# スマートファクトリーとロボットの予知保全：ABB特許分析

第4産業で最も人気のある技術はスマートな工場です。 スマートプラント設備のメンテナンスポリシーを最適化し、コストを削減し、可用性と信頼性を再考するために、予測メンテナンスが不可欠です。 最近のテクノロジーの1つがプログノスティクスです。

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ホーム / ニュース・知財情報 ニュース・知財情報 スマートファクトリーとロボットの予知保全：ABB特許分析 第4産業で最も人気のある技術はスマートな工場です。 スマートプラント設備のメンテナンスポリシーを最適化し、コストを削減し、可用性と信頼性を再考するために、予測メンテナンスが不可欠です。 最近のテクノロジーの1つがプログノスティクスです。 AI・ソフトウェア 2023.07.05 公開 IPLEX 約4分で読めます 第4産業で最も人気のある技術はスマートな工場です。 スマートプラント設備のメンテナンスポリシーを最適化し、コストを削減し、可用性と信頼性を再考するために、予測メンテナンスが不可欠です。 近年、世界中に注目されている知見・認知・健康管理技術(PHM)の1つが紹介されています。 PHM技術は、センサーを使用して機器や機械システムの状態を監視し、障害の兆候を診断し、残りの寿命を予測し、効果的な健康を管理します。 つまり、 本技術は、1980年代に英国民間航空局で始まり、PHM研究所が設立した2009年から発展し続けてきました。 この投稿は、ABBのPHM技術の1つです。 ロボットの健康状態を検知する方法 関連する特許を説明します。 画像をクリックすると、特許を見ることができます。 特許請求 1。 1。 比較する装置: ロボットの動作中に、相対的な機械的動きの対象となる構成されるコンポーネントを持つロボット。 コンポーネントの動作状態を検知するために構成されたロボットと結合されたセンサー。 センサーから測定を受け、トレーニングデータを持つメモリ、ロボットの健康の変化とロボットの動作の変化を区別し、コンピュータベースの指示を構成した診断装置を含む診断装置を構成: コンピュート 主成分分析 センサーからの測定の操作データを提供するために; トレーニングデータと運用データの間の共通サブスペースを決定します。 トレーニングデータで訓練された分類器を利用し、一般的なサブスペースの操作データに応用します。 現在の発明の特許クレーム1のスコープは以下のとおりです。 センサーはロボットに取り付けられ、診断装置はセンサーから測定を受け取り、ロボットの健康の変化を区別します。 このプロセスでは、診断装置で保存されたプログラムは、次の機能を実行します。 1) ロボットの動作中にセンサーから測定した作業データを抽出します。 より具体的に、PCA。 センサーデータから機能を抽出するために使用します。 2) および 作業データ(実データ)とトレーニングデータ(正常な状態データ)の間のスペースの一般的な部分を持っていることを確認してください。 3) 一方、共通空間におけるデータと作業データ(保存可能データ)の訓練を計画する。 この特許は、PCAを光学的に解釈する際に、オートエンコーダのエンコーダ機能に類似しています。 また、トレーニングデータと作業データの共通領域を決定するには、自動エンコーダが潜在空間に投影される特定の値として解釈される可能性がある。 しかし、特許請求1はPCAの権利を明らかに制限するので、権利の規模は狭く設定されます。 特許請求1がPCAに限られなかった場合、Auto Encoderへの権利を行使することができました。 この記事で見てきたように、特許のクレームの提出方法により、権利の規模が著しく変化する可能性があります。 言い換えれば、特許侵害の程度は特許クレームの書き方に依存します。 そのため、特許特許出願書を作成することは、かなり要求の厳しい作業です。 特に、AI技術に関する特許出願の場合には、できるだけ幅広い権利を有するために、特許特許出願書を書くことは非常に重要です。 韓国語原文を読む この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。 この分野について相談 ↗ 記事一覧 IPLEXに相談 知的財産の課題を、 ご相談ください。 技術の内容と事業上のご要望を踏まえ、対応方針を共に検討します。 ↗ お問い合わせ 新しい記事 オートエンコーダで航空機エンジン異常を検知:ハネウェル特許分析 ↗ 前の記事 Amazonアカウント復旧事例：Underdog ↗ 関連インサイト AI・ソフトウェア 2026.10.01 FiXを読む：ソフトマックス注意機構における特徴ごとの忘却制御 金容德弁理士がFiXの特徴単位ゲート、数値計算とページ型キャッシュを分析し、実験で示された効果と残る課題を整理します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.30 MHAR：特徴部分空間ごとに過去の層を読み分ける仕組み 韓国弁理士の金容德が、Multi-Head Attention Residualsの深さ方向の情報選択、実験結果、実装コストと技術的効果を検討します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.28 寄稿掲載：Claude Computer Useを手がかりに、AIエージェントの学習技術を特許から読み解く 金容德代表弁理士の寄稿がAI Timesに掲載されました。米国特許第12,585,862号を取り上げ、AIエージェントが画面操作を学ぶ仕組みを解説しています。 ↗ 記事を読む

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