JP2016007169A - Abnormality determination device and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an abnormality determination device and a program which are capable of preferably grasping an environmental factor in a space where cell containers are placed and determining abnormality.SOLUTION: A server device 5 stores positional information on each of sensors arranged at a plurality of points in a target space Vtag. The server device 5, based on a measured value of an environmental factor measured by each of the sensors and the positional information on each sensor, calculates an estimated value of the environmental factor at a point between the sensors. Then the server device 5 determines abnormality of the environmental factor in the target space Vtag where cell containers 8 are arranged on the basis of the calculated estimated value.

Description

本発明は、細胞の環境因子の異常を判定するシステムに関する。   The present invention relates to a system for determining an abnormality of an environmental factor of a cell.
従来から、培養装置等に格納された細胞容器の温度などの環境因子を管理する技術が知られている。例えば、特許文献1には、培養トレイが収納されるインキュベータ内で検出されたCO濃度、温度、湿度などの環境因子を記録するシステムが開示されている。また、特許文献2には、生体組織を含む医療用器を輸送する際に、生体組織の容器等に温度センサ付きのICタグを取り付け、当該ICタグから読み取った温度に異常があると判定した場合にディスプレイにその旨を表示する輸送装置が開示されている。 Conventionally, a technique for managing environmental factors such as the temperature of a cell container stored in a culture apparatus or the like is known. For example, Patent Document 1 discloses a system that records environmental factors such as CO 2 concentration, temperature, and humidity detected in an incubator in which a culture tray is stored. Further, in Patent Document 2, when transporting a medical device containing a biological tissue, an IC tag with a temperature sensor is attached to a biological tissue container or the like, and it is determined that the temperature read from the IC tag is abnormal. In some cases, a transportation device that displays the fact on a display is disclosed.
特開2002−269180号公報JP 2002-269180 A 特許第4484732号Japanese Patent No. 4484732
細胞の輸送や培養では、温度等の環境管理は厳密に管理されるべきであり、特に受精卵の管理や再生医療細胞の管理など健康にかかわる分野では極めて厳密に管理されるべきである。そして、インキュベータ等の培養装置内に保管された細胞の環境因子をきめ細かく管理する場合、輸送や培養の際に利用するシャーレなどの細胞容器全てにセンサを付けて個品管理するのが望ましい。しかしながら、一般に、培養装置内には数百から数千の細胞容器を格納可能であり、これらの細胞容器全てにセンサを取り付けるのは困難であり、また、管理の煩雑さなどの問題が生じる。一方、細胞容器を格納した格納装置に数個のセンサを配置して環境因子を管理する場合、センサから離れた場所の環境因子を把握できないという問題が生じる。   In the transport and culture of cells, environmental management such as temperature should be strictly controlled, and especially in fields related to health such as management of fertilized eggs and management of regenerative medical cells. When the environmental factors of cells stored in a culture apparatus such as an incubator are managed in detail, it is desirable to manage individual items by attaching sensors to all cell containers such as petri dishes used for transportation and culture. However, in general, hundreds to thousands of cell containers can be stored in the culture apparatus, and it is difficult to attach sensors to all of these cell containers, and problems such as complicated management arise. On the other hand, when environmental sensors are managed by arranging several sensors in a storage device that stores a cell container, there arises a problem that environmental factors in a location away from the sensors cannot be grasped.
そこで、本発明は、細胞容器が置かれた空間内における環境因子を好適に把握して異常を判定することが可能な異常判定装置及びプログラムを提供することを主な目的とする。   Accordingly, the main object of the present invention is to provide an abnormality determination device and program capable of appropriately grasping environmental factors in a space where a cell container is placed and determining abnormality.
本発明の1つの観点では、細胞を格納した細胞容器が配置される空間内の環境因子の異常を判定する異常判定装置であって、前記空間内の複数地点に配置され、前記環境因子を計測する計測手段の各々の位置情報を記憶する記憶手段と、前記計測手段の各々が計測した前記環境因子の計測値と、前記位置情報とに基づき、前記計測手段の間の地点における前記環境因子の予測値を算出する算出手段と、前記算出手段が算出した予測値に基づき、前記空間内の環境因子の異常を判定する判定手段と、を有する。   In one aspect of the present invention, there is provided an abnormality determination device that determines abnormality of an environmental factor in a space where a cell container storing cells is arranged, and is arranged at a plurality of points in the space, and measures the environmental factor Storage means for storing the position information of each of the measuring means, the measured value of the environmental factor measured by each of the measuring means, and the position information of the environmental factor at the point between the measuring means A calculation unit that calculates a predicted value; and a determination unit that determines an abnormality of the environmental factor in the space based on the predicted value calculated by the calculation unit.
上記異常判定装置は、細胞容器が配置される空間内の環境因子の異常を判定し、記憶手段と、算出手段と、判定手段とを有する。記憶手段は、細胞容器が配置される空間内の複数地点に配置される計測手段の各々の位置情報を記憶する。算出手段は、計測手段の各々が計測した環境因子の計測値と、各計測手段の位置情報とに基づき、計測手段の間の地点における環境因子の予測値を算出する。判定手段は、算出した予測値に基づき、細胞容器が配置される空間内の環境因子の異常を判定する。この態様により、異常判定装置は、細胞容器が配置される空間内の環境因子を好適に把握し、当該空間内の環境因子の異常を的確に判定することができる。   The abnormality determination device determines an abnormality of an environmental factor in a space where a cell container is arranged, and includes a storage unit, a calculation unit, and a determination unit. The storage means stores position information of each of the measurement means arranged at a plurality of points in the space where the cell container is arranged. The calculating means calculates a predicted value of the environmental factor at a point between the measuring means based on the measured value of the environmental factor measured by each of the measuring means and the position information of each measuring means. The determination means determines abnormality of the environmental factor in the space where the cell container is arranged based on the calculated predicted value. According to this aspect, the abnormality determination device can appropriately grasp the environmental factor in the space where the cell container is arranged, and can accurately determine the abnormality of the environmental factor in the space.
上記異常判定装置の他の一態様では、前記算出手段は、時系列で計測された前記環境因子の計測値に基づき、当該計測値の計測時刻以外の時刻の前記環境因子の予測値を算出し、前記判定手段は、前記算出手段が算出した予測値に基づき、前記計測時刻以外の時刻での前記空間内の環境因子の異常を判定する。これにより、異常判定装置は、計測間隔によらず、計測手段による計測時刻間での異常の有無の判定や、異常の有無の事前予測などを好適に実行することができる。   In another aspect of the abnormality determination device, the calculation unit calculates the predicted value of the environmental factor at a time other than the measurement time of the measurement value based on the measurement value of the environmental factor measured in time series. The determination unit determines abnormality of the environmental factor in the space at a time other than the measurement time based on the predicted value calculated by the calculation unit. Thereby, the abnormality determination apparatus can suitably execute determination of the presence / absence of abnormality between measurement times by the measuring unit, prior prediction of the presence / absence of abnormality, etc., regardless of the measurement interval.
上記異常判定装置の他の一態様では、前記算出手段は、前記計測時刻以外の時刻での前記計測手段の位置における前記環境因子の予測値を算出後、当該予測値に基づき、前記空間内の各地点における前記環境因子の予測値を算出する。この態様により、異常判定装置は、計測時刻以外の時刻での細胞容器が配置される空間の各地点での環境因子の予測値を的確に算出することができる。   In another aspect of the abnormality determination device, the calculation unit calculates a predicted value of the environmental factor at a position of the measurement unit at a time other than the measurement time, and then based on the predicted value, The predicted value of the environmental factor at each point is calculated. According to this aspect, the abnormality determination device can accurately calculate the predicted value of the environmental factor at each point in the space where the cell container is arranged at a time other than the measurement time.
上記異常判定装置の他の一態様では、前記算出手段は、前記環境因子の計測値と、前記位置情報とに基づき、前記空間内における前記環境因子の局所回帰を行うことで、前記環境因子の予測値を算出する。この態様により、異常判定装置は、特定領域で突出した値となった計測値を、不必要に空間内の全地点での予測値の算出に用いることを防ぐことができる。   In another aspect of the abnormality determination device, the calculation unit performs local regression of the environmental factor in the space based on the measured value of the environmental factor and the position information, so that the environmental factor Calculate the predicted value. According to this aspect, the abnormality determination device can prevent the measurement value that is a value protruding in the specific area from being used unnecessarily for calculating the predicted value at all points in the space.
上記異常判定装置の一態様では、前記算出手段は、前記空間を分割した単位空間ごとに、前記環境因子の予測値を算出する。これにより、異常判定装置は、細胞容器が配置される空間の各地点での環境因子を網羅的に把握することができる。   In one aspect of the abnormality determination apparatus, the calculation unit calculates a predicted value of the environmental factor for each unit space obtained by dividing the space. Thereby, the abnormality determination apparatus can comprehensively grasp the environmental factors at each point in the space where the cell container is arranged.
