(57)【要約】【課題】生産設備が生産する製品に異常が生じるか否かを適切に予測可能にする技術を提供する。【解決手段】本発明の一側面に係る予測モデル作成装置は、製品を生産する生産設備が当該製品を正常に生産した正常時、及び生産される当該製品に異常が生じた異常時それぞれについて、当該生産設備の動作状態を示す動作状態データから算出される複数種類の特徴量の値を取得する特徴量取得部と、前記正常時及び前記異常時に取得した前記各種類の特徴量の値から、生産される前記製品に生じる異常と前記各種類の特徴量との関連度を特定する所定のアルゴリズムに基づいて、取得した前記複数種類の特徴量の中から前記異常の予測に有効な特徴量を選択する特徴量選択部と、前記選択した特徴量を用いて、前記異常の発生を予測するための予測モデルを構築する予測モデル構築部と、を備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品を生産する生産設備が当該製品を正常に生産した正常時、及び生産される当該製品に異常が生じた異常時それぞれについて、当該生産設備の動作状態を示す動作状態データから算出される複数種類の特徴量の値を取得する特徴量取得部と、
前記正常時及び前記異常時に取得した前記各種類の特徴量の値から、生産される前記製品に生じる異常と前記各種類の特徴量との関連度を特定する所定のアルゴリズムに基づいて、取得した前記複数種類の特徴量の中から前記異常の予測に有効な特徴量を選択する特徴量選択部と、
前記選択した特徴量を用いて、前記異常の発生を予測するための予測モデルを構築する予測モデル構築部と、
を備える、
予測モデル作成装置。
【請求項２】
前記各種類の特徴量の値は、前記製品を所定個数分生産するのにかかるタクト時間毎に分割された前記動作状態データから算出される、
請求項１に記載の予測モデル作成装置。
【請求項３】
前記特徴量選択部は、前記所定のアルゴリズムとして、ベイジアンネットワーク、決定木、ロジスティック回帰分析、及びニューラルネットワークのいずれかを利用して、生産される前記製品に生じる異常と前記各種類の特徴量との関連度を特定し、特定した関連度に基づいて、取得した前記複数種類の特徴量の中から前記異常の予測に有効な特徴量を選択するように構成される、
請求項１又は２に記載の予測モデル作成装置。
【請求項４】
前記予測モデルは、選択された前記特徴量を確率変数とする条件付き確率表、選択された前記特徴量を分岐に利用した決定木、選択された前記特徴量を利用したロジスティック回帰モデル、選択された前記特徴量を利用して算出される外れ値に基づいて前記異常の発生を判定するための判定条件、及び選択された前記特徴量を利用して算出されるマハラノビス距離に基づいて前記異常の発生を判定するための判定条件のいずれかである、
請求項１から３のいずれか１項に記載の予測モデル作成装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の予測モデル作成装置と、
稼働中の生産設備から動作状態データを取得し、取得した動作状態データから前記予測モデルに用いられた特徴量の値を算出し、算出した特徴量の値を前記予測モデルに適用することで、当該生産設備の生産する製品に異常発生の予兆があるか否かを判定する監視装置と、
を備える、
生産設備監視システム。
【請求項６】
前記監視装置は、前記生産設備の生産する製品に異常発生の予兆があると判定した場合に、当該異常発生の予兆があることを前記生産設備の管理者に通知する、
請求項５に記載の生産設備監視システム。
【請求項７】
製品を生産する生産設備が当該製品を正常に生産した正常時、及び生産される当該製品に異常が生じた異常時それぞれについて、当該生産設備の動作状態を示す動作状態データから算出される複数種類の特徴量の値を取得するステップと、
前記正常時及び前記異常時に取得した前記各種類の特徴量の値から、生産される前記製品に生じる異常と前記各種類の特徴量との関連度を特定する所定のアルゴリズムに基づいて、取得した前記各種類の特徴量の中から前記異常の予測に有効な特徴量を選択するステップと、
前記選択した特徴量を用いて、前記異常の発生を予測するための予測モデルを構築するステップと、
稼動中の前記生産設備から動作状態データを取得するステップと、
取得した前記動作状態データから前記予測モデルに用いられた特徴量の値を算出するステップと、
算出した特徴量の値を前記予測モデルに適用することで、当該生産設備の生産する製品に異常発生の予兆があるか否かを判定するステップと、
を備える、
生産設備監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測モデル作成装置、生産設備監視システム、及び生産設備監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
設備状態を監視する方法として、特許文献１では、イベント信号に基づいて運転状態別にモード分割し、モード毎に正常モデルを作成し、作成した正常モデルに基づいて異常判定を行う方法が提案されている。この方法では、正常モデルの作成に用いた学習データの十分性をチェックし、その結果に応じて、異常判定に利用する閾値を設定することで、正常を異常と判定する誤報の発生を防止している。
【０００３】
特許文献１の方法によれば、設備自体に異常が生じるか否かの予兆を検知することができる。しかしながら、製品を生産する生産設備を異常予兆の監視対象とした場合、生産設備に異常が生じていなくても、生産される製品に異常が生じるケースがある。特許文献１の方法では、このような生産設備自体に異常が生じていないにも関わらず、生産される製品に異常が生じるケースを検知することはできない。
【０００４】
これに対して、特許文献２では、生産設備が生産する製品に異常が生じたことを検知する方法が提案されている。具体的に、特許文献２では、生産システムから収集されるデータを製品が正常な場合と異常な場合とに分類し、正常な場合と異常な場合とで有意な差異が生じる特徴量を特定して、特定した特徴量に基づいて製品が正常であるか否かを診断する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−１７２９４５号公報
【特許文献２】特開２０１０−２７７１９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献２の方法によれば、監視時点において、生産設備が生産する製品に異常が発生しているか否かを判定することができる。しかしながら、この方法では、正常な場合と異常な場合とで有意な差異が生じる特徴量を用いて、製品が正常であるか否かを判定している。そのため、生産される製品に異常が生じる予兆があるか否かを判定すること、すなわち、当該製品に異常が生じるか否かを事前に予測することはできなかった。
【０００７】
本発明は、一側面では、このような点を考慮してなされたものであり、その目的は、生産設備が生産する製品に異常が生じるか否かを適切に予測可能にする技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。
【０００９】
すなわち、本発明の一側面に係る予測モデル作成装置は、製品を生産する生産設備が当該製品を正常に生産した正常時、及び生産される当該製品に異常が生じた異常時それぞれについて、当該生産設備の動作状態を示す動作状態データから算出される複数種類の特徴量の値を取得する特徴量取得部と、前記正常時及び前記異常時に取得した前記各種類の特徴量の値から、生産される前記製品に生じる異常と前記各種類の特徴量との関連度を特定する所定のアルゴリズムに基づいて、取得した前記複数種類の特徴量の中から前記異常の予測に有効な特徴量を選択する特徴量選択部と、前記選択した特徴量を用いて、前記異常の発生を予測するための予測モデルを構築する予測モデル構築部と、を備える。
【００１０】
上記構成では、製品が正常に生産される正常時及び生産される製品に異常が生じる異常時それぞれについて、生産設備の動作状態を示す動作状態データから算出される複数種類の特徴量の値が収集される。収集された各特徴量の値は所定のアルゴリズムに適用され、これにより、生産される製品に生じる異常と各種類の特徴量との関連度が特定される。そして、この結果に基づいて、収集対象である複数種類の特徴量の中から、生産される製品に生じる異常の予測に有効な特徴量が選択され、選択された特徴量を用いて、当該異常の発生を予測するための予測モデルが構築される。
【００１１】
製品に生じる異常は様々であり、その異常の原因も様々である。上記構成では、所定のアルゴリズムに基づいて、複数種類の特徴量の中から異常の予測に有効な特徴量を選択するようにすることで、その異常に関連度の高い、すなわち、その異常の原因となり得る特徴量を抽出している。そして、抽出された特徴量を用いて、予測モデルを作成している。したがって、上記構成によれば、製品に生じる異常の原因因子となり得る特徴量を的確に反映した予測モデルを作成することができる。そのため、この予測モデルを用いることにで、生産設備により生産される製品に異常が生じるか否かを適切に予測可能となる。
【００１２】
また、上記一側面に係る予測モデル作成装置において、上記各種類の特徴量の値は、製品を所定個数分生産するのにかかるタクト時間毎に分割された動作状態データから算出されていてもよい。当該構成によれば、製品を所定個数分生産する際の生産設備の動作状態が特徴量の値に的確に反映される。そのため、生産設備により生産される製品に異常が生じるか否かを更に適切に予測可能となる。
【００１３】
また、上記一側面に係る予測モデル作成装置において、上記特徴量選択部は、前記所定のアルゴリズムとして、ベイジアンネットワーク、決定木、ロジスティック回帰分析、及びニューラルネットワークのいずれかを利用して、生産される前記製品に生じる異常と前記各種類の特徴量との関連度を特定し、特定した関連度に基づいて、取得した前記複数種類の特徴量の中から前記異常の予測に有効な特徴量を選択するように構成されていてもよい。
【００１４】
また、上記一側面に係る予測モデル作成装置において、上記予測モデルは、選択された前記特徴量を確率変数とする条件付き確率表、選択された前記特徴量を分岐に利用した決定木、選択された前記特徴量を利用したロジスティック回帰モデル、選択された前記特徴量を利用して算出される外れ値（ＬＯＦ値）に基づいて前記異常の発生を判定するための判定条件、及び選択された前記特徴量を利用して算出されるマハラノビス距離に基づいて前記異常の発生を判定するための判定条件のいずれかであってもよい。
【００１５】
