(57)【要約】【課題】製品の品質異常の要因となる異常工程を精度よく推定すること。【解決手段】実施形態に係る異常工程推定方法は、収集工程と、生成工程と、評価工程と、判定工程とを含む。収集工程は、複数のセンサを有し、複数の工程からなる製造ラインにおける上記センサのセンサデータを収集する。生成工程は、製造ラインが正常状態にある間の正常品質分のセンサデータに基づき、上記工程間の経過時間が特徴ベクトルに含まれるように機械学習を実行することで、上記工程それぞれに対応する上記センサ間の相関モデルを複数生成する。評価工程は、任意の評価時のセンサデータおよびかかるセンサデータに対し上記工程間の経過時間を加味した上記工程ごとの評価分を、それぞれ対応する相関モデルへ入力することによって得られる相関モデルの出力値に基づいて上記工程ごとにおける正常状態からの乖離度を評価する。判定工程は、上記乖離度に基づいて上記工程のうちから製品の品質異常の要因となる異常工程を判定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサを有し、複数の工程からなる製造ラインにおける前記センサのセンサデータを収集する収集工程と、
前記製造ラインが正常状態にある間の正常品質分の前記センサデータに基づき、前記工程間の経過時間が特徴ベクトルに含まれるように機械学習を実行することで、前記工程それぞれに対応する前記センサ間の相関モデルを複数生成する生成工程と、
任意の評価時の前記センサデータおよび該センサデータに対し前記工程間の経過時間を加味した前記工程ごとの評価分を、それぞれ対応する前記相関モデルへ入力することによって得られる該相関モデルの出力値に基づいて前記工程ごとにおける正常状態からの乖離度を評価する評価工程と、
前記乖離度に基づいて前記工程のうちから製品の品質異常の要因となる異常工程を判定する判定工程と
を含むことを特徴とする異常工程推定方法。
【請求項２】
前記判定工程は、
前記乖離度が所定の閾値以上である時間位置に基づき、前記異常工程を判定すること
を特徴とする請求項１に記載の異常工程推定方法。
【請求項３】
前記工程間の経過時間が加味されるように前処理を実行する前処理工程
をさらに含み、
前記収集工程は、
前記センサデータを前記工程ごとに分割されたログデータとして収集し、
前記前処理工程は、
前記工程ごとの前記ログデータの間に、前記工程間の経過時間に相当する数の行を挿入しつつ前記工程ごとの前記ログデータを１つにまとめることによって、前記製造ラインにおける一連の製造工程１回分を一単位とする一括ログを生成すること
を特徴とする請求項１または２に記載の異常工程推定方法。
【請求項４】
前記前処理工程は、
前記工程間の経過時間に相当する数の行につき、前記センサデータに対応する箇所を０で埋めること
を特徴とする請求項３に記載の異常工程推定方法。
【請求項５】
前記生成工程は、
前記一括ログに基づいて前記機械学習を実行すること
を特徴とする請求項３または４に記載の異常工程推定方法。
【請求項６】
複数のセンサを有し、複数の工程からなる製造ラインにおける前記センサのセンサデータを収集する収集部と、
前記製造ラインが正常状態にある間の正常品質分の前記センサデータに基づき、前記工程間の経過時間が特徴ベクトルに含まれるように機械学習を実行することで、前記工程それぞれに対応する前記センサ間の相関モデルを複数生成する生成部と、
任意の評価時の前記センサデータおよび該センサデータに対し前記工程間の経過時間を加味した前記工程ごとの評価分を、それぞれ対応する前記相関モデルへ入力することによって得られる該相関モデルの出力値に基づいて前記工程ごとにおける正常状態からの乖離度を評価する評価部と、
前記乖離度に基づいて前記工程のうちから製品の品質異常の要因となる異常工程を判定する判定部と
を備えることを特徴とする異常工程推定装置。 
【請求項７】
複数のセンサを有し、複数の工程からなる製造ラインにおける前記センサのセンサデータを収集する収集手順と、
前記製造ラインが正常状態にある間の正常品質分の前記センサデータに基づき、前記工程間の経過時間が特徴ベクトルに含まれるように機械学習を実行することで、前記工程それぞれに対応する前記センサ間の相関モデルを複数生成する生成手順と、
任意の評価時の前記センサデータおよび該センサデータに対し前記工程間の経過時間を加味した前記工程ごとの評価分を、それぞれ対応する前記相関モデルへ入力することによって得られる該相関モデルの出力値に基づいて前記工程ごとにおける正常状態からの乖離度を評価する評価手順と、
前記乖離度に基づいて前記工程のうちから製品の品質異常の要因となる異常工程を判定する判定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする異常工程推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、異常工程推定方法、異常工程推定装置および異常工程推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械設備につき、機械設備に設けられたセンサのセンサ値を監視することで故障予兆を検出することにより、故障の発生を予知する技術が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に開示の技術は、車両に搭載されたセンサのセンサ値と正常閾値とを比較し、この比較結果に基づいて、センサに異常が発生しているか否かを判断する。そして、センサに異常が発生していると判断された場合に、センサ値および正常閾値間の差の積算値や、異常発生継続時間などを用いて、センサの故障予兆を評価するための評価指標を算出し、かかる評価指標を用いてセンサの故障予兆を検出するものである。
