(57)【要約】      （修正有）【課題】診断対象から得られた時系列データにノイズが重畳しても、診断対象の種類を正確に推定することができる診断装置を提供する。【解決手段】複数のツール（診断対象）５１のうちいずれか一つの状態を示す時系列データを測定データとして取得するデータ取得部１０１と、複数の診断対象の各々を特定する時系列データとして管理された複数の参照データを格納するデータ記憶部１０３と、データ取得部の取得による測定データとデータ記憶部に格納された参照データとを基に測定データと参照データとの類似度を設定時刻毎に演算する類似度演算部１０４と、測定データと参照データとの類似度で管理される特徴量を診断対象の種類に対応づけて記憶する特徴量記憶部１０５と、類似度演算部の演算結果を基に特徴量記憶部を参照して、測定データの取得先となる診断対象の種類を推定する診断対象推定部１０６と、を備える。【選択図】図１
2020187502.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の診断対象のうちいずれか一つの診断対象の状態を示す時系列データを測定データとして取得するデータ取得部と、
前記複数の診断対象の各々の種類を特定する時系列データとして管理された複数の参照データを格納するデータ記憶部と、
前記データ取得部の取得による前記測定データと前記データ記憶部に格納された前記参照データとを基に前記測定データと前記参照データとの類似度を設定時刻毎に演算する類似度演算部と、
前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される特徴量を前記複数の診断対象の各々の種類に対応づけて記憶する特徴量記憶部と、
前記類似度演算部の演算結果を基に前記特徴量記憶部を参照して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる診断対象の種類を推定する診断対象推定部と、を備えることを特徴とする診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の診断装置において、
前記複数の診断対象の各々に対応した複数の診断モデルを管理し、前記複数の診断モデルの中から、前記診断対象推定部の推定結果に対応した診断モデルを選択する診断モデル選択部と、
前記データ取得部の取得による前記測定データと前記診断モデル選択部の選択による前記診断モデルとを比較して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる前記診断対象の状態を診断する診断部と、を更に備えることを特徴とする診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の診断装置において、
前記診断対象推定部の推定結果を基に、前記測定データの取得先となる前記診断対象が存在するか否かを判定する診断対象判定部と、
前記診断対象判定部から否定の判定結果を受けた場合、前記類似度演算部の演算結果を前記特徴量として蓄積し、蓄積された前記特徴量が新たな診断対象を特定する特徴量となったことを条件に、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量で前記特徴量記憶部を更新する特徴量更新部と、を更に備えることを特徴とする診断装置。
【請求項４】
請求項３に記載の診断装置において、
前記特徴量更新部は、
前記蓄積された前記特徴量が、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量となったことを条件に、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量を基に前記診断モデル選択部で管理される前記複数の診断モデルを更新することを特徴とする診断装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の診断装置において、
前記診断対象を管理する１又は２以上の機器、又は前記機器と情報の送受信を行うクラウドサーバで設定された設定条件を示す設定情報を基に前記データ記憶部に格納された前記複数の参照データを、前記類似度演算部の演算時に用いるデータとして補正する条件補正部を、さらに備えることを特徴とする診断装置。
【請求項６】
請求項１に記載の診断装置において、
前記特徴量記憶部は、
前記複数の診断対象の種類に対応した情報であって、その各々の境界が互いに離れた値の特徴量で分類された複数の分散用クラスタと、前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される前記特徴量とを関連づけて記憶し、
前記類似度演算部は、
前記データ取得部の取得による前記測定データのうち前記複数の診断対象に対して実施例される複数の工程のうち指定の工程で取得された測定データと前記参照データのうち前記指定の工程に対応した前記参照データとの類似度を演算し、
前記診断対象推定部は、
前記類似度演算部の演算結果を基に前記特徴量記憶部を参照して、前記類似度演算部の演算結果が、前記複数の分散用クラスタのいずれか一つに属する場合、前記測定データの取得先となる前記診断対象の種類を、前記いずれか一つの分散用クラスタに対応した種類であると推定することを特徴とする診断装置。
【請求項７】
請求項１又は２に記載の診断装置において、
前記測定データは、前記複数の診断対象の各々を駆動するモータの電気信号を示すデータであることを特徴とする診断装置。
【請求項８】
複数の診断対象のうちいずれか一つの診断対象の状態を示す時系列データを測定データとして取得するデータ取得ステップと、
前記複数の診断対象の各々の種類を特定する時系列データとして管理された複数の参照データを格納するデータ記憶ステップと、
前記データ取得ステップでの取得による前記測定データと前記データ記憶ステップで格納された前記参照データとを基に前記測定データと前記参照データとの類似度を設定時刻毎に演算する類似度演算ステップと、
前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される特徴量を前記複数の診断対象の各々の種類に対応づけて記憶する特徴量記憶ステップと、
前記類似度演算ステップでの演算結果を基に前記特徴量記憶ステップで格納された前記特徴量を参照して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる診断対象の種類を推定する診断対象推定ステップと、を備えることを特徴とする診断方法。
