CN105980941A - 监视装置及监视方法 - Google Patents

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Abstract

监视装置具有：运转实绩获取部，其获取表示监视对象的运转实绩的多个指标各自的时序数据；综合指标生成部，其基于所述多个指标各自的时序数据合成相同时刻的多个指标的值而生成综合指标的时序数据；以及变化点检测部，其分析所述综合指标的时序数据，检测在所述综合指标的值中出现有意义的变化的点作为所述监视对象的状态的变化点。

Description

监视装置及监视方法
技术领域
本发明涉及用于对监视对象的状态进行监视来检测出异常的技术。
背景技术
过去提出了监视从多个传感器获得的数据来进行生产设备的异常检测或其原因确定等的监视装置的方案(参照专利文献1～3)。但是，以往的监视装置以将传感器设置于监视对象为前提，因此不得不进行专门针对监视对象的结构的设计，另外，当导入到已有设备时产生设备的改造等的成本的问题。而且，要使从多个传感器收集的数据在异常检测或维护中发挥作用，而需要与监视对象的结构或感测相关的专业知识。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2013-088828号公报
专利文献2：日本特开2011-059790号公报
专利文献3：日本特开2009-294146号公报
发明内容
发明要解决的课题
本发明就是鉴于上述情况而完成的，其目的在于提供如下技术：能够容易实现监视对象的状态监视，且能够适当地检测出异常或者作为其预兆的状态变化。
用于解决课题的手段
权利要求1的监视装置的特征在于，所述监视装置具有：运转实绩获取部，其获取表示监视对象的运转实绩的多个指标各自的时序数据；综合指标生成部，其基于所述多个指标各自的时序数据合成相同时刻的多个指标的值而生成综合指标的时序数据；以及变化点检测部，其分析所述综合指标的时序数据，检测在所述综合指标的值中出现有意义的变化的点作为所述监视对象的状态的变化点。
所谓的“监视对象的运转实绩”表示能够从监视对象的外侧观测的监视对象的输出(输出、成果)而不是监视对象的内部动作。例如，在监视对象是生产设备的情况下，生产设备的运转实绩能够从生产设备的运转历史(运转和停止的时间的记录等)、品质历史(合格品和不合格品的数量、合格品率等)、生产计划(操作开始～结束的时刻、计划停止的开始～结束的时刻等)等来观测，能够使用例如时间运转率、性能运转率、合格品率等作为表示运转实绩的指标。
根据权利要求1的监视装置，仅通过观测监视对象的运转实绩就能够实现监视对象的状态监视。另外，因为使用合成了多个指标的综合指标进行变化点检测，因此能够适当检测出难以仅用各个指标评价的监视对象的状态变化。而且，因为不需要将传感器等观测系统设置于监视对象内，因此也具有监视装置的通用性/应用性/扩张性变高的优点。
权利要求2的监视装置的特征在于，所述监视装置还具有主因分析部，该主因分析部在由所述变化点检测部检测出所述监视对象的状态的变化点的情况下，分析所述多个指标的时序数据和所述综合指标的时序数据，从所述多个指标中，选择对所述变化点处的所述综合指标的变化的贡献度较大的1个以上的指标作为与所述监视对象的状态变化的原因关联的关注指标。根据权利要求2的监视装置，通过分析时序数据，利用对综合指标的变化的贡献度的大小进行关注指标的确定，从而能够容易且适当地选出难以仅用各个指标判定的异常的原因。
权利要求3的监视装置的特征在于，所述监视装置还具有输出与所述关注指标相关的信息的信息提供部。根据权利要求3的监视装置，能够向用户提供有利于确定监视对象的状态变化的原因的信息。因而，即使是不具有专业知识的人员，也能够容易地实施对问题的把握或对问题的处置。
权利要求4的监视装置的特征在于，所述信息提供部输出所述关注指标的时序数据的图表。根据权利要求4的监视装置，能够向用户提供有利于确定监视对象的状态变化的原因的信息。因而，即使是不具有专业知识的人员，也能够容易地实施对问题的把握或对问题的处置。