上記異常判定装置の他の一態様では、前記判定手段は、前記環境因子の予測値に基づき、前記細胞容器の各々に対する環境因子の異常を判定する。この態様により、異常判定装置は、細胞容器の各々に対する環境因子の異常を好適に判定することができる。   In another aspect of the abnormality determination device, the determination unit determines an abnormality of the environmental factor for each of the cell containers based on the predicted value of the environmental factor. According to this aspect, the abnormality determination device can preferably determine abnormality of environmental factors for each of the cell containers.
上記異常判定装置の他の一態様では、前記記憶手段は、前記細胞容器の各々の前記空間内での配置場所の情報を記憶し、前記算出手段は、前記細胞容器の各配置場所での予測値を算出し、前記判定手段は、前記細胞容器の各配置場所での予測値に基づき、前記細胞容器の各々に対する環境因子の異常を判定する。この態様により、異常判定装置は、細胞容器の各配置場所での環境因子を予測し、各細胞容器の環境因子に異常があるか否かを好適に判定することができる。   In another aspect of the abnormality determination device, the storage unit stores information on an arrangement location of each of the cell containers in the space, and the calculation unit predicts at each arrangement location of the cell container. A value is calculated, and the determination means determines an abnormality of an environmental factor for each of the cell containers based on a predicted value at each placement location of the cell container. According to this aspect, the abnormality determination device can predict environmental factors at each placement location of the cell container and suitably determine whether or not there is an abnormality in the environmental factor of each cell container.
上記異常判定装置の好適な例では、前記環境因子は、温度、湿度、振動量、又はCO濃度の少なくともいずれか1つである。 In a preferred example of the abnormality determination device, the environmental factor is at least one of temperature, humidity, vibration amount, and CO 2 concentration.
本発明の他の観点では、細胞を格納した細胞容器が配置される空間内の環境因子の異常を判定するコンピュータが実行するプログラムであって、前記空間内の複数地点に配置され、前記環境因子を計測する計測手段の各々の位置情報を参照する参照手段と、前記計測手段の各々が計測した前記環境因子の計測値と、前記位置情報とに基づき、前記計測手段の間の地点における前記環境因子の予測値を算出する算出手段と、前記算出手段が算出した予測値に基づき、前記空間内の環境因子の異常を判定する判定手段として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、細胞容器が配置される空間内の環境因子を好適に把握し、当該空間内の環境因子の異常を的確に判定することができる。   In another aspect of the present invention, there is provided a program executed by a computer for determining an abnormality of an environmental factor in a space where a cell container storing cells is arranged, the environmental factor being arranged at a plurality of points in the space. The environment at a point between the measurement means based on the reference means for referring to the position information of each of the measurement means for measuring, the measured value of the environmental factor measured by each of the measurement means, and the position information The computer is caused to function as a calculation unit that calculates a predicted value of the factor, and a determination unit that determines an abnormality of the environmental factor in the space based on the predicted value calculated by the calculation unit. By executing this program, the computer can appropriately grasp the environmental factor in the space where the cell container is placed, and can accurately determine the abnormality of the environmental factor in the space.
本発明によれば、異常判定装置は、計測手段の設置位置間での環境因子の予測値を算出し、細胞容器が配置される空間内の環境因子の異常を的確に判定することができる。   According to the present invention, the abnormality determination device can calculate the predicted value of the environmental factor between the installation positions of the measuring means, and can accurately determine the abnormality of the environmental factor in the space where the cell container is placed.
各実施形態に係る異常判定システムの概略構成を示す。1 shows a schematic configuration of an abnormality determination system according to each embodiment. センサの配置例を示す。An example of sensor arrangement is shown. センサ位置情報のデータ構造を示す。The data structure of sensor position information is shown. 計測情報DBのデータ構造を示す。The data structure of measurement information DB is shown. 第1実施形態における異常判定処理のフローチャートの一例である。It is an example of the flowchart of the abnormality determination process in 1st Embodiment. 局所回帰式を表すグラフの一例である。It is an example of the graph showing a local regression formula. 局所回帰分析に基づくシミュレーション結果を示す表である。It is a table | surface which shows the simulation result based on a local regression analysis. 局所回帰分析に基づくシミュレーション結果を示すグラフである。It is a graph which shows the simulation result based on a local regression analysis. 変形例に係る異常判定システムの概略構成を示す。The schematic structure of the abnormality determination system which concerns on a modification is shown. 変形例に係る保管装置のブロック図である。It is a block diagram of the storage apparatus which concerns on a modification. 変形例に係る異常判定システムの概略構成を示す。The schematic structure of the abnormality determination system which concerns on a modification is shown. 第2実施形態における異常判定処理のフローチャートの一例である。It is an example of the flowchart of the abnormality determination process in 2nd Embodiment.
以下、図面を参照しながら、本発明に係る第1及び第2実施形態について説明する。   Hereinafter, first and second embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
<第1実施形態>
まず、第1実施形態について説明する。以後において、「環境因子」とは、細胞の生存に影響する環境の種々の数値化された条件を指すものとする。
<First Embodiment>
First, the first embodiment will be described. Hereinafter, “environmental factors” shall refer to various quantified conditions of the environment that affect cell survival.
[システム構成]
図1は、第1実施形態に係る異常判定システム10の概略構成を示す図である。図1に示すように、異常判定システム10は、主に、細胞の培地となる複数の細胞容器8を保管する保管装置2と、保管装置2内の気温などの環境因子を監視するサーバ装置5と、を備え、細胞の輸送時や培養時に保管装置2内の環境因子の異常を判定する。保管装置2とサーバ装置5は、インターネットやLAN(Local Area Network)などのネットワーク9を介して接続している。
[System configuration]
FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an abnormality determination system 10 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the abnormality determination system 10 mainly includes a storage device 2 that stores a plurality of cell containers 8 serving as a cell culture medium, and a server device 5 that monitors environmental factors such as the temperature in the storage device 2. And determining abnormality of environmental factors in the storage device 2 during cell transportation or culture. The storage device 2 and the server device 5 are connected to each other via a network 9 such as the Internet or a LAN (Local Area Network).
保管装置2は、細胞容器8を格納するための空間(「対象空間Vtag」とも呼ぶ。)を有し、対象空間Vtag内には1又は複数種類の環境因子を計測するためのセンサが設けられる。保管装置2は、例えばインキュベータであり、細胞の培養を目的とするものであってもよく、輸送時等での保管を目的としたものであってもよい。また、細胞容器8に格納される細胞は、例えば、各種細胞バンクで保管される細胞や再生医療での採取細胞であってもよく、診断用の細胞片などの生体組織の検体や食品検査等を目的とする細菌などの検体であってもよい。   The storage device 2 has a space for storing the cell container 8 (also referred to as “target space Vtag”), and a sensor for measuring one or a plurality of types of environmental factors is provided in the target space Vtag. . The storage device 2 is, for example, an incubator and may be intended for cell culture or may be intended for storage during transportation. The cells stored in the cell container 8 may be, for example, cells stored in various cell banks or collected cells from regenerative medicine, such as biological tissue specimens such as diagnostic cell fragments, food tests, etc. It may be a specimen such as bacteria for the purpose.
図2は、対象空間Vtag内でのセンサ3(3A〜3I)の配置例を示す。図2の例では、直方体又は立方体の対象空間Vtagの角にセンサ3A〜3Hが配置され、さらに対象空間Vtagの中心部分にセンサ3Iが配置されている。各センサ3は、1又は複数種類の環境因子を所定間隔(例えば1分)ごとに計測し、生成した計測値、計測日時の情報、及び当該センサ3の識別情報(「センサID」とも呼ぶ。)を含む検出信号「Sd」を、ネットワーク9を介してサーバ装置5に送信する。センサ3は、好適には、細胞容器8と一体に構成されるか、対象空間Vtagに積み込まれる細胞容器8の容器形状に合わせて形成される。   FIG. 2 shows an arrangement example of the sensors 3 (3A to 3I) in the target space Vtag. In the example of FIG. 2, sensors 3A to 3H are arranged at corners of a rectangular or cubic target space Vtag, and a sensor 3I is further arranged at the center of the target space Vtag. Each sensor 3 measures one or a plurality of types of environmental factors at predetermined intervals (for example, 1 minute), and the generated measurement value, information on the measurement date and time, and identification information of the sensor 3 (also referred to as “sensor ID”). ) Including the detection signal “Sd” is transmitted to the server device 5 via the network 9. The sensor 3 is preferably configured integrally with the cell container 8 or formed according to the container shape of the cell container 8 loaded in the target space Vtag.
なお、各センサ3が検出信号Sdをサーバ装置5に個別に送信するのに代えて、保管装置2内に設けられた図示しない制御装置が各センサ3から計測値等を受信し、当該計測値等を含む検出信号Sdをサーバ装置5へ送信してもよい。   Instead of each sensor 3 individually transmitting the detection signal Sd to the server device 5, a control device (not shown) provided in the storage device 2 receives a measurement value or the like from each sensor 3 and receives the measurement value. The detection signal Sd including the above may be transmitted to the server device 5.
