JP2018005714A - 異常データの重要度判定装置及び異常データの重要度判定方法 - Google Patents

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隆彦 増崎
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Abstract

【課題】多数の異常データの重要度を自動的に判定し、多数の異常データの中から重要な異常データを高精度に抽出することである。
【解決手段】検出データ及び空調機３の空調機情報を含むデータ関連情報ＤＬを生成するデータ関連情報生成部１５と、空調機情報のうち警報データ抽出部１４によって抽出した警報データと関連する空調機情報に基づいて複数のクラスを作成して、データ関連情報ＤＬを複数のクラスにそれぞれ分類するクラス分類部１７と、複数種類の警報データ及び複数のクラスにそれぞれ重要度を設定する重要度設定部１８と、異常データ抽出部１３により抽出した異常データと警報データとの共起を判定するとともに、警報データと複数のクラスとの共起を判定し、警報データ及び複数のクラスに関する重要度を共起した異常データにそれぞれ付与して、異常データの重要度を算出する重要度算出部１９とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、異常データの重要度判定装置及び異常データの重要度判定方法に関し、特に、設備から収集される多数の異常データの重要度を判定する異常データの重要度判定装置及び異常データの重要度判定方法に関する。
ビルやプラント等には照明や空調機等の様々な設備が設置されているが、ビルやプラント等の監視サービスの提供事業者は、それら設備に関するデータを定期的に、あるいはその都度取得して設備の監視を行っている。取得するデータとしては、監視対象の設備が例えば空調機の場合、設定温度、実測温度、空調状態、電圧値、電流値、圧力値等各種センサにより測定された測定値や設定値等がある。取得されるデータは、ビル等の規模によって数千にも及ぶ場合がある。
この取得されるデータに対して所定条件に合致したデータを異常データとして検出しているが、データの母数が大きいので、多数の異常データが検出される。これら多数の異常データの全てについて、その要因や対策を分析処理するには多大な時間が必要である。
そこで、特許文献１には、多数の異常データが検出されると、設備管理者が検出された異常データに対して確認応答を行い、その確認応答の頻度に応じて異常データを検出する所定条件を補正して、検出される異常データ数を適正化する技術が記載されている。
また、特許文献２、３には、設備に発生する警報に関するヒストグラムを作成し、このヒストグラムに基づいて警報の発生頻度が高い場合に異常の重要度が高いと判断する技術がそれぞれ記載されている。
特許第３８１１１６２号公報 特開２０１３−２１８７２５号公報 特開２０１２−２３０７０３号公報
検出される多数の異常データには、軽微な異常データや重要な異常データが含まれているが、その異常データの重要度が不明である場合には、検出される全ての異常データに対しての要因や対策を分析処理する必要がある。このため、特許文献１に記載の技術では、設備管理者が、検出された異常データに対して重要であると考える異常データを判断することによって、異常データを検出する所定条件を補正して、検出される異常データを適正化している。
しかし、特許文献１に記載の技術では、設備管理者が、異常データの重要度を判断しているので、設備管理者の負担が大きく、また、設備管理者の判断に過ちがある場合には、異常データの重要度の信頼性が低下する可能性がある。また、設備管理者が確認応答を行えない場合には、異常データの重要度を判定することができなくなる。
そこで、本発明では、多数の異常データの重要度を自動的に判定し、多数の異常データの中から重要な異常データを高精度に抽出することを目的とする。
本発明の異常データの重要度判定装置は、設備に設けられたセンサの検出データと、前記設備に発生したイベントのイベントデータとが時系列に記憶されているデータ記憶部と、前記データ記憶部の前記検出データから所定条件を満たす異常データを抽出する異常データ抽出部と、前記データ記憶部の前記イベントデータから複数種類の警報データを抽出する警報データ抽出部と、前記検出データと、この検出データに関連する前記設備に関する複数の設備情報とを含んで構成されるデータ関連情報を生成するデータ関連情報生成部と、複数の前記設備情報のうち前記警報データと関連する前記設備情報に基づいて複数のクラスを作成して、前記データ関連情報を複数の前記クラスにそれぞれ分類するクラス分類部と、複数種類の前記警報データにそれぞれ重要度を設定するとともに、複数の前記クラスのそれぞれに重要度を設定する重要度設定部と、前記異常データと前記警報データとの共起を判定するとともに、前記警報データと複数の前記クラスとの共起を判定し、前記警報データ及び複数の前記クラスに関する重要度を共起した前記異常データにそれぞれ付与して、前記異常データの重要度を算出する重要度算出部と、を備えることを特徴とする。
