JPWO2017212552A1 - データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム - Google Patents

Abstract

要因情報追加部（１０８）は、工場において生産上の問題が発生した場合に、当該問題への対処法を指定するようユーザに依頼する。また、要因情報追加部（１０８）は、依頼に応じてユーザにより指定された対処法を、当該問題に関連する、工場で収集された収集データにおける変化と対応付けてデータベースに登録する。

Description

本発明は、データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムに関する。

従来より、工場では、設備トラブルなどの生産上における問題が発生した場合に、その問題に対処するために、工場の作業員が設備の表示器や設備の外観から発生している問題の内容を把握し、マニュアルの内容や経験から問題の原因を予測し、問題に対処する必要があった。しかし、そのような作業はベテラン作業員の経験に対する依存度が大きく、数値化、ルール化することができず、発生した問題に対して適切な対策を迅速にとることが困難である。このため、トラブルシュートに多大の時間を要することがある。
このような課題に対して、生産上の問題が発生した際に、収集した設備のデータや過去の実績を利用することで、問題の対処法を作業員に提示し、作業員の知識、経験に基づく判断や検索操作に頼ることなく問題への対処を可能とするシステムが開示されている（例えば、特許文献１〜３）。

特開平７−７２６２号公報 特開２００７−２７２４００号公報 特開２０１５−１５２９３３号公報

特許文献１〜３のようなシステムを実現する場合、以下の２種類の組み合わせ情報が必要になる。
（１）対処法
（２）データの変化
上記「対処法」とは、発生した問題への対処法である。問題とは、例えば、生産ラインの停止等の生産上の問題である。「データの変化」とは、問題に関連する、収集データにおける変化である。収集データとは、工場で収集されたデータである。
また、問題の発生要因（以下、単に「要因」という）が判明している場合には、上記の「対処法」及び「データの変化」に、「要因」を対応付けて管理することが望ましい。なお、「要因」は解明できない場合もあるので、「要因」の情報は必須ではない。

特許文献１〜３では、上記の組み合わせ情報の有効な取得方法が示されていない。特許文献１〜３では、作業員がキーイン手段を用いて上記の組合せ情報を入力すること、又は上記の組み合わせ情報を予め用意しておくことが前提となっている。
しかし、上記の組み合わせ情報をキーイン手段を用いて手入力しようとすると非常に手間がかかる。このため、作業員が工場の操業をしながら上記の組み合わせ情報を作成することは現実的ではない。一方で、作業員でないと組み合わせ情報を作成することは困難であるという問題がある。
また、生産ラインを停止させる要因とその対処法は工場や設備によって異なるため、一般化が難しく、工場や設備ごとに作成する必要がある。つまり、上記の組み合わせ情報を予め用意しておくことも困難である。

本発明は、工場ごとに、生産上の問題が発生した場合に、当該問題に関連する、収集データにおける変化と、当該問題の対処法とを効率的に蓄積できるようにすることを主な目的とする。

本発明に係るデータ処理装置は、
工場において生産上の問題が発生した場合に、前記問題への対処法を指定するようユーザに依頼する指定依頼部と、
前記指定依頼部の依頼に応じて前記ユーザにより指定された対処法を、前記問題に関連する、前記工場で収集された収集データにおける変化と対応付けてデータベースに登録するデータベース登録部とを有する。

本発明では、生産上の問題が発生した場合に、当該問題への対処法を指定するようユーザに依頼する。そして、ユーザにより指定された対処法を、問題に関連する収集データの変化と対応付けてデータベースに登録する。このため、本発明によれば、工場ごとに、発生した問題に関連する収集データの変化と、問題への対処法とを効率的に蓄積できる。

実施の形態１に係るデータ処理装置を用いた処理手順の概要を示す図。 実施の形態１に係るシステム構成例を示す図。 実施の形態１に係るデータ処理装置のハードウェア構成例を示す図。 実施の形態１に係るデータ処理装置の機能構成例を示す図。 実施の形態１に係る要因と対処法を提示する際の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態１に係る生産性に関する指標の例を示す図。 実施の形態１に係る要因情報データベースの例を示す図。 実施の形態１に係る要因と対処法の提示例を示す図。 実施の形態１に係る要因と対処法を要因情報データベースに登録する際の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態１に係るモード切替を伴う動作例を示すフローチャート図。

