JP5402183B2 - 監視装置、監視装置の制御方法、および制御プログラム - Google Patents

監視装置、監視装置の制御方法、および制御プログラム Download PDF

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Description

本発明は、処理を実行する機器を監視する監視装置、監視装置の制御方法、および制御プログラムに関するものである。具体的には、本発明は、上記機器のメンテナンス時期を判断する監視装置などに関するものである。特に、本発明は、生産ラインにおける所定の処理工程を繰り返し実行する生産機器を監視する監視装置などに関するものである。
従来から、機械加工の工場では、製造物を生産するために必要な複数の工程を実行するためのそれぞれの生産機器をライン上に配置して、流れ作業で生産を行う生産ラインが設けられている。そして、生産ラインを管理する生産管理の現場では、生産ラインにおける生産性の向上、および消費電力の削減等の省エネルギー化を図ることが常に求められている。
生産性を向上させるには、生産機器のメンテナンスを適切な時点で行うことが必要である。そこで、例えば、特許文献１に記載の電力系統監視装置は、電力系統機器に流れる電流が基準電流を超えているか否かと、遮断動作を行ったか否かとに基づいて、メンテナンス時期を変更している。また、特許文献２に記載の保守点検時期報知装置は、自動車等の車両の走行距離を計測し、所定の距離になった場合、運転者に対してワーニング等の表示でメンテナンス時期の到来を報知している。また、特許文献３に記載の機械加工機電力監視装置は、機械加工機の平均電力値の大きさと瞬時電力値の変動の大きさとに基づいて警報を出力することにより、メンテナンスおよび補修作業を促している。
特開平４−３４０３２５号公報（１９９２年１１月２６日公開） 特開平６−４０２９７号公報（１９９４年２月１５日公開） 特開２００６−１１８９７号公報（２００６年１月１２日公開）
一般に、生産機器のメンテナンスは、故障および破損の防止と、生産性の向上とを目的として行われる。しかしながら、従来は、生産性の向上の観点よりもむしろ故障および破損の防止の観点からメンテナンス時期が判断されている。これは、メンテナンスに必要な費用と、故障および破損による損失とは、正確に見積もることができても、メンテナンス後の生産性の向上による利益は、正確に見積もることが困難であることに由来すると考えられる。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、処理能力の向上の観点から機器のメンテナンスの時期を判断できる監視装置等を実現することにある。
本発明に係る監視装置は、処理を実行する機器を監視する監視装置であって、上記課題を解決するために、上記機器が上記処理を実行するときに消費する、または発生する物理量の時系列データを取得する物理量取得手段と、該物理量取得手段が取得した物理量の時系列データの中から、所定時間の時系列データを検出する検出手段と、該検出手段が検出した時系列データの期間に基づいて、上記機器のメンテナンスを行うべきかを判断するメンテナンス判断手段とを備えることを特徴としている。
また、本発明に係る監視装置の制御方法は、処理を実行する機器を監視する監視装置の制御方法であって、上記課題を解決するために、上記機器が上記処理を実行するときに消費する、または発生する物理量の時系列データを取得する物理量取得ステップと、該物理量取得ステップにて取得された物理量の時系列データの中から、所定時間の時系列データを検出する検出ステップと、該検出ステップにて検出された時系列データの期間に基づいて、上記機器のメンテナンスを行うべきかを判断するメンテナンス判断ステップとを含むことを特徴としている。
ここで、上記検出手段が検出する時系列データとしては、サイクルタイムの時系列データ、該サイクルタイムを複数回含む時系列データ、所定時間の時系列データなどが挙げられる。なお、サイクルタイムとは、繰り返し行われる仕事、タスク、ジョブなどのプロセスにおいて、その１回のプロセスに要する時間であって、該プロセスの頻度や周期の単位となるものをいう。
ところで、上記所定時間が短くなると、機器が処理を実行するのに必要な時間が短くなるので、機器の処理能力が向上することになる。すなわち、上記所定時間は、上記機器の処理能力の向上に関係する量であると言える。
従って、上記の構成及び方法によると、機器が処理を実行するときに消費する、または発生する物理量の時系列データを取得し、取得された時系列データの中から、上記所定時間の時系列データを検出し、検出された時系列データの期間に基づいて、上記機器のメンテナンスを行うべきかを判断している。その結果、上記機器の処理能力の向上の観点からメンテナンスを行うべきかを判断することができる。また、利用される測定値は、機器が処理を実行するときに消費する、または発生する物理量の時系列データのみであるので、メンテナンスの時期を簡便に判断することができる。
本発明に係る監視装置では、上記物理量は、上記機器が上記処理を実行するときに消費する電力値、または電流値であってもよい。上記機器が消費する電力値、または電流値は、予め設置されている電力量計によって測定可能な場合が多い。または、上記電力量計は上記機器に容易に設定可能な場合が多い。したがって、上記の場合、容易な構成で上記物理量を取得することができる。
本発明に係る監視装置では、所定のメンテナンス基準値を記憶する記憶部をさらに備えており、上記メンテナンス判断手段は、上記サイクルタイムが上記メンテナンス基準値を超えた場合に、上記メンテナンスを行うべきと判断してもよい。なお、上記メンテナンス基準値は、初期またはメンテナンス直後のサイクルタイムに対し所定の割合（例えば１．２）を乗算したものなど、任意に設定可能である。
本発明に係る監視装置では、上記メンテナンスの費用を記憶する記憶部をさらに備えており、上記メンテナンス判断手段は、上記メンテナンスを行った場合の利益増加量を算出し、算出された利益増加量の積算値が、上記記憶部からの上記メンテナンスの費用を超えた場合に、上記メンテナンスを行うべきと判断してもよい。
例えば、上記監視装置では、上記メンテナンスの費用と、１回の上記処理による利益を示す利益率と、初期または上記メンテナンス直後のサイクルタイムであるサイクルタイム基準値とを記憶する記憶部をさらに備えており、上記メンテナンス判断手段は、上記検出手段が検出した時系列データのサイクルタイムと、上記記憶部からの上記利益率および上記サイクルタイム基準値とを利用して、上記メンテナンスを行った場合の利益増加量を算出し、算出された利益増加量の積算値が、上記記憶部からの上記メンテナンスの費用を超えた場合に、上記メンテナンスを行うべきと判断してもよい。
この場合、メンテナンスによる処理能力の向上を上記利益増加量として定量的に評価できるので、メンテナンスによる処理能力の向上と、メンテナンスの費用とを定量的に比較でき、メンテナンスの時期を正確に判断することができる。
なお、上記利益増加量は、以下のようにして求めることができる。すなわち、所定期間の時系列データおよびサイクルタイムから、当該期間に機器が処理した処理数を算出できる。また、上記期間の処理数、上記サイクルタイム、および上記サイクルタイム基準値とから、基準の処理数を算出できる。従って、上記基準の処理数から上記期間の処理数を減算し、さらに上記利益率を乗算することにより、上記利益増加量を算出できる。
本発明に係る監視装置では、上記物理量は、上記機器が上記処理を実行するときに発生する該機器の変位量であってもよい。変位量は、振動センサにより容易に検知することができる。従って、上記の場合、容易な構成で上記物理量を取得することができる。
なお、消費エネルギーに関する物理量としては、消費エネルギーが電力量である場合における電力、電流などが挙げられ、消費エネルギーがガス、石油などの可燃性流体の熱量である場合における当該可燃性流体の流量などが挙げられる。また、上記電力は、電力量を時間微分して取得してもよいし、瞬時電力量として取得してもよい。
本発明に係る監視装置では、上記機器が上記処理を開始してから終了するまでの期間の計画値であるサイクルタイム設計値を予め記憶する記憶部をさらに備えており、上記検出手段は、上記サイクルタイム設計値に基づいて、上記サイクルタイムの時系列データの開始時点を検出するサイクル開始検出手段とを備えることが好ましい。
例えば、上記監視装置では、上記機器が上記処理を開始してから終了するまでの期間の計画値であるサイクルタイム設計値を予め記憶する記憶部をさらに備えており、上記検出手段は、上記取得手段が取得した時系列データに対し周波数解析を行って、上記サイクルタイム設計値およびその付近で最もスペクトルの強い周波数を基本周波数として検出する周波数解析手段と、該周波数解析手段が検出した基本周波数およびその付近の周波数成分を強調するように、上記時系列データに対しフィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、該フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の時系列データに基づいて、上記サイクルタイムの時系列データの開始時点を検出するサイクル開始検出手段とを備えてもよい。
この場合、上記フィルタ処理により、基本周波数に等しいまたは近いサイクルタイムの周波数成分が強調されるので、サイクルタイムの時系列データの検出が容易となる。
なお、上記サイクル開始検出手段は、上記フィルタ処理後の時系列データとその２階微分のデータとを用いて、上記フィルタ処理後の時系列データの立上がりの時点を検出することにより、上記サイクルタイムの時系列データの開始時点を検出してもよい。
