WO2020075819A1 - 機器評価装置、機器評価方法およびプログラム - Google Patents

機器評価装置、機器評価方法およびプログラム Download PDF

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WO2020075819A1
WO2020075819A1 PCT/JP2019/040073 JP2019040073W WO2020075819A1 WO 2020075819 A1 WO2020075819 A1 WO 2020075819A1 JP 2019040073 W JP2019040073 W JP 2019040073W WO 2020075819 A1 WO2020075819 A1 WO 2020075819A1
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WO
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period
occurrences
event
evaluation
information
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/040073
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English (en)
French (fr)
Inventor
晋 関塚
永渕　尚之
喜隆 中川
Original Assignee
三菱日立パワーシステムズ株式会社
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
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    • 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
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring

Definitions

  • the present invention relates to a device evaluation device, a device evaluation method, and a program.
  • the present application claims priority to Japanese Patent Application No. 2018-193390 filed in Japan on October 12, 2018, the contents of which are incorporated herein by reference.
  • Patent Document 1 discloses a system (operating status analysis device) that analyzes the operating status of a device such as a power plant and presents the analyzed result to the user.
  • the driving situation analysis device described in Patent Document 1 includes an information collection unit, an information analysis unit, and an information presentation unit.
  • the information collecting unit collects event information generated during operation of an apparatus including a plurality of devices (gas turbine, steam turbine, pump, fan, motor, valve equipment, etc.).
  • the information analysis unit organizes the collected event information and generates and stores an index value used for evaluation of the operation status of the device for each period divided based on a change in the operation status of the device.
  • the event information is information indicating that an alarm related to each device, a start / stop operation (a start instruction or a stop instruction for a pump, a motor, a fan, or the like, an open instruction or a close instruction for valve equipment), or the like has occurred.
  • the index value is the frequency of alarms, the order of alarm generation and return, the frequency of starting and stopping, the order of starting and stopping, and the like.
  • the information presentation unit presents the index value accumulated in the information analysis unit to the user.
  • the information presenting unit presents, for example, information indicating the top 30 types of device start / stop frequencies in a period arbitrarily divided by the user.
  • the driving situation analysis device described in Patent Literature 1 for example, the user can easily understand which of a plurality of devices has performed the start / stop operation frequently during the period arbitrarily specified by the user. be able to.
  • the driving situation analysis device described in Patent Document 1 may cause the following problems depending on the configuration of the device to be analyzed. That is, for example, in the case where a plurality of devices to be analyzed perform a start / stop operation normally once a minute with a timer and event information is generated, when the event information is arranged in descending order of start / stop frequency, The event information corresponding to the normal operation occupies the upper rank, and the event information corresponding to the abnormal operation may be buried.
  • An object of the present invention is to provide a device evaluation device, a device evaluation method, and a program that solve the above-mentioned problems.
  • the device evaluation apparatus includes an occurrence count calculation unit that calculates the number of occurrences of an event of the evaluation target device in the first period and the second period, and in the first period. And a coefficient calculation unit that calculates an evaluation coefficient indicating the rate of change in the number of occurrences based on the number of occurrences and the number of occurrences in the second period.
  • the event may be an event corresponding to an ON or OFF change in the control state of the evaluation target device.
  • the device evaluation apparatus includes an information output unit that outputs predetermined information when the evaluation coefficient exceeds a predetermined value. You may
  • the coefficient calculation unit relates to the number of occurrences in the first period and the second period.
  • the evaluation coefficient may be calculated by dividing the larger number of occurrences by the smaller one of the number of occurrences of the first period and the number of occurrences of the second period.
  • the first period and the second period are two consecutive periods related to a predetermined cycle. It may be a period.
  • the device evaluation apparatus when one of the number of occurrences of the first period and the number of occurrences of the second period is zero, the same event In (1), an information determination unit that determines whether or not to output the predetermined information may be provided based on the operation log data when the number of occurrences becomes zero.
  • the device evaluation apparatus sorts the events based on the importance of the device related to the event and the evaluation coefficient.
  • a list output unit that outputs a list may be provided.
  • a device evaluation method includes a step of calculating the number of times of occurrence of an event of a device to be evaluated in a first period and a second period, and the number of occurrences in the first period. And a step of calculating an evaluation coefficient indicating a rate of change in the number of occurrences based on the number of occurrences in the second period.
  • a program causes a computer to calculate the number of times of occurrence of an event of the evaluation target device in the first period and the second period, and the number of occurrences in the first period. Calculating an evaluation coefficient indicating the rate of change in the number of occurrences based on the number of occurrences in the second period.
  • an event that corresponds to an abnormal operation corresponds to a normal operation that frequently occurs. It is possible to prevent the event from being buried in the event.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a device evaluation system according to the first embodiment. It is a schematic block diagram which shows an example of a functional structure of the equipment evaluation apparatus 1 shown in FIG. It is a schematic diagram which shows the structural example of event message DB (database) 191 shown in FIG. It is a schematic diagram which shows the structural example of the event message DB191 shown in FIG. 3 is a schematic diagram showing a configuration example of a reception event message log 192 shown in FIG. 2.
  • FIG. It is a schematic diagram which shows the structural example of the operation log 193 shown in FIG. It is a schematic diagram which shows the example of the report recorded on the analysis report DB194 shown in FIG.
  • FIG. 10 is a schematic block diagram showing the configuration of the computer according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a device evaluation system according to the first embodiment.
  • the device evaluation system 10 shown in FIG. 1 includes a device evaluation apparatus 1, a target facility 2, and a communication line 5.
  • the target facility 2 includes a plurality of evaluation target devices 3 and a control device 4.
  • the target facility 2 is a facility including a plurality of evaluation target devices 3 to be evaluated by the device evaluation apparatus 1, and is, for example, a thermal power generation facility.
  • the plurality of evaluation target devices 3 are devices that the device evaluation device 1 evaluates, and include, for example, a fuel transfer device, a dry ash discharge chute valve, an ash treatment vacuum blower valve, a water supply tower replenishment water supply valve, and a waste water treatment device outlet valve.
  • the control device 4 is a device that controls a plurality of evaluation target devices 3, and when an event related to the control of the plurality of evaluation target devices 3 occurs, generates an event message indicating the occurred event and controls the communication line 5.
  • the data is sequentially transmitted to the device evaluation device 1 via the device.
  • the equipment and devices targeted by the device evaluation apparatus 1 of the present embodiment are not limited to these.
  • the event related to the control of the plurality of evaluation target devices 3 includes, for example, that the control device 4 or the like has issued an alarm related to each evaluation target device 3, and an instruction of the start / stop operation to each evaluation target device 3.
  • the event is, for example, an event corresponding to a change in ON or OFF (ON / OFF) of a predetermined control state of the evaluation target device 3.
  • the ON / OFF change of the control state in the present embodiment means, for example, a change from a predetermined first control state to a second control state such as opening / closing of a valve, start / stop of a device, or mode switching. It corresponds to the change from the second control state to the first control state.
  • the change in the control state is a change in the control signal from the control device 4 to the evaluation target device 3, a change in the operating state of the evaluation target device 3 according to the control signal from the control device 4, and the control device 4 monitors.
  • the change in the operating state of the evaluation target device 3 is included.
  • the device evaluation apparatus 1 evaluates the evaluation target device 3 based on an event that occurs in response to a change in ON or OFF of a predetermined control state of the evaluation target device 3, thereby, for example, setting an alarm. Even if the value does not reach the value and the alarm is not generated, if the on or off event signal changes from the number of times of the normal time (for example, last week), it may be listed as a change due to an abnormality. can do. That is, comparing the case where the event signal is not used and the case where the event signal is used, it is possible to increase the possibility of detecting the abnormality sign even before the alarm is generated. Note that the fact that an alarm has been issued (that an alarm has been issued) may or may not be included in the event.
  • the event message includes, for example, time information indicating the time when the event occurred and information indicating the event identification number that specifies the content of the event.
  • the content of the event is information indicating the evaluation target device 3 in which the event has occurred and the type of the event.
  • the event identification number is, for example, information that identifies the type of the event and the evaluation target device 3, the target facility 2, or the control device 4 in which the event has occurred.
  • the types of events are classified into major categories such as whether the event is an alarm, a start / stop instruction, a start / stop operation instruction, an adjustment operation instruction, or a sensor output fluctuation, and an alarm. If so, it includes a small classification such as what kind of alarm it is, and if it is a start / stop instruction, it is a start instruction, a stop instruction, an open instruction, a close instruction, or the like.
  • the event message may include, for example, data such as a character string indicating the content of the event, instead of the event identification number.
  • the control device 4 notifies the device evaluation device 1 of the occurrence of an event as follows, instead of generating an event message when an event occurs and sequentially transmitting it to the device evaluation device 1.
  • control device 4 has a function of recording the history in a predetermined file when a control signal is output to each device constituting the evaluation target device 3, and the control device 4 stores the file in which the history is recorded.
  • the event may be output to the device evaluation apparatus 1 and the device evaluation apparatus 1 may refer to the input file to evaluate the occurrence of the event.
  • FIG. 2 is a schematic block diagram showing an example of the functional configuration of the device evaluation apparatus 1 according to the first embodiment.
  • the device evaluation apparatus 1 according to the present embodiment is a computer or a computer system (a system including a computer and peripheral devices), includes a CPU (central processing unit), a storage device, an input / output device, a communication device, and the like, and is stored in the storage device. By executing the stored program, each function shown in FIG. 2 is configured from a combination of hardware and software.
  • the device evaluation apparatus 1 shown in FIG. 1 includes a message acquisition unit 11, an occurrence count calculation unit 12, a coefficient calculation unit 13, an information output unit 14, and an information determination unit as functional blocks including a combination of hardware and software.
