JP6419234B2 - 測定ソリューションサービス提供システム - Google Patents

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Description

本発明は、測定ソリューションサービス提供システムに関し、更には、測定ソリューションサービス提供方法、クラウドコンピューティングシステム、及び測定ソリューションサービス提供プログラムに関する。
近年、ＩｏＴ（Internet of Things）と称される技術が注目されている。このＩｏＴは、あらゆる物体（モノと記載することもある）がＯＰＥＮ特性を有するインターネットにアクセス可能な状態になることにより、物体から発生されるデータを利活用することを実現するための一技術である。
ＩｏＴ技術は、第４次産業革命として期待され、モノとインターネットとを結びつけることにより、様々な産業分野を急速に変えつつある。例えば、国内市場のユーザ支出額は平均１６．９％で成長し、２０２０年の国内市場は１４兆円に達すると予測されている。そして、ドイツではｉｎｄｕｓｔｒｉｅ４．０の取組みが始まっており、世界的にも活発な市場である。
このような背景を受けて、測定器の製造業界においては、今年度をＩｏＴ元年と位置づけ、インフラストラクチャ（インフラまたは基盤と記載することもある）の整備と共に、ＩｏＴ技術を利活用した測定システムの開発が期待されている。
しかし、これまでに、このような期待を充足する測定ソリューションサービスを提供するシステムは提案されていない。例えば、特許文献１には、ＩｏＴ技術に関する背景技術がクラウドコンピューティング技術との関連で開示されている。特許文献２，３には、クラウドコンピューティング技術に関する背景技術が開示されている。また、特許文献４には、測定（計測）データの収集に関する一技術が開示されている。さらに、特許文献５には、測定データの表示に関する一技術が開示されている。
特表２０１６−５２２９３９号公報 特表２０１５−５３４１６７号公報 特開２０１６−２２４５７８号公報 特開２００３−２７２０７４号公報 特開２００３−９０７４２号公報
補足すると、ものづくり拠点（現場）に分散配置された複数の測定源から送信される異なるフォーマットの測定データを収集し、集計分析処理及び表示処理するとき、従来の測定システムにおける主な課題は次の４つの事項である。
（１）測定データの集計コストの増大を免れない。つまり、データ集計に多くの人的工数を要し、運用コストが増加する。
（２）集計データの分析結果の表示に即時性を欠く。このために、品質の劣化などに対する対処が遅れ、品質事故やトラブル発生のリスクがある。
（３）ものづくり拠点間の集計フォームやデータ統合が困難である。つまり、データの集計・分析が一般的に拠点毎に行われるため、データの統合には多くの工数と労力を要する。
（４）データ分析の自動化が困難である。つまり、データ分析の自動化を行うためには、サーバ及び専用ソフトウェアなどの導入コストが拠点毎に個別に発生する。
本発明の課題は、ＩｏＴ技術とクラウドコンピューティング技術との連携により、測定データ処理に関する画期的な測定ソリューションサービスを実現可能にする技術を提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明の一態様の測定ソリューションサービス提供システムは、製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置され、前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信されるそれぞれ異なるフォーマットの測定データを収集する手段と、収集した前記異なるフォーマットの測定データを共通フォーマットの測定データに変換する手段と、変換した前記共通フォーマットの測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記共通フォーマットの測定データを送信する手段とを含み、前記拠点毎に配置される複数のＩｏＴ中継装置と；前記複数のＩｏＴ中継装置からそれぞれ送信される前記共通フォーマットの測定データを受信し、測定データベースに階層構造で集積処理する手段と、集積処理した前記共通フォーマットの測定データを統合対象毎に集計分析処理する手段と、前記共通フォーマットの測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信する手段とを含むクラウドコンピューティングシステムとを備える。
この態様において、前記異なるフォーマットの測定データは、他と異なるデータ長であり、項目として、前記測定源における測定値を少なくとも含み、前記共通フォーマットの測定データは、予め定めたデータ長であり、予め定めた項目として、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報、前記測定源を特定する識別情報、前記測定源における測定値、及び測定時刻情報を少なくとも含む。
この態様において、前記共通フォーマットの測定データは、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報を始点とし、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報及び前記測定源を特定する識別情報を分岐点とし、前記測定源における測定値及び測定時刻情報を終点とする、論理的なトリー形態を採る階層構造で前記測定データベースに集積される。
この態様において、前記共通フォーマットの測定データは、前記閲覧者利用端末に対して、グラフ表示、データ表示及びモニタリング表示を選択的に可能なように、統計的工程管理分析により集計分析処理される。
この態様において、前記クラウドコンピューティングシステムは、前記モニタリング表示においては、前記集計分析処理の結果の常時監視を行い、予め定めた閾値を越えた場合、アラート通知を可視表示により行う手段を更に含む。
この態様において、前記クラウドコンピューティングシステムは、前記モニタリング表示においては、前記集計分析処理の結果の常時監視を行い、予め定めた限界閾値に対する接近閾値を越えた場合、事前アラート通知を可視表示により行う手段を更に含む。
この態様において、前記複数の測定源は測定器をそれぞれ含み、前記クラウドコンピューティングシステムはＳａａＳ型クラウドであり、前記ＩｏＴ中継装置はＩｏＴゲートウェイであり、前記通信ネットワークはＩＰネットワークである。
