JP7000266B2 - 分析フロー作成システムおよび分析フロー作成方法 - Google Patents
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つまり、経験豊富な技術者が過去に作成した分析フローとともに、分析フロー作成に関するノウハウを利用可能なフォーマットで蓄積しておき、その後分析フローを作成する他の技術者がこれを有効活用することが求められていた。
本願は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、本発明は、機械の稼動データを分析して機械の異常を検知する分析フローを作成する分析フロー作成システムであって、機械の稼動データをデータ分析して機械の異常を検知した過去事例の分析フローと、現在作成中の分析フローの各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースを持つ中間情報を蓄積する蓄積部を備える。
さらに本発明の分析フロー作成システムは、分析フローを作成する際に、過去事例の分析フローの中間情報からノウハウ情報を検索する検索部と、検索部による検索結果をユーザの端末装置に表示させるために、ユーザに送信するユーザIF部を備える。
そして、ユーザIF部は、ユーザが新しく分析フローを開発する際に、検索部の検索結果をユーザの端末装置に表示させるようにする。
上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
以下、図1~図11を参照して、本発明の分析フロー作成システムの実施の形態例(以下、「本例」という)について説明する。
本例の分析フロー作成システムでは、ユーザである分析フロー作成者5が分析フローを作成する際にその都度、その作成に係るノウハウ(以下、「Tips」という)を蓄積する。そして、新たに分析フローを作成する技術者が、この蓄積されたTipsを参照して、分析フローを作成する。したがって、本例の分析フロー作成システムでは、Tipsの活用が極めて重要な意味を持っている。以下、明細書中では「Tips」という用語を用いて説明することとする。
ここでTipsとは、もともとは、助言、ヒント、秘訣、暗示などの意味を持つ英単語であり、IT(情報技術)の分野では、コンピュータやソフトウェアの操作法などに関するコツや小技、テクニック、裏技などを表すことから、以下、このTipsをノウハウと同義で用いることとする。
また、状態監視システム1により機械Aまたは機械Bからのセンサデータに異常ないし異常の予兆(以下、単に「異常」という)が検知されたときには、異常が検知された機械の部分(機器)に対して、保守員2による保守作業が行われる。
この稼動データ記憶部11には、機械Aおよび機械Bのセンサデータが格納される。稼動データ記憶部11に格納されているセンサデータは、センサ値とタイムスタンプを持っている。例えば、稼動データ記憶部11には、機械Aのエンジンの排気温度の値が2017年1月1日0時0分0秒から、2017年12月31日23時59分59秒まで1秒刻みで格納されている。
また、管理者3は、状態監視システム1に対してモデルの更新を行う。このモデルの更新は、状態監視システム1と分析フロー作成システム4で共有される。
図2は、本例の分析フロー作成システム4の機能的な構成を示すブロック図である。
図2に示すように、分析フロー作成システム4は、一点鎖線で囲んだ範囲の、稼動データ検索部12、分析フロー一時記憶部13、中間フォーマット変換部14、中間フォーマット一時記憶部15を備える。さらに、本例の分析フロー作成システム4は、中間フォーマット検索部16、中間フォーマット蓄積部17、ノード検索部18、ドキュメント変換部19、ドキュメント記憶部20、ユーザIF部21を備える。
なお、稼動データ記憶部11については、通常、図1の状態監視システム1内の記憶部(不図示)として構成されるので、図2では、一点鎖線の枠外に配置しているが、設計上では、分析フロー作成システム4の構成の中に含めることもできる。ユーザIF部21は、ネットワークNを介して、分析フロー作成者5が利用するユーザ端末装置30に接続されている。
なお、機械Aおよび機械Bとしては、機械的な動作を伴うことにより所期の機能を実現する装置であればエンジン付きの機械に限らず、どのような機械でもよい。
上述したように、稼動データ検索部12は、分析フローを作成するために、分析フロー一時記憶部13で指定された機械(ここでは機械Aまたは機械B)、当該機械に設けられるセンサ名、時間に該当する稼動データを稼動データ記憶部11から検索し、分析フロー一時記憶部13に出力する。
