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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023169060
(43)【公開日】2023-11-29
(54)【発明の名称】装置、方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G05B 23/02 20060101AFI20231121BHJP
【ＦＩ】
G05B23/02 G
G05B23/02 302R
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022080516
(22)【出願日】2022-05-16
(71)【出願人】
【識別番号】000006507
【氏名又は名称】横河電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000877
【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】林 艶艶
(72)【発明者】
【氏名】木村 亮祐
【テーマコード（参考）】
3C223
【Ｆターム（参考）】
3C223AA01
3C223AA02
3C223AA04
3C223AA05
3C223BA01
3C223CC01
3C223DD01
3C223FF03
3C223FF04
3C223FF13
3C223FF16
3C223FF22
3C223FF26
3C223GG01
3C223HH02
(57)【要約】 （修正有）
【課題】対象の状態監視を支援するシステムに関する。
【解決手段】対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得部により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定部と、前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給部と、前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号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
【解決手段】対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得部により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定部と、前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給部と、前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号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】
対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、
前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得部により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定部と、
前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給部と、
前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号を出力する出力部と、
を備える装置。
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、
前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得部により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定部と、
前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給部と、
前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号を出力する出力部と、
を備える装置。
【請求項2】
前記状態指標値の対象時点を指定する指定部をさらに備え、
前記特定部は、前記対象時点における異常な測定データを特定し、
前記供給部は、前記モデルに対し、前記対象時点における異常な測定データを供給する、請求項１に記載の装置。
前記特定部は、前記対象時点における異常な測定データを特定し、
前記供給部は、前記モデルに対し、前記対象時点における異常な測定データを供給する、請求項１に記載の装置。
【請求項3】
前記特定部は、第１のグループ内の複数の測定データのうち、前記対象時点を含む基準期間での平均変化率と、前記対象時点での変化率との差が最も大きい測定データを、前記第１のグループにおける異常な測定データとする、請求項２に記載の装置。
【請求項4】
前記特定部は、前記対象時点での第２のグループ内の複数の測定データのうち、前記供給部により別々に前記モデルに供給される場合に最も不良な前記状態指標値を前記モデルから出力させる測定データを、前記第２のグループにおける異常な測定データとする、請求項２に記載の装置。
【請求項5】
前記特定部は、前記対象時点を含む基準期間において、第３のグループ内の複数の測定データのうち一の測定データと、他の各測定データとの相関係数がそれぞれ閾値未満である場合に、当該一の測定データを前記第３のグループにおける異常な測定データとする、請求項２に記載の装置。
【請求項6】
前記特定部は、３種類以上の測定データを含むグループを前記第３のグループとし、前記第３のグループ内の複数の測定データのうち前記一の測定データと、他の何れかの測定データとの相関係数が閾値以上である場合に、前記第３のグループ内の複数の測定データのうち、前記一の測定データとの間で最も相関係数が低い測定データを前記第３のグループにおける異常な測定データとする、請求項５に記載の装置。
【請求項7】
前記特定部は、第４のグループ内の複数の測定データのうち、前記対象時点での自己共分散が最も大きい測定データ、または、自己相関が最も低い測定データを、前記第４のグループにおける異常な測定データとする、請求項２に記載の装置。
【請求項8】
前記特定部は、第５のグループ内の各測定データのうち、基準時点と前記対象時点との間で差異が最も大きい測定データを、当該第５のグループにおける異常な測定データとし、前記第５のグループに含まれない２種類以上の測定データのデータセットについての各取得時点のうち、前記対象時点でのデータセットに対して最も近似度が高いデータセットの取得時点を前記基準時点とする、請求項２に記載の装置。
【請求項9】
前記供給部は、グループごとに何れか一種類の測定データを選択した任意の組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力する前記モデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する、請求項１から８の何れか一項に記載の装置。
【請求項10】
少なくとも１つのグループに含まれる各測定データを正規化する正規化部をさらに備え、
前記供給部は、前記モデルに対し、前記正規化部により正規化され、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データを供給する、請求項９に記載の装置。
前記供給部は、前記モデルに対し、前記正規化部により正規化され、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データを供給する、請求項９に記載の装置。
【請求項11】
少なくとも１つのグループに含まれる各測定データを正規化する正規化部と、
前記正規化部により正規化された各グループの測定データと、前記状態指標値とを含む学習データを用いて前記モデルの学習処理を行う学習処理部と、
をさらに備える、請求項９に記載の装置。
前記正規化部により正規化された各グループの測定データと、前記状態指標値とを含む学習データを用いて前記モデルの学習処理を行う学習処理部と、
をさらに備える、請求項９に記載の装置。
【請求項12】
前記供給部は、各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に設けられる複数の前記モデルであって、対応する組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力する複数の前記モデルのうち、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データの組み合わせパターンに対応する前記モデルに対し、当該異常な測定データをそれぞれ供給する、請求項１から８の何れか一項に記載の装置。
【請求項13】
各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力する前記モデルの学習処理を行う学習処理部をさらに備える、請求項１２に記載の装置。
【請求項14】
対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、
各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記対象の状態の良否を示す状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力するモデルの学習処理を行う学習処理部と、
を備える装置。
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、
各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記対象の状態の良否を示す状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力するモデルの学習処理を行う学習処理部と、
を備える装置。
【請求項15】
前記グループ情報取得部は、
前記複数種類の測定データにおける測定データの組み合わせごとに相関係数を算出する算出部と、
基準相関係数よりも相関係数が高い組み合わせの測定データ同士をグループ化するグループ化部と、
グループ化された測定データのグループを示す前記グループ情報を生成する生成部と、
を有する、請求項１に記載の装置。
前記複数種類の測定データにおける測定データの組み合わせごとに相関係数を算出する算出部と、
基準相関係数よりも相関係数が高い組み合わせの測定データ同士をグループ化するグループ化部と、
グループ化された測定データのグループを示す前記グループ情報を生成する生成部と、
を有する、請求項１に記載の装置。
【請求項16】
前記グループ情報は、前記複数種類の測定データのうち、他の各測定データに対する相関が基準よりも低い測定データそれぞれを、別々のグループとして示す、請求項１に記載の装置。
【請求項17】
対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得段階と、
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得段階と、
前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得段階により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定段階と、
前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定段階によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給段階と、
前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号を出力する出力段階と、
を備える方法。
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得段階と、
前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得段階により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定段階と、
前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定段階によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給段階と、
前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号を出力する出力段階と、
を備える方法。
【請求項18】
対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得段階と、
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得段階と、
各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記対象の状態の良否を示す状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力するモデルの学習処理を行う学習処理段階と、
を備える方法。
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得段階と、
各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記対象の状態の良否を示す状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力するモデルの学習処理を行う学習処理段階と、
を備える方法。
【請求項19】
コンピュータを、
対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、
前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得部により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定部と、
前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給部と、
前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号を出力する出力部
として機能させるプログラム。
対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、
前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得部により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定部と、
前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給部と、
前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号を出力する出力部
として機能させるプログラム。
【請求項20】
コンピュータを、
対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、
各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記対象の状態の良否を示す状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力するモデルの学習処理を行う学習処理部
として機能させるプログラム。
対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、
前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、
各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記対象の状態の良否を示す状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力するモデルの学習処理を行う学習処理部
として機能させるプログラム。
【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。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、「出力部１２ｃは、収集部１２ａによって収集されたセンサデータを入力として、各モデルを用いて各検知対象機器２０の異常度合いをそれぞれ出力する」と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特許第６４５３５０４号
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特許第６４５３５０４号
【発明の概要】
【0003】
本発明の第１の態様においては、装置が提供される。装置は、対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得部により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定部と、前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給部と、前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号を出力する出力部と、を備えてよい。
【0004】
装置は、前記状態指標値の対象時点を指定する指定部をさらに備えてよい。前記特定部は、前記対象時点における異常な測定データを特定してよい。前記供給部は、前記モデルに対し、前記対象時点における異常な測定データを供給してよい。
【0005】
前記特定部は、第１のグループ内の複数の測定データのうち、前記対象時点を含む基準期間での平均変化率と、前記対象時点での変化率との差が最も大きい測定データを、前記第１のグループにおける異常な測定データとしてよい。
【0006】
前記特定部は、前記対象時点での第２のグループ内の複数の測定データのうち、前記供給部により別々に前記モデルに供給される場合に最も不良な前記状態指標値を前記モデルから出力させる測定データを、前記第２のグループにおける異常な測定データとしてよい。
【0007】
前記特定部は、前記対象時点を含む基準期間において、第３のグループ内の複数の測定データのうち一の測定データと、他の各測定データとの相関係数がそれぞれ閾値未満である場合に、当該一の測定データを前記第３のグループにおける異常な測定データとしてよい。
【0008】
前記特定部は、３種類以上の測定データを含むグループを前記第３のグループとし、前記第３のグループ内の複数の測定データのうち前記一の測定データと、他の何れかの測定データとの相関係数が閾値以上である場合に、前記第３のグループ内の複数の測定データのうち、前記一の測定データとの間で最も相関係数が低い測定データを前記第３のグループにおける異常な測定データとしてよい。
【0009】
前記特定部は、第４のグループ内の複数の測定データのうち、前記対象時点での自己共分散が最も大きい測定データ、または、自己相関が最も低い測定データを、前記第４のグループにおける異常な測定データとしてよい。
【0010】
前記特定部は、第５のグループ内の各測定データのうち、基準時点と前記対象時点との間で差異が最も大きい測定データを、当該第５のグループにおける異常な測定データとし、前記第５のグループに含まれない２種類以上の測定データのデータセットについての各取得時点のうち、前記対象時点でのデータセットに対して最も近似度が高いデータセットの取得時点を前記基準時点としてよい。
【0011】
上記何れかの装置において前記供給部は、グループごとに何れか一種類の測定データを選択した任意の組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力する前記モデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給してよい。
【0012】
上記の装置は、少なくとも１つのグループに含まれる各測定データを正規化する正規化部をさらに備えてよい。前記供給部は、前記モデルに対し、前記正規化部により正規化され、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データを供給してよい。
【0013】
上記の装置は、少なくとも１つのグループに含まれる各測定データを正規化する正規化部をさらに備えてよい。装置は、前記正規化部により正規化された各グループの測定データと、前記状態指標値とを含む学習データを用いて前記モデルの学習処理を行う学習処理部をさらに備えてよい。
【0014】
上記何れかの装置において前記供給部は、各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に設けられる複数の前記モデルであって、対応する組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力する複数の前記モデルのうち、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データの組み合わせパターンに対応する前記モデルに対し、当該異常な測定データをそれぞれ供給してよい。
【0015】
上記の装置は、各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力する前記モデルの学習処理を行う学習処理部をさらに備えてよい。
【0016】
本発明の第２の態様においては、装置が提供される。装置は、対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記対象の状態の良否を示す状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力するモデルの学習処理を行う学習処理部と、を備えてよい。
【0017】
上記何れかの装置において、前記グループ情報取得部は、前記複数種類の測定データにおける測定データの組み合わせごとに相関係数を算出する算出部を有してよい。前記グループ情報取得部は、基準相関係数よりも相関係数が高い組み合わせの測定データ同士をグループ化するグループ化部を有してよい。前記グループ情報取得部は、グループ化された測定データのグループを示す前記グループ情報を生成する生成部を有してよい。
【0018】
上記何れかの装置において、前記グループ情報は、前記複数種類の測定データのうち、他の各測定データに対する相関が基準よりも低い測定データそれぞれを、別々のグループとして示してよい。
【0019】
本発明の第３の態様においては、方法が提供される。方法は、対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得段階と、前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得段階と、前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得段階により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定段階と、前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定段階によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給段階と、前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号を出力する出力段階と、を備えてよい。
【0020】
本発明の第４の態様においては、方法が提供される。方法は、対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得段階と、前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得段階と、各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記対象の状態の良否を示す状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力するモデルの学習処理を行う学習処理段階と、を備えてよい。
