JP2018066084A - 紡績機械管理システム及び管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の紡績システムから得られる膨大な情報を効率的に管理及び情報処理し、当該膨大な情報をユーザが生かすことができる形態のデータに変換して提供する。【解決手段】紡績機械管理システム１００は、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎと、管理サーバ３１と、を備える。複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのそれぞれは、繊維を紡績して紡績糸Ｙを生成する複数の紡績機１１と、当該複数の紡績機１１に関する複数のパラメータを含む紡績機情報を取得する上位管理装置１３と、を含む。管理サーバ３１は、上位管理装置１３から紡績機情報を収集し、収集した紡績機情報に基づいて、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎにおける紡績機に関する情報を視覚的に表した管理データを生成する。【選択図】図８Ａ

Description

本発明は、繊維を紡績して紡績糸を生成する紡績機に関する情報を管理する紡績機械管理システム、及び、当該紡績機の管理方法に関する。

従来、繊維を紡績して紡績糸を生成する紡績機を用いて紡績糸を大量生産可能とするために、複数の紡績機と当該複数の紡績機を統合的に制御する制御装置とを備えた紡績システムが知られている。例えば、特許文献１にこのような紡績システムの一例が開示されている。

特開２０１３−６７８７１号公報

上記の紡績システムにおいて、複数の紡績機に設定された紡績糸の製造に関する各種パラメータ、紡績機の稼働状況に関する情報、及び／又は紡績機により製造された紡績糸の品質に関する情報を統合管理することは、紡績システム（紡績機）の効率的かつ適切な運用を行う上で重要である。

その一方、大規模な紡績工場では紡績システムは複数台配置され、また、一般的に、紡績工場は複数の場所に存在する。このような場合、（複数の）紡績工場に配置された複数の紡績システムから得られる情報の量は膨大であり、この膨大な量の情報を管理し情報処理することには、大変な労力を必要とする。

また、紡績システムにて設定されるパラメータ及び紡績システムで製造された紡績糸の品質に関する情報などは、一般的には数値データとして得られるものである。この場合、紡績システムのユーザは、数値データとして表されたそれらの情報を、紡績システムの効率的な運用のためにどのように生かすべきか検討できないか、または、当該検討に大変な労力を必要とする。

本発明の目的は、複数の紡績システムから得られる膨大な情報を効率的に管理及び情報処理し、当該膨大な情報をユーザが生かすことができる形態のデータに変換して提供することにある。

以下に、課題を解決するための手段として複数の態様を説明する。これら態様は、必要に応じて任意に組み合せることができる。
本発明の一見地に係る紡績機械管理システムは、複数の紡績システムと、管理サーバと、を備える。複数の紡績システムのそれぞれは、繊維を紡績して紡績糸を生成する複数の紡績機と、当該複数の紡績機に関する複数のパラメータを含む紡績機情報を取得する上位管理装置と、を含む。
管理サーバは、上位管理装置から紡績機情報を収集し、収集した紡績機情報に基づいて、複数の紡績システムにおける紡績機に関する情報を視覚的に表した管理データを生成する。

これにより、紡績機械管理システムのユーザは、管理データにより、複数の紡績システム（紡績機）から得られた膨大な量の紡績機情報の意味を視覚的に認識できる。その結果、当該ユーザは、膨大な量の紡績機情報に基づいた紡績システム（紡績機）の運用に関する検討を実行しやすくなる。

管理サーバは、紡績機情報に含まれる複数のパラメータのうち第１パラメータと第２パラメータとを抽出し、第１パラメータと第２パラメータとの関係を視覚的に表したデータを管理データとして生成してもよい。
第１パラメータと第２パラメータとの関係を二次元にて視覚的に表すことで、より理解しやすい管理データをユーザに提供できる。

第１パラメータは紡績機の稼働月であり、第２パラメータは当該紡績機にて生成された紡績糸の品質に関するパラメータであってもよい。
このような第１パラメータと第２パラメータを有する管理データにより、紡績機にて生成された紡績糸の品質の経時的な変化を視覚的に認識できる。

第１パラメータは紡績機にて生成された紡績糸の第１品質に関するパラメータであり、第２パラメータは当該紡績糸の第２品質に関するパラメータであってもよい。
このような第１パラメータと第２パラメータを有する管理データにより、紡績機にて生成された２つの紡績糸の品質パラメータ間（第１品質と第２品質）の相関関係を視覚的に認識できる。

第１パラメータは紡績機の稼働月であり、第２パラメータは当該紡績機の稼働状況に関するパラメータであってもよい。
このような第１パラメータと第２パラメータを有する管理データにより、紡績システムにおける紡績機の稼働状況の経時的な変化を視覚的に認識できる。

第１パラメータは紡績機の第１稼働状況に関するパラメータであり、第２パラメータは当該紡績機の第２稼働状況に関するパラメータであってもよい。
このような第１パラメータと第２パラメータを有する管理データにより、２つの紡績機の稼働状況パラメータ間（第１稼働状況と第２稼働状況）の相関関係を視覚的に認識できる。

管理データは、１つの紡績システムにおける紡績機に関する情報を視覚的に表した第１視覚データと、他の紡績システムにおける紡績機に関する情報を視覚的に表した第２視覚データと、を含んでいてもよい。
上記の管理データにより、１つの紡績システムにおける紡績機の状況と、他の紡績システムにおける紡績機の状況と、を視覚的に比較できる。

管理データは、少なくとも３つの紡績システムから取得した複数の紡績機情報を平均化した平均紡績機情報を視覚的に表したデータを含んでいてもよい。
上記の管理データにより、特定の紡績システムの紡績機に関する情報が、複数の紡績システムの平均に対してどの位置にあるのかを視覚的に認識できる。

複数の紡績機のそれぞれは、糸監視装置を有していてもよい。糸監視装置は、紡績糸の太さを検出する。この場合、紡績機情報は、複数の糸監視装置にて検出された紡績糸の太さの測定値を平均して算出された紡績糸の太さに関する情報を含む。
複数の糸監視装置にて検出した紡績糸の太さの測定値を平均することにより、当該複数の糸監視装置の測定誤差の影響を減少させた、信頼性の高い紡績機情報を取得できる。

上位管理装置は、他の紡績システムにて取得された紡績機情報を収集してもよい。これにより、複数の紡績システムにおいて、紡績機情報を相互に共有できる。

上位管理装置は、当該上位管理装置が属する紡績システムを識別する識別情報と、当該上位管理装置にて取得した紡績機情報とを関連付けて管理してもよい。この場合、管理サーバは、識別情報が関連付けられた紡績機情報を収集する。
識別情報にて識別された特定の紡績システムからの紡績機情報を取得することにより、管理サーバは、少ない紡績機情報から、より有意な管理データを効率よく生成できる。

本発明の他の見地に係る管理方法は、複数の紡績システムの管理方法である。複数の紡績システムのそれぞれは、繊維を紡績して紡績糸を生成する複数の紡績機と、当該複数の紡績機に関する複数のパラメータを含む紡績機情報を取得する上位管理装置と、を含む。管理方法は、以下のステップを含む。
◎上位管理装置から紡績機情報を収集するステップ。
◎収集した紡績機情報に基づいて、複数の紡績システムにおける紡績機に関する情報を視覚的に表した管理データを生成するステップ。

上記の紡績機械管理システム及び紡績システムの管理方法は、複数の紡績システムから得られる膨大な情報を効率的に管理及び情報処理し、当該膨大な情報をユーザが生かすことができる形態のデータに変換して提供できる。

第１実施形態に係る紡績機械管理システムの構成を示す図。 紡績機の構成を示す図。 紡績機の制御構成を示す図。 紡績システムにおける紡績機情報の取得動作を示すフローチャート。 紡績機情報の一例を示す図。 管理サーバシステムの動作を示すフローチャート。 収集データの一例を示す図。 稼働月と効率との関係を表す管理データの一例を示す図。 稼働月とＣＵＴとの関係を表す管理データの一例を示す図。 稼働月とＳＴＯＰとの関係を表す管理データの一例を示す図。 稼働月とＭＩＳＳとの関係を表す管理データの一例を示す図。 稼働月とＡ１との関係を表す管理データの一例を示す図。 稼働月とＨＤとの関係を表す管理データの一例を示す図。 稼働月とＣＶとの関係を表す管理データの一例を示す図。 ＨＤとＡ１との関係を表す管理データの一例を示す図。 ＣＶとＡ１との関係を表す管理データの一例を示す図。 ＣＵＴとＳＴＯＰとの関係を表す管理データの一例を示す図。 ＣＵＴと効率との関係を表す管理データの一例を示す図。 紡績糸の番手とＡ１との関係を表す管理データの一例を示す図。 紡績糸の番手とＣＵＴとの関係を表す管理データの一例を示す図。 Ａ１とＣＵＴとの関係を表す管理データの一例を示す図。

１．第１実施形態
（１）紡績機械管理システム
以下、第１実施形態に係る紡績機械管理システム１００について説明する。第１実施形態に係る紡績機械管理システム１００は、複数の紡績糸生産拠点（紡績工場）において紡績糸Ｙを大量生産し、これらの紡績工場で生産された紡績糸Ｙに関する情報、及び、これらの紡績工場に設置された紡績システムの各種情報を収集し管理するシステムである。
図１に示すように、紡績機械管理システム１００は、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎと、管理サーバシステム３と、を有する。図１は、第１実施形態に係る紡績機械管理システムの構成を示す図である。

