(57)【要約】      （修正有）【課題】品質異常を精度よく検知すること。【解決手段】取得工程は、機械設備から、生産物の所定の生産単位ごとにセンサの時系列データを取得する。分割工程は、時系列データ１２ａを複数に分割した分割データ群１２ｂを生成する。設定工程は、分割データ群に含まれる所定の正常品質分に対し、故障がないことを示す第１付加情報を対応付け、分割データ群に含まれる直近生産分に対し、故障があることを示す第２付加情報を無条件に対応付ける。グループ化工程は、正常品質分および直近生産分を混在させた２グループを形成する。生成工程は、２グループのうちの一方を用いた学習により、入力データに対応する付加情報を予測する予測モデル１２ｅを生成する。算出工程は、２グループのうちの他方を入力データとした予測結果において、付加情報が第２付加情報であると予測される確率１２ｆａを算出する。判定工程は、確率に基づいて生産物の品質異常を判定する。【選択図】図２Ａ
2018147406.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産物を生産可能な機械設備から、前記生産物の所定の生産単位ごとに前記機械設備の有するセンサの時系列データを取得する取得工程と、
前記時系列データを複数の分割データに分割した分割データ群を生成する分割工程と、
前記分割データ群に含まれる所定の正常品質分に対し、故障がないことを示す付加情報である第１付加情報を対応付けるとともに、前記分割データ群に含まれる直近生産分に対し、故障があることを示す第２付加情報を無条件に対応付ける設定工程と、
前記正常品質分および前記直近生産分を混在させた２グループを形成するグループ化工程と、
前記２グループのうちの一方を用いた学習により、入力データに対応する前記付加情報を予測する予測モデルを生成する生成工程と、
前記２グループのうちの他方を前記入力データとすることによって得られる前記予測モデルの予測結果において、前記付加情報が前記第２付加情報であると予測される確率を算出する算出工程と、
前記確率に基づいて前記生産物の品質異常を判定する判定工程と
を含むことを特徴とする品質異常検知方法。
【請求項２】
前記分割工程は、
前記取得工程における前記時系列データのサンプリングレートよりも低サンプリングレートで前記時系列データをサンプリングすることによって前記分割データ群を生成すること
を特徴とする請求項１に記載の品質異常検知方法。
【請求項３】
前記正常品質分は、
前記機械設備が運用初回から生産した前記生産物の所定の前記生産単位数分において蓄積され、前記生産単位ごとの前記分割データのうち、任意の１つが蓄積されること
を特徴とする請求項１または２に記載の品質異常検知方法。
【請求項４】
前記算出工程は、
前記正常品質分および前記直近生産分のそれぞれにおける前記確率の代表値の差分を、前記機械設備の正常状態からの乖離度として算出し、
前記判定工程は、
前記乖離度が所定の判定閾値以上である場合に、前記機械設備に故障予兆ありと判定し、前記品質異常が生じうると判定すること
を特徴とする請求項１、２または３に記載の品質異常検知方法。
【請求項５】
前記代表値は、前記正常品質分および前記直近生産分のそれぞれにおける前記確率の最小値であること
を特徴とする請求項４に記載の品質異常検知方法。
【請求項６】
前記判定工程によって前記故障予兆ありと判定された場合に、外部装置へのアラート通知を行う報知工程
をさらに含むこと
を特徴とする請求項４または５に記載の品質異常検知方法。
【請求項７】
生産物を生産可能な機械設備から、前記生産物の所定の生産単位ごとに前記機械設備の有するセンサの時系列データを取得する取得部と、
前記時系列データを複数の分割データに分割した分割データ群を生成する分割部と、
前記分割データ群に含まれる所定の正常品質分に対し、故障がないことを示す付加情報である第１付加情報を対応付けるとともに、前記分割データ群に含まれる直近生産分に対し、故障があることを示す第２付加情報を無条件に対応付ける設定部と、
前記正常品質分および前記直近生産分を混在させた２グループを形成するグループ化部と、
前記２グループのうちの一方を用いた学習により、入力データに対応する前記付加情報を予測する予測モデルを生成する生成部と、
前記２グループのうちの他方を前記入力データとすることによって得られる前記予測モデルの予測結果において、前記付加情報が前記第２付加情報であると予測される確率を算出する算出部と、
前記確率に基づいて前記生産物の品質異常を判定する判定部と
を備えることを特徴とする品質異常検知装置。
【請求項８】
生産物を生産可能な機械設備から、前記生産物の所定の生産単位ごとに前記機械設備の有するセンサの時系列データを取得する取得手順と、
前記時系列データを複数の分割データに分割した分割データ群を生成する分割手順と、
前記分割データ群に含まれる所定の正常品質分に対し、故障がないことを示す付加情報である第１付加情報を対応付けるとともに、前記分割データ群に含まれる直近生産分に対し、故障があることを示す第２付加情報を無条件に対応付ける設定手順と、
前記正常品質分および前記直近生産分を混在させた２グループを形成するグループ化手順と、