【0021】
本発明の第５の態様においては、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、前記グループ情報で示されるグループごとに、前記測定データ取得部により取得される測定データのうち、異常な測定データを特定する特定部と、前記グループ情報で示されるグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて前記対象の状態の良否を示す状態指標値を出力するモデルに対し、前記特定部によりグループごとに特定された異常な測定データをそれぞれ供給する供給部と、前記モデルから出力される前記状態指標値に応じた信号を出力する出力部として機能させてよい。
【0022】
本発明の第６の態様においては、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、対象の状態を示す複数種類の測定データを取得する測定データ取得部と、前記複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループを示すグループ情報を取得するグループ情報取得部と、各グループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、前記対象の状態の良否を示す状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて前記状態指標値を出力するモデルの学習処理を行う学習処理部として機能させてよい。
【0023】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【0024】
【図1】実施形態に係るシステム１を示す。
【図2】グループ情報ファイル４３１のデータ構造を示す。
【図3】モデル４３５の学習処理を行う場合の装置４の動作を示す。
【図4】モデル４３５を使用する場合の装置４の動作を示す。
【図5】変形例に係るシステム１Ａを示す。
【図6】本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【0025】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【0026】
［１．システム１の構成］
図１は、本実施形態に係るシステム１を示す。システム１は、対象の状態監視を支援するものであり、対象の一例としての設備２と、装置４とを備える。
図１は、本実施形態に係るシステム１を示す。システム１は、対象の状態監視を支援するものであり、対象の一例としての設備２と、装置４とを備える。
【0027】
［１．１．設備２］
設備２には、複数のセンサ２０が設けられる。例えば設備２は、複数の機器２１が設けられたプラントでもよいし、複数の機器２１を複合させた複合装置でもよい。プラントとしては、化学やバイオ等の工業プラントの他、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水やダム等を管理制御するプラント等が挙げられる。
設備２には、複数のセンサ２０が設けられる。例えば設備２は、複数の機器２１が設けられたプラントでもよいし、複数の機器２１を複合させた複合装置でもよい。プラントとしては、化学やバイオ等の工業プラントの他、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水やダム等を管理制御するプラント等が挙げられる。
【0028】
［１．１－１．機器２１］
各機器２１は、器具、機械または装置であり、例えば、設備２のプロセスにおける圧力、温度、ｐＨ、速度、流量などの少なくとも１つの物理量を制御するバルブ、ポンプ、ヒータ、ファン、モータ、スイッチ等のアクチュエータであってよい。各機器２１は互いに異種でもよいし、少なくとも一部の２以上の機器２１が同種でもよい。
各機器２１は、器具、機械または装置であり、例えば、設備２のプロセスにおける圧力、温度、ｐＨ、速度、流量などの少なくとも１つの物理量を制御するバルブ、ポンプ、ヒータ、ファン、モータ、スイッチ等のアクチュエータであってよい。各機器２１は互いに異種でもよいし、少なくとも一部の２以上の機器２１が同種でもよい。
【0029】
［１．１－２．センサ２０］
各センサ２０は、設備２の状態の測定を行う。センサ２０は、圧力、温度、ｐＨ、速度、流量などの少なくとも１つの物理量を測定してよい。また、センサ２０は、設備２の収量や、混入する不純物の割合、各機器２１の運転状況などの測定を行ってもよい。各センサ２０は互いに異種でもよいし、少なくとも一部の２以上のセンサ２０が同種でもよい。一例として、２以上のセンサ２０は、設備２内の炉における別々の位置に設けられた温度センサであってよい。複数のセンサ２０により測定される複数の測定データのうち、一部の測定データは、他の測定データとの間で高い相関を示してよい。各センサ２０は、測定データを装置４に供給してよい。
各センサ２０は、設備２の状態の測定を行う。センサ２０は、圧力、温度、ｐＨ、速度、流量などの少なくとも１つの物理量を測定してよい。また、センサ２０は、設備２の収量や、混入する不純物の割合、各機器２１の運転状況などの測定を行ってもよい。各センサ２０は互いに異種でもよいし、少なくとも一部の２以上のセンサ２０が同種でもよい。一例として、２以上のセンサ２０は、設備２内の炉における別々の位置に設けられた温度センサであってよい。複数のセンサ２０により測定される複数の測定データのうち、一部の測定データは、他の測定データとの間で高い相関を示してよい。各センサ２０は、測定データを装置４に供給してよい。
【0030】
なお、センサ２０と、装置４との間の通信は、例えばＩＳＡ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ：国際計測制御学会）の通信プロトコルで行われてよく、一例として無線通信プロトコルのＩＳＡ１００またはＷｉｒｅｌｅｓｓ ＨＡＲＴ（Ｈｉｇｈｗａｙ Ａｄｄｒｅｓｓａｂｌｅ Ｒｅｍｏｔｅ Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ）（登録商標）等の少なくとも１つで行われてもよいし、有線通信プロトコルのＢＲＡＩＮ（登録商標）、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ ＦｉｅｌｄｂｕｓまたはＰＲＯＦＩＢＵＳ等の少なくとも１つで行われてよい。
【0031】
［１．２．装置４］
装置４は、測定データを用いてモデル４３５の学習処理を行ってよい。これに加えて、または、これに代えて、装置４は、学習済みのモデル４３５を用いて設備２の監視を支援してよい。装置４は、測定データ取得部４０１と、前処理部４０２と、記憶部４０３と、入力部４０４と、ラベル付加部４０５と、グループ情報取得部４０６と、学習処理部４０７と、指定部４０８と、特定部４０９と、供給部４１０と、出力部４１１と、表示部４１２とを有する。
装置４は、測定データを用いてモデル４３５の学習処理を行ってよい。これに加えて、または、これに代えて、装置４は、学習済みのモデル４３５を用いて設備２の監視を支援してよい。装置４は、測定データ取得部４０１と、前処理部４０２と、記憶部４０３と、入力部４０４と、ラベル付加部４０５と、グループ情報取得部４０６と、学習処理部４０７と、指定部４０８と、特定部４０９と、供給部４１０と、出力部４１１と、表示部４１２とを有する。
【0032】
［１．２．１．測定データ取得部４０１］
測定データ取得部４０１は、設備２の状態を示す複数種類の測定データを取得する。測定データ取得部４０１は、各センサ２０から各種類の測定データを逐次取得してよい。測定データ取得部４０１は、各センサ２０によって予め測定された測定データを、外部の記憶装置（図示せず）から一括して取得してもよい。センサ２０が交換や故障などにより測定を行っていない場合には、測定データ取得部４０１は、当該センサ２０からの測定データを取得しなくてよい。測定データの種類は、本実施形態では一例としてセンサ２０毎に異なってよいが、対象とする物理量によって異なってもよい。
測定データ取得部４０１は、設備２の状態を示す複数種類の測定データを取得する。測定データ取得部４０１は、各センサ２０から各種類の測定データを逐次取得してよい。測定データ取得部４０１は、各センサ２０によって予め測定された測定データを、外部の記憶装置（図示せず）から一括して取得してもよい。センサ２０が交換や故障などにより測定を行っていない場合には、測定データ取得部４０１は、当該センサ２０からの測定データを取得しなくてよい。測定データの種類は、本実施形態では一例としてセンサ２０毎に異なってよいが、対象とする物理量によって異なってもよい。
【0033】
測定データ取得部４０１は、取得した測定データに測定時間と、測定データの識別情報（測定データＩＤ、タグとも称する）とを付加してよい。測定データＩＤは、測定したセンサ２０の識別情報であってもよい。測定データの測定時間は、当該測定データが測定された時間であってもよいし、測定データ取得部４０１による測定データの取得時間であってもよい。測定時間および測定データＩＤは、センサ２０から供給される測定データに予め付加されていてもよい。測定データ取得部４０１は、取得した測定データを、前処理部４０２を介して測定データファイル４３０に格納してよい。
【0034】
［１．２．２．前処理部４０２］
前処理部４０２は、測定データに対し、いわゆる前処理を行う。前処理部４０２は、前処理後の測定データを記憶部４０３の測定データファイル４３０に格納してよい。これに加えて、または、これに代えて、前処理部４０２は、測定データファイル４３０に格納された測定データを読み出して前処理を行い、前処理後の測定データとして測定データファイル４３０に格納してもよい。本実施形態では一例として、前処理後の測定データが後述のグループ情報取得部４０６、学習処理部４０７、特定部４０９および供給部４１０により読み出されてよい。
前処理部４０２は、測定データに対し、いわゆる前処理を行う。前処理部４０２は、前処理後の測定データを記憶部４０３の測定データファイル４３０に格納してよい。これに加えて、または、これに代えて、前処理部４０２は、測定データファイル４３０に格納された測定データを読み出して前処理を行い、前処理後の測定データとして測定データファイル４３０に格納してもよい。本実施形態では一例として、前処理後の測定データが後述のグループ情報取得部４０６、学習処理部４０７、特定部４０９および供給部４１０により読み出されてよい。
【0035】
前処理部４０２により行われる前処理は、従来より公知の外れ値処理、正規化処理、または欠損値処理のうち、少なくとも１つであってもよいし、これに加えて、または、これに代えて、他の前処理を行ってもよい。外れ値処理は、測定データの外れ値を除外する処理であってもよいし、各種類の測定データに対して予め設定された範囲内の値に外れ値を修正する処理であってもよい。正規化処理は、種類ごとの測定データを、複数種類の測定データの間で共通の範囲内の値にそれぞれ修正する処理（一例として０～１の範囲にスケーリングする処理）であってよい。正規化処理は、測定データの平均を０、分散を１にスケーリングする処理、つまり標準化処理を含んでもよい。欠損値処理は、一の測定データが欠損している場合に、当該一の測定データと同じ測定時間が付加された他の測定データを削除する処理であってもよいし、当該一の測定データを補完する処理であってもよい。
【0036】
［１．２．３．記憶部４０３］
記憶部４０３は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部４０３は、測定データファイル４３０と、グループ情報ファイル４３１と、複数のモデル４３５とを記憶してよい。
記憶部４０３は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部４０３は、測定データファイル４３０と、グループ情報ファイル４３１と、複数のモデル４３５とを記憶してよい。
【0037】
［１．２．３－１．測定データファイル４３０］
