特開 2024-70658 解析装置、解析方法および情報処理プログラム

(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】P2024070658

(43)【公開日】2024-05-23

(54)【発明の名称】解析装置、解析方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20240516BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 302Y

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022181283

(22)【出願日】2022-11-11

(71)【出願人】

【識別番号】000002945

【氏名又は名称】オムロン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】川ノ上 真輔

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA11

3C223BA03

3C223EB01

3C223EB02

3C223FF04

3C223FF13

3C223FF16

3C223FF22

3C223FF35

3C223FF45

3C223GG01

3C223HH03

3C223HH05

3C223HH08

(57)【要約】

【課題】大規模な制御システムについて生成された因果関係グラフであっても、解釈性の低下を抑制できる手法を提供する。
【解決手段】解析装置は、製造ラインに関するデータを取得する取得部と、取得されたデータに基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフを生成する第１の生成部と、第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフを生成する第２の生成部とを含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

製造ラインに関するデータを取得する取得部と、
前記取得されたデータに基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフを生成する第１の生成部と、
前記第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、前記第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフを生成する第２の生成部とを備える、解析装置。

【請求項2】

前記第２の生成部は、主成分分析により算出される第１主成分の寄与率に基づいて、集約するノードを決定する、請求項１に記載の解析装置。

【請求項3】

前記第２の生成部は、相互情報量による非線形相関に基づいて、集約するノードを決定する、請求項１に記載の解析装置。

【請求項4】

前記第２の生成部は、最も簡素化されるように、集約可能なノードの全部または一部を集約することで、前記第２の因果関係グラフを生成する、請求項２または３に記載の解析装置。

【請求項5】

前記第１の生成部は、前記取得されたデータから算出された特徴量の偏相関と、前記製造ラインを制御するためのユーザプログラムに定義された変数間の依存関係とに基づいて、前記第１の因果関係グラフを生成する、請求項１～３のいずれか１項に記載の解析装置。

【請求項6】

前記第２の因果関係グラフを出力する出力部をさらに備え、
前記出力部は、前記第１の因果関係グラフと前記第２の因果関係グラフとを切り替える、請求項１～３のいずれか１項に記載の解析装置。

【請求項7】

前記第２の因果関係グラフを出力する出力部をさらに備え、
前記出力部は、前記第２の因果関係グラフにおいて集約されるノードを示す集約対象表示を前記第１の因果関係グラフに付加する、請求項１～３のいずれか１項に記載の解析装置。

【請求項8】

コンピュータが実行する解析方法であって、
製造ラインに関するデータを取得することと、
前記取得されたデータに基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフを生成することと、
前記第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、前記第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフを生成することとを備える、解析方法。

【請求項9】

情報処理プログラムであって、コンピュータに、
製造ラインに関するデータを取得することと、
前記取得されたデータに基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフを生成することと、
前記第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、前記第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフを生成することとを実行させる、情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、解析装置、解析方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来より、実験データおよび観測データなどの不完全な情報に基づいて、事象に至る因果関係を統計的に推定する技術が公知である。このような技術を産業オートメーション（industrial automation）に適用することで、製造現場で生じる異常の要因特定を容易化できる。

【0003】

より具体的には、制御システムがセンサなどのフィールドデバイスから収集する情報に基づいて因果関係グラフを生成し、当該生成した因果関係グラフを参照することで、製品不良などの異常の要因をより容易に特定できるようになる。

【0004】

例えば、国際公開第２０１８／０７３９５５号（特許文献１）は、複数のセンサが出力するセンサ値間における因果関係を示す因果関係情報を用いるシステム分析方法を開示する。国際公開第２０１８／０７３９６０号（特許文献２）は、異常センサをグループ同士の階層関係を示す情報と共に、ユーザに提示する表示方法を開示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】国際公開第２０１８／０７３９５５号

【特許文献2】国際公開第２０１８／０７３９６０号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

大規模な制御システムにおいては、大量の情報から因果関係グラフが生成されるので、専門的な知識に乏しいユーザにとっては、因果関係グラフが示す意味が分かりにくくなる。すなわち、因果関係グラフの解釈性が低下し得る。

【0007】

本発明は、大規模な制御システムについて生成された因果関係グラフであっても、解釈性の低下を抑制できる手法を提供することを一つの目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一例に従う解析装置は、製造ラインに関するデータを取得する取得部と、取得されたデータに基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフを生成する第１の生成部と、第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフを生成する第２の生成部とを含む。

【0009】

この構成によれば、第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフが生成されるので、大規模な制御システムについて生成された因果関係グラフであっても、解釈性の低下を抑制できる。

【0010】

第２の生成部は、主成分分析により算出される第１主成分の寄与率に基づいて、集約するノードを決定するようにしてもよい。この構成によれば、主成分分析の結果に基づいて、集約するノードを決定できる。

【0011】

第２の生成部は、相互情報量による非線形相関に基づいて、集約するノードを決定するようにしてもよい。この構成によれば、相互情報量による非線形相関に基づいて、集約するノードを決定できる。

