JP2012141712A - プロセス監視診断装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】対象プロセスに設けられた複数のプロセスセンサーにより所定の周期で計測される前記対象プロセスの状態量や操作量からなる複数の計測変数の時系列データを収集し、保持しておくデータ収集・保存部2を有し、このデータ収集・保存2に保存された複数の計測変数の過去の時系列データを用いて、プロセス監視モデルを構築し供給するプロセスモデル構築・供給部4と、データ収集・保存部2から抽出されたオンラインデータと前記プロセスモデル構築・供給部4で構築されたプロセス監視モデルを用いてプロセスの状態を監視し、状態変化や異常兆候を検出するプロセス監視・診断部6とを備えてプロセスを監視し診断する。
【選択図】図1
Description
前記診断モデル構築部で生成する前記一つ以上の診断用統計量データに対する状態の変化を検出するための統計量閾値設定部とを有し、前記プロセス監視・診断部は、前記選択変数決定部で決定した選択変数に対応する現在データを前記データ収集・保存部から順次取り出す変数選択部と、前記変数変換式決定部で決定した変数変換式を用いて前記データ収集・保存部の現在データから現時点の指標を得るための変数変換を行う変数変換部と、前記正規化パラメータ決定部で決定した正規化パラメータを用いて選択された変数及び変換された変数のオンラインデータを正規化するデータ正規化部と、このデータ正規化部で正規化されたオンラインデータから前記診断モデル構築部で定義された統計量生成式に基づいて統計量データを生成しそれを監視可能な状態とする統計量監視部と、統計量監視部で生成されたオンラインの統計量データが前記統計量閾値設定部で決定した閾値を超えた場合にプロセスの状態変化や異常として検出する状態変化検出部とを有することを特徴とする。
bi=Σk=1N(xi(k)−ai)2/(N−1)
・・・(1)
ただし、Nは切り出したデータ数である。
これらは、以下の様に書くことができる。
(b)寄与量の大きいものから順に3個を状態変化要因変数とする。
(c)寄与量の値が、寄与量の平均±k*寄与量の標準偏差(k:パラメータ)を超えたものを状態変化要因変数とする。
また、加圧・常圧濃縮槽805に対しては、最終沈殿池803から投入される余剰汚泥流量を計測する加圧・常圧濃縮槽余剰汚泥投入量センサー8115と、加圧・常圧濃縮槽805における加圧・常圧水量、フロス厚、浮上汚泥濃度、浮上汚泥かきとり厚さをそれぞれ計測する加圧・常圧水量センサー8116、フロス厚センサー8117、浮上汚泥濃度センサー8118、及び浮上汚泥かきとり厚さセンサー8119がそれぞれ設けられている、
また、汚泥消化槽807に対しては、後段の脱水機808への管路に、汚泥消化槽807から排出された消化汚泥の量と汚泥濃度を計測する汚泥消化槽消化汚泥量センサー8120と、汚泥消化槽消化汚泥濃度センサー8121とが設けられ、前段からの投入管路には汚泥消化槽投入有機物濃度センサー8122が設けられている。また、この汚泥消化槽807における、消化汚泥有機物濃度、消化温度、消化ガス発生量、メタン濃度、CO2濃度、硫化水素濃度、pH、ORPをそれぞれ計測する消化汚泥有機物濃度センサー8123、消化温度センサー8124、消化ガス発生量センサー8125、メタン濃度センサー8126、CO2濃度センサー8127、硫化水素濃度センサー8128、pHセンサー8129、及びORPセンサー8130が設けられている。さらに、最初沈殿池801への循環管路には、この汚泥消化槽807での脱離液SS濃度センサー8131が設けられている。
3…過去データ(オフラインデータ)抽出部
4…プロセス監視モデル構築・供給部
5…現在データ(オンラインデータ)抽出部
6…プロセス監視・診断部
41…選択変数決定部
42…変数変換式決定部
43…正常データ抽出部
44…正規化パラメータ決定部
45…診断モデル構築部
46…統計量しきい値設定部
47…状態変化要因寄与量式設定部
61…変数選択部
62…変数変換部
63…アウトライア除去部
64…データ正規化部
65…統計量監視部
66…状態変化検出部
67…要因項目(変数)推定部
Claims (9)
- 対象プロセスに設けられた複数のプロセスセンサーにより所定の周期で計測される前記対象プロセスの状態量や操作量からなる複数の計測変数の時系列データを収集し、保持しておくデータ収集・保存部と、
前記データ収集・保存に保存された複数の計測変数の過去の時系列データを用いて、プロセス監視モデルを構築し供給するプロセスモデル構築・供給部と、
前記データ収集・保存部から抽出されたオンラインデータと前記プロセスモデル構築・供給部で構築されたプロセス監視モデルを用いてプロセスの状態を監視し、状態変化や異常兆候を検出するプロセス監視・診断部とを備え、
前記プロセスモデル構築・供給部は、
前記データ収集・保存に保存された複数の計測変数の過去の時系列データから、前記プロセス監視モデルを構築するために必要となる全変数あるいは一部の変数を選択する選択変数決定部と、
前記データ収集・保存部に保存された複数の計測変数から、前記対象プロセスの運転上有用な管理指標やプロセスの状態変化や異常兆候の早期検出に有用な指標を得るための所定の変換式が設定されている変数変換式決定部と、
