KR20140076637A - 데이터 수집 장치 및 데이터 수집 프로그램이 기록된 기록 매체 - Google Patents

데이터 수집 장치 및 데이터 수집 프로그램이 기록된 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20140076637A
KR20140076637A KR1020147014326A KR20147014326A KR20140076637A KR 20140076637 A KR20140076637 A KR 20140076637A KR 1020147014326 A KR1020147014326 A KR 1020147014326A KR 20147014326 A KR20147014326 A KR 20147014326A KR 20140076637 A KR20140076637 A KR 20140076637A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
time
unit
collection
read
Prior art date
Application number
KR1020147014326A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101461364B1 (ko
Inventor
아키라 노지마
Original Assignee
도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤 filed Critical 도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤
Publication of KR20140076637A publication Critical patent/KR20140076637A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101461364B1 publication Critical patent/KR101461364B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37532—Synchronized data acquisition
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37533—Real time processing of data acquisition, monitoring
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q2209/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems
    • H04Q2209/10—Arrangements in telecontrol or telemetry systems using a centralized architecture
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q2209/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems
    • H04Q2209/30—Arrangements in telecontrol or telemetry systems using a wired architecture
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Selective Calling Equipment (AREA)

Abstract

복수의 제어 장치(21 내지 23) 사이에서 스캔 전송되는 데이터를 기억하는 제1의 기억부(411b)와, 제1의 기억부(411b)의 기억 영역을 복수의 그룹으로 분할하고, 그룹의 기억 영역을 다시 복수의 서브그룹으로 분할하고, 데이터 전송 속도 특성에 의거하여 수집그룹을 선택하는 그룹 선택부(414a)와, 수집그룹의 수와 수집 주기에 의거하여, 스케줄을 생성하는 스케줄 생성부(414b)와, 생성된 스케줄에 의거하여, 데이터를 판독하는 데이터 판독부(414e)를 구비한다.

