JP5427107B2 - 監視診断装置および監視診断方法 - Google Patents
監視診断装置および監視診断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5427107B2 JP5427107B2 JP2010116606A JP2010116606A JP5427107B2 JP 5427107 B2 JP5427107 B2 JP 5427107B2 JP 2010116606 A JP2010116606 A JP 2010116606A JP 2010116606 A JP2010116606 A JP 2010116606A JP 5427107 B2 JP5427107 B2 JP 5427107B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- time
- abnormality
- data
- state
- physical quantity
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Classifications
-
- 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
-
- 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
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
- G05B23/0281—Quantitative, e.g. mathematical distance; Clustering; Neural networks; Statistical analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
一般に、装置の状態は、故障以外の要因によっても変化する。装置には、連続定常稼働しているもの以外に、工場や店舗の操業に合わせて、始動、定常運転、停止の運転サイクルを繰り返すものがある。このサイクル運転装置では、始動と停止の過渡状態において状態変化が発生する。また、連続定常稼働している装置であっても、定期メンテナンスのときには停止し、メンテナンス終了後に始動するため状態変化が発生する。従来技術では、このような状態変化をも捉えて異常(異常兆候)発生と報告していた、すなわち、虚報が発報されるという問題があった。
また、異常状態が検知されたときには、その異常状態の原因を診断する必要がある。その場合、診断の対象となる計測データの項目数(設置センサ数)が多くなると、原因診断の精度が低下する、あるいは、原因診断に長時間を要するという問題が生じる。とくに、エネルギー変換装置などにおいては、その装置を構成するほとんどの部品についての計測データがエネルギー変換の目的のために連動して変化するため、その連動関係を解析することが困難になり、データ項目数が多くなればなるほど、その中から真の原因を絞り込むことが困難になるという問題があった。
図1は、本発明の実施形態に係る異常監視・診断装置の構成の例およびその異常監視・診断装置が適用される全体のシステムの概略構成の例を示した図である。
続いて、図2および図1を参照して、異常監視処理部2および原因診断処理部3における処理の概要について説明するとともに、その後、図3以下の図を用いて、図2における各処理の詳細内容について説明する。ここで、図2は、異常監視処理部2および原因診断処理部3における異常監視・診断処理の概略処理フローの例を示した図である。
状態モード遷移点検出処理は、状態モード遷移点検出処理部21における処理であり、センサデータ収集処理部1によって収集され、センサデータDB11に蓄積された各センサデータについて、状態モード遷移点を検出する処理である。以下、図3および図4を参照して、状態モード遷移点検出処理の詳細について説明する。ここで、図3は、状態モード遷移点検出処理の詳細な処理フローの例を示した図、図4は、監視対象装置8の始動時および停止時のセンサデータの時間推移の例を示した図である。
状態モード別センサデータ抽出処理は、状態モード別センサデータ抽出処理部22における処理であり、状態モード遷移点DB51に記録された状態モード遷移点の時刻情報を用いて、センサデータDB11に蓄積された各センサデータを時系列方向の始動、運転、停止の各状態モード別に切り出し、状態モード別センサデータ記憶部52に格納する処理である。
データ項目グループ分類処理は、データ項目グループ分類処理部23における処理であり、センサデータのデータ項目を複数のグループに分類する処理である。すなわち、複数のセンサデータのデータ項目の中から、そのデータ項目で識別されるセンサデータの挙動の相互の関連性が大きいもの同士を集めてグループ化する処理である。
過渡状態異常判定処理は、過渡状態異常判定処理部24における処理であり、状態モード別センサデータ記憶部52に格納された状態モード別のセンサデータ(図8の例では、始動データおよび停止データ)に基づき、過渡状態における異常の有無を判定する処理である。また、定常状態異常判定処理は、定常状態異常判定処理部25における処理であり、状態モード別センサデータ記憶部52に格納された状態モード別のセンサデータ(図8の例では、運転データ)に基づき、定常状態における異常の有無を判定する処理である。
リンクモデル構築処理は、リンクモデル構築処理部31における処理であり、グループごとの過渡状態多変量データおよび定常状態多変量データを用いて、グループ内におけるデータ項目間の相互関係を表したリンクモデル、および、グループ間の相互関係を表したリンクモデルを構築する処理である。
