JP6888291B2 - Process monitoring device, process monitoring system and program - Google Patents
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Description
本発明は、プロセス監視装置、プロセス監視システム及びプログラムに関する。 The present invention relates to process monitoring devices, process monitoring systems and programs.
従来、制御システム等を有するプラントにおいて、プラントに設置される設備等の異常を検知する方法が知られている。 Conventionally, in a plant having a control system or the like, a method of detecting an abnormality of equipment or the like installed in the plant has been known.
例えば、プロセス監視診断装置が、最初に、プロセスデータ又は時系列データを属性情報に基づいてクラス分けして、日常パターンと、非日常パターンとに分類する。次に、プロセス監視診断装置は、非日常パターンに基づいて異常診断モデルを作成する。さらに、プロセス監視診断装置は、日常パターンに対する乖離度を抽出する。そして、プロセス監視診断装置は、乖離度を異常診断モデルに適用し、異常を検出する用のデータと、閾値とを比較して、データが示す値が閾値を超えるか否かに基づいて異常レベルを判定する。このようにして、プラント管理者等に、どのようなアクションを起こせばよいかを判断する指針を与える方法が知られている（例えば、特許文献１等）。
For example, the process monitoring and diagnostic apparatus first classifies the process data or the time series data based on the attribute information, and classifies the process data into the daily pattern and the extraordinary pattern. Next, the process monitoring and diagnostic apparatus creates an abnormality diagnosis model based on an extraordinary pattern. Further, the process monitoring and diagnostic apparatus extracts the degree of deviation from the daily pattern. Then, the process monitoring and diagnostic apparatus applies the degree of deviation to the abnormality diagnosis model, compares the data for detecting the abnormality with the threshold value, and determines the abnormality level based on whether or not the value indicated by the data exceeds the threshold value. To judge. In this way, there is known a method of giving a guideline for determining what kind of action should be taken to a plant manager or the like (for example,
一般に、プラントは複雑な構造であり、定常運転をしながら、ある部分（例えばボイラ）のみを操作（例えばバルブの開け閉め）することが通常である。しかし、特許文献１ではプラントの複数の要素状態（例えば「定常運転」と「ボイラのバルブ操作」）を分離することができず、一つの複合状態（「定常運転しながらボイラのバルブ操作」）として分類するので、個々の要素状態（「ボイラのバルブ操作」）のみの異常を抽出することが出来なかった。
In general, a plant has a complicated structure, and it is usual to operate only a certain part (for example, a boiler) (for example, opening and closing a valve) while performing steady operation. However, in
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、個別の要素状態を考慮してプロセス監視を行うことを目的とする。 The present invention has been made in view of such a problem, and an object of the present invention is to monitor a process in consideration of individual element states.
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一実施形態における、プラントで行われるプロセスを監視するプロセス監視装置は、
前記プロセスで用いる物理量及び前記物理量が計測された計測時刻を少なくとも示す運転データを記憶する第１記憶部と、
前記プロセスにおいて、過去に発生した過去イベントの内容及びイベント発生時刻を少なくとも示すログデータを記憶する第２記憶部と、
前記運転データ又は前記ログデータを所定の時間単位ごとに分割してデータ系列を生成するデータ生成部と、
前記プロセスにおける要素状態を構成する構成要素及び前記構成要素のそれぞれの構成割合を抽出する抽出部と、
前記データ系列に含まれる前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合を分析する分析部と、
前記運転データ又は前記ログデータのうち、所定期間内に取得された比較用データ系列と同一又は類似の前記データ系列を検索する検索部と
を含む。
In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the process monitoring device for monitoring the process performed in the plant according to the embodiment of the present invention is
A first storage unit that stores at least the physical quantity used in the process and the operation data indicating the measurement time at which the physical quantity was measured, and
In the process, a second storage unit that stores at least log data indicating the contents of past events that have occurred in the past and the event occurrence time, and
A data generation unit that divides the operation data or the log data into predetermined time units to generate a data series, and
A component that constitutes an element state in the process and an extraction unit that extracts each component ratio of the component,
An analysis unit that analyzes each of the element states and the component states included in the data series, and an analysis unit.
The operation data or the log data includes a search unit for searching the data series that is the same as or similar to the comparison data series acquired within a predetermined period.
本発明によれば、個別の要素状態を考慮してプロセス監視を行うことができる。 According to the present invention, process monitoring can be performed in consideration of individual element states.
本発明の実施形態を以下の順序で説明する。
１．第１実施形態の全体構成例
２．第１実施形態に係るプロセス監視装置のハードウェア構成例
３．第１実施形態に係るプロセス監視装置による全体処理例
４．第１実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例
５．第２実施形態に係るプロセス監視装置による全体処理例
６．第２実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例
７．第３実施形態に係るプロセス監視装置による全体処理例
８．第３実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例
９．第４実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例
１０．第５実施形態に係るプロセス監視装置による全体処理例
１１．第５実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例
（第１実施形態）
≪ １．第１実施形態の全体構成例 ≫
図１は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置を用いる全体構成の一例を示すシステム図である。例えば、図示するように、プロセス監視装置１０を用いたプロセス監視システム１は、プラントを監視する。具体的には、例えば、プロセス監視システム１は、プロセス監視装置１０と、入出力装置１１と、制御装置１２と、運転データを記憶する第１データベースＤＢ１と、ログデータを記憶する第２データベースＤＢ２とを有する。
Embodiments of the present invention will be described in the following order.
1. 1. Overall configuration example of the
(First Embodiment)
≪ 1. Overall configuration example of the first embodiment ≫
FIG. 1 is a system diagram showing an example of an overall configuration using the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. For example, as shown in the figure, the
プロセス監視装置１０は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）又はＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）等の情報処理装置である。なお、プロセス監視装置１０の具体例は、後述する。
The
入出力装置１１は、いわゆるＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端末等である。すなわち、入出力装置１１によって、プロセス監視システム１が有する各装置に対して、オペレータは、操作を入力したり、又は、処理結果を表示させたりすることができる。
The input /
制御装置１２は、プラント又はプラントが有する機器を制御する装置である。なお、制御装置１２は、複数あってもよい。また、制御装置１２は、センサを有し、プラント内における物理量等を計測する。工場等のプラントでは、具体的には、物理量は、例えば、温度、圧力、速度、モータの回転数、電力量又は寸法等である。このように、センサによって計測される物理量又はアクチュエータ等の機器が動作した結果を示す物理量は、計測された時刻（以下「計測時刻」という。）に関連付けされて、第１データベースＤＢ１に、データ（以下「運転データ」という。）として記憶される。
The
プラントは、例えば、以下のような構成である。 The plant has, for example, the following configuration.
図２は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置が監視するプラント及びプロセスの一例を示す図である。以下、図示するように、プラントが有するタンクＴＫにおいて、２種類の物質を流入、混合及び加熱するプロセスが行われる例で説明する。 FIG. 2 is a diagram showing an example of a plant and a process monitored by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. Hereinafter, as illustrated, an example in which a process of inflowing, mixing, and heating two types of substances is performed in a tank TK of a plant will be described.
具体的には、まず、プロセスが開始されると、タンクＴＫに、水ＷＡと、原料ＭＴとが流入されるとする。そして、水ＷＡをタンクＴＫに流入するには、まず、プラントは、第１バルブＢ１を開くように制御する。第１バルブＢ１が開かれた後、プラントは、第１ポンプＰＵ１を稼動させる。このようにすると、第１ポンプＰＵ１によって、水ＷＡがタンクＴＫに注がれる。また、このようにしてタンクＴＫに流入する水ＷＡの流量（以下「第１流量ＰＱ１」という。）は、流量計等によって計測される。 Specifically, first, when the process is started, it is assumed that water WA and raw material MT flow into the tank TK. Then, in order to allow the water WA to flow into the tank TK, the plant first controls to open the first valve B1. After the first valve B1 is opened, the plant operates the first pump PU1. In this way, the water WA is poured into the tank TK by the first pump PU1. Further, the flow rate of the water WA flowing into the tank TK in this way (hereinafter referred to as "first flow rate PQ1") is measured by a flow meter or the like.
水ＷＡと同様に、原料ＭＴも、プロセスが開始されると、タンクＴＫに流入するように制御される。具体的には、まず、プラントは、第２バルブＢ２を開くように制御する。第２バルブＢ２が開かれた後、プラントは、第２ポンプＰＵ２を稼動させる。このようにすると、第２ポンプＰＵ２によって、原料ＭＴがタンクＴＫに注がれる。また、このようにしてタンクＴＫに流入する原料ＭＴの流量（以下「第２流量ＰＱ２」という。）は、流量計等によって計測される。 Like the water WA, the raw material MT is also controlled to flow into the tank TK when the process is started. Specifically, first, the plant controls to open the second valve B2. After the second valve B2 is opened, the plant operates the second pump PU2. In this way, the raw material MT is poured into the tank TK by the second pump PU2. Further, the flow rate of the raw material MT flowing into the tank TK in this way (hereinafter referred to as "second flow rate PQ2") is measured by a flow meter or the like.
そして、所定量の水ＷＡ及び原料ＭＴが流入されると、プラントは、第１ポンプＰＵ１及び第２ポンプＰＵ２をそれぞれ停止させる。さらに、プラントは、第１バルブＢ１及び第２バルブＢ２を閉じるように制御する。このようにすると、水ＷＡ及び原料ＭＴを流入させるプロセスが終了する。 Then, when a predetermined amount of water WA and raw material MT flow in, the plant stops the first pump PU1 and the second pump PU2, respectively. Further, the plant controls to close the first valve B1 and the second valve B2. In this way, the process of inflowing the water WA and the raw material MT is completed.
例えば、プラントでは、第１流量ＰＱ１と、第２流量ＰＱ２とを合わせた水位（以下「水位ＷＡＬ」という。）が、水位計等によって計測される。そして、水位ＷＡＬがあらかじめ設定される水位以上になると、プラントは、水ＷＡ及び原料ＭＴを流入させるプロセスを終了させたり、水ＷＡと、原料ＭＴとを混合させるプロセスを開始させたりする。 For example, in a plant, the water level (hereinafter referred to as "water level WAL") obtained by combining the first flow rate PQ1 and the second flow rate PQ2 is measured by a water level gauge or the like. Then, when the water level WAL becomes equal to or higher than the preset water level, the plant ends the process of inflowing the water WA and the raw material MT, or starts the process of mixing the water WA and the raw material MT.
次に、所定量の水ＷＡ及び原料ＭＴが一定量、タンクＴＫに溜まると、プラントは、攪拌機ＡＧを回転させて、水ＷＡと、原料ＭＴとを混ぜ合わせるプロセスを開始する。このプロセスでは、プラントは、攪拌機ＡＧが回転する回転速度等を示す回転量ＲＳ（以下単に「回転量ＲＳ」という。）が所定の設定値となるように制御する。具体的には、まず、回転量ＲＳは、初期値が「０」である、すなわち、攪拌機ＡＧは、停止している初期要素状態であるとする。まず、プラントは、停止している攪拌機ＡＧを稼動させ、回転量ＲＳが設定値となるように制御する。 Next, when a predetermined amount of water WA and raw material MT are accumulated in the tank TK, the plant starts the process of mixing the water WA and the raw material MT by rotating the stirrer AG. In this process, the plant controls the rotation amount RS (hereinafter, simply referred to as “rotation amount RS”) indicating the rotation speed at which the stirrer AG rotates to be a predetermined set value. Specifically, first, it is assumed that the initial value of the rotation amount RS is "0", that is, the stirrer AG is in the stopped initial element state. First, the plant operates a stopped stirrer AG and controls the rotation amount RS to be a set value.
そして、一定時間、プラントは、回転量ＲＳが設定値でほぼ維持されるように制御する。このように、攪拌機ＡＧが設定値で回転すると、プラントは、水ＷＡと、原料ＭＴとを混ぜ合わせることができる。 Then, for a certain period of time, the plant controls so that the rotation amount RS is substantially maintained at the set value. In this way, when the stirrer AG rotates at the set value, the plant can mix the water WA and the raw material MT.
次に、プラントは、タンクＴＫ内を加熱するプロセスを開始する。例えば、プラントは、ヒータＨＴによって、タンクＴＫ内にある水ＷＡと原料ＭＴの混合物の温度ＴＭＰが高くなるように、加熱する。また、温度ＴＭＰは、温度センサＴＰＳＥによって計測される。具体的には、まず、水ＷＡと、原料ＭＴとを混ぜ合わせるプロセスが開始されてから所定時間経過すると、プラントは、ヒータＨＴを稼動させる。そして、計測される温度ＴＭＰに基づいて、プラントは、ヒータＨＴによる加熱を強くしたり、弱くしたりする。 The plant then initiates the process of heating the inside of the tank TK. For example, the plant is heated by the heater HT so that the temperature TMP of the mixture of the water WA and the raw material MT in the tank TK becomes high. The temperature TMP is measured by the temperature sensor TPSE. Specifically, first, when a predetermined time has elapsed from the start of the process of mixing the water WA and the raw material MT, the plant operates the heater HT. Then, based on the measured temperature TMP, the plant increases or decreases the heating by the heater HT.
また、温度センサＴＰＳＥは、温度ＴＭＰがあらかじめ設定される閾値以上となると、「異常」であると判断し、アラームを発する。 Further, when the temperature TMP exceeds a preset threshold value, the temperature sensor TPSE determines that it is "abnormal" and issues an alarm.
以上のようなプロセスが行われるとする。なお、プラントで行われるプロセスは、バッチプロセスでもよく、連続プロセスでもよい。また、この例は、物理量が、第１流量ＰＱ１、第２流量ＰＱ２、回転量ＲＳ及び温度ＴＭＰの例である。 It is assumed that the above process is performed. The process performed in the plant may be a batch process or a continuous process. Further, in this example, the physical quantities are the first flow rate PQ1, the second flow rate PQ2, the rotation amount RS, and the temperature TMP.
そして、上記のようなプロセスでは、例えば、以下のように、イベントが発生したことになる。 Then, in the above process, for example, an event has occurred as follows.
図３は、本発明の第１実施形態におけるプロセスで発生するイベントの一例を示す図である。例えば、図２に示すプロセスでは、図示するような順序で、各イベントが発生したことになる。 FIG. 3 is a diagram showing an example of an event that occurs in the process according to the first embodiment of the present invention. For example, in the process shown in FIG. 2, each event occurs in the order shown in the figure.
具体的には、図示する例は、まず、水ＷＡ（図２参照）及び原料ＭＴ（図２参照）を流入させる流入プロセスにおいて、１０個のイベントが発生した例である。図示するように、流入プロセスでは、「第１バルブを開く」及び「第１ポンプを稼動」（以下「第１イベントＥ０１」及び「第２イベントＥ０２」という。）が発生すると、プラントは、水ＷＡをタンクＴＫ（図２参照）に流入することができる。 Specifically, the illustrated example is an example in which 10 events occur in the inflow process of inflowing water WA (see FIG. 2) and raw material MT (see FIG. 2). As shown in the figure, in the inflow process, when "open the first valve" and "operate the first pump" (hereinafter referred to as "first event E01" and "second event E02") occur, the plant is watered. WA can flow into the tank TK (see FIG. 2).
そして、水ＷＡをタンクＴＫに流入する際に、図示するように、「第１流量を計測」（以下「第３イベントＥ０３」という。）が発生すると、プラントは、流量計等によって、第１流量ＰＱ１（図２参照）の計測を開始する。 Then, when the "first flow rate is measured" (hereinafter referred to as "third event E03") occurs when the water WA flows into the tank TK, as shown in the figure, the plant uses a flow meter or the like to perform the first flow rate. The measurement of the flow rate PQ1 (see FIG. 2) is started.
