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公開番号2025132530
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-10
出願番号2024030163
出願日2024-02-29
発明の名称情報提供装置、情報提供方法、および情報提供プログラム
出願人横河電機株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G05B 23/02 20060101AFI20250903BHJP(制御;調整)
要約【課題】システムに導入するAI制御の効果を容易に検証すること。
【解決手段】サーバ装置10は、システムから収集された運転データに基づいてN個のシミュレーションモデルを生成し、運転データに基づいてシミュレーションモデルを評価するシミュレーションモデル評価値が最大のシミュレーションモデルを決定し、運転データおよび決定したシミュレーションモデルに基づいてM個のAI制御モデルを生成し、運転データに基づいてAI制御モデルを評価するAI制御モデル評価値が最大のAI制御モデルを決定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
システムから収集された運転データに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの運転状況の予測データを出力する複数の第１モデルを生成する第１生成部と、
前記運転データに基づいて、前記第１モデルを評価する第１評価値が最大の前記第１モデルを決定する第１評価部と、
前記運転データおよび決定された前記第１モデルに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの制御に関する制御データを出力する複数の第２モデルを生成する第２生成部と、
前記運転データに基づいて、前記第２モデルを評価する第２評価値が最大の前記第２モデルを決定する第２評価部と、
を備える情報提供装置。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記運転データ、決定された前記第１モデル、および決定された前記第２モデルに基づいて、前記第２モデルを前記システムに導入した際の効果を示す効果レポートを生成する第３生成部、
をさらに備える請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項３】
前記第１生成部は、
前記運転データとして、前記システムのプロセスの状態を示すセンサ値および前記プロセスに対する操作を示す操作値のデータセットを訓練データに用い、
グリッドリサーチによって生成された複数のハイパーパラメータを用い、
前記第１モデルの入出力信号を定義する第１定義情報をさらに用いることによって、前記複数の第１モデルを生成する、
請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項４】
前記第１評価部は、
前記運転データとして、前記システムのプロセスの状態を示すセンサ値および前記プロセスに対する操作を示す操作値のデータセットを評価データに用い、
前記第１評価値として、前記システムから収集された前記センサ値と前記予測データとして出力された前記センサ値との一致率を算出し、
生成された前記複数の第１モデルのうち、算出した前記一致率が最大となる前記第１モデルを決定する、
請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項５】
前記第２生成部は、
前記運転データとして、前記システムのプロセスの状態を示すセンサ値および前記プロセスに対する操作を示す操作値のデータセットを訓練データに用い、
グリッドリサーチによって生成された複数のハイパーパラメータを用い、
前記第２モデルの入出力信号を定義する第２定義情報をさらに用い、
決定された前記第１モデルを使用することによって、前記複数の第２モデルを生成する、
請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項６】
前記第２評価部は、
前記運転データとして、前記システムのプロセスの状態を示すセンサ値および前記プロセスに対する操作を示す操作値のデータセットを評価データに用い、
前記第２評価値として、報酬関数を用いて前記システムを制御した際の報酬値の平均値を算出し、
生成された前記複数の第２モデルのうち、算出した前記報酬値の平均値が最大となる前記第２モデルを決定する、
請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項７】
前記第３生成部は、
前記運転データとして前記システムのプロセスに対する操作を示す操作値を決定された前記第１モデルに入力することによって出力された前記プロセスの状態を示すセンサ値の平均値および標準偏差と、前記第２モデルが出力する前記制御データを決定された前記第１モデルに入力することによって出力された前記センサ値の平均値および標準偏差とを比較可能なグラフを表示する前記効果レポートを生成する、
請求項２に記載の情報提供装置。
【請求項８】
前記第３生成部は、
前記運転データとして前記システムのプロセスに対する操作を示す操作値を決定された前記第１モデルに入力することによって出力された前記プロセスの状態を示すセンサ値の時系列変化と、前記第２モデルが出力する前記制御データを決定された前記第１モデルに入力することによって出力された前記センサ値の時系列変化とを比較可能なグラフを表示する前記効果レポートを生成する、
請求項２に記載の情報提供装置。
【請求項９】
前記システムは、プラントである、
請求項１から８のいずれか１項に記載の情報提供装置。
【請求項１０】
コンピュータが、
システムから収集された運転データに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの運転状況の予測データを出力する複数の第１モデルを生成し、
前記運転データに基づいて、前記第１モデルを評価する第１評価値が最大の前記第１モデルを決定し、