なお、上記各形態に係る予測モデル作成装置の別の形態として、以上の各構成を実現する情報処理方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は化学的作用によって蓄積する媒体である。
【００１６】
また、例えば、本発明の一側面に係る生産設備監視システムは、上記いずれかの形態に係る予測モデル作成装置と、稼働中の生産設備から動作状態データを取得し、取得した動作状態データから前記予測モデルに用いられた特徴量の値を算出し、算出した特徴量の値を前記予測モデルに適用することで、当該生産設備の生産する製品に異常発生の予兆があるか否かを判定する監視装置と、を備える。当該構成によれば、作成された上記予測モデルを用いて、生産設備を適切に監視することができる。
【００１７】
また、上記一側面に係る生産設備監視システムにおいて、上記監視装置は、生産設備の生産する製品に異常発生の予兆があると判定した場合に、当該異常発生の予兆があることを当該生産設備の管理者に通知してもよい。当該構成によれば、生産設備の生産する製品に異常が発生する予兆があることを管理者に知らせることが可能になる。なお、管理者は、生産設備を管理する者であり、１人であってもよいし、複数人であってもよい。
【００１８】
また、例えば、本発明の一側面に係る生産設備監視方法は、製品を生産する生産設備が当該製品を正常に生産した正常時、及び生産される当該製品に異常が生じた異常時それぞれについて、当該生産設備の動作状態を示す動作状態データから算出される複数種類の特徴量の値を取得するステップと、前記正常時及び前記異常時に取得した前記各種類の特徴量の値から、生産される前記製品に生じる異常と前記各種類の特徴量との関連度を特定する所定のアルゴリズムに基づいて、取得した前記各種類の特徴量の中から前記異常の予測に有効な特徴量を選択するステップと、前記選択した特徴量を用いて、前記異常の発生を予測するための予測モデルを構築するステップと、稼動中の前記生産設備から動作状態データを取得するステップと、取得した前記動作状態データから前記予測モデルに用いられた特徴量の値を算出するステップと、算出した特徴量の値を前記予測モデルに適用することで、当該生産設備の生産する製品に異常発生の予兆があるか否かを判定するステップと、を備える。当該構成によれば、生産設備により生産される製品に異常が生じるか否かを適切に予測可能となる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、生産設備が生産する製品に異常が生じるか否かを適切に予測することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、実施の形態に係る生産設備監視システムの構成の一例を模式的に例示する。
【図２】図２は、実施の形態に係る予測モデル作成装置のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。
【図３】図３は、実施の形態に係る生産設備の構成の一例を模式的に例示する。
【図４】図４は、実施の形態に係る監視装置のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。
【図５】図５は、実施の形態に係る予測モデル作成装置の機能構成の一例を模式的に例示する。
【図６】図６は、実施の形態に係る監視装置の機能構成の一例を模式的に例示する。
【図７】図７は、予測モデルを作成する際の予測モデル作成装置の処理手順の一例を例示する。
【図８】図８は、制御信号とタクト時間との関係を例示する。
【図９Ａ】図９Ａは、実施例で利用したデータを示す。
【図９Ｂ】図９Ｂは、実施例により構築されるベイジアンネットワークを示す。
【図９Ｃ】図９Ｃは、図９Ｂに示すベイジアンネットワークから導出される各特徴量とかみ込み発生との関連度を示すグラフである。
【図１０Ａ】図１０Ａは、特徴量を選択した後のデータを示す。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、図１０Ａに示すデータから作成されるクロス集計表を示す。
【図１０Ｃ】図１０Ｃは、図１０Ｂに示すデータを正規化したクロス集計表を示す。
【図１１】図１１は、実施例において導出される予測モデルの一例を示す。
【図１２】図１２は、生産設備の生産する製品に異常発生の予兆があるか否かを監視する際の監視装置の処理手順の一例を模式的に例示する。
【図１３】図１３は、表示装置の画面遷移の一例を例示する。
【図１４】図１４は、タクト時間を利用した異常発生の原因箇所を特定する方法を模式的に例示する。
【図１５】図１５は、他の形態に係る予測モデルの一例を例示する。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメータ、マシン語等で指定される。
【００２２】
§１  適用例
まず、図１を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図１は、本実施形態に係る生産設備監視システム１００の構成を模式的に例示する。本実施形態に係る生産設備監視システム１００は、生産設備が生産する製品に異常発生の予兆があるか否かを監視するシステムである。監視対象とする生産設備は、製品を生産する設備であれば、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。本実施形態では、図１に示されるように、監視対象とする生産設備の一例として、包装機３を例示する。
【００２３】
包装機３は、内容物（ワーク）を包装フィルムで包装して、当該内容物を内包した包装体を形成する機械である。形成される包装体が、生産設備が生産する「製品」に相当する。また、包装体を形成する工程が、製品を生産する工程に相当する。生産設備監視システム１００は、この包装体に異常発生の予兆があるか否かを監視するために、ネットワークを介して互いに接続された予測モデル作成装置１とＰＬＣ（programmable logic controller）２とを備えている。
【００２４】
予測モデル作成装置１は、製品に異常が発生する予兆があるか否かを検知可能にするため、当該異常の発生を予測するための予測モデルを作成する情報処理装置である。この予測モデル作成装置１は、包装体が正常に形成された正常時及び形成された包装体に異常が生じた異常時それぞれについて、包装機３の動作状態を示す動作状態データから算出される複数種類の特徴量の値を取得する。
【００２５】
続いて、予測モデル作成装置１は、正常時及び異常時に取得した各種類の特徴量の値から、包装体に生じる異常と各種類の特徴量との関連度を特定する所定のアルゴリズムに基づいて、取得した複数種類の特徴量の中から発生する異常の予測に有効な特徴量を選択する。そして、予測モデル作成装置１は、選択した特徴量を用いて、予測モデルを構築する。このようにして、予測モデル作成装置１は、予測モデルを作成する。
【００２６】
一方、ＰＬＣ２は、包装機３を制御し、当該包装機３の状態を監視する情報処理装置である。ＰＬＣ２は、本発明の「監視装置」に相当する。ＰＬＣ２は、包装機３の状態を監視するため、上記により作成された予測モデルを予測モデル作成装置１から取得する。また、ＰＬＣ２は、稼働中の包装機３から動作状態データを取得し、取得した動作状態データから上記予測モデルに用いられた特徴量の値を算出する。
【００２７】
そして、ＰＬＣ２は、算出した特徴量の値を予測モデルに適用することで、生産設備の生産する製品に異常発生の予兆があるか否かを判定する。このようにして、本実施形態に係る生産設備監視システム１００は、包装機３により形成される包装体に異常が発生する予兆があるか否かを監視する。なお、図１の例では、ＰＬＣ２の処理結果を表示するため、ＰＬＣ２には、表示装置２０が接続されている。
【００２８】
以上のとおり、本実施形態では、所定のアルゴリズムに基づいて、動作状態データから算出可能な複数種類の特徴量の中から異常の予測（すなわち、異常発生の予兆検知）に有効な特徴量を選択するようにすることで、その異常の発生に関連性の高い特徴量を抽出している。そして、抽出された特徴量により構築された予測モデルを利用して、形成される包装体に異常が発生する予兆があるか否かを判定するようにしている。
【００２９】
そのため、本実施形態によれば、形成される包装体に生じる異常の原因因子となり得る特徴量を的確に反映した予測モデルを作成することができる。加えて、異常発生の予兆検知の判定にこの予測モデルを利用することで、形成される包装体に異常が生じるか否かを適切に予測することができる。
【００３０】
§２  構成例
［ハードウェア構成］
次に、各装置のハードウェア構成を説明する。
【００３１】
＜予測モデル作成装置＞
まず、図２を用いて、本実施形態に係る予測モデル作成装置１のハードウェア構成の一例を説明する。図２は、本実施形態に係る予測モデル作成装置１のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。図２に例示されるように、予測モデル作成装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含む制御部１１、制御部１１で実行されるプログラム８等を記憶する記憶部１２、ネットワークを介した通信を行うための通信インタフェース１３、及び記憶媒体９に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブ１４が電気的に接続されたコンピュータである。ただし、図２では、通信インタフェースを、「通信Ｉ／Ｆ」と記載している。
【００３２】
記憶部１２は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等の補助記憶装置であり、プログラム８を記憶している。このプログラム８は、予測モデル作成装置１に後述する予測モデルを作成する処理を実行させるためのプログラムである。このプログラム８は、記憶媒体９に記録されてもよい。記憶媒体９は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。ここで、図２では、記憶媒体９の一例として、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のディスク型の記憶媒体を例示している。しかしながら、記憶媒体９の種類は、ディスク型に限定される訳ではなく、ディスク型以外であってもよい。ディスク型以外の記憶媒体として、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリを挙げることができる。
【００３３】
なお、予測モデル作成装置１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、制御部１１は、複数のプロセッサを含んでもよい。予測モデル作成装置１は、複数台の情報処理装置で構成されてもよい。また、予測モデル作成装置１には、提供されるサービス専用に設計された情報処理装置の他、汎用のサーバ装置等が用いられてよい。
【００３４】
＜包装機＞
次に、図３を用いて、本実施形態に係る包装機３のハードウェア構成の一例を説明する。図３は、本実施形態に係る包装機３のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。包装機３は、いわゆる横ピロー包装機である。この包装機３は、包装フィルムが巻き取られたフィルムロール３０と、包装フィルムを搬送するフィルム搬送部３１と、内容物ＷＡを搬送する内容物搬送部３２と、内容物を包装フィルムで放送する製袋部３３と、を備えている。
【００３５】
包装フィルムは、例えば、ポリエチレンフィルム等の樹脂フィルムである。フィルムロール３０は巻き芯を備えており、包装フィルムはその巻き芯に巻き取られている。巻き芯は軸周りに回転可能に支持されており、これにより、フィルムロール３０は、回転しながら包装フィルムを繰り出すことができるように構成されている。
【００３６】
フィルム搬送部３１は、サーボモータ３１１により駆動される駆動ローラと、この駆動ローラから回転力を付与される受動ローラ３１２と、包装フィルムにテンションをかけながらガイドする複数のプーリ３１３と、を備えている。これにより、フィルム搬送部３１は、フィルムロール３０から包装フィルムを繰り出し、繰り出した包装フィルムを弛ませることなく製袋部３３に搬送するように構成されている。
【００３７】
内容物搬送部３２は、包装対象となる内容物ＷＡを搬送するコンベア３２１と、コンベア３２１を駆動するサーボモータ３２２と、を備えている。図３に例示されるように、内容物搬送部３２は、フィルム搬送部３１の下方を経て、製袋部３３に連結している。これにより、内容物搬送部３２により搬送される内容物ＷＡは、製袋部３３に供給されると共に、フィルム搬送部３１から供給された包装フィルムにより包装される。なお、内容物ＷＡの種類は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、内容物ＷＡは、食品（乾燥麺等）、文房具（消しゴム等）等であってよい。
【００３８】
製袋部３３は、コンベア３３１と、コンベア３３１を駆動するサーボモータ３３２と、包装フィルムを搬送方向にシールするセンターシール部３３３と、包装フィルムを搬送方向の両端側で切断し、各端部でシールするエンドシール部３３４と、を備えている。
【００３９】
コンベア３３１は、内容物搬送部３２から搬送された内容物ＷＡとフィルム搬送部３１から供給された包装フィルムとを搬送する。フィルム搬送部３１から供給された包装フィルムは、幅方向の両側端縁部同士が重なるように適宜折り曲げられつつ、センターシール部３３３に供給される。センターシール部３３３は、例えば、左右一対の加熱ローラにより構成されており、折り曲げられた包装フィルムの両側端縁部を加熱により搬送方向に沿ってシールする。これにより、包装フィルムは、筒状に形成される。内容物ＷＡは、この筒状に形成された包装フィルム内に投入される。
【００４０】
一方、エンドシール部３３４は、例えば、サーボモータ３３５により駆動されるローラと、ローラの回転によって開閉する一対のカッタと、各カッタの両側に設けられるヒータと、を有している。これらにより、エンドシール部３３４は、搬送方向に直交する方向に筒状の包装フィルムをカットすると共に、カットした部分で加熱によりシールすることができるように構成されている。このエンドシール部３３４を通過すると、筒状に形成された包装フィルムの先端部分は、搬送方向の両側でシールされ、後続から分離されて、内容物ＷＡを内包する包装体ＷＢとなる。
【００４１】
（包装工程）
以上の包装機３は、次のような工程で、内容物ＷＡの包装を行うことができる。すなわち、フィルム搬送部３１によって、フィルムロール３０から包装フィルムを繰り出す。また、内容物搬送部３２によって、包装対象となる内容物ＷＡを搬送する。次に、製袋部３３のセンターシール部３３３によって、繰り出された包装フィルムを筒状に形成する。そして、形成した筒状の包装フィルムに内容物ＷＡを投入した上で、エンドシール部３３４によって、搬送方向に直交する方向に筒状の包装フィルムをカットすると共に、カットした部分の搬送方向の両側で加熱によりシールする。これにより、内容物ＷＡを内包する横ピロー型の包装体ＷＢが形成される。すなわち、内容物ＷＡの包装が完了する。
【００４２】
このように形成される包装体ＷＢには、例えば、次のような異常が発生し得る。エンドシール部３３４において、搬送方向の端部をシールする際に、内容物ＷＡを挟み込んでしまう不具合が生じる可能性がある。このような内容物ＷＡをシール部で挟み込んでしまう不具合を、以下では、「かみ込み」と称する。また、センターシール部３３３及び／又はエンドシール部３３４において、加熱の温度が不適切であることで、シール部分が適切にシールされない不具合が生じる可能性がある。このようなシール部分が適切にシールされない不具合を、以下では、「シール不良」と称する。なお、かみ込み及びシール不良は、包装体ＷＢに生じ得る異常（不具合）の一例であり、予測対象とする異常の種類は、これらに限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【００４３】
なお、包装機３の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、包装機３は、内容物搬送部３２において、内容物を検出するためのセンサを備えてもよい。これにより、包装体ＷＢに内容物ＷＡが投入されない、内容物ＷＡがコンベア３２１の端部に乗り上げてしまう、内容物ＷＡの位置がずれてしまう等の不具合を防止することができる。また、包装機３は、包装フィルムに付されたマークを検知するためのセンサを備えてもよい。これにより、包装フィルムの送り量を特定することができるため、包装フィルムの切断長がずれるのを防止することができる。また、シール温度の変化を抑制するため、センターシール部３３３及び／又はエンドシール部３３４付近に温度センサを設けてもよい。また、各ベルトコンベア（３２１、３３１）において振動が生じた結果、内容物ＷＡが位置ずれを起こし、これが原因で、かみ込みが生じる可能性がある。そのため、このような振動を検知するため、各ベルトコンベア（３２１、３３１）に加速度を測定するセンサを取り付けてもよい。
【００４４】
＜ＰＬＣ＞
次に、図４を用いて、ＰＬＣ２のハードウェア構成の一例を説明する。図４は、本実施形態に係るＰＬＣ２のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。図４に例示されるように、ＰＬＣ２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を含む制御部２１、制御部２１で実行するプログラム等を記憶する記憶部２２、外部装置と接続するための入出力インタフェース２３、及びネットワークを介した通信を行うための通信インタフェース２４が電気的に接続されたコンピュータである。ただし、図４では、入出力インタフェース及び通信インタフェースをそれぞれ、「入出力Ｉ／Ｆ」及び「通信Ｉ／Ｆ」と記載している。
【００４５】
本実施形態に係るＰＬＣ２は、複数の入出力インタフェース２３を備えており、各入出力インタフェース２３には、包装機３の各サーボモータ（３１１、３２２、３３２、３３５）及び表示装置２０が接続している。これにより、ＰＬＣ２は、各入出力インタフェース２３を介して、包装機３の各サーボモータ（３１１、３２２、３３２、３３５）及び表示装置２０を制御することができる。
【００４６】
表示装置２０の種類は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。表示装置２０は、例えば、ディスプレイ、表示器等である。ＰＬＣ２は、例えば、制御部２１による処理結果を表示装置２０に出力することができる。また、ＰＬＣ２は、各サーボモータ（３１１、３２２、３３２、３３５）のトルクを制御することで、包装フィルムの送り量及び内容物ＷＡの搬送速度を調節することができる。
【００４７】
なお、ＰＬＣ２の具体的なハードウェア構成に関して、実施の形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換、及び追加が可能である。例えば、制御部２１は、複数のプロセッサを含んでもよい。また、ＰＬＣ２は、作業者が入力操作を行うための入力装置を備えてもよい。入力装置は、例えば、ボタン等で構成されてよい。
【００４８】
［機能構成］
次に、予測モデル作成装置１及びＰＬＣ２の機能構成を説明する。
【００４９】
＜予測モデル作成装置＞
まず、図５を用いて、本実施形態に係る予測モデル作成装置１の機能構成の一例を説明する。図５は、本実施形態に係る予測モデル作成装置１の機能構成の一例を模式的に例示する。予測モデル作成装置１の制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラム８をＲＡＭに展開する。そして、制御部１１は、ＲＡＭに展開されたプログラム８をＣＰＵにより解釈及び実行して、各構成要素を制御する。これによって、図５に例示されるように、本実施形態に係る予測モデル作成装置１は、特徴量取得部１１１、特徴量選択部１１２、及び予測モデル構築部１１３を備えるコンピュータとして機能する。
【００５０】
特徴量取得部１１１は、生産設備である包装機３が包装体ＷＢを正常に形成した正常時、及び形成される包装体ＷＢに異常が生じた異常時それぞれについて、包装機３の動作状態を示す動作状態データ１２１から算出される複数種類の特徴量の値を取得する。特徴量選択部１１２は、取得した正常時及び異常時それぞれの各種類の特徴量の値から、形成される包装体ＷＢに生じる異常と各種類の特徴量との関連度を導出する所定のアルゴリズムに基づいて、取得した複数種類の特徴量の中から異常の予測に有効な特徴量を選択する。そして、予測モデル構築部１１３は、選択した特徴量を用いて、異常の発生を予測するための予測モデル１２３を構築する。
【００５１】
＜ＰＬＣ＞
