分析装置、分析方法以及分析程序

技术领域

本发明涉及一种分析装置、分析方法以及分析程序。

背景技术

工厂等中的生产线包含输送器、机械臂等多个机构(设备)。当所述生产线的任一个机构发生异常时，有可能造成制品的制造停止，而带来大的损害。因此，在工厂等中，维护员会定期地巡视生产线，以确认异常的发生或其前兆的有无。

在生产线内探测到异常的发生或其前兆时，为了确定真正的异常原因，重要的是掌握生产线内的各机构的因果关系。但是，构成生产线的机构的数量多，且各机构的运行条件能够日益变化，因此难以准确地掌握所有机构的因果关系。

因此，以往，熟练的维护员基于自身的经验以及直觉，来掌握构成生产线的多个机构间的因果关系，以确定在生产线内产生的异常或其前兆的原因。为了使得不熟练的维护员能够进行此种维护业务，期望开发出一种将构成生产线的多个机构的因果关系可视化的技术。

因此，专利文献1中提出了一种因果结构决定装置，其决定表示观测变量间的因果关系的模型即观测变量的因果结构。具体而言，所述因果结构决定装置生成多个因果结构的候选，基于关于各观测变量而获得的数据，对所制作的因果结构的模型的复杂度以及与数据的适合度的平衡的良好性进行评估，将评估最佳的因果结构决定为观测变量的因果结构。根据专利文献1中公开的发明，通过所决定的因果结构，能够将构成生产线的多个机构间的因果关系可视化。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特开2008-217711号公报

发明内容

发明所要解决的问题

通过统计性地分析关于构成生产线的多个机构分别获得的多件测量数据，能够导出与各机构对应的测量数据间的有条件的独立性，基于所导出的有条件的独立性，能够确定各机构间的因果关系。在通过所述统计性的分析来确定(导出)各机构间的因果关系时，为了限制因果关系的某范围，有时会给出限制条件。根据所述限制条件，能够收缩对因果关系的有无进行判定的范围，因此能够更准确地确定各机构间的因果关系。

但是，本申请发明人等发现，此种因果关系的确定方法存在下述问题。即，限制条件是基于各机构的已知的见解而获得。与此相对，各机构间的因果关系可能由于故障事件的发生等各种原因而时时刻刻发生变化。并且，各机构间的因果关系的确认多是在生产线上产生了产品发生不良、构成生产线的装置停止等迄今为止无经验的事态的场景下进行。产生了所述无经验的事态的场景下的生产线的关系性有可能已背离了根据已知的见解而设想的生产线的关系性。即，由于尚未获得确认所述因果关系的场景的见解作为已知的见解，因此可能产生下述情况，即，预先给出的限制条件并不适合于确认所述因果关系的时间点的生产线的实际状态。因此，本申请发明人等发现，存在下述问题，即：依靠利用预先给出的限制条件的以往的统计性的分析，有可能无法准确地导出反映出生产线的实际状态的因果关系。

本发明在一方面是有鉴于此种实际情况而完成，其目的在于提供一种技术，用于更准确地导出反映出生产线的实际状态的、各机构间的因果关系。

解决问题的技术手段

为了解决所述问题，本发明采用以下结构。

即，本发明的一方面的分析装置包括：数据获取部，获取与构成生产线的多个机构的状态相关的多件测量数据；前提获取部，获取用于给出限制条件的前提信息，所述限制条件规定在各所述机构间因果关系是否成立；分析部，在由所述前提信息所给出的所述限制条件下，统计性地分析所获取的多件所述测量数据，由此来确定多个所述机构间的因果关系；输出部，输出表示所确定的所述因果关系的因果关系信息；修正受理部，受理对由所输出的所述因果关系信息所表示的所述因果关系的修正；前提修正部，修正所述前提信息，以给出与经修正的所述因果关系相适合的限制条件；以及前提保存部，保存经修正的所述前提信息。

所述结构中，获取与各机构的状态相关的测量数据以及用于给出限制条件的前提信息。在由前提信息所给出的限制条件下，统计性地分析所获取的测量数据，由此来确定各机构间的因果关系，并输出表示所确定的因果关系的因果关系信息。若在所给出的限制条件下设想的生产线的关系性背离了确定因果关系的时间点的生产线的关系性，则所输出的因果关系信息有可能不准确。

因此，所述结构中，对于由所输出的因果关系信息所表示的因果关系受理修正。并且，修正前提信息，以给出与经修正的因果关系相适合的限制条件，并保存经修正的前提信息。由此，可获得逐渐反映出现场的各种状态的前提信息，因此根据由所述前提信息所给出的限制条件，能够生成准确度高的因果关系信息。因此，根据所述结构，能够更准确地导出反映出生产线的实际状态的、各机构间的因果关系。其结果，用户能够更早且准确地掌握现场的状态。

另外，生产线只要能够生产某些物体即可，其种类也可不受特别限定。各机构的种类也可不受特别限定，可根据实施方式来适当选择。各机构例如可为输送器、机械臂、伺服马达、气缸、吸附垫、切割机装置、密封装置等。而且，各机构例如也可为印刷机、成型机、安装机、回流炉、基板检查装置等的复合装置。进而，各机构例如除了如上所述的伴随某些物理动作的装置以外，例如还可包含通过各种传感器来探测某些信息的装置、从各种传感器获取数据的装置、从所获取的数据探测某些信息的装置、对所获取的数据进行信息处理的装置等进行内部处理的装置。一个机构既可包含一个或多个装置，也可包含装置的一部分。也可由多个机构来构成一个装置。而且，在同一装置执行多个处理的情况下，也可分别视为不同的机构。例如，在同一装置执行第一处理与第二处理的情况下，也可将执行第一处理的所述装置视为第一机构，将执行第二处理的所述装置视为第二机构。

一对机构间存在因果关系，是指其中一个机构的状态关联于另一个机构的状态，在一例中，可为其中一个机构的状态与另一个机构的状态具有依存关系的情况。“限制条件”是通过规定各机构间因果关系是否成立，来限制因果关系成立的范围(机构的组合)。所谓规定为各机构间的因果关系成立，可为给出各机构间有可能存在因果关系这一条件的情况、以及给出各机构间存在因果关系这一条件的情况中的至少任一种。所谓规定为各机构间的因果关系不成立，可为给出各机构间无因果关系这一条件的情况。而且，限制条件既可给出因果关系成立的方向性，也可不给出因果关系成立的方向性。在给出因果关系成立的方向性的情况下，限制条件也可规定为仅从其中一个机构向另一个机构因果关系成立。在不给出因果关系成立的方向性的情况下，限制条件也可规定为，既有可能从其中一个机构向另一个机构因果关系成立，也有可能从另一个机构向其中一个机构因果关系成立。

所述一方面的分析装置中，所述前提信息可规定各所述机构间的关系性的有无，所述分析部也可基于由所述前提信息所规定的各所述机构间的关系性的有无，来确定所述限制条件。根据所述结构，能够适当地导出各机构间的因果关系。另外，由前提信息所规定的各机构间的关系性既可包含所述因果关系成立的方向性，也可不包含所述因果关系成立的方向性。

所述一方面的分析装置中，所述分析部也可切换第一层级(level)以及第二层级来确定所述限制条件，所述第一层级仅在由所述前提信息规定为直接具有关系性的机构间规定为所述因果关系成立，所述第二层级在由所述前提信息规定为间接具有关系性的机构间也进而规定为所述因果关系成立。根据所述结构，通过可切换限制条件的层级，从而能够更准确地导出反映出生产线的实际状态的、各机构间的因果关系。

所述一方面的分析装置中，所述前提信息可针对每个事件而给出。并且，获取所述前提信息的步骤也可包含：选择要确定所述因果关系的事件；以及获取与所选择的所述事件相应的前提信息。根据所述结构，能够根据事件来更准确地导出反映出生产线的实际状态的、各机构间的因果关系。另外，“事件”可包含发生了规定的故障、产品发生了规定的不良等在生产线上可能产生的所有种类的事态。

