JP2023106720A - ゲートウェイ装置と解析システム及び解析方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】事前に判定ルールに落とし込めていなかった監視対象の異常を検知すること。【解決手段】機器から機器データを収集し、収集した機器データの異常の有無を判定ルールに従って判定するデータ処理部を有するゲートウェイ装置と、ゲートウェイ装置と情報の送受信を行い、受信した情報を解析する解析部、サーバ用判定ルールの入出力を実行する入出力部を有する解析サーバとを備え、ゲートウェイ装置は、データ処理部の判定結果と機器データとを含む送信データを解析サーバに送信し、解析サーバは、送信データを解析して機器データの中に判定ルールで規定された異常とは異なる異常を示す機器データが存在する場合、入力情報を基にサーバ用判定ルールの情報を更新してゲートウェイ装置に送信し、ゲートウェイ装置は、サーバ用判定ルールの情報を基に判定ルールの情報を更新する。【選択図】 図１

Description

本発明は、監視対象の状態を監視するゲートウェイ装置とゲートウェイ装置を含む解析システム及び解析方法に関する。
近年、産業分野において、機器の稼働率向上や遠隔地からの機器状態の把握などを目的とする産業ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）の導入が進んでいる。産業ＩｏＴでは、産業機器から取得したデータを、無線通信でサーバへ集約し、サーバ側でデータを参照・利活用する事で、機器の予兆検知や状態監視に役立てる。
一般に、産業機器は通信機能を持たないため、通信機能を持つゲートウェイ装置が産業機器と接続される場合が多い。ゲートウェイ装置は、ＲＳ２３２、ＲＳ４８５などの、所定の通信規格に準拠したデータであって、稼働情報等のデータを産業機器から取得し、取得したデータを周期的にサーバへ送信する。サーバは、取得したデータを参照することで、産業機器の稼働状態把握や、障害の発生検知を行う。
しかしながら、サーバで取得データを全て解析すると大きな負荷となることから、その一部をゲートウェイ装置で実行する技術が提案されている。
例えば、ゲートウェイ装置において、取得した監視情報に対して、事前に記憶された判定ルールを適用して異常を検出し、この異常検出時に、該当の異常に関連する異常情報を監視センタへ送信し、異常検出に活用する判定ルールを外部から更新する手段を有する技術がある（特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術によれば、監視センタ（サーバ）の負荷を軽減することができる。
特開２０１６－１９７３０９号公報
しかし、特許文献１に記載の技術では、取得した監視情報に対して、事前に記憶された判定ルールを適用して異常を検出しているので、産業機器の異常を高精度に検出するには十分ではない。すなわち、判定ルールに落とし込める異常は既知のものであり、既知の異常を検知することは容易であるが、実際には、事前に判定ルールに落とし込めない未知の異常が発生することがある。このため、特許文献１に記載の技術では、取得した監視情報に対して、事前に判定ルールに落とし込めていなかった未知の異常を検出するには十分ではない。
本発明の目的は、事前に判定ルールに落とし込めていなかった監視対象の異常を検知することにある。
上述の課題を解決するため、本発明は、１以上のゲートウェイ装置と解析サーバとが通信ネットワークを介して接続される解析システムであって、前記ゲートウェイ装置は、監視対象となる機器から１以上の機器データを収集し、収集した前記機器データの異常の有無を判定ルールに従って判定する処理を実行するデータ処理部を備え、前記解析サーバは、前記ゲートウェイ装置と前記通信ネットワークを介して情報の送受信を行い、受信した前記情報を解析する解析部と、前記判定ルールに相当するサーバ用判定ルールの入出力を実行する入出力部と、を備え、前記データ処理部は、前記判定の処理結果と前記機器データとを含む送信データを、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに送信し、前記解析部は、前記送信データに属する前記機器データの中に前記判定ルールで規定された異常とは異なる異常を示す機器データが存在する場合に、少なくとも前記異なる異常を示す解析結果の情報を前記入出力部に転送し、前記入出力部は、前記解析部から転送された前記異なる異常を示す解析結果の情報を出力すると共に、入力情報を基に前記サーバ用判定ルールの情報を更新し、前記データ処理部は、更新された前記サーバ用判定ルールの情報を入力した場合、入力した前記サーバ用判定ルールの情報を基に前記判定ルールの情報を更新することを特徴とする。
本発明によれば、事前に判定ルールに落とし込めていなかった監視対象の異常を検出することができる。
本発明に係る実施例１の解析システムの全体構成を示すブロック図である。 本発明に係る実施例１の解析サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明に係る実施例１のゲートウェイ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明に係る実施例１の収集テーブルを示す構成図である。 本発明に係る実施例１の監視テーブルを示す構成図である。 本発明に係る実施例１の検知テーブルを示す構成図である。 本発明に係る実施例１のゲートウェイ装置が解析サーバへ送信する送信データを示す構成図である。 本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力する収集テーブル設定画面を示す画面構成図である。 本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力する監視テーブル設定画面を示す画面構成図である。 本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力する検知テーブル設定画面を示す画面構成図である。 本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力する解析結果出力画面を示す画面構成図である。 本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力するポップアップ画面を示す画面構成図である。 本発明に係る実施例１のデータ処理部の異常検知処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例１の解析部の解析処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部のテーブル更新処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例１の通信部の問い合わせ待ち受け処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例１のデータ処理部の更新問い合わせ処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例２の収集データアップロード画面を示す画面構成図である。 本発明に係る実施例３における検知テーブル設定画面を示す画面構成図である。 実施例３におけるＧＵＩ生成部の検知テーブル更新処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例３における解析部の閾値決定処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例４の解析システムの全体構成を示すブロック図である。 本発明に係る実施例４のＮＷ情報の内容を示す模式図である。 本発明に係る実施例４の解析部のＮＷ学習処理を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例４のデータ処理部のＮＷ計算処理を示すフローチャートである。
以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。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。
以下に説明する実施例の構成において、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。
図１は、本発明に係る実施例１の解析システムの全体構成を示すブロック図である。図１において、解析システム１０は、ローカル機器１３１、複数のゲートウェイ装置１２１、解析サーバ１０１およびモバイル通信ネットワーク１１１で構成される。
ローカル機器１３１は、稼働情報や設定情報を有する空気圧縮機などの産業機器である。ローカル機器１３１の状態等を示すデータである稼働情報や設定情報は、ｍｏｄｂｕｓ等の通信規格に準拠した情報としてゲートウェイ装置１２１に送信される。
ゲートウェイ装置１２１は、ローカル機器１３１から、稼働情報や設定情報を含むデータを収集し、収集したデータ（機器データ）に対して閾値判定を行うことで、ローカル機器１３１の異常を検知する通信装置である。一台の解析サーバ１０１に対し、複数のゲートウェイ装置１２１が接続される。各ゲートウェイ装置１２１は、データ処理部１２２、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信部１２３、ローカル通信部１２５および設定ファイル１２４で構成される。
ローカル通信部１２５は、ゲートウェイ装置１２１の監視対象となるローカル機器１３１から、ローカル機器１３１の状態等を示す機器データを収集するデータ収集部として構成される。データ処理部１２２は、ローカル通信部１２５を介して収集された機器データの異常の有無を判定ルールに従って判定する。ＷＡＮ通信部１２３は、解析サーバ１０１と通信ネットワーク１１１を介して情報の送受信を行うゲートウェイ用通信部として構成される。この際、ＷＡＮ通信部１２３は、データ処理部１２２の判定結果と機器データとを含む送信データを、通信ネットワーク１１１を介して解析サーバ１０１に送信する。設定ファイル１２４は、判定ルールを規定した各種テーブル（収集テーブル、監視テーブル、検知テーブル）を含むテーブルデータ群で構成される。
解析サーバ１０１は、各ゲートウェイ装置１２１から送信された送信データを解析するサーバであり、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）生成部１０２、解析部１０３、テーブルＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）１０４、ログＤＢ１０５および通信部１０６から構成される。
通信部１０６は、ゲートウェイ装置１２１と通信ネットワーク１１１を介して情報の送受信を行うサーバ用通信部として構成される。この際、通信部１０６は、ゲートウェイ装置１２１から設定ファイル１２４への更新問い合わせを受信した場合には、テーブルＤＢ１０４のデータを参照し、参照結果を更新問い合わせ先に返信する。ログＤＢ１０５は、通信部１０６が、ゲートウェイ装置１２１から送信された送信データを受信した場合、受信した送信データをログとして格納する。テーブルＤＢ１０４は、ゲートウェイ装置１２１の設定ファイル１２４に格納された各種テーブルに相当するテーブルであって、判定ルールに相当するサーバ用判定ルールが規定された各種サーバ用テーブル（収集テーブル、監視テーブル、検知テーブル）の情報を格納する。
解析部１０３は、通信部１０６の受信による情報（送信データ）を解析する。この際、解析部１０３は、ＧＵＩ生成部１０２から解析実行をトリガされると、テーブルＤＢ１０４とログＤＢ１０５からデータを取得して、データ解析を実行する。例えば、解析部１０３は、通信部１０６から送信データを入力した場合、送信データを解析し、送信データに属する機器データの中に、ゲートウェイ装置１２１の判定ルールで規定された異常とは異なる異常を示す機器データが存在するとの解析結果を得た場合に、この解析結果をＧＵＩ生成部１０２に転送する。この際、解析部１０３は、解析結果の情報にサーバ用判定ルールの更新を促す旨の更新促進情報を付加することができる。
