(57)【要約】【課題】  仮に膨大な数の特徴量値・計測データ等の監視項目があったとしても、その監視項目データの傾向（時間的推移）を俯瞰的に把握できる監視装置を提供【解決手段】  取得した監視項目データ（特徴量値，計測データ）を時間情報と関連付けて記憶する特徴量蓄積部１と、過去の監視項目データに基づいて基準値を求める基準や値算出部２と、求めた基準値からの監視項目データの基準値からのはずれ度合いを算出するはずれ度合い算出部３と、はずれ度合い算出部で求めた基準値からのはずれ度合い対応する色を決定する色段階判定部４と、その決定された色を、監視項目データ（縦軸）と時間軸（横軸）からなる座標系の対応する位置に配置したカラーマップを作成し、出力するカラーマップ表示部６と、を備える。【選択図】        図１
2009070052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造プロセスを構成する設備機器の監視装置であって、
製造プロセスの稼働中に得られるプロセスデータと、その製造プロセスにより製造された製品を計測して得られた計測データと、それらのデータに基づいて抽出された特徴量値との内、少なくとも１種類を監視項目データとし、取得した監視項目データを時間情報と関連付けて記憶する蓄積手段と、
過去の監視項目データに基づいて決定される基準値を取得する手段と、
前記基準値からの前記蓄積手段に格納された監視項目データの基準値からのはずれ度合いを算出するはずれ度合い算出手段と、
はずれ度合い算出手段で求めた基準値からのはずれ度合いに対応する色を決定する色決定手段と、
その色決定手段で決定された色を、監視項目データの軸と時間軸とからなる２軸の座標系の対応する位置に配置したカラーマップを作成し、出力する出力手段と、
を備えた監視装置。
【請求項２】
前記蓄積手段に格納された過去の監視項目データに基づき、前記基準値を算出する基準値算出手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項３】
前記色決定手段は、監視項目データの基準値からのはずれ度合いを、ｎ段階に分けた色に割り当てるものであり、取得した基準値からのはずれ度合いが設定された上限値或いは下限値を超えた場合には、ｎ段階に分けた端の色に決定するものである
請求項１または２に記載の監視装置。
【請求項４】
カラーマップを表示する際に、同じ色がまとまって表示されるように監視項目データをグループ化するグループ分け手段を備え、
前記出力手段は、監視項目データの軸における監視項目データの並び順を、そのグループ分け手段によりグループ化された監視項目データごとに配置する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項５】
コンピュータを、
製造プロセスの稼働中に得られるプロセスデータと、その製造プロセスにより製造された製品を計測して得られた計測データと、それらのデータに基づいて抽出された特徴量値との内、少なくとも１種類を監視項目データとし、取得した監視項目データを時間情報と関連付けて記憶する蓄積手段、
過去の監視項目データに基づいて決定される基準値を取得する手段、
前記基準値からの前記蓄積手段に格納された監視項目データの基準値からのはずれ度合いを算出するはずれ度合い算出手段、
はずれ度合い算出手段で求めた基準値からのはずれ度合いに対応する色を決定する色決定手段、
その色決定手段で決定された色を、監視項目データの軸と時間軸とからなる２軸の座標系の対応する位置に配置したカラーマップを作成し、出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、製造プロセスを構成する設備機器の監視装置及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＰＬＣの入出力信号を用いて、そのＰＬＣにより動作が制御される設備機器について異常の有無の診断を行なう設備故障診断装置がある。この設備故障診断装置の一例として、特許文献１に開示された発明がある。この発明は、各種の生産工程では、各設備機器がそれぞれ独立したタイミングで動作を開始し、一連の動作を繰り返す生産システムを前提としている。このような生産システムにおいて、係る設備故障診断装置は、センサや接点の状態変化を時系列的に記録しておき、これを基に異常診断（故障診断）を行なうものである。つまり、予め、従来の故障診断は、正常時における時系列の状態変化の基準パターンを作成しておき、これとの比較によって設備機器の正常・異常を判別している。
