JP2017211930A - 寿命故障条件を学習する機械学習装置，故障予知装置，機械システムおよび機械学習方法 - Google Patents

寿命故障条件を学習する機械学習装置，故障予知装置，機械システムおよび機械学習方法 Download PDF

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Abstract

【課題】ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または故障の度合いを知ることができる機械学習装置，故障予知装置，機械システムおよび機械学習方法の提供を図る。【解決手段】ネットワークに接続された機器２ａ〜２ｃのハードウェア構成，製造情報，稼働状況，使用条件，および，周囲環境の状態を検出するセンサの出力の少なくとも１つＤｉに基づいて得られる状態変数を観測する状態観測部１１と、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを判定した判定データＤｄを取得する判定データ取得部１２と、前記状態観測部の出力および前記判定データ取得部の出力から作成される訓練データ，並びに，教師データＤｔに基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する学習部１３と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、寿命故障条件を学習する機械学習装置，故障予知装置，機械システムおよび機械学習方法に関する。
近年、例えば、数値制御装置(ＮＣ(Numerical Control)装置)，Ｃ(Computerized)ＮＣ装置，ロボットおよびプログラマブルロジックコントローラ(ＰＬＣ(Programmable Logic Controller)等の機器は、ネットワークに接続されている。また、ネットワークに接続される機器には、多くの電子部品が使用されている。そして、電子部品には寿命があり、この寿命が短く問題となる場合、定期的に機器(電子部品)を交換する必要がある。
従来、寿命を持つ電子部品の交換周期は、例えば、寿命試験による推定値や経験値等に基づいて決められている。しかし、電子部品の寿命は、実際には機器の稼働状況や使用条件等により大きく変化するため、例えば、交換前に故障してしまうことがある。
例えば、特許文献１は、機器の中で使用されている寿命部品の寿命特性データをインターネット経由でサンプリングして取得し、寿命解析ソフトで余寿命を計算し、交換時期を決定する部品寿命管理システムを開示しており、これにより、最適なタイミングで寿命部品の交換を促すことを可能としている。
特開２００３−１５７３３０号公報
上述したように、例えば、特許文献１によれば、最適なタイミングで寿命部品の交換を促すことができるようになっている。しかしながら、このような部品寿命管理システムでは、他社の機器等で使用している寿命部品が分からない場合、例えば、電子部品の寿命故障を管理することが困難となっている。
さらに、ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または故障の度合いを取得し、最適なタイミングで寿命部品の交換を行うことは、難しいのが現状である。
本発明の目的は、上述した従来技術の課題に鑑み、ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または故障の度合いを知ることができる機械学習装置，故障予知装置，機械システムおよび機械学習方法の提供にある。
本発明に係る第１実施形態によれば、ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する機械学習装置であって、前記ネットワークに接続された機器のハードウェア構成，製造情報，稼働状況，使用条件，および，周囲環境の状態を検出するセンサの出力の少なくとも１つに基づいて得られる状態変数を観測する状態観測部と、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを判定した判定データを取得する判定データ取得部と、前記状態観測部の出力および前記判定データ取得部の出力から作成される訓練データ，並びに，教師データに基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する学習部と、を備える機械学習装置が提供される。
前記学習部は、前記訓練データと前記教師データの誤差を計算する誤差計算部と、前記状態観測部の出力，前記判定データ取得部の出力および前記誤差計算部の出力に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件の誤差を定める学習モデルを更新する学習モデル更新部と、を備えるのが好ましい。
前記機械学習装置は、フォグサーバ上に存在することができる。前記フォグサーバは、第１ネットワークを介して、複数の機器を含む少なくとも１つのセルを制御するのが好ましい。或いは、前記機械学習装置は、クラウドサーバ上に存在することができる。前記クラウドサーバは、第１ネットワークを介して複数の機器を含む少なくとも１つのセルが繋がれたフォグサーバの少なくとも１つを、第２ネットワークを介して制御するのが好ましい。