なお、中間フォーマット変換部14は、分析フローを作成する際に入力されたTipsの情報を含めて中間フォーマットに変換し、これを中間フォーマット一時記憶部15に保存する。このTipsの情報は、新たに分析フローを作成する分析フロー作成者5によって利用される可能性が高いものである。
さらに、中間フォーマット一時記憶部15に保存される中間情報は、ドキュメント変換部19を経由して、Tips情報などが入力されてアップデートされた中間フォーマットとして、中間フォーマット蓄積部17に格納される。ここで、アップデートとは、分析フローを作成するときに、Tips情報が空欄になっていたものを、ユーザが空欄を埋めて完成させ、これを中間フォーマット一時記憶部15に記憶した後に、完成された分析フローを中間フォーマット蓄積部17に格納することを意味する。
この中間フォーマット蓄積部17に格納される情報は、中間フォーマットをアップデートしただけのものであり、ドキュメント変換部19によって読みやすいドキュメント形式に変換されたものではない。後述する図11の分析手順書とは異なる。
すなわち、中間フォーマット蓄積部17は、単独でまたは中間フォーマット一時記憶部15と併せて、過去事例の分析フローに係る情報と、現在作成中の分析フローの各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースを持つ中間情報が蓄積される蓄積部として機能する。
中間フォーマット蓄積部17に保存される中間フォーマットに関する情報は、中間フォーマット検索部16で検索され、その検索結果がユーザIF部21とネットワークNを経由して、ユーザ端末30に送られる。
したがって、中間フォーマット検索部16は、Tips情報の全体が保存されている中間フォーマット一時記憶部15を検索し、過去にどのようなTipsが使われていたのかを分析フロー作成者5に提供することができる。
さらに、ノード検索部18は、現在作業しているノードの前のノード(入力側)と、後のノード(出力側)に関係するTips情報を、中間フォーマット蓄積部17から検索することができる。このように過去事例を参照することで、分析フロー作成者5は、現在作業中であるノードに関係するTips情報の入力を比較的容易に行うことができ、分析フローの作成時間を短縮することができる。
ノード検索部18および中間フォーマット検索部16を総称して「検索部」という。すなわち、ノード検索部18および中間フォーマット検索部16は、そのいずれかまたは併せて、現在作成中の分析フローに関係する過去事例の中間情報からノウハウ情報(Tips情報)を検索する検索部として機能する。
なお、既に述べたように、ユーザである分析フロー作成者5による分析フローの作成は、ユーザ端末装置30上で行われるが、実際にはネットワークN経由で、分析フロー一時記憶部13上で行われることになる。したがって、分析フロー作成者5の作業結果は、分析フロー一時記憶部13に保存される。このとき、分析フローの作成に際しては、作業中のノードを作成する画面の右側に、過去において作成された事例(過去事例)が表示される(図10参照)。
図3は、本例の分析フロー作成システムにおいて、分析フローの作成手順を学習フェーズと評価フェーズに分けて示した図である。
図3の上段に示す準備(Preparation)、前処理(Preprocess)、学習(Learn)までが学習フェーズ、下段の診断(Test)が評価フェーズである。
(a)「データ読込」ノードは、学習フェーズにおいて、機械の稼働データを読み込むノードである。稼動データ検索部12は、指定した機械と当該機械に設置されるセンサで測定した期間の稼働データを稼動データ記憶部11から取得し、分析フロー一時記憶部13に保存して展開する。
(b)「欠損値補間」ノードは、機械の稼動データの欠損値を補間するためのノードである。データ読込ノードと欠損値補間ノードは、本例の分析フロー作成システムにおける準備(Preparation)段階のノードである。この欠損値補間ノードでは、稼動データ記憶部11から取得した稼働データに不明な値(不明値)が含まれている場合に、この不明値に然るべき値を入力して、以降のフローの処理を実行する。この処理では、例えば、各センサ値の平均値を計算して、不明値を平均値で置き換える処理が行われる。
以上のセンサ選択ノード(a)から状態抽出ノード(e)までが前処理(Preprocess)段階のノードである。
(g)「アルゴリズム選択」ノードは、機械学習アルゴリズムを選択するノードである。例えば、正常パターンをクラスタリングで作成する場合、その代表的なアルゴリズムとして、k-means(k-平均法)などが用いられる。
