JP2009009300A

JP2009009300A - バッチプロセス解析システムおよびバッチプロセス解析方法

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Publication number: JP2009009300A
Application number: JP2007169214A
Authority: JP
Inventors: Mitsutoshi Susumago; 光俊煤孫
Original assignee: Yokogawa Electric Corp
Current assignee: Yokogawa Electric Corp
Priority date: 2007-06-27
Filing date: 2007-06-27
Publication date: 2009-01-15
Anticipated expiration: 2027-06-27
Also published as: JP4957406B2

Abstract

【課題】マハラノビス・タグチメソッドを使用することにより、バッチプロセスの状況を容易かつ迅速に解析できる状況解析システムおよび状況解析方法を提供する。
【解決手段】データ蓄積手段５１は、バッチプロセスから得られたバッチデータを蓄積する。基準空間作成手段５２は、データ蓄積手段５１に蓄積された上記バッチデータに基づいて基準空間を作成する。データ取得手段５３は、解析対象となるバッチプロセスからバッチデータを取得する。距離算出手段５４は、基準空間作成手段５２により作成された基準空間に、データ取得手段５３で得られたバッチデータを入力することでマハラノビス距離を算出する。貢献度算出手段５５は、バッチプロセスのバッチデータの貢献度を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、バッチプロセスから取得されたデータに基づいて当該バッチプロセスの状況を解析するバッチプロセス解析システムおよびバッチプロセス解析方法に関する。

食品／飲料、化学製品、衣料品、石油、素材などを生産しているプロセス製造業には、業界固有のニーズがあり、複雑なプロセスを伴っている。製造工程の工程は、一連の操作を伴うバッチプロセスとなっており、バッチプロセスの監視には、以下の２つの方法が使用されている。
（１）データの重ね合わせ
現在のバッチプロセスのデータ変化が正常か否かを判断するために、現状のデータをトレンド表示し、理想的なバッチデータと重ね合わせて目視で比較する方法である。
（２）自動比較
現在のバッチプロセスと理想的なバッチデータとを自動比較する方法である。この方法では、データ値の閾値による判定や偏差の閾値による判定を行っている。
特開平９−２８１０４２号公報

このようなシステムを構築するためには、システムのセットアップ時に異常を検知するためのアラーム発生ロジックを作成する必要がある。また、アラーム発生時には、オペレータはアラーム発生ロジックを調べ、異常が起きた機器だけではなく、アラーム発生ロジックやプロセスの知識や過去の経験から関係がありそうな機器についても確認し、適切な操作を実行することが要求される。

しかし、データの重ね合わせによる方法では、データを重ねて人間が目視判定しているため、判定基準があいまいになる。また、バッチデータを複数重ねて比較した場合、目視判定では小さな相違を見落とす危険がある。さらに、重ね合わせて比較できるデータ数は限られており、一度に多数のデータを比較することができない。

また、自動比較による方法では、閾値判定を行っても、データ値が大きくずれない限り、データ変化の形（トレンドの形）が異なっても異常が検出されず、正確な判定が行えない。また、適切な閾値の設定は難しく煩雑であり、大きな作業負担となる。

本発明の目的は、マハラノビス・タグチメソッドを使用することにより、バッチプロセスの状況を容易かつ迅速に解析できる状況解析システムおよび状況解析方法を提供することにある。

本発明のバッチプロセス解析システムは、バッチプロセスから取得されたデータに基づいて当該バッチプロセスの状況を解析するバッチプロセス解析システムにおいて、バッチプロセスから得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記データ蓄積手段に蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段と、解析対象となるバッチプロセスからデータを取得するデータ取得手段と、前記基準空間作成手段により作成された前記基準空間に、前記データ取得手段で得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、を備えることを特徴とする。
このバッチプロセス解析システムによれば、マハラノビス距離の算出によりバッチプロセスの状況を解析するので、目視での判定に頼ることなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。

前記基準空間作成手段は、前記データ蓄積手段に蓄積された正常と判断されるデータに基づいて、正常と判断される基準空間を作成してもよい。

前記距離算出手段は、バッチプロセス単位でマハラノビス距離データを算出してもよい。

前記距離算出手段で算出されたマハラノビス距離に対するバッチプロセスのデータの貢献度を時間ごとに算出する貢献度算出手段を備えてもよい。

本発明のバッチプロセス解析方法は、バッチプロセスから取得されたデータに基づいて当該バッチプロセスの状況を解析するバッチプロセス解析方法において、バッチプロセスから得られたデータを蓄積するステップと、蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成するステップと、解析対象となるバッチプロセスからデータを取得するステップと、作成された前記基準空間に、前記データを取得するステップで得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出するステップと、を備えることを特徴とする。
このバッチプロセス解析方法によれば、マハラノビス距離の算出によりバッチプロセスの状況を解析するので、目視での判定に頼ることなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。