次に、図示するように、「第１ポンプを停止」及び「第１バルブを閉める」（以下「第４イベントＥ０４」及び「第５イベントＥ０５」という。）が発生すると、プラントは、水ＷＡがタンクＴＫに流入するのを停止させることができる。 Next, as shown in the figure, when "stop the first pump" and "close the first valve" (hereinafter referred to as "fourth event E04" and "fifth event E05") occur, the plant causes the water WA. Can be stopped from flowing into the tank TK.
以上のように、第１イベントＥ０１乃至第５イベントＥ０５によって、プラントは、水ＷＡをタンクＴＫに流入する、流入プロセスを完了させる。 As described above, by the first event E01 to the fifth event E05, the plant completes the inflow process of flowing the water WA into the tank TK.
続いて、図示するように、「第２バルブを開く」及び「第２ポンプを稼動」（以下「第６イベントＥ０６」及び「第７イベントＥ０７」という。）が発生すると、プラントは、原料ＭＴをタンクＴＫに流入することができる。 Subsequently, as shown in the figure, when "opening the second valve" and "operating the second pump" (hereinafter referred to as "sixth event E06" and "seventh event E07") occur, the plant starts the raw material MT. Can flow into the tank TK.
水ＷＡと同様に、原料ＭＴをタンクＴＫに流入する際に、図示するように、「第２流量を計測」（以下「第８イベントＥ０８」という。）が発生すると、プラントは、流量計等によって、第２流量ＰＱ２（図２参照）の計測を開始する。 Similar to the water WA, when the "second flow rate is measured" (hereinafter referred to as "eighth event E08") occurs when the raw material MT flows into the tank TK as shown in the figure, the plant has a flow meter or the like. The measurement of the second flow rate PQ2 (see FIG. 2) is started.
次に、図示するように、「第２ポンプを停止」及び「第２バルブを閉める」（以下「第９イベントＥ０９」及び「第１０イベントＥ１０」という。）が発生すると、プラントは、原料ＭＴがタンクＴＫに流入するのを停止させることができる。 Next, as shown in the figure, when "stop the second pump" and "close the second valve" (hereinafter referred to as "9th event E09" and "10th event E10") occur, the plant starts the raw material MT. Can be stopped from flowing into the tank TK.
以上のように、第６イベントＥ０６乃至第１０イベントＥ１０によって、プラントは、原料ＭＴをタンクＴＫに流入する、流入プロセスを完了させる。 As described above, the sixth event E06 to the tenth event E10 complete the inflow process in which the raw material MT flows into the tank TK.
また、流入プロセスでは、水ＷＡ及び原料ＭＴのそれぞれの流量を計測する第１流量計測プロセス及び第２流量計測プロセスが行われる。 Further, in the inflow process, a first flow rate measurement process and a second flow rate measurement process for measuring the respective flow rates of the water WA and the raw material MT are performed.
次に、図示する例では、「攪拌機を稼動」（以下「第１１イベントＥ１１」という。）が発生すると、プラントは、水ＷＡと、原料ＭＴとを混合させることができる。すなわち、プラントは、第１１イベントＥ１１によって、水ＷＡと、原料ＭＴとを混合させる混合プロセスを開始する。 Next, in the illustrated example, when "operating the stirrer" (hereinafter referred to as "11th event E11") occurs, the plant can mix the water WA and the raw material MT. That is, the plant starts a mixing process of mixing the water WA and the raw material MT by the eleventh event E11.
続いて、図示する例では、「ヒータを稼動」（以下「第１２イベントＥ１２」という。）が発生すると、プラントは、混合物を加熱することができる。すなわち、プラントは、第１２イベントＥ１２によって、混合物を加熱させる加熱プロセスを開始する。 Subsequently, in the illustrated example, the plant can heat the mixture when a "heater operation" (hereinafter referred to as "12th event E12") occurs. That is, the plant initiates a heating process that heats the mixture by event E12.
さらに、図示する例では、「温度を計測」（以下「第１３イベントＥ１３」という。）が発生すると、プラントは、混合物の温度ＴＭＰ（図２参照）を計測することができる。すなわち、プラントは、第１３イベントＥ１３によって、温度ＴＭＰを計測する温度計測プロセスを開始する。 Further, in the illustrated example, when the “measure temperature” (hereinafter referred to as “13th event E13”) occurs, the plant can measure the temperature TMP of the mixture (see FIG. 2). That is, the plant starts the temperature measurement process for measuring the temperature TMP by the thirteenth event E13.
また、温度計測プロセスでは、温度ＴＭＰが閾値を超えるような「異常」が検出されると、「温度異常のアラーム」（以下「第１４イベントＥ１４」という。）が発生する。このように、第１４イベントＥ１４等によって、プラントは、プロセスにおける「異常」を検出する。 Further, in the temperature measurement process, when an "abnormality" in which the temperature TMP exceeds the threshold value is detected, an "alarm of temperature abnormality" (hereinafter referred to as "14th event E14") is generated. In this way, the plant detects an "abnormality" in the process by the 14th event E14 or the like.
なお、各イベント及び各プロセスは、図示するような順序及び並列状態に限られない。例えば、各イベントは、同時に発生してもよい。また、各プロセスは、並行して行われてもよく、順番に行われてもよい。 Note that each event and each process is not limited to the order and parallel state as shown in the figure. For example, each event may occur at the same time. In addition, each process may be performed in parallel or in sequence.
図４は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置による物理量の計測例を示す図である。図２に示すプロセスでは、例えば、図示するように、各物理量が計測される。 FIG. 4 is a diagram showing an example of measuring a physical quantity by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. In the process shown in FIG. 2, for example, each physical quantity is measured as shown in the figure.
図示するように、第１イベントＥ０１及び第２イベントＥ０２が発生すると、第１流量ＰＱ１は、まず、増加する傾向となる。その後、第１流量ＰＱ１は、プラントによって、ほぼ一定になるように、維持される。そして、第４イベントＥ０４及び第５イベントＥ０５が発生すると、第１流量ＰＱ１は、減少する傾向となり、最終的には、ほぼ「０」になる。このように、水ＷＡ（図２参照）を流入させる流入プロセスにおいて、第３イベントＥ０３が発生すると、第１流量計測プロセスが開始され、第１流量ＰＱ１が、例えば、図示するように計測される。 As shown in the figure, when the first event E01 and the second event E02 occur, the first flow rate PQ1 tends to increase first. After that, the first flow rate PQ1 is maintained so as to be substantially constant by the plant. Then, when the fourth event E04 and the fifth event E05 occur, the first flow rate PQ1 tends to decrease, and finally becomes almost "0". In this way, when the third event E03 occurs in the inflow process for inflowing water WA (see FIG. 2), the first flow rate measurement process is started, and the first flow rate PQ1 is measured as shown in the figure, for example. ..
同様に、第６イベントＥ０６及び第７イベントＥ０７が発生すると、第２流量ＰＱ２は、まず、増加する傾向となる。その後、第２流量ＰＱ２は、プラントによって、ほぼ一定になるように、維持される。そして、第９イベントＥ０９及び第１０イベントＥ１０が発生すると、第２流量ＰＱ２は、減少する傾向となり、最終的には、ほぼ「０」になる。このように、原料ＭＴ（図２参照）を流入させる流入プロセスにおいて、第８イベントＥ０８が発生すると、第２流量計測プロセスが開始され、第２流量ＰＱ２が、例えば、図示するように計測される。 Similarly, when the sixth event E06 and the seventh event E07 occur, the second flow rate PQ2 tends to increase first. After that, the second flow rate PQ2 is maintained so as to be substantially constant by the plant. Then, when the ninth event E09 and the tenth event E10 occur, the second flow rate PQ2 tends to decrease, and finally becomes almost "0". In this way, when the eighth event E08 occurs in the inflow process for inflowing the raw material MT (see FIG. 2), the second flow rate measurement process is started, and the second flow rate PQ2 is measured as shown in the figure, for example. ..
さらに、第１１イベントＥ１１が発生すると、回転量ＲＳは、まず、増加する傾向となり、一定時間、ほぼ維持された後、減少する傾向となる。 Further, when the eleventh event E11 occurs, the rotation amount RS tends to increase first, and after being substantially maintained for a certain period of time, tends to decrease.
また、第１２イベントＥ１２が発生すると、温度ＴＭＰは、増加する傾向となる。このように、加熱プロセスにおいて、第１３イベントＥ１３が発生すると、温度計測プロセスが開始され、温度ＴＭＰが、例えば、図示するように計測される。そして、温度ＴＭＰが閾値ＴＨを超えると、第１４イベントＥ１４が発生する。 Further, when the twelfth event E12 occurs, the temperature TMP tends to increase. As described above, when the thirteenth event E13 occurs in the heating process, the temperature measurement process is started and the temperature TMP is measured as shown in the figure, for example. Then, when the temperature TMP exceeds the threshold value TH, the 14th event E14 occurs.
以上のような各プロセスでは、運転データは、例えば、以下のようなデータとなる。 In each process as described above, the operation data is, for example, the following data.
図５は、本発明の第１実施形態における運転データの例を示す図である。図示するように、各物理量は、例えば、計測時刻の時系列順に記憶される。なお、運転データに、図示する以外の物理量が更にあってもよい。 FIG. 5 is a diagram showing an example of operation data according to the first embodiment of the present invention. As shown in the figure, each physical quantity is stored, for example, in chronological order of measurement time. The operation data may further include physical quantities other than those shown in the figure.
図１に戻り、第２データベースＤＢ２には、制御装置１２等から取得できる、アラームが発令されたログデータ、各機器を制御した結果を示すログデータ及び各機器に対して入力された操作を示すログデータ等といった、イベントの各種ログデータ（以下単に「ログデータ」という。）が記憶される。ログデータは、例えば、以下のようなデータである。
Returning to FIG. 1, the second database DB2 shows log data in which an alarm is issued, log data indicating the result of controlling each device, and operations input to each device, which can be acquired from the
図６は、本発明の第１実施形態におけるログデータの例を示す図である。図示するように、各イベントが発生した時刻（以下「イベント発生時刻」という。）と、イベント発生時刻に発生したイベントの内容とが、関連付けされて、ログデータに記憶される。なお、以下の説明では、実行されるプロセスにおいて、過去に発生したイベントを過去イベントという。 FIG. 6 is a diagram showing an example of log data according to the first embodiment of the present invention. As shown in the figure, the time when each event occurs (hereinafter referred to as "event occurrence time") and the content of the event that occurred at the event occurrence time are associated and stored in the log data. In the following description, an event that has occurred in the past in the process to be executed is referred to as a past event.
なお、運転データ及びログデータは、図５及び図６に示す形式に限られない。例えば、各データには、図示する項目以外の項目があってもよい。 The operation data and log data are not limited to the formats shown in FIGS. 5 and 6. For example, each data may have items other than those shown in the figure.
このように、例えば、図１に示すような全体構成でプラントにおいて行われる製品の製造等のプロセスが監視される。また、プロセスに異常がないか、プロセス監視システム１によって診断及び監視の支援が行われる。
In this way, for example, a process such as manufacturing of a product performed in a plant with an overall configuration as shown in FIG. 1 is monitored. In addition, the
なお、全体構成は、図示する構成に限られない。例えば、第１データベースＤＢ１及び第２データベースＤＢ２を実現する記憶装置をプロセス監視装置１０が有する構成等でもよい。
The overall configuration is not limited to the configuration shown in the figure. For example, the
≪ ２．第１実施形態に係るプロセス監視装置のハードウェア構成例 ≫
図７は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。具体的には、プロセス監視装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１と、記憶装置１０２と、ネットワークＩ／Ｆ（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０３と、入力Ｉ／Ｆ１０４と、出力Ｉ／Ｆ１０５とを有する。つまり、プロセス監視装置は、あらかじめインストールされるプログラムに基づいて所定の手順を実行するコンピュータである。
≪ 2. Hardware configuration example of the process monitoring device according to the first embodiment ≫
FIG. 7 is a block diagram showing a hardware configuration example of the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. Specifically, the
ＣＰＵ１０１は、プロセス監視装置１０が行う各種処理及び各種制御を実現するための演算と、各種データの加工とを行う演算装置である。さらに、ＣＰＵ１０１は、プロセス監視装置１０が有するハードウェアを制御する制御装置である。
The
記憶装置１０２は、プロセス監視装置１０が使うデータ、プログラム及び設定値等を記憶する。また、記憶装置１０２は、いわゆるメモリ（ｍｅｍｏｒｙ）等である。なお、記憶装置１０２は、ハードディスク（ｈａｒｄｄｉｓｋ）等の補助記憶装置等を有してもよい。
The
ネットワークＩ／Ｆ１０３は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介して接続される装置と各種データ等を送受信する。例えば、ネットワークＩ／Ｆ１０３は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）及びＬＡＮケーブルを接続させるコネクタ等である。なお、ネットワークＩ／Ｆ１０３は、ネットワークを利用するＩ／Ｆに限られず、ケーブル、無線又はコネクタ等によって外部装置と送受信するＩ／Ｆであってもよい。
The network I /
入力Ｉ／Ｆ１０４は、プロセス監視装置１０を使うオペレータ等とのインタフェースである。具体的には、入力Ｉ／Ｆ１０４は、オペレータ等が行う各種操作を入力する。例えば、入力Ｉ／Ｆ１０４は、キーボード等の入力装置及び入力装置をプロセス監視装置１０に接続させるコネクタ等によって構成される。
The input I /
出力Ｉ／Ｆ１０５は、プロセス監視装置１０を使うオペレータとのインタフェースである。具体的には、出力Ｉ／Ｆ１０５は、プロセス監視装置１０が行う各種処理の処理結果等をオペレータに出力する。例えば、出力Ｉ／Ｆ１０５は、ディスプレイ等の出力装置及び出力装置をプロセス監視装置１０に接続させるコネクタ等である。なお、出力Ｉ／Ｆ１０５は、処理結果等を示すデータを生成し、データを外部装置に出力してもよい。
The output I /
また、プロセス監視装置１０は、各ハードウェア資源による処理等を補助する補助装置を更に有する構成でもよい。さらに、プロセス監視装置１０は、各種処理及び制御を並列、冗長又は分散して処理するため、装置を内部又は外部に更に有してもよい。さらにまた、プロセス監視装置１０は、複数の情報処理装置で構成されてもよい。
Further, the
≪ ３．第１実施形態に係るプロセス監視装置による全体処理例 ≫
プロセス監視装置１０は、あらかじめ図８に示すような処理（以下「オフライン処理」という。）を行い、オフライン処理が完了した後、図１６に示すような処理（以下「オンライン処理」という。）を行う。
≪ 3. Example of overall processing by the process monitoring device according to the first embodiment ≫
The
図８は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置が全体処理で行うオフライン処理の一例を示すフローチャートである。 FIG. 8 is a flowchart showing an example of offline processing performed by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention in the entire processing.
≪ 運転データ及びログデータの取得及び記憶例（ステップＳ１０１） ≫
ステップＳ１０１では、プロセス監視装置は、運転データ及びログデータを取得し、取得した運転データ及びログデータを記憶する。例えば、図１に示す全体構成では、プロセス監視装置は、第１データベースＤＢ１（図１参照）から図５に示すような運転データを取得する。また、図１に示す全体構成では、プロセス監視装置は、第２データベースＤＢ２（図１参照）から図６に示すようなログデータを取得する。
<< Example of acquisition and storage of operation data and log data (step S101) >>
In step S101, the process monitoring device acquires operation data and log data, and stores the acquired operation data and log data. For example, in the overall configuration shown in FIG. 1, the process monitoring device acquires operation data as shown in FIG. 5 from the first database DB1 (see FIG. 1). Further, in the overall configuration shown in FIG. 1, the process monitoring device acquires log data as shown in FIG. 6 from the second database DB2 (see FIG. 1).
