JP2018010430A - 制御システムの遠隔監視を行う装置およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】 制御システム自体の構成機器を監視し、制御システムが故障した場合の故障原因の究明や制御システムの故障の予知を可能にする。【解決手段】 データ収集装置２０は、制御システム１０のネットワーク１１＿１〜１１＿３、１１Ｓに接続された複数の通信モジュールを有している。データ収集装置２０は、制御システム１０の構成機器の動作状態または動作環境を示す稼働データを、これらの通信モジュールを介して収集するデータ収集処理部を有する。従って、データ収集装置２０が収集した稼働データに基づき、制御システムが故障した場合の故障原因の究明や制御システムの故障の予知が可能になる。【選択図】図１

Description

この発明は、制御システムの構成機器の遠隔監視を行う遠隔監視システムおよびそのデータ収集装置に関する。

各種のセンサによりプラント等の制御対象を構成する各種の機器の状態を遠隔監視し、監視結果に基づいてプラントを構成する各種の機器の遠隔制御を行う制御システムが知られている（例えば特許文献１参照）。

特開２０１４−２０３１６６号公報

上述した従来の技術では、制御システム自身が健全に運転している場合には、プラント等の遠隔監視および遠隔制御が正常に営まれる。しかし、制御システムのコントローラ、ＩＯ機器等、制御システム自体の構成機器に故障が発生した場合には、プラント等の遠隔監視および遠隔制御に異常を来す。従来、このような制御システム自体の構成機器の故障または故障の予兆を検知する有効な手段が提供されておらず、故障または故障の予兆の検知は人手に頼っており、そのために多大なるコストが発生していた。特に、制御システムのネットワークには、数台から数十台の機器が接続されるのが一般的で、制御システムの動作不良原因を特定するには、ネットワーク上の機器のＣＰＵの負荷率等の稼働データを全機器分収集し、それを分析する必要がある。この収集には通常作業員が介在する必要があり、多大なるコストが発生していた。また、何らかの動作不良が制御システムに発生した場合、その後の調査時のタイミングにおける情報収集は可能であるものの、不良動作発生時前の情報を入手することができない。このため、不良動作原因の究明は困難なものとなる。例えば、制御システムのある構成機器のＣＰＵの負荷率が異常に高まることにより制御システムが故障に至った場合、その後の調査時のタイミングでは、当該ＣＰＵの負荷率が故障発生時と変わっているので、制御システムの故障原因を特定することが困難である、といった具合である。

この発明は、以上のような事情に鑑みてなされたものであり、制御システム自体の構成機器を監視し、制御システムが故障した場合の故障原因の究明や制御システムの故障の予知を可能にする技術的手段を提供することを目的としている。

この発明は、制御システムのネットワークに接続された通信手段と、前記制御システムの構成機器の動作状態または動作環境を示す稼働データを、前記通信手段を介して収集するデータ収集処理手段とを具備することを特徴とするデータ収集装置を提供する。

この発明によれば、制御システムの構成機器の動作状態または動作環境を示す稼働データが収集されるので、制御システム自体の構成機器を監視し、制御システムが故障した場合の故障原因の究明や制御システムの故障の予知をすることができる。

この発明の第１実施形態であるデータ収集装置を含む遠隔監視システムの構成を示すブロック図である。 同データ収集装置の構成を示すブロック図である。 この発明の第２実施形態であるデータ収集装置の構成を示すブロック図である。 同実施形態の第１の動作例における制御システムの構成を示すブロック図である。 同動作例において生成される機器構成データの例を示す図である。 同実施形態において機器構成データから定義データを生成するために参照されるデータを例示する図である。 同実施形態の第２の動作例における制御システムの構成を示すブロック図である。 同動作例において２台のデータ収集装置のうちの一方により生成される機器構成データの例を示す図である。 同２台のデータ収集装置のうちの一方のデータ収集対象を示す図である。 同２台のデータ収集装置のうちの他方のデータ収集対象を示す図である。 この発明の第３実施形態であるデータ収集装置における収集周期の判断フローを示すフローチャートである。 外部記憶装置におけるファイルサイズと書き込み時間との関係を示す図である。 この発明の第４実施形態であるデータ収集装置の構成を示すブロック図である。 同実施形態においてデータキューに格納されるデータブロックの構成例を示す図である。 同実施形態における外部記憶装置の記憶状態を示す図である。

以下、図面を参照し、この発明の実施形態について説明する。

＜第１実施形態＞
図１はこの発明の第１実施形態であるデータ収集装置２０を含む遠隔監視システム１００の構成を示すブロック図である。この遠隔監視システム１００において、制御システム１０は、例えばプラントの遠隔監視および遠隔制御を行うシステムである。

図１には、制御システム１０の制御ネットワークであるＬＡＮ１１＿１、１１＿２と、ＩＯネットワークであるＬＡＮ１１＿３が例示されている。図１に示す例では、制御ネットワークであるＬＡＮ１１＿１および１１＿２にノード装置１２＿１＿１〜１２＿１＿６、１２＿２＿１〜１２＿２＿２が接続されている。これらのノード装置は、オペレータによって操作されるＨＭＩ（Human Machine Interface；人間−機械インタフェース）端末、ＤＣＳ（Distributed Control System：分散型制御システム或いは分散型制御装置）やＰＬＣ（Programmable Logic Controller；プログラマブルロジックコントローラ）といったコントローラ等である。

また、図１に示す例では、ＩＯネットワークであるＬＡＮ１１＿３にノード装置１２＿３＿１〜１２＿３＿３が接続されている。これらのノード装置はＩＯ機器である。ここで、ＩＯ機器には、プラントを構成する各種の機械やプラントの各所に設置されたセンサが接続されている。

コントローラは、ＩＯ機器に接続されたセンサの出力信号をＩＯネットワークおよび制御ネットワークを介して収集することによりプラント内の遠隔監視を行う。また、コントローラは、制御ネットワークおよびＩＯネットワークを介してＩＯ機器に接続された各種の機械に制御データを供給することにより遠隔制御を行う。

制御システム１０の各ノード装置は、例えば各々のＣＰＵの負荷率等、各々の動作状態を検出して、その動作状態を示す情報を生成する機能を備えている。

また、本実施形態では、制御システム１０を構成するノード装置の全てまたは一部について、各ノード装置の周囲温度、湿度等の動作環境を検出するための各種のセンサが設けられている。図１には、このノード装置の動作環境を検出するためのセンサの例として、温度センサ１２Ｓ＿１、湿度センサ１２Ｓ＿２、腐食ガスセンサ１２Ｓ＿Ｎが示されている。これらのセンサは、環境データ収集用ネットワーク１１Ｓに接続されている。

