(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のセンサの検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する第１の判定手段と、
前記第１のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、第２のセンサを起動させ、前記第２のセンサの検出データに基づき、前記対象装置の正常／異常を判定する第２の判定手段と、
を有し、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサは、前記対象装置に関係する所定のデータを検出可能な位置に設置されている処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の処理装置において、
正常／異常の判定ができない前記第１のセンサの前記検出データ及び前記第２のセンサの前記検出データである判定不可データを、記憶手段に記憶させる登録手段をさらに有する処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の処理装置において、
前記登録手段は、前記判定不可データを、前記判定不可データが検出された日時に対応付けて前記記憶手段に記憶させる処理装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の処理装置において、
前記登録手段は、前記判定不可データを、前記判定不可データが検出された際に前記対象装置により処理されていた製品の加工条件に対応付けて前記記憶手段に記憶させる処理装置。
【請求項５】
請求項２から４のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記登録手段は、前記判定不可データを、前記判定不可データが検出された際の前記対象装置の環境に対応付けて前記記憶手段に記憶させる処理装置。
【請求項６】
請求項２から５のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記登録手段は、前記判定不可データを、前記判定不可データが検出された際に前記対象装置により処理されていた製品の識別情報に対応付けて前記記憶手段に記憶させる処理装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記対象装置の動作を制御する制御手段をさらに有する処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の処理装置において、
前記制御手段は、前記第１のセンサの前記検出データ又は前記第２のセンサの前記検出データに基づき前記対象装置は異常と判定された場合、動作を停止させる制御信号を前記対象装置に送信する処理装置。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の処理装置において、
前記制御手段は、前記第２のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、動作を停止させる制御信号を前記対象装置に送信する処理装置。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサは振動又は音を検出し、
前記第２のセンサは、前記第１のセンサよりも検出する帯域幅が狭い処理装置。
【請求項１１】
請求項１から９のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記第１のセンサは、振動又は音を検出し、
前記第２のセンサは、振動又は音以外を検出するセンサである処理装置。
【請求項１２】
請求項１から１１のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記第１のセンサは、前記第２のセンサよりも消費電力が小さい処理装置。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記対象装置は、加工装置である処理装置。
【請求項１４】
第１のセンサ及び第２のセンサが、対象装置に関係する所定のデータを検出可能な位置に設置されている処理装置が備えたコンピュータが、
前記第１のセンサの検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定するための処理を行う第１の判定工程と、
前記第１の判定工程において前記対象装置の正常／異常の判定ができなかった場合に実行される工程であって、前記第２のセンサを起動させ、前記第２のセンサの検出データに基づき、前記対象装置の正常／異常を判定する第２の判定工程と、
を実行する処理方法。
【請求項１５】
第１のセンサ及び第２のセンサが、対象装置に関係する所定のデータを検出可能な位置に設置されている処理装置が備えたコンピュータを、
前記第１のセンサの検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する第１の判定手段、
前記第１のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、前記第２のセンサを起動させ、前記第２のセンサの検出データに基づき、前記対象装置の正常／異常を判定する第２の判定手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理装置、処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、送電線路設備を構成する部材に伝わる振動音に基づき、当該設備の異常を検出する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１９３５６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
対象装置の正常／異常の判定を行う場合、複数種類のデータを用いて多面的に評価することが望ましい。しかし、複数のセンサを用いて複数種類のデータを測定すると、消費電力が大きくなる。本発明は、複数種類のデータを用いて対象装置の正常／異常を判定する技術において、省電力を実現することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明によれば、
第１のセンサの検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する第１の判定手段と、
前記第１のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、第２のセンサを起動させ、前記第２のセンサの検出データに基づき、前記対象装置の正常／異常を判定する第２の判定手段と、
を有する処理装置が提供される。【０００６】
また、本発明によれば、
コンピュータが、
第１のセンサの検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する第１の判定工程と、
前記第１のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、第２のセンサを起動させ、前記第２のセンサの検出データに基づき、前記対象装置の正常／異常を判定する第２の判定工程と、
を実行する処理方法が提供される。【０００７】
また、本発明によれば、
コンピュータを、
第１のセンサの検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する第１の判定手段、
前記第１のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、第２のセンサを起動させ、前記第２のセンサの検出データに基づき、前記対象装置の正常／異常を判定する第２の判定手段、
として機能させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、複数種類のデータを用いて対象装置の正常／異常を判定する技術において、省電力が実現される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。【００１０】
【図１】本実施形態の処理システムの機能ブロック図の一例である。
【図２】本実施形態の処理装置のハードウエア構成の一例を示す図である。
【図３】本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。
【図４】本実施形態の処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。
【図６】本実施形態の処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。
【図８】本実施形態の処理システムの機能ブロック図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の処理システムの全体像及び概要を説明する。本実施形態の処理システムは、対象装置の正常／異常を判定するシステムである。本実施形態の処理システムは、研磨機、切削機等の加工装置の評価に適している。なお、その他の装置の評価に適用することも可能である。
【００１２】
本実施形態の処理システムは、図１の機能ブロック図に示すように、処理装置１０と、１つ又は複数の第１のセンサ２１と、１つ又は複数の第２のセンサ２２とを有する。処理装置１０と、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２とは、任意の通信手段で通信可能に構成される。例えば、処理装置１０と、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２とは、専用線（有線）で互いに繋がり通信してもよいし、近距離無線通信で互いに通信してもよいし、ＬＡＮ（local area network）で互いに繋がり通信してもよい。
【００１３】
第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２は、対象装置に関係するデータを検出するセンサである。第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２は、対象装置に関係する所定のデータを検出可能な位置に設置される。
【００１４】
処理装置１０は、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２の検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する装置である。処理装置１０は、対象装置を設置している現場に設置される。
【００１５】
第１のセンサ２１は、常時稼働し、データの検出を継続する。これに対し、第２のセンサ２２は、所定条件を満たした場合に起動し、それから一定時間のみデータの検出を行う。具体的には、第２のセンサ２２は、第１のセンサ２１の検出データに基づき対象装置の正常／異常の判定ができない場合に起動し、それから一定時間のみデータの検出を行う。
【００１６】
このような本実施形態の処理システムによれば、複数のセンサにより取得された複数種類のデータを用いて、対象装置の正常／異常を判定することができる。このため、対象装置の状態を多面的に評価し、対象装置の正常／異常の判定結果の信頼度を高めることができる。
【００１７】
また、本実施形態の処理システムによれば、常時すべてのセンサを稼働させるのでなく、一部（第１のセンサ２１）のみを常時稼働させ、他の一部（第２のセンサ２２）は所定条件を満たした場合のみ一時的に稼働させることができる。このため、常時すべてのセンサを稼働させる場合に比べて、消費電力を低減できる。
【００１８】
また、本実施形態の処理システムによれば、第２のセンサ２２を起動させる条件を、「第１のセンサ２１の検出データに基づき対象装置の正常／異常の判定ができない場合」とすることができる。
【００１９】
第１のセンサ２１の検出データに基づき対象装置の正常／異常の判定ができる場合にはその結果を採用すればよく、他の種類のデータに基づくさらなる判定を行う必要はない。一方で、第１のセンサ２１の検出データに基づき対象装置の正常／異常の判定ができない場合には、他の種類のデータに基づく他の視点から判定を行うことで、対象装置の正常／異常の判定を試みる。このように、必要な場合のみ第２のセンサ２２を稼働させ、不要なタイミングでの第２のセンサ２２の稼働を抑制できるので、消費電力の低減を効率的に実現できる。
【００２０】
次に、処理装置１０の構成を詳細に説明する。まず、処理装置１０のハードウエア構成の一例について説明する。本実施形態の処理装置１０が備える各機能部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。
【００２１】
図２は、本実施形態の処理装置１０のハードウエア構成を例示するブロック図である。図２に示すように、処理装置１０は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。
【００２２】
バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵやＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置（例：キーボード、マウス、マイク、物理キー、タッチパネルディスプレイ、コードリーダ等）、外部装置、外部サーバ、外部センサ等から情報を取得するためのインターフェイスや、出力装置（例：ディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等）、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。
【００２３】
次に、処理装置１０の機能構成を説明する。図３に、処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、第１の判定部１１と、第２の判定部１２とを有する。
【００２４】
第１の判定部１１は、第１のセンサ２１の検出データ（例：検出値の時系列データ）に基づき、対象装置の正常／異常を判定する。第１のセンサ２１は常時稼働し、データの検出を継続する。そして、第１の判定部１１は、第１のセンサ２１により検出されたデータに基づく判定を継続する。
【００２５】
第１の判定部１１は、例えば、説明変数と目的変数（正常又は異常）とをペアにした教師データに基づく機械学習で得られた推定モデルを用いて、上記判定を行うことができる。この場合の判定結果は、「正常」、「異常」及び「不明（正常／異常の判定ができない）」のいずれかとなる。学習させた教師データが十分でない場合、「不明」となりやすい。
【００２６】
推定技法は設計的事項であり、あらゆる技術を採用できる。説明変数は、第１のセンサ２１で検出される検出値の時系列データであってもよいし、当該時系列データから抽出された特徴量であってもよい。特徴量の種類は設計的事項である。また、説明変数は、対象装置の環境、対象装置により処理されている製品の加工条件等を含んでもよい。対象装置の環境は、対象装置設置位置の気温、湿度等が例示されるが、これらに限定されない。製品の加工条件は、対象装置の設定、製品の加工に用いる付属品（例：研磨液等）の種類等が例示されるが、これらに限定されない。
【００２７】
第１の判定部１１は、第１のセンサ２１の検出データ及び推定モデルを用いた判定において、第１のセンサ２１の検出データ（所定時間分の検出値の時系列データ）又はそれから抽出された特徴量を、前処理を行わずに推定モデルに入力して判定を行ってもよい。そして、第１の判定部１１はその判定結果を出力してもよい。
【００２８】
その他、第１の判定部１１は、第１のセンサ２１の検出データに１種類又は複数種類の前処理を行い、前処理後の検出データ又はそれから抽出された特徴量を推定モデルに入力して判定を行ってもよい。そして、第１の判定部１１はその判定結果を出力してもよい。
【００２９】
その他、第１の判定部１１は、上記手法を組み合わせてもよい。すなわち、第１の判定部１１は、まず、第１のセンサ２１の検出データ又はそれから抽出された特徴量を、前処理を行わずに推定モデルに入力して判定を行ってもよい。そして、判定結果が「正常」又は「異常」であった場合、第１の判定部１１はその判定結果を出力してもよい。
【００３０】
一方、判定結果が「不明」であった場合、第１の判定部１１は、第１のセンサ２１の検出データに１種類又は複数種類の前処理を行い、前処理後の検出データ又はそれから抽出された特徴量を推定モデルに入力して再度判定を行ってもよい。そして、第１の判定部１１はその判定結果を出力してもよい。
【００３１】
なお、上記手法を組み合わせる場合、実施する前処理の種類を段階的に増やしてもよい。すなわち、第１のセンサ２１の検出データ又はそれから抽出された特徴量を前処理を行わずに推定モデルに入力した判定の結果が「不明」であった場合、第１の判定部１１は、第１の前処理を行った検出データ又はそれから抽出された特徴量を推定モデルに入力して再度判定を行ってもよい。そして、判定結果が「正常」又は「異常」であった場合、第１の判定部１１はその判定結果を出力してもよい。
【００３２】
一方、判定結果が「不明」であった場合、第１の判定部１１は、第１の前処理及び第２の前処理を行った検出データ又はそれから抽出された特徴量を推定モデルに入力して再度判定を行ってもよい。このように、判定結果「不明」が維持される間、実施する前処理の種類を段階的に増やしてもよい。そして、すべての前処理を行っても判定結果が「不明」である場合、第１の判定部１１はその判定結果を出力してもよい。
【００３３】
前処理は、レベル補正（ベースラインの補正）、ノイズ処理（不要ピークの除去）及び処理データの絞り込み（波形のズームアップ）の中の少なくとも１つを含む。なお、前処理はその他の処理を含んでもよい。以下、各処理について説明する。
【００３４】
「レベル補正」
検出データのベースラインを補正することで、検出データに含まれるピークのレベルを補正する。ベースラインの補正は、対象装置の環境や、対象装置により処理されている製品の加工条件等と、予め定められたルールとに基づき、第１の判定部１１が行ってもよい。
【００３５】
「ノイズ処理」
ノイズ処理では、対象装置に関係しないピーク（ノイズ）を除去する。例えば、第１の判定部１１は、対象装置からの距離が互いに異なる複数の第１のセンサ２１（同特性、同設定）から検出データを取得し、複数の第１のセンサ２１から取得した検出データを同期させる。そして、第１の判定部１１は、対応するピーク（複数の第１のセンサ２１各々の検出データに含まれる同じ要因に基づくピーク）間の関係が所定条件を満たさないピークをノイズとして除去する。
【００３６】
所定条件は、「対象装置からの距離が小さい第１のセンサ２１の検出データほど、ピークが大きい」である。これは、対象装置からの距離が近い第１のセンサ２１ほど、対象装置に起因したデータ（例：振動、音等）をより検出しやすいことに基づく。
【００３７】
「処理データの絞り込み」
処理対象（推定モデルに入力したり、特徴量を抽出したりする処理の対象）とするデータを絞り込む。例えば、周波数の範囲を絞り込む。これにより、処理対象のデータ内におけるピークレベルの上限下限の差が小さくなる。この状態でベースラインの補正、及び、波形のズームアップを行うことで、ピークレベルの上限下限の差を所定範囲に収めつつ、波形のズームアップ率を向上させることができる。
【００３８】
第２の判定部１２は、第１のセンサ２１の検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、すなわち第１の判定部１１から判定結果「不明」が出力された場合、第２のセンサ２２を起動させる。そして、第２の判定部１２は、第２のセンサ２２の検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する。
【００３９】
第２のセンサ２２は、第１のセンサ２１と異なる種類のデータを検出する。なお、第１のセンサ２１は、第２のセンサ２２よりも消費電力が小さくなるようにしてもよい。すなわち、相対的に消費電力が小さいセンサを常時稼働しておく第１のセンサ２１として利用し、相対的に消費電力が大きいセンサを所定条件に応じて起動させる第２のセンサ２２として利用してもよい。
【００４０】
以下、第１のセンサ２１と第２のセンサ２２の具体例を示す。
【００４１】
「例１」
例１では、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２は、同種のデータ、具体的は振動又は音を検出する。そして、第２のセンサ２２は、第１のセンサ２１よりも検出する帯域幅が狭い。
【００４２】
第１のセンサ２１は、比較的広い帯域幅（例：１０Ｈｚ〜２０ｋＨｚ）を検出対象とし、第２のセンサ２２は、それに含まれる一部（例：１０Ｈｚ〜１ｋＨｚ、１ｋＨｚ〜５ｋＨｚ、５ｋＨｚ〜２０ｋＨｚ等）を検出対象とすることができる。帯域幅を狭くした第２のセンサ２２の方が、より感度が高いデータを収集できる。
【００４３】
この場合、複数の第２のセンサ２２で、第１のセンサ２１の帯域幅をカバーしてもよい。すなわち、第１のセンサ２１の帯域幅が１０Ｈｚ〜２０ｋＨｚである場合、１つの第２のセンサ２２の帯域幅を１０Ｈｚ〜１ｋＨｚとし、他の第２のセンサ２２の帯域幅を１ｋＨｚ〜５ｋＨｚとし、他の第２のセンサ２２の帯域幅を５ｋＨｚ〜２０ｋＨｚとしてもよい。
【００４４】
第１の判定部１１の検出対象の帯域、及び、第２のセンサ２２の検出対象の帯域は、対象装置のスペックや設定等に応じて決定することができる。
【００４５】
「例２」
例２では、第１のセンサ２１は、振動又は音を検出する。そして、第２のセンサ２２は、振動又は音以外を検出する。すなわち、第１のセンサ２１と第２のセンサ２２は異なる種類のデータを検出する。
【００４６】
例えば、第１のセンサ２１は振動を検出し、第２のセンサ２２は音を検出してもよい。その他、第１のセンサ２１は音を検出し、第２のセンサ２２は振動を検出してもよい。その他、第１のセンサ２１は振動又は音を検出し、第２のセンサ２２は温度、圧力、研磨機の回転数、研磨液の流量、研磨液のＰＨの中の少なくとも１つを検出してもよい。また、第２のセンサ２２は、対象装置の所定箇所の画像（静止画像、動画像）を撮影してもよい。なお、複数の第２のセンサ２２で、複数種類のデータを検出してもよい。
【００４７】
第２の判定部１２は、機械学習で得られた推定モデルを用いて上記判定を行うことができる。詳細は、第１の判定部１１による判定と同様である。この場合の判定結果は、「正常」、「異常」及び「不明（正常／異常の判定ができない）」のいずれかとなる。学習させた教師データが十分でない場合、「不明」となりやすい。
【００４８】
第２の判定部１２は、第２のセンサ２２の検出データ及び推定モデルを用いた判定において、第２のセンサ２２の検出データ（所定時間分の検出値の時系列データ又はそれから抽出された特徴量を、前処理を行わずに推定モデルに入力して判定を行ってもよい。そして、第２の判定部１２はその判定結果を出力してもよい。
【００４９】
その他、第２の判定部１２は、第２のセンサ２２の検出データに１種類又は複数種類の前処理を行い、前処理後の検出データ又はそれから抽出された特徴量を推定モデルに入力して判定を行ってもよい。そして、第２の判定部１２はその判定結果を出力してもよい。
【００５０】
その他、第２の判定部１２は、上記手法を組み合わせてもよい。すなわち、第２の判定部１２は、まず、第２のセンサ２２の検出データ又はそれから抽出された特徴量を、前処理を行わずに推定モデルに入力して判定を行ってもよい。そして、判定結果が「正常」又は「異常」であった場合、第２の判定部１２はその判定結果を出力してもよい。
【００５１】
一方、判定結果が「不明」であった場合、第２の判定部１２は、１種類又は複数種類の前処理を行った検出データ又はそれから抽出された特徴量を推定モデルに入力して再度判定を行ってもよい。そして、第２の判定部１２はその判定結果を出力してもよい。
【００５２】
なお、上記手法を組み合わせる場合、実施する前処理の種類を段階的に増やしてもよい。すなわち、第２のセンサ２２の検出データ又はそれから抽出された特徴量を、前処理を行わずに推定モデルに入力した判定の結果が「不明」であった場合、第２の判定部１２は、第１の前処理を行った検出データ又はそれから抽出された特徴量を推定モデルに入力して再度判定を行ってもよい。そして、判定結果が「正常」又は「異常」であった場合、第２の判定部１２はその判定結果を出力してもよい。
【００５３】
一方、判定結果が「不明」であった場合、第２の判定部１２は、第１の前処理及び第２の前処理を行った検出データ又はそれから抽出された特徴量を推定モデルに入力して再度判定を行ってもよい。このように、判定結果「不明」が維持される間、実施する前処理の種類を段階的に増やしてもよい。そして、すべての前処理を行っても判定結果が「不明」である場合、第２の判定部１２はその判定結果を出力してもよい。
【００５４】
前処理の詳細は、第１の判定部１１が実施する前処理と同様である。
【００５５】
また、第２の判定部１２は、複数の第２のセンサ２２を段階的に起動させてもよい。すなわち、第１のセンサ２１の検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、第２の判定部１２は、複数の第２のセンサ２２の中の一部である第２−１のセンサ２２を起動させてもよい。そして、第２−１のセンサ２２の検出データに基づく判定結果が「正常」又は「異常」であった場合、第２の判定部１２はその判定結果を出力してもよい。
【００５６】
一方、第２−１のセンサ２２の検出データに基づく判定結果が「不明」であった場合、第２の判定部１２は、複数の第２のセンサ２２の中の他の一部である第２−２のセンサ２２を起動させてもよい。この時、第２−１のセンサ２２は停止させてもよい。そして、第２−２のセンサ２２の検出データに基づく判定結果が「正常」又は「異常」であった場合、第２の判定部１２はその判定結果を出力してもよい。
【００５７】
一方、第２−２のセンサ２２の検出データに基づく判定結果が「不明」であった場合、第２の判定部１２は、複数の第２のセンサ２２の中の他の一部である第２−３のセンサ２２を起動させてもよい。この時、第２−２のセンサ２２は停止させてもよい。
【００５８】
このように、判定結果「不明」が維持される間、起動させる第２のセンサ２２を順次切り替えてもよい。そして、すべての第２のセンサ２２を起動させても判定結果が「不明」である場合、第２の判定部１２はその判定結果を出力してもよい。
【００５９】
次に、図４のフローチャートを用いて、本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。
【００６０】
処理を開始すると、第１の判定部１１は、第１のセンサ２１の検出データに基づく対象装置の正常／異常の判定を開始する（Ｓ１０）。すなわち、第１の判定部１１は、第１のセンサ２１を起動させ、データの検出を開始させる。そして、第１の判定部１１は、第１のセンサ２１から検出データを取得し、上記判定を行う。
【００６１】
第１の判定部１１から出力された判定結果が「正常」又は「異常」である場合（Ｓ１１）、処理装置１０はその判定結果を出力する（Ｓ１４）。処理装置１０は、ディスプレイ、スピーカ、ランプ、メーラ等のあらゆる出力装置を介して、判定結果を出力することができる。
【００６２】
一方、第１の判定部１１から出力された判定結果が「不明」である場合（Ｓ１１）、第２の判定部１２は第２のセンサ２２を起動させ、それから一定時間（例：予め定められた時間、第２の判定部１２による判定結果が出力されるまで）データを検出させる（Ｓ１２）。そして、第２の判定部１２は、第２のセンサ２２から検出データを取得し、当該検出データに基づいて対象装置の正常／異常を判定する（Ｓ１３）。なお、第２のセンサ２２は、上記一定時間のデータの検出を完了すると、動作を停止してもよい。
【００６３】
その後、処理装置１０は、第２の判定部１２の判定結果を出力する（Ｓ１４）。出力される判定結果は、「正常」、「異常」又は「不明」である。処理装置１０は、ディスプレイ、スピーカ、ランプ、メーラ等のあらゆる出力装置を介して、判定結果を出力することができる。
【００６４】
以降、処理を終了する指示入力がない間（Ｓ１５のＮｏ）、処理装置１０は処理を継続する。
【００６５】
次に、本実施形態の処理システムの作用効果を説明する。本実施形態の処理システムによれば、複数のセンサにより取得された複数種類のデータを用いて、対象装置の正常／異常を判定することができる。このため、対象装置の状態を多面的に評価し、精度よく対象装置の正常／異常を判定できる。
【００６６】
また、本実施形態の処理システムによれば、常時すべてのセンサを稼働させるのでなく、一部（第１のセンサ２１）のみを常時稼働させ、他の一部（第２のセンサ２２）は所定条件を満たした場合のみ一時的に稼働させることができる。このため、常時すべてのセンサを稼働させる場合に比べて、消費電力を低減できる。
【００６７】
また、本実施形態の処理システムによれば、第２のセンサ２２を起動させる条件を、「第１のセンサ２１の検出データに基づき対象装置の正常／異常の判定ができない場合」とすることができる。
【００６８】
第１のセンサ２１の検出データに基づき対象装置の正常／異常の判定ができる場合にはその結果を採用すればよく、他の種類のデータに基づくさらなる判定を行う必要はない。一方で、第１のセンサ２１の検出データに基づき対象装置の正常／異常の判定ができない場合には、他の種類のデータに基づく他の視点から判定を行うことで、対象装置の正常／異常の判定を試みる。このように、必要な場合のみ第２のセンサ２２を稼働させ、不要なタイミングでの第２のセンサ２２の稼働を抑制できるので、消費電力の低減を効率的に実現できる。
【００６９】
また、本実施形態の処理システムによれば、機械学習で得られた推定モデルを用いて、対象装置の正常／異常を判定することができる。この場合、より多くの教師データを用いて機械学習をさせることで、判定結果「不明」となる不都合を回避できる。換言すれば、学習させた教師データが十分でないと、判定結果「不明」となる可能性が高くなる。
【００７０】
例えば、航空エンジンの製造等に代表されるように、規格品の大量製造でなく、一品ものの製造においては、製品の状態が各々異なり得るので、それを処理する対象機器の状態も処理する製品に応じて異なり得る。このため、あらゆる状況をカバーするように教師データを事前に用意し、学習させるのが困難になる。結果、判定結果「不明」となる可能性が高くなる。
【００７１】
判定結果が「不明」の場合、現場の人間の判断が難しくなる。仮に、異常が生じている場合には、即座に対象機器を停止させるのが好ましい。一方で、対象機器を停止させると、生産ラインがストップし、甚大な損害が発生する。このため、異常が生じていない状態での対象機器の停止は、できるだけ回避することが好ましい。
【００７２】
本実施形態の処理システムによれば、判定結果「不明」となった場合、検出データに各種前処理を施し、それを用いて再判定を行ったり、また、異なるセンサを起動させて異なる種類のデータを検出し、それに基づき再判定を行ったりできる。このように、多面的に評価することで、出力される判定結果が「不明」となる不都合を抑制できる。
【００７３】
また、本実施形態の処理システムによれば、相対的に消費電力が小さいセンサを常時稼働しておく第１のセンサ２１として利用し、相対的に消費電力が大きいセンサを所定条件に応じて起動させる第２のセンサ２２として利用することができる。このように構成することで、省電力を実現できる。
【００７４】
＜第２の実施形態＞
本実施形態の処理システムは、処理装置１０が対象装置を制御する機能を有する点で第１の実施形態と異なる。具体的には、処理装置１０は、第１の判定部１１及び第２の判定部１２による判定結果が所定条件を満たすと、動作を停止させる制御信号を対象装置に送信する。以下、本実施形態の処理システムの構成を詳細に説明する。
【００７５】
本実施形態の処理装置１０のハードウエア構成は、第１の実施形態と同様である。
【００７６】
図５に、本実施形態の処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、第１の判定部１１と、第２の判定部１２と、制御部１４とを有する。第１の判定部１１及び第２の判定部１２の構成は、第１の実施形態と同様である。また、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００７７】
制御部１４は、対象装置の動作を制御する。具体的には、制御部１４は、第１の判定部１１及び第２の判定部１２による判定結果が所定条件を満たすと、動作を停止させる制御信号を対象装置に送信する。
【００７８】
例えば、制御部１４は、第１のセンサ２１の検出データ又は第２のセンサ２２の検出データに基づき対象装置は異常と判定された場合、すなわち、第１の判定部１１又は第２の判定部１２から判定結果「異常」が出力された場合、動作を停止させる制御信号を対象装置に送信することができる。この場合、対象装置は、制御信号の受信に応じて、直ちに自装置の動作を停止してもよい。
【００７９】
その他、制御部１４は、第２のセンサ２２の検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、すなわち、第２の判定部１２から判定結果「不明」が出力された場合、動作を停止させる制御信号を対象装置に送信することができる。なお、この場合は、第１のセンサ２１の検出データに基づいても正常／異常の判定ができない場合となる。この場合、対象装置は、制御信号の受信に応じて、直ちに自装置の動作を停止してもよい。その他、対象装置は、制御信号の受信時点で実行中の処理を完了した後に、自装置の動作を停止してもよい。
【００８０】
次に、図６のフローチャートを用いて、本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。
【００８１】
処理を開始すると、第１の判定部１１は、第１のセンサ２１の検出データに基づく対象装置の正常／異常の判定を開始する（Ｓ２０）。すなわち、第１の判定部１１は、第１のセンサ２１を起動させ、データの検出を開始させる。そして、第１の判定部１１は、第１のセンサ２１から検出データを取得し、上記判定を行う。
【００８２】
第１の判定部１１から出力された判定結果が「正常」である場合（Ｓ２１）、処理装置１０は、処理を終了する指示入力がなければ（Ｓ２６のＮｏ）、Ｓ２０に戻って処理を繰り返す。
【００８３】
また、第１の判定部１１から出力された判定結果が「異常」である場合（Ｓ２１）、制御部１４は、動作を停止させる制御信号を対象装置に送信する（Ｓ２５）。対象装置は、当該制御信号の受信に応じて、直ちに自装置の動作を停止してもよい。
【００８４】
また、第１の判定部１１から出力された判定結果が「不明」である場合（Ｓ２１）、第２の判定部１２は第２のセンサ２２を起動させ、それから一定時間（例：予め定められた時間、第２の判定部１２による判定結果が出力されるまで）データを検出させる（Ｓ２２）。そして、第２の判定部１２は、第２のセンサ２２から検出データを取得し、当該検出データに基づいて対象装置の正常／異常を判定する（Ｓ２３）。なお、第２のセンサ２２は、上記一定時間のデータの検出を完了すると、動作を停止してもよい。
【００８５】
第２の判定部１１から出力された判定結果が「正常」である場合（Ｓ２４）、処理装置１０は、処理を終了する指示入力がなければ（Ｓ２６のＮｏ）、Ｓ２０に戻って処理を繰り返す。
【００８６】
第２の判定部１２から出力された判定結果が「異常」又は「不明」である場合（Ｓ２４）、制御部１４は、動作を停止させる制御信号を対象装置に送信する（Ｓ２５）。判定結果が「異常」の場合、対象装置は、当該制御信号の受信に応じて、直ちに自装置の動作を停止してもよい。一方、判定結果が「不明」の場合、対象装置は、当該制御信号の受信に応じて、直ちに自装置の動作を停止してもよいし、制御信号の受信時点で実行中の処理を完了した後に、自装置の動作を停止してもよい。この場合、制御部１４から送信される制御信号は、第２の判定部１２の判定結果を識別可能な情報を含んでもよい。
【００８７】
なお、Ｓ２１の後、処理装置１０は、第１の判定部１１の判定結果を出力してもよい。処理装置１０は、ディスプレイ、スピーカ、ランプ、メーラ等のあらゆる出力装置を介して、判定結果を出力することができる。
【００８８】
また、Ｓ２４の後、処理装置１０は、第２の判定部１２の判定結果を出力してもよい。処理装置１０は、ディスプレイ、スピーカ、ランプ、メーラ等のあらゆる出力装置を介して、判定結果を出力することができる。
【００８９】
次に、本実施形態の処理システムの作用効果を説明する。本実施形態の処理システムによれば、第１の実施形態と同様の作用効果を実現できる。
【００９０】
また、本実施形態の処理装置１０は、対象装置の動作を制御することができる。このため、処理装置１０は、対象装置の異常を検出した場合、動作を停止させる制御信号を送信し、対象装置の動作を停止させることができる。結果、異常状態のまま対象装置の稼働を継続し、被害が大きくなる不都合を軽減することができる。
【００９１】
また、処理装置１０は、第１の判定部１１及び第２の判定部１２の両方で判定を行っても判定結果が「不明」の場合、動作を停止させる制御信号を送信し、対象装置の動作を停止させることができる。結果、不明状態のまま対象装置の稼働を継続し、被害が大きくなるリスクを軽減することができる。
【００９２】
＜第３の実施形態＞
本実施形態の処理システムは、判定結果が「不明」となった検出データを蓄積する機能を有する点で、第１及び第２の実施形態と異なる。例えば、蓄積された検出データに「正常」又は「異常」を対応付け、新たな教師データとすることができる。以下、本実施形態の処理システムの構成を詳細に説明する。
【００９３】
本実施形態の処理装置１０のハードウエア構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。
【００９４】
図７に、本実施形態の処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、処理装置１０は、第１の判定部１１と、第２の判定部１２と、登録部１３とを有する。図示しないが、処理装置１０は、制御部１４を有してもよい。第１の判定部１１、第２の判定部１２及び制御部１４の構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。また、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２の構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。
【００９５】
登録部１３は、判定不可データを記憶部に記憶させる。判定不可データは、第１のセンサ２１の検出データ及び第２のセンサ２２の検出データの内の正常／異常の判定ができない検出データ（所定時間分の検出値の時系列データ）である。すなわち、判定結果が「不明」となる検出データである。記憶部は、処理装置１０内に設けられてもよいし、処理装置１０と通信可能に構成された外部装置内に設けられてもよい。
【００９６】
登録部１３は、判定不可データに各種情報を対応付けて記憶部に記憶させることができる。
【００９７】
例えば、登録部１３は、判定不可データを、判定不可データが検出された日時に対応付けて記憶部に記憶させてもよい。
【００９８】
その他、登録部１３は、判定不可データを、判定不可データが検出された際に対象装置により処理されていた製品の加工条件に対応付けて記憶部に記憶させてもよい。製品の加工条件は、対象装置の設定、製品の加工に用いる付属品（例：研磨液等）の種類等が例示されるが、これらに限定されない。
【００９９】
その他、登録部１３は、判定不可データを、判定不可データが検出された際の対象装置の環境に対応付けて記憶部に記憶させてもよい。対象装置の環境は、対象装置設置位置の気温、湿度等が例示されるが、これらに限定されない。
【０１００】
その他、登録部１３は、判定不可データを、判定不可データが検出された際に対象装置により処理されていた製品の識別情報に対応付けて記憶部に記憶させてもよい。
【０１０１】
本実施形態の処理装置１０によれば、判定結果が「不明」となった判定不可データを蓄積することができる。処理装置１０は、判定不可データに「正常」又は「異常」を対応付け、新たな教師データとしてもよい。このようにすれば、第１の判定部１１及び第２の判定部１２による判定に用いられる推定モデルの性能が向上し、判定結果が「不明」となる頻度を減らすことができる。
【０１０２】
ここで、判定不可データに「正常」又は「異常」を対応付ける手段を説明する。例えば、処理装置１０は、各判定不可データに「正常」又は「異常」を指定するユーザ入力を受付けてもよい。この場合、処理装置１０は、「正常」又は「異常」を指定する対象の判定不可データに関連する情報、具体的には、判定不可データが検出された日時、判定不可データが検出された際に対象装置により処理されていた製品の加工条件、判定不可データが検出された際の対象装置の環境、判定不可データが検出された際に対象装置により処理されていた製品の識別情報等をユーザに向けて出力してもよい。出力は、ディスプレイ、メーラ等のあらゆる出力装置を介して実現できる。
【０１０３】
ユーザは、上記情報に基づき、各判定不可データが検出された際の対象装置の状態（正常又は異常）を判断し、処理装置１０に入力することができる。
【０１０４】
その他、処理装置１０は、第２の判定部１２による判定結果が「正常」又は「異常」であった場合、その判定結果を、第１のセンサ２１の検出データの内の正常／異常の判定ができなかった判定不可データに対応付けてもよい。
【０１０５】
次に、本実施形態の処理システムの作用効果を説明する。本実施形態の処理システムによれば、第１及び第２の実施形態と同様の作用効果を実現できる。
【０１０６】
また、本実施形態の処理システムによれば、判定結果が「不明」となった検出データ（判定不可データ）を蓄積し、有効活用することができる。例えば、判定不可データを教師データとして利用することができる。このような本実施形態の処理システムによれば、判定処理の経験を積むほど、教師データが充実し、判定結果の信頼性が向上する。
【０１０７】
また、本実施形態の処理システムによれば、第１のセンサ２１の検出データの内の正常／異常の判定ができなかった判定不可データに、第１のセンサ２１と異なる検出データに基づいて行われた判定結果（第２の判定部１２による判定結果）を対応付けて、教師データとすることができる。かかる場合、判定不可データに「正常」又は「異常」を指定するユーザ負担を軽減できる。
【０１０８】
＜変形例＞
第１乃至第３の実施形態に適用可能な変形例を説明する。図８に、変形例の処理システムの機能ブロック図の一例を示す。変形例の処理システムは、処理装置１０と、第１のセンサ２１と、第２のセンサ２２と、中継装置３０とを有する。
【０１０９】
変形例の処理装置１０は、サーバ（例：クラウドサーバ）であり、対象装置を設置している現場と異なる場所に設置される。中継装置３０は、対象装置を設置している現場に設置される。
【０１１０】
処理装置１０と中継装置３０は、インターネット等の広域の通信ネットワーク４０を介して互いに通信する。第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２と中継装置３０とは、専用線（有線）で互いに繋がり通信してもよいし、近距離無線通信で互いに通信してもよいし、ＬＡＮで互いに繋がり通信してもよい。
【０１１１】
中継装置３０は、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２から検出データを取得し、処理装置１０に送信する。また、中継装置３０は、処理装置１０から第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２を制御する信号を受信し、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２に送信する。また、中継装置３０は、処理装置１０から対象装置を制御する信号を受信し、対象装置に送信する。
【０１１２】
当該変形例においても、第１乃至第３の実施形態と同様の作用効果を実現する。
【０１１３】
以下、参考形態の例を付記する。
１．  第１のセンサの検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する第１の判定手段と、
前記第１のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、第２のセンサを起動させ、前記第２のセンサの検出データに基づき、前記対象装置の正常／異常を判定する第２の判定手段と、
を有する処理装置。
２．  １に記載の処理装置において、
正常／異常の判定ができない前記第１のセンサの前記検出データ及び前記第２のセンサの前記検出データである判定不可データを、記憶手段に記憶させる登録手段をさらに有する処理装置。
３．  ２に記載の処理装置において、
前記登録手段は、前記判定不可データを、前記判定不可データが検出された日時に対応付けて前記記憶手段に記憶させる処理装置。
４．  ２又は３に記載の処理装置において、
前記登録手段は、前記判定不可データを、前記判定不可データが検出された際に前記対象装置により処理されていた製品の加工条件に対応付けて前記記憶手段に記憶させる処理装置。
５．  ２から４のいずれかに記載の処理装置において、
前記登録手段は、前記判定不可データを、前記判定不可データが検出された際の前記対象装置の環境に対応付けて前記記憶手段に記憶させる処理装置。
６．  ２から５のいずれかに記載の処理装置において、
前記登録手段は、前記判定不可データを、前記判定不可データが検出された際に前記対象装置により処理されていた製品の識別情報に対応付けて前記記憶手段に記憶させる処理装置。
７．  １から６のいずれかに記載の処理装置において、
前記対象装置の動作を制御する制御手段をさらに有する処理装置。
８．  ７に記載の処理装置において、
前記制御手段は、前記第１のセンサの前記検出データ又は前記第２のセンサの前記検出データに基づき前記対象装置は異常と判定された場合、動作を停止させる制御信号を前記対象装置に送信する処理装置。
９．  ７又は８に記載の処理装置において、
前記制御手段は、前記第２のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、動作を停止させる制御信号を前記対象装置に送信する処理装置。
１０．  １から９のいずれかに記載の処理装置において、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサは振動又は音を検出し、
前記第２のセンサは、前記第１のセンサよりも検出する帯域幅が狭い処理装置。
１１．  １から９のいずれかに記載の処理装置において、
前記第１のセンサは、振動又は音を検出し、
前記第２のセンサは、振動又は音以外を検出するセンサである処理装置。
１２．  １から１１のいずれかに記載の処理装置において、
前記第１のセンサは、前記第２のセンサよりも消費電力が小さい処理装置。
１３．  １から１２のいずれかに記載の処理装置において、
前記対象装置は、加工装置である処理装置。
１４．  コンピュータが、
第１のセンサの検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する第１の判定工程と、
前記第１のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、第２のセンサを起動させ、前記第２のセンサの検出データに基づき、前記対象装置の正常／異常を判定する第２の判定工程と、
を実行する処理方法。
１５．  コンピュータを、
第１のセンサの検出データに基づき、対象装置の正常／異常を判定する第１の判定手段、
前記第１のセンサの前記検出データに基づき正常／異常の判定ができない場合、第２のセンサを起動させ、前記第２のセンサの検出データに基づき、前記対象装置の正常／異常を判定する第２の判定手段、
として機能させるプログラム。
【０１１４】
この出願は、２０１７年５月２５日に出願された日本出願特願２０１７−１０３５４６号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【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】
0006988890.tif 000008
【図８】
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