【0012】

第２の生成部は、最も簡素化されるように、集約可能なノードの全部または一部を集約することで、第２の因果関係グラフを生成するようにしてもよい。この構成によれば、因果関係グラフが最も簡素化されるように、集約可能なノードのうちから実際に集約されるノードを決定できる。

【0013】

第１の生成部は、取得されたデータから算出された特徴量の偏相関と、製造ラインを制御するためのユーザプログラムに定義された変数間の依存関係とに基づいて、第１の因果関係グラフを生成するようにしてもよい。この構成によれば、特徴量の偏相関だけではなく、ユーザプログラムに定義された変数間の依存関係に基づいて、より適切な因果関係グラフを生成できる。

【0014】

解析装置は、第２の因果関係グラフを出力する出力部をさらに含んでいてもよい。出力部は、第１の因果関係グラフと第２の因果関係グラフとを切り替えて表示するようにしてもよい。この構成によれば、必要に応じて、第１の因果関係グラフおよび第２の因果関係グラフの両方を出力できる。

【0015】

解析装置は、第２の因果関係グラフを出力する出力部をさらに含んでいてもよい。出力部は、第２の因果関係グラフにおいて集約されるノードを示す集約対象表示を第１の因果関係グラフに付加して表示するようにしてもよい。この構成によれば、第１の因果関係グラフに対して集約されたノードなどを明示的に示すことができる。

【0016】

本発明の別の一例に従えば、コンピュータが実行する解析方法が提供される。解析方法は、製造ラインに関するデータを取得することと、取得されたデータに基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフを生成することと、第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフを生成することと、第２の因果関係グラフを出力することとを含む。

【0017】

本発明のさらに別の一例に従う情報処理プログラムは、コンピュータに、製造ラインに関するデータを取得することと、取得されたデータに基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフを生成することと、第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフを生成することと、第２の因果関係グラフを出力することとを実行させる。

【発明の効果】

【0018】

本発明によれば、大規模な制御システムについて生成された因果関係グラフであっても、解釈性の低下を抑制できる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】本実施の形態に従う情報処理システムの機能構成を示す模式図である。

【図2】本実施の形態に従う情報処理システムの制御装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図3】本実施の形態に従う情報処理システムの解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図4】本実施の形態に従う情報処理システムにおける因果関係グラフの生成に係る処理手順を示すフローチャートである。

【図5】図４に示す因果関係グラフを生成する処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図6】図４に示すノード集約処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図7】図６に示す最も簡素化された組み合わせを決定する処理の概要を説明するための模式図である。

【図8】本実施の形態に従う情報処理システムが因果関係グラフを生成する製造ラインの一例を示す模式図である。

【図9】本実施の形態に従う情報処理システムが包装機について生成した因果関係グラフの一例を示す。

【図10】本実施の形態に従う情報処理システムが包装機について生成した因果関係グラフの一例を示す。

【図11】本実施の形態に従う解析装置が提供する表示画面の一例を示す模式図である。

【図12】本実施の形態に従う解析装置が提供する表示画面における因果関係グラフの表示例を示す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰り返さない。

【0021】

＜Ａ．適用例＞
まず、本発明が適用される場面の一例について説明する。以下では、製造ラインから収集される情報に基づいて、因果関係グラフを生成する例について説明する。但し、製造ラインから収集される情報に限らず、任意の情報から生成された因果関係グラフに適用可能である。

【0022】

図１は、本実施の形態に従う情報処理システム１の機能構成を示す模式図である。図１を参照して、情報処理システム１は、１または複数の制御装置１００と、解析装置２００とを含む。

【0023】

図１を参照して、制御装置１００は、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）などの産業用コントローラである。制御装置１００は、ＰＬＣエンジン１５０と、変数マネジャ１５２と、インターフェイス１５４と、ＴＳＤＢ（Time Series Data Base）１５６とを含む。

【0024】

制御装置１００は、センサ４２およびアクチュエータ４４を含むフィールドデバイス４０と接続される。制御装置１００は、フィールドデバイス４０（センサ４２）からプロセスデータ（入力データ）を収集するとともに、ＰＬＣエンジン１５０による制御演算の結果に従って、フィールドデバイス４０（アクチュエータ４４）に指令（出力データ）を出力する。

【0025】

ＰＬＣエンジン１５０は、製造ラインを構成する各製造装置を制御するためのユーザプログラム１３２に従って、制御演算を実行する。制御演算は、シーケンス制御および／またはモーション制御を含む。

【0026】

変数マネジャ１５２は、ＰＬＣエンジン１５０がユーザプログラム１３２を実行するにあたって参照可能な変数（変数が示す値を）管理する。変数マネジャ１５２は、予め登録された変数の値をＴＳＤＢ１５６に周期的またはイベント的に書き込む。