权利要求5的监视装置的特征在于，所述主因分析部分析所述关注指标的时序数据的变动倾向，基于该变动倾向推定被假定为所述监视对象的状态变化的原因的主因事件。根据权利要求5的监视装置，能够自动地确定监视对象的状态变化的原因。
权利要求6的监视装置的特征在于，所述信息提供部输出与所述推定的主因事件相关的信息。根据权利要求6的监视装置，能够向用户提供有利于确定监视对象的状态变化的原因的信息。因而，即使是不具有专业知识的人员，也能够容易地实施对问题的把握或对问题的处置。
权利要求7的监视装置的特征在于，所述监视装置还具有处理执行部，该处理执行部执行用于对所述主因事件进行处置的处理。根据权利要求7的监视装置，能够自动地解决在监视对象中产生的问题。
权利要求8的监视方法的特征在于，具有：运转实绩获取步骤，计算机获取表示监视对象的运转实绩的多个指标各自的时序数据；综合指标生成步骤，计算机基于所述多个指标各自的时序数据合成相同时刻的多个指标的值而生成综合指标的时序数据；以及变化点检测步骤，计算机分析所述综合指标的时序数据，检测在所述综合指标的值中出现有意义的变化的点作为所述监视对象的状态的变化点。
根据权利要求8的监视方法，仅通过观测监视对象的运转实绩就能够实现监视对象的状态监视。另外，因为使用合成了多个指标的综合指标进行变化点检测，因此能够适当检测出难以仅用各个指标评价的监视对象的状态变化。而且，还具有不需要将传感器等观测系统设置于监视对象内的优点。
权利要求9的程序的特征在于，使计算机执行在权利要求8中记载的监视方法的各步骤。
发明效果
根据本发明，能够容易实现监视对象的状态监视，并能够适当地检测出异常或者作为其预兆的状态变化。
附图说明
图1是说明以往的一般性的监视装置与本实施方式的监视装置的方法的差异的图。
图2是监视系统的功能框图。
图3是运转历史数据、品质历史数据以及生产计划信息的一例。
图4是示出运转实绩获取部和综合指标生成部的处理流程的流程图。
图5是运转实绩指标和综合指标的时序数据的一例。
图6是示出变化点检测部和异常主因分析部的处理流程的流程图。
图7是存储于分析结果存储部的分析结果的数据的一例。
图8是存储于主因事件表存储部的主因事件表的一例。
图9是由信息提供部输出的信息输出画面的一例。
图10是由信息提供部输出的信息输出画面的一例。
图11是由信息提供部输出的信息输出画面的一例。
具体实施方式
本发明的实施方式的监视装置涉及始终对监视对象的状态进行监视而进行异常或者其预兆的检测、异常的主因分析等的技术。本实施方式的监视装置的特征之一在于将表示监视对象的运转实绩的多个指标的时序数据用于状态监视或异常/预兆的检测。关于该特征，在图1中示意地示出以往的一般的监视装置与本实施方式的监视装置的方法的差异。
在以往的监视装置中，如图1的(B)那样，一般采用如下方法：对监视对象设置各种传感器，并对与监视对象自身的动作相关的物理量(感测数据)进行监视。例如，若利用温度传感器检测出加热器或温度调节控制的不良情况或监视电压的变化而检测出致动器的过载，则根据目的而存在各种手段。该以往的方法一方面存在能够直接检测监视对象的各部的动作的异常的优点，另一方面存在如下的问题。第一，监视装置的通用性较低(应用范围较窄)。这是因为传感器的种类、设置位置、感测数据的处理方法、异常检测的逻辑等根据监视对象的结构或动作以及感测什么的条件而完全不同，因此不得不结合监视对象设计监视装置。第二，针对已有设备的应用性/扩张性较低。例如，即使希望对已有的制造设备导入新的监视装置，在物理上也难以安装传感器或者要改造已有设备而需要相当大的成本的情况下也难以导入。第三，要求与感测相关的专业知识。即，若不能正确地理解各个传感器观测监视对象内的哪个部分的什么样的物理量，以及，各个感测数据的值表示什么样的意思，则不能进行异常的主因推定或不能采取适当的处置。
