知识生成系统的制作方法

本发明涉及一种生成与设备的运用相关的知识信息的系统。

背景技术：

存在一种知识信息，其包括机械的操作以及维护手册、机械的处理技术诀窍、加工中的机械的状态诊断、加工后的加工诊断等，分别针对机械或装置等设备所累积的各种见识以及经验。

例如，专利文献1中提出以下技术，接收在机床中发生的警报内容和应对方法，按照警报的种类来学习警报与对应方法之间的相关关系。

但是，成为生成知识信息的基础的数据例如是机床的观测数据以及状态数据等，连续期间的这些数据有时候会是高级的加工技术诀窍等机密性高的信息。

专利文献1：日本特开2018-97494号公报

技术实现要素：

本发明的目的为提供一种能够根据机密性低的数据有效地生成知识信息的知识生成系统。

(1)本发明的知识生成系统(例如后述的知识生成系统10)具备：数据接收部(例如后述的数据接收部131)，其在设备(例如后述的设备12)中发生了事件时，只接收从回溯了预先设定的时间的时刻开始到上述事件发生时为止的数据；以及生成部(例如后述的生成部132)，其从接收到的上述数据以及通过发生与上述事件相同的事件而在过去接收到的数据中提取与上述事件相关的特征量，由此生成上述事件的知识信息。

(2)在(1)记载的知识生成系统中，上述事件可以是上述设备中的异常状态的发生、针对上述设备的预定的操作输入或者上述设备的动作环境的变化。

(3)在(1)或(2)记载的知识生成系统中，上述数据接收部在连接了多个上述设备的边缘服务器(例如后述的边缘服务器11)检测到上述事件时，从该边缘服务器接收上述数据。

(4)在(1)～(3)中任意一项记载的知识生成系统中，上述数据接收部接收按照上述设备以及上述事件预先设定的项目的数据。

(5)在(1)～(4)中任意一项记载的知识生成系统中，按照上述设备以及上述事件预先设定上述时间。

根据本发明，能够从机密性低的数据有效地生成知识信息。

附图说明

图1是表示实施方式的知识信息服务系统的结构的框图。

图2是表示实施方式的知识生成系统的功能的框图。

图3例示实施方式的事件管理器所设定的参数。

图4是表示实施方式的运用服务系统的功能的框图。

图5例示实施方式的数据api所具备的接口项目。

图6表示实施方式的数据api的画面显示例。

附图标记的说明

1：知识信息服务系统、10：知识生成系统、11：边缘服务器、12：设备、13：知识生成服务器、14：知识管理器、20：运用服务系统、21：边缘服务器、22：设备、23：通信管理器、24：知识管理器、25：应用程序商店、114：综合数据库、115：事件管理器、131：数据接收部、132：生成部、133：知识信息、211：设备转换器、214：综合数据库、215：事件管理器、216：数据api、217：综合数据api。

具体实施方式

以下说明本发明实施方式的一例。

图1是表示本实施方式的知识信息服务系统1的结构的框图。

知识信息服务系统1由生成知识信息的知识生成系统10、运用所生成的知识信息的运用服务系统20组成。

另外，在本实施方式中，知识生成系统10和运用服务系统20记载为独立的2个系统，但是边缘服务器(11、21)、设备(12、22)以及知识管理器(14、24)是共通的。

在知识生成系统10中，知识生成服务器13经由边缘服务器11收集从多个设备12得到的测量数据以及运转数据，除此之外还收集手册、加工技术诀窍等各种信息。知识生成服务器13使用机器学习或深度学习等ai引擎来整理收集到的信息并生成知识信息。

所生成的知识信息与ai引擎对应地被存储在知识管理器14中。

运用服务系统20通过软件包，具体地说通过在边缘服务器21中运行的数据api(applicationprogramminginterface应用程序编程接口)来提供应用软件(知识提供程序)，该应用软件具有用于使用由知识生成系统10所生成的知识信息的接口。这样，运用服务系统20经由数据api公开基于工程师所具备的见识以及经验等的知识信息。