Description

데이터 수집 장치 및 데이터 수집 프로그램{DATA COLLECTION DEVICE AND DATA COLLECTION PROGRAM}
본 발명은, 철강·제지 플랜트나 자동차 산업 등의 조립 작업을 포함하는 FA 분야, 화학 플랜트 등의 PA 분야, 그리고 상하수도 시스템이나 다른 공공 시스템 등, 산업용 시스템의 제어에 널리 사용되고 있는 제어 장치로부터 데이터를 수집(收集)하는 데이터 수집 장치 및 데이터 수집 프로그램에 관한 것이다.
플랜트 기기 등의 제어 대상을 제어하기 위한 일반적인 제어 시스템에는, 네트워크를 통하여 접속된 복수의 제어 장치로 구성되고, 이 네트워크를 통하여 제어 장치 사이에서 제어 정보의 전송을 행함에 의해, 플랜트 기기를 제어하는 것이 있다.
또한, 이 네트워크를 통하여 제어 장치로부터 프로세스값 등의 데이터를 수집함에 의해, 플랜트 기기를 감시하는 일도 있다.
이 제어 시스템에서 플랜트 기기를 제어하고 있는 동안의 데이터를 기억하고, 예를 들면, 플랜트 기기에 어떠한 이상 사상(事象)이 발생한 경우, 기억된 데이터를 해석함에 의해, 발생한 이상 사상의 원인의 구명이나 대책의 입안(立案)에 유용하게 쓰는 것이 생각된다. 그 때문에, 제어 장치의 데이터를 신속하게 수집할 필요가 있다.
특허 문헌에는, 제어 장치가 철강 플랜트에 출력한 제어 정보를 바이너리 데이터로 수집하고, 제어 장치가 출력한 제어 정보로 제어된 철강 플랜트의 이벤트 정보를 바이너리 데이터로 수집하고, 동시각에 수집된 제어 정보의 바이너리 데이터와 이벤트 정보의 바이너리 데이터에 공통의 키를 부가하고, 공통의 키가 부가된 제어 정보의 바이너리 데이터를 축적함과 함께, 공통의 키가 부가된 이벤트 정보의 바이너리 데이터를 축적하는 철강 플랜트 시스템의 데이터 수집 장치가 제안되어 있다.
일본 특개2010-271850호 공보
근래의 제어 장치에 구비된 네트워크 카드에는, 데이터 공유하기 위한 메모리를 내장하고 있고, 이 메모리에 기억된 데이터를 DMA(Direct Memory Access)를 이용하여 데이터 전송함에 의해 복수의 제어 장치 사이에서 대량의 데이터를 고속으로 전송하는 것도 있다.
그러나, 특허 문헌 1에 기재된 데이터 수집 장치에서 DMA를 이용하여 데이터를 공유하는 경우, 소량의 데이터를 전송하면, 그 처리 속도가 저하되는 경우가 있다.
본 발명은, 상기 과제를 감안하여 이루어진 것으로, 간이한 구성으로, 데이터량에 관계없이, 신속하게 데이터를 수집하는 데이터 수집 장치 및 데이터 수집 프로그램을 제공하는 것에 있다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 관한 데이터 수집 장치의 제1의 특징은, 복수의 제어 장치 사이에서 스캔 전송되는 데이터를 기억하는 기억부와, 상기 기억부의 기억 영역을 복수의 그룹으로 분할하고, 상기 그룹의 기억 영역을 다시 복수의 서브그룹으로 분할하고, 상기 데이터의 사이즈에 대한 데이터 전송 속도 특성에 의거하여, 상기 데이터의 판독 속도를 저하시키지 않도록, 상기 분할된 1 이상의 서브그룹을 상기 그룹 내에서 데이터를 연속해서 판독하는 단위인 수집그룹으로서 선택하는 그룹 선택부와, 상기 수집그룹으로서 선택된 서브그룹의 수와, 상기 데이터를 수집하는 수집 주기에 의거하여, 단위시간마다 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 스케줄을 생성하는 스케줄 생성부와, 상기 생성된 스케줄에 의거하여, 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 데이터 판독부를 구비하는 것에 있다.
본 발명에 관한 데이터 수집 장치의 제2의 특징은, 상기 스케줄 생성부에 의해 생성된 스케줄에 의거하여, 상기 단위시간마다 상기 데이터를 판독하는데 필요한 시간을 소요(所要)판독시간으로서 산출하는 시간 산출부와, 상기 시간 산출부에 의해 산출된 소요판독시간에 의거하여, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 가능한지의 여부를 판정하는 판정부를 또한 구비하고, 상기 데이터 판독부는, 상기 판정부에 의해, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 가능하다고 판정된 경우에, 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 것에 있다.
본 발명에 관한 데이터 수집 장치의 제3의 특징은, 상기 시간 산출부는, 상기 스케줄 생성부에 의해 생성된 스케줄에서의 단위시간당의 상기 수집그룹수(數)에 데이터 전송 속도를 곱한 값을, 상기 소요판독시간으로서 산출하는 것에 있다.
본 발명에 관한 데이터 수집 장치의 제4의 특징은, 상기 판정부는, 상기 시간 산출부에 의해 산출된 소요판독시간이, 단위시간으로부터 소정의 여유시간만큼 감산된 임계시간 이상인 경우, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 불가라고 판정하고, 경고를 발보(發報)하는 것에 있다.
본 발명에 관한 데이터 수집 장치의 제5의 특징은, 상기 스케줄 생성부는, 판독이 요구된 데이터가, 상기 선택된 서브그룹에 포함되지 않는 경우, 상기 단위시간 내에서의 상기 수집그룹의 수가 가장 적은 시간대에 상기 요구된 데이터가 상기 기억부로부터 판독되도록, 상기 스케줄을 재차 생성하는 것에 있다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 관한 데이터 수집 프로그램의 제1의 특징은, 컴퓨터에, 복수의 제어 장치 사이에서 스캔 전송되는 데이터를 기억부에 기억시키는 기억 스텝과, 상기 기억부의 기억 영역을 복수의 그룹으로 분할하고, 상기 그룹의 기억 영역을 다시 복수의 서브그룹으로 분할하고, 상기 데이터의 사이즈에 대한 데이터 전송 속도 특성에 의거하여, 상기 데이터의 판독 속도를 저하시키지 않도록, 상기 분할된 1 이상의 서브그룹을 상기 그룹 내에서 데이터를 연속해서 판독하는 단위인 수집그룹으로서 선택하는 그룹 선택 스텝과, 상기 수집그룹으로서 선택된 서브그룹의 수와, 상기 데이터를 수집하는 수집 주기에 의거하여, 단위시간마다 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 스케줄을 생성하는 스케줄 생성 스텝과, 상기 생성된 스케줄에 의거하여, 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 데이터 판독 스텝을 실행시키는 것에 있다.
본 발명에 관한 데이터 수집 프로그램의 제2의 특징은, 상기 스케줄 생성 스텝에 의해 생성된 스케줄에 의거하여, 상기 단위시간마다 상기 데이터를 판독하는데 필요한 시간을 소요판독시간으로서 산출하는 시간 산출 스텝과, 상기 시간 산출 스텝에 의해 산출된 소요판독시간에 의거하여, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 가능한지의 여부를 판정하는 판정 스텝을 또한 실행시키고, 상기 데이터 판독 스텝은, 상기 판정 스텝에 의해, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 가능하다고 판정된 경우에, 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 것에 있다.
본 발명에 관한 데이터 수집 프로그램의 제3의 특징은, 상기 시간 산출 스텝은, 상기 스케줄 생성 스텝에 의해 생성된 스케줄에서의 단위시간당의 상기 수집그룹수에 데이터 전송 속도를 곱한 값을, 상기 소요판독시간으로서 산출하는 것에 있다.
본 발명에 관한 데이터 수집 프로그램의 제4의 특징은, 상기 판정 스텝은, 상기 시간 산출 스텝에 의해 산출된 소요판독시간이, 단위시간으로부터 소정의 여유시간만큼 감산된 임계시간 이상인 경우, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 불가라고 판정하고, 경고를 발보하는 것에 있다.
본 발명에 관한 데이터 수집 프로그램의 제5의 특징은, 상기 스케줄 생성 스텝은, 판독이 요구된 데이터가, 상기 선택된 서브그룹에 포함되지 않는 경우, 상기 단위시간 내에서의 상기 수집그룹의 수가 가장 적은 시간대에 상기 요구된 데이터가 상기 기억부로부터 판독되도록, 상기 스케줄을 재차 생성하는 것에 있다.
본 발명의 데이터 수집 장치 및 데이터 수집 프로그램에 의하면, 간이한 구성으로, 데이터량에 관계없이, 신속하게 데이터를 수집할 수 있다.
도 1은 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템의 접속 관계를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템의 제어 장치 및 데이터 수집 장치가 구비하는 공통 메모리의 스캔 전송의 개념을 모식적으로 도시한 도면.
도 3은 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템이 구비하는 데이터 수집 장치의 구성을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템의 데이터 수집 장치가 구비하는 제1의 기억부의 기억 영역을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템이 구비하는 데이터 수집 장치가 실행하는 처리의 처리 순서를 도시한 플로 차트.
도 6은 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템의 데이터 수집 장치가 구비하는 그룹 선택부에 의해 선택되는 수집그룹의 패턴을 설명한 도면.
도 7은 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템의 데이터 수집 장치가 구비하는 스케줄 생성부에 의해 생성된 스케줄의 한 예를 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템이 구비하는 데이터 수집 장치에서, 새롭게 수집하는 데이터의 항목이 추가된 경우에 있어서의 처리의 처리 순서를 도시한 플로 차트.
이하, 본 발명을 실시하기 위한 최선의 형태에 관해 도면을 참조하여 설명한다.
<제1의 실시 형태>
도 1은, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템의 접속 관계를 도시한 도면이다.