本発明の他の態様の測定ソリューションサービス提供方法は、製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置され、前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信されるそれぞれ異なるフォーマットの測定データを収集するステップと、収集した前記異なるフォーマットの測定データを共通フォーマットの測定データに変換するステップと、変換した前記共通フォーマットの測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記共通フォーマットの測定データを送信するステップとを、前記拠点毎に配置される複数のＩｏＴ中継装置がそれぞれ処理し；前記複数のＩｏＴ中継装置からそれぞれ送信される前記共通フォーマットの測定データを受信し、測定データベースに階層構造で集積処理するステップと、集積処理した前記共通フォーマットの測定データを統合対象毎に集計分析処理するステップと、前記共通フォーマットの測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信するステップとを、クラウドコンピューティングシステムが処理する。
本発明の別の態様のクラウドコンピューティングシステムは、製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置され、前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信されるそれぞれ異なるフォーマットの測定データを収集する手段と、収集した前記異なるフォーマットの測定データを共通フォーマットの測定データに変換する手段と、変換した前記共通フォーマットの測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記共通フォーマットの測定データを送信する手段とをそれぞれ含む複数のＩｏＴ中継装置と連携するクラウドコンピューティングシステムであって；前記拠点毎に配置される前記複数のＩｏＴ中継装置からそれぞれ送信される前記共通フォーマットの測定データを受信し、測定データベースに階層構造で集積処理する手段と、集積処理した前記共通フォーマットの測定データを統合対象毎に集計分析処理する手段と、前記共通フォーマットの測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信する手段とを備える。
本発明の更に別の態様の測定ソリューションサービス提供プログラムは、製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置され、前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信されるそれぞれ異なるフォーマットの測定データを収集する手段と、収集した前記異なるフォーマットの測定データを共通フォーマットの測定データに変換する手段と、変換した前記共通フォーマットの測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記共通フォーマットの測定データを送信する手段とをそれぞれ含む複数のＩｏＴ中継装置と連携するクラウドコンピューティングシステムを、前記拠点毎に配置される前記複数のＩｏＴ中継装置からそれぞれ送信される前記共通フォーマットの測定データを受信し、測定データベースに階層構造で集積処理する手段と、集積処理した前記共通フォーマットの測定データを統合対象毎に集計分析処理する手段と、前記共通フォーマットの測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信する手段として機能させる。
開示した技術によれば、ＩｏＴ技術とクラウドコンピューティング技術との連携により、共通フォーマットの測定データをクラウドコンピューティングシステムに集積し、集計分析処理及び表示処理することにより、いつでも、どこでも、ものづくり拠点における各工程の品質状況を把握可能な画期的な測定ソリューションサービスを提供することができる。
他の課題、特徴及び利点は、図面及び特許請求の範囲とともに取り上げられる際に、以下に記載される発明を実施するための形態を読むことにより明らかになるであろう。
一実施の形態の測定ソリューションサービス提供システムの構成を示すブロック図。 一実施の形態のシステムにおける異なるフォーマットの測定データを説明するための図。 一実施の形態のシステムにおける共通フォーマットの測定データを説明するための図。 一実施の形態のシステムにおけるＳａａＳ型クラウドを説明するための図。 一実施の形態のシステムにおける共通フォーマットの測定データの階層構造を説明するための図。 一実施の形態のシステムにおける共通フォーマットの測定データの階層構造を説明するための図。 一実施の形態のシステムにおけるＳａａＳ型クラウドの処理を説明するための図。 一実施の形態のシステムにおけるＳａａＳ型クラウドの処理を説明するための図。 一実施の形態のシステムにおけるモニタリング表示例及びアラート通知例を説明するための図。 一実施の形態のシステムにおける測定ソリューションサービス提供処理を説明するためのシーケンス図。
以下、添付図面を参照して、さらに詳細に説明する。図面には好ましい実施形態が示されている。しかし、多くの異なる形態で実施されることが可能であり、本明細書に記載される実施形態に限定されない。
［測定ソリューションサービス提供システム］
一実施の形態におけるシステム構成を示す図１を参照すると、測定ソリューションサービス提供システム１は、ＩｏＴ技術とクラウドコンピューティング技術との連携により、共通フォーマットの測定データをクラウドコンピューティングシステムに集積し、集計分析処理及び表示処理することにより、いつでも、どこでも、ものづくり拠点（現場）における各工程の品質状況を把握可能な画期的な測定ソリューションサービスを提供するシステムである。
この測定ソリューションサービス提供システム１は、複数のデバイスネットワーク２、クラウドコンピューティングシステム３、閲覧者利用端末４、第１通信ネットワーク５、及び第２通信ネットワーク６を備える。ここで、第１通信ネットワーク５及び第２通信ネットワーク６は、システム１がＩｏＴ技術の適用を前提にしているので、ＩＰネットワークであり、より具体的には、ＯＰＥＮ特性を有するインターネットである。なお、通信ネットワーク５，６は同一のネットワークであることもある。
デバイスネットワーク２は、クラウドコンピューティングシステム３を利用する契約事業者（クラウド利用事業者）のものづくり現場内、つまり製造現場（製造工場）内に構築されるＬＡＮ（Local Area Network）である。デバイスネットワーク２は、国内及び／または海外の製造現場毎に構築されて、複数（Ｎ個）存在することになる。
各デバイスネットワーク２は、ＩｏＴ中継装置２１と、複数の測定源Ａ，Ｂ，Ｃとしての測定器２２Ａ，２２Ｂ，２２Ｃ及び無線送信機２３Ａ，２３Ｂと、無線受信機２４とを備える。
製造現場内の各工程に分散（離散）配置され、各工程の品質状況を測定する複数の測定源Ａ，Ｂ，Ｃの内の測定器２２Ａ，２２Ｂは、デジタル測定器であり、接続された無線送信機２３Ａ，２３Ｂを介して、近距離無線通信により測定データＡＡ，ＢＢを無線受信機２４に送信する。また、測定器２２Ｃは、アナログ測定器であり、有線通信により測定データＣＣをＩｏＴ中継装置２１に送信する。測定データＡＡ，ＢＢ，ＣＣは、好ましくは、複数の測定源Ａ，Ｂ，Ｃから予め定めた間隔で自主的に送信される。ここで、予め定めた間隔は、製造現場内の各工程の物体（モノ）の品質状況を把握するために妥当なサンプリング時間（例えば、数分）に相当する。