異常原因推定処理は、異常原因推定処理部32における処理であり、前記のリンクモデル構築処理で構築された異常差分リンクモデルに基づき、当該異常の原因を推定する処理である。図13において、矢印は、原因と結果を結びつける情報であるから、CPUは、その矢印の上流側のデータ項目またはグループをトレースすることによって、異常の発生源を求めることができる。
以上、本発明の実施の形態によれば、異常監視・診断装置100は、監視対象装置8の状態モード(始動過渡状態、運転定常状態、停止過渡状態)の遷移点を検出して、センサ81から得られるセンサデータを、状態モード別に抽出して異常の判定を行うため、状態モード別に適切な異常判定基準を設定することができる。さらに、センサデータを識別するデータ項目を、グループに分類することにより、グループごとに適切な異常の判定基準を管理できるようになる。従って、本実施形態では、異常判定の精度を向上することができ、異常を発生初期の段階で見逃すことなく検知できる。また、その判定基準が適切かつ高精度であるため、正常状態を異常と判定する誤報の発生を防止することができる。
以上に説明した実施形態では、監視対象装置8として熱電併給装置に代表されるエネルギー変換装置を想定してきたが、本発明が適用可能な装置は、熱電併給装置などのエネルギー変換装置に限定されるものではない。
2 異常監視処理部(第2の処理部)
3 原因診断処理部(第3の処理部)
4 監視・診断情報出力処理部
5 記憶部
6 保守支援装置
7 通信ネットワーク
8 監視対象装置
11 センサデータDB
21 状態モード遷移点検出処理部
22 状態モード別センサデータ抽出処理部
23 データ項目グループ分類処理部
24 過渡状態異常判定処理部
25 定常状態異常判定処理部
31 リンクモデル構築処理部
32 異常原因推定処理部
41 表示部
42 異常検知初動管理者
51 状態モード遷移点DB
52 状態モード別センサデータ記憶部
53 グループ分類データ記憶部
54 過渡状態多変量データ記憶部
55 定常状態多変量データ記憶部
61 表示部
62 保守作業者
81 センサ
82 BOM
83 デンドログラム
84 クラスタ階層しきい値
85 分割されたデンドログラム
91 むだ時間遅れ
92 むだ時間遅れ異常
93 過渡振動異常
100 異常監視・診断装置(監視診断装置)
Claims (8)
- 複数の部品で構成された監視対象装置から、前記複数の部品のそれぞれの物理状態の時間推移を表す時系列物理量を収集する第1の処理部と、
前記第1の処理部によって収集された前記複数の部品の時系列物理量を用いて、前記監視対象装置における異常を検知する第2の処理部と、
前記異常の原因を診断する第3の処理部と、
を含んで構成された監視診断装置であって、
前記第2の処理部は、
前記複数の部品の時系列物理量を識別するデータ項目を複数のグループに分類するデータ項目グループ分類処理と、
前記分類したグループごとに、そのグループに属するデータ項目で識別される前記複数の部品の時系列物理量間の相関関係を表すデータとその相関関係を表すデータの統計データとに基づき、前記部品の時系列物理量の異常判定を行う異常判定処理と、
を実行し、
前記第3の処理部は、
前記分類したグループごとに、そのグループに属するデータ項目で識別される前記部品の時系列物理量相互の依存関係を表したデータ項目間リンクモデルと、前記グループの代表値相互の依存関係を表したグループ間リンクモデルと、からなるリンクモデルを、前記複数の部品の時系列物理量間の相関関係を表すデータと、前記複数の部品の時系列物理量間の変化開始点の時間的前後関係と、に基づき構築するリンクモデル構築処理と、
前記異常判定処理で異常が検知される前に前記リンクモデル構築処理により構築されたリンクモデルと、前記異常判定処理で異常が検知されたときに前記リンクモデル構築処理により構築されたリンクモデルと、の差分リンクモデルに基づき、前記異常の原因を推定する異常原因推定処理と、
を実行すること
を特徴とする監視診断装置。 - 前記第2の処理部は、さらに、
前記複数の部品の時系列物理量それぞれについて、その時系列物理量の状態モードの遷移点を検出する状態モード遷移点検出処理と、
前記検出した遷移点に基づき、前記部品の時系列物理量をそれぞれの状態モードごとに分割するとともに、その分割したそれぞれの前記部品の時系列物理量を状態モード別の時系列物理量として抽出する状態モード別時系列物理量抽出処理と、
を実行し、
前記異常判定処理を、前記状態モード別時系列物理量抽出処理によって抽出された状態モード別の時系列物理量それぞれに対して実行し、
前記第3の処理部は、
前記リンクモデル構築処理および前記異常原因推定処理を、前記状態モード別時系列物理量抽出処理によって抽出された状態モード別の時系列物理量それぞれに対して実行すること
を特徴とする請求項1に記載の監視診断装置。 - 前記状態モード遷移点検出処理によって区分される状態モードは、始動中期間および停止中期間の過渡状態と、運転中期間の定常状態であること
を特徴とする請求項2に記載の監視診断装置。 - 前記リンクモデル構築処理において、前記リンクモデルを構築する際に用いられる前記相関関係を表すデータは、前記複数の部品の時系列物理量に基づき得られる偏相関係数であること
を特徴とする請求項1に記載の監視診断装置。 - 複数の部品で構成された監視対象装置から、前記複数の部品のそれぞれの物理状態の時間推移を表す時系列物理量を収集する第1の処理部と、
前記第1の処理部によって収集された前記複数の部品の時系列物理量を用いて、前記監視対象装置における異常を検知する第2の処理部と、
前記異常の原因を診断する第3の処理部と、
を含んで構成された監視診断装置における監視診断方法であって、
前記第2の処理部は、
前記複数の部品の時系列物理量を識別するデータ項目を複数のグループに分類するデータ項目グループ分類処理と、