本実施形態における遠隔監視システム１００は、制御システム１０の制御対象であるプラント等ではなく、この制御システム１０自体、具体的には、制御システム１０を構成するＨＭＩ端末、データベース、コントローラ、ＩＯ機器といった各種のノード装置、制御ネットワーク、ＩＯネットワーク、制御ネットワークおよびＩＯネットワークのための通信モジュール等の構成機器を遠隔監視の対象とするものである。

そして、遠隔監視システム１００は、遠隔監視のための手段として、本実施形態によるデータ収集装置２０を有する。このデータ収集装置２０は、制御システム１０の構成機器であるノード装置に関する稼働データＫＤを収集する装置である。ここで、稼働データＫＤには、ノード装置のＣＰＵの負荷率等、ノード装置の動作状態を示すデータと、ノード装置の周囲温度等、ノード装置の動作環境を示すデータがある。データ収集装置２０は、ＬＡＮ１１＿１、１１＿２といった制御システム１０の制御ネットワークと、ＬＡＮ１１＿３といった制御システム１０のＩＯネットワークを介して制御システム１０の各ノード装置の動作状態を示す稼働データＫＤを収集するとともに、環境データ収集用ネットワーク１１Ｓを介して制御システム１０の各ノード装置の動作環境を示す稼働データＫＤを収集し、データ蓄積装置４０等の外部記憶装置に格納する。

支援ツール３０は、定義データをオペレータがデータ収集装置２０に入力するために使用される手段であり、パーソナルコンピュータ等により構成されている。ここで、定義データとは、データ収集の対象であるＬＡＮの識別情報、当該ＬＡＮにおけるデータ収集の対象ノードの識別情報、データ収集の対象である稼働データ（ノード装置の動作状態、動作環境を示すデータ）の識別情報、当該稼働データを対象ノードから読み出すのに使用するアドレス、当該稼働データのサイズ、当該稼働データの収集周期等を定義した情報である。データ収集装置２０は、この支援ツール３０により入力される定義データに従って、制御システム１０から稼働データを収集し、データ蓄積装置４０等の外部記憶装置に格納する。

本実施形態による遠隔監視システム１００は、以上の各装置の他に、インターネットに接続されたクラウドサービス業者のサーバ６１と、パーソナルコンピュータ等により構成された分析装置６２を含む。このサーバ６１と分析装置６２は、ルータ５０を介してデータ収集装置２０およびデータ蓄積装置４０に接続される。

データ収集装置２０は、制御システム１００の各ノード装置の稼働データの格納先として、データ蓄積装置４０またはサーバ６１を任意に選択することができる。データ収集装置２０は、各ノード装置の稼働データをデータ蓄積装置４０またはサーバ６１の一方のみに記憶させてもよく、両方に重複して記憶させてもよい。あるいはデータ収集装置２０は、ある種類の稼働データはデータ蓄積装置４０に、残りの種類の稼働データはサーバ６１に、という具合に稼働データの種類により格納先を選択してもよい。あるいは現時点までの短期間に収集した稼働データをデータ蓄積装置４０に、長期間に亙る稼働データをサーバ６１に格納してもよい。

分析装置６２は、サーバ６１またはデータ蓄積装置４０に記憶された稼働データの分析を行う装置である。この分析装置６２によれば、サーバ６１またはデータ蓄積装置４０に記憶された各種の稼働データの分析を行うことにより、各種の稼働データのトレンドを調べ、制御システム１００における故障の予兆を捉えることができる。また、分析装置６２によれば、制御システム１００に何らかの故障が発生した場合に、サーバ６１またはデータ蓄積装置４０に記憶された各種の稼働データの分析を行うことにより、その故障の原因を調べることができる。
以上が遠隔監視システム１００の構成である。

図２は本実施形態によるデータ収集装置２０の構成を示すブロック図である。図２に示すように、データ収集装置２０は、通信モジュール実装部２１と、データ収集処理部２２と、時計部２３と、収集管理部２４と、データ格納部２５と、支援ツール接続部２６とを有する。

通信モジュール実装部２１には、制御システム１０からデータ収集を行うための手段として、任意の個数の通信モジュールを実装可能である。図２に示す例では、Ｎ個（この例ではＮは４以上の整数）の通信モジュール２１＿１〜２１＿Ｎが通信モジュール実装部２１に実装されている。ここで、通信モジュール２１＿１〜２１＿３は図１のＬＡＮ１１＿１〜１１＿３に、通信モジュール２１＿Ｎは図１の環境データ収集用ネットワーク１１Ｓに接続されている。各通信モジュール２１＿１〜２１＿Ｎは、各々の接続先であるネットワークを経由した通信を行う。本実施形態では、各通信モジュール２１＿１〜２１＿Ｎの出力端子は共通のバスに接続されており、このバスは、データ収集処理部２２の入力端子に接続されている。各通信モジュール２１＿１〜２１＿Ｎは、各々の接続先であるネットワークを介してデータを受信した場合に、バスの使用権を獲得し、バスを介して受信データをデータ収集処理部２２に供給する。

本実施形態における通信モジュール実装部２１には任意の個数の通信モジュールを実装可能であるので、監視対象である制御システム１０に合わせて、適切な個数の通信モジュールを組み合わせて通信モジュール実装部２１に実装すればよい。

支援ツール接続部２６には、外部の支援ツール３０（図１参照）が接続される。支援ツール接続部２６は、この支援ツール３０を介して入力される定義データを収集管理部２４に格納する。

時計部２３は、図示しないＮＴＰ（Network Time Protocol）サーバとの通信を行うことにより、現在時刻を管理し、現在時刻を示すデータであるタイムスタンプをデータ収集処理部２２に供給する装置である。

データ収集処理部２２は、収集管理部２４内の定義データに従って、制御システム１０（図１参照）内のノード装置宛てに稼働データを要求するメッセージを送り、それに応じてメッセージの宛先であるノード装置から送信される稼働データを受信し、タイムスタンプを付加して出力する。具体的には、次の通りである。

まず、収集管理部２４内に、ある稼働データについて、その稼働データを保持するノード装置が属するＬＡＮの識別情報、当該ノード装置の識別情報、当該稼働データの識別情報、当該稼働データのアドレス、当該稼働データのサイズ、当該稼働データの収集周期を示す定義データが格納されていたとする。

この場合、データ収集処理部２２は、定義データが示す収集周期をタイマに設定し、タイマに収集周期の計時を繰り返し行わせる。そして、データ収集処理部２２は、タイマが収集周期の計時を終える都度、定義データが示すＬＡＮの識別情報に基づいて、当該稼働データを保持するノード装置が属するＬＡＮに接続された通信モジュールを選択して使用し、定義データに定義されたノード装置の識別情報、当該稼働データの識別情報、当該稼働データのアドレス、当該稼働データのサイズを含むデータ要求メッセージを送信する。そして、データ収集処理部２２は、データ要求メッセージの宛先であるノード装置から送られてくる稼働データを上記通信モジュールにより受信し、タイムスタンプを付加して出力するのである。