次に、図６を用いて、本実施形態に係るＰＬＣ２の機能構成の一例を説明する。図６は、本実施形態に係るＰＬＣ２の機能構成の一例を模式的に例示する。ＰＬＣ２の制御部２１は、記憶部２２に記憶されたプログラムをＲＡＭに展開する。そして、制御部２１は、ＲＡＭに展開されたプログラムをＣＰＵにより解釈及び実行して、各構成要素を制御する。これによって、図６に例示されるように、本実施形態に係るＰＬＣ２は、データ取得部２１１、特徴量算出部２１２、予兆判定部２１３、及び通知部２１４を備えるコンピュータとして機能する。
【００５２】
データ取得部２１１は、稼働中の包装機３から動作状態データ２２１を取得する。特徴量算出部２１２は、取得した動作状態データ２２１から上記予測モデル１２３に用いられた特徴量の値を算出する。予兆判定部２１３は、予測モデル作成装置１から予測モデル１２３を取得し、取得した予測モデル１２３に算出した特徴量の値を適用することで、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定する。通知部２１４は、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があると判定した場合に、当該異常発生の予兆があることを包装機３の管理者に通知する。
【００５３】
＜その他＞
予測モデル作成装置１及びＰＬＣ２の各機能に関しては後述する動作例で詳細に説明する。なお、本実施形態では、各装置の以上の機能がいずれも汎用のＣＰＵによって実現される例について説明している。しかしながら、以上の機能の一部又は全部が、１又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。また、予測モデル作成装置１及びＰＬＣ２それぞれの機能構成に関して、実施形態に応じて、適宜、機能の省略、置換及び追加が行われてもよい。
【００５４】
§３  動作例
次に、生産設備監視システム１００の動作例を説明する。以下で説明する生産設備監視システム１００の処理手順は、本発明の「生産設備方法」に相当する。ただし、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてもよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。なお、生産設備監視システム１００の動作は、予測モデル作成装置１により予測モデル１２３を作成するパート、及び作成した予測モデル１２３を利用してＰＬＣ２により包装機３の状態を監視するパートの２つのパートに分けることができる。以下では、各パートの動作の一例を説明する。
【００５５】
［予測モデルの作成］
まず、図７を用いて、予測モデル作成装置１が予測モデル１２３を作成する際の処理手順について説明する。図７は、予測モデル１２３を作成する際の予測モデル作成装置１の処理手順の一例を例示する。
【００５６】
（ステップＳ１０１）
最初のステップＳ１０１では、予測モデル作成装置１の制御部１１は、特徴量取得部１１１として機能し、包装機３が包装体ＷＢを正常に形成した正常時、及び形成される包装体ＷＢに異常が生じた異常時それぞれについて、包装機３の動作状態を示す動作状態データ１２１から算出される複数種類の特徴量の値を取得する。
【００５７】
具体的には、まず、制御部１１は、正常時と異常時とに分類して、動作状態データ１２１を収集する。収集する動作状態データ１２１の種類は、生産設備（包装機３）の状態を示すデータであれば、特に限定されなくてもよい。動作状態データ１２１は、例えば、トルク、速度、加速度、温度、圧力等の計測データであってよい。包装機３の各サーボモータがエンコーダを備えている場合、制御部１１は、エンコーダにより計測した各サーボモータのトルク及び速度の計測データを動作状態データ１２１として取得することができる。
【００５８】
また、動作状態データ１２１は、例えば、赤外線センサ等のセンサによる検出結果を示す検出データであってもよい。内容物ＷＡを検出するためのセンサを包装機３が備えている場合には、制御部１１は、このセンサの検出結果、すなわち、内容物ＷＡが存在するか否かを「on」と「off」とで示す検出データを動作状態データ１２１として取得することができる。なお、収集した動作状態データ１２１は、記憶部１２に蓄積してもよいし、外部の記憶装置に蓄積してもよい。
【００５９】
次に、制御部１１は、特徴量を算出する処理範囲を規定するため、収集した動作状態データ１２１をフレーム毎に分割する。例えば、制御部１１は、動作状態データ１２１を一定時間長のフレーム毎に分割してもよい。ただし、包装機３は、必ずしも一定時間間隔で動作しているとは限らない。そのため、動作状態データ１２１を一定時間長のフレーム毎に分割すると、各フレームに反映される包装機３の動作がずれてしまう可能性がある。
【００６０】
そこで、本実施形態では、制御部１１は、動作状態データ１２１をタクト時間毎にフレーム分割する。タクト時間は、製品を所定個数分生産する、すなわち、包装体ＷＢを所定個数分形成するのにかかる時間である。このタクト時間は、包装機３を制御する信号、例えば、ＰＬＣ２が包装機３の各サーボモータ等の動作を制御する制御信号に基づいて特定することができる。
【００６１】
図８を用いて、制御信号とタクト時間との関係について説明する。図８は、制御信号とタクト時間との関係を模式的に例示する。図８に例示されるように、包装機３のような製品の生産を繰り返す生産設備に対する制御信号は、所定個数分の製品の生産に応じて「on」と「off」とが周期的に表れるパルス信号になっている。
【００６２】
例えば、図８に例示される制御信号では、１つの包装体ＷＢを形成する間に、「on」と「off」とが１回ずつ表れている。そこで、制御部１１は、この制御信号をＰＬＣ２から取得し、取得した制御信号の立ち上がり（「on」）から次の立ち上がり（「on」）までの時間をタクト時間とすることができる。そして、制御部１１は、図８に例示されるように、タクト時間毎に動作状態データ１２１をフレームに分割することができる。
【００６３】
なお、制御信号の種類は、包装機３を制御するのに利用可能な信号であれば、特に限定されなくてもよい。例えば、包装機３が、包装フィルムに付されたマークを検知するためのセンサを備えており、このセンサの出力信号を包装フィルムの送り量の調節に利用する場合には、このセンサの出力信号を制御信号として利用してもよい。
【００６４】
次に、制御部１１は、動作状態データ１２１の各フレームから特徴量の値を算出する。特徴量の種類は、生産設備の特徴を示すものであれば、特に限定されなくてもよい。
【００６５】
例えば、動作状態データ１２１が上記計測データのような量的データ（図８の物理量データ）である場合には、制御部１１は、フレーム内の振幅、最大値、最小値、平均値、分散値、標準偏差、自己相関係数、フーリエ変換により得られるパワースペクトルの最大値、歪度、尖度等を特徴量として算出してもよい。
【００６６】
また、例えば、動作状態データ１２１が上記検出データのような質的データ（図８のパルスデータ）である場合には、制御部１１は、各フレーム内の「on」時間、「off」時間、Ｄｕｔｙ比、「on」回数、「off」回数、等を特徴量として算出してもよい。
【００６７】
更に、特徴量は、単一の動作状態データ１２１からだけではなく、複数件の動作状態データ１２１から導出してもよい。例えば、制御部１１は、２種類の動作状態データ１２１の対応するフレーム同士の相互相関係数、比率、差分、同期のずれ量、距離、等を特徴量として算出してもよい。
【００６８】
制御部１１は、動作状態データ１２１から上記のような特徴量を複数種類算出する。これにより、制御部１１は、正常時及び異常時それぞれについて、動作状態データ１２１から算出される複数種類の特徴量の値を取得することができる。なお、動作状態データ１２１の収集から特徴量の値の算出までの処理は、予測モデル作成装置１ではなく、ＰＬＣ２で行うようにしてもよい。すなわち、予測モデル作成装置１は、ＰＬＣ２の処理結果を得ることで、動作状態データ１２１から算出される複数種類の特徴量の値を取得してもよい。また、制御部１１は、各種類の特徴量の値を、例えば、閾値より高い状態を「１」又は「high」、閾値を低い状態を「０」又は「low」というように離散化してもよい。
【００６９】
（ステップＳ１０２）
次のステップＳ１０２では、制御部１１は、特徴量選択部１１２として機能し、ステップＳ１０１で取得した正常時及び異常時それぞれの各種類の特徴量の値から、形成される包装体ＷＢに生じる異常と各種類の特徴量との関連度を特定する所定のアルゴリズムに基づいて、取得した複数種類の特徴量の中から異常の予測に有効な特徴量を選択する。
【００７０】
所定のアルゴリズムは、例えば、ベイジアンネットワークを利用して構成されてもよい。ベイジアンネットワークは、複数の確率変数間の因果関係を有向非巡回グラフ構造で表現すると共に、各確率変数間の因果関係を条件付確率で表現するグラフィカルモデリングの１つである。
【００７１】
制御部１１は、取得した各特徴量及び包装体ＷＢの状態を確率変数として扱って、すなわち、取得した各特徴量及び包装体ＷＢの状態を各ノードに設定して、ベイジアンネットワークを構築することで、各特徴量と包装体ＷＢの状態との因果関係を導出することができる。ベイジアンネットワークの構築には、公知の方法が用いられてよい。例えば、ベイジアンネットワークの構築には、Greedy Search アルゴリズム、Stingy Search アルゴリズム、全探索法等の構造学習アルゴリズムを用いることができる。また、構築されるベイジアンネットワークの評価基準には、ＡＩＣ（Akaike ' s. Information Criterion）、Ｃ４．５、ＣＨＭ（Cooper Herskovits Measure）、ＭＤＬ（Minimum Description Length）、ＭＬ（Maximum Likelihood）等を用いることができる。また、ベイジアンネットワークの構築に利用する学習データ（動作状態データ１２１）に欠損値が含まれる場合の処理方法として、ペアワイズ法、リストワイズ法等を用いることができる。
【００７２】
なお、取得した各特徴量及び包装体ＷＢの状態を確率変数として取り扱う方法は、実施の形態に応じて適宜設定可能である。例えば、包装体ＷＢが正常である事象を「０」、包装体ＷＢに異常が発生している事象を「１」として、それぞれの事象に確率を対応させることにより、包装体ＷＢの状態を確率変数とみなすことができる。また、例えば、各特徴量の値が閾値以下である事象を「０」、各特徴量の値が閾値を超えている事象を「１」として、それぞれの事象に確率を対応させることにより、各特徴量の状態を確率変数とみなすことができる。ただし、各特徴量に対して設定する状態数は、２つに限定されなくてもよく、３つ以上であってもよい。
【００７３】
そして、制御部１１は、構築されたベイジアンネットワークを利用し、包装体ＷＢの状態が正常である場合の各特徴量（説明変数）の事後確率と包装体ＷＢの状態が異常である場合の各特徴量の事後確率とを比較することで、製品の状態に対する各特徴量の関連度を算出することができる。例えば、説明変数（特徴量）ｉの関連度Ｉiは、以下の数１のように定義することができる。
【００７４】
【数１】
2018116545.tif 000003
ａiは、包装体ＷＢの状態が正常である場合の説明変数ｉの事後確率の値であり、ｂiは、包装体ＷＢの状態が異常である場合の説明変数ｉの事後確率の値である。また、ｎは、対象とする説明変数の数を示す。このＩiは、包装体ＷＢの状態に与える影響の度合いを示す。すなわち、Ｉiの値が大きい程、説明変数ｉは、包装体ＷＢの異常発生に高い関連度を有している。制御部１１は、例えば、ＭＳＳＭ（Modified systematic sampling method）、ｌｏｏｐｙＢＰ（Loopy Belief Propagation）等の推論アルゴリズムを利用することで、各事後確率の値を算出することができる。
【００７５】
制御部１１は、上記算出結果に基づいて、ステップＳ１０１で取得した複数種類の特徴量のうち、関連度の高い１又は複数の特徴量を異常発生の予測に有効な特徴量として適宜選択する。例えば、制御部１１は、関連度Ｉiの値が最も高い特徴量から順に１又は複数の特徴量を異常発生の予測に有効な特徴量として選択してもよい。また、制御部１１は、各特徴量の関連度Ｉiの算出結果を出力し、その算出結果を閲覧するユーザからの１又は複数の特徴量の指定を受け付けることで、ステップＳ１０１で取得した複数種類の特徴量の中から異常の予測に有効な特徴量を選択してもよい。なお、異常の予測に有効な特徴量として選択可能な特徴量の数は、実施の形態に応じて適宜設定されてよく、１つであってもよいし、複数であってもよい。
【００７６】
（ステップＳ１０３）
次のステップＳ１０３では、制御部１１は、予測モデル構築部１１３として機能して、ステップＳ１０２で選択した１又は複数の特徴量を用いて、異常の発生を予測するための予測モデル１２３を構築する。
【００７７】
予測モデル１２３の構築方法は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、上記ステップＳ１０２では、各特徴量と包装体ＷＢの状態との因果関係をベイジアンネットワークにより表現している。そこで、制御部１１は、ステップＳ１０２で選択した特徴量を確率変数とする条件付確率表を予測モデル１２３として構築してもよい。換言すると、制御部１１は、ステップＳ１０２で構築したベイジアンネットワークを利用して、選択された特徴量に対して包装体ＷＢに異常が生じる確率を示す条件付確率表を予測モデル１２３として構築してもよい。なお、選択された特徴量に対する包装体ＷＢの異常発生の確率を示す条件付確率表を導出する方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、制御部１１は、上記構造学習アルゴリズムを用いて、ステップＳ１０２で選択した特徴量についてのベイジアンネットワークを再構築し、再構築したベイジアンネットワークに基づいて、選択された特徴量に対する包装体ＷＢの異常発生の確率を示す条件付確率表を算出してもよい。この条件付確率表によれば、選択された特徴量の値に応じて、包装体ＷＢに異常が発生する確率を求めることができるようになる。
【００７８】
以上により、予測モデル作成装置１は、予測モデル１２３を作成することができる。なお、発生を予測する対象となる異常イベントの種類が複数ある場合には、予測モデル作成装置１は、異常イベント毎に上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０３までの処理を実行して、予測モデル１２３を作成する。ただし、異なる異常イベントに対応する予測モデル１２３が結果的に同一になることを妨げない。予測モデル作成装置１は、この異常イベント毎に作成した予測モデル１２３を、記憶部１２に保存してもよいし、外部の記憶装置に保存してもよい。
【００７９】
また、対象の異常イベントに対して予測モデル１２３を作成した後に、制御部１１は、当該対象の異常ベントの発生時（異常時）及び未発生時（正常時）の新たな動作状態データ１２１を蓄積してもよい。そして、制御部１１は、新たに蓄積された動作状態データ１２１を追加して、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０３までの処理を再実行して、予測モデル１２３を更新してもよい。
【００８０】
＜実施例＞
次に、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理により予測モデル１２３を作成する過程の実施例を説明する。ただし、本発明は、以下の実施例に限定される訳ではない。
【００８１】
上記包装機３と同じ構成を有する横ピロー包装機のかみ込みの発生を予測するための予測モデルを作成するため、以下の条件の下で、かみ込み発生時及び未発生時の動作状態データを収集し、収集した動作状態データから各特徴量の値を算出した。そして、公知のソフトウェア（ＢＡＹＯＮＥＴ：株式会社ＮＴＴデータ数理システム製）を利用して、算出した各特徴量の値からベイジアンネットワークを構築した。
・動作状態データ（４×３１件）：各サーボモータのトルクの計測データ
・トルクの計測方法：ＰＬＣのサーボ制御情報
・制御信号：フィルム搬送部に設けられたセンサによる包装フィルムに付されたマークの検出を示すパルス信号
・特徴量（８種類）：各サーボモータのトルクの平均値及び標準偏差
・平均値に対して設定した閾値：正常時の平均値
・標準偏差に対して設定した閾値：正常時の平均値
なお、説明の便宜のため、フィルム搬送部のサーボモータを「第１サーボモータ」、製袋部のコンベアのサーボモータを「第２サーボモータ」、エンドシール部のサーボモータを「第３サーボモータ」、及び内容物搬送部のコンベアのサーボモータを「第４サーボモータ」とも称する。各特徴量の値は、上記閾値により離散化した。
【００８２】
図９Ａは、収集した動作状態データから得られる各特徴量の値を示す。図９Ｂは、図９Ａに示すデータから構築されるベイジアンネットワークを示す。また、図９Ｃは、図９Ｂに示すベイジアンネットワークから導出される各特徴量とかみ込み発生との関連度を示す。図９Ｂ及び図９Ｃに示されるとおり、構築されるベイジアンネットワークからは、上記の包装機では、上記８種類の特徴量のうち、第３サーボモータのトルクの平均値及び標準偏差並びに第１サーボモータのトルクの標準偏差が、かみ込みの発生に関連性が高いことが分かった。そこで、図９Ｂに示すベイジアンネットワークを利用して、この３種類の特徴量に対するかみ込みの発生する確率を示す条件付確率表を求めた。
【００８３】
図１０Ａは、特徴量を選択した後のデータを示す。具体的には、まず、入力項目と結果との組み合わせ毎に状態を集計することで、図１０Ａに示すデータから図１０Ｂに示すクロス集計表を作成した。次に、図１０Ｂに示すクロス集計表の回数データをＭＡＰ法により正規化し、具体的には、各条件の回数に対して１回分の加算を行うことで、図１０Ｃに示すクロス集計表を作成した。そして、図１０Ｃに示すクロス集計表に基づいて、第１サーボモータのトルクの標準偏差並びに第３サーボモータのトルクの標準偏差及び平均値が同一の条件について、正常及び異常の各状態の回数を両回数の和で割り算することにより各状態の条件付確率を算出した。これを全ての条件について行うことで条件付確率表を作成した。
【００８４】
図１１は、上記により得られる条件付確率表（予測モデル１２３）を示す。この条件付確率表によれば、第３サーボモータのトルクの平均値及び標準偏差並びに第１サーボモータのトルクの標準偏差の各値に応じて、形成される包装体にかみ込みが生じる確率を求めることができる。例えば、第３サーボモータのトルクの平均値及び標準偏差が共に閾値より小さく、第１サーボモータのトルクの標準偏差が閾値より大きい場合には、形成される包装体にかみ込みが発生する確率は９２．３％であると求めることができる。また、例えば、第３サーボモータのトルクの平均値及び標準偏差が共に閾値より大きく、第１サーボモータのトルクの標準偏差が閾値より小さい場合には、形成される包装体にかみ込みが発生する確率は３３．３％であると求めることができる。なお、図９Ａ〜図１１では、「第１サーボモータ」「第２サーボモータ」「第３サーボモータ」及び「第４サーボモータ」をそれぞれ「サーボ１」「サーボ２」「サーボ３」及び「サーボ４」と記載している。
【００８５】
［包装機の監視］
次に、図１２を用いて、包装体ＷＢの状態を監視する際のＰＬＣ２の処理手順について説明する。図１２は、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを監視する際のＰＬＣ２の処理手順の一例を示す。
【００８６】
（ステップＳ２０１及びＳ２０２）
まず、ステップＳ２０１では、ＰＬＣ２の制御部２１は、データ取得部２１１として機能し、稼働中の包装機３から動作状態データ２２１を取得する。次のステップＳ２０２では、制御部２１は、ステップＳ２０１で取得した動作状態データ２２１から予測モデル１２３に用いられた特徴量の値を算出する。
【００８７】
上記実施例の場合、制御部２１は、ステップＳ２０１において、包装機の各サーボモータからトルクの計測データを動作状態データ２２１として取得する。そして、制御部２１は、ステップＳ２０２において、取得した各サーボモータのトルクの計測データのうち第１及び第３サーボモータのトルクの計測データを利用して、第３サーボモータのトルクの平均値及び分散値並びに第１サーボモータのトルクの分散値の各値を算出する。
【００８８】
（ステップＳ２０３及びＳ２０４）
次のステップＳ２０３では、制御部２１は、予兆判定部２１３として機能し、予測モデル作成装置１から取得した予測モデル１２３に、ステップＳ２０２で算出した特徴量の値を適用する。そして、次のステップＳ２０４では、制御部２１は、ステップＳ２０３の適用結果に基づいて、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定する。
【００８９】
形成される包装体ＷＢに異常発生の予兆があると判定した場合には、制御部２１は、次のステップＳ２０５に処理を進める。一方、形成される包装体ＷＢに異常発生の予兆はないと判定した場合には、制御部２１は、次のステップＳ２０５の処理を省略して、本動作例に係る処理を終了する。
【００９０】
上記実施例の場合、制御部２１は、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２で算出した第３サーボモータのトルクの平均値及び分散値並びに第１サーボモータのトルクの分散値の各値を上記条件付確率表に適用する。これにより、制御部２１は、包装体ＷＢにかみ込みが生じる確率の値を算出することができる。そこで、制御部２１は、ステップＳ２０４において、算出された確率の値と設定された閾値とを比較する。
【００９１】
そして、算出された確率の値が閾値を超えている場合には、制御部２１は、包装体ＷＢにかみ込みが生じる予兆があると判定し、次のステップＳ２０５に処理を進める。一方、算出された確率の値が閾値以下である場合には、制御部２１は、包装体ＷＢにかみ込みが生じる予兆はないと判定し、次のステップＳ２０５の処理を省略して、本動作例に係る処理を終了する。
【００９２】
例えば、閾値が９０％に設定されている場合に、第３サーボモータのトルクの平均値及び分散値が共に閾値より小さく、第１サーボモータのトルクの分散値が閾値より大きいときには、制御部２１は、次のステップＳ２０５に処理を進める。一方、第３サーボモータのトルクの平均値及び分散値が共に閾値より大きく、第１サーボモータのトルクの分散値が閾値より小さいときには、制御部２１は、次のステップＳ２０５の処理を省略して、本動作例に係る処理を終了する。
【００９３】
このような閾値による判定は、上記実施例以外にも利用可能である。すなわち、予測モデル１２３が異常発生の可能性の度合いを出力するタイプである場合には、制御部２１は、出力される値を閾値と比較することで、生産される製品に異常発生の予兆があるか否を判定することができる。なお、この判定に用いる閾値は、ユーザによって適宜変更可能であってよい。
【００９４】
（ステップＳ２０５）
次のステップＳ２０５では、制御部２１は、通知部２１４として機能し、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があることを管理者に通知する。これにより、制御部２１は、本動作例に係る処理を終了する。
【００９５】
当該通知の方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、制御部２１は、ＰＬＣ２に接続される表示装置２０において、包装体ＷＢに異常発生の予兆があることを知らせるための画面表示を行ってもよい。また、例えば、制御部２１は、電子メール、ショートメッセージ等により、管理者のユーザ端末に当該通知を行ってもよい。この場合、電子メールアドレス、電話番号等の通知先を示す情報は、記憶部２２又は外部の記憶装置に予め登録されていてもよい。また、例えば、ＰＬＣ２にスピーカが接続されている場合には、制御部２１は、音声によって当該通知を行ってもよい。
【００９６】
以上により、ＰＬＣ２は、包装機３により形成される包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを監視する。ＰＬＣ２は、上記ステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理を繰り返し実行することで、包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを継続的かつリアルタイムに監視することができる。なお、複数種類の異常イベントが監視対象として設定される場合、制御部２１は、上記ステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理を異常イベント毎に実行することで、各異常イベントの発生の予兆を検知することができる。
【００９７】
＜画面表示＞
次に、図１３を用いて、上記包装機３の監視処理の間、ＰＬＣ２に接続される表示装置２０に表示される画面の一例について説明する。図１３は、表示装置２０の画面遷移の一例を例示する。
【００９８】
まず、表示装置２０には、トップ画面５０が表示される。トップ画面５０には、総合監視画面５１に遷移するためのボタン５０１、個別監視画面（５２Ａ、５２Ｂ）に遷移するためのボタン５０２、及び異常イベントの一覧画面５３に遷移するためのボタン５０３が設けられている。管理者は、入力装置（不図示）を介して各ボタン５０１〜５０３を操作することで、表示装置２０に表示される画面を切り替えることができる。
【００９９】
（総合監視画面）
総合監視画面５１には、包装機３により形成される包装体ＷＢに発生する異常の予兆を総合的に監視するための情報が表示される。図１３の例では、総合監視画面５１は、総合イベントリスク度表示領域５１１、最高イベントリスク度表示領域５１２、イベント名表示領域５１３、及び通知領域５１４を含んでいる。
【０１００】
総合イベントリスク度表示領域５１１には、ステップＳ２０３により算出される各異常イベントの発生する確率の平均値が表示される。最高イベントリスク度表示領域５１２には、ステップＳ２０３により算出される各異常イベントの確率の値の中で最も高いものが表示される。
【０１０１】
また、イベント名表示領域５１３には、最高イベントリスク度表示領域５１２に確率の値が表示されている異常イベントの名称が表示される。そして、通知領域５１４には、ステップＳ２０５の通知が表示される。管理者は、通知領域５１４の表示を閲覧することで、包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを確認することができる。
【０１０２】
（個別監視画面）
個別監視画面（５２Ａ、５２Ｂ）には、各異常イベントについて、上記ステップＳ２０３により算出された確率の値の履歴が表示される。管理者は、各個別監視画面（５２Ａ、５２Ｂ）を参照することで、各異常イベントが発生する確率の推移を確認することができる。なお、図１３の例では、個別監視画面５２Ａは、包装体ＷＢにかみ込みが生じる確率の推移を示しており、個別監視画面５２Ｂは、包装体ＷＢにシール不良が生じる確率の推移を示している。
【０１０３】
（一覧画面）
一覧画面５３には、予兆検知の対象として設定されている異常イベントの一覧が表示される。各項目５３１には、異常イベントの名称、異常イベントの発生の予測に利用する予測モデル、ステップＳ２０４の判定に利用する閾値、及び表示時点でステップＳ２０３により算出された対象の異常イベントの発生する確率が表示される。管理者は、この一覧画面５３を閲覧することで、各異常イベントの設定情報及び発生する確率（リスク度）を確認することができる。
【０１０４】
以上の各画面５１〜５３により、管理者は、包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを多面的に確認することができる。ただし、表示装置２０に表示される画面は、このような例に限定される訳ではなく、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。例えば、ステップＳ２０５の通知は、上記通知領域５１４のような部分的な領域ではなく、画面全域に表示されるようにしてもよい。
【０１０５】
［作用・効果］
以上のように、本実施形態では、上記ステップＳ１０２により、包装機３の動作状態データから算出可能な複数種類の特徴量の中から異常の予測に有効な特徴量を選択するようにすることで、その異常の原因となり得る特徴量を抽出している。そして、上記ステップＳ１０３により、抽出された特徴量を用いて、予測モデル１２３を作成している。また、ＰＬＣ２では、ステップＳ２０３及びＳ２０４により、抽出された特徴量により構築された予測モデル１２３を利用して、包装機３により形成される包装体ＷＢに異常が発生する予兆があるか否かを判定するようにしている。そのため、本実施形態によれば、包装機３により形成される包装体ＷＢに異常が生じるか否かを適切に予測することができる。
【０１０６】
また、本実施形態では、包装機３の動作状態データ１２１をタクト時間でフレーム分割している。このタクト時間は、包装体ＷＢを所定個数分形成するのにかかる時間である。そのため、分割された各フレームには、包装体ＷＢを所定個数分形成する際の包装機３の動作状態が適切に反映される。そのため、各フレームから特徴量を適切に取得することができ、これによって、包装機３により形成される包装体ＷＢに異常が生じるか否かをより適切に予測することができる。
【０１０７】
§４  変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。なお、以下では、上記実施形態と同様の構成要素に関しては同様の符号を用い、上記実施形態と同様の点については、適宜説明を省略した。以下の変形例は適宜組み合わせ可能である。
【０１０８】
＜４．１＞
例えば、上記実施形態では、生産設備の一例として包装機３を例示している。しかしながら、生産設備監視システム１００により異常発生の予兆を監視する対象となる生産設備は、包装機３に限定される訳ではなく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。生産される製品は、生産設備に応じて適宜決定される。また、生産設備監視システム１００は、単一の装置で構成される生産設備だけではなく、複数の装置で構成される生産設備にも適用可能である。
【０１０９】
ここで、生産設備が複数の装置で構成される場合、対象の製品は、各装置で同時に処理されるとは限らない。すなわち、各装置から得られる動作状態データにおいて、同時刻のフレームをピックアップしても、各フレームで処理対象となっている製品が一致するとは限らない。そのため、各装置から得られる動作状態データの同時刻のフレームから特徴量を算出しても、その算出される特徴量では、対象の製品の状態を適切に表すことはできない可能性がある。
【０１１０】
しかしながら、本実施形態では、動作状態データをタクト時間に基づいてフレーム分割する。そのため、各フレームで処理対象となっている製品は明確であり、各装置から得られる動作状態データ間において、同一の製品に対して処理を行っているフレームを容易に対応付けすることができる。
【０１１１】
この対応付けは、例えば、図１４に例示される。図１４は、４つの装置により４つの工程（第１搬送、第１加工、第２搬送、第２加工）が順次処理される場面において、各装置から得られる動作状態データとタクト時間との関係を例示している。図１４の例では、各装置は、１つタクト時間を経過する度に、次の工程に対象の製品を渡している。