ＧＵＩ生成部１０２は、解析部１０３の解析結果を基に、解析結果出力画面を生成し、また、テーブルデータの設定画面を出力し、設定画面で保存された変更の内容をテーブルＤＢ１０４に反映する。この際、ＧＵＩ生成部１０２は、サーバ用判定ルールに関連する情報の入出力を実行する入出力部として構成され、解析部１０３から転送された更新促進情報を解析結果出力画面に表示すると共に、解析結果出力画面上の操作による入力情報を基にサーバ用判定ルールの情報を更新する。モバイル通信ネットワーク１１１は、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）等の通信規格に則った通信回線である。
図２は、本発明に係る実施例１の解析サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。図２において、解析サーバ１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０２、主記憶装置２０３、補助記憶Ｉ／Ｆ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）２０４、入出力Ｉ／Ｆ２０５、ネットワークＩ／Ｆ２０６を備え、各部がバスにより結合された形態になっている。
ＣＰＵ２０２は、解析サーバ１０１の各部を制御し、主記憶装置２０３に必要なプログラムをロードして実行する。主記憶装置２０３は、通常、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発メモリで構成され、主記憶装置２０３には、ＣＰＵ２０２が実行するプログラム、及びＣＰＵ２０２が参照するデータが記憶される。補助記憶Ｉ／Ｆ２０４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの補助記憶装置２１０を接続するためのインターフェースである。
入出力Ｉ／Ｆ２０５は、キーボードやマウスなどの入出力装置を接続するためのインターフェースである。ネットワークＩ／Ｆ２０６は、モバイル通信ネットワーク１１１と接続するためのインターフェースである。補助記憶装置２１０は、大容量の記憶容量を有しており、本実施例を実行するためのプログラムが格納されている。例えば、補助記憶装置２１０には、ＤＢＭＳ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）２１１、ＧＵＩ生成プログラム２２０、解析プログラム２２１および通信プログラム２２２がインストールされている。
ＤＢＭＳ２１１、ＧＵＩ生成プログラム２２０、解析プログラム２２１および通信プログラム２２２は、それぞれログＤＢ１０５とテーブルＤＢ１０４、ＧＵＩ生成部１０２、解析部１０３、通信部１０６の機能を実現するプログラムである。
ログＤＢ１０５には、ローカル機器１３１から収集された稼働情報（ローカル機器稼働情報）２１３や設定情報（ローカル機器設定情報）２１４を含むデータがログＩＤ毎に格納される。テーブルＤＢ１０４には、サーバ用判定ルールを規定するテーブルとして、収集テーブル２１６、監視テーブル２１７、及び検知テーブル２１８の情報と、最終更新日時２１９に関する情報が格納される。
収集テーブル２１６は、ゲートウェイ装置１２１が実行するデータ収集に関わる設定の情報を記録するテーブルである。監視テーブル２１７は、ゲートウェイ装置１２１が実行するログの閾値判定に関連する設定の情報を記録するテーブルである。検知テーブル２１８は、ゲートウェイ装置１２１が実行する異常検知に関連する設定の情報を記録するテーブルである。最終更新日時２１９には、上述したテーブル群（収集テーブル２１６、監視テーブル２１７、及び検知テーブル２１８）が最後に更新された日時が記録される。
図３は、本発明に係る実施例１のゲートウェイ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図３において、ゲートウェイ装置１２１は、ＣＰＵ３０１、主記憶装置３０２、ＷＡＮ通信Ｉ／Ｆ３０３、入出力Ｉ／Ｆ３０４、補助記憶Ｉ／Ｆ３０５、シリアル通信Ｉ／Ｆ３０６、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信Ｉ／Ｆ３０７を備え、各部がバスにより結合された形態になっている。
ＣＰＵ３０１は、ゲートウェイ装置１２１の各部を制御し、主記憶装置３０２に必要なプログラムをロードして実行する。主記憶装置３０２は、通常、ＲＡＭなどの揮発メモリで構成され、ＣＰＵ３０１が実行するプログラム、及びＣＰＵ３０１が参照するデータが記憶される。
ＷＡＮ通信Ｉ／Ｆ３０３は、モバイル通信ネットワーク１１１と接続するためのインターフェースである。入出力Ｉ／Ｆ３０４は、キーボードやマウスなどの入出力装置を接続するためのインターフェースである。補助記憶Ｉ／Ｆ３０５は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ、ＳＳＤなどの補助記憶装置３１０を接続するためのインターフェースである。
シリアル通信Ｉ／Ｆ３０６は、ローカル機器１３１等の配下機器とＭｏｄｂｕｓ－ＲＴＵ（Ｒｅｍｏｔｅ Ｔｅｒｍｉｎａｌ Ｕｎｉｔ）などのシリアル通信を実施する場合に、配下機器のシリアル通信Ｉ／Ｆと接続するインターフェースである。ＬＡＮ通信Ｉ／Ｆ３０７は、配下機器とＭｏｄｂｕｓ－ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などのＬＡＮ通信を実施する場合に、配下機器のＬＡＮ通信Ｉ／Ｆと接続するインターフェースである。
補助記憶装置３１０は、大容量の記憶容量を有しており、設定ファイル１２４や本実施例を実行するためのプログラムが格納されている。補助記憶装置３１０には、データ処理プログラム３１６、ＷＡＮ通信プログラム３１７、ローカル通信プログラム３１８がインストールされている。データ処理プログラム３１６、ＷＡＮ通信プログラム３１７およびローカル通信プログラム３１８は、それぞれデータ処理部１２２、ＷＡＮ通信部１２３、ローカル通信部１２５の機能を実現するプログラムである。
設定ファイル１２４には、判定ルールを規定するテーブルとして、収集テーブル３１２、監視テーブル３１３、及び検知テーブル３１４の情報が格納されると共に、最終取得日時３１５に関する情報が格納される。収集テーブル３１２、監視テーブル３１３および検知テーブル３１４は、図２におけるテーブルＤＢ１０４に格納されたテーブル群（収集テーブル２１６、監視テーブル２１７、検知テーブル２１８）と同一の形式のファイルである。最終取得日時３１５には、解析サーバ１０１からテーブル群の情報を取得した日時の情報が記録される。
図４は、本発明に係る実施例１の収集テーブルを示す構成図である。図４において、収集テーブル３１２は、判定ルールのうちデータの収集条件を規定したテーブルであって、データ毎にデータＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）３１２ａ、接続先ＩＤ３１２ｂ、格納先（データ格納先）３１２ｄ、データ長３１２ｅ、データ型３１２ｅ、通信方式３１２ｆ、周期３１２ｇ、差分取得３１２ｈ、および常時送信３１２ｉの項目を備えて構成される。以下に各項目の説明を記載する。なお、収集テーブル２１６は、収集テーブル３１２と同一の形式であるので、収集テーブル３１２についてのみ説明する。
データＩＤ３１２ａは、データを一意に識別する識別子であり、データＩＤ３１２ａには、例えば、データの種類が「電圧」である場合、「ｖｏｌｔａｇｅ」の情報が格納される。接続先ＩＤ３１２ｂは、配下機器を一意に識別する識別子である。接続先ＩＤ３１２ｂには、ゲートウェイ装置１２１の配下機器が１番目のローカル機器１３１である場合、「１」の情報が格納される。
データ格納先３１２ｃは、接続先（配下機器）でデータが格納されている箇所を特定する情報である。データ格納先３１２ｃには、例えばＭｏｄｂｕｓ―ＴＣＰ／ＲＴＵであれば、レジスタ番号の情報が格納される。
データ長３１２ｄは、取得するデータのバイト数を示す。データ型３１２ｅは、取得するデータのデータ型を示す。データ型３１２ｅには、例えばＩｎｔ１６Ｂ（ビッグエンディアン１６ｂｉｔ整数型）やＦｌｏａｔＬ（リトルエンディアン浮動小数型）などの情報が格納される。
通信方式３１２ｆは、通信装置であるゲートウェイ装置１２１が配下機器と通信する方式を示す。実施例１の場合、通信方式３１２ｆには、ＬＡＮもしくはシリアルの情報が格納される。
周期３１２ｇは、通信装置であるゲートウェイ装置１２１がデータを取得する周期を秒単位で示す。周期３１２ｇに「０」の情報が設定された場合、通信装置の起動時と、データ取得値が変化した時点でデータが送信されることになる。
差分取得３１２ｈは、データが数値データである場合、直前の取得値との差分を取得するかを示す。差分取得３１２ｈには、取得するログの内容によって「１」又は「０」の情報が格納される。例えば、通信データ量は、通常、通信総量として管理されるので、ゲートウェイ装置１２１がデータを取得する際には、周期的に前回取得値との差分を取って増加量を取得する。このため、前回取得値との差分に意味があるログの場合、差分取得３１２ｈには、「１」の情報が格納される。差分取得３１２ｈが「１」の場合は、ゲートウェイ装置１２１は、直前の取得値との差分を示すデータを解析サーバ１０１へ送信する。差分取得３１２ｈが「０」の場合、ゲートウェイ装置１２１は、取得値を加工せずに、取得値を示すデータをそのまま解析サーバ１０１へ送信する。
常時送信３１２ｉは、平常時を含めてデータを送信するか否かを示す項目である。例えば、常時送信３１２ｉは、平常時のログ送信を行うか、平常時のログ送信を停止するかを決定する項目である。常時送信３１２ｉには、「０」又は「１」の情報が格納される。常時送信３１２ｉが「０」場合、ゲートウェイ装置１２１は、検知テーブル３１４の条件に一致した場合のみ、データを解析サーバ１０１へ送信し、検知テーブル３１４の条件に一致しない場合には、解析サーバ１０１へのデータの送信を停止する。常時送信３１２ｉが「１」の場合、ゲートウェイ装置１２１は、周期毎にデータを解析サーバ１０１へ送信する。この際、例えば、月のデータ量に余裕がある場合は、サンプリング的に正常時のデータを取得する、という運用が可能である。逆にローカル機器１３１のファームアップなどでデータ量が圧迫された月は、平常時のデータ収集をやめる、といった運用も可能である。このため、これらの運用のうちいずれを採用するかによって、常時送信３１２ｉに、「０」又は「１」の情報を設定することができる。また、平常時のデータが十分に集まっているのであれば、常時送信３１２ｉの情報を「０」にする、という運用も可能である。
図５は、本発明に係る実施例１の監視テーブルを示す構成図である。図５において、監視テーブル３１３は、判定ルールのうちデータの監視条件を規定したテーブルであって、監視する条件毎に監視ＩＤ３１３ａ、参照データＩＤ３１３ｂ、比較方法３１３ｃおよび閾値３１３ｄの項目を備えて構成される。以下に各項目の説明を記載する。なお、監視テーブル２１７は、監視テーブル３１３と同一の形式であるので、監視テーブル３１３についてのみ説明する。
監視ＩＤ３１３ａは、監視条件を一意に識別する識別子である。監視ＩＤ３１３ａには、例えば、監視条件が電圧低下の場合、「ｖｏｌｔａｇｅ Ｄｏｗｎ」の情報が格納される。
参照データＩＤ３１３ｂは、ゲートウェイ装置１２１で収集され、監視されるデータのＩＤを示す。参照データＩＤ３１３ｂには、収集テーブル３１２のデータＩＤ３１２ａに記録される情報と同様に、ゲートウェイ装置１２１で収集されるデータの種類が電圧である場合、「ｖｏｌｔａｇｅ」の情報が格納される。
比較方法３１３ｃは、監視対象のデータを監視する場合の閾値３１３ｄとの比較方法を示す。比較方法３１３ｃには、例えば、データが数値の場合、監視対象のデータと閾値３１３ｄとの比較方法として、「以上」、「以下」、「大なり」、「小なり」、「一致」、「不一致」等の情報が格納される。また、比較方法３１３ｃには、例えば、データが文字列の場合、監視対象のデータと閾値３１３ｄとの比較方法として、「一致」、「不一致」等の情報が格納される。