複数の測定源Ａ，Ｂ，Ｃから受信機２４及びＩｏＴ中継装置２１に送信される測定データＡＡ，ＢＢ，ＣＣは、図２に例示するように、測定源毎に異なるデータ長（例えば、数バイト〜数十バイト）であり、かつ測定源毎に異なる測定対象の測定値（例えば、長さ、重さ、硬さなど）の項目を少なくとも含む、異なるフォーマットの測定データである。ここでは、測定値は測定単位（例えば、ｍｍ、ｇなど）を含んでいるが、測定単位を別の項目としてもよい。
異なるフォーマットの測定データである理由は、測定器２２Ａ，２２Ｂ，２２Ｃ及び無線送信機２３Ａ，２３Ｂのメーカが異なること、測定器２２Ａ，２２Ｂ，２２Ｃの種別がデジタル測定器、アナログ測定器、寸法測定器、重量測定器、硬度測定器などと異なることなども起因する。後に詳述するように、この測定ソリューションサービス提供システム１においては、このような異なるフォーマットの測定データを共通フォーマットの測定データに変換処理することが測定ソリューションの重要な一要素である。
無線受信機２４は、測定源Ａ，Ｂから送信された測定データＡＡ，ＢＢを受信し、異なるフォーマットの測定データの状態でＩｏＴ中継装置２１に入力する。
各ＩｏＴ中継装置２１は、具体的には、クラウド提供事業者から提供されるＩｏＴゲートウェイであり、製造現場内の各工程に分散配置され、各工程の品質状況を測定する複数の測定源Ａ，Ｂ，Ｃから送信されたそれぞれ異なるフォーマットの測定データＡＡ，ＢＢ，ＣＣをリアルタイムに収集する機能と、収集した異なるフォーマットの測定データＡＡ，ＢＢ，ＣＣを共通フォーマットの測定データＤＤに変換する機能とを含む。
また、ＩｏＴ中継装置２１は、変換した共通フォーマットの測定データＤＤの処理を要求するために、第１通信ネットワーク５を介し、クラウドコンピューティングシステム３に対して、共通フォーマットの測定データＤＤを送信する機能を含む。
このＩｏＴ中継装置２１は、第１通信ネットワーク５を介し、クラウドコンピューティングシステム３に対して、共通フォーマットの測定データＤＤを送信するとき、デバイスネットワーク２の通信プロトコルを第１通信ネットワーク５のＩＰ（Internet Protocol）プロトコルに変換するゲートウェイ機能を更に含む。この測定ソリューションサービス提供システム１においては、このゲートウェイ機能により、モノとインターネットとを結びつける。
共通フォーマットの測定データＤＤは、図３に例示するように、予め定めたデータ長であり、予め定めた項目として、クラウドコンピューティングシステム３のクラウド利用事業者を特定する識別情報（利用事業者識別情報）ＩＤ１、製造現場対応の拠点を特定する識別情報（拠点識別情報）ＩＤ２、測定源Ａ，Ｂ，Ｃを特定する識別情報（測定源識別情報）ＩＤ３、測定源Ａ，Ｂ，Ｃにおける測定値ＭＶ、及び年／月／日、時：分の形式の測定時刻情報ＭＴを少なくとも含む。
ここで、利用事業者識別情報ＩＤ１、拠点識別情報ＩＤ２、測定源識別情報ＩＤ３、及び測定時刻情報ＭＴは、収集した異なるフォーマットの測定データＡＡ，ＢＢ，ＣＣを共通フォーマットの測定データＤＤにそれぞれ変換するときに付加される。例えば、利用事業者識別情報ＩＤ１及び拠点識別情報ＩＤ２は、クラウド利用事業者により、ＩｏＴ中継装置２１のメモリ（ディスク）に予め登録（格納）される。測定源識別情報ＩＤ３は、ＩｏＴ中継装置２１に収容する測定源Ａ，Ｂ，ＣのＭＡＣ（Media Access Control）アドレスなどに基づいて生成可能である。測定時刻情報ＭＴは、ＩｏＴ中継装置２１における通算秒（積算秒）または標準時刻に基づいて生成され、厳密には収集（受信）した時刻情報である。
また、共通フォーマットの測定データＤＤは、ＩｏＴ中継装置２１を特定する送信元情報ＳＡ、及びクラウドコンピューティングシステム３を特定する宛先情報ＤＳを更に付加され（図３には図示省略）、ＩＰパケット形態でクラウドコンピューティングシステム３にリアルタイムに送信される。
後に詳述するように、各デバイスネットワーク２の各ＩｏＴ中継装置２１から送信されてクラウドコンピューティングシステム３において受信された共通フォーマットの測定データＤＤは、クラウドコンピューティングシステム３の測定データベースにおいて、論理的なトリー形態を採る階層構造で格納（集積）されることになる。
上述したＩｏＴ中継装置２１は、ハードウェア構成として、次の要素を含んでいる。つまり、プロセッサとしてのＣＰＵ（Central Processing Unit）と、作業用メモリとしてのＲＡＭ（Random Access Memory）と、立ち上げのためのブートプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備える。
また、ＩｏＴ中継装置２１は、ＯＳ（Operating System）、アプリケーションプログラム、及び各種情報（データを含む）を書換え可能に格納する不揮発性のフラッシュメモリとしてのディスクと、通信制御部と、ＮＩＣ（Network Interface Card）などの通信インタフェース部などとを備える。これらのハードウェア構成は、当業者が容易に理解でき、実施可能であるので、この構成の図示を省略している。
上述した各機能を論理的に実現するには、フラッシュメモリに処理プログラムをアプリケーションプログラムとしてインストールしておく。そして、ＩｏＴ中継装置２１においては、電源投入を契機に、プロセッサ（ＣＰＵ）がこの処理プログラムをＲＡＭに常時展開して実行する。
クラウドコンピューティングシステム３は、クラウド提供事業者が維持・管理するクラウドサーバコンピュータであり、ＩｏＴハブ３１及びＳａａＳ型クラウド３２を備える。
このクラウドコンピューティングシステム３においては、ＩｏＴハブ３１は、第１通信ネットワーク５を介して、クラウド利用事業者の複数の製造現場に対応する複数（Ｎ個）のデバイスネットワーク２に接続される。
一般に、クラウドコンピューティングシステムが提供するクラウドサービスには、サービスとしてのソフトウェア（サース：ＳａａＳ（Software as a Service））、サービスとしてのプラットフォーム（パース：ＰａａＳ（Platform as a Service））、及びサービスとしてのインフラストラクチャ（イァース：ＩａａＳ（Infrastructure as a Service））がある。
ここで、ＳａａＳクラウドサービスは最上位のアプリケーションソフトウェア（Applications）までを提供する。ＰａａＳクラウドサービスは、アプリケーションソフトウェアが稼動するためのハードウェア（Hardware）、オペレーティングシステム（Operating System）、及びミドルウェア（Middleware）を含むプラットフォーム（Platform）一式を提供する。ＩａａＳクラウドサービスはハードウェア（ＣＰＵ、ストレージ）及びオペレーティングシステムを含むインフラストラクチャを提供する。
このクラウドコンピューティングシステム３においては、図４に詳細を示すように、ＳａａＳ型クラウド３２を採用する。ＳａａＳ型クラウド３２は、各ＩｏＴ中継装置２１からリアルタイムに送信された共通フォーマットの測定データＤＤを第１通信ネットワーク５及びＩｏＴハブ３１を介して受信する。そして、ＳａａＳ型クラウド３２は、受信した共通フォーマットの測定データＤＤを集積処理及び集計分析処理する。
また、ＳａａＳ型クラウド３２は、集積処理した共通フォーマットの測定データＤＤの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末４から表示要求があったときは、表示処理結果を第２通信ネットワーク６を介して閲覧者利用端末４に送信する。
更に詳述すると、各デバイスネットワーク２の各ＩｏＴ中継装置２１から送信されてクラウドコンピューティングシステム３に受信された共通フォーマットの測定データＤＤは、ＳａａＳ型クラウド３２の集積処理により、測定データベースＤＢ１において、図５及び図６に例示するように、論理的なトリー形態を採る階層構造で格納（集積）される。
つまり、ＳａａＳ型クラウド３２は、受信した共通フォーマットの測定データＤＤの集積処理により、測定データベースＤＢ１において、利用事業者識別情報ＩＤ１−拠点識別情報ＩＤ２−測定源識別情報ＩＤ３の階層に対応して、拠点Ｘ，Ｙ，Ｚ毎の測定源Ａ，Ｂ，Ｃにおける測定値ＭＶ及び測定時刻情報ＭＴを順次集積する。
したがって、共通フォーマットの測定データＤＤは、測定データベースＤＢ１において、利用事業者識別情報ＩＤ１を始点とし、拠点識別情報ＩＤ２及び測定源識別情報ＩＤ３を分岐点とし、測定値ＭＶ及び測定時刻情報ＭＴを終点とする、論理的なトリー形態を採る階層構造として捉えることができる。
ＳａａＳ型クラウド３２は、集積処理された測定データベースＤＢ１における共通フォーマットの測定データＤＤを集計分析処理するとき、拠点Ｘ，Ｙ，Ｚ毎の測定源Ａ，Ｂ，Ｃにおける測定値ＭＶ及び測定時刻情報ＭＴを統計的工程管理（ＳＰＣ：Statistical Process Control）分析により処理する。
また、ＳａａＳ型クラウド３２は、集計分析処理するとき、拠点Ｘ，Ｙ，Ｚ間の測定源Ａ，Ｂ，Ｃにおける測定値ＭＶ及び測定時刻情報ＭＴを統合した後、ＳＰＣ分析により処理する。この統合のために、ＳａａＳ型クラウド３２は、拠点Ｘ，Ｙ，Ｚ間の測定源Ａ，Ｂ，Ｃにおける測定値ＭＶが関連することを測定値ＭＶに含まれている測定単位に基づいて認識する。図６には、拠点Ｘの測定源Ａ（ＩＤ３−Ａ）と、拠点Ｙの測定源Ａ（ＩＤ３−Ａ）と、拠点Ｚの測定源Ｂ（ＩＤ３−Ｂ）とにおける測定値ＭＶが統合対象として関連することを例示している。
なお、ＳａａＳ型クラウド３２は、測定単位に基づく認識が適用できない場合、予め定められた統合定義に基づいて、拠点Ｘ，Ｙ，Ｚ間の測定源Ａ，Ｂ，Ｃにおける測定値ＭＶの関連を認識する。この統合定義には、拠点Ｘ，Ｙ，Ｚ毎の測定源Ａ，Ｂ，Ｃの測定器２２Ａ，２２Ｂ，２２Ｃの種別、つまり寸法測定器、重量測定器、硬度測定器などに応じて、拠点Ｘ，Ｙ，Ｚ間の測定源Ａ，Ｂ，Ｃを関連づけて予め設定（登録）しておく。
ここで、ＳａａＳ型クラウド３２が採用するＳＰＣ分析は、統計学及びグラフを利用して、工程の監視及び工程の可視化を行う手法である。ＳＰＣ分析では、管理図（Ｘｂａｒ−Ｒ管理図、Ｘｂａｒ−σ管理図など）、ヒストグラム、ランチャート、箱ひげ、散布図などのグラフや、工程能力指数（Process Capability Index）Ｃｐ及び工程性能指数（Process Performance Index）Ｐｐなどの統計量を一画面に表示可能である。これにより、工程に関する多くの品質解析情報を一画面から得ることを可能にする。
ＳａａＳ型クラウド３２は、測定データベースＤＢ１に集積した共通フォーマットの測定データＤＤを閲覧者利用端末４に対してグラフ表示、データ表示、及びモニタリング表示可能なように、ＳＰＣ分析により集計分析処理すると共に、集計分析処理の結果をデータベース（図示省略）に格納する。
ＳａａＳ型クラウド３２は、閲覧者利用端末４からの表示要求に応じて、集計分析処理の結果をグラフ表示するときは、ヒストグラム、ランチャート、管理図などのグラフを表示処理結果として表示させる（図７参照）。
また、ＳａａＳ型クラウド３２は、閲覧者利用端末４からの表示要求に応じて、集計分析処理の結果をデータ表示するときは、平均値、最大値、最小値、標準偏差、３σ、工程能力指数Ｃｐなどのデータを表示処理結果（レポート）として表示させる（図７参照）。
さらに、ＳａａＳ型クラウド３２は、閲覧者利用端末４からの表示要求に応じて、集計分析処理の結果をモニタリング表示するときは、ランチャートなどを表示処理結果として表示させる（図７参照）。
なお、閲覧者利用端末４からの表示要求には、測定源選択、グラフ選択、データ選択、期間選択などの指定が含まれる。モニタリング表示についての表示要求には、リアルタイム表示、２４時間遡り表示、１，５００件遡り表示などの指定が更に含まれる（図７，図８参照）。
モニタリング表示においては、ＳａａＳ型クラウド３２は、集計分析処理の結果の常時監視を行い、予め定めた限界閾値（例えば、プラス公差、マイナス公差）を越えた場合には、対応のグラフ表示箇所（ドット）を赤色表示すると共に、アラート通知（例えば、公差を外れました！！）を可視表示により行う（図９参照）。この場合、ＳａａＳ型クラウド３２は、対応の測定源の状態を赤色点滅により画面表示してもよい。なお、アラート通知トリガの閾値として、３σ越え、測定値差越えなどを設定してもよい。
また、モニタリング表示においては、アラート通知トリガの閾値として限界閾値接近閾値を設定しておき、ＳａａＳ型クラウド３２は、集計分析処理の結果の常時監視を行い、限界閾値接近閾値（例えば、プラス公差の近傍、マイナス公差の近傍）を越えた場合には、事前アラート通知（例えば、公差を外れそうです！！）を可視表示により行ってもよい。この場合、ＳａａＳ型クラウド３２は、上記同様に、赤色表示及び赤色点滅により表示してもよい。つまり、ＳａａＳ型クラウド３２は、測定データベースＤＢ１に集積した共通フォーマットの測定データＤＤの集計分析処理の結果に基づいて、工程異常（品質異常）の発生を事前予測することになる。
上述したように、クラウドコンピューティングシステム３のＳａａＳ型クラウド３２は、複数のＩｏＴ中継装置２１からそれぞれ送信される共通フォーマットの測定データＤＤを受信し、測定データベースＤＢ１に階層構造で集積処理する機能と、集積処理した共通フォーマットの測定データＤＤを統合対象毎に集計分析処理する機能と、共通フォーマットの測定データＤＤの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末４からの表示要求に応じて、表示処理結果を閲覧者利用端末４に送信する機能とを含む。
