JP2022102671A - 情報システム及び情報収集方法 - Google Patents

Abstract

【課題】コストの増加を抑制しつつ、所望の現場データを取得することが可能な情報システム及び情報収集方法を提供する。【解決手段】連携ロジック定義部１７は、現場データの項目値と項目値の取得に用いるトランザクションデータの外部値である参照値との対応関係を定義する定義情報である連携ロジックを保持する。連携ロジックデータ取得部１８は、連携ロジックを用いて、現場データの項目値を取得する。【選択図】図１

Description

本開示は、情報システム及び情報収集方法に関する。

製品を製造する製造プロセスのようなプロセスには、通常、複数の業務（工程）が存在している。各業務では、その業務の実施に応じて種々の現場データが生成され、その現場データが収集及び分析されることで、業務の効率化などが行われている。しかしながら、各業務を管理する管理部門が異なる場合などでは、業務間での現場データの共有が難しく、プロセス全体の効率化に支障をきたす恐れがある。

これに対して特許文献１には、製造プロセスに含まれる各業務に係る現場データを関連付ける関連性データを生成し、その関連性データを用いて、指定された業務と同じ製造プロセスに含まれる他の業務に係る現場データを検索して取得する情報収集表示システムが開示されている。この情報収集表示システムでは、他の業務に係る現場データを取得することが可能となるため、業務間での現場データの共有が可能となる。

特開２０１９－１５３０５１号公報

特許文献１に記載の情報収集表示システムでは、関連性データにて関連付けられた現場データの値を外部で管理されている外部データであるトランザクションデータから取得することがある。この情報収集表示システムは、トランザクションデータを識別する識別情報などの連結キーを用いて現場データと外部データとを予め対応付けておき、その連結キーを用いて現場データの値を外部データから取得している。

しかしながら、既存の工場などでは、各業務において、現場データを収集するシステムとは異なる既存のシステムを用いて外部データが収集されていることがあり、このような場合には、外部データが連結キーを有しているとは限らず、所望の現場データを取得することが難しい。

なお、各業務で使用される既存のシステムが収集する外部データの構造を変更して外部データに連結キーを持たせる方法も考えられるが、この方法を実現するためには、既存のシステムの修正又は新しいシステムの導入などが必要となるため、コストが高くなるという問題がある。

本開示の目的は、コストの増加を抑制しつつ、所望の現場データを取得することが可能な情報システム及び情報収集方法を提供することである。

本開示の一態様に従う情報システムは、現場データの値である項目値を外部データの値である外部値に基づいて取得する情報システムであって、前記項目値と前記項目値の取得に用いる前記外部値である参照値との対応関係を定義する定義情報である連携ロジックを保持する連携ロジック定義部と、前記連携ロジックを用いて、前記現場データの項目値を取得する連携ロジックデータ取得部と、を有する。

本発明によれば、コストの増加を抑制しつつ、所望の現場データを取得することが可能になる。

本開示の一実施形態に係る情報収集システムの機能的な構成を示すブロック図である。 関連性データモデルの一例を示す図である。 関連性データの一例を示す図である。 関連性データの一例を示す図である。 連結キーを有していないトランザクデータが生成される状況の一例を説明するための図である。 連結キーを有していないトランザクションデータの一例を示す図である。 関連性データの他の例を示す図である。 アラート連携ロジックパラメータの一例を示す図である。 最大温度連携ロジックパラメータの一例を示す図である。 関連性データの他の例を示す図である。 検索処理の一例を説明するためのフローチャートである。 取得処理の一例を説明するためのフローチャートである。 取得処理の他の例を説明するためのフローチャートである。

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。

図１は、本開示の一実施形態に係る情報収集システムの機能的な構成を示すブロック図である。図１に示す情報収集システム１は、複数の業務（工程）を含むプロセスにおいて各業務に応じて生成される現場データを収集する情報システムである。本実施形態では、プロセスは、製品（完成品）を製造する製造プロセスであるが、本開示の情報システムは、この例に限定されるものではない。

情報収集システム１は、データ生成装置２と、マスタデータ蓄積部３と、トランザクションデータ蓄積部４と、辞書データベース５と、ユーザインタフェース６と、アプリケーションプログラム７とに接続される。