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分または相当する部分を示す。

実施の形態１．
＊＊＊概要＊＊＊
本実施の形態では、工場における生産上の問題として、生産性が閾値未満に低下したことを想定する。そして、本実施の形態では、生産性が閾値未満に低下した場合に、データ処理装置が、生産性の低下への対処法を指定するようユーザ（例えば、工場での作業員）に依頼し、ユーザにより指定された対処法を、生産性の低下に関連する、工場で収集された収集データにおける変化と対応付けてデータベースに登録する。

図１は、本実施の形態に係るデータ処理装置を用いた処理手順の概要を示す。
本実施の形態では、符号１１１に示すように、データ処理装置が、工場での生産性に関する指標を生成する。そして、データ処理装置が生産性に関する指標を解析して、生産性の低下に関連する収集データにおける変化を抽出する。そして、データ処理装置は、収集データにおける変化をユーザに提示して、生産性の低下への対処法を指定するようユーザに依頼する。
具体的には、符号１１２に示すように、問題発生時刻、発生箇所、内容及び影響時間をユーザに提示して、生産性の低下への対処法の指定を依頼する。「問題発生時刻」は、生産性が閾値未満に低下した時刻である。図１の例では、２０１６年２月１５日９時１５分３０秒に生産性が閾値未満に低下したことを示す。また、「発生箇所」及び「内容」は、生産性の低下に関連する収集データの変化を示す。図１の例では、工場内の「設備Ａ」で収集された収集データにおいて、生産性が低下した際に「エラーαの発生回数が増加」している。
また、「影響時間」とは、生産性が閾値未満となってから閾値を超えるまでに要した時間である。

ユーザは、生産性の低下への対処法をデータ処理装置に指定する。なお、データ処理装置は、ユーザが対処法を指定する際に、電子化されたマニュアルを利用できるようにしてもよい。例えば、データ処理装置は、電子化されたマニュアルにおいて「ライン１設備Ａ」又は「エラーα」が記載されている項目を抽出し、抽出した項目をユーザに提示する。図１の例では、データ処理装置が「５．４．２ パーツｂの調整作業を実施する」を抽出し、ユーザは、対処法「パーツｂの調整作業を実施する」を手入力する代わりに「５．４．２ パーツｂの調整の調整作業を実施する」を引用して対処法を指定している。
そして、データ処理装置は、生産性が閾値未満に低下した際に観測された収集データの変化（「設備Ａ」、「エラーαの発生回数が増加」）と、ユーザにより指定された対処法（「パーツｂの調整作業を実施する」）とを対応付けてデータベースに登録する。
この結果、図７に例示するように、データベースにおいて、データの変化である「設備Ａのエラーαの発生回数が増加」と対処法である「パーツｂの調整作業を実施する」とが対応付けられる。図７に示すように、ユーザにおいて問題の発生要因が分かっている場合は、ユーザが指定した要因もデータの変化と対処法に対応付けられる。図７については後述する。

また、データ処理装置は、対処法の実施履歴（以下、操作履歴ともいう）を収集し、収集した実施履歴をタイムスタンプを利用して、対処法と、収集データにおける変化とに対応付けてデータベースに登録してもよい。
図１では、符号１１４に示すように、設備Ａにおいて、「パーツｂの調整」と、「設備Ａの再起動」が行われている。データ処理装置は、符号１１４に示す操作時刻と内容を、収集データの変化（「設備Ａ」、「エラーαの発生回数が増加」）と、ユーザにより指定された対処法（「パーツｂの調整作業を実施する」）とに対応付けてデータベースに登録してもよい。

以上の手順により、作業員が日々の業務の中で実施したことを組み合わせ情報としてデータベースに蓄積しやすくなり、その結果として、経験の浅い作業者でもベテランの作業者と同様に問題の解決が可能となる。