前記２グループのうちの一方を用いた学習により、入力データに対応する前記付加情報を予測する予測モデルを生成する生成手順と、
前記２グループのうちの他方を前記入力データとすることによって得られる前記予測モデルの予測結果において、前記付加情報が前記第２付加情報であると予測される確率を算出する算出手順と、
前記確率に基づいて前記生産物の品質異常を判定する判定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする品質異常検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、品質異常検知方法、品質異常検知装置および品質異常検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械設備につき、機械設備に設けられたセンサのセンサ値を監視することで故障予兆を検出することにより、故障の発生を予知する技術が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に開示の技術は、車両に搭載されたセンサのセンサ値と正常閾値とを比較し、この比較結果に基づいて、センサに異常が発生しているか否かを判断する。そして、センサに異常が発生していると判断された場合に、センサ値および正常閾値間の差の積算値や、異常発生継続時間などを用いて、センサの故障予兆を評価するための評価指標を算出し、かかる評価指標を用いてセンサの故障予兆を検出するものである。
【０００４】
かかる技術は、車両に限らず、たとえば加工具を備え、加工品を加工する加工装置などにも適用可能と考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２３０６３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術には、加工品の品質異常を精度よく検知するうえで、さらなる改善の余地がある。
【０００７】
具体的には、上述した従来技術は、閾値を超える明確な異常状態を検出することには向いているものの、たとえば各構成部品の経年変化などによりシステム全体の挙動に不明瞭に現れはするが、閾値を超えるまでのセンサ値は示さない不明確な異常状態を検出することには不向きである。
【０００８】
したがって、上述した従来技術を加工装置などに適用した場合、不明確な異常状態に起因して加工品に品質異常が生じても、これを検知することができない。なお、かかる課題は、加工品に限らず、機械設備が生産する生産物全般に共通する課題である。
【０００９】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、生産物の品質異常を精度よく検知することができる品質異常検知方法、品質異常検知装置および品質異常検知プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施形態の一態様に係る品質異常検知方法は、取得工程と、分割工程と、設定工程と、グループ化工程と、生成工程と、算出工程と、判定工程とを含む。前記取得工程は、生産物を生産可能な機械設備から、前記生産物の所定の生産単位ごとに前記機械設備の有するセンサの時系列データを取得する。前記分割工程は、前記時系列データを複数の分割データに分割した分割データ群を生成する。前記設定工程は、前記分割データ群に含まれる所定の正常品質分に対し、故障がないことを示す付加情報である第１付加情報を対応付けるとともに、前記分割データ群に含まれる直近生産分に対し、故障があることを示す第２付加情報を無条件に対応付ける。前記グループ化工程は、前記正常品質分および前記直近生産分を混在させた２グループを形成する。前記生成工程は、前記２グループのうちの一方を用いた学習により、入力データに対応する前記付加情報を予測する予測モデルを生成する。前記算出工程は、前記２グループのうちの他方を前記入力データとすることによって得られる前記予測モデルの予測結果において、前記付加情報が前記第２付加情報であると予測される確率を算出する。前記判定工程は、前記確率に基づいて前記生産物の品質異常を判定する。
【発明の効果】
【００１１】
実施形態の一態様によれば、生産物の品質異常を精度よく検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係る品質異常検知方法の概要説明図（その１）である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係る品質異常検知方法の概要説明図（その２）である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、実施形態に係る品質異常検知方法の概要説明図（その３）である。
【図１Ｄ】図１Ｄは、実施形態に係る品質異常検知方法の概要説明図（その４）である。
【図１Ｅ】図１Ｅは、実施形態に係る品質異常検知方法の概要説明図（その５）である。
【図１Ｆ】図１Ｆは、実施形態に係る品質異常検知方法の概要説明図（その６）である。
【図２Ａ】図２Ａは、実施形態に係る品質異常検知システムのブロック図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、評価部のブロック図である。