データ生成装置２は、製造プロセスにおいて業務の実施に応じて現場データを生成する装置である。データ生成装置２は、例えば、業務ごとに１つ又は複数設けられる。データ生成装置２は、例えば、作業員の作業ログを取得するバーコードリーダ、作業ログを収集するＰＣ又はサーバ、完成品の部品の加工又は部品の組み立てを行う機械、及び、部品及び完成品に付されたＲＦＩＤ（Radio Frequency Identifier）の情報を収集するＲＦＩＤリーダなどである。データ生成装置２は、情報収集システム１と連携した連携外部装置であり、データ生成装置２で発生される現場データは、例えば、当該現場データを特定するための識別情報、及び、現場データを生成した生成日時などを含む。

マスタデータ蓄積部３は、例えば、サーバ又はメモリのようなデータを記憶する記憶装置である。マスタデータ蓄積部３は、データ生成装置２で発生された現場データの関連性を示す関連性データのデータ構造を定義する関連性データモデルの候補をマスタデータとして蓄積する。

トランザクションデータ蓄積部４は、記憶装置であり、データ生成装置２にて生成された現場データであるトランザクションデータを蓄積する。トランザクションデータ蓄積部４は、例えば、各業務を管理する管理部門ごとに１つ又は複数設けられてもよい。トランザクションデータは、他の現場データにて参照される外部データとしても使用されることがある。

辞書データベース５は、現場データ及びトランザクションデータなどで使用される項目名に関する類義語を集めた辞書を格納する。

ユーザインタフェース６は、ユーザから種々の情報を受け付ける入力部の機能と、ユーザに対して情報を出力（例えば、関連性データの検索結果を表示）する出力部の機能とを有する装置である。例えば、ユーザインタフェース６は、マスタデータ蓄積部３に蓄積されたマスタデータから関連性データモデルを選択する選択画面、現場データを検索する検索条件の入力画面、及び、現場データの検索結果を表示する検索結果の表示画面などを提供する。検索条件入力画面は、検索対象の現場データの範囲、及び、検索項目を指定する画面を含む。なお、ユーザインタフェース６は、複数の装置から構成されてもよい。

アプリケーションプログラム７は、不図示のサーバ又は端末のような外部装置で実行され、情報収集システム１から提供されたデータに応じたデータ処理を行う。データ処理は、例えば、データを分析する分析処理などである。

また、情報収集システム１は、関連性データモデル作成部１０と、対照データ定義部１１と、関連性データ登録部１２と、一時蓄積部１３と、関連性データ蓄積部１４と、関連性データ検索部１５と、蓄積データ取得部１６と、連携ロジック定義部１７と、連携ロジックデータ取得部１８と、分析用データ蓄積部１９と、データ提供ＡＰＩ（Application Programming Interface）部２０とを有する。

なお、情報収集表示システム１は、情報収集表示システム１の全体制御を行う中央処理装置（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなプロセッサ）、中央処理装置の動作を規定する種々のプログラムなどを記憶する記憶装置（例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory））、中央処理装置に使用又は生成される情報を一時的に記憶する一次記憶装置（例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）又はハードディスクドライブ（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）など）を有しており、中央処理装置が記憶装置に記憶されたプログラムを読み取り、その読み取ったプログラムを実行することで、各部１０～２０の機能が実現される。

関連性データモデル作成部１０は、ユーザインタフェース６が提供した選択画面に応じて受け付けた、関連性データモデルを選択する選択指示に従って、マスタデータ蓄積部３に蓄積されたマスタデータのいずれかを、関連性データのデータ構造を定義する関連性データモデルとして作成する。

対照データ定義部１１は、現場データに含まれる識別情報と現場データの種類との対応関係を定義する対照データを保持する。

関連性データ登録部１２は、データ生成装置２から現場データを受信し、その現場データを一時蓄積部１３に蓄積する。その際、関連性データ登録部１２は、現場データに含まれる識別情報と対照データ定義部１１に保持されている対照データとに基づいて、現場データの種類を特定し、その種類を示す種類情報を現場データに加える。そして、関連性データ登録部１２は、関連性データモデル作成部１０にて作成された関連性データモデルに従って、一時蓄積部１３に蓄積した現場データの関連性を示す関連性データを生成して関連性データ蓄積部１４に蓄積する。

現場データの種類には、業務を示す業務情報と、業務に関連する関連物を示す業務関連情報とがある。業務関連情報には、関連物として業務を行う作業員を示す作業員情報、関連物として業務で使用される機械を示す機械情報、関連物として業務の作業手順を示す手順情報、及び、関連物として業務で使用または生成される材料（部品）を示す部品情報とがある。業務関連情報は、作業者（Ｍａｎ）、機械（Ｍａｃｈｉｎｅ）、作業手順（Ｍｅｔｈｏｄ）、材料（Ｍａｔｅｒｉａｌ）の英語表記の頭文字のＭを取って、４Ｍ情報と呼ばれることもある。

