(57)【要約】【課題】機械部品を自動的に製造するための技術が提供される。【解決手段】第1の機械部品の第1の製造コストの見積りは、第1の機械学習モデルを使用して作成される。第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあるという判断に応答して、第2の機械学習モデルを使用して、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りが作成される。第1の機械部品の第2の製造コストの見積りの予想されるコストエラーが決定され、予想されるコストエラーが所定の許容可能な範囲内にあると判断すると、第1の機械部品の自動製造が促進される。【選択図】図３
2020021462.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械部品を自動的に製造するための方法であって、
1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第1の機械学習モデル（222）を使用した、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りを作成するステップ（404）と、
前記第1の機械部品の前記第1の製造コストの見積り（404）が、前記第1の機械学習モデル（222）の有効性の範囲内にあると判断するステップ（406）、及びこれに応答して、前記1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第2の機械学習モデル（232）を使用した、前記第1の機械部品の第2の製造コストの見積りを作成するステップ（408）と、
前記第1の機械部品の前記第2の製造コストの見積りにおける、予想されるコストエラーを決定するステップ（410）と、
前記予想されるコストエラーが、所定の許容可能な範囲内にあると判断すると（412）、前記第1の機械部品の自動製造を促進するステップ（416）と
を含む、方法。
【請求項２】
前記第1の機械部品の前記第1の製造コストの見積りが、前記第1の機械学習モデルの前記有効性の範囲内にあると判断するステップが、
前記第1の機械学習モデルを使用して、1つ以上の機械部品の製造コストを見積もるステップ（504）と、
前記1つ以上の機械部品の実際の製造コストを特定するステップ（506）と、
前記見積もった製造コストを前記実際の製造コストと比較するステップ（506）とによって、
前記1つ以上の機械部品の製造コストを見積もるステップにおいて、前記1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、前記第1の機械学習モデルの前記有効性の範囲を判断するステップ（402）をさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記第1の機械部品の自動製造を促進するステップが、前記第1の機械部品の製造開始を自動的にトリガーする（416）ために、電子メッセージを送信するステップを含む、請求項1から2のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
前記1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、前記第1の機械学習モデルを使用した、第2の機械部品の第3の製造コストの見積りを作成するステップ（404）と、
前記第2の機械部品の前記第3の製造コストの見積りが、前記第1の機械学習モデルの前記有効性の範囲外にあると判断すると（406）、前記第2の機械部品を自動製造に適さないものとしてマークするステップ（310）と
をさらに含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、前記第2の機械学習モデルを使用した、第2の機械部品の第3の製造コストの見積りを作成するステップ（408）と、
前記第2の機械部品の前記第3の製造コストの見積りの、第2の予想されるコストエラーを決定するステップ（410）と、
前記第2の予想されるコストエラーが、第2の所定の許容可能な範囲外にあると判断すると（412）、前記第2の機械部品を自動製造に適さないものとしてマークするステップ（414）と
をさらに含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記有効性の範囲が、最小見積りコスト閾値（508）と、最大見積りコスト閾値（510）とを含み、前記第1の機械部品の前記第1の製造コストの見積りが、前記第1の機械学習モデルの前記有効性の範囲内にあると判断するステップが、前記第1の見積りが、前記最小見積りコスト閾値よりも大きく、前記最大見積りコスト閾値未満であると判断するステップ（406）を含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
プロセッサーと、
前記プロセッサーで実行されるとき動作を実行するプログラムを記憶するメモリーと
を備え、前記動作は、
第1の機械学習モデル（222）を使用した、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りを作成するステップ（404）と、
前記第1の機械部品の前記第1の製造コストの見積り（404）が、前記第1の機械学習モデル（222）の有効性の範囲内にあると判断するステップ（406）、及びこれに応答して、第2の機械学習モデル（232）を使用した、前記第1の機械部品の第2の製造コストの見積りを作成するステップ（408）と、
前記第1の機械部品の前記第2の製造コストの見積りにおける予想されるコストエラーを決定するステップ（410）と、
前記予想されるコストエラーが、所定の許容可能な範囲内にあると判断すると（412）、前記第1の機械部品の自動製造を促進するステップ（416）とを含む、
システム。
【請求項８】
前記第1の機械部品の自動製造を促進するステップが、前記第1の機械部品の製造開始を自動的にトリガーする（416）ために、電子メッセージを送信するステップを含む、請求項7に記載のシステム。
【請求項９】
機械部品を自動的に製造するためのコンピュータープログラムであって、前記コンピュータープログラムが、
コンピューター読み取り可能なプログラムコードを備え、前記コンピューター読み取り可能なプログラムコードは、動作を実行するために、1つ以上のコンピュータープロセッサーによって実行可能であり、前記動作は、
第1の機械学習モデル（222）を使用した、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りを作成するステップ（404）と、
前記第1の機械部品の前記第1の製造コストの見積り（404）が、前記第1の機械学習モデル（222）の有効性の範囲内にあると判断するステップ（406）、及びこれに応答して、第2の機械学習モデル（232）を使用して、前記第1の機械部品の第2の製造コストの見積りを作成するステップ（408）と、
前記第1の機械部品の前記第2の製造コストの見積りにおける予想されるコストエラーを決定するステップ（410）と、
前記予想されるコストエラーが、所定の許容可能な範囲内にあると判断すると（412）、前記第1の機械部品の自動製造を促進するステップ（416）とを含む、
コンピュータープログラム。
【請求項１０】
前記第1の機械部品の自動製造を促進するステップが、前記第1の機械部品の製造開始を自動的にトリガーする（416）ために、電子メッセージを送信するステップを含む、請求項9に記載のコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の態様は、予備部品の自動コスト見積り、及び製造の技術を提供する。
【背景技術】
【０００２】
供給業者から新しい部品を取得することは、冗長なプロセスとなる場合がある。技術者は、部品の構造、材料、及び製造工程（加工、組み立て、検査など）を完全に文書化し、見込まれるコストを見積もることを必要とされる場合がある。この見積りは、他の要因の中で、技術者の経験、及び類似部品の履歴的コストの大まかな分析に基づいていてもよい。次に、部品調達の担当者が、可能性のある供給業者に提案依頼書（Request for Proposal、RFP）を配布してもよく、RFPに対する返答に基づいて供給業者を選択してもよい。調達者は、次に、スケジュールを交渉して、望ましい数量、及び引渡価格、即ち供給業者から購入するときの部品の価格を決定してもよい。このプロセスは、通常は時間と費用がかかり、非効率的である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本明細書で説明する実施形態は、機械部品を自動的に製造するための方法を含む。本方法は、1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第1の機械学習モデルを使用した、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りを作成するステップを含む。本方法は、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップ、及びこれに応答して、1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第2の機械学習モデルを使用した、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りを作成するステップをさらに含む。本方法は、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りの、予想されるコストエラーを決定するステップをさらに含む。本方法は、予想されるコストエラーが所定の許容可能な範囲内にあると判断すると、第1の機械部品の自動製造を促進するステップをさらに含む。
