JP2020135520A - 計算機システム及び施設の監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに負担をかけず、かつ、精度よく施設全体の稼働状態を監視する。【解決手段】機器を有する施設には、画像を含む施設稼働データを生成するカメラが設置され、計算機システムは、施設稼働データを取得するデータ取得部と、施設稼働データに含まれる画像に基づいて、施設において行われる作業を特定する作業特定部と、作業の流れを示す時系列情報を出力する出力部と、を備え、作業特定部は、画像に含まれる対象物を特定し、対象物に関する情報に基づいて作業を特定し、作業、作業が行われた期間、及び作業に関連する機器を対応付けた作業分析データを生成し、出力部は、作業分析データを用いて時系列情報又は統計情報を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、複数の機器を有する施設の稼働状態の監視技術に関する。

様々な機器が稼働する製造工場等の施設では、生産性の向上が課題となっている。生産性を向上させるためには、施設の稼働状態を把握することが重要である。施設の稼働状態を把握する技術として、例えば、特許文献１に記載の技術が知られている。

特許文献１には、「設備運転状態計測装置１は、設備１０ａの運転状態に応じて変化する設備１０ａの消費電力を取得する電力データ取得部１２と、消費電力に基づき設備１０ａの運転状態を少なくとも、稼働状態または停止状態であると判定する運転状態判定部７と、運転状態判定部７によって判定された停止状態について、作業者からの設備１０ａの停止要因の入力を受け付け、該入力に基づいて当該停止状態について停止要因を設定する要因入力部９と、停止要因毎に、対応する該停止状態が継続した期間と該停止状態が継続した期間における消費電力を積算した消費電力量とを求める積算部６とを備えるので、設備１０ａの停止要因別に停止状態の継続時間と消費電力量とを計測できる。」ことが記載されている。

特開２０１０−２６２６２７号公報

特許文献１に記載の技術を用いることによって、ユーザは設備（機器）の状態を把握するができる。しかし、特許文献１では、停止状態の要因等を人が入力する必要があるため、ユーザの負担が大きく、また、入力漏れ又は入力ミス等が発生する可能性がある。また、特許文献１に記載の技術は、設備（機器）の状態を監視するものであって、施設の稼働に関連する作業を自動的に監視する技術ではない。例えば、操作パネルの操作、清掃、部品の交換等の機器の状態と関連しない作業を自動的に、かつ、精度よく特定することができない。

したがって、特許文献１に記載の技術では、施設全体の稼働状態を、ユーザに負担をかけず、かつ、精度よく監視することができない。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、機器を有する施設の稼働状態を監視する計算機システムであって、前記施設には、カメラが設置され、前記カメラは、任意の空間の画像を含む第１の施設稼働データを生成し、前記計算機システムは、前記第１の施設稼働データを取得するデータ取得部と、前記第１の施設稼働データに含まれる画像に基づいて、前記施設において行われる作業を特定する作業特定部と、前記作業特定部の処理結果に基づいて生成される情報を出力する出力部と、を備え、前記作業特定部は、前記画像に含まれる対象物を特定し、前記対象物に関する情報を含む第１の分析データを生成し、前記第１の分析データに基づいて、前記作業を特定し、前記特定された作業、当該作業が行われた期間、及び当該作業に関連する機器を対応付けた作業分析データを生成し、前記出力部は、前記作業分析データを用いて、前記機器に関連する作業の流れを示す時系列情報又は前記機器に関連する作業の統計情報の少なくともいずれかを出力する。

本発明の一形態によれば、施設全体の稼働状態を、ユーザに負担をかけず、かつ、精度よく監視することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

実施例１の計算機システムの構成例を示す図である。 実施例１の施設稼働データ管理情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の施設管理情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の判定基準情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の作業分析情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の分析サーバが実行する作業分析処理を説明するフローチャートである。 実施例１の分析サーバが実行する分析処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の分析サーバが実行する画像認識処理の結果の一例を示す図である。 実施例１の分析サーバが実行する作業特定処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の分析サーバが実行する提示処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の分析サーバが出力する提示情報に基づいて表示される画面の一例を示す図である。 実施例２の計算機システムの構成例を示す図である。実施例３の計算機システムの構成例を示す図である。 実施例３の計算機システムの構成例を示す図である。 実施例４の計算機システムの構成例を示す図である。 実施例４の生産計画情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例４の生産計画情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例４の施策実績情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例４の分析サーバが実行する評価処理の一例を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明する発明の構成において、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」等の表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数又は順序を限定するものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、及び範囲等は、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲等を表していない場合がある。したがって、本発明では、図面等に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲等に限定されない。

図１は、実施例１の計算機システムの構成例を示す図である。

計算機システムは、施設１００、分析サーバ１０１、及びデータサーバ１０２から構成される。

施設１００及び分析サーバ１０１は、ネットワーク１０３を介して接続される。ネットワーク１０３は、例えば、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット等である。なお、本発明は、ネットワーク１０３の種別に限定されない。また、ネットワーク１０３の接続方式は、有線又は無線のいずれでもよい。

分析サーバ１０１及びデータサーバ１０２は、直接又は図示しないネットワークを介して互いに接続される。

施設１００は、製品を製造する工場等である。施設１００には、エッジ装置１１１、複数の機器１１２、複数のセンサ１１３、及び複数のカメラ１１４が設置されている。また、施設１００では、作業員１１５が所定の作業を行っている。なお、図１では、施設１００に設置されているエッジ装置１１１は一つであるが、複数設置されてもよい。

機器１１２は、所定の工程を行う機械であり、例えば、プレス機である。なお、本発明は、施設１００に設置される機器１１２の種類及び数に限定されない。

センサ１１３は、機器１１２の稼働状態を示す値及び機器１１２の周辺の環境を示す値等を計測し、計測値を監視データとして含む施設稼働データをエッジ装置１１１に送信する。センサ１１３は、音、温度、電流、距離等、画像以外の値を計測する。なお、センサ１１３は、機器１１２とは別々に設置されてもよいし、機器１１２に内蔵されてもよいし、機器１１２に接する場所に設置されてもよい。また、センサ１１３は、磁石及びテープ等の簡易な方法で追加することもできる。

カメラ１１４は、所定の空間の画像を取得し、画像を監視データとして含む施設稼働データをエッジ装置１１１に送信する。なお、一つのカメラ１１４にセンサ１１３を取り付けてもよい。例えば、汎用的なインタフェースを有するカメラ１１４に、温度センサ及びデプスセンサ等のセンサ１１３を取り付けてもよい。

