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公開番号2025172595
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-26
出願番号2024078191
出願日2024-05-13
発明の名称装置、方法およびプログラム
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 20060101AFI20251118BHJP(制御;調整)
要約【課題】本発明は、装置、方法およびプログラムに関する。
【解決手段】設備に関する状態データを取得する取得部と、前記設備に関する状態データが供給されることに応じて、前記設備における制御対象に適用されるべき制御パラメータを出力する複数の学習モデルのうち、前記設備に関するKPIを基準条件に適合させるために前記制御対象の制御に使用することが推奨される推奨学習モデルを、前記取得部により取得された前記状態データに基づいて選択する選択部と、前記推奨学習モデルの識別情報を出力する出力部と、を備える装置が提供される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
設備に関する状態データを取得する取得部と、
前記設備に関する状態データが供給されることに応じて、前記設備における制御対象に適用されるべき制御パラメータを出力する複数の学習モデルのうち、前記設備に関するＫＰＩを基準条件に適合させるために前記制御対象の制御に使用することが推奨される推奨学習モデルを、前記取得部により取得された前記状態データに基づいて選択する選択部と、
前記推奨学習モデルの識別情報を出力する出力部と、
を備える装置。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記選択部は、前記取得部により取得された前記状態データの履歴に基づいて前記推奨学習モデルを選択する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記取得部により取得された前記状態データの履歴に基づいて、将来の複数の時点それぞれの状態データを予測する予測部と、
予測された各時点の状態データに基づいて、前記推奨学習モデルの使用を開始するべき開始タイミングを決定する決定部と、
前記推奨学習モデルの識別情報と、前記開始タイミングとを含むレポートを生成する生成部と、
をさらに備え、
前記出力部は、前記レポートを出力する、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記開始タイミングで前記推奨学習モデルの使用が開始される場合での、当該開始タイミングよりも後の複数の時点それぞれの状態データをさらに予測し、
前記選択部は、前記複数の学習モデルのうち、前記推奨学習モデルとは異なり、かつ、前記開始タイミングよりも後の時点について予測された状態データで示される状態において前記ＫＰＩを前記基準条件に適合させるために前記制御対象の制御に使用することが推奨される他の推奨学習モデルをさらに選択し、
前記決定部は、前記開始タイミングよりも後の各時点について予測される状態データに基づいて、前記他の推奨学習モデルの使用を開始するべき他の開始タイミングをさらに決定し、
前記生成部は、前記他の推奨学習モデルの識別情報と、前記他の開始タイミングとをさらに含むレポートを生成する、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記選択部は、過去の前記状態データの履歴、前記ＫＰＩの履歴、および、前記制御対象の制御に使用された学習モデルの履歴にさらに基づいて、前記推奨学習モデルを選択する、請求項２に記載の装置。
【請求項６】
前記選択部は、過去の各時点での状態データと、前記ＫＰＩと、前記制御対象の制御に使用された学習モデルの識別情報とを含む学習データを用いて学習処理が行われ、前記取得部により取得された前記状態データの履歴と、前記制御対象の制御に使用されている学習モデルの識別情報とが供給されることに応じて前記推奨学習モデルの識別情報を出力するモデルを有する、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記制御対象に対して適用された制御パラメータをさらに取得し、
前記モデルは、過去の各時点での制御パラメータをさらに含む学習データを用いて学習処理が行われ、前記取得部により取得された前記状態データの履歴および前記制御パラメータの履歴と、前記制御対象の制御に使用されている学習モデルの識別情報とが供給されることに応じて前記推奨学習モデルの識別情報を出力する、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記制御対象の制御に使用された学習モデルが切り替えられる毎の、使用を開始された学習モデルの識別情報と、切り替え以前の前記状態データの履歴と、切り替え後の前記ＫＰＩの値とを対応付けた履歴データを記憶する記憶部をさらに備え、
前記選択部は、
前記取得部により取得された前記状態データの履歴と、前記履歴データに含まれる前記状態データの各履歴との類似度に基づいて、前記履歴データに含まれる前記状態データの一の履歴を選択し、
前記履歴データにおいて前記状態データの一の履歴に対応付けられた前記ＫＰＩの値が前記基準条件を満たすことを条件として、当該状態データの一の履歴に対応付けられた学習モデルを前記推奨学習モデルとして選択する、請求項５に記載の装置。
【請求項９】
前記推奨学習モデルの識別情報と、前記選択部が当該推奨学習モデルを選択した理由とを含むレポートを生成する生成部をさらに備え、
