスは各チェックポイント組合せに対して繰り返され、こうしてマトリクス９０の上半分９６内の各セルが満たされる。
【００１４】
再び図３について、相関の計算はブロック７６により示されている。マトリクス９０の下半分９２の各セルに対する最大共分散および最少共分散が格納される。したがって、最大および最少共分散を使用してマトリクス分解の目的でマトリクス９０の下半分９２の各セル内の値を正規化することができる。ブロック７８に示すように、ＳＤＡマトリクス内の有意二変量はブロック８０において識別される。こうして、一対のチェックポイント間の相関が相関閾値よりも大きく２つのチェックポイント間の共分散が共分散閾値よりも大きければ、チェックポイント対は有意二変量として識別される。一実施例では、有意二変量は方程式１に従って識別される。
【数１】
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したがって、有意二変量の識別はチェックポイント間の相関レベルおよび共分散レベルで調整される。相関は一般的にパーセント単位で表されるが、｛−１，１｝の間隔にスケーリングすることができる。共分散は説明された変動のチェックポイント間変動の相関部に対する二次サイジングを提供する。たとえば、幾何学的変数により、共分散の単位はｍｍ２とすることができる。相関閾値および共分散閾値はデフォルト値に基づいて決定することができ、あるいは最近のプロセスデータに基づいて、システム変数の境界条件に基づいて決定することができ、あるいは履歴データの統計により決定することができる。
【００１５】
再び図２について、コントローラ１６はブロック４０で示すように有意二変量が存在するかどうか決定する。有意二変量が存在しなければ、論理は線４２に従いそこでブロック３４に示すように追加データを収集したりデータウインドウをリセットしたりすることができる。しかしながら、有意二変量が存在すれば、論理は線４４に沿って流れブロック４６へ行く。
【００１６】
ブロック４６において、たとえば、図５に提供される方法１００に従ってＳＤＡマトリクスが分解される。方法１００はブロック１０２において開始され、そこでマトリクス９０の下半分９６内の共分散値は予め格納された最大および最少共分散に基づいて正規化される。こうして、マトリクス９２の下半分内の共分散値の間隔は各チェックポイント対に対する相関値を含むＳＤＡマトリクスの上半分９６の間隔と一致しなければならない。ブロック１０４において、各チェックポイントに対する二変量順位づけが計算される。二変量順位づけはさまざまな技術に基づくことができる。しかしながら、３つの技術が実用的に有用であることが証明されている。
【００１７】
第１の技術はそのチェックポイントに対する共分散ノルムに基づいて各二変量チェックポイントを順位づけすることを含んでいる。チェックポイント共分散ノルムによるソーティングは全プロセス摂動パターンへのそれらの全体共分散応答に従ってチェックポイントを順位づけする。さらに、チェックポイント共分散ノルムは他の全てのチェックポイントに関する特定のチェックポイントの寸法応答［ｍｍ＾２］を考慮する。チェックポイント共分散ノルムは下記の関係に従って計算することができる。
Ｎ×Ｎ共分散マトリクスを有し、ｉ＝１，２，．．．Ｎは行のインデクスを示し、ｊ＝１，２，．．．Ｎは列のインデクスを示す。マトリクス要素は変数Ｘｉ，Ｙｊのセットから計算された実数Ｃｏｖ（Ｘｉ，Ｙｊ）である。すると、第ｋ番チェックポイントに対するチェックポイント共分散ノルムは次のように定義される。
【数２】
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こうして、第１の和は第ｋ番チェックポイントに関連する第ｋ行に沿って延び、第２の和は第ｋ番チェックポイントに関連する第ｋ列に沿って延びる。
【００１８】
第２の技術はパターンマッチング・アルゴリズムに基づいて二変量を順位づけることを含んでいる。この技術はＳＤＡマトリクス９０（図４）の対角線９４（図４）に沿って二変量のクラスタを形成する傾向がある現象を使用する。こうして、マトリクスの上半分および下半分の両方で対角線に対して対称的に形成する二変量の大きいブロックをパターンマッチング・アルゴリズムを使用して幾何学的に識別することができる。パターンマッチング・アルゴリズムは他の二変量セルの場所に関するそのセルの場所（行および列）に基づいてクラスタに二変量セルを割当てるように構成することができる。クラスタ内の各セルはクラスタのサイズ（セル数）、対角線に対するクラスタの対称性、および／またはセルにより含まれる値（共分散または相関値）に基づいて順位づけすることができる。前記したパターンマッチング技術は典型的なものであり、他のパターンマッチング技術も使用できる。
【００１９】
第３の技術は直接的であり各二変量チェックポイントをそのチェックポイントの６つのシグマ変動に基づいて順位づけすることを含んでいる。したがって、下記の方程式２に従ってＣｏｖ−ｍａｔｒｉｘから６つのシグマ変動を得ることができる。
【数３】
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【００２０】
この場合、最も高い６つのシグマ変動を有するチェックポイントは最上位二変量に対応する二変量順位をピボット（ｐｉｖｏｔ）する。この順位づけは最も高い６＊シグマ変動に関連するプロセスパターンおよびイベントを監視するのに有利となることがある。
【００２１】
二変量順位はＳＤＡマトリクス９０の対角線９４へ入力される。ブロック１０８において、各チェックポイントに対する二変量順位に基づいてチェックポイントは最高から最低までソートされる。更新され分解されたマトリクスが図６に提供され参照番号１１０で示されている。こうして、対角線９４に沿った二変量順位の値がマトリクス１１０の最上左角の最高値からマトリクス１１０の最下角の最低値まで順に記載される。
【００２２】
方程式１により決定される有意二変量を使用して分解されたマトリクス１１０を発生することができる。有意二変量として分類されない他のチェックポイントは省かれる。さらに、分解されたマトリクスを含む有意二変量を前記した二変量順位に基づいてさらに制限すなわち切頭することができる。視覚化目的に対して、相関閾値よりも上の値を含むセル１１４は強調表示される、たとえば、太字とされ赤色で書き込まれる。同様に、相関閾値よりも上の相関値を含むセル１１６は強調表示される。強調表示されたセルはクロスハッチで示され、参照番号１１４または１１６で示さる。前記したように、セル１１４および１１６は対角線９４に沿ってグルーピングすなわちブロックを形成する。ブロックは参照番号１０８で示すように対角線に沿って識別される。これらのブロックは数、場所、相関強度、または共分散強度に基づく幾何学的ルールを使用して識別することができる。こうしてマトリクスはチェックポイントのグルーピングおよびそれら間の分散の相互関係の良好な視覚表示を提供する。こうして、マトリクスは図２のブロック４８で示されるような視覚解析ツールとして表示することができる。さらに、ブロックは識別することができ、したがって、矢印１２２は図７に示すようにチェックポイントの対応する場所近くの車両１２０のグラフィカル表現上に表すことができる。こうして、矢印１２２はチェックポイント間の相関または共分散に対応することができ、矢印の長さまたは幅はチェックポイントの相関、共分散、または共分散ノルムに対応することができる。
【００２３】
さらに、ブロック５０に示すように、構造データ解析に基づいて警報を設定することができる。警報は有意二変量が識別される場合または二変量チェックポイントに対する共分散、相関、二変量順位づけ（限定はしないが、共分散ノルムを含む）および／またはその任意の組合せに基づいて活性化することができる。警報は音声警報、光またはスクリーンメッセージ等の視覚警報を含むことができ、あるいは電子メールやページャ、テキストメッセージ、その他のテレコミュニケーション形式でネットワークを介して警報メッセージを送ることができる。
【００２４】
さらなる根本原因解析に対して、ブロック５２で示すように有意二変量またはそのサブセットを主要コンポーネント解析アルゴリズムへ提供することができる。ブロック５３で示すように、主要コンポーネント解析に基づいて警報を設定することができる。2つの連続する主要コンポーネント解析実行間で有意モード変化が生じる時に警報を活性化することができる。さらに、主要コンポーネント解析アルゴリズムの結果をディスプレイに提供して車両のグラフィカル表現として表すことができ、ブロック５４で示すように、矢印は主要コンポーネント解析からの変動の方向および振幅を示す。前記したように、この方法はセンサおよび、たとえばランニングウインドウによりリセットされる、データウインドウから自動的に追加データを収集することができるブロック３４へ線５６に沿って戻ることにより自動化することができる。
【００２５】
プロセス内の変動の原因となる経路は有意二変量上で見つけられることが予期される。データベース操作、強調表示または有意二変量の記載により、原因となる経路は一層容易にＳＤＡマトリクス内で認識することができる。さらに、データベース操作に習熟した人ならば調査に対する自分の特定の目的に適切な特定の視覚化を達成することができる。他のデータベース操作により有意二変量を含む構造データ解析情報および原因となる経路を主要コンポーネント解析等の報告およびさらなる情報処理の目的でエクスポートすることができる。
【００２６】
当業者ならば容易にお判りのように、前記説明は本発明の原理の実現を例示するものである。本明細書は特許請求の範囲に明記された本発明の精神から逸脱することなく本発明を修正、変化および変更できる点において本発明の範囲および応用を制限するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施例に従った構造データ解析システムの略図である。
【図２】本発明の一実施例に従って構造データ解析を実施する論理を例示するフロー図である。
【図３】本発明の一実施例に従って構造データ解析マトリクスを構成する論理のフロー図である。
【図４】本発明の一実施例に従って構造データ解析マトリクスを例示する図である。
【図５】本発明の一実施例に従って構造データ解析マトリクスを分解する論理のフロー図である。
【図６】本発明の一実施例に従って分解された構造データ解析マトリクスを例示する図である。
【図７】有意二変量チェックポイントに基づくディスプレイを例示する図である。
【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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【国際調査報告】
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