(57)【要約】      （修正有）【課題】設備の異常を検出する検出装置において、複数種類の異常が発生する場合に、どの異常が発生したかを検出することができる検出装置を提供する。【解決手段】設備１０に設置されたセンサ２０のセンサデータを取得するセンサデータ取得部１１０と、設備の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間におけるセンサデータを用いて異常毎に学習された検出モデルを記憶するモデル記憶部１５０と、複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、新たに取得されたセンサデータから複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する検出部１６０と、を備える【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備に設置されたセンサのセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、
前記設備の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間における前記センサデータを用いて異常毎に学習された検出モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記複数種類の異常のそれぞれに対応する前記検出モデルを用いて、新たに取得された前記センサデータから前記複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する検出部と、
を備える検出装置。
【請求項２】
前記検出部の検出結果に応じて、検出された異常の種別を示す情報を出力する出力部を更に備える、請求項１に記載の検出装置。
【請求項３】
前記モデル記憶部は、異常毎に学習された前記検出モデルと、各異常が発生した場合に推奨する対策情報と、をそれぞれ対応付けて記憶し、
前記出力部は、異常が検出された場合に、検出された異常に対応する前記対策情報を出力する、請求項２に記載の検出装置。
【請求項４】
前記モデル記憶部は、異常毎に学習された前記検出モデルと、各異常と同一のまたは類似する異常が過去に発生したことに関する事例情報と、をそれぞれ対応付けて記憶し、
前記出力部は、異常が検出された場合に、検出された異常に対応する前記事例情報を出力する、請求項２または３に記載の検出装置。
【請求項５】
前記モデル記憶部は、異常毎に学習された前記検出モデルと、各異常が発生した場合に異常の発生を報知する先の宛先情報と、をそれぞれ対応付けて記憶し、
前記出力部は、異常が検出された場合に、検出された異常に対応する前記宛先情報を用いて異常の発生を報知する、請求項２から４のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項６】
前記異常期間の指定を前記複数種類の異常のそれぞれについて取得する異常情報取得部を更に備える、請求項１から５のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項７】
前記複数種類の異常のそれぞれについて、前記異常期間における前記センサデータを用いて前記検出モデルを異常毎に学習する学習部を更に備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項８】
前記複数種類の異常のそれぞれに対応する前記検出モデルを、他の装置から取得するモデル取得部を更に備える、請求項１から５のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項９】
予め定められた条件で前記設備の異常を検出する検出器を更に備え、
前記検出部および前記検出器の検出結果に基づいて、前記設備の異常を検出する請求項１から８のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１０】
前記モデル記憶部は、前記複数種類の全ての異常を検出する全異常モデルを更に記憶し、
前記検出部は、前記全異常モデルを用いて前記設備の異常が検出された場合に、前記複数種類の異常のそれぞれに対応する前記検出モデルを用いて、前記複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する、請求項１から９のいずれか一項に記載の検出装置。
【請求項１１】
検出装置が設備の異常を検出する検出方法であって、
前記検出装置が、前記設備に設置されたセンサからセンサデータを取得することと、
前記検出装置が、前記設備の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間における前記センサデータを用いて異常毎に学習された検出モデルを記憶することと、
前記検出装置が、前記複数種類の異常のそれぞれに対応する前記検出モデルを用いて、新たに取得された前記センサデータから前記複数種類の異常のそれぞれの有無を検出することと、
を備える検出方法。
【請求項１２】
コンピュータにより実行されて、前記コンピュータを、
設備に設置されたセンサのセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、
前記設備の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間における前記センサデータを用いて異常毎に学習された検出モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記複数種類の異常のそれぞれに対応する前記検出モデルを用いて、新たに取得された前記センサデータから前記複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する検出部と、