前記出力部は、前記レポートを出力する、請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
前記選択部は、複数の前記推奨学習モデルを選択し、
前記生成部は、各推奨学習モデルについて、当該推奨学習モデルの識別情報と、当該推奨学習モデルを選択した理由とを含む前記レポートを生成する、請求項９に記載の装置。
（【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、装置、方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１などには「…強化学習により生成され、前記設備における状態に応じた行動を出力可能な複数の候補モデルを記憶する候補モデル記憶部と、…前記複数の指標に基づいて、前記複数の候補モデルの中から前記制御対象を制御するための対象モデルを選択するモデル選択部と…を備える」（特許文献１の請求項１）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２０２３－１７３４５９号公報
［特許文献２］特開２０２１－１７４２５９号公報
［特許文献３］特開２０１４－２５７９号公報
［特許文献４］特開２０２２－１１７７３０号公報
［特許文献５］特開２０２１－７２０４９号公報
【発明の概要】
【０００３】
本発明の第１の態様においては、設備に関する状態データを取得する取得部と、前記設備に関する状態データが供給されることに応じて、前記設備における制御対象に適用されるべき制御パラメータを出力する複数の学習モデルのうち、前記設備に関するＫＰＩを基準条件に適合させるために前記制御対象の制御に使用することが推奨される推奨学習モデルを、前記取得部により取得された前記状態データに基づいて選択する選択部と、前記推奨学習モデルの識別情報を出力する出力部と、を備える装置が提供される。
【０００４】
上記の装置においては、前記選択部は、前記取得部により取得された前記状態データの履歴に基づいて前記推奨学習モデルを選択してよい。
【０００５】
前記状態データの履歴に基づいて前記推奨学習モデルが選択される上記の装置は、前記取得部により取得された前記状態データの履歴に基づいて、将来の複数の時点それぞれの状態データを予測する予測部と、予測された各時点の状態データに基づいて、前記推奨学習モデルの使用を開始するべき開始タイミングを決定する決定部と、前記推奨学習モデルの識別情報と、前記開始タイミングとを含むレポートを生成する生成部と、をさらに備え、前記出力部は、前記レポートを出力してよい。
【０００６】
上記の装置においては、前記予測部は、前記開始タイミングで前記推奨学習モデルの使用が開始される場合での、当該開始タイミングよりも後の複数の時点それぞれの状態データをさらに予測し、前記選択部は、前記複数の学習モデルのうち、前記推奨学習モデルとは異なり、かつ、前記開始タイミングよりも後の時点について予測された状態データで示される状態において前記ＫＰＩを前記基準条件に適合させるために前記制御対象の制御に使用することが推奨される他の推奨学習モデルをさらに選択し、前記決定部は、前記開始タイミングよりも後の各時点について予測される状態データに基づいて、前記他の推奨学習モデルの使用を開始するべき他の開始タイミングをさらに決定し、前記生成部は、前記他の推奨学習モデルの識別情報と、前記他の開始タイミングとをさらに含むレポートを生成してよい。
【０００７】
前記状態データの履歴に基づいて前記推奨学習モデルが選択される上記何れかの装置においては、前記選択部は、過去の前記状態データの履歴、前記ＫＰＩの履歴、および、前記制御対象の制御に使用された学習モデルの履歴にさらに基づいて、前記推奨学習モデルを選択してよい。
【０００８】
上記の装置においては、前記選択部は、過去の各時点での状態データと、前記ＫＰＩと、前記制御対象の制御に使用された学習モデルの識別情報とを含む学習データを用いて学習処理が行われ、前記取得部により取得された前記状態データの履歴と、前記制御対象の制御に使用されている学習モデルの識別情報とが供給されることに応じて前記推奨学習モデルの識別情報を出力するモデルを有してよい。
【０００９】
上記の装置においては、前記取得部は、前記制御対象に対して適用された制御パラメータをさらに取得し、前記モデルは、過去の各時点での制御パラメータをさらに含む学習データを用いて学習処理が行われ、前記取得部により取得された前記状態データの履歴および前記制御パラメータの履歴と、前記制御対象の制御に使用されている学習モデルの識別情報とが供給されることに応じて前記推奨学習モデルの識別情報を出力してよい。
【００１０】
前記選択部が過去の前記状態データの履歴、前記ＫＰＩの履歴、および、前記制御対象の制御に使用された学習モデルの履歴にさらに基づいて前記推奨学習モデルを選択する上記の装置は、前記制御対象の制御に使用された学習モデルが切り替えられる毎の、使用を開始された学習モデルの識別情報と、切り替え以前の前記状態データの履歴と、切り替え後の前記ＫＰＩの値とを対応付けた履歴データを記憶する記憶部をさらに備え、前記選択部は、前記取得部により取得された前記状態データの履歴と、前記履歴データに含まれる前記状態データの各履歴との類似度に基づいて、前記履歴データに含まれる前記状態データの一の履歴を選択し、前記履歴データにおいて前記状態データの一の履歴に対応付けられた前記ＫＰＩの値が前記基準条件を満たすことを条件として、当該状態データの一の履歴に対応付けられた学習モデルを前記推奨学習モデルとして選択してよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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