JP2019204342A - 予兆診断システム - Google Patents
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Abstract
Description
図1のブロック図を参照して、第1の実施の形態の高度運転支援システム1を説明する。この高度運転支援システム1は、多数のセンサからなるセンサ群500の検知信号に基づき、製造設備600の運転を監視し、故障の予兆を判断して故障等を事前に回避しつつ製造設備600の安全且つ円滑な運転を支援するシステムである。高度運転支援システム1は、一例として、予兆診断システム100、検査データ管理システム200、製造管理システム300、及び制御部400を含む。
正常モデル記憶部112は、図9に示すように、異なる原料A、B、Cの品質を示す原料品質スコア(高、中、低)の組合せと、その組合せにより最終製品Dを製造した場合における正常モデルMiとを関連付けて記憶している。なお、正常モデルMiと併せて、最終製品Dの品質を示す品質スコアSiを関連付けて記憶していてもよい。このような複数通りの正常モデルMiは、原料A、B、Cを製造設備600に供給し、その際のセンサ群500の検出信号群に基づいて生成し、以後、原料A、B、Cの品質の組合せを異ならせて製造設備600に供給することを繰り返すことで得ることができる。
Miは、比較部115において、投入された原料Ap、Bp、Cpにより最終製品Dを生成中の製造設備600をセンサ群500により計測して得られた評価データと比較することができる。このように、この第1の実施の形態では、複数種類の原料の品質の組合せに応じて複数種類の正常モデルMiを記憶しており、製造に使用している原料の品質の組合せに適合した正常モデルを選択して使用することができる。原料の品質の組合せ毎に用意された正常モデルが使用されることで、異常の予兆の検知の精度が向上し、製造設備600のより的確な運転を担保することができ、また、最終製品Dの品質を安定させることが可能になる。
次に、本発明の第2の実施の形態に係る高度運転支援システム1を図11を参照して説明する。この第2の実施の形態の全体構成は、図1と同様であるが、予兆診断システム100の構成及び動作が第1の実施の形態とは異なっている。図11は、第2の実施の形態の高度運転支援システム1中の、予兆診断システム100の構成の一例を示すブロック図である。図11において、図3と同一の構成要素については、図3中の参照符号と同一の符号で示し、以下では重複する説明は省略する。
まず、高品質正常モデルは、次のようにして生成される。原料A、B及びCを製造設備600に供給して最終製品Dを製造する製造ロット1、2、3・・・を実行し(原料A、B、Cの品質は複数の製造ロット間で略同一であるとする)、検査データ管理システム200は、それぞれの製造ロットについて、最終製品Dの品質を検査し、品質スコアQiとして算出する。そして、図12の左側に示すように、製造ロット番号と、その製造ロットにおいて得られた最終製品Dの品質に関する品質スコアQ(Q1、Q2、Q3・・・)との関係を示す品質データを取得する。すなわち、この第2の実施の形態の検査データ管理システム200は、記製造設備又は製造装置における製造ロットと、その製造ロットにおいて得られた製品の品質に関する品質スコアとの関係を示す品質データを取得する品質データ取得部として機能する。
次に、本発明の第3の実施の形態に係る高度運転支援システム1を図13及び図14を参照して説明する。この第3の実施の形態の全体構成は、図1と同様であるが、予兆診断システム100の構成及び動作が第1の実施の形態とは異なっている。図13は、第3の実施の形態の高度運転支援システム1中の、予兆診断システム100の構成の一例を示すブロック図である。図13において、図3と同一の構成要素については、図3中の参照符号と同一の符号で示し、以下では重複する説明は省略する。
本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
Claims (5)
- 製造設備又は製造装置に配置されたセンサから出力される検知信号に基づき多次元時系列データを取得し、前記多次元時系列データに基づき正常モデルを作成する正常モデル作成部と、
前記製造設備又は前記製造装置に供給される複数種類の原料の品質の組合せと、当該原料の品質の組合せが前記製造設備又は前記製造装置に供給された場合における前記正常モデルとの関係を記憶する正常モデル記憶部と、
前記製造設備又は前記製造装置に新たな原料の組合せが供給された場合に、前記正常モデル記憶部の中から、前記新たな原料の組合せに対応する正常モデルを選択する選択部と、
前記選択部で選択された前記正常モデルと、前記新たな原料の組合せが前記製造設備又は前記製造装置に供給された場合に前記センサから得られる多次元時系列データとを比較して予兆診断を行う比較部と
を備えたことを特徴とする、予兆診断システム。 - 前記製造設備又は前記製造装置における製造ロットと、その製造ロットにおいて得られた製品の品質に関する品質スコアとの関係を示す品質データを取得する品質データ取得部と、
前記品質データ取得部で取得された品質データの中から、前記製品の品質として第1の品質に係る品質データに対応する前記正常モデルを高品質正常モデルとして記憶させる高品質正常モデル記憶部と
を更に備えた、請求項1に記載の予兆診断システム。 - 前記第1の品質に係る品質データは、前記製造ロットにおいて得られる製品の品質として最高の品質に係る品質データである、請求項2に記載の予兆診断システム。
- 製造設備又は製造装置に配置されたセンサから出力される検知信号に基づき多次元時系列データを取得し、前記多次元時系列データに基づき正常モデルを作成する正常モデル作成部と、
前記製造設備又は前記製造装置における製造ロットと、その製造ロットにおいて得られた製品の品質に関する品質スコアとの関係を示す品質データを取得する品質データ取得部と、
前記品質データ取得部で取得された品質データの中から、前記製品の品質として第1の品質に係る品質データに対応する前記正常モデルを高品質正常モデルとして記憶させる高品質正常モデル記憶部と、
前記高品質正常モデルと、前記センサから得られる多次元時系列データとを比較して予兆診断を行う比較部と
を備えたことを特徴とする、予兆診断システム。 - 前記第1の品質に係る品質データは、前記製造ロットにおいて得られる製品の品質として最高の品質に係る品質データである、請求項4に記載の予兆診断システム。
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