JP7367622B2 - データ管理システム、データ管理方法、および、データ管理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ管理システム、データ管理方法、および、データ管理プログラムに関する。

特許文献１には、「本発明は、システムの高い可用性を実現する技術に関し、特に、複数のセンサデータの一部が欠けても、残りのセンサデータを用いて欠けたデータを補間する技術である。」と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０１２－２４２１５９

本発明の第１の態様においては、データ管理システムを提供する。データ管理システムは、測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得するデータ取得部を備えてよい。データ管理システムは、取得した測定データを記録するデータ記録部を備えてよい。データ管理システムは、複数のセンサのうちの他のセンサから取得した測定データに基づいて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させるデータ量低減部を備えてよい。

他のセンサは、対象とするセンサとは種別が異なってよい。

データ量低減部は、他のセンサから取得した測定データが予め定められた範囲内にある期間について、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除してよい。

データ量低減部は、対象とするセンサから取得した測定データの単位時間あたりのサンプルの数を低減させてよい。

データ量低減部は、対象とするセンサから取得した測定データの１データあたりのデータサイズを低減させてよい。

データ管理システムは、他のセンサから取得した測定データを用いて、複数のセンサのそれぞれについて測定データを予測した予測データを生成するデータ予測部と、取得した測定データと生成した予測データとの差分に基づいて、対象とするセンサを選択するセンサ選択部とを更に備えてよい。

センサ選択部は、差分が予め定められたしきい値を下回るセンサを、対象とするセンサとして選択してよい。

センサ選択部は、複数のセンサのそれぞれについて差分を算出し、差分が相対的に小さいセンサを、対象とするセンサとして選択してよい。

データ量低減部は、予め定められた時間が経過したことに応じて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除してよい。

データ量低減部は、測定データを記録可能な残り容量が予め定められたしきい値を下回ったことに応じて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除してよい。

データ管理システムは、データ量が低減された後における測定データを他のシステムまたは装置へ送信するデータ送信部を更に備えてよい。

本発明の第２の態様においては、データ管理方法を提供する。データ管理方法は、測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得することを備えてよい。データ管理方法は、取得した測定データを記録することを備えてよい。データ管理方法は、複数のセンサのうちの他のセンサから取得した測定データに基づいて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させることを備えてよい。

本発明の第３の態様においては、データ管理プログラムを提供する。データ管理プログラムは、コンピュータにより実行されてよい。データ管理プログラムは、コンピュータを、測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得するデータ取得部として機能させてよい。データ管理プログラムは、コンピュータを、取得した測定データを記録するデータ記録部として機能させてよい。データ管理プログラムは、コンピュータを、複数のセンサのうちの他のセンサから取得した測定データに基づいて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させるデータ量低減部として機能させてよい。

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

本実施形態に係るデータ管理システム１００のブロック図の一例を示す。 本実施形態に係るデータ管理システム１００が記録するデータ量を低減させるフローの一例を示す。 本実施形態に係るデータ管理システム１００が管理する測定データの一例を示す。 本実施形態の変形例に係るデータ管理システム１００のブロック図の一例を示す。 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、本実施形態に係るデータ管理システム１００のブロック図の一例を示す。本実施形態に係るデータ管理システム１００は、測定対象を測定した測定データを取得して記録する。そして、データ管理システム１００は、他のセンサからの測定データに基づいて、対象とするセンサからの測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させる。

本実施形態においては、データ管理システム１００が、プラントに設けられた複数のセンサから取得した測定データを管理対象とする場合について一例として示す。しかしながら、これに限定されるものではない。データ管理システム１００は、プラントとは異なる如何なる場所に設けられた１または複数のセンサからのデータを管理対象としてもよい。

データ管理システム１００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、データ管理システム１００は、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、データ管理システム１００は、データの管理用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。また、データ管理システム１００がインターネットに接続可能な場合、データ管理システム１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