ＳａａＳ型クラウド３２において、上述した各機能を論理的に実現するには、フラッシュメモリに処理プログラムをアプリケーションプログラムとしてインストールしておく。そして、ＳａａＳ型クラウド３２においては、電源投入を契機に、プロセッサ（ＣＰＵ）がこの処理プログラムをＲＡＭに常時展開して実行する。測定データベースＤＢ１などは、フラッシュメモリに構成され、予め定めたデータ蓄積量を保って更新される。
閲覧者利用端末４は、Ｗｅｂ（World Wide Web）ブラウザを有する、パーソナルコンピュータＰＣ、スマートフォンＳＰ、及びタブレットＴＢなどの端末であり、クラウド利用事業者の閲覧者によって利用される。
閲覧者利用端末４は、第２通信ネットワーク６を介し、クラウドコンピューティングシステム３に対して、共通フォーマットの測定データＤＤの表示処理結果を要求するための表示要求を送信する機能と、クラウドコンピューティングシステム３から表示処理結果を受信する機能と、受信した表示処理結果を表示する機能とを含む。クラウド利用事業者の閲覧者は、閲覧者利用端末４に表示された表示処理結果に基づいて、各拠点内の各工程の品質状況を把握し、必要な対策を採ることができる。
この閲覧者利用端末４のハードウェア構成は、当業者が容易に理解でき、実施可能であるので、図示及び説明を省略する。閲覧者利用端末４においては、上述した各機能を論理的に実現するには、フラッシュメモリに処理プログラムをアプリケーションプログラムとしてインストールしておく。そして、閲覧者利用端末４においては、電源投入または閲覧者による指示を契機に、プロセッサ（ＣＰＵ）がこの処理プログラムをＲＡＭに展開して実行する。
［測定ソリューションサービス提供処理］
次に、上述した測定ソリューションサービス提供システム１における動作について、図１、図１０及び関連図を併せ参照して説明する。図１０は上述した測定ソリューションサービス提供システム１における測定ソリューションサービス提供処理のシーケンスの一例を示す。なお、以下の説明では、不明確にならない限り通信ネットワーク５，６及びＩｏＴハブ３１の介在を省略する。
各ＩｏＴ中継装置２１においては、電源投入を契機に、処理プログラムが起動され、プロセッサ（ＣＰＵ）が次に述べる処理を遂行する。
［処理Ｓ８１（図１０参照）］複数の測定源Ａ，Ｂ，Ｃから送信された異なるフォーマットの測定データＡＡ，ＢＢ，ＣＣを収集する。
［処理Ｓ８２］収集した異なるフォーマットの測定データＡＡ，ＢＢ，ＣＣを共通フォーマットの測定データＤＤに変換する。共通フォーマットの測定データＤＤに変換するとき、利用事業者識別情報ＩＤ１、拠点識別情報ＩＤ２、測定源識別情報ＩＤ３、及び測定時刻情報ＭＴを付加する。
［処理Ｓ８３］クラウドコンピューティングシステム３に対して、共通フォーマットの測定データＤＤを送信する。共通フォーマットの測定データＤＤを送信するとき、ＩＰプロトコルに変換する。
また、クラウドコンピューティングシステム３のＳａａＳ型クラウド３２においては、電源投入を契機に、処理プログラムが起動され、プロセッサ（ＣＰＵ）が次に述べる処理を遂行する。
［処理Ｓ９１（図１０参照）］各ＩｏＴ中継装置２１から送信された共通フォーマットの測定データＤＤを受信する。
［処理Ｓ９２］受信した共通フォーマットの測定データＤＤを測定データベースＤＢ１に階層構造で集積処理する。
［処理Ｓ９３］集積処理した共通フォーマットの測定データＤＤを統合対象毎に集計分析処理する。
［処理Ｓ９４］共通フォーマットの測定データＤＤの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末４からの表示要求に応じて、表示処理結果を閲覧者利用端末４に送信する。
さらに、閲覧者利用端末４においては、電源投入または閲覧者による指示を契機に、処理プログラムが起動され、プロセッサ（ＣＰＵ）が次に述べる処理を遂行する。
［処理Ｓ１０１（図１０参照）］クラウドコンピューティングシステム３に対して、共通フォーマットの測定データＤＤの表示処理結果を要求するための表示要求を送信する。
［処理Ｓ１０２］クラウドコンピューティングシステム３から表示処理結果を受信する。
［処理Ｓ１０３］受信した表示処理結果を表示する。
［一実施の形態の効果］
上述した一実施の形態の測定ソリューションサービス提供システム１は、ＩｏＴ技術とクラウドコンピューティング技術との連携により、共通フォーマットの測定データＤＤをクラウドコンピューティングシステム３に集積し、集計分析処理及び表示処理することにより、いつでも、どこでも、ものづくり拠点（現場）における各工程の品質状況を把握可能な画期的な測定ソリューションサービスをクラウド利用事業者に対して提供することができる。
また、この測定ソリューションサービス提供システム１においては、クラウドコンピューティングシステム３は、拠点毎に配置される複数のＩｏＴ中継装置２１からそれぞれ送信される共通フォーマットの測定データＤＤを処理するので、ＳａａＳ型クラウド３２のアプリケーションソフトウェアの負担を軽減し、処理能力を高めることができる。
［変形例］
上述した一実施の形態における処理はコンピュータで実行可能なプログラムとして提供され、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスクなどの非一時的コンピュータ可読記録媒体、さらには通信回線を経て提供可能である。
また、上述した一実施の形態における各処理はその任意の複数または全てを選択し組合せて実施することもできる。
１ 測定ソリューションサービス提供システム
２ デバイスネットワーク
３ クラウドコンピューティングシステム
４ 閲覧者利用端末
５ 第１通信ネットワーク
６ 第２通信ネットワーク
２１ ＩｏＴ中継装置
２２Ａ 測定器
２２Ｂ 測定器
２２Ｃ 測定器
２３Ａ 無線送信機
２３Ｂ 無線送信機
２４ 無線受信機
３１ ＩｏＴハブ
３２ ＳａａＳ型クラウド
ＤＢ１ 測定データベース

Claims (17)

  1. 製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置され、前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信されるそれぞれ異なるフォーマットの測定データを収集する手段と、
    収集した前記異なるフォーマットの測定データを共通フォーマットの測定データに変換する手段と、
    変換した前記共通フォーマットの測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記共通フォーマットの測定データを送信する手段と、
    を含み、前記拠点毎に配置される複数のＩｏＴ中継装置と；
    前記拠点毎に配置される複数のＩｏＴ中継装置からそれぞれ送信される前記共通フォーマットの測定データを受信し、測定データベースに論理的なトリー形態を採る階層構造で集積処理する手段と、
    集積処理した前記共通フォーマットの測定データを前記拠点毎に集計分析処理すると共に、前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する手段と、
    前記共通フォーマットの測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信する手段と、
    を含むクラウドコンピューティングシステムと；を備え、
    前記共通フォーマットの測定データは、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報を始点とし、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報及び前記測定源を特定する識別情報を分岐点とし、前記測定源における測定値及び測定時刻情報を終点とする、前記論理的なトリー形態を採る階層構造で前記測定データベースに集積され、
    前記クラウドコンピューティングシステムにおける前記集計分析処理する手段は、前記論理的なトリー形態を採る階層構造の終点として前記測定データベースに集積されている前記測定源における測定値について、同一始点配下の前記拠点間の関連性を前記測定値の測定単位または前記測定源の種別に基づいて認識することにより、前記測定データを前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する、
    測定ソリューションサービス提供システム。
  2. 前記異なるフォーマットの測定データは、他と異なるデータ長であり、項目として、前記測定源における測定値を少なくとも含み、
    前記共通フォーマットの測定データは、予め定めたデータ長であり、予め定めた項目として、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報、前記測定源を特定する識別情報、前記測定源における測定値、及び測定時刻情報を少なくとも含む、
    請求項１記載の測定ソリューションサービス提供システム。
  3. 前記共通フォーマットの測定データは、前記閲覧者利用端末に対して、グラフ表示、データ表示及びモニタリング表示を選択的に可能なように、統計的工程管理分析により集計分析処理される、
    請求項１または２記載の測定ソリューションサービス提供システム。
  4. 前記クラウドコンピューティングシステムは、前記モニタリング表示においては、前記集計分析処理の結果の常時監視を行い、予め定めた閾値を越えた場合、アラート通知を可視表示により行う手段を更に含む、
    請求項３記載の測定ソリューションサービス提供システム。
  5. 前記クラウドコンピューティングシステムは、前記モニタリング表示においては、前記集計分析処理の結果の常時監視を行い、予め定めた限界閾値に対する接近閾値を越えた場合、事前アラート通知を可視表示により行う手段を更に含む、
    請求項３記載の測定ソリューションサービス提供システム。
  6. 前記複数の測定源は測定器をそれぞれ含み、
    前記クラウドコンピューティングシステムはＳａａＳ型クラウドであり、
    前記ＩｏＴ中継装置はＩｏＴゲートウェイであり、
    前記通信ネットワークはＩＰネットワークである、
    請求項１記載の測定ソリューションサービス提供システム。
  7. 製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置され、前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信されるそれぞれ異なるフォーマットの測定データを収集するステップと、
    収集した前記異なるフォーマットの測定データを共通フォーマットの測定データに変換するステップと、
    変換した前記共通フォーマットの測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記共通フォーマットの測定データを送信するステップとを、
    前記拠点毎に配置される複数のＩｏＴ中継装置がそれぞれ処理し；
    前記拠点毎に配置される複数のＩｏＴ中継装置からそれぞれ送信される前記共通フォーマットの測定データを受信し、測定データベースに論理的なトリー形態を採る階層構造で集積処理するステップと、
    集積処理した前記共通フォーマットの測定データを前記拠点毎に集計分析処理すると共に、前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理するステップと、
    前記共通フォーマットの測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信するステップとを、
    クラウドコンピューティングシステムが処理し；
    前記共通フォーマットの測定データは、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報を始点とし、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報及び前記測定源を特定する識別情報を分岐点とし、前記測定源における測定値及び測定時刻情報を終点とする、前記論理的なトリー形態を採る階層構造で前記測定データベースに集積され、
    前記クラウドコンピューティングシステムにおける前記集計分析処理するステップは、前記論理的なトリー形態を採る階層構造の終点として前記測定データベースに集積されている前記測定源における測定値について、同一始点配下の前記拠点間の関連性を前記測定値の測定単位または前記測定源の種別に基づいて認識することにより、前記測定データを前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する、
    測定ソリューションサービス提供方法。
  8. 前記異なるフォーマットの測定データは、他と異なるデータ長であり、項目として、前記測定源における測定値を少なくとも含み、
    前記共通フォーマットの測定データは、予め定めたデータ長であり、予め定めた項目として、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報、前記測定源を特定する識別情報、前記測定源における測定値、及び測定時刻情報を少なくとも含む、
    請求項７記載の測定ソリューションサービス提供方法。
  9. 前記共通フォーマットの測定データは、前記閲覧者利用端末に対して、グラフ表示、データ表示及びモニタリング表示を選択的に可能なように、統計的工程管理分析により集計分析処理される、
    請求項７または８記載の測定ソリューションサービス提供方法。
  10. 前記クラウドコンピューティングシステムは、前記モニタリング表示においては、前記集計分析処理の結果の常時監視を行い、予め定めた閾値を越えた場合、アラート通知を可視表示により行うステップを更に含む、
