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特開2024-124720分析支援装置、分析支援方法、および、コンピュータープログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024124720
(43)【公開日】2024-09-13
(54)【発明の名称】分析支援装置、分析支援方法、および、コンピュータープログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/04 20120101AFI20240906BHJP
G05B 19/418 20060101ALI20240906BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/04
G05B19/418 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023032597
(22)【出願日】2023-03-03
(71)【出願人】
【識別番号】000002369
【氏名又は名称】セイコーエプソン株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100179475
【弁理士】
【氏名又は名称】仲井 智至
(74)【代理人】
【識別番号】100216253
【弁理士】
【氏名又は名称】松岡 宏紀
(74)【代理人】
【識別番号】100225901
【弁理士】
【氏名又は名称】今村 真之
(72)【発明者】
【氏名】平岡 雅芸
(72)【発明者】
【氏名】梶間 光法
【テーマコード（参考）】
3C100
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
3C100AA38
3C100AA58
3C100AA70
3C100BB03
3C100BB13
3C100BB15
3C100BB27
5L049CC03
5L050CC03
(57)【要約】
【課題】製造物の品質に寄与する要因同士の関係を容易に把握できる技術を提供する。
【解決手段】分析支援装置は、入力操作部と、データセットを取得する取得部と、データセットに含まれる２以上の取得データの中から要因分析の対象として受け付けた第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定部と、データセットに含まれる取得データのうち、第２取得データのそれぞれと目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出部と、相関値によって示される相関関係の程度が予め定められた相関関係の基準程度より大きい第２取得データを説明変数として抽出して、目的変数と説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出部と、抽出データを用いて、目的変数の項目名と説明変数の項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化部と、を備える。
【選択図】図１７
【解決手段】分析支援装置は、入力操作部と、データセットを取得する取得部と、データセットに含まれる２以上の取得データの中から要因分析の対象として受け付けた第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定部と、データセットに含まれる取得データのうち、第２取得データのそれぞれと目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出部と、相関値によって示される相関関係の程度が予め定められた相関関係の基準程度より大きい第２取得データを説明変数として抽出して、目的変数と説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出部と、抽出データを用いて、目的変数の項目名と説明変数の項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化部と、を備える。
【選択図】図１７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
使用者による製造物の品質に寄与する要因分析を支援する分析支援装置であって、
前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、
前記分析支援装置は、
前記使用者からの入力を受け付ける入力操作部と、
前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得部と、
前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作部を介した前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定部と、
前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出部と、
前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出部と、
前記抽出データを用いて、前記入力操作部を介した前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化部と、を備える、分析支援装置。
前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、
前記分析支援装置は、
前記使用者からの入力を受け付ける入力操作部と、
前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得部と、
前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作部を介した前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定部と、
前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出部と、
前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出部と、
前記抽出データを用いて、前記入力操作部を介した前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化部と、を備える、分析支援装置。
【請求項2】
請求項１に記載の分析支援装置であって、
前記可視化部は、前記目的変数を最上位ノードに設定し、前記説明変数を前記目的変数よりも下位ノードに設定することで、前記可視化データを生成する、分析支援装置。
前記可視化部は、前記目的変数を最上位ノードに設定し、前記説明変数を前記目的変数よりも下位ノードに設定することで、前記可視化データを生成する、分析支援装置。
【請求項3】
請求項１に記載の分析支援装置であって、
前記製造物は、２以上の前記製造工程を実行することにより製造され、
前記データセットは、２以上の前記第２取得データを含み、
前記取得部は、さらに、前記２以上の前記製造工程の時系列順序を表す順序情報と、前記製造工程のそれぞれにおいて取得される前記取得データの前記項目名を表す項目情報と、を含む製造工程情報を取得し、
前記分析支援装置は、さらに、
（ｉ）前記項目名と、前記製造物の品質を管理するための品質特性を示す４Ｍ情報であって、前記項目名に対応するラベルである４Ｍ情報と、を紐付けた教師データを入力して学習させた機械学習モデルに、前記データセットを入力することによって、前記データセットに含まれる前記取得データのそれぞれに前記４Ｍ情報を付与する第１加工処理と、（ｉｉ）前記製造工程情報を用いて、前記製造工程を識別するための工程識別子を、前記データセットに含まれる前記取得データのそれぞれに付与する第２加工処理と、を実行して、加工データセットを生成するデータ加工部と、
（ｉ）前記工程識別子を用いて、前記加工データセットに含まれる２以上の前記取得データを前記製造工程ごとに分類したデータ群を生成する第１群別処理と、（ｉｉ）前記順序情報を用いて、前記データ群同士を前記時系列順序に従った順序となるように関連付ける第２群別処理と、を実行して、群別データセットを生成するデータ群生成部と、を備え、
前記４Ｍ情報は、製造時における人に関するデータであることを示す第１ラベルと、前記製造設備に関するデータであることを示す第２ラベルと、前記製造時における材料に関するデータであることを示す第３ラベルと、製造方法に関するデータであることを示す第４ラベルと、を含み、
前記抽出部は、前記４Ｍ情報と前記工程識別子とを用いて、前記群別データセットに含まれる前記目的変数と前記説明変数とを、前記時系列順序の各前記製造工程ごとに関連付けることで、前記抽出データを生成する、分析支援装置。
前記製造物は、２以上の前記製造工程を実行することにより製造され、
前記データセットは、２以上の前記第２取得データを含み、
前記取得部は、さらに、前記２以上の前記製造工程の時系列順序を表す順序情報と、前記製造工程のそれぞれにおいて取得される前記取得データの前記項目名を表す項目情報と、を含む製造工程情報を取得し、
前記分析支援装置は、さらに、
（ｉ）前記項目名と、前記製造物の品質を管理するための品質特性を示す４Ｍ情報であって、前記項目名に対応するラベルである４Ｍ情報と、を紐付けた教師データを入力して学習させた機械学習モデルに、前記データセットを入力することによって、前記データセットに含まれる前記取得データのそれぞれに前記４Ｍ情報を付与する第１加工処理と、（ｉｉ）前記製造工程情報を用いて、前記製造工程を識別するための工程識別子を、前記データセットに含まれる前記取得データのそれぞれに付与する第２加工処理と、を実行して、加工データセットを生成するデータ加工部と、
（ｉ）前記工程識別子を用いて、前記加工データセットに含まれる２以上の前記取得データを前記製造工程ごとに分類したデータ群を生成する第１群別処理と、（ｉｉ）前記順序情報を用いて、前記データ群同士を前記時系列順序に従った順序となるように関連付ける第２群別処理と、を実行して、群別データセットを生成するデータ群生成部と、を備え、
前記４Ｍ情報は、製造時における人に関するデータであることを示す第１ラベルと、前記製造設備に関するデータであることを示す第２ラベルと、前記製造時における材料に関するデータであることを示す第３ラベルと、製造方法に関するデータであることを示す第４ラベルと、を含み、
前記抽出部は、前記４Ｍ情報と前記工程識別子とを用いて、前記群別データセットに含まれる前記目的変数と前記説明変数とを、前記時系列順序の各前記製造工程ごとに関連付けることで、前記抽出データを生成する、分析支援装置。
【請求項4】
請求項３に記載の分析支援装置であって、
前記４Ｍ情報は、さらに、前記製造工程において取得した物理量であることを示す第５ラベルを含む、分析支援装置。
前記４Ｍ情報は、さらに、前記製造工程において取得した物理量であることを示す第５ラベルを含む、分析支援装置。
【請求項5】
請求項３に記載の分析支援装置であって、
前記算出部は、前記群別データセットに含まれる前記データ群のうち、前記目的変数として設定された前記第１取得データを含む前記データ群である対象データ群よりも前記時系列順序において下流工程の前記データ群に含まれる前記第２取得データについての前記相関値を算出することなく、前記対象データ群と前記対象データ群よりも上流工程の前記データ群とに含まれる前記第２取得データについての前記相関値を算出する、分析支援装置。
前記算出部は、前記群別データセットに含まれる前記データ群のうち、前記目的変数として設定された前記第１取得データを含む前記データ群である対象データ群よりも前記時系列順序において下流工程の前記データ群に含まれる前記第２取得データについての前記相関値を算出することなく、前記対象データ群と前記対象データ群よりも上流工程の前記データ群とに含まれる前記第２取得データについての前記相関値を算出する、分析支援装置。
【請求項6】
請求項３に記載の分析支援装置であって、さらに、
前記順序情報を用いて、前記目的変数として設定された前記第１取得データを含む前記データ群である対象データ群よりも前記時系列順序において下流工程の前記データ群を前記抽出データから除外して、前記抽出データが前記対象データ群と前記対象データ群よりも上流工程の前記データ群とを含むように、前記抽出データを更新する第１除外部を備える、分析支援装置。
前記順序情報を用いて、前記目的変数として設定された前記第１取得データを含む前記データ群である対象データ群よりも前記時系列順序において下流工程の前記データ群を前記抽出データから除外して、前記抽出データが前記対象データ群と前記対象データ群よりも上流工程の前記データ群とを含むように、前記抽出データを更新する第１除外部を備える、分析支援装置。
【請求項7】
請求項３に記載の分析支援装置であって、
前記データ加工部は、さらに、前記製造工程情報を用いて、前記第２加工処理後の前記データセットに含まれる前記取得データであって、各前記製造工程における最終成果物を示す前記取得データのそれぞれに対して、連結識別子を付与する第３加工処理を実行することで、前記加工データセットを生成し、
前記第２群別処理は、さらに、前記最終成果物を前記部品として前記製造物を製造した場合に、前記製造工程情報を用いて、（ｉ）前記連結識別子が付与された前記取得データであって、前記製造物を示す前記取得データを含む前記データ群に、前記連結識別子が付与された前記取得データのうち、前記部品を示す前記取得データを追加する第１連結処理と、（ｉｉ）前記データ群に含まれる前記連結識別子同士を関連付ける第２連結処理と、を含む、分析支援装置。
前記データ加工部は、さらに、前記製造工程情報を用いて、前記第２加工処理後の前記データセットに含まれる前記取得データであって、各前記製造工程における最終成果物を示す前記取得データのそれぞれに対して、連結識別子を付与する第３加工処理を実行することで、前記加工データセットを生成し、
前記第２群別処理は、さらに、前記最終成果物を前記部品として前記製造物を製造した場合に、前記製造工程情報を用いて、（ｉ）前記連結識別子が付与された前記取得データであって、前記製造物を示す前記取得データを含む前記データ群に、前記連結識別子が付与された前記取得データのうち、前記部品を示す前記取得データを追加する第１連結処理と、（ｉｉ）前記データ群に含まれる前記連結識別子同士を関連付ける第２連結処理と、を含む、分析支援装置。
【請求項8】
請求項７に記載の分析支援装置であって、
前記取得部は、さらに、各前記取得データのうちで関連する前記取得データ同士を関連付けた関連項目データベースを取得し、
前記分析支援装置は、さらに、
前記関連項目データベースを用いて、前記説明変数として抽出された前記第２取得データに関連する他の前記第２取得データを関連取得データに設定する関連設定部と、
前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、のいずれも含まない前記データ群を前記抽出データから除外して、前記抽出データが、前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、を含むように、前記抽出データを更新する第２除外部と、を備える、分析支援装置。
前記取得部は、さらに、各前記取得データのうちで関連する前記取得データ同士を関連付けた関連項目データベースを取得し、
前記分析支援装置は、さらに、
前記関連項目データベースを用いて、前記説明変数として抽出された前記第２取得データに関連する他の前記第２取得データを関連取得データに設定する関連設定部と、
前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、のいずれも含まない前記データ群を前記抽出データから除外して、前記抽出データが、前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、を含むように、前記抽出データを更新する第２除外部と、を備える、分析支援装置。
【請求項9】
請求項７に記載の分析支援装置であって、
前記取得部は、さらに、各前記取得データのうちで関連する前記取得データ同士を関連付けた関連項目データベースを取得し、
前記分析支援装置は、さらに、
前記関連項目データベースを用いて、前記説明変数として抽出された前記第２取得データに関連する他の前記第２取得データを関連取得データに設定する関連設定部と、
前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、のいずれにも該当しない前記第２取得データを前記抽出データから除外して、前記抽出データが、前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、を含むように、前記抽出データを更新する第３除外部と、を備える、分析支援装置。
前記取得部は、さらに、各前記取得データのうちで関連する前記取得データ同士を関連付けた関連項目データベースを取得し、
前記分析支援装置は、さらに、
前記関連項目データベースを用いて、前記説明変数として抽出された前記第２取得データに関連する他の前記第２取得データを関連取得データに設定する関連設定部と、
前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、のいずれにも該当しない前記第２取得データを前記抽出データから除外して、前記抽出データが、前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、を含むように、前記抽出データを更新する第３除外部と、を備える、分析支援装置。
【請求項10】
請求項３に記載の分析支援装置であって、
前記取得部は、さらに、前記工程識別子と、前記工程識別子によって識別される前記製造工程のそれぞれにおいて作業を担当する担当者の連絡先と、を紐付けた担当者データベースを取得し、
前記分析支援装置は、さらに、前記抽出データに含まれる前記工程識別子と、前記担当者データベースに含まれる前記工程識別子と、を紐付けた通知用データを生成して、前記説明変数として抽出された前記第２取得データを含む前記製造工程において前記作業を担当した前記担当者の前記連絡先に、前記要因分析の結果に関する結果情報を通知する通知部を備える、分析支援装置。
