CN104914818A - 数据收集装置、以及该数据收集装置的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供数据收集装置、以及该数据收集装置的控制方法。该数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置具有：获取单元，从所述设备获取包含所述数据的文件和文件名；抽取单元，从所述获取单元获取的文件名中，抽取与所述数据有关的附加信息；追加单元，将所述抽取单元抽取的附加信息加入所述获取单元获取的文件内的所述数据中，并将该数据加入所述数据库。

Description

数据收集装置、以及该数据收集装置的控制方法

本申请是申请日为：2011年3月18日、申请号为：201180065611.9(PCT/JP2011/056579)、发明名称为“数据收集装置、以及该数据收集装置的控制方法和控制程序”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库的数据收集装置、以及该数据收集装置的控制方法和控制程序。

背景技术

自过去以来，人们一直致力于收集并分析来自制造现场的制造装置、测量装置、检查装置等各种设备的数据，并将分析结果用于上述设备的控制、监视、改善、或品质改善活动等(如专利文献1～6)。

就上述数据的收集而言，近来的设备大多以CSV(Comma Separated Value；以逗号区分的值)格式(format)数据文件(以下简称为“CSV文件”)的形式输出数据。在此，可以考虑以CSV文件的形式收集来自上述设备的数据。这是因为，CSV文件具有制作容易、管理容易、通用性高等优点。因此，可以考虑以CSV文件的形式收集来自上述设备的数据。

上述制作容易具体是指，例如，仅以逗号区分数据即可制成CSV文件，不必区别数字、字符串等数据类型即可制成CSV文件等。上述管理容易具体是指，例如，可以对CSV文件进行复制·删除等文件操作，可以通过文本编辑器对CSV文件内的数据进行修改等。此外，上述通用性高具体是指，例如，由于CSV文件为文本格式，因此可用于一般的表计算软件等。

另外，为了更有效地对上述数据进行分析，可以考虑将该数据DB化(数据库化)，即，收集上述数据并加入DB中。上述DB化例如具有如下优点。

(a)检索功能

通过利用SQL(Structured Query Language；结构化查询语言)，能够容易地对来自上述DB的数据进行检索、排序、计数等。

(b)数据的结合

对于按日期不同或定制不同而分割的文件，通过加入上述DB，能够将多个文件中的数据作为一个数据整体来加以利用。由此，对于跨越日期、定制等长期间的数据而言，能够进行监视、对相同机种分别进行统计等。

(c)数据的一元管理

通过将来自多个制造生产线的数据DB化，能够通过访问同一个DB来对该数据进行监视和分析。另外，能够统一执行数据备份等操作，因此易于管理。

(d)对数据的远程访问

具有用于管理上述DB的DBMS(Database Management System；数据库管理***)的服务器经由通信网络与PC(Personal Computer；个人电脑)相连，该PC经由ODBC(Open Database Connectivity；开放式数据库连接)访问上述DBMS，由此，能够对数据进行远程监视和分析。

(现有技术文献)

专利文献1：日本国专利申请公开公报“特开2001-296911号公报”；2001年10月26日公开。

专利文献2：日本国专利申请公开公报“特开2002-236511号公报”；2002年8月23日公开。

专利文献3：日本国专利申请公开公报“特开2004-164635号公报”；2004年6月10日公开。

专利文献4：日本国专利申请公开公报“特开2006-323505号公报”；2006年11月30日公开。

专利文献5：日本国专利申请公开公报“特开2007-052571号公报”；2007年3月1日公开。

专利文献6：日本国专利申请公开公报“特开平09-050949号公报”；1997年2月18日公开。

发明内容

(本发明要解决的问题)

然而，将来自制造现场的CSV文件DB化，还存在几个问题。

来自各个设备的数据中不仅包含正常的测量值，有时还包含异常的测量值和测量失误。这些异常的测量值和测量失误的数据大多为HI、LO、N/A(No Account；无效)等字符串。然而，CSV文件不能区别数字·字符串等数据类型，因此，即使要对测量值进行分析，也会因包含非数值的数据而导致出错，从而导致分析中断。

另外，利用上述DB进行数据分析时，数据的顺序需要与工件(制造对象物)的投入顺序等规定的顺序一致。这是因为，若数据顺序不一致，则当进行周期分析及对各个设备的测量数据的相关性进行比较时，将无法进行正确的分析。

然而，在实际的制造生产线中，有时会出现数据的顺序与规定的顺序不一致的情况。例如，为了配合各个设备的处理时间，处理较慢的设备(如检查装置)有时会对多个工件进行并行处理。此时，可能会出现工件的处理顺序与工件的投入顺序不一致、以及工件的测量数据的顺序与工件的投入顺序不一致的情况。另外，因产生测量失误，或处理过程中欠缺作为处理对象的工件，会导致设备不输出测量数据，由此，也有可能出现工件的测量数据的顺序与工件的投入顺序不一致的情况。

此外，在制造生产线上测量的数据按日期、定制、时间等的不同而分割成不同的CSV文件，但并不都是按要分析的单位(定制、机种、规定期间(每年、每个月、每周等与目的相吻合的期间))而分割的。因此，会造成无法对跨越日期的长期间数据进行分析、以及无法对以机种为单位的长期间数据进行分析等不便。为了避免上述不便，需要按照工件的投入顺序对数据进行结合。另外，在文件名中往往包含作为要分析的单位(不同层级所需要的信息)的定制编号、机种、电压等各种信息。这些信息有时并不包含在上述文件中。此时，如果仅将上述文件内的数据加入上述DB，则会丢失上述文件名中包含的信息，从而导致无法按上述要分析的单位来对数据进行分析。

本发明正是鉴于上述问题而完成的，其目的在于，提供一种能够在不丢失信息的前提下或顺序良好地统一来自制造生产线上的各个设备的数据，并能够高精度地进行数据分析的数据收集装置等。

(解决问题的方案)

为了解决上述问题，本发明的数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的特征在于：具有：获取单元，获取来自所述设备的测量数据；追加单元，当所述获取单元获取的测量数据中包含字符串时，将该字符串转换成能够作为数值串进行处理、且区别于测量值的值，并将所述测量数据加入所述数据库。

在此，能够作为数值串进行处理、且区别于测量值的值例如为，空值、0、负值等。

另外，为了解决上述问题，本发明的数据收集装置的控制方法为针对数据收集装置的控制方法，该数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的控制方法的特征在于：包含：获取步骤，获取来自所述设备的测量数据；追加步骤，当经所述获取步骤获取的测量数据中包含字符串时，将该字符串转换成能够作为数值串进行处理、且区别于测量值的值，并将所述测量数据加入所述数据库。

根据上述结构和方法，当所述测量数据中包含字符串时，先将该字符串转换成空值，再将所述测量数据加入所述数据库。结果，在所述数据库中，所述测量数据中包含测量值或空值，而不包含字符串，因此，能够容易地对上述测量数据进行分析。