して機能させる検出プログラム。
【請求項１３】
コンピュータにより実行されて、前記コンピュータを、
設備に設置されたセンサのセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、
前記設備の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間における前記センサデータを用いて異常毎に学習された検出モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記複数種類の異常のそれぞれに対応する前記検出モデルを用いて、新たに取得された前記センサデータから前記複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する検出部と、
して機能させる検出プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１４】
設備に設置されたセンサのセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、
前記設備の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間における前記センサデータに基づいて異常毎に生成された検出モデルを記憶するモデル記憶部と
前記複数種類の異常のそれぞれに対応する前記検出モデルを用いて、新たに取得された前記センサデータから前記複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する検出部と、
を備える検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出装置、検出方法、および、検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械学習により学習された検出モデルを用いて、設備に設置されたセンサのデータから設備の異常を検出する検出装置が知られている。
非特許文献１  兒玉 和俊、「CBM を実現するSushi Sensor と機械学習の技術」、横河技報、Ｖｏｌ．６１、Ｎｏ．１（２０１８）、ｐ．２５−２８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、設備の異常を検出する検出装置において、複数種類の異常が発生する場合に、どの異常が発生したかを検出することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、検出装置を提供する。検出装置は、設備に設置されたセンサのセンサデータを取得するセンサデータ取得部を備えてよい。検出装置は、設備の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間におけるセンサデータを用いて異常毎に学習された検出モデルを記憶するモデル記憶部を備えてよい。検出装置は、複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、新たに取得されたセンサデータから複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する検出部を備えてよい。
【０００５】
検出装置は、検出部の検出結果に応じて、検出された異常の種別を示す情報を出力する出力部を更に備えてよい。
【０００６】
モデル記憶部は、異常毎に学習された検出モデルと、各異常が発生した場合に推奨する対策情報と、をそれぞれ対応付けて記憶し、出力部は、異常が検出された場合に、検出された異常に対応する対策情報を出力してよい。
【０００７】
モデル記憶部は、異常毎に学習された検出モデルと、各異常と同一のまたは類似する異常が過去に発生したことに関する事例情報と、をそれぞれ対応付けて記憶し、出力部は、異常が検出された場合に、検出された異常に対応する事例情報を出力してよい。
【０００８】
モデル記憶部は、異常毎に学習された検出モデルと、各異常が発生した場合に異常の発生を報知する先の宛先情報と、をそれぞれ対応付けて記憶し、出力部は、異常が検出された場合に、検出された異常に対応する宛先情報を用いて異常の発生を報知してよい。
【０００９】
異常期間の指定を複数種類の異常のそれぞれについて取得する異常情報取得部を更に備えてよい。
【００１０】
複数種類の異常のそれぞれについて、異常期間におけるセンサデータを用いて検出モデルを異常毎に学習する学習部を更に備えてよい。
【００１１】
複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを、ネットワークを介して取得するモデル取得部を更に備えてよい。
【００１２】
予め定められた条件で設備の異常を検出する検出器を更に備え、検出部および検出器の検出結果に基づいて、設備の異常を検出してよい。
【００１３】
モデル記憶部は、複数種類の全ての異常を検出する全異常モデルを更に記憶し、検出部は、全異常モデルを用いて設備の異常が検出された場合に、複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、複数種類の異常のそれぞれの有無を検出してよい。
【００１４】
