(57)【要約】【課題】機械を構成するプリント板や部品毎に精度の高い故障予測を行うことを可能とする故障予測装置及び機械学習装置を提供すること。【解決手段】本発明の故障予測装置１が備える機械学習装置１００は、管理対象機器の稼働状況を示す稼働状況データ及び管理対象機器の機器構成を示す機器構成データを環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部１０６と、管理対象機器の保守履歴を示す保守履歴データをラベルデータとして取得するラベルデータ取得部１０８と、状態変数とラベルデータとを用いて、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期と、稼働状況データ及び機器構成データとを関連付けて学習する学習部１１０と、を備える。【選択図】図２
2019008675.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を予測する故障予測装置であって、
前記管理対象機器の稼働状況に対する該管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を学習する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記管理対象機器の稼働状況を示す稼働状況データ及び前記管理対象機器の機器構成を示す機器構成データを環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記管理対象機器の保守履歴を示す保守履歴データをラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記管理対象機器を構成するプリント板の故障時期と、前記稼働状況データ及び前記機器構成データとを関連付けて学習する学習部と、
を備える故障予測装置。
【請求項２】
前記稼働状況データは、前記管理対象機器の累積稼働時間、累積消費電力、入力電圧／電流、出力電圧／電流、環境温度、環境湿度、振動、切削液の使用状況、冷却ファンの回転数の少なくともいずれかを含む、
請求項１に記載の故障予測装置。
【請求項３】
前記ラベルデータには、前記プリント板に実装された部品の不具合を示す不具合部品情報を含み、
前記学習部は、前記管理対象機器を構成するプリント板の故障時期及び不具合が発生した部品と、前記稼働状況データ及び前記機器構成データとを関連付けて学習する
請求項１または２に記載の故障予測装置。
【請求項４】
前記学習部は、
前記状態変数から前期管理対象機器が備えるプリント板の故障時期を予測する相関性モデルと、予め用意された教師データから識別される相関性特徴との誤差を計算する誤差計算部と、
前記誤差を縮小するように前記相関性モデルを更新するモデル更新部とを備える、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の故障予測装置。
【請求項５】
前記学習部は、前記状態変数と前記ラベルデータとを多層構造で演算する、
請求項１〜４のいずれか１つに記載の故障予測装置。
【請求項６】
前記学習部による学習結果に基づいて、前記管理対象機器を構成するプリント板の故障時期の予測値を出力する予測部を更に備える、
請求項１〜５のいずれか１つに記載の故障予測装置。
【請求項７】
前記機械学習装置は、クラウドサーバに存在する、
請求項１〜６のいずれか１つに記載の故障予測装置。
【請求項８】
管理対象機器の稼働状況に対する該管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を学習する機械学習装置であって、
前記管理対象機器の稼働状況を示す稼働状況データ及び前記管理対象機器の機器構成を示す機器構成データを環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記管理対象機器の保守履歴を示す保守履歴データをラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記管理対象機器を構成するプリント板の故障時期と、前記稼働状況データ及び前記機器構成データとを関連付けて学習する学習部と、
を備える機械学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障予測装置及び機械学習装置に関し、特に数値制御装置を構成するプリント板や部品の故障を予測する制御装置及び機械学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
数値制御装置や工作機械などの機械の不具合による生産性の低下を避けるため、不具合が発生する前に機械の保守を行うことが強く求められている。このような事前保守は、典型的には、所定の期日に定期点検として実施される。また、近年では、ある装置において発生した不具合の情報を利用して、他の同種の装置にも同様の不具合が発生する可能性を事前に予測する技術なども提案されている。
【０００３】