【０１１２】
そのため、図１４に例示されるように、上流の工程から下流の工程にかけて１つ１つタクト時間をずらした各フレームが、同一の製品に対して処理を行っているフレームに対応する。このように、動作状態データをタクト時間に基づいてフレーム分割することで、複数の装置間で同一の製品に対して処理を行っているフレームを容易に対応付けることができる。
【０１１３】
なお、第２加工工程のフレームＡにおいて、生産される製品に異常が発生したことを検知した場合に、このフレームＡに対応する第１搬送工程のフレームＢから算出される特徴量の値が特異な値であったとする。この場合、フレームＡで発見された製品の異常の原因は、フレームＢにおける処理であると推測することができる。このように、タクト時間に基づく同一製品に対する処理を行っているフレームの対応付けは、製品に発生した異常の原因を究明するのにも有益である。ただし、動作状態データをフレーム分割する方法は、タクト時間に基づく方法に限られる訳はなく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、周波数分析等に利用するため、動作状態データは、予め指定された時間単位でフレーム分割されてもよい。
【０１１４】
＜４．２＞
また、例えば、上記実施形態では、本発明の監視装置の一例として、ＰＬＣ２を例示している。しかしながら、本発明の監視装置は、プロセッサとメモリとを備え、演算処理可能なコンピュータであれば特に限定されなくてもよい。例えば、上記実施形態では、ＰＬＣ２に代えて、ＰＣ（Personal Computer）、タブレット端末等の汎用のコンピュータが用いられてよい。また、監視装置は、複数台のコンピュータにより実装されてもよい。
【０１１５】
また、例えば、上記実施形態では、予測モデル作成装置１とＰＬＣ２とは別々のコンピュータにより構成されている。しかしながら、予測モデル作成装置１とＰＬＣ２とは１台のコンピュータにより構成されてもよい。すなわち、１台のコンピュータが、予測モデル作成装置及び監視装置の両方の機能を備えてもよい。
【０１１６】
＜４．３＞
また、例えば、上記実施形態では、ステップＳ１０２において、製品に生じる異常と各特徴量との関連度を導出する所定のアルゴリズムとしてベイジアンネットワークを利用して、予測モデル１２３を作成するのに利用する特徴量を選択している。しかしながら、製品に生じる異常と各特徴量との関連度を導出する所定のアルゴリズムは、ベイジアンネットワークに限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。上記ベイジアンネットワークの他、例えば、上記ステップＳ１０２では、製品に生じる異常と各特徴量との関連度を導出する所定のアルゴリズムとして、決定木、ロジスティクス回帰分析、又はニューラルネットワークを利用することができる。
【０１１７】
上記所定のアルゴリズムとして決定木を利用した場合には、ランダムフォレスト法等により、各特徴量（説明変数）の関連度（重要度又は寄与度とも称してもよい）を算出することができる。具体的には、決定木を作成する際には、ジニ係数、交差エントロピー等で示される不純度が小さくなるように、各特徴量（説明変数）からノード（分岐）の選択が行われる。そのため、各特徴量（説明変数）をノードに選択した際の不純度の減少量をその特徴量（説明変数）の重要度として利用することができる。上記ステップＳ１０２では、この重要度を利用して、複数種類の特徴量の中から異常発生の予測に有効な特徴量を選択するようにしてもよい。
【０１１８】
また、上記所定のアルゴリズムとしてロジスティクス回帰分析を利用した場合には、情報量基準（ＡＩＣ、ＢＩＣ）を評価指標（関連度）として利用することができる。この場合、上記ステップＳ１０２では、変数増加法、変数減少法、変数増加法等の方法で各特徴量を変化させたときに、情報量基準が最小となる特徴量の組み合わせを異常発生の予測に有効な特徴量として選択してもよい。
【０１１９】
また、上記所定のアルゴリズムとしてニューラルネットワークを利用した場合には、各特徴量の値を入力とし、製品の状態を出力とするニューラルネットワークを構築する。ニューラルネットワークの構成は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。そして、収集した動作状態データ１２１を学習データとして、構築したニューラルネットワークを適宜学習させる。具体的には、ニューラルネットワークに各特徴量の値を入力すれば、対象の製品の状態が出力されるようになるまで、ニューラルネットワークの学習を行う。
【０１２０】
このニューラルネットワークにおいて、大きな係数が付与されているニューロンに入力される特徴量は、ニューラルネットワークの出力である製品の状態と関連度が高くなっている。そのため、上記ステップＳ１０２では、ニューロンの係数が大きなものから順に１又は複数の特徴量を異常発生の予測に有効な特徴量として選択するようにしてもよい。
【０１２１】
＜４．４＞
また、例えば、上記実施形態では、ステップＳ１０３により構築する予測モデル１２３として、図１１に例示される条件付確率表を例示した。しかしながら、予測モデル１２３は、このような条件付確率表に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。
【０１２２】
（決定木）
例えば、制御部１１は、予測モデル１２３として、ステップＳ１０２で選択した特徴量（説明変数）を分岐に利用した決定木を作成してもよい。決定木は、公知の方法により作成可能である。決定木の出力は、各葉に分類された学習データのうち正常データと異常データとの件数の比率により示すことができる。この場合、包装機３の監視の場面では、ＰＬＣ２の制御部２１は、ステップＳ２０２で算出した特徴量の値を当該決定木に適用することで、異常が発生している確率を出力することができる。そのため、ステップＳ２０４では、制御部２１は、その出力に基づいて、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定することができる。
【０１２３】
（ロジスティクス回帰モデル）
また、例えば、制御部１１は、予測モデル１２３として、ステップＳ１０２で選択した特徴量を利用したロジスティック回帰モデルを作成してもよい。ロジスティクス回帰モデルは、公知の方法により作成可能である。このロジスティクス回帰モデルは、異常が発生している確率を出力するように作成することができる。この場合、包装機３の監視の場面では、ＰＬＣ２の制御部２１は、ステップＳ２０２で算出した特徴量の値を当該ロジスティクス回帰モデルに適用することで、異常が発生している確率を出力することができる。そのため、ステップＳ２０４では、制御部２１は、その出力に基づいて、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定することができる。
【０１２４】
（外れ値）
また、例えば、制御部１１は、予測モデル１２３として、ステップＳ１０２で選択した特徴量を利用して算出される外れ値（ＬＯＦ（Local Outlier Factor）値）に基づいて包装体ＷＢに異常が発生しているか否かを判定するための判定条件を作成してもよい。ＬＯＦ値は、あるデータ群からどれだけ外れているかを示す値である。つまり、学習データのうち正常時のデータ群と監視時にステップＳ２０１で得られたデータ（動作状態データ）とで計算されるＬＯＦ値が大きいほど、監視時に得られたデータが正常時のデータ群から外れていることになり、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常が発生している可能性が高くなる。また、学習データのうち異常時のデータ群と監視時にステップＳ２０１で得られたデータ（動作状態データ）とで計算されるＬＯＦ値が小さいほど、監視時に得られたデータが異常時のデータ群に近いことになり、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常が発生している可能性が高くなる。そのため、正常時のデータ群又は異常時のデータ群に対して算出される動作状態データのＬＯＦ値によれば、包装体ＷＢに異常が発生しているか否かを判定することができる。よって、このＬＯＦ値に基づいて包装体ＷＢに異常が発生しているか否かを判定するための判定条件を予測モデル１２３として利用することができる。なお、ＬＯＦ値の計算は、以下の（Ａ）〜（Ｅ）により行うことができる。
【０１２５】
（Ａ）k-distance(p)
以下の数２の関係を満たすデータｏとデータｐとの距離をk-distance(p)として定義する。
【数２】
2018116545.tif 000004
ここで、Ｄは、正常時又は異常時のデータ群を示す。ｋは、Ｄ内のデータの件数を示し、任意の正数である。ｐは、監視時にステップＳ２０１で取得されるデータであり、ｏは、Ｄに含まれるデータである。ｄ（ｐ，ｏ）は、データｐとデータｏとの間の距離を示す。
【０１２６】
（Ｂ）Nk-distance(p)(p)
上記（Ａ）によりデータｐのk-distance(p)が与えられたときに、データｐのｋ最近傍に含まれるデータNk-distance(p)(p)を以下の数３に従って定義する。
【数３】
2018116545.tif 000005
【０１２７】
（Ｃ）到達可能距離reach-distk(p,o)
データｐのデータのデータｏに関する到達可能距離reach-distk(p,o)を以下の数４に従って定義する。
【数４】
2018116545.tif 000006
【０１２８】
（Ｄ）局所到達可能密度lrdk(p)
データｐのｋ近傍にあるデータの到達距離の平均の逆数を局所到達可能密度lrdk(p)として以下の数５に従って定義する。
【数５】
2018116545.tif 000007
【０１２９】
（Ｅ）ＬＯＦ値：LOFk(p)
以上の（Ａ）〜（Ｄ）を利用して、ＬＯＦ値LOFk(p)を以下の数６のように定義することができる。
【数６】
2018116545.tif 000008
【０１３０】
予測モデルの作成時には、予測モデル作成装置１の制御部１１は、包装体ＷＢに異常が発生しているか否かを判定するための判定条件として、上記ＬＯＦ値の計算条件を前提とする閾値条件を決定してもよい。異常発生の基準となる閾値を決定する方法は実施の形態に応じて適宜選択可能である。また、包装体ＷＢに異常が発生しているか否かを段階的に判定する場合には、複数の閾値が設定されてもよい。
