(57)【要約】【課題】経時変化が周期的に変化し、その変化が多数現れ、その傾向の定量化や定式化が困難な装置に対しても異常を検出する異常判定装置を提供する。【解決手段】異常判定装置１０は、収集部１１と一時記憶部１２と分類済みデータ記憶部１３と分類部１４と異常判定部１５とを有する。第１のフェーズで、判定対象の製造データがどの分類に属するかを決定し、第２のフェーズで、その製造データが、属する分類グループのなかで、時間推移とともに逸脱してしまっているかを監視することで、異常かどうかを判定する。【選択図】図１
2011100211.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造装置から製造データを時系列に収集する収集部と、
上記収集部により収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく一時記憶部と、
上記収集部により収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する分類済みデータ記憶部と、
上記一時記憶部により記憶されている現製造期間の製造データを、上記現製造期間の製造データの時間推移と類似した時間推移を持つ上記分類済みデータ記憶部に記憶されている製造データの組に分類する分類部と、
上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記現製造期間の製造データが分類された製造データの組における上記分類済みデータ記憶部に記憶されている製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する異常判定部と
を備えることを特徴とする異常判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の異常判定装置において、
上記分類部および上記異常判定部は、それぞれ、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
上記現製造期間の製造データと同じ分類に属する正常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データと、上記正常と判定された上記製造データとを、それぞれ時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記正常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最小の類似度を求めることを特徴とする異常判定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の異常判定装置において、
上記異常判定部は、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
各分類に属する異常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最大の類似度を求めることを特徴とする異常判定装置。
【請求項４】
請求項１に記載の異常判定装置において、
上記異常判定部は、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
上記現製造期間の製造データと同じ分類に属する正常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データと、上記正常と判定された上記製造データとを、それぞれ時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記正常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最小の類似度を求めると共に、
各分類に属する異常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最大の類似度を求めることを特徴とする異常判定装置。
【請求項５】
製造装置から製造データを時系列に収集する収集部と、
上記収集部により収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく一時記憶部と、
上記収集部により収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する分類済みデータ記憶部と、
上記一時記憶部により記憶されている現製造期間の製造データの時間推移と、上記分類済みデータ記憶部に記憶されている各分類の製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する異常判定部と
を備え、
上記異常判定部は、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
各分類に属する異常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最大の類似度を求めることを特徴とする異常判定装置。
【請求項６】
製造装置から製造データを時系列に収集する収集ステップと、
上記収集ステップにて収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく一時記憶ステップと、
上記収集ステップにて収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する分類済みデータ記憶ステップと、
上記一時記憶ステップにて記憶された現製造期間の製造データを、上記現製造期間の製造データの時間推移と類似した時間推移を持つ上記分類済みデータ記憶ステップにて記憶された製造データの組に分類する分類ステップと、
上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記現製造期間の製造データが分類された製造データの組における上記分類済みデータ記憶ステップにて記憶された製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する異常判定ステップと
を備えることを特徴とする異常判定方法。
【請求項７】
製造装置から製造データを時系列に収集する収集ステップと、
上記収集ステップにて収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく一時記憶ステップと、
上記収集ステップにて収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する分類済みデータ記憶ステップと、
上記一時記憶ステップにて記憶された現製造期間の製造データの時間推移と、上記分類済みデータ記憶ステップにて記憶された各分類の製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する異常判定ステップと
