JP2021174397A - 制御支援装置、制御支援方法、制御支援プログラム、および制御システム - Google Patents

Abstract

【解決手段】設備を計測した計測データに基づいて、設備の異常性を推測する設備異常性推測部と、設備の異常性の推測結果に応じて、設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の設備の状態をシミュレーションするシミュレーション部と、複数の制御方法候補のそれぞれについて、将来の前記設備の状態に基づいて将来の設備の異常性を推測するシミュレーション異常性推測部とを備える制御支援装置を提供する。【選択図】図１

Description

本発明は、制御支援装置、制御支援方法、制御支援プログラム、および制御システムに関する。

従来、予測モデルを用いてプラント等の設備の状態を推測して、異常になると推測した場合には作業員に通知するシステムが知られている。このようなシステムを用いた場合、作業員は、経験と勘とを活かして、設備が異常状態になってしまうことを回避するように設備の制御パラメータを調整する必要があった。また、特許文献１には、「シミュレータ４０は、プラント３において実行されるプロセス１２をシミュレートするプロセスシミュレータ４２と、複数の制御対象装置１０をそれぞれ制御する制御装置２０をそれぞれシミュレートする制御装置シミュレータ４３を含む。プロセスシミュレータ４２は、プロセス１２を構成する複数の制御対象装置１０をそれぞれシミュレートする制御対象装置シミュレータ４１を含む。学習装置２は、それぞれの制御装置シミュレータ４３が制御操作量を決定するために使用するＰＩＤパラメータを決定してシミュレータ４０に入力し、入力したＰＩＤパラメータを使用して制御された結果を示す複数の計測値を取得するステップを時系列的に複数回繰り返しつつプラント３の挙動を学習し、複数の制御装置２０が協調して安定的にプラント３を運転させることが可能なＰＩＤパラメータを統括的に決定するための方策を獲得する。」と記載されている（段落００４６参照）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１９−１９７３１５号公報

本発明の第１の態様においては、制御支援装置を提供する。制御支援装置は、設備を計測した計測データに基づいて、設備の異常性を推測する設備異常性推測部を備えてよい。制御支援装置は、設備の異常性の推測結果に応じて、設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の設備の状態をシミュレーションするシミュレーション部を備えてよい。制御支援装置は、複数の制御方法候補のそれぞれについて、将来の設備の状態に基づいて将来の設備の異常性を推測するシミュレーション異常性推測部を備えてよい。

制御支援装置は、複数の制御方法候補の中からシミュレーションの結果に基づいて選択された制御方法によって設備を制御することを設備の制御装置に指示する制御指示部を備えてよい。

制御指示部は、複数の制御方法候補のそれぞれに応じた将来の設備の異常性に基づいて選択された制御方法によって設備を制御することを制御装置に指示してよい。

設備異常性推測部およびシミュレーション異常性推測部は、同じ推測モデルを用いて設備の異常性を推測してよい。

制御支援装置は、設備の異常の要因となった要因パラメータを検出する要因検出部を備えてよい。制御支援装置は、複数の制御方法候補の少なくとも１つとして、要因パラメータを正常化する制御方法を生成してよい。

制御支援装置は、設備の操業目標を取得する目標取得部を備えてよい。制御支援装置は、複数の制御方法候補のうち、操業目標を満たす制御方法候補を選択する候補選択部を備えてよい。

制御支援装置は、複数の制御方法候補のうちの少なくとも１つの制御方法候補について、シミュレーション異常性推測部によって推測された異常性を提示する提示部を更に備えてよい。

シミュレーション部は、第１の複数の制御方法候補および第２の複数の制御方法候補についてのシミュレーションを行ってよい。制御指示部は、第１の複数の制御方法候補についてのシミュレーションが終了したことに応じて、第２の複数の制御方法候補についてのシミュレーションが終了する前に、第１の複数の制御方法候補の中から選択された制御方法によって設備を制御することを制御装置に指示してよい。制御指示部は、第２の複数の制御方法候補についてのシミュレーションが終了したことに応じて、第２の複数の制御方法候補を含む制御方法候補の中から選択された制御方法によって設備を制御することを制御装置に指示してよい。

制御支援装置は、第１制御方法候補を含む第１の複数の制御方法候補と、第１制御方法候補によって変更する制御パラメータをより小さい範囲で調整する第２制御方法候補を含む第２の複数の制御方法候補とを生成する候補生成部を備えてよい。

候補生成部は、第１制御方法候補が選択されたことに応じて、第２制御方法候補を含む第２の複数の制御方法候補を生成してよい。

制御支援装置は、第１制御方法候補を含む第１の複数の制御方法候補と、第１制御方法候補によって変更する制御パラメータを互いに異なる大きさに変更する２以上の第２制御方法候補を含む第２の複数の制御方法候補とを生成する候補生成部を備えてよい。

候補生成部は、第１制御方法候補が選択されたことに応じて、２以上の第２制御方法候補を含む第２の複数の制御方法候補を生成してよい。

本発明の第２の態様によれば、制御支援装置を提供する。制御支援装置は、設備を計測した計測データに基づいて、設備の異常性を推測する設備異常性推測部を備えてよい。制御支援装置は、設備の異常性の推測結果に応じて、設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の設備の状態をシミュレーションするシミュレーション部を備えてよい。制御支援装置は、複数の制御方法候補の中からシミュレーションの結果に基づいて選択された制御方法によって設備を制御することを設備の制御装置に指示する制御指示部を備えてよい。

本発明の第３の態様によれば、制御システムを提供する。制御システムは、設備を制御する制御装置を備えてよい。制御システムは、制御支援装置を備えてよい。

本発明の第４の態様によれば、制御支援方法を提供する。制御支援方法においては、設備の制御を支援する制御支援装置が、設備を計測した計測データに基づいて、設備の異常性を推測してよい。制御支援方法においては、制御支援装置が、設備の異常性の推測結果に応じて、設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の設備の状態をシミュレーションしてよい。制御支援方法においては、制御支援装置が、複数の制御方法候補のそれぞれについて、将来の設備の状態に基づいて将来の設備の異常性を推測してよい。

本発明の第５の態様によれば、制御支援方法を提供する。制御支援方法においては、設備の制御を支援する制御支援装置が、設備を計測した計測データに基づいて、設備の異常性を推測してよい。制御支援方法においては、制御支援装置が、設備の異常性の推測結果に応じて、設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の設備の状態をシミュレーションしてよい。制御支援方法においては、制御支援装置が、複数の制御方法候補の中からシミュレーションの結果に基づいて選択された制御方法によって設備を制御することを設備の制御装置に指示してよい。

本発明の第６の態様によれば、コンピュータにより実行される制御支援プログラムを提供する。制御支援プログラムは、コンピュータに、設備を計測した計測データに基づいて、設備の異常性を推測することを実行させてよい。制御支援プログラムは、コンピュータに、設備の異常性の推測結果に応じて、設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の設備の状態をシミュレーションすることを実行させてよい。制御支援プログラムは、コンピュータに、複数の制御方法候補のそれぞれについて、将来の設備の状態に基づいて将来の設備の異常性を推測することを設備の制御装置に指示することを実行させてよい。

本発明の第７の態様によれば、コンピュータにより実行される制御支援プログラムを提供する。制御支援プログラムは、コンピュータに、設備を計測した計測データに基づいて、設備の異常性を推測することを実行させてよい。制御支援プログラムは、コンピュータに、設備の異常性の推測結果に応じて、設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の設備の状態をシミュレーションすることを実行させてよい。制御支援プログラムは、コンピュータに、複数の制御方法候補の中からシミュレーションの結果に基づいて選択された制御方法によって設備を制御することを設備の制御装置に指示することを実行させてよい。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本発明の実施形態に係る制御システム１００の構成を設備１０と共に示す。 本発明の実施形態に係る制御システム１００の学習フローを示す。 本発明の実施形態に係る健全性指標のグラフの一例を示す。 本発明の実施形態に係る制御システム１００の制御支援フローを示す。 本発明の実施形態に係る制御システム１００が出力する表示画面５００の一例を示す。 変形例に係る制御方法候補の選択の一例を示す。 他の変形例に係る制御方法候補の選択の一例を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態に係る制御システム１００の構成を設備１０と共に示す。本実施形態に係る制御システム１００は、設備１０の異常を推測したことに応じて、設備１０を複数の制御方法の候補のそれぞれによって制御した場合における将来の設備１０の状態をシミュレーションする。そして、制御システム１００は、シミュレーション結果に基づいて、設備１０の制御方法を選択することを可能とする。これにより、制御システム１００は、シミュレーションの結果が良好であった制御方法を選択することを可能とし、より確実に設備１０を正常状態に維持することを可能とすることができる。

設備１０は、プラント等に設けられる。このようなプラントは、例えば、化学または金属等の工業プラント、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水やダム等を管理制御するプラント等であってよい。また、設備１０は、ビルまたは交通機関等に設けられてもよい。このような設備１０は、１または複数のプロセス装置、１または複数の発電装置、およびその他の１または複数の装置を有してよい。

設備１０は、１または複数のフィールド機器を有してよい。フィールド機器は、例えば圧力計、流量計、温度センサ等のセンサ機器、流量制御弁や開閉弁等のバルブ機器、ファンやモータ等のアクチュエータ機器、プラント等の状況や対象物を撮影するカメラ若しくはビデオ等の撮像機器、プラント等の異音等を収集し、または警報音等を発するマイク若しくはスピーカ等の音響機器、設備１０が有する装置の位置情報を出力する位置検出機器、またはその他の機器であってよい。

制御システム１００は、設備１０に接続される。制御システム１００は、一例として分散制御システム（ＤＣＳ）であってよい。制御システム１００は、制御装置１１０と、制御支援装置１２０とを備える。制御装置１１０は、設備１０に接続され、設備１０を制御する。より具体的には、制御装置１１０は、設備１０に設けられたセンサ等の計測機器によって計測された計測データを設備１０から取得する。制御装置１１０は、設備１０から取得した計測データに基づいて、設備１０を制御するための制御パラメータをＰＩＤ演算等によって算出し、算出した制御パラメータを設備１０へと設定する。これにより、設備１０は、設定された制御パラメータに応じて、バルブ機器の開度を変更し、アクチュエータの動作量を変更する等の処理を行う。

制御支援装置１２０は、制御装置１１０に接続され、制御装置１１０に対して設備１０の制御方法を指示する。制御支援装置１２０は、データ取得部１２５と、学習処理部１３０と、推測モデルＤＢ１３５（推測モデルデータベース１３５）と、設備異常性推測部１４０と、要因検出部１４５と、候補生成部１５０と、候補ＤＢ１５５（候補データベース１５５）と、シミュレーション部１６０と、シミュレーション異常性推測部１６５と、提示部１６８と、目標取得部１７０と、候補選択部１７５と、制御指示部１８０とを有する。

データ取得部１２５は、制御装置１１０に接続され、設備１０内の計測機器によって計測された計測データを制御装置１１０を介して取得する。データ取得部１２５は、設備１０から取得可能な全ての計測データを取得してもよく、これに代えて制御支援装置１２０による制御支援が可能な範囲で一部の計測データを取得してもよい。なお、データ取得部１２５は、少なくとも一部の計測データを、設備１０から制御装置１１０を介さずに取得してもよい。また、データ取得部１２５は、制御装置１１０が設備１０に対して設定した１または複数の制御パラメータを制御装置１１０から取得してもよい。

学習処理部１３０は、データ取得部１２５に接続され、データ取得部１２５から計測データを取得する。学習処理部１３０は、取得した計測データを用いて、計測データを入力として設備１０の異常性を推測する推測モデルを学習により生成する。学習処理部１３０は、教師なし学習によって推測モデルを生成してよい。これに代えて、学習処理部１３０は、設備１０が異常かどうかの判断結果（図中「異常性判断」）を熟練した作業員等から受け取って教師データとして用い、教師あり学習によって推測モデルを生成してもよい。

ここで、本実施形態において、設備１０の「異常性」は、設備１０の健全性を示す指標（「健全性指標」）であり、設備１０の健全性が高いほど（すなわち正常である可能性が高いほど）大きくなり、設備１０の健全性が低い（すなわち異常となる可能性が高いほど）小さくなる値である。これに代えて、「異常性」は、設備１０が異常となる可能性が高いほど大きくなり、正常である可能性が高いほど小さくなる「異常度」を示す値であってよい。また、「異常性」は、正常と推測された場合には正常を示す値（例えば「０」）、異常と推測された場合には異常を示す値（例えば「１」）を示すような、フラグ値であってもよい。なお、設備１０の健全性が低いこと、すなわち異常となる可能性が高いことは、必ずしも設備１０が現在異常であることを示すものでなく、設備１０が現在正常ではあるものの、将来異常となる予兆が検知されたことを示すものであってよい。換言すれば、設備１０の「異常性」を用いて把握される設備１０の「異常」は、設備１０が現在故障等していること自体を示すものではなく、設備１０が将来故障等する方向に向かっている状態のような、設備１０の運転上適切でない状態をも含むものであってよい。

推測モデルＤＢ１３５は、学習処理部１３０に接続され、学習処理部１３０によって学習された推測モデルを格納する。設備異常性推測部１４０は、データ取得部１２５および推測モデルＤＢ１３５に接続される。設備異常性推測部１４０は、推測モデルＤＢ１３５に格納された推測モデルを用いて、データ取得部１２５が取得した計測データに基づいて、直近における設備１０の異常性を推測する。設備異常性推測部１４０は、推測した異常性を作業員等または外部の機器等に出力する（図中「異常性出力」）。

要因検出部１４５は、データ取得部１２５および設備異常性推測部１４０に接続され、設備１０の異常の要因となった少なくとも１つの要因パラメータを検出する。例えば、要因検出部１４５は、設備異常性推測部１４０が設備１０の異常を推測した場合において、例えばプロセス装置Ａの圧力が学習した正常範囲を超えていることに応じて設備１０の異常を推測した場合には、プロセス装置Ａの圧力パラメータ（要因パラメータ）の異常を検出する。また、要因検出部１４５は、例えば配管Ｂの温度が学習した正常範囲を超えていることに応じて設備１０の異常を推測した場合には、配管Ｂの温度パラメータ（要因パラメータ）の異常を検出する。

候補生成部１５０は、データ取得部１２５および要因検出部１４５に接続され、設備１０を制御する制御方法の候補（制御方法候補）を複数生成して候補ＤＢ１５５に格納する。ここで、候補生成部１５０は、設備１０の少なくとも１つの制御パラメータに対して設定すべき設定値を含む制御方法候補を生成し、候補ＤＢ１５５に格納してよい。更に、候補生成部１５０は、現状における、設備１０の各制御パラメータの設定値および設備１０の計測データを、シミュレーションに供するべく候補ＤＢ１５５に格納してよい。

候補生成部１５０は、複数の制御方法候補の少なくとも１つとして、要因検出部１４５が検出した少なくとも１つの要因パラメータを正常化する制御方法を生成してよい。例えば、候補生成部１５０は、プロセス装置Ａの圧力が学習した正常範囲を超えている場合に、プロセス装置Ａに気体または液体原料を供給する配管のバルブを絞って原料の流入を減らすべく、このバルブの制御パラメータの新たな設定値を含む制御方法を生成する。また例えば、候補生成部１５０は、配管Ｂの温度が学習した正常範囲を超えている場合に、配管Ｂの上流の加熱装置の加熱量を落とすべく、この加熱装置の制御パラメータの新たな設定値を含む制御方法を生成する。

候補ＤＢ１５５は、候補生成部１５０およびシミュレーション異常性推測部１６５に接続される。候補ＤＢ１５５は、候補生成部１５０が生成した制御方法候補を記憶する。また、候補ＤＢ１５５は、現状における、設備１０の各制御パラメータの設定値および設備１０の計測データを記憶してよい。

シミュレーション部１６０は、候補ＤＢ１５５に接続される。シミュレーション部１６０は、設備１０の異常性の推測結果に応じて、設備１０を、候補ＤＢ１５５に格納された複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の設備１０の状態をシミュレーションする。本実施形態に係るシミュレーション部１６０は、設備異常性推測部１４０が設備１０の異常を推定したことに応じて要因検出部１４５が検出した要因パラメータに基づいて候補生成部１５０が生成した複数の制御方法候補のそれぞれを用いてシミュレーションを実行する。シミュレーション部１６０は、このシミュレーションにより、将来の設備１０の状態として、将来設備１０から計測されると想定される計測データの少なくとも一部を算出する。また、シミュレーション部１６０は、将来の設備１０の状態の少なくとも一部として、設備１０の生産量、設備１０を停止させることなく生産等を維持することが可能な期間（設備維持期間）、およびその他の設備１０の制御結果を算出してよい。シミュレーション部１６０は、各制御方法候補に関して算出した計測データ等の将来の設備１０の状態を、その制御方法候補に対応づけて候補ＤＢ１５５に格納してよい。

シミュレーション異常性推測部１６５は、推測モデルＤＢ１３５およびシミュレーション部１６０に接続される。シミュレーション異常性推測部１６５は、候補ＤＢ１５５に格納された複数の制御方法候補のそれぞれについて、シミュレーション部１６０がシミュレーションした将来の設備１０の状態に基づいて将来の設備１０の異常性を推測する。本実施形態において、設備異常性推測部１４０およびシミュレーション異常性推測部１６５は、推測モデルＤＢ１３５に格納された、同じ推測モデルを用いて設備１０の異常性を推測する。ここで、シミュレーション異常性推測部１６５は、シミュレーションによって算出された、将来想定される設備１０の計測データおよび設備１０の制御結果に基づいて、将来の設備１０の異常性を推測する。シミュレーション異常性推測部１６５は、複数の制御方法候補のそれぞれについて算出した、将来の設備１０の異常性を、それぞれの制御方法候補に対応づけて、シミュレーションの結果の少なくとも一部として候補ＤＢ１５５に格納する。

提示部１６８は、シミュレーション異常性推測部１６５に接続される。提示部１６８は、複数の制御方法候補のうちの少なくとも１つの制御方法候補について、シミュレーション異常性推測部１６５によって推測された異常性を含むシミュレーションの結果を設備１０の作業員に対して提示する。ここで、提示部１６８は、複数の制御方法候補のそれぞれについて、シミュレーション部１６０が算出した計測データ等と共に、推測された異常性を提示してもよい。

目標取得部１７０は、設備１０の作業員等から設備１０の操業目標を取得する。候補選択部１７５は、候補ＤＢ１５５および目標取得部１７０に接続される。候補選択部１７５は、候補ＤＢ１５５に格納された複数の制御方法候補の中から設備１０の制御に用いる制御方法を、各制御方法候補についてのシミュレーションの結果に基づいて選択する。ここで、候補選択部１７５は、シミュレーションの結果の少なくとも一部として得られる、複数の制御方法候補のそれぞれに応じた将来の設備１０の異常性に基づいて、設備１０の制御に用いる制御方法を選択する。また、設備１０の操業目標が指定された場合、候補選択部１７５は、複数の制御方法候補のうち、指定された操業目標を更に満たす制御方法を選択する。

候補選択部１７５は、複数の制御方法候補のうち、シミュレーションの結果設備１０の異常が予測される状態が解消し、かつ操業目標が指定されている場合には操業目標を達成可能な制御方法を自動的に選択してよい。また、候補選択部１７５は、複数の制御方法候補のそれぞれのシミュレーション結果を作業員等に対して表示し（図中「候補出力」）、作業員等がシミュレーションの結果に基づいて選択した制御方法の指定（図中「選択入力」）を入力することにより制御方法を選択してもよい。また、候補選択部１７５は、複数の制御方法候補の中から設備１０の異常が予測される状態を改善し、操業目標の達成に近づけることが可能となる２以上の制御方法候補を絞り込んで作業員等に対して表示し、作業員等の指定に応じて１つの制御方法を選択してもよい。

