KR102355777B1 - 프로세스의 이상 상태 진단 장치 및 이상 상태 진단 방법 - Google Patents

Abstract

이상 상태 진단 장치(1A)는, 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 기준으로부터의 일탈의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 것으로서, 제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 상기 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성하고, 매트릭스의 각 셀에 대하여, 일탈 지표의 항목마다 및 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓고, 매트릭스의 각 셀에 대하여, 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당하는 컬러 맵핑부(64)와, 컬러 맵핑부에 의해 작성된 컬러 맵을 표시하는 컬러 맵 표시부(65)를 구비하고 있다.

Description

프로세스의 이상 상태 진단 장치 및 이상 상태 진단 방법{PROCESS ANOMALOUS STATE DIAGNOSTIC DEVICE AND PROCESS ANOMALOUS STATE DIAGNOSIS METHOD}

본 발명은, 제조 프로세스 등의 프로세스의 이상 상태(anomalous state) 진단 장치 및 이상 상태 진단 방법에 관한 것이다.

제조 프로세스, 발전 프로세스, 반송 프로세스 등의 프로세스의 이상 상태를 진단하는 방법으로서는, 모델 베이스 어프로치와 데이터 베이스 어프로치가 있다. 모델 베이스 어프로치는, 프로세스에 있어서의 물리적 또는 화학적인 현상을 수식으로 표현한 모델을 구축하고, 구축한 모델을 이용하여 프로세스의 이상 상태를 진단하는 어프로치이다. 한편, 데이터 베이스 어프로치는, 프로세스에서 얻어진 조업 데이터로부터 통계 해석적인 모델을 구축하고, 구축한 모델을 이용하여 프로세스의 이상 상태를 진단하는 어프로치이다.

철강 프로세스와 같은 제조 프로세스에서는, 하나의 제조 라인에서 다품종, 다(多)사이즈의 제품이 제조되기 때문에, 조업 패턴이 무수하게 존재한다. 또한, 고로와 같은 제조 프로세스에서는, 철광석이나 코크스 등과 같은 자연물을 원재료로서 이용하기 때문에, 제조 프로세스의 편차가 크다. 이 때문에, 철강 프로세스와 같은 제조 프로세스의 이상 상태를 진단하는 경우, 모델 베이스 어프로치만에 의한 어프로치로는 한계가 있다.

데이터 베이스 어프로치로서는, 과거의 이상 발생 시의 조업 데이터를 데이터 베이스화하여 현재의 조업 데이터와의 유사성을 판정하는 진단 방법이나, 반대로 정상 시의 조업 데이터를 데이터 베이스화하여 현재의 조업 데이터와의 차이를 판정하는 진단 방법이 있다. 그런데, 철강 프로세스와 같은 제조 프로세스에서는, 제조에 이용되는 설비 점수가 많은데다가, 특히 일본과 같이 노후화가 진행된 설비가 많은 경우, 과거에 전례가 없는 트러블이 발생하는 일이 적지 않다. 이 때문에, 과거의 트러블 사례를 베이스로 하는 전자와 같은 진단 방법으로는, 이상 상태의 예지에 한계가 있다.

한편, 후자의 진단 방법으로서는, 특허문헌 1, 2에 기재되어 있는 것이 있다. 특허문헌 1, 2에는, 구체적으로는, 정상 시의 조업 데이터를 이용하여 작성된 모델에 의한 예측에 기초하여 제조 프로세스의 이상 상태를 예지 또는 검지하는 방법이 기재되어 있다.

국제공개 제2013/011745호 일본특허 제4922265호 공보

그러나, 특허문헌 1, 2에서 기재되는 바와 같은 통계 모델을 이용하는 경우, 현상이 복잡한 제조 프로세스에 대해서는, 다수의 통계 모델로 종합적으로 판정할 필요가 있지만, 통계 모델 간에서 예측 정밀도의 편차가 있기 때문에, 노이즈가 많아, 예측 결과로부터 진정한 이상(anomaly)을 파악하기 어렵다는 문제가 있다.

본 발명은, 상기 과제를 감안하여 이루어진 것으로서, 그 목적은, 모델에 의한 예측에 기초하여 제조 프로세스 등의 프로세스의 이상 상태를 진단할 때에, 진정한 이상인지 아닌지를 용이하게 파악할 수 있는 프로세스의 이상 상태 진단 장치 및 이상 상태 진단 방법을 제공하는 것에 있다.

전술한 과제를 해결하고, 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 상기 기준으로부터의 일탈(deviation)의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표(deviation indexs)에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치로서, 제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 상기 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성하고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 항목마다 및 상기 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당하는 컬러 맵핑부와, 상기 컬러 맵핑부에 의해 작성된 컬러 맵을 표시하는 컬러 맵 표시부를 구비하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 상기 발명에 있어서, 상기 프로세스의 상태를 나타내는 복수의 변수를 선택하고, 선택한 상기 변수의 실적값을 예측하는 예측 모델에 의한 예측값과 실적값의 차에 기초하여 상기 일탈 지표를 산출하는 일탈 지표 산출부를 추가로 구비하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 상기 발명에 있어서, 상기 일탈 지표는, 상기 프로세스를 구성하는 설비의 진동값 또는 온도값을 포함하는, 상기 설비의 건전성을 나타내는 물리량인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 상기 발명에 있어서, 상기 컬러 맵핑부는, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 제1축의 소정 구간마다로 집약함으로써, 복수의 계층 구조를 갖는 매트릭스를 구성하고, 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 집약한 일탈 지표의 집약값을 대응짓고, 상기 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 집약값의 크기에 따른 색을 할당하고, 상기 컬러 맵 표시부는, 어느 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵의 셀에 대하여 제1 포인터 조작이 이루어진 경우, 하나 아래의 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵을 표시하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 상기 발명에 있어서, 상기 컬러 맵핑부는, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 프로세스에 있어서의 배치(batch) 처리마다로 집약하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 상기 발명에 있어서, 상기 컬러 맵핑부는, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 제2축의 상기 일탈 지표의 항목마다로 집약함으로써, 복수의 계층 구조를 갖는 매트릭스를 구성하고, 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 집약한 일탈 지표의 집약값을 대응짓고, 상기 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 집약값의 크기에 따른 색을 할당하고, 상기 컬러 맵 표시부는, 어느 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵의 셀에 대하여 제2 포인터 조작이 이루어진 경우, 하나 아래의 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵을 표시하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 상기 발명에 있어서, 상기 컬러 맵핑부는, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 일탈 지표의 속성마다로 집약하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 상기 발명에 있어서, 상기 일탈 지표의 속성은, 상기 프로세스를 구성하는 서브 프로세스, 또는 상기 프로세스의 상태를 나타내는 물리량인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 상기 발명에 있어서, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 대응하는 상기 프로세스의 조건을 대응짓고, 상기 셀에 대하여 제３ 포인터 조작이 이루어진 경우, 이 셀에 대응하는 상기 일탈 지표의 값 및 상기 프로세스의 조건을, 다른 윈도우에서 표시하는 정보 표시부를 추가로 구비하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치는, 상기 발명에 있어서, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 대응하는 상기 일탈 지표의 시계열 차트, 또는 대응하는 상기 일탈 지표마다로 지정되는 복수의 변수 간의 산포도(scatter diagram)를 대응짓고, 상기 셀에 대하여 제４ 포인터 조작이 이루어진 경우, 이 셀에 대응하는 상기 시계열 차트 또는 상기 산포도를, 다른 윈도우에서 표시하는 관련 그래프 표시부를 추가로 구비하는 것을 특징으로 한다.

전술한 과제를 해결하고, 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 방법은, 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 상기 기준으로부터의 일탈의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 방법으로서, 제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 상기 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성하고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 항목마다 및 상기 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당하는 컬러 맵핑 스텝과, 상기 컬러 맵핑 스텝에서 작성된 컬러 맵을 표시하는 컬러 맵 표시 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 프로세스의 상태를 컬러 맵에 의해 표시함으로써, 오퍼레이터에 대하여, 이상 발생의 예조(sign)를 눈으로 보아 알기 쉽게 나타낼 수 있고, 또한 이상 발생의 예조가 있는 경우에 오퍼레이터에 강한 인상을 주어 주의 환기할 수 있다.

도 1은, 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는, 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치의 서브 모델 테이블에 격납되어 있는 서브 모델의 구성과, 각 서브 모델의 속성을 나타내는 개념도이다.
도 3은, 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치에 의한 이상 상태 진단 방법의 전체의 흐름을 나타내는 플로우 차트이다.
도 4는, 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치에 있어서, 서브 모델마다의 일탈 지표의 경시 변화를, 색을 바꾸어 표시한 일 예를 나타내는 개념도이다.
도 5는, 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치에 있어서, 속성마다의 일탈 지표의 경시 변화를, 색을 바꾸어 표시한 일 예를 나타내는 개념도이다.
도 6은, 본 발명의 제1 실시 형태의 실시예에 있어서, 실조업으로부터 얻은 서브 모델별의 일탈 지표를, 색을 바꾸어 표시한 도면이다.
도 7은, 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 8은, 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치의 컬러 맵핑부에서 작성한 2차원의 매트릭스의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9는, 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치의 컬러 맵핑부에서 작성한 2차원의 매트릭스의 다른 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10은, 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치의 컬러 맵 표시부에 의해, 어느 셀에 대응하는 컬러 맵을 다른 윈도우에서 표시한 일 예를 나타내는 도면이다.
도 11은, 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치의 정보 표시부에 의해, 어느 셀에 대응하는 일탈 지표의 값 및 프로세스의 조건을 다른 윈도우에서 표시한 일 예를 나타내는 도면이다.
도 12는, 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치의 관련 그래프 표시부에 있어서, 어느 셀에 대응하는 산포도를 다른 윈도우에서 표시한 일 예를 나타내는 도면이다.

(발명을 실시하기 위한 형태)

(제1 실시 형태)

이하, 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치 및 이상 상태 진단 방법에 대해서, 도면을 참조하면서 설명한다. 또한, 본 발명은 이하의 실시 형태에 한정되는 것은 아니다. 또한, 하기 실시 형태에 있어서의 구성 요소에는, 통상의 기술자가 치환 가능하고 용이한 것, 혹은 실질적으로 동일한 것이 포함된다. 또한, 이하의 설명에 있어서, 「A 및/또는 B」란, 구체적으로는 「A 및 B」 또는 「A 또는 B」를 의미하고 있다.

[이상 상태 진단 장치]

이상 상태 진단 장치(1)는, 철강 설비 등의 제조 설비의 제조 프로세스, 발전 설비의 발전 프로세스, 반송 설비의 반송 프로세스 등의, 여러 가지의 프로세스의 이상 상태를 진단하는 장치로서, 도 1에 나타내는 바와 같이, 입력부(10)와, 출력부(20)와, 외부 장치(30)와, 기억부(40)와, 정의부(50)와, 제어부(60)를 주된 구성 요소로서 구비하고 있다. 또한, 이하의 설명에서는, 철강 프로세스와 같은 제조 프로세스에 이상 상태 진단 장치(1)를 적용한 예에 대해서, 설명한다.

입력부(10)는, 후기하는 서브 모델에 의한 예측이나 원인 추정을 행하는 진단 대상의 실조업 데이터를 정보·제어계 네트워크를 통하여 수신하는 장치이다. 입력부(10)는, 예를 들면 도시하지 않는 프로세스 컴퓨터 등으로부터 수신한 진단 대상의 실조업 데이터를 제어부(60)에 입력한다. 또한, 이상 상태 진단 장치(1)는, 입력부(10)로서, 예를 들면 마우스나 키보드 등을 구비하고 있어도 좋다.

출력부(20)는, 표시 장치나 인쇄 장치 등의 출력 장치에 의해 구성되어 있고, 제어부(60)의 각종 처리 정보를 출력한다.

외부 장치(30)는, 전기 통신 회선을 통하여 정보 통신 가능한 형태로, 정의부(50) 및 제어부(60)에 접속되어 있다. 외부 장치(30)는, 조업 데이터 베이스(이하, 「조업 DB」라고 함)(31)를 구비하고 있다. 이 조업 DB(31)에는, 제조 프로세스의 과거의 조업 시에 취득된 복수 종류의 변수의 실적값, 즉 복수 종류의 변수의 시계열 데이터(이하, 「변수 데이터」라고 함) 중, 정상 조업 시에 얻어진 복수 종류의 변수 데이터가, 전기 통신 회선을 통하여 판독 가능한 형태로 격납되어 있다.

기억부(40)는, 하드 디스크 장치 등의 기억 장치에 의해 구성되어 있고, 정의부(50) 및 제어부(60)에 접속되어 있다. 기억부(40)에는, 서브 모델, 속성, 색표시 및 신뢰도가 테이블값으로서 기억되어 있고, 구체적으로는, 서브 모델 테이블(41), 속성 테이블(42), 색표시 테이블(43) 및 신뢰도 테이블(44)이 기억되어 있다.

정의부(50)는, 연산 처리 장치가 컴퓨터 프로그램을 실행함으로써, 서브 모델 정의부(51), 속성 정의부(52) 및 색표시 정의부(53)로서 기능한다. 서브 모델 정의부(51)는, 정상 조업 시에 얻어진 복수 종류의 변수 데이터를 조업 DB(31)로부터 취득하여, 당해 변수 데이터로부터 제조 프로세스의 제조 상태를 예측하는 서브 모델을 복수 작성한다. 그리고, 서브 모델 정의부(51)는, 작성한 서브 모델의 데이터를 서브 모델 테이블(41)에 격납한다.

또한, 서브 모델은, 반드시 서브 모델 정의부(51)에서 작성할 필요는 없고, 기존의 모델이 있으면, 서브 모델 정의부(51)를 기능시키는 일 없이, 미리 서브 모델 테이블(41)에 격납해 두는 것도 가능하다. 즉, 서브 모델은, 제조 프로세스의 제조 상태를 예측하는 모델이면, 회귀식 등으로 새롭게 작성한 것이라도 좋고, 혹은 문헌 등으로 알려져 있는 기존의 것이라도 좋다.

속성 정의부(52)는, 서브 모델에 대하여, 제조 프로세스에 있어서의 속성을 정의하고, 정의한 속성의 데이터를 속성 테이블(42)에 격납한다. 색표시 정의부(53)는, 서브 모델의 일탈 지표를 표시할 때의 색을 정의하고, 정의한 색 데이터를 색표시 테이블(43)에 격납한다.

제어부(60)는, CPU(Central Processing Unit) 등의 연산 처리 장치에 의해 구성되어 있고, 이상 상태 진단 장치(1) 전체의 동작을 제어한다. 제어부(60)는, 연산 처리 장치가 컴퓨터 프로그램을 실행함으로써, 일탈 지표 산출부(61), 일탈 지표 표시부(62) 및 신뢰도 산출부(63)로서 기능한다. 이들 각 부의 기능에 대해서는 후기한다.

(서브 모델)

본 발명에 있어서, 서브 모델이란, 예를 들면 제조 전의 재료의 상태, 제조 전의 설비의 설정, 제조 중의 설비의 상태, 제조 중 및/또는 제조 후의 제품의 상태 등 간의 관계를 나타낸 수식을 의미한다. 서브 모델로서는, 예를 들면, 제조 전의 재료의 상태, 제조 전의 설비의 설정 상태, 제조 중의 설비의 상태 등으로부터, 제조 중 및/또는 제조 후의 제품의 상태를 예측하는 순(順)모델로서의 수식의 외에, 제조 전의 재료의 상태, 제조 중의 설비의 상태, 제조 중 및/또는 제조 후의 제품의 상태 등으로부터, 제조 전의 설비의 설정은 타당했는지를 역추정하는 역모델로서의 수식과 같이, 상호 서로 추정하는 여러 가지 수식 모델이 존재한다. 또한, 제조 프로세스에 포함되는 발전 설비나 반송 설비의 상태량을 각종 센서나 다른 상태량, 설정값으로부터 추정하는 모델이어도 상관없다. 이와 같이, 복수 종류의 서브 모델을 구축함으로써, 제조 프로세스 전체로 하나의 모델을 구축하는 것보다도 이상 상태의 조기 검지 및 원인 추정이 용이해진다.

제조 프로세스에서는, 목표대로의 품질이나 치수로 제품을 만들기 위해, 여러 가지 모델이 구축되어 있고, 제조 프로세스의 상태나 제조 중의 제품의 상태를 예측하는 것이 이루어져 있지만, 이러한 기존의 모델을 서브 모델로서 이용해도 좋다. 또한, 서브 모델이 부족한 경우는, 통계적인 처리에 의해 새로운 서브 모델을 추가할 수도 있다. 예를 들면 제조 프로세스의 정상 조업 시에 취득한 자신 이외의 복수의 변수를 이용하여 회귀식을 구하여, 서브 모델로서 이용할 수 있다. 또한, 각 서브 모델에는, 소정의 평가 기간에 있어서의 서브 모델의 예측 오차에 따라서 신뢰도(예측 오차가 작아짐에 따라서 커지는 값. 신뢰도의 계산 방법은 후술함)가 부여되어 있다. 또한, 산출된 신뢰도가 낮은 경우에는, 서브 모델의 구성을 재검토하는 것이 바람직하지만, 언제라도 자유롭게 재검토할 수 없기 때문에, 예를 들면 어떤 기간 내에는, 낮은 신뢰도라도 재검토하지 않고 이용하지 않으면 안 되는 경우도 있다.

(일탈 지표)

본 발명에 있어서, 일탈 지표란, 예를 들면 서브 모델로부터 산출된 예측값과, 이에 대응하는 제조 프로세스의 실적값의 차분값 또는 비율, 혹은 이들을 바탕으로 산출되는 값을 의미하고 있다. 일탈 지표는, 상기한 신뢰도를 조합하여 산출되는 값이면, 보다 바람직하다. 이 경우의 조합 방법은, 예를 들면 「신뢰도 고려 있음의 일탈 지표」＝「신뢰도 고려 없음의 일탈 지표×신뢰도」 등이 생각된다. 또한, 일탈 지표는 감시하고 싶은 타이밍의 값인 것에 대하여, 신뢰도는 감시하고 싶은 타이밍보다도 이전의 기간에서 평가된 값이고, 양자의 타이밍은 상이하다.