前記選択変数決定部によって選択された選択変数と前記変数変換式決定部の式を用いることによって変換された過去の変換変数の時系列データの中からアウトライアなどの異常データを除去した前記選択変数と前記変換変数の正常時系列データに対して(xi(t)−ai)/biによりデータを正規化するためのパラメータaiとbiを決定するデータ正規化パラメータ決定部と、
前記正規化パラメータ決定部によって決定した正規化パラメータを用いて正規化されたデータに対して、主成分分析(PCA)、主成分回帰(PCR)、部分最小2乗法(PLS)に代表される多変量解析手段の一つを利用して、少なくとも一つ以上の診断用統計量データを生成する式を定義する診断モデル構築部と、
前記診断モデル構築部で生成する前記一つ以上の診断用統計量データに対する状態の変化を検出するための統計量閾値設定部とを有し、
前記プロセス監視・診断部は、
前記選択変数決定部で決定した選択変数に対応する現在データを前記データ収集・保存部から順次取り出す変数選択部と、
前記変数変換式決定部で決定した変数変換式を用いて前記データ収集・保存部の現在データから現時点の指標を得るための変数変換を行う変数変換部と、
前記正規化パラメータ決定部で決定した正規化パラメータを用いて選択された変数及び変換された変数のオンラインデータを正規化するデータ正規化部と、
このデータ正規化部で正規化されたオンラインデータから前記診断モデル構築部で定義された統計量生成式に基づいて統計量データを生成しそれを監視可能な状態とする統計量監視部と、
統計量監視部で生成されたオンラインの統計量データが前記統計量閾値設定部で決定された閾値を超えた場合にプロセスの状態変化や異常として検出する状態変化検出部とを有する
ことを特徴とするプロセス監視診断装置。
ただし、xi:i番目の選択変数/変換変数、ai:i番目の選択変数/変換変数に対するシフトを表す定数(シフトパラメータ)、bi:i番目の選択変数/変換変数に対するスケーリングを表す定数(スケーリングパラメータ)とする。 - 前記プロセスモデル構築・供給部は、前記選択変数と前記変換変数の中から状態変化が生じた場合の要因を推定する状態変化要因寄与量式設定部をさらに有し、
前記プロセス監視・診断部は、前記状態変化検出部でプロセスの状態変化や異常が検出された場合に、その要因となる変数を前記状態変化要因寄与量式設定部で設定された寄与量演算によって推定する要因項目(変数)推定部をさらに有する
ことを特徴とする請求項1に記載のプロセス監視診断装置。 - 変数変換式決定部には、非線形変換(含:積(掛け算)と商(割り算))、微分/差分変換、積分/積算変換、所定周期のデシメーション変換、所定周期のインターポレーション変換、管理指標/性能指標変換の中から少なくとも一つ以上の変換式を含むことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載のプロセス監視診断装置。
- 前記選択変数決定部および前記変数選択部での処理の前段において、前記データ収集・保存部に収集・保存されているプロセス計測変数に対して、所定時間単位Tで所定の期間Rに亘る時間をシフトしてプロセス計測変数を新たに生成し、元のプロセス計測変数の個数のR/T倍の拡張されたプロセス計測変数を構成しておく処理が入ることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のプロセス監視診断装置。
- 前記選択変数決定部および前記変数選択部での処理の前段において、前記データ収集・保存部に収集・保存されているプロセス計測変数に対して、離散ウェーブレット変換による分解・再構成アルゴリズムによって構成されるデジタルフィルタを適用することにより元のプロセスデータをN個に分割し、元のプロセス計測変数の個数のN倍の拡張されたプロセス計測変数を構成しておくことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のプロセス監視診断装置。
- 請求項1に記載のデータ収集・保存部、プロセスモデル構築・供給部、及びプロセス監視・診断部から成るプロセス監視診断装置を、処理系列毎や配水ブロック毎などの処理単位毎にM個(M:処理単位の個数)構築し、さらに、このM個の各監視・診断装置から計算される各統計量を入力とするMSPCによる全体のプロセス監視・診断装置を有することを特徴とする階層型のプロセス監視診断装置。
- 前記対象プロセスが下水処理プロセス/産業排水プロセスなどの生物学的廃水処理プロセスであり、
前記変数変換式決定部による変換式として、汚泥滞留時間(SRT)、好気槽汚泥滞留時間(A−SRT)、水理学的滞留時間(HRT)、Log(SRT)/水温、Log(A-SRT)/水温、余剰汚泥発生量、有機物(COD and/or BOD)負荷量、窒素負荷量、リン負荷量、有機物(BOD and/or COD)-SS負荷、水面積負荷、リン負荷/窒素負荷、有機物負荷/窒素負荷、有機物負荷/リン負荷、pH/ORP、DOの変化率(微分値)、風量の変化率(微分値)、アンモニア濃度変化率、硝酸濃度変化率、リン濃度変化率、pHの変化率、ORPの変化率、汚泥界面の変化率、水温の変化率、所定期間の雨量積算値(積分値)、平日/休日毎の計測データ、のいずれか一つ以上の変換式を有する