该数据api由作为网址的应用程序商店25销售，由此向用户收费，这样，知识信息的生成人员得到所生成的知识信息的对价。

边缘服务器21的用户通过应用程序商店25购入用于使用存储在知识管理器24中的知识信息的数据api。

通信管理器23如果安装数据api，则进行该数据api的动作异常以及动作期间的监视。通信管理器23例如在用于使用数据api的资源不足时，将数据api的动作异常相关的警报信息输出到画面，并且当使用期间有限制时，将使用期间的信息以及不再能够使用等的警报信息输出到画面。

图2是表示本实施方式的知识生成系统10的功能的框图。

知识生成系统10具备边缘服务器11、与边缘服务器11连接的多个设备12、知识生成服务器13以及知识系管理器14。

边缘服务器11具备设备转换器111、协议转换api112、数据转换api113、综合数据库114以及事件管理器115。

边缘服务器11与至少一个机床、工业机器、机器人、plc(programmablelogiccontroller可编程逻辑控制器)装置、开关、传感器等设备12连接。与边缘服务器11连接的设备12使用可硬件连接的设备转换器111与边缘服务器11物理连接。

设备转换器111消除i/o、rs232c、rs422、ethernet(以太网)等每个设备12的硬件接口的差异，使各个设备12与边缘服务器11通信连接，因此至少设置一个。另外，设备转换器111与各个设备12对应地与边缘服务器11独立地进行安装。

与所连接的设备12通过使用与设备12对应的协议能够接收发送数据。

协议转换api112消除用于取入数据的协议的差异，因此至少设置一个。

在从相同种类的设备12分别接收到数据时，将接收到的数据的结构统一，在便利性方面是理想的。

数据转换api113例如在所连接的设备12为cnc(computerizednumericalcontroller)时，以不依赖于制造商的方式将cnc的机种、产品编号、当前执行中的程序编号、使用轴数、用于使各轴动作的参数、动作时的速度指令、负荷转矩、当前位置等按照预定的格式以及顺序进行转换。

数据转换api113将通过协议转换api112进行协议转换后的数据群按照统一的项目以及顺序进行排序，因此至少设置一个。

这样，数据转换api113可以使用从各个设备制造商提供的信息将接收到的数据进行排序，使得成为预先决定的数据排列。或者，数据转换api113可以是由各个设备制造商生成的应用程序，使得将接收到的数据按照决定好的数据排列进行排序。

通过协议转换api112以及数据转换api113进行转换后的数据被存储在综合数据库114中。

另外，进行了协议转换后的数据可以临时被存储在综合数据库114中，通过数据转换api113更新该数据，也可以在接着协议转换而执行数据转换后，存储在综合数据库114中。

事件管理器115根据分别关于设备12作为参数而被预先设定的事件发生时的提取项目以及提取方法，在从各个设备12接收并累积在综合数据库114中的日志中提取预定期间的数据即事件日志，并发送给知识生成服务器13。

预定期间，具体地指从事件的发生起回溯了预先设定的时间(例如5分钟等)的时刻到事件的发生时为止。

这里，事件是设备12中的警报等异常状态的发生、当前或过去所发生的加工不良或设备12的功能不良、针对设备12或边缘服务器11的预定输入操作或者设备12的动作环境的变化等，对各个事件赋予事件id，在事件管理器115中被预先设定。

从综合数据库114提取的各个设备12的事件日志在知识生成服务器13中按相同事件被分组，按照每个小组提取特征。可以在边缘服务器11检测到事件的发生并发送数据时执行该特征提取，也可以在有知识信息的生成请求时生成该特征提取。

另外，无论有无事件的发生，在综合数据库114中都可以累积各个设备12过去的测量数据以及运转数据等。与边缘服务器11连接的各个设备12将运转时产生的各种数据例如事件管理器115所设定的项目存储在综合数据库114中。

图3例示本实施方式的用于指定事件管理器115所设定的提取项目以及提取方法的参数。

在参数中，作为从设备12取得的数据的关键字信息，设定设备12的种类。例如，当设备12为机床时，除了设定加工中心、车床、磨床等种类之外，还设定设备12的制造商、生产编号等。