(속성)

각 서브 모델에는, 상기한 속성 정의부(52)에 의해, 제조 프로세스에 있어서의 속성이 정의되어 있다. 본 실시 형태에 있어서의 각 서브 모델에는, 예를 들면 도 2에 나타내는 바와 같이, 첫번째의 속성으로서, 제조 프로세스에 있어서의 처리 전의 재료의 상태(예를 들면 온도, 두께, 형상 등)의 실적값(동(同) 도면의 「제조 전 재료」) 관련, 제조 프로세스에 포함되는 설비의 설정값(동 도면의 「설비 설정」) 관련, 제조 프로세스에 포함되는 설비로부터 취득한 실적값(동 도면의 「설비 실적」) 관련, 제조 프로세스에 포함되는 설비에 있어서의 오퍼레이터의 조작량의 실적값(동 도면의 「손개입 실적(manual intervention record)」) 관련, 제조 프로세스에 있어서의 처리 중의 중간 제품의 상태의 실적값(동 도면의 「중간 제품 상태 실적」) 관련 및, 제조 프로세스에 있어서의 처리 후의 제품의 상태의 실적값(동 도면의 「제조 후 제품」) 관련이 미리 정의되어 있다. 또한, 본 실시 형태에서는, 첫번째의 속성으로서 6개의 속성을 정의했지만, 반드시 이들 6개의 속성 모두를 정의할 필요는 없고, 6개의 속성 중 적어도 2개 이상의 속성을 정의해도 좋다. 단, 보다 상세한 원인 추정을 행하기 위해는, 가능한 한 많이 정의하는 것이 바람직하다.

또한, 각 서브 모델에는, 두번째의 속성으로서, 설비의 구분, 구체적으로는, 제조 프로세스의 상류측으로부터 하류측을 향하여 순서대로 배열된 N(N＝1∼n)개의 설비의 구분이 정의되어 있다. 또한, 제조 프로세스가 복수의 압연기를 포함하는 철강 프로세스인 경우에는, 두번째의 속성으로서, 압연기의 조작측 관련, 압연기의 구동측 관련 및, 압연기의 조작측과 구동측의 양측 관련이 포함되어 있다. 또한, 압연기의 조작측이란, 압연기를 구동하는 모터가 설치되어 있지 않은 압연기의 폭 방향 단부측을 의미하고 있다. 또한, 압연기의 구동측이란, 압연기를 구동하는 모터가 설치되어 있는 압연기의 폭 방향 단부측을 의미하고 있다.

[이상 상태 진단 방법]

이하, 상기한 이상 상태 진단 장치(1)에 의한 이상 상태 진단 방법에 대해서, 도 3∼도 5를 참조하면서 설명한다. 본 실시 형태에 따른 이상 상태 진단 방법은, 정상 조업 시에 얻어진 복수 종류의 변수의 실적값으로부터 프로세스의 상태를 예측하는 서브 모델을 복수 작성하고, 서브 모델의 예측 오차에 기초하여, 프로세스의 정상 상태로부터의 일탈 지표를 산출하고, 서브 모델마다로 산출한 일탈 지표에 기초하여, 프로세스의 이상 상태를 진단한다.

이상 상태 진단 방법은, 구체적으로는 도 3에 나타내는 바와 같이, 읽어들임 스텝(reading step)과, 일탈 지표 산출 스텝과, 일탈 지표 표시 스텝을 행한다. 또한, 이상 상태 진단 방법에서는, 필요에 따라서, 서브 모델 작성 스텝과, 신뢰도 산출 스텝과, 수정 일탈 지표 산출 스텝을 행한다. 또한, 이하의 설명에서는, 철강 프로세스와 같은 제조 프로세스에 이상 상태 진단 방법을 적용한 예에 대해서, 설명한다.

<읽어들임 스텝>

읽어들임 스텝에서는, 일탈 지표 산출부(61)가, 처리 대상 시각에 있어서 제조 프로세스로부터 취득된 복수 종류의 변수 데이터를, 조업 DB(31)로부터 읽어들인다(스텝 S1).

<일탈 지표 산출 스텝>

이어서, 일탈 지표 산출 스텝에서는, 일탈 지표 산출부(61)가, 읽어들임 스텝에서 읽어들인 복수 종류의 변수 데이터를 이용하여, 처리 대상 시각에 있어서의 제조 프로세스의 제조 상태가 정상 조업 시에 있어서의 제조 프로세스의 제조 상태와 어느 정도 상이한지를 나타내는 값을, 일탈 지표로서 서브 모델마다로 산출한다(스텝 S2).

일탈 지표 산출부(61)는, 구체적으로는, 우선 서브 모델 테이블(41)로부터 서브 모델의 데이터를 취득하여, 조업 DB(31)로부터 읽어들인 변수 데이터를, 대응하는 서브 모델에 대입함으로써, 변수마다로 처리 대상 시각에 있어서의 예측값을 산출한다. 다음으로, 일탈 지표 산출부(61)는, 변수 간의 절대량이나 단위의 차이를 규격화하기 위해 복수 종류의 변수의 실적값 및 예측값의 데이터를 정규화한다. 다음으로, 일탈 지표 산출부(61)는, 처리 대상 시각에 있어서의 변수의 정규화된 예측값과 정규화된 실적값의 차분값을, 제조 프로세스의 정상 상태로부터의 일탈 지표로서, 서브 모델마다로 산출한다.

<서브 모델 작성 스텝>

여기에서, 본 실시 형태에서는, 일탈 지표 산출 스텝을 실시하는 타이밍 이전에, 서브 모델 작성 스텝을 실시한다. 서브 모델 작성 스텝에서는, 서브 모델 정의부(51)가, 정상 조업 시에 얻어진 복수 종류의 변수 데이터를 조업 DB(31)로부터 취득하여, 당해 변수 데이터로부터 제조 프로세스의 제조 상태를 예측하는 서브 모델을 복수 작성한다. 그리고, 서브 모델 정의부(51)는, 작성한 복수의 서브 모델을 서브 모델 테이블(41)에 격납한다. 또한, 서브 모델 작성 스텝은, 반드시 실시할 필요는 없고, 서브 모델 테이블(41)에 기존의 모델을 미리 격납하고 있는 경우는, 서브 모델 작성 스텝을 실시하지 않고, 일탈 지표 산출 스텝 후에 일탈 지표 표시 스텝을 실시해도 좋다.

<일탈 지표 표시 스텝>

이어서, 일탈 지표 표시 스텝에서는, 일탈 지표 표시부(62)가, 출력부(20)를 통하여, 서브 모델마다의 일탈 지표의 경시 변화를, 색을 바꾸어 표시한다(스텝 S3). 또한, 일탈 지표 표시 스텝에 있어서 일탈 지표를 표시하는 복수의 서브 모델은, 구체적으로는, 제조 프로세스의 이상 상태를 진단하기 위해 필요하고, 또한 당해 제조 프로세스의 전체를 평가 가능한 서브 모델이다.

도 4는, 일탈 지표 표시부(62)에 의해, 서브 모델마다의 일탈 지표의 경시 변화를 표시한 일 예를 나타낸 개념도이다. 동 도면에 있어서, 좌측 표의 1열째는 서브 모델의 번호, 2열째는 설비 구분의 속성(도 2 참조), 3열째는 실적 구분의 속성(도 2 참조), 4열째는 기본량 구분의 속성을 나타내고 있다. 또한, 기본량 구분이란, 제조 프로세스에 있어서의 현상에 기초하는 구분을 나타내고 있고, 변수 A, B, C는, 예를 들면 압하계인지, 장력계인지, 혹은 속도계인지, 등을 나타내고 있다. 또한, 동 도면 오른쪽 위의 범례는, 색표시 정의부(53)에 의해 정의된 것으로서, 백화로 나타낸 좌단(左端)의 셀(cell)의 일탈 지표가 가장 낮고, 도트가 진해질수록 일탈 지표가 높아진다.

또한, 도 4에 있어서, 우측의 히트 맵(heat map)의 세로축 방향은 서브 모델마다의 일탈 지표이고, 1셀이 하나의 서브 모델을 나타내고 있다. 또한, 히트 맵의 가로축 방향은 시간 추이이고, 1셀이 제조 프로세스에 있어서의 1배치를 나타내고 있다.

도 4의 예에서는, 서브 모델 M＋2의 일탈 지표가 10배치 전부터, 서브 모델 M＋5의 일탈 지표가 5배치 전부터, 각각 높은 상태가 계속되고 있다. 이와 같이, 소정 배치에 걸쳐 서브 모델의 일탈 지표가 높은 경우, 당해 서브 모델이, 제조 프로세스에서 발생한 이상 상태의 주인자(main factors)라고 생각할 수 있다. 따라서, 동 도면의 히트 맵을 참조함으로써, 서브 모델 M＋2, M＋5가 제조 프로세스의 이상 상태의 주인자(진정한 이상)인 것을 용이하게 특정할 수 있다.

