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公開番号2025133687
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-11
出願番号2024216540
出願日2024-12-11
発明の名称欠陥知識循環システム
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人ウィルフォート国際特許事務所
主分類G06Q 50/04 20120101AFI20250904BHJP(計算;計数)
要約【課題】欠陥知識をインテリジェントに循環させ、循環された欠陥知識に基づいて欠陥要約化を実行できる方法およびシステムに対する必要性が存在する。
【解決手段】欠陥要約化を実行するための方法であって、方法は、プロセッサによって、動作に関連した欠陥記録を受信することと、プロセッサによって、動作に関連した作業情報を受信することと、プロセッサによって、リンク済み情報を生成するために、第1の人工知能(AI)モデルを使用して欠陥記録と作業情報とをリンクさせることと、プロセッサによって、要約化キーワード、欠陥記録、および作業情報を第2のAIモデルに対する入力として使用して作業要約を生成するために、第2のAIモデルを使用した要約生成を実行することと、を含む、方法。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
欠陥要約化を実行するための方法であって、前記方法は、
プロセッサによって、動作に関連した欠陥記録を受信することと、
前記プロセッサによって、前記動作に関連した作業情報を受信することと、
前記プロセッサによって、リンク済み情報を生成するために、第１の人工知能（ＡＩ）モデルを使用して前記欠陥記録と前記作業情報とをリンクさせることと、
前記プロセッサによって、要約化キーワード、前記欠陥記録、および前記作業情報を第２のＡＩモデルに対する入力として使用して作業要約を生成するために、前記第２のＡＩモデルを使用した要約生成を実行することと、を含む、方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記第１のＡＩモデルおよび前記第２のＡＩモデルが大規模言語モデル（ＬＬＭ）である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プロセッサによって、データベースから前記作業情報を取り出すための作業情報取り出し要求をユーザから受信することと、
前記プロセッサによって、前記欠陥記録、前記作業情報、および前記作業要約を取り出すために前記リンク済み情報を使用して、前記ユーザに対して取り出しおよび表示することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のＡＩモデルを使用して前記欠陥記録と前記作業情報とをリンクさせることが、前記欠陥記録の受信によってトリガされる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記プロセッサが、
前記第１のＡＩモデルを使用して前記欠陥記録と前記作業情報との関係を推論および生成することによって、前記リンク済み情報を生成するために、前記第１のＡＩモデルを使用して前記欠陥記録と前記作業情報とをリンクさせるように構成されており、前記関係が前記リンク済み情報である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記作業要約が、前記欠陥記録と、前記要約化キーワードによってグループ化された前記作業情報との間の前記関係の要約を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記関係の前記要約が、プロセス欠陥要約、職務欠陥要約、機械欠陥要約、顧客欠陥要約、または製品欠陥要約のうちの１つまたは複数を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記作業情報が、前記動作に関連した作業指示およびプロセス情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
欠陥要約化を実行するためのシステムであって、前記システムは、
データストレージと、
前記データストレージと通信しているプロセッサとを備えており、前記プロセッサは、
動作に関連した欠陥記録を受信して、前記欠陥記録を前記データストレージに記憶し、
前記動作に関連した作業情報を受信して前記作業情報を前記データストレージに記憶し、
リンク済み情報を生成して前記リンク済み情報を前記データストレージに記憶するために、第１の人工知能（ＡＩ）モデルを使用して前記欠陥記録と前記作業情報とをリンクさせ、
第２のＡＩモデルを使用して要約生成を実行する、ように構成されており、前記第２のＡＩモデルは、前記第２のＡＩモデルに対する入力として要約化キーワード、前記欠陥記録、および前記作業情報を使用して作業要約を生成して前記作業要約を前記データストレージに記録する、システム。