複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのそれぞれは、紡績工場に設置され、各紡績工場において紡績糸Ｙを生産するシステムである。なお、図１においては、３つの紡績システムしか示されていないが、紡績機械管理システム１００に備わる紡績システムの数は任意である。
紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎは、紡績糸Ｙの生産の他に、紡績ユニット１１１（後述）にて生成した紡績糸Ｙの品質に関する情報、紡績システムにて設定された紡績糸Ｙの生成パラメータ、及び、紡績ユニット１１１の稼働状況に関する情報を、紡績機情報として取得し管理する。

管理サーバシステム３は、例えば、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎを管理及び／又はメンテナンスする組織（例えば、紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの製造者）に設置され、ネットワークＮＷ（例えば、ＷＡＮ）を介して接続された複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのそれぞれから、上記の紡績機情報を収集する。
また、管理サーバシステム３は、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎから収集した紡績機情報を管理し、必要に応じて、当該紡績機情報を情報処理して所望のデータを生成する。

上記の構成を有することにより、紡績機械管理システム１００は、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎから紡績機情報を収集し管理し、必要に応じて、紡績機情報に基づいて紡績機に関する所望のデータを生成できる。

（２）紡績システム
（２−１）紡績システムの概略構成
以下、紡績機械管理システム１００の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎ及び管理サーバシステム３のそれぞれについて、詳細構成を説明していく。まず、紡績機械管理システム１００の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎについて、図１及び図２を用いて詳細に説明する。
なお、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのそれぞれの構成は、紡績工場の規模などにより紡績機１１（後述）の台数が異なること以外は、実質的には同一である。従って、以下では、紡績システム１−１の構成を例にとって説明する。図１に示すように、紡績システム１−１は、複数の紡績機１１と、上位管理装置１３と、を有する。

（２−２）紡績機の詳細構成
紡績機１１は、図２及び図３に示すように、並設された複数の紡績ユニット１１１と、ユニットコントローラ１１１−１と、クリアラコントローラ１１１５−１と、機台コントローラ１１３と、糸継装置１１１７と、玉揚装置（図示せず）を有する。

（２−２−１）紡績機
紡績ユニット１１１は、繊維束Ｔを紡績して紡績糸Ｙを生成し、当該紡績糸Ｙを巻き取ってパッケージＰを形成する装置である。具体的には、各紡績ユニット１１１は、上側から下側へ向かって、ドラフト装置１１１１と、紡績装置１１１２と、糸弛み取り装置（糸貯留装置）１１１３と、巻取装置１１１４と、を有する。

ドラフト装置１１１１は、紡績ユニット１１１が備えるフレームＦの上端近傍に設けられている。ドラフト装置１１１１は、図示しないスライバケースからスライバガイドを介して供給される繊維束（スライバ）Ｔを、所定の幅になるまで繊維束を引き伸ばす。ドラフト装置１１１１でドラフトされた繊維束Ｔは、紡績装置１１１２に供給される。

紡績装置１１１２は、ドラフト装置１１１１から供給された繊維束Ｔに撚りを加えて、紡績糸Ｙを生成する。紡績装置１１１２としては、例えば、旋回気流を利用して繊維束Ｔに撚りを与える空気式の紡績装置を用いることができる。
糸貯留装置１１１３は、その外周面に一定量の紡績糸Ｙを巻き付けて一時的に貯留する軸回りに回転可能なローラ部材である。糸貯留装置１１１３の外周面に紡績糸Ｙを巻き付けた状態で当該糸貯留装置１１１３を所定の回転速度で回転させることにより、糸貯留装置１１１３は、紡績装置１１１２から紡績糸Ｙを所定の速度で引き出して下流側（下側）に搬送できる。
巻取装置１１１４は、巻取ドラム（図示せず）に接触するパッケージＰを回転させ、紡績糸Ｙを綾振りしつつ当該パッケージＰに巻き取ることで、紡績糸ＹのパッケージＰを生成する。

本実施形態の紡績ユニット１１１では、紡績装置１１１２と糸貯留装置１１１３との間の紡績糸Ｙの通り道に、ヤーンクリアラ１１１５（糸監視装置の一例）が設けられている。ヤーンクリアラ１１１５は、例えば、紡績糸Ｙに光を照射したときの当該光の透過量及び／又は反射量により紡績糸Ｙの太さを検出する光学式クリアラ、又は、電極間を紡績糸Ｙが通過しているときの当該電極間の静電容量に基づいて紡績糸Ｙの太さを検出する静電容量式クリアラである。

ヤーンクリアラ１１１５は、ヤーンクリアラ１１１５内を通過する紡績糸Ｙの太さをセンサによって検出する。ヤーンクリアラ１１１５のクリアラコントローラ１１１５−１は、紡績糸Ｙが所定の太さ以上又は所定の太さ以下となっていることを検出すると、当該紡績糸Ｙに糸欠陥（糸の太さなどに異常がある箇所や糸に含まれる異物）があると判定して糸欠陥検出信号を出力し、ユニットコントローラ１１１−１（当該クリアラコントローラ１１１５−１にて制御されているヤーンクリアラ１１１５が設けられた紡績ユニット１１１のユニットコントローラ１１１−１）へ送信する。
ヤーンクリアラ１１１５から糸欠陥検出信号が出力されると、紡績ユニット１１１のカッタ１１１６が、紡績糸Ｙの糸欠陥が発生した箇所を切断する。その後、ドラフト装置１１１１及び紡績装置１１１２等が停止されるとともに、巻取装置１１１４における巻き取りも停止される。

その他、紡績糸Ｙの糸欠陥を検出すると、クリアラコントローラ１１１５−１が、ユニットコントローラ１１１−１に対して糸欠陥検出信号を出力し、当該信号を受信したユニットコントローラ１１１−１が、対応するドラフト装置１１１１及び紡績装置１１１２を停止させることで、糸欠陥が発生した紡績糸Ｙを切断してもよい。

さらにその後、糸継装置１１１７が、紡績装置１１１２側の糸端とパッケージＰ側の糸端とを糸継する。このようにして、紡績ユニット１１１においては、紡績糸Ｙにて発生した糸欠陥を除去できる。上記の糸継後、紡績糸Ｙの生成とパッケージＰへの巻き取りが再開される。

（２−２−２）紡績機の制御構成
以下、紡績機１１の制御構成について、図３を用いて説明する。図３は、紡績機の制御構成を示す図である。
クリアラコントローラ１１１５−１は、例えば、ＣＰＵと、ＲＡＭ及びＲＯＭなどの記憶装置と、各種インターフェースと、を備えるコンピュータシステムである。また、クリアラコントローラ１１１５−１をＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ Ｃｈｉｐ）などで構成してもよい。クリアラコントローラ１１１５−１は、ヤーンクリアラ１１１５から紡績糸Ｙの太さに関する情報（例えば、光学式のヤーンクリアラ１１１５であれば受光光量、静電容量式のヤーンクリアラであれば静電容量）を取得し、紡績糸Ｙに糸欠陥がある場合には、糸欠陥検出信号を出力する。
なお、クリアラコントローラ１１１５−１が、ヤーンクリアラ１１１５からの信号を紡績糸Ｙの太さに関する情報を算出し他のコントローラに出力してもよいし、ヤーンクリアラ１１１５からの信号をそのまま他のコントローラに出力してもよい。

ユニットコントローラ１１１−１は、例えば、ＣＰＵと、ＲＡＭ及びＲＯＭなどの記憶装置と、各種インターフェースと、を備えるコンピュータシステムである。また、ユニットコントローラ１１１−１をＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ Ｃｈｉｐ）などで構成してもよい。ユニットコントローラ１１１−１は、紡績ユニット１１１の各構成を制御する。
具体的には、ユニットコントローラ１１１−１は、後述する機台コントローラ１１３などで設定された紡績糸Ｙの生成条件に基づいて、紡績ユニット１１１の各構成を制御する。これにより、設定された条件の紡績糸Ｙを生成できる。

また、ユニットコントローラ１１１−１は、クリアラコントローラ１１１５−１からの糸欠陥検出信号、及び、その他の紡績ユニット１１１にて発生した異常を検知し、必要な場合には、検知した異常を機台コントローラ１１３に通知し、紡績ユニット１１１の各構成の動作を停止したり、カッタ１１１６及び／又は糸継装置１１１７を作動させたり（自動的な糸継ぎ処理の実行）する。
さらに、ユニットコントローラ１１１−１は、カッタ１１１６の動作指令を出力していないにも関わらず（又は、糸欠陥検出信号を受信していないにも関わらず）、紡績糸Ｙの太さが０である信号（紡績糸Ｙが無いことを示す信号）をクリアラコントローラ１１１５−１から受信した場合には、紡績糸Ｙが自然に切断されたと判断する。

ユニットコントローラ１１１−１は、クリアラコントローラ１１１５−１から糸欠陥検出信号を受信した回数（すなわち、糸欠陥の発生回数）、及び、対応する紡績ユニット１１１で発生したイベント（例えば、紡績ユニット１１１の異常の発生、停止、カッタ１１１６及び糸継装置１１１７の動作（すなわち、自動的な糸継ぎ処理の実行）、糸継ぎ処理の失敗など）の発生数などをカウントするとともに、糸欠陥及びイベントの発生とこれらの発生時刻とを関連付けて、ログ（稼働状況）として記録する。

本実施形態においては、１台のユニットコントローラ１１１−１は、１錘の紡績ユニット１１１を制御しているが、これに限られず、１台のユニットコントローラ１１１−１にて複数錘（例えば、８錘）の各紡績ユニット１１１を制御するようにしてもよい。