【０００３】
また、基板の表面実装工程のような製造プロセスでは、そのプロセスを実行して製造される製品の品質特性（検査特性），中間品質特性，材料・設備・生産環境の状態をモニタリングすることで、製品品質に影響を与える工程の異常を検出する診断手法もある。これは、製造プロセスを構成する設備機器が正常に動作した場合には、製造される製品も良品となるという考えを前提とし、不良品が製造された場合には設備機器に何かしらの異常・故障が生じていると推定するものである。
【特許文献１】特許３２７７２４７号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１などに開示された従来の故障判断は、生産システムが正常に動作しているときに特徴抽出処理をして時系列の状態変化の基準パターンを作成し、実際の異常診断時には、基準パターン作成時と同様の特徴抽出処理をし、基準パターンに対して予め設定したしきい値を越えた場合に故障（異常）ありと判定するようにしている。このように、正常と異常を明確に定義・分別し、異常が発生したときに通知し、生産システムを停止するようにしているため、以下に示す各種の問題を生じる。
【０００５】
すなわち、実際の生産システムで上記の異常診断を行おうとした場合、数百から数千という膨大な数の監視項目データ（Ｏｎ／Ｏｆｆ信号等）を監視し、いつ、どこで異常が生じたかを検出する必要がある。同様に、製品に基づく異常の有無の監視を行う場合、たとえば、表面実装工程では「はんだ印刷」・「部品マウント」・「リフロー」の３つのプロセスからなるが、部品やはんだ付け点ごと、さらにプロセスごとに数十の検査項目があるなど、監視項目は数百に及ぶ。
【０００６】
このように、膨大な監視対象のデータに基づく監視項目に対し、監視開始に先立ち正常／異常の判定を行なうための閾値を設定する必要があり、その設定処理が煩雑である。さらに、異常・故障を生じた設備機器は、ある瞬間に突発的に（急に）故障等になるものばかりでなく、多くの場合、その状態が徐々に異常・故障を発生する方向に変移していき、正常範囲であるものの動作が不調な状態を経て、ある時、閾値を超えて完全なる故障・異常となる場合も多々ある。係る場合には、その予兆を検出し、事前に調整を行うことで、故障発生にともない不良品の製造を抑止できるので、設備機器の状態（調子）の変化を迅速にとらえたいという要求があるが、上記のように膨大な検査項目を監視するのは、事実上困難となる。
【０００７】
この発明は、直接或いは間接的に設備機器のモニタリングを行なうに際し、仮に膨大な数の特徴量値・計測データ等の監視項目があったとしても、その監視項目データの傾向（時間的推移）を俯瞰的に把握でき、設備機器の異常・故障の発生等を推定するための情報を提供できる監視装置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】
この発明による監視装置は、（１）製造プロセスを構成する設備機器の監視装置であって、製造プロセスの稼働中に得られるプロセスデータと、その製造プロセスにより製造された製品を計測して得られた計測データと、それらのデータに基づいて抽出された特徴量値との内、少なくとも１種類を監視項目データとし、取得した監視項目データを時間情報と関連付けて記憶する蓄積手段と、過去の監視項目データに基づいて決定される基準値を取得する手段と、前記基準値からの前記蓄積手段に格納された監視項目データの基準値からのはずれ度合いを算出するはずれ度合い算出手段と、はずれ度合い算出手段で求めた基準値からのはずれ度合いに対応する色を決定する色決定手段と、その色決定手段で決定された色を、監視項目データの軸と時間軸とからなる２軸の座標系の対応する位置に配置したカラーマップを作成し、出力する出力手段と、を備えて構成した。
【０００９】
