JPWO2014002178A1 - データ収集装置及びデータ収集プログラム - Google Patents

Abstract

複数の制御装置（２１〜２３）間でスキャン伝送されるデータを記憶する第１の記憶部（４１１ｂ）と、第１の記憶部（４１１ｂ）の記憶領域を複数のグループに分割し、グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割し、データ転送速度特性に基づいて収集グループを選択するグループ選択部（４１４ａ）と、収集グループの数と収集周期とに基づいて、スケジュールを生成するスケジュール生成部（４１４ｂ）と、生成されたスケジュールに基づいて、データを読み出すデータ読み出し部（４１４ｅ）とを備える。

Description

本発明は、鉄鋼・製紙プラントや自動車産業などの組み立て作業を含むＦＡ分野、化学プラントなどのＰＡ分野、そして上下水道システムや他の公共システムなど、産業用システムの制御に広く使用されている制御装置からデータを収集するデータ収集装置及びデータ収集プログラムに関する。

プラント機器等の制御対象を制御するための一般的な制御システムには、ネットワークを介して接続された複数の制御装置で構成され、このネットワークを介して制御装置間で制御情報の転送を行うことによって、プラント機器を制御するものがある。

また、このネットワークを介して制御装置からプロセス値などのデータの収集することにより、プラント機器を監視するものもある。

この制御システムにおいてプラント機器を制御している間のデータを記憶し、例えば、プラント機器に何らかの異常事象が発生した場合、記憶されたデータを解析することにより、発生した異常事象の原因の究明や対策の立案に役立てることが考えられる。そのために、制御装置のデータを迅速に収集する必要がある。

特許文献には、制御装置が鉄鋼プラントへ出力した制御情報をバイナリデータで収集し、制御装置が出力した制御情報で制御された鉄鋼プラントのイベント情報をバイナリデータで収集し、同時刻に収集された制御情報のバイナリデータとイベント情報のバイナリデータとに共通のキーを付加し、共通のキーが付加された制御情報のバイナリデータを蓄積するとともに、共通のキーが付加されたイベント情報のバイナリデータを蓄積する鉄鋼プラントシステムのデータ収集装置が提案されている。

特開２０１０−２７１８５０号公報

近年の制御装置に備えられたネットワークカードには、データ共有するためのメモリを内蔵しており、このメモリに記憶されたデータをＤＭＡ（Direct Memory Access）を用いてデータ転送することにより複数の制御装置間で大量のデータを高速に転送するものもある。

しかしながら、特許文献１に記載のデータ収集装置においてＤＭＡを用いてデータを共有する場合、少量のデータを転送すると、その処理速度が低下する場合があった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、簡易な構成で、データ量にかかわらず、迅速にデータを収集するデータ収集装置及びデータ収集プログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係るデータ収集装置の第１の特徴は、複数の制御装置間でスキャン伝送されるデータを記憶する記憶部と、前記記憶部の記憶領域を複数のグループに分割し、前記グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割し、前記データのサイズに対するデータ転送速度特性に基づいて、前記データの読み出し速度を低下させないように、前記分割された１以上のサブグループを前記グループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択するグループ選択部と、前記収集グループとして選択されたサブグループの数と、前記データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間毎に前記記憶部から前記データを読み出すスケジュールを生成するスケジュール生成部と、前記生成されたスケジュールに基づいて、前記記憶部から前記データを読み出すデータ読み出し部と、を備えたことにある。

本発明に係るデータ収集装置の第２の特徴は、前記スケジュール生成部により生成されたスケジュールに基づいて、前記単位時間毎に前記データを読み出すのに必要な時間を所要読み出し時間として算出する時間算出部と、前記時間算出部により算出された所要読み出し時間に基づいて、前記単位時間内に前記データの読み出しが可能か否かを判定する判定部と、を更に備え、前記データ読み出し部は、前記判定部により、前記単位時間内に前記データの読み出しが可能と判定された場合に、前記記憶部から前記データを読み出すことにある。

本発明に係るデータ収集装置の第３の特徴は、前記時間算出部は、前記スケジュール生成部により生成されたスケジュールにおける単位時間当たりの前記収集グループ数にデータ転送速度を乗じた値を、前記所要読み出し時間として算出することにある。

本発明に係るデータ収集装置の第４の特徴は、前記判定部は、前記時間算出部により算出された所要読み出し時間が、単位時間から所定の余裕時間だけ減算された閾時間以上である場合、前記単位時間内に前記データの読み出しが不可であると判定し、警告を発報することにある。

本発明に係るデータ収集装置の第５の特徴は、前記スケジュール生成部は、読み出しが要求されたデータが、前記選択されたサブグループに含まれない場合、前記単位時間内における前記収集グループの数が最も少ない時間帯に前記要求されたデータが前記記憶部から読み出されるように、前記スケジュールを再度生成することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係るデータ収集プログラムの第１の特徴は、コンピュータに、複数の制御装置間でスキャン伝送されるデータを記憶部に記憶させる記憶ステップと、前記記憶部の記憶領域を複数のグループに分割し、前記グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割し、前記データのサイズに対するデータ転送速度特性に基づいて、前記データの読み出し速度を低下させないように、前記分割された１以上のサブグループを前記グループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択するグループ選択ステップと、前記収集グループとして選択されたサブグループの数と、前記データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間毎に前記記憶部から前記データを読み出すスケジュールを生成するスケジュール生成ステップと、前記生成されたスケジュールに基づいて、前記記憶部から前記データを読み出すデータ読み出しステップと、を実行させることにある。

本発明に係るデータ収集プログラムの第２の特徴は、前記スケジュール生成ステップにより生成されたスケジュールに基づいて、前記単位時間毎に前記データを読み出すのに必要な時間を所要読み出し時間として算出する時間算出ステップと、前記時間算出ステップにより算出された所要読み出し時間に基づいて、前記単位時間内に前記データの読み出しが可能か否かを判定する判定ステップと、を更に実行させ、前記データ読み出しステップは、前記判定ステップにより、前記単位時間内に前記データの読み出しが可能と判定された場合に、前記記憶部から前記データを読み出すことにある。