データ収集処理部２２は、以上のようなデータ収集処理を収集管理部２４内の各定義データについて実行する。

なお、以上では、データ収集処理部２２が１種類のデータ収集処理のアプリケーションを実行する場合について説明した。しかし、稼働データの収集対象であるネットワークが複数ある場合、あるいはデータ収集のための手段（共有メモリ方式、メッセージ方式等）を複数種類利用する場合には、データ収集処理部２２は、それらの各場合に対応した複数種類のデータ収集処理のアプリケーションを立ち上げることになる。

データ格納部２５は、データ収集処理部２２が出力する稼働データをデータ蓄積装置４０またはクラウド上のサーバ６１に格納する。稼働データの格納先については、支援ツール接続部２６に接続された支援ツール３０の操作により指定可能である。
以上がデータ収集装置２０の構成である。

本実施形態によれば、制御システム１０がプラントの遠隔監視および遠隔制御を行っている間、データ収集装置２０により、制御システム１０の各ノード装置の稼働データが自動的に収集され、データ蓄積装置４０またはクラウド上のサーバ６１に格納される。従って、本実施形態によれば、分析装置６２がサーバ６１またはデータ蓄積装置４０に記憶された各種の稼働データの分析を行うことにより、各種の稼働データのトレンドを調べ、制御システム１００における故障の予兆を捉えることができる。

また、本実施形態によれば、制御システム１００に何らかの故障が発生した場合に、分析装置６２がサーバ６１またはデータ蓄積装置４０に記憶された各種の稼働データの分析を行うことにより、その故障の原因を調べることができる。この場合、故障の前後における稼働データがサーバ６１またはデータ蓄積装置４０に記憶されているので、それらの稼働データを利用して、容易に故障原因を調べることができる。

また、本実施形態によれば、データ収集装置２０に複数の通信モジュールを装着し得るようにしたので、制御システム１０が複数のＬＡＮを有する場合に、それらのＬＡＮを対象とした稼働データの収集が可能となる。

また、本実施形態による遠隔監視システム１００は、データ収集装置２０、支援ツール３０等を導入することにより、制御システム１０が既に運転中である場合に、この制御システム１０に変更を加えることなく構成することができ、容易に低コストでの導入を行うことができる。

なお、以上説明した実施形態では、１つの制御システム１０に対して、１台のデータ収集装置２０を設けたが、複数台のデータ収集装置２０を設け、データ収集装置２０の負荷分散を図ってもよい。また、以上説明した実施形態では、データ収集装置２０は、環境データ収集用ネットワーク１１Ｓを介してノード装置の動作環境を示す稼働データＫＤを収集した。しかし、この環境データ収集用ネットワーク１１Ｓを設けず、その代わりに制御システム１０の構成機器であるノード装置に当該ノード装置の動作環境を示す稼働データＫＤを生成する機能を設け、データ収集装置２０が、ノード装置の動作状態を示す稼働データＫＤおよび動作環境を示す稼働データＫＤの両方を制御ネットワークやＩＯネットワークを介して収集するようにしてもよい。

＜第２実施形態＞
図３はこの発明の第２実施形態によるデータ収集装置２０Ａの構成を示すブロック図である。本実施形態によるデータ収集装置２０Ａは、上記第１実施形態における環境データ収集用ネットワーク１１Ｓに相当するものを利用せず、制御システム１０の構成機器であるノード装置自体から当該ノード装置の動作状態を示す稼働データＫＤや動作環境を示す稼働データＫＤを制御ネットワークやＩＯネットワークを介して収集する。

上記第１実施形態において、データ収集装置２０は、支援ツール３０等により作成された定義データにより定められた構成機器から同定義データにより定めされた収集条件で稼働データの収集を行った。この場合、制御システム１０毎に定義データを作成する必要があるため、制御システム１０に遠隔監視システム１００を新規に導入する度に、定義データを作成するためのコストが発生する問題がある。また、既に遠隔監視システム１００が導入されている制御システム１０に新規に構成機器が導入された場合に、その機器も遠隔監視の対象とするために改めて定義データを作成する必要があり、そのためのコストが発生する。また、制御システム１０の規模が大きく、複数台のデータ収集装置２０を導入する場合には、個々のデータ収集装置２０に固有の定義データを作成する必要があり、そのためのコストが発生する。本実施形態によるデータ収集装置２０Ａは、以上のような問題を解決すべく案出されたものである。

図３に示すように、本実施形態によるデータ収集装置２０Ａでは、上記第１実施形態における収集管理部２４（図２参照）が構成機器検出部２４１および定義データ生成部２４２を備えた収集管理部２４Ａに置き換えられている。

ここで、構成機器検出部２４１は、通信モジュール２１＿１〜２１＿Ｎを介して制御システム１０（図１参照）の各ＬＡＮに接続されたノード装置を認識し、制御システム１０を構成するノード装置を示す機器構成データを生成する手段である。また、定義データ生成部２４２は、構成機器検出部２４１が生成した機器構成データに基づいて、各種の稼働データについての定義データを生成する手段である。

データ収集処理部２２等のデータ収集装置２０Ａ内の他の装置は、上記第１実施形態と同様である。
以上が本実施形態の構成である。

次に本実施形態の動作について説明する。本実施形態において、データ収集装置２０Ａの構成機器検出部２４１は、制御システム１０の起動時に一定時間、通信モジュール２１＿１〜２１＿Ｎを介して制御システム１０内の各ネットワークを監視し、各ネットワークに接続されたノード装置とその機種を検知する。この検知の方法はネットワークの種類に依存するが、例えば、制御システム１０のネットワークがトークンパッシング方式のネットワークであれば、トークンを出すノード装置を一定周回監視する、等の方法が考えられる。構成機器検出部２４１は、このようにして検知したノード装置とその機種を示す機器構成データを生成する。定義データ生成部２４２は、この構成機器検出部２４１が生成した機器構成データに基づいて、各種の稼働データの定義データを生成する。そして、データ収集処理部２２は、この定義データに従って、制御システム１０内の各ノード装置の稼働データを収集するのである。構成機器検出部２４１は、制御システム１０の運用中も常時ネットワークを監視し、構成する機器の増減があった場合には、機器構成データを随時変更する。これにより定義データも機器構成データに合わせて変更される。

次に本実施形態の第１の動作例を説明する。まず、制御システム１０が例えば図４に示す構成を有しているものとすると、構成機器検出部２４１は、図５に示すような機器構成データを生成する。図５に示すように、機器構成データは、制御システム１０を構成するノード装置とその機種のリストにより表すことができる。図５において、ネットワーク局番とは、当該ノード装置が属するネットワークにおいて当該ノード装置を一意に識別するための識別情報であり、機種は当該ノード装置の機種である。なお、機器構成データには、図５に示すものの他、当該ノード装置が属するネットワークの識別情報も含まれているが、図面が煩雑になるのを防ぐため、その図示が省略されている。

定義データ生成部２４２は、図６に示されるような制御システム１０の構成機器の機種毎に稼働データの収集条件、具体的には収集対象である稼働データの種類と収集周期を定義した機種対応定義データを参照することにより、機器構成データ（図５）から定義データを生成する。図６によると、機種対応定義データは、機種がコントローラであるノード装置については、ＣＰＵ温度を１分の収集周期で収集し、伝送エラー回数を５分の収集周期で収集することを示している。そこで、定義データ生成部２４２は、ネットワーク局番が１、２、３である各コントローラについて、当該コントローラが属するネットワークの識別情報、当該コントローラの局番と、ＣＰＵ温度を示す識別情報と、１分の収集周期とを示す定義データを生成する。また、定義データ生成部２４２は、ネットワーク局番が１、２、３である各コントローラについて、当該コントローラが属するネットワークの識別情報、当該コントローラの局番と、伝送エラー回数を示す識別情報と、５分の収集周期とを示す定義データを生成する。

定義データ生成部２４２は、図５において機種がＨＭＩ端末であるノード装置、機種がＤＢであるノード装置についても同様に定義データを生成する。

また、構成機器検出部２４１は、常時、制御システム１０のネットワークを監視し、機器の増減があった場合には図５の機器構成データを更新する。例えば、ネットワークに局番４のコントローラが追加されたとき、図５の機器構成データを更新する。そして、定義データ生成部２４２は、更新された機器構成データから定義データを生成する。

次に本実施形態の第２の動作例を説明する。制御システム１０が多数のノード装置を備えていると、データ収集装置２０Ａの負荷が大きくなる。そこで、遠隔監視システムに設置するデータ収集装置２０Ａの台数を増やし、データ収集装置２０Ａの１台当たりの負荷を軽減することが必要になる。

図７に示す例では、制御システム１０内に２台のデータ収集装置が設けられている。このような場合、本実施形態では、制御システム１０の各ノード装置からの稼働データの収集処理を２台のデータ収集装置が分担して実行する。その際、２台のデータ収集装置は、重複や漏れがないように、各々がデータ収集処理を受け持つノード装置を決定する。すなわち、同一ネットワークに接続されたデータ収集装置以外の全てのノード装置の各々について、２台のデータ収集装置の一方のみがデータ収集を受け持つのである。

このようなデータ収集処理の分担を可能にするため、本実施形態によるデータ収集装置２０Ａは、次の各手順を実行する。

手順１：データ収集装置２０Ａの構成機器検出部２４１は、起動時に一定時間、データ収集装置２０Ａが接続されたネットワークを監視し、構成する機器とその機種を検知すると同時に、同ネットワーク内に存在するデータ収集装置を検知する。

手順２：データ収集装置２０Ａの定義データ生成部２４２は、ネットワーク内に存在しているデータ収集装置の台数に応じて、データ収集の対象機器を決定し、データ収集のための定義データを生成する。データ収集処理部２２は、この定義データに従って稼働データの収集処理を実行する。

手順３：データ収集装置２０Ａの構成機器検出部２４１は、制御システム１０の運用中も常時ネットワークを監視し、ネットワーク内のデータ収集装置の増減があった場合には、機器構成データを更新する。また、データ収集装置２０Ａの定義データ生成部２４２は、更新後の機器構成データに合わせて定義データを更新する。

以下、上記各手順の適用例について説明する。
まず、局番５１のデータ収集装置が先に制御システム１０のネットワーク上に存在しており、局番５２のデータ収集装置が新たに同ネットワークに接続され、起動されたとする。

この場合、局番５２のデータ収集装置２０Ａの構成機器検出部２４１は、ネットワークに接続された他のノード装置を検出し、図８に示す機器構成データを生成する（手順１）。図８に示すように、この局番５２のデータ収集装置２０Ａにおいて生成される機器構成データは、局番５１のデータ収集装置に関する情報を含んであり、局番５２のデータ収集装置２０Ａの接続されたネットワークに当該データ収集装置２０Ａを含めて合計２台のデータ収集装置２０Ａが接続されていることを示している。

そこで、局番５２のデータ収集装置２０Ａの定義データ生成部２４２は、機器構成データが示す局番５１のデータ収集装置２０Ａ以外の全ノード装置の半分を収集対象とする定義データを生成し、データ収集処理部２２にこの定義データに従って稼働データの収集を行わせる（手順２）。

同一ネットワークに接続された２台のデータ収集装置２０Ａへのデータ収集対象の割り当て方には、各種の方法があるが、例えば次の２つの方法が考えられる。

方法１：ネットワークに接続されたデータ収集装置以外のノード装置の局番を番号の小さい順に並べ、前半の局番のノード装置を元々ネットワークに接続されていたデータ収集装置が受け持ち、後半の局番のノード装置を新たにネットワークに接続されたデータ収集装置が受け持つ。

方法２：ネットワークに接続されたデータ収集装置以外のノード装置の局番を奇数と偶数に分け、奇数の局番のノード装置を元々ネットワークに接続されていたデータ収集装置が受け持ち、偶数の局番のノード装置を新たにネットワークに接続されたデータ収集装置が受け持つ。

この動作例において、ネットワークに新たに接続された局番５２のデータ収集装置２０Ａの定義データ生成部２４２は、上記方法２に従って、当該データ収集装置２０Ａの収集対象とするノード装置を決定し、定義データを生成する。図９はこの局番５２のデータ収集装置２０Ａの定義データ生成部２４２が生成した定義データの内容を示すものである。この図９において、ＴＲＵＥは収集対象とするノード装置を示し、ＦＡＬＳＥは収集対象から除外したノード装置を示している。このように新たにネットワークに接続された局番５２のデータ収集装置２０Ａでは、偶数の局番２、３２、６４のノード装置を収集対象とする定義データが生成される。

一方、元々ネットワークに接続されていた局番５１のデータ収集装置２０Ａの構成機器検出部２４１は、ネットワークを常時監視している。そして、局番５２のデータ収集装置２０Ａがネットワークに接続されたとき、局番５１のデータ収集装置２０Ａでは、構成機器検出部２４１が機器構成データを更新し、定義データ生成部２４２は、この機器構成データの更新に合わせて定義データを更新する。