データ管理システム１００は、データ取得部１１０、データ記録部１２０、データ予測部１３０、センサ選択部１４０、および、データ量低減部１５０を備える。なお、これらブロックは、それぞれ機能的に分離された機能ブロックであって、実際のデバイス構成とは必ずしも一致していなくてもよい。すなわち、本図において、１つのブロックとして示されているからといって、それが必ずしも１つのデバイスにより構成されていなくてもよい。また、本図において、別々のブロックとして示されているからといって、それらが必ずしも別々のデバイスにより構成されていなくてもよい。

データ取得部１１０は、測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得する。一例として、データ取得部１１０は、通信部であってよく、例えば、通信ネットワークを介して、測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから時系列に取得する。

このような通信ネットワークは、複数のコンピュータを接続するネットワークであってよい。例えば、通信ネットワークは、複数のコンピュータネットワークを相互接続したグローバルなネットワークであってよく、一例として、通信ネットワークは、インターネット・プロトコルを使用したインターネット等であってよい。これに代えて、通信ネットワークは、専用回線により実現されていてもよい。すなわち、データ取得部１１０は、携帯電話、スマートフォン、第４世代（４Ｇ）端末、および、第５世代（５Ｇ）端末等との間で直接的に、または、間接的にやり取りし、測定データを取得することもできる。

なお、上述の説明では、データ取得部１１０が通信ネットワークを介して複数のセンサのそれぞれから測定データを取得する場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。データ取得部１１０は、例えば、ユーザ入力や各種メモリデバイス等、通信ネットワークとは異なる他の手段を介して複数のセンサのそれぞれから測定データを取得してもよい。

ここで、このような複数のセンサは、測定対象を測定した測定データを取得可能である。複数のセンサは、例えば、ＯＴ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）領域に設置されているセンサ（例えば、プロセス制御（測定）用センサ）やＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）センサであってよく、一例として、プラントに設けられた１または複数のフィールド機器と接続、または、一体に構成された産業用（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ）センサであってよい。

ここで、このようなプラントは、例えば、化学等の工業プラントの他、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、および、上下水やダム等を管理制御するプラント等であってよい。

また、このようなプラントに設けられたフィールド機器は、例えば、圧力計、流量計、温度センサ等のセンサ機器、流量制御弁や開閉弁等のバルブ機器、ファンやモータ等のアクチュエータ機器、プラント内の状況や対象物を撮影するカメラやビデオ等の撮像機器、プラント内の異音等を収集したり警報音等を発したりするマイクやスピーカ等の音響機器、および、各機器の位置情報を出力する位置検出機器等であってよい。

したがって、データ取得部１１０は、測定データとして、例えば、温度、圧力、流量、加速度、磁界、位置、カメラ映像、スイッチのオン／オフデータ、音、および、これらの組み合わせ等、センサ自身によって測定された測定データやフィールド機器の内部で測定された測定データを、複数のフィールド機器等のそれぞれから取得してよい。また、データ取得部１１０は、これらのデータを基に数式を用いて生成された値を測定データとして取得してもよい。データ取得部１１０は、複数のセンサのそれぞれから取得した測定データを、データ記録部１２０へ供給する。

データ記録部１２０は、取得した測定データを記録する。一例として、データ記録部１２０は、データ取得部１１０から供給された複数のセンサからの測定データを、センサ毎に時系列に記録してよい。

データ予測部１３０は、データ記録部１２０にアクセス可能であってよく、データ記録部１２０に記録された複数のセンサからの測定データを閲覧する。そして、データ予測部１３０は、複数のセンサのうちの他のセンサから取得した測定データを用いて、複数のセンサのそれぞれについて測定データを予測した予測データを生成する。この際、データ予測部１３０は、測定データを予測するセンサとは測定対象とする物理量の種別が異なる他のセンサから取得した測定データを用いて、それぞれのセンサについて測定データを予測してよい。これについては、後述する。データ予測部１３０は、複数のセンサのそれぞれについて生成した予測データを、センサ選択部１４０へ供給する。

