JP2022003493A

JP2022003493A - 解析装置、解析方法及びコンピュータプログラム

Info

Publication number: JP2022003493A
Application number: JP2020108186A
Authority: JP
Inventors: 朋史白石; Tomofumi Shiraishi; 嘉成堀; Yoshinari Hori; 晃弘近藤; Akihiro Kondo
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2020-06-23
Filing date: 2020-06-23
Publication date: 2022-01-11
Anticipated expiration: 2040-06-23
Also published as: JP7502096B2

Abstract

【課題】ベテラン運転員のノウハウを抽出することで、プラントの高効率運転につなげることができる。【解決手段】解析装置１は、施設で計測された複数項目の時系列の計測値をプロセスデータとして取得する第１取得部１１０と、前記施設に行われた操作の内容をイベントデータとして取得する第２取得部１５０と、前記プロセスデータにおける前記複数項目の計測値で表される状態を前記状態同士の類似度に基づいて、状態カテゴリに分類する分類部１３０と、前記プロセスデータと前記イベントデータとに基づき、操作によって状態カテゴリがどう遷移するかを解析する解析部１７０と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、プラントの運転データを用いた解析装置、解析方法及びコンピュータプログラムに関する。

従来から、石油化学プラント、発電プラント、水処理プラントなど様々な施設においては、現場の計測操作装置と、これらを制御する制御装置とが接続された分散制御システム（ＤＣＳ：ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍ）によって自動運転がなされている。また、自動運転に加え、運転員による操作も行われている。

例えば、プラントを起動する起動運転、プラントを停止する停止運転、プラントに供給する原料種を切り替える原料種切り替え運転、プラントで製造する製品種を切り替える製品種切り替え運転などでは、運転員が介入し、手動による操作を行う。ＤＣＳは、現場で計測された値をプロセスデータとして収集して記録するとともに、運転員が行った操作の内容をイベントログとして収集して記録している。

運転員の技量により、これら手動による運転にかかる時間が異なる。ベテラン運転員が行えば短時間で完了できる運転でも未熟な運転員が行うと長時間がかかる。そこで、ベテラン運転員の操作ノウハウを抽出して参考にすることで、これらの運転にかかる時間の短縮を図る試みが行われている。

特許文献１にはイベント解析装置が開示されている。イベント解析装置は、プラントのオペレータによる操作イベントのログデータを収集するイベント収集部と、収集されたログデータに基づき、操作イベントの操作方法又は操作意図を解析するイベント解析部と、解析された所定期間毎の操作方法又は操作意図を、時系列の操作列として抽出する操作列抽出部と、抽出された操作列の中から操作の順序が類似した操作列を分類する操作列分類部と、分類された操作列に基づき、オペレータの操作手順を構築する操作手順構築部と、プラントのプロセスデータを収集するプロセスデータ収集部と、収集されたプロセスデータに基づき、構築された操作手順の操作が実行される実行条件を推定する操作条件推定部とを備える。

特開２０１８−１２８８５４号公報国際公開第２０１２／０７３２８９号

上述したように、特許文献１のイベント解析装置は、オペレータの操作手順を構築するとともに、構築された操作手順の操作が実行される実行条件を推定する。これにより、オペレータが操作を行うための判断基準を自動的に抽出し、操作を標準化することを支援することができる。しかしながら、特許文献１のイベント解析装置では、ベテラン運転員の操作ノウハウを抽出するものではない。

本開示のひとつの目的は、上記の課題を解決する為になされたものであり、運転員の操作ノウハウを抽出可能なイベント解析装置を提供することである。

本開示のひとつの態様による解析装置は、施設で計測された複数項目の時系列の計測値をプロセスデータとして取得する第１取得部と、前記施設に行われた操作の内容をイベントデータとして取得する第２取得部と、前記プロセスデータにおける前記複数項目の計測値で表される状態を前記状態同士の類似度に基づいて、状態カテゴリに分類する分類部と、前記プロセスデータと前記イベントデータとに基づき、操作によって状態カテゴリがどう遷移するかを解析する解析部と、を備える。

本開示のひとつの態様によれば、運転員の操作ノウハウを抽出可能な解析装置を提供することができる。

イベント解析装置を説明するブロック図である。イベント解析装置のハードウェア構成を説明する図である。プラントの構成を説明する図である。イベント解析装置の動作フローチャート図である。プロセスデータＤＢを説明する図である。イベントデータＤＢを説明する図である。適応共鳴理論を用いた状態カテゴリの分類を説明する図である。状態カテゴリＤＢを説明する図である。運転操作遷移ＤＢを説明する図である。運転操作遷移図を説明する図である。運転操作遷移図を説明する図である。