また、現場データは、１つ以上の項目を有する。各項目の項目値は、現場データに実際に格納されている場合と、トランザクションデータ蓄積部４に蓄積されているトランザクションデータの値である外部値を参照して取得される場合とがある。外部値を参照する場合、現場データには、項目値として、参照する外部値である参照値を特定する参照先情報が形式的に格納されている。参照先情報には、トランザクションデータが参照値を特定するための連結キーを含む場合の連携参照先情報と、トランザクションデータが参照値を特定するための連結キーを含まない場合の非連携参照先情報とがある。本実施形態では、連結キーは、製造プロセスを識別するプロセス識別情報である。また、本実施形態では、プロセス識別情報として、製造プロセスにて製造される製品を識別するプロダクトＩＤを用いている。

関連性データ検索部１５は、関連性データ蓄積部１４に蓄積された関連性データに基づいて、ユーザからユーザインタフェース６が提供した検索条件入力画面に応じて受け付けた検索指示に応じた現場データを検索する検索部である。検索指示は、例えば、検索対象の現場データの範囲、及び、検索項目などを指定する指定情報を含む。

蓄積データ取得部１６、連携ロジック定義部１７及び連携ロジックデータ取得部１８は、関連性データ検索部１５にて検索された現場データの項目値に参照先情報が格納されている場合、その参照先情報に基づいて、項目値の取得に用いる外部値である参照値を有するトランザクションデータを取得し、その参照値に基づいて項目値を取得する取得部を構成する。

蓄積データ取得部１６は、関連性データ検索部１５にて検索された現場データの参照先情報が連結キーを有する連携参照先情報の場合、現場データの項目値を、連結キーを用いて、トランザクションデータ蓄積部４に蓄積されたトランザクションデータの参照値に基づいて取得する。

連携ロジック定義部１７は、関連性データ検索部１５にて検索された現場データの参照先情報が連結キーを有さない非連携参照先情報の場合に、現場データの項目値を、その項目値の取得に用いるトランザクションデータの値である参照値との対応関係を定義する定義情報である連携ロジックモデルを保持する。連携ロジックモデルは、例えば、関連性データモデル作成部１０にて作成された関連性データモデルに応じて決定される。

連携ロジックデータ取得部１８は、関連性データ検索部１５にて検索された現場データの参照先情報が非連携参照先情報の場合、参照先情報と連携ロジック定義部１７にて保持された連携ロジックモデルとに基づいて、現場データの項目値をトランザクションデータ蓄積部４のトランザクションデータから取得する。

分析用データ蓄積部１９は、関連性データ検索部１５にて検索された現場データを分析用データとして蓄積する。分析用データは、蓄積データ取得部１６及び連携ロジックデータ取得部１８で取得された項目値を含む。また、分析用データは、現場データ間の接続関係を含んでもよい。また、分析用データは、アプリケーションプログラム７に提供されてもよい。

データ提供ＡＰＩ部２０は、アプリケーションプログラム７からの指示などに応じて、関連性データ蓄積部１４に蓄積された関連性データ、及び、蓄積データ取得部１６及び連携ロジックデータ取得部１８にて参照されたトランザクションデータなどをアプリケーションプログラム７に提供する。例えば、データ提供ＡＰＩ部２０は、アプリケーションプログラム７から指定された項目を有するデータ（関連性データ及びトランザクションデータ）をアプリケーションプログラム７に提供する。このとき、関連性データ及びトランザクションデータにて示される４Ｍ情報の項目名などにはばらつきが存在する場合がある。このため、データ提供ＡＰＩ部２０は、辞書データベース５の辞書を参照して、アプリケーションプログラム７から指定された項目名と同じ項目名のデータだけでなく、アプリケーションプログラム７から指定された項目名と類似する項目名のデータを提供してもよい。

図２は、関連性データモデル作成部１０にて作成される関連性データモデルの一例を示す図である。図２に示す関連性データモデル２００は、各現場データ（業務情報及び４Ｍ情報）のデータ構造と、各現場データの関連性とが定義されている。本実施形態では、各業務は、１つ以上の部品を使用して１つ以上の部品を作成するものである。業務で使用される部品を入力部品、業務で作成される部品を出力部品と呼ぶ。また、最後の業務で作成される完成品も部品と呼ぶこともある。また、業務及び４Ｍ（関連物）のことをノードと呼ぶこともある。