また、前記重要度設定部は、前記異常データの発生時刻と前記警報データの発生時刻との時間差に応じて重要度を設定し、前記重要度算出部は、前記異常データと前記警報データとが共起する場合、複数種類の前記警報データ、複数の前記クラス及び発生時刻に関する重要度を前記異常データにそれぞれ付与して、前記異常データの重要度を算出することを特徴とする。
また、複数の前記設備情報は、少なくとも前記センサの検出対象となる設備名情報、前記設備の設置場所情報、前記設備の系統情報を含み、前記クラス分類部は、複数の前記設備情報を組み合わせ、または、単独で使用して複数の前記クラスを作成することを特徴とする。
また、前記重要度判算出は、重要度を数値化するとともに、重要度の数値を掛け合せて前記異常データの重要度を算出することを特徴とする。
さらに、本発明の異常データの重要度判定方法は、時系列において、設備に設けられたセンサの検出データと、前記設備に発生したイベントのイベントデータとを記憶し、記憶されている前記検出データから所定条件を満たす異常データを抽出し、記憶されている前記イベントデータから複数種類の警報データを抽出し、前記検出データと、この検出データに関連する前記設備に関する複数の設備情報とを含んで構成されるデータ関連情報を生成し、複数の前記設備情報のうち前記警報データと関連する前記設備情報に基づいて複数のクラスを作成して、前記データ関連情報を複数の前記クラスに分類し、複数種類の前記警報データにそれぞれ重要度を設定するとともに、複数の前記クラスのそれぞれに重要度を設定し、前記異常データと前記警報データとの共起を判定するとともに、前記警報データと複数の前記クラスとの共起を判定し、前記警報データ及び複数の前記クラスに関する重要度を共起した前記異常データに付与して、前記異常データの重要度を算出する、ことを特徴とする。
本発明によれば、多数の異常データの重要度を自動的に判定し、多数の異常データの中から重要な異常データを高精度に抽出することができる。その結果、重要な異常データを優先的に分析処理することができる。
第１の実施形態における異常データの重要度判定装置を含む設備監視システムの概略構成図である。 第１の実施形態における重要度判定装置のハードウェア構成図である。 データ関連情報の一例を示す図である。 クラス分類テーブルの一例を示す図である。 第１の実施形態における異常データと警報データとの共起を説明する特性図である。 重要度を示す重要度テーブルであり、（Ａ）は警報データに関する重要度を示し、（Ｂ）は発生タイミングに関する重要度を示し、（Ｃ）はクラス分類に関する重要度をそれぞれ示す。 第１の実施形態における異常データの重要度判定装置の機能ブロック図である。 第１の実施形態における異常データの重要度算出処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態における異常データと警報データとの共起を説明する特性図である。
図１は、本発明に係る異常データの重要度判定装置１０を含む設備管理システム１の全体構成図である。設備管理システム１は、ビル２の各フロアに設置されている設備としての空調機３，３・・・のセンサ３ａ，３ａ・・・から検出データを取得し、この取得した検出データに基づいて空調機３，３・・・の診断や管理を行う。なお、ビル２には、空調機３，３・・・の他に、照明、受変電設備等の各種設備も備えられており、これらからも多数の検出データが得られるが、本実施形態では、空調機３，３・・・のセンサ３ａ，３ａ・・・からの検出データに関して説明する。
設備管理システム１は、検出データのうち、特に、診断や管理のために異常データを分析するが、多数の異常データが検出されるので、異常データの分析を効率的に行うために、異常データの重要度を判定する異常データの重要度判定装置１０を備えている。
