(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理対象項目が設定された製造又はサービスの現場においてデータを取得するデータ取得手段と、
前記管理対象項目とそれに影響を与えると推測される複数の要因との関連を表す特性要因図であって、前記複数の要因は前記データ取得手段により取得された前記データの少なくとも一部であり、且つ、前記複数の要因のそれぞれには前記管理対象項目に対する重要度が付されている特性要因図を、前記管理対象項目と前記複数の要因との関連についての専門家知識に基づいて作成するための特性要因図作成手段と、
前記特性要因図における前記管理対象項目と前記複数の要因との関係に基づいて確率モデルのリンク構造を設定し、前記複数の要因のそれぞれに付された前記重要度に基づいて前記確率モデルの各ノードの値を設定する確率モデル初期設定手段と、
前記データ取得手段によって取得された前記データを用いて前記リンク構造又は前記各ノードの値を学習する確率モデル学習手段と、
学習された前記リンク構造又は前記各ノードの値に基づいて前記特性要因図を更新する特性要因図更新手段と、を備える
ことを特徴とする管理システム。
【請求項２】
前記確率モデル学習手段は、前記データ取得手段により取得された前記データのそれぞれの変化の履歴と前記管理対象項目の評価結果の履歴とに基づいて前記データのそれぞれと前記管理対象項目との関連度合いを調べ、前記関連度合いに応じて前記各ノードの値を見直すように構成され、
前記特性要因図更新手段は、前記各ノードの値が見直された場合、見直された前記各ノードの値に基づいて前記複数の要因のそれぞれに付された前記重要度を修正するように構成されている
ことを特徴とする請求項１に記載の管理システム。
【請求項３】
前記確率モデル学習手段は、前記データ取得手段により取得された前記データのそれぞれの変化の履歴と前記管理対象項目の評価結果の履歴とに基づいて前記データのそれぞれと前記管理対象項目との関連度合いを調べ、前記関連度合いの高いデータに対応するノードが前記リンク構造に存在しない場合、当該ノードを前記リンク構造に新たに追加するように構成され、
前記特性要因図更新手段は、前記リンク構造に新たなノードが追加された場合、当該ノードに対応する要因を前記特性要因図に新たに追加するように構成されている
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造又はサービスの現場において様々な要因からの影響を受けうる項目の管理に用いて好適な管理システム及びそのための機械学習装置並びに管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明に関連する先行技術が開示された先行技術文献として、例えば、国際公開第２０１６／１７０５７４号を挙げることができる。国際公開第２０１６／１７０５７４号に開示されたシステムでは、分散した多数の対象拠点の稼働データ（ビックデータ）が中央拠点に集約され、稼働データを利活用して異常予兆の検知が行われる。稼働データは、種々のセンサによって取得されたセンサデータである。このシステムでは、収集した学習用のセンサデータをもとに異常の予兆検知に向けたモデルが構築される。そして、構築したモデル及び予兆分析用のセンサデータを活用して異常の予兆分析が実行されるとともに、異常分析用のセンサデータをもとに異常の原因分析が実行される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１７０５７４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
今日、製造又はサービスの現場では、様々な管理対象項目が設定されている。例えば上記先行技術において予兆の検知が行われている異常も一つの管理対象項目である。管理対象項目が何らかの要因の影響を受ける場合、管理対象項目と要因との関連が予め把握されていれば、要因の変化から管理対象項目の状態や数値の変化を予測することができるし、逆に、管理対象項目の状態や数値の変化からその原因となっている要因を推定することができる。上記先行技術においては、管理対象項目と複数の要因との関連がモデル化され、要因に相当する学習用センサデータとモデルとを用いて、管理対象項目である異常の予兆が検知されている。【０００５】