对此，在本实施方式的监视装置中，如图1的(A)那样，通过对监视对象的运转实绩进行监视并进行分析，从而推测监视对象的内部的异常或者其预兆。该方法的优点在于，第一，仅从监视对象的外侧观测运转实绩即可，因此不需要如以往的方法那样将观测系统设置于监视对象内。因而，具有能够应用于所有监视对象的较高的通用性/柔韧性，并且针对已有设备的后装或扩张也容易(此外，传感器的设置不是必须的，但也可以根据需要辅助地设置传感器。)。第二，也具有不要求与感测相关的专业知识的优点。
以下作为本发明的优选的实施方式而以进行FA(Factory Automation：工厂自动化)的生产设备的状态监视的监视系统为例，对具体的结构的一例进行说明。
[系统的结构]
在生产现场，因为要使与生产相关的各种设备安全且正常地运转，所以如下作业是不可缺少的：通过始终监视设备的状态、根据需要采取适当的处置，来将故障、事故、其它的不良情况的发生防止于未然(这样的活动被称为预防维护)。本实施方式的监视系统提供生产设备的异常或者其预兆的检测、异常的主因分析、分析结果的提示等的工具，是用于支援预防维护的适当的实施的系统。
图2示出监视系统的功能框图。监视系统1具有运转时间获取部10、品质信息获取部11、生产计划信息获取部12、运转实绩获取部13、综合指标生成部14、变化点检测部15、异常主因分析部16、信息提供部17等功能。另外，监视系统1具有运转历史存储部20、品质历史存储部21、生产计划存储部22、运转实绩存储部23、综合指标存储部24、风险存储部25、分析结果存储部26、主因事件表存储部27等，作为数据存储单元。
监视系统1能够由CPU(中央运算处理装置)、主存储装置(存储器)、辅助存储装置(硬盘、半导体磁盘等)、输入装置(键盘、鼠标、触摸面板等)、显示装置(液晶监视器等)、具有通信IF的通用的计算机系统构成。图2所示的各功能框图通过CPU将存储在辅助存储装置中的程序加载到主存储装置而执行来实现。各存储部20～26被设置于辅助存储装置之中。此外，在本实施方式中示出了由一台计算机构成监视系统的例子，但也可以由多台计算机构成，还也可以是网络上的服务器担当功能框图或存储部中的全部或者一部分的结构。也能够采用所谓的云计算或网格计算的方式。
运转时间获取部10是从生产设备2获取运转时间信息的功能。所谓的运转时间信息是生产设备2的运转和停止的时间的记录。例如，运转时间获取部10既可以按照规定的时间间隔(从几秒到几十秒一次等)获取生产设备2的状态(是运转中还是停止中)，也可以在对运转的开始/结束或异常停止/重新开始等状态进行切换的时机获取状态。获取的运转时间信息被存储于运转历史存储部20中。图3的(A)是存储于运转历史存储部20的运转历史数据的一例。在该例中，按照时序记录有将日期和时间(切换状态的日期和时间)与状态对应起来的数据。
品质信息获取部11是从生产设备2获取品质信息的功能。品质信息是与由生产设备2生产的产品的品质相关的记录。例如，既可以是针对每个产品记录了是合格品或是不合格品的信息，也可以是记录了每单位时间的合格品和不合格品的数量或者合格品率的信息。获取的品质信息被存储于品质历史存储部21。图3的(B)是存储于品质历史存储部21的品质历史数据的一例。在该例子中，按照时序记录有每分钟的合格品数量和不合格品数量。
生产计划信息获取部12是从生产设备2获取生产计划信息的功能。所谓的生产计划信息是记录了生产设备2的生产计划(具体地说每天的操作开始～结束的时刻、计划停止的开始～结束的时刻)的信息。获取的生产计划信息被存储于生产计划存储部22。图3的(C)是存储于生产计划存储部22的生产计划信息的一例。
运转实绩获取部13是基于运转历史、品质历史以及生产计划而生成生产设备2的运转实绩的时序数据的功能。在本实施方式中，使用“时间运转率”、“性能运转率”、“合格品率”这三个指标来作为表示运转实绩的指标。时间运转率是表示生产设备2正常地运转的时间的比例的指标，性能运转率是表示生产设备2实际进行了生产的时间的比例的指标，合格品率是表示生产设备2的合格品的比例的指标。这些时序数据被存储于运转实绩存储部23。