測定データファイル４３０は、測定データ取得部４０１から供給される測定データを格納する。測定データには前処理部４０２によって前処理が行われていてもよい。
測定データファイル４３０は、測定データ取得部４０１から供給される測定データを格納する。測定データには前処理部４０２によって前処理が行われていてもよい。
【0038】
［１．２．３－２．グループ情報ファイル４３１］
グループ情報ファイル４３１は、測定データ取得部４０１により取得される複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループ（測定データグループとも称する）を示すグループ情報を格納する。なお、同じ測定データグループに含まれる測定データ同士であっても、何れかの測定データが相対的に異常となり、一時的に相関が低くなることはあり得る。
グループ情報ファイル４３１は、測定データ取得部４０１により取得される複数種類の測定データのうち、基準よりも相関の高い測定データ同士のグループ（測定データグループとも称する）を示すグループ情報を格納する。なお、同じ測定データグループに含まれる測定データ同士であっても、何れかの測定データが相対的に異常となり、一時的に相関が低くなることはあり得る。
【0039】
グループ情報は、複数種類の測定データのうち、他の各測定データに対する相関が基準よりも低い測定データそれぞれを、別々の測定データグループ、つまり単一要素の測定データグループとして示してよい。グループ情報は、後述のグループ情報取得部４０６から供給されてよい。
【0040】
［１．２．３－３．モデル４３５］
各モデル４３５は、グループ情報で示される測定データグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて、設備２の状態の良否を示す状態指標値を出力する。本実施形態においては一例として、各モデル４３５は、各測定データグループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に設けられてよく、対応する組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて状態指標値を出力してよい。各モデル４３５には、対応する組み合わせパターンの識別情報（パターンＩＤとも称する）が付加されてよい。
各モデル４３５は、グループ情報で示される測定データグループごとに何れか一種類の測定データが入力されることに応じて、設備２の状態の良否を示す状態指標値を出力する。本実施形態においては一例として、各モデル４３５は、各測定データグループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に設けられてよく、対応する組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて状態指標値を出力してよい。各モデル４３５には、対応する組み合わせパターンの識別情報（パターンＩＤとも称する）が付加されてよい。
【0041】
ここで、各モデル４３５は、設備２の状態が良好であることを示す値と、不良であることを示す値とで２値化されていない状態指標値（ヘルスインデックスとも称する）を出力してよい。例えば、モデル４３５は、設備２の状態が良であることを示す値、および設備２の状態が不良であることを示す値の２値を用いて学習したものであってよく、閾値との比較による２値化前の状態指標値を出力してよい。本実施形態では一例として、設備２の状態が良好である場合（または良好に近い場合）には状態指標値は正の値であってよく、設備２の状態が不良である場合（または不良に近い場合）には状態指標値は負の値であってよい。モデル４３５は、例えばサポートベクトルマシンであってよいが、ロジスティック回帰や決定木、ニューラルネットワークなどの他のアルゴリズムによる学習済みのモデルであってもよい。モデル４３５は、線形モデルであってよい。
【0042】
［１．２．４．入力部４０４］
入力部４０４は、オペレータからの操作入力を受ける。
入力部４０４は、オペレータからの操作入力を受ける。
【0043】
入力部４０４は、測定データが表示されている場合に、測定データに対して設備２の状態の良否を示すラベルを付加する旨の操作を受けてよい。入力部４０４は、操作が行われた旨の信号をラベル付加部４０５に供給してよい。
【0044】
入力部４０４は、モデル４３５に出力させる状態指標値の対象時点を指定する旨の操作を受けてもよい。対象時点は現在の時点でもよいし、過去の時点でもよい。入力部４０４は、操作が行われた旨の信号を指定部４０８に供給してよい。
【0045】
［１．２．５．ラベル付加部４０５］
ラベル付加部４０５は、オペレータの操作に応じて、各測定データに対し、設備２の状態の良否を示すラベルを付加する。ラベル付加部４０５は、測定データファイル４３０内の該当の測定データに対し、良好な状態または不良な状態であったことを示すラベルを付加してよい。ラベル付加部４０５によって付加されるラベルは、学習処理部４０７による学習処理で用いられてよい。
ラベル付加部４０５は、オペレータの操作に応じて、各測定データに対し、設備２の状態の良否を示すラベルを付加する。ラベル付加部４０５は、測定データファイル４３０内の該当の測定データに対し、良好な状態または不良な状態であったことを示すラベルを付加してよい。ラベル付加部４０５によって付加されるラベルは、学習処理部４０７による学習処理で用いられてよい。
【0046】
［１．２．６．グループ情報取得部４０６］
グループ情報取得部４０６は、グループ情報を取得する。グループ情報取得部４０６は、取得したグループ情報を記憶部４０３のグループ情報ファイル４３１に格納してよい。
グループ情報取得部４０６は、グループ情報を取得する。グループ情報取得部４０６は、取得したグループ情報を記憶部４０３のグループ情報ファイル４３１に格納してよい。
【0047】
グループ情報取得部４０６は、グループ情報を生成してよい。本実施形態においては一例として、グループ情報取得部４０６は、算出部４６１と、グループ化部４６２と、生成部４６３とを有してよい。
【0048】
［１．２．６－１．算出部４６１］
算出部４６１は、測定データ取得部４０１により取得される複数種類の測定データにおける測定データの組み合わせごとに、相関係数を算出する。算出部４６１は、測定データファイル４３０内に格納された全期間の測定データのうち、少なくとも一部の期間（相関係数の算出対象期間とも称する）の測定データを用いて相関係数を算出してよい。相関係数は、２つのデータの相関を示す指標であり、－１～＋１の範囲内の値であってよい。相関係数の算出対象期間はオペレータによって任意に指定されてよく、一例として、測定データファイル４３０内の測定データの全測定期間を等分した何れかの期間であってよい。算出部４６１は、各組み合わせについての相関係数をグループ化部４６２に供給してよい。
算出部４６１は、測定データ取得部４０１により取得される複数種類の測定データにおける測定データの組み合わせごとに、相関係数を算出する。算出部４６１は、測定データファイル４３０内に格納された全期間の測定データのうち、少なくとも一部の期間（相関係数の算出対象期間とも称する）の測定データを用いて相関係数を算出してよい。相関係数は、２つのデータの相関を示す指標であり、－１～＋１の範囲内の値であってよい。相関係数の算出対象期間はオペレータによって任意に指定されてよく、一例として、測定データファイル４３０内の測定データの全測定期間を等分した何れかの期間であってよい。算出部４６１は、各組み合わせについての相関係数をグループ化部４６２に供給してよい。
【0049】
［１．２．６－２．グループ化部４６２］
グループ化部４６２は、基準相関係数よりも相関係数が高い組み合わせの測定データ同士をグループ化する。グループ化部４６２は、一の測定データと、当該一の測定データに対する相関係数が基準相関係数よりも高い各測定データとを、同じ測定データグループとしてよい。グループ化部４６２は、基準相関係数よりも相関係数の高い他の測定データが存在しない測定データのそれぞれ、つまり他の各測定データに対する相関係数が基準相関係数よりも低い測定データのそれぞれを別々の測定データグループとしてよい。基準相関係数は予め設定される固定値（一例として０．９以上の値や、０．９５以上の値）であってもよいし、オペレータにより任意に変更される値であってもよい。
グループ化部４６２は、基準相関係数よりも相関係数が高い組み合わせの測定データ同士をグループ化する。グループ化部４６２は、一の測定データと、当該一の測定データに対する相関係数が基準相関係数よりも高い各測定データとを、同じ測定データグループとしてよい。グループ化部４６２は、基準相関係数よりも相関係数の高い他の測定データが存在しない測定データのそれぞれ、つまり他の各測定データに対する相関係数が基準相関係数よりも低い測定データのそれぞれを別々の測定データグループとしてよい。基準相関係数は予め設定される固定値（一例として０．９以上の値や、０．９５以上の値）であってもよいし、オペレータにより任意に変更される値であってもよい。
【0050】
グループ化部４６２は、グループ化の結果を生成部４６３に供給してよい。一例として、グループ化部４６２は、グループ化された測定データの測定データＩＤを、測定データグループごとに生成部４６３に供給してよい。
【0051】
［１．２．６－３．生成部４６３］
生成部４６３は、グループ化部４６２によりグループ化された測定データグループを示すグループ情報を生成する。生成部４６３は、測定データグループに含まれる各測定データの測定データＩＤを互いに対応付けてグループ情報を生成してよい。生成部４６３は、測定データグループの識別情報（グループＩＤとも称する）をグループ情報に付加してよい。生成部４６３は、他の各測定データに対する相関が基準よりも低い測定データのグルプのグループＩＤを、当該測定データの測定データＩＤとしてもよい。生成部４６３は、生成したグループ情報をグループ情報ファイル４３１に格納してよい。
生成部４６３は、グループ化部４６２によりグループ化された測定データグループを示すグループ情報を生成する。生成部４６３は、測定データグループに含まれる各測定データの測定データＩＤを互いに対応付けてグループ情報を生成してよい。生成部４６３は、測定データグループの識別情報（グループＩＤとも称する）をグループ情報に付加してよい。生成部４６３は、他の各測定データに対する相関が基準よりも低い測定データのグルプのグループＩＤを、当該測定データの測定データＩＤとしてもよい。生成部４６３は、生成したグループ情報をグループ情報ファイル４３１に格納してよい。
【0052】
［１．２．７．学習処理部４０７］
学習処理部４０７は、各測定データグループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎にモデル４３５の学習処理を行う。学習処理部４０７は、組み合わせパターンに含まれる各測定データと、状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて状態指標値を出力するモデル４３５（本実施形態では一例として、組み合わせパターンのパターンＩＤに対応するモデル４３５）の学習処理を行ってよい。学習処理部４０７は、測定データの組み合わせパターンの違いによる状態指標値の差異が任意の範囲（一例として標準誤差の範囲）となるよう各モデル４３５の学習処理を行ってよい。
学習処理部４０７は、各測定データグループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎にモデル４３５の学習処理を行う。学習処理部４０７は、組み合わせパターンに含まれる各測定データと、状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて状態指標値を出力するモデル４３５（本実施形態では一例として、組み合わせパターンのパターンＩＤに対応するモデル４３５）の学習処理を行ってよい。学習処理部４０７は、測定データの組み合わせパターンの違いによる状態指標値の差異が任意の範囲（一例として標準誤差の範囲）となるよう各モデル４３５の学習処理を行ってよい。
【0053】