도 1에 도시하는 바와 같이, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템(1)은, 제어 장치(21 내지 22)와, 및 데이터 수집 장치(41 내지 43)를 구비하고 있고, 각각 제어 네트워크(52)를 통하여 접속되어 있다. 또한, 데이터 수집 시스템(1)은, 감시 장치(62)를 구비하고 있고, 상위 네트워크(51)를 통하여 데이터 수집 장치(41 내지 43)와 접속되어 있다.
제어 장치(21 내지 22)는, 예를 들면, PLC(Programmable Logic Controller)로 대표되는 제어용 컨트롤러로 구성된다.
데이터 수집 장치(41 내지 43)는, 제어 장치(21 내지 22)로부터 공급되는 데이터를 수집한다. 여기서, 데이터란, 예를 들면, 열간 압연 플랜트의 플랜트 기기를 제어 대상으로 하는 경우, 제조 지시 데이터, 제조 실적 데이터, 알람 데이터, 롤 데이터, 모델 계산 데이터, 모델 학습 데이터, 정수(定數) 데이터, 파라미터 데이터 등의, 열간 압연 플랜트를 운전하는데 필요한 플랜트 제어 기기에 관한 다양한 데이터인 것이다.
또한, 제어 네트워크(52)에 접속되어 있는 데이터 수집 장치(41 내지 43) 및 제어 장치(21 내지 22)는, 공통 메모리를 갖고 있고, 각각의 장치 사이에서 제어 데이터를 스캔 전송(사이클릭 전송)함으로써 네트워크 장치로서 기능을 다하고 있다.
따라서 각 공통 메모리 내에는, 각 장치 사이 각각에 할당된 송신 데이터 영역과 수신 데이터 영역을 마련하고 있다. 이에 의해, 예를 들면, 제어 장치(21)의 송신 데이터 영역 내의 데이터는, 1회의 데이터 전송으로, 제어 네트워크(52)에 접속되어 있는 모든 장치 내의 공통 메모리에 전송되게 된다. 이 공통 메모리의 스캔 전송의 개념에 관해서는, 후술한다.
표시 장치(61)는, 유기 EL(electroluminescence) 디스플레이나, 액정 디스플레이 등의 화상 출력 장치를 구비하고, 감시 장치(62)와 접속되어 있다. 표시 장치(61)는, 감시 장치(62)로부터 공급된 출력 신호에 의거하여, 경보 등을 표시한다.
감시 장치(62)는, 데이터 수집 장치(41 내지 43)로부터 공급된 프로세스 데이터에 의거하여, 복수의 데이터를 시간축이 일치하도록 데이터를 표시 장치(61)에 표시시킨다.
도 2는, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템(1)의 제어 장치(21 내지 22) 및 데이터 수집 장치(41 내지 43)가 구비하는 공통 메모리의 스캔 전송의 개념을 모식적으로 도시한 도면이다.
도 2에 도시하는 바와 같이, 이 C1행에 도시하는 바와 같이, 제어 장치(21)의 송신 데이터 영역 내의 데이터는, 제어 주기마다, 1회의 데이터 전송으로, 동일한 전송로에 접속되어 있는 모든 장치의 각각(제어 장치(22 내지 23), 및 데이터 수집 장치(41 내지 43))의 공통 메모리에 전송된다. 마찬가지로, C2행에 도시하는 바와 같이, 제어 장치(22)의 송신 데이터 영역 내의 데이터도 또한, 제어 주기마다, 제어 장치(21, 23), 및 데이터 수집 장치(41 내지 43)의 각각의 공통 메모리에 전송된다.
이와 같이, 각 공통 메모리 내에, 각 장치 사이 각각에 할당된 송신 데이터 영역과 수신 데이터 영역이 마련되고, 스캔 전송에 의해 데이터가 모든 장치 내의 공통 메모리에 전송되기 때문에, 각 장치 사이에서 동일한 데이터를 공유할 수 있다.
도 3은, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템(1)이 구비하는 데이터 수집 장치(41)의 구성을 도시한 도면이다. 또한, 데이터 수집 장치(41 내지 43)은, 동일 구성을 갖기 때문에, 이하, 데이터 수집 장치(41)를 예로 들어 설명한다.
도 3에 도시하는 바와 같이, 데이터 수집 장치(41)는, 제1의 네트워크 카드(411)와, 제2의 기억부(412)와, 제2의 네트워크 카드(413)와, CPU(414)를 구비하고 있고, 각각은, 버스(417)를 통하여 접속되어 있다.
제1의 네트워크 카드(411)은, 제어 네트워크(52)와 접속하기 위한 인터페이스 카드이고, 자주식(自走式)으로 계시하는 타이머(411a)와, 제1의 기억부(411b)와, 제1의 기억 제어부(411c)를 구비하고 있다.
제1의 기억부(411b)는, 상술한 공유 메모리이고, 제어 장치(21 내지 22)로부터 공급되는 데이터를 기억한다.
제1의 기억 제어부(411c)는, 제1의 기억부(411b)의 송신 데이터 영역 내의 데이터가 재기록되면, 다른 장치에 스캔 전송하거나, 스캔 전송에 의해, 제1의 기억부(411b)의 수신 데이터 영역 내의 데이터를 재기록하거나 한다.
제2의 기억부(412)는, 타이머(411a)에 의해 계시된 시각과, CPU(414)의 지시에 의거하여, 제1의 기억부(411b)에 기억된 데이터를 관련지어서, 프로세스 데이터로서 기억한다. 또한, 제2의 기억부(412)는, 데이터의 사이즈에 대한 전송 속도 특성에 의거하여 미리 정하여진 수집그룹 패턴을 기억한다.
제2의 네트워크 카드(413)는, 상위 네트워크(51)와 접속하기 위한 인터페이스 카드이다.
CPU(414)는, 데이터 수집 장치(41)의 중추적인 제어를 행한다. 또한, CPU(414)는, 그룹 선택부(414a)와, 스케줄 생성부(414b)와, 시간 산출부(414c)와, 판정부(414d)와, 데이터 판독부(414e)를 갖고 있다.
그룹 선택부(414a)는, 제1의 기억부(411b)의 기억 영역을 복수의 그룹으로 분할하고, 그룹의 기억 영역을 다시 복수의 서브그룹으로 분할한다.
도 4는, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템(1)의 데이터 수집 장치(41)가 구비하는 제1의 기억부(411b)의 기억 영역을 도시한 도면이다.
도 4에 도시하는 바와 같이, 그룹 선택부(414a)는, 제1의 기억부(411b)의 기억 영역의 선두로부터 128(바이트)를 하나의 블록으로 하여, 블록(101 내지 108)의 8개의 블록을 1서브그룹으로서 기억 영역을 분할한다.
그리고, 그룹 선택부(414a)는, 4개의 서브그룹, 예를 들면, 서브그룹(201 내지 204)을 하나의 그룹(301)으로 한다.
이와 같이, 그룹 선택부(414a)는, 계층적으로 기억 영역을 분할하고 있고, 후술하는 바와 같이, 서브그룹 단위로 판독이 행하여짐에 의해, 기억된 데이터를 효율적으로 판독할 수 있다.
그리고, 그룹 선택부(414a)는, 데이터의 사이즈에 대한 데이터 전송 속도 특성에 의거하여, 데이터의 판독 속도를 저하시키지 않도록, 분할된 1 이상의 서브그룹을 그룹 내에서 데이터를 연속해서 판독하는 단위인 수집그룹으로서 선택한다. 여기서, 통신 규격이나 네트워크 설정 등에 의해, 데이터의 사이즈가 데이터의 전송 속도에 크게 영향을 주는 경우가 있다. 예를 들면, 상술한 바와 같이 DMA를 이용하여, 데이터 전송하는 경우, 대량의 데이터를 고속으로 전송할 수 있지만, 기억부에 분산되어 기억된 소량의 데이터를 전송하는 경우, DMA를 이용하는 일 없이 데이터 전송한 편이 보다 고속으로 데이터 전송할 수 있는 경우가 있다. 이와 같이, 전송하는 데이터의 사이즈에 응하여 데이터의 전송 속도 특성이 다른 경우가 있다. 그래서, 그룹 선택부(414a)는, 데이터의 판독 속도를 저하시키지 않도록, 즉, 제1의 기억부(411b)로부터 판독하는 속도가 저하되지 않도록, 연속해서 판독하는 단위인 수집그룹을 선택한다.
스케줄 생성부(414b)는, 수집그룹으로서 선택된 서브그룹의 수와, 데이터를 수집하는 수집 주기에 의거하여, 단위시간마다 제1의 기억부(411b)로부터 데이터를 판독하는 스케줄을 생성한다.
또한, 스케줄 생성부(414b)는, 판독이 요구된 데이터가, 선택된 서브그룹에 포함되지 않는 경우, 단위시간 내에서의 수집그룹의 수가 가장 적은 시간대에 요구된 데이터가 제1의 기억부(411b)로부터 판독되도록, 스케줄을 재차 생성한다.
시간 산출부(414c)는, 스케줄 생성부(414b)에 의해 생성된 스케줄에 의거하여, 단위시간마다 데이터를 판독하는데 필요한 시간을 소요판독시간으로서 산출한다. 구체적으로는, 시간 산출부(414c)는, 스케줄 생성부(414b)에 의해 생성된 스케줄에서의 단위시간당의 수집그룹수에 데이터 전송 속도를 곱한 값을, 소요판독시간으로서 산출한다.
판정부(414d)는, 시간 산출부(414c)에 의해 산출된 소요판독시간에 의거하여, 단위시간 내에 데이터의 판독이 가능한지의 여부를 판정한다. 구체적으로는, 판정부(414d)는, 시간 산출부(414c)에 의해 산출된 소요판독시간이, 단위시간으로부터 소정의 여유시간만큼 감산된 임계시간 이상인 경우, 단위시간 내에 데이터의 판독이 불가라고 판정하고, 경고를 발보한다.
데이터 판독부(414e)는, 판정부(414d)에 의해, 단위시간 내에 데이터의 판독이 가능하다고 판정된 경우에, 기억부로부터 데이터를 판독한다.
도 5는, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템(1)이 구비하는 데이터 수집 장치(41)가 실행하는 처리의 처리 순서를 도시한 플로 차트이다.
도 5에 도시하는 바와 같이, 데이터 수집이 요구되면(스텝 S101), CPU(414)의 그룹 선택부(414a)는, 수집그룹을 선택한다(스텝 S103). 구체적으로는, 그룹 선택부(414a)는, 제1의 기억부(411b)의 기억 영역을 복수의 그룹으로 분할하고, 그룹의 기억 영역을 다시 복수의 서브그룹으로 분할한다. 그리고, 그룹 선택부(414a)는, 데이터의 사이즈에 대한 전송 속도 특성에 의거하여, 데이터의 판독 속도를 저하시키지 않도록, 분할된 1 이상의 서브그룹을 그룹 내에서 데이터를 연속해서 판독하는 단위인 수집그룹으로서 선택한다.
도 6은, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템(1)의 데이터 수집 장치(41)가 구비하는 그룹 선택부(414a)에 의해 선택되는 수집그룹의 패턴을 설명한 도면이다. 이 수집그룹의 패턴은, 데이터의 사이즈에 대한 전송 속도 특성에 의거하여, 미리 정하여져 있고, 수집그룹 패턴으로서 제2의 기억부(412)에 기억되어 있다.
그룹 선택부(414a)는, 제2의 기억부(412)에 기억된 수집그룹 패턴에 의거하여, 수집그룹을 선택한다.
도 6에 도시하는 바와 같이, 그룹 패턴(501)은, 서브그룹의 배열 패턴을 나타내고 있다. "■"는, 제1의 기억부(411b)에 데이터가 등록된 서브그룹을 나타내고 있고, "□"는, 제1의 기억부(411b)에 데이터가 등록되지 않은 서브그룹을 나타내고 있다.
예를 들면, 그룹 패턴(501a)은, "■□□□"로 나타나 있다. 이것은, 선두의 서브그룹(502a)에는 데이터가 등록되어 있고, 서브그룹(502b 내지 502d)에는 데이터가 등록되지 않은 것을 나타내고 있다.