【０００４】
かかる技術は、車両に限らず、たとえば所定の工程を実行して製品を製造する製造装置などにも適用可能と考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２３０６３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術には、製品の品質異常の要因となる異常工程を精度よく推定するうえで、さらなる改善の余地がある。
【０００７】
具体的には、上述した従来技術は、閾値を超える明確な異常状態を検出することには向いているものの、たとえば各構成部品の経年変化などによりシステム全体の挙動に不明瞭に現れはするが、閾値を超えるまでのセンサ値は示さない不明確な異常状態を検出することには不向きである。
【０００８】
したがって、上述した従来技術を製造装置などに適用した場合、不明確な異常状態に起因して製品に品質異常が生じても、その要因を検知することができない。これは、製品の生産方式がライン生産方式などであった場合、製品は複数の製造装置による一連の複数工程を経て製造されるため、前述の品質異常が生じてしまうと、複数工程のうちからその要因となった異常工程を精度よく推定できないことを意味する。
【０００９】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、製品の品質異常の要因となる異常工程を精度よく推定することができる異常工程推定方法、異常工程推定装置および異常工程推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施形態の一態様に係る異常工程推定方法は、収集工程と、生成工程と、評価工程と、判定工程とを含む。前記収集工程は、複数のセンサを有し、複数の工程からなる製造ラインにおける前記センサのセンサデータを収集する。前記生成工程は、前記製造ラインが正常状態にある間の正常品質分の前記センサデータに基づき、前記工程間の経過時間が特徴ベクトルに含まれるように機械学習を実行することで、前記工程それぞれに対応する前記センサ間の相関モデルを複数生成する。前記評価工程は、任意の評価時の前記センサデータおよび該センサデータに対し前記工程間の経過時間を加味した前記工程ごとの評価分を、それぞれ対応する前記相関モデルへ入力することによって得られる該相関モデルの出力値に基づいて前記工程ごとにおける正常状態からの乖離度を評価する。前記判定工程は、前記乖離度に基づいて前記工程のうちから製品の品質異常の要因となる異常工程を判定する。
【発明の効果】
【００１１】
実施形態の一態様によれば、製品の品質異常の要因となる異常工程を精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係る異常工程推定方法の概要説明図（その１）である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係る異常工程推定方法の概要説明図（その２）である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、比較例に係る異常工程推定方法の概要説明図である。
【図１Ｄ】図１Ｄは、実施形態に係る異常工程推定方法の概要説明図（その３）である。
【図２】図２は、実施形態に係る異常工程推定システムのブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、前処理の処理説明図（その１）である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、前処理の処理説明図（その２）である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、前処理の処理説明図（その３）である。
【図３Ｄ】図３Ｄは、前処理の処理説明図（その４）である。
【図４Ａ】図４Ａは、生成処理の処理説明図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、評価処理の処理説明図である。
【図５Ａ】図５Ａは、本実施形態に係る検証結果を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、比較例に係る検証結果を示す図である。
【図６】図６は、異常工程推定装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、異常工程推定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する異常工程推定方法、異常工程推定装置および異常工程推定プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１４】
また、以下では、複数の製造装置により複数工程が一連化された製造ラインが異常工程推定の対象となる場合について説明する。また、製造装置を総称する場合は、「製造装置１００」と記載し、異なる製造装置１００を記載する場合については、製造装置１００−１，１００−２…のように「−ｎ」（ｎは自然数）の形式で付番する。
【００１５】
まず、本実施形態に係る異常工程推定方法の概要について、図１Ａ〜図１Ｄを参照して説明する。図１Ａ、図１Ｂおよび図１Ｄは、実施形態に係る異常工程推定方法の概要説明図（その１）〜（その３）である。また、図１Ｃは、比較例に係る異常工程推定方法の概要説明図である。
【００１６】
なお、図１Ａおよび図１Ｂを用いた説明では、製造装置１００単体を例に挙げ、かかる製造装置１００で１工程が実行される場合における本実施形態に係る異常工程推定方法の基本的な考え方について説明する。図１Ａに示すように、製造装置１００は、センサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサ群を備える。
【００１７】
そして、本実施形態に係る異常工程推定方法は、かかるセンサ群からのセンサデータに基づき、センサＳ−１〜Ｓ−ｎ間の相関性（以下、「センサ相関性」と言う場合がある）を把握し、かかるセンサ相関性の変化に基づいて製造装置１００全体の挙動の変化を把握するものである。
【００１８】
具体的には、図１Ｂに示すように、本実施形態に係る異常工程推定方法では、「正常品質分」のセンサ相関性を示す各センサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサデータを用いて機械学習を実行し（ステップＳ１）、相関モデル１２ｄ’を生成する。なお、本実施形態では、機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングを用いる。ディープラーニングは公知の手法であるため、ここでの詳細な説明は省略する。
【００１９】
なお、「正常品質分」とは、製造装置１００が品質異常のない製品を製造している時のセンサデータ群、たとえば運用初回から製造した製品の所定個数分において蓄積されたセンサデータ群を指す。かかる正常品質分のセンサ相関性に基づいて生成される相関モデル１２ｄ’により、品質異常のない製品を製造中の、言わば製造装置１００の正常状態をモデル化することができる。
【００２０】
そして、本実施形態に係る異常工程推定方法では、図１Ｂに示すように、かかる相関モデル１２ｄ’に対し、「評価分」のセンサ相関性を示す各センサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサデータを入力し、その結果得られる相関モデル１２ｄ’の出力値（回帰値）から相関のズレ量を算出する。そして、かかる相関のズレ量に基づき、正常状態からの乖離度を評価する（ステップＳ２）。
【００２１】
かかる乖離度が所定の閾値を超えるほどに大きければ、製造装置１００が故障予兆を示しており、かかる製造装置１００が実行する工程により製品異常が生じうるとして、異常工程を推定することができる。なお、ここで「評価分」とは、たとえば製造装置１００からリアルタイムで出力されるセンサデータ群や、試験などで製品に品質異常が認められた場合の該当製品製造時のセンサデータ群などを指す。
【００２２】
このように、本実施形態に係る異常工程推定方法では、製造装置１００全体の挙動をセンサ相関性によって把握し、その挙動の変化は、正常状態のセンサ相関性をモデル化した相関モデル１２ｄ’の出力値により得ることができる。そして、かかる出力値に基づく正常状態からの乖離度の大きさにより、製造装置１００が故障予兆を示しており、かかる製造装置１００が実行する工程が品質異常の要因となる異常工程であると推定する。
【００２３】
したがって、本実施形態に係る異常工程推定方法によれば、たとえば故障発生時のセンサデータに基づく機械学習により生成される故障モデルを用いた異常工程推定方法であれば必要となってくる、すべての故障現象のモデル化の実施などといった煩雑な工程は不要である。したがって、製造装置１００の故障予兆を簡便に且つ精度よく捉えるとともに、品質異常の要因となる異常工程を精度よく推定することが可能となる。
【００２４】
なお、本実施形態に係る異常工程推定方法では、図１Ａに示すように、各センサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサデータの時間変動、すなわち時系列の相関性を特徴ベクトル（以下、単に「ベクトル」と言う）に含めた機械学習を行い、センサデータの時系列の相関性を把握可能にしている。これにより、製造装置１００の故障予兆を精度よく捉えるのに資することができる。
【００２５】
ここで、上述した基本的な考え方を前提として、複数の製造装置１００により複数工程が一連化された製造ライン２の場合について考える。図１Ｃに示すように、製造ライン２は、製造装置１００−１，１００−２を備える。
【００２６】
製造装置１００−１，１００−２はともにセンサ群を有し、たとえば製造装置１００−１は、第１工程、第２工程の順に２ｔの工程を実行し、製造装置１００−２は、第２工程の結果を受けて第３工程を実行するものとする。
【００２７】
かかる製造ライン２に対し、上述した基本的な考え方を適用しようとする場合、第１〜第３工程の各工程のセンサデータを学習対象の学習データセットｄとして、これを入力に一括の機械学習（一括学習）を実行し、相関モデル１２ｄ’を生成することが考えられる。
【００２８】
しかしながら、図１Ｃに示すように複数工程が実行される場合、各工程の間には経過時間が存在するのが通常である。経過時間はたとえば、ある工程で接着剤や洗浄剤等が用いられた場合、その乾き具合等を変動させる要因となる。また、経過時間はたとえば、ある工程で加熱や保温、冷却等が行われる場合には、温度変動等の要因ともなる。すなわち、経過時間は、製造ライン２全体を１つの製造装置１００と見立てた場合に、かかる製造装置１００における時系列の相関性の特徴を示すベクトルの１つとなりうる。
【００２９】
また、各工程は、それぞれ実行される処理の内容が異なり、たとえば１つの製造装置１００で複数工程が実行される場合には、センサ群と関連性の高い処理が行われる工程もあれば、逆にセンサ群と関連性の低い処理が行われる工程もあることが考えられる。こうした各工程が実行される製造ライン２全体の正常状態を１つの相関モデル１２ｄ’によってモデル化すれば、前述の相関のズレ量は必要以上に大きく導出される可能性がある。
【００３０】
そこで、図１Ｄに示すように、本実施形態に係る異常工程推定方法では、基本的に工程ごとのセンサデータを学習対象とするとともに、工程間の経過時間を加味した学習データセットｄを用意し、かかる学習データセットｄごとで分割された機械学習（分割学習）を実行することによって、相関モデル群１２ｄを生成することとした。
【００３１】
図１Ｄに示すように、たとえば第１工程を学習対象とする分割学習では、第１相関モデル１２ｄ−１が生成される。また、第１〜第２工程間の経過時間および第２工程を学習対象とする分割学習では、第２相関モデル１２ｄ−２が生成される。また、第２〜第３工程間の経過時間および第３工程を学習対象とする分割学習では、第３相関モデル１２ｄ−３が生成される。
【００３２】
そして、評価段階では、評価分のデータセットについても経過時間を加味したデータセットを用意したうえで、第１工程の評価データセットは第１相関モデル１２ｄ−１で、第１〜第２工程間の経過時間および第２工程の評価データセットは第２相関モデル１２ｄ−２で、第２〜第３工程間の経過時間および第３工程の評価データセットは第３相関モデル１２ｄ−３でそれぞれ評価されるように、モデルを切り替えつつ正常状態からの乖離度を評価することとした。
【００３３】
これにより、評価対象となる工程ごとに精度の高い正常状態からの乖離度の算出が可能となる。そして、算出された正常状態からの乖離度に基づき、本実施形態に係る異常工程推定方法では、乖離度の大きい時間位置により異常工程の位置を推定し、たとえばかかる位置に対応するセンサデータに基づいて各センサの寄与順位を算出する。かかる寄与順位は、各センサの配置箇所などに対応し、これにより故障予兆のある箇所の特定に資することができる。
【００３４】
このように、本実施形態に係る異常工程推定方法では、工程ごとに分割されるとともに、工程間の経過時間が加味された学習データセットｄに基づき、それぞれ機械学習が実行されることで生成される相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３を含む相関モデル群１２ｄを生成する。
【００３５】
そして、本実施形態に係る異常工程推定方法では、同じく工程ごとに分割されるとともに、工程間の経過時間が加味された評価データセットを、評価対象となる工程ごとで切り替えつつ相関モデル群１２ｄの対応する相関モデルへ入力し、得られた出力値に基づいて工程ごとの正常状態からの乖離度を評価する。
【００３６】
そして、本実施形態に係る異常工程推定方法では、その評価結果として、正常状態からの乖離度が所定の閾値以上である時間位置から異常工程を推定する。したがって、本実施形態に係る異常工程推定方法によれば、製品の品質異常の要因となる異常工程を精度よく推定することができる。
【００３７】
以下、上述した異常工程推定方法を適用した異常工程推定システム１の構成について、さらに具体的に説明する。
【００３８】
図２は、本実施形態に係る異常工程推定システム１のブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素を機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００３９】
換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。たとえば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００４０】
なお、図２を用いた説明では、これまでに既に述べた構成要素については、説明を簡略化するか、省略する場合がある。
【００４１】
図２に示すように、異常工程推定システム１は、異常工程推定装置１０と、製造ライン２とを備える。製造ライン２は、複数の製造装置１００を備える。複数の製造装置１００は、それぞれセンサ群を備える。
【００４２】
異常工程推定装置１０と製造装置１００とは、ネットワーク接続されて通信可能に設けられ、異常工程推定装置１０は、製造装置１００からのセンサデータを適宜収集可能に設けられている。
【００４３】
異常工程推定装置１０は、制御部１１と、記憶部１２とを備える。制御部１１は、収集部１１ａと、前処理部１１ｂと、抽出部１１ｃと、生成部１１ｄと、評価部１１ｅと、判定部１１ｆと、報知部１１ｇとを備える。
【００４４】
記憶部１２は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであって、収集ログ１２ａと、一括ログ群１２ｂと、分割学習データセット１２ｃと、相関モデル群１２ｄと、評価データセット１２ｅと、評価情報１２ｆとを記憶する。評価情報１２ｆは、乖離度１２ｆａと、寄与順位１２ｆｂとを含む。
【００４５】
制御部１１は、異常工程推定装置１０の全体制御を行う。収集部１１ａは、製造装置１００のセンサ群からのセンサデータを所定の周期で収集して、収集ログ１２ａへ格納する。
【００４６】
前処理部１１ｂは、後で実行される機械学習および評価の前準備として、収集ログ１２ａに基づき、製造ライン２における一連の工程を表す一括ログを生成し、一括ログ群１２ｂへ蓄積する。一括ログは、工程間の経過時間に対応する内容を含み、１つの一括ログは製造ライン２で実行される一連の工程１回分に対応する。
【００４７】
ここで、前処理部１１ｂが実行する前処理について、図３Ａ〜図３Ｄを用いて具体的に説明する。図３Ａ〜図３Ｄは、前処理の処理説明図（その１）〜（その４）である。
【００４８】
図３Ａに示すように、一例として、製造ライン２は５工程からなり、第１〜第３工程が製造工程であり、第４および第５工程が試験工程であるものとする。なお、かかる例は、製造ライン２の総工程数、製造工程数および試験工程数を限定するものではない。
【００４９】
かかる製造ライン２の場合、収集ログ１２ａには、「製造ログ」として、第１工程分の「第１ログ」、第２工程分の「第２ログ」および第３工程分の「第３ログ」が、一連の工程１回分を一単位として蓄積されている。また、「試験ログ」として、第４工程分の「第４ログ」および第５工程分の「第５ログ」が一連の工程１回分を一単位として蓄積されている。
【００５０】
第１〜第５ログは、それぞれ「標準部」と「専用部」とを含む。ここで、図３Ｂに示すように、「標準部」には、たとえば製造される製品ごとの固有番号や、日付、時刻、アラーム情報、等が格納されている。
【００５１】
また、図３Ｃに示すように、製造ログの「専用部」には、たとえば製造中の各センサデータが格納されている。各センサデータは、たとえば位置情報、速度情報、トルク情報、等である。また、図３Ｄに示すように、試験ログの「専用部」には、たとえば試験結果、等が格納されている。
【００５２】
図３Ａの説明に戻る。前処理部１１ｂは、かかる収集ログ１２ａに基づき、一連の工程１回分を一単位とする製造工程全体の一括ログを生成する（ステップＳ３）。このとき、前処理部１１ｂは、一括ログに、工程間の経過時間を加味する。
【００５３】
具体的には、図３Ａに示すように、一括ログは、「標準部」、「第１ログ専用部」、「第２ログ専用部」および「第３ログ専用部」を有しており、各工程が実行される順に時系列で、収集ログ１２ａにおける第１〜第３ログの内容が格納される。たとえば、第１工程分に対応する行の「第１ログ専用部」には、第１ログの「専用部」の内容が格納される（図中のＭ１部参照）。「第２ログ専用部」、「第３ログ専用部」には、「０」が格納される。
【００５４】
同様に、第２工程分に対応する行の「第２ログ専用部」には、第２ログの「専用部」の内容が格納される（図中のＭ２部参照）。「第１ログ専用部」、「第３ログ専用部」には、「０」が格納される。また、同様に、第３工程分に対応する行の「第３ログ専用部」には、第３ログの「専用部」の内容が格納される（図中のＭ３部参照）。「第１ログ専用部」、「第２ログ専用部」には、「０」が格納される。
【００５５】
そして、前処理部１１ｂは、時系列上で、第１〜第２工程間の経過時間および第２〜第３工程間の経過時間に対応する位置へ、専用部がすべてゼロフィルされた（すなわち、「０」で埋められた）行を工程間の経過時間に相当する行数分、挿入する（ステップＳ３１）。すなわち、図３Ａに示す例では、第２〜第３工程間の経過時間は、第１〜第２工程間の経過時間の２倍相当ということになる。前処理部１１ｂは、このように生成した一括ログを、一括ログ群１２ｂへ蓄積する。
【００５６】
図２の説明に戻る。抽出部１１ｃは、一括ログ群１２ｂから、製造ライン２の正常稼働時に対応する正常品質分の学習データセットｄを学習対象となる工程ごとで分割しつつ抽出し、分割学習データセット１２ｃへ格納する。
【００５７】
また、抽出部１１ｃは、一括ログ群１２ｂから、評価時に対応する評価分のデータセットを抽出し、評価データセット１２ｅへ格納する。
【００５８】
生成部１１ｄは、分割学習データセット１２ｃを入力としたディープラーニングによる機械学習を実行し、相関モデル群１２ｄを生成する。
【００５９】
評価部１１ｅは、抽出部１１ｃによって抽出された評価データセット１２ｅを相関モデル群１２ｄの対応する各相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３へ入力し、各相関モデルからの出力結果を受け取る。
【００６０】
そして、評価部１１ｅは、受け取った出力結果に基づいて故障予兆を判定するための各種評価値を算出し、評価情報１２ｆへ格納する。評価値は、乖離度１２ｆａ、寄与順位１２ｆｂに対応する。
【００６１】
具体的には、評価部１１ｅは、評価データセット１２ｅを相関モデル群１２ｄの対応する各相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３へ入力し、各相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３の出力値から、相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３それぞれに対応する正常状態からの乖離度を算出する。また、評価部１１ｅは、算出した乖離度を評価情報１２ｆの乖離度１２ｆａへ格納する。
【００６２】
また、評価部１１ｅは、各センサのセンサデータに基づき、各センサの寄与順位を算出し、評価情報１２ｆの寄与順位１２ｆｂへ格納する。
【００６３】
ここで、生成部１１ｄが実行する生成処理および評価部１１ｅが実行する評価処理について、より具体的に図４Ａおよび図４Ｂを用いて説明する。図４Ａは、生成処理の処理説明図である。また、図４Ｂは、評価処理の処理説明図である。
【００６４】
図４Ａに示すように、一括ログ群１２ｂには、正常品質分に対応する一括ログが蓄積されている。かかる正常品質分の一括ログは、前述の抽出部１１ｃによって「分割」されつつ抽出され、分割学習データセット１２ｃとして格納される。
【００６５】
既に説明した図３Ａに対応する例の場合、分割学習データセット１２ｃには、図４Ａに示すように、「第１工程分」に対応する学習データセットｄ１と、「第１〜第２工程間の経過時間＋第２工程分」に対応する学習データセットｄ２と、「第２〜第３工程間の経過時間＋第３工程分」に対応する学習データセットｄ３とが含まれる。
【００６６】
そして、生成部１１ｄは、学習データセットｄ１に基づいて「機械学習」を実行し、第１相関モデル１２ｄ−１を生成する。また、生成部１１ｄは、学習データセットｄ２に基づいて「機械学習」を実行し、第２相関モデル１２ｄ−２を生成する。また、生成部１１ｄは、学習データセットｄ３に基づいて「機械学習」を実行し、第３相関モデル１２ｄ−３を生成する。
【００６７】
そして、このように生成された相関モデル群１２ｄの各相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３に対し、評価部１１ｅは、図４Ｂに示すように、前述の抽出部１１ｃにより抽出された、評価分の一括ログに対応する評価データセット１２ｅを「入力」する。
【００６８】
このとき、評価部１１ｅは、入力先となる各相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３を「評価対象となる工程ごとで切り替え」つつ入力し、各相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３からの出力値に基づいて相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３それぞれに対応する正常状態からの乖離度を算出する。
【００６９】
後述する判定部１１ｆは、かかる評価部１１ｅにより算出された正常状態からの乖離度が所定の閾値以上である時間位置につき、故障予兆ありと判定し、「品質異常」に対応すると推定することとなる。
【００７０】
図２の説明に戻る。判定部１１ｆは、乖離度１２ｆａを参照して、相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３のいずれかに対応する正常状態からの乖離度が所定の閾値以上である場合に、故障予兆ありと判定し、報知部１１ｇに対し、報知要求指示を行う。
【００７１】
報知部１１ｇは、判定部１１ｆから故障予兆ありの報知要求指示を受け付けた場合に、外部装置へアラート通知を報知する。また、このとき報知部１１ｇは、乖離度１２ｆａおよび寄与順位１２ｆｂを参照して、たとえば正常状態からの乖離度とこれに対応する時間位置から推定される工程位置、寄与順位上位の各センサＳ−１〜Ｓ−ｎの名称や配置箇所などをあわせて報知することができる。
【００７２】
ユーザは、たとえば正常状態からの乖離度とこれに対応する工程位置を確認することで、異常度合いや、品質異常の要因となった可能性のある異常工程位置を知ることができる。また、たとえば寄与順位上位のセンサを確認することで、異常の発生箇所や原因を推定することができる。
【００７３】
次に、本実施形態に係る検証例および比較例に係る検証例を図５Ａおよび図５Ｂに示す。図５Ａは、本実施形態に係る検証結果を示す図である。また、図５Ｂは、比較例に係る検証結果を示す図である。
【００７４】
図５Ａおよび図５Ｂでは、製造ライン２が、被処理基板Ｗ１に支持基板Ｗ２を貼り合わせるものである場合を例に挙げる。これは、近年、シリコンウェハや化合物半導体ウェハ等の被処理基板Ｗ１の大口径化および薄型化が進んでおり、かかる被処理基板Ｗ１が、搬送時や研磨処理時に反りや割れが生じるおそれがあることから、ガラス基板等の支持基板Ｗ２を貼り合わせることによって被処理基板Ｗ１を補強し、製品とするものである。
【００７５】
かかる製造ライン２は、図５Ａに示すように、塗布装置、接合装置および検査装置を備える。塗布装置および接合装置は、製造工程を担う製造装置１００の一例であり、検査装置は、試験工程を担う製造装置１００の一例である。
【００７６】
図５Ａに示すように、かかる製造ライン２では、部品供給から順に、塗布装置で「接着剤吐出」、「接着剤塗布」、「洗浄剤噴射」、「周縁部洗浄」が、接合装置で「加熱」、「圧着」が、検査装置で「試験」が、実行される。
【００７７】
「接着剤吐出」では、被処理基板Ｗ１へ接着剤が吐出され、分析対象として「吐出状態」が画像等により観察される。「接着剤塗布」では、接着剤が吐出された被処理基板Ｗ１を回転させることで遠心力により被処理基板Ｗ１の表面へ接着剤が塗布される。分析対象としてセンサデータである「位置情報」、「速度情報」、「トルク情報」等が収集される。
【００７８】
「洗浄剤噴射」では、接着剤が不要な被処理基板Ｗ１の周縁部へ洗浄剤が噴射され、分析対象として「噴射状態」が画像等により観察される。「周縁部洗浄」では、被処理基板Ｗ１を回転させることで洗浄剤により被処理基板Ｗ１の周縁部が洗浄される。分析対象としてセンサデータである「位置情報」、「速度情報」、「トルク情報」等が収集される。
【００７９】
「加熱」では、接着剤に添加された有機溶剤を揮発させ、接着剤の粘性を上げるために、被処理基板Ｗ１が加熱される。分析対象として「加熱時間」、「保温時間」等が観察される。「圧着」では、支持基板Ｗ２を被処理基板Ｗ１と高さの異なる同一水平位置へ位置付け、上下方向から圧着して両基板Ｗ１，Ｗ２を貼り合わせる。分析対象としてセンサデータである「位置情報」、「速度情報」、「トルク情報」等が収集される。「試験」では、貼り合わせられた製品が試験される。
【００８０】
そして、本実施形態に係る検証例では、たとえば塗布装置における「接着剤塗布」を「第１工程」とし、かかる「接着剤塗布」の終了から「周縁部洗浄」の終了までを、「経過時間＋第２工程」とした。また、「周縁部洗浄」の終了から「圧着」の終了までを、「経過時間＋第３工程」とした。
【００８１】
そして、「第１工程」、「経過時間＋第２工程」および「経過時間＋第３工程」のそれぞれにつき正常品質分の学習データセットｄで各相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３を生成し、これらに正常品質分の学習データセットｄを入力して自己回帰させたときの検証結果と、品質異常が出たときの異常品質分のデータセットを入力したときの検証結果を得た。
【００８２】