进一步，可以附加事件id或名称作为关键字信息。

另外，设定要监视的项目作为设备12运转时的数据(测量数据、运转数据)。另外，采样时间例如为1ms等，根据边缘服务器11的标准来决定的。

要监视的项目例如为加工编号、程序编号、时序编号、各轴的位置、各轴的速度指令、各轴的负荷转矩等，根据设备12的种类来设定。

当设备12为个人计算机或平板终端等时，监视项目可以是预定的消息文件以及时间文件等的内容、或者消息生成用的软件所生成的消息数据等。另外，该软件自身将消息数据通知给事件管理器115或者事件管理器115监视该软件进行的消息数据的写入来作为事件进行处理。

在从事件开始的回溯时间中设定以发生了事件的时间点为起点，将过去的哪个期间的数据用于知识信息的生成。

另外，事件管理器115关于这些项目，接受输入操作，设定为用于指定提取项目以及提取方法的参数。此时，可以通过下拉方式等来选择预先准备好的多个参数值。

知识生成服务器13具备数据接收部131和生成部132，生成知识信息。

数据接收部131在多个设备12的任意一个发生了警报等事件，并且边缘服务器11检测到该事件时，从边缘服务器11只接收从回溯了按照设备12以及事件而预先设定的时间的时刻开始到产生发生时的数据。此时，数据接收部131接收按照设备12以及事件而预先设定的项目的数据。

生成部132从接收到的数据以及通过与该事件相同的事件的发生而在过去接收到的数据中提取事件相关的特征量，由此生成事件的知识信息133。

知识生成服务器13将手册以及加工技术诀窍等已经存在的数据知识信息和随着设备12的动作而观测到的测量数据以及运转数据的知识信息合并进行管理。

手册等已经存在的数据相关的知识信息例如能够通过日本特愿2018-094550中提出的方法来进行收集。可以同时赋予多个所输入的数据。例如，如果作为数据#1同时赋予手册、加工技术诀窍、测量数据以及运转数据，则生成部132能够生成提取了各特征的知识信息。

另外，针对问询的回答，例如能够通过日本特愿2017-159990中提出的方法从整理了过去的维护实绩的原因以及对策信息而得到的知识信息等进行收集。

以机床为例说明设备12运转时的数据。

如果机床中发生警报等事件，则事件管理器115从累积在综合数据库114中的数据提取机床的种类、所使用的控制装置信息、部件名、当前的程序编号、刀具编号、原材料编号、警报编号等，并且从事件的发生起回溯地提取在事件管理器115中设定的时间量的数据，并发送给知识生成服务器13。

此时，也可以同样发送安装在机床上的周边装置等的信息。例如，在机床上安装平板终端，作业人员将信息输入到了该平板终端中的情况下，该信息也被发送给知识生成服务器13。

在知识生成服务器13中，按照每个事件将部件名、程序编号、刀具编号、原材料编号、警报编号、加工编号、加工日期时间等作为关键字，通过fft(fastfouriertransform快速傅立叶变换)或主成分分析等整理过去的加工时的数据，并保存为知识信息。此时，知识生成服务器13也从作业人员从平板终端等输入的文本数据中提取特征并存储。

另外，从数据提取特征并进行整理的方法没有被限定，另外，也可以存储从设备12取得的波形数据本身。

另外，如果有声音数据，则知识生成服务器13也可以将声音数据转换为文本，然后进行分析来提取特征数据。

进一步，知识生成服务器13例如关于通过形状测量器等在加工后测量到的数据，也通过加工编号以及加工日期时间等关联，用于问询内容的原因分析。

这样而生成的知识信息按照每个事件被累积在知识管理器14中，集合与一个加工相关的综合知识信息。

知识管理器14将所生成的知识信息和生成知识信息时使用的ai引擎对应，管理多个组合。

图4是表示本实施方式的运用服务系统20的功能的框图。

运用服务系统20具备边缘服务器21(知识提供装置)、与边缘服务器21连接的多个设备22、通信管理器23、知识管理器24以及应用程序商店25。另外，可以对应用程序商店25以及通信管理器23设置多个边缘服务器21。

边缘服务器21与知识生成系统10的边缘服务器11同样地具备设备转换器211、协议转换api212、数据转换api213、综合数据库214、事件管理器215，还具备数据api216和综合数据api217。