機械の故障予測に関する従来技術として、例えば特許文献１には、ニューラルネットワークを用いた学習によって工作機械の寿命を診断する技術が開示されている。また、特許文献２には、外乱負荷トルクの積算によってＣＮＣの機械要素の寿命を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−０９０２６６号公報
【特許文献２】特開平０７−０５１９９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般に、数値制御装置が組み込まれる工作機械が使用される生産ラインでは、突然の装置が故障すると生産ラインに対する影響が大きい。そのため、ラインの稼働率を高い状態に維持するために、機械の稼働環境を考慮した高精度の寿命予測が求められる。しかしながら、特許文献１，２に開示される技術では、特定の推定モデルに則って故障予測を行うものであり、機械が稼働する様々な環境要因を考慮した故障予測をするものではないため、想定外のモードで故障に至る場合、精度の高い故障予測ができないという課題がある。
【０００６】
また、機械のメンテナンスを行う際には、機械を構成するいずれのプリント板（メインボード、ＣＰＵカード、サーボカードなど）について作業をするのかを決定しなければならないが、特許文献１，２に開示される技術では、機械が稼働する環境要因に対して、機械を構成するいずれのプリント板や部品の故障が予測されるのかを出力するものではないため、メンテナンス時の作業時間や費用を削減するために有用な技術とはいえない。
【０００７】
そこで本発明の目的は、機械を構成するプリント板や部品毎に精度の高い故障予測を行うことを可能とする故障予測装置及び機械学習装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の故障予測装置は、機械が稼働する環境に係る情報と、機械を構成するプリント板や部品の故障との相関性を機械学習することにより、上記課題を解決する。
【０００９】
そして、本発明の一態様は、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を予測する故障予測装置であって、前記管理対象機器の稼働状況に対する該管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を学習する機械学習装置を備え、前記機械学習装置は、前記管理対象機器の稼働状況を示す稼働状況データ及び前記管理対象機器の機器構成を示す機器構成データを環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記管理対象機器の保守履歴を示す保守履歴データをラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記管理対象機器を構成するプリント板の故障時期と、前記稼働状況データ及び前記機器構成データとを関連付けて学習する学習部と、を備える故障予測装置である。
【００１０】
本発明の他の態様は、管理対象機器の稼働状況に対する該管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を学習する機械学習装置であって、前記管理対象機器の稼働状況を示す稼働状況データ及び前記管理対象機器の機器構成を示す機器構成データを環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記管理対象機器の保守履歴を示す保守履歴データをラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記管理対象機器を構成するプリント板の故障時期と、前記稼働状況データ及び前記機器構成データとを関連付けて学習する学習部と、を備える機械学習装置である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の故障予測装置では、故障推定モデルが機械学習により随時更新されることにより、精度の高い故障予測を行うことが可能となる。また、本発明の故障予測装置では、プリント板・部品単位で故障の予測を行うため、メンテナンス時の作業時間、費用を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態による制御装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】第１の実施形態による制御装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】第１の実施形態による故障予測装置が取得する状態変数Ｓ及びラベルデータＬの例を示す図である。
【図４】学習部１１０が状態変数Ｓ及びラベルデータＬとを用いて機械学習する例を示す図である。
【図５】制御装置の一形態を示す概略的な機能ブロック図である。
【図６Ａ】ニューロンを説明する図である。
【図６Ｂ】ニューラルネットワークを説明する図である。