重要度判定装置１０は、センサ３ａ，３ａ・・・の検出データ及びこの検出データに関連する空調機３，３・・・の設置情報、設備情報等の空調機情報を公衆回線網４を介して収集するデータ収集部１１と、時系列における検出データを記憶する時系列データ記憶部１２Ａと、時系列における空調機３，３・・・に関する各種の警報、異常等を含むイベントを記憶するイベントデータ記憶部１２Ｂとを備えるデータ記憶部１２と、時系列データ記憶部１２Ａに記憶されている検出データから、異常を示す異常データを抽出する異常データ抽出部１３と、イベントデータ記憶部１２Ｂに記憶されているイベントデータから、警報、異常等の警報データを抽出する警報データ抽出部１４と、データ収集部１１によって収集された検出データ及び空調機情報に基づいて、検出データと空調機情報を関連付けたデータ関連情報リストＤＬ（図３参照）を生成するデータ関連情報生成部１５と、空調機情報に関する各種情報の情報名称をリスト化して記憶するデータＩＤ／名称リスト記憶部１６と、データ関連情報リストＤＬを複数のクラスに分類するクラス分類部１７と、警報データ抽出部１４により抽出される警報データや、クラス分類部１７により分類されるクラスに重要度をそれぞれ設定する重要度設定部１８と、異常データ抽出部１３により抽出された異常データ、警報データ抽出部１４により抽出された警報データ、クラス分類部１７により分類されたクラスに基づいて、異常データの重要度を算出する重要度算出部１９とを備えている。
図２は本実施形態における重要度判定装置１０を構成するコンピュータのハードウェア構成図である。重要度判定装置１０を構成するコンピュータは、汎用的なハードウェア構成により実現することができる。すなわち、コンピュータは、図２に示したようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４を接続したＨＤＤコントローラ２５、入力手段として設けられたマウス２６とキーボード２７、及び表示装置として設けられたディスプレイ２８をそれぞれ接続する入出力コントローラ２９、通信手段として設けられたネットワークコントローラ３０を内部バス３１に接続して構成される。
データ記憶部１２及びデータＩＤ／名称リスト記憶部１６は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４により構成されている。異常データ抽出部１３、警報データ抽出部１４、クラス分類部１７、重要度設定部１８及び重要度算出部１９は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２及びＲＡＭ２３により構成されている。
次に、重要度判定装置１０の各構成について説明する。データ収集部１１及びデータ記憶部１２は公知の構成であり、その詳細な説明を省略する。データ記憶部１２には、時系列データ記憶部１２Ａやイベントデータ記憶部１２Ｂ以外にもクラス分類部１７により分類されたクラス等の各種データや各種算出結果が記憶される図示しない記憶部が設けられている。
異常データ抽出部１３は、ルールベース方式によって、時系列データ記憶部１２Ａに記憶されている検出データから異常データを抽出する。ルールベース方式とは、所定ルール（所定条件）、例えば、センサ３ａから１０分間の間継続して信号が出力された場合に、その信号は異常データであると判断するというルール（条件）を予め設定し、検出データがこのルールに合致した場合に、その検出データは異常データであると判断する方式である。抽出した異常データには、該当する検出データのデータＩＤ、異常が発生した時刻情報、設備情報、センサ情報等の異常が発生したセンサ３ａに関する情報が含まれている。
警報データ抽出部１４は、イベントデータ記憶部１２Ｂに記憶されているイベントデータから、「実警報」、「警報」、「異常」等の警報や異常に関する文字列が含まれる警報データを抽出する。本実施形態では、上述した「実警報」、「警報」、「異常」の３種類の警報データを抽出している。抽出した警報データには、該当する警報データのデータＩＤ、警報が発生した時刻情報、設備情報、設備場所情報、設備系統情報等の警報が発生した設備に関する情報が含まれている。
データ関連情報生成部１５は、データ収集部１１によって収集された検出データ及び空調機情報から、検出データのデータＩＤ、空調機設置情報、空調機設備情報等の各種情報を抽出する。さらに、データ関連情報生成部１５は、抽出したデータＩＤ、空調機設置情報、空調機設備情報等の各種情報をそれぞれデータ項目として、これらデータ項目をまとめて１組のデータ関連情報を生成する。
