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公開番号2025057904
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-09
出願番号2023167739
出願日2023-09-28
発明の名称生産管理システム、生産管理方法および生産管理プログラム
出願人横河電機株式会社
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G05B 23/02 20060101AFI20250402BHJP(制御;調整)
要約【課題】生産管理システム、生産管理方法および生産管理プログラムに関する。
【解決手段】生産物を生産する設備の状態を示す状態データを取得する取得部と、前記状態データに基づいて前記設備の異常を検出する検出部と、前記設備の異常が検出された場合に、前記状態データを入力したことに応じて学習モデルから出力されるモデル出力を用いて、前記設備が復旧するまでに要する復旧時間を予測する予測部と、を備え、前記学習モデルは、前記状態データが入力されたことに応じて前記復旧時間を出力するように学習されたものである、生産管理システムが提供される。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
生産物を生産する設備の状態を示す状態データを取得する取得部と、
前記状態データに基づいて前記設備の異常を検出する検出部と、
前記設備の異常が検出された場合に、前記状態データを入力したことに応じて学習モデルから出力されるモデル出力を用いて、前記設備が復旧するまでに要する復旧時間を予測する予測部と、
を備える、生産管理システム。
続きを表示（約 870 文字）【請求項２】
前記学習モデルは、前記状態データが入力されたことに応じて前記復旧時間を出力するように学習されたものである、請求項１に記載の生産管理システム。
【請求項３】
前記状態データおよび前記復旧時間の実績を学習データとして学習処理により前記学習モデルを生成するモデル生成部を更に備える、請求項２に記載の生産管理システム。
【請求項４】
前記状態データおよび前記復旧時間の実績を学習データとして学習処理により前記学習モデルを生成する学習装置から前記学習モデルを取得するモデル取得部を更に備える、請求項２に記載の生産管理システム。
【請求項５】
前記予測部は、異常が検出されたときの前記状態データを入力したことに応じて前記学習モデルから出力されるモデル出力を用いて、前記復旧時間を予測する、請求項１に記載の生産管理システム。
【請求項６】
前記予測部は、異常が検出されてから復旧するまでの前記状態データを入力したことに応じて前記学習モデルから出力されるモデル出力を用いて、前記復旧時間を予測する、請求項１に記載の生産管理システム。
【請求項７】
前記生産物に関連する複数の設備を統合管理する統合管理システムへ前記復旧時間を通知する通知部をさらに備える、請求項１に記載の生産管理システム。
【請求項８】
前記通知部は、異常が検出される前の前記設備における前記生産物の生産速度を前記統合管理システムへ通知する、請求項７に記載の生産管理システム。
【請求項９】
前記通知部は、異常が検出されてから復旧するまでの前記設備における前記生産物の生産速度を前記統合管理システムへ通知する、請求項７に記載の生産管理システム。
【請求項１０】
前記通知部は、復旧した後の前記設備における前記生産物の生産速度を前記統合管理システムへ通知する、請求項７に記載の生産管理システム。
（【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、生産管理システム、生産管理方法および生産管理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１～５には、「復旧予定時点予測部１０１は、第１振動センサーＡ２～第８振動センサーＢ１１の各々の計測結果に基づいて、第１穴あけ装置Ａ１、第２穴あけ装置Ｂ１、第１溶接装置Ａ４、第２溶接装置Ｂ４、第１ねじ締め装置Ａ７、第２ねじ締め装置Ｂ７、第１塗装装置Ａ１０および第２塗装装置Ｂ１０の各々の復旧予定時点を予測する」（特許文献１の段落００４３）等と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０２０－０６７９２７号公報
［特許文献２］特開平０２－２８４８５３号公報
［特許文献３］国際公開第２００９/１４４７８０号公報
［特許文献４］特開２０１６－１２６７２８号公報
［特許文献５］特開２００１－０８４０３５号公報
【発明の概要】
【０００３】
本発明の第１の態様においては、生産物を生産する設備の状態を示す状態データを取得する取得部と、前記状態データに基づいて前記設備の異常を検出する検出部と、前記設備の異常が検出された場合に、前記状態データを入力したことに応じて学習モデルから出力されるモデル出力を用いて、前記設備が復旧するまでに要する復旧時間を予測する予測部と、を備える、生産管理システムが提供される。
【０００４】
上記の生産管理システムにおいて、前記学習モデルは、前記状態データが入力されたことに応じて前記復旧時間を出力するように学習されたものであってよい。
【０００５】
上記の生産管理システムは、前記状態データおよび前記復旧時間の実績を学習データとして学習処理により前記学習モデルを生成するモデル生成部を更に備えてよい。
【０００６】
前記学習モデルが学習されたものである上記の生産管理システムは、前記状態データおよび前記復旧時間の実績を学習データとして学習処理により前記学習モデルを生成する学習装置から前記学習モデルを取得するモデル取得部を更に備えてよい。
【０００７】
上記何れかの生産管理システムにおいて、前記予測部は、異常が検出されたときの前記状態データを入力したことに応じて前記学習モデルから出力されるモデル出力を用いて、前記復旧時間を予測してよい。
【０００８】
上記何れかの生産管理システムにおいて、前記予測部は、異常が検出されてから復旧するまでの前記状態データを入力したことに応じて前記学習モデルから出力されるモデル出力を用いて、前記復旧時間を予測してよい。
【０００９】
上記何れかの生産管理システムは、前記生産物に関連する複数の設備を統合管理する統合管理システムへ前記復旧時間を通知する通知部をさらに備えてよい。
【００１０】
上記の生産管理システムにおいて、前記通知部は、異常が検出される前の前記設備における前記生産物の生産速度を前記統合管理システムへ通知してよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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