前記機械学習装置は、少なくとも１つの他の機械学習装置と接続可能であり、少なくとも１つの前記他の機械学習装置との間で機械学習の結果を相互に交換または共有することができる。前記機械学習装置は、ニューラルネットワークを備えるのが好ましい。
本発明に係る第２実施形態によれば、上述した第１実施形態による機械学習装置を含み、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障を予知する故障予知装置であって、前記機械学習装置の出力を受け取り、前記状態観測部により観測された現在の前記状態変数に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを表す故障情報を出力する故障情報出力部を備える故障予知装置が提供される。前記故障情報出力部は、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の故障予知の通知または保守情報の通知を出力するのが好ましい。
本発明に係る第３実施形態によれば、上述した第２実施形態による故障予知装置と、前記ネットワークに接続された機器と、を備える機械システムが提供される。
本発明に係る第４実施形態によれば、ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する機械学習方法であって、前記ネットワークに接続された機器のハードウェア構成，製造情報，稼働状況，使用条件，および，周囲環境の状態を検出するセンサの出力の少なくとも１つに基づいて得られる状態変数を観測し、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを判定した判定データを取得し、観測された前記状態変数および取得された前記判定データから作成される訓練データ，並びに，教師データに基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する機械学習方法が提供される。
前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習するのは、前記訓練データと前記教師データの誤差を計算し、観測された前記状態変数，取得された前記判定データ，および，計算された前記誤差に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件の誤差を定める学習モデルを更新するのが好ましい。学習された前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を、少なくとも２つの機械学習装置間で相互に交換または共有することができる。さらに、機械学習方法は、学習された前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の故障予知の通知または保守情報の通知を出力することができる。
本発明に係る機械学習装置，故障予知装置，機械システムおよび機械学習方法によれば、ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または故障の度合いを知ることができるという効果を奏する。
図１は、本発明に係る機械学習装置の一実施形態を示すブロック図である。 図２は、図１に示す機械学習装置を適用した故障予知装置の一例を示すブロック図である。 図３は、本発明に係る機械学習装置が適用されるネットワークの一例を示すブロック図である。
以下、本発明に係る機械学習装置，故障予知装置，機械システムおよび機械学習方法の実施形態を、添付図面を参照して詳述する。図１は、本発明に係る機械学習装置の一実施形態を示すブロック図である。ここで、図１に示す機械学習装置１は、教師あり学習を適用したものであり、後述するように、ネットワーク(５，７)に接続された機器(２ａ〜２ｃ，２１〜２３)の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する。
なお、教師あり学習とは、教師データ、すなわち、ある入力と結果(ラベル)のデータの組を大量に機械学習装置に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル(学習モデル)、すなわち、その関係性を帰納的に獲得するものである。
すなわち、図１に示されるように、機械学習装置１は、状態観測部１１、判定データ取得部１２、および、学習部１３を備える。状態観測部１１には、入力データＤｉが入力され、また、判定データ取得部１２は、ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを判定した判定データＤｄを取得する。ここで、入力データＤｉには、例えば、ネットワークに接続された機器のハードウェア構成，製造情報，稼働状況，使用条件，および，周囲環境の状態を検出するセンサの出力の少なくとも１つが含まれる。また、判定データＤｄには、例えば、ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを判定したデータが含まれる。