(i)「学習結果保存」ノードは、学習結果を保存するノードである。例えば、機械学習のアルゴリズムがk-meansのとき、この学習結果保存ノードで、各クラスタの中心座標が記憶される。
以上の学習期間指定ノード(f)~学習結果保存ノード(i)までが学習(Learn)段階のノードである。
(k)「評価」ノードは、評価期間指定ノードで指定された期間の稼動データと学習結果を使って、機械の異常の度合を計算するノードである。例えば、k-means法では、入力された稼働データと最近傍のクラスタとの距離を異常の度合いとして計算する。
(m)「評価結果保存」ノードは、評価ノードで発報されたアラートを保存するノードである。
以上の評価期間指定ノード(j)から評価結果保存ノード(m)までが、診断(Test)段階のノードである。
図4は、本例の分析フロー作成システム4を実現するためのコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
図4に示すように、本例の分析フロー作成システム4は、バス40に接続されたCPU(Central Processing Unit)41、ROM(Read Only Memory)42、RAM(Random Access Memory)43、不揮発性ストレージ44および通信インターフェース(通信IF)45を備える。
不揮発性ストレージ44は、CPU41が動作するために必要なプログラムやデータ等が、半永久的に記憶される記憶装置である。
また、通信IF45は、本例の分析フロー作成システムを外部のネットワーク回線に接続するためのインターフェースであり、図2のユーザIF部21がこれに相当する。
図5は、本例の分析フロー作成システム4で取り扱われる中間情報の一覧を示した表(テーブル)である。中間情報のカラムとしては、フェーズ(Phase)、サブフェーズ(Sub Phase)、設定値、Tips、インスタンスID、クラスID、接続ID前、接続ID後が設けられている。
サブフェーズは、フェーズを詳細化したものであり、サブフェーズの欄には、フェーズ欄に対応するより詳細化された項目、例えばフローを構成する具体的なノード名が記録される。
設定値の欄には、各フェーズおよびサブフェーズ毎に設定した値が記録される。また、Tipsには、各サブフェーズのノードを作成したときのノウハウ情報が記録される。
また、クラスIDは、複数のインスタンスIDと関連づけられる。例えば図8の例では、クラスID「Node002」に対して、インスタンスP011、P022、P023が関連付けられている。接続ID前は、現在作業中のインスタンスの入力側のインスタンスIDを示し、接続ID後は、現在作業中のインスタンスの出力側のインスタンスIDを示す。
そして、設定値の欄には、「-1を平均値で補間する」と記録され、さらにTipsの欄には、「欠損値の補間は平均値が良いと判断した」と欠損値を設定する根拠が記録されている。つまり、「-1」のような欠損値(不明値)が出た場合に、平均値で補間するのが適当であることが示されている。
「センサ選択」では、設定値の欄に、エンジン回転数、排気温度、対象部位の温度α、大気温度を選択したことが記録されている。そして、Tipsの欄に、分析フロー作成者5がセンサを選択した根拠が記録される。すなわち、Tipsの欄には「エンジンの異常を捕らえるには、エンジン回転数、排気温度、温度α、大気温度がよい。これでうまくいかない場合は、燃料費消費量を加えるとよい。」と記録されている。
また「仮想センサ作成」では、設定値の欄に、「(温度α-大気温度)」と記録されている。つまり、対象部位の温度αと大気温度の差分の情報を仮想センサとすることが記録されている。そして、さらにTipsの欄には、「温度αは周辺環境の影響を受けるため、温度αと大気温度の差分を入力した」という根拠が記録されている。
そして、「学習期間設定」では、設定値の欄に、「2017/1/1-2017/12/31、正常:All」と記録され、学習に使用する期間とその中に含まれる正常期間の情報が記録されている。
さらに、「学習期間設定」のTipsの欄には、「環境変化の影響を取り除くため1年間分のデータを学習した。全ての期間は正常である」と、学習期間を設定した根拠が記録されている。
また、処理方法はk-meansであり、出力は、k-meansで学習した機械の正常期間の正常データ分布のクラスタ情報であると記録されている。そして、パラメータはクラスタ数が3であると記録されている。
つまり、「学習」ノードでは、設定値の欄に、入力に用いる3つのセンサの種類、処理方法、出力の内容、パラメータの内容が記録されている。さらに、Tipsの欄には、「パラメータはデータの分布を見て決定した」とパラメータを選んだ根拠が記録されている。