以上では、データ処理装置は、ユーザに対処法の指定のみを依頼しているが、生産性の低下の要因の指定をユーザに依頼してもよい。ユーザが生産性低下の要因を指定した場合は、図７に示すように、ユーザが指定した要因を、対処法と収集データにおける変化とに対応付けてデータベースに登録する。また、操作履歴を、要因と対処法と収集データにおける変化とに対応付けてデータベースに登録してもよい。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図２は、本実施の形態に係るデータ処理装置１００を含むシステム構成例を示す。

データ処理装置１００は、工場ライン３００における生産性に関する指標を生成し、生産性に関する指標を解析する。そして、生産性が閾値未満に低下している場合に、生産性が閾値未満に低下した際に観測された収集データの変化に基づきデータベースを検索し、観測された収集データの変化と対応付けられている要因と対処法をユーザに提示する。
また、データ処理装置１００は、対応する要因と対処法がデータベースに登録されていない場合に、図１に示したように、生産性の低下の要因と対処法の指定をユーザに依頼する。そして、ユーザが指定した要因と対処法を収集データの変化と対応付けてデータベースに登録する。
データ処理装置１００が行う動作は、データ処理方法に相当する。

工場ライン３００には、設備３０１〜設備３０５が存在する。なお、図２では、設備を５個としているが、設備の数に制約は存在しない。各設備はネットワーク４０１に接続されており、設備の稼働データ（エラー情報など）や設備間で製品が通過した際にセンサによって生成されたタイムスタンプなどが収集データとして収集データサーバ装置２００に蓄積される。製品は、工場ライン３００で流通する物品である。製品には、半完成品、完成品、部品が含まれる。
収集データサーバ装置２００は、ネットワーク４０２を介してデータ処理装置１００と接続される。

図３は、データ処理装置１００のハードウェア構成例を示す。また、図４は、データ処理装置１００の機能構成例を示す。
先ず、図３を参照して、データ処理装置１００のハードウェア構成例を説明する。

データ処理装置１００は、バスに接続された、プロセッサ１１、メモリ１２、ストレージ１３、通信装置１４、入力装置１５、表示装置１６を備えるコンピュータである。
プロセッサ１１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等である。プロセッサ１１は、図４に示す通信処理部１０１、生産性管理部１０３、要因分析部１０５、表示処理部１０７、要因情報追加部１０８及び入力処理部１０９の機能を実現するプログラムを実行する。これらプログラムは、ストレージ１３で記憶されている。そして、これらプログラムはメモリ１２にロードされて、プロセッサ１１により順次実行される。
表示処理部１０７及び要因情報追加部１０８を実現するプログラムは、データ処理プログラムに相当する。
図３では、プロセッサ１１がプログラムを実行している状態を模式的に示している。
また、ストレージ１３は、図４に示す収集データベース１０２、生産性データベース１０４、要因情報データベース１０６、マニュアルデータベース１１０を実現する。
メモリ１２は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等である。
ストレージ１３は、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
通信装置１４は、例えば通信ボード等である。
入力装置１５は、例えばマウス、キーボード等である。
表示装置１６は、例えばディスプレイ等である。

図４を参照して、データ処理装置１００の機能構成例を説明する。
なお、図４の矢印の実線は呼び出し関係を表し、破線の矢印は処理モジュールとデータベースとの間のデータの流れを表している。

通信処理部１０１は、通信装置１４により、収集データサーバ装置２００から収集データを受信し、受信した収集データを収集データベース１０２に格納する。収集データは、例えば、設備の稼働データ（エラー情報、工程待ち時間など）、センサによる製品の通過データ（生産ライン上の特定地点における各製品の通過時刻を含む）、設備の操作履歴、電力データである。
なお、通信処理部１０１は、可能な限りリアルタイムで収集データサーバ装置２００から収集データを受信し、受信した収集データを収集データベース１０２に格納する。

