(57)【要約】【課題】加工品の異常の発生を好適に予測するための異常発生予測装置等を提供する。【解決手段】加工品の異常の発生を予測する異常発生予測モデルを生成する制御部を備える異常発生予測装置であって、制御部は、加工設備の稼働データを取得するデータ取得工程Ｓ１１と、取得した稼働データを所定の時間間隔毎に区分けして、複数の時系列パターンを生成するパターン取得工程Ｓ１３と、取得した複数の時系列パターンをクラスタリングして、複数のクラスタに分類すると共に、各クラスタのクラスタ重心を導出するクラスタリング工程Ｓ１５と、所定のクラスタに属する時系列パターンのクラスタ重心からの距離に基づいて、時系列パターンが正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を時系列パターンにラベリングする判定工程Ｓ１６と、判定工程Ｓ１６において判定された判定結果に基づいて、異常発生予測モデルを生成するモデル生成工程Ｓ１７と、を実行する。【選択図】図２
2020166407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
加工設備によって加工される加工品の異常の発生を予測するための異常発生予測モデルを生成する制御部を備えるモデル生成装置であって、
前記制御部は、
前記加工設備の稼働に関する時系列のデータである稼働データを取得するデータ取得工程と、
取得した前記稼働データを所定の時間間隔毎に区分けして、複数の時系列パターンを生成して取得するパターン取得工程と、
取得した複数の前記時系列パターンをクラスタリングして、複数のクラスタに分類すると共に、各前記クラスタのクラスタ重心を導出するクラスタリング工程と、
所定の前記クラスタに属する前記時系列パターンの前記クラスタ重心からの距離に基づいて、前記時系列パターンが正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を前記時系列パターンにラベリングする判定工程と、
前記判定工程において判定された判定結果に基づいて、前記異常発生予測モデルを生成するモデル生成工程と、を実行するモデル生成装置。
【請求項２】
前記制御部は、
前記パターン取得工程後に実行され、取得した複数の前記時系列パターンのそれぞれに対して統計処理を行って、各前記時系列パターンの統計量を導出し、導出した統計量を前記時系列パターンに関連付ける統計処理工程を、さらに実行する請求項１に記載のモデル生成装置。
【請求項３】
前記統計処理工程では、
前記時系列パターンに対して所定の窓関数により複数の窓時系列パターンを抽出するパターン抽出処理と、
抽出した複数の前記窓時系列パターンのそれぞれを周波数変換して、複数の周波数データを生成する周波数変換処理と、
生成した複数の前記周波数データを用いて、前記時系列パターンの統計量を導出する統計処理と、を実行する請求項２に記載のモデル生成装置。
【請求項４】
前記データ取得工程では、イベントの発生毎に出力された複数の前記稼働データを取得しており、
前記モデル生成装置は、前記パターン取得工程を実行する前に、複数の前記稼働データを前処理する前処理工程を実行し、
前記前処理工程では、
取得した複数の前記稼働データを時系列に沿って結合するデータ結合処理と、
取得した前記稼働データの欠損値を補完するデータ補完処理と、
取得した前記稼働データに含まれる不要なデータ値を除去するデータ除去処理と、の少なくとも１つの処理を実行する請求項１から３のいずれか１項に記載のモデル生成装置。
【請求項５】
前記データ結合処理は、データ結合条件に基づいて、複数の前記稼働データを時系列に沿って結合しており、
前記データ結合条件は、
時系列において複数の前記稼働データが重複する場合、新規に出現した前記稼働データを採用する第１の結合条件と、
時系列において複数の前記稼働データが同時に出現する場合、短い時間となる前記稼働データを採用する第２の結合条件と、
採用されなかった前記稼働データを以降採用しない第３の結合条件と、を含む請求項４に記載のモデル生成装置。
【請求項６】
前記データ補完処理は、欠損値として出力される直前の前記稼働データのデータ値を、前記欠損値を補完するデータ値として置き換える請求項４または５に記載のモデル生成装置。
【請求項７】
前記モデル生成工程では、前記異常発生予測モデルとして、前記判定結果から、前記加工品に異常が発生するという結論を導くための決定木モデルを生成する請求項１から６のいずれか１項に記載のモデル生成装置。
【請求項８】
前記モデル生成工程において生成した前記異常発生予測モデルを評価する評価工程をさらに備え、
前記評価工程では、前記異常発生予測モデルを用いて予測された予測結果の正答率が、予め設定された規定正答率以上であれば、前記異常発生予測モデルが使用可能なモデルであると評価する請求項１から７のいずれか１項に記載のモデル生成装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載のモデル生成装置により生成された異常発生予測モデルを用いて、前記加工設備によって加工される前記加工品の異常の発生を予測する制御部を備える異常発生予測装置であって、
前記制御部は、
前記加工設備の稼働に関する時系列のデータである稼働データを取得する実データ取得工程と、
取得した前記稼働データを所定の時間間隔毎に区分けして、時系列パターンを生成して取得するパターン取得工程と、
取得した前記時系列パターンと、前記クラスタリング工程においてクラスタリングされた前記時系列パターンとをマッチングさせて、分類される前記クラスタと、前記クラスタ重心からの距離とを導出するマッチング工程と、