【０００４】
本明細書で説明する実施形態は、システムをさらに含む。システムは、プロセッサー、及びプログラムを記憶するメモリーを含み、プログラムはプロセッサーで実行されるとき動作を実行する。動作は、第1の機械学習モデルを使用して、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りを作成するステップを含む。動作は、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップ、及びこれに応答して、第2の機械学習モデルを使用して、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りを作成するステップをさらに含む。動作は、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りの、予想されるコストエラーを決定するステップをさらに含む。動作は、予想されるコストエラーが所定の許容可能な範囲内にあると判断すると、第1の機械部品の自動製造を促進するステップをさらに含む。
【０００５】
本明細書で説明する実施形態は、機械部品を自動的に製造するためのコンピュータープログラム製品をさらに含む。コンピュータープログラム製品は、具現化されたコンピューター読み取り可能なプログラムコードを有するコンピューター読み取り可能な記憶媒体を含み、コンピューター読み取り可能なプログラムコードは、動作を実行するために、1つ以上のコンピュータープロセッサーによって実行することができる。動作は、第1の機械学習モデルを使用して、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りを作成するステップを含む。動作は、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップ、及びこれに応答して、第2の機械学習モデルを使用して、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りを作成するステップをさらに含む。動作は、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りの、予想されるコストエラーを決定するステップをさらに含む。動作は、予想されるコストエラーが所定の許容可能な範囲内にあると判断すると、第1の機械部品の自動製造を促進するステップをさらに含む。
【０００６】
上述した本開示の特徴を詳しく理解できるように、上記で簡潔に要約された本開示のより具体的な説明が態様を参照することによって得られ、そのいくつかは添付の図面で図示される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本明細書で説明される一実施形態による、予備部品を製造するコストの自動予測を示すブロック図である。
【図２】本明細書で説明される一実施形態による、予測サーバーを示すブロック図である。
【図３】本明細書で説明される一実施形態による、予備部品を製造するコストの自動予測を示すフローチャートである。
【図４】本明細書で説明される一実施形態による、予備部品の自動製造を示すフローチャートである。
【図５】本明細書で説明される一実施形態による、製造コスト見積りの有効性の範囲の特定を示すフローチャートである。
【図６】本明細書で説明される一実施形態による、修正した製造コスト見積りの作成を示すフローチャートである。
【図７】本明細書で説明される一実施形態による、製造コスト見積りにおける、予想されるコストエラーの決定を示すフローチャートである。
【図８Ａ】本明細書で説明される一実施形態による、見積り製造コスト、及び実際の製造コストの図である。
【図８Ｂ】本明細書で説明される一実施形態による、見積り製造コスト、及び実際の製造コストの別の図である。
【図９】本明細書で説明される一実施形態による、機械学習モデルのトレーニングを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本開示の態様は、機械部品の自動コスト見積り、及び製造の技術に関する。上記で概説した手動のプロセスの代わりに、見込まれるコストを見積もるプロセスを自動化する特別な技術によって、新しい部品の取得時間（及び関連コスト）を削減することができる。自動化された見積りは多くの場合十分に正確であるため、事前に選定された供給業者に所望の部品を注文して、自動的に製造することができる。これにより、先に概説したような、可能性のある供給業者に対するRFPの配布、供給業者の選択、並びにスケジュール、数量、及び引渡価格の交渉の全サイクルが回避される。
【０００９】
しかし、自動製造が困難な場合がある。顧客に対する部品の販売価格は、部品の製造コストに依存する場合がある。採算がとれるように、部品の販売価格は製造コストよりも高い。しかし、部品の製造コストを低く見積もりすぎると、部品は過剰な低価格で販売され、事業上販売損失が生じる（或いは予想利益よりも低くなる）場合がある。
【００１０】
部品が自動製造に適しているかどうか判断するために、見積りの潜在的なエラーを特定しながら、部品の製造コストを自動的に見積もることが望ましい。実施形態では、予備部品製造コスト見積りのための有効性の範囲の特定に、機械学習技術を使用することができる。部品の所与のコスト見積りが、この有効性の範囲内にあれば、見積りは正確であると考えられる。したがって実施形態では、有効性の範囲内にある所与の予備部品のコストを見積もるために、機械学習技術を使用することができる。この見積りは、後述するように部品の特性に基づいて行うことができる。実施形態では、コスト見積りに対して加重エラーを決定することができ、加重エラーが十分に低い場合は、システムは部品の自動製造を開始することができる。
【００１１】
図1は、実施形態による、予備部品を製造するコストの自動予測を示すブロック図である。予測サーバー200は、通信ネットワーク110に接続される。予測サーバー200については、図2に関連してさらに詳しく説明する。予測サーバー200は通常、予備部品製造コストの自動予測を実施し、それとともに（適切であれば）予備部品の自動製造を促進するように構成される。
【００１２】
通信ネットワーク110は、インターネット、ローカルアクセスネットワーク、又はワイドアクセスネットワークを含む、任意の適切な通信ネットワークであってもよい。通信ネットワーク110は、有線又は無線のネットワークであってもよい。通信ネットワークには、任意の適切な無線プロトコルを含む、任意の適切な通信プロトコルを使用することができる。例えば、通信ネットワーク110には、802.11規格などのIEEE（Institute for Electrical and Electronics Engineers）Wi-Fi規格、別のWi-Fi規格、セルラープロトコル（3G、LTE（Long-Term Evolution）、4G、その他を含む）、Bluetooth（登録商標）、その他を使用することができる。また、通信ネットワーク110には、いくつかの異なる通信プロトコルを使用することができる。
【００１３】
通信ネットワーク110は、データリポジトリ170にさらに接続される。データリポジトリ170は、任意の適切なデータ記憶媒体であってもよい。例えば、データリポジトリ170は、関係データベース、その他任意の適切なデータベースを含むことができる。実施形態では、データリポジトリ170は、通信ネットワーク110と通信できるように、ネットワークインターフェースソフトウェア及びハードウェアを含む。例えば、データリポジトリ170は、ネットワークインターフェースを有するサーバーコンピューターを含むことができる。別の例として、データリポジトリ170は、予測サーバー200内に含まれてもよい。或いは、後で詳しく述べるように、データリポジトリ170は、通信ネットワーク110を介してアクセス可能な、クラウドベースの記憶システムであってもよい。
