JP6207451B2 - センサデータ収集システム - Google Patents
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Description
また、データ分析の精度向上のために、収集するデータとその活用方法について仮説を立て、データを収集し、統計分析と検証を行い、検証結果に基づいて、仮説を組み直して再度データを収集するといった仮説検証のサイクルが必要であり、前記ゲートウェイ装置上のデータのフィルタリングや加工方法については、動的に更新できる必要がある。
本実施形態では建設機械など産業用車両に設置された多数のセンサからのデータ収集を、工事現場等に設定された拠点サーバと分散して実施する例を取り上げる。
図1は、システム全体の構成を示した図である。
工事現場等の拠点の内部で、車両110が複数台稼動している。本実施形態では、車両A、B、Cの3台が稼動しているとする。拠点の内部に拠点サーバ130が設置されており、WiFiネットワーク120にて車両110と接続されている。
車両110にはセンサ群111が取り付けられており、冷却水温度、エンジン回転数などのデータを取得できるようになっている。
ゲートウェイ装置のハードウェアとしては、CPU、RAM、フラッシュROM等の永続化ストレージおよびCANネットワーク112やWiFi120と通信するためのインタフェース装置から成り立っており、さらにLinux(登録商標)などのオペレーティングシステムが搭載されており、その上に図2のようなソフトウェアおよびデータが存在している。
変換・加工手段220は、データ取得手段211によって取得されたセンサデータをルール250に記載された変換・加工ルールに従ってデータを変換・加工するものである。
データアップ手段230は、変換・加工手段220によって変換・加工されたデータをWiFi120を通じて拠点サーバ130に送信するものである。
ルール取得手段240は、ルール250に格納される変換・加工ルールをM2Mサーバ150から取得・更新するものである。
ルール250は、変換・加工手段220で使われる変換・加工ルールであり、詳細な構成は例を使って図4で説明する。デバイス情報260には、デバイスを識別するデバイスIDおよび、デバイスのハードウェアをあらわす種別が予め格納されている。
拠点サーバのハードウェアとしては、CPU、RAM、フラッシュROM等の永続化ストレージおよびWiFi120やインターネット140と通信するためのインタフェース装置から成り立っており、さらにLinux(登録商標)などのオペレーティングシステムが搭載されており、その上に図3のようなソフトウェアおよびデータが存在している。
データ取得手段310は、車両110からWiFi 120を通じて送信されるデータを取得するものである。
変換・加工手段320は、データ取得手段310によって取得されたセンサデータをルール350に記載された変換・加工ルールに従ってデータを変換・加工するものである。
データアップ手段330では、変換・加工手段320によって変換・加工されたデータをインターネット140を通じてM2Mサーバ150に送信するものである。
ルール取得手段340は、ルール350に格納される変換・加工ルールをM2Mサーバ150から取得・更新するものである。
ルール350は、変換・加工手段220で使われる変換・加工ルールであり、詳細な構成は例を使って図6で説明する。デバイス情報360には、デバイスを識別するデバイスIDおよび、デバイスのハードウェアをあらわす種別が予め格納されている。
データ収集手段410は、拠点サーバ130から送信されるデータを受信し、センサデータテーブル440に保存するものである。センサデータテーブル440の構成は図8で説明する。デバイス管理手段420は、拠点サーバ130や車両110の親子関係を管理するものである。本機能で使われるデータはデバイス管理テーブル450にて管理されている。デバイス管理テーブルの構成は図7で説明する。
ルール編集・配信手段430は、ルール管理テーブル460で管理される変換・加工ルールを外部から社内ネットワーク160を通じて登録するものである。ルール管理テーブル460の構成は、図9で説明する。
加工演算・計算リソーステーブル470は、ルール編集・配信手段430で使われるテーブルであり、構成は図10で説明する。
511は、CANネットワーク112に流れるCAN IDを表している。512は対応するデータ種別、513はバイトオーダー、514,515はデータ位置、516は変換したいデータ型をあらわす。例えば、521は、CANネットワークに流れるデータのCAN IDが「AAA」である場合にマッチし、0バイト目から8バイト目のデータを「エンジン冷却水温度」として識別、リトルエンディアンで配置されているデータをint16型に変換する、というルールである。
522の例は、CANネットワーク112に流れるデータのCAN IDが「AAA」である場合にマッチし、8バイト目から16バイト目のデータを「エンジン回転数」として識別、リトルエンディアンで配置されているデータをuint16型に変換する、というルールである。
544は、拠点サーバ130にて加工されるべきデータを表し、「エンジン回転数」として識別されたデータをそのまま拠点サーバ130に転送することを意味する。
図5の加工ルールと構成が異なる部分は列616のデバイスIDである。こちらは、対応するデバイスIDの車両から送信されてきたデータのみを加工対象とするということを意図したものである。
デバイスID711は、デバイス情報260およびデバイス情報360にて管理された情報を元にしている。親デバイス713は、デバイスの親子関係を管理している。図7の例の親子関係は、M2Mサーバ150の下に拠点サーバ130が接続されており、その下に車両A,B,Cが接続されているという図1で示された関係を元にしている。計算リソース714はCPU周波数やRAMの容量などから計算された計算力を定量化した数値である。
<ステップ1110>
ゲートウェイ装置113は、データ取得手段210を使って、CANネットワーク112を流れるセンサ群からのデータを取得する。
<ステップ1120>