综合指标生成部14是合成表示运转实绩的三个指标的时序数据而生成作为综合指标的“设备综合效率”的时序数据的功能。设备综合效率的时序数据被存储于综合指标存储部24。
变化点检测部15是如下功能：分析设备综合效率的时序数据而检测在设备综合效率的值中出现有意义的变化的点，作为生产设备2的状态的变化点。检测出的变化点的信息(触发信息)被传送给异常主因分析部16。
异常主因分析部16是如下功能：在检测出生产设备2的状态的变化点的情况下，分析最近的规定期间中的各指标的时序数据而从时间运转率、性能运转率、合格品率这三个指标中，选择对上述变化点处的设备综合效率的变化的贡献度较大的1个以上的指标作为关注指标。该关注指标是与生产设备2的状态变化的主因的相关性较高的指标。异常主因分析部16的分析结果被存储于分析结果存储部26。
信息提供部17是向用户提示有助于预防维护的信息的功能。信息提供部17既可以在监视系统1所具有的显示装置中显示信息，也可以向操作者终端或生产设备2等外部装置发送信息。
＜监视处理＞
接着，对监视系统1的具体的动作进行说明。
(1)运转实绩和设备综合效率的时序数据的生成
图4示出运转实绩获取部13和综合指标生成部14的处理流程的一例。图4的处理是计算时刻t时的运转实绩(时间运转率、性能运转率、合格品率)和设备综合效率的值的处理。通过按照规定的时间间隔Δt执行该处理，而生成步幅Δt的时序数据。只要按照要求的监视间隔(应该以怎样的频度监视生产设备2的状态)设定Δt的值即可。在本实施方式中，设定成Δt＝10分钟。另外，使用时刻t的最近的规定期间p分钟的数据(即从时刻t－p开始到时刻p为止的数据)计算时刻t时的运转实绩和设备综合效率的值。虽然p的值是任意的，但若减小p的值，则在时序数据中噪声变多，因此变化点的误检测增加，若增大p的值，则时序数据变平滑、变化点检测的敏感度有可能变差，因此根据误检测和敏感度的平衡设定成适当的值即可。在本实施方式中，设定成p＝60分钟。在以下的说明中，称为单位期间p。
首先，运转实绩获取部13分别从运转历史存储部20、品质历史存储部21、生产计划存储部22读入单位期间p分钟的运转历史、单位期间p分钟的品质历史以及今天的生产计划的数据(步骤S40)。而且，运转实绩获取部13基于这些数据而计算时刻t的时间运转率、性能运转率以及合格品率(步骤S41～S43)。
在本实施方式中，分别如以下那样定义。
时间运转率＝运转时间÷操作时间
性能运转率＝实质运转时间÷操作时间
合格品率＝合格品数量÷生产数量
其中，因为使用单位期间p内的数据，因此
操作时间＝单位期间p－单位期间p内的计划停止时间
运转时间＝操作时间－单位期间p内的异常停止时间
实质运转时间＝运转时间－单位期间p内的调整停止时间
生产数量＝单位期间p内生产的总数
合格品数量＝生产数量－单位期间p内产生的不合格品的数量。
此外，所谓的异常停止是生产设备2的因异常而导致的停止，是为了查明原因、修理、交换等而伴随有长时间停止的现象。另外，调整停止是生产设备2正常运转中的停止，是指通过除去工件或重置等短时间的简单的处置而重新开始的现象(也称为瞬间停止)。作为从生产设备2获取的运转时间信息的状态也可以包含异常停止或调整停止的信息，但在本实施方式中，单纯地以停止时间的长度来区别是异常停止(5分钟以上的停止)还是调整停止(不足5分钟的停止)。
时间运转率、性能运转率、合格品率都取0以上且1以下的值，是越接近1越好的值。所计算的时间运转率、性能运转率、合格品率的值与时刻t、生产设备2的ID一起被追加到运转实绩存储部23内的时序数据中(步骤S44)。图5的(A)中示出存储于运转实绩存储部23内的运转实绩指标的时序数据的一例。
接着，综合指标生成部14从运转实绩存储部23读入时刻t的时间运转率、性能运转率、合格品率的数据(步骤S45)。而且，通过下述公式求出设备综合效率的值(步骤S46)。
设备综合效率＝时间运转率×性能运转率×合格品率