前記取得部は、さらに、前記工程識別子と、前記工程識別子によって識別される前記製造工程のそれぞれにおいて作業を担当する担当者の連絡先と、を紐付けた担当者データベースを取得し、
前記分析支援装置は、さらに、前記抽出データに含まれる前記工程識別子と、前記担当者データベースに含まれる前記工程識別子と、を紐付けた通知用データを生成して、前記説明変数として抽出された前記第２取得データを含む前記製造工程において前記作業を担当した前記担当者の前記連絡先に、前記要因分析の結果に関する結果情報を通知する通知部を備える、分析支援装置。
【請求項11】
請求項３に記載の分析支援装置であって、
前記表示態様は、特性要因図であり、
前記可視化部は、（ｉ）前記目的変数として設定された前記第１取得データの前記項目名を前記特性要因図における最上位ノードに設定し、（ｉｉ）前記４Ｍ情報に含まれる各ラベルの名称であるラベル名を前記目的変数の下位ノードに設定し、（ｉｉｉ）前記各ラベルが割り当てられた前記第２取得データの前記項目名を、前記ラベル名の下位ノードに設定することで、前記可視化データを生成する、分析支援装置。
前記表示態様は、特性要因図であり、
前記可視化部は、（ｉ）前記目的変数として設定された前記第１取得データの前記項目名を前記特性要因図における最上位ノードに設定し、（ｉｉ）前記４Ｍ情報に含まれる各ラベルの名称であるラベル名を前記目的変数の下位ノードに設定し、（ｉｉｉ）前記各ラベルが割り当てられた前記第２取得データの前記項目名を、前記ラベル名の下位ノードに設定することで、前記可視化データを生成する、分析支援装置。
【請求項12】
請求項１１に記載の分析支援装置であって、
前記可視化部は、前記データ群ごとに前記可視化データを生成し、
前記可視化部は、
前記目的変数として設定された前記第１取得データを含む前記データ群について、（１ａ）前記目的変数として設定された前記第１取得データの前記項目名を前記特性要因図における最上位ノードに設定し、（１ｂ）前記４Ｍ情報に含まれる各ラベルの名称であるラベル名を前記目的変数の下位ノードに設定し、（１ｃ）前記各ラベルが割り当てられた前記第２取得データの前記項目名を、前記ラベル名の下位ノードに設定することで、主可視化データを生成し、
前記目的変数として設定された前記第１取得データを含むことなく、前記第２取得データを含む前記データ群について、（２ａ）前記第２取得データのうち、最終成果物を示す前記第２取得データの前記項目名を前記特性要因図における最上位ノードに設定し、（２ｂ）前記４Ｍ情報に含まれる各ラベルの名称である前記ラベル名を前記最終成果物を示す前記第２取得データの前記項目名の下位ノードに設定し、（２ｃ）前記各ラベルが割り当てられた前記第２取得データの前記項目名であって、前記最上位ノードに設定した前記第２取得データの前記項目名以外の前記項目名を、前記ラベル名の下位ノードに設定することで、副可視化データを生成し、
前記製造工程情報と前記工程識別子とを用いて、前記主可視化データと前記副可視化データとを、前記時系列順序に従って関連付けた階層化データを生成する、分析支援装置。
前記可視化部は、前記データ群ごとに前記可視化データを生成し、
前記可視化部は、
前記目的変数として設定された前記第１取得データを含む前記データ群について、（１ａ）前記目的変数として設定された前記第１取得データの前記項目名を前記特性要因図における最上位ノードに設定し、（１ｂ）前記４Ｍ情報に含まれる各ラベルの名称であるラベル名を前記目的変数の下位ノードに設定し、（１ｃ）前記各ラベルが割り当てられた前記第２取得データの前記項目名を、前記ラベル名の下位ノードに設定することで、主可視化データを生成し、
前記目的変数として設定された前記第１取得データを含むことなく、前記第２取得データを含む前記データ群について、（２ａ）前記第２取得データのうち、最終成果物を示す前記第２取得データの前記項目名を前記特性要因図における最上位ノードに設定し、（２ｂ）前記４Ｍ情報に含まれる各ラベルの名称である前記ラベル名を前記最終成果物を示す前記第２取得データの前記項目名の下位ノードに設定し、（２ｃ）前記各ラベルが割り当てられた前記第２取得データの前記項目名であって、前記最上位ノードに設定した前記第２取得データの前記項目名以外の前記項目名を、前記ラベル名の下位ノードに設定することで、副可視化データを生成し、
前記製造工程情報と前記工程識別子とを用いて、前記主可視化データと前記副可視化データとを、前記時系列順序に従って関連付けた階層化データを生成する、分析支援装置。
【請求項13】
請求項１から請求項１２までのいずれか一項に記載の分析支援装置であって、さらに、
前記可視化データを表示する表示部を備える、分析支援装置。
前記可視化データを表示する表示部を備える、分析支援装置。
【請求項14】
使用者による製造物の品質に寄与する要因分析を支援する分析支援方法であって、
前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、
前記分析支援方法は、
前記使用者からの入力を受け付ける入力操作工程と、
前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得工程と、
前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作工程での前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定工程と、
前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出工程と、
前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出工程と、
前記抽出データを用いて、前記入力操作工程での前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化工程と、を備える、分析支援方法。
前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、
前記分析支援方法は、
前記使用者からの入力を受け付ける入力操作工程と、
前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得工程と、
前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作工程での前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定工程と、
前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出工程と、
前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出工程と、
前記抽出データを用いて、前記入力操作工程での前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化工程と、を備える、分析支援方法。
【請求項15】
使用者による製造物の品質に寄与する要因分析を支援するためのコンピュータープログラムであって、
前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、
前記コンピュータープログラムは、
前記使用者からの入力を受け付ける入力操作機能と、
前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得機能と、
前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作機能を介した前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定機能と、
前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出機能と、
前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出機能と、
前記抽出データを用いて、前記入力操作機能を介した前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化機能と、をコンピュータープログラムに実行させる、コンピュータープログラム。
前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、
前記コンピュータープログラムは、
前記使用者からの入力を受け付ける入力操作機能と、
前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得機能と、
前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作機能を介した前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定機能と、
前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出機能と、
前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出機能と、
前記抽出データを用いて、前記入力操作機能を介した前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化機能と、をコンピュータープログラムに実行させる、コンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、分析支援装置、分析支援方法、および、コンピュータープログラムの技術に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、第１の製造工程において不良が検出された場合に、第１製造工程より前の工程である第２製造工程の情報を取得して、不良の原因となる第２製造工程の要素を判定することで、不良の発生状態や発生原因を特定する技術が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００６－３４３９５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
製造工程において取得されるデータを用いて、製造物の品質に寄与する要因を分析する場合、データの内容は、複雑で多岐に亘ることが多い。よって、製造物の品質に寄与する要因同士の関係を容易に把握できる技術が求められる。
【課題を解決するための手段】
【0005】
（１）本開示の第１形態によれば、分析支援装置が提供される。使用者による製造物の品質に寄与する要因分析を支援する分析支援装置において、前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、前記分析支援装置は、前記使用者からの入力を受け付ける入力操作部と、前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得部と、前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作部を介した前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定部と、前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出部と、前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出部と、前記抽出データを用いて、前記入力操作部を介した前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化部と、を備える。
【0006】
（２）本開示の第２形態によれば、分析支援方法が提供される。使用者による製造物の品質に寄与する要因分析を支援する分析支援方法において、前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、前記分析支援方法は、前記使用者からの入力を受け付ける入力操作工程と、前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得工程と、前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作工程での前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定工程と、前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出工程と、前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出工程と、前記抽出データを用いて、前記入力操作工程での前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化工程と、を備える。
【0007】
（３）本開示の第３形態によれば、コンピュータープログラムが提供される。使用者による製造物の品質に寄与する要因分析を支援するためのコンピュータープログラムにおいて、前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、前記コンピュータープログラムは、前記使用者からの入力を受け付ける入力操作機能と、前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得機能と、前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作機能を介した前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定機能と、前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出機能と、前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出機能と、前記抽出データを用いて、前記入力操作機能を介した前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化機能と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】第１実施形態における分析支援システムの概略構成を示すブロック図。
【図2】第１実施形態のデータセットを示す模式図。
【図3】機械学習モデルの作成方法を示すフローチャート。
【図4】機械学習モデルの作成方法を説明するための概念図。
【図5】第１実施形態における分析支援方法を示すフローチャート。
【図6】第１実施形態におけるデータ加工工程の詳細を示すフローチャート。
【図7】第１加工データセットを示す模式図。
【図8】第２加工データセットを示す模式図。
【図9】加工データセットを示す模式図。
【図10】第１実施形態におけるデータ群生成工程の詳細を示すフローチャート。
【図11】データ群を示す第１模式図。
【図12】データ群を示す第２模式図。
【図13】群別データセットを示す模式図。
【図14】抽出工程において生成された抽出データを示す模式図。
【図15】第１実施形態における可視化工程の詳細を示すフローチャート。
【図16】第１実施形態における可視化データ生成工程の詳細を示すフローチャート。
【図17】製造工程ごとの可視化データおよび階層化データを示す模式図。
【図18】第２実施形態における群別データセットを示す模式図。
【図19】第３実施形態における分析支援システムの概略構成を示すブロック図。
【図20】第３実施形態における分析支援方法を示すフローチャート。
【図21】第１除外工程の実行によって更新した抽出データを示す模式図。
【図22】第４実施形態における分析支援システムの概略構成を示すブロック図。
【図23】第４実施形態における分析支援方法を示すフローチャート。
【図24】第２除外工程の実行により更新した抽出データを示す模式図。
【図25】第５実施形態における階層化データを示す模式図。
【図26】第６実施形態における抽出データを示す模式図。
【図27】第７実施形態における分析支援システムの概略構成を示すブロック図。
【図28】第７実施形態における分析支援方法を示すフローチャート。
【図29】第３除外工程の実行により抽出した抽出データを示す模式図。
【図30】第８実施形態における分析支援システムの概略構成を示すブロック図。
【図31】担当者データベースおよび通知用データを示す模式図。
【図32】第８実施形態における分析支援方法を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【0009】
Ａ．第１実施形態：
図１は、第１実施形態における分析支援システム１の概略構成を示すブロック図である。分析支援システム１は、製造物の品質に寄与する要因を分析する要因分析の使用者を支援するためのシステムである。製造物は、例えば、インクジェットプリンターにおいて、インクを吐出する吐出ヘッドである。製造物は、製造設備１００を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造される。本実施形態では、第１製造工程および第２製造工程の後に実行される第３製造工程において、第１製造工程で製造した第１部品に第２製造工程で製造した第２部品を取り付けることにより製造した製造物の品質に係る要因を分析する場合について説明する。つまり、第１製造工程および第２製造工程は、第３製造工程よりも上流工程である。
図１は、第１実施形態における分析支援システム１の概略構成を示すブロック図である。分析支援システム１は、製造物の品質に寄与する要因を分析する要因分析の使用者を支援するためのシステムである。製造物は、例えば、インクジェットプリンターにおいて、インクを吐出する吐出ヘッドである。製造物は、製造設備１００を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造される。本実施形態では、第１製造工程および第２製造工程の後に実行される第３製造工程において、第１製造工程で製造した第１部品に第２製造工程で製造した第２部品を取り付けることにより製造した製造物の品質に係る要因を分析する場合について説明する。つまり、第１製造工程および第２製造工程は、第３製造工程よりも上流工程である。
【0010】