【図７】第２の実施形態による制御装置の概略的な機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は第１の実施形態による故障予測装置と該故障予測装置によって制御される工作機械の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。故障予測装置１は、例えば工場などの現場に配置される複数の工作機械（図示せず）を制御する制御装置（図示せず）や、ロボット（図示せず）を制御するコントローラ（図示せず）等の管理対象機器を管理する上位装置（ホストコンピュータ、セルコントローラ等）として実装することができる。本実施形態による故障予測装置１が備えるＣＰＵ１１は、故障予測装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムをバス２０を介して読み出し、該システム・プログラムに従って故障予測装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示データが一時的に格納される。
【００１４】
不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされるなどして、故障予測装置１の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ１４には、図示しないキーボード等の入力機器を介して入力されたデータや、図示しないインタフェースを介して入力された動作用のプログラムの他、管理対象機器に関する管理用のデータ（管理対象機器の種類や構成、ネットワーク上のアドレス、設置されている現在位置等の情報）が記憶されている。不揮発性メモリ１４に記憶されたプログラムや各種データは、実行時／利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、管理対象機器に対する指令を実行するための各種のシステム・プログラム（後述の機械学習装置１００とのやりとりを制御するためのシステム・プログラムを含む）があらかじめ書き込まれている。
【００１５】
故障予測装置１は、有線通信インタフェース１５又は無線通信インタフェース１６を介した有線／無線通信により管理対象機器との間で指令やデータのやり取りを行うことができるようになっている。これら通信インタフェースは、管理対象機器との間で指令やデータのやり取りが可能で有れば、どのような通信プロトコルを用いるものであっても良い。
【００１６】
インタフェース２１は、故障予測装置１と機械学習装置１００とを接続するためのインタフェースである。機械学習装置１００は、機械学習装置１００全体を統御するプロセッサ１０１と、システム・プログラム等を記憶したＲＯＭ１０２、機械学習に係る各処理における一時的な記憶を行うためのＲＡＭ１０３、及び学習モデル等の記憶に用いられる不揮発性メモリ１０４を備える。機械学習装置１００は、インタフェース２１を介して故障予測装置１で取得可能な各情報（管理対象機器の稼働状況等）を観測することができる。また、故障予測装置１は、機械学習装置１００から出力される、管理対象機器を構成するプリント板や部品等の故障予測結果を受けて、該故障予測結果に対する対応を促す指令を有線通信インタフェース１５又は無線通信インタフェース１６を介して行う。
【００１７】
図２は、第１の実施形態による故障予測装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。機械学習装置１００は、管理対象機器の稼働環境に対する、該管理対象機器を構成するプリント板及び部品の故障時期（いずれのプリント板、いずれの部品が、いつごろ故障するのか）を、いわゆる機械学習により自ら学習するためのソフトウェア（学習アルゴリズム等）及びハードウェア（プロセッサ１０１等）を含む。故障予測装置１が備える機械学習装置１００が学習するものは、管理対象機器の稼働環境と、該管理対象機器を構成するプリント板及び部品の故障時期（いずれのプリント板、いずれの部品が、いつごろ故障するのか）との、相関性を表すモデル構造に相当する。
【００１８】
図２に機能ブロックで示すように、故障予測装置１が備える機械学習装置１００は、管理対象機器の稼働状況を示す稼働状況データＳ１、及び該管理対象機器の構成を示す機器構成データＳ２を含む状態変数Ｓを観測する状態観測部１０６と、過去の保守履歴を示す保守履歴データＬ１を含むラベルデータＬを取得するラベルデータ取得部１０８と、状態変数ＳとラベルデータＬとを用いて、機械の稼働状況と、管理対象機器が備えるプリント板の故障時期（いずれのプリント板が、いつごろ故障するのか）とを関連付けて学習する学習部１１０とを備える。
【００１９】
