JP2018513490A - 自動化システムを動作させる方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
a)自動化プロセスのコンテキストを含むプロセスデータによってトレーニングされた自動化システムのための学習ベース予測モデルを用意するステップと、
b)自動化プロセスのカレント(現行)コンテキストに関する情報を受け取るステップと、
c)前記カレントコンテキストを前記プロセスデータのコンテキストと比較することによってコンテキスト変化を検証するステップと、
d)コンテキスト変化がある場合、プレ(前の)ドリフトプロセスデータとポスト(後の)ドリフトプロセスデータとを比較することによってコンセプトドリフトを検証するステップと、
e)コンセプトドリフトがある場合に、前記モデルをポストドリフトプロセスデータで再トレーニングするステップと、
f)コンテキスト変化がない場合に、コンテキスト変化の検証では検出されないランダムコンセプトドリフトを検査するステップと、
g)ランダムコンセプトドリフトがある場合に、前のコンテキスト変化を含むデータを使用することによってカレントコンテキストを拡張するステップとを含み、
h)この他に更なるステップは必要ない。
a)自動化プロセスのコンテキストを含むプロセスデータによってトレーニングされた自動化システムのための学習ベース予測モデルを取得する手段と、
b)自動化プロセスのカレントコンテキストに関する情報を受け取る手段と、
c)前記カレントコンテキストを前記プロセスデータのコンテキストと比較することによってコンテキスト変化を検証する手段と、
d)コンテキスト変化がある場合に、プレドリフトプロセスデータとポストドリフトプロセスデータを比較することによってコンセプトドリフトを検証する手段と、
e)コンセプトドリフトがある場合に、前記モデルを再トレーニングするポストドリフトプロセスデータを提供する手段と、
f)コンテキスト変化がない場合に、コンテキスト変化の検証では検出されないランダムコンセプトドリフトの検査を行う手段と、
g)ランダムコンセプトドリフトがある場合に、前のコンテキスト変化を含むデータを使用することによってカレントコンテキストを拡張する手段とを含む。
a)自動化プロセスのコンテキストを含むプロセスデータによってトレーニングされた自動化システムの学習ベース予測モデルを提供する手段と、
b)上記の装置によって検査されたコンセプトドリフトがある場合に、前記モデルを再トレーニングするポストドリフトプロセスデータを受け取る手段とを含む。
・解析モデルは、特定の状況に自動的に適応し、そこで最適に機能し、したがって、最適化された意志決定を確実に支援する。
・繰り返し及び類似状況に関する知識を使用して、既に利用可能な最適解析モデルを、新しいものを指定しトレーニングすることなく選択できる。
・データ科学者を導き支援できる解析プロセスにおけるコンテキスト固有の専門知識の統合の自動化。
・当該手法によって、MOM関連のキーパフォーマンスインジケータを改善する正確で信頼できる解析的モデルが得られる。
・全てのデータストリームアイテムを継続的に監視することなく、ビジネス、自動化及び製品ライフサイクルコンテキストに関する知識に基づくデータ生成プロセスの変化の効率的検出。
・解析に適応させたコンテキストアウェアネスを提供する、コンセプトドリフトのフィードバックに基づくセマンティックデータ統合のためのコンテキストの動的拡張。
・解析モデルは、基礎となる物理的又はITシステムが変化した後で自動的に更新される。これにより、MOMシステムの保守作業が減少する。
1)専用コンテキスト知識ベース内のセマンティックレベルの様々なデータソースを統合し、
2)データ生成のコンテキストの変化を追跡し、
3)最適かつ状況に応じた意志決定を支援するために解析のコンテキストアウェアネスを保証する。
・ コンテキストアウェア解析CA:データセットに基づいてトレーニングされた全ての解析モデルM(例えば、監督機械学習アルゴリズム)が、MOMコンテキストブローカの上に展開され、これは、モデルが常に最新になるように維持され現状に従った結果を提供することを保証する。
・ コンテキスト知識ベース:この知識ベースは、本質的に、製造プロセス全体にわたる様々なシステム(例えば、PLM、MES、ERP)からのデータを統合するグローバルセマンティックデータモデルOである。この知識ベースは、カレントコンテキスト情報モデルを、セマンティックリフティングを介して幾つかの情報モデル(B2MML、OPC UA、AutomationML)を統合する存在論の形で、表現する。
・ コンセプトドリフト検証E:この構成要素は、ドリフトするコンセプト、即ち基礎データ生成プロセスにおける異常性を検出する。例えば、処理時間エスティメータの誤りの急増である。これは、特定のコンテキスト変化がそのコンセプトドリフトの原因であったことを検証するために使用される。データセットの配布におけるコンセプトドリフトを検査する幾つかの手法がある(例えば、仮説検定及び分類[6,7])。コンセプトドリフト検証は、実質的に特定解析モデルのコンセプトドリフトとなる著しいコンテキスト変化を追跡するために使用される。
・ コンテキスト知識ヒストリH:ある期間にわたるコンテキスト知識ベースの変化は、コンテキスト知識ヒストリに記憶され、それにより、後の時点と参照され比較され得る。これは、主に、繰り返し又は類似の状況が、解析モデルによって既に実質的に処理されたかどうかを確かめるために使用される。
・ データソース(D):コンテキスト情報は、主として3つのタイプのシステム(PLM、MES及びERP)から来る。それらのデータは、AutomationML、B2MML及びOPC UAのような標準化された情報モデルによって統合される必要がある。このデータは、統一グローバル知識ベースにマッピングされる。
O=<T;A>
これは、製造プロセスに含まれる全てのシステムからのデータを統合する。
<Robot;subclassOf;Equipment>
ここで、Robotがサブジェクトの場合、subclassOfがプロパティであり、Equipmentが三つ組のオブジェクトである。
<Robo−1;type;Robot>,<Robo−1;usedIn;BodyWelding>
これらの3つの三つ組は、プロパティusedInを介して具体的個体Robo−1を具体的プロセスBodyWeldingと関連付ける。
A={M1;M2;…;Mk}
これは同じタスクに使用でき、各モデルは、OM1;OM2;…;OMkと示されたローカルコンテキストが割り当てられる。それにより、可能な全てのコンテキストから解析モデルへのマッピングFを見つけなければならない。
この関数は、例えば、基礎グローバルコンテキストOに基づいてサンプリングされた新しい未知の入力ベクトルx’を分類したい場合に、所定の状況の最適解析モデルを見つけるのに必要である。式(2)は、この状況を示す。
ここで、M*は、なんらかのパフォーマンス基準に対する最適解析モデルであり、Oは、カレントグローバルコンテキストである。
A=<MES;controls;Robo−1>,<Robo−1;produces;P1>;…
これは、P1が作成されるときの状況を示す。製造プロセスのコンテキストが変化し次第、それに応じて解析モデル、例えば状況ごとに異なるエスティメータを適応させなければならない。
{<MES;monitors;Robo−1>}
{<Robo−1;produces;P1>}
{<Robo−1;produces;P2>}
1)繰り返し状況の検出。特定の解析モデルが適切に機能することを知る。
2)コンセプトドリフトを引き起こした予測不能な事象を説明し未知の依存性を明らかにする。
1) 開始決定ノードで、コンテキストブローカは、カレントコンテキストを以前のコンテキストと比較することによってコンテキスト変化について通知し、全てのモデルは、変更により影響を受けるエンティティを現在追跡しているかどうか確認する。
2) コンテキスト変化が起きた場合、コンセプトドリフト検証は、モデルのトレーニングデータをコンテキスト変化が起きた後でサンプリング又はブートストラップされたデータと比較することによって、モデルのトレーニングデータのデータ配布の変化を検査する。例えば、コンセプトドリフト検証は、Page−Hinkley検査[4]を使用できる。この検査の利点は、メモリ内に我々のモデルの誤差(平均二乗誤差)を維持するだけでよく、したがって、コンセプトドリフト検査を行うために大量のヒストリデータポイントを必要としないことである。
3) コンセプトドリフトが検証されその結果モデルが適応され、即ち、ポストコンセプトドリフトデータに基づいて再トレーニングされ、ヒストリのコンテキスト変化が追跡される。新しい解析モデルが、初期追跡コンテキストとしてそれぞれのコンテキスト変化と共に導入され得る。最後に、グローバルコンテキスト知識ベースも変更を認める。
4) 知識ベース及びヒストリに応じてコンテキスト変化が起きない場合、コンテキスト変化によって検出されないランダムコンセプトドリフトのための検査が採用される。
