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公開番号2024053819
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-16
出願番号2022160262
出願日2022-10-04
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
出願人富士電機株式会社
代理人弁理士法人一色国際特許事務所
主分類G05B 23/02 20060101AFI20240409BHJP(制御;調整)
要約【課題】学習モデルの運用時における学習モデルの信頼性を監視することが可能な情報処理装置を提供する。
【解決手段】所定の対象に設けられた第1センサの第1測定値を取得する第1取得部と、前記所定の対象に設けられ、前記第1センサとは異なる第2センサの第2測定値と、所定の学習モデルと、を用いて得られた前記第1センサの予測値を取得する第2取得部と、前記第1測定値に対する前記予測値の精度が悪化したか否かを判定する第1判定部と、前記予測値の精度が悪化したと判定された場合、前記予測値の精度が悪化したことを示す第1情報を出力する出力部と、を含む情報処理装置。
【選択図】図13
特許請求の範囲【請求項１】
所定の対象に設けられた第１センサの第１測定値を取得する第１取得部と、
前記所定の対象に設けられ、前記第１センサとは異なる第２センサの第２測定値と、所定の学習モデルと、を用いて得られた前記第１センサの予測値を取得する第２取得部と、
前記第１測定値に対する前記予測値の精度が悪化したか否かを判定する第１判定部と、
前記予測値の精度が悪化したと判定された場合、前記予測値の精度が悪化したことを示す第１情報を出力する出力部と、
を含む情報処理装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記予測値の精度が悪化したと判定された場合、前記学習モデルが生成された際に用いられた学習データのうち前記第２測定値に対応するデータと、前記第２測定値とに基づいて、前記データに異常があるか否かを判定する第２判定部を更に含む、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記出力部は、
前記データに異常があると判定された場合、新たな前記学習データに基づく前記学習モデルの生成を促す第２情報を出力する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記予測値の精度が悪化したと判定された場合、前記予測値が所定範囲に含まれるか否かに基づいて、前記予測値に異常があるか否かを判定する第３判定部を更に含む、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記出力部は、
前記データに異常がないと判定され、かつ、前記予測値に異常があると判定された場合、前記学習モデルに異常があることを示す第３情報を出力する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項１～５のいずれか一に記載の情報処理装置であって、
前記所定の対象は、所定の物を製造するための製造設備であり、
前記出力部は、
前記予測値の精度が悪化したと判定された場合、前記物を製造するに際して設定された重要業績評価指標が悪化するおそれがあることを示す第４情報を出力する、
情報処理装置。
【請求項７】
情報処理装置が、
所定の対象に設けられた第１センサの第１測定値を取得するステップと、
前記所定の対象に設けられ、前記第１センサとは異なる第２センサの第２測定値と、所定の学習モデルと、を用いて得られた前記第１センサの予測値を取得するステップと、
前記第１測定値に対する前記予測値の精度が悪化したか否かを判定するステップと、
前記予測値の精度が悪化したと判定された場合、前記予測値の精度が悪化したことを示す第１情報を出力するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
所定の対象に設けられた第１センサの第１測定値を取得する第１取得部と、
前記所定の対象に設けられ、前記第１センサとは異なる第２センサの第２測定値と、所定の学習モデルと、を用いて得られた前記第１センサの予測値を取得する第２取得部と、
前記第１測定値に対する前記予測値の精度が悪化したか否かを判定する第１判定部と、
前記予測値の精度が悪化したと判定された場合、前記予測値の精度が悪化したことを示す第１情報を出力する出力部と、
を実現させる情報処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,000 文字）【背景技術】
【０００２】
学習モデルを用いて、工場等の設備の異常診断を実行する技術が知られている。
【０００３】
例えば特許文献１には、機械学習により生成された診断モデルと、診断対象の設備に備えられた振動センサからの振動データとを用いて、診断対象の設備の異常診断を実行する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００４－２７９０５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、学習モデルの運用の段階において設備に例えば経時劣化等が生じると、学習モデルの信頼性が低下する場合がある。
【０００６】
例えば、学習モデルを生成した際の学習データとして用いたセンサの測定値の範囲に対し、学習モデルの運用の段階におけるセンサの測定値の範囲にずれが生じ始めると、このような問題が生じる場合がある。
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載された方法では、学習モデルの運用の段階における学習モデルの信頼性の低下については考慮されていない。
【０００８】
本発明の目的は、学習モデルの運用時における学習モデルの信頼性を監視することが可能な情報処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための一の発明は、所定の対象に設けられた第１センサの第１測定値を取得する第１取得部と、前記所定の対象に設けられ、前記第１センサとは異なる第２センサの第２測定値と、所定の学習モデルと、を用いて得られた前記第１センサの予測値を取得する第２取得部と、前記第１測定値に対する前記予測値の精度が悪化したか否かを判定する第１判定部と、前記予測値の精度が悪化したと判定された場合、前記予測値の精度が悪化したことを示す第１情報を出力する出力部と、を含む情報処理装置である。本発明の他の特徴については、本明細書の記載により明らかにする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、学習モデルの運用時における学習モデルの信頼性を監視することが可能な情報処理装置を提供することが可能な情報処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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