(57)【要約】【課題】本発明の実施形態は、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出することができる異常検出装置および異常検出方法を提供する。【解決手段】実施形態によれば、異常検出の対象となる時系列データを取得するデータ取得部と、前記時系列データと、前記時系列データに対応する基準時系列データと、に基づいて、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する伸縮検出部と、前記伸縮検出部による検出結果に基づいて、異常の有無を判定する判定部と、を備えたことを特徴とする異常検出装置が提供される。【選択図】図１
2012059198.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常検出の対象となる時系列データを取得するデータ取得部と、
前記時系列データと、前記時系列データに対応する基準時系列データと、に基づいて、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する伸縮検出部と、
前記伸縮検出部による検出結果に基づいて、異常の有無を判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする異常検出装置。
【請求項２】
前記伸縮検出部は、前記時系列データにおける基準となる点を複数抽出し、抽出された点を組み合わせることで検出区間を設定し、前記時系列データの前記検出区間における時間と、前記基準時系列データの前記検出区間における時間と、の差から時間的な伸縮を検出することを特徴とする請求項１記載の異常検出装置。
【請求項３】
前記伸縮検出部は、前記時系列データと前記基準時系列データとからワーピングパスを求め、任意の検出区間に含まれる前記ワーピングパスに基づいて、前記時系列データのサンプリングタイムと前記基準時系列データのサンプリングタイムとにより画された区画を前記ワーピングパスが辿る方向により規定された計測単位を加算することで、前記ワーピングパスの時間的な伸縮を検出することを特徴とする請求項１記載の異常検出装置。
【請求項４】
前記伸縮検出部は、加算される前記計測単位の自乗和をさらに求めること、を特徴とする請求項３記載の異常検出装置。
【請求項５】
異常検出の対象となる時系列データを取得する工程と、
前記時系列データと、前記時系列データに対応する基準時系列データと、に基づいて、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する工程と、
前記時間的な伸縮を検出する工程における検出結果に基づいて、異常の有無を判定する工程と、
を備えたことを特徴とする異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、異常検出装置および異常検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生産プロセスの管理においては異常を早期に検出する必要がある。そのため、ワーピングパスにおける絶対差の合計（総距離）を求めて、取得されたプロセスデータなどの異常検出の対象となる時系列データに異常があるかないかの判定を行う技術が提案されている。  しかしながら、ワーピングパスにおける絶対差の合計（総距離）を用いたのでは、異常検出の対象となる時系列データの波形と基準となるデータの波形とが異なることは分かるが、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１５７７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施形態は、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出することができる異常検出装置および異常検出方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態によれば、異常検出の対象となる時系列データを取得するデータ取得部と、前記時系列データと、前記時系列データに対応する基準時系列データと、に基づいて、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する伸縮検出部と、前記伸縮検出部による検出結果に基づいて、異常の有無を判定する判定部と、を備えたことを特徴とする異常検出装置が提供される。
【０００６】
また、他の実施形態によれば、異常検出の対象となる時系列データを取得する工程と、前記時系列データと、前記時系列データに対応する基準時系列データと、に基づいて、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する工程と、前記時間的な伸縮を検出する工程における検出結果に基づいて、異常の有無を判定する工程と、を備えたことを特徴とする異常検出方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る異常検出装置を例示するためのブロック図である。
【図２】第１の検出法について例示をするための模式グラフ図である。（ａ）は異常検出の対象となる時系列データであり、（ｂ）は（ａ）に示す時系列データを一次微分したものである。
【図３】第２の検出法について例示をするための模式グラフ図である。
【図４】第３の検出法について例示をするための模式グラフ図である。