5) コンセプトドリフトが検証されその結果モデルが適応され、即ち、ポストコンセプトドリフトデータに基づいて再トレーニングされ、ヒストリのコンテキスト変化が追跡される。コンセプトドリフトが、コンテキストの前の変化(「ランダム」ドリフト)なしに検出された場合は、現在追跡されているコンテキストは不完全である。例えば、コンテキストは、グローバルコンテキスト知識ベースOの隣接コンテキストにより拡張できる。コンテキストは、この場合もコンセプトドリフトフィードバック、即ち、変量が異常又は制御不能な挙動を示すかどうかを決定する統計的検定を使用して、動的に拡張されなければならない。即ち、モデルは、事前に説明されない/「ランダム」コンセプトドリフトを正当化するコンテキストを探そうとする。各モデルの初期コンテキストを拡張するため、インターバルベースの「ランダム」コンセプトドリフト検出が実行される。そのようなドリフトが、モデルMの追跡コンテキストの事前変化なしに検出された場合は、グローバルコンテキスト知識ベースの隣接三つ組で拡張される。隣接三つ組とは、グローバルコンテキスト知識ベースにおける三つ組<s;p;o>であり、ここで、s又はoがローカルコンテキストで追跡される。
6) コンセプトドリフトを検証できず検出できない場合は、既存モデルをまだ使用できる。
ロジスティック回帰:LR(X1)=y
ここで、X1は独立変数(製品のタイプ、高さ、長さ、幅)からなり、yは従属変数(不具合)である。
コンセプトドリフト検証(例えば、[5]に述べられている)は、コンテキストを表わすプレドリフト及びポストドリフトデータセット(前に示した表を参照)を比較することによって、モデルのトレーニングデータのデータ配布の変化を試験する。コンテキスト変化が、実際に、データセット配布における統計的に有意なコンセプトドリフトを意味する場合は、次の2つの可能性がある。
1.コンセプトドリフトが検証された場合、ロジスティック回帰モデルLRが最新データにより再トレーニングされ、即ち、LR(X2)=y。
2.あるいは、既存モデルLR(X1)=yをそのまま使用でき、再トレーニングは必要ない。
Removed:={Robot(Robo−1),uses(BodyWelding,Robo−1)}
Added:={Robot(Robo−2),uses(BodyWelding,Robo−2)}
[1] http://www.w3.org/RDF/
[2] Ringsquandl, M., Lamparter, S., and Lepratti, R. (2014). Context-aware Analytics in MOM Applications.6th International Workshop on Acquisition, Representation and Reasoning about Context with Logic (EKAW14).
[3] Dey, A.K. (2001). Understanding and using context. Personal and ubiquitous computing.
[4] Page, E. (1954).Continuous Inspection Schemes. Biometrika, 41(1), 100-115.
[5] Jerome H. Friedman and Lawrence C. Rafsky. Multivariate generalizations of the Wald-Wolfowitz and Smirnov two-sample tests. Annals of Statistics, 7 (4): 697{717, 1979
[6] Arthur Gretton, Karsten M. Borgwardt, Malte Rasch, Bern- hard Scholkopf, and Alexander J. Smola. A kernel method for the two- sample-problem. In NIPS, 2006
[7] K.O. Stanley. Learning Concept Drift with a Commitee of Decision Trees. Technical Report AI-03-302, Department of Computer Sciences, University of Texas at Austin, 2003.