【0027】

インターフェイス１５４は、フィールドデバイス４０との間で周期的にデータ（入力データおよび出力データ）をやり取りする。このような周期的なデータのやり取りは、「Ｉ／Ｏリフレッシュ処理」と称されることもある。

【0028】

ＴＳＤＢ１５６は、予め登録された変数の値を時系列に格納する。そのため、ＴＳＤＢ１５６には、時系列データ５０が格納されることになる。時系列データ５０は、フィールドデバイス４０から収集した入力データと、フィールドデバイス４０へ与えられた出力データと、ＰＬＣエンジン１５０の内部で保持される内部データとを含み得る。

【0029】

解析装置２００は、制御装置１００のＴＳＤＢ１５６に格納される時系列データ５０から因果関係グラフを生成する。解析装置２００は、解析モジュール２５０と、ＧＵＩ（Graphical User Interface）モジュール２７０とを含む。

【0030】

解析モジュール２５０は、ノード生成モジュール２５２と、因果関係グラフ生成モジュール２５４と、ノード集約モジュール２５６とを含む。

【0031】

ノード生成モジュール２５２は、製造ラインに関する時系列データ５０を制御装置１００から取得し、取得した時系列データ５０から特徴量（各ノードが示す値）を算出する。このように、ノード生成モジュール２５２は、製造ラインに関する時系列データ５０を取得する処理と、取得した時系列データ５０から特徴量を算出する処理とを実行する。

【0032】

因果関係グラフ生成モジュール２５４は、解析モジュール２５０が算出した特徴量（ノード）から因果関係グラフを示す因果関係データ２６０を生成する。すなわち、因果関係グラフ生成モジュール２５４は、取得された時系列データ５０に基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む因果関係グラフを生成する。このとき、事象に至る因果関係を統計的に推定してもよいし、演繹的に決定してもよい。

【0033】

ノード集約モジュール２５６は、ユーザ操作あるいは任意の条件に従って、因果関係グラフ生成モジュール２５４が生成した因果関係グラフのノードを集約して、新たな因果関係グラフを示す因果関係データ２６０を生成する。ノード集約モジュール２５６は、複数のアルゴリズムを含むアルゴリズム群２５８を有しており、各アルゴリズムに従って、ノードを集約するための統計処理を実行する。このように、ノード集約モジュール２５６は、因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して簡略化された因果関係グラフを生成する。

【0034】

ＧＵＩモジュール２７０は、因果関係データ２６０に対応する因果関係グラフを表示するとともに、ユーザ操作を受け付ける。ＧＵＩモジュール２７０は、ノード集約モジュール２５６により生成された因果関係グラフを表示する。

【0035】

ＧＵＩモジュール２７０が表示する表示内容３００において、例えば、解析直後の因果関係グラフ３０２と、因果関係グラフ３０２のノードを集約した因果関係グラフ３０４とが切り替えて表示される。

【0036】

本明細書において、因果関係グラフを出力することは、（１）解析装置２００に含まれる表示部２１８上で、または、解析装置２００とは別の表示装置上で、因果関係グラフを表現する画像または映像を表示すること、（２）解析装置２００に含まれる表示部２１８などのデバイス、または、解析装置２００とは別の装置に因果関係グラフを表現するためのデータまたは信号を送出すること、（３）解析装置２００に含まれる表示部２１８などのデバイス、または、解析装置２００とは別の装置に、因果関係グラフを表現するための命令を送出することを少なくとも含む。

【0037】

そのため、（１）の意味において、「因果関係グラフを出力する出力部」は、因果関係グラフを再現した画像または映像を視覚化する表示デバイスを含む。（２）の意味において、「因果関係グラフを出力する出力部」は、因果関係グラフを表現するためのデータまたは信号を生成および送出するためのソフトウェアおよび／またはハードウェアを含む。（３）の意味において、「因果関係グラフを出力する出力部」は、因果関係グラフを表現するための命令を生成および送出するためのソフトウェアおよび／またはハードウェアを含む。

【0038】

情報処理システム１は、因果関係グラフを任意の方法で集約して表示することで、因果関係グラフの解釈性を向上させる。

【0039】

図１には、制御装置１００と解析装置２００とを別体の装置として例示するが、制御装置１００と解析装置２００とを一体の装置として構成してもよい。また、解析装置２００に含まれる解析モジュール２５０（ノード生成モジュール２５２、因果関係グラフ生成モジュール２５４、ノード集約モジュール２５６）およびＧＵＩモジュール２７０の一部をクラウド上のリソースで実行するようにしてもよい。すなわち、本実施の形態に従う解析装置２００は、単一の装置として実装してもよいし、複数の装置を用いて実装してもよい。

【0040】

＜Ｂ．ハードウェア構成例＞
次に、本実施の形態に従う情報処理システム１のハードウェア構成例について説明する。

【0041】

（ｂ１：制御装置１００）
図２は、本実施の形態に従う情報処理システム１の制御装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２を参照して、制御装置１００は、ＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）などの、一種のコンピュータとして具現化されてもよい。