センサ選択部１４０は、データ予測部１３０から供給された予測データを参照する。そして、センサ選択部１４０は、データ記録部１２０に記録されている生の測定データ、すなわち、データ取得部１１０が取得した測定データと、データ予測部１３０が生成した予測データとの差分に基づいて、測定データの一部を削除する対象とするセンサを選択する。この際、例えば、センサ選択部１４０は、差分が小さいセンサを優先的に測定データの一部を削除する対象とするセンサとして選択してよい。センサ選択部１４０は、選択したセンサに関する情報をデータ量低減部１５０へ供給する。

データ量低減部１５０は、複数のセンサのうちの他のセンサから取得した測定データに基づいて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させる。より詳細には、例えば、データ量低減部１５０は、センサ選択部１４０が選択したセンサに関する情報を参照して、対象とするセンサを特定する。そして、データ量低減部１５０は、データ記録部１２０が記録した測定データのうち、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させる。

図２は、本実施形態に係るデータ管理システム１００が記録するデータ量を低減させるフローの一例を示す。

ステップ２１０において、データ管理システム１００は、測定データを取得する。一例として、データ取得部１１０は、通信ネットワークを介して、測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから時系列に取得する。データ取得部１１０は、複数のセンサのそれぞれから時系列に取得した測定データを、データ記録部１２０へ供給する。

ステップ２２０において、データ管理システム１００は、測定データを記録する。一例として、データ記録部１２０は、ステップ２１０においてデータ取得部１１０が取得した測定データを、センサ毎に時系列に記録する。

ステップ２３０において、データ管理システム１００は、測定データを記録可能な残り容量が予め定められたしきい値を下回るか否か判定する。一例として、データ管理システム１００は、測定データを記録可能な全容量から、ステップ２２０においてデータ記録部１２０が記録済のデータ容量を減算して、測定データを記録可能な残り容量を算出する。そして、データ管理システム１００は、測定データを記録可能な残り容量とあらかじめ定められたしきい値とを比較する。測定データを記録可能な残り容量が予め定められたしきい値を下回らない（Ｎｏ）と判定された場合、データ管理システム１００は、処理をステップ２４０に進める。

ステップ２４０において、データ管理システム１００は、予め定められた時間が経過したか否か判定する。このような予め定められた時間は、例えば、ステップ２２０において測定データが記録されてからの経過時間であってよい。これに代えて、または、加えて、予め定められた時間は、記録されている測定データが最後にアクセスされてからの経過時間であってもよい。予め定められた時間が経過していない（Ｎｏ）と判定された場合、データ管理システム１００は、処理をステップ２１０に戻して、フローを継続する。

一方、ステップ２３０において、測定データを記録可能な残り容量が予め定められたしきい値を下回る（Ｙｅｓ）と判定された場合、または、ステップ２４０において、予め定められた時間が経過した（Ｙｅｓ）と判定された場合、データ管理システム１００は、処理をステップ２５０に進める。

ステップ２５０において、データ管理システム１００は、予測データを生成する。一例として、データ予測部１３０は、ステップ２２０においてデータ記録部１２０が記録した測定データを閲覧し、ステップ２１０においてデータ取得部１１０が複数のセンサのうちの他のセンサから取得した測定データを用いて、複数のセンサのそれぞれについて測定データを予測した予測データを生成する。

一例として、データ予測部１３０は、予測対象の物理量の値を、予測対象ではない他の物理量に係る計測値を所定の数式に代入することで予測してよい。また、データ予測部１３０は、予測対象の物理量の値を、対象装置の操作量の値を所定の数式に代入することで予測してもよい。すなわち、データ予測部１３０は、測定データを予測するセンサとは測定対象とする物理量の種別が異なる他のセンサから取得した測定データを用いて、それぞれのセンサについて測定データを予測してよい。

例えば、データ管理システム１００が、プラント内の比較的近い（物理的に近い、または、フロー的に近い）位置に設置されたセンサＡ、センサＢ、および、センサＣから、測定対象として流量Ｆを測定した測定データ、測定対象として圧力Ｐを測定した測定データ、および、測定対象として温度Ｔを測定した測定データを、それぞれ取得したとする。