学習部１３は、状態観測部１１の出力および判定データ取得部１２の出力を受け取って、訓練データを作成し、その訓練データと外部から入力される教師データＤｔに基づいて、ネットワークに接続された機器の電子部品(以下、単に、電子部品とも称する)の寿命故障に関連付けられる条件を学習する。すなわち、図１に示されるように、学習部１３は、誤差計算部１３１および学習モデル更新部１３２を含み、誤差計算部１３１は、訓練データと教師データＤｔの誤差を計算する。学習モデル更新部１３２は、状態観測部１１の出力，判定データ取得部１２の出力および誤差計算部１３１の出力を受け取って、電子部品の寿命故障に関連付けられる条件の誤差を定める学習モデルを更新する。
ここで、機械学習装置１は、例えば、ニューラルネットワーク等のアルゴリズムを用いて実現することが可能である。また、機械学習装置１は、汎用の計算機若しくはプロセッサを用いることもできるが、例えば、ＧＰＧＰＵ(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)や大規模ＰＣクラスター等を適用すると、より高速な処理を実現することができる。
なお、教師データとしては、例えば、同一の機器(或いは、機械システム)等により同じ作業を行わせる場合、実際に作業を行わせる所定日の前日までに得られたラベル付きデータを保持し、その所定日に、教師データとして誤差計算部１３１に提供することができる。或いは、例えば、機械システムの外部で行われたシミュレーション等により得られたデータ、または、他の機械システム(機器)のラベル付きデータを、メモリカードや通信回線により、その機械学習装置１の誤差計算部１３１に教師データとして提供することも可能である。さらに、教師データ(ラベル付きデータ)を、例えば、学習部１３に内蔵したフラッシュメモリ(Flash Memory)等の不揮発性メモリに保持し、その不揮発性メモリに保持されたラベル付きデータを、そのまま学習部１３で使用することもできる。
図２は、図１に示す機械学習装置を適用した故障予知装置の一例を示すブロック図であり、図３は、本発明に係る機械学習装置が適用されるネットワークの一例を示すブロック図である。図２に示されるように、故障予知装置１０は、ネットワーク５，７に接続された機器(２ａ，２ｂ，２ｃ，…の電子部品の寿命故障を予知するもので、機械学習装置１および故障情報出力部(通知部)３を含む。ここで、図３に示されるように、機械学習装置１(故障予知装置１０)は、例えば、クラウドサーバ４，それぞれのフォグサーバ６１〜６ｎ，または，フォグサーバ６１〜６ｎのいずれか１つに設けることができる。また、機械学習装置１は、それぞれの機器(端末，エッジ)２１，２２，２３，…に設け、分散学習を行わせることも可能である。
図３において、１つのセル(例えば、産業機械セル)２０には、複数の機器(例えば、ＮＣ装置や産業用ロボット等の産業機械)２１，２２，２３，…が含まれ、これら複数の機器２１，２２，２３，…は、ネットワーク７を介してフォグサーバ６１に繋がれている。なお、セル２０は、例えば、１つの工場に複数設けられ、また、機械システムは、例えば、複数のセルを含んで構成されるが、これは、様々な変形および変更が可能なのはいうまでもない。
ここで、機械学習装置１(１ａ，１ｂ，１ｃ，…)は、例えば、それぞれのフォグサーバ６１〜６ｎ上に設けられ、ネットワーク５を介して、それぞれの機械学習装置１ａ，１ｂ，１ｃ，…による学習結果を、相互に交換または共有することができる。このように、複数の機械学習装置１ａ，１ｂ，１ｃ，…による学習結果を相互に交換または共有することで、学習効果を向上させることが可能になる。
なお、ネットワーク７には、複数の機器２１，２２，２３，…を含むセル２０が、複数繋がれるように構成してもよく、また、ネットワークは、５および７の二層に限定されず、三層以上のネットワークとして構成してもよい。なお、本発明に係る機械システムは、図２に示す故障予知装置１０と、図３に示すネットワーク７(５)に接続された機器２１，２２，２３，…(２ａ，２ｂ，２ｃ，…)を含んで構成される。
図２に示されるように、状態観測部１１が観測する入力データＤｉには、例えば、ネットワーク(５，７)に接続された機器２ａ，２ｂ，２ｃ，…(２１，２２，２３，…)のハードウェア構成，製造情報，稼働状況および使用条件、並びに、ネットワークに接続された機器２ａ，２ｂ，２ｃ，…における周囲環境の状態を検出するセンサ(２１ａ，２２ａ，２３ａ，…)の出力の少なくとも１つが含まれる。なお、入力データＤｉは、状態観測部１１(機械学習装置１)が、ネットワークを介して取得することもできるが、例えば、オペレータ(ＯＰ)が機械学習装置１に対して直接通知してもよい。
ここで、「ハードウェア構成」は、装置(機器)の構成を意味し、例えば、ＣＮＣ装置等では、多数の装置を組み合わせて１つの装置となる。また、「製造情報」は、製造年月日を意味し、「稼働状況」は、装置に電源が入っている時間、または、信号がオン(活性化)している時間を意味する。さらに、「使用条件」は、寿命部品の使用電圧および使用電流を意味する。なお、「周囲環境の状態を検出するセンサの出力」は、例えば、図３におけるセル２０に含まれる複数の機器２１，２２，２３，…に設けられた(或いは、周囲に設けられた) センサ２１ａ，２２ａ，２３ａ，…の出力を意味する。また、センサ２１ａ，２２ａ，２３ａ，…としては、例えば、温度センサ，湿度センサまたは振動センサといった様々なセンサを適用することができる。