閾値３１３ｄは、監視対象のデータの比較対象を示す。閾値３１３ｄには、監視対象のデータの比較対象として、例えば、「５」の情報が格納される。この際、ゲートウェイ装置１２１は、監視対象のデータと閾値３１３ｄに記録された情報とを比較した結果、条件が満たされた場合、監視ＩＤ３１３ａに記録された監視条件が満たされたと判断する。
図６は、本発明に係る実施例１の検知テーブルを示す構成図である。図６において、検知テーブル３１４は、判定ルールのうち異常検知条件を規定したテーブルであって、検知する条件毎に検知ＩＤ３１４ａ、監視ＩＤ（ＩＤ－１）３１４ｂ、監視ＩＤ（ＩＤ－２）３１４ｃ、監視ＩＤ（ＩＤ－３）３１４ｄ、検知方法３１４ｅおよび収集データＩＤ３１４ｆを備えて構成される。以下に各項目の説明を記載する。なお、検知テーブル２１８は、検知テーブル３１４と同一の形式であるので、検知テーブル３１４についてのみ説明する。
検知ＩＤ３１４ａは、異常検知条件を一意に識別する識別子である。検知ＩＤ３１４ａには、例えば、異常検知条件が再起動である場合、「ｂｏｏｔ」の情報が格納される。
監視ＩＤ３１４ｂ～３１４ｄは、異常を検知するために監視する監視対象を一意に識別する識別子である。監視ＩＤ３１４ｂ～３１４ｄには、監視テーブル３１３の監視ＩＤ３１３ａに記録された情報が格納される。例えば、監視ＩＤ３１４ｂには、「ｖｏｌｔａｇｅ Ｄｏｗｎ」の情報が格納される。本実施例では、監視ＩＤとして、最大三件の条件を指定することが可能であるが、条件の数は可変である。また、監視ＩＤの項目に、ＩＤが一件以上、格納されていれば、異常検知条件に従った検知が行われる。
検知方法３１４ｅは、異常検知を行う検知方法を示す。検知方法３１４ｅには、監視ＩＤ３１４ｂ～３１４ｄに登録された条件が複数であった場合の処理に使用される情報として、「ＡＮＤ」又は「ＯＲ」が格納される。検知方法３１４ｅに「ＡＮＤ」の情報が格納された場合、全ての条件が発生したことで、検知ＩＤ３１４ａに記録された異常が発生したとみなされる。一方、検知方法３１４ｅに「ＯＲ」の情報が格納された場合、いずれか一つ条件が発生したことで、検知ＩＤ３１４ａに記録された異常が発生したとみなされる。
収集データＩＤ３１４ｆは、検知ＩＤ３１４ａに記録された異常が検知された場合に解析サーバ１０１に送信されるデータのデータＩＤを示す。なお、収集データＩＤ３１４ｆに、複数のＩＤを指定することができる。収集データＩＤ３１４ｆには、例えば、電圧・稼働時間に関するデータを解析サーバ１０１に送信する場合、「ｖｏｌｔａｇｅ」、「ｕｐｔｉｍｅ」の情報が格納される。
図７は、本発明に係る実施例１のゲートウェイ装置が解析サーバへ送信する送信データを示す構成図である。図７において、送信データ７０１は、ＪＳＯＮ（Ｊａｖａ Ｓｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）形式であり、要素として、エラーＩＤ７０２、端末ＩＤ７０３、タイムスタンプ７０４およびデータ７０５を備えて構成される。
エラーＩＤ７０２には、検知テーブル３１４の検知ＩＤ３１４ａに記録された情報として、例えば、異常データの送信時には「Ｂｏｏｔ」が格納される。なお、収集テーブル３１２の常時送信３１２ｉが、「１」に設定されている項目については、正常データの送信時に、エラーＩＤ７０２には、空の文字列が格納される。この際、解析サーバ１０１は、エラーＩＤ７０２に記録された情報が、空の文字列の場合、受信した送信データ７０１を、正常時に送信されたデータ（正常時データ）として認識する。一方、エラーＩＤ７０２に記録された情報が、例えば、「Ｂｏｏｔ」の場合、解析サーバ１０１は、受信した送信データ７０１を、異常検出時に送信されたデータ（異常時データ）として認識する。
端末ＩＤ７０３は、ゲートウェイ装置１２１を一意に識別するＩＤである。端末ＩＤ７０３には、ゲートウェイ装置１２１が出荷される際に予め設定された値が格納される。タイムスタンプ７０４は、検知テーブル３１４の検知ＩＤ３１４ａに記録された情報（「ｂｏｏｔ」）が検知された時刻を示す。
データ７０５は、検知テーブル３１４の収集データＩＤ３１４ｆに記録されたデータ及びデータに関連する情報を示す。データ７０５に、検知テーブル３１４の収集データＩＤ３１４ｆに記録されたデータが格納される場合には、収集データＩＤ３１４ｆに記録されたデータ（「ｖｏｌｔａｇｅ」、「ｕｐｔｉｍｅ」等）がキーに、各データの収集値が値として格納される。
図８は、本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力する収集テーブル設定画面を示す画面構成図である。図８において、解析サーバ１０１の収集テーブル設定画面８０１には、設定テーブル８０２、チェックボックス８０３、削除ボタン８０４、追加ボタン８０５および設定完了ボタン８０６が表示される。
設定テーブル８０２は、現在の収集テーブル２１６の状態(収集テーブル３１２と同一形式の状態)を表示し、ユーザが編集することで設定を変更できるテーブルである。
チェックボックス８０３は、設定テーブル８０２に属する要素であり、チェックボックス８０３には、チェック有りの場合は「１」が、チェック無しの場合は「０」が設定値として格納される。
削除ボタン８０４は、削除ボタン８０４の左側に表示された設定テーブル８０２の一行の情報を削除するボタンである。追加ボタン８０５は、設定テーブル８０２に一行分の情報を追加するボタンである。
設定完了ボタン８０６は、設定操作の完了後に、収集テーブル設定画面８０１を閉じるためのボタンである。設定完了ボタン８０６が選択されると、ＧＵＩ生成部１０２では収集テーブル２１６を対象としたテーブル更新処理が実行される。
図９は、本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力する監視テーブル設定画面を示す画面構成図である。図９において、解析サーバ１０１の監視テーブル設定画面９０１には、設定テーブル９０２、プルダウンボックス９０３、削除ボタン９０４、追加ボタン９０５、設定完了ボタン９０６が表示される。
設定テーブル９０２は、現在の監視テーブル２１７の状態（監視テーブル３１３と同一形式の状態）を表示し、ユーザが編集することで設定を変更できるテーブルである。
プルダウンボックス９０３は、設定テーブル９０２に属する要素であり、選択されると、設定可能な値（「＞」、「＜」、「＝」等）が表示される。表示された値のいずれかを選択すると、選択した値が設定値として格納される。
削除ボタン９０４、追加ボタン９０５、設定完了ボタン９０６は、それぞれ収集テーブル設定画面８０１における削除ボタン８０４、追加ボタン８０５、設定完了ボタン８０６と同一の挙動を示すが、監視テーブル２１７を対象としている。
図１０は、本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力する検知テーブル設定画面を示す画面構成図である。図１０において、解析サーバ１０１の検知テーブル設定画面１００１には、設定テーブル１００２、プルダウンボックス１００３、削除ボタン１００４、追加ボタン１００５、設定完了ボタン１００６が表示される。
設定テーブル１００２は、現在の検知テーブル２１８の状態（検知テーブル３１４と同一形式の状態）を表示し、ユーザが編集することで設定を変更できるテーブルである。
プルダウンボックス１００３は、監視テーブル設定画面９０１におけるプルダウンボックス９０３と同様の挙動を示す。削除ボタン１００４、追加ボタン１００５、設定完了ボタン１００６は、それぞれ収集テーブル設定画面８０１における削除ボタン８０４、追加ボタン８０５、設定完了ボタン８０６と同一の挙動を示すが、検知テーブル２１８を対象としている。
図１１は、本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力する解析結果出力画面を示す画面構成図である。図１１において、解析サーバ１０１の解析結果出力画面１１０１には、開始日時入力ボックス１１０２、終了日時入力ボックス１１０３、解析実行ボタン１１０４、検知条件更新テーブル１１０５、データ傾向テーブル１１０８、データ解析結果テーブル１１１１が表示される。
開始日時入力ボックス１１０２と終了日時入力ボックス１１０３には、解析対象期間を特定するための日時の情報が入力される。この際、解析部１０３は、解析実行にあたり、ログのタイムスタンプを参照して、解析対象となるログを開始日時入力ボックス１１０２と終了日時入力ボックス１１０３に入力された期間内のログに絞り込む。
解析実行ボタン１１０４は、指定された日時のログを使用して解析を開始するボタンである。解析部１０３による解析が完了すると、検知条件更新テーブル１１０５、データ傾向テーブル１１０８、データ解析結果テーブル１１１１の表示が更新される。
検知条件更新テーブル１１０５は、検知条件が満たされ、収集されたデータの中で、平常時のデータと比較して変化が大きかったデータ（想定外の異常を示す異常時データ）を列挙し、検知条件の更新を促すためのテーブルである。検知条件更新テーブル１１０５は、＃（番号）１１０５ａ、検知ＩＤ１１０５ｂ、関連の強いデータＩＤ１１０５ｃ、検知テーブルの操作１１０５ｄ、検知テーブル更新ボタン１１０６および検知テーブル編集ボタン１１０７で構成される。
検知ＩＤ１１０５ｂは、検知テーブル２１８で定義された検知ＩＤ（「ｂｏｏｔ」）である。関連の強いデータＩＤ１１０５ｃは、検知ＩＤ毎に、平常時のデータと比較して変化が大きかったデータを検知したときのデータＩＤを表示する。例えば、ゲートウェイ装置１２１から受信したデータの中に、「ｖｏｌｔａｇｅ」、「ｕｐｔｉｍｅ」、「ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ」、「ｒｏｔａｔｉｏｎ」等のデータが存在し、これら受信データのうち、平常時と比較して変化が大きかったデータが、「温度」、「回転数」である場合、関連の強いデータＩＤ１１０５ｃには、「ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ」、「ｒｏｔａｔｉｏｎ」の情報が表示される。これらの情報は、検知テーブル２１８の更新を促進するための更新促進情報として解析結果出力画面１１０１に表示される。実施例１において変化が大きいとは、平均値が平常時と比較して１０％以上変動した、ことを指標とする。
検知テーブルの操作１１０５ｄの検知テーブル更新ボタン１１０６は、検知テーブル２１８で収集するデータＩＤを更新するためのボタンである。検知テーブル更新ボタン１１０６による操作の意図は、異常に関連するデータＩＤのみを収集することで、データ通信量を減らしつつ異常検知時の情報収集効率を落とさないことである。このため、検知テーブル更新ボタン１１０６が押されると、例えば、検知ＩＤにて４項目のデータＩＤを収集していた場合にも、関連の強いデータＩＤに列挙された２項目のデータのみを収集するように検知テーブル２１８を更新することができる。
検知テーブル編集ボタン１１０７は、選択されると検知テーブル設定画面１００１を別画面として出力するボタンである。検知テーブル編集ボタン１１０７の選択により、ユーザは、検知条件更新テーブル１１０５を参照しながら、検知テーブル２１８を編集できる。
データ傾向テーブル１１０８は、データＩＤ毎にデータの最大値・最小値・平均値を出力するテーブルである。データ傾向テーブル１１０８は、＃（番号）１１０８ａ、データＩＤ１１０８ｂ、異常時傾向１１０８ｃ、正常時傾向１１０８ｃ、監視テーブルの操作１１０８ｅ、監視テーブル登録ボタン１１０９および監視テーブル編集ボタン１１１０で構成される。
データＩＤ１１０８ｂは、収集テーブル３１２のデータＩＤ３１２ａと同一の項目である。異常時傾向１１０８ｃは、解析対象のデータの内、エラーＩＤに異常時の情報（例えば、「ｂｏｏｔ」）が格納されたデータ（異常時のデータ）の最大値・最小値・平均値を出力する。
正常時傾向１１０８ｄは、解析対象のデータの内、エラーＩＤが空のデータ（正常時のデータ）の最大値・最小値・平均値を出力する。
