(57)【要約】  大量の時系列データに基づく要因分析において、費用増加に繋がるメインメモリの増設の増設、および、分析精度の低下を抑制する。  要因分析装置は、短縮データ生成手段、要因推定手段、統合決定手段、および、時系列データ記憶手段を備える。時系列データ記憶手段は、２以上の特性の何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶する。短縮データ生成手段は、各領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成する。要因推定手段は、各短縮時系列データから特性の違いに関与する発生源を推定して、個別推定結果として出力する。統合決定手段は、所定数の個別推定結果を統合した統合推定結果を求める。
2016103611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶する時系列データ記憶手段と、
各々の前記領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成する短縮データ生成手段と、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力する要因推定手段と、
前記所定数の前記個別推定結果を統合した統合推定結果を求める統合決定手段と、を備える要因分析装置。
【請求項２】
前記要因推定手段は、各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに最も関与すると推定される前記発生源の１つを前記個別推定結果として出力し、
前記統合決定手段は、前記所定数の前記個別推定結果中、最も高い割合で選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する、請求項１に記載の要因分析装置。
【請求項３】
前記要因推定手段は、各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与すると推定される前記発生源の順位を前記個別推定結果として出力し、
前記統合決定手段は、前記所定数の前記個別推定結果で与えられた順位に応じて設定されたスコアを、前記発生源ごとに当該発生源が各順位になった割合で重みづけ加算して、加算結果に基づいて選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する、請求項１に記載の要因分析装置。
【請求項４】
２以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶し、
各々の前記領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成し、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力し、
前記所定数の前記個別推定結果を統合した統合推定結果を求める要因分析方法。
【請求項５】
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに最も関与すると推定される前記発生源の１つを前記個別推定結果として出力し、
前記所定数の前記個別推定結果中、最も高い割合で選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する、請求項４に記載の要因分析方法。
【請求項６】
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与すると推定される前記発生源の順位を前記個別推定結果として出力し、
前記所定数の前記個別推定結果で与えられた順位に応じて設定されたスコアを、前記発生源ごとに当該発生源が各順位になった割合で重みづけ加算して、加算結果に基づいて選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する、請求項４に記載の要因分析方法。
【請求項７】
２以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶する処理と、
各々の前記領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成する処理と、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力する処理と、
前記所定数の前記個別推定結果を統合した統合推定結果を求める処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを、格納する機械読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
請求項７の機械読み取り可能な記録媒体に格納されたプログラムであって、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに最も関与すると推定される前記発生源の１つを前記個別推定結果として出力する処理と、
前記所定数の前記個別推定結果中、最も高い割合で選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する処理と、をコンピュータに実行させる前記プログラムを、格納する機械読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
請求項７の機械読み取り可能な記録媒体に格納されたプログラムであって、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与すると推定される前記発生源の順位を前記個別推定結果として出力する処理と、