機台コントローラ１１３は、ＣＰＵと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＳＳＤ、及び／又はＨＤＤなどの記憶装置と、ネットワークインターフェース（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）カード）などの各種インターフェースと、を備えたコンピュータシステムである。また、機台コントローラ１１３は、図２に示すように、紡績機１１に関する各種情報の表示と紡績機１１の各種設定を行うタッチパネル１１３１（例えば、液晶ディスプレイなどの薄型ディスプレイとタッチパネルとを組み合わせたディスプレイ）をさらに備える。
機台コントローラ１１３は、紡績機１１単位の制御を統合的に実行する。具体的には、機台コントローラ１１３は、上記のタッチパネル１１３１などを用いてユーザにより設定値を記憶し、当該設定値を各ユニットコントローラ１１１−１及び／又は各クリアラコントローラ１１１５−１へ送信する。

また、機台コントローラ１１３は、各ユニットコントローラ１１１−１及び／又は各クリアラコントローラ１１１５−１から、紡績機１１の稼働状況に関する情報を算出するためのデータを取得する。具体的には、機台コントローラ１１３は、各紡績ユニット１１１にて発生した糸欠陥検出信号の出力回数、及び、イベントの発生回数など、を対応するユニットコントローラ１１１−１から取得する。機台コントローラ１１３は、取得した上記の情報を集計する（発生回数を合計する、発生回数の平均値を算出するなど）ことで、紡績機１１単位での稼働状況に関する情報を算出して記憶する。

このほか、機台コントローラ１１３は、紡績機１１の各紡績ユニット１１１にて発生したイベント及び糸欠陥の発生と、各イベント及び糸欠陥発生の発生時刻と、を関連付けて紡績機１１単位で統合してイベントログとして記録し、当該イベントログを紡績機１１の稼働状況に関する情報として記憶する。

さらに、機台コントローラ１１３は、クリアラコントローラ１１１５−１又はユニットコントローラ１１１−１から、紡績糸Ｙの太さの測定値（算出値）を取得する。本実施形態において、機台コントローラ１１３は、取得した紡績糸Ｙの太さの測定値又は算出値を平均して、紡績糸Ｙの太さに関する情報を算出する。
これにより、紡績機１１に含まれる複数のヤーンクリアラ１１１５間の紡績糸Ｙの太さの測定誤差の影響を減少できる。その結果、紡績糸Ｙの太さに関する信頼性の高い情報を算出できる。

各ユニットコントローラ１１１−１及び各クリアラコントローラ１１１５−１が紡績糸Ｙの太さを算出していない場合には、機台コントローラ１１３が、クリアラコントローラ１１１５−１を介して取得したヤーンクリアラ１１１５からの信号に基づいて、紡績糸Ｙの太さに関する情報を算出してもよい。

上記のように、ヤーンクリアラ１１１５にて検出された情報（紡績糸Ｙの太さ、糸欠陥の発生を示す糸欠陥検出信号）を用いることで、紡績機１１にて生成された紡績糸Ｙをサンプリングしてその太さを測定することなく、生成された紡績糸Ｙに関する情報を取得できる。

上記にて説明したクリアラコントローラ１１１５−１、ユニットコントローラ１１１−１、及び、機台コントローラ１１３の処理の分担は、上記の例に限られない。例えば、機台コントローラ１１３で紡績機１１の全ての紡績ユニット１１１及びヤーンクリアラ１１１５の制御を実行し、クリアラコントローラ１１１５−１及びユニットコントローラ１１１−１は、信号の変換（例えば、Ａ／Ｄ変換、又は、Ｄ／Ａ変換）及び入出力のみを実行してもよい。
または、クリアラコントローラ１１１５−１が糸欠陥の検出回数（糸欠陥検出信号の出力回数）を集計し、及び／又は、ユニットコントローラ１１１−１が各紡績ユニット１１１のイベント発生回数を集計し、機台コントローラ１１３がこれらの情報を取得して記憶するのみでもよい。
どのコントローラがどの処理を分担するかは、各コントローラの処理能力、処理すべき情報の内容及び／又は量などに応じて、適宜任意に変更できる。

（２−３）上位管理装置
上位管理装置１３は、ＣＰＵと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＳＳＤ、及び／又はＨＤＤなどの記憶装置と、ネットワークインターフェース（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）カード）などの各種インターフェースと、を備えたコンピュータシステムである。上位管理装置１３は、紡績システム１−１内の複数の紡績機１１の機台コントローラ１１３から、各紡績機１１が有する複数の紡績ユニット１１１に関する情報を、紡績機情報として所定の期間毎に取得して記憶装置に記憶する。

具体的には、上位管理装置１３は、各紡績機１１の機台コントローラ１１３から、紡績機１１にて生成された紡績糸Ｙの太さに関する情報と、紡績ユニット１１１における糸欠陥検出信号の出力回数と、イベントの発生回数と、紡績機１１にて設定された紡績糸Ｙの生成条件に関する情報（生成パラメータ）と、を所定の時間毎に取得し、これらに基づいて、紡績システム１−１の複数の紡績ユニット１１１に関する複数のパラメータを含む紡績機情報を生成する。

また、上位管理装置１３は、ネットワークＮＷを介して接続された管理サーバ３１（後述）、及び／又は、他の紡績システム１−２、１−３、・・・１−ｎの上位管理装置から、他の紡績システムにて取得された紡績機情報を収集する。また、上位管理装置１３は、管理サーバ３１及び／又は他の紡績システム１−２、１−３、・・・１−ｎの上位管理装置からの要求に応じて、記憶している紡績機情報を、管理サーバ３１及び／又は他の紡績システム１−２、１−３、・・・１−ｎの上位管理装置に送信する。
これにより、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎにおいて、各紡績システムが有する紡績機情報を相互に共有できる。

なお、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎにおいて相互に共有する情報は、紡績機情報に含まれる情報のうちの一部のみであってもよい。例えば、紡績機情報に含まれる情報（紡績糸Ｙの品質に関する情報、紡績糸Ｙの生成条件に関する情報、紡績機１１の稼働状況に関する情報）のうち、紡績糸Ｙの生成条件に関する情報（紡績糸Ｙの仕掛け表）のみを相互に共有してもよい。

図１に示すように、上位管理装置１３には、例えばＬＡＮを介して、クライアント端末Ｃ１（例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンなど）が接続されている。これにより、紡績システム１−１のユーザは、クライアント端末Ｃ１を用いて、上位管理装置１３に記憶されている紡績システム１−１の紡績機情報と、相互に共有されている他の紡績システム１−２、１−３、・・・１−ｎの紡績機情報と、を閲覧できる。

また、紡績システム１−１の管理者は、例えば、クライアント端末Ｃ１のウェブブラウザを用いて上位管理装置１３へアクセスし、上位管理装置１３へアクセスした際にウェブブラウザに表示されたＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて、上位管理装置１３のメンテナンスなどを実行できる。

（３）管理サーバシステム
管理サーバシステム３は、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの管理を行うためのシステムである。具体的には、管理サーバシステム３は、管理サーバ３１を有する。
管理サーバ３１は、ＣＰＵと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＳＳＤ、及び／又はＨＤＤなどの記憶装置と、ネットワークインターフェース（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）カード）などの各種インターフェースと、を備えたコンピュータシステムである。紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの設置数が多い場合など、紡績機械管理システム１００が大規模である場合には、管理サーバ３１は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭと、ネットワークインターフェースなどの各種インターフェースと、を有する複数のコンピュータボード（サーバボードなどと呼ばれる）と、大容量の記憶装置と、を備えたメインフレームであってもよい。

管理サーバ３１は、ネットワークＮＷ（ＷＡＮなど）を介して、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎから、各紡績システムが記憶している紡績機情報を収集し記憶する。管理サーバ３１は、各紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの上位管理装置から受信した紡績機情報のうち、管理サーバ３１にて予め受信を許可すると決定した識別情報が関連付けられた紡績機情報のみを記憶（収集）し、他の紡績機情報（例えば、識別情報が関連付けられていない紡績機情報、又は、受信を許可すると決定した識別情報とは異なる識別情報が関連付けられた紡績機情報）については収集することなく破棄する。

紡績機情報と紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの識別情報とを関連付けて管理し、管理サーバ３１が、予め受信を許可すると決定した識別情報が関連付けられた紡績機情報のみを収集することにより、管理サーバ３１は、少ない紡績機情報から、より有意な管理データを効率よく生成できる。

例えば、「予め受信を許可すると決定した識別番号」を、同一の（あるいは近い）性能を有する紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの機種及び／又は製造番号とした場合には、全く異なる性能を有する紡績システム（紡績機）からの紡績機情報を排除できる。
管理データから紡績システム（紡績機）の性能の影響を排除することにより、例えば、紡績システム１−１にて生成した紡績糸Ｙの品質と、他の紡績システム１−２、１−３、・・・１−ｎにて生成した紡績糸Ｙの品質との有意義な比較を行うことができる。

管理サーバ３１は、紡績機情報に含まれる複数のパラメータから、ユーザが指定した２つのパラメータ（第１パラメータと第２パラメータ）を抽出して、当該２つのパラメータの関係を視覚的に表した二次元グラフを、管理データとして生成する。
上記の第１パラメータと第２パラメータとの関係を二次元グラフにて視覚的に表すことで、管理サーバ３１は、より理解しやすい管理データをユーザに提供できる。

（４）紡績機械管理システムの動作
（４−１）紡績機械管理システムの動作の概略
以下、本実施形態に係る紡績機械管理システム１００の動作について説明する。本実施形態の紡績機械管理システム１００では、稼働中の各紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎにおいて紡績機情報が取得される。当該紡績機情報の取得とは独立して、管理サーバシステム３の管理サーバ３１が、各紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎにて取得された紡績機情報を受信及び記憶する。また、管理サーバ３１は、収集した紡績機情報からユーザによって選択された２つのパラメータを抽出し、当該２つのパラメータの関係を二次元グラフにて視覚的に表現して管理データを生成する。

