JP2017211682A - Data search eye point generation method, facility management device, and facility management system using the same - Google Patents

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隆文 滝口
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem that a conventional online analysis process requires that a search eye point adjusted to a purpose by a user be generated in advance, or a search pattern or the like be acquired by machine learning and a search point be generated in advance, but because an item to be searched and information relating thereto change, a search eye point cannot be fixed for the extraction of facility abnormality information in facility management, causing application production costs to increase, e.g., a search eye point is produced every time, and making the adoption of an online analysis process difficult.SOLUTION: The present invention, designed to solve a problem such as the one stated above, automatically generates data search eye point information needed for an online analysis process making most of facility information and significantly reduces an application production volume for adoption to a facility management system.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

この発明は、設備管理向けのオンライン分析処理を行う分析装置、特にオンライン分析処理を行う際の検索視点を生成するデータ検索視点生成方法、データ検索視点生成装置、およびこの装置を使用した設備管理システムに関する。 The present invention relates to an analysis apparatus that performs online analysis processing for equipment management, particularly a data search viewpoint generation method that generates a search viewpoint when performing online analysis processing, a data search viewpoint generation apparatus, and an equipment management system that uses this apparatus About.

老朽化設備の増加による設備管理コストの増加や熟練技術者の減少などにより、従来の設備管理のための定期的な設備の点検に加えて、センサを活用した設備管理の導入が進んでいる。このようなセンサ情報は時事変化する時系列のデータであり、これを蓄積することにより、時系列の大規模データを効率的に分析する技術が必要となる。例えば特許文献1には、様々な要因によるハードウエアの障害に関する大規模データの分析について開示されている。また、特許文献2には、次々と変化する情報に対する分析手法につき開示がある。   Due to an increase in equipment management costs due to an increase in aging equipment and a decrease in skilled technicians, in addition to regular equipment inspections for conventional equipment management, the introduction of equipment management utilizing sensors is progressing. Such sensor information is time-series data that changes over time, and a technique for efficiently analyzing large-scale data in time series is required by accumulating such sensor information. For example, Patent Literature 1 discloses analysis of large-scale data related to hardware failure due to various factors. Patent Document 2 discloses an analysis method for information that changes one after another.

特開2003−233686号公報JP 2003-233686 A 特開2001-134575号公報JP 2001-134575 A

特許文献1のハードウエア障害の分析は、OLAP(Online Analytical Processing)の典型的な分析手法であり、障害の発生要因を、顧客視点、製品視点、部品視点の3つの視点のデータベースを構成し、これら多次元データベースを使用して障害率の分析を行う。しかし、これらデータベースに蓄積される情報は、分析当初に利用者が目的に合わせて事前に作成した、いわゆる静的な検索視点での情報であり、設備の異常分析などは優先的に必要なデータが変化するため、このような静的な検索視点では効率的な検索ができない。
また、特許文献2では、検索パターン等を機械学習して検索視点を生成することにより、大規模な情報の中から高速なデータ検索を実現するものであるが、設備管理における設備の異常な情報の抽出には、検索したい項目とそれに関わる情報が変化するため検索視点を固定できず、オンライン分析処理の適用時には毎回検索視点を作成するなどアプリケーションの製作コストが大きく適用が難しかった。
The analysis of hardware failure in Patent Document 1 is a typical analysis method of OLAP (Online Analytical Processing), and the cause of failure is composed of a database of three viewpoints: customer viewpoint, product viewpoint, and parts viewpoint. The failure rate is analyzed using these multidimensional databases. However, the information accumulated in these databases is information from a so-called static search viewpoint that was created in advance by the user according to the purpose at the beginning of analysis. Therefore, an efficient search cannot be performed from such a static search viewpoint.
Patent Document 2 realizes high-speed data search from large-scale information by machine learning of search patterns and the like to generate search viewpoints. The search viewpoint cannot be fixed because the items to be searched and the information related thereto are changed, and the application production cost is large and difficult to apply such as creating the search viewpoint every time the online analysis process is applied.

