이상 판정 지원 장치
이상 판정 지원 장치는, 해석 대상 데이터 작성부, 1차 판정부, 및 2차 판정부를 구비한다. 해석 대상 데이터 작성부는, 제조 설비의 데이터 채취 장치로부터 제조 설비의 상태 또는 제품 품질의 적어도 한쪽을 나타내는 시계열 신호를 취득하고, 시계열 신호로부터 해석 대상 데이터를 추출한다. 1차 판정부는, 추출된 해석 대상 데이터에 복수 종류의 다른 해석 방법을 적용함으로써, 공통의 해석 대상 데이터로부터 복수의 1차 판정 결과를 도출한다. 2차 판정부는, 1차 판정부에서 얻어진 1차 판정 결과와 그것에 대응하는 정해로서의 이상 판...
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creator | SHIMODA NAOKI IMANARI HIROYUKI |
description | 이상 판정 지원 장치는, 해석 대상 데이터 작성부, 1차 판정부, 및 2차 판정부를 구비한다. 해석 대상 데이터 작성부는, 제조 설비의 데이터 채취 장치로부터 제조 설비의 상태 또는 제품 품질의 적어도 한쪽을 나타내는 시계열 신호를 취득하고, 시계열 신호로부터 해석 대상 데이터를 추출한다. 1차 판정부는, 추출된 해석 대상 데이터에 복수 종류의 다른 해석 방법을 적용함으로써, 공통의 해석 대상 데이터로부터 복수의 1차 판정 결과를 도출한다. 2차 판정부는, 1차 판정부에서 얻어진 1차 판정 결과와 그것에 대응하는 정해로서의 이상 판정 결과 및 이상 원인의 쌍을 교사 신호로 하여 학습된 기계 학습 장치를 갖고, 1차 판정부에 있어서 공통의 해석 대상 데이터로부터 얻어진 복수의 1차 판정 결과를 기계 학습 장치에 입력하고, 기계 학습 장치로부터 출력되는 2차 판정 결과 및 추정 이상 원인을 판단 재료로서 출력한다.
The abnormality determination support apparatus comprises an analysis object data preparation unit, a primary determination unit, and a secondary determination unit. The analysis object data preparation unit acquires a time-series signal representing at least one of a state of the manufacturing facility and a product quality from a data collection apparatus of the manufacturing facility, and extracts analysis object data from the time-series signal. The primary determination unit derives a plurality of primary determination results from common analysis object data by applying a plurality of different types of analysis methods to the analysis object data extracted by the analysis object data preparation unit. The secondary determination unit includes a machine learning device which is learned using a pair of a primary determination result obtained by the primary determination unit and a corresponding set of an abnormality determination result and an abnormality cause, which is a correct answer, as a teacher signal, and inputs a plurality of primary determination results obtained from common analysis object data in the primary determination unit to the machine learning device, and outputs a secondary determination result and an estimated abnormality cause output from the machine learning device as the determination information. |
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The abnormality determination support apparatus comprises an analysis object data preparation unit, a primary determination unit, and a secondary determination unit. The analysis object data preparation unit acquires a time-series signal representing at least one of a state of the manufacturing facility and a product quality from a data collection apparatus of the manufacturing facility, and extracts analysis object data from the time-series signal. The primary determination unit derives a plurality of primary determination results from common analysis object data by applying a plurality of different types of analysis methods to the analysis object data extracted by the analysis object data preparation unit. The secondary determination unit includes a machine learning device which is learned using a pair of a primary determination result obtained by the primary determination unit and a corresponding set of an abnormality determination result and an abnormality cause, which is a correct answer, as a teacher signal, and inputs a plurality of primary determination results obtained from common analysis object data in the primary determination unit to the machine learning device, and outputs a secondary determination result and an estimated abnormality cause output from the machine learning device as the determination information.</description><language>kor</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL ; CONTROLLING ; COUNTING ; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS ; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS ; PHYSICS ; REGULATING</subject><creationdate>2020</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20201202&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20200135453A$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20201202&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20200135453A$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>SHIMODA NAOKI</creatorcontrib><creatorcontrib>IMANARI HIROYUKI</creatorcontrib><title>이상 판정 지원 장치</title><description>이상 판정 지원 장치는, 해석 대상 데이터 작성부, 1차 판정부, 및 2차 판정부를 구비한다. 해석 대상 데이터 작성부는, 제조 설비의 데이터 채취 장치로부터 제조 설비의 상태 또는 제품 품질의 적어도 한쪽을 나타내는 시계열 신호를 취득하고, 시계열 신호로부터 해석 대상 데이터를 추출한다. 1차 판정부는, 추출된 해석 대상 데이터에 복수 종류의 다른 해석 방법을 적용함으로써, 공통의 해석 대상 데이터로부터 복수의 1차 판정 결과를 도출한다. 2차 판정부는, 1차 판정부에서 얻어진 1차 판정 결과와 그것에 대응하는 정해로서의 이상 판정 결과 및 이상 원인의 쌍을 교사 신호로 하여 학습된 기계 학습 장치를 갖고, 1차 판정부에 있어서 공통의 해석 대상 데이터로부터 얻어진 복수의 1차 판정 결과를 기계 학습 장치에 입력하고, 기계 학습 장치로부터 출력되는 2차 판정 결과 및 추정 이상 원인을 판단 재료로서 출력한다.