ことを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれかに記載のプロセス監視診断装置。 - 対象プロセスが汚泥処理プロセスであり、
前記変数変換式決定部による変換式として、濃縮槽余剰汚泥混入率、濃縮槽固形物回収率、濃縮槽HRT、濃縮槽汚泥固形物滞留時間、濃縮槽汚泥界面変化率、遠心濃縮機遠心効果、遠心濃縮機スクリューコンベヤとボウル回転数差速、加圧・常圧濃縮機気固比、加圧・常圧濃縮機フロス厚変化率、加圧・常圧濃縮機浮上汚泥掻きとり頻度、消化槽消化率、消化槽消化汚泥量、消化槽消化日数、消化槽消化日数/消化温度、ガス発生率、メタンガス組成比率、CO2組成比率、硫化水素組成比率、消化槽固形物負荷、消化槽有機物負荷、消化槽有機物負荷/窒素負荷、pH/ORP、pH変化率、ORP変化率、消化槽脱離液SS変化率、温度変化率、ガス発生量変化率、脱水機ろ過流量変化率、のいずれか一つ以上の変換式を有する
ことを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれかに記載のプロセス監視診断装置。 - 対象プロセスが浄水・給配水プロセスであり、
前記変数変換式決定部による変換式として、汚泥量/凝集剤注入量、塩素要求量/次亜塩素酸注入量、予め定義した夜間時間帯の配水量、予め定義した所定時間毎の配水量あるいは給水量、あるいは、オンライン計測データから計測されるパフォーマンスインディケータ(PI)である、原水有効利用率(%)、カビ臭から見たおいしい水達成率(%)、塩素臭から見たおいしい水達成率(%)、総トリハロメタン濃度水質基準比(%)、有機物(TOC)濃度水質基準比(%)、活性炭投入率(%)、薬品備蓄日数(日)、燃料備蓄日数(日)、供給単価(円/立方メートル)、給水原価(円/立方メートル)、有収率(%)、配水量1立方メートル当たり電力消費量(kWh/立方メートル)、配水量1立方メートル当たり消費エネルギ(MJ/立方メートル)、再生可能エネルギ利用率(%)、浄水発生土の有効利用率(%)、配水量1立方メートル当たり二酸化炭素(CO2)排出量(g・CO2/立方メートル)、地下水率(%)、ポンプ平均稼働率(%)、漏水率(%)、給水件数当たり漏水量(立方メートル/年/件)、のいずれか一つ以上の変換式を有する
ことを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれかに記載のプロセス監視診断装置。
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Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014035282A (ja) * | 2012-08-09 | 2014-02-24 | Ihi Corp | 異常診断装置 |
WO2014073261A1 (ja) * | 2012-11-09 | 2014-05-15 | 株式会社 東芝 | プロセス監視診断装置、プロセス監視診断プログラム |
WO2014142152A1 (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | 株式会社 東芝 | プロセス監視診断装置 |
KR101581425B1 (ko) * | 2014-09-15 | 2015-12-30 | 한국외국어대학교 연구산학협력단 | 제품 제조 공정에서의 이상 감지 방법, 장치 및 기록매체 |
JP2016103133A (ja) * | 2014-11-28 | 2016-06-02 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | 計量メータの状態変化検出装置及びプログラム |
JP2016110594A (ja) * | 2014-12-08 | 2016-06-20 | 株式会社東芝 | プラント監視装置、プラント監視方法、およびプログラム |
WO2016120531A1 (en) * | 2015-01-30 | 2016-08-04 | Metsä Fibre Oy | Monitoring the chemical load of wastewater in an industrial process |
JP2016164772A (ja) * | 2015-02-26 | 2016-09-08 | 富士電機株式会社 | プロセス監視装置、プロセス監視方法及びプログラム |
JP2016192000A (ja) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | 横河電機株式会社 | 業務支援装置及び業務支援方法 |
KR20170090049A (ko) * | 2016-01-28 | 2017-08-07 | 한화테크윈 주식회사 | 부품 실장기의 공정 라인 오류의 원인을 자동으로 식별하는 방법, 그리고 이에 적용되는 장치 |
JP2017157072A (ja) * | 2016-03-03 | 2017-09-07 | 株式会社日立製作所 | 異常検出装置、系統安定度監視装置、及びそのシステム |
JP2017209642A (ja) * | 2016-05-26 | 2017-11-30 | メタウォーター株式会社 | 最終沈澱池からの返送汚泥量・余剰汚泥量の調節方法 |