以降、本発明を実施するための形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、運転員の操作ノウハウを抽出することが可能な解析装置である。

図１は、イベント解析装置１を説明するブロック図である。「解析装置」の一例としてのイベント解析装置１は、プラント２の制御装置２２を運転する運転員のノウハウを解析する。イベント解析装置１は、プラント２、外部出力装置４及び外部入力装置５と双方向通信可能に接続される。

プラント２は、複数の計測装置２１及び複数の制御装置２２を備えた施設である。プラント２は、例えば、複数の原料を反応させて製品を製造する。なお、プラント２については、図３にて後述する。

計測装置２１は、プラント２の製造工程における物理量を測定するセンサである。計測装置２１は、プロセスデータを「第１取得部」の一例としてのプロセスデータ収集部１１０へ送る。

プロセスデータは、プラント２で計測された複数項目の時系列の計測値を示す。すなわち、プロセスデータは、例えば、時系列と計測値とのベクトルを示す。ベクトルの各成分（上述の複数項目に対応する）は、例えば、流量、圧力又は温度等の計測値を示す。

制御装置２２は、運転員によって操作されると、プラント２に行われた操作の内容であるイベントデータを記録する。イベントデータには、運転員が操作した制御装置２２の識別情報と、運転員が操作した時刻を示す情報と、運転員の操作内容を示す情報とが含まれる。制御装置２２は、イベントデータを「第２取得部」の一例としてのイベントデータ収集部１５０へ送る。

イベント解析装置１は、例えば、プロセスデータ収集部１１０と、プロセスデータＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）１２０と、「分類部」の一例としてのプロセスデータ分類部１３０と、状態カテゴリＤＢ１４０と、イベントデータ収集部１５０と、イベントデータＤＢ１６０と、「解析部」の一例としてのイベント解析部１７０と、運転操作遷移ＤＢ１８０と、評価部２００と、「出力部」の一例としての解析結果出力部１９０とを備える。

プロセスデータ収集部１１０は、イベント解析装置１の解析対象であるプラント２から、複数の計測装置２１それぞれのプロセスデータを取得する。プロセスデータ収集部１１０は、プロセスデータをプロセスデータＤＢ（データベース）１２０に保存する。プロセスデータＤＢ１２０については、図５にて後述する。

プロセスデータ分類部１３０は、プロセスデータにおける複数項目（例えば、流量、圧力又は温度等）の計測値で表される状態をクラスタ分析することにより、状態カテゴリを作成する。プロセスデータ分類部１３０は、状態同士の類似度に基づいて、少なくとも１つ状態が属する複数のグループを状態カテゴリに分類する。

すなわち、プロセスデータ分類部１３０は、例えば、複数のプロセスデータそれぞれをサンプリングし、各プロセスデータの傾向を抽出する。プロセスデータ分類部１３０は、抽出した各プロセスデータの傾向に基づいて、複数のプロセスデータの相互関係を状態カテゴリに分類する。

プロセスデータ分類部１３０は、所定のパラメータに基づいて、共通する状態カテゴリに分類される類似度の範囲を設定する。すなわち、プロセスデータ分類部１３０は、状態カテゴリに分類する際の分解能を設定する。プロセスデータ分類部１３０に設定されるパラメータは、例えば、適応共鳴理論（ＡＲＴ：ＡｄａｐｔｉｖｅＲｅｓｏｎａｎｃｅＴｈｅｏｒｙ）、最短距離法又はｋ平均法等のクラスタリング手法のパラメータである。

プロセスデータ分類部１３０は、分類結果を状態カテゴリＤＢ１４０に保存する。なお、プロセスデータ分類部１３０については、図７にて後述する。状態カテゴリＤＢ１４０については、図８にて後述する。

イベントデータ収集部１５０は、イベント解析装置１の解析対象であるプラント２から、制御装置２２を介して、イベントデータを取得する。イベントデータ収集部１５０は、イベントデータをイベントデータＤＢ１６０に保存する。イベントデータＤＢ１６０については、図６にて後述する。

解析部は、プロセスデータとイベントデータとに基づき、操作によって状態カテゴリがどう遷移するかを解析する。イベント解析部１７０は、状態カテゴリＤＢ１４０からプロセスデータの分類結果を取得する。イベント解析部１７０は、イベントＤＢ１６０からイベントデータを取得する。イベント解析部１７０は、プロセスデータ分類部１３０の分類結果及びイベントデータに基づいて、イベントデータ及び状態カテゴリの因果関係を示す状態遷移データを算出する。