【図５】第２の実施形態に係る異常検出方法を例示するためのフローチャートである。
【図６】第３の実施形態に係る異常検出方法を例示するためのフローチャートである。
【図７】第４の実施形態に係る異常検出方法を例示するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しつつ、実施の形態について例示をする。  
[第１の実施形態]  
図１は、第１の実施形態に係る異常検出装置を例示するためのブロック図である。  
図１に示すように、異常検出装置１には、データ取得部２、伸縮検出部３、判定部４が設けられている。  
また、検出部２０は、異常検出装置１の外部に設けられている。例えば、検出部２０は、異常検出の対象となる各種の処理装置や設備に設けられるようにすることができる。検出部２０としては、例えば、圧力、温度、流量、電力、光の強度、振動、音、成分比などを検出し、電気信号に変換するものなどを例示することができる。
【０００９】
記憶部３０は、データ取得部２により取得された異常検出の対象となる時系列データ、基準時系列データ、伸縮検出部３による検出結果、判定部４による判定結果などの各種のデータを格納する。また、必要に応じて、取得された異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データを伸縮検出部３に提供するようにすることもできる。  
なお、基準時系列データは、良品が製造された際に取得された時系列データ、設計データに基づいて形成された時系列データなどとすることができるし、過去に取得された時系列データを統計処理することで得られた時系列データとすることもできる。
【００１０】
データ取得部２は、検出部２０から提供されたデータを時系列データとして取得する。すなわち、データ取得部２は、異常検出の対象となる時系列データを取得する。この場合、検出部２０から送られてきた電気信号がアナログ信号である場合には、アナログ信号をデジタル信号に変換し、デジタル化されたデータを時系列データとして取得するようにすることができる。  
伸縮検出部３は、データ取得部２により取得された異常検出の対象となる時系列データと、異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データと、に基づいて、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する。なお、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮の検出については後述する。
【００１１】
判定部４は、伸縮検出部３による検出結果に基づいて、異常の有無を判定する。判定部４における判定は、予め定められた閾値に基づいて行うようにすることができる。  
判定部４による判定結果は、外部に向けて出力されるようにすることもできるし、異常検出装置１に設けられた図示しない表示部などに表示することもできる。
【００１２】
次に、伸縮検出部３において実行される検出法について例示をする。  
（第１の検出法）  
まず、伸縮検出部３において実行される第１の検出法について例示をする。  
第１の検出法においては、異常検出の対象となる時系列データにおける基準となる点を複数抽出し、抽出された点を適宜組み合わせることで検出区間を設定する。そして、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間と、基準時系列データの検出区間における時間と、の差から時間的な伸縮を検出する。  
ここでは、一例として、異常検出の対象となる時系列データを微分することで基準となる点を抽出する場合について例示をする。
【００１３】
図２は、第１の検出法について例示をするための模式グラフ図である。なお、図２（ａ）は異常検出の対象となる時系列データであり、図２（ｂ）は図２（ａ）に示す時系列データを一次微分したものである。  
図２（ａ）に示す異常検出の対象となる時系列データにおける「山」の頂点Ａは、図２（ｂ）に示す一次微分された線図においては「０（ゼロ）」点であるＡ１点となる。この様に、異常検出の対象となる時系列データにおける「山」または「谷」の頂点は、一次微分された線図においては「０（ゼロ）」点となる。
【００１４】
また、図２（ｂ）に示す一次微分された線図における「谷」の頂点Ｂ１、Ｄ１、または、「山」の頂点Ｃ１は、一次微分された線図をさらに微分した線図においては「０（ゼロ）」点となる。
【００１５】
この様に、異常検出の対象となる時系列データをｎ次微分（ｎは正の整数）し、「０（ゼロ）」となる点を抽出するようにすることができる。そして、異常検出の対象となる時系列データにおいて、抽出された点に対応する点を求める。  
例えば、抽出された点、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１に対応する点、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを求める。
【００１６】
この様にして求められた点を適宜組み合わせることで、時間的な伸縮の検出を行う際の検出区間を設定することができる。  
例えば、図２（ａ）に示す点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを適宜組み合わせることで検出区間を設定することができる。  
そして、異常検出の対象となる時系列データにおいて設定された検出区間における時間Ｔ１を求める。
【００１７】
