JP6453504B1 - 異常監視装置、異常監視方法および異常監視プログラム - Google Patents
異常監視装置、異常監視方法および異常監視プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6453504B1 JP6453504B1 JP2018029584A JP2018029584A JP6453504B1 JP 6453504 B1 JP6453504 B1 JP 6453504B1 JP 2018029584 A JP2018029584 A JP 2018029584A JP 2018029584 A JP2018029584 A JP 2018029584A JP 6453504 B1 JP6453504 B1 JP 6453504B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- abnormality
- detection target
- target device
- model
- degree
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Abstract
Description
以下の実施の形態では、第1の実施形態に係る異常監視システム100の構成、異常監視装置10の構成、異常監視装置10の処理の流れを順に説明し、最後に第1の実施形態による効果を説明する。
図1は、第1の実施形態に係る異常監視システムの構成例を示すブロック図である。第1の実施形態に係る異常監視システム100は、異常監視装置10、検知対象機器20およびユーザ端末30を有し、インターネット等のネットワーク40を介して互いに接続されている。なお、図1に示す構成は一例にすぎず、具体的な構成や各装置の数は特に限定されない。
次に、図2を用いて、異常監視装置10の構成を説明する。図2は、第1の実施形態に係る異常監視装置の構成例を示すブロック図である。図2に示すように、この異常監視装置10は、通信処理部11、制御部12および記憶部13を有する。以下に異常監視装置10が有する各部の処理を説明する。
次に、図6を用いて、第1の実施形態に係る異常監視装置10による処理手順の例を説明する。図6は、第1の実施形態に係る異常監視装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第1の実施形態に係る異常監視装置10は、検知対象機器20に設置されたセンサ21によって取得されたセンサデータを収集し、検知対象機器20の異常度合いを出力するための複数のモデルであって、それぞれ異なる機械学習手法が適用された複数のモデルに対して、収集されたセンサデータをそれぞれ入力し、各モデルの機械学習を行う。そして、異常監視装置10は、収集されたデータを入力として、各モデルを用いて検知対象機器20の異常度合いをそれぞれ出力する。このため、異常監視装置10では、教師データを用意しなかった場合でも、検知対象機器20の異常を容易かつ精度よく監視することが可能である。
上述した第1の実施形態では、異常監視装置10が、各モデルが算出した異常度合いをそれぞれ出力する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、各モデルがそれぞれ算出した異常度合いを用いて、検知対象機器20の異常を検知し、検知対象機器20の異常が検知された場合には、検知対象機器20の異常検知結果をユーザ端末30に出力するようにしてもよい。
次に、図9を用いて、第2の実施形態に係る異常監視装置10Aによる処理手順の例を説明する。図9は、第2の実施形態に係る異常監視装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第2の実施形態に係る異常監視装置10Aは、各モデルがそれぞれ算出した異常度合いを入力データとして、異常を検知するためのモデルを用いて、検知対象機器20の異常を検知し、検知対象機器20の異常が検知された場合には、検知対象機器20の異常検知結果をユーザ端末30に出力するので、教師データの準備をしなかった場合でも、検知対象機器20の異常を容易かつ精度よく検知することが可能である。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
また、上記実施形態において説明した異常監視装置が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係る異常監視装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した異常監視プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが異常監視プログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる異常監視プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録された異常監視プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。
11 通信処理部
12 制御部
12a 収集部
12b 学習部
12c 出力部
12d 検知部
13 記憶部
13a センサデータ記憶部
13b 異常データ記憶部
20 検知対象機器
21 センサ
30 ユーザ端末
100 異常監視システム
Claims (6)
- 検知対象機器に設置されたセンサによって取得されたデータを収集する収集部と、
前記検知対象機器の異常度合いを出力するための複数のモデルであって、それぞれ異なる機械学習手法が適用された複数のモデルに対して、前記収集部によって収集されたデータをそれぞれ入力し、各モデルの機械学習を行う学習部と、
前記収集部によって収集されたデータを入力として、前記各モデルを用いて前記検知対象機器の異常度合いをそれぞれ出力する出力部と
を有することを特徴とする異常監視装置。 - 前記出力部は、前記各モデルがそれぞれ算出した異常度合いを示す時系列のグラフデータを表示部に出力することを特徴とする請求項1に記載の異常監視装置。
- 前記各モデルがそれぞれ算出した異常度合いを用いて、前記検知対象機器の異常を検知する検知部をさらに有し、
前記出力部は、前記検知部によって前記検知対象機器の異常が検知された場合には、前記検知対象機器の異常検知結果を出力することを特徴とする請求項1に記載の異常監視装置。 - 前記検知部は、前記各モデルがそれぞれ算出した異常度合いを入力データとして、異常を検知するためのモデルを用いて、前記検知対象機器の異常を検知し、
前記出力部は、前記検知部によって前記検知対象機器の異常が検知された場合には、前記検知対象機器の異常検知結果を出力することを特徴とする請求項3に記載の異常監視装置。 - 異常監視装置によって実行される異常監視方法であって、
検知対象機器に設置されたセンサによって取得されたデータを収集する収集工程と、
前記検知対象機器の異常度合いを出力するための複数のモデルであって、それぞれ異なる機械学習手法が適用された複数のモデルに対して、前記収集工程によって収集されたデータをそれぞれ入力し、各モデルの機械学習を行う学習工程と、
前記収集工程によって収集されたデータを入力として、前記各モデルを用いて前記検知対象機器の異常度合いをそれぞれ出力する出力工程と
を含んだことを特徴とする異常監視方法。 - 検知対象機器に設置されたセンサによって取得されたデータを収集する収集ステップと、
前記検知対象機器の異常度合いを出力するための複数のモデルであって、それぞれ異なる機械学習手法が適用された複数のモデルに対して、前記収集ステップによって収集されたデータをそれぞれ入力し、各モデルの機械学習を行う学習ステップと、
前記収集ステップによって収集されたデータを入力として、前記各モデルを用いて前記検知対象機器の異常度合いをそれぞれ出力する出力ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする異常監視プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018029584A JP6453504B1 (ja) | 2018-02-22 | 2018-02-22 | 異常監視装置、異常監視方法および異常監視プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018029584A JP6453504B1 (ja) | 2018-02-22 | 2018-02-22 | 異常監視装置、異常監視方法および異常監視プログラム |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018232598A Division JP6712630B2 (ja) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 異常監視装置、異常監視方法および異常監視プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6453504B1 true JP6453504B1 (ja) | 2019-01-16 |
JP2019144931A JP2019144931A (ja) | 2019-08-29 |
Family
ID=65020511