  • a unit 15, a list output unit 16, and a storage unit 19 are provided.
  • the storage unit 19 includes an event message DB 191, a reception event message log 192, an operation log 193, and an analysis report DB 194.
  • the message acquisition unit 11 sequentially receives the event messages transmitted by the control device 4 and accumulates them in the received event message log 192.
  • the reception event message log 192 is a file that stores a plurality of sets in chronological order by associating the information indicating the occurrence time with the information indicating the event identification number.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing a configuration example of the reception event message log 192 shown in FIG.
  • the received event message log 192 may be composed of, for example, a plurality of files corresponding to the event identification numbers, and each file may store only the time information included in the event message.
  • the number-of-occurrence calculation unit 12 refers to, for example, the received event message log 192, and calculates the number of event occurrences of the evaluation target device 3 for a predetermined period for each event identification number.
  • the number of occurrences of an event of the evaluation target device 3 in a predetermined period is the same (identical) that has occurred in the predetermined period, for example, a predetermined period of one day, several days, one week, several weeks, one month, etc.
  • the occurrence count calculation unit 12 stores the calculation result of the event occurrence count in the event message DB 191 for each period.
  • 3 and 4 are schematic diagrams showing a configuration example of the event message DB 191 shown in FIG.
  • the event message DB 191 shown in FIG. 2 is a DB that stores the definition information of the event message and the information indicating the actual occurrence status, and is composed of, for example, a combination of the DB 191-1 shown in FIG. 3 and the DB 191-2 shown in FIG. can do.
  • the DB 191-1 shown in FIG. 3 is an example in which the predetermined period for calculating an event is one week. Further, the DB 191-1 shown in FIG. 3 shows an example of the value at any time point in the latest (last) week from June 24, 2018 to June 30, 2018.
  • the DB 191-1 shown in FIG. 3 stores information indicating the content of an event, the degree of importance, the event identification number of a similar device, the necessity of information output, the number of occurrences for each predetermined period, and the evaluation coefficient in association with the event identification number. To do. For example, the content of the event with the event identification number "E1001" is "fuel transfer device is operating ON”, the importance is “1”, the similar device event identification number is "E2001", and whether or not information output is required Is the key.
  • the number of occurrences of the event with the event identification number "E1001" from June 24, 2018 to June 30, 2018 is “19", from June 17, 2018 to June 23, 2018
  • the number of occurrences of the period is "8”
  • the number of occurrences of the period from June 10, 2018 to June 16, 2018 is "5"
  • the number of occurrences is “1”
  • the number of occurrences during the period from May 27, 2018 to June 2, 2018 is “0”.
  • the evaluation coefficient based on the number of occurrences of "8” is “2"
  • the evaluation coefficient based on the number of occurrences of "5" is “2”
  • the evaluation coefficient based on the number of occurrences of "1” is "5", the number of occurrences from June 3, 2018 to June 9, 2018 “1” and from May 27, 2018 to June 2, 2018
  • the degree of importance corresponds to the degree of attention required for the event, and can be set for each function of the evaluation target device 3 corresponding to the event, for example.
  • the function of the evaluation target device 3 is a role in the target facility 2, for example, in a thermal power generation facility, coal transportation, ash treatment, SCR (selective catalyst reduction), EP (electrostatic dust collection), FGD (flue gas desulfurization), drainage. Etc.
  • the importance is, for example, “1” for coal transportation, “2” for ash treatment, “3” for SCR, “4” for EP, “5” for FGD, “6” for drainage, and other than that. Can be set to "none” or the like.
  • the similar device event identification number is the event identification number of the event corresponding to the other evaluation target device 3 that is similar to the event. For example, when the occurrence status of the event with the event identification number “E1001” is changed, the past evaluation or response to the similar device event identification number “E2001” is referred (referenced), and the event with the event identification number “E1001” is referenced. It is possible to determine the evaluation and response.
  • the information output necessity is information indicating whether information output is required for each event for each similar device event identification number.
  • the information output necessity or non-necessity is set by the information output unit 14 or the information determination unit 15, which will be described later, as “necessary” indicating that information output is necessary or “not necessary” indicating that information output is not necessary.
  • information output necessity of each event of the event identification numbers “E1001” to “E1009” is set to “Required”.
  • the value of the information output necessity field is set by the information output unit 14 and the information determination unit 15. Which of the information output unit 14 and the information determination unit 15 sets the information output necessity to “necessary”? Can be set so that
  • the evaluation coefficient is an index serving as a reference when evaluating an event that has occurred in the present embodiment, and changes in the number of occurrences based on the number of occurrences in the first period and the number of occurrences in the second period. It is a value indicating the rate.
  • the first period and the second period are periods having the same or different lengths from each other, and the first period and the second period may be continuous or discontinuous with each other. Good.
  • the first period and the second period may be non-continuous, for example, March 1 to 7 may be set as a normal state, and September 5 to September 11 may be set as the evaluation period. May be this week.
  • first period and the second period may be, for example, one week each of two consecutive weeks (seven days each) or five days each of two consecutive weeks. Further, the first period and the second period may be, for example, two or more weeks and the following week, or may be several days and the following one day.
  • the number of occurrences of the first period and the number of occurrences of the second period may be the number of occurrences of an event (the number of occurrences of the event itself) occurring during the first period or the second period.
  • the number of occurrences of an event that occurred during the period 1 or the second period is converted to the number of occurrences of a predetermined unit period, and is used as the number of occurrences of an event (a value obtained by converting the number of occurrences of an event to the number of occurrences of a unit period). can do.
  • the first period is set to several weeks and the second period is set to one week, and the number of occurrences of the first period is set to the total number of occurrences of several weeks.
  • the value is converted to the average value per week. At that time, the average for several weeks may be a weighted average or the like in addition to the arithmetic average.
  • the weighted average value can be obtained by increasing the weight of the week close to the second period and decreasing the weight of the week far from the second period in the several weeks of the first period.
  • the second period is the evaluation target week
  • the first period is the week before the evaluation target week.
  • the number of occurrences related to the first period and the number of occurrences related to the second period are obtained by converting the number of events that occurred during the period (one week) into 30 days (the number of occurrences is the number of days elapsed during the period). Divided by and multiplied by 30).
  • the elapsed time of one week from the latest June 24, 2018 to June 30, 2018 is more than 0 hours and 7 days or less.
  • the evaluation coefficient is obtained by dividing the larger of the number of occurrences of the first period and the number of occurrences of the second period by the smaller of the number of occurrences of the first period and the number of occurrences of the second period. It can be calculated by By calculating the evaluation coefficient in this way, for example, a reference value related to the rate of change that is compared with the evaluation coefficient is set to 1 regardless of the magnitude relationship between the number of occurrences in the first period and the number of occurrences in the second period. It can be one value.
  • the evaluation coefficient is once calculated, for example, by the formula “(the number of occurrences of the previous week is converted to 30 days) / (the number of occurrences of this week is converted to 30 days)”, and when the evaluation coefficient is less than 1,
  • the 1 / (evaluation coefficient) ” can be the final evaluation coefficient. That is, when the once calculated evaluation coefficient is less than 1, the reciprocal of the once calculated evaluation coefficient can be used as the final evaluation coefficient. Further, when the once calculated evaluation coefficient is 1 or more, the once calculated evaluation coefficient is directly used as the final evaluation coefficient.
  • the evaluation coefficient is not a natural number, for example, a value obtained by rounding off the first decimal place can be used as the evaluation coefficient.
  • the evaluation coefficient in that case can be "9999", for example.
  • the evaluation coefficient is calculated only when at least one of the number of occurrences of the first period and the number of occurrences of the second period is equal to or greater than a predetermined value (“3” in this example). . That is, when both the number of occurrences in the first period and the number of occurrences in the second period are less than the predetermined value (“3” in this example), the evaluation coefficient is not calculated (excluded from the calculation target “ ⁇ ”). ).
  • the evaluation coefficient of this embodiment is calculated regardless of the occurrence frequency. Therefore, by using the evaluation coefficient of the present embodiment, even if the frequency of occurrence of an event corresponding to a normal operation is high, the user can easily grasp the tendency of the change of the event corresponding to an abnormal operation with a low occurrence frequency. You can
  • the DB 191-2 shown in FIG. 4 is a file that stores a plurality of sets of event identification numbers, equipment identification numbers, device identification numbers, and information indicating the contents of events in association with each other.
  • the equipment identification number is information for specifying the target equipment 2
  • the equipment identification number is information for specifying the evaluation target equipment 3. For example, by searching the DB 191-2 using the event identification number as a key, the target equipment 2, the evaluation target device 3, and the content of the event associated with the event identification number can be acquired.
  • the occurrence number calculation unit 12 refers to the reception event message log 192, for example, and identifies the event for the latest one week (one week from June 24, 2018 to June 30, 2018 in the example of FIG. 3).
  • the number of event message occurrences is calculated for each number and stored in the DB 191-1.
  • the value of the number of occurrences and the evaluation coefficient value for one week from June 24, 2018 to June 30, 2018 are not final values, but provisional values that change in real time. .
  • the coefficient calculation unit 13 also calculates the above-described evaluation coefficient. That is, the coefficient calculation unit 13 refers to the DB 191-1 shown in FIG. 3, and refers to FIG. 3 based on the number of occurrences of events in the first period and the number of occurrences of events in the second period. An evaluation coefficient indicating the rate of change in the number of occurrences described above is calculated.
  • the coefficient calculation unit 13 determines, for example, the larger of the number of occurrences related to the first period and the number of occurrences related to the second period as the number of occurrences related to the first period and the number of occurrences related to the second period.