イベント解析部１７０は、状態遷移データに基づいて、状態遷移図６００（図１０参照）を作成する。状態遷移図６００は、例えば、運転員がどの手順で制御装置２２を操作したかを示す。

イベント解析部１７０は、状態遷移データ及び状態遷移図６００を運転操作遷移ＤＢ１８０に保存する。なお、運転操作遷移ＤＢ１８０については、図９にて後述する。運転操作遷移図については、図１０にて後述する。

評価部２００は、操作前の状態カテゴリと行った操作とにより操作後の状態カテゴリが一意に定まるかどうかを評価する。評価部２００は、評価結果に基づいて、プロセスデータ分類部１３０又は解析結果出力部１９０のどちらを実施するか判定する。

解析結果出力部１９０は、イベント解析部１７０の解析結果を出力する。解析結果出力部１９０は、運転操作遷移ＤＢ１８０に保存される状態遷移図６００を外部出力装置４に表示する。外部出力装置４は、例えば、状態遷移図６００を視覚的に表示可能なモニタ等の装置である。なお、外部出力装置４は、モニタに限らず、スピーカ等でもよい。

外部入力装置５は、イベント解析部１７０を操作する。外部入力装置５は、例えば、キーボード又はマウス等である。なお、外部入力装置５は、キーボード及びマウスに限らない。

ユーザは、外部入力装置５を操作することによって、プロセスデータ収集部１１０、プロセスデータ分類部１３０、イベントデータ収集部１５０、イベント解析部１７０、評価部２００及び解析結果出力部１９０（以下、各機能と示す場合がある）を操作してもよい。ユーザは、外部入力装置５を操作することによって、各機能を実行させるための操作条件を設定してもよい。

図２は、イベント解析装置１のハードウェア構成を説明する図である。イベント解析装置１は、例えば、記憶装置３１と、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）３２と、メモリ３３と、通信装置３４とを備える。

記憶装置３１には、例えば、プロセスデータ収集部１１０と、プロセスデータ分類部１３０と、イベントデータ収集部１５０と、イベント解析部１７０と、評価部２００と、解析結果出力部１９０とを実現させるためのプログラムが保存される。なお、各プログラムは、ＵＳＢ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｅｒｉａｌＢｕｓ）メモリ等の記憶媒体に記録されてもよい。記憶装置３１には、プロセスデータＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）１２０と、状態カテゴリＤＢ１４０と、イベントデータＤＢ１６０と、運転操作遷移ＤＢ１８０とのデータベースが保存される。

ＣＰＵ３２は、各プログラムを記憶装置３１からメモリ３３に読み込んで実行することにより各機能を実現する。メモリ３３は、例えば、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）等の揮発性記憶媒体である。通信装置３４は、ネットワーク３５を介してプラント２と双方向通信可能に接続される。

図３は、プラント２の構成を説明する図である。プラント２は、例えば、原料Ａ及び原料Ｂを反応させることにより製品Ｃを生産する。なお、プラント２は、化学製品を生産する工場に限らず、自動車生産工場等の様々な工場でもよい。

プラント２は、原料Ａを貯蔵するタンク２４と原料Ｂを貯蔵するタンク２５とを工程の上流側に備える。プラント２は、製品Ｃを貯蔵するタンク２６を工程の下流側に備える。なお、上流側とは、製品Ｃを生産する工程のうち、最初の工程側を示す。下流側とは、製品Ｃを生産する工程のうち、最後の工程側を示す。

原料Ａは、タンク２４からポンプ２１１及びバルブ２１３を経由して反応装置２１５に送られる。原料Ｂは、タンク２５からポンプ２１２及びバルブ２１４を経由して反応装置２１５に送られる。

反応装置２１５は、原料Ａ及び原料Ｂを反応させて製品Ｃを生産する。製品Ｃは、タンク２６に送られる。反応装置２１５での反応速度は、反応装置２１５の温度によって変化する。反応装置２１５は、冷却装置２１６を有する。冷却装置２１６内に流れる冷却水の流量は、バルブ２１７の開度によって制御される。

プラント２は、計測装置２１として、流量計ＦＡ、流量計ＦＢ、圧力計Ｐ及び温度計Ｔが備えられる。流量計ＦＡは、バルブ２１３と反応装置２１５との間の配管に配置される。流量計ＦＡは、反応装置２１５へ流れる原料Ａの流量を計測する。制御装置２２は、流量計ＦＡが計測する原料Ａの流量に基づいて、バルブ２１３の開度を制御する。

流量計ＦＢは、バルブ２１４と反応装置２１５との間の配管に配置される。流量計ＦＢは、反応装置２１５へ流れる原料Ｂの流量を計測する。制御装置２２は、流量計ＦＢが計測する原料Ｂの流量に基づいて、バルブ２１４の開度を制御する。