【０１３１】
例えば、ＬＯＦ値を算出するベースとなるデータ群に正常時のデータ群が利用されている場合には、制御部１１は、上記の計算により、ステップＳ１０１で取得した異常時のデータのＬＯＦ値を算出し、算出したＬＯＦ値の最小値、平均値等を判定条件としての閾値として設定してもよい。ＬＯＦ値を算出するベースとなるデータ群に異常時のデータ群が利用されている場合も同様にＬＯＦ値を設定可能である。これにより設定される閾値条件と上記のＬＯＦ値の計算条件とが、予測モデル１２３となる。なお、ＬＯＦ値を算出するベースとなるデータ群は随時更新されてよい。
【０１３２】
一方、包装機３の監視時には、ＰＬＣ２は、作成された判定条件、すなわち、ＬＯＦ値の閾値を利用して、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定することができる。具体的には、ＰＬＣ２の制御部２１は、上記の計算により、ステップＳ２０１で得られたデータのＬＯＦ値を算出する。そして、制御部２１は、算出したＬＯＦ値と上記予測モデル１２３として設定された閾値とを比較することで、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定することができる。
【０１３３】
なお、包装機３の監視時において包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定する方法は、このような例に限定されなくてもよい。例えば、制御部２１は、確率密度関数等の分布を特定可能な関数を用いて、ステップＳ２０１で得られた数件分のデータからＬＯＦ値の分布を導出してもよい。そして、制御部２１は、得られたＬＯＦ値の分布において、上記閾値により異常と判定される割合を算出し、算出した割合を包装体ＷＢに異常が発生する確率として出力してもよい。また、制御部２１は、算出した確率に基づいて、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定してもよい。
【０１３４】
（マハラノビス距離）
また、例えば、制御部１１は、予測モデル１２３として、ステップＳ１０２で選択した特徴量を利用して算出されるマハラノビス距離に基づいて包装体ＷＢに異常が発生しているか否かを判定するための判定条件を作成してもよい。マハラノビス距離Ｍiは、例えば、以下の数６の計算式で与えられ、変数間の相関を考慮した多次元の距離を示す。
【０１３５】
【数７】
2018116545.tif 000009
ここで、Ｙは平均ベクトルを示し、Ｙiはｉ番目のデータを示す。また、Ｓは、分散共分散行列を示す。
【０１３６】
上記ステップＳ１０３では、制御部１１は、まず、異常時及び正常時の動作状態データについて、ステップＳ１０２で選択した特徴量を変数としたマハラノビス距離を計算する。これにより、正常時に取得された各件の動作状態データについてのマハラノビス距離と異常時に取得された各件の動作状態データについてのマハラノビス距離とが計算される。続いて、制御部１１は、マハラノビス距離の閾値条件として、正常時に取得された各件の動作状態データについてのマハラノビス距離と異常時に取得された各件の動作状態データについてのマハラノビス距離とを分離するための閾値を設定する。この閾値が、包装体ＷＢに異常が発生しているか否かを判定するための判定条件となる。すなわち、これにより設定される閾値条件が、予測モデル１２３となる。
【０１３７】
図１５は、マハラノビス距離の閾値条件の一例を例示する。図１５の例では、正常時のデータのマハラノビス距離の値が小さく、異常時のデータのマハラノビス距離の値が大きくなっており、閾値は、これらを分ける値に設定されている。この閾値には、例えば、異常時のデータのマハラノビス距離の最小値を採用してもよいし、異常時のデータのマハラノビス距離の平均値を採用してもよいし、正常時の各件のデータのマハラノビス距離から算出される上方管理限界（ＵＣＬ）の値を採用してもよい。閾値の設定方法は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。また、包装体ＷＢに異常が発生しているか否かを段階的に判定する場合には、複数の閾値が設定されてもよい。
【０１３８】
この場合、包装機３の監視時には、ＰＬＣ２は、ステップＳ２０２で算出した特徴量の値を用いて、ステップＳ２０１で得られたデータのマハラノビス距離を算出することができる。そして、ＰＬＣ２は、算出したマハラノビス距離の値と上記予測モデル１２３として設定された閾値とを比較して、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定することができる。
【０１３９】
なお、包装機３の監視時において包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定する方法は、このような例に限定されなくてもよい。例えば、制御部２１は、確率密度関数等の分布を特定可能な関数を用いて、ステップＳ２０１で得られた数件分のデータからマハラノビス距離の値の分布を導出してもよい。そして、制御部２１は、得られたマハラノビス距離の値の分布において、上記閾値により異常と判定される割合を算出し、算出した割合を包装体ＷＢに異常が発生する確率として出力してもよい。また、制御部２１は、算出した確率に基づいて、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定してもよい。
【０１４０】
（その他）
なお、予測モデル１２３の作成方法は、上記のような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、上記の他、予測モデル１２３には、ステップＳ１０２で選択した特徴量の値をそのまま採用してもよいし、線形回帰モデルを採用してもよい。
【０１４１】
例えば、特徴量の値をそのまま採用する場合には、制御部１１は、上記ステップＳ１０３において、異常時に取得された動作状態データに基づいて、ステップＳ１０２で選択した特徴量について、異常の予兆があると判定する値の範囲を設定する。この各特徴量に対して設定された値の範囲が予測モデル１２３となる。この場合、包装機３の監視時には、ＰＬＣ２は、ステップＳ２０２で算出した特徴量の値がその範囲に入るか否かを判定することで、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定することができる。
【０１４２】
また、例えば、線形回帰モデルを採用する場合には、制御部１１は、正常時又は異常時のデータについて、上記ステップＳ１０２で選択した特徴量を利用した線形回帰モデルを作成する。この線形回帰モデルと閾値条件とが予測モデル１２３となる。この場合、包装機３の監視時には、ＰＬＣ２は、ステップＳ２０２で算出した特徴量の値を線形回帰モデルに適用し、得られる値と閾値とを比較することで、包装機３の形成する包装体ＷＢに異常発生の予兆があるか否かを判定することができる。
【０１４３】
＜４．５＞
また、例えば、上記実施形態では、ステップＳ２０４において、異常発生の予兆があるか否かの判定を、条件付確率表により算出される異常発生の確率の値と閾値との比較に基づいて行っている。しかしながら、以上発生の予兆があるか否かの判定は、このような例に限定されなくてもよく、ステップＳ２０４では、複数の閾値を用いて異常発生の可能性の度合いを判定してもよい。
【０１４４】
例えば、複数の閾値として、異常発生に注意を促す水準を定める第１の閾値と、第１の閾値より高い値であって、異常発生の警告を行う水準を定める第２の閾値とが設定されてもよい。この場合、制御部２１は、条件付確率表により算出された製品に異常が発生する確率の値が第１の閾値以下であるとき、製品に異常が発生する確率は低いと判定して、ステップＳ２０５による通知の処理を省略してもよい。また、算出された製品に異常が発生する確率の値が第１の閾値より高く第２の閾値以下であるとき、制御部２１は、製品に異常が発生する可能性が高いと判定して、ステップＳ２０５の通知により、管理者に対して異常発生の注意を促してもよい。更に、算出された製品に異常が発生する確率の値が第２の閾値よりも高いとき、制御部２１は、製品に異常が発生する可能性が極めて高いと判定して、ステップＳ２０５の通知により、管理者に対して異常発生の警告を行ってもよい。
【符号の説明】
【０１４５】
１００…生産設備監視システム、
１…予測モデル作成装置、
１１…制御部、１２…記憶部、１３…通信インタフェース、１４…ドライブ、
１１１…特徴量取得部、１１２…特徴量選択部、１１３…予測モデル構築部、
１２１…動作状態データ、１２３…予測モデル、
２…ＰＬＣ（監視装置）、２０…表示装置、
２１…制御部、２２…記憶部、２３…入出力インタフェース、
２４…通信インタフェース、
２１１…データ取得部、２１２…特徴量算出部、２１３…予兆判定部、
２１４…通知部、
２２１…動作状態データ、
３…包装機、
３０…フィルムロール、
３１…フィルム搬送部、３１１…サーボモータ、
３２…内容物搬送部、３２１…コンベア、３２２…サーボモータ、
３３…製袋部、３３１…コンベア、３３２…サーボモータ、
３３３…センターシール部、３３４…エンドシール部、３３５…サーボモータ、
ＷＡ…内容物（ワーク）、ＷＢ…包装体
【図１】
2018116545.tif 000010
【図２】
2018116545.tif 000011
【図３】
2018116545.tif 000012
【図４】
2018116545.tif 000013
【図５】
2018116545.tif 000014
【図６】
2018116545.tif 000015
【図７】
2018116545.tif 000016
【図８】
2018116545.tif 000017
【図９Ａ】
2018116545.tif 000018
【図９Ｂ】
2018116545.tif 000019
【図９Ｃ】
2018116545.tif 000020
【図１０Ａ】
2018116545.tif 000021
【図１０Ｂ】
2018116545.tif 000022
【図１０Ｃ】
2018116545.tif 000023
【図１１】
2018116545.tif 000024
【図１２】
2018116545.tif 000025
【図１３】
2018116545.tif 000026
【図１４】
2018116545.tif 000027
【図１５】
2018116545.tif 000028