所述一方面的分析装置中，所述前提信息可针对每个装置结构而给出。并且，获取所述前提信息的步骤也可包含：选择要确定所述因果关系的装置结构；以及获取与所选择的所述装置结构相应的前提信息。根据所述结构，能够根据装置结构来更准确地导出反映出生产线的实际状态的、各机构间的因果关系。另外，“装置结构”既可指生产线的一部分，也可指整个生产线。生产线的一部分既可包含冲压机、包装机等一个或多个装置，也可包含装置的一部分。装置结构的种类可通过构成生产线的机构的所有组合来定义。

所述一方面的分析装置中，统计性地分析多件所述测量数据的步骤也可包含：根据所获取的各件所述测量数据来算出特征量；算出所算出的各特征量间的有条件的独立性；以及基于所算出的所述各特征量间的有条件的独立性，来判定各所述机构间的因果关系的有无。根据所述结构，能够适当地导出各机构间的因果关系。另外，“有条件的独立性”例如可为偏相关系数、相关系数、协方差、有条件的概率、精度矩阵等。

所述一方面的分析装置中，统计性地分析多件所述测量数据的步骤也可包含：根据所获取的多件所述测量数据分别算出多个特征量；算出根据多件所述测量数据中的一个测量数据而算出的所述各特征量与根据另一测量数据而算出的所述各特征量之间的有条件的独立性；以及基于分别算出的所述有条件的独立性，来判定各所述机构间的因果关系的有无。根据所述结构，能够适当地导出各机构间的因果关系。

所述一方面的分析装置中，输出所述因果关系信息的步骤也可包含：切换第一形态以及第二形态而输出，所述第一形态是利用各所述机构作为项目来表达所确定的所述因果关系，所述第二形态是利用各个所述特征量作为项目来表达所确定的所述因果关系。根据所述结构，能够使输出因果关系信息的形态在第一形态以及第二形态之间切换，由此，与利用于所述因果关系的导出的特征量相关联地输出各机构间的因果关系。通过利用所述相关联的特征量的信息，在所输出的因果关系信息不准确的情况下，能够准确地修正由所述因果关系信息所表示的因果关系。

所述一方面的分析装置中，输出所述因果关系信息的步骤也可包含：从根据所述一个测量数据而算出的所述多个特征量中受理第一特征量的选择；从根据所述另一测量数据而算出的所述多个特征量中受理第二特征量的选择；以及输出在所选择的所述第一特征量以及所述第二特征量之间算出的所述有条件的独立性。根据所述结构，能够与在所选择的特征量间算出的有条件的独立性相关联地输出各机构间的因果关系。通过利用所述在所选择的特征量间算出的有条件的独立性的信息，在所输出的因果关系信息不准确的情况下，能够准确地修正由所述因果关系信息所表示的因果关系。

所述一方面的分析装置中，输出所述因果关系信息的步骤也可包含：从根据所述一个测量数据而算出的所述多个特征量中受理第一特征量的选择；从根据所述另一测量数据而算出的所述多个特征量中受理第二特征量的选择；以及输出所选择的所述第一特征量以及所述第二特征量各自的直方图以及时间序列数据中的至少一个。根据所述结构，能够与所选择的各特征量的直方图以及时间序列数据中的至少一个相关联地输出各机构间的因果关系。通过利用所述各特征量的直方图以及时间序列数据中的至少一个，在所输出的因果关系信息不准确的情况下，能够准确地修正由所述因果关系信息所表示的因果关系。

所述一方面的分析装置中，输出所述因果关系信息的步骤也可包含：生成表达所确定的所述因果关系的图表；以及输出所生成的图表。根据所述结构，能够以容易掌握所导出的各机构间的因果关系的图形表达来表示。由此，用户能够更早且准确地掌握现场的状态。

所述一方面的分析装置中，修正所述前提信息的步骤也可包含：当在由所述限制条件规定为因果关系不成立的机构间经修正为存在因果关系时，修正所述前提信息，以给出规定为在所述机构间因果关系成立的限制条件；以及当在由所述限制条件规定为因果关系成立的机构间经修正为无因果关系时，修正所述前提信息，以给出规定为在所述机构间因果关系不成立的限制条件。根据所述结构，能够适当地修正给出限制条件的前提信息。由此，能够更准确地导出反映出生产线的实际状态的、各机构间的因果关系。

作为所述各形态的分析装置的另一形态，本发明的一方面也可为实现以上的各结构的信息处理方法，也可为程序，还可为存储有此种程序的、计算机等可读取的存储介质。此处，所谓计算机等可读取的存储介质，是指通过电、磁、光学、机械或化学作用来保存程序等信息的介质。

例如，本发明的一方面的分析方法是一种信息处理方法，由计算机执行下述步骤：获取与构成生产线的多个机构的状态相关的多件测量数据；获取用于给出限制条件的前提信息，所述限制条件规定在各所述机构间因果关系是否成立；在由所述前提信息所给出的所述限制条件下，统计性地分析所获取的多件所述测量数据，由此来确定多个所述机构间的因果关系；输出表示所确定的所述因果关系的因果关系信息；受理对由所输出的所述因果关系信息所表示的所述因果关系的修正；修正所述前提信息，以给出与经修正的所述因果关系相适合的限制条件；以及保存经修正的所述前提信息。

而且，例如，本发明的一方面的分析程序是一种程序，用于使计算机执行下述步骤：获取与构成生产线的多个机构的状态相关的多件测量数据；获取用于给出限制条件的前提信息，所述限制条件规定在各所述机构间因果关系是否成立；在由所述前提信息所给出的所述限制条件下，统计性地分析所获取的多件所述测量数据，由此来确定多个所述机构间的因果关系；输出表示所确定的所述因果关系的因果关系信息；受理对由所输出的所述因果关系信息所表示的所述因果关系的修正；修正所述前提信息，以给出与经修正的所述因果关系相适合的限制条件；以及保存经修正的所述前提信息。

发明的效果

根据本发明，能够更准确地导出反映出生产线的实际状态的、各机构间的因果关系。

附图说明

图1示意性地例示适用本发明的场景的一例。

图2示意性地例示实施方式的分析装置的硬件结构的一例。

图3示意性地例示实施方式的分析装置的软件结构的一例。

图4例示实施方式的分析装置的处理流程的一例。

图5例示实施方式的分析装置所进行的因果关系导出的处理流程的一例。

图6A表示实施方式的前提信息的一例。

图6B表示实施方式的限制条件(第一层级)的一例。

图6C表示实施方式的限制条件(第二层级)的一例。

图7表示实施方式的因果关系信息的一例。

图8A表示实施方式的因果关系的显示形态的一例。

图8B表示实施方式的因果关系的显示形态的一例。

图9A表示实施方式的因果关系的显示形态的一例。

图9B表示实施方式的因果关系的显示形态的一例。

图9C表示实施方式的因果关系的显示形态的一例。

图10表示实施方式的因果关系的显示形态的一例。

图11A表示对所确定的因果关系的修正的一例。

图11B表示对所确定的因果关系的修正的一例。

图12A表示经修正的前提信息的一例。

图12B表示经修正的前提信息的一例。

图13表示变形例的因果关系的显示形态的一例。

具体实施方式

以下，基于附图来说明本发明的一方面的实施方式(以下也称作“本实施方式”)。但是，以下说明的本实施方式在所有方面不过是本发明的例示。当然能够不脱离本发明的范围而进行各种改良或变形。即，在本发明的实施时，也可适当采用与实施方式相应的具体结构。另外，通过自然语言说明了本实施方式中出现的数据，但更具体而言，是以计算机可识别的伪语言、命令、参数、机器语言等来指定。

§1适用例

首先，使用图1来说明适用本发明的场景的一例。图1示意性地例示本实施方式的分析装置1的适用场景的一例。本实施方式的分析装置1是一种计算机，其构成为，导出构成生产线2的多个机构21间的因果关系。

具体而言，本实施方式的分析装置1获取与构成生产线2的多个机构21的状态相关的多件测量数据221。而且，本实施方式的分析装置1获取用于给出限制条件123的前提信息121，所述限制条件123规定各机构21间因果关系是否成立。