事件管理器215如果检测到事件的发生，则可以将事件发生前的预定期间的测量数据以及运转数据作为该事件的关联数据，自动输入给数据api216。或者，在用户问询时，关联数据可以和消息一起根据输入操作被输入给数据api216。

根据知识信息的种类(例如设备22或设备群)从应用程序商店25购入数据api216。

综合数据api217在有多个数据api216时综合进行处理，例如提供通过一个操作画面操作多种知识信息的功能。

通信管理器23由管理边缘服务器21的动作状态的软件构成。例如，在边缘服务器21中，如果通过一年合同购入的数据api216(#1)的使用期间接近1年，则通信管理器23将警告通知发送给用户，当在容许期间内不进行继续处理时，停止数据api(#1)的动作。

知识管理器24解释来自数据api216的针对事件的原因或对策相关的问询，并将问询相关的回答以及必要的数据回复给数据api216。

另外，知识管理器24可以是与知识生成系统10的知识管理器14相同的管理器，也可以是通过知识生成系统10所生成的知识管理器14的复制品。

应用程序商店25是销售数据api216的网站，该数据api216是用于使用存储在知识管理器24中的知识信息的应用程序。用户访问该应用程序商店25，购入用于使用必要的知识信息的专用数据api216并安装在边缘服务器21中。

另外，应用程序商店25还可以销售管理用于在知识管理器24中登记知识信息的知识生成程序。

该知识生成程序相当于通过知识生成服务器13的生成部132执行的程序，共享知识管理器24生成回答时的算法的一部分。

图5例示本实施方式的数据api216所具备的接口项目。

数据api216具备针对知识管理器24的问询部、从知识管理器24接受回答(消息)以及关联数据的回答接收部。

机械的状况或加工品的状况等问询内容作为消息输入，被输入给问询部，进一步，设备编号、警报编号、测量数据、测量场所、刀具数据等附带信息作为数据输入而被输入。

针对问询内容的回答作为消息接收，被输出给回答接收部，加工校正量等关联信息作为数据接收而被输出。

另外，数据api216在数据输出部中能够对与边缘服务器21连接的设备22转送校正值等的数据。校正值中例如包括加工速度的校正值以及加工转矩的校正值等。

在数据输出部中，例如显示校正数据的候补，用户根据需要按压发送按钮，由此能够将校正数据发送给预先选择出的设备22。

数据api216在显示部中根据消息输入、消息接收或数据接收的内容来进行图表显示。

数据api216在回答反馈部中可以接受针对回答接收部所得到的回答的反馈输入。

另外，数据api216可以将通过通信管理器23检测到的数据api动作异常的信息、使用期间的信息以及不能够使用等的警报信息输出给画面。

图6表示本实施方式的数据api216的画面显示例。

用户在消息输入栏中例如输入“在钻孔加工中产生了主轴过负荷警报。请告知原因”，并发送给知识管理器24。对此，知识管理器24使用消息解读用的ai引擎，确认消息内容。例如将消息输入的字符串分解为“钻孔加工”、“主轴”、“过负荷警报”、“原因”、“告知”等，并收集与“钻孔加工”、“主轴”、“过负荷警报”相关的信息。此时，知识管理器24关于在数据输入栏所附加的警报编号、测量数据、刀具数据、原材料数据也分别通过必要的ai引擎进行分析，检索类似数据。

知识管理器24提取在各信息中类似度最高的数据群，将在过去的数据群中的回答作为针对这次的问询的回答。在附图的例子中，知识管理器24输出例如从发生了警报的事件开始过去5分钟的数据、程序编号、原材料编号、刀具编号，作为加工时的测量数据。另外，知识管理器24根据与显示部所显示的事件发生前5分钟的主轴峰值转矩之间的类似度，输出过去产生的故障现象的消息即“考虑刀具的磨损。请确认刀具”。