再び図1に戻りサーバ装置5について説明する。サーバ装置5は、CPU等のプロセッサや、ROMやRAMといったメモリを有する。サーバ装置5は、各センサ3の計測値を含む検出信号Sdを受信し、受信した検出信号Sd内の計測値に基づき、計測時刻ごとに、対象空間Vtagを格子(メッシュ)状に区切った単位空間ごとの環境因子の予測値を算出する。また、サーバ装置5は、各センサ3のセンサIDと配置場所とを関連付けた情報(「センサ位置情報」とも呼ぶ。)、及び、検出信号Sdに含まれる計測値のデータベース(「計測情報DB」とも呼ぶ。)を記憶する。また、サーバ装置5は、対象空間Vtag内で予測値を算出する各単位領域の大きさを指定する情報(「メッシュ情報」とも呼ぶ。)、後述する局所回帰分析に必要なパラメータ、算出した環境因子の予測値の正常値又は異常値の範囲を示す情報等を記憶する。サーバ装置5は、病院等の施設ごとの保管装置2を管理するものであってもよく、全国の施設が所有する保管装置2を一括して管理するものであってもよい。サーバ装置5は、本発明における「異常判定装置」の一例であり、サーバ装置5のCPU等は、本発明における「算出手段」、「判定手段」、及びプログラムを実行する「コンピュータ」の一例である。   Returning to FIG. 1 again, the server device 5 will be described. The server device 5 includes a processor such as a CPU and a memory such as a ROM and a RAM. The server device 5 receives the detection signal Sd including the measurement value of each sensor 3, and based on the measurement value in the received detection signal Sd, a unit in which the target space Vtag is divided into a lattice (mesh) for each measurement time Calculate predicted values of environmental factors for each space. The server device 5 also has information (also referred to as “sensor position information”) in which the sensor ID of each sensor 3 is associated with an arrangement location, and a database of measurement values included in the detection signal Sd (“measurement information DB”). Also called). The server device 5 also specifies information (also referred to as “mesh information”) that specifies the size of each unit region for which a predicted value is calculated in the target space Vtag, parameters necessary for local regression analysis described later, and the calculated environment. Information indicating the normal value or abnormal value range of the predicted value of the factor is stored. The server device 5 may manage the storage device 2 for each facility such as a hospital, or may collectively manage the storage devices 2 owned by facilities throughout the country. The server device 5 is an example of an “abnormality determination device” in the present invention, and the CPU or the like of the server device 5 is an example of a “calculation unit”, a “determination unit”, and a “computer” that executes a program in the present invention. is there.
図3は、センサ位置情報のデータ構造を示す。図3に示すように、サーバ装置5は、センサ位置情報として、各センサ3の識別情報であるセンサIDと、センサ3が設置された保管装置2の識別情報を示す保管装置識別情報と、XYZ座標により定められる位置情報と、計測対象となる環境因子を示す種別情報とを関連付けて記憶する。図3の例では、図2に示すセンサ3A〜3IがそれぞれセンサID「0001」〜「0009」に対応し、XYZ座標は、センサ3Aの設置位置を原点とし、かつ、図2に示すように各XYZ軸の正方向を定める。   FIG. 3 shows a data structure of sensor position information. As illustrated in FIG. 3, the server device 5 includes, as sensor position information, a sensor ID that is identification information of each sensor 3, storage device identification information that indicates identification information of the storage device 2 in which the sensor 3 is installed, and XYZ. The position information determined by the coordinates and the type information indicating the environmental factor to be measured are stored in association with each other. In the example of FIG. 3, the sensors 3A to 3I shown in FIG. 2 correspond to the sensor IDs “0001” to “0009”, respectively, and the XYZ coordinates are based on the installation position of the sensor 3A as shown in FIG. Define the positive direction of each XYZ axis.
図4は、計測情報DBのデータ構造を示す。図4に示すように、サーバ装置5は、計測情報DB内に、検出信号Sdにそれぞれ含まれるセンサID、日時情報、及び計測値を関連付けて記憶する。図4の例では、サーバ装置5は、検出信号Sdを受信するごとに、当該検出信号Sdに含まれる各情報を含むレコードを計測情報DBに加えている。なお、サーバ装置5は、図4の例に代えて、計測情報DBを、センサIDごとに分けて記憶してもよい。   FIG. 4 shows the data structure of the measurement information DB. As illustrated in FIG. 4, the server device 5 stores the sensor ID, date / time information, and measurement value included in the detection signal Sd in association with each other in the measurement information DB. In the example of FIG. 4, each time the server device 5 receives the detection signal Sd, the server device 5 adds a record including each piece of information included in the detection signal Sd to the measurement information DB. The server device 5 may store the measurement information DB separately for each sensor ID instead of the example of FIG.
[処理フロー]
次に、第1実施形態における処理の概要について図5を参照して説明する。図5は、第1実施形態における異常判定処理のフローチャートの一例である。
[Processing flow]
Next, an outline of processing in the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 5 is an example of a flowchart of the abnormality determination process in the first embodiment.
まず、保管装置2内の各センサ3は、計測値を生成すると共に当該計測値をメモリに記録する(ステップS101)。次に、センサ3は、記録した計測値の送信タイミングであるか否か判定する(ステップS102)。例えば、センサ3は、ステップS101で計測値を生成するごとに当該計測値の送信タイミングであると判定してもよく、所定回数(例えば10回)だけステップS101を実行するごとにこれらの計測値の送信タイミングであると判定してもよい。そして、センサ3は、計測値の送信タイミングであると判断した場合(ステップS102;Yes)、当該計測値、センサID、及び、計測日時を示す検出信号Sdをサーバ装置5に送信する(ステップS103)。一方、センサ3は、計測値の送信タイミングでないと判断した場合(ステップS102;No)、再びステップS101の処理を行う。   First, each sensor 3 in the storage device 2 generates a measurement value and records the measurement value in a memory (step S101). Next, the sensor 3 determines whether it is the transmission timing of the recorded measurement value (step S102). For example, the sensor 3 may determine that it is the transmission timing of the measurement value every time the measurement value is generated in step S101, and these measurement values each time step S101 is executed a predetermined number of times (for example, 10 times). The transmission timing may be determined. When the sensor 3 determines that it is the transmission timing of the measurement value (step S102; Yes), the sensor 3 transmits a detection signal Sd indicating the measurement value, the sensor ID, and the measurement date and time to the server device 5 (step S103). ). On the other hand, if the sensor 3 determines that it is not the transmission timing of the measurement value (step S102; No), the process of step S101 is performed again.
センサ3の検出信号Sdの送信後、サーバ装置5は、検出信号Sdを受信し、検出信号Sdに含まれるセンサID、計測値、及び計測日時の情報を関連付けて計測情報DBに記録する(ステップS201)。次に、サーバ装置5は、環境因子の予測値を算出する単位領域の大きさを定めたメッシュ情報、及び、各センサIDに対応するセンサ3の配置場所の情報を示すセンサ位置情報等をメモリから読み込む(ステップS202)。   After transmitting the detection signal Sd of the sensor 3, the server device 5 receives the detection signal Sd, associates the sensor ID, measurement value, and measurement date / time information included in the detection signal Sd and records them in the measurement information DB (step). S201). Next, the server device 5 stores the mesh information defining the size of the unit area for calculating the predicted value of the environmental factor, the sensor position information indicating the location information of the sensor 3 corresponding to each sensor ID, and the like. (Step S202).
次に、サーバ装置5は、検出信号Sd及びセンサ位置情報に基づき、各センサ3の設置位置での計測値を認識し、局所回帰分析を行うことにより、対象空間Vtag内の各単位空間での各予測値を算出する(ステップS203)。局所回帰分析については、図6を参照して後述する。   Next, the server device 5 recognizes the measurement value at the installation position of each sensor 3 based on the detection signal Sd and the sensor position information, and performs a local regression analysis, so that each unit space in the target space Vtag Each predicted value is calculated (step S203). The local regression analysis will be described later with reference to FIG.
その後、サーバ装置5は、予めメモリに記憶した環境因子の正常値又は異常値の範囲を示す情報を参照し、各単位空間での環境因子の予測値のうち、異常値となる予測値が存在するか否か判断する(ステップS204)。そして、サーバ装置5は、異常値となる予測値が存在すると判断した場合(ステップS204;Yes)、異常発生に関する通知処理や記録処理を行う(ステップS205)。   Thereafter, the server device 5 refers to the information indicating the normal value or abnormal value range of the environmental factor stored in the memory in advance, and there is a predicted value that becomes an abnormal value among the predicted values of the environmental factor in each unit space. It is determined whether or not to perform (step S204). When the server device 5 determines that there is a predicted value that becomes an abnormal value (step S204; Yes), the server device 5 performs notification processing and recording processing regarding the occurrence of the abnormality (step S205).
例えば、サーバ装置5は、通知処理として、予め登録されている保管装置2の管理者が使用する端末のメールアドレスを送信先に指定して異常がある旨及び異常の詳細情報をメールにより送信する。他の例では、サーバ装置5は、保管装置2に所定の制御信号を送信することにより、保管装置2の図示しないインジケータ又はディスプレイ等に所定の表示をさせる。また、サーバ装置5は、記録処理として、異常がある旨及び異常の詳細情報をメモリに記憶する。   For example, as a notification process, the server device 5 designates a mail address of a terminal used by the administrator of the storage device 2 registered in advance as a transmission destination, and sends information indicating that there is an abnormality and detailed information about the abnormality by mail. . In another example, the server device 5 transmits a predetermined control signal to the storage device 2 to cause the indicator or display (not shown) of the storage device 2 to perform a predetermined display. Further, the server device 5 stores, in the memory, information indicating that there is an abnormality and detailed information on the abnormality as a recording process.
