JP7283105B2 - 分析装置および分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、分析装置および分析方法に関する。

施設のエネルギーデータを分析する分析装置として、評価対象プロセスブロックの省エネルギーポテンシャルを分析する分析装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１ 特開２０１６－９１０６８号公報

分析装置においては、分析対象データをグループ化し、グループ同士の差異要因を計算することが好ましい。

本発明の第１の態様においては、分析対象データを取得するデータ取得部と、分析対象データにグループラベルを付与することにより、分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、分析対象データを分析し、複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部とを備える分析装置を提供する。

データ取得部は、分析対象データとして、施設からの計測データ、ＥＭＵ管理情報およびユーザからの入力データの少なくとも１つを取得してもよい。

分類部は、分析対象データの項目の値と、予め定められた閾値との比較に基づいて、分析対象データにグループラベルを付与してもよい。

分類部は、分析対象データがプロットされた散布図を生成し、散布図上で複数の領域を指定することにより、分析対象データにグループラベルを付与してもよい。

分類部は、分析対象データの一つまたは複数の項目に対して演算した演算結果と、予め定められた閾値との比較に基づいて、分析対象データにグループラベルを付与してもよい。

分析装置は、分析対象データの複数の項目の相関強度を算出する相関算出部を更に備えてもよい。分類部は、相関算出部により分析対象データの相関強度を向上させた後に、分析対象データにグループラベルを付与してもよい。

分析装置は、計算部による計測結果を表示する表示部を更に備えてもよい。計算部は、グループラベルを目的変数として決定木分析してもよい。分類部は、決定木分析で用いた決定木の分類結果に応じた分類番号を、分析対象データに付与してもよい。表示部は、分類番号毎に、散布図および時系列グラフの少なくとも１つを表示してもよい。

分析装置は、複数のグループのいずれかをモデル化して、モデル化したグループの特性パラメータを計算するモデル化部と、モデル化部が計算した特性パラメータを記憶するモデルデータ記憶部と、計算部による計測結果を表示する表示部とを更に備えてもよい。計算部は、モデル化されたグループのデータと、他のグループのデータとの差異度合いおよび差異要因を、特性パラメータに基づいて計算してもよい。表示部は、差異度合いおよび差異要因を表示してもよい。

分析装置は、計算部による計測結果を表示する表示部を更に備えてもよい。表示部は、分析対象データを要素毎に複数の階層に分類したツリー構造を表示し、ツリー構造の要素が選択された場合に、選択された要素に応じた詳細グラフを表示してもよい。

本発明の第２の態様においては、分析対象データを取得する段階と、分析対象データにグループラベルを付与することにより、分析対象データを複数のグループに分類する段階と、分析対象データを分析し、複数のグループ同士の差異要因を計算する段階とを備える分析方法を提供する。

上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。これらの特徴群のサブコンビネーションも発明となりうる。

分析システム３００の構成の概要を示す。 実施例１に係る分析装置１００の構成の一例を示す。 エネルギーデータ記憶部１１０に記憶されたエネルギーデータＥＤの一例を示す。 管理情報記憶部１２０に記憶されたＥＭＵ管理情報ＭＩの一例を示す。 グループ化データ記憶部２５に記憶されたグループ化データＧＤの一例を示す。 分析装置１００の動作例を示すフローチャートである。 第１の分類法の動作例を示すフローチャートである。 第２の分類法の動作例を示すフローチャートである。 第２の分類法の具体的な実行例を示す。 第３の分類法の動作例を示すフローチャートである。 第３の分類法の具体的な実行例を示す。 差異要因計算の動作例を示すフローチャートである。 表示部４０に表示される決定木の具体例を示す。 実施例２に係る分析装置１００の構成の一例を示す。 差異要因計算後の動作例を示す処理フローチャートである。 分類番号を格納したグループ化データＧＤの一例を示す。 分析機能の処理フローチャートの一例を示す。 表示部４０が散布図を表示する場合の分析画面の一例である。 表示部４０が時系列グラフを表示する場合の分析画面の一例である。 実施例３に係る分析装置１００の構成の一例を示す。 分析装置１００の動作例を示すフローチャートである。 モデル計算機能の動作例を示すフローチャートである。 モデル化を用いた差異要因計算機能の動作例を示すフローチャートである。 モデル使用時の分析結果の表示例を示す。 分析結果表示画面の遷移の一例を示す。 分析結果表示画面の詳細図の一例を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてもよいコンピュータ２２００の例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、分析システム３００の構成の概要を示す。分析システム３００は、分析装置１００および施設２００を含む。また、分析システム３００は、分析装置１００と連結された、エネルギーデータ記憶部１１０と、管理情報記憶部１２０と、エネルギー管理装置１３０と、入出力装置１４０とを備える。

分析装置１００は、施設２００に関する分析対象データＡＤを分析する。一例において、分析装置１００は、施設２００の稼働状況に応じた情報を分析する。例えば、分析装置１００は、施設２００に異常が生じた場合に、施設２００の異常の原因を分析する。

分析対象データＡＤには、後述の通り、施設２００から取得したエネルギーデータＥＤ、ＥＭＵ管理情報ＭＩおよびユーザからの入力データＩＤの少なくとも１つが含まれる。また、分析対象データＡＤには、エネルギーデータＥＤ等のデータを演算した後の演算データが含まれてもよい。分析対象データＡＤには、設備上の異常に関連するデータが含まれてもよい。分析対象データＡＤは、気象庁等が提供する気象情報等の環境情報、暦情報、エネルギー事業者が計画したイベント情報等が含まれてもよい。

施設２００は、計測制御部２１０と、計測部２２０と、設備２３０とを備える。施設２００は、１又は複数の計測制御部２１０と、１又は複数の計測部２２０と、１又は複数の設備２３０をと備えてもよい。施設２００は、一例として工場である。

計測制御部２１０は、計測部２２０の動作を制御する。一例において、計測制御部２１０は、計測部２２０の計測のオンオフを制御する。

計測部２２０は、設備２３０のエネルギーに関するデータを計測する。例えば、計測部２２０は、センサおよびアクチュエータ等の計測機器を有する。計測部２２０のセンサは、温度センサ、圧力センサおよび流量センサ等の任意のセンサであってもよく、これに限られない。