各業務情報には、その業務の入力部品及び出力部品の部品情報が関連付けられる。また、業務情報には、その業務情報が示す業務で使用される機械、業務に携わる作業員、業務の作業手順に関する４Ｍ情報が存在する場合、その４Ｍ情報が関連付けられる。図２の例では、業務Ａの入力部品が部品Ａ、業務Ａの出力部品が部品Ｂ、業務Ｂの入力部品が部品Ｂ、業務Ｂの出力部品が部品Ｃであり、業務Ｂの業務情報に４Ｍ情報の一つである機械情報が関連付けられている。なお、本実施形態では、機械は部品を検査する検査用の機械であるとしているが、機械はこの例に限らない。

図３は、関連性データの一例を示す図である。図３に示す関連性データ３００は、図２に示した関連性データモデル２００に従って作成された関連性データの一例であり、現場データとして、業務情報３０１及び３０２と、部品情報３１１～３１３と、機械情報３２１とを有する。業務情報３０１及び３０２は、種類情報であるラベル「業務」と、項目として、業務を識別する業務ＩＤ、業務を含む製造プロセスで製造される製品を特定するプロダクトＩＤ、業務を開始した業務開始時刻、及び、業務を終了した業務終了時刻を含む。また、業務情報３０１及び３０２は、業務に関連する関連物が存在する場合、項目として、その関連物を特定するＩＤを含む。図３の例では、業務３０１及び３０２は、業務に入力される部品を特定する入力部品ＩＤ、及び、業務から出力される部品を特定する出力部品ＩＤを含み、業務３０２は、業務で使用される機械を特定する機械ＩＤを含む。

部品情報３１１～３１３は、種類情報であるラベル「部品」と、項目として、部品を特定する部品ＩＤを含む。機械情報３２１は、種類情報であるラベル「機械」と、項目として、機械を特定する機械ＩＤと、機械による部品の検査の検査結果と、機械で発生するアラートである機械アラートと、機械の最大温度である機械最大温度とを含む。機械情報３２１の項目「検査結果」、「機械アラート」及び「機械最大温度」は、項目値として参照先情報を有する。

図４は、図３に示した関連性データ３００に各項目の項目の具体例を加えた図である。図４では、機械情報３２１の項目「検査結果」、「機械アラート」及び「機械最大温度」の項目値として格納されている参照先情報は、連結キーであるプロダクトＩＤを含む連携参照先情報である。また、参照先情報のデータ構造は、関連性データモデルにて定義され、図４の例では、｛連結キー（プロダクトＩＤ），列名，テーブル名｝である。トランザクションデータを格納するトランザクションデータ蓄積部４が複数設けられる場合は、参照先情報は、参照先の対象であるトランザクションデータ蓄積部４を特定する識別情報を含んでもよい。本実施形態では、トランザクションデータ蓄積部４が１つのみであって識別情報がなくても特定できるものとする。なお｛Ａ，Ｂ，Ｃ，…｝は、Ａ、Ｂ、Ｃ…の順に並んだデータ構造であることを示す。また、トランザクションデータは、複数あり、各トランザクションデータは、テーブル構造を有するテーブルデータである。「テーブル名」は、トランザクションデータ（テーブルデータ）を特定する識別情報であり、「列名」は、トランザクションデータの列を特定する識別情報である。つまり、参照先情報｛連結キー，列名，テーブル名｝は、「テーブル名」のトランザクションデータにおける「列名」で特定される列に格納された値のうち、プロダクトＩＤに対応付けられた値を実際の項目値として用いることを示している。このため、トランザクションデータでは、各列の値とプロダクトＩＤとが予め対応付けられている必要がある。

しかしながら、トランザクションデータが連結キーを有しているとは限らない。図５は、連結キーを有していないトランザクデータが生成される状況の一例を説明するための図である。

図５の例では、製品「P００１」～「P００２」をそれぞれ製造する製造プロセスが断続的に行われている状況において、トランザクションデータとして、業務に携わる各作業員の作業の開始時刻及び終了時刻を示す作業者データと、機械に関する設備データとが生成されている。設備データは、断続的に発生する機械アラームと、時系列データとして取得される設備計測値１～３とを含む。作業者データと機械アラームは、対象が変化した際に発生する変化点データである。設備計測値１～３は、例えば、機械の温度などである。

図５に示した状況では、作業者データ、機械アラーム及び設備計測値１～３は、製造プロセスとは独立して生成されているため、連結キーとなる、製造プロセスを特定するプロダクトＩＤを持たないことがある。

図６は、連結キーであるプロダクトＩＤを有していないトランザクションデータの一例を示す図である。図６の例では、トランザクションデータとして、トランザクションデータ蓄積部４に蓄積されている機械アラートテーブル６０１及び機械温度テーブル６０２が示されている。

機械アラートテーブル６０１は、テーブル名「機械アラート」を有するテーブルデータであり、列名「アラート名」を有する列（カラム）６１１と、列名「発生時刻」を有する列６１２とを有する。列６１１は、値として、機械アラートの種類を示すアラート名を格納し、列６１２は、値として機械アラートが発生した日時を示す発生時刻を格納する。

機械温度テーブル６０２は、テーブル名「機械温度」を有するテーブルデータであり、列名「計測温度」を有する列６２１と、列名「計測時刻」を有する列６２２とを有する。列６２１は、値として機械の温度である機械温度を格納し、列６２２は、値として機械温度を計測した日時を示す計測時刻を格納する。

図６に示されたように機械アラートテーブル６０１及び機械温度テーブル６０２は、連結キーであるプロダクトＩＤを有していない。

図７は、連結キーであるプロダクトＩＤを有していないトランザクションデータを参照する場合における、関連性データの一例を示す図である。図７では、関連性データ登録部１２にて生成される関連性データに含まれる業務情報及び機械情報の一例が示されており、この関連性データは関連性データ蓄積部１４に登録される。

図７に示す業務情報７００は、図４に示した業務情報３０２に対応し、各項目の値も業務情報３０２と同じである。図７に示す機械情報７１０は、図４に示した機械情報３２１に対応し、その機械情報３２１の項目「機械アラート」及び「機械最大温度」に対応する項目「機械アラート」７１１及び「機械最大温度」７１２の値が関連性データモデルで定義された非連携参照先情報用のデータ構造を有する連携ロジックパラメータとなっている。項目「機械アラート」７１１の連携ロジックパラメータをアラート連携ロジックパラメータと呼び、項目「機械最大温度」７１２の連携ロジックパラメータを最大温度連携ロジックパラメータと呼ぶこともある。

図８は、アラート連携ロジックパラメータの一例を示す図である。図８に示すアラート連携ロジックパラメータ８００は、データ構造｛（パラメータ８０１, パラメータ８０２, パラメータ８０３）, パラメータ８０４, パラメータ８０５｝を有する。パラメータ８０１は機械アラームの発生時刻、パラメータ８０２は業務開始時刻、パラメータ８０３は業務終了時刻、パラメータ８０４は列名「アラート名」、パラメータ８０５はテーブル名「機械アラート」をそれぞれ示す。

図９は、最大温度連携ロジックパラメータの一例を示す図である。図９に示す最大温度連携ロジックパラメータ９００は、データ構造｛（パラメータ９０１, パラメータ９０２, パラメータ９０３）, パラメータ９０４, パラメータ９０５｝を有する。パラメータ９０１は機械アラームの計測時刻、パラメータ９０２は業務開始時刻、パラメータ９０３は業務終了時刻、パラメータ９０４は列名「計測温度」、パラメータ８０５はテーブル名「機械温度」をそれぞれ示す。

図１０は、連携ロジックパラメータを有する関連性データの一例を示す図である。図１０に示す関連性データ３００Ａは、図４に示した関連性データ３００と比べて、機械情報３２１の代わりに機械情報３２１Ａを有する点で異なる。機械情報３２１Ａは、機械情報３２１の項目「機械アラート」及び「機械最大温度」の値がそれぞれ図８及び図９に示したアラート連携ロジックパラメータ８００及び最大温度連携ロジックパラメータ９００となっている点で異なる。

図１１は、関連性検索部１５による現場データを検索する検索処理の一例を説明するためのフローチャートである。

検索処理では、先ず、関連性検索部１５は、ユーザから検索指示を受け付け、その検索指示に含まれる指定情報に従って、検索対象の現場データの範囲である検索範囲を特定する（ステップＳ１０１）。例えば、検索範囲は、製造プロセスにて製品が製造される期間又は製品を識別するプロダクトＩＤの範囲などを示す。

続いて、関連性検索部１５は、関連性データ蓄積部１４を参照して、検索範囲に含まれる業務の業務情報の一覧を作成し、その一覧をユーザインタフェース６に表示する（ステップＳ１０２）。ここでは、一覧に業務Ｂが含まれるとする。

その後、関連性検索部１５は、ユーザから一覧内の業務の業務情報とそれに関連する４Ｍ情報の中から検索するノード及び項目を指定する情報を受け付け、その指定されたノード及び項目を検索ノード及び検索項目として特定する（ステップＳ１０３）。ここでは、検索ノードが機械Ｂ１であり、検索項目は項目「機械アラート」及び「機械最大温度」を含むとする。