なお、サーバ装置5は、保管装置2が環境因子の調整機構を有する場合には、当該調整機構を制御するための制御信号を保管装置2に送信し、調整機構により環境因子が正常値になるように調整してもよい。   When the storage device 2 has an environmental factor adjustment mechanism, the server device 5 transmits a control signal for controlling the adjustment mechanism to the storage device 2, and the environmental factor becomes a normal value by the adjustment mechanism. You may adjust as follows.
[予測値の算出方法]
次に、サーバ装置5が図5のステップS203で実行する対象空間Vtag内の各単位空間での予測値の算出方法について説明する。概略的には、サーバ装置5は、局所回帰分析により、対象空間Vtag内の環境因子を部分ごとにモデル化した局所回帰式を算出することで、対象空間Vtag内の各単位空間での予測値を算出する。これにより、サーバ装置5は、局所的な特性を的確に表した環境因子の予測値を算出する。
[Calculation method of predicted value]
Next, the calculation method of the predicted value in each unit space in the target space Vtag executed by the server device 5 in step S203 in FIG. 5 will be described. Schematically, the server device 5 calculates a local regression equation obtained by modeling an environmental factor in the target space Vtag for each part by local regression analysis, so that a predicted value in each unit space in the target space Vtag is calculated. Is calculated. Thereby, the server apparatus 5 calculates the predicted value of the environmental factor that accurately represents the local characteristics.
まず、サーバ装置5は、ステップS202で読み込んだメッシュ情報に基づき、対象の環境因子の各予測値を算出する対象空間Vtag内の各単位領域を認識する。そして、サーバ装置5は、対象空間Vtag内の所定の区分ごとの環境因子をモデル化した局所回帰式を算出する。ここで、局所回帰式では、算出対象となる予測値の地点と計測値の計測地点との距離(「地点間距離LB」とも呼ぶ。)が短いほど、計測値に乗算される重み付けが大きくなる。   First, the server device 5 recognizes each unit region in the target space Vtag for calculating each predicted value of the target environmental factor based on the mesh information read in step S202. And the server apparatus 5 calculates the local regression type which modeled the environmental factor for every predetermined division in the object space Vtag. Here, in the local regression equation, as the distance between the point of the predicted value to be calculated and the measurement point of the measurement value (also referred to as “inter-point distance LB”) is shorter, the weight to be multiplied by the measurement value becomes larger. .
ここで、局所回帰式の概要について、図6を参照して説明する。図6は、直線状に6個のセンサ3を並べた場合において、センサ3の温度の計測値に基づき生成した局所回帰式を表すグラフの一例である。ここで、図6の縦軸は温度を示し、横軸はセンサ3が並べられた直線上の位置を示す。また、各プロット30a〜30fは各センサ3の計測値と計測位置との関係を示し、各プロット30a〜30eを中心とする円31a〜31eは、破線32に示す位置(即ち、「0.6」の位置)での温度の予測値を算出する際の各計測値に対する重み付けの大きさを示す。   Here, an outline of the local regression equation will be described with reference to FIG. FIG. 6 is an example of a graph representing a local regression equation generated based on a measured value of the temperature of the sensor 3 when six sensors 3 are arranged in a straight line. Here, the vertical axis in FIG. 6 indicates the temperature, and the horizontal axis indicates the position on the straight line where the sensors 3 are arranged. The plots 30a to 30f show the relationship between the measurement values and the measurement positions of the sensors 3, and the circles 31a to 31e centering on the plots 30a to 30e are positions indicated by broken lines 32 (that is, “0.6 The position of “)” indicates the weighting for each measured value when calculating the predicted temperature value.
図6の例では、サーバ装置5は、線形の回帰式を所定の区分ごとに局所的に算出している。ここで、円31a〜31eが示す各計測値に対する重み付けは、図6に示すように、地点間距離LBが短い計測値ほど大きくなる。なお、破線32が示す地点から最も遠いセンサ3fの計測値は、地点間距離LBが所定距離よりも長いことから、破線32が示す地点の予測値を算出する際に用いられていない。このように、サーバ装置5は、局所回帰式を算出することで、近傍の計測値を重視した回帰モデルを生成することができる。従って、サーバ装置5は、特定領域で突出した値となった計測値を、不必要に全ての対象空間Vtagの予測値の算出に用いることを防ぐことができる。   In the example of FIG. 6, the server device 5 locally calculates a linear regression equation for each predetermined section. Here, as shown in FIG. 6, the weighting with respect to each measurement value indicated by the circles 31 a to 31 e increases as the measurement value having a shorter point-to-point distance LB. Note that the measured value of the sensor 3f farthest from the point indicated by the broken line 32 is not used when calculating the predicted value of the point indicated by the broken line 32 because the distance LB between the points is longer than the predetermined distance. In this way, the server device 5 can generate a regression model that places importance on nearby measurement values by calculating a local regression equation. Accordingly, the server device 5 can prevent the measurement value that has become a value protruding in the specific area from being used unnecessarily for calculating the predicted values of all the target spaces Vtag.
次に、局所回帰分析に基づくシミュレーション結果について、図7及び図8を参照して説明する。図7(A)は、対象空間VtagのXYZ座標をそれぞれ「0m」から「1.5m」とし、27個の温度センサをセンサ3として設置した場合の所定時刻における各センサ3の計測値、平均値、最大値及び最小値を示した表である。また、図7(B)は、局所回帰分析により「0.02m」をメッシュ幅とする各単位空間での予測値を算出した場合の予測値の平均値、最小値、及び最大値を示す。また、図8(A)〜(C)は、局所回帰式により算出した「Z=0」、「Z=0.75」、「Z=0」に対応するXY平面上の温度を濃淡により表した図である。なお、ここでは、39度以上の温度を異常値であると判定するものとする。   Next, simulation results based on local regression analysis will be described with reference to FIGS. FIG. 7A shows the measured values and averages of each sensor 3 at a predetermined time when the XYZ coordinates of the target space Vtag are changed from “0 m” to “1.5 m” and 27 temperature sensors are installed as the sensors 3. It is the table | surface which showed the value, the maximum value, and the minimum value. FIG. 7B shows the average value, the minimum value, and the maximum value of the prediction values when the prediction values in each unit space with “0.02 m” as the mesh width are calculated by local regression analysis. FIGS. 8A to 8C show the temperature on the XY plane corresponding to “Z = 0”, “Z = 0.75”, and “Z = 0” calculated by the local regression equation by using light and shade. FIG. Here, it is determined that a temperature of 39 ° C. or higher is an abnormal value.
図7(A)に示すように、センサ3の計測値は、全て39度未満であり、異常値が存在しない。一方、図7(B)に示すように、局所回帰分析により算出した予測値の最大値は、異常値と判断される39度以上となっている。具体的には、図8(A)に示す破線枠及び図8(C)に示す破線枠内に予測値が異常値と判定された地点が存在する。このように、サーバ装置5は、局所回帰分析により、対象空間Vtag内の環境因子の予測値を網羅的に算出し、異常の発生をより的確に判定することができる。   As shown in FIG. 7A, all the measured values of the sensor 3 are less than 39 degrees, and there are no abnormal values. On the other hand, as shown in FIG. 7B, the maximum predicted value calculated by the local regression analysis is 39 degrees or more, which is determined to be an abnormal value. Specifically, a point where the predicted value is determined to be an abnormal value exists within the broken line frame illustrated in FIG. 8A and the broken line frame illustrated in FIG. As described above, the server device 5 can comprehensively calculate the predicted value of the environmental factor in the target space Vtag by the local regression analysis, and can more accurately determine the occurrence of the abnormality.
[第1実施形態の作用・効果]
第1実施形態によれば、サーバ装置5は、保管装置2から受信した検出信号Sdに基づき、センサ3間の各位置における環境因子の予測値を算出することで、対象空間Vtag内に環境因子の異常があるか否か判定する。これにより、異常判定システム10は、対象空間Vtag内での環境因子の異常を好適に判定することができる。
[Operations and effects of the first embodiment]
According to the first embodiment, the server device 5 calculates the predicted value of the environmental factor at each position between the sensors 3 based on the detection signal Sd received from the storage device 2, so that the environmental factor is included in the target space Vtag. It is determined whether there is any abnormality. Thereby, the abnormality determination system 10 can determine suitably the abnormality of the environmental factor in the object space Vtag.