を備え、
上記異常判定ステップでは、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
各分類に属する異常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶ステップより取得し、
上記現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最大の類似度を求めることを特徴とする異常判定方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１に記載の上記収集部、上記一時記憶部、上記分類済みデータ記憶部、上記分類部および上記異常判定部として、または、請求項５に記載の上記収集部、上記一時記憶部、上記分類済みデータ記憶部および上記異常判定部として機能させることを特徴とする異常判定プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の異常判定プログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読出し可能なプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、異常判定装置、異常判定方法、異常判定プログラム、および、このプログラムを記録したプログラム記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、半導体製造等のプラント操業において、製造装置や製品の異常を早期発見や予測するために、製造条件や製造結果などをモニタで監視する装置の開発が行われている。監視装置は、製造装置から得られるプロセスデータや製造データの時間推移を監視することで、製造装置の状態を把握し、装置異常の検知を行っている。
【０００３】
監視対象の製造データが、製造プロセスにおいて経時変化する場合、製造装置の異常を精度よく予測や検知するための方法として、製造データを経時変化の傾向から判定する方法がある（特開２０００−１４６６３６号公報：特許文献１参照）。
【０００４】
この第１の従来技術は、異常時の時間推移の傾向と監視対象の時間推移の傾向を比較し、異常パターンと同様の変化パターンを示したときに異常と判定している。
【０００５】
しかし、この第１の従来技術では、異常時の経時変化のパターンの定式化やモデル化が困難なとき、異常検知の精度が下がってしまう。これは、例えば、工場が安定して稼動している時期等、装置異常の頻度が極端にすくなく、異常状態のモデル化のためのサンプリングデータがそろわない場合に問題になる。
【０００６】
一方、第２の従来技術として、正常状態の製造データの時間推移の傾向と、監視対象の製造データの時間推移の傾向を比較し、異常を検知する方法がある（特開平１０−３０１６１９号公報：特許文献２参照）。
【０００７】
この第２の従来技術では、正常と判断された製造データの時間推移の傾向を基に作成した閾値と、監視対象のデータの時間推移から回帰式の回帰係数を算出し、その回帰係数と比較している。この第２の従来技術は、上記第１の従来技術の課題を克服している。
【０００８】
特に、扱う監視対象のデータが、正常な経時変化が一意に決まる制御パラメータやプロセスデータの場合、第２の従来技術は有効といえる。
【０００９】
しかしながら、この第２の従来技術では、正常や異常状態にかかわらず、経時変化が一意に決まらない検査装置や製造装置を監視対象にした場合、経時変化の定量化や定式化が困難になり、異常検出に対応できなくなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０００−１４６６３６号公報
【特許文献２】特開平１０−３０１６１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
そこで、この発明の課題は、経時変化が周期的に変化し、その変化が多数現れ、その傾向の定量化や定式化が困難な装置に対しても異常を検出する異常判定装置、異常判定方法、異常判定プログラム、および、このプログラムを記録したプログラム記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するため、この発明の異常判定装置は、
製造装置から製造データを時系列に収集する収集部と、
上記収集部により収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく一時記憶部と、
上記収集部により収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する分類済みデータ記憶部と、
上記一時記憶部により記憶されている現製造期間の製造データを、上記現製造期間の製造データの時間推移と類似した時間推移を持つ上記分類済みデータ記憶部に記憶されている製造データの組に分類する分類部と、
上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記現製造期間の製造データが分類された製造データの組における上記分類済みデータ記憶部に記憶されている製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する異常判定部と
を備えることを特徴としている。
【００１３】
この発明の異常判定装置によれば、上記収集部と上記一時記憶部と上記分類済みデータ記憶部と上記分類部と上記異常判定部とを有するので、第１のフェーズで、判定対象の製造データがどの分類に属するかを決定し、第２のフェーズで、その製造データが、属する分類グループのなかで、時間推移とともに逸脱してしまっているかを監視することで、異常かどうかを判定する。このように、製造データを時間推移における変化の特徴で分類することで、製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、異常を精度よく検出することができる。
【００１４】
また、一実施形態の異常判定装置では、
上記分類部および上記異常判定部は、それぞれ、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
上記現製造期間の製造データと同じ分類に属する正常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データと、上記正常と判定された上記製造データとを、それぞれ時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記正常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最小の類似度を求める。
【００１５】