また、上記サイクルタイムの時系列データの波形パターンを示す波形パターン情報を記憶する記憶部をさらに備えており、上記サイクル開始検出手段は、上記記憶部に記憶された波形パターン情報に適合するサイクルタイムの時系列データを検出することにより、上記サイクルタイムの時系列データの開始時点を検出してもよい。
本発明に係る監視装置では、上記サイクルタイムの時系列データの波形パターンを示す波形パターン情報を記憶する記憶部と、上記検出手段が検出したサイクルタイムの時系列データを複数個利用して、上記波形パターンを作成して上記記憶部に記憶する波形パターン作成手段とをさらに備えてもよい。この場合、波形パターン情報を記憶部に予め記憶しておく必要がない。
なお、上記監視装置における各ステップを、監視装置制御プログラムによりコンピュータに実行させることができる。さらに、上記監視装置制御プログラムをコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶させることにより、任意のコンピュータ上で上記監視装置制御プログラムを実行させることができる。
以上のように、本発明に係る監視装置は、機器が処理を実行するときに消費する、または発生する物理量の時系列データを取得し、取得された時系列データの中から、上記所定時間の時系列データを検出し、検出された時系列データの期間に基づいて、上記機器のメンテナンスを行うべきかを判断するので、上記機器の処理能力の向上の観点からメンテナンスを行うべきかを判断できるという効果を奏する。
本発明の一実施形態を示すものであり、監視装置の要部構成を示すブロック図である。 上記実施形態において、監視装置と電力量計と生産機器との関係を示す説明図である。 上記実施形態における、１サイクル検出部が、パターン認識を用いて、消費電力の波形から１サイクル部分を検出する方法を示す説明図である。 上記実施形態における、生産対象物の生産品種によって１サイクルの時間が異なる場合の消費電力の波形を示す図である。 上記実施形態における、メンテナンス判断部の概略構成を示すブロック図である。 上記実施形態における、生産機器におけるサイクルタイムの時間変化を示すグラフである。 上記実施形態において、監視装置が稼働情報を算出、および判別する処理の流れを示すフローチャートである。 上記実施形態において、監視装置がメンテナンスの時期を判断する処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の別の実施形態を示すものであり、監視装置におけるメンテナンス判断部の要部構成を示すブロック図である。 上記実施形態において、監視装置がメンテナンスの時期を判断する処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の他の実施形態を示すものであり、監視装置の要部構成を示すブロック図である。 加工機の消費電力の時間変化の一例を示すグラフである。 或るプレス機の稼働状況を示すグラフである。 本発明のさらに別の実施形態である監視装置の概略構成を示すブロック図である。 基本周波数を検出する手法を説明するための周波数スペクトルのグラフである。 上記監視装置におけるフィルタ処理実行部がフィルタ処理を実行する前後における電力データの一例を示すグラフである。 上記電力データの周波数スペクトルを示すグラフである。 上記フィルタ処理後の電力データとその２階微分のデータとを示すグラフである。 上記監視装置における閾値決定部が電力閾値を決定する手法を示すグラフである。 上記監視装置における処理動作の概要を示すフローチャートである。 本発明のさらに別の実施形態である監視装置の概略構成を示すブロック図である。 上記監視装置におけるパターン照合部が行うパターン照合の詳細を示すグラフである。 上記監視装置における処理動作の概要を示すフローチャートである。 本発明のさらに別の実施形態である監視装置の概略構成を示すブロック図である。 上記監視装置における処理動作の概要を示すフローチャートである。
〔実施の形態１〕
本発明の実施の一形態について図１〜図８・図１２・図１３に基づいて説明する。まず、図２を参照して、本実施形態における全体の構成について説明する。図２は、本実施形態における、監視装置１と電力量計２と生産機器３との関係を示す説明図である。図２に示すように、本実施形態においては、生産ライン５に複数の生産機器３が配置されている。そして、複数の生産機器３それぞれに供給される電力量を計測する電力量計２と監視装置１とが接続されている。なお、生産機器３としては、例えばプレス機、射出成形機、洗浄機など任意の機器がある。
監視装置１は、生産機器３を監視するものである。本実施形態では、監視装置１は、電力量計２から取得した生産機器３の消費電力の波形を解析してサイクルタイムを取得し、取得されたサイクルタイムに基づいて該生産機器３のメンテナンスを行うべきかを判断するものである。
ここで、サイクルタイムとは、上述のように、繰り返し行われる仕事、タスク、ジョブなどのプロセスにおいて、その１回のプロセスに要する時間であって、該プロセスの頻度や周期の単位となるものをいう。図１２は、生産機器３の消費電力の時間変化の一例を示すグラフであり、上記サイクルタイムを示すためのものである。例えば、工作機械の場合、図１２の（ａ）に示すように、１つのワーク（生産対象物）の加工開始から終了までの時間が１サイクルタイムとなる。
また、プレス機の場合、１つのワークの加工に費やされる加工時間は、非常に短い（０．５ｍｓなど）。しかしながら、図１２の（ｂ）のように、所定数の製品に対するプレス動作を連続的に行い、その後所定時間待機をするという動作を行う場合、この一連のプロセスが繰り返されていると見なすことができる。従って、プレス動作の開始から待機時間の終了までを１サイクルと見なすことができる。
従って、監視装置１は、上記サイクルタイムに基づいて、上記メンテナンスを行うべきかを判断しているので、生産性の向上の観点からメンテナンスの時期を判断することができる。また、監視装置１は、電力量計２から取得した生産機器３の消費電力のみで上記判断を行うことができ、従来のＰＬＣのラダープログラムを変更したり、新たなＰＬＣを導入したりする必要がなくなる。したがって、上記判断を簡便に行うことができる。
図１は、本実施形態に係る監視装置１の要部構成を示すブロック図である。図１に示すように、監視装置１は、電力データ取得部１１、表示部１２、電力波形解析部１３、メンテナンス判断部（メンテナンス判断手段）１４、出力部１５、記憶部１６、および入力部１９を含む構成である。
記憶部１６は、情報を記憶するものであり、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Read Only Memory）などの不揮発性の記憶装置と、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置とによって構成される。本実施形態では、記憶部１６は、識別情報記憶部３１、判別情報記憶部３２、メンテナンス情報記憶部３４、および電力データ記憶部３０を含んでいる。
電力データ記憶部３０は、生産機器３の消費した電力量（積算電力）および消費している電力（消費電力）を記憶するものである。具体的には、電力データ記憶部３０は、電力量計２が計測した電力値の時系列データである電力データを記憶している。なお、電力データには、電力値ごとに、或いは所定の期間ごとに、計測時刻を含んでいる。また、上記電力値を算出可能な物理量を、上記電力値の代わりに記憶してもよい。
識別情報記憶部３１は、後述する１サイクル検出部２１が、１サイクルを検出するために用いる識別情報を記憶するものである。識別情報とは、例えば、生産機器３が生産対象物に対する処理を開始してから終了するまで（１サイクル）の、生産品種別の、生産機器３が消費した電力の波形、生産機器３が消費した１サイクルの電力の周波数特性などが挙げられる。
判別情報記憶部３２は、後述する品種判別部２２が、生産機器３で生産している生産品種を判別するために用いる判別情報を記憶するものである。判別情報とは、サイクルタイム（生産機器３が生産対象物に対する処理を開始してから終了するまでの時間）と生産品種との対応関係を示すテーブルである。
メンテナンス情報記憶部３４は、生産機器３のメンテナンスの時期を判断するのに必要な各種情報を記憶するものである。この各種情報の詳細については後述する。
電力データ取得部１１は、電力データ記憶部３０に記憶されている電力データを取得するものである。電力データ取得部１１は、取得した電力データを電力波形解析部１３へ送信する。
電力波形解析部１３は、電力データ取得部１１から取得した電力データ（波形）を解析して、稼働情報を取得するものである。より詳細には、電力波形解析部１３は、１サイクル検出部（１サイクル検出手段）２１、品種判別部２２、サイクルタイム算出部２３、生産数算出部２４、稼働時間算出部２５、負荷時間算出部２６、および稼働情報出力部２０を含む構成である。
１サイクル検出部２１は、電力データ取得部１１から取得した電力データ（波形）から１サイクル部分を検出するものである。より詳細には、１サイクル検出部２１は、波形取得部４１、前処理部４２、特徴抽出部４３、識別部４４、および結果出力部４５を含む構成である。通常、１サイクルの電力データは、種々の特徴を有する。そこで、当該特徴を検出することにより、電力データの１サイクル部分を検出することができる。
波形取得部４１は、電力データ取得部１１から取得した電力データのうち、所定の時間幅のデータを取得するものである。波形取得部４１は、取得した電力データを前処理部４２に送信する。
