JP2023140908A - 情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】周囲環境に起因する機器の劣化状態を推定し把握できるようにする。【解決手段】情報処理装置は、機器において検出された環境値を含む環境データを取得する取得部と、取得部によって取得され蓄積された機器の環境データに基づいて、機器の周囲環境に起因する機器の劣化状態を推定する推定部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理方法に関する。

例えば特許文献１に示されるように、プラント等に設けられた機器が劣化することが知られている。

特開２０１８－１５５７１４号公報

機器の劣化の進行は、機器の周囲環境に起因することがある。この点を考慮して機器の劣化等の状態を把握できないと、想定した各種生成物（最終目的物）を得られなくなる可能性がある。

本発明の一側面は、周囲環境に起因する機器の劣化状態を推定し把握できるようにする。

一側面に係る情報処理装置は、機器において検出された環境値を含む環境データを取得する取得部と、取得部によって取得され蓄積された機器の環境データに基づいて、機器の周囲環境に起因する機器の劣化状態を推定する推定部と、を備える。

一側面に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、機器において検出された環境値を含む環境データを取得する処理と、取得して蓄積した機器の環境データに基づいて、機器の周囲環境に起因する機器の劣化状態を推定する処理と、を実行させる。

一側面に係る情報処理方法は、機器において検出された環境値を含む環境データを取得することと、取得して蓄積した機器の環境データに基づいて、機器の周囲環境に起因する機器の劣化状態を推定することと、を含む。

本発明によれば、周囲環境に起因する機器の劣化状態を推定し把握することができる。

第１実施形態に係る情報処理装置が用いられる情報処理システムの概略構成の例を示す図である。 機器の概略構成の例を示す図である。 記憶部に蓄積された環境データの例を示す図である。 情報処理装置において実行される処理（情報処理方法）の例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る情報処理装置が用いられる情報処理システムの概略構成の例を示す図である。 第３実施形態に係る情報処理装置が用いられる情報処理システムの概略構成の例を示す図である。 第４実施形態に係る情報処理装置が用いられる情報処理システムの概略構成の例を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成の例を示す図である。

以下、図面を参照しつつ実施形態について説明する。同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明は適宜省略する。

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る情報処理装置が用いられる情報処理システムの概略構成の例を示す図である。情報処理システム１００は、機器１と、情報処理装置２とを含む。機器１として、複数の機器１が例示される。各機器１を区別できるように、機器１－１等と称し図示する。

複数の機器１は、フィールドＦ内に配置される。フィールドＦの例は、各種の生成物（最終目的物）を得るためのプラント内の場所である。プラントにおける生成物の例は、液化天然ガス、樹脂、化学製品等である。なお、複数の機器１が配置されるプラントとしては、化学等の工業プラントの他、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がある。

機器１の周辺設備として、配管Ｐ及びバルブＶ（バルブＶ－１等）が例示される。白抜き矢印で示されるように、配管Ｐの流れ方向に沿ってプロセスが進められる。各機器１及び各バルブＶは、配管Ｐの異なる位置に対して設けられる。

図２は、機器の概略構成の例を示す図である。機器１は、主センサ部１１と、演算部１２とを含む。主センサ部１１は、機器１の主な目的であるフィールドＦ内の物理量、より具体的に、この例では配管Ｐを流れる流体の物理量を検出する。物理量の例は、温度、圧力、流量等の値であり、プロセス値等とも称される。主センサ部１１は、それらを検出可能な温度センサ、圧力センサ、流量センサ等を含んで構成される。

演算部１２は、主センサ部１１の検出信号に基づく演算を行い、例えば物理量を示す信号を生成する。演算部１２は、演算を行うための内部回路等を含んで構成される。信頼性向上等の観点から、演算部１２は、例えばＯリング等のシール材で封止された領域内に設けられる。演算部１２による演算によって得られた物理量を示す信号は、その物理量を示すデータとして機器１から情報処理装置２に送信される。このデータを、「プロセスデータ」とも称する。