本発明のバッチプロセス解析システムによれば、マハラノビス距離の算出によりバッチプロセスの状況を解析するので、目視での判定に頼ることなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。

本発明のバッチプロセス解析方法によれば、マハラノビス距離の算出によりバッチプロセスの状況を解析するので、目視での判定に頼ることなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。

以下、図１〜図６を参照して、本発明によるバッチプロセス解析システムの実施形態について説明する。

図１は、一実施形態のバッチプロセス解析システムが適用されたプラント制御システムの構成を示すブロック図である。

図１に示すように、プラント制御システムは、プラントに分散配置されたフィールドコントローラ２，２，・・・と、フィールドコントローラ２，２，・・・を介してフィールド機器１，１，・・・を統合的に制御するプラント制御サーバ３と、プラントの監視を行うための監視用端末装置４と、を備える。フィールドコントローラ２，２，・・・およびプラント制御サーバ３はネットワーク７を介して互いに接続されている。

プラント制御サーバ３には、フィールド機器１，１，・・・からのデータ収集やフィールド機器１，１，・・・に対する制御を実行するためのアプリケーションプログラムが実装されている。このプログラムを実行することで、オペレータは、監視用端末装置４を介してプラントの状況を監視することができる。

また、このプラント制御システムには、本実施形態のバッチプロセス解析システムを構成するプラント情報管理サーバ５と、プラント情報管理用端末装置６とが、ネットワーク７を介して接続されている。

図１に示すように、プラント情報管理サーバ５は、バッチプロセスから得られたバッチデータを蓄積するデータ蓄積手段５１と、データ蓄積手段５１に蓄積された上記バッチデータに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段５２と、解析対象となるバッチプロセスからバッチデータを取得するデータ取得手段５３と、基準空間作成手段５２により作成された基準空間に、データ取得手段５３で得られたバッチデータを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段５４と、バッチプロセスのバッチデータの貢献度を算出する貢献度算出手段５５と、を構成する。

図２は本実施形態のバッチプロセス解析システムの動作を示すフローチャートである。

図２のステップＳ１〜ステップＳ５は、プラント制御システムで発生する異常を監視する動作手順を示している。この手順はプラント情報管理サーバ５の制御に基づき、バッチプロセスの開始に伴って実行される。

図２のステップＳ１では、データ取得手段５３を介して、プラント制御サーバ３からバッチデータを取得する。取得されるデータには、フィールド機器１，１，・・・から収集された各種プロセスデータが含まれる。

次に、ステップＳ２では、距離算出手段５４において、ステップＳ１で取得されたバッチデータを基準空間作成手段５２により作成された基準空間に入力し、マハラノビス距離を算出するとともに、算出結果をプラント情報管理用端末装置６の画面にグラフ表示する。

次に、ステップＳ３では、算出されたマハラノビス距離が所定距離よりも大きいか否か判断する。この処理は、データ蓄積手段５１に格納された正常期間内の正常なデータ群と、ステップＳ１で取得されたデータとの間のマハラノビス距離を算出するマハラノビス・タグチメソッドを実行することで、ステップＳ１で取得されたデータと正常なデータ群との類似性を判定するものである。

ステップＳ３の判断が肯定されれば、取得されたデータが異常であると判定してステップＳ４へ進む。一方、ステップＳ３の判断が否定されれば、取得されたデータが正常であると判定してステップＳ５へ進む。なお、異常と判定するマハラノビス距離の閾値は、ユーザが設定可能としてもよい。

図３はマハラノビス距離のグラフ表示例を示したものであり、マハラノビス距離が大きくなり判定ラインを超えると、ステップＳ３において異常と判定する。

ステップＳ４では、オペレータにプラントの異常をアラームの発生により通知して、ステップＳ１へ戻る。

一方、ステップＳ５では、ステップＳ１で取得されたバッチデータ（正常なデータ）をデータ蓄積手段５１に格納してステップＳ１へ戻る。このように、データ蓄積手段５１には正常なデータのみが格納される。