関連性検索部１５は、検索ノードごとにステップＳ１０５～Ｓ１１１を繰り返すループ処理（検索ノードごとのループ処理）を開始する（ステップＳ１０４）。

検索ノードごとのループ処理では、関連性検索部１５は、先ず、対象の検索ノードの現場データに含まれる検索項目ごとにステップＳ１０６～Ｓ１１０を繰り返すループ処理（検索項目ごとのループ処理）を実行する（ステップＳ１０５）。

検索項目ごとのループ処理では、関連性検索部１５は、検索項目の項目値が参照先情報か否かを確認して、項目値を外部（トランザクションデータ蓄積部４）から取得するか否かを判断する（ステップＳ１０６）。

項目値を外部から取得しない場合、関連性検索部１５は、検索項目の項目値を取得する（ステップＳ１０７）。

項目値を外部から取得する場合、関連性検索部１５は、参照先情報に連結キーが含まれているか否かを確認して、項目値の取得に連携ロジックモデルが必要か否かを判断する（ステップＳ１０８）。

連携ロジックモデルが必要でない場合、関連性検索部１５は、参照先情報に基づいて、蓄積データ取得部１６を介して検索項目の項目値を取得する（ステップＳ１０９）。具体的には、関連性検索部１５は、参照先情報が示すテーブル名のトランザクションデータから、参照先情報が示す列名の列に格納された値のうち、参照先情報が示す連結キーと対応付けられた値を検索項目の項目値として取得する。

一方、連携ロジックモデルが必要な場合、関連性検索部１５は、参照先情報に基づいて、連携ロジックデータ取得部１８を介して検索項目の値を取得する連携ロジックによる取得処理（図１２及び図１３参照）を実行する（ステップＳ１１０）。

ステップＳ１０７、Ｓ１０９及びＳ１１０のいずれかにより検索項目の値を取得すると、関連性検索部１５は、全ての検索項目に対して検索項目ごとのループ処理を実行したか否かを判断する（ステップＳ１１１）。関連性検索部１５は、全ての検索項目に対して検索項目ごとのループ処理を実行した場合、検索項目ごとのループ処理を抜け、全ての検索ノードに対して検索ノードごとのループ処理が実行したか否かを判断する（ステップＳ１１２）。関連性検索部１５は、全ての検索ノードに対して検索ノードごとのループ処理が実行した場合、検索ノードごとのループ処理を抜け、検索処理を終了する。

図１２は、図１１のステップＳ１１０の連携ロジックによる取得処理の一例を説明するためのフローチャートである。図１２の例では、検索ノードを機械Ｂ１、検索項目を「機械アラート」としている。

連携ロジックによる取得処理では、連携ロジックデータ取得部１８は、関連性検索部１５から検索項目に対応する参照先情報であるアラート連携ロジックパラメータ８００を受け付け、そのアラート連携ロジックパラメータ８００を解析して、アラート連携ロジックパラメータ８００の各パラメータ８０１～８０５の値を特定してパラメータとその値の対応関係表８１０を作成する（ステップＳ２０１）。なお、図１２では、パラメータ８０１～８０５をそれぞれＰＡＲＡＭ１～５と表記している。

連携ロジックデータ取得部１８は、アラート連携ロジックパラメータ８００に対する連携ロジックモデルを連携ロジック定義部１７から取得する（ステップＳ２０２）。連携ロジックモデルは、ここでは、以下の定義文８２０で表されるとする。
SELECT PARAM4 FROM PARAM5
WHERE PARAM1 >= PARAM2 ・・・（８２０）
AND PARAM1 <= PARAM3

定義文８２０は、ＰＡＲＡＭ５のテーブルからＰＡＲＡＭ４の列の値のうち、ＰＡＲＡＭ１がＰＡＲＡＭ２以上かつＰＡＲＡＭ３以下の条件を満たす値をそのまま項目値として取得することを示す。なお、定義文８２０では、「FROM」から「<= PARAM3」までの部分が項目値の取得に利用する参照値として用いる外部値の範囲を指定し、「SELECT PARAM4」の部分が参照値に対する演算を指定する。定義文８２０では、参照値をそのまま項目値とすることを示すが、例えば、参照値に対して所定の演算を行った結果を項目値としてもよい。演算は、例えば、最大値及び平均値を算出する演算などを含む。