【請求項９】
請求項８に記載の診断方法において、
前記複数の診断対象の各々に対応した複数の診断モデルを管理し、前記複数の診断モデルの中から、前記診断対象推定ステップでの推定結果に対応した診断モデルを選択する診断モデル選択ステップと、
前記データ取得ステップでの取得による前記測定データと前記診断モデル選択ステップでの選択による前記診断モデルとを比較して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる前記診断対象の状態を診断する診断ステップと、を更に備えることを特徴とする診断方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の診断方法において、
前記診断対象推定ステップでの推定結果を基に、前記測定データの取得先となる前記診断対象が存在するか否かを判定する診断対象判定ステップと、
前記診断対象判定ステップでの処理結果として否定の判定結果を受けた場合、前記類似度演算ステップでの演算結果を前記特徴量として蓄積し、蓄積された前記特徴量が新たな診断対象を特定する特徴量となったことを条件に、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量を基に前記特徴量記憶ステップで記憶された前記特徴量を更新する特徴量更新ステップと、を更に備えることを特徴とする診断方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の診断方法において、
前記特徴量更新ステップでは、
前記蓄積された前記特徴量が、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量となったことを条件に、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量を基に前記診断モデル選択ステップで管理される前記複数の診断モデルを更新することを特徴とする診断方法。
【請求項１２】
請求項８又は９に記載の診断方法において、
前記診断対象を管理する１又は２以上の機器、又は前記機器と情報の送受信を行うクラウドサーバで設定された設定条件を示す設定情報を基に前記データ記憶ステップで格納された前記複数の参照データを、前記類似度演算ステップでの演算時に用いるデータとして補正する条件補正ステップを、さらに備えることを特徴とする診断方法。
【請求項１３】
請求項８に記載の診断方法において、
前記特徴量記憶ステップでは、
前記複数の診断対象の種類に対応した情報であって、その各々の境界が互いに離れた値の特徴量で分類された複数の分散用クラスタと、前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される前記特徴量とを関連づけて記憶し、
前記類似度演算ステップでは、
前記データ取得ステップでの取得による前記測定データのうち前記複数の診断対象に対して実施される複数の工程のうち指定の工程で取得された測定データと前記参照データのうち前記指定の工程に対応した前記参照データとの類似度を演算し、
前記診断対象推定ステップでは、
前記類似度演算ステップでの演算結果を基に前記特徴量記憶ステップで記憶された前記特徴量を参照して、前記類似度演算ステップでの演算結果が、前記複数の分散用クラスタのいずれか一つに属する場合、前記測定データの取得先となる前記診断対象の種類を、前記いずれか一つの分散用クラスタに対応した種類であると推定することを特徴とする診断方法。
【請求項１４】
請求項８又は９に記載の診断方法において、
前記測定データは、前記複数の診断対象の各々を駆動するモータの電気信号を示すデータであることを特徴とする診断方法。
【請求項１５】
複数のツールを用いて加工対象を加工する加工部と、
前記複数のツールのうちいずれか一つのツールの状態を示す時系列データを測定データとして取得するデータ取得部と、
前記複数のツールの各々を特定する時系列データとして管理された複数の参照データを格納するデータ記憶部と、
前記データ取得部の取得による前記測定データと前記データ記憶部に格納された前記参照データとを基に前記測定データと前記参照データとの類似度を設定時刻毎に演算する類似度演算部と、
前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される特徴量を前記複数のツールの各々の種類に対応づけて記憶する特徴量記憶部と、
前記類似度演算部の演算結果を基に前記特徴量記憶部を参照して、前記複数のツールのうち前記測定データの取得先となるツールの種類を推定する診断対象推定部と、を備えることを特徴とする加工装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断対象を診断する診断装置と診断方法および加工装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、製造現場における多品種少量生産や混流生産のニーズが高まっている。そのため、タレットパンチやマシニングセンタなどの複合加工機を用いた製造が盛んになっている。これらの複合加工機は、1台の機器のなかに複数種類のツール（タレットパンチの場合はダイ・パンチ、マシニングセンタの場合はスピンドル）が設置されており、指令コードに基づいて、これらのツールを適宜交換して加工することができる。そのため、製品ごとに形状や材料が異なる多品種少量生産や混流生産に適している。
【０００３】
この種の複合加工機においては、加工を繰り返すうちにツールが劣化して加工対象の仕上がり品質が低下することがあり、生産におけるロスコストを抑制するためには、ツールの劣化を早期に発見し、不良品の発生を最小限に抑えることが重要となる。ツールの劣化を検知する手法としては、ツールの劣化に起因して発生する物理量（電圧・電流、振動、温度など）の変動をセンサで取得して検知する手法がある。
【０００４】
一方で、複合加工機の場合、ツールごとに使用頻度が異なるため、ツールごとに劣化の進展具合も異なる。そのため、ツールの劣化を検知する前処理として、センサで連続的に取得したデータの中から、対象となるツールで加工しているときのデータを抽出する必要がある。すなわち、対象となるツールを特定するために、測定した波形から加工ツールを精度よく推定することが重要となる。
【０００５】