ここで、更新後の機器構成データは、局番５２のデータ収集装置２０Ａに関する情報を含んでいるので、局番５１のデータ収集装置２０Ａの定義データ生成部２４２は、ネットワークに自装置を含めて２台のデータ収集装置２０Ａが接続されたことを検知する。

そこで、局番５１のデータ収集装置２０Ａの定義データ生成部２４２は、上記方法２に従って、同データ収集装置２０Ａの収集対象とするノード装置を決定し、定義データを生成する。図１０はこの局番５１のデータ収集装置２０Ａの定義データ生成部２４２が生成した定義データの内容を示すものである。この図１０に示すように、元々ネットワークに接続されていた局番５１のデータ収集装置２０Ａでは、奇数の局番１、３、３１のノード装置を収集対象とする定義データが生成される。

以上、同一ネットワークに２台のデータ収集装置２０Ａが接続された場合を例に第２の動作例を説明したが、同一ネットワークに接続可能なデータ収集装置２０Ａは２台以内に限定されるものではない。本実施形態では、同一ネットワークに接続されるデータ収集装置２０Ａの台数に応じて各データ収集装置２０Ａのデータ収集処理の分担方法を適切に定めることにより、３台以上のデータ収集装置２０Ａを同一ネットワークに接続し、データ収集処理を分担させることが可能である。

また、第２の動作例では、制御システム１０が１つのネットワークを有する場合を例に動作を説明したが、制御システム１０が複数のネットワークを有する場合には、それらのネットワーク毎に各データ収集装置２０Ａのデータ収集処理の分担を決定すればよい。

例えば第１のネットワークには、第１のデータ収集装置と第２のデータ収集装置が接続され、第２のネットワークには、第１のデータ収集装置のみが接続され、第３のネットワークには、第２のデータ収集装置のみが接続されていたとする。この場合、第２のネットワークのノード装置については、第１のデータ収集装置がデータ収集を行い、第３のネットワークのノード装置については、第２のデータ収集装置がデータ収集を行い、第１のネットワークのノード装置については、第１のデータ収集装置と第２のデータ収集装置とが分担してデータ収集を行う。そして、第１のネットワークのノード装置についてのデータ収集の分担方法は、上記第２の具体例において説明した通りである。

以上説明したように、本実施形態によれば、制御システム１０毎に個別の定義データを作成する必要がなくなるので、その分だけ遠隔監視システムの導入コストを低減することができる。また、制御システム１０において、稼働データの収集対象となるノード装置が増減した場合に、定義データが自動的に更新されるので、定義データの再作成の必要がなく、柔軟に収集対象を変更してデータ収集を継続的に実行することができる。また、データ収集装置を複数台導入した際に、自動的に負荷分散が行われ、この際の導入コストも削減することが可能となる。

＜第３実施形態＞
ネットワークの各ノード装置からのデータを１カ所に集めるデータ収集の態様として、共有メモリ方式と通信メッセージ方式とがある。共有メモリ方式とは、対象機器がネットワーク上の全機器に向けて送信するデータを、データ収集装置でも受信する方法である。この場合、対象機器の処理負荷やネットワークの通信負荷は、データ収集装置の有無により変化しない、という特徴がある。一方、メッセージ方式とは、データ収集装置が対象機器に対してデータ取得の要求メッセージを送信し、対象機器が送信する応答メッセージに収集データを載せる方式である。この場合、データ収集装置が送信する要求メッセージが増大すると、対象機器の処理負荷やネットワークの通信負荷も増大する、という特徴を有する。

上記第１実施形態または第２実施形態によるデータ収集装置のデータ収集の態様としてメッセージ方式を採用する場合、故障予知診断の精度向上のために要求メッセージの送信頻度を増加させたいという要求が発生する。しかしながら、ネットワーク負荷や対象機器の処理負荷を考慮すると、要求メッセージの送信頻度を減少させたいという先の要求と相反する要求が生じる。

また、メッセージ方式を採用した場合、制御システムの故障のリスクが低い状態でも高頻度でデータ収集を行うと、蓄積されるデータ量が必要以上に増大する問題がある。

そこで、本実施形態では、次のような手段によりこれらの問題に対処する。

（１）データ収集装置は、収集対象からの稼働データの収集を低頻度の一定周期（例：１回／１時間）でメッセージ方式により行う。

（２）データ収集装置は、収集対象のノード装置の周辺の環境情報を取得する。具体的には、前掲図１の環境データ取得用ネットワーク１１Ｓを介して、温度、湿度、腐食性ガス濃度等のデータを取得する。なお、この際の収集手段は問わない。例えば環境データ取得用ネットワーク１１Ｓを利用する代わりに、各ノード装置から制御ネットワークやＩＯネットワークを介して環境に関するデータを取得してもよい。

（３）データ収集装置は、収集対象のノード装置の稼働データとして累積稼働時間を示す情報を取得する。なお、この際の収集手段は問わない。収集対象のノード装置内で管理している累積稼働時間情報を取得してもよいし、データ収集装置にて収集対象のノード装置の稼働状況を定期的にチェックし累積稼働時間を得てもよい。

（４）データ収集装置は、収集対象であるノード装置の故障予兆と関係するデータを収集する。例えば通信のエラーリトライカウンタ等が考えられる。

（５）データ収集装置は、（２）（３）（４）で集めた情報を元に、稼働データの収集周期に関する判断を行う。これにより、収集対象のノード装置の故障のリスクが高くなった、と判断された場合には、稼働データの収集を高頻度（例：１回／５分）で行うように収集周期を変更する。

図１１はこの稼働データの収集周期に関する判断のフローを示すフローチャートである。本実施形態によるデータ収集装置が例えば上記第２実施形態のデータ収集装置２０Ａのような構成を有するものとする。この場合、前掲図３の定義データ生成部２４２が定義データに定義された稼働データ毎に図１１に示す判断処理を定期的に繰り返す。すなわち、定義データが示す１つの稼働データについて、その収集対象であるノード装置の累積稼働時間が５年以上か否かの判断（ステップＳ１）、環境温度が４５℃以上か否かの判断（ステップＳ２）、環境湿度が７０％以上か否かの判断（ステップＳ３）、腐食性ガスＨ_２Ｓの濃度が１ｐｐｂ以上か否かの判断（ステップＳ４）、通信リトライ回数が１回／日以上か否かの判断（ステップＳ５）を行い、全ての判断結果が「ＮＯ」である場合には、当該稼働データの収集周期を十分に長い標準周期（例えば１時間）とし（ステップＳ６）、いずれかの判断結果が「ＹＥＳ」となった場合には、当該稼働データの収集周期を標準周期よりも短い周期（例えば５分）とするのである（ステップＳ７）。