JP2019067139A (ja) * | 2017-09-29 | 2019-04-25 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | 監視装置、監視方法、監視プログラム、表示装置、表示方法および表示プログラム |
EP3353613A4 (en) * | 2016-04-18 | 2019-08-21 | SembCorp Industries Ltd | SYSTEM AND METHOD FOR CONTROLLING A PROCESS FOR WASTEWATER TREATMENT |
JP2020024119A (ja) * | 2018-08-06 | 2020-02-13 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 性能評価装置、性能評価方法及び性能影響度出力方法 |
CN111183510A (zh) * | 2017-10-05 | 2020-05-19 | 应用材料公司 | 错误检测分类 |
WO2021059302A2 (en) | 2019-09-27 | 2021-04-01 | Tata Consultancy Services Limited | Method and system for diagnosing anomaly in a manufacturing plant |
TWI734330B (zh) * | 2019-01-31 | 2021-07-21 | 日商住友重機械工業股份有限公司 | 支援裝置、支援方法及記錄媒體 |
KR102425177B1 (ko) * | 2022-02-18 | 2022-07-27 | 주식회사 유앤유 | 하수처리시설을 관리하기 위한 방법 및 이를 수행하는 스마트 중앙제어 분석시스템 |
WO2022185771A1 (ja) * | 2021-03-04 | 2022-09-09 | 三菱ケミカルエンジニアリング株式会社 | 診断装置、診断方法、及び診断プログラム |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6364800B2 (ja) * | 2014-02-10 | 2018-08-01 | オムロン株式会社 | 監視装置及び監視方法 |
JP6501593B2 (ja) * | 2015-04-03 | 2019-04-17 | 住友化学株式会社 | 予測ルール生成システム、予測システム、予測ルール生成方法及び予測方法 |
ES2906411T3 (es) * | 2015-06-29 | 2022-04-18 | Suez Groupe | Procedimiento de detección de anomalías en un sistema de distribución de agua |
JP6620056B2 (ja) * | 2016-03-31 | 2019-12-11 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 機器の異常診断方法及び機器の異常診断装置 |
SG10202009671UA (en) * | 2016-04-04 | 2020-11-27 | Boehringer Ingelheim Rcv Gmbh | Real time monitoring of product purification |
US20180121889A1 (en) * | 2016-10-28 | 2018-05-03 | Wipro Limited | Method and system for dynamically managing waste water treatment process for optimizing power consumption |
WO2018139144A1 (ja) * | 2017-01-25 | 2018-08-02 | Ntn株式会社 | 状態監視方法および状態監視装置 |
CN112955839B (zh) * | 2018-10-30 | 2024-08-20 | 国立研究开发法人宇宙航空研究开发机构 | 异常检测装置、异常检测方法和程序 |
CN109524069B (zh) * | 2018-11-09 | 2021-09-10 | 南京医渡云医学技术有限公司 | 医疗数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
JP6933630B2 (ja) * | 2018-12-06 | 2021-09-08 | ファナック株式会社 | 処理時間監視装置 |
CN110529746B (zh) * | 2019-09-05 | 2020-12-25 | 北京化工大学 | 管道泄漏的检测方法、装置和设备 |
CN112016800B (zh) * | 2020-07-17 | 2024-03-08 | 北京天泽智云科技有限公司 | 一种基于有效性指标的特征选择方法与系统 |
CN113239187B (zh) * | 2021-04-13 | 2024-05-14 | 鹏城实验室 | 一种基于多层级工业结构知识块划分的监测方法 |
CN115536088A (zh) * | 2022-09-28 | 2022-12-30 | 南京晓庄学院 | 一种基于数据分析的污水生化处理流程优化管控系统 |
