异常调制原因确定装置、异常调制原因确定方法以及异常调制原因确定程序与流程

技术特征：
1.一种异常调制原因确定装置，具备：工艺数据获取部，从存储由生产设备所具备的多个传感器持续地输出的工艺数据的存储装置中读出所述工艺数据；异常判定部，计算表示所述工艺数据获取部所读出的工艺数据的调制的程度的异常度；原因诊断部，使用将原因与调制的因果关系的组合定义成沿着时序的分层状的因果关系信息，针对所述多个传感器所输出的工艺数据，判断所述异常判定部所计算出的异常度是否满足规定的基准，其中，所述调制是作为因所述原因产生的影响而出现的、所述多个传感器所输出的工艺数据的调制。2.根据权利要求1所述的异常调制原因确定装置，其中，所述异常度判定部计算与相对于规定的基准的偏离的方向为正或负中的哪个相应的异常度。3.根据权利要求2所述的异常调制原因确定装置，其中，所述异常判定部针对所述工艺数据的极大值和极小值中的至少一部分，计算与相对于规定的基准的偏离的方向为正或负中的哪个相应的异常度。4.根据权利要求1至3中任一项所述的异常调制原因确定装置，其中，所述因果关系信息针对所述多个传感器所输出的工艺数据中的每一个工艺数据，根据所述生产设备所进行的工序中的定时、期间或间隔来定义用于所述异常度的计算的工艺数据，所述异常判定部使用所述工艺数据获取部所读出的工艺数据中、基于所述因果关系信息所定义的定时、期间或间隔而提取到的值来进行异常度的计算。5.根据权利要求1至4中任一项所述的异常调制原因确定装置，其中，所述异常判定部使用将预先决定的组合中所包括的多个传感器所输出的工艺数据的值进行压缩和复原的神经网络模型，来计算与该神经网络模型的输入输出之差相应的异常度。6.根据权利要求1至5中任一项所述的异常调制原因确定装置，还具备：预处理部，针对工艺数据获取部所读出的工艺数据，计算规定期间的平均值、最大值、最小值、斜率或标准偏差，所述异常判定部使用所述预处理部所计算出的值来计算所述异常度。7.根据权利要求1至6中任一项所述的异常调制原因确定装置，其中，所述因果关系信息通过危险与可操作性分析hazop、失效模式及其影响分析fmea、故障树分析fta或事件树分析eta、或者基于这之中的任一个分析方法来分析所述原因与所述调制的所述因果关系而创建。8.一种异常调制原因确定方法，由计算机执行如下处理：从存储由生产设备所具备的多个传感器持续地输出的工艺数据的存储装置中读出所述工艺数据，计算表示所读出的工艺数据的调制的程度的异常度，使用将原因与调制的因果关系的组合定义成沿着时序的分层状的因果关系信息，针对所述多个传感器所输出的工艺数据，判断计算出的异常度是否满足规定的基准，其中，所述
调制是作为因所述原因产生的影响而出现的、所述多个传感器所输出的工艺数据的调制。9.一种异常调制原因确定程序，用于使计算机执行如下处理：从存储由生产设备所具备的多个传感器持续地输出的工艺数据的存储装置中读出所述工艺数据，计算表示所读出的工艺数据的调制的程度的异常度，使用将原因与调制的因果关系的组合定义成沿着时序的分层状的因果关系信息，针对所述多个传感器所输出的工艺数据，判断计算出的异常度是否满足规定的基准，其中，所述调制是作为因所述原因产生的影响而出现的、所述多个传感器所输出的工艺数据的调制。

技术总结
提高生产设备中的异常调制的原因的确定精度。异常调制原因确定装置具备：工艺数据获取部，从存储由生产设备所具备的多个传感器持续地输出的工艺数据的存储装置中读出工艺数据；异常判定部，计算表示工艺数据获取部所读出的工艺数据的调制的程度的异常度；以及原因诊断部，使用将原因与调制的因果关系的组合定义成沿着时序的分层状的因果关系信息，针对多个传感器所输出的工艺数据，判断异常判定部所计算出的异常度是否满足规定的基准，其中，该调制是作为因该原因产生的影响而出现的、多个传感器所输出的工艺数据的调制。传感器所输出的工艺数据的调制。传感器所输出的工艺数据的调制。


技术研发人员：冈洋辉 山野幸一 三好史浩 近藤弘康 小园英俊
受保护的技术使用者：株式会社大赛璐
技术研发日：2021.05.25
技术公布日：2023/2/3