【0042】

より具体的には、制御装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）およびＭＰＵ（Micro-Processing Unit）などのプロセッサ１０２と、チップセット１０４と、主記憶装置１０６と、二次記憶装置１０８と、フィールドバスコントローラ１１０と、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）コントローラ１１２と、メモリカードインターフェイス１１４とを含む。

【0043】

プロセッサ１０２は、二次記憶装置１０８に格納された各種プログラムを読み出して、主記憶装置１０６に展開して実行することで、制御対象を制御するための処理を実現する。チップセット１０４は、プロセッサ１０２と各コンポーネントとの間のデータ伝送などを制御する。

【0044】

二次記憶装置１０８には、制御演算を実行するためのＰＬＣエンジン１５０を提供するためのシステムプログラム１３１に加えて、制御演算に係る処理を定義したユーザプログラム１３２が格納される。

【0045】

フィールドバスコントローラ１１０は、フィールドバスを介してフィールドデバイス４０との間でデータをやり取りする。フィールドバスは、産業用の通信プロトコルを採用することが好ましい。このような通信プロトコルとしては、ＥｔｈｅｒＣＡＴ（登録商標）、ＥｔｈｅｒＮｅｔ／ＩＰ（登録商標）、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔ（登録商標）、ＣｏｍｐｏＮｅｔ（登録商標）などが知られている。

【0046】

ＵＳＢコントローラ１１２は、ＵＳＢ接続を介して解析装置２００との間のデータのやり取りを制御する。

【0047】

メモリカードインターフェイス１１４は、メモリカード１１６を着脱可能に構成されており、メモリカード１１６に対してデータを書込み、メモリカード１１６から各種データ（ユーザプログラム１３２およびトレースデータなど）を読み出すことが可能になっている。

【0048】

図２には、プロセッサ１０２がプログラムを実行することで必要な機能が提供される構成例を示したが、これらの提供される機能の一部または全部を、専用のハードウェア回路（例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）など）を用いて実装してもよい。あるいは、制御装置１００の主要部を、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア（例えば、汎用パソコンをベースとした産業用パソコン）を用いて実現してもよい。この場合には、仮想化技術を用いて、用途の異なる複数のＯＳ（Operating System）を並列的に実行させるとともに、各ＯＳ上で必要なアプリケーションを実行させるようにしてもよい。

【0049】

（ｂ２：解析装置２００）
本実施の形態に従う解析装置２００は、一例として、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア（例えば、汎用パソコン）を用いてプログラムを実行することで実現される。

【0050】

図３は、本実施の形態に従う情報処理システム１の解析装置２００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３を参照して、解析装置２００は、ＣＰＵおよびＭＰＵなどのプロセッサ２０２と、光学ドライブ２０４と、主記憶装置２０６と、二次記憶装置２０８と、ＵＳＢコントローラ２１２と、ネットワークコントローラ２１４と、入力部２１６と、表示部２１８とを含む。これらのコンポーネントはバス２２０を介して接続される。

【0051】

プロセッサ２０２は、二次記憶装置２０８に格納されたプログラムを読み出して、主記憶装置２０６に展開して実行することで、後述するような各種処理を実現する。

【0052】

二次記憶装置２０８は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）およびＳＳＤ（Solid State Drive）などで構成される。二次記憶装置２０８には、典型的には、ＯＳ２２２と、制御装置１００との間で必要なデータをやり取りするためのＰＬＣインターフェイスプログラム２２４と、因果関係グラフを生成するための解析プログラム２２６と、ＧＵＩに係る処理を実行するＧＵＩプログラム２２８とが格納される。これらのプログラムの全部または一部が情報処理プログラムに相当する。二次記憶装置２０８には、図３に示すプログラム以外の必要なプログラムが格納されてもよい。

【0053】

解析装置２００は、光学ドライブ２０４を有しており、コンピュータ読取可能なプログラムを非一過的に格納する記録媒体２０５（例えば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記録媒体）から、その中に格納されたプログラムが読み取られて二次記憶装置２０８などにインストールされる。

【0054】

解析装置２００で実行されるプログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体２０５を介してインストールされてもよいが、ネットワーク上のサーバ装置などからダウンロードする形でインストールするようにしてもよい。また、本実施の形態に従う解析装置２００が提供する機能は、ＯＳ２２２が提供するモジュールの一部を利用する形で実現される場合もある。

【0055】

ＵＳＢコントローラ２１２は、ＵＳＢ接続を介して制御装置１００との間のデータのやり取りを制御する。ネットワークコントローラ２１４は、任意のネットワークを介した他の装置との間のデータのやり取りを制御する。

【0056】

入力部２１６は、キーボードおよびマウスなどで構成され、ユーザ操作を受け付ける。表示部２１８は、ディスプレイ、各種インジケータ、プリンタなどで構成され、プロセッサ２０２からの処理結果などを出力する。

