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 PDFInfo
- Publication number
- JP2017211930A JP2017211930A JP2016106428A JP2016106428A JP2017211930A JP 2017211930 A JP2017211930 A JP 2017211930A JP 2016106428 A JP2016106428 A JP 2016106428A JP 2016106428 A JP2016106428 A JP 2016106428A JP 2017211930 A JP2017211930 A JP 2017211930A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- machine learning
- network
- failure
- life
- output
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 title claims abstract description 88
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/008—Reliability or availability analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/04—Inference or reasoning models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
- G06F11/3006—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system is distributed, e.g. networked systems, clusters, multiprocessor systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3051—Monitoring arrangements for monitoring the configuration of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring the presence of processing resources, peripherals, I/O links, software programs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3055—Monitoring arrangements for monitoring the status of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring if the computing system is on, off, available, not available
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3089—Monitoring arrangements determined by the means or processing involved in sensing the monitored data, e.g. interfaces, connectors, sensors, probes, agents
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
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)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016106428A JP6496274B2 (ja) | 2016-05-27 | 2016-05-27 | 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 |
US15/598,312 US20170344909A1 (en) | 2016-05-27 | 2017-05-18 | Machine learning device, failure prediction device, machine system and machine learning method for learning end-of-life failure condition |
DE102017004823.1A DE102017004823A1 (de) | 2016-05-27 | 2017-05-19 | Maschinelle lernvorrichtung, fehlervorhersagevorrichtung, maschinensystem und maschinelles lernverfahren zum lernen einer lebensdauerende-fehlerbedingung |
CN201710379697.1A CN107436595B (zh) | 2016-05-27 | 2017-05-25 | 机械学习装置、故障预测装置、机械***及机械学习方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016106428A JP6496274B2 (ja) | 2016-05-27 | 2016-05-27 | 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 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017211930A true JP2017211930A (ja) | 2017-11-30 |
JP6496274B2 JP6496274B2 (ja) | 2019-04-03 |
Family
ID=60269408
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016106428A Active JP6496274B2 (ja) | 2016-05-27 | 2016-05-27 | 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 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20170344909A1 (ja) |
JP (1) | JP6496274B2 (ja) |
CN (1) | CN107436595B (ja) |
DE (1) | DE102017004823A1 (ja) |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101966558B1 (ko) * | 2017-12-08 | 2019-04-05 | 세종대학교산학협력단 | 장비 재고상태 및 수리부속 조달 요구를 시각화하는 시스템 및 방법 |
KR101966557B1 (ko) * | 2017-12-08 | 2019-04-05 | 세종대학교산학협력단 | 빅데이터와 머신러닝을 이용한 수리부속수요 예측 시스템 및 방법 |
CN110032164A (zh) * | 2018-01-09 | 2019-07-19 | 发那科株式会社 | 光纤激光装置以及机器学习装置 |
JP2019153140A (ja) * | 2018-03-05 | 2019-09-12 | Iotマネジメント株式会社 | 評価システム、評価装置、及び評価プログラム |
EP3540532A1 (en) | 2018-03-12 | 2019-09-18 | OMRON Corporation, a corporation of Japan | Control system and control method |
JP2019185125A (ja) * | 2018-04-02 | 2019-10-24 | ファナック株式会社 | 制御装置及び機械学習装置 |
JP2019191649A (ja) * | 2018-04-18 | 2019-10-31 | Ihi運搬機械株式会社 | 機器交換時期提案方法及び装置 |