≪ 運転データ又はログデータに基づく履歴データの生成例（ステップＳ１０２） ≫
ステップＳ１０２では、プロセス監視装置は、運転データ又はログデータに基づいて履歴データを生成する。まず、プロセス監視装置は、運転データ及びログデータを時系列順に合わせて履歴データとする。
<< Example of generating historical data based on operation data or log data (step S102) >>
In step S102, the process monitoring device generates historical data based on the operation data or the log data. First, the process monitoring device combines the operation data and the log data in chronological order to obtain historical data.
≪ 運転データ、ログデータ又は履歴データの分割によるデータ系列の生成例（ステップＳ１０３） ≫
ステップＳ１０３では、プロセス監視装置は、運転データ、ログデータ又は履歴データを分割してデータ系列を生成する。具体的には、分割は、以下のように行われる。
<< Example of generating a data series by dividing operation data, log data, or history data (step S103) >>
In step S103, the process monitoring device divides the operation data, the log data, or the history data to generate a data series. Specifically, the division is performed as follows.
図９は、本発明の第１実施形態における運転データの分割例を示す図である。例えば、運転データを所定の時間単位ごとに分割すると、図示するようなデータ系列が生成できる。なお、所定の時間単位は、例えば、３０分単位又は１時間単位等のように、プロセス監視装置に、オペレータの操作によって、あらかじめ設定される。 FIG. 9 is a diagram showing a division example of operation data according to the first embodiment of the present invention. For example, if the operation data is divided into predetermined time units, a data series as shown in the figure can be generated. The predetermined time unit is set in advance in the process monitoring device by the operation of the operator, for example, in units of 30 minutes or units of 1 hour.
例えば、データ系列は、図示する例では、第１データ系列Ｄ３１、第２データ系列Ｄ３２及び第３データ系列Ｄ３３等である。具体的には、運転データから、所定の時間単位となる範囲を切り出すと、データ系列は、生成することができる。 For example, the data series is, in the illustrated example, the first data series D31, the second data series D32, the third data series D33, and the like. Specifically, a data series can be generated by cutting out a range to be a predetermined time unit from the operation data.
なお、データ系列は、図示する第３データ系列Ｄ３３のように、第１データ系列Ｄ３１及び第２データ系列Ｄ３２と重複する期間があるように切り出されるのが望ましい。つまり、データ系列は、いわゆるオーバラップ部分があると望ましい。 It is desirable that the data series is cut out so as to have a period overlapping with the first data series D31 and the second data series D32, as in the illustrated third data series D33. That is, it is desirable that the data series has a so-called overlapping portion.
具体的には、まず、所定の時間単位が「１時間」と設定され、かつ、オーバラップ長さが「３０分」と設定されたとする。このような設定であると、所定の時間単位が「１時間」であるため、第１データ系列Ｄ３１及び第２データ系列Ｄ３２のように、「１時間」ごとに履歴データが分割され、データ系列が生成される。図示する例では、第１データ系列Ｄ３１は、「２０１５−０１−０１ ０１：００：００」乃至「２０１５−０１−０１ ０１：５９：５９」の１時間分を示すデータ系列である。そして、第２データ系列Ｄ３２は、第１データ系列Ｄ３１の１時間後となる「２０１５−０１−０１ ０２：００：００」乃至「２０１５−０１−０１ ０２：５９：５９」の１時間分を示すデータ系列である。さらに、オーバラップ長さが「３０分」であるため、第１データ系列Ｄ３１と第３データ系列Ｄ３３とが、「２０１５−０１−０１ ０１：３０：００」乃至「２０１５−０１−０１ ０１：５９：５９」の３０分間、重複するように、第３データ系列Ｄ３３が生成される。 Specifically, first, it is assumed that the predetermined time unit is set to "1 hour" and the overlap length is set to "30 minutes". With such a setting, since the predetermined time unit is "1 hour", the history data is divided for each "1 hour" like the first data series D31 and the second data series D32, and the data series Is generated. In the illustrated example, the first data series D31 is a data series indicating one hour's worth of "2015-01-01 01:00:00" to "2015-01-01 01:59:59". Then, the second data series D32 takes one hour from "2015-01-01 02:00:00" to "2015-01-01 02:59:59", which is one hour after the first data series D31. It is a data series shown. Further, since the overlap length is "30 minutes", the first data series D31 and the third data series D33 are set to "2015-01-01 01:30" to "2015-01-01 01:". The third data series D33 is generated so as to overlap for 30 minutes at "59:59".
そして、プロセス監視装置は、オーバラップ部分を利用してデータ系列の前後に、データを追加してもよい。分割される時点は、操作手順の途中となる場合がある。そこで、プロセス監視装置は、オーバラップ部分を追加して操作手順の全体が入るようなデータに調整してもよい。 Then, the process monitoring device may add data before and after the data series by using the overlap portion. The time of division may be in the middle of the operation procedure. Therefore, the process monitoring device may add an overlap portion and adjust the data so that the entire operation procedure is included.
また、プロセス監視装置は、以下のように、ログデータも分割してデータ系列を生成する。 The process monitoring device also divides the log data and generates a data series as follows.
図１０は、本発明の第１実施形態におけるログデータの分割例を示す図である。図示するように、プロセス監視装置は、ログデータを図９と同様に分割して、第１データ系列Ｄ３１、第２データ系列Ｄ３２及び第３データ系列Ｄ３３を生成する。 FIG. 10 is a diagram showing an example of dividing log data according to the first embodiment of the present invention. As shown in the figure, the process monitoring device divides the log data in the same manner as in FIG. 9 to generate the first data series D31, the second data series D32, and the third data series D33.
同様に、プロセス監視装置は、運転データ及びログデータを合わせて履歴データを生成し、履歴データを分割して、第１データ系列Ｄ３１、第２データ系列Ｄ３２及び第３データ系列Ｄ３３を生成してもよい。 Similarly, the process monitoring device generates historical data by combining the operation data and the log data, divides the historical data, and generates the first data series D31, the second data series D32, and the third data series D33. May be good.
≪ 要素状態の抽出例（ステップＳ１０４） ≫
図８に戻り、ステップＳ１０４では、プロセス監視装置は、要素状態を抽出する。抽出は、以下のような処理によって実現される。
<< Example of element state extraction (step S104) >>
Returning to FIG. 8, in step S104, the process monitoring device extracts the element state. Extraction is realized by the following processing.
図１１は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置による抽出例を示すフローチャートである。図８に示すステップＳ１０４では、例えば、図示するような処理が行われる。 FIG. 11 is a flowchart showing an extraction example by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. In step S104 shown in FIG. 8, for example, a process as shown in the figure is performed.
≪ データ系列に含まれるログの抽出例（ステップＳ２０１） ≫
ステップＳ２０１では、プロセス監視装置は、データ系列に含まれるログを抽出する。プロセス監視装置は、データ系列の期間に発生したイベントのログを、抽出する。
<< Example of extracting logs included in the data series (step S201) >>
In step S201, the process monitoring device extracts the log included in the data series. The process monitoring device extracts a log of events that occurred during the period of the data series.
≪ データ系列に含まれるパターンの抽出例（ステップＳ２０２） ≫
ステップＳ２０２では、プロセス監視装置は、データ系列に含まれるパターンを抽出する。パターンは、物理量が変動する傾向又はイベントに対する変動等である。具体的には、該当するデータ系列において、物理量が上昇傾向であると、パターンは、「１」とカウントされる。他にも、パターンは、物理量と、イベントとの関係に基づいて定義されてもよい。例えば、プラントにおいて、バルブを開けるというイベントが発生したとする。このイベント発生後、プラントにおいて、流量が上昇する、又は、圧力が下がる等といった物理量の変動がある。このように、イベントが発生すると、物理量に起こる変動をパターンと定義してもよい。
<< Extraction example of patterns included in the data series (step S202) >>
In step S202, the process monitoring device extracts the pattern included in the data series. The pattern is a tendency of the physical quantity to fluctuate or a fluctuation with respect to an event. Specifically, in the corresponding data series, if the physical quantity is on an upward trend, the pattern is counted as "1". Alternatively, the pattern may be defined based on the relationship between the physical quantity and the event. For example, suppose an event occurs in a plant to open a valve. After the occurrence of this event, there are fluctuations in physical quantities such as an increase in flow rate or a decrease in pressure in the plant. In this way, when an event occurs, the fluctuation that occurs in the physical quantity may be defined as a pattern.
≪ ログ及びパターンに基づく要素状態の抽出例（ステップＳ２０３） ≫
ステップＳ２０３では、プロセス監視装置は、ログ及びパターンに基づいて、要素状態を抽出する。例えば、抽出結果は、以下のようになる。
<< Example of extracting element states based on logs and patterns (step S203) >>
In step S203, the process monitoring device extracts the element state based on the log and the pattern. For example, the extraction result is as follows.
図１２は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置によるログ及びパターンの抽出結果例を示す図である。図示する例は、「ログＡ」乃至「ログＺ」というように、ログの種類が分類できる例である。すなわち、この例では、データ系列に含まれるログは、「ログＡ」乃至「ログＺ」のうち、いずれかの種類に該当するログである。同様に、図示する例は、「パターンＡ」乃至「パターンＺ」というように、パターンの種類が分類できる例である。すなわち、この例では、データ系列に含まれるパターンは、「パターンＡ」乃至「パターンＺ」のうち、いずれかの種類に該当するパターンである。 FIG. 12 is a diagram showing an example of extraction results of logs and patterns by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. The illustrated example is an example in which the types of logs can be classified, such as "log A" to "log Z". That is, in this example, the log included in the data series is a log corresponding to any one of "log A" to "log Z". Similarly, the illustrated example is an example in which the types of patterns can be classified, such as "Pattern A" to "Pattern Z". That is, in this example, the pattern included in the data series is a pattern corresponding to any one of "Pattern A" to "Pattern Z".
そして、ログ及びパターン等の構成要素を組み合わせて、プロセス監視装置は、プロセスにおける要素状態を抽出する。具体的には、要素状態は、以下のように抽出される。 Then, the process monitoring device extracts the element state in the process by combining the components such as the log and the pattern. Specifically, the element state is extracted as follows.
図１３は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置による要素状態の抽出結果例を示す図である。例えば、要素状態は、図示するように抽出される。具体的には、まず、各要素状態には、「要素状態番号」及び「要素状態名」等のように、各要素状態を特定できる名称及び番号等が設定される。なお、「要素状態番号」は自動的に、「要素状態名」は、オペレータによって設定される。 FIG. 13 is a diagram showing an example of an element state extraction result by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. For example, element states are extracted as shown. Specifically, first, a name and a number that can specify each element state are set in each element state, such as "element state number" and "element state name". The "element state number" is automatically set, and the "element state name" is set by the operator.
そして、要素状態は、図示するように、「構成要素」及び「構成割合」によって定まる。具体的には、「構成要素」は、図１２に示す抽出結果である場合には、抽出されたログ及びパターンの組み合わせである。また、「構成割合」は、その要素状態における各「構成要素」の重要度を示す値である。なお、「構成割合」は、合計すると、「１．００」となる値である。 Then, as shown in the figure, the element state is determined by the "component" and the "component ratio". Specifically, the "component" is a combination of the extracted logs and patterns in the case of the extraction result shown in FIG. The "component ratio" is a value indicating the importance of each "component" in the element state. The "composition ratio" is a value that is "1.00" in total.
また、プロセス監視装置は、構成要素及び構成割合の抽出をトピックモデル分析によって実現するのが望ましい。具体的には、トピックモデル分析は、例えば、ＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）等である。 In addition, it is desirable that the process monitoring device realizes the extraction of components and component ratios by topic model analysis. Specifically, the topic model analysis is, for example, LDA (Latent Dirichlet Allocation) or the like.
ＬＤＡを用いるには、プロセス監視装置は、データ系列をＬＤＡにおける「ドキュメント」と扱う。また、プロセス監視装置は、ログ及びパターンをＬＤＡにおける「単語」と扱う。このような場合では、要素状態は、ＬＤＡにおける「トピック」に相当する。このように、ＬＤＡを用いると、プロセス監視装置は、データ系列等から要素状態、構成要素及び構成割合を抽出することができる。 To use the LDA, the process monitoring device treats the data sequence as a "document" in the LDA. The process monitoring device also treats logs and patterns as "words" in LDA. In such cases, the element state corresponds to a "topic" in the LDA. In this way, using the LDA, the process monitoring device can extract the element state, the component, and the component ratio from the data series and the like.
≪ データ系列の分析例（ステップＳ１０５） ≫
図８に戻り、ステップＳ１０５では、プロセス監視装置は、データ系列を分析する。例えば、分析は、以下のような処理によって実現される。
<< Analysis example of data series (step S105) >>
Returning to FIG. 8, in step S105, the process monitoring device analyzes the data sequence. For example, the analysis is realized by the following processing.
図１４は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置による分析例を示すフローチャートである。図８に示すステップＳ１０５では、例えば、図示するような処理が行われる。 FIG. 14 is a flowchart showing an analysis example by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. In step S105 shown in FIG. 8, for example, a process as shown in the figure is performed.
≪ 抽出結果の取得例（ステップＳ３０１） ≫
ステップＳ３０１では、プロセス監視装置は、要素状態の抽出結果を取得する。図８に示すステップＳ１０４が行われると、例えば、図１３に示すような抽出結果、すなわち、要素状態が抽出される。そして、ステップＳ３０１は、複数の要素状態が抽出された後に行われる。
≪Extraction result acquisition example (step S301) ≫
In step S301, the process monitoring device acquires the extraction result of the element state. When step S104 shown in FIG. 8 is performed, for example, the extraction result as shown in FIG. 13, that is, the element state is extracted. Then, step S301 is performed after the plurality of element states are extracted.
≪ データ系列に含まれる要素状態と構成割合の分析例（ステップＳ３０２） ≫
ステップＳ３０２では、プロセス監視装置は、データ系列に含まれる要素状態と構成割合を分析する。なお、分析は、トピックモデル分析によって実現するのが望ましい。このように、分析が行われると、データ系列を構成する要素状態と、各要素状態のそれぞれの構成割合とが分析結果として出力される。
<< Analysis example of element states and composition ratios included in the data series (step S302) >>
In step S302, the process monitoring device analyzes the element states and the composition ratios included in the data series. It is desirable that the analysis be realized by topic model analysis. When the analysis is performed in this way, the element states constituting the data series and the respective composition ratios of the element states are output as the analysis result.
≪ 分析結果の出力例（ステップＳ３０３） ≫
ステップＳ３０３では、プロセス監視装置は、各データ系列を分析した結果を出力する。例えば、分析結果は、以下のように出力される。
<< Analysis result output example (step S303) >>
In step S303, the process monitoring device outputs the result of analyzing each data series. For example, the analysis result is output as follows.
図１５は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置による分析結果例を示す図である。図示するように、「データ番号」が「３２」であるデータ系列を分析した結果を例に説明する。 FIG. 15 is a diagram showing an example of analysis results by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. As shown in the figure, the result of analyzing the data series in which the "data number" is "32" will be described as an example.
この例では、プロセス監視装置は、データ系列を構成する複数の要素状態と、それぞれの要素状態が出現する割合を示す構成割合とをそれぞれ出力する。なお、「要素状態（要素状態番号）」は、図１３における「要素状態番号」に対応する。そして、例えば、ＬＤＡ等のトピックモデル分析によって、プロセス監視装置は、データ系列から、それぞれの「構成割合」を算出することができる。 In this example, the process monitoring device outputs a plurality of element states constituting the data series and a configuration ratio indicating the rate at which each element state appears. The "element state (element state number)" corresponds to the "element state number" in FIG. Then, for example, by topic model analysis such as LDA, the process monitoring device can calculate each "composition ratio" from the data series.
