(57)【要約】【課題】機械学習を利用してプラントの運転状況を判定するための判定モデルを生成する汎用性の高い情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体を提供する。【解決手段】情報処理装置は、プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得部と、状態データを分類する判定線を生成する第１分類部と、取得された前記状態データを生成された判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成部と、状態データと生成された鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類部とを備える。【選択図】図３
2018063545.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得部と、
前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類部と、
取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成部と、
前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類部と
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
生成された前記判定モデルを用いて前記状態データを判定して判定結果を生成する判定部と、
生成された前記判定結果を出力する判定結果出力部と
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１分類部は、生成された前記鏡像データを分類して判定線を生成し、
前記鏡像データ生成部は、前記鏡像データを分類して生成された前記判定線において前記鏡像データを鏡像化した鏡像データを生成する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
取得された前記状態データを時間毎の集合に変換する集合変換部をさらに備え、
前記第１分類部は、変換された前記状態データの集合を分類する判定線を生成する、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記集合変換部は、時系列で取得された前記状態データを一定周期毎に重ね合わせた集合に変換する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
取得された前記状態データをサンプリングするサンプリング部をさらに備え、
前記第１分類部は、サンプリングされた前記状態データを分類する判定線を生成する、請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得部と、
取得された前記状態データを時間毎の集合に変換する集合変換部と、
変換した前記状態データに基づき判定モデルを生成する分類部と
を備える、情報処理装置。
【請求項８】
前記集合変換部は、時系列で取得された前記状態データを一定周期毎に重ね合わせた集合に変換する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得ステップと、
前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類ステップと、
取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成ステップと、
前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類ステップと
を含む、情報処理方法。
【請求項１０】
プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得処理と、
前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類処理と、
取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成処理と、
前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類処理と
をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。
【請求項１１】
プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得処理と、
前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類処理と、
取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成処理と、
前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類処理と
をコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、化学等の工業プラント、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水やダム等を管理制御するプラント等のプラントや工場等（以下、これらを総称する場合には「プラント」という）においては、フィールド機器と呼ばれる測定器又は操作器等の現場機器と、これらを制御する制御装置とが通信手段を介して接続された分散制御システム（ＤＣＳ：Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍ）が構築されており、高度な自動操業が実現されている。
【０００３】
上記のような高度な自動操業を実現するために構築されるプラントのシステム等においては、プラントの収量、運転状況、アラームの発生状況等のプラントの状態を示すデータは、プラント内に配置されているセンサや計測器で測定される。センサ等によって測定されたデータは、ＤＣＳ等の制御装置によって取得されてプラントの制御に使用される。
【０００４】
また、プラント内に配置されているセンサ等から取得されるデータに対して機械学習を適用してプラントを制御する技術がある。プラント制御における機械学習においては、例えば、センサ等から取得したデータを学習データとしてモデルを生成する学習ステップと、生成したモデルを用いて状態データを評価する評価ステップとを含む（例えば、非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】▲高▼見  豪、外３名、「機械学習を用いたセンサデータ解析の可能性」、横河技報、横河電機株式会社、Ｖｏｌ．５９  Ｎｏ．１（２０１６）ｐ．２７−３０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、機械学習において、学習データに基づき生成されるモデルは、学習データを取得する状況、条件等に強く依存する。例えば、プラント内に配置されているセンサ等の測定データを学習データとした場合、生成されるモデルはセンサ等の使用状況、設置状況、センサ自体の劣化状況等に強く依存する。従って、一のセンサの測定データを学習データとして生成されたモデルは、センサの使用状況等の異なる他のセンサの測定データの評価には、そのままでは使用できない場合が生じる。
【０００７】
生成されたモデルがそのままでは使用できない場合、例えば、生成されたモデルに対して人為的な修正を加えることで他のセンサの測定データの判定に使用できる場合がある。しかし、センサの使用状況等の相違を客観的に数値化することが難しいときには、生成されたモデルの人為的な修正が困難な場合があった。
【０００８】
また、生成されたモデルがそのままでは使用できない場合、他のセンサの測定データを学習データとして新たにモデルを生成することができる。しかし、センサ毎にモデルを生成するにはセンサ毎に学習ステップが必要となり、モデル生成に時間とコストが掛かってしまう場合があった。
【０００９】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、機械学習を利用してプラントの運転状況を判定するための判定モデルを生成する汎用性の高い情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体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】
（１）上記の課題を解決するため、本発明の情報処理装置は、プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得部と、前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類部と、取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成部と、前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類部とを備える。