生産性管理部１０３は、収集データベース１０２に格納された収集データを利用して生産性に関する指標を算出し、算出した指標を生産性データベース１０４に格納する。
生産性管理部１０３は、例えば、生産性に関する指標として、時間あたりの生産量をセンサによる製品の通過データから算出する。

要因分析部１０５は、生産性データベース１０４に格納された生産性に関する指標を監視する。そして、要因分析部１０５は、生産性が閾値よりも下がった時点における収集データの変化を、収集データベース１０２から検出する。その後、要因分析部１０５は、検出した収集データの変化をキーにして要因情報データベース１０６から要因と対処法を取得する。そして、要因分析部１０５は、取得した要因と対処法の表示を表示処理部１０７に指示する。
もしくは、要因分析部１０５は、要因情報追加部１０８に対して、要因、対処法、収集データの変化のセットの追加を指示する。

要因情報データベース１０６は、以下の３種類の情報を対応付けて記憶する。
・収集データの変化（例：設備Ａのエラーαの発生回数が増加、設備Ｂ付近の湿度低下など）
・生産性の低下の要因
・生産性の低下への対処法

表示処理部１０７は、表示装置１６を介して、ユーザに表示情報を提示する。
より具体的には、表示処理部１０７は、要因分析部１０５により取得された要因と対処法が示される表示情報を表示装置１６に出力する。
また、表示処理部１０７は、ユーザに生産性の低下の要因と対処法の指定を依頼する表示情報を表示装置１６に出力する。更に、表示処理部１０７は、要因情報追加部１０８により抽出された、電子化されたマニュアルの項目が示される表示情報を表示装置１６に出力する。

要因情報追加部１０８は、工場での生産性が閾値未満に低下した場合に、要因分析部１０５からの指示に基づき、表示処理部１０７を介して、生産性の低下の要因と対処法の指定をユーザに依頼する。要因情報追加部１０８は、図１に示したように、ユーザに要因と対処法の指定を依頼する際に、表示処理部１０７を介して、ユーザに収集データにおける変化を提示してもよい。また、要因情報追加部１０８は、ユーザが要因及び対処法を指定する際に電子化されたマニュアルを利用できるようにしてもよい。
また、要因情報追加部１０８は、ユーザにより指定された要因及び対処法と、生産性が低下した際に観測された収集データの変化とを対応付けて要因情報データベース１０６に登録する。
なお、要因情報追加部１０８は指定依頼部及びデータベース登録部に相当する。また、要因情報追加部１０８により行われる動作は、指定依頼処理及びデータベース登録処理に相当する。

入力処理部１０９は、入力装置１５により、ユーザからの入力を受け付ける。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、本実施の形態に係るデータ処理装置１００の動作を説明する。
以下では、先ず、生産性が閾値未満に低下した際にデータ処理装置１００が要因と対処法をユーザに提示する動作を説明する。次に、データ処理装置１００がユーザに要因と対処法の指定を依頼し、ユーザにより指定された要因と対処法を要因情報データベース１０６に登録する動作を説明する。

図５は、データ処理装置１００がユーザに要因と対処法を提示する動作を示すフローチャートである。

先ず、通信処理部１０１が、通信装置１４を介して収集データサーバ装置２００から収集データを受信し、受信した収集データを収集データベース１０２に格納する（ステップＳ１０１）。
通信処理部１０１は、例えば、以下の収集データを受信する。なお、通信処理部１０１は、可能な限りリアルタイムで収集データサーバ装置２００から収集データを受信し、受信した収集データを収集データベース１０２に格納する。
・設備の稼働データ（エラー情報、工程待ち時間など）
・センサによる製品の通過データ（生産ライン上の特定地点における各製品の通過時刻を含む）
・設備の操作履歴
・電力データ

次に、生産性管理部１０３が、収集データベース１０２の収集データを利用して、生産性に関する指標を算出し、算出結果を生産性データベース１０４に格納する（Ｓ１０２）。
生産性管理部１０３は、生産性に関する指標として、例えば、センサによる製品の通過データを利用し、時間あたりの生産数（１分、１０分、１時間などの一定時間内の生産数）を算出する。
生産性データベース１０４では、生産性に関する指標が、図６に例示するように、時系列で管理される。