Claims (14)
- 自動化システムを動作させる方法であって、
a)自動化プロセスのコンテキストを含むプロセスデータ(D)によってトレーニングされる前記自動化システムのための学習ベース予測モデル(M)を用意するステップと、
b)前記自動化プロセスのカレントコンテキストに関する情報を受け取るステップと、
c)前記カレントコンテキストを前記プロセスデータのコンテキストと比較することによってコンテキスト変化を検証するステップと、
d)コンテキスト変化がある場合に、プレドリフトプロセスデータとポストドリフトプロセスデータを比較することによってコンセプトドリフトを検証するステップと、
e)コンセプトドリフトがある場合に、前記モデル(M)をポストドリフトプロセスデータで再トレーニングするステップと、
f)コンテキスト変化がない場合に、コンテキスト変化の検証で検出されないランダムコンセプトドリフトを検査するステップと、
g)ランダムコンセプトドリフトがある場合に、前のコンテキスト変化を含むデータを使用することによって前記カレントコンテキストを拡張するステップとを含み、
h)この他に更なるステップを必要としない、方法。 - コンテキスト変化なしで前記ランダムコンセプトドリフトが検出された場合に、前記カレントコンテキストが、コンテキスト知識ベース(O)に記憶された隣接データで拡張される、請求項1に記載の方法。
- 前記コンテキスト知識ベースが、コンテキスト知識ヒストリ(H)を含む、請求項2に記載の方法。
- コンテキストが、製品、自動化プロセスステップ、及び前記自動化プロセスに使用される装置のいずれか1つ以上の特徴によって表わされる、請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記カレントコンテキストが、自動化プロセスパフォーマンスに対する前記コンテキストの影響に基づいて自動的に拡張される、請求項1〜4のいずれか1項に記載の方法。
- 前記モデル(M)が、1組のコンテキストの指定サブセットを追跡する、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。
- 最初に追跡された前記指定サブセットが、そのトレーニングに使用されるプロセスデータと直接関連付けられたコンテキストインスタンスのみを含む、請求項6に記載の方法。
- 前記予測モデル(M)が、不具合予測モデルを表わす、請求項1〜7のいずれか1項に記載の方法。
- 自動化システムを動作させる装置(CB)であって、
a)自動化プロセスのコンテキストを含むプロセスデータによってトレーニングされた前記自動化システムのための学習ベース予測モデル(M)を取得する手段と、
b)前記自動化プロセスのカレントコンテキストに関する情報を受け取る手段と、
c)前記カレントコンテキストを前記プロセスデータのコンテキストと比較することによってコンテキスト変化を検証する手段と、
d)コンテキスト変化がある場合に、プレドリフトプロセスデータとポストドリフトプロセスデータを比較することによってコンセプトドリフトを検証する手段と、
e)コンセプトドリフトがある場合に、前記モデル(M)を再トレーニングするポストドリフトプロセスデータを提供する手段と、
f)コンテキスト変化がない場合に、コンテキスト変化の検証で検出されないランダムコンセプトドリフトを検査する手段と、
g)ランダムコンセプトドリフトがある場合に、前のコンテキスト変化を含むデータを使用することによって前記カレントコンテキストを拡張する手段とを含む装置。 - コンテキスト知識ベースを含む、請求項9に記載の装置。
- 前記コンテキスト知識ベースが、コンテキスト知識ヒストリ(H)を含む、請求項10に記載の装置。
- 自動化システムのための学習ベース予測モデルをトレーニングする装置(CA)であって、
a)自動化プロセスのコンテキストを含むプロセスデータによってトレーニングされた前記自動化システムのための学習ベース予測モデル(M)を提供する手段と、
b)請求項9,10又は11に記載の装置によって検査されたコンセプトドリフトがある場合に、前記モデル(M)を再トレーニングするためのポストドリフトプロセスデータを受け取る手段とを含む装置。 - 前記予測モデル(M)が、不具合予測モデルを表わす、請求項9〜12のいずれか1項に記載の装置。
- コンピュータの内部メモリに直接ロード可能なコンピュータプログラムであって、該コンピュータプログラムがコンピュータで実行されるときに請求項1〜8のいずれか1項に記載の方法に係るステップを実行させるソフトウェアコード部分を含む、コンピュータプログラム。
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