学習データに含まれる状態指標値の値は、ラベル付加部４０５により測定データに付加されたラベルに応じた二値の値であってよい。本実施形態では一例として学習データに含まれる状態指標値の値は、良好な状態を示すラベルが測定データに付加されている場合には「１」であってよく、不良な状態を示すラベルが測定データに付加されている場合には「－１」であってよい。
【0054】
［１．２．８．指定部４０８］
指定部４０８は、モデル４３５に出力させる状態指標値の対象時点を指定する。指定部４０８は、オペレータの操作に応じて対象時点を指定してよい。指定部４０８は、指定された対象時点を示す情報を特定部４０９に供給してよい。
指定部４０８は、モデル４３５に出力させる状態指標値の対象時点を指定する。指定部４０８は、オペレータの操作に応じて対象時点を指定してよい。指定部４０８は、指定された対象時点を示す情報を特定部４０９に供給してよい。
【0055】
［１．２．９．特定部４０９］
特定部４０９は、グループ情報で示される測定データグループごとに、測定データ取得部４０１により取得される測定データのうち、異常な測定データ（異常測定データとも称する）を特定する。異常測定データは、測定データグループ内の他の測定データとの間で相対的に異常な測定データであってよい。特定部４０９は、対象時点における異常測定データを特定してよい。
特定部４０９は、グループ情報で示される測定データグループごとに、測定データ取得部４０１により取得される測定データのうち、異常な測定データ（異常測定データとも称する）を特定する。異常測定データは、測定データグループ内の他の測定データとの間で相対的に異常な測定データであってよい。特定部４０９は、対象時点における異常測定データを特定してよい。
【0056】
本実施形態では一例として、特定部４０９は、第１の測定データグループ内の複数の測定データのうち、対象時点を含む基準期間での平均変化率と、対象時点での変化率との差が最も大きい測定データを、第１の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。これにより、対象時点において最も異常な挙動を示した測定データが異常測定データとして特定される。
【0057】
対象時点での測定データの変化率とは、対象時点での測定データと、対象時点よりも１つ前の測定時点での測定データとの変化率であってよい。また、対象時点を含む基準期間での測定データの平均変化率は、基準期間内に測定された測定データのうち、前後のタイミングで測定された測定データ同士の各変化率の平均値であってよい。特定部４０９は、各種の測定データを移動平均などによって時間軸方向に平滑化してから変化率を算出してよい。
【0058】
基準期間は、測定データの測定タイミングを複数含む任意の長さの期間であってよい。基準期間は相関係数の算出対象期間よりも短い期間であってよい。基準期間は、対象時点を起点に含んでもよいし、終点に含んでもよいし、起点から終点までの間に含んでもよい。
【0059】
特定部４０９は、２種類以上の測定データを含む測定データグループを第１の測定データグループとしてよい。特定部４０９は、１種類の測定データのみを含む測定データグループについては、当該測定データを異常測定データとしてよい。
【0060】
特定部４０９は、測定データグループごとの異常測定データの測定データＩＤと、対象時点を示す情報とを供給部４１０に供給してよい。
【0061】
［１．２．１０．供給部４１０］
供給部４１０は、モデル４３５に対し、特定部４０９により測定データグループごとに特定された異常測定データをそれぞれ供給する。供給部４１０は、モデル４３５に対し、対象時点における異常測定データを供給してよい。
供給部４１０は、モデル４３５に対し、特定部４０９により測定データグループごとに特定された異常測定データをそれぞれ供給する。供給部４１０は、モデル４３５に対し、対象時点における異常測定データを供給してよい。
【0062】
ここで、本実施形態では一例として、装置４には複数のモデル４３５が設けられている。そのため、供給部４１０は、これら複数のモデル４３５のうち、特定部４０９により測定データグループごとに特定された異常測定データの組み合わせパターンに対応するモデル４３５に対して、当該異常測定データをそれぞれ供給してよい。本実施形態では一例として、供給部４１０は、異常測定データの組み合わせパターンのパターンＩＤに対応するモデル４３５に対して異常測定データをそれぞれ供給してよい。
【0063】
供給部４１０は、出力部４１１に対して測定データをさらに供給してよい。供給部４１０は、対象時点を含む期間（一例として上述の基準期間）の測定データを出力部４１１に供給してよい。出力部４１１に供給される測定データは、異常測定データであってもよいし、異常測定データとは異なる測定データであってもよい。
【0064】
［１．２．１１．出力部４１１］
出力部４１１は、モデル４３５から出力される状態指標値に応じた信号を出力する。出力部４１１は表示制御部であってよく、表示部４１２に対して表示制御信号を出力してよい。一例として、出力部４１１は、状態指標値をそのまま表示部４１２に表示させてよい。これに加えて、または、これに代えて、出力部４１１は、設備２の状態が良好であることを示す状態指標値がモデル４３５から出力されることに応じて、設備２の状態が良好である旨を表示部４１２に表示させてよい。出力部４１１は、設備２の状態が不良であることを示す状態指標値がモデル４３５から出力されることに応じて、設備２の状態が不良である旨を表示部４１２に表示させてよい。
出力部４１１は、モデル４３５から出力される状態指標値に応じた信号を出力する。出力部４１１は表示制御部であってよく、表示部４１２に対して表示制御信号を出力してよい。一例として、出力部４１１は、状態指標値をそのまま表示部４１２に表示させてよい。これに加えて、または、これに代えて、出力部４１１は、設備２の状態が良好であることを示す状態指標値がモデル４３５から出力されることに応じて、設備２の状態が良好である旨を表示部４１２に表示させてよい。出力部４１１は、設備２の状態が不良であることを示す状態指標値がモデル４３５から出力されることに応じて、設備２の状態が不良である旨を表示部４１２に表示させてよい。
【0065】
出力部４１１は、供給部４１０から測定データが供給される場合には、当該測定データを状態指標値と併せて表示部４１２に表示させてもよい。一例として、出力部４１１は、状態指標値および測定データを表示部４１２の同一画面に表示させてもよいし、別々の画面に表示させてもよい。
【0066】
［１．２．１２．表示部４１２］
表示部４１２は、出力部４１１からの制御によって表示を行う。なお、本実施形態においては一例として、表示部４１２は装置４に具備されているが、装置４に外部接続されてもよい。
表示部４１２は、出力部４１１からの制御によって表示を行う。なお、本実施形態においては一例として、表示部４１２は装置４に具備されているが、装置４に外部接続されてもよい。
【0067】
以上のシステム１における装置４によれば、相関の高い測定データグループごとに何れかの異常な測定データがモデル４３５に入力され、これに応じて当該モデル４３５から出力される状態指標値に応じた信号が出力される。従って、測定データグループごとに測定データを選択せずに全ての測定データをモデル４３５に入力して状態指標値を出力させる場合と比較して、モデル４３５による演算の負荷や、モデル４３５の学習処理の負荷を軽減することができる。また、測定データグループ内の測定データのうち、異常測定データとは異なる測定データがモデル４３５に入力される場合と異なり、設備２の異常を確実に検知することができる。また、取得された測定データ内で異常測定データを特定するので、センサ２０の故障などによって一部の測定データが取得できない場合であっても、モデル４３５に入力するべき測定データを取得できなくなってしまう事態を回避し、設備２の状態を確実に検知することができる。
【0068】
また、指定された対象時点における異常測定データが特定されてモデル４３５に供給されるので、対象時点での設備２の状態を検知することができる。
【0069】
また、第１の測定データグループ内の複数の測定データのうち、対象時点を含む基準期間での平均変化率と、対象時点での変化率との差が最も大きい測定データが、第１の測定データグループにおける異常測定データとされる。従って、設備２を不良な状態にし得る異常測定データを第１の測定データグループ内で精度よく特定することができる。
【0070】
また、異常測定データの組み合わせパターンに対応するモデル４３５に対し、当該異常測定データがそれぞれ供給されるので、対応しないモデル４３５に異常測定データが供給される場合と異なり、設備２の状態を精度よく検知することができる。
【0071】
また、各測定データグループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎にモデル４３５の学習処理が行われる。従って、異常測定データの組み合わせパターンによらず設備２の状態を検知することができる。
【0072】
また、複数種類の測定データにおける測定データの組み合わせごとに相関係数が算出され、基準相関係数よりも相関係数が高い組み合わせの測定データ同士がグループ化されてグループ情報が生成される。従って、相関の高い測定データ同士をグループ化したグループ情報を生成することができる。
【0073】
また、グループ情報は複数種類の測定データのうち、他の各測定データに対する相関が基準よりも低い測定データそれぞれを別々の測定データグループとして示す。従って、単一要素の測定データグループを構成する測定データをモデル４３５の入力データに含め、設備２の状態を精度よく検知することができる。
【0074】
［２．グループ情報ファイル］
図２は、グループ情報ファイル４３１のデータ構造を示す。なお、本図では一例として、測定データの種類を１２個としている。
図２は、グループ情報ファイル４３１のデータ構造を示す。なお、本図では一例として、測定データの種類を１２個としている。
【0075】
グループ情報ファイル４３１は、各測定データの測定データＩＤに対し、当該測定データに対して基準よりも相関の高い他の測定データ（強相関の測定データとも称する）の測定データＩＤを対応付けて、グループ情報として記憶してよい。また、グループ情報ファイル４３１は、各測定データグループのグループ情報にグループＩＤを対応付けて記憶してよい。図２では一例として、測定データＸａ，Ｘｃ，Ｘｄ，Ｘｇ（それぞれ測定データＩＤ「Ｘａ」，「Ｘｃ」，「Ｘｄ」，「Ｘｇ」の測定データとも称する）が測定データグループＧ１（グループＩＤ「Ｇ１」の測定データグループとも称する）に含まれることが示されている。また、測定データＸｆが単独で測定データグループＧ３に含まれることが示されている。
【0076】
なお、図２では、測定データグループ毎に、当該測定データグループに含まれる測定データの数、別言すれば、測定データグループから選択し得る測定データのパターン数が示されている。これらのパターン数を総乗した値「２４」は、測定データグループごとに任意の測定データを選択した場合の組み合わせパターンの総数、ひいてはモデル４３５の数を示してよい。
【0077】
【0078】
ステップＳ１１において測定データ取得部４０１は、設備２の状態を示す複数種類の測定データを取得する。本実施形態では一例として、測定データ取得部４０１は、各センサ２０によって予め測定された測定データを、外部の記憶装置（図示せず）から一括して取得してよい。
【0079】
ステップＳ１３において前処理部４０２は、取得された測定データに対して前処理を行う。前処理部４０２は、従来より公知の外れ値処理、正規化処理、または欠損値処理のうち、少なくとも１つを測定データに行ってもよいし、これに加えて、または、これに代えて、他の前処理を行ってよい。前処理部４０２は、前処理後の測定データを測定データファイル４３０に格納してよい。
【0080】
ステップＳ１５においてラベル付加部４０５は、オペレータの操作に応じて、測定データファイル４３０の各測定データに対し、当該測定データの測定時点において設備２の状態が良否の何れであったかを示すラベルを付加する。ラベル付加部４０５は、設備２が良好な状態であった期間に測定された測定データに対し、良好な状態であったことを示すラベルを一括して付与してよく、設備２が不良な状態であった期間に測定された測定データに対し、不良な状態であったことを示すラベルを一括して付与してよい。
【0081】