前記所定数の前記個別推定結果で与えられた順位に応じて設定されたスコアを、前記発生源ごとに当該発生源が各順位になった割合で重みづけ加算して、加算結果に基づいて選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する処理と、をコンピュータに実行させる前記プログラムを、格納する機械読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、要因分析装置、要因分析方法、および、プログラムの記録媒体、特に、時系列データから製造品の品質等の特性の違いに関与する要因を推定する要因分析装置、要因分析方法、および、プログラムの記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造プラントや製造設備などには多種多様なセンサが設置されており、製造品の品質が管理されている。センサは、例えば、温度、圧力、水素イオン指数センサである。各センサの時系列データの挙動は複雑であり、品質の違いに関与するセンサを目視で判断することは困難である。複数のセンサが互いに影響し合っている場合には、挙動はさらに複雑化する。そこで、多変量解析技術を用いて品質の違いに関与するセンサを推定する方法が使われている。【０００３】
特許文献１は、複雑な挙動の時系列データを平準化したモデルを構築し、平準化モデルと実測値の差分をとった差分変動を追跡することによって異常要因センサを推定する時系列データ解析装置を開示する。【０００４】
特許文献２は、業務グループごとに、作業量と作業量に影響を与える要因との関係を表す関係モデルを作成し、該モデルを基に業務グループの作業量の安定性を評価する品質分析装置を開示する。当該装置は、マルコフ遷移多変量自己回帰分析により、関係モデルを作成する。【０００５】
特許文献３は、多次元時系列データ分析装置を開示する。この装置は、多次元時系列データの構造分析においてビート時刻を検出する際の検出精度を向上させる。この装置は、多次元時系列データに対し、一定時間の区間毎に主成分分析を行って、区間毎に主成分座標を一つ選択し、各区間の主成分座標に基づいてビート時刻を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−１１７３８１号公報
【特許文献２】国際公開第２０１０／０２７０４８号
【特許文献３】特開２０１０−１５７０６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
製造プラントや製造設備などには多種多様なセンサが取り付けられており、時系列データが記録されている。１センサ当たりの時系列データは、取得期間が長いほどデータ量が大きくなる。また、全センサから得られる総データ量は、センサ数が多いほど大きくなる。【０００８】
このような大規模時系列データに対して、例えば、特許文献１に開示された時系列データ解析装置が、要因分析を実行する場合、当該装置のメインメモリで処理できない問題が生じる。この問題を回避するためにメインメモリを増設することは、費用増加につながる。一方、既存のメインメモリで実行できるように時系列データの一部を抽出して用いることは、推定精度の低下に繋がる。【０００９】
本発明は、上述の課題を低減させるための要因分析装置、要因分析方法、および、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】
【００１０】
本発明の一実施形態の要因分析装置は、２以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶する時系列データ記憶手段と、各領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成する短縮データ生成手段と、各短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力する要因推定手段と、前記所定数の個別推定結果を統合した統合推定結果を求める統合決定手段と、を備える。【００１１】
本発明の一実施形態の要因分析方法は、２以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶し、各領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成し、各短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力し、前記所定数の個別推定結果を統合した統合推定結果を求める。【００１２】
本発明の一実施形態の機械読み取り可能な記録媒体は、２つ以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶する処理と、各領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成する処理と、各短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力する処理と、前記所定数の個別推定結果を統合した統合推定結果を求める処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを格納する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明にかかる要因分析装置は、大量の時系列データに基づく要因分析において、費用増加に繋がるメインメモリの増設の増設、および、分析精度の低下を抑制することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、要因分析装置２０に入力される時系列データの例を示す。