このように、図８に示すようなオフライン処理があらかじめ実行される。そして、オフライン処理の完了後、プラントが稼動すると、以下のようなオンライン処理が行われる。 In this way, the offline process as shown in FIG. 8 is executed in advance. Then, when the plant starts operating after the offline processing is completed, the following online processing is performed.
図１６は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置が全体処理で行うオンライン処理の一例を示すフローチャートである。 FIG. 16 is a flowchart showing an example of online processing performed by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention in the entire processing.
≪ 比較用データ系列の取得例（ステップＳ４０１） ≫
ステップＳ４０１では、プロセス監視装置は、比較用データ系列を取得する。比較用データ系列は、オペレータが指定した所定期間内に取得された運転データ又はログデータである。例えば、所定期間を直近の１時間と指定する場合には、比較用データ系列は、現時点から１時間前までに取得された運転データ及びログデータが比較用データ系列となる。
<< Acquisition example of data series for comparison (step S401) >>
In step S401, the process monitoring device acquires a comparison data series. The comparison data series is operation data or log data acquired within a predetermined period specified by the operator. For example, when the predetermined period is designated as the latest 1 hour, the comparison data series includes the operation data and the log data acquired up to 1 hour before the current time.
なお、比較用データ系列は、直近のデータに限られない。比較用データ系列は、オペレータが検索対象とするデータであって、比較用データ系列を定める所定期間は、オペレータによって設定されてもよい。 The comparison data series is not limited to the latest data. The comparison data series is data to be searched by the operator, and a predetermined period for determining the comparison data series may be set by the operator.
≪ 抽出結果の取得例（ステップＳ４０２） ≫
ステップＳ４０２では、プロセス監視装置は、要素状態の抽出結果を取得する。例えば、図１４に示すステップＳ３０１と同様に、抽出結果が取得される。
≪Extraction result acquisition example (step S402) ≫
In step S402, the process monitoring device acquires the extraction result of the element state. For example, the extraction result is acquired in the same manner as in step S301 shown in FIG.
≪ 比較用データ系列に含まれる要素状態と構成割合の分析例（ステップＳ４０３） ≫
ステップＳ４０３では、プロセス監視装置は、比較用データ系列に含まれる要素状態と構成割合を分析する。例えば、ステップＳ４０３では、プロセス監視装置は、図１４に示すステップＳ３０２と同様の方法によって、比較用データ系列に含まれる要素状態と構成割合を分析する。このように分析が行われると、例えば、図１５に示すように、プロセス監視装置は、比較用データ系列を分析することができる。そして、このような分析結果があると、プロセス監視装置は、比較用データ系列に含まれる要素状態と構成割合を把握することができる。したがって、プロセス監視装置は、あらかじめオフライン処理によって分析されるデータ系列の要素状態及び構成割合と、比較用データ系列に含まれる要素状態及び構成割合とを比較することができる。
<< Analysis example of element states and composition ratios included in the comparison data series (step S403) >>
In step S403, the process monitoring device analyzes the element states and composition ratios included in the comparison data series. For example, in step S403, the process monitoring device analyzes the element states and the composition ratios included in the comparison data series by the same method as in step S302 shown in FIG. When the analysis is performed in this way, the process monitoring device can analyze the comparison data series, for example, as shown in FIG. Then, with such an analysis result, the process monitoring device can grasp the element state and the composition ratio included in the comparison data series. Therefore, the process monitoring device can compare the element state and the composition ratio of the data series analyzed in advance by the offline processing with the element state and the composition ratio included in the comparison data series.
≪ 比較用データ系列と同一又は類似のデータ系列の検索例（ステップＳ４０４） ≫
ステップＳ４０４では、プロセス監視装置は、比較用データ系列と同一又は類似のデータ系列を検索する。例えば、検索は、以下のように、類似度を計算して行う処理である。
<< Search example of a data series that is the same as or similar to the comparison data series (step S404) >>
In step S404, the process monitoring device searches for a data series that is the same as or similar to the comparison data series. For example, the search is a process performed by calculating the similarity as follows.
図１７は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置による類似度の計算例を示す図である。以下、オフライン処理であらかじめ抽出される第１データ系列Ｄ３１と、比較用データ系列Ｄ４との類似度を計算し、比較する例で説明する。この例では、各データは、「要素状態番号」が「００１」乃至「１２０」の要素状態によって構成されると分析されたとする。 FIG. 17 is a diagram showing an example of calculation of similarity by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. Hereinafter, an example of calculating and comparing the similarity between the first data series D31 extracted in advance by offline processing and the comparison data series D4 will be described. In this example, it is assumed that each data is analyzed as having an "element state number" of "001" to "120".
また、この例では、図１７（Ａ）に示すように、第１データ系列Ｄ３１に含まれる要素状態及び構成割合があらかじめ抽出されたとする（図８に示すステップＳ１０５）。一方で、図１７（Ｂ）に示すように、比較用データ系列Ｄ４に含まれる要素状態及び構成割合が抽出されたとする（図１６に示すステップＳ４０３）。なお、データに含まれない要素状態は、構成割合を「０」とする。 Further, in this example, as shown in FIG. 17A, it is assumed that the element states and the constituent ratios included in the first data series D31 are extracted in advance (step S105 shown in FIG. 8). On the other hand, as shown in FIG. 17B, it is assumed that the element states and the composition ratios included in the comparison data series D4 are extracted (step S403 shown in FIG. 16). For element states not included in the data, the composition ratio is set to "0".
このような場合には、類似度は、例えば、図１７（Ｃ）に示すように計算される。図示するように、類似度は、第１データ系列Ｄ３１に含まれる要素状態の構成割合と、比較用データ系列Ｄ４に含まれる要素状態の構成割合との差に基づいて定まる値である。具体的には、この例では、図１７（Ｄ）に示す数式によって、類似度は、計算される。すなわち、図示する例では、類似度は、差の二乗となる値の総和を計算すると求まる値である。以上のようにして、プロセス監視装置は、比較用データ系列と、各データ系列とのそれぞれの類似度を計算する。 In such cases, the similarity is calculated, for example, as shown in FIG. 17 (C). As shown in the figure, the similarity is a value determined based on the difference between the composition ratio of the element states included in the first data series D31 and the composition ratio of the element states included in the comparison data series D4. Specifically, in this example, the similarity is calculated by the mathematical formula shown in FIG. 17 (D). That is, in the illustrated example, the similarity is a value obtained by calculating the sum of the values that are the squares of the differences. As described above, the process monitoring device calculates the similarity between the comparison data series and each data series.
図１８は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置による類似度を用いた検索例を示す図である。例えば、各データ系列に対して、図１７に示すような計算を行うと、図１８（Ａ）に示すように、それぞれの「類似度」が計算される。 FIG. 18 is a diagram showing a search example using the similarity by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. For example, when the calculation as shown in FIG. 17 is performed for each data series, the "similarity" of each is calculated as shown in FIG. 18 (A).
すなわち、「類似度」は、例えば、いわゆる構成割合をベクトルデータとしたベクトル間の距離を評価した値である。また、「類似度」は、値が小さい、すなわち、「０」に近いほど、類似であることを示す値である。 That is, the "similarity" is, for example, a value obtained by evaluating the distance between vectors using the so-called composition ratio as vector data. Further, the "similarity" is a value indicating that the smaller the value, that is, the closer it is to "0", the more similar it is.
そして、プロセス監視装置は、図１８（Ａ）に示す「類似度」のうち、最も値が小さいデータ系列を３つ検索する。このようにすると、図１８（Ｂ）に示すように、プロセス監視装置は、比較用データ系列と、同一又は類似となるデータ系列を検索することができる。図示する例では、「第２データ系列Ｄ３２」、「第８データ系列Ｄ３８」及び「第１５データ系列Ｄ３１５」が検索された例である。なお、検索結果は、３つのデータが検出されるに限られず、他の数でもよい。 Then, the process monitoring device searches for three data series having the smallest value among the "similarity" shown in FIG. 18 (A). In this way, as shown in FIG. 18B, the process monitoring device can search for a data series that is the same as or similar to the comparison data series. In the illustrated example, "second data series D32", "eighth data series D38", and "15th data series D315" are searched. The search result is not limited to the detection of three data, and may be any other number.
≪ ４．第１実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例 ≫
図１９は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。例えば、プロセス監視装置１０は、図示するように、第１記憶部ＦＮ１と、第２記憶部ＦＮ２と、データ生成部ＦＮ３と、抽出部ＦＮ４と、分析部ＦＮ５と、検索部ＦＮ６とを含む機能構成である。
≪ 4. Functional configuration example of the process monitoring device according to the first embodiment ≫
FIG. 19 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. For example, as shown in the figure, the
第１記憶部ＦＮ１は、プラントで行われるプロセスで用いる物理量及び物理量が計測された計測時刻を少なくとも示す運転データＤ１を記憶する。例えば、第１記憶部ＦＮ１は、記憶装置１０２（図７参照）等によって実現される。 The first storage unit FN1 stores the physical quantity used in the process performed in the plant and the operation data D1 indicating at least the measurement time at which the physical quantity is measured. For example, the first storage unit FN1 is realized by a storage device 102 (see FIG. 7) or the like.
第２記憶部ＦＮ２は、過去イベントの内容及び過去イベントが発生したイベント発生時刻を少なくとも示すログデータＤ２を記憶する。例えば、第２記憶部ＦＮ２は、記憶装置１０２（図７参照）等によって実現される。 The second storage unit FN2 stores log data D2 indicating at least the contents of the past event and the event occurrence time when the past event occurred. For example, the second storage unit FN2 is realized by a storage device 102 (see FIG. 7) or the like.
データ生成部ＦＮ３は、まず、運転データＤ１又はログデータＤ２を時系列順にして履歴データを生成する。次に、データ生成部ＦＮ３は、履歴データを所定の時間単位ごとに分割してデータ系列Ｄ３を生成する。例えば、データ生成部ＦＮ３は、ＣＰＵ１０１（図７参照）等によって実現される。 First, the data generation unit FN3 generates historical data in chronological order of the operation data D1 or the log data D2. Next, the data generation unit FN3 divides the history data into predetermined time units to generate the data series D3. For example, the data generation unit FN3 is realized by the CPU 101 (see FIG. 7) or the like.
抽出部ＦＮ４は、プロセスにおける要素状態を構成する構成要素及び各構成要素のそれぞれの構成割合を抽出する。例えば、抽出部ＦＮ４は、ＣＰＵ１０１（図７参照）等によって実現される。 The extraction unit FN4 extracts the components constituting the element state in the process and the respective component ratios of each component. For example, the extraction unit FN4 is realized by the CPU 101 (see FIG. 7) or the like.
分析部ＦＮ５は、データ系列Ｄ３に含まれる抽出部ＦＮ４で抽出された要素状態と、各要素状態のそれぞれの構成割合とを分析する。例えば、分析部ＦＮ５は、ＣＰＵ１０１（図７参照）等によって実現される。 The analysis unit FN5 analyzes the element states extracted by the extraction unit FN4 included in the data series D3 and the respective constituent ratios of each element state. For example, the analysis unit FN5 is realized by the CPU 101 (see FIG. 7) or the like.
検索部ＦＮ６は、所定期間内に取得された比較用データ系列Ｄ４と同一又は類似のデータ系列Ｄ３を検索する。例えば、検索部ＦＮ６は、ＣＰＵ１０１（図７参照）等によって実現される。 The search unit FN6 searches for the same or similar data series D3 as the comparison data series D4 acquired within a predetermined period. For example, the search unit FN6 is realized by a CPU 101 (see FIG. 7) or the like.
図示するような機能構成とすると、例えば、以下のような効果を奏することができる。 With the functional configuration as shown, for example, the following effects can be obtained.
図２０は、本発明の第１実施形態におけるプロセス監視装置による全体処理の効果の一例を示す図である。まず、図１９に示すように、プロセス監視装置１０は、第１記憶部ＦＮ１及び第２記憶部ＦＮ２を含むと、図２０に示すような物理量等を示す運転データ及びログデータを記憶することができる。次に、運転データ及びログデータが記憶されると、プロセス監視装置１０は、データ生成部ＦＮ３によって、図２０に示すように、データ系列Ｄ３を生成することができる。
FIG. 20 is a diagram showing an example of the effect of overall processing by the process monitoring device according to the first embodiment of the present invention. First, as shown in FIG. 19, when the
そして、抽出部ＦＮ４によって、構成要素及び構成割合が抽出されると、プロセス監視装置１０は、各データを分析することができる。次に、分析部ＦＮ５による分析によって、プロセス監視装置１０は、データ系列Ｄ３及び比較用データ系列Ｄ４に含まれる要素状態及び構成割合を分析し、同一又は類似のデータを検索することができる。したがって、プロセス監視装置１０は、検索部ＦＮ６によって、比較用データ系列Ｄ４と同一又は類似のデータ系列Ｄ３を検索することができる。
Then, when the components and the component ratios are extracted by the extraction unit FN4, the
例えば、図示するように、比較用データ系列Ｄ４と、同一又は類似となる第２データ系列Ｄ３２、第８データ系列Ｄ３８及び第１５データ系列Ｄ３１５の３つのデータ系列が検索されたとする。そして、第２データ系列には、現時点に相当する時点から、ある時間が経過すると、第１イベントＥＶ１が発生したことが記憶されているとする。同様に、第８データ系列Ｄ３８にも、現時点に相当する時点から、ある時間が経過すると、第２イベントＥＶ２が発生したことが記憶されているとする。 For example, as shown in the figure, it is assumed that three data series, the second data series D32, the eighth data series D38, and the fifteenth data series D315, which are the same as or similar to the comparison data series D4, are searched. Then, it is assumed that the second data series stores that the first event EV1 has occurred after a certain time has passed from the time corresponding to the present time. Similarly, it is assumed that the eighth data series D38 also stores that the second event EV2 has occurred after a certain time has elapsed from the time corresponding to the present time.
第２データ系列Ｄ３２及び第８データ系列Ｄ３８は、比較用データ系列Ｄ４、すなわち、現在、実行させているプロセスと同一又は類似の傾向であるプロセスが実行された結果を示す場合が多い。すなわち、図示するように、現時点以降に、第２データ系列Ｄ３２及び第８データ系列Ｄ３８が示す第１イベントＥＶ１又は第２イベントＥＶ２と同一又は類似の第３イベントＥＶ３が発生する可能性が高い。 The second data series D32 and the eighth data series D38 often indicate the result of execution of the comparison data series D4, that is, a process having the same or similar tendency as the process currently being executed. That is, as shown in the figure, there is a high possibility that the same or similar third event EV3 as the first event EV1 or the second event EV2 indicated by the second data series D32 and the eighth data series D38 will occur after the present time.
すなわち、プロセス監視装置１０は、同一又は類似のデータ系列Ｄ３を検索することで、プラントの監視において、データ系列Ｄ３が示す現時点と類似の過去事例を特定できる。このように、類似の過去事例が特定できると、プロセス監視装置１０は、今後、発生する可能性の高い第３イベントＥＶ３等を予測できる。
That is, the
また、データ系列Ｄ３に基づいて、プロセス監視装置１０は、第３イベントＥＶ３が発生する時刻、すなわち、現時点から第３イベントＥＶ３が発生するまでの余裕時間等を予測してもよい。このようにして、プロセス監視装置１０は、第３イベントＥＶ３が発生することを示すアラーム等を表示する。
Further, based on the data series D3, the
（第２実施形態）
第２実施形態は、例えば、第１実施形態と同様の全体構成及びハードウェアによって実現される。第１実施形態と、第２実施形態とを比較すると、全体処理が異なる。以下、異なる点を中心に説明し、第１実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
(Second Embodiment)
The second embodiment is realized by, for example, the same overall configuration and hardware as the first embodiment. Comparing the first embodiment and the second embodiment, the overall processing is different. Hereinafter, the differences will be mainly described, and the same reference numerals will be given to the same configurations as those in the first embodiment, and duplicate description will be omitted.