図２には、機器１の構成として、２種類の構成が示される。図２の（Ａ）に示される機器１の演算部１２は、副センサ部１２１を含む。このような機器１を、「第１の機器１」とも称する。図２の（Ｂ）に示される機器１の演算部１２は、副センサ部１２１を含まない。とくに説明がある場合を除き、このような機器１を、「第２の機器１」とも称する。

副センサ部１２１は、演算部１２内の環境値を検出する。環境値の一例は温度であり、その場合、副センサ部１２１は温度センサを含んで構成される。演算部１２内の環境は、機器１が置かれている環境、すなわち機器１の周囲環境と実質的に同じとみなせる。

副センサ部１２１によって検出された環境値（例えば温度）は、演算部１２による演算の補正、例えば内部回路の温度補償等に用いられる。また、副センサ部１２１によって検出された環境値を含むデータが、機器１から情報処理装置２に送信される。環境値を含むこのデータを、「環境データ」とも称する。環境値が温度の場合、環境データは、温度のデータを含む。

図１に戻り、情報処理装置２は、複数の機器１からデータを収集して処理する上位計算機である。情報処理装置２は、取得部２１と、制御部２２と、記憶部２３と、推定部２４とを含む。

取得部２１は、各機器１のプロセスデータを取得し、また、各機器１の環境データ、より具体的には各第１の機器１の環境データを取得する。なお、副センサ部１２１を含む第２の機器１があれば、その第２の機器１の環境データも取得される。取得部２１によって取得されたそれらのデータは、記憶部２３に記憶され蓄積される。

制御部２２は、取得部２１によって取得された各機器１のプロセスデータに基づいて、効率よく生成物が得られるようにプロセスを制御する。プロセス制御の例は、各バルブＶの開度の制御である。バルブＶ以外にも、プロセスに関するさまざまな設備が制御され得る。

記憶部２３は、機器１で用いられる情報を記憶する。記憶部２３に記憶される情報として、環境データ２３１及び情報処理プログラム２３２が例示される。環境データ２３１は、上述の取得部２１によって取得され蓄積された各機器１の環境データである。情報処理プログラム２３２は、コンピュータを情報処理装置２として機能させるためのプログラム（ソフトウェア等）である。環境データ２３１について、図３を参照して説明する。

図３は、記憶部に蓄積された環境データの例を示す図である。機器１ごとに、環境データ２３１が対応付けられる。この例では、機器１－１～機器１－４及び機器１－７が第１の機器１であり、それらの環境データ２３１を、環境データ２３１－１～環境データ２３１－４及び環境データ２３１－７と称し図示する。機器１－５及び機器１－６の環境データ２３１は、ここでは副センサ部１２１を含まない第２の機器１であり、それらの環境データ２３１は存在しない。

図１に戻り、情報処理装置２の推定部２４は、機器１の環境データ２３１に基づいて、機器１の周囲環境に起因する機器１の劣化状態を推定する。機器１の劣化状態は、機器１の周囲環境によって異なり得る。一例として、屋外であって且つ日中に日光が直接当たる場所（日なた）に機器１が配置されている場合で説明する。日中の晴れているときは、日光が機器１に直接当たるので、機器１の演算部１２内は高温になり、気圧は上がる。雨が降ると演算部１２内は雨水で冷却されて低温になり、気圧は下がる。このように温度変動等の環境変動が繰り返されると、演算部１２内に湿気が流入する等して、機器１のＯリング等のシール材の劣化が進む。

蓄積された環境データ２３１は、上述のような環境変動を示す。例えば、推定部２４は、機器１の環境データ２３１に示される環境変動に基づいて、機器１の劣化の指標を算出してよい。例えば、環境変動は、温度等が極大値（最大値を含み得る）又は極小値（最小値を含み得る）を示すような変動である。指標の例は、環境変動の回数であり、より具体的には、温度変動における極大値の出現回数、極小値の出現回数等である。推定部２４は、算出した指標に基づいて、機器１の劣化状態を推定する。例えば、指標が大きいほど、機器１の劣化が進んでいると推定される。