前記マッチング工程において導出された前記クラスタと前記距離とを含む情報に基づいて、前記異常発生予測モデルから、前記加工品に異常が発生するか否かを判定する異常判定工程と、を実行する異常発生予測装置。
【請求項１０】
加工設備によって加工される加工品の異常の発生を予測するための異常発生予測モデルを生成する異常発生予測モデルの生成方法であって、
前記加工設備の稼働に関する時系列のデータである稼働データを取得するデータ取得工程と、
取得した前記稼働データを所定の時間間隔毎に区分けして、複数の時系列パターンを生成して取得するパターン取得工程と、
取得した複数の前記時系列パターンをクラスタリングして、複数のクラスタに分類すると共に、各前記クラスタのクラスタ重心を導出するクラスタリング工程と、
所定の前記クラスタに属する前記時系列パターンの前記クラスタ重心からの距離に基づいて、前記時系列パターンが正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を前記時系列パターンにラベリングする判定工程と、
前記判定工程において判定された判定結果に基づいて、前記異常発生予測モデルを生成するモデル生成工程と、を備える異常発生予測モデルの生成方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の異常発生予測モデルの生成方法によって生成された前記異常発生予測モデルを用いて、前記加工設備によって加工される前記加工品の異常の発生を予測する異常発生予測方法であって、
前記加工設備の稼働に関する時系列のデータである稼働データを取得する実データ取得工程と、
取得した前記稼働データを所定の時間間隔毎に区分けして、時系列パターンを生成して取得するパターン取得工程と、
取得した前記時系列パターンと、前記クラスタリング工程においてクラスタリングされた前記時系列パターンとをマッチングさせて、分類される前記クラスタと、前記クラスタ重心からの距離とを導出するマッチング工程と、
前記マッチング工程において導出された前記クラスタと前記距離とを含む情報に基づいて、前記異常発生予測モデルから、前記加工品に異常が発生するか否かを判定する異常判定工程と、を備える異常発生予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル生成装置、異常発生予測装置、異常発生予測モデルの生成方法及び異常発生予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、異常発生予測装置として、複数の時系列データからなるグループを複数個生成し、生成したグループの異常度とグループ内の時系列データの異常度とを算出して、時系列データのランキングを生成する時系列データ処理装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。時系列データの異常度は、グループ内の複数の時系列データに基づいて生成される中央値時系列データと、処理対象となる時系列データとの差から求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−８３９８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の時系列データ処理装置は、機器または装置の異常を検出するものであり、異常時の時系列データを分析して、異常の発生箇所または原因を特定するものとなっている。しかしながら、異常の発生箇所または原因を特定し、再発を防止する対策を講じた場合、特定した異常の再発を防止できるが、新たな異常の発生を防止することは困難である。特に、異常の対象となるものが、高額で加工時間が掛かる大物の加工品である場合、加工品に異常が発生すると、大きな損失が発生するだけでなく、大幅な製造効率の低下を招いてしまう。また、異常時の時系列データを分析して、異常の発生箇所または原因を特定する場合には、人間を介した分析作業及び対策作業等が発生するため、再発防止のための対策に時間が掛かってしまう。
【０００５】
そこで、本発明は、加工品の異常の発生を好適に予測するためのモデル生成装置、異常発生予測装置、異常発生予測モデルの生成方法及び異常発生予測方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のモデル生成装置は、加工設備によって加工される加工品の異常の発生を予測するための異常発生予測モデルを生成する制御部を備えるモデル生成装置であって、前記制御部は、前記加工設備の稼働に関する時系列のデータである稼働データを取得するデータ取得工程と、取得した前記稼働データを所定の時間間隔毎に区分けして、複数の時系列パターンを生成して取得するパターン取得工程と、取得した複数の前記時系列パターンをクラスタリングして、複数のクラスタに分類すると共に、各前記クラスタのクラスタ重心を導出するクラスタリング工程と、所定の前記クラスタに属する前記時系列パターンの前記クラスタ重心からの距離に基づいて、前記時系列パターンが正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を前記時系列パターンにラベリングする判定工程と、前記判定工程において判定された判定結果に基づいて、前記異常発生予測モデルを生成するモデル生成工程と、を実行する。
【０００７】