監視テーブル登録ボタン１１０９は、監視テーブル登録ボタン１１０９が属する同じ行のデータＩＤの監視条件を新たに登録するボタンである。監視テーブル登録ボタン１１０９が選択されると、監視条件を追加する画面（図１２の監視条件追加画面１２０３）が別画面として表示される。
監視テーブル編集ボタン１１１０は、選択されると監視テーブル設定画面９０１を別画面として出力するボタンである。監視テーブル編集ボタン１１１０の選択により、ユーザは、データ傾向テーブル１１０８を参照しながら、監視テーブル２１７を編集できる。
データ解析結果テーブル１１１１は、検知ＩＤ毎に、異常検知された場合に収集されたデータの平均値を出力するテーブルである。データ解析結果テーブル１１１１は、データＩＤ１１１１ａ、検知ＩＤ１１１１ｂ、１１１１ｃ、・・・で構成される。データ解析結果テーブル１１１１の各行の先頭にデータＩＤ１１１ａの情報が格納される。検知ＩＤ１１１１ｂ、１１１１ｃには、検知ＩＤとして、「ｂｏｏｔ」、「ｏｖｅｒｈｅａｔ」が記録され、検知ＩＤの条件が満たされた場合に収集されたデータ毎の平均値が表示される。表示される平均値が、平常時の平均値と比較して１０％以上、変化がある場合には、その数値がマーキングされた状態で表示される。
データ解析結果テーブル１１１１を参照することで、検知ＩＤ毎に収集する必要のあるデータＩＤを明確化すると共に、同じデータＩＤのうち、データの変化が大きい検知ＩＤ同士を明確化できる。同じデータで同傾向の検知ＩＤは、同じ現象を捉えている可能性がある。このため、条件を統合することで、データ送信の機会を減らし、データ通信量を減らしつつ異常検知時の情報収集効率を落とさない条件の更新が可能となる。
例えば、意図しない再起動と熱暴走では、熱暴走の結果、再起動が発生していることが疑われる。また、電圧が低下することでも再起動が発生していることが疑われる場合、意図しない再起動は、熱暴走と電圧低下の検知ＩＤに分割・統合することで、詳細な異常検知とデータ量の削減が図れることとなる。
図１２は、本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部が出力するポップアップ画面を示す画面構成図である。図１２において、解析サーバ１０１の検知条件更新完了画面１２０１は、解析結果出力画面１１０１の検知条件更新テーブル１１０５における検知テーブル更新ボタン１１０６が選択されると出力される。検知条件更新完了画面１２０１には、更新された検知ＩＤの情報（「ｂｏｏｔ」）と、更新後の収集データＩＤの情報（「ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ」、「ｒｏｔａｔｉｏｎ」）が表示される。閉じるボタン１２０２が選択されると検知条件更新完了画面１２０１は閉じる。
監視条件追加画面１２０３は、解析結果出力画面１１０１のデータ傾向テーブル１１０８における監視テーブル登録ボタン１１０９が選択されると出力される。監視条件追加画面１２０３は、監視テーブル設定画面９０１の設定テーブル９０２と同一の設定テーブル１２０４、登録ボタン１２０５、閉じるボタン１２０６で構成される。監視条件追加画面１２０３には、監視テーブル設定画面９０１と同様の設定テーブル１２０４が表示されるが、参照データ名の欄には、解析結果出力画面１１０１の監視テーブル登録ボタン１１０９と同じ行のデータＩＤに記録された情報（「ｖｏｌｔａｇｅ」）が予め記入されている。
登録ボタン１２０５は、選択されると、監視条件追加画面１２０３に記入された設定テーブル１２０４の情報を、既存の監視テーブル２１７に追加するボタンである。閉じるボタン１２０６が選択されると、監視条件追加画面１２０３は閉じる。
エラー通知画面１２０７は、収集テーブル設定画面８０１、監視テーブル設定画面９０１、検知テーブル設定画面１００１および監視条件追加画面１２０３において、設定値が入力できない形式であった場合に、エラーを通知する画面である。エラー通知画面１２０７には、例えば、＃１の条件ＩＤを入力できない場合、「＃１の条件ＩＤが異常です」の情報が表示される。ここで、設定値が入力できないとは、数値データが期待される項目に文字列を入力した場合などを指す。各設定テーブルには行番号が振ってあるため、行番号と該当の列名称を表示することで、ユーザに入力エラーを通知することができる。複数のエラーが存在する場合には、初めに検知したエラーのみを表示する。閉じるボタン１２０８が選択されると、エラー通知画面１２０７は閉じる。
図１３は、本発明に係る実施例１のデータ処理部の異常検知処理を示すフローチャートである。この処理は、ゲートウェイ装置１２１のＣＰＵ３０１がデータ処理部１２２を起動することにより開始される。
データ処理部１２２は、ゲートウェイ装置１２１の出荷時に予め設定された異常検知周期毎に以下の処理を実行する（Ｓ１３０１）。まず、データ処理部１２２は、設定ファイル１２４から収集テーブル３１２、監視テーブル３１３および検知テーブル３１４の情報を取得し（Ｓ１３０２）、取得した情報のうち監視テーブル３１３の情報を参照し（Ｓ１３０３）、以下、ステップＳ１３０４からステップＳ１３０９まで、監視テーブル３１３の情報を一行ずつ参照して処理を実行する。
データ処理部１２２は、監視テーブル３１３の参照箇所を確認し、テーブル末尾の行であるか否かを判定し（Ｓ１３０４）、ステップＳ１３０４で、テーブル末尾であると判定した場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１３１０の処理に移行し、ステップＳ１３０４で、末尾以外の行であると判定した場合（ＮＯ）、監視テーブル３１３から一行、情報を読み出す（Ｓ１３０５）。
次に、データ処理部１２２は、ステップＳ１３０５で読み出した行に記載された参照データＩＤ３１３ｂの情報（「ｖｏｌｔａｇｅ」）を基に収集テーブル３１２の情報を取り込み、収集テーブル３１２に記録されたデータＩＤ３１２ａ（「ｖｏｌｔａｇｅ」）の行を参照し、データＩＤ３１２ａに記録されたデータ（「ｖｏｌｔａｇｅ」）を、ローカル通信部１２５を介してローカル機器１３１から収集する（Ｓ１３０６）。この後、データ処理部１２２は、収集したデータに対して、監視テーブル３１３から読み出した行の比較方法３１３ｃおよび閾値３１３ｄに記録された情報を基に閾値検証として、監視条件（「ｖｏｌｔａｇｅ Ｄｏｗｎ」）の検証を行い（Ｓ１３０７）、収集したデータが、閾値との比較で条件に一致するか否かを判定する（Ｓ１３０８）。
データ処理部１２２は、ステップＳ１３０８で、収集したデータが、閾値との比較で条件に一致しないと判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ１３０４の処理に戻り、ステップＳ１３０４～Ｓ１３０８の処理を繰り返し、ステップＳ１３０８で、収集したデータが、閾値との比較で条件に一致すると判定した場合（ＹＥＳ）、条件が一致した監視ＩＤ３１３ａの情報（「ｖｏｌｔａｇｅ Ｄｏｗｎ」）を、監視条件として監視結果リストに加える。ここで、監視結果リストは、ゲートウェイ装置１２１のＲＡＭ上で管理する一時データであり、その中身は条件が一致した監視ＩＤ３１３ａに記録された情報を列挙したリストである。この監視結果リストは、異常検知処理が完了した時点で消去される。
一方、ステップＳ１３０４で監視テーブル３１３の末尾であると判定した場合、データ処理部１２２は、ステップＳ１３０２で取得したテーブルの内、検知テーブル３１４の情報を参照し（Ｓ１３１０）、以下、ステップＳ１３１１からステップＳ１３１５の処理を、検知テーブル３１４の情報を一行ずつ参照して実行する。
データ処理部１２２は、検知テーブル３１４の参照箇所を確認し、テーブル末尾の行であるか否かを判定し（Ｓ１３１１）、ステップＳ１３１１で、検知テーブル３１４の末尾であると判定した場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１３１６に移行し、ステップＳ１３１１で、検知テーブルの末尾以外の行であると判定した場合（ＮＯ）、検知テーブル３１４から一行、情報を読み出す（Ｓ１３１２）。
次に、データ処理部１２２は、検知テーブル３１４から読み出した情報のうち、監視ＩＤ（監視ＩＤ３１４ａ～監視ＩＤ３１４ｄ）と監視結果リスト（ステップＳ１３０９の監視結果リスト）に追加された監視ＩＤとを比較し、両者が、検知テーブル３１４の検知方法３１４ｅに記録された情報（「ＡＮＤ」又は「ＯＲ」）で、検知条件、例えば、異常検知条件（「ｂｏｏｔ」）に一致するかを検証する（Ｓ１３１３）。データ処理部１２２は、検知テーブル３１４の検知方法３１４ｅに「ＡＮＤ」が記録されている場合、検知テーブル３１４の監視ＩＤ３１４ａ～監視ＩＤ３１４ｄの全てが、監視結果リストに存在するかを検証する。データ処理部１２２は、検知テーブル３１４の検知方法３１４ｅに「ＯＲ」が記録されている場合、検知テーブル３１４の監視ＩＤ３１４ａ～監視ＩＤ３１４ｄのうち一つ以上が、監視結果リストに存在するかを検証する。
次に、データ処理部１２２は、ステップＳ１３１３での検証結果が、検知条件を満たすか否かを判定し（Ｓ１３１４）、ステップＳ１３１４で、ステップＳ１３１３での検証結果が、検知条件を満たすと判定した場合（ＹＥＳ）、検知テーブル３１４の収集データＩＤ３１４ｆに記録されたデータ（「ｖｏｌｔａｇｅ」、「ｕｐｔｉｍｅ」等）のデータＩＤを収集し、収集したデータＩＤ（データ）を、ＷＡＮ通信部１２３を介して送信データの形式で解析サーバ１０１へ送信し（Ｓ１３１５）、その後、ステップＳ１３１１に戻り、ステップＳ１３１１～ステップＳ１３１４の処理を繰り返す。
データ処理部１２２は、ステップＳ１３１４で、ステップＳ１３１３での検証結果が、検知条件を満たさないと判定した場合（ＮＯ）、その後、ステップＳ１３１１に戻り、ステップＳ１３１１～ステップＳ１３１４の処理を繰り返す。データ処理部１２２は、ステップＳ１３０４で検知テーブル３１４の末尾であると判定した場合（ＹＥＳ）、異常検知処理を終了する（Ｓ１３１６）。
図１４は、本発明に係る実施例１の解析部の解析処理を示すフローチャートである。この処理は、解析結果出力画面１１０１にて解析実行ボタン１１０４が選択され、ＧＵＩ生成部１０２から解析部１０３に解析対象期間と解析実行が通知されたことを条件に、開始される。
解析サーバ１０１の解析部１０３は、ＧＵＩ生成部１０２から解析対象期間（開始日時から終了日時までの期間）と解析実行の通知を受信した場合、以下の処理を開始する（Ｓ１４０１）。
解析部１０３は、まず、ログＤＢ１０５からエラーＩＤが空でなく、タイムスタンプが解析対象期間内である異常時ログを取得し（Ｓ１４０２）、取得した異常時ログに対して、エラーＩＤに相当するログＩＤ毎に最大・最小・平均値を計算する（Ｓ１４０３）。この際、解析部１０３は、解析対象期間内に異常時ログが存在しなかった場合は、各ログＩＤの最大・最小・平均値に空の結果を格納する。
次に、解析部１０３は、ログＤＢ１０５からエラーＩＤが空で、タイムスタンプが解析対象期間内である正常時ログを取得し（Ｓ１４０４）、取得した正常時ログのタイムスタンプを参照して、解析周期毎に連続してログが送信されている期間（異常時ログが取得された期間）を算出し、ステップＳ１４０４で取得した正常時ログから、算出された期間内の異常時ログを除去する（Ｓ１４０５）。これにより、解析対象期間内のログとして、正常時ログと異常時ログが混在するのを防止することができる。
次に、解析部１０３は、ステップＳ１４０５の処理後の正常時ログに対して、ログＩＤ毎に最大・最小・平均値を計算する（Ｓ１４０６）。この際、解析部１０３は、解析対象期間内に正常時ログが存在しなかった場合、各ログＩＤの最大・最小・平均値に空の結果を格納する。
次に、解析部１０３は、テーブルＤＢ１０４から検知テーブル２１８の情報を取得し（Ｓ１４０７）、以下、ステップＳ１４０８からステップ１４１３までの処理を、検知テーブル２１８を一行ずつ参照して実行する。
解析部１０３は、検知テーブル２１８の参照箇所を確認し、テーブル末尾であるか否かを判定し（Ｓ１４０８）、ステップＳ１４０８でテーブル末尾の行であると判定した場合、ステップＳ１４１５の処理に移行し、ステップＳ１４０８で末尾以外の行であると判定した場合（ＮＯ）、検知テーブル２１８の情報を一行読み出す（Ｓ１４０９）。