【0057】

図３には、プロセッサ２０２がプログラムを実行することで必要な機能が提供される構成例を示したが、これらの提供される機能の一部または全部を、専用のハードウェア回路（例えば、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなど）を用いて実装してもよい。

【0058】

＜Ｃ．処理手順＞
次に、本実施の形態に従う情報処理システム１における処理手順について説明する。

【0059】

（ｃ１：全体処理）
図４は、本実施の形態に従う情報処理システム１における因果関係グラフの生成に係る処理手順を示すフローチャートである。図４に示す各ステップは、典型的には、解析装置２００のプロセッサ２０２がプログラム（図３に示す解析プログラム２２６およびＧＵＩプログラム２２８など）を実行することで実現される。

【0060】

図４を参照して、解析装置２００は、因果関係グラフの生成開始条件が成立したか否かを判断する（ステップＳ１）。因果関係グラフの生成開始条件は、例えば、ユーザが明示的に作成開始を指示したことを含んでいてもよいし、何らかのイベントが発生したことを含んでいてもよい。さらに、因果関係グラフの生成開始条件は、前回の因果関係グラフの生成から所定時間が経過したことを含んでいてもよい。

【0061】

因果関係グラフの生成開始条件が成立していなければ（ステップＳ１においてＮＯ）、ステップＳ１の処理が繰り返される。

【0062】

因果関係グラフの生成開始条件が成立していれば（ステップＳ１においてＹＥＳ）、解析装置２００は、制御装置１００から時系列データ５０を取得する（ステップＳ２）。すなわち、解析装置２００は、製造ラインに関するデータを取得する。

【0063】

続いて、解析装置２００は、取得した時系列データ５０に含まれるフレーム変数のデータを特定するとともに、解析の対象となるデータ（入力データ、出力データ、内部データ）を特定する（ステップＳ３）。フレーム変数のデータは、解析処理における対象区間を決定するために用いられる。例えば、フレーム変数のデータが同じ値を示している区間を１つのフレームとして抽出することができる。

【0064】

そして、解析装置２００は、時系列データ５０から因果関係グラフを生成し（ステップＳ４）、生成された因果関係グラフを表示する（ステップＳ５）。このように、解析装置２００は、取得された時系列データ５０に基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む因果関係グラフを生成する。

【0065】

続いて、解析装置２００は、ノード集約が指示されたか否かを判断する（ステップＳ６）。

【0066】

ノード集約が指示されると（ステップＳ６においてＹＥＳ）、解析装置２００は、ノード集約処理を実行し（ステップＳ７）、生成されたノード集約後の因果関係グラフを表示する（ステップＳ８）。すなわち、解析装置２００は、ノード集約前の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、ノード集約前の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約してノード集約後の因果関係グラフを生成する。そして、解析装置２００は、ノード集約後の因果関係グラフを出力する。

【0067】

ノード集約が指示されなければ（ステップＳ６においてＮＯ）、および、ステップＳ８の実行後、解析装置２００は、因果関係グラフの生成に係る処理の終了が指示されたか否かを判断する（ステップＳ９）。

【0068】

因果関係グラフの生成に係る処理の終了が指示されなければ（ステップＳ９においてＮＯ）、ステップＳ６以下の処理が繰り返される。因果関係グラフの生成に係る処理の終了が指示されると（ステップＳ９においてＹＥＳ）、ステップＳ１以下の処理が繰り返される。

【0069】

（ｃ２：因果関係グラフ生成）
次に、図４に示す因果関係グラフを生成する処理（ステップＳ４）について説明する。

【0070】

図５は、図４に示す因果関係グラフを生成する処理の処理手順を示すフローチャートである。図５を参照して、解析装置２００は、時系列データ５０をフレーム毎に分割し（ステップＳ４１）、フレーム毎に特徴量を算出する（ステップＳ４２）。特徴量は、対象の各データについて、各フレームにおける平均値、最小値、最大値といった、各フレームを代表する任意の値である。各特徴量は、因果関係グラフを構成する各ノードとなる。

【0071】

解析装置２００は、何らかの異常が発生したフレーム（異常ラベルが付与されたフレーム）に着目して、各特徴量の重要度および貢献度を算出する（ステップＳ４３）。解析装置２００は、特徴量の偏相関を算出し（ステップＳ４４）、算出した偏相関とユーザプログラム１３２に定義された変数間の依存関係とを合成する（ステップＳ４５）。ユーザプログラム１３２を考慮することで、工程の情報を反映した因果関係グラフを生成できる。すなわち、取得された時系列データ５０から算出された特徴量の偏相関と、製造ラインを制御するためのユーザプログラム１３２に定義された変数間の依存関係とに基づいて、因果関係グラフを生成することができる。

【0072】

また、ユーザプログラム１３２を考慮することで、状態遷移なども考慮した因果関係グラフを生成できる。解析装置２００は、構造方程式モデリング（ＳＥＭ：Structural Equation Modeling）に基づく変数間の依存関係を生成する（ステップＳ４６）。