이 그룹 패턴(501a)의 경우, 수집그룹 패턴(503a)은, "■"로서 나타나 있다.
이것은, 전송 속도 특성상, 서브그룹(502a 내지 502d)의 전부를 판독함보다, 서브그룹(502a)만을 판독한 편이, 전송 속도, 즉 판독의 속도가 빠른 것을 나타내고 있다.
그룹 패턴(501b)은, "■■□□"로 나타나 있다. 이것은, 선두의 서브그룹(502a 내지 502b)에는 데이터가 등록되어 있고, 서브그룹(502c 내지 502d)에는 데이터가 등록되지 않은 것을 나타내고 있다.
이 그룹 패턴(501b)의 경우, 수집그룹 패턴(503b)은, "■■"로서 나타나 있다.
이것은, 전송 속도 특성상, 서브그룹(502a 내지 502d)의 전부를 판독함보다, 서브그룹(502a 내지 502b)을 판독한 편이, 전송 속도, 즉 판독의 속도가 빠른 것을 나타내고 있다.
그룹 패턴(501c)은, "■□■□"로 나타나 있다. 이것은, 서브그룹(502a, 502c)에는 데이터가 등록되어 있고, 서브그룹(502b, 502c)에는 데이터가 등록되지 않은 것을 나타내고 있다.
이 그룹 패턴(501c)의 경우, 수집그룹 패턴(503c)은, "■□■"로서 나타나 있다.
이것은, 전송 속도 특성상, 서브그룹(502a, 502c)을 각각 판독함보다, 서브그룹(502a)과 서브그룹(502c)으로 끼여진 서브그룹(502b)도 합쳐서, 서브그룹(502a 내지 502c)을 판독한 편이, 전송 속도, 즉 판독의 속도가 빠른 것을 나타내고 있다.
그룹 패턴(501d)은, "■□□■"로 나타나 있다. 이것은, 서브그룹(502a, 502d)에는 데이터가 등록되어 있고, 서브그룹(502b, 502c)에는 데이터가 등록되지 않은 것을 나타내고 있다.
이 그룹 패턴(501d)의 경우, 수집그룹 패턴(503d)은, "■□□■"로서 나타나 있다.
이것은, 전송 속도 특성상, 서브그룹(502a, 502d)을 각각 판독함보다, 서브그룹(502a)과 서브그룹(502d)으로 끼여진 서브그룹(502b, 502c)도 합쳐서, 서브그룹(502a 내지 502d)을 판독한 편이, 전송 속도, 즉 판독의 속도가 빠른 것을 나타내고 있다.
그룹 패턴(501e)은, "■■■□"로 나타나 있다. 이것은, 선두의 서브그룹(502a 내지 502c)에는 데이터가 등록되어 있고, 서브그룹(502d)에는 데이터가 등록되지 않은 것을 나타내고 있다.
이 그룹 패턴(501e)의 경우, 수집그룹 패턴(503e)은, "■■■"로서 나타나 있다.
이것은, 전송 속도 특성상, 서브그룹(502a 내지 502d)의 전부를 판독함보다, 서브그룹(502a 내지 502c)을 판독한 편이, 전송 속도, 즉 판독의 속도가 빠른 것을 나타내고 있다.
그룹 패턴(501f)은, "■■□■"로 나타나 있다. 이것은, 서브그룹(502a, 502b, 502d)에는 데이터가 등록되어 있고, 서브그룹(502c)에는 데이터가 등록되지 않은 것을 나타내고 있다.
이 그룹 패턴(501f)의 경우, 수집그룹 패턴(503f)은, "■■□■"로서 나타나 있다.
이것은, 전송 속도 특성상, 서브그룹(502a, 502b, 502d)을 각각 판독함보다, 서브그룹(502c)을 포함하는 서브그룹(502a 내지 502d)을 판독한 편이, 전송 속도, 즉 판독의 속도가 빠른 것을 나타내고 있다.
그룹 패턴(501g)은, "■■■■"로 나타나 있다. 이것은, 서브그룹(502a 내지 502d)의 전부에 데이터가 등록되어 있는 것을 나타내고 있다.
이 그룹 패턴(501g)의 경우, 수집그룹 패턴(503f)은, 당연히 "■■■■"로서 나타나 있다.
이와 같이, 데이터의 사이즈에 대한 전송 속도 특성에 의거하여 미리 정하여진 수집그룹 패턴이 제2의 기억부(412)에 기억되어 있고, 그룹 선택부(414a)는, 이 수집그룹 패턴에 의거하여, 수집그룹으로서 선택할 수 있다. 이에 의해, 그룹 선택부(414a)는, 데이터의 사이즈에 대한 전송 속도 특성에 의거하여, 데이터의 판독 속도를 저하시키지 않도록, 분할된 1 이상의 서브그룹을 그룹 내에서 데이터를 연속해서 판독하는 단위인 수집그룹으로서 선택할 수 있다.
도 5로 되돌아와, CPU(414)의 스케줄 생성부(414b)는, 최적의 스케줄을 산출한다(스텝 S105). 구체적으로는, 스케줄 생성부(414b)는, 그룹 선택부(414a)에 의해 수집그룹으로서 선택된 서브그룹의 수와, 데이터를 수집하는 수집 주기에 의거하여, 단위시간(여기서는, 1m초로 한다)마다 제1의 기억부(411b)로부터 데이터를 판독하는 스케줄을 생성한다.
예를 들면, 스케줄 생성부(414b)는, 그룹 선택부(414a)에 의해 수집그룹의 수를, 데이터를 수집하는 수집 주기로 제산(除算)한 값에 의거하여, 수집 주기 내의 단위시간당의 수집그룹의 수를 정수치(整數値)로서 결정한다. 그리고, 스케줄 생성부(414b)는, 이 결정한 값을, 단위시간마다 배치함에 의해 스케줄을 생성한다.
도 7은, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템(1)의 데이터 수집 장치(41)가 구비하는 스케줄 생성부(414b)에 의해 생성된 스케줄의 한 예를 도시한 도면이다. 또한, 여기서는, 고속, 중속, 저속의 3종류의 수집 주기가 있고, 고속 수집인 경우의 수집 주기가 2m초이고, 중속 수집인 경우의 수집 주기가 25m초이고, 저속 수집인 경우의 수집 주기가 200m초이라고 한다. 또한, 여기서는, 그룹 선택부(414a)에 의해 선택된 수집그룹수가 114이고, 고속 수집인 경우의 수집그룹수가 "19", 중속 수집인 경우의 수집그룹수가 "55", 저속 수집인 경우의 수집그룹수가 "40"이라고 한다.
고속 수집인 경우, 스케줄 생성부(414b)는, 그룹 선택부(414a)에 의해 수집그룹수(=19)를, 데이터를 수집하는 수집 주기(=2)로 제산하면, "9.5"이기 때문에, 스케줄 생성부(414b)는, 수집 주기 내의 단위시간당의 수집그룹의 수를 정수치로서, 10, 9로서 결정한다.
도 7에 도시한 예에서는, 스케줄 생성부(414b)는, 시간(1)에서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "10", 다음의 단위시간인 시간(2)에서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "29"로서 배치한다. 이 이후도, 마찬가지로, 스케줄 생성부(414b)는, 시간(3)에서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "10", 다음의 단위시간인 시간(4)서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "9"로서 배치한다.
또한, 중속 수집인 경우, 스케줄 생성부(414b)는, 그룹 선택부(414a)에 의해 수집그룹수(=55)를, 데이터를 수집하는 수집 주기(=25)로 제산하면, "2.2"이기 때문에, 스케줄 생성부(414b)는, 수집 주기 내의 단위시간당의 수집그룹의 수를 정수치로서, "3" 또는 "2"로서 결정한다.
예를 들면, 스케줄 생성부(414b)는, 선두로부터 5단위시간의 수집그룹의 수를, "3", 계속된 20단위시간의 수집그룹의 수를, "2"로 하여, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2로서 결정한다.
도 7에 도시한 예에서는, 스케줄 생성부(414b)는, 시간( 내지 5)서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "3", 다음의 단위시간인 시간( 내지 25)서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "2"로서 배치한다. 이 이후도, 마찬가지로, 스케줄 생성부(414b)는, 시간(6 내지 30)서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "3", 다음의 단위시간인 시간(1 내지 50)서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "2"로서 배치한다.
또한, 저속 수집인 경우, 스케줄 생성부(414b)는, 그룹 선택부(414a)에 의해 수집그룹수(=40)를, 데이터를 수집하는 수집 주기(=200)로 제산하면, "0.2"이기 때문에, 스케줄 생성부(414b)는, 수집 주기 내의 단위시간당의 수집그룹의 수를 정수치로서, "1" 또는 "0"으로서 결정한다.
예를 들면, 스케줄 생성부(414b)는, 선두로부터 40단위시간의 수집그룹의 수를, "1", 계속된 160단위시간의 수집그룹의 수를, "0"으로서 결정한다.
도 7에 도시한 예에서는, 스케줄 생성부(414b)는, 시간(1 내지 40)에서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "1", 다음의 단위시간인 시간(41 내지 200)에서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "0"으로서 배치한다. 이 이후도, 마찬가지로, 스케줄 생성부(414b)는, 시간(201 내지 240)에서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "1", 다음의 단위시간인 시간(241 내지 400)에서, 단위시간당의 수집그룹의 수를 "0"으로서 배치한다.
이와 같이 하여, 스케줄 생성부(414b)는, 그룹 선택부(414a)에 의해 수집그룹으로서 선택된 서브그룹의 수와, 데이터를 수집하는 수집 주기에 의거하여, 단위시간마다 제1의 기억부(411b)로부터 데이터를 판독하는 스케줄을 생성한다.
도 5로 되돌아와, CPU(414)의 시간 산출부(414c)는, 스케줄 생성부(414b)에 의해 생성된 스케줄에 의거하여, 단위시간마다 데이터를 판독하는데 필요한 시간을 소요판독시간으로서 산출한다(스텝 S107). 구체적으로는, 시간 산출부(414c)는, 스케줄 생성부(414b)에 의해 생성된 스케줄에서의 단위시간당의 수집그룹수를 Cg로 하고, 데이터 전송량에 응한 데이터 전송 속도를 Vt로 하여, 데이터 전송량에 응한 소요판독시간(Tt)을, 하기한 (수식 1)을 이용하여 산출한다.
Tt=Cg×Vt … (수식 1)
여기서, 데이터 전송 속도를 Vt는, 네트워크 카드의 전송 속도 특성 등에 따라 다르기 때문에, 시간 산출부(414c)는, 더미의 데이터를 판독함에 의해, 수집그룹수마다의 데이터 전송 속도(Vt)를 측정한다. 예를 들면, 4096바이트의 데이터를 판독한 경우의 데이터 전송 속도가 25μ초였다고 하면, 시간 산출부(414c)는, 수집그룹수가 4인 경우에 있어서의 데이터 전송 속도(Vt)를 25μ초로 한다. 3072바이트의 데이터를 판독한 경우의 데이터 전송 속도가 24μ초였다고 하면, 시간 산출부(414c)는, 수집그룹수가 3이 경우에 있어서의 데이터 전송 속도(Vt)를 24μ초로 한다. 2048바이트의 데이터를 판독한 경우의 데이터 전송 속도가 22μ초였다고 하면, 시간 산출부(414c)는, 수집그룹수가 2인 경우에 있어서의 데이터 전송 속도(Vt)를 22μ초로 한다. 1024바이트의 데이터를 판독한 경우의 데이터 전송 속도가 20μ초였다고 하면, 시간 산출부(414c)는, 수집그룹수가 1의 경우에 있어서의 데이터 전송 속도(Vt)를 20μ초로 한다.
그리고, 도 7에 도시한 예에서는, 고속 수집인 경우에 있어서의 시간(1)에 판독하는 수집그룹수가, "10"이고, 그 내역(內譯)이, 4096바이트의 데이터를 판독하는 수집그룹수가 "4", 3072바이트의 데이터를 판독하는 수집그룹수가 "3", 2048바이트의 데이터를 판독하는 수집그룹수가 "2", 1028바이트의 데이터를 판독하는 수집그룹수가 "1"이라고 하면, 시간 산출부(414c)는, 고속 수집에서의 소요판독시간(Th)을, (수식 1)을 이용하여, 236μ초(=25×4+24×3+22×2+20×1)로서 산출한다.
또한, 도 7에 도시한 예에서는, 중속 수집인 경우에 있어서의 시간(1)에 판독하는 수집그룹수가 "3"이고, 이것이 전부 4096바이트의 데이터를 판독하는 수집그룹이라고 하면, 시간 산출부(414c)는, 중속 수집에서의 소요판독시간(Tm)을, (수식 1)을 이용하여, 75μ초(=25×3)로서 산출한다. 또한, 도 7에 도시한 예에서는, 저속 수집인 경우에 있어서의 시간(1)에 판독하는 수집그룹수가 "3"이고, 이것이 전부 4096바이트의 데이터를 판독하는 수집그룹이라고 하면, 시간 산출부(414c)는, 저속 수집에서의 소요판독시간(Tl)을, (수식 1)을 이용하여, 25μ초(=25×1)로서 산출한다.
그리고, 시간 산출부(414c)는, 고속 수집, 중속 수집, 저속 수집인 경우에 있어서의 각각의 데이터 전송량에 응한 소요판독시간(Tt)(Th, Tm, Tl)을 합계함에 의해, 소요판독시간(T)을, 336μ초(=236+75+25)로서 산출한다.
도 5로 되돌아와, 다음에, CPU(414)의 판정부(414d)는, 시간 산출부(414c)에 의해 산출된 소요판독시간(T)에 의거하여, 단위시간 내에 데이터의 판독이 가능한지의 여부를 판정한다(스텝 S109). 구체적으로는, 판정부(414d)는, 시간 산출부(414c)에 의해 산출된 소요판독시간(T)이, 임계시간 이상인지의 여부를 판정한다(스텝 S109). 여기서, 임계시간(Tb)이란, 단위시간으로부터 소정의 여유시간(Tc)만큼 감산된 시간으로 한다. 여기서는, 단위시간을 1m초, 여유시간(Tc)을 100μ초로 하면, 임계시간(Tb)은 900μ초이다.
도 7에 도시한 예에서는, 시간(1)에서의 소요판독시간(T)은, 336μ초이고, 임계시간(Tb)인 900μ초 이하이기 때문에, 판정부(414d)는, 단위시간 내에 데이터의 판독이 가능하다고 판정한다.
스텝 S109에서, 단위시간 내에 데이터의 판독이 불가라고 판정된 경우(NO인 경우), 판정부(414d)는, 데이터 수집 불가의 경보를 발보한다(스텝 S111). 구체적으로는, 판정부(414d)는, 감시 장치(62)에 데이터 수집 불가의 경보 신호를 송신하고, 감시 장치(62)는, 표시 장치(61)에 경보를 표시시킴과 함께, 알람 소리를 출력시킨다.
한편, 스텝 S109에서, 데이터의 판독이 가능하다고 판정된 경우(YES 경우), 판정부(414d)는, 부하 계산을 실행한다(스텝 S113). 구체적으로는, 판정부(414d)는, 임계시간으로부터 소요판독시간을 감산함에 의해, 잉여 능력을 산출한다. 예를 들면, 도 7에 도시한 예에서는, 임계시간(Tb)은 900μ초이고, 소요판독시간(T)은 336μ초이기 때문에, 판정부(414d)는, 잉여 능력을 564μ초로서 산출한다.
그리고, 판정부(414d)는, 부하가 허용 범위 내인지의 여부를 판정한다(스텝 S115). 구체적으로는, 판정부(414d)는, 스텝 S113에서 산출한 잉여 능력이 정의 값인 때, 부하가 허용 범위 내이라고 판정하고, 스텝 S113에서 산출한 잉여 능력이 0μ초 이하가 되었을 때, 부하가 허용 범위를 넘었다고 판정한다.
스텝 S115에서, 부하가 허용 범위를 넘었다고 판정된 경우(NO인 경우), 판정부(414d)는, 과부하의 경보를 발보한다(스텝 S117). 구체적으로는, 판정부(414d)는, 감시 장치(62)에 과부하의 경보 신호를 송신하고, 감시 장치(62)는, 표시 장치(61)에 경보를 표시시킴과 함께, 알람 소리를 출력시킨다.
한편, 스텝 S115에서, 부하가 허용 범위 내이라고 판정된 경우(YES인 경우), 데이터 판독부(414e)는, 데이터 수집을 시작한다(스텝 S119). 구체적으로는, 데이터 판독부(414e)는, 스케줄 생성부(414b)에 의해 생성된 스케줄에 의거하여, 제1의 기억부(411b)로부터 데이터를 판독하고, 타이머(411a)에 의해 계시된 시각과, 판독 데이터를 관련지어서, 프로세스 데이터로서 제2의 기억부(412)에 기억시킨다.
이상과 같이, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템(1)이 구비하는 데이터 수집 장치(41)에 의하면, 복수의 제어 장치(21 내지 23) 사이에서 스캔 전송되는 데이터를 기억하는 제1의 기억부(411b)와, 제1의 기억부(411b)의 기억 영역을 복수의 그룹으로 분할하고, 그룹의 기억 영역을 다시 복수의 서브그룹으로 분할하고, 데이터의 사이즈에 대한 데이터 전송 속도 특성에 의거하여, 데이터의 판독 속도를 저하시키지 않도록, 분할된 1 이상의 서브그룹을 그룹 내에서 데이터를 연속해서 판독하는 단위인 수집그룹으로서 선택하는 그룹 선택부(414a)와, 수집그룹으로서 선택된 서브그룹의 수와, 데이터를 수집하는 수집 주기에 의거하여, 단위시간마다 제1의 기억부(411b)로부터 데이터를 판독하는 스케줄을 생성하는 스케줄 생성부(414b)와, 생성된 스케줄에 의거하여, 제1의 기억부(411b)로부터 데이터를 판독하는 데이터 판독부(414e)를 구비하기 때문에, 간이한 구성으로, 데이터량에 관계없이, 신속하게 데이터를 수집할 수 있다.
도 8은, 본 발명의 제1의 실시 형태인 데이터 수집 시스템(1)이 구비하는 데이터 수집 장치(41)에서, 새롭게 수집하는 데이터의 항목이 추가된 경우에 있어서의 처리의 처리 순서를 도시한 플로 차트이다.
도 8에 도시하는 바와 같이, 유저 조작에 의해, 새롭게 수집하는 데이터의 항목이 추가되면,(스텝 S201), 스케줄 생성부(414b)는, 추가된 데이터 항목의 데이터가 수집그룹에 포함되었는지의 여부를 판정한다(스텝 S203).
스텝 S201에서, 추가된 데이터 항목의 데이터가 수집그룹에 포함된다고 판정된 경우(YES인 경우), 추가된 데이터 항목의 데이터는, 이미 데이터 수집의 대상으로 되어 있기 때문에, 스케줄 생성부(414b)는, 해당하는 데이터 항목을 수집그룹에 추가한다(스텝 S205).
한편, 스텝 S201에서, 추가된 데이터 항목의 데이터가 수집그룹에 포함되어 있지 않다고 판정된 경우(NO인 경우), 추가된 데이터 항목의 데이터는, 데이터 수집의 대상으로 되어 있지 않기 때문에, 스케줄을 다시 생성할 필요가 있다.
그래서, 스케줄 생성부(414b)는, 수집그룹수가 가장 적은 시간에, 해당하는 데이터 항목을 추가한다(스텝 S207). 도 7에 도시한 예에서, 고속 수집으로서 수집그룹에 포함되어 있지 않는 데이터가 추가된 경우, 스케줄 생성부(414b)는, 시간(1)과 시간(2)중, 수집그룹수의 가장 적은 시간인 시간(2)에, 추가한 데이터 항목이 포함되는 수집그룹을 추가하고, 수집그룹수를 "9"로부터 "10"으로 변경한다. 마찬가지로, 스케줄 생성부(414b)는, 마찬가지로, 시간(4, 6, 8 ‥)에 대해서도, 수집그룹수를 "9"로부터 "10"으로 변경한다.
이와 같이 하여, 스케줄 생성부(414b)는, 단위시간 내에서의 수집그룹의 수가 가장 적은 시간대에 요구된 데이터가 제1의 기억부(411b)로부터 판독되도록, 스케줄을 재차 생성한다. 이에 의해, 데이터 수집의 도중에 채취한 데이터 항목이 추가된 경우에도, 간이한 구성으로, 데이터량에 관계없이, 신속하게 데이터를 수집할 수 있다.
또한, 본 발명의 제1의 실시 형태에서는, 데이터 수집 장치(41)는, 도 6에 도시한 수집그룹 패턴에 의거하여, 수집그룹을 선택하였지만, 수집그룹 패턴은, 도 6에 도시하는 것으로 한하지 않는다.
예를 들면, 본 발명의 제1의 실시 형태에서는, 그룹 패턴(501c)은, "■□■□"로 나타나 있고, 이 경우, 수집그룹 패턴(503c)은, "■□■"로서 나타나 있다. 전송 속도 특성상, 서브그룹(502a)과 서브그룹(502c)으로 끼여진 서브그룹(502b)도 합쳐서, 서브그룹(502a 내지 502c)을 판독함보다, 서브그룹(502a, 502c)을 각각 판독하는 편이 전송 속도, 즉 판독의 속도가 빠른 경우, 수집그룹 패턴(503c)을, "■ ■", 즉, 서브그룹(502a, 502c)만을 판독하도록 하여도 좋다.
또한, 데이터 수집을 시작한 때에, 서브그룹(502a 내지 502c)을 판독하는 경우의 전송 속도와, 서브그룹(502a, 502c)을 각각 판독하는 경우의 전송 속도를 계측하고, 어느 쪽이든 전송 속도가 빠른 쪽을 채용하도록 하여도 좋다.
또한, 상술한 실시 형태를, 컴퓨터에 인스톨한 데이터 수집 프로그램을 실행시킴에 실현할 수도 있다. 즉, 이 데이터 수집 프로그램은, 예를 들면, 데이터 수집 프로그램이 기억된 기록 매체로부터 판독되고, CPU(414)에서 실행됨에 의해 데이터 수집 장치를 구성하도록 하여도 좋고, 통신 네트워크를 통하여 전송되어 인스톨되고, CPU(414)에서 실행됨에 의해 데이터 수집 장치를 구성하도록 하여도 좋다.
[산업상의 이용의 가능]
본 발명은, 플랜트의 데이터를 수집하는 데이터 수집 시스템 등에 적용할 수 있다.
1 : 데이터 수집 시스템
21 내지 23 : 제어 장치
41 내지 43 : 데이터 수집 장치
51 : 상위 네트워크
52 : 제어 네트워크
61 : 표시 장치
62 : 감시 장치
411 : 제1의 네트워크 카드
411a : 타이머
411b : 제1의 기억부
411c : 제1의 기억 제어부
412 : 제2의 기억부
413 : 제2의 네트워크 카드
414 : CPU
414a : 그룹 선택부
414b : 스케줄 생성부
414c : 시간 산출부
414d : 판정부
414e : 데이터 판독부

Claims (10)

  1. 복수의 제어 장치 사이에서 스캔 전송되는 데이터를 기억하는 기억부와,
    상기 기억부의 기억 영역을 복수의 그룹으로 분할하고, 상기 그룹의 기억 영역을 다시 복수의 서브그룹으로 분할하고, 상기 데이터의 사이즈에 대한 데이터 전송 속도 특성에 의거하여, 상기 데이터의 판독 속도를 저하시키지 않도록, 상기 분할된 1 이상의 서브그룹을 상기 그룹 내에서 데이터를 연속해서 판독하는 단위인 수집그룹으로서 선택하는 그룹 선택부와,
    상기 수집그룹으로서 선택된 서브그룹의 수와, 상기 데이터를 수집하는 수집 주기에 의거하여, 단위시간마다 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 스케줄을 생성하는 스케줄 생성부와,
    상기 생성된 스케줄에 의거하여, 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 데이터 판독부를 구비한 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 스케줄 생성부에 의해 생성된 스케줄에 의거하여, 상기 단위시간마다 상기 데이터를 판독하는데 필요한 시간을 소요판독시간으로서 산출하는 시간 산출부와,
    상기 시간 산출부에 의해 산출된 소요판독시간에 의거하여, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 가능한지의 여부를 판정하는 판정부를 또한 구비하고,
    상기 데이터 판독부는,
    상기 판정부에 의해, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 가능하다고 판정된 경우에, 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 시간 산출부는,
    상기 스케줄 생성부에 의해 생성된 스케줄에서의 단위시간당의 상기 수집그룹수에 데이터 전송 속도를 곱한 값을, 상기 소요판독시간으로서 산출하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 판정부는,
    상기 시간 산출부에 의해 산출된 소요판독시간이, 단위시간으로부터 소정의 여유시간만큼 감산된 임계시간 이상인 경우, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 불가라고 판정하고, 경고를 발보하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 스케줄 생성부는,
    판독이 요구된 데이터가, 상기 선택된 서브그룹에 포함되지 않는 경우, 상기 단위시간 내에서의 상기 수집그룹의 수가 가장 적은 시간대에 상기 요구된 데이터가 상기 기억부로부터 판독되도록, 상기 스케줄을 재차 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
  6. 컴퓨터에,
    복수의 제어 장치 사이에서 스캔 전송되는 데이터를 기억부에 기억시키는 기억 스텝과,
    상기 기억부의 기억 영역을 복수의 그룹으로 분할하고, 상기 그룹의 기억 영역을 다시 복수의 서브그룹으로 분할하고, 상기 데이터의 사이즈에 대한 데이터 전송 속도 특성에 의거하여, 상기 데이터의 판독 속도를 저하시키지 않도록, 상기 분할된 1 이상의 서브그룹을 상기 그룹 내에서 데이터를 연속해서 판독하는 단위인 수집그룹으로서 선택하는 그룹 선택 스텝과,
    상기 수집그룹으로서 선택된 서브그룹의 수와, 상기 데이터를 수집하는 수집 주기에 의거하여, 단위시간마다 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 스케줄을 생성하는 스케줄 생성 스텝과,
    상기 생성된 스케줄에 의거하여, 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 데이터 판독 스텝을 실행시키는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 프로그램.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 스케줄 생성 스텝에 의해 생성된 스케줄에 의거하여, 상기 단위시간마다 상기 데이터를 판독하는데 필요한 시간을 소요판독시간으로서 산출하는 시간 산출 스텝과,
    상기 시간 산출 스텝에 의해 산출된 소요판독시간에 의거하여, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 가능한지의 여부를 판정하는 판정 스텝을 또한 실행시키고,
    상기 데이터 판독 스텝은,
    상기 판정 스텝에 의해, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 가능하다고 판정된 경우에, 상기 기억부로부터 상기 데이터를 판독하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 프로그램.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 시간 산출 스텝은,
    상기 스케줄 생성 스텝에 의해 생성된 스케줄에서의 단위시간당의 상기 수집그룹수에 데이터 전송 속도를 곱한 값을, 상기 소요판독시간으로서 산출하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 프로그램.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 판정 스텝은,
    상기 시간 산출 스텝에 의해 산출된 소요판독시간이, 단위시간으로부터 소정의 여유시간만큼 감산된 임계시간 이상인 경우, 상기 단위시간 내에 상기 데이터의 판독이 불가라고 판정하고, 경고를 발보하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 프로그램.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 스케줄 생성 스텝은,
    판독이 요구된 데이터가, 상기 선택된 서브그룹에 포함되지 않는 경우, 상기 단위시간 내에서의 상기 수집그룹의 수가 가장 적은 시간대에 상기 요구된 데이터가 상기 기억부로부터 판독되도록, 상기 스케줄을 재차 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 프로그램.
KR1020147014326A 2012-06-26 2012-06-26 데이터 수집 장치 및 데이터 수집 프로그램이 기록된 기록 매체 KR101461364B1 (ko)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2012/066200 WO2014002178A1 (ja) 2012-06-26 2012-06-26 データ収集装置及びデータ収集プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140076637A true KR20140076637A (ko) 2014-06-20
KR101461364B1 KR101461364B1 (ko) 2014-11-13