データ関連情報生成部１５によって生成されたデータ関連情報リストＤＬの一例を図３に示す。データ関連情報Ｄ１〜Ｄ１０は検出データ毎に生成されて、これらデータ関連情報Ｄ１〜Ｄ１０をリスト化したものが図３に示すデータ関連情報リストＤＬである。図３には、１０データ分のデータ関連情報が示されている。データ関連情報Ｄ１〜Ｄ１０には、各データを識別するためのデータＩＤが付与される。そして、データＩＤに対応させて、種別コード名、種別名、データ名称、設備名、エンティティ名及びプロパティ名という各項目が設定される。本実施形態では、センサ３ａ，３ａ・・・からの出力信号をその種類によって複数に分類している。
種別名は、センサ３ａ，３ａ・・・からの出力信号が属する信号種別を示す信号種別情報であり、種別コード名は、その信号種別情報をコード化したものである。データ名称は、センサ３ａ，３ａ・・・からの出力信号値に付与される名称であり、本実施形態では、所定の命名規則に従って、センサ３ａ，３ａ・・・の検出対象となる空調機３，３・・・の設置場所を示す設置場所名、空調機３，３・・・の種類を示す設備種類名及びセンサ３ａ，３ａ・・・からの出力信号の種類を示す出力種類名を含んでいる。設備名は、空調機３，３・・・がどのような設備であるかを示す設備名称である。エンティティ名には、データ関連情報生成部１５において分析されることでデータ名称から抽出された設置場所名及び設備種類名を含む設備特定名が含まれる。プロパティ名には、データ関連情報生成部１５において分析されることでデータ名称から抽出された出力種類名が含まれる。
プロパティ名は、センサ３ａ，３ａ・・・からの出力信号に付与された信号名であり、「ＡＩ」などによって表される信号の種類により分類されるとともに、「計測」などによって表される信号の種類（種別名）により分類される。信号種類コードと種別名は、同じ信号の種類を示す情報でも異なる分類基準によってプロパティ名（信号名）を分類する。例えば、データ関連情報Ｄ１に対応する検出データは、Ｂ１Ｆ（地下１階）に設置されている空調機３のＳＡ温度（給気温度）を計測するセンサ３ａから出力されたデータであることを示している。このデータ関連情報Ｄ１に対応する検出データは、プロパティ名の「ＳＡ温度」から給気温度という種類を示す信号データであり、データＩＤにおける分類基準によると「ＡＩ」からアナログ信号で入力される信号というグループに分類されるデータである同時に、種別名における分類基準によると「計測」から計測により得られたデータというグループに分類されるデータであることがわかる。
データＩＤ／名称リスト記憶部１６は、データ関連情報Ｄ１〜Ｄ１０を生成するためのデータ項目、すなわち、データＩＤ、空調機設置情報、空調機設備情報等の各種情報の名称をデータ項目として記憶している。
クラス分類部１７は、データ関連情報リストＤＬを、データ関連情報リストＤＬのデータ項目のうち互いに関連性が高い複数のデータ項目をまとめたクラスや、一つのデータ項目からなるクラスに基づいてクラス分類する。特に、警報データとの関連性が高いデータ項目に基づいてクラス分類する。
本実施形態では、データ関連情報リストＤＬを、「エンティティ名クラス」、「フロア系統クラス」、「フロアクラス」の３つのクラスＣ１，Ｃ２，Ｃ３に分類している。クラス分類したクラス分類テーブルＣＴを図４に示す。図４において、エンティティ名クラスＣ１は、エンティティ名（空調機３が設置されている場所名および設備名）が一致するデータＩＤを同じクラスに分類するために用いられる。フロア系統クラスＣ２は、フロア情報としての信号名称から「階」、「Ｆ」という文字列を抽出するとともに、系統情報として信号名称から系統という文字列を抽出し、両者が一致する信号を同じクラスに分類するために用いられる。フロアクラスＣ３は、フロア情報としての信号名称から「階」、「Ｆ」という文字列を抽出して、フロアが一致する信号を同じクラスに分類するために用いられる。
図３、４において、データＩＤが「０１０１＿ＡＩ＿００００００１」と、データＩＤが「０１０１＿ＢＶ＿００００００４」とは、そのエンティティ名が共に「Ｂ１Ｆ系統１空調機ＡＨＵ−１」であり、場所名および設備名が一致しているので、図４に示すように、エンティティ名クラスにおいて同じクラスに分類される。その他のデータＩＤに関しても、エンティティ名、フロア系統、フロアに関して、一致するデータＩＤを同じクラスに分類することによって、図４に示すクラス分類テーブルＣＴが生成される。
重要度設定部１８は、「実警報」、「警報」、「異常」の３種類の警報データにそれぞれ重要度を設定している。「実警報」が最も重要度が高く、次に「警報」、「異常」の順に重要度が設定されている。「実警報」とは、設備管理者が実際に警報であると判断した場合に出力される信号であり、「警報」とは、センサ３ａ，３ａ・・・の検出データが所定の閾値を超えた場合に出力される信号であり、「異常」とは、センサ３ａ，３ａ・・・の検出データが正常な値から外れた場合に出力される信号である。