继而，本实施方式的分析装置1在由前提信息121所给出的限制条件123下，统计性地分析所获取的多件测量数据221，由此来确定多个机构21间的因果关系125。一对机构21间具有因果关系，是指其中一个机构21的状态关联于另一个机构21的状态，在一例中，可为其中一个机构21的状态与另一个机构21的状态具有依存关系的情况。

本实施方式的分析装置1输出表示所确定的因果关系125的因果关系信息。另外，图1的示例中，为了便于说明，因果关系信息表示了“A”～“F”这六个机构21间的因果关系125。以下的说明也同样。但是，机构21的数量并不限定于此种示例，可根据实施方式来适当选择。

若在所给出的限制条件123下设想的生产线2的关系性背离了确定因果关系125的时间点的生产线2的关系性，则由所述因果关系信息所表示的因果关系125有可能不准确。因此，本实施方式的分析装置1受理对由所输出的因果关系信息所表示的因果关系125的修正。并且，本实施方式的分析装置1修正前提信息121，以给出与经修正的因果关系127相适合的限制条件，并保存经修正的前提信息129。

通过以上所述，本实施方式中，能够获得逐渐反映出现场的各种状态的前提信息，因此根据由所述前提信息所给出的限制条件，能够生成准确度高的因果关系信息。因此，根据本实施方式，能够更准确地导出反映出生产线2的实体的、各机构21间的因果关系。其结果，用户能够更早且准确地掌握现场的状态。

另外，生产线2只要能够生产某些物体即可，其种类也可不受特别限定。各机构21的种类也可不受特别限定，可根据实施方式来适当选择。各机构21例如可为输送器、机械臂、伺服马达、气缸(成形机等)、吸附垫、切割机装置、密封装置等。而且，各机构21例如也可为印刷机、安装机、回流炉、基板检查装置等的复合装置。进而，各机构21例如除了如上所述的伴随某些物理动作的装置以外，例如还可包含通过各种传感器来探测某些信息的装置、从各种传感器获取数据的装置、从所获取的数据探测某些信息的装置、对所获取的数据进行信息处理的装置等进行内部处理的装置。一个机构21既可包含一个或多个装置，也可包含装置的一部分。也可由多个机构21来构成一个装置。而且，在同一装置执行多个处理的情况下，也可分别视为不同的机构21。例如，在同一装置执行第一处理与第二处理的情况下，也可将执行第一处理的所述装置视为第一机构21，将执行第二处理的所述装置视为第二机构21。

§2结构例

[硬件结构]

接下来，使用图2来说明本实施方式的分析装置1的硬件结构的一例。图2示意性地例示本实施方式的分析装置1的硬件结构的一例。

如图2所示，本实施方式的分析装置1是由控制部11、存储部12、通信接口13、输入装置14、显示装置15以及驱动器16电连接而成的计算机。另外，图2中，将通信接口记作“通信I/F”。

控制部11包含作为硬件处理器的中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)等，且构成为，基于程序及各种数据来执行信息处理。存储部12为存储器的一例，例如包含硬盘驱动器、固态硬盘等辅助存储装置。本实施方式中，存储部12存储分析程序81、前提信息121等各种信息。

分析程序81是用于使分析装置1执行与多个机构21间的因果关系的导出相关的信息处理(后述的图4以及图5)的程序。分析程序81包含所述信息处理的一连串命令群。前提信息121规定各机构21间的关系性的有无，被利用于给出限制条件123。详细将后述。

通信接口13例如是有线局域网(Local Area Network，LAN)模块、无线LAN模块等，是用于进行经由网络的有线或无线通信的接口。分析装置1通过所述通信接口13，能够与例如构成为对生产线2的动作进行控制的控制装置(未图示)等其他信息处理装置之间进行经由网络的数据通信，以获取多件测量数据221。网络的种类例如可从国际互联网、无线通信网、移动通信网、电话网、专用网等中适当选择。但是，获取测量数据221的途径也可不限定于此种示例。

输入装置14例如是鼠标、键盘等用于进行输入的装置。而且，显示装置15是输出装置的一例，例如为显示器。操作员能够经由输入装置14以及显示装置15来操作分析装置1。另外，显示装置15也可为触控面板显示器。此时，输入装置14也可予以省略。

驱动器16例如是光盘(Compact Disc，CD)驱动器、数字多功能光盘(DigitalVersatile Disc，DVD)驱动器等，是用于读取存储在存储介质91中的程序的驱动装置。驱动器16的种类可根据存储介质91的种类来适当选择。所述分析程序81、前提信息121以及多件测量数据221中的至少任一个也可被存储在所述存储介质91中。

存储介质91是以计算机及其他装置、机械等可读取所记录的程序等信息的方式，通过电、磁、光学、机械或化学作用来保存所述程序等信息的介质。分析装置1也可从所述存储介质91中获取所述分析程序81、前提信息121以及多件测量数据221中的至少任一个。

此处，图2中，作为存储介质91的一例，例示了CD、DVD等盘型的存储介质。但是，存储介质91的种类并不限定于盘型，也可为盘型以外。作为盘型以外的存储介质，例如可列举快闪存储器等半导体存储器。

另外，关于分析装置1的具体的硬件结构，可根据实施方式来适当地进行构成元件的省略、替换及追加。例如，控制部11也可包含多个硬件处理器。硬件处理器可包含微处理器、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)等。存储部12也可包含控制部11中所含的RAM及ROM。通信接口13、输入装置14、显示装置15及驱动器16中的至少任一个也可予以省略。分析装置1例如也可还包括扬声器等显示装置15以外的输出装置。分析装置1也可包含多台计算机。此时，各计算机的硬件结构既可一致，也可不一致。而且，分析装置1除了专为所提供的服务设计的信息处理装置以外，还可为桌面式个人计算机(Personal Computer，PC)、平板PC等通用的信息处理装置、通用的服务器装置等。进而，分析装置1可构成为，能够对生产线2的运行进行控制。此时，分析装置1也可为可编程逻辑控制器(Programmable LogicController，PLC)。而且，分析装置1也可包括用于与生产线2连接的输入/输出接口，也可经由所述输入/输出接口来获取测量数据221。

[软件结构]

接下来，使用图3来说明本实施方式的分析装置1的软件结构的一例。图3示意性地例示本实施方式的分析装置1的软件结构的一例。

分析装置1的控制部11将存储在存储部12中的分析程序81展开到RAM中。并且，控制部11通过CPU来解释及执行在RAM中展开的分析程序81，以控制各构成元件。由此，如图3所示，本实施方式的分析装置1作为包括数据获取部111、前提获取部112、分析部113、输出部114、修正受理部115、前提修正部116以及前提保存部117作为软件模块的计算机而运行。即，本实施方式中，分析装置1的各软件模块是通过控制部11(CPU)而实现。

数据获取部111获取与构成生产线2的多个机构21的状态相关的多件测量数据221。前提获取部112获取用于给出限制条件123的前提信息121，所述限制条件123规定各机构21间因果关系是否成立。分析部113在由前提信息121所给出的限制条件123下，统计性地分析所获取的多件测量数据221，由此来确定多个机构21间的因果关系125。输出部114输出表示所确定的因果关系125的因果关系信息。

修正受理部115受理对由所输出的因果关系信息所表示的因果关系125的修正。获得根据所述修正指示进行了修正的因果关系127。前提修正部116修正前提信息121，以给出与经修正的因果关系127相适合的限制条件。通过所述修正，获得经修正的前提信息129。前提保存部117保存经修正的前提信息129。

关于分析装置1的各软件模块，将利用后述的动作例来详细说明。另外，本实施方式中，对分析装置1的各软件模块均通过通用的CPU而实现的示例进行了说明。但是，以上的软件模块的一部分或全部也可通过一个或多个专用的硬件处理器来实现。而且，关于分析装置1的软件结构，也可根据实施方式来适当地进行软件模块的省略、替换以及追加。

§3动作例

接下来，使用图4来说明分析装置1的动作例。图4例示本实施方式的分析装置1的处理流程的一例。以下说明的分析装置1的处理流程是本发明的“分析方法”的一例。但是，以下说明的处理流程不过是一例，各处理也可尽可能变更。而且，对于以下说明的处理流程，可根据实施方式来适当地进行步骤的省略、替换以及追加。

[步骤S101]