前記分類したグループごとに、そのグループに属するデータ項目で識別される前記複数の部品の時系列物理量間の相関関係を表すデータとその相関関係を表すデータの統計データとに基づき、前記部品の時系列物理量の異常判定を行う異常判定処理と、
を実行し、
前記第3の処理部は、
前記分類したグループごとに、そのグループに属するデータ項目で識別される前記部品の時系列物理量相互の依存関係を表したデータ項目間リンクモデルと、前記グループの代表値相互の依存関係を表したグループ間リンクモデルと、からなるリンクモデルを、前記複数の部品の時系列物理量間の相関関係を表すデータと、前記複数の部品の時系列物理量間の変化開始点の時間的前後関係と、に基づき構築するリンクモデル構築処理と、
前記異常判定処理で異常が検知される前に前記リンクモデル構築処理により構築されたリンクモデルと、前記異常判定処理で異常が検知されたときに前記リンクモデル構築処理により構築されたリンクモデルと、の差分リンクモデルに基づき、前記異常の原因を推定する異常原因推定処理と、
を実行すること
を特徴とする監視診断方法。 - 前記第2の処理部は、さらに、
前記複数の部品の時系列物理量それぞれについて、その時系列物理量の状態モードの遷移点を検出する状態モード遷移点検出処理と、
前記検出した遷移点に基づき、前記部品の時系列物理量をそれぞれの状態モードごとに分割するとともに、その分割したそれぞれの前記部品の時系列物理量を状態モード別の時系列物理量として抽出する状態モード別時系列物理量抽出処理と、
を実行し、
前記異常判定処理を、前記状態モード別時系列物理量抽出処理によって抽出された状態モード別の時系列物理量それぞれに対して実行し、
前記第3の処理部は、
前記リンクモデル構築処理および前記異常原因推定処理を、前記状態モード別時系列物理量抽出処理によって抽出された状態モード別の時系列物理量それぞれに対して実行すること
を特徴とする請求項5に記載の監視診断方法。 - 前記状態モード遷移点検出処理によって区分される状態モードは、始動中期間および停止中期間の過渡状態と、運転中期間の定常状態であること
を特徴とする請求項6に記載の監視診断方法。 - 前記リンクモデル構築処理において、前記リンクモデルを構築する際に用いられる前記相関関係を表すデータは、前記複数の部品の時系列物理量に基づき得られる偏相関係数であること
を特徴とする請求項5に記載の監視診断方法。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010116606A JP5427107B2 (ja) | 2010-05-20 | 2010-05-20 | 監視診断装置および監視診断方法 |
PCT/JP2011/060839 WO2011145496A1 (ja) | 2010-05-20 | 2011-05-11 | 監視診断装置および監視診断方法 |
US13/699,018 US9378183B2 (en) | 2010-05-20 | 2011-05-11 | Monitoring diagnostic device and monitoring diagnostic method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010116606A JP5427107B2 (ja) | 2010-05-20 | 2010-05-20 | 監視診断装置および監視診断方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011243118A JP2011243118A (ja) | 2011-12-01 |
JP5427107B2 true JP5427107B2 (ja) | 2014-02-26 |
Family
ID=44991602
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010116606A Expired - Fee Related JP5427107B2 (ja) | 2010-05-20 | 2010-05-20 | 監視診断装置および監視診断方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9378183B2 (ja) |
JP (1) | JP5427107B2 (ja) |
WO (1) | WO2011145496A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10809672B2 (en) | 2016-10-31 | 2020-10-20 | Fanuc Corporation | Measurement system |
Families Citing this family (66)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8341106B1 (en) * | 2011-12-07 | 2012-12-25 | TaKaDu Ltd. | System and method for identifying related events in a resource network monitoring system |
JP5726100B2 (ja) * | 2012-02-08 | 2015-05-27 | 三菱電機株式会社 | 制御ロジック管理装置 |
JP5746128B2 (ja) | 2012-12-04 | 2015-07-08 | ファナック株式会社 | 保守部品の交換時期判断機能を有する工作機械 |
KR20150002346A (ko) * | 2013-06-28 | 2015-01-07 | 삼성전기주식회사 | 사물통신 서버 및 그의 데이터 처리 방법 |
