JP6866930B2 - 生産設備監視装置、生産設備監視方法及び生産設備監視プログラム - Google Patents
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Description
次に、図6、図7のフローチャートに沿って、サーバ10の処理について説明する。図6には、学習部44の処理(学習処理)の一例がフローチャートにて示され、図7には、抽出部46及び判定部48の処理(異常判定処理)の一例がフローチャートにて示されている。
学習部44は、予め定められた学習タイミングで図6の処理を実行する。なお、予め定められた学習タイミングとは、例えば所定時間ごとのタイミングであるものとする。ただし、これに限らず、学習タイミングは、ログDB50に所定数のログデータが新たに格納されたタイミングなどとすることもできる。
次に、図7のフローチャートに沿って、異常判定処理について説明する。
44 学習部
46 抽出部
48 判定部
70 生産設備
Claims (7)
- 生産設備の状態を監視する生産設備監視装置であって、
前記生産設備の所定工程で得られた複数のログデータに含まれるテキストの数量から求まるテキスト特徴量と、前記生産設備の生産履歴情報と、に基づいて、テキスト特徴量から前記生産設備の異常度合いを分類する分類ルールを学習する学習部と、
前記生産設備の前記所定工程で得られた監視対象のログデータのテキスト特徴量を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した前記テキスト特徴量と、前記分類ルールとに基づいて、前記監視対象のログデータが得られたときの前記生産設備の異常度合いを判定する判定部と、
を備える生産設備監視装置。 - 前記テキスト特徴量は、ログデータに含まれるテキストの文字数、ログデータに含まれるテキストのバイト数、ログデータの行数、ログデータに含まれるテキストの種類数、ログデータに含まれる数字それぞれの文字数、ログデータに含まれる英字それぞれの文字数、ログデータに含まれる記号それぞれの文字数、ログデータに含まれる日本語文字それぞれの文字数、の少なくとも1つの項目から求まることを特徴とする請求項1に記載の生産設備監視装置。
- 前記テキスト特徴量は、2つ以上の前記項目を集約したベクトルの主成分であることを特徴とする請求項2に記載の生産設備監視装置。
- 前記テキスト特徴量は、連続して実施された前記所定工程において得られたログデータの前記項目の差分及び相関係数のいずれかであることを特徴とする請求項2に記載の生産設備監視装置。
- 前記学習部は、異なるテキスト特徴量に基づいて複数の分類ルールを生成し、前記複数の分類ルールを交叉検証することで、前記判定部が判定に用いる分類ルールを決定する、ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の生産設備監視装置。
- 生産設備の状態を監視する生産設備監視方法であって、
前記生産設備の所定工程で得られた複数のログデータに含まれるテキストの数量から求まるテキスト特徴量と、前記生産設備の生産履歴情報と、に基づいて、テキスト特徴量から前記生産設備の異常度合いを分類する分類ルールを学習し、
前記生産設備の前記所定工程で得られた監視対象のログデータのテキスト特徴量を抽出し、
抽出した前記テキスト特徴量と、前記分類ルールとに基づいて、前記監視対象のログデータが得られたときの前記生産設備の異常度合いを判定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする生産設備監視方法。 - 生産設備の状態を監視する生産設備監視プログラムであって、
前記生産設備の所定工程で得られた複数のログデータに含まれるテキストの数量から求まるテキスト特徴量と、前記生産設備の生産履歴情報と、に基づいて、テキスト特徴量から前記生産設備の異常度合いを分類する分類ルールを学習し、
前記生産設備の前記所定工程で得られた監視対象のログデータのテキスト特徴量を抽出し、
抽出した前記テキスト特徴量と、前記分類ルールとに基づいて、前記監視対象のログデータが得られたときの前記生産設備の異常度合いを判定する、
処理をコンピュータに実行させるための生産設備監視プログラム。
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