步骤S101中，控制部11作为数据获取部111而运行，获取与构成生产线2的多个机构21的状态相关的多件测量数据221。

本实施方式中，控制部11通过通信接口13，从构成为对生产线2的动作进行控制的控制装置(未图示)经由网络而获取多件测量数据221。但是，获取测量数据221的途径也可不限定于此种示例。例如，多件测量数据221也可被保持在网络附加存储器(NetworkAttached Storage，NAS)等外部存储装置或其他信息处理装置中。此时，控制部11也可经由网络、存储介质91等，从所述外部存储装置或其他信息处理装置获取多件测量数据221。而且，例如，分析装置1也可构成为，直接控制生产线2的动作。此时，控制部11也可从对构成生产线2的各机构21的状态进行观测的传感器直接获取各件测量数据221。

各件测量数据221可包含与构成生产线2的各机构21的状态相关的所有种类的数据。各件测量数据221例如可为表示扭矩、速度、加速度、温度、电流、电压、空气压力、压力、流量、位置、尺寸(高度、长度、宽度)以及面积中的至少任一个的数据。此种测量数据221能够通过现有的传感器、摄像机等测量装置来获得。例如，流量能够通过浮式传感器(floatsensor)来获得。而且，位置、尺寸以及面积能够通过图像传感器来获得。

各件测量数据221也可包含从一个或多个测量装置获得的数据。而且，各件测量数据221既可为从测量装置获得的数据其自身，也可为像根据图像数据而算出的位置数据等那样通过对从测量装置获得的数据适用某些信息处理而获取的数据。各件测量数据221是对应于各机构21而获取。当多件测量数据221的获取完成时，控制部11将处理推进至下个步骤S102。

[步骤S102]

步骤S102中，控制部11作为前提获取部112而运行，获取用于给出限制条件123的前提信息121，所述限制条件123规定各机构21间因果关系是否成立。

本实施方式中，前提信息121被保持在存储部12中。因此，控制部11从存储部12获取前提信息121。但是，获取前提信息121的途径也可不限定于此种示例。例如，前提信息121也可被保持在NAS等外部存储装置或其他信息处理装置中。此时，控制部11也可经由网络、存储介质91等而从所述外部存储装置或其他信息处理装置获取前提信息121。当获取前提信息121时，控制部11将处理推进至下个步骤S103。另外，步骤S101与步骤S102的处理顺序也可予以调换。而且，步骤S101与步骤S102也可并列地处理。

[步骤S103]

步骤S103中，控制部11作为分析部113而运行，在由前提信息121所给出的限制条件123下，统计性地分析所获取的多件测量数据221，由此来确定多个机构21间的因果关系125。

统计性地分析多件测量数据221的方法也可不受特别限定，可根据实施方式来适当选择。作为所述分析方法，例如可利用图形最小绝对值收缩和选择算子(GraphicalLeast Absolute Shrinkage and Selection Operator，GLASSO)、协方差选择法、斯皮尔特·格里摩·沙纳斯(Spirtes,Glymour,and Scheines，SGS)、图形建模(GraphicalModeling，GM)、皮特克·拉克(Peter&Clark)、贪婪等价搜索(Greedy Equivalent Search，GES)、快速因果推理(Fast Causal Inference，FCI)、线性非高斯非循环模型(LiNGAM，Liner Non-Gaussian Acyclic Model)、贝叶斯网络(Bayesian network)等。本实施方式中，控制部11通过以下的处理流程来统计性地分析多件测量数据221。

＜因果关系的分析＞

进一步使用图5来详细说明步骤S103的处理的一例。图5例示本实施方式的分析装置1所进行的因果关系分析的处理流程的一例。本实施方式的步骤S103的处理包含以下的步骤S201～步骤S204的处理。但是，以下说明的处理流程不过是一例，各处理可尽可能地变更。而且，对于以下说明的处理流程，可根据实施方式来适当地进行步骤的省略、替换以及追加。

(步骤S201)

步骤S201中，控制部11基于前提信息121来确定限制条件123。本实施方式中，前提信息121规定各机构21间的关系性的有无。控制部11基于由前提信息121所规定的各机构21间的关系性的有无来确定限制条件123。

首先，进一步使用图6A来说明前提信息121的一例。图6A示意性地例示本实施方式的前提信息121的一例。图6A的示例中，前提信息121包含表示各机构21间的关系性的有无的邻接矩阵。在邻接矩阵中，与彼此具有关系性的机构21的组对应的相应要素(成分)为“1”，并非如此的要素(成分)为“0”。本实施方式中，关系性包含依存关系，即，因果关系成立的方向性。列表示依存源，行表示依存目标。与彼此具有关系性的机构21的组且因果关系成立的方向对应的要素为“1”。但是，前提信息121的数据格式也可不限定于此种示例，可根据实施方式来适当选择。

图表1211是从所述邻接矩阵导出的有向图表。图表1211中，各节点表达各机构，边缘(edge)表达具有关系性的情况。即，以边缘连结对应于具有关系性的情况，未以边缘连结对应于不具有关系性的情况。图6A的示例中，机构“A”相对于机构“D”具有关系性，机构“B”相对于机构“D”具有关系性，机构“C”相对于机构“D”具有关系性，机构“D”相对于机构“F”具有关系性，以及机构“E”相对于机构“F”具有关系性，邻接矩阵以及图表1211表示了这些关系性。另外，图6A所示的关系性不过是为了便于说明的例示，并非限定本发明以及本实施方式。而且，图表1211不过是为了以图形表示表达前提信息121而例示，控制部11并不一定要根据前提信息121来生成图表1211。是否生成图表1211，可根据实施方式来适当选择。

接下来，对根据前提信息121来确定限制条件123的方法的一例进行说明。本实施方式中，控制部11通过规定为在由前提信息121规定为具有关系性的机构21间因果关系成立，从而确定限制条件123。此时，通过规定为仅在直接具有关系性的机构21间因果关系成立，或者规定为在间接具有关系性的机构21间因果关系也成立，因果关系的成立范围不同。本实施方式中，根据所述范围的不同来进行限制条件123的分级。

图6B表示基于图6A的前提信息121所确定的第一层级的限制条件123A的一例。第一层级中，控制部11规定为：仅在由前提信息121规定为直接具有关系性的机构21间因果关系成立。因此，通过所确定的限制条件123A而规定为因果关系成立的范围与通过前提信息121而规定为具有关系性的范围相同。

图6B的示例中，限制条件123A与前提信息121同样，是通过邻接矩阵来表达。图表1231A是从表示所述限制条件123A的邻接矩阵导出的有向图表。在前提信息121的图表1211中，所谓直接具有关系性，对应于通过边缘而直接连结的情况。因此，第一层级中，图表1231A与前提信息121的图表1211相同。

另一方面，图6C表示基于图6A的前提信息121所确定的第二层级的限制条件123B的一例。第二层级中，控制部11规定为：除了由前提信息121规定为直接具有关系性的机构21间以外，在由前提信息121规定为间接具有关系性的机构21间因果关系也成立。因此，通过所确定的限制条件123B而规定为因果关系成立的范围比通过前提信息121而规定为具有关系性的范围广。

图6C的示例中，限制条件123B与前提信息121同样，是通过邻接矩阵来表达。图表1231B是从表示所述限制条件123B的邻接矩阵导出的有向图表。在前提信息121的图表1211中，所谓间接具有关系性，对应于经由一个以上的节点而通过边缘来间接连结的情况。因此，第二层级中，图表1231B与前提信息121的图表1211不同。例如，前提信息121规定为：机构“A”对于机构“D”具有关系性，且机构“D”对于机构“F”具有关系性。与此相应地，限制条件123B规定为：在机构“A”与机构“F”之间因果关系成立。

此处，图6C的示例中，限制条件123B规定为，在介隔着一个机构21而间接具有关系性的范围内，因果关系成立。即，在图表1231B上，限制条件123B规定为：在从母节点直至子节点为止的范围内，因果关系成立。但是，通过第二层级来规定为因果关系成立的范围也可不限定于此种示例。限制条件123B也可规定为，在介隔着两个以上的机构21而间接具有关系性的范围内，因果关系成立。而且，第二层级也可根据介隔的机构21的数量来进一步分为多个层级，以作为规定为因果关系成立的范围。

