(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器又は設備の出力する時系列のイベント情報に基づいて異常の発生を予測するアラーム予測装置であって、
ユーザにより指定された最低出現頻度と最小系列長と最大系列長とを含む抽出条件を用いた系列パターンマイニングにより、時系列に従って所定の記憶領域に予め記憶されている複数のイベント情報から、予測対象の異常の発生を示す予測対象イベント情報を末尾に含む第１のイベント情報の列を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記第１のイベント情報の列から前記予測対象イベント情報を除いた第２のイベント情報の列を抽出し、予測モデルを作成するモデル作成手段と、
前記所定の記憶領域に予め記憶されている前記複数のイベント情報に基づいて、前記予測モデルの評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段により算出された評価値を表示装置に表示させる表示手段と
を有するアラーム予測装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、
時系列に従って所定の記憶領域に予め記憶されている複数のイベント情報から、予測対象の異常の発生を示す予測対象イベント情報を末尾に含む複数の第１のイベント情報の列を抽出し、
前記モデル作成手段は、
前記複数の第１のイベント情報の列のそれぞれから前記予測対象イベント情報を除いた複数の第２のイベント情報の列を抽出し、複数の予測モデルを作成する、請求項１記載のアラーム予測装置。
【請求項３】
前記第１のイベント情報の列は、予め指定された所定の長さの列である、請求項１又は２記載のアラーム予測装置。
【請求項４】
前記モデル作成手段は、１以上の長さであって、予め指定された所定の長さ以下のすべての前記複数の第２のイベント情報の列を抽出する、請求項２記載のアラーム予測装置。
【請求項５】
前記評価値算出手段は、
前記所定の記憶領域に予め記憶されている前記複数のイベント情報において、前記第１のイベント情報の列が出現する第１の出現回数を算出する第１の算出手段と、
前記所定の記憶領域に予め記憶されている複数のイベント情報において、前記予測対象イベント情報の前に前記第２のイベント情報の列以外のイベント情報の列が出現する第２の出現回数を算出する第２の算出手段と、
前記所定の記憶領域に予め記憶されている複数のイベント情報において、前記第２のイベント情報の列の後に前記予測対象イベント情報以外のイベント情報が出現する第３の出現回数を算出する第３の算出手段とを有し、
前記表示手段は、
前記第１の出現回数、前記第２の出現回数、及び前記第３の出現回数を、前記評価値として表示装置に表示させる、請求項１ないし３のいずれか１項に記載のアラーム予測装置。
【請求項６】
前記評価値算出手段は、
前記第１の出現回数及び前記第２の出現回数に基づき、前記予測対象イベント情報の前に前記第２のイベント情報の列以外のイベント情報の列が出現する確率を示す予測漏れ率を算出する第４の算出手段と、
前記第１の出現回数及び前記第２の出現回数に基づき、前記第２のイベント情報の列の後に前記予測対象イベント情報以外のイベント情報が出現する確率を示す誤予測率を算出する第５の算出手段とを有し、
前記表示手段は、
さらに、前記予測漏れ率及び前記誤予測率を、前記評価値として前記表示装置に表示させる、請求項５記載のアラーム予測装置。
【請求項７】
前記評価値算出手段は、
前記第１の出現回数及び前記第２の出現回数に基づき、前記第１のイベント情報の列が出現する確率を示す適合率または精度を算出する第６の算出手段と、
前記第１の出現回数及び前記第３の出現回数に基づき、前記第１のイベント情報の列が出現する確率を示す感度または真陽性率または検出率を算出する第７の算出手段とを有し、
前記表示手段は、
さらに、前記適合率または前記精度、及び、前記感度または前記真陽性率または前記検出率を、前記評価値として前記表示装置に表示させる、請求項５記載のアラーム予測装置。
【請求項８】
前記所定の記憶領域に予め記憶されている複数のイベント情報のうち、前記モデル作成手段により抽出された前記第２のイベント情報の列と同一のイベント情報の列に含まれる各イベント情報について、該各イベント情報が発生した時間の間隔に基づき、前記同一のイベント情報の列を分類して第３のイベント情報の列を抽出する分類手段を有し、
前記第１の算出手段は、
前記分類手段により抽出されたそれぞれの第３のイベント情報について、該第３のイベント情報の後に前記予測対象イベント情報が出現する第１の出現回数を算出し、
前記第３の算出手段は、
前記分類手段により抽出されたそれぞれの第３のイベント情報について、該第３のイベント情報の列の後に前記予測対象イベント情報以外のイベント情報が出現する第３の出現回数を算出する、請求項５ないし７のいずれか１項に記載のアラーム予測装置。
【請求項９】
機器又は設備の出力する時系列のイベント情報に基づいて異常の発生を予測するアラーム予測装置に用いられるアラーム予測方法であって、
ユーザにより指定された最低出現頻度と最小系列長と最大系列長とを含む抽出条件を用いた系列パターンマイニングにより、時系列に従って所定の記憶領域に予め記憶されている複数のイベント情報から、予測対象の異常の発生を示す予測対象イベント情報を末尾に含む第１のイベント情報の列を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順により抽出された前記第１のイベント情報の列から前記予測対象イベント情報を除いた第２のイベント情報の列を抽出し、予測モデルを作成するモデル作成手順と、
前記所定の記憶領域に予め記憶されている前記複数のイベント情報に基づいて、前記予測モデルの評価値を算出する評価値算出手順と、
前記評価値算出手順により算出された評価値を表示装置に表示させる表示手順と
を有するアラーム予測方法。
【請求項１０】
機器又は設備の出力する時系列のイベント情報に基づいて異常の発生を予測するアラーム予測装置を、
ユーザにより指定された最低出現頻度と最小系列長と最大系列長とを含む抽出条件を用いた系列パターンマイニングにより、時系列に従って所定の記憶領域に予め記憶されている複数のイベント情報から、予測対象の異常の発生を示す予測対象イベント情報を末尾に含む第１のイベント情報の列を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された前記第１のイベント情報の列から前記予測対象イベント情報を除いた第２のイベント情報の列を抽出し、予測モデルを作成するモデル作成手段、