この実施形態の異常判定装置によれば、経時変化する製造データについて異常判定をする際、分類済みデータ記憶部に記録されている同じ分類に属する正常な製造データと比較することで、正常パターンから外れた製造データを異常と判定する。これにより、異常状態における製造データの変化が一意に定まらない場合でも制度よく検出することができる。また、製造データ同士を全期間で比較するとその精度が下がってしまう。そこで、時間推移の特徴をもとに時間間隔で区切り、同じ時間推移の傾向を持つ区間同士を個別に比較することで異常判定の精度を上げることができる。
【００１６】
また、一実施形態の異常判定装置では、
上記異常判定部は、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
各分類に属する異常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最大の類似度を求める。
【００１７】
この実施形態の異常判定装置によれば、上記異常判定部は、分類済みデータ記憶部に記録された異常製造データと、判定対象の現製造データとを比較する。これにより、正常状態における製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、既知の異常状態と同じ経時変化をする製造データを異常と判定することで、精度良く異常を検出することができる。
【００１８】
また、一実施形態の異常判定装置では、
上記異常判定部は、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
上記現製造期間の製造データと同じ分類に属する正常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データと、上記正常と判定された上記製造データとを、それぞれ時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記正常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最小の類似度を求めると共に、
各分類に属する異常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最大の類似度を求める。
【００１９】
この実施形態の異常判定装置によれば、上記異常判定部は、異常状態の過去データと正常状態の過去データの両方を基に異常判定をすることで、ダブルチェックをおこない、異常検出の精度が向上することができる。
【００２０】
また、この発明の異常判定装置は、
製造装置から製造データを時系列に収集する収集部と、
上記収集部により収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく一時記憶部と、
上記収集部により収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する分類済みデータ記憶部と、
上記一時記憶部により記憶されている現製造期間の製造データの時間推移と、上記分類済みデータ記憶部に記憶されている各分類の製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する異常判定部と
を備え、
上記異常判定部は、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
各分類に属する異常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶部より取得し、
上記現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最大の類似度を求めることを特徴としている。
【００２１】
この発明の異常判定装置によれば、上記収集部と上記一時記憶部と上記分類済みデータ記憶部と上記異常判定部とを有するので、上記異常判定部は、分類済みデータ記憶部に記録された異常製造データと、判定対象の現製造データとを比較する。これにより、正常状態における製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、既知の異常状態と同じ経時変化をする製造データを異常と判定することで、精度良く異常を検出することができる。
【００２２】
また、この発明の異常判定方法は、
製造装置から製造データを時系列に収集する収集ステップと、
上記収集ステップにて収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく一時記憶ステップと、
上記収集ステップにて収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する分類済みデータ記憶ステップと、
上記一時記憶ステップにて記憶された現製造期間の製造データを、上記現製造期間の製造データの時間推移と類似した時間推移を持つ上記分類済みデータ記憶ステップにて記憶された製造データの組に分類する分類ステップと、
上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記現製造期間の製造データが分類された製造データの組における上記分類済みデータ記憶ステップにて記憶された製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する異常判定ステップと
を備えることを特徴としている。
【００２３】
この発明の異常判定方法によれば、上記収集ステップと上記一時記憶ステップと上記分類済みデータ記憶ステップと上記分類ステップと上記異常判定ステップとを有するので、第１のフェーズで、判定対象の製造データがどの分類に属するかを決定し、第２のフェーズで、その製造データが、属する分類グループのなかで、時間推移とともに逸脱してしまっているかを監視することで、異常かどうかを判定する。このように、製造データを時間推移における変化の特徴で分類することで、製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、異常を精度よく検出することができる。
【００２４】
また、この発明の異常判定方法は、
製造装置から製造データを時系列に収集する収集ステップと、
上記収集ステップにて収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく一時記憶ステップと、
上記収集ステップにて収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する分類済みデータ記憶ステップと、
上記一時記憶ステップにて記憶された現製造期間の製造データの時間推移と、上記分類済みデータ記憶ステップにて記憶された各分類の製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する異常判定ステップと
を備え、
上記異常判定ステップでは、
上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、