ところが、管理対象項目と複数の要因との関連を表すモデルの構築には多くの時間がかかることが知られている。管理対象項目の状態や数値の変化の原因となりうる要因の数が多いほど、モデルの構築に要する時間は長くなる。今日、このようなモデルの構築には機械学習が利用されているが、モデルの構築に要する時間とモデルの精度は機械学習に利用するコンピュータ資源の規模に大きく依存する。大規模なコンピュータ資源を利用できない環境では、管理対象項目と複数の要因との関連が得られるまでに多くの時間がかかってしまう。また、精度の高いモデルを構築するには大規模なデータが必要であり、その大規模なデータを処理するためにはどうしても大規模なコンピュータ資源が必要となる。【０００６】
しかしながら、大規模なコンピュータ資源を用意するには多大なコストが必要となる。製造又はサービスの現場によってはコスト上の制約によって小規模なコンピュータ資源しか用意できないことは多々あるし、同じ結果が得られるのであればコンピュータ資源に投入するコストは少なく抑えたい。このため、小規模なコンピュータ資源であったとしても、短い時間と少ないデータとで成果を得られるようにすることが、製造又はサービスの現場における管理対象項目と複数の要因との関連の機械学習において求められている。【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、製造又はサービスの現場における管理対象項目と複数の要因との関連を効率的に機械学習可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための手段として、本発明では、管理対象項目と複数の要因との関連付けのための機械学習において、その初期モデリングに管理対象項目と複数の要因との関連についての専門家知識を活用する。専門家知識とは、管理対象項目が設定された製造又はサービスの現場に精通する専門家の知識であって、後述する方法で形式知化された知識である。本発明は、管理システム及びそのための機械学習装置並びに管理方法を提供する。本発明が提供する管理システムは、機械学習への専門家知識の活用を可能にしたシステムであり、本発明が提供する管理システムのための機械学習装置は、専門家知識を活用して機械学習を行う装置であり、本発明が提供する管理方法は、機械学習への専門家知識の活用を可能にした方法である。【０００９】
本発明が提供する管理システムは、データ取得手段と特性要因図作成手段と確率モデル初期設定手段と確率モデル学習手段とを備える。データ取得手段は、管理対象項目が設定された製造又はサービスの現場においてデータを取得する。特性要因図作成手段は、管理対象項目とそれに影響を与えると推測される複数の要因との関連を表す特性要因図を、管理対象項目と複数の要因との関連についての専門家知識に基づいて作成する。ただし、特性要因図における複数の要因はデータ取得手段により取得されたデータの少なくとも一部であり、且つ、複数の要因のそれぞれには管理対象項目に対する重要度が付されている。確率モデル初期設定手段は、特性要因図における管理対象項目と複数の要因との関係に基づいて確率モデルのリンク構造を設定し、複数の要因のそれぞれに付された重要度に基づいて確率モデルの各ノードの値を設定する。確率モデル学習手段は、データ取得手段によって取得されたデータを用いて確率モデルのリンク構造又は各ノードの値を学習する。【００１０】
なお、管理システムは、学習された確率モデルのリンク構造又は各ノードの値に基づいて特性要因図を更新する特性要因図更新手段をさらに備えることもできる。また、管理システムは、管理対象項目に異常が検知された場合、管理対象項目の異常の原因と推定される要因を確率モデルに基づき特定し、特定した要因をオペレータに通知する監視手段をさらに備えることもできる。【００１１】
別の実施の形態では、管理システムは、管理対象項目が設定された製造又はサービスの現場においてデータを取得するデータ取得装置と、前述の特性要因図を専門家知識に基づいて作成するための端末と、管理対象項目と複数の要因との関係に関する確率モデルをデータ取得装置により取得されたデータを用いて学習する機械学習装置とで構成されてもよい。ただし、機械学習装置は、特性要因図における管理対象項目と複数の要因との関係に基づいて確率モデルのリンク構造を初期設定し、複数の要因のそれぞれに付された重要度に基づいて確率モデルの各ノードの値を初期設定するように構成されている。【００１２】