【００１１】
（２）また、本発明の情報処理装置において、生成された前記判定モデルを用いて前記状態データを判定して判定結果を生成する判定部と、生成された前記判定結果を出力する判定結果出力部とをさらに備える。
【００１２】
（３）また、本発明の情報処理装置において、前記第１分類部は、生成された前記鏡像データを分類して判定線を生成し、前記鏡像データ生成部は、前記鏡像データを分類して生成された前記判定線において前記鏡像データを鏡像化した鏡像データを生成する。
【００１３】
（４）また、本発明の情報処理装置において、取得された前記状態データを時間毎の集合に変換する集合変換部をさらに備え、前記第１分類部は、変換された前記状態データの集合を分類する判定線を生成する。
【００１４】
（５）また、本発明の情報処理装置において、前記集合変換部は、時系列で取得された前記状態データを一定周期毎に重ね合わせた集合に変換する。
【００１５】
（６）また、本発明の情報処理装置において、取得された前記状態データをサンプリングするサンプリング部をさらに備え、前記第１分類部は、サンプリングされた前記状態データを分類する判定線を生成する。
【００１６】
（７）上記の課題を解決するため、本発明の情報処理装置は、プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得部と、取得された前記状態データを時間毎の集合に変換する集合変換部と、変換した前記状態データに基づき判定モデルを生成する分類部とを備える。
【００１７】
（８）また、本発明の情報処理装置において、前記集合変換部は、時系列で取得された前記状態データを一定周期毎に重ね合わせた集合に変換する。
【００１８】
（９）上記の課題を解決するため、本発明の情報処理方法は、プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得ステップと、前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類ステップと、取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成ステップと、前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類ステップとを含む。
【００１９】
（１０）上記の課題を解決するため、本発明の情報処理プログラムは、プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得処理と、前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類処理と、取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成処理と、前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類処理とをコンピュータに実行させる。
【００２０】
（１１）上記の課題を解決するため、本発明の記録媒体は、プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得処理と、前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類処理と、取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成処理と、前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類処理とをコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記録している。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、機械学習を用いた汎用性の高いプラント制御装置、プラント制御方法、プラント制御プログラム及び記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施形態の情報処理装置を用いるプラントの構成例を示す図である。
【図２】実施形態の情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】実施形態の情報処理装置のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図４】実施形態の情報処理装置における状態データの集合変換の一例を示す図である。
【図５】実施形態の情報処理装置における判定モデル生成の一例を示す図である。
【図６】実施形態の情報処理装置における判定モデル生成の他の一例を示す図である。
【図７】実施形態の情報処理装置における学習フェーズの動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】実施形態の情報処理装置における実行フェーズの動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】実施形態の情報処理装置における学習フェーズの判定モデル生成処理の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態の情報処理装置における学習フェーズの判定モデル生成処理の動作の他の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態の情報処理装置における学習フェーズの鏡像データ生成処理の繰り返しの一例を示す図である。
【図１２】実施形態の情報処理装置における学習フェーズの鏡像データ生成処理の繰り返しの一例を示す図である。
【図１３】実施形態の情報処理装置における学習フェーズの鏡像データ生成処理の繰り返しの一例を示す図である。
【図１４】実施形態の情報処理装置を劣化診断へ応用したときのソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】実施形態の情報処理装置における劣化診断への応用例を説明する図である。
【図１６】実施形態の情報処理装置を劣化診断へ応用したときの実行フェーズの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１７】実施形態の情報処理装置を劣化診断へ応用したときの実行フェーズにおける判定結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態における情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体について詳細に説明する。
【００２４】
先ず、図１を用いて、情報処理装置を用いるプラントの概要を説明する。図１は、実施形態の情報処理装置を用いるプラントの構成例を示す図である。図１において、プラント１００は、情報処理装置１、基幹業務システム２、製造実行システム３、運転制御装置４、操作盤５、保全機器６、フィールドオペレータ端末７、プラント機器Ｐ０を有する。プラント機器Ｐ０は、反応器Ｐ１、センサＳ１、反応器Ｐ２及びセンサＳ２を有する。プラント機器Ｐ０は、所定の生成物（生産物）を生成する。
【００２５】
反応器Ｐ１は、例えば投入された材料を化学反応させて生成物を生成させる装置である。センサＳ１は、反応器Ｐ１の運転状態を示す状態データを測定する。反応器Ｐ１の運転状態を示す状態データとは、例えば、反応器Ｐ１内部における圧力、温度、ｐＨ、生成物の流量等の物理量のデータである。センサＳ１は、測定した反応器Ｐ１の状態データを運転制御装置４に入力する入力機器である。
【００２６】
センサＳ２は、反応器Ｐ２の運転状態を示す状態データを測定する。本実施形態において、反応器Ｐ２は、反応器Ｐ１と類似した反応器であり、反応器Ｐ１と類似した生成物を生成させるものとする。また、センサＳ２はセンサＳ１と同じ状態データ（例えば、温度）を測定するものとする。一方、センサＳ２は反応器Ｐ２に取付けられているため、反応器Ｐ１に取付けられているセンサＳ１とは測定データが異なる。また、センサＳ２の設置時期や稼働率が異なり、センサの劣化の度合いが異なる可能性がある。
【００２７】
情報処理装置１は、センサＳ１又はセンサＳ２で測定されたプラントＰ０の状態データを取得する。情報処理装置１は、取得した状態データを学習して判定モデルを生成し、生成した判定モデルを利用して、取得した状態データを判定する。情報処理装置１は、判定した判定結果を製造実行システム３、運転制御装置４、保全機器６、及びフィールドオペレータ端末７に出力するようにしてもよい。なお、情報処理装置１の動作の詳細は後述する。
【００２８】