前記所定の記憶領域に予め記憶されている前記複数のイベント情報に基づいて、前記予測モデルの評価値を算出する評価値算出手段、
前記評価値算出手段により算出された評価値を表示装置に表示させる表示手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アラーム予測装置、アラーム予測方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、プラント、設備、機器、制御装置等から出力されるイベントに基づいて故障や異常を示すアラームの発生を予測するための予測モデルを作成し、この予測モデルに基づいてアラームの発生を予測する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−８１６９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、予測モデルは、ユーザにより指定されたパラメータに基づいて作成される。しかしながら、上記の従来技術においては、ユーザは作成された予測モデルの性能（例えば、予測の精度）を事前に評価することができなかった。したがって、ユーザは、予測モデルによる実際の予測結果を用いて、当該予測モデルの評価を行っていた。
【０００５】
本発明の実施の形態は、上記の点に鑑みてなされたものであり、作成された予測モデルの評価を提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための、本発明の実施形態では、機器又は設備の出力する時系列のイベント情報に基づいて異常の発生を予測するアラーム予測装置であって、時系列に従って所定の記憶領域に予め記憶されている複数のイベント情報から、予測対象の異常の発生を示す予測対象イベント情報を末尾に含む第１のイベント情報の列を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記第１のイベント情報の列から前記予測対象イベント情報を除いた第２のイベント情報の列を抽出し、予測モデルを作成するモデル作成手段と、前記モデル作成手段により作成されたモデルの評価値を表示装置に表示させる表示手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の実施の形態によれば、作成された予測モデルの評価を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係るアラーム予測システムの一例の構成図である。
【図２】本実施形態に係るアラーム予測装置の一例のハードウェア構成図である。
【図３】本実施形態に係るアラーム予測システムの一例の機能構成図である。
【図４】イベント信号を記号化する一例を説明するための図である。
【図５】イベント情報記憶部に格納されたイベントの一例を説明するための図である。
【図６】本実施形態に係る予測モデルの作成及び評価処理の一例のフローチャートである（実施例１）。
【図７】予測漏れ及び誤予測の一例を説明するための図である。
【図８】予測モデルの評価結果を示す画面の一例のイメージ図である（実施例１）。
【図９】本実施形態に係るアラーム予測処理の一例のフローチャートである（実施例１）。
【図１０】本実施形態に係る予測モデルの作成及び評価処理の一例のフローチャートである（実施例２）。
【図１１】予測モデルの評価結果を示す画面の一例のイメージ図である（実施例２）。
【図１２】本実施形態に係る予測モデルの作成及び評価処理の一例のフローチャートである（実施例３）。
【図１３】予測モデルの評価結果を示す画面の一例のイメージ図である（実施例３）。
【図１４】本実施形態に係る予測モデルの作成及び評価処理の一例のフローチャートである（実施例４）。
【図１５】クラスタリングを説明するための一例の図である。
【図１６】予測モデルの評価結果を示す画面の一例のイメージ図である（実施例４）。
【図１７】本実施形態に係るアラーム予測処理の一例のフローチャートである（実施例４）。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
次に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１０】
（実施例１）
＜システム構成＞
まず、本実施形態に係るアラーム予測システム１のシステム構成について、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係るアラーム予測システムの一例の構成図である。
【００１１】
図１に示すアラーム予測システム１は、アラーム予測装置１０と、１台以上の監視装置２０と、１台以上の機器制御装置３０とが例えばＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークＮを介して通信可能に接続されている。また、機器制御装置３０には、１台以上の機器４０が接続されている。
【００１２】
本システムの動作には、機器４０の故障や異常を示すアラームの発生を予測するための予測モデルを予め作成しておく「モデル作成」フェーズと、受信したイベント信号と予め作成された予測モデルとに基づきアラームの発生を予測する「予測」フェーズとがある。基本的に「モデル作成」フェーズはオフラインの処理であり、「予測」フェーズはオンラインの処理である。ここで、イベント信号とは、機器４０に何等かのイベントが発生した際に機器制御装置３０から送信される、機器４０の状態情報等を示す情報である。
【００１３】
アラーム予測装置１０は、「モデル作成」フェーズにおいて、蓄積されている過去のイベント信号に関する情報から予測モデルを作成し、当該予測モデルの評価を行う。また、アラーム予測装置１０は、「予測」フェーズにおいて、機器制御装置３０から受信したイベント信号と予測モデルとに基づき、アラームの発生を予測する。なお、アラーム予測装置１０は、１台以上のコンピュータにより構成されていてもよい。
【００１４】
監視装置２０は、「予測」フェーズにおいて、アラーム予測装置１０から受信した予測結果を表示する。これにより、例えばプラント等のオペレータは、監視装置２０に表示された予測結果に基づき、アラームが発生する可能性があることを認識することができる。
【００１５】
機器制御装置３０は、機器４０を制御する装置である。機器制御装置３０は、自身に接続されている機器４０にイベント（例えば機器４０の状態変化等）が発生した際の状態情報（例えば、機器４０の所定の部品が稼働状態になったことを示す情報等）を取得し、イベント信号としてアラーム予測装置１０に送信する。
【００１６】