【図３】図３は、分割部による分割処理の説明図である。
【図４】図４は、グループ化部によるグループ化処理の説明図である。
【図５】図５は、実施形態に係る品質異常検知装置による効果の一例を示す図である。
【図６】図６は、品質異常検知装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、品質異常検知装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する品質異常検知方法、品質異常検知装置および品質異常検知プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１４】
また、以下では、品質異常検知の対象となる機械設備を「対象機械１００」と記載する。対象機械１００は、加工品を加工する加工装置であるものとする。
【００１５】
また、以下では、複数個で構成される構成要素については、複数個のうちの一部（少なくとも２個）にのみ符号を付し、その他については符号の付与を省略する場合がある。
【００１６】
まず、本実施形態に係る品質異常検知方法の概要について、図１Ａ〜図１Ｆを参照して説明する。図１Ａ〜図１Ｆは、実施形態に係る品質異常検知方法の概要説明図（その１）〜（その６）である。
【００１７】
図１Ａに示すように、対象機械１００は、加工具１０１と、センサＳとを備える。加工具１０１は、たとえばモータなどの駆動源によって駆動し、加工品を加工する部材である。センサＳは、たとえば対象機械１００の振動を計測可能に設けられた高サンプリングレートの加速度センサである。
【００１８】
そして、本実施形態に係る品質異常検知方法ではまず、対象機械１００の運用中、センサＳから加工品１個を加工するごとの時系列データを取得する（ステップＳ１）。取得に際してのサンプリングレートは、少なくとも１ｋＨｚ〜２ｋＨｚ以上であることが好ましい。
【００１９】
そして、本実施形態に係る品質異常検知方法では次に、取得した時系列データを複数の分割データｄ−１〜ｄ−ｎへ分割する（ステップＳ２）。このとき、分割データｄ−１〜ｄ−ｎは、それぞれが時系列データの特徴を大まかに示すものとなるように分割される。語義的には矛盾するが、図１Ａに示すように、仮想のセンサＳ−１〜Ｓ−ｎによって、センサＳによる時系列データを同時並行的に取得したイメージである。別の言い方をすれば、時系列データ取得に際してのサンプリングレートよりも低サンプリングレートで、時系列データをサンプリングしたイメージである。具体的な分割例については、図３を用いた説明で後述する。
【００２０】
そして、本実施形態に係る品質異常検知方法では、分割データｄ−１〜ｄ−ｎに基づき、かかる分割データｄ−１〜ｄ−ｎにそれぞれ対応する仮想のセンサＳ−１〜Ｓ−ｎ間の相関性（以下、「センサ相関性」と記載する場合がある）Ｃを把握する（ステップＳ３）。これはすなわち、対象機械１００の振動の発生要因である加工具１０１の挙動を把握することとなる。
【００２１】
そして、本実施形態に係る品質異常検知方法では、かかるセンサ相関性Ｃにつき、正常品質分（初期加工分）のセンサ相関性Ｃ−Ｎと、直近加工分のセンサ相関性Ｃ−Ｐを把握し、そのズレ量を評価する（ステップＳ４）。そして、その評価結果に基づいて対象機械１００の故障予兆を判定し、故障予兆があれば加工品に品質異常が生じうるとして品質異常を検知する。
【００２２】
なお、「正常品質分」とは、対象機械１００が運用初回から加工した加工品の所定個数分において蓄積された分割データ群を指す。本実施形態では、加工品の所定個数は５０個程度であるものとする。また、「直近加工分」とは、文字通り直近の加工品の加工時の時系列データに基づく分割データ群を指す。
【００２３】
ここで、上記ズレ量を評価する方法について具体的に説明する。本実施形態では、上述したように、対象機械１００の運用中、加工品１個ごとにセンサＳから取得した時系列データを、それぞれがかかる時系列データの特徴を大まかに示す分割データｄ−１〜ｄ−ｎへ分割する。なお、以下では、分割データｄ−１〜ｄ−ｎを総称する場合、単に「分割データｄ」と記載する。
【００２４】
そして、図１Ｂに示すように、本実施形態では、かかる分割データｄのうち、「正常品質分」と「直近加工分」とを混在させて用いる。
【００２５】
なお、図１Ｂに示す「直近加工分」の分割データｄのうち、丸印の中が塗りつぶされているものは、「正常品質分」とは異なる対象機械１００の挙動を含むデータを指す。かかるデータは、図１Ｆを用いた説明で後述する。
【００２６】
そして、本実施形態では、かかる「正常品質分」と「直近加工分」とをあわせたうえで、「正常品質分」および「直近加工分」を混在させた２グループに分け、そのうちの一方を「タグ予測モデルの生成用」に用い、他方を「タグ予測モデルを用いた評価用」に用いる。
【００２７】
ここで、「タグ」について説明する。図１Ｃに示すように、本実施形態では、「正常品質分」の各分割データｄに対し、故障がないことを示す「Ｎ」（正常）のタグを付与する。一方、「直近加工分」の各分割データｄに対しては、無条件に故障と仮定する「Ｆ」（故障）のタグを付与する。
【００２８】