このように、紡績機械管理システム１００では、紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎと管理サーバ３１とは互いに独立に動作しているので、以下では、紡績システムにおける動作と管理サーバにおける動作とを個別に説明する。

（４−２）紡績システムにおける紡績機情報の取得動作
最初に、紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎにおける紡績機情報の取得動作について、図４を用いて説明する。図４は、紡績システムにおける紡績機情報の取得動作を示すフローチャートである。なお、紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの動作は実質的に同一であるので、以下では、紡績システム１−１における紡績機情報の動作を例にとって説明する。
以下に説明する紡績システム１−１の動作は、クリアラコントローラ１１１５−１、ユニットコントローラ１１１−１、機台コントローラ１１３、及び／又は上位管理装置１３の記憶装置に記憶されたプログラムにより実現されてもよいし、クリアラコントローラ１１１５−１、ユニットコントローラ１１１−１、機台コントローラ１１３、及び／又は、上位管理装置１３を構成するＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ Ｃｈｉｐ）などにより、ハードウェア的に実現されてもよい。

まず、各紡績機１１の紡績ユニット１１１及び糸継装置１１１７などに関する情報を取得する（ステップＳ１〜Ｓ５）。具体的には、クリアラコントローラ１１１５−１は、自身が制御するヤーンクリアラ１１１５から、生成された紡績糸Ｙの太さの測定値に関する信号を所定の時間毎に入力する。その後、クリアラコントローラ１１１５−１、又は、クリアラコントローラ１１１５−１から当該信号を受信したユニットコントローラ１１１−１は、当該信号から、紡績糸Ｙの太さを算出する。
その後、機台コントローラ１１３は、クリアラコントローラ１１１５−１又はユニットコントローラから入力するか、又は、自身で算出した紡績糸Ｙの太さの測定値又は算出値を平均して、所属する紡績機１１にて生成された紡績糸Ｙの太さの平均値に関する情報を取得する（ステップＳ１）。

クリアラコントローラ１１１５−１が糸欠陥検出信号を出力すると（ステップＳ２において「Ｙｅｓ」の場合）、当該糸欠陥検出信号を受信した対応するユニットコントローラ１１１−１は、予めパラメータとして定義されている糸欠陥発生カウンタを増加させる（ステップＳ３）。
ステップＳ２及びＳ３の実行により、糸欠陥発生カウンタは、糸欠陥検出信号の発生毎にその値が累積的に増加する。よって、糸欠陥発生カウンタは、各紡績ユニット１１１にて発生した糸欠陥の発生回数を表すこととなる。

さらに、紡績ユニット１１１において上記のイベントが発生すると（ステップＳ４において「Ｙｅｓ」の場合）、ユニットコントローラ１１１−１、発生したイベントをイベントログに記録し、予めパラメータとして定義されているイベント発生カウンタを増加させる（ステップＳ５）。
ステップＳ４及びＳ５の実行により、イベント発生カウンタは、イベントの発生毎にその値が累積的に増加する。よって、イベント発生カウンタは、各紡績ユニット１１１にて発生したイベントの発生回数を表すこととなる。

なお、紡績機１１においては、一般的に、紡績糸Ｙの切断による紡績ユニット１１１の停止、糸継ぎ処理の実行以外にも、例えば、停電による紡績機１１の稼働停止、紡績機１１におけるエラーの発生などの複数のイベントが発生する。
上記の紡績機１１に関するイベントが発生した場合には、機台コントローラ１１３が、機台コントローラ１１３にて独自に定義したイベント発生カウンタを増加させることで、紡績機１１に関するイベントを紡績機１１の稼働状況として記録できる。

また、ユニットコントローラ１１１−１及び機台コントローラ１１３は、イベント発生カウンタをイベントの種類毎に定義する。この場合、複数のイベント発生カウンタのうちの一部に関する情報を、紡績機情報に含めるようにしてもよい。本実施形態においては、紡績糸Ｙの切断による紡績ユニット１１１の停止イベントの発生回数に関する情報と、自動的な糸継ぎ処理の実行回数（例えば、糸継装置１１１７の作動回数）に関する情報と、生成した紡績糸Ｙの太さに関する情報と、を、紡績機情報に含めている。

上記のステップＳ１〜Ｓ５を実行している間、各ユニットコントローラ１１１−１は、所定の周期にて、自身がカウントした糸欠陥発生カウンタとイベント発生カウンタとを、機台コントローラ１１３へ送信する。機台コントローラ１１３は、複数のユニットコントローラ１１１−１から受信した上記のカウンタを集計して、紡績機１１全体の糸欠陥発生回数と各イベントの発生回数を算出する（ステップＳ６）。

上記のステップＳ１〜Ｓ６を実行している間、上位管理装置１３は、必要に応じて、他の紡績システム１−２、１−３、・・・１−ｎの上位管理装置又は管理サーバ３１から、他の紡績システム１−２、１−３、・・・１−ｎの紡績機情報を受信する。これにより、上位管理装置１３において、他の紡績システムの紡績機情報を共有可能となる。

また、上記のステップＳ１〜Ｓ６が各紡績機１１にて実行されている間、上位管理装置１３は、所定の期間（例えば、紡績機１１が配置された紡績工場のシフト毎（例えば、８時間毎、１２時間毎）、前回の情報の取得から数分〜数時間毎など） が経過したか否かを判断する（ステップＳ７）。

所定の期間が経過していると判定した場合（ステップＳ７において「Ｙｅｓ」の場合）、上位管理装置１３は、機台コントローラ１１３から必要な情報を取得して、紡績機情報を生成する（ステップＳ８）。
具体的には、上位管理装置１３は、上記の紡績糸Ｙの太さの平均値に関する情報と、各紡績機１１における糸欠陥発生回数と、イベント発生回数と、設定されている紡績糸Ｙの生成条件に関する情報と、を機台コントローラ１１３から取得し、これらの情報に基づいて、紡績システム１−１全体における紡績機情報として含める各種パラメータを算出する。

その後、上位管理装置１３は、算出したパラメータと、紡績システム１−１を識別するための識別情報と、を関連付けて図５に示すような紡績機情報を生成する。これにより、生成した紡績機情報が、紡績システム１−１（上位管理装置１３が属する紡績システム１−１）のものであることを示すことができる。図５に示す紡績機情報では、各紡績機１１の機種（機種名：８７０）が、他のパラメータに関連付けられている。
識別情報としては、紡績機１１の製造番号の他に、例えば、上位管理装置１３の識別番号（製造番号など）などを用いることができる。さらに、上位管理装置１３のネットワークＮＷ上でのアドレス（例えば、グローバルＩＰアドレス）及び／又はＭＡＣアドレスを識別情報として用いることもできる。

図５に示す紡績機情報は、ｍ台の紡績機１１を有する紡績システム１−１の紡績機情報である。また、図５に示す紡績機情報は、紡績システム１−１の稼働月（図５に示す例では、稼働月は２０１６年８月）と、各紡績機１１の機種（機種名：８７０）と、各紡績機１１にて設定された紡績糸Ｙの生成パラメータと、各紡績機１１の稼働状況に関するパラメータと、各紡績機１１にて生成された紡績糸Ｙの品質に関するパラメータと、を含んでいる。

図５に示す紡績機情報では、生成パラメータは、各紡績機１１にて設定されている紡績糸Ｙの原料（図５に示す例ではレーヨン）と、紡績糸Ｙの番手（図５に示す例では、３０番手）と、を含んでいる。

また、図５に示す紡績機情報には、各紡績機１１の稼働効率と、ＣＵＴと、ＳＴＯＰと、ＭＩＳＳと、が紡績ユニット１１１の稼働状況に関するパラメータとして含まれている。
上記の「ＣＵＴ」は、糸欠陥検出信号を受信したユニットコントローラ１１１−１が自動的に糸継ぎ処理を実行した回数の１時間あたりの平均値である。「ＣＵＴ」は、例えば、糸欠陥検出信号の発生と糸継装置１１１７の作動とがほぼ同時期に発生した回数に基づいて算出できる。
「ＳＴＯＰ」は、糸欠陥検出信号を受信したユニットコントローラ１１１−１が自動的に糸継ぎ処理を実行しなかった回数と、紡績糸Ｙが自然に切れた（紡績糸Ｙの太さが０、かつ、糸継装置１１１７が作動しなかった）回数と、の合計の１時間あたりの平均値である。「ＳＴＯＰ」は、例えば、糸欠陥信号の発生は生じているが糸継装置１１１７の作動していないタイミングの発生回数と、紡績糸Ｙが自然に切れたことによる紡績ユニット１１１の停止の発生回数と、の合計に基づいて算出できる。
「ＭＩＳＳ」は、糸継ぎ処理の失敗回数を糸継ぎ処理の試行回数で除算した値を百分率で表したものである。ここで「試行回数」とは、糸継装置１１１７が停止してから移動を再開した回数のことをいう。

さらに、図５に示す紡績機情報には、一定長さの紡績糸Ｙの太さのムラ（変動）を標準偏差にて表すＨＤ（「ヘアリネスデータ」と呼ばれる）と、糸欠陥の発生頻度を表すＡ１と、紡績糸Ｙの均整度を表すＣＶと、が紡績糸Ｙの品質に関するパラメータとして含まれている。
上記の「ＨＤ」は、紡績糸Ｙの本体からの毛状の突出物の長さ及び数に基づいて算出される値である。例えば、ヤーンクリアラ１１１５からの信号波形が上記の毛状の突出物の発生を示している時間及び回数に基づいて算出できる。
「Ａ１」は、紡績糸Ｙの太さが所定の長さ範囲に亘りある太さの範囲となる（紡績糸Ｙの太さが基準の１００％〜１５０％の範囲となる部分が１ｍｍ〜１０ｍｍの長さに亘って発生する）頻度である。例えば、ヤーンクリアラ１１１５からの信号波形において紡績糸Ｙの太さが上記の範囲となっている時間に基づいて算出できる。
「ＣＶ」は、一定長さの紡績糸Ｙの太さのムラ（変動）を、紡績糸Ｙの太さの平均値にて除算することにより算出できる。

上記のステップＳ１〜Ｓ８を実行中に、例えば、紡績機１１の機台コントローラ１１３及び／又は上位管理装置１３にて紡績システム１−１の停止が指令されると（ステップＳ９において「Ｙｅｓ」の場合）、上記のステップＳ１〜Ｓ８の紡績機情報の取得処理は終了する。それ以外の場合（ステップＳ９において「Ｎｏ」の場合）には、紡績機情報の生成に必要な情報の取得と、紡績機情報の生成とが繰り返し実行される。

（４−３）管理サーバシステムの動作
次に、本実施形態における管理サーバシステム３（管理サーバ３１）の動作について、図６を用いて説明する。図６は、管理サーバシステムの動作を示すフローチャートである。なお、以下に説明する管理サーバシステム３の動作は、管理サーバ３１及び／又はクライアント端末Ｃ２の記憶装置に記憶されたプログラムにより実現される。
まず、管理サーバ３１は、所定の期間毎に、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの各上位管理装置から紡績機情報を収集する（ステップＳ１１）。

具体的には、上記の所定の期間が経過したときに、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの各上位管理装置１３が、ネットワークＮＷを介して、記憶装置に記憶された紡績機情報を、管理サーバ３１に送信する。

上位管理装置１３から送信された紡績機情報を受信後、管理サーバ３１は、例えば、受信した紡績機情報に「機種」が関連付けられているか否か、及び／又は、紡績機情報に関連付けられた機種が受信を許可すると決定した識別番号と一致するか否かを判定する。
紡績機情報に関連付けられている機種が、紡績機情報の受信を許可すると決定した識別番号と一致している場合には、管理サーバ３１は、当該紡績機情報を記憶装置に記憶する。その一方、識別番号が関連付けられていないか、あるいは、関連付けられている識別番号が受信を許可すると決定した識別番号と異なる場合には、管理サーバ３１は、当該紡績機情報を記憶装置には記憶せず破棄する。

なお、上位管理装置１３は、紡績機情報を送信する際に、自身の製造番号、ＭＡＣアドレス、及び／又は、ＩＰアドレスなどの上位管理装置１３を識別するための情報を、紡績機情報と共に管理サーバ３１に送信してもよい。この場合、管理サーバ３１は、どの上位管理装置１３からの紡績機情報の受信を許可するかを示す、上位管理装置１３の識別情報のリストを記憶装置に記憶する。そして、紡績機情報と共に送信されてきた上位管理装置１３を識別するための情報と、上記のリストに含まれる識別情報とが一致した場合に、管理サーバ３１は、紡績機情報を記憶装置に記憶する。
これにより、管理サーバ３１は、紡績機情報の内容を確認することなく、有意な管理データを作成するために受信すると決定した紡績機情報と、それ以外の紡績機情報とを区別できる。

上位管理装置１３が紡績機情報を送信する上記の「所定の期間」は、例えば、紡績工場での稼働シフトにより決定される期間であり、例えば、８時間、１２時間の長さを有する期間である。管理サーバ３１は、例えば、８時間又は１２時間毎に収集した紡績機情報の１ヶ月分を合計するか、又は、当該１ヶ月分の紡績機情報を平均化する。

次に、管理サーバ３１は、各紡績システム（上位管理装置）から受信して記憶した複数の紡績機情報を、図７に示すように連結して収集データを生成する。図７に示す収集データは、紡績工場Ａに配置された紡績システム（ｍ台の紡績機システムにて構成）の紡績機情報と、紡績工場Ｂに配置された紡績システム（ｎ台の紡績機システムにて構成）の紡績機情報と、紡績工場Ｃに配置された紡績システム（ｋ台の紡績機システムにて構成）の紡績機情報と、を紡績機情報の行方向（図７の紙面の上下方向）に連結したデータである。

なお、管理サーバ３１は、受信した全ての紡績機情報を無条件に連結して１つの収集データを生成してもよいし、所定の条件に従って選択された紡績機情報を連結して１つの収集データを生成してもよい。
例えば、同一稼働月の紡績機情報を連結して収集データを生成してもよいし、同一の紡績システムの紡績機情報を連結して収集データを生成してもよいし、同一の生成パラメータ（紡績糸Ｙの材料、及び／又は、紡績糸Ｙの番手）を有する紡績機情報を連結して収集データを生成してもよい。
また、管理サーバ３１は、すでに記憶装置に記憶されている既存の収集データに受信した紡績機情報を連結することで、当該既存の収集データを更新してもよい。

上記の収集データの生成中（紡績機情報の収集中）に、例えば、管理サーバシステム３のクライアント端末Ｃ２が、ウェブブラウザなどを介して、管理サーバ３１にアクセスして管理データの生成を要求すると（ステップＳ１２において「Ｙｅｓ」の場合）、管理サーバ３１は、管理データの生成を開始する（ステップＳ１３）。具体的には、例えば、以下のようにして、管理データが生成されて、クライアント端末Ｃ２のディスプレイに表示される。

まず、管理サーバ３１が、ユーザに対して、収集データに含まれるパラメータのうち、どのパラメータの関係を二次元グラフにて表して管理データを生成するかを選択させる。例えば、当該ユーザが使用しているクライアント端末Ｃ２のウェブブラウザに、管理データの生成に用いる２つのパラメータの選択画面を表示する。
また、管理サーバ３１は、当該ウェブブラウザ上に、選択したパラメータに含まれるデータのうち、どの条件と合致するデータを抽出するかをユーザに選択させるための表示をする。これにより、例えば、「同一稼働月のデータのみを抽出する」、「同一の機種のデータのみを抽出する」、或いは、「同一の生成パラメータを有するデータのみを抽出する」、などの抽出するデータの絞り込み条件を設定できる。

クライアント端末Ｃ２のユーザが、上記のウェブブラウザ上にて、管理データを生成するために用いる２つのパラメータと、データ抽出の条件とを選択すると、管理サーバ３１は、収集データから、選択された２つのパラメータを抽出（図６に示す収集データの例では、２つの列データを抽出）する。さらに、抽出した２つのパラメータに含まれるデータのうち、選択された条件に合致しないデータを除去する。

その後、管理サーバ３１は、２つのパラメータのうち一方（第１パラメータ）に含まれるデータをＸ座標値とし、他方（第２パラメータ）に含まれるデータをＹ座標値として、当該２つのパラメータの関係を表す二次元グラフを管理データとして生成して、クライアント端末Ｃ２のウェブブラウザ上に表示する。

例えば、第１パラメータを紡績システムの稼働月とし、第２パラメータを紡績ユニット１１１の稼働状況に関する情報（パラメータ）とした場合の管理データは、例えば、図８Ａ〜図８Ｄのようになる。また、図８Ａ〜図８Ｄにおいては、データの絞り込み条件として、紡績糸Ｙの生成パラメータが同一との条件が選択されている。
図８Ａは、稼働月と効率との関係を表す管理データの一例を示す図である。図８Ｂは、稼働月とＣＵＴとの関係を表す管理データの一例を示す図である。図８Ｃは、稼働月とＳＴＯＰとの関係を表す管理データの一例を示す図である。図８Ｄは、稼働月とＭＩＳＳとの関係を表す管理データの一例を示す図である。

以下に示す管理データの例において、黒丸が、選択された１つの紡績システム（例えば、ユーザが所有する紡績システム）における稼働月と稼働状況との関係を表した第１視覚データを示す。白四角が、他の紡績システムにおける稼働月と稼働状況との関係を表した第２視覚データを示す。
管理データに、上記の第１視覚データと第２視覚データとを含めることにより、特定の１つの紡績システムにおける紡績機の状況（稼働状況）と、他の紡績システムにおける紡績機の状況（稼働状況）と、を視覚的に比較できる。

また、以下に示す管理データにおいて、実線は、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのうち、少なくとも３つの紡績システムから取得した紡績機情報を平均化した平均紡績機情報を視覚的に表したデータである。
管理データに、平均紡績機情報を視覚的に表したデータを含めることにより、例えば、ユーザが所有する特定の紡績システムの紡績機に関する情報が、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎ全体の平均に対してどの位置にあるのかを視覚的に認識できる。

本実施形態では、平均紡績機情報は、少なくとも３つの紡績システムから取得した紡績機情報を平均化して計算されている。これにより、ある程度の信頼性がある平均紡績機情報を算出できる。これに限られず、全ての紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎから取得した紡績機情報を平均化して、平均紡績機情報を算出してもよい。

図８Ａに示す稼働月と効率との関係を示す管理データでは、紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの稼働効率の経時的な変化を視覚的に認識できる。図８Ａに示す例では、例えば、ユーザ所有の特定の紡績システムにおける稼働効率（図８Ａの黒丸）が、他の紡績システムにおける稼働効率（図８Ａの白四角及び実線）よりも一時的に低くなったが、例えば、ユーザ所有の紡績システムの設定の見直し及び／又は調整により、最近月では稼働効率が改善している（他の紡績システムの稼働効率の平均値よりも低い）ことを認識できる。