【００１４】
データリポジトリ170は、予測サーバー200が、予備部品製造コストを自動予測し、それとともに予備部品の自動製造を促進するのに使用するデータを含む。図示されている実施形態では、データリポジトリ170は、様々な予備部品の部品特性172を含む。部品特性172は、寸法属性、冶金学、採用年、製造工程、部品番号、部品説明、部品質量又は重量、部品の部品表（Bill of Materials、BOM）、その他任意の適切なデータを含む、予備部品に関する様々なデータを含むことができる。
【００１５】
データリポジトリ170は、部品コスト見積り174をさらに含む。部品コスト見積り174は、本明細書で述べる様々な技術を使用した以前の自動コスト見積り、他の自動コスト見積り、及び手動によるコスト見積りを含む、予備部品の以前のコスト見積りを含むことができる。データリポジトリは、履歴的部品コスト176をさらに含む。履歴的部品コスト176は、実際の製造コスト、実際の購入コスト、実際の販売価格、その他適切なデータを含む、様々な予備部品の実際のコストを含むことができる。また、データリポジトリ170内のデータは、複数の部品ベンダーから供給された部品に関するデータを含むことができる。実施形態では、図2及び図3に示すように、部品ベンダーは、有効性予測モデル、及びコスト見積りモデルをトレーニングする要因として使用することができる。データリポジトリ170内に図示されているデータは単なる例であり、他のデータが含まれてもよい。
【００１６】
図2は、実施形態による、予測サーバー200を示すブロック図である。示されているように、予測サーバー200は、これに限定されることなく、中央処理ユニット（CPU）202、ネットワークインターフェース206、メモリー210、及び記憶装置270を含み、それぞれがバス208に接続される。実施形態では、予測サーバー200は、I／O装置260に接続するための入力／出力（I／O）装置インターフェース204をさらに含む。実施形態では、I／O装置260は、外部I／O装置（例えば、キーボード、表示装置、及びマウス装置）であってもよい。或いは、I／O装置260は、ビルトインI／O装置（例えば、タッチスクリーン表示装置又はタッチパッド）であってもよい。また、本開示の状況においては、予測サーバー200に示されている演算素子は、物理的な演算システム（例えば、データセンターのシステム）に相当してもよく、或いは以下で詳しく説明するように、コンピューティングクラウド内で実行する仮想演算インスタンスであってもよい。
【００１７】
CPU202は、メモリー210に記憶されたプログラム命令を検索して実行し、且つ記憶装置270に存在するアプリケーションデータを記憶し検索する。CPU202と、I／O装置インターフェース204と、記憶装置270と、ネットワークインターフェース206と、メモリー210との間でプログラム命令、及びアプリケーションデータを送信するために、バス208が使用される。CPU202は、CPU、複数のCPU、複数の処理コアを有する単一のCPU、複数の実行パスを有するGPU（graphics processing unit）などを表すものとして含まれている。メモリー210は通常、ランダムアクセスメモリー、又は不揮発記憶装置を含む、任意の適切な種類の電子記憶装置を表すものとして含まれている。記憶装置270は、ディスクドライブ記憶装置であってもよい。記憶装置270は、単一のユニットとして示されているが、固定ディスクドライブ、着脱可能なメモリーカード、ネットワーク接続記憶装置（network attached storage、NAS）、又は記憶領域ネットワーク（storage area-network、SAN）など、固定された記憶装置、及び／又は着脱可能な記憶装置の組み合わせであってもよい。
【００１８】
図示されているように、メモリー210は、オペレーティングシステム240、及びデータベース管理システム（database management system、DBMS）250を含み、その一方で、記憶装置270は、データリポジトリ170（例えば、データベース）を含む。オペレーティングシステム240は通常、予測サーバー200におけるアプリケーションプログラムの実行を制御する。オペレーティングシステム240の例には、これに限定されることなく、UNIX（登録商標）の各バージョン、Linux（登録商標）オペレーティングシステムの各ディストリビューション、Microsoft（登録商標）Windows（登録商標）の各バージョンなどが含まれる。DBMS250は通常、データリポジトリ170におけるデータ（例えば、予備部品データ）の捕捉及び分析を促進する。例えば、DBMS250は、データリポジトリ170の定義、生成、照会、更新、及び管理を可能にすることができる。例として、DBMS250は、（例えば、SQL（Structured Query Language）を使用して構成された）クエリーを受信でき、これに応じて、データリポジトリ170に対して実行される、1つ以上のアクセスルーチンを含む実行プランを生成することができる。DBMS250は、その後、アクセスルーチンを実行でき、要求側に任意のクエリー結果データを戻すことができる。
【００１９】
メモリー210は通常、予備部品製造コストの自動予測に関連する様々な機能を実行し、それとともに予備部品の自動製造を促進するプログラムコードを含む。プログラムコードは通常、メモリー210内の様々な機能的な「アプリケーション」、「コンポーネント」、又は「モジュール」と呼ばれるが、別の実装では、異なる機能、及び／又は機能の組み合わせを有してもよい。メモリー210内で、有効性予測モジュール220は通常、予備部品のコスト見積りの有効性を予測するように構成される。
【００２０】
実施形態では、有効性予測モジュール220は、この有効性を予測するために機械学習を使用する。この実施形態では、有効性予測モジュール220は、有効性モデル222と、有効性トレーニングモジュール224と、有効性推論モジュール226とを含む。有効性トレーニングモジュール224は通常、有効性モデル222のトレーニングを促進するように構成される。図5に関連して以下でさらに詳しく説明するように、実施形態では、有効性トレーニングモジュール224は、有効性モデル222を調整するために複数回実行することができる。有効性推論モジュール226は通常、有効性モデル222を使用して、予備部品の製造コスト見積りの有効性を予測するように構成される。
【００２１】
メモリー210は、コスト見積りモジュール230をさらに含む。コスト見積りモジュール230は通常、（例えば、有効性予測モジュール220が見積りを十分に有効と判断して、自動見積りが可能になったときに）予備部品のコストを自動的に見積もるように構成される。実施形態では、コスト見積りモジュール230もまた、この有効性を予測するために機械学習を使用する。この実施形態では、コスト見積りモジュール230は、コスト見積りモデル232と、コスト見積りトレーニングモジュール234と、コスト見積り推論モジュール236とを含む。コスト見積りトレーニングモジュール234は通常、コスト見積りモデル232のトレーニングを促進するように構成される。図5に関連して以下でさらに詳しく説明するように、実施形態では、コスト見積りトレーニングモジュール234は、コスト見積りモデル232を調整するために複数回実行することができる。コスト見積り推論モジュール236は通常、コスト見積りモデル232を使用して、予備部品の製造コストを見積もるように構成される。
【００２２】
図2に示されている実施形態では、有効性モデル222は、コスト見積りモデル232から離されている。或いは、これらは単一の共有モデルであってもよく、又はそれぞれが複数の機械学習（ML）モデルからなっていてもよい。また、図2に示されている実施形態では、有効性モデル222と、コスト見積りモデル232とは、予測サーバー200のメモリー210内にローカルに記憶されている。或いは、これらのモデルのうちの1つ（又は両方）が、リモートサーバーで、又はクラウドベースの記憶システムで、（例えば、データリポジトリ170内の）記憶装置270に記憶されてもよい。
【００２３】
図3は、実施形態による、予備部品を製造するコストの自動予測を示すフローチャート300である。実施形態では、ブロック302において、新規顧客が予備部品の製造を要求する。これは外部顧客、又は企業内の内部顧客（例えば、企業内の別の部署又はグループ）であってもよい。例えば、外部顧客が、予備部品の製造を要求してもよい。或いは、企業内の内部顧客が、予備部品の製造を要求してもよい。例えば、相手先商標製造会社（Original Equipment Manufacturer、OEM）が、特定の状況でより適している可能性がある（例えば、より耐久性が高い、或いはより適合する）交換部品の製造を要求してもよい。予備部品は、航空機、自動車、その他のビークルの機械部品など、より大きい構造内の構成部品のことでもある。予備部品は、完全な構造、多部品、単一部品、その他任意の適切な部品であってもよい。また、予備部品は、例えば、以前使用された部品と置き換える交換部品、又は新規に製造された新しい部品であってもよい。