また、サーバ装置5は、対象空間Vtag内の予測値を算出する際、局所回帰分析を用いることで、算出対象の予測値の地点から近傍にある地点の計測値を重視した環境因子の回帰モデルを生成する。これにより、サーバ装置5は、局所的な特性を的確に表した環境因子の予測値を、対象空間Vtag内で好適に算出することができる。従って、サーバ装置5は、大幅な増大や減少が生じた特定領域での計測値を、不必要に全ての対象空間Vtagの予測値の算出に用いることを防ぐことができる。   In addition, when calculating the predicted value in the target space Vtag, the server device 5 uses a local regression analysis so that the regression model of the environmental factor emphasizes the measured value of the point near the calculated target predicted value. Is generated. Thereby, the server apparatus 5 can suitably calculate the predicted value of the environmental factor that accurately represents the local characteristics in the target space Vtag. Therefore, the server device 5 can prevent the measurement value in the specific area where the significant increase or decrease has occurred from being used unnecessarily for calculating the predicted values of all the target spaces Vtag.
[第1実施形態の変形例]
以下では、上記した第1実施形態の変形例について説明する。なお、下記の変形例は、任意に組み合わせて第1実施形態に適用することができる。
[Modification of First Embodiment]
Below, the modification of above-mentioned 1st Embodiment is demonstrated. The following modifications can be applied to the first embodiment in any combination.
(変形例1)
サーバ装置5は、局所回帰式に基づき、環境因子の予測値を算出した。しかし、本発明が適用可能な環境因子の予測値の算出方法はこれに限定されない。
(Modification 1)
The server device 5 calculated the predicted value of the environmental factor based on the local regression equation. However, the calculation method of the predicted value of the environmental factor to which the present invention is applicable is not limited to this.
例えば、サーバ装置5は、対象空間Vtagを四面体(対象空間Vtagが2次元の場合には三角形)により分割し、分割した空間又は領域ごとに算出した線形式を用いて各地点での予測値を算出してもよい。他の例では、サーバ装置5はラグランジュ補間により計測値から多項式を算出し、当該多項式に基づき環境因子の予測式を算出してもよい。さらに別の例では、3次元スプライン補間により隣り合う計測地点に挟まれた区間ごとに多項式を算出し、当該多項式に基づき環境因子の予測値を算出してもよい。さらに別の例では、サーバ装置5は、回帰式を算出することなく、地点間距離LBを重み付けとする計測値の加重平均により、各予測値を算出してもよい。   For example, the server device 5 divides the target space Vtag by a tetrahedron (a triangle when the target space Vtag is two-dimensional), and uses the linear format calculated for each divided space or region to predict the value at each point. May be calculated. In another example, the server device 5 may calculate a polynomial from the measured value by Lagrangian interpolation, and calculate an environmental factor prediction formula based on the polynomial. In yet another example, a polynomial may be calculated for each section sandwiched between adjacent measurement points by three-dimensional spline interpolation, and the predicted value of the environmental factor may be calculated based on the polynomial. In yet another example, the server device 5 may calculate each predicted value by a weighted average of measurement values weighted by the distance LB between points without calculating a regression equation.
このように、サーバ装置5は、局所回帰式以外の方法により環境因子の予測値を算出する場合であっても、計測地点間の環境因子の予測値を算出し、対象空間Vtag内の異常の発生の有無を好適に判定することができる。   As described above, even when the server device 5 calculates the predicted value of the environmental factor by a method other than the local regression equation, the server device 5 calculates the predicted value of the environmental factor between the measurement points, and detects the abnormality in the target space Vtag. Presence or absence of occurrence can be suitably determined.
(変形例2)
本発明が適用可能な環境因子は、温度に限定されない。これに代えて、又は、これに加えて、本発明に基づき予測値の算出対象となる環境因子は、対象空間Vtag内の湿度、振動量、CO濃度などの対象空間Vtag内の種々の環境因子であってもよい。また、サーバ装置5は、複数種類の環境因子を計測する場合、環境因子ごとに予測値を算出し、異常値が存在するか否かの判定を環境因子ごとに行ってもよい。
(Modification 2)
The environmental factor to which the present invention is applicable is not limited to temperature. Instead of this, or in addition to this, the environmental factors for which the predicted value is calculated based on the present invention are various environments in the target space Vtag such as humidity, vibration amount, and CO 2 concentration in the target space Vtag. It may be a factor. Further, when measuring a plurality of types of environmental factors, the server device 5 may calculate a predicted value for each environmental factor and determine whether or not an abnormal value exists for each environmental factor.
なお、予測値の算出対象となる環境因子は、計測情報DBに記憶した計測値から所定の演算を行うことで求める必要がある環境因子であってもよい。この場合、例えば、サーバ装置5は、計測情報DBから計測値を抽出後、当該計測値に所定の演算を行い、演算後の計測値を対象に局所回帰分析等を行って予測値の算出を行う。   In addition, the environmental factor used as the calculation object of a predicted value may be an environmental factor which needs to be calculated | required by performing a predetermined calculation from the measured value memorize | stored in measurement information DB. In this case, for example, the server device 5 extracts a measurement value from the measurement information DB, performs a predetermined calculation on the measurement value, performs a local regression analysis or the like on the calculated measurement value, and calculates a predicted value. Do.
(変形例3)
図5のフローチャートでは、サーバ装置5は、保管装置2から検出信号Sdを受信した際に、当該検出信号Sdに含まれる計測値を対象に予測値の算出を行い、異常を判定した。これに代えて、サーバ装置5は、ネットワーク9に接続する端末からの要求信号に基づき、任意の時刻を対象にして異常判定を行ってもよい。
(Modification 3)
In the flowchart of FIG. 5, when the server device 5 receives the detection signal Sd from the storage device 2, the server device 5 calculates a predicted value for the measurement value included in the detection signal Sd and determines an abnormality. Instead of this, the server device 5 may perform abnormality determination for any time based on a request signal from a terminal connected to the network 9.
図9は、本変形例に係る異常判定システム10Aの概略構成を示す。図9に示すように、異常判定システム10Aは、サーバ装置5とネットワーク9を介して接続する端末装置4を有する。端末装置4は、CPU等のプロセッサ、ROMやRAMといったメモリ、ディスプレイ、キーボード等の入力部を備える。   FIG. 9 shows a schematic configuration of an abnormality determination system 10A according to this modification. As illustrated in FIG. 9, the abnormality determination system 10 </ b> A includes a terminal device 4 that is connected to the server device 5 via a network 9. The terminal device 4 includes a processor such as a CPU, a memory such as a ROM and a RAM, an input unit such as a display and a keyboard.
そして、端末装置4は、入力部により、異常判定を行うべき時刻等を指定する入力を受け付け、指定された情報を含む要求信号「Ir」をサーバ装置5へ送信する。この場合、要求信号Irには、異常判定を行うべき時刻の他、メッシュ情報、環境因子の種別を指定する情報、予測値の算出に必要なパラメータ等が含まれていてもよい。そして、サーバ装置5は、要求信号Irで指定された時刻の計測値を計測情報DBから抽出し、対象空間Vtag内の各単位空間での予測値を算出し、異常値の有無を判定する。そして、サーバ装置5は、異常判定の結果を示す表示情報「Id」を端末装置4へ送信し、端末装置4は受信した表示情報Idに基づく表示を行う。この場合、表示情報Idには、対象空間Vtag内の環境因子の予測値を可視化するための表示情報(例えば図8のグラフを表示するための情報)が含まれていてもよい。   Then, the terminal device 4 receives an input designating the time at which abnormality determination should be performed by the input unit, and transmits a request signal “Ir” including the designated information to the server device 5. In this case, the request signal Ir may include mesh information, information specifying the type of environmental factor, parameters necessary for calculating the predicted value, and the like in addition to the time at which the abnormality determination is to be performed. Then, the server device 5 extracts the measurement value at the time specified by the request signal Ir from the measurement information DB, calculates the predicted value in each unit space in the target space Vtag, and determines whether there is an abnormal value. Then, the server device 5 transmits display information “Id” indicating the result of the abnormality determination to the terminal device 4, and the terminal device 4 performs display based on the received display information Id. In this case, the display information Id may include display information (for example, information for displaying the graph of FIG. 8) for visualizing the predicted value of the environmental factor in the target space Vtag.
(変形例4)
図1に示す構成に代えて、異常判定システム10は、サーバ装置5を有さず、保管装置2のみから構成されてもよい。
(Modification 4)
Instead of the configuration illustrated in FIG. 1, the abnormality determination system 10 may be configured by only the storage device 2 without the server device 5.
図10は、本変形例に係る保管装置2Aの概略構成を示す。図10に示す保管装置2Aは、サーバ装置5の代わりに対象空間Vtag内の環境因子(ここでは温度とする)の予測値を算出する。そして、保管装置2Aは、計測情報DBやセンサ位置情報などを記憶する記憶部21と、ディスプレイなどの表示部22と、対象空間Vtag内の温度調整を行う温度調整部23と、制御部24とを備える。   FIG. 10 shows a schematic configuration of a storage device 2A according to this modification. The storage device 2 </ b> A illustrated in FIG. 10 calculates a predicted value of an environmental factor (here, temperature) in the target space Vtag instead of the server device 5. The storage device 2A includes a storage unit 21 that stores a measurement information DB, sensor position information, and the like, a display unit 22 such as a display, a temperature adjustment unit 23 that performs temperature adjustment in the target space Vtag, and a control unit 24. Is provided.