状態観測部１０６は、例えばプロセッサ１０１の一機能として構成できる。或いは状態観測部１０６は、例えばプロセッサ１０１を機能させるためのＲＯＭ１０２に記憶されたソフトウェアとして構成できる。状態観測部１０６が観測する状態変数Ｓのうち、稼働状況データＳ１は、管理対象機器の稼働状況を示すデータのセットとして取得することができる。稼働状況データＳ１としては、例えば、管理対象機器の累積稼働時間、累積消費電力、入力電圧／電流、出力電圧／電流、環境温度、環境湿度、振動、切削液の使用状況、冷却ファンの回転数等などは挙げられる。累積稼働時間、累積消費電力、入力電圧／電流、出力電圧／電流、環境温度、環境湿度、振動などの各データは、管理対象機器を構成するプリント板毎に取得するようにしても良い。稼働状況データＳ１は、管理対象機器において図示しないデータロガーなどにより記録された上記各データを有線乃至無線通信ネットワークを介して取得して用いることができる。
【００２０】
状態変数Ｓのうち、機器構成データＳ２は、例えば不揮発性メモリ１４に予め記憶された管理対象機器の管理用データから取得することができる。機器構成データＳ２は、有線乃至無線通信ネットワークを介して管理対象機器から取得するようにしても良い。
【００２１】
ラベルデータ取得部１０８は、例えばプロセッサ１０１の一機能として構成できる。或いはラベルデータ取得部１０８は、例えばプロセッサ１０１を機能させるためのＲＯＭ１０２に記憶されたソフトウェアとして構成できる。ラベルデータ取得部１０８が取得するラベルデータＬに含まれる保守履歴データＬ１は、例えばメンテナンスを行った作業者により申告された保守に関するデータを用いることができる。保守履歴データＬ１は、例えば管理対象機器に対するプリント板の交換履歴（故障時刻、交換対象プリント板等）、管理対象機器の不具合発生履歴、管理対象機器がプリント板の交換により不具合現象が改善したか否かの情報、などを含んでも良い。ラベルデータ取得部１０８が取得するラベルデータＬは、状態変数Ｓの下でメンテナンスが行われた場合の結果を表す指標である。
【００２２】
図３は、本実施形態の故障予測装置１が取得する機器構成データＳ２と保守履歴データＬ１の例を示している。故障予測装置１が管理する管理対象機器は、図３に示すように複数のプリント板を備えており、それぞれのプリント板上に複数の部品が実装されている。プリント板の例としては、メインボード、ＣＰＵカード、サーボカード、ＧＵＩカード、バックパネル、ＦＲＯＭ／ＳＲＡＭモジュール、各種オプションボード、Ｉ／Ｏボード等が挙げられる。また、プリント板上に実装されている部品の例としては、ＡＳＩＣ（ＬＳＩ），ＣＰＵ，ＩＣ，メモリ、抵抗、コンデンサ、コイル、ファン、バッテリ、コネクタ等が挙げられる。機器構成データＳ２には、これらプリント板の種類、プリント板図番やプリント板総合版数などの情報を含んでいても良く、また、これら部品の部品図番、メーカ名、ロット番号、リファレンス番号などを含んでいても良い。また、保守履歴データＬ１には、プリント板の不具合発生機種、プリント板の不具合発生日、プリント板の交換履歴、プリント板図番、プリント板総合版数、プリント板交換による不具合現象の改善の有無などが挙げられる。
【００２３】
学習部１１０は、例えばプロセッサ１０１の一機能として構成できる。或いは学習部１１０は、例えばプロセッサ１０１を機能させるためのＲＯＭ１０２に記憶されたソフトウェアとして構成できる。学習部１１０は、機械学習と総称される任意の学習アルゴリズムに従い、管理対象機器の稼働状況に対するラベルデータＬを学習する。学習部１１０は、前述した状態変数ＳとラベルデータＬとを含むデータ集合に基づく学習を反復実行することができる。
【００２４】
図４は、学習部１１０が状態変数ＳとラベルデータＬとを用いて機械学習する例を示す図である。学習部１１０は、管理対象機器に故障が発生してメンテナンスが行われた場合に、当該故障以前において管理対象機器が備えた図示しないデータロガー等が記憶した稼働状況を示す情報を稼働状況データＳ１として取得すると共に、メンテナンス作業でメンテナンス作業者が入力した保守に係る情報を保守履歴データＬ１として取得する。学習部１１０は、管理対象機器のメンテナンスが行われた時刻以前に取得された稼働状況データＳ１から、予め定めた所定時間ｔ１，ｔ２，ｔ３…前の稼働状況を示すデータを抽出し、抽出した各データのそれぞれと、機器構成データＳ２とを入力とし、それぞれ所定時間ｔ１，ｔ２，ｔ３…後に保守履歴データＬ１に相当する故障が発生するものとして機械学習を行う。このような学習を行うことにより、所定の機械構成を備えた管理対象機器が、所定の稼働環境にある場合、どの程度の時間を経た後にいずれのプリント板が故障するのかを学習することができる。なお、メンテナンスが行われた時刻の所定時間ｔ１，ｔ２，ｔ３…前の稼働状況を示すデータの内で、例えば累積稼働時間や累積消費電力などのようなその時点での値に意味があるデータについてはそれぞれの時点において取得された値を用いても良く、また、入力電圧／電流、出力電圧／電流、環境温度、環境湿度、振動、切削液の使用状況、冷却ファンの回転数等のような値の変化に意味を持つようなデータについてはそれぞれの時点以前の所定期間内に検出された値を所定周期でサンプリングした系列値を用いるようにしても良い。
【００２５】
