JP6993526B1 - 状態遷移提案装置、状態遷移提案方法及び状態遷移提案プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】非２値的に変化する計測値又は属性値に対して、理想的な状態遷移を提案する。【解決手段】本発明の状態遷移提案装置は、事物の多次元空間における位置が、前記多次元空間を構成する領域である状態を遷移した過去例を取得する分類部と、前記事物の前記多次元空間における現在の位置を受け付け、前記過去例に基づき、前記受け付けた現在の位置が将来遷移して行くべき前記状態を決定し、前記決定した状態を表示する状態遷移提案部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１０

Description

本発明は、状態遷移提案装置、状態遷移提案方法及び状態遷移提案プログラムに関する。

機械を安全かつ経済的に稼働させるためには、機械に対する設定値に日常的に目配りし、必要に応じて設定値を可変的に制御する必要がある。大規模な生産ラインに組み込まれている機械が突然停止したような場合、その修理・更新は、予想外の手間及び費用を必要とし、企業経営に大きな影響を及ぼすからである。

機械から取得した計測値に基づき、コンピュータが機械の状態を診断する技術が普及している。特許文献１のデータ分析装置は、機械から取得した複数種類の計測値（センサ値）と、診断結果（正常又は異常）を使用して、診断結果をリーフノードとする決定木を作成する。リーフノードからルートノードに向かって分岐条件を辿って行くと、複数種類の計測値のそれぞれがどのような範囲を取った結果、機器が正常又は異常に至ったかがわかる。

特許文献２の異常回避提案装置は、正常の状態にある計測値又は属性値を複数の群に分類する。当該異常回避提案装置は、診断対象の計測値又は属性値が分類したいずれの群にも属さない場合、診断対象の計測値又は属性値と、複数の群のそれぞれとの距離を算出し、算出した距離を複数の群ごとに表示する。

国際公開第２０１７／０４６９０６号 特許第６６８０９３４号明細書

機械の環境並びに機械に求められる稼働水準及びコスト等の諸条件は、時系列で様々に変化する。これらの諸条件を反映して、機械に対する設定値を機動的に見直すことが、機械の効率的運用には必須であり、機械を長持ちさせることにも繋がる。経験が豊かではない技術者であっても容易にこの見直しを行えるような技術が求められている。

しかしながら、特許文献１のデータ分析装置は、機械が異常に至った原因を事後的に分析することに焦点を当てており、機械に対する設定値を日常的に見直すことについての対応が望まれる。

特許文献２の異常回避提案装置は、例えば、機械を“異常”又は“正常”というように、人を“在職”又は“離職”というように、２値的に分類する。このため、機械の計測値が、“正常”とも“異常”とも分類されないまま、非２値的に変化する場合についても、異常回避を提案できるようにすることが望まれる。
そこで、本発明は、非２値的に変化する計測値又は属性値に対して、理想的な状態遷移を提案することを目的とする。

本発明の状態遷移提案装置は、事物の多次元空間における位置が、前記多次元空間を構成する領域である状態を遷移した過去例を取得し、前記状態を複数のクラスタに分類する分類部と、前記事物の前記多次元空間における現在の位置を受け付け、前記過去例に基づき、前記受け付けた現在の位置が将来遷移して行くべき前記状態を決定し、前記決定した状態を表示し、前記クラスタにおける距離の深さの変更を行う旨のユーザの指示に応じて、前記遷移して行くべき状態の候補を再度絞り込む状態遷移提案部と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

本発明によれば、非２値的に変化する計測値又は属性値に対して、理想的な状態遷移を提案することができる。

状態遷移提案装置の構成等を説明する図である。 計測値情報の一例である。 クラスタリングを説明する図である。 クラスタリングを説明する図である。 距離の深さを説明する図である。 図２の一部を抽出した図である。 図６に基づいて作成された決定木の例である。 遷移確率情報の一例である。 処理手順のフローチャートである。 案内画面の一例である。 案内画面の一例である。 計測値情報の一例である。 状態遷移提案装置の構成を説明する図である。 属性値情報の一例である。

以降、本発明を実施するための形態を、図等を参照しながら詳細に説明する。本発明を実施するための形態は、第１の実施形態及び第２の実施形態を有する。第１の実施形態は、回転機械の計測値を取得し、現在の状態から遷移して行くべき状態を提案する例である。第１の実施形態は、回転機械以外の機械にも適用可能である。第２の実施形態は、人の属性を取得し、現在の状態から遷移して行くべき状態を提案する例である。第１の実施形態及び第２の実施形態は、同じ発想を有しており、情報処理の内容も殆ど同じである。なお、請求項における“事物”は、機械及び人を含み、より一般的には、多次元の値によってその状態を示し得るあらゆる概念を含む。

まず、第１の実施形態を説明する。

（状態遷移提案装置）
図１は、状態遷移提案装置１の構成等を説明する図である。状態遷移提案装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、マウス、キーボード等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４、補助記憶装置１５及び通信装置１６を備える。これらは、バスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、計測値情報３１、決定木３２及び遷移確率情報３３（詳細後記）を格納している。なお、計測値情報３１ｂ及び３１ｃについては、別途後記する。

主記憶装置１４における分類部２１及び状態遷移提案部２２は、プログラムである。中央制御装置１１は、これらのプログラムを補助記憶装置１５から読み出して主記憶装置１４にロードすることによって、それぞれのプログラムの機能（詳細後記）を実現する。補助記憶装置１５は、状態遷移提案装置１から独立した構成となっていてもよい。

回転機械４１は、回転軸４２、回転軸４２を２箇所で支持する軸受４３ａ及び４３ｂ、軸受を固定する軸受固定部４４ａ及び４４ｂを有する。この他にも、回転力を発生させる動力、回転力を使用する負荷等が存在するが、説明の単純化のためにこれらは捨象されている。回転機械４１の様々な種類の計測値を取得するセンサ４７が、回転機械４１内に、又は、その近辺に配置されている。

センサ４７は、例えば、回転軸４２の回転速度を計測する回転速度計４７ａ、回転軸４２の温度を計測する軸温度計４７ｂ、回転軸４２の振動速度を計測する振動速度計４７ｃ、及び、回転機械４１が発する騒音を計測する騒音計４７ｄである。その他にも、例えば回転軸４２の振動周波数を計測するセンサ４７があってもよい。各センサ４７は、各種の計測値をリアルタイムで状態遷移提案装置１に送信する。各センサ４７は、状態遷移提案装置１と直接接続されていてもよいし、ネットワーク（図示せず）を介して接続されていてもよい。

（計測値情報）
図２は、計測値情報３１の一例である。計測値情報３１においては、時刻欄１０１に記憶された時刻に関連付けて、計測値欄１０２には計測値が、状態欄１０３には状態が記憶されている。
時刻欄１０１の時刻は、計測値がセンサ４７によって計測された時点の年月日時分秒である。

計測値欄１０２の計測値は、前記した、回転速度（欄１０２ａ）、軸温度（欄１０２ｂ）、振動速度（欄１０２ｃ）及び騒音（欄１０２ｄ）である。その他にも、例えば前記した振動周波数の欄があってもよい。回転機械４１のユーザが回転速度等の目標値を変更すると、計測値は変化し始め、やがて変更後の目標値に合致する。この意味で、回転機械４１のユーザは、計測値を制御することができる。“＃”は、異なる値を省略的に示している。
状態欄１０３の状態は、回転機械４１の負荷状態であり、ここでは、“１（春季低負荷）”、“２（冬季低負荷）”、“３（春季高負荷）”又は“４（冬季高負荷）”のいずれかである。状態とは、多次元空間を構成する個々の領域である。状態は、負荷の大小以外にも、製造対象物、製造対象物の品質等であり得る。

（クラスタリング）
図３は、クラスタリングを説明する図である。図３の座標平面の横軸は回転速度であり、縦軸は軸温度である。説明を単純化するために、他の種類の計測値（振動速度及び騒音）は、ここでは捨象されている。理論的には、図３の座標平面は、これらのすべての計測値を軸に有する多次元空間になり得る。状態遷移提案装置１は、計測値情報３１（図２）のレコードの計測値（回転速度及び軸温度）を示す点を座標平面に描画する。

そして、状態遷移提案装置１は、任意の方法（Ｋ平均法等）でこれらの点を複数の群に分類する。ユーザは、予め群の数を決めておいてもよいし、決めておかなくてもよい。予め決めておく場合、群の数は、状態の数に一致するのが望ましい。予め決めておかなくても、群の数は多くの場合、状態の数に一致することが経験的にわかっている。そこで、クラスタ５２ａに状態１を割り当て、クラスタ５２ｂに状態２を割り当て、クラスタ５２ｃに状態３を割り当て、クラスタ５２ｄに状態４を割り当てる。ここでのクラスタは、同じ状態に属する計測値の点（図示せず）の群が属する球である。球の中心は、計測点の重心である。球の半径は、中心から最も離れた計測点と中心との間の距離である。

状態遷移提案装置１は、診断対象の計測点■５１を座標平面に描画する。いま、点■５１がクラスタ５２ｄに属しているとする。回転機械４１にとって、クラスタ５２ｄ内に継続的に留まっていることが好ましいか否かは不明である。仮に、クラスタ５２ｄに留まることが好ましくない場合、ユーザは、何等かの不都合が生じる前に、回転速度及び軸温度を制御することによって、点■５１をクラスタ５２ａ、５２ｂ及び５２ｃのうちのいずれかに属するようにしたい。