そして、制御部24は、センサ3から検出信号Sdを受信した場合、図5のステップS201〜ステップS204に基づき、対象空間Vtag内の予測値の算出や異常判定などを行う。そして、制御部24は、異常値を示す予測値が存在すると判断した場合、異常を検知した旨を表示部22に表示させる。また、好適には、制御部24は、温度調節部23を制御することで、対象空間Vtag内の温度調整を行う。   Then, when receiving the detection signal Sd from the sensor 3, the control unit 24 performs calculation of a predicted value in the target space Vtag, abnormality determination, and the like based on Steps S201 to S204 in FIG. When the control unit 24 determines that there is a predicted value indicating an abnormal value, the control unit 24 displays on the display unit 22 that an abnormality has been detected. Preferably, the control unit 24 adjusts the temperature in the target space Vtag by controlling the temperature adjusting unit 23.
本変形例によれば、保管装置2Aが細胞の輸送時等に用いられる保管装置であって、ネットワーク9と接続できない環境に存在する場合であっても、保管装置2Aは、好適に対象空間Vtag内の環境因子の予測値を算出し、異常判定を行うことができる。図10の例では、保管装置2Aは、本発明における異常判定装置の一例であり、制御部24は、本発明における「算出手段」、「判定手段」、及びプログラムを実行する「コンピュータ」の一例である。   According to this modification, even when the storage device 2A is a storage device that is used when cells are transported and is present in an environment where it cannot be connected to the network 9, the storage device 2A preferably uses the target space Vtag. The predicted value of the environmental factor can be calculated, and abnormality determination can be performed. In the example of FIG. 10, the storage device 2A is an example of an abnormality determination device according to the present invention, and the control unit 24 is an example of a “calculation unit”, a “determination unit”, and a “computer” that executes a program according to the present invention. It is.
また、他の例では、異常判定システム10は、保管装置2と、保管装置2から検出信号Sdを受信可能な携帯端末とから構成されてもよい。図11は、本変形例に係る異常判定システム10Bの構成例を示す。図11に示す異常判定システム10Bは、保管装置2と、保管装置2と通信可能な携帯端末4Bとを備える。携帯端末4Bは、CPUなどのプロセッサや、計測情報DBやセンサ位置情報などを記憶するメモリなどを有する。そして、携帯端末4Bは、保管装置2から検出信号Sdを受信した場合、図5のステップS201〜ステップS204に基づき、対象空間Vtag内の予測値の算出や異常判定などを行う。そして、携帯端末4Bは、異常値を示す予測値が存在すると判断した場合、異常を検知した旨をディスプレイに表示させたり、保管装置2の温度調節部を制御するための制御信号を保管装置2に送信したりする。図11の例では、携帯端末4Bは、本発明における異常判定装置の一例であり、携帯端末4BのCPU等は、本発明における「算出手段」、「判定手段」、及びプログラムを実行する「コンピュータ」の一例である。   In another example, the abnormality determination system 10 may include a storage device 2 and a mobile terminal that can receive the detection signal Sd from the storage device 2. FIG. 11 shows a configuration example of an abnormality determination system 10B according to this modification. An abnormality determination system 10B illustrated in FIG. 11 includes a storage device 2 and a portable terminal 4B that can communicate with the storage device 2. The portable terminal 4B includes a processor such as a CPU, a memory that stores a measurement information DB, sensor position information, and the like. When the mobile terminal 4B receives the detection signal Sd from the storage device 2, the mobile terminal 4B performs calculation of a predicted value in the target space Vtag, abnormality determination, and the like based on steps S201 to S204 in FIG. When the portable terminal 4B determines that there is a predicted value indicating an abnormal value, the storage device 2 displays a control signal for indicating that an abnormality has been detected on the display or for controlling the temperature adjustment unit of the storage device 2. Or send to. In the example of FIG. 11, the mobile terminal 4B is an example of an abnormality determination device according to the present invention, and the CPU or the like of the mobile terminal 4B performs “calculation means”, “determination means”, and “computer” that executes a program according to the present invention. Is an example.
(変形例5)
サーバ装置5は、保管装置2から検出信号Sdを受信することで、計測情報DBを生成した。これに代えて、サーバ装置5は、他の装置により生成された計測情報DBを予め記憶してもよい。即ち、この場合、サーバ装置5は、保管装置2から検出信号Sdを直接受信しなくともよい。
(Modification 5)
The server device 5 generates the measurement information DB by receiving the detection signal Sd from the storage device 2. Instead, the server device 5 may store a measurement information DB generated by another device in advance. That is, in this case, the server device 5 does not have to directly receive the detection signal Sd from the storage device 2.
(変形例6)
サーバ装置5は、センサ3が送信する検出信号Sdに含まれる日時情報を、計測情報DBの日時情報として記憶した。これに代えて、サーバ装置5は、検出信号Sdの受信後、当該検出信号Sdが示す計測値を計測情報DBに記憶する際に、自ら生成した現在日時を示す日時情報を計測値と共に計測情報DBに記憶してもよい。
(Modification 6)
The server device 5 stores the date / time information included in the detection signal Sd transmitted by the sensor 3 as the date / time information in the measurement information DB. Instead, when the server device 5 stores the measurement value indicated by the detection signal Sd in the measurement information DB after receiving the detection signal Sd, the server device 5 displays the date and time information indicating the current date and time generated by the server device 5 together with the measurement information. You may memorize | store in DB.
(変形例7)
図5のステップS205において、サーバ装置5は、細胞容器8ごとに、環境因子の異常を判定し、異常がある細胞容器8を対象にして上述の記録処理又は通知処理を行ってもよい。
(Modification 7)
In step S205 of FIG. 5, the server device 5 may determine an abnormality of the environmental factor for each cell container 8 and perform the above-described recording process or notification process for the cell container 8 having the abnormality.
この場合、好適には、サーバ装置5は、ステップS203で対象空間Vtag内の各単位領域での予測値を算出する代わりに、各細胞容器8の配置場所での予測値を算出する。具体的には、サーバ装置5は、実施形態と同様に局所回帰式を算出した後、当該局所回帰式を用いて、各細胞容器8の配置場所での予測値を算出する。この場合、サーバ装置5は、各細胞容器8の識別情報と、対象空間Vtag内での当該細胞容器8の配置場所とを関連付けた情報を予めメモリに記憶しておく。そして、サーバ装置5は、算出した予測値に異常値が存在する場合、異常値となった予測値の算出地点に設置された細胞容器8の環境因子に異常があると判断する。   In this case, preferably, the server device 5 calculates the predicted value at the arrangement location of each cell container 8 instead of calculating the predicted value in each unit region in the target space Vtag in step S203. Specifically, the server device 5 calculates a local regression equation in the same manner as in the embodiment, and then uses the local regression equation to calculate a predicted value at the placement location of each cell container 8. In this case, the server device 5 stores in advance in the memory information that associates the identification information of each cell container 8 with the location of the cell container 8 in the target space Vtag. And when the abnormal value exists in the calculated predicted value, the server device 5 determines that the environmental factor of the cell container 8 installed at the calculation point of the predicted value that has become the abnormal value is abnormal.
このように、本変形例では、サーバ装置5は、環境因子に異常があったか否かを細胞容器8ごとに好適に判定することができる。   Thus, in this modification, the server apparatus 5 can suitably determine for each cell container 8 whether or not there is an abnormality in the environmental factors.
(変形例8)
異常判定システム10は、サーバ装置5を機能ごとに複数台有してもよい。例えば、異常判定システム10は、対象空間Vtag内の環境因子の予測値を算出するサーバ装置5と、計測情報DB等を記憶するサーバ装置5とを有してもよい。この場合、複数のサーバ装置5は、割り当てられた機能を実行するため、必要に応じて他のサーバ装置5と通信を行う。
(Modification 8)
The abnormality determination system 10 may have a plurality of server devices 5 for each function. For example, the abnormality determination system 10 may include a server device 5 that calculates predicted values of environmental factors in the target space Vtag, and a server device 5 that stores a measurement information DB and the like. In this case, the plurality of server devices 5 communicate with other server devices 5 as necessary in order to execute the assigned functions.
(変形例9)
サーバ装置5は、異なるセンサ3から送信された検出信号Sdに含まれる計測時刻が所定時間差となる場合、これらのセンサ3による計測値は、同一の計測時刻に計測されたとみなしてもよい。
(Modification 9)
When the measurement times included in the detection signals Sd transmitted from the different sensors 3 have a predetermined time difference, the server device 5 may regard the measurement values obtained by these sensors 3 as being measured at the same measurement time.
例えば、サーバ装置5は、所定のセンサ3(「基準センサ」とも呼ぶ。)が計測した計測値に対応する計測時刻から前後所定秒差(例えば2秒差)以内の計測時刻となる他のセンサ3の計測値を、基準センサの計測値と同一時刻に計測されたとみなす。なお、基準センサの計測値と同一時刻に計測されたとみなされた計測値を複数有するセンサ3が存在する場合、サーバ装置5は、当該複数の計測値のうち、基準センサの計測時刻と最も近い計測時刻に対応する計測値を、基準センサの計測値と同一時刻に計測されたとみなすとよい。   For example, the server device 5 is another sensor that has a measurement time within a predetermined second difference (for example, a difference of two seconds) before and after the measurement time corresponding to the measurement value measured by the predetermined sensor 3 (also referred to as “reference sensor”). It is assumed that the measurement value 3 is measured at the same time as the measurement value of the reference sensor. When there is a sensor 3 having a plurality of measurement values that are considered to be measured at the same time as the measurement value of the reference sensor, the server device 5 is closest to the measurement time of the reference sensor among the plurality of measurement values. The measurement value corresponding to the measurement time may be regarded as being measured at the same time as the measurement value of the reference sensor.