一方、記憶部３０から異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データが提供される。  
そして、記憶部３０から提供された基準時系列データにおいて、異常検出の対象となる時系列データにおいて設定された検出区間に対応する区間を設定する。  
次に、基準時系列データにおいて、設定された区間における時間Ｔ０を求める。  
時間Ｔ１と時間Ｔ０との差を求めることで、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出することができる。
【００１８】
以上に例示をしたように本実施の形態においては、伸縮検出部３は、異常検出の対象となる時系列データにおける基準となる点を複数抽出し、抽出された点を組み合わせることで検出区間を設定し、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間と、基準時系列データの検出区間における時間と、の差から時間的な伸縮を検出する。
（第２の検出法）  
次に、伸縮検出部３において実行される第２の検出法について例示をする。  
第２の検出法においては、動的時間伸縮法（ＤＴＷ；Dynamic Time Warping）を用いる。そして、所定の計測単位を用いて、ワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出するようにしている。
【００１９】
図３は、第２の検出法について例示をするための模式グラフ図である。  
まず、異常検出の対象となる時系列データＥと、記憶部３０から提供された基準時系列データＦとからワーピングパスＷを求める。  
図３に示すように、時系列データＥを横軸に配置し、時系列データＦを縦軸に配置する。そして、時系列データＥのサンプリングタイムと、時系列データＦのサンプリングタイムと、により画された区画（升目）に、時系列データＥにおける「ｔｉｍｅ」、「ｖａｌｕｅ」と時系列データＦにおける「ｔｉｍｅ」、「ｖａｌｕｅ」から算出されるユークリッド距離を記入する。記入された値が最も小さい区画を左下隅から右上隅に向かって辿った際に描かれる軌跡がワーピングパスＷとなる。  
なお、図３においては、区画に記入される値は省略している。また、ワーピングパスＷの算出方法には、既知の技術を用いることができるので詳細な説明は省略する。
【００２０】
ここで、本実施の形態においては、所定の計測単位を用いて、ワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出するようにしている。  
この場合、計測単位は、異常検出の対象となる時系列データのサンプリングタイムと、基準時系列データのサンプリングタイムと、により画された区画をワーピングパスが辿る方向により規定されるものとすることができる。
【００２１】
例えば、異常検出の対象となる時系列データＥのサンプリングタイムと、記憶部３０から提供された基準時系列データＦのサンプリングタイムと、により画された１つの区画をワーピングパスＷが上方向に辿る場合（時間的に伸びる場合）を「＋Ｎ」、１つの区画をワーピングパスＷが右方向に辿る場合（時間的に縮む場合）を「−Ｎ」、ワーピングパスＷが１つの区画の左下隅から右上隅に向かって辿る場合（時間的な伸縮がない場合）を「０」とすることができる。なお、Ｎは任意の数などとすることができる。  
そして、検出区間Ｇに含まれるワーピングパスＷに基づいて、計測単位を加算することでワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出するようにすることができる。
【００２２】
例えば、Ｎ＝１とし、図３に例示をした検出区間Ｇに含まれるワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出すると以下のようになる。  
図３に示すように、検出区間Ｇに含まれるワーピングパスＷにおいては、「０＋（−１）＋（−１）＋（−１）＋（−１）＋（−１）＋（−１）＋０＋０＝−６」と検出される。
【００２３】
この様に、所定の計測単位を加算することで、検出区間ＧにおけるワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出することができる。例えば、前述したものの場合には、「−６」と検出されたことにより、検出区間Ｇにおける変化量の程度と縮んだことを検出することができる。
【００２４】
以上に例示をしたように本実施の形態においては、伸縮検出部３は、異常検出の対象となる時系列データと基準時系列データとからワーピングパスＷを求め、任意の検出区間に含まれるワーピングパスＷに基づいて、異常検出の対象となる時系列データのサンプリングタイムと基準時系列データのサンプリングタイムとにより画された区画をワーピングパスＷが辿る方向により規定された計測単位を加算することで、ワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出する。  
この場合、検出区間は、前述した区画を単位として任意に設定することができ、区画もサンプリングタイムを変えることで変化させることができる。そのため、短い検出区間であっても長い検出区間であっても容易に対応することができる。
（第３の検出法）  
次に、伸縮検出部３において実行される第３の検出法について例示をする。  
第３の検出法においても、動的時間伸縮法（ＤＴＷ；Dynamic Time Warping）を用いる。そして、第２の検出法を用いてワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出する。  