このように、回転機械４１の状態を移動させることは、“状態遷移”又は単に“遷移”と呼ばれる。そして遷移のための具体的な措置は、“遷移手段”と呼ばれる。遷移手段は、点■５１を起点とし、クラスタ５２ｄ以外のいずれかのクラスタ内の点を終点とするベクトル５３ａ、５３ｂ及び５３ｃとして表現され得る。１つの点■５１に対して、複数の遷移手段が存在し得る。複数の遷移手段は、その終点が属するクラスタごとに３つに分類される。図３の３つの遷移手段５３ａ、５３ｂ及び５３ｃの終点は、３つのクラスタに分散している。このように分散していない例を図４の説明として後記する。

（状態を遷移させることについて）
過去における熟練者による回転機械４１の状態の遷移は、非熟練者には直接的に意識されない安全への配慮が反映されていることが多い。例えば、異臭、発光、産出物の品質不良等、計測値として日常管理されていない異常が、日常管理されている計測値の特定の組合せに関連付けて発生することもある。したがって、過去において熟練者が滞留を避けた状態から積極的に選択した状態に遷移することの必要性が、現場においては存在する。

図４もまた、クラスタリングを説明する図である。遷移手段５３ａ、５３ａｂ及び５３ａｃの終点は、いずれもクラスタ５２ａ内にある。クラスタ５２ａ、５２ｂ及び５２ｃのそれぞれの中心と点■５１との間の距離を比較すると、クラスタ５２ａと点■５１との間の距離が最も短い。その意味で、遷移手段５３ａ、５３ａｂ及び５３ａｃは、遷移手段の発動に伴い回転機械４１に課する負担が他のクラスタへ遷移する場合と比較すれば最も軽い。

しかしながら、遷移手段の終点が特定のクラスタに集中することは、ユーザに対して有益な示唆を与えることにはならない場合も多い。極端な例として、図４のように、点■５１をクラスタ５２ａへ遷移させる遷移手段は、理論的には可能であっても、その時々の条件（軸温度の制約等）により物理的には不可能である場合もある。そこで、図４のように、同じクラスタ内に終点が属する複数の遷移手段が提示されるよりも、図３のように、終点が属するクラスタが分散するように複数の遷移手段が提示される方が、ユーザにとっての選択の幅は広い。結局、このような諸般の事情を総合的に勘案し、熟練者は、遷移先の状態（クラスタ）を決定するのであり、過去における遷移の実例は、この決定を反映しているといえる。

（距離の深さ）
図５は、距離の深さを説明する図である。“深さ”とは、遷移手段の終点がクラスタに入り込む程度である。遷移手段５３ａの終点は、クラスタ５２ａの内部及び境界上のどの位置にあってもよい。いま、点■５１とクラスタ５２ａの中心とを結ぶ直線とクラスタ５２ａとの交点（クラスタの境界上の点）が、点●５４であるとする。終点が点●５４である場合、点■５１と終点との間の距離（ベクトルの長さ）は、“ｄ１”となる。終点がクラスタ５２ａの中心にある場合、点■５１と終点との間の距離は、“ｄ２”となる。

遷移手段の終点をクラスタの中心とするのが理想である。しかしながら、点■５１から移動する距離が短い方が、回転機械４１に与える負担は軽い。よって、軽い負担でそれなりの効果が期待できる点●５４に移動する意味はある。

（距離の種類）
前記では、点■５１とクラスタとの間の距離は、ユークリッド距離であることを前提としてきた。しかしながら、点■５１とクラスタとの間の距離は、その他の任意の距離（マハラノビス距離、チェビシェフ距離、ミンコフスキー距離等）であってもよい。

（距離の正規化）
回転速度の値は、連続的に変化する。よって、例えば回転速度の現在値が“５０”であり、遷移先の候補の回転速度の値が“９０”である場合、状態遷移提案装置１は、“４０＝９０－５０”を両者間の距離としてもよい。さらに、回転速度の値が取り得る範囲が、“０～１００”であることが既知である場合、状態遷移提案装置１は、“０.４＝４０／１００”を両者間の距離としてもよい。

計測値の値が仮に連続的に変化しなくても、その絶対値に意味があれば、状態遷移提案装置１は、前記の回転速度の例に準じて、両者間の距離を定義できる。しかしながら、センサの種類によっては、計測結果が、非数値的なｎ種類の離散値（例えば、ｎ＝３の場合の、高、中、低）となる場合がある。このとき、状態遷移提案装置１は、現在値と遷移先の候補の回転速度の値とが異なれば、“１／ｎ＝１／３”を両者間の距離とする。このような計測結果を発生させるセンサの種類がｍ個存在する場合、ｍ次元空間内における両者間の距離は、“１／ｎ_１＋１／ｎ_２＋・・・＋１／ｎ_ｍ”となる。“ｎ_ｉ”（ｉ＝１、２、・・・、ｍ）は、ｉ番目のセンサの計測結果の種類の数である。

（決定木）
図２のように複数種類の計測値の値に対して状態を関連付けた表は、決定木として表現され得ることが知られている。特許文献１は、このような表を決定木に変換する具体例を開示している。

図６は、図２の一部を抽出した図である。ここで、図２の一部を抽出したのは、決定木３２（図７）を作成する方法を説明する便宜のためである。図７は、図６に基づいて作成された決定木３２の例である。以降では、図６及び図７を同時に参照する。

状態遷移提案装置１は、まず、回転速度Ａの値に適当な閾値αを適用して、計測値情報３１ｂ（図６）のレコードを２つのグループに分ける。この処理は、図７において状態遷移提案装置１がすべてのレコードを示すルートノード６１を２つのノード６３ａ及び６３ｂに分岐することに相当する。ルートノード６１とノード６３ａとの間のブランチ６２ａには、分岐条件“Ａ＜α”が関連付けられ、ルートノード６１とノード６３ｂとの間のブランチ６２ｂには、分岐条件“Ａ≧α”が関連付けられている。説明の便宜のため、ノード６３ｂについては、さらに分岐させる必要がなくなった（状態が１つに決まった）とする。

状態遷移提案装置１は、次に、軸温度Ｂの値に適当な閾値βを適用して、計測値情報３１ｂ（図６）のレコードのうちノード６３ａに対応するものを２つのグループに分ける。この処理は、図７において状態遷移提案装置１がノード６３ａを２つのノード６５ａ及び６５ｂに分岐することに相当する。ノード６３ａとノード６５ａとの間のブランチ６４ａには、分岐条件“Ｂ＜β”が関連付けられ、ルートノード６３ａとノード６５ｂとの間のブランチ６４ｂには、分岐条件“Ｂ≧β”が関連付けられている。説明の便宜のため、ノード６５ａ及び６５ｂについては、さらに分岐させる必要がなくなったとする。

さらに分岐する必要がないノード６３ｂ、６５ａ及び６５ｂは、リーフノードとも呼ばれる。リーフノードのそれぞれには、各状態が対応している。いま、状態遷移提案装置１がユーザに対して状態“１（春季低負荷）”に遷移する遷移手段を提示しているとする。このとき、状態遷移提案装置１は、図３のように座標平面上で当該状態に対応する遷移手段５３ａを表示することはもちろんである。しかしながら、それに加えて、状態遷移提案装置１は、図７の決定木３２を表示してもよい。

状態遷移提案装置１は、リーフノード６５ａを強調表示し、リーフノード６５ａが状態“１（春季低負荷）”に対応することを示す。そして、状態遷移提案装置１は、ルートノード６１からリーフノード６５ａに至るブランチに関連付けられた分岐条件“Ａ＜α，Ｂ＜β”を表示する。

（状態及び遷移）
状態とは、前記したように多次元空間内における複数の重複しない領域である。多次元空間の座標軸は、センサが計測し得る回転機械４１に関する物理量（回転速度、軸温度等）である。遷移とは、回転機械４１の計測値（制御値）が、領域間を移動することである。いま、多次元空間内において“状態１”は“状態２”と接し、“状態２”は“状態３”と接しているが、“状態１”は、“状態３”とは接していないとする。このとき、計測値が“状態１”に長く滞留した後、“状態３”に遷移し、そのまま“状態３”に長く滞留したとする。そして、この遷移の過程においてやむを得ず、計測値が“状態２”に僅かの期間留まった（通過した）とする。この場合、“計測値が状態１から状態２へ遷移した”又は“計測値が状態２から状態３へ遷移した”とは定義されない。つまり、滞留時間が所定の閾値以下である状態は無視され、この場合“計測値が状態１から状態３へ遷移した”と定義される。

（遷移確率情報）
図８は、遷移確率情報３３の一例である。遷移確率情報３３は、状態を縦及び横にならべたマトリクスである。縦に並ぶ状態は、遷移前（起点）の状態であり、横に並ぶ状態は、遷移後（終点）の状態である。縦及び横の交点のセルには、過去における実際の遷移の実績が、遷移件数及び遷移確率として記憶されている。さらに、遷移前の状態ごとに、遷移件数の合計及び遷移確率の合計が記憶されている。当然ながら、遷移の向き（状態１→状態２、状態２→状態１）は、区別される。そして、遷移後の状態が遷移前の状態と同じであるケース（図８の太線箇所）も定義される。このケースは、“その状態に留まり続ける”ケースである。“＃”に添えられた２桁の数字は、遷移前の状態及び遷移後の状態を示す。例えば、“＃_４１”は、遷移前の状態４から遷移後の状態１への遷移を示す。

（処理手順）
図９は、処理手順のフローチャートである。処理手順を開始する前提として、計測値情報３１（図２）が、完成した状態で補助記憶装置１５に格納されているとする。
ステップＳ２０１において、状態遷移提案装置１の分類部２１は、学習用の計測値を取得する。具体的には、分類部２１は、補助記憶装置１５から計測値情報３１（図２）を取得する。

ステップＳ２０２において、分類部２１は、計測値をクラスタリングする。具体的には、第１に、分類部２１は、計測値情報３１（図２）の計測値を示す点を多次元空間に描画する。図２の例では、計測値の種類は４つ存在するので、分類部２１は、４次元空間に点を描画することになる。説明の単純化のため、以降では、計測値が回転速度及び軸温度の２つである例を説明する。なお、計測値情報３１（図２）には、計測値が僅か９時点分しか記載されていない。しかしながら、実際の計測値情報３１は、図２に示すよりも遥かに多くの時点の計測値を記憶している。

第２に、分類部２１は、ステップＳ２０２の“第１”において描画した点を任意の方法で分類する。当該分類の結果、分類部２１は、図３に示すように、４つの状態に対応する４つのクラスタ５２ａ、５２ｂ、５２ｃ及び５２ｄを作成することになる。そこで、分類部２１は、例えば、クラスタ５２ａに“状態１”を割り当て、クラスタ５２ｂに“状態２”を割り当て、クラスタ５２ｃに“状態３”を割り当て、クラスタ５２ｄに“状態４”を割り当てる。

ステップＳ２０３において、分類部２１は、遷移確率情報３３を作成する。具体的には、第１に、分類部２１は、多次元空間内の点（図２の各レコードに対応する）の時系列の遷移に注目し、遷移の件数及び確率を、図８のセルごとに算出する。各セルは、“分類１→分類１”、“分類１→分類２”、“分類１→分類３”・・・である。

ステップＳ２０４において、状態遷移提案装置１の状態遷移提案部２２は、診断対象の計測値を受け付ける。具体的には、状態遷移提案部２２は、ユーザが入力装置１２を介して診断対象の計測値（回転速度及び軸温度）を入力するのを受け付ける。状態遷移提案部２２は、ユーザによる入力に代替して、診断対象の計測値を自動的に入力してもよい。診断対象の計測値とは、それを起点として次にどの状態に遷移するべきかが不明な計測値である。説明の都合上、いま診断対象の計測値として、図３の点■５１が入力されたとする。点■５１は、“状態４”に属している。

ステップＳ２０５において、状態遷移提案部２２は、診断対象の計測値とクラスタとの距離を算出する。具体的には、状態遷移提案部２２は、以下の距離及び成分を算出する。距離は、前記した距離のいずれでもよいが、説明の都合上、ユークリッド距離であるとする。そして、距離の深さも任意であるが、説明の都合上、ベクトルの終点は、クラスタの中心であるとする。

〈状態４から状態１への遷移について〉
・点■５１とクラスタ５２ａとの間の距離（ベクトル５３ａの長さ）
・ベクトル５３ａの横軸（回転速度）成分
・ベクトル５３ａの縦軸（軸温度）成分

〈状態４から状態２への遷移について〉
・点■５１とクラスタ５２ｂとの間の距離（ベクトル５３ｂの長さ）
・ベクトル５３ｂの横軸（回転速度）成分
・ベクトル５３ｂの縦軸（軸温度）成分

〈状態４から状態３への遷移について〉
・点■５１とクラスタ５２ｃとの間の距離（ベクトル５３ｃの長さ）
・ベクトル５３ｃの横軸（回転速度）成分
・ベクトル５３ｃの縦軸（軸温度）成分

ステップＳ２０６において、状態遷移提案部２２は、遷移確率情報３３（図８）に基づき遷移手段の候補を決定する。具体的には、第１に、状態遷移提案部２２は、遷移確率情報３３の行のうち、遷移前が“状態４”であるものから、以下の“遷移後状態別件数確率情報”を抽出する。

（遷移前，遷移後，遷移件数，遷移確率）＝（状態４，状態１，＃_４１件，＃_４１％），（状態４，状態２，＃_４２件，＃_４２％），（状態４，状態３，＃_４３件，＃_４３％），（状態４，状態４，＃_４４件，＃_４４％），（状態４，状態５，＃_４５件，＃_４５％），・・・
なお、“＃”に添えられた２桁の数字については、前記した通りである。

第２に、状態遷移提案部２２は、遷移後状態別件数確率情報の右辺に注目し、遷移件数又は遷移確率が大きい順に所定の数だけ遷移後状態を取得する。いま遷移確率が“＃_４１％＞＃_４３％＞＃_４２％＞・・・”であり、所定の数が“３”であるとする。このとき状態遷移提案部２２は、“状態１”、“状態３”及び“状態２”を取得する。

ステップＳ２０７において、状態遷移提案部２２は、距離で候補を絞り込む。具体的には、状態遷移提案部２２は、ステップＳ２０６の“第２”において取得した遷移後状態のうち、ステップＳ２０５において算出した距離が所定の閾値より大きい又は小さい遷移後状態を削除する。距離が極端に大きい場合、遷移に伴う回転機械４１の負担は大きい。逆に距離が極端に小さい場合、目に見えて大きな状態の変化は見られない。説明の便宜上、ここで削除された遷移後状態はなかったものとし、結果的に、遷移確率が大きい順に、“状態１”、“状態３”及び“状態２”が残ったとする。

ステップＳ２０８において、状態遷移提案部２２は、案内画面７１（図１０）を表示する。具体的には、第１に、状態遷移提案部２２は、案内画面７１（図１０）を出力装置１３に表示する。このとき、状態遷移提案部２２は、クラスタ分析欄７２に、４つのクラスタ５２ａ、５２ｂ、５２ｃ及び５２ｄ、診断対象の点■５１、並びに、遷移手段５３ａ、５３ｂ及び５３ｃを描画した座標平面（図３と同じ）を表示する。そして、状態遷移提案部２２は、現在位置欄７４に、点■５１の座標値を表示する。ベクトルとしての遷移手段５３ａ、５３ｂ及び５３ｃの長さが、遷移後の状態を示すクラスタとの距離に相当する。

第２に、状態遷移提案部２２は、遷移手段１欄７３ａ、遷移手段２欄７３ｂ及び遷移手段３欄７３ｃに、ステップＳ２０７において遷移確率が大きい順序に残った、それぞれ状態１、状態３及び状態２に遷移するための遷移手段を表示する。状態遷移提案部２２は、例えば遷移手段１欄７３ａに“あなたが状態１に遷移することを最も推奨します。その場合、回転速度を－１９だけ、軸温度を６だけ修正してください”を表示する。

ここでの“－１９”及び“６”は、欄７２における点■５１から状態１のクラスタ５２ａの中心へ移動する場合の、それぞれ横軸上の距離及び縦軸上の距離（修正値）である。当然のことながら、負の方向に移動する場合は、距離に負の符号が付される。遷移手段２欄７３ｂ及び遷移手段３欄７３ｃについても同様である。

第３に、状態遷移提案部２２は、ユーザが入力装置１２を介して“距離の深さを変更する”旨の指示を入力するのを受け付ける。すると、状態遷移提案部２２は、遷移手段の終点をクラスタの境界上の点（図５の点●５４）に変更したうえで、案内画面７１における、遷移手段１欄７３ａ、遷移手段２欄７３ｂ、遷移手段３欄７３ｃ、及び、クラスタ分析欄７２のデータを更新して表示する。更新後の遷移手段は、更新前に比して、回転機械４１にとって負担が小さいものになっている。
状態遷移提案部２２は、当該指示を受け付けた場合、ステップＳ２０７に戻り、再度候補を絞り込むこととしてもよい。状態遷移提案部２２は、変更後の遷移手段の終点として、図５の点●５４以外にも、クラスタ５２ａの内部及び境界上のどの位置の点を表示してもよい。

ステップＳ２０９において、状態遷移提案部２２は、決定木３２を表示する。具体的には、第１に、状態遷移提案部２２は、ユーザが範囲指定ボタン７５ａ、７５ｂ及び７５ｃのうちのいずれかを押下するのを受け付ける。いま、ユーザは、“状態１”についての範囲指定ボタン７５ａを押下したとする。すると、状態遷移提案部２２は、案内画面７１を案内画面７１ｂ（図１１）に切り替える。

第２に、状態遷移提案部２２は、決定木分析欄７６に決定木３２（図７と同じ）を表示する。決定木３２の作成方法は、前記した通りである。状態遷移提案部２２は、決定木３２のリーフノードのうち状態１に対応するものを強調表示し、案内文言７７“状態１に遷移するには、回転速度＜α、かつ、軸温度＜βとなるよう制御してください”を表示する。
第３に、状態遷移提案部２２は、遷移手段１欄７３ａにおける表示を“回転速度を－１９だけ軸温度を６だけ修正してください”から“回転速度をα未満に軸温度をβ未満に修正してください”に変更する。その後、処理手順を終了する。