また、本発明の異常発生予測モデルの生成方法は、加工設備によって加工される加工品の異常の発生を予測するための異常発生予測モデルを生成する異常発生予測モデルの生成方法であって、前記加工設備の稼働に関する時系列のデータである稼働データを取得するデータ取得工程と、取得した前記稼働データを所定の時間間隔毎に区分けして、複数の時系列パターンを生成して取得するパターン取得工程と、取得した複数の前記時系列パターンをクラスタリングして、複数のクラスタに分類すると共に、各前記クラスタのクラスタ重心を導出するクラスタリング工程と、所定の前記クラスタに属する前記時系列パターンの前記クラスタ重心からの距離に基づいて、前記時系列パターンが正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を前記時系列パターンにラベリングする判定工程と、前記判定工程において判定された判定結果に基づいて、前記異常発生予測モデルを生成するモデル生成工程と、を備える。
【０００８】
これらの構成によれば、時系列パターンをクラスタリングし、クラスタリングをすることで得られるクラスタ及びクラスタ重心から、時系列パターンの異常または正常を判定して、判定結果に基づく異常発生予測モデルを生成することができる。このため、加工品の異常及び正常を迅速に予測できる異常発生予測モデルを用いることができ、加工品の異常の発生が予測される場合には、加工設備に対して異常対策措置を講ずることが可能となる。
【０００９】
また、前記制御部は、前記パターン取得工程後に実行され、取得した複数の前記時系列パターンのそれぞれに対して統計処理を行って、各前記時系列パターンの統計量を導出し、導出した統計量を前記時系列パターンに関連付ける統計処理工程を、さらに実行することが、好ましい。
【００１０】
この構成によれば、統計量に基づいて、時系列パターンが特異でないパターンであるか否かを評価することができる。
【００１１】
また、前記統計処理工程では、前記時系列パターンに対して所定の窓関数により複数の窓時系列パターンを抽出するパターン抽出処理と、抽出した複数の前記窓時系列パターンのそれぞれを周波数変換して、複数の周波数データを生成する周波数変換処理と、生成した複数の前記周波数データを用いて、前記時系列パターンの統計量を導出する統計処理と、を実行することが、好ましい。
【００１２】
この構成によれば、時系列パターンの周波数成分に係る統計量を、複数の周波数データから導出することができるため、適切なサンプル数に基づく統計処理を実行することができる。
【００１３】
また、前記データ取得工程では、イベントの発生毎に出力された複数の前記稼働データを取得しており、前記モデル生成装置は、前記パターン取得工程を実行する前に、複数の前記稼働データを前処理する前処理工程を実行し、前記前処理工程では、取得した複数の前記稼働データを時系列に沿って結合するデータ結合処理と、取得した前記稼働データの欠損値を補完するデータ補完処理と、取得した前記稼働データに含まれる不要なデータ値を除去するデータ除去処理と、の少なくとも１つの処理を実行することが、好ましい。
【００１４】
この構成によれば、後工程となるクラスタリング工程を行うにあたって、適切な稼働データを生成することができる。なお、イベントとしては、例えば、稼働データのデータ値が変化する変化点であり、例えば、加工開始時、加工停止時、加工負荷の変化時等である。
【００１５】
また、前記データ結合処理は、データ結合条件に基づいて、複数の前記稼働データを時系列に沿って結合しており、前記データ結合条件は、時系列において複数の前記稼働データが重複する場合、新規に出現した前記稼働データを採用する第１の結合条件と、時系列において複数の前記稼働データが同時に出現する場合、短い時間となる前記稼働データを採用する第２の結合条件と、採用されなかった前記稼働データを以降採用しない第３の結合条件と、を含むことが、好ましい。
【００１６】
この構成によれば、稼働データが時系列において重複する場合であっても、稼働データを適切に結合することができ、時系列に沿った適切な稼働データを生成することができる。
【００１７】
また、前記データ補完処理は、欠損値として出力される直前の前記稼働データのデータ値を、前記欠損値を補完するデータ値として置き換えることが、好ましい。
【００１８】
この構成によれば、欠損値を補完することができるため、時系列に沿った適切な稼働データを生成することができる。
【００１９】
また、前記モデル生成工程では、前記異常発生予測モデルとして、前記判定結果から、前記加工品に異常が発生するという結論を導くための決定木モデルを生成することが、好ましい。
【００２０】
この構成によれば、異常発生予測モデルとして決定木モデルを用いることにより、簡易な選択で、加工品の異常の発生を予測することが可能となるため、予測の判定を迅速に行うことができ、また、予測をするために構築されるシステムを簡易なものとすることができる。
【００２１】
また、前記モデル生成工程において生成した前記異常発生予測モデルを評価する評価工程をさらに備え、前記評価工程では、前記異常発生予測モデルを用いて予測された予測結果の正答率が、予め設定された規定正答率以上であれば、前記異常発生予測モデルが使用可能なモデルであると評価することが、好ましい。
【００２２】
この構成によれば、異常発生予測モデルの予測精度を適切に担保することができる。
【００２３】
本発明の異常発生予測装置は、上記のモデル生成装置により生成された異常発生予測モデルを用いて、前記加工設備によって加工される前記加工品の異常の発生を予測する制御部を備える異常発生予測装置であって、前記制御部は、前記加工設備の稼働に関する時系列のデータである稼働データを取得する実データ取得工程と、取得した前記稼働データを所定の時間間隔毎に区分けして、時系列パターンを生成して取得するパターン取得工程と、取得した前記時系列パターンと、前記クラスタリング工程においてクラスタリングされた前記時系列パターンとをマッチングさせて、分類される前記クラスタと、前記クラスタ重心からの距離とを導出するマッチング工程と、前記マッチング工程において導出された前記クラスタと前記距離とを含む情報に基づいて、前記異常発生予測モデルから、前記加工品に異常が発生するか否かを判定する異常判定工程と、を実行する。