【図２】図２は、領域を分割する区間の区切り線を図１に追加した図である。
【図３】図３は、要因分析装置２０が、各領域の区間から所定数Ｋセットの短縮時系列データを生成する様子を示す。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態にかかる要因分析装置２０の全体構成図である。
【図５】図５は、要因分析装置２０の動作フローチャートである。
【図６】図６は、具体例において要因分析装置２０に入力される時系列データを示す。
【図７】図７は、本発明の第２の実施の形態にかかる要因分析装置２０の全体構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜第１の実施の形態＞
＜概要＞
図１は、本実施の形態の要因分析装置２０に入力される時系列データの例を示す。この時系列データは、複数（Ｎ個）の計測値発生源から得られた計測値、例えば、製造プラントに設けられた複数のセンサから得られた計測値、の時系列データである。要因分析装置２０に入力される時系列データは、以降、原時系列データとも呼ばれる。
【００１６】
原時系列データは、データが取得された時間的な範囲ごとに、領域に分割されている。すなわち、原時系列データは、時刻ｔから時刻ｔ+Δ１に計測されたデータは領域１、時刻ｔ+Δ１から時刻ｔ+Δ１+Δ２に計測されたデータは領域２、などというように分割されている。なお、各領域の時間的な長さは、一定である場合も有るし、一定でない場合も有る。
【００１７】
各領域は、複数（Ｍ個）の特性のうちの1つを属性として与えられている。特性は、例えば、当該領域の時間帯に製造された製品の品質の良し悪しである。例えば、領域の属性は、領域１の時間帯に製造された製品の品質は良かったが、領域２の時間帯に製造された製品の品質は悪かった、ということを表す。
【００１８】
図１において、Ａ(n)とラベル付けされた領域とＢ(n)とラベル付けされた領域は、一方が製造品の高品質領域ならもう一方は低品質領域である。なお、ここで、カッコ内のｎは領域の通し番号である。
【００１９】
領域は、図１の（ａ）に示すようにＡ領域とＢ領域が交互に出現するよう設定されている場合も、図１の（ｂ）に示すように同品質領域が連続することを許すように設定されている場合も有る。原時系列データは、Ａ領域とＢ領域を其々１領域以上含む。一般的に言えば、原時系列データは、Ｍ個の特性のなかの何れの特性についても、当該特性を属性として与えられている領域を最低１つは含んでいる。
【００２０】
原時系列データが、製造プラントに設けられた複数のセンサから得られた計測値の時系列データである場合、例えば、当該製造プラントで製造された製品の品質検査の結果に基づいて、領域の区切りが決められ、各領域に高品質あるいは低品質の特性が与えられる。領域の時間的範囲が、一定範囲以上になった場合、領域を分割しても良い。
【００２１】
各領域は、さらに短い時間範囲の区間に分割されている。図２は、領域を分割する区間の区切り線を図１に追加した図である。領域の区間への分割は、区間数を一定にして等分割されている場合も、区間毎に時間幅を変えて分割されている場合も有る。
【００２２】
要因分析装置２０は、原時系列データを入力されると、１）短縮時系列データを所定数Ｋセット生成し、２）各短縮時系列データを対象に要因推定を行い、３）各短縮時系列データから得られた推定結果の統合を行う。
【００２３】
１）短縮時系列データ生成
要因分析装置２０は、領域の境界と属性として与えられている特性、区間の境界を表す情報が付加された原時系列データを外部から与えられる。要因分析装置２０は、原時系列データの各領域から１つ以上の区間をランダムに抽出し、抽出した区間を時間進行順に結合することによって複数センサの短縮時系列データを生成する。
【００２４】
要因分析装置２０は、所定数Ｋ（Ｋは複数）セットの異なる短縮時系列データを生成する。この所定数Ｋは、入力パラメータとして、管理者等により要因分析装置２０に与えられる。
【００２５】
図３は、要因分析装置２０が、各領域の区間から所定数Ｋセットの短縮時系列データを生成する様子を示す。短縮時系列データの１セットは、例えば、要因分析装置２０が備えるメインメモリで処理できる大きさである。図３は、原時系列データにＡ領域とＢ領域が交互に現れる場合（図１の（ａ）及び図２の（ａ））についてのみ示している。原時系列データに同じ品質領域が連続することを許される場合（図１の（ｂ）及び図２の（ｂ））も、要因分析装置２０は、同様に所定数Ｋセットの短縮時系列データを生成する。
【００２６】
２）要因推定
次に、要因分析装置２０は、短縮時系列データを用いて多変量解析を行い、特性、例えば製品の品質、の違いに関与するセンサの候補を推定する。
【００２７】
要因分析装置２０は、短縮時系列データのセットごとに、この推定を実行する。この時、要因分析装置２０は、短縮時系列データを、計測値の移動平均などの特徴量の時系列データに変換してから、多変量解析を実行しても良い。要因分析装置２０は、この多変量解析を複数の計測値の時系列データに対する公知の方法を用いて行えば良い。要因分析装置２０は、例えば、ロジスティック回帰やランダムフォレストのアルゴリズムを用いる。
【００２８】
要因分析装置２０は、この推定結果を、表１に示すように複数のセンサを所定の基準で順位付けして出力する。表１は、短縮時系列データを用いた要因推定で得られるセンサ順位の例を示す。