図５Ａに示すように、「正常品質分入力時」の検証結果によれば、正常状態からの乖離度は全体的に低く推移しており、各相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３が、正常状態にある製造ライン２を正しくモデル化できていることが分かる。
【００８３】
また、「異常品質分入力時」の検証結果によれば、「圧着」時に所定の閾値以上の正常状態からの乖離度を示す時間位置があり、かかる時間位置に対応する工程が異常工程であると推定可能であることが分かる。
【００８４】
一方、比較例に係る検証例では、図５Ｂに示すように、「接着剤塗布」の開始から「圧着」の終了までを「第１工程＋第２工程＋第３工程」とした。ただし、工程間の経過時間は除くこととした。すなわち、これは、図１Ｃに示した各工程を学習対象とはするが、工程間の経過時間は加味せずに一括学習して、１つの相関モデル１２ｄ’を生成する場合に対応する。
【００８５】
この場合、図５Ｂに示すように、「正常品質分入力時」によれば、正常状態からの乖離度が所定の閾値以上である時間位置が複数あり、相関モデル１２ｄ’が、正常状態にある製造ライン２を正しくモデル化できていないことが分かる。
【００８６】
また、「異常品質分入力時」の検証結果によれば、正常状態からの乖離度が所定の閾値以上である時間位置が複数あるため、かかる時間位置に対応する工程が異常工程であるか否かは不明であることが分かる。
【００８７】
次に、異常工程推定装置１０が実行する処理手順について、図６を用いて説明する。図６は、異常工程推定装置１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【００８８】
図６に示すように、前処理部１１ｂが、収集部１１ａによって収集された収集ログ１２ａに基づいて前処理を実行する（ステップＳ１０１）。そして、生成部１１ｄが、前処理部１１ｂによって前処理された一括ログ群１２ｂから抽出部１１ｃが抽出した分割学習データセット１２ｃに基づいて生成処理を実行する（ステップＳ１０２）。
【００８９】
そして、評価部１１ｅが、生成部１１ｄにより生成された各相関モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２，１２ｄ−３へ抽出部１１ｃの抽出した評価データセット１２ｅを入力し、評価処理を実行する（ステップＳ１０３）。
【００９０】
そして、判定部１１ｆが、評価部１１ｅによる評価結果に基づいて異常工程を推定する判定処理を実行する（ステップＳ１０４）。なお、図示していないが、報知部１１ｇは、判定部１１ｆの判定結果に基づき、必要に応じて報知処理を行う。そして、処理を終了する。
【００９１】
なお、実施形態に係る異常工程推定装置１０は、たとえば図７に示すような構成のコンピュータ６０によって実現される。図７は、異常工程推定装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ６０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）６１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）６２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）６３、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）６４、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）６５、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）６６、およびメディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）６７を備える。
【００９２】
ＣＰＵ６１は、ＲＯＭ６３またはＨＤＤ６４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ６３は、コンピュータ６０の起動時にＣＰＵ６１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ６０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００９３】
ＨＤＤ６４は、ＣＰＵ６１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース６５は、製造装置１００との通信部（図示略）に対応し、通信ネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ６１へ送り、ＣＰＵ６１が生成したデータを、通信ネットワークを介して他の機器へ送信する。
【００９４】
ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ６１は、生成したデータを、入出力インタフェース６６を介して出力装置へ出力する。
【００９５】
メディアインタフェース６７は、記録媒体６８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ６２を介してＣＰＵ６１に提供する。ＣＰＵ６１は、当該プログラムを、メディアインタフェース６７を介して記録媒体６８からＲＡＭ６２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体６８は、たとえばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００９６】