【００２４】
また、本発明の異常発生予測方法は、上記の異常発生予測モデルの生成方法によって生成された前記異常発生予測モデルを用いて、前記加工設備によって加工される前記加工品の異常の発生を予測する異常発生予測方法であって、前記加工設備の稼働に関する時系列のデータである稼働データを取得する実データ取得工程と、取得した前記稼働データを所定の時間間隔毎に区分けして、時系列パターンを生成して取得するパターン取得工程と、取得した前記時系列パターンと、前記クラスタリング工程においてクラスタリングされた前記時系列パターンとをマッチングさせて、分類される前記クラスタと、前記クラスタ重心からの距離とを導出するマッチング工程と、前記マッチング工程において導出された前記クラスタと前記距離とを含む情報に基づいて、前記異常発生予測モデルから、前記加工品に異常が発生するか否かを判定する異常判定工程と、を備える。
【００２５】
これらの構成によれば、加工設備の稼働データから、異常発生予測モデルを用いて、加工品の異常の発生を適切に予測することができる。このため、加工品の異常の発生が予測される場合には、加工設備に対して異常対策措置を講ずることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、本実施形態に係る異常発生予測装置周りの概略構成図である。
【図２】図２は、本実施形態に係る異常発生予測モデルの生成方法に関するフローチャートである。
【図３】図３は、前処理工程におけるデータ結合処理に関する説明図である。
【図４】図４は、データ結合パターンの一例を示す説明図である。
【図５】図５は、データ結合パターンの一例を示す説明図である。
【図６】図６は、データ結合パターンの一例を示す説明図である。
【図７】図７は、データ結合パターンの一例を示す説明図である。
【図８】図８は、前処理工程におけるデータ補完処理の一例に関する説明図である。
【図９】図９は、前処理工程におけるデータ補完処理の一例に関する説明図である。
【図１０】図１０は、本実施形態に係る異常発生予測モデルの生成方法の一部の工程に関する説明図である。
【図１１】図１１は、本実施形態に係る異常発生予測モデルの生成方法の一部の工程に関する説明図である。
【図１２】図１２は、本実施形態に係る異常発生予測方法に関するフローチャートである。
【図１３】図１３は、本実施形態に係る異常発生予測方法の一部の工程に関する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能であり、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせることも可能である。
【００２８】
［実施形態１］
図１は、本実施形態に係る異常発生予測装置周りの概略構成図である。本実施形態に係る異常発生予測装置１０は、加工品５に異常が発生することを予測する装置である。加工品５としては、例えば、航空機のガスタービンエンジンの燃焼器を構成する部品であり、例えば、燃焼器ケースである。なお、加工品５は、特に限定されず、何れの加工品であってもよい。この異常発生予測装置１０は、加工品５の異常の発生を予測する異常発生予測モデル（以下、単に予測モデルという）を生成するモデル生成装置として機能すると共に、生成した予測モデルを用いて、加工品の異常の発生を予測する装置として機能する。先ず、異常発生予測装置１０の説明に先立ち、加工設備１について説明する。
【００２９】
加工設備１は、例えば、ＮＣ加工装置であり、図１に示すように、被加工物を加工することで、加工品５を形成している。また、加工設備１は、稼働時において取得及び計測されて収集される各種の稼働データを記憶するデータサーバ３を有している。データサーバ３は、加工設備１の外部へ向けて稼働データを出力可能となっており、例えば、異常発生予測装置１０に稼働データを出力している。
【００３０】
稼働データは、時系列のデータであり、時間の変化に伴ってデータ値が変化するデータとなっている。ここで、稼働データとしては、例えば、加工設備１に設けられるサーボモータに与えられるサーボ電流、駆動軸に加わる軸負荷、駆動軸に与えられる軸電流、各部の温度等、種々のデータを含んでいる。
【００３１】
次に、図１を参照して、異常発生予測装置１０について説明する。異常発生予測装置１０は、上記したように、予測モデルの生成と、予測モデルを用いた加工品の異常発生の予測とを行っている。なお、本実施形態では、予測モデルの生成と、加工品の異常発生の予測とを、単一の異常発生予測装置１０で行う構成としたが、この構成に特に限定されない。予測モデルの生成と、加工品の異常発生の予測とを、複数の装置を用いて行ってもよい。また、異常発生予測装置１０の機能を、加工設備１に設けられる制御装置に実行させる構成であってもよい。
【００３２】
図１に示すように、異常発生予測装置１０は、制御部１１と、記憶部１２とを備えている。制御部１１は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等の集積回路を含んでいる。記憶部１２は、作業領域となるメモリ及び記録媒体としての半導体記憶デバイスまたは磁気記憶デバイス等を含んでいる。
【００３３】
記憶部１２には、加工設備１から出力された稼働データを記憶する。制御部１１は、記憶部１２に記憶された稼働データを用いて、予測モデルを生成したり、加工品の異常発生を予測したりする。
【００３４】
続いて、図２から図１１を参照し、異常発生予測装置１０による予測モデルの生成方法について説明する。図２は、本実施形態に係る異常発生予測モデルの生成方法に関するフローチャートである。図３は、前処理工程におけるデータ結合処理に関する説明図である。図４から図７は、データ結合パターンの一例を示す説明図である。図８及び図９は、前処理工程におけるデータ補完処理の一例に関する説明図である。図１０及び図１１は、本実施形態に係る異常発生予測モデルの生成方法の一部の工程に関する説明図である。
【００３５】
図２に示すように、予測モデルの生成方法では、データ取得工程Ｓ１１と、前処理工程Ｓ１２と、パターン取得工程Ｓ１３と、統計処理工程Ｓ１４と、クラスタリング工程Ｓ１５と、判定工程Ｓ１６と、モデル生成工程Ｓ１７と、評価工程Ｓ１８と、を順に行っている。
【００３６】
データ取得工程Ｓ１１では、過去の稼働データを取得する。つまり、予測モデルを生成するためには、加工品５の異常が発生したときの稼働データを、教師データとして用いる必要があるため、データ取得工程Ｓ１１では、加工品５に異常が発生したときの稼働データ、加工品５が正常に形成されたときの稼働データを含む過去の稼働データを取得している。
【００３７】
ここで、データ取得工程Ｓ１１では、一例として、図３に示すような稼働データが取得される。図３では、その横軸が時間軸となっている。図３に示す稼働データは、加工設備１から出力される１種類の稼働データとなっており、発生するイベント毎に異なる出力パターンで出力されたものとなっている。つまり、１種類の稼働データとは、例えば、加工設備１に設けられる単一の計測センサから出力される信号、または加工設備１に設けられる単一のサーボモータに与えられる電流値などである。また、発生するイベントとしては、稼働データのデータ値の変化点であり、この変化点を起点として、稼働データを出力している。
【００３８】
図３に示す稼働データを説明するにあたり、例えば、加工設備１の加工開始時から加工停止時までの間に出力される稼働データを例として説明する。まず、加工設備１の加工開始時において、出力パターン１に示す稼働データが出力される。この後、出力パターン１と重複して、出力パターン２に示す稼働データが出力される。出力パターン１の稼働データは、出力パターン２の稼働データの出力中において、出力が終了する。また、出力パターン２と重複して、出力パターン３に示す稼働データが出力される。出力パターン３の稼働データは、出力パターン２の稼働データの出力中において、出力が終了する。また、出力パターン２と重複して、出力パターン４に示す稼働データが出力される。出力パターン４の稼働データは、出力パターン３と同時に出力される。出力パターン４の稼働データは、出力パターン２の稼働データの出力中において、出力が終了するとともに、出力パターン３の稼働データの出力後に、出力が終了する。出力パターン２の稼働データの出力終了後、出力パターン５に示す稼働データが出力され、加工設備１の加工停止前に出力が終了する。このように、図３に示す稼働データは、時間軸において、複数の出力パターンで出力されることから、重複するものとなっている。このため、稼働データを、予測モデルを生成するにあたって適切なデータとすべく、前処理工程Ｓ１２を行っている。
【００３９】
前処理工程Ｓ１２では、データ結合処理Ｓ１２ａと、データ補完処理Ｓ１２ｂと、データ除去処理とが実行される。データ結合処理Ｓ１２ａは、取得した複数の稼働データを時系列に沿って結合する処理である。データ補完処理Ｓ１２ｂは、取得した稼働データの欠損値を補完する処理である。データ除去処理は、取得した稼働データに含まれる不要なデータ値を除去する処理である。
【００４０】
データ結合処理Ｓ１２ａは、予め規定したデータ結合条件に基づいて、複数の稼働データを時系列に沿って結合する。データ結合条件は、第１の結合条件Ｃ１と、第２の結合条件Ｃ２と、第３の結合条件Ｃ３とを含んでいる。第１の結合条件Ｃ１は、時系列において複数の稼働データが重複する場合、新規に出現した稼働データを採用する条件である。第２の結合条件Ｃ２は、時系列において複数の稼働データが同時に出現する場合、短い時間となる稼働データを採用する条件である。第３の結合条件Ｃ３は、採用されなかった稼働データを以降採用しない条件である。
【００４１】
例えば、図３に示すような複数の稼働データを取得した場合、データ結合処理Ｓ１２ａを実行すると、出力パターン１の稼働データと、出力パターン２の稼働データとが重複を開始する点において、第１の結合条件Ｃ１に基づいて、出力パターン２の稼働データが採用される。また、出力パターン２の稼働データと、出力パターン３の稼働データと、出力パターン４の稼働データとが重複を開始する点において、第１の結合条件Ｃ１及び第２の結合条件Ｃ２に基づいて、出力パターン３の稼働データが採用される。また、出力パターン１の稼働データと、出力パターン２の稼働データとが重複を開始する点において、採用されなかった出力パターン１の稼働データは、第３の結合条件Ｃ３に基づいて、以降採用されないものとなる。同様に、出力パターン２の稼働データと、出力パターン３の稼働データと、出力パターン４の稼働データとが重複を開始する点において、採用されなかった出力パターン２の稼働データ及び出力パターン４の稼働データは、第３の結合条件Ｃ３に基づいて、以降採用されないものとなる。
【００４２】