ステップＳ１７においてグループ情報取得部４０６は、測定データファイル４３０に格納された複数種類の測定データのグループ情報を取得する。グループ情報取得部４０６は、複数種類の測定データにおける測定データの組み合わせごとに相関係数を算出し、基準相関係数よりも相関係数が高い組み合わせの測定データ同士をグループ化してグループ情報を生成してよい。
【0082】
また、グループ情報取得部４０６は、グループ情報で示される各測定データグループから一種類ずつ測定データを選択した場合の各組み合わせパターンにパターンＩＤを対応付けてパターンデータを生成してよい。一例として、上述の図２に示すグループ情報が取得された場合には、測定データグループＧ１～Ｇ６のそれぞれから一種類の測定データを選択した計２４個の組み合わせパターンのそれぞれに対し、パターンＩＤが対応付けられてよい。生成されたパターンデータは記憶部４０３に格納されてよい。
【0083】
ステップＳ１９において学習処理部４０７は、各測定データグループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターン毎に、当該組み合わせパターンに含まれる各測定データと、状態指標値とを含む学習データを用いて、当該組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて状態指標値を出力するモデル４３５の学習処理を行う。学習処理部４０７は、ステップＳ１７で生成されたパターンデータで示される組み合わせパターンごとに、当該パターンデータで示される各測定データを含む学習データを用いて、別々のモデル４３５の学習処理を行ってよい。一例として、ステップＳ１７において上述の図２に示すグループ情報が取得された場合には、学習処理部は、計２４個の組み合わせパターンの測定データを用いて、２４個のモデル４３５の学習処理を行ってよい。
【0084】
これにより、各組み合わせパターンに対応するモデル４３５が生成される。学習処理部４０７は、各モデル４３５に対し、当該モデル４３５に対応する組み合わせパターンのパターンＩＤを付加してよい。
【0085】
［３．２．運用段階の動作］
図４は、モデル４３５を使用する場合の装置４の動作を示す。装置４は、ステップＳ３１～Ｓ４３の処理により設備２の監視を支援する。なお、この動作は設備２が起動されることに応じて開始してよい。また、動作の開始時点においては上述のステップＳ１７において取得されたグループ情報と、上述のステップＳ１９により生成された各モデル４３５とが予め記憶部４０３に記憶されていてよい。
図４は、モデル４３５を使用する場合の装置４の動作を示す。装置４は、ステップＳ３１～Ｓ４３の処理により設備２の監視を支援する。なお、この動作は設備２が起動されることに応じて開始してよい。また、動作の開始時点においては上述のステップＳ１７において取得されたグループ情報と、上述のステップＳ１９により生成された各モデル４３５とが予め記憶部４０３に記憶されていてよい。
【0086】
ステップＳ３１において測定データ取得部４０１は、設備２の状態を示す複数種類の測定データを取得する。本実施形態では一例として、測定データ取得部４０１は、各センサ２０から逐次、測定データを取得してよい。
【0087】
ステップＳ３３において前処理部４０２は、取得された測定データに対して前処理を行う。前処理部４０２は、上述のステップＳ１３と同様にして前処理を行ってよい。
【0088】
ステップＳ３５において装置４は、対象時点の指定操作が行われるか否かを判定する。指定操作が行われたと判定した場合（ステップＳ３５；Ｙｅｓ）にはステップＳ３５に処理が移行してよい。指定操作が行われないと判定した場合（ステップＳ３５；Ｎｏ）にはステップＳ３１に処理が移行してよい。
【0089】
ステップＳ３７において指定部４０８は対象時点を指定する。指定部４０８は、オペレータの操作に応じて対象時点を指定してよい。指定部４０８は、現時点を指定してもよいし、過去の時点を指定してもよい。
【0090】
ステップＳ３９において特定部４０９はグループ情報で示される測定データグループごとに、ステップＳ３１の処理で取得される測定データ内で異常測定データを特定する。例えば、上述の図２のグループ情報がグループ情報取得部４０６により取得されている場合には、特定部４０９は、グループＩＤが「Ｇ１」～「Ｇ６」の測定データグループそれぞれから、何れかの測定データを異常測定データとして特定してよい。特定部４０９は、対象時点における異常測定データを特定してよい。
【0091】
ステップＳ４１において供給部４１０は、測定データグループごとに特定された異常測定データをそれぞれモデル４３５に供給する。供給部４１０は、複数のモデル４３５のうち、特定された異常測定データの組み合わせパターンのパターンＩＤが付加されたモデル４３５を検出し、当該モデル４３５に対して対象時点における各異常測定データを供給してよい。本実施形態では一例として、供給部４１０は、上述のステップＳ１７で記憶部４０３に格納されたパターン情報を参照することにより、異常測定データの組み合わせに対応するパターンＩＤを特定し、当該パターンＩＤに対応するモデル４３５に対して異常測定データをそれぞれ供給してよい。
【0092】
これに加えて、供給部４１０は、他の組み合わせパターンに対応するモデル４３５に対し、当該他の組み合わせパターンに含まれる測定データをそれぞれ供給してよい。他の組み合わせパターンは、予め定められたデフォルトの組み合わせパターンであってよい。供給部４１０は、他の組み合わせパターンに対応するモデル４３５に対し、対象時点における各測定データを供給してよい。
【0093】
ステップＳ４３において出力部４１１は、モデル４３５から出力される状態指標値に応じた信号を出力する。一例として、出力部４１１は、状態指標値を表示部４１２に表示させると共に、設備２の状態が良否の何れであるかを表示部４１２に表示させてよい。
【0094】
なお、ステップＳ４１において他の組み合わせパターンに対応するモデル４３５に対しても測定データがそれぞれ供給される場合には、出力部４１１は、当該モデル４３５から出力される状態指標値にも応じた信号を出力してよい。例えば、出力部４１１は、異常測定データの組み合わせパターンに対応するモデル４３５から出力される状態指標値と、他の組み合わせパターンに対応するモデル４３５から出力される状態指標値とのうち、より不良な状態を示す状態指標値に応じた信号を出力してよい。出力部４１１は、オペレータの選択操作に応じて、２つの状態指標値に応じた信号をそれぞれ出力してもよい。
【0095】
以上の動作によれば、測定データグループごとの異常測定データに対応するモデル４３５から出力される状態指標値と、他の組み合わせパターンに対応するモデル４３５から出力される状態指標値とに応じた信号が出力される。従って、異常測定データの特定精度が悪い場合であっても、設備２の異常を精度よく検知することができる。
【0096】
なお、上記の運用段階の動作においては、ステップＳ３１の処理前から予め記憶部４０３にグループ情報が記憶されていることとして説明したが、ステップＳ３１の処理後からステップＳ３９の処理前の何れかのタイミングでグループ情報取得部４０６によりグループ情報が取得されてもよい。この場合には、ステップＳ３１の処理によって取得された過去の測定データに基づいてグループ情報取得部４０６によりグループ情報が生成されてよい。
【0097】
［４．システム１の変形例］
図５は、変形例に係るシステム１Ａを示す。システム１Ａは装置４Ａを備え、装置４Ａは前処理部４０２Ａと、記憶部４０３Ａと、学習処理部４０７Ａと、供給部４１０Ａとを有する。
図５は、変形例に係るシステム１Ａを示す。システム１Ａは装置４Ａを備え、装置４Ａは前処理部４０２Ａと、記憶部４０３Ａと、学習処理部４０７Ａと、供給部４１０Ａとを有する。
【0098】
［４．１．前処理部４０２Ａ］
前処理部４０２Ａは、正規化部の一例であり、少なくとも１つの測定データグループに含まれる各測定データを正規化する。正規化は、各種類の測定データの平均を０、分散を１にする標準化を含んでもよい。
前処理部４０２Ａは、正規化部の一例であり、少なくとも１つの測定データグループに含まれる各測定データを正規化する。正規化は、各種類の測定データの平均を０、分散を１にする標準化を含んでもよい。
【0099】
ここで、グループ情報取得部４０６によりグループ情報が取得されていない場合には、前処理部４０２Ａは、全種類の測定データに対して共通に設定された範囲内の値に測定データをそれぞれ修正（スケーリングとも称する）してよい。別言すれば、前処理部４０２Ａは、全測定データグループで共通の範囲内に測定データをそれぞれ正規化してよい。
【0100】
グループ情報取得部４０６によりグループ情報が取得されている場合には、前処理部４０２Ａは、２種類以上の測定データを含む各測定データグループに含まれる測定データをそれぞれ正規化してよい。一例として、前処理部４０２Ａは、２種類以上の測定データを含む各測定データグループに含まれる測定データそれぞれを、当該測定データグループに設定された範囲内の値に修正してよい。前処理部４０２Ａは、１種類の測定データのみを含む測定データグループの測定データに対しては、当該測定データグループ内での正規化を行ってもよいし、行わなくてもよい。これに代えて、なお、前処理部４０２Ａは、グループ情報取得部４０６によりグループ情報が取得されている場合にも、グループ情報取得部４０６によりグループ情報が取得されていない場合と同様にして正規化を行ってもよい。
【0101】
前処理部４０２Ａは、記憶部４０３の測定データファイル４３０に格納された測定データを読み出して正規化を行い、正規化後の測定データとして測定データファイル４３０に格納してよい。本変形例では正規化後の測定データが少なくとも学習処理部４０７Ａおよび供給部４１０Ａにより読み出されてよい。前処理部４０２Ａは、上述の前処理部４０２と同様の外れ値処理または欠損値処理の少なくとも一方を、測定データに対してさらに行ってもよいし、これに加えて、または、これに代えて、他の前処理を行ってもよい。
【0102】
［４．２．記憶部４０３Ａ］
記憶部４０３Ａは、単一のモデル４３５Ａを記憶する。モデル４３５Ａは、測定データグループごとに何れか一種類の測定データを選択した任意の組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて状態指標値を出力する。モデル４３５Ａは、上述のモデル４３５と同様に、設備２の状態が良好であることを示す値と、不良であることを示す値とで２値化されていない状態指標値を出力してよい。モデル４３５Ａは、例えばサポートベクトルマシンであってよいが、ロジスティック回帰や決定木、ニューラルネットワークなどの他のアルゴリズムによる学習済みのモデルであってもよい。モデル４３５は、線形モデルであってよい。
記憶部４０３Ａは、単一のモデル４３５Ａを記憶する。モデル４３５Ａは、測定データグループごとに何れか一種類の測定データを選択した任意の組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて状態指標値を出力する。モデル４３５Ａは、上述のモデル４３５と同様に、設備２の状態が良好であることを示す値と、不良であることを示す値とで２値化されていない状態指標値を出力してよい。モデル４３５Ａは、例えばサポートベクトルマシンであってよいが、ロジスティック回帰や決定木、ニューラルネットワークなどの他のアルゴリズムによる学習済みのモデルであってもよい。モデル４３５は、線形モデルであってよい。
【0103】
［４．３．学習処理部４０７Ａ］
学習処理部４０７Ａは、モデル４３５Ａの学習処理を行う。学習処理部４０７Ａは、前処理部４０２Ａにより正規化された各測定データグループの測定データと状態指標値とを含む学習データを用いてモデル４３５Ａの学習処理を行ってよい。なお、１種類の測定データのみを含む測定データグループの測定データは正規化されていなくてもよい。学習処理部４０７Ａは、測定データの組み合わせパターンの違いによる状態指標値の差異が任意の範囲（一例として標準誤差の範囲）となるようモデル４３５Ａの学習処理を行ってよい。
学習処理部４０７Ａは、モデル４３５Ａの学習処理を行う。学習処理部４０７Ａは、前処理部４０２Ａにより正規化された各測定データグループの測定データと状態指標値とを含む学習データを用いてモデル４３５Ａの学習処理を行ってよい。なお、１種類の測定データのみを含む測定データグループの測定データは正規化されていなくてもよい。学習処理部４０７Ａは、測定データの組み合わせパターンの違いによる状態指標値の差異が任意の範囲（一例として標準誤差の範囲）となるようモデル４３５Ａの学習処理を行ってよい。