  • the evaluation coefficient is calculated by dividing by the smaller one.
  • the coefficient calculation unit 13 stores the calculated evaluation coefficient in the DB 191-1 shown in FIG.
  • the first period and the second period are the same period as the period calculated by the occurrence number calculation unit 12.
  • the coefficient calculation unit 13 sets the evaluation coefficient calculation target to at least one of the number of occurrences of events in the first period and the number of occurrences of events in the second period. It is limited to those that are equal to or more than a predetermined value (in this example, “3” or more). That is, the coefficient calculation unit 13 does not calculate the evaluation coefficient when both the number of occurrences of the first period and the number of occurrences of the second period are less than a predetermined value (“3” in this example) (calculation target). Outside "-").
  • the coefficient calculation unit 13 does not set the evaluation coefficient to be excluded, and the information output unit 14 and the information determination unit 15 described later determine whether to output information based on the evaluation coefficient and the number of occurrences. May be.
  • the information output unit 14 also outputs predetermined information when the evaluation coefficient calculated by the coefficient calculation unit 13 exceeds a predetermined value (hereinafter, referred to as a threshold).
  • the information output unit 14 may output information when any of the evaluation coefficients of the latest plurality of evaluation periods exceeds the threshold value. Further, the information output unit 14 may exclude the evaluation coefficient whose number of occurrences does not satisfy the predetermined condition from the target for outputting information.
  • the information output unit 14 outputs the list as information together with other events whose evaluation coefficient exceeds the threshold value from the list output unit 16, for example. In this case, the information output unit 14 refers to the DB 191-1 shown in FIG.
  • the list output unit 16 makes a list of each event for which the information output necessity is set as “necessary” in the DB 191-1 shown in FIG. 3, and displays the list on the screen of a predetermined display device or online.
  • the output is performed in an electronic medium, a paper medium, or an electronic mail, a social networking service, or the like to a terminal used by the user.
  • the information output unit 14 determines whether the information output is necessary or not when the evaluation coefficient calculated by the coefficient calculation unit 13 exceeds the threshold “2” in any of the latest four evaluation periods. It is set to ".
  • the information output unit 14 When the evaluation coefficient calculated by the coefficient calculation unit 13 exceeds the threshold value, the information output unit 14 outputs information indicating that the evaluation coefficient exceeds the threshold value without passing through the list output unit 16. For example, it is displayed on the screen of a predetermined display device, is output as an acoustic signal, is output by operating a lighting device, is output online or in an electronic medium, is output using a paper medium, or is an electronic device. You may output to the terminal which a user uses using mail, a social networking service, etc.
  • the information determination unit 15 determines that the same event occurs. Whether to output predetermined information is determined based on the operation log data when the number of occurrences becomes zero. Note that the information determination unit 15 may not determine whether or not to output information, for example, in a period in which the evaluation coefficient is “-” that is not the target, even if one of the numbers of occurrences is zero. it can. That is, in the example shown in FIG. 3, when the evaluation coefficient is “9999”, the information determination unit 15 determines whether to output information based on the operation log data.
  • the operation log data is data stored in the operation log 193 shown in FIG.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing a configuration example of the operation log 193 shown in FIG.
  • the operation log 193 illustrated in FIG. 6 is a file that stores a plurality of sets in which event occurrence times, event identification numbers, evaluation coefficients, information output necessity, and operation information are associated with each other.
  • the driving information is information indicating the content of the countermeasure when some countermeasure is taken after the event occurs.
  • the operation information includes, for example, information indicating the contents of the adjustment work and the maintenance work performed.
  • the driving information may be blank.
  • the operation information is stored automatically or manually based on the content stored in a log file of adjustment work or maintenance work (not shown), for example.
  • the information determination unit 15 uses the same event identification number and the evaluation coefficient of “9999” as a key.
  • the information output necessity of the data is “necessary”, or the fact that the work or the like is performed is stored in the operation information. If so, it is determined to output information, and the information output necessity of the event is set to “necessary” in the DB 191-1.
  • the list output unit 16 outputs a list of events, which is sorted based on the importance and evaluation coefficient of the evaluation target device 3 related to the event, with reference to the DB 191-1 shown in FIG.
  • the list output unit 16 first extracts from the DB 191-1 shown in FIG. 3 an event for which the information output necessity is set to “necessary”. Next, the list output unit 16 arranges the extracted events in descending order of importance. Further, the list output unit 16 arranges a plurality of events having the same importance in descending order of evaluation coefficient.
  • the list output unit 16 arranges a plurality of events having the same importance in descending order of evaluation coefficient, for example, the sum of evaluation coefficients of a plurality of periods.
  • the events are arranged in descending order of the value (average value).
  • the list output unit 16 can output the list of events in association with the information indicating the content of the evaluation based on the evaluation coefficient for each evaluation target device 3.
  • the list output unit 16 outputs the list of events to the analysis report DB 194, and also displays the list on the screen of a predetermined display device, online or electronic medium output, paper medium output, or email. Or output to the terminal used by the user using social networking services or the like.
  • FIGS. 7 and 8 are schematic diagrams showing an example of data showing a list of events stored in the analysis report DB 194 by the list output unit 16 based on the DB 191-1 shown in FIG.
  • the events with numbers (hereinafter referred to as event numbers) “1” to “9” illustrated in FIGS. 7 and 8 correspond to the event identification numbers “E1001” to “E1009” illustrated in FIG.
  • FIG. 8 shows the contents of the evaluation for each event of the event numbers “1” to “9” shown in FIG. 7.
  • the analysis report DB 194 stores data indicating a list of a plurality of events from the past to the present time output by the list output unit 16.
  • the 7 and 8 includes the content of the event, the number of occurrences in each evaluation period and the evaluation coefficient, and the data indicating the content of the evaluation in association with the event number of “1” to “9”.
  • the event having the event number “1” corresponds to the event having the event identification number “E1001” in the DB 191-1 shown in FIG. 3, and as shown in FIG. 7, the content of the event is “fuel transfer device in operation. “ON”, the evaluation coefficient from May 27 to June 9 is “Not applicable”, the evaluation coefficient from June 3 to June 16 is “5”, from June 10 The evaluation coefficient up to June 23 is "2”, and the evaluation coefficient from June 17 to June 30 is "2".
  • non-target indicates that the evaluation coefficient is “-” that is not a target for calculation.
  • the evaluation content of the event having the event number “1” is “presumed to be a cleaning operation”.
  • the evaluation content of the event with the event number “2” is "It is presumed that the operation is due to dry ash payout.”
  • the content of the evaluation of the event number “1” “It is presumed to be a cleaning operation.” Is determined by, for example, the list output unit 16 extracting past evaluations of the same kind from the analysis report DB 194 and automatically selecting them.
  • the operator of the device evaluation apparatus 1 can select and decide from a plurality of predetermined templates.
  • the list output unit 16 determines from the analysis report DB 194 that the evaluation coefficient of the event having the event identification number “E1001” or the similar device event identification number “E2001” is “not applicable” ⁇ “5” ⁇ “2” ⁇ “2”.
  • the content of the past evaluation set is selected, and the content of the evaluation of the event is determined.
  • the list output unit 16 extracts past evaluations of the same type from the operation log 193 and automatically selects them.
  • the operator of the device evaluation apparatus 1 can select and determine from a plurality of predetermined templates.
  • the list output unit 16 evaluates the event from the operation log 193 based on the content of the operation information set when the event identification number is “E1002” and the evaluation coefficient of the event is “9999” for four consecutive weeks. Determine the contents of.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an operation example of the device evaluation apparatus 1 according to the first embodiment.
  • the process shown in FIG. 9 is repeatedly executed, for example, in a cycle of 1 minute to several tens of minutes.
  • the information determination unit 15 determines whether to output the information based on the operation log data only when the evaluation coefficient is “9999” in the example illustrated in FIG. Further, before the processing shown in FIG. 9 is started, all the information output necessity of the DB 191-1 shown in FIG. 3 is set to “No”.
  • the number-of-occurrence calculation unit 12 first selects an unprocessed event identification number to be processed from the DB 191-1 (step S11).
  • the occurrence count calculation unit 12 selects the event identification number “E1001” from the DB 191-1 shown in FIG. 3, for example.
  • the number-of-occurrence calculation unit 12 refers to the received event message log 192, and when an uncounted event message is received from the control device 4, calculates the number of event occurrences in the current period (latest period). , DB191-1 values are updated (step S12). In step S12, for example, if an event message with a new identification number “E1001” that has not been included in the received event message log 192 shown in FIG. 5 is stored, the occurrence count calculation unit 12 causes the DB 191 shown in FIG. Update the number of occurrences during the period from June 24, 2018 to June 30, 2018, which is the latest evaluation period of -1.
  • the coefficient calculation unit 13 calculates an evaluation coefficient indicating the rate of change in the number of occurrences based on the number of occurrences in the previous period and the number of occurrences in the current period (step S13).
  • the coefficient calculation unit 13 determines, for example, that the event identification number "E1001" is “8” and the number of occurrences "8” in the period from June 17, 2018 to June 23, 2018 and from June 24, 2018 to 2018. Based on the number of occurrences during the period up to June 30th, "19", the evaluation coefficient showing the rate of change in the number of occurrences during the period from June 24, 2018 to June 30, 2018 is calculated as "2". To do.
  • step S14 the information output unit 14 determines whether or not the evaluation coefficient exceeds the threshold value during the predetermined evaluation period.
  • the information output unit 14 selects one of the four during the four periods from May 27, 2018 to June 23, 2018 of the event identification number "E1001" of the DB 191-1 shown in FIG. 3, for example. It is determined whether the evaluation coefficient exceeds the threshold “2” (whether it is “3” or more), and in this case, the evaluation coefficient “5” from June 10, 2018 to June 16, 2018. Exceeds the threshold value “2”, it is determined to have exceeded.
  • step S14 When it is determined in step S14 that the evaluation coefficient exceeds the threshold value (step S14: YES), the information output unit 14 is set to output information about the event (step S15). In step S15, the information output unit 14 sets the information output necessity of the event identification number “E1001” of the DB 191-1 shown in FIG. 3 to “necessary”, for example.
  • step S14 determines whether the evaluation coefficient does not exceed the threshold value (step S14: NO), or after the information output unit 14 is set to output information in step S15
  • the information determination unit 15 determines whether either the number of occurrences in the previous period or the number of occurrences in the current period is "0" (step S16).
  • step S16 the information output unit 14 has, for example, in the DB 191-1 shown in FIG. 3, for the event identification number “E1001”, there is no period in which the evaluation coefficient is “9999” and one of the occurrence counts is “0”. Therefore, it is determined that one of the numbers of occurrences is not "0" (step S16: NO).
  • step S16 determines in step S16 that either the number of occurrences in the previous period or the number of occurrences in the current period is not “0” (step S16: NO), or the information determination unit 15 performs the process in step S17.
  • the number-of-occurrence calculation unit 12 determines whether all the event identification numbers in the DB 191-1 have been processed (step S18).
  • step S18 the occurrence count calculation unit 12 selects an unprocessed event identification number to be processed from the DB 191-1 (step S11). In this case, it is assumed that, for example, the occurrence number calculation unit 12 selects the event identification number “E1002” from the DB 191-1 shown in FIG. 3 in step S11.
  • the number-of-occurrence calculation unit 12 refers to the received event message log 192, and when an uncounted event message is received from the control device 4, calculates the number of event occurrences in the current period and stores the number of events in the DB 191-1. The value is updated (step S12). In step S12, if the occurrence count calculation unit 12 stores, for example, an event message with a new identification number “E1002” that has not been included in the received event message log 192 illustrated in FIG. 5, the DB 191 illustrated in FIG. Update the number of occurrences during the period from June 24, 2018 to June 30, 2018, which is the latest evaluation period of -1.
  • the coefficient calculation unit 13 calculates an evaluation coefficient indicating the change rate of the number of occurrences based on the number of occurrences in the previous period and the number of occurrences in the current period (step S13).
  • the coefficient calculation unit 13 causes the event identification number “E1002” to be “31” for the number of occurrences from June 17, 2018 to June 23, 2018 and June 24, 2018 to June 6, 2018.
  • the evaluation coefficient indicating the change rate of the number of occurrences during the period from June 24, 2018 to June 30, 2018 is calculated as “9999”.
  • step S14 the information output unit 14 determines whether or not the evaluation coefficient exceeds the threshold value during the predetermined evaluation period.
  • the information output unit 14 determines whether any one of the evaluation coefficients during the four periods from May 27, 2018 to June 23, 2018 of the event identification number "E1002" of the DB 191-1 shown in FIG. Has exceeded the threshold value "2". In this case, since all the evaluation coefficients "9999" have exceeded the threshold value "2", it is determined that they have exceeded.
  • step S14 When it is determined in step S14 that the evaluation coefficient exceeds the threshold value (step S14: YES), the information output unit 14 is set to output information about the event (step S15). In step S15, the information output unit 14 sets the information output necessity of the event identification number “E1002” of the DB 191-1 shown in FIG. 3 to “necessary”, for example.
  • step S14 determines whether either the number of occurrences in the previous period or the number of occurrences in the current period is "0" (step S16).
  • step S16 the information determination unit 15 determines, for example, in the DB 191-1 shown in FIG. 3 that the event identification number “E1002” has an evaluation coefficient of “9999” and the number of occurrences of either one is “0” for four periods. Since it is all, it is determined that one of the numbers of occurrences is "0" (step S16: YES).
  • step S16 When either one of the number of occurrences in the previous period and the number of occurrences in the current period is “0” (step S16: YES), the information determination unit 15 performs the operation stored in the operation log 193 as described above. Based on the log data, it is determined whether to output information (step S17).
  • step S16 determines in step S16 that either the number of occurrences in the previous period or the number of occurrences in the current period is not “0” (step S16: NO), or the information determination unit 15 performs the process in step S17.
  • the number-of-occurrence calculation unit 12 determines whether all the event identification numbers in the DB 191-1 have been processed (step S18).
  • step S18 the occurrence number calculation unit 12 selects an unprocessed event identification number of the processing target from the DB 191-1 (step S11).
  • step S18: YES the list output unit 16 evaluates the importance of the event of each event identification number set to output information.
  • a list of events sorted based on the coefficient is output (step S19).
  • step S19 the list output unit 16 outputs the lists shown in FIGS. 7 and 8, for example, as described above.
  • the process shown in FIG. 9 ends.
  • the number-of-occurrence calculation unit 12 calculates the number of event occurrences of the evaluation target device 3 in the first period and the second period, and the coefficient calculation unit 13 determines the first number.
  • An evaluation coefficient indicating the rate of change in the number of occurrences is calculated based on the number of occurrences in the period and the number of occurrences in the second period.
  • the respective units included in the device evaluation apparatus 1 shown in FIG. 2 can be integrated or separated as appropriate.
  • some or all of the number-of-occurrence calculation unit 12, the coefficient calculation unit 13, the information output unit 14, and the information determination unit 15 may be integrated, or the storage unit 19 may be divided into a plurality of parts via a network, or 2 It can be configured by overlapping.
  • FIG. 10 is a schematic block diagram showing the configuration of a computer according to at least one embodiment.
  • the computer 90 includes a processor 91, a main memory 92, a storage 93, and an interface 94.
  • the device evaluation apparatus 1 described above is implemented in the computer 90.
  • the operation of each processing unit described above is stored in the storage 93 in the form of a program.
  • the processor 91 reads out the program from the storage 93, expands it in the main memory 92, and executes the above processing in accordance with the program. Further, the processor 91 reserves a storage area corresponding to each storage unit described above in the main memory 92 according to the program.
  • the program may be for realizing a part of the functions that the computer 90 exhibits.
  • the program may exert its function by a combination with another program already stored in the storage, or a combination with another program installed in another device.
  • the computer may include a custom LSI (Large Scale Integrated Circuit) such as a PLD (Programmable Logic Device) in addition to or instead of the above configuration.
  • PLD Programmable Logic Device
  • Examples of the PLD include PAL (Programmable Array Logic), GAL (Generic Array Logic), CPLD (Complex Programmable Logic Device), and FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • some or all of the functions implemented by the processor may be implemented by the integrated circuit.
  • Examples of the storage 93 are HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), magnetic disk, magneto-optical disk, CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), DVD-ROM (Digital Versatile Disc Read Only Memory) , Semiconductor memory, and the like.
  • the storage 93 may be an internal medium directly connected to the bus of the computer 90 or an external medium connected to the computer 90 via the interface 94 or a communication line. Further, when this program is distributed to the computer 90 via a communication line, the computer 90 that has received the distribution may expand the program in the main memory 92 and execute the above processing.
  • storage 93 is a non-transitory tangible storage medium.
  • the device evaluation apparatus evaluates events that have occurred using an evaluation coefficient that indicates the rate of change in the number of occurrences, thus preventing events that correspond to abnormal operations from being buried in events that correspond to normal operations that occur frequently. can do.