本発明に係るデータ収集プログラムの第３の特徴は、前記時間算出ステップは、前記スケジュール生成ステップにより生成されたスケジュールにおける単位時間当たりの前記収集グループ数にデータ転送速度を乗じた値を、前記所要読み出し時間として算出することにある。

本発明に係るデータ収集プログラムの第４の特徴は、前記判定ステップは、前記時間算出ステップにより算出された所要読み出し時間が、単位時間から所定の余裕時間だけ減算された閾時間以上である場合、前記単位時間内に前記データの読み出しが不可であると判定し、警告を発報することにある。

本発明に係るデータ収集プログラムの第５の特徴は、前記スケジュール生成ステップは、読み出しが要求されたデータが、前記選択されたサブグループに含まれない場合、前記単位時間内における前記収集グループの数が最も少ない時間帯に前記要求されたデータが前記記憶部から読み出されるように、前記スケジュールを再度生成することにある。

本発明のデータ収集装置及びデータ収集プログラムによれば、簡易な構成で、データ量にかかわらず、迅速にデータを収集することができる。

本発明の第１の実施形態であるデータ収集システムの接続関係を示した図である。 本発明の第１の実施形態であるデータ収集システムの制御装置及びデータ収集装置が備える共通メモリのスキャン伝送の概念を模式的に示した図である。 本発明の第１の実施形態であるデータ収集システムが備えるデータ収集装置の構成を示した図である。 本発明の第１の実施形態であるデータ収集システムのデータ収集装置が備える第１の記憶部の記憶領域を示した図である。 本発明の第１の実施形態であるデータ収集システムが備えるデータ収集装置が実行する処理の処理手順を示したフローチャートである。 本発明の第１の実施形態であるデータ収集システムのデータ収集装置が備えるグループ選択部により選択される収集グループのパターンを説明した図である。 本発明の第１の実施形態であるデータ収集システムのデータ収集装置が備えるスケジュール生成部により生成されたスケジュールの一例を示した図である。 本発明の第１の実施形態であるデータ収集システムが備えるデータ収集装置において、新たに収集するデータの項目が追加された場合における処理の処理手順を示したフローチャートである。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システムの接続関係を示した図である。

図１に示すように、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１は、制御装置２１〜２２と、及びデータ収集装置４１〜４３とを備えており、それぞれ制御ネットワーク５２を介して接続されている。また、データ収集システム１は、監視装置６２を備えており、上位ネットワーク５１を介してデータ収集装置４１〜４３と接続されている。

制御装置２１〜２２は、例えば、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）に代表される制御用コントローラで構成される。

データ収集装置４１〜４３は、制御装置２１〜２２から供給されるデータを収集する。ここで、データとは、例えば、熱間圧延プラントのプラント機器を制御対象とする場合、製造指示データ、製造実績データ、アラームデータ、ロールデータ、モデル計算データ、モデル学習データ、定数データ、パラメータデータ等の、熱間圧延プラントを運転する上で必要なプラント制御機器に関する様々なデータのことである。

また、制御ネットワーク５２に接続されているデータ収集装置４１〜４３及び制御装置２１〜２２は、共通メモリを有しており、それぞれの装置間で制御データをスキャン伝送（サイクリック伝送）することでネットワーク装置として機能を果たしている。

したがって、各共通メモリ内には、各装置間それぞれに割り付けられた送信データ領域と受信データ領域とを設けている。これにより、例えば、制御装置２１の送信データ領域内のデータは、１回のデータ伝送で、制御ネットワーク５２に接続されている全ての装置内の共通メモリに転送されるようになる。この共通メモリのスキャン伝送の概念については、後述する。

表示装置６１は、有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイや、液晶ディスプレイ等の画像出力装置を備え、監視装置６２と接続されている。表示装置６１は、監視装置６２から供給された出力信号に基づいて、警報等を表示する。

監視装置６２は、データ収集装置４１〜４３から供給されたプロセスデータに基づいて、複数のデータを時間軸が一致するようにデータを表示装置６１に表示させる。

図２は、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１の制御装置２１〜２２及びデータ収集装置４１〜４３が備える共通メモリのスキャン伝送の概念を模式的に示した図である。

図２に示すように、このＣ１行に示すように、制御装置２１の送信データ領域内のデータは、制御周期毎に、１回のデータ伝送で、同一の伝送路に接続されている全ての装置（制御装置２２〜２３、及びデータ収集装置４１〜４３）のそれぞれの共通メモリに転送される。同様に、Ｃ２行に示すように、制御装置２２の送信データ領域内のデータもまた、制御周期毎に、制御装置２１，２３、及びデータ収集装置４１〜４３のそれぞれの共通メモリに転送される。

このように、各共通メモリ内に、各装置間それぞれに割り付けられた送信データ領域と受信データ領域とが設けられ、スキャン伝送によりデータを全ての装置内の共通メモリに転送されるので、各装置間で同一のデータを共有することができる。

図３は、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１が備えるデータ収集装置４１の構成を示した図である。なお、データ収集装置４１〜４３は、同一構成を有するので、以下、データ収集装置４１を例に挙げて説明する。

図３に示すように、データ収集装置４１は、第１のネットワークカード４１１と、第２の記憶部４１２と、第２のネットワークカード４１３と、ＣＰＵ４１４とを備えており、それぞれは、バス４１７を介して接続されている。

第１のネットワークカード４１１は、制御ネットワーク５２と接続するためのインタフェースカードであり、自走式で計時するタイマ４１１ａと、第１の記憶部４１１ｂと、第１の記憶制御部４１１ｃとを備えている。

第１の記憶部４１１ｂは、上述した共有メモリであり、制御装置２１〜２２から供給されるデータを記憶する。

第１の記憶制御部４１１ｃは、第１の記憶部４１１ｂの送信データ領域内のデータが書き換えられると、他の装置にスキャン伝送したり、スキャン伝送により、第１の記憶部４１１ｂの受信データ領域内のデータを書き換えたりする。

第２の記憶部４１２は、タイマ４１１ａにより計時された時刻と、ＣＰＵ４１４の指示に基づき、第１の記憶部４１１ｂに記憶されたデータとを関連づけて、プロセスデータとして記憶する。また、第２の記憶部４１２は、データのサイズに対する転送速度特性に基づいて予め定められた収集グループパターンを記憶する。

第２のネットワークカード４１３は、上位ネットワーク５１と接続するためのインタフェースカードである。

ＣＰＵ４１４は、データ収集装置４１の中枢的な制御を行う。また、ＣＰＵ４１４は、グループ選択部４１４ａと、スケジュール生成部４１４ｂと、時間算出部４１４ｃと、判定部４１４ｄと、データ読み出し部４１４ｅとを有している。

グループ選択部４１４ａは、第１の記憶部４１１ｂの記憶領域を複数のグループに分割し、グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割する。

図４は、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１のデータ収集装置４１が備える第１の記憶部４１１ｂの記憶領域を示した図である。

図４に示すように、グループ選択部４１４ａは、第１の記憶部４１１ｂの記憶領域の先頭から１２８（バイト）を１つのブロックとして、ブロック１０１〜１０８の８つのブロックを１サブグループとして記憶領域を分割する。

そして、グループ選択部４１４ａは、４つのサブグループ、例えば、サブグループ２０１〜２０４を１つのグループ３０１とする。

このように、グループ選択部４１４ａは、階層的に記憶領域を分割しており、後述するように、サブグループ単位で読み出しが行われることにより、記憶されたデータを効率よく読み出すことができる。

そして、グループ選択部４１４ａは、データのサイズに対するデータ転送速度特性に基づいて、データの読み出し速度を低下させないように、分割された１以上のサブグループをグループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択する。ここで、通信規格やネットワーク設定等によって、データのサイズがデータの転送速度に大きく影響する場合がある。例えば、上述したようにＤＭＡを用いて、データ転送する場合、大量のデータを高速に転送することができるが、記憶部に分散して記憶された少量のデータを転送する場合、ＤＭＡを用いることなくデータ転送した方がより高速にデータ転送できる場合がある。このように、転送するデータのサイズに応じてデータの転送速度特性が異なる場合がある。そこで、グループ選択部４１４ａは、データの読み出し速度を低下させないように、即ち、第１の記憶部４１１ｂから読み出す速度が低下しないように、連続して読み出す単位である収集グループを選択する。

スケジュール生成部４１４ｂは、収集グループとして選択されたサブグループの数と、データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間毎に第１の記憶部４１１ｂからデータを読み出すスケジュールを生成する。

また、スケジュール生成部４１４ｂは、読み出しが要求されたデータが、選択されたサブグループに含まれない場合、単位時間内における収集グループの数が最も少ない時間帯に要求されたデータが第１の記憶部４１１ｂから読み出されるように、スケジュールを再度生成する。

時間算出部４１４ｃは、スケジュール生成部４１４ｂにより生成されたスケジュールに基づいて、単位時間毎にデータを読み出すのに必要な時間を所要読み出し時間として算出する。具体的には、時間算出部４１４ｃは、スケジュール生成部４１４ｂにより生成されたスケジュールにおける単位時間当たりの収集グループ数にデータ転送速度を乗じた値を、所要読み出し時間として算出する。

判定部４１４ｄは、時間算出部４１４ｃにより算出された所要読み出し時間に基づいて、単位時間内にデータの読み出しが可能か否かを判定する。具体的には、判定部４１４ｄは、時間算出部４１４ｃにより算出された所要読み出し時間が、単位時間から所定の余裕時間だけ減算された閾時間以上である場合、単位時間内にデータの読み出しが不可であると判定し、警告を発報する。

データ読み出し部４１４ｅは、判定部４１４ｄにより、単位時間内にデータの読み出しが可能と判定された場合に、記憶部からデータを読み出す。

図５は、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１が備えるデータ収集装置４１が実行する処理の処理手順を示したフローチャートである。

図５に示すように、データ収集が要求されると（ステップＳ１０１）、ＣＰＵ４１４のグループ選択部４１４ａは、収集グループを選択する（ステップＳ１０３）。具体的には、グループ選択部４１４ａは、第１の記憶部４１１ｂの記憶領域を複数のグループに分割し、グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割する。そして、グループ選択部４１４ａは、データのサイズに対する転送速度特性に基づいて、データの読み出し速度を低下させないように、分割された１以上のサブグループをグループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択する。

図６は、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１のデータ収集装置４１が備えるグループ選択部４１４ａにより選択される収集グループのパターンを説明した図である。この収集グループのパターンは、データのサイズに対する転送速度特性に基づいて、予め定められており、収集グループパターンとして第２の記憶部４１２に記憶されている。

グループ選択部４１４ａは、第２の記憶部４１２に記憶された収集グループパターンに基づいて、収集グループを選択する。

図６に示すように、グループパターン５０１は、サブグループの配列パターンを示している。“■”は、第１の記憶部４１１ｂにデータが登録されたサブグループを示しており、“□”は、第１の記憶部４１１ｂにデータが登録されていないサブグループを示している。

例えば、グループパターン５０１ａは、“■□□□”で示されている。これは、先頭のサブグループ５０２ａにはデータが登録されており、サブグループ５０２ｂ〜５０２ｄにはデータが登録されていないことを示している。

このグループパターン５０１ａの場合、収集グループパターン５０３ａは、“■”として示されている。

これは、転送速度特性上、サブグループ５０２ａ〜５０２ｄの全てを読み出すより、サブグループ５０２ａのみを読み出した方が、転送速度、即ち読み出しの速度が速いことを示している。

グループパターン５０１ｂは、“■■□□”で示されている。これは、先頭のサブグループ５０２ａ〜５０２ｂにはデータが登録されており、サブグループ５０２ｃ〜５０２ｄにはデータが登録されていないことを示している。

このグループパターン５０１ｂの場合、収集グループパターン５０３ｂは、“■■”として示されている。

これは、転送速度特性上、サブグループ５０２ａ〜５０２ｄの全てを読み出すより、サブグループ５０２ａ〜５０２ｂを読み出した方が、転送速度、即ち読み出しの速度が速いことを示している。

グループパターン５０１ｃは、“■□■□”で示されている。これは、サブグループ５０２ａ，５０２ｃにはデータが登録されており、サブグループ５０２ｂ，５０２ｃにはデータが登録されていないことを示している。

このグループパターン５０１ｃの場合、収集グループパターン５０３ｃは、“■□■”として示されている。

これは、転送速度特性上、サブグループ５０２ａ，５０２ｃをそれぞれ読み出すより、サブグループ５０２ａとサブグループ５０２ｃとで挟まれたサブグループ５０２ｂも合わせて、サブグループ５０２ａ〜５０２ｃを読み出した方が、転送速度、即ち読み出しの速度が速いことを示している。

グループパターン５０１ｄは、“■□□■”で示されている。これは、サブグループ５０２ａ，５０２ｄにはデータが登録されており、サブグループ５０２ｂ，５０２ｃにはデータが登録されていないことを示している。

このグループパターン５０１ｄの場合、収集グループパターン５０３ｄは、“■□□■”として示されている。

これは、転送速度特性上、サブグループ５０２ａ，５０２ｄをそれぞれ読み出すより、サブグループ５０２ａとサブグループ５０２ｄとで挟まれたサブグループ５０２ｂ，５０２ｃも合わせて、サブグループ５０２ａ〜５０２ｄを読み出した方が、転送速度、即ち読み出しの速度が速いことを示している。

グループパターン５０１ｅは、“■■■□”で示されている。これは、先頭のサブグループ５０２ａ〜５０２ｃにはデータが登録されており、サブグループ５０２ｄにはデータが登録されていないことを示している。

このグループパターン５０１ｅの場合、収集グループパターン５０３ｅは、“■■■”として示されている。

これは、転送速度特性上、サブグループ５０２ａ〜５０２ｄの全てを読み出すより、サブグループ５０２ａ〜５０２ｃを読み出した方が、転送速度、即ち読み出しの速度が速いことを示している。

グループパターン５０１ｆは、“■■□■”で示されている。これは、サブグループ５０２ａ，５０２ｂ，５０２ｄにはデータが登録されており、サブグループ５０２ｃにはデータが登録されていないことを示している。

このグループパターン５０１ｆの場合、収集グループパターン５０３ｆは、“■■□■”として示されている。

これは、転送速度特性上、サブグループ５０２ａ，５０２ｂ，５０２ｄをそれぞれ読み出すより、サブグループ５０２ｃを含むサブグループ５０２ａ〜５０２ｄを読み出した方が、転送速度、即ち読み出しの速度が速いことを示している。

グループパターン５０１ｇは、“■■■■”で示されている。これは、サブグループ５０２ａ〜５０２ｄの全てにデータが登録されていることを示している。

このグループパターン５０１ｇの場合、収集グループパターン５０３ｆは、当然に“■■■■”として示されている。

このように、データのサイズに対する転送速度特性に基づいて予め定められた収集グループパターンが第２の記憶部４１２に記憶されており、グループ選択部４１４ａは、この収集グループパターンに基づいて、収集グループとして選択することができる。これにより、グループ選択部４１４ａは、データのサイズに対する転送速度特性に基づいて、データの読み出し速度を低下させないように、分割された１以上のサブグループをグループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択することができる。

図５に戻り、ＣＰＵ４１４のスケジュール生成部４１４ｂは、最適なスケジュールを算出する（ステップＳ１０５）。具体的には、スケジュール生成部４１４ｂは、グループ選択部４１４ａにより収集グループとして選択されたサブグループの数と、データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間（ここでは、１ｍ秒とする）毎に第１の記憶部４１１ｂからデータを読み出すスケジュールを生成する。

例えば、スケジュール生成部４１４ｂは、グループ選択部４１４ａにより収集グループの数を、データを収集する収集周期で除算した値に基づいて、収集周期内の単位時間当たりの収集グループの数を整数値として決定する。そして、スケジュール生成部４１４ｂは、この決定した値を、単位時間毎に配置することによりスケジュールを生成する。

図７は、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１のデータ収集装置４１が備えるスケジュール生成部４１４ｂにより生成されたスケジュールの一例を示した図である。なお、ここでは、高速、中速、低速の３種類の収集周期があり、高速収集の場合の収集周期が２ｍ秒であり、中速収集の場合の収集周期が２５ｍ秒であり、低速収集の場合の収集周期が２００ｍ秒であるとする。また、ここでは、グループ選択部４１４ａによって選択された収集グループ数が１１４であり、高速収集の場合の収集グループ数が“１９”、中速収集の場合の収集グループ数が“５５”、低速収集の場合の収集グループ数が“４０”であるとする。

高速収集の場合、スケジュール生成部４１４ｂは、グループ選択部４１４ａにより収集グループ数（＝１９）を、データを収集する収集周期（＝２）で除算すると、“９．５”であるので、スケジュール生成部４１４ｂは、収集周期内の単位時間当たりの収集グループの数を整数値として、１０，９として決定する。

図７に示した例では、スケジュール生成部４１４ｂは、時間１において、単位時間当たりの収集グループの数を“１０”、次の単位時間である時間２において、単位時間当たりの収集グループの数を“２９”として配置する。これ以降も、同様に、スケジュール生成部４１４ｂは、時間３において、単位時間当たりの収集グループの数を“１０”、次の単位時間である時間４において、単位時間当たりの収集グループの数を“９”として配置する。

また、中速収集の場合、スケジュール生成部４１４ｂは、グループ選択部４１４ａにより収集グループ数（＝５５）を、データを収集する収集周期（＝２５）で除算すると、“２．２”であるので、スケジュール生成部４１４ｂは、収集周期内の単位時間当たりの収集グループの数を整数値として、“３”又は“２”として決定する。

例えば、スケジュール生成部４１４ｂは、先頭から５単位時間の収集グループの数を、“３”、続く２０単位時間の収集グループの数を、“２”として、３，３，３，３，３，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２，２として決定する。

図７に示した例では、スケジュール生成部４１４ｂは、時間１〜５において、単位時間当たりの収集グループの数を“３”、次の単位時間である時間６〜２５において、単位時間当たりの収集グループの数を“２”として配置する。これ以降も、同様に、スケジュール生成部４１４ｂは、時間２６〜３０において、単位時間当たりの収集グループの数を“３”、次の単位時間である時間３１〜５０において、単位時間当たりの収集グループの数を“２”として配置する。

さらに、低速収集の場合、スケジュール生成部４１４ｂは、グループ選択部４１４ａにより収集グループ数（＝４０）を、データを収集する収集周期（＝２００）で除算すると、“０．２”であるので、スケジュール生成部４１４ｂは、収集周期内の単位時間当たりの収集グループの数を整数値として、“１”又は“０”として決定する。

例えば、スケジュール生成部４１４ｂは、先頭から４０単位時間の収集グループの数を、“１”、続く１６０単位時間の収集グループの数を、“０”として決定する。

図７に示した例では、スケジュール生成部４１４ｂは、時間１〜４０において、単位時間当たりの収集グループの数を“１”、次の単位時間である時間４１〜２００において、単位時間当たりの収集グループの数を“０”として配置する。これ以降も、同様に、スケジュール生成部４１４ｂは、時間２０１〜２４０において、単位時間当たりの収集グループの数を“１”、次の単位時間である時間２４１〜４００において、単位時間当たりの収集グループの数を“０”として配置する。

このようにして、スケジュール生成部４１４ｂは、グループ選択部４１４ａにより収集グループとして選択されたサブグループの数と、データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間毎に第１の記憶部４１１ｂからデータを読み出すスケジュールを生成する。

図５に戻り、ＣＰＵ４１４の時間算出部４１４ｃは、スケジュール生成部４１４ｂにより生成されたスケジュールに基づいて、単位時間毎にデータを読み出すのに必要な時間を所要読み出し時間として算出する（ステップＳ１０７）。具体的には、時間算出部４１４ｃは、スケジュール生成部４１４ｂにより生成されたスケジュールにおける単位時間当たりの収集グループ数をＣｇとし、データ転送量に応じたデータ転送速度をＶｔとして、データ転送量に応じた所要読み出し時間Ｔｔを、下記の（数式１）を用いて算出する。

Ｔｔ＝Ｃｇ×Ｖｔ ・・・（数式１）
ここで、データ転送速度をＶｔは、ネットワークカードの転送速度特性等によって異なるので、時間算出部４１４ｃは、ダミーのデータを読み込むことにより、収集グループ数毎のデータ転送速度Ｖｔを測定する。例えば、４０９６バイトのデータを読み出した場合のデータ転送速度が２５μ秒であったとすると、時間算出部４１４ｃは、収集グループ数が４の場合におけるデータ転送速度Ｖｔを２５μ秒とする。３０７２バイトのデータを読み出した場合のデータ転送速度が２４μ秒であったとすると、時間算出部４１４ｃは、収集グループ数が３の場合におけるデータ転送速度Ｖｔを２４μ秒とする。２０４８バイトのデータを読み出した場合のデータ転送速度が２２μ秒であったとすると、時間算出部４１４ｃは、収集グループ数が２の場合におけるデータ転送速度Ｖｔを２２μ秒とする。１０２４バイトのデータを読み出した場合のデータ転送速度が２０μ秒であったとすると、時間算出部４１４ｃは、収集グループ数が１の場合におけるデータ転送速度Ｖｔを２０μ秒とする。

そして、図７に示した例では、高速収集の場合における時間１に読み出す収集グループ数が、“１０”であり、その内訳が、４０９６バイトのデータを読み出す収集グループ数が、“４”、３０７２バイトのデータを読み出す収集グループ数が、“３”、２０４８バイトのデータを読み出す収集グループ数が、“２”、１０２８バイトのデータを読み出す収集グループ数が、“１”であるとすると、時間算出部４１４ｃは、高速収集における所要読み込み時間Ｔｈを、（数式１）を用いて、２３６μ秒（＝２５×４＋２４×３＋２２×２＋２０×１）として算出する。

また、図７に示した例では、中速収集の場合における時間１に読み出す収集グループ数が、“３”であり、これが全て４０９６バイトのデータを読み出す収集グループであるとすると、時間算出部４１４ｃは、中速収集における所要読み込み時間Ｔｍを、（数式１）を用いて、７５μ秒（＝２５×３）として算出する。さらに、図７に示した例では、低速収集の場合における時間１に読み出す収集グループ数が、“３”であり、これが全て４０９６バイトのデータを読み出す収集グループであるとすると、時間算出部４１４ｃは、低速収集における所要読み込み時間Ｔｌを、（数式１）を用いて、２５μ秒（＝２５×１）として算出する。

そして、時間算出部４１４ｃは、高速収集、中速収集、低速収集の場合におけるそれぞれのデータ転送量に応じた所要読み出し時間Ｔｔ（Ｔｈ，Ｔｍ，Ｔｌ）を合計することにより、所要読み出し時間Ｔを、３３６μ秒（＝２３６＋７５＋２５）として算出する。

図５に戻り、次に、ＣＰＵ４１４の判定部４１４ｄは、時間算出部４１４ｃにより算出された所要読み出し時間Ｔに基づいて、単位時間内にデータの読み出しが可能か否かを判定する（ステップＳ１０９）。具体的には、判定部４１４ｄは、時間算出部４１４ｃにより算出された所要読み出し時間Ｔが、閾時間以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。ここで、閾時間Ｔｂとは、単位時間から所定の余裕時間Ｔｃだけ減算された時間とする。ここでは、単位時間を１ｍ秒、余裕時間Ｔｃを１００μ秒とすると、閾時間Ｔｂは９００μ秒である。

図７に示した例では、時間１における所要読み出し時間Ｔは、３３６μ秒であり、閾時間Ｔｂである９００μ秒以下であるので、判定部４１４ｄは、単位時間内にデータの読み出しが可能であると判定する。

ステップＳ１０９において、単位時間内にデータの読み出しが不可であると判定された場合（ＮＯの場合）、判定部４１４ｄは、データ収集不可の警報を発報する（ステップＳ１１１）。具体的には、判定部４１４ｄは、監視装置６２にデータ収集不可の警報信号を送信し、監視装置６２は、表示装置６１に警報を表示させると共に、アラーム音を出力させる。

一方、ステップＳ１０９において、データの読み出しが可能と判定された場合（ＹＥＳ場合）、判定部４１４ｄは、負荷計算を実行する（ステップＳ１１３）。具体的には、判定部４１４ｄは、閾時間から所要読み出し時間を減算することにより、余剰能力を算出する。例えば、図７に示した例では、閾時間Ｔｂは９００μ秒であり、所要読み出し時間Ｔは３３６μ秒であるので、判定部４１４ｄは、余剰能力を５６４μ秒として算出する。

そして、判定部４１４ｄは、負荷が許容範囲内か否かを判定する（ステップＳ１１５）。具体的には、判定部４１４ｄは、ステップＳ１１３において算出した余剰能力が正の値であるとき、負荷が許容範囲内であると判定し、ステップＳ１１３において算出した余剰能力が０μ秒以下となったとき、負荷が許容範囲を越えたと判定する。

ステップＳ１１５において、負荷が許容範囲を越えたと判定された場合（ＮＯの場合）、判定部４１４ｄは、過負荷の警報を発報する（ステップＳ１１７）。具体的には、判定部４１４ｄは、監視装置６２に過負荷の警報信号を送信し、監視装置６２は、表示装置６１に警報を表示させると共に、アラーム音を出力させる。

一方、ステップＳ１１５において、負荷が許容範囲内であると判定された場合（ＹＥＳの場合）、データ読み出し部４１４ｅは、データ収集を開始する（ステップＳ１１９）。具体的には、データ読み出し部４１４ｅは、スケジュール生成部４１４ｂにより生成されたスケジュールに基づいて、第１の記憶部４１１ｂからデータを読み出し、タイマ４１１ａにより計時された時刻と、読み出したデータとを関連づけて、プロセスデータとして第２の記憶部４１２に記憶させる。

以上のように、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１が備えるデータ収集装置４１によれば、複数の制御装置２１〜２３間でスキャン伝送されるデータを記憶する第１の記憶部４１１ｂと、第１の記憶部４１１ｂの記憶領域を複数のグループに分割し、グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割し、データのサイズに対するデータ転送速度特性に基づいて、データの読み出し速度を低下させないように、分割された１以上のサブグループをグループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択するグループ選択部４１４ａと、収集グループとして選択されたサブグループの数と、データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間毎に第１の記憶部４１１ｂからデータを読み出すスケジュールを生成するスケジュール生成部４１４ｂと、生成されたスケジュールに基づいて、第１の記憶部４１１ｂからデータを読み出すデータ読み出し部４１４ｅとを備えるので、簡易な構成で、データ量にかかわらず、迅速にデータを収集することができる。

図８は、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１が備えるデータ収集装置４１において、新たに収集するデータの項目が追加された場合における処理の処理手順を示したフローチャートである。

図８に示すように、ユーザ操作により、新たに収集するデータの項目が追加されると、（ステップＳ２０１）、スケジュール生成部４１４ｂは、追加されたデータ項目のデータが収集グループに含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

ステップＳ２０１において、追加されたデータ項目のデータが収集グループに含まれると判定された場合（ＹＥＳの場合）、追加されたデータ項目のデータは、既にデータ収集の対象となっているので、スケジュール生成部４１４ｂは、該当のデータ項目を収集グループに追加する（ステップＳ２０５）。

一方、ステップＳ２０１において、追加されたデータ項目のデータが収集グループに含まれていないと判定された場合（ＮＯの場合）、追加されたデータ項目のデータは、データ収集の対象となっていないので、スケジュールを生成し直す必要がある。

そこで、スケジュール生成部４１４ｂは、収集グループ数の最も少ない時間に、該当のデータ項目を追加する（ステップＳ２０７）。図７に示した例において、高速収集として収集グループに含まれていないデータが追加された場合、スケジュール生成部４１４ｂは、時間１と時間２のうち、収集グループ数の最も少ない時間である時間２に、追加するデータ項目が含まれる収集グループを追加し、収集グループ数を“９”から“１０”へ変更する。同様に、スケジュール生成部４１４ｂは、同様に、時間４、６、８・・についても、収集グループ数を“９”から“１０”へ変更する。

このようにして、スケジュール生成部４１４ｂは、単位時間内における収集グループの数が最も少ない時間帯に要求されたデータが第１の記憶部４１１ｂから読み出されるように、スケジュールを再度生成する。これにより、データ収集の途中に採取するデータ項目が追加された場合においても、簡易な構成で、データ量にかかわらず、迅速にデータを収集することができる。

なお、本発明の第１の実施形態では、データ収集装置４１は、図６に示した収集グループパターンに基づいて、収集グループを選択したが、収集グループパターンは、図６に示したものに限らない。

例えば、本発明の第１の実施形態では、グループパターン５０１ｃは、“■□■□”で示されており、この場合、収集グループパターン５０３ｃは、“■□■”として示されている。転送速度特性上、サブグループ５０２ａとサブグループ５０２ｃとで挟まれたサブグループ５０２ｂも合わせて、サブグループ５０２ａ〜５０２ｃを読み出すより、サブグループ５０２ａ，５０２ｃをそれぞれ読み出した方が転送速度、即ち読み出しの速度が速い場合、収集グループパターン５０３ｃを、“■ ■”、即ち、サブグループ５０２ａ，５０２ｃのみを読み出すようにしてもよい。

また、データ収集を開始した際に、サブグループ５０２ａ〜５０２ｃを読み出す場合の転送速度と、サブグループ５０２ａ，５０２ｃをそれぞれ読み出す場合の転送速度とを計測し、いずれか転送速度が速い方を採用するようにしてもよい。

また、上述した実施形態を、コンピュータにインストールしたデータ収集プログラムを実行させることにより実現することもできる。すなわち、このデータ収集プログラムは、例えば、データ収集プログラムが記憶された記録媒体から読み出され、ＣＰＵ４１４で実行されることによりデータ収集装置を構成するようにしてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてインストールされ、ＣＰＵ４１４で実行されることによりデータ収集装置を構成するようにしてもよい。

１…データ収集システム
２１〜２３…制御装置
４１〜４３…データ収集装置
５１…上位ネットワーク
５２…制御ネットワーク
６１…表示装置
６２…監視装置
４１１…第１のネットワークカード
４１１ａ…タイマ
４１１ｂ…第１の記憶部
４１１ｃ…第１の記憶制御部
４１２…第２の記憶部
４１３…第２のネットワークカード
４１４…ＣＰＵ
４１４ａ…グループ選択部
４１４ｂ…スケジュール生成部
４１４ｃ…時間算出部
４１４ｄ…判定部
４１４ｅ…データ読み出し部

産業上の利用の可能性

本発明は、プラントのデータを収集するデータ収集システム等に適用することができる。

上記目的を達成するため、本発明に係るデータ収集装置の第１の特徴は、 複数の制御装置間でスキャン伝送されるデータを記憶する記憶部を備え、前記スキャン伝送により、前記複数の制御装置から前記データを収集し前記記憶部に記憶するデータ収集装置であって、前記記憶部の記憶領域を複数のグループに分割し、前記グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割し、前記データのサイズに対するデータ転送速度特性に基づいて、前記データの読み出し速度を低下させないように、前記分割された１以上のサブグループを前記グループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択するグループ選択部と、前記収集グループとして選択されたサブグループの数と、前記データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間毎に前記記憶部から前記データを読み出すスケジュールを生成するスケジュール生成部と、前記生成されたスケジュールに基づいて、前記記憶部から前記データを読み出すデータ読み出し部と、を備えたことにある。

上記目的を達成するため、本発明に係るデータ収集プログラムの第１の特徴は、コンピュータに、複数の制御装置間でスキャン伝送されるデータを収集し、収集したデータを記憶部に記憶させる記憶ステップと、前記記憶部の記憶領域を複数のグループに分割し、前記グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割し、前記データのサイズに対するデータ転送速度特性に基づいて、前記データの読み出し速度を低下させないように、前記分割された１以上のサブグループを前記グループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択するグループ選択ステップと、前記収集グループとして選択されたサブグループの数と、前記データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間毎に前記記憶部から前記データを読み出すスケジュールを生成するスケジュール生成ステップと、前記生成されたスケジュールに基づいて、前記記憶部から前記データを読み出すデータ読み出しステップと、を実行させることにある。

図１に示すように、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１は、制御装置２１〜２３と、及びデータ収集装置４１〜４３とを備えており、それぞれ制御ネットワーク５２を介して接続されている。また、データ収集システム１は、監視装置６２を備えており、上位ネットワーク５１を介してデータ収集装置４１〜４３と接続されている。

制御装置２１〜２３は、例えば、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）に代表される制御用コントローラで構成される。

データ収集装置４１〜４３は、制御装置２１〜２３から供給されるデータを収集する。ここで、データとは、例えば、熱間圧延プラントのプラント機器を制御対象とする場合、製造指示データ、製造実績データ、アラームデータ、ロールデータ、モデル計算データ、モデル学習データ、定数データ、パラメータデータ等の、熱間圧延プラントを運転する上で必要なプラント制御機器に関する様々なデータのことである。

また、制御ネットワーク５２に接続されているデータ収集装置４１〜４３及び制御装置２１〜２３は、共通メモリを有しており、それぞれの装置間で制御データをスキャン伝送（サイクリック伝送）することでネットワーク装置として機能を果たしている。

図２は、本発明の第１の実施形態であるデータ収集システム１の制御装置２１〜２３及びデータ収集装置４１〜４３が備える共通メモリのスキャン伝送の概念を模式的に示した図である。

第１の記憶部４１１ｂは、上述した共有メモリであり、制御装置２１〜２３から供給されるデータを記憶する。

高速収集の場合、スケジュール生成部４１４ｂは、グループ選択部４１４ａにより収集グループ数（＝１９）を、データを収集する収集周期（＝２）で除算すると、“９．５”であるので、スケジュール生成部４１４ｂは、収集周期内の単位時間当たりの収集グループの数を整数値として、“１０”または“９”として決定する。

図７に示した例では、スケジュール生成部４１４ｂは、時間１において、単位時間当たりの収集グループの数を“１０”、次の単位時間である時間２において、単位時間当たりの収集グループの数を“９”として配置する。これ以降も、同様に、スケジュール生成部４１４ｂは、時間３において、単位時間当たりの収集グループの数を“１０”、次の単位時間である時間４において、単位時間当たりの収集グループの数を“９”として配置する。