JP2020009068A (ja) * | 2018-07-05 | 2020-01-16 | ダイキン工業株式会社 | 部品提示システム |
WO2020129545A1 (ja) | 2018-12-20 | 2020-06-25 | オムロン株式会社 | 制御装置およびプログラム |
CN111413952A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-14 | 北京金山安全软件有限公司 | 机器人故障检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
WO2020174664A1 (ja) * | 2019-02-28 | 2020-09-03 | 株式会社島津製作所 | 分析装置の部品管理システムおよび部品管理プログラム |
JP7460545B2 (ja) | 2018-03-28 | 2024-04-02 | エルアンドティー テクノロジー サービシズ リミテッド | 電気機械的マシンの調子を監視して故障を予測するシステム及び方法 |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10838950B2 (en) * | 2017-04-29 | 2020-11-17 | Cisco Technology, Inc. | Dynamic review cadence for intellectual capital |
JP6907689B2 (ja) * | 2017-05-15 | 2021-07-21 | 富士通株式会社 | 不具合検索プログラム、不具合検索方法及び不具合検索装置 |
EP3451246A1 (en) * | 2017-08-28 | 2019-03-06 | Hewlett-Packard Enterprise Development LP | Eol notification generation |
CN107942929B (zh) * | 2017-12-13 | 2020-08-28 | 深圳普菲特信息科技股份有限公司 | 基于神经网络计算技术的数控车床的控制方法 |
US10695911B2 (en) * | 2018-01-12 | 2020-06-30 | Futurewei Technologies, Inc. | Robot navigation and object tracking |
JP6892400B2 (ja) * | 2018-01-30 | 2021-06-23 | ファナック株式会社 | レーザ装置の故障発生メカニズムを学習する機械学習装置 |
DE102019102250A1 (de) * | 2018-02-06 | 2019-08-08 | Fanuc Corporation | Vorhersagen der Abnutzung des Polierwerkzeugs, Maschinenlernvorrichtung und System |
DE112018007741B4 (de) * | 2018-07-11 | 2024-02-01 | Mitsubishi Electric Corporation | Maschinenlernvorrichtung und vorrichtung zur erzeugung vonprogrammen für eine numerisch gesteuerte bearbeitung |
BR112021002673A2 (pt) * | 2018-08-20 | 2021-05-11 | Skf Ai, Ltd. | fornecimento de recomendações de solução corretiva para uma falha de máquina industrial |
JP2020057165A (ja) * | 2018-10-01 | 2020-04-09 | 株式会社椿本チエイン | 異常判定装置、信号特徴量予測器、異常判定方法、学習モデルの生成方法及び学習モデル |
JP7357450B2 (ja) * | 2019-02-28 | 2023-10-06 | コマツ産機株式会社 | 学習データを収集するためのシステム、及び方法 |
JP7505484B2 (ja) * | 2019-03-22 | 2024-06-25 | 日本電気株式会社 | 在庫管理サーバ、在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プロブラム |
CN112052642A (zh) | 2019-05-20 | 2020-12-08 | 台湾积体电路制造股份有限公司 | 用于机器学习的esl建模的***和方法 |
US11982997B2 (en) * | 2019-09-28 | 2024-05-14 | Honeywell International Inc. | Real-time operation of an industrial facility using a machine learning based self-adaptive system |
CN111814991B (zh) * | 2020-02-22 | 2024-07-19 | 中国原子能科学研究院 | 一种基于人工智能的医用回旋加速器远程故障诊断*** |
US11537459B2 (en) * | 2020-03-27 | 2022-12-27 | EMC IP Holding Company LLC | Automatically predicting device failure using machine learning techniques |
US11879943B1 (en) * | 2021-05-31 | 2024-01-23 | Keysight Technologies, Inc. | Method and apparatus for predicting failure of a component |
CN113465920B (zh) * | 2021-06-08 | 2022-04-22 | 西安交通大学 | 云、雾、边缘端协同的轴承状态监测与管理方法及*** |
US11892903B2 (en) | 2021-12-17 | 2024-02-06 | Bank Of America Corporation | System and method for continuous failure prediction and remediation within a computational environment using independent execution units |
US11782780B2 (en) | 2021-12-17 | 2023-10-10 | Bank Of America Corporation | Automatic remediation of failures within a computational environment using independent execution units |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09179458A (ja) * | 1995-12-25 | 1997-07-11 | Minolta Co Ltd | 画像形成装置 |
JPH11261814A (ja) * | 1998-03-13 | 1999-09-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像属性判別システム |
JP2005044330A (ja) * | 2003-07-24 | 2005-02-17 | Univ Of California San Diego | 弱仮説生成装置及び方法、学習装置及び方法、検出装置及び方法、表情学習装置及び方法、表情認識装置及び方法、並びにロボット装置 |
JP2011209879A (ja) * | 2010-03-29 | 2011-10-20 | Toshiba Corp | 評価装置および評価プログラム |
JP2014228972A (ja) * | 2013-05-20 | 2014-12-08 | 日本電信電話株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および学習プログラム |