蓄積手段に特徴量値を蓄積する場合、取得したプロセスデータや計測データに対して特徴量演算を行ない特徴量値を算出するようにしても良いし、別の装置で求めた特徴量値を取得するようにしても良い。基準値を取得する手段は、以下に示すように蓄積手段が蓄積した監視項目データに基づいて算出しても良いし、直接入力したものを取得してもよい。実施形態では、縦軸を監視項目データとし横軸を時間軸（時刻軸）としたが、逆の配置としてももちろん良い。時間軸は、実施形態のように日時情報等に限ることはなく、時系列に並べばよい。従って、例えば、製品から得られた計測データやその計測データに基づく特徴量の場合には、例えば、製造された順番にレコード番号を付与し、そのレコード番号順に配置することで、時系列に並ぶようにしても良い。つまり、蓄積手段で監視項目データに関連付ける時間情報は、時間軸上に時系列に並べさせるための情報であればよく、上記の製造された順番を特定する情報も含む。色決定部は実施形態では色段階判定部４に対応する。
【００１０】
この発明によれば、一方の軸を監視項目、他方の軸を時系列とし、監視項目データの基準値からのはずれ度合いに対応する色を配置したカラーマップを出力するので、ユーザは、そのカラーマップを見て、視覚的に過去から現在に至るはずれ度合いの変化状況を直感的に認識できる。よって、カラーマップが、基準値からのはずれ度合いが０或いは小さい場合に対応づけられた色（実施形態では、“緑色”）で構成されている場合には、正常と判断できる。また、当初基準値からのはずれ度合いが０或いは小さい色であったところ、ある時点からはずれ度合いが大きい場合に対応づけられた色が出力され始めると、その時点から設備機器に何かしらの異常・故障が生じた（生じしつつある）と推定できる。そして、設備機器の状態の変化がカラーマップ上の色の変化で現れるので、簡単かつ確実に検出することができる。
【００１１】
更に、異常判定の閾値が必ずしも外部から与えられない場合でも、本発明では、過去のデータとの比較によって傾向の違いを捉えることができる。つまり、従来必須であった閾値を決定すると共に、その閾値を設定する処理が不要となるので、操作性が向上する。特に、監視項目データの数が多数になるほどその効果は顕著となる。
【００１２】
（２）蓄積手段に格納された過去の監視項目データに基づき、前記基準値を算出する基準値算出手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【００１３】
（３）色決定手段は、監視項目データの基準値からのはずれ度合いを、ｎ段階に分けた色に割り当てるものである。例えば、監視項目データがこの値を越えると明らかに異常である、という範囲に上限、下限を設定する。取得した基準値からのはずれ度合いが設定された上限値或いは下限値を超えた場合には、ｎ段階に分けた端の色に決定するものとできる。上限値・下限値を設定することで、その間の基準値からのはずれ度合いに注目してカラーマップを作成することができる。よって、異常・故障の初期段階を逃さず検出できる。そして、仮に上限値や下限値を超えるほど基準値からのはずれ度合いが大きい場合には、異常・故障等を生じていることには違いがないので、それぞれ１つずつの色に割り当ててもさほど問題はない。
【００１４】
（４）カラーマップを表示する際に、同じ色がまとまって表示されるように監視項目データをグループ化するグループ分け手段を備え、前記出力手段は、監視項目データの軸における監視項目データの並び順を、そのグループ分け手段によりグループ化された監視項目データごとに配置するようにするとよい。グループ分け手段は、実施形態ではグループ判定部５に対応する。
【００１５】
グループ分け手段を設けることで、出力手段で出力されるカラーマップは、同じ色がまとまって表示されるため、ユーザは見やすく、色の変化を見逃すことなく見つけることができる。
【００１６】
（６）本発明のプログラムは、コンピュータを、製造プロセスの稼働中に得られるプロセスデータと、その製造プロセスにより製造された製品を計測して得られた計測データと、それらのデータに基づいて抽出された特徴量値との内、少なくとも１種類を監視項目データとし、取得した監視項目データを時間情報と関連付けて記憶する蓄積手段、過去の監視項目データに基づいて決定される基準値を取得する手段、前記基準値からの前記蓄積手段に格納された監視項目データの基準値からのはずれ度合いを算出するはずれ度合い算出手段、はずれ度合い算出手段で求めた基準値からのはずれ度合いに対応する色を決定する色決定手段、その色決定手段で決定された色を、監視項目データの軸と時間軸とからなる２軸の座標系の対応する位置に配置したカラーマップを作成し、出力する出力手段、として機能させるためのプログラムとした。
【発明の効果】
【００１７】
本発明は、直接或いは間接的に設備機器のモニタリングを行なうに際し、仮に膨大な数の特徴量値・計測データ等の監視項目があったとしても、監視項目データの軸と時間軸とからなり監視項目データのはずれ度合いを色で示したカラーマップを出力することで、ユーザは、そのカラーマップの色の変化から監視項目データの傾向（時間的推移）を俯瞰的に把握できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本発明の好適な一実施形態を示している。本実施形態では、特徴量蓄積部１と、基準値算出部２と、はずれ度合い算出部３と、色段階判定部４と、グループ判定部５と、カラーマップ表示部６と、を備えている。
【００１９】
特徴量蓄積部１は、取得した監視項目となる特徴量値等を記憶するものである。本実施形態では、監視項目としては、測定装置や検査装置から取得した各種のデータ（計測値）に対して特徴量抽出して求めた特徴量値（正規化した値も含む）はもちろんの、取得したデータ（プロセスデータ・計測値）そのものも含む。特徴量は、ある１つの項目について一定時間内に得られたデータから求めるもの、同時に得られた複数の項目のデータから求めるもの、時を異にして発生する関連する複数の項目のデータなどがある。また、抽出する特徴量は、平均・最大値・最小値・分散等の各種のものがある。また、時を異にして発生する関連する複数の項目のデータから求める特徴量としては、たとえば、設備機器のある信号がＯＮ／ＯＦＦ（閾値越え）してからそれに関連する他の制御信号がＯＮ／ＯＦＦ（閾値越え）するまでの時間などがある。
【００２０】
特徴量値は、図示省略した外部の測定装置等から取得した計測値等に基づいて予め設定された特徴量演算式を用いて特徴量抽出をすることで求めることができる。特徴量蓄積部１は、係る特徴量演算をする機能を持たせ、取得した計測値等に基づいて自ら特徴量値を算出し、記憶保持するようにしてもよいし、外部で求めた特徴量値を取得し、記憶するようにしてもよい。
【００２１】
さらに、本実施形態では、特徴量蓄積部１は、特徴量値とともにそれを特定するための情報として、時間情報と、属性情報とを関連づけて登録する。この登録する際のデータ構造の一例としては、図２に示すようになる。時間情報は、計測時点を示す時系列情報であり、たとえば、日付と時刻を組み合わせたものがある。なお、最終的に監視項目を時系列に並べて表示することができればよいので、時間情報は日時に限ることはなく、時刻のみとしたり、レコード番号などとしたりしてもよい。属性情報は、データ（特徴量）の属性を規定するもので、装置の違いや計測値の違い等を特定するものである。本実施形態では、０個以上（少なくとも１つあった方が好ましい）としている。つまり、属性情報は、必須の要素ではない。特徴量の欄には、属性情報で識別される特徴量値（計測値を含む）を格納する。
【００２２】
図３は、特徴量蓄積部１に格納される具体的なデータの一例を示している。この例では、表面実装プロセスで製造される製品の表面の状態計測に基づくデータを格納したものである。ここでは、予め設定した地点における半田のボリューム（体積・面積）を計測値（検査値）としている。属性情報は、計測地点を特定する情報や、検査内容（項目）を特定する情報等がある。
【００２３】
基準値算出部２は、特徴量蓄積部１に格納された過去のデータに基づいて基準値を算出する。この基準値の算出は、たとえば、下記式に示すように、予め定めた一定期間(１時間前、１日前、１週間前など）における過去の平均値を求めるものがある。もちろん、基準値は、平均値以外の算出方法で求めてもよいし、管理者が設定した外部から与えられる値でもよい。
【数１】
2009070052.tif 000003
【００２４】
ここで、Ｎは一定期間中に存在するデータ数である。添え字のｊは、属性情報により特定される特徴量を一意に特定するものであり、たとえば、基板表面上の計測点を特定するものなどがある。従って、たとえば、基準値αｊは、ｊ番の特徴量についての基準値（過去のデータの平均値）を意味し、ｄj-past（ｉ）は、ｊ番の特徴量の過去のデータであって、基準値算出期間中のｉ番目のデータを意味する。
【００２５】
はずれ度合い算出部３は、現在のデータｄj-current基準値からのはずれ度合いｃｊを算出する。具体的には、下記式に基づいて算出することができる。
【数２】
2009070052.tif 000004
【００２６】