連携ロジックデータ取得部１８は、対応関係表８１０に基づいて、連携ロジックモデルである定義文８２０にアラート連携ロジックパラメータ８００の各パラメータ（ＰＡＲＡＭ１～５）の値を代入して、連携ロジックを作成する（ステップＳ２０３）。この連携ロジックは、以下のように論理式８３０で表される。
SELECT アラート名 FROM 機械アラート
WHERE 発生時刻 >= 業務開始時刻 ・・・（８３０）
AND 発生時刻 <= 業務終了時刻

論理式８３０は、テーブル名「機械アラート」の機械アラートテーブルの列名「アラート名」の列に格納されている値のうち、発生時刻が業務開始時刻から業務終了時刻までの期間の値を項目「機械アラート」の項目値として取得することを示す。

連携ロジックデータ取得部１８は、作成した連携ロジックに従って、トランザクションデータ蓄積部４から項目値を取得し、その項目値を関連性検索部１５に返して（ステップＳ２０４）、処理を終了する。例えば、業務開始時刻を「2020/08/07 08:10:30」とし、業務終了時刻を「2020/08/07 08:15:30」とし、機械アラートテーブルを図６に示した機械アラートテーブル６０１であるとすると、項目値として「機械アラートＡ」が取得される。

図１３は、図１１のステップＳ１１０の連携ロジックによる取得処理の他の例を説明するためのフローチャートである。図１３の例では、検索ノードを機械Ｂ１、検索項目を「機械最大温度」としている。

連携ロジックによる取得処理では、連携ロジックデータ取得部１８は、関連性検索部１５から検索項目に対応する参照先情報である最大温度連携ロジックパラメータ９００を受け付け、その最大温度連携ロジックパラメータ９００を解析して、最大温度連携ロジックパラメータ９００の各パラメータ９０１～９０５の値を特定してパラメータとその値の対応関係表９１０を作成する（ステップＳ３０１）。なお、図１３では、パラメータ９０１～９０５をそれぞれＰＡＲＡＭ１～５と表記している。

連携ロジックデータ取得部１８は、最大温度連携ロジックパラメータ９００に対する連携ロジックモデルを連携ロジック定義部１７から取得する（ステップＳ３０２）。連携ロジックモデルは、ここでは、以下の定義文９２０で表されるとする。
SELECT MAX(PARAM4) FROM PARAM5
WHERE PARAM1 >= PARAM2 ・・・（９２０）
AND PARAM1 <= PARAM3

定義文９２０は、ＰＡＲＡＭ５のテーブルからＰＡＲＡＭ４の列の値の、ＰＡＲＡＭ１がＰＡＲＡＭ２以上かつＰＡＲＡＭ３以下の条件を満たす値の最大値を項目値として取得することを示す。

連携ロジックデータ取得部１８は、対応関係表９１０に基づいて、連携ロジックモデルである定義文９２０に最大温度ロジックパラメータ９００の各パラメータ（ＰＡＲＡＭ１～５）の値を代入して、連携ロジックを作成する（ステップＳ３０３）。この連携ロジックは、以下のように論理式９３０で表される。
SELECT MAX(計測温度) FROM 機械温度
WHERE 計測時刻 >= 業務開始時刻 ・・・（９３０）
AND 計測時刻 <= 業務終了時刻

論理式９３０は、テーブル名「機械温度」の機械温度テーブルの列名「計測温度」の列に格納されている値の、発生時刻が業務開始時刻から業務終了時刻までの期間の値の最大値を項目「機械最大温度」の項目値として取得することを示す。

連携ロジックデータ取得部１８は、作成した連携ロジックに従って、トランザクションデータ蓄積部４から項目値を取得し、その項目値を関連性検索部１５に返して（ステップＳ３０４）、処理を終了する。例えば、業務開始時刻を「2020/08/07 08:10:30」とし、業務終了時刻を「2020/08/07 08:15:30」とし、機械アラートテーブルを図６に示した機械温度テーブル６０２であるとすると、項目値として「９８℃」が取得される。

以上説明したように本実施形態によれば、連携ロジック定義部１７は、現場データの項目値と項目値の取得に用いるトランザクションデータの外部値である参照値との対応関係を定義する定義情報である連携ロジックを保持する。連携ロジックデータ取得部１８は、連携ロジックを用いて、現場データの項目値を取得する。したがって、トランザクションデータに連結キーが存在しない場合でも、現場データの項目値をトランザクションデータに基づいて取得することが可能となるため、トランザクションデータのデータ構造を変更しなくても、所望の現場データを取得することが可能になる。したがって、コストの増加を抑制しつつ、所望の現場データを取得することが可能になる。

