ユーザー事例

ベイジアンネットワーク構築支援システム

BayoLinkS
BayoLinkはBayoLinkSとしてリニューアルしました。

北村 章 特任教授／鳥取大学工学研究科 様

製造業は、BayoLinkで強くできる日本の主力産業である製造業。より高精度に、高効率な生産を目指し、さまざまな取り組みが行われている。鳥取大学で生産情報学を研究している北村 章特任教授もそうしたひとりだ。生産の基本となる理論（普遍性）、生産現場で採取されるプロセスデータ、およ鳥取大学 工学研究科 工学博士
北村 章 特任教授

び人のノウハウ（経験知）で構成されるパラダイムにBayoLinkを活用して統合的に分析する、巨大プラントのリスクアセスメントシステムを新たに構築した。

Interview
製造現場の理論、プロセスデータ、ノウハウを結合させる

Profile先生が研究されている生産情報学について教えてください。
北 村

北村 章 特任教授

生産には 3 つのパラダイムがあります。1 つは理論や技術、数式などの形式知。これがあると生産活動の計画や新製品開発に向けた各種の予測ができます。2 つ目は生産の現場

1978 年、神 戸 製 鋼 所 入社。2002 年 鳥 取 大 学 工から生まれるプロセスデータやそれらを元にした統計モデルから得られる情報。完全なデータが採取できたら、それはその生産活動の真実を表すでしょう。3 つ目は技能やスキ

学 部 教 授、同 大 学 大 学 院

ル、経験、ノウハウといった人間が持っている暗黙知で、第六感などもここに含まれます。
これは生産に携わる個人に帰属しているもので、ナレッジマネージメントが必要な分野でもあります。今、精度の向上や早期量産化を目指す知的なものづくりは、現場ではこの3 つのパラダイムを経験的に、また臨機応変に関連させることで実現しています。私は生産情報学の具現化として、3 つのパラダイムをコンピューター上で結合させて有機的に活用することで、不具合分析や事故予知などの分野に応用する研究を進めています。

産 業プロセスの 知 的 制
御、シ ス テ ム 最 適 化 お よび 生 産 情 報 学に関 する研究 に 従 事 し、論 文 多 数。

IoT 技 術 を 活 用し た 新 た
な 産 業 保 安システムの 開研究ではBayoLinkを使っていらっしゃると聞きました。
北 村

工 学 研 究 科 教 授 に 就 任。

発（ 2017-2018 年）など、
経 済 産 業 省 事 業 も 多く手

3 つのパラダイムを統合し、確率的な分析や推論を行うシステムとしてBayoLinkを使っています。分析にあたっては、3 つのパラダイムの情報をコンピューター上で処理するのがけている。にモデリングする必要がありますが、生産知識に関するテキスト情報（形式知）を合理的に扱うために、それらの知識をオントロジーによって体系化しています。また、テキストマイニングの技術を使い、知識に関するテキスト情報の関連性をことばネットワークでまとめることで気づきを得ることもあるでしょう。その上で、コンピューター上でこの 3 つを結合し、生産という行為を仮想的に実現してみるわけです。BayoLinkはテキスト情報も数値データも同時に扱えることから、モデリングの統合が進みました。
さまざまなデータを同時に同等に扱えることはBayoLinkの大きな生産情報学に関わる知識メディアと要素技術特徴で、これがあったからこそ、私の研究も進みました。
ベイジアンネット（BayoLink）

巨大プラント運転の不具合や原因を生産情報学の理論とBayoLinkで分析事故予知のシステムを開発されたそうですね。
北 村 「リアルタイム・リスクアセスメント」というシステムで、石 油 精 製プラントの 事 故 予 知 をリア ル タイムに行うことを目 指したも の です。
石 油 精 製 プラントでは、年 間に 1,000 件もの ヒヤリハット が 発 生
して い ます が、そ れ が 情 報として 現 場 に 十 分 には 活 か さ れて い ません。その現状に生産情報学の手法でメスを入れようという狙いです。NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）の「平成 29-30 年度 IoT を活用した新産業モデル創出基盤整備事業」として採択された事業で、経済産業省が掲げる「 ConnectedIndustries 」の概念に繋がるものです。

原因

D1

D3

D2

D4

複雑な関連性

数式モデルの構築
遺伝的プログラミング

結果（現象） T1

数値データ
製造データ
プロセスデータ

T2

T3

条件付確率表 CPT（Conditional Probability Table）

原因・結果の関連性を定量的に分析

ベイジアンネットワークによる統合化
理論・数式
理論体系
（普遍的知識）人（テキスト）
情報
不具合報告書ヒヤリハットオントロジー（知識の体系化データの絞り込み）

