JP7359601B2 - データ抽出装置、データ抽出方法、およびデータ抽出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データを抽出するデータ抽出装置、データ抽出方法、およびデータ抽出プログラムに関する。

ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）の発展に伴い、センサ等のデバイスから収集したデータを分析することによって付加価値のあるソリューションを提供するサービスが登場している。

ＩｏＴの適用先の例として、工場がある。工場にＩｏＴを適用する場合、工場内の製造機器や作業者に取り付けられたセンサからセンサデータを収集し、工場の製造工程の状態や効率を可視化し、分析することにより、製造現場の異常検出、生産計画や製造工程の改善、作業者の生産技術向上等を図る。

工場へＩｏＴを適用したソリューションの具体例として、工場の機器から収集したセンサデータと、生産ラインの構成データとを関連付けて、工場の生産ラインの状態および効率を分析するソリューションがある。ここで、生産ラインの構成データは、生産ラインに設置された機器の接続順序、使用する機器の種類、生産する製品等を指す。従来、センサデータと、生産ラインの構成データを関連付ける作業は俗人的であり、人が全データを閲覧して取捨選択するため、データの関連付けの工数増大が問題となる。

たとえば、センサデータから工場の機器や作業者の異常を検出した場合、異常の分析や対処のため、該当の機器・作業者だけではなく、前後に接続する機器や、該当機器の作業に関連する作業者の情報が必要となる。生産ラインの構成は、生産する製品に応じて変更され、作業者の位置および状態も、作業予定により変化する。したがって、これらの変更および変化に追従してデータの関連付けを行う工数を削減することが技術課題となる。

この技術課題に対して、特許文献１は、プラント監視システムにおける操作履歴管理装置を開示する。この操作履歴管理装置は、操作監視装置から出力されるイベント、制御装置から出力されるイベントを受け取り、これらのイベントの内容に応じて収集すべき情報項目を指示する収集情報項目管理装置と、収集情報項目管理装置からの指示に基づき制御装置あるいは操作監視装置から指定項目の関連情報を収集し時間情報と共に記録する関連情報収集装置と、関連情報収集装置が収集した関連情報を少なくとも時系列的に表示する関連情報表示装置とを備える。

特開平９－１９６７１４号公報

しかしながら、特許文献１に記載されている関連情報は、イベント発生装置本体の位置や状態の情報であり、周辺の機器や作業員など時系列で関連の有無が変化する情報を管理する仕組みについては開示されていない。

また、特許文献１では、静的に関連情報が設定されているが、上述した工場の生産ラインの状態および効率を分析するソリューションでは、生産ラインの構成データ、センサデータの両方が経時的に変化する。したがって、特許文献１では、静的な情報の関連付けや、検索キーの指定ができない。

本発明は、センサデータが示すイベントに関連するデータを抽出する工数を削減することを目的とする。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するデータ抽出装置は、作業環境内においてセンサと前記センサが取り付けられた機器と前記機器間の接続関係とを規定する構成情報と、前記センサの測定値および前記測定値の取得時刻を含むセンサデータと、前記作業環境の変化または異常を示す前記センサの特定の測定値でイベントを定義するイベント定義データと、データ抽出ルールと、にアクセス可能であり、前記データ抽出ルールは、前記イベントと前記センサに関連する機器をキーとして特定する第１手順と、前記構成情報から前記キーおよび前記キーと接続関係がある他の機器を取得する条件と、により規定されたルールであり、前記プロセッサは、前記センサデータの前記測定値に基づいて、前記イベント定義データから前記イベントを検出する検出処理と、前記データ抽出ルールを参照して、前記検出処理によって検出された前記イベントで定義される前記特定の測定値を測定した特定のセンサが取り付けられた特定の機器を前記キーとして前記第１手順により前記構成情報から特定し、前記キーとして特定された特定の機器と接続関係がある他の機器を前記条件により前記構成情報から取得し、前記特定の機器および前記他の機器を、前記イベントに関連する関連データとして抽出する抽出処理と、前記抽出処理によって抽出された関連データを出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。

本発明によれば、センサデータが示すイベントに関連するデータを抽出する工数を削減することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

図１は、作業環境の一例を示す説明図である。 図２は、データ抽出装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３は、データ抽出システムの構成例を示すブロック図である。 図４は、機器構成情報の一例を示す説明図である。 図５は、構成データ入力部の入力画面の一例を示す説明図である。 図６は、作業員構成情報の一例を示す説明図である。 図７は、構成データの一例を示す説明図である。 図８は、構成データのグラフ形式データベースの一例を示す説明図である。 図９は、センサデータの一例を示す説明図である。 図１０は、イベント定義データの一例を示す説明図である。 図１１は、データ抽出ルールの一例を示す説明図である。 図１２は、検索辞書の一例を示す説明図である。 図１３は、関連データ表示処理の一例を示すフローチャートである。 図１４は、関連データ表示のためのデータ抽出処理の一例を示す説明図である。 図１５は、イベント表示部の表示（図１３のステップＳ１３２８に相当）の一例を示す説明図である。 図１６は、検索・表示部による表示の一例を示す説明図である。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明では、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。また、同一符号に異なる枝番が付されている場合であっても、これらを区別しない場合には、枝番がない符号が用いられる。

＜作業環境例＞
図１は、作業環境の一例を示す説明図である。作業環境１００は、２つの生産ライン１８１－１、１８１－２を有する。各生産ライン１８１には、製造装置として機器１３１が配置される。生産ライン１８１－１には、機器１３１－１、機器１３１－２、機器１３１－３の３台が配置され、生産ライン１８１－２には、機器１３１－４、機器１３１－５の２台が配置される。各機器１３１には、振動を測定するセンサ１４１－１、電流を測定するセンサ１４１－２の２種類のセンサが取り付けられる。本実施例では、各機器１３１に、センサ１４１－１とセンサ１４１－２が内蔵されるものとする。

作業環境１００には、２名の作業員１３２－１，１３２－２が配置につき、各機器１３１の操作、点検等を実施するものとする。各作業員１３２には、位置を測定するセンサ１４１－３、温度を測定するセンサ１４１－４が取り付けられる。本実施例では、たとえば、センサ１４１－３，１４１－４を内蔵するスマートウォッチを作業員１３２が装着することにより、作業員１３２の位置測定および温度測定が実行されるものとする。

機器１３１は、工場内ネットワーク１７１を介してＰＬＣ１５１（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）に接続される。

ＰＬＣ１５１は、機器１３１の制御や管理を実施する装置であり、本実施例では、機器１３１に内蔵されたセンサ１４１のセンサデータを収集する役割を持つ。ＰＬＣ１５１は、別の工場内ネットワーク１７２を介してＩｏＴゲートウェイ１６１に接続される。

ＩｏＴゲートウェイ１６１は、接続先のＰＬＣ１５１から取得したセンサデータなどの情報をインターネット等の工場外部のネットワーク１７３上に構築されたサーバに送信する。ＩｏＴゲートウェイ１６１は、工場外部のネットワーク１７３上に構築されたサーバから受信したデータをＰＬＣ１５１に転送する。本実施例では、ＩｏＴゲートウェイ１６１は、ＰＬＣ１５１のデータを収集、集約し、データ抽出装置１０１に送信する役割を持つ。

作業員１３２は、スマートウォッチを装着する。スマートウォッチは、スマートウォッチに内蔵された位置を測定するセンサ１４１－３、温度を測定するセンサ１４１－４からのセンサデータを、データ抽出装置１０１に送信する。

＜データ抽出装置１０１の機能的構成例＞
図２は、データ抽出装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。データ抽出装置１０１は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ）２０５と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、データ抽出装置１０１を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワークと接続し、データを送受信する。

＜データ抽出装置の機能的構成例＞
図３は、データ抽出システムの構成例を示すブロック図である。データ抽出システム２００は、データ抽出装置１０１と、機器１３１と、センサ１４１と、を有する。センサ１４１は、データ抽出装置１０１に接続される。センサ１４１は、機器１３１または作業員１３２に取り付けられ、機器１３１または作業員１３２の状態をセンサデータとして、データ抽出装置１０１に送信する。センサ１４１が測定するセンサデータには、温度、湿度、振動、電流、位置等複数の種類がある。

データ抽出装置１０１は、構成データ入力部３１１、構成データ蓄積部３１２、センサデータ収集部３１３、センサデータ蓄積部３１４、イベント検出部３１５、データ抽出部３１６、およびデータ表示部３１７を有する。構成データ入力部３１１、センサデータ収集部３１３、イベント検出部３１５、データ抽出部３１６、およびデータ表示部３１７は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることにより実現される機能である。構成データ蓄積部３１２およびセンサデータ蓄積部３１４は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２により実現される機能である。

構成データ入力部３１１は、作業環境１００の機器１３１の種類や機器１３１間の接続関係等を示す機器構成情報３０１や、作業環境１００で作業を実施する作業員１３２の情報を示す作業員構成情報３０２を取り込み、構成データ蓄積部３１２に構成データ３２１を入力する機能を有する。

図４は、機器構成情報３０１の一例を示す説明図である。図４は、生産ライン１８１－１の機器構成情報３０１を示すものである。図４に示す例は、ＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標） Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）のデータ形式で記載した機器構成情報３０１である。機器構成情報３０１には、作業環境１００で製造する製造モデル（“ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅｌ”）を頂点とし、製造モデルの配下に生産ライン１８１－１の情報（“ｌｉｎｅ”）、生産ライン１８１－１の配下にＩｏＴゲートウェイ１６１－１の情報（“ｉｏｔ＿ｇａｔｅｗａｙ”）、ＩｏＴゲートウェイ１６１－１の配下にＰＬＣ１５１－１、ＰＬＣ１５１－２の情報（“ｐｌｃ”）を有する階層構造が記述されている。

機器構成情報３０１には、ＰＬＣ１５１－１の配下に機器１３１－１、３１－２の情報（“ｒｏｂｏｔ”）、ＰＬＣ１５１－２の配下に機器１３１－３（“ｒｏｂｏｔ”）の情報を有する階層構造が記述されている。機器構成情報３０１には、機器１３１－１、１３１－２、１３１－３の配下にそれぞれセンサ１４１－１、センサ１４１－２の情報（“ｓｅｎｓｏｒ”）を有する階層構造が記述されている。

機器構成情報３０１の各要素の情報として、識別子（“ｉｄ”）が必須である。その他の情報は、任意に付加してよい。本実施例の機器構成情報３０１には、機器１３１（“ｒｏｂｏｔ”）の情報として、位置情報（“ｌｏｃａｔｉｏｎ”）が付加され、センサ１４１の情報として、センサの種類（“Ｔｙｐｅ”）が付加され、振動を測定するセンサ１４１－１（“Ｔｙｐｅ”：“ｖｉｂｒａｔｉｏｎ”）、電流を測定するセンサ１４１－２（“Ｔｙｐｅ”：“ｃｕｒｒｅｎｔ”）が識別可能である。

図４では、ＪＳＯＮデータ形式で表記したが、他のデータ形式で表現してもよい。たとえば、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式で同様の表現が可能であるし、独自のデータ形式を規定してもよい。また、図４の機器構成情報３０１は、複数の情報に分割されていてもよい。たとえば、生産ライン１８１－２の機器構成情報は、生産ライン１８１－１の機器構成情報３０１とは別ファイルでもよい。

図５は、構成データ入力部３１１の入力画面の一例を示す説明図である。入力画面５００は、第１入力欄５０１～第１１入力欄５１１と、登録ボタン５１２と、を有する。第１入力欄５０１には、生産ライン１８１の識別情報が入力可能である。第２入力欄５０２には、製造モデルの識別情報が入力可能である。第３入力欄５０３には、ＩｏＴゲートウェイ１６１の識別情報が入力可能である。

第４入力欄５０４には、生産ライン１８１の識別情報が入力可能である。第５入力欄５０５には、機器１３１の識別情報が入力可能である。第６入力欄５０６には、ＩｏＴゲートウェイ１６１の識別情報が入力可能である。第７入力欄５０７および第８入力欄５０８には、機器１３１の位置情報が入力可能である。第９入力欄５０９には、センサ１４１の識別情報が入力可能である。第１１入力欄５１１には、センサ１４１の種類が入力可能である。

入力画面５００において、右側の第２入力欄５０２、第４入力欄５０４、第６入力欄５０６、第１０入力欄５１０に入力される識別情報の要素が、機器構成情報３０１において上位に位置する。第１入力欄５０１および第２入力欄５０２により、製造モデルと生産ライン１８１の関連性が機器構成情報３０１に登録される。第３入力欄５０３および第４入力欄５０４により、製造モデルと生産ライン１８１の関連性が機器構成情報３０１に登録される。

第５入力欄５０５および第６入力欄５０６により、ＩｏＴゲートウェイ１６１と機器１３１の関連性が機器構成情報３０１に登録される。第７入力欄５０７～第１１入力欄５１１により、機器１３１とセンサ１４１の関連性が機器構成情報３０１に登録される。このようにして、構成データ入力部３１１は、機器構成情報３０１を入力することが可能である。

図６は、作業員構成情報３０２の一例を示す説明図である。図４の機器構成情報３０１と同様、図６に示す例は、ＪＳＯＮデータ形式で記載されている。作業員構成情報３０２には、上司（“ｍａｎａｇｅｒ”）を頂点とし、上司の配下に作業員１３２の情報（“ｗｏｒｋｅｒ”）、作業員１３２の配下にセンサ１４１－３、センサ１４１－４の情報（“ｓｅｎｓｏｒ”）を有する階層構造が記述されている。

作業員構成情報３０２の各要素の情報として、識別子（図５の“ｉｄ”）を必須とする。その他の情報は、任意に付加してよい。本実施例では、位置を測定するセンサ１４１－３（Ｔｙｐｅ”：“ｌｏｃａｔｉｏｎ”）、電流を測定するセンサ１４１－４（“Ｔｙｐｅ”：“ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ”）を識別する。

図６では、ＪＳＯＮデータ形式で表記したが、他のデータ形式で表現してもよい。たとえば、ＸＭＬ形式で同様の表現が可能であるし、独自のデータ形式を規定してもよい。また、図５と同様、構成データ入力部３１１の入力画面（不図示）から、上司と作業員１３２の関連性、作業員１３２とセンサ１４１の関連性が入力可能としてもよい。構成データ蓄積部３１２は、構成データ入力部３１１から取得した機器構成情報３０１および作業員構成情報３０２を、グラフ形式のデータベースである構成データ３２１として蓄積する。

図７は、構成データ３２１の一例を示す説明図である。構成データ３２１は、たとえば、フィールドとして、時刻７０１とグラフ形式データベースＩＤ７０２とを有するテーブルで表現される。時刻７０１は、グラフ形式データベースＩＤ７０２が保存される所定の時刻である。時刻７０１は、一定間隔でもよく、また、構成変更時でもよい。このように、グラフ形式データベースＩＤ７０２、すなわち、機器構成情報３０１および作業員構成情報３０２は、定期的または不定期に登録される。

グラフ形式データベースＩＤ７０２は、機器構成情報３０１および作業員構成情報３０２を示すグラフ形式のデータベースの識別子である。データ抽出装置１０１が、機器構成情報３０１および作業員構成情報３０２の入力を契機として、構成データ３２１を作成、更新する毎に、構成データ３２１のテーブルにエントリが追加される。構成データ３２１のグラフ形式データベースＩＤ７０２を参照することで、後述する図８に示すように、機器構成情報３０１および作業員構成情報３０２の内容を確認することが可能となる。

図８は、構成データ３２１のグラフ形式データベースの一例を示す説明図である。構成データ３２１は、機器構成情報３０１の内容をグラフ形式で表現する。グラフ形式では、機器構成情報３０１は、製造モデル、生産ライン１８１、ＩｏＴゲートウェイ１６１、機器１３１、センサ１４１の関連性が矢印で結び付けることで表現される。同様に、構成データ３２１は、作業員構成情報３０２の内容もグラフ形式で表現する。グラフ形式では、作業員構成情報３０２は、上司、作業員１３２、センサ１４１の関連性が矢印で結び付けることで表現される。

図３に戻り、センサデータ収集部３１３は、複数のセンサ１４１からのセンサデータを受信し、センサデータ蓄積部３１４にセンサデータを入力する機能を有する。センサ１４１から直接データを受信してもよいし、図１に示すように、ＰＬＣ１５１やＩｏＴゲートウェイ１６１等のセンサ１４１とは別の機器を経由して、センサデータを受信してもよい。

センサデータ蓄積部３１４は、センサデータ収集部３１３から取得されたセンサデータ３４１を、センサデータ３４１として蓄積する。

図９は、センサデータ３４１の一例を示す説明図である。センサデータ３４１は、フィールドとして、時刻９０１、センサＩＤ９０２、振動値９０３、電流値９０４、位置情報９０５、および周辺温度９０６を持つテーブルで表現される。時刻９０１は、センサ１４１からセンサデータ蓄積部３１４にセンサデータ３４１が送信された時刻、すなわち、センサデータ３４１の取得時刻である。センサＩＤ９０２は、センサデータ３４１の検出元のセンサ１４１を一意に特定する識別情報である。

振動値９０３は、振動を測定するセンサ１４１－１のセンサデータ３４１である。電流値９０４は、電流を測定するセンサ１４１－２のセンサデータ３４１である。位置情報９０５は、位置を測定するセンサ１４１－３のセンサデータ３４１であり、センサ１４１－３の位置を示す。周辺温度９０６は、温度を測定するセンサ１４１－４のセンサデータ３４１であり、センサ１４１－４周辺の温度を示す。

図３に戻り、イベント検出部３１５は、センサデータ蓄積部３１４のセンサデータ３４１を参照し、センサデータ３４１の値から、作業環境１００の変化や異常等を検出し、データ抽出部３１６に通知する機能を有する。

イベント検出部３１５は、イベント定義データ３５１を参照し、作業環境１００の変化、異常等の有無を判断する。以下、作業環境１００の変化、異常等を「イベント」と呼称する。

図１０は、イベント定義データ３５１の一例を示す説明図である。イベント定義データ３５１は、フィールドとして、イベントＩＤ１００１と、イベント定義１００２と、を持つテーブルで表現される。イベントＩＤ１００１はイベントを示す識別子である。イベント定義１００２は、イベントの有無を判断する条件である。

図１０の例では、２種類のイベントが定義されている。１つ目は、「作業員１３２の温度センサ値が４０以上」であり、作業員１３２に取り付けられた温度を測定するセンサ１４１－４のセンサデータ３４１の値を使用して検出するイベントである。２つ目は、「機器１３１の振動センサ値が２０以上」であり、機器１３１に取り付けられた振動を測定するセンサ１４１－１のセンサデータ３４１の値を使用して検出するイベントである。

図３に戻り、データ抽出部３１６は、イベント検出部３１５が検出したイベントに関連する機器１３１および作業員１３２の情報を検索し、出力する機能を有する。データ抽出部３１６は、データ抽出ルール３６１を参照し、イベントに関連する機器１３１および作業員１３２の情報を検索する。

図１１は、データ抽出ルール３６１の一例を示す説明図である。データ抽出ルール３６１は、フィールドとして、ルールＩＤ１１０１、イベントＩＤ１００１、キー算出方法１１０２、および取得データ条件１１０３を持つテーブルで表現される。ルールＩＤ１１０１は、イベントに関連するデータ（以下、「関連データ」）を抽出するルールの識別子である。イベントＩＤ１００１は、イベント定義データ３５１で定義したイベントの識別子であり、関連データを抽出するルールと、イベントの対応付けとを行うために使用される。

キー算出方法１１０２は、構成データ３２１のグラフ形式データベースから、関連データを検索するためのキーを算出する方法を定義する。キーは、構成データ３２１内の要素であり、たとえば、機器１３１のＩＤや作業員ＩＤがキーとして設定される。取得データ条件１１０３は、構成データ３２１のグラフ形式データベースから、イベントに関連するデータを検索及び抽出するための方法を定義する。

図１１の例では、２種類のルールが定義される。１つ目は、「作業員１３２の温度センサ値が４０以上」というイベント（イベントＩＤ１００１＝Ｅ０００１）に関連するデータを抽出するためのルールである。キー算出方法１１０２は、「（１）センサＩＤ９０２の上位の作業員ＩＤを取得、（２）（１）の作業員ＩＤの直近の位置情報を取得、（３）（２）の位置情報とロボットの距離を算出し、最も距離が近い機器１３１のＩＤ（機器ＩＤ）をキーに設定」という手順となる。取得データ条件１１０３は、「キーとなる機器ＩＤ」と「キーとなる機器ＩＤで特定される機器１３１の上位の生産ライン１８１のＩＤ」の２つのデータを取得するという条件である。

２つ目のルールは、「機器１３１の振動センサ値が２０以上」というイベント（イベントＩＤ１００１＝Ｅ０００２）に関連するデータを抽出するためのルールである。キー算出方法１１０２は、「センサＩＤ９０２の上位の機器ＩＤをキーに設定」という手順である。取得データ条件１１０３は、キーとなる機器ＩＤ、キーとなる機器ＩＤで特定される機器１３１の前の機器１３１、キーとなる機器ＩＤで特定される機器１３１の後の機器１３１の３つのデータを取得するという条件であり、直接接続する機器１３１が無い場合、上位の接続関係から辿り、条件に合致する関連データを取得することになる。

また、データ抽出部３１６は、関連データの検索を簡略化するための、検索辞書１６２を有する。

図１２は、検索辞書３６２の一例を示す説明図である。検索辞書３６２は、フィールドとして、イベントＩＤ１００１、検索キーワード１２０１、およびルールＩＤ１１０１を持つテーブルで表現される。イベントＩＤ１００１は、イベント定義データ３５１で定義したイベントの識別子である。検索キーワード１２０１は、イベントＩＤ１００１で指定されるイベントの関連データを検索する際に使用するキーワードである。ルールＩＤ１１０１は、データ抽出ルール３６１で定義したルールの識別子である。

検索辞書３６２の使用方法について説明する。たとえば、「作業員１３２の温度センサ値が４０以上」というイベント（イベントＩＤ１００１＝Ｅ０００１）に関して、検索キーワード１２０１として“周辺機器”、“近くの機器”、または“Ｄｅｖｉｃｅ”が入力されると、データ抽出ルール３６１のルールＩＤ：Ｒ１００１の取得データ条件１１０３に基づき、「キーの機器１３１」と「キーの機器１３１の上位の生産ライン１８１」の２つのデータが検索結果として表示される。

検索辞書３６２を使用することで、データ抽出装置１０１を利用するアプリケーションは、データ抽出ルール３６１で定義された、キー算出方法１１０２および取得データ条件１１０３を意識することなく、“周辺機器”、“近くの機器”、“Ｄｅｖｉｃｅ”等の検索キーワード１２０１で、関連データの取得が可能となる。

データ表示部３１７は、イベント検出部３１５が検出したイベントと、データ抽出部３１６が出力する関連データを表示する機能を有する。

図３に戻り、データ表示部３１７は、イベント表示部３７１により、イベント検出部３１５が検出したイベントと、データ抽出部３１６が出力する関連データと、を表示する。検索・表示部３７２は、イベントの選択を受け付け、選択されたイベントに関連して取得したいデータをキーワードで検索し、検索結果を表示する。なお、データ表示部３１７は、データ抽出装置１０１と通信可能な他のコンピュータに存在してもよい。この場合、データ抽出装置１０１は、データ抽出部３１６による抽出結果（イベントや関連データ）を当該他のコンピュータに送信する。当該他のコンピュータは、データ抽出装置１０１から抽出結果を受信すると、データ表示部３１７により、抽出結果を表示する。

図１３は、関連データ表示処理の一例を示すフローチャートである。イベント検出部３１５は、定期的に、センサデータ蓄積部３１４からセンサデータ３４１を取得し、取得したセンサデータ３４１がイベント定義データ３５１のイベント定義１００２に合致するか判定する（ステップＳ１３２１）。

合致する場合（ステップＳ１３２１：Ｙｅｓ）、イベント検出部３１５は、関連データ表示処理を実施する。合致しない場合（ステップＳ１３２１：Ｎｏ）は、一定時間後に再度、イベント検出部３１５は、センサデータ蓄積部３１４からセンサデータ３４１を取得し、再取得したセンサデータ３４１がイベント定義データ３５１のイベント定義１００２に合致するか判定する（ステップＳ１３２１）。

イベント定義データ３５１のイベント定義１００２に合致した場合（ステップＳ１３２１：Ｙｅｓ）、イベント検出部３１５がデータ抽出部３１６へ「イベント定義１００２に合致したイベント定義１００２のイベントＩＤ１００１」と「イベント定義１００２に合致したセンサデータ３４１を送信したセンサＩＤ９０２」と「センサデータ３４１が送信された時刻９０１」とを通知する（ステップＳ１３２２）。

つぎに、データ抽出部３１６が、「イベント定義１００２に合致したイベント定義１００２のイベントＩＤ」をキーに、データ抽出ルール３６１を検索し、該当エントリを特定する（ステップＳ１３２３）。

つぎに、データ抽出部３１６が、構成データ蓄積部３１２の構成データ３２１から、「センサデータ３４１が送信された時刻９０１」の時点でのグラフ形式データベースＩＤ７０２を取得する（ステップＳ１３２４）。

つぎに、データ抽出部３１６が、ステップＳ１３２３で特定したエントリのキー算出方法１１０２を参照し、イベント検出部３１５から取得したセンサＩＤ９０２を使用して、キーを算出する（ステップＳ１３２５）。

そして、データ抽出部３１６が、データ抽出ルール３６１においてステップＳ１３２３で特定したエントリの取得データ条件１１０３に合致する関連データを、ステップＳ１３２５で取得したグラフ形式データベースＩＤ７０２の構成データ３２１（図８を参照）から抽出する（ステップＳ１３２６）。

最後に、データ抽出部３１６が、ステップＳ１３２６で抽出された関連データを取得し、データ表示部３１７のイベント表示部３７１に通知する（ステップＳ１３２７）。そして、イベント表示部３７１が、イベント情報および関連データを表示する（ステップＳ１３２８）。

図１４は、関連データ表示のためのデータ抽出処理の一例を示す説明図である。図１４では、図１０のイベント定義データ３５１の「機器１３１の振動センサ値が２０以上」というイベント（イベントＩＤ１００１＝Ｅ０００２）を検出した際の、データ抽出処理の一例を示す。

図１４では、イベント検出部３１５が、センサＩＤ９０２＝Ｓ０３の振動センサ値が２０以上になったことを検出し（図１３のステップＳ１３２１に相当）、データ抽出部３１６へ「イベント定義１００２に合致したイベント定義１００２のイベントＩＤ」である『Ｅ０００２』と、「イベント定義１００２に合致したセンサデータ３４１を送信したセンサＩＤ９０２」である『Ｓ０３』と、「センサデータ３４１が送信された時刻９０１」である『２０１９／４／１：０９：００：５１』を通知した（図１２のステップＳ１３２２に相当）ことを前提とする。

また、データ抽出部３１６は、「イベント定義１００２に合致したイベント定義１００２のイベントＩＤ」である『Ｅ０００２』をキーに、データ抽出ルール３６１を検索し、該当エントリ（ルールＩＤ１１０１＝Ｒ１００２のエントリ）を特定した（図１２のステップＳ１３２３に相当）ことを前提とする。

図１４において、データ抽出部３１６は、構成データ蓄積部３１２の構成データ３２１から、センサデータ３４１が送信された時刻９０１である『２０１９／４／１：０９：００：５１』時点でのグラフ形式データベースＩＤ７０２として、『Ｇ２０１９０４０１０９００００』を取得する（図１２のステップＳ１３２４に相当）。

つぎに、データ抽出部３１６は、データ抽出ルール３６１のイベントＩＤ１００１＝Ｅ０００２のキー算出方法１１０２を参照し、キーを算出する（図１３のステップＳ１３２５に相当）。図１１に示したように、「センサＩＤ９０２の上位の機器ＩＤをキーに設定」がキー算出方法１１０２である。したがって、データ抽出部３１６は、グラフ形式データベースＩＤ７０２＝Ｇ２０１９０４０１０９００００のグラフ形式データベース８００を参照し、センサＩＤ９０２＝Ｓ０３の上位の機器ＩＤ：Ｒ０２を、キーとする。

最後に、データ抽出部３１６は、機器ＩＤ：Ｒ０２をキーとして、関連データを抽出する（図１３のステップＳ１３２６に相当）。図１１に示したように、取得データ条件１１０３は、「キーの機器１３１」、「キーの機器１３１の前の機器１３１」、「キーの機器１３１の後の機器１３１」の３つのデータを取得するという条件である。

したがって、データ抽出部３１６は、機器ＩＤ：Ｒ０２と、機器ＩＤ：Ｒ０２の前に直接接続する機器ＩＤ：Ｒ０１と、機器ＩＤ：Ｒ０２の上位のＰＬＣを経由して、後に接続する機器ＩＤ：Ｒ０３の３つのデータを関連データとして抽出する。抽出したデータは、イベント表示部３７１に通知される（図１３のステップＳ１３２７に相当）。