このように測定対象とする物理量の種別が異なる複数のセンサが、比較的近い箇所において測定を行っている場合、データ管理システム１００は、例えば、流量Ｆおよび温度Ｔの値を、既知の相関性に基づいて所定の数式に代入することで、圧力Ｐの値を予測することができる場合がある。

なお、上述の説明では、複数のセンサからの測定データ間の相関が既知であった場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。複数のセンサからの測定データ間の相関は、例えば、センサの設置環境により変化し得る。このような場合には、データ予測部１３０は、例えば、複数のセンサからの測定データを回帰分析してもよい。

（数１）式は、回帰分析に用いられる各測定データの重回帰モデルの一例を示す。（数１）式において、ｙｍはセンサｍについての測定データの予測値、βｍ，ｉは回帰係数、ｘｉはセンサｉから取得した測定データの実測値、ｎはセンサの数、εは実測値と予測値との差分を示す。

データ予測部１３０は、例えば、（数１）式に基づき、差分εが最小となる回帰係数βｍ ，ｉを算出する。すなわち、データ予測部１３０は、センサｍについての測定データの予測値ｙｍと、他のセンサから取得した測定データの実測値ｘｉに回帰係数βｍ，ｉをそれぞれ乗算した値の総和との差分εが最小となるように、回帰係数βｍ，ｉを算出する。そして、データ予測部１３０は、差分εが最小となる回帰係数βｍ ，ｉを用いて、複数のセンサのそれぞれについて、予測データを生成する。データ予測部１３０は、このようにして複数のセンサのそれぞれについて生成した予測データを、センサ選択部１４０へ供給してもよい。

ステップ２６０において、データ管理システム１００は、対象とするセンサを選択する。一例として、センサ選択部１４０は、ステップ２５０においてデータ予測部１３０が予測した予測データを参照する。そして、センサ選択部１４０は、ステップ２２０においてデータ記録部１２０が記録した生の測定データ、すなわち、ステップ２１０においてデータ取得部１１０が取得した測定データと、ステップ２５０においてデータ予測部１３０が生成した予測データとの差分に基づいて、測定データの一部を削除する対象とするセンサを選択する。この際、例えば、センサ選択部１４０は、差分が予め定められたしきい値を下回るセンサを、対象とするセンサとして選択してよい。これに代えて、または、加えて、センサ選択部１４０は、複数のセンサのそれぞれについて差分を算出し、差分が相対的に小さいセンサを、対象とするセンサとして選択してもよい。センサ選択部１４０は、選択したセンサに関する情報をデータ量低減部１５０へ供給する。

ステップ２７０において、データ管理システム１００は、測定データの一部を削除する。一例として、データ量低減部１５０は、複数のセンサのうちの他のセンサから取得した測定データに基づいて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させる。より詳細には、例えば、データ量低減部１５０は、ステップ２６０においてセンサ選択部１４０が選択したセンサに関する情報を参照して、対象とするセンサを特定する。そして、データ量低減部１５０は、ステップ２２０においてデータ記録部１２０が記録した測定データのうち、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させる。

一例として、データ量低減部１５０は、流量Ｆを測定するセンサＡおよび温度Ｔを測定するセンサＣから取得した測定データに基づいて、圧力Ｐを測定するセンサＢから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させる。このように、データ量低減部１５０が、複数のセンサのうちの他のセンサから取得した測定データに基づいて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除するにあたって、他のセンサは、対象とするセンサとは測定対象とする物理量の種別が異なっていてよい。

また、この際、データ量低減部１５０は、対象とするセンサから取得した測定データの単位時間あたりのサンプルの数を低減させてよい。例えば、データ量低減部１５０は、対象とするセンサから取得した時系列データにおける偶数番目の時刻のデータを削除してよい。