なお、図１においてはプラント機器Ｐ０は、反応器Ｐ１、センサＳ１、反応器Ｐ２及びセンサＳ２を有する場合を説明したが、プラント機器Ｐ０の機器構成はこれに限定されるものではない、例えば、プラント機器Ｐ０がタンク、バルブ、ポンプ、他のセンサ等の機器を有するものであってもよい。プラント機器Ｐ０が有するセンサＳ１、センサＳ２、バルブ又はポンプ等を、以下「フィールド機器」という。また、図１で図示する各機器を接続する線は、有線又は無線の通信線を示している。有線通信又は無線通信は、図示しない通信機器及びネットワークを介して行われるようにしてもよい。
【００２９】
基幹業務システム２は、例えば、会計処理、生産管理、販売管理等の経営資源を管理するためのプロセス製造業向けＥＲＰ（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ：経営資源統合）システムである。基幹業務システム２は、プラントの運転状態の情報を経営資源の管理情報として利用してもよい。また、基幹業務システム２は、プラントの保守や修理の業務情報を管理する保守管理システム等を含んでいてもよい。基幹業務システム２は、例えば、サーバ装置、デスクトップ型ＰＣ等の汎用コンピュータである。
【００３０】
製造実行システム３は、例えば、基幹業務システム２と運転制御装置４との間に位置するＭＥＳ（Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ  Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）であり、運転制御装置４が取得したプラント機器Ｐ０の動作状態や作業者の作業状況等を監視し、又は管理する。製造実行システム３は、情報処理装置１において判定された判定結果を取得して、判定結果に基づいてプラント機器Ｐ０を動作させるための運転指示を運転制御装置４に出力する。製造実行システム３は、例えば、サーバ装置、デスクトップ型ＰＣ等の汎用コンピュータである。
【００３１】
運転制御装置４は、センサＳ１から取得した反応器Ｐ１の状態データに基づき、図示しないポンプやバルブを制御して、反応器Ｐ１における生成物の生成を制御する。また、運転制御装置４は、センサＳ２から取得した反応器Ｐ２の状態データに基づき、図示しないポンプやバルブを制御して、反応器Ｐ２における生成物の生成を制御する。また、運転制御装置４は、センサＳ１から取得した反応器Ｐ１の状態データとセンサＳ２から取得した反応器Ｐ２の状態データを情報処理装置１に対して出力する。運転制御装置４は、情報処理装置１において判定された判定結果を取得して、判定結果に基づいてプラント機器Ｐ０を制御してもよい。運転制御装置４は、例えば、ＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）コンピュータ、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）等の装置である。
【００３２】
操作盤５は、プラントのフィールドオペレータがフィールド機器の動作状態を監視し、フィールド機器を操作するための装置である。操作盤５は、例えば、ランプ、ディスプレイ等の表示機器、又は押しボタンスイッチ、キーボード等の操作機器を有する。本実施形態においては、情報処理装置１において判定された判定結果を取得して、判定結果を表示してもよい。
【００３３】
保全機器６は、フィールドオペレータがフィールド機器の保全を行うための機器である。フィールド機器の保全とは、例えば、フィールド機器に設定された機器情報を読み出して確認する処理、フィールド機器に対して新たな機器情報（パラメータ）を設定する処理、フィールド機器に設定された機器情報を調整又は変更する処理、ならびにフィールド機器に機器情報を設定して所定の動作を実行させる処理等である。保全機器６は、フィールド機器からオフラインで取得した状態データを情報処理装置１に送信してもよい。また、保全機器６は、情報処理装置１において判定された判定結果を取得して、判定結果を表示してもよい。保全機器６は、ノート型又はタブレット型のコンピュータ、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、又はスマートフォン等である。
【００３４】
フィールドオペレータ端末７は、フィールドオペレータが所持する端末装置である。フィールドオペレータ端末７は、情報処理装置１において判定された判定結果を取得して、判定結果を表示してもよい。フィールドオペレータ端末７は、ノート型又はタブレット型のコンピュータ、ＰＤＡ、又はスマートフォン等である。
【００３５】
情報処理装置１は、製造実行システム３、運転制御装置４、保全機器６及びフィールドオペレータ端末７と通信する。情報処理装置１は、運転制御装置４又は保全機器６からセンサＳ１及びセンサＳ２の状態データを取得する。情報処理装置１は、取得した状態データに基づきプラントの運転状態を学習し、プラントの運転状態を判定するための判定モデル（「モデル」と省略する場合がある。）を生成する。情報処理装置１は、生成した判定モデルに基づき、新たに取得した状態データを判定して、判定結果を製造実行システム３、運転制御装置４、保全機器６及びフィールドオペレータ端末７に出力する。
【００３６】
次に、図２を用いて、情報処理装置１のハードウェア構成を説明する。図２は、実施形態における情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００３７】
図２において、情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）１４、表示装置１５、入力装置１６、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１７及びこれらを接続するバス１９を有する。
【００３８】
情報処理装置１は、例えば、サーバ装置、デスクトップ型ＰＣ等の汎用コンピュータ、ＦＡコンピュータ、ＰＬＣ等の装置、ノート型又はタブレット型のコンピュータ、ＰＤＡ、又はスマートフォン等である。情報処理装置１は、ボードオペレータを代替し又は補佐するものであり、例えば、図示しないボードオペレータが監視する監視端末近傍に設置されてもよい。
【００３９】
ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３又はＨＤＤ１４に記憶されたプログラムを実行することにより、情報処理装置１の制御を行う。ＣＰＵ１１は、後述する情報処理装置１の動作を実現するための情報処理プログラムを実行する。情報処理プログラムは、例えば、情報処理プログラムを記録した記録媒体、又はネットワークを介した情報処理プログラムを提供するサーバ等から取得されて、ＨＤＤ１４にインストールされ、ＣＰＵ１１から読出し可能にＲＡＭ１２に記憶される。
【００４０】
表示装置１５は、表示機能を有する例えば液晶ディスプレイである。表示装置１５は、ヘッドマウント型ディスプレイ、メガネ型ディスプレイ、腕時計型ディスプレイ等の種々の形態によって実現されてもよい。入力装置１６は、入力機能を有する例えばキーボード又はマウスである。入力装置１６は、音声情報を入力するマイク、画像情報を入力するカメラ等であってもよい。なお、表示装置１５と入力装置１６は、タッチパネル等、表示機能と入力機能を有する装置によって実現されてもよい。
【００４１】
通信Ｉ／Ｆ１７は、有線通信又は無線通信を介して、製造実行システム３、運転制御装置４、保全機器６、フィールドオペレータ端末７等の他の装置との通信を制御する。通信Ｉ／Ｆ１７は、接続された他の装置と、データ送受信、音声通話又はメール送受信等の通信制御を行う。通信Ｉ／Ｆ１７は、例えば、ＩＳＡ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ：国際計測制御学会）の無線通信規格であるＩＳＡ１００、ＨＡＲＴ（Ｈｉｇｈｗａｙ  Ａｄｄｒｅｓｓａｂｌｅ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ）（登録商標）、ＢＲＡＩＮ（登録商標）、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ  Ｆｉｅｌｄｂｕｓ、ＰＲＯＦＩＢＵＳ等の工業計器専用の通信規格に対応した通信制御を行うものであってもよい。また、通信Ｉ／Ｆ１７は、無線ＬＡＮ通信、有線ＬＡＮ通信、赤外線通信、近距離無線通信等の汎用通信規格に対応した通信制御を行うものであってもよい。
【００４２】
次に、図３を用いて、情報処理装置１のソフトウェア構成を説明する。図３は、実施形態における情報処理装置１のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００４３】
図３において、情報処理装置１は、状態データ取得部１０１、プリプロセッサ１０２、教師ラベル作成部１０３、集合変換部１０４、サンプリング部１０５、第１分類部１０６、鏡像データ生成部１０７、第２分類部１０８、判定モデル記憶部１０９、判定部１１０及び判定結果出力部１１１の各機能を有する。情報処理装置１の上記各機能は、情報処理装置１を制御する情報処理プログラムによって実現される機能モジュールである。情報処理プログラムは、プログラムを提供するサーバから提供され、又は記録媒体から提供されてもよい。