この演算式は、変数を基準値で除算するもので、（１）基準値からはずれていない場合には“１”（ｄj-current＝αｊ→  ｃｊ（ｉ）=１）となる。また、（２）現在の変数の値が基準値よりも大きい場合（ｄj-current＞αｊ）には、はずれ度合いｃｊは、１より大きい値となり、逆に、（３）現在の変数の値が基準値よりも小さい場合（ｄj-current＜αｊ）には、はずれ度合いｃｊは、１より小さい値となる。
【００２７】
また、別の算出式としては、下記式に示すように、変数から基準値を引いて、除算するものとしてもよい。この場合、どの変数も０が中心となる。
【数３】
2009070052.tif 000005
【００２８】
この算出式を用いると、（１）基準値からはずれていない場合には“０”（ｄj-current＝αｊ→  ｃｊ（ｉ）=０）となる。また、（２）現在の変数の値が基準値よりも大きい場合（ｄj-current＞αｊ）には、はずれ度合いｃｊは、０より大きい値（正）となり、逆に、（３）現在の変数の値が基準値よりも小さい場合（ｄj-current＜αｊ）には、はずれ度合いｃｊは、０より小さい値（負）となる。
【００２９】
さらに、本実施形態では、はずれ度合い算出部３は、基準値からのはずれ度合いの上下限を算出する処理を行なう。すなわち、基準値からのはずれ度合いが大きくなるほど異常・故障を生じている可能性が高い。そして、ある一定以上基準値からはずれている場合には、異常・故障を生じているという現象にはかわらないので、本実施形態では、それぞれの基準値からのはずれ度合いの上下限値を設定するようにした。
【００３０】
具体的には、上記の基準値からはずれていない場合に１となる演算式を用いた場合、上限を２とし、下限を０とし、上記の基準値からのはずれていない場合に０となる演算式を用いた場合、上限を＋１とし、下限を−１とすることができる。もちろん、これに限ることはないし、別途外部から管理者が具体的な数値を設定するようにしても良い。
【００３１】
色段階判定部４は、取得した各監視項目についてのはずれ度合い設備機器のある制御信号ｃｊに基づき、表示装置に表示する基準値からのはずれ度合いに対応する色を決定する。すなわち、本実施形態では、取得した現在の変数の値（特徴量値，計測値等）をそのまま出力するのではなく、はずれ度合い算出部３で求めた各変数の基準値からのはずれ度合いを出力するようにし、しかも、その表示態様を、基準値からのはずれ度合いに対応する色を用いたカラーマップで表示するようにした。
【００３２】
そこで、基準値からのはずれ度合いをＮ個の色で分けて表示する場合、図４に凡例を示すように、上記のはずれ度合いを求める際の場合分け（１）に該当するｄj-current＝αｊとなるばらつきがない（一定の範囲内を含む）場合の色をない真ん中の色（図４では、１７段階に色分けしたため、Ｃｏｌｏｒ８に該当する（割り付けた）色）とする。そして、ｃｊが、上記の（２）に該当する場合には、そのはずれ度合いに応じて図４ではＣｏｌｏｒ９からＣｏｌｏｒ１６のいずれかの色に割り当てる。また、ｃｊが、上記の（３）に該当する場合には、そのはずれ度合いに応じて図４ではＣｏｌｏｒ７からＣｏｌｏｒ０のいずれかの色に割り当てる。
【００３３】
Ｃｏｌｏｒ０〜Ｃｏｌｏｒ１６に割り当てる色は、たとえば色相の変化にあわせることができる。一例としては、中央のＣｏｌｏｒ８は緑色とし、Ｃｏｌｏｒ９からＣｏｌｏｒ１６は暖色系の配列として一番基準値からのはずれ度合いが大きくなるＣｏｌｏｒ１６を赤色とする。また、Ｃｏｌｏｒ７からＣｏｌｏｒ０は寒色系の配列として一番基準値からのはずれ度合いが大きくなるＣｏｌｏｒ０は青色とする。このようにすると、色から直感的にはずれ度合い度合いを理解できるので好ましい。なお、このように色相を用いるのではなく、明度を用い、Ｃｏｌｏｒ０を白色（黒色）としてＣｏｌｏｒ１６を黒色（白色）とし、その間を適宜の灰色を割り付けるといった濃淡（無彩色）としてもよい。或いは、彩度を用い、ある色について順次彩度を変化させるようにしてもよく、さらには、それを適宜組み合わせることもできるし、それ以外のカラーの割り当てを行うことも妨げない。
【００３４】
色段階判定部４において、はずれ度合い算出部３で求めた基準値からのはずれ度合いｃｊに基づいてカラーマップ上に示す色段階を決定する際の具体的なアルゴリズムは、下記のようにすることができる。ここでは、図４に示したように、色を１７段階に分けるものを前提とする。
【００３５】
第１の手法としては、上下限を越える「基準値からのはずれ度合い」の値を両端の色Ｃｏｌｏｒ０，Ｃｏｌｏｒ１６に設定し、上下限の間のはずれ度合いをＣｏｌｏｒ１からＣｏｌｏｒ１５に割り付けるものがある。具体的には、下限値をＣlwとするとともに上限値をＣupとすると、まず、
