(57)【要約】【課題】システムの異常や故障で、出力数値が通常と違う際に、その数値を構成する様々な要素の関連性から、異常に対する情報を出力し、妥当なアラームを出力する。【解決手段】複数の子階層ＫＰＩにより、一以上の親階層ＫＰＩが構成されるデータを出力するシステムの異常監視を行う異常監視システム１００は、子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が登録されたＫＰＩ関連図を記憶しておき、子階層ＫＰＩ及び親階層ＫＰＩに対応するデータを取得し、取得したデータに異常があった場合に、ＫＰＩ関連図に基づいて、親階層ＫＰＩ及びそれに関連した子階層ＫＰＩのＫＰＩデータを出力する又は、ＫＰＩ関連図に基づいて、異常に関するアラームを判定する。【選択図】図４
2019117464.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の子階層ＫＰＩにより、一以上の親階層ＫＰＩが構成されるデータを出力するシステムの異常監視を行う異常監視システムにおいて、
子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が登録されたＫＰＩ関連図を記憶するＫＰＩ関連図データベースと、
前記子階層ＫＰＩ及び前記親階層ＫＰＩに対応するデータを取得するＫＰＩデータ取得手段と、を備え、
取得した取得した前記データに異常があった場合に、前記ＫＰＩ関連図に基づいて、前記親階層ＫＰＩ及びそれに関連した子階層ＫＰＩのＫＰＩデータを出力する関連出力手段又は、
取得した前記データに異常があった場合に、前記ＫＰＩ関連図に基づいて、前記異常に関するアラームを判定するアラーム判定手段、の少なくとも一方を備える異常監視システム。
【請求項２】
前記ＫＰＩ関連図は、子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの前記関係性が、予め入力されることにより関係性が登録されている請求項１に記載の異常監視システム。
【請求項３】
子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの前記関係性を、互いの相関性に基づいて登録する相関性登録手段と、を備え、
前記ＫＰＩ関連図は、前記相関性登録手段により子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が登録される請求項１に記載の異常監視システム。
【請求項４】
前記相関性登録手段は、前記親階層ＫＰＩ、前記子階層ＫＰＩの区別なく、所定のＫＰＩを所定の項目に分けて、その項目毎に総当り的に相関分析を行い、その相関分析の結果から親階層ＫＰＩ、子階層ＫＰＩの関係性を登録する請求項３に記載の異常監視システム。
【請求項５】
前記関連出力手段は、異常があった場合に、当該異常に対応した親階層ＫＰＩ及び子階層ＫＰＩに関するアラームを出力する請求項１に記載の異常監視システム。
【請求項６】
前記異常があった場合に、当該異常に対応した親階層ＫＰＩ及び子階層ＫＰＩに関するフィードバックを実行するフィードバック実行手段をさらに備える請求項１に記載の異常監視システム。
【請求項７】
複数の子階層ＫＰＩにより、一以上の親階層ＫＰＩが構成されるデータを出力するシステムの異常監視を行う異常監視方法であって、
子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が登録されたＫＰＩ関連図を記憶するステップと、
前記子階層ＫＰＩ及び前記親階層ＫＰＩに対応するデータを取得するステップと、を備え、
取得した前記データに異常があった場合に、前記ＫＰＩ関連図に基づいて、前記親階層ＫＰＩ及びそれに関連した子階層ＫＰＩのＫＰＩデータを出力するステップ又は、
取得した前記データに異常があった場合に、前記ＫＰＩ関連図に基づいて、前記異常に関するアラームを判定するステップ、の少なくとも一方を備える異常監視方法。
【請求項８】
複数の子階層ＫＰＩにより、一以上の親階層ＫＰＩが構成されるデータを出力するシステムの異常監視を行う異常監視システムに、
子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が登録されたＫＰＩ関連図を記憶するステップ、
前記子階層ＫＰＩ及び前記親階層ＫＰＩに対応するデータを取得するステップ、を実行させ、さらに、