≪ ５．第２実施形態に係るプロセス監視装置による全体処理例 ≫
図２１は、本発明の第２実施形態におけるプロセス監視装置が全体処理で行うオンライン処理の一例を示すフローチャートである。第２実施形態は、第１実施形態と比較すると、オンライン処理が異なる。具体的には、図２１に示すオンライン処理には、図１６に示す処理の後に、ステップＳ５０１が加わる点が異なる。
≪ 5. Example of overall processing by the process monitoring device according to the second embodiment ≫
FIG. 21 is a flowchart showing an example of online processing performed by the process monitoring device according to the second embodiment of the present invention in the entire processing. The second embodiment is different from the first embodiment in online processing. Specifically, the online process shown in FIG. 21 is different in that step S501 is added after the process shown in FIG.
≪ 過去データに基づく情報の表示例（ステップＳ５０１） ≫
ステップＳ５０１では、プロセス監視装置は、過去データに基づいて、様々な情報を表示する。まず、過去データは、ステップＳ４０４によって検索される、比較用データ系列と同一又は類似のデータ系列及びデータ系列と関連付けされて記憶されるデータ等である。すなわち、プロセス監視装置は、データ系列と関連付けて、様々なデータをオペレータの操作によって過去データとしてあらかじめ記憶する。
≪ Display example of information based on past data (step S501) ≫
In step S501, the process monitoring device displays various information based on the past data. First, the past data is a data series that is the same as or similar to the comparison data series and data that is stored in association with the data series, which is searched by step S404. That is, the process monitoring device stores various data in advance as past data by the operation of the operator in association with the data series.
例えば、過去データには、データ系列が示すイベントの際に使用されたマニュアル等の資料を特定できるデータが含まれる。すなわち、プロセス監視装置は、過去データを参照すると、過去にイベントが起きた際に、プラントの異常を解消するための操作を行うのに使用された資料を特定することができる。そして、プロセス監視装置によって情報が表示されると、例えば、オペレータは、資料名又は資料が保存されている場所等を特定することができる。 For example, past data includes data that can identify materials such as manuals used at the time of the event indicated by the data series. That is, the process monitoring device can identify the data used to perform the operation for resolving the abnormality of the plant when the event occurred in the past by referring to the past data. Then, when the information is displayed by the process monitoring device, for example, the operator can specify the name of the material or the place where the material is stored.
他にも、プロセス監視装置は、過去データを参照すると、過去にイベントが起きた際に行われた操作手順等を示す。例えば、過去データに基づいて表示される情報は、操作ログ等であり、過去のイベントが起きた際に入力されたコマンド又は押されたボタン等を示す。すなわち、プロセス監視装置は、過去データを参照すると、過去のイベントが起きた際に、プラントの異常を解消するために行われた操作手順を特定することができる。そして、プロセス監視装置によって情報が表示されると、例えば、オペレータは、同じようなイベントが起きた際に過去に行われた操作手順を参考にすることができる。 In addition, the process monitoring device, referring to past data, indicates an operation procedure or the like performed when an event occurred in the past. For example, the information displayed based on the past data is an operation log or the like, and indicates a command input or a pressed button when a past event occurs. That is, the process monitoring device can identify the operation procedure performed to eliminate the abnormality of the plant when the past event occurs by referring to the past data. Then, when the information is displayed by the process monitoring device, for example, the operator can refer to the operation procedure performed in the past when a similar event occurs.
≪ ６．第２実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例 ≫
図２２は、本発明の第２実施形態におけるプロセス監視装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。例えば、プロセス監視装置１０は、図示するように、第１記憶部ＦＮ１と、第２記憶部ＦＮ２と、データ生成部ＦＮ３と、抽出部ＦＮ４と、分析部ＦＮ５と、検索部ＦＮ６と、情報表示部ＦＮ７とを含む機能構成である。第１実施形態、すなわち、図１９に示す機能構成と比較すると、第２実施形態におけるプロセス監視装置１０は、情報表示部ＦＮ７を更に含む機能構成である点が異なる。以下、異なる点を中心に図示する機能構成例を説明する。
≪ 6. Functional configuration example of the process monitoring device according to the second embodiment ≫
FIG. 22 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the process monitoring device according to the second embodiment of the present invention. For example, as shown in the figure, the
情報表示部ＦＮ７は、過去データに基づいて、情報を表示する。例えば、情報表示部ＦＮ７は、出力Ｉ／Ｆ１０５（図７参照）等によって実現される。 The information display unit FN7 displays information based on past data. For example, the information display unit FN7 is realized by an output I / F105 (see FIG. 7) or the like.
図示するような機能構成とすると、例えば、以下のような効果を奏することができる。 With the functional configuration as shown, for example, the following effects can be obtained.
図２３は、本発明の第２実施形態におけるプロセス監視装置による全体処理の効果の一例を示す図（その１）である。まず、例えば、第１実施形態と同様に、プロセス監視装置１０は、同一又は類似のデータ系列Ｄ３を検索することで、プラントの監視において、データ系列Ｄ３が示す現時点と類似の過去事例を特定できる。具体的には、プロセス監視装置は、まず、現時点と同一又は類似の傾向となる過去事例の開始時点及び終了時点を特定する。次に、プロセス監視装置は、開始時点より所定時間前となる時点からのデータを取得する。同様に、プロセス監視装置は、終了時点より所定時間後となる時点までのデータを取得する。このようにして、プロセス監視装置は、過去事例の前後を示すデータも取得してよい。なお、所定時間は、あらかじめ設定される。
FIG. 23 is a diagram (No. 1) showing an example of the effect of the overall processing by the process monitoring device according to the second embodiment of the present invention. First, for example, as in the first embodiment, the
例えば、図示する例は、プロセス監視装置が、図示するように、データ系列Ｄ３に基づいて、過去イベントＥＶＢＡと同一又は類似のイベントが現在行われているプロセスでも発生する又は発生している可能性が高いと判断する例である。なお、以下の説明では、過去イベントＥＶＢＡは、プラントにおいて、何らかの設備が故障した異常が発生したとする。 For example, in the illustrated example, the process monitoring device, as illustrated, may also occur or occur in a process in which an event that is the same as or similar to the past event EVBA is currently occurring, based on the data sequence D3. Is an example of judging that is high. In the following description, in the past event EVBA, it is assumed that an abnormality has occurred in the plant due to some equipment failure.
過去データを参照すると、プロセス監視装置は、図示するように、過去事例データＤＢＡ又は過去イベントＥＶＢＡの前後で行われた操作手順ＩＮＰを特定できる。具体的には、例えば、図示するように、「時刻」及び「操作内容」を示す操作ログ等が過去データに記憶されると、操作手順において、入力されたコマンド又は使用されたファイル等が特定できる。 With reference to the past data, the process monitoring device can identify the operating procedure INP performed before and after the past case data DBA or the past event EVBA, as shown in the figure. Specifically, for example, as shown in the figure, when an operation log or the like indicating "time" and "operation content" is stored in the past data, the command input or the file used in the operation procedure is specified. it can.
例えば、イベント前には、過去イベントＥＶＢＡにおける故障を回避しようとする操作手順等が行われる場合が多い。一方で、イベント後には、過去イベントＥＶＢＡにおける故障を復旧させようとする操作手順が行われる場合が多い。 For example, before the event, an operation procedure or the like for avoiding a failure in the past event EVBA is often performed. On the other hand, after the event, an operation procedure for recovering the failure in the past event EVBA is often performed.
また、プロセス監視装置は、過去データに基づいて、操作手順ＩＮＰ等において参照された資料を表示画面に示してもよい。具体的には、プロセス監視装置は、例えば、以下のような表示画面を表示する。 Further, the process monitoring device may display the material referred to in the operation procedure INP or the like on the display screen based on the past data. Specifically, the process monitoring device displays, for example, the following display screen.
図２４は、本発明の第２実施形態におけるプロセス監視装置が表示する操作手順を示す表示画面の一例を示す図である。例えば、プロセス監視装置は、図示するような第１表示画面ＰＮＬ１をオペレータに表示する。 FIG. 24 is a diagram showing an example of a display screen showing an operation procedure displayed by the process monitoring device according to the second embodiment of the present invention. For example, the process monitoring device displays the first display screen PNL1 as shown on the operator.
具体的には、第１表示画面ＰＮＬ１は、現時点に相当する、比較用データ系列Ｄ４を「直近のデータ」に示す。つまり、プロセス監視装置は、「直近のデータ」である「Ｘ」、「Ｙ」、「Ｚ」、「Ａ」又は「Ｂ」と同一又は類似の過去事例を検索する。 Specifically, the first display screen PNL1 shows the comparison data series D4 corresponding to the present time in the “most recent data”. That is, the process monitoring device searches for past cases that are the same as or similar to the "most recent data" "X", "Y", "Z", "A", or "B".
検索によって、同一又は類似の過去事例が特定されると、プロセス監視装置は、第１表示画面ＰＮＬ１に、「予測されるイベント」を表示することができる。つまり、図示する例では、過去事例において起きたことのある過去イベントＥＶＢＡ「Ｋ」が、第１表示画面ＰＮＬ１によってオペレータに表示される。 When the same or similar past cases are identified by the search, the process monitoring device can display the "predicted event" on the first display screen PNL1. That is, in the illustrated example, the past event EVBA “K” that has occurred in the past case is displayed to the operator by the first display screen PNL1.
また、図示する過去事例データＤＢＡは、「参照過去事案」に示すように、過去事例が起きた時刻を示す例である。 Further, the illustrated past case data DBA is an example showing the time when the past case occurred, as shown in "Reference past case".
そして、第１表示画面ＰＮＬ１では、「操作手順」に示すように、操作手順ＩＮＰが表示される。図示する例は、過去イベントにおいて、「Ｐ」、「Ｑ」及び「Ｒ」等の操作手順が行われた例である。 Then, on the first display screen PNL1, the operation procedure INP is displayed as shown in "Operation procedure". The illustrated example is an example in which operation procedures such as "P", "Q", and "R" have been performed in a past event.
さらに、第１表示画面ＰＮＬ１では、「参照した資料」に示すように、過去イベントにおいて使用された資料が表示される。図示する例は、過去イベントにおいて、「Ｓ」及び「Ｔ」等の資料が使用された例である。 Further, on the first display screen PNL1, as shown in "Referenced material", the material used in the past event is displayed. The illustrated example is an example in which materials such as "S" and "T" were used in past events.
このような第１表示画面ＰＮＬ１が表示されると、オペレータは、過去イベントにおいて行われた操作手順及び使用された資料を参照することができる。具体的には、現時点又は現時点から未来において発生するイベントと、同一又は類似の過去イベントにおいて行われた操作手順を見ることができると、オペレータは、復旧等を速やかに行うことができる。同様に、同一又は類似の過去イベントにおいて使用された資料等を参照すると、オペレータは、復旧等を速やかに行うことができる。 When such a first display screen PNL1 is displayed, the operator can refer to the operation procedure performed in the past event and the material used. Specifically, the operator can promptly perform recovery or the like if he / she can see the operation procedure performed in the same or similar past event as the event occurring at the present time or from the present time to the future. Similarly, by referring to the materials and the like used in the same or similar past events, the operator can promptly perform the recovery and the like.
また、過去データを参照すると、以下のような効果を奏することもできる。 In addition, referring to past data, the following effects can be obtained.
図２５は、本発明の第２実施形態におけるプロセス監視装置による全体処理の効果の一例を示す図（その２）である。図示する例は、図２３と同様に、プロセス監視装置が、図示するように、データ系列Ｄ３に基づいて、過去イベントＥＶＢＡと同一又は類似のイベントが現在行われているプロセスでも発生する又は発生している可能性が高いと判断する例である。 FIG. 25 is a diagram (No. 2) showing an example of the effect of the overall processing by the process monitoring device according to the second embodiment of the present invention. In the illustrated example, as in FIG. 23, the process monitoring device, as shown in the figure, also occurs or occurs in the process in which the same or similar event as the past event EVBA is currently occurring based on the data series D3. This is an example of judging that there is a high possibility that it is.
この例では、過去事例において、過去イベントＥＶＢＡを起こす原因ＤＣＡが究明され、原因ＤＣＡが、過去事例データＤＢＡに入力される例である。すなわち、プロセス監視装置は、過去事例データＤＢＡを参照すると、過去イベントＥＶＢＡを起こした原因ＤＣＡを特定することができる。 In this example, in the past case, the cause DCA that causes the past event EVBA is investigated, and the cause DCA is input to the past case data DBA. That is, the process monitoring device can identify the cause DCA that caused the past event EVBA by referring to the past case data DBA.
例えば、プロセス監視装置は、過去データに基づいて、過去イベントを発生させた原因を表示画面に示してもよい。具体的には、プロセス監視装置は、例えば、以下のような表示画面を表示する。 For example, the process monitoring device may show the cause of the past event on the display screen based on the past data. Specifically, the process monitoring device displays, for example, the following display screen.
図２６は、本発明の第２実施形態におけるプロセス監視装置が表示する原因候補を示す表示画面の一例を示す図である。例えば、プロセス監視装置は、図示するような第２表示画面ＰＮＬ２をオペレータに表示する。第２表示画面ＰＮＬ２は、図２４に示す第１表示画面ＰＮＬ１と比較すると、「原因候補」が表示される点が異なる。 FIG. 26 is a diagram showing an example of a display screen showing cause candidates displayed by the process monitoring device according to the second embodiment of the present invention. For example, the process monitoring device displays the second display screen PNL2 as shown to the operator. The second display screen PNL2 is different from the first display screen PNL1 shown in FIG. 24 in that "cause candidates" are displayed.
「原因候補」は、過去イベントＥＶＢＡを起こした原因ＤＣＡを示す。例えば、原因ＤＣＡは、過去イベントＥＶＢＡと関連付けられてあらかじめ入力される。なお、原因ＤＣＡは、例えば、操作ミスがあった場合には、操作ミスとなった操作手順であり、又は、所定の事象が起きたことによって過去イベントＥＶＢＡが発生した場合には、事象の内容等である。 “Cause candidate” indicates the cause DCA that caused the past event EVBA. For example, the cause DCA is pre-populated in association with the past event EVBA. The cause DCA is, for example, an operation procedure in which an operation error occurs when there is an operation error, or the content of the event when a past event EVBA occurs due to a predetermined event occurring. And so on.
このように第２表示画面ＰＮＬ２が表示されると、オペレータは、過去イベントが起きた原因を参照することができる。現時点又は現時点より未来において発生するイベントと、過去イベントは、同一又は類似であるため、同じような原因である場合が多い。そこで、プロセス監視装置が過去イベントの原因を表示すると、オペレータは、現時点又は現時点より未来において発生するイベントの原因を速やかに特定できる場合がある。このように、原因が速やかに特定されると、オペレータは、プラントにおいて発生する異常を速やかに解消することができる。 When the second display screen PNL2 is displayed in this way, the operator can refer to the cause of the past event. Events that occur at the present time or in the future from the present time and past events are the same or similar, so they often have similar causes. Therefore, when the process monitoring device displays the cause of the past event, the operator may be able to quickly identify the cause of the event that occurs at the present time or in the future from the present time. In this way, if the cause is quickly identified, the operator can quickly eliminate the abnormality that occurs in the plant.