    請求項９記載の測定ソリューションサービス提供方法。
  11. 前記クラウドコンピューティングシステムは、前記モニタリング表示においては、前記集計分析処理の結果の常時監視を行い、予め定めた限界閾値に対する接近閾値を越えた場合、事前アラート通知を可視表示により行うステップを更に含む、
    請求項９記載の測定ソリューションサービス提供方法。
  12. 製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置され、前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信されるそれぞれ異なるフォーマットの測定データを収集する手段と、
    収集した前記異なるフォーマットの測定データを共通フォーマットの測定データに変換する手段と、
    変換した前記共通フォーマットの測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記共通フォーマットの測定データを送信する手段と、
    をそれぞれ含む複数のＩｏＴ中継装置と連携するクラウドコンピューティングシステムであって；
    前記拠点毎に配置される前記複数のＩｏＴ中継装置からそれぞれ送信される前記共通フォーマットの測定データを受信し、測定データベースに論理的なトリー形態を採る階層構造で集積処理する手段と、
    集積処理した前記共通フォーマットの測定データを前記拠点毎に集計分析処理すると共に、前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する手段と、
    前記共通フォーマットの測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信する手段と、を備え、
    前記共通フォーマットの測定データは、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報を始点とし、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報及び前記測定源を特定する識別情報を分岐点とし、前記測定源における測定値及び測定時刻情報を終点とする、前記論理的なトリー形態を採る階層構造で前記測定データベースに集積され、
    前記集計分析処理する手段は、前記論理的なトリー形態を採る階層構造の終点として前記測定データベースに集積されている前記測定源における測定値について、同一始点配下の前記拠点間の関連性を前記測定値の測定単位または前記測定源の種別に基づいて認識することにより、前記測定データを前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する、
    クラウドコンピューティングシステム。
  13. 製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置され、前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信されるそれぞれ異なるフォーマットの測定データを収集する手段と、
    収集した前記異なるフォーマットの測定データを共通フォーマットの測定データに変換する手段と、
    変換した前記共通フォーマットの測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記共通フォーマットの測定データを送信する手段と、
    をそれぞれ含む複数のＩｏＴ中継装置と連携するクラウドコンピューティングシステムを、
    前記拠点毎に配置される前記複数のＩｏＴ中継装置からそれぞれ送信される前記共通フォーマットの測定データを受信し、測定データベースに論理的なトリー形態を採る階層構造で集積処理する手段と、
    集積処理した前記共通フォーマットの測定データを前記拠点毎に集計分析処理すると共に、前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する手段と、
    前記共通フォーマットの測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信する手段として機能させ、
    前記共通フォーマットの測定データは、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報を始点とし、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報及び前記測定源を特定する識別情報を分岐点とし、前記測定源における測定値及び測定時刻情報を終点とする、前記論理的なトリー形態を採る階層構造で前記測定データベースに集積され、
    前記集計分析処理する手段は、前記論理的なトリー形態を採る階層構造の終点として前記測定データベースに集積されている前記測定源における測定値について、同一始点配下の前記拠点間の関連性を前記測定値の測定単位または前記測定源の種別に基づいて認識することにより、前記測定データを前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する、
    測定ソリューションサービス提供プログラム。
  14. 製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置されて前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信される測定データを収集する手段と、
    収集した前記測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記測定データを送信する手段と、
    を含み、ＩｏＴゲートウェイとして機能し、前記拠点毎に配置される複数の中継装置と；
    前記拠点毎に配置される複数の中継装置からそれぞれ送信される前記測定データを受信し、測定データベースに論理的なトリー形態を採る階層構造で集積処理する手段と、
    集積処理した前記測定データを前記拠点毎に集計分析処理すると共に、前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する手段と、
    前記測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信する手段と、
    を含むクラウドコンピューティングシステムと；を備え、
    前記測定データは、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報を始点とし、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報及び前記測定源を特定する識別情報を分岐点とし、前記測定源における測定値及び測定時刻情報を終点とする、前記論理的なトリー形態を採る階層構造で前記測定データベースに集積され、