为了解决上述问题，本发明的数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的特征在于：具有：生产线信息记录部，记录生产线信息，所述生产线信息中包含所述设备与该设备处理的工件的顺序的规则之间的对应关系；获取单元，获取所述设备的每个工件的数据；排列单元，根据来自所述生产线信息记录部的生产线信息，按照规定的顺序，排列所述获取单元获取的每个工件的数据；追加单元，将所述排列单元排列的每个工件的数据加入所述数据库。

为了解决上述问题，本发明的数据收集装置的控制方法为针对数据收集装置的控制方法，该数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的控制方法的特征在于：包含：获取步骤，获取所述设备的每个工件的数据；排列步骤，从记录部中读取生产线信息，并根据读取的生产线信息，按照规定的顺序，排列经所述获取步骤获取的每个工件的数据，其中，所述生产线信息中包含所述设备与该设备处理的工件的顺序的规则之间的对应关系；追加步骤，将经所述排列步骤排列的每个工件的数据加入所述数据库。

在此，所述规定的顺序例如为：工件投入制造生产线的顺序、规定的时间顺序、规定的批量顺序、规定的机种顺序等。所述顺序的规则例如为：多个频道、测量失误、翻转及其个数、测量时刻等。

根据上述结构和方法，根据来自生产线信息记录部的生产线信息，按照规定的顺序，排列从所述设备获取的每个工件的数据，并将该数据加入数据库。于是，所述数据库中包含的数据按照规定的顺序排列，因此，能够利用所述数据库高精度地进行数据分析。

为了解决上述问题，本发明的数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的特征在于：具有：获取单元，从所述设备获取包含所述数据的文件和文件名；抽取单元，从所述获取单元获取的文件名中，抽取与所述数据有关的附加信息；追加单元，将所述抽取单元抽取的附加信息加入所述获取单元获取的文件内的所述数据中，并将该数据加入所述数据库。

为了解决上述问题，本发明的数据收集装置的控制方法为针对数据收集装置的控制方法，该数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的控制方法的特征在于：包含：获取步骤，从所述设备获取包含所述数据的文件和文件名；抽取步骤，从经所述获取步骤获取的文件名中，抽取与所述数据有关的附加信息；追加步骤，将经所述抽取步骤抽取的附加信息加入经所述获取步骤获取的文件内的所述数据中，并将该数据加入所述数据库。

根据上述结构和方法，从设备中获取文件和文件名，并从获取的文件名中，抽取与所述文件内的数据有关的附加信息。然后，将抽取的附加信息加入所述文件内的数据中，并将该数据加入数据库。由此，数据库中不仅包含所述文件内的数据，还加入了所述文件名中包含的附加信息，因此，能够在不丢失附加信息的前提下将来自设备的数据统合到数据库中。

所述数据收集装置中的各个步骤能够以控制程序的方式通过计算机来执行。另外，通过将所述控制程序存储在计算机可读取的记录介质中，能够在任意的计算机上执行所述控制程序。

(发明的效果)

如上所述，当测量数据中包含字符串时，本发明的数据收集装置先将该字符串转换成空值，再将所述测量数据加入数据库，因此，能够起到容易地对上述测量数据进行分析的效果。

本发明的数据收集装置根据来自生产线信息记录部的生产线信息，按照规定的顺序，排列从设备获取的每个工件的数据，并将该数据加入数据库，因此，能够起到利用该数据库高精度地进行数据分析的效果。

本发明的数据收集装置从设备中获取文件和文件名，并从该文件名中，抽取与所述文件内的数据有关的附加信息，然后，将抽取的附加信息加入所述文件内的数据中，并将该数据加入数据库，因此，能够起到在不丢失附加信息的前提下将来自设备的数据统合到数据库中的效果。

附图说明

图1是本发明一实施方式的生产***中的数据收集装置的概略结构框图。

图2是上述生产***的概略结构框图。

图3是上述数据收集装置中从记录检查文件开始到更新检查DB为止的处理流程图。

图4是以结构化文件的形成表示记录在上述数据收集装置的抽取条件记录部中的抽取条件的示例的示意图。

图5是以列表形式表示上述检查文件的文件名的示例的示意图。

图6是上述数据收集装置的附加信息抽取部进行附加信息的抽取处理的流程图。

图7是以表的形式表示项目名与字符串间对应关系的示例的示意图。

图8是以表的形式表示操作员表的示例的示意图。

图9是表示上述生产***中的检查装置并行检查3个工件的示例的框图。

图10是以表的形式表示上述检查装置中的3个***所检查的工件编号和检查时刻的示意图。

图11是以表的形式表示经排列后的上述工件的编号、检查CH、和检查时刻的示意图。

图12是由上述检查装置进行检查后，检查台前后翻转，再由另一检查装置对工件进行检查的示例的框图。

图13是以表的形式表示上述另一检查装置检查的工件编号和检查时刻的示意图。

图14是以结构化文件的形式表示上述数据收集装置的生产线信息记录部中所记录的生产线信息的示例的示意图。

图15是上述数据收集装置的数据结合部进行数据结合处理的流程图。

图16是以表的形式表示上述数据收集装置获取的检查文件的内容的示例的示意图。

图17是以表的形式分别表示上述数据收集装置的检查DB记录部中记录的属性值表和NG表的内容的示例的示意图。

图18是以表的形式表示产生无工件时的经排列后的工件编号、检查频道、和检查时刻的示意图。

图19是以表的形式表示存在工件翻转时的经排列后的工件编号和检查时刻的示意图。

具体实施方式

参照图1～图19，对本发明的一个实施方式进行说明。在本实施方式中，本发明适用于具有生产线的生产***，该生产线用于制造并组装部件。但本发明并不限于上述生产***，可以适用于对被处理对象进行处理的工序的一般管理。对被处理对象进行处理的工序是指，例如，工业制品的生产工序、矿工业制品、农产品、或原料的检查工序、废弃对象(例如，工厂废弃物、工厂废水、废气、垃圾等)的处理工序、废弃对象的检查工序、设备检查工序、循环再利用工序等。

图2表示本实施方式的生产***的概略结构。在生产***1中，数据收集装置11收集来自设置于生产现场10的多个检查装置的各种检查数据，并作成该检查数据的数据库(以下称为“检查DB”)，并经由通信网络13，使作成的检查DB能够为PC14所利用。通信网络13和PC14均采用已知的技术，因而省略相关说明。

在本实施方式中，生产现场10中设置有制造部件的部件制造生产线(前期工序生产线)20、和对制造的部件进行组装的加工生产线(组装生产线)21。部件制造生产线20中设有2个生产线22·23，在各生产线22·23上制造相同的部件24。