【００２４】
システムは、要求された予備部品のコストが使用可能かどうか判断する。これは例えば、図1及び図2に示されている予測サーバー200、その他任意の適切なシステムによって行われてもよい。ブロック330において、予備部品コストが使用可能になる。ブロック350において、予備部品コストが顧客に提供される。
【００２５】
ブロック304において、予備部品の製造コストが使用不可になる。ブロック306において、予測サーバー（例えば、予測サーバー200、又は別の適切なサーバー）は、予備部品のコスト見積りの有効性を予測する。これは、例えば、図2に示されている有効性予測モジュール220を使用して行われてもよく、図4及び図5に関連してさらに詳しく説明される。図2で説明されるように、実施形態では、有効性予測モジュール220は、MLモデルを使用して、製造コスト見積りの有効性を予測することができる。ブロック320において、予測サーバー200が、有効性モデル、及びコスト予測モデルをトレーニングする。これは例えば、図2に示されている有効性トレーニングモジュール224、及びコスト見積りトレーニングモジュール234によって行うことができる。予測サーバー200は、部品特性172、履歴的部品コスト176、その他任意の適切なデータを使用することができる。実施形態では、このデータは、データリポジトリ170に記憶されている。
【００２６】
図示されている実施形態では、予測サーバー200は、ブロック320において有効性予測モデル、及びコスト見積りモデルをトレーニングし、その後、予測サーバー200は、ブロック306において、これらのモデルを使用して、要求された予備部品に対する、製造コスト見積りの有効性を評価する。ブロック308において、予測サーバー200は、予備部品の製造コストを自動的に見積もることのリスクを評価する。これについては、図4、図7、図8Aから図8Bに関連してさらに詳しく説明する。
【００２７】
ブロック310において、予測サーバー200がリスクが高いと判断した場合は、部品の製造コストは、ブロック310において手動で見積りが行われ、ブロック350において手動の見積りが顧客に提供される。予測サーバー200がリスクが低いと判断した場合は、部品の製造コストは、ブロック312において自動的に見積りが行われ、ブロック350において自動見積りが顧客に提供される。図4に関連して以下でより詳しく述べるように、ブロック312の後に、予備部品は、自動見積りに基づいて、自動製造に送られてもよい。これは、ブロック350における顧客にコスト見積りを提供するステップに加えて、或いはブロック350における顧客にコスト見積りを提供するステップに代えて行われてもよい。
【００２８】
実施形態では、予測サーバー200は、コスト予測モデル、及び有効性予測モデルをさらに改良するために、部品コストリスク評価を使用する。ブロック314において、予測サーバー200は、コスト予測モデルを評価する。予測サーバー200は、次に、モデルをさらに改良するために、トレーニングモジュール（例えば、コスト見積りトレーニングモジュール234、及び有効性トレーニングモジュール224）に評価を与える。例えば、コスト見積り中の分散を判定でき、異常値を除去することができる。一例として、所与のコスト見積りが少数の部品に適用され、見積りが1つの部品に対して著しくずれていた場合、誤った見積りは今後の予測から除外されてもよい。
【００２９】
図4は、実施形態による、予備部品の自動製造を示すフローチャートである。ブロック402において、予測サーバー（例えば、図2に示す予測サーバー200）は、製造コスト見積りの有効性の範囲を決定する。実施形態では、これは機械学習を使用して行うことができ、例えば、図2に示す有効性予測モジュール220を使用する。実施形態では、有効性予測モジュール220は、最小及び最大製造コスト閾値を決定することができる。ブロック402については、図5に関連してさらに詳しく説明する。
【００３０】
ブロック404において、予測サーバー200は、初期製造コスト見積りを作成する。これは、機械学習モデルを使用して行うことができる。例えば、図2に示す有効性推論モジュール226は、初期製造コスト見積りを作成するために、有効性モデル222を使用することができる。或いは、コスト見積り推論モジュール236は、初期製造コスト見積りを作成するために、コスト見積りモデル232を使用することができる。別の代替として、別のMLモデルが使用されてもよく、或いは非機械学習技術が使用されてもよい。
【００３１】
ブロック406において、予測サーバー200は、初期製造コスト見積りが有効性の範囲内にあるかどうか判断する。実施形態では、これは、ブロック404の初期製造コスト見積りが、ブロック402の最小製造コスト閾値よりも大きく、且つブロック402の最大製造コスト閾値未満であるかどうか判断するステップを含む。初期製造コスト見積りが有効性の範囲内にない場合は、フローは終了する。
【００３２】
初期製造コスト見積りが有効性の範囲内にある場合は、フローはブロック408に進む。ブロック408では、予測サーバー200は、修正した製造コスト見積りを作成する。これについては、図6に関連して以下でさらに詳しく説明する。ブロック410において、予測サーバー200は、修正したコスト見積り中の、予想されるコストエラーを決定する。これについては、図7及び図8に関連してさらに詳しく説明する。
【００３３】
ブロック412において、予測サーバー200は、予想されるコストエラーが、許容できるかどうか判断する。予想されるコストエラーが許容できない場合は、ブロック414において、予測サーバー200は、コストを手動で見積もる要求を送信する。例えば、予測サーバー200は、適切な従業員又は部署に、予備部品の製造コストの手動見積りを要求する電子通知を送信することができる。或いは、指定のパラメーターで自動製造が行われてもよい。例えば、自動製造を続行する場合は、実際のコストが見積りコストを下回っていなければならないという指示とともに、部品の特性が製造者に提供されてもよい。その後リスクは、より高いリスク許容度（又はより高いマージン）を有し得る製造者に引き継がれてもよい。別の代替として、製造者は、見積りコストに所定のマージンを加えた範囲内で部品を自動的に製造するように要求されてもよい。
【００３４】
実施形態では、製造者は、要求されたパラメーターで予備部品を自動的に製造することを拒否してもよい。この状況では、予測サーバー200は、代わりの製造者に、予備部品の自動製造を開始するように電子通知を送信することができる。また、予測サーバー200は、内部製造用に予備部品の評価を開始するか、又は手動RFPプロセスを開始してもよい。実施形態では、予測サーバー200は、拒否された自動製造要求に関する情報を記憶することができる。例えば、予測サーバー200は、データリポジトリ170、又は別の適切な場所に、この情報を記憶することができる。予測サーバー200はその後、今後のコスト見積り要求にこの記憶された情報を使用することができる。例えば、有効性トレーニングモジュール224は、有効性モデル222をトレーニングするために、拒否された自動製造要求についてのこの情報を使用することができる。別の例として、コスト見積りトレーニングモジュール234は、コスト見積りモデル232をトレーニングするために、拒否された自動製造要求についてのこの情報を使用することができる。また、実施形態では、拒否された自動製造要求に関する情報は、予備部品を製造する今後の供給業者を特定するために使用することができる。
【００３５】
予想される製造コストエラーが許容できる場合は、ブロック416において、予測サーバー200は、部品の自動製造をトリガーする。例えば、予測サーバー200は、部品の仕様、及び自動製造を開始する要求とともに、指定の供給業者に電子メッセージを送信することができる。要求の受信後、供給業者は仕様に基づいて部品を自動製造することができる。或いは、予測サーバー200は、サードパーティーの供給業者ではなく、社内製造事業部、又は下位部門による自動製造をトリガーすることができる。
【００３６】
図5は、実施形態による、製造コスト見積りの有効性の範囲の特定を示すフローチャートである。実施形態では、これは図4に図示されているブロック402に相当する。ブロック502において、予測サーバー（例えば、図2に示す予測サーバー200）は、第1の製造コスト見積り機械学習モデルをトレーニングする。例えば、図2に図示されている有効性トレーニングモジュール224は、有効性モデル222をトレーニングすることができる。トレーニングのプロセスは、図9を参照してさらに詳しく説明する。いくつかの適切な機械学習アルゴリズムが使用されてもよい。実施形態では、決定木が使用されてもよい。或いは、ランダムフォレストが使用されてもよい。別の代替として、畳み込みニューラルネットワークが使用されてもよい。或いは別の適切な機械学習アルゴリズムが使用されてもよい。
【００３７】
実施形態では、有効性モデルをトレーニングするための複数の段階がある。最初に、ブロック502において、有効性トレーニングモジュール224は、製造コスト推定器として機能するように、有効性モデル222をトレーニングする。この初期トレーニング後に、有効性モデル222は、予備部品の特性に基づいて、所与の予備部品に対する見積り製造コストを決定するために使用することができる。
【００３８】
ブロック504において、有効性トレーニングモジュール224は、有効性モデル222を使用して、既存部品のデータベース内の部品のコストを見積もる。例えば、有効性トレーニングモジュール224は、既存部品のデータベース内の、各部品の製造コストを見積もることができる。ブロック506において、有効性トレーニングモジュール224は、次に見積りコストを、既存データベース内の部品の実際の製造コストと比較する。これは、所与の部品の有効性の範囲を決定するために、有効性モデル222をさらにトレーニングするのに使用することができる。実施形態では、ブロック504及び506は、有効性モデル222を調整するために、必要に応じて繰り返すことができる。ブロック508において、有効性トレーニングモジュール224は、予備部品の製造コストの有効な見積りのために、最小製造コスト閾値を決定することができる。ブロック510において、有効性トレーニングモジュール224は、予備部品の製造コストの有効な見積りのために、最大製造コスト閾値を決定することができる。実施形態では、有効性トレーニングモジュール224は、有効性モデル222を使用して、最小及び最大閾値を決定することができる。別の実施形態では、有効性トレーニングモジュール224は、別のMLモデルを使用することができる。或いは、最小及び最大製造コスト閾値を決定するために、統計的及び数学的技法を含む他の技法が使用されてもよい。
【００３９】
実施形態では、最小及び最大製造コスト閾値は、この範囲内にあれば、コスト見積りは続行するのに十分に有効であると考えられる境界を設定する。例えば、所与の部品のコスト見積りが最小閾値よりも低いと、見積りは続行するのに十分に有効でない可能性があり、これは、コスト見積りのエラー（例えば、見積りと実際の製造コストとの相違）によって製造コストの割合が過剰に高くなり、見積りが事業にとって安全なものにならないためである。製造コストの割合が過剰に高くなるエラーによって、販売利益が失われ、販売者が金銭的損失を被る可能性がある。
【００４０】
別の例として、所与の部品のコスト見積りが最大閾値よりも高いと、見積りは続行するのに十分に有効でない可能性があり、これは、高価な部品の見積りに使用されるサンプルサイズが小さすぎ、且つ含まれる絶対ドル値が大きすぎるためである。例えば、所与の販売者は、非常に高価な部品は、安価な部品に比べてはるかに少ない数で販売することが多い。これにより、有効性モデル222をトレーニングするために使用されるデータセットにおいて、このような高価な部品のサンプルサイズが小さくなる場合があり、製造コスト見積りにおけるエラーの尤度が高まる。また、高価な部品の見積りに含まれる絶対ドル値によっては、手動によるコスト見積りのほうが好ましい場合がある。例えば、所望の部品の販売における潜在的な利益又は損失に比べて、（より正確と考えられる場合は）手動見積りのコストが比較的安い場合がある。別の例として、特に高価な部品については、コスト見積りの複雑さについて内容領域専門家が検討することが望ましい場合がある。また別の例として、見積りコストが高いと、見積りにエラーがあることを知らせることになり、その結果、顧客が見積りコストを受け入れることはまずない。
【００４１】
実施形態では、有効性の範囲は、望ましいパラメーターに基づいて変化してもよい。例えば、特定の販売組織が自動コスト見積りのリスクにより寛容であったり、そうでなかったりする場合がある。或いは手動見積りが、特に高価な（又は安価な）場合がある。有効性の範囲に対するエラー耐性を構成でき、範囲はこれに応じて決定される。
【００４２】
図6は、実施形態による、修正した製造コスト見積りの作成を示すフローチャートである。実施形態では、図6は図4のブロック408に相当する。ブロック602において、予測サーバー（例えば、予測サーバー200）は、コスト見積りが有効性の範囲内にある既存部品を特定する。図5に関連して前述したように、実施形態では、予測サーバー200は、第1の機械学習モデルによって、コスト見積りの最小及び最大有効性閾値を決定する。コスト見積りトレーニングモジュール234は、既存部品データベースの部品について、部品の製造コスト見積りが、有効性の範囲内にある（例えば、見積りが最小閾値よりも高く、且つ最大閾値よりも低い）かどうかを特定することができる。実施形態では、コスト見積りトレーニングモジュール234は、既存部品データベースの全部品に対してこれを行うことができる。別の実施形態では、コスト見積りトレーニングモジュール234は、既存部品データベースの部品のサブセットに対してこれを行うことができる。
【００４３】
ブロック604において、コスト見積りトレーニングモジュール234は、第2の機械学習モデル（例えば、コスト見積りモデル232）をトレーニングするために、（例えば、有効性モデル222を使用して見積もられた）見積り製造コストが有効性の範囲内にある部品を使用する。実施形態では、有効性の範囲内にある見積りのみが、コスト見積りモデル232をトレーニングするために使用される。或いは、別の見積りが使用されてもよい。実施形態では、ブロック602及び604は、コスト見積りモデル232を調整するために、必要に応じて繰り返されてもよい。
【００４４】
いくつかの適切な機械学習アルゴリズムが使用されてもよい。実施形態では、決定木が使用されてもよい。或いは、ランダムフォレストが使用されてもよい。別の代替として、畳み込みニューラルネットワークが使用されてもよい。或いは別の適切な機械学習アルゴリズムが使用されてもよい。ブロック606において、コスト見積り推論モジュール236は、コスト見積りモデル232を使用して、所与の交換部品の製造コストの見積りを行う。
【００４５】
図7は、実施形態による、製造コスト見積りにおける、予想されるコストエラーの決定を示すフローチャートである。実施形態では、図7は図4のブロック410に相当する。ブロック702において、予測サーバー（例えば、図2に示す予測サーバー200）は、部品のデータベース内の、それぞれ異なる以前のコスト見積りを特定する。ブロック704において、それぞれの所与の見積り値に対して（例えば、データベース内の任意の以前の見積りに対する、各コスト見積りのドル値に対して）、その値が見積りコストであった部品が特定される。例えば、データベースは、＄250、＄251、＄272、＄300などの部品見積り値を含んでもよい。実施形態では、ブロック702において、予測サーバー200が、これらの値をそれぞれ特定する。ブロック704において、所与の値（＄251など）で、（ある時点で）製造コストが＄251と見積もられたデータベース内の全部品が特定される。
【００４６】
ブロック706において、予測サーバー200は、特定された部品の実際のコストの経験的確率分布を決定する。実施形態では、所与のコスト見積り値に対して、予測サーバー200は、そのコスト見積りを有する部品を、実際のコストによってグループ分けする。例えば、前述した＄251の見積りを使用して、10部品が＄251の見積りを有すると仮定して、＄251の見積りを有する3部品は実際のコストが＄240で、2部品は実際のコストが＄250で、4部品は実際のコストが＄255で、1部品は実際のコストが＄300だったとする。10部品は、実際のコストが同じ（又は類似している）部品がまとめられて、グループに分けられる。予測サーバー200は、次に、実際のコストグループ内のそれぞれの部品の数を決定し（例えば、第1のグループに3部品、第2のグループに2部品、第3のグループに4部品、第4のグループに1部品）、且つ各実際のコストグループ内の部品の数を、所与のコスト見積りを有する部品の合計数で割ることによって、所与のコスト見積りを有する部品が、これらの実際のコストのうちの1つを有する、経験的確率を決定することができる。例えば、上述の例を使用して、コスト＄251と見積もられた部品の実際の製造コストが＄240になる経験的確率が30％の場合、部品を製造するコストが実際には＄250になる可能性が20％あり、実際には＄255になる可能性が40％あり、実際には＄300になる可能性が10％ある。
【００４７】
ブロック708において、予測サーバー200は、確率分布を使用して、所与のコスト見積りの加重コストエラーを決定する。実施形態では、これは、（所与の見積りに結びつけられた、それぞれの実際のコスト値に対して）見積りコストと実際のコストとの差を計算することによって、且つ、差に、計算された経験的確率を掛けることによって行うことができる。ブロック710において、予測サーバー200は、加重コストエラーを合計する。
【００４８】
実施形態では、所与の見積りコストを有する部品の実際のコストと比較して見積りコストが高い場合は、加重コストエラーの合計は正になる。所与の見積りコストを有する部品の実際のコストと比較して見積りコストが低い場合は、加重コストエラーの合計は負になる。実施形態では、計算した加重コストの合計は、（上述の通り）実際のコストと、その経験的確率との両方によって決定され、コストのみの単純な比較ではない。或いは、加重コストの合計は、コスト見積りと実際のコストとの単純な比較に基づいて決定されてもよい。
【００４９】
例えば、計算した加重コストエラーが正のとき（何らかのエラーがあることにより、見積りが実際のコストよりも高くなる可能性があることを示している）は、所与の部品を自動製造で注文するのが安全と考えてもよく、計算した加重コストエラーが負のとき（エラーがあることにより、見積りが実際のコストよりも低くなり、販売者にとって営業損失になる可能性があることを示している）は、所与の部品を自動製造で注文するのは正しくないと考えてもよい。言い換えれば、計算した加重コストエラーが正のときは、実際のコストが見積りコスト以下になると予想して、部品を自動製造で注文することができる。計算した加重コストエラーが負のときは、部品を自動製造で注文すると、実際のコストが見積りコストよりも高くなるリスクがある。実施形態では、加重コストエラーが正であるか負であるかが、自動製造を検討するときに考慮される。別の実施形態では、加重コストエラーの絶対値をさらに考慮に入れてもよく、加重コストエラーが正の場合であっても、それが十分に高ければ、見積りに問題があることを示している場合がある。
【００５０】
図8Aから図8Bは、実施形態による、見積り製造コスト、及び実際の製造コストの図である。図は、所与の見積りコストに対する実際の製造コストの分布を示している。x軸は、コスト値（例えば、ドル単位）を表す。点は、実際のコストを表す。y軸は、所与の見積りコストに対し、それぞれの実際のコストが発生する可能性を表す。図8Aに示すように、見積りコスト802Aは、大多数の実際のコストよりも低い。これにより、自動製造は望ましくない可能性がある。しかしながら図8Bでは、見積りコスト802Bは、大多数の実際のコストよりも高い。これにより、自動製造が望ましい可能性がある。実施形態では、（例えば、図8Aに図示されているように）見積り製造コストが実際のコストの大多数よりも低い場合は、代わりに実際のコストの平均を見積りとして使用することができ、これによって、リスクを軽減しながら自動製造することが可能になる。
【００５１】
図9は、実施形態による、教師あり機械学習モデルの作成及び更新を示す。本明細書で使用する「トレーニングされた機械学習」という用語は、「教師あり機械学習」という用語と交換可能に使用され、通常は、モデルをトレーニングするために事例（exemplar）、及び所定の属性スコアを使用する機械学習を指す。図示されているように、トレーニングデータ905のコーパスは、特徴量ベクトル910に変換される。このような特徴量ベクトル910が、関連する1組の属性値915とともに、モデルトレーニング成分920に提供される。つまり、トレーニングデータ905は、システムが使用する基本属性に対する、1つ以上の属性値915に関連付けられ、1つ以上の属性値915のそれぞれは、対応するトレーニングデータ905が示す、属性の単位を表す。モデルトレーニング成分920は、トレーニングされた機械学習モデル925を作成し更新するために教師あり機械学習の技術を使用し、これはその後、新しい電子データの処理に使用することができる。このような技術には、特に、分類技術及び回帰技術などが含まれ得る。このようにして、更新されたモデルを維持することができる。
【００５２】
例えば、予備部品の製造コストに決定的な影響を及ぼし得る特徴量を、内容領域専門家が手動で、コンピュータープログラムを使用して自動的に、或いは別の機械学習モデルを使用して特定することができる。各特徴量（重さ、長さ、材料など）について、実施形態では、1組の離散記述子（0から2ポンドの重さの部品がA、2から5ポンドの重さの部品がB、5から10ポンドの重さの部品がCなど）を定義することができる。或いは、任意の特徴量が、連続特徴量、又はカテゴリ特徴量であってもよい。実施形態では、特徴量に対応する特徴量ベクトルの作成に、異なる変換方法が使用されてもよい。例えば、連続特徴量を変換し正規化するために、Z得点、又は対数変換が使用されてもよい。別の例として、カテゴリ特徴量は、（例えば、ワンホットエンコーディングを使用して）バイナリ出力に変換できる、又は分類することができる。
【００５３】
既存部品のデータベース内の各部品について、所定の順序で各特徴量を考慮して特徴量ベクトルを決定し、部品のその特徴量を最もよく特徴付けている離散記述子を記録することができる。この特徴量ベクトルは、機械学習モデル（例えば、有効性モデル222、又はコスト見積りモデル232）をトレーニングするために、トレーニングモジュール（例えば、有効性トレーニングモジュール224、又はコスト見積りトレーニングモジュール234）が使用することができる。
【００５４】
前述において、本開示で示す実施形態が参照される。しかしながら、本開示の範囲は、特に説明された実施形態に限定されない。むしろ、別の実施形態に関連するかどうかにかかわらず、説明された形態及び要素の組み合わせはいずれも、考えられる実施形態を実施及び実行することが意図されている。さらに、本明細書で開示される実施形態は、他の可能な解決策に対して、又は従来技術に対して利点を達成し得るが、所与の実施形態によって特定の利点が達成されるかどうかによって、本開示の範囲が限定されるものではない。したがって、前述の態様と、形態と、実施形態及び利点とは、単に例示的であって、特許請求の範囲に明示的に列挙されている場合を除き、添付の特許請求の範囲の要素又は制限とはみなされない。
【００５５】
当業者には理解されるように、本明細書で開示される実施形態は、システム、方法、又はコンピュータープログラム製品として具現化されてもよい。したがって、態様は、完全にハードウェアの実施形態、（ファームウェア、常駐しているソフトウェア、マイクロコードなどを含む）完全にソフトウェアの実施形態、又はソフトウェアの態様とハードウェアの態様とを組み合わせた実施形態の形式をとってもよく、本明細書では、一般にすべて「回路」、「モジュール」、又は「システム」と呼ばれる。さらに、態様は、具現化されたコンピューター読み取り可能なプログラムコードを有する1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体に具現化されたコンピュータープログラム製品の形式をとってもよい。
【００５６】
コンピューター読み取り可能な媒体に具現化されたプログラムコードは、これに限定されないが、無線、有線、光ファイバケーブル、高周波（RF）等を含む任意適当な媒体、又はこれらの任意適当な組み合わせを用いて送信されてもよい。
【００５７】
本開示の態様の動作を実行するためのコンピュータープログラムコードは、1つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述することができ、これには、Java（登録商標）、Smalltalk、C＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語、及び「C」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語等の、従来の手続き型プログラミング言語が含まれる。プログラムコードは、全体をユーザーのコンピューターで実行するか、独立型のソフトウェアパッケージとして一部をユーザーのコンピューターで実行するか、一部をユーザーのコンピューターで、且つ一部をリモートコンピューターで実行するか、又は全体をリモートコンピューター又はサーバーで実行することができる。後者のシナリオでは、リモートコンピューターは、ローカルエリアネットワーク（LAN）、又は広域ネットワーク（WAN）を含む、各種のネットワークを介して、ユーザーのコンピューターに接続されてもよく、或いはこの接続は、（例えば、インターネットサービスプロバイダを用いたインターネットを介して）外部コンピューターに作成されてもよい。
【００５８】
本開示の態様は、本開示で提示される実施形態によって、フローチャート図、並びに／又は方法、装置（システム）、及びコンピュータープログラム製品のブロック図を参照して上述される。フローチャート図、及び／又はブロック図の各ブロック、及びフローチャート図、及び／又はブロック図のブロックの組み合わせは、コンピュータープログラム命令によって実施できることは理解されよう。機械を製造するために、このようなコンピュータープログラム命令が、汎用コンピューター、専用コンピューター、その他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサーに提供されてもよく、その結果、コンピューター、その他プログラム可能なデータ処理装置のプロセッサーを介して実行される命令は、フローチャート、及び／又はブロック図の1つ又は複数のブロックで指定された機能／動作の実施手段を生成する。
【００５９】
このようなコンピュータープログラム命令は、コンピューターに指示できるコンピューター読み取り可能な媒体、他のプログラム可能なデータ処理装置、又は特定の方法で機能するその他の装置に記憶されてもよく、その結果、コンピューター読み取り可能な媒体に記憶された命令は、フローチャート及び／又はブロック図の1つ又は複数のブロックで指定された機能／動作を実施する命令を含む製品を製造する。
【００６０】
コンピュータープログラム命令は、コンピューター、他のプログラム可能なデータ処理装置、或いはコンピューター、他のプログラム可能な装置、又はコンピューター実施プロセスを生成するその他の装置で実行される一連の動作ステップを生じさせる、その他の装置にロードされてもよく、その結果、コンピューターその他のプログラム可能な装置で実行される命令は、フローチャート及び／又はブロック図の1つ又は複数のブロックで指定された機能／動作を実施するプロセスを提供する。
【００６１】
1つ以上の実施形態が、クラウドコンピューティングインフラストラクチャを介してエンドユーザーに提供されてもよい。クラウドコンピューティングは一般に、ネットワーク上のサービスとして、拡張可能な演算リソースを提供することをいう。より正式には、クラウドコンピューティングは、演算リソースとその基礎となる技術的構造（例えば、サーバー、記憶装置、ネットワーク）との間に抽象化を提供して、管理労力、又はサービスプロバイダの干渉を最小限にして迅速に提供し解放できる構成可能な演算リソースの共有プールに対して、簡便且つオンデマンドなネットワークアクセスを可能にする演算能力と定義されてもよい。したがって、クラウドコンピューティングにより、ユーザーは、演算リソースを提供するのに使用される基礎となる物理的なシステム（又はこれらのシステムの場所）に関係なく、「クラウド」で、仮想演算リソース（例えば、記憶装置、データ、アプリケーション、さらに完全に仮想化された演算システム）にアクセスできるようになる。
【００６２】
一般に、クラウドコンピューティングのリソースは従量制課金でユーザーに提供され、ユーザーは実際に使用した演算リソースに対してのみ課金される（例えば、ユーザーが消費した記憶スペースの量、又はユーザーが実体化した仮想化システムの数）。ユーザーはインターネットを通じて、クラウドに存在する任意のリソースにいつでも、どこからでもアクセスすることができる。本開示の状況においては、ユーザーは、クラウドで利用可能なアプリケーション（例えば、予測サーバー200）、又は関連するデータにアクセスし得る。例えば、有効性予測モジュール220、及びコスト見積りモジュール230の1つ又は両方を、クラウド上の演算システムで実行してもよい。このような事例では、各モジュールは、クラウド上の記憶場所に記憶されたトレーニングデータにアクセスでき、機械学習モデル、及び関連データをクラウド上に記憶することができる。こうすることにより、ユーザーは、クラウド（例えば、インターネット）につながるネットワークに接続されたどの演算システムからでも、この情報にアクセスできるようになる。
【００６３】
図のフローチャート及びブロック図は、様々な実施形態によるシステム、方法及びコンピュータープログラム製品の、考えられる実施の構造、機能、及び動作を示している。これに関連して、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、コードのモジュール、セグメント、又は一部を表してもよく、指定された（複数の）論理機能を実施する1つ以上の命令を含む。いくつかの代替的な実施において、ブロックに示された機能は、図に示された順序とは異なる順序で生じ得ることにも留意されたい。例えば、続けて示されている2つのブロックを、関係する機能に応じて、実際には実質的に同時に実行することができ、或いはブロックが場合によっては逆順で実行されてもよい。ブロック図、及び又はフローチャート図の各ブロック、並びにブロック図、及び／又はフローチャート図のブロックの組み合わせは、特定の機能又は動作を実行する、特定用途のハードウェアベースのシステム、或いは特定用途のハードウェアとコンピューター命令との組み合わせで実施できることにも留意されたい。
【００６４】
前述の観点から、本開示の範囲は、後述する特許請求の範囲によって定義される。
【００６５】
また、本開示は、以下の項に基づく実施形態を含む。
【００６６】
項1．機械部品を自動的に製造するための方法であって、
1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第1の機械学習モデルを使用した、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りを作成するステップと、
第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップ、及びこれに応答して、1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第2の機械学習モデルを使用した、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りを作成するステップと、
第1の機械部品の第2の製造コストの見積りにおける、予想されるコストエラーを決定するステップと、
予想されるコストエラーが、所定の許容可能な範囲内にあると判断すると、第1の機械部品の自動製造を促進するステップと
を含む、方法。
【００６７】
項2．第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップが、
第1の機械学習モデルを使用して、1つ以上の機械部品の製造コストを見積もるステップと、
1つ以上の機械部品の実際の製造コストを特定するステップと、
見積もった製造コストを実際の製造コストと比較するステップとによって、
1つ以上の機械部品の製造コストを見積もるステップにおいて、1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第1の機械学習モデルの有効性の範囲を判断するステップをさらに含む、項1に記載の方法。
【００６８】
項3．第1の機械部品の自動製造を促進するステップが、第1の機械部品の製造開始を自動的にトリガーするために、電子メッセージを送信するステップを含む、項1から2のいずれか一項に記載の方法。
【００６９】
項4．1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第1の機械学習モデルを使用した、第2の機械部品の第3の製造コストの見積りを作成するステップと、
第2の機械部品の第3の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲外にあると判断すると、第2の機械部品を自動製造に適さないものとしてマークするステップと
をさらに含む、項1から3のいずれか一項に記載の方法。
【００７０】
項5．1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第2の機械学習モデルを使用した、第2の機械部品の第3の製造コストの見積りを作成するステップと、
第2の機械部品の第3の製造コストの見積りの、第2の予想されるコストエラーを決定するステップと、
第2の予想されるコストエラーが、第2の所定の許容可能な範囲外にあると判断すると、第2の機械部品を自動製造に適さないものとしてマークするステップと
をさらに含む、項1から4のいずれか一項に記載の方法。
【００７１】
項6．有効性の範囲が、最小見積りコスト閾値と、最大見積りコスト閾値とを含み、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップが、第1の見積りが、最小見積りコスト閾値よりも大きく、最大見積りコスト閾値未満であると判断するステップを含む、項1から5のいずれか一項に記載の方法。
【００７２】
項7．複数の機械部品に関する、複数の以前の製造コスト見積りを特定するステップと、
第1の以前の製造コスト見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップと、
第1の以前の製造コスト見積りに関するデータを使用して、第2の機械学習モデルをトレーニングするステップと
をさらに含む、項1から6のいずれか一項に記載の方法。
【００７３】
項8．第2の以前の製造コスト見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲外にあると判断するステップと、
第2の機械学習モデルのトレーニング中に、第2の以前の製造コスト見積りに関するデータを使用しないよう除外するステップと
をさらに含む、項7に記載の方法。
【００７４】
項9．予想されるコストエラーを決定するステップが、
第1の製造コスト見積り値に関する経験的確率分布を決定するステップと、
経験的確率分布に基づいて、第1の製造コスト見積り値の1つ以上の加重コストエラーを決定するステップと、
1つ以上の加重コストエラーの合計を決定するステップとをさらに含む、項1から8のいずれか一項に記載の方法。
【００７５】
項10．プロセッサーと、
プロセッサーで実行されるとき動作を実行するプログラムを記憶するメモリーと
を備え、動作は、
第1の機械学習モデルを使用した、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りを作成するステップと、
第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップ、及びこれに応答して、第2の機械学習モデルを使用した、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りを作成するステップと、
第1の機械部品の第2の製造コストの見積りにおける、予想されるコストエラーを決定するステップと、
予想されるコストエラーが、所定の許容可能な範囲内にあると判断すると、第1の機械部品の自動製造を促進するステップとを含む、
システム。
【００７６】
項11．第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップが、
第1の機械学習モデルを使用して、1つ以上の機械部品の製造コストを見積もるステップと、
1つ以上の機械部品の実際の製造コストを特定するステップと、
見積り製造コストを実際の製造コストと比較するステップとによって、
1つ以上の機械部品の製造コストを見積もるステップにおいて、第1の機械学習モデルの有効性の範囲を判断するステップをさらに含む、項10に記載のシステム。
【００７７】
項12．第1の機械部品の自動製造を促進するステップが、第1の機械部品の製造開始を自動的にトリガーするために、電子メッセージを送信するステップを含む、項10から11のいずれか一項に記載のシステム。
【００７８】
項13．動作が、
第2の機械学習モデルを使用して、第2の機械部品の第3の製造コストの見積りを作成するステップと、
第2の機械部品の第3の製造コストの見積りの、第2の予想されるコストエラーを決定するステップと、
第2の予想されるコストエラーが、第2の所定の許容可能な範囲外にあると判断すると、第2の機械部品を自動製造に適さないものとして特定するステップとをさらに含む、項10から12のいずれか一項に記載のシステム。
【００７９】
項14．動作が、
複数の機械部品に関する、複数の以前の製造コスト見積りを特定するステップと、
第1の以前の製造コスト見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップと、
第1の以前の製造コスト見積りに関するデータを使用して、第2の機械学習モデルをトレーニングするステップと、
第2の以前の製造コスト見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲外にあると判断するステップと、
第2の機械学習モデルのトレーニング中に、第2の以前の製造コスト見積りに関するデータを使用しないように除外するステップとをさらに含む、項10から13のいずれか一項に記載のシステム。
【００８０】
項15．予想されるコストエラーを決定するステップが、
第1の製造コスト見積り値に関する経験的確率分布を決定するステップと、
経験的確率分布に基づいて、第1の製造コスト見積り値の1つ以上の加重コストエラーを決定するステップと、
1つ以上の加重コストエラーの合計を決定するステップとをさらに含む、項10から14のいずれか一項に記載のシステム。
【００８１】
項16．機械部品を自動的に製造するためのコンピュータープログラム製品であって、コンピュータープログラム製品が、
コンピューター読み取り可能なプログラムコードを具現化したコンピューター読み取り可能な記憶媒体を備え、コンピューター読み取り可能なプログラムコードは、動作を実行するために、1つ以上のコンピュータープロセッサーによって実行可能であり、動作は、
第1の機械学習モデルを使用した、第1の機械部品の第1の製造コストの見積りを作成するステップと、
第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップ、及びこれに応答して、第2の機械学習モデルを使用した、第1の機械部品の第2の製造コストの見積りを作成するステップと、
第1の機械部品の第2の製造コストの見積りにおける、予想されるコストエラーを決定するステップと、
予想されるコストエラーが、所定の許容可能な範囲内にあると判断すると、第1の機械部品の自動製造を促進するステップとを含む、
コンピュータープログラム製品。
【００８２】
項17．第1の機械部品の第1の製造コストの見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップが、
第1の機械学習モデルを使用して、1つ以上の機械部品の製造コストを見積もるステップと、
1つ以上の機械部品の実際の製造コストを特定するステップと、
見積もった製造コストを実際の製造コストと比較するステップとによって、
1つ以上の機械部品の製造コストを見積もるステップにおいて、1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第1の機械学習モデルの有効性の範囲を判断するステップをさらに含む、項16に記載のコンピュータープログラム製品。
【００８３】
項18．第1の機械部品の自動製造を促進するステップが、第1の機械部品の製造開始を自動的にトリガーするために、電子メッセージを送信するステップを含む、項16から17のいずれか一項に記載のコンピュータープログラム製品。
【００８４】
項19．動作が、
1つ以上のコンピュータープロセッサーを使用して、第2の機械学習モデルを使用した、第2の機械部品の第3の製造コストの見積りを作成するステップと、
第2の機械部品の第3の製造コストの見積りの、第2の予想されるコストエラーを決定するステップと、
第2の予想されるコストエラーが、第2の所定の許容可能な範囲外にあると判断すると、第2の機械部品を自動製造に適さないものとして特定するステップとをさらに含む、項16から18のいずれか一項に記載のコンピュータープログラム製品。
【００８５】
項20．動作が、
複数の機械部品に関する、複数の以前の製造コスト見積りを特定するステップと、
第1の以前の製造コスト見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲内にあると判断するステップと、
第1の以前の製造コスト見積りに関するデータを使用して、第2の機械学習モデルをトレーニングするステップと、
第2の以前の製造コスト見積りが、第1の機械学習モデルの有効性の範囲外にあると判断するステップと、
第2の機械学習モデルのトレーニング中に、第2の以前の製造コスト見積りに関するデータを使用しないように除外するステップとをさらに含む、項16から19のいずれか一項に記載のコンピュータープログラム製品。
【符号の説明】
【００８６】
110  通信ネットワーク
170  データリポジトリ
172  部品特性
174  部品コスト見積り
176  履歴的部品コスト
200  予測サーバー
202  CPU
204  I／O装置インターフェース
206  ネットワークインターフェース
208  バス
210  メモリー
220  有効性予測モジュール
222  有効性モデル（第1の機械学習モデル）
224  有効性トレーニングモジュール
226  有効性推論モジュール
230  コスト見積りモジュール
232  コスト見積りモデル（第2の機械学習モデル）
234  コスト見積りトレーニングモジュール
236  コスト見積り推論モジュール
240  オペレーティングシステム
250  データベース管理システム
260  I／O装置
270  記憶装置
300  フローチャート
802A  見積りコスト
802B  見積りコスト
905  トレーニングデータ
910  特徴量ベクトル
915  属性値
920  モデルトレーニング成分
925  トレーニングされた機械学習モデル
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【外国語明細書】
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