【００２９】
【表１】
2016103611.tif 000003
【００３０】
表１は、「推定ｍ」列（ｍ＝１〜Ｋ）に、ｍ番目の短縮時系列データから得られたＮ個のセンサの各々の順位づけを示している。例えば、「推定１」列は、１番目の短縮時系列データから、ａ）製品の品質の良し悪しに最も関連していると推定される計測値はセンサ１の計測値であり、ｂ）次いで関連していると推定される計測値はセンサ３の計測値であると推定できる、という推定結果を示している。
【００３１】
要因分析装置２０は、この推定結果として、表２に示すように、製品の品質の良し悪しに最も関連していると推定されるセンサのみを出力しても良い。表２は、「推定ｍ」列に、ｍ番目の短縮時系列データから、製品の品質の良し悪しに最も関連していると推定される、センサを示している。
【００３２】
【表２】
2016103611.tif 000004
【００３３】
要因分析装置２０は、複数の演算ユニットを利用できる場合、各データセットに対する多変量解析を各演算ユニットに分散して処理することができる。処理時間が、（１／演算ユニット数）に短縮する。
【００３４】
３）推定結果の統合
次に、要因分析装置２０は、所定数Ｋ個の推定結果を統合する。要因分析装置２０は、表１で示される出力に対して、表３に示すように各センサの獲得順位の割合を求め、各順位で最も高い割合のセンサを抽出して統合順位を決定することができる。表３は、各センサの獲得順位の割合を示す。表３は、「ｎ位」列（ｎ＝１〜Ｎ）に、各センサが所定数Ｋ個の推定結果中で当該ｎ位となった割合を示す。
【００３５】
【表３】
2016103611.tif 000005
【００３６】
表３によれば、統合順位は以下のようになる。１位は、割合３０％のセンサ３である。２位は、割合１５％のセンサ１である。３位は、割合１２％のセンサ２である。要因分析装置２０は、それ以降の順位も同様に決定すればよい。
【００３７】
要因分析装置２０は、表１、表３で示される出力に対して、他の方法で統合順位を決定しても良い。例えば、要因分析装置２０は、各順位に点数を設定し、点数と表３のセンサが各順位を獲得した割合との積を所定の順位まで和を取ることにより統合スコアを求め、統合スコアの高い順に各センサの統合順位を決定してもよい。
【００３８】
ここで、例えば、各順位に割り当てられているスコアが、1位はN点、2位は（N−１）点、3位は（N−２）点、・・・、N位は０点であるとする。このとき、要因分析装置２０は、各センサの統合スコアを以下のように計算する。
【００３９】
（統合スコア）
センサ１＝N×０．０５＋（N−１）×０．１５＋（N−２）×０．１０・・・＋０×０．０２
センサ２＝N×０．０８＋（N−１）×０．１０＋（N−２）×０．１２・・・＋０×０．０１
センサ３＝N×０．３０＋（N−１）×０．１０＋（N−２）×０．０８・・・＋０×０．００
・
・
・
センサN＝N×０．００＋（N−１）×０．００＋（N−２）×０．０１・・・＋０×０．１０
なお、各順位に割り当てるスコアは、上記のように順位に比例して小さくする以外にも、上位と下位で点数の比重を大きく偏らせても良い。
【００４０】
要因分析装置２０は、表２で示される出力に対して、各センサの出現割合を計算して、割合の高い順に、統合順位を決定しても良い。立てば、出現割合が、高い順にセンサ３（３０％）、センサ１（１５％）、センサ２（１２％）・・・である場合、要因分析装置２０は、これを統合順位として決定する。
【００４１】
＜構成と動作＞
図４は、第１の実施の形態にかかる要因分析装置２０の構成図である。要因分析装置２０は、入力装置１０および出力装置４０と接続されている。また、要因分析装置２０は、短縮データ生成部２１、要因推定部２２、統合決定部２３、時系列データ記憶部３１、および、短縮データ記憶部３２を備える。なお、図面中の矢印の向きは、制御／データの流れの一例を示すものであり、ブロック間の信号の向きを限定するものではない。
【００４２】
入力装置１０は、領域の境界と特性、区間の境界を表す情報が付加された原時系列データ、および、所定数Ｋを外部から取得して、要因分析装置２０に入力する。出力装置４０は、要因分析装置２０が出力した測定値の発生源、例えば計測値を計測したセンサ、の統合順位を外部に出力する。
【００４３】
時系列データ記憶部３１は、入力された領域の境界と特性、区間の境界を表す情報が付加された原時系列データを記憶する。
【００４４】
短縮データ生成部２１は、時系列データ記憶部３１内の原時系列データを参照して、上述した短縮時系列データの生成を実行する。短縮データ生成部２１は、生成した短縮時系列データを短縮データ記憶部３２に格納する。
【００４５】
要因推定部２２は、短縮データ記憶部３２内の短縮時系列データを参照して、上述した要因推定を実行して、所定数Ｋ個の推定結果を出力する。統合決定部２３は、上述した推定結果の統合を実行する。
【００４６】
なお、原時系列データの領域範囲の指定は、時間で指定されている場合も、取得タイミングの通番（データ点数とも言う）で指定されている場合も有る。時間による指定は、例えば、０−1時間（高品質）、1−２時間（低品質）である。データ点数による指定は、例えば、１−１００点（高品質）、１０１-２００点（低品質）である。
【００４７】
また、領域の区間への分割の指定は、均等割りする際の分割数の指定でも良いし、各領域で異なる区間の範囲の大きさの指定でも良い。後者の場合、区間範囲は、例えば０−０．２時間（領域１,区間１）、０．２−０．５時間（領域１,区間２）、０．５−１時間（領域１,区間３）・・・のように時間の範囲で指定される。区間範囲は、例えば０−２０点（領域１,区間１）、２１−５０点（領域１,区間２）、５１−１００点（領域１,区間３）・・・のようにデータ点数の範囲で指定されても良い。