機器４０は、機器制御装置３０により制御される、例えばガスタービンや蒸気タービン等の設備やプラント等である。
【００１７】
なお、本実施形態に係るアラーム予測システム１では、機器４０の一例としてプラントや設備等を想定するが、これに限られない。すなわち、本実施形態に係るアラーム予測システム１は、機器制御装置３０により制御される機器４０として例えばルータ等を用いて、ネットワーク機器の故障等のアラームを予測する場合にも適用され得る。また、同様に、機器４０として各種電子機器を用いて、各種電子機器の故障等のアラームを予測する場合にも適用され得る。
【００１８】
＜ハードウェア構成＞
次に、本実施形態に係るアラーム予測装置１０のハードウェア構成について、図２を用いて説明する。図２は、本実施形態に係るアラーム予測装置の一例のハードウェア構成図である。
【００１９】
本実施形態に係るアラーム予測装置１０は、入力装置１０１と、表示装置１０２と、外部Ｉ／Ｆ１０３と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０４と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０５とを有する。また、アラーム予測装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０６と、通信Ｉ／Ｆ１０７と、記憶装置１０８とを有する。これらの各ハードウェアは、バスＢにより通信可能に接続されている。
【００２０】
入力装置１０１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル等であり、ユーザが各操作信号を入力するのに用いられる。表示装置１０２は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等であり、処理結果を表示する。なお、入力装置１０１及び／又は表示装置１０２は、必要なときに接続して利用する形態であってもよい。
【００２１】
外部Ｉ／Ｆ１０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体１０３ａ等がある。これにより、アラーム予測装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して記録媒体１０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体１０３ａには、フレキシブルディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、ＳＤメモリカード、ＵＳＢメモリ等がある。なお、記録媒体１０３ａには、本実施形態を実現するプログラムが格納されてもよい。
【００２２】
ＲＡＭ１０４は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ１０５には、アラーム予測装置１０の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）、ＯＳ（Operating System）設定、及びネットワーク設定等のプログラムやデータが格納されている。
【００２３】
ＣＰＵ１０６は、ＲＯＭ１０５や記憶装置１０８等からプログラムやデータをＲＡＭ１０４上に読み出し、処理を実行することで、アラーム予測装置１０全体の制御や機能を実現する演算装置である。
【００２４】
通信Ｉ／Ｆ１０７は、アラーム予測装置１０をネットワークＮに接続するためのインタフェースである。これにより、アラーム予測装置１０は、通信Ｉ／Ｆ１０７を介してデータ通信を行うことができる。
【００２５】
記憶装置１０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性のメモリであり、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（solid state drive）等である。格納されるプログラムやデータには、本実施形態を実現するプログラム、アラーム予測装置１０全体を制御する基本ソフトウェアであるＯＳ、及びＯＳ上において各種機能を提供するアプリケーションソフトウェア等がある。なお、記憶装置１０８は、格納しているプログラムやデータを所定のファイルシステム及び／又はＤＢにより管理している。
【００２６】
本実施形態に係るアラーム予測装置１０は、上記のハードウェア構成を有することにより、後述するような各種処理を実現できる。
【００２７】
＜機能構成＞
次に、本実施形態に係るアラーム予測システム１の機能構成について、図３を用いて説明する。図３は、本実施形態に係るアラーム予測システムの一例の機能構成図である。
【００２８】
アラーム予測装置１０は、記号化部１１と、予測対象アラーム設定部１２と、イベント列抽出部１３と、予測モデル作成部１４と、予測モデル評価部１５と、表示制御部１６と、アラーム予測部１７とを有する。これら各部は、アラーム予測装置１０にインストール又はダウンロードされる１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０６に実行させる処理により実現される。
【００２９】
また、アラーム予測装置１０は、イベント情報記憶部１８と、予測モデル記憶部１９とを利用する。これら各記憶部は、記憶装置１０８又はアラーム予測装置１０にネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現可能である。
【００３０】
記号化部１１は、機器制御装置３０から受信したイベント信号を、所定の文字又は記号等に変換する。このことについて、図４を用いて具体的に説明する。図４に示すように、アラーム予測装置１０は、機器４０にイベントが発生した時刻と、発生したイベントの内容とが含まれる。このため、記号化部１１は、発生したイベントの内容を予め定められた所定の記号等に変換する。図４の例では、「空気ブロー弁Ａ，開」を示すイベントが記号「Ａ」に変換され、「ポンプＢ，運転」を示すイベントが記号「Ｂ」に変換されている。このように、記号化部１１は、イベント信号に含まれるイベントの内容を、当該イベントの内容を一意に示す記号に変換する。
【００３１】
ここで、上記のようにイベント信号は、イベントが発生した時刻と、イベントの内容との組である。したがって、例えば図５に示す１行目のイベント信号は、発生した時刻（2004/06/06 000:14:17）をｔとすれば、イベントの内容を示す記号と発生時刻との組（Ａ，ｔ）で表される。このことは、他のイベント信号についても同様であるが、以降では、簡単のため、イベントの内容を示す記号と発生時刻との組を、単に記号のみで表す（すなわち、組「（Ａ，ｔ）」を単に「Ａ」と表す。）。また、以降では、上記のように記号化されたイベント信号を、単に「イベント」とも表す。