分析支援システム１は、測定ユニット９と、分析支援装置１０と、を備える。測定ユニット９は、各製造工程における製造パラメーターの実測値を測定する複数の測定装置を有する。測定ユニット９を構成する各測定装置は、予め設定された製造パラメーターに応じて製造工程を実行した場合に、製造パラメーターの実測値を測定する。製造パラメーターは、例えば、電流値、電圧値、周波数、膜圧、寸法、処理温度である。よって、測定装置としては、電流センサーや電圧センサーや温度センサーが挙げられる。測定ユニット９は、製造工程において測定により取得した物理量である製造パラメーターの実測値を、測定データとして分析支援装置１０に送信する。これにより、分析支援装置１０は、製造パラメーターの実測値を、製造工程において取得した物理量として取得する。なお、分析支援システム１は、例えば、分析支援装置１０の後述する入力操作部５を介した使用者の入力により、製造パラメーターの実測値を取得してもよい。また、製造パラメーターの種類は、これに限られるものではない。
【0011】
分析支援装置１０は、通信部３と、表示部４と、入力操作部５と、ＣＰＵ２と、記憶部６と、を備える。分析支援装置１０は、例えば、各構成要素２～６を備えるコンピューターである。
【0012】
通信部３は、測定ユニット９等の外部機器と分析支援装置１０とを通信可能に接続する。表示部４は、ＣＰＵ２の指令に応じて、後述する可視化データＤｖ等や各種情報およびデータを表示する。表示部４は、例えば、液晶ディスプレイである。入力操作部５は、分析支援装置１０の使用者からの入力を受け付ける。入力操作部５は、例えば、キーボードやマウスを有する。
【0013】
記憶部６は、分析支援装置１０の動作を制御する各種プログラムと、測定ユニット９から送信された測定データと、コンピュータープログラムＰと、を含む各種情報を記憶する。コンピュータープログラムＰは、ＣＰＵ２の後述する各機能２１～２９を実現するためのプログラムである。さらに、記憶部６は、ＣＰＵ２の後述する各機能２１～２９により生成される第１加工データセットＤｅ１、第２加工データセットＤｅ２、群別データセットＤｈ、抽出データＴｈ、および、可視化データＤｖを記憶する。ＣＰＵ２の各機能２１～２９により生成される各種データＤｅ１，Ｄｅ２，Ｄｈ，Ｔｈ，Ｄｖの詳細は、後述する。
【0014】
またさらに、記憶部６は、データセットＤｒを記憶する。図２は、第１実施形態のデータセットＤｒを示す模式図である。データセットＤｒは、製造工程において取得した取得データＤｔを２以上含む。取得データＤｔは、製造物と、製造物を構成する部品と、の少なくとも一方に関する個別データＤａと、個別データＤａの項目を示す項目名Ｄｉと、を紐付けたデータである。
【0015】
本実施形態では、データセットＤｒは、個別データＤａとして、製品ＩＤを含む。製品ＩＤは、各製造工程において製造された部品ないし製造物を識別するために、部品ないし製造物に割り振られた識別子である。つまり、製品ＩＤは、各製造工程における最終成果物を示す個別データＤａである。図２では、個別データＤａが各製造工程における製品ＩＤである取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１，ＤｉＣ１の項目名Ｄｉを「製造ＩＤ」と表記している。
【0016】
また、データセットＤｒは、さらに、個別データＤａとして、ロットＩＤを含む。ロットＩＤは、同一の製造単位であることを示す識別子である。具体的には、ロットＩＤは、例えば、各製造工程において、１つの製造装置から複数の部品ないし製造物がある期間に製造される場合に、同一の製造装置によって製造された複数の部品ないし製造物に付与される識別子である。図２では、個別データＤａが各製造工程におけるロットＩＤである取得データＤｉＡ２，ＤｉＢ２の項目名Ｄｉを「ロットＩＤ」と表記している。
【0017】
また、データセットＤｒは、さらに、個別データＤａとして、製造パラメーターの実測値を含む。図２では、個別データＤａが電流値である取得データＤｉＣ３の項目名Ｄｉを「電流」と表記している。個別データＤａが電圧値である取得データＤｉＣ４の項目名Ｄｉを「電圧」と表記している。個別データＤａが周波数である取得データＤｉＣ５の項目名Ｄｉを「周波数」と表記している。個別データＤａが膜圧の実測値である取得データＤｉＡ７の項目名Ｄｉを「膜圧」と表記している。個別データＤａが寸法の実測値である取得データＤｉＡ８の項目名Ｄｉを「寸法」と表記している。個別データＤａが処理温度の実測値である取得データＤｉＢ７の項目名Ｄｉを「処理温度」と表記している。本実施形態では、上記製造パラメーターの実測値を示す個別データＤａはいずれも、測定ユニット９によって測定することで取得した測定データである。
【0018】
また、データセットＤｒは、さらに、個別データＤａとして、条件データを含む。条件データは、各製造工程における製造条件を示すデータである。条件データは、例えば、入力操作部５を介して、使用者により入力される。条件データは、例えば、装置ＩＤ、担当者ＩＤ、処理内容データ、処理日時データ、処理時間データ、材料ＩＤ、使用量データである。
【0019】
装置ＩＤは、各製造工程において使用された製造装置を識別するために、製造装置に割り振られた識別子である。図２では、個別データＤａが装置ＩＤである取得データＤｉＡ３，ＤｉＢ３，ＤｉＣ２の項目名Ｄｉを「装置ＩＤ」と表記している。
【0020】
担当者ＩＤは、各製造工程において作業を担当した作業者を識別するために、作業者個人に割り振られた識別子である。図２では、個別データＤａが担当者ＩＤである取得データＤｉＡ６，ＤｉＢ５，ＤｉＣ６の項目名Ｄｉを「担当者ＩＤ」と表記している。
【0021】
処理内容データは、各製造工程において行われた処理の内容を示すデータである。本実施形態では、処理内容データは、第３製造工程において、第１部品と第２部品とを取り付けるときの取付方法を示すデータである。よって、図２では、個別データＤａが処理内容データである取得データＤｉＣ７の項目名Ｄｉを「取付方法」と表記している。
【0022】
処理日時データは、各製造工程を実行した日時を示すデータである。処理日時データは、例えば、各製造工程を開始した開始日時を示すデータである。図２では、個別データＤａが処理日時データである取得データＤｉＡ４，ＤｉＢ４，ＤｉＣ８の項目名Ｄｉを「処理日時」と表記している。なお、処理日時データは、例えば、各製造工程を開始した開始日時と、各製造工程を終了した終了日時と、をそれぞれ示すデータであってもよい。この場合、処理日時データは、いずれの時点における日時であるかを識別するための識別子を含む。
【0023】
処理時間データは、各製造工程の開始時点から終了時点までに要した時間を示すデータである。図２では、個別データＤａが処理時間データである取得データＤｉＡ５の項目名Ｄｉを「処理時間」と表記している。なお、処理時間データは、例えば、１つの製造工程に複数の処理が含まれる場合に、各処理の開始時点から終了時点までに要した時間を示すデータであってもよい。この場合、処理時間データは、製造工程におけるいずれの処理であるかを識別するために、処理ごとに割り振られた識別子を含む。
【0024】
材料ＩＤは、各製造工程において使用された材料を識別するために、材料ごとに割り振られた識別子である。材料ＩＤは、例えば、材料の種類を示す型番等である。本実施形態では、材料ＩＤは、第２製造工程において、第２部品を製造する際に使用した材料としてのネジの型番を示す識別子である。よって、図２では、個別データＤａが材料ＩＤである取得データＤｉＢ６の項目名Ｄｉを「ネジ番号」と表記している。
【0025】
処理量データは、例えば、各製造工程において使用した材料の使用量や、各製造工程において処理した材料の処理数を示すデータである。本実施形態では、処理量データは、第２製造工程において、予め定められた処理を実行した材料の枚数を示すデータである。よって、図２では、個別データＤａが処理量データである取得データＤｉＢ８の項目名Ｄｉを「処理枚数」と表記している。なお、個別データＤａの種類および項目名Ｄｉの表示態様は、これに限られるものではない。
【0026】
図１に示すように、本実施形態では、記憶部６は、さらに、製造工程情報Ｄｆと、４Ｍ情報Ｉｎと、機械学習モデルＭＯと、を記憶する。
【0027】
製造工程情報Ｄｆは、２以上の製造工程の時系列順序を表す順序情報と、製造工程のそれぞれにおいて取得される取得データＤｔの項目名Ｄｉを表す項目情報と、を含む。
【0028】
４Ｍ情報Ｉｎは、データセットＤｒに含まれる取得データＤｔを、製造物の品質を管理するための品質特性ごとに分類するために用いられる。４Ｍ情報Ｉｎは、取得データＤｔの項目名Ｄｉに対応するラベルＬ１～Ｌ６である。本実施形態では、４Ｍ情報Ｉｎは、第１ラベルＬ１、第２ラベルＬ２、第３ラベルＬ３、第４ラベルＬ４、第５ラベルＬ５、および第６ラベルＬ６である。
【0029】
第１ラベルＬ１は、製造時における人に関するデータであることを示すラベルである。本実施形態では、第１ラベルＬ１のラベル名Ｌｉを「Ｌ１．Ｍａｎ（人）」と表記する。
【0030】
第２ラベルＬ２は、製造設備１００に関するデータであることを示すラベルである。本実施形態では、第２ラベルＬ２のラベル名Ｌｉを「Ｌ２．Ｍａｃｈｉｎｅ（機械）」と表記する。
【0031】
第３ラベルＬ３は、製造時における材料に関するデータであることを示すラベルである。本実施形態では、第３ラベルＬ３のラベル名Ｌｉを「Ｌ３．Ｍａｔｅｒｉａｌ（材料）」と表記する。
【0032】
第４ラベルＬ４は、製造方法に関するデータであることを示すラベルである。本実施形態では、第４ラベルＬ４のラベル名Ｌｉを「Ｌ４．Ｍｅｔｈｏｄ（方法）」と表記する。
【0033】
第５ラベルＬ５は、製造工程において取得した物理量であることを示すラベルである。本実施形態では、第５ラベルＬ５のラベル名Ｌｉを「Ｌ５．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ（測定）」と表記する。
【0034】
第６ラベルＬ６は、図２に示すようなデータセットＤｒに含まれる複数の取得データＤｔのうち、第１ラベルＬ１、第２ラベルＬ２、第３ラベルＬ３、第４ラベルＬ４、および第５ラベルＬ５のいずれにも該当しないデータを示すラベルである。本実施形態では、第６ラベルＬ６のラベル名Ｌｉを「Ｌ６．Ｍｉｓｃｅｌｌａｎｅｏｕｓ（その他）」と表記する。なお、ラベル名Ｌｉとは、４Ｍ情報Ｉｎに含まれるラベルＬ１～Ｌ６の名称である。また、４Ｍ情報Ｉｎは、上記のラベルＬ１～Ｌ６に代えて、または、上記のラベルＬ１～Ｌ６に加えて、製造物の品質特性を示す他のラベルを含んでもよい。
【0035】
機械学習モデルＭＯは、機械学習を用いて学習された学習済みのモデルである。機械学習モデルＭＯは、データセットＤｒに含まれる取得データＤｔのそれぞれに４Ｍ情報Ｉｎを自動的に付与するために用いられる。機械学習モデルＭＯは、種々の機械学習のアルゴリズムを用いることができ、例えば、ニューラルネットワークのアルゴリズムが用いられている。
【0036】
図３は、機械学習モデルＭＯの作成方法を示すフローチャートである。図４は、機械学習モデルＭＯの作成方法を説明するための概念図である。まず、図３に示すように、ステップＳ９１において、教師データＴＤを準備する。教師データＴＤは、図４に示すように、取得データＤｔの項目名Ｄｉと、項目名Ｄｉに対応するラベルＬ１～Ｌ６であって、４Ｍ情報ＩｎのいずれかのラベルＬ１～Ｌ６と、を紐付けたデータである。
【0037】
例えば、図２に示す取得データＤｔのうち、項目名Ｄｉが「担当者ＩＤ」である場合、項目名Ｄｉに、正解ラベルとして、第１ラベルＬ１を紐付けて、第１教師データＴＤ１とする。
【0038】
項目名Ｄｉが「装置ＩＤ」である場合、項目名Ｄｉに、正解ラベルとして、第２ラベルＬ２を紐付けて、第２教師データＴＤ２とする。
【0039】
項目名Ｄｉが材料ＩＤを示す名称である場合、すなわち、項目名Ｄｉが例えば図２に示す「ネジ番号」である場合、項目名Ｄｉに、正解ラベルとして、第３ラベルＬ３を紐付けて、第３教師データＴＤ３とする。
【0040】
図４に示すように、項目名Ｄｉが処理内容データに対して付された名称である場合、すなわち、項目名Ｄｉが例えば図２に示す「取付方法」である場合、項目名Ｄｉに、正解ラベルとして、第４ラベルＬ４を紐付けて、第４教師データＴＤ４とする。さらに、項目名Ｄｉが処理量データに対して付された名称である場合、すなわち、項目名Ｄｉが例えば図２に示す「処理枚数」である場合、項目名Ｄｉに、正解ラベルとして第４ラベルＬ４を紐付けて、第４教師データＴＤ４とする。またさらに、項目名Ｄｉが処理時間データに対して付された名称である場合、すなわち、項目名Ｄｉが例えば図２に示す「処理時間」である場合、項目名Ｄｉに、正解ラベルとして第４ラベルＬ４を紐付けて、第４教師データＴＤ４とする。
【0041】
図４に示すように、項目名Ｄｉが製造工程において取得した物理量、すなわち、製造パラメーターの実測値に対して付された名称である場合、項目名Ｄｉに、正解ラベルとして第５ラベルＬ５を紐付けて、第５教師データＴＤ５とする。項目名Ｄｉが製造パラメーターの実測値に対して付された名称である場合とは、例えば、項目名Ｄｉが図２に示す「電流」「電圧」「周波数」「膜圧」「寸法」「処理温度」である場合である。
【0042】
項目名Ｄｉが、第１ラベルＬ１、第２ラベルＬ２、第３ラベルＬ３、第４ラベルＬ４、および第５ラベルＬ５からなるラベル群のいずれにも該当しない個別データＤａに付された名称である場合、項目名Ｄｉに、正解ラベルとして第６ラベルＬ６を紐付けて、第６教師データＴＤ６とする。項目名Ｄｉがラベル群のいずれにも該当しない個別データＤａに付された名称である場合とは、例えば、項目名Ｄｉが図２に示す「製品ＩＤ」「ロットＩＤ」「処理日時」である場合である。なお、教師データＴＤの作成方法は、これに限られるものではない。
【0043】
次に、図３に示すように、ステップＳ９５において、項目名Ｄｉと４Ｍ情報Ｉｎとを紐付けた複数の教師データＴＤ１～ＴＤ６を機械学習モデルＭＯに入力して、機械学習モデルＭＯを学習する。これにより、評価対象のデータセットＤｒを学習済みの機械学習モデルＭＯに入力した場合に、データセットＤｒに含まれる取得データＤｔのそれぞれに４Ｍ情報ＩｎのラベルＬ１～Ｌ６が出力される。
【0044】
図１に示すＣＰＵ２は、記憶部６に記憶されたコンピュータープログラムＰを展開することにより、取得部２１と、目的変数設定部２２と、データ加工部２３と、データ群生成部２４と、算出部２５と、抽出部２６と、可視化部２７として機能する。各機能の詳細は、後述する。
【0045】
図５は、分析支援システム１による第１実施形態の分析支援方法を示すフローチャートである。本実施形態では、入力操作工程と、取得工程と、目的変数設定工程と、データ加工工程と、データ群生成工程と、算出工程と、抽出工程と、可視化工程とが、この順に実行される。
【0046】
分析支援方法において、まず、ステップＳ１の入力操作工程が実行される。入力操作工程は、使用者からの入力を受け付ける工程である。入力操作工程において、使用者は、入力操作部５を介して、データセットＤｒに含まれる２以上の取得データＤｔの中から要因分析の対象とする取得データＤｔを入力する。さらに、入力操作工程において、使用者は、入力操作部５を介して、要因分析の結果の表示態様を入力する。なお、入力操作工程が実行されるタイミングは、これに限られるものではない。入力操作工程のうち、使用者による要因分析の対象とする取得データＤｔの入力は、少なくとも目的変数設定工程を開始する前までに行われていればよい。また、入力操作工程のうち、使用者による表示態様の入力は、少なくとも可視化工程を開始する前までに行われていればよい。
【0047】
入力操作工程の後に、ステップＳ２の取得工程が実行される。取得工程において、取得部２１は、各種データを取得する。本実施形態では、取得工程において、取得部２１は、データセットＤｒと製造工程情報Ｄｆとを取得する。なお、入力操作工程と取得工程とは、いずれが先に実行されてもよい。
【0048】
取得工程の後に、目的変数を設定するステップＳ３の目的変数設定工程が実行される。目的変数設定工程において、目的変数設定部２２は、第１取得データＤｔ１を目的変数に設定する。第１取得データＤｔ１は、データセットＤｒに含まれる２以上の取得データＤｔの中から要因分析の対象として入力操作部５を介した使用者の入力により受け付けた取得データＤｔである。図２では、目的変数に設定される第１取得データＤｔ１にハッチングを付している。本実施形態では、第１取得データＤｔ１は、第３製造工程において取得された製造パラメーターの１つである周波数の実測値を個別データＤａとする取得データＤｉＣ５である。つまり、図５に示す分析支援方法では、この周波数が正常範囲から外れる要因、すなわち、製造物の不良要因を分析する。
【0049】
図５に示すように、目的変数設定工程の後に、データセットＤｒを加工するステップＳ４のデータ加工工程が実行される。データ加工工程において、データ加工部２３は、第１加工処理工程と第２加工処理工程と第３加工処理工程とを実行して、加工データセットＤｅを生成する。データ加工工程において、第１加工処理工程と第２加工処理工程とは、いずれが先に実行されてもよい。第３加工処理工程は、少なくとも第２加工処理が実行された後に実行される。
【0050】
図６は、第１実施形態におけるデータ加工工程の詳細を示すフローチャートである。本実施形態では、データ加工工程において、データ加工部２３は、第１加工処理工程を実行して第１加工データセットＤｅ１を生成した後に、第２加工処理工程を実行することで、第２加工データセットＤｅ２を生成する。そして、データ加工部２３は、第２加工処理工程後に第３加工処理工程を実行することで、加工データセットＤｅを生成する。
【0051】
図７は、第１加工データセットＤｅ１を示す模式図である。図７では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１にハッチングを付している。図６に示すように、第１加工処理工程では、まず、上述のごとく、第１取得データＤｔ１は、周波数である。ステップＳ４１１において、データ加工部２３は、図２に示すデータセットＤｒを学習済みの機械学習モデルＭＯに入力する。これにより、図７に示すステップＳ４１５において、データ加工部２３は、機械学習モデルＭＯにより出力された判別結果である４Ｍ情報Ｉｎを、データセットＤｒに含まれる取得データＤｔのそれぞれに付与した図７に示す第１加工データセットＤｅ１を生成する。