図１５は、イベント表示部３７１の表示（図１３のステップＳ１３２８に相当）の一例を示す説明図である。イベント表示部３７１は、イベント検出を警告として、センサデータ３４１の時刻９０１、関連データとして抽出した、機器ＩＤ：Ｒ０１、機器ＩＤ：Ｒ０２、機器ＩＤ：Ｒ０３の情報を、文章に埋め込んで表示する。

図１６は、検索・表示部３７２による表示の一例を示す説明図である。この表示では、検索・表示部３７２がイベントの選択を受け付け、イベントに関連して抽出したいデータをキーワードで検索することができる。入力したキーワードが、検索辞書３６２のエントリの検索キーワード１２０１に合致した場合、検索・表示部３７２は、検索辞書３６２のエントリのルールＩＤ１１０１のデータ抽出ルールにしたがって、関連データを表示する。

以上のように、図１５に示す自動表示と、図１６に示す検索による２種類の表示方法を提供することが可能である。図１５および図１６の表示方法はあくまで一例であり、画面のレイアウト、文言、デザインは変更してもよい。

このように、本実施例によれば、データ抽出装置１０１は、工場の生産ライン１８１に代表される、物理構成が時々刻々と変化する作業環境１００で、作業に使用する機器１３１や作業員１３２に関するセンサデータ３４１を収集し、時間により示す値が異なる収集センサデータ３４１から異常状態、環境変化等のイベントを検出する。データ抽出装置１０１は、イベントを検出した場合に、検出したイベントに関連する機器１３１、作業員１３２の識別情報を、検出したイベントに関連するデータとして、人手を介さずに抽出する。これにより、関連データを抽出する工数を削減することができる。

なお、上述した実施例では、センサ１４１は、機器１３１と作業員１３２とに取り付けられたが、センサ１４１は、機器１３１にのみ取り付けられてもよく、作業員１３２に取り付けられてもよい。この場合、データ抽出ルール３６１は、センサ１４１の取り付け先に制限されたキー算出方法１１０２および取得データ条件１１０３を有する。

また、図１１のデータ抽出ルール３６１において、キー算出方法１１０２で算出されるキーは、機器ＩＤとしたが、作業員ＩＤでもよい。同様に、取得データ条件１１０３についても機器ＩＤや生産ライン１８１のＩＤとしたが、作業員ＩＤでもよい。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

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、実装上必要な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、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１００ 作業環境
１０１ データ抽出装置
１３１ 機器
１３２ 作業員
１４１ センサ
１６１ ゲートウェイ
１６２ 検索辞書
１８１ 生産ライン
２００ データ抽出システム
３０１ 機器構成情報
３０２ 作業員構成情報
３１１ 構成データ入力部
３１２ 構成データ蓄積部
３１３ 構成データ入力部
３１４ センサデータ蓄積部
３１５ イベント検出部
３１６ データ抽出部
３１７ データ表示部
３２１ 構成データ
３４１ センサデータ
３５１ イベント定義データ
３６１ データ抽出ルール
３６２ 検索辞書
３７１ イベント表示部
３７２ 検索・表示部
８００ グラフ形式データベース
１００２ イベント定義
１１０２ キー算出方法
１１０３ 取得データ条件

Claims (9)

1. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するデータ抽出装置であって、
   作業環境内においてセンサと前記センサが取り付けられた機器と前記機器間の接続関係とを規定する構成情報と、前記センサの測定値および前記測定値の取得時刻を含むセンサデータと、前記作業環境の変化または異常を示す前記センサの特定の測定値でイベントを定義するイベント定義データと、データ抽出ルールと、にアクセス可能であり、
   前記データ抽出ルールは、前記イベントと、前記センサに関連する機器をキーとして特定する第１手順と、前記構成情報から前記キーおよび前記キーと接続関係がある他の機器を取得する条件と、により規定されたルールであり、
   前記プロセッサは、
   前記センサデータの前記測定値に基づいて、前記イベント定義データから前記イベントを検出する検出処理と、
   前記データ抽出ルールを参照して、前記検出処理によって検出された前記イベントで定義される前記特定の測定値を測定した特定のセンサが取り付けられた特定の機器を前記キーとして前記第１手順により前記構成情報から特定し、前記キーとして特定された特定の機器と接続関係がある他の機器を前記条件により前記構成情報から取得し、前記特定の機器および前記他の機器を、前記イベントに関連する関連データとして抽出する抽出処理と、
   前記抽出処理によって抽出された関連データを出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とするデータ抽出装置。
2. 請求項１に記載のデータ抽出装置であって、
   前記構成情報は、前記機器間の接続関係として前記機器が所属するグループを規定し、
   前記条件は、前記構成情報から前記キーおよび前記キーと接続関係がある他の機器が所属するグループを取得する条件であり、
   前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記特定の機器と、前記他の機器が所属するグループと、を前記関連データとして抽出する、
   ことを特徴とするデータ抽出装置。
3. 請求項１に記載のデータ抽出装置であって、
   前記構成情報は、前記機器の位置と、前記作業環境内において前記センサが取り付けられた作業員と、を規定し、
   前記センサデータは、前記作業員の位置および前記位置の取得時刻を含み、
   前記データ抽出ルールは、前記センサが取り付けられた前記作業員の位置と前記機器の位置とに基づいて前記キーとなる前記機器を特定する第２手順を含み、
   前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記特定のセンサが取り付けられた特定の作業員の位置と前記機器の位置とに基づいて前記キーとなる特定の機器を前記第２手順により前記構成情報から特定する、
   ことを特徴とするデータ抽出装置。
4. 請求項３に記載のデータ抽出装置であって、
   前記第２手順は、前記センサが取り付けられた前記作業員の位置から最も近くに位置する前記機器を前記キーとして特定する手順であり、
   前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記特定の作業員の位置から最も近くに位置する特定の機器を前記キーとして前記第２手順により前記構成情報から特定する、
   ことを特徴とするデータ抽出装置。
5. 請求項１に記載のデータ抽出装置であって、
   時刻ごとに前記作業環境を規定した複数の前記構成情報にアクセス可能であり、
   前記抽出処理では、前記プロセッサは、複数の前記構成情報のうち、前記特定の測定値の取得時刻以前の時刻のうち最新時刻の構成情報から、前記データ抽出ルールを参照して、前記特定の機器を前記キーとして前記第１手順により特定し、前記最新時刻の構成情報から、前記他の機器を前記条件により取得し、前記特定の機器および前記他の機器を、前記イベントに関連する関連データとして抽出する、
   ことを特徴とするデータ抽出装置。
6. 請求項１に記載のデータ抽出装置であって、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、前記イベントと前記関連データとを表示可能に出力する、
   ことを特徴とするデータ抽出装置。
7. 請求項１に記載のデータ抽出装置であって、
   前記イベントと、前記データ抽出ルールと、検索キーワードと、を関連付けた検索辞書にアクセス可能であり、
   前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記イベントおよび入力キーワードが受け付けられた場合、前記イベントに関連づけられた前記検索キーワードが、前記入力キーワードに一致すると、前記検索辞書において前記イベントに関連づけられた前記データ抽出ルールを参照する、
   ことを特徴とするデータ抽出装置。
8. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するデータ抽出装置が実行するデータ抽出方法であって、
   前記データ抽出装置は、
   作業環境内においてセンサと前記センサが取り付けられた機器と前記機器間の接続関係とを規定する構成情報と、前記センサの測定値および前記測定値の取得時刻を含むセンサデータと、前記作業環境の変化または異常を示す前記センサの特定の測定値でイベントを定義するイベント定義データと、データ抽出ルールと、にアクセス可能であり、
   前記データ抽出ルールは、前記イベントと前記センサに関連する機器をキーとして特定する第１手順と、前記構成情報から前記キーおよび前記キーと接続関係がある他の機器を取得する条件と、によりルール規定されたルールであり、
   前記プロセッサが、
   前記センサデータの前記測定値に基づいて、前記イベント定義データから前記イベントを検出する検出処理と、
   前記データ抽出ルールを参照して、前記検出処理によって検出された前記イベントで定義される前記特定の測定値を測定した特定のセンサが取り付けられた特定の機器を前記キーとして前記第１手順により前記構成情報から特定し、前記キーとして特定された特定の機器と接続関係がある他の機器を前記条件により前記構成情報から取得し、前記特定の機器および前記他の機器を、前記イベントに関連する関連データとして抽出する抽出処理と、
   前記抽出処理によって抽出された関連データを出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とするデータ抽出方法。
9. プロセッサに実行させるデータ抽出プログラムであって、
   前記プロセッサは、作業環境内においてセンサと前記センサが取り付けられた機器と前記機器間の接続関係とを規定する構成情報と、前記センサの測定値および前記測定値の取得時刻を含むセンサデータと、前記作業環境の変化または異常を示す前記センサの特定の測定値でイベントを定義するイベント定義データと、データ抽出ルールと、にアクセス可能であり、
   前記データ抽出ルールは、前記イベントと前記センサに関連する機器をキーとして特定する第１手順と、前記構成情報から前記キーおよび前記キーと接続関係がある他の機器を取得する条件と、により規定されたルールであり、
   前記プロセッサに、
   前記センサデータの前記測定値に基づいて、前記イベント定義データから前記イベントを検出する検出処理と、
   前記データ抽出ルールを参照して、前記検出処理によって検出された前記イベントで定義される前記特定の測定値を測定した特定のセンサが取り付けられた特定の機器を前記キーとして前記第１手順により前記構成情報から特定し、前記キーとして特定された特定の機器と接続関係がある他の機器を前記条件により前記構成情報から取得し、前記特定の機器および前記他の機器を、前記イベントに関連する関連データとして抽出する抽出処理と、
   前記抽出処理によって抽出された関連データを出力する出力処理と、
   を実行させることを特徴とするデータ抽出プログラム。

Images