設備２３０は、計測部２２０の計測対象となる設備である。例えば、設備２３０には、プラント（例えば、工場全体）、機器（例えば、ボイラー、熱交換器）および装置等が含まれる。但し、設備２３０は、分析装置１００の分析対象と関連するものであれば、これらに限定されない。設備２３０は、エネルギーまたは材料等が供給され、中間生成物またはエネルギー等を排出する。それぞれの設備２３０には、他の設備２３０が出力する中間生成物またはエネルギー等が供給されてもよい。

エネルギーデータ記憶部１１０は、施設２００のエネルギーデータＥＤを記憶する。エネルギーデータ記憶部１１０は、分析装置１００および施設２００と接続されている。エネルギーデータ記憶部１１０は、計測制御部２１０と接続され、計測部２２０が計測したエネルギーデータＥＤを収集して記憶する。エネルギーデータ記憶部１１０は、記憶したエネルギーデータＥＤを分析装置１００に出力する。

エネルギーデータＥＤは、施設２００におけるエネルギー消費に関するデータである。エネルギーデータＥＤは、計測部２２０が計測した計測値を含む。エネルギーデータＥＤは、計測部２２０の計測値の時系列データであってもよい。エネルギーデータＥＤは、変動により施設２００でのエネルギー消費に影響を与えるデータを含んでよく、施設２００でのエネルギー消費の変動の影響を受けるデータを含んでもよい。例えば、エネルギーデータＥＤは、施設２００におけるエネルギー効率を含む。また、エネルギーデータＥＤは、温度、圧力、流量等の計測値を含んでよい。

エネルギー管理装置１３０は、エネルギー制御ユニット（ＥＭＵ：Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）の情報を管理する。エネルギー管理装置１３０は、入出力装置１４０および管理情報記憶部１２０と接続されている。エネルギー管理装置１３０は、入出力装置１４０によりユーザが入力した情報に基づいて、ＥＭＵ管理情報ＭＩを管理してもよい。

ＥＭＵ管理情報ＭＩは、施設２００のエネルギー動作を制御するための情報である。ＥＭＵ管理情報ＭＩは、施設２００の動作状況や、動作制御値等が含まれる。例えば、ＥＭＵ管理情報ＭＩは、設備２３０を動作させるか否かを制御するための情報を含む。ＥＭＵ管理情報ＭＩは、施設２００におけるエネルギーの入力および出力を制御するための情報を含んでもよい。

管理情報記憶部１２０は、ＥＭＵ管理情報ＭＩを記憶する。管理情報記憶部１２０は、分析装置１００およびエネルギー管理装置１３０と接続されている。管理情報記憶部１２０は、記憶したＥＭＵ管理情報ＭＩを分析装置１００に出力する。

入出力装置１４０は、入力データＩＤを分析装置１００に出力する。入出力装置１４０は、キーボードやマウス等の入力装置およびディスプレイ等の出力装置を含む。入力データＩＤは、ユーザから入力されたデータである。入力データＩＤは、入出力装置１４０を用いてユーザにより入力されてもよい。

分析装置１００は、エネルギーデータ記憶部１１０に記憶されたエネルギーデータＥＤと、管理情報記憶部１２０に記憶されたＥＭＵ管理情報ＭＩと、入出力装置１４０から入力された入力データＩＤとに基づき、施設２００に関するデータを分析する。

図２は、実施例１に係る分析装置１００の構成の一例を示す。本例の分析装置１００は、データ取得部１０と、分類部２０と、グループ化データ記憶部２５と、計算部３０と、表示部４０とを備える。

データ取得部１０は、分析対象データＡＤを取得する。データ取得部１０は、エネルギーデータ記憶部１１０と、管理情報記憶部１２０と、入出力装置１４０とに接続されている。これにより、データ取得部１０は、分析対象データＡＤとして、エネルギーデータＥＤ、ＥＭＵ管理情報ＭＩおよび入力データＩＤを取得する。

分類部２０は、分析対象データＡＤを複数のグループに分類する。分類部２０には、分析対象データＡＤとして、エネルギーデータＥＤ、ＥＭＵ管理情報ＭＩおよび入力データＩＤが入力される。例えば、分類部２０は、エネルギーデータＥＤ、ＥＭＵ管理情報ＭＩおよび入力データＩＤに基づき、分析対象データＡＤを複数のグループに分類する。

グループ化データ記憶部２５は、分析対象データＡＤをグループ化した後のグループ化データＧＤを記憶する。例えば、グループ化データＧＤは、エネルギー効率の良し悪しによりグループ化されたデータである。エネルギー効率の良し悪しは、ＥＭＵ管理情報ＭＩの項目毎に判断されてもよい。

計算部３０は、分析対象データＡＤを分析し、複数のグループ同士の差異要因を計算する。計算部３０は、グループ化データＧＤを参照して、グループ間に差異が生じている要因を分析する。例えば、計算部３０は、グループ毎に付されたグループラベルを目的変数として決定木分析することにより、複数のグループ同士の差異要因を計算する。差異要因とは、それぞれの分析対象データＡＤが各グループに分類された要因である。なお、計算部３０は、決定木分析の他に、回帰分析、相関分析およびグラフィカルモデリング等の他の手法を用いてもよい。また、計算部３０は、主成分分析（ＰＣＡ：Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）または部分最小二乗法（ＰＬＳ：Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）を用いて、グループ間の差異要因を分析してもよい。

表示部４０は、計算部３０による計測結果を表示する。例えば、表示部４０は、計算部３０が計算した差異要因をユーザに表示する。表示部４０は、分析装置１００に必要な情報をリアルタイムで表示してもよい。なお、表示部４０は、分類部２０が後述する散布図を用いて分析対象データＡＤを分類する場合、散布図をユーザに表示することにより、ユーザに複数のグループを選択させてもよい。

図３は、エネルギーデータ記憶部１１０に記憶されたエネルギーデータＥＤの一例を示す。エネルギーデータＥＤの項目番号、項目名および計測値等は一例であり、本例に限られない。

エネルギーデータＥＤは、複数の項目を有する。エネルギーデータＥＤは、複数の項目毎に時系列データを有する。例えば、各項目には、項目番号および項目名が付されている。本例のエネルギーデータＥＤは、００１～５１２までの項目番号を有する。各項目番号には、電力量、ボイラ燃料流量および蒸気流量等のエネルギーに関する項目が設定されている。例えば、項目番号００１の項目は、電力量である。

また、エネルギーデータＥＤの時系列データは、任意のタイムスタンプ毎に計測値を含む。このように、エネルギーデータ記憶部１１０は、エネルギーデータＥＤとして、各項目に対応した計測値の時系列データを記憶している。エネルギーデータＥＤの項目は、後述する決定木分析の説明変数となる。エネルギーデータＥＤのタイムスタンプの間隔は、分析対象となる施設２００に応じて適宜変更されてもよい。本例のエネルギーデータＥＤは、１秒毎に取得されている。

図４は、管理情報記憶部１２０に記憶されたＥＭＵ管理情報ＭＩの一例を示す。ＥＭＵ管理情報ＭＩのユニット番号、ユニット名、項目番号、項目名および属性等は一例であり、本例に限られない。

ＥＭＵ管理情報ＭＩは、複数のユニットに関する情報を含む。本明細書において、ユニットは、ＥＭＵに対応する。ユニットは、１つの機器を指してもよく、複数の機器の集合を指してもよい。ＥＭＵ管理情報ＭＩは、複数のユニット毎に時系列データを有する。例えば、各ユニットには、エネルギーデータＥＤの項目毎の属性が記憶されている。本例のＥＭＵ管理情報ＭＩは、００１～０１５までのユニット番号を有する。各ユニット番号は、メインボイラ等のユニットがそれぞれ設定されている。例えば、ユニットがメインボイラの場合、電力量、ボイラ燃料流量および蒸気流量等の項目について属性が付されている。各項目の属性は、それぞれのエネルギーが入力であるか出力であるかを示している。

図５は、グループ化データ記憶部２５に記憶されたグループ化データＧＤの一例を示す。グループ化データＧＤのユニット番号、ユニット名、項目番号および計測値等は一例であり、本例に限られない。

グループ化データＧＤは、予め定められたユニットに対応した複数のデータ行を有する。複数のデータ行は、それぞれ時系列データを含む。複数のデータ行には、データ収集日時であるタイムスタンプと、各項目番号に対応する項目の計測値、および、グループラベルが含まれる。グループラベルは、グループ化機能において付与された情報である。グループラベルは、データ行が属するグループの番号に対応している。本例では、グループラベルとして「１」又は「２」の番号が付されている。

図６は、分析装置１００の動作例を示すフローチャートである。本例のフローチャートは、分析装置１００の動作の全体像を示している。

ユーザは、システムの運用を開始して、ＥＭＵ管理情報ＭＩを設定する（Ｓ１００）。そして、エネルギーデータ記憶部１１０は、施設２００の運転に伴うエネルギーデータＥＤを収集して、エネルギーデータＥＤを記憶する（Ｓ２００）。エネルギーデータ記憶部１１０は、エネルギーデータＥＤを継続的に収集して、記憶してもよい。その後、分類部２０は、エネルギーデータＥＤのグループ化処理を行い、各データに対してグループラベルを付与する（Ｓ３００）。これにより、エネルギーデータＥＤが複数のグループにグループ化される。計算部３０は、グループ間の差異要因を計算する（Ｓ４００）。表示部４０は、計算部３０の差異要因の計算結果を表示する（Ｓ５００）。

図７は、第１の分類法の動作例を示すフローチャートである。本例のフローチャートは、図６のグループ化処理（Ｓ３００）の具体的な動作の一例を示す。

分類部２０は、分析対象データＡＤの項目の値と、予め定められた閾値との比較に基づいて、グループラベルを付与する。まず、ユーザが、グループ化するＥＭＵと対象期間を指定する（Ｓ３０１）。次に、分析装置１００は、指定されたＥＭＵの項目の一覧を表示する（Ｓ３０２）。ユーザは、ＥＭＵの項目一覧からグループ化の基準とする項目を選択し、任意の閾値を設定する（Ｓ３０３）。システムは、設定された項目の計測値と閾値との比較に基づいて、各タイムスタンプのデータにグループラベルを付与する。分類部２０は、複数の閾値を設定することにより、複数のグループにグループ化してもよい（Ｓ３０４）。例えば、分類部２０は、２つの閾値を設定することにより、分析対象データＡＤを３つのグループにグループ化する。

本例の分析装置１００は、閾値との比較に基づいて、分析対象データＡＤにグループラベルを容易に付与することができる。本例の第１の分類法は、他の分類法と組み合わせて用いられてもよい。これにより、分類法の精度が向上する。

図８Ａは、第２の分類法の動作例を示すフローチャートである。本例のフローチャートは、図６のグループ化処理（Ｓ３００）の具体的な動作の一例を示す。

分類部２０は、分析対象データＡＤがプロットされた散布図を生成し、散布図上で複数の領域を指定することにより、分析対象データＡＤにグループラベルを付与する。ユーザは、グループ化するＥＭＵと対象期間を指定する（Ｓ３１１）。次にシステムが、指定されたＥＭＵの項目一覧を表示する（Ｓ３１２）。ユーザは、項目一覧からグラフ表示する２つの項目を指定する（Ｓ３１３）。表示部４０は、指定された項目を横軸および縦軸とする散布図を表示する（Ｓ３１４）。ユーザは、表示部４０が表示した散布図上で、複数の領域を指定する（Ｓ３１５）。例えば、ユーザは、マウスポインタを用いて散布図上の複数の領域を指定する。分類部２０は、ユーザにより指定された領域のそれぞれについて、同じ領域に含まれている分析対象データＡＤが同じグループラベルとなるように、分析対象データＡＤにグループラベルを付与する（Ｓ３１６）。

図８Ｂは、第２の分類法の具体的な実行例を示す。同図は、蒸気生産ユニットの実績データを示す。縦軸は蒸気生産量を示し、横軸は投入エネルギーを示す。同図のプロットは、分析対象データＡＤをそれぞれ示している。本例では、図８Ａで示した第２の分類法の手法を用いて、分析対象データＡＤをグループ化している。

分析装置１００は、分析結果を施設２００で製造する製品等の品質管理に応用してもよい。この場合、分析装置１００は、分析対象データＡＤとして施設２００で製造される製品の品質を取得する。分析装置１００は、品質に応じて複数のグループに分類し、良品のグループと不良品のグループとの差異要因を分析する。これにより、分析装置１００は、製品が不良品となる要因となる項目を特定することができる。また、分析装置１００は、差異要因として特定された項目を改善することにより、良品率を向上させることができる。

図９Ａは、第３の分類法の動作例を示すフローチャートである。本例のフローチャートは、図６のグループ化処理（Ｓ３００）の具体的な動作の一例を示す。

分類部２０は、ユーザが定義した演算式と閾値を用いてグループ化する。本例の分類部２０は、分析対象データＡＤの指定された一つまたは複数の項目に対して演算した演算結果と、予め定められた閾値との比較に基づいてグループラベルを付与する。

まず、グループ化するＥＭＵと対象期間をユーザが指定する（Ｓ３２１）。次にシステムが、指定されたＥＭＵ管理情報ＭＩの項目一覧を表示する（Ｓ３２２）。ユーザは、ＥＭＵ管理情報ＭＩの項目一覧から、使用する項目を一つまたは複数選択する（Ｓ３２３）。さらに、選択した項目を使った演算式と、グループ化の基準とする閾値を設定する。システムは、対象期間の各データに対して、定義された演算式を実行し、閾値との大小関係を判定する（Ｓ３２４）。演算された値が閾値より上であるか下であるかに応じて、各データにグループラベルを付与する。このとき、複数の閾値が設定されて場合は、複数のグループに分ける（Ｓ３２５）。

図９Ｂは、第３の分類法の具体的な実行例を示す。同図は、蒸気生産ユニットの実績データを示す。縦軸は蒸気生産量を示し、横軸は投入エネルギーを示す。同図のプロットは、分析対象データＡＤをそれぞれ示している。本例では、図９Ａで示した第３の分類法の手法を用いて、分析対象データＡＤをグループ化している。

破線Ｌは、分類部２０でグループ化するための演算式に基づく破線である。破線Ｌは、分析対象データＡＤをグループ１およびグループ２に分類するために用いられる。例えば、破線Ｌよりも蒸気生産量の大きな領域をグループ１に分類し、破線Ｌよりも蒸気生産量の小さな領域をグループ２に分類する。分類部２０は、演算式を用いることにより、容易に分析対象データＡＤをグループ化することができる。なお、本例では、演算式に基づく破線Ｌを散布図に表示しているものの、散布図を用いずに、演算式により得られた閾値との比較に基づいて分類してもよい。

なお、分類部２０は、第１の分類法～第３の分類法の内、少なくとも２つの分類法を組み合わせてもよい。例えば、分類部２０は、第２の分類法と第３の分類法とを組み合わせる。これにより、分類部２０による分類の精度が向上する。

また、分類部２０は、第１の分類法の後に、第２の分類法を実行してもよい。例えば、第１の分類法によりグループ化を実行した後に、第１の分類法によるグループ化が十分でなかった場合に第２の分類法を実行する。

また、第３の分類法の後に、第２の分類法を実行してもよい。例えば、第３の分類法によりグループ化を実行した後に、第３の分類法によるグループ化の結果に基づいて第２の分類法を実行する。これにより、第２の分類法において、散布図を用いた分類の判断がしやすくなる。

また、第２の分類法の後に、第３の分類法を実行してもよい。例えば、第２の分類法において、散布図を用いたグループ化が困難な場合に、第３の分類法のベースラインを補助的に用いて第２の分類法を実行してもよい。例えば、ユーザによる散布図を用いたグループ化が困難な場合に特に有効である。この場合、第３の分類法の破線Ｌは、過去のデータに基づいて決定されてもよい。

図１０は、差異要因計算の動作例を示すフローチャートである。本例のフローチャートは、図６のグループ間の差異要因計算（Ｓ４００）の一例を示す。

分析装置１００は、グループ化データＧＤを参照して、処理するデータを取得する（Ｓ４０１）。例えば、グループ化データＧＤを参照して、効率の良いグループのデータと、効率の悪いグループのデータを取得する。計算部３０は、グループ化データＧＤに基づいて、決定木（ＣＡＲＴ）分析を行う。本例の計算部３０は、分類部２０が付したグループラベルを目的変数とし、他の項目を説明変数として決定木分析を行う（Ｓ４０２）。決定木分析により、グループごとの差異要因が得られる。表示部４０は、得られた決定木をユーザに表示する（Ｓ４０３）。

図１１は、表示部４０に表示される決定木の具体例を示す。本例では、効率の「良」と「悪」の２つのグループに分類した場合を考える。分類部２０は、効率の「良」の分析対象データＡＤをグループ１に分類する。分類部２０は、効率の「悪」の分析対象データＡＤをグループ２に分類する。

決定木は、効率が外気温、ボイラ温度および蒸気圧に依存していることを示している。例えば、決定木は、外気温が効率の良し悪しに影響しているので、季節性の差異要因の可能性を示唆している。また、ボイラ温度が高い場合に、蒸気差圧が効率の良し悪しに影響しているので、運転条件を見直すことで効率を改善することができる。

例えば、グループ２の効率が悪い場合、外気温が２０度以下であるか否かを確認する（Ｓ６００）。外気温が２０度以下である場合、さらに外気温が０度以下であるか否かを確認する（Ｓ６０２）。外気温が０度以下でない場合、効率が悪い原因が外気温である可能性が考えられる。そのため、ユーザは、差異要因が外気温であるとして、効率が悪化した原因に対処することができる。例えば、ユーザは、季節に応じて、施設２００の制御方法を変更する。

一方、外気温が２０度以下でない場合、ボイラ温度が３６０℃以下であるか否かを確認する（Ｓ６０４）。ボイラ温度が３６０℃以下である場合、効率が悪い原因がボイラ温度である可能性が考えられる。そのため、ユーザは、差異要因がボイラ温度であるとして、効率が悪化した原因に対処することができる。例えば、ユーザは、ボイラ温度を３６０℃よりも大きくすることにより、効率を改善することができる。

また、ボイラ温度が３６０℃以下でない場合、蒸気差圧が０．１以下であるか否かを確認する（Ｓ６０６）。蒸気差圧が０．１以下である場合、ユーザは、差異要因が蒸気差圧であるとして、効率が悪化した原因に対処することができる。例えば、ユーザは、蒸気差圧を０．１よりも大きくすることにより、効率を改善することができる。

このように、分析装置１００は、決定木を表示することにより、グループ同士の差異要因をユーザに特定させることができる。また、分析装置１００は、決定木に基づいて、グループ同士の差異要因を自動で特定してもよい。この場合、分析装置１００は、特定した差異要因をユーザに表示してもよい。

図１２は、実施例２に係る分析装置１００の構成の一例を示す。本例の分析装置１００は、相関算出部５０を更に備える点で、図２の分析装置１００と相違する。

相関算出部５０は、分析対象データＡＤの複数の項目について、相関強度を算出する。相関算出部５０は、予め定められた第１の項目と第２の項目との相関強度を算出する。更に、相関算出部５０は、予め定められた第１の項目と第３の項目との相関強度を算出してもよい。例えば、相関算出部５０は、図８Ｂや図９Ｂで示したように、蒸気生産量と投入エネルギーとの相関強度を算出する。

分類部２０は、相関算出部５０により分析対象データＡＤの相関強度を向上させた後に、分析対象データＡＤにグループラベルを付与する。分類部２０は、相関算出部５０が算出した相関強度に基づいて、異なる相関を有する複数のグループに分類することにより、容易にグループ化することができる。特に、複数のグループが近い相関強度を有する場合、グループ化の前に相関強度を調整することにより、グループ化が容易となる。

本例の分析装置１００は、相関強度を向上させた後にグループ化処理を実行するので、容易に分類部２０のグループ化処理を実行することができる。分析装置１００は、相関算出部５０により相関係数を算出する場合、図８Ａ又は図９Ａのフローチャートで示したグループ化の手法を用いてもよい。一例において、分析装置１００は、図８Ａ又は図９Ａのフローチャートで示したグループ化の手法ではグループ化が困難な場合に、相関算出部５０により算出した相関係数に基づいて、再度グループ化を実行してもよい。相関算出部５０は、第１の分類法～第３の分類法のいずれかの分類法と組み合わせて用いられてもよい。

本例の分析装置１００は、エネルギー関連の計測データ実績を分析するに際し、エネルギー効率などに違いが生じているデータグループ間の差異要因を計算して提示する機能を提供する。これにより、分析装置１００は、エネルギー効率悪化の原因分析や、エネルギー効率向上の施策立案に有効な情報を提供することができる。

また、本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてもよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてもよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてもよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてもよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてもよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してもよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

図１３は、差異要因計算後の動作例を示す処理フローチャートである。本例のフローチャートは、図６のグループ間の差異要因計算（Ｓ４００）の後の動作例を示す。

分析装置１００は、決定木の葉（ｌｅａｆ）の通番を分類番号として取得する（Ｓ４５１）。分析装置１００は、図１１で示した決定木の葉に分類番号１～５をそれぞれ付与する。例えば、Ｓ６０２において、Ｙｅｓの場合を分類番号１とし、Ｎｏの場合を分類番号２とする。また、Ｓ６０４において、Ｙｅｓの場合を分類番号３とする。Ｓ６０６において、Ｙｅｓの場合を分類番号４とし、Ｎｏの場合を分類番号５とする。分析装置１００は、取得した分類番号を、グループ化データＧＤの各データ行に追加格納する（Ｓ４５２）。例えば、計算部３０は、決定木分析で用いた決定木の分類結果に応じた分類番号１～５を、分析対象データＡＤの各行に付与する。

図１４は、分類番号を格納したグループ化データＧＤの一例を示す。分類番号は、グループ化データＧＤの各データ行に追加で格納されている。本例では、データ行に分類番号１～分類番号５のいずれかが付与されている。例えば、グループ１のデータ行に対して、分類番号１または分類番号３が付与されている。また、グループ２のデータ行に対して分類番号５が付与されている。このように、データ行に対して分類番号を付与することにより、表示部４０は、各データ行と分類番号とを関連付けて表示することができる。

図１５は、分析機能の処理フローチャートの一例を示す。本例のフローチャートは、図６のグループ間の差異要因の計算結果の表示（Ｓ５００）の一例を示す。

分析装置１００は、グループ化データＧＤを参照して、処理するデータを取得する（Ｓ５０１）。分類部２０は、各データ行に決定木の分類結果である分類番号を付与する。表示部４０は、分類番号毎に、散布図および時系列グラフの少なくとも１つをユーザに表示する。表示部４０は、２変数を指定して取得したデータの散布図を表示する（Ｓ５０２）。表示部４０は、分類番号毎にデータアイコンを分けて表示してもよい。また、表示部４０は、期間と変数を指定して取得したデータの時系列グラフを表示する（Ｓ５０３）。表示部４０は、分類番号毎にデータアイコンを分けて表示してもよい。

図１６Ａは、表示部４０が散布図を表示する場合の分析画面の一例である。散布図の２軸は、ユーザが指定した任意の２変数であってもよい。本例の散布図の縦軸は蒸気生産量を示し、横軸は投入エネルギーを示す。各プロットは、グループ化データＧＤの各データ行に対応する。本例の各プロットには、分類番号１～５のいずれかがそれぞれ付されている。表示部４０は、分類番号毎に、表示するデータアイコンを分けてもよい。これにより、ユーザは、分類番号毎に、蒸気生産量と投入エネルギーとの関係を容易に把握することができる。

図１６Ｂは、表示部４０が時系列グラフを表示する場合の分析画面の一例である。時系列グラフの縦軸は、ユーザが指定した任意の変数であってもよい。本例の時系列グラフの縦軸は蒸気生産量を示し、横軸は日時を示す。これにより、時系列グラフは、ユーザが指定した期間における指定した変数の値の推移を示す。各プロットは、グループ化データＧＤの各データ行に対応する。本例の各プロットには、分類番号１～５のいずれかがそれぞれ付されている。表示部４０は、分類番号毎に、表示するデータアイコンを分けてもよい。これにより、ユーザは、分類番号毎に、蒸気生産量の時間変化を容易に把握することができる。

本例の分析装置１００は、差異要因としてデータを分類して散布図や時系列グラフとして表示することにより、各データ変数の値の範囲に応じたエネルギー効率の変化や、エネルギー効率およびデータ変数値の時間変化を分析することができる。これにより、分析装置１００は、エネルギー効率悪化の原因分析や、エネルギー効率向上の施策立案に有効な情報を提供することができる。

図１７は、実施例３に係る分析装置１００の構成の一例を示す。本例の分析装置１００は、モデル化部６０およびモデルデータ記憶部６５を更に備える点で、図２の分析装置１００と相違する。本例の分析装置１００は、予め定められたモデルグループと分析対象グループとの差異度合いや差異要因を分析する。

モデル化部６０は、分類部２０がグループ化した複数のグループから、いずれかのグループをモデル化する。一例において、モデル化部６０は、過去の経験から正常であると判断されたグループがある場合、そのグループをモデルグループとして選択する。モデル化部６０は、モデルグループの特性パラメータを計算する。

モデルデータ記憶部６５は、モデル化部６０が計算した特性パラメータをモデルデータＭＤとして記憶する。モデルデータ記憶部６５は、あるグループが正常運転であると判断された場合には、その特定のグループのデータをモデルデータＭＤとして記憶する。また、モデルデータ記憶部６５は、より適切なグループが発見された場合は、モデルデータＭＤを更新してもよい。

計算部３０は、モデルグループのデータと、分析対象グループのデータとの差異度合いおよび差異要因を計算する。計算部３０は、モデルデータＭＤに基づいて、差異度合いおよび差異要因を計算する。例えば、計算部３０は、主成分分析（ＰＣＡ）または部分最小二乗法（ＰＬＳ）を用いて、モデル化および差異計算を実行する。

表示部４０は、モデルグループと分析対象グループとの間の差異度合いおよび差異要因を表示する。表示部４０は、差異度合いおよび差異要因を同時に表示してもよい。また、表示部４０は、差異度合いおよび差異要因に加えて、散布図等の他の情報を同時に表示してもよい。

図１８は、分析装置１００の動作例を示すフローチャートである。本例のフローチャートは、分析装置１００の動作の全体像を示した図６のフローチャートに加えて、モデルグループを算出するステップＳ３５０を有する。一例において、モデルグループを算出するステップＳ３５０は、グループ化処理（Ｓ３００）の後であって、グループ間の差異要因計算（Ｓ４００）の前に実行される。

図１９は、モデル計算機能の動作例を示すフローチャートである。本例のフローチャートは、図１８のモデルグループの算出（Ｓ３５０）の具体例を示す。

分析装置１００は、グループ化データＧＤを参照して、ユーザがモデルとして使用するモデルグループを指定する（Ｓ３５１）。モデル化部６０は、グループ化データ記憶部２５のデータベースを参照して、指定されたモデルグループのデータを取得する（Ｓ３５２）。次に、モデル化部６０は、取得したデータを学習用データとしてモデルの特性パラメータを計算する（Ｓ３５３）。モデルの特性パラメータの計算方法として、具体的には、主成分分析（ＰＣＡ）または部分最小二乗法（ＰＬＳ）を用いることができる。モデル化部６０は、計算した特性パラメータをモデルデータＭＤとしてモデルデータ記憶部６５に格納する（Ｓ３５４）。

図２０は、モデル化を用いた差異要因計算機能の動作例を示すフローチャートである。まず、ユーザが差異要因を計算する分析対象グループを指定する（Ｓ４１１）。モデル化部６０がグループ化データ記憶部２５を参照して、処理するグループ化データＧＤを取得する（Ｓ４１２）。モデル化部６０は、グループ化データ記憶部２５のデータベースを参照して、モデルグループの特性パラメータを取得する（Ｓ４１３）。次に、計算部３０は、モデルグループの特性パラメータに基づいて、分析対象グループとモデルグループとの差異要因を計算する（Ｓ４１４）。計算部３０は、差異要因の計算方法として、主成分分析（ＰＣＡ）または部分最小二乗法（ＰＬＳ）を用いる。また、計算部３０は、差異の大きさの判断としては、分析対象グループの各点の統計量（ＱおよびＴ^２）を使用する。差異要因としては、分析対象グループ各点の寄与率が大きい変数を候補として提示することができる。表示部４０は、計算部３０の計算結果を表示する（Ｓ４１５）。

図２１は、モデル使用時の分析結果の表示例を示す。表示部４０は、モデルグループと、分析対象グループの分析対象データＡＤを散布図で表示している。一例において、表示部４０は、蒸気生産ユニットの実績データを表示する。

表示部４０は、差異度合いを、モデルデータＭＤに基づいて算出した統計量の大小として提示する。本例の表示部４０は、データグループ各点の統計量として、Ｑ統計量およびＴ^２統計量を表示している。Ｑ統計量およびＴ^２統計量は、データグループ各点のばらつきを示す。

また、表示部４０は、差異要因を、モデルデータＭＤに基づいて算出した変数毎の寄与率として表示する。例えば、表示部４０は、差異要因として、ヘッダ差圧、主蒸気流量、Ａ部温度、Ｂ圧力、Ｃ圧力、およびＤ流量を表示しており、この順に寄与率が高いことを示している。寄与率が高い変数ほど、モデルとの差異に影響していることを示す。

分析装置１００は、ある期間やある条件の時には正常運転であるという知見がある場合には、正常運転時のデータをモデルグループのデータとして用いればよい。これにより、分析装置１００は、正常時との差異が生じた要因を計算してユーザに表示することができる。

図２２は、分析結果表示画面の遷移の一例を示す。一例において、表示部４０は、画面（ａ）、画面（ｂ）、画面（ｃ）のいずれかを選択的に表示する。

画面（ａ）は、分析対象データＡＤがグループ毎にプロットされた散布図を示す。本例では、計算部３０が、分析対象データＡＤをエネルギー効率の「良」と「悪」の２つのグループに分類した場合を考える。分類部２０は、エネルギー効率の「良」の分析対象データＡＤをグループ１に分類し、エネルギー効率の「悪」の分析対象データＡＤをグループ２に分類する。

画面（ｂ）は、分析対象データＡＤを要素毎に複数の階層に分類したツリー構造を示す。計算部３０が差異要因の計算方法として決定木分析を用いた場合に、表示部４０は、決定木分析で用いた決定木に従って、ツリー構造を表示する。表示部４０は、エネルギー効率の「良」と「悪」の２つのグループの差異要因を、要因条件と、要因条件に合致するデータの分析結果グラフとで表示する。本例では、分析結果グラフは、グループ１のデータ数とグループ２のデータ数との比率を示す円グラフである。

挿入図（ｄ）は、画面（ｂ）に示されるツリー構造における１つの分岐を示す拡大図である。ツリー構造の分岐には、対応する差異要因と、グループ１のデータ数とグループ２のデータ数との比率を示す円グラフと、グループ１およびグループ２のそれぞれのデータ数とが示される。本例では、分岐に対応する変数名が蒸気圧Ａであり、閾値が０．４ＭＰａである。グループ１およびグループ２のデータ数はそれぞれ３０および１００であり、円グラフは、グループ１のデータ数とグループ２のデータ数との比率が３０：１００であることを示す。

画面（ｃ）は、指定された分析結果グラフに対応する分析対象データＡＤの時間帯別分布を示すグループ毎の時間帯別ヒストグラムを示す。画面（ｃ）は、詳細グラフを示す画面の一例である。本例では、画面（ｂ）においてユーザが任意の円グラフをクリックすることにより、表示部４０は画面（ｃ）を表示する。画面（ｃ）は、クリックにより指定された円グラフと、指定された円グラフに対応する分析対象データＡＤがグループ毎にプロットされたグラフとを示す。

図２３は、分析結果表示画面の詳細図の一例として、図２２の画面（ｃ）の詳細グラフを示す。表示部４０は、ツリー構造の要素が選択された場合に、選択された要素に応じた詳細グラフを表示する。画面（ｃ）は、要因条件２３１０、円グラフ２３２０、グループ毎のヒストグラム２３３０、ヒストグラム２３４０を示す。

要因条件２３１０は、グループ分けするための条件である。本例の要因条件２３１０は、蒸気流量が８９５ｋｇ／ｈ以下であることである。円グラフ２３２０は、要因条件２３１０によりグループ分けされたデータ数をグラフ化したものである。円グラフ２３２０は、グループ１のデータ数８４点とグループ２のデータ数２９７点との比率、換言すると、要因条件２３１０を満たすデータ数８４点と、満たさないデータ数２９７点との比率を示す。

ヒストグラム２３３０は、分析対象データＡＤの蒸気流量に対する分布を示すグループ毎のヒストグラムである。ヒストグラム２３４０は、分析対象データＡＤの時間帯別分布を示すグループ毎のヒストグラムである。一例において、画面（ｃ）において、グラフの表示色をグループ毎に設定することができる。

以上のように、表示部４０は、エネルギー効率の差異要因と、エネルギー効率の「良」のデータ数と「悪」のデータ数との比率を示す円グラフとをツリー構造と関連付けて表示する。さらに、表示部４０は、ユーザの選択に応じて画面を切り替え、差異要因とデータとの関係を様々な態様で表示することができる。これによりユーザは、エネルギー効率が悪化しているときの主要因を容易に分析することができる。

図２４は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてもよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてもよい。

本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してもよい。

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてもよい。

例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してもよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してもよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてもよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してもよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してもよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してもよい。

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてもよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０・・・データ取得部、２０・・・分類部、２５・・・グループ化データ記憶部、３０・・・計算部、４０・・・表示部、５０・・・相関算出部、６０・・・モデル化部、６５・・・モデルデータ記憶部、１００・・・分析装置、１１０・・・エネルギーデータ記憶部、１２０・・・管理情報記憶部、１３０・・・エネルギー管理装置、１４０・・・入出力装置、２００・・・施設、２１０・・・計測制御部、２２０・・・計測部、２３０・・・設備、３００・・・分析システム、２２００・・・コンピュータ、２２０１・・・ＤＶＤ－ＲＯＭ、２２１０・・・ホストコントローラ、２２１２・・・ＣＰＵ、２２１４・・・ＡＭ、２２１６・・・グラフィックコントローラ、２２１８・・・ディスプレイデバイス、２２２０・・・入／出力コントローラ、２２２２・・・通信インタフェース、２２２４・・・ハードディスクドライブ、２２２６・・・ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ、２２３０・・・ＲＯＭ、２２４０・・・入／出力チップ、２２４２・・・キーボード、２３１０・・・要因条件、２３２０・・・円グラフ、２３３０・・・ヒストグラム、２３４０・・・ヒストグラム

Claims (9)

1. 複数の項目を有する分析対象データを取得するデータ取得部と、
   前記分析対象データの選択された項目の値と、グループ化の基準となる閾値との比較に基づいて、前記分析対象データにグループラベルを付与することにより、前記分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、
   前記グループラベルを目的変数、前記分析対象データの他の項目を説明変数として、分類された前記分析対象データを分析し、前記複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部と
   を備える分析装置であって、
   前記計算部による計測結果を表示する表示部を更に備え、
   前記計算部は、前記グループラベルを目的変数として決定木分析し、
   前記分類部は、前記決定木分析で用いた決定木の分類結果に応じた分類番号を、前記分析対象データに付与し、
   前記表示部は、前記分類番号毎に、散布図および時系列グラフの少なくとも１つを表示する
   分析装置。
2. 複数の項目を有する分析対象データを取得するデータ取得部と、
   前記分析対象データの選択された項目の値と、グループ化の基準となる閾値との比較に基づいて、前記分析対象データにグループラベルを付与することにより、前記分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、
   前記グループラベルを目的変数、前記分析対象データの他の項目を説明変数として、分類された前記分析対象データを分析し、前記複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部と
   を備える分析装置であって、
   前記複数のグループのいずれかをモデル化して、前記モデル化したグループの特性パラメータを計算するモデル化部と、
   前記モデル化部が計算した前記特性パラメータを記憶するモデルデータ記憶部と、
   前記計算部による計測結果を表示する表示部と
   を更に備え、
   前記計算部は、前記モデル化されたグループのデータと、他のグループのデータとの差異度合いおよび差異要因を、前記特性パラメータに基づいて計算し、
   前記表示部は、前記差異度合いおよび前記差異要因を表示する
   分析装置。
3. 複数の項目を有する分析対象データを取得するデータ取得部と、
   前記分析対象データの選択された項目の値と、グループ化の基準となる閾値との比較に基づいて、前記分析対象データにグループラベルを付与することにより、前記分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、
   前記グループラベルを目的変数、前記分析対象データの他の項目を説明変数として、分類された前記分析対象データを分析し、前記複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部と
   を備える分析装置であって、
   前記計算部による計測結果を表示する表示部を更に備え、
   前記表示部は、前記分析対象データを要素毎に複数の階層に分類したツリー構造を表示し、前記ツリー構造の要素が選択された場合に、選択された前記要素に応じた詳細グラフを表示する
   分析装置。
4. 複数の項目を有する分析対象データを取得するデータ取得部と、
   前記分析対象データがプロットされた散布図を生成し、前記散布図上で複数の領域を指定することにより、前記分析対象データにグループラベルを付与することにより、前記分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、
   前記グループラベルを目的変数、前記分析対象データの他の項目を説明変数として、分類された前記分析対象データを分析し、前記複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部と
   を備える分析装置であって、
   前記計算部による計測結果を表示する表示部を更に備え、
   前記計算部は、前記グループラベルを目的変数として決定木分析し、
   前記分類部は、前記決定木分析で用いた決定木の分類結果に応じた分類番号を、前記分析対象データに付与し、
   前記表示部は、前記分類番号毎に、散布図および時系列グラフの少なくとも１つを表示する
   分析装置。
5. 複数の項目を有する分析対象データを取得するデータ取得部と、
   前記分析対象データがプロットされた散布図を生成し、前記散布図上で複数の領域を指定することにより、前記分析対象データにグループラベルを付与することにより、前記分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、
   前記グループラベルを目的変数、前記分析対象データの他の項目を説明変数として、分類された前記分析対象データを分析し、前記複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部と
   を備える分析装置であって、
   前記複数のグループのいずれかをモデル化して、前記モデル化したグループの特性パラメータを計算するモデル化部と、
   前記モデル化部が計算した前記特性パラメータを記憶するモデルデータ記憶部と、
   前記計算部による計測結果を表示する表示部と
   を更に備え、
   前記計算部は、前記モデル化されたグループのデータと、他のグループのデータとの差異度合いおよび差異要因を、前記特性パラメータに基づいて計算し、
   前記表示部は、前記差異度合いおよび前記差異要因を表示する
   分析装置。
6. 複数の項目を有する分析対象データを取得するデータ取得部と、
   前記分析対象データがプロットされた散布図を生成し、前記散布図上で複数の領域を指定することにより、前記分析対象データにグループラベルを付与することにより、前記分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、
   前記グループラベルを目的変数、前記分析対象データの他の項目を説明変数として、分類された前記分析対象データを分析し、前記複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部と
   を備える分析装置であって、
   前記計算部による計測結果を表示する表示部を更に備え、
   前記表示部は、前記分析対象データを要素毎に複数の階層に分類したツリー構造を表示し、前記ツリー構造の要素が選択された場合に、選択された前記要素に応じた詳細グラフを表示する
   分析装置。
7. 複数の項目を有する分析対象データを取得するデータ取得部と、
   前記分析対象データの一つまたは複数の項目に対して演算した演算結果と、グループ化の基準となる閾値との比較に基づいて、前記分析対象データにグループラベルを付与することにより、前記分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、
   前記グループラベルを目的変数、前記分析対象データの他の項目を説明変数として、分類された前記分析対象データを分析し、前記複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部と
   を備える分析装置であって、
   前記計算部による計測結果を表示する表示部を更に備え、
   前記計算部は、前記グループラベルを目的変数として決定木分析し、
   前記分類部は、前記決定木分析で用いた決定木の分類結果に応じた分類番号を、前記分析対象データに付与し、
   前記表示部は、前記分類番号毎に、散布図および時系列グラフの少なくとも１つを表示する
   分析装置。
8. 複数の項目を有する分析対象データを取得するデータ取得部と、
   前記分析対象データの一つまたは複数の項目に対して演算した演算結果と、グループ化の基準となる閾値との比較に基づいて、前記分析対象データにグループラベルを付与することにより、前記分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、
   前記グループラベルを目的変数、前記分析対象データの他の項目を説明変数として、分類された前記分析対象データを分析し、前記複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部と
   を備える分析装置であって、
   前記複数のグループのいずれかをモデル化して、前記モデル化したグループの特性パラメータを計算するモデル化部と、
   前記モデル化部が計算した前記特性パラメータを記憶するモデルデータ記憶部と、
   前記計算部による計測結果を表示する表示部と
   を更に備え、
   前記計算部は、前記モデル化されたグループのデータと、他のグループのデータとの差異度合いおよび差異要因を、前記特性パラメータに基づいて計算し、
   前記表示部は、前記差異度合いおよび前記差異要因を表示する
   分析装置。
9. 複数の項目を有する分析対象データを取得するデータ取得部と、
   前記分析対象データの一つまたは複数の項目に対して演算した演算結果と、グループ化の基準となる閾値との比較に基づいて、前記分析対象データにグループラベルを付与することにより、前記分析対象データを複数のグループに分類する分類部と、
   前記グループラベルを目的変数、前記分析対象データの他の項目を説明変数として、分類された前記分析対象データを分析し、前記複数のグループ同士の差異要因を計算する計算部と
   を備える分析装置であって、
   前記計算部による計測結果を表示する表示部を更に備え、
   前記表示部は、前記分析対象データを要素毎に複数の階層に分類したツリー構造を表示し、前記ツリー構造の要素が選択された場合に、選択された前記要素に応じた詳細グラフを表示する
   分析装置。

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