JP2020008918A - Analysis flow creation system and analysis flow creation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、分析フロー作成システムおよび分析フロー作成方法に関する。 The present invention relates to an analysis flow creation system and an analysis flow creation method.
発電用ガスタービンなど、社会インフラ向け機械は、１日２４時間稼働することが要求されている。社会インフラ向け機械の高い稼働率を維持するためには、その機械の計画外の停止を防ぐ必要がある。そのためには、従来の機械の稼働時間に基づいた定期保守から、機械の状態に基づいて予防保全を適切に行う状態監視保守への移行が必要である。そして、状態監視保守を実現するためには、機械に設けられた各種センサを介して収集されるセンサデータを分析し、機械の異常や故障の予兆を診断する状態監視システムの役割が重要になる。 Machines for social infrastructure such as gas turbines for power generation are required to operate 24 hours a day. In order to maintain a high utilization rate of machines for social infrastructure, it is necessary to prevent unplanned outages of the machines. For that purpose, it is necessary to shift from conventional regular maintenance based on the operation time of the machine to state monitoring maintenance that appropriately performs preventive maintenance based on the state of the machine. In order to realize state monitoring and maintenance, the role of a state monitoring system that analyzes sensor data collected via various sensors provided on the machine and diagnoses signs of machine abnormality or failure becomes important. .
特許文献１には、解析ツールとデータベースとがスクリプト言語で入出力可能とする系統解析装置のデータベース化に関し、アプリケーションテキストファイルを、プログラム変換した後に共通フォーマット化し、登録プログラムを介してデータベースに格納する方法が開示されている。
特許文献１に記載の技術は、従来から継承されてきた資産の１つである系統解析データを、個別にプログラムを書くことなく、データベースに格納する技術である。データベースに格納されるデータは、スクリプト環境を完備して構造化されているので、特許文献１の技術では、従来のテキストタイプでデータを管理するよりも大きなコストをかけることなく、幅広い解析が行われている。
The technology described in
しかしながら、機械に設けられる各種センサから得られるデータを使って機械の状態を分析する場合には、データの分析手順を記述した分析フローが使用される。この分析フローの開発には、機械に関する専門知識を組み込む必要があるため、その開発は属人的にならざるを得ない。つまり、作成された分析フローには、分析フローを作成した専門家（分析フロー作成者）のノウハウが凝縮されている。 However, when analyzing the state of a machine using data obtained from various sensors provided in the machine, an analysis flow describing a data analysis procedure is used. Since the development of this analysis flow requires the incorporation of machine expertise, the development must be personalized. In other words, the know-how of the expert who created the analysis flow (analysis flow creator) is condensed in the created analysis flow.
一方、専門知識が不足している技術者が、新しい機械を対象に分析フローを作成する場合には、分析フローを作成する工数が増え、多くの時間を要するという問題があった。このため、新たに分析フローを作成する技術者にとっては、経験豊富な技術者が過去に作成した分析フローに含まれる経験値ともいうべき技術的知識（ノウハウ）を利用できるようにすることが望まれていた。
つまり、経験豊富な技術者が過去に作成した分析フローとともに、分析フロー作成に関するノウハウを利用可能なフォーマットで蓄積しておき、その後分析フローを作成する他の技術者がこれを有効活用することが求められていた。
On the other hand, when a technician who lacks specialized knowledge creates an analysis flow for a new machine, there is a problem in that the number of steps for creating the analysis flow increases and much time is required. For this reason, it is desirable for a technician who creates a new analysis flow to make it possible for an experienced technician to use the technical knowledge (know-how) that can be called the experience value included in the analysis flow created in the past. Was rare.
In other words, along with the analysis flow created by an experienced engineer in the past, know-how related to analysis flow creation can be accumulated in a format that can be used, and then other engineers who create the analysis flow can make effective use of this. Was sought.
本発明の目的は、上述した技術課題を解決するためになされたものであり、新たな分析フローを作成する際に、その作成時間の短縮を図ることができる分析フロー作成システムおよび分析フロー作成方法を提供することにある。 An object of the present invention is to solve the above-described technical problem, and when creating a new analysis flow, an analysis flow creation system and an analysis flow creation method capable of shortening the creation time Is to provide.
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本願は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、本発明は、機械の稼動データを分析して機械の異常を検知する分析フローを作成する分析フロー作成システムであって、機械の稼動データをデータ分析して機械の異常を検知した過去事例の分析フローと、現在作成中の分析フローの各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースを持つ中間情報を蓄積する蓄積部を備える。
さらに本発明の分析フロー作成システムは、分析フローを作成する際に、過去事例の分析フローの中間情報からノウハウ情報を検索する検索部と、検索部による検索結果をユーザの端末装置に表示させるために、ユーザに送信するユーザＩＦ部を備える。
そして、ユーザＩＦ部は、ユーザが新しく分析フローを開発する際に、検索部の検索結果をユーザの端末装置に表示させるようにする。
In order to solve the above problem, for example, a configuration described in the claims is adopted.
The present application includes a plurality of means for solving the above-mentioned problems. For example, the present invention provides an analysis flow creation system for analyzing an operation data of a machine to create an analysis flow for detecting an abnormality of the machine. It has a space for inputting the analysis flow of past cases where machine operation data was analyzed to detect machine abnormalities, and the setting parameters and know-how information of each analysis procedure of the analysis flow currently being created. It has a storage unit for storing intermediate information.
Furthermore, the analysis flow creation system according to the present invention is configured such that, when creating an analysis flow, a search unit for searching for know-how information from intermediate information of the analysis flow of a past case, and a search result by the search unit displayed on a user terminal device. And a user IF unit for transmitting to the user.
Then, when the user develops a new analysis flow, the user IF unit causes the search result of the search unit to be displayed on the terminal device of the user.
本発明によれば、分析フローを作成する際に、ユーザにノウハウ情報の入力を促し、新しく分析フローを作成する際には、蓄積したノウハウ情報から関連する情報を検索してユーザに提示することにより、分析フローの作成にかかる時間を短縮することができる。
上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
According to the present invention, when creating an analysis flow, the user is prompted to input know-how information, and when creating a new analysis flow, related information is retrieved from accumulated know-how information and presented to the user. Thereby, the time required to create the analysis flow can be reduced.
Problems, configurations, and effects other than those described above will be apparent from the following description of the embodiments.
＜本発明の分析フロー作成システムの適用例＞
以下、図１〜図１１を参照して、本発明の分析フロー作成システムの実施の形態例（以下、「本例」という）について説明する。
本例の分析フロー作成システムでは、ユーザである分析フロー作成者５が分析フローを作成する際にその都度、その作成に係るノウハウ(以下、「Tips」という)を蓄積する。そして、新たに分析フローを作成する技術者が、この蓄積されたTipsを参照して、分析フローを作成する。したがって、本例の分析フロー作成システムでは、Tipsの活用が極めて重要な意味を持っている。以下、明細書中では「Tips」という用語を用いて説明することとする。
ここでTipsとは、もともとは、助言、ヒント、秘訣、暗示などの意味を持つ英単語であり、ＩＴ（情報技術）の分野では、コンピュータやソフトウェアの操作法などに関するコツや小技、テクニック、裏技などを表すことから、以下、このTipsをノウハウと同義で用いることとする。
<Application Example of the Analysis Flow Creation System of the Present Invention>
Hereinafter, an embodiment (hereinafter, referred to as “present example”) of an analysis flow creation system of the present invention will be described with reference to FIGS.
In the analysis flow creation system of this example, know-how (hereinafter, referred to as “Tips”) relating to the creation of the analysis flow is accumulated each time the analysis flow creator 5 as a user creates an analysis flow. Then, a technician who creates a new analysis flow creates an analysis flow with reference to the accumulated Tips. Therefore, in the analysis flow creation system of this example, the use of Tips has a very important meaning. Hereinafter, description will be made using the term “Tips” in the specification.
Tips are originally English words that have the meaning of advice, hints, tips, and suggestions. In the field of IT (information technology), tips, tricks, techniques, Hereafter, these tips are used synonymously with know-how because they represent tricks and the like.