エッジ装置１１１は、複数のセンサ１１３及び複数のカメラ１１４から取得した施設稼働データを分析サーバ１０１に送信する。エッジ装置１１１は、プロセッサ１２０、メモリ１２１、及びネットワークインタフェース１２２を備える。

なお、図１に示すエッジ装置１１１のハードウェア構成は一例であってこれに限定されない。例えば、エッジ装置１１１はＩ／Ｏインタフェースを備えてもよい。

プロセッサ１２０は、メモリ１２１に格納されるプログラムを実行する。プロセッサ１２０がプログラムにしたがって処理を実行することによって、特定の機能を実現する機能部（モジュール）として動作する。以下の説明では、機能部を主語に処理を説明する場合、プロセッサ１２０が当該機能部を実現するプログラムを実行していることを示す。

メモリ１２１は、プロセッサ１２０が実行するプログラム及びプログラムが使用するデータを格納する。また、メモリ１２１は、プログラムが一時的に使用するワークエリアを含む。

メモリ１２１は、センサ１１３及びカメラ１１４を制御するセンサ制御部１３０を実現するプログラムを格納する。なお、メモリ１２１には他のプログラムが格納されてもよい。

センサ制御部１３０は、施設稼働データの取得タイミング等を制御できる。

ネットワークインタフェース１２２は、ネットワークを介して、他の装置と通信するためのインタフェースである。

データサーバ１０２は、各種データ及び情報を格納する。データサーバ１０２は、図示しない、プロセッサ、メモリ、ネットワークインタフェース、及び記憶装置を備える。記憶装置は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等、データを永続的に格納する。

本実施例のデータサーバ１０２は、分析サーバ１０１から受信した施設稼働データを施設稼働データ管理情報１７０に格納し、また、分析サーバ１０１からの要求に応じて、施設稼働データ管理情報１７０から施設稼働データを読み出し、当該施設稼働データを分析サーバ１０１に送信する。施設稼働データ管理情報１７０のデータ構造の詳細は図２を用いて説明する。

分析サーバ１０１は、施設稼働データを用いて、施設１００で行われる作業を特定するための処理を実行する。分析サーバ１０１が特定する作業には、機器１１２の稼働による加工等の作業と、機器１１２の停止中に作業員１１５が行う清掃及び点検等の作業（周辺作業）とが含まれる。

分析サーバ１０１は、プロセッサ１４０、メモリ１４１、ネットワークインタフェース１４２、及びＩ／Ｏインタフェース１４３を備える。なお、図１に示す分析サーバ１０１のハードウェア構成は一例であってこれに限定されない。例えば、分析サーバ１０１は記憶装置を備えてもよい。

プロセッサ１４０、メモリ１４１、及びネットワークインタフェース１４２は、プロセッサ１２０、メモリ１２１、及びネットワークインタフェース１２２と同様のハードウェアである。メモリ１２１に格納されるプログラム及び情報については後述する。

Ｉ／Ｏインタフェース１４３は、外部装置と接続するためのインタフェースである。分析サーバ１０１は、Ｉ／Ｏインタフェース１４３を介して、入力装置１４４及び出力装置１４５と接続する。入力装置１４４は、キーボード、マウス、及びタッチパネル等、データ、コマンド、要求等を入力するための装置である。出力装置１４５は、ディスプレイ及びプリンタ等、分析サーバ１０１から出力されるデータ及び情報を出力するための装置である。

メモリ１４１は、データ取得部１５０、分析部１５１、作業特定部１５２、及び作業情報出力部１５３を実現するプログラムを格納する。また、メモリ１４１は、施設管理情報１６０、判定基準情報１６１、及び作業分析情報１６２を格納する。

なお、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等のプログラムは省略している。なお、メモリ１４１に格納されるプログラム及び情報は、データサーバ１０２に格納されてもよい。この場合、分析サーバ１０１は、データサーバ１０２からプログラム及び情報を取得し、メモリ１４１にロードする。

施設管理情報１６０は、施設１００に設置されるセンサ１１３及びカメラ１１４と、監視対象の機器１１２との対応関係を管理するための情報である。施設管理情報１６０のデータ構造の詳細は図３を用いて説明する。

判定基準情報１６１は、作業を特定するための判定基準を管理するための情報である。判定基準情報１６１のデータ構造の詳細は図４を用いて説明する。

作業分析情報１６２は、作業特定部１５２が実行した処理結果である作業分析データを管理するための情報である。作業分析情報１６２のデータ構造の詳細は図５を用いて説明する。

データ取得部１５０は、エッジ装置１１１から送信された施設稼働データを取得し、データサーバ１０２に送信する。また、データ取得部１５０は、必要に応じて、データサーバ１０２から施設稼働データを取得する。分析部１５１は、施設稼働データを分析する。作業特定部１５２は、施設稼働データの分析結果に基づいて、施設の稼働に関連する作業を特定する。作業情報出力部１５３は、特定された作業に関する情報を出力する。

なお、分析サーバ１０１が有する各機能部については、複数の機能部を一つの機能部にまとめてもよいし、一つの機能部を機能毎に複数の機能部に分けてもよい。例えば、作業特定部１５２に分析部１５１の機能を含めてもよい。

図２は、実施例１の施設稼働データ管理情報１７０のデータ構造の一例を示す図である。

施設稼働データ管理情報１７０は、時刻２０１、センサＩＤ２０２、種別２０３、及び監視データ２０４から構成されるレコードを格納する。一つのレコードが一つの施設稼働データに対応する。なお、図２に示すレコードの構造は一例であってこれに限定されない。

時刻２０１は、時刻を格納するフィールドである。時刻２０１には、センサ１１３が値を計測した時刻、カメラ１１４が画像を取得した時刻、又は、施設稼働データが生成された時刻等が格納される。

センサＩＤ２０２は、施設稼働データを生成したセンサ１１３又はカメラ１１４の識別情報を格納するフィールドである。

種別２０３は、施設稼働データに含まれる監視データの種別を示す情報を格納するフィールドである。例えば、温度センサによって生成された施設稼働データの場合、種別２０３には「温度」が格納される。また、カメラ１１４によって生成された施設稼働データの場合、種別２０３には「画像」が格納される。

