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公開番号2025038412
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-19
出願番号2023145031
出願日2023-09-07
発明の名称異常検知アルゴリズムの評価システム
出願人HEROZ株式会社
代理人個人
主分類G05B 23/02 20060101AFI20250312BHJP(制御;調整)
要約【解決課題】経験や実務の種類に左右されない汎用性の高い異常検知アルゴリズム評価システム及び方法を提供する。
【解決手段】異常検知アルゴリズムを評価するための評価システムであって、コンピュータが、評価対象の異常検知アルゴリズムで算出された観測異常度データと故障日時のデータとに基づいて、上記異常検知アルゴリズムの評価値を出力する評価部を有し、前記評価部は、コンピュータが、前記故障日時データと観測異常度との順位相関関数を求める順位相関係数生成部と、コンピュータが、前記順位相関係数に基づいて前記異常検知アルゴリズムの評価値を求める評価値出力部とを有することを評価システムが提供される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
異常検知アルゴリズムを評価するための評価システムであって、
コンピュータが、評価対象の異常検知アルゴリズムで算出された観測異常度データと故障日時のデータとに基づいて、上記異常検知アルゴリズムの評価値を出力する評価部
を有し、
前記評価部は、
コンピュータが、前記故障日時データと観測異常度との順位相関関数を求める順位相関係数生成部と、
コンピュータが、前記順位相関係数に基づいて前記異常検知アルゴリズムの評価値を求める評価値出力部と
を有することを特徴とする評価システム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
請求項１記載の評価システムにおいて、
さらに、
前記評価対象の異常検知アルゴリズムを格納する評価対象格納部と、
故障を予測したい装置の故障日時データを格納する故障日時データ格納部と
を有することを特徴とする評価システム。
【請求項３】
請求項２記載の評価システムにおいて、
さらに、
故障を予測したい装置のセンサーデータを格納するセンサーデータ格納部と、
前記異常検知アルゴリズムで観測異常度を算出する観測異常度算出部と
を有することを特徴とする評価システム。
【請求項４】
請求項１記載の評価システムにおいて、
前記観測異常度は、故障を予測したい装置の故障可能性を示す指数である
ことを特徴とする評価システム。
【請求項５】
異常検知アルゴリズムを評価するための評価方法であって、
コンピュータで構成される評価システムが、評価対象の異常検知アルゴリズムで算出された観測異常度データと故障日時のデータとに基づいて、上記異常検知アルゴリズムの評価値を出力する評価工程を実行するものであり、
前記評価工程は、
評価システムが、前記故障日時データと観測異常度との順位相関関数を求める順位相関係数生成工程と、
評価システムが、前記順位相関係数に基づいて前記異常検知アルゴリズムの評価値を求める評価値出力工程と
を有することを特徴とする評価方法。
【請求項６】
請求項５記載の評価方法において、
さらに、
前記評価対象の異常検知アルゴリズムを格納する評価対象格納工程と、
故障を予測したい装置の故障日時データを格納する故障日時データ格納工程と
を有することを特徴とする評価方法。
【請求項７】
請求項６記載の評価方法において、
さらに、
故障を予測したい装置のセンサーデータを格納するセンサーデータ格納工程と、
前記異常検知アルゴリズムで観測異常度を算出する観測異常度算出工程と
を有することを特徴とする評価方法。
【請求項８】
請求項５記載の評価方法において、
前記観測異常度は、故障を予測したい装置の故障可能性を示す指数である
ことを特徴とする評価方法。
【請求項９】
異常検知アルゴリズムを評価するためのコンピュータソフトウエアプログラムであって、
コンピュータに、評価対象の異常検知アルゴリズムで算出された観測異常度データと故障日時のデータとに基づいて、上記異常検知アルゴリズムの評価値を出力する評価工程を実行させるものであり、
前記評価工程は、
評価システムが、前記故障日時データと観測異常度との順位相関関数を求める順位相関係数生成工程と、
評価システムが、前記順位相関係数に基づいて前記異常検知アルゴリズムの評価値を求める評価値出力工程と
を有することを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のコンピュータソフトウエアプログラムにおいて、
前記評価方法は、さらに、
前記評価対象の異常検知アルゴリズムを格納する評価対象格納工程と、
故障を予測したい装置の故障日時データを格納する故障日時データ格納工程と
を有するものであることを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検知アルゴリズムを評価するための評価システム及びその方法に関するものである。
続きを表示（約 1,000 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、特定の機械の異常を予測するために、「異常検知アルゴリズム」が使用されている。例えば、工場で使われるような工作機械が突然故障すると、最悪、工場の全体の生産を停止しなければならない事態に至ることがある。このため、何らかの「異常検知アルゴリズム」を用いて工作機械を監視し、検出した異常度に基づいて当該工作機械の故障を予測することが行われている。
【０００３】
ここで、この「異常検知アルゴリズム」が正常に機能しているかを検証する方法として、従来、大きく分けて次の２通りのものが存在する。
【０００４】
第１の評価方法は、実務知識と照らし合わせて評価する方法である。
【０００５】
例えば、当該故障予測対象機械が「浄水装置」の場合、上流に設けられたセンサーで上記浄水装置に流入する水流の流速を検出し、その流速の変動に基づいて浄水装置がいつ故障するかを予測する異常検知アルゴリズムがあるとする。
【０００６】
このような上記異常検知アルゴリズムを評価するための第１の評価方法は、当該浄水装置の故障について知見を有する者の実務知識・経験と照らし合わせて評価するものである。この方法は、上記上流のセンサーで検出した流速値と、その流速に基づいて計算した異常値が経験値に照らして妥当であるかを経験に基づいて判定するものである。
【０００７】
第２の評価方法は、検出値のみを使用して計算した異常度が所定の閾値を超えた日時から実際に故障が発生した日時までの時間が、所定の範囲内に入っているかで評価する方法である。
【０００８】
上記浄水装置の場合、例えば上記センサーで流速の異常を検出してから実際に故障が生じるまでの時間が１日以内であれば、正しく予測できたとみなす。そして、故障した機器のうち、正しく予測できた割合（再現率）が大きい異常検知アルゴリズムほど良いものであると評価するものである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記した評価法は、いずれも、以下のような問題がある。
【００１０】
まず、第１の方法は、汎用性に乏しいという問題がある。すなわち、実務の種類に評価方法が変わり得る。また、評価を可能にする実務知識が存在しない場合にそもそも適用できない。
（【００１１】以降は省略されています）

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