またさらに、検出区間における伸び縮みの有無をも検出する。すなわち、検出区間において伸縮がないとされた場合であっても、検出区間において伸縮が全くなかったのか、伸び縮みの結果として伸縮がないとされたのかをも検出する。
【００２５】
図４は、第３の検出法について例示をするための模式グラフ図である。  
まず、図３において例示をしたものと同様にして、時系列データＥと時系列データＦとからワーピングパスＷを求める。なお、図４中に示すワーピングパスＷ１は伸縮が全くない場合である。
【００２６】
ここで、検出区間Ｇ１において、第２の検出法を用いてワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出すると、「（＋Ｎ）＋（＋Ｎ）＋（＋Ｎ）＋（＋Ｎ）＋０＋０＋（−Ｎ）＋（−Ｎ）＋（−Ｎ）＋（−Ｎ）＝０」となる。なお、Ｎは任意の数などとすることができる。  一方、検出区間Ｇ１において、第２の検出法を用いてワーピングパスＷ１の時間的な伸縮を検出すると、「０＋０＋０＋０＋０＋０＝０」となる。  
すなわち、検出区間Ｇ１においては、伸び縮みが有るワーピングパスＷと、伸び縮みが無いワーピングパスＷ１とが同じ検出結果となる。
【００２７】
そのため、第３の検出法においては、前述したワーピングパスの検出を行う際に加算される計測単位の自乗和をも求めるようにしている。  
例えば、検出区間Ｇ１において、ワーピングパスＷの検出を行う際に加算される計測単位の自乗和を求めると、「（＋Ｎ）２＋（＋Ｎ）２＋（＋Ｎ）２＋（＋Ｎ）２＋０２＋０２＋（−Ｎ）２＋（−Ｎ）２＋（−Ｎ）２＋（−Ｎ）２＝８Ｎ２」となる。  
一方、検出区間Ｇ１において、ワーピングパスＷ１の検出を行う際に加算される計測単位の自乗和を求めると、「０２＋０２＋０２＋０２＋０２＋０２＝０」となる。  
そのため、ワーピングパスＷにおいては、伸び縮みの結果として伸縮がないとされたことを検出することができる。  
一方、ワーピングパスＷ１においては、伸縮が全くなかったことを検出することができる。
【００２８】
以上に例示をしたように本実施の形態においては、伸縮検出部３は、異常検出の対象となる時系列データと基準時系列データとからワーピングパスＷを求め、任意の検出区間に含まれるワーピングパスＷに基づいて、異常検出の対象となる時系列データのサンプリングタイムと基準時系列データのサンプリングタイムとにより画された区画をワーピングパスＷが辿る方向により規定された計測単位を加算することで、ワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出する。  
そして、伸縮検出部３は、加算される計測単位の自乗和をさらに求める。
【００２９】
次に、本実施の形態に係る異常検出方法について例示をする。  
本実施の形態に係る異常検出方法は、異常検出の対象となる時系列データを取得する工程と、異常検出の対象となる時系列データと、異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データと、に基づいて、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する工程と、時間的な伸縮を検出する工程における検出結果に基づいて異常の有無を判定する工程と、を備えている。
【００３０】
[第２の実施形態]  
まず、第２の実施形態に係る異常検出方法について例示をする。  
第２の実施形態に係る異常検出方法においては、前述した第１の検出法を用いて異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する。なお、前述した第１の検出法の説明は省略する。  
図５は、第２の実施形態に係る異常検出方法を例示するためのフローチャートである。  まず、異常検出の対象となる時系列データを取得する（ステップＳ１−１）。  
次に、異常検出の対象となる時系列データにおいて基準となる点を複数抽出し、抽出された点を適宜組み合わせることで検出区間を設定する（ステップＳ２−１）。  
例えば、異常検出の対象となる時系列データをｎ次微分（ｎは正の整数）し、「０（ゼロ）」となる点を複数抽出するようにすることができる。そして、異常検出の対象となる時系列データにおいて、抽出された点に対応する点を求める。この様にして求められた点を適宜組み合わせることで、時間的な伸縮の検出を行う際の検出区間を設定するようにすることができる。
【００３１】
次に、異常検出の対象となる時系列データにおいて設定された検出区間における時間Ｔ１を求める（ステップＳ３−１）。
【００３２】
一方、異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データを取得する（ステップＳ１−２）。  
次に、基準時系列データにおいて、設定された検出区間に対応する区間を設定する（ステップＳ２−２）。  
次に、基準時系列データにおいて、設定された区間における時間Ｔ０を求める（ステップＳ３−２）。  
次に、時間Ｔ１と時間Ｔ０との差を求めることで、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する（ステップＳ４）。  
次に、検出結果に基づいて、異常の有無を判定する（ステップＳ５）。  
判定は、予め定められた閾値に基づいて行うようにすることができる。
【００３３】