而在加工生产线21上，相对于生产线30，设置有部件提供装置31、加工装置32·34、和检查装置33·35。部件提供装置31将经部件制造生产线20制造的部件24提供给生产线30，加工装置32再将部件24组装加工到工件36的基板上，再由检查装置33进行加工后的检查。然后，加工装置34对检查后的工件36中的与部件24无关的部位进行加工，再由检查装置35进行加工后的检查。然后，重复加工和检查处理，直到完成制品。在本实施方式中，加工装置32·34与检查装置33·35是不同的装置，但也可以为一体型的装置。

检查装置33·35就各种检查项目对工件36进行检查，并作出检查文件，在该检查文件中，包含按检查项目分类的表示检查结果的检查数据。检查文件可以以每1个工件36为单位作出，也可以以多个工件36为单位作出，也可以以规定个数的工件36为单位作出，还可以以规定时间为单位作出。

一般来说，大多数检查装置33·35除了以制造商特有的形式作出检查文件以外，还能够以CSV格式输出检查文件。在此，在本实施方式中，检查装置33·35向数据收集装置11提供CSV格式的检查文件(CSV文件)。另外，检查装置33·35在提供检查文件的同时，还通过文件***，提供与上述检查文件有关的各种信息，如文件名、时间记录(time stamp)等。检查装置33·35向数据收集装置11提供检查文件，可以通过有线通信、无线通信、或有线通信与无线通信相结合来完成，也可以通过USB(Universal Serial Bus；通用串行总线)存储器等记录介质来完成。

图1表示数据收集装置11的概略结构。如图1所示，数据收集装置11具有控制部40、记录部41、和网络I/F(接口)部42。

控制部40综合控制数据收集装置11内各个结构的动作，例如可以由包含CPU(Central Processing Unit；中央处理器)和存储器的计算机来构成。各个结构的动作控制可以通过使计算机执行控制程序来完成。对于控制部40的详细内容，将在下文中说明。

记录部41用于记录信息，由硬盘、闪存等记录装置构成。对于记录部41的详细内容，将在下文中说明。

网络I/F部42为控制部40与通信网络13间的接口。具体为，网络I/F部42与图2所示的通信网络13相连。网络I/F部42不仅将来自控制部40的数据转换成适于通信网络13的形式，并发送给通信网络13，还将来自通信网络13的数据转换成适于控制部40处理的形式，并发送给控制部40。

下面，对控制部40和记录部41进行详细说明。如图1所示，控制部40具有附加信息抽取部(抽取单元)50、数据变更部(追加单元)51、数据结合部(追加单元、排列单元)52、数据写入部(追加单元)53、和数据提供部54。记录部41具有检查文件记录部(获取单元)60、提取条件记录部61、生产线信息记录部62、和检查DB记录部63。此外，每个检查装置33·35均分别具有附加信息抽取部50、数据变更部51、和检查文件记录部60。

检查文件记录部60分别针对检查装置33·35，记录有来自检查装置33·35的检查文件。检查文件记录部60还在目录中记录有文件名、时间记录等与上述检查文件相关的各种信息。如上所述，检查文件为CSV格式的文件。

抽取条件记录部61针对每个检查文件记录部60，预先记录有用于抽取附加信息的抽取条件，所述附加信息为需要附加给某工件36的检查数据的信息。生产线信息记录部62预先记录有生产线信息，所述生产线信息为与制造生产线相关的信息，为重新排列数据所需的信息。检查DB记录部63记录有检查DB。检查DB包含存储属性值的属性值表、和存储NG(No Good；出错)数据的NG表等。这些表可以单独存在，也可以合并在一起。

附加信息抽取部50根据抽取条件记录部61中记录的抽取条件，抽取上述附加信息，所述附加信息指附加到检查数据中的信息，所述检查数据包含在应从检查文件记录部60读取的检查文件中。附加信息抽取部50将抽取的附加信息发送给数据变更部51。

具体为，附加信息抽取部50首先从检查文件记录部60的目录中读取与上述检查文件相关的各种信息，如文件名、时间记录等。然后，附加信息抽取部50根据抽取条件记录部61中记录的抽取条件，从读取的信息中抽取上述附加信息。对于抽取上述附加信息的详细内容，将在下文中说明。

此外，有时在文件名中附加有参数，如“[定制编号].csv[机种][电压][频道]”等。该参数也包含在上述附加信息中。另外，通过保存每个机种的参数的设定文件，能够抽取与机种对应的参数。

数据变更部51用于变更从检查文件记录部60读取的检查文件中包含的数据。数据变更部51将变更后的数据发送给数据结合部52。

具体为，若来自检查文件记录部60的检查文件中的检查数据为字符串，则数据变更部51认为该检查数据是NG数据，将上述字符串变更为空值(null)。若检查文件为CSV格式，则上述字符串被变更为空值字符串(长度为0的字符串)。数据变更部51还作出NG文件，在该NG文件中，在与上述检查文件的该检查数据相同的排列位置上，包含上述NG数据字符串。

数据变更部51向上述检查文件的检查数据中，追加来自附加信息抽取部50的与上述检查文件相关的附加信息，作为属性值数据。然后，数据变更部51将处理后的检查文件、和与该检查文件相对应的NG文件发送给数据结合部52。

数据结合部52以工件36为单位，将从多个数据变更部51接收的各种数据结合。数据结合部52将结合的数据发送给数据写入部53。

具体为，数据结合部52根据生产线信息记录部62中记录的生产线信息，对每个工件36的属性值数据(检查数据和附加信息)进行排列并结合，所述属性值数据包含在从多个数据变更部51接收的多个检查文件中。同样，数据结合部52根据上述生产线信息，对每个工件36的NG数据进行排列并结合，所述NG数据包含在来自多个数据变更部51的NG文件中。

另外，数据结合部52根据生产线信息记录部62中记录的生产线信息，对来自数据变更部51的工件36的属性值数据和NG数据进行重新排列。然后，数据结合部52将结合并重新排列后的属性值数据和NG数据发送给数据写入部53。对于重新排列属性值数据的内容，将在下文中说明。

数据写入部53分别将从数据结合部52接收的属性值数据和NG数据写入检查DB记录部63的检查DB中的属性值表和NG表。此时，数据写入部53给上述属性值数据赋予连续编号，并将该属性值数据加入属性值表。另外，数据写入部53将为与上述NG数据相对应的上述属性值表赋予的连续编号，赋予给该NG数据，并将该NG数据加入NG表。

数据提供部54用于根据外部请求，从检查DB记录部63的检查DB中读取各种数据，并提供给外部。具体为，若数据提取部54经由通信网络13和网络I/F部42，接收到来自PC14的请求，则根据该请求，从检查DB记录部63中记录的检查DB中，读取属性值数据和NG数据。然后，数据提供部54经由网络I/F部42和通信网络13，将读取的属性值数据和NG数据提供给该PC14。对于利用属性值数据和NG数据进行分析的具体例子，将在下文中说明。