【0073】

最終的に、解析装置２００は、各特徴量の重要度および貢献度（ステップＳ４３）、偏相関とユーザプログラム１３２に定義された変数間の依存関係との合成結果（ステップＳ４４，Ｓ４５）、および、構造方程式モデリングに基づく変数間の依存関係（ステップＳ４６）に基づいて、因果関係グラフを生成する（ステップＳ４７）。

【0074】

すなわち、解析装置２００は、ステップＳ４２において算出した特徴量（ノード）間の結合関係（エッジ）を決定する。決定される結合関係（エッジ）は、無向性であってもよいし、有向性であってもよい。

【0075】

なお、因果関係グラフを生成するためには、ステップＳ４３～Ｓ４６に示される情報をすべて用いる必要はなく、また、ステップＳ４３～Ｓ４６に示される情報以外の情報を用いるようにしてもよい。

【0076】

（ｃ３：ノード集約処理）
次に、図４に示すノード集約処理（ステップＳ７）について説明する。

【0077】

図６は、図４に示すノード集約処理の処理手順を示すフローチャートである。図６を参照して、解析装置２００は、１または複数のアルゴリズムに従って、特徴量（ノード）間の類似性を算出し（ステップＳ７１）、集約できるノード群候補を決定する（ステップＳ７２）。

【0078】

例えば、主成分分析などにより、異常ラベルに対する第１主成分の寄与率が予め定められた値以上を示すノード同士を集約することができる。すなわち、主成分分析により算出される第１主成分の寄与率に基づいて、集約するノードを決定してもよい。

【0079】

また、寄与率が予め定められた値以上を示すノード同士を集約することができる。
また、相互情報量による非線形相関（ＭＩＣ：Maximum Information Coefficient）が予め定められた値以上を示すノード同士を集約することができる。すなわち、相互情報量による非線形相関に基づいて、集約するノードを決定してもよい。

【0080】

なお、上述のいずれのしきい値についても、アルゴリズムに応じて任意に設定できる。
さらに、ユーザの事前知識に基づいて、集約するノードを決定してもよい。

【0081】

続いて、解析装置２００は、因果関係グラフにおいて、集約できるノード群候補の各々について集約した状態、および、集約しない状態のすべての組み合わせを生成する（ステップＳ７３）。例えば、互いにノードの重複がないノード群候補が３つ決定された場合には、８通りの状態が生成される。

【0082】

解析装置２００は、ステップＳ７３において生成した組み合わせのうち、最も簡素化された組み合わせを決定する（ステップＳ７４）。最も簡素化された組み合わせがノード集約後の因果関係グラフに相当する。

【0083】

例えば、エッジ数が最小となる組み合わせを最も簡素化された組み合わせとして決定してもよい。また、因果関係グラフが大規模（例えば、ノード数が１００を超える）である場合などにおいては、モジュラリティ指標を用いて、最も簡素化された組み合わせを決定してもよい。

【0084】

このように、最も簡素化されるように、集約可能なノードの全部または一部を集約することで、ノード集約後の因果関係グラフを生成することができる。

【0085】

図７は、図６に示す最も簡素化された組み合わせを決定する処理の概要を説明するための模式図である。図７（Ａ）には、ノード集約前の因果関係グラフの一例を示す。図７（Ｂ）には、ノードＣとノードＤとを集約した場合の例を示し、図７（Ｃ）には、ノードＥとノードＦとを集約した場合の例を示し、図７（Ｄ）には、ノードＣとノードＤとを集約するとともに、ノードＥとノードＦとを集約した場合の例を示す。

【0086】

図７（Ｂ）～図７（Ｄ）に示す３つの組み合わせのうち、図８（Ｄ）において、エッジ数が最小となる。そのため、図８（Ｄ）に示す因果関係グラフがノード集約後の因果関係グラフとして決定される。

【0087】

また、モジュラリティ指標は、各組み合わせについて、集約したノード群のノード同士がつながるエッジ（リンク）の割合から、リンクがランダムに配置された場合の期待値を引いた値として定義される。

【0088】

＜Ｄ．ノード集約処理の一例＞
次に、ノード集約処理の一例について説明する。

【0089】

図８は、本実施の形態に従う情報処理システム１が因果関係グラフを生成する製造ラインの一例を示す模式図である。図８を参照して、製品（または、半製品）がコンベヤで順次搬送される製造ラインを想定すると、各区間のコンベヤはモータ６１，６２，６３でそれぞれ駆動される。モータ６１，６２，６３は、それぞれドライバ７１，７２，７３から電力供給を受ける。

【0090】

図８に示すような機構においては、コンベヤ間の同期制御なども必要となり、ドライバ７１，７２，７３が検出するトルク（入力データ）および／または指令（出力データ）は、多重共線性（相対的に強い相関）を示す。このような多重共線性を示す情報は、集約しても、異常の要因特定に与える影響は小さい。すなわち、多重共線性を示す情報は、いずれも同様の傾向を示すため、１つの情報に着目すれば十分であると考えられる。