本発明の第２の態様においては、検出装置が設備の異常を検出する検出方法を提供する。検出方法は、検出装置が、設備に設置されたセンサからセンサデータを取得することを備えてよい。検出方法は、検出装置が、設備の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間におけるセンサデータを用いて異常毎に学習された検出モデルを記憶することを備えてよい。検出方法は、検出装置が、複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、新たに取得されたセンサデータから複数種類の異常のそれぞれの有無を検出することを備えてよい。
【００１５】
本発明の第３の態様においては、検出プログラムを提供する。検出プログラムは、コンピュータにより実行されてよい。検出プログラムは、コンピュータを、設備に設置されたセンサからセンサデータを取得するセンサデータ取得部として機能させてよい。検出プログラムは、コンピュータを、設備の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間におけるセンサデータを用いて異常毎に学習された検出モデルを記憶するモデル記憶部として機能させてよい。検出プログラムは、コンピュータを、複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、新たに取得されたセンサデータから複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する検出部として機能させてよい。
【００１６】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態に係る検出装置１００を設備１０と共に示す。
【図２】本実施形態に係る検出装置１００が設備１０の異常を検出するフローの一例を示す。
【図３】本実施形態の変形例に係る検出装置１００の第一例を示す。
【図４】変形例に係る検出装置１００のモデル記憶部１５０が、検出モデルと付加情報とを対応付けて記憶する一例を示す。
【図５】本実施形態の変形例に係る検出装置１００の第二例を示す。
【図６】本実施形態の変形例に係る検出装置１００の第三例を示す。
【図７】本実施形態に係る検出装置１００が設備１０の異常を検出するフローの他の例を示す。
【図８】本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１９】
図１は、本実施形態に係る検出装置１００を設備１０と共に示す。本実施形態に係る検出装置１００は、設備１０の複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、設備１０に設置されたセンサ２０のデータから複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する。これにより、本実施形態に係る検出装置１００は、設備１０においてどの異常が発生したかを把握することができ、設備１０に異常が発生した際に、作業員が発生した異常原因を調査する時間を短縮することを可能とする。
【００２０】
設備１０は、例えば、工場施設、機械施設、生産施設、発電施設、および、貯蔵施設等のプラントの少なくとも一部である。設備１０は、プラント内の制御対象であってよい。設備１０は、例えば、工場設備、機械装置、生産装置、発電装置、および、貯蔵装置等の少なくとも一部であってよい。また、設備１０は、１または複数の装置を含んでよい。設備１０は、プラントの他に、例えば、ビルの空調や照明、上下水道の施設、ダム、農場施設、橋やトンネル等の設備であってもよい。
【００２１】
設備１０には、センサ２０が設置されている。センサ２０は、１または複数であってよく、複数の設備１０に複数のセンサ２０が設置されていてもよい。センサ２０は、例えば、産業用ＩｏＴ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  ＩｏＴ：ＩＩｏＴ）センサである。センサ２０は、振動センサ、温度センサ、圧力センサ、流量センサ、ガスセンサ、ノイズセンサ、歪センサ、腐食センサ、および、ｐＨセンサ等であってよく、設備１０の保全や環境監視のための様々な物理量を測定する。センサ２０は、耐環境性（防水、防塵、および、防爆等）に優れ、屋外にも簡単に設置できものであることが好ましい。また、センサ２０は、無線ソリューションを提供するために、広域無線通信に対応したものであってよい。センサ２０は、例えば、ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ  Ｐｏｗｅｒ  Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ）の１つであるＬｏＲａＷＡＮ（登録商標）に対応したものであってよい。また、センサ２０は、近距離無線通信（Ｎｅａｒ  Ｆｉｅｌｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＮＦＣ）にも対応し、センサの設定とデータ監視を、スマートフォン上のアプリから行えるものであってもよい。
【００２２】
検出装置１００は、設備１０の複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、センサ２０のデータから、設備１０の複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する。検出装置１００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、検出装置１００は、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、検出装置１００は、設備１０の異常検出用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。
【００２３】