【0104】
学習データは、測定データグループごとに少なくとも１種類の測定データを含んでよい。一例として、上述の図２に示すグループ情報がグループ情報取得部４０６により取得されている場合には、学習データは、測定データグループＧ１について、測定データＸａ，Ｘｃ，Ｘｄ，Ｘｇのうち、何れか１種類の測定データのみを含んでもよいし、複数種類の測定データを含んでもよい。なお、設備２の測定データを用いて学習処理部４０７Ａにより学習処理が行われたモデル４３５Ａは、他の設備２の状態を判定するのに用いられてよい。
【0105】
［４．４．供給部４１０Ａ］
供給部４１０Ａは、モデル４３５Ａに対し、特定部４０９により測定データグループごとに特定された異常測定データをそれぞれ供給する。供給部４１０Ａは、モデル４３５Ａに対し、前処理部４０２Ａにより正規化され、特定部４０９により特定された異常測定データを供給してよい。なお、１種類の測定データのみを含む測定データグループの測定データは正規化されていなくてもよい。供給部４１０Ａは、モデル４３５Ａに対し、対象時点における異常測定データを供給してよい。
供給部４１０Ａは、モデル４３５Ａに対し、特定部４０９により測定データグループごとに特定された異常測定データをそれぞれ供給する。供給部４１０Ａは、モデル４３５Ａに対し、前処理部４０２Ａにより正規化され、特定部４０９により特定された異常測定データを供給してよい。なお、１種類の測定データのみを含む測定データグループの測定データは正規化されていなくてもよい。供給部４１０Ａは、モデル４３５Ａに対し、対象時点における異常測定データを供給してよい。
【0106】
これに加えて、供給部４１０Ａは、異常測定データの組み合わせパターンとは異なる他の組み合わせパターン（一例としてデフォルトの組み合わせパターン）の測定データをそれぞれモデル４３５Ａに別途、供給してよい。供給部４１０Ａは、モデル４３５Ａに対し、対象時点における各測定データを供給してよい。
【0107】
なお、モデル４３５Ａに対して異常測定データの組み合わせパターンとは異なる他の組み合わせパターンの各測定データが別途、供給される場合には、出力部４１１は、当該他の組み合わせパターンの各測定データによりモデル４３５Ａから出力される状態指標値にも応じた信号を出力してよい。例えば、出力部４１１は、測定データグループごとの異常測定データによりモデル４３５Ａから出力される状態指標値と、他の組み合わせパターンの各測定データによりモデル４３５Ａから出力される状態指標値とのうち、より不良な状態を示す状態指標値に応じた信号を出力してもよい。出力部４１１は、オペレータの選択操作に応じて、各状態指標値に応じた信号をそれぞれ出力してもよい。これらの場合には、異常測定データの特定精度によらず、設備２の状態不良を精度よく検出することができる。
【0108】
以上のシステム１Ａにおける装置４Ａによれば、上述の装置４と同様にして、相関の高い測定データグループごとに何れかの異常な測定データがモデル４３５Ａに入力され、これに応じて当該モデル４３５Ａから出力される状態指標値に応じた信号が出力される。従って、測定データグループごとに測定データを選択せずに全ての測定データをモデル４３５Ａに入力して状態指標値を出力させる場合と比較して、モデル４３５Ａによる演算の負荷や、モデル４３５Ａの学習処理の負荷を軽減することができる。また、測定データグループ内の測定データのうち、異常測定データとは異なる測定データがモデル４３５Ａに入力される場合と異なり、設備２の異常を確実に検知することができる。また、取得された測定データ内で異常測定データを特定するので、センサ２０の故障などによって一部の測定データが取得できない場合であっても、モデル４３５Ａに入力するべき測定データを取得できなくなってしまう事態を回避し、設備２の状態を確実に検知することができる。
【0109】
また、測定データグループごとに何れか一種類の測定データを選択した任意の組み合わせパターンの各測定データが入力されることに応じて状態指標値を出力するモデル４３５Ａに対し、特定された異常測定データがそれぞれ供給される。従って、異常測定データの種類によらず、設備２の状態を確実に検知することができる。
【0110】
また、少なくとも１つの測定データグループに含まれる各測定データが正規化され、測定データグループごとに特定された異常測定データがモデル４３５Ａに供給されるので、当該測定データグループ内で何れの測定データが異常測定データとなる場合であっても、設備２の状態を精度よく検知することができる。
【0111】
また、正規化された少なくとも１つの測定データグループの各測定データと状態指標値とを含む学習データを用いてモデル４３５Ａの学習処理が行われるので、当該測定データグループ内で何れの測定データが異常測定データとなる場合であっても精度の高い状態指標値を出力するモデル４３５Ａを生成することができる。
【0112】
［５．異常測定データの特定手法の変形例］
なお、上記の実施形態および変形例においては、特定部４０９は、第１の測定データグループ内の複数の測定データのうち、対象時点を含む基準期間での平均変化率と、対象時点での変化率との差が最も大きい測定データを、第１の測定データグループにおける異常測定データとして特定することとして説明した。これに加えて、または、これに代えて、特定部４０９は、１または複数の他の手法を用いて異常測定データを特定してよい。
なお、上記の実施形態および変形例においては、特定部４０９は、第１の測定データグループ内の複数の測定データのうち、対象時点を含む基準期間での平均変化率と、対象時点での変化率との差が最も大きい測定データを、第１の測定データグループにおける異常測定データとして特定することとして説明した。これに加えて、または、これに代えて、特定部４０９は、１または複数の他の手法を用いて異常測定データを特定してよい。
【0113】
［５．１．変形例（１）］
例えば、特定部４０９は、対象時点での第２の測定データグループ内の複数の測定データのうち、供給部４１０により別々にモデル４３５，４３５Ａに供給される場合に最も不良な状態指標値をモデル４３５，４３５Ａから出力させる測定データを、第２の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。
例えば、特定部４０９は、対象時点での第２の測定データグループ内の複数の測定データのうち、供給部４１０により別々にモデル４３５，４３５Ａに供給される場合に最も不良な状態指標値をモデル４３５，４３５Ａから出力させる測定データを、第２の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。
【0114】
一例として、上述の図２に示すグループ情報がグループ情報取得部４０６により取得されている場合には、特定部４０９は、測定データグループＧ５について、測定データＸｉを含む１または複数の組み合わせパターンで各測定データをモデル４３５，４３５Ａに入力した場合に出力される状態指標値と、測定データＸｊを含む１または複数の組み合わせパターンで各測定データをモデル４３５，４３５Ａに入力した場合に出力される状態指標値とを比較してよい。モデル４３５，４３５Ａに入力される各測定データグループの測定データのうち、測定データグループＧ５以外の測定データは、測定データＸｉを含む組み合わせパターンと、測定データＸｊを含む組み合わせパターンとで同じであってよい。特定部４０９は、対象時点での各種の測定データを移動平均などによって時間軸方向に平滑化してからモデル４３５，４３５Ａに入力してよい。特定部４０９は、測定データＸｉ，Ｘｊのうち、より不良な状態を示す状態指標値をモデル４３５，４３５Ａから出力させた測定データを異常測定データとしてよい。
【0115】
特定部４０９は、２種類以上の測定データを含む測定データグループを第２の測定データグループとしてよい。特定部４０９は、１種類の測定データのみを含む測定データグループについては、当該測定データを異常測定データとしてよい。変形例（１）の手法によれば、設備２を不良な状態にし得る異常測定データを第２の測定データグループ内で精度よく特定することができる。
【0116】
［５．２．変形例（２）］
また、特定部４０９は、対象時点を含む基準期間において、第３の測定データグループ内の複数の測定データのうち一の測定データと、他の各測定データとの相関係数がそれぞれ閾値未満である場合に、当該一の測定データを第３の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。特定部４０９は、基準期間での各種の測定データを移動平均などによって時間軸方向に平滑化してから相関係数を算出してよい。特定部４０９は、３種類以上の測定データを含む測定データグループを第３の測定データグループとしてよい。一例として、上述の図２に示すグループ情報がグループ情報取得部４０６により取得されている場合には、測定データグループＧ２において測定データＸｂと測定データＸｅとの相関係数、および、測定データＸｂと測定データＸｌとの相関係数がそれぞれ閾値未満であることに応じて、測定データＸｂが測定データグループＧ２の異常測定データとされてよい。
また、特定部４０９は、対象時点を含む基準期間において、第３の測定データグループ内の複数の測定データのうち一の測定データと、他の各測定データとの相関係数がそれぞれ閾値未満である場合に、当該一の測定データを第３の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。特定部４０９は、基準期間での各種の測定データを移動平均などによって時間軸方向に平滑化してから相関係数を算出してよい。特定部４０９は、３種類以上の測定データを含む測定データグループを第３の測定データグループとしてよい。一例として、上述の図２に示すグループ情報がグループ情報取得部４０６により取得されている場合には、測定データグループＧ２において測定データＸｂと測定データＸｅとの相関係数、および、測定データＸｂと測定データＸｌとの相関係数がそれぞれ閾値未満であることに応じて、測定データＸｂが測定データグループＧ２の異常測定データとされてよい。
【0117】
特定部４０９は、第３の測定データグループ内の複数の測定データのうち一の測定データと、他の何れかの測定データとの相関係数が閾値以上である場合に、第３の測定データグループ内の複数の測定データのうち、当該一の測定データとの間で最も相関係数が低い測定データを第３の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。一例として、測定データグループＧ２において測定データＸｂと測定データＸｅとの相関係数が閾値より高く、測定データＸｂと測定データＸｌとの相関係数が閾値未満である場合には、測定データＸｌが測定データグループＧ２の異常測定データとされてよい。これにより、第３測定データグループ内の各測定データを順次、一の測定データに設定して他の測定データとの相関係数を算出する手間を省くことができるため、設備２を不良な状態にし得る異常測定データを第３の測定データグループ内で容易に特定することができる。変形例（２）の手法によれば、設備２を不良な状態にし得る異常測定データを第３の測定データグループ内で精度よく特定することができる。
【0118】
なお、相関係数の閾値は、任意に設定されてよく、基準相関係数と同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。相関係数の閾値は、測定データの組み合わせ毎に設定されてもよい。例えば、測定データファイル４３０に記憶された測定データＸａと、測定データＸｂとから算出される相関係数の平均値をＲ、分散をσとした場合に、測定データＸａ，Ｘｂの間の相関係数の閾値は、Ｒ－σであってよい。平均値Ｒおよび分散σを算出する期間は、相関係数の算出対象期間であってもよいし、その一部の期間であってもよい。
【0119】
［５．３．変形例（３）］
