JP2018198042A - Operation monitoring device, and operation monitoring device control program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、稼働モニタリング装置および稼働モニタリング装置の制御プログラムに関するものである。 The present invention relates to an operation monitoring apparatus and an operation monitoring apparatus control program.
工場等に設けられている各種機械の稼働率向上のためには、現状を正確に把握して対策すること、すなわちＳｅｅ−Ｔｈｉｎｋ−Ｐｌａｎ−Ｄｏサイクルを回していくことが重要である。そのため、各社が、Ｓｅｅに相当するソリューションとして、工場稼働モニタリング装置を商品化している。 In order to improve the operating rate of various machines provided in factories and the like, it is important to accurately grasp the current situation and take measures, that is, to rotate the See-Think-Plan-Do cycle. Therefore, each company commercializes a factory operation monitoring device as a solution corresponding to See.
しかしながら、現状の工場稼働モニタリング装置では、アラーム停止、停止、稼働、程度の情報しか得られない。 However, the current factory operation monitoring device can only obtain information on alarm stop, stop, operation, and degree.
図８、図９は、従来の工場稼働モニタリング装置により得られた情報を示すもので、図８では、表形式として稼働時間、アラーム時間、停止時間とその割合を示しており、図９においては、各時刻において機械が動作中、停止中、アラーム中の何れであったかを示している。 8 and 9 show information obtained by a conventional factory operation monitoring device. FIG. 8 shows the operating time, the alarm time, the stop time and their ratio as a table format. In FIG. These indicate whether the machine was operating, stopped, or alarmed at each time.
出願人が更に検討した結果、実際には、操作時間すなわち機械が操作可能な時間の中には、待ちによるロス、停止によるロス、段取によるロスがあることが確認された。 As a result of further examination by the applicant, it was confirmed that there are actually a loss due to waiting, a loss due to a stop, and a loss due to setup in the operation time, that is, the time during which the machine can be operated.
これらは主に機械停止と計上されるロスであり、更に分析すると、待ちによるロスには、ワーク待ち、オペレータ不在による待ち、冶具・工具、プログラム待ちのロスが含まれ、停止によるロスには機械故障などが含まれ、段取によるロスには、治具・工具の準備、プログラム作成、ワークの着脱などが含まれることが判明した。出願人はこうした稼働状態に関する情報を状態のオンオフから検知し、これをユーザの手で操作することにより、より詳細な情報を表示するようにしたものを提案している。 These are losses that are mainly counted as machine stoppages. Further analysis shows that wait losses include work waits, waits due to the absence of operators, jigs / tools, and program waits. It was found that the loss due to setup includes jig / tool preparation, program creation, workpiece attachment / detachment, etc. The applicant has proposed a method in which more detailed information is displayed by detecting information on the operating state from on / off of the state and operating the information with the user's hand.
しかしながら、現状の工場稼働モニタリング装置は、自動で分析表示するものとしてはアラーム停止、停止、稼働、程度の情報しか得られず、改善の最初のきっかけにはなるものの、サイクルを回すために重要な、Ｓｅｅの事実をありのままに見るためには、別途詳細分析が必要となるのが現状である。 However, the current factory operation monitoring device can only provide information on alarm stop, stop, operation, and degree as automatic analysis and display, but it is important for turning the cycle, although it is the first opportunity for improvement. In order to see the fact of Seee as it is, a detailed analysis is required separately.
ここで、特許文献２には、数値制御装置の稼働情報を管理する装置が開示されている。この装置では、数値制御装置の通電時間や稼働時間、非稼働時間等を検知し、検知結果をユーザに提示する。このとき、非稼働時間は、その非稼働理由ごとに分けて提示される。具体的には、特許文献２では、内段取中時間と、待機中時間と、オペレータ不在時間と、その他時間と、をそれぞれユーザに提示している。 Here, Patent Document 2 discloses a device that manages operation information of a numerical control device. In this device, the energization time, operating time, non-operating time, etc. of the numerical control device are detected, and the detection result is presented to the user. At this time, the non-operation time is presented separately for each non-operation reason. Specifically, in Patent Document 2, an internal setup time, a standby time, an operator absence time, and other times are presented to the user.
特許文献２の装置では、数値制御装置の非稼働理由を決定するための規則を記憶する非稼働理由決定規則記憶部と、数値制御装置の状態信号により、前記規則から特定の非稼働理由を決定し、前記決定した非稼働理由に対応した非稼働状態のオンオフ時刻を認識している。非稼働理由を決定するための規則とは、例えば、「（１）非稼働理由が振り当てられたファンクションキーが押下された場合は、押下されたファンクションキーに対応する非稼働理由とする」、「（２）起動ボタン、ファンクションキー以外のキーが押下された場合、『内段取中』とする」、「（３）チャック開状態が６０秒続いた場合『待機中』とする」、「（４）６０秒以上キー入力されなかった場合は『オペレータ不在とする』」、「（５）上記のどれにも当てはまらない場合、『その他』とする」である。 In the device of Patent Document 2, a specific reason for non-operation is determined from the rule by a non-operation reason determination rule storage unit that stores a rule for determining the reason for non-operation of the numerical control device and a status signal of the numerical control device. And the on / off time of the non-operation state corresponding to the determined non-operation reason is recognized. The rule for determining the reason for non-operation is, for example, “(1) When a function key assigned with a reason for non-operation is pressed, the reason for non-operation corresponding to the pressed function key is used”. “(2) When a key other than the start button or function key is pressed,“ Internal setup ””, “(3) When the chuck open state continues for 60 seconds,“ Waiting ””, “ (4) “No operator” if no key is input for 60 seconds or more, “(5)“ Other ”if none of the above applies”.
特許文献２に開示の装置によれば、非稼働理由ごとに、非稼働時間を表示し、さらに、その非稼働理由を自動決定するため、簡易な操作で、機械の稼働状態を把握することができる。しかしながら、特許文献２の装置では、ファンクションキーが押下されない場合は、非常に大ざっぱな条件に基づいて非稼働理由を判定しており、その確度が十分では無かった。また、特許文献２の装置では、装置側で自動決定した非稼働理由を、ユーザが後から修正することはできなかった。その結果、特許文献２の装置で出力される稼働情報は、精度が低いという問題があった。 According to the device disclosed in Patent Document 2, the non-operation time is displayed for each non-operation reason, and furthermore, the non-operation reason is automatically determined, so that the operation state of the machine can be grasped with a simple operation. it can. However, in the device of Patent Document 2, when the function key is not pressed, the reason for non-operation is determined based on very rough conditions, and the accuracy is not sufficient. Further, in the apparatus of Patent Document 2, the reason for non-operation automatically determined on the apparatus side cannot be corrected later by the user. As a result, there is a problem that the operation information output by the apparatus of Patent Document 2 has low accuracy.
本発明は機械の稼働率向上の活動をこれまで以上に促すため、稼働情報をさらに深堀りして見える化することを目的とする。具体的には、従来のアラーム停止、停止、稼働の情報に加え、これら各々をさらに分類、見える化し、容易にＴｈｉｎｋ−Ｐｌａｎ−Ｄｏにつなげるようにすることを目的とする。より具体的には、本明細書では、機械の状態をより正確に管理できる稼働モニタリング装置を開示する。 An object of the present invention is to deepen and visualize the operation information in order to further promote the activity of improving the operation rate of the machine. Specifically, in addition to the conventional alarm stop, stop, and operation information, each of them is further classified and visualized, and the object is to easily connect to Think-Plan-Do. More specifically, the present specification discloses an operation monitoring device that can more accurately manage the state of the machine.
上述の課題を解決するために本明細書で開示する稼働モニタリング装置は、機械の状態を管理する稼働モニタリング装置であって、前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得する分析用データ取得部と、前記分析用データに基づいて、各時刻ごとに前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して、分析する非稼働理由分析部と、前記非稼働理由分析部による分析結果を記録した分析結果保存用データベースを格納する記憶部と、前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザに提示する出力部と、前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザの指示に応じて修正する修正部と、を備える。 In order to solve the above-described problem, an operation monitoring device disclosed in the present specification is an operation monitoring device that manages a state of a machine, and an analysis data acquisition unit that acquires analysis data including history information of the machine And the state of the machine at each time based on the analysis data, either the operating state in which the machine is operating, or a plurality of types of non-operating states classified according to the reason for non-operating Are recorded in the analysis result storage database, the storage unit storing the analysis result storage database in which the analysis result by the non-operation reason analysis unit is recorded, and the analysis result storage database An output unit that presents the analysis result to the user; and a correction unit that corrects the analysis result recorded in the analysis result storage database according to a user instruction.
また、本明細書で開示する稼働モニタリング装置は、記憶部と、ユーザに情報を出力する出力部と、ユーザからの操作を受け付ける入力部と、制御部と、を備え、前記制御部は、前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得し、前記分析用データに基づいて、各時刻ごとの前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して分析し、前記分析結果を記録した分析結果保存用データベースを記憶部に記憶させ、前記記憶部に記憶されている分析結果を前記出力部を介してユーザに提示し、さらに、前記記憶部に記憶されている分析結果を入力部を介して入力されたユーザの指示に応じて修正している。 The operation monitoring device disclosed in the present specification includes a storage unit, an output unit that outputs information to the user, an input unit that receives an operation from the user, and a control unit, Data for analysis including machine history information is acquired, and based on the data for analysis, the state of the machine at each time is classified according to the operating state in which the machine is operating and the reason for non-operation. A plurality of types of non-operating states are classified and analyzed, the analysis result storage database storing the analysis results is stored in a storage unit, and the analysis results stored in the storage unit are output as the output The analysis result stored in the storage unit is corrected according to a user instruction input through the input unit.
また、本明細書で開示する稼働モニタリング装置の制御プログラムは、機械の状態を管理する稼働モニタリング装置の制御プログラムであって、前記制御プログラムは、コンピュータに、前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得するステップと、前記分析用データに基づいて、各時刻ごとの前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して分析するステップと、前記分析結果を記憶部に記憶させるステップと、前記記憶部に記憶されている分析結果をユーザに提示するステップと、前記記憶部に記録されている分析結果をユーザの指示に応じて修正するステップと、を実行させるプログラムである。 Further, the control program for the operation monitoring device disclosed in the present specification is a control program for the operation monitoring device that manages the state of the machine, and the control program stores analysis data including history information of the machine in a computer. And a plurality of types of non-operating states classified according to the operating state in which the machine is operating and the reason for non-operating, based on the analysis data, the state of the machine at each time A step of storing the analysis result in a storage unit, a step of presenting the analysis result stored in the storage unit to a user, and a step of recording in the storage unit And a step of correcting the analysis result in accordance with a user instruction.
本明細書に開示する稼働モニタリング装置および制御プログラムによれば、ユーザが別途詳細分析を行うことなしに機械の状態をさらに深堀りして見える化することができる。 According to the operation monitoring device and the control program disclosed in the present specification, the state of the machine can be further deepened and visualized without the user performing detailed analysis separately.
図１は、本明細書で開示する稼働モニタリング装置１の物理構成を示すブロック線図である。また、図２は、稼働モニタリング装置１の機能構成を示すブロック線図である。なお、以下の説明では、機械１００の操作者を「オペレータ」と呼び、稼働モニタリング装置１の操作者を「ユーザ」と呼ぶ。 FIG. 1 is a block diagram showing a physical configuration of an operation monitoring apparatus 1 disclosed in this specification. FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the operation monitoring apparatus 1. In the following description, an operator of the machine 100 is referred to as an “operator”, and an operator of the operation monitoring apparatus 1 is referred to as a “user”.
はじめに、稼働モニタリング装置１の物理構成について図１を参照して説明する。稼働モニタリング装置１は、管理対象の機械１００の稼働状況を監視し、記録する装置である。管理対象の機械１００は、特に限定されない。したがって、機械１００は、例えば、生産現場で用いられる産業機械である。以下の説明では、特に、機械１００が、ワークを機械加工する工作機械である場合の例について説明する。 First, the physical configuration of the operation monitoring apparatus 1 will be described with reference to FIG. The operation monitoring device 1 is a device that monitors and records the operation status of the machine 100 to be managed. The machine 100 to be managed is not particularly limited. Therefore, the machine 100 is an industrial machine used at a production site, for example. In the following description, an example where the machine 100 is a machine tool for machining a workpiece will be described.
一つの稼働モニタリング装置１が管理する機械１００の個数は、１つでもよいし、複数でもよい。機械１００は、稼働モニタリング装置１と有線または無線で接続されており、稼働モニタリング装置１との間でデータの送受が可能となっている。 The number of machines 100 managed by one operation monitoring device 1 may be one or plural. The machine 100 is connected to the operation monitoring apparatus 1 by wire or wirelessly, and can transmit and receive data to and from the operation monitoring apparatus 1.
稼働モニタリング装置１は、各種演算を行う制御部２０、各種データおよび制御プログラムを記憶する記憶部２２、外部機器（例えば機械１００）と通信を行う通信インターフェース２４（以下「通信Ｉ／Ｆ２４」と呼ぶ）、ユーザからの操作を受け付ける入力部２８、ユーザに情報を出力する出力部２６、および、これらを接続するデータバス３０を有している。制御部２０は、例えば、１以上のＣＰＵ等で構成され、記憶部２２に記憶された制御プログラムに従って、各種演算を行う。記憶部２２は、各種データおよび制御プログラムを記憶するもので、例えば、磁気記憶装置（ハードディスクドライブなど）、半導体メモリ装置（例えばＳＳＤ、ＳＤカード等）で構成される。この記憶部２２には、コンピュータを稼働モニタリング装置１として機能させるための専用の制御プログラムが記憶されている。また、記憶部２２には、後述する稼働実績データベース２、分析結果保存用データベース５、変換用パラメータファイル１０、分析用パラメータファイル９等が記憶される。 The operation monitoring apparatus 1 includes a control unit 20 that performs various calculations, a storage unit 22 that stores various data and a control program, and a communication interface 24 (hereinafter referred to as “communication I / F 24”) that communicates with an external device (for example, the machine 100). ), An input unit 28 that receives an operation from the user, an output unit 26 that outputs information to the user, and a data bus 30 that connects them. The control unit 20 includes, for example, one or more CPUs and performs various calculations according to a control program stored in the storage unit 22. The storage unit 22 stores various data and control programs, and includes, for example, a magnetic storage device (such as a hard disk drive) and a semiconductor memory device (such as an SSD or SD card). The storage unit 22 stores a dedicated control program for causing the computer to function as the operation monitoring device 1. The storage unit 22 also stores an operation result database 2, an analysis result storage database 5, a conversion parameter file 10, an analysis parameter file 9, and the like which will be described later.
出力部２６は、各種情報をユーザに出力するもので、例えば、ディスプレイ、スピーカー、プリンタ、ランプ等で構成される。入力部２８は、ユーザの操作を受け付けるもので、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の手で操作される機器に加えて、または替えて、マイク、カメラ等のように非接触で操作される機器を有していてもよい。 The output unit 26 outputs various types of information to the user, and includes, for example, a display, a speaker, a printer, a lamp, and the like. The input unit 28 receives a user operation. For example, in addition to or in place of devices operated by hands such as a keyboard, a mouse, and a touch panel, devices that are operated in a non-contact manner such as a microphone and a camera. You may have.
こうした稼働モニタリング装置１は、機械１００とは物理的に離間して設けられた装置でもよい。したがって、稼働モニタリング装置１は、稼働モニタリング装置１の制御プログラムがインストールされたパーソナルコンピュータや、携帯型の情報端末装置（いわゆる携帯電話やスマートフォン、タブレット端末等）でもよい。また、別の形態として、稼働モニタリング装置１は、管理対象の機械１００に組み込まれてもよい。この場合、稼働モニタリング装置１は、機械１００と通信するための通信Ｉ／Ｆ２４は、有さなくてもよい。 Such an operation monitoring device 1 may be a device that is physically separated from the machine 100. Therefore, the operation monitoring device 1 may be a personal computer in which the control program of the operation monitoring device 1 is installed, or a portable information terminal device (so-called mobile phone, smartphone, tablet terminal, etc.). As another form, the operation monitoring apparatus 1 may be incorporated in the machine 100 to be managed. In this case, the operation monitoring apparatus 1 may not have the communication I / F 24 for communicating with the machine 100.
また、稼働モニタリング装置１は、物理的に単一の装置である必要はなく、物理的に分離した複数の装置で構成されてもよい。例えば、機械１００と、当該機械１００と通信可能な情報端末装置と、で一つの稼働モニタリング装置１を構成してもよい。したがって、例えば、ユーザからの指示を携帯型の情報端末装置で受け付け、当該指示に応じた処理を機械１００で行い、その処理結果を情報端末装置のディスプレイに表示してもよい。 Moreover, the operation monitoring apparatus 1 does not need to be a physically single apparatus, and may be configured by a plurality of physically separated apparatuses. For example, one operation monitoring device 1 may be configured by the machine 100 and an information terminal device that can communicate with the machine 100. Therefore, for example, an instruction from a user may be received by a portable information terminal device, a process corresponding to the instruction may be performed by the machine 100, and the processing result may be displayed on a display of the information terminal apparatus.
次に、稼働モニタリング装置１の機能構成について、図２を参照して説明する。稼働モニタリング装置１は、稼働実績データベース２、分析用データ変換部３、非稼働理由分析部４、分析結果保存用データベース５、表示部６、修正部７、分析用パラメータ更新部８、分析用パラメータファイル９、変換用パラメータファイル１０を備えている。 Next, the functional configuration of the operation monitoring apparatus 1 will be described with reference to FIG. The operation monitoring device 1 includes an operation result database 2, an analysis data conversion unit 3, a non-operation reason analysis unit 4, an analysis result storage database 5, a display unit 6, a correction unit 7, an analysis parameter update unit 8, and an analysis parameter. A file 9 and a conversion parameter file 10 are provided.
稼働実績データベース２には、機械構成やサイズ、各機械の識別情報（例えば機械のシリアルＮｏ、製造Ｎｏ等）を含む機械情報と、機械１００の履歴情報（いわゆるログデータ）と、が記録されている。履歴情報には、例えば、操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴が含まれる。操作履歴は、オペレータが機械１００に対して行った操作の履歴である。稼働履歴には、さらに、運転モードや操作モード、加工プログラムなどの変遷履歴が含まれる。ここで、運転モードは、機械１００の運転状態を示すものである。例えば、機械１００が工作機械の場合、運転モードには、ワークを加工する一連の機械動作を既述した加工プログラムを実行して機械１００を連続的に自動で動かす「自動運転モード」、ボタン操作等により一手ずつ手動で機械１００を動かす「手動運転モード」等が含まれる。操作モードは、機械１００に対する操作対象を示すものである。例えば、機械１００が工作機械の場合、操作モードには、機械１００で使用する工具を設定・管理する「工具設定モード」、機械１００で使用する加工プログラムを設置・管理する「パラメータ設定モード」等を含む。操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴は、機械１００の制御装置などから出力された情報を該当する時刻と対応づけて記憶したものである。なお、履歴情報には、上述した操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴に替えて、または、加えて、さらに、他の情報が含まれてもよい。例えば、履歴情報は、機械１００に搭載される各種センサの記録、加工に使用した工具・治具・加工プログラム等の情報を含んでもよい。また、モニタリング対象の機械１００の種類によっては、履歴情報は、全く異なる種類の情報を含んでもよい。 In the operation result database 2, machine configuration and size, machine information including identification information of each machine (for example, machine serial number, manufacturing number, etc.) and history information (so-called log data) of the machine 100 are recorded. Yes. The history information includes, for example, an operation history, an alarm history, and an operation history. The operation history is a history of operations performed on the machine 100 by the operator. The operation history further includes a transition history such as an operation mode, an operation mode, and a machining program. Here, the operation mode indicates the operation state of the machine 100. For example, when the machine 100 is a machine tool, the operation mode includes an “automatic operation mode” in which a machining program that already describes a series of machine operations for machining a workpiece is executed to automatically and continuously move the machine 100, button operation For example, a “manual operation mode” in which the machine 100 is manually moved one by one by, for example, is included. The operation mode indicates an operation target for the machine 100. For example, when the machine 100 is a machine tool, the operation mode includes a “tool setting mode” for setting and managing a tool used in the machine 100, a “parameter setting mode” for installing and managing a machining program used in the machine 100, and the like. including. The operation history, alarm history, and operation history are information output from the control device of the machine 100 and stored in association with the corresponding time. The history information may include other information in addition to or in addition to the above-described operation history, alarm history, and operation history. For example, the history information may include information such as tools, jigs, and machining programs used for recording and machining various sensors mounted on the machine 100. Further, depending on the type of the machine 100 to be monitored, the history information may include completely different types of information.
分析用データ変換部３は、稼働実績データベース２から出力された機械情報、履歴情報（例えば、操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴等の各情報）を、後述する機械状態の分析に用いる分析用データに変換し、非稼働理由分析部４に出力する。したがって、分析用データ変換部３は、分析用データを取得する「分析用データ取得部」として機能する。この分析用データの変換（取得）は、機械状態の分析が指示されたタイミングで実行する。機械状態の分析の指示は、ユーザの操作に応じて出力されてもよいし、ユーザの操作に替えてまたは加えて、稼働モニタリング装置１が日時や経過時間に応じて自動的に出力してもよい。したがって、分析の指示は、所定時間間隔で定期的に出力されてもよいし、所定の日時に達したタイミングで出力されてもよいし、基準イベントからの経過時間が一定以上になるタイミングで出力されてもよい。基準イベントとしては、前回の分析処理の実行や、機械１００の電源オン等が、挙げられる。 The analysis data conversion unit 3 uses the machine information and history information output from the operation result database 2 (for example, each information such as operation history, alarm history, operation history, etc.) for analysis data to be used for analyzing the machine state to be described later. And output to the non-operation reason analysis unit 4. Therefore, the analysis data conversion unit 3 functions as an “analysis data acquisition unit” that acquires analysis data. The conversion (acquisition) of the analysis data is executed at the timing when the analysis of the machine state is instructed. The machine state analysis instruction may be output according to the user's operation, or may be output automatically by the operation monitoring device 1 according to the date and time or in addition to or in addition to the user's operation. Good. Therefore, the analysis instruction may be output periodically at a predetermined time interval, may be output at a timing when a predetermined date / time is reached, or output at a timing when the elapsed time from the reference event becomes a certain time or more. May be. Examples of the reference event include execution of the previous analysis process, power-on of the machine 100, and the like.
記憶部２２には、分析用データへの変換条件を示す分析用パラメータファイル９が記憶されている。変換条件としては、例えば、分析対象とする期間の開始日時および終了日時、分析に使用する稼働実績データベース２のデータ項目等が含まれる。分析用データ変換部３は、この分析用パラメータファイル９に記録されている変換条件に合致するデータのみを、分析用データとして、出力する。なお、分析用パラメータファイル９の内容のうち、分析対象期間は、ユーザの指示により適宜、変更されてもよいし、分析実行タイミングに合わせて自動的に設定されるようにしてもよい。分析対象期間を自動的に設定する場合、分析対象期間は、例えば、「１２時間前から現時刻まで」のように時間を基準として設定してもよいし、「最後に機械１００の電源をオンしたタイミングから現時刻まで」のように所定のイベントを基準として設定してもよい。一方、分析に使用するデータ項目は、後述する非稼働理由分析部４が用いる分析アルゴリズムが不変の場合には、原則として不変となる。一方で、分析アルゴリズムを変更した場合には、その変更に合わせて、分析用データとして抽出するデータ項目も、変更することが望ましい。 The storage unit 22 stores an analysis parameter file 9 indicating conversion conditions for analysis data. The conversion conditions include, for example, the start date and end date and time of the period to be analyzed, the data items of the operation result database 2 used for analysis, and the like. The analysis data conversion unit 3 outputs only data that matches the conversion conditions recorded in the analysis parameter file 9 as analysis data. Of the contents of the analysis parameter file 9, the analysis target period may be appropriately changed according to a user instruction, or may be automatically set in accordance with the analysis execution timing. When the analysis target period is automatically set, the analysis target period may be set based on time, for example, “from 12 hours before to the current time”, or “the machine 100 is turned on last. It is also possible to set a predetermined event as a reference, such as “from the timing to the current time”. On the other hand, the data items used for the analysis are unchanged in principle when the analysis algorithm used by the non-working reason analysis unit 4 described later is unchanged. On the other hand, when the analysis algorithm is changed, it is desirable to change the data items extracted as analysis data in accordance with the change.
非稼働理由分析部４では、分析用データ変換部３から出力された分析用データに基づき、また、分析用パラメータファイル９を参照しながら、各時刻ごとの機械状態を分析する。ここで、機械状態には、前記機械が稼働している稼働状態と、前記機械が稼働していない非稼働状態と、が含まれる。さらに、非稼働状態は、その非稼働の理由によって、複数種類に細分化される。例えば、機械１００が工作機械の場合、非稼働状態は、さらに、「ワーク段取」、「工具段取」、「治具段取」、「プログラム準備」、「加工中の停止」、「オペレータ不在」、「その他」、といった７種類の機械状態に分類できる。したがって、非稼働理由分析部４は、機械１００が非稼働である場合に、その非稼働理由を分析する部分とも言える。なお、ここで挙げた７種類の非稼働理由は、一例であり、適宜、変更されてもよく、また、その種類数も７種類より多くても、少なくてもよい。記憶部２２には、この分析の際に、非稼働理由分析部４が参照する分析用パラメータファイル９が記憶されている。分析用パラメータファイル９は、分析の基準となる情報を記録したファイルである。 The non-working reason analysis unit 4 analyzes the machine state at each time based on the analysis data output from the analysis data conversion unit 3 and referring to the analysis parameter file 9. Here, the machine state includes an operating state in which the machine is operating and a non-operating state in which the machine is not operating. Furthermore, the non-operating state is subdivided into a plurality of types depending on the reason for non-operating. For example, when the machine 100 is a machine tool, the non-operating state further includes “work setup”, “tool setup”, “jig setup”, “program preparation”, “stop during machining”, “operator” It can be classified into seven types of machine states such as “absent” and “other”. Therefore, it can be said that the non-operation reason analysis unit 4 analyzes the non-operation reason when the machine 100 is non-operation. The seven types of non-operation reasons listed here are examples, and may be changed as appropriate. The number of types may be more or less than seven. The storage unit 22 stores an analysis parameter file 9 that is referred to by the non-working reason analysis unit 4 during this analysis. The analysis parameter file 9 is a file in which information serving as a reference for analysis is recorded.
機械状態の分析に用いられる分析アルゴリズムは、特に限定されない。したがって、機械状態の分析には、例えば、ＡＩすなわち人工知能を利用することが出来る。この場合、分析用パラメータファイル９には、人工知能が、分析用データから機械状態を判定するために必要な関数およびパラメータが記録されている。また、この関数およびパラメータは、人工知能の学習に伴い、適宜、修正される。 The analysis algorithm used for the analysis of the machine state is not particularly limited. Therefore, for example, AI, that is, artificial intelligence can be used for the analysis of the machine state. In this case, the analysis parameter file 9 records functions and parameters necessary for the artificial intelligence to determine the machine state from the analysis data. In addition, this function and parameters are appropriately corrected as the artificial intelligence is learned.
また、別の例として、非稼働理由分析部４は、例えば、各機械状態ごとに、判定規則を定めておき、この判定規則に従い、機械状態を判定してもよい。判定規則としては、例えば、「一定時間以上操作が無い場合は、オペレータ不在」、「アラーム発生後に操作が有る場合はアラームによる停止」等が挙げられる。いずれにしても、この非稼働理由分析部４で分析された結果は分析結果保存用データベース５に出力される。 As another example, the non-operation reason analysis unit 4 may determine a machine state in accordance with, for example, a determination rule for each machine state. As the determination rule, for example, “when there is no operation for a certain period of time, there is no operator”, “when there is an operation after occurrence of an alarm, stop by an alarm”, and the like can be cited. In any case, the result analyzed by the non-working reason analysis unit 4 is output to the analysis result storage database 5.
また、１つの時刻・時間帯について特定する機械状態は、１種類に限定される必要はなく、非稼働理由分析部４は、各時刻ごとに１以上の機械状態の候補と、各機械状態の候補の確度と、を算出してもよい。例えば、ある時刻における機械状態の候補として、工具段取（確度５５％）、プログラム準備（確度２５％）、加工中の停止（確度１２％）等のように、複数の機械状態の候補を算出してもよい。 Further, the machine state to be identified for one time / time zone is not necessarily limited to one type, and the non-operation reason analysis unit 4 can select one or more machine state candidates and each machine state for each time. Candidate accuracy may be calculated. For example, as a machine state candidate at a certain time, a plurality of machine state candidates are calculated such as tool setup (accuracy 55%), program preparation (accuracy 25%), and stop during machining (accuracy 12%). May be.
分析の際に参照する情報の一例としては以下のものを挙げることができる。即ち、待ちによる非稼働ではオペレータ不在の待ちなどがあり、オペレータ不在での待ちでは加工完了後の操作なし、アラーム発生後の操作なし、などが考えられる。次に停止によるロスではアラーム発生後の操作、などが考えられる。最後に段取によるロスでは治具・工具の準備、プログラム作成時の操作モード、操作内容、ワークの着脱時の運転モード、操作モード、などが考えられる。 Examples of information referred to in the analysis include the following. That is, in the non-operation due to waiting, there is waiting for the absence of an operator, and in waiting without an operator, there is no operation after completion of machining, no operation after occurrence of an alarm, and the like. Next, in the case of loss due to a stop, an operation after the occurrence of an alarm is considered. Finally, the loss due to setup may be jig / tool preparation, operation mode when creating a program, operation content, operation mode when attaching / detaching a workpiece, operation mode, and the like.
記憶部２２には、分析結果保存用データベース５も記憶されている。この分析結果保存用データベース５には、分析結果として、各時刻の機械状態が保存される。表示部６（出力部２６）は、この分析結果を表示して作業者に示す。なお、分析に人工知能を利用する場合等、各時刻における機械状態ごとの確度も算出した場合には、当該確度についても分析結果として保存する。図３、図４は分析結果の表示の一例を示すもので、図３では、表形式として機械状態ごとの累積時間と、その割合を一覧表で示している。図４においては、各時刻において機械１００が稼働中、ワーク段取り中、工具段取り中、治具段取り中、プログラム準備中、加工の停止中、オペレータ不在、その他の各分類の何れであったかを横軸を時間とする帯グラフで示している。これによりユーザは詳細に分析された情報を容易に確認することができる。なお、図３、図４に示した表示形式は、いずれも一例であり、適宜、変更されてもよい。例えば、図３の表示形式（一覧表形式）に替えて、機械状態ごとの時間割合を円グラフとして表示してもよい。また、図４に示すように各時刻毎の機械状態を表示する場合には、当該機械状態の確度も併せて表示してもよい。確度も併せて表示することで、ユーザは、機械状態の推定精度の低い時間帯、ひいては、分析結果の修正が必要な可能性が高い時間帯を、容易に特定できる。 The storage unit 22 also stores an analysis result storage database 5. In the analysis result storage database 5, the machine state at each time is stored as an analysis result. The display unit 6 (output unit 26) displays this analysis result and shows it to the operator. When the accuracy for each machine state at each time is also calculated, such as when using artificial intelligence for analysis, the accuracy is also stored as an analysis result. FIG. 3 and FIG. 4 show an example of the display of the analysis result. In FIG. 3, the accumulated time for each machine state and the ratio thereof are shown in a list form as a table format. In FIG. 4, the horizontal axis indicates whether the machine 100 is operating, workpiece setup, tool setup, jig setup, program preparation, machining stop, operator absent, or other categories at each time. Is shown as a time band graph. Thus, the user can easily confirm the information analyzed in detail. Note that the display formats shown in FIGS. 3 and 4 are only examples, and may be changed as appropriate. For example, instead of the display format (list format) in FIG. 3, the time ratio for each machine state may be displayed as a pie chart. Further, when the machine state at each time is displayed as shown in FIG. 4, the accuracy of the machine state may also be displayed. By displaying the accuracy together, the user can easily identify the time zone where the accuracy of estimating the machine state is low, and hence the time zone where the analysis result is likely to be corrected.
ところで、こうした分析を行っても、非稼働理由分析部４で判定された機械状態と、実際の機械状態とが一致しないケースも生じることがある。そのような場合、ユーザは、入力部２８を操作して、分析結果保存用データベース５に記録されている分析結果の修正を指示できる。ユーザから修正指示を受けると、修正部７は、分析結果を修正する。修正前の分析結果は、「分析後の機械状態」、修正後の分析結果は、「修正後の機械状態」として、それぞれ区別して、分析結果保存用データベース５に保存される。また、表示部６には、この「分析後の機械状態」（修正前の分析結果）および「修正後の機械状態」（修正後の分析結果）の双方が、表示され、ユーザに提示される。 By the way, even if such an analysis is performed, there may be a case where the machine state determined by the non-operation reason analysis unit 4 does not match the actual machine state. In such a case, the user can operate the input unit 28 to instruct correction of the analysis result recorded in the analysis result storage database 5. When receiving a correction instruction from the user, the correction unit 7 corrects the analysis result. The analysis result before correction is stored in the analysis result storage database 5 as “machine state after analysis” and the analysis result after correction is distinguished as “machine state after correction”. Further, both the “machine state after analysis” (analysis result before correction) and “machine state after correction” (analysis result after correction) are displayed on the display unit 6 and presented to the user. .
この修正の指示の形態は、特に限定されない。したがって、例えば、ユーザが、修正したい期間の「開始時刻」と「終了時刻」と修正後の機械状態である「分類」と、を指定する形態としてもよい。また、必要に応じて、ユーザが、修正内容に加えて、修正理由も、入力できるようにしてもよい。図５は、ユーザが入力した修正データの一例を示している。修正後の「分類」は、ユーザが、文字列を入力するのでもよいが、リスト形式で画面表示された選択肢から選べるようにしてもよい。この場合、選択肢は、非稼働理由分析部４で分析するものと同種のものを設ける。また、分析に人工知能を利用した場合、各時刻における分類項目として確度の高い項目から順にリストの上位に表示してもよい。かかる構成とすることで、ユーザは変更すべき分類項目を選ぶ際の参考とすることができる。 The form of this correction instruction is not particularly limited. Therefore, for example, the user may specify “start time” and “end time” of a period to be corrected and “classification” that is a machine state after correction. Moreover, you may enable it for a user to input the reason for correction in addition to the correction content as needed. FIG. 5 shows an example of the correction data input by the user. As the “classification” after correction, the user may input a character string, or may select from choices displayed on the screen in a list format. In this case, the same type of options as those analyzed by the non-operation reason analysis unit 4 are provided. In addition, when artificial intelligence is used for the analysis, the items may be displayed at the top of the list in order from the item with the highest accuracy as the classification item at each time. With this configuration, the user can be a reference when selecting a classification item to be changed.
図６は、図５の修正を実行した場合の「修正後の機械状態」（修正後の分析結果）の一例を示す図である。図４、図６を比較すると明らかな通り、図５の修正を実行することで、１１：１５〜１１：３０の期間が、修正前（図４）では、「ワーク段取」状態と「稼働」状態との繰り返しであったのが、修正後（図６）では、全て「稼働」状態に修正されている。また、１３：５０〜１４：１５の期間が、修正前（図４）では、「ワーク段取」状態と「稼働」状態との繰り返しであったのが、修正後（図６）では、全て「プログラム準備」状態に修正されている。また、図３において、「更新結果」の列は、修正後の機械状態の累積時間と、その割合を示している。図３から明らかな通り、図５の修正を実行することで、「プログラム準備」の累積時間が増加し、「稼働中」、「ワーク段取」の累積時間が減少する。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of “machine state after correction” (analysis result after correction) when the correction of FIG. 5 is executed. As is clear from comparison between FIGS. 4 and 6, by executing the correction of FIG. 5, the period of 11:15 to 11:30 is the “work setup” state and the “operation” before the correction (FIG. 4). ”State is repeated, but after the correction (FIG. 6), all have been corrected to the“ operating ”state. Further, the period from 13:50 to 14:15 was repeated between the “work setup” state and the “operation” state before the correction (FIG. 4), but after the correction (FIG. 6), It has been corrected to "Program ready" status. In FIG. 3, the column “update result” indicates the accumulated time of the machine state after correction and the ratio thereof. As is apparent from FIG. 3, by executing the correction of FIG. 5, the accumulated time of “program preparation” increases, and the accumulated time of “in operation” and “work setup” decreases.
そして、図４と図６の分析結果を単一の画面に同時に表示することで、稼働状態を一層正確に把握できるようになる。この場合、図９に示されるような従来の、簡易的なグラフも同時に表示するようにしてもよい。また、当然ながら、分析結果の修正が行われた場合、修正前の分析結果は表示せず、修正後の分析結果のみを表示するのでもよい。 Then, by simultaneously displaying the analysis results of FIGS. 4 and 6 on a single screen, the operating state can be grasped more accurately. In this case, a conventional simple graph as shown in FIG. 9 may be displayed at the same time. Of course, when the analysis result is corrected, the analysis result before the correction may not be displayed, and only the analysis result after the correction may be displayed.
分析用パラメータ更新部８は、分析用パラメータファイル９の更新が指示された場合に、分析用パラメータファイル９を修正し、更新する。より具体的には、分析用パラメータ更新部８では、分析結果保存用データベース５から出力された「修正後の機械状態」と、分析に使用した稼働実績データベース２から出力された機械情報および履歴情報（例えば、操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴等の各情報）と、に基づき、非稼働理由分析部４の出力する分析後の機械状態が、「修正後の機械状態」となるように分析に必要なパラメータを再計算する。そして、分析用パラメータ更新部８は、再計算した結果に基づき分析用パラメータファイル９を出力し、既存の分析用パラメータファイル９と置き換える。例えば、分析に人工知能を利用する場合、修正後の分析結果である「修正後の機械状態」および分析に利用した分析用データは、人工知能を学習させるための教師データとして利用できる。このように、修正内容に応じて、分析用パラメータファイル９も修正することで、分析の精度をより向上できる。 The analysis parameter update unit 8 corrects and updates the analysis parameter file 9 when the analysis parameter file 9 is instructed to be updated. More specifically, in the analysis parameter update unit 8, the “corrected machine state” output from the analysis result storage database 5, and the machine information and history information output from the operation result database 2 used for analysis. Based on (for example, each information such as operation history, alarm history, operation history, etc.), the analysis is performed so that the machine state after analysis output by the non-operation reason analysis unit 4 becomes the “machine state after correction”. Recalculate necessary parameters. Then, the analysis parameter update unit 8 outputs the analysis parameter file 9 based on the recalculated result, and replaces the existing analysis parameter file 9. For example, when using artificial intelligence for analysis, the “corrected machine state”, which is the analysis result after correction, and the analysis data used for the analysis can be used as teacher data for learning artificial intelligence. Thus, the accuracy of analysis can be further improved by correcting the analysis parameter file 9 according to the correction contents.
なお、分析用パラメータファイル９の更新指示は、分析結果の修正が行われる度に出力されてもよいし、ユーザの操作に基づいて出力されてもよい。また、別の形態として、更新指示は、稼働モニタリング装置１側で自動的に出力してもよい。この場合、稼働モニタリング装置１は、日時や経過時間等の時間を基準として更新指示を出力してもよいし、特定のイベント（例えば、装置の起動ボタンがオンされる等）が発生するタイミングで更新指示を出力してもよい。 The update instruction for the analysis parameter file 9 may be output every time the analysis result is corrected, or may be output based on a user operation. As another form, the update instruction may be automatically output on the operation monitoring device 1 side. In this case, the operation monitoring apparatus 1 may output an update instruction with reference to time such as date and time or elapsed time, or at a timing when a specific event (for example, a start button of the apparatus is turned on) occurs. An update instruction may be output.
次に、この稼働モニタリング装置１による機械１００の管理処理の流れについて図７を参照して説明する。図７は、管理処理の流れを示すフローチャートである。稼働モニタリング装置１の制御部２０は、機械１００の履歴情報（例えば、操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴等の各情報）を、随時、収集し、稼働実績データベース２（記憶部２２）に保存する履歴収集処理を実行している。この履歴収集処理と並行して、制御部２０は、図７に示す管理処理を実行する。管理処理では、まず、分析用パラメータファイル９の更新指示の有無を判断する（Ｓ１０）。この更新指示は、上述した通り、ユーザの操作に応じて出力されてもよいし、時刻情報等に基づいて稼働モニタリング装置１側で自動的に出力されてもよい。また、後述する修正指示（Ｓ２０）の出力と連動して、更新指示が出力されてもよい。更新指示が無い場合には、ステップＳ１２に進む。一方、更新指示があった場合、分析用パラメータ更新部８（制御部２０）は、分析結果保存用データベース５に記憶されている「修正後の機械状態」と分析に使用した機械情報および履歴情報とに基づいて、分析用パラメータファイル９を修正し、修正後のファイルを新たな分析用パラメータファイル９として保存する。 Next, the flow of management processing of the machine 100 by the operation monitoring apparatus 1 will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart showing the flow of management processing. The control unit 20 of the operation monitoring device 1 collects history information of the machine 100 (for example, each information such as an operation history, an alarm history, and an operation history) as needed, and stores the collected information in the operation result database 2 (storage unit 22). History collection processing is being executed. In parallel with this history collection process, the control unit 20 executes the management process shown in FIG. In the management process, first, it is determined whether or not there is an update instruction for the analysis parameter file 9 (S10). As described above, this update instruction may be output according to a user operation, or may be automatically output on the operation monitoring apparatus 1 side based on time information or the like. In addition, an update instruction may be output in conjunction with an output of a correction instruction (S20) described later. If there is no update instruction, the process proceeds to step S12. On the other hand, when there is an update instruction, the analysis parameter update unit 8 (the control unit 20) stores the “corrected machine state” stored in the analysis result storage database 5 and the machine information and history information used for the analysis. Based on the above, the analysis parameter file 9 is corrected, and the corrected file is saved as a new analysis parameter file 9.
ステップＳ１２では、機械状態の分析指示の有無を判断する。この分析指示は、上述したとおり、ユーザの操作に応じて出力されてもよいし、時刻情報等に基づいて稼働モニタリング装置１側で自動的に出力されてもよい。分析指示が無い場合には、制御部２０は、ステップＳ２０へと進む。一方、分析指示があった場合、分析用データ変換部３（制御部２０）は、分析用データを取得する（Ｓ１３）。具体的には、分析用データ変換部３は、稼働実績データベース２から、変換用パラメータファイル１０に記録されている条件に合致するデータを分析用データとして抽出する。 In step S12, it is determined whether there is a machine state analysis instruction. As described above, this analysis instruction may be output in response to a user operation, or may be automatically output on the operation monitoring apparatus 1 side based on time information or the like. If there is no analysis instruction, the control unit 20 proceeds to step S20. On the other hand, when there is an analysis instruction, the analysis data conversion unit 3 (control unit 20) acquires the analysis data (S13). Specifically, the analysis data conversion unit 3 extracts data that matches the conditions recorded in the conversion parameter file 10 from the operation result database 2 as analysis data.
非稼働理由分析部４（制御部２０）は、取得した分析用データに基づいて、また、分析用パラメータファイル９を参照して、各時刻ごとの機械状態を分析する（Ｓ１４）。非稼働理由分析部４（制御部２０）は、得られた分析結果を「分析後の機械状態」として、分析結果保存用データベース５（記憶部２２）に記憶する（Ｓ１６）。 The non-operation reason analysis unit 4 (control unit 20) analyzes the machine state at each time based on the acquired analysis data and with reference to the analysis parameter file 9 (S14). The non-working reason analysis unit 4 (control unit 20) stores the obtained analysis result as the “machine state after analysis” in the analysis result storage database 5 (storage unit 22) (S16).
制御部２０は、この「分析後の機械状態」を、適当な表示形態、例えば、図３や図４に示すような表示形態で、表示部６（出力部２６）に表示させる（Ｓ１８）。 The control unit 20 displays the “machine state after analysis” on the display unit 6 (output unit 26) in an appropriate display form, for example, a display form as shown in FIG. 3 or FIG. 4 (S18).
その後、修正部７（制御部２０）は、分析結果についての修正指示の有無を確認する（Ｓ２０）。修正の指示があった場合には、修正部７（制御部２０）は、当該修正指示に応じて、分析結果を修正し、修正後の分析結果を「修正後の機械状態」として分析結果保存用データベース５（記憶部２２）に記憶する（Ｓ２２）。換言すれば、「分析後の機械状態」は、修正することなく、そのまま、分析結果保存用データベース５（記憶部２２）に記憶しておく。 Thereafter, the correction unit 7 (control unit 20) confirms whether or not there is a correction instruction for the analysis result (S20). When there is an instruction for correction, the correction unit 7 (the control unit 20) corrects the analysis result in accordance with the correction instruction, and saves the analysis result as the “corrected machine state” as the corrected analysis result. Stored in the database 5 (storage unit 22) (S22). In other words, the “machine state after analysis” is stored in the analysis result storage database 5 (storage unit 22) without correction.
「分析後の機械状態」が記憶されれば、制御部２０は、ステップＳ１８に戻り、分析結果を表示部６（出力部２６）に表示する。このとき、表示されるのは、修正前および修正後の分析結果、すなわち、「分析後の機械状態」および「分析前の機械状態」の双方である。そして、再度の修正指示がないかを確認する（Ｓ２０）。 If the “machine state after analysis” is stored, the control unit 20 returns to step S18 and displays the analysis result on the display unit 6 (output unit 26). At this time, the analysis results before and after the correction, that is, both “the machine state after the analysis” and “the machine state before the analysis” are displayed. Then, it is confirmed whether there is another correction instruction (S20).
ステップＳ２０で修正の指示が無い場合には、管理処理の終了指示の有無を確認する（Ｓ２６）。ユーザから当該管理処理の終了が指示された場合、当該処理は、終了する。一方、終了指示がない場合には、ステップＳ１０に戻り、上述の処理を繰り返す。 If there is no correction instruction in step S20, it is confirmed whether or not there is an instruction to end the management process (S26). When the user gives an instruction to end the management process, the process ends. On the other hand, if there is no end instruction, the process returns to step S10 and the above-described processing is repeated.
なお、本明細書で開示する稼働モニタリング装置１は、例えば、通常のパーソナルコンピュータなどにより実現することが可能であり、その場合、表示部６は通常のパーソナルコンピュータのディスプレイにより実現されるものである。また、情報の形式やソフトウェアの構成を変更することにより、稼働実績データベース２に保存される情報を、分析に適した形式で保存できるようにし、分析用パラメータを非稼働理由分析部４に入力するようにするなど、適宜構成を変更してもよい。 The operation monitoring device 1 disclosed in the present specification can be realized by, for example, a normal personal computer, and in this case, the display unit 6 is realized by a display of a normal personal computer. . Further, by changing the information format and software configuration, the information stored in the operation result database 2 can be stored in a format suitable for analysis, and the analysis parameters are input to the non-operation reason analysis unit 4. For example, the configuration may be changed as appropriate.
１ 稼働モニタリング装置、２ 稼働実績データベース、３ 分析用データ変換部（分析用データ取得部）、４ 非稼働理由分析部、５ 分析結果保存用データベース、６ 表示部、７ 修正部、８ 分析用パラメータ更新部、９ 分析用パラメータファイル、２０ 制御部、２２ 記憶部、２４ 通信インターフェース、２６ 出力部、２８ 入力部、３０ データバス、１００ 機械。
1 operation monitoring device, 2 operation result database, 3 analysis data conversion unit (analysis data acquisition unit), 4 non-operation reason analysis unit, 5 analysis result storage database, 6 display unit, 7 correction unit, 8 analysis parameters Update unit, 9 analysis parameter file, 20 control unit, 22 storage unit, 24 communication interface, 26 output unit, 28 input unit, 30 data bus, 100 machine.
Claims (7)
前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得する分析用データ取得部と、
前記分析用データに基づいて、各時刻ごとに前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して、分析する非稼働理由分析部と、
前記非稼働理由分析部による分析結果を記録した分析結果保存用データベースを格納する記憶部と、
前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザに提示する出力部と、
前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザの指示に応じて修正する修正部と、
を備える、ことを特徴とする稼働モニタリング装置。 An operation monitoring device that manages the state of the machine,
An analytical data acquisition unit for acquiring analytical data including history information of the machine;
Based on the data for analysis, the state of the machine at each time is either an operating state in which the machine is operating or a plurality of types of non-operating states classified according to the reason for non-operating Non-working reason analysis part to classify and analyze,
A storage unit for storing an analysis result storage database in which the analysis result by the non-operation reason analysis unit is recorded;
An output unit for presenting the analysis result recorded in the analysis result storage database to the user;
A correction unit for correcting the analysis result recorded in the analysis result storage database according to a user instruction;
An operation monitoring device comprising:
前記記憶部は、さらに、前記分析の基準となる情報を記録した分析用パラメータファイルも記憶しており、
前記非稼働理由分析部は、分析用パラメータファイルを参照して、前記機械状態を分析する、
ことを特徴とする稼働モニタリング装置。 The operation monitoring device according to claim 1,
The storage unit further stores an analysis parameter file in which information serving as a reference for the analysis is recorded,
The non-operation reason analysis unit analyzes the machine state with reference to an analysis parameter file.
An operation monitoring device characterized by that.
前記修正部による前記分析結果の修正に応じて、前記分析用パラメータファイルを修正する分析用パラメータファイル更新部を備える、ことを特徴とする稼働モニタリング装置。 The operation monitoring device according to claim 2, further comprising:
An operation monitoring apparatus comprising: an analysis parameter file update unit that corrects the analysis parameter file in accordance with the correction of the analysis result by the correction unit.
前記非稼働理由分析部は、各時刻ごとに１以上の機械状態の候補と、各機械状態の候補の確度と、を算出し、
前記１以上の機械状態の候補は、前記分析結果の修正候補として、その確度の高い順にユーザに提示される、
ことを特徴とする稼働モニタリング装置。 The operation monitoring device according to any one of claims 1 to 3,
The non-working reason analysis unit calculates one or more machine state candidates and the accuracy of each machine state candidate for each time,
The one or more machine state candidates are presented to the user in descending order of accuracy as correction candidates for the analysis result.
An operation monitoring device characterized by that.
分析結果保存用データベースは、前記修正部による修正前の分析結果と、前記修正部による修正後の分析結果と、を記憶しており、
前記出力部は、前記修正前の分析結果と前記修正後の分析結果との双方をユーザに提示する、
ことを特徴とする稼働モニタリング装置。 The operation monitoring device according to any one of claims 1 to 4,
The analysis result storage database stores analysis results before correction by the correction unit and analysis results after correction by the correction unit.
The output unit presents both the analysis result before the correction and the analysis result after the correction to the user.
An operation monitoring device characterized by that.
記憶部と、
ユーザに情報を出力する出力部と、
ユーザからの操作を受け付ける入力部と、
制御部と、
を備え、
前記制御部は、前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得し、前記分析用データに基づいて、各時刻ごとの前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して分析し、前記分析結果を記録した分析結果保存用データベースを記憶部に記憶させ、前記記憶部に記憶されている分析結果を前記出力部を介してユーザに提示し、さらに、前記記憶部に記憶されている分析結果を入力部を介して入力されたユーザの指示に応じて修正している、
ことを特徴とする稼働モニタリング装置。 An operation monitoring device that manages the state of the machine,
A storage unit;
An output unit for outputting information to the user;
An input unit for receiving an operation from the user;
A control unit;
With
The control unit acquires analysis data including history information of the machine, and based on the analysis data, the state of the machine at each time is changed to an operating state in which the machine is operating and a non-operating state. A plurality of types of non-operating states classified according to the reason for the analysis, the analysis result storage database storing the analysis result is stored in the storage unit, and stored in the storage unit Presenting the analysis result to the user via the output unit, and further correcting the analysis result stored in the storage unit according to the user's instruction input via the input unit,
An operation monitoring device characterized by that.
前記制御プログラムは、コンピュータに、
前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得するステップと、
前記分析用データに基づいて、各時刻ごとの前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して分析するステップと、
前記分析結果を記憶部に記憶させるステップと、
前記記憶部に記憶されている分析結果をユーザに提示するステップと、
前記記憶部に記録されている分析結果をユーザの指示に応じて修正するステップと、
を実行させるプログラムである、ことを特徴とする制御プログラム。
A control program for an operation monitoring device that manages the state of the machine,
The control program is stored in a computer.
Obtaining analytical data including history information of the machine;
Based on the data for analysis, the state of the machine at each time is either an operating state in which the machine is operating or a plurality of types of non-operating states classified according to the reason for non-operating Classifying and analyzing,
Storing the analysis result in a storage unit;
Presenting the analysis result stored in the storage unit to the user;
Correcting the analysis result recorded in the storage unit according to a user instruction;
A control program characterized by being executed.
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