（第３実施形態）
≪ ７．第３実施形態に係るプロセス監視装置による全体処理例 ≫
第３実施形態は、例えば、第１実施形態と同様の全体構成及びハードウェアによって実現される。第１実施形態と、第３実施形態とを比較すると、全体処理が異なる。以下、異なる点を中心に説明し、第１実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
(Third Embodiment)
≪ 7. Example of overall processing by the process monitoring device according to the third embodiment ≫
The third embodiment is realized by, for example, the same overall configuration and hardware as the first embodiment. Comparing the first embodiment and the third embodiment, the overall processing is different. Hereinafter, the differences will be mainly described, and the same reference numerals will be given to the same configurations as those in the first embodiment, and duplicate description will be omitted.
図２７は、本発明の第３実施形態におけるプロセス監視装置が全体処理で行うオフライン処理の一例を示すフローチャートである。第１実施形態、すなわち、図８に示す処理と比較すると、図２７に示す処理には、ステップＳ６０１が加わる点が異なる。 FIG. 27 is a flowchart showing an example of offline processing performed by the process monitoring device according to the third embodiment of the present invention in the entire processing. Compared with the first embodiment, that is, the process shown in FIG. 8, the process shown in FIG. 27 is different in that step S601 is added.
≪ 勤務データの入力例（ステップＳ６０１） ≫
ステップＳ６０１では、プロセス監視装置は、勤務データを入力する。勤務データは、各オペレータのそれぞれの勤務状況を示すデータである。まず、プラントにおいて以下のように、複数のオペレータが勤務する場合を例にする。
≪Example of inputting work data (step S601) ≫
In step S601, the process monitoring device inputs work data. The work data is data showing the work status of each operator. First, take the case where a plurality of operators work in the plant as shown below.
図２８は、本発明の第３実施形態における複数のオペレータが操作を入力する場合の一例を示す図である。この例は、図示するように、第１オペレータＯＰＲ１と、第２オペレータＯＰＲ２との２人が勤務する例である。 FIG. 28 is a diagram showing an example of a case where a plurality of operators input an operation according to the third embodiment of the present invention. In this example, as shown in the figure, two people, a first operator OPR1 and a second operator OVER2, work.
図示するように、第１オペレータＯＰＲ１は、第１コンソールＣＮＬ１が表示する表示画面を見て、第１コンソールＣＮＬ１を介して、プラント又はプラントが有する機器に対して操作手順を入力する。 As shown in the figure, the first operator OVER1 looks at the display screen displayed by the first console CNL1 and inputs an operation procedure to the plant or the equipment owned by the plant via the first console CNL1.
一方で、第２オペレータＯＰＲ２は、第２コンソールＣＮＬ２が表示する表示画面を見て、第２コンソールＣＮＬ２を介して、プラント又はプラントが有する機器に対して操作手順を入力する。このように、複数のオペレータがいる体制で、プラントが監視される場合がある。 On the other hand, the second operator OVER2 looks at the display screen displayed by the second console CNL2 and inputs the operation procedure to the plant or the equipment owned by the plant via the second console CNL2. In this way, the plant may be monitored in a system with a plurality of operators.
なお、オペレータの人数は、２人に限られず、３人以上でもよい。以下、オペレータが２人である例で説明する。この例では、例えば、勤務データは、以下のようなデータである。 The number of operators is not limited to two, and may be three or more. Hereinafter, an example in which there are two operators will be described. In this example, for example, the work data is the following data.
図２９は、本発明の第３実施形態における勤務データの一例を示す図である。図示するように、勤務データは、例えば、「勤務開始時刻」、「勤務終了時刻」、「コンソール」、「オペレータ名」及び「習熟度」等を示すデータである。 FIG. 29 is a diagram showing an example of work data according to the third embodiment of the present invention. As shown in the figure, the work data is, for example, data indicating "work start time", "work end time", "console", "operator name", "proficiency level", and the like.
「勤務開始時刻」及び「勤務終了時刻」は、オペレータが勤務を開始した時刻及びオペレータが勤務を終了した時刻を示す。したがって、「勤務開始時刻」及び「勤務終了時刻」等に基づいて、プロセス監視装置は、各オペレータが勤務した時間を累積した値等を算出することができる。 The "work start time" and "work end time" indicate the time when the operator starts work and the time when the operator finishes work. Therefore, the process monitoring device can calculate a value or the like accumulating the hours worked by each operator based on the "work start time" and the "work end time".
「コンソール」は、各オペレータが使用するそれぞれのコンソールを特定できるデータである。例えば、「コンソール」は、図２８に示す場合では、第１オペレータＯＰＲ１が、第１コンソールＣＮＬ１を使用し、かつ、第２オペレータＯＰＲ２が、第２コンソールＣＮＬ２を使用することを特定できるデータである。 The "console" is data that can identify each console used by each operator. For example, in the case shown in FIG. 28, the "console" is data that can identify that the first operator ORG1 uses the first console CNL1 and the second operator ORG2 uses the second console CNL2. ..
「オペレータ名」は、各オペレータを特定できるデータである。例えば、「オペレータ名」は、各オペレータのそれぞれの氏名等である。なお、「オペレータ名」は、例えば、従業員番号等でもよい。 The "operator name" is data that can identify each operator. For example, the "operator name" is the name of each operator. The "operator name" may be, for example, an employee number or the like.
「習熟度」は、各オペレータのそれぞれの習熟度を示す。例えば、「習熟度」は、値が高いほど、習熟度が高い、いわゆるベテランのオペレータ等であることを示す。すなわち、図示する例では、「習熟度」が「１」である「オペレータ名」が「Ａ」のオペレータより、「習熟度」が「２」である「オペレータ名」が「Ｂ」のオペレータの方が、習熟度が高い例である。 "Familiarity" indicates the proficiency level of each operator. For example, the higher the value of "proficiency", the higher the proficiency, that is, a so-called veteran operator or the like. That is, in the illustrated example, an operator whose "proficiency level" is "1" and whose "operator name" is "A" is more than an operator whose "proficiency level" is "2" and whose "operator name" is "B". This is an example of a higher level of proficiency.
なお、「習熟度」は、例えば、累積して算出される勤務時間等に基づいて判定される。具体的には、「習熟度」を「２」と判定する閾値があらかじめ設定されるとする。このような場合には、閾値を超える勤務時間となると、「習熟度」は、「２」であると判定される。 The "proficiency level" is determined based on, for example, cumulatively calculated working hours and the like. Specifically, it is assumed that a threshold value for determining "proficiency level" as "2" is set in advance. In such a case, when the working hours exceed the threshold value, the "proficiency level" is determined to be "2".
なお、「習熟度」は、累積して算出される勤務時間等に基づいて判定されるに限られない。例えば、「習熟度」は、各オペレータの上司となる者が設定する値等でもよい。 The "proficiency level" is not limited to the determination based on the cumulatively calculated working hours and the like. For example, the "proficiency level" may be a value set by a person who is the boss of each operator.
以上のような勤務データがあると、プロセス監視装置は、どのコンソールに、どの程度の「習熟度」のオペレータがいるかを把握することができる。したがって、プロセス監視装置は、例えば、以下のように、操作手順等と、「習熟度」とを関連付けして記憶することができる。 With the above work data, the process monitoring device can grasp which console has the operator of what degree of "proficiency". Therefore, the process monitoring device can store the operation procedure and the like in association with the "proficiency level" as follows, for example.
図３０は、本発明の第３実施形態におけるログデータの例を示す図である。図示する例は、ログデータにおいて、操作手順と、「習熟度」とを関連付けして記憶する例である。なお、第１実施形態、すなわち、図６に示すログデータの例と比較すると、「オペレータ情報」が加わる点が異なる。 FIG. 30 is a diagram showing an example of log data according to the third embodiment of the present invention. The illustrated example is an example in which the operation procedure and the "proficiency level" are associated and stored in the log data. Compared with the first embodiment, that is, the example of the log data shown in FIG. 6, the point that "operator information" is added is different.
例えば、図示するように、「操作Ｐ」及び「操作Ｑ」の操作手順が行われたとする。この場合には、まず、「操作Ｐ」及び「操作Ｑ」が行われた時刻が、「イベント発生時刻」に記憶される。また、「操作Ｐ」及び「操作Ｑ」で行われた操作手順の内容が、「イベントの内容」に記憶される。そして、「オペレータ情報」に、各操作手順を行ったオペレータの「習熟度」等が記憶される。 For example, as shown in the figure, it is assumed that the operation procedures of "operation P" and "operation Q" are performed. In this case, first, the time when the "operation P" and the "operation Q" are performed is stored in the "event occurrence time". Further, the contents of the operation procedure performed in "Operation P" and "Operation Q" are stored in "Event contents". Then, the "proficiency level" of the operator who performed each operation procedure is stored in the "operator information".
具体的には、図２８に示す場合であって、「オペレータ名」が「Ａ」であるオペレータが、「操作Ｐ」を行った場合には、図示するように、「コンソール１／習熟度１」と記憶される。
Specifically, in the case shown in FIG. 28, when the operator whose "operator name" is "A" performs "operation P", as shown in the figure, "
同様に、図２８に示す場合であって、「オペレータ名」が「Ｂ」であるオペレータが、「操作Ｑ」を行った場合には、図示するように、「コンソール２／習熟度２」と記憶される。
Similarly, in the case shown in FIG. 28, when the operator whose "operator name" is "B" performs "operation Q", as shown in the figure, "
このように、操作手順と、「習熟度」とが関連付けされると、プロセス監視装置は、「習熟度」に基づいて検索を行うことができる。 In this way, when the operation procedure and the "proficiency level" are associated with each other, the process monitoring device can perform a search based on the "proficiency level".
まず、プロセス監視装置は、「習熟度」に基づいて、以下のように要素状態を抽出することができる。 First, the process monitoring device can extract the element state as follows based on the "proficiency level".
図３１は、本発明の第３実施形態におけるプロセス監視装置による要素状態の抽出結果例を示す図である。第１実施形態の抽出結果と比較すると、図示する例は、各操作手順のログ（図３１では、「ログＡ」及び「ログＭ」である。）に対して、「習熟度」が関連付けされる点が異なる。 FIG. 31 is a diagram showing an example of the extraction result of the element state by the process monitoring device according to the third embodiment of the present invention. Comparing with the extraction result of the first embodiment, in the illustrated example, the “proficiency level” is associated with the log of each operation procedure (“log A” and “log M” in FIG. 31). The point is different.
図示するような抽出を行うと、プロセス監視装置は、例えば、「習熟度１」のオペレータが行った操作手順を特定することができる。
By performing the extraction as shown in the figure, the process monitoring device can specify, for example, the operation procedure performed by the operator of "
≪ ８．第３実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例 ≫
図３２は、本発明の第３実施形態におけるプロセス監視装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。例えば、プロセス監視装置１０は、図示するように、第１記憶部ＦＮ１と、第２記憶部ＦＮ２と、データ生成部ＦＮ３と、抽出部ＦＮ４と、分析部ＦＮ５と、検索部ＦＮ６と、第３記憶部ＦＮ８とを含む機能構成である。第１実施形態の機能構成と比較すると、第３実施形態におけるプロセス監視装置１０は、第３記憶部ＦＮ８を更に含む機能構成である点が異なる。以下、第１実施形態と異なる点を中心に図示する機能構成例を説明する。
≪ 8. Functional configuration example of the process monitoring device according to the third embodiment ≫
FIG. 32 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the process monitoring device according to the third embodiment of the present invention. For example, as shown in the figure, the
第３記憶部ＦＮ８は、プラント又はプラントが有する機器に対して操作手順を行うオペレータの勤務状況を示す勤務データＤ５を記憶する。例えば、第３記憶部ＦＮ８は、記憶装置１０２（図７参照）等によって実現される。 The third storage unit FN8 stores the work data D5 indicating the work status of the operator who performs the operation procedure for the plant or the equipment possessed by the plant. For example, the third storage unit FN8 is realized by a storage device 102 (see FIG. 7) or the like.
図示するような機能構成とすると、例えば、以下のような効果を奏することができる。 With the functional configuration as shown, for example, the following effects can be obtained.
図３３は、本発明の第３実施形態におけるプロセス監視装置による全体処理の効果の一例を示す図である。まず、例えば、第１実施形態と同様に、プロセス監視装置１０は、同一又は類似のデータ系列Ｄ３を検索することで、プラントの監視において、データ系列Ｄ３が示す現時点と類似の過去事例を特定できる。そして、第２実施形態と同様に、過去データを参照すると、プロセス監視装置は、図示するように、過去事例データＤＢＡ又は過去イベントＥＶＢＡの前後で行われた操作手順を特定できる。
FIG. 33 is a diagram showing an example of the effect of the overall processing by the process monitoring device according to the third embodiment of the present invention. First, for example, as in the first embodiment, the
第３実施形態では、プロセス監視装置は、例えば、過去に行われた操作手順のうち、現時点において操作手順を行うオペレータの「習熟度」と同一の「習熟度」のオペレータが行った操作手順を特定する。 In the third embodiment, the process monitoring device performs, for example, an operation procedure performed by an operator having the same "proficiency level" as the "proficiency level" of the operator who currently performs the operation procedure among the operation procedures performed in the past. Identify.
具体的には、図示する例では、まず、現時点において、図２９に示す「オペレータ名」が「Ａ」のオペレータのように、「習熟度１」のオペレータが操作手順を入力する。このような場合には、プロセス監視装置は、「習熟度１」のオペレータが行った第１操作手順ＩＮＰ１を特定する。すなわち、プロセス監視装置は、現時点において操作手順を行うオペレータの「習熟度」に合う操作手順を特定する。
Specifically, in the illustrated example, first, at present, an operator with "
プロセス監視装置は、例えば、以下のような表示画面で第１操作手順ＩＮＰ１を表示する。 The process monitoring device displays, for example, the first operation procedure INP1 on the following display screen.
図３４は、本発明の第３実施形態におけるプロセス監視装置が表示する操作手順を示す表示画面の一例を示す図である。例えば、プロセス監視装置は、図示するような第３表示画面ＰＮＬ３をオペレータに表示する。第３表示画面ＰＮＬ３は、図２４に示す第１表示画面ＰＮＬ１と比較すると、「操作手順」に表示される操作手順が第１操作手順ＩＮＰ１に限定される点が異なる。 FIG. 34 is a diagram showing an example of a display screen showing an operation procedure displayed by the process monitoring device according to the third embodiment of the present invention. For example, the process monitoring device displays the third display screen PNL3 as shown to the operator. The third display screen PNL3 is different from the first display screen PNL1 shown in FIG. 24 in that the operation procedure displayed in the "operation procedure" is limited to the first operation procedure INP1.
オペレータは、表示画面を見て、「操作手順」に表示される操作手順を参考にして、プラントの異常を解消するための操作手順を入力する。 The operator looks at the display screen, refers to the operation procedure displayed in the "operation procedure", and inputs the operation procedure for resolving the abnormality of the plant.
しかし、「習熟度」が高いオペレータ、すなわち、熟練のオペレータは、複雑又は高度な操作手順を入力する場合がある。これに対して、「習熟度」が低いオペレータ、すなわち、未熟なオペレータは、このような複雑又は高度な操作手順を入力できない場合がある。したがって、未熟なオペレータに対して、熟練のオペレータによる操作手順が表示されても、参考にならない場合がある。 However, an operator with a high degree of "proficiency", that is, a skilled operator, may input a complicated or advanced operation procedure. On the other hand, an operator with a low "proficiency level", that is, an inexperienced operator may not be able to input such a complicated or advanced operation procedure. Therefore, even if the operation procedure by a skilled operator is displayed to an inexperienced operator, it may not be helpful.