また、特定部４０９は、第４の測定データグループ内の複数の測定データのうち、対象時点での自己共分散が最も大きい測定データ、または、自己相関が最も低い測定データを、第４の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。特定部４０９は、対象時点での自己共分散が最も大きく、かつ、自己相関が最も低い測定データを異常測定データとしてもよい。特定部４０９は、１種類以上の測定データを含む測定データグループを第４の測定データグループとしてよい。変形例（３）の手法によれば、設備２を不良な状態にし得る異常測定データを第４の測定データグループ内で精度よく特定することができる。
また、特定部４０９は、第４の測定データグループ内の複数の測定データのうち、対象時点での自己共分散が最も大きい測定データ、または、自己相関が最も低い測定データを、第４の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。特定部４０９は、対象時点での自己共分散が最も大きく、かつ、自己相関が最も低い測定データを異常測定データとしてもよい。特定部４０９は、１種類以上の測定データを含む測定データグループを第４の測定データグループとしてよい。変形例（３）の手法によれば、設備２を不良な状態にし得る異常測定データを第４の測定データグループ内で精度よく特定することができる。
【0120】
［５．４．変形例（４）］
また、特定部４０９は、第５の測定データグループにおける各測定データのうち、基準時点と対象時点との間で最も差異が大きい測定データを、第５の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。ここで、特定部４０９は、第５の測定データグループに含まれない２種類以上の測定データのデータセットについての各取得時点のうち、対象時点でのデータセットに対して最も近似度が高いデータセットの取得時点を基準時点としてよい。特定部４０９は、１種類以上の測定データを含む測定データグループを第５の測定データグループとしてよい。変形例（４）の手法によれば、設備２を不良な状態にし得る異常測定データを第５の測定データグループ内で精度よく特定することができる。
また、特定部４０９は、第５の測定データグループにおける各測定データのうち、基準時点と対象時点との間で最も差異が大きい測定データを、第５の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。ここで、特定部４０９は、第５の測定データグループに含まれない２種類以上の測定データのデータセットについての各取得時点のうち、対象時点でのデータセットに対して最も近似度が高いデータセットの取得時点を基準時点としてよい。特定部４０９は、１種類以上の測定データを含む測定データグループを第５の測定データグループとしてよい。変形例（４）の手法によれば、設備２を不良な状態にし得る異常測定データを第５の測定データグループ内で精度よく特定することができる。
【0121】
なお、データセットに含まれる各種の測定データは、同じ測定データグループに含まれてもよいし、異なる測定データグループに含まれてもよい。データセット同士の近似度が高いとは、データセット同士の距離が近いことであってよい。
【0122】
［６．その他の変形例］
なお、上記の実施形態および変形例においては、特定部４０９は測定データグループ内で１種類の異常測定データを特定することとして説明したが、２種類以上の異常測定データを特定してもよい。例えば、実施形態および変形例で説明した特定手法において、該当する測定データがｎ種類（ｎは２以上の自然数）以上存在する場合には、特定部４０９は、これらの測定データそれぞれを、同じ測定データグループの異常測定データとしてよい。一例として、特定部４０９は、実施形態の特定手法において第１の測定データグループ内の複数の測定データのうち、対象時点を含む基準期間での平均変化率と、対象時点での変化率との差が最も大きい測定データが２種類存在する場合には、これらの測定データをそれぞれ第１の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。
なお、上記の実施形態および変形例においては、特定部４０９は測定データグループ内で１種類の異常測定データを特定することとして説明したが、２種類以上の異常測定データを特定してもよい。例えば、実施形態および変形例で説明した特定手法において、該当する測定データがｎ種類（ｎは２以上の自然数）以上存在する場合には、特定部４０９は、これらの測定データそれぞれを、同じ測定データグループの異常測定データとしてよい。一例として、特定部４０９は、実施形態の特定手法において第１の測定データグループ内の複数の測定データのうち、対象時点を含む基準期間での平均変化率と、対象時点での変化率との差が最も大きい測定データが２種類存在する場合には、これらの測定データをそれぞれ第１の測定データグループにおける異常測定データとしてよい。
【0123】
同じ測定データグループ内に複数の異常測定データ（異常測定データＸ１，…Ｘｎとも称する）が存在する場合には、装置４の供給部４１０は、異常測定データＸ１，…Ｘｎのうち何れか一つの異常測定データＸＮ（但し、Ｎは１≦Ｎ≦ｎの各自然数）と、他の各測定データグループの異常測定データとの組み合わせパターンそれぞれに対応する各モデル４３５に対して、当該組み合わせパターンの異常測定データをそれぞれ供給してよい。また、装置４Ａの供給部４１０Ａは、同じ測定データグループの異常測定データＸ１，…Ｘｎのうち何れか一つの異常測定データＸＮと、他の各測定データグループの異常測定データとの組み合わせパターンごとに、当該組み合わせパターンの異常測定データをそれぞれモデル４３５Ａに供給してよい。これらの場合に、出力部４１１は、モデル４３５，４３５Ａから出力される各状態指標値のうち、最も不良な状態を示す状態指標値に応じた信号を出力してもよいし、オペレータの選択操作に応じて、各状態指標値に応じた信号をそれぞれ出力してもよい。
【0124】
また、グループ情報取得部４０６は、グループ情報を生成することとして説明したが、他の装置で生成されたグループ情報を取得してもよい。
【0125】
また、グループ情報取得部４０６、学習処理部４０７、特定部４０９および供給部４１０，４１０Ａは、前処理部４０２，４０２Ａによる前処理後の測定データを記憶部４０３，４０３Ａから読み出すこととして説明したが、前処理が行われていない測定データを読み出してもよい。また、前処理部４０２，４０２Ａは、前処理が行われていない測定データを記憶部４０３，４０３Ａから読み出し、前処理を行ってグループ情報取得部４０６、学習処理部４０７、特定部４０９または供給部４１０，４１０Ａの何れかに供給してもよい。
【0126】
また、装置４，４Ａを別々の装置として説明したが、同一の装置としてもよい。例えば、装置４は、各測定データグループから一種類ずつ選択される測定データの組み合わせパターンの数が基準数を超える場合には、装置４Ａとして機能してよい。一例として、装置４の前処理部４０２は前処理部４０２Ａとして機能してよく、装置４の学習処理部４０７は学習処理部４０７Ａとして機能してよく、装置４の供給部４１０は供給部４１０Ａとして機能してよい。これにより、測定データの組み合わせパターン数が少ない場合には組み合わせパターンごとに別々のモデル４３５の学習を行い、測定データの組み合わせパターン数が多い場合には共通のモデル４３５Ａの学習を行うことにより、学習の負荷を軽減することができる。基準数は、装置４のスペック（一例として並列処理性能）に応じて決定されてもよいし、オペレータにより任意に決定されてもよい。
【0127】
また、装置４，４Ａは前処理部４０２，４０２Ａと、記憶部４０３，４０３Ａと、入力部４０４と、ラベル付加部４０５と、学習処理部４０７，４０７Ａと、指定部４０８と、特定部４０９と、供給部４１０，４１０Ａと、出力部４１１と、表示部４１２とを有することとして説明したが、これらの何れかを有しないこととしてもよい。例えば、装置４，４Ａは、記憶部４０３，４０３Ａを有しない場合には、外部の記憶装置と接続されてよい。装置４，４Ａは、ラベル付加部４０５を有しない場合には、ラベルが予め付加された測定データを測定データ取得部４０１によって取得してもよい。装置４，４Ａは、学習処理部４０７，４０７Ａを有しない場合には、予め学習処理が行われたモデル４３５を記憶部４０３，４０３Ａに記憶してもよい。装置４，４Ａは、指定部４０８を有しない場合には、デフォルトの時点（一例として現時点）を対象時点としてよい。装置４，４Ａは、特定部４０９や供給部４１０，４１０Ａ、出力部４１１を有しない場合には、モデル４３５の学習処理を行ってよい。
【0128】
また、出力部４１１は、状態指標値に応じた表示制御信号を出力することとして説明したが、状態指標値に応じた音声信号やアラート信号などの他の種類の信号を出力してもよい。
【0129】
また、本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【0130】
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【0131】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【0132】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【0133】
図６は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
【0134】
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
【0135】
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
【0136】
通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
【0137】
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
【0138】
プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
【0139】
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
【0140】
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
【0141】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
【0142】
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
【0143】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【0144】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【0145】
１ システム
２ 設備
４ 装置
２０ センサ
２１ 機器
４０１ 測定データ取得部
４０２ 前処理部
４０３ 記憶部
４０４ 入力部
４０５ ラベル付加部
４０６ グループ情報取得部
４０７ 学習処理部
４０８ 指定部
４０９ 特定部
４１０ 供給部
４１１ 出力部
４１２ 表示部
４３０ 測定データファイル
４３１ グループ情報ファイル
４３５ モデル
４６１ 算出部
４６２ グループ化部
４６３ 生成部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インタフェース
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード
２ 設備
４ 装置
２０ センサ
２１ 機器
４０１ 測定データ取得部
４０２ 前処理部
４０３ 記憶部
４０４ 入力部
４０５ ラベル付加部
４０６ グループ情報取得部
４０７ 学習処理部
４０８ 指定部
４０９ 特定部
４１０ 供給部
４１１ 出力部
４１２ 表示部
４３０ 測定データファイル
４３１ グループ情報ファイル
４３５ モデル
４６１ 算出部
４６２ グループ化部
４６３ 生成部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インタフェース
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
