WO2020218004A1 - データ解析システム - Google Patents

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WO2020218004A1
WO2020218004A1 PCT/JP2020/015939 JP2020015939W WO2020218004A1 WO 2020218004 A1 WO2020218004 A1 WO 2020218004A1 JP 2020015939 W JP2020015939 W JP 2020015939W WO 2020218004 A1 WO2020218004 A1 WO 2020218004A1
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WO
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data analysis
data
analysis system
production facility
production equipment
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/015939
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English (en)
French (fr)
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嘉夫 滝本
純太 渕脇
昌隆 桝谷
義朗 佐倉
Original Assignee
Jsr株式会社
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Publication date
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    • 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]
    • 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/25—Manufacturing
    • 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
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    • 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]
    • 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
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    • 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
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to a data analysis system.
  • miniaturized computers can be applied, for example, for the purpose of plant monitoring.
  • plant monitoring or the like is performed using these miniaturized computers, the problem is how to configure a data analysis system composed of these computers.
  • Another issue is how to properly drive the data analysis system consisting of these computers, for example, how to safely drive it.
  • An object of the present invention is to appropriately configure a data analysis system including a plurality of data collection devices.
  • the data analysis system includes a plurality of data collection devices, a data analysis device, and a power supply device. Multiple data collectors collect and transmit information about the status of production equipment. The data analysis device receives and analyzes the information. The power supply device supplies the power required to drive the data collection device.
  • the data collection device includes a sensor unit that acquires information regarding the state of the production equipment, and an output unit that transmits the information to the data analysis device. The sensor unit is arranged in contact with the production equipment directly or via a contact member on or inside the production equipment.
  • a data analysis system including a plurality of data collection devices can be appropriately configured.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a data analysis system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a computer network according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the flow of processing performed by the data analysis apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the flow of processing performed by the data analysis apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the flow of processing performed by the data analysis apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a power supply system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a power supply system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a data analysis system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the data analysis system 1 is a control or data analysis system for monitoring production equipment and predicting failures.
  • the production facility is, for example, a plant facility for producing a desired product by using a chemical reaction.
  • the data analysis system 1 may perform, for example, operation control of the production equipment.
  • the data analysis system 1 includes a power supply device 10 that supplies power necessary for driving the data collection devices 20a, 20b, 20c, etc., which will be described later, a computer network 100, an access point 30, and a data analysis device 40.
  • the computer network 100 is a network that is installed in a production facility and includes a plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. that collect and transmit information on the state of the production facility.
  • Each of the plurality of data collecting devices 20a, 20b, 20c includes sensor units 21a, 21b, 21c for monitoring the state of the production equipment and acquiring information on the state of the production equipment, and small computers 22a, 22b, 22c.
  • Each of the output units 23a, 23b, and 23c for transmitting information regarding the state of the production equipment to the data analysis device 40 is arranged in a section of the production equipment.
  • the sensor units 21a, 21b, 21c are position sensors, pressure sensors, vibration sensors, optical sensors, load sensors, temperature sensors, humidity sensors, current sensors, etc., and are arranged at the main parts of the production equipment to check the state of the production equipment. It is a sensor to monitor.
  • these sensor units 21a, 21b, 21c and the like are arranged on the surface or inside of the production equipment directly or in contact with the production equipment via a contact member.
  • the sensor units 21a, 21b, 21c, etc. are attached to the surface of the production equipment using magnets. Further, as another example, the sensor portions 21a, 21b, 21c and the like are attached to the surface of the production equipment by using the attachment band. Further, as another example, the sensor portions 21a, 21b, 21c and the like are directly adhered to the surface of the production equipment. Further, as another example, the sensor units 21a, 21b, 21c and the like are embedded inside the production equipment.
  • the small computers 22a, 22b, and 22c are, for example, small computers having a size of several millimeters ⁇ several millimeters.
  • FIG. 1 only three data collecting devices 20a, 20b, and 20c are illustrated as the plurality of data collecting devices, but the computer network 100 is actually composed of a large number of data collecting devices.
  • one data collecting device 20a will be described, but the content of the description also applies to the other data collecting devices 20b and 20c.
  • the output units 23a, 23b, 23c, etc. are devices that transmit information on the state of the production equipment to the data analysis device 40, and are composed of, for example, a wireless slave unit that communicates wirelessly with the access point 30.
  • the data collecting device 20a or the like communicates with the access point 30 via the output unit 23a by, for example, wirelessly, and transmits / receives data.
  • the access point 30 is, for example, a radio base.
  • the data transmitted by the data collection device 20a or the like is transmitted to the data analysis device 40 that relays the access point 30 and receives and analyzes information on the state of the production equipment. That is, each of the small computers 22a, 22b, 22c, etc.