そこで、第３実施形態に係るプロセス監視装置は、第３表示画面ＰＮＬ３のように、現時点において操作手順を行うオペレータの「習熟度」に合った操作手順を表示する。このようにすると、オペレータは、同一程度の「習熟度」のオペレータが行った操作手順を参考にすることができる。そのため、オペレータは、プラントにおいて発生する異常を速やかに解消することができる。 Therefore, the process monitoring device according to the third embodiment displays the operation procedure according to the "proficiency level" of the operator who performs the operation procedure at the present time, as in the third display screen PNL3. In this way, the operator can refer to the operation procedure performed by the operator having the same degree of "proficiency". Therefore, the operator can quickly eliminate the abnormality that occurs in the plant.
（第４実施形態）
第４実施形態は、例えば、第１実施形態と同様の全体構成及びハードウェアによって実現される。また、第４実施形態は、第３実施形態と比較すると、機能構成が異なる。以下、異なる点を中心に説明し、他の実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
(Fourth Embodiment)
The fourth embodiment is realized by, for example, the same overall configuration and hardware as the first embodiment. Further, the fourth embodiment has a different functional configuration as compared with the third embodiment. Hereinafter, the differences will be mainly described, and the same reference numerals will be given to the configurations similar to those of the other embodiments, and duplicate description will be omitted.
≪ ９．第４実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例 ≫
図３５は、本発明の第４実施形態におけるプロセス監視装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。例えば、プロセス監視装置１０は、図示するように、第１記憶部ＦＮ１と、第２記憶部ＦＮ２と、データ生成部ＦＮ３と、抽出部ＦＮ４と、分析部ＦＮ５と、検索部ＦＮ６と、情報表示部ＦＮ７と、第３記憶部ＦＮ８とを含む機能構成である。
≪ 9. Functional configuration example of the process monitoring device according to the fourth embodiment ≫
FIG. 35 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the process monitoring device according to the fourth embodiment of the present invention. For example, as shown in the figure, the
第４実施形態におけるプロセス監視装置の機能構成は、例えば、第３実施形態の機能構成に、第２実施形態における情報表示部ＦＮ７（図２２参照）を加えた構成である。第４実施形態は、第２実施形態における検索部ＦＮ６及び情報表示部ＦＮ７と以下のように異なる。 The functional configuration of the process monitoring device in the fourth embodiment is, for example, a configuration in which the information display unit FN7 (see FIG. 22) in the second embodiment is added to the functional configuration of the third embodiment. The fourth embodiment is different from the search unit FN6 and the information display unit FN7 in the second embodiment as follows.
第３実施形態では、検索部ＦＮ６は、現時点において操作手順を行うオペレータの「習熟度」に合った操作手順を過去データに基づいて検索する。一方で、第４実施形態では、検索部ＦＮ６は、複数の「習熟度」に係る操作手順、使用された資料又はこれらの組み合わせを検索する。 In the third embodiment, the search unit FN6 searches for an operation procedure that matches the "proficiency level" of the operator who performs the operation procedure at the present time, based on past data. On the other hand, in the fourth embodiment, the search unit FN6 searches for the operation procedure, the material used, or a combination thereof related to a plurality of "proficiency levels".
例えば、第３実施形態と同様の方法で検索される過去事例データを「第１過去事例データＤＢＡ１」とする。このようにすると、図３４に示すように、プロセス監視装置は、現時点において操作手順を行うオペレータの「習熟度」に合った操作手順等を表示することができる。 For example, the past case data searched by the same method as in the third embodiment is referred to as "first past case data DBA1". In this way, as shown in FIG. 34, the process monitoring device can display an operation procedure or the like that matches the "proficiency level" of the operator who performs the operation procedure at the present time.
さらに、プロセス監視装置は、現時点において操作手順を行うオペレータの「習熟度」と異なる「習熟度」のオペレータが行った過去事例データを検索する。このように検索される過去事例データを「第２過去事例データＤＢＡ２」とする。 Further, the process monitoring device searches for past case data performed by an operator having a "proficiency level" different from the "proficiency level" of the operator performing the operation procedure at the present time. The past case data searched in this way is referred to as "second past case data DBA2".
第２過去事例データＤＢＡ２は、例えば、第１過去事例データＤＢＡ１より１つ上の「習熟度」に係る過去事例データである。具体的には、第１過去事例データＤＢＡ１が、図３３に示すように、「習熟度１」に係る過去事例データである場合には、第２過去事例データＤＢＡ２は、「習熟度２」に係る過去事例データである。
The second past case data DBA2 is, for example, past case data related to "proficiency level" one level higher than the first past case data DBA1. Specifically, when the first past case data DBA1 is the past case data related to the "
図示するような機能構成とすると、例えば、以下のような効果を奏することができる。 With the functional configuration as shown, for example, the following effects can be obtained.
図３６は、本発明の第４実施形態におけるプロセス監視装置による全体処理の効果の一例を示す図である。図示する例は、２つの過去事例が特定される例である。 FIG. 36 is a diagram showing an example of the effect of overall processing by the process monitoring device according to the fourth embodiment of the present invention. The illustrated example is an example in which two past cases are specified.
まず、プロセス監視装置は、第３実施形態と同様の方法で、現時点において操作手順を行うオペレータの「習熟度」に合った第１操作手順ＩＮＰ１を特定する。なお、図３３に示す場合と同様に、現時点において操作手順を行うオペレータの「習熟度」は、「習熟度１」であるとする。また、第１過去事例データＤＢＡ１が対象とする過去イベントを「第１過去イベントＥＶＡ１」とする。すなわち、第１操作手順ＩＮＰ１は、第１過去イベントＥＶＡ１に対して入力された操作手順である。
First, the process monitoring device identifies the first operating procedure INP1 that matches the "proficiency level" of the operator who performs the operating procedure at the present time in the same manner as in the third embodiment. As in the case shown in FIG. 33, the "proficiency level" of the operator who performs the operation procedure at the present time is assumed to be "
さらに、プロセス監視装置は、「習熟度２」に係る過去事例データも検索する。このようにすると、「習熟度１」に係るデータと同様に、プロセス監視装置は、「習熟度２」の第２操作手順ＩＮＰ２を特定できる。また、第２過去事例データＤＢＡ２が対象とする過去イベントを「第２過去イベントＥＶＡ２」とする。すなわち、第２操作手順ＩＮＰ２は、第２過去イベントＥＶＡ２に対して入力された操作手順である。
Further, the process monitoring device also searches the past case data related to "
そして、プロセス監視装置は、例えば、以下のような表示画面で第１操作手順ＩＮＰ１及び第２操作手順ＩＮＰ２を表示する。 Then, the process monitoring device displays, for example, the first operation procedure INP1 and the second operation procedure INP2 on the following display screen.
図３７は、本発明の第４実施形態におけるプロセス監視装置が表示する操作手順を示す表示画面の一例を示す図である。例えば、プロセス監視装置は、図示するような第４表示画面ＰＮＬ４をオペレータに表示する。第４表示画面ＰＮＬ４は、第３実施形態と比較すると、第２操作手順ＩＮＰ２が表示される点が異なる。 FIG. 37 is a diagram showing an example of a display screen showing an operation procedure displayed by the process monitoring device according to the fourth embodiment of the present invention. For example, the process monitoring device displays the fourth display screen PNL4 as shown to the operator. The fourth display screen PNL4 is different from the third embodiment in that the second operation procedure INP2 is displayed.
同じ「習熟度１」のオペレータであっても、経験が豊富である等のため、オペレータが、熟練の場合がある。一方で、「習熟度１」となったばかり等のため、オペレータが、未熟の場合がある。例えば、オペレータが熟練の場合には、勤務データから判定される「習熟度」が「習熟度１」であっても、「習熟度２」の操作手順又は「習熟度２」の操作手順で使用される資料が表示された方が良い場合がある。
Even if the operator has the same "
そこで、プロセス監視装置は、第４表示画面ＰＮＬ４のように、複数の「習熟度」に係る操作手順等を表示する。具体的には、第４表示画面ＰＮＬ４では、プロセス監視装置は、「習熟度１」である「Ｐ」の操作手順と、「習熟度２」である「Ｑ」の操作手順とを表示する。つまり、第４表示画面ＰＮＬ４は、「Ｑ」の操作手順等のように、複雑又は高度な操作手順も表示する表示画面である。
Therefore, the process monitoring device displays an operation procedure or the like related to a plurality of "proficiency levels" as in the fourth display screen PNL4. Specifically, on the fourth display screen PNL4, the process monitoring device displays the operation procedure of "P" which is "
このように、複数の「習熟度」に係る操作手順が検索され、表示されると、未熟なオペレータが成長した場合等であっても、オペレータは、同一程度の「習熟度」のオペレータが行った操作手順を参考にすることができる。そのため、オペレータは、プラントにおいて発生する異常を速やかに解消することができる。 In this way, when the operation procedures related to a plurality of "proficiency levels" are searched and displayed, even if an inexperienced operator grows up, the operator is performed by an operator having the same degree of "proficiency level". You can refer to the operating procedure. Therefore, the operator can quickly eliminate the abnormality that occurs in the plant.
（第５実施形態）
第５実施形態は、例えば、第１実施形態と同様の全体構成及びハードウェアによって実現される。また、第５実施形態は、第２実施形態と比較すると、オンライン処理及び機能構成が異なる。以下、異なる点を中心に説明し、他の実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
(Fifth Embodiment)
The fifth embodiment is realized by, for example, the same overall configuration and hardware as the first embodiment. Further, the fifth embodiment is different in online processing and functional configuration as compared with the second embodiment. Hereinafter, the differences will be mainly described, and the same reference numerals will be given to the configurations similar to those of the other embodiments, and duplicate description will be omitted.
≪ １０．第５実施形態に係るプロセス監視装置による全体処理例 ≫
図３８は、本発明の第５実施形態におけるプロセス監視装置が全体処理で行うオンライン処理の一例を示すフローチャートである。図示する処理は、図２１に示す処理と比較すると、ステップＳ７０１が加わる点が異なる。また、図示するように、オンライン処理は、ステップＳ７０２が加わる処理であるのが望ましい。
≪ 10. Example of overall processing by the process monitoring device according to the fifth embodiment ≫
FIG. 38 is a flowchart showing an example of online processing performed by the process monitoring device according to the fifth embodiment of the present invention in the entire processing. The illustrated process differs from the process shown in FIG. 21 in that step S701 is added. Further, as shown in the figure, it is desirable that the online process is a process in which step S702 is added.
≪ 優先度の決定例（ステップＳ７０１） ≫
ステップＳ７０１では、プロセス監視装置は、優先度を決定する。まず、ステップＳ４０４による検索によって、複数の過去データが検索される場合がある。そして、優先度は、このように複数の過去データが検索された場合において、後段のステップＳ５０１において表示する順序である。
≪Example of priority determination (step S701) ≫
In step S701, the process monitoring device determines the priority. First, a plurality of past data may be searched by the search in step S404. Then, the priority is the order of displaying in the subsequent step S501 when a plurality of past data are searched in this way.
優先度は、例えば、各過去データが参照された頻度で定まる。すなわち、よく参照される過去データは、優先度が高くなり、一方で、参照されにくい過去データは、優先度が低くなる。 The priority is determined by, for example, the frequency with which each past data is referenced. That is, frequently referenced past data has a higher priority, while past data that is difficult to refer to has a lower priority.
≪ 理由の入力例（ステップＳ７０２） ≫
ステップＳ７０２では、プロセス監視装置は、理由を入力する。具体的には、ステップＳ５０１が行われると、例えば、図２４に示すように、「参照過去事例」、「操作手順及び「参照した資料」等の情報が、「過去事例１」、「過去事例２」及び「過去事例３」のように、複数表示される。次に、オペレータは、第１表示画面ＰＮＬ１（図２４参照）から、プロセス監視装置に表示させる資料等を選択する操作を行う。
≪Example of reason input (step S702) ≫
In step S702, the process monitoring device inputs the reason. Specifically, when step S501 is performed, for example, as shown in FIG. 24, information such as "reference past case", "operation procedure and referenced material" becomes "
理由は、このように、資料等を選ぶ際に、その資料等を選ぶ理由である。第１表示画面ＰＮＬ１では、オペレータは、第１表示画面ＰＮＬ１が表示する情報に基づいて、特に参考になりそうな資料等を選ぶ。例えば、オペレータは、操作対象が同じであったり、目的が同じであったり、表示される過去事例の中で最も発生している異常が近しいと判断できたりする理由があると、資料等を選ぶ。このように、プロセス監視装置は、オペレータが資料等を選ぶ際に、その資料を選ぶ理由を入力させる。 The reason is the reason for selecting the material, etc. when selecting the material, etc. in this way. In the first display screen PNL1, the operator selects materials and the like that are likely to be particularly helpful based on the information displayed by the first display screen PNL1. For example, the operator selects materials if there is a reason that the operation target is the same, the purpose is the same, or it can be judged that the most occurring abnormality in the displayed past cases is close. .. In this way, the process monitoring device causes the operator to input the reason for selecting the material when selecting the material or the like.
また、このように、理由を入力する場合には、プロセス監視装置は、過去データに基づく情報を表示する際、すなわち、第１表示画面ＰＮＬ１等において、情報と、理由とを関連付けして表示してもよい。 Further, when the reason is input in this way, the process monitoring device displays the information based on the past data, that is, on the first display screen PNL1 or the like, in association with the information and the reason. You may.
このように、理由が表示されると、オペレータは、資料等を選ぶ際に、どの資料等を選べばよいか参考にすることができる。例えば、資料を表示しなくとも、オペレータは、資料の内容を推測することができる。 In this way, when the reason is displayed, the operator can refer to which material or the like should be selected when selecting the material or the like. For example, the operator can infer the contents of the material without displaying the material.
また、優先度が低くとも、重要な理由によって資料等は、選択される場合がある。このように、理由が表示されると、オペレータは、重要な理由があるか否か等を判断することができる。 In addition, even if the priority is low, materials may be selected for important reasons. In this way, when the reason is displayed, the operator can determine whether or not there is an important reason.
≪ １１．第５実施形態に係るプロセス監視装置の機能構成例 ≫
図３９は、本発明の第５実施形態におけるプロセス監視装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。例えば、プロセス監視装置１０は、図示するように、第１記憶部ＦＮ１と、第２記憶部ＦＮ２と、データ生成部ＦＮ３と、抽出部ＦＮ４と、分析部ＦＮ５と、検索部ＦＮ６と、情報表示部ＦＮ７と、優先度決定部ＦＮ９とを含む機能構成である。また、プロセス監視装置１０は、図示するように、理由入力部ＦＮ１０を含む機能構成であるのが望ましい。
≪ 11. Functional configuration example of the process monitoring device according to the fifth embodiment ≫
FIG. 39 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the process monitoring device according to the fifth embodiment of the present invention. For example, as shown in the figure, the
優先度決定部ＦＮ９は、検索部ＦＮ６による検索結果に基づいて表示される情報に、優先度を決定する。例えば、検索部ＦＮ６による検索結果に基づいて、複数の過去事例データＤＢＡが情報表示部ＦＮ７によって表示される場合には、優先度決定部ＦＮ９は、過去事例データＤＢＡをどの順序で表示するかを決定する。例えば、優先度が高いと、過去事例データＤＢＡは、表示画面において、最初の方に表示される。例えば、優先度決定部ＦＮ９は、ＣＰＵ１０１（図７参照）等によって実現される。 The priority determination unit FN9 determines the priority of the information displayed based on the search result by the search unit FN6. For example, when a plurality of past case data DBAs are displayed by the information display unit FN7 based on the search results by the search unit FN6, the priority determination unit FN9 determines in what order the past case data DBAs are displayed. decide. For example, if the priority is high, the past case data DBA is displayed at the beginning of the display screen. For example, the priority determination unit FN9 is realized by the CPU 101 (see FIG. 7) or the like.