重要度設定部１８は、警報データと異常データとの発生時刻（タイミング）の近さに応じて重要度を設定している。すなわち、警報データと異常データとの発生時刻が近い場合には両者の関連性は高いと判断し、この場合の重要度を高く設定している。つまり、異常データと警報データとの発生時刻が近ければ近い程、両者の関連性は高いと判断して重要度を高く、異常データと警報データとの発生時刻が離れる程、両者の関連性は低いと判断して重要度を低く設定する。このため、図５に示すように、例えば、時系列データにおける異常データＰに関する範囲Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３の３つの範囲において重要度をそれぞれ設定している。
また、重要度設定部１８は、図４に示すクラス分類テーブルＣＴにおける「エンティティ名クラス」、「フロア系統クラス」、「フロアクラス」の３つのクラスに関しても重要度を設定している。「エンティティ名クラス」における空調機３の設置場所及び設備名は、警報データに関して関連性が大きいので、他のクラスよりも重要度を高く設定している。このため、「エンティティ名クラス」が最も重要度が高く、次に「フロア系統クラス」、「フロアクラス」の順に重要度を設定している。
警報データ、タイミング及びクラスに関する重要度のテーブルを図６（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に示す。図６（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に示すように、重要度を数値化してそれぞれ設定している。図６（Ａ）に示すように、警報データに関しては、「実警報」に重要度「３」、「警報」に重要度「２」、「異常」に重要度「１」をそれぞれ設定している。タイミングに関しては、「範囲Ｌ１」に重要度「３」、「範囲Ｌ２」に重要度「２」、「範囲Ｌ３」に重要度「１」をそれぞれ設定している。また、クラスに関しては、「エンティティ名クラス」に重要度「３」、「フロア系統クラス」に重要度「２」、「フロアクラス」に重要度「１」をそれぞれ設定している。この重要度テーブルは、データ記憶部１２に記憶されている。
重要度算出部１９は、異常データと警報データとの共起判定を行うとともに、警報データとクラス分類との共起判定を行って、異常データに警報データ及びクラス分類に関する重要度を付与して、異常データの重要度を算出する。重要度算出部１９による重要度算出処理については以下に詳述する。
次に、重要度判定装置１０による異常データの重要度判定について、図７、８を参照して詳しく説明する。図７は重要度判定装置１０の機能ブロック図を示し、図８は重要度判定装置１０による異常データの重要度判定処理のフローチャートを示す。
図８のステップＳ１０１において、図７に示すように、異常データ抽出部１３は、ルールベース方式によって、時系列データ記憶部１２Ａに記憶されている検出データから異常データを抽出して、ステップＳ１０２に進む。
ステップＳ１０２では、図７に示すように、警報データ抽出部１４が、イベントデータ記憶部１２Ｂに記憶されているイベントデータから、「実警報」、「警報」、「異常」の警報データを抽出して、ステップＳ１０３に進む。
ステップＳ１０３では、異常データと警報データとの共起を判定して、ステップＳ１０４に進む。すなわち、ステップＳ１０３では、異常データに含まれる異常発生の時刻情報と、警報データに含まれる警報発生の時刻情報とに基づいて、異常データと警報データとの共起を判定する。共起とは、２つの事象が密接に関係していることを言う。
この共起判定について図５を参照して説明する。図５に示すように、時系列データにおいて異常データＰが発生しており、イベントデータにおいて異常ＡＬ１、警報ＡＬ２、実警報ＡＬ３が発生している。このとき異常データＰの発生時刻と、異常ＡＬ１、警報ＡＬ２、実警報ＡＬ３との発生時刻とに基づいて、異常データＰの近くで発生している異常ＡＬ１、警報ＡＬ２、実警報ＡＬ３があるかを検出する。異常データＰに関して、範囲Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３内に異常ＡＬ１、警報ＡＬ２、実警報ＡＬ３のいずれかがあれば、異常データＰと、それらは共起していると判定する。図５では、異常データＰに関する範囲Ｌ１内で警報ＡＬ２が発生しているので、異常データＰと警報ＡＬ２は共起していると判定する。なお、異常ＡＬ１、実警報ＡＬ３は、異常データＰに関する範囲Ｌ３外であるため、異常データＰとは共起していないと判定する。