これに代えて、または、加えて、データ量低減部１５０は、対象とするセンサから取得した測定データの１データあたりのデータサイズを低減させてもよい。例えば、データ量低減部１５０は、対象とするセンサから取得した時系列データが小数第３位のデータ群からなる場合、小数第３位を四捨五入してそれぞれが小数第２の小数値からなる時系列データとしてよい。なお、上述の説明では、データ量低減部１５０が有効桁数を低減するにあたって、四捨五入を用いる場合を一例として説明したが、これに限定されるものではない。データ量低減部１５０は、切り捨て、および、切り上げ等、四捨五入とは異なる手法を用いてもよい。また、データ量低減部１５０は、時系列的にあるダイナミックレンジを有する測定データのそれぞれを量子化するためのビット数を減らす（例えば、１６ビットから８ビットに減らす）ことにより、測定データの１データあたりのデータサイズを低減させてもよい。

このように、データ量低減部１５０は、測定データを時間軸方向においてサンプルを間引く等、単位時間あたりのサンプルの数を減らすことによって、測定データの一部を削除してもよいし、大きさ軸方向においてビット幅を減らす（量子化ビット数を減らす）等、１データあたりのデータサイズを減らすことによって、測定データの一部を削除してもよい。

データ管理システム１００は、ステップ２７０において測定データの一部を削除して、データ量を低減させるフローを終了する。このように、データ量低減部１５０は、測定データを記録可能な残り容量が予め定められたしきい値を下回ったことに応じて（ステップ２３０においてＹｅｓと判定されたことに応じて）、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除してよい。また、データ量低減部１５０は、予め定められた時間が経過したことに応じて（ステップ２４０においてＹｅｓと判定されたことに応じて）、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除してよい。

図３は、本実施形態に係るデータ管理システム１００が管理する測定データの一例を示す。本図に示すように、データ管理システム１００は、時刻Ｔ１～Ｔ１０におけるセンサＡ、センサＢ、および、センサＣからの測定データの実測値を取得していたとする。この場合、データ管理システム１００は、図２のフローに従って、他のセンサから取得した測定データを用いて、複数のセンサのそれぞれについて測定データを予測した予測データを生成する。

例えば、データ予測部１３０は、時刻Ｔ１においてセンサＢおよびセンサＣから取得した測定データの実測値を用いて、時刻Ｔ１におけるセンサＡの測定データを予測した予測データを生成する。同様に、データ予測部１３０は、時刻Ｔ１においてセンサＡおよびセンサＣから取得した測定データの実測値を用いて、時刻Ｔ１におけるセンサＢの測定データを予測した予測データを生成する。同様に、データ予測部１３０は、時刻Ｔ１においてセンサＡおよびセンサＢから取得した測定データの実測値を用いて、時刻Ｔ１におけるセンサＣの測定データを予測した予測データを生成する。

次に、センサ選択部１４０は、複数のセンサのそれぞれについて、実測データと予測データとの差分を算出する。この際、センサ選択部１４０は、実測データと予測データの差の絶対値を差分として算出してよい。これに代えて、または、加えて、センサ選択部１４０は、実測データと予測データの差の絶対値を実測データで除算した値、すなわち、実測データに対する差の割合を差分として算出してもよい。

そして、センサ選択部１４０は、算出した差分に基づいて、測定データの一部を削除する対象とするセンサを選択する。この際、センサ選択部１４０は、差分が予め定められたしきい値（例えば、１％）を下回るセンサ（本図においては、センサＢおよびセンサＣ）を、対象とするセンサとして選択してよい。これに代えて、または、加えて、センサ選択部１４０は、複数のセンサのそれぞれについて差分を算出し、差分が相対的に小さいセンサ（本図においては、差分が相対的に最も小さいセンサＢ）を、対象とするセンサとして選択してもよい。

最後に、データ量低減部１５０は、記録した測定データのうち、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させる。例えば、対象とするセンサとしてセンサＢが選択された場合、データ量低減部１５０は、時刻Ｔ１からＴ５においてセンサＢから取得した測定データのうち、偶数番目の時刻のデータ、すなわち、時刻Ｔ２における測定データ「０．１９６」および時刻Ｔ４における測定データ「０．２０１」を削除して、センサＢから取得した測定データの単位時間あたりのサンプルの数を低減させてよい。