(変形例10)
図5のステップS205において、サーバ装置5は、算出した予測値が異常値であるか否か判定するのに加えて、予測値を算出するために使用した計測値が異常値であるか否か判定してもよい。そして、サーバ装置5は、計測値が異常値を示す場合、ステップS205に基づき、異常の通知処理や記録処理を行う。これにより、サーバ装置5は、より確実に、環境因子の異常を検知することができる。
(Modification 10)
In step S205 in FIG. 5, the server device 5 determines whether or not the measured value used for calculating the predicted value is an abnormal value in addition to determining whether or not the calculated predicted value is an abnormal value. You may judge. When the measured value indicates an abnormal value, the server device 5 performs an abnormality notification process or a recording process based on step S205. Thereby, the server apparatus 5 can detect the abnormality of an environmental factor more reliably.
<第2実施形態>
第2実施形態では、サーバ装置5は、センサ3の計測値に基づき、センサ3が計測していない時刻における環境因子の予測値を算出する。これにより、サーバ装置5は、センサ3が計測する時間間隔によらず、好適に環境因子の異常の有無を判定する。
Second Embodiment
In 2nd Embodiment, the server apparatus 5 calculates the predicted value of the environmental factor in the time which the sensor 3 is not measuring based on the measured value of the sensor 3. FIG. Thereby, the server apparatus 5 determines suitably the presence or absence of abnormality of an environmental factor irrespective of the time interval which the sensor 3 measures.
図12は、第2実施形態における異常判定処理のフローチャートの一例である。図12のフローチャートは、センサ3の計測時刻間の各時刻における対象空間Vtagでの環境因子の予測値を算出する例を示す。なお、保管装置2が実行するステップS101〜ステップS103は、図5のステップS101〜ステップS103と同様であるため、その説明を省略する。   FIG. 12 is an example of a flowchart of the abnormality determination process in the second embodiment. The flowchart of FIG. 12 shows an example in which the predicted value of the environmental factor in the target space Vtag at each time between the measurement times of the sensor 3 is calculated. In addition, since step S101-step S103 which the storage apparatus 2 performs are the same as that of step S101-step S103 of FIG. 5, the description is abbreviate | omitted.
保管装置2による検出信号Sdの送信後、サーバ装置5は、検出信号Sdを受信し、検出信号Sdに含まれるセンサID、計測値、及び日時情報を関連付けて計測情報DBに記録する(ステップS211)。次に、サーバ装置5は、時間軸に関するメッシュ情報をメモリから読み込み、予測値を算出すべき各時刻(「予測対象時刻」とも呼ぶ。)を認識する(ステップS212)。ここで、「時間軸に関するメッシュ情報」とは、予測値を算出する時間間隔を示す情報、言い換えるとセンサ3による計測間隔を分割する分割数を示す情報である。例えば、センサ3による計測間隔が「5分」であり、上述のメッシュ情報が示す分割数が「5」の場合、サーバ装置5は、1分間隔により環境因子の予測値を算出する。   After transmitting the detection signal Sd by the storage device 2, the server device 5 receives the detection signal Sd and associates the sensor ID, measurement value, and date / time information included in the detection signal Sd with each other and records them in the measurement information DB (step S211). ). Next, the server device 5 reads the mesh information regarding the time axis from the memory, and recognizes each time (also referred to as “prediction target time”) at which the predicted value is to be calculated (step S212). Here, “mesh information about the time axis” is information indicating the time interval for calculating the predicted value, in other words, information indicating the number of divisions for dividing the measurement interval by the sensor 3. For example, when the measurement interval by the sensor 3 is “5 minutes” and the division number indicated by the mesh information is “5”, the server device 5 calculates the predicted value of the environmental factor at intervals of 1 minute.
次に、サーバ装置5は、時間軸でのメッシュ情報に基づき予測対象時刻を認識し、予測値の算出に必要な計測値をセンサ3ごとに計測情報DBから取得する(ステップS213)。ここで、予測対象時刻は、例えば、ステップS211で受信した検出信号Sdが示す計測時刻とその前に受信した検出信号Sdが示す計測時刻との間の時刻に設定される。他の例では、予測対象時刻は、現在時刻から所定時間だけ前に受信した検出信号Sdが示す計測時刻とその前後の計測時刻との間の時刻に設定される。上述の「所定時間」は、予測対象時刻での予測値を所定の精度により算出するのに必要な時間幅であり、後述するステップS216で採用される予測値の算出方法に応じて定められる。   Next, the server device 5 recognizes the prediction target time based on the mesh information on the time axis, and acquires the measurement value necessary for calculating the prediction value from the measurement information DB for each sensor 3 (step S213). Here, the prediction target time is set to, for example, a time between the measurement time indicated by the detection signal Sd received in step S211 and the measurement time indicated by the detection signal Sd received before that time. In another example, the prediction target time is set to a time between the measurement time indicated by the detection signal Sd received a predetermined time before the current time and the measurement times before and after that. The above-mentioned “predetermined time” is a time width required to calculate the predicted value at the prediction target time with a predetermined accuracy, and is determined according to the predicted value calculation method employed in step S216 described later.
次に、サーバ装置5は、予測対象時刻における各センサ3の設置位置での予測値を算出する(ステップS214)。例えば、サーバ装置5は、センサ3ごとに当該センサ3の計測値を用いて時間軸での局所回帰式を算出し、算出した局所回帰式に基づき、当該センサ3の各予測対象時刻における予測値を算出する。即ち、サーバ装置5は、第1実施形態における図5のステップS203で行った3次元の対象空間Vtagを対象にした環境因子の局所回帰分析を、1次元の時間軸を対象にして行う。なお、サーバ装置5は、局所回帰分析に限らず、変形例1等で述べた種々の補間法により各予測対象時刻における予測値を算出してもよい。   Next, the server device 5 calculates a predicted value at the installation position of each sensor 3 at the prediction target time (step S214). For example, the server device 5 calculates the local regression equation on the time axis using the measurement value of the sensor 3 for each sensor 3, and based on the calculated local regression equation, the predicted value at each prediction target time of the sensor 3 Is calculated. In other words, the server device 5 performs the local regression analysis of the environmental factors for the three-dimensional target space Vtag performed in step S203 of FIG. 5 in the first embodiment with respect to the one-dimensional time axis. The server device 5 is not limited to the local regression analysis, and may calculate the predicted value at each prediction target time by various interpolation methods described in the first modification.
次に、サーバ装置5は、第1実施形態における図5のステップS202と同様、対象空間Vtagを分割するためのメッシュ情報等の読み込みを行う(ステップS215)。そして、サーバ装置5は、予測対象時刻ごとに算出した各センサ3の設置位置での予測値と、ステップS215で読み出したメッシュ情報と、センサ位置情報等とに基づき、局所回帰分析を行うことにより、対象空間Vtag内の各単位空間での予測値を予測対象時刻ごとに算出する(ステップS216)。   Next, the server device 5 reads mesh information and the like for dividing the target space Vtag as in step S202 of FIG. 5 in the first embodiment (step S215). Then, the server device 5 performs local regression analysis based on the predicted value at the installation position of each sensor 3 calculated for each prediction target time, the mesh information read in step S215, the sensor position information, and the like. The prediction value in each unit space in the target space Vtag is calculated for each prediction target time (step S216).
その後、サーバ装置5は、予めメモリに記憶した異常値か否かを判断する閾値等を参照し、各単位空間での環境因子の予測値のうち、異常値となる予測値が存在するか否か判断する(ステップS217)。そして、サーバ装置5は、異常値となる予測値が存在すると判断した場合(ステップS217;Yes)、異常発生に関する通知処理や記録処理等を第1実施形態と同様に行う(ステップS218)。   Thereafter, the server device 5 refers to a threshold value for determining whether or not the abnormal value is stored in advance in the memory, and whether or not there is a predicted value that is an abnormal value among the predicted values of the environmental factors in each unit space. Is determined (step S217). When the server device 5 determines that there is a predicted value that becomes an abnormal value (step S217; Yes), the server device 5 performs notification processing, recording processing, and the like regarding the occurrence of abnormality in the same manner as in the first embodiment (step S218).