各分類に属する異常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶ステップより取得し、
上記現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、
この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、
この算出した類似度の中から最大の類似度を求めることを特徴としている。
【００２５】
この発明の異常判定方法によれば、上記収集ステップと上記一時記憶ステップと上記分類済みデータ記憶ステップと上記異常判定ステップとを有するので、上記異常判定ステップは、分類済みデータ記憶ステップに記録された異常製造データと、判定対象の現製造データとを比較する。これにより、正常状態における製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、既知の異常状態と同じ経時変化をする製造データを異常と判定することで、精度良く異常を検出することができる。
【００２６】
また、この発明の異常判定プログラムは、コンピュータを、上記収集部、上記一時記憶部、上記分類済みデータ記憶部、上記分類部および上記異常判定部として、または、上記収集部、上記一時記憶部、上記分類済みデータ記憶部および上記異常判定部として機能させることを特徴としている。
【００２７】
この発明の異常判定プログラムによれば、コンピュータを、上記収集部、上記一時記憶部、上記分類済みデータ記憶部、上記分類部および上記異常判定部として、または、上記収集部、上記一時記憶部、上記分類済みデータ記憶部および上記異常判定部として機能させるので、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、このコンピュータによって上記異常判定装置を実現できる。
【００２８】
また、この発明のプログラム記録媒体は、上記異常判定プログラムが記録されたことを特徴としている。
【００２９】
この発明のプログラム記録媒体によれば、上記異常判定プログラムが記録されているので、上記異常判定プログラムをコンピュータに容易にインストールできる。
【発明の効果】
【００３０】
この発明の異常判定装置によれば、上記収集部と上記一時記憶部と上記分類済みデータ記憶部と上記分類部と上記異常判定部とを有するので、製造データを時間推移における変化の特徴で分類することで、製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、異常を精度よく検出することができる。
【００３１】
この発明の異常判定装置によれば、上記収集部と上記一時記憶部と上記分類済みデータ記憶部と上記異常判定部とを有するので、正常状態における製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、既知の異常状態と同じ経時変化をする製造データを異常と判定することで、精度良く異常を検出することができる。
【００３２】
この発明の異常判定方法によれば、上記収集ステップと上記一時記憶ステップと上記分類済みデータ記憶ステップと上記分類ステップと上記異常判定ステップとを有するので、製造データを時間推移における変化の特徴で分類することで、製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、異常を精度よく検出することができる。
【００３３】
この発明の異常判定方法によれば、上記収集ステップと上記一時記憶ステップと上記分類済みデータ記憶ステップと上記異常判定ステップとを有するので、正常状態における製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、既知の異常状態と同じ経時変化をする製造データを異常と判定することで、精度良く異常を検出することができる。
【００３４】
この発明の異常判定プログラムによれば、コンピュータを、上記収集部、上記一時記憶部、上記分類済みデータ記憶部、上記分類部および上記異常判定部として、または、上記収集部、上記一時記憶部、上記分類済みデータ記憶部および上記異常判定部として機能させるので、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、このコンピュータによって上記異常判定装置を実現できる。
【００３５】
この発明のプログラム記録媒体によれば、上記異常判定プログラムが記録されているので、上記異常判定プログラムをコンピュータに容易にインストールできる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の異常判定装置の第１実施形態を示すブロック図である。
【図２】異常判定装置の異常診断動作の手順を説明するためのフローチャートである。
【図３】分類部による分類方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】異常判定部による異常判定方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】分類部や異常判定部による類似度の算出方法を説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明の異常判定装置の第２実施形態を示すブロック図である。
【図７】異常判定部による異常判定方法を説明するためのフローチャートである。
【図８】過去の異常製造データを基に異常を判定する異常判定部による異常判定方法を説明するためのフローチャートである。
【図９】一時記憶部による製造データの蓄積について説明するためのグラフである。
【図１０】分類部による分類方法を説明するためのグラフである。
【図１１】異常判定部による異常判定方法を説明するためのグラフである。
【図１２】異常判定部による異常判定方法を説明するためのグラフである。
【図１３】分類済みデータ記憶部による正常データ記憶方法を説明するためのグラフである。
【図１４】分類部と異常判定部で行われている類似度算出方法を説明するためのグラフである。
【図１５】異常判定部で行われている類似度算出方法を説明するためのグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００３８】
（第１の実施形態）
図１は、この発明の異常判定装置の第１実施形態であるブロック図を示している。図１に示すように、この異常判定装置１０は、製造装置２０の異常を検出する。異常判定装置１０は、収集部１１と一時記憶部１２と分類済みデータ記憶部１３と分類部１４と異常判定部１５とを有する。
【００３９】
上記製造装置２０としては、例えば、半導体製造装置が対象となる。製造装置２０の製造データとしては、例えば、製造装置２０の運転状態を表すプロセスデータになる。上記収集部１１は、製造装置２０から製造データを時系列に収集する。