その一方、例えば、特定のユーザが所有する紡績システムにおける最近月の稼働効率が、他の紡績システムの稼働効率（の平均値）よりも低くなった場合には、当該紡績システムのカスタマーサポート担当者は、当該特定のユーザに対して、所有する紡績システムの設定の見直し及び／又は調整を提案できる。

図８Ｂに示す稼働月とＣＵＴとの関係を示す管理データでは、紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのＣＵＴの発生頻度の経時的な変化を視覚的に認識できる。図８Ｂに示す例では、例えば、ユーザ所有の特定の紡績システムにおけるＣＵＴの発生頻度（図８Ｂの黒丸）が、図８Ｂの管理データに表された稼働月の範囲では、他の紡績システムにおけるＣＵＴの発生頻度（図８Ｂの白四角及び実線）と同等かそれよりも低いことを認識できる。
ただし、図８Ｂに示す例では、最近月では、ユーザ所有の紡績システムにおけるＣＵＴの発生頻度が、他の紡績システムにおけるＣＵＴの発生頻度よりも若干高くなっていることを認識できる。

このような場合には、当該紡績システムのカスタマーサポート担当者は、例えば、当該特定のユーザに対して、紡績ユニット１１１にて紡績糸Ｙを切断する際の糸欠陥除去の設定について見直しの検討を提案できる。

図８Ｃに示す稼働月とＳＴＯＰとの関係を示す管理データでは、紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのＳＴＯＰの発生頻度の経時的な変化を視覚的に認識できる。図８Ｃに示す例では、例えば、ユーザ所有の特定の紡績システムにおけるＳＴＯＰの発生頻度（図８Ｃの黒丸）が、図８Ｃの管理データに表された稼働月の範囲では、他の紡績システムにおけるＳＴＯＰの発生頻度（図８Ｃの白四角及び実線）と同等であることを認識できる。

このような場合には、当該紡績システムのカスタマーサポート担当者は、例えば、当該特定のユーザに対して、生成された紡績糸Ｙの切れやすさは、他の紡績システムで生成された紡績糸Ｙの切れやすさと同等程度であり、紡績糸Ｙの生成パラメータの設定には大きな問題がないことを通知できる。

図８Ｄに示す稼働月とＭＩＳＳとの関係を示す管理データでは、紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのＭＩＳＳの発生割合の経時的な変化を視覚的に認識できる。図８Ｄに示す例では、例えば、ユーザ所有の特定の紡績システムにおけるＭＩＳＳの発生頻度（図８Ｄの黒丸）が、図８Ｄの管理データに表された稼働月の範囲では、他の紡績システムにおけるＳＴＯＰの発生頻度（図８Ｄの白四角及び実線）と同等であることを認識できる。

このような場合には、当該紡績システムのカスタマーサポート担当者は、例えば、当該特定のユーザに対して、紡績糸Ｙの生成パラメータの設定には大きな問題がないことを通知できる。

上記の図８Ａ〜図８Ｄに示す稼働月と各種パラメータとの関係を視覚的に示す管理データにより、例えば、紡績糸Ｙの季節ごとの品質など、各種パラメータ（紡績糸Ｙの品質、及び／又は、紡績システムの稼働状況）の季節の依存性を視覚的に認識できる。

また、第１パラメータを紡績システムの稼働月とし、第２パラメータを生成された紡績糸Ｙの品質に関する情報とした場合の二次元グラフとしての管理データは、例えば、図９Ａ〜図９Ｃようになる。稼働月と紡績糸Ｙの品質に関する情報との関係を示す管理データにより、紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎの紡績機にて生成された紡績糸Ｙの品質の経時的な変化を視覚的に認識できる。
図９Ａは、稼働月とＡ１との関係を表す管理データの一例を示す図である。図９Ｂは、稼働月とＨＤとの関係を表す管理データの一例を示す図である。図９Ｃは、稼働月とＣＶとの関係を表す管理データの一例を示す図である。

なお、図９Ａ〜図９Ｃの管理データの生成においては、データの絞り込み条件として、紡績糸Ｙの生成パラメータが同一であるという条件が選択されている。

図９Ａに示す稼働月とＡ１との関係を表す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙにおいて、「Ａ１」と分類される糸欠陥の発生頻度（図９Ａの黒丸）が、他の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙでの発生頻度（図９Ａの白四角及び実線）よりも一時的に低くなっていた。その一方、最近月では、ユーザ所有の紡績システムにおける当該糸欠陥の発生頻度が、他の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙでの発生頻度よりも高くなっていることを認識できる。

このような場合には、当該紡績システムのカスタマーサポート担当者は、例えば、当該特定のユーザに対して、所有する紡績システムの紡績糸Ｙの生成パラメータの設定の見直し、及び／又は、紡績システム（紡績機）の調整を提案できる。

図９Ｂに示す稼働月とＨＤとの関係を表す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの太さのムラ（図９Ｂの黒丸）が、他の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの太さのムラ（図９Ｂの白四角及び実線）と同程度であることを認識できる。
このような場合には、当該紡績システムのカスタマーサポート担当者は、例えば、当該特定のユーザに対して、紡績糸Ｙの生成パラメータの設定に特に問題はないことを通知できる。

図９Ｃに示す稼働月とＣＶとの関係を表す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの均整度（図９Ｃの黒丸）が、他の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの均整度（図９Ｃの白四角及び実線）と同程度であることを認識できる。
このような場合には、当該紡績システムのカスタマーサポート担当者は、例えば、当該特定のユーザに対して、紡績糸Ｙの生成パラメータの設定に特に問題はないことを通知できる。

さらに、管理データの生成において、選択する２つのパラメータの両方を紡績糸Ｙの品質に関する情報とすることもできる。具体的には、第１パラメータをある１つの品質に関する情報（第１品質に関するパラメータ）とし、第２パラメータを他の品質に関する情報（第２品質に関するパラメータ）とできる。２つの品質に関するパラメータを選択することにより、例えば、図１０Ａ及び図１０Ｂのような、紡績ユニット１１１にて生成された紡績糸の品質間（第１品質と第２品質）の相関関係を視覚的に認識できる管理データを生成できる。
図１０Ａは、ＨＤとＡ１との関係を表す管理データの一例を示す図である。図１０Ｂは、ＣＶとＡ１との関係を表す管理データの一例を示す図である。

なお、図１０Ａ及び図１０Ｂの管理データの生成においては、データの絞り込み条件として、紡績糸Ｙの生成パラメータが同一であるという条件が選択されている。

図１０Ａに示す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの「ＨＤ（ヘアリネスデータ）」と「Ａ１」と分類される糸欠陥の発生頻度との相関関係（図１０Ａの黒丸）と、他の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの「ＨＤ（ヘアリネスデータ）」と「Ａ１」と分類される糸欠陥の発生頻度との相関関係（図１０Ａの白四角）が示されている。
図１０Ａの黒三角は、ユーザ所有の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの最近１ヶ月の「ＨＤ」と「Ａ１」との相関関係を示している。また、図１０Ａに示す管理データの例では、「ＨＤ」の平均値（図１０Ａの二点鎖線にて示す直線）と、「Ａ１」の平均値（図１０Ａの一点鎖線にて示す直線）と、が示されている。

図１０Ａに示すＨＤとＡ１との関係を表す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムにて生成された紡績糸ＹのＨＤとＡ１の相関関係は、他の紡績システムにて生成された紡績糸ＹのＨＤとＡ１の相関関係と同じような傾向を示していることを認識できる。具体的には、紡績糸ＹのＨＤのＡ１の傾向として、ＨＤ（ヘアリネスデータ）は平均値近辺に集中している一方、Ａ１（糸欠陥の発生頻度）は広く分布していることを認識できる。

図１０Ｂに示す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの「ＣＶ（均整度）」と「Ａ１」と分類される糸欠陥の発生頻度との相関関係（図１０Ｂの黒丸）と、他の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの「ＣＶ（均整度）」と「Ａ１」と分類される糸欠陥の発生頻度との相関関係（図１０Ｂの白四角）が示されている。
図１０Ｂの黒三角は、ユーザ所有の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの最近１ヶ月の「ＣＶ」と「Ａ１」との相関関係を示している。また、図１０Ｂに示す管理データの例では、「ＣＶ」の平均値（図１０Ｂの二点鎖線にて示す直線）と、「Ａ１」の平均値（図１０Ｂの一点鎖線にて示す直線）と、が示されている。

図１０Ｂに示すＣＶとＡ１との関係を表す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムにて生成された紡績糸ＹのＣＶが大きい値を示す傾向にあることを認識できる。一方、他の紡績システムにて生成された紡績糸ＹのＣＶとＡ１の関係は、ＣＶが増加するに従いＡ１が増加する傾向（正相関）であることを認識できる。

また、管理データの生成において、選択する２つのパラメータの両方を紡績ユニット１１１の稼働状況に関する情報とすることもできる。具体的には、第１パラメータをある１つの稼働状況に関する情報（第１稼働状況に関するパラメータ）とし、第２パラメータを他の１つの稼働状況に関する情報（第２稼働状況に関するパラメータ）とできる。２つの稼働状況に関するパラメータを選択することにより、例えば、図１１Ａ及び図１１Ｂのような、紡績ユニット１１１の稼働状況間（第１稼働状況と第２稼働状況）の相関関係を視覚的に認識できる管理データを生成できる。
図１１Ａは、ＣＵＴとＳＴＯＰとの関係を表す管理データの一例を示す図である。図１１Ｂは、ＣＵＴと効率との関係を表す管理データの一例を示す図である。