在该例子中，没有针对所连接的设备22的校正值，因此在数据输出部中显示“无输出数据”的消息。

进一步，用户可以将针对回答接收部的故障消息的反馈发送给知识管理器24。

在附图的例子中，作为一例，将“进行了刀具测量，但是没有磨损”的消息发送给知识管理器24。此时，考虑刀具的磨损的故障消息和反馈结果不同，所以知识管理器24检索接下来可能性高的故障消息并再次回答。或者，在故障消息和反馈结果一致的情况和不同的情况下，知识生成系统10都基于反馈结果来更新知识信息。

作为回答反馈的方法，例如数据api216在画面中显示“该回答有作用吗？”的提问，使用户选择“是”或“否”的按钮，在“否”的情况下可以接受具体内容的输入。

以上，知识生成系统10使用ai引擎(#n)生成或更新知识信息(#n)。另外，运用服务系统20根据来自数据api216(#n)的访问，使用ai引擎(#n)检索知识信息(#n)。

知识信息(#n)的生成者使用ai引擎(#n)开发用于使用知识信息(#n)的数据api216(#n)，并在应用程序商店25销售。

用户为了使用知识信息(#n)，从应用程序商店25购入数据api216(#n)，或者购入使用许可。这样，知识信息(#n)的生成者得到所生成的知识信息(#n)的对价。

根据本实施方式，知识生成系统10根据事件的发生，使用从回溯了预先设定的时间的时刻到事件发生时为止的数据，从每个事件的数据群提取特征量，从而生成每个事件的知识信息。

因此，知识生成系统10只取得有限期间的数据，因此不公开加工的全貌，抑制加工技术诀窍等的泄露。其结果为，知识生成系统10能够从机密性低的数据有效地生成知识信息。

成为生成知识信息的基准的事件，预先定义设备12中的异常状态的发生、针对设备12的预定的操作输入或者设备12的动作环境的变化等，因此知识生成系统10能够有效地取得特征定时的各种数据，并能够不依赖于每个人的记忆而自动地生成有益的知识信息。

连接了多个设备12的边缘服务器11检测到事件，将与对象设备12相关的数据发送给知识生成服务器13，所以知识生成系统10能够将各种设备12作为对象有效地生成知识信息。

知识生成系统10接收按照每个设备以及每个事件预先设定的项目的数据，由此能够削减处理的数据量，有效地生成知识信息。

为了取得数据而从事件发生时回溯的时间，按照每个设备12以及每个事件被预先设定，所以知识生成系统10配合各种设备12以及事件的特性来取得适当期间的数据，并能够有效地生成知识信息。

运用服务系统20为了提供所生成的知识信息，凭借专用的应用程序，该应用程序对知识管理器24进行问询，接收包括回答的数据并输出。

因此，通过销售该专用的应用程序，知识信息的生成者限定信息的提供目的地，容易地提供知识信息并得到对价。

专用的应用程序作为api被安装，由此能够容易地组装到边缘服务器21中，提供适当的用户接口。

专用的应用程序接受来自用户的反馈并提供给知识管理器24，所以能够将所生成的知识信息进一步更新为高价值并提供给用户。

运用服务系统20由边缘服务器11检测出事件的发生，将到事件发生时为止的预定期间的测量数据以及运转数据作为问询或问询的关联数据自动输入给数据api216，由此能够将问询效率化。

运用服务系统20还销售并管理用于生成知识信息并登记在知识管理器24中的知识生成程序，由此能够提供从知识信息的生成到使用的机制。

另外，由知识生成和回答生成共享算法，由此提高检索精度，因此提高知识信息服务系统1的使用价值。

知识信息的生成者能够使用知识生成系统10来自动生成知识信息，所以不需要为了生成知识信息而特别花费时间。另外，即使在知识信息的使用时，知识信息的生成者也可以只对用户提供数据api216，因此不需要特别的开发时间。进一步，知识信息的生成者通过数据api216的销售能够得到知识信息的对价。

以上，说明了本发明的实施方式，但是本发明不限于上述实施方式。另外，本实施方式所记载的效果不过列举了从本发明产生的最优的效果，本发明的效果不限定于本实施方式所记载的内容。

通过软件来实现知识信息服务系统1的知识信息服务方法。在通过软件实现时，构成该软件的程序被安装在计算机中。另外，这些程序可以被记录在移动介质中并发布给用户，也可以经由网络被下载到用户的计算机中从而进行发布。