Family

ID=49782413

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020147014326A KR101461364B1 (ko) 2012-06-26 2012-06-26 데이터 수집 장치 및 데이터 수집 프로그램이 기록된 기록 매체

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10055477B2 (ko)
JP (1) JP5735711B2 (ko)
KR (1) KR101461364B1 (ko)
CN (1) CN103959187B (ko)
TW (1) TWI486734B (ko)
WO (1) WO2014002178A1 (ko)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10740692B2 (en) 2017-10-17 2020-08-11 Servicenow, Inc. Machine-learning and deep-learning techniques for predictive ticketing in information technology systems
US10600002B2 (en) 2016-08-04 2020-03-24 Loom Systems LTD. Machine learning techniques for providing enriched root causes based on machine-generated data
CN105432064B (zh) * 2013-03-15 2019-05-10 弗兰克公司 使用单独无线移动设备的红外图像的可见视听注释
US10223436B2 (en) * 2016-04-27 2019-03-05 Qualcomm Incorporated Inter-subgroup data sharing
US10963634B2 (en) * 2016-08-04 2021-03-30 Servicenow, Inc. Cross-platform classification of machine-generated textual data
US10789119B2 (en) 2016-08-04 2020-09-29 Servicenow, Inc. Determining root-cause of failures based on machine-generated textual data
JP7020392B2 (ja) * 2018-12-25 2022-02-16 東芝三菱電機産業システム株式会社 データ収集再生システム
CN111240289B (zh) * 2020-01-19 2024-06-25 宁波中科信息技术应用研究院(宁波人工智能产业研究院) 一种采集可编程逻辑控制器数据的数据项采集调度方法
CN113018852B (zh) * 2021-05-28 2021-08-06 腾讯科技（深圳）有限公司 一种数据处理方法及数据处理装置
CN113467378B (zh) * 2021-07-15 2024-03-29 苏州谋迅智能科技有限公司 Cnc时间轴对正的方法