また、ネットワーク５，７に接続された機器２１，２２，２３，…(２ａ，２ｂ，２ｃ，…)としては、例えば、ＮＣ装置(ＣＮＣ装置)，ロボット(産業用ロボット)，プログラマブルロジックコントローラ(ＰＬＣ)，入出力(Ｉ／Ｏ：Input/Output)モジュールおよび負荷装置といった様々なものが含まれる。なお、状態観測部１１が観測する入力データＤｉとしては、ネットワーク５，７に接続された機器２１，２２，２３，…のハードウェア構成，製造情報，稼働状況，使用条件、および、ネットワーク５，７に接続された機器２１，２２，２３，…の周囲環境の状態を検出するセンサ２１ａ，２２ａ，２３ａ，…の出力の全てを含んでもよい。
図２に示されるように、判定データ取得部１２が取得する判定データＤｄには、ネットワークに接続された機器２ａ，２ｂ，２ｃ，…の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを表す故障情報が含まれる。この判定データＤｄは、例えば、ネットワークに接続された機器２ａ，２ｂ，２ｃ，…のサービス(アラーム発生時または定期点検時等)ＳＲにより得ることができる。
また、図２に示されるように、故障予知装置１０において、故障情報出力部３は、機械学習装置１(学習部１３)の出力を受け取り、状態観測部１１により観測された現在の状態変数に基づいて、ネットワークに接続された機器２ａ，２ｂ，２ｃ，…の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを表す故障情報を、出力データＤｏとしてオペレータ(エンドユーザ)ＯＰに出力する。すなわち、故障情報出力部３(故障予知装置１０)は、機械学習装置１によるネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件の学習結果に基づき、オペレータＯＰに対して、ネットワークに接続された機器２ａ，２ｂ，２ｃ，…の電子部品の故障予知の通知または保守情報の通知を出力する。これにより、オペレータＯＰは、ネットワークに接続された機器の電子部品の故障予知や保守情報を認識して、故障が発生する前に、その電子部品の交換や保守を行うことが可能になる。
以下、図２および図３を参照して、機械学習装置１(故障予知装置１０)がセルコントローラ(例えば、フォグサーバ６１)内に実装される場合を説明する。まず、セルコントローラ(機械学習装置１)とＮＣ装置等の機器２１，２２，２３，…(２ａ，２ｂ，２ｃ，…)はネットワーク７によって接続されている。機械学習装置１(フォグサーバ６１)は、ネットワーク７を介して、機器２１，２２，２３，…のハードウェア構成，製造情報，稼働状況および使用条件、並びに、機器２１，２２，２３，…の周囲環境の状態(機器２１，２２，２３，…に設けたセンサ２１ａ，２２ａ，２３ａ，…の出力)といった入力データＤｉを、状態観測部１１により観測する。ここで、例えば、機器のハードウェア構成，製造情報，稼働状況，使用条件は、オペレータ(ＯＰ)がセルコントローラ(機械学習装置１)に対して直接通知してもよい。
次に、ネットワーク７に接続された機器２１，２２，２３，…のアラーム発生時や定期点検時において、機器２１，２２，２３，…の部品の寿命故障の有無、または、寿命故障の度合いを判定データＤｄとしてセルコントローラ(機械学習装置１，判定データ取得部１２)に通知する。ここで、機械学習装置１(学習部１３)は、寿命故障が有った場合または寿命故障が進んでいた場合、その時の状態変数と判定データに基づいて訓練データを作成し、その訓練データおよび教師データＤｔに基づいて、ネットワーク７に接続された機器２１，２２，２３，…の部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する。これにより、現在の状態変数を観測することで、現在の機器の寿命故障の有無または故障の度合いを知ることが可能となる。
以上、実施形態を説明したが、ここに記載したすべての例や条件は、発明および技術に適用する発明の概念の理解を助ける目的で記載されたものであり、特に記載された例や条件は発明の範囲を制限することを意図するものではない。また、明細書のそのような記載は、発明の利点および欠点を示すものでもない。発明の実施形態を詳細に記載したが、各種の変更、置き換え、変形が発明の精神および範囲を逸脱することなく行えることが理解されるべきである。
１，１ａ〜１ｃ 機械学習装置
２ａ〜２ｃ，２１〜２３ 機器
３ 故障情報出力部
４ クラウドサーバ
５ ネットワーク(第２ネットワーク)
７ ネットワーク(第１ネットワーク)
１１ 状態観測部
１２ 判定データ取得部
１３ 学習部
２０ セル
６１〜６ｎ フォグサーバ
１３１ 誤差計算部
１３２ 学習モデル更新部

Claims (15)

  1. ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する機械学習装置であって、
    前記ネットワークに接続された機器のハードウェア構成，製造情報，稼働状況，使用条件，および，周囲環境の状態を検出するセンサの出力の少なくとも１つに基づいて得られる状態変数を観測する状態観測部と、
    前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを判定した判定データを取得する判定データ取得部と、
    前記状態観測部の出力および前記判定データ取得部の出力から作成される訓練データ，並びに，教師データに基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する学習部と、を備える、
