[发明专利]异常判定辅助装置

权利要求书

1.一种异常判定辅助装置，提供用于判定在制造设备中是否产生异常的判断材料，其特征在于，具备：

分析对象数据制作部，从上述制造设备的数据采集装置取得表示上述制造设备的状态或产品品质中的至少一方的时间序列信号，并从上述时间序列信号中提取分析对象数据；

一次判定部，通过对由上述分析对象数据制作部提取出的上述分析对象数据应用多种不同的分析方法，由此从共同的上述分析对象数据导出多个一次判定结果；以及

二次判定部，具有机器学习装置，该机器学习装置将由上述一次判定部得到的一次判定结果和作为与该一次判定结果对应的正解的异常判定结果以及异常原因的对作为教师信号而进行学习，上述二次判定部将在上述一次判定部中从共同的上述分析对象数据得到的上述多个一次判定结果输入到上述机器学习装置，将从上述机器学习装置输出的二次判定结果以及推定异常原因作为上述判断材料而输出。

2.根据权利要求1所述的异常判定辅助装置，其特征在于，

上述一次判定部为，通过对上述分析对象数据应用上述多种不同的分析方法而将上述分析对象数据转换为多个数值指标，将上述多个数值指标作为上述多个一次判定结果而输出，

上述机器学习装置为，使用将由上述一次判定部得到的数值指标作为输入、将实际的异常判定结果以及异常原因作为正解的教师信号来进行学习，

上述二次判定部为，将由上述一次判定部针对每种上述分析方法得到的上述多个数值指标输入到上述机器学习装置，将从上述机器学习装置输出的异常判定结果以及推定异常原因作为上述判断材料而输出。

3.根据权利要求1所述的异常判定辅助装置，其特征在于，

上述一次判定部为，通过对上述分析对象数据应用上述多种不同的分析方法而将上述分析对象数据转换为多个数值指标，基于上述多个数值指标的每个来进行有无异常的判定和异常程度的计算，将针对每种上述分析方法得到的多个判定结果以及异常程度作为上述多个一次判定结果而输出，

上述机器学习装置为，使用将由上述一次判定部得到的判定结果以及异常程度作为输入、将实际的异常判定结果以及异常原因作为正解的教师信号来进行学习，

上述二次判定部为，将由上述一次判定部针对每种上述分析方法得到的上述多个判定结果以及异常程度输入到上述机器学习装置，将从上述机器学习装置输出的异常判定结果以及推定异常原因作为上述判断材料而输出。

4.根据权利要求1所述的异常判定辅助装置，其特征在于，

上述一次判定部为，通过对上述分析对象数据应用上述多种不同的分析方法而将上述分析对象数据转换为多个数值指标，将上述多个数值指标作为上述多个一次判定结果而输出，

上述机器学习装置为，使用将由上述一次判定部得到的数值指标作为输入、将根据上述数值指标判定出的异常的有无和根据上述数值指标计算出的异常程度作为正解的教师信号来进行学习，

上述二次判定部为，将由上述一次判定部针对每种上述分析方法得到的上述多个数值指标输入到上述机器学习装置，将从上述机器学习装置输出的异常判定结果以及推定异常原因作为上述判断材料而输出。

5.根据权利要求1至4任一项所述的异常判定辅助装置，其特征在于，

上述分析对象数据制作部为，提取上述制造设备运转中的上述制造设备的负载状态和非负载状态这两个状态下的数据，进而将从提取出的数据中除去了低频成分的高频成分作为上述分析对象数据来进行计算。

6.根据权利要求1至4任一项所述的异常判定辅助装置，其特征在于，

上述分析对象数据制作部为，提取上述制造设备运转中的产品品质测定用的传感器的测定时状态和非测定时状态这两个状态下的数据，进而将从提取出的数据中除去了低频成分的高频成分作为上述分析对象数据而进行计算。