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公開番号2025032041
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-10
出願番号2023137640
出願日2023-08-26
発明の名称不良発生予知システム及び不良発生予知方法
出願人株式会社リョーワ
代理人個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250303BHJP(計算;計数)
要約【課題】不良品の発生を低減できる不良発生予知システム、対話型AIの学習指示方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】不良発生予知システム10は、物品を製造する製造装置の状態を測定する複数のセンサSEN1、SEN2、・・・SENnと、前記物品に発生した不良を把握したユーザーによって操作される操作部SW1、SW2、・・・SWnと、大規模言語モデルに基づいて構成された対話型AIに対し、学習データを送信する送信部50と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
物品を製造する製造装置の状態を測定する複数のセンサと、
前記物品に発生した不良を把握したユーザーによって操作される操作部と、
大規模言語モデルに基づいて構成された対話型ＡＩに対し、学習データを送信する送信部と、を備え、
前記学習データが、前記複数のセンサによって得られた前記製造装置の状態である情報Ａ、前記物品に不良が発生した時刻である情報Ｂ、不良が発生した後に記録された、不良が発生した状況に関する情報Ｃ及び不良が発生した後に記録された、不良への対処方法に関する情報Ｄを含む不良発生予知システム。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
請求項１記載の不良発生予知システムにおいて、
前記対話型ＡＩに対して、学習方法を指示する学習指示部を更に備え、
前記学習指示部が、言語的特徴空間を、前記情報Ｃ及び前記情報Ｄから抽出されたトークンがベクトル化されマッピングされた第１の空間と、当該トークンがマッピングされなかった第２の空間と、に分け、当該第２の空間にあるトークンよりも当該第１の空間にあるトークンをより関連性の高いトークンとして回答を生成するように前記対話型ＡＩに対して指示する不良発生予知システム。
【請求項３】
請求項２記載の不良発生予知システムにおいて、
前記複数のセンサがそれぞれ出力した測定データを処理し、処理済み測定データとして出力するデータ処理部及び前記操作部が作動した時刻ｔｓを特定する時刻特定部を有する第１の処理部を更に備え、
前記学習指示部が、前記対話型ＡＩに対して、前記処理済み測定データについて、前記物品に実際に不良が発生した時刻ｔｍと、前記時刻ｔｓと、の間に生じた時間のずれを補正するように指示する不良発生予知システム。
【請求項４】
請求項２記載の不良発生予知システムにおいて、
前記複数のセンサがそれぞれ出力した測定データを処理し、処理済み測定データとして出力するデータ処理部及び前記操作部が作動した時刻ｔｓを特定する時刻特定部を有する第１の処理部を更に備え、
前記処理済み測定データについて、前記物品に実際に不良が発生した時刻ｔｍと前記時刻ｔｓとの間に生じた時間のずれを補正するための時刻補正部を更に備えた不良発生予知システム。
【請求項５】
請求項３又は４記載の不良発生予知システムにおいて、
音声データ又は動画データとして記録された不良が発生した後に記録された前記物品に不良が発生した不良発生時刻ｔｒ、前記情報Ｃ及び前記情報Ｄをテキストデータに変換する変換処理部を有する第２の処理部を更に備えた不良発生予知システム。
【請求項６】
請求項５記載の不良発生予知システムにおいて、
前記第２の処理部が、前記時刻ｔｓと、前記不良発生時刻ｔｒと、を対比し、当該時刻ｔｓと当該不良発生時刻ｔｒとの間に生じた時間のずれが予め決められた値よりも大きい場合にアラームを出力するアラーム出力部を有する不良発生予知システム。
【請求項７】
請求項５記載の不良発生予知システムが備える第２の処理部を、
音声データ又は動画データとして記録された前記情報Ｂ、情報Ｃ及び情報Ｄをテキストデータに変換する変換手段として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
大規模言語モデルに基づいて構成された対話型ＡＩに対して、