推定部２４は、機器１の環境データ２３１に基づいて、機器１の周囲環境を推定してもよい。周囲環境の例は、機器１が設置されている場所である、屋内環境、屋外環境、日中に日光が直接当たる環境（日なた環境）、日中でも日光が直接には当たらない環境（日かげ環境）等である。例えば、推定部２４は、環境値である温度が所定値を超えた場合、機器１の周囲環境は、屋外環境又は日中に日光が直接当たる環境（日なた環境）であると推定する。推定部２４は、推定した周囲環境に基づいて、機器１の劣化状態を推定する。例えば、屋外環境の場合は、屋内環境の場合よりも機器１の劣化が進んでいると推定される。日なた環境の場合は、日かげ環境よりも第１の機器１の劣化が進んでいると推定される。機器１の設置期間が長いほど、設置期間が短い機器よりも機器１の劣化が進んでいると推定される。

例えば上記のようにして機器１の劣化状態が推定される。上述の推定処理を実行するように設計されたさまざまなアルゴリズムが用いられてよい。アルゴリズムを用いた推定処理は、訓練データを用いた機械学習によって生成された学習済みモデルを用いた推定処理であってもよい。

先に述べたように、第１の機器１の場合には、環境データ２３１が得られる。従って、推定部２４は、第１の機器１の環境データ２３１に基づいて、第１の機器１の劣化状態を推定する。

一方で、第２の機器１の場合には、環境データ２３１が得られない場合もあるし、得られる場合もある。そこで、推定部２４は、第１の機器１の環境データ２３１及び第２の機器１の環境データ２３１のうち少なくとも第１の機器１の環境データ２３１に基づいて、第１の機器１の周囲環境と同様の周囲環境に置かれている第２の機器１の劣化状態を推定する。すなわち、推定部２４は、第１の機器１の周囲環境を第２の機器１の周囲環境として用いることで、第２の機器１の劣化状態を推定する。

例えば、推定部２４は、第１の機器１の環境データ２３１に基づいて、その第１の機器１の近くに配置された第２の機器１の劣化状態を推定する。第１の機器１の近くに配置された第２の機器１の特定は、例えば、予め定められた、近くに配置された機器として登録されている登録情報等に基づいて行われたり、第１の機器１からの距離に基づいて行われたりしてよい。例えば、第１の機器１からの距離が所定の距離以下であれば、第２の機器１は第１の機器１の近くに配置されているとする。

一例として機器１－１及び機器１－５を用いて説明する。機器１－１は、第１の機器１である。機器１－５は、機器１－１の近くに配置されている第２の機器１である。推定部２４は、機器１－１の環境データ２３１－１（図３）に基づいて、機器１－１の劣化状態を推定する。また、推定部２４は、機器１－１の環境データ２３１－１に基づいて、機器１－５の劣化状態を推定する。

同様の原理により、機器１－１の近くに配置された周辺設備の劣化状態が推定されてもよい。この場合の周辺設備の例は、バルブＶ－１、バルブＶ－２、配管Ｐの一部等である。

例えば以上のようにして、機器１の環境データ２３１に基づいて機器１の劣化状態を推定したり、さらには、その周辺設備の劣化状態を推定したりすることができる。推定部２４による推定結果は、例えば、図示しないモニタ等を介して、情報処理システム１００の管理者等に提示される。機器１や部品（例えば上述のシール材）等の寿命、交換時期等の判断に供することができる。

なお、第２の機器１が副センサ部１２１を含む場合、推定部２４は、第１の機器１の環境データだけでなく、第２の機器１の環境データにも基づいて、第２の機器１の劣化状態を推定してよい。一実施形態において、第１の機器１の副センサ部１２１と、第２の機器１の副センサ部１２１とは、異なる種類の環境値を検出してよい。例えば、第１の機器１の副センサ部１２１が湿度を検出し、第２の機器１の副センサ部１２１が温度を検出してよい。この場合、異なる種類の環境データに基づいて、第２の機器１の劣化状態を推定することができる。同じ種類の環境データに基づく場合よりも、推定精度を向上できる可能性がある。