【００３２】
予測対象アラーム設定部１２は、ユーザにより指定されたアラームを予測対象アラームに設定する。ここで、予測対象アラームとは、「予測」フェーズにおいて発生を予測したいアラームである。なお、アラームもイベント信号に含まれる。すなわち、例えば、ある機器４０が故障等した場合、この機器４０を制御する機器制御装置３０は、機器４０の故障等を示すイベント信号を、アラーム予測装置１０に送信する。換言すれば、機器４０の故障や異常等の発生を示すイベント信号が、「アラーム」と称される。
【００３３】
イベント列抽出部１３は、予測対象アラーム設定部１２により設定された予測対象アラームを含むイベント列（１以上のイベントの列）を、イベント情報記憶部１８から抽出する。
【００３４】
予測モデル作成部１４は、イベント列抽出部１３により抽出されたイベント列に基づき、予測モデルを作成する。
【００３５】
予測モデル評価部１５は、予測モデル作成部１４により作成された予測モデルを評価する。すなわち、予測モデル評価部１５は、予測モデル作成部１４により作成された予測モデルの予測漏れ率及び誤予測率を算出する。ここで、予測漏れ率とは、当該予測モデルでは、予測対象アラームの発生を予測できない確率のことであり、一方、誤予測率とは、予測対象アラームが発生すると誤って予測されてしまう確率のことである。
【００３６】
表示制御部１６は、予測モデル評価部１５により評価された予測モデルの予測漏れ率及び誤予測率等の情報を表示装置１０２に表示させる。これにより、ユーザは、作成された予測モデルが所望の予測精度を有するか否かを知ることができる。
【００３７】
アラーム予測部１７は、「モデル作成」フェーズにおいて作成された予測モデルに基づき、「予測」フェーズにおいて、アラームの発生を予測する。また、アラーム予測部１７は、予測結果を監視装置２０に通知する。これにより、例えばプラントのオペレータ等は、当該予測結果に基づき予測対象アラームが発生するか否かを知ることができる。
【００３８】
イベント情報記憶部１８は、記号化部１１により記号化されたイベント信号（すなわち、「イベント」）を、時系列データとして格納している。これについて具体的に説明すると、イベント情報記憶部１８には、例えば図５に示すように、Ｎ日分のイベントが時系列データとして格納されている。つまり、図５の１行目は例えば昨日のイベントが、左から右に、発生した順（時系列順）に格納されている。同様に、図５の２行目は例えば一昨日のイベントが、左から右に、発生した順に格納されている。このように、イベント情報記憶部１８は、記号化されたイベント信号（イベント）を、時系列データとして格納（蓄積）している。
【００３９】
予測モデル記憶部１９は、予測モデル作成部１４により作成された予測モデルが格納される。アラーム予測部１７は、「予測」フェーズにおいて、予測モデル記憶部１９に格納されている予測モデルに基づいて、アラームの発生を予測する。
【００４０】
＜処理の詳細＞
次に、本実施形態に係るアラーム予測システム１の実施例１の処理の詳細について、図６ないし図９を用いて説明する。
【００４１】
≪予測モデルの作成及び評価処理≫
まず、「モデル作成」フェーズにおいて、予測モデルを作成し、当該予測モデルの評価をユーザに提示する処理について説明する。図６は、本実施形態に係る予測モデルの作成及び評価処理の一例のフローチャートである（実施例１）。
【００４２】
ステップＳ１１において、ユーザは、入力装置１０１等から予測対象のアラームを指定する。すると、予測対象アラーム設定部１２は、ユーザにより指定されたアラームを予測対象アラームとして設定する。ここで、ユーザは、記号「Ｆ」で表されるイベント（アラーム）を予測対象アラームに指定したものとする。
【００４３】
ステップＳ１２において、イベント列抽出部１３は、予測対象アラーム設定部１２により設定された予測対象アラーム「Ｆ」を含む一のイベント列を、イベント情報記憶部１８から抽出する。ここで、イベント列抽出部１３は、例えば特開２００４−１５７８３０号公報に開示されているシーケンシャルパターンマイニング（系列パターンマイニング）の手法を用いて、予測対象アラーム「Ｆ」を含む一のイベント列を、イベント情報記憶部１８から抽出すればよい。
【００４４】
より具体的には、イベント列抽出部１３は、ユーザ等により予め指定された最低出現頻度ａ、最小イベント列長ｍｉｎ、最大イベント列長ｍａｘを入力して、系列パターンマイニングにより、複数のイベント列を抽出する。そして、イベント列抽出部１３は、抽出された複数のイベント列のうち、出現頻度が最も高いイベント列を一つ抽出すればよい。ここで、このようにして抽出されたイベント列を「ＡＢＣＤＥＦ」とする。
【００４５】
ステップＳ１３において、予測モデル作成部１４は、抽出されたイベント列において予測対象アラームに先行するイベント列を抽出し、予測モデルを作成する。
【００４６】
より具体的には、上記のステップＳ１２で抽出されたイベント列「ＡＢＣＤＥＦ」から予測対象アラーム「Ｆ」に先行するイベント列「ＡＢＣＤＥ」を抽出する。ここで抽出された「ＡＢＣＤＥ」を「予測元イベント列」とも表す。そして、「ＡＢＣＤＥ」のイベント列が発生した後に、イベント（アラーム）「Ｆ」が発生することを予測する予測モデル「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」を作成する。この予測モデル「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」は、イベントが「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」の順に発生した場合、次にイベント（アラーム）「Ｆ」が発生することを予測する予測モデルである。このようにして作成された予測モデルは、予測モデル記憶部１９に格納される。
【００４７】
ステップＳ１４において、予測モデル評価部１５は、作成された予測モデルを評価する。すなわち、予測モデル評価部１５は、作成された予測モデルの予測漏れ率及び誤予測率を算出する。より具体的には、以下のようにして、予測漏れ率及び誤予測率を算出する。
（１）予測モデル評価部１５は、イベント情報記憶部１８において、予測対象アラームの前に、予測元イベント列以外のイベント列が発生する回数を算出する。これは、例えば図７に示すように予測対象アラーム「Ｆ」の前に、予測元イベント列「ＡＢＣＤＥ」以外のイベント列（図７の例では「ＥＵＤＤＧ」）が発生する回数を、既知の文字列検索の手法により行う。