この図１１の収集周期についての判断フローは、１つの稼働データについてのものである。制御システム全体の安全性を考慮すると、この判断フローに用いられている判断基準（ステップＳ１〜Ｓ６の内容）や閾値（例えばステップＳ１の５年）を稼働データの種類により変えることが好ましい場合がある。そこで、好ましい態様では、次のような判断基準や閾値の設定手段がデータ収集装置に設けられる。オペレータは、これらの設定手段のうち所望のものを選択可能である。
ａ．制御システム１０を構成する全ノード装置について統一した判断基準や閾値を使用する。
ｂ．収集対象であるノード装置の種別毎（コントローラかＨＭＩ端末か等）や、各種別の機種毎（コントローラの機種等）に使用する判断基準や閾値を支援ツール３０（図１参照）等から設定する。
ｃ．収集対象であるノード装置毎に使用する判断基準や閾値を支援ツール３０（図１参照）等から設定する。すなわち、種別や機種が同じであっても、ノード装置が異なれば、各ノード装置について別個に判断基準や閾値を設定する。

このように、制御システム全体、構成機器（ノード装置）の種別毎、構成機器の機種毎、構成機器毎の各階層に対して、稼働データの収集周期を切り換えるための判断基準または閾値を設定可能であるので、制御システムの状況に応じた頻度でデータ収集を行うことが可能になり、より高精度な故障予知の診断を行うことが可能となる。

以上のように、本実施形態によれば、メッセージ方式を利用して稼働データの収集を行うデータ収集装置において、通常時のネットワーク負荷や収集対象のノード装置の処理負荷を低減しつつ、収集対象のノード装置の故障リスクが高まると考えられる条件においては、故障予知診断の精度を向上させることが可能となる十分な頻度で稼働データの収集を行うことができる、という効果が得られる。

＜第４実施形態＞
上記第１〜第３実施形態において、データ収集装置は、各ネットワークを経由して多数、大量の稼働データを集め、それを外部記憶装置（前掲図１ではデータ蓄積装置４０またはサーバ６１）に格納する。そして、分析装置６２は、外部記憶装置に格納された稼働データを解析する場合に、同種別のデータを時系列に参照することが多い。このため、外部記憶装置にデータ種別毎のフォルダを設け、稼働データをデータ種別毎に各フォルダに格納するのが一般的である。従って、１つのフォルダには同種別の多数のデータファイルが格納されることになる。

一方、稼働データは、各々のデータ種別に応じて決められた周期により収集する必要がある。そして、外部記憶装置へのファイル書込み時間により、このデータ収集周期が影響を受けないようにする必要がある。このため、データ収集処理から外部記憶装置への書込み処理の間にデータキューを用いる方法（例えば前掲図２または図３のデータ収集処理部２２内にデータキューを設ける方法）が一般的に使用される。

しかしながら、各ネットワークからのデータ収集性能に比べ、一般的に外部記憶装置へのデータ格納は低速である。従って、ある限度を越えたレートで各ネットワークからのデータ収集が行われると、データキューがオーバフローし、データ欠落が発生する。このようなデータ欠落を防ごうとすると、データキューへのデータ書き込み速度が外部記憶装置への格納性能を越えないように、データ収集性能を制限する必要が生じるという問題がある。この問題への対処法として、データキューの格納データを外部記憶装置へ書き込む手段を複数設けることも考えられる。しかし、組込み装置であるデータ収集装置ではリソースの制限などによりこの対処法の適用に制限が存在する。

また、遠隔監視システムで収集対象とする稼働データは、多くの種類があるものの、各データ種別毎のサイズは小さく数ワードから１キロワード位が一般的である。そして、最終的に外部記憶装置上の１つのフォルダに同一データ種別の稼働データがファイルとして格納される。この場合、収集時のサイズで１ファイルを格納することになる。従って、長時間に亙って稼働データの収集・格納をした場合、極端に多いファイル数の小さなファイルが外部記憶装置に格納されることになる。この状況で、分析装置６２などから外部記憶装置を参照すると操作応答性が極端に悪化するという問題がある。一方、実用的なファイル数とするならば、データの収集・蓄積期間の制約が生じる。

本実施形態は、稼働データの収集に関する次の特徴を利用して、以上の問題の解決を図ったものである。
（１）１つのデータ種別に属する稼働データのデータサイズは一定で変化するものではない。
（２）外部記憶装置へのデータ書込み時間は、稼働データのデータサイズに比例しない。

上記特徴（２）について、外部記憶装置にＮＡＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｔｔａｃｈｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ；ネットワーク接続ストレージ）を用いた場合のデータ書込み性能を測定した結果の一例を図１２に示す。図１２は、外部記憶装置に対して格納データサイズ毎のデータ格納時間を測定した結果であるが、データサイズが１０倍になっても格納時間が１０倍になるわけではないことが分かる。どの機種の場合においとも、１００ｗｏｒｄのデータを格納する時間と、サイズが１０００倍である１００ｋｗｏｒｄのデータを格納する時間を比べても１０％ほどの増加に過ぎない。すなわち、外部記憶装置への格納において、データサイズを大きくすることが有利であることが分かる。よって、複数個の稼働データをまとめて１つの大きなファイルとして外部記憶装置に書き込むことが有効である。

そこで、本実施形態では、収集した稼働テータを種別毎にまとめて管理し、１回の書込み処理で外部記憶装置に格納するファイルサイズを自動的にチューニングすることで、外部記憶装置に対しての書込み性能を向上させる。

図１３は本実施形態によるデータ収集装置２０Ｂの構成を示すブロック図である。なお、この図１３において、上記第１実施形態の収集管理部２４に相当するもの等、データ収集処理部２２Ａおよびデータ格納部２５以外の要素は、図面が煩雑になるのを防止するため、図示が省略されている。

本実施形態によるデータ収集装置２０Ｂは、データ収集処理部２２Ａを有する。このデータ収集処理部２２Ａは、入力処理部２２１と、データキュー２２２とを有する。データキュー２２２は、データ格納部２５に供給する稼働データを一時的に記憶する手段である。入力処理部２２１は、通信モジュール２１＿１〜２１＿Ｎを介して収集される稼働データを含むデータブロックをデータキュー２２２に格納する手段である。さらに詳述すると、入力処理部２２１は、通信モジュールを介して収集された稼働データをデータキュー２２２に格納する際に、同一データ種別の稼働データを含むデータブロックがデータ格納部２５に供給されずにデータキュー２２２内に残存しているか否かを確認し、残存していた場合には、その残存しているデータブロックに格納対象の稼働データを追加する。このとき新しい稼働データをデータブロック内の既存の稼働データの後ろに格納することにより時系列性を保持する。