JP2015060432A (ja) * | 2013-09-19 | 2015-03-30 | 富士通株式会社 | プログラム、コンピュータおよび訓練データ作成支援方法 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5406502A (en) * | 1993-06-29 | 1995-04-11 | Elbit Ltd. | System and method for measuring the operation of a device |
US5629870A (en) * | 1994-05-31 | 1997-05-13 | Siemens Energy & Automation, Inc. | Method and apparatus for predicting electric induction machine failure during operation |
JP2003157330A (ja) | 2001-11-22 | 2003-05-30 | Mitsubishi Electric Corp | 部品寿命管理システム |
US7023647B2 (en) * | 2003-11-17 | 2006-04-04 | Texas Instruments Incorporated | Fly height control for a read/write head in a hard disk drive |
US8316263B1 (en) * | 2004-11-08 | 2012-11-20 | Western Digital Technologies, Inc. | Predicting disk drive failure at a central processing facility using an evolving disk drive failure prediction algorithm |
US8437904B2 (en) * | 2007-06-12 | 2013-05-07 | The Boeing Company | Systems and methods for health monitoring of complex systems |
WO2010011918A2 (en) * | 2008-07-24 | 2010-01-28 | University Of Cincinnati | Methods for prognosing mechanical systems |
US8521443B2 (en) * | 2008-10-16 | 2013-08-27 | Oxfordian | Method to extract parameters from in-situ monitored signals for prognostics |
US20150160101A1 (en) * | 2012-05-31 | 2015-06-11 | Canrig Drilling Technology Ltd. | Method and System for Testing Operational Integrity of a Drilling Rig |
CN103676802A (zh) * | 2012-09-14 | 2014-03-26 | 江苏晨光盛得液压设备有限公司 | 液压启闭机工作状态统计分析学习*** |
US8854929B1 (en) * | 2013-03-06 | 2014-10-07 | Western Digital Technologies, Inc. | Disk drive calibrating laser power and write current for heat assisted magnetic recording |
US9229796B1 (en) * | 2013-09-25 | 2016-01-05 | Emc Corporation | System and method for determining disk failure indicator to predict future disk failures |
JP6459180B2 (ja) * | 2014-02-10 | 2019-01-30 | 富士ゼロックス株式会社 | 障害予測システム、障害予測装置、ジョブ実行装置およびプログラム |
-
2016
- 2016-05-27 JP JP2016106428A patent/JP6496274B2/ja active Active
-
2017
- 2017-05-18 US US15/598,312 patent/US20170344909A1/en not_active Abandoned
- 2017-05-19 DE DE102017004823.1A patent/DE102017004823A1/de active Pending
- 2017-05-25 CN CN201710379697.1A patent/CN107436595B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09179458A (ja) * | 1995-12-25 | 1997-07-11 | Minolta Co Ltd | 画像形成装置 |
JPH11261814A (ja) * | 1998-03-13 | 1999-09-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像属性判別システム |
JP2005044330A (ja) * | 2003-07-24 | 2005-02-17 | Univ Of California San Diego | 弱仮説生成装置及び方法、学習装置及び方法、検出装置及び方法、表情学習装置及び方法、表情認識装置及び方法、並びにロボット装置 |
JP2011209879A (ja) * | 2010-03-29 | 2011-10-20 | Toshiba Corp | 評価装置および評価プログラム |
JP2014228972A (ja) * | 2013-05-20 | 2014-12-08 | 日本電信電話株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および学習プログラム |
JP2015060432A (ja) * | 2013-09-19 | 2015-03-30 | 富士通株式会社 | プログラム、コンピュータおよび訓練データ作成支援方法 |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101966557B1 (ko) * | 2017-12-08 | 2019-04-05 | 세종대학교산학협력단 | 빅데이터와 머신러닝을 이용한 수리부속수요 예측 시스템 및 방법 |
KR101966558B1 (ko) * | 2017-12-08 | 2019-04-05 | 세종대학교산학협력단 | 장비 재고상태 및 수리부속 조달 요구를 시각화하는 시스템 및 방법 |
CN110032164B (zh) * | 2018-01-09 | 2021-04-09 | 发那科株式会社 | 光纤激光装置以及机器学习装置 |
CN110032164A (zh) * | 2018-01-09 | 2019-07-19 | 发那科株式会社 | 光纤激光装置以及机器学习装置 |
JP2019118940A (ja) * | 2018-01-09 | 2019-07-22 | ファナック株式会社 | ファイバレーザ装置及び機械学習装置 |
US11093828B2 (en) | 2018-01-09 | 2021-08-17 | Fanuc Corporation | Fiber laser device and machine learning device |
JP2019153140A (ja) * | 2018-03-05 | 2019-09-12 | Iotマネジメント株式会社 | 評価システム、評価装置、及び評価プログラム |
EP3540532A1 (en) | 2018-03-12 | 2019-09-18 | OMRON Corporation, a corporation of Japan | Control system and control method |