한편, 도 4의 예에서는, 서브 모델 4의 일탈 지표가, 17, 16, 12, 8, 7, 1배치 전에 있어서 일순간만 높아져 있기는 하지만, 이들 일탈 지표는, 상기한 서브 모델 M＋2, M＋5와 같이, 소정 배치에 걸쳐 높은 상태가 계속되어 있지 않다. 이와 같이 서브 모델의 일탈 지표가 일순간만 상승하는 것은, 당해 서브 모델의 예측 정밀도에 기인하는 노이즈가 원인이라고 생각할 수 있다. 따라서, 동 도면의 히트 맵을 참조함으로써, 서브 모델 4가 제조 프로세스의 이상 상태의 주인자가 아닌 것을 용이하게 특정할 수 있다.

이와 같이, 일탈 지표 표시 스텝에서는, 장기간에 걸쳐, 서브 모델의 일탈 지표의 경시 변화를, 당해 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 바꾸어 표시하기 때문에, 일탈 지표가 상승했을 때에, 진정한 이상을 나타내고 있는지, 혹은 단순한 노이즈인지를 파악하기 쉬워져, 예를 들면 현장의 오퍼레이터 등에 대하여, 진정한 이상을 조기에 인식시키는 것이 가능해진다.

여기에서, 일탈 지표 표시 스텝에서는, 예를 들면 도 5에 나타내는 바와 같이, 서브 모델의 일탈 지표를, 속성마다로 집약하여 표시해도 좋다. 이 경우, 속성 정의부(52)는, 서브 모델마다로 속성을 정의한다. 이를 수용하여, 일탈 지표 표시 스텝에서는, 일탈 지표 표시부(62)가, 속성마다로 일탈 지표를 집약하여, 당해 속성마다의 일탈 지표의 경시 변화를, 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 바꾸어 표시한다.

도 5에서는, 서브 모델의 일탈 지표를, 3개의 속성, 즉 속성 1(설비 구분), 속성 2(실적 구분) 및 속성 3(기본량 구분)으로 나누고, 또한, 속성마다로 일탈 지표를 합계한 것을, 동 도면 오른쪽 위의 범례에 나타내는 색(백화 또는 도트)으로 표시하고 있다. 예를 들면 동 도면 위로부터 1행째에서는, 속성 1의 설비 1에 포함되는 서브 모델의 일탈 지표를 배치마다로 합계하고, 그 합계값에 대응하는 색으로 표시하고 있다.

도 5의 예에서는, 속성 1의 설비 2의 일탈 지표가 5배치 전부터, 속성 2의 설비 실적의 일탈 지표가 5배치 전부터, 속성 3의 변수 A의 일탈 지표가 10배치 전부터, 속성 3의 변수 C의 일탈 지표가 5배치 전부터, 각각 높은 상태가 계속되고 있다. 따라서, 동 도면의 히트 맵을 참조함으로써, 설비 2, 설비 실적, 변수 A, C가 제조 프로세스의 이상 상태의 주인자인 것을 용이하게 특정할 수 있다.

또한 도 5에서는, 동일한 속성으로 정의된 서브 모델의 일탈 지표를 합계한 것을 색으로 표시하고 있지만, 예를 들면 동일한 속성으로 정의된 서브 모델의 일탈 지표의 평균값이나 최댓값을 색으로 표시해도 좋다.

여기에서, 본 실시 형태에 따른 이상 상태 진단 방법에서는, 일탈 지표 표시 스텝을 실시하는 타이밍 이전에, 신뢰도 산출 스텝을 실시해도 좋다.

<신뢰도 산출 스텝>

신뢰도 산출 스텝에서는, 신뢰도 산출부(63)가, 소정의 평가 기간을 설정하고, 당해 평가 기간에 있어서, 서브 모델의 예측 오차에 기초하여 신뢰도를 산출한다. 신뢰도 산출부(63)는, 구체적으로는, 입력부(10)를 통하여, 상기한 평가 기간에 합치하는 제조 프로세스의 변수 데이터를, 도시하지 않는 프로세스 컴퓨터로부터 취득한다. 다음으로, 신뢰도 산출부(63)는, 취득한 변수 데이터를 이용하여, 상기한 평가 기간에 있어서의 서브 모델의 예측 오차를 산출하고, 당해 예측 오차에 기초하여 신뢰도를 산출한다. 여기에서 신뢰도는, 예를 들면, 1/(1＋정규화 예측 오차)로서 계산할 수 있다. 또한, 정규화 예측 오차는, 평가 기간의 예측 오차의 표준 편차로 예측 오차를 정규화한 것이다. 그리고, 신뢰도 산출부(63)는, 작성한 신뢰도의 데이터를 신뢰도 테이블(44)에 격납한다.

또한, 신뢰도 산출 스텝에서 산출되는 신뢰도와, 서브 모델에 미리 부여되어 있는 신뢰도는 각각 다른 것으로, 각각의 신뢰도를 구할 때의 평가 기간이나 변수 데이터도 각각 다른 것이다. 즉, 신뢰도 산출 스텝에서는, 서브 모델마다로 미리 부여되어 있는 신뢰도를, 다른 평가 기간에 재차 산출한다.

이를 수용하여, 일탈 지표 표시 스텝에서는, 신뢰도가 높은 서브 모델을 선택하고, 선택한 서브 모델마다의 일탈 지표의 경시 변화를, 상기한 도 4와 동일하게, 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 바꾸어 표시한다.

또한, 본 실시 형태에 따른 이상 상태 진단 방법에서는, 신뢰도 산출 스텝 후에 수정 일탈 지표 산출 스텝을 실시해도 좋다.

<수정 일탈 지표 산출 스텝>

수정 일탈 지표 산출 스텝에서는, 일탈 지표 산출부(61)가, 신뢰도 산출 스텝에서 산출된 신뢰도의 크기에 따라 서브 모델의 일탈 지표에 가중치를 부여하여 수정 일탈 지표를 산출한다. 이를 수용하여, 일탈 지표 표시 스텝에서는, 일탈 지표 표시부(62)가, 서브 모델마다의 수정 일탈 지표의 경시 변화를, 상기한 도 4와 동일하게, 수정 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 바꾸어 표시한다.

이상 설명한 바와 같은 제1 실시 형태에 따른 이상 상태 진단 방법에 의하면, 서브 모델마다의 일탈 지표의 경시 변화를, 색을 바꾸어 표시하기 때문에, 진정한 이상인지 아닌지를 용이하게 파악할 수 있다. 이에 따라, 미소 이상(minute anomaly)을 조기에 발견하여, 중대한 트러블을 미연에 방지할 수 있다.

[실시예]

이하, 실시예를 들어 본 발명의 제1 실시 형태를 보다 구체적으로 설명한다. 도 6은, 본 발명에 의해, 실조업으로부터 얻은 서브 모델별의 일탈 지표를, 색을 바꾸어 표시한 예이다. 동 도면의 세로축 방향은 서브 모델마다의 일탈 지표이다. 또한, 동 도면의 가로축 방향은 시간 추이이고, 1셀에 대해서 1배치를 나타낸 것을 일별로 나타낸 것이다. 가로축의 수치는, 당일에 대하여 며칠 전인지를 나타내고 있다.

도 6에 나타내는 바와 같이, 서브 모델 11∼15, 20은, 약 10일 전부터 일탈 지표가 계속해서 높은 경향을 나타내고 있다. 또한, 서브 모델 26, 31, 32는, 약 20일 전부터 일탈 지표가 계속해서 높은 경향을 나타내고 있다. 따라서, 동 도면을 참조함으로써, 이들 서브 모델이 제조 프로세스의 이상 상태의 주인자인 것을 한눈에 파악할 수 있다.

한편, 서브 모델 7, 17, 18은, 일탈 지표가 높은 부분이 일부 존재하기는 하지만, 높은 상태가 계속되고 있지 않다. 따라서, 이들 서브 모델의 일탈 지표의 상승은, 서브 모델의 예측 정밀도에 기인하는 노이즈일 가능성이 높은 것을 알 수 있다.

이와 같이, 본 발명에 의하면, 장기간에 걸쳐, 서브 모델마다의 일탈 지표의 경시 변화를, 색을 바꾸어 표시함으로써, 일탈 지표의 상승이 노이즈를 나타내고 있는지, 혹은 진정한 이상을 나타내고 있는지를 용이하게 파악할 수 있다.

(제2 실시 형태)

이하, 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치 및 이상 상태 진단 방법에 대해서, 도 7∼도 12를 참조하면서 설명한다. 또한, 본 실시 형태는, 상기한 제1 실시 형태에 대하여, 프로세스의 이상 상태를 진단하기 위한 플랫폼으로서의 기능을 보다 명확화·구체화시킨 것이다.