另外，图6B以及图6C的示例中，各限制条件(123A、123B)的信息与前提信息121同样，包含邻接矩阵。这样，限制条件123的信息可包含邻接矩阵。但是，限制条件123的数据格式也可不限定于此种示例，可根据实施方式来适当选择。而且，各图表(1231A、1231B)不过是为了以图形方式来表达各限制条件(123A、123B)而例示，控制部11并不一定要根据各限制条件(123A、123B)来生成各图表(1231A、1231B)。是否生成表达限制条件123的图表，可根据实施方式来适当选择。

本实施方式中，控制部11切换所述第一层级以及第二层级来确定限制条件123。例如，控制部11受理层级的指定。并且，控制部11根据所指定的层级来确定限制条件123。当确定限制条件123时，控制部11将处理推进至下个步骤S202。另外，步骤S201的处理时机也可不限定于此种示例，可根据实施方式来适当变更。

(步骤S202)

步骤S202中，控制部11根据所获取的各件测量数据221来算出一个或多个特征量。本实施方式中，控制部11根据各件测量数据221来算出多个特征量。特征量的种类也可不受特别限定，可根据实施方式来适当选择。在测量数据221为连续值数据的情况下，所算出的特征量例如可为帧内的振幅、最大值、最小值、平均值、分散值、标准偏差、瞬时值(一点采样)等。而且，在测量数据221为离散值数据的情况下，所算出的特征量例如可为各帧内的“导通(on)”时间、“断开(off)”时间、占空(Duty)比、“导通”次数、“断开”次数等。所算出的特征量的数量也可也不受特别限定，可根据实施方式来适当选择。根据各件测量数据221而算出的特征量的数量既可相同，也可不同。当根据各件测量数据221而算出多个特征量时，控制部11将处理推进至下个步骤S203。

(步骤S203)

步骤S203中，控制部11算出所算出的各特征量间的有条件的独立性。本实施方式中，控制部11算出根据多件测量数据221中的一个测量数据而算出的各特征量与根据另一测量数据而算出的各特征量之间的有条件的独立性。有条件的独立性的种类也可不受特别限定，可根据实施方式来适当选择。所算出的有条件的独立性例如可为偏相关系数、相关系数、协方差、有条件的概率、精度矩阵等。本步骤S203中，控制部11既可算出一种有条件的独立性，也可算出多种有条件的独立性。当算出各特征量间的有条件的独立性时，控制部11将处理推进至下个步骤S204。

(步骤S204)

步骤S204中，控制部11在所确定的限制条件123下，基于分别算出的有条件的独立性，来判定各机构21间的因果关系的有无。

限制条件123是通过规定在各机构21间因果关系是否成立，从而限制因果关系成立的范围。所谓规定为各机构21间的因果关系成立，可为给出各机构21间有可能存在因果关系这一条件的情况、以及给出各机构21间存在因果关系这一条件的情况中的至少任一种。而且，所谓规定为各机构21间的因果关系不成立，可为给出各机构21间无因果关系这一条件的情况。

在通过限制条件123而给出无因果关系这一条件的情况下，控制部11判定为相应的各机构21间无因果关系。而且，在通过限制条件123而给出有因果关系这一条件的情况下，控制部11判定为相应的各机构21间有因果关系。即，关于通过限制条件123来给出因果关系的有无的条件的范围，控制部11直接利用限制条件123来作为表示各机构21间的因果关系的信息。

另一方面，在通过限制条件123而给出有可能存在因果关系这一条件的情况下，控制部11对于相应的各机构21间，基于所算出的有条件的独立性，来判定因果关系的有无。作为一例，控制部11通过比较所算出的有条件的独立性与阈值，来判定因果关系的有无。在有条件的独立性的值与有因果关系的程度成正比的情况下，控制部11判定所算出的有条件的独立性的值是否为阈值以上。并且，控制部11在所算出的有条件的独立性的值为阈值以上时，判定为相应的各机构21间存在因果关系，在并非如此时，判定为相应的各机构21间无因果关系。阈值可适当设定。

另外，基于有条件的独立性来判定因果关系的有无的方法也可不限定于此种示例，可根据有条件的独立性的种类等来适当决定。例如，具有因果关系的程度与有条件的独立性的对应关系也可相反。此时，控制部11也可在有条件的独立性的值为阈值以下的情况下，判定为相应的各机构21间存在因果关系，在并非如此的情况下，判定为相应的各机构21间无因果关系。而且，控制部11也可基于多种有条件的独立性，来判定各机构21间的因果关系的有无。

这些判定的结果为，控制部11能够确定各机构21间的因果关系125。当确定各机构21间的因果关系125时，控制部11结束与因果关系分析相关的处理。由此，当步骤S103的一连串处理完成时，控制部11将处理推进至下个步骤S104。

[步骤S104]

返回图4，步骤S104中，控制部11作为输出部114而运行，输出表示所确定的因果关系125的因果关系信息。

因果关系信息的输出目标以及表达形式也可分别不受特别限定，可根据实施方式来适当选择。本实施方式中，作为因果关系信息的输出目标，采用显示装置15。控制部11使因果关系信息显示于显示装置15，以作为输出处理。而且，本实施方式中，作为因果关系信息的表达形式，采用后述的图表。即，本实施方式中，步骤S104的输出处理包含：生成表达所确定的因果关系125的图表；以及输出所生成的图表来作为因果关系信息。

进而，本实施方式中，输出处理包含：使因果关系信息的显示形态在两个形态之间切换。即，本实施方式中，控制部11切换第一形态以及第二形态来输出因果关系信息，所述第一形态是利用各机构21作为项目来表达所确定的因果关系125，所述第二形态是利用各个特征量作为项目来表达所确定的因果关系125。

除此以外，本实施方式中，输出处理包含：输出所算出的有条件的独立性、特征量的直方图以及特征量的时间序列数据中的至少任一个，来作为用于确认所确定的因果关系125的准确性的追加信息。即，本实施方式中，控制部11从根据多个测量数据221中的一个测量数据而算出的多个特征量中，受理第一特征量的选择。控制部11从根据另一测量数据而算出的多个特征量中，受理第二特征量的选择。并且，控制部11输出在所选择的第一特征量以及第二特征量之间所算出的有条件的独立性。而且，控制部11输出所选择的第一特征量以及第二特征量各自的直方图以及时间序列数据中的至少一个。以下，详细说明本实施方式的输出处理的一例。

(1)显示形态

首先，进一步使用图7、图8A以及图8B来说明因果关系信息的显示形态的一例。图7表示邻接矩阵1250的一例，所述邻接矩阵1250表示所确定的因果关系125。图8A表示利用各机构21作为项目来表达图7的因果关系125的第一形态下的显示的一例。而且，图8B表示利用与各机构21对应的各特征量作为项目来表达图7的因果关系125的第二形态下的显示的一例。

如图7所例示的那样，本实施方式的因果关系信息与前提信息121等同样，包含邻接矩阵1250。邻接矩阵1250是作为所述步骤S204的处理结果而获得。在邻接矩阵1250中，与彼此具有因果关系的机构21的组对应的相应要素为“1”，并非如此的要素为“0”。本实施方式中，因果关系包含依存关系。列表示依存源，行表示依存目标。图7所例示的邻接矩阵1250表示了：机构“B”相对于机构“D”而具有因果关系，机构“D”相对于机构“F”而具有因果关系。另外，图7所示的因果关系不过是为了便于说明的例示，并非限定本发明以及本实施方式。

如图8A所例示的那样，第一形态中，控制部11基于邻接矩阵1250而生成第一图表1251，所述第一图表1251包含分别表达各机构21的多个第一节点151、以及表达具有因果关系的边缘152。第一图表1251为第一形态的因果关系信息的一例。本实施方式中，第一图表1251为有向图表。边缘152的箭头的源表示依存源，边缘152的箭头的目标表示依存目标。控制部11将所生成的第一图表1251作为因果关系信息而使其显示于显示装置15。