（２）予測モデル評価部１５は、イベント情報記憶部１８において、予測元イベント列の後に、予測対象アラーム以外のイベントが発生する回数を算出する。これは、例えば図７に示すように予測元イベント列「ＡＢＣＤＥ」の後に、予測対象アラーム「Ｆ」以外のイベント（図７の例では「Ａ」）が発生する回数を、既知の文字列検索の手法により行う。
（３）上記のステップＳ１２で算出されている「ＡＢＣＤＥＦ」の出現頻度（第１の回数）と、上記の（２）で算出した回数（第２の回数）と、上記の（３）で算出した回数（第３の回数）とに基づき、以下の式で予測漏れ率及び誤予測率を算出する。
・予測漏れ率＝（第２の回数／（第１の回数＋第２の回数））×１００
・誤予測率＝（第３の回数／（第１の回数＋第３の回数））×１００
ステップＳ１５において、表示制御部１６は、上記のステップＳ１４で算出された予測モデルの評価結果を、表示装置１０２に表示させる。より具体的には、表示制御部１６は、例えば図８に示すような評価結果を示す画面を、表示装置１０２に表示させる。
【００４８】
図８に示す評価結果を示す画面は、上記で説明した第１の回数が「９０」、第２の回数が「３」、第３の回数が「７」である場合について、予測漏れ率と誤予測率を算出した評価結果を示している。これによりユーザは、作成された予測モデルの予測漏れ率及び誤予測率を知ることができ、所望の予測精度を満たすか否かを確認することができる。ここで、ユーザが所望の予測精度を満たすと考えた場合、ユーザは、例えば図８の画面で「ＯＫ」ボタンを押下する。これにより、作成された予測モデルが採用され、「予測」フェーズにおいて当該予測モデルに基づいて、アラームの発生が予測される。一方、ユーザが所望の予測精度を満たさないと考えた場合、ユーザは、例えば図８の画面で「キャンセル」ボタンを押下する。これにより、作成された予測モデルが予測モデル記憶部１９から削除される（すなわち、作成された予測モデルが不採用となる。）。なお、一般に、予測漏れ率と誤予測率が共に低い方が良い予測モデルであると言えるが、予測漏れ率と誤予測率は互いにトレードオフの関係となる場合が多い。したがって、ユーザは、予測漏れ率と誤予測率に基づき、自身が所望する適切な予測モデルを採用することができるようになる。
【００４９】
なお、上記実施例においては、予測モデルを評価する手段として、予測漏れ率および誤予測率を指標として用いているが、他の公知な指標も用いることができる。たとえば、正解率や不正解率、適合率／精度、感度／真陽性率／検出率、特異度／真陰性率、偽陽性率、偽陰性率などの指標がある。これらの指標を説明するインターネット上のページとしては、たとえば以下の２つを参照できる。
【００５０】
http://popo.ara3.net/etc/confusionmatrix.htm
http://www.baru-san.net/archives/141
【００５１】
適合率／精度のいずれか１つと、感度／真陽性率／検出率のいずれか１つとの組み合わせは、互いにトレードオフの関係となる。
【００５２】
・適合率／精度＝１−誤予測率
＝（第１の回数／（第１の回数＋第２の回数））×１００
・感度／真陽性率／検出率＝１−予測漏れ率
＝（第１の回数／（第１の回数＋第３の回数））×１００
【００５３】
≪アラーム予測処理≫
次に、「モデル作成」フェーズで作成された予測モデルに基づいて、アラームの発生を予測する「予測」フェーズの処理について説明する。図９は、本実施形態に係るアラーム予測処理の一例のフローチャートである（実施例１）。なお、以降では、予測モデルは「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」であるとして説明する。
【００５４】
ステップＳ２１において、アラーム予測装置１０は、機器制御装置３０からイベント信号を受信する。
【００５５】
ステップＳ２２において、記号化部１１は、機器制御装置３０から受信したイベント信号を、予め定められた所定の記号に変換する。そして、記号化部１１は、記号化したイベント信号（イベント）をイベント情報記憶部１８に格納する。
【００５６】
ステップＳ２３において、アラーム予測部１７は、イベント情報記憶部１８に格納されている直近の５つのイベント列が、予測モデル記憶部１９に格納されている予測モデルの予測元イベント列「ＡＢＣＤＥ」と一致するか否かを判定する。
【００５７】
より一般には、予測モデルの予測元イベント列が「Ｘ１Ｘ２・・・Ｘｍ」、イベント情報記憶部１８に時系列に従って格納されているイベント列が「Ｙ１Ｙ２・・・Ｙｎ」（ｎ＞ｍ）である場合、アラーム予測部１７は、「Ｙｍ＋１・・・Ｙｎ」が「Ｘ１Ｘ２・・・Ｘｍ」と一致するか否かを判定する。一致しない場合、ステップＳ２１に戻る一方、一致する場合、ステップＳ２４に進む。
【００５８】
ステップＳ２４において、アラーム予測部１７は、監視装置２０に予測結果を通知する。すなわち、アラーム予測部１７は、予測対象アラームが発生する可能性があることを示す予測結果を監視装置２０に通知する。これにより、例えばプラント等のオペレータは、予測対象のアラームが発生する可能性があることを知ることができる。したがって、例えばオペレータは、発生する可能性があるアラームに応じた対応を行うことができる。
【００５９】
（実施例２）
次に、本実施形態に係るアラーム予測システム１の実施例２について説明する。実施例２では、「モデル作成」フェーズにおいて、複数の予測モデルを作成し、それぞれの予測モデルの評価をユーザに提示する。したがって、ユーザは、作成された複数の予測モデルから所望の予測モデルを選択することができるようになる。なお、以降では、実施例１と実質的に同一の機能を有する箇所及び同一の処理を実行する処理について、実施例１と同一の符号を用いて、その説明を省略する。
【００６０】
＜処理の詳細＞
次に、本実施形態に係るアラーム予測システム１の実施例２の処理の詳細について、図１０及び図１１を用いて説明する。
【００６１】
≪予測モデルの作成及び評価処理≫
図１０は、本実施形態に係る予測モデルの作成及び評価処理の一例のフローチャートである（実施例２）。
【００６２】
ステップＳ３１において、イベント列抽出部１３は、予測対象アラーム設定部１２により設定された予測対象アラーム「Ｆ」を含む複数のイベント列を、イベント情報記憶部１８から抽出する。ここで、イベント列抽出部１３は、実施例１と同様に、系列パターンマイニングの手法を用いればよい。
【００６３】