【００４４】
状態データ取得部１０１は、プラントＰ０の運転状態を示す状態データを取得する。本実施形態では、状態データとして、センサＳ１又はセンサＳ２が計測した計測データを例示する。状態データ取得部１０１は、運転制御装置４等を介して状態データを取得する。
【００４５】
プリプロセッサ１０２は、状態データ取得部１０１によって取得された状態データに対する前処理を行う、前処理とは、機械学習において学習させる教師データを選択及び調整することにより、後述する処理において生成される機械学習の判定モデルの精度を高める処理である。本実施形態においてプリプロセッサ１０２は、前処理として、外れ値除外処理とノーマライズ処理を行うものとする。外れ値除外処理とは、取得された状態データの中で学習に適さない外れ値を除外する処理である。状態データが外れ値であるか否かは、例えば状態データを標本とした場合の標準偏差や所定の検定方法によって判断することができる。プリプロセッサ１０２は、例えば、プラントの立ち上げ時、立下げ時又は休止時等、異常な状態データが取得されることが見込まれるときの状態データを外れ値として除外するようにしてもよい。ノーマライズ処理とは、取得した状態データを分析して状態データの振幅を調整（正規化）する処理である。ノーマライズは、例えば状態データの振幅を取得された振幅の最大値に揃えることにより行う。なお、状態データの前処理の実施の有無及び前処理の方法は任意である。
【００４６】
教師ラベル作成部１０３は、状態データに対して付与するラベルを作成する。教師データを用いた機械学習においては、教師ラベル作成部１０３は、状態データに対してラベルを付与してラベル付きの状態データを学習させる。教師ラベル作成部１０３は、例えば、「正常」と「異常」を分類する２種類のラベルを作成することができる。また、教師ラベル作成部１０３は、「分類１」〜「分類Ｎ」までのＮ種類のラベルを作成するようにしてもよい。教師ラベル作成部１０３は、取得された状態データの一部に対してラベルを付与するものであってもよい（半教師あり学習）。なお、ラベルなし学習や強化学習を行う場合、教師ラベル作成部１０３によるラベル作成を行わないようにしてもよい。
【００４７】
集合変換部１０４は、取得された状態データを時間毎の集合に変換する。プラントにおいて取得される状態データは、状態データを取得する時間に強く依存する場合が多い。例えば、８時から１７時まで操業されるプラントにおいては、平日８時にプラントの操業が開始され、１２時の昼休みに一端操業が休止して１３時から操業が再開され、さらに１７時に操業が終了する。従って、例えば平日の８時から８時１０分のプラントの操業状態は、翌日の同時間におけるプラントの操業状態と類似した状態になる一方、同日内であっても８時から８時１０分の操業状態は、１６時５０分から１７時の操業状態とは異なるものになる場合が多い。すなわち、プラントの操業状態は、所定の周期で繰り返される場合が多く、取得される状態データも所定の周期で操業状態の影響を受けることになる。このような操業状態の影響を受けた、自明な傾向を持つ状態データを判定モデルを生成するときの教師データに含ませると判定モデルの精度が低下してしまう。一方、このような自明な傾向を手動で取り除くのは困難である場合が多い。
【００４８】
本実施形態においては、自明な傾向の中で所定の周期で変動を繰り返すプラントの操業状態の特徴を考慮して、取得された状態データを時間毎の集合に変換する。例えば、集合変換部１０４は、時系列で逐次取得される状態データを、２４時間等の一定周期毎に重ね合わせた集合に変換する。一定周期毎に重ね合わせることにより、周期内の時間による状態データに対する影響を明らかにすることが可能となる。周期内の時間による状態データに対する影響を明らかにすることにより、後述するサンプリング部１０５、第１分類部１０６、鏡像データ生成部１０７及び第２分類部１０８にて取り除くことが可能となる。
【００４９】
サンプリング部１０５は、取得した状態データの中のから教師データをランダムサンプリングする。ランダムサンプリングすることにより、周期内の時間による状態データに対する影響を受けにくい集合（サブセット）を作ることが可能となる。なお、ランダムサンプリングの実行は任意である。例えば、判定モデルによって検出したい状態データの傾向が自明な傾向に完全に隠れている場合、ランダムサンプリングをスキップするようにしてもよい。
【００５０】
第１分類部１０６は、状態データを分類する判定線を生成する。判定線とは、状態データをクラスタリングするための境界線である。第１分類部１０６には、例えば、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）等の非線形分類器を用いることができる。ＳＶＭは、状態データを入力データとして、状態データをクラスタリングするための判定線を生成することができる。第１分類部１０６において判定線を生成するために用いられる状態データは、状態データ取得部１０１において取得された状態データ又は後述する鏡像データ生成部１０７において鏡像データが加算された状態データである。判定線を生成するために用いられる状態データは、状態データに対して所定の演算処理を施したものであってもよい。なお、ＳＶＭにおけるクラスタリングは、一般には強い条件を適用することにより分類の精度を上げる。しかし、本実施形態における第１分類部１０６は、弱い条件を適用することにより、状態データの傾向を判定するための分類の精度を下げる一方、状態データの集合に含まれる大まかな自明な傾向を抽出することが可能となる。
【００５１】
鏡像データ生成部１０７は、取得された状態データを、第１分類部１０６において生成された判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する。鏡像データと元の状態データとは、判定線を対称として自明な傾向が写像されている。鏡像データ生成部１０７は、生成した鏡像データと元の状態データとを加算することにより、自明な傾向をキャンセルすることが可能となる。鏡像データ生成部１０７は、加算した鏡像データと状態データとを第２分類部１０８に出力する、なお、鏡像データ生成部１０７は、第２分類部１０８によるテストデータの評価結果によって、鏡像データの生成を複数回繰り返すようにしてもよい。鏡像データの生成の繰り返しについてはフローチャート等を用いて後述する。
【００５２】
第２分類部１０８は、状態データと生成された鏡像データに基づき判定モデルを生成する。第２分類部１０８は、加算された状態データと生成された鏡像データとを入力データとしたＳＶＭ等の非線形分類器によって、自明な傾向がキャンセルされた状態データの中から、判定対象の状態データの傾向をクラスタリングする判定モデルを生成する。第２分類部１０８は、分類するクラスがｎクラス（マルチクラス）である場合、ｎクラスに対して「ｎＣ２」個のＳＶＭを用意するマルチクラスＳＶＭ（ＭＭＳＶＭ）の手法を用いてもよい。
【００５３】
第２分類部１０８は、第１分類部１０６とは異なり、一般的なクラスタリングのための強い条件による分類をするための判定モデルを生成する。強い条件による分類をするための判定モデルによって状態データの傾向を判定することが可能となる。
【００５４】
第２分類部１０８は、生成した判定モデルを予め用意されたテストデータによって評価する。テストデータとは、予め状態データの傾向の分類結果（正答）が分かっているデータである。第２分類部１０８は、生成した判定モデルによるテストデータの評価（期待値）が所定値以上であるか否かを評価する。期待値が所定値以上である場合、第２分類部１０８は、生成した判定モデルを判定モデル記憶部１０９に記憶する。一方、期待値が所定値未満である場合、第２分類部１０８は、状態データと生成された鏡像データを鏡像データ生成部１０７に入力して、再度鏡像データを生成させて、判定モデルを再生成する。第２分類部１０８は、期待値が所定値以上になるまで上記処理を繰り返すことにより、状態データの傾向を判定可能な判定モデルを生成することが可能となる。第２分類部１０８は、繰り返して生成した最適な判定モデルを判定モデル記憶部１０９に記憶する。
【００５５】
判定部１１０は、実行フェーズにおいて、第２分類部１０８で生成された判定モデルを用いて、状態データを判定して判定結果を生成する。判定結果は、例えば図１で説明したセンサＳ１等の劣化や故障を診断した診断結果である。判定部１１０は、生成した判定結果を判定結果出力部１１１に対して出力する。
【００５６】
判定結果出力部１１１は、判定部１１０から取得した判定結果を、図１で説明した製造実行システム３、運転制御装置４、保全機器６及びフィールドオペレータ端末７に出力する。
【００５７】
なお、第１分類部１０６又は第２分類部１０８で用いられる機械学習の手法は、ＳＶＭに限定されるものではなく、例えば、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ等のニューラルネットワークの手法を用いるものであってもよい。
【００５８】