次に、図４から図７を参照して、時系列において稼働データが重複する重複パターンについて、具体的に説明する。図４に示す重複パターン（パターン１）は、稼働データＡと稼働データＢとが、所定の時点Ａ１，Ｂ１において同時に出力が開始され、稼働データＡの出力が所定の時点Ａ２において終了した後に、稼働データＢの出力が所定の時点Ｂ２において終了する。図４に示す重複パターンでは、第２の結合条件Ｃ２に基づいて、稼働データＡが採用される。
【００４３】
図５に示す重複パターン（パターン２）は、稼働データＡが、所定の時点Ａ１において出力が開始された後、稼働データＢが、稼働データＡの出力中に、所定の時点Ｂ１において出力が開始される。そして、稼働データＡの出力は、稼働データＢの出力中に、所定の時点Ａ２において終了した後に、稼働データＢの出力は、所定の時点Ｂ２において終了する。図５に示す重複パターンでは、稼働データＡが時点Ａ１から時点Ｂ１までの間にて採用され、第１の結合条件Ｃ１に基づいて、稼働データＢが時点Ｂ１から時点Ｂ２まで採用される。
【００４４】
図６に示す重複パターン（パターン３）は、稼働データＡが、所定の時点Ａ１において出力が開始された後、稼働データＢが、稼働データＡの出力中に、所定の時点Ｂ１において出力が開始される。そして、稼働データＢの出力は、稼働データＡの出力中に、所定の時点Ｂ２において終了した後に、稼働データＡの出力は、所定の時点Ａ２において終了する。図６に示す重複パターンでは、稼働データＡが時点Ａ１から時点Ｂ１までの間にて採用され、第１の結合条件Ｃ１に基づいて、稼働データＢが時点Ｂ１から時点Ｂ２まで採用される。また、稼働データＡは、第３の結合条件Ｃ３に基づいて、稼働データＢの時点Ｂ２以降においても採用されないものとなる。
【００４５】
図７に示す重複パターン（パターン４）は、稼働データＡと稼働データＢとが、所定の時点Ａ１，Ｂ１において同時に出力が開始され、稼働データＡと稼働データＢとの出力が所定の時点Ａ２，Ｂ２において同時に終了する。図７に示す重複パターンでは、データ結合条件に含まれない条件となるため、例えば、予め規定した優先順位に基づいて、優先順位の高い稼働データ（図７では、稼働データＡ）が採用される。
【００４６】
次に、図８及び図９を参照して、データ補完処理Ｓ１２ｂについて説明する。データ補完処理Ｓ１２ｂは、欠損値として出力される直前の稼働データのデータ値を、欠損値を補完するデータ値として置き換えている。図８及び図９は、その横軸が時間軸となっており、その縦軸がデータ値となっている。図８の左側に示すように、所定のサンプリング周期で稼働データのデータ値を取得している場合、所定の時間におけるデータ値が欠損値となっている。この場合、欠損値の直前にサンプリングされた稼働データのデータ値を、欠損値に置き換えて補完することで、図８の右側に示すように、所定のサンプリング周期毎にデータ値を有する稼働データとしている。
【００４７】
図９の左側に示すように、所定のサンプリング周期で稼働データのデータ値を取得している場合、所定の期間におけるデータ値が一定値となっており、所定の期間において所定のサンプリング周期毎のデータ値がブランクとなっている。この場合、所定の期間におけるデータ値を、サンプリング周期毎に一定値となるデータ値に補完することで、図９の右側に示すように、所定のサンプリング周期毎にデータ値を有する稼働データとしている。
【００４８】
データ除去処理は、稼働データに含まれる過大または過小となるデータ値を除去したり、稼働データが出力されていない無信号期間の稼働データを除去したりしている。また、データ除去処理は、後工程となるクラスタリング工程Ｓ１５においてノイズとなるデータ値を除去してもよい。以上のように、データ取得工程Ｓ１１において取得した稼働データは、前処理工程Ｓ１２において前処理され、前処理された稼働データが、パターン取得工程Ｓ１３において用いられる。
【００４９】
パターン取得工程Ｓ１３は、前処理された稼働データを、所定の時間間隔毎に区分けして、複数の時系列パターンを生成し、取得している。図１０に示すように、稼働データは、時系列に沿った連続するデータとなっており、このデータを同じ時間間隔で区分けすることで、部分的な稼働データを時系列パターンとして生成している。そして、区分けされた時系列パターンは、例えば、「１−１」、「１−２」等のＩＤが付与される。また、稼働データは過去の稼働データであることから、生成した時系列パターンは、正常または異常であることを示すためのステータス（例えば、ステータスａ，ステータスｂ，ステータスｃ）が付与される。なお、ステータスは、種々の設定を行うことができ、正常または異常の２値で設定してもよいし、正常から異常までの間の状態を段階的に示す値で設定してもよい。パターン取得工程Ｓ１３において稼働データから生成された複数の時系列パターンは、統計処理工程Ｓ１４において用いられる。
【００５０】
統計処理工程Ｓ１４は、複数の時系列パターンのそれぞれに対して統計処理を行って、各時系列パターンの統計量を導出し、導出した統計量を時系列パターンに関連付けている。具体的に、統計処理工程Ｓ１４では、パターン抽出処理Ｓ１４ａと、周波数変換処理Ｓ１４ｂと、統計処理Ｓ１４ｃとを行っている。
【００５１】
パターン抽出処理Ｓ１４ａは、図１０に示すように、所定のＩＤの時系列パターンに対して所定の窓関数により複数の窓時系列パターンを抽出している。パターン抽出処理Ｓ１４ａでは、窓関数におけるスライド窓の幅が、所定の時間間隔となっており、所定の時間ごとにスライドさせることで、所定のＩＤの時系列パターンから複数の窓時系列パターンを抽出している。
【００５２】
周波数変換処理Ｓ１４ｂは、図１０に示すように、パターン抽出処理Ｓ１４ａにおいて抽出した複数の窓時系列パターンのそれぞれを周波数変換（フーリエ変換）して、複数の周波数データを生成している。