[第2実施形態の作用・効果]
第2実施形態によれば、サーバ装置5は、環境因子の計測時刻以外の時刻での対象空間Vtag内の環境因子の予測値を算出し、当該時刻での環境因子の異常の有無を判定する。従って、サーバ装置5は、センサ3による計測間隔によらず、任意の時刻での環境因子の予測値を算出し、環境因子の異常の有無を高精度に判定することができる。
[Operation and Effect of Second Embodiment]
According to the second embodiment, the server device 5 calculates a predicted value of the environmental factor in the target space Vtag at a time other than the measurement time of the environmental factor, and determines whether there is an abnormality of the environmental factor at the time. . Therefore, the server device 5 can calculate the predicted value of the environmental factor at an arbitrary time regardless of the measurement interval of the sensor 3, and can determine the presence or absence of abnormality of the environmental factor with high accuracy.
また、第2実施形態では、サーバ装置5は、時間軸を対象とした環境因子の予測値の算出後に対象空間Vtagを対象とした環境因子の予測値を算出する。これにより、時間軸を対象とした環境因子の予測値の算出前に対象空間Vtagを対象とした環境因子の予測値を算出する場合と比較して、予測値の算出精度を高めることができる。その他、第2実施形態は、第1実施形態と同様の作用効果を奏する。   In the second embodiment, the server device 5 calculates the predicted value of the environmental factor for the target space Vtag after calculating the predicted value of the environmental factor for the time axis. Thereby, compared with the case where the predicted value of the environmental factor for the target space Vtag is calculated before the predicted value of the environmental factor for the time axis is calculated, the calculation accuracy of the predicted value can be improved. In addition, 2nd Embodiment has the same effect as 1st Embodiment.
[第2実施形態の変形例]
次に、第2実施形態の変形例について説明する。第2実施形態では、第1実施形態の変形例1〜10に加え、以下の変形例11を任意に組み合わせて適用可能である。
[Modification of Second Embodiment]
Next, a modification of the second embodiment will be described. In 2nd Embodiment, in addition to the modifications 1-10 of 1st Embodiment, the following modifications 11 are arbitrarily combined and applicable.
(変形例11)
サーバ装置5は、現在時刻より先の時刻を予測対象時刻に設定し、当該予測対象時刻での予測値を算出してもよい。
(Modification 11)
The server device 5 may set a time ahead of the current time as the prediction target time and calculate a prediction value at the prediction target time.
例えば、サーバ装置5は、所定時間前(例えば一時間前)から現在時刻までに取得された計測値を用いて、所定時間後(例えば一時間後)における環境因子の予測値を算出してもよい。この場合、サーバ装置5は、例えば任意の外挿法を用い、計測情報DBに登録された計測値から、各センサ3の設置位置での予測対象時刻における予測値を算出する。その後、サーバ装置5は、算出した予測値に基づき対象空間Vtagの各単位空間での予測値を算出し、算出した予測値に異常値が存在する場合、異常が発生する可能性がある旨の通知処理や記録処理等を行う。   For example, the server device 5 may calculate the predicted value of the environmental factor after a predetermined time (for example, one hour) using a measurement value acquired from a predetermined time (for example, one hour) to the current time. Good. In this case, the server device 5 uses, for example, an arbitrary extrapolation method, and calculates a predicted value at the prediction target time at the installation position of each sensor 3 from the measured value registered in the measurement information DB. Thereafter, the server device 5 calculates a predicted value in each unit space of the target space Vtag based on the calculated predicted value, and if there is an abnormal value in the calculated predicted value, an abnormality may occur. Notification processing, recording processing, and the like are performed.
このように、本変形例によれば、サーバ装置5は、現在時刻より先の時刻を予測対象時刻に設定することで、異常の発生を予測し、異常の発生を防ぐための警告等を好適に実行することができる。   As described above, according to the present modification, the server device 5 sets a time ahead of the current time as the prediction target time, thereby predicting the occurrence of an abnormality and providing a warning or the like for preventing the occurrence of the abnormality. Can be executed.
2 保管装置
3 センサ
4、4B 端末装置
5 サーバ装置
8 細胞容器
9 ネットワーク
10、10A、10B 異常判定システム
2 storage device 3 sensor 4, 4B terminal device 5 server device 8 cell container 9 network 10, 10A, 10B abnormality determination system

Claims (9)

  1. 細胞を格納した細胞容器が配置される空間内の環境因子の異常を判定する異常判定装置であって、
    前記空間内の複数地点に配置され、前記環境因子を計測する計測手段の各々の位置情報を記憶する記憶手段と、
    前記計測手段の各々が計測した前記環境因子の計測値と、前記位置情報とに基づき、前記計測手段の間の地点における前記環境因子の予測値を算出する算出手段と、
    前記算出手段が算出した予測値に基づき、前記空間内の環境因子の異常を判定する判定手段と、
    を有することを特徴とする異常判定装置。
    An abnormality determination device for determining abnormality of environmental factors in a space where a cell container storing cells is arranged,
    Storage means for storing position information of each of the measurement means arranged at a plurality of points in the space and measuring the environmental factors;
    Calculation means for calculating a predicted value of the environmental factor at a point between the measuring means based on the measured value of the environmental factor measured by each of the measuring means and the position information;
    Based on the predicted value calculated by the calculation unit, a determination unit that determines abnormality of the environmental factor in the space;
    An abnormality determination device characterized by comprising:
  2. 前記算出手段は、時系列で計測された前記環境因子の計測値に基づき、当該計測値の計測時刻以外の時刻の前記環境因子の予測値を算出し、
    前記判定手段は、前記算出手段が算出した予測値に基づき、前記計測時刻以外の時刻での前記空間内の環境因子の異常を判定することを特徴とする請求項1に記載の異常判定装置。
    The calculation means calculates the predicted value of the environmental factor at a time other than the measurement time of the measurement value based on the measurement value of the environmental factor measured in time series,
    The abnormality determination device according to claim 1, wherein the determination unit determines an abnormality of the environmental factor in the space at a time other than the measurement time based on the predicted value calculated by the calculation unit.
  3. 前記算出手段は、前記計測時刻以外の時刻での前記計測手段の位置における前記環境因子の予測値を算出後、当該予測値に基づき、前記空間内の各地点における前記環境因子の予測値を算出することを特徴とする請求項2に記載の異常判定装置。   The calculation means calculates the predicted value of the environmental factor at the position of the measurement means at a time other than the measurement time, and then calculates the predicted value of the environmental factor at each point in the space based on the predicted value. The abnormality determination device according to claim 2, wherein:
  4. 前記算出手段は、前記環境因子の計測値と、前記位置情報とに基づき、前記空間内における前記環境因子の局所回帰を行うことで、前記環境因子の予測値を算出することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の異常判定装置。   The calculation means calculates a predicted value of the environmental factor by performing local regression of the environmental factor in the space based on the measured value of the environmental factor and the position information. The abnormality determination device according to any one of Items 1 to 3.
  5. 前記算出手段は、前記空間を分割した単位空間ごとに、前記環境因子の予測値を算出することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の異常判定装置。   The abnormality determination device according to claim 1, wherein the calculation unit calculates a predicted value of the environmental factor for each unit space obtained by dividing the space.
  6. 前記判定手段は、前記環境因子の予測値に基づき、前記細胞容器の各々に対する環境因子の異常を判定することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の異常判定装置。   The abnormality determination device according to any one of claims 1 to 4, wherein the determination unit determines an abnormality of the environmental factor for each of the cell containers based on the predicted value of the environmental factor.
  7. 前記記憶手段は、前記細胞容器の各々の前記空間内での配置場所の情報を記憶し、
    前記算出手段は、前記細胞容器の各配置場所での予測値を算出し、
    前記判定手段は、前記細胞容器の各配置場所での予測値に基づき、前記細胞容器の各々に対する環境因子の異常を判定することを特徴とする請求項6に記載の異常判定装置。
    The storage means stores information on the location of each of the cell containers in the space;
    The calculation means calculates a predicted value at each placement location of the cell container,
    The abnormality determination device according to claim 6, wherein the determination unit determines an abnormality of an environmental factor for each of the cell containers based on a predicted value at each arrangement location of the cell containers.
  8. 前記環境因子は、温度、湿度、振動量、又はCO濃度の少なくともいずれか1つであることを特徴とする請求項1〜7のいずれか一項に記載の異常判定装置。 The abnormality determination device according to claim 1, wherein the environmental factor is at least one of temperature, humidity, vibration amount, and CO 2 concentration.
  9. 細胞を格納した細胞容器が配置される空間内の環境因子の異常を判定するコンピュータが実行するプログラムであって、
    前記空間内の複数地点に配置され、前記環境因子を計測する計測手段の各々の位置情報を参照する参照手段と、
    前記計測手段の各々が計測した前記環境因子の計測値と、前記位置情報とに基づき、前記計測手段の間の地点における前記環境因子の予測値を算出する算出手段と、
    前記算出手段が算出した予測値に基づき、前記空間内の環境因子の異常を判定する判定手段
    として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
    A program executed by a computer for determining an abnormality of an environmental factor in a space where a cell container storing cells is arranged,
    A reference means arranged at a plurality of points in the space and referring to position information of each of the measurement means for measuring the environmental factor;
    Calculation means for calculating a predicted value of the environmental factor at a point between the measuring means based on the measured value of the environmental factor measured by each of the measuring means and the position information;
    A program that causes the computer to function as a determination unit that determines an abnormality of an environmental factor in the space based on a predicted value calculated by the calculation unit.
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