コンピュータ６０が異常工程推定装置１０として機能する場合、コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、ＲＡＭ６２上にロードされたプログラムを実行することにより、収集部１１ａ、前処理部１１ｂ、抽出部１１ｃ、生成部１１ｄ、評価部１１ｅ、判定部１１ｆおよび報知部１１ｇの各機能を実現する。また、ＨＤＤ６４は、記憶部１２の機能を実現し、収集ログ１２ａ等が格納される。
【００９７】
コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、これらのプログラムを、記録媒体６８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信ネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００９８】
上述してきたように、実施形態に係る異常工程推定装置１０は、収集部１１ａと、生成部１１ｄと、評価部１１ｅと、判定部１１ｆとを備える。収集部１１ａは、複数のセンサＳ−１〜Ｓ−ｎを有し、複数の工程からなる製造ライン２における上記センサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサデータを収集する。
【００９９】
生成部１１ｄは、製造ライン２が正常状態にある間の正常品質分のセンサデータに基づき、上記工程間の経過時間が特徴ベクトルに含まれるように機械学習を実行することで、上記工程それぞれに対応する上記センサＳ−１〜Ｓ−ｎ間の相関モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−３を複数生成する。
【０１００】
評価部１１ｅは、任意の評価時のセンサデータおよびかかるセンサデータに対し上記工程間の経過時間を加味した上記工程ごとの評価分を、それぞれ対応する相関モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−３へ入力することによって得られる相関モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−３の出力値に基づいて上記工程ごとにおける正常状態からの乖離度を評価する。判定部１１ｆは、上記乖離度に基づいて上記工程のうちから製品の品質異常の要因となる異常工程を判定する。
【０１０１】
したがって、本実施形態に係る異常工程推定装置１０によれば、製品の品質異常の要因となる異常工程を精度よく推定することができる。
【０１０２】
（その他の実施形態）
ところで、上述した実施形態では、各工程におけるセンサデータおよび工程間の経過時間をベクトルに含めた分割学習を実行し、その結果生成された相関モデル群１２ｄにより、製造ライン２における正常状態からの乖離度を評価する例を挙げたが、かかる評価に資すると考えられる他パラメータ、たとえば製造ライン２の周辺状況を示す気象変動データ等をさらにベクトルに含むこととしてもよい。
【０１０３】
また、上述した実施形態では、図５Ａおよび図５Ｂを用いた説明で、製造ライン２が被処理基板Ｗ１に支持基板Ｗ２を貼り合わせるものである場合を例に挙げたが、無論、製造ライン２の態様を限定するものではない。たとえば、供給された部品を製品本体に接着剤等を塗布しつつ取り付けて、製品を組み立てるといった態様の製造ライン２であってもよい。
【０１０４】
また、上述した実施形態では、機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングを用いるものとしたが、用いるアルゴリズムを限定するものではない。したがって、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）のようなパターン識別器を用いたサポートベクタ回帰等の回帰分析手法により機械学習を実行し、センサ相関モデル群１２ｄを生成してもよい。また、ここで、パターン識別器はＳＶＭに限らず、たとえばアダブースト（AdaBoost）などであってもよい。また、ランダムフォレストなどを用いてもよい。
【０１０５】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１０６】
１    異常工程推定システム
２    製造ライン
１０    異常工程推定装置
１１    制御部
１１ａ  収集部
１１ｂ  前処理部
１１ｃ  抽出部
１１ｄ  生成部
１１ｅ  評価部
１１ｆ  判定部
１１ｇ  報知部
１２    記憶部
１２ａ  収集ログ
１２ｂ  一括ログ群
１２ｃ  分割学習データセット
１２ｄ  相関モデル群
１２ｄ−１  第１相関モデル
１２ｄ−２  第２相関モデル
１２ｄ−３  第３相関モデル
１２ｅ  評価データセット
１２ｆ  評価情報
１２ｆａ  乖離度
１２ｆｂ  寄与順位
１００    製造装置
Ｓ−１〜Ｓ−ｎ  センサ
【図１Ａ】
2019049940.tif 000003
【図１Ｂ】
2019049940.tif 000004
【図１Ｃ】
2019049940.tif 000005
【図１Ｄ】
2019049940.tif 000006
【図２】
2019049940.tif 000007
【図３Ａ】
2019049940.tif 000008
【図３Ｂ】
2019049940.tif 000009
【図３Ｃ】
2019049940.tif 000010
【図３Ｄ】
2019049940.tif 000011
【図４Ａ】
2019049940.tif 000012
【図４Ｂ】
2019049940.tif 000013
【図５Ａ】
2019049940.tif 000014
【図５Ｂ】
2019049940.tif 000015
【図６】
2019049940.tif 000016
【図７】
2019049940.tif 000017