US10816951B2 (en) | 2018-03-12 | 2020-10-27 | Omron Corporation | Emulation of a control system and control method for abnormality detection parameter verification |
JP7460545B2 (ja) | 2018-03-28 | 2024-04-02 | エルアンドティー テクノロジー サービシズ リミテッド | 電気機械的マシンの調子を監視して故障を予測するシステム及び方法 |
JP2019185125A (ja) * | 2018-04-02 | 2019-10-24 | ファナック株式会社 | 制御装置及び機械学習装置 |
JP2019191649A (ja) * | 2018-04-18 | 2019-10-31 | Ihi運搬機械株式会社 | 機器交換時期提案方法及び装置 |
JP7042152B2 (ja) | 2018-04-18 | 2022-03-25 | Ihi運搬機械株式会社 | 機器交換時期提案方法及び装置 |
JP2020009068A (ja) * | 2018-07-05 | 2020-01-16 | ダイキン工業株式会社 | 部品提示システム |
WO2020129545A1 (ja) | 2018-12-20 | 2020-06-25 | オムロン株式会社 | 制御装置およびプログラム |
US20220004177A1 (en) * | 2018-12-20 | 2022-01-06 | Omron Corporation | Control device and non-transitory computer-readable recording medium recording program |
US11782431B2 (en) | 2018-12-20 | 2023-10-10 | Omron Corporation | Control device and non-transitory computer-readable recording medium recording program |
WO2020174664A1 (ja) * | 2019-02-28 | 2020-09-03 | 株式会社島津製作所 | 分析装置の部品管理システムおよび部品管理プログラム |
CN111413952A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-14 | 北京金山安全软件有限公司 | 机器人故障检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN111413952B (zh) * | 2020-04-07 | 2021-05-07 | 北京金山安全软件有限公司 | 机器人故障检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107436595A (zh) | 2017-12-05 |
JP6496274B2 (ja) | 2019-04-03 |
CN107436595B (zh) | 2020-01-21 |
DE102017004823A1 (de) | 2017-11-30 |
US20170344909A1 (en) | 2017-11-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6496274B2 (ja) | 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 | |
CN108228371B (zh) | 机器学习装置和方法、寿命预测装置、数值控制装置 | |
RU2724716C1 (ru) | Система и способ формирования данных для мониторинга кибер-физической системы с целью раннего определения аномалий в системе графического интерфейса пользователя | |
JP2019008675A (ja) | 故障予測装置及び機械学習装置 | |
RU2724075C1 (ru) | Система и способ определения источника аномалии в кибер-физической системе, обладающей определенными характеристиками | |
JP2017120649A5 (ja) | ||
US9507336B2 (en) | Apparatus and method for determining an aggregate control connection status of a field device in a process control system | |
JP2020173551A (ja) | 故障予測装置、故障予測方法、コンピュータプログラム、計算モデルの学習方法および計算モデルの生成方法 | |
CN111542791B (zh) | 使用设施诊断***的设施诊断方法 | |
CN106575282B (zh) | 用于先进过程控制的云计算***和方法 | |
KR102480354B1 (ko) | 기계의 잔여 사용 수명을 예측하기 위한 어셈블리 및 방법 | |
WO2019003404A1 (ja) | 非定常検出装置、非定常検出システム、および非定常検出方法 | |
JP2018063528A (ja) | 対象物の出荷時検査情報と稼働時アラーム情報の相関関係を学習する機械学習装置および機械学習方法 | |
Wöstmann et al. | A retrofit approach for predictive maintenance | |
JP2013140587A (ja) | 制御システム冗長性のための方法およびシステム | |
CN107450980B (zh) | 运行自动化装置的方法以及自动化装置 | |
JPWO2019234913A1 (ja) | 支援装置、学習装置、及びプラント運転条件設定支援システム | |
EP3206101B1 (en) | Test device for monitoring control device | |
US20170178487A1 (en) | Automated loop check for smart junction boxes | |
WO2021199383A1 (ja) | 機械学習システム | |
EP3674828B1 (en) | System and method of generating data for monitoring of a cyber-physical system for early determination of anomalies | |
CN115147234A (zh) | 警报管理装置、警报管理方法和计算机可读存储介质 | |
CN112272804B (zh) | 无需动态***模型的工业过程在线故障定位 | |
US11237550B2 (en) | Ultrasonic flow meter prognostics with near real-time condition based uncertainty analysis | |
CN115485632A (zh) | 工业工厂的上下文数据建模和动态过程干预 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180629 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180807 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180918 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190212 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190308 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6496274 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |