JP7258244B1 - 監視支援システム、監視支援装置、及び監視支援方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施形態による監視支援システム1の主要なハードウェア構成例を示す図である。
監視支援システム1は、ポータルサーバ10を利用して、プラントの設備などの監視対象を監視する監視業務を支援するシステムであり、監視対象から取得した取得データ(分析データ)を分析するサービスを利用者に提供する。
NWアダプタH11は、例えば、LAN(Local Area Network)カード、等のネットワークNW1に接続可能な通信装置である。NWアダプタH11は、ネットワークNW1を介して、ポータルサーバ10との間でデータ通信を行う。
ポータルサーバ10は、NWアダプタH11と、メモリH12と、プロセッサH13とを備える。
メモリH12は、例えば、RAM、フラッシュメモリ、HDD、等の記憶装置であり、ポータルサーバ10が利用する各種情報、及びプログラムを記憶する。
図2は、本実施形態による監視支援システム1の機能構成の一例を示すブロック図である。
NW通信部21は、NWアダプタH21により実現される機能部であり、ネットワークNW1と接続して、例えば、ポータルサーバ10との間でデータ通信を行う。
NW通信部11は、NWアダプタH11により実現される機能部であり、ネットワークNW1と接続して、利用者端末20との間でデータ通信を行う。
図3に示すように、グループ情報記憶部121は、グループIDと、管理パスワードと、グループ名と、契約信号数と、アカウント数と、分析可能回数と、分析実行回数と、有効期限とを対応付けて記憶する。
図4に示すように、利用者情報記憶部122は、グループIDと、利用者IDと、パスワードと、氏名とを対応付けて記憶する。
このように、利用者情報記憶部122は、グループごとに、利用者情報を記憶する。なお、利用者情報は、各グループの管理者により登録、変更、削除可能であるものとする。
図5に示すように、監視設定記憶部124は、監視対象IDと、グループIDと、利用者IDと、設定情報とを対応付けて記憶する。ここで、監視対象IDは、監視対象を識別する監視対象識別情報の一例である。
図6に示すように、分析データ記憶部125は、グループIDと、日時情報と、利用者IDと、監視対象IDと、信号名、タイトルと、ファイル名と、データとを対応付けて記憶する。
なお、上述した学習データ記憶部123は、分析データ記憶部125と同様に、図6に示すように学習データを記憶してもよい。
図7に示すレポートRP1は、分析データ情報DIと、分析結果RES1と、及び比較のための学習データDT1及び分析データDT2とを含むレポート情報である。
図8は、本実施形態による監視支援システム1の波形比較の分析処理動作の一例を示す図である。
図9に示す画面G1は、ポータルサーバ10のメニュー画面を示している。画面G1において、ボタンBT1は、“異常兆候分析”(分析処理)を選択するボタンである。
図10に示す画面G2は、波形比較における分析及びレポート画面を示している。画面G2において、分析情報の一覧LS1は、波形比較の分析情報の一覧を示している。また、分析情報の一覧LS2は、異常兆候分析の分析情報の一覧を示している。また、ボタンBT2は、波形比較の分析の選択ボタンを示し、ボタンBT3は、分析処理の切り替えボタンを示している。
図11に示す画面G3は、波形比較のデータ入力画面を示している。画面G3において、入力ウィンドウWD1は、分析のタイトルの入力ウィンドウを示し、入力ウィンドウWD2は、学習データの登録ウィンドウを示している。また、入力ウィンドウWD3は、分析データの登録ウィンドウを示し、入力ウィンドウWD4は、条件設定の入力ウィンドウを示している。また、ボタンBT4は、波形比較の分析処理の開始ボタンを示している。
また、監視登録処理部133は、例えば、図5に示すように、監視対象の設定情報を、監視設定記憶部124に記憶させる。
図12に示す画面G4は、ポータルサーバ10の分析開始画面を示している。画面G4では、分析が開始されたメッセージが表示されるとともに、分析コンテンツ、利用期限、分析実行回数、及び分析可能回数が表示される。
図13に示す画面G5は、波形比較の分析処理後の分析及びレポート画面を示している。画面G5において、分析情報の一覧LS1は、波形比較の分析情報の一覧を示している。また、分析情報の一覧LS2は、異常兆候分析の分析情報の一覧を示している。また、レポートRP1は、今回の波形比較の分析処理で、追加された監視対象の分析情報を示している。また、通知AL1は、新しい監視対象の分析情報が一覧に追加されたことを示している。なお、レポートRP1のより詳細なレポート情報が、図7に示すレポートRP1の情報である。追加されたレポートRP1は、図13の波形比較の分析情報の一覧である分析情報の一覧LS1に追加される。
図14は、本実施形態におけるポータルサーバ10の波形比較の分析処理の一例を示すフローチャートである。図14に示す処理は、上述した図8のステップS116、ステップS118、及びステップS119の処理に対応する。
図15は、本実施形態におけるポータルサーバ10の異常兆候分析用の学習処理の一例を示すフローチャートである。
このように、異常兆候分析においては、学習モデルが学習モデル記憶部126に予め記憶(登録)されているものとする。
図16は、本実施形態による監視支援システム1の異常兆候分析の処理動作の一例を示す図である。
なお、ステップS410において、端末制御部25は、NW通信部21を介して受信した、例えば、図17に示すような分析及びレポート画面を、表示部23に表示させる。
図17に示す画面G6は、異常兆候分析における分析及びレポート画面を示している。画面G6において、分析情報の一覧LS1は、波形比較の分析情報の一覧を示している。また、分析情報の一覧LS2は、異常兆候分析の分析情報の一覧を示している。また、ボタンBT5は、異常兆候分析の選択ボタンを示し、ボタンBT3は、分析処理の切り替えボタンを示している。
図18は、本実施形態におけるポータルサーバ10の異常兆候分析処理の一例を示すフローチャートである。図18に示す処理は、上述した図16のステップS415、ステップS417、及びステップS418の処理に対応する。
図19は、本実施形態による監視支援システム1の分析レポートの表示処理及び削除処理の一例を示す図である。
このように、Web処理部131は、利用者端末20によって分析情報の一覧から特定の監視対象が選択された場合に、正常データと、分析データとの相違を示すレポート情報を、利用者端末20に出力させる。
図20は、本実施形態による監視支援システム1の分析レポートの分析データの比較例を示す図である。また、図20は、上述した図7に示すレポートRP1の学習データDT1及び分析データDT2の部分を拡大した図である。
を変更、線の種類の変更など、他の手法で乖離の兆候(異常兆候部分)を強調してもよい。
図21は、本実施形態における利用者情報記憶部122のデータの変形例を示す図である。
よって、本実施形態による監視支援システム1は、手軽に、且つ、安全に、プラントの監視対象の監視に関するシステムを導入することができる。
これにより、本実施形態による監視支援システム1は、利用者の使用制限を適切に解除することができ、利便性を向上させることができる。
例えば、上記の実施形態において、ポータルサーバ10は、1台のサーバ装置で構成される例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、複数台のサーバ装置で構成されてもよい。
Claims (12)
- 予め登録された監視対象の正常データを学習データとして生成された学習モデルに基づいて、前記監視対象の取得データを分析する分析処理部と、
前記分析処理部が分析した分析結果であって、複数の前記監視対象のそれぞれに対応した前記分析結果を比較可能な分析情報の一覧にして、利用者が使用する利用者端末に出力させる出力処理部と
を備え、
前記分析処理部は、前記学習データと前記取得データとの波形比較による波形比較の分析処理と、前記学習モデルを用いて前記取得データを分析する異常兆候の分析処理とを実行可能であり、
前記出力処理部は、前記波形比較の分析情報の一覧と前記異常兆候の分析処理である異常兆候分析の分析情報の一覧とを並べて前記利用者端末に出力する
監視支援システム。 - 前記監視対象を識別する監視対象識別情報と、前記監視対象に関する設定情報とを対応付けて記憶する監視設定記憶部と、
前記利用者端末から受信した前記監視対象の追加要求に応じて、前記追加要求に対応した前記監視対象の前記設定情報を、前記監視設定記憶部に追加する監視登録処理部と
を備え、
前記出力処理部は、前記監視設定記憶部に追加された前記監視対象を、前記分析情報の一覧に追加して、前記利用者端末に出力させる
請求項1に記載の監視支援システム。 - 前記出力処理部は、前記分析処理部が、新たに追加された前記監視対象に対する分析を完了した場合に、当該新たに追加された前記監視対象の前記分析情報を、前記分析情報の一覧の先頭に追加し、前記分析情報の一覧に新たな前記監視対象が追加されたことを示す通知情報を、前記利用者端末に出力させる
請求項2に記載の監視支援システム。 - 前記監視設定記憶部は、前記利用者が所属するグループを識別するグループ識別情報と、前記利用者を識別する利用者識別情報と、前記監視対象識別情報と、前記設定情報とを対応付けて記憶し、
前記出力処理部は、前記利用者識別情報に対応した前記分析情報の
一覧、又は前記グループ識別情報に対応した前記分析情報の一覧を、前記利用者端末に出力させる
請求項2又は請求項3に記載の監視支援システム。 - 前記出力処理部は、前記利用者端末から受信した検索情報に応じて、前記分析情報の一覧のうちから、前記検索情報に対応する前記分析情報を抽出し、抽出した前記分析情報の一覧を、検索結果として、前記利用者端末に出力させる
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の監視支援システム。 - 前記利用者端末から受信した前記監視対象の前記取得データを分析データとして、分析データ記憶部に記憶させるデータ登録処理部を備え、
前記分析処理部は、前記学習モデルに基づいて、前記分析データ記憶部が記憶する前記分析データにおける異常兆候を分析する
請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の監視支援システム。 - 前記出力処理部は、前記利用者端末によって前記分析情報の一覧から特定の前記監視対象が選択された場合に、前記正常データと、前記分析データとの相違を示すレポート情報を、前記利用者端末に出力させる
請求項6に記載の監視支援システム。 - 前記レポート情報を生成するレポート処理部を備え、前記分析処理部は、前記正常データと、前記分析データとの乖離を予測して、当該乖離の兆候を判定し、
前記レポート処理部は、前記乖離の兆候を強調した前記レポート情報を生成する
請求項7に記載の監視支援システム。 - 前記学習データに基づいて、前記学習モデルを生成する学習処理部を備え、
前記分析処理部は、前記学習処理部が生成した前記学習モデルに基づいて、前記監視対象の前記取得データを分析する
請求項1から請求項8のいずれか一項に記載の監視支援システム。 - 前記分析処理部は、前記学習処理部が生成した前記学習モデルと、予め準備されている前記学習モデルとのうちから、前記利用者端末によって指定された前記学習モデルに基づいて、前記監視対象の前記取得データを分析する
請求項9に記載の監視支援システム。 - 予め登録された監視対象の正常データを学習データとして生成された学習モデルに基づいて、前記監視対象の取得データを分析する分析処理部と、
前記分析処理部が分析した分析結果であって、複数の前記監視対象のそれぞれに対応した前記分析結果を比較可能な分析情報の一覧にして、利用者が使用する利用者端末に出力させる出力処理部と
を備え、
前記分析処理部は、前記学習データと前記取得データとの波形比較による波形比較の分析処理と、前記学習モデルを用いて前記取得データを分析する異常兆候の分析処理とを実行可能であり、
前記出力処理部は、前記波形比較の分析情報の一覧と前記異常兆候の分析処理である異常兆候分析の分析情報の一覧とを並べて前記利用者端末に出力する
監視支援装置。 - 分析処理部と、出力処理部とを備える監視支援装置の監視支援方法であって、
前記分析処理部が、予め登録された監視対象の正常データを学習データとして生成された学習モデルに基づいて、前記監視対象の取得データを分析するステップと、
前記出力処理部が、前記分析処理部が分析した分析結果であって、複数の前記監視対象のそれぞれに対応した前記分析結果を比較可能な分析情報の一覧にして、利用者が使用する利用者端末に出力させるステップと
を含み、
前記分析処理部は、前記監視対象の取得データを分析するステップにおいて、前記学習データと前記取得データとの波形比較による波形比較の分析処理と、前記学習モデルを用いて前記取得データを分析する異常兆候の分析処理とを実行可能であり、
前記分析情報の一覧を前記利用者端末に出力させるステップにおいて、前記出力処理部が、前記波形比較の分析情報の一覧と前記異常兆候の分析処理である異常兆候分析の分析情報の一覧とを並べて前記利用者端末に出力する
監視支援方法。
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