Family Cites Families (48)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61114363A (ja) * 1984-11-07 1986-06-02 Hitachi Ltd 計算機システム間ジヨブ転送方式
JPH0731662B2 (ja) * 1986-07-15 1995-04-10 富士通株式会社 マルチプロセッサシステム
US4897777A (en) * 1988-04-11 1990-01-30 Square D Company Peer-to-peer register exchange controller for PLCS
DE69330661T2 (de) * 1992-04-27 2002-06-27 Nippon Telegraph & Telephone Paketnetzwerk und Verfahren zur Vermeidung von Überlastung eines solchen Netzwerks
JP3369267B2 (ja) 1992-10-28 2003-01-20 株式会社東芝 プラント遠隔監視装置
JP3460291B2 (ja) * 1994-01-28 2003-10-27 ソニー株式会社 信号蓄積供給方法及び装置
EP0670547B1 (en) * 1994-03-04 2000-11-08 Canon Kabushiki Kaisha Data processing method and a system using the method
US5461570A (en) * 1994-06-10 1995-10-24 Johnson & Johnson Vision Products, Inc. Computer system for quality control correlations
JPH0983535A (ja) * 1995-09-14 1997-03-28 Toshiba Corp セルデータ交換方法及び交換装置
JP2950223B2 (ja) * 1996-01-12 1999-09-20 日本電気株式会社 データ読出装置
JPH1069498A (ja) 1996-08-29 1998-03-10 Toshiba Corp プラントデータ収集収録装置
US6330625B1 (en) * 1999-01-15 2001-12-11 Oracle Corporation System for initiating multiple read operation requests to multiple copies of a data item and identifying a first one of the requests as having the fastest response time
US6598056B1 (en) * 1999-02-12 2003-07-22 Honeywell International Inc. Remotely accessible building information system
JP2001005516A (ja) 1999-06-25 2001-01-12 Fuji Electric Co Ltd 時系列データの検索方法
JP4294821B2 (ja) * 2000-01-26 2009-07-15 株式会社日立製作所 ネットワーク中継装置
US6941419B2 (en) * 2000-05-24 2005-09-06 Seagate Technology Llc Method and apparatus for disc drive buffer segment management
US6880050B1 (en) * 2000-10-30 2005-04-12 Lsi Logic Corporation Storage device, system and method which can use tag bits to synchronize queuing between two clock domains, and detect valid entries within the storage device
JP2002163180A (ja) * 2000-11-27 2002-06-07 Nissan Motor Co Ltd データ収集装置およびデータ転送方法
JP2002171572A (ja) * 2000-12-01 2002-06-14 Hitachi Ltd 無線基地局、パケット中継装置並びに無線通信システム
JP3558044B2 (ja) * 2001-02-09 2004-08-25 日本電気株式会社 パケット転送レート監視制御装置、方法、及びプログラム
US6907499B2 (en) * 2002-01-31 2005-06-14 Seagate Technology Llc Interrupting disc write operations to service read commands
US7979632B2 (en) * 2002-09-06 2011-07-12 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Storage system including a fast storage device for storing redundant data
JP2004274201A (ja) 2003-03-06 2004-09-30 Yaskawa Electric Corp 通信データ収集装置
US7203798B2 (en) 2003-03-20 2007-04-10 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Data memory cache unit and data memory cache system
JP4073383B2 (ja) * 2003-09-17 2008-04-09 株式会社東芝 スキャン伝送ネットワーク間の中継装置
JP4184381B2 (ja) * 2003-10-29 2008-11-19 松下電器産業株式会社 ドライブ装置、プログラム
JP4008911B2 (ja) * 2004-09-29 2007-11-14 株式会社東芝 制御装置
KR100886485B1 (ko) * 2006-09-06 2009-03-05 노키아 코포레이션 데이터 전송 방법, 장치 및 시스템
US8492283B2 (en) * 2007-08-28 2013-07-23 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Method and structure for automated inert gas charging in a reticle stocker
US8219887B2 (en) * 2007-11-21 2012-07-10 Marvell World Trade Ltd. Parallel Reed-Solomon RAID (RS-RAID) architecture, device, and method
US7831340B2 (en) * 2007-11-26 2010-11-09 Control Components, Inc. Local digital valve controller unit
WO2009081479A1 (ja) * 2007-12-25 2009-07-02 Kabushiki Kaisha Toshiba ネットワーク制御装置
JP5383061B2 (ja) 2008-02-28 2014-01-08 三菱電機株式会社 データ処理装置及び通信システム及びデータ処理方法及びプログラム
JP2009251874A (ja) 2008-04-04 2009-10-29 Nec Corp 時系列データ保存装置および時系列データ保存方法
US20100005214A1 (en) * 2008-07-01 2010-01-07 International Business Machines Corporation Enhancing bus efficiency in a memory system
US20100061207A1 (en) * 2008-09-09 2010-03-11 Seagate Technology Llc Data storage device including self-test features
CN101364097B (zh) 2008-09-22 2010-12-08 中国兵器工业第二○六研究所 一种高实时性的多通道数据采集系统
KR100978355B1 (ko) * 2008-11-06 2010-08-30 연세대학교 산학협력단 계층화된 데이터를 전송하는 데이터 전송 장치 및 데이터 전송 방법
US8055287B1 (en) * 2009-01-13 2011-11-08 Sprint Communications Company L.P. Adaptive retry algorithm for short message service message delivery
US9316228B2 (en) * 2009-03-24 2016-04-19 Concepts Nrec, Llc High-flow-capacity centrifugal hydrogen gas compression systems, methods and components therefor
JP5391826B2 (ja) * 2009-05-20 2014-01-15 東芝三菱電機産業システム株式会社 鉄鋼プラントシステムのデータ収集装置
JP2010282405A (ja) * 2009-06-04 2010-12-16 Renesas Electronics Corp データ処理システム
WO2011007599A1 (ja) * 2009-07-17 2011-01-20 株式会社 東芝 メモリ管理装置
JP5380314B2 (ja) 2010-01-13 2014-01-08 東芝三菱電機産業システム株式会社 制御システム及びデータ解析支援システム
JP2011237929A (ja) 2010-05-07 2011-11-24 Toyota Motor Corp マルチコア・プロセッサ
JP5470177B2 (ja) 2010-07-06 2014-04-16 株式会社日立製作所 トレースシステム
CN202058149U (zh) 2011-05-31 2011-11-30 江汉大学 基于pci总线的双通道数据采集仪
US8850153B2 (en) * 2011-09-30 2014-09-30 International Business Machines Corporation Enabling throttling on average write throughput for solid state storage devices

Also Published As

Publication number Publication date
JP5735711B2 (ja) 2015-06-17
KR101461364B1 (ko) 2014-11-13
JPWO2014002178A1 (ja) 2016-05-26
CN103959187A (zh) 2014-07-30
CN103959187B (zh) 2016-07-27
TWI486734B (zh) 2015-06-01
US10055477B2 (en) 2018-08-21
US20140289250A1 (en) 2014-09-25
WO2014002178A1 (ja) 2014-01-03
TW201401000A (zh) 2014-01-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101461364B1 (ko) 데이터 수집 장치 및 데이터 수집 프로그램이 기록된 기록 매체
CN106475645B (zh) 边调整加工条件边进行加工的线放电加工机及调整装置
CN106483934B (zh) 数值控制装置
JP6059375B1 (ja) 生産制御システムおよび統合生産制御システム
JP6962539B2 (ja) 業務計画最適化方法
CN106406235A (zh) 机床、模拟装置以及机械学习器
US11301294B2 (en) Control device, control method, and control program
CN108388205B (zh) 学习模型构建装置以及控制信息最优化装置
JP2004222295A5 (ko)
WO1990002379A1 (en) Utility metering
KR101447419B1 (ko) 데이터 수집 시스템 및 데이터 수집 시스템 프로그램이 기록된 기록매체
CN111563825A (zh) 管理装置以及管理系统
KR100851412B1 (ko) 초절전형 무선 데이터 송수신 전자저울 시스템과 이를이용한 제어방법
CN106786789A (zh) 微网发电量实时控制系统及方法
Xie et al. Joint optimization of condition-based preventive maintenance and spare ordering policy
CN113537612A (zh) 基于遗传算法动态规划技术的重过载转供方法
Halim et al. Lot sizing in an unreliable manufacturing system with fuzzy demand and repair time
Borrero et al. A Markov decision process model for optimal policy making in the maintenance of a single-machine single-product toolset
WO2024009902A1 (ja) 情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理装置
US11407104B2 (en) Tooth contact position adjustment amount estimation device, machine learning device, and robot system
MakajiÄ et al. An algorithm for production planning based on supply chain KPIs
CN116826973A (zh) 设备状态监测方法、装置、系统及非易失性存储介质
Akram et al. Hybridization of simulated annealing with quenching for job shop scheduling
JPWO2020105157A1 (ja) 作業最適化システムおよび作業最適化装置
KR20130073433A (ko) 컴퓨터 수치제어 시스템용 황삭가공 관리장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171018

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181018

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191016

Year of fee payment: 6