    ことを特徴とする機械学習装置。
  2. 前記学習部は、
    前記訓練データと前記教師データの誤差を計算する誤差計算部と、
    前記状態観測部の出力，前記判定データ取得部の出力および前記誤差計算部の出力に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件の誤差を定める学習モデルを更新する学習モデル更新部と、を備える、
    ことを特徴とする請求項１に記載の機械学習装置。
  3. 前記機械学習装置は、フォグサーバ上に存在する、
    ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の機械学習装置。
  4. 前記フォグサーバは、第１ネットワークを介して、複数の機器を含む少なくとも１つのセルを制御する、
    ことを特徴とする請求項３に記載の機械学習装置。
  5. 前記機械学習装置は、クラウドサーバ上に存在する、
    ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の機械学習装置。
  6. 前記クラウドサーバは、第１ネットワークを介して複数の機器を含む少なくとも１つのセルが繋がれたフォグサーバの少なくとも１つを、第２ネットワークを介して制御する、
    ことを特徴とする請求項５に記載の機械学習装置。
  7. 前記機械学習装置は、少なくとも１つの他の機械学習装置と接続可能であり、少なくとも１つの前記他の機械学習装置との間で機械学習の結果を相互に交換または共有する、
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の機械学習装置。
  8. 前記機械学習装置は、ニューラルネットワークを備える、
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の機械学習装置。
  9. 請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の機械学習装置を含み、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障を予知する故障予知装置であって、
    前記機械学習装置の出力を受け取り、前記状態観測部により観測された現在の前記状態変数に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを表す故障情報を出力する故障情報出力部を備える、
    ことを特徴とする故障予知装置。
  10. 前記故障情報出力部は、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の故障予知の通知または保守情報の通知を出力する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の故障予知装置。
  11. 請求項９または請求項１０に記載の故障予知装置と、
    前記ネットワークに接続された機器と、を備える、
    ことを特徴とする機械システム。
  12. ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する機械学習方法であって、
    前記ネットワークに接続された機器のハードウェア構成，製造情報，稼働状況，使用条件，および，周囲環境の状態を検出するセンサの出力の少なくとも１つに基づいて得られる状態変数を観測し、
    前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを判定した判定データを取得し、
    観測された前記状態変数および取得された前記判定データから作成される訓練データ，並びに，教師データに基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する、
    ことを特徴とする機械学習方法。
  13. 前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習するのは、
    前記訓練データと前記教師データの誤差を計算し、
    観測された前記状態変数，取得された前記判定データ，および，計算された前記誤差に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件の誤差を定める学習モデルを更新する、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の機械学習方法。
  14. 学習された前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を、少なくとも２つの機械学習装置間で相互に交換または共有する、
    ことを特徴とする請求項１２または１３に記載の機械学習方法。
  15. さらに、
    学習された前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の故障予知の通知または保守情報の通知を出力する、
    ことを特徴とする請求項１２乃至１４のいずれか１項に記載の機械学習方法。
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