これに代えて、または、加えて、データ量低減部１５０は、例えば、時刻Ｔ１からＴ５においてセンサＢから取得した測定データについて、小数第３位を四捨五入してそれぞれが小数第２位からなる時系列データ（本図においては、時系列データ［０．２０，０．２０，０．１９，０．２０，０．２０］）として、センサＢから取得した測定データのビット幅を低減させてもよい。

データ管理システム１００は、時刻Ｔ６から時刻Ｔ１０の測定データについても、時刻Ｔ１から時刻Ｔ５の測定データと同様に、予測データを生成して対象とするセンサを選択する。例えば、時刻Ｔ６から時刻Ｔ１０の測定データについて、対象とするセンサとして差分が１％を下回るセンサＢが選択されたとする。ここで、センサＡの測定データは、２００プラスマイナス５が正常な範囲として設定されていたとする。同様に、センサＣの測定データは、２０プラスマイナス０．５が正常な範囲として設定されていたとする。このような場合、たとえ対象とするセンサＢの差分が選択の基準である１％を下回っていたとしても、データ量低減部１５０は、時刻Ｔ６から時刻Ｔ１０におけるセンサＢからの測定データの一部を削除しない。換言すれば、データ量低減部１５０は、他のセンサから取得した測定データが予め定められた範囲内にある期間について、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除する。これにより、データ管理システム１００は、後に参照する可能性が高い重要な測定データまで削除してしまうことを防止することができる。なお、本図においては、データ管理システム１００が、１次元の測定データを管理対象とする場合について一例として説明した。しかしながら、これに限定されるものではない。データ管理システム１００は、２次元の測定データを管理対象としてもよい。すなわち、上述の説明では、データ管理システム１００は、一つの時刻に対して一つのセンサから１次元のデータを取得して管理していた。しかしながら、これに代えて、または、加えて、データ管理システム１００は、一つの時刻に対して一つのセンサから、例えば、サーモグラフィの画像データのような、２次元のデータを取得して管理してもよい。このような場合、データ量低減部１５０は、対象とするセンサから取得した測定データの単位時間あたりのサンプルの数を低減させるにあたって、測定データの単位時間あたりのフレーム数を低減させてもよい。また、データ量低減部１５０は、対象とするセンサから取得した測定データの１データあたりのデータサイズを低減させるにあたって、測定データの１フレームあたりの画素数や、１画素あたりのビット数を低減させてもよい。

例えば、ＯＴ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）領域にあるプロセス制御システムが、ＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）領域のシステムと結合される等、データ量が爆発的に増加することが予想される。このような状況において、全てのデータをそのままの形で記録しておくことは現実的ではなく、データ量の低減もしくは取捨選択が必要である。従来、他のセンサデータを用いて対象とするセンサデータを補間する技術が知られている。しかしながら、従来の技術では、一部のセンサデータが欠けた場合に、他のセンサデータを用いて当該欠けたセンサデータを補間することで、システムの可用性を実現するものであって、記録するデータ量を低減させるものではない。

これに対して、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、他のセンサから取得した測定データに基づいて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させる。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、あるセンサからの測定データが、他のセンサからの測定データを用いて精度良く予測可能な場合に、当該センサからの測定データの一部を優先的に削除することができ、効率的に測定データを管理することができる。また、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、対象とするセンサとして選択された場合であっても、当該センサからの測定データの一部を事後的に削除するのみで、当該センサからの測定データの取得および記録は継続する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、例えば、プロセス側に急変があった場合等においても、当該センサからの測定データをリアルタイム制御に用いることができる。

また、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、測定対象とする物理量の種別が異なる他のセンサから取得した測定データに基づいて、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、複数種別のセンサからの測定データを管理する場合に、より効率的に測定データの一部を削除することができる。

また、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、他のセンサから取得した測定データが予め定められた範囲内にある期間について、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、他のセンサから取得した測定データが正常の範囲内ではなかった期間については、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除せずに記録したままとすることができる。

また、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、測定データのデータ量を低減させるにあたって、記録した測定データの単位時間あたりのサンプルの数を低減させる、または、記録した測定データの１データあたりのデータサイズを低減させる。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、測定データの特性に応じて、時間軸方向または大きさ軸方向のいずれかにおいて測定データの少なくとも一部を選択的に削除することができる。