ステップＳ１０４では、抽出した警報データと分類されたクラスとの共起を判定して、ステップＳ１０５に進む。すなわち、ステップＳ１０４では、警報データに含まれるデータＩＤ、警報が発生した時刻情報、設備情報、設備場所情報、設備系統情報等の情報に基づいて、当該警報データが、３つのクラスのうちいずれのクラスに共起するかを判定する。例えば、図５に示すように、警報データが警報ＡＬ２であり、この警報ＡＬ２の警報データに、「Ｂ１Ｆ系統１空調機ＡＨＵ−１」、「空調設備」が含まれている場合には、当該警報ＡＬ２は、図４に示すクラス分類テーブルＣＴの「エンティティ名クラス」の「１」のクラスと共起していると判定する。同様に、警報ＡＬ２の警報データが、クラス分類の「フロア系統クラス」、「フロアクラス」と共起しているかを判定する。
ステップＳ１０５では、ステップＳ１０３、ステップＳ１０４における共起判定に基づいて、抽出された異常データＰに関する重要度を算出する。ステップＳ１０３において、異常データＰは、警報ＡＬ２と共起していると判定されているので、図６（Ａ）に示す重要度テーブルに基づき、異常データＰに重要度「２」を付与する。また、警報ＡＬ２は、異常データＰに関して範囲Ｌ１内に位置しているので、図６（Ｂ）に示す重要度テーブルに基づき、異常データＰに重要度「３」を付与する。さらに、ステップＳ１０４において、警報ＡＬ２は「エンティティ名クラス」と共起していると判定されているので、図６（Ｃ）に示す重要度テーブルに基づき、警報ＡＬ２に重要度「３」を付与する。このとき、警報ＡＬ２と異常データＰとは共起しているので、異常データＰに重要度「３」を付与する。
よって、異常データＰに、重要度「２」、「３」、「３」をそれぞれ付与して、これらを掛け合せることによって、総合的に重要度「１８」を算出する。一つの異常データＰについて重要度の算出が終了すると、ステップＳ１０１に戻り、次に抽出される異常データＰに関して同様に重要度を算出する。
このように、重要度判定装置１０による重要度判定処理により、抽出される全ての異常データＰに対して自動的に重要度を算出することができる。この結果、多数抽出される全ての異常データＰに関して重要度の高低を判断することができ、特に、重要度が高い異常データＰを高精度に抽出することができ、重要度の高い異常データＰを優先的に分析処理することができる。
また、重要度が低い軽微な異常データＰに関しては、異常データ抽出部１３におけるルールベース方式の所定ルールを修正して、このような重要度が低い異常データＰが抽出されないようにすることも有効である。この結果、重要度の高い異常データの抽出精度を向上することができる。
なお、上述した実施形態では、警報データ、クラス分類及びタイミングの重要度を３段階としていたが、警報データ、クラス分類及びタイミングに関する各項目及び種類を増やして、重要度の段階を増やしてもよい。重要度を増やすことによって、異常データの重要度の高低を詳細に判断することができる。
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、異常データと警報データとの発生タイミングに関する重要度を省略している以外は、第１の実施形態と同様である。
第２の実施形態では、図９に示すように、異常データＰと警報データ、すなわち、異常ＡＬ１、警報ＡＬ２、実警報ＡＬ３との共起を単位時間で判断している。図９では、単位時間を１時間と設定しており、例えば、１０：００−１１：００の間に異常データＰが発生している場合、この時間内において異常ＡＬ１、警報ＡＬ２、実警報ＡＬ３が発生しているかを判断する。図９においては、異常データＰが発生している１０：００−１１：００の間に、異常ＡＬ１が発生しているので、異常データＰと異常ＡＬ１とが共起していると判断する。
なお、異常データＰに対して異常ＡＬ１よりも警報ＡＬ２のほうが時間的に近いが、第２の実施形態では、異常データＰが発生した時間単位で共起を判断しているので、異常データＰと警報ＡＬ２とは共起していないと判断している。
異常データＰに対する重要度の付与は、上述した第１の実施形態と同様であり、図６（Ａ）、（Ｃ）に基づいて異常データＰに重要度を付与して、これらの重要度に関する数値を掛け合せることによって、総合的な重要度を算出する。
第２の実施形態によれば、発生タイミングに関する重要度の付与を省略しているので、重要度を算出する算出量を低減することができる。