    前記クラウドコンピューティングシステムにおける前記集計分析処理する手段は、前記論理的なトリー形態を採る階層構造の終点として前記測定データベースに集積されている前記測定源における測定値について、同一始点配下の前記拠点間の関連性を前記測定値の測定単位または前記測定源の種別に基づいて認識することにより、前記測定データを前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する、
    測定ソリューションサービス提供システム。
  15. 製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置されて前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信される測定データを収集するステップと、
    収集した前記測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記測定データを送信するステップとを、
    ＩｏＴゲートウェイとして機能し、前記拠点毎に配置される複数の中継装置がそれぞれ処理し；
    前記拠点毎に配置される複数の中継装置からそれぞれ送信される前記測定データを受信し、測定データベースに論理的なトリー形態を採る階層構造で集積処理するステップと、
    集積処理した前記測定データを前記拠点毎に集計分析処理すると共に、前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理するステップと、
    前記測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信するステップとを、
    クラウドコンピューティングシステムが処理し；
    前記測定データは、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報を始点とし、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報及び前記測定源を特定する識別情報を分岐点とし、前記測定源における測定値及び測定時刻情報を終点とする、前記論理的なトリー形態を採る階層構造で前記測定データベースに集積され、
    前記クラウドコンピューティングシステムにおける前記集計分析処理するステップは、前記論理的なトリー形態を採る階層構造の終点として前記測定データベースに集積されている前記測定源における測定値について、同一始点配下の前記拠点間の関連性を前記測定値の測定単位または前記測定源の種別に基づいて認識することにより、前記測定データを前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する、
    測定ソリューションサービス提供方法。
  16. 製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置されて前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信される測定データを収集する手段と、
    収集した前記測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記測定データを送信する手段と、
    をそれぞれ含み、ＩｏＴゲートウェイとして機能する複数の中継装置と連携するクラウドコンピューティングシステムであって；
    前記拠点毎に配置される前記複数の中継装置からそれぞれ送信される前記測定データを受信し、測定データベースに論理的なトリー形態を採る階層構造で集積処理する手段と、
    集積処理した前記測定データを前記拠点毎に集計分析処理すると共に、前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する手段と、
    前記測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信する手段と、を備え、
    前記測定データは、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報を始点とし、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報及び前記測定源を特定する識別情報を分岐点とし、前記測定源における測定値及び測定時刻情報を終点とする、前記論理的なトリー形態を採る階層構造で前記測定データベースに集積され、
    前記集計分析処理する手段は、前記論理的なトリー形態を採る階層構造の終点として前記測定データベースに集積されている前記測定源における測定値について、同一始点配下の前記拠点間の関連性を前記測定値の測定単位または前記測定源の種別に基づいて認識することにより、前記測定データを前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する、
    クラウドコンピューティングシステム。
  17. 製造現場対応の拠点内の各工程に分散配置されて前記各工程の品質状況を測定する複数の測定源から送信される測定データを収集する手段と、
    収集した前記測定データの処理を要求するために、通信ネットワークを介して、前記測定データを送信する手段と、
    をそれぞれ含み、ＩｏＴゲートウェイとして機能する複数の中継装置と連携するクラウドコンピューティングシステムを、
    前記拠点毎に配置される前記複数の中継装置からそれぞれ送信される前記測定データを受信し、測定データベースに論理的なトリー形態を採る階層構造で集積処理する手段と、
    集積処理した前記測定データを前記拠点毎に集計分析処理すると共に、前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する手段と、
    前記測定データの集計分析処理の結果を表示処理し、閲覧者利用端末からの表示要求に応じて、表示処理結果を前記閲覧者利用端末に送信する手段として機能させ、
    前記測定データは、前記クラウドコンピューティングシステムの利用事業者を特定する識別情報を始点とし、前記製造現場対応の拠点を特定する識別情報及び前記測定源を特定する識別情報を分岐点とし、前記測定源における測定値及び測定時刻情報を終点とする、前記論理的なトリー形態を採る階層構造で前記測定データベースに集積され、
    前記集計分析処理する手段は、前記論理的なトリー形態を採る階層構造の終点として前記測定データベースに集積されている前記測定源における測定値について、同一始点配下の前記拠点間の関連性を前記測定値の測定単位または前記測定源の種別に基づいて認識することにより、前記測定データを前記拠点間の統合対象毎に集計分析処理する、
    測定ソリューションサービス提供プログラム。
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