より具体的には、イベント列抽出部１３は、ユーザ等により予め指定された最低出現頻度ａ、最小イベント列長ｍｉｎ、最大イベント列長ｍａｘを入力して、系列パターンマイニングにより、複数のイベント列を抽出する。ここで、抽出された複数のイベント列をそれぞれ「ＥＦ」、「ＬＦ」、「ＤＥＦ」、「ＫＬＦ」、「ＣＤＥＦ」、「ＪＫＬＦ」、・・・とする。
【００６４】
ステップＳ３２において、予測モデル作成部１４は、抽出された複数のイベント列のそれぞれについて、予測対象アラームに先行するイベント列をそれぞれ抽出し、予測モデルを作成する。
【００６５】
より具体的には、上記のステップＳ３１で抽出された複数のイベント列「ＥＦ」、「ＬＦ」、「ＤＥＦ」、「ＫＬＦ」、「ＣＤＥＦ」、「ＪＫＬＦ」、・・・から予測対象アラーム「Ｆ」に先行する複数のイベント列「Ｅ」、「Ｌ」、「ＤＥ」、「ＫＬ」、「ＣＤＥ」、「ＪＫＬ」、・・・を抽出する。そして、抽出された複数のイベント列からそれぞれ予測モデル「Ｅ→Ｆ」、「Ｌ→Ｆ」、「ＤＥ→Ｆ」、「ＫＬ→Ｆ」、「ＣＤＥ→Ｆ」、「ＪＫＬ→Ｆ」、・・・を作成する。このようにして作成された複数の予測モデルは、それぞれ予測モデル記憶部１９に格納される。
【００６６】
ステップＳ３３において、予測モデル評価部１５は、作成された複数の予測モデルを、それぞれ評価する。すなわち、予測モデル評価部１５は、作成された複数の予測モデルのそれぞれについて、予測漏れ率及び誤予測率を算出する。予測漏れ率及び誤予測率の算出方法は、実施例１と同様である。
【００６７】
ステップＳ３４において、表示制御部１６は、上記のステップＳ３３で算出された複数の予測モデルのそれぞれの評価結果を、表示装置１０２に表示させる。より具体的には、表示制御部１６は、例えば図１１に示すような評価結果を示す画面を、表示装置１０２に表示させる。
【００６８】
図１１に示す評価結果を示す画面は、予測モデル「Ｅ→Ｆ」の第１の回数（正解）が「２９９」、第２の回数（予測漏れ）が「１」、第３の回数（誤予測）が「３００」、予測漏れ率が「０．３％」、誤予測率が「５０．０％」である場合を示している。同様に、予測モデル「Ｌ→Ｆ」の第１の回数（正解）が「１」、第２の回数（予測漏れ）が「１」、第３の回数（誤予測）が「２９９」、予測漏れ率が「３９．９％」、誤予測率が「９９．７％」である場合を示している。他の予測モデル「ＤＥ→Ｆ」、「ＫＬ→Ｆ」、「ＣＤＥ→Ｆ」、「ＪＫＬ→Ｆ」、・・・についても同様である。これによりユーザは、作成された複数の予測モデルの予測漏れ率及び誤予測率を知ることができる。したがって、ユーザは、例えば図１１の画面で所望の予測モデルをラジオボタンで選択し、「ＯＫ」ボタンを押下することで、選択された予測モデルが採用され、「予測」フェーズにおいて当該予測モデルに基づいて、アラームの発生が予測される。なお、このとき選択されなかった予測モデルは予測モデル記憶部１９から削除される。また、例えば図１１の画面において、ラジオボタンの代わりにチェックボックスを設けて、複数の予測モデルを選択することができるようにしてもよい。
【００６９】
一方、ユーザが所望の予測精度を満たさないと考えた場合、ユーザは、例えば図１１の画面で「キャンセル」ボタンを押下する。これにより、作成された複数の予測モデルが予測モデル記憶部１９から削除される（すなわち、作成された予測モデルが不採用となる。）。
【００７０】
（実施例３）
次に、本実施形態に係るアラーム予測システム１の実施例３について説明する。実施例３では、「モデル作成」フェーズにおいて、予測元イベント列に含まれる予測対象アラームに先行する複数のイベント列について、予測モデルを作成し、それぞれの予測モデルの評価をユーザに提示する。なお、以降では、実施例１と実質的に同一の機能を有する箇所及び同一の処理を実行する処理について、実施例１と同一の符号を用いて、その説明を省略する。
【００７１】
＜処理の詳細＞
次に、本実施形態に係るアラーム予測システム１の実施例３の処理の詳細について、図１２及び図１３を用いて説明する。
【００７２】
≪予測モデルの作成及び評価処理≫
図１２は、本実施形態に係る予測モデルの作成及び評価処理の一例のフローチャートである（実施例３）。
【００７３】
ステップＳ４１において、予測モデル作成部１４は、抽出されたイベント列において予測対象アラームに先行するイベント列を抽出し、複数の予測モデルを作成する。
【００７４】
より具体的には、上記のステップＳ１２で抽出されたイベント列「ＡＢＣＤＥＦ」から予測対象アラーム「Ｆ」に先行するイベント列「ＡＢＣＤＥ」（予測元イベント列）を抽出する。さらに、この予測元イベント列に含まれる、予測対象アラームに先行するイベント列（これを「部分予測元イベント列」と表す。）を抽出する。すなわち、部分予測元イベント列「Ｅ」、「ＤＥ」、「ＣＤＥ」、「ＢＣＤＥ」を抽出する。そして、部分予測元イベント列及び予測元イベント列のそれぞれから予測モデル「Ｅ→Ｆ」、「ＤＥ→Ｆ」、「ＣＤＥ→Ｆ」、「ＢＣＤＥ→Ｆ」、「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」を作成する。このようにして作成された予測モデルは、予測モデル記憶部１９に格納される。
【００７５】
なお、ステップＳ４１において、予測元イベント列を含むイベント列から予測モデルを作成してもよい。例えば、予測元イベント列「ＡＢＣＤＥ」を含むイベント列「ＺＡＢＣＤＥ」をイベント情報記憶部１８から抽出し、このイベント列「ＺＡＢＣＤＥ」から予測モデル「ＺＡＢＣＤＥ→Ｆ」を作成してもよい。
【００７６】
ステップＳ４２において、予測モデル評価部１５は、作成された複数の予測モデルを、それぞれ評価する。すなわち、予測モデル評価部１５は、作成された複数の予測モデルのそれぞれについて、予測漏れ率及び誤予測率を算出する。予測漏れ率及び誤予測率の算出方法は、実施例１と同様である。
【００７７】
ステップＳ４３において、表示制御部１６は、上記のステップＳ４２で算出された複数の予測モデルのそれぞれの評価結果を、表示装置１０２に表示させる。より具体的には、表示制御部１６は、例えば図１３（ａ）に示すような評価結果を示す画面を、表示装置１０２に表示させる。
【００７８】