根据上述结构，附加信息抽取部50抽取与检查文件相关的附加信息，数据变更部51将该附加信息加入检查文件内的检查数据，进而，该附加信息被加入检查DB记录部63的检查DB的属性值表中。因此，该属性值表中不仅包含检查文件内的检查数据，还包含与检查文件相关的附加信息，因而，能够在不丢失附加信息的前提下，将来自检查装置33·35的数据统合到上述属性值表中。

若检查数据中包含字符串，则数据变更部51将该字符串转换成空值，数据写入部53将转换后的检查数据加入检查DB记录部63的检查DB的属性值表中。结果，上述属性值表中包含作为上述检查数据的检查值或空值，而不包含字符串，因此，能够容易地对上述检查数据进行分析。

另外，通过数据变更部51和数据写入部53，转换后的空值被加入上述属性值表中，而与上述加入位置相对应，上述字符串被加入检查DB记录部63的检查DB的NG表中。由此，能够防止如检查失误、检查异常等字符串信息的丢失。通过参照与上述空值相对应的字符串，例如，能够判断出上述空值是什么样的检查异常或检查失误。

数据结合部52根据来自生产线信息记录部62的生产线信息，将从检查装置33·35获取的每个工件36的检查数据，按规定的顺序排列。数据写入部53将排列后的检查数据加入上述属性值表中。于是，上述属性值表中包含的数据按照规定的顺序排列，因而能够实现利用上述属性值表高精度地进行数据分析。

下面，参照图3对具有上述结构的数据收集装置11的处理动作进行说明。图3表示在数据收集装置11中，从记录检查文件开始到更新检查DB为止的处理流程。

如图3所示，当检查文件记录部60中记录有新的检查文件时(S10)，附加信息抽取部50根据抽取条件记录部61中记录的抽取条件，抽取与上述新的检查文件相关的附加信息(S11)。然后，若来自检查文件记录部60的上述新的检查文件中包含的检查数据为字符串(S12)，则数据变更部51将该字符串变更为空值，并作成NG文件，使该NG文件中与该检查数据相同的排列位置上包含该字符串(S13)。

然后，数据结合部52先是针对从某数据变更部51获取的检查文件和附加信息，将该附加信息追加到该检查文件中包含的每个工件36的检查数据中，并将追加后的检查数据作为属性值数据。而对于从其他数据变更部51获取的检查文件和附加信息，也重复相同的操作(S14)。

然后，数据结合部52根据生产线信息记录部62中的生产线信息，重新排列并结合多个检查文件中包含的工件36的属性值数据，并且，根据上述生产线信息，重新排列并结合来自数据变更部51的NG文件中包含的每个工件36的NG数据(S15)。

接着，数据写入部53给结合后的各属性值数据赋予连续编号，并将该属性值数据加入检查DB记录部63的检查DB的属性值表中，并且，将为与上述NG数据相对应的上述属性值表赋予的连续编号，赋予给该NG数据，并将该NG数据加入上述检查DB的NG表中(S16)。之后，返回步骤S10，重复上述动作。

下面，参照图4～图8，对附加信息抽取部50抽取附加信息进行详细说明。一般来说，检查数据以文件形式来管理，按不同定制(订购)、制造过程中的产品的不同机种、不同执勤(轮班)来作成检查文件。此时，定制名、机种名、轮班名等与制造生产线相关的附加信息作为文件名的一部分包含在文件名中。

然而，这些附加信息有时并不以数据形式包含在检查文件中。此时，如果只将检查文件中包含的数据加入检查DB，则会导致丢失上述附加信息。为此，在本实施方式中，数据结合部52将附加信息加入每个工件36的检查数据中，从而将该附加信息加入检查DB中。

此外，在执行某定制的过程中，有时会***另一定制。此时，将中断上述某定制的执行，转而在准备好执行上述另一定制后，执行上述另一定制；并在该执行结束后，转而在准备好执行上述某定制后，恢复上述某定制的执行。

这时，将分别作成上述某定制中断前的检查文件、上述另一定制的检查文件、和上述某定制恢复后的检查文件。因此，有必要识别出上述中断前和上述恢复后的检查文件为上述某定制被分割执行的文件。因此，文件名中会包含定制的子编号。

然而，如果仅将上述中断前和上述恢复后的检查文件的检查数据结合，将很难区分检查数据的层级。因此，在利用检查DB进行分析的过程中，即使检查数据的统计量在上述中断前和上述恢复后互不相同，也很难确定出其原因为定制的分割执行。为此，在本实施方式中，将上述文件名中包含的定制的子编号作为上述附加信息加入每个工件36的检查数据。由此，能够容易地区分检查数据的层级。

检查文件的文件名中包含的信息例如有：定制名(定制编号)、机种名、执勤(1班、2班、3班等)、操作员名、前期工序生产线编号、定制子编号等。在上述文件名中，上述信息的部分或全部以分隔符(separator)相结合。检查装置不同，上述文件名中包含的信息也不同。另外，各个信息往往以能够识别的编号来表示。

从上述各种信息中，为每个检查装置决定用于分析的附加信息，并设定用于抽取决定的附加信息的抽取条件，并将该抽取条件预先记录在抽取条件记录部61中。图4表示上述抽取条件的一个示例。如图所示，上述抽取条件以XML(Extensible MarkupLanguage；可扩展标记语言)文件等结构化文件来描述。

如图4所示，能够为检查装置33·35分别设定上述抽取条件。在图示的例子中，就检查装置33(检查机1)而言，在抽取条件中包含作为应该附加给检查数据的附加信息的前期工序生产线20，但就检查装置35(检查机2)而言，在抽取条件中不包含作为上述附加信息的前期工序生产线20。

下面对前期工序生产线编号作为上述附加信息的理由进行说明。在图2所示的生产***1的部件制造生产线20上，2个生产线22·23均制造同样种类的部件24。然而，分别在不同生产线22·23上制造的部件24会因模具、挤压、成形环境等不同，而产生若干特性上的差异，而正因为该差异，可能导致生产线22·23的其中之一所制造的部件24多为次品。

因此，当制造的部件多为次品时，需要判断使用的部件是生产线22·23中的哪一个生产线制造的。由此可见，部件制造生产线20中的生产线22·23的编号为需要附加到组装生产线21所收集的检查数据中的附加信息。另外，如果部件制造生产线20制造的部件24没有了，或在制造过程中换成新的部件24了，则部件24的特性也可能产生差异，此时优选作成新的检查文件。

组装生产线21上制造的制品的特性也会随组装生产线21的操作员的调整结果而改变。因此，操作员的信息也应属于上述附加信息。

图5以列表形式表示了检查文件的文件名的示例。图5的(a)所示的检查文件为检查装置33(检查机1)作出的检查文件，图5的(b)所示的检查文件为检查装置35(检查机2)作出的检查文件。在图示的例子中，按照作出的顺序，分别记载了检查装置33·35的多个检查文件的文件名。

如图5所示，在检查装置33(检查机1)作出的检查文件的文件名中，依次排列有以分隔符“_”相连的定制编号、机种名、执勤、操作员名、前期工序生产线编号、和定制编号的子编号。另外，在检查装置35(检查机2)作出的检查文件的文件名中，与涉及检查机1的上述文件名相比，省略了前期工序生产线编号。

在图5的例子中，在执行定制“M1121397”的过程中，由于***了另一定制“M1121398”，定制“M1121397”的检查文件被分割成2个，分别在其文件名中附加了子编号。此外，执勤者由2班换成了1班，操作员也由“TANAKA”换成了“SUZUKI”。

图6表示附加信息抽取部50进行附加信息抽取处理(S11)的流程。如图所示，首先，从抽取条件记录部61中读取图4所示的抽取条件(S20)。

然后，根据上述抽取条件，从检查文件记录部60中记录的检查文件的文件名中抽取附加信息(S21)。具体为，上述检查文件的文件名被上述抽取条件中的“分隔符”标签所含的字符“_”分割。例如，文件名“M1121397_A001_2_TANAKA_S1_1.txt”被分割成字符串“M1121397”、“A001”、“2”、“TANAKA”、“S1”、“1”。文件名中所含的扩展名(txt)不是与检查数据相关的信息，因而可以忽略。

然后，根据上述抽取条件，将抽取的附加信息与项目名对应(S22)。具体为，将分割的字符串与上述抽取条件中的“项目名顺序”标签所包含的项目名对应。图7的(a)以表的形式表示构成对应关系的项目名和字符串的示例。在图示的例子中，字符串“M1121397”与定制编号对应，字符串“A001”与机种名对应，字符串“2”与执勤对应，字符串“TANAKA”与操作员名对应，字符串“S1”与前期工序生产线名对应，而字符串“1”与定制子编号对应。

然后，根据上述抽取条件，将部分或全部附加信息转换成代码(S23)。具体为，参照上述抽取条件中的“操作员”标签，将上述操作员名转换成操作员ID(识别)代码。图7的(b)以表的形式表示转换后的上述项目名与字符串的示例。在图示的例子中，操作员名“TANAKA”被转换成ID代码“0002”。

由此，能够缩减附加信息的信息量，从而缩减检查DB的大小。另外，与字符串相比，计算机更容易处理代码，因此，能够迅速执行对检查DB的检索处理。此外，除了操作员名以外，还优选将前期工序生产线名、设备名、机种名等其他字符串转换成识别代码。

另外，也可以另行作出使与操作员有关的信息和上述ID代码构成对应关系的操作员表。图8以表的形式表示上述操作员表的一个例子。通过利用上述操作员表，能够根据上述与操作员有关的信息检索检查DB，还能够将检索结果的ID代码转换成与操作员有关的信息输出。也可以通过参照该操作员工作的公司的员工DB来获取与操作员有关的信息。

然后，将包含转换后的附加信息、和对应于该附加信息的项目名的信息发送给数据变更部(S24)。即，将图7的(b)所示的信息发送给数据变更部51。通过发送项目名，能够将该附加信息的项目名加入上述属性值表。由此，PC14的使用者能够通过上述项目名而容易地掌握追加的附加信息的项目。然后，结束附加信息的抽取处理，返回原来的流程。

下面，参照图9～图15，对数据结合部52进行数据的排列和重排进行详细说明。首先，对进行数据的重排的重要性进行说明。

在利用检查DB进行数据分析时，检查DB中的数据的顺序需要与工件36的投入顺序一致。这是因为，如果上述数据的顺序与工件36的投入顺序不一致，则在进行周期分析、或对各个设备的结果进行比较时，就不能进行正确的分析。

另一方面，在实际的制造生产线上，为了与各个工序的处理时间相配合，处理较慢的设备(例如检查装置)有时会并行处理多个工件36。此时，向生产线30投入工件36的顺序、与工件36的检查顺序有时会不一致。因此，需要重新排列工件36的检查数据的顺序，以使其与工件36的投入顺序相匹配。

例如，设：加工装置的加工速度为1秒/1个，而检查装置的检查速度为3秒/1个，则为了使加工工序的处理时间与检查工序的处理时间相配合，需要或者在检查工序中设置3台检查装置，或者在1台检查装置中设置3个***。

图9表示检查装置33并行检查3个工件36的例子。如图所示，在检查装置33中，从下流侧到上流侧，分别设置了1CH(频道)～3CH的***330。另外，生产线30上还设有臂37和检查台38。

臂37用于将加工装置32加工的工件36放置在检查台38上。3个工件36由臂37放置在检查台38上。1CH、2CH、和3CH的***330分别检查检查台38上3个工件36中的右侧、中央、和左侧的工件36。

图10的(a)～(c)分别以表的形式表示图9所示的检查装置33中的1CH～3CH的***330所检查的工件编号和检查时刻。在图示的例子中，各***330在检查上所需的时间为3±1秒。

图11以表的形式表示排列后的图10的(a)～(c)所示的工件36的编号、检查CH、和检查时刻。其中，图11的(a)为按检查时刻排列后的表。该图的(a)并未按工件36的编号顺序(投入顺序)排列。

另一方面，图11的(b)所示的表按照下述方式排列，即，对于图10的(a)～(c)所示的工件编号和检查时刻，按照检查CH的顺序分别逐个选出时间最早的，并重复该操作。该图的(b)按照工件36的编号顺序排列。

此外，有时将工件36换到夹具上或使该夹具旋转，而工件36的顺序会发生变化。图12表示在由检查装置33检查后，检查台38前后翻转(180度旋转)，继而，检查装置35检查工件36的例子。图13以表的形式表示图12所示的检查装置35检查的工件编号和检查时刻。在图示的例子中，检查装置35在检查上所需的时间为1±0.5秒。图13并未按工件36的编号顺序排列。此时，需要考虑上述翻转而重新排列。

为此，在本实施方式中，生产线信息记录部62预先记录了将生产线30上的各个设备的排列、频道内容等工件36的检查数据按照工件36的投入顺序重新排列时所需的生产线信息。图14表示上述生产线信息的一个例子。如图所示，上述生产线信息能够以XML文件等结构化文件的形式来描述。

图15表示数据结合部52进行数据结合处理的流程。如图所示，首先，从生产线信息记录部62中读取图14所示的生产线信息(S40)，并判断读取的生产线信息中是否存在频道标签(S41)。

如果不存在频道标签，则按照检查时刻的顺序排列工件36的数据(S42)。另一方面，如果存在频道标签，则根据该频道标签的内容排列工件36的数据(S43)。例如，在如图14所示的生产线信息中，检查机1标签的频道标签的排列标签的内容为“1CH，2CH，3CH”。因此，按照1CH的检查文件的数据(图10的(a))、2CH的检查文件的数据(图10的(b))、3CH的检查文件的数据(图10的(c))的顺序进行选择并排列，通过重复该操作，能够得到按工件的投入顺序排列的数据(图11的(b))。