【００５３】
統計処理Ｓ１４ｃは、図１０に示すように、所定のＩＤの時系列パラメータの統計量を、所定のＩＤの時系列パラメータから得られた複数の周波数データに基づいて導出している。例えば、統計量としては、複数の周波数データにおいて出力値が最大となる最大値である。なお、統計量は、最大値に限定されず、出力値の平均または標準偏差等の種々の統計値であってもよい。
【００５４】
そして、統計処理工程Ｓ１４において導出された統計量は、所定のＩＤの時系列パターンに関連付けて、図１０に示すテーブル２１として生成される。図１０に示すテーブル２１は、時系列パターンに、ＩＤと、統計量と、ステータスとを関連付けたものとなっている。この統計量は、時系列パターンが特異であるか否かを評価するために用いられる。
【００５５】
次に、図１１を参照して、クラスタリング工程Ｓ１５について説明する。クラスタリング工程Ｓ１５は、パターン取得工程Ｓ１３において取得した複数の時系列パターンをクラスタリングすることで、複数の時系列パターンのクラスタ及びクラスタ重心を導出している。クラスタは、クラスタリング後の複数の時系列パターンの部分集合であり、クラスタ重心は、クラスタにおける複数の時系列パターンの代表点である。なお、クラスタの数は、任意に設定してもよい。クラスタリング工程Ｓ１５では、クラスタリングを行うことで、複数の時系列パターンは、例えば、ＡからＣのクラスタに分類される。分類されたクラスタは、各時系列パターンに関連付けられる。クラスタリング工程Ｓ１５において導出された、クラスタ及びクラスタ重心は、判定工程Ｓ１６において用いられる。
【００５６】
判定工程Ｓ１６は、所定のクラスタに分類された時系列パターンの位置と、所定のクラスタのクラスタ重心の位置との間の距離に基づいて、時系列パターンが正常であるか異常であるかを判定している。判定工程Ｓ１６では、時系列パターンが正常であるか異常であるかを判定するための距離のしきい値が予め設定されており、所定のクラスタのクラスタ重心の位置との間の距離としきい値とを比較することで、時系列パターンが正常であるか異常であるかを判定している。判定工程Ｓ１６において正常または異常と判定されると、所定のＩＤの時系列パターンには、正常または異常の判定結果がラベリングされ（関連付けられ）、図１１に示すテーブル２２として生成される。図１１に示すテーブル２２は、時系列パターンに、ＩＤと、クラスタと、判定結果とを関連付けたものとなっている。
【００５７】
モデル生成工程Ｓ１７は、判定工程Ｓ１６において判定された判定結果に基づいて、異常発生予測モデルを生成している。具体的に、モデル生成工程Ｓ１７では、異常発生予測モデルとして、決定木モデル２５を生成している。決定木モデル２５は、判定工程Ｓ１６の判定結果から、加工品５に異常が発生するという結論を導くためのモデルである。決定木モデル２５は、例えば、時系列パラメータがクラスタＢに属しているかの事項を変数とし、また、時系列パラメータがクラスタＢのクラスタ重心からの距離がしきい値を超えているかの事項を変数として、加工品５の異常の発生を予測している。
【００５８】
なお、モデル生成工程Ｓ１７では、判定工程Ｓ１６において判定された判定結果に加え、統計処理工程Ｓ１４において導出された統計量を変数として用いて、異常発生予測モデルを生成してもよい。
【００５９】
評価工程Ｓ１８は、モデル生成工程Ｓ１７において生成した予測モデル（決定木モデル２５）を用いて予測された予測結果の正答率に基づいて、予測モデルの評価を行っている。評価工程Ｓ１８は、評価用の稼働データが用いられ、評価用の稼働データとしては、例えば、予測モデルに用いられていない稼働データであり、教師データとなる過去の稼働データが用いられる。なお、評価用の稼働データは、既に前処理が行われたものとなっている。
【００６０】
評価工程Ｓ１８では、評価用の稼働データに対して、パターン取得工程Ｓ１３を実行して、複数の時系列パターンを生成すると共に、生成された各時系列パターンに、正常または異常の２値のステータスを付与する。そして、評価工程Ｓ１８では、生成した時系列列パターンと、クラスタリング工程Ｓ１５においてクラスタリングされた複数の時系列パターンとをマッチング（比較）する。評価工程Ｓ１８では、マッチングした結果、生成した時系列パターンの属するクラスタと、クラスタ重心からの距離とを、マッチング結果として導出する。そして、導出したマッチング結果から、決定木モデル２５を用いて、加工品５に異常が発生するか、加工品５が正常であるかを予測する。この予測結果と、時系列パターンに付与されたステータスとを比較して、予測結果とステータスとが一致すれば正解とし、予測結果とステータスとが不一致となれば、誤解答とする。そして、全ての時系列パターンに対する正解の割合を正答率として導出し、正答率が予め規定された規定正答率以上であれば、異常発生予測モデルが使用可能なモデルであると評価している。以上の評価工程Ｓ１８の実行することで、規定正答率以上となる異常発生予測モデルが生成される。
【００６１】
次に、図１２及び図１３を参照し、異常発生予測装置１０による異常発生予測方法について説明する。図１２は、本実施形態に係る異常発生予測方法に関するフローチャートである。図１３は、本実施形態に係る異常発生予測方法の一部の工程に関する説明図である。
【００６２】
図１２に示すように、異常発生予測方法では、データ取得工程Ｓ２１と、前処理工程Ｓ２２と、パターン取得工程Ｓ２３と、マッチング工程Ｓ２４と、異常判定工程Ｓ２５と、を順に行っている。
【００６３】
