JP2021149115A - 監視システム、監視装置及び監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】機器毎の状態に合わせてメンテナンスを行う状態基準保全のため、監視対象の機器の状態を診断し、可視化すること。【解決手段】監視システムは、監視対象機器を特定する機器特定情報と分析目的とを受付ける入力部と、入力された前記機器特定情報と前記分析目的に基づいて、特定された前記監視対象機器の稼働状態を示す稼働データのうち前記分析目的に対応する分析項目データが所定の範囲の値である場合に、あらかじめ定められた比較項目データと比較した前記分析項目データの傾向を出力する出力部とを備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、監視対象機器の稼働状態を監視する監視システム、監視装置及び監視方法に関する。

機器メンテナンスのあり方が、定期的にメンテナンスをする時間基準保全から機器毎の状態に合わせてメンテナンスを行う状態基準保全へと移行している。状態基準保全をするためには、常に状態を監視する必要があり、ＩｏＴクラウドを用いた遠隔監視サービスの普及が進んでいる。

機器を監視し障害予兆を検出する監視装置に関する技術としては特許文献１が知られている。特許文献１には、「監視対象システムについて異常が検出されなかった期間における該監視対象システムの監視データを曜日、時間帯、日にち、または、週数毎に分類して記憶部に記憶し、記憶された監視データの曜日、時間帯、日にち、または、週数毎の分布をもとに許容範囲を設定し、監視対象システムから現在取得した監視データと、現在の日時が属する曜日、時間帯、日にち、または週数の監視データの分布にもとづく許容範囲とを比較し、取得した監視データが許容範囲の上限または下限を超える場合に監視対象システムの障害予兆を検出する、処理をコンピュータ実行する」との記載がある。

特開２０１４−１５３７３６号公報

特許文献１には、監視対象のコンピュータシステムの稼働状況に応じた適切な閾値を用いて障害予兆を検出する処理を実現する技術は開示されている。しかしながら、監視対象の機器の監視結果が閾値を超えたか否かで障害予兆を判断しており、許容範囲内の機器の状態を判断する方法については記載がない。

産業用機器の状態基準保全の実現には、障害の発生有無だけでなく、機器の状態を判断することが求められる。本発明の目的は、機器毎の状態に合わせてメンテナンスを行う状態基準保全のため、監視対象の機器の状態を診断し、可視化する監視装置および監視システムを提供することにある。

本発明の好ましい一例は、監視対象機器を特定する機器特定情報と分析目的とを受付ける入力部と、入力された前記機器特定情報と前記分析目的に基づいて、特定された前記監視対象機器の稼働状態を示す稼働データのうち前記分析目的に対応する分析項目データが所定の範囲の値である場合に、あらかじめ定められた比較項目データと比較した前記分析項目データの傾向を出力する出力部とを有する監視装置である。

本発明によれば、機器の状態を可視化することができる。

実施例１に係る監視システムの概念を示す概念図である。 実施例１の監視システムを示す構成図である。 分析サーバの構成を示す図である。 分析サーバの機能ブロックを示す図である。 可視化の例を示す図である。 機器特定情報ＤＢのデータフォーマットを示す図である。 分析項目ＤＢのデータフォーマットを示す図である。 所定範囲ＤＢのデータフォーマットを示す図である。 比較項目ＤＢのデータフォーマットを示す図である。 比較データＤＢのデータフォーマットを示す図である。 分析データＤＢのデータフォーマットを示す図である。 警報故障情報ＤＢ２２７のデータフォーマットを示す図である。 レポートを生成する処理フローを示す図である。 傾向抽出の処理フローを示す図である。 実施例２の監視システムを示す構成図である。

実施例について、図面を用いて、以下に説明する。

まず、本実施例に係る監視システムの概念について説明する。図１は、実施例１に係る監視システムの概念を示す概念図である。図１に示す分析サーバ２０は、監視対象機器の状態に関する複数のデータベースを有する。

監視対象機器は、例えば空気圧縮機などの産業用機器である。監視対象機器は、通信機能を有し、状態に関するデータを適宜分析サーバ２０に送信する。分析サーバ２０は、監視対象機器に生じた警報や故障などを警報故障情報ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）２２７に登録して管理する。また、分析サーバ２０は、監視対象機器の稼働に関するデータを稼働データとして稼働データ情報ＤＢ２２４に登録して管理する。

稼働データ情報ＤＢ２２４には、比較データＤＢ２２５と分析データＤＢ２２６とが含まれる。分析データＤＢ２２６には、分析の対象となる所定期間分の稼働データが分析データとして登録される。比較データＤＢ２２６には、分析データとの比較に用いるデータが登録される。例えば、直近３か月を所定期間とするならば、直近３か月分の稼働データを分析データＤＢ２２６に登録し、３か月以前の稼働データを比較データＤＢ２２５に蓄積すればよい。

分析サーバ２０は、これらのデータベースを利用し、監視対象機器の稼働状態に関するレポートを自動生成することができる。生成したレポートは、表示出力や印刷出力により可視化する。例えば、監視対象機器の保守を担当するサポート員は、分析サーバ２０が自動生成したレポートを印刷し、監視対象機器のユーザに提供することができる。

図１では、レポートには、名称と、稼働データのグラフと、警報故障の履歴と、保守履歴と、コメントの欄が設けられている。名称は、対象の機器を識別するために設けられており、図１では「機器１」となっている。警報故障履歴は、警報故障情報ＤＢ２２７から抽出される。保守履歴は、例えば保守の履歴を管理するデータベース（図示せず）から抽出される。稼働データのグラフは、分析データＤＢ２２６から抽出され、グラフとして表示される。

コメントの欄には、監視対象機器の稼働状態を報告するコメントデータが挿入される。コメントデータは、レポートにおける総評として機能するものであり、画一的な生成には適さない。例えば、コメントデータを生成するにあたり、コメントの量は適正範囲に抑えることが必要である。表示出力や印刷出力におけるコメント欄の大きさには制限があり、また、大量の情報を羅列しても読み飛ばされるリスクが生じるからである。そのため、重要度の高い報告事項があるならば、重要度の低い事項は割愛することが望まれる。一方で、重要度の高い報告事項が存在しなければ、重要度の低い事項も報告すべきである。特に、状態基準保全の観点からは、稼働データが警告の閾値を超えて警告を行ったとの報告よりも、稼働データは警告の閾値を超えていないが注意を要する状態にあるとの報告をいかに早期に（重要度の低いうちに）行えるかが課題と言える。

ここで、注意を要する状態にあるとの判定を行うために単純に閾値を下げるとすれば、早期の警告はできるものの、警告の精度が低下し、信頼性を損なう。そこで、本実施例の監視システムでは、警告の閾値には満たないが、警告の閾値に近い所定範囲に分析データが存在する場合に、比較データと比較した分析データの傾向をコメントとして出力することとしている。

すなわち、図１に示すように、分析サーバ２０は、警報故障情報ＤＢ２２７に警報故障が登録されているならば、警報故障の実績をコメントデータとする。そして、警報故障が登録されていなければ、比較データＤＢ２２５の比較データと比較した分析データＤＢ２２６の傾向をコメントデータとする。

次に、実施例１の監視システムの構成について説明する。図２は、実施例１の監視システムを示す構成図である。実施例１の監視システムは、サービスを提供する場であるサービス拠点１００において、分析サーバ２０と複数の機器１０とを有線もしくは無線などを介して通信接続して構成される。図２では、複数の機器１０として機器１０−１〜機器１０−Ｎを例示している。

図３は、分析サーバ２０の構成の例を示す図である。分析サーバ２０の処理内容は、一般的なコンピュータの補助記憶装置２０４にプログラム（ソフトウェア）の形で格納（記録）され、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０２が、補助記憶装置２０４から読み出したプログラムをメモリ２０１上に展開して、実行する。分析サーバ２０は、ネットワークＩ／Ｆ２０５を介して他のサーバや機器と通信する。

Ｉ／Ｏ（入出力インタフェース）２０３は、ユーザが分析サーバ２０に指示を入力し、プログラムの実行結果などをユーザに提示するためのユーザインタフェースである。Ｉ／Ｏ２０３には、入出力デバイス（例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、ディスプレイ、プリンタなど）が接続される。Ｉ／Ｏ２０３は、ネットワークを経由して接続された管理端末によって提供されるユーザインタフェースが接続されてもよい。

ＣＰＵ２０２は、メモリ２０１に格納されたプログラムを実行するプロセッサである。メモリ２０１は、例えば揮発性の記憶素子であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などで構成され、プログラムの実行に係るデータを一時的に展開する主記憶装置として機能する。

具体的には、メモリ２０１には、データ入力部２１１、データ決定部２１２、データ比較部２１３、データ出力部２１４、データ可視化部２１５などの機能部として動作するプログラムが格納されることになる。

また、メモリ２０１には、分析項目ＤＢ２２１、所定範囲ＤＢ２２２、比較項目ＤＢ２２３、稼働データ情報ＤＢ２２４、警報故障情報ＤＢ２２７、機器特定情報ＤＢ２２８などのデータが必要に応じて一時的に格納される。

補助記憶装置２０４は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの大容量かつ不揮発性の記憶装置である。また、補助記憶装置２０４は、ＣＰＵ２０２により実行されるプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータが格納される。すなわち、プログラムは、補助記憶装置２０４から読み出されて、メモリ２０１にロードされ、ＣＰＵ２０２によって実行される。

分析サーバ２０は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的な複数の計算機上で構成される計算機システムであり、メモリ２０１に格納されたプログラムが、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、分析サーバ２０と他の装置が一つの物理的又は論理的計算機に収容されてもよい。なお、プログラムの実行によって実現される処理の全部又は一部の処理をハードウェア（例えば、Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）によって実現してもよい。

図４は、分析サーバ２０の機能ブロックを示す図である。図４に示すように、分析サーバ２０は、データ入力部２１１、データ決定部２１２、データ比較部２１３、データ出力部２１４及びデータ可視化部２１５を備える。

データ入力部２１１は、監視対象機器特定情報入力部２３１と、分析目的入力部２３２とを備える。監視対象機器特定情報入力部２３１は、機器１０を一意に特定する機器特定情報の入力を受け付ける。機器特定情報は、例えば機器ＩＤなどである。分析目的入力部２３２は、分析目的の入力を受け付ける。分析目的としては、例えば、温度、圧力、電流など機器の状態を示すパラメータを指定することができる。

データ決定部２１２は、分析項目決定部２４１、所定範囲決定部２４２、比較項目決定部２４３及び比較データ決定部２４４を備える。

分析項目決定部２４１は、データ入力部２１１が受け付けた監視対象機器特定情報及び分析目的に従って、分析項目ＤＢ２２１から分析項目を抽出し分析項目を決定する。この分析項目は、機器の稼働状態を示す稼働データのうち分析目的に対応する分析対象としてのデータである。例えば、分析目的として温度が指定された場合、監視対象機器特定情報により特定された機器の稼働データのうち、機器内温度など温度のデータが分析項目となる。なお、稼働データとして機器の複数個所で機器内温度を取得している場合のように、目的に対応する分析項目が複数存在するならば、そのうち１又は複数を分析項目の候補とすることができる。

所定範囲決定部２４２は、分析項目決定部２４１にて決定した分析項目に従って、所定範囲ＤＢ２２２から所定範囲を抽出し、所定範囲を決定する。この所定範囲とは、警告の閾値には満たないが、警告の閾値に近く、コメントの対象とすべき範囲である。

比較項目決定部２４３は、所定範囲決定部２４２にて決定した所定範囲に従って、比較項目ＤＢ２２３から比較項目を抽出し、比較項目を決定する。ここで決定される比較項目は、分析項目データとは異なる種別のデータであって、かつ分析項目データと相関性を有するデータである。例えば、分析項目が機器内温度であれば、比較項目として周囲温度（周囲の気温）を用いることができる。なお、例えば機器の複数個所で機器内温度を取得しているならば、異なる箇所の機器内温度は異なる種別のデータとして扱うものとする。また、同一の機器の同一の箇所で取得されるデータであっても、条件が異なるデータは異なる種別のデータとして扱うものとする。例えば、分析項目として所定箇所の機器内圧力が指定されている場合に、同一機器の異なる箇所の機器内圧力を比較項目とすることができる。同様に、分析項目としてモータ電流が指定されている場合に、最大負荷時のモータ電流を比較項目とすることができる。

比較データ決定部２４４は、稼働データ情報ＤＢ２２４に格納されている比較データＤＢ２２５から比較データを抽出し、比較データを決定する。ここで決定される比較データは、分析項目データと同一の種別のデータであって、かつ分析項目データとは異なる環境下で取得されたデータである。例えば、対象の機器について過去に取得した稼働データを比較データとして用いることができる。一例として、直近３か月の機器内温度を分析項目データとする場合に、３か月よりも前の機器内温度を比較データとする。

なお、比較項目決定部２４３にて決定した比較項目がある場合には、比較データについて比較項目決定部２４３と同種のデータをさらに比較項目に加えることができる。例えば、分析項目が機器内温度、比較項目が周囲温度である場合に、３か月以上前の機器内温度と周囲温度の組合せを用いる。

データ比較部２１３は、稼働データ情報ＤＢ２２４に格納されている分析データ２２６から分析データを抽出し、分析データを比較項目データや比較データと比較する。この比較により、分析データの傾向を求めることができる。

データ出力部２１４は、データ比較部２１３による比較の結果をコメントデータなどの形式でデータ可視化部２１５に出力する。なお、データ出力部２１４は、警報故障情報ＤＢ２２７に警報故障が登録されているならば、警報故障の実績をコメントデータとしてデータ可視化部２１５に出力する。すなわち、データ出力部２１４は、コメントデータとして何を出力するかを取捨選択することができる。

データ可視化部２１５は、データ出力部２１４から入力されたコメントデータを含む各種情報をレポートとしての形式に加工することで、レポートの自動生成を行い、生成したレポートを可視化する。この可視化は、表示出力や印刷出力によって行うことができる。

図５は、データ可視化部２１５による可視化の例を示す図である。図５に示すように、可視化された表示画面例３００は、監視対象機器名称３０１、警報故障履歴３０２、保守履歴３０３、コメント３０４、監視対象機器の稼働データのグラフ３０５をそれぞれ表示する表示領域を含んで構成される。なお、図５に示す可視化の構成は一例であり、様々な構成で可視化して良い。また、可視化の媒体においても、Ｗｅｂ上で可視化される場合もあれば、紙媒体やファイル形式で可視化しても良い。ここでは、レポートとして可視化する場合を例に以下を説明する。

図６は、機器特定情報ＤＢ２２８のデータフォーマットを示す図である。図６に示すように、機器特定情報ＤＢ２２８は、機器３０、製造番号３１、型式３２、設置先住所３３、設置日３４などを記録するデータベースである。機器３０は、分析サーバ２０の利用者が機器を一意に識別するための識別情報である。製造番号３１は、機器の製造者により付された機器の識別情報である。分析サーバ２０と全ての機器が同一のサービス拠点に配置されるならば、設置先住所３３による住所の管理は必要ではない。しかし、機器が複数の住所に分散して配置されるケースや、分析サーバ２０が機器とは異なる場所に設置されるケースを想定し、機器特定情報ＤＢ２２８には設置先住所３３の項目が設けられている。

図７は、分析項目ＤＢ２２１のデータフォーマットを示す図である。分析項目ＤＢ２２１は、型式４０、温度４１、圧力４２、電流４３を記録するデータベースである。型式４０が「Ｍｏｄｅｌ Ａ」であれば、分析項目として選択できる温度、圧力、電流の項目はそれぞれ１つである。一方、型式４０が「Ｍｏｄｅｌ Ｂ」であれば、分析項目として選択できる温度、圧力の項目はそれぞれ２つ、電流の項目は１つである。このように、型式４０により特定される機種によっては、複数個所で機器内温度や機器内圧力を取得している場合があり、複数個所から分析項目を選択することができる。

図８は、所定範囲ＤＢ２２２のデータフォーマットを示す図である。所定範囲ＤＢ２２２は、型式５０、分析項目５１、所定範囲５２を記録するデータベースである。所定範囲は、警告の閾値には満たないが、警告の閾値に近い範囲である。換言するならば、異常検知の条件を満たさない正常稼働の範囲に含まれるが、意喚起のコメントを報知するべき範囲である。図８に示すように、複数個所から分析項目を選択することができる機種であれば、それぞれについて所定範囲が個別に設定される。

図９は、比較項目ＤＢ２２３のデータフォーマットを示す図である。比較項目ＤＢ２２３は、分析項目６０、比較項目６１を記録するデータベースである。図９では、分析項目が機器内温度である場合には、周囲温度が比較項目として対応付けられている。また、分析項目が機器内圧力であれば、同一機器の他の箇所の機器内圧力が比較項目として対応付けられている。ここで、比較項目として対応付ける機器内圧力は、分析項目として選択されない箇所のものであってもよい。なお、分析項目がモータ電流である場合には、一例として最大負荷時のモータ電流を分析項目としている。

図１０は、稼働データ情報ＤＢ２２４に格納されている比較データＤＢ２２５のデータフォーマットを示す図である。比較データ２２５は、取得日時７０、第一の比較項目７１、第一の比較項目の数値７２、第二の比較項目７３、第二の比較項目の数値７４を記録するデータベースである。第一の比較項目７１は、比較項目ＤＢ２２３における分析項目６０と同一の種別のデータである。第二の比較項目７３は、比較項目ＤＢ２２３における比較項目６１と同一の種別のデータである。

図１１は、稼働データ情報ＤＢ２２４に格納されている分析データＤＢ２２６のデータフォーマットを示す図である。分析データＤＢ２２６は、取得日時８０、分析項目８１、分析項目の数値８２、比較項目８３、比較項目の数値８４を記録するデータベースである。

図１２は、警報故障情報ＤＢ２２７のデータフォーマットを示す図である。警報故障情報ＤＢ２２７は、警報もしくは故障の発生日時９０、製造番号９１、型式９２、警報もしくは故障の内容９３を記録するデータベースである。

なお、本実施例１では、データベースによって各種情報の管理を行う構成について説明するが、これらの情報は必ずしもデータベースによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、テーブル等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、「テーブル」、「リスト」、「ＤＢ」等について単に「情報」と呼ぶことがある。

図１３は、レポートを作成する処理フローを示す図である。まず、監視対象機器特定情報入力部２３１は、入出力デバイスなどを介し、監視対象機器の特定情報（例えば製造番号ＸＸＸ１２３４）の入力を受け付ける（Ｓ１０１）。Ｓ１０１の入力結果と図６の機器特定情報ＤＢ２２８とから、製造番号がＸＸＸ１２３４に紐付いた、機器の名称として機器１、型式の名称がＭｏｄｅｌＡ、設置先住所が××県〇〇市、設置日が２０１５年８月１５日が抽出される。
続いて、分析目的入力部２３２は、入出力デバイスなど介し、分析目的（例えば、温度に関する傾向を調べる）の入力を受け付ける（Ｓ１０２）。Ｓ１０１とＳ１０２の入力結果と、図７の分析項目ＤＢ２２１とから、例えば、「型式がＭｏｄｅｌＡ、温度が機器内温度」が抽出される。
ここまでの処理で、レポートを作成する監視対象機器と分析項目が決定したことになる。

データ決定部２１２は、稼働データ情報ＤＢ２２４に決定した監視対象機器に紐づくデータの有無を判断し（Ｓ１０３）、データが存在しない場合は、データ出力部２１４によるコメント決定処理（Ｓ１０９）に移行する。データが存在する場合は、データ決定部２１２は、警報故障情報ＤＢ２２７から、決定した監視対象機器に紐付くデータの有無を判断する（Ｓ１０５）。

データが存在する場合は、データ決定部２１２は、データ出力部２１４によるコメント作成処理（Ｓ１０７）に移行する。データが存在しない場合は、分析データ情報ＤＢ２２６から、決定した監視対象機器に紐付く分析データを抽出し、あらかじめ設定された値を超えていないかどうかを判断する（Ｓ１０６）。

分析データ情報ＤＢ２２６から、決定した監視対象機器に紐付く分析データにおいて、あらかじめ設定された値を超えていた場合は、データ決定部２１２は異常と判断し、データ出力部２１４によるコメント作成処理（Ｓ１０７）に移行する。あらかじめ設定された値を超えていない場合は、データ決定部２１２は、傾向抽出処理に移行する。

コメント作成処理では、データ出力部２１４は、警報故障情報ＤＢ２２７に格納されている警報/故障内容９３から警報や故障の実績を抽出してリスト化し、コメントデータの候補としてコメント決定処理に出力する（Ｓ１０７）。また、データ出力部２１４は、分析データがあらかじめ設定された値を超えたケースの発生実績を抽出し、コメントデータの候補としてコメント決定処理に出力する（Ｓ１０７）。

傾向抽出処理では、データ決定部２１２は、分析データ情報ＤＢ２２６に格納されている第一の分析項目８１の上昇傾向や減少傾向を抽出し、抽出結果をコメントデータの候補としてコメント決定処理に出力する（Ｓ１０８）。詳細については図１４を用いて説明する。

コメント決定処理（Ｓ１０９）では、データ出力部２１４は、コメントデータの候補からコメントデータを選択し、可視化処理に出力する。具体的には、警報や故障の実績がコメントデータの候補に含まれていれば、データ出力部２１４は、警報や故障の実績を優先的に選択する。また、分析データが設定値を超えたケースが発生していれば、警報故障の次に優先的に選択する。そして、これらの優先すべきコメントデータの候補がない場合、もしくは、優先すべきコメントデータの数が少ない場合には、データ出力部２１４は、傾向抽出の結果をコメントデータとして選択する。

可視化処理（Ｓ１１０）では、データ可視化部２１５は、データ出力部２１４から入力されたコメントデータを含む各種情報をレポートとしての形式に加工することで、レポートの自動生成を行い、生成したレポートを可視化し、処理を終了する。この可視化は、表示出力や印刷出力によって行うことができる。

図１４は、傾向抽出の処理フローを示す図である。傾向抽出の処理が開始されると、分析項目決定部２４１は、監視対象機器の特定情報から監視対象機器を特定する（Ｓ８０１）。例えば製造番号ＸＸＸ１２３４に基づいて機器特定情報ＤＢ２２８を参照すれば、図６に示すように、製造番号がＸＸＸ１２３４に紐付いた、機器の名称として機器１、型式の名称がＭｏｄｅｌＡ、設置先住所が××県〇〇市、設置日が２０１５年８月１５日などの情報が監視対象機器の情報として特定される。

分析項目決定部２４１は、入力された分析目的と監視対象機器の特定結果から、分析項目を決定する（Ｓ８０２）。例えば、分析項目として「温度に関する傾向を調べる」との入力を受け付けていれば、図７示すように分析項目ＤＢ２２１を参照し、「型式ＭｏｄｅｌＡの機器内温度」が分析項目として決定される。

所定範囲決定部２４２は、決定した分析項目（型式ＭｏｄｅｌＡの機器内温度）と、所定範囲ＤＢ２２２とから、図８に示すように所定範囲５２を９０〜１００℃に決定する（Ｓ８０３）。

所定範囲決定部２４２は、図８の所定範囲５２である９０〜１００℃の範囲に基づいて図１１を参照し、分析項目８１の数値８２がこの範囲に入るデータ有無を判断し（Ｓ８０４）、データがない場合は、傾向抽出処理結果として傾向なしを出力する（Ｓ８０８）。

一方、所定範囲内にデータが存在した場合は、比較項目決定部２４３は、図９に示す比較項目データＤＢ２２３と、図１１に示す分析データＤＢ２２６の分析項目８１とから、比較項目６１を決定する（Ｓ８０５）。ここでは、取得日時８０が２０１９年５月１３日１３：００、分析項目８１が機器内温度、数値８２が９３℃、比較項目６１が周囲温度に決定する。

比較データ決定部２４４は、分析項目の値に基づいて比較データＤＢ２２５を参照し、比較データを決定する（Ｓ８０６）。比較データの決定方法の一例について説明する。比較データＤＢ２２６に格納されているデータのうち、機器内温度が分析項目の数値、ここでは９３℃のデータを比較データとして決定する（Ｓ８０６）。ここでは、取得日時７０が２０１５年８月１５日、比較項目７１が機器内温度、数値７２が９３℃、比較項目７３が周囲温度、数値７４が３３度が比較データとして決定する。

データ比較部２１３は、Ｓ８０５により決定した分析データと、Ｓ８０５で決定した比較項目やＳ８０６で決定した比較データとを比較し（Ｓ８０７）、傾向抽出処理結果として出力する（Ｓ８０８）。

ここでは、分析データとして、取得日時８０が２０１９年５月１３日１３：００、分析項目８１が機器内温度、数値８２が９３℃、比較項目８３が周囲温度、数値８４が２１度、比較データとして、取得日時７０が２０１５年８月１５日、比較項目７１が機器内温度、数値７２が９３℃、比較項目７３が周囲温度、数値７４が３３度となるので、機器内温度と周囲温度の差を比較すると、分析データは７２℃、比較データは６０℃となり、上昇傾向にあることが結果として出力される。

実施例１によれば、機器毎の状態に合わせてメンテナンスを行う状態基準保全のため、監視対象の機器の状態を診断し、可視化する監視装置および監視システムを提供することができる。

図１５は、実施例２の監視システムを示す構成図である。実施例２の監視システムは、複数のサービス拠点１００−１〜１００−Ｍと、複数のサービス拠点を監視する監視センタ１１０とをネットワーク１２０により接続した構成である。また、サービス拠点１００−１〜１００−Ｍのそれぞれは、機器１０−１〜１０−Ｎなどの複数の機器を有する。

監視センタ１１０は、機器から取得した稼働状態の情報や警報や故障の情報を管理する分析サーバ２０を有する。実施例１と同じ内容については、説明は省略する。実施例１と異なる点は、サービス拠点１００−１などの各サービス拠点と、分析サーバ２０とは、ネットワーク１２０を介して接続されることである。このため、分析サーバ２０は、異なる地域の複数の機器を分析対象の機器との比較に用いることができる。

例えば、実施例２の分析サーバ２０は、監視対象機器と同一機種の機器について取得した分析項目データと同一種別のデータを用いることができる。すなわち、「型式ＭｏｄｅｌＡの機器内温度」が分析項目データであるならば、他のサービス拠点などに設置された「型式ＭｏｄｅｌＡ」である機器の「機器内温度」を比較項目データとして用いるのである。

また、実施例２の分析サーバ２０は、監視対象機器と同一地域の機器について取得した分析項目データと同一種別のデータを用いることもできる。すなわち、「型式ＭｏｄｅｌＡの機器内温度」が分析項目データであるならば、近傍（例えば同一地区）に設置された機器の「機器内温度」を比較項目データとして用いるのである。

上述してきた本発明の実施の形態によれば、分析サーバ２０が、監視対象機器を特定する機器特定情報と分析目的とを受付けるデータ入力部２１１と、入力された機器特定情報と分析目的に基づいて、特定された監視対象機器の稼働状態を示す稼働データのうち分析目的に対応する分析項目データが所定の範囲の値である場合に、あらかじめ定められた比較項目データと比較した分析項目データの傾向を出力するデータ出力部２１４とを備えるよう構成した。かかる構成により、機器毎の状態に合わせてメンテナンスを行う状態基準保全のため、監視対象の機器の状態を診断し、可視化することができる。

ここで、所定の範囲とは、対応する項目データについての異常検知の条件を満たさない範囲に含まれる。すなわち、異常検知の条件を満たしていない監視対象機器について、機器の状態がどのような傾向にあるかを診断し、出力することができる。このため、機器の状態を早期に報告することが可能である。

また、分析サーバ２０は、出力部からの出力を加工し、監視対象機器の稼働状態を報告するコメントデータを生成し、該コメントデータを含むレポートとして可視化するデータ可視化部２１５を有する。このデータ可視化部２１５は、レポートの対象期間に異常検知の条件を満たした実績があるならば該異常検知の実績を報告するコメントデータを生成し、レポートの対象期間に異常検知の条件を満たした実績がない場合に分析項目データの傾向を報告するコメントデータを生成する。したがって、重要度の高い情報から順に、コメントが適正なボリュームで収まるように情報を取捨選択し、レポートを自動生成することができる。

また、分析サーバ２０は、分析項目データとは異なる種別のデータであって、かつ分析項目データと相関性を有するデータを比較項目データとして用いることができる。例えば、分析項目データが前記監視対象機器の機器内温度である場合に、比較項目データとして周囲の気温を用いる。

また、分析サーバ２０は、分析項目データと同一の種別のデータであって、かつ分析項目データとは異なる環境下で取得されたデータを比較項目データとして用いることができる。例えば、監視対象機器について過去に取得した分析項目データと同一種別のデータを比較項目データとして使用可能である。また、監視対象機器と同一地域の機器について取得した分析項目データと同一種別のデータを比較項目データとして使用可能である。

また、分析サーバ２０は、異なる比較項目データを組み合わせて分析項目データと比較することができる。したがって、例えば、
「対象機器の機器内温度と周囲温度との差が、設置当時の機器内温度と周囲温度との差よりも大きい傾向にある」
「対象機器の機器内圧力は、同時期に導入された同一機種の平均よりも高い傾向にある」
「対象機器のモータ電流が低くなる傾向がみられたが、同一地域の他の機器も同様の傾向を示している」
などの高度なコメントを自動的に生成可能である。

なお、上記の例では、機器は、空気圧縮機を例に説明したが、変圧器などの別の産業用機器であってもよい。

また、本発明を実施するための形態は、以上で説明した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために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ない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成の一部を加えてもよい。

また、前述したプログラムによる処理などは、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計するなどにより、ハードウェアで実現してもよく、ハードウェアによる処理とプログラムによる処理を組み合わせてもよい。プログラムやテーブルなどの情報は、メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤなどの記録媒体に格納することができる。また、制御線や情報線は説明上必要なものを示しており、示した以外の制御線や情報線があってもよい。

２０：分析サーバ、１１０：監視センタ、２１１：データ入力部、２１２：データ決定部、２１３：データ比較部、２１４：データ出力部、２１５：データ可視化部、２２１：分析項目ＤＢ、２２２：所定範囲ＤＢ、２２３：比較項目ＤＢ、２２４：稼働データ情報ＤＢ、２２７：警報故障情報ＤＢ、２２８：機器特定情報ＤＢ

Claims (12)

1. 監視対象機器を特定する機器特定情報と分析目的とを受付ける入力部と、
   入力された前記機器特定情報と前記分析目的に基づいて、特定された前記監視対象機器の稼働状態を示す稼働データのうち前記分析目的に対応する分析項目データが所定の範囲の値である場合に、あらかじめ定められた比較項目データと比較した前記分析項目データの傾向を出力する出力部と
   を備えることを特徴とする監視システム。
2. 請求項１に記載の監視システムにおいて、
   前記所定の範囲は、対応する項目データについての異常検知の条件を満たさない範囲に含まれる
   ことを特徴とする監視システム。
3. 請求項１に記載の監視システムにおいて、
   前記出力部からの出力を加工し、前記監視対象機器の稼働状態を報告するコメントデータを生成し、該コメントデータを含むレポートとして可視化するデータ可視化部を有する
   ことを特徴とする監視システム。
4. 請求項３に記載の監視システムにおいて、
   前記所定の範囲は、対応する項目データについての異常検知の条件を満たさない範囲に含まれ、
   前記データ可視化部は、
   前記レポートの対象期間に前記異常検知の条件を満たした実績があるならば該異常検知の実績を報告するコメントデータを生成し、
   前記レポートの対象期間に前記異常検知の条件を満たした実績がない場合に前記分析項目データの傾向を報告するコメントデータを生成する
   ことを特徴とする監視システム。
5. 請求項１に記載の監視システムにおいて、
   前記比較項目データは、前記分析項目データとは異なる種別のデータであって、かつ前記分析項目データと相関性を有するデータである
   ことを特徴とする監視システム。
6. 請求項５に記載の監視システムにおいて、
   前記分析項目データが前記監視対象機器の機器内温度である場合に、前記比較項目データとして周囲の気温を用いる
   ことを特徴とする監視システム。
7. 請求項１に記載の監視システムにおいて、
   前記比較項目データは、前記分析項目データと同一の種別のデータであって、かつ前記分析項目データとは異なる環境下で取得されたデータである
   ことを特徴とする監視システム。
8. 請求項７に記載の監視システムにおいて、
   前記分析項目データは、前記監視対象機器について過去に取得した前記分析項目データと同一種別のデータである
   ことを特徴とする監視システム。
9. 請求項７に記載の監視システムにおいて、
   前記分析項目データは、前記監視対象機器と同一機種の機器について取得した前記分析項目データと同一種別のデータである
   ことを特徴とする監視システム。
10. 請求項７に記載の監視システムにおいて、
    前記分析項目データは、前記監視対象機器と同一地域の機器について取得した前記分析項目データと同一種別のデータである
    ことを特徴とする監視システム。
11. 監視対象機器を特定する機器特定情報と分析目的とを受付ける入力部と、
    入力された前記機器特定情報と前記分析目的に基づいて、特定された前記監視対象機器の稼働状態を示す稼働データのうち前記分析目的に対応する分析項目データが所定の範囲の値である場合に、あらかじめ定められた比較項目データと比較した前記分析項目データの傾向を出力する出力部と
    を備えることを特徴とする監視装置。
12. 監視対象機器を特定する機器特定情報と分析目的とを受付ける入力受付ステップと、
    入力された前記機器特定情報と前記分析目的に基づいて、特定された前記監視対象機器の稼働状態を示す稼働データのうち前記分析目的に対応する分析項目データを決定するとともに、該分析項目データの比較に用いる比較項目データを決定するデータ決定ステップと、
    前記分析項目データが所定の範囲の値である場合に、前記比較項目データと比較した前記分析項目データの傾向を出力する出力ステップと
    を含むことを特徴とする監視方法。
    

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