制御指示部１８０は、候補選択部１７５に接続される。制御指示部１８０は、複数の制御方法候補の中から、将来の設備１０の異常性の推測結果を含むシミュレーションの結果に基づいて選択された制御方法によって設備１０を制御することを、設備１０の制御装置１１０に指示する。制御装置１１０は、制御指示部１８０によって指定された制御方法によって設備１０を制御する。

以上に示した制御システム１００によれば、設備１０の異常性を推測し、異常が発生すると推測したことに応じて、設備１０の複数の制御方法候補を生成し、各制御方法候補によって設備１０を制御した場合における将来の設備１０の状態をシミュレーションすることができる。そして、制御システム１００は、複数の制御方法候補の中から、シミュレーションの結果が良好であった制御方法を選択して設備１０を制御することができる。このようにして、制御システム１００は、シミュレーションの結果を用いてより確実かつ精度よく設備１０を制御することができる。

図２は、本実施形態に係る制御システム１００の学習フローを示す。ステップ２００（Ｓ２００）において、データ取得部１２５は、例えば数秒といった予め定められた周期で、制御装置１１０によって収集された設備１０の計測データを、制御装置１１０から取得する。ここで、データ取得部１２５は、制御装置１１０が設備１０の制御のために計測データを取得するのと同じ周期で計測データを取得してもよく、設備１０の監視目的で、制御装置１１０の取得周期よりも大きい周期で計測データを取得してもよい。

Ｓ２１０において、設備異常性推測部１４０は、データ取得部１２５が取得した計測データに基づいて、設備１０の異常性を推測する。Ｓ２２０において設備１０が異常となると推測した場合、設備異常性推測部１４０は、Ｓ２３０において、アラームを発生する等により設備１０の異常性を作業員等に対して通知する（図１中「異常性出力」）。

Ｓ２４０において、学習処理部１３０は、作業員等から設備１０の正常または異常に関する判断結果（図１中「異常性判断」）の入力があるか否かを判断する。なお、学習処理部１３０は、作業員等からの異常性判断の入力に過度のリアルタイム性を求めないように、作業員等が、設備１０の異常であった期間を事後的に指定可能とする等のユーザーインターフェイスを提供してよい。

Ｓ２４０において判断結果の入力があった場合には、学習処理部１３０は、Ｓ２５０において、この判断結果の入力を学習用入力として用いて、推測モデルの学習処理を行う。ここで学習処理に時間を要する場合、学習処理部１３０は、計測データの定期的な取得および異常性の推測のループの外で、バッチ処理等によって学習処理を行ってもよい。

設備１０の異常性を推測する推測モデルは、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、またはその他の機械学習モデルを用いてよい。例えばニューラルネットワークを用いる場合、学習処理部１３０は、設備１０から取得した計測データをニューラルネットワークの入力層に入力した場合に出力層から出力される異常性の推測結果と目標とする異常性の判断結果との誤差を最小化するように、バックプロパゲーション等の手法を用いて各ニューロン間の重みおよび各ニューロンのバイアスを調整する。

また、例えばＳＶＭを用いる場合、学習処理部１３０は、設備１０から取得した計測データにおける、１または複数の計測値の組を座標とする点を多次元空間にマップした場合に、設備１０が正常とラベリングされた点の集合と、設備１０が異常であるとラベリングされた点の集合との間を最大のマージンをもって分離する超平面を学習する。この超平面は、各計測値に対応する重みの組を含む重みベクトルによって表される。

なお、プラント等の設備１０は、現実に異常となるのが非常に稀である。このため、学習処理部１３０は、設備１０が異常との判断が入力されなかった場合には、設備１０が正常であるとして推測モデルの学習処理を行ってよい。

以上に代えて、設備１０の異常性を推測する推測モデルは、統計的手法を用いてもよい。例えば、学習処理部１３０は、各タイミングで取得された計測データを推測モデルＤＢ１３５に蓄積していく。そして推測モデルＤＢ１３５は、推測モデルＤＢ１３５に蓄積された計測データの分布から閾値以上外れた計測データが取得されたことに応じて、設備１０が異常となると推定してよい。また、推測モデルは、予めプログラミングされた条件（例えば配管Ｂの温度が８５度以上等）が満たされたことに応じて設備１０が異常となると推測してもよい。

図３は、本実施形態に係る、設備１０の異常性を示す健全性指標のグラフの一例を示す。本実施形態に係る健全性指標は、予め定められた数値範囲内で、設備１０が異常となる可能性が高いほど小さく、設備１０が正常である可能性が高いほど大きくなる値（例えば−１．０〜＋１．０）をとる。例えば、正常の場合に＋１、異常の場合に−１を出力ノードから出力するように教育されたニューラルネットワークによる推定モデルを用いる場合、設備異常性推測部１４０は、この出力ノードの出力値を健全性指標として用いてよい。また例えば、統計的手法を用いた推測モデルを用いる場合、設備異常性推測部１４０は、取得された計測データが、推測モデルＤＢ１３５に蓄積された計測データの分布にどの程度近いかを示す値（例えば、分布からどの程度外れているかを示す値の逆相関）を健全性指標として用いてもよい。

設備異常性推測部１４０は、設備１０の計測データが取得される毎に、取得された計測データに基づいてこのような健全性指標を算出し、図３に例示したようなグラフ等を用いて作業員等に対して表示する。本実施形態に係る設備異常性推測部１４０は、健全性指標の値が正常および異常の境界を示す閾値よりも大きい場合には設備１０は正常であると推定し、健全性指標の値が閾値以下となった場合には設備１０が異常となると推定する。ここで、設備異常性推測部１４０は、複数の制御方法候補を生成してシミュレーションを実行する契機を判断するために用いる閾値と、設備１０の異常をアラーム等によって作業者等に警告する場合に用いる閾値とを異なる値としてもよい。例えば、設備異常性推測部１４０は、シミュレーションを実行する契機を判断するために用いる閾値を、作業者等に警告する場合に用いる閾値よりも大きくし、将来警告を発する可能性がある場合に先行してシミュレーションを開始するようにしてもよい。

また、設備異常性推測部１４０は、健全性指標が減少傾向にある等の他の条件を用いて、設備１０の異常を推定してもよい。これにより、設備異常性推測部１４０は、将来異常が発生する可能性がある状況において予めシミュレーションを実行し、設備１０の制御方法を切り換えるようにすることができる。

図４は、本実施形態に係る制御システム１００の制御支援フローを示す。Ｓ４００において、要因検出部１４５は、設備異常性推測部１４０が設備１０の異常を推測する要因となった少なくとも１つの要因パラメータを検出する。推測モデルがニューラルネットワークを用いるものである場合、設備異常性推測部１４０は、例えば正常を示す健全性指標の値（例えば＋１．０）と異常が推測されたときの健全性指標の値との誤差をニューラルネットワークの出力層から入力層へと逆伝搬（バックプロパゲーション）させることにより、入力層に入力された計測データの各計測値の誤差を算出してよい。設備異常性推測部１４０は、このようにして算出した誤差が比較的大きな計測値に対応する少なくとも１つのパラメータを、異常の要因となった要因パラメータとして検出してよい。

また、例えば推測モデルが統計的手法を用いるものである場合、設備異常性推測部１４０は、複数のパラメータのそれぞれについての計測値のうち、推測モデルＤＢ１３５に蓄積された計測データの分布から外れる要因となった計測値に対応する少なくとも１つのパラメータを、要因パラメータとして検出してもよい。また、推測モデルが予めプログラミングされた条件を用いて設備１０の異常性を判断するものである場合、設備異常性推測部１４０は、計測データが満たすべき複数の条件のうち、満たされなかった条件判断において参照するパラメータを要因パラメータとして検出してよい。

Ｓ４１０において、候補生成部１５０は、要因検出部１４５が検出した少なくとも１つの要因パラメータを正常化する制御方法候補を生成して候補ＤＢ１５５に格納する。例えば、候補生成部１５０は、複数の制御パラメータのそれぞれと、その制御パラメータを変更することによって計測値が変わりうる少なくとも１つのパラメータとの関係を予め有してよい。候補生成部１５０は、この関係を用いて、要因検出部１４５が検出した少なくとも１つの要因パラメータを調整するために使用することができる少なくとも１つの制御パラメータを特定する。そして、候補生成部１５０は、特定した制御パラメータを変更する１または複数の制御方法候補を生成する。

例えば、候補生成部１５０は、プロセス装置Ａの圧力が要因パラメータとして検出された場合、プロセス装置Ａの圧力に影響を与える、プロセス装置Ａの上流の配管のバルブ開度設定、およびプロセス装置Ａの反応速度設定等の制御パラメータを特定する。そして、候補生成部１５０は、このバルブをより開く制御方法候補、このバルブをより閉める制御方法候補、プロセス装置Ａの反応速度をより小さくする制御方法候補、プロセス装置Ａの反応速度をより大きくする制御方法候補等を生成する。ここで、候補生成部１５０は、制御パラメータの増減と要因パラメータの増減との関係を予め有してもよく、この場合には要因パラメータを正常化する方向に制御パラメータを変化させる制御方法候補を生成してよい。

また、候補生成部１５０は、同じ制御パラメータについて変化量を異ならせた複数の制御方法候補を生成してもよい。例えば、候補生成部１５０は、ある制御パラメータを、＋１、＋５、＋１０、＋２０等変化させるような複数の制御方法候補を生成してよい。

また、候補生成部１５０は、現在運用中の制御方法を維持する制御方法候補を生成してもよい。現在運用中の制御方法を含む制御方法候補についてのシミュレーションも併せて実行することにより、候補選択部１７５は、現在運用中の制御方法に応じた制御方法候補と、他の制御方法候補とを、同じシミュレーションにより得られた結果を基準として選択可能とすることができる。

Ｓ４２０において、シミュレーション部１６０は、候補ＤＢ１５５に格納された複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の設備１０の状態をシミュレーションする。一例として、シミュレーション部１６０は、設備１０の定常状態を静的シミュレーションによって算出してよい。静的シミュレーションにおいて、設備１０内の各装置は、その装置の動作を数学的に模擬するシミュレーションモデルによって表される。例えば、設備１０内のプロセス装置は、制御パラメータによって反応速度等が設定され、原料の入力速度等のようなそのプロセス装置の外部環境、およびそのプロセス装置の内部の状態等を用いて算出される量の中間製造物を出力するシミュレーションモデルによって表されてもよい。

また、シミュレーション部１６０は、設備１０の状態変化を動的シミュレーションによって算出してもよい。例えば、シミュレーション部１６０は、有限要素法等を用いた流体シミュレーションまたは熱力学シミュレーション等により設備１０の状態の経時変化を解析してもよい。

また、シミュレーション部１６０は、制御装置１１０の動作を模擬するシミュレーションモデルを含むシミュレーションを行ってもよい。例えば制御装置１１０がＰＩＤ制御等を行う場合、シミュレーション部１６０は、制御支援装置１２０が制御装置１１０に制御パラメータを設定してから、制御装置１１０がＰＩＤ制御等によって設備１０の制御パラメータの設定値を経時的に変化させる過程をシミュレーションしてもよい。

Ｓ４３０において、シミュレーション異常性推測部１６５は、複数の制御方法候補のそれぞれについて、シミュレーション部１６０によるシミュレーションの結果、すなわちシミュレーションによって算出された、将来想定される設備１０の計測データに基づいて、将来の設備１０の異常性を推測する。シミュレーション異常性推測部１６５は、設備異常性推測部１４０と同じ方法を用いて将来の設備１０の異常性を推測してよい。本実施形態に係るシミュレーション異常性推測部１６５は、推測モデルＤＢ１３５に格納された推測モデルを用いて、将来の設備１０の異常性を推測する。ここで、シミュレーション部１６０が動的シミュレーションを実行する場合、シミュレーション異常性推測部１６５は、将来の各時点における設備１０の異常性の指標値を推測してよい。

Ｓ４４０において、候補選択部１７５は、候補ＤＢ１５５に格納された複数の制御方法候補のうち、設備１０の制御に用いる制御方法を、シミュレーション部１６０によるシミュレーション結果およびシミュレーション異常性推測部１６５による将来の異常性の判断結果に基づいて選択する。ここで、候補選択部１７５は、複数の制御方法候補のうち、将来の健全性指標の値が、図３に示したような、正常および異常の境界を示す閾値よりも大きいものを選択する。候補選択部１７５は、複数の制御方法候補のうち、健全性指標の値がより大きいものほど、より高い優先度で選択してもよい。また、シミュレーション部１６０が動的シミュレーションを行った場合には、候補選択部１７５は、複数の制御方法候補のうち、健全性指標の値がより早く閾値より大きくなるものをより高い優先度で選択してもよい。

また、目標取得部１７０は、設備１０の作業員等の要求を受けて、設備１０の操業目標を取得してもよい。操業目標が取得された場合には、候補選択部１７５は、複数の制御方法候補のうち、指定された操業目標を満たす制御方法を選択する。操業目標は、設備１０全体または少なくとも１つの装置の生産量、稼働率、負荷、または設備維持時間等の少なくとも１つの目標値を含んでよい。候補選択部１７５は、複数の制御方法候補のうち、操業目標の達成率がより高いものほど、より高い優先度で選択してもよい。また、候補選択部１７５は、各制御方法候補について、健全性指標の値、操業目標の達成率、およびその他の選択指標を重み付けしてスコアリングし、最も高いスコアとなった制御方法を選択してもよい。

また、候補選択部１７５は、複数の制御方法候補またはその一部を作業員等に対して表示し、作業員等により１つの制御方法を決定させてもよい。この場合において、候補選択部１７５は、健全性指標の値が正常となると推測され、かつ指定された操業目標を満たす２以上の制御方法候補を作業員等に対して表示してもよい。

Ｓ４５０において、制御指示部１８０は、Ｓ４４０において選択された制御方法によって設備１０を制御することを制御装置１１０に指示する。例えば、制御指示部１８０は、選択された制御方法において変更を予定した制御パラメータの値を、実際に変更するよう制御装置１１０に指示する。Ｓ４６０において、制御装置１１０は、制御指示部１８０からの指示を受けて、選択された制御方法に応じて設備１０を制御する。

以上に示した制御システム１００によれば、設備１０の異常が発生すると推測される場合に設備１０の複数の制御方法候補を生成してそれぞれシミュレーションし、シミュレーション結果が良好であった制御方法を選択して設備１０を制御することができる。これにより、制御システム１００は、より確実に設備１０を異常へと向かうと可能性がある状態から回復させることができ、更には設備１０の操業目標を満たすことができる制御方法を選択して設備１０を稼働させることができる。

なお、制御支援装置１２０は、上記の全ての機能および構成を備える必要はなく、一部の機能または構成を有しない場合においても設備１０を好適に制御することができる。例えば、候補生成部１５０は、設備１０の異常が推測されたか否かによらず、常時、または予め定められた周期等において、少なくとも１つの制御方法候補を生成し、シミュレーション部１６０によってシミュレーションをさせてもよい。この場合、制御支援装置１２０は、設備１０の異常が推測されない場合においても、よりよい制御方法候補を選択可能とすることができる。

また、制御支援装置１２０は、シミュレーション異常性推測部１６５を有しない構成を採ってもよい。この場合、制御支援装置１２０は、シミュレーション結果に基づいて将来の異常性を推測しないものの、シミュレーション結果から異常性を判断可能な熟練作業員等に複数の制御方法候補の選択肢を与えることが可能となる。

また、制御支援装置１２０は、目標取得部１７０を有しない構成を採ってもよい。この場合、制御支援装置１２０は、将来の異常性の推測結果に基づいて制御方法を選択してもよく、将来正常となると推測された２以上の制御方法候補の中から、作業員等の基準で選択された制御方法を決定してもよい。

また、制御支援装置１２０は、目標取得部１７０、候補選択部１７５、および制御指示部１８０を有しない構成を採ってもよい。この場合、制御支援装置１２０は、複数の制御方法候補を生成してそれぞれシミュレーションし、将来の異常性を推測して作業員等に提示する。この場合、作業員等は、複数の制御方法候補のうち、提示されたシミュレーション結果を確認して選択した制御方法に基づいて、制御パラメータを手動で設備１０または制御装置１１０に設定することができる。

図５は、本実施形態に係る制御システム１００が出力する表示画面５００の一例を示す。本図の例では、候補生成部１５０は、図４のＳ４１０において、ケース１〜３の制御方法候補を生成する。ケース１は、制御パラメータＸを２０増加させ、制御パラメータＹを５増加させ、制御パラメータＺを５減少させるものである。ケース１において、他の制御パラメータは変更されない。ケース２は、同様に、制御パラメータＸを２０増加させ、制御パラメータＹを５減少させ、制御パラメータＺを１０減少させるものである。ケース３は、同様に、制御パラメータＸを１０増加させ、制御パラメータＹを５減少させ、制御パラメータＺを２０減少させる。

シミュレーション部１６０は、図４のＳ４２０において、ケース１〜３についてシミュレーションを実行する。本図の例において、シミュレーション部１６０は、将来の設備１０の状態として、設備１０の生産量が、ケース１の場合１日あたり２００、ケース２の場合１日あたり５０、ケース３の場合１日あたり１００であり、設備１０の設備維持期間が、ケース１の場合４日、ケース２の場合４０日、ケース３の場合１５日であることをシミュレーションにより算出する。

シミュレーション異常性推測部１６５は、図４のＳ４３０において、ケース１〜３のそれぞれについてのシミュレーション結果に基づいて、将来の設備１０の健全性指標の値を推測する。本図の例においては、ケース２においては健全性指標が正常へと回復するが、ケース１および３においては健全性指標が図示した期間内には正常へと回復しない。

候補選択部１７５は、図４のＳ４４０において、ケース１〜３のシミュレーション結果を作業員等に対して表示する。そして、候補選択部１７５は、ケース１〜３のそれぞれに応じた将来の設備１０の健全性指標に基づいて、健全性指標が正常へと回復するケース２の制御方法を選択する。本図の例においては、候補選択部１７５は、ケース１〜３のうち、健全性指標が正常へと回復すると推測されたケース２の制御方法を自動的に選択してよい。これに代えて、候補選択部１７５は、ケース１〜３の中から作業員等によって指示された制御方法を選択してもよい。

候補選択部１７５による選択に応じて、制御指示部１８０は、制御パラメータＸを２０増加させ、制御パラメータＹを５減少させ、制御パラメータＺを１０減少させることを制御装置１１０へと指示し、制御装置１１０は、この指示に応じて設備１０を制御する。

本図の例において、ケース１〜３のいずれにおいても健全性指標が正常へと回復する場合には、候補選択部１７５は、操業目標に基づいて、いずれかの制御方法を選択してもよい。例えば、操業目標が、生産量の最大化または生産量を１日あたり１５０以上とすること等であった場合、候補選択部１７５は、当該操業目標を満たすケース１を選択する。また、操業目標が、設備維持期間の最大化または設備維持期間を３０日以上とすること等であった場合、候補選択部１７５は、当該操業目標を満たすケース２を選択する。また、操業目標が、生産量を１日あたり８０以上とし、かつ設備維持期間を１０日以上とすること等であった場合、候補選択部１７５は、当該操業目標を満たすケース３を選択する。

このようにして、制御システム１００は、複数の制御方法候補のそれぞれのシミュレーション結果に基づいて、適切な制御方法を選択して設備１０を制御することができる。

図６は、本実施形態の変形例に係る制御方法候補の選択の一例を示す。本変形例において、候補生成部１５０は、複数の制御方法候補のグループを複数生成し、シミュレーション部１６０は、複数のグループのそれぞれに属する複数の制御方法候補についてのシミュレーションを順次行う。本図の例において、候補生成部１５０は、設備１０の異常が推測されたことに応じて、ケース１〜３を含む第１の複数の制御方法候補と、ケース１−１〜３を含む第２の複数の制御方法候補と、ケース１−３−１〜３を含む第３の複数の制御方法候補とを生成する。シミュレーション部１６０は、第１の複数の制御方法候補についてのシミュレーションを先に実行開始し、第２の複数の制御方法候補についてのシミュレーションを次に実行開始し、第３の複数の制御方法候補についてのシミュレーションをその次に実行開始する。

候補選択部１７５は、第１の複数の制御方法候補についてのシミュレーションが終了したことに応じて、第２の複数の制御方法候補およびそれ以降の複数の制御方法候補についてのシミュレーションが終了する前に、第１の複数の制御方法候補の中から制御方法を選択してよい。制御指示部１８０は、選択された制御方法によって設備１０を制御することを制御装置１１０に指示する。その後、候補選択部１７５は、第２の複数の制御方法候補についてのシミュレーションが終了したことに応じて、第２の複数の制御方法候補を含む制御方法候補の中から制御方法を選択し、制御指示部１８０は、選択された制御方法によって設備１０を制御することを制御装置１１０に指示してよい。ここで、候補選択部１７５は、新たにシミュレーションが終了した第２の複数の制御方法候補のみの中から制御方法を選択してよく、すでにシミュレーションが終了している第１の複数の制御方法候補および新たにシミュレーションが終了した第２の複数の制御方法候補を合わせた中から制御方法を選択してもよい。

これにより、制御システム１００は、多数の制御方法候補のシミュレーションを実行していき、ある程度の数の制御方法候補のシミュレーションが終了したことに応じてその中から制御方法をいったん選択して設備１０の制御を行うことができる。制御システム１００は、残りの制御方法候補のシミュレーションの少なくとも一部がさらに終了したことに応じて、シミュレーションが終了した制御方法候補の中から、更に制御方法を選択して、設備１０の制御を更新することができる。このようにして、制御システム１００は、全てのシミュレーションを完了させる前に設備１０の制御方法を改善することができる。

更に、本図の例においては、候補生成部１５０は、第１制御方法候補の一例としてのケース１を含む第１の複数の制御方法候補であるケース１〜３と、ケース１の制御方法候補によって変更する制御パラメータＸをより小さい範囲で調整する第２の複数の制御方法候補であるケース１−１〜３とを生成する。ここで、候補生成部１５０は、ケース１〜３の中からケース１が選択されたことに応じて、ケース１の制御方法候補によって変更する制御パラメータＸをケース１よりも小さい範囲で調整するケース１−１〜３を生成してよい。ここで、候補生成部１５０は、ケース１〜３のうち選択されなかったケース２〜３によって変更する制御パラメータＹ〜Ｚをケース２〜３よりも小さい範囲で調整するケースは生成せず、シミュレーションを省略させるようにしてよい。

候補生成部１５０は、ケース１−１〜３の中からいずれかの制御方法（図中ケース１−３）が選択されたことに応じて、制御パラメータＸを更に小さい範囲で調整する第３の複数の制御候補であるケース１−３−１〜３を生成してもよい。ここでケース１−３−１を選択したとすると、制御支援装置１２０は、ケース１を選択することにより制御パラメータＸを＋２０とし、次にケース１−３を選択することにより制御パラメータＸを−１０とし（異常の推測時に対し＋１０）、次にケース１−３−１を選択することにより制御パラメータＸを＋５（異常の推測時に対し＋１５）とすることができる。なお、より小さい範囲で調整するとは、「＋２０」、「−１０」、「＋５」のように、制御パラメータを調整する大きさ（絶対値）を小さくしていって調整することを意味する。

これにより、制御支援装置１２０は、調整する制御パラメータの組み合わせが異なる第１の複数の制御方法候補の中から将来の設備１０の異常性および操業目標に基づいて制御方法を選択した後、選択した制御パラメータの組み合わせに含まれる各制御パラメータを微調整するように第２の複数の制御方法候補を生成して更にシミュレーションを行うことができる。これを繰り返すことにより、制御支援装置１２０は、制御パラメータを徐々に微調整して適切な値に近づけていくことができる。

図７は、本実施形態の他の変形例に係る制御方法候補の選択の一例を示す。本図の例においては、候補生成部１５０は、第１制御方法候補の一例としてのケース１を含む第１の複数の制御方法候補であるケース１〜３と、ケース１の制御方法候補によって変更する制御パラメータを互いに異なる大きさに変更する２以上の第２制御方法候補であるケース１−１〜３を含む第２の複数の制御方法候補とを生成する。ここで、候補生成部１５０は、ケース１〜３の中からケース１が選択されたことに応じて、ケース１−１〜３を生成してよい。

一例として候補生成部１５０は、互いに制御パラメータの組み合わせが異なり、変更対象の制御パラメータを比較的小さく変更するケース１（制御パラメータＸ＝＋１）、ケース２（制御パラメータＹ＝＋１）、ケース３（制御パラメータＺ＝+１）を生成し、その中からケース１が選択されたことに応じて、ケース１によって変更した制御パラメータＸをより大きく変更する制御方法候補を含むケース１−１（パラメータＸ＝＋１０）、ケース１−２（パラメータＸ＝＋２０）、ケース１−３（パラメータＸ＝＋４０）を生成する。この後、候補生成部１５０は、図６と同様にして、制御パラメータＸを徐々に微調整して適切な値に近づけていくようにしてよい。

これにより、制御支援装置１２０は、設備１０が異常となると予測される状態を改善するために調整すべき制御パラメータの組み合わせを特定した後に、その制御パラメータの組み合わせを調整していくことができる。なお、候補生成部１５０は、ある制御パラメータを増加させる制御方法候補と、ある制御パラメータを減少させる制御方法候補との両方を第１の複数の制御方法候補に含めるようにしてもよい。これにより、制御支援装置１２０は、設備１０が異常となると予測される状態を改善するために調整すべき制御パラメータの組み合わせと、各制御パラメータを増減いずれとするべきかとを特定することができる。

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のコンピュータ等のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

図８は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ 設備、１００ 制御システム、１１０ 制御装置、１２０ 制御支援装置、１２５ データ取得部、１３０ 学習処理部、１３５ 推測モデルＤＢ、１４０ 設備異常性推測部、１４５ 要因検出部、１５０ 候補生成部、１５５ 候補ＤＢ、１６０ シミュレーション部、１６５ シミュレーション異常性推測部、１６８ 提示部、１７０ 目標取得部、１７５ 候補選択部、１８０ 制御指示部、５００ 表示画面、２２００ コンピュータ、２２０１ ＤＶＤ−ＲＯＭ、２２１０ ホストコントローラ、２２１２ ＣＰＵ、２２１４ ＲＡＭ、２２１６ グラフィックコントローラ、２２１８ ディスプレイデバイス、２２２０ 入／出力コントローラ、２２２２ 通信インターフェイス、２２２４ ハードディスクドライブ、２２２６ ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、２２３０ ＲＯＭ、２２４０ 入／出力チップ、２２４２ キーボード

Claims (18)

1. 設備を計測した計測データに基づいて、前記設備の異常性を推測する設備異常性推測部と、
   前記設備の異常性の推測結果に応じて、前記設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の前記設備の状態をシミュレーションするシミュレーション部と、
   前記複数の制御方法候補のそれぞれについて、将来の前記設備の状態に基づいて将来の前記設備の異常性を推測するシミュレーション異常性推測部と
   を備える制御支援装置。
2. 前記複数の制御方法候補の中から前記シミュレーションの結果に基づいて選択された制御方法によって前記設備を制御することを前記設備の制御装置に指示する制御指示部を更に備える請求項１に記載の制御支援装置。
3. 前記制御指示部は、前記複数の制御方法候補のそれぞれに応じた将来の前記設備の異常性に基づいて選択された制御方法によって前記設備を制御することを前記制御装置に指示する請求項２に記載の制御支援装置。
4. 前記設備異常性推測部および前記シミュレーション異常性推測部は、同じ推測モデルを用いて前記設備の異常性を推測する請求項１から３のいずれか一項に記載の制御支援装置。
5. 前記設備の異常の要因となった要因パラメータを検出する要因検出部と、
   前記複数の制御方法候補の少なくとも１つとして、前記要因パラメータを正常化する制御方法を生成する候補生成部と
   を更に備える請求項１から４のいずれか一項に記載の制御支援装置。
6. 前記設備の操業目標を取得する目標取得部と、
   前記複数の制御方法候補のうち、前記操業目標を満たす制御方法候補を選択する候補選択部と
   を更に備える請求項１から５のいずれか一項に記載の制御支援装置。
7. 前記複数の制御方法候補のうちの少なくとも１つの制御方法候補について、前記シミュレーション異常性推測部によって推測された異常性を提示する提示部を更に備える請求項１から６のいずれか一項に記載の制御支援装置。
8. 前記シミュレーション部は、第１の前記複数の制御方法候補および第２の前記複数の制御方法候補についてのシミュレーションを行い、
   前記制御指示部は、
   前記第１の複数の制御方法候補についてのシミュレーションが終了したことに応じて、前記第２の複数の制御方法候補についてのシミュレーションが終了する前に、前記第１の複数の制御方法候補の中から選択された制御方法によって前記設備を制御することを前記制御装置に指示し、
   前記第２の複数の制御方法候補についてのシミュレーションが終了したことに応じて、前記第２の複数の制御方法候補を含む制御方法候補の中から選択された制御方法によって前記設備を制御することを前記制御装置に指示する
   請求項２または３に記載の制御支援装置。
9. 第１制御方法候補を含む前記第１の複数の制御方法候補と、前記第１制御方法候補によって変更する制御パラメータをより小さい範囲で調整する第２制御方法候補を含む前記第２の複数の制御方法候補とを生成する候補生成部を備える請求項８に記載の制御支援装置。
10. 前記候補生成部は、前記第１制御方法候補が選択されたことに応じて、前記第２制御方法候補を含む前記第２の複数の制御方法候補を生成する請求項９に記載の制御支援装置。
11. 第１制御方法候補を含む前記第１の複数の制御方法候補と、前記第１制御方法候補によって変更する制御パラメータを互いに異なる大きさに変更する２以上の第２制御方法候補を含む前記第２の複数の制御方法候補とを生成する候補生成部を備える請求項８に記載の制御支援装置。
12. 前記候補生成部は、前記第１制御方法候補が選択されたことに応じて、前記２以上の第２制御方法候補を含む前記第２の複数の制御方法候補を生成する請求項１１に記載の制御支援装置。
13. 設備を計測した計測データに基づいて、前記設備の異常性を推測する設備異常性推測部と、
    前記設備の異常性の推測結果に応じて、前記設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の前記設備の状態をシミュレーションするシミュレーション部と、
    前記複数の制御方法候補の中から前記シミュレーションの結果に基づいて選択された制御方法によって前記設備を制御することを前記設備の制御装置に指示する制御指示部と
    を備える制御支援装置。
14. 設備を制御する制御装置と、
    請求項１から１３のいずれか一項に記載の制御支援装置と
    を備える制御システム。
15. 設備の制御を支援する制御支援装置が、設備を計測した計測データに基づいて、前記設備の異常性を推測し、
    前記制御支援装置が、前記設備の異常性の推測結果に応じて、前記設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の前記設備の状態をシミュレーションし、
    前記制御支援装置が、前記複数の制御方法候補のそれぞれについて、将来の前記設備の状態に基づいて将来の前記設備の異常性を推測する
    制御支援方法。
16. 設備の制御を支援する制御支援装置が、前記設備を計測した計測データに基づいて、設備の異常性を推測し、
    前記制御支援装置が、前記設備の異常性の推測結果に応じて、前記設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の前記設備の状態をシミュレーションし、
    前記制御支援装置が、前記複数の制御方法候補の中から前記シミュレーションの結果に基づいて選択された制御方法によって前記設備を制御することを前記設備の制御装置に指示する
    制御支援方法。
17. コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに、
    設備を計測した計測データに基づいて、前記設備の異常性を推測することと、
    前記設備の異常性の推測結果に応じて、前記設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の前記設備の状態をシミュレーションすることと、
    前記複数の制御方法候補のそれぞれについて、将来の前記設備の状態に基づいて将来の前記設備の異常性を推測することと
    を実行させるための制御支援プログラム。
18. コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに、
    設備を計測した計測データに基づいて、前記設備の異常性を推測することと、
    前記設備の異常性の推測結果に応じて、前記設備を複数の制御方法候補のそれぞれにより制御した場合の将来の前記設備の状態をシミュレーションすることと、
    前記複数の制御方法候補の中から前記シミュレーションの結果に基づいて選択された制御方法によって前記設備を制御することを前記設備の制御装置に指示することと
    を実行させるための制御支援プログラム。

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