前記運転データおよび決定した前記第１モデルに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの制御に関する制御データを出力する複数の第２モデルを生成し、
前記運転データに基づいて、前記第２モデルを評価する第２評価値が最大の前記第２モデルを決定する、
処理を実行する情報提供方法。
（【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、情報提供装置、情報提供方法、および情報提供プログラムに関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
プラントのプロセスに対してＡＩ（Artificial Intelligence）制御を導入する際、事前にＡＩ制御の導入可否検証およびＡＩ制御の効果を検証するために利用されるＡＩ制御導入効果レポートが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－０４２９１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、プラント等のシステムに導入するＡＩ制御の効果を容易に検証するは難しい。例えば、プラントのプロセスに対するＡＩ制御導入効果レポートを作成する場合には、熟練したエンジニアが手動で、プラントシミュレータモデルを作成した上で設定パラメータを調整し、ＡＩ制御モデルを作成上で設定パラメータを調整し、作成したプラントシミュレータモデルおよびＡＩ制御モデルを利用してＡＩ制御導入効果レポートを作成する必要がある。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、システムに導入するＡＩ制御の効果を容易に検証することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態に係る情報提供装置は、システムから収集された運転データに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの運転状況の予測データを出力する複数の第１モデルを生成する第１生成部と、前記運転データに基づいて、前記第１モデルを評価する第１評価値が最大の前記第１モデルを決定する第１評価部と、前記運転データおよび決定された前記第１モデルに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの制御に関する制御データを出力する複数の第２モデルを生成する第２生成部と、前記運転データに基づいて、前記第２モデルを評価する第２評価値が最大の前記第２モデルを決定する第２評価部と、を備える。
【０００７】
本発明の一実施形態に係る情報提供方法は、コンピュータが、システムから収集された運転データに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの運転状況の予測データを出力する複数の第１モデルを生成し、前記運転データに基づいて、前記第１モデルを評価する第１評価値が最大の前記第１モデルを決定し、前記運転データおよび決定した前記第１モデルに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの制御に関する制御データを出力する複数の第２モデルを生成し、前記運転データに基づいて、前記第２モデルを評価する第２評価値が最大の前記第２モデルを決定する、処理を実行する。
【０００８】
本発明の一実施形態に係る情報提供プログラムは、コンピュータに、システムから収集された運転データに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの運転状況の予測データを出力する複数の第１モデルを生成し、前記運転データに基づいて、前記第１モデルを評価する第１評価値が最大の前記第１モデルを決定し、前記運転データおよび決定した前記第１モデルに基づいて、前記運転データの入力に応じて前記システムの制御に関する制御データを出力する複数の第２モデルを生成し、前記運転データに基づいて、前記第２モデルを評価する第２評価値が最大の前記第２モデルを決定する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、システムに導入するＡＩ制御の効果を容易に検証することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施形態に係る効果レポート提供システムの構成例および処理例を示す図である。
実施形態に係る効果レポート提供システムの各装置の構成例を示すブロック図である。
実施形態に係る効果レポート提供システム全体の処理例を示すブロック図である。
実施形態に係るサーバ装置の第１設定値記憶部の一例を示す図である。
実施形態に係るサーバ装置の第１モデル記憶部の一例を示す図である。
実施形態に係るサーバ装置の第２設定値記憶部の一例を示す図である。
実施形態に係るサーバ装置の第２モデル記憶部の一例を示す図である。
実施形態に係るサーバ装置の効果レポート記憶部の一例を示す図である。
実施形態に係るオペレータ端末の訓練データ記憶部の一例を示す図である。
実施形態に係るオペレータ端末の評価データ記憶部の一例を示す図である。
実施形態に係るオペレータ端末の定義情報記憶部の一例を示す図である。
実施形態に係るオペレータ端末の表示画面の具体例１を示す図である。
実施形態に係るオペレータ端末の表示画面の具体例２を示す図である。
実施形態に係る効果レポート提供システム全体の流れの一例を示すフローチャートである。
実施形態に係る効果レポート提供システムのシミュレーションモデル生成管理処理の流れの一例を示すフローチャートである。
実施形態に係る効果レポート提供システムのＡＩ制御モデル生成管理処理の流れの一例を示すフローチャートである。
実施形態に係る効果レポート提供システムのＡＩ制御導入効果レポート生成管理処理の流れの一例を示すフローチャートである。
実施形態に係るハードウェア構成例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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