また、検出装置１００は、オンプレミスのローカルサーバ上に設けられたものであってもよいし、エッジコンピューティングの分散サーバ上に設けられたものであってもよいし、クラウド環境上に設けられたクラウドコンピューティングシステムであってもよい。
【００２４】
検出装置１００は、センサデータ取得部１１０、センサデータベース１２０、異常情報取得部１３０、学習部１４０、モデル記憶部１５０、検出部１６０、および、出力部１７０を備える。
【００２５】
センサデータ取得部１１０は、設備１０に設置されたセンサ２０のセンサデータを取得する。センサデータ取得部１１０は、例えば、データ解析を行うアプリケーションと連携する機能を持つインタフェースを、クラウド環境、または、サーバにインストールすることによって実現されたものであってよく、ＬｏＲａＷＡＮゲートウェイを介して、センサ２０が測定した様々な物理量を示すセンサデータを取得してよい。そして、センサデータ取得部１１０は、センサ２０から取得したセンサデータをセンサデータベース１２０へ供給する。
【００２６】
センサデータベース１２０は、センサデータ取得部１１０から供給されたセンサデータを記憶する。また、センサデータベース１２０は、記憶したセンサデータを、学習部１４０、および、検出部１６０へ供給する。
【００２７】
異常情報取得部１３０は、異常期間の指定を複数種類の異常のそれぞれについて取得する。例えば、作業員が設備１０に異常が発生したことを検出すると、異常が発生した期間として異常期間を異常毎に指定する。そして、異常情報取得部１３０は、ユーザインターフェイス、各種記録媒体、および、ネットワーク等を介して、異常の種別毎に、各異常が発生した期間として作業員が指定した異常期間を含む異常情報を取得する。異常情報取得部１３０は、取得した複数種類の異常のそれぞれについて異常情報を学習部１４０へ供給する。
【００２８】
学習部１４０は、複数種類の異常のそれぞれについて、異常期間におけるセンサデータを用いて検出モデルを異常毎に学習する。学習部１４０は、例えば、異常情報取得部１３０から供給された異常情報から、異常の種別毎に、各異常が発生した異常期間を識別する。次に、学習部１４０は、複数種類の異常のそれぞれについて、センサデータベース１２０から供給されたセンサデータのうち、異常期間に対応するセンサデータに「異常」のラベルを付す。そして、学習部１４０は、当該「異常」のラベルが付されたセンサデータを異常な値、当該「異常」のラベルが付されていないセンサデータを正常な値として教師データを取得し、複数種類の異常のそれぞれの発生を検出する検出モデルを学習する。例えば、センサデータ取得部１１０が、センサデータを当該センサデータを取得したデータ取得日時と紐付けし、学習部１４０がデータ取得日時と異常期間とを比較し、両者が一致していた場合に、当該データ取得日時に紐付けられているセンサデータに「異常」のラベルを付して、検出モデルを学習してもよい。なお、上述の説明では、検出装置１００が、「異常」のラベルのみを用いて、「異常」のラベルが付されていないセンサデータを正常な値と暗黙的に識別する場合について一例として示した。しかしながら、検出装置１００は、「異常」のラベルに加えて「正常」のラベルを用いて、異常と正常との両方を明示的に識別して検出モデルの学習を行ってもよい。
【００２９】
また、学習部１４０は、検出モデルを学習するにあたって、様々なアルゴリズムを用いてよい。学習部１４０は、例えば、学習アルゴリズムとして、回帰分析、クラスター分析、主成分分析、ベクトル量子化、自己組織化マップ、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ＩＤ３、および、単純ベイズ分類器等を用いてよい。そして、学習部１４０は、学習した複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルをモデル記憶部１５０へ供給する。
【００３０】
モデル記憶部１５０は、設備１０の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間におけるセンサデータに基づいて異常毎に生成された検出モデルを記憶する。特に、モデル記憶部１５０は、設備１０の複数種類の異常のそれぞれについて、異常が発生した異常期間におけるセンサデータを用いて異常毎に学習された検出モデルを記憶する。モデル記憶部１５０は、例えば、学習部１４０によって学習されて供給された複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを記憶する。モデル記憶部１５０は、検出モデルを記憶するにあたって、異常毎に学習された検出モデルを、様々な付加情報と対応付けて記憶してもよい。これについては後述する。そして、モデル記憶部１５０は、複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを、検出部１６０へ供給する。
【００３１】
検出部１６０は、複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、センサデータ取得部１１０によって新たに取得されたセンサデータから複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する。検出部１６０は、例えば、モデル記憶部１５０から供給された複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、センサデータベース１２０から新たに取得されたセンサデータから複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する。そして、検出部１６０は、検出結果を出力部１７０へ供給する。
【００３２】