図２のステップＳ１１〜ステップＳ１３は、基準空間の作成手順を示している。この手順はプラント情報管理サーバ５の制御に基づいて実行される。

図２のステップＳ１１では、データ蓄積手段５１に格納された正常期間内の正常なデータ群を取得する。次いでステップＳ１２では、基準空間作成手段５２により、データ蓄積手段５１から取得された正常ないし理想的なデータ群に基づいて基準空間を作成する。これらのデータ群は、ユーザによって指定されてもよいし、データ蓄積手段５１に正常なデータ群を自動的に蓄積するようにしてもよい。基準空間を作成する材料となる正常なデータ群の蓄積に伴い、ステップＳ３における異常／正常の判定精度が向上することになる。この基準空間は上記ステップＳ２において使用されることになる。

次に、ステップＳ１３では、ステップＳ１２で作成された基準空間を保存し、ステップＳ１１へ戻る。

このように、本実施形態では基準空間の作成を繰り返すことで、データ蓄積手段５１に逐次格納される最新の正常なデータを基準空間に反映させることができる。なお、基準空間の作成を常に繰り返すことなく、適時、基準空間を更新するようにしてもよい。

本実施形態のバッチプロセス解析システムでは、進行中のバッチプロセスの異常を通知するだけでなく、すでに終了しているバッチプロセスについての解析を行い、解析結果をプラント情報管理用端末装置６の画面に表示することができる。
同種のバッチプロセスのバッチデータは、理想的には常に同一データとなる。しかし、実際のバッチデータには、正常ないし理想的なデータからのずれがあり、各バッチデータの異常度はそれぞれのデータについて算出されたマハラノビス距離として把握できる。

本実施形態のバッチプロセス解析システムでは、複数の同種のバッチデータについて、それぞれの異常度をマハラノビス距離として解析し、プラント情報管理用端末装置６の画面にグラフ表示する。図４（ａ）に示すように、同種の複数のバッチプロセスから得られたバッチデータＡ、バッチデータＢおよびバッチデータＣは、それぞれ正常ないし理想的なデータからのずれを有している。

図４（ｂ）は、各バッチデータについて算出されたマハラノビス距離に基づき、各バッチデータの異常度を示す表示画面例である。図４（ｂ）の例では、各バッチデータの異常度がグラフにより示されており、バッチデータＡおよびバッチデータＢと比較してバッチデータＣの異常度が高いことが示されている。このように、本実施形態のバッチプロセス解析システムでは、複数のバッチデータについて同時に解析が可能である。なお、図４（ｂ）の例では、オペレータにマハラノビス距離を意識させないよう、マハラノビス距離を各バッチデータの異常度として表示しているが、各バッチデータのマハラノビス距離を直接的に表示してもよい。

さらに、本実施形態のバッチプロセス解析システムでは、個々のバッチデータについての異常に対する影響度を時間帯ごとに算出し、プラント情報管理用端末装置６の画面にグラフ表示する。

実施形態のバッチプロセス解析システムでは、プラント情報管理用端末装置６を介してバッチデータについて影響度の算出が要求された場合、貢献度算出手段５５（図１）は、当該バッチデータについて時間帯別にマハラノビス距離に貢献した程度（貢献度）を計算し、計算された貢献度が影響度として表示される。なお、貢献度を算出する貢献度法は、マハラノビス・タグチメソッドにおいてマハラノビス距離の計算に使用した個々のデータの影響の大きさを計算するための方法である。時間帯ごとのデータについて貢献度法を適用することにより、異常発生の原因となった時間帯を特定することができる。

図５は、時間帯別影響度の画面表示例を示す図である。この例では、異常度の高いバッチデータＣ（図４）について、時間帯別影響度が表示されている。このように、バッチデータの影響度を時間帯ごとに把握できるため、オペレータは異常発生の原因やメカニズムを容易に解析できる。なお、貢献度を影響度として表示する代わりに、時間帯別の貢献度を直接的に表示してもよい。

以上のように、本実施形態のバッチプロセス解析システムでは、マハラノビス距離の算出により、特定のバッチデータと、正常ないし理想的なバッチデータとの類似性を数値として表現できるため、目視検査とは異なり客観的で正確な判定が可能となる。ユーザは、データの重ね合わせによりチェックする必要がない。

また、閾値判定のように上下限となどを設定する必要がなく、基準となるバッチデータを定めるだけでよい。マハラノビス・タグチメソッドによりデータ変化の形を介して比較できるため、閾値設定では困難な値の小さな変化も捉えることができる。また、相違の大きさについてもマハラノビス距離の値により表現できる。