この発明は上記のような課題を解決するための設備管理の分析装置であり、従来の静的視点での設備の異常分析に加え、センサの計測データから異常設備を検索し、この設備の属性情報や影響する設備情報を別途検索することにより、データの動的視点を作成する。これにより、検索回数または、検索アプリケーションの開発量を削減できるとともに、業務上必要なデータの検索漏れを軽減できるようにしたものである。   This invention is an equipment management analyzer for solving the above-mentioned problems, and in addition to the conventional equipment abnormality analysis from a static viewpoint, the equipment is searched for abnormal equipment from the sensor measurement data, and the equipment attributes Create a dynamic perspective of data by separately retrieving information and influencing equipment information. As a result, the number of searches or the development amount of search applications can be reduced, and the omission of search for data necessary for business can be reduced.

この発明に係る設備管理装置は、設備に設置されたセンサ、点検や修繕の履歴など設備を管理するための情報を入力する入力部、センサおよび入力部からの情報を複数のデータベースとして記憶する記憶部、記憶された情報のうち、更新される情報を閾値と比較し異常の有無を判断し、異常と判断された検索視点項目に関連する階層化された検索視点情報を生成するデータ分析部、データ分析部で生成された検索視点情報に基づいて複数のデー
タベースから多次元データを抽出して新たなデータベースを生成する多次元データ生成部を備える。
また、この発明に係るデータ検索視点生成方法は、設備に設置されたセンサ、点検や修繕の履歴など設備を管理するための情報を入力する入力装置、センサおよび入力装置からの情報を複数のデータベースとして記憶する記憶装置を備え、記憶された情報のうち、更新されたセンサ情報あるいは点検履歴情報が異常値と判断された際、異常値に関連する検索視点項目が階層化された検索視点情報を生成し、検索視点情報に基づいて複数のデータベースから多次元データを抽出して新たなデータベースを生成する。
また、この発明に係る設備管理システムは、上述した設備管理装置と、この設備管理装置で生成された多次元データを分析する分析装置とを備え、設備内の機器の故障診断を行うことを特徴とする。
The facility management apparatus according to the present invention includes a sensor installed in the facility, an input unit for inputting information for managing the facility such as a history of inspection and repair, and a memory for storing information from the sensor and the input unit as a plurality of databases. A data analysis unit that generates a hierarchical search viewpoint information related to a search viewpoint item that is determined to be abnormal by comparing updated information with a threshold value among stored information, A multidimensional data generation unit is provided that extracts multidimensional data from a plurality of databases based on search viewpoint information generated by the data analysis unit and generates a new database.
Further, the data retrieval viewpoint generation method according to the present invention includes a sensor installed in equipment, an input device for inputting information for managing equipment such as inspection and repair history, and information from the sensors and input devices in a plurality of databases. Search viewpoint information in which search viewpoint items related to the abnormal value are hierarchized when the updated sensor information or the inspection history information is determined to be an abnormal value. Generate a new database by extracting multidimensional data from a plurality of databases based on the search viewpoint information.
An equipment management system according to the present invention includes the equipment management apparatus described above and an analysis apparatus that analyzes multidimensional data generated by the equipment management apparatus, and performs failure diagnosis of equipment in the equipment. And

この発明の設備管理装置またはデータ検索視点生成方法によれば、検索視点項目に関連する階層化された検索視点情報に基づいて複数のデータベースから多次元データを抽出して新たなデータベースを生成することができ、高速な検索が可能となる。
また、この発明の設備管理システムによれば、高速な検索が可能となる設備管理装置により、故障診断を短時間で行うことが可能となる。
According to the facility management apparatus or the data retrieval viewpoint generation method of the present invention, a new database is generated by extracting multidimensional data from a plurality of databases based on hierarchical retrieval viewpoint information related to a retrieval viewpoint item. Can be performed at high speed.
Further, according to the facility management system of the present invention, failure diagnosis can be performed in a short time by the facility management device that enables high-speed search.