  • the small computers 22a, 22b, 22c and the like are networked computers.
  • Each of the data collecting devices 20a, 20b, 20c, and 20d is attached to the production equipment 200 and has a sensor for monitoring the state of the production equipment 200 and a small computer, respectively.
  • the data collecting devices 20a, 20b, 20c, 20d, 20e, 20f and the like relay the access point 30 and communicate with the data analysis device 40 to transmit and receive data.
  • the networked data collecting devices 20a, 20b, 20c, 20d, 20e, 20f and the like mutually transmit and receive data with other data collecting devices.
  • the data analysis device 40 may relay data to, for example, the access point 30 and wirelessly transmit data to the plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c as appropriate.
  • each data collection device 20a, 20b, 20c and the like and the small computers 22a, 22b, 22c included in each data collection device are installed around the piping of the production equipment 200 as described above. Not limited to this, for example, it may be embedded and arranged in the piping of the production facility 200.
  • the installation form of these data collection devices can be considered as the installation form of these data collection devices.
  • the installation form of the data collection devices 20a, 20b, 20c and the like is, for example, the data collection devices 20a, 20b, 20c.
  • Etc. may be installed on the surface of a Teflon (registered trademark) kiln by spraying or burying in the Teflon (registered trademark) kiln forming step.
  • the data collecting devices 20a, 20b, 20c, etc. are driven at, for example, 1.5 V or less, 0.1 A or less, and 25 mw or less, which are standard values below the applicable lower limit of explosion-proof regulations.
  • the data analysis device 40 is a production facility for detecting a failure, predicting a failure, etc. based on the information obtained from the sensor units 21a, 21b, 21c of the data collecting devices 20a, 20b, 20c, etc., respectively. It is an analysis device that analyzes information related to maintenance and operation monitoring.
  • the data analysis device 40 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), an auxiliary storage device, an input device, a display device, and an external I / F. To be equipped.
  • the CPU comprehensively controls the operation of the data analysis device 40 by executing the program, and realizes various functions of the data analysis device 40.
  • the ROM is a non-volatile memory and stores various data (information written at the manufacturing stage of the data analysis device 40) including a program for activating the data analysis device 40.
  • RAM is a volatile memory that has a CPU work area.
  • the auxiliary storage device stores various data such as programs executed by the CPU.
  • the auxiliary storage device is composed of, for example, an HDD (Hard Disc Drive) or the like.
  • the input device is a device for the user who uses the data analysis device 40 to perform various operations.
  • the input device is composed of, for example, a mouse, a keyboard, a touch panel or hardware keys.
  • the display device displays various information.
  • the display device displays a processing result of the CPU, a GUI (Graphical User Interface) for receiving various operations from the user, and the like.
  • the display device is composed of, for example, a liquid crystal display, an organic EL (Electro Luminescence) display, or a cathode ray tube display.
  • the input device and the display device may be integrally configured, for example, in the form of a touch panel.
  • the external I / F is an interface for connecting (communication) with an external device.
  • the section in which the data analysis device 40 is arranged is a section managed by a looser safety standard, for example, an explosion-proof standard, as compared with a section in which a plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. are arranged.
  • the data analysis device 40 can be placed outside the compartment controlled by strict safety standards.
  • the data analysis device 40 monitors the production process of the production facility 200 and the production facility 200 based on the information received from, for example, a plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c and the like. At least one of monitoring the state of the above, detecting an abnormality in the production equipment 200, and predicting a failure of the production equipment 200 is performed. Further, as another example, the data analysis device 40 predicts the performance and quality of the product manufactured in the production facility 200 based on the information received from, for example, a plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c and the like. , Or change the manufacturing conditions of the product.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the flow of processing performed by the data analysis device 40 according to the embodiment of the present invention.
  • the data analysis device 40 relays the access point 30 from the small computers 22a, 22b, 22c of the data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. to the sensor units 21a, 21b, 21c.
  • various data such as position, temperature, humidity, current, pressure, water level, flow rate, light amount, speed, etc. are acquired as information related to maintenance of the production equipment 200.
  • the data analysis device 40 Based on the acquired data, the data analysis device 40 performs machine learning by a method such as unsupervised learning such as cluster analysis to generate a failure prediction model (step S100).
  • the data analysis device 40 relays the access point 30 from the small computers 22a, 22b, 22c of the data collection devices 20a, 20b, 20c, etc., to the sensor units 21a, 21b, Through 21c and the like, various data such as position, temperature, humidity, current, pressure, water level, flow rate, light amount, speed, acceleration, and rotation speed are acquired as information related to maintenance of the production equipment 200.
  • the data analysis device 40 inputs data acquired from the sensor units 21a, 21b, and 21c to the failure prediction model generated in step S100 to predict the failure, and generates data related to the failure prediction (step S110). ..