要因分析部１０５は、生産性データベース１０４に格納された生産性に関する指標を監視しており、生産性に関する指標が閾値未満に低下した場合に、収集データベース１０２で記憶されている収集データにおける、生産性の低下に関連する変化を検出する（ステップＳ１０３）。要因分析部１０５は、例えば、生産性が閾値未満に低下した時刻の直前５分間に観測された変化を検出する（ステップＳ１０３）。
より具体的には、要因分析部１０５は、特許文献３（特開２０１５−１５２９３３）の段落００４７と段落００４８のように、生産性に関する指標への寄与度を評価して、生産性の低下に関連する収集データの変化を検出することが考えられる。

次に、要因分析部１０５が、要因情報データベース１０６から、ステップＳ１０３で検出された収集データの変化をキーにして、要因と対処法を取得する（ステップＳ１０４）。そして、要因分析部１０５は、取得結果の表示を表示処理部１０７に指示する。
要因分析部１０５が要因情報データベース１０６から要因と対処法を取得できなければ、データ処理装置１００は処理を終了する。もしくは、要因分析部１０５が、検出した収集データの変化の表示のみを表示処理部１０７に指示してもよい。
図７は、要因分析部１０５の動作例を示す。図７では、ステップＳ１０３で収集データの変化として「設備Ａのエラーαの発生回数が増加」が得られたとする。要因分析部１０５は、「設備Ａのエラーαの発生回数が増加」をキーにして要因情報データベース１０６を検索し、「設備Ａのエラーαの発生回数が増加」に対応付けられている要因と対処法を取得する。図７の例では、要因分析部１０５は、要因として「設備Ａのパーツｂが劣化することによるエラーが多発」を取得し、対処法として「パーツｂの調整作業を実施する」を取得する。

次に、表示処理部１０７が、ステップＳ１０４で取得された要因と対処法が記述された表示情報をユーザに提示する（ステップＳ１０５）。
例えば、表示処理部１０７は、図８に例示する表示情報をユーザに提示する。

図９は、データ処理装置１００がユーザに要因と対処法の指定を依頼し、ユーザにより指定された要因と対処法を要因情報データベース１０６に登録する動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１０３において、要因分析部１０５が生産性の低下に関連する収集データの変化を検出した際に、要因分析部１０５は、検出した収集データの変化について、要因情報データベース１０６へのレコードの追加を要因情報追加部１０８に指示する（Ｓ１１１）。

要因情報追加部１０８は、表示処理部１０７を介してユーザに要因と対処法の指定を依頼する（ステップＳ１１２）。
この際、要因情報追加部１０８は、マニュアルデータベース１１０の電子化されたマニュアルを表示処理部１０７を介してユーザに提示してもよい。例えば、要因情報追加部１０８は、電子化されたマニュアルや電子手順書の章、節、項、表等の各項目をユーザが選択できるように編集する。具体的には、要因情報追加部１０８は、電子化されたマニュアルや電子手順書の章、節、項、表等の項目から、ステップＳ１０３で検出された収集データの変化に関係する要因と対処法を抽出する。そして、要因情報追加部１０８は、表示処理部１０７を介して、抽出した要因と対処法のリストをユーザに提示する。
なお、図５のステップＳ１０３において収集データにおける変化が複数検出されている場合は、ステップＳ１１３において、どの変化が正しいかをユーザに指定させてもよい。このようにすることで、要因検出の精度を上げることができる。しかしながら、ユーザの手間が増えるため、この作業は必須ではない。
また、更なる入力手段として、生産設備自体は、生産設備のユーザ・インタフェースを通して、トラブルの状況から、トラブル解決のための複数の対処の選択肢を表示する機能を備える。ユーザは、その機能によるガイダンスに従い、対処の内容を入力する。この作業内容の入力内容について、データ処理装置１００の要因情報追加部１０８は、ステップＳ１１２とステップＳ１１３の手順として同期させることも可能である。すなわち、トラブルの対処作業と並行して上記選択作業を行うことができる。