複数データベースの紐付け
機械学習［裏面に続く］開発にあたっては数理システムの協力を得ました。事故

いものでした。そのため現場の方々にすぐに受け入れら予知に関わる化学的背景を記述した理論オントロジー、れ、実証実験もスムーズに進められました。
数理システムが、石油精製プラントという巨大施設の現ヒヤリハットなど人間のノウハウを含むテキスト情報、生産機器に設置された各種センサー、これらの情報を機械

場 の 状 況や 責 任 の 重さを理 解した上で提 案をしてくれ

学習によって紐付けし、センサ ーの異常検知を契機に、BayoLinkによって、その原因をリアルタイムで推論するものです。ヒヤリハット関連の情報（自然文など）が約たことは、現場の方が「あっ、そうか」と気づく分析結果を提供することにもつながったと思います。

今回の開発の総括と、製造業の皆様へのアドバイスをお願いします。

3,000 件、センサ ー は約 2,000 個 所 あり、サポ ートベク
ターマシン等 AI 技術をも活用し、推定精度の高い結果が得られるように工夫しています。ここでは、ヒヤリハット
情 報 の 1 件ごとに、6 階 層で構成される事故予知 の 理 論

北 村

オントロジーのうち、関連がある事象が紐付けられています。数理システムには、私の研究室で開発した試作システムをもとに、モデル事業所で操業中に実際に使用できる実用システムの開発に協力してもらいました。実用化に至ったのは、数理システムのスタッフがソフト開発とともに、モデル事業所のスタッフとの打ち合わせや現場にも足を運び、密な連携が取れた結果だと思います。

スにまとめるかが大切です。自社だけではなかなか難しいかもしれませんが、数理システムは今回のシステム構築で経験を積んでおり、解決策を持っているはずです。
今回、BayoLinkの活用がリーズナブルで納得感のある生 産 の 現 場 革 新につながるなど、製 造 関 連 の 分 野に役立つシステム構築の一例を作ることができました。私は日本の製造業をもっと強くして、国の技術力や自主保安力をさらに高めたいといつも願っています。そのためにも、こうした実用的なシステムの社会実装を今後も進めていきたいと思っています。

そのシステムは、どのように作動するのでしょうか。
北 村

生産情報学の立場からは、生産理論とプロセス情報、生産ノウハウ、この 3 つをいかにモデリングし、データベーセンサーが異常検知して信号を発信すると、BayoLinkがベイジアンネットワークを用いて、一番関係性の強い不具合や理論的原因および対策を確率的に推論します。
広 大で複 雑 な 石 油 精 製 プラントで発 生している多 様で膨 大な現 象やデ ータを受け、過 去 の 蓄 積 情 報から事 故や不具合に関わって何が起こっているのかを時々刻々と推 論するわけです。まさにBayoLinkの 独 壇 場といえます。推論結果を「気づき」として、次に何が起こり、どんな事故につながりそうか、シナリオを熟練技術者に作ってもらいます。熟練技術者には経験知が豊富にあり、気づきを与えれば、関連したさまざまな知見やアイデアが出てきます。それを事故の回避に役立てるのです。これは、知識の発揚を励起するシステムともいえます。

BayoLinkによる推論過程の例（不具合対策）
人的作業の理論オントロジーとヒヤリハットを紐付けている。

確率値の高い事象を自動的に証拠状態とする

複数センサーのリアルタイム発報

ここで大 切 な のは、熟 練 技 術 者 の 気 づきとなる情 報をいかに提供するかということです。技術者が蓄積してきた経験やノウハウ、直感に沿った分析結果が出ないと、現場は納得しませんし、彼らの気づきになりません。その点、BayoLinkが出す分析結果は現場が納得しやす「リアルタイム・リスクアセスメント」のシステム構成
事故・危険予兆
化学理論背景理論オントロジー
ダウンストリーム分析

確率推論エンジン BayoLink

HH報告書
HF

センサー

設備・装置

分析の自動化

圧力１

化学組成
③

アラーム

39GB（ 9 年間）

センサー

プロセス異常②

DCS

アップストリーム分析

3000ファイル（9年間）

①

発報
（異常）
センサー

T/P

体験内容

化学平衡
⑥

HH

流量１

HF

供給量過大

圧力 m

上流詰まり
化学反応速度
⑥

温度１

BZ

熱交換過小

温度 m

インバリアント
分析
センサー
発報予測

流量 m

下流詰まり
熱移動

理論オントロジー

HH：ヒヤリハット
HF：ヒューマン
ファクター

理論
（普遍性）

人情報

圧力 n

CGL

実プロセス
蒸留設備
脱硫設備
・・・・・・・・・・

温度 n
流量 n

プロセス情報実データ

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