なお、環境データ２３１のもととなる機器１で検出された温度等の環境値は、従来は、演算部１２の演算補正に用いられるだけであった。本実施形態によれば、機器１において検出された環境値を含む環境データ２３１を、その機器１の演算部１２の演算補正以外にも活用することができる。

図４は、情報処理装置において実行される処理（情報処理方法）の例を示すフローチャートである。各処理の具体的な内容はこれまで説明したとおりであるので、詳細な説明は省略する。ステップＳ１において、情報処理装置２の取得部２１は、少なくとも第１の機器１の環境データ２３１を取得する。副センサ部１２１を含む第２の機器１があれば、その環境データ２３１も取得されてよい。取得された環境データ２３１は、記憶部２３に記憶され蓄積される。ステップＳ２において、情報処理装置２の推定部２４は、蓄積された第１の機器１の環境データ２３１に基づいて、第１の機器１の劣化状態を推定する。ステップＳ３において、情報処理装置２の推定部２４は、蓄積された少なくとも第１の機器１の環境データ２３１に基づいて、第２の機器１の劣化状態を推定する。

＜第２実施形態＞
図５は、第２実施形態に係る情報処理装置が用いられる情報処理システムの概略構成の例を示す図である。情報処理装置２の取得部２１は、情報処理システム１００の外部からのデータ（外部データ）も取得する。

外部データは、機器１が配置された地域、すなわちフィールドＦを含む地域の気象データを含む。気象データの例は、天気のデータ、温度のデータ、湿度のデータ、気圧のデータ、降水量のデータ、日射時間のデータ、風速のデータ等である。気象データは、例えばインターネット等を介して取得される。なお、取得した気象データが適用される地域が、機器１が配置された地域を含んでいればよい。

推定部２４は、取得部２１によって取得された気象データにも基づいて、機器１の劣化状態を推定する。機器１の環境データ２３１だけでなく、気象データも用いることで、環境変動をより正確に把握し、機器１の劣化状態の推定精度を向上させることができる。例えば、気象データを用いない場合と比較して、所定期間内の温度が高いという気象データを用いた方が、劣化はより進行していると推定でき、推定精度を向上させることができる。

＜第３実施形態＞
図６は、第３実施形態に係る情報処理装置が用いられる情報処理システムの概略構成の例を示す図である。複数の機器１が配置されたフィールドＦには、区域Ａが設定される。複数の機器１のうち、同様の周囲環境下に置かれた機器１が同じ区域Ａ内に配置されるように、区域Ａが設定される。各区域Ａに１つ以上の第１の機器１が配置されるように、各区域Ａが設定される。

図６に示される例では、３つの区域Ａが設定される。各区域Ａを区別できるように、区域Ａ－１、区域Ａ－２及び区域Ａ－３と称し図示する。例えば、区域Ａ－１内に配置された機器１の周囲環境は、屋外日なた環境である。区域Ａ－２内に配置された機器１の周囲環境は、屋外日かげ環境である。区域Ａ－３内に配置された機器１の周囲環境は、屋内環境である。

推定部２４は、第１の機器１の環境データ２３１及び第２の機器１の環境データ２３１のうち少なくとも第１の機器１の環境データ２３１に基づいて、その第１の機器１が配置された区域Ａ内に配置された第２の機器１の劣化状態を推定する。区域Ａ－１を例に挙げて説明すると、機器１－１及び機器１－２が第１の機器１であり、機器１－５は第２の機器１である。推定部２４は、機器１－１の環境データ２３１－１（図３）又は機器１－２の環境データ２３１－２（図３）の少なくともいずれかに基づいて、機器１－５の劣化状態を推定する。同様に、区域Ａ－１内のバルブＶ－１、バルブＶ－２、配管Ｐの一部等の劣化状態が推定されてもよい。