  • Equipment Evaluation Device 1 Equipment Evaluation Device 2 Target Equipment 3 Evaluation Target Equipment 4 Control Device 5 Communication Line 10 Equipment Evaluation System 11 Message Acquisition Unit 12 Occurrence Count Calculation Unit 13 Coefficient Calculation Unit 14 Information Output Unit 15 Information Judgment Unit 16 List Output Unit 19 Storage Unit 191 Event message DB 191-1, 191-2 DB 192 Received event message log 193 Operation log 194 Analysis report DB

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Abstract

第１の実施形態の機器評価装置は、第１の期間および第２の期間に係る評価対象機器のイベントの発生回数を算出する発生回数算出部と、前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数とに基づいて、発生回数の変化率を示す評価係数を算出する係数算出部と、を備える。

Description

機器評価装置、機器評価方法およびプログラム
　本発明は、機器評価装置、機器評価方法およびプログラムに関する。
　本願は、２０１８年１０月１２日に日本に出願された特願２０１８－１９３３９０号について優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　特許文献１は、発電プラント等の装置の運転状況を分析し、分析した結果を利用者に提示するシステム（運転状況分析装置）を開示する。特許文献１に記載されている運転状況分析装置は、情報収集部と、情報分析部と、情報提示部を備える。情報収集部は、複数の機器（ガスタービン、蒸気タービン、ポンプ、ファン、モータ、弁設備等）を含む装置の運転中に発生したイベント情報を収集する。情報分析部は、収集されたイベント情報を整理して装置の運転状態の変化に基づいて区切られる期間ごとに装置の運転状況の評価に用いる指標値を生成して蓄積する。ここで、イベント情報は、各機器に係る警報、発停動作（ポンプやモータ、ファン等の発動指示や停止指示、弁設備の開指示や閉指示）等が発生したことを示す情報である。また、指標値は、警報の頻度、警報の発生および復帰の順序、発停の頻度、発停の順序等である。そして、情報提示部は、情報分析部に蓄積された指標値を利用者に提示する。この情報提示部は、例えば、利用者が任意で区切った期間における機器の発停頻度の上位３０種類を示す情報を提示する。
特開２０１８－１８２３３号公報
　特許文献１に記載されている運転状況分析装置によれば、例えば、利用者が任意に指定した期間において、複数の機器のいずれで発停動作が多く行われたかを利用者が容易に把握することができる。しかしながら、特許文献１に記載されている運転状況分析装置では、分析対象である機器の構成によっては次のような課題が生じるおそれがある。すなわち、例えば分析対象である複数の機器がタイマーで１分間に１回、正常に発停動作を行い、かつイベント情報が発生されるような場合、発停頻度の多い順にイベント情報を並べると、正常動作に対応するイベント情報が上位を占め、異常動作に対応するイベント情報が埋もれてしまうという課題が生じるおそれがあった。
　本発明の目的は、上述した課題を解決する機器評価装置、機器評価方法およびプログラムを提供することにある。
　本発明の第１の態様によれば、機器評価装置は、第１の期間および第２の期間に係る評価対象機器のイベントの発生回数を算出する発生回数算出部と、前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数とに基づいて、発生回数の変化率を示す評価係数を算出する係数算出部と、を備える。
　本発明の第２の態様によれば、第１態様に係る機器評価装置において、前記イベントが、前記評価対象機器の制御状態のオンまたはオフの変化に対応する事象であってよい。
　本発明の第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る機器評価装置が、前記評価係数が所定値を超えた場合に所定の情報を出力する情報出力部を備えるものであってよい。
　本発明の第４の態様によれば、第１から第３の何れかの態様に係る機器評価装置において、前記係数算出部は、前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数のうち大きい方を、前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数のうち小さい方で除算することで、前記評価係数を算出するものであってよい。
　本発明の第５の態様によれば、第１から第４の何れかの態様に係る機器評価装置において、前記第１の期間および前記第２の期間は、所定の周期に係る連続する２つの期間であるものであってよい。
　本発明の第６の態様によれば、第３の態様に係る機器評価装置が、前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数の一方がゼロである場合、同じイベントにおいて前記発生回数がゼロになったときの運転ログデータに基づいて、前記所定の情報を出力するか否かを決定する情報判定部を備えるものであってよい。
　本発明の第７の態様によれば、第１から第６の何れかの態様に係る機器評価装置が、前記イベントに係る機器の重要度と前記評価係数とに基づいてソートした、前記イベントの一覧を出力するリスト出力部を備えるものであってよい。
　本発明の第８の態様によれば、機器評価方法は、第１の期間および第２の期間に係る評価対象機器のイベントの発生回数を算出するステップと、前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数とに基づいて、発生回数の変化率を示す評価係数を算出するステップと、を備える。
　本発明の第９の態様に係るプログラムは、コンピュータに、第１の期間および第２の期間に係る評価対象機器のイベントの発生回数を算出するステップと、前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数とに基づいて、発生回数の変化率を示す評価係数を算出するステップと、を実行させる。
　上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、発生回数の変化率を示す評価係数を用いて発生したイベントを評価することができるので、異常動作に対応するイベントが発生頻度の多い正常動作に対応するイベントに埋もれてしまうことを防止することができる。
図１は、第１の実施形態に係る機器評価システムの概略図である。 図１に示す機器評価装置１の機能的構成の一例を示す概略ブロック図である。 図２に示すイベントメッセージＤＢ（データベース）１９１の構成例を示す模式図である。 図２に示すイベントメッセージＤＢ１９１の構成例を示す模式図である。 図２に示す受信イベントメッセージログ１９２の構成例を示す模式図である。 図２に示す運転ログ１９３の構成例を示す模式図である。 図２に示す解析リポートＤＢ１９４に記録されるレポートの例を示す模式図である。 図２に示す解析リポートＤＢ１９４に記録されるレポートの例を示す模式図である。 図１に示す機器評価装置１の動作例を示すフローチャートである。 図１０は、第１の実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
　以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。なお、各図において同一または対応する構成には同一の符号をつけて、適宜説明を省略する。
〈第１の実施形態〉
　図１は、第１の実施形態に係る機器評価システムの概略図である。
　図１に示す機器評価システム１０は、機器評価装置１と、対象設備２と、通信回線５とを備える。
　対象設備２は、複数の評価対象機器３と、制御装置４とを備える。対象設備２は、機器評価装置１が評価対象とする複数の評価対象機器３を備える設備であり、例えば火力発電設備等の設備である。
　複数の評価対象機器３は、機器評価装置１が評価対象とする機器であり、例えば、燃料移送装置、乾灰排出シュート弁、灰処理真空ブロア弁、給水塔補給給水弁、排水処理装置出口弁、ＢＦＰ（ボイラ給水ポンプ）ミニフロー弁、排水ピットポンプ等の機器である。
　制御装置４は、複数の評価対象機器３を制御する装置であり、複数の評価対象機器３の制御に係るイベントが発生した場合に、発生したイベントを示すイベントメッセージを生成し、通信回線５を介して機器評価装置１へ順次、送信する。
　なお、本実施形態の機器評価装置１が対象とする設備や機器はこれらに限定されない。
　また、複数の評価対象機器３の制御に係るイベントとは、例えば、制御装置４等が、各評価対象機器３に係る警報を発したこと、各評価対象機器３に対して発停動作の指示（発停指示という）（ポンプやモータ、ファン等の発動指示（運転指示）や停止指示、弁設備の開指示や閉指示）を出力したこと、運転員（オペレータ）や保守員等が発停操作や調整操作をしたこと等である。また、本実施形態においてイベントは、例えば、評価対象機器３の所定の制御状態のオンまたはオフ（ＯＮ／ＯＦＦ）の変化に対応する事象である。ここで、本実施形態における制御状態のオンまたはオフの変化とは、例えば、弁の開閉、機器の発停またはモード切替など、所定の第１の制御状態から第２の制御状態への変化または第２の制御状態から第１の制御状態への変化に対応する。本実施形態において制御状態の変化は、制御装置４から評価対象機器３への制御信号の変化、制御装置４からの制御信号に応じた評価対象機器３の動作状態の変化、制御装置４が監視している評価対象機器３の動作状態変化等を含む。
　本実施形態では、機器評価装置１が、評価対象機器３の所定の制御状態のオンまたはオフの変化に応じて発生されるイベントに基づいて評価対象機器３を評価することで、例えば、アラーム設定値まではいかず、アラームが発生していない運転中であっても、オンまたはオフのイベント信号が通常（例えば先週）時の回数と変化していれば、異常による変化の可能性ありとリストアップすることができる。つまり、イベント信号を用いない場合とイベント信号を用いる場合を比較すると、アラームが発生する前においても異常予兆を検知できる可能性を高めることができる。なお、警報が発さられたこと（アラームが発せられたこと）は、イベントに含ませてもよいし、含ませなくてもよい。警報が発さられたこと（アラームが発せられたこと）をイベントに含ませる場合には、例えば、オンまたはオフのイベントとは別に、「〇〇アラーム」のようにアラーム自体をイベントの１つとしてアラームの回数のみをカウントするようにしてもよい。
　イベントメッセージは、例えば、イベントの発生時刻を示す時刻情報と、イベントの内容を特定するイベント識別番号を示す情報を含む。イベントの内容とは、イベントが発生した評価対象機器３と、イベントの種類を表す情報である。イベント識別番号は、例えば、イベントの種類と、イベントが発生した評価対象機器３や対象設備２あるいは制御装置４を特定する情報である。なお、イベントの種類は、イベントが、例えば、警報なのか、発停指示なのか、発停操作の指示なのか、調整操作の指示なのか、センサの出力変動なのか等の大きな分類と、警報であればどういう警報なのか、発停指示であれば発動指示、停止指示、開指示、閉指示等のどれなのかという小さな分類を含む。ただし、イベントメッセージは、例えば、イベント識別番号に代えて、イベントの内容を示す文字列等のデータを含んでいてもよい。
　なお、制御装置４は、イベントが発生した場合にイベントメッセージを生成して、機器評価装置１へ順次、送信することに代えて、次のようにイベントの発生を機器評価装置１へ通知してもよい。すなわち、制御装置４は、例えば、評価対象機器３を構成する各機器へ制御信号を出力した場合にその履歴を所定のファイルに記録する機能を備え、制御装置４がその履歴を記録したファイルを機器評価装置１へ出力し、機器評価装置１が入力されたファイルを参照してイベントの発生を評価してもよい。