【００４８】
要因分析装置２０の管理者等は、短縮時系列データが図示されないメインメモリで処理できる大きさの範囲で領域設定と区間分割の指定を予め決定し、入力パラメータとして、要因分析装置２０に入力する。
【００４９】
ここで、短縮データ生成部２１、要因推定部２２、および、統合決定部２３は、論理回路で構成される。短縮データ生成部２１、要因推定部２２、および、統合決定部２３は、コンピュータでもある要因分析装置２０のメモリに格納されて、要因分析装置２０のプロセッサで実行されるプログラムで実現されても良い。この場合、コンピュータでもある要因分析装置２０のプロセッサは、自装置の目盛に格納されているプログラムを実行することで、短縮データ生成部２１、要因推定部２２、および、統合決定部２３として機能する。
【００５０】
時系列データ記憶部３１、および、短縮データ記憶部３２は、半導体メモリ、または、ハードウェアディスク装置等の、記憶装置で構成される。
【００５１】
図５は、要因分析装置２０の動作フローチャートである。まず、要因分析装置２０の短縮データ生成部２１は、領域の境界と特性、区間の境界を表す情報が付加された原時系列データを外部から、時系列データ記憶部３１を経由して、与えられると、各領域から区間を選択して結合し、上述した短縮時系列データの生成を行う（Ａ１）。短縮データ生成部２１は、所定数Ｋセットの短縮時系列データを生成する（Ａ２）。
【００５２】
次に、要因推定部２２は、各短縮時系列データを用いた多変量解析によって、上述した要因推定を行い（Ａ３）、所定数Ｋ個の推定結果を出力する（Ａ４）。
【００５３】
さらに、統合決定部２３が、所定数Ｋ個の要因結果を基に、上述の推定の統合を行い、計測値の発生源、例えばセンサ、の統合順位を決定する（Ａ５）。
【００５４】
＜具体的データ例＞
次に、具体的なデータを例にとって、要因分析装置２０の動作について説明する。この例において、要因分析装置２０は、製造装置に取り付けられた複数センサの時系列データを分析し、高品質で製造される期間（正常領域）と低品質で製造される期間（異常領域）の違いに関与するセンサ（要因）を推定する。
【００５５】
この例において、原時系列データを取得したセンサは、センサＡからＨまでの８個である。また、１センサ当たりの時系列データは１６万点である。これらのセンサから取得され、領域の境界と特性を示す情報、および、区間の境界を表す情報が付加された時系列データ、並びに、所定数Ｋが入力装置１０から要因分析装置２０に入力される。
【００５６】
この例では、各領域の境界はデータ点で指定されている。領域１は１−４万点、領域２は４万１点から８万点、領域３は８万１点から１２万点、領域４は１２万１点から１６万点である。また、各領域は、１０個の区間に等分割されている。
【００５７】
図６は、この具体例において要因分析装置２０に入力される時系列データを示す。図６は、ＡからＨまでの８個センサの計測値の一括りを四角マークで表しており、時系列の時間は左から右に向かって進む。
【００５８】
要因分析装置２０の短縮データ生成部２１は、各領域から区間をランダムに１つ抽出し、それらを時間進行順に結合させる。この例では、所定数Ｋとして５０が指定され、短縮データ生成部２１は、８センサの異なる短縮時系列データを５０セット生成する。ここで生成された1セットの短縮時系列データはメインメモリで処理可能な大きさである。
【００５９】
次に、要因推定部２２が、短縮時系列データを、特徴量、例えば移動平均の時系列に変換し、変換後の短縮時系列データに対して多変量解析を行う。要因推定部２２は、解析アルゴリズムとして、例えば、ロジスティック回帰を用いる。
【００６０】
本例において、要因推定部２２は８個の演算ユニットとメインメモリを備え、多変量解析を、当該８個の演算ユニットによる分散処理によって実行する。要因推定部２２がプログラムで実現されている場合は、多変量解析処理が８台のプロセッサで並列実行される。
【００６１】
この場合の、効果は以下のとおりである。要因分析装置２０が生成した短縮時系列データは、原時系列データに対して１０分の１の大きさである。それら５０セットの短縮時系列データは８個の演算ユニットに分散されるため、１個の演算ユニット当たり、６、７セットの短縮時系列データの多変量解析を行う。これにより原時系列データを一つの演算ユニットで計算する場合と比べて、少なくとも１０分の６、７倍程度の時間で計算が終了する。
【００６２】
要因推定部２２は、要因候補の推定結果として、複数のセンサに品質の関与が大きいと推定される順位を付けて出力する。
【００６３】
統合決定部２３は、５０個の順位付け結果が統合され、統合順位を決定する。統合決定部２３は、全５０個の推定結果に含まれる順位付けから、１位を獲得したセンサの割合、２位を獲得したセンサの割合、３位を獲得したセンサの割合、・・・、を計算する。
【００６４】
表４は、統合決定部２３が計算した、５０個の短縮時系列データに基づく推定結果中、各センサが１位、２位、３位を獲得した割合を示している。
【００６５】
【表４】
2016103611.tif 000006
【００６６】
その結果、統合決定部２３は、品質への関与が大きいセンサとして１位はセンサＣ（割合５６％）、２位はセンサＤ（割合４０％）、３位はセンサＧ（割合５４％）を決定する。決定された順序付けは、出力装置４０から出力される。
【００６７】
ここで要因分析装置２０によって出力される結果が、原時系列データを分割なしで推定した結果と同等の精度を与えることを示す。表５は、原時系列データを分割なしで推定した結果である。