なお、センサＩＤ２０２に基づいてデータの種別を判別できる場合、レコードには種別２０３が含まれなくてもよい。

監視データ２０４は、施設稼働データに含まれる監視データを格納するフィールドである。

図３は、実施例１の施設管理情報１６０のデータ構造の一例を示す図である。

施設管理情報１６０は、センサＩＤ３０１及び機器３０２から構成されるレコードを格納する。一つのレコードが一つのセンサ１１３又はカメラ１１４に対応する。なお、図３に示すレコードの構造は一例であってこれに限定されない。

センサＩＤ３０１は、センサＩＤ２０２と同一のフィールドである。機器３０２は、センサ１１３又はカメラ１１４の観察対象の機器１１２の識別情報を格納するフィールドである。一つのセンサ１１３又はカメラ１１４が、複数の機器１１２を観察対象としている場合、当該レコードの機器３０２には複数の機器１１２の識別情報が格納される。

図４は、実施例１の判定基準情報１６１のデータ構造の一例を示す図である。

判定基準情報１６１は、ＩＤ４０１、機器４０２、作業４０３、判定基準４０４、及び優先度４０５から構成されるレコードを格納する。一つのレコードが一つの判定基準に対応する。なお、図４に示すレコードの構造は一例であってこれに限定されない。

ＩＤ４０１は、判定基準情報１６１に設定される判定基準（レコード）を一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。

機器４０２は、判定基準を提供する機器１１２の識別情報を格納するフィールドである。機器４０２は、判定基準を用いて作業を特定する場合に使用する施設稼働データを特定するための情報として用いられる。

なお、複数の機器１１２が連動した作業の判定基準を定義するレコードの機器４０２には、複数の機器１１２の識別情報が格納される。

作業４０３は、作業の種別を格納するフィールドである。

判定基準４０４は、判定基準を格納するフィールドである。判定基準４０４には、施設稼働データ又は施設稼働データの分析結果に基づいて定義される判定基準の情報が格納される。例えば、判定基準４０４には条件式等が格納される。

実施例１では、機器１１２の稼働状態を特定する判定基準は、センサ１１３が取得した監視データに基づいて定義される。また、機器１１２の停止状態を特定する判定基準及び機器１１２の停止状態に行われていた作業を特定する判定基準は、カメラ１１４から取得した監視データに基づいて定義される。なお、カメラ１１４及びセンサ１１３のそれぞれから取得した監視データを用いた判定基準であってもよい。

優先度４０５は、判定基準の選択順番を示す優先度を格納するフィールドである。本実施例の優先度４０５には数字が格納される。ここでは、「１」が最も優先度が高いものとする。なお、判定順番を特に考慮する必要がない場合、優先度４０５は、空欄でもよいし、同じ値が設定されてもよい。

図５は、実施例１の作業分析情報１６２のデータ構造の一例を示す図である。

作業分析情報１６２は、ＩＤ５０１、機器５０２、作業５０３、期間５０４、及びセンサＩＤ５０５から構成されるレコードを格納する。一つのレコードが一つの作業分析データに対応する。なお、図５に示すレコードの構造は一例であってこれに限定されない。

ＩＤ５０１は、作業分析データ（レコード）を一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。

機器５０２は、特定された作業に関連する機器１１２の識別情報を格納するフィールドである。複数の機器１１２が関連する作業の場合、機器５０２には複数の機器１１２の識別情報が格納される。

作業５０３は、特定された作業の種別を格納するフィールドである。

期間５０４は、特定された作業が行われていた期間を格納するフィールドである。

センサＩＤ５０５は、作業を特定するために参照した施設稼働データを生成したセンサ１１３及びカメラ１１４の識別情報を格納するフィールドである。

図６は、実施例１の分析サーバ１０１が実行する作業分析処理を説明するフローチャートである。

分析サーバ１０１は、入力装置１４４を介して分析要求を受け付けた場合、又は、周期的に、以下で説明する作業分析処理を実行する。

分析サーバ１０１は、処理条件を設定する（ステップＳ６０１）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（処理Ａ１）分析部１５１は、分析対象となる機器１１２を選択する。機器１１２が指定された分析要求を受信した場合、分析部１５１は、当該機器１１２をターゲット機器群に選択する。特に機器１１２が指定されていない場合、分析部１５１は、施設１００の全ての機器１１２をターゲット機器群に選択する。

（処理Ａ２）分析部１５１は処理期間を設定する。期間が指定された分析要求を受信した場合、分析部１５１は、当該期間を処理期間として設定する。特に、期間が指定されていない場合、分析部１５１は、所定の基準に従って処理期間を設定する。例えば、分析部１５１は、現在から１カ月前の期間を処理期間として設定する。

（処理Ａ３）分析部１５１は、ターゲット機器群及び処理期間を処理条件として設定する。以上がステップＳ６０１の処理の説明である。

次に、分析サーバ１０１は、処理条件に基づいて、データサーバ１０２から施設稼働データを取得する（ステップＳ６０２）。

具体的には、分析部１５１は、処理条件に基づいて設定された、機器１１２の識別情報及び期間を含むデータ読出要求をデータ取得部１５０に出力する。データ取得部１５０は、当該データ読出要求をデータサーバ１０２に送信し、施設稼働データを取得する。データ取得部１５０は、取得した施設稼働データをワークエリアに一時的に格納する。

次に、分析サーバ１０１は、取得した施設稼働データを変換する（ステップＳ６０３）。

例えば、施設稼働データに含まれる監視データが画像の場合、分析部１５１は、リサイズ、マスキング、ノイズ除去、及びフォーマット変換等の処理を実行する。施設稼働データに含まれる監視データが値の場合、分析部１５１は、フィルタ及び高速フーリエ変換等の処理を実行する。

次に、分析サーバ１０１は、変換された施設稼働データを用いた分析処理を実行する（ステップＳ６０４）。

具体的には、分析部１５１が、分析処理を実行し、施設稼働データに分析結果を対応付けてワークエリアに格納する。分析処理の詳細は図７を用いて説明する。

次に、分析サーバ１０１は、施設稼働データの計測間隔をそろえるための時間合わせ処理を実行する（ステップＳ６０５）。

具体的には、作業特定部１５２は、補間、予測、及び間引き等を行うことによって施設稼働データの計測間隔をそろえる。計測間隔をそろえるための処理は公知の技術であるため、詳細な説明は省略する。

次に、分析サーバ１０１は作業特定処理を実行し（ステップＳ６０６）、その後、作業分析処理を終了する。作業特定処理の詳細は図９を用いて説明する。

図７は、実施例１の分析サーバ１０１が実行する分析処理の一例を説明するフローチャートである。図８は、実施例１の分析サーバ１０１が実行する画像認識処理の結果の一例を示す図である。

分析部１５１は、ワークエリアに格納された施設稼働データの中からターゲット施設稼働データを選択する（ステップＳ７０１）。例えば、分析部１５１は、時刻が古い順にターゲット施設稼働データを選択する。

次に、分析部１５１は、ターゲット施設稼働データに含まれる監視データが画像であるか否かを判定する（ステップＳ７０２）。

ターゲット施設稼働データに含まれる監視データが画像であると判定された場合、分析部１５１は、画像認識処理を実行する（ステップＳ７０３）。その後、分析部１５１はステップＳ７０５に進む。具体的には、以下のような処理が実行される。

（処理Ｂ１）分析部１５１は、画像に含まれる機器１１２、作業員１１５、及び道具等の対象物を検出するための処理を実行する。例えば、図８のような認識結果が出力される。

図８は、対象物として人８０１及び工具８０２が検出された画像８００を示す。検出方法１は、対象物を示す矩形を抽出する検出方法である。検出方法２は、対象物の輪郭を抽出する検出方法である。

なお、画像認識処理のアルゴリズムは予め設定されているものとする。なお、画像認識処理は公知の技術であるため、詳細な説明は省略する。なお、本発明は、画像認識処理のアルゴリズムに限定されない。

（処理Ｂ２）分析部１５１は、対象物のクラス及び位置（領域）を画像分析データとして出力する。分析部１５１は、ターゲット施設稼働データに対応付けた画像分析データをワークエリアに格納する。

なお、分析部１５１は、複数の対象物が検出された場合、各対象物間の配置関係及び距離を算出し、算出結果を画像分析データに含めてもよい。この場合、分析部１５１は、センサ１１３から取得した施設稼働データを用いてもよい。以上がステップＳ７０３の処理の説明である。

ターゲット施設稼働データに含まれる監視データが画像ではないと判定された場合、分析部１５１は、閾値判定処理を実行する（ステップＳ７０４）。その後、分析部１５１はステップＳ７０５に進む。具体的には、以下のような処理が実行される。

（処理Ｃ１）分析部１５１は、監視データ（値）及び閾値の比較を行い、比較結果に基づいてイベントデータを生成する。

例えば、分析部１５１は、電流が第１の閾値より大きいか否かを判定し、電流が第１の閾値より大きい場合、機器１１２の稼働を示すイベントデータを生成する。

（処理Ｃ２）分析部１５１は、ターゲット施設稼働データに対応付けたイベントデータをワークエリアに格納する。

なお、監視データの種別毎の閾値及び比較方法が定義されたアルゴリズムは予め設定されているものとする。以上がステップＳ７０４の処理の説明である。

ステップＳ７０５では、分析部１５１は、全ての施設稼働データの処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ７０５）。

全ての施設稼働データの処理が完了していないと判定された場合、分析部１５１は、ステップＳ７０１に戻り、同様の処理を実行する。

全ての施設稼働データの処理が完了したと判定された場合、分析部１５１は分析処理を終了する。

図９は、実施例１の分析サーバ１０１が実行する作業特定処理の一例を説明するフローチャートである。

作業特定部１５２は、時刻変数ｔに初期時刻ｔ＿０を設定する（ステップＳ９０１）。ここで、初期時刻ｔ＿０は取得した施設稼働データの最も過去の時刻である。また、取得した施設稼働データの最も未来の時刻は終了時刻ｔ＿ｅｎｄとして設定される。

次に、作業特定部１５２は、時刻２０１が時刻変数ｔに一致する施設稼働データを選択する（ステップＳ９０２）。このとき、作業特定部１５２は、施設稼働データのセンサＩＤ２０２に基づいて施設管理情報１６０を参照することによって、ターゲットとなる機器１１２を特定する。

次に、作業特定部１５２は、判定基準情報１６１を参照して、ターゲット機器１１２に関連する判定基準を選択する（ステップＳ９０３）。

具体的には、作業特定部１５２は、優先度の高い順に判定基準を選択する。特に優先度が設定されていない場合には、作業特定部１５２は、上のレコードから順に、又は、ランダムに選択してもよい。

次に、作業特定部１５２は、選択された施設稼働データに対応付けられる画像分析データ又はイベントデータに基づいて、選択された判定基準を満たすか否かを判定する（ステップＳ９０４）。

選択された判定基準を満たさないと判定された場合、作業特定部１５２は、ターゲット機器１１２に関連する全ての判定基準について処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ９０５）。

ターゲット機器１１２に関連する全ての判定基準について処理が完了していないと判定された場合、作業特定部１５２は、ステップＳ９０３に戻り、同様の処理を実行する。

ターゲット機器１１２に関連する全ての判定基準について処理が完了したと判定された場合、作業特定部１５２はステップＳ９０９に進む。

ステップＳ９０４において、選択された判定基準を満たすと判定された場合、作業特定部１５２は、判定基準に対応する作業が前回特定された作業と同一であるか否かを判定する（ステップＳ９０６）。

具体的には、作業特定部１５２は、作業分析情報１６２を参照し、現在更新中のレコードの作業５０３に格納される作業と、特定された作業とが一致するか否かを判定する。

判定基準に対応する作業が前回特定された作業と異なると判定された場合、作業特定部１５２は、作業分析情報１６２に作業分析データを追加し（ステップＳ９０７）、その後、ステップＳ９０９に進む。具体的には、以下のような処理が実行される。

（処理Ｄ１）作業特定部１５２は、作業分析情報１６２にレコードを追加し、追加されたレコードのＩＤ５０１にレコードの識別情報を設定する。

（処理Ｄ２）作業特定部１５２は、追加されたレコードの機器５０２にターゲット機器１１２の識別情報を設定し、作業５０３に、判定基準に対応する作業を設定する。

（処理Ｄ３）作業特定部１５２は、追加されたレコードの期間５０４に、期間の開始時刻として時刻変数ｔの値を設定する。

（処理Ｄ４）作業特定部１５２は、追加されたレコードのセンサＩＤ５０５に、選択された施設稼働データのセンサＩＤ２０２の値を設定する。以上が、ステップＳ９０７の処理の説明である。

判定基準に対応する作業が前回特定された作業と一致すると判定された場合、作業特定部１５２は、作業分析情報１６２の作業分析データを更新し（ステップＳ９０８）、その後、ステップＳ９０９に進む。具体的には以下のような処理が実行される。

（処理Ｅ１）作業特定部１５２は、機器５０２及び作業５０３の組合せが、ターゲット機器１１２の識別情報及び判定基準に対応する作業の組合せと一致するレコードを検索する。

（処理Ｅ２）作業特定部１５２は、検索されたレコードの期間５０４に、期間の終了時刻として時刻変数ｔの値を設定する。すでに終了時刻が設定されている場合、時刻変数ｔの値が上書きされる。

（処理Ｅ３）作業特定部１５２は、追加されたレコードのセンサＩＤ５０５に、選択された施設稼働データのセンサＩＤ２０２の値を設定する。以上が、ステップＳ９０８の処理の説明である。

ステップＳ９０９では、作業特定部１５２は、時刻変数ｔがｔ＿ｅｎｄに一致するか否かを判定する（ステップＳ９０９）。

時刻変数ｔがｔ＿ｅｎｄに一致しないと判定された場合、作業特定部１５２は、時刻変数ｔに計測間隔Δｔを加算した時刻を、時刻変数ｔに設定する（ステップＳ９１０）。その後、作業特定部１５２は、ステップＳ９０３に戻り、同様の処理を実行する。計測間隔Δｔは、時間合わせ処理が実行された後の施設稼働データの時刻の最小間隔を表す。

時刻変数ｔがｔ＿ｅｎｄに一致すると判定された場合、作業特定部１５２は作業特定処理を終了する。

図１０は、実施例１の分析サーバ１０１が実行する提示処理の一例を説明するフローチャートである。図１１は、実施例１の分析サーバ１０１が出力する提示情報に基づいて表示される画面の一例を示す図である。

分析サーバ１０１は、提示要求を受信した場合、以下で説明する提示処理を開始する。提示要求は、図１１に示すような表示画面１１００を用いて送信される。ここで、表示画面１１００について説明する。

表示画面１１００は、例えば、出力装置１４５に表示される画面であって、提示条件入力欄１１０１、アイコン説明欄１１０２、時系列表示欄１１０３、日別集計結果表示欄１１０４、及び指定期間集計結果表示欄１１０５を含む。なお、表示画面１１００に含まれる各欄は一例であってこれに限定されない。表示画面１１００は、図示しない欄を含んでもよいし、前述のいずれかの欄を含まなくてもよい。

提示条件入力欄１１０１は、提示する作業分析データを指定するための提示条件を入力する欄である。提示条件入力欄１１０１は、期間欄１１１１、機器欄１１１２、及び表示ボタン１１１３が含まれる。

期間欄１１１１は、表示する期間を指定するための欄である。機器欄１１１２は、確認する機器１１２を指定するための欄である。表示ボタン１１１３は、提示要求を出力するためのボタンである。ユーザが表示ボタン１１１３を操作した場合、期間欄１１１１及び機器欄１１１２に設定した値を提示条件として含む提示要求が送信される。

アイコン説明欄１１０２は、各作業に対応するアイコンを例示する欄である。

時系列表示欄１１０３は、機器欄１１１２において指定された機器１１２の日単位の作業分析データの時系列を表示する欄である。稼働に対応する作業は上段に表示され、それ以外の作業は下段に表示される。日別集計結果表示欄１１０４は、一日の各作業の割合を示すグラフを表示する欄である。指定期間集計結果表示欄１１０５は、期間欄１１１１で指定された期間における各作業の割合を示す円グラフを表示する欄である。

ユーザは、時系列表示欄１１０３、日別集計結果表示欄１１０４、及び指定期間集計結果表示欄１１０５を参照することによって、施設の稼働の問題点、改善点等を容易に特定することができる。

なお、分析サーバ１０１は、施設１００における作業のスケジュール及び勤務シフト等を管理する情報にアクセス可能な場合、時系列情報及び統計情報に、作業の具体的な内容等を示す情報を含めてもよい。また、分析サーバ１０１は、勤務シフトに合わせた表示となるように時系列情報及び統計情報を生成してもよい。

なお、複数の機器１１２の時系列情報及び統計情報を提示できるような画面でもよい。

図１０の説明に戻る。

作業情報出力部１５３は、作業分析情報１６２から所定の作業分析データを取得する（ステップＳ１００１）。

具体的には、作業分析処理が終了した後に開始された提示処理の場合、作業情報出力部１５３は、機器５０２が指定された機器１１２の識別情報に一致し、かつ、期間５０４が指定された期間と重複する作業分析データを取得する。

次に、作業情報出力部１５３は、取得した作業分析データを用いて、提示項目として出力するデータを含む提示情報を生成し、提示情報を出力する（ステップＳ１００２）。その後、作業情報出力部１５３は提示処理を終了する。

例えば、作業情報出力部１５３は、ある機器１１２に関連する一日の作業の流れを示す時系列情報を生成し、また、ある機器１１２に関連する一週間の各作業の作業時間の割合等を示す統計情報を生成する。

なお、作業情報出力部１５３は、必要に応じて、施設稼働データを出力してもよい。例えば、時系列表示欄１１０３の所定の作業のアイコンにカーソルが重なった場合、作業情報出力部１５３は、カーソルに対応する時刻の施設稼働データを出力する。

なお、分析サーバ１０１には複数の施設１００が接続されてもよい。この場合、分析サーバ１０１は、施設１００毎に、施設管理情報１６０、判定基準情報１６１、及び作業分析情報１６２を保持し、また、データサーバ１０２は、施設１００毎に、施設稼働データ管理情報１７０を保持する。

実施例１によれば、分析サーバ１０１は、画像及び画像以外の値を用いることによって、機器１１２が停止している場合に行われる作業を自動的に特定できる。機器１１２の停止中に行われる作業を入力する必要がないため、ユーザの負担を低減でき、また、入力ミス等を回避することができる。また、分析の時間分解能を向上させることができる。また、実施例１によれば、分析サーバ１０１は、時系列の作業分析データをユーザに提示することによって、施設の稼働の問題点、改善点等を容易に特定することができる。