前処理部４２は、波形取得部４１が取得した所定の時間幅の電力データに対し、ノイズ除去処理、正規化処理などの前処理を行うものである。前処理部４２は、前処理後の電力データを特徴抽出部４３に送信する。
特徴抽出部４３は、前処理部４２からの電力データに対し、所定の特徴情報を抽出するものである。上記所定の特徴情報の例としては、周波数、急激な立上りなどが挙げられる。特徴抽出部４３は、抽出した特徴情報を、識別部４４に送信する。
識別部４４は、特徴抽出部４３が抽出した特徴情報と、識別情報記憶部３１に記憶されている識別情報とから、所定の時間幅の電力データの波形が１サイクルに該当するか否かを判断するものである。識別部４４は、識別結果を結果出力部４５に送信する。なお、生産品種が複数である場合、識別部４４は、上記電力データの波形が、何れの生産品種の１サイクルに該当するか、或いは全く該当しないかを識別することになる。
結果出力部４５は、識別部４４が判断した結果を出力するものである。
図３は、１サイクル検出部２１が、パターン認識を用いて、電力データ取得部１１から取得した電力データ（波形）から１サイクル部分を検出する方法を示す説明図である。図３に示すように、パターン認識を用いて、１サイクル部分を検出する場合、まず、波形取得部４１は、電力データ取得部１１が取得した電力データから、所定の時間幅の波形（電力パターン４０）を取得する。
そして、電力パターン４０に対し、前処理部４２がノイズ除去等の前処理を行い、特徴抽出部４３は、前処理の行われた電力パターン４０の特徴情報を抽出する。そして、識別部４４は、抽出された特徴情報と、識別情報記憶部３１に記憶されている識別情報とを比較することにより、電力パターン４０が１サイクルに該当する否かを判断する。そして、結果出力部４５が判断結果を出力する。
なお、１サイクル部分の検出は、パターン認識に限られるものではなく、周波数解析、テンプレートマッチング手法、統計学習手法、一定積算電力量カウントなど、その他の公知の手法によるものであってもよい。また、これらを組み合わせてもよい。
周波数解析とは、電力データの周波数の特徴を用いて１サイクル部分を検出する方法である。テンプレートマッチングとは、予め記憶されている１サイクルの波形の雛形（テンプレート）と、取得した波形とを比較して１サイクル部分を検出する方法である。統計学習手法とは、過去の１サイクル部分の特徴を記憶し、該特徴を用いて、次回、１サイクル部分に該当するか否かを判断する方法である。一定積算電力量カウントは、積算電力量が一定の値になると、１サイクルと判断する方法である。
品種判別部２２は、１サイクル検出部２１が検出した１サイクル部分の特徴と、判別情報記憶部３２に記憶されている判別情報とを用いて、生産機器３の生産品種を判別するものである。
通常、異なる生産品種の生産対象物を生産する場合、１サイクルの電力データの波形は異なる可能性が高い。図４は、プリント基板に電子部品を取り付ける生産機器３であるマウンタの電力データ（負荷状態）を示している。図４の例では、或る種類の基板Ａに対する電子部品の取付けを繰り返し、次に段取換えを行った後、別の種類の基板Ｂに対する電子部品の取付けを繰り返している。また、図４において、破線で囲まれた部分が１サイクルの電力データである。図４を参照すると、１サイクルの電力データの波形が基板の種類によって異なることが理解できる。
そこで、生産品種毎に１サイクルの電力データの波形の特徴情報を判別情報として判別情報記憶部３２に記憶しておけば、品種判別部２２が生産対象物の生産品種を判別することができる。
サイクルタイム算出部２３は、電力データにおける１サイクルの時間（サイクルタイム）を算出するものである。これは、１サイクル検出部２１が検出した１サイクル部分の電力データから算出できる。
生産数算出部２４は、所定の期間において、生産機器３が処理した生産対象物の数（生産数）を算出するものである。これは、所定の期間内における１サイクルの数をカウントすることにより算出できる。
負荷時間算出部２６は、所定の期間のうち、負荷状態の時間である負荷時間を算出するものである。また、稼働時間算出部２５は、所定の期間のうち、稼働状態の時間である稼働時間を算出するものである。
ここで、稼働状態、負荷状態について、図１３を用いて説明する。図１３は、或るプレス機の稼働状況を示すグラフであり、具体的には、上記プレス機にて消費される瞬時電力（ｋＷ）の時間変化を示すグラフである。図１３には、数時間のグラフが示されている。なお、図１３では、対象機器（機器）の例としてプレス機を挙げているが、その他の対象機器でも同様である。
図１３のグラフにおいて、瞬時電力が０ｋＷに近い期間ｔoffは、上記プレス機の電源がオフである状態の期間であり、この状態は電源オフ状態と呼ばれている。一方、電源オフ状態の期間ｔoff以外の期間ｔonは、上記プレス機の電源がオンである状態の期間であり、この状態は負荷状態と呼ばれている。
負荷状態の期間ｔonのうち、瞬時電力の低い期間ｔsは、上記プレス機が停止している状態の期間であり、この状態は停止状態と呼ばれている。一方、上記負荷状態の期間ｔonのうち、瞬時電力の高い期間ｔaは、上記プレス機が稼働している状態の期間であり、この状態は稼働状態と呼ばれている。
なお、上記停止状態が発生する要因としては、設備の故障または予期せぬ異常によるもの、工程変更のための段取り（ワーク、治具の切替え等）によるもの、消耗部品（刃具等）の交換によるもの、設備の立上げ（電源を投入してからのウォーミングアップ等）・立下げ（電源を切る前の準備等）によるもの等が挙げられる。
上記負荷時間では生産機器３へ電力が供給されている。従って、負荷時間算出部２６は、電力データ記憶部３０から電力データ取得部１１を介して取得した電力データを利用して、上記負荷時間を算出することができる。
また、上記稼働時間では生産機器３が稼働状態であり、上記停止状態の時間である停止時間では生産機器３が待機状態である。従って、稼働時間算出部２５は、サイクルタイム算出部２３が算出したサイクルタイムを積算することにより上記稼働時間を算出することができる。或いは、稼働時間算出部２５は、上記サイクルタイムと、生産数算出部２４が算出した生産数とを乗算することにより上記稼働時間を算出できる。反対に、生産数算出部２４は、稼働時間算出部２５が算出した稼働時間から、サイクルタイム算出部２３が算出したサイクルタイムを除算することにより、上記生産数を算出することができる。
なお、稼働時間算出部２５は、電力データ記憶部３０から電力データ取得部１１を介して取得した電力データから、生産機器３が待機電力を消費している期間を検出することにより、上記停止時間を算出でき、算出した停止時間と、負荷時間算出部２６が算出した負荷時間とを用いて、上記稼働時間を算出することもできる。
稼働情報出力部２０は、品種判別部２２、サイクルタイム算出部２３、生産数算出部２４、稼働時間算出部２５、および負荷時間算出部２６にて取得された各種の稼働情報を受け取って、メンテナンス判断部１４に出力するものである。
メンテナンス判断部１４は、サイクルタイム算出部２３が算出したサイクルタイムに基づいて、生産機器３のメンテナンスを行うべきかを判断するものである。メンテナンス判断部１４は、上記メンテナンスを行うべきと判断した場合、その旨を後述の表示部１２および出力部１５を介してユーザに報知する。該報知の手法としては、表示出力、音声出力、電子メールによる他の通信装置への送信、生産機器３の停止、などが挙げられる。なお、メンテナンス判断部１４の詳細については後述する。
表示部１２は、各種情報を表示出力するものである。表示部１２は、ＬＣＤ（液晶表示素子）、ＣＲＴ（陰極線管）、プラズマディスプレイなどの表示デバイスによって構成されている。
出力部１５は、各種情報を外部に出力するものである。出力部１５を構成するデバイスの例としては、紙などの印刷媒体に情報を印刷する印刷出力デバイス、伝送媒体を介して信号を送信する送信デバイス、コンピュータが読取り可能な記録媒体にデータを記録する記録デバイスなどが挙げられる。
入力部１９は、ユーザからの指示入力、情報入力などを受け付けるものであり、例えばキーボードやボタンなどのキー入力デバイスや、マウスなどのポインティングデバイスなどによって構成される。
次に、メンテナンス判断部１４およびメンテナンス情報記憶部３４の詳細について、図５および図６を参照して説明する。図５は、メンテナンス判断部１４およびメンテナンス情報記憶部３４の概略構成を示すブロック図である。
図５に示すように、メンテナンス情報記憶部３４は、所定のメンテナンス基準値ＭＲを記憶しており、該メンテナンス基準値ＭＲは、メンテナンスを行うべきかを判断するための基準となるサイクルタイムである。メンテナンス基準値ＭＲとしては、初期またはメンテナンス直後のサイクルタイムに対し所定の割合を乗算したものなどが挙げられる。
メンテナンス判断部１４は、サイクルタイム取得部５１、比較部５２、および報知制御部５３を含む構成である。サイクルタイム取得部５１は、電力波形解析部１３からのサイクルタイムを取得するものである。サイクルタイム取得部５１は、取得したサイクルタイムを比較部５２に送信する。
図６は、生産機器３におけるサイクルタイムの時間変化を示すグラフである。図６のグラフの縦軸には、上記サイクルタイムと共に、上記サイクルタイムを換算した、１日当りの最大生産可能数量（生産数の最大値）も示している。図６において、実線のグラフは本実施形態におけるサイクルタイムの時間変化を示しており、一点鎖線のグラフは、従来のサイクルタイムの時間変化を示している。
図６の例では、メンテナンス直後のサイクルタイムが１７秒であり、メンテナンス基準値ＭＲが２０秒である。すなわち、メンテナンス基準値ＭＲは、メンテナンス直後のサイクルタイムの約１．２倍となっている。