出力部１７０は、検出部１６０の検出結果に応じて、検出された異常の種別を示す情報を出力する。出力部１７０は、例えば、検出された異常の種別を示す情報を、モニタに表示してもよいし、異常毎に異なる形態で表示灯に表示してもよい。また、出力部１７０は、異常毎に異なる態様のアラームを発生してもよい。これに代えて、または加えて、出力部１７０は、異常の種別を示す情報を、有線または無線を介して他の装置に報知してもよい。
【００３３】
図２は、本実施形態に係る検出装置１００が設備１０の異常を検出するフローの一例を示す。検出装置１００は、図２に示すフローを実行することにより、設備１０の異常を検出する。
【００３４】
ステップ２１０において、センサデータ取得部１１０は、設備１０に設置されたセンサ２０からセンサデータを取得する。そして、センサデータ取得部１１０は、取得したセンサデータをセンサデータベース１２０へ供給する。
【００３５】
ステップ２２０において、検出部１６０は、モデル記憶部１５０から供給された複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、センサデータベース１２０から新たに取得されたセンサデータから複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する。
【００３６】
ステップ２３０において、検出部１６０は、複数種類の異常のそれぞれに対応する全ての検出モデルを用いて異常の有無を検出したか否かを判定する。ステップ２３０において、検出していないと判定された場合、検出部１６０は、ステップ２３０を繰り返す。
【００３７】
一方、検出したと判定された場合、ステップ２４０において、出力部１７０は、検出部１６０による検出結果に応じて、検出された異常の種別を示す情報を出力して処理を終了する。この際、出力部１７０は、検出部１６０の検出結果に応じて、検出された全ての異常の種別を示す情報を出力してよい。すなわち、出力部１７０は、複数の異常が検出された場合には、複数の異常の種別を示す情報を出力してよい。
【００３８】
従来の検出装置では、設備に設置されたセンサのデータから、設備に何らかの異常が発生したかどうかは検出できるものの、どの異常が発生したのかを検出することができなかった。したがって、作業員は、異常が発生した場合に原因を調べ、設備に何が起きているのかを調査する必要があった。しかしながら、本実施形態の検出装置１００によれば、同じデータ群から異常毎に学習された複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、複数種類の異常のそれぞれの有無を検出するので、作業員は、設備１０においてどの異常が発生したかを容易に把握することができ、異常原因を調査する時間を短縮することができる。
【００３９】
また、従来、設備の異常検出の精度は、作業員の経験や勘に依存してしまい、精度を向上させることが容易ではなかった。しかしながら、本実施形態に係る検出装置１００によれば、異常毎に機械学習された検出モデルを用いて複数種類の異常のそれぞれの有無を検出するので、個人のスキルや経験による異常検出の品質のバラツキを低減することができる。
【００４０】
図３は、本実施形態の変形例に係る検出装置１００の第一例を示す。本図において、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。本図においては、検出装置１００は、さらに、付加情報取得部３１０を備える。
【００４１】
付加情報取得部３１０は、例えば、ユーザインターフェイス、各種記録媒体、および、ネットワークを介して、各異常に対応する付加情報を取得する。付加情報取得部３１０は、付加情報として例えば、各異常が発生した場合に出力するメッセージ、各異常が発生した場合にとるべき対策情報、各異常と同一のまたは類似する異常が過去に発生した事例情報、各異常が発生した場合に異常の発生を報知すべき宛先情報を取得する。この際、付加情報取得部３１０は、これら情報自体を取得してもよいし、これら情報のリンク先を示す情報を取得してもよい。そして、付加情報取得部３１０は、取得した付加情報をモデル記憶部１５０へ供給する。
【００４２】
図４は、変形例に係る検出装置１００のモデル記憶部１５０が、検出モデルと付加情報とを対応付けて記憶する一例を示す。モデル記憶部１５０は、異常毎に学習された検出モデルを異常種別（例えば、図４のＡはオイル、Ｂは摩耗、Ｃは軸受け）と対応付けて記憶している。これに加えて、本変形例に係る検出装置１００のモデル記憶部１５０は、本図に示すように、異常毎に学習された検出モデルと、各異常が発生した場合に出力するメッセージと、をそれぞれ対応付けて記憶する。また、モデル記憶部１５０は、異常毎に学習された検出モデルと、各異常が発生した場合に推奨する対策情報と、をそれぞれ対応付けて記憶する。また、モデル記憶部１５０は、異常毎に学習された検出モデルと、各異常と同一のまたは類似する異常が過去に発生したことに関する事例情報と、をそれぞれ対応付けて記憶する。例えば、事例情報には、「○年○月○日に設備１にオイル漏れが発生して、設備課のＺさんが対応した」等がある。また、モデル記憶部１５０は、異常毎に学習された検出モデルと、各異常が発生した場合に異常の発生を報知する先の宛先情報と、をそれぞれ対応付けて記憶する。
【００４３】
そして、本変形例に係る検出装置１００の出力部１７０は、モデル記憶部１５０に記憶された情報に基づいて、異常が検出された場合に、検出された異常に対応するメッセージを出力する。また、出力部１７０は、異常が検出された場合に、検出された異常に対応する対策情報を出力する。また、出力部１７０は、異常が検出された場合に、検出された異常に対応する事例情報を出力する。また、出力部１７０は、異常が検出された場合に、検出された異常に対応する宛先情報を用いて異常の発生を報知する。