【0091】

図９および図１０は、本実施の形態に従う情報処理システム１が包装機について生成した因果関係グラフの一例を示す。図９および図１０に示す因果関係グラフにおいて、各ノードは、フレーム毎の特徴量を示し、各エッジは、ノード間の影響の強さ（例えば、ＳＨＡＰ値といった貢献量）を示す。

【0092】

図９に示す因果関係グラフは、包装機においてシールの位置ずれが発生した場合に対応する。図９（Ａ）には、ノード集約前の因果関係グラフ８０を示し、図９（Ｂ）には、ノード集約後の因果関係グラフ８２を示す。

【0093】

包装機において、ｍｏｔｏｒ１，２，３は、位置同期制御されている。そのため、図９（Ａ）に示す因果関係グラフ８０において、ｍｏｔｏｒ１，２，３の相互情報量による非線形相関は０．９５となっているとする。この場合には、ｍｏｔｏｒ１，２，３の位置に対応する３つのノードは、集約対象ノード８１と決定できる。その結果、図９（Ｂ）に示す因果関係グラフ８２を生成できる。

【0094】

因果関係グラフ８２において、ｍｏｔｏｒ１，２，３の位置に対応する３つのノードは、１つの合成ノード８３として表現されている。

【0095】

ユーザは、図９（Ｂ）に示す因果関係グラフ８２を参照して、ワークの位置ずれを要因として推定できる。そして、ユーザは、ワークの位置ずれを生じる、フィンガの劣化の有無などを点検する。

【0096】

図１０に示す因果関係グラフは、包装機において噛み込みが発生した場合に対応する。図１０（Ａ）には、ノード集約前の因果関係グラフ８０を示し、図１０（Ｂ）には、ノード集約後の因果関係グラフ８２を示す。

【0097】

包装機において、ｍｏｔｏｒ２，３は、機械的に連結されている。そのため、図１０（Ａ）に示す因果関係グラフ８０において、ｍｏｔｏｒ２，３は高い相関を示し、ｍｏｔｏｒ１，２，３のうち、ｍｏｔｏｒ２，３についての主成分分析による第１主成分の寄与率が８０％を超えているとする。この場合には、ｍｏｔｏｒ２，３の位置に対応する２つのノードは、合成ノード８５と決定できる。その結果、図１０（Ｂ）に示す因果関係グラフ８４を生成できる。

【0098】

因果関係グラフ８２において、ｍｏｔｏｒ２，３の位置に対応する２つのノードは、１つの合成ノード８５として表現されている。

【0099】

ユーザは、図１０（Ｂ）に示す因果関係グラフ８４を参照して、噛み込みの原因として、フィルム送りベルトなどを点検する。

【0100】

＜Ｅ．ＧＵＩ＞
次に、解析装置２００のＧＵＩモジュール２７０が提供するＧＵＩの一例を説明する。

【0101】

図１１は、本実施の形態に従う解析装置２００が提供する表示画面３１０の一例を示す模式図である。図１１を参照して、表示画面３１０は、制御装置１００から取得した時系列データ５０の波形を示す波形表示エリア３１２と、生成された因果関係グラフを表示するグラフ表示エリア３２０と、算出される特徴量の一覧を表示する特徴量表示エリア３３０と、公平性指標を表示する指標表示エリア３３２とを含む。

【0102】

ユーザは、何らかの異常が発生すると、波形表示エリア３１２において因果関係グラフの生成に用いる区間３１４を設定する。なお、区間３１４は、イベント発生に応じて、自動的に設定されてもよい。さらに、何らかの異常が発生した区間３１６（異常ラベルが付与される区間）を表示するようにしてもよい。区間３１４の設定に応じて、解析装置２００は、上述したような処理手順に従って、因果関係グラフを生成する。

【0103】

続いて、ユーザが集約ボタン３１８を押下すると、上述したようなノード集約処理が実行される。そして、グラフ表示エリア３２０には、ノード集約後の因果関係グラフが表示される。

【0104】

グラフ表示エリア３２０においては、図１、図９、図１０などに示されるように、ノード集約前の因果関係グラフと、ノード集約後の因果関係グラフとを切り替えて表示するようにしてもよい。

【0105】

あるいは、集約されるノードを追加的に示す情報を因果関係グラフに付加して表示するようにしてもよい。すなわち、ノード集約後の因果関係グラフにおいて集約されるノードを示す集約対象表示をノード集約前の因果関係グラフに付加して表示するようにしてもよい。

【0106】

図１２は、本実施の形態に従う解析装置２００が提供する表示画面３１０における因果関係グラフの表示例を示す模式図である。図１２を参照して、ノード集約前の因果関係グラフに対して、集約されるノードを示す集約対象表示３２１，３２２，３２３，３２４が付加されている例を示す。