なお、区域Ａの設定は、情報処理システム１００の管理者等が手動で設定してもよいし、情報処理装置２が自動的に設定してもよい。後者について、次の実施形態で説明する。なお、手動の場合、管理者等が、環境データに基づいて設定した区域を記憶部に記憶させ、推定部は、記憶された区域に基づいて推定する。

＜第４実施形態＞
図７は、第４実施形態に係る情報処理装置が用いられる情報処理システムの概略構成の例を示す図である。区域Ａ－４が例示される。環境データ２３１に基づいて、１つ以上の機器１、並びに、その近くに配置された第２の機器１及び周辺設備を含む領域が、区域Ａ－４として設定される。例えば推定部２４が、そのような設定を行う設定部としても機能する。設定部は、推定部２４とは別に設けられた機能ブロックであってもよい。設定された区域Ａ－４に基づく機器１の推定については、上述の第３実施形態と同様であるので、説明は繰り返さない。

一実施形態において、推定部２４又は設定部は、環境データ２３１に基づいて、同様の周囲環境下に置かれた２つ以上の第１の機器１、並びに、それらの近くに配置された第２の機器及び周辺設備を含む領域を、区域Ａ－４として設定する。この例では、区域Ａ－４は、機器１－１、機器１－５、バルブＶ－１及びバルブＶ－２が配置された第１の領域と、機器１－４及びバルブＶ－４が配置された第２の領域との複数の領域を含む。第１の領域及び第２の領域は、物理的に互いに離れてはいるが、同様の周囲環境を有する。例えば、第１の領域は建物の入口付近であり、第２の領域は建物の出口付近である。

＜変形例＞
開示される技術は、上記実施形態に限定されない。いくつかの変形例について述べる。

温度以外のさまざまな周囲環境が検出されてもよい。他の周囲環境の例は、湿度、気圧、加速度、振動、音、位置等であり、その場合、演算部１２の副センサ部１２１は、湿度センサ、気圧センサ、加速度センサ、振動センサ、音センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ等を含んで構成されてよい。環境データ２３１は、気圧のデータ、湿度のデータ、加速度のデータ、振動のデータ、音のデータ、位置のデータ等を含む。情報処理装置２の推定部２４は、このような環境データ２３１に基づいて機器１の劣化状態を推定してもよい。データごとに説明する。

気圧のデータや湿度のデータは、気圧変動や湿度変動を示し、先に説明した温度変動と同様に扱うことができる。このような環境変動に基づいて、機器１の劣化状態を推定することもできる。

加速度のデータや振動のデータは、機器１の振動周波数、振動周期、振動振幅、振動期間等を示す。振動期間は、振動が発生している期間の合計の期間である。機器１の振動周波数、振動周期及び振動振幅の変動は、機器１や周辺設備における部品の脱落等に起因する機器１の変化を示し得る。このような環境変動に基づいて、機器１やその周辺設備の劣化状態を推定することもできる。振動期間が長いほど、劣化が進んでいると推定することもできる。

環境データ２３１が加速度のデータや振動のデータを含む場合、情報処理装置２の推定部２４は、複数の機器１の環境データ２３１に基づいて、共振点位置を推定してよい。共振点位置は、フィールドＦにおいて振動が大きくなる（例えば最大になる）位置である。例えば、複数の機器１の環境データ２３１に示されるフィールドＦ内の振動振幅の分布に基づいて、共振点位置が推定される。共振点位置の近くに配置された機器１や周辺設備ほど、劣化が進みやすい。一実施形態において、推定部２４は、推定した共振点位置の近くに配置された機器１の劣化状態を推定してよい。保守重点個所の判断、予測等に供することができる。

音のデータは、機器１の音の周波数、音量等を示す。機器１の音の周波数の変動は、機器１の劣化を示す。例えば、機器１の劣化が進むと、機器１内部の軸受けの摩耗が進行し、機器１の音の周波数が高くなる。このような環境変動に基づいて、機器１の劣化状態を推定することもできる。