図１３（ａ）に示す評価結果を示す画面は、予測モデル「Ｅ→Ｆ」の第１の回数（正解）が「２９９」、第２の回数（予測漏れ）が「１」、第３の回数（誤予測）が「３００」、予測漏れ率が「０．３％」、誤予測率が「５０．０％」である場合を示している。同様に、予測モデル「ＤＥ→Ｆ」の第１の回数（正解）が「２９５」、第２の回数（予測漏れ）が「５」、第３の回数（誤予測）が「１５０」、予測漏れ率が「１．７％」、誤予測率が「３３．７％」である場合を示している。他の予測モデル「ＣＤＥ→Ｆ」、「ＢＣＤＥ→Ｆ」、「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」についても同様である。これによりユーザは、作成された複数の予測モデルの予測漏れ率及び誤予測率を知ることができる。したがって、ユーザは、例えば図１１の画面で所望の予測モデルをラジオボタンで選択し、「ＯＫ」ボタンを押下する。これにより、作成された予測モデルが採用され、「予測」フェーズにおいて当該予測モデルに基づいて、アラームの発生が予測される。なお、このとき選択されなかった予測モデルは予測モデル記憶部１９から削除される。また、例えば図１１の画面において、ラジオボタンの代わりにチェックボックスを設けて、複数の予測モデルを選択することができるようにしてもよい。
【００７９】
一方、ユーザが所望の予測精度を満たさないと考えた場合、ユーザは、例えば図１１の画面で「キャンセル」ボタンを押下する。これにより、作成された複数の予測モデルが予測モデル記憶部１９から削除される（すなわち、作成された予測モデルが不採用となる。）。
【００８０】
さらに、図１３（ａ）において「グラフ表示」ボタンを押下すると、図１３（ｂ）に示すようなグラフを表示させてもよい。図１３（ｂ）に示すグラフは、各予測モデルの予測漏れ率と誤予測率とが表されたグラフである。上述したように、予測漏れ率と誤予測率とはトレードオフの関係となる場合が多いため、図１３（ｂ）に示すようなグラフを表示させることで、ユーザは適切な予測モデルを採用することができるようになる。図１３（ｂ）によれば、例えば、ユーザが予測漏れ率と誤予測率のうち、予測漏れ率を重視するような場合、「ＢＣＤＥ→Ｆ」の予測モデルを採用すればよいことがわかる。一方、例えば、ユーザ予測漏れ率と誤予測率のうち、誤予測率を重視するような場合、「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」の予測モデルを採用すればよいことがわかる。
【００８１】
（実施例４）
次に、本実施形態に係るアラーム予測システム１の実施例４について説明する。実施例４では、「モデル作成」フェーズにおいて、予測元イベント列と同一のイベント列を、イベント間の時間に基づいてクラスタリングし、クラスタ毎に予測モデルを作成する。これにより、発生するイベント列は同一である一方で、イベント列に含まれるイベント間の時間（イベントの発生間隔）が大きく異なる場合を区別して予測モデルを作成することができる。換言すれば、実施例４では、イベントが発生する順序に加えて、イベントが発生する時間間隔にも基づいた予測を行うことができる予測モデルを作成することができる。なお、以降では、実施例１と実質的に同一の機能を有する箇所及び同一の処理を実行する処理について、実施例１と同一の符号を用いて、その説明を省略する。
【００８２】
＜処理の詳細＞
次に、本実施形態に係るアラーム予測システム１の実施例４の処理の詳細について、図１４ないし図１６を用いて説明する。
【００８３】
≪予測モデルの作成及び評価処理≫
図１４は、本実施形態に係る予測モデルの作成及び評価処理の一例のフローチャートである（実施例４）。
【００８４】
ステップＳ５１において、予測モデル作成部１４は、抽出されたイベント列において予測対象アラームに先行するイベント列（予測元イベント列）を抽出する。これは、実施例１で予測元イベント列を抽出した方法と同様である。
【００８５】
ステップＳ５２において、予測モデル作成部１４は、予測元イベント列と同一のイベント列をイベント情報記憶部１８から取得する。
【００８６】
すなわち、予測元イベント列が「ＡＢＣＤＥ」である場合、予測モデル作成部１４は、イベント情報記憶部１８からイベント列「ＡＢＣＤＥ」を取得する。ここで、予測モデル作成部１４は、イベント情報記憶部１８からイベント列「ＡＢＣＤＥ」をｎ個取得したものとする。また、取得されたｎ個のイベント列をそれぞれ区別するため、以降では、便宜上、それぞれ「第１のＡＢＣＤＥ」、「第２のＡＢＣＤＥ」、・・・、「第ｎのＡＢＣＤＥ」と表す。
【００８７】
ステップＳ５３において、予測モデル作成部１４は、取得された各イベント列を、イベント間の時間間隔に基づいてクラスタリングし、各クラスタにラベルを付与して、ラベルが付与されたクラスタを予測元イベント列として予測モデルを作成する。
【００８８】
より具体的には、図１５に示すように、以下のＳｔｅｐ１からＳｔｅｐ３の処理を行う。
【００８９】
Ｓｔｅｐ１）「第１のＡＢＣＤＥ」、「第２のＡＢＣＤＥ」、・・・、「第ｎのＡＢＣＤＥ」のそれぞれについて、各イベントが発生した時刻の差を求める。例えば、「第１のＡＢＣＤＥ」において、Ｂの発生時刻ｔＢとＡの発生時刻ｔＡとの差を求め、これをｔ１１とする。同様に、Ｃの発生時刻ｔＣとＢの発生時刻ｔＢとの差を求め、これをｔ１２とする。Ｄの発生時刻ｔＤとＣの発生時刻ｔＣとの差を求め、これをｔ１３とする。Ｅの発生時刻ｔＥとＤの発生時刻ｔＤとの差を求め、これをｔ１４とする。「第２のＡＢＣＤＥ」、・・・、「第ｎのＡＢＣＤＥ」についても、「第１のＡＢＣＤＥ」と同様に、それぞれ、各イベントの発生した時刻の差を求める。
【００９０】
Ｓｔｅｐ２）「第１のＡＢＣＤＥ」について、上記のＳｔｅｐ１で求めたｔ１１、ｔ１２、ｔ１３、ｔ１４を、ベクトルＴ１＝（ｔ１１、ｔ１２、ｔ１３、ｔ１４）ｔ（ここで、ｔは転置を示す）とする。「第２のＡＢＣＤＥ」、・・・、「第ｎのＡＢＣＤＥ」についても、「第１のＡＢＣＤＥ」と同様に、それぞれ、ベクトルＴ２、・・・、Ｔｎを定義する。
【００９１】
Ｓｔｅｐ３）ベクトルＴ１、Ｔ２、・・・、Ｔｎを例えばＫ平均法（K-means clustering）によりクラスタリングする。そして、Ｋ個のクラスタに、各クラスタを識別するためのラベルを付与する。以降では、ベクトルＴ１、Ｔ２、・・・、Ｔｎが３個のクラスタにクラスタリングされたものとし、各クラスタのラベルをα、β、γとする。
【００９２】
そして、ラベルが付与された各クラスタを予測モデルとする。すなわち、上記の場合、ラベルαのクラスタに含まれるイベント列「ＡＢＣＤＥ」を予測元イベント列として、ラベルαの予測モデル「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」を作成する。同様に、ラベルβに含まれるイベント列「ＡＢＣＤＥ」を予測元イベント列として、ラベルβの予測モデル「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」を作成する。同様に、ラベルγに含まれるイベント列「ＡＢＣＤＥ」を予測元イベント列として、ラベルγの予測モデル「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」を作成する。