（計測値情報の他の例）
図１２は、計測値情報３１ｃの一例である。図１２が想定する機械は、アーム（腕）を有する自走型工作ロボットである。計測値情報３１ｃにおいては、時刻欄１１１に記憶された時刻に関連付けて、進行速度欄１１２には進行速度が、回転速度欄１１３には回転速度が、アーム操作速度欄１１４にはアーム操作速度が、負荷状態欄１１５には負荷状態が、記憶されている。

時刻欄１１１の時刻は、進行速度等が計測された時刻である。“ｔ”に付された数字が大きいほど、遅い時刻を示す。
進行速度欄１１２の進行速度は、ロボットが床上を走行する速度である。“＃”は、異なる値を省略的に示している（以下同様）。
回転速度欄１１３の回転速度は、動力源としての電動機の回転速度である。
アーム操作速度欄１１４のアーム操作速度は、ロボットのアームの基礎部分を基準とする、ロボットのアームの先端部分の相対速度である。
負荷状態欄１１５の負荷状態は、ロボットに課される負荷（負担）の大きさである。

図１２における進行速度、回転速度及びアーム操作速度は、計測値であり、図２における計測値欄１０２の値に相当する。図１２における負荷状態は、図２における状態に相当する。

すると、分類部２１は、計測値を各軸に有する多次元空間内に、時刻に対応する点を描画することができる。分類部２１が、計測値情報３１ｃのレコードに対応する点を分類すると、分類部２１は、多次元空間内に状態を示す複数のクラスタを作成することになる。分類部２１は、これらのクラスタに対して、“状態１（低）”、“状態２（中）”、“状態３（高）”、・・・を割り当てる。ここでの各状態は、負荷状態である。

状態遷移提案部２２は、診断対象のロボットの現在の計測値を受け付け、遷移後の状態（負荷状態）を提案する。すると、例えば、計測値のうちどの値をどの程度変化させれば、どのクラスタに遷移するか等が、過去の実例に即してわかる。

前記で明らかなように、計測値情報３１ｃが使用される例において、分類部２１及び状態遷移提案部２２の処理は、第１の実施形態における、分類部２１及び状態遷移提案部２２の処理に準ずる。

次に、第２の実施形態を説明する。

（状態遷移提案装置）
図１３は、状態遷移提案装置１ｂの構成を説明する図である。状態遷移提案装置１ｂの構成は、図１の状態遷移提案装置１の構成とほぼ同じである。但し、図１３の補助記憶装置１５は、図２の計測値情報３１に代替して、属性値情報３４を格納している。状態遷移提案装置１ｂは、図１の通信装置１６を有していなくてもよい。

（属性値情報）
図１４は、属性値情報３４の一例である。図１４が想定する人物は、企業に所属する従業員である。属性値情報３４においては、人物欄１２１に記憶された人物に関連付けて、年度欄１２２には年度が、残業時間欄１２３には残業時間が、休日出勤回数欄１２４には休日出勤回数が、出張回数欄１２５には出張回数が、メンタルリスク欄１２６にはメンタルリスクが記憶されている。

人物欄１２１の人物は、従業員（人）の氏名である。ここでは単純化のため、“Ａ”、“Ｂ”、・・・と記載されている。
年度欄１２２の年度は、残業時間等が集計された年度（暦年）である。
残業時間欄１２３の残業時間は、定時以降の勤務時間である。“＃”は、異なる値を省略的に示している（以下同様）。
休日出勤回数欄１２４の休日出勤回数は、休日に出勤した回数である。
出張回数欄１２５の出張回数は、拠点以外の勤務地で勤務した回数である。
メンタルリスク欄１２６のメンタルリスクは、従業員が心因性の疾病に罹患する可能性である。

図１３における残業時間、休日出勤回数及び出張回数は、従業員の属性値であり、図２における計測値に相当する。図１３におけるメンタルリスクは、図２における状態に相当する。

すると、分類部２１は、属性値を各軸に有する多次元空間内に、人物と年度との組合せに対応する点を描画することができる。分類部２１が、属性値情報３４のレコードに対応する点を分類すると、分類部２１は、多次元空間内に状態を示す複数のクラスタを作成することになる。分類部２１は、これらのクラスタに対して、“状態１（小）”、“状態２（中）”、“状態３（大）”、・・・を割り当てる。ここでの各状態は、メンタルリスクである。

状態遷移提案部２２は、診断対象の従業員の現在の属性値を受け付け、遷移後の状態（メンタルリスク）を提案する。なお、ここでの“提案”は、メンタルリスクを好ましい方向に遷移させるアドバイス、及び、悪い方向に遷移することに対する警告を含む。すると、例えば、属性値のうちどの値をどの程度変化させれば、どのクラスタに遷移するか等が、過去の実例に即してわかる。