ＣｊがＣup以上の場合は、表示色はＣｏｌｏｒ１６
ＣｊがＣlw以下の場合は、表示色はＣｏｌｏｒ０
とし、
さらに、ＣlwからＣupまでの間を１５等分し、Ｃｊがその１５等分した中のｎ番目の範囲内の場合は、表示色はｎ段階目の色（ｎは１から１５の整数）であるＣｏｌｏｒｎ
とする。
【００３６】
また、第２の手法としては、「基準値からのはずれ度合い」の値の下限を起点にした色算出方法がある。まず、
ＣｊがＣup以上の場合は、表示色はＣｏｌｏｒ１６
ＣｊがＣlw以下の場合は、表示色はＣｏｌｏｒ０
とするのは上記と同様である。そして、Ｃｏｌｏｒｎ（ｎは１から１５の整数）を決定するのに、下記式を用いる。
【数４】
2009070052.tif 000006
【００３７】
さらにまた、Ｃｏｌｏｒ１からＣｏｌｏｒ１５までを等分するのではなく、任意の幅に設定してもよい。その場合、各色に対応するはずれ度合いを関連付けたテーブル等を作成しておき、色段階判定部４は、はずれ度合いを取得したらテーブルを参照して色を決定することができる。
【００３８】
カラーマップ表示部６は、縦軸を監視項目（特徴量等）、横軸を時刻とする直交座標系からなるカラーマップを表示する。つまり、カラーマップ表示部６は、色段階判定部４で決定された各変数（特徴量等）についての基準値からはずれ度合いに対応する色の情報（例えば、ｎの値）を取得し、カラーマップ上（直交座標系）の該当する交点のマスＭの色を当該取得した色で表示する。このカラーマップの一例を示すと、図５に示す通りである。
【００３９】
図５では、説明の便宜上、変数１０個、１５時刻分の場合を表示し、色段階も５段階（赤色：＋はずれ度大，黄色：＋はずれ度小，緑色：はずれ無し，水色：−はずれ度小，青色：−はずれ度大）としている。そして、カラーマップ表示部６は、直交座標系からなるカラーマップの欄外に、色段階を把握するための凡例Ｈを表示する。なお、図示の関係から、カラーマップ上の各マスＭや凡例では、各色を適宜のパターンで描画している。
【００４０】
図５から明らかなように、表示されるカラーマップは、各監視項目について基準値からのはずれ度合いを時系列で並べて表示する。従って、カラーマップ表示部６は、その時系列のデータを記憶保持する機能も有する。本実施形態では、現在の状態を過去の状態と比較し、得られたはずれ度合いに対応する色で表示するようにしたため、現在の状態の傾向（基準値からの度合いの変化）を直感的に理解できる。例えば、図５に示す例でいうと、当初は基準値からのはずれ度合いもなく（少なく）、製造プロセスも正常に稼働していたと推定できる。時刻“１２”以降から、Ｃ１，Ｃ３，Ｃ５のはずれ度合いが徐々に大きくなってきたため、製造プロセスを構成する設備機器のどこかに異常が生じた（生じつつある）と推定できる。そして、異常発生箇所は、はずれ度が大きくなってきた変数Ｃ１，Ｃ３，Ｃ５からある程度予測することができ、メンテナンス・調整等の対応を迅速に行なえる。
【００４１】
また、図５では、説明の便宜上色段階を５段階としたが、実際にはもっと細かく分類し、多数の色段階とするとよい。そのようにすると、基準値からのはずれ度合いの程度（はずれ量）が徐々に大きくなってくる変数をあまり大きくならないうちに抽出することができ、完全なる異常が発生する前に、つまり、正常の範囲内であるがそのまま放置すると近い将来異常になる変数を検出することができる。
【００４２】
更に、色分けにより基準値からのはずれ度合いの程度を認識するようにしたため、１つの変数Ｃｊを表示するためのマスＭの縦軸方向の幅（厚さ）を狭くしても、色の変化を認識することが可能となる。つまり、多数の変数をカラーマップ上に一度に表示することが出来、確実に異常を生じた（生じ始めた）変数を検出することができる。
【００４３】
また、監視項目データの種類によっては、正常状態であってもある程度ばらつきを生じるものがある。係る場合は、監視開始当初からはずれ度合いが大きい色となっていたり、周期的に色が変化したりする。係る場合は、色の変化の履歴情報から、正常な範囲内でのばらつきか否かを判断することかできる。
【００４４】
ところで、図５の表示例では、色が変わっていったＣ１，Ｃ３，Ｃ５の間に、色の変化がない（はずれ度合いがほとんど無い緑色のままの）Ｃ２，Ｃ４が存在しており、縦軸方向に見た場合に色がまばらに配置された状態で表示されている。このように、基準値からのはずれ度合いが異なる色のマスが混在していると、色の変化を識別しづらいと共に、どの変数の色が変わっているかが認識しにくくなるという問題がある。特に、変数の数が多くなるほど、１マスの高さ方向の幅が狭くなることから係る問題が顕著となる。
【００４５】
そこで、グループ判定部５では、あらかじめ定義されたグループ化法（配置順）から、同じ色がまとまって表示されるように最も良くグループ化されているものを選択する。カラーマップ表示部６は、その選択された配置順に従ってカラーマップを表示する。
【００４６】
このグループ化法は、例えば、カラーマップ上のマスＭの色の個数によって、グループ化を行なうことができる。このときの判断対象は、例えば最新の基準値からのはずれ度合いを表す１列（図５では、時刻１５における列）とする。もちろん、複数列を対象にしても良い。そして、同じ色同士を各グループに分け、異なる色の並び順は、凡例の順番にしたり、グループを構成する数が少ないものほど上にしたりする等、各種の方法が採れる。凡例の順番に並べた場合、異常な変数ほど、上下の両端側に集まるので、その部分を特に注目してみればよいので異常検出を容易に行なえる。また、通常は、基準値からのはずれ度合いが０または小さいものが多く存在し、はずれ度合いの絶対値が大きくなるものほどその存在数は少ないと言えるため、同一色を構成する数が少ないものから上に配置するようにした場合、異常な変数ほど、上側に集まるので、やはり、監視を行ないやすい。このようにすると、単純に予め決めた変数の番号（ｊ）の順番通りに配置した図５に示すカラーマップが、図６に示すように同じ色でグループ化される。
【００４７】
また、このように最新の縦一列に着目するのではなく、全体を判断対象とし、１色に着目して、色が多いものまたは少ないものを基準にグループ分けすることができる。図５の例では、例えば、緑に着目し、緑の数が少ないものから順に並べることができる。
【００４８】
更にまた、設備機器に異常を生じた場合、それに関連する変数の基準値からのはずれ度合いが大きくなる。そこで、上記のように同じ色をグループ化して表示することで、どの変数同士が関連しているかも推定しやすくなる。例えば、図５，図６に示すＣ１がはんだ印刷機のスキージ速度で、Ｃ３が部品Ａに対するはんだ印刷体積で、Ｃ５が部品Ｂに対するはんだ印刷体積とすると、Ｃ１の印刷機のスキージ速度が部品Ａ，Ｂのはんだ印刷に影響を与えているおそれがあるとの推測をたてることができる。
【００４９】
予め定義されたグループ化法が複数存在する場合、それぞれの方法でグループ化を図り、色の集まり具合がもっとも良い方法を選択してグループ化し、それを表示するとよい。また、このグループ分けをするに際し、全ての変数のそれぞれを個々の単位として扱うようにしても良いが、予めいくつかのグループ分けを行なっておき、そのグループ単位でグループ分け（サブグループ化）を行なうこともできる。
【００５０】
図７は、図６に示す時刻１５の時に異常・故障有りと判断し、メンテナンス等の対策を実施したことにより、それ以降は、基準値からのはずれ度合いが小さく（０）なり対策が有効であったことを示している。このように、時系列で表示することで、対策が有効であったか否かを判断することが簡単かつ迅速にでき、再対策を実施する必要の有無を簡単に判断できる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の設備診断装置の好適な一実施形態を示すブロック図である。
【図２】特徴量蓄積部１で蓄積されるデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】特徴量蓄積部１で蓄積されるデータのデータ構造の具体例を示す図である。
【図４】基準値からのはずれ度合いの度合いに対応する色を説明する図である。
【図５】カラーマップの一例を示す図である。
【図６】カラーマップの一例を示す図である。
【図７】カラーマップの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１  特徴量蓄積部
２  基準値算出部
３  はずれ度合い算出部
４  色段階判定部
５  グループ判定部
６  カラーマップ表示部
【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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