次に、解析部１０３は、ステップＳ１４０２で取得した異常時ログの中から、ステップＳ１４０９で読み出した、検知テーブル２１８の検知ＩＤに記録された情報（「ｂｏｏｔ」）とエラーＩＤの情報（「ｂｏｏｔ」）が一致する異常時ログを取得し（Ｓ１４１０）、取得した異常時ログに対し、ログＩＤ毎に平均値を計算する（Ｓ１４１１）。
次に、解析部１０３は、ステップＳ１４０６で計算した正常時ログの平均値とステップＳ１４１１）で計算した異常時ログの平均値とを比較し（Ｓ１４１２）、比較結果を基に、正常時ログの平均値と異常時ログの平均値との間に、１０％以上の乖離があるか否かを判定する（Ｓ１４１３）。
次に、解析部１０３は、正常時ログの平均値に対して、異常時ログの平均値が、１０％以上乖離していると判定した場合（ＹＥＳ）、すなわち、正常時ログの平均値に対して、異常時ログの平均値が１０％以上大きいもしくは小さい場合、ステップＳ１４１４の処理に移行し、正常時ログの平均値に対して、異常時ログの平均値が１０％以内であると判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ１４０８の処理に戻り、ステップＳ１４０８～ステップＳ１４１３の処理を繰り返す。
ステップＳ１４１４において、解析部１０３は、ステップＳ１４１３で１０％以上の乖離が見つかった検知ＩＤに記録された情報（「ｂｏｏｔ」）と収集データＩＤ（「ｖｏｌｔａｇｅ」）の組み合わせを検知条件（異常検知条件）の関連データリストに追加し、ステップＳ１４０８の処理に戻り、ステップＳ１４０８～ステップＳ１４１３の処理を繰り返す。関連データリストは、解析サーバ１０１のＲＡＭ上で管理する一時データであり、解析処理が完了した時点で消去される。
一方、ステップＳ１４０８でテーブル末尾の行であると判定した場合、解析部１０３は、ステップＳ１４０３で計算した異常時ログの最大・最小・平均値およびステップＳ１４０６で計算した正常時ログの最大・最小・平均値、ステップＳ１４１１で計算した異常時ログの平均値およびステップＳ１４１３で作成した関連データリストの情報を解析結果としてＧＵＩ生成部１０２に送信し（Ｓ１４１５）、その後、解析処理を終了する（Ｓ１４１６）。この際、解析部１０３は、各種テーブルの更新を促す更新促進情報をＧＵＩ生成部１０２に送信することもできる。
図１５は、本発明に係る実施例１のＧＵＩ生成部のテーブル更新処理を示すフローチャートである。この処理は、収集テーブル設定画面８０１、監視テーブル設定画面９０１、検知テーブル設定画面１００１および解析結果出力画面１１０１にて、ユーザがボタン操作を実施し、各種テーブルの更新操作を行った場合に開始される。
解析サーバ１０１のＧＵＩ生成部１０２は、ユーザが行う、ＧＵＩのボタン操作をトリガに更新されたテーブルの情報を受信した場合、以下、ステップＳ１５０２からステップＳ１５０６までの処理を、受信したテーブルの情報を一行ずつ参照して実行する（Ｓ１５０１）。
ＧＵＩ生成部１０２は、ステップＳ１５０１で受信したテーブルの参照箇所を確認し、テーブル末尾であるか否かを判定し（Ｓ１５０２）、ステップＳ１５０２でテーブル末尾の行であると判定した場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１５０８の処理に移行し、ステップＳ１５０２で末尾以外の行であると判定した場合（ＮＯ）、受信したテーブルの情報を一行読み出す（Ｓ１５０３）。
次に、ＧＵＩ生成部１０２は、ステップＳ１５０３で読み出した、テーブル１列目のＩＤをキーに、テーブルＤＢ１０４の該当テーブルの情報を検索する（Ｓ１５０４）。例えば、受信したテーブルが、収集テーブル２１６であれば、データＩＤに記録された情報（「ｖｏｌｔａｇｅ」）をキーとして収集テーブル２１６の情報を検索する。なお、ＧＵＩ生成部１０２は、他のテーブルについても同様に行う。
次に、ＧＵＩ生成部１０２は、ステップＳ１５０４の検索結果を基に、データが存在するか否かを判定し（Ｓ１５０５）、ステップＳ１５０５でデータが存在すると判定した場合（ＹＥＳ）、テーブルＤＢ１０４の該当情報を更新するために、テーブルＤＢ１０４に対する情報更新コマンドを実行し、情報更新コマンドに従ってテーブルを登録し（Ｓ１５０６）、その後、ステップＳ１５０２に戻り、ステップＳ１５０２～ステップＳ１５０５の処理を繰り返す。ＧＵＩ生成部１０２が情報更新コマンドを実行することで、ステップＳ１５０４の検索結果で出力された情報が、ステップＳ１５０３で読み出した行の情報に更新される。
一方、ステップＳ１５０５でデータが存在しないと判定した場合（ＮＯ）、ＧＵＩ生成部１０２は、テーブルＤＢ１０４に該当情報を追加するために、テーブルＤＢ１０４に対する情報追加コマンドを実行し、情報追加コマンドでテーブルを登録し（Ｓ１５０７）、その後、ステップＳ１５０２に戻り、ステップＳ１５０２～ステップＳ１５０６の処理を繰り返す。ＧＵＩ生成部１０２が情報追加コマンドを実行することで、ステップＳ１５０３で読み出した行の情報がテーブルＤＢ１０４に追加される。
一方、ステップＳ１５０２で末尾の行であると判定した場合（ＹＥＳ）、ＧＵＩ生成部１０２は、現在の日時を更新時刻としてテーブルＤＢ１０４の最終更新日時を更新し（Ｓ１５０８）、その後、テーブル更新処理を終了する（Ｓ１５０９）。
図１６は、本発明に係る実施例１の通信部の問い合わせ待ち受け処理を示すフローチャートである。以下、フローチャートの項目に従い、通信部の動作を説明する。
解析サーバ１０１の通信部１０６は、ＣＰＵ２０２の起動により、問い合わせ待ち受け処理を開始する（Ｓ１６０１）。通信部１０６が、待ち受ける問い合わせは、各種テーブルの更新問い合わせであり、一定周期でゲートウェイ装置１２１が解析サーバ１０１へと問い合わせを行う。本実施例では一例として、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）通信を介して、ゲートウェイ装置１２１がクライアント、解析サーバ１０１がサーバとなる場合の、通信部１０６の問い合わせ待ち受け処理について記載する。
通信部１０６は、Ｗｅｂサーバとしても動作し、クライアントからの問い合わせを待ち受け、問い合わせを受信したか否かを判定し（Ｓ１６０２）、問い合わせを受信するまでこの処理を繰り返し（ＮＯ）、問い合わせを受信したと判定した場合（ＹＥＳ）、問い合わせの対象となるデータに含まれる日時とテーブルＤＢ１０４の最終更新日時とを比較する（Ｓ１６０３）。
次に、通信部１０６は、ステップＳ１６０３の比較結果を基に、受信した日時よりもテーブルＤＢ１０４の最終更新日時の方が新しいか否かを判定し（Ｓ１６０４）、ステップＳ１６０４で、受信した日時よりもテーブルＤＢ１０４の最終更新日時の方が新しいと判定した場合（ＹＥＳ）、問い合わせの返信として、テーブルＤＢ１０４に格納された全てのテーブル、例えば、収集テーブル２１６、監視テーブル２１７および検知テーブル２１８の情報をクライアントに送信し（Ｓ１６０５）、その後、ステップＳ１６０２の処理に戻り、ステップＳ１６０２～ステップＳ１６０４の処理を繰り返す。
一方、ステップＳ１６０４で、受信した日時よりもテーブルＤＢ１０４の最終更新日時の方が新しくない（古い）と判定した場合（ＮＯ）、問い合わせの返信として、空のレスポンスをクライアントに送信し（Ｓ１６０６）、その後、ステップＳ１６０２の処理に戻り、ステップＳ１６０２～ステップＳ１６０４の処理を繰り返す。
図１７は、本発明に係る実施例１のデータ処理部の更新問い合わせ処理を示すフローチャートである。以下、フローチャートの項目に従い、データ処理部の動作を説明する。
ゲートウェイ装置１２１のデータ処理部１２２は、予め設定された周期で更新問い合わせ処理を開始する（Ｓ１７０１）。データ処理部１２２による更新問い合わせ処理は、周期的に実行される処理であり、その周期はゲートウェイ装置１２１が出荷される際に、予め設定される。
次に、データ処理部１２２は、ＷＡＮ通信部１２３を介して、解析サーバ１０１へ最終更新日時の情報を更新問い合わせの情報として送信する（Ｓ１７０２）。本実施例では一例としてＨＴＴＰのＰＯＳＴメソッドを使用して、最終更新日時を送信するものとする。
次に、データ処理部１２２は、解析サーバ１０１へ最終更新日時の情報を送信した後、解析サーバ１０１からの応答を待ち受け、応答を受信したか否かを判定し（Ｓ１７０３）、ステップＳ１７０３で応答を受信していないと判定した場合（ＮＯ）、タイムアウト時間が経過しているか否かを判定し（Ｓ１７０４）、ステップＳ１７０４でタイムアウト時間を経過していないと判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ１７０３の処理に戻り、ステップＳ１７０３～ステップＳ１７０４の処理を繰り返し、ステップＳ１７０４でタイムアウト時間を経過したと判定した場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１７０２の処理に戻り、ステップＳ１７０２～ステップＳ１７０３の処理を繰り返す。
一方、ステップＳ１７０３で応答を受信したと判定した場合（ＹＥＳ）、データ処理部１２２は、解析サーバ１０１からの応答として、テーブルの情報を受信したか否かを判定する（Ｓ１７０５）。
データ処理部１２２は、ステップＳ１７０５で、解析サーバ１０１から、テーブルの情報を受信していないと判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ１７０８の処理に移行し、ステップＳ１７０５で、解析サーバ１０１から、テーブル（収集テーブル２１６、監視テーブル２１７、検知テーブル２１８）の情報を受信したと判定した場合（ＹＥＳ）、設定ファイル１２４に格納されたテーブル（収集テーブル３１２、監視テーブル３１３、検知テーブル３１４）を、ステップＳ１７０３で受信したテーブル（収集テーブル２１６、監視テーブル２１７、検知テーブル２１８）に差し替えて、設定ファイル１２４に格納されたテーブルの情報を更新し（Ｓ１７０６）、設定ファイル１２４の最終更新日時３１５の内容を現在時刻に更新し（Ｓ１７０７）、その後、更新問い合わせ処理を終了する（Ｓ１７０８）。なお、データ処理部１２２は、更新された各テーブルの内容で同様の処理を繰り返す。例えば、データ処理部１２２は、その処理を設定周期毎に繰り返して実行し、各処理が終了する毎に、更新問い合わせの情報を、ＷＡＮ通信部１２３を介して解析サーバ１０１に送信する。解析サーバ１０１は、更新問い合わせの情報を通信部１０６が受信したことを条件に、更新問い合わせに対する返信の情報として、更新されたサーバ用判定ルールの情報を、通信部１０６を介してゲートウェイ装置１２１に送信する。これにより、ゲートウェイ装置１２１と解析サーバ１０１において、設定周期毎に繰り返して処理を実行することができる。
実施例１において、ゲートウェイ装置１２１は、設定ファイル１２４に格納されたテーブルデータ群（収集テーブル３１２、監視テーブル３１３、検知テーブル３１４、最終取得日時３１５）に基づき、異常内容を含む異常時のデータと正常時のデータを解析サーバ１０１に送信する。この際、システム稼働当初は、収集テーブル３１２には収集可能な全てのデータの情報を記載し、監視テーブル３１３や検知テーブル３１４に対して、広い範囲の異常を検知するように設定する。例えば、多様な原因で発生するメモリ量減少や温度の上昇、再起動の発生を監視対象とする。加えて、データを収集できるように検知が発生しやすい閾値を設定する。具体的には、温度の上昇を検知するなら、平常時が５０度、異常時には平均して１５度の温度上昇が見込まれるローカル機器１３１に対して、５５度で閾値を設けるなどである。そして、これらの監視条件毎に検知ＩＤ（「ｂｏｏｔ」等）を割当てて、可能な限り多くのデータを収集し、収集したデータを解析サーバ１０１へ送信する。
解析サーバ１０１では、ゲートウェイ装置１２１から送信されたデータを解析する事で、平常時と異なる挙動を見せるデータ（異常時データ）の可視化を実行し、各収集データの傾向解析を示す情報や効率的なテーブル更新を促す情報を、ゲートウェイ装置１２１に送信する。
その一ケースとして、多様な発生要因が考えられる異常に対して、原因特定に繋がるデータを特定できる。例えば、温度上昇に対して回転数や電源電圧、稼働時間が密に関係することを特定できる。
また、監視に使用する閾値に関しても、具体的な値が得られる。例えば、ローカル機器１３１の設置箇所によって平常時の温度が異なる場合にも、ローカル機器設置場所毎の温度データの最大・最小・平均値を元に閾値を設定し直すことができる。
他にも、検知した異常が他の異常で二次的に発生した場合にも、本来の原因を特定するデータを得ることができる。例えば、温度上昇の検知をトリガに収集したデータから、回転数の異常上昇が可視化されるようなケースである。
上記のように異常とデータの関係性が明らかになれば、ユーザは、それを鑑みてテーブルの情報を更新することができる。更新されたテーブルの情報は、解析サーバ１０１からゲートウェイ装置１２１にも配布され、想定外の異常（ゲートウェイ装置１２１に設定された異常以外の異常）やローカル機器１３１の設置環境に合わせた異常検知が可能となる。
本実施例によれば、事前に判定ルールに落とし込めていなかった監視対象の異常を検出することができる。すなわち、ゲートウェイ装置１２１による異常検知と解析サーバ１０１による異常検知とを組み合わせて、ローカル機器１３１の異常を検知するようにしたので、ローカル機器１３１の異常を検知することができる。また、本実施例によれば、検知ゲートウェイ装置１２１と解析サーバ１０１との間で情報の送受信を一定期間毎に行い、各種テーブルの更新処理を繰り返すことで、判定ルールを継続的に更新することができる。さらに、ゲートウェイ装置１２１に格納された各種テーブルを解析サーバ１０１から送信された各種テーブルと差し替えて、ゲートウェイ装置１２１に格納された各種テーブルを更新する際に、ゲートウェイ装置１２１に格納された各種テーブルの更新内容（更新ＩＤ・データの種類）を異常検知に必要なものに絞り込み、異常検知に不必要なものは削除するようにしたので、結果として判定ルールを効率的に更新することができる。
また、ゲートウェイ装置１２１が送信データ７０１を解析サーバ１０１に送信する際に、機器データのうち正常時データには、エラーＩＤに空の文字列の識別情報を付加し、異常時データには、エラーＩＤに「ｂｏｏｔ」等の識別情報を付加しているので、解析サーバ１０１では、送信データ７０１を解析する際に、送信データ７０１に付加された識別情報で異常のデータか否かを判別することができる。なお、実施例１では一例として解析方法に平均値を比較する方法を用いたが、例えばデータ毎に平均値と分散を算出して、データの分布のずれから異常と関連深いデータを抽出する方法なども考えられる。このように実施例１は、解析手法に依らず、一定のルールに従いユーザが参照しやすい形式で検知情報を出力することができる。
実施例１では、ゲートウェイ装置１２１において、正常時のデータも異常時のデータに合わせて解析サーバ１０１に送信し、解析サーバ１０１において、解析時に正常時のデータと異常時のデータとを比較する方式を採用している。しかしながら、この方式を、モバイル通信ネットワーク１１１のような一定期間内の通信量に制限のあるネットワークを介してデータの送受信を行うシステムに適用した場合、データ量の増加が課題となる。
そこで実施例２では、モバイル通信ネットワーク１１１とは異なるネットワークであって、一定期間内の通信量に制限のないネットワーク、例えば、従量制ではない、或いは月の最大通信量に制限のない、有線によるネットワークを介して正常時のデータを取得し、このネットワークを介して取得したデータを解析サーバ１０１にアップロードする方式について説明する。
図１８は、本発明に係る実施例２の収集データアップロード画面を示す画面構成図である。図１８において、収集データアップロード画面１８０１は、ＧＵＩ生成部１０２により生成され、ユーザが、ＰＣ（Ｐｅｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）から解析サーバ１０１にブラウザでアクセスすることで、ＰＣの画面上に表示される。
ＰＣの収集データアップロード画面１８０１は、ファイル選択ボックス１８０２、アップロードボタン１８０３、アップロード完了ボタン１８０４で構成される。ファイル選択ボックス１８０２が選択されると、ファイル選択ボックス１８０２には、ユーザがアクセスしているＰＣ上に保存されたファイルの情報が表示される。表示されたファイルが選択されると、ファイル選択ボックス１８０２には、選択されたファイルのファイルパスが表示される。
アップロードボタン１８０３は、選択された際に、ファイル選択ボックス１８０２で選択されたファイルの情報を解析サーバ１０１へアップロードするボタンである。ユーザが、ファイル選択とアップロードの操作を繰り返すことで、複数のファイルの情報を解析サーバ１０１へアップロードすることも可能である。この操作でアップロードされるファイルは、図７の送信データ７０１を繋げた形式のファイルである。アップロードボタン１８０３の操作によりアップロードされたファイルの情報（正常時のデータ）は、ＧＵＩ生成部１０２によりログＤＢ１０５に格納される。
アップロード完了ボタン１８０４は、選択された際に、収集データアップロード画面１８０１を閉じるボタンである。
実施例２において、解析サーバ１０１は、外部（ユーザのＰＣ）から取得した正常時データを、ＧＵＩ生成部１０２を介して取り込むことができる。この際、ＷＡＮ通信部１２３は、データ処理部１２２の判定結果のうち機器データの異常を示す判定結果と、機器データのうちデータ処理部１２２により異常と判定された異常時データとを送信データとして、モバイル通信ネットワーク１１１を介して解析サーバ１０１に送信する。解析サーバ１０１のＧＵＩ生成部（入出力部）１０２は、送信データに付加された機器データのうちデータ処理部１２２により正常と判定される機器データに相当する正常時データを、モバイル通信ネットワーク１１１とは異なるネットワーク（有線ネットワーク）を介して入力し、入力した正常時データを解析部１０１に転送する。
なお、正常時データとしては、例えば、ローカル機器１３１の出荷前に、予め試験環境でローカル機器１３１から長期間取得したデータで代用することもできる。
本実施例によれば、モバイル通信ネットワーク１１１を介さずに、ユーザのＰＣから有線ネットワークを介して正常時のデータを収集するようにしたので、モバイル通信ネットワーク１１１におけるデータ量の増大を抑えることが可能となる。
実施例２までの解析システムでは、運用開始後ユーザの手を借りてテーブルを更新する必要がある。ここで、ユーザがローカル機器１３１などに詳しくない部門外の保守人員である場合、テーブル更新の方針が定まらず、保守のレベルが下がる可能性がある。
そこで実施例３では、検知テーブル毎に登録される監視ＩＤ毎に閾値や判定内容を自動更新する解析システムについて記載する。
図１９は、本発明に係る実施例３における検知テーブル設定画面を示す画面構成図である。図１９において、実施例３の検知テーブル設定画面１９０１は、図１０の検知テーブル設定画面１００１に対して、閾値決定を実施するかを決定するチェックボックス１００７が追加された構成である。チェックボックス１００７が選択された状態で、設定テーブル１００２の内容が登録されると、閾値補正が有効化される。
図２０は、実施例３におけるＧＵＩ生成部の検知テーブル更新処理を示すフローチャートである。図２０において、実施例３における検知テーブル更新処理は、図１５のテーブル更新処理のステップＳ１５０３とステップＳ１５０４との間に、ステップＳ２００１～ステップＳ２００３の処理を追加したものであり、以下、追加された処理についてのみ説明する。
ＧＵＩ生成部１０２は、ステップＳ１５０３で読み出した行において、閾値補正が有効か否かを判定し（Ｓ２００１）、ステップＳ２００１で閾値補正が有効でないと判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ１５０４の処理に移行する。ＧＵＩ生成部１０２は、チェックボックス１００７が操作され、ステップＳ２００１で閾値補正が有効であると判定した場合（ＹＥＳ）、検知テーブル２１８で登録される監視ＩＤが、他の検知テーブルと共用とならないように配慮する必要があるので、監視テーブル２１７に新たに監視ＩＤを追加して、監視ＩＤ以外は現在登録されている内容とする（Ｓ２００２）。
ここで、監視ＩＤの値は、例えば「voltageDown_for_boot」などのように、監視ＩＤ（「ｖｏｌｔａｇｅＤｏｗｎ」）と検知ＩＤ（「ｂｏｏｔ」）とを対応付けるような名称とする。複数の監視ＩＤが登録されている場合は、全ての監視ＩＤに対して同じ操作を行う。
次に、ＧＵＩ生成部１０２は、読み出している検知テーブル２１８の監視ＩＤ名を、ステップＳ２００２で追加した監視ＩＤの値に変更して、検知テーブル２１８の情報を更新し（Ｓ２００３）、その後、ステップＳ１５０４の処理に移行する。この際、ＧＵＩ生成部１０２は、ユーザの操作による入力情報にサーバ用判定ルールで規定された異常検知条件の変更を示す情報が存在する場合、サーバ用判定ルールにおける異常検知条件を更新する。また、ＧＵＩ生成部１０２は、検知テーブル２１８の収集データＩＤに、ステップＳ２００２で監視テーブル２１７に記録した監視対象のデータＩＤ（「ｖｏｌｔａｇｅ」が含まれない場合は、監視対象のデータＩＤの情報を収集データＩＤに追加する。
図２１は、本発明に係る実施例３における解析部の閾値決定処理を示すフローチャートである。以下、フローチャートの項目に従い、解析部の動作を説明する。
解析サーバ１０１の解析部１０３は、予め設定された周期毎に閾値決定処理を開始し（Ｓ２１０１）、正常時ログをログＤＢ１０５から取得する（Ｓ２１０２）。ここで正常時ログは、実施例２で、解析サーバ１０１の外部から取り込んだ正常時ログを対象とする。実施例１のように正常時と異常時のログが混ざる可能性が有る場合は、図１４のステップＳ１４０５と同様の処理を実施して、異常時ログが取得された期間の正常時ログを除去する。
次に、解析部１０３は、ステップＳ２１０２で取得した正常時ログの平均値を計算し（Ｓ２１０３）、その後、テーブルＤＢ１０４から検知テーブル２１８の情報を取得し（Ｓ２１０４）、以下、ステップＳ２１０５からステップＳ２１１２までの処理を、検知テーブル２１８の情報を一行ずつ参照して実行する。
解析部１０３は、ステップＳ２１０４で取得した検知テーブル２１８の参照箇所を確認し、テーブル末尾であるか否かを判定し（Ｓ２１０５）、ステップＳ２１０５で末尾以外の行であると判定した場合（ＮＯ）、検知テーブル２１８の情報を一行読み出し（Ｓ２１０６）、検知テーブル２１８の検知ＩＤ（「ｂｏｏｔ」）がエラーＩＤ（「ｂｏｏｔ」）と一致するデータ（異常時ログ）をログＤＢ１０５から取得する（Ｓ２１０７）。
次に、解析部１０３は、ステップＳ２１０７で取得したデータ（異常時ログ）に対して、平均μと分散σを計算する（Ｓ２１０８）。計算の対象は、検知テーブル２１８の収集データＩＤに記録されたデータであって、監視テーブル２１７の参照データＩＤに記録されたデータ（ログ）である。複数のデータが計算対象となる場合には、データ毎に平均μと分散σを計算する。
次に、解析部１０３は、ステップＳ２１０８で計算した異常時ログの平均μとステップＳ２１０３で計算した正常時ログの平均値との大小を比較し（Ｓ２１０９）、異常時ログの平均μよりも正常時ログの平均値の方が大きいか否かを判定する（Ｓ２１１０）。
次に、解析部１０３は、ステップＳ２１１０で、異常時ログの平均μよりも正常時ログの平均値の方が大きいと判定した場合（ＹＥＳ）、監視テーブル２１７の内、監視ＩＤに記載された監視条件の行の比較方法を「＜＝（以下）」とし、閾値を「μ＋3σ」として、監視テーブル２１７の情報を更新し、ステップＳ２１０４の処理に戻り、ステップＳ２１０４～ステップＳ２１１０の処理を繰り返す。
一方、解析部１０３は、ステップＳ２１１０で、異常時ログの平均μよりも正常時ログの平均値の方が小さいと判定した場合（ＮＯ）、監視テーブル２１７の内、監視ＩＤに記載された監視条件の行の比較方法を「＞＝（以上）」とし、閾値を「μ－3σ」として、監視テーブル２１７の情報を更新し、ステップＳ２１０４の処理に戻り、ステップＳ２１０４～ステップＳ２１１０の処理を繰り返す。なお、ステップＳ２１０８にて、複数のデータを対象に計算を実施した場合は、ステップＳ２１１０～ステップＳ２１１２の処理は計算対象としたデータ毎に実施する。
解析部１０３は、ステップＳ２１０５でテーブル末尾の行であると判定した場合、閾値決定処理を終了する（Ｓ２１１３）。
実施例３において、解析サーバ１０１は、閾値の決定を自動化する処理を実施する。すなわち、解析サーバ１０１は、送信データに属する機器データのうちデータ処理部１２２により正常と判定された正常時データと、データ処理部１２２により異常と判定された異常時データのうち検知テーブル２１８の異常検知条件で収集対象として規定された異常時データとを比較し、この比較結果を基にサーバ用判定ルールで規定された監視条件（監視テーブル２１７の閾値）を更新する。また、実施例３では、検知ＩＤ毎に、データの統計値を計算して、異常時のデータが９９％以上存在すると期待される平均μ±3σを検知範囲とする形式で閾値を自動決定した。閾値決定では、他にも単純に平常時の平均値と、検知ＩＤで収集したデータの平均値の丁度中間を取る方法などが考えられる。
また、実施例３においては、図２０のステップＳ２００２で実施する閾値決定自動化対象の監視テーブルの追加と、図２０のステップＳ２００３で実施する閾値判定対象データを検知時の収集データＩＤに追加する処理が重要であり、閾値の更新手法には依存しない。
本実施例によれば、解析サーバ１０１により、判定閾値が周期的かつ自動的に更新されるので、解析システム１０やローカル機器１３１に知見がない人員が、保守を担当した場合に発生し得る保守のレベルの低下を防止できる。
実施例３までの解析システムは、各テーブルの初期設定や途中のテーブル更新に人の意図を介す必要がある。このため、人が感覚的に理解できないデータと異常の関係性をテーブルに反映することができなかった。
そこで実施例４では、機械学習の一技術であるニューラルネットワークを用いた計算を解析部１０３とデータ処理部１２２に導入する解析システムについて説明する。
図２２は、本発明に係る実施例４の解析システムの全体構成を示すブロック図である。
実施例４では、図１の解析システムのうち、解析サーバ１０１にＮＷ情報１０７が追加され、ゲートウェイ装置１２１にＮＷ情報１２６が追加される。ＮＷ情報１０７、１２６は、実施例４で使用されるニューラルネットワークの計算に必要な情報で、定期的に解析部１０３が更新する情報である。ＮＷ情報１０７、１２６は、各種テーブルと同様に、定期的な問い合わせ処理によって、解析サーバ１０１からゲートウェイ装置１２１へ更新内容が伝えられる。
図２３は、本発明に係る実施例４のＮＷ情報の内容を示す模式図である。ＮＷ情報に含まれる情報として、ＮＷの構造とパラメータである。この内ＮＷの構造については、予め設定値として解析部１０３与えられており、実質的にはパラメータのみを更新する。パラメータは、重みｗ１１、ｗ１２、ｗ２１、ｗ２２、ｗ３１、ｗ３２とバイアスｂ１、ｂ２で構成される。重みｗ１１～ｗ３２は、ＮＷの各層間に掛け合わされる係数である。バイアスｂ１、ｂ２は、ＮＷの各層間で足し合わされる値である。ニューラルネットワークではパーセプトロンと呼ばれる単位で、入力値Ｘ１１、Ｘ２１、Ｘ３１に対し、重みｗ１１～ｗ３２を掛け合わせた後にバイアスｂ１、ｂ２を足し合わせて中間出力ａ１、ａ２を得る。その後、計算結果を活性化関数ｈ（ａ）と呼ばれる関数に代入して出力ｙ１、ｙ２を得る。ここで得た出力ｙ１、ｙ２を次のパーセプトロンの入力として、複数のパーセプトロンを経て、出力へと計算を進める。
前述のネットワークの構造とは主にパーセプトロンの組み合わせを指し、第一層にパーセプトロンを３つ、第二層にパーセプトロンを４つなどと配置して、ネットワークの計算内容を決定する。実施例４のニューラルネットワークでは、全パーセプトロンを経由して得られた値を、データ収集時に各検知ＩＤに属する確率に変換して出力とする。このため、本ネットワークの入力は、ローカル機器１３１から得られるデータであり、ネットワークの出力は、検知ＩＤ毎の確率となる。例えば、データを収集した時点で、「ｂｏｏｔ」の異常である確率が「８０％」で、「ｏｖｅｒｈｅａｔ」の異常である確率が「１０％」で、正常である確率が「１０％」であるような出力が得られることとなる。
図２４は、本発明に係る実施例４の解析部のＮＷ学習処理を示すフローチャートである。以下、フローチャートの項目に従い、解析部の動作を説明する。
解析サーバ１０１の解析部１０３は、予め設定された周期で、ＣＰＵ２０２によって起動され、ＮＷの学習処理を開始し（Ｓ２４０１）、解析部１０３に予め設定された一定期間内にログＤＢ１０５に格納されたデータをログＤＢ１０５から取得する（Ｓ２４０２）。
次に、解析部１０３は、ログＤＢ１０５から取得したデータには、検知ＩＤ毎に収集されるデータ（機器データ）が格納され、また、エラーＩＤの名目で、検知ＩＤの情報が格納されていることを考慮し、収集されたデータ（機器データ）を入力とし、各検知ＩＤの状態に当てはまる確率を出力として、ＮＷのパラメータの学習を行う（Ｓ２４０３）。なお、検知ＩＤ毎の収集データＩＤに記載がない、データについては、その値を「０」として入力する。ここで、ＮＷの構造やハイパーパラメータは、予め解析部１０３に与えられているものとする。ＮＷの学習にあたり、一般的なニューラルネットワークの学習に用いられる誤差逆伝播法などの手法が用いられる。
次に、解析部１０３は、ＮＷ情報１０７を、ステップＳ２４０３の学習の結果得られたパラメータの値に更新する（Ｓ２４０４）。この際、解析部１０３は、同時にゲートウェイ装置１２１からの問い合わせ時に更新後のパラメータを配布するため、最終更新日時を現在時刻とする。
次に、解析部１０３は、ＮＷ情報１０７が更新されたことを条件に、ＮＷの学習処理を終了する（Ｓ２４０５）。
図２５は、本発明に係る実施例４のデータ処理部のＮＷ計算処理を示すフローチャートである。以下、フローチャートの項目に従い、データ処理部の動作を説明する。
ゲートウェイ装置１２１のデータ処理部１２２は、予め設定された周期毎にＮＷ計算処理を開始し（Ｓ２５０１）、ローカル機器１３１から、収集テーブル３１２に記載された全データを取得し、ステップＳ２５０２で取得したデータを、現在のＮＷに入力として与え、ＮＷ情報１２６に従った計算を行う（Ｓ２５０３）。ここで、現在のＮＷとは、ゲートウェイ装置１２１が定期的に解析サーバ１０１に対して行う問い合わせ処理で取得したパラメータを反映したＮＷである。パラメータには、重み・バイアスの値やＮＷの構造が格納されており、入力を与えれば出力が得られる。
次に、データ処理部１２２は、ステップＳ２５０３の処理で得られた出力を参照し、ステップＳ２５０３の処理結果を異常状態に分類するか否かを判定する（Ｓ２５０４）。この際、ステップＳ２５０３の処理で得られた出力は、各検知ＩＤ（もしくは正常状態）に属する確率であり、その確率が最も高い状態を現状の状態とする。
次に、データ処理部１２２は、ステップＳ２５０４で、出力が検知ＩＤのいずれかに分類されたと判定した場合（ＹＥＳ）、検知テーブル３１４の情報を設定ファイル１２４から取得し（Ｓ２５０５）、取得した検知テーブル３１４の情報を基に、ステップＳ２５０４により分類された検知ＩＤ（「ｂｏｏｔ」）における収集データＩＤ３１３ｄのデータ（「ｖｏｌｔａｇｅ」、「ｕｐｔｉｍｅ」）を取得し、取得したデータを解析サーバ１０１へ送信する（Ｓ２５０６）。
データ処理部１２２は、ステップＳ２５０４で、出力が検知ＩＤのいずれかに分類されないと判定した場合（ＮＯ）、或いはステップＳ２５０６の処理が完了した場合、ＮＷ計算処理を終了する（Ｓ２５０７）。
本実施例において、解析部１０３とデータ処理部１２２が共有するニューラルネットワークは、入力を収集データ、出力を検知テーブルの検知ＩＤとして、ログＤＢ１０５に集約したデータを用いて学習する。
本実施例によれば、ニューラルネットワークが、人の手を介さずに自動的にデータと異常の関係性を学ぶので、人が感覚的に理解できないデータと異常の関係性も踏まえて異常を検知することが可能となる。
実施例４までの解析システムは、ローカル機器１３１のみからデータを収集していた。このため、ゲートウェイ装置１２１の不調や、通信状況の変化により発生する異常を検知することができない。例えば、ローカル通信部１２５が故障して、ローカル機器１３１からのデータが収集できない場合などに、その異常を解析サーバ１０１に通知することができない。
そこで実施例５のゲートウェイ装置１２１では、ローカル機器１３１からデータ機器データ）に加え、ゲートウェイ装置自体の異常状態やゲートウェイ装置１２１とローカル機器１３１との間の通信経路における異常状態を示すデータ（ゲートウェイ装置１２１内部で収集されたデータ）を内部データとして収集し、収集した内部データを解析サーバ１０１へ送信する。この際、データ処理部１２２は、ゲートウェイ装置内部で収集された内部データを送信データに付加する。解析サーバ１０１で内部データを解析し、ゲートウェイ装置自体の異常を検知できるようになれば、ローカル機器１３１からのデータの収集が困難となった場合も、ゲートウェイ装置１２１の不調や、通信状況の変化により発生する異常を検知可能となる。他にも、ローカル機器１３１のモータの回転数が上昇するにつれ、ノイズが発生し、このノイズがローカル通信部１２５に影響を与え、通信が失敗する事例も存在することから、ゲートウェイ装置１２１内部で収集されたノイズを含むデータを内部データとして解析サーバ１０１で解析することで、モータの回転数と通信品質との関係性を検知することができ、結果として、異常の原因がモータにあることを把握することが可能になる。
本実施例によれば、ゲートウェイ装置１２１の不調や、ゲートウェイ装置１２１とローカル機器１３１との間の通信状況の変化により発生する異常を検知可能となる。
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、データ処理部１２２、ＷＡＮ通信部１２３、ローカル通信部１２５を一体化し、データ処理部１２２に、ＷＡＮ通信部１２３とローカル通信部１２５の機能を付加することができる。また、解析部１０３と通信部１０６を一体化し、解析部１０３に、通信部１０６の機能を付加することができる。さらに、ＧＵＩ生成部１０２と通信部１０６を一体化し、ＧＵＩ生成部１０２に、通信部１０６の機能を付加することができる。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本発明は限定されない。
また、前述した各構成、機能等は、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く、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）カード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。
１０ 解析システム、１０１ 解析サーバ、１０２ ＧＵＩ生成部、１０３ 解析部、１０４ テーブルＤＢ、１０５ ログＤＢ、１０６ 通信部、１１１ モバイル通信ネットワーク、１２１ ゲートウェイ装置、１２２ データ処理部、１２３ ＷＡＮ通信部、１２４ 設定ファイル、１２５ ローカル通信部、１３１ ローカル機器、１３２ 稼働情報、１３３ 設定情報、２０１ ＣＰＵ、２０２ 主記憶装置、２０３ 補助記憶Ｉ／Ｆ、２０４ 入出力Ｉ／Ｆ、２０５ ネットワークＩ／Ｆ、２１０ 補助記憶装置、２１１ ＤＢＭＳ、２１３ ローカル機器稼働情報、２１４ ローカル機器設定情報、２１６ 収集テーブル、２１７ 監視テーブル、２１８ 検知テーブル、２１９ 最終更新日時、２２０ ＧＵＩ生成プログラム、２２１ 解析プログラム、２２２ 通信プログラム、３０１ ＣＰＵ、３０２ 主記憶装置、３０３ ＷＡＮ通信Ｉ／Ｆ、３０４ 入出力Ｉ／Ｆ、３０５ 補助記憶Ｉ／Ｆ、３０６ シリアル通信Ｉ／Ｆ、３０７ ＬＡＮ通信Ｉ／Ｆ、３１０ 補助記憶装置、３１１ 設定ファイル、３１２ 収集テーブル、３１３ 監視テーブル、３１４ 検知テーブル、３１５ 最終取得日時、３１６ データ処理プログラム、３１７ ＷＡＮ通信プログラム、３１８ ローカル通信プログラム

Claims (15)

