JP2022549407A - レジーム・シフトの識別及び分析のための方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2019年9月27日に出願されたインド仮特許出願第201921039286号の優先権を主張する。
ここで、rxyは、相関係数であり、
xiは、特徴であり、yiは、任意の時間間隔tでのKPIである。
一実施例において、段階的回帰、ラッソ回帰(LASSO:least absolute shrinkage and selection operator)、ランダム・フォレスト及びサポート・ベクター・マシン(SVM:Support Vector Machine)のような機械学習技術は、モデルを構築し、構築されたモデルに基づいて特徴をさらにランク付けすることを含むいくつかのステップで実装される。モデルの相関に基づいて特徴をランク付けするステップでは、計算係数が高いほど、重要性は高く、特徴jのランクは、特徴jのランク及び頻度に基づいて計算される動的平均ランク付けパラメータに基づいて統合され、それは以下に示すように表すことができる。
ここで、rj,kは、機械学習技術kを用いた特徴jのランクであり、fjは、k技術の間で選択される特徴の頻度である。
再構成誤差=実際の観察されたデータ-モデルにより再構成されたデータ
さらに、以下に示すように表される閾値が計算される。
閾値=誤差の平均±誤差の標準偏差
計算された閾値にさらに基づいて、レジーム・シフトは、リアルタイム・データ入力と計算された閾値との比較に基づいて識別される。
ここで、WSjは、重みスコアであり、
Wiはi番目のKPIの重みであり、
Sjiは、KPIiの要因パラメータjの重要度スコアである。
KPI1及びKPI2として表現される2つのKPIの使用事例を考えると、KPI1の重みは、W1であり、要因パラメータは、スコアS11及びS21を有するP1及びP2であり、KPI2の重みは、W2であり、要因となる特徴は、スコアS21及びS22を有するP1及びP2であり、重みスコアは上記の式を用いて計算され、少なくとも1つの要因パラメータは、計算された重みスコアの中で識別され、重みスコアは低いほど好ましい。
O=(KPI-KPI’)2
ここで、Oは目的関数であり、
KPIは重要性能評価指標であり、
KPI’は、重要性能評価指標のベース値である。
さらに、制約関数は、操作された要因パラメータ及びプロセスに要因パラメータの所定の上限及び下限に基づいて定義され、所定の動作の点を維持し、以下のように表される。
CmnL<Cmn<CmnU
ここで、CmnLは、操作された要因パラメータの下限であり、
Cmnは、制約関数であり、
CmnUは、操作された要因パラメータの上限であり、
CpnL<Cpn<CpnU
ここで、CmnLは、プロセスの要因パラメータの下限であり、
Cmnは、制約関数であり、
CmnUは、プロセスの要因パラメータの上限である。
定義された目的関数及び制約関数は、識別されたRSI及びRCAに基づいて最適化され、補正作用を推奨する。
Claims (15)
- レジーム・シフトの識別及び分析のためのプロセッサにより実施する方法であって、前記方法は、
1つ又は複数のソースから複数の入力データを受信し、前処理するステップ(302)と、
網羅的な領域知識及び特徴選択技術を用いて、前記前処理された複数の入力データから複数の重要性能評価指標(KPI)及び関連した特徴のセットを識別するステップ(304)と、
機械学習技術に基づいて、前記識別されたKPI及び前記識別された特徴のセットを用いてレジーム・シフト識別(RSI)モデルを作成するステップ(306)と、
1つ又は複数のソースから複数のリアル・タイム入力データを受信し、前処理するステップ(308)と、
前記作成されたRSIモデル及び前記複数のリアル・タイム入力データを用いて前記レジーム・シフトを識別するステップ(310)と、
要因パラメータを識別することによって前記識別されたレジーム・シフトの複数の根本原因を検出するステップ(312)と、
前記識別されたレジーム・シフトを補正するための補正作用を推奨するステップ(314)と、
を含む方法。 - 前記レジーム・シフトの識別及び分析は、レジーム・シフト識別(RSI)、前記識別されたレジーム・シフトの根本原因分析、及び前記識別されたレジーム・シフトを補正するための推奨装置を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記識別されたレジーム・シフト、前記根本原因及び前記補正作用は、ディスプレイ・モジュール上に表示される、請求項1に記載の方法。
- 前記ソースは、原料品質、組成&供給速度、プロセス・パラメータ、器材の条件、環境放出パラメータ、製品品質及び製造量を含む多変量データを送信するエンタープライズ・リソース・プラニング(ERP)、分散制御システム(DCS)、ラボ情報管理システム(LIMS)を含む産業プラント装置を意味する、請求項1に記載の方法。
- 前処理の前記ステップは、マルチレベルの異常値モデル及びクラスタリング分類のそれぞれに基づいて、異常値を除去し、欠測入力データを置換することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記領域知識は、産業プラント装置を含むさまざまなソースの網羅的な領域知識によって動的に更新される領域知識データベースから受信される、請求項1に記載の方法。
