JP2020064390A - Data collection system and data collection method - Google Patents

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泰弘 芝▲崎▼
Yasuhiro Shibasaki
泰弘 芝▲崎▼
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Abstract

To provide a data collection system and a data collection method which can adjust a cost of data collection in accordance with circumstances of data acquisition in a production site such as a logistic line in industrial machinery or a warehouse in a plant.SOLUTION: A data collection system 300 of this invention comprises: a data acquisition unit 100 which acquires data according to operation specifications determined for each of pieces of data; a data storing unit 110 which stores data acquired by the data acquisition unit 100 into a data storage unit 200 according to the operation specifications determined for each of pieces of data; a data analysis unit 120 which analyzes data in the data storage unit 200; and a data operation specification determination unit 130 which determines operation specifications for each of pieces of data, based on an analysis result of the data analysis unit 120.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、データ収集システム及びデータ収集方法に関し、例えば工場における産業機械や倉庫における物流ライン等の生産現場からのデータ収集を効率良く行うことを可能とするデータ収集システム及びデータ収集方法に関する。   The present invention relates to a data collection system and a data collection method, for example, to a data collection system and a data collection method that enable efficient data collection from a production site such as an industrial machine in a factory or a distribution line in a warehouse.

工場等の生産現場に於いては、該生産現場に設置されている多くの工作機械やロボット等の産業機械、またワークや治具等の様々な対象物からデータを収集して活用する事が行われている（例えば、特許文献１，２等）。収集されたデータは、例えば統計的に解析されてそれぞれの産業機械の動作状態の監視や保守計画の立案、次期製品開発や生産ラインの課題の分析等に用いられる他、生産現場で用いられる様々な機械学習装置の学習又は推論等に用いられたりしている。   At a production site such as a factory, it is possible to collect and utilize data from various machine tools installed at the production site, industrial machines such as robots, and various objects such as workpieces and jigs. It is performed (for example, Patent Documents 1 and 2). The collected data is used, for example, for statistical analysis to monitor the operating state of each industrial machine, formulate maintenance plans, analyze the next product development and production line issues, and are used at various production sites. It is also used for learning or reasoning of various machine learning devices.

特開２０１７−１６２２５２号公報JP, 2017-162252, A 特開２０１７−０９７８３９号公報JP, 2017-097839, A

このように生産現場に設置されたセンサから収集されるデータは文字データや制御信号データ、画像データ、音声データ、動画像データ、その他の時系列データ等さまざまなものがあり、また、そのデータ形式もデータ収集の目的に応じて多岐にわたる。収集されるデータの多くは、生産現場が計画通りに正常に稼働している状態で取得されたものであり、データ収集の目的によっては（例えば、人手によって定期的に収集したデータを確認する場合、また機械学習装置の学習に用いる場合には）、そのほとんどが重複したデータとして意味のないデータとなる。   There are various types of data collected from sensors installed at production sites such as character data, control signal data, image data, voice data, moving image data, and other time-series data, and their data formats. Also varies according to the purpose of data collection. Most of the data collected is obtained when the production site is operating normally as planned, and depending on the purpose of data collection (for example, when manually checking data that is regularly collected). In addition, when used for learning of a machine learning device), most of it becomes meaningless data as duplicated data.

また、画像データや音声データ、動画像データ等は、観測対象物の状態を的確に表現するため生産現場で実際に取り扱われることが多い一方で、１つ１つのデータサイズが大きく、蓄積することで各機械や各装置に設けられている記憶装置の記憶領域を圧迫する原因となる。このような大規模になりがちなデータを収集する場合には、記憶領域を圧迫しないように、取得精度（画像の解像度、チャネル数、取得回数、音声のサンプリングレート、動画像のフレーム数、観測を行う時間帯等）を落として対応することも考えられるが、データ収集の目的に併せて取得精度を設定しないと、せっかくデータを収集しても目的とした解析を適切に行えなくなることもある。   Also, image data, audio data, moving image data, etc. are often handled at the production site in order to accurately represent the state of the observation target, but each one has a large data size and must be stored. This causes the storage area of the storage device provided in each machine or device to be compressed. When collecting such data that tends to be large-scale, acquisition accuracy (image resolution, number of channels, number of acquisitions, audio sampling rate, number of frames of moving images, observation It may be possible to deal with the problem by dropping the time zone, etc.), but if the acquisition accuracy is not set according to the purpose of data collection, the desired analysis may not be performed properly even if the data is collected. .

更に、生産現場に設置される組込機器からのデータの収集を考えた場合、一般に組込機器はデータ収集について最低限の性能を備えたものも多く、データの保存や、ＣＰＵ資源、通信能力等の計算資源に制約があるため、そのハードウェア性能に合わせたデータ収集処理を行わせる必要がある。   Furthermore, when considering data collection from embedded devices installed at production sites, many embedded devices generally have the minimum performance for data collection, data storage, CPU resources, and communication capability. Since there are restrictions on the computational resources such as, it is necessary to perform the data collection processing according to the hardware performance.

そこで本発明の目的は、データを取得する状況に応じてデータ収集のコストを調整する事が可能なデータ収集システム及びデータ収集方法を提供することである。   Therefore, an object of the present invention is to provide a data collection system and a data collection method capable of adjusting the cost of data collection according to the situation of acquiring data.

本発明では、データ収集を行う際に、既に取得しているデータの解析結果や、データを記憶する記憶部の状況等に基づいて、以降のデータ収集における取扱仕様（収集精度や保存要否等）を自動的に調整することで、データの取扱コストを状況に合わせて調整するデータ収集システム及びデータ収集方法を用いて、上記課題を解決する。   In the present invention, when data is collected, the handling specifications (collection accuracy, necessity of saving, etc.) in the subsequent data collection are based on the analysis result of the already acquired data, the condition of the storage unit that stores the data, and the like. The above problem is solved by using a data collection system and a data collection method that automatically adjusts the data handling cost according to the situation.

そして、本発明の一態様は、データ記憶部にデータを収集するデータ収集システムであって、データ毎に決定された取扱仕様に従って、データを取得するデータ取得部と、データ毎に決定された取扱仕様に従って、前記データ取得部が取得したデータを前記データ記憶部に保存するデータ保存部と、前記データ記憶部を分析するデータ分析部と、前記データ分析部の分析した結果に基づくデータ毎の取扱仕様を決定するデータ取扱仕様決定部と、を備えるデータ収集システムである。   An aspect of the present invention is a data collection system that collects data in a data storage unit, and includes a data acquisition unit that acquires data according to a handling specification that is determined for each data, and a handling that is determined for each data. According to the specifications, a data storage unit that stores the data acquired by the data acquisition unit in the data storage unit, a data analysis unit that analyzes the data storage unit, and handling of each data based on the analysis result of the data analysis unit. A data collection system including a data handling specification determining unit that determines specifications.

本発明の他の態様は、データ記憶部にデータを収集するデータ収集方法であって、データ毎に決定された取扱仕様に従って、データを取得するデータ取得ステップと、データ毎に決定された取扱仕様に従って、前記データ取得ステップで取得したデータを前記データ記憶部に保存するデータ保存ステップと、前記データ記憶部を分析するデータ分析ステップと、前記データ分析ステップで分析した結果に基づくデータ毎の取扱仕様を決定するデータ取扱仕様決定ステップと、を備えるデータ収集方法である。   Another aspect of the present invention is a data collection method for collecting data in a data storage unit, which includes a data acquisition step of acquiring data according to a handling specification determined for each data, and a handling specification determined for each data. According to the above, a data storage step of storing the data acquired in the data acquisition step in the data storage unit, a data analysis step of analyzing the data storage unit, and a handling specification for each data based on the result analyzed in the data analysis step And a data handling specification determining step for determining.

本発明により、データを取得する状況に応じてデータ収集のコストを調整する事が可能なデータ収集システム及びデータ収集方法を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a data collection system and a data collection method capable of adjusting the cost of data collection according to the situation of acquiring data.

第１の実施形態によるデータ収集システムの概略的なハードウェア構成図である。It is a schematic hardware block diagram of the data collection system by 1st Embodiment. 第１の実施形態によるデータ収集システムの概略的な機能ブロック図である。It is a schematic functional block diagram of the data collection system by a 1st embodiment. 第２の実施形態によるデータ収集システムの概略的な機能ブロック図である。It is a schematic functional block diagram of the data collection system by a 2nd embodiment.

以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は本発明の一実施形態によるデータ収集システムを構成するデータ収集装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。データ収集システムを構成するデータ収集装置１は、工場等の生産現場に設置されたロボットや工作機械等の産業機械を制御する制御装置として実装することができる。また、データ収集システムを構成するデータ収集装置１は、産業機械を制御する制御装置と併設されたパソコンや、制御装置とネットワークを介して接続されたセルコンピュータ、エッジコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することが出来る。図１は、産業機械を制御する制御装置と併設されたパソコンとしてデータ収集システムを構成するデータ収集装置１を実装した場合の例を示している。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic hardware configuration diagram showing a main part of a data collection device that constitutes a data collection system according to an embodiment of the present invention. The data collection device 1 that constitutes the data collection system can be implemented as a control device that controls an industrial machine such as a robot or a machine tool installed at a production site such as a factory. In addition, the data collection device 1 that constitutes the data collection system is a personal computer installed together with a control device that controls an industrial machine, a cell computer, an edge computer, a host computer, a cloud server, etc. connected to the control device via a network. Can be implemented as a computer. FIG. 1 shows an example of a case in which a data collection device 1 that constitutes a data collection system is installed as a personal computer installed together with a control device that controls industrial machines.

本実施形態によるデータ収集システムを構成するデータ収集装置１が備えるＣＰＵ１１は、データ収集装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、バス２２を介して接続されているＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムを読み出し、該システム・プログラムに従ってデータ収集装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示装置７０に表示するための表示データ及び入力装置７１を介してオペレータが入力した各種データ等が格納される。   The CPU 11 included in the data collection device 1 that constitutes the data collection system according to the present embodiment is a processor that controls the data collection device 1 as a whole. The CPU 11 reads a system program stored in the ROM 12 connected via the bus 22 and controls the entire data collection device 1 according to the system program. The RAM 13 stores temporary calculation data, display data to be displayed on the display device 70, various data input by the operator via the input device 71, and the like.

不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされたＳＲＡＭやＳＳＤ等で構成され、データ収集装置１の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ１４には、入力装置７１を介して入力されたデータやプログラム、産業機械２から（インタフェース２０を介して）オンラインで取得されたデータ、産業機械２に取り付けられた各種センサ３（撮像センサ等）により検出された検出値をオンラインで取得したデータ等が記憶される。不揮発性メモリ１４に記憶されたデータやプログラム等は、利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、データの解析のために必要とされる各種アルゴリズムや、その他の必要とされる処理を実行するためのシステム・プログラムがあらかじめ書き込まれている。   The non-volatile memory 14 is composed of, for example, an SRAM or SSD backed up by a battery (not shown), and is configured as a memory that retains a storage state even when the power of the data collection device 1 is turned off. In the non-volatile memory 14, data and programs input via the input device 71, data acquired online from the industrial machine 2 (via the interface 20), various sensors 3 attached to the industrial machine 2 (imaging. Data obtained by online detection values detected by sensors and the like are stored. The data, programs, etc. stored in the non-volatile memory 14 may be expanded in the RAM 13 when used. Further, in the ROM 12, various algorithms required for data analysis and system programs for executing other required processing are written in advance.

図２は、第１実施形態によるデータ収集システム３００の概略的な機能ブロック図である。データ収集システム３００は、主としてデータ収集装置１により構成されている。図２に示した各機能ブロックは、図１に示したデータ収集装置１が備えるＣＰＵ１１がシステム・プログラムを実行し、データ収集装置１の各部の動作を制御することにより実現される。   FIG. 2 is a schematic functional block diagram of the data collection system 300 according to the first embodiment. The data collection system 300 is mainly configured by the data collection device 1. Each functional block shown in FIG. 2 is realized by the CPU 11 included in the data collection device 1 shown in FIG. 1 executing a system program and controlling the operation of each part of the data collection device 1.

本実施形態のデータ収集システム３００を構成するデータ収集装置１は、産業機械２やセンサ３からデータを取得するデータ取得部１００、データ取得部１００が取得したデータを不揮発性メモリ１４上に設けられたデータ記憶部２００に保存するデータ保存部１１０、データ記憶部２００を分析するデータ分析部１２０、データ分析部１２０が分析した結果に基づいてデータの取扱仕様を決定するデータ取扱仕様決定部１３０を備える。   The data collection device 1 configuring the data collection system 300 of the present embodiment is provided with the data acquisition unit 100 that acquires data from the industrial machine 2 and the sensor 3, and the data acquired by the data acquisition unit 100 on the non-volatile memory 14. A data storage unit 110 that stores the data in the data storage unit 200; a data analysis unit 120 that analyzes the data storage unit 200; and a data handling specification determination unit 130 that determines the data handling specifications based on the results analyzed by the data analysis unit 120. Prepare

データ取得部１００は、データ取扱仕様決定部１３０により決定されたデータ毎の取扱仕様に従って、産業機械２において検出乃至処理された指令データや信号データ、モータ等の電流値／電圧値等の各種データ、撮像センサ、振動センサ、音声センサ等のセンサ３が検出した各種データを取得する機能手段である。データ取得部１００は、取扱仕様により決定されたデータの取得条件に従って、産業機械２やセンサ３からデータを取得する。取扱仕様により決定されるデータの取得条件としては、例えばデータ取得に使用するセンサ３の選択（例えば、高精度カメラを使用して画像データを取得する、白黒カメラを使用して画像データを取得する等）に係る条件を含んでいても良い。取扱仕様により決定されるデータの取得条件としては、例えば画像データの解像度、輝度、動画像データのフレームレート、音声データのサンプリングレート等を含んでいても良い。また、取扱仕様により決定されるデータの取得条件としては、例えばデータ取得の周期やデータを取得する時刻等の時刻に係る条件を含んでいても良い。更に、取扱仕様により決定されるデータの取得条件としては、例えばデータを取得する閾値等、その他の種々のデータの取得時に判定可能な条件を含んでいても良い。   The data acquisition unit 100 uses the data handling specification determining unit 130 to handle various data, such as command data or signal data detected or processed by the industrial machine 2, and various data such as a current value / voltage value of a motor. , The image sensor, the vibration sensor, the voice sensor, and the like, which is a functional unit that acquires various data detected by the sensor 3. The data acquisition unit 100 acquires data from the industrial machine 2 or the sensor 3 according to the data acquisition conditions determined by the handling specifications. The data acquisition condition determined by the handling specifications is, for example, selection of the sensor 3 used for data acquisition (for example, image data is acquired using a high-precision camera, image data is acquired using a monochrome camera). Etc.) may be included. The data acquisition conditions determined by the handling specifications may include, for example, the resolution of image data, the brightness, the frame rate of moving image data, the sampling rate of audio data, and the like. Further, the data acquisition condition determined by the handling specification may include a condition related to a time such as a data acquisition cycle or a time at which the data is acquired. Furthermore, the data acquisition conditions determined by the handling specifications may include conditions that can be determined when acquiring various other data, such as a threshold value for acquiring the data.

データ保存部１１０は、データ取扱仕様決定部１３０により決定されたデータ毎の取扱仕様に従って、データ取得部１００が取得した各種データをデータ記憶部２００に記憶する機能手段である。データ保存部１１０は、取扱仕様により決定されたデータの保存条件に従って、データ取得部１００が取得した各種データをデータ記憶部２００に記憶する。取扱仕様により決定されるデータの保存条件としては、例えば取得した画像データに対象物が写っているか否か、対象物が所定数以上写っているから否か、画像データや音声データ等のスペクトル解析の結果が所定の条件を満たしているか、等のように、取得したデータを解析することで判定可能な条件を含んでいても良い。データ保存部１１０は、データ毎の取扱仕様に従って、データ取得部１００が取得したデータをデータ記憶部２００に保存しないとした場合に、該データの概要（データ取得時刻や、該データを保存しない理由が把握できる情報等）を示すメタデータをデータ記憶部２００に保存するようにしても良い。また、データ保存部１１０は、データ毎の取扱仕様に従って、データ取得部１００が取得したデータが所定の条件を満たす場合に、他の同種のデータとは異なるデータとしてデータ記憶部２００に保存するようにしても良い。   The data storage unit 110 is a functional unit that stores various data acquired by the data acquisition unit 100 in the data storage unit 200 according to the handling specifications for each data determined by the data handling specification determination unit 130. The data storage unit 110 stores various data acquired by the data acquisition unit 100 in the data storage unit 200 according to the data storage conditions determined by the handling specifications. The data storage conditions determined by the handling specifications include, for example, whether or not an object is included in the acquired image data, whether or not a predetermined number of objects are included in the acquired image data, spectral analysis of image data, audio data, etc. The result may include a condition that can be determined by analyzing the acquired data, such as whether the result satisfies a predetermined condition. When the data storage unit 110 does not store the data acquired by the data acquisition unit 100 in the data storage unit 200 according to the handling specifications for each data, the data storage unit 110 outlines the data (data acquisition time and the reason why the data is not stored). (Eg, information that can be grasped by the user) may be stored in the data storage unit 200. Further, the data storage unit 110 stores the data acquired by the data acquisition unit 100 in the data storage unit 200 as data different from other data of the same type when the data acquired by the data acquisition unit 100 satisfies a predetermined condition according to the handling specification for each data. You can

また、データ保存部１１０は、データ毎の取扱仕様に従って、データ記憶部２００に保存するデータに対して所定のデータ加工処理を施しても良い。データ保存部１１０が施すデータ加工処理は、例えば画像データの解像度の低減、音声データのサンプリングレートの低減、動画像データのフレームレートの低減、データのフォーマット変換、等であって良い。   Further, the data storage unit 110 may perform a predetermined data processing process on the data stored in the data storage unit 200 according to the handling specification for each data. The data processing process performed by the data storage unit 110 may be, for example, reduction of resolution of image data, reduction of sampling rate of audio data, reduction of frame rate of moving image data, data format conversion, or the like.

データ分析部１２０は、データ記憶部２００に対して所定の分析を行う機能手段である。データ分析部１２０が行う所定の分析は、データ記憶部２００に記憶された各種データに対する公知のデータ分析を含む。データ分析部１２０が行う公知のデータ分析には、各種データそのものに対する画像解析、音声解析、動画像解析、スペクトル解析、自然言語処理、統計解析（各種データ毎の平均値や最頻値、中央値、最小値、最大値、標準値、外れ値の算出等）等を含んで良い。データ分析部１２０は、これらのデータ分析の手法を組み合わせて、例えばデータ記憶部２００に記憶された各種データに対して画像解析や音声解析、動画像解析、スペクトル解析、自然言語処理等を利用した特徴抽出処理を行い、そのようにして抽出された特徴量（該データの特徴部分を示すデータ）に対する統計解析（各種データ毎の平均値や最頻値、中央値、最小値、最大値、標準値、外れ値の算出等）等を行うようにしても良い。データ分析部１２０は、これらの処理を組み合わせて各種データの分布状況等を分析する。データ分析部１２０は、データ毎に予め定められたデータ分析手法を、該データの集合に対して行うようにして良い。   The data analysis unit 120 is a functional unit that performs a predetermined analysis on the data storage unit 200. The predetermined analysis performed by the data analysis unit 120 includes a known data analysis for various data stored in the data storage unit 200. Known data analysis performed by the data analysis unit 120 includes image analysis, voice analysis, moving image analysis, spectrum analysis, natural language processing, and statistical analysis (average value, mode value, median value for each type of data) for various types of data themselves. , Minimum value, maximum value, standard value, outlier calculation, etc.) and the like. The data analysis unit 120 combines these data analysis methods and uses, for example, image analysis, voice analysis, moving image analysis, spectrum analysis, natural language processing, etc. for various data stored in the data storage unit 200. A feature extraction process is performed, and statistical analysis (average value, mode value, median value, minimum value, maximum value, standard value for each type of data) is performed on the feature amount (data indicating the characteristic portion of the data) thus extracted. Value calculation, outlier calculation, etc.) may be performed. The data analysis unit 120 analyzes the distribution status of various data by combining these processes. The data analysis unit 120 may perform a predetermined data analysis method for each data on the data set.

データ分析部１２０が行う所定の分析は、データ記憶部２００に係る稼働状況の分析を含んでも良い。データ分析部１２０が行うデータ記憶部２００に係る稼働状況の分析は、例えばそれぞれのデータのデータ保存に使用した記憶容量のサイズや、それぞれのデータのデータ保存に使用した記憶容量のサイズのデータ記憶部２００の全記憶可能容量に対する比率、生産計画段階で予測されたデータ記憶部２００における保存予定容量に対する実保存容量の比率、データ記憶部２００が設けられた不揮発性メモリ１４の動作状況（温度やエラー頻度、Ｓ．Ｍ．Ａ．Ｒ．Ｔ情報等のストレージ診断情報等）、データ記憶部２００へのデータ通信経路（バス２２等）の通信状況、データ記憶部２００に対してアクセスするユーザ乃至プロセスの数等であって良い。データ分析部１２０は、データ毎に予め定められたデータ記憶部２００に係る使用状況の分析手法を適用するようにしても良い。   The predetermined analysis performed by the data analysis unit 120 may include an analysis of the operating status of the data storage unit 200. The analysis of the operating status of the data storage unit 200 performed by the data analysis unit 120 is performed by, for example, storing the size of the storage capacity used to store the data of each data or the storage size of the storage capacity used to store the data of each data. The ratio of the total storage capacity of the unit 200 to the total storage capacity, the ratio of the actual storage capacity to the planned storage capacity in the data storage unit 200 predicted at the production planning stage, and the operation status of the nonvolatile memory 14 provided with the data storage unit 200 (temperature and Error frequency, storage diagnostic information such as SMART information, etc.), communication status of a data communication path (bus 22 etc.) to the data storage unit 200, a user who accesses the data storage unit 200 or It may be the number of processes or the like. The data analysis unit 120 may apply a use status analysis method that is predetermined for each data and relates to the data storage unit 200.

データ取扱仕様決定部１３０は、データ分析部１２０によるデータ記憶部２００に対する分析の結果に基づく各種データの取扱仕様を決定する機能手段である。データ取扱仕様決定部１３０は、例えば入力装置７１からの入力に基づいてデータの取扱仕様を決定しても良い。データ取扱仕様決定部１３０が決定するデータの取扱仕様は、データ分析部１２０による分析結果に係る比較条件と、データ取得部１００によるデータ取得条件及びデータ保存部１１０によるデータ保存条件の少なくともいずれか一方とが関連付けられたものとして定義される。データ取扱仕様決定部１３０は、それぞれのデータ毎に複数の取扱仕様を決定してもよく、その場合、１つのデータに対して決定される取得仕様の間に優先順位を設け、各々の取扱仕様に矛盾がある場合には、優先順位の高い取扱仕様が優先して適用されるようにして良い。   The data handling specification determining unit 130 is a functional unit that determines the handling specifications of various data based on the analysis result of the data analysis unit 120 with respect to the data storage unit 200. The data handling specification determination unit 130 may determine the data handling specifications based on, for example, an input from the input device 71. The data handling specification determined by the data handling specification determination unit 130 is at least one of a comparison condition related to an analysis result by the data analysis unit 120, a data acquisition condition by the data acquisition unit 100, and a data storage condition by the data storage unit 110. And are defined as associated. The data handling specification determining unit 130 may determine a plurality of handling specifications for each data. In that case, a priority order is set between the acquisition specifications determined for one data, and each handling specification is determined. If there is a contradiction, the handling specification with a higher priority may be applied preferentially.

データ取扱仕様決定部１３０が決定するデータの取扱仕様の第１実施例として、例えば複数の形状ラックのそれぞれに１００個以上の製品を水平に格納する工程において、それぞれの形状ラック上に格納された製品の個数をセンサ３としての撮像センサで撮像した画像データを解析して判定する例を考える。この時、データ記憶部２００には、形状ラックを撮像した画像データを保存されるが、すべての形状ラックの画像データをデータ記憶部２００に保存すると、データ記憶部２００（不揮発性メモリ１４）の記憶容量を圧迫する恐れがある。そこで、データ分析部１２０により、データ記憶部２００に記憶された形状ラックの画像データの内の通常の画像データを分析して、それぞれの形状ラックの格納された製品の個数を取得した上で、それぞれの形状ラックに格納された製品の個数の最小値を算出し、データ取扱仕様決定部１３０は、新たにデータ取得部１００により取得された画像データを解析して得られた形状ラックに格納された製品の個数が算出した最小値以上である場合を分析結果に係る比較条件とし、その時のデータ保存条件として画像データの解像度を低減させるというデータ保存条件を関連付けたものを、データの取扱仕様として決定する。また、データ取扱仕様決定部１３０は、新たにデータ取得部１００により取得された画像データを解析して得られた形状ラックに格納された製品の個数が算出した最小値未満である場合を分析結果に係る比較条件とし、新たにデータ取得部１００により取得された画像データを解析して得られた形状ラックに格納された製品の個数が上回る場合を分析結果に係る比較条件とし、その時のデータ保存条件として画像データを通常の画像データとは異なる異常データとしてデータ記憶部２００に記憶するというデータ保存条件を関連付けたものを、データの取扱仕様とする。このような取扱仕様を決定することにより、形状ラックに十分な製品が格納された問題のない状態を示す画像データについては、後々の細部の解析が不要であるため解像度を落としてデータ記憶部２００に保存され、形状ラックに十分な製品が格納されていない問題のある状態を示す画像データのみが高い解像度でデータ記憶部２００に保存されることとなる。   As a first embodiment of the data handling specification determined by the data handling specification determining unit 130, for example, in the process of horizontally storing 100 or more products in each of a plurality of shape racks, the data is stored on each shape rack. Consider an example in which the number of products is determined by analyzing image data captured by an image sensor serving as the sensor 3. At this time, the image data of the image of the shape rack is stored in the data storage unit 200. However, when the image data of all the shape racks is stored in the data storage unit 200, the image data of the data storage unit 200 (nonvolatile memory 14) is saved. It may put pressure on your memory capacity. Therefore, the data analysis unit 120 analyzes normal image data of the image data of the shape rack stored in the data storage unit 200 to obtain the number of products stored in each shape rack, The minimum value of the number of products stored in each shape rack is calculated, and the data handling specification determination unit 130 is stored in the shape rack obtained by analyzing the image data newly acquired by the data acquisition unit 100. When the number of products is equal to or greater than the calculated minimum value, it is used as a comparison condition for the analysis results, and the data storage condition at that time is associated with the data storage condition of reducing the resolution of the image data as the data handling specification. decide. In addition, the data handling specification determination unit 130 analyzes the result when the number of products stored in the shape rack obtained by analyzing the image data newly acquired by the data acquisition unit 100 is less than the calculated minimum value. The comparison condition relating to the analysis result is the case where the number of products stored in the shape rack obtained by analyzing the image data newly acquired by the data acquisition unit 100 exceeds the comparison condition, and the data saving at that time is performed. Data handling specifications are associated with a data storage condition that image data is stored in the data storage unit 200 as abnormal data different from normal image data as a condition. By determining such handling specifications, image data showing a state in which sufficient products are stored in the shape rack and having no problem does not require detailed analysis later, so the resolution is reduced and the data storage unit 200 is used. Therefore, only the image data indicating a problematic state in which sufficient products are not stored in the shape rack is stored in the data storage unit 200 at a high resolution.

データ取扱仕様決定部１３０が決定するデータの取扱仕様の第２実施例として、例えば上記した第１実施例と同様に複数の形状ラックのそれぞれに１００個以上の製品を水平に格納する工程において、それぞれの形状ラック上に格納された製品の個数をセンサ３としての撮像センサで撮像した画像データを解析して判定する例を考える。この時、データ記憶部２００の保存予定容量に対する実保存容量の割合が低い場合には、データ記憶部２００の記憶容量に余裕があるため、通常の画像データも解像度を落とさずに保存したいという要求が現場にある場合もある。その様な場合には、データ取扱仕様決定部１３０は、データ分析部１２０により分析された、形状ラックの画像データの保存予定容量に対する実保存容量の割合が２０％未満である場合を分析結果に係る比較条件とし、その時に画像データの解像度を維持するというデータ保存条件、又は、画像データの解像度を上げるというデータ取得条件を関連付けたものを、データの取扱仕様として決定する。そして、このデータの取扱仕様を第１実施例で例示した取扱仕様よりも優先順位を高く設定することにより、形状ラックの状態とデータ記憶部２００に係る使用状況の両者を勘案して、より柔軟にデータの保存を行うことができるようになる。   As a second embodiment of the data handling specifications determined by the data handling specification determining unit 130, for example, in the process of horizontally storing 100 or more products in each of a plurality of shaped racks, as in the first embodiment described above, Consider an example in which the number of products stored on each shape rack is determined by analyzing image data captured by an image sensor serving as the sensor 3. At this time, when the ratio of the actual storage capacity to the planned storage capacity of the data storage unit 200 is low, the storage capacity of the data storage unit 200 has a sufficient capacity, and thus it is required to store normal image data without lowering the resolution. May be on site. In such a case, the data handling specification determination unit 130 determines that the ratio of the actual storage capacity to the storage capacity of the image data of the shape rack analyzed by the data analysis unit 120 is less than 20%. The handling condition of the data is determined by associating the comparison condition with the data storage condition of maintaining the resolution of the image data at that time or the data acquisition condition of increasing the resolution of the image data. Then, by setting the handling specification of this data to a higher priority than the handling specification exemplified in the first embodiment, it is more flexible in consideration of both the state of the shape rack and the usage status of the data storage unit 200. You will be able to save data to.

データ取扱仕様決定部１３０が決定するデータの取扱仕様の第３実施例として、例えば産業機械２の温度をセンサ３としての温度センサで測定している場合において、所定の周期（例えば、１０秒毎）で温度センサから取得された産業機械２の温度をデータ記憶部２００に記憶する例を考える。この時、データ記憶部２００には、所定の周期ごとの産業機械２の温度のデータが保存されるが、特に異常が無い場合の全ての温度データをデータ記憶部２００に保存すると、データ記憶部２００（不揮発性メモリ１４）の記憶容量を圧迫する恐れがある。そこで、データ分析部１２０は、データ記憶部２００に記憶された産業機械２の温度データの平均値を算出し、データ取扱仕様決定部１３０は、温度センサが検出した温度と算出した平均値との差が所定の閾値以内である場合（即ち、異常が無い温度の場合）を分析結果に係る比較条件とし、その時の温度データを取得しないというデータ取得条件、又は、その時の温度データを保存しないというデータ取得条件を関連付けたものを、データの取扱仕様とする。このような取扱仕様を決定することにより、産業機械２の温度に異常がない場合にはデータ記憶部２００の記憶容量が消費されないため、効率の良いデータ記憶が行えるようになる。   As a third embodiment of the data handling specifications determined by the data handling specification determination unit 130, for example, when the temperature of the industrial machine 2 is measured by a temperature sensor as the sensor 3, a predetermined cycle (for example, every 10 seconds). ) Consider the example in which the temperature of the industrial machine 2 acquired from the temperature sensor is stored in the data storage unit 200. At this time, the data of the temperature of the industrial machine 2 for each predetermined cycle is stored in the data storage unit 200. However, if all the temperature data when there is no abnormality is stored in the data storage unit 200, There is a possibility that the storage capacity of 200 (nonvolatile memory 14) will be pressed. Therefore, the data analysis unit 120 calculates the average value of the temperature data of the industrial machine 2 stored in the data storage unit 200, and the data handling specification determination unit 130 calculates the temperature detected by the temperature sensor and the calculated average value. When the difference is within a predetermined threshold value (that is, when there is no abnormality), the comparison condition relating to the analysis result is set as the data acquisition condition that the temperature data at that time is not acquired, or the temperature data at that time is not saved. The data handling conditions are associated with the data acquisition conditions. By determining such handling specifications, the storage capacity of the data storage unit 200 is not consumed when there is no abnormality in the temperature of the industrial machine 2, so that efficient data storage can be performed.

図３は、第２実施形態によるデータ収集システム３００の概略的な機能ブロック図である。本実施形態によるデータ収集システム３００は、データ収集装置１と、ホストコンピュータ４とが、有線／無線のネットワーク５を介して接続されて構成されており、データ記憶部２００がホストコンピュータ４上に配置されている点で第１実施形態と異なる。   FIG. 3 is a schematic functional block diagram of the data collection system 300 according to the second embodiment. The data collection system 300 according to the present embodiment is configured by connecting a data collection device 1 and a host computer 4 via a wired / wireless network 5, and a data storage unit 200 is arranged on the host computer 4. It is different from the first embodiment in that it is described.

このように構成されたデータ収集システム３００では、データ保存部１１０、データ分析部１２０は、ネットワーク５を介してデータ記憶部２００との間でのデータのやり取りを行う。この時、データ分析部１２０が行う所定の分析として、データ記憶部２００へのデータ通信経路（ネットワーク５）の通信状況等を扱うようにしても良い。   In the data collection system 300 configured as described above, the data storage unit 110 and the data analysis unit 120 exchange data with the data storage unit 200 via the network 5. At this time, the communication status of the data communication path (network 5) to the data storage unit 200 may be treated as the predetermined analysis performed by the data analysis unit 120.

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
例えば、上記実施形態では、産業機械２やセンサ３を対象としてデータを収集する例を用いて説明したが、産業機械２としては製造機械やロボットだけでなく、製品を洗浄する洗浄機や乾燥機、倉庫に配置される自動搬送車やコンベア等の搬送機械、梱包機、包装機械等、生産現場で用いられる様々な機械を対象としてもよく、また、収集されるデータとしては、製品そのものから検出された該製品の形状や硬度等のデータ、治具の位置や温度等のデータ、搬送機械から検出された移動速度や騒音等のデータ、生産現場の空間におけるミスト濃度や臭い等のデータ、生産現場で活動している作業者の発話や移動量等のデータ等といったように、産業機械２から直接検出できるデータ乃至所定のセンサ３を設置することで検出可能なデータであれば、どのようなデータを収集の対象としても良い。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the examples of the above-described embodiments and can be implemented in various modes by making appropriate changes.
For example, in the above-described embodiment, an example in which data is collected for the industrial machine 2 and the sensor 3 has been described, but the industrial machine 2 is not limited to a manufacturing machine or a robot, but a washing machine or a dryer for cleaning products. It may be applicable to various machines used at the production site such as automatic transfer vehicles and conveyors installed in warehouses, packing machines, packing machines, etc., and the collected data is detected from the product itself. Data of shape and hardness of the product, data of jig position and temperature, data of moving speed and noise detected from the transport machine, data of mist concentration and odor in the space of the production site, production Data that can be directly detected from the industrial machine 2 or data that can be detected by installing a predetermined sensor 3, such as data such as utterances and movement amounts of workers who are active in the field. If, may be what kind of data as a collection of object.

１ データ収集装置
２ 産業機械
３ センサ
４ ホストコンピュータ
５ ネットワーク
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ 不揮発性メモリ
１８，１９、２０，２１ インタフェース
２２ バス
７０ 表示装置
７１ 入力装置
１００ データ取得部
１１０ データ保存部
１２０ データ分析部
１３０ データ取扱仕様決定部
２００ データ記憶部
３００ データ収集システム 1 Data Collection Device 2 Industrial Machine 3 Sensor 4 Host Computer 5 Network 11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 non-volatile memory 18, 19, 20, 21 interface 22 bus 70 display device 71 input device 100 data acquisition unit 110 data storage unit 120 data analysis unit 130 data handling specification determination unit 200 data storage unit 300 data collection system

データ取扱仕様決定部１３０が決定するデータの取扱仕様の第１実施例として、例えば複数の形状ラックのそれぞれに１００個以上の製品を水平に格納する工程において、それぞれの形状ラック上に格納された製品の個数をセンサ３としての撮像センサで撮像した画像データを解析して判定する例を考える。この時、データ記憶部２００には、形状ラックを撮像した画像データを保存されるが、すべての形状ラックの画像データをデータ記憶部２００に保存すると、データ記憶部２００（不揮発性メモリ１４）の記憶容量を圧迫する恐れがある。そこで、データ分析部１２０により、データ記憶部２００に記憶された形状ラックの画像データの内の通常の画像データを分析して、それぞれの形状ラックの格納された製品の個数を取得した上で、それぞれの形状ラックに格納された製品の個数の最小値を算出し、データ取扱仕様決定部１３０は、新たにデータ取得部１００により取得された画像データを解析して得られた形状ラックに格納された製品の個数が算出した最小値以上である場合を分析結果に係る比較条件とし、その時のデータ保存条件として画像データの解像度を低減させるというデータ保存条件を関連付けたものを、データの取扱仕様として決定する。また、データ取扱仕様決定部１３０は、新たにデータ取得部１００により取得された画像データを解析して得られた形状ラックに格納された製品の個数が算出した最小値未満である場合を分析結果に係る比較条件とし、その時のデータ保存条件として画像データを通常の画像データとは異なる異常データとしてデータ記憶部２００に記憶するというデータ保存条件を関連付けたものを、データの取扱仕様とする。このような取扱仕様を決定することにより、形状ラックに十分な製品が格納された問題のない状態を示す画像データについては、後々の細部の解析が不要であるため解像度を落としてデータ記憶部２００に保存され、形状ラックに十分な製品が格納されていない問題のある状態を示す画像データのみが高い解像度でデータ記憶部２００に保存されることとなる。 As a first embodiment of the data handling specification determined by the data handling specification determining unit 130, for example, in the process of horizontally storing 100 or more products in each of a plurality of shape racks, the data is stored on each shape rack. Consider an example in which the number of products is determined by analyzing image data captured by an image sensor serving as the sensor 3. At this time, the image data of the image of the shape rack is stored in the data storage unit 200. However, when the image data of all the shape racks is stored in the data storage unit 200, the image data of the data storage unit 200 (nonvolatile memory 14) is saved. It may put pressure on your memory capacity. Therefore, the data analysis unit 120 analyzes normal image data of the image data of the shape racks stored in the data storage unit 200 to obtain the number of products in which the shape racks are stored. The minimum value of the number of products stored in each shape rack is calculated, and the data handling specification determination unit 130 is stored in the shape rack obtained by analyzing the image data newly acquired by the data acquisition unit 100. If the number of products is equal to or greater than the calculated minimum value, it is used as the comparison condition for the analysis result, and the data storage condition at that time is associated with the data storage condition of reducing the resolution of the image data as the data handling specification. decide. In addition, the data handling specification determination unit 130 determines that the number of products stored in the shape rack obtained by analyzing the image data newly acquired by the data acquisition unit 100 is less than the calculated minimum value. and comparison conditions according to, those associated with the data storage condition that is stored in the data storage unit 200 as the different abnormal data from the image data of the normal image data as data storage conditions when its, and data handling specifications . By determining such handling specifications, the image data indicating a state in which sufficient products are stored in the shape rack without any problem does not require detailed analysis later, so the resolution is reduced and the data storage unit 200 is used. Thus, only the image data indicating a problematic state in which sufficient products are not stored in the shape rack is stored in the data storage unit 200 with high resolution.

Claims (5)

データ記憶部にデータを収集するデータ収集システムであって、
データ毎に決定された取扱仕様に従って、データを取得するデータ取得部と、
データ毎に決定された取扱仕様に従って、前記データ取得部が取得したデータを前記データ記憶部に保存するデータ保存部と、
前記データ記憶部を分析するデータ分析部と、
前記データ分析部の分析した結果に基づくデータ毎の取扱仕様を決定するデータ取扱仕様決定部と、
を備えるデータ収集システム。 A data collection system for collecting data in a data storage unit,
A data acquisition unit that acquires data according to the handling specifications determined for each data,
A data storage unit that stores the data acquired by the data acquisition unit in the data storage unit according to the handling specifications determined for each data;
A data analysis unit for analyzing the data storage unit,
A data handling specification determination unit that determines handling specifications for each data based on the analysis result of the data analysis unit,
A data collection system including. 前記データ分析部は、前記データ記憶部におけるデータの分布状況又は前記データ記憶部の稼働状況を分析し、前記データ取扱仕様決定部は、前記分析の結果に係る比較条件と、前記データ取得部がデータを取得するデータ取得条件及び前記データ保存部がデータを保存する際のデータ保存条件の少なくともいずれかを関連付けた取扱仕様を決定する、
請求項１に記載のデータ収集システム。 The data analysis unit analyzes the distribution status of data in the data storage unit or the operation status of the data storage unit, and the data handling specification determination unit is configured to compare the comparison condition related to the result of the analysis and the data acquisition unit. Determining a handling specification that associates at least one of a data acquisition condition for acquiring data and the data saving condition when the data saving unit saves the data,
The data collection system according to claim 1. 前記分布状況は、データを特徴抽出した結果得られる特徴量の統計解析結果及びデータそのものの統計解析結果の少なくともいずれかである、
請求項２に記載のデータ収集システム。 The distribution status is at least one of the statistical analysis result of the feature amount obtained as a result of feature extraction of the data and the statistical analysis result of the data itself,
The data collection system according to claim 2. 前記稼働状況は、データ保存に使用した記憶容量のサイズ乃至前記記憶容量に対する比率、生産計画段階で予測された使用予定容量に対する実使用容量の比率、及びストレージ温度乃至ストレージ診断結果として得られる各種正常度の時系列データの少なくともいずれかである、
請求項２に記載のデータ収集システム。 The operating status includes the size of the storage capacity used for data storage or the ratio to the storage capacity, the ratio of the actual used capacity to the planned used capacity predicted at the production planning stage, and the storage temperature or various normal values obtained as a storage diagnosis result. Degree time series data,
The data collection system according to claim 2. データ記憶部にデータを収集するデータ収集方法であって、
データ毎に決定された取扱仕様に従って、データを取得するデータ取得ステップと、
データ毎に決定された取扱仕様に従って、前記データ取得ステップで取得したデータを前記データ記憶部に保存するデータ保存ステップと、
前記データ記憶部を分析するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップで分析した結果に基づくデータ毎の取扱仕様を決定するデータ取扱仕様決定ステップと、
を実行するデータ収集方法。 A data collection method for collecting data in a data storage unit, comprising:
Data acquisition step of acquiring data according to the handling specifications determined for each data,
A data storage step of storing the data acquired in the data acquisition step in the data storage unit according to the handling specifications determined for each data;
A data analysis step of analyzing the data storage unit,
A data handling specification determining step of determining handling specifications for each data based on the result analyzed in the data analyzing step,
Data collection method to perform.
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