なお、図３における情報処理装置１の、状態データ取得部１０１、プリプロセッサ１０２、教師ラベル作成部１０３、集合変換部１０４、サンプリング部１０５、第１分類部１０６、鏡像データ生成部１０７、第２分類部１０８、判定モデル記憶部１０９、判定部１１０及び判定結果出力部１１１の各機能は、ソフトウェアによって実現される場合を説明した。しかし、上記各機能の中の１つ以上の機能は、ハードウェアによって実現されるものであっても良い。また、上記各機能は、１つの機能を複数の機能に分割して実施してもよい。また、上記各機能は、２つ以上の機能を１つの機能に集約して実施してもよい。
【００５９】
次に、図４を用いて、情報処理装置１における状態データの集合変換を説明する。図４は、実施形態の情報処理装置における状態データの集合変換の一例を示す図である。
【００６０】
図４（Ａ）は、状態データ取得部１０１において時系列で取得された集合変換前の状態データを示している。図４（Ａ）の横軸は時間であり、縦軸は取得された状態データの値である。図４（Ａ）は、４日間において取得された状態データの値を時系列で並べたものである。図４（Ａ）は、状態データの値が、毎日８時頃に急激に立ち上がり、毎日１７時頃に急激に立ち下がる周期性を有していることを示している。従って、状態データの値をそのまま教師データとして機械学習させた場合、生成されるモデルは、時刻による影響を大きく受けてしまい、判定精度の悪いものとなる可能性が高い。一方、時刻による状態データの影響は複雑であるため、状態データの値に対して人為的な修正を行うことは困難となる。
【００６１】
図４（Ｂ）は、図４（Ａ）の時系列で取得された状態データの集合を、集合変換部１０４において、毎日０時から２４時までの２４時間周期毎に重ね合わせてノーマライズされたものである。状態データを周期毎に重ね合わせてノーマライズすることにより、自明な傾向を排除することができる。
【００６２】
次に、図５を用いて、情報処理装置１における判定モデル生成を説明する。図５は、実施形態の情報処理装置における判定モデル生成の一例を示す図である。図５（Ａ）〜図５（Ｄ）において、横軸は時間、縦軸は状態データの値である。なお、状態データの横軸と縦軸のパラメータは任意である（図６においても同様）。
【００６３】
図５（Ａ）は、取得された状態データを示している。図中の○印は、正常なセンサＳ１から取得された状態データを示している。図中の×印は、劣化したセンサＳ１から取得された状態データを示している。劣化したセンサＳ１から取得された状態データは、正常なセンサＳ１から取得された状態データに比べて状態データが所定の値シフトしている。
【００６４】
図５（Ｂ）は、図５（Ａ）の取得された状態データに対して第１分類部１０６において生成した判定線Ｌ１を示している。なお、図５（Ｂ）は、判定線Ｌ１が横軸に平行である場合を示しているが、判定線は、横軸に平行である場合には限定されない。
【００６５】
図５（Ｃ）は、取得された状態データに対して、判定線Ｌ１において対称の鏡像データを加算した図である。すなわち、鏡像データは、判定線Ｌ１に対して対称に配される。
【００６６】
図５（Ｄ）は、図５（Ｃ）の状態データと鏡像データに対して、第２分類部１０８が判定モデルを生成して図示する矩形の領域を判定領域Ａ１としたことを示している。元の状態データに対して判定線Ｌ１で鏡像化した鏡像データを加算してから判定領域Ａ１を生成することにより、センサの劣化による状態データのシフトをキャンセルすることが可能となる。判定領域Ａ１は、図５（Ｂ）の判定線Ｌ１で分類される領域に比較して、×印で示す劣化した状態データに対して強い条件で判定領域が設定可能であることを示している。
【００６７】
次に、図６を用いて、情報処理装置１における判定モデル生成の他の一例を説明する。図６は、実施形態の情報処理装置１における判定モデル生成の他の一例を示す図である。図６（Ａ）〜図６（Ｄ）において、横軸は時間、縦軸は状態データの値である。
【００６８】
図６（Ａ）は、取得された状態データを示している。図６においても図５と同様に図中の○印は、正常なセンサＳ１から取得された状態データを示している。また、図中の×印は、劣化したセンサＳ１から取得された状態データを示している。劣化したセンサＳ１から取得された状態データは、正常なセンサＳ１から取得された状態データに比べて状態データが図示左上方向にシフトしている。
【００６９】
図６（Ｂ）は、図６（Ａ）の取得された状態データに対して第１分類部１０６において生成した判定線Ｌ２を示している。判定線Ｌ２は図６（Ｂ）に示す領域を左上と右下の領域に分割する所定の傾きを有する直線である。
【００７０】
図６（Ｃ）は、取得された状態データに対して、判定線Ｌ２において対称の鏡像データを加算した図である。すなわち、鏡像データは、判定線Ｌ２に対して対称に配される。
【００７１】
図６（Ｄ）は、図５（Ｃ）の状態データと鏡像データに対して、第２分類部１０８が判定モデルを生成して図示する円形の領域を判定領域Ａ２としたことを示している。元の状態データに対して判定線Ｌ２で鏡像化した鏡像データを加算してから判定領域Ａ２を生成することにより、センサの劣化による状態データのシフトをキャンセルすることが可能となる。判定領域Ａ２は、図６（Ｂ）の判定線Ｌ２で分類される領域に比較して、×印で示す劣化した状態データに対して強い条件で判定領域が設定可能であることを示している。また、本実施形態においては、判定領域が矩形のみならず、円形等に場合もあることを示している。
【００７２】
次に、図７を用いて、情報処理装置１における学習フェーズの動作を説明する。図７は、実施形態の情報処理装置における学習フェーズの動作の一例を示すフローチャートである。学習フェーズは、状態データに基づき判定モデルを生成して登録するまでの処理である。図７に示すフローチャートの動作は、図３で説明した。情報処理装置１の各機能において実行されるものとする。従って、以下の処理の動作主体は情報処理装置１であるものとして説明する。
【００７３】
図７において、情報処理装置１は、状態データを取得したか否かを判断する（ステップＳ１１）。状態データを取得したか否かの判断は、例えば、状態データ取得部１０１がセンサＳ１から状態データを取得したか否かで判断することができる。状態データを取得していないと判断した場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、情報処理装置１は、ステップＳ１１の処理を繰り返して、状態データが取得されるのを待機する。
【００７４】
一方、状態データを取得したと判断した場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、情報処理装置１は、外れ値を除外する（ステップＳ１２）。外れ値除外は、プリプロセッサ１０２において行うことができる。ステップＳ１２の処理を実行後、情報処理装置１は、ノーマライズの処理を実行する（ステップＳ１３）。ノーマライズの処理もプリプロセッサ１０２において実行することができる。
【００７５】
ステップＳ１３の処理を実行後、情報処理装置１は、教師ラベル作成処理を実行する（ステップＳ１４）。教師ラベル作成処理は、教師ラベル作成部１０３が、教師データとなる状態データに対して作成したラベルを付与することにより実行することができる。教師データは、ステップＳ１３においてノーマライズされた状態データである。
【００７６】
ステップＳ１４の処理を実行後、情報処理装置１は、時系列で取得された状態データを時間毎の集合に変換する（ステップＳ１５）。時系列で取得された状態データを時間毎の集合に変換は、図４で説明したように、集合変換部１０４が状態データを一定周期毎に重ね合わせることにより実行することができる。
【００７７】
ステップＳ１５の処理を実行後、情報処理装置１は、ステップＳ１４の処理において変換した集合の中から状態データをランダムサンプリングする（ステップＳ１６）。ランダムサンプリングは、サンプリング部１０５が、取得した状態データの中のから教師データとなる状態データをランダムサンプリングすることにより実行することができる。ランダムサンプリングによって、周期内の時間による影響を受けにくいサブセットを作ることができる。
【００７８】
ステップＳ１６の処理を実行後、情報処理装置１は、判定モデル生成処理を実行する（ステップＳ１７）。判定モデルは、実行フェーズで状態データを判定するためのモデルを生成する処理である。判定モデルは、状態データが判定領域内にあるか否かで判定するためのモデルである。判定領域は、例えば、図５で示した判定領域Ａ１、図６で示した判定領域Ａ２である。判定モデル生成処理は、第１分類部１０６、鏡像データ生成部１０７及び第２分類部１０８によって実行することができる。判定モデル生成処理の詳細は、図９及び図１０を用いて後述する。
【００７９】
ステップＳ１７の処理を実行後、情報処理装置１は、生成した判定モデルを登録する（ステップＳ１８）。判定モデルの登録は、第２分類部１０８が生成した判定モデルを判定モデル記憶部１０９に記憶することにより実行することが出来る。ステップＳ１８の処理を実行後、情報処理装置１は、図７に示すフローチャートにおける学習フェーズの動作を終了する。