図１は、本例の分析フロー作成システムを異常の監視対象となる機械に適用した例を示す概念図である。図１には、本例の分析フロー作成システム４と、監視対象である機械Ａおよび機械Ｂ、状態監視システム１、保守員２、管理者３、分析フロー作成者５との関係が示されている。
FIG. 1 is a conceptual diagram showing an example in which the analysis flow creation system of the present example is applied to a machine to be monitored for abnormality. FIG. 1 shows the relationship between the analysis flow creation system 4 of the present example, the machines A and B to be monitored, the
図１に示す機械Ａおよび機械Ｂには様々なセンサが取り付けられており、これらのセンサからのデータ（以下、「センサデータ」という）が状態監視システム１に供給される。なお、機械Ａおよび機械Ｂは、通常、管理者３の指示の下で保守員２により定期的に保守作業が行われる。
また、状態監視システム１により機械Ａまたは機械Ｂからのセンサデータに異常ないし異常の予兆（以下、単に「異常」という）が検知されたときには、異常が検知された機械の部分（機器）に対して、保守員２による保守作業が行われる。
Various sensors are attached to the machine A and the machine B shown in FIG. 1, and data from these sensors (hereinafter, referred to as “sensor data”) is supplied to the
Further, when the
図１には示されていないが、状態監視システム１は、図２に示す稼働データ記憶部１１を備えている。
この稼動データ記憶部１１には、機械Ａおよび機械Ｂのセンサデータが格納される。稼動データ記憶部１１に格納されているセンサデータは、センサ値とタイムスタンプを持っている。例えば、稼動データ記憶部１１には、機械Ａのエンジンの排気温度の値が2017年１月１日０時０分０秒から、2017年12月31日23時59分59秒まで１秒刻みで格納されている。
Although not shown in FIG. 1, the
The operation
また、稼働データ記憶部１１に記録される稼働データの中には、機械Ａまたは機械Ｂに関する温度や圧力などの物理量が含まれる。そして、これらの温度や圧力などの物理量が、例えば、「対象部位の温度が一定値以上になった」、あるいは「圧力が××Ｐａ以下になっている」などの許容される範囲を超えた状態になったときに、機械Ａまたは機械Ｂの異常が判断される。
The operation data recorded in the operation
状態監視システム１は、表示装置、操作卓、制御コンピュータ、パーソナルコンピュータやワークステーションなどによって構成され、有線または無線の通信システムを介して、機械Ａおよび機械Ｂに接続されている。また、分析フロー作成システム４は、状態監視システム１と同様のハードウェアで構成され、状態監視システム１と有線または無線により接続されている。
The
上述したように、状態監視システム１は、機械Ａおよび機械Ｂからセンサデータ（稼働データ）を収集する。また、状態監視システム１は、分析フロー策定システム４で得られる分析フローに示される異常検知の手順に従って、機械Ａまたは機械Ｂにおける異常の有無を定期的または不定期に診断し、診断結果を管理者３に報告する。管理者３は、状態監視システム１からの診断結果の報告を受けて、機械Ａまたは機械Ｂの異常を知ったときには、現場の保守員２に対し、機械Ａまたは機械Ｂの保守作業の実施を指示する。
また、管理者３は、状態監視システム１に対してモデルの更新を行う。このモデルの更新は、状態監視システム１と分析フロー作成システム４で共有される。
As described above, the
Further, the
分析フロー作成システム４は、機械の設計知識や機械学習に関する知識等を活用して機械の異常を検知するための分析フローを開発するシステムであり、この分析フローの開発は、分析フロー作成者５によって行われる。なお、分析フロー作成者５は、１人でもよいが、複数人いることもある。また、機械Ａの分析フロー作成者５と機械Ｂの分析フロー作成者５は同一人に限らず、別人であってもよい。 The analysis flow creation system 4 is a system that develops an analysis flow for detecting a machine abnormality by utilizing machine design knowledge and machine learning knowledge, and the like. This analysis flow is developed by the analysis flow creator 5. Done by In addition, the analysis flow creator 5 may be one, but may be plural. The analysis flow creator 5 of the machine A and the analysis flow creator 5 of the machine B are not limited to the same person, and may be different persons.
＜分析フロー作成システムの構成＞
図２は、本例の分析フロー作成システム４の機能的な構成を示すブロック図である。
図２に示すように、分析フロー作成システム４は、一点鎖線で囲んだ範囲の、稼動データ検索部１２、分析フロー一時記憶部１３、中間フォーマット変換部１４、中間フォーマット一時記憶部１５を備える。さらに、本例の分析フロー作成システム４は、中間フォーマット検索部１６、中間フォーマット蓄積部１７、ノード検索部１８、ドキュメント変換部１９、ドキュメント記憶部２０、ユーザＩＦ部２１を備える。
なお、稼働データ記憶部１１については、通常、図１の状態監視システム１内の記憶部（不図示）として構成されるので、図２では、一点鎖線の枠外に配置しているが、設計上では、分析フロー作成システム４の構成の中に含めることもできる。ユーザＩＦ部２１は、ネットワークＮを介して、分析フロー作成者５が利用するユーザ端末装置３０に接続されている。
<Configuration of analysis flow creation system>
FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the analysis flow creation system 4 of the present example.
As illustrated in FIG. 2, the analysis flow creation system 4 includes an operation
Note that the operation
ここで稼動データ検索部１２、中間フォーマット変換部１４、ドキュメント変換部１９、中間フォーマット検索部１６、ノード検索部１８のそれぞれの機能は、図４で後述するコンピュータの演算装置（ＣＰＵ）が所定のプログラムを実行することにより実現される。なお、以下では、本例の分析フロー作成システム４の異常検知の対象となる機械Ａまたは機械Ｂは、エンジンを有する機械として説明する。
Here, the respective functions of the operation
この機械Ａまたは機械Ｂのエンジンには、回転数、排気温度、対象部位の温度、および大気温度を測定するセンサが取り付けられている。そして、これらのセンサからの検知データは、一定のサンプリング間隔で計測されるようになっている。
なお、機械Ａおよび機械Ｂとしては、機械的な動作を伴うことにより所期の機能を実現する装置であればエンジン付きの機械に限らず、どのような機械でもよい。
The engine of the machine A or the machine B is provided with sensors for measuring the number of revolutions, the exhaust temperature, the temperature of the target portion, and the atmospheric temperature. The detection data from these sensors is measured at a constant sampling interval.
The machine A and the machine B are not limited to a machine with an engine, and may be any machine as long as the machine achieves the desired function by accompanying a mechanical operation.
図１で説明したように、機械Ａおよび機械Ｂからのセンサデータは、状態監視システム１に定期的に送信され、稼働データ記憶部１１に保存される。この稼働データ記憶部１１に保存されたセンサデータは、分析フロー作成システム４の稼働データ検索部１２により検索され、検索結果が分析フロー一時記憶部１３に保存される。なお、機械Ａと機械Ｂは、必ずしも同種の製品である必要はない。例えば、同じメーカーの製品であってモデルが異なるものでもよいし、異なるメーカーの製品であってもよい。
As described with reference to FIG. 1, the sensor data from the machines A and B are periodically transmitted to the
＜分析フロー作成システムの動作＞
上述したように、稼動データ検索部１２は、分析フローを作成するために、分析フロー一時記憶部１３で指定された機械（ここでは機械Ａまたは機械Ｂ）、当該機械に設けられるセンサ名、時間に該当する稼動データを稼動データ記憶部１１から検索し、分析フロー一時記憶部１３に出力する。
<Operation of the analysis flow creation system>
As described above, in order to create an analysis flow, the operation
分析フロー一時記憶部１３のメモリ上には、当該機械の異常検知のための分析フローを作成する複数のノードの位置が、分析フロー作成者５により設定される。すなわち、分析フロー一時記憶部１３には、分析フローを作成する複数のノードとノード間を接続するエッジが、分析フローが作成される順序で保存される。
In the memory of the analysis flow
分析フロー一時記憶部１３に一時的に保存されるセンサデータは、中間フォーマット変換部１４により中間フォーマットに変換され、中間フォーマット一時記憶部１５に保存される。ここで、中間フォーマットとは、最終的な分析フローを作成する以前の中間段階のフォーマットであり、図８で後述するように、ユーザの入力箇所がブランク（空白）になっている。中間フォーマット一時記憶部１５に保存される中間情報に関する詳細は、図５で後述するが、図５ではTipsを含む全ての情報を入力したものを中間情報に含めている。すなわち、中間情報とは、中間フォーマットの空白欄に必要な情報が入力されたものをいう。
The sensor data temporarily stored in the analysis flow
また、中間フォーマット変換部１４は、分析フロー一時記憶部１３に一時的に保存されるセンサデータ以外に、作成する分析フローのノードと各ノード間の接続関係を中間フォーマットに変換し、中間フォーマット一時記憶部１５に保存する。
なお、中間フォーマット変換部１４は、分析フローを作成する際に入力されたTipsの情報を含めて中間フォーマットに変換し、これを中間フォーマット一時記憶部１５に保存する。このTipsの情報は、新たに分析フローを作成する分析フロー作成者５によって利用される可能性が高いものである。
Further, the intermediate
Note that the intermediate
中間フォーマット一時記憶部１５に保存される中間情報は、ドキュメント変換部１９に送られ、ユーザが見やすいドキュメント形式（図１１参照）に変換されて、ドキュメント記憶部２０に保存される。
さらに、中間フォーマット一時記憶部１５に保存される中間情報は、ドキュメント変換部１９を経由して、Tips情報などが入力されてアップデートされた中間フォーマットとして、中間フォーマット蓄積部１７に格納される。ここで、アップデートとは、分析フローを作成するときに、Tips情報が空欄になっていたものを、ユーザが空欄を埋めて完成させ、これを中間フォーマット一時記憶部１５に記憶した後に、完成された分析フローを中間フォーマット蓄積部１７に格納することを意味する。
この中間フォーマット蓄積部１７に格納される情報は、中間フォーマットをアップデートしただけのものであり、ドキュメント変換部１９によって読みやすいドキュメント形式に変換されたものではない。後述する図１１の分析手順書とは異なる。
The intermediate information stored in the intermediate format
Further, the intermediate information stored in the intermediate format
The information stored in the intermediate
上述したように、中間フォーマット蓄積部１７には、中間フォーマット一時記憶部１５に保存された中間フォーマット情報が格納される。この中間情報は、例えば、図５の表に示すように、分析フローの各ノードに対応付けられている。
すなわち、中間フォーマット蓄積部１７は、単独でまたは中間フォーマット一時記憶部１５と併せて、過去事例の分析フローに係る情報と、現在作成中の分析フローの各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースを持つ中間情報が蓄積される蓄積部として機能する。
中間フォーマット蓄積部１７に保存される中間フォーマットに関する情報は、中間フォーマット検索部１６で検索され、その検索結果がユーザＩＦ部２１とネットワークＮを経由して、ユーザ端末３０に送られる。
As described above, the intermediate format information stored in the intermediate format
That is, the intermediate
The information on the intermediate format stored in the intermediate
なお、ユーザ端末３０の表示部３１に表示される中間フォーマットの中には、分析フロー作成の補助となる過去の経験智ともいえるTipsに関する情報が含まれている。このため、分析フロー作成者５は、このTips情報を有効活用して分析フローを作成することができるので、分析フローの作成時間を大幅に短縮させることができる。
Note that the intermediate format displayed on the
また、分析フロー作成者５は、分析フローを作成する過程で発生するTips情報を分析フロー一時記憶部１３に入力する。この分析フロー一時記憶部１３に記憶されるTips情報は、中間フォーマット変換部１４で中間フォーマットに変換されて中間フォーマット一時記憶部１５に格納される。
したがって、中間フォーマット検索部１６は、Tips情報の全体が保存されている中間フォーマット一時記憶部１５を検索し、過去にどのようなTipsが使われていたのかを分析フロー作成者５に提供することができる。
Further, the analysis flow creator 5 inputs tips information generated in the process of creating the analysis flow into the analysis flow
Therefore, the intermediate
また、分析フロー作成者５は、分析フロー一時記憶部１３上で分析フローの開発を行うのであるが、このとき、ノード検索部１８により中間フォーマット蓄積部１７を検索し、分析フローの開発中のノードに関する過去事例のTips情報等を参照することができる。
さらに、ノード検索部１８は、現在作業しているノードの前のノード（入力側）と、後のノード（出力側）に関係するTips情報を、中間フォーマット蓄積部１７から検索することができる。このように過去事例を参照することで、分析フロー作成者５は、現在作業中であるノードに関係するTips情報の入力を比較的容易に行うことができ、分析フローの作成時間を短縮することができる。
ノード検索部１８および中間フォーマット検索部１６を総称して「検索部」という。すなわち、ノード検索部１８および中間フォーマット検索部１６は、そのいずれかまたは併せて、現在作成中の分析フローに関係する過去事例の中間情報からノウハウ情報(Tips情報)を検索する検索部として機能する。
The analysis flow creator 5 develops the analysis flow on the analysis flow
Further, the
The
また、中間フォーマット一時記憶部１５に保存されている中間フォーマット情報は、分析フロー作成時の入力を促す画面として、ネットワークＮ経由で分析フロー作成者５に提供される。分析フロー作成者５は、提供された中間フォーマット情報に係る入力画面を端末装置３０の表示部３１に表示して、分析フローの作成作業を開始する。
なお、既に述べたように、ユーザである分析フロー作成者５による分析フローの作成は、ユーザ端末装置３０上で行われるが、実際にはネットワークＮ経由で、分析フロー一時記憶部１３上で行われることになる。したがって、分析フロー作成者５の作業結果は、分析フロー一時記憶部１３に保存される。このとき、分析フローの作成に際しては、作業中のノードを作成する画面の右側に、過去において作成された事例（過去事例）が表示される（図１０参照）。
The intermediate format information stored in the intermediate format
As described above, the creation of the analysis flow by the analysis flow creator 5, which is a user, is performed on the
＜本例の分析フロー作成システムの作成手順＞
図３は、本例の分析フロー作成システムにおいて、分析フローの作成手順を学習フェーズと評価フェーズに分けて示した図である。
図３の上段に示す準備（Preparation）、前処理（Preprocess）、学習（Learn）までが学習フェーズ、下段の診断（Test）が評価フェーズである。
<Procedure for creating the analysis flow creation system of this example>
FIG. 3 is a diagram showing a procedure for creating an analysis flow in the analysis flow creation system of this example, divided into a learning phase and an evaluation phase.
The preparation phase (Preparation), preprocessing (Preprocess), and learning (Learn) shown in the upper part of FIG. 3 are the learning phase, and the diagnosis (Test) in the lower part is the evaluation phase.
以下、学習及び評価のそれぞれのフェーズにおけるノードについて、簡単に説明する。
（ａ）「データ読込」ノードは、学習フェーズにおいて、機械の稼働データを読み込むノードである。稼働データ検索部１２は、指定した機械と当該機械に設置されるセンサで測定した期間の稼働データを稼働データ記憶部１１から取得し、分析フロー一時記憶部１３に保存して展開する。
（ｂ）「欠損値補間」ノードは、機械の稼動データの欠損値を補間するためのノードである。データ読込ノードと欠損値補間ノードは、本例の分析フロー作成システムにおける準備（Preparation）段階のノードである。この欠損値補間ノードでは、稼働データ記憶部１１から取得した稼働データに不明な値（不明値）が含まれている場合に、この不明値に然るべき値を入力して、以降のフローの処理を実行する。この処理では、例えば、各センサ値の平均値を計算して、不明値を平均値で置き換える処理が行われる。
Hereinafter, nodes in each phase of learning and evaluation will be briefly described.
(A) The “data read” node is a node that reads machine operation data in the learning phase. The operation
(B) The “missing value interpolation” node is a node for interpolating missing values of the operation data of the machine. The data read node and the missing value interpolation node are nodes at the preparation stage in the analysis flow creation system of this example. In this missing value interpolation node, when the operation data acquired from the operation
（ｃ）「センサ選択」ノードは、機械の稼働状態の異常検知に必要なセンサを選択するノードである。このセンサ選択ノードでは、異常検知に必要なノードを１つ以上選択する。センサ選択ノードの前までは、機械Ａの全てのセンサが分析フロー一時記憶部１３に展開されている。例えば、機械Ａがエンジンであれば、エンジンの異常を検知するために、エンジン回転数、排気温度、対象部位の温度α、大気温度のセンサが選択される。
(C) The “sensor selection” node is a node for selecting a sensor necessary for detecting an abnormality in the operating state of the machine. In this sensor selection node, one or more nodes required for abnormality detection are selected. Before the sensor selection node, all the sensors of the machine A have been developed in the analysis flow
（ｄ）「仮想センサ作成」ノードは、稼働データ記憶部１１に記憶されているセンサでは十分でないときに、既存のセンサの幾つかを組み合わせて仮想的なセンサを作成するノードである。すなわち、仮想センサ作成ノードは、センサ選択ノードで選択されたセンサでは、異常検知を捕らえられないと分析フロー作成者５が判断したときに、実在しない仮想的なセンサを作成するノードである。例えば、仮想センサ作成ノードでは、センサ選択ノードで選択したセンサとして３つのセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ３があった場合に、仮想センサとして「Ｓ１−Ｓ２」のような実在しないセンサが作成される。
(D) The “create virtual sensor” node is a node that creates a virtual sensor by combining some existing sensors when the sensors stored in the operation
（ｅ）「状態抽出」ノードは、異常検知対象である機械の状態を抽出するノードである。例えば、エンジンが安定稼働している時間帯を抽出する場合には、センサ値と安定稼働の条件を設定する。一例を挙げれば、エンジンの安定稼働を判定するために、排気温度のセンサ値が６００度を超える時間帯を抽出する。
以上のセンサ選択ノード（ａ）から状態抽出ノード(ｅ)までが前処理（Preprocess）段階のノードである。
(E) The “state extraction” node is a node that extracts the state of the machine that is the abnormality detection target. For example, when extracting a time period during which the engine is operating stably, a sensor value and conditions for stable operation are set. For example, in order to determine the stable operation of the engine, a time period in which the exhaust temperature sensor value exceeds 600 degrees is extracted.
The above-described nodes from the sensor selection node (a) to the state extraction node (e) are nodes in the preprocessing stage.
（ｆ）「学習期間推定」ノードは、機械の正常な状態を示す正常パターンを作成するために、機械が正常に稼働している期間を推定するノードである。この学習期間推定ノードでは、例えば、環境変化の影響を取り除くために、１年間分のデータを学習する。
（ｇ）「アルゴリズム選択」ノードは、機械学習アルゴリズムを選択するノードである。例えば、正常パターンをクラスタリングで作成する場合、その代表的なアルゴリズムとして、k-means（ｋ−平均法）などが用いられる。
(F) The “learning period estimation” node is a node for estimating a period during which the machine is operating normally in order to create a normal pattern indicating a normal state of the machine. The learning period estimation node learns data for one year, for example, in order to remove the influence of environmental changes.
(G) The “algorithm selection” node is a node for selecting a machine learning algorithm. For example, when a normal pattern is created by clustering, k-means (k-means) or the like is used as a typical algorithm.
（ｈ）「学習」ノードは、機械学習ノードのパラメータを設定し、学習を実行するノードである。この学習ノードでは、学習の条件が設定され、その条件に従って学習が実行される。例えば、機械学習のアルゴリズムがk-meansのとき、この学習ノードで、クラスタ数が設定される。
（ｉ）「学習結果保存」ノードは、学習結果を保存するノードである。例えば、機械学習のアルゴリズムがk-meansのとき、この学習結果保存ノードで、各クラスタの中心座標が記憶される。
以上の学習期間指定ノード（ｆ）〜学習結果保存ノード（ｉ）までが学習（Learn）段階のノードである。
(H) The “learning” node is a node that sets parameters of the machine learning node and executes learning. In this learning node, learning conditions are set, and learning is performed according to the conditions. For example, when the machine learning algorithm is k-means, the number of clusters is set at this learning node.
(I) The “learning result storage” node is a node that stores the learning result. For example, when the machine learning algorithm is k-means, the learning result storage node stores the center coordinates of each cluster.
The nodes from the learning period designation node (f) to the learning result storage node (i) are nodes at the learning (Learn) stage.
（ｊ）「評価期間指定」ノードは、上述した学習フェーズで得られた学習結果を使って診断の評価期間を指定するノードである。この評価期間指定ノードでは、実際に診断される期間が指定される。
（ｋ）「評価」ノードは、評価期間指定ノードで指定された期間の稼動データと学習結果を使って、機械の異常の度合を計算するノードである。例えば、k-means法では、入力された稼働データと最近傍のクラスタとの距離を異常の度合いとして計算する。
(J) The “evaluation period designation” node is a node that designates a diagnosis evaluation period using the learning result obtained in the learning phase described above. In this evaluation period designation node, a period during which an actual diagnosis is made is designated.
(K) The “evaluation” node is a node that calculates the degree of machine abnormality using the operation data and the learning result for the period designated by the evaluation period designation node. For example, in the k-means method, the distance between the input operation data and the nearest cluster is calculated as the degree of abnormality.
（ｌ）「後処理」ノードは、評価ノードの評価結果である機械の異常の度合からアラート（警告）を生成するノードである。この後処理ノードでは、評価ノードで計算した異常の度合いを予め設定した閾値と比較し、異常の度合いが閾値を超えたときアラートを発報する。
（ｍ）「評価結果保存」ノードは、評価ノードで発報されたアラートを保存するノードである。
以上の評価期間指定ノード（ｊ）から評価結果保存ノード（ｍ）までが、診断（Test）段階のノードである。
(L) The “post-processing” node is a node that generates an alert (warning) from the degree of machine abnormality that is the evaluation result of the evaluation node. In this post-processing node, the degree of abnormality calculated by the evaluation node is compared with a preset threshold, and an alert is issued when the degree of abnormality exceeds the threshold.
(M) The “evaluation result storage” node is a node that stores an alert issued by the evaluation node.
The above-described nodes from the evaluation period designation node (j) to the evaluation result storage node (m) are nodes at the diagnosis (Test) stage.
＜本例の分析フロー作成システムを実現するハードウェア構成＞
図４は、本例の分析フロー作成システム４を実現するためのコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
図４に示すように、本例の分析フロー作成システム４は、バス４０に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４３、不揮発性ストレージ４４および通信インターフェース（通信ＩＦ）４５を備える。
<Hardware configuration that realizes the analysis flow creation system of this example>
FIG. 4 is a diagram showing a hardware configuration of a computer for realizing the analysis flow creation system 4 of the present example.
As shown in FIG. 4, the analysis flow creation system 4 of the present example includes a CPU (Central Processing Unit) 41, a ROM (Read Only Memory) 42, a RAM (Random Access Memory) 43, a nonvolatile storage connected to a
ＣＰＵ４１は、本例の分析フロー作成システムにおける各部の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ４２から読み出して実行する。ＲＡＭ４３には、ＣＰＵ４１で行われる処理の途中で発生した変数等が一時的に書き込まれる。
不揮発性ストレージ４４は、ＣＰＵ４１が動作するために必要なプログラムやデータ等が、半永久的に記憶される記憶装置である。
The
The
具体的には、不揮発性ストレージ４４内に、分析フロー一時記憶部１３，中間フォーマット一時記憶部１５、中間フォーマット蓄積部１７およびドキュメント記憶部２０に対応する記憶領域が設けられる。
また、通信ＩＦ４５は、本例の分析フロー作成システムを外部のネットワーク回線に接続するためのインターフェースであり、図２のユーザＩＦ部２１がこれに相当する。
Specifically, storage areas corresponding to the analysis flow
The communication IF 45 is an interface for connecting the analysis flow creation system of the present example to an external network line, and corresponds to the user IF
＜本例の分析フロー作成システムにおける中間情報＞
図５は、本例の分析フロー作成システム４で取り扱われる中間情報の一覧を示した表（テーブル）である。中間情報のカラムとしては、フェーズ(Phase)、サブフェーズ(Sub Phase)、設定値、Tips、インスタンスＩＤ、クラスＩＤ、接続ＩＤ前、接続ＩＤ後が設けられている。
<Intermediate information in the analysis flow creation system of this example>
FIG. 5 is a table showing a list of intermediate information handled by the analysis flow creation system 4 of this example. The columns of the intermediate information include a phase (Phase), a subphase (Sub Phase), a set value, Tips, an instance ID, a class ID, a connection ID before, and a connection ID after.
フェーズとは、分析フローの手順をカテゴライズしたもので概要（Abstract）、準備（Preparation）、前処理（Pre-Process）、学習（Learn）、診断（Test）がある。
サブフェーズは、フェーズを詳細化したものであり、サブフェーズの欄には、フェーズ欄に対応するより詳細化された項目、例えばフローを構成する具体的なノード名が記録される。
設定値の欄には、各フェーズおよびサブフェーズ毎に設定した値が記録される。また、Tipsには、各サブフェーズのノードを作成したときのノウハウ情報が記録される。
The phase is a categorization of the procedure of the analysis flow, and includes an overview (Abstract), preparation (Preparation), pre-processing (Pre-Process), learning (Learn), and diagnosis (Test).
The sub-phase is a detailed version of the phase. In the sub-phase column, more detailed items corresponding to the phase column, for example, specific node names constituting the flow are recorded.
In the setting value column, values set for each phase and sub-phase are recorded. In the Tips, know-how information at the time of creating a node of each subphase is recorded.
インスタンスＩＤはクラスに具体的な値を入れて実体化したＩＤであり、各ノードに関係する実体的な装置（インスタンス）に対応するユニークなＩＤである。インスタンスＩＤは実質的にノードＩＤと同じものであるが、以下では統一してインスタンスＩＤという言葉を用いることとする。 The instance ID is an ID that is realized by putting a specific value in the class, and is a unique ID corresponding to a substantial device (instance) related to each node. Although the instance ID is substantially the same as the node ID, the word "instance ID" will be used hereinafter in a unified manner.
クラスＩＤは、ノードの機能を記載したものであり、いわゆる設計書に近いものである。このクラスＩＤは、「センサ選択」ノード、「仮想センサ作成」ノード等の各ノードに対して付与されるＩＤである。例えば、センサ選択にはNode002が付与されている。
また、クラスＩＤは、複数のインスタンスＩＤと関連づけられる。例えば図８の例では、クラスＩＤ「Node002」に対して、インスタンスP011、P022、P023が関連付けられている。接続ＩＤ前は、現在作業中のインスタンスの入力側のインスタンスＩＤを示し、接続ＩＤ後は、現在作業中のインスタンスの出力側のインスタンスＩＤを示す。
The class ID describes the function of the node and is similar to a so-called design document. This class ID is an ID given to each node such as a “sensor selection” node and a “virtual sensor creation” node. For example, Node002 is assigned to the sensor selection.
Further, the class ID is associated with a plurality of instance IDs. For example, in the example of FIG. 8, instances P011, P022, and P023 are associated with the class ID “Node002”. Before the connection ID, it indicates the instance ID of the input side of the currently working instance, and after the connection ID, it indicates the instance ID of the output side of the currently working instance.
図５に示すように、概要（Abstract）には、分析フローの概要情報が記録される。具体的には、サブフェーズ(Sub Phase)の欄に、分析フローのユニークなＩＤ(Flow ID)、作成日、作成者、目標の項目が設けられる。そして、図５の例では、設定値の欄に、Flow IDとして「F0001」が記録され、作成日として「2018/3/26」と記録され、作成者として「XXXXXX」と作成者の氏名が記録される。また、目標の項目には、「エンジンを有する機械の異常を検知する」という分析フローの目的が記録される。 As shown in FIG. 5, the summary (Abstract) records the summary information of the analysis flow. Specifically, in the sub-phase (Sub Phase) column, items of a unique ID (Flow ID) of the analysis flow, a creation date, a creator, and a target are provided. In the example of FIG. 5, “F0001” is recorded as the Flow ID in the setting value column, “2018/3/26” is recorded as the creation date, and “XXXXXX” and the name of the creator are recorded as the creator. Be recorded. In the target item, the purpose of the analysis flow of "detecting an abnormality in a machine having an engine" is recorded.
準備（Preparation）では、サブフェーズの欄に、稼動データの欠損値および異常値を削除するなどのデータの準備に関する情報が記録される。図５では、準備段階のノード名である「欠損値補間」が記録されている。
そして、設定値の欄には、「−１を平均値で補間する」と記録され、さらにTipsの欄には、「欠損値の補間は平均値が良いと判断した」と欠損値を設定する根拠が記録されている。つまり、「−１」のような欠損値（不明値）が出た場合に、平均値で補間するのが適当であることが示されている。
In the preparation (Preparation), information on data preparation such as deletion of missing values and abnormal values of operation data is recorded in the subphase column. In FIG. 5, "missing value interpolation" which is a node name in a preparation stage is recorded.
In the setting value column, "Interpolate -1 by the average value" is recorded, and in the Tips column, "missing value interpolation is determined to be good for the missing value" is set as the missing value. Evidence is recorded. That is, it is shown that when a missing value (unknown value) such as “−1” appears, it is appropriate to interpolate using the average value.
前処理（Pre-Process）では、サブフェーズの欄に、図３に示す分析フローのノードに対応する「センサ選択」、「状態抽出」、「仮想センサ作成」のノード情報が記録される。
「センサ選択」では、設定値の欄に、エンジン回転数、排気温度、対象部位の温度α、大気温度を選択したことが記録されている。そして、Tipsの欄に、分析フロー作成者５がセンサを選択した根拠が記録される。すなわち、Tipsの欄には「エンジンの異常を捕らえるには、エンジン回転数、排気温度、温度α、大気温度がよい。これでうまくいかない場合は、燃料費消費量を加えるとよい。」と記録されている。
In the pre-process (Pre-Process), the node information of “sensor selection”, “state extraction”, and “virtual sensor creation” corresponding to the nodes of the analysis flow illustrated in FIG. 3 is recorded in the subphase column.
In the “sensor selection” column, the fact that the engine speed, the exhaust temperature, the temperature α of the target part, and the atmospheric temperature have been selected is recorded in the set value column. Then, the grounds for the analysis flow creator 5 selecting the sensor are recorded in the Tips column. In other words, in the column of Tips, "The engine speed, the exhaust temperature, the temperature α, and the atmospheric temperature are good to catch the engine abnormality. If this does not work, the fuel consumption may be added." ing.
さらに「状態抽出」では、設定値の欄に、「排気温度６００度以上の時間帯を抽出」と記録されている。そして、Tips欄に「エンジンが安定起動している時間帯を抽出した」と、排気温度６００度以上という値を設定した根拠が記録されている。
また「仮想センサ作成」では、設定値の欄に、「（温度α−大気温度）」と記録されている。つまり、対象部位の温度αと大気温度の差分の情報を仮想センサとすることが記録されている。そして、さらにTipsの欄には、「温度αは周辺環境の影響を受けるため、温度αと大気温度の差分を入力した」という根拠が記録されている。
Further, in the “state extraction”, “extract a time zone in which the exhaust gas temperature is 600 ° C. or higher” is recorded in the set value column. Then, in the Tips column, the reason that “the time period during which the engine is stably started is extracted” and the value at which the exhaust gas temperature is 600 ° C. or higher are recorded.
In the “creation of virtual sensor”, “(temperature α−atmospheric temperature)” is recorded in the set value column. That is, it is recorded that information on the difference between the temperature α of the target portion and the atmospheric temperature is used as a virtual sensor. Further, in the column of Tips, the basis that "the temperature α is influenced by the surrounding environment, the difference between the temperature α and the atmospheric temperature is input" is recorded.
学習（Learn）のフェーズには、サブフェーズの欄に、図３のノードに対応させて、「学習期間設定」、「アルゴリズム選択」、「学習」と記録されている。
そして、「学習期間設定」では、設定値の欄に、「2017/1/1-2017/12/31、正常：All」と記録され、学習に使用する期間とその中に含まれる正常期間の情報が記録されている。
さらに、「学習期間設定」のTipsの欄には、「環境変化の影響を取り除くため１年間分のデータを学習した。全ての期間は正常である」と、学習期間を設定した根拠が記録されている。
In the learning (Learn) phase, “learning period setting”, “algorithm selection”, and “learning” are recorded in the subphase column in association with the nodes in FIG.
Then, in the “learning period setting”, “2017/1 / 1-2017 / 12/31, normal: All” is recorded in the setting value column, and the period used for learning and the normal period included in it are recorded. Information is recorded.
Further, in the column of “Learning period setting”, the grounds for setting the learning period are recorded as “I learned data for one year to remove the effects of environmental changes. All periods are normal.” ing.
また、「アルゴリズム選択」では、設定値の欄に、「k-means」と記録され、この分析フローで用いられるアルゴリズムが、非階層型クラスタリングの代表的なアルゴリズムであるｋ−平均法（k-means）であることが示されている。さらに、Tipsの欄には、「クラスタリングの基本アルゴリズムとして採用した」と、k-meansを選択した根拠が記載されている。 In the “algorithm selection”, “k-means” is recorded in the setting value column, and the algorithm used in this analysis flow is the k-means method (k-means) which is a typical algorithm of non-hierarchical clustering. means). Further, in the column of Tips, the reason for selecting k-means is described as "adopted as a basic algorithm of clustering".
さらに、サブフェーズの「学習」では、設定値の欄に、「入力：エンジン回転数、排気温度、（温度α−大気温度）、処理：k-means、出力：クラスタ情報、パラメータ：クラスタ数３」と記録されている。すなわち、入力では、図３の「センサ選択」と「仮想センサ作成」で選択されたエンジン回転数、排気温度、対象部位の温度αと大気温度の差分の情報が使われる旨の記録がなされている。
また、処理方法はk-meansであり、出力は、k-meansで学習した機械の正常期間の正常データ分布のクラスタ情報であると記録されている。そして、パラメータはクラスタ数が３であると記録されている。
つまり、「学習」ノードでは、設定値の欄に、入力に用いる３つのセンサの種類、処理方法、出力の内容、パラメータの内容が記録されている。さらに、Tipsの欄には、「パラメータはデータの分布を見て決定した」とパラメータを選んだ根拠が記録されている。
Further, in the sub-phase “learning”, in the set value column, “input: engine speed, exhaust temperature, (temperature α−atmospheric temperature), process: k-means, output: cluster information, parameter:
The processing method is k-means, and the output is recorded as cluster information of a normal data distribution in a normal period of the machine learned by k-means. The parameter is recorded as having three clusters.
That is, in the “learning” node, the types of the three sensors used for input, the processing method, the contents of the output, and the contents of the parameters are recorded in the setting value column. Further, in the column of Tips, the grounds for selecting the parameter are recorded, "The parameter was determined by looking at the distribution of data."
診断（Test）のフェーズには、サブフェーズの欄に、図３に対応するノードである「評価期間設定」、「評価」、「後処理」のノード情報が記録される。そして、「評価期間設定」では、設定値の欄に、「2018/1/1-2018/3/31、異常期間：2018/3/14-2018/3/31」と記録され、診断する期間とその中の異常期間が示されている。また、Tipsの欄には、「異常期間はオペレータからのヒアリングにより決定した」と記録されている。 In the phase of the diagnosis (Test), node information of “evaluation period setting”, “evaluation”, and “post-processing”, which are nodes corresponding to FIG. 3, is recorded in the subphase column. Then, in the “Evaluation period setting”, “2018/1 / 1-2018 / 3/31, abnormal period: 2018/3 / 14-2018 / 3/31” is recorded in the setting value column, and the diagnosis period And the abnormal period in it. Further, "Tips column" records that "the abnormal period was determined by hearing from the operator."
また、「評価」では、設定値の欄に「近傍クラスタとの距離を計算する」と記録され、異常の度合（異常度）を計算するための計算方法が示されている。そして、Tipsの欄に、「近傍クラスタから離れていると異常と見なした」と、異常とする根拠が記録されている。具体的には、k-meansで作ったクラスタと評価期間のデータとの距離を計算し、その距離が所定の閾値を超えたときに異常と判断することが記録されている。 In “Evaluation”, “Calculate distance to neighboring cluster” is recorded in the setting value column, and a calculation method for calculating the degree of abnormality (abnormality degree) is shown. Then, in the column of Tips, the grounds of the abnormality are recorded, such as "It is considered that the distance from the neighboring cluster is abnormal". Specifically, it is recorded that the distance between the cluster created by k-means and the data of the evaluation period is calculated, and when the distance exceeds a predetermined threshold, it is determined that the cluster is abnormal.
最後に、「後処理」では、設定値の欄に、「１日に距離が１０以上の時間帯が累計５分を超えるときにアラートを出す」と記録されている。すなわち、「評価」で計算した異常度の時系列データを１日単位で集計し、距離が１０以上の状態が累計で５分を超えたときにアラートを出すとしている。そして、設定の根拠として、Tipsの欄には、「距離の時系列データを見て、さらにオペレータとのヒアリングで決定した」と記録されている。 Finally, in the “post-processing”, “set an alert when the time zone where the distance is 10 or more in a day exceeds 5 minutes in total” is recorded in the setting value column. That is, the time series data of the degree of abnormality calculated in the “evaluation” is tabulated on a daily basis, and an alert is issued when the state where the distance is 10 or more exceeds 5 minutes in total. Then, as a basis for the setting, the column of “Tips” records that “the time series data of the distance is looked at, and further determined through hearing with the operator”.
また、図５では、中間情報の欄に、既に説明したように、インスタンスＩＤ、クラスＩＤ、接続ＩＤ前、および接続ＩＤ後の各欄が設けられている。
「接続ＩＤ前」の欄には、今作業にかかっているノードの入力側のノードのインスタンスＩＤが記録される。例えば、センサ選択の１つ前のノードは欠損値補間ノードなので、欠損値補間ノードのインスタンスＩＤである「P001」が記録される。
「接続ＩＤ後」の欄には、今作業にかかっているノードの出力側のノードのインスタンスＩＤが記録される。今、作業にかかっているノードがセンサ選択ノードであれば、接続ＩＤ後の欄には、出力側のノードである状態抽出ノードのインスタンスＩＤ「P003」が記録される。
In FIG. 5, the columns of the instance information, the class ID, the connection ID, and the connection ID are provided in the column of the intermediate information as described above.
In the column “before connection ID”, the instance ID of the node on the input side of the node that is currently working is recorded. For example, since the node immediately before the sensor selection is a missing value interpolation node, “P001” which is the instance ID of the missing value interpolation node is recorded.
The column “after connection ID” records the instance ID of the node on the output side of the node that is currently working. If the working node is the sensor selection node, the instance ID “P003” of the state extraction node that is the output node is recorded in the column after the connection ID.
＜中間フォーマット蓄積部の検索と分析フローの作成＞
図６は、図２の中間フォーマット蓄積部１７に記憶されるノード情報の例を示す。中間フォーマット蓄積部１７に記憶されるノード情報は、図５に示されるそれぞれのノードのクラスＩＤ毎に格納されている。
図６に示されるように、分析フローを構成するノード情報には、クラスＩＤ，名称、カテゴリの他に、複数のインスタンスが含まれている。
中間フォーマット蓄積部１７の中間情報に具体的でユニークなインスタンスが追加されると、追加されるインスタンス毎に、対応するインスタンスＩＤ，設定値、Tips、接続ＩＤ前、接続ＩＤ後に関する情報が追加される。
<Search of intermediate format storage unit and creation of analysis flow>
FIG. 6 shows an example of node information stored in the intermediate
As shown in FIG. 6, the node information constituting the analysis flow includes a plurality of instances in addition to the class ID, the name, and the category.
When a specific and unique instance is added to the intermediate information of the intermediate
図６では、準備段階の「欠損値補間」ノードに関するノード情報（クラスＩＤ：Node001）が示されており、具体的なインスタンスとして、２つのインスタンスが記載されている。その１つはインスタンスＩＤが「P001」のインスタンス、もう１つはインスタンスＩＤが「P100」のインスタンスである。
インスタンスＩＤが「P001」のインスタンスの設定値は、「−１を平均値で補間する」であり、Tipsには、「欠損値の補間は平均値が良いと判断した」と記録されている。
また、このインスタンスの接続ＩＤ前のインスタンスＩＤはブランクであるが、接続ＩＤ後のインスタンスＩＤは「P002」となっている。なお、この接続ＩＤ後のインスタンスＩＤ「P002」は、図３によれば、センサ選択ノードを示している。
FIG. 6 shows node information (class ID: Node001) regarding the “missing value interpolation” node in the preparation stage, and two instances are described as specific instances. One is an instance whose instance ID is "P001", and the other is an instance whose instance ID is "P100".
The setting value of the instance with the instance ID “P001” is “interpolate −1 by the average value”, and the tips record “the interpolation of the missing value is judged to be good for the average value”.
The instance ID before the connection ID of this instance is blank, but the instance ID after the connection ID is “P002”. Note that the instance ID “P002” after the connection ID indicates a sensor selection node according to FIG.
インスタンスＩＤが「P100」のインスタンスの設定値は、「−１を前の値をキープすることで補間する」であり、Tipsには、「センサ値の変化は少ないので、キープすることがよいと判断した」と記録されている。このインスタンスの接続ＩＤ前のインスタンスＩＤは「P103」であり、接続ＩＤ後のインスタンスＩＤは「P102」である。 The setting value of the instance with the instance ID “P100” is “interpolate -1 by keeping the previous value”, and in the tips, “Since the change in the sensor value is small, it is better to keep it. Judged ". The instance ID before the connection ID of this instance is “P103”, and the instance ID after the connection ID is “P102”.
＜中間フォーマット検索部による検索＞
図７は、図２の中間フォーマット検索部１６において、クラスＩＤを取得して、該当するクラスＩＤをユーザ端末装置３０の表示部３１に表示するまでの検索手順を示すフローチャートである。
まず、中間フォーマット検索部１６は、分析フローを構成するノードのクラスＩＤを取得する（ステップＳ１０１）。そして、中間フォーマット検索部１６は、取得したクラスＩＤを使って中間フォーマット蓄積部１７から該当するクラスＩＤを検索する（ステップＳ１０２）。
<Search by the intermediate format search unit>
FIG. 7 is a flowchart showing a search procedure from acquiring the class ID to displaying the corresponding class ID on the
First, the intermediate
次に、中間フォーマット検索部１６は、現在作業しているノードの前（入力側）のクラスＩＤと後（出力側）のクラスＩＤを使って、中間フォーマット蓄積部１７から該当するクラスＩＤを検索する（ステップＳ１０３）。なお、後述するように、ステップＳ１０３の検索により、ステップＳ１０２の単独の検索に比べて、よりフィルタリングされた検索が可能になる。そして、検索の結果、該当するクラスＩＤを、ユーザＩＦ部２１を介してユーザ端末３０の表示部３１に表示する（ステップＳ１０４）。
Next, the intermediate
＜分析フロー作成画面の例＞
図８は、分析フロー作成中の画面の一例を示す。図８は、図５の中間情報のうち、設定値の欄の作成者と目標が空白（ブランク）になっている。また、Tips欄が全て空白（ブランク）になっている。そして、この作成者と目標の欄およびTips欄は、黒い太線で囲まれている。すなわち、分析フロー作成者５が入力する欄は、概要（Abstract）の設定値の欄の作成者と目標、準備（Preparation）、前処理（Pre-Process）、学習（Learn）および診断（Test）のTipsの欄であることが、黒い太線で強調表示されて分析フロー作成者５に示されている。
<Example of analysis flow creation screen>
FIG. 8 shows an example of a screen during the creation of the analysis flow. In FIG. 8, the creator and the target in the setting value column are blank (blank) in the intermediate information in FIG. Also, all of the Tips columns are blank (blank). The creator, goal column and tips column are surrounded by a thick black line. That is, the fields to be entered by the analysis flow creator 5 are the creator of the setting value column of the abstract (Abstract) and the target, preparation (Preparation), pre-processing (Pre-Process), learning (Learn), and diagnosis (Test). Is indicated to the analysis flow creator 5 by highlighting it with a thick black line.
そして、分析フロー作成者５に対して、太線の黒枠内を入力するように、太線の黒枠内「を入力してください」という文が表示されている。
また、図８の右側には、分析フロー作成者５が、「センサ選択」のノードを作成中である場合に、参考とされるセンサ選択ノードに関する過去事例が示されている。分析フロー作成者５はこの過去事例を参照してTipsの情報を書き込むことができる。
Then, a sentence “Please enter” in the thick black frame is displayed to the analysis flow creator 5 so as to input the inside of the thick black frame.
The right side of FIG. 8 shows a past case related to a sensor selection node that is used as a reference when the analysis flow creator 5 is creating a “sensor selection” node. The analysis flow creator 5 can write Tips information with reference to this past case.
図８の右側に示した過去事例では、３つのインスタンスが示されている。図８の例では、インスタンス（単独）は、現在注目している検索対象のインスタンスＩＤのみを検索した場合であり、ここでは、インスタンスＩＤが「P011」となっている。また、インスタンス（単独）の設定値は「エンジン回転数と排気温度」であり、Tipsには「機械Ｂの設計者のヒアリング結果」と記録されている。 In the past case shown on the right side of FIG. 8, three instances are shown. In the example of FIG. 8, the instance (single) is a case where only the instance ID of the search target that is currently focused on is searched, and here, the instance ID is “P011”. The set value of the instance (single) is “engine speed and exhaust temperature”, and “Tips” is recorded as “hearing result of designer of machine B”.
インスタンス（接続関係）とは、現在作業中の選択ノードの前後の検索対象であるインスタンスＩＤを込みで検索する場合の例を示している。例えば、A-B-C、B-B-C、C-B-Cという３つのノードの３通りの並びを考える。真ん中のノードBを検索対象とすると、単独（図７のステップＳ１０２）では、A-B-C、B-B-C、C-B-Cと３つがヒットする。しかし、検索対象Bの前に、検索対象A、後ろに検索対象Cという条件を付けて検索すると（図７のステップＳ１０３）、A-B-Cという１つの並びだけがヒットすることになる。つまり、接続関係では、検索対象ノードの前後のノードも込みで検索対象とするので、単独よりもフィルタリングされた状態で検索することが可能になる。図８では、接続関係１のインスタンスIＤは「P022」と記録されている。そして、インスタンス（接続関係１）の設定値は「温度α、温度β」であり、Tipsには「機械Ｃの事故事例から作成」と記録されている。
The instance (connection relationship) indicates an example in which a search is performed including the instance IDs to be searched before and after the currently selected node. For example, consider three arrangements of three nodes A-B-C, B-B-C, and C-B-C. Assuming that the middle node B is a search target, three hits, namely, A-B-C, B-B-C, and C-B-C are found alone (step S102 in FIG. 7). However, if a search is performed with the search target A before the search target B and the search target C after the search target B (step S103 in FIG. 7), only one row of A-B-C will be hit. In other words, in the connection relationship, the nodes before and after the search target node are also included in the search target, so that it is possible to search in a state that is more filtered than a single node. In FIG. 8, the instance ID of the
また、インスタンス（接続関係２）では、インスタンＩＤが「P023」と記録されている。そして、インスタンス（接続関係２）の設定値は「回転数、温度γ」であり、Tipsは「相関の強いセンサを選択」と記録されている。
新たに分析フローを作成するユーザは、図８の右側に表示される過去事例のインスタンス、設定値、Tipsを参照して、図８の左側の選択された黒い太枠の空欄に、設定値とTips情報を入力することができる。
In the instance (connection relation 2), the instance ID is recorded as “P023”. The set value of the instance (connection relationship 2) is “rotation speed, temperature γ”, and the Tip is recorded as “select a sensor with strong correlation”.
The user who creates a new analysis flow refers to the instances, setting values, and tips of the past case displayed on the right side of FIG. 8 and sets the setting value and the blank in the selected black thick frame on the left side of FIG. Tips information can be entered.
＜ノード検索部による検索＞
図９は、ノード検索部１８により中間フォーマット蓄積部１７を検索するときの処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ノード検索部１８は、分析フローの開発中のノード情報に関するインスタンスＩＤを取得する（ステップＳ２０１）。そして、取得したインスタンスＩＤを使って中間フォーマット蓄積部１７のノード情報から該当するインスタンスＩＤを検索する（ステップＳ２０２）。
<Search by node search unit>
FIG. 9 is a flowchart showing a flow of processing when the
First, the
次に、ノード検索部１８は、現在作業中のノードの前後のノード情報のインスタンスＩＤを使って、中間フォーマット蓄積部１７のノード情報から該当するインスタンスＩＤを検索する（ステップＳ２０３）。なお、ステップＳ２０３の検索により、ステップＳ２０２の単独の検索に比べて、よりフィルタリングされた検索が可能になることは、既に説明した通りである。
そして、ユーザＩＦ部２１を経由して、検索したインスタンスＩＤをユーザ端末３０に供給し、ユーザ端末３０の表示部３１に表示する。
この図９の処理フローは、分析フロー開発中に、開発するノードが変わる毎に実行される。
Next, the
Then, the retrieved instance ID is supplied to the
The processing flow of FIG. 9 is executed each time the node to be developed changes during the development of the analysis flow.
図１０は、図９に示すノード検索部１８による検索によって、センサ選択ノードに関係する過去事例を検索する例を示している。ノード検索部１８は、分析フロー一時記憶部１３上で開発中の分析フローにおいて、開発しているノードに関する過去事例を中間フォーマット蓄積部１７のノード情報から検索する。
FIG. 10 shows an example in which a past case related to the sensor selection node is searched by the search by the
図１０の右側には、ノード検索部１８で中間フォーマット蓄積部１７を検索した結果が示されている。すなわち、現在の作業中のノードがセンサ選択ノードである場合に、センサ選択ノードに関する過去事例の分析フローが右側に表示される。なお、この過去事例については、図８の右側に示した過去事例と同じものなので、重複した説明は割愛する。
分析フロー作成者５は、作成中のノード情報に関する過去事例のTips情報を参照しながら、新たな分析フローのノード開発を効率的に行うことができる。これにより分析フロー作成のための時間が大幅に短縮される。
On the right side of FIG. 10, the result of searching the intermediate
The analysis flow creator 5 can efficiently develop a node for a new analysis flow while referring to tips information of past cases relating to the node information being created. As a result, the time for creating the analysis flow is greatly reduced.
＜中間フォーマットのドキュメント（分析手順書）＞
図１１は、ドキュメント変換部１９により、中間フォーマット一時記憶部１５に記憶されている中間情報をドキュメントに変換した分析手順書の例を示している。
ドキュメント変換部１９は、中間フォーマット一時記憶部１５に記憶されている中間情報をドキュメントに変換し、ドキュメント記憶部２０に格納する。また、既に述べたように、ドキュメント変換部１９は、中間フォーマット一時記憶部１５に記憶されている中間情報をドキュメントに変換することなく、読み取り可能なデータとして中間フォーマット蓄積部１７にも格納する。
図１１に示す分析手順書では、各フェーズを章立てにし、サブフェーズは節として、中間フォーマットの内容が記載されている。図１１に示される、章立て記載された「１.概要」、「２．Preparation」、「３．Pre-Process」は、中間情報として、図５に示された情報と同じものである。
<Document in intermediate format (analysis procedure manual)>
FIG. 11 shows an example of an analysis procedure document in which the intermediate information stored in the intermediate format
The
In the analysis procedure manual shown in FIG. 11, each phase is divided into chapters, and the contents of the intermediate format are described as sub-phases as sections. “1. Outline”, “2. Preparation”, and “3. Pre-Process” described in the chapter chapter shown in FIG. 11 are the same as the information shown in FIG. 5 as intermediate information.
以上、本発明の実施形態例によれば、蓄積した過去事例の中間フォーマットの、特にTips情報を参照することで分析フローの開発工数を大幅に削減することができる。さらに、分析フロー作成者５に対して、分析フローの各ノードに関するTips情報の入力を促すことで、中間フォーマットのTips情報を効率的に蓄積することができる。 As described above, according to the embodiment of the present invention, the development man-hour for the analysis flow can be significantly reduced by referring to the accumulated intermediate format of the past case, particularly the Tips information. Further, by prompting the analysis flow creator 5 to input tips information regarding each node of the analysis flow, tips information in an intermediate format can be efficiently accumulated.
なお、本発明は上記した実施の形態例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, but includes various modifications. For example, the above-described embodiments are described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
Further, each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be partially or entirely realized by hardware, for example, by designing an integrated circuit. In addition, the above-described configurations, functions, and the like may be implemented by software by a processor interpreting and executing a program that implements each function. Information such as a program, a table, and a file for realizing each function can be stored in a memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
In addition, control lines and information lines indicate those which are considered necessary for explanation, and do not necessarily indicate all control lines and information lines on a product. In fact, it may be considered that almost all components are interconnected.
１・・・状態監視システム、２・・・保守員、３・・・管理者、４・・・分析フロー作成システム、１１・・・稼働データ記憶部、１２・・・稼働データ検索部、１３・・・分析フロー一時記憶部、１４・・・中間フォーマット変換部、１５・・・中間フォーマット一時記憶部、１６・・・中間フォーマット検索部、１７・・・中間フォーマット蓄積部、１８・・・ノード検索部、１９・・・ドキュメント変換部、２０・・・ドキュメント記憶部、２１・・・ユーザＩＦ部、３０・・・ユーザ端末装置、３１・・・ユーザ端末装置の表示部、 Ａ、Ｂ、Ｃ・・・異常検知対象となる機械、α、β、γ・・・対象部位の温度
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記機械の稼動データをデータ分析して機械の異常を検知した過去事例の分析フローと、現在作成中の分析フローの各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースを持つ中間情報を蓄積する蓄積部と、
前記分析フローを作成する際に、前記過去事例の分析フローの中間情報からノウハウ情報を検索する検索部と、
前記検索部による検索結果をユーザの端末装置に表示させるために、ユーザに送信するユーザＩＦ部と、を備え、
前記ユーザＩＦ部は、ユーザが新しく分析フローを開発する際に、前記検索部の検索結果をユーザの前記端末装置に表示させる
分析フロー作成システム。 An analysis flow creation system for analyzing an operation data of a machine to create an analysis flow for detecting an abnormality of the machine,
The analysis flow of the past case in which the machine operation data is analyzed to detect the abnormality of the machine by analyzing the operation data of the machine, and the intermediate information having a space for inputting setting parameters and know-how information of each analysis procedure of the analysis flow currently being created. A storage unit for storing;
When creating the analysis flow, a search unit that searches for know-how information from intermediate information of the analysis flow of the past case,
A user IF unit for transmitting to a user in order to display a search result by the search unit on a user terminal device,
The analysis flow creation system, wherein the user IF unit displays a search result of the search unit on the terminal device of the user when the user develops a new analysis flow.
請求項１に記載の分析フロー作成システム。 The user IF unit, when displaying a result of the search unit on the terminal device of the user, highlights a space column to be input in the intermediate information and prompts the user to input the space. Item 2. The analysis flow creation system according to Item 1.
請求項２に記載の分析フロー作成システム。 The user IF section, when highlighting a field for inputting the know-how information, causes the terminal device of the user to simultaneously display the know-how information of the past case, which is a search result of the search section. Analysis flow creation system.
請求項３に記載の分析フロー作成システム。 The search unit, when searching for intermediate information related to the node of each analysis procedure of the analysis flow of interest, searching from the storage unit for similar know-how information of the past case related to the node currently working 4. The analysis flow creation system according to claim 3, wherein the analysis flow creation screen is displayed on the terminal device of the user.
請求項４に記載の分析フロー作成システム。 Further, when searching for intermediate information related to a node of each analysis procedure of a target analysis flow, the search unit may search for the past node related to an input node and / or an output node of a currently working node. The analysis flow creation system according to claim 4, wherein similar know-how information of a case is retrieved from the storage unit and displayed on the terminal device of the user.
請求項１に記載の分析フロー作成システム。 The intermediate information includes, in an analysis procedure for creating an analysis flow, preprocessing information in which a preprocessing procedure of data for applying machine learning is recorded, learning information in which setting information for learning is recorded, and evaluation. The analysis flow creation system according to claim 1, further comprising diagnostic information in which setting information for performing the analysis is recorded.
前記ドキュメント変換部は、前記中間情報のカテゴリ毎に章または節を作成し、対応する章または節毎に前記中間情報の内容を記録する
請求項１に記載の分析フロー作成システム。 Further, a document conversion unit for converting the intermediate information in the analysis flow into a document,
The analysis flow creation system according to claim 1, wherein the document conversion unit creates a chapter or section for each category of the intermediate information and records the content of the intermediate information for each corresponding chapter or section.
前記機械の稼動データをデータ分析して前記機械の異常を検知した過去事例の分析フローと、現在作成中の分析フローの各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースを持つ中間情報を蓄積するステップと、
前記分析フローを作成する際に、前記過去事例の分析フローの中間情報からノウハウ情報を検索するステップと、
現在作業中の分析フローと、前記過去事例の分析フローのノウハウをユーザの端末装置に表示させるために、ユーザに送信するステップと、
前記ユーザの端末装置に表示された前記過去事例の分析フローのノウハウ情報を参照して、現在作成中の分析フローの前記各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースに入力するステップと、を含む
分析フロー作成方法。 An analysis flow creation method for analyzing an operation data of a machine to create an analysis flow for detecting an abnormality of the machine,
An analysis flow of a past case in which an abnormality of the machine is detected by analyzing the operation data of the machine, and intermediate information having a space for inputting setting parameters and know-how information of each analysis procedure of an analysis flow currently being created. Accumulating,
When creating the analysis flow, a step of searching for know-how information from intermediate information of the analysis flow of the past case,
Transmitting the analysis flow currently being worked on to the user in order to display know-how of the analysis flow of the past case on the user's terminal device;
Referencing the know-how information of the analysis flow of the past case displayed on the terminal device of the user and inputting the setting parameters and know-how information of the respective analysis procedures of the analysis flow currently being created into a space for inputting the information. And a method for creating an analysis flow.
最初に、現在作業中のノードに関係する前記過去事例の類似のノウハウ情報を蓄積部から検索し、
次に、現在作業中のノードの入力側のノードおよび／または出力側のノードに関係する前記過去事例の類似のノウハウ情報を前記蓄積部から検索してユーザの端末装置に表示する
請求項８に記載の分析フロー作成方法。 In the search for the analysis flow, when searching for intermediate information related to a node of each analysis procedure of the analysis flow to be analyzed,
First, a similar know-how information of the past case related to the currently working node is searched from the storage unit,
Next, similar know-how information of the past case related to the input side node and / or the output side node of the currently working node is retrieved from the storage unit and displayed on the user terminal device. Analysis flow creation method described.
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