「接続ID前」の欄には、今作業にかかっているノードの入力側のノードのインスタンスIDが記録される。例えば、センサ選択の1つ前のノードは欠損値補間ノードなので、欠損値補間ノードのインスタンスIDである「P001」が記録される。
「接続ID後」の欄には、今作業にかかっているノードの出力側のノードのインスタンスIDが記録される。今、作業にかかっているノードがセンサ選択ノードであれば、接続ID後の欄には、出力側のノードである状態抽出ノードのインスタンスID「P003」が記録される。
図6は、図2の中間フォーマット蓄積部17に記憶されるノード情報の例を示す。中間フォーマット蓄積部17に記憶されるノード情報は、図5に示されるそれぞれのノードのクラスID毎に格納されている。
図6に示されるように、分析フローを構成するノード情報には、クラスID,名称、カテゴリの他に、複数のインスタンスが含まれている。
中間フォーマット蓄積部17の中間情報に具体的でユニークなインスタンスが追加されると、追加されるインスタンス毎に、対応するインスタンスID,設定値、Tips、接続ID前、接続ID後に関する情報が追加される。
インスタンスIDが「P001」のインスタンスの設定値は、「-1を平均値で補間する」であり、Tipsには、「欠損値の補間は平均値が良いと判断した」と記録されている。
また、このインスタンスの接続ID前のインスタンスIDはブランクであるが、接続ID後のインスタンスIDは「P002」となっている。なお、この接続ID後のインスタンスID「P002」は、図3によれば、センサ選択ノードを示している。
図7は、図2の中間フォーマット検索部16において、クラスIDを取得して、該当するクラスIDをユーザ端末装置30の表示部31に表示するまでの検索手順を示すフローチャートである。
まず、中間フォーマット検索部16は、分析フローを構成するノードのクラスIDを取得する(ステップS101)。そして、中間フォーマット検索部16は、取得したクラスIDを使って中間フォーマット蓄積部17から該当するクラスIDを検索する(ステップS102)。
図8は、分析フロー作成中の画面の一例を示す。図8は、図5の中間情報のうち、設定値の欄の作成者と目標が空白(ブランク)になっている。また、Tips欄が全て空白(ブランク)になっている。そして、この作成者と目標の欄およびTips欄は、黒い太線で囲まれている。すなわち、分析フロー作成者5が入力する欄は、概要(Abstract)の設定値の欄の作成者と目標、準備(Preparation)、前処理(Pre-Process)、学習(Learn)および診断(Test)のTipsの欄であることが、黒い太線で強調表示されて分析フロー作成者5に示されている。
また、図8の右側には、分析フロー作成者5が、「センサ選択」のノードを作成中である場合に、参考とされるセンサ選択ノードに関する過去事例が示されている。分析フロー作成者5はこの過去事例を参照してTipsの情報を書き込むことができる。
新たに分析フローを作成するユーザは、図8の右側に表示される過去事例のインスタンス、設定値、Tipsを参照して、図8の左側の選択された黒い太枠の空欄に、設定値とTips情報を入力することができる。
図9は、ノード検索部18により中間フォーマット蓄積部17を検索するときの処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ノード検索部18は、分析フローの開発中のノード情報に関するインスタンスIDを取得する(ステップS201)。そして、取得したインスタンスIDを使って中間フォーマット蓄積部17のノード情報から該当するインスタンスIDを検索する(ステップS202)。
そして、ユーザIF部21を経由して、検索したインスタンスIDをユーザ端末30に供給し、ユーザ端末30の表示部31に表示する。
この図9の処理フローは、分析フロー開発中に、開発するノードが変わる毎に実行される。
分析フロー作成者5は、作成中のノード情報に関する過去事例のTips情報を参照しながら、新たな分析フローのノード開発を効率的に行うことができる。これにより分析フロー作成のための時間が大幅に短縮される。
図11は、ドキュメント変換部19により、中間フォーマット一時記憶部15に記憶されている中間情報をドキュメントに変換した分析手順書の例を示している。
ドキュメント変換部19は、中間フォーマット一時記憶部15に記憶されている中間情報をドキュメントに変換し、ドキュメント記憶部20に格納する。また、既に述べたように、ドキュメント変換部19は、中間フォーマット一時記憶部15に記憶されている中間情報をドキュメントに変換することなく、読み取り可能なデータとして中間フォーマット蓄積部17にも格納する。