また、本実施形態では、関連性データ登録部１２は、複数の現場データを解析して、各現場データの関連性を示す関連性データを生成する。関連性データ検索部１５は、関連性データに基づいて、指定された業務である指定業務に応じて生成される現場データに関連する現場データを検索する。連携ロジックデータ取得部１８は、検索された現場データの項目値を取得する。したがって、所望の現場データの取得時にその現場データの項目値を取得することが可能になる。

また、本実施形態では、連携ロジックは、１以上のパラメータを有する論理式で対応関係を定義し、連携ロジックデータ取得部１８は、項目値に応じた値をパラメータに代入して参照値を特定し、当該参照値に基づいて項目値を取得する。したがって、項目値が応じて適切な参照値を特定することが可能になる。

また、本実施形態では、外部データは、各外部値を取得した取得日時を含み、連携ロジックは、参照値として用いる外部値を取得した取得日時を定義する。したがって、項目値が応じて適切な参照値を特定することが可能になる。

また、本実施形態では、外部データは、テーブル構造を有し、連携ロジックは、外部データにおける、参照値として用いる外部値を格納する列を定義する。したがって、項目値が応じて適切な参照値を特定することが可能になる。

また、本実施形態では、外部データは、複数あり、連携ロジックは、参照値として用いる外部値を有する外部データを定義する。したがって、項目値が応じて適切な参照値を特定することが可能になる。

また、本実施形態では、連携ロジックは、参照値から項目値を算出する演算を定義する。したがって、項目値が応じて適切な参照値を取得することが可能になる。

上述した本開示の実施形態は、本開示の説明のための例示であり、本開示の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本開示の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本開示を実施することができる。

１：情報収集システム、２：データ生成装置、３：マスタデータ蓄積部、４：トランザクションデータ蓄積部、５：辞書データベース、６：ユーザインタフェース、７：アプリケーションプログラム、１０：関連性データモデル作成部、１１：対照データ定義部、１２：関連性データ登録部、１３：一時蓄積部、１４：関連性データ蓄積部、１５：関連性データ検索部、１６：蓄積データ取得部、１７：連携ロジック定義部、１８：連携ロジックデータ取得部、１９：分析用データ蓄積部、２０：データ提供ＡＰＩ部

Claims (8)

1. 現場データの値である項目値を外部データの値である外部値に基づいて取得する情報システムであって、
   前記項目値と前記項目値の取得に用いる前記外部値である参照値との対応関係を定義する定義情報である連携ロジックを保持する連携ロジック定義部と、
   前記連携ロジックを用いて、前記現場データの項目値を取得する連携ロジックデータ取得部と、を有する情報システム。
2. 前記現場データは、複数の業務を含むプロセスにおいて前記業務に応じて生成され、
   複数の前記現場データを解析して、各現場データの関連性を示す関連性データを生成する関連性データ登録部と、
   前記関連性データに基づいて、指定された現場データを検索する関連性データ検索部と、をさらに有し、
   前記連携ロジックデータ取得部は、前記関連性データ検索部にて検索された現場データの項目値を取得する、請求項１に記載の情報システム。
3. 前記連携ロジックは、１以上のパラメータを有する論理式で前記対応関係を定義し、
   前記連携ロジックデータ取得部は、前記項目値に応じた値を前記パラメータに代入して前記参照値を特定し、当該参照値に基づいて前記項目値を取得する、請求項１に記載の情報システム。
4. 前記外部データは、各外部値を取得した取得日時を含み、
   前記連携ロジックは、前記参照値として用いる前記外部値を取得した取得日時を定義する、請求項１に記載の情報システム。
5. 前記外部データは、テーブル構造を有し、
   前記連携ロジックは、前記外部データにおける、前記参照値として用いる前記外部値を格納する列を定義する、請求項１に記載の情報システム。
6. 前記外部データは、複数あり、
   前記連携ロジックは、前記参照値として用いる前記外部値を有する前記外部データを定義する、請求項１に記載の情報システム。
7. 前記連携ロジックは、前記参照値から前記項目値を算出する演算を定義する、請求項１に記載の情報システム。
8. 現場データの値である項目値を外部データの値である外部値に基づいて取得する情報システムによる情報収集方法であって、
   前記項目値と前記項目値の取得に用いる前記外部値である参照値との対応関係を定義する定義情報である連携ロジックを保持し、
   前記連携ロジックを用いて、前記現場データの項目値を取得する、情報収集方法。
   

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