環境データ２３１が音のデータを含む場合、情報処理装置２の推定部２４は、複数の機器１の環境データ２３１に基づいて、音源位置を推定してもよい。音源位置は、フィールドＦにおいて音の周波数が高くなることに従い音が大きくなる（例えば最大になる）位置である。例えば、複数の機器１の環境データ２３１に示されるフィールドＦ内の音の大きさ（音量）の分布に基づいて、音源位置が推定される。音源位置の近くに配置された機器１や周辺設備ほど、劣化が進みやすい。一実施形態において、推定部２４は、推定した音源位置の近くに配置された機器１の劣化状態を推定してよい。保守重点個所の判断、予測等に供することができる。

位置データは、機器１の予期せぬ移動を示す。例えば、災害等によって機器１が移動すると、その移動に起因して、機器１、及び配管Ｐに応力集中が発生し、機器１、及び配管Ｐの劣化が進みやすくなる。例えば、機器１内の歪センサによって応力集中を検出できる。このような環境変動に基づいて、機器１の劣化状態を推定することもできる。応力集中個所の判断、予測等に供することができる。また、応力集中により、機器の一部の破損やクラックの発生を推定できる。

上記実施形態では、機器１の周囲環境を検出する副センサ部として、演算部１２内の副センサ部１２１を例に挙げて説明した。ただし、副センサ部１２１以外の副センサ部によって機器１の周囲環境が検出されてもよい。また、そのような副センサ部が上記実施形態における主センサ部１１である場合を妨げない。

上記実施形態では、フィールドＦがプラント内の場所である場合を例に挙げて説明した。ただし、フィールドＦは、プラント以外のさまざまな場所であってもよい。

上記実施形態では、フィールドＦ内に複数の機器１が配置される場合を例に挙げて説明した。ただし、フィールドＦ内に配置される機器１の数は、１つであってもよい。

＜ハードウェア構成の例＞
図８は、情報処理装置のハードウェア構成の例を示す図である。例示されるようなコンピュータが、これまで説明した情報処理装置２として機能する。装置のハードウェア構成として、バス等で相互に接続される通信装置２ａ、表示装置２ｂ、記憶装置２ｃ、メモリ２ｄ及びプロセッサ２ｅ等が例示される。記憶装置２ｃの例は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等である。なお、メモリ２ｄは、記憶装置２ｃに含まれてもよい。

通信装置２ａは、ネットワークインタフェースカードなどであり、他の装置との通信を可能にする。表示装置２ｂは、例えばタッチパネルやディスプレイなどである。記憶装置２ｃは、記憶部２３等として機能する。

例えば、プロセッサ２ｅは、図２の情報処理プログラム２３２等のプログラムを記憶装置２ｃ等から読み込んで（読み出して）メモリ２ｄに展開することで、情報処理装置２による処理をコンピュータに実行させる。

プログラムは、インターネットなどのネットワークを介してまとめて又は別々に配布することができる。また、それらのプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto－Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体にまとめて又は別々に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み込まれることによって実行することができる。

以上で説明した技術は、例えば次のように特定される。開示される技術の１つは、情報処理装置２である。図１～図３等を参照して説明したように、情報処理装置２は、取得部２１と、推定部２４と、を備える。取得部２１は、機器１において検出された環境値を含む環境データ２３１を取得する。推定部２４は、取得部２１によって取得され蓄積された機器１の環境データ２３１に基づいて、機器１の周囲環境に起因する機器１の劣化状態を推定する。例えば、環境データ２３１は、温度のデータ、気圧のデータ及び湿度のデータの少なくとも１つを含み、推定部２４は、機器１の環境データ２３１に示される環境変動に基づいて、機器１の劣化状態を推定してよい。推定部２４は、機器１の環境データ２３１に基づいて、機器１の周囲環境を推定し、推定した周囲環境に基づいて、機器１の劣化状態を推定してもよい。機器１において検出された環境値を含む環境データ２３１を用いることで、機器１の周囲環境に起因する機器１の劣化状態を推定することができる。例えば、機器１や部品（シール材等）の寿命、交換時期等の判断に供することができる。