また、図７に示した例では、中速収集の場合における時間１に読み出す収集グループ数が、“３”であり、これが全て４０９６バイトのデータを読み出す収集グループであるとすると、時間算出部４１４ｃは、中速収集における所要読み込み時間Ｔｍを、（数式１）を用いて、７５μ秒（＝２５×３）として算出する。さらに、図７に示した例では、低速収集の場合における時間１に読み出す収集グループ数が、“１”であり、これが全て４０９６バイトのデータを読み出す収集グループであるとすると、時間算出部４１４ｃは、低速収集における所要読み込み時間Ｔｌを、（数式１）を用いて、２５μ秒（＝２５×１）として算出する。

一方、ステップＳ１０９において、データの読み出しが可能と判定された場合（ＹＥＳの場合）、判定部４１４ｄは、負荷計算を実行する（ステップＳ１１３）。具体的には、判定部４１４ｄは、閾時間から所要読み出し時間を減算することにより、余剰能力を算出する。例えば、図７に示した例では、閾時間Ｔｂは９００μ秒であり、所要読み出し時間Ｔは３３６μ秒であるので、判定部４１４ｄは、余剰能力を５６４μ秒として算出する。

一方、ステップＳ２０３において、追加されたデータ項目のデータが収集グループに含まれていないと判定された場合（ＮＯの場合）、追加されたデータ項目のデータは、データ収集の対象となっていないので、スケジュールを生成し直す必要がある。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、簡易な構成で、データ量にかかわらず、収集したデータを高速に読み出すデータ収集装置及びデータ収集プログラムを提供することにある。

Claims (10)

1. 複数の制御装置間でスキャン伝送されるデータを記憶する記憶部と、
   前記記憶部の記憶領域を複数のグループに分割し、前記グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割し、前記データのサイズに対するデータ転送速度特性に基づいて、前記データの読み出し速度を低下させないように、前記分割された１以上のサブグループを前記グループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択するグループ選択部と、
   前記収集グループとして選択されたサブグループの数と、前記データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間毎に前記記憶部から前記データを読み出すスケジュールを生成するスケジュール生成部と、
   前記生成されたスケジュールに基づいて、前記記憶部から前記データを読み出すデータ読み出し部と、
   を備えたことを特徴とするデータ収集装置。
2. 前記スケジュール生成部により生成されたスケジュールに基づいて、前記単位時間毎に前記データを読み出すのに必要な時間を所要読み出し時間として算出する時間算出部と、
   前記時間算出部により算出された所要読み出し時間に基づいて、前記単位時間内に前記データの読み出しが可能か否かを判定する判定部と、を更に備え、
   前記データ読み出し部は、
   前記判定部により、前記単位時間内に前記データの読み出しが可能と判定された場合に、前記記憶部から前記データを読み出す
   ことを特徴とする請求項１記載のデータ収集装置。
3. 前記時間算出部は、
   前記スケジュール生成部により生成されたスケジュールにおける単位時間当たりの前記収集グループ数にデータ転送速度を乗じた値を、前記所要読み出し時間として算出する
   ことを特徴とする請求項２記載のデータ収集装置。
4. 前記判定部は、
   前記時間算出部により算出された所要読み出し時間が、単位時間から所定の余裕時間だけ減算された閾時間以上である場合、前記単位時間内に前記データの読み出しが不可であると判定し、警告を発報する
   ことを特徴とする請求項２記載のデータ収集装置。
5. 前記スケジュール生成部は、
   読み出しが要求されたデータが、前記選択されたサブグループに含まれない場合、前記単位時間内における前記収集グループの数が最も少ない時間帯に前記要求されたデータが前記記憶部から読み出されるように、前記スケジュールを再度生成する
   ことを特徴とする請求項１記載のデータ収集装置。
6. コンピュータに、
   複数の制御装置間でスキャン伝送されるデータを記憶部に記憶させる記憶ステップと、
   前記記憶部の記憶領域を複数のグループに分割し、前記グループの記憶領域をさらに複数のサブグループに分割し、前記データのサイズに対するデータ転送速度特性に基づいて、前記データの読み出し速度を低下させないように、前記分割された１以上のサブグループを前記グループ内でデータを連続して読み出す単位である収集グループとして選択するグループ選択ステップと、
   前記収集グループとして選択されたサブグループの数と、前記データを収集する収集周期とに基づいて、単位時間毎に前記記憶部から前記データを読み出すスケジュールを生成するスケジュール生成ステップと、
   前記生成されたスケジュールに基づいて、前記記憶部から前記データを読み出すデータ読み出しステップと、
   を実行させることを特徴とするデータ収集プログラム。
7. 前記スケジュール生成ステップにより生成されたスケジュールに基づいて、前記単位時間毎に前記データを読み出すのに必要な時間を所要読み出し時間として算出する時間算出ステップと、
   前記時間算出ステップにより算出された所要読み出し時間に基づいて、前記単位時間内に前記データの読み出しが可能か否かを判定する判定ステップと、を更に実行させ、
   前記データ読み出しステップは、
   前記判定ステップにより、前記単位時間内に前記データの読み出しが可能と判定された場合に、前記記憶部から前記データを読み出す
   ことを特徴とする請求項６記載のデータ収集プログラム。
8. 前記時間算出ステップは、
   前記スケジュール生成ステップにより生成されたスケジュールにおける単位時間当たりの前記収集グループ数にデータ転送速度を乗じた値を、前記所要読み出し時間として算出する
   ことを特徴とする請求項７記載のデータ収集プログラム。
9. 前記判定ステップは、
   前記時間算出ステップにより算出された所要読み出し時間が、単位時間から所定の余裕時間だけ減算された閾時間以上である場合、前記単位時間内に前記データの読み出しが不可であると判定し、警告を発報する
   ことを特徴とする請求項７記載のデータ収集プログラム。
10. 前記スケジュール生成ステップは、
    読み出しが要求されたデータが、前記選択されたサブグループに含まれない場合、前記単位時間内における前記収集グループの数が最も少ない時間帯に前記要求されたデータが前記記憶部から読み出されるように、前記スケジュールを再度生成する
    ことを特徴とする請求項６記載のデータ収集プログラム。

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