そのため、特許文献１には、「電気機器１ａ及び１ｂに供給されている電圧、電流及び電力のうち少なくとも１つの計測結果を取得し、計測結果に基づいて、電気機器１ａ及び１ｂの電気的特徴量を計算する、特徴量計算部１０ａ及び１０ｂと、電気的特徴量を、電気機器の種類毎に予め設定されている電気的特徴量に照合して、電気機器の種類の候補を選出する、候補選出部２０と、候補の中から、電気機器における状況毎の出現の可能性を示す出現係数に基づいて、電気機器１ａ及び１ｂの種類を判別する、機器判別部３０を、を備えている電気機器判別装置１０１。」に関する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−３７４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１では、特徴量計算部が、判別対象となる電気機器に供給される電圧、電流、及び電力のうち少なくとも１つの計測結果（最大値・最小値・実効値）に基づいて特徴量を計算しているので、特徴量が瞬時値となる。このため、計測結果にノイズが重畳した場合、計測結果から得られる特徴量が、電気信号に重畳するノイズの影響を受け、外れ値となる可能性がある。
【０００８】
本発明の目的は、診断対象から得られた時系列データにノイズが重畳しても、診断対象の種類を正確に推定することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、複数の診断対象のうちいずれか一つの状態を示す時系列データを測定データとして取得するデータ取得部と、前記複数の診断対象の各々の種類を特定する時系列データとして管理された複数の参照データを格納するデータ記憶部と、前記データ取得部の取得による前記測定データと前記データ記憶部に格納された前記参照データとを基に前記測定データと前記参照データとの類似度を設定時刻毎に演算する類似度演算部と、前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される特徴量を前記複数の診断対象の各々の種類に対応づけて記憶する特徴量記憶部と、前記類似度演算部の演算結果を基に前記特徴量記憶部を参照して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる診断対象の種類を推定する診断対象推定部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、診断対象から得られた時系列データにノイズが重畳しても、診断対象の種類を正確に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明を適用した診断装置の実施例１を示す構成図である。
【図２】測定データと参照データとから類似度を演算する処理を説明するための説明図である。
【図３】実施例１に係る管理テーブルの構成図である。
【図４】本発明を適用した診断装置の実施例２を示す構成図である。
【図５】実施例２に係る管理テーブルの構成図であって、（ａ）は、再学習前における管理テーブルの構成図であり、（ｂ）は、再学習後における管理テーブルの構成図である。
【図６】実施例３に係る診断装置の処理を説明するための図であって、（ａ）は、全工程の測定データを用いたツール推定方法を説明するための説明図であり、（ｂ）は、加工工程の測定データを用いたツール推定方法を説明するための説明図である。
【図７】本発明を適用した診断装置の実施例４を示す構成図である。
【図８】本発明を適用した診断装置の実施例５を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明を適用した診断装置の実施例１を示す構成図である。図１において、診断装置１００は、データ取得部１０１、診断部１０２、データ記憶部１０３、類似度演算部１０４、特徴量記憶部１０５、ツール推定部１０６、診断モデル選択部１０７、出力部１０８を備え、データ取得部１０１が、機器５０に接続される。機器５０には、診断装置１００の診断対象となる複数種類のツール５１が配置される。機器５０は、例えば、加工装置、工作機械、加工機械、複合加工機で構成される。各ツール５１としては、機器５０が、モータを含む複合加工機の場合、例えば、ダイ・パンチ、スピンドルなどの加工ツールが用いられる。
【００１４】
データ取得部１０１は、機器５０から、複数のツール（診断対象）のうちいずれか一つの状態を示す時系列データとして、例えば、あるツール５１を駆動するためのモータの電流波形を示す測定データ（機器５０で測定された測定データ）を取得し、取得した測定データを診断部１０２に出力すると共に、データ記憶部１０３を介して類似度演算部１０４に出力する。データ記憶部１０３は、複数のツール５１に関するデータを格納するデータベースである。このデータ記憶部１０３には、例えば、各ツール５１が正常状態にあるときに、各ツール５１をモータが駆動したときのモータの出力信号を基に予め生成された、複数の参照データＤ１、・・・、Ｄｎが格納される。各参照データＤ１、・・・、Ｄｎには、機器５０からの時系列データ（測定データ）に対応したデータであって、診断対象（ツール５１）の種類を特定する時系列データとして管理されたデータが用いられる。例えば、時系列データ（測定データ）が、モータの電流波形を示すデータである場合、各参照データＤ１、・・・、Ｄｎとして、モータの電流波形に対応した時系列データが用いられる。なお、時系列データとしては、モータの電流に関するデータの他に、モータの電圧・電力に関するデータや、制御指令値を示すデータを用いることができる。また、時系列データとして、モータの電流、電圧、電力などの電気信号を示すデータを用いることで、時系列データを容易に測定することができる。
【００１５】
類似度演算部１０４は、データ取得部１０１の取得による測定データとデータ記憶部１０３に格納された各参照データとを基に測定データと各参照データＤ１、・・・、Ｄｎとの類似度Ｒ１、・・・、Ｒｎを設定時刻毎にそれぞれ演算し、各演算結果をそれぞれ特徴量の一要素として特徴量記憶部１０５に格納する。ツール推定部１０６は、特徴量記憶部１０５に格納された各演算結果の情報を基に管理テーブル（複数のツール５１の種類に応じた特徴量を管理するデータベース・図示せず）を参照し、参照結果から、ツール５１の種類を推定し、推定結果を診断モデル選択部１０７に出力する。
【００１６】