１ 設備管理システム、２ ビル、３ 空調機、３ａ センサ、４ 公衆回線網、１０ 重要度判定装置、１１ データ収集部、１２ データ記憶部、１２Ａ 時系列データ記憶部、１２Ｂ イベントデータ記憶部、１３ 異常データ抽出部、１４ 警報データ抽出部、１５ データ関連情報生成部、１６ データＩＤ／名称リスト記憶部、１７ クラス分類部、１８ 重要度設定部、１９ 重要度算出部、ＡＬ１ 異常、ＡＬ２ 警報、ＡＬ３ 実警報、Ｃ１ エンティティ名クラス、Ｃ２ フロア系統クラス、Ｃ３ フロアクラス、ＣＴ クラス分類テーブル、ＤＬ データ関連情報リスト、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３ 範囲、Ｐ 異常データ。

Claims (5)

  1. 設備に設けられたセンサの検出データと、前記設備に発生したイベントのイベントデータとが時系列に記憶されているデータ記憶部と、
    前記データ記憶部の前記検出データから所定条件を満たす異常データを抽出する異常データ抽出部と、
    前記データ記憶部の前記イベントデータから複数種類の警報データを抽出する警報データ抽出部と、
    前記検出データと、この検出データに関連する前記設備に関する複数の設備情報とを含んで構成されるデータ関連情報を生成するデータ関連情報生成部と、
    複数の前記設備情報のうち前記警報データと関連する前記設備情報に基づいて複数のクラスを作成して、前記データ関連情報を複数の前記クラスにそれぞれ分類するクラス分類部と、
    複数種類の前記警報データにそれぞれ重要度を設定するとともに、複数の前記クラスのそれぞれに重要度を設定する重要度設定部と、
    前記異常データと前記警報データとの共起を判定するとともに、前記警報データと複数の前記クラスとの共起を判定し、前記警報データ及び複数の前記クラスに関する重要度を共起した前記異常データにそれぞれ付与して、前記異常データの重要度を算出する重要度算出部と、
    を備えることを特徴とする異常データの重要度判定装置。
  2. 請求項１に記載の異常データの重要度判定装置であって、
    前記重要度設定部は、前記異常データの発生時刻と前記警報データの発生時刻との時間差に応じて重要度を設定し、
    前記重要度算出部は、前記異常データと前記警報データとが共起する場合、複数種類の前記警報データ、複数の前記クラス及び発生時刻に関する重要度を前記異常データにそれぞれ付与して、前記異常データの重要度を算出することを特徴とする異常データの重要度判定装置。
  3. 請求項１または２に記載の異常データの重要度判定装置であって、
    複数の前記設備情報は、少なくとも前記センサの検出対象となる設備名情報、前記設備の設置場所情報、前記設備の系統情報を含み、
    前記クラス分類部は、複数の前記設備情報を組み合わせ、または、単独で使用して複数の前記クラスを作成することを特徴とする異常データの重要度判定装置。
  4. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の異常データの重要度判定装置であって、
    前記重要度判算出は、重要度を数値化するとともに、重要度の数値を掛け合せて前記異常データの重要度を算出することを特徴とする異常データの重要度判定装置。
  5. 時系列において、設備に設けられたセンサの検出データと、前記設備に発生したイベントのイベントデータとを記憶し、
    記憶されている前記検出データから所定条件を満たす異常データを抽出し、
    記憶されている前記イベントデータから複数種類の警報データを抽出し、
    前記検出データと、この検出データに関連する前記設備に関する複数の設備情報とを含んで構成されるデータ関連情報を生成し、
    複数の前記設備情報のうち前記警報データと関連する前記設備情報に基づいて複数のクラスを作成して、前記データ関連情報を複数の前記クラスに分類し、
    複数種類の前記警報データにそれぞれ重要度を設定するとともに、複数の前記クラスのそれぞれに重要度を設定し、
    前記異常データと前記警報データとの共起を判定するとともに、前記警報データと複数の前記クラスとの共起を判定し、前記警報データ及び複数の前記クラスに関する重要度を共起した前記異常データに付与して、前記異常データの重要度を算出する、
    ことを特徴とする異常データの重要度判定方法。

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