KR101492406B1 (ko) * | 2013-09-06 | 2015-02-16 | 기산전자 주식회사 | 지폐처리장치의 상태 분석 및 예측 시스템과 그 계층 구조 |
DE102013110151A1 (de) * | 2013-09-16 | 2015-04-02 | Airbus Defence and Space GmbH | Verfahren zum Detektieren eines Fehlers in einer Anordnung, Detektionsvorrichtung und Flugkörper |
JP2015072512A (ja) * | 2013-10-01 | 2015-04-16 | 大阪瓦斯株式会社 | プラント設備異常診断装置 |
JP2015076058A (ja) * | 2013-10-11 | 2015-04-20 | 株式会社日立製作所 | 設備の監視診断装置 |
US20150316904A1 (en) * | 2014-05-01 | 2015-11-05 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Systems and methods for adjusting operations of an industrial automation system based on multiple data sources |
US10996662B2 (en) | 2014-05-20 | 2021-05-04 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation | Manufacturing equipment diagnosis support system |
CN105653419B (zh) * | 2014-11-11 | 2018-10-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于监控点的溯源实现方法及*** |
US20180059656A1 (en) * | 2015-03-12 | 2018-03-01 | Hitachi, Ltd. | Machine Diagnostic Device and Machine Diagnostic Method |
US10122600B1 (en) * | 2015-05-29 | 2018-11-06 | Alarm.Com Incorporated | Endpoint data collection in battery and data constrained environments |
JP6472339B2 (ja) * | 2015-06-16 | 2019-02-20 | 株式会社日立製作所 | 効率低下要因分析装置及びプログラム |
EP3109719A1 (en) * | 2015-06-25 | 2016-12-28 | Mitsubishi Electric R&D Centre Europe B.V. | Method and device for estimating a level of damage of an electric device |
JPWO2017109903A1 (ja) * | 2015-12-24 | 2018-03-22 | 株式会社東芝 | 異常原因推定装置及び異常原因推定方法 |
TWI584232B (zh) * | 2016-01-19 | 2017-05-21 | 台達電子工業股份有限公司 | 區域異常偵測系統及區域異常偵測方法 |
CN106979796B (zh) * | 2016-01-19 | 2019-11-12 | 台达电子工业股份有限公司 | 区域异常检测***及区域异常检测方法 |
JP6572979B2 (ja) * | 2016-02-03 | 2019-09-11 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 製造設備診断支援装置及び製造設備診断支援方法 |
JP6777142B2 (ja) * | 2016-02-29 | 2020-10-28 | 日本電気株式会社 | システム分析装置、システム分析方法、及び、プログラム |
JP6386488B2 (ja) * | 2016-03-17 | 2018-09-05 | ファナック株式会社 | 工作機械の稼働管理方法およびプログラム |
JP6382892B2 (ja) | 2016-07-27 | 2018-08-29 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 運転情報分析装置 |
JP6645934B2 (ja) | 2016-08-25 | 2020-02-14 | ファナック株式会社 | セルコントロールシステム |
JP7183790B2 (ja) * | 2016-09-14 | 2022-12-06 | 日本電気株式会社 | システムの分析支援装置、システムの分析支援方法及びプログラム |
JP6105141B1 (ja) | 2016-09-30 | 2017-03-29 | 株式会社日立パワーソリューションズ | プリプロセッサおよび診断装置 |
JP6521096B2 (ja) * | 2016-10-21 | 2019-05-29 | 日本電気株式会社 | 表示方法、表示装置、および、プログラム |
JP6973445B2 (ja) * | 2016-10-21 | 2021-11-24 | 日本電気株式会社 | 表示方法、表示装置、および、プログラム |