このような学習サイクルを繰り返すことにより、学習部１１０は、管理対象機器の稼働状況（稼働状況データＳ１）及び機械の構成情報（機器構成データＳ２）と、該状態に対する該管理対象機器が備えるプリント板の故障時期との相関性を暗示する特徴を自動的に識別することができる。学習アルゴリズムの開始時には稼働状況データＳ１及び機器構成データＳ２と、管理対象機器が備えるプリント板の故障時期との相関性は実質的に未知であるが、学習部１１０は、学習を進めるに従い徐々に特徴を識別して相関性を解釈する。稼働状況データＳ１及び機器構成データＳ２と管理対象機器が備えるプリント板の故障時期との相関性が、ある程度信頼できる水準まで解釈されると、学習部１１０が反復出力する学習結果は、現在状態（つまり管理対象機器の稼働状況及び機械の構成情報）に対して、管理対象機器が備えるプリント板の故障時期の予測が高い精度で行えるようになる。つまり学習部１１０は、学習アルゴリズムの進行に伴い、管理対象機器の稼働状況及び機械の構成情報と、当該状態に対して管理対象機器が備えるいずれのプリント板がどの程度の時期に故障するのかという予測の相関性を最適解に徐々に近づけることができる。
【００２６】
上記したように、故障予測装置１が備える機械学習装置１００は、状態観測部１０６が観測した状態変数Ｓとラベルデータ取得部１０８が取得したラベルデータＬとを用いて、学習部１１０が機械学習アルゴリズムに従い、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を学習するものである。状態変数Ｓは、稼働状況データＳ１、機器構成データＳ２、といった、外乱の影響を受け難いデータで構成され、またラベルデータＬは、メンテナンス作業者が入力したメンテナンス情報から取得できる。したがって、故障予測装置１が備える機械学習装置１００によれば、学習部１１０の学習結果を用いることで、管理対象機器の稼働状況及び機械の構成情報に応じた、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を、演算や目算によらずに自動的に、しかも正確に求めることができるようになる。
【００２７】
そして、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を、演算や目算によらずに自動的に求めることができれば、管理対象機器の稼働状況（稼働状況データＳ１）及び機械の構成情報（機器構成データＳ２）を把握するだけで、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期（いずれのプリント板がいつごろ故障するのか）を高い精度で予測することができる。したがって、故障が予測されるプリント板と故障時期とを把握したメンテナンス作業者は、管理対象機器のメンテナンス作業を効率よく行うことができる。
【００２８】
故障予測装置１が備える機械学習装置１００の一変形例として、ラベルデータ取得部１０８は、ラベルデータＬとして、故障が発生して交換されたプリント板上の部品に係る情報を示す不具合部品データＬ２を更に取得して、学習部１１０による機械学習に用いることができる。不具合部品データＬ２は、メンテナンス作業者がメンテナンス時に交換したプリント板を解析し、その解析結果を図３に例示するような不具合部品情報として管理対象機器や故障予測装置１などに入力することで取得することができる。不具合部品データＬ２は、例えば不具合を起こした部品の部品図番、メーカ名、メーカ型格、ロット番号、プリント板上のリファレンス番号、不具合内容などを含むことができる。
【００２９】
上記変形例によれば、機械学習装置１００は、管理対象機器の稼働状況及び機械の構成情報に対する管理対象機器を構成するプリント板の故障時期の学習に際して、更にプリント板上のいずれの部品が故障するのかについても学習することができる。
【００３０】
故障予測装置１が備える機械学習装置１００の他の変形例として、学習部１１０は、複数の管理対象機器のそれぞれについて得られた状態変数Ｓ及びラベルデータＬを用いて、これら管理対象機器におけるプリント板の故障時期を学習することができる。この構成によれば、一定時間で得られる状態変数ＳとラベルデータＬとを含むデータ集合の量を増加できるので、より多様なデータ集合を入力として、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期の学習の速度や信頼性を向上させることができる。
【００３１】
上記構成を有する機械学習装置１００では、学習部１１０が実行する学習アルゴリズムは特に限定されず、機械学習として公知の学習アルゴリズムを採用できる。図５は、図２に示す故障予測装置１の他の形態であって、学習アルゴリズムの他の例として教師あり学習を実行する学習部１１０を備えた構成を示す。教師あり学習は、入力とそれに対応する出力との既知のデータセット（教師データと称する）が与えられ、それら教師データから入力と出力との相関性を暗示する特徴を識別することで、新たな入力に対する所要の出力を推定するための相関性モデルを学習する手法である。
【００３２】