言語的特徴空間を、学習データから抽出されたトークンがベクトル化された第１の空間と、当該トークンがベクトル化されなかった第２の空間と、に分け、
当該第２の空間にマッピングされたトークンよりも当該第１の空間にマッピングされたトークンをより関連性の高いトークンとして回答を生成するように前記対話型ＡＩに対して指示する対話型ＡＩの学習指示方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、不良発生予知システム、対話型ＡＩの学習指示方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、不具合発生予測システムが記載されている。この不具合発生予測システムは、監視対象の動作装置の各タイミングでの動作状況に係るデータをタイミングの情報と対応付けて取得する状況取得部と、状況取得部により取得された動作状況に応じた今後の動作状況の予測を、現在から長さの異なる複数の期間について各々行う状況予測部と、動作状況と、動作装置における所定の不具合の発生との第１対応関係を記憶する第３記憶部と、予測された動作状況と、第１対応関係とに基づいて、不具合の発生可能性に係る所定の指標を求める不具合予測部と、を備えることを特徴としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１１７２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、不良品の発生を低減できる不良発生予知システム、対話型ＡＩの学習指示方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の発明は、物品を製造する製造装置の状態を測定する複数のセンサと、前記物品に発生した不良を把握したユーザーによって操作される操作部と、大規模言語モデルに基づいて構成された対話型ＡＩに対し、学習データを送信する送信部と、を備え、前記学習データが、前記複数のセンサによって得られた前記製造装置の状態である情報Ａ、前記物品に不良が発生した時刻である情報Ｂ、不良が発生した後に記録された、不良が発生した状況に関する情報Ｃ及び不良が発生した後に記録された、不良への対処方法に関する情報Ｄを含む不良発生予知システムである。
【０００６】
請求項２に記載の発明は、請求項１記載の不良発生予知システムにおいて、前記対話型ＡＩに対して、学習方法を指示する学習指示部を更に備え、前記学習指示部が、言語的特徴空間を、前記情報Ｃ及び前記情報Ｄから抽出されたトークンがベクトル化されマッピングされた第１の空間と、当該トークンがマッピングされなかった第２の空間と、に分け、当該第２の空間にあるトークンよりも当該第１の空間にあるトークンをより関連性の高いトークンとして回答を生成するように前記対話型ＡＩに対して指示する。
【０００７】
請求項３に記載の発明は、請求項２記載の不良発生予知システムにおいて、前記複数のセンサがそれぞれ出力した測定データを処理し、処理済み測定データとして出力するデータ処理部及び前記操作部が作動した時刻ｔｓを特定する時刻特定部を有する第１の処理部を更に備え、前記学習指示部が、前記対話型ＡＩに対して、前記処理済み測定データについて、前記物品に実際に不良が発生した時刻ｔｍと、前記時刻ｔｓと、の間に生じた時間のずれを補正するように指示する。
【０００８】
請求項４に記載の発明は、請求項２記載の不良発生予知システムにおいて、前記複数のセンサがそれぞれ出力した測定データを処理し、処理済み測定データとして出力するデータ処理部及び前記操作部が作動した時刻ｔｓを特定する時刻特定部を有する第１の処理部を更に備え、前記処理済み測定データについて、前記物品に実際に不良が発生した時刻ｔｍと前記時刻ｔｓとの間に生じた時間のずれを補正するための時刻補正部を更に備える。
【０００９】
請求項５に記載の発明は、請求項３又は４記載の不良発生予知システムにおいて、音声データ又は動画データとして記録された不良が発生した後に記録された前記物品に不良が発生した不良発生時刻ｔｒ、前記情報Ｃ及び前記情報Ｄをテキストデータに変換する変換処理部を有する第２の処理部を更に備える。
【００１０】
請求項６に記載の発明は、請求項５記載の不良発生予知システムにおいて、前記第２の処理部が、前記時刻ｔｓと、前記不良発生時刻ｔｒと、を対比し、当該時刻ｔｓと当該不良発生時刻ｔｒとの間に生じた時間のずれが予め決められた値よりも大きい場合にアラームを出力するアラーム出力部を有する。
（【００１１】以降は省略されています）

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