【００８０】
次に、図８を用いて、情報処理装置１における実行フェーズの動作を説明する。図８は、実施形態の情報処理装置１における実行フェーズの動作の一例を示すフローチャートである。実行フェーズは、図７で説明した学習フェーズにおいて生成された判定モデルに基づき、取得した状態データを判定する処理である。図８に示すフローチャートの動作においても、図３で説明した。情報処理装置１の各機能において実行されるものとすし。以下の処理の動作主体は情報処理装置１であるものとして説明する。
【００８１】
図８において、情報処理装置１は、状態データを取得したか否かを判断する（ステップＳ２１）。状態データを取得したか否かの判断は、図７のステップＳ１１処理と同様に行うことが出来る。状態データを取得していないと判断した場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、情報処理装置１は、ステップＳ２１の処理を繰り返して、状態データが取得されるのを待機する。
【００８２】
一方、状態データを取得したと判断した場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、情報処理装置１は、外れ値を除外する（ステップＳ２２）。外れ値を除外する処理は、プリプロセッサ１０２において行うことができる。ステップＳ２２の処理を実行後、情報処理装置１は、ノーマライズの処理を実行する（ステップＳ２３）。ノーマライズの処理もプリプロセッサ１０２において実行することができる。
【００８３】
ステップＳ２３の処理を実行後、情報処理装置１は、図７のステップＳ１５の処理と同様に、時系列で取得された状態データを時間毎の集合に変換する（ステップＳ２４）。
【００８４】
ステップＳ２４の処理を実行後、情報処理装置１は、判定処理を実行する（ステップＳ２５）。判定処理は、ステップＳ２１において取得した状態データが、学習フェーズで作成された判定モデルに適用したときに判定領域に含まれるか否かの判定である。判定処理は、判定領域が複数ある場合、何れの領域に含まれるかの判定を行う。
【００８５】
ステップＳ２５の処理を実行後、情報処理装置１は、判定結果を出力する（ステップＳ２６）。判定結果の出力は、判定結果出力部１１１が、運転制御装置４等に対して出力する。運転制御装置４等に対して出力した判定結果は、例えば反応器Ｐ１の運転を制御する情報として利用される。判定結果出力部１１１は、判定結果を、図２の表示装置１５への情報表示、文字又は音によるアラート等によって出力されてもよい。
【００８６】
なお、ステップＳ２５の処理において利用する判定モデルは、複数であってもよい。例えば、状態データを複数の分類にクラスタリングする場合、分類毎に適用する判定モデルを変更するようにしてもよい。
【００８７】
次に、図９を用いて、図７のステップＳ１７における判定モデル生成処理の詳細を説明する。図９は、実施形態の情報処理装置における学習フェーズの判定モデル生成処理の動作の一例を示すフローチャートである。
【００８８】
図９に示すステップＳ１７の判定モデル生成処理において、情報処理装置１は、判定線を生成する（ステップＳ１１１）。判定線の生成は、図３の第１分類部１０６において実行される処理である。判定線の生成は、例えば、図５（Ｂ）又は図６（Ｂ）で説明したように、正常データと劣化データのラベルが付与された状態データを教師データとして入力した場合の判定線である。
【００８９】
ステップＳ１１１の処理を実行後、情報処理装置１は、鏡像データを生成する（ステップＳ１１２）。鏡像データの生成は、図５（Ｃ）又は図６（Ｃ）で説明したように、鏡像データ生成部１０７によって実行される処理であり、状態データに対して判定線Ｌ２又は判定線Ｌ２を対称とした鏡像データが生成される。鏡像データは元の状態データに加算される。
【００９０】
ステップＳ１１２の処理を実行後、情報処理装置１は、判定モデルを生成する（ステップＳ１１３）。判定モデルの生成は、第２分類部１０８によって実行することができる。
【００９１】
ステップＳ１１３の処理を実行後、情報処理装置１は、テストデータを用いて生成された判定モデルの精度を評価する（ステップＳ１１４）。テストデータには予め正しい分類ラベルが付与されており、判定モデルの精度は、テストデータを判定モデルで判定したときの分類の正答率の高さで評価する。正答率には予め設定された閾値（期待値）を設けておくことができる。情報処理装置１は、テストデータの正答率が予め設定された期待値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１１５）。正答率が予め設定された期待値未満であった場合（ステップＳ１１５：ＮＯ）、情報処理装置１は、ステップＳ１１の処理を再度実行して、正答率が期待値以上になるまでステップＳ１１１からステップＳ１１４の処理を繰り返して実行する。なお、繰り返し回数は予め定められた回数に制限してもよい。情報処理装置１は、予め定められた繰り返し回数の中で正答率が一番高い判定モデルを選択するようにしてもよい。
【００９２】
一方、正答率が予め設定された期待値以上であった場合（ステップＳ１１５：ＹＥＳ）、情報処理装置１は、その判定モデルが実行フェーズにおいて利用可能であると判断して、判定モデルを決定する（ステップＳ１１６）。ステップＳ１１６の処理を実行後、情報処理装置１は、図９に示すステップＳ１７の処理を終了する。
【００９３】
次に、図１０を用いて、図７のステップＳ１７における判定モデル生成処理を説明する。図１０において説明するステップＳ１７の処理は、図９で説明した処理とは別の実施態様である。図１０は、実施形態の情報処理装置における学習フェーズの判定モデル生成処理の動作の他の一例を示すフローチャートである。
【００９４】
図１０に示すステップＳ１７の判定モデル生成処理において、情報処理装置１は、代数ｎに１を代入する（ステップＳ１２１）。代数ｎは、以下に説明するステップＳ１２２からステップＳ１２５の処理の繰り返し回数である。
【００９５】
ステップＳ１２１の処理を実行後、情報処理装置１は、判定線を生成する（ステップＳ１２２）。ステップＳ１２２の処理は、図９で説明したステップＳ１１１の処理と同様である。また、ステップＳ１２２の処理を実行後に実行されるステップＳ１２３の鏡像データ生成処理及びステップＳ１２４の判定モデル生成処理も、図９におけるステップＳ１１２の処理及びステップＳ１１３の処理と同様であるため説明を省略する。
【００９６】
ステップＳ１２４の処理を実行後、情報処理装置１は、ステップＳ１２４の処理で生成した判定モデルｎを仮登録する（ステップＳ１２５）。判定モデルｎは、ステップＳ１２２からステップＳ１２５の処理の繰り返し回数ｎにおいて生成された判定モデルである。繰り返し回数は後述のＮ回となるため、判定モデル１から判定モデルＮまでのＮ個の判定モデルが仮登録されることになる。また、仮登録とは、図１０に示すフローチャートの処理が終了するまでの一時的な登録である。
【００９７】
ステップＳ１２５の処理を実行後、情報処理装置１は、ｎ＝Ｎであるか否かを判断する（ステップＳ１２６）。Ｎは、予め定められたステップＳ１２２からステップＳ１２５の処理の繰り返し上限回数であり、Ｎは１以上の整数である。例えば、Ｎ＝２である場合、ステップＳ１２２からステップＳ１２５の処理は２回実行される。ｎ＝Ｎでないと判断した場合（ステップＳ１２６：ＮＯ）、情報処理装置１は、ｎに１を加算して（ステップＳ１２７）、ステップＳ１２２の処理を再度実行する。
【００９８】
一方、ｎ＝Ｎであると判断した場合（ステップＳ１２６：ＹＥＳ）、情報処理装置１は、ステップＳ１２５の処理において仮登録した判定モデル１〜Ｎのついてそれぞれテストデータに基づく評価を実行する（ステップＳ１２８）。判定モデルの評価は、図９のステップＳ１１４の処理と同様に、テストデータの正答率を評価する。
【００９９】
ステップＳ１２８の処理を実行後、情報処理装置１は、ステップＳ１２８の処理において評価（正答率）が一番高かったと評価した判定モデルを実行フェーズで使用する判定モデルとして決定する（ステップＳ１２９）。ステップＳ１２９の処理を実行後、情報処理装置１は、図１０に示すステップＳ１７の処理を終了する。
【０１００】
以上説明したように、図９で説明した判定モデル生成処理は、生成した判定モデルが所定の期待値以上になるまで判定線に基づく鏡像データを生成して判定モデルを生成するのに対して、図１０で説明した判定モデル生成処理は、繰り返しを所定回数実行した判定線に基づく鏡像データの生成と判定モデルの生成において、評価の一番高い判定モデルを選択する点において判定モデルの生成方法が異なる。
【０１０１】
図９又は図１０で説明したように、本実施形態においては、状態データを分類する判定線を生成し、状態データを生成された判定線で鏡像化した鏡像データを生成し、状態データと生成された鏡像データに基づき判定モデルを生成することにより、機械学習を利用してプラントの運転状況を判定するための判定モデルを生成する情報処理装置は、汎用性を高くすることが可能となる。例えば、センサＳ１とセンサＳ２における自明な傾向が異なる場合であっても、情報処理装置１は、手動による教師データの修正等を行わなくても、それぞれの判定モデルを自動的に生成することができる。すなわち、自明な傾向の異なる状態データを出力するプラントに対して、機械学習を利用した汎用性の高い情報処理が可能となる。
【０１０２】
次に、図１１から図１３を用いて、図９及び図１０で説明した鏡像データの生成の繰返しについて説明する。図１１、図１２及び図１３は、実施形態の情報処理装置における学習フェーズの鏡像データ生成処理の繰り返しの一例を示す図である。図１１から図１３は、繰り返し回数が２回である場合を例示している。
【０１０３】
図１１（Ａ）から図１１（Ｃ）における横軸は時間、縦軸は状態データの値である。
図１１（Ａ）は、取得された状態データの集合を示している。図示下側の丸印は正常なセンサＳ１における状態データ（以下、「正常データ」と省略する。）を示し、図示上側の×印は劣化したセンサＳ１における状態データ（以下、「劣化データ」と省略する。）を示している。図１１（Ａ）は、集合変換部１０４において、取得した状態データを所定の周期で重ね合わせた集合である。
【０１０４】
図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）の状態データに基づき生成された判定線Ｌ３１を示している。判定線Ｌ３１は、正常データと劣化データの中間を判定線として生成している。すなわち、判定線Ｌ３１は、正常データと劣化データとを分類することはできるが、正常データの中に存在する状態データの変化は判定することができない。また、劣化データの中に存在する状態データの変化も判定することができない。
【０１０５】
図１１（Ｃ）は、生成された判定線Ｌ３１に基づき生成された鏡像を元の状態データに加算した集合を示している。図１１（Ｃ）に示す通り、鏡像データと状態データを１回重ね合せても、正常データと劣化データの特徴をそれぞれ領域で示すことは困難であり、図１１（Ｃ）の状態データに基づき判定モデルを生成してもテストデータに対して正答率が低い精度の低い判定モデルとなる。例えば、図９で説明した判定モデル生成の処理においては、ステップＳ１１５の処理において正答率が所定の期待値以上にはならず（ステップＳ１１５：ＮＯ）、再びステップＳ１１１の処理において判定線が生成されて、ステップＳ１１２の処理において鏡像データが生成される。次に説明する図１２は、図１１で説明した処理に対してさらに判定線を生成して鏡像データを生成する処理である。
【０１０６】
図１２（Ａ）は、図１１（Ｃ）で示した鏡像データを加算した集合を、周波数を横軸とした集合に変換したものである。図１１（Ｃ）で示した集合は判定線Ｌ３１を中心にして上下で同じ判定データの集合であるため、以下の説明においては判定線Ｌ３１の片側（上側）のみを利用する場合を説明する。横軸が時間であるデータの横軸を周波数に変換するには、例えばＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）を行う。センサ等においては、測定値が劣化に伴って増加又は減少するようにシフトする場合や、劣化に伴って測定値の周波数がシフトしていく場合がある。例えば、劣化に伴って測定値のシフトと周波数のシフトが両方発生するセンサにおいては測定値のシフトをキャンセルするのみでは周波数のシフトをキャンセルできず、テストデータによる正答率が低下する。このような自明な傾向を有するセンサに基づく状態データにおいては、測定値のシフトをキャンセルするための鏡像データの加算と周波数のシフトをキャンセルするための鏡像データの加算を併せて行うことにより精度の高い判定モデルを生成することが可能となる。
【０１０７】
図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）で示した集合に対して判定線Ｌ３２を生成したことを示している。判定線Ｌ３２は正常データと劣化データを周波数において分類する判定線である。
図１２（Ｃ）は、図１２（Ｂ）で生成した判定線Ｌ３２を用いて、状態データに対して鏡像データを加算したことを示している。周波数による判定線で鏡像データを加算することにより、劣化による周波数のシフトをキャンセルすることが可能となる。
【０１０８】
図１３は、図１２（Ｃ）の集合を再度時間軸に変換したことを示す図である。上述したように、図１２は、図１１（Ｃ）における判定線Ｌ３１の上側だけを周波数変換して鏡像データを加算したものであるため、図１３においても図１１（Ｃ）の上側に対応した集合となっている。図１３は周波数のシフトがキャンセルされた状態データの集合となっている。このデータを学習させることにより、数値のシフトのキャンセルに加えて、周波数のシフトがキャンセルされた状態データに対して判定可能な判定モデルを生成することが可能となる。
【０１０９】
本実施形態においては、１回目の学習において生成された判定線を用いて状態データに対して鏡像データを加算し、鏡像データが加算された状態データを２回目の学習の入力データとする。さらに、２回目の学習において生成された判定線を用いて、２回目の学習の入力データである状態データに対してその鏡像データを加算している。このような鏡像データの加算を繰り返して行なうことにより、状態データに含まれる複数の自明な傾向をキャンセルすることが可能となる。なお、鏡像データの加算の繰り返し回数は任意である。
【０１１０】
次に、図１４を用いて、情報処理装置の劣化診断への応用を説明する。図１４は、実施形態の情報処理装置を劣化診断へ応用したときのソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。
【０１１１】
図１４に示す情報処理装置１ａは、非可逆的な劣化等の現象を判定するための機能を有している。劣化現象は状態データに及ぼす影響を定量的に把握するのが困難であり、状態データを教師データとして入力するときに人為的な調整をすることは難しい。例えばセンサは使用頻度や使用年月等によって劣化が進行するという定性的な傾向は自明な傾向として知られている。しかし、劣化の進行状況はセンサの個体差、センサの使用状況等によって一定しないため、劣化の影響を定量的に把握することは難しい。従って、センサの測定データを状態データとして取得したときに正常データであるのか劣化データであるのかのラベル付けを行っても、一のセンサの状態データを学習させて生成した判定モデルを他のセンサに適用するのは困難となる。
【０１１２】
図１４において説明する情報処理装置１ａは、このような状況に鑑みて、本実施形態を非可逆的な劣化の現象を判定するために特化したものである。ここで、非可逆的な劣化とは、劣化の進行に合せてシフトする値が単調に増加するか、又は単調に減少する場合の劣化をいい、劣化の途中でシフトした値が元に戻ったり変動したりしない劣化をいう。本実施形態においては、非可逆的な劣化を単調劣化という。
【０１１３】
図１４において、情報処理装置１ａは、状態データ取得部１０１、プリプロセッサ１０２、劣化教師ラベル作成部１２１、集合変換部１０４、サンプリング部１０５、第１分類部１０６、鏡像データ生成部１０７、第２分類部１０８、単調劣化検出部１２２、劣化モデル記憶部１２３、判定部１１０及び判定結果出力部１１１の各機能を有する。情報処理装置１ａの上記各機能は、情報処理装置１ａを制御する情報処理プログラムによって実現される機能モジュールである。情報処理プログラムは、プログラムを提供するサーバから提供され、又は記録媒体から提供されてもよい。
【０１１４】
なお、情報処理装置１ａの状態データ取得部１０１、プリプロセッサ１０２、集合変換部１０４、サンプリング部１０５、第１分類部１０６、鏡像データ生成部１０７、第２分類部１０８、判定部１１０及び判定結果出力部１１１の各機能は、図３で説明した情報処理装置１の各機能と同様であるため、同じ符号を付して、以下の説明を省略する。
【０１１５】
劣化教師ラベル作成部１２１は、図３で説明した教師ラベル作成部１０３の一態様であり、劣化の進行状況をセンサ等に応じて付与するラベルを作成する。劣化教師ラベル作成部１２１は、センサに応じて、例えば、「劣化１」、「劣化２」、「劣化３」、「劣化４」、「正常」の５種類のラベルを作成する。劣化の進行状況は、「正常」→「劣化４」→「劣化３」→「劣化２」→「劣化１」の順で単調劣化するものとする。ラベルの種類や数はセンサ等によって変更することができる。例えば、図１においてはセンサＳ１とセンサＳ２の２つのセンサがプラント内で使用される場合を示したが、センサＳ１とセンサＳ２が同じ型式のセンサである場合、共通のラベルを用いることができる。
【０１１６】
単調劣化検出部１２２は、学習フェーズにおいて、第２分類部１０８が作成した判定モデルを取得して、取得した判定モデルが単調劣化の傾向に合致しているか否かを判断する。具体的には、単調劣化検出部１２２は、生成された判定モデルが「正常」→「劣化４」→「劣化３」→「劣化２」→「劣化１」の単調劣化の順序で生成されたか否かを検出する。生成された判定モデルがこの順序であった場合、生成された判定モデルが正しく状態データを判定しているものと判断することができる。