【0052】
図８は、第２加工データセットＤｅ２を示す模式図である。図８では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１にハッチングを付している。図６に示すように、第２加工処理工程では、まず、ステップＳ４２１が実行される。ステップＳ４２１において、データ加工部２３は、製造工程情報Ｄｆを取得する。ステップＳ４２１の後に、ステップＳ４２５が実行される。ステップＳ４２５において、データ加工部２３は、製造工程情報Ｄｆを用いて、各製造工程を識別するための工程識別子Ｐｎを、第１加工データセットＤｅ１に含まれる取得データＤｔのそれぞれに付与した、図８に示す第２加工データセットＤｅ２を生成する。
【0053】
図９は、加工データセットＤｅを示す模式図である。図６に示すように、第３加工処理工程では、ステップＳ４３５において、データ加工部２３は、各製造工程における最終成果物を示す取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１，ＤｉＣ１のそれぞれに対して、連結識別子Ｐｄを付与した、図９に示す加工データセットＤｅを生成する。図９では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、のそれぞれに、種別に応じた異なるハッチングを付している。以下においては、第１製造工程の最終成果物を示す取得データＤｉＡ１に付与された連結識別子Ｐｄを第１連結識別子ＫｙＡと呼ぶ。第２製造工程の最終成果物を示す取得データＤｉＢ１に付与された連結識別子Ｐｄを第２連結識別子ＫｙＢと呼ぶ。第３製造工程の最終成果物を示す取得データＤｉＣ１に付与された連結識別子Ｐｄを第３連結識別子ＫｙＣと呼ぶ。
【0054】
図５に示すように、データ加工工程の後に、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣを生成するステップＳ５のデータ群生成工程が実行される。図１０は、第１実施形態におけるデータ群生成工程の詳細を示すフローチャートである。データ群生成工程において、データ群生成部２４は、第１群別処理工程と第２群別処理工程とをこの順に実行して、群別データセットＤｈを生成する。本実施形態では、第２群別処理工程において、ステップＳ５１３の第１連結処理工程と、ステップＳ５１５の第２連結処理工程とが、この順に実行される。
【0055】
図１１は、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣを示す第１模式図である。図１１では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、のそれぞれに、種別に応じた異なるハッチングを付している。図１０に示すステップＳ５１１の第１群別処理工程において、データ群生成部２４は、工程識別子Ｐｎを用いて、加工データセットＤｅに含まれる２以上の取得データＤｔを製造工程ごとに分類した図１１に示すデータ群ＤｇＡ～ＤｇＣを生成する。以下においては、第１連結識別子ＫｙＡを含むデータ群を第１データ群ＤｇＡと呼ぶ。第２連結識別子ＫｙＢを含むデータ群を第２データ群ＤｇＢと呼ぶ。第３連結識別子ＫｙＣを含むデータ群を第３データ群ＤｇＣと呼ぶ。
【0056】
図１２は、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣを示す第２模式図である。図１２では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、のそれぞれに、種別に応じた異なるハッチングを付している。第１連結処理工程において、データ群生成部２４は、製造工程情報Ｄｆを用いて、部品データ群ＤｇＰの連結識別子Ｐｄが付与された取得データＤｔのうち、部品を示す取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１を製造物データ群ＤｇＦに追加する。製造物データ群ＤｇＦは、連結識別子Ｐｄが付与された取得データＤｉＣ１であって、製造物を示す取得データＤｉＣ１を含むデータ群ＤｇＣである。部品データ群ＤｇＰは、連結識別子Ｐｄが付与された取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１であって、部品を示す取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１を含むデータ群ＤｇＡ，ＤｇＢである。
【0057】
さらに、本実施形態では、データ群生成部２４は、第１連結処理工程を実行した後に、第１連結処理工程において製造物データ群ＤｇＦに追加した取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１の４Ｍ情報Ｉｎを、第６ラベルＬ６から第３ラベルＬ３に変更する。このように、分析支援装置１０は、機械学習モデルＭＯを用いて付与した４Ｍ情報Ｉｎを必要に応じて変更してもよい。
【0058】
図１３は、群別データセットＤｈを示す模式図である。図１３では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、のそれぞれに、種別に応じた異なるハッチングを付している。また、図１３では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＣに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａおよび工程識別子Ｐｎの図示を省略している。
【0059】
第２連結処理工程において、データ群生成部２４は、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣに含まれる連結識別子Ｐｄ同士を関連付ける。具体的には、データ群生成部２４は、製造物データ群ＤｇＦとしての第３データ群ＤｇＣに含まれる第１連結識別子ＫｙＡと、部品データ群ＤｇＰとしての第１データ群ＤｇＡに含まれる第１連結識別子ＫｙＡと、を関連付ける。さらに、データ群生成部２４は、製造物データ群ＤｇＦとしての第３データ群ＤｇＣに含まれる第２連結識別子ＫｙＢと、部品データ群ＤｇＰとしての第２データ群ＤｇＢに含まれる第２連結識別子ＫｙＢと、を関連付ける。このようにして、データ群生成部２４は、製造工程情報Ｄｆに含まれる順序情報を用いて、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣ同士を製造工程の時系列順序に従った順序となるように関連付けた群別データセットＤｈを生成する。つまり、群別データセットＤｈは、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣ同士を階層的に関連付けたデータセットである。
【0060】
図５に示すように、データ群生成工程の後に、相関値を算出するステップＳ６の算出工程が実行される。算出工程において、算出部２５は、データセットＤｒに含まれる取得データＤｔのうち、第１取得データＤｔ１以外の取得データＤｔである第２取得データＤｔ２のそれぞれと目的変数として設定された第１取得データＤｔ１との相関関係を示す相関値を算出する。つまり、相関値は、第２取得データＤｔ２のそれぞれと目的変数との相関関係を定量化した数値である。相関値は、例えば、相関係数、相関比、クラメールの連関係数である。相関値の種類は、例えば、相関値の算出対象とする個別データＤａの種別に応じて決定される。具体的には、相関値の種類は、例えば、相関値の算出対象とする個別データＤａが量的データとカテゴリカルデータとのいずれであるかに応じて決定される。なお、相関値の種類、および、相関値の種類の決定方法は、これに限られるものではない。
【0061】
本実施形態では、算出工程を開始する前の時点において、データセットＤｒを加工した群別データセットＤｈを準備している。よって、算出工程において、算出部２５は、群別データセットＤｈに含まれる第２取得データＤｔ２のそれぞれと目的変数との相関関係を示す相関値を算出する。なお、算出工程が実行されるタイミングは、これに限られるものではない。算出工程は、目的変数設定工程の後の時点であって、抽出工程より前の時点に実行されればよい。
【0062】
算出工程の後に、抽出データＴｈを生成するステップＳ７の抽出工程が実行される。図１４は、抽出工程において生成された抽出データＴｈを示す模式図である。図１４では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＣに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａ、工程識別子Ｐｎ、および連結識別子Ｐｄの図示を省略している。
【0063】
抽出工程において、抽出部２６は、相関値によって示される相関関係の程度が予め定められた相関関係の基準程度より大きい第２取得データＤｔ２を、目的変数を説明する説明変数として抽出する。例えば、相関値の下限値が０であり、相関値の上限値が１である場合に、目的変数との相関関係の程度が大きいほど相関値が大きい場合には、抽出部２６は、予め定められた基準閾値よりも相関値が大きい第２取得データＤｔ２を説明変数として抽出する。例えば、相関値の下限値が－１であり、相関値の上限値が１である場合に、目的変数との相関関係の程度が大きいほど相関値の絶対値が大きい場合には、抽出部２６は、基準閾値よりも相関値の絶対値が大きい第２取得データＤｔ２を説明変数として抽出する。
【0064】
図１４では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２とに、種別に応じた異なるハッチングを付している。本実施形態では、第２製造工程において取得された製造パラメーターの１つである処理温度の実測値を個別データＤａとする取得データＤｉＢ７が、説明変数として抽出されている。つまり、第２データ群ＤｇＢに含まれる第２取得データＤｔ２のうち、項目名Ｄｉが「処理温度」である取得データＤｉＢ７が、説明変数として抽出されている。よって、本実施形態では抽出部２６は、第３製造工程において製造物を製造する際に部品として使用した第２部品の処理温度を、第３製造工程において取得した周波数の実測値が正常範囲を外れた要因として抽出している。つまり、第３製造工程において製造した製造物に不良が生じた真の要因である真因は第２部品の処理温度であり、第２部品は、製造物の品質に寄与する間接的な要因である間接要因である。
【0065】
そして、抽出部２６は、目的変数と説明変数とを関連付けた抽出データＴｈを生成する。本実施形態では、抽出工程を開始する前の時点において、データセットＤｒを加工した群別データセットＤｈを準備している。さらに、第１連結処理によって製造物データ群ＤｇＦに追加した取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１の４Ｍ情報Ｉｎは、第３ラベルＬ３となっている。よって、本実施形態では、抽出部２６は、４Ｍ情報Ｉｎと工程識別子Ｐｎとを用いて、群別データセットＤｈに含まれる目的変数として設定された取得データＤｉＣ５と、説明変数として抽出された取得データＤｉＢ７と、を時系列順序の各製造工程ごとに関連付ける。これにより、抽出部２６は、抽出データＴｈを生成する。
【0066】
図５に示すように、抽出工程の後に、ステップＳ１５の可視化工程が実行される。可視化工程において、可視化部２７は、抽出データＴｈを用いて、入力操作部５を介した使用者の入力により受け付けた表示態様により、目的変数の項目名Ｄｉと説明変数の項目名Ｄｉとを階層的に示す可視化データＤｖを生成する。
【0067】
図１５は、第１実施形態における可視化工程の詳細を示すフローチャートである。可視化工程において、可視化部２７は、ステップＳ１５３の表示態様設定工程と、ステップＳ１５５の可視化データ生成工程と、を実行して、可視化データＤｖを生成する。詳細には、表示態様設定工程において、可視化部２７は、使用者の入力により受け付けた要因分析の結果の表示態様を抽出データＴｈの表示態様として設定する。可視化データ生成工程において、可視化部２７は、目的変数を最上位ノードに設定し、説明変数を目的変数よりも下位ノードに設定することで、可視化データＤｖを生成する。本実施形態では、可視化データＤｖは、抽出データＴｈを特性要因図により表すデータである。
【0068】
図１６は、第１実施形態における可視化データ生成工程の詳細を示すフローチャートである。図１７は、製造工程ごとの可視化データＤｖＢ１，ＤｖＣ１および可視化データＤｖＢ１，ＤｖＣ１同士を関連付けた階層化データＤｓを示す模式図である。なお、図１７では、第１データ群ＤｇＡに対応する可視化データＤｖの図示を省略している。本実施形態では、可視化データ生成工程において、可視化部２７は、抽出データＴｈに含まれるデータ群ＤｇＡ～ＤｇＣごとに可視化データＤｖＢ１，ＤｖＣ１を生成する。
【0069】
図１６に示すように、可視化データ生成工程において、まず、ステップＳ５５１が実行される。図１６および図１７に示すように、ステップＳ５５１において、可視化部２７は、目的変数として設定された第１取得データＤｔ１の項目名Ｄｉを特性要因図の最上位ノードＮｔＣに設定する。なお、目的変数として設定された第１取得データＤｔ１を含まないデータ群ＤｇＢについての可視化データＤｖを生成する場合、可視化部２７は、連結識別子Ｐｄが付与された取得データＤｉＢ１の項目名Ｄｉを目的変数とみなして最上位ノードＮｔＢに設定する。
【0070】
ステップＳ５５１の後に、ステップＳ５５３が実行される。ステップＳ５５３において、可視化部２７は、ラベル名Ｌｉを目的変数の下位ノードＮｍＣに設定する。なお、目的変数として設定された第１取得データＤｔ１を含まないデータ群ＤｇＢについての可視化データＤｖを生成する場合、可視化部２７は、最上位ノードＮｔＢに設定された取得データＤｉＢ１の項目名Ｄｉを目的変数とみなす。
【0071】
ステップＳ５５３の後に、ステップＳ５５５が実行される。ステップＳ５５５において、可視化部２７は、各ラベルＬ１～Ｌ６が割り当てられた第２取得データＤｔ２の項目名Ｄｉを、ラベル名Ｌｉの下位ノードＮｂＣに設定する。なお、目的変数として設定された第１取得データＤｔ１を含まないデータ群ＤｇＢについての可視化データＤｖを生成する場合、可視化部２７は、当該データ群ＤｇＢに含まれる第２取得データＤｔ２のうち最上位ノードＮｔＢに設定した第２取得データＤｔ２以外の第２取得データＤｔ２の項目名Ｄｉを対応するラベル名Ｌｉの下位ノードＮｂＢに設定する。
【0072】
ステップＳ５５５の後に、ステップＳ５５７が実行される。ステップＳ５５７において「Ｙｅｓ」と判定される場合、すなわち、抽出データＴｈに含まれる各データ群ＤｇＡ～ＤｇＣに対応する可視化データＤｖが全て生成されている場合、ステップＳ５５９が実行される。
【0073】
ステップＳ５５９において、可視化部２７は、製造工程情報Ｄｆを用いて、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＣに対応する可視化データＤｖ、すなわち、製造工程ごとの可視化データＤｖ同士を関連付けた階層化データＤｓを生成する。具体的には、可視化部２７は、製造工程ごとの可視化データＤｖに含まれる項目名Ｄｉのうち、抽出データＴｈにおいて連結識別子Ｐｄが付与されていた取得データＤｔの項目名Ｄｉ同士を関連付ける。これにより、可視化部２７は、主可視化データＤｖＣ１と副可視化データＤｖＢ１とを関連付けた階層化データＤｓを生成する。
【0074】
これに対して、ステップＳ５５７において「Ｎｏ」と判定される場合、すなわち、抽出データＴｈに含まれるデータ群ＤｇＡ～ＤｇＣのいずれかに対応する可視化データＤｖが生成されていない場合、ステップＳ５５７において「Ｙｅｓ」と判定されるまで、ステップＳ５５１からステップＳ５５７までの各工程を繰り返し実行する。これにより、可視化部２７は、製造工程ごとの可視化データＤｖを生成する。
【0075】
以下において、目的変数に設定された第１取得データＤｔ１の項目名Ｄｉを最上位ノードＮｔＣに設定した可視化データＤｖＣ１を主可視化データＤｖＣ１とも呼ぶ。また、目的変数に設定された第１取得データＤｔ１を含むことなく、第２取得データＤｔ２を含むデータ群ＤｇＢについて生成した可視化データＤｖＣ１を副可視化データＤｖＢ１とも呼ぶ。また、副可視化データＤｖＢ１のうち、説明変数として抽出された取得データＤｉＢ７の項目名Ｄｉを含む副可視化データＤｖＢ１を真因包含可視化データＤｖＢ１とも呼ぶ。
【0076】
さらに、本実施形態では、図１５に示すように、可視化部２７は、可視化データ生成工程の後に、ステップＳ１５７の表示工程を実行する。これにより、生成した可視化データＤｖを表示部４に表示して、使用者に要因分析の結果を提示する。このとき、本実施形態では、可視化データＤｖを表示部４に表示させた場合に、いずれの製造工程における取得データＤｔの項目名Ｄｉであるかを使用者が認識しやすくするために、可視化部２７は、以下の処理を実行する。具体的には、可視化部２７は、可視化データＤｖを生成する際に、項目名Ｄｉと項目名Ｄｉに対応する工程識別子Ｐｎとを関連付けている。よって、いずれの製造工程における取得データＤｔの項目名Ｄｉであるかを使用者が認識しやすくするために、可視化部２７は、各項目名Ｄｉにいずれの製造工程の取得データＤｔであるかを示す情報を併記して表示部４に表示させている。
【0077】