[第３の実施形態]  
次に、第３の実施形態に係る異常検出方法について例示をする。  
第３の実施形態に係る異常検出方法においては、前述した第２の検出法を用いて異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する。なお、前述した第２の検出法の説明は省略する。  
図６は、第３の実施形態に係る異常検出方法を例示するためのフローチャートである。  まず、異常検出の対象となる時系列データを取得する（ステップＳ１１）。  
次に、異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データを取得する（ステップＳ１２）。  
次に、異常検出の対象となる時系列データと、基準時系列データとからワーピングパスＷを求める（ステップＳ１３）。
【００３４】
次に、所望の検出区間を設定する（ステップＳ１４）。  
次に、所定の計測単位を用いて、検出区間に含まれるワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出する（ステップＳ１５）。  
ワーピングパスＷの時間的な伸縮は、検出区間に含まれるワーピングパスＷに基づいて、計測単位を加算することで検出することができる。
【００３５】
なお、計測単位や計測単位を加算することでワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出することについては、前述したものと同様のため詳細な説明は省略する。  
次に、検出結果に基づいて、異常の有無を判定する（ステップＳ１６）。  
判定は、予め定められた閾値に基づいて行うようにすることができる。
【００３６】
[第４の実施形態]  
次に、第４の実施形態に係る異常検出方法について例示をする。  
第４の実施形態に係る異常検出方法においては、前述した第３の検出法を用いて異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する。なお、前述した第３の検出法の説明は省略する。  
図７は、第４の実施形態に係る異常検出方法を例示するためのフローチャートである。  まず、異常検出の対象となる時系列データを取得する（ステップＳ２１）。  
次に、取得された異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データを取得する（ステップＳ２２）。  
次に、異常検出の対象となる時系列データと、基準時系列データとからワーピングパスを求める（ステップＳ２３）。
【００３７】
次に、所望の検出区間を設定する（ステップＳ２４）。  
次に、所定の計測単位を用いて、検出区間に含まれるワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出する（ステップＳ２５）。  
ワーピングパスＷの時間的な伸縮は、検出区間に含まれるワーピングパスＷに基づいて、計測単位を加算することで検出することができる。
【００３８】
なお、計測単位や計測単位を加算することでワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出することについては、前述したものと同様のため詳細な説明は省略する。  
次に、ステップＳ２５において加算される計測単位の自乗和を求める（ステップＳ２６）。  
次に、ステップＳ２５において検出された値と、ステップＳ２６において求められた値とに基づいて、異常の有無を判定する（ステップＳ２７）。  
判定は、予め定められた閾値に基づいて行うようにすることができる。
【００３９】
[第５の実施形態]  
次に、第５の実施形態に係る異常検出プログラムについて例示をする。  
本実施の形態に係る異常検出プログラムは、コンピュータに、前述した異常検出方法を実行させるものとすることができる。  
一連の異常検出方法を実行させるために、本実施の形態に係る異常検出プログラムが、例えば、コンピュータに設けられた格納部に格納される。異常検出プログラムは、例えば、記録媒体に格納された状態でコンピュータに供給され、読み出されることでコンピュータに設けられた格納部に格納されるようにすることができる。なお、ＭＥＳ（Manufacturing Execution System）系ＬＡＮ（Local Area Network）などを介して、異常検出プログラムがコンピュータに設けられた格納部に格納されるようにすることもできる。
【００４０】
この場合、例えば、コンピュータに設けられた格納部には、図５において例示をした以下の手順を実行する異常検出プログラムが格納されるようにすることができる。  
（１−１）異常検出の対象となる時系列データを取得する手順。  
（２−１）基準となる点を複数抽出し、抽出された点を適宜組み合わせることで検出区間を設定する手順。  
（３−１）異常検出の対象となる時系列データにおいて設定された検出区間における時間Ｔ１を求める手順。  
（１−２）異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データを取得する手順。  
（２−２）基準時系列データにおいて設定された検出区間に対応する区間を設定する手順。  
（３−２）基準時系列データにおいて設定された区間における時間Ｔ０を求める手順。  （４）時間Ｔ１と時間Ｔ０との差を求めることで、異常検出の対象となる時系列データの検出区間における時間的な伸縮を検出する手順。  
（５）検出結果に基づいて、異常の有無を判定する手順。