また、データの重ね合わせでは、比較できるデータ数が限られるが、本発明によれば、多数のバッチデータについて、マハラノビス距離や貢献度を一度に算出することで同時に解析を行うことができる。

ところで、バッチプロセスの工程監視や運転監視を行うことでプラントオペレーションを支援する運転支援システムには、定常運転監視や非定常運転監視を行う機能があり、本発明によるバッチプロセス解析方法を監視ロジックとして取り込むことができる。

図６は、運転支援システムの監視ロジックとして本発明によるバッチプロセス解析方法を取り込んだ場合の動作例を示すフローチャートである。

図６のステップＳ３１では、プラント制御システムにおいてバッチ開始のイベントが発生し、これが運転支援システムに通知されるのを待って、ステップＳ３２へ進む。

ステップＳ３２では、バッチデータの取得を実行する。次に、ステップＳ３３では、プラント制御システムにおいてバッチ終了のイベントが発生し、これが運転支援システムに通知されたか否か判断する。この判断が肯定されればステップＳ３４へ進んでバッチデータの取得を終了し、否定されればステップＳ３３においてバッチデータの取得を継続する。

次に、ステップＳ３５では、取得されたバッチデータを既に作成されている基準空間に入力することで、マハラノビス距離を算出する。なお、基準空間は、事前に登録された正常ないし理想的なバッチデータに基づいて作成される。次にステップＳ３６では、オペレータの指示に従ってバッチデータの解析を実行し、ステップＳ３６では、解析結果を出力して処理を終了する。バッチデータの解析には、時間帯ごとの貢献度の計算も含まれる。

このように、本発明によるバッチプロセス解析方法を運転支援システムに適用することで、バッチプロセスの工程監視や運転監視を容易かつ正確に行うことができる。解析の結果、バッチプロセスが異常と判断された場合に、プラント制御システム、その他のシステムへイベント通知を行ってもよい。また、ユーザに対しメールやアラームで異常を通知してもよい。

以上説明したように、本発明のバッチプロセス解析システムによれば、マハラノビス距離の算出によりバッチプロセスの状況を解析するので、目視での判定に頼ることなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。

本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、バッチプロセスからのデータに基づく解析を行う場面に広く適用することができる。

本発明によるバッチプロセス状況解析システムをプラント制御システムに適用した一実施形態の構成を示すブロック図。本実施形態のバッチプロセス解析システムの動作を示すフローチャート。マハラノビス距離の算出結果の表示例を示す図。異常度の表示例などを示す図であり、（ａ）は、同種の複数のバッチデータを示す図、（ｂ）は、各バッチデータについて算出されたマハラノビス距離に基づき、各バッチデータの異常度を示す表示画面例。時間帯別影響度の画面表示例を示す図。運転支援システムの監視ロジックとして本発明によるバッチプロセス解析方法を取り込んだ場合の動作例を示すフローチャート。

符号の説明

５プラント情報管理サーバ
５１データ蓄積手段
５２基準空間作成手段
５３データ取得手段
５４距離算出手段
５５貢献度算出手段

Claims

バッチプロセスから取得されたデータに基づいて当該バッチプロセスの状況を解析するバッチプロセス解析システムにおいて、
バッチプロセスから得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段と、
解析対象となるバッチプロセスからデータを取得するデータ取得手段と、
前記基準空間作成手段により作成された前記基準空間に、前記データ取得手段で得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、
を備えることを特徴とするバッチプロセス解析システム。
前記基準空間作成手段は、前記データ蓄積手段に蓄積された正常と判断されるデータに基づいて、正常と判断される基準空間を作成することを特徴とする請求項１に記載のバッチプロセス解析システム。
前記距離算出手段は、バッチプロセス単位でマハラノビス距離データを算出することを特徴とする請求項１または２に記載のバッチプロセス解析システム。
前記距離算出手段で算出されたマハラノビス距離に対するバッチプロセスのデータの貢献度を時間ごとに算出する貢献度算出手段を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のバッチプロセス解析システム。
バッチプロセスから取得されたデータに基づいて当該バッチプロセスの状況を解析するバッチプロセス解析方法において、
バッチプロセスから得られたデータを蓄積するステップと、
蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成するステップと、
解析対象となるバッチプロセスからデータを取得するステップと、
作成された前記基準空間に、前記データを取得するステップで得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出するステップと、
を備えることを特徴とするバッチプロセス解析方法。