自動化システムを動作させる方法及び装置

発明者： , ,
出願人/特許権者：
代理人 (2件)：山口巖 , 山本浩
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2017-554377
公開番号（公開出願番号）：特表2018-513490
出願日： 2016年03月24日
公開日（公表日）： 2018年05月24日
要約：

本発明は、概して自動化システムを動作させる方法及び装置に関する。当該方法は、a)自動化プロセスのコンテキストを含むプロセスデータによってトレーニングされた自動化システムのための学習ベース予測モデルを用意するステップと、b)自動化プロセスのカレントコンテキストに関する情報を受け取るステップと、c)カレントコンテキストをプロセスデータのコンテキストと比較することによってコンテキスト変化を検証するステップと、d)コンテキスト変化がある場合に、プレドリフトプロセスデータとポストドリフトプロセスデータを比較することによってコンセプトドリフトを検証するステップと、e)コンセプトドリフトがある場合に、ポストドリフトプロセスデータによって前記予測モデルを再トレーニングするステップと、f)コンテキスト変化がない場合に、コンテキスト変化の検証で検出されないランダムコンセプトドリフトを検査するステップと、g)ランダムコンセプトドリフトがある場合に、前のコンテキスト変化を含むデータを使用することによってカレントコンテキストを拡張するステップとを含み、h)この他に更なるステップが必要ない方法である。【選択図】図2

請求項（抜粋）：

自動化システムを動作させる方法であって、 a)自動化プロセスのコンテキストを含むプロセスデータ(D)によってトレーニングされる前記自動化システムのための学習ベース予測モデル(M)を用意するステップと、 b)前記自動化プロセスのカレントコンテキストに関する情報を受け取るステップと、 c)前記カレントコンテキストを前記プロセスデータのコンテキストと比較することによってコンテキスト変化を検証するステップと、 d)コンテキスト変化がある場合に、プレドリフトプロセスデータとポストドリフトプロセスデータを比較することによってコンセプトドリフトを検証するステップと、 e)コンセプトドリフトがある場合に、前記モデル(M)をポストドリフトプロセスデータで再トレーニングするステップと、 f)コンテキスト変化がない場合に、コンテキスト変化の検証で検出されないランダムコンセプトドリフトを検査するステップと、

IPC (2件)：

G05B 19/418 , G05B 23/02

FI (2件)：

G05B19/418 Z , G05B23/02 Z

Fターム (19件)：

3C100AA03 , 3C100AA16 , 3C100AA22 , 3C100AA29 , 3C100AA43 , 3C100AA57 , 3C100AA58 , 3C100AA62 , 3C100BB12 , 3C100BB13 , 3C100BB33 , 3C100CC07 , 3C223AA01 , 3C223AA11 , 3C223BA03 , 3C223CC02 , 3C223DD03 , 3C223FF05 , 3C223GG01

引用特許：

出願人引用 (1件)

プロセス管理を改善する方法、システム及び記憶媒体
公報種別：公開公報出願番号：特願2003-299456 出願人：ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ

引用文献：

出願人引用 (2件)

“Context-Aware Analytics in MOM Applications”
“Concept drift”

審査官引用 (2件)

“Context-Aware Analytics in MOM Applications”
“Concept drift”

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