診断モデル選択部１０７は、複数のツール５１の種類（クラスタ）に対応した複数の診断モデルに関する情報を保持し、ツール推定部１０６の推定結果（ツール５１の種類）を基に、複数の診断モデルの中から、ツール推定部１０６で推定したツール５１の種類に対応した診断モデルを選択し、選択した診断モデルの情報を診断部１０２に出力する。各診断モデルの情報は、例えば、時系列データとして、モータの電流波形を示すデータである場合、各ツール５１が正常状態にあるときに、各ツール５１をモータが駆動したときのモータの電流波形に相当するデータであって、各ツール５１の状態を診断するときの基準値となるデータで構成される。
【００１７】
診断部１０２は、データ取得部１０１が取得した測定データと診断モデル選択部１０７が選択した診断モデルの情報とを基に、測定データの取得先となるツール５１に関する診断を行い、診断結果を出力部１０８に出力する。例えば、診断部１０２は、データ取得部１０１が取得した測定データと診断モデル選択部１０７が選択した診断モデルの情報とを比較し、比較結果を基に、測定データの取得先となるツール５１の劣化状態や稼働状況（稼働率）の診断を行う。
【００１８】
出力部１０８は、診断部１０２の診断結果を出力する。例えば、出力部１０８が表示装置としての機能を有する場合、出力部１０８は、診断部１０２の診断結果を画面上に表示する。この際、ツール推定部１０６で推定した、ツール５１の種類に対応した診断モデルが、診断モデル選択部１０７によって選択されるので、診断部１０２で利用する診断モデルの情報は、データ取得部１０１が取得した測定データに対応した、最適な診断モデルの情報として自動で更新される。このため、診断部１０２は、最適な診断モデルを用いたときの診断結果を出力部１０８に表示することができる。
【００１９】
なお、診断装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、入力装置、出力装置、通信装置および記憶装置を備えたコンピュータ装置で構成される。
【００２０】
ＣＰＵは、装置全体の動作を統括的に制御する中央処理装置として構成される。入力装置は、キーボードまたはマウスから構成され、出力装置は、ディスプレイまたはプリンタから構成される。また通信装置は、無線ＬＡＮ又は有線ＬＡＮに接続するためのＮＩＣ（Network  Interface  Card）を備えて構成される。さらに記憶装置は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）およびＲＯＭ（Read  Only  Memory）などの記憶媒体から構成される。
【００２１】
記憶装置には、各種プログラムが格納される。この際、ＣＰＵは、記憶装置に格納された各種プログラムを実行することで、その機能を実現することができる。本実施例では、例えば、プログラムとして、データ取得部１０１、診断部１０２、類似度演算部１０４、ツール推定部１０６、診断モデル選択部１０７、出力部１０８を備えている。
【００２２】
図２は、測定データと参照データとから類似度を演算する処理を説明するための説明図である。図２において、データ取得部１０１により、時系列データとして、例えば、モータの電流波形を示すデータが測定データｄ１として取得された場合、測定データｄ１は、類似度演算部１０４に転送される。類似度演算部１０４は、測定データｄ１と、データ格納部１０３に格納された各参照データＤ１、・・・、Ｄｎとを基に両者の類似度Ｒ１、・・・、Ｒｎを設定時間ｔ毎にそれぞれ演算し、各演算結果を特徴量の一要素として特徴量記憶部１０５に格納する。例えば、類似度演算部１０４は、時間ｔ１に、時間ｔ１における測定データｄ１と参照データＤ１とを基に両者の類似度Ｒ１を演算し、演算結果（＝０．５８）を特徴量の一要素として特徴量記憶部１０５に格納し、時間ｔ２に、時間ｔ２における測定データｄ１と参照データＤ２とを基に両者の類似度Ｒ２を演算し、演算結果（＝０．７９）を特徴量の一要素として特徴量記憶部１０５に格納する。
【００２３】
次に、測定データと参照データから類似度を演算する手法について代表的な方法を説明する。
【００２４】
まず、１つめの手法は、測定データｄ１と参照データＤｉ（Ｄ１、・・・、Ｄｎ）の各時間ｔにおける差分の二乗和を用いてデータの類似度（ＳＳＤ）を評価する方法である。データの類似度（ＳＳＤ）は、次の数１で計算することができる。なお、数１では、電流のデータを扱うため、測定データｄ１をＩａとし、参照データＤｉをＩｂとしている。
【数１】
2020187502.tif 000003
【００２５】
類似度を計算する時系列データの時間幅は、ｔ＝０からｔ＝ｔｅｎｄまでである。また、Ｉａ（ｔ）は、測定データＩａの時刻ｔにおける測定値、Ｉｂ（ｔ）は、参照データＩｂの時刻ｔにおける値である。計算で得られた類似度（ＳＳＤ）の値が小さいほど、測定データＩａと参照データＩｂとの類似度が高いと評価することができる。
【００２６】
次に、２つめの手法は、測定データｄ１と参照データＤｉ（Ｄ１、・・・、Ｄｎ）の各時間ｔにおける差分の絶対値和を用いてデータの類似度（ＳＡＤ）を評価する方法である。データの類似度（ＳＡＤ）は、次の数２で計算することができる。なお、数２では、電流のデータを扱うため、測定データｄ１をＩａとし、参照データＤｉをＩｂとしている。
【数２】
2020187502.tif 000004
【００２７】
上記の数２では、時系列データの時間ｔ＝０からｔ＝ｔｅｎｄの区間における測定データＩａ（ｔ）と参照データＩｂ（ｔ）の時刻ｔにおける差分の絶対値の和を計算している。計算で得られた類似度(ＳＡＤ)の値が小さいほど、測定データＩａと参照データＩｂとの類似度が高いと評価することができる。
【００２８】
次に、３つめの手法は、測定データｄ１と参照データＤｉ（Ｄ１、・・・、Ｄｎ）の各時間ｔにおける相互相関を用いてデータの類似度（ＮＣＣ）を評価する方法である。データの類似度（ＮＣＣ）は、次の数３で計算することができる。なお、数３では、電流のデータを扱うため、測定データｄ１をＩａとし、参照データＤｉをＩｂとしている。
【数３】
2020187502.tif 000005
【００２９】
上記の数３では、時系列データの時間ｔ＝０からｔ＝ｔｅｎｄの区間における測定データＩａ（ｔ）と参照データＩｂ（ｔ）の相互相関を計算している。計算で得られた類似度（ＮＣＣ）は、−１〜１の値をとり、類似度（ＮＣＣ）＝１で、測定データＩａ（ｔ）と参照データＩｂ（ｔ）の値が完全に一致する。また、類似度（ＮＣＣ）が１に近い方が、測定データＩａと参照データＩｂとの類似度が高いと評価することができる。
【００３０】