かかる「直近加工分」の各分割データｄに対し、無条件に付与される「Ｆ」のタグが、後述するタグ予測モデル１２ｅ（図１Ｄ参照）の生成、および、タグ予測モデル１２ｅによる評価において生きてくる。引き続き、順次説明する。なお、以下では、タグ付けされた分割データｄについては、丸印の中にタグの「Ｎ」や「Ｆ」の文字を記載して図中に示す。
【００２９】
図１Ｄに示すように、本実施形態では、前述の「生成用」のグループの各分割データｄを用いたたとえば機械学習により、入力される「正常品質分」あるいは「直近加工分」に対応するタグを予測するタグ予測モデル１２ｅを生成する。
【００３０】
なお、本実施形態では、機械学習のアルゴリズムとしてランダムフォレストを用いる。ランダムフォレストについては公知のため、詳細な説明は省略する。
【００３１】
そして、本実施形態では、前述の「評価用」のグループの各分割データｄが入力されたタグ予測モデル１２ｅの予測結果に基づき、タグが「Ｆ」であると予測される確率Ｐｉを算出する。
【００３２】
ここで、確率Ｐｉは、図１Ｅに示すように、たとえば評価時からの「直近加工分」と「正常品質分」とが近い場合では、そもそも経年変化などの影響による差異は、「正常品質分」と「直近加工分」との間で現れにくい。
【００３３】
こうした場合、生成されるタグ予測モデル１２ｅの中でも、「Ｎ」のタグの分割データｄの基準空間、および、「Ｆ」のタグの分割データｄの基準空間にも差ができづらくなる。したがって、かかる場合のタグ予測モデル１２ｅによっては、「Ｎ」のタグの分割データｄが「Ｆ」のタグと予測されたり、「Ｆ」のタグの分割データｄが「Ｎ」のタグと予測されたりで、「正常品質分」と「直近加工分」とで、タグが「Ｆ」であると予測される確率Ｐｉに差が出づらい。
【００３４】
一方、図１Ｆに示すように、たとえば評価時からの「直近加工分」と「正常品質分」とが遠い場合、「Ｆ」付きで丸印の中が塗りつぶされた「正常品質分とは異なる挙動を含む分割データ」の存在が示すように、経年変化などの影響による差異が「正常品質分」と「直近加工分」との間で現れてきやすい。
【００３５】
こうした場合、生成されるタグ予測モデル１２ｅの中では、「Ｎ」のタグの分割データｄの基準空間、および、「Ｆ」のタグの分割データｄの基準空間に差がつきやすくなる。したがって、かかる場合のタグ予測モデル１２ｅによっては、「Ｆ」のタグの分割データｄが「Ｆ」と予測される可能性は高くなるので、「正常品質分」と「直近加工分」とで、タグが「Ｆ」であると予測される確率Ｐｉに差が出てくることになる。
【００３６】
図１Ｄの説明に戻る。そして、本実施形態では、つづいて「正常品質分」と「直近加工分」との確率Ｐｉの差を正常状態からの乖離度として算出する。かかる乖離度は、上述のセンサ相関性Ｃのズレ量に対応する。したがって、かかる乖離度をたとえば判定閾値により判定することによって、故障予兆を示す正常状態からのズレを精度よく捉え、品質異常を精度よく検知することができる。
【００３７】
以下、上述した品質異常検知方法を適用した品質異常検知システム１の構成について、さらに具体的に説明する。
【００３８】
図２Ａは、本実施形態に係る品質異常検知システム１のブロック図である。なお、図２Ａでは、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素を機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００３９】
換言すれば、図２Ａに図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。たとえば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００４０】
なお、図２Ａを用いた説明では、これまでに既に述べた構成要素については、説明を簡略化するか、省略する場合がある。また、図２Ｂは、評価部１１ｆのブロック図である。
【００４１】
図２Ａに示すように、品質異常検知システム１は、品質異常検知装置１０と、対象機械１００とを備える。品質異常検知装置１０と対象機械１００とは、ネットワーク接続されて通信可能に設けられ、品質異常検知装置１０は、対象機械１００のセンサＳからの時系列データを逐次取得可能に設けられている。
【００４２】
品質異常検知装置１０は、制御部１１と、記憶部１２とを備える。制御部１１は、取得部１１ａと、分割部１１ｂと、タグ設定部１１ｃと、グループ化部１１ｄと、モデル生成部１１ｅと、評価部１１ｆと、判定部１１ｇと、報知部１１ｈとを備える。
【００４３】
記憶部１２は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであって、時系列データ１２ａと、分割データ群１２ｂと、正常品質データ群１２ｃと、直近加工データ群１２ｄと、タグ予測モデル１２ｅと、評価情報１２ｆとを記憶する。評価情報１２ｆは、確率１２ｆａと、乖離度１２ｆｂとを含む。
【００４４】
制御部１１は、品質異常検知装置１０の全体制御を行う。取得部１１ａは、対象機械１００のセンサＳからの時系列データを、サンプリングレート１ｋＨｚ〜２ｋＨｚ以上で、加工品１個ごとに取得して、時系列データ１２ａへ格納する。
【００４５】