【００４０】
上記一時記憶部１２は、収集部１１により収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の製造データを、逐次記憶する。この製造期間とは、例えば、製造装置２０のメンテナンス周期のサイクルになる。上記異常判定装置１０による異常判定後、蓄積した製造データを消去し、次の製造データ収集に備える。
【００４１】
上記分類済みデータ記憶部１３は、収集部１１により収集された製造データであって過去における複数の製造期間のデータを、製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する。
【００４２】
上記分類部１４は、一時記憶部１２により記憶されている現製造期間の製造データを、現製造期間の製造データの時間推移と類似した時間推移を持つ分類済みデータ記憶部１３に記憶されている製造データの組に分類する。
【００４３】
上記異常判定部１５は、現製造期間の製造データの時間推移と、現製造期間の製造データが分類された製造データの組における分類済みデータ記憶部１３に記憶されている製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する。
【００４４】
次に、図２のフローチャートを用いて、異常判定装置が行う処理の概略を説明する。まず、上記収集部１１は、製造装置２０から製造に関するデータの収集を開始する（ステップＳ２１）。
【００４５】
その後、上記収集部１１が取得した製造データＤ２０１を、上記一時記憶部１２が期間ｔ１の間収集し続ける（ステップＳ２２）。この実施形態では、図９のグラフに示すように、実線で示されるＤ２０１が、期間ｔ１まで記録されることになる。
【００４６】
そして、上記分類部１４は、収集した製造データＤ２０１を、製造データの分類項目にもとづき分類する（ステップＳ２３）。この分類項目をＣ２０１とし、分類した製造データをＤ２０１’とする。この分類項目は、製造データの時間変化の傾向により分類されるものである。
【００４７】
ここで、図１０のグラフを用いて、分類方法の概略を説明する。現製造期間の製造データＤ２０１と、過去に記録されている正常な製造データＤ２０２およびＤ２０３とを、期間ｔ１までの期間でそれぞれ比較する。この実施形態では、Ｄ２０１およびＤ２０２の時間推移の傾向が類似しているため、Ｄ２０１は、Ｄ２０２と同じ分類項目のＣ２０１に分類される。
【００４８】
その後、上記一時記憶部１２は、期間ｔ２の間、再び製造データの蓄積を続ける（ステップＳ２４）。
【００４９】
そして、上記異常判定部１５は、製造データＤ２０１’の時間推移の傾向と、過去に収集した製造データの中で、分類項目Ｃ２０１に属する製造データＤ２０２の時間推移の傾向とを比較し、異常か正常かを判定する（ステップＳ２５）。
【００５０】
その後、正常と判定された場合（ステップＳ２６）、かつ製造データ蓄積開始から期間ｔ３たっていない場合（ステップＳ２８）は（図１１を参照）、ステップ２５へ戻る。
【００５１】
一方、異常と判定された場合（ステップＳ２６）は（図１２を参照）、異常を出力して終了する（ステップＳ２７）。
【００５２】
他方、正常と判定され（ステップＳ２６）、かつ製造データ蓄積開始から期間ｔ３たっている場合（ステップＳ２８）は（図１３を参照）、正常を出力し、終了する。
【００５３】
以上説明したように、上記構成の異常判定装置１０は、第１のフェーズで判定対象の製造データがどの分類に属するかを決定し（ステップＳ２３）、第２のフェーズでその製造データが、属している分類グループのなかで、時間推移とともに逸脱してしまっているかを監視することで異常かどうかを判定する（ステップＳ２５）。このように製造データを時間推移における変化の特徴で分類することで、製造データの経時変化が多様な場合でも、異常を精度よく検出することができる。
【００５４】
次に、図２のフローチャートのステップＳ２３に該当する、製造データの分類方法について説明する。
【００５５】
上記分類部１４は、分類済みデータ記憶部１３より、各分類項目毎に所定数の製造データ（図１０のＤ２０２，Ｄ２０３）を取得し、現製造期間の製造データ（図１０のＤ２０１）の時間推移と、上記取得したそれぞれの製造データ（図１０のＤ２０２，Ｄ２０３）の時間推移を比較し、変化傾向の類似度を算出し、さらに、上記一時記憶部１２により記憶されている現製造期間の製造データ（図１０のＤ２０１）を、最大の類似度を算出した上記取得した製造データ（図１０のＤ２０２）と同じ組に分類する。
【００５６】
さらに、図３のフローチャートと図１０のグラフを用いて、上記分類部１４による製造データの分類方法について、より具体的に説明をする。まず、上記分類部１４は、一時記憶部１２より製造データＤ２０１を取得する（ステップＳ３１）。
【００５７】
その後、上記分類部１４は、分類済みデータ記憶部１３が記憶している分類項目の中からひとつ分類項目を選択する（ステップＳ３２）。例えば、図１０のグラフに示すように、Ｄ２０２が属する分類項目Ｃ２０１と、Ｄ２０３が属する分類項目Ｃ２０２があり、Ｄ２０２が属する分類項目Ｃ２０１を選択する。
【００５８】
そして、上記分類部１４は、分類項目Ｃ２０１に属する製造データを、分類済みデータ記憶部１３の中から所定の数ｎ１だけ取得する（ステップＳ３３）。この製造データのリストをＬ３０１とする。例えば、図１０のグラフに示すように、このリストＬ３０１は、製造データＤ２０２を要素に持つリストである。
【００５９】
その後、上記分類部１４は、製造データＤ２０１の時間推移の傾向と、取得した製造データのリストＬ３０１に含まれる製造データの時間推移の傾向との類似度をｎ１個だけ算出する（ステップＳ３４）。
【００６０】
そして、上記分類済みデータ記憶部１３に記憶されている分類項目をすべて選択していない場合（ステップＳ３５）、ステップＳ３２へ戻る。
【００６１】
一方、上記分類済みデータ記憶部１３に記憶されている分類項目をすべて選択した場合（ステップＳ３５）、ステップＳ３６へ進む。
【００６２】
その後、ステップＳ３４で算出した類似度の中で、最も高い類似度をもつ製造データが属する分類項目を製造データＤ２０１の分類項目として設定する。例えば、図１０のグラフに示すように、製造データＤ２０２との類似度が最大であるため、製造データＤ２０１は、分類項目Ｃ２０１に分類される。
【００６３】
ここで、上記分類部１４が、比較対象の製造データである製造データのリストＬ３０１を取得する際、比較対象を所定の数ｎ１に絞ることにより、記録した製造データの数が膨大になっても効率的に分類判定処理を行うことができる。
【００６４】
次に、上記分類済みデータ記憶部１３が正常製造データを記憶する方法についてより具体的に説明する。
【００６５】