【００９３】
ステップＳ５４において、予測モデル評価部１５は、作成された予測モデルを評価する。すなわち、予測モデル評価部１５は、作成された予測モデルの予測漏れ率及び誤予測率を算出する。予測漏れ率及び誤予測率の算出方法は、実施例１と同様であるが、ラベル毎に第１の回数、第２の回数、及び第３の回数を算出する。
【００９４】
より具体的に説明すると、ラベルαの「ＡＢＣＤＥ」の後に予測対象アラーム「Ｆ」が発生する回数を、ラベルαの第１の回数とする。また、予測対象アラーム「Ｆ」の前にラベルαの「ＡＢＣＤＥ」以外のイベント列が発生する回数を、ラベルαの第２の回数とする。さらに、ラベルαの「ＡＢＣＤＥ」の後に、予測対象アラーム「Ｆ」以外のイベントが発生する回数を、ラベルαの第３の回数とする。ラベルβ及びラベルγについても同様である。
【００９５】
ステップＳ５５において、表示制御部１６は、表示制御部１６は、上記のステップＳ５４で算出された複数の予測モデルの評価結果を、表示装置１０２に表示させる。より具体的には、表示制御部１６は、例えば図１６に示すような評価結果を示す画面を、表示装置１０２に表示させる。
【００９６】
図１６に示す評価結果を示す画面は、上記で説明したラベルαの第１の回数（正解）が「８６」、ラベルαの第２の回数（予測漏れ）が「７」、ラベルαの第３の回数（誤予測）が「７」である場合について、予測漏れ率と誤予測率を算出した評価結果を示している。同様に、ラベルβの第１の回数（正解）が「１」、ラベルβの第２の回数（予測漏れ）が「９２」、ラベルβの第３の回数（誤予測）が「４０」である場合について、予測漏れ率と誤予測率を算出した評価結果を示している。同様に、ラベルγの第１の回数（正解）が「３」、ラベルγの第２の回数（予測漏れ）が「９０」、ラベルγの第３の回数（誤予測）が「５３」である場合について、予測漏れ率と誤予測率を算出した評価結果を示している。ここで、ユーザが所望の予測精度を満たすと考えた場合、ユーザは、例えば図１６の画面で所望の予測モデルを選択して、「ＯＫ」ボタンを押下する。これにより、作成された予測モデルが採用される。一方、ユーザが所望の予測精度を満たさないと考えた場合、ユーザは、例えば図１６の画面で「キャンセル」ボタンを押下する。これにより、作成された予測モデルが予測モデル記憶部１９から削除される。
【００９７】
このように実施例４では、イベントが発生する順序に加えて、イベントが発生する時間間隔にも基づいた予測を行うことができる予測モデルを作成する。これにより、例えば誤予測率が高い予測モデルが得られた場合、当該予測モデルの予測元イベント列をクラスタリングして、複数の予測モデルを作成することにより、予測精度の高い（誤予測率の低い）予測モデルを得ることができるようになる。
【００９８】
≪アラーム予測処理≫
次に、「モデル作成」フェーズで作成された予測モデルに基づいて、アラームの発生を予測する「予測」フェーズの処理について説明する。図１７は、本実施形態に係るアラーム予測処理の一例のフローチャートである（実施例４）。なお、以降では、予測モデルは、ラベルαの「ＡＢＣＤＥ→Ｆ」であるとして説明する。
【００９９】
ステップＳ６１において、アラーム予測部１７は、イベント情報記憶部１８に格納されている直近の５つのイベント列が、ラベルαのクラスタに属するか否かを判定する。ラベルαのクラスタに属しない場合、ステップＳ２１に戻る一方、ラベルαのクラスタに属する場合、ステップＳ２４に進む。なお、予測モデル記憶部１９に複数の予測モデルが格納されている場合、アラーム予測部１７は、いずれかの予測モデルのラベルのクラスに属するか否かを判定する。
【０１００】
より一般には、予測モデルの予測元イベント列が「Ｘ１Ｘ２・・・Ｘｍ」がラベルαのクラスタに分類される場合、イベント情報記憶部１８に格納されている直近のｍ個のイベント列「Ｘ１Ｘ２・・・Ｘｍ」がクラスタαに属するか否かを判定する。
【０１０１】
＜まとめ＞
以上のように、本実施形態に係るアラーム予測システム１の実施例１では、時系列データとして蓄積されているイベントに基づき、指定されたアラームを予測するための予測モデルを作成する。しかも、このとき、作成された予測モデルの予測漏れ率や誤予測率等の評価値をユーザに提示する。したがって、ユーザは、作成された予測モデルが所望の予測精度を有するか否かを、当該予測モデルに基づく予測を行う前に知ることができる。
【０１０２】
また、実施例２及び３では、時系列データと蓄積されているイベントに基づき、指定されたアラームを予測するための予測モデルを、複数作成する。このとき、実施例１と同様に、作成された複数の予測モデルの予測漏れ率や誤予測率等の評価値をユーザに提示する。したがって、ユーザは、作成された複数の予測モデルから所望の予測精度を有する予測モデルを選択することがきる。
【０１０３】
さらに、実施例４では、イベントが発生する時間間隔をも考慮した予測モデルを、クラスタリングの手法を用いて作成する。これにより、予測精度の高い予測モデルを作成することができる。
【０１０４】
なお、本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【０１０５】
１      アラーム予測システム
１０    アラーム予測装置
１１    記号化部
１２    予測対象アラーム設定部
１３    イベント列抽出部
１４    予測モデル作成部
１５    予測モデル評価部
１６    表示制御部
１７    アラーム予測部
１８    イベント情報記憶部
１９    予測モデル記憶部
２０    監視装置
３０    機器制御装置
４０    機器
【図１】
0006582527.tif 000002
【図２】
0006582527.tif 000003
【図３】
0006582527.tif 000004
【図４】
0006582527.tif 000005
【図５】
0006582527.tif 000006
【図６】
0006582527.tif 000007
【図７】
0006582527.tif 000008
【図８】
0006582527.tif 000009
【図９】
0006582527.tif 000010
【図１０】
0006582527.tif 000011
【図１１】
0006582527.tif 000012
【図１２】
0006582527.tif 000013
【図１３】
0006582527.tif 000014
【図１４】
0006582527.tif 000015
【図１５】
0006582527.tif 000016
【図１６】
0006582527.tif 000017
【図１７】
0006582527.tif 000018