作为综合指标的设备综合效率也取0以上且1以下的值，是越接近1越好的值。所计算的设备综合效率的值与时刻t、生产设备2的ID一起被追加到综合指标存储部24内的时序数据中(步骤S47)。图5的(B)示出存储于综合指标存储部24内的综合指标的时序数据的一例。
(2)变化点检测及主因分析
图6示出变化点检测部15及异常主因分析部16的处理流程的一例。图6的处理是基于设备综合效率的时序数据检测出时刻t时的状态变化，且对所检测出的状态变化的主因进行分析的处理。每当更新设备综合效率的时序数据时都执行图6的处理即可(在本实施方式的情况下，监视间隔Δt＝10分钟)。
首先，变化点检测部15从综合指标存储部24读入设备综合效率的时序数据(步骤S60)。在变化点检测中，既可以使用时刻t以前的全部数据，也可以仅使用规定期间的数据(例如几天、几周等)或当天的数据等一部分数据。
变化点检测部15分析时序数据，计算表示时刻t的设备综合效率的值相对于时刻t前的设备综合效率的值的变化程度的分数(步骤S61)。对根据时序数据检测变化点的算法提出了各种方案，在这里也可以使用任意的算法。例如，也可以将时刻t前的时序数据的平均值与时刻t的值之差(绝对值)作为分数。另外，也可以使用t检测等统计的检测方法或贝叶斯变化点检测法等来计算时刻t的值的出现概率，并将该出现概率作为分数，其中，所述贝叶斯变化点检测法使用了采样法作为数据产生的概率模型。另外，也可以使用AR模型等时序模型将根据过去数据求出的时刻t的推定值与实际的值之差(绝对值)作为分数。另外，也可以对设备综合效率的时序数据进行频率分解，并使用规定的频率分量的强度作为分数。
该分数能够理解为表示在生产设备2中产生异常的风险的大小的指标。在步骤S61中求出的时刻t的分数作为风险信息被记录在风险存储部25中(步骤S62)。
接着，变化点检测部15将在步骤S61中求出的分数与阈值进行比较，在分数超过阈值的情况下将时刻t判定为“变化点”(步骤S63)。在分数超过阈值的情况下，即在认为设备综合效率的时序数据中存在有意义的变化的情况下，在生产设备2中产生了或者要产生某种异常的可能性较高。因而，若在步骤S63中检测出了变化点，则以此为触发因素进入异常主因的分析。
异常主因分析部16从综合指标存储部24读入设备综合效率的时序数据，并且从运转实绩存储部23读入时间运转率、性能运转率、合格品率各自的时序数据(步骤S64)。在异常主因的分析中，既可以使用触发因素(时刻t)以前的所有的时序数据，也可以仅使用与规定期间相应的数据(例如，几周、几个月等)。
接着，异常主因分析部16分析设备综合效率、时间运转率、性能运转率、合格品率的时序数据，并从时间运转率、性能运转率、合格品率三个指标中选择对触发因素(时刻t)时的设备综合效率的变化的贡献度较大的指标作为关注指标(步骤S65)。此时，既可以仅将贡献度最大的一个指标选择成关注指标，也可以将贡献度大于规定的阈值的多个指标选择成关注指标。
在各指标的贡献度的评价中也可以使用任意的算法。举出一例，也可以利用回归分析计算各指标对设备综合效率的偏回归系数，并将偏回归系数的绝对值作为各指标对设备综合效率的贡献度。或者，也可以将对设备综合效率的时序数据进行频率分解的结果与对指标的时序数据进行频率分解的结果的内积当作该指标的贡献度。此外，也能够针对多个指标的组评价贡献度而不是针对指标评价贡献度。例如，只要生成合成了多个指标的时序数据的合成时序数据，并使用设备综合效率的时序数据和合成时序数据来计算合成指标的偏回归系数或内积即可。
接着，异常主因分析部16进一步分析被提取的关注指标的时序数据，并判定触发因素(时刻t)时的关注指标的变化具有“趋势”、“突发”、“周期”中的哪个变动倾向(步骤S66)。趋势是值基本上呈线性变化(单调增加、单调减少等)的情况，突发是值呈特殊变化的情况，周期是值以一定的规则进行增减的情况。
异常主因分析部16的分析结果被存储于分析结果存储部26(步骤S67)。图7的(A)示出存储于分析结果存储部26的分析结果的数据的一例。分析结果中包括触发因素ID、触发因素的产生日期和时间、生产设备2的ID、表示关注指标的标志、关注指标的变动倾向等信息。根据图7的(A)的第1行的分析结果得知，在ID：A的生产设备中，在2013年9月10日的11点25分00秒检测出状态变化，被认为是该变化的原因的关注指标是时间运转率，示出了趋势型的变动倾向。图7的(B)示出分析结果的变形例，在对一个触发因素提取了多个关注指标的情况下，将每个关注指标的贡献度的大小的位次记录于分析结果中。
图8是存储于主因事件表存储部27中的主因事件表的一例。主因事件表是将“指标的种类”、“变动倾向”以及假定的“主因事件”对应起来的表，当信息提供部17输出分析结果时被参照。在图8的例子中，“时间运转率”与作为示出“趋势”型的变动倾向时的主因事件的“部件的磨损”对应起来，“性能运转率”与作为示出“周期”型的变动倾向时的主因事件的“工程间协作的问题”对应起来。
(3)分析结果的输出
示出由信息提供部17生成的信息输出画面的一例。
图9的(A)是基本画面。上层的图表90是基于存储于综合指标存储部24的数据生成的设备综合效率的时序图表。横轴表示时间、纵轴表示设备综合效率的值(OEE：overallequipment effectiveness)。通过监视该图表90，能够掌握到生产设备整体的状态的变化。中层的图表91是基于存储于风险存储部25的数据生成的异常产生风险的时序图表。横轴表示时间、纵轴表示风险的大小。通过观察该图表91，能够掌握到生产设备2的状态是否稳定。下层的图表92是基于存储于运转实绩存储部23的数据生成的时间运转率、性能运转率、合格品率各自的时序图表。横轴表示时间、纵轴表示效率。
图9的(B)示出检测出变化点时的显示例。设备综合效率的时序图表90的相应位置被显示为阴影，产生状态变化的时刻被明示。而且，也基于分析结果存储部26内的分析结果，提示与被认为是状态变化的原因的关注指标相关的信息。图9的(B)的例子是时间运转率被选择为关注指标的例子，在画面下显示有“由于时间运转率降低而导致效率降低”的消息93。
图10是在图9的(B)的画面中按下“主因分析”按钮94时显示的画面的一例。若“主因分析”被按下，则信息提供部17从运转实绩存储部23读入关注指标的时序数据，并生成关注指标的时序图表，并且基于分析结果的数据(图7的(A))和主因事件表(图8)生成关注指标的变动倾向和根据该变动倾向推测的主因事件的信息。在图10的例子中，将“因为是趋势型，因此有可能存在部件的磨损”这一信息101与时间运转率的时序图表100一起显示。
若在该画面上按下“运转劣化”标签102、“性能劣化”标签103、“品质劣化”标签104，则能够切换显示的指标。其中，只要不能切换到不是关注指标的(不是状态变化的原因)指标即可。若按下“详细确认”按钮105，则显示与主因事件关联的进一步详细的信息。例如在图11的(A)的例子中，显示有生产设备2的该位置的振动或声音等的观测数据。通过确认这样的观测数据，能够确认生产设备2是否有异常。若按下“部件安排”按钮106或“维护安排”按钮107，则显示辅助部件或维护的安排的画面。在图11的(B)的例子中，按照部件的种类列出订货目的地，若输入订货个数并按下“订货”按钮110，则能够安排部件。
进一步地，监视系统1也可以具有执行与主因事件对应的适当的处置的处理执行部。具体地说，在主因事件表中预先针对每个主因事件定义监视系统1所执行的处理。而且，若通过分析关注指标的时序数据而确定了主因事件，则处理执行部启动相应的处理。例如，针对设备的不良情况能够具有如下处置：自动地进行部件的订货或维护的安排(通过电子邮件或电话通知给负责人)，或设备的紧急停止或简化运转等。
＜本系统的优点＞
根据以上说明的本系统，仅观测生产设备2的运转实绩(时间运转率、性能运转率、合格品率)就能够实现生产设备2的状态监视。另外，因为使用合成了多个指标的综合指标(设备综合效率)进行变化点检测，因此能够适当检测出难以仅用各个指标评价的生产设备2的状态变化。另外，通过分析时序数据，利用对综合指标的变化的贡献度的大小来进行关注指标的确定，从而能够容易且适当地选出难以仅用各个指标判定的异常的原因。而且，因为向用户提供关注指标的时序数据、变动倾向、主因事件等在确定生产设备2的状态变化的原因中有用的信息，因此即使是不具有专业知识的人员也能够容易地实施对问题的把握或对问题的处置。而且，因为不需要将传感器等观测系统设置于生产设备2，因此也具有监视系统1的通用性/应用性/扩展性变高的优点。