上記分類済みデータ記憶部１３は、予め定められた期間ｔ３の間に上記製造装置２０に異常が検出されなかった製造データを、正常製造データとして、類似した製造データの組に分類して記憶する。例えば、図１３のグラフに示すように、現製造期間の製造データＤ２０１は、期間ｔ３まで異常判定されなかったため、製造データＤ２０２と同じ分類項目に分類され、正常製造データとして分類済みデータ記録部１３に記録される。ここで、例えば、上記期間ｔ３は、一時記憶部１２の説明で触れた製造装置２０のメンテナンス周期のサイクルと一致させても良い。
【００６６】
次に、図２のフローチャートのステップＳ２５に該当する、異常判定方法について説明をする。
【００６７】
上記異常判定部１５は、現製造期間の製造データと同じ分類に属する過去の正常製造データを、分類済みデータ記憶部１３より所定の数だけ取得し、現製造期間の製造データの時間推移を、取得したそれぞれの上記製造データの時間推移と比較し、変化傾向の類似度をそれぞれ算出し、さらに、算出した最小の類似度が所定の閾値を下回っているときに、異常と判定する。
【００６８】
次に、図４のフローチャートを用いて、上記異常判定部１５による製造データの異常判定方法について、より具体的に説明をする。まず、異常判定部１５は、分類部１４により分類された製造データＤ４０１を取得する（ステップＳ４１）。
【００６９】
その後、上記異常判定部１５は、分類済みデータ記憶部１３により記憶されている正常な製造データの中から、分類部１４より取得した製造データと同じ分類に属する製造データを所定の数だけ取得する（ステップＳ４２）。この製造データのリストをＬ４０１とする。
【００７０】
そして、上記異常判定部１５は、製造データリストＬ４０１に含まれるそれぞれの製造データの時間推移の傾向と、判定対象の製造データＤ４０１の時間推移の傾向とを比較し、類似度を求める（ステップＳ４３）。
【００７１】
その後、算出した類似度がすべて所定の閾値を下回っている場合、異常と判定する（ステップＳ４４）。また、異常と判定されず（ステップＳ４５）、一時記憶部１２がデータを記憶してから予め定められた期間が経過している場合（ステップＳ４６）、監視対象の製造データＤ４０１を正常と判定する（ステップＳ４７）。
【００７２】
次に、上記分類部１４と上記異常判定部１５で行っている、製造データ同士の類似度算出方法について説明をする。
【００７３】
上記分類部１４および上記異常判定部１５は、それぞれ、類似度を算出する際、現製造期間の（分類済みの）製造データと同じ分類に属する正常製造データを、分類済みデータ記憶部１３より取得し、現製造期間の製造データと、上記取得した製造データをそれぞれ時間推移の特徴から時間間隔で分割し、分割されたそれぞれの区間に対して、現製造期間の製造データの時間推移と、取得した製造データの時間推移とを比較し、変化傾向の類似度を算出し、算出した類似度の中から最小の類似度を出力する。
【００７４】
経時変化をする時系列データを比較し、類似度を求めるには、時系列データ全体で比較するとその精度が下がってしまう。そこで、本発明の実施の形態においては、時間間隔で区切り、同じ時間推移の傾向を持つ区間同士で比較することで精度を上げることができる。
【００７５】
上記分類部１４では、類似度算出を、図３のフローチャートのステップＳ３４で行っている。また、上記異常判定部１５では、類似度算出を、図４のフローチャートのステップＳ４３で行っている。
【００７６】
次に、図５のフローチャートと図１４のグラフを参照して、上記分類部１４や上記異常判定部１５による類似度の算出方法について、より具体的に説明をする。
【００７７】
まず、上記分類部１４や上記異常判定部１５より取得した製造データＤ４０１と、比較対象として選択された分類済みデータ記憶部１３に記憶されている製造データＤ４０２を取得する（ステップＳ５１）。
【００７８】
その後、時間間隔で各々製造データＤ４０１、Ｄ４０２を分割する（ステップＳ５２）。時間間隔で製造データを分割する方法としては、例えば、ウェーブレット変換処理や窓フーリエ変換により周波数帯域の異なる複数の時系列データに分解する方法がある。
【００７９】
また、例えば、製造データを時間間隔で分解する他の方法としては、製造データの正常パターンにおける経時変化が決まった時間に発生する場合、その決まった間隔で分割しても良い。例えば、図１４のグラフでは、製造データＤ４０２が属する分類では、製造時刻ｔ１＋ｔ２で、経時変化することが既知として、時刻ｔ１＋ｔ２以前の区間同士と、時刻ｔ１＋ｔ２以降の区間同士をそれぞれ比較している。
【００８０】
そして、分割したＤ４０１の区間の中で、区間をひとつ選択し、Ｄ４０１’とし（ステップＳ５３）、分割したＤ４０２の区間の中で、選択した区間Ｄ４０１’に対応する区間Ｄ４０２’を選択し（ステップＳ５４）、区間Ｄ４０１’の時間推移の傾向と、区間Ｄ４０２’の時間推移の傾向を比較し、類似度を算出する（ステップＳ５５）。
【００８１】
その後、すべての区間に対し、類似度を求めた場合（ステップＳ５６）、求めた類似度の中から最小の類似度を求める（ステップＳ５７）。
【００８２】
一方、すべての区間に対し、類似度を求めていない場合（ステップＳ５６）、ステップＳ５３へ戻る。ここで、この実施形態では、類似度としては、時系列データである製造データのより求めた回帰式の回帰係数の差を用いている。また、類似度としては、例えば、製造データの分散の差（正確には分散の差の逆数）を用いても良い。
【００８３】
この実施形態によると、何段にもわたって経時変化を行う製造データに対しても、経時変化の特徴ごとに時間分割をし、各区間にわけてその傾向を比較することにより、精度良く類似度を算出することができる。
【００８４】
また、この発明の異常判定方法は、収集ステップと一時記憶ステップと分類済みデータ記憶ステップと分類ステップと異常判定ステップとを有する。上記収集ステップは、製造装置２０から製造データを時系列に収集する。上記一時記憶ステップは、上記収集ステップにて収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく。上記分類済みデータ記憶ステップは、上記収集ステップにて収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する。上記分類ステップは、上記一時記憶ステップにて記憶された現製造期間の製造データを、上記現製造期間の製造データの時間推移と類似した時間推移を持つ上記分類済みデータ記憶ステップにて記憶された製造データの組に分類する。上記異常判定ステップは、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記現製造期間の製造データが分類された製造データの組における上記分類済みデータ記憶ステップにて記憶された製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する。
【００８５】