第１の機器１及び第２の機器１を含む複数の機器１が存在する場合、推定部２４は、第１の機器１の環境データ２３１及び第２の機器１の環境データ２３１のうち少なくとも第１の機器１の環境データ２３１に基づいて、第１の機器１の周囲環境と同様の周囲環境に置かれている第２の機器１の劣化状態を推定してよい。例えば、推定部２４は、第１の機器１の環境データ２３１及び第２の機器１の環境データ２３１のうち少なくとも第１の機器１の環境データ２３１に基づいて、第１の機器１の近くに配置された第２の機器１の劣化状態を推定してよい。図６等を参照して説明したように、複数の機器１が配置されたフィールドＦには、複数の機器１のうち、同様の周囲環境下に置かれた機器１が配置された区域Ａが設定されており、推定部２４は、第１の機器１の環境データ２３１及び第２の機器１の環境データ２３１のうち少なくとも第１の機器１の環境データ２３１に基づいて、第１の機器１が配置された区域Ａ内に配置された第２の機器１の劣化状態を推定してもよい。この場合、図７等を参照して説明したように、区域Ａは、取得部２１によって取得され蓄積された複数の機器１の環境データ２３１に基づいて設定されてよい。第２の機器１の環境データ２３１が無くとも、第２の機器１の劣化状態を推定することができる。

複数の機器１が存在する場合、環境データは、加速度のデータ及び振動のデータの少なくとも１つを含み、推定部２４は、複数の機器１の環境データ２３１に基づいて、複数の機器１が配置されたフィールドにおいて振動が大きくなる共振点位置を推定し、複数の機器１のうち、推定した共振点位置の近くに配置された機器１の劣化状態を推定してよい。環境データは、音のデータを含み、推定部２４は、複数の機器１の環境データ２３１に基づいて、複数の機器１が配置されたフィールドＦにおいて音が大きくなる音源位置を推定し、複数の機器１のうち、推定した音源位置の近くに配置された機器１の劣化状態を推定してもよい。環境データは、位置のデータを含み、推定部２４は、機器１の移動に起因して機器１に発生する応力集中に基づいて、機器１の劣化状態を推定してもよい。劣化が進みやすい位置に配置された機器１の劣化状態を推定することで、例えば保守重点個所の判断、予測等に供することができる。

図５等を参照して説明したように、取得部２１は、機器１が配置された地域の気象データ（外部データ）を取得し、推定部２４は、取得部２１によって取得された気象データにも基づいて、機器１の劣化状態を推定してよい。これにより、機器１の劣化状態の推定精度を向上させることができる。

図１及び図８等を参照して説明した情報処理プログラム２３２も、開示される技術の１つである。情報処理プログラム２３２は、コンピュータに、機器１において検出された環境値を含む環境データ２３１を取得する処理と、取得して蓄積した機器１の環境データ２３１に基づいて、機器１の周囲環境に起因する機器１の劣化状態を推定する処理と、を実行させる。このような情報処理プログラム２３２によっても、これまで説明したように、機器１の周囲環境に起因する機器１の劣化状態を推定することができる。情報処理プログラム２３２が記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、開示される技術の１つである。

図４等を参照して説明した情報処理方法も、開示される技術の１つである。情報処理方法は、機器１において検出された環境値を含む環境データ２３１を取得すること（ステップＳ１）と、取得して蓄積した機器１の環境データ２３１に基づいて、機器１の周囲環境に起因する機器１の劣化状態を推定すること（ステップＳ２、ステップＳ３）と、を含む。このような情報処理方法によっても、これまで説明したように、機器１の周囲環境に起因する機器１の劣化状態を推定することができる。