なお、以上では、データ収集処理部２２Ａが実行する１種類のデータ収集処理のアプリケーションの内容について説明したが、稼働データの収集対象であるネットワークが複数ある場合、あるいはデータ収集処理のアプリケーション（共有メモリ方式、メッセージ方式等）を複数種類利用する場合には、データ収集処理部２２Ａは、それらの各場合に対応して、複数のデータキュー２２２を使用し、複数のデータ収集処理のアプリケーションを立ち上げることになる。

図１４はデータキュー２２２に格納されるデータブロックの構成を示す図である。図１４に示すように、データブロックは、リンク情報部と、収集データ管理部と、収集データ付随情報部と、収集データ本体とにより構成されている。

ここで、リンク情報部は、一般的なキューイング情報であり、自データブロックの前後のデータブロックアドレスなどを示す情報である。

収集データ管理部は、自データブロックに格納される稼働データに関する管理情報であり、データ種別番号と、データ長と、データ数の各情報を含む。

データ種別番号は、自データブロックに格納される稼働データを一意に特定する番号であり、一般的には支援ツール３０からの定義により決定される。本実施形態では、このデータ種別番号により以下の情報が定まるようになっている。
・稼働データの収集先である収集対象ネットワーク
・稼働データを収集するための手段（共有メモリ通信、メッセージ通信など）
・稼働データの収集対象である構成機器
・収集対象である構成機器のメモリにおける稼働データのアドレス、サイズ、名称
・自データブロックを格納する外部記憶装置内のフォルダ

データ長は、収集データ付随情報部と収集データ本体を合わせたデータ長を示す情報である。また、データ数は、収集データ付随情報部と収集データ本体のセットの格納数を示す情報である。

収集データ付随情報部と収集データ本体の組は、稼働データがネットワークから収集される都度、データブロックに格納される情報である。これらのうち収集データ本体は、ネットワークから収集された稼働データそのものである。また、収集データ付随情報部は、収集データ本体となった稼働データがネットワークから収集された時刻を示すタイムスタンプ等を含む。

以下、図１４に示すデータブロックの構成を踏まえて、データ収集処理部２２Ａの動作を詳細に説明する。

入力処理部２２１は、新たに収集された稼働データをデータキュー２２２にキューイングする場合、データキュー２２２に残存する各データブロックの収集データ管理部を参照し、同一データ種別の稼働データ（収集データ本体）を含むデータブロックがデータキュー２２２内に残存しているか否かを判断する。

そして、同一データ種別の稼働データ（収集データ本体）を含むデータブロックがデータキュー２２２内に残存していない場合、入力処理部２２１は、新たに収集された稼働データからなる収集本体と、その収集データ本体についての収集データ付随情報部と、リンク情報部と、収集データ管理部と、収集データ付随情報部とを生成する。そして、入力処理部２２１は、これらの生成した情報からなるデータブロックをデータキュー２２２に格納する。

これに対し、同一データ種別の稼働データ（収集データ本体）を含むデータブロックがデータキュー２２２内に残存している場合、入力処理部２２１は、新たに収集された稼働データからなる収集データ本体と、その収集データ本体についての収集データ付随情報部とを生成する。そして、入力処理部２２１は、この生成した収集データ付随情報部と収集データ本体のセットをデータキュー２２２内の同一データ種別の稼働データを含むデータブロックに追加する。その際、入力処理部２２１は、当該データブロック内の既存の収集データ付随情報部と収集データ本体のセットのうち最後尾のものの後に新たな収集データ付随情報部と収集データ本体のセットを追加する。また、入力処理部２２１は、当該データブロックの収集データ管理部のデータ数を１だけインクリメントし、追加した収集データ付随情報部と収集データ本体のセットのデータ長だけ収集データ管理部のデータ長を増加させる。

なお、以上のように収集データ付随情報部と収集データ本体のセットをデータブロック内に格納する代わりに、収集データ本体についてはデータキュー２２２内の空き領域に格納し、その空き領域のアドレスを当該収集データ本体とセットを構成する収集データ付随情報部内に格納するようにしてもよい。

データ格納部２５は、外部記憶装置が利用可能な状態（外部記憶装置への書き込みが行われていない状態）になるのに応じて、データキュー２２２の中からデータブロックを取り出し、そのデータブロックの収集データ管理部以降の情報を同一データ構造のままに外部記憶装置内のデータ種別番号で特定されるフォルダにファイルとして格納する。

ここで、データキュー２２２の中に複数のデータブロックが残存している場合、データ格納部２５は、例えば次のような基準に従ってデータキュー２２２から取り出すデータブロックを選択する。
ａ．全てのデータブロックについて、各々に含まれる収集データ付随情報部が示す稼働データの収集時刻が現時点から所定範囲内に収まっている場合には、データ数の最も多いデータブロックをデータキュー２２２から取り出す。
ｂ．各データブロックの中に、収集データ付随情報部が示す稼働データの収集時刻が現時点から所定範囲内に収まっていないデータブロックがある場合、それらのデータブロックの中で収集時刻が最も古い稼働データを含むデータブロックをデータキュー２２２から取り出す。

図１５は本実施形態における外部記憶装置の記憶状態を例示する図である。図１５に示すように、外部記憶装置には、稼働データのデータ種別毎にフォルダＦＤが設けられている。そして、各フォルダＦＤには、同一種別の稼働データのファイルＦＬが１または複数格納される。ここで、各ファイルＦＤは、図１４に示すデータブロックからリンク情報部を取り除いた内容となっている。

本実施形態において、分析装置６２（図１参照）は、分析対象の稼働データを外部記憶装置から読み込む。この際、分析装置６２は、分析対象の稼働データのデータ種別に対応するフォルダＦＤを特定し、そのフォルダＦＤ内の多数のファイルＦＬを読み込む。図１５に例示するように、フォルダＦＤ内には収集データ本体（稼働データ）を１つのみを格納したファイルＦＤ、複数の収集データ本体を格納したファイルＦＤが存在する。しかし、ファイル先頭の収集データ管理部に収集データ本体のデータ数など必要な情報があるため、分析装置６２は、フォルダＦＤ内の各ファイルＦＬの収集データ本体を同一の手順により読み込んで容易に展開することができる。

以上のように、本実施形態によれば、高速なデータ収集処理と低速なデータ格納処理の速度差をバッファリングすることが可能となり、この速度差によるデータ蓄積の欠落を抑制することができる。従って、収集データの増加、収集周期の高速化に貢献することができる。また、外部記憶装置に格納されるファイルには複数の稼働データがまとめて格納されるので、該当フォルダ下のファイル数を削減することができる。従って、分析装置から稼働データを参照・操作応答性が向上する。逆の観点から言えば、分析装置からの参照・操作応答性を維持しながら稼働データの収集および蓄積を行う期間を長くすることが可能となる。