本発明が提供する管理システムのための機械学習装置は、管理対象項目が設定された製造又はサービスの現場において取得されたデータが入力されるデータ入力部と、前述の特性要因図が設定される特性要因図設定部と、確率モデルの初期設定を行う確率モデル初期設定部と、確率モデルを学習する確率モデル学習部とを備える。確率モデル初期設定部は、特性要因図における管理対象項目と複数の要因との関係に基づいて確率モデルのリンク構造を設定し、複数の要因のそれぞれに付された重要度に基づいて確率モデルの各ノードの値を設定するように構成される。確率モデル学習部は、データ入力部に入力されたデータを用いてリンク構造又は各ノードの値を学習するように構成される。【００１３】
本発明が提供する管理方法は、以下の第１乃至第４のステップを含む。第１のステップは、管理対象項目が設定された製造又はサービスの現場においてデータを取得するステップである。第２のステップは、前述の特性要因図を管理対象項目と複数の要因との関連についての専門家知識に基づいて作成するステップである。第３のステップは、特性要因図における管理対象項目と複数の要因との関係に基づいて確率モデルのリンク構造を設定し、複数の要因のそれぞれに付された重要度に基づいて確率モデルの各ノードの値を設定するステップである。そして、第４のステップは、取得されたデータを用いて確率モデルのリンク構造又は各ノードの値を学習するステップである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、製造又はサービスの現場における管理対象項目と複数の要因との関係を確率モデルで表すとともに、管理対象項目と複数の要因との関連についての専門家知識を形式知化した特性要因図を確率モデルの初期モデリングに活用したことによって、管理対象項目と複数の要因との関連を効率的に機械学習することができる。効果の詳細については、以下に簡単に説明する図面と、それに関連して詳細に説明される実施の形態とから明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態に係る管理システムの全体構成を示す図である。
【図２】フィッシュボーンダイアグラムの構造を説明するための図である。
【図３】フィッシュボーンダイアグラムの作成方法を説明するための図である。
【図４】フィッシュボーンダイアグラムの作成方法を説明するための図である。
【図５】フィッシュボーンダイアグラムの作成方法を説明するための図である。
【図６】機械学習の概要を説明するための図である。
【図７】潜在要因の探索方法を説明するための図である。
【図８】ベイジアンネットワークの学習方法を説明するための図である。
【図９】機械学習用データの作成方法を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施の形態において実行される機械学習の全体の流れをイメージで表した図である。
【図１１】フィッシュボーンダイアグラムの更新方法を説明するための図である。
【図１２】フィッシュボーンダイアグラムの更新例を説明するための図である。
【図１３】フィッシュボーンダイアグラムの更新例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数にこの発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造や工程は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。
【００１７】
１．管理システムの構成
本発明は様々な製造及びサービスの現場に適用可能である。製造の現場には、例えば、食品や機械の製造ラインや、塗装ラインや、化学プラントなどが含まれる。サービスの現場には、例えば、配送センターや、クリーニング工場や、レストランなどが含まれる。つまり、本発明を用いて好適な現場とは、少なくとも一つの管理対象項目が存在し、且つ、管理対象項目に影響を与えうる複数の要因が存在しうる現場である。本実施の形態では、これらの現場のうち、特に塗装ラインに本発明を適用した例について説明する。
【００１８】
図１は、本実施の形態に係る管理システムの全体構成を示す図である。管理システム１は、塗装ライン１０に適用される。塗装ライン１０は、製品１１に対して前処理を行う前処理装置１２、製品１１に塗装を施す塗装装置１４、塗装した製品１１を乾燥させる乾燥装置１６、前処理装置１２から塗装装置１４へ製品１１を搬送する搬送装置１３、塗装装置１４から乾燥装置１６へ製品１１を搬送する搬送装置１５、ユーティリティ設備１７、及び、塗料の混合を行う混合室１８を備える。
【００１９】
塗装ライン１０を構成する設備１１−１８には、それぞれ１又は複数のセンサ（図示略）が配置されている。センサには、温度センサ、圧力センサ、流量センサ、重量センサ、大気圧センサ、外気温センサ、風速センサ等の種々のセンサが含まれる。各設備１１−１８では、これらセンサによってセンサデータが取得される。ただし、データ取得手段は、センサだけではない。少なくとも一部の設備１１−１８では、例えばモータの回転数等のデバイスデータが取得される。さらに、現場を管理するオペレータがタブレット端末等に入力することによって手入力データが取得される場合もある。図中の[Xi]は塗装ライン１０の各所で取得された各種データ（センサデータとデバイスデータと手入力データとを含む）を表している。
【００２０】
管理システム１は、前述の各種データを取得するデータ取得装置に加え、ＦＢＤ作成端末２と機械学習装置３と監視装置４とを備える。ＦＢＤ作成端末２は、専門家知識に基づいて後述するフィッシュボーンダイアグラム（ＦＢＤ）を作成するための端末である。機械学習装置３は、塗装ライン１０においてデータ取得装置により取得されたデータと顧客課題との間に関連を見出すための機械学習を行う装置である。塗装ライン１０で取得されたデータは機械学習装置３に入力される。その際、同一時刻及び同一空間で得られたデータはグルーピングされ、グループ単位でデータの管理が行われる。機械学習の詳細については後述する。
【００２１】
監視装置４は、機械学習で得られたデータと顧客課題との関連を利用し、異常発生の原因となった要因を特定する装置である。監視装置４はモニターを備え、このモニターに異常の発生個所や内容、その原因となった要因を動的に表示する。ただし、監視装置４は必須ではなく、ＦＢＤ作成端末２と機械学習装置３とからなるシステムを管理システム１と呼ぶこともできる。
【００２２】
２．フィッシュボーンダイアグラムの構造及び作成方法
本実施の形態では、専門家が有する知識を形式知化するツールとしてフィッシュボーンダイアグラム（以下、ＦＢＤと表記する）、すなわち、特性要因図を用いる。ＦＢＤは、課題（特性）と、それに影響を与えると推測される複数の要因との関連を整理し、体系的にまとめた図である。図２に示すように、ＦＢＤでは、課題を表す背骨に対して斜めに大骨が描かれる。大骨は要因の大分類を意味する。本実施の形態では、４Ｍ１Ｅの５本、すなわち、ＭＥＮ（人）、ＭＡＣ（機械設備）、ＭＡＴ（材料）、ＭＥＴ（作業方法）、及びＥＮＶ（環境）の５本の大骨が描かれている。ＭＥＮ、ＭＡＣ、ＭＡＴ、ＭＥＴは現場の作業条件であり、ＥＮＶは現場の環境条件である。
【００２３】
塗装ライン１０から取得されるデータは、上記４Ｍ１Ｅの何れかに分類される。例えば、図２に示す例では、ＭＥＮの大骨に対して３本の中骨が描かれている。これらの中骨は、ＭＥＮに影響を与える要因を意味し、中骨毎に対応するデータが与えられている。どのデータ（要因）が４Ｍ１Ｅのどれに分類されるかは、専門家が自身の知識に基づいて判断する。
【００２４】
さらに、専門家は、それぞれのデータの重要度を決定する。重要度とは、各データの課題に対する影響の大きさであり、与える影響が大きいほど大きい数字が付与される。本実施の形態では、重要度のランクとして０から５までの数字とＸが設定されている。ランク１から５までは数字が大きいほど重要度が大きいことを意味する。ランク０は重要度が不明であることを意味し、ランクＸは専門家により重要度がゼロと判断されたことを意味する。ただし、ランクＸのデータについてはＦＢＤには表示されない。図２に示す例では、データ（2nd_3rd_4th_5th_001）にランク５の重要度が付され、データ（2nd_3rd_4th_5th_002）にはランク３の重要度が付されている。ＦＢＤ作成端末２では、各要因に対してランク付けがなされたＦＢＤ、すなわち、ランク付きＦＢＤ（Ｒ−ＦＢＤ）が作成される。
【００２５】
ランク付きＦＢＤにおいて、課題とは、大きくは、塗装品質、安全、設備保全、塗料及び薬品、生産性等であり、その大きな課題の下に細分化された具体的な課題が設定されている。例えば、図３に示すように、塗装品質という大きな課題の下には、膜厚、塗着ＮＶ、ゴミブツといった具体的な課題が設定されている。これらの具体的な課題が管理システム１による管理対象項目である。ランク付きＦＢＤは、課題毎に作成される。図３に示す例では、膜厚、塗着ＮＶ、ゴミブツのそれぞれについてランク付きＦＢＤが作成されることが示されている。また、課題が設備毎に独立して発生する課題である場合には、ランク付きＦＢＤは、設備毎且つ課題毎に作成される。図２に示す例では、３つの設備ＰＴ１１、ＰＴ３１、ＰＴ０１のそれぞれについて、予防保全を課題とするランク付きＦＢＤが作成されることが示されている。
【００２６】