【００４１】
また、コンピュータに設けられた格納部には、図６において例示をした以下の手順を実行する異常検出プログラムが格納されるようにすることができる。  
（１１）異常検出の対象となる時系列データを取得する手順。  
（１２）異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データを取得する手順。  
（１３）異常検出の対象となる時系列データと、基準時系列データとからワーピングパスを求める手順。  
（１４）所望の検出区間を設定する手順。  
（１５）所定の計測単位を用いて、検出区間に含まれるワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出する手順。  
（１６）検出結果に基づいて、異常の有無を判定する手順。
【００４２】
また、コンピュータに設けられた格納部には、図７において例示をした以下の手順を実行する異常検出プログラムが格納されるようにすることができる。  
（２１）異常検出の対象となる時系列データを取得する手順。  
（２２）異常検出の対象となる時系列データに対応する基準時系列データを取得する手順。  
（２３）異常検出の対象となる時系列データと、基準時系列データとからワーピングパスを求める手順。  
（２４）所望の検出区間を設定する手順。  
（２５）所定の計測単位を用いて、検出区間に含まれるワーピングパスＷの時間的な伸縮を検出する手順。
【００４３】
（２６）（２５）において加算される計測単位の自乗和を求める手順。  
（２７）（２５）において検出された値と、（２６）において求められた値とに基づいて、異常の有無を判定する手順。
【００４４】
なお、各手順の内容は前述したものと同様とすることができるので、詳細な説明は省略する。  
また、本実施の形態に係る異常検出プログラムは、前述の順序に従って時系列的に実行されるようにしてもよいし、必ずしも時系列的に実行されなくとも並列的あるいは選別的に実行されるようにしてもよい。  
また、本実施の形態に係る異常検出プログラムは、単一の演算部により処理されるものであってもよいし、複数の演算部によって分散処理されるものであってもよい。
【００４５】
以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明及びそれと等価とみなされるものの範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。
【００４６】
例えば、異常検出装置１が備える各要素の数、配置などは、例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。検出部２０により検出される対象として、圧力、温度、流量、電力、光の強度、振動、音、成分比などを例示したがこれらに限定されるわけではなく、時系列データとして取得可能なものであればよい。  
また、異常検出の対象となる処理装置や設備にも特に限定はない。
【００４７】
例えば、半導体装置やフラットパネルディスプレイなどの電子デバイスの製造において、プラズマ処理などにおける圧力、温度、流量、電力、光の強度、振動、音、成分比などの変化を時系列データとして取得して異常検出をする場合に、本実施の形態に係る異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラムを適用することができる。  
また、有機材料、無機材料、金属材料、化学薬品などの製造において、原料の供給量、温度、濃度、成分比などの変化を時系列データとして取得して異常検出をする場合に、本実施の形態に係る異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラムを適用することができる。  
また、自動車、輸送機器、精密機械、電気機械、産業用機械、機械部品、金型などの製造において、プロセスデータを時系列データとして取得して異常検出をする場合に、本実施の形態に係る異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラムを適用することができる。  
また、食品などの製造において、原料の供給量、温度、濃度、乳酸菌の数などの変化を時系列データとして取得して異常検出をする場合に、本実施の形態に係る異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラムを適用することができる。  
また、石油、ガス、電力などの製造において、圧力、温度、流量、電力、光の強度、振動、音、成分比などの変化を時系列データとして取得して異常検出をする場合に、本実施の形態に係る異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラムを適用することができる。
この様に種々の製造において、プロセスデータを時系列データとして取得して異常検出をする場合に、本実施の形態に係る異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラムを適用することができる。
【符号の説明】
【００４８】
１  異常検出装置、２  データ取得部、３  伸縮検出部、４  判定部、２０  検出部、３０  記憶部
【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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