なお、図２では、類似度演算部１０４で類似度（ＮＣＣ）を特徴量として計算した例を示している。この場合、類似度Ｒ１＝０．５８で、類似度Ｒ２＝０．７９であるので、測定データｄ１は、参照データＤ１よりも参照データＤ２との類似度が高いと評価ができる。また、特徴量としては、類似度（ＮＣＣ）のみでなく、前述の類似度（ＳＳＤ）や類似度（ＳＡＤ）の値を併用しても構わない。また、これ以外にも、測定データｄ１を画像の形でパターン認識した結果を類似度として使用しても構わない。
【００３１】
図３は、実施例１に係る管理テーブルの構成図である。図３において、管理テーブル２００は、複数のツール５１の特徴量を２次元座標で管理するためのテーブルであって、記憶装置に格納される。管理テーブル２００は、例えば、測定データｄ１と参照データＤ１との類似度Ｒ１を横軸（Ｘ軸）として、測定データｄ１と参照データＤ２との類似度Ｒ２を縦軸（Ｙ軸）として構成される。
【００３２】
この管理テーブル２００には、事前の学習で得られたクラスタに関する情報であって、例えば、第１〜第５の５種類のツール５１を特定するためのクラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５の情報が、類似度Ｒ１と類似度Ｒ２に対応して格納されている。この際、クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５の情報は、例えば、横軸（Ｘ軸）と縦軸（Ｙ軸）を２次元の座標軸とする２次元座標で管理される。第１のツール５１を特定するためのクラスタＣ１は、類似度Ｒ１（Ｘ軸）が、「０．９」〜「１．０」の範囲に設定され、類似度Ｒ２（Ｙ軸）が、「０．０５」〜「０．６」の範囲に設定される。第２のツール５１を特定するためのクラスタＣ２は、類似度Ｒ１が、「０．０５」〜「０．５」の範囲に設定され、類似度Ｒ２が、「０．９５」〜「１．０」の範囲に設定される。第３のツール５１を特定するためのクラスタＣ３は、類似度Ｒ１が、「０．４５」〜「０．７５」の範囲に設定され、類似度Ｒ２が、「０．４５」〜「０・８５」の範囲に設定される。第４のツール５１を特定するためのクラスタＣ４は、類似度Ｒ１が、「０．０５」〜「０．４」の範囲に設定され、類似度Ｒ２が、「０．４５」〜「０・９」の範囲に設定される。第５のツール５１を特定するためのクラスタＣ５は、類似度Ｒ１が、「０．５」〜「０．８５」の範囲に設定され、類似度Ｒ２が、「０．０５」〜「０・４５」の範囲に設定される。
【００３３】
なお、図３に示す管理テーブル２００は、一例であって、管理テーブル２００としては、類似度Ｒ２と類似度Ｒ３との関係を示す管理テーブル、類似度Ｒ３と類似度Ｒ４との関係を示す管理テーブルなど、複数の管理テーブルが用意されている。
【００３４】
ここで、データ取得部１０１で時系列データとして、測定データｄ１を得た場合、類似度演算部１０４において、測定データｄ１と参照データＤ１とを基に両者の類似度Ｒ１を演算し、演算結果（＝０．５８）をＸ軸の値として特徴量記憶部１０５に格納し、測定データｄ１と参照データＤ２とを基に両者の類似度Ｒ２を演算し、演算結果（＝０．７９）をＹ軸の値として特徴量記憶部１０５に格納する。この際、ツール推定部１０６は、特徴量記憶部１０５に格納された演算結果「（０．５８）,（０．７８）」＝特徴量ｆ１として管理し、特徴量ｆ１を基に管理テーブル２００を参照し、特徴量ｆ１が、クラスタＣ３の範囲に属するとの参照結果から、測定データｄ１を得るために使用したツール５１は、測定データｄ１の取得先となる、第３のツール５１であると推定する。
【００３５】
診断モデル選択部１０７は、第３のツール５１を診断するのに最適な診断モデルを選択し、選択した診断モデルの情報を診断部１０２に出力する。診断部１０２は、診断モデル選択部１０７で選択された診断モデルの情報を基に診断モデルの情報を更新し、更新された診断モデルの情報と測定データｄ１とを基に第３のツール５１に関する診断を実行する。
【００３６】
本実施例において、特徴量記憶部１０５は、測定データと参照データとの類似度で管理される特徴量を診断対象（ツール５１）の種類に応じた複数のクラスタに対応づけて記憶するデータベースであって、管理テーブル２００の情報を保持することができる。ツール推定部１０６は、類似度演算部１０４の演算結果を基に特徴量記憶部１０５の参照テーブル２００を参照して、測定データの取得先となる診断対象（ツール５１）の種類を推定する診断対象推定部として機能する。
【００３７】
また、診断モデル選択部１０７は、複数のクラスタＣ１〜Ｃ５に対応した複数の診断モデルを管理し、複数の診断モデルの中から、診断対象推定部（ツール推定部１０６）の推定結果に対応した診断モデルを選択することができる。また、診断部１０２は、データ取得部１０１の取得による測定データと診断モデル選択部１０７の選択による診断モデルとを比較し、比較結果から、測定データの取得先となる診断対象（ツール５１）の状態を診断することができる。
【００３８】
本実施例によれば、診断対象から得られた時系列データにノイズが重畳しても、診断対象の種類を正確に推定することができ、結果として、瞬時的な測定値のノイズや外れ値による誤推定を抑制することが可能となる。特に、類似度演算部１０４においては、測定データと参照データを基に数１〜数３のいずれかを用いて類似度を演算しているので、類似度が瞬時値になることはなく、測定データにノイズが重畳しても、ノイズの影響を受けない特徴量を求めることができ、結果として、診断対象の種類を正確に推定することができる。また、本実施例によれば、機器５０で複数のツール５１が使用されても、各ツール５１の種類を正確に推定したり、各ツール５１に対応した診断モデルを自動で更新したりすることができる。さらに、本実施例によれば、機器５０で複数のツール５１が使用されても、各ツール５１の状態を正確に診断することができる。
【実施例２】
【００３９】
図４は、本発明を適用した診断装置の実施例２を示す構成図である。図４において、本実施例は、実施例１に対して、該当ツール判定部１０９、再学習部１１０を追加したものであり、他の構成は、実施例１と同様である。図４において、該当ツール判定部１０９は、ツール推定部１０６の推定結果を基に該当ツールが存在するか否かを判定する。該当ツール判定部１０９は、該当ツールが存在すると判定した場合、該当ツールが存在する旨の情報とツール推定部１０６の推定結果を診断モデル選択部１０７に出力する。この場合、診断モデル選択部１０７は、ツール推定部１０６の推定結果に従って診断モデルを選択する。一方、該当ツール判定部１０９は、該当ツールが存在しないと判定した場合、該当ツールが存在しない旨の情報（未知のツール５１が存在する旨の情報）とツール推定部１０６の推定結果を再学習部１１０に出力する。