＜他の実施形態＞
以上、この発明の各実施形態について説明したが、この発明には他にも実施形態が考えられる。例えば、以下の通りである。

（１）上記第２実施形態において、データ収集装置２０Ａは、上記第１実施形態における環境データ収集用ネットワーク１１Ｓを利用して、制御システム１０の構成機器であるノード装置の動作環境を示す稼働データＫＤを収集してもよい。

この場合、データ収集装置２０Ａでは、環境データ収集用ネットワーク１１Ｓを介して収集した稼働データＫＤが制御ネットワークまたはＩＯネットワークに接続されたノード装置のいずれに帰属するものであるかを識別する必要がある。そのような識別を可能にするための手段として例えば次のものが考えられる。すなわち、環境データ収集用ネットワーク１１Ｓに接続されたセンサが、あるノード装置の動作環境を示す稼働データＫＤを生成するものである場合、データ収集装置２０Ａの構成機器検出部２４１がネットワーク上の構成機器を認識するために当該センサに識別情報等の送信を要求してきたときに、当該センサは自身の識別情報とともに当該ノード装置の識別情報を送信するのである。このようにすることで、データ収集装置２０Ａ側では、当該センサから収集される稼働データＫＤを当該ノード装置に帰属するものとして取り扱うことが可能になる。

（２）上記第４実施形態では、制御システムの構成機器の稼働データをデータ種別毎にまとめて外部記憶装置に格納した。しかし、稼働データ以外のデータ、例えば制御システムのコントローラがＩＯネットワークを介して収集するデータや制御ネットワークを介して制御対象の機器に供給する制御データ等のアプリケーションデータを収集し、このアプリケーションデータをデータ種別毎にまとめて外部記憶装置に格納するようにしてもよい。

（３）上記第１〜第４実施形態において、データ収集装置は、制御システム内の１またはネットワークを介して稼働データを収集したが、複数の制御システムに接続されたネットワークを介して各制御システムの稼働データを収集し、制御システム毎に外部記憶装置に稼働データを格納するようにしてもよい。

１０……制御システム、１２＿１＿１〜１２＿１＿６，１２＿２＿１〜１２＿２＿２，１２＿３＿１〜１２＿３＿３……ノード装置、１１＿１〜１１＿３……ＬＡＮ、１２Ｓ＿１〜１２Ｓ＿Ｎ……センサ、１１Ｓ……環境データ収集用ネットワーク、２０，２０Ａ……データ収集装置、３０……支援ツール、４０……データ蓄積装置、５０……ルータ、６１……サーバ、６２……分析装置、２１＿１〜２１＿Ｎ……通信モジュール、２２，２２Ａ……データ収集処理部、２３……時計部、２４，２４Ａ……収集管理部、２５……データ格納部、２６……支援ツール接続部、２４１……構成機器検出部、２４２……定義データ生成部。

Claims (15)

1. 制御システムのネットワークに接続された通信手段と、
   前記制御システムの構成機器の動作状態または動作環境を示す稼働データを、前記通信手段を介して収集するデータ収集処理手段と
   を具備することを特徴とするデータ収集装置。
2. 前記通信手段は、別個のネットワークに接続された複数の通信モジュールを有することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。
3. 前記通信手段を介して前記制御システムの構成機器を検出することにより、稼働データの収集先である構成機器とその収集条件を示す定義データを生成する収集管理手段を具備することを特徴とする請求項１または２に記載のデータ収集装置。
4. 前記収集管理手段は、前記通信手段に接続されたネットワークに他のデータ収集装置が接続されていることを検出した場合に、当該ネットワークに接続された構成機器についてのデータ収集処理を当該他のデータ収集装置と分担することを特徴とする請求項３に記載のデータ収集装置。
5. 前記収集管理手段は、前記定義データの生成後に、前記ネットワークに接続された構成機器が変化した場合に、再度、前記定義データを生成することを特徴とする請求項３または４に記載のデータ収集装置。
6. 前記収集管理手段は、前記稼働データに応じて、前記稼働データの収集周期を制御することを特徴とする請求項３〜５に記載のデータ収集装置。
7. 前記収集管理手段は、前記稼働データが示す前記構成機器の累積稼働時間または環境情報の少なくとも一方に応じて前記稼働データの収集周期を制御することを特徴とする請求項６に記載のデータ収集装置。
8. 前記収集管理手段は、稼働データの種別毎に、当該稼働データの収集周期を制御することを特徴とする請求項６または７に記載のデータ収集装置。
9. 前記制御システム全体、構成機器の種別毎、構成機器の機種毎、構成機器毎の各階層に対して、前記稼働データの収集周期を切り換えるための判断基準または閾値を設定可能であることを特徴とする請求項６または７に記載のデータ収集装置。
10. 外部記憶装置へのデータ書き込みを行うデータ格納手段を具備し、
    前記データ収集処理手段は、
    前記データ格納手段に供給する稼働データを記憶するデータキューと、
    前記通信モジュールにより収集された稼働データを前記データキューに格納する手段であって、前記データキューにおいて前記データ格納手段に供給されずに残存している稼働データの中に格納対象である稼働データと同一種別の稼働データがある場合に、前記データキュー内の同一種別の稼働データに格納対象である稼働データの併合を行う入力処理手段と
    を具備することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。
11. 前記入力処理手段は、格納対象である稼働データを含むデータブロックを前記データキューに格納するものであり、複数の稼働データを同一のデータブロックに格納することにより前記併合を行うことを特徴とする請求項１０に記載のデータ収集装置。
12. 前記データ格納手段は、前記稼働データの種別に対応して前記外部記憶装置に設けられた各フォルダに前記データキュー内の該当する種別の稼働データを前記データブロック単位のファイルとして格納することを特徴とする請求項１１に記載のデータ収集装置。
13. 制御システムの構成機器の動作状態または動作環境を示す稼働データをネットワークを介して収集するデータ収集装置と、
    前記データ収集装置により収集された稼働データを記憶する外部記憶装置と、
    前記外部記憶装置に記憶された稼働データを分析する分析装置と
    を具備することを特徴とする遠隔監視システム。
14. 共通のネットワークに接続された複数台の前記データ収集装置を有し、
    前記複数台のデータ収集装置は、当該ネットワークに接続された構成機器についてのデータ収集処理を分担して実行することを特徴とする請求項１３に記載の遠隔監視システム。
15. 前記データ収集装置は、前記稼働データの種別に対応して前記外部記憶装置に設けられた各フォルダに対し、該当する種別の１または複数の稼働データからなるファイルを格納することを特徴とする請求項１３または１４に記載の遠隔監視システム。

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