分割部１１ｂは、時系列データ１２ａを分割データｄへ分割して、分割データ群１２ｂへ格納する。ここで、分割部１１ｂによる分割処理について、図３を用いてより具体的に説明する。図３は、分割部１１ｂによる分割処理の説明図である。
【００４６】
分割部１１ｂは、上述したように、分割データｄのそれぞれが、時系列データ１２ａの特徴を大まかに示すものとなるように分割される。たとえば、図３に示すように、分割部１１ｂは、時系列データ１２ａをｎ個に分割する場合、時系列データ１２ａのｋ番目のデータと（ｋ＋ｎ）番目のデータとを抽出し、これらを含むデータを分割データｄ−１とする。また、時系列データ１２ａの（ｋ＋１）番目のデータと（ｋ＋ｎ＋１）番目のデータとを抽出し、これらを含むデータを分割データｄ−２とする。分割部１１ｂは、かかる繰り返しにより時系列データ１２ａをｎ個に分割する。
【００４７】
別の言い方をすれば、（ｎ−１）個ずつ間を抜かしながら時系列データ１２ａをサンプリングしている。すなわち、時系列データ１２ａのサンプリングレートよりも低サンプリングレートで、時系列データ１２ａを標本化するイメージである。たとえば、時系列データ１２ａのサンプリングレートが２ｋＨｚ以上であれば、分割におけるサンプリングレートは２００Ｈｚ以上程度が好ましい。また、時系列データ１２ａのサンプリングレートが１ｋＨｚ以上であれば、分割におけるサンプリングレートは１００Ｈｚ以上程度が好ましい。
【００４８】
なお、かかる数値は、サンプリングレートを限定するものではなく、理想的には、時系列データ１２ａの波形の特徴を、分割データｄ−１〜ｄ−ｎのそれぞれが大まかに表せる程度の分解能に対応するように適正化された適正値であることが好ましい。また、図３では、分割データｄ−１，ｄ−２がそれぞれ２個のデータを含む場合を示しているが、説明の便宜上のものであり、無論３個以上のデータを含んでいてもよい。
【００４９】
このように、それぞれが大まかに時系列データ１２ａの特徴を示す分割データｄ−１〜ｄ−ｎに基づき、仮想のセンサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサ相関性Ｃを把握することによって、対象機械１００の全体の挙動およびその変化を把握することが可能となる。
【００５０】
図２Ａの説明に戻り、つづいてタグ設定部１１ｃについて説明する。タグ設定部１１ｃは、分割データ群１２ｂに格納された分割データｄが初期加工分に対応するものであれば、故障がないことを示す「Ｎ」のタグを対応付ける（付与する）。また、タグ設定部１１ｃは、「Ｎ」のタグを付与した分割データｄを、正常品質データ群１２ｃへ蓄積する。
【００５１】
なお、正常品質データ群１２ｃへ蓄積される分割データｄは、加工品１個につき、分割データｄ−１〜ｄ−ｎのうちの任意の１つでよい。
【００５２】
また、タグ設定部１１ｃは、分割データ群１２ｂに格納された分割データｄが初期加工分以外に対応するものであれば、故障があることを示す「Ｆ」のタグを無条件に対応付ける。また、タグ設定部１１ｃは、「Ｆ」のタグを付与した分割データｄを、直近加工データ群１２ｄへ格納する。
【００５３】
グループ化部１１ｄは、正常品質データ群１２ｃに蓄積された分割データｄ、および、直近加工データ群１２ｄに格納された分割データｄを混在させた２グループを形成する。この点について、図４を用いて具体的に説明しておく。図４は、グループ化部１１ｄによるグループ化処理の説明図である。
【００５４】
図４に示すように、グループ化処理に先立っては、上述のようにタグ設定部１１ｃにより、正常品質分の各分割データｄに対し、「Ｎ」のタグが付与されている。また、直近加工分の各分割データｄに対しては、それらが正常品質分とは異なる挙動を含むものであるか否かを問わず、無条件に「Ｆ」のタグが付与されている。
【００５５】
そのうえで、グループ化部１１ｄは、「Ｎ」のタグの各分割データｄと、「Ｆ」のタグの各分割データｄを混在させた２グループ、タグ予測モデル１２ｅの「生成用」と、タグ予測モデル１２ｅによる「評価用」とを設定する。
【００５６】
なお、正常品質分においても、直近加工分においても、どの分割データｄを「生成用」および「評価用」のいずれへ振り分けるかはランダムで構わない。また、「生成用」および「評価用」に対して、「Ｎ」および「Ｆ」のタグの各分割データｄを、個数がそれぞれ均等となるように振り分けなくともよい。
【００５７】
ただし、タグ予測モデル１２ｅがある程度の予測精度を有するものになるように、「生成用」のグループにおける個数は、「評価用」のグループにおける個数以上であることが好ましい。
【００５８】
図２Ａの説明に戻り、つづいてモデル生成部１１ｅについて説明する。モデル生成部１１ｅは、グループ化部１１ｄにおいて形成された「生成用」のグループのデータセットを用いてタグ予測モデル１２ｅを生成する。
【００５９】
評価部１１ｆは、グループ化部１１ｄにおいて形成された「評価用」のグループのデータセットをタグ予測モデル１２ｅへ入力し、タグ予測モデル１２ｅによる予測結果を受け取る。
【００６０】
そして、評価部１１ｆは、その予測結果に基づいて故障予兆を評価するための各種評価値を算出し、評価情報１２ｆへ格納する。評価値は、確率１２ｆａ、乖離度１２ｆｂに対応する。
【００６１】