JP6758155B2 (ja) * | 2016-11-04 | 2020-09-23 | 日立Geニュークリア・エナジー株式会社 | プラントの診断システム及び診断方法 |
WO2018104985A1 (ja) * | 2016-12-08 | 2018-06-14 | 日本電気株式会社 | 異常分析方法、プログラムおよびシステム |
US20200125970A1 (en) * | 2017-02-09 | 2020-04-23 | Mitsubishi Electric Corporation | Defect factor estimation device and defect factor estimation method |
JP6920828B2 (ja) * | 2017-02-17 | 2021-08-18 | 三菱パワー株式会社 | プラントの診断装置および診断方法 |
JP6418260B2 (ja) * | 2017-03-08 | 2018-11-07 | オムロン株式会社 | 要因推定装置、要因推定システム、および要因推定方法 |
DE102017104884B4 (de) * | 2017-03-08 | 2019-02-14 | Mts Consulting & Engineering Gmbh | System und Verfahren zum Bestimmen von Fehlerbildern aus Sensordaten in Produktvalidierungs- und Fertigungsprozessen |
WO2018173126A1 (ja) * | 2017-03-21 | 2018-09-27 | 三菱電機株式会社 | 監視画面データ生成装置、監視画面データ生成方法、および監視画面データ生成プログラム |
JP6860406B2 (ja) * | 2017-04-05 | 2021-04-14 | 株式会社荏原製作所 | 半導体製造装置、半導体製造装置の故障予知方法、および半導体製造装置の故障予知プログラム |
WO2018198267A1 (ja) * | 2017-04-27 | 2018-11-01 | 日本電気株式会社 | 因果関係学習方法、プログラム、装置および異常分析システム |
WO2018207225A1 (ja) * | 2017-05-08 | 2018-11-15 | 株式会社日立製作所 | 時系列データの分析制御方法および分析制御装置 |
US10287131B2 (en) * | 2017-06-05 | 2019-05-14 | Otis Elevator Company | Elevator drive control to protect drive components from moisture |
JP6961424B2 (ja) * | 2017-08-30 | 2021-11-05 | 株式会社日立製作所 | 故障診断システム |
JP7010641B2 (ja) * | 2017-09-27 | 2022-01-26 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 異常診断方法および異常診断装置 |
JP6915693B2 (ja) * | 2017-10-10 | 2021-08-04 | 日本電気株式会社 | システム分析方法、システム分析装置、および、プログラム |
JP6950481B2 (ja) * | 2017-11-17 | 2021-10-13 | 株式会社デンソー | 診断システム |
JP6994366B2 (ja) * | 2017-11-28 | 2022-01-14 | 株式会社日立製作所 | 故障モード特定システム、故障モード特定方法、及びプログラム |
US20210383250A1 (en) * | 2018-02-26 | 2021-12-09 | Hitachi Information & Telecommunication Engineering, Ltd. | State Prediction Apparatus and State Prediction Control Method |
DE112018007100B4 (de) | 2018-03-20 | 2024-02-01 | Mitsubishi Electric Corporation | Anzeigevorrichtung, anzeigesystem und verfahren zum erzeugen einer displayanzeige |
EP3803728B1 (de) | 2018-06-04 | 2023-07-26 | Celonis SE | Verfahren und system zum bereitstellen von prozessprotokollen für maschinendaten |
ES2956039T3 (es) | 2018-06-04 | 2023-12-12 | Celonis Se | Procedimiento y sistema para facilitar protocolos de proceso para objetos físicos |
JP6615963B1 (ja) * | 2018-08-31 | 2019-12-04 | 株式会社日立パワーソリューションズ | 異常予兆診断装置及び異常予兆診断方法 |
JP6760503B2 (ja) * | 2018-08-31 | 2020-09-23 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 製造プロセス監視装置 |
US20200089205A1 (en) * | 2018-09-14 | 2020-03-19 | Ats Automation Tooling Systems Inc. | System and method for managing automation equipment |
JP7036697B2 (ja) * | 2018-09-27 | 2022-03-15 | 株式会社日立製作所 | 監視システム及び監視方法 |
US11125653B2 (en) * | 2018-10-11 | 2021-09-21 | Palo Alto Research Center Incorporated | Motion-insensitive features for condition-based maintenance of factory robots |
CN113330379A (zh) * | 2019-01-21 | 2021-08-31 | 三菱电机株式会社 | 异常原因推定装置、异常原因推定方法及程序 |
JP7366562B2 (ja) * | 2019-03-22 | 2023-10-23 | 日産自動車株式会社 | 異常判定装置及び異常判定方法 |
WO2020207613A1 (en) * | 2019-04-08 | 2020-10-15 | Volvo Truck Corporation | A system for analyzing data in a vehicle |
DE112019007232B4 (de) * | 2019-05-20 | 2023-05-25 | Mitsubishi Electric Corporation | Zustandsschätzvorrichtung und zustandsschätzverfahren |
CN110348536A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-10-18 | 广州大学 | 数据智能预测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
JP7417376B2 (ja) * | 2019-07-31 | 2024-01-18 | アズビル株式会社 | バルブメンテナンス支援装置および支援方法 |
US11548764B2 (en) * | 2019-11-15 | 2023-01-10 | Otis Elevator Company | Selective wireless escalator data acquisition |
JP6801131B1 (ja) * | 2020-02-18 | 2020-12-16 | 三菱ケミカルエンジニアリング株式会社 | 診断装置、診断方法、及び診断プログラム |
KR20220040695A (ko) * | 2020-09-24 | 2022-03-31 | 삼성전자주식회사 | 전자장치 및 그 제어방법 |
JP7504772B2 (ja) * | 2020-11-05 | 2024-06-24 | 株式会社東芝 | 異常判定装置、学習装置及び異常判定方法 |
WO2022185771A1 (ja) * | 2021-03-04 | 2022-09-09 | 三菱ケミカルエンジニアリング株式会社 | 診断装置、診断方法、及び診断プログラム |
JP7358679B1 (ja) * | 2022-02-24 | 2023-10-10 | 株式会社日立ハイテク | 診断装置及び診断方法並びに半導体製造装置システム及び半導体装置製造システム |
TW202338543A (zh) * | 2022-03-29 | 2023-10-01 | 日商住友重機械工業股份有限公司 | 支援裝置、支援方法及支援程式 |
CN114881934B (zh) * | 2022-04-13 | 2024-05-28 | 华南理工大学 | 一种基于神经网络的柔性ic基板表面缺陷分层分类方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05256741A (ja) * | 1992-03-11 | 1993-10-05 | Toshiba Corp | プラント信号監視方法およびその装置 |
JPH064789A (ja) * | 1992-06-22 | 1994-01-14 | Hitachi Ltd | 機器の異常監視方法および装置 |
JP4409658B2 (ja) * | 1999-04-27 | 2010-02-03 | 株式会社東芝 | プロセスデータ評価方法 |
JP4430384B2 (ja) * | 2003-11-28 | 2010-03-10 | 株式会社日立製作所 | 設備の診断装置及び診断方法 |
JP4239932B2 (ja) | 2004-08-27 | 2009-03-18 | 株式会社日立製作所 | 生産管理システム |
US8176525B2 (en) * | 2006-09-29 | 2012-05-08 | Rockstar Bidco, L.P. | Method and system for trusted contextual communications |
US8515719B2 (en) | 2009-01-14 | 2013-08-20 | Hitachi, Ltd. | Apparatus anomaly monitoring method and system |
JP5297272B2 (ja) | 2009-06-11 | 2013-09-25 | 株式会社日立製作所 | 装置異常監視方法及びシステム |
AU2011265563B2 (en) * | 2010-12-24 | 2016-09-22 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | System and method for detecting and/or diagnosing faults in multi-variable systems |
-
2010
- 2010-05-20 JP JP2010116606A patent/JP5427107B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2011
- 2011-05-11 US US13/699,018 patent/US9378183B2/en active Active
- 2011-05-11 WO PCT/JP2011/060839 patent/WO2011145496A1/ja active Application Filing
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10809672B2 (en) | 2016-10-31 | 2020-10-20 | Fanuc Corporation | Measurement system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US9378183B2 (en) | 2016-06-28 |
JP2011243118A (ja) | 2011-12-01 |
WO2011145496A1 (ja) | 2011-11-24 |
US20130132000A1 (en) | 2013-05-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5427107B2 (ja) | 監視診断装置および監視診断方法 | |
Paolanti et al. | Machine learning approach for predictive maintenance in industry 4.0 | |
JP5945350B2 (ja) | 設備状態監視方法およびその装置 | |
JP5431235B2 (ja) | 設備状態監視方法およびその装置 | |
JP5753286B1 (ja) | 情報処理装置、診断方法、およびプログラム | |
JP5364530B2 (ja) | 設備状態監視方法、監視システム及び監視プログラム | |
JP5501903B2 (ja) | 異常検知方法及びそのシステム | |
JP6076421B2 (ja) | 設備状態監視方法およびその装置 | |
KR101995042B1 (ko) | 감독 학습 방법론들을 활용하는 가스 터빈 고장 예측 | |
JP5530020B1 (ja) | 異常診断システム及び異常診断方法 | |
JP6216242B2 (ja) | 異常検知方法およびその装置 | |
US8566070B2 (en) | Apparatus abnormality monitoring method and system | |
JP4741172B2 (ja) | 予測状態監視における変化状態の適応モデリング | |
JP5530045B1 (ja) | ヘルスマネージメントシステム及びヘルスマネージメント方法 | |
JP2012089057A (ja) | 設備状態監視方法およびその装置並びに設備状態監視用プログラム | |
CN108829933A (zh) | 一种半导体制造设备的预测性维护与健康管理的方法 | |
JP2014032455A (ja) | 設備状態監視方法およびその装置 | |
JP2014032657A (ja) | 異常検知方法及びその装置 | |
CN102999038A (zh) | 发电设备的诊断装置、以及发电设备的诊断方法 | |
CN107710089B (zh) | 工厂设备诊断装置以及工厂设备诊断方法 | |
JP7493930B2 (ja) | 情報処理方法、情報処理装置、生産システム、プログラム、記録媒体 | |
Jalali et al. | Predicting time-to-failure of plasma etching equipment using machine learning | |
US20190265088A1 (en) | System analysis method, system analysis apparatus, and program | |
Karuppusamy | Machine learning approach to predictive maintenance in manufacturing industry-a comparative study | |
Giannoulidis et al. | Investigating thresholding techniques in a real predictive maintenance scenario |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120627 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130521 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130718 |
|
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: 20131112 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20131129 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 5427107 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |