JP5129725B2 - 装置異常診断方法及びシステム - Google Patents
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Description
図1は、本実施の形態の情報処理システム(異常診断システムを含む)のブロック構成を示す。本情報処理システムにおいて、装置1、外部の異常検知システム(センサデータ条件検知システム)2、異常診断システム100を含んでいる。その他、保守の作業員が使用する保守端末90などを有する。本実施の形態の情報処理システムは、異常診断システム100を中心に構成される。異常診断システム100は、所定の装置(設備等)1を対象として、装置異常診断モデル作成処理と装置異常診断処理とを含む処理を行う機能を備える。異常診断システム100は、1つ以上のコンピュータ等から構成される。当該コンピュータは、例えばプロセッサ、メモリ、通信インタフェース等(データ演算部)を備える一般的なコンピュータであり、本システムの管理者等が使用する。
図2は、装置1から出力されるセンサデータD1の出力結果の一例を示す。装置1に搭載されている1つ以上(本例では複数)のセンサは、一定周期で、各センサにおける計測結果(状態計測値)を出力する。センサデータD1の項目として、例えば、aで示す装置個体番号、bで示す計測日時、cで示す1つ以上のセンサの計測結果(センサデータ)、などが含まれる。
図3は、装置1のアラームデータD3及び稼動イベントデータD2を含む装置データD7(履歴)の出力結果の一例を示す。稼動イベントデータD2は、装置1の稼働イベント(動作状態)に関する情報である。アラームデータD3は、異常予兆または異常発生を表す情報である。
図4は、装置1の保守作業データD4(履歴)の出力結果の一例を示す。保守作業データD4の項目として、例えば、aで示す装置個体番号、bで示す保守作業の発生日時、cで示す作業者番号、dで示す作業種別、eで示す作業コード番号、fで示す部品番号、gで示す作業内容情報、などが含まれる。
図5は、本実施の形態における装置異常診断モデル作成処理のフローを示す(Sは処理ステップを示す)。処理主体は異常診断システム100の各処理部(主に異常診断モデル作成処理部7)である。
図6は、本実施の形態における装置異常診断方法に従う装置異常診断処理のフローを示す。まずS201において、異常診断処理部10は、アラームデータD3(装置個体番号、アラーム種類、およびアラーム発生日時を含む)を取得する。
図7は、稼動イベント、アラーム種類、及び保守作業種類の因果関係を表す異常診断モデルの一例を示す。簡単のため、1つのノードに関する因果関係モデルのみを含んで成る異常診断モデルの場合を示しているが、複数の因果関係モデルの合成から成る場合も同様である。本例では、「A02」ノードに関する因果関係モデルを含む異常診断モデル800、及び「A02」ノードに関する発生確率データ(表)801を示している。
図8は、本診断方法による異常診断処理部10の処理(図6)における装置異常診断結果の一例(診断結果情報900)を示している。診断結果情報900において、aで示すアラーム構造データ、bで示す発生確率、cで示す対策作業コード、dで示す作業内容、eで示す対象部品番号を有する。
図9は、本実施の形態で対象とする装置1の事例として用いる真空装置(システム)200の概略構成を示す。本真空装置200は、P01〜P06までの6種類の構成要素(部品)、及びS01〜S04までの4種類のセンサから構成される。P01:高圧ガス供給部、P02:ガスバルブ、P03:バルブコントローラ、P04:炉体、P05:ポンプコントローラ、P06:真空ポンプ、S01:バルブ開閉センサ、S02:ガス流量センサ、S03:圧力センサ、S04:ポンプ回転センサである。
図10は、図9の真空装置200における異常事例を示す。各異常事例(Noの行)において、異常モード(a)、現象(b)、異常原因(c)、異常診断モデル(d)を示している。本例では、ガス流量異常の事例(異常モード(a):「ガス流量異常」)が3件(No1〜No3)、炉体の圧力制御異常の事例(異常モード(a):「炉体圧力制御異常」)が4件(No4〜No7)の計7件の異常事例について説明する。尚ここで示す異常事例が、真空装置に起こり得る全ての故障モード(異常モード)を網羅している訳ではない。
図11では、図10の真空装置200の異常事例から作成した異常診断モデルの作成結果を示す。図10で説明した7種類の異常事例毎に、各センサ(S01〜S04)のアラームと対象部品(P01〜P06)との間の因果関係モデルが作成され、それら7つの因果関係モデルの合成処理により、真空装置200全体の異常診断モデルを作成することができる。
図12は、図5の異常診断モデル作成方法の処理ステップS104における、保守作業、アラーム、及び稼動イベント種類の間の因果関係モデルを作成する処理の詳細フローを示す。
図13は、保守作業種類別の発生回数の推移データの一例である。ここでは、一日当たりの発生回数を集計している。ここでは、「T001」から「T009」まで、9種類の保守作業種類の発生回数の推移を示している。
図17は、図13の保守作業種類別の発生回数推移データと、図14のアラーム種類別の発生回数推移データとから作成した、保守作業種類とアラーム種類の間のグラフネットワーク(表)である。前記図12のS307で本図17のグラフネットワーク(表)のデータが作成される。
図21は、前記図12の因果関係モデル作成処理のS308のグラフネットワーク構造化計算処理の詳細フローを示す。まず、S401において、異常診断モデル作成処理部7は、指向性を持つグラフネットワークにおいて、他のグラフノードとの閉回路関係が無いグラフノードを抽出する。ここで、閉回路関係とは、グラフネットワークにおいて、基点とするノードから出発して基点となるノードに戻ってくる経路があることである。出発してから複数のノードを経由しても構わない。
Claims (10)
- コンピュータによる情報処理により、対象とする装置の異常予兆の検知時または異常の発生時に、当該異常予兆もしくは異常の原因を推定し、当該原因に対する対策または保守の作業内容を指示するための装置異常診断処理を行う装置異常診断方法であって、
前記装置異常診断処理に用いる前記装置の異常診断モデルを作成または更新する処理において、
前記装置または外部の異常検知システムの少なくとも一方から出力される、稼働イベントデータまたはアラームデータの少なくとも一方を用い、
所定の時間単位において、前記装置に関する保守作業データと、前記アラームデータまたは前記稼動イベントデータの少なくとも一方とを取得する第1の処理ステップと、
前記第1の処理ステップで取得したデータを用いて、当該保守作業とそれに関連する稼動イベントまたはアラームの少なくとも一方との間の因果関係をグラフネットワーク構造によって表現される因果関係モデルとして作成する第2の処理ステップと、
前記第2の処理ステップで作成した新規の因果関係モデルを今までに作成された因果関係モデルに対して合成し、当該グラフネットワーク構造における更新されたノード間の発生確率を再計算することで、当該因果関係モデルを含んで成る前記異常診断モデルを更新する第3の処理ステップと、を有すること、を特徴とする装置異常診断方法。 - 請求項1記載の装置異常診断方法において、
前記装置の異常診断モデルを作成または更新する処理において、
前記装置から出力される、センサデータ、前記稼働イベントデータ及び前記アラームデータの3つと、前記装置からのデータをもとに異常予兆または異常を検知する外部の検知システムから出力されるアラームデータとを用い、
前記第1の処理ステップでは、前記保守作業データは、保守作業の日時、種類、及び部品の情報を含み、前記稼働イベントデータは、前記装置の動作状態の種類、及び発生日時の情報を含み、前記アラームデータは、アラームの種類、及び発生日時の情報を含み、前記保守作業の日時をもとに所定時間内に発生した前記稼動イベント及び前記アラームのデータを取得し、
前記第2の処理ステップでは、当該保守作業の種類とそれに関連する稼動イベントの種類及びアラームの種類との間の因果関係を、前記グラフネットワーク構造によって表現される因果関係モデルとして作成すること、を特徴とする装置異常診断方法。 - 請求項1記載の装置異常診断方法において、
前記因果関係モデルは、当該グラフネットワークのノード毎に、該当ノードへの入力関係となる1つ以上のノードとの間の発生パターンと、該当ノードからの出力関係となる1つ以上のノードとの間の発生パターンとにおける、すべての組み合わせに応じた、前記発生確率のデータを備えること、を特徴とする装置異常診断方法。 - 請求項1記載の装置異常診断方法において、
前記装置の異常診断モデルを作成または更新する処理において、
前記第1の処理ステップでは、
(A)該当装置に関する過去の保守作業データの履歴を取得する処理ステップと、
(B)該当装置に関する過去のアラームデータ及び稼動イベントデータの履歴を取得する処理ステップと、を有し、
前記第2及び第3の処理ステップでは、
(C)前記(A)の処理ステップで取得した履歴を用いて、保守作業の種類毎に、所定の時間単位における発生回数の推移データを計算する処理ステップと、
(D)前記(B)の処理ステップで取得した履歴を用いて、アラームの種類及び稼動イベントの種類毎に、所定の時間単位における発生回数の推移データを計算する処理ステップと、
(E)前記保守作業の種類毎の発生回数の推移データと前記稼動イベントの種類及びアラームの種類毎の発生回数の推移データとの間の相関係数を計算する処理ステップと、
(F)前記(E)の処理ステップで計算した相関係数のうち、しきい値を満足する相関係数を持つ、保守作業の種類と稼動イベントの種類及びアラームの種類を抽出し、当該抽出したデータの間のグラフネットワークを作成する処理ステップと、
(G)前記(F)の処理ステップで作成したグラフネットワークに対する構造化計算により、閉回路関係となる保守作業の種類と稼動イベントの種類及びアラームの種類の1つ以上のグループを作成する処理ステップと、
(H)前記(G)の処理ステップで作成したグループにおいて各データの発生日時順に基づき当該グラフネットワークの指向性を設定する処理ステップと、を有すること、を特徴とする装置異常診断方法。 - 請求項1記載の装置異常診断方法において、
新規の前記稼働イベントデータまたはアラームデータの少なくとも一方と、前記第3の処理ステップで更新された異常診断モデルとを用いて、前記装置異常診断処理を行う第4の処理ステップを有すること、を特徴とする装置異常診断方法。 - 請求項5記載の装置異常診断方法において、
前記第4の処理ステップでは、新規の前記アラームデータを取得した際、過去の所定の時間単位における前記保守作業データと前記稼働イベントデータ及びアラームデータとを取得して当該アラームに関する発生パターンを表すアラーム構造データを作成し、前記第3の処理ステップで更新された異常診断モデル内から、今回のアラーム構造データに一致するグラフネットワーク部を抽出し、その結果をもとに、異常対策候補情報を出力すること、を特徴とする装置異常診断方法。 - 請求項5記載の装置異常診断方法において、
前記第4の処理ステップでは、前記原因に対する対策または保守の作業内容を指示する情報を、本システムの管理者または保守の作業者が用いる情報処理装置の画面へ表示する処理ステップを有すること、を特徴とする装置異常診断方法。 - 請求項1記載の装置異常診断方法において、
前記異常診断モデルまたはそのうちの因果関係モデルの情報を、本システムの管理者または保守の作業者が用いる情報処理装置の画面へ表示する処理ステップを有すること、を特徴とする装置異常診断方法。 - コンピュータによる情報処理により、対象とする装置の異常予兆の検知時または異常の発生時に、当該異常予兆もしくは異常の原因を推定し、当該原因に対する対策または保守の作業内容を指示するための装置異常診断処理を行う装置異常診断システムであって、
前記装置異常診断処理に用いる前記装置の異常診断モデルを作成または更新する処理を行う異常診断モデル作成処理部を有し、
前記異常診断モデル作成処理部は、
前記装置または外部の異常検知システムの少なくとも一方から出力される、稼働イベントデータまたはアラームデータの少なくとも一方を用い、
所定の時間単位において、前記装置に関する保守作業データと、前記アラームデータまたは前記稼動イベントデータの少なくとも一方とを取得する第1の処理と、
前記第1の処理で取得したデータを用いて、当該保守作業とそれに関連する稼動イベントまたはアラームの少なくとも一方との間の因果関係をグラフネットワーク構造によって表現される因果関係モデルとして作成する第2の処理と、
前記第2の処理で作成した新規の因果関係モデルを今までに作成された因果関係モデルに対して合成し、当該グラフネットワーク構造における更新されたノード間の発生確率を再計算することで、当該因果関係モデルを含んで成る前記異常診断モデルを更新する第3の処理と、を行うこと、を特徴とする装置異常診断システム。 - 請求項9記載の装置異常診断システムにおいて、
新規の前記稼働イベントデータまたはアラームデータと、前記第3の処理で更新された異常診断モデルとを用いて、前記装置異常診断処理を行う異常診断処理部を有すること、を特徴とする装置異常診断システム。
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