なお、図１１Ａ及び図１１Ｂの管理データの生成においては、データの絞り込み条件として、紡績糸Ｙの生成パラメータが同一であるという条件が選択されている。

図１１Ａに示す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムの紡績ユニット１１１にて発生した「ＣＵＴ」と「ＳＴＯＰ」との相関関係（図１０Ａの黒丸）と、他の紡績システムの紡績ユニット１１１にて発生した「ＣＵＴ」と「ＳＴＯＰ」との相関関係（図１０Ａの白四角）が示されている。
図１１Ａの黒三角は、ユーザ所有の紡績システムの紡績ユニット１１１にて最近１ヶ月に発生した「ＣＵＴ」と「ＳＴＯＰ」との相関関係を示している。また、図１１Ａに示す管理データの例では、「ＣＵＴ」の平均値（図１１Ａの二点鎖線にて示す直線）と、「ＳＴＯＰ」の平均値（図１１Ａの一点鎖線にて示す直線）と、が示されている。

図１１Ａに示すＣＵＴとＳＴＯＰとの関係を表す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムのＣＵＴとＳＴＯＰの相関関係は、ＳＴＯＰの発生頻度が若干高いが、他の紡績システムのＣＵＴとＳＴＯＰの相関関係と同じような傾向を示していることを認識できる。具体的には、ＳＴＯＰの発生頻度は低い傾向にある一方、ＣＵＴの発生頻度は広い範囲に分布していることを認識できる。

例えば、図１１Ａに示すＣＵＴとＳＴＯＰとの相関関係において、ＣＵＴの発生頻度が低い一方、ＳＴＯＰの発生頻度が高くなる場合（データ点が図１１Ａの左上に集中する場合）、紡績糸Ｙの生成の効率が低下していることが考えられる。このような場合には、紡績糸Ｙの生成パラメータの設定、及び／又は、紡績システムの調整などを提案できる。

図１１Ｂに示す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムの「ＣＵＴ」と「効率」との相関関係（図１１Ｂの黒丸）と、他の紡績システムにて生成された紡績糸Ｙの「ＣＵＴ」と「効率」との相関関係（図１１Ｂの白四角）が示されている。
図１１Ｂの黒三角は、ユーザ所有の紡績システムの最近１ヶ月における「ＣＵＴ」と「効率」との相関関係を示している。また、図１１Ｂに示す管理データの例では、「ＣＵＴ」の平均値（図１１Ｂの二点鎖線にて示す直線）と、「効率」の平均値（図１１Ｂの一点鎖線にて示す直線）と、が示されている。

図１１Ｂに示すＣＵＴと効率との関係を表す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムの効率が、他の紡績システムの効率よりも若干低い傾向にあることを認識できる。一方、ＣＵＴ（糸欠陥の発生による紡績糸Ｙのカッタ１１１６を用いた切断）の発生頻度は全ての紡績システムで同じ傾向を示し、広い範囲に分布していることを認識できる。
このような場合には、ユーザ所有の紡績システムの効率を向上させる設定（紡績糸Ｙの生成パラメータ及び／又は紡績システムの他の設定）、及び／又は、紡績システムの調整などを提案できる。

上記以外にも、例えば、第１パラメータを紡績糸Ｙの生成パラメータ（例えば、紡績糸Ｙの番手）とし、第２パラメータを生成パラメータ以外のパラメータ（紡績糸Ｙの品質に関する情報、紡績システムの稼働状況に関する情報）とすることもできる。
例えば、第１パラメータを紡績糸Ｙの番手とし、第２パラメータを各紡績糸Ｙの「Ａ１」とすることにより、図１２Ａに示すような管理データを得られる。

具体的には、図１２Ａにおいて、黒丸は、ユーザ所有の紡績システムにて生成した紡績糸Ｙの番手と、ユーザ所有の紡績システムにおける「Ａ１」という種類の糸欠陥の発生頻度との関係を示す。白四角は、他の紡績システムにて生成した紡績糸Ｙの番手と、他の紡績システムにおける「Ａ１」という種類の糸欠陥の発生頻度との関係を示す。また、実線は、紡績システムにて生成した紡績糸Ｙの番手と、紡績システムにおける「Ａ１」という種類の糸欠陥の発生頻度の平均値との関係を示す。

図１２Ａに示す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムにて生成した中程度の番手の紡績糸Ｙの糸欠陥の発生頻度が、他の紡績システムにて生成した中程度の番手の紡績糸Ｙの糸欠陥の発生頻度よりも高い傾向にあることを認識できる。このような場合には、例えば、当該番手の紡績糸Ｙについて他の生成パラメータの調整を提案できる。
なお、図１２Ａに示す管理データでは、紡績糸Ｙの番手に従って、「Ａ１」という種類の糸欠陥の発生頻度が高くなる傾向が見られる。このような傾向が見られることは、「Ａ１」という種類の糸欠陥の定義が、所定の太さ以上の紡績糸Ｙの発生とされていることから明らかに理解できる。

また、例えば、第１パラメータを紡績糸Ｙの番手とし、第２パラメータを「ＣＵＴ」の発生頻度とすることにより、図１２Ｂに示すような管理データを得られる。
具体的には、図１２Ｂにおいて、黒丸は、ユーザ所有の紡績システムにて生成した紡績糸Ｙの番手と、ユーザ所有の紡績システムにおける「ＣＵＴ」の発生頻度との関係を示す。白四角は、他の紡績システムにて生成した紡績糸Ｙの番手と、他の紡績システムにおける「ＣＵＴ」の発生頻度との関係を示す。また、実線は、紡績システムにて生成した紡績糸Ｙの番手と、紡績システムにおける「ＣＵＴ」の発生頻度の平均値との関係を示す。

図１２Ｂに示す管理データの例では、例えば、ユーザ所有の紡績システムにて生成した小さい（細い）番手の紡績糸ＹのＣＵＴの発生頻度が、他の紡績システムにて生成した小さい（細い）番手の紡績糸ＹのＣＵＴの発生頻度よりも低い傾向にあることを認識できる。このような場合には、特に、細い紡績糸Ｙを糸欠陥の発生を少なくして生成できていることを認識できる。

さらに、例えば、第１パラメータを紡績ユニット１１１の稼働状況に関する情報（パラメータ）とし、第２パラメータを生成された紡績糸Ｙの品質に関する情報とすることもできる。例えば、第１パラメータを紡績糸Ｙの「Ａ１」とし、第２パラメータを「ＣＵＴ」とすることにより、図１３に示すような管理データを得られる。図１３は、Ａ１とＣＵＴとの関係を表す管理データの一例を示す図である。
図１３に示す管理データは、紡績糸Ｙの材料を「Ｒａｙｏｎ」で固定とし、番手を「３０番手」で固定としたデータである。

具体的には、図１３において、黒丸は、ユーザ所有の紡績システムにおける「Ａ１」という種類の糸欠陥の発生頻度と、ユーザ所有の紡績システムにおける「ＣＵＴ」の発生頻度との相関関係を示す。図１３の黒三角は、ユーザ所有の紡績システムの最近１ヶ月における「Ａ１」と「ＣＵＴ」との相関関係を示している。
白四角は、他の紡績システムにおける「Ａ１」という種類の糸欠陥の発生頻度と、他の紡績システムにおける「ＣＵＴ」の発生頻度との関係を示す。また、
図１３に示す管理データの例では、「Ａ１」の平均値（図１３の二点鎖線にて示す直線）と、「ＣＵＴ」の平均値（図１３の一点鎖線にて示す直線）と、が示されている。

図１３に示す管理データの例では、例えば、「Ａ１」という種類の糸欠陥の発生頻度と「ＣＵＴ」の発生頻度は正相関の関係、すなわち、「Ａ１」の発生頻度が増加すると「ＣＵＴ」の発生頻度が増加することが示されている。ただし、必ずしも、「Ａ１」の発生頻度が少ないからといって、「ＣＵＴ」の発生頻度が低いことにはならないことが示されている。

このような場合には、当該紡績システムのカスタマーサポート担当者は、例えば、「Ａ１」（やや太くて短い微小な糸欠陥）を減少させるような紡績糸Ｙの生成条件（例えば、原料の品質、紡績ユニット１１１の設定等）を設定することは、「ＣＵＴ」（自動的な糸継ぎ処理の発生）を低減させるための必要条件であることを、紡績システムのユーザに提言できる。

なお、図１３の管理データ中の右下隅の点線にて示した三角形で囲んだ領域は、データの空白域を意味している。すなわち、「Ａ１」の発生頻度が高い領域では、「ＣＵＴ」の発生頻度が少ないデータ（「ＣＵＴ」の発生頻度が低くなる紡績機１１）は存在しないことの説明と関連する。

上記のように管理データを生成した後、又は、紡績機情報の収集中に、管理サーバ３１（管理サーバシステム３）の停止が指令されない限り（ステップＳ１４において「Ｎｏ」の場合）、上記のステップＳ１１〜Ｓ１３は継続して実行される。
一方、管理サーバ３１の停止が指令された場合（ステップＳ１４において「Ｙｅｓ」の場合）には、上記のステップＳ１１〜Ｓ１３の実行が停止された後、管理サーバ３１は停止する。

なお、管理サーバ３１が停止しているときに上位管理装置１３が紡績機情報を送信しようとする場合、当該上位管理装置１３は、送信しようとする紡績機情報を記憶装置などに一時的に保存しておき、管理サーバ３１の稼働が開始されたことを検知したあとに、当該一時的に保存していた紡績機情報を管理サーバ３１に送信するようにしてもよい。
これにより、作成した紡績機情報が管理サーバ３１に収集されることなく破棄されてしまうことを回避できる。

本実施形態に係る紡績機械管理システム１００が上記の構成及び特徴を有することにより、紡績機械管理システム１００のユーザは、管理サーバ３１が生成した管理データにより、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎ（紡績機１１）から得られた膨大な量の紡績機情報の意味を視覚的に認識できる。その結果、当該ユーザは、膨大な量の紡績機情報に基づいた紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎ（紡績機１１）の運用に関する検討を実行しやすくなる。

（５）実施形態の共通事項
上記第１実施形態は、下記の構成及び機能を有している。
第１実施形態に係る紡績機械管理システム１００（紡績機械管理システムの一例）は、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎ（複数の紡績システムの一例）と、管理サーバ３１（管理サーバの一例）と、を備える。複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのそれぞれは、繊維を紡績して紡績糸Ｙ（紡績糸の一例）を生成する複数の紡績機１１（紡績機の一例）と、当該複数の紡績機１１に関する複数のパラメータを含む紡績機情報を取得する上位管理装置１３（上位管理装置の一例）と、を含む。
管理サーバ３１は、上位管理装置１３から紡績機情報を収集し、収集した紡績機情報に基づいて、複数の紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎにおける紡績機に関する情報を視覚的に表した管理データを生成する。

（６）他の実施形態
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態及び変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。
上記の第１実施形態においてフローチャートを用いて説明した機台コントローラ１１３、上位管理装置１３、及び／又は管理サーバ３１（管理サーバシステム３）にて実行される各処理は、発明の要旨を逸脱しない範囲で適宜変更できる。また、フローチャートを用いて説明した各処理の順番は適宜変更でき、また、複数の処理が同時に実行されてもよい。

（Ａ）紡績機情報の内容に関する他の実施形態
図５及び図７などにて示したように、上記の第１実施形態に係る紡績機情報（収集データ）には、紡績糸Ｙの生成パラメータとして紡績糸Ｙの材料と番手が、紡績機１１の稼働状況に関する情報（パラメータ）としてＣＵＴ、ＳＴＯＰ、及びＭＩＳＳが、紡績糸Ｙの品質に関する情報（パラメータ）としてＨＤ（ヘアリネスデータ）、Ａ１（糸欠陥）、及びＣＶ（均整度）が、含まれていた。
上記に限られず、例えば、ＭＬＷ（Ｌｏｗｅｒ Ｙａｒｎ Ｍｉｓｓ）、ＭＵＰ（Ｕｐｐｅｒ Ｙａｒｎ Ｍｉｓｓ）、ＭＳＬ（Ｓｐｌｉｃｅ Ｍｉｓｓ）などの他のパラメータ
を紡績機情報（収集データ）に含めてもよい。

（Ｂ）紡績機情報の算出に関する他の実施形態
上記の第１実施形態においては、上位管理装置１３が紡績機情報に含めるパラメータを必要に応じて算出していた。これに限られず、例えば、機台コントローラ１１３において予め紡績機情報に含めるパラメータを算出し、上位管理装置１３に送信するようにしてもよい。
また、機台コントローラ１１３は、所属する紡績機１１が有するヤーンクリアラ１１１５により測定した紡績糸Ｙの太さを所定の周期（短い周期）にて取得し、取得した複数の紡績糸Ｙの太さの測定値を平均化した後、紡績糸Ｙの太さに関する情報として上位管理装置１３に送信してもよい。

または、機台コントローラ１１３は、所属する紡績機１１が有するヤーンクリアラ１１１５により測定した紡績糸Ｙの太さを所定の周期にて取得し、そのまま何らの処理をすることなく上位管理装置１３に送信してもよい。これにより、機台コントローラ１１３の処理負荷を減少できる。

（Ｃ）管理データの閲覧に関する他の実施形態
上記の第１実施形態においては、管理サーバシステム３のクライアント端末Ｃ２にて管理データの生成を指示して、当該クライアント端末Ｃ２のディスプレイに管理データを表示する例のみを説明した。
これに限られず、例えば、各紡績システム１−１、１−２、・・・１−ｎのクライアント端末Ｃ１にて管理データの生成を指示して、当該クライアント端末Ｃ１のディスプレイに生成した管理データを表示してもよい。

また、管理サーバ３１にて一度作成した管理データは、所定の形式（例えば、ＰＤＦ形式、画像データ、など）に変換され、管理サーバ３１の記憶装置に記憶されてもよい。これにより、管理サーバ３１は、一度作成した管理データを再度生成する必要がなくなる。その結果、管理サーバ３１における情報処理の負荷を減少できる。

さらに、クライアント端末Ｃ１、Ｃ２からの指令により管理データが生成される場合に限られず、管理サーバ３１は、例えば、所定の期間（例えば、月単位、３ヶ月単位、年単位など）毎に、予め設定した条件で自律的に管理データを生成し、管理サーバ３１の記憶装置に記憶するか、又は、所定の上位管理装置１３に送信してもよい。

（Ｄ）管理データの表示形式に関する他の実施形態
上記の第１実施形態においては、管理データは二次元グラフであった。これにより、管理サーバ３１は、より理解しやすい管理データを生成できる。
しかし、これに限られず、管理サーバ３１は、二次元以上の多次元グラフを管理データとして生成してもよい。例えば、管理サーバ３１は、紡績機情報から３つのパラメータを抽出し、当該３つのパラメータの関係を表した三次元グラフを管理データとして生成できる。

本発明は、繊維を紡績して紡績糸を生成する紡績機に関する情報を管理する紡績機械管理システムに広く適用できる。

１００ 紡績機械管理システム
１−１、１−２、１−３、・・・１−ｎ 紡績システム
３ 管理サーバシステム
３１ 管理サーバ
１１ 紡績機
１１１ 紡績ユニット
１１１−１ ユニットコントローラ
１１１１ ドラフト装置
１１１２ 紡績装置
１１１３ 糸貯留装置
１１１４ 巻取装置
１１１５ ヤーンクリアラ
１１１５−１ クリアラコントローラ
１１１６ カッタ
１１１７ 糸継装置
Ｆ フレーム
Ｐ パッケージ
Ｔ 繊維束
Ｙ 紡績糸
１１３ 機台コントローラ
１１３１ タッチパネル
１３ 上位管理装置
Ｃ１、Ｃ２ クライアント端末
ＮＷ ネットワーク

Claims (12)

1. それぞれが、繊維を紡績して紡績糸を生成する複数の紡績機と、当該複数の紡績機に関する複数のパラメータを含む紡績機情報を取得する上位管理装置と、を含む複数の紡績システムと、
   前記上位管理装置から前記紡績機情報を収集し、収集した前記紡績機情報に基づいて、前記複数の紡績システムにおける前記紡績機に関する情報を視覚的に表した管理データを生成する管理サーバと、
   を備える紡績機械管理システム。
2. 前記管理サーバは、前記紡績機情報に含まれる前記複数のパラメータのうち第１パラメータと第２パラメータとを抽出し、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの関係を視覚的に表したデータを前記管理データとして生成する、
   請求項１に記載の紡績機械管理システム。
3. 前記第１パラメータは前記紡績機の稼働月であり、前記第２パラメータは当該紡績機にて生成された前記紡績糸の品質に関するパラメータである、請求項２に記載の紡績機械管理システム。
4. 前記第１パラメータは前記紡績機にて生成された前記紡績糸の第１品質に関するパラメータであり、前記第２パラメータは当該紡績糸の第２品質に関するパラメータである、請求項２又は３に記載の紡績機械管理システム。
5. 前記第１パラメータは前記紡績機の稼働月であり、前記第２パラメータは当該紡績機の稼働状況に関するパラメータである、請求項２〜４のいずれかに記載の紡績機械管理システム。
6. 前記第１パラメータは前記紡績機の第１稼働状況に関するパラメータであり、前記第２パラメータは当該紡績機の第２稼働状況に関するパラメータである、請求項２〜５のいずれかに記載の紡績機械管理システム。
7. 前記管理データは、１つの紡績システムにおける前記紡績機に関する情報を視覚的に表した第１視覚データと、他の紡績システムにおける前記紡績機に関する情報を視覚的に表した第２視覚データと、を含む請求項１〜６のいずれかに記載の紡績機械管理システム。
8. 前記管理データは、少なくとも３つの前記紡績システムの全てから取得した複数の前記紡績機情報を平均化した平均紡績機情報を視覚的に表したデータを含む、請求項１〜７のいずれかに記載の紡績機械管理システム。
9. 前記複数の紡績機のそれぞれは、前記紡績糸の太さを検出する糸監視装置を有し、
   前記紡績機情報は、複数の前記糸監視装置にて検出された前記紡績糸の太さの測定値を平均して算出された前記紡績糸の太さに関する情報を含む、
   請求項１〜８のいずれかに記載の紡績機械管理システム。
10. 前記上位管理装置は、他の紡績システムにて取得された前記紡績機情報を収集する、請求項１〜９のいずれかに記載の紡績機械管理システム。
11. 前記上位管理装置は、当該上位管理装置が属する紡績システムを識別する識別情報と、当該上位管理装置にて取得した前記紡績機情報とを関連付けて管理し、
    前記管理サーバは、前記識別情報が関連付けられた前記紡績機情報を収集する、
    請求項１〜１０のいずれかに記載の紡績機械管理システム。
12. それぞれが、繊維を紡績して紡績糸を生成する複数の紡績機と、当該複数の紡績機に関する複数のパラメータを含む紡績機情報を取得する上位管理装置と、を含む複数の紡績システムの管理方法であって、
    前記上位管理装置から前記紡績機情報を収集するステップと、
    収集した前記紡績機情報に基づいて、前記複数の紡績システムにおける前記紡績機に関する情報を視覚的に表した管理データを生成するステップと、
    を含む管理方法。

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