表示工程において、可視化部２７は、主可視化データＤｖＣ１のみを優先的に表示部４に表示させてもよい。つまり、階層化データＤｓを構成する複数の可視化データＤｖを表示部４に表示する際に、主可視化データＤｖＣ１を初回に表示させてもよい。この場合、主可視化データＤｖＣ１に含まれる項目名Ｄｉのうち、真因包含可視化データＤｖＢ１の最上位ノードＮｔＢに設定した取得データＤｉＢ１の項目名Ｄｉと同じ項目名Ｄｉをハイライト表示してもよい。また、主可視化データＤｖＣ１に含まれる項目名Ｄｉのうち、最上位ノードＮｔＣに設定した取得データＤｉＣ５の項目名Ｄｉについてもハイライト表示してもよい。ハイライト表示は、例えば、対象とする項目名Ｄｉの文字を太字にして表示したり、対象とする項目名Ｄｉの文字にアンダーラインを付して表示したり、対象とする項目名Ｄｉの文字色を他の項目名Ｄｉの文字色と異ならせたりする表示方法である。また、ハイライト表示は、例えば、対象とする項目名Ｄｉの文字のフォントを他の項目名Ｄｉの文字のフォントよりも大きく表示する表示方法であってもよい。またさらに、ハイライト表示は、対象とする項目名Ｄｉの文字の背景部分を濃色とし、対象とする項目名Ｄｉの文字を白抜き等して濃色よりも淡色によって表す表示方法であってもよい。図１７では、主可視化データＤｖＣ１に含まれる項目名Ｄｉのうち、真因包含可視化データＤｖＢ１の最上位ノードＮｔＢに設定した取得データＤｉＢ１の項目名Ｄｉと同じ項目名Ｄｉを表す文字を太字で表している。また、図１７では、主可視化データＤｖＣ１に含まれる項目名Ｄｉのうち、最上位ノードＮｔＣに設定した取得データＤｉＣ５の項目名Ｄｉを表す文字を太字で表している。またさらに、図１７では、真因包含可視化データＤｖＢ１に含まれる項目名Ｄｉのうち、最上位ノードＮｔＢに設定した取得データＤｔを表す文字を太字で表している。またさらに、図１７では、真因包含可視化データＤｖＢ１に含まれる項目名Ｄｉのうち、説明変数として抽出された取得データＤｔの項目名Ｄｉを表す文字の背景部分を濃色とし、当該文字を白抜きにより濃色よりも淡色によって表している。これにより、可視化部２７は、説明変数として抽出された取得データＤｔの項目名Ｄｉを、ハイライト表示された他の項目名Ｄｉよりもより一層強調させている。
【0078】
さらに、可視化部２７は、主可視化データＤｖＣ１に含まれる項目名Ｄｉのうち、副可視化データＤｖＢ１の最上位ノードＮｔＢに設定した取得データＤｉＢ１の項目名Ｄｉと同じ項目名Ｄｉが使用者によって選択された場合に、以下の処理を行ってもよい。この場合、可視化部２７は、主可視化データＤｖＣ１に代えて、使用者によって選択された項目名Ｄｉが最上位ノードＮｔＢに設定された副可視化データＤｖＢ１を表示部４に表示させる。可視化部２７は、主可視化データＤｖＣ１に含まれる項目名Ｄｉのうち真因包含可視化データＤｖＢ１の最上位ノードＮｔＣに設定した項目名Ｄｉと同じ項目名Ｄｉであって、ハイライト表示された項目名Ｄｉが使用者によって選択された場合、以下の処理を行ってもよい。この場合、可視化部２７は、主可視化データＤｖＣ１からドリルダウンするように、真因包含可視化データＤｖＢ１を主可視化データＤｖＣ１と並列的に表示部４に表示させてもよい。
【0079】
またさらに、可視化部２７は、可視化データＤｖを表示部４に表示した際に、可視化データＤｖ上に、各項目名Ｄｉに関連する関連情報Ｐｕを表示させてもよい。この場合、可視化部２７は、例えば、可視化データＤｖ上に、関連情報Ｐｕをポップアップ形式で表示させる。関連情報Ｐｕは、例えば、目的変数として設定された取得データＤｔの項目名Ｄｉであることを示す情報である。また、関連情報Ｐｕは、説明変数として抽出された取得データＤｔの項目名Ｄｉであることを示す情報である。また、関連情報Ｐｕは、例えば、間接要因である取得データＤｔの項目名Ｄｉであることを示す情報である。
【0080】
なお、前述した各種データＤｅ１，Ｄｅ２，Ｄｅ，Ｄｈ，Ｔｈ，Ｄｖは、適宜記憶部６に記憶される。そして、ＣＰＵ２の各機能部２１～２７は、必要に応じて、記憶部６に記憶された各種データＤｅ１，Ｄｅ２，Ｄｅ，Ｄｈ，Ｔｈ，Ｄｖを取得して、前述した各種工程および処理を実行する。
【0081】
上記第１実施形態によれば、製造物の品質を決定付ける目的変数との相関値を算出することで、目的変数を説明する説明変数であって、製造物の品質に寄与する要因としての説明変数を抽出することができる。これにより、製造工程において取得した取得データＤｔを用いて、目的変数と説明変数とを関連付けた抽出データＴｈを生成することができる。さらに、上記第１実施形態によれば、図１７に示すように、生成した抽出データＴｈを用いて、目的変数の項目名Ｄｉと説明変数の項目名Ｄｉとを階層的に示す可視化データＤｖを生成することができる。よって、使用者が製造物の品質に寄与する要因を分析する場合に、製造工程において取得した取得データＤｔの内容が複雑で多岐に亘る場合であっても、可視化データＤｖを視認することで、製造物の品質に寄与する要因同士の関係を容易に把握することができる。
【0082】
また、上記第１実施形態によれば、図６に示すように、学習済みの機械学習モデルＭＯにデータセットＤｒを入力することで、製造物の品質を管理するための品質特性を示すラベルＬ１～Ｌ６である４Ｍ情報Ｉｎを各取得データＤｔに自動的に付与することができる。これにより、データセットＤｒに含まれる２以上の取得データＤｔを品質特性に応じて分類することができる。よって、データセットＤｒに含まれる２以上の取得データＤｔを単純化することができる。
【0083】
また、上記第１実施形態によれば、図６および図１０に示すように、製造工程情報Ｄｆを用いて、データセットＤｒに含まれる２以上の取得データＤｔを製造工程ごとに分類したデータ群ＤｇＡ～ＤｇＣを生成することができる。これにより、データセットＤｒに含まれる２以上の取得データＤｔを単純化することができる。
【0084】
また、上記第１実施形態によれば、図１０に示すように、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣ同士を時系列順序に従った順序となるように関連付けた群別データセットＤｈを生成することができる。これにより、データセットＤｒに含まれる２以上の取得データＤｔの時系列順序を明確にすることができる。
【0085】
また、上記第１実施形態によれば、図１０に示すように、製造工程情報Ｄｆを用いて、データセットＤｒに含まれる取得データＤｔに連結識別子Ｐｄを付与することができる。そして、連結識別子Ｐｄ同士を関連付けることで、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣ同士を関連付けることができる。これにより、より容易に群別データセットＤｈを生成することができる。
【0086】
また、上記第１実施形態によれば、図１２に示すように、第１連結処理によって製造物データ群ＤｇＦに追加された取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１の４Ｍ情報Ｉｎは、第６ラベルＬ６から第３ラベルＬ３に変更されている。このようにすると、製造工程間における製造物と部品との構成関係をより正確に表現することができる。さらに、抽出データＴｈを可視化データＤｖとして表示部４に表示する場合に、製造工程間における製造物と部品との構成関係を使用者が把握しやすくできる。
【0087】
また、上記第１実施形態によれば、図１７に示すように、要因分析の結果の表示態様は、特性要因図である。このとき、目的変数として設定された第１取得データＤｔ１の項目名Ｄｉは、特性要因図における最上位ノードＮｔＣに設定される。ラベル名Ｌｉは、目的変数の下位ノードＮｍＣに設定される。各ラベルＬ１～Ｌ６が割り当てられた第２取得データＤｔ２の項目名Ｄｉは、ラベル名Ｌｉの下位ノードＮｂＣに設定される。このようにすると、目的変数と説明変数とを階層的に示す可視化データＤｖを容易に生成することができる。さらに、目的変数と説明変数との関係を４Ｍ情報Ｉｎに応じて階層的に表示することができるため、目的変数と説明変数との構成関係をより明確に示すことができる。
【0088】
また、上記第１実施形態によれば、分析支援装置１０は、可視化データＤｖを表示する表示部４を備える。このようにすると、使用者は、表示部４に表示された可視化データＤｖを視認することで、要因分析の結果を容易に把握することができる。
【0089】
また、上記第１実施形態によれば、図１７に示すように、可視化データＤｖの一部がハイライト表示されている。このようにすると、入力操作部５を介して使用者が入力を行う場合に、使用者の操作性および視認性を向上させることができる。
【0090】
また、上記第１実施形態によれば、可視化部２７は、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣごとに可視化データＤｖを生成することができる。このとき、可視化部２７は、対象データ群ＤｇＳについて、目的変数として設定された第１取得データＤｔ１の項目名Ｄｉを特性要因図の最上位ノードＮｔＣに設定する。そして、可視化部２７は、４Ｍ情報Ｉｎに含まれるラベル名Ｌｉを目的変数の下位ノードＮｍＣに設定する。そして、可視化部２７は、各ラベルＬ１～Ｌ６が割り当てられた第２取得データＤｔ２の項目名Ｄｉを、ラベル名Ｌｉの下位ノードＮｂＣに設定する。これにより、可視化部２７は、主可視化データＤｖＣ１を生成することができる。さらに、可視化部２７は、対象データ群ＤｇＳ以外のデータ群ＤｇＡ，ＤｇＢについて、第２取得データＤｔ２のうち、最終成果物を示す第２取得データＤｔ２の項目名Ｄｉである製品ＩＤを特性要因図における最上位ノードＮｔＢに設定する。そして、可視化部２７は、４Ｍ情報Ｉｎに含まれるラベル名Ｌｉを、最終成果物を示す第２取得データＤｔ２の項目名Ｄｉである製品ＩＤの下位ノードＮｍＢに設定する。そして、可視化部２７は、各ラベルＬ１～Ｌ６が割り当てられた第２取得データＤｔ２の項目名Ｄｉであって、最上位ノードＮｔＢに設定した第２取得データＤｔ２の項目名Ｄｉ以外の項目名Ｄｉを、ラベル名Ｌｉの下位ノードＮｂＢに設定する。これにより、可視化部２７は、副可視化データＤｖＢ１を生成することができる。さらに、可視化部２７は、製造工程情報Ｄｆと工程識別子Ｐｎとを用いて、主可視化データＤｖＣ１と副可視化データＤｖＢ１とを、製造工程の時系列順序に従って関連付けた階層化データＤｓを生成することができる。このようにすると、階層化データＤｓを基に、主可視化データＤｖＣ１からドリルダウンするように、真因包含可視化データＤｖＢ１等の副可視化データＤｖＢ１を表示部４に表示することができる。これにより、目的変数と説明変数との構成関係を使用者がより一層把握しやすくできる。
【0091】
また、上記第１実施形態によれば、図１７に示すように、可視化データＤｖ上に、関連情報Ｐｕがポップアップ形式で表示される。このようにすると、使用者は、表示部４に表示された可視化データＤｖを視認することで、要因分析の結果をより容易に把握することができる。
【0092】
Ｂ．第２実施形態：
図１８は、第２実施形態における群別データセットＤｈを示す模式図である。図１８では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２とに、種別に応じた異なるハッチングを付している。また、図１８では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＤに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａ、工程識別子Ｐｎ、および、連結識別子Ｐｄの図示を省略している。以下においては、図１３に示す第１実施形態における群別データセットＤｈを第１群別データセットＤｈ１とも呼び、図１８に示す第２実施形態における群別データセットＤｈを第２群別データセットＤｈ２とも呼ぶ。
図１８は、第２実施形態における群別データセットＤｈを示す模式図である。図１８では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２とに、種別に応じた異なるハッチングを付している。また、図１８では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＤに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａ、工程識別子Ｐｎ、および、連結識別子Ｐｄの図示を省略している。以下においては、図１３に示す第１実施形態における群別データセットＤｈを第１群別データセットＤｈ１とも呼び、図１８に示す第２実施形態における群別データセットＤｈを第２群別データセットＤｈ２とも呼ぶ。
【0093】
本実施形態では、第３製造工程の後に実行される第４製造工程において、第３製造工程で製造した製造物に予め定められた加工して、新たな製造物を製造した場合の分析支援方法について説明する。第１取得データＤｔ１は、図１３に示す第１実施形態と同様に、第３製造工程において取得された製造パラメーターの１つである周波数の実測値を個別データＤａとする取得データＤｉＣ５である。つまり、第４製造工程において取得した取得データＤｔであることを示す工程識別子Ｐｎにより分類されることで生成された第４データ群ＤｇＤは、第１取得データＤｔ１を含まない。これにより、算出部２５の処理内容の一部が第１実施形態と異なる。他の構成については、第１実施形態と同一である。よって、第１実施形態と同一の構成については、同一の符号を付すと共に説明を省略する。
【0094】
目的変数として設定された第１取得データＤｔ１を取得した第３製造工程よりも時系列順序において下流工程である第４製造工程には、目的変数の説明変数となる取得データＤｔが存在し得ない。よって、算出部２５は、製造工程情報Ｄｆを用いて、以下の処理を実行する。具体的には、算出部２５は、第２群別データセットＤｈ２に含まれるデータ群ＤｇＡ～ＤｇＤのうち、対象データ群ＤｇＳよりも製造工程の時系列順序において下流工程の第４データ群ＤｇＤに含まれる第２取得データＤｔ２についての相関値を算出しない。対象データ群ＤｇＳは、目的変数として設定された第１取得データＤｔ１を含むデータ群ＤｇＣであり、本実施形態では、第３データ群ＤｇＣである。そして、算出部２５は、対象データ群ＤｇＳである第３データ群ＤｇＣと、対象データ群ＤｇＳよりも製造工程の時系列順序において上流工程の第１データ群ＤｇＡおよび第２データ群ＤｇＢに含まれる第２取得データＤｔ２についての相関値を算出する。
【0095】
上記第２実施形態によれば、データセットＤｒに含まれる第２取得データＤｔ２のうち、説明変数となり得ない第２取得データＤｔ２についての相関値を算出する処理を省略することができる。つまり、相関値の算出対象とする第２取得データＤｔ２の数を削減することができる。
【0096】
Ｃ．第３実施形態：
図１９は、第３実施形態における分析支援システム１ｂの概略構成を示すブロック図である。以下においては、図１に示す第１実施形態における分析支援システム１を第１分析支援システム１ａとも呼び、図１９に示す第３実施形態における分析支援システム１を第２分析支援システム１ｂとも呼ぶ。また、図１に示す第１実施形態における分析支援装置１０を第１分析支援装置１０１とも呼び、図１９に示す第３実施形態における分析支援装置１０を第２分析支援装置１０２とも呼ぶ。また、図１に示す第１実施形態におけるＣＰＵ２を第１ＣＰＵ２０１とも呼び、図１９に示す第２実施形態におけるＣＰＵ２を第２ＣＰＵ２０２とも呼ぶ。
図１９は、第３実施形態における分析支援システム１ｂの概略構成を示すブロック図である。以下においては、図１に示す第１実施形態における分析支援システム１を第１分析支援システム１ａとも呼び、図１９に示す第３実施形態における分析支援システム１を第２分析支援システム１ｂとも呼ぶ。また、図１に示す第１実施形態における分析支援装置１０を第１分析支援装置１０１とも呼び、図１９に示す第３実施形態における分析支援装置１０を第２分析支援装置１０２とも呼ぶ。また、図１に示す第１実施形態におけるＣＰＵ２を第１ＣＰＵ２０１とも呼び、図１９に示す第２実施形態におけるＣＰＵ２を第２ＣＰＵ２０２とも呼ぶ。
【0097】
本実施形態では、第２実施形態と同様に、第３製造工程の後に実行される第４製造工程において、第３製造工程で製造した製造物に予め定められた加工して、新たな製造物を製造した場合の分析支援方法について説明する。第１取得データＤｔ１は、上記実施形態と同様に、第３製造工程において取得された製造パラメーターの１つである周波数の実測値を個別データＤａとする取得データＤｉＣ５である。第２分析支援装置１０２は、さらに、第１除外部２８を備える。つまり、第２ＣＰＵ２０２は、記憶部６に記憶されたコンピュータープログラムＰを展開することにより、さらに、第１除外部２８として機能する。他の構成については、第１実施形態と同一である。第１実施形態の各ステップと同一のステップ、および、同一の構成については、同一の符号を付すと共に説明を省略する。
【0098】
図２０は、第３実施形態における分析支援方法を示すフローチャートである。図２１は、第１除外工程の実行によって更新した抽出データＴｈを示す模式図である。図２１では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２とに、種別に応じた異なるハッチングを付している。また、図２１では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＤに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａ、工程識別子Ｐｎ、および、連結識別子Ｐｄの図示を省略している。また、図２１では、第１除外工程の実行により除外されるデータ群ＤｇＤを点線で図示している。以下においては、第１除外工程を実行していない図１４に示すような抽出データＴｈを第１抽出データＴｈ１とも呼ぶ。図２１に示すような第１除外工程を実行した後の抽出データＴｈを第２抽出データＴｈ２とも呼ぶ。
【0099】
目的変数として設定された第１取得データＤｔ１を取得した第３製造工程よりも時系列順序において下流工程である第４製造工程には、目的変数の説明変数となる取得データＤｔが存在し得ない。よって、本実施形態では、図２０に示すように、抽出工程の後に、説明変数となる第２取得データＤｔ２を含み得ないデータ群ＤｇＤを除外して、第１抽出データＴｈ１を加工するステップＳ８の第１除外工程が実行される。第１除外工程において、第１除外部２８は、製造工程情報Ｄｆに含まれる順序情報を用いて、対象データ群ＤｇＳよりも製造工程の時系列順序において下流工程の第４データ群ＤｇＤを第１抽出データＴｈ１から除外する。換言すると、第１除外部２８は、工程識別子Ｐｎおよび４Ｍ情報Ｉｎによって関連付けられた第３データ群ＤｇＣと第４データ群ＤｇＤとの繋がりを切断する。これにより、第１除外部２８は、図２１に示すように、第２抽出データＴｈ２が、対象データ群ＤｇＳと、対象データ群ＤｇＳよりも上流工程のデータ群ＤｇＡ，ＤｇＢと、を含むように、第１抽出データＴｈ１を更新して第２抽出データＴｈ２を生成する。そして、可視化部２７は、可視化工程において、第２抽出データＴｈ２を用いて、可視化データＤｖを生成する。
【0100】
上記第３実施形態によれば、第１抽出データＴｈ１に、対象データ群ＤｇＳよりも下流工程のデータ群ＤｇＤが含まれる場合に、第１抽出データＴｈ１から対象データ群ＤｇＳよりも下流工程のデータ群ＤｇＤを除外することができる。これにより、第１抽出データＴｈ１を更新して、対象データ群ＤｇＳである第３データ群ＤｇＣと、対象データ群ＤｇＳよりも上流工程の第１データ群ＤｇＡおよび第２データ群ＤｇＢと、を含む第２抽出データＴｈ２を生成することができる。このとき、可視化部２７は、第２抽出データＴｈ２を用いて可視化データＤｖを生成する。そのため、可視化部２７は、対象データ群ＤｇＳよりも下流工程のデータ群ＤｇＤについての可視化データＤｖを生成することなく、対象データ群ＤｇＳと、対象データ群ＤｇＳよりも上流工程のデータ群ＤｇＡ，ＤｇＢと、についての可視化データＤｖを生成できる。これにより、第１抽出データＴｈ１に含まれるデータ群ＤｇＡ～ＤｇＤのうち、説明変数となる第２取得データＤｔ２を含み得ないデータ群ＤｇＤの可視化データＤｖを生成する処理を省略することができる。つまり、可視化データＤｖの生成対象とするデータ群ＤｇＡ～ＤｇＤの数を削減することができる。
【0101】
Ｄ．第４実施形態：
図２２は、第４実施形態における分析支援システム１ｃの概略構成を示すブロック図である。以下においては、第４実施形態における分析支援システム１を第３分析支援システム１ｃとも呼ぶ。第４実施形態における分析支援装置１０を第３分析支援装置１０３とも呼ぶ。第４実施形態におけるＣＰＵ２を第３ＣＰＵ２０３とも呼ぶ。
図２２は、第４実施形態における分析支援システム１ｃの概略構成を示すブロック図である。以下においては、第４実施形態における分析支援システム１を第３分析支援システム１ｃとも呼ぶ。第４実施形態における分析支援装置１０を第３分析支援装置１０３とも呼ぶ。第４実施形態におけるＣＰＵ２を第３ＣＰＵ２０３とも呼ぶ。
【0102】
本実施形態では、第１実施形態と同様に、第３製造工程において、第１製造工程で製造した第１部品に第２製造工程で製造した第２部品を取り付けることにより製造した製造物の品質に係る要因を分析する場合について説明する。第１取得データＤｔ１は、上記実施形態と同様に、第３製造工程において取得された製造パラメーターの１つである周波数の実測値を個別データＤａとする取得データＤｉＣ５である。第３分析支援装置１０３は、さらに、関連設定部２９と、第２除外部３０と、を備える。つまり、第３ＣＰＵ２０３は、記憶部６に記憶されたコンピュータープログラムＰを展開することにより、さらに、関連設定部２９および第２除外部３０として機能する。第３分析支援装置１０３の記憶部６は、さらに、関連項目データベースＲを記憶している。関連項目データベースＲは、取得データＤｔのうちで、関連する取得データＤｔ同士を関連付けたデータベースである。例えば、第２製造工程における処理温度が担当者によって設定される場合、個別データＤａが処理温度である取得データＤｉＢ７と、個別データＤａが第２製造工程の担当者を示す担当者ＩＤである取得データＤｉＢ５とが、関連付けられている。本実施形態では、取得部２１は、さらに、関連項目データベースＲを取得する。なお、他の構成については、第３実施形態と同一である。上記実施形態の各ステップと同一のステップ、および、同一の構成については、同一の符号を付すと共に説明を省略する。
【0103】
図２３は、第４実施形態における分析支援方法を示すフローチャートである。図２４は、第４実施形態において第２除外工程の実行により更新した抽出データＴｈを示す模式図である。図２４では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と、関連取得データＤｔＲとに種別ごとの異なるハッチングを付している。また、図２４では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＤに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａ、工程識別子Ｐｎ、および、連結識別子Ｐｄの図示を省略している。また、図２４では、第２除外工程の実行により除外されるデータ群ＤｇＤを点線で図示している。以下においては、第１除外工程と第２除外工程とのいずれも実行していない図１４に示すような抽出データＴｈを第１抽出データＴｈ１と呼ぶ。第１除外工程を実行したが、第２除外工程を実行していない図２１に示すような抽出データＴｈを第２抽出データＴｈ２とも呼ぶ。図２４に示すような少なくとも第２除外工程を実行した後の抽出データＴｈを第３抽出データＴｈ３とも呼ぶ。
【0104】
図２３に示すように、本実施形態では、第１除外工程の後に、関連取得データＤｔＲを設定するステップＳ９の関連設定工程が実行される。関連設定工程において、関連設定部２９は、関連項目データベースＲを用いて、説明変数として抽出された第２取得データＤｉＢ７に関連する他の第２取得データＤｉＢ５を関連取得データＤｔＲに設定する。具体的には、関連設定部２９は、例えば、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２以外の他の第２取得データＤｔ２のそれぞれと、の相関関係を示す相関値を算出する。そして、関連設定部２９は、例えば、相関値によって示される相関関係の程度が予め定められた相関関係の基準程度より大きい第２取得データＤｔ２を、関連取得データＤｔＲとして抽出する。本実施形態では、個別データＤａが第２製造工程における担当者ＩＤである取得データＤｉＢ５と、個別データＤａが第３製造工程における担当者ＩＤである取得データＤｉＣ１と、が関連取得データＤｔＲに設定されている。なお、関連取得工程が実行されるタイミングは、これに限られるものではない。関連取得工程は、抽出工程の後の時点であって、第２除外工程より前の時点に実行されればよい。
【0105】
図２３に示すように、関連設定工程の後に、要因分析における関連性が低いデータ群ＤｇＯを除外して、抽出データＴｈを加工するステップＳ１０の第２除外工程が実行される。第２除外工程において、第２除外部３０は、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２との少なくとも一方から除外データ群ＤｇＯを除外する。図２４に示すように、除外データ群ＤｇＯは、目的変数として設定された第１取得データＤｔ１と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、関連取得データＤｔＲと、のいずれも含まないデータ群ＤｇＡである。換言すると、第２除外部３０は、対象データ群ＤｇＳである第３データ群ＤｇＣと除外データ群ＤｇＯである第１データ群ＤｇＡとの繋がりを切断する。これにより、第２除外部３０は、第３抽出データＴｈ３が重要取得データを含むように、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２との少なくとも一方を更新して第３抽出データＴｈ３を生成する。重要取得データは、目的変数として設定された第１取得データＤｔ１と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、関連取得データＤｔＲと、のいずれかの取得データＤｔである。図２４では、重要取得データに対して、種別に応じた異なるハッチングを付している。
【0106】
上記第４実施形態によれば、重要取得データを含まない除外データ群ＤｇＯを、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２との少なくとも一方から除外することができる。これにより、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２との少なくとも一方を更新して、対象データ群ＤｇＳと、重要取得データを含むデータ群ＤｇＢと、を含む第３抽出データＴｈ３を生成することができる。そのため、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２との少なくとも一方に含まれるデータ群ＤｇＡ～ＤｇＣのうち、要因分析に無関係な取得データＤｔのみによって構成されるデータ群ＤｇＡについての可視化データＤｖを生成する処理を省略することができる。よって、製造物の品質に寄与する要因を含む取得データＤｔからなる可視化データＤｖのみを表示部４に表示させることができる。これにより、使用者は、製造物の品質に寄与する要因同士の関係をより一層容易に把握することができる。
【0107】
Ｅ．第５実施形態：
図２５は、第５実施形態における可視化データＤｖＢ２，ＤｖＣ同士を関連付けた階層化データＤｓを示す模式図である。以下においては、図１７に示す第１実施形態における階層化データＤｓを第１階層化データＤｓ１とも呼び、図２５に示す第５実施形態における階層化データＤｓを第２階層化データＤｓ２とも呼ぶ。本実施形態では、可視化データＤｖＢ２，ＤｖＣ２の内容が第１実施形態とは異なる。具体的には、可視化部２７は、第４実施形態において示した重要取得データ以外の取得データＤｔを含まず、重要取得データのみを含むように、可視化データＤｖを生成する。他の構成については、第４実施形態と同一である。上記実施形態と同一の構成については、同一の符号を付すと共に説明を省略する。
図２５は、第５実施形態における可視化データＤｖＢ２，ＤｖＣ同士を関連付けた階層化データＤｓを示す模式図である。以下においては、図１７に示す第１実施形態における階層化データＤｓを第１階層化データＤｓ１とも呼び、図２５に示す第５実施形態における階層化データＤｓを第２階層化データＤｓ２とも呼ぶ。本実施形態では、可視化データＤｖＢ２，ＤｖＣ２の内容が第１実施形態とは異なる。具体的には、可視化部２７は、第４実施形態において示した重要取得データ以外の取得データＤｔを含まず、重要取得データのみを含むように、可視化データＤｖを生成する。他の構成については、第４実施形態と同一である。上記実施形態と同一の構成については、同一の符号を付すと共に説明を省略する。
【0108】
上記第５実施形態によれば、要因分析に無関係な取得データＤｔの項目名Ｄｉ等を可視化データＤｖに含めることなく、製造物の品質に寄与する要因として注視すべき取得データＤｔの項目名Ｄｉ等を含めた可視化データＤｖを生成することができる。このようにすると、可視化データＤｖを表示部４に表示させた場合に、可視化データＤｖに含まれる情報量を減らすことができる。これにより、使用者は、表示部４に表示された可視化データＤｖを視認することで、要因分析の結果をより一層容易に把握することができる。換言すると、可視化データＤｖによって、目的変数と説明変数との関係をより簡素に表現することができる。
【0109】
Ｆ．第６実施形態：
図２６は、第６実施形態における抽出データＴｈを示す模式図である。図２６では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と、関連取得データＤｔＲとに種別ごとの異なるハッチングを付している。また、図２６では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＣ，ＤｇＥに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａ、工程識別子Ｐｎ、および、連結識別子Ｐｄの図示を省略している。図２６に示す抽出データＴｈは、少なくとも第２除外工程を実行した後の第３抽出データＴｈ３であって、図２４に示す第３抽出データＴｈ３とは異なる抽出データＴｈである。
図２６は、第６実施形態における抽出データＴｈを示す模式図である。図２６では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と、関連取得データＤｔＲとに種別ごとの異なるハッチングを付している。また、図２６では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＣ，ＤｇＥに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａ、工程識別子Ｐｎ、および、連結識別子Ｐｄの図示を省略している。図２６に示す抽出データＴｈは、少なくとも第２除外工程を実行した後の第３抽出データＴｈ３であって、図２４に示す第３抽出データＴｈ３とは異なる抽出データＴｈである。
【0110】
本実施形態では、第１実施形態と同様に、第３製造工程において、第１製造工程で製造した第１部品に第２製造工程で製造した第２部品を取り付けることにより製造した製造物の品質に係る要因を分析する場合について説明する。このとき、第２部品は、第２製造工程よりも前に実行される第５製造工程において製造した第５部品に予め定められた加工をすることで製造されるものとする。これにより、本実施形態では、第２除外工程の処理内容が上記実施形態とは異なる。
【0111】
さらに、本実施形態では、第１取得データＤｔ１は、上記実施形態とは異なり、第３製造工程において取得された製造パラメーターの１つである電流の実測値を個別データＤａとする取得データＤｉＣ３である。説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２は、第５製造工程における処理温度を個別データＤａとする取得データＤｉＥ７、および、第１製造工程における担当者ＩＤを個別データＤａとする取得データＤｉＡ６である。つまり、第３製造工程において製造した製造物に不良が生じた真因は、第５部品の処理温度、および、第１製造工程において作業を担当した担当者であり、第１部品および第５部品に加えて、第２部品は、製造物の品質に寄与する間接要因である。
【0112】
また、関連取得データＤｔＲとして設定された第２取得データＤｔ２は、第５製造工程における担当者ＩＤを個別データＤａとする取得データＤｉＥ５である。またさらに、関連取得データＤｔＲとして設定された第２取得データＤｔ２は、第１製造工程において取得した製造パラメーターの１つである膜圧および寸法の実測値を個別データＤａとする取得データＤｉＡ７，ＤｉＡ８である。またさらに、関連取得データＤｔＲとして設定された第２取得データＤｔ２は、第２製造工程における装置ＩＤ、処理日時、および担当者ＩＤを個別データＤａとする取得データＤｉＢ３，ＤｉＢ４，ＤｉＢ５である。またさらに、関連取得データＤｔＲとして設定された第２取得データＤｔ２は、第３製造工程における製品ＩＤ、および、第３製造工程において取得した製造パラメーターの１つである周波数の実測値を個別データＤａとする取得データＤｉＣ１，ＤｉＣ５である。他の構成については、第４実施形態と同一である。よって、上記実施形態と同一の構成については、同一の符号を付すと共に説明を省略する。
【0113】
第２製造工程において取得した取得データＤｔであることを示す工程識別子Ｐｎにより分類されることで生成された第２データ群ＤｇＢは、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２を含まない。すなわち、第２データ群ＤｇＢは、真因となる取得データＤｔを含まない。しかし、第２データ群ＤｇＢは、関連取得データＤｔＲを含む。つまり、第２データ群ＤｇＢに含まれる取得データＤｔの中には、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と関連する取得データＤｔが含まれている。よって、本実施形態のような場合、重要取得データを含まないデータ群である除外データ群ＤｇＯが存在しないため、第２除外部３０は、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２との少なくとも一方に含まれるいずれのデータ群ＤｇＡ～ＤｇＣ，ＤｇＥも除外しない。
【0114】
上記第６実施形態によれば、第１取得データＤｔ１と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と、のいずれも含まないデータ群ＤｇＢであっても、関連取得データＤｔＲを含むデータ群ＤｇＢである場合には、抽出データＴｈに残すことができる。これにより、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と関連する第２取得データＤｔ２を含むデータ群ＤｇＢが、抽出データＴｈから除外されることを回避できる。よって、目的変数と説明変数との構成関係をより一層明確に示すことができる。
【0115】
Ｇ．第７実施形態：
図２７は、第７実施形態における分析支援システム１ｄの概略構成を示すブロック図である。以下においては、第７実施形態における分析支援システム１を第４分析支援システム１ｄとも呼ぶ。第７実施形態における分析支援装置１０を第４分析支援装置１０４とも呼ぶ。第７実施形態におけるＣＰＵ２を第４ＣＰＵ２０４とも呼ぶ。
図２７は、第７実施形態における分析支援システム１ｄの概略構成を示すブロック図である。以下においては、第７実施形態における分析支援システム１を第４分析支援システム１ｄとも呼ぶ。第７実施形態における分析支援装置１０を第４分析支援装置１０４とも呼ぶ。第７実施形態におけるＣＰＵ２を第４ＣＰＵ２０４とも呼ぶ。
【0116】
本実施形態では、第６実施形態と同様に、第３製造工程において、第１製造工程で製造した第１部品に第２製造工程で製造した第２部品を取り付けることにより製造した製造物の品質に係る要因を分析する場合について説明する。このとき、第２部品は、第２製造工程よりも前に実行される第５製造工程において製造した第５部品に予め定められた加工をすることで製造されるものとする。目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２、および、関連取得データＤｔＲは、第６実施形態と同一である。第４分析支援装置１０４は、さらに、第３除外部３１を備える。つまり、第４ＣＰＵ２０４は、記憶部６に記憶されたコンピュータープログラムＰを展開することにより、さらに、第３除外部３１として機能する。なお、他の構成については、第６実施形態と同一である。上記実施形態の各ステップと同一のステップ、および、同一の構成については、同一の符号を付すと共に説明を省略する。
【0117】
図２８は、第７実施形態における分析支援方法を示すフローチャートである。図２９は、第７実施形態において第３除外工程の実行により抽出した抽出データＴｈを示す模式図である。図２９では、目的変数として設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１と、連結識別子Ｐｄが付与された第２取得データＤｔ２と、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２と、関連取得データＤｔＲとに種別ごとの異なるハッチングを付している。また、図２９では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＣ，ＤｇＥに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａ、工程識別子Ｐｎ、および、連結識別子Ｐｄの図示を省略している。また、図２９では、第３除外工程の実行により除外される取得データＤｔを点線で図示している。以下においては、第１除外工程と第２除外工程と第３除外工程とのいずれも実行していない図１４に示すような抽出データＴｈを第１抽出データＴｈ１とも呼ぶ。第１除外工程を実行したが、第２除外工程および第３除外工程を実行していない図２１に示すような抽出データＴｈを第２抽出データＴｈ２とも呼ぶ。少なくとも第２除外工程を実行したが、第３除外工程を実行していない図２４に示すような抽出データＴｈを第３抽出データＴｈ３とも呼ぶ。図２９に示すような少なくとも第３除外工程を実行した後の抽出データＴｈを第４抽出データＴｈ４とも呼ぶ。
【0118】
図２８に示すように、本実施形態では、第２除外工程の後に、要因分析における関連性が低い第２取得データＤｔ２を除外して、抽出データＴｈを加工するステップＳ１１の第３除外工程が実行される。第３除外工程において、第３除外部３１は、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２と第３抽出データＴｈ３との少なくとも１つの抽出データＴｈから、除外取得データＤｔＯを除外する。図２９に示すように、除外取得データＤｔＯは、抽出データＴｈに含まれる取得データＤｔのうち、前述した重要取得データ以外の第２取得データＤｔ２である。これにより、第３除外部３１は、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２と第３抽出データＴｈ３との少なくとも１つの抽出データＴｈを更新して、第４抽出データＴｈ４を生成する。図２９では、重要取得データに対して種別に応じた異なるハッチングを付すと共に、除外取得データＤｔＯを点線で図示している。
【0119】
上記第７実施形態によれば、除外取得データＤｔＯを、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２と第３抽出データＴｈ３との少なくとも１つの抽出データＴｈから除外することができる。これにより、第１抽出データＴｈ１と第２抽出データＴｈ２と第３抽出データＴｈ３との少なくとも１つの抽出データＴｈを更新して、重要取得データのみを含む第４抽出データＴｈ４を生成することができる。そのため、要因分析に無関係な取得データＤｔを可視化データＤｖに含めることなく、要因分析に必要な取得データＤｔのみを可視化データＤｖに含めることができる。よって、製造物の品質に寄与する要因を含む取得データＤｔからなる可視化データＤｖのみを表示部４に表示させることができる。これにより、使用者は、製造物の品質に寄与する要因同士の関係をより一層容易に把握することができる。
【0120】
Ｈ．第８実施形態：
図３０は、第８実施形態における分析支援システム１ｅの概略構成を示すブロック図である。以下においては、第８実施形態における分析支援システム１を第５分析支援システム１ｅとも呼ぶ。第８実施形態における分析支援装置１０を第５分析支援装置１０５とも呼ぶ。第８実施形態におけるＣＰＵ２を第５ＣＰＵ２０５とも呼ぶ。
図３０は、第８実施形態における分析支援システム１ｅの概略構成を示すブロック図である。以下においては、第８実施形態における分析支援システム１を第５分析支援システム１ｅとも呼ぶ。第８実施形態における分析支援装置１０を第５分析支援装置１０５とも呼ぶ。第８実施形態におけるＣＰＵ２を第５ＣＰＵ２０５とも呼ぶ。
【0121】
本実施形態では、第５分析支援装置１０５は、さらに、通知部３２を備える。つまり、第５ＣＰＵ２０５は、記憶部６に記憶されたコンピュータープログラムＰを展開することにより、さらに、通知部３２として機能する。第５分析支援装置１０５の記憶部６は、さらに、担当者データベースＱと、通知部３２の機能により生成される通知用データＵとを記憶している。
【0122】
図３１は、担当者データベースＱおよび通知用データＵと要因分析の結果の通知イメージとを示す模式図である。図３１では、各データ群ＤｇＡ～ＤｇＣに含まれる各取得データＤｔの個別データＤａ、４Ｍ情報Ｉｎ、および、連結識別子Ｐｄの図示を省略している。担当者データベースＱは、工程識別子Ｐｎと、工程識別子Ｐｎによって識別される製造工程のそれぞれにおいて作業を担当する担当者の連絡先Ａｄとを紐付けたデータベースである。図３１に示すように、担当者データベースＱは、担当者ＩＤを含んでもよい。通知用データＵは、抽出データＴｈに含まれる工程識別子Ｐｎと、担当者データベースＱに含まれる工程識別子Ｐｎと、を紐付けたデータである。
【0123】
本実施形態では、取得部２１は、さらに、担当者データベースＱを取得する。他の構成については、第１実施形態と同一である。上記実施形態の各ステップと同一のステップ、および、同一の構成については、同一の符号を付すと共に説明を省略する。
【0124】
図３２は、第８実施形態における分析支援方法を示すフローチャートである。本実施形態では、抽出工程の後に、前述した可視化工程と、要因分析の結果を使用者に通知するステップＳ２０の通知工程と、が実行される。可視化工程と通知工程とはいずれが先に実行されてもよく、同時並行的に実行されてもよい。通知工程において、通知部３２は、通知用データＵを生成する。そして、通知部３２は、図３１に示すように、通知用データＵを用いて、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２を含む製造工程において作業を担当した担当者の連絡先Ａｄに、要因分析の結果に関する結果情報Ｉａを通知する。結果情報Ｉａは、例えば、目的変数に設定された取得データＤｔである第１取得データＤｔ１の項目名Ｄｉ、および、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２の項目名Ｄｉを含む。さらに、結果情報Ｉａは、例えば、第１取得データＤｔ１を含む製造工程の名称、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２を含む製造工程の名称、要因分析の対象としたデータの内容を含んでもよい。
【0125】
上記第８実施形態によれば、抽出データＴｈと担当者データベースＱとを用いて、通知用データＵを生成することができる。そして、通知用データＵを用いて、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２を含む製造工程において作業を担当した担当者の連絡先Ａｄに結果情報Ｉａを通知することができる。このようにすると、製造物に不良が生じた場合に、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２を担当した担当者に、不良の要因等の結果情報Ｉａを通知することができる。
【0126】
また、上記第８実施形態によれば、ロットＩＤごと等の所定の単位ごとに第５分析支援装置１０５を用いて要因分析を行うことで、突発的に不良が生じた場合に、不良の要因として抽出された第２取得データＤｔ２を含む製造工程の担当者に速やかに通知できる。これにより、結果情報Ｉａを受信した担当者は、不良の要因となる製造設備１００や製造方法等を特定し、品質を改善するための措置を速やかに講じることができる。つまり、製造現場において、不良への早期対処が可能となる。
【0127】
Ｉ．他の実施形態：
Ｉ－１：他の実施形態１：
上記実施形態では、図１７および図２５に示すように、可視化データＤｖは、特性要因図であった。しかし、本開示は、これに限られるものではない。可視化データＤｖは、例えば、図１４に示す抽出データＴｈのように、テーブル形式のデータであってもよい。
Ｉ－１：他の実施形態１：
上記実施形態では、図１７および図２５に示すように、可視化データＤｖは、特性要因図であった。しかし、本開示は、これに限られるものではない。可視化データＤｖは、例えば、図１４に示す抽出データＴｈのように、テーブル形式のデータであってもよい。
【0128】
Ｉ－２．他の実施形態２：
上記実施形態では、図２に示すように、目的変数として設定された取得データＤｔの個別データＤａは、量的データであった。しかし、本開示は、これに限られるものではない。目的変数として設定された取得データＤｔの個別データＤａは、カテゴリカルデータであってもよい。
上記実施形態では、図２に示すように、目的変数として設定された取得データＤｔの個別データＤａは、量的データであった。しかし、本開示は、これに限られるものではない。目的変数として設定された取得データＤｔの個別データＤａは、カテゴリカルデータであってもよい。
【0129】
Ｉ－３：他の実施形態３：
上記実施形態では、図１３に示すように、データ群生成部２４は、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣに含まれる連結識別子Ｐｄ同士を関連付けることで、製造物データ群ＤｇＦと部品データ群ＤｇＰとを関連付けていた。しかし、本開示は、これに限られるものではない。
データ群生成部２４は、第１連結処理によって追加した取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１の４Ｍ情報Ｉｎを第３ラベルＬ３とした後に、４Ｍ情報Ｉｎと製造工程情報Ｄｆとを用いて、製造物データ群ＤｇＦと部品データ群ＤｇＰとを関連付けてもよい。この際、製造物データ群ＤｇＦのうちで連結識別子Ｐｄが付与された取得データＤｉＣ１と、部品データ群ＤｇＰに含まれ、第３ラベルＬ３に変更した製造物データ群ＤｇＦの取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１と同じ取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１と、が関連付けられる。このような形態であれば、４Ｍ情報Ｉｎと製造工程情報Ｄｆとを用いて、群別データセットＤｈを生成することができる。
上記実施形態では、図１３に示すように、データ群生成部２４は、データ群ＤｇＡ～ＤｇＣに含まれる連結識別子Ｐｄ同士を関連付けることで、製造物データ群ＤｇＦと部品データ群ＤｇＰとを関連付けていた。しかし、本開示は、これに限られるものではない。
データ群生成部２４は、第１連結処理によって追加した取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１の４Ｍ情報Ｉｎを第３ラベルＬ３とした後に、４Ｍ情報Ｉｎと製造工程情報Ｄｆとを用いて、製造物データ群ＤｇＦと部品データ群ＤｇＰとを関連付けてもよい。この際、製造物データ群ＤｇＦのうちで連結識別子Ｐｄが付与された取得データＤｉＣ１と、部品データ群ＤｇＰに含まれ、第３ラベルＬ３に変更した製造物データ群ＤｇＦの取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１と同じ取得データＤｉＡ１，ＤｉＢ１と、が関連付けられる。このような形態であれば、４Ｍ情報Ｉｎと製造工程情報Ｄｆとを用いて、群別データセットＤｈを生成することができる。
【0130】
Ｉ－４：他の実施形態４：
上記実施形態では、複数の製造工程において取得した２以上の取得データＤｔを要因分析の対象としていた。しかし、本開示は、これに限られるものではない。他の実施形態では、１つの製造工程において取得した２以上の取得データＤｔを要因分析の対象としてもよい。
上記実施形態では、複数の製造工程において取得した２以上の取得データＤｔを要因分析の対象としていた。しかし、本開示は、これに限られるものではない。他の実施形態では、１つの製造工程において取得した２以上の取得データＤｔを要因分析の対象としてもよい。
【0131】
Ｉ－５．他の実施形態５：
上記第８実施形態では、通知部３２は、図３１に示すように、通知用データＵを用いて、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２を含む製造工程において作業を担当した担当者の連絡先Ａｄに、要因分析の結果に関する結果情報Ｉａを通知していた。しかし、本開示は、これに限られるものではない。通知部３２は、関連取得データＤｔＲを含む製造工程において作業を担当した担当者の連絡先Ａｄにも、結果情報Ｉａを通知してもよい。このような形態であれば、製造物に不良等が生じた場合に、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２に関連する製造工程の担当者にも、不良の要因等の結果情報Ｉａを通知することができる。
上記第８実施形態では、通知部３２は、図３１に示すように、通知用データＵを用いて、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２を含む製造工程において作業を担当した担当者の連絡先Ａｄに、要因分析の結果に関する結果情報Ｉａを通知していた。しかし、本開示は、これに限られるものではない。通知部３２は、関連取得データＤｔＲを含む製造工程において作業を担当した担当者の連絡先Ａｄにも、結果情報Ｉａを通知してもよい。このような形態であれば、製造物に不良等が生じた場合に、説明変数として抽出された第２取得データＤｔ２に関連する製造工程の担当者にも、不良の要因等の結果情報Ｉａを通知することができる。
【0132】
Ｊ．他の形態：
本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。
本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。
【0133】
（１）本開示の第１形態によれば、分析支援装置が提供される。使用者による製造物の品質に寄与する要因分析を支援する分析支援装置において、前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、前記分析支援装置は、前記使用者からの入力を受け付ける入力操作部と、前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得部と、前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作部を介した前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定部と、前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出部と、前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出部と、前記抽出データを用いて、前記入力操作部を介した前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化部と、を備える。この形態によれば、目的変数との相関値を算出することで、目的変数を説明する説明変数であって、製造物の品質に寄与する要因としての説明変数を抽出することができる。これにより、製造工程において取得した取得データを用いて、目的変数と説明変数とを関連付けた抽出データを生成することができる。さらに、上記第１実施形態によれば、生成した抽出データを用いて、目的変数の項目名と説明変数の項目名とを階層的に示す可視化データを生成することができる。よって、使用者が製造物の品質に寄与する要因を分析する場合に、製造工程において取得した取得データの内容が複雑で多岐に亘る場合であっても、可視化データを視認することで、製造物の品質に寄与する要因同士の関係を容易に把握することができる。
【0134】
（２）上記形態において、前記可視化部は、前記目的変数を最上位ノードに設定し、前記説明変数を前記目的変数よりも下位ノードに設定することで、前記可視化データを生成してもよい。この形態によれば、可視化データにおける目的変数と説明変数との関係をより明確にすることができる。
【0135】
（３）上記形態において、前記製造物は、２以上の前記製造工程を実行することにより製造され、前記データセットは、２以上の前記第２取得データを含み、前記取得部は、さらに、前記２以上の前記製造工程の時系列順序を表す順序情報と、前記製造工程のそれぞれにおいて取得される前記取得データの前記項目名を表す項目情報と、を含む製造工程情報を取得し、前記分析支援装置は、さらに、（ｉ）前記項目名と、前記製造物の品質を管理するための品質特性を示す４Ｍ情報であって、前記項目名に対応するラベルである４Ｍ情報と、を紐付けた教師データを入力して学習させた機械学習モデルに、前記データセットを入力することによって、前記データセットに含まれる前記取得データのそれぞれに前記４Ｍ情報を付与する第１加工処理と、（ｉｉ）前記製造工程情報を用いて、前記製造工程を識別するための工程識別子を、前記データセットに含まれる前記取得データのそれぞれに付与する第２加工処理と、を実行して、加工データセットを生成するデータ加工部と、（ｉ）前記工程識別子を用いて、前記加工データセットに含まれる２以上の前記取得データを前記製造工程ごとに分類したデータ群を生成する第１群別処理と、（ｉｉ）前記順序情報を用いて、前記データ群同士を前記時系列順序に従った順序となるように関連付ける第２群別処理と、を実行して、群別データセットを生成するデータ群生成部と、を備え、前記４Ｍ情報は、製造時における人に関するデータであることを示す第１ラベルと、前記製造設備に関するデータであることを示す第２ラベルと、前記製造時における材料に関するデータであることを示す第３ラベルと、製造方法に関するデータであることを示す第４ラベルと、を含み、前記抽出部は、前記４Ｍ情報と前記工程識別子とを用いて、前記群別データセットに含まれる前記目的変数と前記説明変数とを、前記時系列順序の各前記製造工程ごとに関連付けることで、前記抽出データを生成してもよい。この形態によれば、学習済みの機械学習モデルにデータセットＤｒを入力することで、製造物の品質を管理するための品質特性を示すラベルである４Ｍ情報を各取得データに自動的に付与することができる。これにより、データセットに含まれる２以上の取得データＤｔを品質特性に応じて分類することができる。よって、データセットに含まれる２以上の取得データＤｔを単純化することができる。さらに、この形態によれば、データ群同士を時系列順序に従った順序となるように関連付けた群別データセットを生成することができる。これにより、データセットに含まれる２以上の取得データの時系列順序を明確にすることができる。
【0136】
（４）上記形態において、前記４Ｍ情報は、さらに、前記製造工程において取得した物理量であることを示す第５ラベルを含んでもよい。この形態によれば、データセットＤｒに含まれる２以上の取得データＤｔを、品質特性に応じて、より詳細に分類することができる。
【0137】
（５）上記形態において、前記算出部は、前記群別データセットに含まれる前記データ群のうち、前記目的変数として設定された前記第１取得データを含む前記データ群である対象データ群よりも前記時系列順序において下流工程の前記データ群に含まれる前記第２取得データについての前記相関値を算出することなく、前記対象データ群と前記対象データ群よりも上流工程の前記データ群とに含まれる前記第２取得データについての前記相関値を算出してもよい。この形態によれば、データセットに含まれる第２取得データのうち、説明変数となり得ない第２取得データについての相関値を算出する処理を省略することができる。
【0138】
（６）上記形態において、前記順序情報を用いて、前記目的変数として設定された前記第１取得データを含む前記データ群である対象データ群よりも前記時系列順序において下流工程の前記データ群を前記抽出データから除外して、前記抽出データが前記対象データ群と前記対象データ群よりも上流工程の前記データ群とを含むように、前記抽出データを更新する第１除外部を備えてもよい。この形態によれば、抽出データに、対象データ群よりも下流工程のデータ群が含まれる場合に、抽出データから対象データ群よりも下流工程のデータ群を除外することができる。これにより、抽出データを更新して、対象データ群と、対象データ群よりも上流工程のデータ群とを含む抽出データを生成することができる。このとき、可視化部は、出データを用いて可視化データを生成するため、対象データ群よりも下流工程のデータ群についての可視化データを生成することなく、対象データ群と、対象データ群よりも上流工程のデータ群についての可視化データを生成できる。これにより、抽出データに含まれるデータ群のうち、説明変数となる第２取得データを含み得ないデータ群の可視化データを生成する処理を省略することができる。
【0139】
（７）上記形態において、前記データ加工部は、さらに、前記製造工程情報を用いて、前記第２加工処理後の前記データセットに含まれる前記取得データであって、各前記製造工程における最終成果物を示す前記取得データのそれぞれに対して、連結識別子を付与する第３加工処理を実行することで、前記加工データセットを生成し、前記第２群別処理は、さらに、前記最終成果物を前記部品として前記製造物を製造した場合に、前記製造工程情報を用いて、（ｉ）前記連結識別子が付与された前記取得データであって、前記製造物を示す前記取得データを含む前記データ群に、前記連結識別子が付与された前記取得データのうち、前記部品を示す前記取得データを追加する第１連結処理と、（ｉｉ）前記データ群に含まれる前記連結識別子同士を関連付ける第２連結処理と、を含んでもよい。この形態によれば、製造工程情報を用いて、データセットに含まれる取得データに連結識別子を付与することができる。そして、連結識別子同士を関連付けることで、データ群同士を関連付けることができる。これにより、より容易に群別データセットを生成することができる。
【0140】
（８）上記形態において、前記取得部は、さらに、各前記取得データのうちで関連する前記取得データ同士を関連付けた関連項目データベースを取得し、前記分析支援装置は、さらに、前記関連項目データベースを用いて、前記説明変数として抽出された前記第２取得データに関連する他の前記第２取得データを関連取得データに設定する関連設定部と、前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、のいずれも含まない前記データ群を前記抽出データから除外して、前記抽出データが、前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、を含むように、前記抽出データを更新する第２除外部と、を備えてもよい。この形態によれば、関連項目データベースを用いて、説明変数として抽出された第２取得データに関連する他の第２取得データを関連取得データに設定することができる。そして、目的変数として設定された第１取得データと、説明変数として抽出された第２取得データと、連結識別子が付与された第２取得データと、関連取得データと、のいずれも含まないデータ群を抽出データから除外することができる。これにより、抽出データが、目的変数として設定された第１取得データと、説明変数として抽出された第２取得データと、連結識別子が付与された第２取得データと、関連取得データと、を含むように、抽出データを更新することができる。そのため、抽出データに含まれるデータ群のうち、要因分析での関連性が低い取得データのみによって構成されるデータ群についての可視化データを生成する処理を省略することができる。よって、製造物の品質に寄与する要因を含む取得データからなる可視化データを表示部に表示させることができる。
【0141】
（９）上記形態において、前記取得部は、さらに、各前記取得データのうちで関連する前記取得データ同士を関連付けた関連項目データベースを取得し、前記分析支援装置は、さらに、前記関連項目データベースを用いて、前記説明変数として抽出された前記第２取得データに関連する他の前記第２取得データを関連取得データに設定する関連設定部と、前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、のいずれにも該当しない前記第２取得データを前記抽出データから除外して、前記抽出データが、前記目的変数として設定された前記第１取得データと、前記説明変数として抽出された前記第２取得データと、前記連結識別子が付与された前記第２取得データと、前記関連取得データと、を含むように、前記抽出データを更新する第３除外部と、を備えてもよい。この形態によれば、目的変数として設定された第１取得データと、説明変数として抽出された第２取得データと、連結識別子が付与された第２取得データと、関連取得データと、のいずれにも該当しない第２取得データを、抽出データから除外することができる。これにより、製造物の品質に寄与する要因として注視すべき取得データの項目名を含めた可視化データを生成することができる。そのため、可視化データに含まれる情報量を減らすことができる。
【0142】
（１０）上記形態において、前記取得部は、さらに、前記工程識別子と、前記工程識別子によって識別される前記製造工程のそれぞれにおいて作業を担当する担当者の連絡先と、を紐付けた担当者データベースを取得し、前記分析支援装置は、さらに、前記抽出データに含まれる前記工程識別子と、前記担当者データベースに含まれる前記工程識別子と、を紐付けた通知用データを生成して、前記説明変数として抽出された前記第２取得データを含む前記製造工程において前記作業を担当した前記担当者の前記連絡先に、前記要因分析の結果に関する結果情報を通知する通知部を備えてもよい。この形態によれば、抽出データと担当者データベースとを用いて生成した通知用データを用いて、説明変数として抽出された第２取得データを含む製造工程において作業を担当した担当者に結果情報を通知することができる。このようにすると、要因分析の結果を、目的変数との関連性が高い取得データを含む製造工程の担当者に速やかに通知することができる。
【0143】
（１１）上記形態において、前記表示態様は、特性要因図であり、前記可視化部は、（ｉ）前記目的変数として設定された前記第１取得データの前記項目名を前記特性要因図における最上位ノードに設定し、（ｉｉ）前記４Ｍ情報に含まれる各ラベルの名称であるラベル名を前記目的変数の下位ノードに設定し、（ｉｉｉ）前記各ラベルが割り当てられた前記第２取得データの前記項目名を、前記ラベル名の下位ノードに設定することで、前記可視化データを生成してもよい。この形態によれば、目的変数と説明変数との関係を４Ｍ情報に応じて階層的に表示することができる。これにより、目的変数と説明変数との構成関係をより明確に示すことができる。
【0144】
（１２）上記形態において、前記可視化部は、前記データ群ごとに前記可視化データを生成し、前記可視化部は、前記目的変数として設定された前記第１取得データを含む前記データ群について、（１ａ）前記目的変数として設定された前記第１取得データの前記項目名を前記特性要因図における最上位ノードに設定し、（１ｂ）前記４Ｍ情報に含まれる各ラベルの名称であるラベル名を前記目的変数の下位ノードに設定し、（１ｃ）前記各ラベルが割り当てられた前記第２取得データの前記項目名を、前記ラベル名の下位ノードに設定することで、主可視化データを生成し、前記目的変数として設定された前記第１取得データを含むことなく、前記第２取得データを含む前記データ群について、（２ａ）前記第２取得データのうち、最終成果物を示す前記第２取得データの前記項目名を前記特性要因図における最上位ノードに設定し、（２ｂ）前記４Ｍ情報に含まれる各ラベルの名称である前記ラベル名を前記最終成果物を示す前記第２取得データの前記項目名の下位ノードに設定し、（２ｃ）前記各ラベルが割り当てられた前記第２取得データの前記項目名であって、前記最上位ノードに設定した前記第２取得データの前記項目名以外の前記項目名を、前記ラベル名の下位ノードに設定することで、副可視化データを生成し、前記製造工程情報と前記工程識別子とを用いて、前記主可視化データと前記副可視化データとを、前記時系列順序に従って関連付けた階層化データを生成してもよい。この形態によれば、可視化部は、データ群ごとに可視化データを生成することができる。このとき、可視化部は、対象データ群について、目的変数として設定された第１取得データの項目名を特性要因図の最上位ノードに設定する。そして、可視化部は、４Ｍ情報に含まれるラベル名を目的変数の下位ノードに設定する。そして、可視化部は、各ラベルが割り当てられた第２取得データの項目名を、ラベル名の下位ノードに設定する。これにより、可視化部は、主可視化データを生成することができる。さらに、可視化部は、対象データ群以外のデータ群について、第２取得データのうち、最終成果物を示す第２取得データの項目名を特性要因図における最上位ノードに設定する。そして、可視化部は、４Ｍ情報に含まれるラベル名を、最終成果物を示す第２取得データの項目名の下位ノードに設定する。そして、可視化部は、各ラベルが割り当てられた第２取得データの項目名であって、最上位ノードに設定した第２取得データの項目名以外の項目名を、ラベル名の下位ノードに設定する。これにより、可視化部は、副可視化データを生成することができる。さらに、可視化部は、製造工程情報と工程識別子とを用いて、主可視化データと副可視化データとを、製造工程の時系列順序に従って関連付けた階層化データを生成することができる。このようにすると、階層化データを基に、主可視化データから階層的に副可視化データを表示させることができる。これにより、目的変数と説明変数との構成関係を使用者がより一層把握しやすくできる。
【0145】
（１３）上記形態において、さらに、前記可視化データを表示する表示部を備えてもよい。この形態によれば、分析支援装置の使用者に要因分析の結果を提示することができる。
【0146】
（１４）本開示の第２形態によれば、分析支援方法が提供される。使用者による製造物の品質に寄与する要因分析を支援する分析支援方法において、前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、前記分析支援方法は、前記使用者からの入力を受け付ける入力操作工程と、前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得工程と、前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作工程での前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定工程と、前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出工程と、前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出工程と、前記抽出データを用いて、前記入力操作工程での前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化工程と、を備える。この形態によれば、目的変数との相関値を算出することで、目的変数を説明する説明変数であって、製造物の品質に寄与する要因としての説明変数を抽出することができる。これにより、製造工程において取得した取得データを用いて、目的変数と説明変数とを関連付けた抽出データを生成することができる。さらに、上記第１実施形態によれば、生成した抽出データを用いて、目的変数の項目名と説明変数の項目名とを階層的に示す可視化データを生成することができる。よって、使用者が製造物の品質に寄与する要因を分析する場合に、製造工程において取得した取得データの内容が複雑で多岐に亘る場合であっても、可視化データを視認することで、製造物の品質に寄与する要因同士の関係を容易に把握することができる。
【0147】
（１５）本開示の第３形態によれば、コンピュータープログラムが提供される。使用者による製造物の品質に寄与する要因分析を支援するためのコンピュータープログラムにおいて、前記製造物は、製造設備を用いて１以上の製造工程を実行することにより製造され、前記コンピュータープログラムは、前記使用者からの入力を受け付ける入力操作機能と、前記製造工程において取得した取得データであって、前記製造物と前記製造物を構成する部品との少なくとも一方に関する個別データと、前記個別データの項目を示す項目名と、を紐付けた取得データを２以上含むデータセットを取得する取得機能と、前記データセットに含まれる２以上の前記取得データの中から前記要因分析の対象として前記入力操作機能を介した前記使用者の入力により受け付けた前記取得データとしての第１取得データを目的変数に設定する目的変数設定機能と、前記データセットに含まれる前記取得データのうち、前記第１取得データ以外の前記取得データである第２取得データのそれぞれと前記目的変数との相関関係を示す相関値を算出する算出機能と、前記相関値によって示される前記相関関係の程度が予め定められた前記相関関係の基準程度より大きい前記第２取得データを説明変数として抽出して、前記目的変数と前記説明変数とを関連付けた抽出データを生成する抽出機能と、前記抽出データを用いて、前記入力操作機能を介した前記使用者の入力により受け付けた表示態様により、前記目的変数の前記項目名と前記説明変数の前記項目名とを階層的に示す可視化データを生成する可視化機能と、をコンピューターに実行させる。この形態によれば、目的変数との相関値を算出することで、目的変数を説明する説明変数であって、製造物の品質に寄与する要因としての説明変数を抽出することができる。これにより、製造工程において取得した取得データを用いて、目的変数と説明変数とを関連付けた抽出データを生成することができる。さらに、上記第１実施形態によれば、生成した抽出データを用いて、目的変数の項目名と説明変数の項目名とを階層的に示す可視化データを生成することができる。よって、使用者が製造物の品質に寄与する要因を分析する場合に、製造工程において取得した取得データの内容が複雑で多岐に亘る場合であっても、可視化データを視認することで、製造物の品質に寄与する要因同士の関係を容易に把握することができる。
【0148】
上述した本開示の各形態の有する複数の構成要素はすべてが必須のものではなく、上述の課題の一部又は全部を解決するため、あるいは、本明細書に記載された効果の一部又は全部を達成するために、適宜、前記複数の構成要素の一部の構成要素について、その変更、削除、新たな他の構成要素との差し替え、限定内容の一部削除を行うことが可能である。また、上述の課題の一部又は全部を解決するため、あるいは、本明細書に記載された効果の一部又は全部を達成するために、上述した本開示の一形態に含まれる技術的特徴の一部又は全部を上述した本開示の他の形態に含まれる技術的特徴の一部又は全部と組み合わせて、本開示の独立した一形態とすることも可能である。
【0149】
本開示は、分析支援装置、分析支援方法、および、コンピュータープログラム以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、分析支援装置の製造方法等の形態で実現することができる。
【符号の説明】
【0150】
１，１ａ～１ｅ…分析支援システム、２，２０１～２０５…ＣＰＵ、３…通信部、４…表示部、５…入力操作部、６…記憶部、９…測定ユニット、１０，１０１～１０５…分析支援装置、２１…取得部、２２…目的変数設定部、２３…データ加工部、２４…データ群生成部、２５…算出部、２６…抽出部、２７…可視化部、２８…第１除外部、２９…関連設定部、３０…第２除外部、３１…第３除外部、３２…通知部、１００…製造設備、Ａｄ…連絡先、Ｄａ…個別データ、Ｄｅ…加工データセット、Ｄｅ１…第１加工データセット、Ｄｅ２…第２加工データセット、Ｄｆ…製造工程情報、ＤｇＡ～ＤｇＥ…データ群、ＤｇＦ…製造物データ群、ＤｇＯ…除外データ群、ＤｇＰ…部品データ群、ＤｇＳ…対象データ群、Ｄｈ，Ｄｈ１，Ｄｈ２…群別データセット、Ｄｉ…項目名、Ｄｔ，ＤｉＡ１～ＤｉＡ８，ＤｉＢ１～ＤｉＢ８，ＤｉＣ１～ＤｉＣ８，ＤｉＤ１～ＤｉＤ６，ＤｉＥ１～ＤｉＥ８…取得データ、Ｄｒ…データセット、Ｄｓ，Ｄｓ１，Ｄｓ２…階層化データ、Ｄｔ１…第１取得データ、Ｄｔ２…第２取得データ、ＤｔＯ…除外取得データ、ＤｔＲ…関連取得データ、Ｄｖ，ＤｖＢ１，ＤｖＢ２，ＤｖＣ１，ＤｖＣ２…可視化データ、Ｉａ…結果情報、Ｉｎ…４Ｍ情報、ＫｙＡ…第１連結識別子、ＫｙＢ…第２連結識別子、ＫｙＣ…第３連結識別子、Ｌ１…第１ラベル、Ｌ２…第２ラベル、Ｌ３…第３ラベル、Ｌ４…第４ラベル、Ｌ５…第５ラベル、Ｌ６…第６ラベル、Ｌｉ…ラベル名、ＭＯ…機械学習モデル、Ｐ…コンピュータープログラム、Ｐｄ…連結識別子、Ｐｎ…工程識別子、Ｐｕ…関連情報、Ｑ…担当者データベース、Ｒ…関連項目データベース、ＴＤ，ＴＤ１～ＴＤ６…教師データ、Ｔｈ，Ｔｈ１～Ｔｈ４…抽出データ、Ｕ…通知用データ
【図1】
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