  1. １以上のゲートウェイ装置と解析サーバとが通信ネットワークを介して接続される解析システムであって、
    前記ゲートウェイ装置は、
    監視対象となる機器から１以上の機器データを収集し、収集した前記機器データの異常の有無を判定ルールに従って判定する処理を実行するデータ処理部を備え、
    前記解析サーバは、
    前記ゲートウェイ装置と前記通信ネットワークを介して情報の送受信を行い、受信した前記情報を解析する解析部と、前記判定ルールに相当するサーバ用判定ルールの入出力を実行する入出力部と、を備え、
    前記データ処理部は、
    前記判定の処理結果と前記機器データとを含む送信データを、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに送信し、
    前記解析部は、
    前記送信データに属する前記機器データの中に前記判定ルールで規定された異常とは異なる異常を示す機器データが存在する場合に、少なくとも前記異なる異常を示す解析結果の情報を前記入出力部に転送し、
    前記入出力部は、
    前記解析部から転送された前記異なる異常を示す解析結果の情報を出力すると共に、入力情報を基に前記サーバ用判定ルールの情報を更新し、
    前記データ処理部は、
    更新された前記サーバ用判定ルールの情報を入力した場合、入力した前記サーバ用判定ルールの情報を基に前記判定ルールの情報を更新することを特徴とする解析システム。
  2. 請求項１に記載の解析システムであって、
    前記データ処理部は、
    前記判定の処理を設定周期毎に繰り返して実行し、各処理が終了する毎に、前記送信データ及び更新問い合わせの情報を、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに送信し、
    前記解析部は、
    前記送信データ及び前記更新問い合わせの情報を受信したことを条件に、受信した前記送信データを解析し、当該解析結果の情報を前記入出力部に転送し、
    前記入出力部は、
    前記解析部から転送された前記解析結果の情報を入力したことを条件に、前記サーバ用判定ルールの情報を更新した場合、前記更新問い合わせに対する返信の情報として、更新された前記サーバ用判定ルールの情報を、前記通信ネットワークを介して前記ゲートウェイ装置に送信することを特徴とする解析システム。
  3. 請求項１に記載の解析システムであって、
    前記データ処理部は、
    前記判定結果のうち前記機器データの異常を示す判定結果と、前記機器データのうち前記判定の処理により異常と判定された異常時データとを前記送信データとして、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに送信し、
    前記入出力部は、
    前記機器データのうちに前記データ処理部により正常と判定される機器データに相当する正常時データを、前記通信ネットワークとは異なるネットワークを介して入力し、入力した前記正常時データを前記解析部に転送することを特徴とする解析システム。
  4. 請求項１に記載の解析システムであって、
    前記データ処理部は、
    前記機器データのうち前記判定の処理により正常と判定された正常時データが、前記判定ルールで規定された常時送信の条件に一致した場合に、前記正常時データを、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに常時又は周期的に送信し、前記正常時データが、前記常時送信の条件に不一致の場合には、前記正常時データの送信を停止することを特徴とする解析システム。
  5. 請求項１に記載の解析システムであって、
    前記入出力部は、
    前記入力情報に前記サーバ用判定ルールで規定された異常検知条件の変更を示す情報が存在する場合、前記サーバ用判定ルールにおける前記異常検知条件を更新し、
    前記解析部は、
    前記送信データに属する前記機器データのうち前記データ処理部により正常と判定された正常時データと、前記データ処理部により異常と判定された異常時データのうち前記異常検知条件で収集対象として規定された異常時データとを比較し、当該比較結果を基に前記サーバ用判定ルールで規定された監視条件を更新することを特徴とする解析システム。
  6. 請求項１に記載の解析システムであって、
    前記解析部は、
    前記送信データに属する前記機器データのうち前記データ処理部により異常と判定された異常時データの統計値を基に機械学習のパラメータを更新し、更新後の前記機械学習のパラメータを、前記通信ネットワークを介して前記ゲートウェイ装置に送信し、
    前記データ処理部は、
    前記更新後の前記機械学習のパラメータを入力した場合、入力した前記更新後の前記機械学習のパラメータを基に前記収集した前記機器データを入力とし、異常状態の発生確率を出力とする計算を実行することを特徴とする解析システム。
  7. 請求項１に記載の解析システムであって、
    前記データ処理部は、
    前記ゲートウェイ装置内部で収集された内部データを前記送信データに付加し、前記内部データを含む前記送信データを、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに送信し、
    前記解析部は、
    前記内部データを含む前記送信データを受信した場合、受信した前記内部データを含む前記送信データを解析することを特徴とする解析システム。
  8. 請求項１に記載の解析システムであって、
    前記解析部は、
    前記異なる異常を示す解析結果の情報を前記入出力部に転送する際に、前記サーバ用判定ルールの更新を促す旨の情報を、前記異なる異常を示す解析結果の情報に付加し、
    前記入出力部は、
    前記異なる異常を示す解析結果の情報及び前記サーバ用判定ルールの更新を促す旨の情報を受信した場合、受信した前記異なる異常を示す解析結果の情報及び前記サーバ用判定ルールの更新を促す旨の情報を画面上に表示することを特徴とする解析システム。
  9. １以上のゲートウェイ装置と解析サーバが通信ネットワークを介して接続された解析システムにおける解析方法であって、
    前記ゲートウェイ装置が、監視対象となる機器から１以上の機器データを収集し、収集した前記機器データの異常の有無を判定ルールに従って判定する処理を実行するデータ処理ステップと、
    前記解析サーバが、前記ゲートウェイ装置と前記通信ネットワークを介して情報の送受信を行い、受信した前記情報を解析する解析ステップと、
    前記解析サーバが、前記判定ルールに相当するサーバ用判定ルールの入出力を実行する入出力ステップと、を備え、
    前記ゲートウェイ装置は、
    前記データ処理ステップでは、前記判定の処理結果と前記機器データとを含む送信データを、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに送信し、
    前記解析サーバは、
    前記解析ステップでは、前記送信データに属する前記機器データの中に前記判定ルールで規定された異常とは異なる異常を示す機器データが存在する場合に、少なくとも前記異なる異常を示す解析結果の情報を転送し、
    前記入出力ステップでは、前記解析ステップでの転送による前記異なる異常を示す解析結果の情報を出力すると共に、入力情報を基に前記サーバ用判定ルールの情報を更新し、
    前記ゲートウェイ装置は、
    前記データ処理ステップでは、更新された前記サーバ用判定ルールの情報を前記解析サーバから入力した場合、入力した前記サーバ用判定ルールの情報を基に前記判定ルールの情報を更新することを特徴とする解析方法。
  10. 請求項９に記載の解析方法であって、
    前記ゲートウェイ装置は、
    前記データ処理ステップでは、前記判定の処理を設定周期毎に繰り返して実行し、各処理が終了する毎に、前記送信データ及び更新問い合わせの情報を生成し、生成された前記送信データ及び前記更新問い合わせの情報を前記解析サーバに送信し、
    前記解析サーバは、
    前記解析ステップでは、前記送信データ及び前記更新問い合わせの情報を受信したことを条件に、受信した前記送信データを解析し、当該解析結果の情報を転送し、
    前記入出力ステップでは、前記解析ステップで転送された前記解析結果の情報を入力したことを条件に、前記サーバ用判定ルールの情報を更新した場合、更新された前記サーバ用判定ルールの情報を、前記更新問い合わせに対する返信の情報として前記ゲートウェイ装置に送信することを特徴とする解析方法。
  11. 請求項９に記載の解析方法であって、
    前記ゲートウェイ装置は、
    前記データ処理ステップでは、前記判定結果のうち前記機器データの異常を示す判定結果と、前記機器データのうち前記判定の処理で異常と判定された異常時データとを前記送信データとして、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに送信し、
    前記解析サーバは、
    前記入出力ステップでは、前記機器データのうちに前記ゲートウェイ装置で正常と判定される機器データに相当する正常時データを、前記通信ネットワークとは異なるネットワークを介して入力し、
    前記解析ステップでは、前記入出力ステップで入力した前記正常時データを前記送信データに属するデータとして解析することを特徴とする解析方法。
  12. 請求項９に記載の解析方法であって、
    前記ゲートウェイ装置は、
    前記データ処理ステップでは、前記機器データのうち前記判定の処理で正常と判定された正常時データが、前記判定ルールで規定された送信条件に一致した場合に、前記正常時データを、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに送信し、前記正常時データが、前記送信条件に不一致の場合には、前記正常時データの送信を停止することを特徴とする解析方法。
  13. 請求項９に記載の解析方法であって、
    前記解析サーバは、
    前記入出力ステップでは、前記入力情報に前記サーバ用判定ルールで規定された異常検知条件の変更を示す情報が存在する場合、前記サーバ用判定ルールにおける前記異常検知条件を更新し、
    前記解析ステップでは、前記送信データに属する前記機器データのうち前記ゲートウェイ装置で正常と判定された正常時データと、前記ゲートウェイ装置で異常と判定された異常時データのうち前記異常検知条件で収集対象として規定された異常時データとを比較し、当該比較結果を基に前記サーバ用判定ルールで規定された監視条件を更新することを特徴とする解析方法。
  14. 請求項９に記載の解析方法であって、
    前記解析サーバは、
    前記解析ステップでは、前記送信データに属する前記機器データのうち前記ゲートウェイ装置で異常と判定された異常時データの統計値を基に機械学習のパラメータを更新し、更新後の前記機械学習のパラメータを前記ゲートウェイ装置に送信し、
    前記ゲートウェイ装置は、
    前記データ処理ステップでは、前記更新後の前記機械学習のパラメータを入力した場合、入力した前記更新後の前記機械学習のパラメータを基に前記収集した前記機器データを入力とし、異常状態の発生確率を出力とする計算を実行することを特徴とする解析方法。
  15. 解析サーバと通信ネットワークを介して接続されるゲートウェイ装置であって、
    監視対象となる機器から１以上の機器データを収集し、収集した前記機器データの異常の有無を判定ルールに従って判定する処理を実行するデータ処理部を備え、
    前記データ処理部は、
    前記判定の処理結果を示す識別情報と前記機器データとを含む送信データを、前記通信ネットワークを介して前記解析サーバに送信し、前記解析サーバから前記判定ルールに相当するサーバ用判定ルールの情報を入力した場合、入力した前記サーバ用判定ルールの情報を基に前記判定ルールの情報を更新することを特徴とするゲートウェイ装置。
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