CN117342689B (zh) * | 2023-12-06 | 2024-02-02 | 安徽新宇环保科技股份有限公司 | 一种污水厂智能脱氮方法及系统 |
CN117725542B (zh) * | 2024-02-18 | 2024-04-12 | 北京林业大学 | 一种杨树根系微生物状态实时监测方法 |
CN117964024A (zh) * | 2024-04-02 | 2024-05-03 | 车泊喜智能科技(山东)有限公司 | 一种基于人工智能的洗车废水净化处理控制系统 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3495129B2 (ja) * | 1995-03-03 | 2004-02-09 | 株式会社東芝 | プラント異常検知装置 |
JP4289602B2 (ja) * | 2003-03-31 | 2009-07-01 | 三菱化学株式会社 | プロセス監視方法 |
JP4468269B2 (ja) * | 2005-08-30 | 2010-05-26 | 株式会社東芝 | プロセス監視装置及びその方法 |
JP2007257190A (ja) * | 2006-03-22 | 2007-10-04 | Toshiba Corp | 総合監視診断装置 |
JP2009199545A (ja) * | 2008-02-25 | 2009-09-03 | Toshiba Corp | 遠隔監視システム |
-
2010
- 2010-12-28 JP JP2010293048A patent/JP5793299B2/ja active Active
-
2011
- 2011-12-27 CN CN201180062681.9A patent/CN103534658B/zh active Active
- 2011-12-27 WO PCT/JP2011/007313 patent/WO2012090492A1/ja active Application Filing
Cited By (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014035282A (ja) * | 2012-08-09 | 2014-02-24 | Ihi Corp | 異常診断装置 |
CN104781741A (zh) * | 2012-11-09 | 2015-07-15 | 株式会社东芝 | 工序监视诊断装置及工序监视诊断程序 |
WO2014073261A1 (ja) * | 2012-11-09 | 2014-05-15 | 株式会社 東芝 | プロセス監視診断装置、プロセス監視診断プログラム |
JP2014096050A (ja) * | 2012-11-09 | 2014-05-22 | Toshiba Corp | プロセス監視診断装置、プロセス監視診断プログラム |
CN104781741B (zh) * | 2012-11-09 | 2017-07-04 | 株式会社东芝 | 工序监视诊断装置及工序监视诊断程序 |
CN105027014B (zh) * | 2013-03-14 | 2017-09-05 | 株式会社东芝 | 工序监视诊断装置 |
WO2014142152A1 (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | 株式会社 東芝 | プロセス監視診断装置 |
CN105027014A (zh) * | 2013-03-14 | 2015-11-04 | 株式会社东芝 | 工序监视诊断装置 |
JP2014178844A (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Toshiba Corp | プロセス監視診断装置 |
KR101581425B1 (ko) * | 2014-09-15 | 2015-12-30 | 한국외국어대학교 연구산학협력단 | 제품 제조 공정에서의 이상 감지 방법, 장치 및 기록매체 |
JP2016103133A (ja) * | 2014-11-28 | 2016-06-02 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | 計量メータの状態変化検出装置及びプログラム |
JP2016110594A (ja) * | 2014-12-08 | 2016-06-20 | 株式会社東芝 | プラント監視装置、プラント監視方法、およびプログラム |
WO2016120531A1 (en) * | 2015-01-30 | 2016-08-04 | Metsä Fibre Oy | Monitoring the chemical load of wastewater in an industrial process |
JP2016164772A (ja) * | 2015-02-26 | 2016-09-08 | 富士電機株式会社 | プロセス監視装置、プロセス監視方法及びプログラム |
JP2016192000A (ja) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | 横河電機株式会社 | 業務支援装置及び業務支援方法 |