ルール250の変換ルールに従って取得したデータを処理する。例えば、CAN ID AAAというデータを受信したならば、行421・行422のルールにマッチした処理を行う。すなわち、受信データの0−8ビットをリトルエンディアンとしてint16型に変換し、「エンジン冷却水温度」を示す識別子とペアでRAMに保存し、さらに受信データの8−16ビットをリトルエンディアンとしてuint16型に変換し、「エンジン回転数」と示す識別子とペアでRAM上に保存する。
<ステップ1130>
ステップ1120で保存されたRAM上のデータに対して、ルール250の加工ルールに従って加工処理を行う。例えば「エンジン冷却水温度」で識別されるデータについては、行541、543に示した処理が行われる。つまり、600秒に渡るデータの最大値を取得1バイトのデータ長で、D01というIDとペアでRAM上に保存、かつヒストグラムを100時間にわたって取得した後に、D03というIDとペアでRAM上に保存する。ここで、最大値を取るロジック、ヒストグラムを取るロジックなど加工処理に必要なロジックは予め変換・加工手段220に内蔵されているとする。
なお、行544のように、加工データIDが「スルー」となっている行にマッチするデータ種別のデータ(本実施例では、「エンジン回転数」で識別されるデータ)については、そのままステップ1140に渡す。
<ステップ1140>
ステップ1130で保存されたRAM上のデータに対し、デバイス情報260に格納されるデバイスIDと送信時刻を付与して拠点サーバ130に送信する。つまり、デバイスID、送信時刻、加工データID、加工されたデータが送信されることになる。
なお、ステップ1130にて、加工データIDが「スルー」になっている行にマッチするデータ種別のデータについては、デバイスID、送信時刻、データ種別を付与して拠点サーバ130に送信する。
ステップ1140にて送信されたデータを受信する処理である。デバイスID、送信時刻、加工データID、加工されたデータの組でステップ1140にて送信されたデータについては、そのままM2Mサーバ150に送信する。
ステップ1140にて、デバイスID、送信時刻、データ種別、データの組で送信されたデータについて、ステップ1160の処理に渡す。
<ステップ1160>
図6で例示されるルール350の加工ルールに従って加工処理を行う。この例では、列616で指定されるデバイスID毎に、「エンジン回転数」で識別されるデータについて、600秒間蓄積を続け、周波数0から10000hz、区間幅100hzにて、高速フーリエ変換演算を行い、D04という加工データID、ステップ1140で送信元となったデバイスID、演算終了後の時刻とペアで、演算結果をRAM上に保存する。
<ステップ1170>
ステップ1160にてRAMに保存された、デバイスID、時刻、加工データID、加工後データを、M2Mサーバ150に送信する。
<ステップ1180>
M2Mサーバ150は、ステップ1150,1170で送信されたデータを受信し、図8で示したようなセンサデータテーブル440に保存する。このようにして蓄積されたセンサデータを、業務システム170が活用することとなる。
残り計算力の計算方式の例を、以下記す。
1220の車両Aの残り計算力は、「デバイス管理テーブルの計算リソース−ルール中の計算リソースの和」で求められている。デバイス管理テーブルの計算リソースは、図7によると500である。ルール中の計算力の和は、行541、542、543の計算リソースは図9を参照すると、それぞれ50,100、200であるため、和は350であり、1220に記される計算力は「500−350」で「150」と記される。1210の拠点サーバAの残り計算力は、「デバイス管理テーブルの計算リソース−ルール中の計算力の和」となる。これも同様に、「5000−1500=3500」となる。1210,1220,1230,1240を選択すると、図5、図6のような表に対して、追加削除操作を行うことができる。編集結果は図9のルール管理テーブルにテキスト表現として保存され、また編集後は図9のルール管理テーブルに保存されたデータが対応するデバイスIDのデバイスに配信され、対応するルール250、ルール350に保存される。
111 センサ群
112 CANネットワーク
113 ゲートウェイ装置(ゲートウェイデバイス)
120 WiFi
130 拠点サーバ
140 インターネット
150 M2Mサーバ
160 社内ネットワーク
170 業務システム
Claims (2)
- センサデータの変換・加工を設定するルール定義に従いセンサから収集したデータに対し、変換・加工を実行するゲートウェイ装置と、
センサデータの変換・加工を設定するルール定義に従い前記ゲートウェイ装置から収集したデータに対し、変換・加工を実行する中間サーバと、
前記中間サーバから変換・加工されたデータを収集するデータ収集サーバと、を備え、
前記データ収集サーバは、
データの変換・加工処理のルールと当該処理を実行するデバイスとの関連付けを管理する、ルール管理情報と、
前記デバイスそれぞれの保持する計算リソースと前記デバイス間の親子関係とを管理する、デバイス管理情報と、
データの加工演算それぞれが要する計算リソースを管理する、加工演算リソース管理情報と、
前記ルール管理情報と前記加工演算リソース管理情報とに基づき、前記ゲートウェイ装置と前記中間サーバそれぞれの消費計算リソースを決定し、
前記デバイス管理情報が示す前記ゲートウェイ装置と前記中間サーバとがそれぞれ保持する計算リソースと、前記ゲートウェイ装置と前記中間サーバそれぞれの消費計算リソースと、に基づき、前記ゲートウェイ装置と前記中間サーバそれぞれの計算余力を決定し、
前記デバイス管理情報が示す前記ゲートウェイ装置と前記中間サーバの親子関係と、前記計算余力とを表示しながら、前記ゲートウェイ装置と前記中間サーバの変換・加工処理のルールの編集を行い、その編集の結果を新たなデータの変換・加工処理のルールとして前記ゲートウェイ装置と前記中間サーバとに配信する、手段と、を備えることを特徴とするセンサデータ収集システム。 - 請求項1に記載のセンサデータ収集システムであって、
前記センサ及び前記ゲートウェイ装置は車両に取り付けられ、前記センサは前記車両のデータを取得する、センサデータ収集システム。
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