したがって、ユーザに負担をかけず、かつ、精度よく施設全体の稼働状態を監視するシステム及び方法を実現できる。

実施例２は、分析サーバ１０１及びエッジ装置１１１の機能構成が異なる。以下、実施例１との差異を中心に実施例２について説明する。

図１２は、実施例２の計算機システムの構成例を示す図である。

実施例２の計算機システムの構成は実施例１と同一である。ただし、実施例２では、施設１００にデータサーバ１０２が接続される。実施例２の施設１００の構成は実施例１と同一である。実施例２のデータサーバ１０２が管理する施設稼働データ管理情報１７０は実施例１と同一である。実施例２の分析サーバ１０１及びエッジ装置１１１のハードウェア構成は実施例１と同一である。

実施例２では、分析サーバ１０１及びエッジ装置１１１の機能構成が異なる。具体的には、実施例２のエッジ装置１１１は、センサ制御部１３０の他に、分析部１５１及び作業特定部１５２を有し、また、施設管理情報１６０及び判定基準情報１６１を保持する。また、実施例２の分析サーバ１０１は、作業情報出力部１５３を有し、作業分析情報１６２を保持する。

実施例２のエッジ装置１１１は、センサ１１３及びカメラ１１４から取得した施設稼働データをデータサーバ１０２に送信する。また、エッジ装置１１１は、周期的に、又は、実行要求を受信した場合、作業分析処理を実行し、作業分析データを分析サーバ１０１に送信する。実施例２の作業分析処理は実施例１と同一である。また、実施例２の施設管理情報１６０及び判定基準情報１６１は実施例１と同一である。

実施例２の分析サーバ１０１は、作業分析データを受信した場合、作業分析情報１６２に作業分析データを格納する。また、分析サーバ１０１は、提示要求を受信した場合、提示処理を実行する。実施例２の提示処理は実施例１と同一である。また、実施例２の作業分析情報１６２は実施例１と同一である。

実施例２では、作業分析処理の実行時に、ネットワーク１０３を介した施設稼働データの送受信を行う必要がないため、作業分析処理の高速化を実現できる。また、分析サーバ１０１には作業分析データのみが送信されるため、ネットワーク１０３の使用帯域を削減することができる。

実施例３では、分析サーバ１０１が画像認識処理及び閾値判定処理で使用するアルゴリズムを生成するための学習処理を実行する。以下、実施例１との差異を中心に実施例３について説明する。

図１３は、実施例３の計算機システムの構成例を示す図である。

実施例３の計算機システムの構成は実施例１と同一である。実施例３の施設１００の構成は実施例１と同一である。実施例３のエッジ装置１１１のハードウェア構成及びソフトウェア構成は実施例１と同一である。なお、実施例３の施設１００内の構成は実施例１と同一であるため、図１４では、施設１００内の構成は省略している。

実施例３のデータサーバ１０２が管理する施設稼働データ管理情報１７０は実施例１と同一である。

実施例３の分析サーバ１０１のハードウェア構成は実施例１と同一である。実施例３では、分析サーバ１０１のソフトウェア構成が異なる。

実施例３の分析サーバ１０１は、画像認識処理及び閾値判定処理で使用するアルゴリズムを生成する学習部１３００を有する。

なお、実施例３のデータ取得部１５０、分析部１５１、作業特定部１５２、及び作業情報出力部１５３が有する機能は実施例１と同一である。また、実施例３の施設管理情報１６０、判定基準情報１６１、及び作業分析情報１６２は実施例１と同一である。

学習部１３００は、対象物を含む画像及び教師データ（対象物の抽出画像）から構成される学習データを用いて、画像から対象物を検出するためのアルゴリズムを生成するための学習処理を実行する。これによって、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等が生成される。

また、学習部１３００は、値及び教師データ（イベント）から構成される学習データを用いて、各イベントを特定するための閾値及び比較方法を含むアルゴリズムを生成するための学習処理を実行する。

実施例３によれば、施設１００の状態、監視する空間、及び監視する値に応じて、様々なアルゴリズムを自動的に生成することができる。これによって、ユーザのニーズに沿った作業の判定を行うことができる。

実施例４は、分析サーバ１０１が作業分析データを用いて施設１００の生産性を向上させる施策を提示する。以下、実施例１との差異を中心に実施例４について説明する。

図１４は、実施例４の計算機システムの構成例を示す図である。

実施例４の計算機システムの構成は実施例１と同一である。実施例４の施設１００の構成は実施例１と同一である。実施例４のエッジ装置１１１のハードウェア構成及びソフトウェア構成は実施例１と同一である。なお、実施例４の施設１００内の構成は実施例１と同一であるため、図１４では、施設１００内の構成は省略している。

実施例４では、データサーバ１０２が施策実績情報１４２０を保持する。施策実績情報１４２０のデータ構造の詳細は図１６を用いて説明する。なお、実施例４の施設稼働データ管理情報１７０は実施例１と同一である。

実施例４の分析サーバ１０１のハードウェア構成は実施例１と同一である。実施例４では、分析サーバ１０１のソフトウェア構成が異なる。実施例４の分析サーバ１０１は、生産性を向上させるための改善が必要か否かを判定する評価部１４００を有し、また、評価部１４００が参照する生産計画情報１４１０を保持する。生産計画情報１４１０のデータ構造の詳細は図１５Ａ及び図１５Ｂを用いて説明する。

なお、実施例４のデータ取得部１５０、分析部１５１、作業特定部１５２、及び作業情報出力部１５３が有する機能は実施例１と同一である。また、実施例３の施設管理情報１６０、判定基準情報１６１、及び作業分析情報１６２は実施例１と同一である。

図１５Ａ及び図１５Ｂは、実施例４の生産計画情報１４１０のデータ構造の一例を示す図である。

図１５Ａに示す生産計画情報１４１０は、機器１５０１及び作業率１５０２から構成されるレコードを格納する。一つのレコードが一つの機器１１２に対応する。

機器１５０１は、機器１１２の識別情報を格納するフィールドである。作業率１５０２は、機器１１２の稼働率を格納するフィールドである。例えば、作業率１５０２には、機器１１２の一日の稼働率が格納される。なお、本発明は、格納される稼働率の種別に限定されず、一週間の稼働率又は一か月の稼働率が格納されてもよい。

図１５Ｂに示す生産計画情報１４１０は、機器１５１１及びスケジュール１５１２から構成されるレコードを格納する。一つのレコードが一つの機器１１２に対応する。

機器１５１１は、機器１１２の識別情報を格納するフィールドである。スケジュール１５１２は、機器１１２に関連する作業のスケジュールを格納するフィールド群である。スケジュール１５１２は、作業を格納するフィールド及び作業が行われる期間を格納するフィールドから構成される。一つのレコードには、作業及び期間の組から構成される行が一つ以上含まれる。

図１６は、実施例４の施策実績情報１４２０のデータ構造の一例を示す図である。

施策実績情報１４２０は、時刻１６０１、機器１６０２、アラート種別１６０３、原因１６０４、及び施策１６０５から構成されるレコードを含む。一つのレコードには、過去に行われた施策、又は、アラートに対応する事象に対して実施可能な施策に関する情報が格納される。実施可能な施策は、施設１００の構成及び稼働スケジュールに基づいて予め決定された施策を示す。

時刻１６０１は、アラートが検出された時刻又は施策が行われた時刻を格納するフィールドである。なお、実施可能な施策に対応するレコードの時刻１６０１は空欄となる。

機器１６０２は、アラートが検出された機器１６０２の識別情報を格納するフィールドである。

アラート種別１６０３は、検出されたアラートの種別を格納するフィールドである。例えば、稼働率低下、作業時間の遅延、作業順序の違反、作業の不実施等のアラートの種別が存在する。

原因１６０４は、アラートの原因を格納するフィールドである。

施策１６０５は、検出されたアラートの原因を解消するために行われた施策に関する情報を格納するフィールドである。

図１７は、実施例４の分析サーバ１０１が実行する評価処理の一例を説明するフローチャートである。

分析サーバ１０１は、作業分析処理が終了した後、評価要求を受信した後、又は、周期的に、以下で説明する評価処理を開始する。

評価部１４００は、ターゲット機器１１２を選択する（ステップＳ１７０１）。

評価する機器１１２が指定されている場合、評価部１４００は、指定された機器１１２の中からターゲット機器１１２を選択する。特に機器１１２が指定されていない場合、評価部１４００は、施設１００に設置された機器１１２の中からターゲット機器１１２を選択する。

次に、評価部１４００は、作業分析情報１６２からターゲット機器１１２に関連する作業分析データを取得する（ステップＳ１７０２）。

次に、評価部１４００は、作業分析データ及び生産計画情報１４１０を用いて稼働評価処理を実行し（ステップＳ１７０３）、当該処理の結果に基づいて施設１００の改善が必要か否かを判定する（ステップＳ１７０４）。ここで、稼働評価処理の一例について説明する。（処理Ｆ１）から（処理Ｆ３）では図１５Ａに示す生産計画情報１４１０を用いた稼働評価処理について説明する。（処理Ｇ１）から（処理Ｇ３）では図１５Ｂに示す生産計画情報１４１０を用いた稼働評価処理について説明する。

（処理Ｆ１）評価部１４００は、作業分析データを用いて、所定期間における作業の流れを示す時系列情報を生成し、ターゲット機器１１２の稼働率を算出する。例えば、一日の作業の流れを示す時系列情報が生成される。

（処理Ｆ２）評価部１４００は、生産計画情報１４１０を参照し、機器１５０１がターゲット機器の識別情報に一致するレコードを検索し、当該レコードの作業率１５０２がターゲット機器１１２の稼働率より小さいか否かを判定する。

（処理Ｆ３）作業率１５０２がターゲット機器１１２の稼働率より小さい場合、評価部１４００は、施設１００の改善が必要であると判定する。このとき、評価部１４００は、稼働率低下を示すアラートをユーザに提示してもよい。

（処理Ｇ１）評価部１４００は、作業分析データを用いて、所定期間における作業の流れを示す時系列情報を生成する。例えば、一日の作業の流れを示す時系列情報が生成される。

（処理Ｇ２）評価部１４００は、生産計画情報１４１０を参照し、機器１５０１がターゲット機器の識別情報に一致するレコードを検索し、当該レコードのスケジュール１５１２に基づいて、計画された作業の流れを示す時系列情報を生成する。

（処理Ｇ３）評価部１４００は、二つの時系列情報の誤差及び偏差等の評価値を算出する。評価部１４００は、評価値及び閾値の比較処理を実行し、当該処理の結果に基づいて施設１００の改善が必要か否かを判定する。施設１００の改善が必要であると判定された場合、評価部１４００は、稼働率低下、作業時間の遅延、作業順序の違反、作業の不実施等を示すアラートを提示してもよい。

施設１００の改善が必要ないと判定された場合、評価部１４００はステップＳ１７０８に進む。

施設１００の改善が必要であると判定された場合、評価部１４００は原因を特定する（ステップＳ１７０５）。

例えば、評価部１４００は、作業分析データ及び施設稼働データを用いた分析を行って原因を特定する。この場合、評価部１４００は、分析結果に基づいて施策実績情報１４２０の原因１６０４を参照することによって、原因を特定してもよい。

また、評価部１４００は、原因の入力を受け付けるインタフェースをユーザに提示してもよい。

次に、評価部１４００は、改善するために適用可能な施策を選択する（ステップＳ１７０６）。

具体的には、評価部１４００は、施策実績情報１４２０を参照して、機器１６０２、アラート種別１６０３、及び原因１６０４の組合せが、ターゲット機器１１２の識別情報、アラートの種別、及び原因の組合せに一致するレコードを検索する。

次に、評価部１４００は、選択された施策を提示するための施策提示情報を生成し、施策提示情報を出力する（ステップＳ１７０７）。

次に、評価部１４００は、評価が完了したか否かを判定する（ステップＳ１７０８）。

例えば、指定された機器１１２又は施設１００内の機器１１２の全てについて処理が完了したか否かを判定する。

評価が完了していないと判定された場合、評価部１４００は、ステップＳ１７０１に戻り、同様の処理を実行する。

評価が完了したと判定された場合、評価部１４００は評価処理を終了する。

実施例４によれば、分析サーバ１０１は、作業分析データを用いて施設１００の生産性の評価を提示し、さらに、生産性を向上させるための施策案を提示することができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１００ 施設
１０１ 分析サーバ
１０２ データサーバ
１０３ ネットワーク
１１１ エッジ装置
１１２ 機器
１１３ センサ
１１４ カメラ
１１５ 作業員
１２０ プロセッサ
１２１ メモリ
１２２ ネットワークインタフェース
１３０ センサ制御部
１４０ プロセッサ
１４１ メモリ
１４２ ネットワークインタフェース
１４３ Ｉ／Ｏインタフェース
１４４ 入力装置
１４５ 出力装置
１５０ データ取得部
１５１ 分析部
１５２ 作業特定部
１５３ 作業情報出力部
１６０ 施設管理情報
１６１ 判定基準情報
１６２ 作業分析情報
１７０ 施設稼働データ管理情報
１１００ 表示画面
１３００ 学習部
１４００ 評価部
１４１０ 生産計画情報
１４２０ 施策実績情報