KR102436629B1 (ko) | 2016-01-28 | 2022-08-25 | 한화정밀기계 주식회사 | 부품 실장기의 공정 라인 오류의 원인을 자동으로 식별하는 방법, 그리고 이에 적용되는 장치 |
KR20170090049A (ko) * | 2016-01-28 | 2017-08-07 | 한화테크윈 주식회사 | 부품 실장기의 공정 라인 오류의 원인을 자동으로 식별하는 방법, 그리고 이에 적용되는 장치 |
JP2017157072A (ja) * | 2016-03-03 | 2017-09-07 | 株式会社日立製作所 | 異常検出装置、系統安定度監視装置、及びそのシステム |
EP3353613A4 (en) * | 2016-04-18 | 2019-08-21 | SembCorp Industries Ltd | SYSTEM AND METHOD FOR CONTROLLING A PROCESS FOR WASTEWATER TREATMENT |
JP2017209642A (ja) * | 2016-05-26 | 2017-11-30 | メタウォーター株式会社 | 最終沈澱池からの返送汚泥量・余剰汚泥量の調節方法 |
JP2019067139A (ja) * | 2017-09-29 | 2019-04-25 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | 監視装置、監視方法、監視プログラム、表示装置、表示方法および表示プログラム |
JP7019364B2 (ja) | 2017-09-29 | 2022-02-15 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | 監視装置、監視方法、監視プログラム、表示装置、表示方法および表示プログラム |
US11275975B2 (en) | 2017-10-05 | 2022-03-15 | Applied Materials, Inc. | Fault detection classification |
JP2020536380A (ja) * | 2017-10-05 | 2020-12-10 | アプライド マテリアルズ インコーポレイテッドApplied Materials,Incorporated | 異常の検出及び類別 |
CN111183510B (zh) * | 2017-10-05 | 2023-11-17 | 应用材料公司 | 错误检测分类 |
JP7182617B6 (ja) | 2017-10-05 | 2022-12-16 | アプライド マテリアルズ インコーポレイテッド | 異常の検出及び類別 |
JP7182617B2 (ja) | 2017-10-05 | 2022-12-02 | アプライド マテリアルズ インコーポレイテッド | 異常の検出及び類別 |
CN111183510A (zh) * | 2017-10-05 | 2020-05-19 | 应用材料公司 | 错误检测分类 |
JP2020024119A (ja) * | 2018-08-06 | 2020-02-13 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 性能評価装置、性能評価方法及び性能影響度出力方法 |
JP7014686B2 (ja) | 2018-08-06 | 2022-02-01 | 三菱パワー株式会社 | 性能評価装置、性能評価方法及び性能影響度出力方法 |
KR20210124214A (ko) | 2019-01-31 | 2021-10-14 | 스미도모쥬기가이고교 가부시키가이샤 | 지원장치, 지원방법 및 지원프로그램 |
TWI734330B (zh) * | 2019-01-31 | 2021-07-21 | 日商住友重機械工業股份有限公司 | 支援裝置、支援方法及記錄媒體 |
EP4035008A4 (en) * | 2019-09-27 | 2023-10-11 | Tata Consultancy Services Limited | METHOD AND SYSTEM FOR DIAGNOSING ANOMALIES IN A MANUFACTURING PLANT |
WO2021059302A2 (en) | 2019-09-27 | 2021-04-01 | Tata Consultancy Services Limited | Method and system for diagnosing anomaly in a manufacturing plant |
WO2022185771A1 (ja) * | 2021-03-04 | 2022-09-09 | 三菱ケミカルエンジニアリング株式会社 | 診断装置、診断方法、及び診断プログラム |
KR102425177B1 (ko) * | 2022-02-18 | 2022-07-27 | 주식회사 유앤유 | 하수처리시설을 관리하기 위한 방법 및 이를 수행하는 스마트 중앙제어 분석시스템 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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