この発明の実施の形態1の設備管理システムの構成概要図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a structure schematic diagram of the equipment management system of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1の設備管理装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the equipment management apparatus of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1の多次元データを生成するまでのフローチャートである。It is a flowchart until it produces | generates the multidimensional data of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1のセンサデータDBのイメージ図である。It is an image figure of sensor data DB of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1の点検履歴情報DBのイメージ図である。It is an image figure of inspection history information DB of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1の設備台帳情報DBのイメージ図である。It is an image figure of equipment ledger information DB of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1の修繕履歴情報DBのイメージ図である。It is an image figure of the repair log | history information DB of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1の閾値情報データのイメージ図である。It is an image figure of the threshold value information data of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1の閾値判定結果のイメージ図である。It is an image figure of the threshold determination result of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1のデータ検索視点情報のイメージ図である。It is an image figure of the data search viewpoint information of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1の多次元データのイメージ図である。It is an image figure of the multidimensional data of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態2の多次元データを生成するまでのフローチャートである。It is a flowchart until it produces | generates the multidimensional data of Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態2の項目抽出結果のイメージ図である。It is an image figure of the item extraction result of Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態3の設備管理装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the equipment management apparatus of Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態3の多次元データを生成するまでのフローチャートである。It is a flowchart until it produces | generates the multidimensional data of Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態4の設備管理装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the equipment management apparatus of Embodiment 4 of this invention. この発明の実施の形態4の多次元データを生成し外部出力するまでのフローチャートである。It is a flowchart until it produces | generates the multidimensional data of Embodiment 4 of this invention, and outputs it externally. この発明の実施の形態4の出力装置のイメージ図である。It is an image figure of the output device of Embodiment 4 of this invention. この発明の実施の形態5を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows Embodiment 5 of this invention. この発明の実施の形態5の多次元データを生成するまでのフローチャートである。It is a flowchart until it produces | generates the multidimensional data of Embodiment 5 of this invention. この発明の実施の形態6の設備管理システムの全体構造図である。It is a whole structure figure of the equipment management system of Embodiment 6 of this invention.

実施の形態1
以下、この発明の実施の形態1について説明する。
図1は、この発明の実施の形態1の設備管理システムを示す構成概要図である。1A、2Bは、設備管理システム内の設備を示す。AA1、AA2、BB1、BB2は、設備1Aまたは2B内の機器を示す。3は電流センサ、4は電圧センサ、5は温度センサ、6は振動センサを示す。センサについては、代表的なものを列挙したが、設備管理を行うための様々なセンサが考えられる。7は入力装置で、センサ出力以外のデータを入力するために使用する。ここでは、点検履歴や修繕履歴などを入力する。8は、出力装置で、データ分析をした結果を出力する。10は設備管理装置であり、後述するように、各種センサ3から6のデータおよび入力装置7で入力されたデータからデータ検索視点情報を自動生成することができる。設備管理装置10を構成するハードウエアとしては、データの入出力を制御する入出力制御装置11、入力したデータを分析し、データ検索視点情報を自動的に生成し、多次元データを生成するためのプログラム、および入力した各種データが格納されたメモリ13、このプログラムにより、以下に詳述する分析を行うCPU12からなる。入出力制御装置11と各種センサ3から6、および入力装置の間の通信、または入出力制御装置11と出力装置8との間の通信は、有線でも無線でもよい。
Embodiment 1
Embodiment 1 of the present invention will be described below.
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an equipment management system according to Embodiment 1 of the present invention. Reference numerals 1A and 2B denote facilities in the facility management system. AA1, AA2, BB1, and BB2 indicate devices in the facility 1A or 2B. 3 is a current sensor, 4 is a voltage sensor, 5 is a temperature sensor, and 6 is a vibration sensor. Although typical sensors are listed, various sensors for performing facility management are conceivable. An input device 7 is used to input data other than the sensor output. Here, the inspection history, repair history, and the like are input. Reference numeral 8 denotes an output device that outputs the result of data analysis. Reference numeral 10 denotes an equipment management device, which can automatically generate data search viewpoint information from data of various sensors 3 to 6 and data input by the input device 7 as will be described later. The hardware constituting the equipment management apparatus 10 includes an input / output control apparatus 11 that controls input / output of data, analyzes input data, automatically generates data search viewpoint information, and generates multidimensional data. And a memory 13 in which various input data are stored, and a CPU 12 that performs analysis described in detail below by this program. The communication between the input / output control device 11 and the various sensors 3 to 6 and the input device, or the communication between the input / output control device 11 and the output device 8 may be wired or wireless.