Claims (14)

1. 機器を有する施設の稼働状態を監視する計算機システムであって、
   前記施設には、カメラが設置され、
   前記カメラは、任意の空間の画像を含む第１の施設稼働データを生成し、
   前記計算機システムは、
   前記第１の施設稼働データを取得するデータ取得部と、
   前記第１の施設稼働データに含まれる画像に基づいて、前記施設において行われる作業を特定する作業特定部と、
   前記作業特定部の処理結果に基づいて生成される情報を出力する出力部と、
   を備え、
   前記作業特定部は、
   前記画像に含まれる対象物を特定し、前記対象物に関する情報を含む第１の分析データを生成し、
   前記第１の分析データに基づいて、前記作業を特定し、
   前記特定された作業、当該作業が行われた期間、及び当該作業に関連する機器を対応付けた作業分析データを生成し、
   前記出力部は、前記作業分析データを用いて、前記機器に関連する作業の流れを示す時系列情報又は前記機器に関連する作業の統計情報の少なくともいずれかを出力することを特徴とする計算機システム。
2. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記施設の生産性を向上するために行われた施策、又は、前記施設において実施可能な施策を格納する施策実績情報を保持し、
   前記時系列情報に基づいて、改善が必要な作業を特定し、前記施策実績情報に基づいて適用可能な施策を特定し、前記特定された施策に関する情報を出力する評価部を備えることを特徴とする計算機システム。
3. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記施設には、前記機器の状態又は前記機器の周辺の環境のいずれかを示す値を計測するセンサが設置され、
   前記センサは、計測した値を含む第２の施設稼働データを生成し、
   前記データ取得部は、前記第２の施設稼働データを取得し、
   前記作業特定部は、
   前記第２の施設稼働データを用いた分析処理を実行し、前記施設における所定のイベントを示す第２の分析データを生成し、
   前記第１の分析データ及び前記第２の分析データの組合せに基づいて、前記作業を特定することを特徴とする計算機システム。
4. 請求項３に記載の計算機システムであって、
   前記機器に関連するイベント及び対象物の少なくともいずれかを要素とする組合せと、前記作業とを対応付けた判定基準を格納する判定基準情報を保持し、
   前記作業特定部は、
   前記第１の分析データ及び前記第２の分析データの少なくとも一つを要素とする組合せに基づいて前記判定基準情報を参照することによって、前記作業を特定することを特徴とする計算機システム。
5. 請求項４に記載の計算機システムであって、
   前記判定基準には優先順位が設定され、
   前記作業特定部は、前記優先順位に基づいて使用する前記判定基準を選択することを特徴とする計算機システム。
6. 請求項３に記載の計算機システムであって、
   前記センサ及び前記カメラと接続し、前記データ取得部及び前記作業特定部を有するエッジ装置と、
   前記エッジ装置と接続し、前記作業分析データを蓄積する蓄積部及び前記出力部を有するサーバと、を備えることを特徴とする計算機システム。
7. 請求項３に記載の計算機システムであって、
   前記センサ及び前記カメラと接続し、前記データ取得部、前記作業特定部、及び前記出力部を有するサーバを備えることを特徴とする計算機システム。
8. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記作業は、前記機器の稼働により行われる作業及び前記機器の停止中に行われる作業を含むことを特徴とする計算機システム。
9. 少なくとも一つの計算機を有する計算機システムが実行する、機器を有する施設の監視方法であって、
   前記施設には、カメラが設置され、
   前記カメラは、任意の空間の画像を含む第１の施設稼働データを生成し、
   前記施設の監視方法は、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記第１の施設稼働データを取得する第１のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記画像に含まれる対象物を特定し、前記対象物に関する情報を含む第１の分析データを生成する第２のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記第１の分析データに基づいて、前記施設において行われる作業を特定する第３のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記特定された作業、当該作業が行われた期間、及び当該作業に関連する機器を対応付けた作業分析データを生成する第４のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記作業分析データを用いて、前記機器に関連する作業の流れを示す時系列情報又は前記機器に関連する作業の統計情報の少なくともいずれかを出力する第５のステップと、を含むことを特徴とする施設の監視方法。
10. 請求項９に記載の施設の監視方法あって、
    前記計算機システムは、前記施設の生産性を向上するために行われた施策の実績、又は、前記施設において実施可能な施策を格納する施策実績情報を保持し、
    前記施設の監視方法は、
    前記少なくとも一つの計算機が、前記時系列情報に基づいて、改善が必要な作業を特定するステップと、
    前記少なくとも一つの計算機が、前記施策実績情報に基づいて適用可能な施策を特定し、前記特定された施策に関する情報を出力するステップと、を含むことを特徴とする施設の監視方法。
11. 請求項９に記載の施設の監視方法であって、
    前記施設には、前記機器の状態又は前記機器の周辺の環境のいずれかを示す値を計測するセンサが設置され、
    前記センサは、計測した値を含む第２の施設稼働データを生成し、
    前記第１のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記第２の施設稼働データを取得するステップを含み、
    前記第２のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記第２の施設稼働データを用いた分析処理を実行し、前記施設における所定のイベントを示す第２の分析データを生成するステップを含み、
    前記第３のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記第１の分析データ及び前記第２の分析データの組合せに基づいて、前記作業を特定するステップを含むことを特徴とする施設の監視方法。
12. 請求項１１に記載の施設の監視方法であって、
    前記計算機システムは、前記機器に関連するイベント及び対象物の少なくともいずれかを要素とする組合せと、前記作業とを対応付けた判定基準を格納する判定基準情報を保持し、
    前記第３のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記第１の分析データ及び前記第２の分析データの少なくとも一つを要素とする組合せに基づいて前記判定基準情報を参照することによって、前記作業を特定するステップを含むことを特徴とする施設の監視方法。
13. 請求項１２に記載の施設の監視方法であって、
    前記判定基準には優先順位が設定され、
    前記第３のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記優先順位に基づいて使用する前記判定基準を選択するステップを含むことを特徴とする施設の監視方法。
14. 請求項９に記載の施設の監視方法であって、
    前記作業は、前記機器の稼働により行われる作業及び前記機器の停止中に行われる作業を含むことを特徴とする施設の監視方法。