　図２は、第１の実施形態に係る機器評価装置１の機能的構成の一例を示す概略ブロック図である。本実施形態の機器評価装置１は、コンピュータまたはコンピュータシステム（コンピュータと周辺機器からなるシステム）であり、ＣＰＵ（中央処理装置）、記憶装置、入出力装置、通信装置等を備え、記憶装置に記憶されているプログラムを実行することで、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせから図２に示す各機能を構成する。図１に示す機器評価装置１は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせからなる機能的ブロックとして、メッセージ取得部１１と、発生回数算出部１２と、係数算出部１３と、情報出力部１４と、情報判定部１５と、リスト出力部１６と、記憶部１９を備える。記憶部１９は、イベントメッセージＤＢ１９１と、受信イベントメッセージログ１９２と、運転ログ１９３と、解析リポートＤＢ１９４を含む。
　メッセージ取得部１１は、制御装置４が送信したイベントメッセージを順次、受信し、受信イベントメッセージログ１９２に蓄積する。
　受信イベントメッセージログ１９２は、図５に示すように、発生時刻を示す情報とイベント識別番号を示す情報を対応づけて、時系列で複数組、記憶するファイルである。図５は、図２に示す受信イベントメッセージログ１９２の構成例を示す模式図である。なお、受信イベントメッセージログ１９２は、例えば、各イベント識別番号に対応した複数のファイルから構成し、各ファイルにイベントメッセージが含む時刻情報のみを記憶させるようにしてもよい。
　発生回数算出部１２は、例えば、受信イベントメッセージログ１９２を参照し、所定の期間に係る評価対象機器３のイベントの発生回数をイベント識別番号毎に算出する。所定の期間に係る評価対象機器３のイベントの発生回数とは、所定の期間を例えば１日、数日間、１週間、数週間、一月間等としてその所定の期間中に発生した同一の（同一イベント識別番号の）イベントの発生回数である。発生回数算出部１２は、イベントの発生回数の算出結果を期間毎にイベントメッセージＤＢ１９１に記憶する。
　図３および図４は、図２に示すイベントメッセージＤＢ１９１の構成例を示す模式図である。図２に示すイベントメッセージＤＢ１９１は、イベントメッセージの定義情報と実際の発生状況を示す情報を格納するＤＢであり、例えば、図３に示すＤＢ１９１－１と図４に示すＤＢ１９１－２の組み合わせから構成することができる。図３に示すＤＢ１９１－１は、イベントを算出する所定の期間が１週間である場合の例である。また、図３に示すＤＢ１９１－１は、最新（最後）の週である２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの期間のいずれかの時点での値の例を示す。
　図３に示すＤＢ１９１－１は、イベント識別番号に対応づけて、イベントの内容、重要度、類似機器イベント識別番号、情報出力要否、所定の期間毎の発生回数と評価係数を示す情報を記憶する。例えば、イベント識別番号が「Ｅ１００１」のイベントの内容は「燃料移送装置　運転中　ＯＮ」であり、重要度は「１」であり、類似機器イベント識別番号は「Ｅ２００１」であり、情報出力要否が「要」である。イベント識別番号が「Ｅ１００１」のイベントの、２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの期間の発生回数が「１９」、２０１８年６月１７日から２０１８年６月２３日までの期間の発生回数が「８」、２０１８年６月１０日から２０１８年６月１６日までの期間の発生回数が「５」、２０１８年６月３日から２０１８年６月９日までの期間の発生回数が「１」、２０１８年５月２７日から２０１８年６月２日までの期間の発生回数が「０」である。また、イベント識別番号が「Ｅ１００１」のイベントの、２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの期間の発生回数「１９」と２０１８年６月１７日から２０１８年６月２３日までの発生回数「８」に基づく評価係数が「２」、２０１８年６月１７日から２０１８年６月２３日までの発生回数「８」と２０１８年６月１０日から２０１８年６月１６日までの発生回数「５」に基づく評価係数が「２」、２０１８年６月１０日から２０１８年６月１６日までの発生回数「５」と２０１８年６月３日から２０１８年６月９日までの発生回数「１」に基づく評価係数が「５」、２０１８年６月３日から２０１８年６月９日までの発生回数「１」と２０１８年５月２７日から２０１８年６月２日までの発生回数「０」に基づく評価係数が「－」（評価係数の対象外であることを示す。）である。
　図３に示す例において、重要度は、「１」が最も高く、「２」から「６」の順に低くなる指標である。また、空白の場合（設定がない場合）、重要度は最も低い。重要度は、当該イベントに対する注目の必要度に対応し、例えば、当該イベントが対応する評価対象機器３の機能毎に設定することができる。評価対象機器３の機能とは対象設備２における役割であり、例えば火力発電設備では、運炭、灰処理、ＳＣＲ（選択触媒還元）、ＥＰ（電気集塵）、ＦＧＤ（排煙脱硫）、排水等に分類することができる。また、この場合、重要度は、例えば、運炭を「１」、灰処理を「２」、ＳＣＲを「３」、ＥＰを「４」、ＦＧＤ「５」、排水を「６」、それ以外を「なし」等と設定することができる。
　また、類似機器イベント識別番号は、当該イベントに類似する他の評価対象機器３に対応するイベントのイベント識別番号である。例えば、イベント識別番号「Ｅ１００１」のイベントの発生状況が変化した場合に、類似機器イベント識別番号「Ｅ２００１」に対する過去の評価や対応を参考（参照）して、イベント識別番号「Ｅ１００１」のイベントに対する評価や対応を決定することができる。
　情報出力要否は、類似機器イベント識別番号毎に各イベントについて情報出力が必要か否かを表す情報である。情報出力要否には、情報出力が必要である旨の「要」または必要ではない旨の「否」が、後述する情報出力部１４や情報判定部１５によって設定される。図３に示す例では、イベント識別番号「Ｅ１００１」～「Ｅ１００９」の各イベントの情報出力要否はすべて「要」に設定されている。なお、情報出力要否のフィールドの値は、情報出力部１４および情報判定部１５によって設定されるが、情報出力部１４または情報判定部１５のどちらが情報出力要否を「要」に設定したのかが分かるような値としておくことができる。
　また、評価係数は、本実施形態において発生したイベントを評価する際に基準となる指標であり、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数とに基づいて発生回数の変化率を示す値である。ここで、第１の期間と第２の期間は、互いに同一または異なる長さの期間であり、第１の期間と第２の期間は互いに連続していてもよいし、不連続であってもよい。例えば、第１の期間と第２の期間は、連続せずに、例えば３月１～７日を正常状態として、９月５日～９月１１日を評価期間としてもよいし、連続する前週と今週にしてもよい。また、第１の期間と第２の期間は、例えば、連続する２週間の各１週間（各７日間）としたり、連続する２週間中の各５日間としたりすることができる。また、第１の期間と第２の期間は、例えば、２以上の週とそれに続く１週間としたり、数日間とそれに続く１日としたりすることができる。また、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数は、第１の期間中または第２の期間中に発生したイベントの発生回数（イベントの発生回数そのもの）としたり、第１の期間中または第２の期間中に発生したイベントの発生回数を所定の単位期間の発生回数に換算したイベントの発生回数（イベントの発生回数を単位期間の発生回数に換算した値）としたりすることができる。
　なお、所定の単位期間の発生回数に換算する場合、例えば、第１の期間を数週間、第２の期間を１週間として、第１の期間の発生回数を、数週間の発生回数の合計を１週間当たりの平均値に換算した値とする。その際、数週間の平均は、相加平均のほか、加重平均等としてもよい。例えば、第１の期間の数週間のうち、第２の期間に近い週の重みを大きくし、第２の期間に遠い週の重みを小さくして、加重平均値を求めることができる。
　例えば、図３の例では第２の期間を評価対象の週とし、第１の期間を評価対象の週の前の週としている。また、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数は、当該期間中（１週間中）に発生したイベントの回数を３０日換算したもの（発生回数を期間中の経過日数で除して３０を乗じた値）としている。図３の例では、最新の２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの１週間の経過時間は０時間より大きく７日間以下である。
　評価係数は、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数のうち大きい方を、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数のうち小さい方で除算することで算出することができる。このように評価係数を算出することで、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数の大小関係に関わらず、例えば評価係数と比較される変化率に係る基準値を１つの値とすることができる。評価係数は、例えば、式「（前週の発生回数を３０日換算したもの）／（今週の発生回数を３０日換算したもの）」で一旦算出し、さらに、評価係数が１未満の場合は「１／（評価係数）」を最終的な評価係数とすることができる。すなわち、一旦算出した評価係数が１未満の場合、一旦算出した評価係数の逆数を最終的な評価係数とすることができる。また、一旦算出した評価係数が１以上の場合、一旦算出した評価係数をそのまま最終的な評価係数とする。また、評価係数が自然数ではない場合、例えば小数点第１位を四捨五入した値を評価係数とすることができる。また、前週と今週の各イベント発生回数の一方が「０」の場合、除算結果は無限大となるが、その場合の評価係数は例えば「９９９９」とすることができる。
　また、本実施形態では、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数の少なくとも一方が所定値（本例では「３」）以上である場合にのみ評価係数が算出される。すなわち、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数の両方が所定値（本例では「３」）未満の場合、評価係数は算出されない（算出対象外「－」とされる）。
　本実施形態の評価係数は発生頻度によらず算出される。したがって、本実施形態の評価係数を用いることで、正常動作に対応するイベントの発生頻度が大きい場合でも、発生頻度が小さい異常動作に対応するイベントの変化の傾向を利用者は容易に把握することができる。
　また、図４に示すＤＢ１９１－２は、イベント識別番号と設備識別番号と機器識別番号とイベントの内容を示す情報を対応づけて、複数組、記憶するファイルである。設備識別番号は対象設備２を特定する情報であり、機器識別番号は評価対象機器３を特定する情報である。例えば、イベント識別番号をキーとして、ＤＢ１９１－２を検索することで、当該イベント識別番号が対応づけられている対象設備２と評価対象機器３とイベントの内容を取得することができる。
　発生回数算出部１２は、例えば、受信イベントメッセージログ１９２を参照し、最新の１週間（図３の例では２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの１週間）について、イベント識別番号毎にイベントメッセージの発生回数を算出し、ＤＢ１９１－１に記憶する。なお、図３に示す例では、２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの１週間の発生回数の値と評価係数の値は最終値ではなく、リアルタイムに変化する暫定値である。
　また、係数算出部１３は、上述した評価係数を算出する。すなわち、係数算出部１３は、図３に示すＤＢ１９１－１を参照し、第１の期間に係るイベントの発生回数と第２の期間に係るイベントの発生回数とに基づいて、図３を参照して説明した発生回数の変化率を示す評価係数を算出する。係数算出部１３は、例えば、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数のうち大きい方を、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数のうち小さい方で除算することで、評価係数を算出する。係数算出部１３は、算出した評価係数を、図３に示すＤＢ１９１－１に記憶する。第１の期間と第２の期間は、発生回数算出部１２による算出の期間と同じ期間である。
　なお、本実施形態において、係数算出部１３は、上述したように、評価係数の算出対象を、第１の期間に係るイベントの発生回数または第２の期間に係るイベントの発生回数の少なくとも一方が所定値以上（本例では「３」以上）であるものに限定している。すなわち、係数算出部１３は、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数の両方が所定値（本例では「３」）未満の場合、評価係数を算出しない（算出対象外「－」とする）。両方の発生回数が所定値より小さい場合に評価係数を算出対象外とすることで、評価係数の統計的な信頼性（精度）を高めることができる。ただし、係数算出部１３では対象外とする評価係数を設定せずに、後述する情報出力部１４や情報判定部１５で評価係数と発生回数に基づいて情報出力するか否かを判定するようにしてもよい。
　また、情報出力部１４は、係数算出部１３が算出した評価係数が所定値（以下、閾値という。）を超えた場合に所定の情報を出力する。なお、情報出力部１４は、直近の複数の評価期間の評価係数のいずれかが閾値を超えた場合に情報を出力するようにしてもよい。また、情報出力部１４は、発生回数が所定の条件を満たさない評価係数については、情報を出力する対象から除外してもよい。
　情報出力部１４は、係数算出部１３が算出した評価係数が閾値を超えた場合、例えば、評価係数が閾値を超えた他のイベントとともに、その一覧を情報として、リスト出力部１６から出力する。この場合、情報出力部１４は、図３に示すＤＢ１９１－１を参照し、評価係数が閾値を超えたイベントについて情報出力要否に「要」を設定する。そして、リスト出力部１６は、図３に示すＤＢ１９１－１内で情報出力要否に「要」と設定されている各イベントを一覧にして、所定の表示装置の画面に表示したり、オンラインや電子媒体で出力したり、紙媒体を用いて出力したり、電子メールやソーシャル・ネットワーキング・サービス等を用いて利用者が使用する端末に向けて出力したりする。
　図３に示す例では、情報出力部１４は、直近の４つの評価期間のいずれかで、係数算出部１３が算出した評価係数が閾値「２」を超えた場合に情報出力要否を「要」に設定している。
　なお、情報出力部１４は、係数算出部１３が算出した評価係数が閾値を超えた場合、情報の出力として、リスト出力部１６を介さず、評価係数が閾値を超えた旨を示す情報を、例えば、所定の表示装置の画面に表示したり、音響信号で出力したり、照明器具を動作させることで出力したり、オンラインや電子媒体で出力したり、紙媒体を用いて出力したり、電子メールやソーシャル・ネットワーキング・サービス等を用いて利用者が使用する端末に向けて出力したりしてもよい。
　また、情報判定部１５は、係数算出部１３が評価係数を算出した際に用いた第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数の一方がゼロである場合、同じイベントにおいて発生回数がゼロになったときの運転ログデータに基づいて、所定の情報を出力するか否かを決定する。なお、情報判定部１５は、例えば、評価係数が対象外「－」とされた期間については、発生回数の一方がゼロであっても情報を出力するか否かを判定しないようにすることができる。すなわち、情報判定部１５は、図３に示す例では、評価係数が「９９９９」の場合に、運転ログデータに基づいて、情報を出力するか否かを決定する。
　運転ログデータは、図２に示す運転ログ１９３に記憶されるデータである。図６は、図２に示す運転ログ１９３の構成例を示す模式図である。図６に示す運転ログ１９３は、イベントの発生時刻とイベント識別番号と評価係数と情報出力要否と運転情報を対応づけて複数組、記憶するファイルである。運転情報は、当該イベントが発生した後に何らかの対処がなされた場合、その対処の内容を示す情報である。運転情報は、例えば、実施された調整作業や保守作業の内容を示す情報を含む。運転情報は、空白である場合もある。運転情報は、例えば図示していない調整作業や保守作業のログファイル等に記憶された内容に基づいて自動的にあるいは手動で記憶される。
　情報判定部１５は、例えば、図３に示すＤＢ１９１－１内で評価係数が「９９９９」のイベント（当該イベントとする。）について、同一のイベント識別番号と評価係数「９９９９」をキーとして図６に示す運転ログ１９３を検索し、そのキーに適合するデータが抽出された場合、そのデータの情報出力要否が「要」であるとき、あるいは運転情報に作業等が実施された旨が記憶されていたとき、情報を出力すると判定し、ＤＢ１９１－１内で当該イベントの情報出力要否を「要」に設定する。
　また、リスト出力部１６は、図３に示すＤＢ１９１－１を参照し、イベントに係る評価対象機器３の重要度と評価係数とに基づいてソートした、イベントの一覧を出力する。本実施形態では、リスト出力部１６は、まず、図３に示すＤＢ１９１－１から情報出力要否が「要」と設定されているイベントを抽出する。次に、リスト出力部１６は、抽出したイベントを、重要度が高い順に並べる。さらに、リスト出力部１６は、同一重要度の複数のイベントを評価係数が高い順に並べる。
　なお、イベントの一覧を出力する対象の期間が複数の期間にわたる場合、リスト出力部１６は、同一重要度の複数のイベントを評価係数が高い順に並べる際に、例えば、複数期間の評価係数の合計値（平均値）が大きい順に各イベントを並べる。
　また、リスト出力部１６は、イベントの一覧に、各評価対象機器３に対する評価係数に基づく評価の内容を示す情報を対応づけて出力することができる。
　リスト出力部１６は、イベントの一覧を、解析リポートＤＢ１９４に出力するとともに、所定の表示装置の画面に表示したり、オンラインや電子媒体で出力したり、紙媒体を用いて出力したり、電子メールやソーシャル・ネットワーキング・サービス等を用いて利用者が使用する端末に向けて出力したりする。
　図７および図８は、図３に示すＤＢ１９１－１に基づき、リスト出力部１６が解析リポートＤＢ１９４に記憶したイベントの一覧を示すデータの例を表す模式図である。図７および図８に示す番号（以下、イベント番号という）「１」～「９」の各イベントは、図３に示すイベント識別番号「Ｅ１００１」～「Ｅ１００９」の各イベントに対応している。図８は、図７に示すイベント番号「１」～「９」の各イベントに対する評価の内容を示す。解析リポートＤＢ１９４は、リスト出力部１６が出力した過去から現時点までの複数のイベントの一覧を示すデータを記憶する。
　図７および図８に示す解析リポートＤＢ１９４は、「１」～「９」のイベント番号に対応づけて、イベントの内容、評価期間毎の発生回数および評価係数と、評価の内容を示すデータを含む。例えば、イベント番号が「１」のイベントは、図３に示すＤＢ１９１－１内のイベント識別番号「Ｅ１００１」のイベントに対応し、図７に示すように、イベントの内容が「燃料移送装置　運転中　ＯＮ」であり、評価期間が５月２７日から６月９日までの評価係数が「対象外」、６月３日から６月１６日までの評価係数が「５」、６月１０日から６月２３日までの評価係数が「２」、６月１７日から６月３０日までの評価係数が「２」である。なお、「対象外」は、評価係数が算出の対象外「－」であることを示す。
　また、図８に示すように、イベント番号が「１」のイベントの評価の内容は「清掃作業による動作と推定します。」である。また、イベント番号が「２」のイベントの評価の内容は「乾灰払出しによる動作と推定します。」である。
　イベント番号「１」の評価の内容「清掃作業による動作と推定します。」は、例えば、リスト出力部１６が解析リポートＤＢ１９４から過去の同種の評価を抽出して自動的に選択して決定したり、機器評価装置１の操作者が予め決められた複数のテンプレートから選択して決定したりすることができる。例えば、リスト出力部１６は、解析リポートＤＢ１９４から、イベント識別番号「Ｅ１００１」または類似機器イベント識別番号「Ｅ２００１」のイベントの評価係数が「対象外」→「５」→「２」→「２」と変化した場合（あるいは一定の誤差を持ち同様に変化した場合）に設定された過去の評価の内容を選択して、当該イベントの評価の内容に決定する。
　また、イベント番号「２」の評価の内容「乾灰払出しによる動作と推定します。」は、例えば、リスト出力部１６が運転ログ１９３から過去の同種の評価を抽出して自動的に選択して決定したり、機器評価装置１の操作者が予め決められた複数のテンプレートから選択して決定したりすることができる。例えば、リスト出力部１６は、運転ログ１９３から、イベント識別番号「Ｅ１００２」でイベントの評価係数が４週間連続して「９９９９」である場合に設定された運転情報の内容に基づき当該イベントの評価の内容に決定する。
　次に、図９を参照して第１の実施形態に係る機器評価装置１の動作例について説明する。図９は、第１の実施形態に係る機器評価装置１の動作例を示すフローチャートである。図９に示す処理は、例えば、１分～数十分間周期で繰り返し実行される。なお、この動作例では、情報判定部１５が、図３に示す例では評価係数が「９９９９」の場合にのみ、運転ログデータに基づいて、情報を出力するか否かを決定する。また、図９に示す処理が開始される前に、図３に示すＤＢ１９１－１の情報出力要否はすべて「否」に設定される。
　図９に示す処理が開始されると、まず、例えば発生回数算出部１２が、ＤＢ１９１－１から未処理である処理対象のイベント識別番号を選択する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１では、例えば発生回数算出部１２が、例えば、図３に示すＤＢ１９１－１からイベント識別番号「Ｅ１００１」を選択する。
　次に、発生回数算出部１２が、受信イベントメッセージログ１９２を参照し、未算入のイベントメッセージが制御装置４から受信されていた場合、今期間（最新の期間）のイベントの発生回数を算出し、ＤＢ１９１－１の値を更新する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２では、例えば、未だ算入していない新たな識別番号「Ｅ１００１」のイベントメッセージが図５に示す受信イベントメッセージログ１９２に記憶されていた場合、発生回数算出部１２が、図３に示すＤＢ１９１－１の最新の評価期間である２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの期間の発生回数を更新する。
　次に、係数算出部１３が、前期間の発生回数と今期間の発生回数とに基づいて発生回数の変化率を示す評価係数を算出する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３では、係数算出部１３が、例えば、イベント識別番号「Ｅ１００１」の２０１８年６月１７日から２０１８年６月２３日までの期間の発生回数「８」と２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの期間の発生回数「１９」とに基づいて２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの期間の発生回数の変化率を示す評価係数を「２」と算出する。
　次に、情報出力部１４が、所定の評価期間中に、評価係数が閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４では、情報出力部１４が、例えば、図３に示すＤＢ１９１－１のイベント識別番号「Ｅ１００１」の２０１８年５月２７日から２０１８年６月２３日までの４つの期間中にいずれかの評価係数が閾値「２」を超えたか否かを（「３」以上であるか否かを）判定し、この場合、２０１８年６月１０日から２０１８年６月１６日まで評価係数「５」が閾値「２」を超えているので、超えたと判定する。
　ステップＳ１４で評価係数が閾値を超えたと判定した場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、情報出力部１４は当該イベントについて情報を出力するよう設定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５では、情報出力部１４が、例えば、図３に示すＤＢ１９１－１のイベント識別番号「Ｅ１００１」の情報出力要否を「要」に設定する。
　ステップＳ１４で情報出力部１４が評価係数が閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ１４：ＮＯ）、または、ステップＳ１５で情報出力部１４が情報を出力する設定を行った後、情報判定部１５が、前期間の発生回数と今期間の発生回数のいずれか一方が「０」であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６では、情報出力部１４は、例えば、図３に示すＤＢ１９１－１では、イベント識別番号「Ｅ１００１」について、評価係数が「９９９９」でいずれか一方の発生回数が「０」の期間がないので、発生回数のいずれか一方が「０」ではないと判定する（ステップＳ１６：ＮＯ）。
　ステップＳ１６で情報判定部１５が前期間の発生回数と今期間の発生回数のいずれか一方が「０」でないと判定した場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、または、情報判定部１５がステップＳ１７の処理を行った後、例えば発生回数算出部１２が、ＤＢ１９１－１内の全イベント識別番号を処理済みか否かを判定する（ステップＳ１８）。
　全イベント識別番号を処理済みでない場合（ステップＳ１８：ＮＯ）、例えば発生回数算出部１２が、ＤＢ１９１－１から未処理の処理対象のイベント識別番号を選択する（ステップＳ１１）。この場合、ステップＳ１１で、例えば発生回数算出部１２が、図３に示すＤＢ１９１－１からイベント識別番号「Ｅ１００２」を選択したとする。
　次に、発生回数算出部１２が、受信イベントメッセージログ１９２を参照し、未算入のイベントメッセージが制御装置４から受信されていた場合、今期間のイベントの発生回数を算出し、ＤＢ１９１－１の値を更新する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２では、発生回数算出部１２が、例えば、未だ算入していない新たな識別番号「Ｅ１００２」のイベントメッセージが図５に示す受信イベントメッセージログ１９２に記憶されていた場合、図３に示すＤＢ１９１－１の最新の評価期間である２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの期間の発生回数を更新する。
　次に、係数算出部１３が、前期間の発生回数と今期間の発生回数とに基づいて発生回数の変化率を示す評価係数を算出する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３では、係数算出部１３が、イベント識別番号「Ｅ１００２」の２０１８年６月１７日から２０１８年６月２３日までの期間の発生回数「３１」と２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの期間の発生回数「０」とに基づいて２０１８年６月２４日から２０１８年６月３０日までの期間の発生回数の変化率を示す評価係数を「９９９９」と算出する。
　次に、情報出力部１４が、所定の評価期間中に、評価係数が閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４では、情報出力部１４が、図３に示すＤＢ１９１－１のイベント識別番号「Ｅ１００２」の２０１８年５月２７日から２０１８年６月２３日までの４つの期間中にいずれかの評価係数が閾値「２」を超えたか否かを判定し、この場合、すべての評価係数「９９９９」であり、閾値「２」を超えているので、超えたと判定する。
　ステップＳ１４で評価係数が閾値を超えたと判定した場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、情報出力部１４は当該イベントについて情報を出力するよう設定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５では、情報出力部１４が、例えば、図３に示すＤＢ１９１－１のイベント識別番号「Ｅ１００２」の情報出力要否を「要」に設定する。
　ステップＳ１４で情報出力部１４が評価係数が閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ１４：ＮＯ）、または、ステップＳ１５で情報出力部１４が情報を出力する設定を行った後、情報判定部１５が、前期間の発生回数と今期間の発生回数のいずれか一方が「０」であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６では、情報判定部１５は、例えば図３に示すＤＢ１９１－１では、イベント識別番号「Ｅ１００２」について、評価係数が「９９９９」でいずれか一方の発生回数が「０」の期間が４期間すべてなので、発生回数のいずれか一方が「０」であると判定する（ステップＳ１６：ＹＥＳ）。
　前期間の発生回数と今期間の発生回数のいずれか一方が「０」である場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、情報判定部１５は、上述したようにして、運転ログ１９３に記憶されている運転ログデータに基づいて、情報を出力するか否かを決定する（ステップＳ１７）。
　ステップＳ１６で情報判定部１５が前期間の発生回数と今期間の発生回数のいずれか一方が「０」でないと判定した場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、または、情報判定部１５がステップＳ１７の処理を行った後、例えば発生回数算出部１２が、ＤＢ１９１－１内の全イベント識別番号を処理済みか否かを判定する（ステップＳ１８）。
　処理済みでない場合（ステップＳ１８：ＮＯ）、例えば発生回数算出部１２が、ＤＢ１９１－１から未処理の処理対象のイベント識別番号を選択する（ステップＳ１１）。一方、ＤＢ１９１－１内の全イベント識別番号を処理済みである場合（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、リスト出力部１６は、情報を出力すると設定されている各イベント識別番号のイベントについて、重要度と評価係数とに基づいてソートしたイベントの一覧を出力する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９では、リスト出力部１６は、上述したようにして、例えば図７および図８に示すリストを出力する。ここで、図９に示す処理が終了する。
　このように、本実施形態によれば、発生回数算出部１２が、第１の期間および第２の期間に係る評価対象機器３のイベントの発生回数を算出し、係数算出部１３が、第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数とに基づいて、発生回数の変化率を示す評価係数を算出する。これにより、発生回数の変化率を示す評価係数を用いて発生したイベントを評価することができるので、異常動作に対応するイベントが発生頻度の多い正常動作に対応するイベントに埋もれてしまうことを防止することができる。
　以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
　例えば、図２に示す機器評価装置１が備える各部は、適宜、統合あるいは分離することができる。例えば、発生回数算出部１２と係数算出部１３と情報出力部１４と情報判定部１５の一部または全部を統合したり、記憶部１９をネットワークを介して複数に分割して構成したり、２重化して構成したりすることができる。
〈コンピュータ構成〉
　図１０は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
　コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、インタフェース９４を備える。
　上述の機器評価装置１は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
　プログラムは、コンピュータ９０に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、ストレージに既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータは、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。この場合、プロセッサによって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。
　ストレージ９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。
　機器評価装置は、発生回数の変化率を示す評価係数を用いて発生したイベントを評価することで、異常動作に対応するイベントが発生頻度の多い正常動作に対応するイベントに埋もれてしまうことを防止することができる。
１　機器評価装置
２　対象設備
３　評価対象機器
４　制御装置
５　通信回線
１０　機器評価システム
１１　メッセージ取得部
１２　発生回数算出部
１３　係数算出部
１４　情報出力部
１５　情報判定部
１６　リスト出力部
１９　記憶部
１９１　イベントメッセージＤＢ
１９１－１、１９１－２　ＤＢ
１９２　受信イベントメッセージログ
１９３　運転ログ
１９４　解析リポートＤＢ

Claims (9)

  1. 　第１の期間および第２の期間に係る評価対象機器のイベントの発生回数を算出する発生回数算出部と、
    　前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数とに基づいて、発生回数の変化率を示す評価係数を算出する係数算出部と、
    　を備える機器評価装置。
  2. 　前記イベントが、前記評価対象機器の制御状態のオンまたはオフの変化に対応する事象である
    　請求項１に記載の機器評価装置。
  3. 　前記評価係数が所定値を超えた場合に所定の情報を出力する情報出力部
    　を備える請求項１または請求項２に記載の機器評価装置。
  4. 　前記係数算出部は、前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数のうち大きい方を、前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数のうち小さい方で除算することで、前記評価係数を算出する
    　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の機器評価装置。
  5. 　前記第１の期間および前記第２の期間は、所定の周期に係る連続する２つの期間である　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の機器評価装置。
  6. 　前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数の一方がゼロである場合、同じイベントにおいて前記発生回数がゼロになったときの運転ログデータに基づいて、前記所定の情報を出力するか否かを決定する情報判定部を備える
    　請求項３に記載の機器評価装置。
  7. 　前記イベントに係る機器の重要度と前記評価係数とに基づいてソートした、前記イベントの一覧を出力するリスト出力部
    　を備える請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の機器評価装置。
  8. 　第１の期間および第２の期間に係る評価対象機器のイベントの発生回数を算出するステップと、
    　前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数とに基づいて、発生回数の変化率を示す評価係数を算出するステップと、
    　を備える機器評価方法。
  9. 　コンピュータに、
    　第１の期間および第２の期間に係る評価対象機器のイベントの発生回数を算出するステップと、
    　前記第１の期間に係る発生回数と第２の期間に係る発生回数とに基づいて、発生回数の変化率を示す評価係数を算出するステップと、
    　を実行させるためのプログラム。
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