反応装置２１５の出口には、温度計Ｔが配置されている。温度計Ｔは、反応装置２１５の出口の温度を計測する。制御装置２２は、温度計Ｔの測定値に基づいて、バルブ２１７の開度を制御する。バルブ２１７の開度が変化することにより、反応装置２１５に流入する冷却水の流量が変化する。

図４は、イベント解析装置１の動作フローチャート図である。イベント解析装置１は、プラント２で計測されるプロセスデータから、どの範囲（以下、解析範囲と示す場合がある）のプロセスデータを取得するかを設定する（Ｓ１０００）。すなわち、イベント解析装置１は、プロセスデータを取得する計測装置２１の情報と、期間（例えば、図７に示す期間１３３〜１３７等）の情報とを、解析範囲として設定する。

プロセスデータ収集部１１０は、解析範囲のプロセスデータを複数の計測装置２１から取得する（Ｓ１０１０）。プロセスデータ収集部１１０は、例えば、流量計ＦＡ、流量計ＦＢ、圧力計Ｐ及び温度計Ｔからプロセスデータを取得する。

プロセスデータ分類部１３０は、プロセスデータを状態カテゴリに分類する（Ｓ１０２０）。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、ＡＲＴを用いて分類（クラスタリング）をしてもよい。なお、プロセスデータ分類部１３０は、ＡＲＴに限らず、最短距離法又はｋ平均法等の他のクラスタリング手法を使用することによって、プロセスデータを状態カテゴリに分類してもよい。

プロセスデータ分類部１３０は、プロセスデータを状態カテゴリに分類する（Ｓ１０２０）よりも前に、使用するクラスタリング手法に対応する前処理を実施する。前処理として、プロセスデータ分類部１３０は、例えば、プロセスデータを正規化する。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、プロセスデータを０から１の範囲に調整することによって、プロセスデータを正規化する。

イベントデータ収集部１５０は、イベントデータを収集する（Ｓ１０３０）。イベントデータ収集部１５０は、例えば、処理（Ｓ１０００）にて設定される期間内のイベントデータを収集する。

イベント解析部１７０は、状態カテゴリＤＢ１４０に保存される分類結果と、イベントデータＤＢ１６０に保存されるイベントデータとに基づいて、状態遷移データを算出する（Ｓ１０４０）。イベント解析部１７０は、状態遷移データに基づいて、状態遷移図６００を生成する（Ｓ１０５０）。

評価部２００は、イベントデータと状態カテゴリとの因果関係が適切に分類されているかを判定する（Ｓ１０６０）。評価部２００は、例えば、イベントデータと状態カテゴリとが、１対１で対応しているかを判定する。すなわち、評価部２００は、所定の状態カテゴリから他の状態カテゴリに遷移する場合、運転員の一つの操作が影響しているかを判定する。

なお、評価部２００は、上述した評価基準に沿って、イベントデータと状態カテゴリとの因果関係が適切に分類されているかを判定することに限らない。ユーザは、外部入力装置５を操作することによって、評価部２００の評価基準を設定してもよい。

イベントデータと状態カテゴリとの因果関係が適切に分類されている場合（Ｓ１０６０：Ｙｅｓ）には、解析結果出力部１９０は、状態遷移図６００を外部出力装置４に表示させる（Ｓ１０７０）。イベントデータと状態カテゴリとの因果関係が適切に分類されている場合は、例えば、イベントデータと状態カテゴリとが１対１で対応していることを示す。なお、イベントデータと状態カテゴリとの因果関係が適切に分類されているかどうかは、前述の対応関係に限らず、ユーザによって適切かどうかの基準が事前に設定されてもよい。

イベントデータと状態カテゴリとの因果関係が適切に分類されていない場合（Ｓ１０６０：Ｎｏ）には、評価部２００は、プロセスデータ分類部１３０を再度実行させる。プロセスデータ分類部１３０は、所定のパラメータを他のパラメータに変更（Ｓ１０７０）して、再度プロセスデータを状態カテゴリに分類する。すなわち、プロセスデータ分類部１３０は、評価部２００による評価結果において、操作前の状態カテゴリと行った操作とにより操作後の状態カテゴリが一意に定まると評価されるように、クラスタ分析のパラメータを探索する。

図５は、プロセスデータＤＢ１２０の説明図である。プロセスデータＤＢ１２０は、計測値ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）欄１２１と、計測値種類欄１２２と、時刻欄１２３と、計測値欄１２４とを備える。