【００６８】
【表５】
2016103611.tif 000007
【００６９】
この結果は、１位がセンサＣ、２位がセンサＤ、３位がセンサＧとなっており、要因分析装置２０によって出力される結果の統合順位と一致している。このことから明らかなように、要因分析装置２０を用いれば、原時系列データを用いて推定した場合と同等の結果が得られる。
【００７０】
要因分析装置２０の統合決定部２３は、各順位のスコアと各センサの獲得順位の割合との積を所定の順位まで和をとって統合スコアとし、統合スコアの高い順に統合順位を決定しても良い。例えば、１位には８点、２位には７点、３位には６点を与えた場合、統合決定部２３は、統合スコアを以下のように計算する。
【００７１】
（統合スコアの計算例）
センサＣ：  ８点×０．５６＋７点×０．２８＋６点×０．１４＝７．２８
センサＤ：  ８点×０．３４＋７点×０．４０＋６点×０．２６＝７．０８
センサＧ：  ８点×０．１０＋７点×０．３２＋６点×０．５４＝６．２８
統合決定部２３は、統合スコアが高い順から並び替えを行い、１位センサＣ，２位センサＤ、３位センサＧと決定する。これは、原時系列データを分割なしで推定した結果と一致する。
【００７２】
なお、順位に与えるスコアは、順位が高いほど低い値とし、統合順位は統合スコアの低い順としても良い。
【００７３】
また、計測値の発生源はセンサに限られない。発生源は、例えば、調査員等の人間であっても良い。発生源は、株価、為替レート等のデータを出力する情報端末装置であっても良い。
【００７４】
さらに、特性は製造品の品質に限られない。特性は、例えば、人の作業効率、作物の収穫量であっても良い。特性は、複数の企業の株価から判定する経済状況の良否、複数の通貨の為替レートから判定する、ある国の金融政策の良否でも良い。
【００７５】
本実施の形態の要因分析装置２０は、大量の時系列データに基づく要因分析において、費用増加に繋がるメインメモリの増設を抑制することが出来る。
【００７６】
その理由は、要因分析装置２０は、原時系列データから所定数の短縮時系列データを生成し、各々の短縮時系列データから得られた推定結果を統合して、統合推定結果を求めるからである。各々の短縮時系列データは、原時系列データに比べ、少量のメインメモリで解析できる。
【００７７】
また、要因分析装置２０は、原時系列データの解析と同等の精度の推定結果を出力できる。その理由は、要因分析装置２０は、所定数の短縮時系列データから得られた推定結果を統合して、統合推定結果を求めるからである。
【００７８】
＜第２の実施形態＞
図７は、第２の実施の形態にかかる要因分析装置２０の構成図である。本実施の形態の要因分析装置２０は、短縮データ生成部２１、要因推定部２２、統合決定部２３、および、時系列データ記憶部３１を備える。
【００７９】
時系列データ記憶部３１は、２以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶する。
【００８０】
短縮データ生成部２１は、各領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成する。
【００８１】
要因推定部２２は、各短縮時系列データから特性の違いに関与する発生源を推定して、個別推定結果として出力する。統合決定部２３は、所定数の個別推定結果を統合した統合推定結果を求める。
【００８２】
本実施の形態の要因分析装置２０は、大量の時系列データに基づく要因分析において、費用増加に繋がるメインメモリの増設を抑制することが出来る。
【００８３】
その理由は、要因分析装置２０は、原時系列データから所定数の短縮時系列データを生成し、各々の短縮時系列データから得られた推定結果を統合して、統合推定結果を求めるからである。各々の短縮時系列データは、原時系列データに比べ、少量のメインメモリで解析できる。
【００８４】
また、要因分析装置２０は、原時系列データの解析と同等の精度の推定結果を出力できる。その理由は、要因分析装置２０は、所定数の短縮時系列データから得られた推定結果を統合して、統合推定結果を求めるからである。
【００８５】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００８６】
この出願は、2014年12月22日に出願された日本出願特願2014-259157を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００８７】
１０    入力装置
２０    要因分析装置
２１    短縮データ生成部
２２    要因推定部
２３    統合決定部
３１    時系列データ記憶部
３２    短縮データ記憶部
４０    出力装置
【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】
2016103611.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】平成29年6月21日(2017.6.21)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、要因分析装置、要因分析方法、および、プログラム、特に、時系列データから製造品の品質等の特性の違いに関与する要因を推定する要因分析装置、要因分析方法、および、プログラムに関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明の一実施形態のプログラムは、２つ以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶する処理と、各領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成する処理と、各短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力する処理と、前記所定数の個別推定結果を統合した統合推定結果を求める処理と、をコンピュータに実行させるプログラムである。