【請求項１０】
前記第１のＡＩモデルおよび前記第２のＡＩモデルが大規模言語モデル（ＬＬＭ）である、請求項９に記載のシステム。
（【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】
本開示は、一般に、欠陥要約化を実行するための方法およびシステムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
工場作業者は、組み立ておよび出荷前の最終検査を含む製造プロセス中の検査を定期的に実行する。これらの検査中に、作業者は修正が必要な欠陥を発見する場合が多い。出荷前の各製造段階において欠陥を見出すことは重要である。また、以後の製造プロセスにおいて同じ欠陥を回避することも不可欠である。
【０００３】
その検査結果を、製造タスクおよび検査タスクについての以後の作業指示に対して反映することが不可欠である。検査結果は、通常、見出された欠陥を説明するいくつかのメモを含む。以後の欠陥を回避するためのプロセスの改善にとって重要な知識源であるが、メモの整理および結果の精査が作業者にとっては大きな負担であるため、それらのメモは、破棄されやすい場合がある。ＭＥＳ（製造実行システム）などの既存のシステムは、作業者が検査結果を自動化および記録するのを助け得る。しかしながら、メモと、それらから抽出可能な知識を整理するためにはより多くの技術が必要である。
【０００４】
関連技術において、画像を通しての欠陥検出を実行するための方法が開示されている。欠陥パターン検出および収集のために画像に対して多角形が適用される。欠陥検出は作業者がその欠陥を修正するには役立つが、どのプロセスがその欠陥を引き起こした可能性があるかを作業者が理解するには役立たない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
欠陥知識をインテリジェントに循環させ、循環された欠陥知識に基づいて欠陥要約化を実行できる方法およびシステムに対する必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の態様は、欠陥要約化を実行するため革新的な方法を伴う。本方法は、プロセッサによって、動作に関連した欠陥記録を受信することと、プロセッサによって、動作に関連した作業情報を受信することと、プロセッサによって、リンク済み情報を生成するために、第１の人工知能（ＡＩ）モデルを使用して欠陥記録と作業情報とをリンクさせることと、プロセッサによって、要約化キーワード、欠陥記録、および作業情報を第２のＡＩモデルに対する入力として使用して作業要約を生成するために、第２のＡＩモデルを使用した要約生成を実行することと、を含み得る。
【０００７】
本開示の態様は、欠陥要約化を実行するための命令を記憶する、革新的な非一時的コンピュータ可読媒体を伴う。命令は、動作に関連した欠陥記録を受信することと、動作に関連した作業情報を受信することと、リンク済み情報を生成するために、第１の人工知能（ＡＩ）モデルを使用して欠陥記録と作業情報とをリンクさせることと、要約化キーワード、欠陥記録、および作業情報を第２のＡＩモデルに対する入力として使用して作業要約を生成するために、第２のＡＩモデルを使用した要約生成を実行することと、を含み得る。
【０００８】
本開示の態様は、欠陥要約化を実行するための革新的なサーバシステムを伴う。本システムは、プロセッサによって、動作に関連した欠陥記録を受信することと、プロセッサによって、動作に関連した作業情報を受信することと、プロセッサによって、リンク済み情報を生成するために、第１のＡＩモデルを使用して欠陥記録と作業情報とをリンクさせることと、プロセッサによって、要約化キーワード、欠陥記録、および作業情報を第２のＡＩモデルに対する入力として使用して作業要約を生成するために、第２のＡＩモデルを使用した要約生成を実行することと、を含み得る。
【０００９】
本開示の態様は、欠陥要約化を実行するため革新的なシステムを伴う。本システムは、動作に関連した欠陥記録を受信する手段と、動作に関連した作業情報を受信する手段と、リンク済み情報を生成するために、第１の人工知能（ＡＩ）モデルを使用して欠陥記録と作業情報とをリンクさせる手段と、要約化キーワード、欠陥記録、および作業情報を第２のＡＩモデルに対する入力として使用して作業要約を生成するために、第２のＡＩモデルを使用した要約生成を実行する手段と、を含み得る。
【００１０】
以下で、本開示の様々な特徴を実施する汎用アーキテクチャについて図面を参照して説明する。図面および関連の記載は、本開示の例示的な実施態様を例解するために提供されており、本開示の範囲を限定するためではない。図面全体を通して、参照番号は、参照された要素間の対応関係を示すためにも再度使用される。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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