理由入力部ＦＮ１０は、情報表示部ＦＮ７によって表示される情報を選択する理由を入力する。また、入力された理由を示す理由データＤＲＮが記憶される。例えば、理由入力部ＦＮ１０は、入力Ｉ／Ｆ（図７参照）等によって実現される。 The reason input unit FN10 inputs the reason for selecting the information displayed by the information display unit FN7. In addition, the reason data DRN indicating the input reason is stored. For example, the reason input unit FN10 is realized by an input I / F (see FIG. 7) or the like.
具体的には、プロセス監視装置１０は、例えば、以下のような表示画面を表示して、優先度決定部ＦＮ９及び理由入力部ＦＮ１０を実現する。
Specifically, the
図４０は、本発明の第５実施形態におけるプロセス監視装置が表示する表示画面の一例を示す図である。図２４に示す第１表示画面ＰＮＬ１と比較すると、第５表示画面ＰＮＬ５には、選択ボタンＳＢＴが加わる点が異なる。さらに、第１表示画面ＰＮＬ１と比較すると、第５表示画面ＰＮＬ５には、理由入力テキストボックスＲＴＸが加わる点が異なる。 FIG. 40 is a diagram showing an example of a display screen displayed by the process monitoring device according to the fifth embodiment of the present invention. Compared with the first display screen PNL1 shown in FIG. 24, the fifth display screen PNL5 is different in that the selection button SBT is added. Further, as compared with the first display screen PNL1, the fifth display screen PNL5 is different in that a reason input text box RTX is added.
選択ボタンＳＢＴが押されると、プロセス監視装置は、選択された「過去事例」に係る資料等を表示する。したがって、選択ボタンＳＢＴが押された回数をカウントすると、プロセス監視装置は、各資料等が参照された頻度を把握することができる。なお、頻度は、選択ボタンＳＢＴを押した回数に限られず、他の方法で、資料等にアクセスした回数又は資料等を表示した回数等をカウントした値でもよい。例えば、このようにして、優先度決定部ＦＮ９（図３９参照）は、実現されてもよい。 When the selection button SBT is pressed, the process monitoring device displays materials and the like related to the selected "past case". Therefore, by counting the number of times the selection button SBT is pressed, the process monitoring device can grasp the frequency with which each material or the like is referred to. The frequency is not limited to the number of times the selection button SBT is pressed, and may be a value obtained by counting the number of times the material or the like is accessed or the number of times the material or the like is displayed by another method. For example, in this way, the priority determination unit FN9 (see FIG. 39) may be realized.
また、資料等を選ぶ際に、第５表示画面ＰＮＬ５では、例えば、理由入力テキストボックスＲＴＸに、理由を示すテキストをオペレータに入力させる。プロセス監視装置は、理由入力テキストボックスＲＴＸに入力されたテキストを示すデータと、選択ボタンＳＢＴによって選択される資料等とを関連付けして、理由データＤＲＮ（図３９参照）に記憶する。 Further, when selecting a material or the like, on the fifth display screen PNL5, for example, the operator is made to input a text indicating the reason in the reason input text box RTX. The process monitoring device associates the data indicating the text input in the reason input text box RTX with the material selected by the selection button SBT and stores it in the reason data DRN (see FIG. 39).
このように、過去に資料等を参照した際に、理由が入力され、理由データＤＲＮがあらかじめ記憶されている場合がある。このような場合には、プロセス監視装置は、第５表示画面ＰＮＬ５では、例えば、図示する「過去に選択された理由」に、理由データＤＲＮに基づいて理由を表示してもよい。 In this way, when the material or the like is referred to in the past, the reason may be input and the reason data DRN may be stored in advance. In such a case, the process monitoring device may display the reason on the fifth display screen PNL5, for example, on the illustrated "reason selected in the past" based on the reason data DRN.
（他の実施形態）
なお、本発明の一実施形態に係る各処理の全部又は一部は、低水準言語、高水準言語又はこれらを組み合わせて記述されるコンピュータに、プロセス監視方法を実行させるためのプログラムによって実現されてもよい。すなわち、プログラムは、情報処理装置等のコンピュータに各処理の全部又は一部を実行させるためのコンピュータプログラムである。
(Other embodiments)
It should be noted that all or part of each process according to the embodiment of the present invention is realized by a program for causing a computer described in a low-level language, a high-level language, or a combination thereof to execute a process monitoring method. May be good. That is, the program is a computer program for causing a computer such as an information processing device to execute all or a part of each process.
また、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納して頒布することができる。なお、記録媒体は、フラッシュメモリ、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ若しくはブルーレイディスク等の光ディスク、ＳＤ（登録商標）カード、補助記憶装置又はＭＯ等でもよい。さらにまた、プログラムは、電気通信回線を通じて頒布することができる。 In addition, the program can be stored and distributed on a computer-readable recording medium. The recording medium may be a flash memory, a flexible disk, an optical disk such as a CD-ROM or a Blu-ray disc, an SD (registered trademark) card, an auxiliary storage device, an MO, or the like. Furthermore, the program can be distributed over telecommunications lines.
さらに、本発明の一実施形態に係る各処理の全部又は一部は、１以上の情報処理装置を有するプロセス監視システムによって、処理の全部又は一部が並行、分散、冗長又はこれらの組み合わせで処理されてもよい。 Further, all or part of each process according to the embodiment of the present invention is processed in parallel, distributed, redundant or a combination thereof by a process monitoring system having one or more information processing devices. May be done.
また、本発明の一実施形態に係る各処理は、図示した順序に限られない。例えば、各処理の一部又は全部は、異なる順序、並行、分散又は省略されて処理されてもよい。 Further, each process according to the embodiment of the present invention is not limited to the order shown in the figure. For example, some or all of each process may be processed in a different order, parallel, distributed or omitted.
以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は、上述の実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications or changes can be made within the scope of the gist of the present invention described in the claims. It is possible.
１ プロセス監視システム
１０ プロセス監視装置
Ｄ１ 運転データ
Ｄ２ ログデータ
Ｄ３ データ系列
Ｄ４ 比較用データ系列
Ｄ５ 勤務データ
ＦＮ１ 第１記憶部
ＦＮ２ 第２記憶部
ＦＮ３ データ生成部
ＦＮ４ 抽出部
ＦＮ５ 分析部
ＦＮ６ 検索部
ＦＮ７ 情報表示部
ＦＮ８ 第３記憶部
ＦＮ９ 優先度決定部
ＦＮ１０ 理由入力部
1
Claims (13)
前記プロセスで用いる物理量及び前記物理量が計測された計測時刻を少なくとも示す運転データを記憶する第１記憶部と、
前記プロセスにおいて、過去に発生した過去イベントの内容及びイベント発生時刻を少なくとも示すログデータを記憶する第２記憶部と、
前記運転データ又は前記ログデータを所定の時間単位ごとに分割してデータ系列を生成するデータ生成部と、
前記プロセスにおける要素状態を構成する構成要素及び前記構成要素のそれぞれの構成割合を抽出する抽出部と、
前記データ系列に含まれる前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合を分析する分析部と、
前記データ生成部により生成された各データ系列の各々を前記分析部により分析して得られた前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合と、所定期間内に取得された比較用データ系列を前記分析部により分析して得られた前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合とを用いて、前記各データ系列の各々と前記比較用データ系列との類似度をそれぞれ算出し、前記各データ系列のうち、算出された類似度が高い順に所定の個数のデータ系列を、前記比較用データ系列と同一又は類似するデータ系列として検索する検索部と、
前記検索部で検索されたデータ系列を、前記プラントの監視において、前記比較用データ系列と類似の過去事例を特定するための情報として出力する出力部と、
を含むプロセス監視装置。 A process monitoring device that monitors the processes performed in the plant.
A first storage unit that stores at least the physical quantity used in the process and the operation data indicating the measurement time at which the physical quantity was measured, and
In the process, a second storage unit that stores at least log data indicating the contents of past events that have occurred in the past and the event occurrence time, and
A data generation unit that divides the operation data or the log data into predetermined time units to generate a data series, and
A component that constitutes an element state in the process and an extraction unit that extracts each component ratio of the component,
An analysis unit that analyzes each of the element states and the component states included in the data series, and an analysis unit.
The composition ratios of the element state and the element states obtained by analyzing each of the data series generated by the data generation unit by the analysis unit, and the comparison data series acquired within a predetermined period are shown. The similarity between each of the data series and the comparison data series is calculated by using the element state and the composition ratio of each of the element states obtained by the analysis unit, and each of the above data series is calculated. A search unit that searches a predetermined number of data series in descending order of calculated similarity as data series that are the same as or similar to the comparison data series .
An output unit that outputs the data series searched by the search unit as information for identifying a past case similar to the comparison data series in the monitoring of the plant.
Process monitoring device including.
前記各データ系列の各々構成する複数の要素状態のそれぞれの構成割合と、前記比較用データ系列を構成する複数の要素状態のそれぞれの構成割合との差に基づいて、前記類似度をそれぞれ算出する請求項１又は２に記載のプロセス監視装置。 The search unit
On the basis of the difference between the respective and composition ratio of the plurality of elements states each configuration of each data series, and each of the allocations of the plurality of elements states constituting the front Symbol comparison data sequence, calculates the degree of similarity respectively The process monitoring device according to claim 1 or 2.
前記過去事例を特定するための情報を表示する請求項１乃至３のいずれか１項に記載のプロセス監視装置。 The output unit
The process monitoring system according to any one of claims 1 to 3 that displays the information for specifying the past case.
前記検索部によって検索されたデータ系列に基づいて、前記過去イベントに対して行われた操作手順、使用された資料又はこれらの組み合わせを示す情報を出力する請求項１乃至４のいずれか１項に記載のプロセス監視装置。 The output unit
Based on the data sequence searched by the search unit, before Symbol past operation procedure performed on the event any one of claims 1 to 4 and outputs information indicating the article or combinations thereof used The process monitoring device described in.
前記検索部によって検索されたデータ系列に基づいて、前記過去イベントを発生させた原因を示す情報を出力する請求項１乃至５のいずれか１項に記載のプロセス監視装置。 The output unit
Based on the data sequence searched by the search unit, the process monitoring apparatus according to any one of claims 1 to 5 past outputs information indicating the cause that triggered the event.
前記勤務データに基づいて、前記オペレータの習熟度を判定する請求項１乃至６のいずれか１項に記載のプロセス監視装置。 A third storage unit that stores work data indicating the work status of the operator who performs an operation procedure on the plant or the equipment of the plant.
The process monitoring device according to any one of claims 1 to 6 , which determines the proficiency level of the operator based on the work data.
前記プロセスで用いる物理量及び前記物理量が計測された計測時刻を少なくとも示す運転データを記憶する第１記憶部と、
前記プロセスにおいて、過去に発生した過去イベントの内容及びイベント発生時刻を少なくとも示すログデータを記憶する第２記憶部と、
前記運転データ又は前記ログデータを所定の時間単位ごとに分割してデータ系列を生成するデータ生成部と、
前記プロセスにおける要素状態を構成する構成要素及び前記構成要素のそれぞれの構成割合を抽出する抽出部と、
前記データ系列に含まれる前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合を分析する分析部と、
前記データ生成部により生成された各データ系列の各々を前記分析部により分析して得られた前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合と、所定期間内に取得された比較用データ系列を前記分析部により分析して得られた前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合とを用いて、前記各データ系列の各々と前記比較用データ系列との類似度をそれぞれ算出し、前記各データ系列のうち、算出された類似度が高い順に所定の個数のデータ系列を、前記比較用データ系列と同一又は類似するデータ系列として検索する検索部と、
前記検索部で検索されたデータ系列を、前記プラントの監視において、前記比較用データ系列と類似の過去事例を特定するための情報として出力する出力部と、
を含むプロセス監視システム。 A process monitoring system that monitors the processes performed in a plant and has one or more information processing devices.
A first storage unit that stores at least the physical quantity used in the process and the operation data indicating the measurement time at which the physical quantity was measured, and
In the process, a second storage unit for storing at least indicates log data contents及beauty event occurrence time of the last event that occurred in the past,
A data generating unit that generates a data series is divided for each of the operation data or said log data Jo Tokoro time unit,
A component that constitutes an element state in the process and an extraction unit that extracts each component ratio of the component,
An analysis unit that analyzes each of the element states and the component states included in the data series, and an analysis unit.
The composition ratios of the element state and the element states obtained by analyzing each of the data series generated by the data generation unit by the analysis unit, and the comparison data series acquired within a predetermined period are shown. The similarity between each of the data series and the comparison data series is calculated by using the element state and the composition ratio of each of the element states obtained by the analysis unit, and each of the above data series is calculated. A search unit that searches a predetermined number of data series in descending order of calculated similarity as data series that are the same as or similar to the comparison data series .
An output unit that outputs the data series searched by the search unit as information for identifying a past case similar to the comparison data series in the monitoring of the plant.
Process monitoring system including.
前記コンピュータが、前記プロセスで用いる物理量及び前記物理量が計測された計測時刻を少なくとも示す運転データを記憶する第１記憶手順と、
前記コンピュータが、前記プロセスにおいて、過去に発生した過去イベントの内容及びイベント発生時刻を少なくとも示すログデータを記憶する第２記憶手順と、
前記コンピュータが、前記運転データ又は前記ログデータを所定の時間単位ごとに分割してデータ系列を生成するデータ生成手順と、
前記コンピュータが、前記プロセスにおける要素状態を構成する構成要素及び前記構成要素のそれぞれの構成割合を抽出する抽出手順と、
前記コンピュータが、前記データ系列に含まれる前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合を分析する分析手順と、
前記コンピュータが、前記データ生成手順により生成された各データ系列の各々を前記分析手順により分析して得られた前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合と、所定期間内に取得された比較用データ系列を前記分析手順により分析して得られた前記要素状態及び前記要素状態のそれぞれの構成割合とを用いて、前記各データ系列の各々と前記比較用データ系列との類似度をそれぞれ算出し、前記各データ系列のうち、算出された類似度が高い順に所定の個数のデータ系列を、前記比較用データ系列と同一又は類似するデータ系列として検索する検索手順と、
前記コンピュータが、前記検索手順で検索されたデータ系列を、前記プラントの監視において、前記比較用データ系列と類似の過去事例を特定するための情報として出力する出力手順と、
を実行させるためのプログラム。 A program that allows a computer that monitors processes in a plant to execute a process monitoring method.
A first storage procedure in which the computer stores the physical quantity used in the process and the operation data indicating at least the measurement time at which the physical quantity is measured.
The computer, in the process, a second storage procedure for storing at least indicates log data contents及beauty event occurrence time of the last event that occurred in the past,
The computer, a data generating step of generating a data sequence is divided for each of the operation data or said log data Jo Tokoro time unit,
An extraction procedure in which the computer extracts a component that constitutes an element state in the process and a component ratio of each of the components, and an extraction procedure.
An analysis procedure in which the computer analyzes each of the element state and the component state included in the data series, and an analysis procedure.
The computer analyzes each of the data series generated by the data generation procedure by the analysis procedure, and the constituent ratios of the element state and the element states are compared with each other obtained within a predetermined period. The similarity between each of the data series and the comparison data series is calculated by using the element state and the composition ratio of each of the element states obtained by analyzing the data series for comparison by the analysis procedure. Then, among the above-mentioned data series, a search procedure for searching a predetermined number of data series in descending order of calculated similarity as the same or similar data series as the comparison data series, and a search procedure.
An output procedure in which the computer outputs the data series searched by the search procedure as information for identifying a past case similar to the comparison data series in the monitoring of the plant.
A program to execute.
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