取得した前記データに異常があった場合に、前記ＫＰＩ関連図に基づいて、前記親階層ＫＰＩ及びそれに関連した子階層ＫＰＩのＫＰＩデータを出力するステップ又は、
取得した前記データに異常があった場合に、前記ＫＰＩ関連図に基づいて、前記異常に関するアラームを判定するステップ、の少なくとも一方を実行させるための異常監視プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常の監視対象となるシステムから生成される複数のデータ（数値）を取得して、このシステムの異常を監視する異常監視システム、異常監視方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、システムのIoT（Internet of Things）化に伴い、製造業のみならず、医療、農業、漁業、サービス業、等の様々な分野で、ビックデータが取得され、人工知能とともに、データの活用が行われている。例えば、製造業において各製造工程で取得したデータを機械学習とディープ・ラーニングを使って製造物の異常を検知する技術が知られている（非特許文献１）
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】MONOist、“人工知能は製造現場でどう役に立つのか”、[online]、[平成29年11月12日検索]、インターネット＜URL: http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1604/20/news060.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このような異常監視は、製造工程において、局所的に得られた一つのデータを学習して予測するにすぎず、複数のデータを集めて総合的に異常監視するものではない。すなわち、非特許文献１は、一の製造工程において設置された一のセンサーの波形を学習して、波形の変形から異常を検知するといった検知方法にすぎない。
【０００５】
ここで、製造業を例にすると、一般に、ものづくりは、複数の部門から構成され、これらの連携が必要とされる。すなわち、品質管理部門、製品技術部門、プロセス技術部門、生産計画部門、設備技術部門、製造管理部門等の各部門から各々異なるデータが取得できるが、非特許文献１の方法では、各部門内での局所的な異常しか検知できない。
【０００６】
そこで、本発明者らは、異常を検知する対象となるシステムの各構成要素（部門）を超えた多数のデータの相関から、異常時に関連情報を出力する手法により、システム全体（又は部分）の異常を効率的にかつ適格に監視できるのではないかと着目した。
【０００７】
本発明は、異常を監視する対象となるシステムの異常や故障で、出力数値が通常と違う際に、その数値を構成する様々な要素の関連性から、その異常に関連する情報を出力する又はアラームの妥当性を判定する異常監視システム、異常監視方法及び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】
【０００８】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
【０００９】
第１の特徴に係る発明は、複数の子階層ＫＰＩにより、一以上の親階層ＫＰＩが構成されるデータを出力するシステムの異常監視を行う異常監視システムにおいて、子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が登録されたＫＰＩ関連図を記憶するＫＰＩ関連図データベースと、前記子階層ＫＰＩ及び前記親階層ＫＰＩに対応するデータを取得するＫＰＩデータ取得手段と、を備え、取得した前記データに異常があった場合に、前記ＫＰＩ関連図に基づいて、前記親階層ＫＰＩ及びそれに関連した子階層ＫＰＩのＫＰＩデータを出力する関連出力手段又は、取得した前記データに異常があった場合に、前記ＫＰＩ関連図に基づいて、前記異常に関するアラームを判定するアラーム判定手段、の少なくとも一方を備える異常監視システムを提供する。
【００１０】
第１の特徴に係る発明によれば、複数の子階層ＫＰＩにより、一以上の親階層ＫＰＩが構成されるデータを出力するシステムの異常監視を行う異常監視システムにおいて、子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が登録されたＫＰＩ関連図を記憶しておき、子階層ＫＰＩ及び前記親階層ＫＰＩに対応するデータを取得して、取得したデータに異常があった場合に、ＫＰＩ関連図に基づいて、前記親階層ＫＰＩ及びそれに関連した子階層ＫＰＩのＫＰＩデータを出力する又は、ＫＰＩ関連図に基づいて、異常に関するアラームを判定する。