[이상 상태 진단 장치]

이상 상태 진단 장치(1A)는, 미리 지정한 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 기준으로부터의 일탈의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표에 기초하여, 프로세스의 이상 상태를 진단하는 장치로서, 도 7에 나타내는 바와 같이, 입력부(10)와, 출력부(20)와, 외부 장치(30)와, 기억부(40A)와, 정의부(50A)와, 제어부(60A)를 주된 구성 요소로서 구비하고 있다. 또한, 이하의 설명에서는, 철강 프로세스와 같은 제조 프로세스에 이상 상태 진단 장치(1A)를 적용한 예에 대해서, 설명한다.

입력부(10)는, 일탈 지표의 산출에 이용하는 실조업 데이터를 정보·제어계 네트워크인 제어계 LAN(70)을 통하여 수신하는 장치이다. 또한, 입력부(10)는, 후기하는 바와 같이, 일탈 지표와 대응지어지는 제조 프로세스의 조업 조건을, 프로세스 컴퓨터(프로컴)(80)로부터 수신한다. 또한, 이상 상태 진단 장치(1A)는, 입력부(10)로서, 예를 들면 마우스나 키보드 등을 구비하고 있어도 좋다.

출력부(20)는, 표시 장치나 인쇄 장치 등의 출력 장치에 의해 구성되어 있고, 제어부(60A)의 각종 처리 정보를 출력한다.

외부 장치(30)는, 전기 통신 회선을 통하여 정보 통신 가능한 형태로, 정의부(50A)에 접속되어 있다. 외부 장치(30)는, 조업 DB(31)를 구비하고 있다. 이 조업 DB(31)에는, 제조 프로세스의 과거의 조업 시에 취득된 복수 종류의 변수의 실적값, 즉 복수 종류의 변수의 시계열 데이터인 변수 데이터가, 전기 통신 회선을 통하여 판독 가능한 형태로 격납되어 있다.

기억부(40A)는, 하드 디스크 장치 등의 기억 장치에 의해 구성되어 있고, 정의부(50A) 및 제어부(60A)에 접속되어 있다. 기억부(40A)에는, 서브 모델, 색표시, 표시 정보, 관련 그래프 및 계층 구조가 테이블값으로서 기억되어 있고, 구체적으로는, 서브 모델 테이블(41), 색표시 테이블(43), 표시 정보 테이블(45), 관련 그래프 테이블(46) 및 계층 구조 테이블(47)이 기억되어 있다.

정의부(50A)는, 연산 처리 장치가 컴퓨터 프로그램을 실행함으로써, 서브 모델 정의부(51), 색표시 정의부(53), 표시 정보 정의부(54), 관련 그래프 정의부(55) 및 계층 구조 정의부(56)로서 기능한다. 서브 모델 정의부(51)는, 정상 조업 시에 얻어진 복수 종류의 변수 데이터를 조업 DB(31)로부터 취득하여, 당해 변수 데이터로부터 제조 프로세스의 제조 상태를 예측하는 서브 모델을 복수 작성한다. 그리고, 서브 모델 정의부(51)는, 작성한 서브 모델의 데이터를 서브 모델 테이블(41)에 격납한다.

또한, 서브 모델은, 반드시 서브 모델 정의부(51)에서 작성할 필요는 없고, 기존의 모델이 있으면, 서브 모델 정의부(51)를 기능시키는 일 없이, 미리 서브 모델 테이블(41)에 격납해 두는 것도 가능하다. 즉, 서브 모델은, 제조 프로세스의 제조 상태를 예측하는 모델이면, 회귀식 등으로 새롭게 작성한 것이라도 좋고, 혹은 문헌 등으로 알려져 있는 기존의 것이라도 좋다.

색표시 정의부(53)는, 후기하는 매트릭스의 각 셀에 대응지어진 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 정의하고, 정의한 색 데이터를 색표시 테이블(43)에 격납한다. 각 셀에 대응지어진 일탈 지표는, 전체 항목에 관하여, 예를 들면 정상 시에 대하여 몇 σ 벗어나 있는지 등으로 정규화되어 있어, 「6σ 이상에서 빨강」, 「4σ 이상에서 주황」, 「2σ 이상에서 노랑」, 「2σ 이하는 파랑」 등, 통일적으로 정의할 수 있다.

표시 정보 정의부(54)는, 후기하는 컬러 맵핑부(64)에 있어서 컬러 맵핑을 행하는 각 셀에 대하여 대응짓는 프로세스의 조건을 표시 정보로서 정의하고, 정의한 표시 정보를 표시 정보 테이블(45)에 격납한다. 이 프로세스의 조건으로서는, 예를 들면 제조 프로세스의 경우, 제조 No., 조업 개시 일시, 조업 종료 일시 및 대표적인 제조 사양(예를 들면 규격이나 사이즈 등) 등의 조업 조건을 들 수 있다.

관련 그래프 정의부(55)는, 후기하는 매트릭스의 각 셀에 대응지어진 일탈 지표에 대하여, 미리 지정한 변수 항목과의 관계를 나타내는 관련 그래프를 작성하고, 작성한 관련 그래프를 관련 그래프 테이블(46)에 격납한다. 이 관련 그래프는, 프로세스의 이상 상태의 진단의 해석을 지원하기 위한 것으로서, 예를 들면 일탈 지표의 시계열 차트나, 복수의 변수 간의 산포도 등을 들 수 있다.

관련 그래프 정의부(55)는, 관련 그래프의 작성에 있어서, 예를 들면 미리 지정한 정상 구간의 데이터와 지정한 셀의 관계를 알 수 있도록, 색이나 형상을 바꾸어 플롯해도 좋다. 또한, 관련 그래프 정의부(55)는, 후기하는 바와 같이, 예측 모델(서브 모델)에 기초하여 일탈 지표가 연산되는 경우는, 당해 일탈 지표와 그의 예측 모델의 설명 변수, 당해 일탈 지표에 대응하는 실적값과 그의 예측 모델의 설명 변수의 관계를 나타내는 산포도를 작성할 수 있다(예를 들면 후기하는 도 12 참조).

계층 구조 정의부(56)는, 대상으로 하는 항목, 시간 표시 구간에 관하여 계층 구조를 정의하고, 정의한 계층 구조를 계층 구조 테이블(47)에 격납한다. 예를 들면, 항목에 관해서는, 최하층으로서 기기별, 하나 상층으로서 복수 기기로 구성되는 설비별, 추가로 상층으로서 복수의 설비로 구성되는 공정별 등을 생각할 수 있다. 혹은, 프로세스의 상류에서 하류까지 상태를 대상으로 한 상태 변수별(온도 등의 제조 대상의 특성값 등)의 집약도 생각된다. 한편, 시간 표시 구간에 관해서는, 최하층으로서 샘플링 시간별, 하나 상층으로서 시간별의 집약, 추가로 상층으로서 일(日)별의 집약 등이 생각된다. 혹은, 프로세스가 배치 처리인 경우는,배치 처리별의 집약도 생각된다.

제어부(60A)는, CPU 등의 연산 처리 장치에 의해 구성되어 있고, 이상 상태 진단 장치(1A) 전체의 동작을 제어한다. 제어부(60A)는, 입력부(10)에 입력된 조업 실적과 조업 조건에 대하여, 기억부(40A)의 각종 테이블에 보관되어 있는 설정값이나 예측 모델(서브 모델) 등에 기초하여, 각종 처리를 행한다. 제어부(60A)는, 연산 처리 장치가 컴퓨터 프로그램을 실행함으로써, 일탈 지표 산출부(61), 컬러 맵핑부(64), 컬러 맵 표시부(65), 정보 표시부(66) 및 관련 그래프 표시부(67)로서 기능한다.

일탈 지표 산출부(61)는, 프로세스의 상태를 나타내는 복수의 변수를 선택하고, 선택한 상기 변수의 실적값을 예측하는 예측 모델에 의한 예측값과 실적값의 차에 기초하여 일탈 지표를 산출한다. 일탈 지표 산출부(61)는, 구체적으로는, 입력부(10)에 입력된 조업 실적에 대하여, 서브 모델 테이블(41)에 보관되어 있는 서브 모델에 기초하여, 일탈 지표를 산출한다. 서브 모델이 회귀식 등의 예측 모델인 경우, 일탈 지표 산출부(61)는, 회귀 계수에 기초하여 예측값을 산출하고, 계속해서 실적값과의 오차를 산출하고, 미리 테이블로 지정한 정상 구간의 집약값에 대한 상대적인 값으로 하여 일탈 지표를 산출한다.

또한, 본 실시 형태에 있어서의 일탈 지표는, 일탈 지표 산출부(61)에서 산출되는 것에 한정되지 않고, 그 자체가 일탈 지표로서 기능하는 것, 예를 들면 프로세스를 구성하는 설비의 진동값 또는 온도값을 포함하는, 설비의 건전성을 나타내는 물리량을 일탈 지표로서 이용해도 좋다. 이러한 센서 등으로 검출한 값을 그대로 일탈 지표로서 이용함으로써, 일탈 지표 산출부(61)에 의한 일탈 지표의 산출 처리가 불필요해지기 때문에, 프로세스의 이상 상태를 보다 신속히 진단하는 것이 가능해진다.