図2は、上述した設備管理装置10の機能ブロック図である。図2において、設備管理装置10は、データ検索視点を自動的に生成するデータ検索視点自動生成装置100、データ検索視点自動生成装置が参照するデータであるセンサ3、4、5、6から取得されるセンサデータを記録するセンサデータデータベース(以下DBと称す)110、定期的な点検結果を記録している点検履歴情報DB111、設備の属性情報である台帳データを記録している設備台帳情報DB112、設備の修繕履歴を記録している修繕履歴情報DB113、設備のセンサや点検結果に対する異常判定のための閾値情報を格納した閾値情報DB121、閾値情報とDB110、111、112、113の中のデータを比較し、閾値情報を超える特異なデータ項目を抽出し、この特異なデータ項目を中心としたツリー状の階層構造を持つデータ検索視点情報を生成するデータ分析装置120、データ分析装置120で分析した結果を記録するデータ検索視点情報DB122、データ検索視点情報DB122のデータ検索視点から、DB110、111、112、113のデータを加工し、多次元データを生成する多次元データ生成装置130、多次元データ生成装置130で生成された多次元データDB131から構成される。   FIG. 2 is a functional block diagram of the facility management apparatus 10 described above. In FIG. 2, the facility management apparatus 10 is acquired from a data search viewpoint automatic generation apparatus 100 that automatically generates a data search viewpoint, and sensors 3, 4, 5, and 6 that are data referred to by the data search viewpoint automatic generation apparatus. A sensor data database (hereinafter referred to as DB) 110 that records sensor data, an inspection history information DB 111 that records periodic inspection results, an equipment ledger information DB 112 that records ledger data that is attribute information of equipment, The repair history information DB 113 that records the repair history of the equipment, the threshold information DB 121 that stores threshold information for judging abnormality of the equipment sensors and inspection results, the threshold information and the data in the DBs 110, 111, 112, and 113 Compare and extract unique data items that exceed threshold information, and a tree-like hierarchy centered on these unique data items From the data search viewpoints of the data search viewpoint information DB 122 and the data search viewpoint information DB 122 that record the results analyzed by the data analysis apparatus 120, the data analysis viewpoint 120 that generates data search viewpoint information having a structure, the DBs 110, 111, 112, and 113 The multi-dimensional data generation device 130 that processes the data of the above and generates multi-dimensional data, and the multi-dimensional data DB 131 generated by the multi-dimensional data generation device 130.

次に動作について図3から図11を用いて説明する。
図3は取得した設備の情報からデータ検索視点情報を自動生成し、多次元データを生成するまでのフローチャートである。
データ検索視点自動生成装置100はセンサデータDB110(データイメージを図4に示す)、点検履歴情報DB111(データイメージを図5に示す)、設備台帳情報DB112(データイメージを図6に示す)、修繕履歴情報DB113(データイメージを図7に示す)を取得し、データ分析装置120へ送信する(ST1001)。
Next, the operation will be described with reference to FIGS.
FIG. 3 is a flowchart for automatically generating data retrieval viewpoint information from acquired facility information and generating multidimensional data.
The data retrieval viewpoint automatic generation apparatus 100 includes a sensor data DB 110 (data image is shown in FIG. 4), an inspection history information DB 111 (data image is shown in FIG. 5), an equipment ledger information DB 112 (data image is shown in FIG. 6), repair. History information DB 113 (data image shown in FIG. 7) is acquired and transmitted to data analysis apparatus 120 (ST1001).

データ分析装置120は、センサデータDB110、点検履歴情報DB111のデータ項目から、閾値情報DB121(データイメージを図8に示す)の閾値を超えているかを判定し、超えた項目を抽出する(ST1002)。閾値判定結果のイメージを図9に示す。   The data analysis device 120 determines whether or not the threshold value of the threshold information DB 121 (data image is shown in FIG. 8) is exceeded from the data items of the sensor data DB 110 and the inspection history information DB 111, and extracts the exceeded items (ST1002). . An image of the threshold determination result is shown in FIG.

データ分析装置120は、上述したステップST1002で抽出した項目(図9のイメージでは、設備電流値、設備振動値が対象)に関連するセンサデータDB110、点検履歴情報DB111、設備台帳情報DB112、修繕履歴情報DB113を参照するためのツリー状のデータ検索視点情報を生成し、データ検索視点情報DB122に記録する(ST1003)。生成したツリー状のデータ検索視点情報を図10に示す。   The data analysis apparatus 120 includes the sensor data DB 110, the inspection history information DB 111, the equipment ledger information DB 112, the repair history related to the items extracted in step ST1002 described above (in the image of FIG. 9, the equipment current value and equipment vibration value are targets). Tree-like data search viewpoint information for referring to the information DB 113 is generated and recorded in the data search viewpoint information DB 122 (ST1003). The generated tree-shaped data search viewpoint information is shown in FIG.

多次元データ生成装置130は、ステップST1003で生成されたデータ検索視点情報に沿って、センサデータDB110、点検履歴情報DB111、設備台帳情報DB112、修繕履歴情報DB113からの情報を結合した多次元データを生成し、多次元データDB131に記録する(ST1004)。結合した多次元データのイメージを図11に示す。   The multidimensional data generating apparatus 130 combines multidimensional data obtained by combining information from the sensor data DB 110, the inspection history information DB 111, the equipment ledger information DB 112, and the repair history information DB 113 along the data search viewpoint information generated in step ST1003. It is generated and recorded in the multidimensional data DB 131 (ST1004). An image of the combined multidimensional data is shown in FIG.

以上のように、実施の形態1では、センサや点検履歴情報などの大規模なデータの中から、異常値に応じたデータ項目に関連するデータ検索視点情報を自動的に生成し、この視点情報に基づいて、各DBから抽出して結合された多次元データDBとして検索できるので、高速な検索が可能となる。   As described above, in the first embodiment, data retrieval viewpoint information related to a data item corresponding to an abnormal value is automatically generated from large-scale data such as sensors and inspection history information. Therefore, it is possible to search as a multidimensional data DB extracted and combined from each DB, so that a high-speed search is possible.

実施の形態2
実施の形態2は、前述した実施の形態1のデータ分析装置120に対し、センサ情報や点検履歴情報などの数値化された情報の特徴を比較する分析機能を加えることで、オンライン分析のパターンを増加させるものである。
Embodiment 2
In the second embodiment, an online analysis pattern is added to the data analysis apparatus 120 of the first embodiment described above by adding an analysis function that compares the characteristics of digitized information such as sensor information and inspection history information. To increase.

以下、実施の形態2の動作について図12、図13を用いて説明する。
図12は取得した設備の情報からデータ検索視点情報を自動生成し、多次元データ生成するまでのフローチャートである。
データ検索視点自動生成装置100が設備データを取得する処理(ST2001)と、データ分析装置120が閾値を利用してデータ検索視点情報を生成する処理(ST2002)と、多次元データ生成装置130が多次元データを生成する処理(ST2005)は実施の形態1で説明したステップST1001、ステップST1002、ステップST1004と同一である。
Hereinafter, the operation of the second embodiment will be described with reference to FIGS.
FIG. 12 is a flowchart for automatically generating data search viewpoint information from acquired facility information and generating multidimensional data.
A process (ST2001) in which the data search viewpoint automatic generation apparatus 100 acquires equipment data, a process in which the data analysis apparatus 120 generates data search viewpoint information using a threshold (ST2002), and a multidimensional data generation apparatus 130 The process of generating dimension data (ST2005) is the same as step ST1001, step ST1002, and step ST1004 described in the first embodiment.

データ分析装置120は、センサデータDB110、点検履歴情報DB111の数値データ項目から、数値グラフを作成し、過去のグラフ形状特徴とは異なる項目を抽出する。項目抽出結果のイメージの一例を図13に示す(ST2003)。図13において、縦軸は電力値を、横軸は1日の時刻を示す。また、系列1は、例えば1月1日の過去のデータを、系列2は、1月3日の現在のデータを示す。このような過去のパターンデータは、経験値的な要素が大きい常時のセンシングのセンサデータの閾値に比べ、論理的な平均値を得ることができるため、数値の信頼度が増す。さらに、センサデータの閾値と併用することもでき、より精度を高めた特異データの抽出が可能となる。
さらに、データ分析装置120は、ステップST2002、ステップST2003で抽出した項目に関連するセンサデータDB110、点検履歴情報DB111、設備台帳情報DB112、修繕履歴情報DB113を参照するためのツリー状のデータ検索視点情報を生成し、データ検索視点情報DB122に記録する(ST2004)。
The data analysis device 120 creates a numerical graph from numerical data items in the sensor data DB 110 and the inspection history information DB 111, and extracts items different from past graph shape features. An example of the image of the item extraction result is shown in FIG. 13 (ST2003). In FIG. 13, the vertical axis represents the power value, and the horizontal axis represents the time of the day. For example, series 1 indicates past data on January 1, and series 2 indicates current data on January 3. Since such past pattern data can obtain a logical average value compared to the threshold value of sensor data for normal sensing having a large experiential element, the reliability of numerical values increases. Furthermore, it can be used in combination with a threshold value of sensor data, and it becomes possible to extract specific data with higher accuracy.
Furthermore, the data analysis device 120 is a tree-shaped data search viewpoint information for referring to the sensor data DB 110, the inspection history information DB 111, the equipment ledger information DB 112, and the repair history information DB 113 related to the items extracted in Step ST2002 and Step ST2003. Is recorded in the data search viewpoint information DB 122 (ST2004).

このように実施の形態2では、データ分析のパターンを増やすことで、異常な情報の抽出精度を高めることができる。   Thus, in Embodiment 2, the accuracy of extracting abnormal information can be increased by increasing the number of data analysis patterns.

実施の形態3
実施の形態3は、図14に示すように、実施の形態1に対して、設備の点検履歴・台帳情報・修繕情報に対する更新情報を管理するデータ更新装置200、更新情報を記録するデータ差分情報DB201を追加したものである。
Embodiment 3
As shown in FIG. 14, the third embodiment is different from the first embodiment in the data update device 200 that manages the update information for the facility inspection history, ledger information, and repair information, and the data difference information that records the update information. DB201 is added.

以下、実施の形態3の動作について図15を用いて説明する。図15は設備の情報が更新されてから、多次元データを生成するまでのフローチャートである。
データ分析装置120によるデータ検索視点情報の生成処理(ST3004)から多次元データ生成装置130が多次元データを生成する処理(ST3005)は実施の形態1のステップST1003、ステップST1004と同一である。
Hereinafter, the operation of the third embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart from when the facility information is updated to when multidimensional data is generated.
The processing (ST3005) in which the multidimensional data generation device 130 generates multidimensional data from the data search viewpoint information generation processing (ST3004) by the data analysis device 120 is the same as steps ST1003 and ST1004 in the first embodiment.

データ更新装置200は、外部から入力された更新情報とセンサデータDB110、点検履歴情報DB111、設備台帳情報DB112、修繕履歴情報DB113との差分情報を抽出し、データ差分情報DB201に記録する(ST3001)。
データ検索視点自動生成装置100は、データ差分情報DB201から差分情報を取得し、データ分析装置120へ送信する(ST3002)。
データ分析装置120は、センサデータDB110、点検履歴情報DB111の差分情報であるデータ項目から、閾値情報DB121の閾値を超えている項目を抽出する(ST3003)。
The data update device 200 extracts update information input from the outside and difference information between the sensor data DB 110, the inspection history information DB 111, the equipment ledger information DB 112, and the repair history information DB 113, and records them in the data difference information DB 201 (ST3001). .
The data search viewpoint automatic generation device 100 acquires difference information from the data difference information DB 201 and transmits the difference information to the data analysis device 120 (ST3002).
Data analysis apparatus 120 extracts items that exceed the threshold value in threshold information DB 121 from data items that are difference information in sensor data DB 110 and inspection history information DB 111 (ST3003).

このように実施の形態3では、差分情報を取得することで、データ検索視点自動生成に必要となる情報量を最小化することができ、データ検索視点自動生成を高速化することができる。   As described above, in the third embodiment, by acquiring the difference information, the amount of information necessary for the automatic generation of the data search viewpoint can be minimized, and the automatic generation of the data search viewpoint can be accelerated.

実施の形態4
実施の形態4は、図16に示すように、前述した実施の形態1に対し、異常として抽出した設備の情報を外部に出力する装置を追加したものである。
以下、実施の形態4の動作について図17を用いて説明する。図17は取得した設備の情報からデータ検索視点情報を自動生成し、多次元データ生成と外部出力するまでのフローチャートである。
データ検索視点自動生成装置100が設備データを取得する処理(ST4001)から、多次元データ生成装置130が多次元データを生成する処理(ST4005)は実施の形態1のステップST1001からステップST1004と同一である。
出力装置8は、ステップST4002、ステップST4003で抽出した項目とその値、または実施の形態2で説明した分析情報など、異常なデータ項目に関係する情報をPC上で閲覧可能な外部ファイル形式で出力する(ST4004)。画像出力のイメージ図は例えば図18のように、数値にハイライトなどを行い、異常のある数値または箇所を容易に視認できるようにする。
Embodiment 4
In the fourth embodiment, as shown in FIG. 16, a device for outputting information on equipment extracted as an abnormality to the outside is added to the first embodiment described above.
Hereinafter, the operation of the fourth embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 17 is a flowchart for automatically generating data search viewpoint information from acquired facility information, generating multidimensional data, and outputting the information externally.
From the process (ST4001) in which the data retrieval viewpoint automatic generation apparatus 100 acquires equipment data, the process in which the multidimensional data generation apparatus 130 generates multidimensional data (ST4005) is the same as step ST1001 to step ST1004 in the first embodiment. is there.
The output device 8 outputs information relating to abnormal data items such as the items extracted in step ST4002 and step ST4003 and their values, or the analysis information described in the second embodiment, in an external file format that can be viewed on a PC. (ST4004). For example, as shown in FIG. 18, the image output image is highlighted on the numerical value so that an abnormal numerical value or location can be easily visually recognized.

このように実施の形態4では、異常なデータ項目を有する設備情報の一覧を外部出力することで、設備管理者が早期の設備異常状態を発見できる効果がある。 As described above, in the fourth embodiment, there is an effect that the equipment manager can find an early equipment abnormal state by outputting the equipment information list having the abnormal data items to the outside.

実施の形態5
実施の形態5は、図19に示すように、前述した実施の形態1に対し、データ検索視点自動生成装置100や多次元データ生成装置130の動作をスケジュール管理するスケジュール装置220を追加したものである。
Embodiment 5
In the fifth embodiment, as shown in FIG. 19, a schedule device 220 that schedules the operations of the data retrieval viewpoint automatic generation device 100 and the multidimensional data generation device 130 is added to the above-described first embodiment. is there.

以下,実施の形態5の動作について図20を用いて説明する。図20は取得したスケジュールされた時刻で設備の情報からデータ検索視点情報を自動生成し、多次元データ生成するまでのフローチャートである。
データ検索視点自動生成装置100が設備データを取得する処理(ST5002)から、多次元データ生成装置130が多次元データを生成する処理(ST5005)は、実施の形態1のステップST1001からステップST1004と同一である。
スケジュール装置220は、設定された時刻にデータ検索視点自動生成装置100、または、多次元データ生成装置130を動作させる(ST5001)。
Hereinafter, the operation of the fifth embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 20 is a flowchart for automatically generating data search viewpoint information from facility information at the acquired scheduled time and generating multidimensional data.
From the process (ST5002) in which the data search viewpoint automatic generation device 100 acquires equipment data, the process (ST5005) in which the multidimensional data generation apparatus 130 generates multidimensional data is the same as the steps ST1001 to ST1004 in the first embodiment. It is.
The schedule device 220 operates the data search viewpoint automatic generation device 100 or the multidimensional data generation device 130 at the set time (ST5001).

このように実施の形態5では、処理量の多いデータ検索視点自動生成装置100や多次元データ生成装置130の動作をスケジュール管理することで、任意のタイミングで動作させることができ、本装置が動作する端末の効率的なリソース利用に効果がある。   As described above, in the fifth embodiment, the schedule management of the operations of the data retrieval viewpoint automatic generation device 100 and the multidimensional data generation device 130 with a large amount of processing can be performed at an arbitrary timing. This is effective for efficient resource utilization of the terminal.

実施の形態6
実施の形態6は、設備管理装置10で生成された多次元データを分析する分析装置を備え、設備内の機器AA1、AA2、BB1、BB2の故障診断を行う設備管理システムを実現する。多次元データを分析する分析装置は、分析プログラムをメモリ13に記憶させ、CPU12で分析させてもよいし、図21に示すように、設備管理装置10から離れた中央管理装置300に分析装置310を設置し、多次元データを送信し、同様に設置されている他の設備管理装置10から送信された多次元データと合わせてより大規模なデータによる故障診断を行なってもよい。
Embodiment 6
The sixth embodiment implements an equipment management system that includes an analysis device that analyzes multidimensional data generated by the equipment management device 10 and that performs failure diagnosis of the devices AA1, AA2, BB1, and BB2 in the equipment. An analysis device that analyzes multidimensional data may store an analysis program in the memory 13 and cause the CPU 12 to analyze the analysis program. Alternatively, as shown in FIG. May be installed, multi-dimensional data may be transmitted, and failure diagnosis using larger-scale data may be performed together with multi-dimensional data transmitted from other equipment management apparatuses 10 that are also installed.

なお、この発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。   It should be noted that within the scope of the present invention, the embodiments can be freely combined, or the embodiments can be appropriately modified or omitted.

8 出力装置、100 データ検索視点自動生成装置、110 センサデータDB、111 点検履歴DB、112 設備台帳情報DB、113 修繕履歴情報DB、120 データ分析装置、121 閾値情報DB、122 データ検索視点情報DB、130 多次元データ生成装置、131 多次元データDB   8 Output device, 100 Data retrieval viewpoint automatic generation device, 110 Sensor data DB, 111 Inspection history DB, 112 Equipment ledger information DB, 113 Repair history information DB, 120 Data analysis device, 121 Threshold information DB, 122 Data retrieval viewpoint information DB , 130 Multidimensional data generator, 131 Multidimensional data DB

Claims (7)

設備のオンライン分析処理を行う設備管理装置において、前記設備に設置されたセンサ、点検や修繕の履歴など前記設備を管理するための情報を入力する入力部、前記センサおよび前記入力部からの前記情報を複数のデータベースとして記憶する記憶部、前記情報のうち、更新される情報を閾値と比較し異常の有無を判断し、異常と判断された検索視点項目に関連する階層化された検索視点情報を生成するデータ分析部、前記データ分析部で生成された前記検索視点情報に基づいて前記複数のデータベースから多次元データを抽出して新たなデータベースを生成する多次元データ生成部を備えた設備管理装置。   In an equipment management apparatus that performs online analysis processing of equipment, an input unit that inputs information for managing the equipment, such as a sensor installed in the equipment, a history of inspection and repair, and the information from the sensor and the input section A plurality of databases as storage units, the updated information among the information is compared with a threshold value to determine whether there is an abnormality, and hierarchical search viewpoint information related to the search viewpoint item determined to be abnormal An equipment management apparatus comprising a data analysis unit for generating, and a multidimensional data generation unit for extracting multidimensional data from the plurality of databases based on the search viewpoint information generated by the data analysis unit and generating a new database . 前記閾値の代わりにまたは前記閾値とともに、センサの情報または前記履歴の過去の情報を異常の有無を判断する基準値とすることを特徴とする請求項1に記載の設備管理装置。   The equipment management apparatus according to claim 1, wherein instead of the threshold value or together with the threshold value, sensor information or past information of the history is used as a reference value for determining whether there is an abnormality. 前記情報の更新前後の差分情報を閾値と比較することを特徴とする請求項1に記載の設備管理装置。   The equipment management apparatus according to claim 1, wherein difference information before and after the update of the information is compared with a threshold value. 前記データ分析部の出力をイメージとして表示させる出力装置を備えたことを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の設備管理装置。   The equipment management apparatus according to any one of claims 1 to 3, further comprising an output device that displays an output of the data analysis unit as an image. 前記入力部の情報の入力の動作タイミングまたは前記多次元データ生成部の動作タイミングをスケジュール管理するスケジュール装置を備えたことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の設備管理装置。   The facility management apparatus according to any one of claims 1 to 4, further comprising a schedule device that schedules the operation timing of input of information in the input unit or the operation timing of the multidimensional data generation unit. . 設備に設置されたセンサ、点検や修繕の履歴など前記設備を管理するための情報を入力する入力装置、前記センサおよび前記入力装置からの前記情報を複数のデータベースとして記憶する記憶装置を備え、前記情報のうち、更新されたセンサ情報あるいは点検履歴情報が異常値と判断された際、前記異常値に関連する検索視点項目が階層化された検索視点情報を生成し、前記検索視点情報に基づいて前記複数のデータベースから多次元データを抽出して新たなデータベースを生成するデータ検索視点生成方法。   A sensor installed in the facility, an input device for inputting information for managing the facility such as inspection and repair history, a storage device for storing the information from the sensor and the input device as a plurality of databases, Of the information, when the updated sensor information or inspection history information is determined to be an abnormal value, search viewpoint information in which search viewpoint items related to the abnormal value are hierarchized is generated, and based on the search viewpoint information A data retrieval viewpoint generation method for generating a new database by extracting multidimensional data from the plurality of databases. 請求項1に記載の設備管理装置と、前記設備管理装置で生成された多次元データを分析する分析装置とを備え、設備内の機器の故障診断を行うことを特徴とする設備管理システム。   An equipment management system comprising: the equipment management apparatus according to claim 1; and an analysis apparatus that analyzes multidimensional data generated by the equipment management apparatus, and performs failure diagnosis of equipment in the equipment.
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