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018029584A Active JP6453504B1 (ja) | 2018-02-22 | 2018-02-22 | 異常監視装置、異常監視方法および異常監視プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6453504B1 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111708289A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-25 | 北京金盛通科技发展有限责任公司 | 一种机房安全检测用监控装置 |
US11550305B2 (en) | 2019-10-02 | 2023-01-10 | Fanuc Corporation | Diagnostic apparatus for generating verification data including at least one piece of abnormal data based on normal data |
DE112021005106T5 (de) | 2020-12-18 | 2023-08-24 | Fanuc Corporation | Datensammelplan-erstellungsvorrichtung und datensammelplan-erstellungsverfahren |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7359608B2 (ja) * | 2019-09-12 | 2023-10-11 | アズビル株式会社 | 情報提示装置、情報提示方法、および情報提示システム |
JP7368189B2 (ja) | 2019-11-07 | 2023-10-24 | ファナック株式会社 | 分析装置 |
JP7415611B2 (ja) | 2020-01-30 | 2024-01-17 | 富士通株式会社 | 計算プログラム、計算方法及び計算装置 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100023307A1 (en) * | 2008-07-24 | 2010-01-28 | University Of Cincinnati | Methods for prognosing mechanical systems |
JP2016091043A (ja) * | 2014-10-29 | 2016-05-23 | 株式会社日立製作所 | 診断ジョブ生成システム、診断ジョブ生成方法及び診断ジョブ生成表示方法 |
-
2018
- 2018-02-22 JP JP2018029584A patent/JP6453504B1/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100023307A1 (en) * | 2008-07-24 | 2010-01-28 | University Of Cincinnati | Methods for prognosing mechanical systems |
JP2016091043A (ja) * | 2014-10-29 | 2016-05-23 | 株式会社日立製作所 | 診断ジョブ生成システム、診断ジョブ生成方法及び診断ジョブ生成表示方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11550305B2 (en) | 2019-10-02 | 2023-01-10 | Fanuc Corporation | Diagnostic apparatus for generating verification data including at least one piece of abnormal data based on normal data |
CN111708289A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-25 | 北京金盛通科技发展有限责任公司 | 一种机房安全检测用监控装置 |
DE112021005106T5 (de) | 2020-12-18 | 2023-08-24 | Fanuc Corporation | Datensammelplan-erstellungsvorrichtung und datensammelplan-erstellungsverfahren |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019144931A (ja) | 2019-08-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6453504B1 (ja) | 異常監視装置、異常監視方法および異常監視プログラム | |
US11067973B2 (en) | Data collection system, abnormality detection method, and gateway device | |
JP6050599B2 (ja) | 装置の動作監視のための方法およびシステム | |
US11115295B2 (en) | Methods and systems for online monitoring using a variable data | |
US11580629B2 (en) | System and method for determining situation of facility by imaging sensing data of facility | |
JP2018119924A (ja) | 診断装置 | |
RU2766106C1 (ru) | Обнаружение нештатных ситуаций | |
US9933772B2 (en) | Analyzing SCADA systems | |
JPWO2019239542A1 (ja) | 異常検知装置、異常検知方法及び異常検知プログラム | |
JP2019121162A (ja) | 監視装置、監視方法および監視プログラム | |
JP2023106444A (ja) | 情報処理システム、情報処理方法及び情報処理装置 | |
JP6712630B2 (ja) | 異常監視装置、異常監視方法および異常監視プログラム | |
US20220350942A1 (en) | Display device, display method, and display program | |
US20160088008A1 (en) | Method and system for developing an anomaly detector for detecting anomaly parameter in network terminal in distributed network | |
JP2017215908A (ja) | 監視装置及び監視方法 | |
CN115640860A (zh) | 一种工业云服务的机电设备远程维护方法及系统 | |
CN111066038A (zh) | 警报使能的被动应用整合 | |
US20200226043A1 (en) | Method and System for Developing an Anomaly Detector for Detecting An Anomaly Parameter on Network Terminals in a Distributed Network | |
JP2020201751A (ja) | ユーザ状態推定装置 | |
JP7036845B2 (ja) | 表示装置、表示方法および表示プログラム | |
JP2020112869A (ja) | 異常操作検知装置、異常操作検知方法、およびプログラム | |
US20230097599A1 (en) | Monitoring apparatus, monitoring method, and non-transitory computer readable medium | |
JP2008287514A (ja) | 設計分析装置 | |
CN107615199A (zh) | 系统设计辅助装置、方法及程序 | |
JP2023009637A (ja) | 判断根拠説明装置及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180222 |
|
A80 | Written request to apply exceptions to lack of novelty of invention |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A80 Effective date: 20180312 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20181113 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181212 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6453504 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |