异常分析系统及分析设备技术方案

本发明专利技术涉及异常分析系统及分析设备。多个生产设施和分析设备通过雾网络连接。分析设备基于通过雾网络所获取的检测器的检测信息来执行数据分析，并且存储关于多个生产设施中的每一个的异常或生产对象的异常的确定信息作为数据分析的结果。多个生产设施中的每一个基于存储在分析设备中的确定信息来确定多个生产设施中的每一个的异常或生产对象的异常。

Anomaly analysis system and analysis equipment

The invention relates to an anomaly analysis system and an analysis device. Multiple production facilities and analytical equipment are connected via fog network. Analysis of equipment inspection information obtained through the fog detector network is performed based on the data analysis, and the results stored on multiple production facilities in each of the abnormal or production object determination of anomaly information as data analysis. Each of the plurality of production facilities determines an exception or a production object abnormality in each of the plurality of production facilities based on the determination information stored in the analysis device.

【技术实现步骤摘要】
异常分析系统及分析设备
本专利技术涉及一种异常分析系统及用在异常分析系统中的分析设备。
技术介绍
在专利文献1中，描述了一种用于监视工件的磨削灼伤的方法。在该方法中，在工件的磨削期间，通过检测磨削轮的磨削负荷和工件的旋转速度并且根据旋转速度将所检测到的磨削负荷与磨削负荷的阈值进行比较来确定磨削灼伤发生与否。这里，基于在工件的磨削灼伤发生时磨削轮相对于工件的旋转速度的磨削负荷来设置阈值。在专利文献2中，描述了执行试磨，并且基于在试磨中所获取的磨削负荷来设置阈值。此后，通过将实际磨削中检测到的磨削负荷与阈值进行比较来确定磨削异常发生与否。在专利文献3中，描述了基于如下的质量趋势图案来预测产品的质量异常。例如，在使用磨削轮来磨削工件的外周面的情况下，随着工件数目增加，尺寸精度倾向于恶化(参见专利文献3中的图4)。此外，基于一个工件的磨削时间与磨削阻力之间的关系来获取工件的数目与磨削阻力的平均值之间的关系(参见专利文献3中的图5和图10)。然后，在表示工件的数目与磨削阻力的平均值之间的关系的质量趋势图案中，可以通过考虑工件的数目与尺寸精度之间的关系来设置用于磨削阻力的平均值的阈值。换言之，通本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种异常分析系统，包括：多个生产设施，其各自是生产生产对象的设施并且包括一个或更多个检测器；第一网络，其连接至所述多个生产设施，并且安装在构建雾计算的预定区域之内；以及分析设备，其连接至所述第一网络，基于通过所述第一网络所获取的检测器的检测信息来执行数据分析，并且基于所述数据分析的结果来生成关于所述多个生产设施中的每一个的异常或所述生产对象的异常的确定信息，其中，所述多个生产设施中的每一个包括：异常确定设备，其基于由所述分析设备生成的确定信息来确定所述多个生产设施中的每一个的异常或所述生产对象的异常。

【技术特征摘要】
2015.11.16 JP 2015-224113;2016.08.10 JP 2016-157611.一种异常分析系统，包括：多个生产设施，其各自是生产生产对象的设施并且包括一个或更多个检测器；第一网络，其连接至所述多个生产设施，并且安装在构建雾计算的预定区域之内；以及分析设备，其连接至所述第一网络，基于通过所述第一网络所获取的检测器的检测信息来执行数据分析，并且基于所述数据分析的结果来生成关于所述多个生产设施中的每一个的异常或所述生产对象的异常的确定信息，其中，所述多个生产设施中的每一个包括：异常确定设备，其基于由所述分析设备生成的确定信息来确定所述多个生产设施中的每一个的异常或所述生产对象的异常。2.根据权利要求1所述的异常分析系统，其中，所述分析设备通过所述第一网络获取所述检测器的所有检测信息，并且基于所有检测信息来执行所述数据分析。3.根据权利要求2所述的异常分析系统，其中，所述多个检测器以彼此不同的采样周期来获取所述检测信息，并且其中，所述分析设备获取所述多个检测器的所有检测信息，并且基于所有检测信息来执行所述数据分析。4.根据权利要求1所述的异常分析系统，其中，所述异常确定设备通过对所述检测器的检测信息执行预定处理来生成后处理数据，并且基于所述确定信息来执行异常确定，并且其中，所述分析设备通过所述第一网络来获取所述后处理数据，基于所述后处理数据来执行数据分析，并且基于所述数据分析的结果来更新所述确定信息。5.根据权利要求4所述的异常分析系统，其中，所述异常确定设备基于所生成的后处理数据和所述确定信息来执行所述异常确定，其中，所述分析设备基于用于由所述异常确定设备进行确定的后处理数据来更新所述确定信息，并且其中，所述异常确定设备与所述分析设备共享所述后处理数据。6.根据权利要求5所述的异常分析系统，其中，所述检测器是振动检测传感器，并且其中，所述预定处理是针对所述检测器的检测信息的频率分析。7.根据权利要求5所述的异常分析系统，其中，所述预定处理是从所述检测器的检测信息中提取指定信息的处理。8.根据权利要求4所述的异常分析系统，其中，所述分析设备通过所述数据分析来分析估计参数相对于调节参数的正常趋势图案，并且基于所述正常趋势图案来更新所述估计参数相对于所述调节参数的确定信息的图案，并且其中，所述异常确定设备获取实际调节参数和实际估计参数，并且基于所述确定信息的图案、所述实际调节参数和所述实际...

【专利技术属性】
技术研发人员：都筑俊行，北村克史，鬼头浩司，村山左近，石榑祐贵，
申请(专利权)人：株式会社捷太格特，
类型：发明
国别省市：日本,JP