另外，图8A的示例中，对于各第一节点151，标注有对应的机构21的名称(A～F)。但是，利用各机构21来作为项目可不限定于此种示例。各件测量数据221是关于各机构21而获得。因此，利用各机构21来作为项目可包含：利用各件测量数据221来作为项目。例如，对于各第一节点151，也可标注有针对对应的机构21的测量的名称等。

另一方面，如图8B所例示的那样，第二形态中，控制部11基于邻接矩阵1250以及所述步骤S204的处理结果而生成第二图表1252，所述第二图表1252包含：分别表达与各机构21对应的各特征量的多个第二节点155、以及表达具有因果关系的边缘156。第二图表1252为第二形态的因果关系信息的一例。本实施方式中，第二图表1252也与第一图表1251同样，为有向图表。控制部11将所生成的第二图表1252作为因果关系信息而使其显示于显示装置15。

图8B的示例设想了下述场景，即，在所述步骤S202中，根据与各机构21对应的各件测量数据221来算出三个特征量。例如，“A_f1”、“A_f2”以及“A_f3”分别对应于根据与机构“A”相关的测量数据221而算出的特征量。关于其他也同样。

边缘156被利用于相应的机构21间具有因果关系这一判定，且被配置成，将与各特征量对应的第二节点155彼此连结。即，图8B的示例中，设想了下述场景，即：基于在特征量“B_f1”以及特征量“D_f1”之间算出的有条件的独立性，而确定为机构“B”与机构“D”之间存在因果关系，基于在特征量“D_f1”以及特征量“F_f2”之间算出的有条件的独立性，而确定为机构“D”与机构“F”之间存在因果关系。

本实施方式的因果关系信息包含各形态的图表(1251、1252)。各节点(151、155)为本发明的“项目”的一例。步骤S104中，控制部11切换各形态的图表(1251、1252)而使其显示于显示装置15。由此，能够与利用于所述因果关系125的确定的特征量相关联地输出各机构21间的因果关系125。因此，用户能够基于各形态的图表(1251、1252)来判断所确定的因果关系125是否准确。

(2)追加信息的输出

接下来，进一步使用图9A～图9C以及图10来说明输出追加信息的形态的一例。图9A～图9C以及图10分别示意性地例示显示于显示装置15的画面1253～1256的一例。在由图9A～图9C所例示的画面1253～1255中，显示了与在第一特征量以及第二特征量之间算出的有条件的独立性相关的信息1261～1263。在由图10所例示的画面1256中，显示了所选择的各特征量的直方图(1264、1265)以及时间序列数据(1267、1268)。

本实施方式中，在步骤S104中，控制部11在使第二图表1252显示于显示装置15的期间，分别从根据多个测量数据221中的一个测量数据而算出的多个特征量中受理第一特征量的选择，以及从根据另一测量数据而算出的多个特征量中受理第二特征量的选择。对于各特征量的选择，可利用第二图表1252。例如，控制部11也可经由输入装置14来受理第二图表1252的各第二节点155的选择。

接下来，关于图9A～图9C的各画面1253～1255，控制部11基于步骤S202以及步骤S203的计算结果，而生成与在所选择的第一特征量以及第二特征量之间算出的有条件的独立性相关的各信息1261～1263。并且，控制部11使所生成的各信息1261～1263进一步显示于显示装置15。

而且，关于图10的画面1256，控制部11基于步骤S202的计算结果，分别生成所选择的各特征量的直方图(1264、1265)以及时间序列数据(1267、1268)。并且，控制部11使所生成的直方图(1264、1265)以及时间序列数据(1267、1268)分别进一步显示于显示装置15。

图9A～图9C的示例中，设想了分别选择了特征量“B_f1”、特征量“D_f1”以及特征量“F_f2”(虚线的节点)的场景。在特征量“B_f1”以及特征量“D_f1”之间的关系中，其中一个特征量为本发明的“第一特征量”的一例，另一个特征量为本发明的“第二特征量”的一例。同样，在特征量“D_f1”以及特征量“F_f2”之间的关系中，其中一个特征量也为本发明的“第一特征量”的一例，另一个特征量也为本发明的“第二特征量”的一例。

显示在图9A的画面1253上的信息1261具有在行及列中分别利用与各机构21对应的项目的表格式的数据结构。控制部11在与所选择的各机构21的组对应的要素中，保存表示通过步骤S203而获得的有条件的独立性的分布的图表。而且，控制部11在表示同一机构21的要素中，保存在步骤S202中根据与对应的机构21相关的测量数据221而算出的特征量的直方图。由此，控制部11生成表示有条件的独立性的分布以及特征量的直方图的信息1261，并将所生成的信息1261显示在第二图表1252的显示区域的附近。

图9B的示例中，设想了计算出相关系数来作为有条件的独立性的一例的场景。显示在画面1254上的信息1262具有与信息1261同样的表格式的数据结构。控制部11在与所选择的各机构21的组对应的要素中，保存通过步骤S203而算出的相关系数。由此，控制部11生成表示相关系数来作为有条件的独立性的信息1262，且使显示装置15将所生成的信息1262显示在第二图表1252的显示区域的附近。

图9C的示例中，设想了计算出偏相关系数来作为有条件的独立性的一例的场景。显示在画面1255上的信息1263具有与信息1261同样的表格式的数据结构。控制部11在与所选择的各机构21的组对应的要素中，保存通过步骤S203而算出的偏相关系数。由此，控制部11生成表示偏相关系数来作为有条件的独立性的信息1263，且使显示装置15将使所生成的信息1263显示在第二图表1252的显示区域的附近。

另一方面，图10的示例中，设想了分别选择了特征量“D_f1”以及特征量“F_f2”(虚线的节点)的场景。特征量“D_f1”以及特征量“F_f2”中的其中一个特征量为本发明的“第一特征量”的一例，另一个特征量为本发明的“第二特征量”的一例。

控制部11基于步骤S202的计算结果，生成所选择的各特征量的直方图(1264、1265)以及时间序列数据(1267、1268)各自的图表。并且，控制部11使显示装置15将所生成的直方图(1264、1265)以及时间序列数据(1267、1268)各自的图表显示在第二图表1252的显示区域的附近。但是，画面1256也可不限定于此种示例。在画面1256上，直方图(1264、1265)以及时间序列数据(1267、1268)中的其中任一者可予以省略。

另外，在各画面1253～1256中，各信息1261～1263、直方图(1264、1265)以及时间序列数据(1267、1268)的追加信息被配置在第二图表1252的显示区域的附近。通过像这样将追加信息配置在第二图表1252的附近，从而能够容易地与各机构21间的因果关系一同确认追加信息。但是，追加信息的配置区域也可不限定于此种示例，可根据实施方式来适当选择。

步骤S104中，控制部11例如根据用户经由输入装置14的指示，来决定所生成的追加信息的种类。并且，控制部11如上述那样生成所决定的种类的追加信息，并使所生成的追加信息进一步显示于显示装置15。控制部11既可使多种追加信息独立地显示于显示装置15，也可使多种追加信息同时显示于显示装置15。由此，能够与跟所选择的特征量相关的追加信息相关联地输出各机构21间的因果关系125。因此，用户能够利用所述追加信息来准确地判断所确定的因果关系125是否准确。

通过以上所述，当表示所确定的因果关系125的因果关系信息的输出完成时，控制部11将处理推进至下个步骤S105。

[步骤S105]

步骤S105中，控制部11作为修正受理部115而运行，判定是否进行针对由所输出的因果关系信息所表示的因果关系125的修正。

判定是否进行修正的方法也可不受特别限定，可根据实施方式来适当决定。例如，控制部11也可针对用户来受理是否需要经由输入装置14的修正的指定。并且，控制部11也可根据所述指定来判定是否进行针对因果关系125的修正。

在判定为进行针对由所输出的因果关系信息所表示的因果关系125的修正的情况下，控制部11将处理推进至下个步骤S106。另一方面，在判定为不进行针对由所输出的因果关系信息所表示的因果关系125的修正的情况下，控制部11结束本动作例的处理。

[步骤S106]

步骤S106中，控制部11作为修正受理部115而运行，受理针对由所输出的因果关系信息所表示的因果关系125的修正。

本实施方式中，在以所述图8A～图10的任一个形态将因果关系信息显示于显示装置15的期间，控制部11受理针对所确定的因果关系125的修正。受理修正的方法也可不受特别限定，可根据实施方式来适当决定。