然后，判断上述生产线信息中是否存在翻转标签(S44)，若存在该翻转标签，则根据上述翻转标签，对排列的数据进行重新排列(S45)。然后，结束数据结合处理，返回原来的流程。例如，在图14所示的生产线信息中，检查机2标签的翻转标签中的工件数为3。因此，对于检查机2的检查文件的数据(图13)，通过将3个工件的数据的顺序翻转(逆转)，并重复这一操作，能够按照工件投入顺序排列数据。

下面，参照图16和图17，对将数据记录在检查DB记录部63中时的数据转换进行说明。图16以表的形式表示检查文件的内容的一个例子，该检查文件由图12所示的检查装置35作出，并被数据收集装置11获取。图17的(a)·(b)分别以表的形式表示检查DB记录部63中记录的属性值表和NG表的内容的例子。在图16和图17中，各列的项目从左至右分别为工件编号(工件ID)、检查顺序、测量项目1～6、检查结果、测量时刻、和频道编号。

属性值表用于存储属性值。如图17的(a)所示，存储在属性值表中的数据均为数值数据。因此，通过利用检查DB记录部63中记录的属性值表，PC14能够进行数据分析。例如，每隔1小时读取上述属性值表的数据，通过计算每个频道的平均值、离散值，能够调查属性值的推移，或计算包含空值的代码数，从而计算成品率，由此，能够调查检查机的状态。属性值表中各项目的数值种类(整数、自然数、单精度、双精度等)与图16所示的检查文件中的相应项目的数值种类相同。

另一方面，NG表用于存储检查失误和检查异常的字符串。如图17的(b)所示，在NG表存储的数据中，仅工件ID为数值数据，其他均为字符串数据。

在本实施方式中，如果检查文件中包含检查失误、检查异常等字符串，则将该字符串转换成空值，再存储在属性值表中。例如，在图16所示的检查文件中，第3行第3列、第17行第6列～第17行第8列、和第18行第4列中包含字符串。相应地，在图17的(a)所示的属性值表中，该字符串被转换成空值。

然而，当属性值表中存储有空值时，虽然能够了解由于检查失误、检查异常等某种原因导致不能测量，但却不能了解导致不能测量的具体原因，由此，导致丢失重要的分析信息。

为此，在本实施方式中，不仅将该字符串加入NG表中的相应项目，还追加了工件ID。例如，在图17的(b)所示的NG表中，追加了：第1列存储工件ID＝3而第3列存储字符串“LO”的记录。此外，还追加了：第1列存储工件ID＝17而第6列～第8列存储字符串“N/A”的记录，以及第1列存储工件ID＝18而第4列存储字符串“HI”的记录。

由此，通过利用NG表，PC14就能够对检查失误、检查异常等进行分析。例如，利用上述NG表，通过计算规定期间内表示检查失误的字符串数，能够统计检查失误。并通过表和坐标图表示统计结果，由此能够确认检查失误的倾向(增加、减少等)，从而确认设备的状态。在本实施方式中，由于作成了上述NG表，因而能够实现上述统计和上述确认。

另外，按不同的定制读取上述属性值表的各个测量项目的值，并以柱形图来表示，由此，能够从该柱形图的形状中确定异常产生的地方。在本实施方式中，上述属性值表中存储了定制信息等附加信息，因此能够以上述附加信息为单位进行统计。

记录部41还具有容许范围记录部，该容许范围记录部用于存储检查数据的容许范围(上限和下限)。进而，如果检查文件记录部60中的检查文件的检查数据处于上述容许范围外，则数据变更部51也可以将表示异常的字符串加入NG文件。此时，与上述检查数据加入上述属性值表的位置相对应，将上述表示异常的字符串加入NG表。由此，通过参照NG表，就能够对检查失误和检查异常进行分析。另外，即使检查数据处于容许范围外，也会被加入上述属性值表，因此能够防止信息丢失。

下面，参照图18，对数据缺损时的数据***处理进行详细说明。对于检查装置33·35而言，当没有工件时(以下，称为“无工件时”)，有可能不作出数据。此时，根据属性值表而统计的属性值数据的周期性会有偏差，难以进行数据分析。

当不存在无工件时，如图11的(a)所示，按照检查时刻(测量时刻)的顺序排列数据。与此相对，图18以表的形式表示排列后的产生无工件时的工件编号、检查频道、和检查时刻。此时，通过图14所示的<检查机1><无工件>标签所定义的信息，即可了解到未输出数据。因此，在同一时刻，1CH～3CH中不存在数据的位置即为产生无工件的位置。

图18所示的情况为，在检查时刻“9:00:09”，2CH的数据不存在，因此，可以了解到工件8产生无工件的情况。然而，检查时刻多少会产生一些误差，此时，可以参考图14所示的<检查时间><误差>标签所设定的信息，通过判断在检查时刻±误差的范围内1CH～3CH是否都存在数据，来判断是否产生无数据的情况。

由此，当在同一时刻测量的数据不存在(不全存在)时，判断为因无工件导致未作出数据，在上述工件36(在图18的例子中，为工件4·12)的检查数据之间，***表示无工件的数据，然后将每个工件36的数据按规定的顺序排列即可。由此，能够防止属性值数据的周期性发生偏差。

如图9所示，就检查装置33(检查机1)而言，在检查开始时，3CH的***330对工件3进行检查，而1CH·2CH的***330不存在工件。因此，如图18所示，在检查开始时的检查时刻“9:00:00”，存在3CH的数据，但不存在1CH·2CH的数据。此时，可以在检查时刻“9:00:00”，***表示无工件的数据，作为1CH·2CH的数据。

然后，在下一次检查时，3CH的***330对工件6进行检查，2CH的***330对工件2进行检查，而1CH的***330不存在工件。因此，如图18所示，在下一次检查时的检查时刻“9:00:03”，存在2CH·3CH的数据，但不存在1CH的数据。此时，可以在检查时刻“9:00:03”，***表示无工件的数据，作为1CH的数据。

下面，参照图19，对时刻的修改处理进行详细说明。在进行图12所示的生产线的过程中，如果工件的顺序发生改变，则测量时刻的顺序和工件的投入顺序都将被打乱。此时，如果按照工件的投入顺序重新排列数据，则测量时刻的顺序将会被打乱。因此，工件顺序改变前的测量值(图12的检查机1的测量值)、和工件顺序改变后的测量值(图12的检查机2的测量值)将无法构成对应关系。因此，需要修改测量时刻，以使工件的投入顺序和测量时刻的顺序均按顺序排列。

实际上，当图14所示的<检查机2><翻转>标签为“有”时，为了使数据按工件的投入顺序排列，只要以图14所示的<检查机2><翻转>标签所设定的值(3)为单位翻转即可。

图19以表的形式表示排列后的检查机2检查的工件编号和检查时刻。图19的(a)为实际的数据。如果将该数据以3个为单位重新排列，则如图19的(b)所示，将按工件的投入顺序排列。然后，为了使检查时刻的顺序与工件的投入顺序一致，以3个为单位改变检查时刻。结果，如图19的(c)所示，该数据的测量时刻按工件的投入顺序排列。

就检查机1而言，如果将数据按照工件的投入顺序排列，则如图11的(b)所示。如图9所示，就检查机1而言，在检查台38上放置的3个工件中，一个由3CH的***330检查，另一个由2CH的***330检查，而剩余的1个由1CH的***330检查，然后结束检查机1的检查。

因此，只要使检查台38上放置的3个工件的检查时刻一致即可，特别优选与检查机1最后的检查时刻，即1CH的检查时刻一致。图11的(c)是针对图11的(b)所示的数据，使连续的1CH～3CH的检查时刻与1CH的检查时刻一致，并重复上述操作而得到的。由此，图11的(c)的数据为测量时刻按工件的投入顺序排列的数据。

如上所述，数据结合部52在将每个工件36的检查数据按照规定的顺序排列后，按照每个工件36的测量时刻由早到晚的顺序重新排列，由此，在属性值表中，测量时刻也能按顺序排列，从而能够容易地根据测量时刻对数据进行分析。

根据上述处理，图17的(a)所示的属性值表被记录在检查DB记录部63中。在该属性值表中，数据按照工件的投入顺序排列，测得的数据为异常值的位置存储了空值，且测量时刻按照工件的投入顺序排列。工件编号23的数据为无工件的数据，除了工件编号、测量时刻、和频道编号以外，其他项目均保存为空值。通过上述方式对测量数据进行修改，能够更准确的实现数据分析。

本发明并不限于上述实施方式，可以在权利要求所示的范围内进行各种变更。即，通过组合在权利要求所示的范围内适当地变更了的技术方案而得到的实施方式也包含在本发明的技术范围内。

例如，在本实施方式中，对收集来自检查装置33·35的检查数据进行了说明，但本发明可以适用于收集来自制造生产线上所设置的各种设备的数据，如收集来自测量装置的测量数据、收集来自加工装置32·34的设定数据等。

最后，数据收集装置11的各功能块，特别是控制部40，可以由硬件逻辑来构成，也可以如下所述，使用CPU，通过软件来实现。

即，数据收集装置11具有：执行用于实现各功能之控制程序的命令的CPU(centralprocessing unit：中央处理器)；存储上述程序的ROM(read only memory：只读存储器)；展开上述程序的RAM(random access memory：随机存取存储器)；存储上述程序及各种数据的存储器等存储装置(记录介质)。另外，向数据收集装置11提供记录介质，该记录介质可由计算机读取且记录有数据收集装置11的控制程序的程序代码(可执行程序、中间代码程序、源程序)，所述控制程序是用于实现以上所述功能的软件，通过由所述数据收集装置11的计算机(或CPU、MPU)来读出并执行记录介质中所记录的程序代码，也能够实现本发明的目的。

关于上述记录介质，例如可以是磁带、盒式带等带类；也可以是包括软盘(注册商标)、硬盘等磁盘以及CD-ROM、MO、MD、DVD、CD-R等光盘的盘类；也可以是IC卡(包括存储卡)、光卡等卡类；或是掩膜型ROM、EPROM、EEPROM、闪存ROM等半导体存储器类等。

另外，数据收集装置11也能够连接通信网络，上述程序代码也能够借助于通信网络来提供。关于上述通信网络，并没有特别的限制，例如，可以利用互联网(internet)、内联网(intranet)、外联网(extranet)、LAN、ISDN、VAN、CATV通信网、虚拟专用网络(virtual private network)、电话回线网络、移动通信网络、卫星通信网络等。另外，关于用以构成通信网络的传输介质，并没有特别的限制，例如，可以利用IEEE1394、USB、电力线、电缆电视回线、电话线、ADSL回线等有线通信，也可以利用诸如IrDA或遥控器等红外线、Bluetooth(注册商标)、802.11无线通信、HDR、便携式电话网络、卫星回线、地面数字广播网络(terrestrial digital net)等无线通信。另外，即使是通过电子传输而实现了上述程序代码的载置于载波的计算机数据信号，也可以实现本发明。

如上所述，为了解决上述问题，本发明的数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的特征在于：具有：获取单元，获取来自所述设备的测量数据；追加单元，当所述获取单元获取的测量数据中包含字符串时，将该字符串转换成能够作为数值串进行处理、且区别于测量值的值，并将所述测量数据加入所述数据库。

在此，能够作为数值串进行处理、且区别于测量值的值例如为，空值、0、负值等。

另外，为了解决上述问题，本发明的数据收集装置的控制方法为针对数据收集装置的控制方法，该数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的控制方法的特征在于：包含：获取步骤，获取来自所述设备的测量数据；追加步骤，当经所述获取步骤获取的测量数据中包含字符串时，将该字符串转换成能够作为数值串进行处理、且区别于测量值的值，并将所述测量数据加入所述数据库。

根据上述结构和方法，当所述测量数据中包含字符串时，先将该字符串转换成空值，再将所述测量数据加入所述数据库。结果，在所述数据库中，所述测量数据中包含测量值或空值，而不包含字符串，因此，能够容易地对上述测量数据进行分析。

在本发明的数据收集装置中，作为优选，所述追加单元还在与转换后的值加入所述数据库的位置相应的位置上，将所述字符串加入字符串表中。

此时，在与转换后的空值加入所述数据库的位置相应的位置上，所述字符串被加入字符串表中。由此，能够防止丢失测量失误、测量异常等字符串信息。并且，通过参照与所述空值相对应的字符串，例如，能够判断出所述空值为什么样的测量异常或测量失误。

在本发明的数据收集装置中，也可以进一步具有容许范围记录部，该容许范围记录部记录所述测量数据的容许范围；当所述获取单元获取的测量数据不包含在所述容许范围记录部中的容许范围内时，所述追加单元进而在与所述测量数据加入所述数据库的位置相应的位置上，将表示异常的字符串加入字符串表中。此时，通过参照字符串表，能够对测量失误和测量异常进行分析。并且，即使测量数据处于容许范围外，也会被加入所述数据库，因此能够防止信息丢失。

为了解决上述问题，本发明的数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的特征在于：具有：生产线信息记录部，记录生产线信息，所述生产线信息中包含所述设备与该设备处理的工件的顺序的规则之间的对应关系；获取单元，获取所述设备的每个工件的数据；排列单元，根据来自所述生产线信息记录部的生产线信息，按照规定的顺序，排列所述获取单元获取的每个工件的数据；追加单元，将所述排列单元排列的每个工件的数据加入所述数据库。

为了解决上述问题，本发明的数据收集装置的控制方法为针对数据收集装置的控制方法，该数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的控制方法的特征在于：包含：获取步骤，获取所述设备的每个工件的数据；排列步骤，从记录部中读取生产线信息，并根据读取的生产线信息，按照规定的顺序，排列经所述获取步骤获取的每个工件的数据，其中，所述生产线信息中包含所述设备与该设备处理的工件的顺序的规则之间的对应关系；追加步骤，将经所述排列步骤排列的每个工件的数据加入所述数据库。