ユーザは、例えば、生産性の低下を引き起こしたトラブルへの対処が完了した時点で、入力装置１５を用いて、要因及び対処法を指定する（ステップＳ１１３）。
前述したように、電子化されたマニュアル又は電子手順書から抽出された要因と対処法のリストが提示された場合は、ユーザは例えばクリック動作によりリストから要因又は対処法を指定する。このように、電子化されたマニュアル等を利用することで、ユーザが要因又は対処法を手入力する手間を省くことができる。
なお、要因が不明な場合は、ユーザは要因を指定しなくてもよい。

最後に、要因情報追加部１０８が、ユーザにより指定された要因及び対処法と、図５のステップＳ１０３で検出された収集データにおける変化とが記述されたレコードを要因情報データベース１０６に追加する（ステップＳ１１４）。
なお、ステップＳ１１３においてユーザがクリック動作によりリストから要因又は対処法を指定した場合は、要因情報追加部１０８は、ユーザが指定した要因又は対処法へのリンクを生成し、生成したリンクと図５のステップＳ１０３で検出された収集データにおける変化とが記述されたレコードを要因情報データベース１０６に追加する。
また、要因情報追加部１０８は、図１で例示したように、収集データベース１０２から設備への対処法の実施履歴（操作履歴）を取得してもよい。そして、要因情報追加部１０８は、要因と対処法と収集データにおける変化とが記述されるレコードに操作履歴を追加してもよい。なお、この操作履歴に関しても、要因情報追加部１０８は、正しい操作履歴であるかどうかをユーザに確認させてもよい。このようにすることで、対処法の精度を上げることができる。しかしながら、ユーザの手間が増えるため、この作業は必須ではない。

なお、図５のフローチャートと図９のフローチャートを統合したフローチャートを図１０に示す。
ステップＳ１０１〜Ｓ１０５は、図５に示したものと同じである。
また、ステップＳ１１１〜Ｓ１１４は、図９に示したものと同じである。
ステップＳ１１５では、要因分析部１０５は、動作モードを選択する。具体的には、要因分析部１０５は、ステップＳ１０３で検出された収集データの変化が要因情報データベース１０６に登録されているか否かを判定する。収集データの変化が要因情報データベース１０６に登録されている場合は、生徒モードとして、図５のステップＳ１０４以降の処理を選択する。一方、収集データの変化が要因情報データベース１０６に登録されていない場合は、要因分析部１０５は、教師モードとして、図９のステップＳ１１１以降の処理を選択する。

なお、以上では、図５及び図１０のステップＳ１０３において、「生産性に関する指標が閾値未満に低下した」ことをトリガーとしてステップＳ１０４以降の処理又はステップＳ１１５以降の処理が行われているが、以下に例示するような問題が工場生産において生じたことをトリガーにしてステップＳ１０４以降の処理又はステップＳ１１５以降の処理が行われるようにしてもよい。
・設備の操作が実施された場合（例：設備の停止操作が実施された）
・設備がイベントを発行した場合（例：設備が部品切れによって停止するイベントを発行した）
・電力データから設備の停止を検知した場合（例：設備の消費電力（電流）値が閾値を下回った）

なお、生産ラインの各設備の処理時間がアンバランスであることによって工程待ちが発生して設備が停止することが考えられる。そのような場合は停止した設備自体には問題が無いと考えられるため、工程待ちに関する情報を組み合わせることで、本当の問題だけをトリガーとして扱えるようにすることが考えられる。

また、工作機械などの動きが多い設備に対して、カメラを利用して設備の状況を映像として取得し、上記のようなトリガーの周辺時間の映像だけを残すようにしてもよい。このようにすることで、問題が発生した時の状況（要因）と問題への物理的な対処法を映像として残すことができる。

