ディープラーニングを用いたプロセス産業のオペレータ支援機能に関する研究

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K04113
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分18020:加工学および生産工学関連
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 藤村 茂 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 異常診断 / 時系列予測 / プロセス監視 / 深層学習 / 機械学習

研究成果の概要

本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時間長の影響関係を利用し、ある一つのセンサデータの正常値予測を実施するモデルである。

自由記述の分野

生産管理、システム工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

正常時の複数の時系列データを入力情報とし、時系列データの将来の挙動を予測するモデルを開発し、熟練オペレータに対するポカミス防止、新人オペレータに対するプロセス知識における気づきを与えるオペレータ支援機能を実現した。膨大な正常時のプロセス時系列データを利用してディープラーニングによってモデルを構築する方法を提案し自動的にシステムを構築するカスタマイズレスなシステム構築手法を実現した。