したがって、第１のフェーズで、判定対象の製造データがどの分類に属するかを決定し、第２のフェーズで、その製造データが、属する分類グループのなかで、時間推移とともに逸脱してしまっているかを監視することで、異常かどうかを判定する。このように、製造データを時間推移における変化の特徴で分類することで、製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、異常を精度よく検出することができる。
【００８６】
（第２の実施形態）
図６は、この発明の異常判定装置の第２の実施形態を示している。図６に示すように、この第２の実施形態の異常判定装置６０では、図１に示された第１の実施の形態の異常判定装置の構成のうち、分類済みデータ記憶部１３、分類部１４および異常判定部１５に替えて、分類済みデータ記憶部６３および異常判定部６５を含んでいる。なお、上記第１の実施形態と同一の符号は、上記第１の実施形態と同じ構成であるため、その説明を省略する。
【００８７】
上記異常判定装置６０は、収集部１１と一時記憶部１２と分類済みデータ記憶部６３と異常判定部６５とを有する。
【００８８】
上記収集部１１は、製造装置２０から製造データを時系列に収集する。上記一時記憶部１２は、収集部１１により収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の製造データを、逐次記憶する。
【００８９】
上記分類済みデータ記憶部６３は、収集部１１により収集された製造データであって過去における複数の製造期間のデータを、製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する。
【００９０】
上記異常判定部６５は、一時記憶部１２により記憶されている現製造期間の製造データの時間推移と、分類済みデータ記憶部６３により記憶されている各分類の製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する。
【００９１】
上記異常判定部６５は、製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、各分類に属する異常と判定された製造データを、分類済みデータ記憶部６３より取得し、現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、この分割されたそれぞれの区間に対して、現製造期間の製造データの時間推移と、異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、この算出した類似度の中から最大の類似度を求める。
【００９２】
この第２の実施形態の異常判定装置６０では、過去の異常製造データをもとに異常検知を行うもので、第１の実施形態とは逆に、工場立ち上げ時等の正常データよりも異常データのほうがモデル化しやすい場合に効果を奏する。また、第１の実施形態の異常判定部１５と第２の実施形態の異常判定部６５とを合わせて利用することにより、正常状態の過去データとのチェックと、異常状態の過去データとのチェックのダブルチェックを行うことにより、異常検出の精度を向上させることができる。
【００９３】
次に、上記分類済みデータ記憶部６３が、異常製造データを記憶する方法についてより詳細に説明する。
【００９４】
上記分類済みデータ記憶部６３は、上記異常判定部６５により異常と検出された上記現製造期間の製造データから、異常と判定された特徴的な時系列の区間を抽出し、抽出した区間の製造データを、異常製造データとして、類似した製造データの組に分類して記憶する。
【００９５】
ここで、例えば、上記異常製造データから特徴的な変動を示している区間を取り出す処理としては、対象の製造データをウェーブレット変換や窓フーリエ変換で周波数帯域の異なる複数の時系列データに分解し、異常の起きた時刻を含む区間を取り出す方法がある。
【００９６】
また、例えば、上記異常製造データから特徴的な変動を示している区間を取り出す方法としては、異常が判定された時刻の前後で回帰式の回帰係数が突発的に変化している区間を取り出してもよい。
【００９７】
また、例えば、上記異常製造データから特徴的な変動を示している区間を取り出す処理としては、時系列データを可視化し、特徴が見て取れる区間を取り出してもよい。
【００９８】
この実施形態では、図１２のグラフに示すように、製造データＤ２０１が異常と判定された場合、異常が起こった区間を周波数帯域による分解を行い、図１５のグラフに示すように、製造データＤ８０１を取り出している。
【００９９】
この実施の形態によると、上記分類済みデータ記憶部６３は、異常状態とともに、一時記憶部１２による製造データ記憶終了時の分類結果を格納することで、異常時の経時変化を分類して蓄積することができる。異常時の経時変化と比較することで、監視対象の製造データが、過去に起きた特徴的な異常変化が起きた際の異常検出に用いることができる。
【０１００】
次に、上記異常判定部６５についてより詳細に説明をする。異常判定部６５は、分類済みデータ記憶部６３より、各分類に属する異常製造データを取得し、現製造期間の製造データの時間推移と、取得した各分類の異常製造データの時間推移とを比較し、変化傾向の類似度を求め、所定の閾値を超えている類似度が算出されたときに、異常と判定する。
【０１０１】
上記第１の実施形態では、上記異常判定部１５は、同じ分類に属する製造データに対してのみ、類似度を求めていたが、上記異常判定部６５は、異常と判定されたすべての分類に対して類似度を求める。これは、異常な経時変化のパターンが複数ある場合があるためである。
【０１０２】
次に、図７のフローチャートを用いて、過去の異常製造データを基に異常を判定する異常判定部６５の処理をより具体的に説明する。まず、上記一時記憶部１２に記憶されている製造データＤ７０１を取得する（ステップＳ７１）。
【０１０３】
その後、異常と判定された製造データが属する分類項目をひとつ選択し、これをＣ７０１とし（ステップＳ７２）、選択した分類項目Ｃ７０１に属する製造データをひとつ選びＤ７０２とする（ステップＳ７３）。
【０１０４】
そして、製造データＤ７０１と製造データＤ７０２から類似度を求める（ステップＳ７４）。ここで、類似度を求める方法は、上記類似度算出方法と異なるため、後で説明をする。
【０１０５】
その後、類似度が所定の閾値を超えているか否かを判断し（ステップＳ７５）、類似度が所定の閾値を超えている場合、異常と判定して終了する（ステップＳ７６）。
【０１０６】
一方、類似度が所定の閾値を超えていない場合、分類項目Ｃ７０１に属する製造データの中から所定の数だけ製造データを取得し類似度を求めているか否かを判断する（ステップＳ７７）。そして、分類項目Ｃ７０１に属する製造データの中から所定の数だけ製造データを取得し類似度を求めている場合、ステップＳ７８へ進む一方、分類項目Ｃ７０１に属する製造データの中から所定の数だけ製造データを取得し類似度を求めていない場合、ステップＳ７３へ戻る。
【０１０７】