前記で明らかなように、属性値情報３４が使用される例において、分類部２１及び状態遷移提案部２２の処理は、第１の実施形態における、分類部２１及び状態遷移提案部２２の処理に準ずる。

（本実施形態の効果）
本実施形態の状態遷移提案装置等の効果は以下の通りである。
（１）状態遷移提案装置は、事物の状態遷移を過去例に基づき提案することができる。つまり、状態遷移提案装置は、個人的検知に頼ることなく、他の実現可能な遷移方法を見落とすこともない。
（２）状態遷移提案装置は、事物の状態遷移を確率に基づき客観的に提案することができる。
（３）状態遷移提案装置は、距離（状態遷移の程度）を表示することができる。
（４）状態遷移提案装置は、状態遷移の候補を、決定木とその条件として表示することができる。
（５）状態遷移提案装置は、視覚的にわかり易いクラスタ分類を行うことができる。
（６）状態遷移提案装置は、機械等に対する負担の軽減を配慮し、遷移後の位置を再度絞り込むことができる。
（７）状態遷移提案装置は、回転機械の状態遷移を提案することができる。
（８）状態遷移提案装置は、人の状態遷移を提案することができる。

なお、本発明は前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、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべ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。

１ 状態遷移提案装置
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置
１５ 補助記憶装置
１６ 通信装置
２１ 分類部
２２ 状態遷移提案部
３１、３１ｂ、３１ｃ 計測値情報
３２ 決定木
３３ 遷移確率情報
３４ 属性値情報
４１ 回転機械
５２ クラスタ（状態）

Claims (8)

1. 事物の多次元空間における位置が、前記多次元空間を構成する領域である状態を遷移した過去例を取得し、
   前記状態を複数のクラスタに分類する分類部と、
   前記事物の前記多次元空間における現在の位置を受け付け、
   前記過去例に基づき、前記受け付けた現在の位置が将来遷移して行くべき前記状態を決定し、前記決定した状態を表示し、
   前記クラスタにおける距離の深さの変更を行う旨のユーザの指示に応じて、前記遷移して行くべき状態の候補を再度絞り込む状態遷移提案部と、
   を備えることを特徴とする状態遷移提案装置。
2. 前記分類部は、
   ある前記状態から他の前記状態に前記事物の位置が遷移した確率を前記過去例として算出すること、
   を特徴とする請求項１に記載の状態遷移提案装置。
3. 前記状態遷移提案部は、
   前記受け付けた現在の位置が前記決定した状態に遷移するための距離を表示すること、
   を特徴とする請求項２に記載の状態遷移提案装置。
4. 前記状態遷移提案部は、
   前記位置が示す値の大小関係に基づき分岐する決定木において、複数の前記状態のそれぞれがリーフノードとなる分岐条件を、前記位置の数値範囲として表示すること、
   を特徴とする請求項３に記載の状態遷移提案装置。
5. 前記事物は、
   機械であり、
   前記位置は、
   センサが前記機械から計測し得る物理量を示すこと、
   を特徴とする請求項４に記載の状態遷移提案装置。
6. 前記事物は、
   人であり、
   前記位置は、
   前記人の属性値を示すこと、
   を特徴とする請求項５に記載の状態遷移提案装置。
7. 状態遷移提案装置の分類部は、
   事物の多次元空間における位置が、前記多次元空間を構成する領域である状態を遷移した過去例を取得し、
   前記状態を複数のクラスタに分類し、
   前記状態遷移提案装置の状態遷移提案部は、
   前記事物の前記多次元空間における現在の位置を受け付け、
   前記過去例に基づき、前記受け付けた現在の位置が将来遷移して行くべき前記状態を決定し、前記決定した状態を表示し、
   前記クラスタにおける距離の深さの変更を行う旨のユーザの指示に応じて、前記遷移して行くべき状態の候補を再度絞り込むこと、
   を特徴とする状態遷移提案装置の状態遷移提案方法。
8. コンピュータを、
   事物の多次元空間における位置が、前記多次元空間を構成する領域である状態を遷移した過去例を取得し、
   前記状態を複数のクラスタに分類する分類部と、
   前記事物の前記多次元空間における現在の位置を受け付け、
   前記過去例に基づき、前記受け付けた現在の位置が将来遷移して行くべき前記状態を決定し、前記決定した状態を表示し、
   前記クラスタにおける距離の深さの変更を行う旨のユーザの指示に応じて、前記遷移して行くべき状態の候補を再度絞り込む状態遷移提案部と、
   して機能させるための状態遷移提案プログラム。

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