＜变形例＞
上述的实施方式的结构只不过示出了本发明的一个具体例，不是限定本发明的范围的主旨内容。本发明在不脱离其技术思想的范围内能够采用各种具体的结构。
例如，在上述实施方式中，使用结合了时间运转率、性能运转率、合格品率这三个指标的综合指标进行了生产设备的状态监视，但指标的种类或监视对象不限于此，只要是能够观测运转实绩(输出)的对象，也能够将本发明应用于所有监视对象中。例如，既可以将由多个生产设备构成的工程或生产线整体设定为监视对象，也可以将具有多个生产线的工厂整体选定为监视对象。另外也能够应用于FA以外的领域(例如农场等)的状态监视。作为运转实绩而获取的指标的种类和数量以及综合指标的求出方法能够根据监视对象或监视目的而适当设计。例如，在上述实施方式中评价了单位时间的运转实绩，但也可以取而代之，使用单位能耗的运转实绩作为指标。即，将单位能量的运转时间或性能或品质等理解为运转实绩。
标号说明
1：监视系统；2：生产设备；10：运转时间获取部；11：品质信息获取部；12：生产计划信息获取部；13：运转实绩获取部；14：综合指标生成部；15：变化点检测部；16：异常主因分析部；17：信息提供部；20：运转历史存储部；21：品质历史存储部；22：生产计划存储部；23：运转实绩存储部；24：综合指标存储部；25：风险存储部；26：分析结果存储部；27：主因事件表存储部。

Claims (9)

1.一种监视装置，其特征在于，该监视装置具有：
运转实绩获取部，其获取表示监视对象的运转实绩的多个指标各自的时序数据；
综合指标生成部，其基于所述多个指标各自的时序数据合成相同时刻的多个指标的值而生成综合指标的时序数据；以及
变化点检测部，其分析所述综合指标的时序数据，检测在所述综合指标的值中出现有意义的变化的点作为所述监视对象的状态的变化点。
2.根据权利要求1所述的监视装置，其特征在于，
所述监视装置还具有主因分析部，该主因分析部在由所述变化点检测部检测出所述监视对象的状态的变化点的情况下，分析所述多个指标的时序数据和所述综合指标的时序数据，从所述多个指标中，选择对所述变化点处的所述综合指标的变化的贡献度较大的1个以上的指标作为与所述监视对象的状态变化的原因关联的关注指标。
3.根据权利要求2所述的监视装置，其特征在于，
所述监视装置还具有信息提供部，该信息提供部输出与所述关注指标相关的信息。
4.根据权利要求3所述的监视装置，其特征在于，
所述信息提供部输出所述关注指标的时序数据的图表。
5.根据权利要求3或4所述的监视装置，其特征在于，
所述主因分析部分析所述关注指标的时序数据的变动倾向，基于该变动倾向推定被假定为所述监视对象的状态变化的原因的主因事件。
6.根据权利要求5所述的监视装置，其特征在于，
所述信息提供部输出与推定出的所述主因事件相关的信息。
7.根据权利要求5或6所述的监视装置，其特征在于，
所述监视装置还具有处理执行部，该处理执行部执行用于对所述主因事件进行处置的处理。
8.一种监视方法，其特征在于，所述监视方法具有：
运转实绩获取步骤，计算机获取表示监视对象的运转实绩的多个指标各自的时序数据；
综合指标生成步骤，计算机基于所述多个指标各自的时序数据合成相同时刻的多个指标的值而生成综合指标的时序数据；以及
变化点检测步骤，计算机分析所述综合指标的时序数据，检测在所述综合指标的值中出现有意义的变化的点作为所述监视对象的状态的变化点。
9.一种程序，其特征在于，
使计算机执行在权利要求8中所记载的监视方法的各步骤。
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