図５に示す故障予測装置１が備える機械学習装置１００において、学習部１１０は、状態変数Ｓから管理対象機器が備えるプリント板（及び部品）の故障時期を予測する相関性モデルＭと予め用意された教師データＴから識別される相関性特徴との誤差Ｅを計算する誤差計算部１１２と、誤差Ｅを縮小するように相関性モデルＭを更新するモデル更新部１１４とを備える。学習部１１０は、モデル更新部１１４が相関性モデルＭの更新を繰り返すことによって管理対象機器の稼働状況に対する該管理対象機器が備えるプリント板（及び部品）の故障時期を学習する。
【００３３】
相関性モデルＭの初期値は、例えば、状態変数Ｓと管理対象機器が備えるプリント板（及び部品）の故障時期との相関性を単純化して（例えば一次関数で）表現したものであり、教師あり学習の開始前に学習部１１０に与えられる。教師データＴは、例えば、過去の管理対象機器の稼働状況とメンテナンス作業者による保守履歴を記録することで蓄積された経験値によって構成でき、教師あり学習の開始前に学習部１１０に与えられる。誤差計算部１１２は、学習部１１０に与えられた大量の教師データＴから管理対象機器の稼働状況と該管理対象機器が備えるプリント板（及び部品）の故障時期との相関性を暗示する相関性特徴を識別し、この相関性特徴と、現在状態における状態変数Ｓ及びラベルデータＬに対応する相関性モデルＭとの誤差Ｅを求める。モデル更新部１１４は、例えば予め定めた更新ルールに従い、誤差Ｅが小さくなる方向へ相関性モデルＭを更新する。
【００３４】
次の学習サイクルでは、誤差計算部１１２は、更新後の相関性モデルＭに従って状態変数Ｓを用いて管理対象機器が備えるプリント板（及び部品）の故障時期の予測が行われ、該予測の結果と実際に取得されたラベルデータＬの誤差Ｅを求め、モデル更新部１１４が再び相関性モデルＭを更新する。このようにして、未知であった環境の現在状態とそれに対する予測との相関性が徐々に明らかになる。
【００３５】
前述した教師あり学習を進める際に、ニューラルネットワークを用いることができる。図６Ａは、ニューロンのモデルを模式的に示す。図６Ｂは、図６Ａに示すニューロンを組み合わせて構成した三層のニューラルネットワークのモデルを模式的に示す。ニューラルネットワークは、例えば、ニューロンのモデルを模した演算装置や記憶装置等によって構成できる。
【００３６】
図６Ａに示すニューロンは、複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ1〜入力ｘ3）に対する結果ｙを出力するものである。各入力ｘ1〜ｘ3には、この入力ｘに対応する重みｗ（ｗ1〜ｗ3）が掛けられる。これにより、ニューロンは、次の数２式により表現される出力ｙを出力する。なお、数２式において、入力ｘ、出力ｙ及び重みｗは、すべてベクトルである。また、θはバイアスであり、ｆkは活性化関数である。
【００３７】
【数２】
2019008675.tif 000003
【００３８】
図６Ｂに示す三層のニューラルネットワークは、左側から複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ１〜入力ｘ３）が入力され、右側から結果ｙ（ここでは一例として、結果ｙ１〜結果ｙ３）が出力される。図示の例では、入力ｘ１、ｘ２、ｘ３のそれぞれに対応の重み（総称してｗ１で表す)が乗算されて、個々の入力ｘ１、ｘ２、ｘ３がいずれも３つのニューロンＮ１１、Ｎ１２、Ｎ１３に入力されている。
【００３９】
図６Ｂでは、ニューロンＮ１１〜Ｎ１３の各々の出力を、総称してｚ１で表す。ｚ１は、入カベクトルの特徴量を抽出した特徴ベクトルと見なすことができる。図示の例では、特徴ベクトルｚ１のそれぞれに対応の重み（総称してｗ２で表す）が乗算されて、個々の特徴ベクトルｚ１がいずれも２つのニューロンＮ２１、Ｎ２２に入力されている。特徴ベクトルｚ１は、重みｗ１と重みｗ２との間の特徴を表す。
【００４０】
図６Ｂでは、ニューロンＮ２１〜Ｎ２２の各々の出力を、総称してｚ２で表す。ｚ２は、特徴ベクトルｚ１の特徴量を抽出した特徴ベクトルと見なすことができる。図示の例では、特徴ベクトルｚ２のそれぞれに対応の重み（総称してｗ３で表す）が乗算されて、個々の特徴ベクトルｚ２がいずれも３つのニューロンＮ３１、Ｎ３２、Ｎ３３に入力されている。特徴ベクトルｚ２は、重みｗ２と重みｗ３との間の特徴を表す。最後にニューロンＮ３１〜Ｎ３３は、それぞれ結果ｙ１〜ｙ３を出力する。
なお、三層以上の層を為すニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープラーニングの手法を用いることも可能である。
【００４１】
故障予測装置１が備える機械学習装置１００においては、状態変数Ｓを入力ｘとして、学習部１１０が上記したニューラルネットワークに従う多層構造の演算を行うことで、管理対象機器を構成するプリント板（及び部品）の内いずれのプリント板がいつごろ故障するのか（結果ｙ）を出力することができる。なお、ニューラルネットワークの動作モードには、学習モードと価値予測モードとがあり、例えば学習モードで学習データセットを用いて重みｗを学習し、学習した重みｗを用いて価値予測モードで行動の価値判断を行うことができる。なお価値予測モードでは、検出、分類、推論等を行うこともできる。