図11に示す分析手順書では、各フェーズを章立てにし、サブフェーズは節として、中間フォーマットの内容が記載されている。図11に示される、章立て記載された「1.概要」、「2.Preparation」、「3.Pre-Process」は、中間情報として、図5に示された情報と同じものである。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
Claims (9)
- 機械の稼動データを分析して機械の異常を検知する分析フローを作成する分析フロー作成システムであって、
前記機械の稼動データをデータ分析して機械の異常を検知した過去事例の分析フローと、現在作成中の分析フローの各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースを持つ中間情報を蓄積する蓄積部と、
前記分析フローを作成する際に、前記過去事例の分析フローの中間情報からノウハウ情報を検索する検索部と、
前記検索部による検索結果をユーザの端末装置に表示させるために、ユーザに送信するユーザIF部と、を備え、
前記ユーザIF部は、ユーザが新しく分析フローを開発する際に、前記検索部の検索結果をユーザの前記端末装置に表示させる
分析フロー作成システム。 - 前記ユーザIF部は、ユーザの前記端末装置に前記検索部の結果を表示させる際に、前記中間情報の中の入力する前記スペースの欄を強調表示して、前記スペースに対する入力をユーザに促す
請求項1に記載の分析フロー作成システム。 - 前記ユーザIF部は、前記ノウハウ情報を入力する欄を強調表示する際に、ユーザの前記端末装置に前記検索部の検索結果である前記過去事例のノウハウ情報を同時に表示させる
請求項2に記載の分析フロー作成システム。 - 前記検索部は、対象とする分析フローの各分析手順のノードに関係する中間情報を検索するに際し、現在作業中のノードに関係する前記過去事例の類似のノウハウ情報を前記蓄積部から検索して、ユーザの前記端末装置に表示する
請求項3に記載の分析フロー作成システム。 - さらに、前記検索部は、対象とする分析フローの各分析手順のノードに関係する中間情報を検索するに際し、現在作業中のノードの入力側のノードおよび/または出力側のノードに関係する前記過去事例の類似のノウハウ情報を前記蓄積部から検索して、ユーザの前記端末装置に表示する
請求項4に記載の分析フロー作成システム。 - 前記中間情報は、分析フローを作成するための分析手順において、機械学習を適用するためのデータの前処理手順を記録した前処理情報、学習をするための設定情報を記録した学習情報、および評価するための設定情報を記録した診断情報を含む
請求項1に記載の分析フロー作成システム。 - さらに、前記分析フローの中の中間情報をドキュメントに変換するドキュメント変換部を備え、
前記ドキュメント変換部は、前記中間情報のカテゴリ毎に章または節を作成し、対応する章または節毎に前記中間情報の内容を記録する
請求項1に記載の分析フロー作成システム。 - 機械の稼動データを分析して機械の異常を検知する分析フローを作成する分析フロー作成方法であって、
前記機械の稼動データをデータ分析して前記機械の異常を検知した過去事例の分析フローと、現在作成中の分析フローの各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースを持つ中間情報を蓄積するステップと、
前記分析フローを作成する際に、前記過去事例の分析フローの中間情報からノウハウ情報を検索するステップと、
現在作業中の分析フローと、前記過去事例の分析フローのノウハウをユーザの端末装置に表示させるために、ユーザに送信するステップと、
前記ユーザの端末装置に表示された前記過去事例の分析フローのノウハウ情報を参照して、現在作成中の分析フローの前記各分析手順の設定パラメータとノウハウ情報を入力するためのスペースに入力するステップと、を含む
分析フロー作成方法。 - 前記分析フローの検索において、対象とする分析フローの各分析手順のノードに関係する中間情報を検索するに際し、
最初に、現在作業中のノードに関係する前記過去事例の類似のノウハウ情報を蓄積部から検索し、
次に、現在作業中のノードの入力側のノードおよび/または出力側のノードに関係する前記過去事例の類似のノウハウ情報を前記蓄積部から検索してユーザの端末装置に表示する
請求項8に記載の分析フロー作成方法。
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