【００４０】
再学習部１１０は、ツール推定部１０６の推定結果を測定データｄ１に対応した特徴量として順次蓄積し、蓄積した特徴量の情報を基に再学習を実行する。再学習部１１０は、再学習の結果として、例えば、新たなツール５１を含むクラスタを作成するのに必要な学習結果が得られた場合、ツール推定部１０６に対して、新たなツール５１を特定するための特徴量に関する情報を転送し、管理テーブル２００の情報を更新する。また、再学習部１１０は、再学習の結果として、例えば、新たな診断モデルを選択するために必要な学習結果が得られた場合、診断モデル選択部１０７に対して、新たな診断モデルを選択するための特徴量に関する情報を転送し、診断モデル選択部１０７の情報を更新する。
【００４１】
図５は、実施例２に係る管理テーブルの構成図であって、図５（ａ）は、再学習前における管理テーブルの構成図であり、図５（ｂ）は、再学習後における管理テーブルの構成図である。図５（ａ）において、管理テーブル２０１は、管理テーブル２００と同様に、複数のツール５１の特徴量を２次元座標で管理するためのテーブルであって、記憶装置に格納される。管理テーブル２０１は、測定データｄ１と参照データＤ１との類似度Ｒ１を横軸（Ｘ軸）として、測定データｄ１と参照データＤ２との類似度Ｒ２を縦軸（Ｙ軸）として構成される。
【００４２】
この管理テーブル２０１には、複数のツール５１について、事前の学習で得られたクラスタの情報として、例えば、第１〜第５のツール５１を特定するためのクラスタＣ１〜Ｃ５の情報が、類似度Ｒ１と類似度Ｒ２に対応して格納されている。この際、クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５の情報は、例えば、横軸（Ｘ軸）と縦軸（Ｙ軸）を２次元の座標軸とする２次元座標で管理される。
【００４３】
ここで、データ取得部１０１で時系列データとして、測定データｄ１を得た場合、類似度演算部１０４において、測定データｄ１と参照データＤ１とを基に両者の類似度Ｒ１を演算し、演算結果（＝０．３５）をＸ軸の値として特徴量記憶部１０５に格納し、測定データｄ１と参照データＤ２とを基に両者の類似度Ｒ２を演算し、演算結果（＝０．３）をＹ軸の値として特徴量記憶部１０５に格納する。この際、ツール推定部１０６は、特徴量記憶部１０５に格納された演算結果「（０．３５）,（０．３）」＝特徴量ｆ２として管理し、特徴量ｆ２を基に管理テーブル２０１を参照し、特徴量ｆ２が、５つのクラスタＣ１〜Ｃ５のいずれの範囲にも属さないとの参照結果を得た場合、測定データｄ１を得るために使用したツール５１は、存在しない旨の推定結果を該当ツール判定部１０９に出力する。これにより、該当ツール判定部１０９は、該当するツールは存在しない旨の情報と、演算結果「（０．３５）,（０．３）」＝特徴量ｆ２に関する情報を再学習部１１０に出力する。
【００４４】
この際、再学習部１１０は、演算結果「（０．３５）,（０．３）」＝特徴量ｆ２に関する情報を学習値として蓄積し、蓄積した特徴量の情報を基に再学習を実行する。再学習部１１０は、再学習の結果として、例えば、新たなツール５１を含むクラスタを作成するに必要な学習結果が得られた場合、ツール推定部１０６に対して、新たなツール５１を特定するための特徴量に関する情報を転送する。
【００４５】
図５（ｂ）において、再学習後における管理テーブル２０２は、管理テーブル２００と同様に、複数のツール５１の特徴量を２次元座標で管理するためのテーブルであって、記憶装置に格納される。管理テーブル２０２は、測定データｄ１と参照データＤ１との類似度Ｒ１を横軸（Ｘ軸）として、測定データｄ１と参照データＤ２との類似度Ｒ２を縦軸（Ｙ軸）として構成される。
【００４６】
この管理テーブル２０２には、複数のツール５１について、事前の学習で得られたクラスタの情報として、例えば、第１〜第５のツール５１を特定するためのクラスタＣ１〜Ｃ５の情報が、類似度Ｒ１と類似度Ｒ２に対応して格納されている。この際、クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５の情報は、例えば、横軸（Ｘ軸）と縦軸（Ｙ軸）を２次元の座標軸とする２次元座標で管理される。
【００４７】
ここで、再学習部１１０から、ツール推定部１０６に対して、新たなツール５１を特定するための特徴量に関する情報が転送された場合、ツール推定部１０６は、再学習部１１０から転送された情報を基に管理テーブル２０２の情報を更新する。この際、ツール推定部１０６は、新たなツール５１として、第６のツール５１を特定するためのクラスタＣ６の範囲を管理テーブル２０２に設定する。例えば、ツール推定部１０６は、第６のツール５１を特定するためのクラスタＣ６の範囲として、類似度Ｒ１が、「０．２５」〜「０．４８」となる範囲に設定し、類似度Ｒ２が、「０．２」〜「０．４」となる範囲に設定する。
【００４８】
これにより、その後、データ取得部１０１で時系列データとして、測定データｄ１を得た場合、類似度演算部１０４において、測定データｄ１と参照データＤ１とを基に両者の類似度Ｒ１を演算し、演算結果（＝０．３５）をＸ軸の値として特徴量記憶部１０５に格納し、測定データｄ１と参照データＤ２とを基に両者の類似度Ｒ２を演算し、演算結果（＝０．３）をＹ軸の値として特徴量記憶部１０５に格納する。この際、ツール推定部１０６は、特徴量記憶部１０５に格納された演算結果「（０．３５）,（０．３）」＝特徴量ｆ３として管理し、特徴量ｆ３を基に管理テーブル２０２を参照し、特徴量ｆ３が、クラスタＣ６の範囲に属するとの参照結果から、測定データｄ１を得るために使用したツール５１は、第６のツール５１であると推定することができる。
【００４９】
本実施例において、該当ツール判定部１０９は、ツール推定部（診断対象推定部）１０６の推定結果を基に、測定データの取得先となる診断対象（ツール５１）が存在するか否かを判定する診断対象判定部として機能する。この際、再学習部１１０は、該当ツール判定部（診断対象判定部）１０９から否定の判定結果（該当するツールが存在しない旨の判定結果）を受けた場合、その後の類似度演算部１０４の演算結果を取り込み、類似度演算部１０４の演算結果を特徴量として蓄積し、蓄積された特徴量が、新たなクラスタＣ６（新たな診断対象）を特定する特徴量となったことを条件に、新たなクラスタＣ６（新たな診断対象）を特定する特徴量で特徴量記憶部１０５を更新する特徴量更新部として機能する。例えば、再学習部１１０は、新たなクラスタＣ６を特定する特徴量で特徴量記憶部１０５を更新するに際して、管理テーブル２０１を管理テーブル２０２に更新する。
