JP2018120487A - 事象分類装置、事象分類プログラム、故障・不良判定装置 - Google Patents
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Abstract
Description
20−1〜20−n グラフ作成手段
21 データ分割部
22 グラフ生成部
23 データ入力部
30−1〜30−n ディープラーニング分類手段
31−1〜31−n ディープラーニング分類モデル生成手段
32 ディープラーニング学習部
33 データセット生成部
40 パターンマイニング分類手段
41 パターンマイニング分類モデル生成手段
42 パターンマイニング判定部
100 対象装置
300 ディープラーニング判定部
Claims (7)
- 複数のセンサから得られるデータを時系列に所定時間単位毎にまとめ、前記複数のセンサ毎にグラフ化するグラフ作成手段と、
前記グラフ作成手段によりグラフ化された前記複数のセンサ毎のグラフデータについて、ディープラーニング分類を行うディープラーニング分類手段と、
前記ディープラーニング分類手段が用いた前記複数のセンサ毎のグラフデータについて、パターンマイニング分類を行い、前記ディープラーニング分類手段の分類結果を補正するパターンマイニング分類手段と、
を具備することを特徴とする事象分類装置。 - 前記グラフ作成手段によりグラフ化されたデータに基づきディープラーニング学習を行って、前記複数のセンサ毎に前記ディープラーニング分類手段が用いるディープラーニング分類モデルを生成するディープラーニング分類モデル生成手段と、
前記ディープラーニング分類モデルの生成に用いた前記複数のセンサ毎のデータに基づきパターンマイニング学習を行い、前記パターンマイニング分類手段が用いるパターンマイニング分類モデルを生成するパターンマイニング分類モデル生成手段と、
を具備することを特徴とする請求項1に記載の事象分類装置。 - 前記パターンマイニング分類では、ランダムフォレストによる分類を用いることを特徴とする請求項1または2に記載の事象分類装置。
- コンピュータを、複数のセンサから得られるデータを時系列に所定時間単位毎にまとめ、前記複数のセンサ毎にグラフ化するグラフ作成手段、
前記グラフ作成手段によりグラフ化された前記複数のセンサ毎のグラフデータについて、ディープラーニング分類を行うディープラーニング分類手段、
前記ディープラーニング分類手段が用いた前記複数のセンサ毎のグラフデータについて、パターンマイニング分類を行い、前記ディープラーニング分類手段の分類結果を補正するパターンマイニング分類手段、
として機能させることを特徴とする事象分類プログラム。 - コンピュータを、更に、
前記グラフ作成手段によりグラフ化されたデータに基づきディープラーニング学習を行って、前記複数のセンサ毎に前記ディープラーニング分類手段が用いるディープラーニング分類モデルを生成するディープラーニング分類モデル生成手段、
前記ディープラーニング分類モデルの生成に用いた前記複数のセンサ毎のデータに基づきパターンマイニング学習を行い、前記パターンマイニング分類手段が用いるパターンマイニング分類モデルを生成するパターンマイニング分類モデル生成手段
として機能させることを特徴とする請求項4に記載の事象分類プログラム。 - 前記パターンマイニング分類では、ランダムフォレストによる分類を用いることを特徴とする請求項4または5に記載の事象分類プログラム。
- 請求項1乃至3のいずれか1項に記載のセンサを、製造装置の所要位置に設けられたセンサとした、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の事象分類装置と、
前記センサから得られるデータに基づき、前記事象分類装置を故障或いは不良を判定する判定手段として用いる
ことを特徴とする故障・不良判定装置。
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JP2017012532A JP2018120487A (ja) | 2017-01-26 | 2017-01-26 | 事象分類装置、事象分類プログラム、故障・不良判定装置 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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2017
- 2017-01-26 JP JP2017012532A patent/JP2018120487A/ja active Pending
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JP7268266B2 (ja) | 2021-07-30 | 2023-05-08 | 東芝デジタルエンジニアリング株式会社 | 事象分類装置、事象分類プログラム、故障・不良判定装置及び良・不良判定装置 |
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