計測値ＩＤ欄１２１には、プロセスデータを一意に特定する識別子（以下、計測値ＩＤと示す場合がある）が保存される。計測値ＩＤは、例えば、「ＦＡ」のように、どの計測装置２１から取得したプロセスデータであるかを識別可能な情報である。計測値種類欄１２２、時刻欄１２３及び計測値欄１２４は、計測値ＩＤに紐づけられる。

計測値種類欄１２２には、プロセスデータの種類が保存される。計測値種類欄１２２には、例えば、「原料Ａ流量」、「原料Ｂ流量」、「反応装置圧力」及び「反応装置出口温度」のうちのいずれかが保存される。なお、プロセスデータの種類は、「原料Ａ流量」、「原料Ｂ流量」、「反応装置圧力」及び「反応装置出口温度」に限らず、プラント２の構成によって異なってもよい。

時刻欄１２３には、プロセスデータが計測される時刻が保存される。時刻欄１２３には、例えば、流量計ＦＡ，ＦＢ、圧力計Ｐ又は温度計Ｔ等によって計測された時刻が保存される。時刻欄１２３には、例えば、「年月日時：分：秒」の形式で時刻が保存されてもよい。

計測値欄１２４には、プロセスデータが保存される。計測値欄１２４には、例えば、流量計ＦＡ，ＦＢ、圧力計Ｐ又は温度計Ｔ等が計測したプロセスデータが保存される。なお、計測値欄１２４に保存されるプロセスデータは、図中において「＃」（異なる値を省略的に記載、図６，７でも同様）と示す。

なお、図５には、計測値ＩＤが「ＦＡ」、「ＦＢ」、「Ｐ」及び「Ｔ」が、２０１９年３月１日１０時００分００秒以降５分ごとに同時に計測されることを、プロセスデータＤＢ１２０に保存される情報の一例として示される。なお、プロセスデータＤＢ１２０に保存される情報はこれに限られない。

図６は、イベントデータＤＢ１６０を説明する図である。イベントデータＤＢ１６０は、操作番号欄１６１（図中において、「操作Ｎｏ．」と示す場合がある）と、計測値ＩＤ欄１６２と、計測値種類欄１６３と、時刻欄１６４と、操作内容欄１６５とを備える。

操作番号欄１６１には、イベントデータを一意に特定する識別子（操作番号と示す場合がある）が保存される。操作番号は、例えば、「０００１」のように、どのプロセスデータに対するいつのどのようなイベントデータかを示す。計測値ＩＤ欄１６２と、計測値種類欄１６３と、時刻欄１６４と、操作内容欄１６５とは、操作番号欄１６１に保存される操作番号に紐づけられる。

計測値ＩＤ欄１６２には、計測値ＩＤが保存される。計測値ＩＤ欄１６２には、例えば、「ＦＡ」、「ＦＢ」、「Ｐ」又は「Ｔ」等が保存される。計測値種類欄１６３には、計測値の種類が保存される。計測値種類欄１６３には、例えば、「原料Ａ流量」、「原料Ｂ流量」、「反応装置圧力」又は「反応装置出口温度」等が保存される。

時刻欄１６４には、イベントデータの操作が実行される際の時刻が保存される。時刻欄１６４には、例えば、「年月日時：分：秒」の形式で時刻が保存されてもよい。操作内容欄１６５には、イベントデータを示す情報が保存される。

操作内容欄１６５には、イベントデータの内容が保存される。イベントデータの内容は、例えば、「２０から３０へ上昇」が保存される。「２０から３０へ上昇」とは、計測値ＩＤ１６２の「ＦＡ」である流量計ＦＡを操作することによって、原料Ａの流量が２０から３０へ上昇することを示す。

なお、操作内容欄１６５には、プロセスデータの変化が操作内容として記録されることに限らず、ユーザが機器を操作する際の動作情報が保存されてもよい。動作情報は、例えば、「バルブを時計回りに２回転」のように示されてもよい。

なお、図６には、運転員が２０１９年３月１日１２時００分００秒に原料Ａの流量を２０から３０へ上昇させる情報が、イベントデータＤＢ１６０に保存される情報の一例として示される。なお、イベントデータＤＢ１６０に保存される情報はこれに限られない。

図７は、計測値の分類を説明する図である。図７の上図１３１は、横軸が時間を示し、縦軸がプロセスデータの値を示すグラフである。図７の下図１３２は、横軸が時間の示し、縦軸が状態カテゴリを示す状態カテゴリのグラフである。

上図１３１には、原料Ａの流量の変化を示す実線のグラフＦＡと、原料Ｂの流量の変化を示す破線のグラフＦＢとが示される。なお、上図１３１には、説明の単純化のために図７において示されていないが、反応装置２１５の圧力に関するグラフ及び反応装置２１５の出口の温度に関するグラフが示されてもよい。