また、図６の例では、時刻ｔ0にて従来のメンテナンスと本実施形態のメンテナンスとの両方が実行される。その後、時間の経過と共に、時刻ｔ1にて本実施形態のメンテナンスが実行され、時刻ｔ2にて従来のメンテナンスが実行され、時刻ｔ3にて本実施形態のメンテナンスが実行され、時刻ｔ4にて本実施形態のメンテナンスが実行される。
このように、本実施形態の方が従来よりもメンテナンスの期間が短くなっている。これは、メンテナンス時期が、本実施形態では生産性の低下を防止する観点から判断されているのに対し、従来は事故、破損などにより、生産機器３が停止することを防止する観点から判断されていることに由来する。このため、従来は、サイクルタイムが増加して生産性が低下しても、サイクルタイムがさらに増加して生産機器３が停止する可能性が高くなるまで、メンテナンスの実施時期を延ばしている。
再び図５を参照すると、比較部５２は、サイクルタイム取得部５１からのサイクルタイムを、メンテナンス情報記憶部３４からのメンテナンス基準値ＭＲと比較するものである。本実施形態では、比較部５２は、上記比較の結果、上記サイクルタイムがメンテナンス基準値ＭＲを超えた場合、メンテナンスを行うべきと判断し、その旨を報知制御部５３に通知する。
報知制御部５３は、比較部５２からの通知に基づき、メンテナンスを行うべき旨をユーザに報知するように、表示部１２および出力部１５を制御するものである。
次に、上記構成の監視装置１における処理動作を、図７および図８を参照して説明する。図７は、監視装置１の電力データ取得部１１および電力波形解析部１３における処理の流れを示すフローチャートである。また、図８は、監視装置１のメンテナンス判断部１４におけるメンテナンス判断処理の流れを示すフローチャートである。
図７に示すように、まず、電力データ取得部１１は、前回電力データを取得したときから現時点までの期間における時系列の電力データを取得する（Ｓ１）。次に、１サイクル検出部２１は、電力データ取得部１１が取得した時系列の電力データから１サイクル部分を検出する（Ｓ２）。そして、品種判別部２２は、生産機器３の対象生産物の生産品種を判別する（Ｓ３）。その後、生産数算出部２４は、上記期間に生産機器３が処理を実行した生産対象物の数を算出する（Ｓ４）。
次に、負荷時間算出部２６は、上記期間における負荷時間を算出し、稼働時間算出部２５は、上記期間における稼働時間を算出する（Ｓ５）。そして、サイクルタイム算出部２３が、サイクルタイムを算出して（Ｓ６）、図８に示すメンテナンス判断処理に進む。
次に、図８に示すように、サイクルタイム取得部５１は、ステップＳ６にて算出されたサイクルタイムを取得すると（Ｓ７）、比較部５２は、取得されたサイクルタイムが、メンテナンス情報記憶部３４に記憶されたメンテナンス基準値ＭＲよりも大きいか否かを判断する（Ｓ８）。大きい場合、報知制御部５３は、表示部１２および出力部１５を制御して、メンテナンスを促すように報知する（Ｓ９）。その後、上記処理を終了する。
〔実施の形態２〕
本発明の別の実施形態について、図９および図１０に基づいて説明する。なお、説明の便宜上、上記の実施形態において示した構成と同一の機能を有する構成には、同一の符号を付し、その説明を省略する。本実施形態の監視装置１は、図１〜図８に示す監視装置１に比べて、メンテナンス判断部１４の構成が異なる。
図９は、本実施形態に係るメンテナンス判断部１４の要部構成を示すブロック図である。本実施形態では、メンテナンス判断部１４は、メンテナンスを行った場合の利益増加量ΔＢを算出し、算出された利益増加量ΔＢの積算値が、上記メンテナンスの費用を超えた場合に、上記メンテナンスを行うべきと判断している。この場合、上記メンテナンスによる生産性の向上を利益増加量ΔＢとして定量的に評価できるので、上記メンテナンスによる生産性の向上と、上記メンテナンスの費用とを定量的に比較でき、上記メンテナンスの時期を正確に判断することができる。
図９に示すように、メンテナンス情報記憶部３４は、サイクルタイム基準値ＣＲ、利益率ＢＲ、およびメンテナンス費用ＭＣを記憶している。サイクルタイム基準値ＣＲは、利益増加量ΔＢを算出するための基準となるサイクルタイムであり、具体的には、初期または上記メンテナンス直後のサイクルタイムなどである。また、利益率ＢＲは、製品１個当りの利益を示すものである。また、メンテナンス費用ＭＣは、上記メンテナンスにて必要な費用であり、部品代および人件費、さらには上記メンテナンスにより生産機器３が停止することによる損失を含むものである。
メンテナンス判断部１４は、稼働情報取得部６１、利益増加推定部６２、比較部６３、報知制御部５３、サイクルタイム基準値取得部６５、および設定部６６を含む構成である。
稼働情報取得部６１は、電力波形解析部１３から稼働情報の幾つかを取得するものである。具体的には、稼働情報取得部６１は、電力波形解析部１３のサイクルタイム算出部２３が算出したサイクルタイム、生産数算出部２４が算出した生産数、および稼働時間算出部２５が算出した稼働時間などの稼働情報を、稼働情報出力部２０を介して取得している。稼働情報取得部６１は、取得した稼働情報を利益増加推定部６２に送信する。また、稼働情報取得部６１は、取得したサイクルタイム、或いは、取得した生産数および稼働時間から算出されたサイクルタイムをサイクルタイム基準値取得部６５に送信する。
利益増加推定部６２は、稼働情報取得部６１からの稼働情報と、メンテナンス情報記憶部３４からのサイクルタイム基準値ＣＲおよび利益率ＢＲとを利用して、利益増加量ΔＢを推定するものである。利益増加推定部６２は、推定した利益増加量ΔＢを比較部６３に送信する。
例えば、稼働情報取得部６１からサイクルタイムＣＴおよび稼働時間ＯＴを取得している場合、次式により利益増加量ΔＢを算出できる。
ΔＢ＝（ＯＴ／ＣＲ−ＯＴ／ＣＴ）×ＢＲ ・・・（１）。
また、サイクルタイムＣＴ、稼働時間ＯＴ、および生産数ＰＮの間には次式が成り立つ。
ＯＴ＝ＣＴ×ＰＮ ・・・（２）。
従って、例えば、稼働情報取得部６１からサイクルタイムＣＴおよび生産数ＰＮを取得している場合、次式により利益増加量ΔＢを算出できる。
ΔＢ＝（ＰＮ×ＣＴ／ＣＲ−ＰＮ）×ＢＲ ・・・（３）。
比較部６３は、利益増加推定部６２からの利益増加量ΔＢを積算し、その積算値Ｂと、メンテナンス情報記憶部３４からのメンテナンス費用ＭＣとを比較するものである。本実施形態では、比較部６３は、上記比較の結果、利益増加量の積算値Ｂがメンテナンス費用ＭＣを超えた場合、メンテナンス費用ＭＣよりも、上記メンテナンスによる生産性の向上に伴う利益増加の方が多くなるので、メンテナンスを行うべきと判断し、その旨を報知制御部５３に通知する。
サイクルタイム基準値取得部６５は、メンテナンス直後のサイクルタイムを稼働情報取得部６１から取得するものである。なお、上記メンテナンス直後か否かは、メンテナンスが行われた旨をユーザから入力部１９を介して取得することにより判断できる。サイクルタイム基準値取得部６５は、取得したサイクルタイムでメンテナンス情報記憶部３４のメンテナンス基準値ＭＲを更新する。これにより、メンテナンス直後のサイクルタイムを利用することにより、該サイクルタイムが経年劣化などにより変化する場合にも対応することができる。
設定部６６は、ユーザから入力部１９を介しての指示により、メンテナンス情報記憶部３４における利益率ＢＲとメンテナンス費用ＭＣとを設定するものである。これにより、利益率ＢＲとメンテナンス費用ＭＣとが経年劣化などにより変化する場合にも対応することができる。
次に、上記構成の監視装置１における処理動作を、図１０を参照して説明する。図１０は、監視装置１のメンテナンス判断部１４におけるメンテナンス判断処理の流れを示すフローチャートである。なお、監視装置１の電力データ取得部１１および電力波形解析部１３における処理は、図７に示す処理と同様であるので、その説明を省略する。
図１０に示すように、まず、稼働情報取得部６１は、電力波形解析部１３から上記稼働情報を取得すると（Ｓ１１）、サイクルタイム基準値取得部６５は、入力部１９からの入力情報に基づき、メンテナンス直後か否かを判断する（Ｓ１２）。メンテナンス直後の場合、サイクルタイム基準値取得部６５は、稼働情報取得部６１が取得または算出したサイクルタイムでメンテナンス情報記憶部３４のサイクルタイム基準値ＣＲを更新する（Ｓ１３）。
次に、利益増加推定部６２は、稼働情報取得部６１が取得した稼働情報を利用して、メンテナンスを行った場合の利益増加量ΔＢを、上記式（１）または上記式（３）に基づき算出する（Ｓ１４）。次に、比較部６３は、算出された利益増加量ΔＢの積算値Ｂが、メンテナンス情報記憶部３４のメンテナンス費用ＭＣよりも大きいか否かを判断する（Ｓ１５）。大きい場合、報知制御部５３は、表示部１２および出力部１５を制御して、メンテナンスを促すように報知する（Ｓ９）。その後、上記処理を終了する。
〔実施の形態３〕
本発明の他の実施形態について図１１に基づいて説明する。なお、説明の便宜上、上記の実施形態において示した構成と同一の機能を有する構成には、同一の符号を付し、その説明を省略する。図１１は、本実施形態に係る監視装置１の要部構成を示すブロック図である。
本実施形態において、上記実施の形態１と異なるのは、稼働情報を算出、および判別するために、時系列の電力データではなく、生産機器３の変位量である、時系列の振動データを利用する点である。そのため、本実施形態においては、生産機器３に振動センサ４を備え、記憶部１６に振動データ記憶部３６、および振動データ取得部（物理量取得手段）１７を備えている構成である。また、電力波形解析部１３に代えて振動波形解析部１８を備えている。
振動データ記憶部３６は、振動センサ４から送信された振動データを記憶している。
振動センサ４は、振動を検知するセンサであり、生産機器３の振動を検知して、検知した振動を示す振動データを振動データ記憶部３６へ記憶させるものである。
振動データ取得部１７は、振動データ記憶部３６に記憶されている時系列の振動データを取得し、振動波形解析部１８へ送信するものである。
振動波形解析部１８は、振動データ取得部１７から取得した時系列の振動データ（波形）を解析して、生産機器３の稼働情報を算出、および判別するものである。振動波形解析部１８の具体的な構成は、電力波形解析部１３と同様であるので、説明を省略する。振動波形解析部１８における時系列の振動データが、電力波形解析部１３における時系列の電力データに相当する。
なお、本実施形態では、振動センサ４を用いて時系列のデータを取得したが、これに限られるものではない。流量センサ、温度センサ、湿度センサ、音センサ、画像センサ、近接センサ、および光電センサ等からの時系列データを用いて、１サイクルを検出し、稼働情報を算出、および判別するものであってもよい。
また、上記各センサと、電力量計とを組み合わせて１サイクルを検出し、稼働情報を算出、および判別するものであってもよい。
〔実施の形態４〕
次に、本発明のさらに別の実施形態について、図１４〜図２０を参照して説明する。本実施形態の監視装置１は、図１に示す監視装置１に比べて、１サイクル検出部２１の動作が異なる。なお、上記実施形態で説明した構成と同様の機能を有する構成には同一の符号を付して、その説明を省略する。
本実施形態の１サイクル検出部２１は、サイクルタイム設計値Ｄctと周波数解析とを利用して、電力データから１サイクルの開始時点を検出することにより、１サイクルの電力データを検出するものである。ここで、サイクルタイム設計値Ｄctとは、製造現場の担当者などが設定するサイクルタイムの計画値をいう。
図１４は、１サイクル検出部２１と、これに用いられるデータを記憶する記憶部との概略構成を示している。図示のように、１サイクル検出部２１は、周波数解析部１１０、フィルタ処理部１１１、およびサイクル開始検出部１１２を備える構成である。また、記憶部１６は、設計値記憶部１００、パラメータ記憶部１０１、および条件記憶部１０２を備える構成である。
設計値記憶部１００は、サイクルタイム設計値Ｄctを記憶するものである。また、パラメータ記憶部１０１は、フィルタ処理部１１１にてフィルタ処理に利用される各種パラメータの値を記憶するものである。また、条件記憶部１０２は、１サイクルの開始時点を検出するための各種条件を記憶するものである。サイクルタイム設計値Ｄct、上記各種パラメータ、および上記各種条件は、入力部１９などを介して、設計値記憶部１００、パラメータ記憶部１０１、および条件記憶部１０２にそれぞれ予め記憶される。
周波数解析部１１０は、電力データの周波数解析を行い、サイクルタイム設計値Ｄctを利用して、周期波形の基本周波数ｆ0を検出するものである。周波数解析部１１０は、ＦＦＴ部１２０および基本周波数検出部１２１を備える構成である。
ＦＦＴ部１２０は、所定期間の電力データに対しＦＦＴを行うものである。ＦＦＴ部１２０は、ＦＦＴ後の周波数スペクトルのデータを基本周波数検出部１２１に送信する。なお、上記所定期間は、後述する各種の統計値を電力データから取得できる期間であればよく、例えば、サイクルタイム設計値Ｄctの数倍〜稼働状態が連続する期間ｔaが挙げられる。
基本周波数検出部１２１は、ＦＦＴ部１２０からの周波数スペクトルのデータを利用して、周期波形の基本周波数ｆ0を検出するものである。基本周波数検出部１２１は、検出した基本周波数ｆ0をフィルタ処理部１１１に送信する。
本実施形態では、上記基本周波数を検出する周波数の範囲を、設計値記憶部１００に記憶されたサイクルタイム設計値の逆数Ｄct−１を含む所定範囲に限定している。これにより、サイクルタイムに対応する周期波形の基本周波数を確実に取得することができる。
図１５は、上記基本周波数を検出する手法を説明するためのものであり、サイクルタイム設計値の逆数Ｄct−１付近における上記周波数スペクトルの例を折れ線グラフで示している。図１５において、破線で挟まれた範囲が上記所定範囲である。基本周波数検出部１２１は、破線で挟まれた範囲にて周波数スペクトルが最も強い周波数を基本周波数ｆ0として検出する。なお、本実施例では、上記所定範囲の周波数は、サイクルタイム設計値の逆数Ｄct−１に対する１／２倍〜２倍としている。
フィルタ処理部１１１は、上記電力データに対しフィルタ処理（フィルタリング）を行って、基本周波数ｆ0付近の周波数成分を強調するものである。フィルタ処理部１１１は、関数決定部１２２およびフィルタ処理実行部１２３を備える構成である。
関数決定部１２２は、基本周波数検出部１２１からの基本周波数ｆ0を利用して、フィルタ処理に利用される関数であるフィルタ用関数を決定するものである。関数決定部１２２は、決定したフィルタ用関数の情報をフィルタ処理実行部１２３に送信する。
本実施形態では、フィルタ用関数として次式のロジスティック関数ｆ(x)が利用されている。なお、その他の関数をフィルタ用関数として利用することもできる。
ｆ(x)＝１／（１＋ｅｘｐ（ｓ×（ｘ−ｆc）））
ここで、ｆcは、ｆ＝１／２であるときのｘの値を表し、本実施形態ではカットオフ周波数に対応する。また、本実施形態では、カットオフ周波数ｆc＝基本周波数ｆ0×パラメータParamとしている。また、ｓは、ロジスティック関数の減少率を表しており、０≦ｓ≦１の範囲をとる。
フィルタ処理実行部１２３は、関数決定部１２２からのフィルタ用関数を用いて、電力データに対しフィルタ処理を実行するものである。フィルタ処理実行部１２３は、フィルタ処理後の電力データをサイクル開始検出部１１２に送信する。
図１６の（ａ）および（ｂ）は、フィルタ処理実行部１２３が上記フィルタ処理を実行する前後における電力データの一例をそれぞれ示すグラフである。また、図１７の（ａ）および（ｂ）は、図１６の（ａ）および（ｂ）に示す電力データの周波数スペクトルをそれぞれ示すグラフである。
なお、図１７の（ａ）および（ｂ）には、関数決定部１２２が決定したフィルタ用関数であるロジスティック関数の周波数特性が示されている。図示の例では、ｆ0≒０．０５７３Ｈｚ、Param＝３（従って、ｆc＝０．１７１９Ｈｚ）、ｓ＝０．１である。また、図１６および図１７は、加工機３が射出成形機である場合の例を示している。
図１７の（ａ）および（ｂ）を比較すると、上記フィルタ処理を実行することにより、基本周波数ｆ0よりも高く、かつ０．２Ｈｚ以上である周波数成分が除去されることが理解できる。また、図１６の（ａ）および（ｂ）を比較すると、上記フィルタ処理を実行することにより、サイクル波形が明確化されることが理解できる。
サイクル開始検出部１１２は、１サイクルの開始時点を検出するものである。加工機３がワークに対する加工を開始する時、消費電力が急激に増加することが多い。実際、図１６の（ｂ）に示す上記フィルタ処理後の電力データを参照すると、電力値が急激に増加する立上がりが周期的に発生していることが理解できる。
従って、上記フィルタ処理後の上記電力値の立上がりを検出できれば、１サイクルの開始時点を検出できることが理解できる。本実施形態では、上記電力値の立上がりの時点を１サイクルの開始時点とする。
上記電力値の立上がりの決定手法としては、種々のものが知られているが、本実施形態にて利用される上記検出手法について、図１８を参照して説明する。図１８は、上記フィルタ処理後の電力データとその２階微分のデータとを示すグラフである。図中、実線のグラフは上記電力データであり、破線のグラフは上記２階微分のデータである。
図１８に示すように、上記フィルタ処理後の上記電力値の立上がりの直前には、上記フィルタ処理後の電力値が小さく、時間の経過と共に、上記電力値の傾きが負から正に急激に増加している。このため、上記電力値の２階微分値が大きくなっている。従って、上記電力値が或る閾値よりも低く、かつ、上記電力値の２階微分値が別の閾値よりも高くなるという条件を満たす時点を、上記電力値の立上がりの時点と決定することができる。例えば、図１８において、グラフの線種と同じ線種の○印で囲まれた箇所が上記条件を満たすので、当該箇所の時点が上記電力値の立上がりの時点として決定される。以下、上記電力値に関する上記閾値を「電力閾値」と称し、上記電力値の２階微分値に関する上記閾値を「２階微分閾値」と称し、かつ、上記条件を「立上がり検出条件」と称する。
なお、上記立上がり検出条件として他の条件を追加してもよい。例えば、上述のように、上記電力値の傾きが急激に増加しても、その直後に減少すれば、上記電力値の増加が抑制されることになり、上記立上がりとは呼べなくなる。そこで、上記条件を満たす時点から所定時間経過後（例えば５秒後）の上記電力値が、上記電力閾値よりも大きいという条件を上記立上がり検出条件に追加してもよい。
また、図１８に示すように、上記立上がり検出条件は、或る時点のみ満たされるのではなく、当該時点を含む複数の時点で満たされる可能性がある。そこで、サイクルタイム設計値Ｄctと、基本周波数ｆ0の逆数である基本周期Ｔ0との何れか一方の０．５倍以内の期間に、上記立上がり検出条件を満たす複数の時点が存在する場合、上記電力値の２階微分値が最も大きい時点を、上記電力値の立上がりの時点とするという条件を上記立上がり検出条件に追加してもよい。
次に、上記電力閾値および上記２階微分閾値の決定手法について説明する。図１８を参照すると、上記電力閾値を下回る電力値が周期的に存在する必要があることが理解できる。従って、上記電力閾値としては、当該値を下回る電力値が周期的に検出されるようなものに決定される。
図１９は、上記電力閾値を決定するためのグラフを示している。図１９の上段に記載のグラフは、電力データの時間変化を示しており、図中の破線は、それぞれ、探索区間を示している。図１９の下段には、各探索区間内の電力データのうち、下位の所定数の電力値の中央値が示されている。
なお、上記所定数としては、実際の数が設定されてもよいし、当該所定数を求めるための式が設定されてもよい。この式の例としては次式が挙げられる。
所定数＝ａ／（ｆ0＊ｔｓａｍｐｌｉｎｇ） （但し、小数点以下は切り上げ）
ここで、ｔｓａｍｐｌｉｎｇは、データ計測のサンプリング周期を表している。また、（ｆ0＊ｔｓａｍｐｌｉｎｇ）−１は、基本周期Ｔ0（＝１／ｆ0）のデータ数を表し、ａはその係数を表している。本実施例ではａ＝０．３である。例えば、ｆ0＝０．１７１９Ｈz、ｔｓａｍｐｌｉｎｇ＝０．６秒の場合、上記所定数＝３となり、下位の３個の電力値の中央値を算出することになる。
図１９に示すように、本実施形態では、所定の探索区間を上流側の或る時間に設定し、設定された探索区間内の電力データのうち、下位の所定数の電力値の中央値を算出する。なお、上記探索区間は、基本周期Ｔ0よりも広い所定期間であることが望ましい。
次に、上記探索区間を下流側に所定時間ずらして上述と同様の処理を行い、これを繰り返す。そして、算出された中央値の集合の上側隣接値を上記電力閾値として決定する。なお、上記所定時間は、基本周期Ｔ0よりも狭いことが望ましく、基本周期Ｔ0の半分程度であることがより望ましい。
ここで、上側隣接値は、（上側ヒンジＵ）＋（１ヒンジ散布度ｈ）×ａよりも下側にあるデータの最大値を意味する。また、１ヒンジ散布度ｈは、上側ヒンジ（upper hinge）Ｕと下側ヒンジ（lower hinge）との間隔を意味し、上側ヒンジは、中央値よりも大きな値のデータの中央値（７５パーセンタイル値）を意味し、下側ヒンジは、中央値よりも小さな値のデータの中央値（２５パーセンタイル値）を意味する。なお、パラメータａは、通常１．５であるが、本実施例では立上がりを確実に検出するためのマージンを考慮して、２としている。
なお、上記２階微分閾値は、上記電力閾値の決定手法と反対の手法により決定することができる。具体的には、図１８を参照すると、上記２階微分閾値を上回る電力値が周期的に存在する必要があることが理解できる。従って、上記２階微分閾値としては、当該値を上回る電力値が周期的に検出されるようなものに決定される。
本実施形態では、所定の探索区間を上流側の或る時間に設定し、設定された探索区間内の上記２階微分のデータのうち、上位の所定数の電力値の中央値を算出する。次に、上記探索区間を下流側に所定時間ずらして上述と同様の処理を行い、これを繰り返す。そして、算出された中央値の集合の下側隣接値を上記２階微分閾値として決定する。ここで、下側隣接値は、（下側ヒンジＬ）−（１ヒンジ散布度ｈ）×ａよりも上側にあるデータの最小値を意味する。
従って、サイクル開始検出部１１２は、フィルタ処理実行部１２３にてフィルタ処理が実行された電力データと、その２階微分のデータとを用いて、電力値の立上がりの時点を１サイクルの開始時点として検出している。サイクル開始検出部１１２は、２階微分演算部１２４、閾値決定部１２５および開始時刻検出部１２６を備える構成である。また、条件記憶部１０２は、上記探索区間、上記所定数、上記所定時間、およびパラメータａを記憶している。
２階微分演算部１２４は、フィルタ処理実行部１２３からのフィルタ処理後の電力データに対し２階微分の演算を行うものである。２階微分演算部１２４は、演算した２階微分のデータを上記フィルタ処理後の電力データと共に閾値決定部１２５および開始時刻検出部１２６に送信する。
閾値決定部１２５は、２階微分演算部１２４からのフィルタ処理後の電力データおよび２階微分のデータと、条件記憶部１０２に記憶された上記探索区間、上記所定数、上記所定時間、およびパラメータａとを利用して、上述のように、上記電力閾値および上記２階微分閾値を決定するものである。閾値決定部１２５は、決定した上記電力閾値および上記２階微分閾値を開始時刻検出部１２６に送信する。
開始時刻検出部１２６は、２階微分演算部１２４からのフィルタ処理後の電力データおよび２階微分のデータと、閾値決定部１２５からの上記電力閾値および上記２階微分閾値とを利用し、上記立上がり検出条件に基づいて、１サイクルの開始時点を検出するものである。これにより、１サイクル検出部２１は、１サイクル部分の電力データを検出することができる。
次に、上記構成の監視装置１の電力波形解析部１３における処理動作を、図２０を参照して説明する。図２０は、電力波形解析部１３における１サイクル検出部２１の処理動作の概要を示している。
図２０に示すように、まず、１サイクル検出部２１は、電力データ記憶部３０から所定の時間幅の電力データを取得する（Ｓ２０）。次に、取得された電力データに対し、ＦＦＴ部１２０はＦＦＴを行い（Ｓ２１）、該ＦＦＴにより取得された周波数スペクトルのデータと、設計値記憶部１００に記憶されたサイクルタイム設計値Ｄctとを利用して、基本周波数検出部１２１は周期波形の基本周波数ｆ0を検出する（Ｓ２２）。
次に、検出された基本周波数ｆ0と、パラメータ記憶部１０１に記憶された各種パラメータとを利用して、関数決定部１２２はフィルタ用関数を決定し（Ｓ２３）、決定されたフィルタ用関数を利用して、フィルタ処理実行部１２３は、上記電力データに対しフィルタ処理を実行する（Ｓ２４）。
次に、上記フィルタ処理後の電力データに対し、２階微分演算部１２４は、２階微分の演算を行い、該演算結果から得られた２階微分のデータと、上記フィルタ処理後の電力データと、条件記憶部１０２に記憶された各種データとを利用して、閾値決定部１２５は、上記電力閾値および上記２階微分閾値を決定する（Ｓ２５）。次に、決定された電力閾値および２階微分閾値と、上記フィルタ処理後の電力データおよび上記２階微分のデータとを利用して、開始時刻検出部１２６は、上記立上がり検出条件に基づいて、１サイクルの開始時点を検出する（Ｓ２６）。そして、検出された１サイクルの開始時点を利用して、１サイクル検出部２１は、電力データ記憶部３０から取得された所定の時間幅の電力データから１サイクル部分の電力データを検出して出力し（Ｓ２７）、その後、処理動作を終了する。
従って、本実施形態では、電力データと各種の設定値とを利用して、１サイクルの開始時点を検出することができるので、パターン波形を利用する必要が無い。
なお、本実施形態では、電力値の立上がりの時点を１サイクルの開始時点としているが、加工機３によっては、上記加工のための準備を行ってから、上記加工を開始するものも存在する。この場合、上記１サイクルの開始時点は、上記準備の開始時点となり、上記加工の開始時点、すなわち上記電力値の立上がりの時点からずれることになる。しかしながら、加工機３の動作から、上記準備の期間が既知であったり、当該期間における電力データに特徴を有したりすることが多い。従って、上記電力値の立上がりの時点を検出することにより、上記準備の開始時点、すなわち上記１サイクルの開始時点を容易に求めることができる。
また、上記電力値の立上がりの検出と同様にして、上記電力値の立下がりを検出してもよい。
〔実施の形態５〕
次に、本発明のさらに別の実施形態について、図２１〜図２３を参照して説明する。図２１は、本実施形態の監視装置１において、電力波形解析部１３に含まれる１サイクル検出部２１と、これに用いられるデータを記憶する記憶部との概略構成を示している。
本実施形態の監視装置１は、図１４〜図２０に示す監視装置１に比べて、１サイクル検出部２１におけるサイクル開始検出部１１２の動作と、記憶部１６が、条件記憶部１０２に代えて、パターン波形記憶部１０３を備える点とが異なる。なお、上記実施形態で説明した構成と同様の機能を有する構成には同一の符号を付して、その説明を省略する。
パターン波形記憶部１０３は、１サイクルの電力データのパターン波形を示すパターン波形情報を記憶するものである。
本実施形態の１サイクル検出部２１は、サイクルタイム設計値Ｄctと周波数解析とパターン照合とを利用して、電力データから１サイクルの開始時点を検出することにより、１サイクルの電力データを検出するものである。図２１に示すように、１サイクル検出部２１におけるサイクル開始検出部１１２は、パターン照合部１３０および開始時刻検出部１３１を備える構成である。
パターン照合部１３０は、電力データ記憶部３０からフィルタ処理実行部１２３を介して取得したフィルタ処理後の電力データに対し、パターン波形記憶部１０３からフィルタ処理実行部１２３を介して取得したフィルタ処理後の上記パターン波形の電力データを利用して、パターン照合（テンプレートマッチング）を行うものである。
パターン照合部１３０は、上記パターン照合の結果、上記フィルタ処理後のパターン波形の電力データに最も類似（適合）する上記フィルタ処理後の電力データの部分を特定し、当該部分における開始時点を、１サイクルの基準開始時点として検出する。パターン照合部１３０は、検出した１サイクルの基準開始時点を開始時刻検出部１３１に送信する。なお、本実施形態では、照合の度合（評価基準）を相関係数で表しているが、たたみ込み積分値など、公知の評価基準で表すこともできる。
図２２は、上記パターン照合の詳細を示すグラフである。図２２の上段に記載のグラフは、フィルタ処理後の電力データの時間変化を示しており、図中の二点差線は、それぞれ、比較区間を示している。図２２の下段には、フィルタ処理後のパターン波形の電力データを示している。なお、上記比較区間は、上記フィルタ処理後のパターン波形の電力データの区間と同じである。