その後、すべての分類項目に対し、類似度算出を終えている場合（ステップＳ７８）、異常判定処理を終了する。一方、すべての分類項目に対し、類似度算出を終えていない場合（ステップＳ７８）、ステップＳ７２へ戻る。
【０１０８】
次に、上記異常判定部６５で行う、類似度算出処理について説明をする。異常判定部６５は、類似度を算出する際、現製造期間の製造データ時間推移の特徴から時間間隔で分割し、分割されたそれぞれの区間に対して、現製造期間の製造データの時間推移と、異常製造データの時間推移を比較し、変化傾向の類似度を算出し、算出した類似度の中から最大の類似度を出力する。
【０１０９】
次に、図８のフローチャート、図１２のグラフ、および、図１５のグラフを用いて、過去の異常製造データを基にして異常を判定する際に、監視対象の製造データの時間推移の傾向と、分類済みデータ記憶部６３に記憶されている異常製造データの時間推移の傾向との比較による類似度算出方法をより具体的に説明する。
【０１１０】
まず、分類済みデータ記憶部６３に記憶されている異常製造データＤ８０１と、現製造期間の製造データＤ２０１を取得し（ステップＳ８１）、時間推移の特徴から時間間隔で、取得した製造データＤ８０２を分割する（ステップＳ８２）。
【０１１１】
ここで、製造データＤ８０１の分割は行わない。これは、分類済みデータ記憶部６３が異常と判定された製造データを記憶する際、その製造データから、異常が発生した区間を取り出して記録しているためである。
【０１１２】
その後、分割した製造データＤ２０１の区間の中で、区間をひとつ選択しＤ２０１’とし（ステップＳ８３）、製造データＤ２０１’の時間推移の傾向と、異常製造データ区間Ｄ８０１の時間推移の傾向を比較し、類似度を求める（ステップＳ８４）。
【０１１３】
ここで、例えば、時間推移の傾向から類似度を求める方法としては、上記第１の実施形態で説明したように、回帰式より回帰係数の差を求めるか、分散の差を求める方法がある。
【０１１４】
その後、すべての分割区間で類似度を算出した場合（ステップＳ８５）、算出した類似度の中で、最大の類似度を出力し（ステップＳ８６）、終了する。一方、すべての分割区間で類似度を算出していない場合（ステップＳ８５）、ステップ８３へ戻る。
【０１１５】
この実施形態では、図１２のグラフ、および、図１５のグラフを参照して、製造データＤ２０１の時刻ｔ１＋ｔ２以前や以降のそれぞれの区間の分散と、製造データＤ８０１の分散の差をとることで類似度をもとめている（正確には分散の差の逆数を類似度とする）。類似度算出の結果、時刻ｔ１＋ｔ２以降の区間との類似度が最大となり、この類似度を出力する。
【０１１６】
また、この発明の異常判定方法は、収集ステップと一時記憶ステップと分類済みデータ記憶ステップと異常判定ステップとを有する。上記収集ステップは、製造装置２０から製造データを時系列に収集する。上記一時記憶ステップは、上記収集ステップにて収集された製造データであって予め定められた製造期間における各時刻の上記製造データを、逐次記憶しておく。上記分類済みデータ記憶ステップは、上記収集ステップにて収集された製造データであって過去における複数の上記製造期間の製造データを、上記製造期間における時間推移の傾向が類似した製造データの組に分類して記憶する。上記異常判定ステップは、上記一時記憶ステップにて記憶された現製造期間の製造データの時間推移と、上記分類済みデータ記憶ステップにて記憶された各分類の製造データの時間推移とを比較して、類似性を求めることにより、異常を検出する。上記異常判定ステップでは、上記製造データ同士の時間推移の類似度を算出する際、各分類に属する異常と判定された製造データを、上記分類済みデータ記憶ステップより取得し、上記現製造期間の製造データを、時間推移の特徴から時間間隔で分割し、この分割されたそれぞれの区間に対して、上記現製造期間の製造データの時間推移と、上記異常と判定された製造データの時間推移との変化傾向に対する類似度を算出し、この算出した類似度の中から最大の類似度を求める。
【０１１７】
したがって、上記異常判定ステップは、分類済みデータ記憶ステップに記録された異常製造データと、判定対象の現製造データとを比較する。これにより、正常状態における製造データの経時変化が一意に定まらない場合でも、既知の異常状態と同じ経時変化をする製造データを異常と判定することで、精度良く異常を検出することができる。
【０１１８】
なお、この発明は上述の実施形態に限定されない。例えば、上記第１の実施形態の異常判定部１５の構成を、正常状態の過去データを基に異常判定を行う構成とする以外に、上記第２の実施形態の異常判定部６５のように、異常状態の過去データを基に異常判定を行う構成としてもよい。または、上記第１の実施形態の異常判定部１５の構成を、正常状態の過去データおよび異常状態の過去データを基に異常判定を行う構成としてもよい。
【０１１９】
また、この発明の異常判定プログラムとして、コンピュータを、上記第１の実施形態の上記収集部１１、上記一時記憶部１２、上記分類済みデータ記憶部１３、上記分類部１４および上記異常判定部１５として、または、上記第２の実施形態の上記収集部１１、上記一時記憶部１２、上記分類済みデータ記憶部６３および上記異常判定部６５として機能させるようにしてもよい。したがって、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、このコンピュータによって上記異常判定装置を実現できる。
【０１２０】
また、この発明のプログラム記録媒体として、上記異常判定プログラムが記録されるようにしてもよく、この記録媒体は、例えば、コンピュータ読出し可能なＣＤ−ＲＯＭである。したがって、上記異常判定プログラムが記録されているので、上記異常判定プログラムをコンピュータに容易にインストールできる。
【符号の説明】
【０１２１】
１０  異常判定装置
１１  収集部
１２  一時記憶部
１３  分類済みデータ記憶部
１４  分類部
１５  異常判定部
２０  製造装置
６０  異常判定装置
６３  分類済みデータ記憶部
６５  異常判定部
【図１】
2011100211.tif 000003
【図２】
2011100211.tif 000004
【図３】
2011100211.tif 000005
【図４】
2011100211.tif 000006
【図５】
2011100211.tif 000007
【図６】
2011100211.tif 000008
【図７】
2011100211.tif 000009
【図８】
2011100211.tif 000010
【図９】
2011100211.tif 000011
【図１０】
2011100211.tif 000012
【図１１】
2011100211.tif 000013
【図１２】
2011100211.tif 000014
【図１３】
2011100211.tif 000015
【図１４】
2011100211.tif 000016
【図１５】
2011100211.tif 000017