グラフＦＡ及びグラフＦＢは、正規化上限値及び正規化下限値の間で上下する。なお、図中において、正規化上限値及び正規化下限値をグラフＦＡ及びグラフＦＢの間で共通しているが、正規化上限値及び正規化下限値を各グラフで異なる値に設定されてもよい。

プロセスデータ分類部１３０は、正規化下限値から正規化上限値までの領域を複数の領域に分割する。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、正規化下限値と正規化上限値との間における中間値を基準にして、「大」及び「小」の二つの領域を設定する。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、グラフＦＡ及びグラフＦＢを、（大，小），（小，小），（小，大），（大，大）の４つの状態カテゴリに分類する。

プロセスデータ分類部１３０は、期間１３３のグラフＦＡ及びグラフＦＢをサンプリングする。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、サンプリングしたグラフＦＡ及びグラフＦＢの組み合わせが（大，小）であると判定する。プロセスデータ分類部１３０は、組み合わせ（大，小）を状態カテゴリとしての「カテゴリ１」に分類する。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、下図１３２の期間１３３における「カテゴリ１」に、分類結果として６つのマークを描画する。

プロセスデータ分類部１３０は、期間１３４のグラフＦＡ及びグラフＦＢをサンプリングする。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、サンプリングしたグラフＦＡ及びグラフＦＢの組み合わせが（小，小）であると判定する。プロセスデータ分類部１３０は、組み合わせ（小，小）を状態カテゴリとしての「カテゴリ２」に分類する。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、下図１３２の期間１３４における「カテゴリ２」に、分類結果として４つのマークを描画する。

プロセスデータ分類部１３０は、期間１３５のグラフＦＡ及びグラフＦＢをサンプリングする。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、サンプリングしたグラフＦＡ及びグラフＦＢの組み合わせが（小，大）であると判定する。プロセスデータ分類部１３０は、組み合わせ（小，大）を状態カテゴリとしての「カテゴリ３」に分類する。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、下図１３２の期間１３５における「カテゴリ３」に、分類結果として２つのマークを描画する。

プロセスデータ分類部１３０は、期間１３６のグラフＦＡ及びグラフＦＢをサンプリングする。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、サンプリングしたグラフＦＡ及びグラフＦＢの組み合わせが（小，小）であると判定する。プロセスデータ分類部１３０は、組み合わせ（小，小）を状態カテゴリとしての「カテゴリ２」に分類する。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、下図１３２の期間１３６における「カテゴリ２」に、分類結果として３つのマークを描画する。

プロセスデータ分類部１３０は、期間１３７のグラフＦＡ及びグラフＦＢをサンプリングする。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、サンプリングしたグラフＦＡ及びグラフＦＢの組み合わせが（大，大）であると判定する。プロセスデータ分類部１３０は、組み合わせ（大，大）を状態カテゴリとしての「カテゴリ４」に分類する。プロセスデータ分類部１３０は、例えば、下図１３２の期間１３７における「カテゴリ４」に、分類結果として３つのマークを描画する。

このように、プロセスデータ分類部１３０は、プロセスデータをカテゴリ１から４のうちのいずれかに分類することができる。状態カテゴリ間におけるプロセスデータの相違は、運転条件、運転環境等の相違に起因する。なお、プロセスデータ分類部１３０は、２種類のプロセスデータ（グラフＦＡ及びグラフＦＢ）の大小関係に基づいてプロセスデータの組み合わせを分類することに限らず、２種類のプロセスデータの差分に基づいてプロセスデータの組み合わせを分類してもよい。

図８は、状態カテゴリＤＢ１４０を説明する図である。状態カテゴリＤＢ１４０は、時刻欄１４１と、状態カテゴリ欄１４２と、計測値ベクトル欄１４３とを備える。

時刻欄１４１には、プロセスデータ（プロセスデータ分類部１３０によって分類された後）が計測される時刻が保存される。時刻欄１４１には、例えば、「年月日時：分：秒」の形式で時刻が保存されてもよい。状態カテゴリ欄１４２と、計測値ベクトル欄１４３とは、時刻欄１４１に紐づけられる。

状態カテゴリ欄１４２には、プロセスデータ分類部１３０の分類結果が保存される。計測値ベクトル欄１４３には、計測値ベクトルが保存される。計測値ベクトルは、例えば、各計測値（ＦＡ、ＦＢ、Ｐ及びＴ）を成分として有するベクトルである。なお、計測値ベクトルは、説明の単純化のため２次元ベクトルとして示す。なお、計測値ベクトルは、原料Ａの流量及び原料Ｂの流量でもよい。