【００４４】
このように、本変形例に係る検出装置１００によれば、検出した異常の種別に加えて、検出された異常に対応する、メッセージ、対策情報、および、事例情報等の少なくともいずれかを併せて出力するので、作業員は、異常が発生した場合に、異常を詳細に把握でき、また、異常に対してどのような処置を施せばよいかを知ることができる。また、本変形例に係る検出装置１００によれば、検出した異常に応じて異常の発生を報知する宛先を異ならせることができるので、異常の発生を知らせたい者に確実に報知することができる。また、本変形例に係る検出装置１００によれば、クラウドを使って通信ネットワークを介してプラント間で事例情報等のデータを共有することもできるので、複数の類似プラントや設備の効率運用ができ、事業・企業全体の操業効率を向上させることができる。
【００４５】
図５は、本実施形態の変形例に係る検出装置１００の第二例を示す。本図において、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。上述の説明では、検出装置１００が検出モデルを自装置内で学習する場合を一例として示したが、本変形例のように、検出装置１００は、他の装置に検出モデルを学習させて、他の装置によって学習された検出モデルを用いてもよい。本図において、検出装置１００は、異常情報取得部１３０および学習部１４０に代えて、センサデータ供給部５１０およびモデル取得部５２０を備える。
【００４６】
センサデータ供給部５１０は、センサデータベース１２０に記憶されたセンサデータを取得する。そして、センサデータ供給部５１０は、取得したセンサデータを、例えば、各種記録媒体、および、ネットワークを介して、他の装置へ供給する。
【００４７】
モデル取得部５２０は、複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを、他の装置から取得する。モデル取得部５２０は、例えば、センサデータ供給部５１０から供給されたセンサデータを用いて他の装置によって学習された異常毎の検出モデルを、ユーザインターフェイス、各種記録媒体、および、ネットワークを介して他の装置から取得する。そして、モデル取得部５２０は、取得した複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルをモデル記憶部１５０へ供給する。なお、他の装置は、センサデータをセンサデータ供給部５１０から取得する以外に、センサからの出力信号を直接、又はネットワーク等を介して取得することもできる。
【００４８】
これにより、本変形例に係る検出装置１００は、検出モデルの学習に係る処理を他の装置に行わせることができる。一般に、膨大なデータから機械学習によりモデルを生成する処理は、高い処理負荷を要する。本変形例に係る検出装置１００は、このような高い負荷がかかる処理を他の装置に行わせることで、処理負荷を分散させることができる。また、本変形例に係る検出装置１００は、学習のために高い処理性能を要する必要がないので、装置の小型軽量化やコストダウンを図ることができる。
【００４９】
図６は、本実施形態の変形例に係る検出装置１００の第三例を示す。本図において、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。本図において、検出装置１００は、検出器６１０を更に備える。本変形例に係る検出装置１００は、検出部１６０および検出器６１０の検出結果に基づいて、設備１０の異常を検出する。
【００５０】
本変形例に係る検出装置１００のセンサデータベース１２０は、記憶したセンサデータを、学習部１４０および検出部１６０に加えて、検出器６１０へ供給する。
【００５１】
検出器６１０は、予め定められた条件で設備１０の異常を検出する。検出器６１０は、予め定められた条件で設備１０の異常を検出するために予め組み込まれた論理回路や論理プログラム等のロジックであってよい。検出器６１０は、予め組み込まれたロジックを用いて、センサデータベース１２０から新たに取得されたセンサデータから設備１０の異常の有無を検出する。そして、検出器６１０は、検出結果を出力部１７０へ供給する。
【００５２】
本変形例に係る検出装置１００の出力部１７０は、検出部１６０および検出器６１０の検出結果に応じて、検出された異常の種別を示す情報を出力する。
【００５３】
上述のように、本変形例における検出装置１００は、学習された検出モデルを用いて設備１０の異常を検出する検出部１６０と、組み込みロジックを用いて設備１０の異常を検出する検出器６１０の両者の検出結果に基づいて、設備１０の異常を検出する。このように、本変形例に係る検出装置１００は、検出の処理をハイブリッド化することにより、学習モデルによるデメリットと、組み込みロジックによるデメリットを相補に補い、それぞれの検出によるメリットを最大化させることができる。
【００５４】
図７は、本実施形態に係る検出装置１００が設備１０の異常を検出するフローの他の例を示す。本図において、図２と同じステップに対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。本図においては、ステップ７１０およびステップ７２０を更に備える。本図のフローを実行する上で、モデル記憶部１５０は、複数種類の全ての異常を検出する全異常モデルを更に記憶する。例えば、学習部１４０は、複数種類の異常のそれぞれにおける異常期間を統合した全異常期間に対応するセンサデータに「異常」のラベルを付す。次に、学習部１４０は、当該「異常」のラベルが付されたセンサデータを異常な値の教師データとし、当該「異常」のラベルが付されていないセンサデータを正常な値の教師データとして、全異常モデルを学習する。そして、学習部１４０は、異常毎の検出モデルに加えて、当該全異常モデルをモデル記憶部１５０に供給する。これにより、モデル記憶部１５０は、異常毎の検出モデルに加えて、全異常モデルを更に記憶してよい。
【００５５】
ステップ２１０においてセンサデータが取得されると、検出部１６０は、ステップ７１０において、全異常モデルを用いて設備１０の異常の有無を検出する。すなわち、検出部１６０は、異常毎の検出モデルを用いて複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する前に、全異常モデルを用いて設備１０の異常の有無を検出する。この際、検出部１６０は、複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する際に用いる閾値とは異なる閾値を用いて、設備１０の異常の有無を検出してよい。すなわち、検出部１６０は、全異常モデルとの類似度を詳細に評価することなく、大まかに類似している場合に異常が検出されたと判定してもよい。
【００５６】
ステップ７２０において、検出部１６０は、異常が検出されなかったと判定した場合、処理をステップ２４０へ進める。ステップ７２０において、検出部１６０は、異常が検出されたと判定した場合、処理をステップ２２０へ進め、異常毎の検出モデルを用いて複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する。
【００５７】
上述のように、本図のフローにおいて、検出部１６０は、全異常モデルを用いて設備１０の異常が検出された場合に、複数種類の異常のそれぞれに対応する検出モデルを用いて、複数種類の異常のそれぞれの有無を検出する。これにより、検出装置１００は、全異常モデルを用いて、まず大まかな異常の有無を判定し、異常が疑われる場合に、異常毎の検出モデルを用いて複数種類の異常のそれぞれの有無を検出するので、異常毎の検出モデルを用いて複数種類の異常のそれぞれの有無を詳細に検出する機会を低減することができ、検出装置１００の処理負荷を抑制することができる。
【００５８】
本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサの少なくともいずれかによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【００５９】
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【００６０】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【００６１】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【００６２】
図８は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
【００６３】
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
【００６４】
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
【００６５】
通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
【００６６】
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
【００６７】
プログラムが、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
【００６８】
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
【００６９】
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
【００７０】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
【００７１】
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
【００７２】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００７３】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【００７４】
１０      設備
２０      センサ
１００    検出装置
１１０    センサデータ取得部
１２０    センサデータベース
１３０    異常情報取得部
１４０    学習部
１５０    モデル記憶部
１６０    検出部
１７０    出力部
３１０    付加情報取得部
５１０    センサデータ供給部
５２０    モデル取得部
６１０    検出器
２２００  コンピュータ
２２０１  ＤＶＤ−ＲＯＭ
２２１０  ホストコントローラ
２２１２  ＣＰＵ
２２１４  ＲＡＭ
２２１６  グラフィックコントローラ
２２１８  ディスプレイデバイス
２２２０  入／出力コントローラ
２２２２  通信インターフェイス
２２２４  ハードディスクドライブ
２２２６  ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ
２２３０  ＲＯＭ
２２４０  入／出力チップ
２２４２  キーボード
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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