컬러 맵핑부(64)는, 후기하는 컬러 맵 표시, 정보 표시, 관련 그래프 표시를 신속히 행하기 위해, 계층적인 2차원 매트릭스의 구조화를 행한다. 컬러 맵핑부(64)는, 제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성한다. 그리고, 컬러 맵핑부(64)는, 매트릭스의 각 셀에 대하여, 일탈 지표의 항목마다 및 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓는 것과 함께, 색표시 테이블(43)에 기초하여, 매트릭스의 각 셀에 대하여, 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당한다.

또한, 컬러 맵핑부(64)는, 계층 구조 테이블(47)에 기초하여, 매트릭스의 각 셀을, 제1축의 소정 구간마다, 또는 제2축의 일탈 지표의 항목마다로 집약함으로써, 복수의 계층 구조를 갖는 매트릭스를 구성한다. 그리고, 컬러 맵핑부(64)는, 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 집약한 일탈 지표의 집약값을 대응짓는 것과 함께, 색표시 테이블(43)에 기초하여, 매트릭스의 각 셀에 대하여, 일탈 지표의 집약값의 크기에 따른 색을 할당한다.

컬러 맵핑부(64)는, 매트릭스의 각 셀을 제1축의 소정 구간마다로 집약하는 경우, 프로세스에 있어서의 배치 처리마다로 집약할 수 있다. 또한, 컬러 맵핑부(64)는, 소정 구간마다로 집약한 2차원 데이터를 추가로 소정 구간마다로 집약하여 다층화할 수 있다. 구간의 다층화(계층화)는, 당초의 계측 간격(msec 오더)으로부터, 예를 들면 1초 정도의 구간, 1시간 단위, 일 단위, 혹은 배치 처리를 포함하는 경우는 배치 처리 단위의 구간도 포함하여, 단계적으로 집약하는 방법 등을 예시할 수 있다.

컬러 맵핑부(64)는, 매트릭스의 각 셀을 제2축의 일탈 지표의 항목마다로 집약하는 경우, 일탈 지표의 속성마다로 집약할 수 있다. 또한, 컬러 맵핑부(64)는, 속성마다로 집약한 2차원 데이터를 더욱 집약하여 다층화할 수 있다.

컬러 맵핑부(64)는, 예를 들면 도 8 및 도 9에 나타내는 바와 같이, 제1 매트릭스(Mt1)와, 제2 매트릭스(Mt2)를 포함하는 계층 구조의 매트릭스를 구성한다. 철강 프로세스에 적용되는 경우, 제1 매트릭스(Mt1)의 셀에는, 압연 공정에 있어서의 복수의 압연재의 데이터가 대응지어져 있고, 제2 매트릭스(Mt2)의 셀에는, 하나의 압연재의 데이터가 집약하여 대응지어져 있다. 또한, 도 8 및 도 9에서는, 편의상, 최하층의 제1 매트릭스(Mt1)와, 그 하나 상층의 제2 매트릭스(Mt2)를 상하 반대로 도시하고 있다. 또한, 동 도면에서는, 2계층의 매트릭스를 일 예로서 나타내고 있지만, 매트릭스의 계층수는 필요에 따라서 3계층 이상으로 해도 좋다.

도 8의 제1 매트릭스(Mt1)는, 세로축(제2축)이 일탈 지표의 항목이고, 가로축(제1축)이 프로세스에 있어서의 배치 처리의 순번이다. 또한, 「일탈 지표의 항목」이란, 예를 들면 철강 프로세스의 경우, 압하 위치, 하중 등의 변수의 종류를 나타내고 있다. 동 도면의 제1 매트릭스(Mt1)의 각 셀에는, (1) 일탈 지표의 값과, (2) 조업 조건이 대응지어져 있다.

도 8의 제2 매트릭스(Mt2)는, 세로축(제2축)이 일탈 지표의 속성이고, 가로축(제1축)이 프로세스에 있어서의 배치 처리의 순번이다. 또한, 「일탈 지표의 속성」이란, 예를 들면 프로세스를 구성하는 서브 프로세스, 또는 프로세스의 상태를 나타내는 물리량이다. 동 도면의 제2 매트릭스(Mt2)의 각 셀에는, 제1 매트릭스(Mt1)에 있어서의 세로축 방향의 복수의 셀에 대응지어진 일탈 지표의 집약값이 대응지어져 있다.

또한, 「서브 프로세스」로서는, 예를 들면 복수의 압연기로 이루어지는 압연 설비를 대상으로 하는 경우, 각 압연기 등, 일부의 통합된 설비를 예시할 수 있다. 또한, 「물리량」으로서는, 각 압연기의 압연 하중, 차 하중(differencial load), 합 하중(total load), 각 압연기 모터의 전류, 각 압연기 간의 재료 장력 등을 일 예로서 들 수 있다.

예를 들면, 도 8의 제2 매트릭스(Mt2)의 셀 A1에는, 최하층의 제1 매트릭스(Mt1)의 세로축 방향의 복수의 셀군 A2의 일탈 지표의 평균값 또는 최댓값이 할당되어 있다. 또한, 동 도면의 제2 매트릭스(Mt2)의 각 셀에는, 입력부(10)로부터 입력된 조업 조건도, 동일하게 집약화되어 할당되어 있다. 예를 들면, 조업 조건이 「제조 No.」와 같은 경우는, 해당 셀에 있어서의 제조 개시 시의 제조 No. 및 제조 종료 시의 제조 No. 등이 집약값으로서 할당되어 있다.

도 9의 제1 매트릭스(Mt1)는, 세로축(제2축)이 일탈 지표의 속성이고, 가로축(제1축)이 프로세스에 있어서의 1회 분의 배치 처리에 있어서의 샘플링 점(sampling point)의 순번이다. 동 도면의 제1 매트릭스(Mt1)의 각 셀에는, (1) 일탈 지표의 값과, (2) 조업 조건이 대응지어져 있다.

도 9의 제2 매트릭스(Mt2)는, 세로축(제2축)이 일탈 지표의 속성이고, 가로축(제1축)이 프로세스에 있어서의 배치 처리의 순번이다. 동 도면의 제2 매트릭스(Mt2)의 각 셀에는, 제1 매트릭스(Mt1)에 있어서의 가로축 방향의 복수의 셀에 대응지어진 일탈 지표의 집약값이 대응지어져 있다.

예를 들면, 도 9의 제2 매트릭스(Mt2)의 셀 B1에는, 최하층의 제1 매트릭스(Mt1)의 가로축 방향의 복수의 셀군 B2의 일탈 지표의 평균값 또는 최댓값이 할당되어 있다. 또한, 동 도면의 제2 매트릭스(Mt2)의 각 셀에는, 입력부(10)로부터 입력된 조업 조건도, 동일하게 집약화되어 할당되어 있다.

컬러 맵 표시부(65)는, 컬러 맵핑부(64)에 의해 작성된 컬러 맵을 표시한다. 또한, 컬러 맵 표시부(65)는, 예를 들면 도시하지 않는 표시 장치의 화면 상에 있어서, 도시하지 않는 포인팅 디바이스의 이동에 의해, 어느 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵의 셀에 대하여 포인터 조작(제1 포인터 조작, 제2 포인터 조작)이 이루어진 경우, 하나 아래의 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵을 표시한다. 또한, 컬러 맵 표시부(65)는, 상기한 표시 장치의 화면 상에 있어서, 미리 지정된 기간의 컬러 맵과, 항상 최신의 일정 구간의 컬러 맵을 각각 표시해도 좋다.

예를 들면 도 8 및 도 9에 나타내는 2계층의 매트릭스가 작성되어 있는 경우, 상기한 컬러 맵핑부(64)는, 제1 매트릭스(Mt1)의 각 셀에 대하여 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당한 제1 컬러 맵과, 제2 매트릭스(Mt2)의 각 셀에 대하여 일탈 지표의 집약값(평균값 또는 최댓값)의 크기에 따른 색을 할당한 제2 컬러 맵을 작성한다. 이 경우, 컬러 맵 표시부(65)는, 예를 들면 도 10에 나타내는 바와 같이, 우선 제2 컬러 맵(Cm2)을 표시하고, 제2 컬러 맵(Cm2)이 있는 셀에 대하여 포인터 조작이 이루어진 경우, 이 셀에 대응하는 제1 컬러 맵(Cm1)을 표시한다.

정보 표시부(66)는, 도시하지 않는 포인팅 디바이스의 이동에 의해 지정의 셀에 포인터를 맞추어 지정의 포인터 조작(제３ 포인터 조작)이 이루어진 경우, 표시 정보 테이블(45)로 지정된 조업 조건이나 일탈 지표의 값 등의 정보를 표시한다.

정보 표시부(66)는, 구체적으로는, 컬러 맵핑부(64)로 구성된 매트릭스의 각 셀에 대하여, 대응하는 프로세스의 조건(예를 들면 제조 프로세스의 조건)을 대응지어, 도 10에 나타내는 바와 같이, 어느 셀에 대하여 포인터 조작이 이루어진 경우, 이 셀에 대응하는 일탈 지표의 값 및 프로세스의 조건을, 다른 윈도우에서 표시(팝업 표시)한다. 또한, 「프로세스의 조건」으로서는, 예를 들면 제조 프로세스의 경우, 제조 규격, 지령값 등을 일 예로서 들 수 있다.

관련 그래프 표시부(67)는, 도시하지 않는 포인팅 디바이스의 이동에 의해 지정의 셀에 포인터를 맞추어 지정의 포인터 조작(제４ 포인터 조작)이 이루어진 경우, 관련 그래프 테이블(46)로 정의된 관련 그래프를 표시한다.

관련 그래프 표시부(67)는, 구체적으로는, 컬러 맵핑부(64)로 구성된 매트릭스의 각 셀에 대하여, 대응하는 일탈 지표의 시계열 차트, 또는 도 11에 나타내는 일탈 지표마다로 지정되는 복수의 변수 간의 산포도를 대응짓고, 어느 셀에 대하여 포인터 조작이 이루어진 경우, 이 셀에 대응하는 시계열 차트 또는 산포도를, 다른 윈도우에서 표시(팝업 표시)한다.

여기에서, 도 12에 나타낸 산포도는, 예를 들면 변수 A를 예측하는 서브 모델이 있고, 그 서브 모델에 기초하여 일탈 지표를 구한 경우를 상정하고 있고, 변수 A는 자기 자신, 변수 B 및 변수 C는 설명 변수를 나타내고 있다. 또한, 동 도면의 상단에 나타낸 3개의 산포도는, 세로축이 일탈 지표의 값, 가로축이 각 변수의 실적값(생값(raw value))이다. 이 상단의 산포도에서는, 파선의 틀로 둘러싼 것이 일탈 지표의 값, 그 이외가 각 변수의 실적값을 나타내고 있어, 일탈 지표와 실적값의 생값이 어떻게 분포되어 있는지를 시각적으로 나타내고 있다.

또한, 도 12의 하단에 나타낸 2개의 산포도는, 세로축 및 가로축 모두 각 변수의 실적값이다. 이 하단의 산포도에서는, 파선의 틀로 둘러싼 것이 세로축의 변수의 실적값, 그 이외가 가로축의 변수의 실적값을 나타내고 있고, 실적값의 생값끼리가 어떻게 분포하고 있는지를 시각적으로 나타내고 있다.

여기에서, 컬러 맵 표시부(65), 정보 표시부(66), 관련 그래프 표시부(67)에 있어서의 제1∼제４ 포인터 조작은, 각각 상이한 조작을 할당한다. 또한, 컬러 맵 표시부(65), 정보 표시부(66), 관련 그래프 표시부(67)에 있어서의 포인터 조작 및 표시의 구체적인 실시 형태로서는, 예를 들면 이하의 (1)∼(3)을 들 수 있다.

(1) 포인터를 컬러 맵 상의 어딘가의 셀에서 멈추면, 다른 윈도우가 표시되어, 그 윈도우 내에 표시할 수 있는 것(제1축(가로축)의 확대, 제2축(세로축)의 확대, 프로세스의 조건, 시계열 차트, 산포도 또는 그 외의 그래프)이 표시된다. 그리고, 그 중의 어느 것을 클릭함으로써, 선택한 정보 또는 그래프가 표시된다.

(2) 포인터를 컬러 맵 상의 어떠한 셀로 이동시켜 오른쪽 클릭을 하면, 풀다운 메뉴에서 표시 항목(제1축(가로축)의 확대, 제2축(세로축)의 확대, 프로세스의 조건, 시계열 차트, 산포도 또는 그 외의 그래프)이 표시된다. 그리고, 그 중의 어느 것을 클릭함으로써, 선택한 정보 또는 그래프가 표시된다.

(3) 클릭의 방법(예를 들면 클릭 회수)에 따라서 표시 항목을 전환하거나, 또는 키보드의 「Fn」키나, 그 외의 키의 조합에 의해 표시 항목을 전환하는 등, 표시 항목마다로 구별할 수 있도록, 표시 방법을 각각 할당한다.

이상 설명한 바와 같은 제2 실시 형태에 따른 이상 상태 진단 장치(1A) 및 이상 상태 진단 방법에 의하면, 프로세스의 상태를 압축한 컬러 맵에 의해 표시함으로써, 오퍼레이터에 대하여, 이상 발생의 예조를 눈으로 보아 알기 쉽게 나타낼 수 있고, 또한 이상 발생의 예조가 있는 경우에 오퍼레이터에 강한 인상을 주어 주의 환기할 수 있다. 또한, 일탈 지표를 베이스로 하여, 정상 상태로부터의 일탈이 확인됐을 때에, 간단한 조작에 의해, 상세한 시계열 데이터, 조업 조건, 관련 통계 데이터, 산포도 등의 관련 그래프를 적절히 표시할 수 있기 때문에, 이상의 원인이 되는 설비나 계측 신호 등을 조기에 특정하는 것이 가능해진다.

또한, 제2 실시 형태에 따른 이상 상태 진단 장치(1A) 및 이상 상태 진단 방법에서는, 일탈 지표가 계층적인 데이터 구조로 되어 있기 때문에, 예를 들면 맨 처음은 상층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵(예를 들면 제2 매트릭스(Mt2)에 대응하는 컬러 맵)을 참조하여 전체의 데이터를 개관하면서, 이상의 징조가 보이는 경우는 대응하는 셀을 선택(클릭)하여, 최하층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵(예를 들면 제1 매트릭스(Mt1)에 대응하는 컬러 맵)을 참조하고, 보다 상세한 데이터를 참조하여, 이상의 원인을 추구하는 것이 가능해진다.

이상, 본 발명에 따른 프로세스의 이상 상태 진단 장치 및 이상 상태 진단 방법에 대해서, 발명을 실시하기 위한 형태 및 실시예에 의해 구체적으로 설명했지만, 본 발명의 취지는 이들 기재에 한정되는 것이 아니라, 청구의 범위의 기재에 기초하여 넓게 해석되지 않으면 안 된다. 또한, 이들 기재에 기초하여 여러 가지 변경, 개변 등 한 것도 본 발명의 취지에 포함되는 것은 말할 필요도 없다.

예를 들면 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 이상 상태 진단 장치(1)는, 미리 작성되고, 또한 기억부(40)의 각 DB의 테이블에 격납된 서브 모델, 속성, 색표시를 이용하여 이상 상태 진단 방법을 실시할 수도 있다. 이 경우, 이상 상태 진단 장치(1)는, 도 1에 나타내는 서브 모델 정의부(51), 속성 정의부(52) 및 색표시 정의부(53)를 구비하지 않아도 좋다.

또한, 본 발명의 제1 실시 형태 및 제2 실시 형태에서는, 철강 프로세스와 같은 제조 프로세스에 이상 상태 진단 장치(1) 및 이상 상태 진단 방법을 적용한 예를 설명했지만, 발전 프로세스나 반송 프로세스 등에 이상 상태 진단 장치(1) 및 이상 상태 진단 방법을 적용하는 것도 가능하다.

또한, 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 이상 상태 진단 장치(1A)는, 제1 실시 형태와 동일하게, 신뢰도를 고려하여 일탈 지표를 구해도 좋다. 이 경우, 소정의 평가 기간을 설정하고, 당해 평가 기간에 있어서, 서브 모델의 예측 오차에 기초하여 신뢰도를 산출하는 신뢰도 산출부를 이상 상태 진단 장치(1A)에 추가하고, 일탈 지표 산출부(61)에 의해, 신뢰도 산출부에 의해 산출된 신뢰도의 크기에 따라서 서브 모델의 일탈 지표에 가중치를 부여하여 수정 일탈 지표를 산출한다.

또한, 본 명세서는, 상기한 제1 실시 형태에 대응하는, 이하의 발명 (1)∼(5)에 대해서도 개시하고 있다.

(1) 정상 조업 시에 얻어진 복수 종류의 변수의 실적값으로부터 프로세스의 제조 상태를 예측하는 서브 모델을 이용하여, 상기 서브 모델의 예측 오차에 기초하여, 상기 프로세스의 정상 상태로부터의 일탈 지표를 산출하고, 상기 서브 모델마다로 산출한 상기 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치로서, 상기 서브 모델마다의 상기 일탈 지표의 경시 변화를, 상기 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 바꾸어 표시하는 일탈 지표 표시 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.

(2) 상기 발명에 있어서, 평가 기간을 설정하고, 상기 평가 기간에 있어서, 상기 서브 모델의 예측 오차에 기초하여 신뢰도를 산출하는 신뢰도 산출 수단을 구비하고, 상기 일탈 지표 표시 수단은, 상기 신뢰도가 높은 상기 서브 모델을 선택하고, 선택한 상기 서브 모델마다의 상기 일탈 지표의 경시 변화를, 상기 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 바꾸어 표시하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.