【０１１７】
単調劣化検出部１２２は、生成された判定モデルが正しく生成されていると判断した場合、生成された判定モデルを劣化モデル記憶部１２３に記憶する。一方、生成された判定モデルが正しく生成されていないと判断した場合、単調劣化検出部１２２は、生成された判定モデルを破棄して、第１分類部１０６、鏡像データ生成部１０７及び第２分類部１０８に通知する。第１分類部１０６、鏡像データ生成部１０７及び第２分類部１０８は、状態データに対する鏡像データ加算の繰り返し及び判定モデルの再生成を行う。なお、鏡像データの加算の繰り返し回数が所定の回数に達している場合、第１分類部１０６、鏡像データ生成部１０７及び第２分類部１０８は、新たな状態データに基づき再度判定モデルを生成するか、内部のパラメータの調整を行うようにしてもよい。
【０１１８】
次に、図１５を用いて、学習フェーズにおける判定モデルの生成例を説明する。図１５は、実施形態の情報処理装置１ａにおける劣化診断への応用例を説明する図である。
【０１１９】
図１５において、横軸は時間、縦軸は状態データの値を示している。情報処理装置１ａは、２０１６年８月１日の約０時〜８時に取得された状態データに基づき、「正常」を判定するための判定モデルである正常モデルを生成する。また、情報処理装置１ａは、約同日約２０時〜同月２日６時に取得された状態データに基づき、「劣化４」を判定するための劣化モデル４を生成する。同様に、情報処理装置１ａは、時間の経過とともに「劣化３」を判定するための劣化モデル３、「劣化２」を判定するための劣化モデル２、及び「劣化１」を判定する判定するための劣化モデル１を生成する。もし学習フェーズにおいて生成された劣化モデルが上記順番で生成されていない場合、単調劣化検出部１２２は、単調劣化に対する劣化モデルが正しく生成されていないと判断して生成した劣化モデルを破棄する。単調劣化に対する劣化モデルが正しく生成された場合、単調劣化検出部１２２は、生成した劣化モデルを記録して学習フェーズを終了する。情報処理装置１ａは記録された劣化モデルを利用して実行フェーズにおける処理を実行する。
【０１２０】
次に、図１６を用いて、情報処理装置１ａを劣化診断へ応用したときの実行フェーズにおける、図８で説明したステップＳ２５の判定処理の動作を説明する。図１６は、実施形態の情報処理装置を劣化診断へ応用したときの実行フェーズの動作の一例を示すフローチャートである。
【０１２１】
図１６において、情報処理装置１ａ（判定部１１０）は、学習フェーズにおいて生成された劣化モデル（正常モデル〜劣化モデル１）を劣化モデル記憶部１２３から読み込む（ステップＳ２１１）。
【０１２２】
ステップＳ２１１の処理を実行後、情報処理装置１ａは、取得した状態データに対して読み込んだ劣化モデルを適用して、劣化があるか否かを判断する（ステップＳ２１２）。状態データに対する劣化モデルの適用は単調劣化の場合、正常モデル→劣化モデル４→劣化モデル３→劣化モデル２→劣化モデル１の順序で行う。
【０１２３】
劣化があると判断した場合（ステップＳ２１３：ＹＥＳ）、情報処理装置１ａは、劣化モデル４〜劣化モデル１を利用した判定によって劣化１〜劣化４の判定を行う（ステップＳ２１４）。単調劣化の場合、通常は劣化モデル４→劣化モデル３→劣化モデル２→劣化モデル１の順序で判定がされるが、例えば状態データの取得周期が劣化の進行に対して長い場合、一部の劣化の判定がされず、次のレベルの劣化が判定される場合がある。
【０１２４】
一方、劣化がないと判断した場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）、情報処理装置１ａは、正常判定を行う（ステップＳ２１５）。ステップＳ２１４の処理を実行後又はステップＳ２１４の処理を実行後、情報処理装置１ａは、図１６のフローチャートに示すステップＳ２５の判定処理を終了する。
【０１２５】
次に、図１７を用いて、情報処理装置１ａを劣化診断へ応用したときの実行フェーズにおける判定結果を説明する。図１７は、実施形態の情報処理装置を劣化診断へ応用したときの実行フェーズにおける判定結果の一例を示す図である。
【０１２６】
図１７において、グラフの横軸は時間、縦軸は状態データの値を示している。なお、図１７に示すグラフは、説明を容易にするため、図１５で説明した学習フェーズにおいて利用したグラフと同じグラフを利用している。
【０１２７】
実行フェーズにおいて、情報処理装置１ａは、２０１６年８月１日の約２０時〜同月２日６時に取得された状態データを、劣化モデル４に基づき、「劣化４」と判定して、判定結果を出力する。同様に、情報処理装置１ａは、時間の経過とともに劣化モデル３に基づき「劣化３」を判定し、劣化モデル２に基づき「劣化２」を判定し、さらに劣化モデル１に基づき「劣化１」を判定し、判定結果を出力する。
本実施形態においては、それぞれの劣化モデルにおいて判定する状態データの判定領域が重ならないようにしている。しかし、それぞれの劣化モデルにおいて判定する判定領域は重複するように設定してもよい。
【０１２８】
以上説明した様に、本実施形態の情報処理装置は、プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得部と、前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類部と、取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成部と、前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類部とを備えることにより、機械学習を利用してプラントの運転状況を判定するための判定モデルを生成する汎用性の高い情報処理装置を提供することができる。
【０１２９】
なお、上述した情報処理装置１は、上述した機能を有する装置であればよく、例えば、複数の装置の組合せで構成されてそれぞれの装置を通信可能に接続したシステムで実現されるものであってもよい。また、情報処理装置１は、図１で説明した、運転制御装置４、保全機器６又はフィールドオペレータ端末７の機能の一部として実現されるものであってもよい。なお、製造実行システム３、運転制御装置４についても情報処理装置１と同様に、複数の装置の組合せで構成されてそれぞれの装置を通信可能に接続したシステムで実現されるもの等であってもよい。
【０１３０】
また、本実施形態の情報処理方法は、プラントの運転状態を示す状態データを取得する状態データ取得ステップと、前記状態データを分類する判定線を生成する第１分類ステップと、取得された前記状態データを生成された前記判定線で鏡像化した、鏡像データを生成する鏡像データ生成ステップと、前記状態データと生成された前記鏡像データに基づき判定モデルを生成する第２分類ステップとを含むことにより、機械学習を利用してプラントの運転状況を判定するための判定モデルを生成する汎用性の高い情報処理方法を提供することができる。
【０１３１】
なお、本実施形態の情報処理方法における上記各ステップの実行順序は上記ステップの記載順序に限定されるものではなく、任意の順序で実行されるものであってもよい。
【０１３２】
また、本実施形態で説明した装置を構成する機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、本実施形態の上述した種々の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１３３】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１３４】
以上、本発明の実施形態について、図面を参照して説明してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲においての種々の変更も含まれる。
【符号の説明】
【０１３５】
１      情報処理装置
２      基幹業務システム
３      製造実行システム
４      運転制御装置
５      操作盤
６      保全機器
７      フィールドオペレータ端末
１１    ＣＰＵ
１２    ＲＡＭ
１３    ＲＯＭ
１４    ＨＤＤ
１５    表示装置
１６    入力装置
１７    通信Ｉ／Ｆ
１９    バス
１０１  状態データ取得部
１０２  プリプロセッサ
１０３  教師ラベル作成部
１０４  集合変換部
１０５  サンプリング部
１０６  第１分類部
１０７  鏡像データ生成部
１０８  第２分類部
１０９  判定モデル記憶部
１１０  判定部
１１１  判定結果出力部
１２１  劣化教師ラベル作成部
１２２  単調劣化検出部
１２３  劣化モデル記憶部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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