ここで、評価部１１ｆについてさらに具体的に説明する。図２Ｂに示すように、評価部１１ｆは、モデル入力部１１ｆａと、確率算出部１１ｆｂと、乖離度算出部１１ｆｃとを備える。
【００６２】
モデル入力部１１ｆａは、図中に「タグ付きデータ群」として示した、上述の「評価用」のグループのデータセットを、タグ予測モデル１２ｅへ入力する。確率算出部１１ｆｂは、タグ予測モデル１２ｅが出力する予測結果に基づき、タグが「Ｆ」と予測される確率Ｐｉを算出する。また、確率算出部１１ｆｂは、算出した確率Ｐｉを評価情報１２ｆの確率１２ｆａへ格納する。
【００６３】
乖離度算出部１１ｆｃは、確率１２ｆａに基づき、正常品質分と直近加工分との確率Ｐｉの差を正常状態からの乖離度として算出する。
【００６４】
具体的には、乖離度算出部１１ｆｃは、評価情報１２ｆの確率１２ｆａから、たとえば正常品質分における確率Ｐｉの最小値と、直近加工分における確率Ｐｉの最小値とを取り出し、これらの差分を正常状態からの乖離度として算出する。また、乖離度算出部１１ｆｃは、算出した乖離度を評価情報１２ｆの乖離度１２ｆｂへ格納する。
【００６５】
図２Ａの説明に戻り、つづいて判定部１１ｇについて説明する。判定部１１ｇは、乖離度１２ｆｂを参照して、正常状態からの乖離度が所定の判定閾値以上である場合に、故障予兆ありと判定し、加工品に品質異常が生じうるとして、報知部１１ｈに対し、その旨を報知する報知要求指示を行う。
【００６６】
報知部１１ｈは、判定部１１ｇから故障予兆ありの場合の報知要求指示を受け付けた場合に、外部装置へ品質異常を伝える旨のアラート通知を報知する。また、このとき報知部１１ｈは、乖離度１２ｆｂを参照して、正常状態からの乖離度をあわせて報知することができる。
【００６７】
図５に、本実施形態に係る品質異常検知装置１０による効果の一例を示した。図５は、実施形態に係る品質異常検知装置１０による効果の一例を示す図である。
【００６８】
なお、図５には、説明を分かりやすくするために、時間ｔ２に突発的に故障が発生した対象機械１００の稼働データに基づき、品質異常検知装置１０をシミュレーション動作させた場合の図を示している。
【００６９】
具体的には、図５は、時間ｔ２において対象機械１００に故障が発生したが、品質異常検知装置１０により、時間ｔ２の過去に、加工品ごとの品質異常検知処理が行われていたと仮定した場合のシミュレーション結果を示す模式図である。
【００７０】
そうするとまず、品質異常検知装置１０が算出する正常状態からの乖離度は、時間ｔ１よりも過去では、判定閾値よりも下方を推移している。これは、正常品質分と直近加工分とで確率Ｐｉにほとんど差がない、すなわち、時間ｔ１よりも過去においては、対象機械１００全体の挙動について、正常状態からのズレは許容範囲であったことを意味している。
【００７１】
ところが、時間ｔ１において、乖離度は判定閾値以上となっていることから、実は「故障発生」した時間ｔ２よりも過去の時間ｔ１に、加工品の品質異常の検知が可能であったことが分かる（図中の「品質異常検知可能」参照）。また、時間ｔ１以降から急速に乖離度が高まっていることも分かる。
【００７２】
時間ｔ２において「故障発生」したからには、それ以前に加工品に品質異常が生じていたと推測されるが、本実施形態に係る品質異常検知装置１０による品質異常検知処理が行われていなければ、時間ｔ１において品質異常を報知することもできない。
【００７３】
これに対し、本実施形態に係る品質異常検知装置１０による品質異常検知処理が行われていれば、少なくとも時間ｔ１において品質異常を報知し、それによってたとえば加工具１０１を修理したり、交換したりすることができ、時間ｔ２の「故障発生」を防ぎ得ることが分かる。また、ひいては、品質異常が生じることにより、加工品製造の歩留まりが低下してしまうのを防ぎ得ると言える。
【００７４】
次に、品質異常検知装置１０が実行する処理手順について、図６を用いて説明する。図６は、品質異常検知装置１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、図６には、加工品１個が加工されるごとに実行される処理手順を示している。
【００７５】
図６に示すように、まず取得部１１ａが加工時の時系列データ１２ａを取得して、分割部１１ｂがこれを分割し（ステップＳ１０１）、分割データ群１２ｂを生成する。
【００７６】
そして、タグ設定部１１ｃが、初期加工分の各分割データｄに対しては「Ｎ」のタグを、それ以外の直近加工分の各分割データｄに対しては「Ｆ」のタグを、それぞれ付与する（ステップＳ１０２）。
【００７７】
そして、タグ設定部１１ｃは、当該加工品が初期加工品であるか否かを判定し（ステップＳ１０３）、初期加工品である場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、「Ｎ」のタグが付与された直近の分割データｄ中の任意の１つを正常品質分として正常品質データ群１２ｃへ蓄積する（ステップＳ１０４）。そして、処理を終了する。
【００７８】
一方、ステップＳ１０３の判定条件を満たさない場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、タグ設定部１１ｃは、「Ｆ」のタグが付与された直近の分割データｄを直近加工データ群１２ｄへ格納する（ステップＳ１０５）。