例如，在各图表(1251、1252)上进行存在因果关系这一修正的操作，对应于将未通过各边缘(152、156)而连结的各节点(151、155)间通过新的边缘予以连结(即，追加新的边缘)的操作。因此，作为一例，在对已确定为无因果关系的机构21间进行存在因果关系这一修正的情况下，控制部11也可在各图表(1251、1252)上，受理与修正为存在因果关系的相应的各机构21对应的各节点(151、155)的指定。

而且，例如，在各图表(1251、1252)上进行无因果关系这一修正的操作，对应于删除连结各节点(151、155)间的各边缘(152、156)的操作。因此，作为一例，在对已确定为存在因果关系的机构21间进行无因果关系这一修正的情况下，控制部11也可在各图表(1251、1252)上，受理修正为无因果关系的相应的各边缘(152、156)的指定。

控制部11受理所述两种修正指示中的至少任一个。所受理的修正的件数也可不受特别限定，可根据实施方式来适当选择。当受理修正指示时，控制部11将处理推进至下个步骤S107。

[步骤S107～步骤S109]

步骤S107中，控制部11根据步骤S106的受理内容(即，修正指示)，来修正各机构21间的因果关系125，并获取经修正的因果关系127。步骤S108中，控制部11作为前提修正部116而运行，修正前提信息121，以给出与经修正的因果关系127相适合的限制条件。由此，控制部11获取经修正的前提信息129。步骤S109中，控制部11保存经修正的前提信息129。

使用图11A～图12B来详细说明所述修正处理的一例。图11A表示通过对已确定为无因果关系的机构21间进行存在因果关系这一修正而获得的、经修正的因果关系127A的一例。图11B表示通过对已确定为存在因果关系的机构21间进行无因果关系这一修正而获得的、经修正的因果关系127B的一例。图12A表示根据图11A的修正而获得的、经修正的前提信息129A的一例。图12B表示根据图11B的修正而获得的、经修正的前提信息129B的一例。另外，各图所示的具体的修正内容不过是为了便于说明的例示，并非限定本发明以及本实施方式。

在步骤S106中，针对已确定为无因果关系的机构21间而受理了存在因果关系这一修正的情况下，在步骤S107中，控制部11根据所述修正的指示，对相应的机构21间进行存在因果关系这一修正。由此，控制部11能够获得图11A所例示的、经修正的因果关系127A。

图11A的示例中，设想了进行了机构“C”相对于机构“F”而具有因果关系这一修正的场景。关于机构“C”以及机构“F”之间，在所述图6B所例示的限制条件123A中，规定为因果关系不成立。这样，在对由限制条件123规定为因果关系不成立的机构21间修正为存在因果关系的情况下，在步骤S108中，控制部11如图12A所例示的那样，修正前提信息121，以给出规定为所述机构21间因果关系成立的限制条件。

图12A的示例中，控制部11根据图11A的修正，将前提信息121(邻接矩阵)中的相应要素的值由“0”修正为“1”，以表示出机构“C”相对于机构“F”而具有关系性的情况。由此，控制部11能够获得经修正的前提信息129A。图表1291A与图表1211同样，是从经修正的前提信息129A导出的有向图表。图表1291A中表示了：与机构“C”以及机构“F”分别对应的节点间利用新的边缘而连结，由此经修正为，机构“C”相对于机构“F”而具有关系性。

另一方面，在步骤S106中，针对已确定为存在因果关系的机构21间而受理了无因果关系这一修正的情况下，在步骤S107中，控制部11根据所述修正的指示，对相应的机构21间进行无因果关系这一修正。由此，控制部11能够获得图11B所例示的、经修正的因果关系127B。

图11B的示例中，设想了在机构“B”以及机构“D”之间进行了无因果关系这一修正的场景。关于机构“B”以及机构“D”之间，在所述图6B以及图6C所例示的各限制条件(123A、123B)中，规定为因果关系成立。这样，在对由限制条件123规定为因果关系成立的机构21间修正为无因果关系的情况下，在步骤S108中，控制部11如图12B所例示的那样，修正前提信息121，以给出规定为所述机构21间因果关系不成立的限制条件。

图12B的示例中，控制部11根据图11B的修正，将前提信息121(邻接矩阵)中的相应要素的值由“1”修正为“0”，以表示出机构“B”相对于机构“D”不具有关系性的情况。由此，控制部11能够获得经修正的前提信息129B。图表1291B与图表1211同样，是从经修正的前提信息129B导出的有向图表。图表1291B中表示了：与机构“B”以及机构“D”分别对应的节点间的边缘被删除，由此经修正为，机构“B”相对于机构“D”而不具有关系性。

通过以上的处理，控制部11能够获得经修正的前提信息129(129A、129B)。步骤S109中，控制部11适当保存经修正的前提信息129。例如，控制部11既可在存储部12中，将经修正的前提信息129覆盖保存至前提信息121，也可独立于前提信息121而保存。而且，经修正的前提信息129的保存目标也可不限定于此种示例，可根据实施方式来适当选择。例如，控制部11也可将经修正的前提信息129保存到存储介质91、外部存储装置、其他信息处理装置等中。由此，经修正的前提信息129被利用作为新的前提信息121。当经修正的前提信息129的保存完成时，控制部11返回步骤S104，从步骤S104开始重复处理。

[特征]

如上所述，本实施方式的分析装置1通过步骤S105～步骤S109的处理，对所输出的因果关系信息受理修正，根据所受理的修正内容，与因果关系信息一同修正前提信息121。所述一连串修正处理在每当生成因果关系信息时反复进行，由此，本实施方式的分析装置1能够获得逐渐反映出现场的各种状态的前提信息121。因此，本实施方式的分析装置1根据由所述前提信息121所给出的限制条件123，能够生成准确度高的因果关系信息。因此，根据本实施方式的分析装置1，能够更准确地导出反映出生产线2的实体的、各机构21间的因果关系。其结果，用户能够更早且准确地掌握现场的状态。除此以外，根据由前提信息121所给出的限制条件123，能够收缩步骤S103中的对各机构21间的因果关系的有无进行判定的范围。由此，能够降低步骤S103的处理所耗费的计算成本，从而相对较高速地导出各机构21间的因果关系。

§4变形例

以上，详细说明了本发明的实施方式，但直至上文为止的说明在所有方面不过是本发明的例示。当然能够不脱离本发明的范围而进行各种改良或变形。例如，可进行如下所述的变更。另外，以下，关于与所述实施方式同样的构成元件，使用同样的符号，关于与所述实施方式同样的点，适当省略说明。以下的变形例可适当组合。

＜4.1＞

所述实施方式中，前提信息121规定了各机构21间的关系性的有无，限制条件123是基于由前提信息121所规定的各机构21间的关系性的有无来确定。但是，前提信息121与限制条件123的对应关系也可不限定于此种示例，可根据实施方式来适当决定。例如，前提信息121也可规定限制条件123其自身。即，前提信息121也可直接表示限制条件123。而且，所述步骤S108中的对前提信息121进行修正的步骤以及所述步骤S109中的保存经修正的前提信息129的步骤也可包含：修正限制条件123，以与经修正的因果关系127相适合，并将表示经修正的限制条件的信息保存为前提信息129。对限制条件123进行修正的方法可与对所述前提信息121进行修正的方法同样。而且，前提信息121以及限制条件123也可分别通过操作员的指定等来直接修正，而不经由对因果关系125的修正。

而且，所述实施方式中，由前提信息121所规定的关系性包含依存关系，即，因果关系成立的方向性。由此，前提信息121构成为，可通过图表1211之类的有向图表来表达。但是，由前提信息121所规定的关系性也可不限定于此种示例。由前提信息121所规定的关系性也可不包含因果关系成立的方向性。此时，在所述邻接矩阵中，与彼此具有关系性的机构21的组相应的两个要素可分别为“1”。而且，由前提信息121所示的各机构21间的关系性可通过无向图表来表达。关于限制条件123也同样。