図４及び図５には、ランク付きＦＢＤの中骨の具体例が示されている。図４に示す例では、ＭＥＴの大骨に対して２本の中骨が描かれている。これらの中骨は、専門家がＭＥＴに対して影響を与えると判断した要因である。ここでは、設備ＰＴ１１の予備脱脂装置の溶液の薬品面と、設備ＰＴ１１の予備脱脂装置の溶液の遊離アルカリ度とが、ＭＥＴに対する要因として挙げられている。一方、図５に示す例では、ＭＥＮの大骨に対して２本の中骨が描かれている。そして、一つの中骨に対して斜めに小骨が描かれている。中骨に対応するデータ（PT01−1410）は詰まりであり、小骨に対応するデータ（PT01−1210）は圧力である。表に示すように、詰まりと圧力とは結果と要因との関係にあると専門家が判断した場合、このようなランク付きＦＢＤが作成される。
【００２７】
前述の通り、本実施の形態では、ランク付きＦＢＤの作成はＦＢＤ作成端末２で行われる。請求項との対応関係では、ＦＢＤ作成端末２は、請求項に記載の特性要因図作成手段に相当する。
【００２８】
３．機械学習の内容
本実施の形態の機械学習では、時空間に基づいて因果関係を探索する方法が用いられる。図６は、機械学習の概要を説明するための図である。ここで製品ｊに対応する課題をＹｊ、塗装ライン１０から取得されるデータの集合をＸｉと表記し、データの個数を１００個とすると、課題Ｙｊは集合Ｘｉ＝｛Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３…Ｘ３５，Ｘ３６…Ｘ９９，Ｘ１００｝で構成される。課題Ｙｊは数値化されている。課題Ｙｊに対応する集合Ｘｉは、課題Ｙｊと同時刻で取得されたデータがグルーピングされたものである。
【００２９】
機械学習では、課題Ｙの変化を示すパラメータΔＹと各データＸの変化を示すパラメータΔＸとが計算される。パラメータΔＹ及びΔＸの計算方法としては、式１に示す微分値を計算する方法と、式２に示す変化率を計算する方法とがある。どちらの計算方法が用いられてもよい。
【数１】
0006600120.tif 000002
【数２】
0006600120.tif 000003
【００３０】
図６の上段に示すように、ΔＹｊとΔＸｉとは製品毎に計算されてグループ化される。製品は塗装ライン上を一定の間隔で流れているので、製品毎に計算を行うことは一定の時刻毎に計算を行うことに等しい。図において、〇印で囲まれたパラメータは、その値が限界値を超えたことを意味している。例えば、１９番の製品についてはΔＸ２が限界値を超えている。一方、２０番の製品については、ΔＹ２０、ΔＸ２、ΔＸ３、ΔＸ１００が限界値を超えている。ΔＸ３とΔＸ１００とが限界値を超えたときにΔＹ２０が限界値を超えていることから、Ｘ３とＸ１００とは課題Ｙに影響していることが推定できる。
【００３１】
図６の下段には塗装ライン１０の物理構造が描かれている。塗装ライン１０から取得されたデータは、取得された空間によっても分類される。例えば、Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３は塗装装置で得られたデータ、Ｘ７，Ｘ８，Ｘ９は混合室で得られたデータ、Ｘ１１は塗装装置と乾燥装置との間の搬送装置で得られたデータ、のように分類される。また、図６中において設備間をつないでいる矢印線は、データ上での空間の重なりを示している。図６に示す例では、塗装装置１４と混合室１８とはデータ上同一空間とみなされる。前述のように、本実施の形態の機械学習では、同一時刻及び同一空間で得られたデータの集合が作成され、その集合の単位で機械学習が行われる。
【００３２】
図６の中段には塗装ライン１０の論理構造が描かれている。論理構造において、｛Ｐｒｏ〇〇，Ｐｒｏ△△｝は一つのバッチに含まれる製品の集合であり、例えば｛Ｐｒｏ１９，Ｐｒｏ２０｝は１９番と２０番の製品の集合を表している。破線で描かれた枠は、課題Ｙに変化が生じた時に変化があったデータＸの分類を表している。図６に示す例の場合、｛Ｐｒｏ１９，Ｐｒｏ２０｝では集合｛Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３｝と集合｛Ｘ７，Ｘ８，Ｘ９｝と集合｛Ｘ１１｝とに変化が生じ、｛Ｐｒｏ４４，Ｐｒｏ４５｝では集合｛Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３｝と集合｛Ｘ７，Ｘ８，Ｘ９｝と集合｛Ｘ１１｝とに変化が生じ、｛Ｐｒｏ１０２，Ｐｒｏ１０３｝では集合｛Ｘ７，Ｘ８，Ｘ９｝と集合｛Ｘ１１｝とに変化が生じている。図６に示す例からは、集合｛Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３｝と集合｛Ｘ７，Ｘ８，Ｘ９｝と集合｛Ｘ１１｝のそれぞれは反復して発生する原因であり、且つ、集合｛Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３｝と集合｛Ｘ７，Ｘ８，Ｘ９｝とは同一空間において重畳する原因であることが分かる。
【００３３】
以上のような機械学習を塗装ライン１０から得られたデータに対して行うことにより、課題と複数の要因との関連が整理されていき、課題に対する原因となっている要因を探索することが可能となる。ここで、機械学習における確率モデルの学習方法と潜在要因の探索方法とについて図７を用いてより詳細に説明する。図７において示されているのは、ΔＹｊとそれに対応する集合｛ΔＸ１，ΔＸ２…ΔＸ３０，ΔＸ３１，ΔＸ３２…ΔＸ９９，ΔＸ１００｝の時系列データである。機械学習では、時刻毎にΔＹｊの変化が判定される。ΔＹｊがブールデータである場合は、真から偽への変化をΔＹｊの変化として判定される。ΔＹｊが数値である場合は、その数値（測定値）に限界以上の差異が生じたことをΔＹｊの変化として判定される。
【００３４】
ΔＹｊに変化が生じた場合、その時刻における集合｛ΔＸ１，ΔＸ２…ΔＸ３０，ΔＸ３１，ΔＸ３２…ΔＸ９９，ΔＸ１００｝の中で限界値以上の差異が生じたＸｉを探して計数し、その計数結果Ｃｏｕｎｔ（Ｘｉ｜Ｙｊ）を得る。そして、Ｃｏｕｎｔ（Ｘｉ｜Ｙｊ）を離散データに変換し、それに基づいて確率モデルを学習する。本実施の形態では、確率モデルとしてベイジアンネットワークモデルが用いられる。ベイジアンネットワークモデルにおけるリンク構造と各ノードの値を求める問題は整数計画法で解くことができる。また、機械学習では、ベイジアンネットワークモデルを用いた潜在要因の探索が行われる。この場合、空間に基づくタイムラグ効果に基づき、確率伝搬法によって新規要因（変数）が探索される。
【００３５】
次に、機械学習装置３によるベイジアンネットワークの学習方法について図８を用いて説明する。ベイジアンパターン認識アルゴリズムの欄に記載されているように、ベイジアンネットワークは、無限大の場合の数を有する物理／化学的である実際の現象を、場合の数を有限にしてコンピュータが理解可能な構造で表したモデルである。具体的には、塗装ライン１０における実際の現象には観測可能な要因Ｘｉと観測できない要因ωｉとが存在するが、ベイジアンネットワークでは観測可能な要因Ｘｉについて、結果と要因との因果関係、及び、要因間の因果関係がリンク構造で表されている。
【００３６】
図８には、再帰型ニューラルネットワークのグラフィカル統計モデルが描かれている。このグラフィカル統計モデルにおける更新構造化モデルは、ベイジアンネットワークの構造、すなわち、リンク構造と各ノードの値を更新するためのモデルである。更新構造化モデルには、塗装ライン１０において今回時刻に得られたデータの集合と、前時刻での更新構造化モデルの出力とが入力される。更新構造化モデルの出力は前述の観測できない要因の前回値である。更新構造化モデルにおける学習には前述の確率伝搬法が用いられる。
【００３７】
機械学習装置３は、以上のような方法で機械学習を行う。しかし、ここではデータ数を１００として説明したが実際のデータ数は多大であり、また、管理対象項目である課題も多数あるため、小規模なコンピュータ資源では計算に長い時間を要してしまう。そこで活用されるのが、専門家によって作成された前述のランク付きＦＢＤである。機械学習装置３は、図９に示すように、ＦＢＤ作成端末２で作成されたランク付きＦＢＤを直交表に変換する。或いは、予めランク付きＦＢＤを直交表に変換しておき、直交表を機械学習装置３に入力してもよい。直交表には、課題（結果）と要因（原因）との関連の他にも、各要因の重要度と要因間の因果関係も入力される。
【００３８】
機械学習装置３は、直交表に基づいてベイジアンネットワークを初期設定する。直交表はランク付きＦＢＤから変換されたものであるので、ランク付きＦＢＤにおける課題と複数の要因との関係に基づいてベイジアンネットワークのリンク構造が初期設定され、複数の要因のそれぞれに付された重要度に基づいてベイジアンネットワークの各ノードの値が初期設定されることになる。課題に影響しうる要因は多数存在するが、専門家が全く影響はないと判断した要因についてはランク付きＦＢＤには表示されず、ベイジアンネットワークにも反映されない。結果、その要因については機械学習の対象から除外されることとなるので、機械学習を効率的に行うことが可能となり、小規模なコンピュータ資源でも処理可能となる。
【００３９】
学習されたベイジアンネットワークは、監視装置４において利用される。監視装置４は、管理対象項目（課題）に異常が検知された場合、管理対象項目の異常の原因と推定される要因を学習済みのベイジアンネットワークに基づき特定し、特定した要因をオペレータに通知する。請求項との対応関係では、監視装置４は、請求項に記載の監視手段に相当する。
【００４０】
４．フィッシュボーンダイアグラムの更新
以上説明した通り、本実施の形態では、専門家知識が形式知化されたランク付きＦＢＤがベイジアンネットワークを用いた機械学習に適用される。機械学習によって管理対象項目である課題と種々の要因との関連が明らかになるとともに、機械学習の結果をランク付きＦＢＤにフィードバックすることによって、ランク付きＦＢＤの精度をさらに向上させることも可能になる。図１０は、本実施の形態において実行される機械学習の全体の流れをイメージで表した図である。
【００４１】
専門家は、塗装ライン１０で得られた観測可能なデータ（要因）と課題との関係を知識として蓄える（ステップＳ１）。そして、その知識に基づいてランク付きＦＢＤを作成する。ランク付きＦＢＤの中骨及び小骨には、塗装ライン１０から得られる観測可能なデータが対応付けられる（ステップＳ２）。
【００４２】
機械学習装置３では、専門家により作成されたランク付きＦＢＤに基づいて、ベイジアンネットワークのリンク構造と各ノードの値が初期設定される（ステップＳ３）。また、塗装ライン１０で得られた観測可能なデータに基づいて学習がなされる（ステップＳ４）。学習は再帰型ニューラルネットワークによって行われ、観測できないデータは隠れ層として用いられる。学習結果はベイジアンネットワークに反映され、学習結果に応じて各ノードの値が変化したりリンク構造が変化したりする（ステップＳ５）。さらに、学習結果はベイジアンネットワークを介してランク付きＦＢＤに反映され、学習されたリンク構造又は各ノードの値に基づいて骨構造や各要因の重要度が更新される（ステップＳ６）。
【００４３】
ここで、ランク付きＦＢＤの更新方法について図１１を用いて具体的に説明する。課題Ｙに変化が生じた所定時間において合計で１００のデータに変化があり、そのうちデータＸ１は４個、データＸ2は３個、データＸ3は１０個、データＸ4は３個含まれていたとする。課題Ｙとの関連を考慮しなければ、データＸ3の確率の方がデータＸ2の確率よりも高いため、一般的には、データＸ3の重要度の方がデータＸ2の重要度よりも高いと判断される。また、データＸ4の確率は高くないため、一般的には、データＸ4の重要度は低いと判断される。ここでは、このような判断に従って専門家によるランク付きＦＢＤの作成が行われていたとする。
【００４４】
しかし、ベイジアンネットワークを用いた機械学習では、課題Ｙと各データとの関連が統計的に計算される。図１１によれば、データＸ2が変化したときに課題Ｙが変化した確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ2）は１／３であるのに対し、データＸ3が変化したときに課題Ｙが変化した確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ3）は２／１０である。よって、機械学習装置３はデータＸ2の重要度の方がデータＸ3の重要度よりも高いと判断する。この判断に従い、ベイジアンネットワークではデータＸ2，Ｘ3に対応するノードの値が変更される。さらに、ベイジアンネットワークの変更はランク付きＦＢＤにも反映され、データＸ2，Ｘ3に対応する要因の重要度が変更される。
【００４５】
また、データＸ4が変化したときに課題Ｙが変化した確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ4）は、統計的には、データＸ2が変化したときに課題Ｙが変化した確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ2）と、データＸ4が変化したときにデータＸ2が変化した確率Ｐ（Ｘ2｜Ｘ4）との積で表すことができる。ゆえに、確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ4）は、ゼロではなく１／９となる。この判断に従い、ベイジアンネットワークではデータＸ4に対応するノードを追加するようにリンク構造が変更される。さらに、ベイジアンネットワークの変更はランク付きＦＢＤにも反映され、データＸ4に対応する小骨が新たに追加される。