【００５０】
また、再学習部１１０は、蓄積された特徴量が複数のクラスタＣ１〜Ｃ５とは異なる新たなクラスタＣ６（新たな診断対象）を特定する特徴量となったことを条件に、新たなクラスタＣ６（新たな診断対象）を特定する特徴量を基に診断モデル選択部１０７で管理される複数の診断モデルを更新する特徴量更新部として機能する。
【００５１】
本実施例によれば、測定データの取得先となる診断対象のツール５１が存在しない場合、その後の類似度演算部１０４の演算結果を特徴量として蓄積し、蓄積された特徴量が、新たなクラスタＣ６を特定する特徴量となったことを条件に、新たなクラスタＣ６を特定する特徴量で特徴量記憶部１０５と診断モデル選択部１０７の情報を更新しているので、診断対象のツール５１が未知であっても、蓄積された特徴量が、新たなクラスタＣ６を特定する特徴量となったことを条件に、診断モデルを新たなクラスタＣ６に対応する診断モデルに更新することができると共に、管理テーブル２０１を、新たなクラスタＣ６を含む管理テーブル２０２に更新することができる。このため、診断モデルと管理テーブルが更新された後は、診断対象のツール５１が未知と判定されるのを抑制することが可能になる。また、従来技術のように、未知のツールに対応した参照データを新たに追加する必要がないので、ツールが未知であっても、参照データを追加する作業、例えば、未知のツールの特徴量を新たにデータベース化する手間を軽減できる。さらに、診断モデルと管理テーブルが更新された後、新たなクラスタＣ６に属するツール５１を診断対象とした場合、この診断対象の種類を正確に推定したり、この診断対象の状態を正確に診断したり、することができる。
【実施例３】
【００５２】
図６は、実施例３に係る診断装置の処理を説明するための図であって、図６（ａ）は、全工程の測定データを用いたツール推定方法を説明するための説明図であり、図６（ｂ）は、加工工程の測定データを用いたツール推定方法を説明するための説明図である。なお、実施例３に係る診断装置１００の構成は、実施例１と同様である。
【００５３】
図６（ａ）において、機器５０が、あるツール５１に対して、時間ｔ１〜時間ｔ６の間に、起動工程Ｐ１、加工工程Ｐ２、原点復帰工程Ｐ３を実行する過程で得られた測定データｄ１のうち、全ての測定データｄ１を用いてツールを推定するに際して、例えば、起動工程Ｐ１における測定データｄ１と参照データＤ１とを基に類似度Ｒ３を計算したところ、類似度Ｒ３の値として、「０．５５」が得られた。また、機器５０が、他のツール５１に対して、時間ｔ１１〜時間ｔ１６の間に、起動工程Ｐ１１、加工工程Ｐ１２、原点復帰工程Ｐ１３を実行する過程で得られた測定データｄ１のうち、全ての測定データｄ１を用いてツールを推定するに際して、例えば、起動工程Ｐ１１における測定データｄ１と参照データＤ１を基に類似度Ｒ４を計算したところ、類似度Ｒ４の値として、「０．８１」が得られた。類似度Ｒ３の値「０．５５」と、類似度Ｒ４の値「０．８１」を含む情報（２次元座標＝「（０．５５）,（０．８１）」）を特徴量ｆ４として、管理テーブル２０３にプロットすると、特徴量ｆ４は、クラスタＣ３とクラスタＣ４との間に位置することになる。この場合、特徴量ｆ４が、クラスタＣ３とクラスタＣ４のうちいずれのクラスタに属するかを判定することが困難となる。
【００５４】
すなわち、起動工程Ｐ１、Ｐ１１における参照データＤ１は、ツール５１の種類が異なっても一致し易いため、起動工程Ｐ１、Ｐ１１における参照データＤ１を基に管理テーブル２０３の情報を生成すると、クラスタ間の間隔、例えば、クラスタＣ３とクラスタＣ４との間隔が近くなる。このため、特徴量ｆ４を基に管理テーブル２０３を参照しても、特徴量ｆ４が、クラスタＣ３とクラスタＣ４のうちいずれのクラスタに属するかを判定することが困難となる。なお、原点復帰工程Ｐ３、Ｐ１３における参照データＤ１が、ツール５１が異なっても一致し易い場合、原点復帰工程Ｐ３、Ｐ１３における参照データＤ１を基に管理テーブル２０３の情報を生成しても、クラスタ間の間隔、例えば、クラスタＣ３とクラスタＣ４との間隔が近くなる。
【００５５】
図６（ｂ）において、機器５０が、あるツール５１に対して、時間ｔ３〜時間ｔ４の間に、加工工程Ｐ２を実行する過程で得られた測定データｄ１と、参照データＤ１とを基に類似度Ｒ１１を数３で計算したところ、類似度Ｒ１１の値として、「０．４８」が得られた。また、機器５０が、他のツール５１に対して、時間ｔ１３〜時間ｔ１４の間に、加工工程Ｐ１２を実行する過程で得られた測定データｄ１と、参照データＤ１とを基に類似度Ｒ１２を数３で計算したところ、類似度Ｒ１２の値として、「０．６２」が得られた。類似度Ｒ１１の値「０．４８」と、類似度Ｒ１２の値「０．６２」を含む情報（２次元座標＝「（０．４８）,（０．６２）」）を特徴量ｆ５として、管理テーブル２０４にプロットすると、特徴量ｆ５は、クラスタＣ４に属すると判定することができる。
【００５６】
すなわち、加工工程Ｐ２、Ｐ１２における参照データＤ１は、ツール５１毎に異なるため、加工工程Ｐ２、Ｐ１２における参照データＤ１を基に管理テーブル２０４の情報を生成すると、各クラスタ（クラスタＣ１〜Ｃ５）間の間隔が大きくなる。この場合、各クラスタ（クラスタＣ１〜Ｃ５）は、各クラスタの各々の境界が互いに離れた値の特徴量で分類されたクラスタであって、ツール５１に対して実施される複数の工程のうち指定の加工工程に対応した参照データを基に分類された複数の分散用クラスタとして構成される。このため、特徴量ｆ５を基に管理テーブル２０４を参照することで、特徴量ｆ５は、クラスタＣ４に属すると容易に判定することができ、誤分類の確率（ツール５１がいずれかのクラスタに誤って分類される確率）を下げることが可能になる。
【００５７】
本実施例によれば、加工工程における参照データを基に生成された管理テーブル２０４を参照して特徴量を判定することで、ツール５１がどのクラスタ（どの種類）に属するかを正確に判定することができ、結果として、ツール５１をクラスタ別に分類する際の誤分類の確率を下げることができる。このため、使用ツールの種類を推定する精度を向上させることが可能となる。
【実施例４】
【００５８】
図７は、本発明を適用した診断装置の実施例４を示す構成図である。図７において、本実施例は、実施例１に対して、条件補正部１１１を追加したものであり、他の構成は、実施例１と同様である。図７において、条件補正部１１１は、機器５０に接続され、機器５０からの設定情報１１２を基に参照データＤ１〜Ｄｎを補正し、補正された参照データを類似度演算部１０４に転送する。例えば、条件補正部１１１は、設定情報１１２で、ツール５１の加工対象の板厚が２倍になったことが指定された場合、加工工程における参照データＤ１〜Ｄｎの値を２倍にする補正を行う。また、条件補正部１１１は、設定情報１１２で、ツール５１の加工対象の材質が変更されたことが指定された場合、加工工程における参照データＤ１〜Ｄｎの値を、変更された材質に応じて補正する。
【００５９】
この際、類似度演算部１０４は、ツール５１の加工対象の材質や板厚ごとに管理テーブル２００の情報を変更・増加することなく、条件補正部１１１で補正された参照データＤ１〜Ｄｎを用いて類似度の計算を実行することができる。
【００６０】
本実施例によれば、ツール５１の加工対象の材質や板厚が設定情報１１２で変更されても、ツール５１の加工対象の材質や板厚ごとに管理テーブル２００の情報を変更・増加することなく、ツール５１の種類を精度よく推定（分類）することができる。
【実施例５】
【００６１】
図８は、本発明を適用した診断装置の実施例５を示す構成図である。図８において、本実施例は、例えば、工場内に同一機器５０が複数台ある場合を想定したときの診断装置であって、実施例４に対して、コンピュータ装置で構成されるクラウドサーバ１２０を追加し、機器５０を複数台配置したものであり、他の構成は、実施例４と同様である。
【００６２】
図８において、複数台の機器５０は、それぞれクラウドサーバ１２０に接続されている。また、診断装置１００のうちデータ記憶部１０３、ツール推定部１０６、条件補正部１１１は、それぞれクラウドサーバ１２０に接続されている。この際、各機器５０とクラウドサーバ１２０との間で情報（機器５０やツール５１の情報）の送受信が実行され、データ記憶部１０３とクラウドサーバ１２０との間で情報（参照データ）の送受信が実行され、ツール推定部１０６とクラウドサーバ１２０との間で情報（推定モデルや管理テーブルの情報）の送受信が実行され、条件補正部１１１とクラウドサーバ１２０との間で情報（参照データを補正するための情報や補正された参照データの情報）の送受信が実行される。
【００６３】
本実施例によれば、いずれかの機器５０から、クラウドサーバ１２０を介して診断装置１００と情報の送受信を行うことができる。この際、例えば、ある機器５０又はクラウドサーバ１２０で設定された設定条件を示す設定情報（加工対象の材質や板厚を変更する設定情報）を、クラウドサーバ１２０を介して診断装置１００で受信した場合、診断装置１００における条件補正部１１１は、データ記憶部１０３に格納された複数の参照データを補正し、補正された複数の参照データを類似度演算部１０４の演算時に用いるデータとして類似度演算部１０４に転送することができる。条件補正部１１１は、クラウドサーバ１２０からの設定情報で、ツール５１の加工対象の板厚が２倍になったことが指定された場合、加工工程における参照データＤ１〜Ｄｎの値を２倍にする補正することができる。この際、条件補正部１１１は、機器５０、又はクラウドサーバ１２０で設定された設定条件を示す設定情報を基にデータ記憶部１０３に格納された複数の参照データを、類似度演算部１０４の演算時に用いるデータとして補正することができる。
【００６４】
また、ある機器５０が、他の機器５０の状態を基に生成した情報を、クラウドサーバ１２０を介して診断装置１００に送信することで、データベース（管理テーブル２００）や診断モデルの情報を最新のものに更新したり、最適化したりすることができる。さらに、ある機器５０からの時系列データ（測定データ）を基に診断装置１００で未知のツール５１が存在することを判定した場合、診断装置１００は、再学習を実施する前に、他の機器５０で管理するツール５１の中に、未知のツール５１に対応するツール５１が存在するか否かをクラウドサーバ１２０に確認することができる。また、ある機器５０からの時系列データ（測定データ）を基に診断装置１００でツール５１が属するクラスタを誤って推定した場合、クラスタを誤って推定した情報を診断装置１００からクラウドサーバ１２０に送信し、この情報を、クラウドサーバ１２０を介して各機器５０が共有することで、他の機器５０が、ツール５１が属するクラスタを誤って推定することを抑制することが可能になる。
【００６５】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、複数のツール５１を用いて加工対象を加工する加工部を含む機器５０と、診断装置１００とを一体化して加工装置として構成することができる。この際、加工装置において、各ツール５１の種類と推定したり、各ツール５１の状態を診断したりすることができる。また、本発明は、自動車等の部品、例えば、動力伝達用ベルトの劣化を診断する診断装置や、鉄道車両のレールの劣化を診断する診断装置に適用することができる。上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００６６】
また、上記の各構成、機能等は、それらの一部又は全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）等の記録装置、または、ＩＣ（Integrated  Circuit）カード、ＳＤ（Secure  Digital）メモリカード、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）等の記録媒体に記録して置くことができる。
【符号の説明】
【００６７】
５０  機器、５１  ツール、１００  診断装置、１０１  データ取得部、１０２  診断部、１０３  データ記憶部、１０４  類似度演算部、１０５  特徴量記憶部、１０６  ツール推定部、１０７  診断モデル選択部、１０８  出力部、１０９  該当ツール判定部、１１０  再学習部、１１１  条件補正部、１２０  クラウドサーバ
【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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