【００４２】
上記した故障予測装置１の構成は、プロセッサ１０１が実行する機械学習方法（或いはソフトウェア）として記述できる。この機械学習方法は、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を学習する機械学習方法であって、コンピュータのＣＰＵが、稼働状況データＳ１，機器構成データＳ２を、現在状態を表す状態変数Ｓとして観測するステップと、メンテナンス作業が行われた結果を示すラベルデータＬを取得するステップと、状態変数ＳとラベルデータＬとを用いて、稼働状況データＳ１、機器構成データＳ２と、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期とを関連付けて学習するステップとを有する。
【００４３】
図７は、第２の実施形態による故障予測装置２を示す。故障予測装置２は、機械学習装置１２０と、状態観測部１０６が観測する状態変数Ｓの稼働状況データＳ１、機器構成データＳ２を状態データＳ０として取得する状態データ取得部３とを備える。状態データ取得部３は、故障予測装置２のメモリに記憶されているデータや、管理対象機器が備える各種センサ、メンテナンス作業者による適宜のデータ入力等から、状態データＳ０を取得することができる。
【００４４】
故障予測装置２が有する機械学習装置１２０は、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を機械学習により自ら学習するためのソフトウェア（学習アルゴリズム等）及びハードウェア（プロセッサ１０１等）に加えて、学習結果に基づいて予測した管理対象機器を構成するプリント板の故障時期を故障予測装置２への予測値として出力するためのソフトウェア（演算アルゴリズム等）及びハードウェア（プロセッサ１０１等）を含むものである。故障予測装置２が含む機械学習装置１２０は、１つの共通のプロセッサが、学習アルゴリズム、演算アルゴリズム等の全てのソフトウェアを実行する構成を有することもできる。
【００４５】
予測部１２２は、例えばプロセッサ１０１の一機能として構成できる。或いは予測部１２２は、例えばプロセッサ１０１を機能させるためのＲＯＭ１０２に記憶されたソフトウェアとして構成できる。予測部１２２は、学習部１１０が学習した結果に基づいて、管理対象機器の稼働状況に対する、管理対象機器を構成するプリント板の故障時期の予測を示す予測値Ｐを生成し、生成した予測値Ｐを出力する。
【００４６】
上記構成を有する故障予測装置２が備える機械学習装置１２０は、前述した機械学習装置１００と同等の効果を奏する。特に、機械学習装置１２０は、予測部１２２の出力によって故障予測装置２を介して各管理対象機器やメンテナンス作業者などに対して通知することができる。他方、機械学習装置１００では、学習部１１０の学習結果に基づく予測を外部に出力する予測部に相当する機能を、外部装置に求めることができる。
【００４７】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
【００４８】
例えば、機械学習装置１００，１２０が実行する学習アルゴリズム、機械学習装置１２０が実行する演算アルゴリズム、故障予測装置１、２が実行する制御アルゴリズム等は、上述したものに限定されず、様々なアルゴリズムを採用できる。
【００４９】
また、上記した実施形態では故障予測装置１（又は２）と機械学習装置１００（又は１２０）が異なるＣＰＵを有する装置として説明しているが、機械学習装置１００（又は１２０）は故障予測装置１（又は２）が備えるＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２に記憶されるシステム・プログラムにより実現するようにしても良い。
【００５０】
更に、上記した実施形態では機械学習装置１２０（又は１００）が故障予測装置２（又は１）上にある例を示しているが、機械学習装置１２０（又は１００）はネットワークに用意されたクラウドサーバ等に存在する構成とすることも可能で有る。
【符号の説明】
【００５１】
１，２  故障予測装置
３  状態データ取得部
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１５  有線通信インタフェース
１６  無線通信インタフェース
２０  バス
２１  インタフェース
１００  機械学習装置
１０１  プロセッサ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  不揮発性メモリ
１０６  状態観測部
１０８  ラベルデータ取得部
１１０  学習部
１１２  誤差計算部
１１４  モデル更新部
１２０  機械学習装置
１２２  予測部
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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