在此，所述规定的顺序例如为：工件投入制造生产线的顺序、规定的时间顺序、规定的批量顺序、规定的机种顺序等。所述顺序的规则例如为：多个频道、测量失误、翻转及其个数、测量时刻等。

根据上述结构和方法，根据来自生产线信息记录部的生产线信息，按照规定的顺序，排列从所述设备获取的每个工件的数据，并将该数据加入数据库。于是，所述数据库中包含的数据按照规定的顺序排列，因此，能够利用所述数据库高精度地进行数据分析。

然而，有的设备在不存在对象工件时不生成数据。此时，数据的周期性会产生偏差，导致难以进行数据分析。

为此，在本发明的数据收集装置中，作为优选，所述每个工件的数据中包含该数据的测量时刻；所述生产线信息中还包含所述设备与该设备的测量期间之间的对应关系，其中，所述测量期间为所述设备进行测量需要的时间；所述排列单元根据来自所述生产线信息记录部的生产线信息，若相邻所述工件间的数据的测量时刻的差大于与所述设备相对应的测量期间，则在所述工件间的数据之间，***表明对象工件不存在的数据，然后再按照规定的顺序排列所述每个工件的数据。

若所述测量时刻的差大于所述测量期间，则可以认为对象工件不存在。在此，通过在所述工件间的数据之间，***表明对象工件不存在的无工件数据，可以防止数据的周期性产生偏差。

此外，所述无工件数据中优选包含识别工件的工件识别信息，且优先包含测量时刻，该测量时刻为所述相邻工件间的数据中的测量时刻之一、或所述相邻工件间的数据中的测量时刻之间的时刻。所述无工件数据中的其他值可以为空值。

在本发明的数据收集装置中，所述每个工件的数据中包含该数据的测量时刻；所述排列单元在按照规定的顺序排列了所述每个工件的数据后，也可以变更所述每个工件的测量时刻，使所述每个工件的测量时刻按照规定的顺序排列。这样，测量时刻也按顺序排列，因而能够容易地根据测量时刻进行数据分析。涉及所述测量时刻的规定的顺序例如为，工件投入制造生产线的顺序等。

为了解决上述问题，本发明的数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的特征在于：具有：获取单元，从所述设备获取包含所述数据的文件和文件名；抽取单元，从所述获取单元获取的文件名中，抽取与所述数据有关的附加信息；追加单元，将所述抽取单元抽取的附加信息加入所述获取单元获取的文件内的所述数据中，并将该数据加入所述数据库。

为了解决上述问题，本发明的数据收集装置的控制方法为针对数据收集装置的控制方法，该数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的控制方法的特征在于：包含：获取步骤，从所述设备获取包含所述数据的文件和文件名；抽取步骤，从经所述获取步骤获取的文件名中，抽取与所述数据有关的附加信息；追加步骤，将经所述抽取步骤抽取的附加信息加入经所述获取步骤获取的文件内的所述数据中，并将该数据加入所述数据库。

根据上述结构和方法，从设备中获取文件和文件名，并从获取的文件名中，抽取与所述文件内的数据有关的附加信息。然后，将抽取的附加信息加入所述文件内的数据中，并将该数据加入数据库。由此，数据库中不仅包含所述文件内的数据，还加入了所述文件名中包含的附加信息，因此，能够在不丢失附加信息的前提下将来自设备的数据统合到数据库中。

在本发明的数据收集装置中，作为优选，所述文件名中包含以分隔符相结合的多个所述附加信息；该数据收集装置还具有：抽取条件记录部，记录用于抽取所述附加信息的抽取条件；所述抽取条件包含所述分隔符的信息、以及所述附加信息的顺序和项目名之间的对应关系；所述抽取单元根据来自所述抽取条件记录部的抽取条件，从所述文件名中抽取所述附加信息，并使所述项目名与抽取的附加信息相对应；所述追加单元还将与所述附加信息构成对应关系的项目名加入所述数据库。此时，所述数据库的用户能够容易地通过所述项目名掌握加入的附加信息的项目。

所述数据收集装置中的各个步骤能够以控制程序的方式通过计算机来执行。另外，通过将所述控制程序存储在计算机可读取的记录介质中，能够在任意的计算机上执行所述控制程序。

(产业上的利用可能性)

本发明的数据收集装置能够不丢失信息地、或顺序良好地统合来自制造生产线上的各个设备的数据，因此，不仅适用于来自检查装置的检查数据的数据收集和数据分析，还能够适用于来自测量装置、加工装置等任意的设备的数据收集和数据分析。

[附图标记说明]

1      生产***

10     生产现场

11     数据收集装置

13     通信网络

14     PC

20     前期工序生产线·部件制造生产线

21     加工生产线·组装生产线

22·23 生产线

24     部件

30     生产线

31     部件提供装置

32·34     加工装置

33·35     检查装置

36         工件

37         臂

38         检查台

40         控制部

41         记录部

42         网络I/F部

50         附加信息抽取部(抽取单元)

51         数据变更部(追加单元)

52         数据结合部(追加单元、排列单元)

53         数据写入部(追加单元)

54         数据提供部

60         检查文件记录部(获取单元)

61         抽取条件记录部

62         生产线信息记录部

63         检查DB记录部

330        ***

Claims (3)

1.一种数据收集装置，收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的特征在于：

具有：

获取单元，从所述设备获取包含所述数据的文件和文件名；

抽取单元，从所述获取单元获取的文件名中，抽取与所述数据有关的附加信息；

追加单元，将所述抽取单元抽取的附加信息加入所述获取单元获取的文件内的所述数据中，并将该数据加入所述数据库。

2.根据权利要求1所述的数据收集装置，其特征在于：

所述文件名中包含以分隔符相结合的多个所述附加信息；

该数据收集装置还具有：

抽取条件记录部，记录用于抽取所述附加信息的抽取条件；

所述抽取条件包含所述分隔符的信息、以及所述附加信息的顺序和项目名之间的对应关系；

所述抽取单元根据来自所述抽取条件记录部的抽取条件，从所述文件名中抽取所述附加信息，并使所述项目名与抽取的附加信息相对应；

所述追加单元还将与所述附加信息构成对应关系的项目名加入所述数据库。

3.一种数据收集装置的控制方法，该数据收集装置收集来自制造生产线上的各个设备的数据，并将收集的数据加入数据库，该数据收集装置的控制方法的特征在于：

包含：

获取步骤，从所述设备获取包含所述数据的文件和文件名；

抽取步骤，从经所述获取步骤获取的文件名中，抽取与所述数据有关的附加信息；

追加步骤，将经所述抽取步骤抽取的附加信息加入经所述获取步骤获取的文件内的所述数据中，并将该数据加入所述数据库。