１００ 情報処理システム
１ 機器
２ 情報処理装置
２１ 取得部
２２ 制御部
２３ 記憶部
２３１ 環境データ
２３２ 情報処理プログラム
２４ 推定部
Ａ 区域
Ｆ フィールド
Ｐ 配管
Ｖ バルブ
２ａ 通信装置
２ｂ 表示装置
２ｃ 記憶装置
２ｄ メモリ
２ｅ プロセッサ

Claims (13)

1. 機器において検出された環境値を含む環境データを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得され蓄積された前記機器の前記環境データに基づいて、前記機器の周囲環境に起因する前記機器の劣化状態を推定する推定部と、
   を備える、
   情報処理装置。
2. 前記機器は、第１の機器及び第２の機器を含む複数の機器であり、
   前記推定部は、前記第１の機器の環境データ及び前記第２の機器の環境データのうち少なくとも前記第１の機器の環境データに基づいて、前記第１の機器の周囲環境と同様の周囲環境に置かれている前記第２の機器の劣化状態を推定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記環境データは、温度のデータ、気圧のデータ及び湿度のデータの少なくとも１つを含み、
   前記推定部は、前記機器の前記環境データに示される環境変動に基づいて、前記機器の劣化状態を推定する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記環境データは、温度のデータ、気圧のデータ及び湿度のデータの少なくとも１つを含み、
   前記推定部は、前記機器の前記環境データに基づいて、前記機器の周囲環境を推定し、推定した周囲環境に基づいて、前記機器の劣化状態を推定する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
5. 前記機器は、第１の機器及び前記第１の機器の周囲環境と同様の周囲環境に置かれている第２の機器を含む複数の機器であり、
   前記推定部は、前記第１の機器の環境データ及び前記第２の機器の環境データのうち少なくとも前記第１の機器の環境データに基づいて、前記第１の機器の近くに配置された前記第２の機器の劣化状態を推定する、
   請求項２～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記複数の機器が配置されたフィールドには、前記複数の機器のうち、同様の周囲環境下に置かれた機器が配置された区域が設定されており、
   前記推定部は、前記第１の機器の環境データ及び前記第２の機器の環境データのうち少なくとも前記第１の機器の環境データに基づいて、前記第１の機器が配置された区域内に配置された前記第２の機器の劣化状態を推定する、
   請求項２又は５に記載の情報処理装置。
7. 前記区域は、前記取得部によって取得され蓄積された前記複数の機器の前記環境データに基づいて設定される、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記機器は、複数の機器であり、
   前記環境データは、加速度のデータ及び振動のデータの少なくとも１つを含み、
   前記推定部は、前記複数の機器の前記環境データに基づいて、前記複数の機器が配置されたフィールドにおいて振動が大きくなる共振点位置を推定し、前記複数の機器のうち、推定した共振点位置の近くに配置された機器の劣化状態を推定する、
   請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記機器は、複数の機器であり、
   前記環境データは、音のデータを含み、
   前記推定部は、前記複数の機器の環境データに基づいて、前記複数の機器が配置されたフィールドにおいて音が大きくなる音源位置を推定し、前記複数の機器のうち、推定した音源位置の近くに配置された機器の劣化状態を推定する、
   請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記環境データは、位置のデータを含み、
    前記推定部は、前記機器の移動に起因して前記機器に発生する応力集中に基づいて、前記機器の劣化状態を推定する、
    請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記取得部は、前記機器が配置された地域の気象データを取得し、
    前記推定部は、前記取得部によって取得された前記気象データにも基づいて、前記機器の劣化状態を推定する、
    請求項１～１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. コンピュータに、
    機器において検出された環境値を含む環境データを取得する処理と、
    取得して蓄積した前記機器の前記環境データに基づいて、前記機器の周囲環境に起因する前記機器の劣化状態を推定する処理と、
    を実行させる、
    情報処理プログラム。
13. 機器において検出された環境値を含む環境データを取得することと、
    取得して蓄積した前記機器の前記環境データに基づいて、前記機器の周囲環境に起因する前記機器の劣化状態を推定することと、
    を含む、
    情報処理方法。

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