而且，所述实施方式中，对应于根据由前提信息121规定为具有关系性的范围而确定的因果关系的成立范围的不同，来进行限制条件123的分级。但是，根据前提信息121来确定限制条件123的方法也可不限定于此种示例。限制条件123的分级也可予以省略。

而且，所述实施方式中，前提信息121也可针对每个事件而给出。此时，存储部12也可分别存储与规定的事件对应的多件前提信息121。所述步骤S102中，控制部11受理确定因果关系的事件的选择。受理事件选择的方法也可不受特别限定，可根据实施方式来适当决定。例如，控制部11也可使事件的列表显示于显示装置15，经由输入装置14来受理事件的选择。而且，事件可包含发生了规定的故障、产品发生了规定的不良等在生产线2可能产生的所有种类的事态。由此，当选择事件时，控制部11获取与所选择的事件相应的前提信息121。并且，控制部11通过执行步骤S103以下的处理，利用根据所选择的事件而获取的前提信息121，来确定各机构21间的因果关系125。根据本变形例，能够根据事件来更准确地导出反映出生产线2的实际状态的各机构21间的因果关系。

同样，限制条件123也可针对每个事件而给出。此时，在所述步骤S201之前，控制部11也可受理确定因果关系的事件的选择。在所述步骤S202中，控制部11例如也可决定下述方法，即，像从所述第一层级以及第二层级中进行选择等那样，根据所选择的事件来从前提信息121确定限制条件123。并且，控制部11也可通过所决定的方法，从前提信息121确定限制条件123。控制部11通过执行步骤S203以下的处理，能够利用根据所选择的事件而确定的限制条件123，来确定各机构21间的因果关系125。根据本变形例，能够根据事件来更准确地导出反映出生产线2的实际状态的各机构21间的因果关系。

而且，所述实施方式中，前提信息121也可针对每个装置结构而给出。此时，存储部12也可分别存储与规定的装置结构对应的多件前提信息121。所述步骤S102中，控制部11受理确定因果关系的装置结构的选择。受理装置结构的选择的方法与受理所述事件的选择的方法同样，也可不受特别限定，可根据实施方式来决定。例如，控制部11也可使装置结构的列表显示于显示装置15，经由输入装置14来受理装置结构的选择。而且，装置结构既可指生产线2的一部分，也可指整个生产线2。生产线2的一部分既可包含冲压机、包装机等一个或多个装置，也可包含装置的一部分。装置结构的种类可通过构成生产线2的机构21的所有组合来定义。由此，当选择装置结构时，控制部11获取与所选择的装置结构相应的前提信息121。并且，控制部11通过执行步骤S103以下的处理，利用根据所选择的装置结构而获取的前提信息121，来确定各机构21间的因果关系125。根据本变形例，能够根据装置结构来更准确地导出反映出生产线2的实际状态的各机构21间的因果关系。

＜4.2＞

所述实施方式中，在步骤S202中，根据各件测量数据221来算出多个特征量。但是，所算出的特征量的数量也可不限定于此种示例，而可为任意。步骤S202中，控制部11也可根据所获取的各件测量数据221来算出特征量。此时，步骤203中，控制部11算出所算出的各特征量间的有条件的独立性。并且，步骤S204中，控制部11基于所算出的各特征量间的有条件的独立性，来判定各机构21间的因果关系的有无。

＜4.3＞

所述实施方式中，步骤S104中，控制部11将因果关系信息输出至显示装置15。但是，信息的输出目标也可不限于此种示例，可根据实施方式来适当选择。例如，控制部11也可将因果关系信息输出至与显示装置15不同的显示装置，还可输出至显示装置以外的输出目标(例如存储器、显示装置以外的输出装置)。

而且，所述实施方式中，因果关系信息包含邻接矩阵1250以及各图表(1251、1252)。而且，各图表(1251、1252)为有向图表。但是，因果关系信息的数据格式也可不限定于此种示例，可根据实施方式来适当选择。所确定的因果关系125例如也可以文字、符号等图表以外的格式来表达。各图表(1251、1252)也可为无向图表。

而且，所述实施方式中，控制部11切换输出各形态的各图表(1251、1252)。但是，因果关系信息的显示形态也可不限定于此种示例。显示形态的切换也可予以省略。此时，也可采用第一形态以及第二形态中的任一个形态来作为因果关系信息的显示形态，另一个形态也可予以省略。

而且，所述实施方式中，各图表(1251、1252)、各信息1261～1263、直方图(1264、1265)以及时间序列数据(1267、1268)的各种信息被输出至共同的输出目标(显示装置15)。但是，各种信息的至少一部分的输出目标也可与其他的输出目标不同。而且，各信息1261～1263、直方图(1264、1265)以及时间序列数据(1267、1268)的追加信息也可独立于各图表(1251、1252)而输出。

而且，所述实施方式中，在使第二图表1252显示于显示装置15的期间，受理生成追加信息的特征量的选择。但是，受理特征量的选择的方法也可不限定于此种示例，可根据实施方式来适当决定。控制部11也可独立于第二图表1252的显示而受理特征量的选择。

＜4.4＞

所述实施方式中，步骤S106中，在以任一形态将因果关系信息显示于显示装置15的期间，控制部11受理针对所确定的因果关系125的修正。但是，受理修正的形态也可不限定于此种示例。控制部11也可独立于因果关系信息的显示，而受理针对所确定的因果关系125的修正。而且，控制部11也可利用图表操作以外的方法，来受理针对所确定的因果关系125的修正。

＜4.5＞

所述实施方式中，各件测量数据221也可包含在生产线2的运行正常进行时获得的正常时数据、以及在生产线2的运行产生了异常时获得的异常时数据。所谓“产生了异常”场景，例如是发生了规定的故障的场景、产品发生了规定的不良的场景等。此时，步骤S104中，控制部11也可输出根据正常时数据以及异常时数据分别算出的、各特征量的直方图以及时间序列数据中的至少一个。

图13示意性地例示通过本变形例而显示于显示装置15的画面1256G的一例。图13的示例中，与所述图10的示例同样，设想了分别选择了特征量“D_f1”以及特征量“F_f2”(虚线的节点)的场景。特征量“D_f1”以及特征量“F_f2”中的其中一个特征量为“第一特征量”的一例，另一个特征量为“第二特征量”的一例。

本变形例中，步骤S104中，控制部11基于步骤S202的计算结果，根据测量数据221中所含的正常时数据以及异常时数据分别生成所选择的各特征量的直方图(1264G、1265G)以及时间序列数据(1267G、1268G)各自的图表。并且，控制部11使显示装置15将所生成的直方图(1264G、1265G)以及时间序列数据(1267G、1268G)各自的图表显示在第二图表1252的显示区域的附近。

由此，根据本变形例，能够与根据正常时数据以及异常时数据分别获得的直方图(1264G、1265G)以及时间序列数据(1267G、1268G)相关联地输出各机构21间的因果关系125。因此，用户能够一边比较正常时与异常时，一边准确地判断所确定的因果关系125是否准确。

另外，画面1256G也可不限定于此种示例。直方图(1264G、1265G)以及时间序列数据(1267G、1268G)中的其中任一个也可予以省略。而且，图13的示例中，控制部11使显示装置15重叠显示根据正常时数据生成的图表(实线)与根据异常时数据生成的图表(虚线)。但是，各图表的显示形态也可不限定于此种示例。进而，直方图(1264G、1265G)以及时间序列数据(1267G、1268G)的配置区域也可不限定于图13的示例，可根据实施方式来适当选择。

符号的说明

1：分析装置

11：控制部

12：存储部

13：通信接口

14：输入装置

15：显示装置

16：驱动器

111：数据获取部

112：前提获取部

113：分析部

114：输出部

115：修正受理部

116：前提修正部

117：前提保存部

121：前提信息

1211：图表

123(123A、123B)：限制条件

1231A、1231B：图表

125：因果关系

1250：邻接矩阵

1251：第一图表

1252：第二图表

1253～1256：画面

1261～1263：信息

1264、1265：直方图

1266、1267：时间序列数据

127(127A、127B)：经修正的因果关系

129(129A、129B)：经修正的前提信息

2：生产线

21：机构

221：测量数据

81：分析程序

91：存储介质