また、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、測定データと予測データとの差分に基づいて、対象とするセンサを選択する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、客観的なデータに基づいて、測定データの一部を削除する対象を選択することができる。

また、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、差分が予め定められたしきい値を下回るセンサ、または、差分が相対的に小さいセンサを、対象とするセンサとして選択する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、記録する測定データのデータ量を削除したい量やタイミングに応じて、測定データの一部を削除する対象を選択することができる。

また、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、記憶可能な残り容量が予め定められたしきい値を下回る場合、または、予め定められた時間が経過したことに応じて、測定データのデータ量を低減させる。これにより、本実施形態に係るデータ管理システムによれば、記録する測定データのデータ量を低減したいタイミングで、測定データの一部を削除することができる。

上述の説明では、データ管理システム１００が、取得した生の測定データをそのまま残すことなく、対象とするセンサからの測定データの一部を削除してデータ量を低減する場合について一例として示した。しかしながら、これに限定されるものではない。

図４は、本実施形態の変形例に係るデータ管理システム１００のブロック図の一例を示す。図４においては、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。本変形例に係るデータ管理システム１００は、例えば、ＯＴ領域に設けられてよく、ＯＴ領域に設けられたセンサから取得した測定データを、ＩＴ領域に設けられた他のシステムや装置へ送信可能であってよい。本変形例に係るデータ管理システム１００は、データ蓄積部４１０およびデータ送信部４２０を更に備える。

本変形例に係るデータ管理システム１００において、データ取得部１１０は、複数のセンサのそれぞれから取得した測定データを、データ記録部１２０に代えてデータ蓄積部４１０へ供給する。

データ蓄積部４１０は、測定データを蓄積する。一例として、データ蓄積部４１０は、データ取得部１１０から供給された全ての測定データを、センサ毎に時系列に記録してよい。そして、データ蓄積部４１０は、蓄積した測定データのうち、他のシステムや装置へ送信すべき送信対象の測定データを、データ記録部１２０へ供給する。なお、このような送信対象は、例えばユーザ入力に基づいて選択されたものであってもよいし、データ管理システム１００によって自動的に選択されたものであってもよい。

したがって、本変形例に係るデータ管理システム１００において、データ記録部１２０は、複数のセンサのそれぞれから取得された測定データのうち、他のシステムや装置へ送信すべき送信対象の測定データを記録する。

また、本変形例に係るデータ管理システム１００において、データ量低減部１５０は、データ記録部１２０に記録された送信対象の測定データのうちの、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除する。

そして、データ送信部４２０は、対象とするセンサからの測定データの一部が削除されて、データ量が低減された後におけるデータ記録部１２０に記録された測定データ、すなわち、データ量が低減された送信対象の測定データを、ネットワーク等を介して、他のシステムまたは装置へ送信する。

このように、本変形例に係るデータ管理システム１００は、送信対象の測定データのうちの、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除する。これにより、本変形例に係るデータ管理システム１００によれば、例えばＯＴ領域からＩＴ領域へ測定データを送信するにあたって、データ管理システム１００から送信するデータ量を低減することができる。すなわち、本実施形態に係るデータ管理システム１００においては、対象とするセンサから取得した測定データの一部を削除することは、広義には、記憶領域から当該測定データを完全に削除することの他にも、他のシステムまたは装置へ送信する対象から当該測定データを除外することをも含むものであってよい。

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５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、通信インターフェイス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。

通信インターフェイス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、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス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。

１００ データ管理システム
１１０ データ取得部
１２０ データ記録部
１３０ データ予測部
１４０ センサ選択部
１５０ データ量低減部
４１０ データ蓄積部
４２０ データ送信部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
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 通信インターフェイス
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

Claims (15)