図８において、状態カテゴリは、２０１９年３月１日１０時００分００秒以降２４時間ごとに並んでいる。なお、状態カテゴリＤＢ１４０には、２４時間ごとに状態カテゴリが保存されることに限らない。

図９は、運転操作遷移ＤＢ１８０を説明する図である。運転操作遷移ＤＢ１８０は、操作番号欄１８１と、自状態カテゴリ欄１８２と、至状態カテゴリ欄１８３とを備える。

操作番号欄１６１に保存された操作番号は、イベントデータＤＢ１６０の操作番号欄１６１の操作番号に対応する。自状態カテゴリ欄１８２と、至状態カテゴリ欄１８３とは、操作番号欄１６１に保存される操作番号に紐づけられる。

自状態カテゴリ欄１８２と至状態カテゴリ欄１８３とに保存された状態カテゴリは、状態カテゴリＤＢ１４０の状態カテゴリ欄１４２に保存される状態カテゴリに対応する。自状態カテゴリ欄１８２は、操作開始前の状態カテゴリを示す。至状態カテゴリ欄１８３には、操作終了後の状態カテゴリを示す。

図９において、運転操作遷移ＤＢ１８０は、操作番号「０００１」によって、「１」から「２」へ状態カテゴリが変化したこと示す。なお、運転操作遷移ＤＢ１８は、操作番号「０００１」によって、「１」から「２」へ状態カテゴリが変化したことに限られない。

図１０は、状態遷移図６００を説明する図である。イベント解析部１７０は、運転操作遷移ＤＢ１８０を可視化することによって、状態遷移図６００を生成する。イベント解析部１７０は、例えば、ノードとしてのプロセスデータ分類部１３０の分類結果と、ノード間を繋ぐリンクとしてのイベントデータとによって構成される状態遷移図６００を生成する。

イベント解析部１７０は、複数のノードがリンクによって一連に繋がる状態遷移図６００を生成する。すなわち、イベント解析部１７０は、枝分かれがない状態遷移図６００を生成する。なお、イベント解析装置１７０は、分岐の無い状態遷移図６００を生成することに限らず、一つのノードから複数のリンクによって複数のノードに分岐する状態遷移図６００を生成してもよい。

状態遷移図６００のノードは、例えば、白抜きの丸数字１〜６及び白抜きの丸数字１１〜１６と表示される。状態遷移図６００のリンクは、矢印と数字０００１〜０００４及び数字０１０１〜０１０４と表示される。なお、ノードにおける数字１〜６，１１〜１６は、状態遷移ＤＢ１８０における自状態カテゴリ及び至状態カテゴリを示す。リンクにおける数字０００１〜０００４，０１０１〜０１０４は、状態遷移ＤＢ１８０における操作Ｎｏ．を示す。なお、図中において、状態遷移図６００のリンクは、運転員の操作によって状態カテゴリが変化する場合を実線の矢印で示し、運転員の操作によらず状態カテゴリが変化する場合を破線の矢印で示す。

状態遷移図６００には、例えば、運転員が操作番号「０００１」を実施することによって、状態カテゴリが「１」から「２」へ変化することが示される。状態遷移図６００には、例えば、運転員による操作がなくても、状態カテゴリが「５」から「６」へ変化する場合が示される。

図１０の状態遷移図６００では、状態カテゴリを順番に２次元空間へ並べている例を示している。状態カテゴリは、状態カテゴリＤＢ１４０（図８参照）の計測値ベクトル欄１４３の計測値ベクトルで表すこともできる。一般に、計測値ベクトルは、多次元ベクトルで表されるため、人間が認識できるように２次元あるいは３次元まで次元を落とす必要がある。このような手法の例として、多次元尺度構成法がある。多次元尺度構成法とは、データを、２次元あるいは３次元空間上で、類似したものを近く、そうでないものを遠くに配置する方法である。

多次元尺度構成法により運転操作遷移図を作成した例を、図１１に示す。図１１の運転操作遷移図６１０を見ると、例えば、状態カテゴリ１〜３は互いに類似しているものの、１〜３と４〜６は、比較的類似していないことがわかる。

ベテラン運転員（例えば、比較的長年プラント２の制御装置２２を制御してきたエンジニア）は、どの制御装置２２を操作すれば製造工程を効率よく行えるかを、長年の経験から判断することができる。さらに、ベテラン運転員は、複数の制御装置２２の状態又は複数の計測装置２１のプロセスデータを観察し、多数の制御装置２２の中から制御対象を選択することができる場合がある。そのため、少数の計測装置２１の状態と運転員の操作内容との因果関係を把握することに限らず、多数の計測装置２１の状態と運転員の操作内容との因果関係を把握することが求められる場合がある。

以上に示すイベント解析装置１は、プロセスデータ分類部１３０とイベント解析部１７０とを備えることによって、運転員の操作と状態カテゴリとの関係を抽出することができる。これにより、イベント解析装置１は、運転員の操作ノウハウを抽出することができる。その結果、イベント解析装置１は、プラント２の運転の効率化を支援することができる。

イベント解析装置１は、評価部２００を備えることによって、外部出力装置４が適切に分類される状態遷移図６００を表示させることができる。これにより、イベント解析装置１は、運転員の操作ノウハウの抽出精度を向上させることができる。

イベント解析装置１は、解析結果出力部１９０を備えることによって、状態遷移図６００を表示させることができる。これにより、ユーザは視覚的に運転員の操作と状態カテゴリとの関係を捉えることができる。その結果、イベント解析装置１は、使い勝手が向上する。

なお、以上の説明はあくまでも一例であり、発明を解釈する際、上記実施の形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係に何ら限定も拘束もされない。本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれる。さらに特許請求の範囲に記載された構成は、特許請求の範囲で明示している組合せ以外にも組み合わせることができる。

１・・・イベント解析装置，１１０・・・プロセスデータ収集部，１２０・・・プロセスデータＤＢ，１３０・・・プロセスデータ分類部，１４０・・・状態カテゴリＤＢ，１５０・・・イベントデータ収集部，１６０・・・イベントデータＤＢ，１７０・・・イベント解析部，１８０・・・運転操作遷移ＤＢ，１９０・・・解析結果出力部，２００・・・評価部，２・・・プラント，２１・・・計測装置，２２・・・制御装置，４・・・外部出力装置，５・・・外部入力装置

Claims

施設で計測された複数項目の時系列の計測値をプロセスデータとして取得する第１取得部と、
前記施設に行われた操作の内容をイベントデータとして取得する第２取得部と、
前記プロセスデータにおける前記複数項目の計測値で表される状態を前記状態同士の類似度に基づいて、状態カテゴリに分類する分類部と、
前記プロセスデータと前記イベントデータとに基づき、操作によって状態カテゴリがどう遷移するかを解析する解析部と、
を備える解析装置。
前記分類部は、前記状態同士の類似度に基づいて、少なくとも１つ状態が属する複数のグループを前記状態カテゴリとして作成する、
請求項１に記載の解析装置。
前記分類部は、前記プロセスデータの前記状態をクラスタ分析することにより前記状態カテゴリを作成する、
請求項２に記載の解析装置。
前記解析部による解析結果において、操作前の状態カテゴリと行った操作とにより操作後の状態カテゴリが一意に定まるかどうかを評価する評価部を更に有し、
前記分類部は、前記評価部による評価結果において、操作前の状態カテゴリと行った操作とにより操作後の状態カテゴリが一意に定まると評価されるように、前記クラスタ分析のパラメータを探索する、
請求項３に記載の解析装置。
さらに、前記解析装置は、前記解析部の算出結果を出力する出力部を備える
請求項１に記載の解析装置。
前記解析部は、前記分類部の分類結果をノードとし、前記イベントデータをリンクとする状態遷移図を生成し、
前記出力部は、前記状態遷移図を表示装置に表示させる
請求項５に記載の解析装置。
前記解析部は、複数の前記ノードが前記リンクによって分岐せずに一連に繋がる前記状態遷移図を生成する
請求項６に記載の解析装置。
前記分類部は、適応共鳴理論を用いる
請求項１に記載の解析装置。
施設で計測された複数項目の時系列の計測値をプロセスデータとして取得し、
前記施設に行われた操作の内容をイベントデータとして取得し、
前記プロセスデータにおける前記複数項目の計測値で表される状態を前記状態同士の類似度に基づいて、状態カテゴリに分類し、
前記プロセスデータと前記イベントデータとに基づき、操作によって状態カテゴリがどう遷移するかを解析する
解析方法。
コンピュータをイベント解析装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータ上に
施設で計測された複数項目の時系列の計測値をプロセスデータとして取得する第１取得部と、
前記施設に行われた操作の内容をイベントデータとして取得する第２取得部と、
前記プロセスデータにおける前記複数項目の計測値で表される状態を前記状態同士の類似度に基づいて、状態カテゴリに分類する分類部と、
前記プロセスデータと前記イベントデータとに基づき、操作によって状態カテゴリがどう遷移するかを解析する解析部と、
をそれぞれ実現させるためのコンピュータプログラム。