データ取得工程Ｓ２１では、加工設備１でリアルタイムに取得されている稼働データを取得する。つまり、加工品５に異常が発生するか否かが未知となる稼働データとなっている。なお、データ取得工程Ｓ２１からパターン取得工程Ｓ２３までは、異常発生予測モデルの生成方法におけるデータ取得工程Ｓ１１からパターン取得工程Ｓ１３までと同様であるため、説明を省略する。また、生成される複数の時系列パターンには、「１’−１」、「１’−２」等のＩＤが付与される。
【００６４】
マッチング工程２４では、未知となる稼働データから取得された時系列パターンと、クラスタリング工程Ｓ１５においてクラスタリングされた複数の時系列パターンとをマッチング（比較）する。マッチング工程２４では、マッチングした結果、生成した時系列パターンの属するクラスタと、クラスタ重心からの距離とを、マッチング結果として導出する。マッチング工程２４においてマッチング結果が導出されると、所定のＩＤの時系列パターンには、クラスタと、クラスタ重心からの距離とが関連付けられ、図１３に示すテーブル３１として生成される。図１３に示すテーブル３１は、時系列パターンに、ＩＤと、クラスタと、距離とを関連付けたものとなっている。そして、図１３に示すテーブル３１は、異常判定工程Ｓ２５において用いられる。
【００６５】
異常判定工程Ｓ２５では、図１３に示すテーブル３１から、決定木モデル２５を用いて、加工品５に異常が発生するか、加工品５が正常であるかを予測する。つまり、異常判定工程Ｓ２５では、図１３に示すテーブル３１に含まれる情報に基づいて、決定木モデル２５を辿ることにより、結論として、異常が発生するか、または、正常であるかの予測を得る。
【００６６】
なお、決定木モデル２５に変数として統計量を含む場合には、異常発生予測方法において、統計量処理工程を実行し、時系列パターンの統計量を用いて、加工品５の異常の発生を予測してもよい。
【００６７】
また、異常発生予測装置１０は、上記の異常発生予測方法により加工品５の異常の発生を予測した場合、加工設備１に対して加工停止信号を出力し、加工設備１による加工品５の加工を停止させてもよい。つまり、異常発生予測装置１０は、上記の異常発生予測方法により加工品５の異常の発生を予測した場合、加工設備１に対して異常対策措置を講ずる信号を出力したり、または、加工品５の異常に関する情報を提供したりしてもよい。
【００６８】
以上のように、本実施形態によれば、時系列パターンをクラスタリングし、クラスタリングをすることで得られるクラスタ及びクラスタ重心から、時系列パターンの異常または正常を判定して、判定結果に基づく異常発生予測モデルを生成することができる。このため、加工品５の異常及び正常を迅速に予測できる異常発生予測モデルを用いることができ、加工品５の異常の発生が予測される場合には、加工設備１に対して異常対策措置を講ずることが可能となる。
【００６９】
また、本実施形態によれば、時系列パターンの統計量を導出することができるため、統計量に基づいて、時系列パターンが特異でないパターンであるか否かを評価することができる。
【００７０】
また、本実施形態によれば、時系列パターンの周波数成分に係る統計量を、複数の周波数データから導出することができるため、適切なサンプル数に基づく統計処理を実行することができる。
【００７１】
また、本実施形態によれば、稼働データを前処理することで、適切な稼働データを生成し、クラスタリング工程に用いることが可能となる。
【００７２】
また、本実施形態によれば、データ結合処理Ｓ１２ａを行うことで、稼働データが時系列において重複する場合であっても、稼働データを適切に結合することができ、時系列に沿った適切な稼働データを生成することができる。
【００７３】
また、本実施形態によれば、データ補完処理Ｓ１２ｂを行うことで、欠損値を補完することができるため、時系列に沿った適切な稼働データを生成することができる。
【００７４】
また、本実施形態によれば、異常発生予測モデルとして決定木モデル２５を用いることにより、簡易な選択（変数）で、加工品５の異常の発生を予測することが可能となるため、予測の判定を迅速に行うことができ、また、予測の処理に関する負荷が低いため、予測をするために構築されるシステムを簡易なものとすることができる。
【００７５】
また、本実施形態によれば、異常発生予測モデルを評価することで、異常発生予測モデルの予測精度を適切に担保することができる。
【００７６】
また、本実施形態によれば、異常発生予測装置１０を用いた異常発生予測方法を行うことで、加工設備１の稼働データから、異常発生予測モデルを用いて、加工品５の異常の発生を適切に予測することができる。
【符号の説明】
【００７７】
１  加工設備
３  データサーバ
５  加工品
１０  異常発生予測装置
１１  制御部
１２  記憶部
２１  テーブル
２２  テーブル
２５  決定木モデル
３１  テーブル
【図１】
2020166407.tif 000003
【図２】
2020166407.tif 000004
【図３】
2020166407.tif 000005
【図４】
2020166407.tif 000006
【図５】
2020166407.tif 000007
【図６】
2020166407.tif 000008
【図７】
2020166407.tif 000009
【図８】
2020166407.tif 000010
【図９】
2020166407.tif 000011
【図１０】
2020166407.tif 000012
【図１１】
2020166407.tif 000013
【図１２】
2020166407.tif 000014
【図１３】
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