1. 測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得するデータ取得部と、
   取得した前記測定データを記録するデータ記録部と、
   前記複数のセンサのうちの他のセンサから取得した前記測定データを用いて対象とするセンサの前記測定データを予測した予測データに基づいて、前記対象とするセンサから取得した前記測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させるデータ量低減部と
   を備える、データ管理システム。
2. 測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得するデータ取得部と、
   取得した前記測定データを記録するデータ記録部と、
   前記複数のセンサのうち他のセンサから取得した前記測定データを用いて、前記複数のセンサのそれぞれについて測定データを予測した予測データを生成するデータ予測部と、
   前記複数のセンサのそれぞれについて取得した前記測定データと生成した前記予測データとの差分に基づいて、対象とするセンサを選択するセンサ選択部と、
   前記対象とするセンサから取得した前記測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させるデータ量低減部と
   を備える、データ管理システム。
3. 前記センサ選択部は、前記差分が予め定められたしきい値を下回るセンサを、前記対象とするセンサとして選択する、請求項２に記載のデータ管理システム。
4. 前記センサ選択部は、前記複数のセンサのそれぞれについて前記差分を算出し、前記差分が相対的に小さいセンサを、前記対象とするセンサとして選択する、請求項２または３に記載のデータ管理システム。
5. 前記他のセンサは、前記対象とするセンサとは種別が異なる、請求項１から４のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
6. 前記データ量低減部は、前記他のセンサから取得した前記測定データが予め定められた範囲内にある期間について、前記対象とするセンサから取得した前記測定データの一部を削除する、請求項１から５のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
7. 前記データ量低減部は、前記対象とするセンサから取得した前記測定データの単位時間あたりのサンプルの数を低減させる、請求項１から６のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
8. 前記データ量低減部は、前記対象とするセンサから取得した前記測定データの１データあたりのデータサイズを低減させる、請求項１から７のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
9. 前記データ量低減部は、前記測定データを記録可能な残り容量が予め定められたしきい値を下回ったことに応じて、前記対象とするセンサから取得した前記測定データの一部を削除する、請求項１から８のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
10. 前記データ量低減部は、予め定められた時間が経過したことに応じて、前記対象とするセンサから取得した前記測定データの一部を削除する、請求項１から９のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
11. データ量が低減された後における前記測定データを他のシステムまたは装置へ送信するデータ送信部を更に備える、請求項１から１０のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
12. 測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得することと、
    取得した前記測定データを記録することと、
    前記複数のセンサのうちの他のセンサから取得した前記測定データを用いて対象とするセンサの前記測定データを予測した予測データに基づいて、前記対象とするセンサから取得した前記測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させることと
    を備える、データ管理方法。
13. 測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得することと、
    取得した前記測定データを記録することと、
    前記複数のセンサのうち他のセンサから取得した前記測定データを用いて、前記複数のセンサのそれぞれについて測定データを予測した予測データを生成することと、
    前記複数のセンサのそれぞれについて取得した前記測定データと生成した前記予測データとの差分に基づいて、対象とするセンサを選択することと、
    前記対象とするセンサから取得した前記測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させることと
    を備えるデータ管理方法。
14. コンピュータにより実行されて、前記コンピュータを、
    測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得するデータ取得部と、
    取得した前記測定データを記録するデータ記録部と、
    前記複数のセンサのうちの他のセンサから取得した前記測定データを用いて対象とするセンサの前記測定データを予測した予測データに基づいて、前記対象とするセンサから取得した前記測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させるデータ量低減部と
    して機能させる、データ管理プログラム。
15. コンピュータにより実行されて、前記コンピュータを、
    測定対象を測定した測定データを複数のセンサのそれぞれから取得するデータ取得部と、
    取得した前記測定データを記録するデータ記録部と、
    前記複数のセンサのうち他のセンサから取得した前記測定データを用いて、前記複数のセンサのそれぞれについて測定データを予測した予測データを生成するデータ予測部と、
    前記複数のセンサのそれぞれについて取得した前記測定データと生成した前記予測データとの差分に基づいて、対象とするセンサを選択するセンサ選択部と、
    前記対象とするセンサから取得した前記測定データの一部を削除して、記録するデータ量を低減させるデータ量低減部と
    して機能させる、データ管理プログラム。