【００４６】
図１２は、ランク付きＦＢＤの更新例、詳しくは、要因の重要度が変化する例をより具体的に説明するための図である。ベイジアンネットワークの学習では、塗装ライン１０から得られたデータＸiのそれぞれの変化の履歴と管理対象項目である課題Ｙjの評価結果の履歴とに基づいて、データＸiのそれぞれと課題Ｙjとの関連度合いが調べられ、その関連度合いに応じて各ノードの値が見直される。
【００４７】
図１２に示す例では、学習の前後において、データＸ2のノードの位置とデータＸ3のノードの位置とが入れ替わっている。これは、学習の前後において、データＸ2とデータＸ3との間のノードの大小関係が変化したことを意味する。ベイジアンネットワークにおいてノードの値が見直された場合、ランク付きＦＢＤでは、そのノードに対応する要因に付された重要度が修正される。図１２に示す例では、学習の前後において、中骨に対応するデータ（1st_2nd_3rd_4th_5th_003）の重要度がランク５からランク３に変更され、結果、ランク４のデータ（1st_2nd_3rd_4th_5th_002）よりも重要度が下がっている。
【００４８】
図１３は、ランク付きＦＢＤの更新例、詳しくは、結果−要因の関係が変化する例をより具体的に説明するための図である。ベイジアンネットワークの学習では、塗装ライン１０から得られたデータＸiのそれぞれの変化の履歴と管理対象項目である課題Ｙjの評価結果の履歴とに基づいて、データＸiのそれぞれと課題Ｙjとの関連度合いが調べられる。そして、関連度合いの高いデータに対応するノードがベイジアンネットワークのリンク構造に存在しない場合、当該ノードがリンク構造に新たに追加される。
【００４９】
図１３に示す例では、学習後、データＸ2のノードの下位にデータＸ4のノードが新たに追加されている。これは、データＸ2に対して結果と要因との関係にあるデータＸ4が機械学習によって新たに見つかったことを意味する。リンク構造に新たなノードが追加された場合、当該ノードに対応する要因がランク付きＦＢＤに新たに追加される。図１３に示す例では、学習後、データ（1st_2nd_3rd_4th_5th_002）に対応する中骨に対して、データ（1st_2nd_3rd_4th_5th_004）に対応する小骨が新たに追加されている。
【００５０】
以上説明した処理は機械学習装置３によって行われる。請求項との対応関係では、機械学習装置３が塗装ライン１０からデータを取得する機能は、請求項に記載のデータ入力部としての機能に相当する。また、機械学習装置３がＦＢＤ作成端末２で作成されたランク付きＦＢＤを受け付ける機能は、請求項に記載の特性要因図設定部としての機能に相当する。ランク付きＦＢＤに基づいてベイジアンネットワークのリンク構造及び各ノード値を初期設定する機能は、請求項に記載の確率モデル初期設定手段に相当し、且つ、請求項に記載の確率モデル初期設定部に相当する。塗装ライン１０から取得されたデータに基づいてベイジアンネットワークのリンク構造及び各ノード値を学習する機能は、請求項に記載の確率モデル学習手段に相当し、且つ、請求項に記載の確率モデル学習部に相当する。また、学習後のベイジアンネットワークに基づいてランク付きＦＢＤを更新する機能は、請求項に記載の特性要因図更新手段に相当する。
【００５１】
５．その他の実施の形態
上記実施の形態において機械学習装置３が備える機能の一部を他のコンピュータに移すこともできる。また、機械学習装置３が備える機能の一部或いは全部をクラウド上にあるサーバに移すこともできる。
【符号の説明】
【００５２】
１  管理システム
２  ＦＢＤ作成端末
３  機械学習装置
４  監視装置
１０  塗装ライン
【要約】
管理対象項目と複数の要因との関連についての専門家知識に基づいて特性要因図を作成する。この特性要因図において、複数の要因は管理対象項目が設定された製造又はサービスの現場において取得されるデータであり、複数の要因のそれぞれには管理対象項目に対する重要度が付されている。機械学習では、まず、特性要因図における管理対象項目と複数の要因との関係に基づいて確率モデルのリンク構造を設定し、複数の要因のそれぞれに付された重要度に基づいて確率モデルの各ノードの値を設定する。そして、製造又はサービスの現場において取得されたデータを用いてリンク構造又は各ノードの値を学習する。【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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