したがって、異常監視の対象から取得したデータが異常である場合に、ＫＰＩの関連性が登録されたＫＰＩ関連図データベースに基づいて異常に関連する情報を出力する又は、その異常に関するアラームの妥当性を判定するため、監視対象が、異常や故障で出力数値が通常と違う際に、その数値を構成する様々な要素の関連性からその異常を監視することが可能となる。
【００１１】
ここで、第１の特徴に係る発明は、異常監視システムのカテゴリであるが、方法又はプログラム等の他のカテゴリにおいても、そのカテゴリに応じた同様の作用・効果を発揮する。
【００１２】
第２の特徴に係る発明は、第１の特徴に係る発明であって、前記ＫＰＩ関連図は、前記子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が、予め入力されることにより登録されている異常監視システムを提供する。
【００１３】
第２の特徴に係る発明によれば、第１の特徴に係る発明を前提として、ＫＰＩ関連図において、前記子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が、予め人によりマニュアル入力されて登録されている。
【００１４】
第３の特徴に係る発明は、第１の特徴に係る発明であって、子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの前記関係性を、互いの相関性に基づいて登録する相関性登録手段と、を備え、
前記ＫＰＩ関連図は、前記相関性登録手段により子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性が登録される異常監視システムを提供する。
【００１５】
第３の特徴に係る発明によれば、第１の特徴に係る発明であって、子階層ＫＰＩと親階層ＫＰＩの関係性を、互いの相関性に基づいて、人ではなく、異常監視システムの相関性登録手段がＫＰＩ関連図に登録する。
【００１６】
第４の特徴に係る発明は、第３の特徴に係る発明であって、前記相関性登録手段は、前記親階層ＫＰＩ、前記子階層ＫＰＩの区別なく、所定のＫＰＩを所定の項目に分けて、その項目毎に総当り的に相関分析を行い、その相関分析の結果から親階層ＫＰＩ、子階層ＫＰＩの関係性を登録する異常監視システムを提供する。
【００１７】
第４の特徴に係る発明によれば、第３の特徴に係る発明を前提として、相関性登録手段がＫＰＩ関連図に登録する具体的な方法として、親階層ＫＰＩ、子階層ＫＰＩの区別なく、所定のＫＰＩを所定の項目に分けて、その項目毎に総当り的に相関分析を行い、その相関分析の結果から親階層ＫＰＩ、子階層ＫＰＩの関係性を登録する。
【００１８】
第５の特徴に係る発明は、第１の特徴に係る発明であって、前記関連出力手段は、異常があった場合に、当該異常に対応した親階層ＫＰＩ及び子階層ＫＰＩに関するアラームを出力する異常監視システムを提供する。
【００１９】
第６の特徴に係る発明によれば、第１の特徴に係る発明を前提として、異常があった場合に、当該異常に対応した親階層ＫＰＩ及び子階層ＫＰＩに関するフィードバックを実行するフィードバック実行手段をさらに備える異常監視システムを提供する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、異常を監視する対象となるシステムの異常や故障で、出力数値が通常と違う際に、その数値を構成する様々な要素の関連性から、その異常に関連する情報を出力し、フィードバックすることができる。したがって、異常の監視において、監視の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、異常監視システムの進化を説明する図である。
【図２】図２は、ＫＰＩ及びＫＰＩの階層構造を説明する図である。
【図３】図３は、異常監視システム１００、監視対象となるシステム１０の機能ブロック図である。
【図４】図４は、異常監視システム１００が実行する異常監視処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、ＫＰＩ関連図を説明するための模式図である。
【図６】図６は、Ａｕｔｏ−ＫＰＩを説明するための図である。
【図７】図７は、Ａｕｔｏ−ＫＰＩを説明するための模式図である。
【図８】図８は、フィードバック処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
【００２３】
［概要］
最初に、本発明について、図１に基づいて従来技術と比較して説明する。
【００２４】
以下の実施形態では、本発明の異常監視システム１００を半導体製造システムに適用して、監視する場合について説明を行う。しかし、本発明の適用範囲は、半導体製造や製造業に限定されることなく、異常を監視する対象からビックデータを取得可能であれば、どのようなシステムであっても適用可能である。例えば、農業、漁業、畜産業、金融業、サービス業、医療業、介護、情報通信、交通、流通、小売、観光、メディア、行政等のシステムであってもよいし、対象が、人間や動物、植物等の生物であって、病気等の異常を監視するために適用されてもよいし、機械、車両、ロボット、飛行機、ドローン、船舶、コンピュータ等の異常を監視するために適用されてもよい。
【００２５】
図１は、通常のビックデータのシステムと本発明との相違を説明する模式図である。図のステップは、従来技術も含めた異常監視システムの発展の程度を示し、ステップ１は、通常のビックデータを収集するシステムを示し、ここからステップ６まで進化する。
【００２６】
最初に、異常を監視する対象から複数のデータを収集する。これは、例えば、異常監視の対象の各構成要素が出力したデータ（時系列データ等）であってよく、対象が使用する各種データベースから取得したデータや、対象に備え付けられたIoT（Internet of Things）機器のセンサー等から取得したデータであってよい。まずは、監視対象となるシステムから複数のデータを収集し、データベースにデータを格納して、統計処理を行う。すなわち、収集したデータに対して、データとして有意にするために、ノイズを除去し、統計処理を行う。この統計処理後のデータが、ＫＰＩ（key Performance Indicator）データとなる。
【００２７】
ＫＰＩデータは、異常を監視する対象から取得された評価指標データであって、上述のようにビックデータとして取得されたデータから統計処理が行われたデータである。ステップ２の段階においては、この統計処理されたＫＰＩデータをグラフ化して表示し、ＫＰＩデータの数値（親階層ＫＰＩデータ又は子階層ＫＰＩデータの数値）が、通常の閾値を超えた（又は閾値を満たさない）場合には、異常と判定し、アラームを出力する。これは、先の従来技術で説明した異常検知の方法であり、異常を検知する対象の一つの出力データの値から異常判定をする。仮に、この一の出力データから機械学習等を行っても、あくまで、一の出力データによる異常監視でしかないため、妥当性に欠ける場合もある。
【００２８】
さらに進んだビックデータのシステムでは、ステップ３において、この判定した結果について、アラーム等の出力を行い、適宜、自動でレポートを作成し、担当者にレポートを含めたメールを送信する。
【００２９】
本発明の好適な実施形態は、ステップ４以降の処理を備えるシステムである。すなわち、ステップ４以降では、ステップ１で生成されたＫＰＩデータを取得し、ＫＰＩ関連図データベース５０に記憶されたＫＰＩ関連図に基づいて、異常に関連した情報（例えば、ステップ２で異常と判定されたＫＰＩデータの子階層のＫＰＩデータ等）を出力したり、異常と判定したステップ２のＫＰＩアラームが妥当であるかを判定する。
【００３０】
ステップ４では、ＫＰＩどうしの親子関係を利用して、ＫＰＩ関連図をマニュアルで人が入力する。すなわち、あるＫＰＩデータが親階層、子階層のいずれかになるかは予め人が決定しておきＫＰＩ関連図を生成する。一般的に、親階層のＫＰＩデータは、人がその直接的に監視が必要なＫＰＩデータ（例えば、生産数、歩留等）であって、子階層のＫＰＩデータは、その親階層ＫＰＩデータを親ノードとして下位に木構造を形成する。
【００３１】
図２を参照して、ＫＰＩの階層構造について、半導体製造システムの一例で説明する。ここで記載される「生産数」、「Ａ工程」、「設備１」等は、半導体生産システムから取得された各項目のデータであって、ＫＰＩデータとなっているものである。例えば、図２の「生産数」の下に記載されたグラフ（生産数のＫＰＩグラフ）は、横軸が時間で、縦軸が半導体の生産数となる。さらに、「Ａ工程」の下に記載されたＫＰＩのグラフ（Ａ工程のＫＰＩグラフ）は、横軸が時間で、縦軸がＡ工程の処理数となる。なお、ＫＰＩデータは２次元のデータに限定されることなく、１次元からｎ次元の任意の次元のデータであってよい。
【００３２】
この半導体の生産は、一例として、Ａ工程、Ｂ工程、Ｃ工程からなる。そのため、「生産数」のＫＰＩデータは、Ａ工程、Ｂ工程、Ｃ工程のそれぞれの生産数のＫＰＩデータ（各工程の生産数）に対する親階層となり、Ａ工程、Ｂ工程、Ｃ工程の生産数のＫＰＩデータは、「生産数」のＫＰＩデータの子階層となる。そして、このＡ工程は、設備１と設備２を使用するため、同様に、Ａ工程の生産数のＫＰＩデータは、設備１、設備２の生産数のＫＰＩデータに対する親階層となり、設備１、設備２の生産数のＫＰＩデータは、Ａ工程の生産数のＫＰＩデータに対する子階層となる。さらに、設備１は、部品１と部品２を使用して生産を行うため設備１の生産数のＫＰＩデータは、部品１、部品２の使用数のＫＰＩデータの親階層となり、部品１、部品２の使用数のＫＰＩデータは、設備１の生産数のＫＰＩデータに対する子階層となる。
【００３３】
また、設備２は、部品３、部品４、その他の部品を使用するため、設備２の生産数のＫＰＩデータは、部品３、部品４の使用数のＫＰＩデータの親階層となる。さらに、Ｂ工程は、設備３やその他の設備を使用するため、Ｂ工程の生産数のＫＰＩデータは、設備３とその他設備の生産数のＫＰＩデータの親階層となる。このように、各ＫＰＩデータは、親階層、子階層の関係を形成して木構造となる。
【００３４】
この木構造は、他のＫＧＩ（Key Goal Indicator）カテゴリにおいて、異なる木構造を形成する。すなわち、半導体の「歩留」は、ＫＧＩのカテゴリであるが、生産数の木構造とは別に、製造条件や品質等他（図示せず）のＫＰＩデータと階層構造を形成する。ここで、図２とは異なり、「歩留」の子階層である「製造条件」が、「生産数」の木構造内のＫＰＩデータと階層構造を形成してもよい。ここで、ＫＧＩカテゴリとは、監視されるシステムで、監視の鍵となる指標であって、木構造のトップとなる階層（図のように製造業では監視指標として重要な、生産数、歩留）である。
【００３５】
この半導体製造システム全体から取得できる木構造の集合が、ＫＰＩ関連図となり、ＫＰＩ関連図データベース５０に記憶される。この木構造は、ステップ４においては人が入力を行い、ＫＰＩ関連図データベース５０に登録されるが、ステップ５の異常監視システムでは、異常監視システムが自動でＫＰＩ関連図データベース５０に登録する。
【００３６】
図１のステップ４以降の説明に戻る。ステップ４にて、ＫＰＩ関連図が予め登録されている状態で、半導体製造システムが製造を開始する。製造開始後、逐次、このシステムからデータを取得する。そして、一のＫＰＩデータ（取得したデータをＫＰＩデータに変換したデータ）が異常値である場合に、ステップ２にて、アラームが出力される。このアラーム出力されたＫＰＩデータについて、ＫＰＩ関連図により関連したＫＰＩデータを抽出し、関連したＫＰＩデータのグラフを出力したり、アラームを判定する。この出力により、根本的な原因解明を容易に調べることが可能になったり、アラームの判定により、アラームの精度を向上することができる。
【００３７】
例えば、図５にて説明するように、親階層のＫＰＩデータが「４  太さ測長」「Ｃ  品質情報」（ＫＰＩ  ４−Ｃ）であり、このＫＰＩデータが閾値を超える又は閾値を満たさないことで、アラームが出た場合に、ＫＰＩ関連図で関連している子階層のＫＰＩデータとして「圧延の作業号機」のＫＰＩデータ（ＫＰＩ  ２−Ａ）のグラフ及びアラームが出力表示される。さらに、ＫＰＩ関連図を辿って、子階層ＫＰＩデータ（ＫＰＩ  ２−Ａ）の子階層のＫＰＩデータ（ＫＰＩ  ２−Ｘ  ＫＰＩ  ４−Ｃからは孫階層）のグラフ及びアラームを表示してもよい。また、子階層ＫＰＩデータの表示は、ＫＰＩ関連図を辿った場合に、アラームが判定されているＫＰＩデータのみ抽出して、そのグラフやアラームのみを表示してもよい。
【００３８】
ここで、子階層のＫＰＩデータの出力とともに（又は出力がなくとも）、異常を判定したステップ２のアラームが妥当であるか否かのアラーム判定を、ＫＰＩ関連図を用いて行われてよい。すなわち、例えば、「４  太さ測長」「Ｃ  品質情報」（ＫＰＩ  ４−Ｃ）において「長さが閾値より小さい」というアラームがステップ２で出た場合に、ＫＰＩ関連図を辿って、子階層の「圧延の作業号機」のＫＰＩデータ（ＫＰＩ  ２−Ａ）に閾値等の問題がないとする。この場合、「太さが閾値より小さい」という異常が発生したわけではなく、「太さ測長の品質情報」のアラーム出力に問題があると判定できる。これにより、「太さが閾値より小さい」というアラームに代わって、「太さ測長の品質情報」のアラーム異常のアラームを出力すべきと判定し、そのアラームのみを出力してもよい。
【００３９】
図１のステップ５以降の説明に戻る。さらに、ステップ５では、ＫＰＩ関連図を異常監視システム１００が人からの入力ではなく、多変量解析によりＫＰＩデータの相関性に基づいて自身で登録する。
【００４０】
ここでは、監視対象となるシステムから取得したＫＰＩデータ全てを総当り的に相関分析を行うことが望ましいが、計算量が大量になり、無駄な結果も増えるので、ＫＰＩデータのグルーピングを人が設定し、グルーピング内で相関分析を行う。結果として、相関係数の数値が高い関係を抽出してＫＰＩ関連図を生成し、ＫＰＩ関連図データベース５０に記憶する。
【００４１】
最後に、ステップ６として、異常検知システムは、フィードバック制御を行う。すなわち、ＫＰＩ関連図でアラームに関連したＫＰＩデータを表示するのみではなく、これに関連したフィードバックのアクション（例えば、パラメータ調整、在庫調整）を行う。
以上で、図１の説明を終わる。
【００４２】
［異常監視システム］
本発明の好適な実施形態について、図３に基づいて説明する。図３は、本発明の好適な実施形態である異常監視システム１００の構成と各装置の機能ブロックを説明するための図である。異常監視システム１００は、適宜、監視対象となるシステム１０からデータの出力を受けて受信する。そして、異常監視システム１００が、異常が発生したと判断した場合は、フィードバック制御の指令を監視対象となるシステム１０に送り、フィードバック処理が行われる。ここで、監視対象となるシステム１０は、上述のように半導体製造システムや製造業に限定されることはない。
【００４３】
異常監視システム１００は、１以上のコンピュータ、サーバから構成されるシステムである。便宜上、１台のコンピュータとして説明を行うが、下記で説明する各モジュールがそれぞれ異なるコンピュータ（互いにネットワークで接続されていることで）で実行されてもよい。異常監視システム１００は、監視対象となるシステム１０からビックデータ又はＫＰＩデータを受信するために、公衆回線網、専用線、インターネット網等で通信可能に接続されている。
【００４４】
ここで、異常監視システム１００がデータを表示等の出力をする際には、自身が出力するのではなく、通信可能に接続された端末が出力することであってよい。すなわち、異常監視システム１００は、通信可能に接続された端末がデータを出力するためにデータを送信する。これを受信した端末が所定のデータを出力してよい。さらに、異常監視システム１００がデータの入力を人から受ける際には、自身が入力を受けるのではなく、通信可能に接続された端末が入力を受けることであってよい。すなわち、通信可能に接続された端末が、データの入力を受けて、異常監視システム１００に入力されたデータを送信する。異常監視システム１００が送信されたこのデータを受信する態様であってよい。
【００４５】
異常監視システム１００は、制御部として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部として、他の機器と通信可能にするためのデバイス、例えば、有線のＬＡＮ接続インターフェースや、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉＦｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイス等を備える。さらに、異常監視システム１００は、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部及び、ＫＰＩ関連図データベース５０を備える。
【００４６】
異常監視システム１００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部、記憶部等と協働して、後述する、ＫＰＩデータ取得モジュール１１、関連出力モジュール１２、アラーム判定モジュール１３、フィードバック実行モジュール１４、相関性登録モジュール１５を実現する。
【００４７】
［異常監視処理］
次に、図４に基づいて、異常監視システム１００が実行する異常監視処理について、工程に基づいて説明する。
最初に、異常監視システム１００は、ＫＰＩ関連図の登録を行う（ステップ１）。ＫＰＩ関連図は上述のように、人が手動で入力し、登録を行う場合と、異常監視システム１００が自動で登録を行う場合との２通りがある。
【００４８】
図５は、手動で、ＫＰＩ関連図を登録する場合を説明する模式図である。監視対象となるシステム１０である半導体製造システムにおいて、製造工程の一部が示されている。すなわち、製造工程として、（１）調合、（２）圧延、（３）カット、（４）太さ測長となる。これらを管理する生産データベース（半導体製造システムに設けられたデータベース）には、各工程の作業機械の号機、処理条件、品質情報毎のデータが蓄積され、異常監視システム１００がこれらのデータを取得し、ＫＰＩデータとする。さらに、設備データベース（半導体製造システムに設けられたデータベース）には、部品履歴、センサーデータのデータが蓄積され、同様に、異常監視システム１００がこれらのデータを取得し、ＫＰＩデータとする。
【００４９】
ＫＰＩデータの親子関係の関連性を示すＫＰＩ関連図を人が予め入力することで、ＫＰＩ関連図がＫＰＩ関連図データベース５０に登録される。すなわち、異常監視システム１００は、この監視対象となるシステム１０を熟知した人間からＫＰＩ関連図の関連付けの入力を受け付ける。
【００５０】
図５の例（既知のＫＰＩ関連図）では、太さ測長の品質情報（ＫＰＩ  ４−Ｃ）がこれらの工程内での最終的な出力結果（ＫＧＩ）であり、ＫＰＩ  ４−Ｃを親階層として、子階層（ここでは、圧延の作業号機（ＫＰＩ  ２−Ａ）と、カットの作業号機（ＫＰＩ  ３−Ａ））が子階層で関連する、と人が判断するため、ＫＰＩ関連図にこの関係性で登録する。さらに、図５のように、ＫＰＩ  ２−Ａは、ＫＰＩ  ２−Ｘと親子関係となり、ＫＰＩ  ３−Ａは、ＫＰＩ  ３−Ｘ、ＫＰＩ  ３−Ｙと親子関係と判断されて登録される。そして、登録されたＫＰＩ関連図がＫＰＩ関連図データベース５０に記憶される。
【００５１】
［Ａｕｔｏ−ＫＰＩ］
一方、ＫＰＩ関連図の登録を手動ではなく、異常監視システム１００の相関性登録モジュール１５が実行する処理について説明する。図６に示すように、この処理では、取得したＫＰＩデータの相関性を調べて相関が強いＫＰＩデータ同士でネットワークを形成し、ＫＰＩ関連図とする処理（Ａｕｔｏ−ＫＰＩ）である。
【００５２】
図６、図７を参照して、このＡｕｔｏ−ＫＰＩを説明する。図６は、Ａｕｔｏ−ＫＰＩを説明するためのＫＰＩの階層構造であって、図２のＫＰＩの階層構造と同じ構造を示す。図７は、図５の半導体製造システムの工程と同じ工程が示される。図６のグラフに示すように、ＫＰＩの各階層同士で相関分析が行われる。この具体的な計算方法を図７を用いて説明する。
【００５３】
図７の工程フローにおいて、各工程の「Ｃ：品質情報」のＫＰＩデータを集めた群を大項目１とし、各工程の「Ｙ:センサーデータ」のＫＰＩデータを集めた群を大項目２とする。この大項目の選択は、原則的に、人が行う。ここで、大項目に該当するＫＰＩデータは、親階層となるＫＰＩデータ（すなわち、異常を直接的に監視したいＫＰＩデータ）であったり、親階層に直接的に影響を与えると経験的にわかっている子階層のＫＰＩデータである。
【００５４】
相関性登録モジュール１５は、大項目１、２としてＫＰＩデータが区別された状態で、大項目内（ここでは、大項目１と大項目２のＫＰＩデータ全て）のＫＰＩデータで総当り的に相関分析を行う。図７の「総当り的相関分析」に示すように、縦軸に大項目１、横軸に大項目２として、各ＫＰＩデータについて総当りで相関係数を求める。そして、相関係数が所定値以上である（ここでは、０．７より大きい）ＫＰＩデータを抽出して、ＫＰＩ関連図を生成する。すなわち、相関性登録モジュール１５は、相関係数に基づいて、子階層ＫＰＩ、親階層ＫＰＩの関係性を登録する。ここで、どちらが親子となるかは、予め人が決めておいてよい。すなわち、この例では、「Ｃ  品質情報」と「Ｙ  センサーデータ」がそれぞれ大項目であるが、最終的な半導体の「品質情報」を評価したいため、品質情報が親階層として、その品質のためのセンサーデータと解釈する。
【００５５】
次に、図４に戻り、ＫＰＩ関連図が登録されたことを前提に、ステップＳ０２以降の説明を行う。異常監視システム１００のＫＰＩデータ取得モジュール１１は、監視対象となるシステム１０から、統計処理等が行われたＫＰＩデータとなる前のデータ又はＫＰＩデータを取得する（ステップＳ０２）。すなわち、異常監視システム１００は、監視対象となるシステム１０からＫＰＩデータそのものを受信してもよいし、統計処理やノイズ除去等の処理がされないデータを受信し、異常監視システム１００が受信したデータをＫＰＩデータに変換してもよい。
【００５６】
ＫＰＩデータの取得処理は、異常監視をリアルタイムで行うために、監視対象となるシステム１０が稼働しているときには、常にデータ（又はＫＰＩデータ）を取得することが望ましい。ここで取得するＫＰＩデータ（単にデータを取得している場合は統計処理等が行われＫＰＩデータに変換されたデータ）は、ＫＰＩ関連図で関連付けられている全てのＫＰＩデータであることが好ましい。
【００５７】
そして、異常監視モジュール１２は、取得したデータが異常値であるかを判断する（ステップＳ０３）。すなわち、図１のステップ２の段階での異常判定（例えば、所定のデータの数値が閾値を越える又は閾値以下になる）を行う。そして、異常が発生していると判断した場合には（ステップＳ０３：「ＹＥＳ」）、ステップＳ０４又はステップＳ０５に移行する。異常が発生しない場合は（ステップＳ０３：「ＮＯ」）、ステップＳ０２に戻り、データの取得を継続する。
【００５８】
次に、異常監視システム１００は、ステップＳ０４，Ｓ０５のいずれか又は両方の処理を行う。この処理のいずれか又は双方を行うかは、予め人が設定しておいてよい。
【００５９】
ステップＳ０４において、異常監視システム１００の関連出力モジュール１２は、ＫＰＩ関連図を参照し、これに基づいて、異常に関連した親階層ＫＰＩ及びそれに関連した子階層ＫＰＩのＫＰＩデータを上述のように出力する。ここで、関連出力モジュール１２は、ＫＰＩデータをグラフ表示する出力を行ってもよいし、このＫＰＩデータに関するアラームを表示してもよい。すなわち、子階層においても同様に閾値を越える又は閾値を満たさないことで、この子階層のアラームが発生している場合に、この子階層のアラームを出力してよい。さらに、この子階層の子階層のアラームについても同様に出力してよい。
【００６０】
ステップＳ０５において、異常監視システム１００のアラーム判定モジュール１３は、ＫＰＩ関連図を参照し、これに基づいて、異常に関するアラームの妥当性を上述のように判定する。
【００６１】
次に、ステップ６において、フィードバック実行モジュール１４は、異常に対するフィードバック処理を実行する。フィードバック処理の一例を、図８を参照して説明する。半導体を製造する際に、歩留が通常よりも下がるといった異常が発生したとする。この歩留のＫＰＩデータについて、ＫＰＩ関連図を辿って、歩留を親階層として、子階層がＡ工程、その子階層が膜厚となる。この場合、膜厚を製造する機械のパラメータを調整することで、Ａ工程の歩留が向上されると判断できれば、膜厚のパラメータを調整するように、フィードバック実行モジュール１４が監視対象となるシステム１０の所定の装置に指示を行う。このフィードバックが実行されることにより、自動的に歩留の異常が改善される。
【００６２】
なお、他の実施形態として、異常監視システム１００が、ＫＰＩデータの相関性を監視し、相関性に崩れが発生した際に、アラームを出力してもよい。すなわち、Ａｕｔｏ−ＫＰＩにおいて、図７の総当り的相関分析をリアルタイムに計測し、相関係数の値が通常と異なる値である場合に、アラームを出力し、関連するＫＰＩデータを出力してもよい。
【００６３】
上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置又は外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
【００６４】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００６５】
５０    ＫＰＩ関連図データベース
１０    監視対象となるシステム
１００  異常監視システム
【図１】
2019117464.tif 000003
【図２】
2019117464.tif 000004
【図３】
2019117464.tif 000005
【図４】
2019117464.tif 000006
【図５】
2019117464.tif 000007
【図６】
2019117464.tif 000008
【図７】
2019117464.tif 000009
【図８】
2019117464.tif 000010