The abnormality determination support apparatus comprises an analysis object data preparation unit, a primary determination unit, and a secondary determination unit. The analysis object data preparation unit acquires a time-series signal representing at least one of a state of the manufacturing facility and a product quality from a data collection apparatus of the manufacturing facility, and extracts analysis object data from the time-series signal. The primary determination unit derives a plurality of primary determination results from common analysis object data by applying a plurality of different types of analysis methods to the analysis object data extracted by the analysis object data preparation unit. The secondary determination unit includes a machine learning device which is learned using a pair of a primary determination result obtained by the primary determination unit and a corresponding set of an abnormality determination result and an abnormality cause, which is a correct answer, as a teacher signal, and inputs a plurality of primary determination results obtained from common analysis object data in the primary determination unit to the machine learning device, and outputs a secondary determination result and an estimated abnormality cause output from the machine learning device as the determination information.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL</subject><subject>CONTROLLING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS</subject><subject>MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>REGULATING</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2020</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZJB-M3fLm-ZGhbc9E94smKrwZnnDm9kTFN7MW_pm5wweBta0xJziVF4ozc2g7OYa4uyhm1qQH59aXJCYnJqXWhLvHWRkYGRgYGhsamJq7GhMnCoA3xQrHQ</recordid><startdate>20201202</startdate><enddate>20201202</enddate><creator>SHIMODA NAOKI</creator><creator>IMANARI HIROYUKI</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20201202</creationdate><title>이상 판정 지원 장치</title><author>SHIMODA NAOKI ; IMANARI HIROYUKI</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_KR20200135453A3</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>kor</language><creationdate>2020</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL</topic><topic>CONTROLLING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS</topic><topic>MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>REGULATING</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>SHIMODA NAOKI</creatorcontrib><creatorcontrib>IMANARI HIROYUKI</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>SHIMODA NAOKI</au><au>IMANARI HIROYUKI</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>이상 판정 지원 장치</title><date>2020-12-02</date><risdate>2020</risdate><abstract>이상 판정 지원 장치는, 해석 대상 데이터 작성부, 1차 판정부, 및 2차 판정부를 구비한다. 해석 대상 데이터 작성부는, 제조 설비의 데이터 채취 장치로부터 제조 설비의 상태 또는 제품 품질의 적어도 한쪽을 나타내는 시계열 신호를 취득하고, 시계열 신호로부터 해석 대상 데이터를 추출한다. 1차 판정부는, 추출된 해석 대상 데이터에 복수 종류의 다른 해석 방법을 적용함으로써, 공통의 해석 대상 데이터로부터 복수의 1차 판정 결과를 도출한다. 2차 판정부는, 1차 판정부에서 얻어진 1차 판정 결과와 그것에 대응하는 정해로서의 이상 판정 결과 및 이상 원인의 쌍을 교사 신호로 하여 학습된 기계 학습 장치를 갖고, 1차 판정부에 있어서 공통의 해석 대상 데이터로부터 얻어진 복수의 1차 판정 결과를 기계 학습 장치에 입력하고, 기계 학습 장치로부터 출력되는 2차 판정 결과 및 추정 이상 원인을 판단 재료로서 출력한다.
The abnormality determination support apparatus comprises an analysis object data preparation unit, a primary determination unit, and a secondary determination unit. The analysis object data preparation unit acquires a time-series signal representing at least one of a state of the manufacturing facility and a product quality from a data collection apparatus of the manufacturing facility, and extracts analysis object data from the time-series signal. The primary determination unit derives a plurality of primary determination results from common analysis object data by applying a plurality of different types of analysis methods to the analysis object data extracted by the analysis object data preparation unit. The secondary determination unit includes a machine learning device which is learned using a pair of a primary determination result obtained by the primary determination unit and a corresponding set of an abnormality determination result and an abnormality cause, which is a correct answer, as a teacher signal, and inputs a plurality of primary determination results obtained from common analysis object data in the primary determination unit to the machine learning device, and outputs a secondary determination result and an estimated abnormality cause output from the machine learning device as the determination information.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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