【0107】

このように、ノード集約後の因果関係グラフをそのまま表示するのではなく、集約されるノードを明示的に示すことで、ノード集約前の因果関係グラフの関係性を維持したまま、解釈性の低下も抑制できる。

【0108】

＜Ｆ．付記＞
上述したような本実施の形態は、以下のような技術思想を含む。

【0109】

［構成１］
製造ラインに関するデータ（５０）を取得する取得部（２５２）と、
前記取得されたデータに基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフ（３０２）を生成する第１の生成部（２５４）と、
前記第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、前記第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフ（３０４）を生成する第２の生成部（２５６）とを備える、解析装置。

【0110】

［構成２］
前記第２の生成部は、主成分分析により算出される第１主成分の寄与率に基づいて、集約するノードを決定する、構成１に記載の解析装置。

【0111】

［構成３］
前記第２の生成部は、相互情報量による非線形相関に基づいて、集約するノードを決定する、構成１または２に記載の解析装置。

【0112】

［構成４］
前記第２の生成部は、最も簡素化されるように、集約可能なノードの全部または一部を集約することで、前記第２の因果関係グラフを生成する、構成２または３に記載の解析装置。

【0113】

［構成５］
前記第１の生成部は、前記取得されたデータから算出された特徴量の偏相関と、前記製造ラインを制御するためのユーザプログラム（１３２）に定義された変数間の依存関係とに基づいて、前記第１の因果関係グラフを生成する、構成１～４のいずれか１項に記載の解析装置。

【0114】

［構成６］
前記第２の因果関係グラフを出力する出力部をさらに備え、
前記出力部は、前記第１の因果関係グラフと前記第２の因果関係グラフとを切り替えて表示する、構成１～５のいずれか１項に記載の解析装置。

【0115】

［構成７］
前記第２の因果関係グラフを出力する出力部をさらに備え、
前記出力部は、前記第２の因果関係グラフにおいて集約されるノードを示す集約対象表示（３２１，３２２，３２３，３２４）を前記第１の因果関係グラフに付加して表示する、構成１～５のいずれか１項に記載の解析装置。

【0116】

［構成８］
コンピュータが実行する解析方法であって、
製造ラインに関するデータを取得すること（Ｓ２）と、
前記取得されたデータ（５０）に基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフを生成すること（Ｓ４）と、
前記第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、前記第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフを生成すること（Ｓ７）と、
前記第２の因果関係グラフを出力すること（Ｓ８）とを備える、解析方法。

【0117】

［構成９］
情報処理プログラム（２２６，２２８）であって、コンピュータ（２００）に、
製造ラインに関するデータを取得すること（Ｓ２）と、
前記取得されたデータ（５０）に基づいて、事象に至る因果関係を推定することで、複数のノードを含む第１の因果関係グラフを生成すること（Ｓ４）と、
前記第１の因果関係グラフに含まれるノード間の類似性に基づいて、前記第１の因果関係グラフに含まれるノードの一部を集約して第２の因果関係グラフを生成すること（Ｓ７）とを実行させる、情報処理プログラム。

【0118】

＜Ｇ．利点＞
本実施の形態に従う情報処理システム１によれば、大規模な制御システムについて生成された因果関係グラフであっても、解釈性の低下を抑制できる。

【0119】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0120】

１ 情報処理システム、４０ フィールドデバイス、４２ センサ、４４ アクチュエータ、５０ 時系列データ、６１，６２，６３ モータ、７１，７２，７３ ドライバ、８０，８２，８４，３０２，３０４ 因果関係グラフ、８１ 集約対象ノード、８３，８５ 合成ノード、１００ 制御装置、１０２，２０２ プロセッサ、１０４ チップセット、１０６，２０６ 主記憶装置、１０８，２０８ 二次記憶装置、１１０ フィールドバスコントローラ、１１２，２１２ ＵＳＢコントローラ、１１４ メモリカードインターフェイス、１１６ メモリカード、１３１ システムプログラム、１３２ ユーザプログラム、１５０ ＰＬＣエンジン、１５２ 変数マネジャ、１５４ インターフェイス、１５６ ＴＳＤＢ、２００ 解析装置、２０４ 光学ドライブ、２０５ 記録媒体、２１４ ネットワークコントローラ、２１６ 入力部、２１８ 表示部、２２０ バス、２２２ ＯＳ、２２４ インターフェイスプログラム、２２６ 解析プログラム、２２８ ＧＵＩプログラム、２５０ 解析モジュール、２５２ ノード生成モジュール、２５４ 因果関係グラフ生成モジュール、２５６ ノード集約モジュール、２５８ アルゴリズム群、２６０ 因果関係データ、２７０ モジュール、３００ 表示内容、３１０ 表示画面、３１２ 波形表示エリア、３１４，３１６ 区間、３１８ 集約ボタン、３２０ グラフ表示エリア、３２１，３２２，３２３，３２４ 集約対象表示、３３０ 特徴量表示エリア、３３２ 指標表示エリア。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】