図２２に示すように、本実施形態では、まず、探索開始時点を適当な時点に設定し、探索開始時点から下流側に比較区間を設定する。次に、設定された比較区間の上記電力データと、上記パターン波形の電力データとの相関係数を算出する。
次に、上記比較区間を下流側にずらして上述と同様の処理を行い、これを、比較区間の開始時点が探索終了時点に到達するまで繰り返す。そして、相関係数が最大となる比較区間の開始時点を１サイクルの基準開始時点として決定し、決定された１サイクルの基準開始時点を開始時刻検出部１３１に送信する。
なお、探索開始時点は、フィルタ処理後の電力データの先頭でもよいし、中央でもよい。また、比較区間の移動方向は、上流側でもよいし、下流側でもよい。また、探索開始時点から探索終了時点までの期間は、サイクルタイム設計値Ｄctの２倍というように、サイクルタイム設計値Ｄctに依存してもよいし、一定でもよい。また、比較区間は、１つの電力値ごとにずらしてもよいし、複数の電力値ごとにずらしてもよい。
開始時刻検出部１３１は、パターン照合部１３０からの１サイクルの基準開始時点を利用して、上記フィルタ処理後の電力データにおける他の１サイクルの開始時点を検出する。パターン照合部１３０が検出した１サイクルの基準開始時点と、開始時刻検出部１３１が検出した１サイクルの開始時点とを利用して、１サイクル検出部２１は、１サイクル部分の電力データを検出することができる。
開始時刻検出部１３１が上記他の１サイクルの開始時点を検出する手法としては、下記の２つが考えられる。第１の手法は、基本周波数検出部１２１が検出した基本周波数ｆ0の逆数である基本周期Ｔ0を利用するものである。この手法では、上記１サイクルの基準開始時点を起点として、基本周期Ｔ0ごとに離間した時点が、上記他の１サイクルの開始時点として検出される。なお、基本周期Ｔ0の代わりに、サイクルタイム設計値Ｄctなど、サイクルタイムに対応する任意の期間を利用してもよい。
また、第２の手法は、第１の手法により検出された１サイクルの開始時点の前後に上記探索開始時点および上記探索終了時点をそれぞれ設定してパターン照合部１３０に送信することにより、上記探索開始時点〜上記探索終了時点の期間における上記１サイクルの基準開始時点をパターン照合部１３０から受信するものである。第２の手法の場合、第１の手法の場合に比べて、処理が増加するが、１サイクルの開始時点の精度を向上することができる。
なお、上記探索開始時点は、上記１サイクルの開始時点より少し前（例えば、基本周期Ｔ0の０．１倍など）の時点であることが望ましい。また、上記探索終了時点は、上記探索開始時点から所定期間（例えば、基本周期Ｔ0、サイクルタイム設計値Ｄctなど）経過した時点であることが望ましい。
次に、上記構成の監視装置１の電力波形解析部１３における処理動作を、図２３を参照して説明する。図２３は、電力波形解析部１３における１サイクル検出部２１の処理動作の概要を示している。なお、電力データ記憶部３０から所定の時間幅の電力データを取得してから（Ｓ２０）、関数決定部１２２がフィルタ用関数を決定するまで（Ｓ２３）の処理は、図２０と同様であるので、その説明を省略する。
Ｓ２３の後、フィルタ処理実行部１２３は、決定されたフィルタ用関数を利用して、上記電力データと、パターン波形記憶部１０３から取得されたパターン波形の電力データとに対しフィルタ処理を実行する（Ｓ３０）。次に、パターン照合部１３０は、上記フィルタ処理後の電力データに対し、上記フィルタ処理後のパターン波形の電力データを利用して、パターン照合を行う（Ｓ３１）。そして、パターン照合部１３０は、上記パターン照合の結果、上記フィルタ処理後のパターン波形の電力データに最も類似する上記フィルタ処理後の電力データの部分における開始時点を、１サイクルの基準開始時点として検出する（Ｓ３２）。
次に、開始時刻検出部１３１は、検出された１サイクルの基準開始時点を利用して、上記フィルタ処理後の電力データにおける他の１サイクルの開始時点を検出する（Ｓ３３）。そして、検出された他の１サイクルの開始時点と、上記１サイクルの基準開始時点とを利用して、１サイクル検出部２１は、電力データ記憶部３０から取得された所定の時間幅の電力データから１サイクル部分の電力データを検出して出力し（Ｓ３４）、その後、処理動作を終了する。
なお、パターン波形記憶部１０３は、フィルタ処理後の上記パターン波形情報を記憶してもよい。この場合、パターン照合部１３０は、上記フィルタ処理後のパターン波形情報をパターン波形記憶部１０３から直接取得することができる。なお、上記パターン波形情報に施されたフィルタ処理は、フィルタ処理実行部１２３が実行するフィルタ処理と同じであることが望ましい。
〔実施の形態６〕
次に、本発明のさらに別の実施形態について、図２４および図２５を参照して説明する。本実施形態の監視装置１は、図２１〜図２３に示す監視装置１に比べて、電力波形解析部１３にパターン波形作成部１１３が追加されている点が異なる。なお、上記実施形態で説明した構成と同様の機能を有する構成には同一の符号を付して、その説明を省略する。
図２４は、本実施形態の監視装置１において、電力波形解析部１３に含まれる１サイクル検出部２１およびパターン波形作成部１１３と、これに用いられるデータを記憶する記憶部との概略構成を示している。なお、１サイクル検出部２１は、図２１に示す１サイクル検出部２１と同様であるので、その説明を省略する。
パターン波形作成部１１３は、１サイクル検出部２１が検出した１サイクルの電力データを利用して、１サイクルの電力データのパターン波形を作成するものである。図２４に示すように、パターン波形作成部１１３は、正常波形抽出部１３２およびパターン作成部１３３を備える構成である。
正常波形抽出部１３２は、１サイクル検出部２１から１サイクルの電力データを受信し、受信した１サイクルの電力データの中から、波形が正常であるものを抽出するものである。以下では、波形が正常である１サイクルの電力データを正常波形データと称する。正常波形抽出部１３２は、抽出した正常波形データをパターン作成部１３３に送信する。
正常波形抽出部１３２において上記波形が正常であると判断する手法について説明する。まず、１サイクルの波形を特徴付ける１または複数の特徴量Ｆiを予め選択する。この特徴量Ｆiとして、実施例ではサイクルタイムＦ1と１サイクルの電力和Ｆ2とを利用している。特徴量Ｆiの他の例としては、基本統計量を用いたものが考えられ、具体的には、平均、分散、標準偏差、２乗平均平方根、最大値、最小値、尖度、歪度などが挙げられる。なお、尖度とは、１サイクル中の電力の分布が正規分布に対してどれだけ尖っているかを表すものである。また、歪度とは、１サイクル中の電力の分布が正規分布に対してどれだけ歪んでいるかを表すものである。
次に、受信された１サイクルの電力データのそれぞれに関して、特徴量Ｆiを算出し、算出された特徴量Ｆiの集合から、中央値ｍｄiおよび標準偏差ｓｄiを算出する。そして、この処理を、特徴量Ｆiのそれぞれについて繰り返す。
そして、特徴量Ｆiと中央値ｍｄiとの差の絶対値ａｂｓ（Ｆｉ−ｍｄi）が標準偏差ｓｄiよりも小さいという条件を、全ての特徴量Ｆiで満足するような１サイクルの電力データを正常波形データとして抽出し、パターン作成部１３３に送信する。実施例の場合、ａｂｓ（Ｆ1−ｍｄ1）＜ｓｄ1、かつ、ａｂｓ（Ｆ2−ｍｄ2）＜ｓｄ2を満たすような１サイクルの電力データを抽出することになる。
パターン作成部１３３は、正常波形抽出部１３２からの複数の正常波形データを利用して、パターン波形を作成するものである。具体的には、パターン作成部１３３は、開始時刻から同じ経過時間における電力値を、上記複数の正常波形データから抽出し、抽出した複数の電力値における中央値を算出し、算出した中央値を当該経過時間におけるパターン波形の電力値とし、これを全ての経過時間について繰り返すことにより、パターン波形を作成している。パターン作成部１３３は、作成したパターン波形のデータをパターン波形記憶部１０３に記憶する。
次に、上記構成の監視装置１の電力波形解析部１３における処理動作を、図２５を参照して説明する。図２５は、電力波形解析部１３におけるパターン波形作成部１１３の処理動作の概要を示している。
図２５に示すように、まず、１サイクル検出部２１が所定の時間幅の電力データの中から検出した１サイクルの電力データを受信すると（Ｓ４０）、正常波形抽出部１３２は、波形が正常であるものを正常波形データとして抽出する（Ｓ４１）。次に、パターン作成部１３３は、抽出された複数の正常波形データを利用して、パターン波形を作成し（Ｓ４２）、作成されたパターン波形のデータをパターン波形記憶部１０３に記憶する（Ｓ４３）。その後、処理動作を終了する。
従って、本実施形態では、パターン波形が事前に判明していない場合でも、適切なパターン波形を自動的に取得することができる。
なお、パターン波形作成部１１３が受信する１サイクルの電力データは、フィルタ処理部１１１がフィルタ処理したものでもよいし、フィルタ処理していないものでもよい。また、パターン波形作成部１１３は、他の検出手法によって検出された１サイクルの電力データを利用してもよい。
本発明は上述した各実施の形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
例えば、上記の実施の形態では、本発明を生産機器３の監視装置１に適用しているが、所定の処理が繰り返し実行され、かつメンテナンスの必要な任意の機器の監視装置に適用することができる。例えば、自動車のエンジン系統は、動作が繰り返し行われ、かつメンテナンスが必要である。従って、自動車のエンジン系統の監視装置に本発明を適用することにより、燃費の向上の観点からメンテナンスの時期を簡便に判断することができる。また、メンテナンスに必要な費用増加と、燃費の向上による費用軽減とを考慮してメンテナンスの時期を正確に判断することができる。
最後に、監視装置１の各ブロック、特に電力波形解析部１３、メンテナンス判断部１４、および振動波形解析部１８は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵ（central processing unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
すなわち、監視装置１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである監視装置１の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記監視装置１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ（microprocessor unit））が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（compact disc read-only memory）／ＭＯ（magneto-optical）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（digital versatile disk）／ＣＤ−Ｒ（CD Recordable）等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ（erasable programmable read-only memory）／ＥＥＰＲＯＭ（electrically erasable and programmable read-only memory）／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
また、監視装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（local area network）、ＩＳＤＮ（integrated services digital network）、ＶＡＮ（value-added network）、ＣＡＴＶ（community antenna television）通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ（institute of electrical and electronic engineers）１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（asynchronous digital subscriber loop）回線等の有線でも、ＩｒＤＡ（infrared data association）やリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ（high data rate）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
本発明に係る監視装置は、生産機器において消費される、または発生する物理量の時系列データから検出された１サイクル部分の周期であるサイクルタイムに基づいて、メンテナンスを行うべきかを判断することにより、生産性の向上の観点からメンテナンスを行うべきかを判断できるので、所定の処理が繰り返し実行され、かつメンテナンスの必要な任意の機器の監視装置に適用することができる。
１ 監視装置
２ 電力量計
３ 生産機器（機器）
４ 振動センサ
５ 生産ライン
１１ 電力データ取得部
１２ 表示部
１３ 電力波形解析部
１４ メンテナンス判断部（メンテナンス判断手段）
１５ 出力部
１６ 記憶部
１７ 振動データ取得部
１８ 振動波形解析部
１９ 入力部
２０ 稼働情報出力部
２１ １サイクル検出部（１サイクル検出手段）
２２ 品種判別部
２３ サイクルタイム算出部
２４ 生産数算出部
２５ 稼働時間算出部
２６ 負荷時間算出部
３０ 電力データ記憶部
３１ 識別情報記憶部
３２ 判別情報記憶部
３３ 稼働・負荷情報記憶部
３４ メンテナンス情報記憶部
３６ 振動データ記憶部
４０ 電力パターン
４１ 波形取得部
４２ 前処理部
４３ 特徴抽出部
４４ 識別部
４５ 結果出力部
５１ サイクルタイム取得部
５２ 比較部
５３ 報知制御部
６１ 稼働情報取得部
６２ 利益増加推定部
６３ 比較部
６５ サイクルタイム基準値取得部
６６ 設定部
１００ 設計値記憶部
１０１ パラメータ記憶部
１０２ 条件記憶部
１０３ パターン波形記憶部
１１０ 周波数解析部（周波数解析手段）
１１１ フィルタ処理部（フィルタ処理手段）
１１２ サイクル開始検出部（サイクル開始検出手段）
１１３ パターン波形作成部（波形パターン作成手段）
１２０ ＦＦＴ部
１２１ 基本周波数検出部
１２２ 関数決定部
１２３ フィルタ処理実行部
１２４ ２階微分演算部
１２５ 閾値決定部
１２６ 開始時刻検出部
１３０ パターン照合部
１３１ 開始時刻検出部
１３２ 正常波形抽出部
１３３ パターン作成部
ΔＢ 利益増加量
Ｂ 利益増加量の積算値
ＢＲ 利益率
ＣＲ サイクルタイム基準値
ＣＴ サイクルタイム
ＭＣ メンテナンス費用
ＭＲ メンテナンス基準値
ＯＴ 稼働時間
ＰＮ 生産数
Ｄct サイクルタイム設計値
ｆ(t) 特徴値

Claims (8)

  1. 処理を実行する機器を監視する監視装置であって、
    上記機器が上記処理を実行するときに消費する、または発生する物理量の時系列データを取得する物理量取得手段と、
    該物理量取得手段が取得した物理量の時系列データの中から、所定時間の時系列データを検出する検出手段と、
    該検出手段が検出した時系列データの期間に基づいて、上記機器のメンテナンスを行うべきかを判断するメンテナンス判断手段と、
    上記メンテナンスの費用を記憶する記憶部とを備え、
    上記メンテナンス判断手段は、上記メンテナンスを行った場合の利益増加量を算出し、算出された利益増加量の積算値が、上記記憶部からの上記メンテナンスの費用を超えた場合に、上記メンテナンスを行うべきと判断することを特徴とする監視装置。
  2. 上記所定時間は、上記機器のサイクルタイムであることを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
  3. 上記機器が上記処理を開始してから終了するまでの期間の計画値であるサイクルタイム設計値を予め記憶する記憶部をさらに備えており、
    上記検出手段は、上記サイクルタイム設計値に基づいて、上記サイクルタイムの時系列データの開始時点を検出するサイクル開始検出手段とを備えることを特徴とする請求項２に記載の監視装置。
  4. 上記サイクルタイムの時系列データの波形パターンを示す波形パターン情報を記憶する記憶部をさらに備えており、
    上記サイクル開始検出手段は、上記記憶部に記憶された波形パターン情報に適合するサイクルタイムの時系列データを検出することにより、上記サイクルタイムの時系列データの開始時点を検出することを特徴とする請求項３に記載の監視装置。
  5. 上記サイクルタイムの時系列データの波形パターンを示す波形パターン情報を記憶する記憶部と、
    上記検出手段が検出したサイクルタイムの時系列データを複数個利用して、上記波形パターンを作成して上記記憶部に記憶する波形パターン作成手段とをさらに備えることを特徴とする請求項２から４までの何れか１項に記載の監視装置。
  6. 上記物理量は、上記機器が上記処理を実行するときに発生する該機器の変位量であることを特徴とする請求項１から５までの何れか１項に記載の監視装置。
  7. 処理を実行する機器を監視する監視装置の制御方法であって、
    上記機器が上記処理を実行するときに消費する、または発生する物理量の時系列データを取得する物理量取得ステップと、
    該物理量取得ステップにて取得された物理量の時系列データの中から、所定時間の時系列データを検出する検出ステップと、
    該検出ステップにて検出された時系列データの期間に基づいて、上記機器のメンテナンスを行うべきかを判断するメンテナンス判断ステップとを含み、
    上記メンテナンス判断ステップでは、上記メンテナンスを行った場合の利益増加量を算出し、算出された利益増加量の積算値が、記憶部に記憶された上記メンテナンスの費用を超えた場合に、上記メンテナンスを行うべきと判断することを特徴とする監視装置の制御方法。
  8. 処理を実行する機器を監視する監視装置を動作させるための監視装置制御プログラムにおいて、
    上記機器が上記処理を実行するときに消費する、または発生する物理量の時系列データを取得する物理量取得ステップと、
    該物理量取得ステップにて取得された物理量の時系列データの中から、所定時間の時系列データを検出する検出ステップと、
    該検出ステップにて検出された時系列データの期間に基づいて、上記機器のメンテナンスを行うべきかを判断するメンテナンス判断ステップとをコンピュータに実行させるための監視装置制御プログラムであり、
    上記メンテナンス判断ステップでは、上記メンテナンスを行った場合の利益増加量を算出し、算出された利益増加量の積算値が、記憶部に記憶された上記メンテナンスの費用を超えた場合に、上記メンテナンスを行うべきと判断する監視装置制御プログラム。
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