- 前記前処理された入力データから識別される前記複数のKPIは、測定KPI及び導出KPIを含み、前記測定KPI及び導出KPIは、領域知識に基づいて識別される、請求項1に記載の方法。
- 前記特徴選択は、後にランク付け及び統合が続く、相関技術、統計及び機械学習技術を含む複数の技術に基づいて実行される、請求項1に記載の方法。
- 前記レジーム・シフトは、統計技術又は機械学習技術に基づいて識別され、前記統計技術は、仮説技術を含み、前記機械学習技術は、自動エンコーダ技術を含む、請求項1に記載の方法。
- 根本原因分析(RCA)は、測定KPI及び導出KPIに対して個々に実行され、測定KPIのためのRCAは、前記要因パラメータの識別に基づいて識別され、前記導出KPIは、前記要因パラメータ及びRCA統合技術に基づいて識別される、請求項1に記載の方法。
- 前記要因パラメータは、再構成誤差及び平均仮説技術を含むさまざまな技術を用いて、前記モデルに基づいて識別される、請求項10に記載の方法。
- 導出KPIにおけるRCAを識別するための前記RCA統合技術は、重みを割り当て、前記複数の領域知識に基づいてランク付けすることを含む、請求項10に記載の方法。
- 前記識別されたレジーム・シフトを補正するための前記補正作用は、最適化技術又は所定のルール・エンジン・ベースの技術を含み、前記最適化技術は、領域知識及び前記識別されたRCAに基づいて、目的関数及び制約関数を動的に定義することによって実行される、請求項1に記載の方法。
- システム(100)であって、前記システム(100)は、
レジーム・シフト分析装置(102)と、
命令を記憶するためのメモリ(104)と、
1つ又は複数の通信インタフェース(106)と、
前記1つ又は複数の通信インタフェースを用いて、前記メモリに通信可能に結合された1つ又は複数のハードウェア・プロセッサ(108)と、
を備え、前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサは、前記命令によって、レジーム・シフトの識別及び根本原因分析のために、前記レジーム・シフト分析装置(102)の前記1つ又は複数のモジュールを実行するように構成され、前記システムは、
1つ又は複数のソースから複数の入力データ及び複数のリアル・タイム入力データを受信するように構成された入力モジュール(202)と、
前記受信した複数の入力データ及び前記複数のリアル・タイム入力データを前処理するように構成された前処理モジュール(204)と、
動的に更新された領域知識を前記システム(100)と共有するように構成された領域知識データベース(206)と、
RSIモデル・モジュール(208)と、
を備え、
前記RSIモデル・モジュール(208)は、
網羅的な領域知識を用いて前記前処理された複数の入力データから複数の重要性能評価指標(KPI)を識別するように構成されたKPIモジュール(210)と、
特徴選択技術及び領域知識に基づいて、特徴のセットを前記識別された複数のKPIから選択するように構成された特徴選択モジュール(212)と、
機械学習技術を用いて前記選択された特徴のセットを用いてモデルを作成するように構成されたRSIモデル作成モジュール(214)と、
をさらに備え、前記システムは、
前記作成されたモデル及び前記複数のリアル・タイム入力データを用いて前記レジーム・シフトを識別するように構成されたRSIモジュール(216)と、
要因パラメータを識別することによって、前記識別されたレジーム・シフトの複数の根本原因を検出するように構成されたRCAモジュール(218)と、
前記識別されたレジーム・シフトを補正するための補正作用を推奨するように構成された推奨モジュール(220)と、
前記識別されたレジーム・シフト、前記根本原因及び前記補正作用を表示するように構成されたディスプレイ・モジュール(222)と、
を備えるシステム(100)。 - レジーム・シフトの識別及び根本原因分析のためのコンピュータ可読プログラムが組み入れられた非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ可読プログラムは、1つ又は複数のハードウェア・プロセッサによって実行されるとき、
1つ又は複数のソースから複数の入力データを受信し、前処理するステップと、
網羅的な領域知識及び特徴選択技術を用いて、前記前処理された複数の入力データから複数の重要性能評価指標(KPI)及び関連した特徴のセットを識別するステップと、
機械学習技術に基づいて、前記識別されたKPI及び前記識別された特徴のセットを用いてレジーム・シフト識別(RSI)モデルを作成するステップと、
1つ又は複数のソースから複数のリアル・タイム入力データを受信し、前処理するステップと、
前記作成されたRSIモデル及び前記複数のリアル・タイム入力データを用いて前記レジーム・シフトを識別するステップと、
要因パラメータを識別することによって前記識別されたレジーム・シフトの複数の根本原因を検出するステップと、
前記識別されたレジーム・シフトを補正するための補正作用を推奨するステップと、
を行わせる非一時的コンピュータ可読媒体。
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