＊＊＊実施の形態の効果＊＊＊
本実施の形態では、生産上の問題が発生した場合に、当該問題への対処法を指定するようユーザに依頼する。そして、ユーザにより指定された対処法を、問題に関連する収集データの変化と対応付けてデータベースに登録する。このため、本発明によれば、工場ごとに、発生した問題に関連する収集データの変化と、問題への対処法とを効率的に蓄積できる。

＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
最後に、データ処理装置１００のハードウェア構成の補足説明を行う。
ストレージ１３には、通信処理部１０１、生産性管理部１０３、要因分析部１０５、示処理部１０７、要因情報追加部１０８及び入力処理部１０９（以下、これらをまとめて「部」という）の機能を実現するプログラムの他に、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ１１により実行される。
プロセッサ１１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、「部」の機能を実現するプログラムを実行する。
図３では、１つのプロセッサが図示されているが、データ処理装置１００が複数のプロセッサを備えていてもよい。
また、「部」の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、メモリ１２、ストレージ１３又はプロセッサ１１内のレジスタ又はキャッシュメモリに記憶される。
また、「部」の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記憶媒体に記憶されてもよい。

また、「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
また、データ処理装置１００は、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）といった電子回路により実現されてもよい。
この場合は、「部」は、それぞれ電子回路の一部として実現される。
なお、プロセッサ及び上記の電子回路を総称してプロセッシングサーキットリーともいう。

１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信装置、１５ 入力装置、１６ 表示装置、１００ データ処理装置、１０１ 通信処理部、１０２ 収集データベース、１０３ 生産性管理部、１０４ 生産性データベース、１０５ 要因分析部、１０６ 要因情報データベース、１０７ 表示処理部、１０８ 要因情報追加部、１０９ 入力処理部、１１０ マニュアルデータベース、２００ 収集データサーバ装置、３００ 工場ライン、３０１ 設備、３０２ 設備、３０３ 設備、３０４ 設備、３０５ 設備、４０１ ネットワーク、４０２ ネットワーク。

Claims (8)

1. 工場において生産上の問題が発生した場合に、前記問題への対処法を指定するようユーザに依頼する指定依頼部と、
   前記指定依頼部の依頼に応じて前記ユーザにより指定された対処法を、前記問題に関連する、前記工場で収集された収集データにおける変化と対応付けてデータベースに登録するデータベース登録部とを有するデータ処理装置。
2. 前記指定依頼部は、
   前記問題の要因を指定するよう前記ユーザに依頼し、
   前記データベース登録部は、
   前記指定依頼部の依頼に応じて前記ユーザにより指定された要因を、前記ユーザにより指定された前記対処法と、前記収集データにおける変化とに対応付けて前記データベースに登録する請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記指定依頼部は、
   前記ユーザに前記対処法を指定するよう依頼する際に、前記ユーザに前記収集データにおける変化を提示する請求項１に記載のデータ処理装置。
4. 前記指定依頼部は、
   前記ユーザが前記対処法を指定する際に電子化されたマニュアルを利用できるようにする請求項１に記載のデータ処理装置。
5. 前記データベース登録部は、
   前記対処法の実施履歴を、前記対処法と、前記収集データにおける変化とに対応付けて前記データベースに登録する請求項１に記載のデータ処理装置。
6. 前記指定依頼部は、
   前記工場での生産性が閾値未満に低下した場合に、前記生産性の低下への対処法を指定するようユーザに依頼する請求項１に記載のデータ処理装置。
7. コンピュータが、工場において生産上の問題が発生した場合に、前記問題への対処法を指定するようユーザに依頼し、
   前記コンピュータが、依頼に応じて前記ユーザにより指定された対処法を、前記問題に関連する、前記工場で収集された収集データにおける変化と対応付けてデータベースに登録するデータ処理方法。
8. 工場において生産上の問題が発生した場合に、前記問題への対処法を指定するようユーザに依頼する指定依頼処理と、
   前記指定依頼処理の依頼に応じて前記ユーザにより指定された対処法を、前記問題に関連する、前記工場で収集された収集データにおける変化と対応付けてデータベースに登録するデータベース登録処理とをコンピュータに実行させるデータ処理プログラム。

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