【００７９】
つづいて、グループ化部１１ｄが、正常品質データ群１２ｃの「Ｎ」のタグの各データと直近加工データ群１２ｄの「Ｆ」のタグの各データとがそれぞれ混在するように、タグ付きデータを２つのグループにグループ分けする（ステップＳ１０６）。
【００８０】
そして、モデル生成部１１ｅが、グループ分けされた一方の「生成用」の各データを用いて、タグ予測モデル１２ｅを生成する（ステップＳ１０７）。
【００８１】
そして、評価部１１ｆが、グループ分けされた他方の「評価用」の各データをタグ予測モデル１２ｅへ入力し、タグ予測モデル１２ｅが返す予測結果に基づき、タグが「Ｆ」と予測される確率Ｐｉを算出する（ステップＳ１０８）。
【００８２】
そして、評価部１１ｆが、正常品質分における確率Ｐｉの最小値と、直近加工分における確率Ｐｉの最小値とを取り出し、これらの差分を正常状態からの乖離度として算出する（ステップＳ１０９）。なお、ここで、必ずしも確率Ｐｉの最小値である必要はなく、平均値であってもよい。すなわち、代表値であればよい。
【００８３】
つづいて、判定部１１ｇが、評価部１１ｆにより算出された乖離度が所定の判定閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。
【００８４】
ここで、乖離度が判定閾値以上である場合（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、報知部１１ｈが、品質異常を報知し（ステップＳ１１１）、処理を終了する。また、ステップＳ１１０の判定条件を満たさない場合（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、処理を終了する。なお、この場合において、品質異常なしを意味する旨を報知部１１ｈにより報知させてもよい。
【００８５】
なお、実施形態に係る品質異常検知装置１０は、たとえば図７に示すような構成のコンピュータ６０によって実現される。図７は、品質異常検知装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ６０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）６１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）６２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）６３、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）６４、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）６５、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）６６、およびメディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）６７を備える。
【００８６】
ＣＰＵ６１は、ＲＯＭ６３またはＨＤＤ６４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ６３は、コンピュータ６０の起動時にＣＰＵ６１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ６０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００８７】
ＨＤＤ６４は、ＣＰＵ６１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース６５は、対象機械１００との通信部（図示略）に対応し、通信ネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ６１へ送り、ＣＰＵ６１が生成したデータを、通信ネットワークを介して他の機器へ送信する。
【００８８】
ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ６１は、生成したデータを、入出力インタフェース６６を介して出力装置へ出力する。
【００８９】
メディアインタフェース６７は、記録媒体６８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ６２を介してＣＰＵ６１に提供する。ＣＰＵ６１は、当該プログラムを、メディアインタフェース６７を介して記録媒体６８からＲＡＭ６２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体６８は、たとえばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００９０】
コンピュータ６０が品質異常検知装置１０として機能する場合、コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、ＲＡＭ６２上にロードされたプログラムを実行することにより、取得部１１ａ、分割部１１ｂ、タグ設定部１１ｃ、グループ化部１１ｄ、モデル生成部１１ｅ、評価部１１ｆ、判定部１１ｇおよび報知部１１ｈの各機能を実現する。また、ＨＤＤ６４は、記憶部１２の機能を実現し、時系列データ１２ａ等が格納される。