(3) 상기 발명에 있어서, 상기 신뢰도의 크기에 따라서 상기 서브 모델의 일탈 지표에 가중치를 부여하여 수정 일탈 지표를 산출하는 일탈 지표 산출 수단을 구비하고, 상기 일탈 지표 표시 수단은, 상기 서브 모델마다의 상기 수정 일탈 지표의 경시 변화를, 상기 수정 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 바꾸어 표시하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.

(4) 상기 발명에 있어서, 상기 서브 모델마다로 속성을 정의하는 속성 정의 수단을 구비하고, 상기 일탈 지표 표시 수단은, 상기 속성마다로 상기 일탈 지표를 집약하여, 상기 속성마다의 상기 일탈 지표의 경시 변화를, 상기 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 바꾸어 표시하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.

(5) 정상 조업 시에 얻어진 복수 종류의 변수의 실적값으로부터 프로세스의 제조 상태를 예측하는 서브 모델을 이용하고, 상기 서브 모델의 예측 오차에 기초하여, 상기 프로세스의 정상 상태로부터의 일탈 지표를 산출하고, 상기 서브 모델마다로 산출한 상기 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 방법으로서, 상기 서브 모델마다의 상기 일탈 지표의 경시 변화를, 상기 일탈 지표의 크기에 따라서 색을 바꾸어 표시하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 방법.

1, 1A : 이상 상태 진단 장치
10 : 입력부
20 : 출력부
30 : 외부 장치
31 : 조업 데이터 베이스(조업 DB)
40, 40A : 기억부
41 : 서브 모델 테이블
42 : 속성 테이블
43 : 색표시 테이블
44 : 신뢰도 테이블
45 : 표시 정보 테이블
46 : 관련 그래프 테이블
47 : 계층 구조 테이블
50, 50A : 정의부
51 : 서브 모델 정의부
52 : 속성 정의부
53 : 색표시 정의부
54 : 표시 정보 정의부
55 : 관련 그래프 정의부
56 : 계층 구조 정의부
60, 60A : 제어부
61 : 일탈 지표 산출부
62 : 일탈 지표 표시부
63 : 신뢰도 산출부
64 : 컬러 맵핑부
65 : 컬러 맵 표시부
66 : 정보 표시부
67 : 관련 그래프 표시부
70 : 제어계 LAN
80 : 프로세스 컴퓨터(프로컴)
Cm1 : 제1 컬러 맵
Cm2 : 제2 컬러 맵
Mt1 : 제1 매트릭스
Mt2 : 제2 매트릭스

Claims (12)

1. 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 상기 기준으로부터의 일탈의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치로서,
   제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 상기 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성하고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 항목마다 및 상기 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당하는 컬러 맵핑부와,
   상기 컬러 맵핑부에 의해 작성된 컬러 맵을 표시하는 컬러 맵 표시부를 구비하고,
   상기 컬러 맵핑부는, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 제1축의 소정 구간마다로 집약함으로써, 복수의 계층 구조를 갖는 매트릭스를 구성하고, 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 집약한 일탈 지표의 집약값을 대응짓고, 상기 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 집약값의 크기에 따른 색을 할당하고,
   상기 컬러 맵 표시부는, 어느 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵의 셀에 대하여 제1 포인터 조작이 이루어진 경우, 하나 아래의 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵을 표시하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
2. 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 상기 기준으로부터의 일탈의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치로서,
   제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 상기 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성하고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 항목마다 및 상기 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당하는 컬러 맵핑부와,
   상기 컬러 맵핑부에 의해 작성된 컬러 맵을 표시하는 컬러 맵 표시부를 구비하고,
   상기 컬러 맵핑부는, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 제2축의 상기 일탈 지표의 항목마다로 집약함으로써, 복수의 계층 구조를 갖는 매트릭스를 구성하고, 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 집약한 일탈 지표의 집약값을 대응짓고, 상기 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 집약값의 크기에 따른 색을 할당하고,
   상기 컬러 맵 표시부는, 어느 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵의 셀에 대하여 제2 포인터 조작이 이루어진 경우, 하나 아래의 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵을 표시하는 것는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 프로세스의 상태를 나타내는 복수의 변수를 선택하고, 선택한 상기 변수의 실적값을 예측하는 예측 모델에 의한 예측값과 실적값의 차에 기초하여 상기 일탈 지표를 산출하는 일탈 지표 산출부를 추가로 구비하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 일탈 지표는, 상기 프로세스를 구성하는 설비의 진동값 또는 온도값을 포함하는, 상기 설비의 건전성을 나타내는 물리량인 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
5. 제1항에 있어서,
   상기 컬러 맵핑부는, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 프로세스에 있어서의 배치(batch) 처리마다 집약하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
6. 제2항에 있어서,
   상기 컬러 맵핑부는, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 일탈 지표의 속성마다로 집약하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
7. 제6항에 있어서,
   상기 일탈 지표의 속성은, 상기 프로세스를 구성하는 서브 프로세스, 또는 상기 프로세스의 상태를 나타내는 물리량인 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
8. 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 상기 기준으로부터의 일탈의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치로서,
   제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 상기 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성하고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 항목마다 및 상기 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당하는 컬러 맵핑부와,
   상기 컬러 맵핑부에 의해 작성된 컬러 맵을 표시하는 컬러 맵 표시부를 구비하고,
   상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 대응하는 상기 프로세스의 조건을 대응짓고, 상기 셀에 대하여 제３ 포인터 조작이 이루어진 경우, 이 셀에 대응하는 상기 일탈 지표의 값 및 상기 프로세스의 조건을, 다른 윈도우에서 표시하는 정보 표시부를 추가로 구비하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
9. 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 상기 기준으로부터의 일탈의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치로서,
   제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 상기 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성하고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 항목마다 및 상기 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당하는 컬러 맵핑부와,
   상기 컬러 맵핑부에 의해 작성된 컬러 맵을 표시하는 컬러 맵 표시부를 구비하고,
   상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 대응하는 상기 일탈 지표의 시계열 차트, 또는 대응하는 상기 일탈 지표마다로 지정되는 복수의 변수 간의 산포도를 대응짓고, 상기 셀에 대하여 제４ 포인터 조작이 이루어진 경우, 이 셀에 대응하는 상기 시계열 차트 또는 상기 산포도를, 다른 윈도우에서 표시하는 관련 그래프 표시부를 추가로 구비하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
10. 제8항에 있어서,
    상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 대응하는 상기 일탈 지표의 시계열 차트, 또는 대응하는 상기 일탈 지표마다로 지정되는 복수의 변수 간의 산포도를 대응짓고, 상기 셀에 대하여 제４ 포인터 조작이 이루어진 경우, 이 셀에 대응하는 상기 시계열 차트 또는 상기 산포도를, 다른 윈도우에서 표시하는 관련 그래프 표시부를 추가로 구비하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 장치.
11. 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 상기 기준으로부터의 일탈의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 방법으로서,
    제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 상기 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성하고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 항목마다 및 상기 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당하는 컬러 맵핑 스텝과,
    상기 컬러 맵핑 스텝에서 작성된 컬러 맵을 표시하는 컬러 맵 표시 스텝을 포함하고,
    상기 컬러 맵핑 스텝은, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 제1축의 소정 구간마다로 집약함으로써, 복수의 계층 구조를 갖는 매트릭스를 구성하고, 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 집약한 일탈 지표의 집약값을 대응짓고, 상기 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 집약값의 크기에 따른 색을 할당하고,
    상기 컬러 맵 표시 스텝은, 어느 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵의 셀에 대하여 제1 포인터 조작이 이루어진 경우, 하나 아래의 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵을 표시하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 방법.
12. 정상 시의 프로세스의 상태를 기준으로 하여, 상기 기준으로부터의 일탈의 크기를 지표화한 복수의 일탈 지표에 기초하여, 상기 프로세스의 이상 상태를 진단하는 프로세스의 이상 상태 진단 방법으로서,
    제1축을 시간을 포함하는 경시적 요소의 축으로 하고, 제2축을 상기 일탈 지표의 항목의 축으로 하여 2차원의 매트릭스를 구성하고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 항목마다 및 상기 경시적 요소마다의 데이터를 대응짓고, 상기 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 크기에 따른 색을 할당하는 컬러 맵핑 스텝과,
    상기 컬러 맵핑 스텝에서 작성된 컬러 맵을 표시하는 컬러 맵 표시 스텝을 포함하고,
    상기 컬러 맵핑 스텝은, 상기 매트릭스의 각 셀을, 상기 제2축의 상기 일탈 지표의 항목마다로 집약함으로써, 복수의 계층 구조를 갖는 매트릭스를 구성하고, 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 집약한 일탈 지표의 집약값을 대응짓고, 상기 각 계층의 매트릭스의 각 셀에 대하여, 상기 일탈 지표의 집약값의 크기에 따른 색을 할당하고,
    상기 컬러 맵 표시 스텝은, 어느 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵의 셀에 대하여 제2 포인터 조작이 이루어진 경우, 하나 아래의 계층의 매트릭스에 대응하는 컬러 맵을 표시하는 것을 특징으로 하는 프로세스의 이상 상태 진단 방법.

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