特許
J-GLOBAL ID：201603010747862784
故障予測システム、故障予測方法、故障予測装置、学習装置、故障予測プログラム及び学習プログラム
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (4件)：
三好 秀和
, 高橋 俊一
, 伊藤 正和
, 高松 俊雄
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2015-054246
公開番号（公開出願番号）：特開2016-173782
出願日： 2015年03月18日
公開日（公表日）： 2016年09月29日
要約：
【課題】機器の故障を事前に検知してクラウドやネットワークの保守品質を向上させる。【解決手段】故障予測装置1が、監視対象機器に故障が発生したときに、監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを学習サーバ3に送信し、学習サーバ3が、受信した時系列のセンサデータを教師データとして監視対象機器の故障を予測する学習モデルを生成して故障予測装置1に送信し、故障予測装置1が、学習モデルを用い、監視対象機器から受信した時系列のセンサデータを入力として監視対象機器が故障する確率を予測する。これにより、機器の故障を事前に検知することが可能となり、クラウドやネットワークの保守品質を向上させることができる。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
センサと故障予測装置と学習装置とを備え、監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測システムであって、
前記センサは前記監視対象機器の状態を取得してセンサデータとして送信し、
前記故障予測装置は、
前記センサデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記センサデータを受信して前記データ蓄積手段に蓄積するデータ受信手段と、
前記監視対象機器が故障したときに、当該監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを前記データ蓄積手段から取得して前記学習装置に送信するデータ送信手段と、
前記学習装置から前記監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを受信するモデル受信手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された時系列のセンサデータを入力として前記学習モデルを用いて前記監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測手段と、を有し、
前記学習装置は、
前記監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを受信し、当該時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により前記学習モデルを生成するモデル生成手段と、
前記学習モデルを送信するモデル送信手段と、を有すること
を特徴とする故障予測システム。
IPC (4件)：
G06F 11/22
, G06N 99/00
, G06F 11/34
, G06F 11/30
G06F11/22 360D
, G06N99/00 153
, G06F11/34 S
, G06F11/30 305A
, G06F11/22 360E
5B042JJ06
, 5B042MA14
, 5B042MC19
, 5B042MC38
, 5B048CC17
, 5B048DD12