【手続補正４】
【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】
２以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶する時系列データ記憶手段と、
各々の前記領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成する短縮データ生成手段と、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力する要因推定手段と、
前記所定数の前記個別推定結果を統合した統合推定結果を求める統合決定手段と、を備える要因分析装置。
【請求項２】
前記要因推定手段は、各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに最も関与すると推定される前記発生源の１つを前記個別推定結果として出力し、
前記統合決定手段は、前記所定数の前記個別推定結果中、最も高い割合で選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する、請求項１に記載の要因分析装置。
【請求項３】
前記要因推定手段は、各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与すると推定される前記発生源の順位を前記個別推定結果として出力し、
前記統合決定手段は、前記所定数の前記個別推定結果で与えられた順位に応じて設定されたスコアを、前記発生源ごとに当該発生源が各順位になった割合で重みづけ加算して、加算結果に基づいて選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する、請求項１に記載の要因分析装置。
【請求項４】
２以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶し、
各々の前記領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成し、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力し、
前記所定数の前記個別推定結果を統合した統合推定結果を求める要因分析方法。
【請求項５】
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに最も関与すると推定される前記発生源の１つを前記個別推定結果として出力し、
前記所定数の前記個別推定結果中、最も高い割合で選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する、請求項４に記載の要因分析方法。
【請求項６】
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与すると推定される前記発生源の順位を前記個別推定結果として出力し、
前記所定数の前記個別推定結果で与えられた順位に応じて設定されたスコアを、前記発生源ごとに当該発生源が各順位になった割合で重みづけ加算して、加算結果に基づいて選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する、請求項４に記載の要因分析方法。
【請求項７】
２以上の特性のうちの何れか１つの特性を属性として与えられた時間的範囲（以降、領域）に分割された、２以上の発生源から得られた計測値の時系列データである原時系列データを記憶する処理と、
各々の前記領域から、当該領域をさらに小さな時間的な範囲で分割した区間を１以上抽出、かつ、時間進行順に結合して、短縮時系列データを所定数生成する処理と、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与する前記発生源を推定して、個別推定結果として出力する処理と、
前記所定数の前記個別推定結果を統合した統合推定結果を求める処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７のプログラムであって、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに最も関与すると推定される前記発生源の１つを前記個別推定結果として出力する処理と、
前記所定数の前記個別推定結果中、最も高い割合で選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する処理と、をコンピュータに実行させる前記プログラム。
【請求項９】
請求項７のプログラムであって、
各々の前記短縮時系列データから前記特性の違いに関与すると推定される前記発生源の順位を前記個別推定結果として出力する処理と、
前記所定数の前記個別推定結果で与えられた順位に応じて設定されたスコアを、前記発生源ごとに当該発生源が各順位になった割合で重みづけ加算して、加算結果に基づいて選択された前記発生源を前記統合推定結果として出力する処理と、をコンピュータに実行させる前記プログラム。
【国際調査報告】
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