[发明专利]作业风险评价系统、模型生成装置、作业风险评价方法、作业风险评价程序

权利要求书

1.一种作业风险评价系统，其进行由工序构成的作业的风险评价，其特征在于，

所述作业风险评价系统具有：

存储代理模型的模型存储部，该代理模型将所述作业的第一特征量作为输入，将通过所述工序的预定模拟而计算出的所述作业的第二特征量作为输出，并且，该代理模型是该输入与该输出的关系的已学习模型，其代理具有不定性的所述预定模拟，其中，该不定性是指对于每个输入，与同一值的输入相对的输出不同；

预测部，其针对同一值的所述第一特征量反复预定试行次数来执行将所述第一特征量作为输入而从所述代理模型取得所述第二特征量作为输出的处理，由此预测所述工序中的对于该同一值的所述第一特征量具有不定性的多个所述第二特征量；以及

风险评价部，其根据由所述预测部预测出的具有不定性的多个所述第二特征量，进行所述工序中的所述作业的风险评价。

2.根据权利要求1所述的作业风险评价系统，其特征在于，

所述预定模拟是代理模拟，

所述代理模型是贝叶斯神经网络。

3.根据权利要求1所述的作业风险评价系统，其特征在于，

所述作业包含多个所述工序，

所述代理模型代理每个所述工序的所述预定模拟，

所述预测部对所述工序的所述代理模型输入具有不定性的多个所述第一特征量来预测所述工序中的具有不定性的多个所述第二特征量，将预测出的所述工序中的具有不定性的多个所述第二特征量作为具有不定性的多个所述第一特征量输入到下一个所述工序的所述代理模型来预测下一个所述工序中的具有不定性的多个所述第二特征量。

4.根据权利要求3所述的作业风险评价系统，其特征在于，

多个所述第一特征量的不定性以及多个所述第二特征量的不定性由概率分布表示。

5.根据权利要求3所述的作业风险评价系统，其特征在于，

多个所述第一特征量的不定性以及多个所述第二特征量的不定性由多个模式值的集合来表示。

6.根据权利要求1所述的作业风险评价系统，其特征在于，

所述代理模型将所述第一特征量作为输入，将通过所述预定模拟计算出的所述工序的内部状态的迁移作为输出，进一步进行了该输入与该输出的关系的学习，

所述预测部在预定的假定条件下生成的作业时间表中，使用所述代理模型来对所述工序中的具有不定性的多个所述第二特征量和所述内部状态的迁移一同进行预测，

所述风险评价部判定由所述预测部预测为进行迁移的所述内部状态是否相当于作为使所述工序的生产率降低的特定的内部状态而预先定义的问题事件。

7.根据权利要求6所述的作业风险评价系统，其特征在于，

所述风险评价部计算所述问题事件的发生概率，该发生概率用于评价该问题事件的风险，在基于该发生概率的预定指标超过阈值时，所述风险评价部向调度器通知在将该问题事件追加到所述预定的假定条件后重新生成所述作业时间表，

所述预测部基于追加了所述问题事件的所述预定的假定条件，对所述工序中的包含不定性的多个所述第二特征量和所述内部状态的迁移一同进行再预测。

8.根据权利要求7所述的作业风险评价系统，其特征在于，

所述风险评价部在所述内部状态相当于所述问题事件时，生成用于将该问题事件的名称、该问题事件的发生频率、所述预定试行次数、该问题事件的发生概率、与该问题事件连锁产生的其他问题事件以及该问题事件的应对方案中的至少任意一个信息通知给用户的数据并发送给该用户的终端，

所述终端显示基于接收到的所述数据的画面。