【００９１】
コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、これらのプログラムを、記録媒体６８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信ネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００９２】
上述してきたように、実施形態に係る品質異常検知装置１０は、取得部１１ａと、分割部１１ｂと、タグ設定部１１ｃ（「設定部」の一例に相当）と、グループ化部１１ｄと、モデル生成部１１ｅ（「生成部」の一例に相当）と、評価部１１ｆ（「算出部」の一例に相当）と、判定部１１ｇとを備える。
【００９３】
取得部１１ａは、加工品を加工可能（「生産物を生産可能」の一例に相当）な対象機械１００（「機械設備」の一例に相当）から、加工品１個（「生産物の所定の生産単位」の一例に相当）ごとに対象機械１００の有するセンサＳの時系列データ１２ａを取得する。
【００９４】
分割部１１ｂは、時系列データ１２ａを複数の分割データｄに分割した分割データ群１２ｂを生成する。タグ設定部１１ｃは、分割データ群１２ｂに含まれる所定の正常品質分に対し、故障がないことを示すタグ（「付加情報」の一例に相当）である「Ｎ」のタグ（「第１付加情報」の一例に相当）を対応付けるとともに、分割データ群１２ｂに含まれる直近加工分（「直近生産分」の一例に相当）に対し、故障があることを示す「Ｆ」のタグ（「第２付加情報」の一例に相当）を無条件に対応付ける。
【００９５】
グループ化部１１ｄは、正常品質分および直近加工分を混在させた２グループを形成する。モデル生成部１１ｅは、２グループのうちの一方を用いた学習により、入力データに対応するタグを予測するタグ予測モデル１２ｅ（「予測モデル」の一例に相当）を生成する。
【００９６】
評価部１１ｆは、２グループのうちの他方を入力データとすることによって得られるタグ予測モデル１２ｅの予測結果において、タグが「Ｆ」のタグであると予測される確率Ｐｉを算出する。判定部１１ｇは、確率Ｐｉに基づいて加工品の品質異常を判定する。
【００９７】
したがって、本実施形態に係る品質異常検知装置１０によれば、加工品の品質異常を精度よく検知することができる。
【００９８】
また、本実施形態に係る品質異常検知装置１０によれば、公知の手法として知られる高速フーリエ変換処理を用いた周波数解析による故障判定などに比べて、簡便に加工品の品質異常を精度よく検知することができる。
【００９９】
なお、上述した実施形態では、加工品１個ごとの時系列データ１２ａに基づく例を挙げたが、１個ごとに限らず、２個以上となる所定の加工単位であってもよい。
【０１００】
また、上述した実施形態では、機械学習のアルゴリズムとしてランダムフォレストを用いるものとしたが、機械学習の手法を限定するものではない。したがって、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）のようなパターン識別器を用いたサポートベクタ回帰等の回帰分析手法により機械学習を実行し、タグ予測モデル１２ｅを生成してもよい。また、ここで、パターン識別器はＳＶＭに限らず、たとえばアダブースト（AdaBoost）などであってもよい。また、ディープラーニングなどを用いてもよい。
【０１０１】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１０２】
１    品質異常検知システム
１０    品質異常検知装置
１１    制御部
１１ａ  取得部
１１ｂ  分割部
１１ｃ  タグ設定部
１１ｄ  グループ化部
１１ｅ  モデル生成部
１１ｆ  評価部
１１ｆａ  モデル入力部
１１ｆｂ  確率算出部
１１ｆｃ  乖離度算出部
１１ｇ  判定部
１１ｈ  報知部
１２    記憶部
１２ａ  時系列データ
１２ｂ  分割データ群
１２ｃ  正常品質データ群
１２ｄ  直近加工データ群
１２ｅ  タグ予測モデル
１２ｆ  評価情報
１２ｆａ  確率
１２ｆｂ  乖離度
１００    対象機械
１０１    加工具
Ｃ      センサ相関性
Ｓ      センサ
Ｓ−１〜Ｓ−ｎ  仮想のセンサ
ｄ      分割データ
【図１Ａ】
2018147406.tif 000003
【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図１Ｅ】
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【図１Ｆ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
2018147406.tif 000010
【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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