  • the data analysis device 40 notifies the data related to the failure prediction generated in this way to other terminals by each computer module (step S120).
  • the data analysis device 40 predicts the failure or operation abnormality of the production equipment 200 based on the information related to the maintenance and operation monitoring of the production equipment 200 received from the plurality of small computers 22a, 22b, 22c and the like. I do.
  • a symptomatic measure such as detecting a failure and repairing the failure
  • a failure occurs at any part of the production facility 200. It is possible to take measures in anticipation of this, and the maintainability of the production equipment 200 is improved. Further, for example, it is possible to reduce the load of inspection and the like required for regular repair of the production equipment 200.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the flow of processing performed by the data analysis device 40 according to the embodiment of the present invention.
  • the data analysis device 40 relays the access point 30 from the small computers 22a, 22b, 22c of the data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. to the sensor units 21a, 21b, 21c, etc. Through this, various data such as position, temperature, humidity, current, pressure, water level, flow rate, light intensity, speed, acceleration, and rotation speed are acquired. On the other hand, the data analysis device 40 acquires information on the performance and quality of the product in association with these various data. The data analysis device 40 performs machine learning by, for example, a supervised learning method, based on the data acquired from the sensor and the data in which the information on the performance and quality of the product is linked, and learns about the performance and quality management. Generate a model.
  • the data analysis device 40 receives information regarding the state of the production equipment 200 from the plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. (step S200). Subsequently, the data analysis device 40 is manufactured in the production facility based on the information regarding the state of the production facility 200 received from the plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. and the learning model generated in the learning phase. Predict the performance and quality of the product to be produced (step S210).
  • the performance and quality control of the product can be autonomously performed.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the flow of processing performed by the data analysis device 40 according to the embodiment of the present invention.
  • the data analysis device 40 uses, for example, supervised learning based on the data acquired from the sensor and the data associated with the information on the performance and quality of the product.
  • Machine learning is performed by the method, and a learning model related to performance and quality control is generated.
  • the data analysis device 40 receives information regarding the state of the production equipment 200 from the plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. (step S300). Subsequently, the data analysis device 40 is manufactured in the production facility based on the information regarding the state of the production facility 200 received from the plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. and the learning model generated in the learning phase. Predict the performance and quality of the products to be manufactured. Subsequently, the data analysis device 40 changes the manufacturing conditions of the product based on the predicted performance and quality of the product, and notifies the production facility 200 of the changed manufacturing conditions (step S310).
  • the performance and quality control of the product can be performed without manual intervention, and the performance and quality of the product can be kept constant.
  • the data analysis system 1 controls the maintenance of the equipment, that is, the purpose of monitoring the soundness of the equipment and observing the state and performing maintenance and repair if there is a sign of abnormality. It is also possible to monitor the operation, that is, to monitor the normality of production and processes, and to adjust the operation so that it becomes normal if there are any signs of abnormality.
  • Piping corrosion means that the metal constituting the pipe reacts with environmental components and oxidizes, so that the performance of the metal itself deteriorates, which affects the operating environment of the plant. It is an unbearable phenomenon. Corrosion can be divided into wet foods with electrolytes such as water and dry foods without electrolytes. Generally, wet foods have a higher corrosion rate than dry foods, so wet foods are relatively important. Become.
  • Corrosion is generally an electrochemical phenomenon, and there are innumerable anodes and cathodes on the surface of metal due to slight differences in crystals and structures, and these poles come into contact with the electrolyte solution. As a result, a local battery is formed, and corrosion progresses due to an electrochemical action.
  • Factors that cause corrosion to progress can be roughly classified into internal factors of metal and external factors.
  • Factors inside the metal include the structure of the noble metal having the electrode potential peculiar to the metal, the non-uniformity of the structure, the surface condition, the contact of dissimilar metals, the internal stress, the temperature and the like.
  • Examples of external factors include the structure of a corrosive environment solution mainly composed of water, solution gas, temperature, pressure, flow velocity, concentration difference, aeration difference, eddy current, external stress, gap, and adhesion of foreign matter.
  • the data analysis system 1 uses a sensor that detects the humidity under the heat insulating material, that is, a sensor that detects the presence or absence of water, as the sensor used for the sensor units 21a, 21b, 21c, and the like.
  • a sensor that detects the humidity under the heat insulating material that is, a sensor that detects the presence or absence of water, as the sensor used for the sensor units 21a, 21b, 21c, and the like.
  • the presence of water which is a factor in the progress of pipe corrosion, can be continuously monitored.
  • the data analysis system 1 uses a sensor that detects current on the pipe, that is, charge transfer, as a sensor used for the sensor units 21a, 21b, 21c, etc., to determine the degree of progress of pipe corrosion.
  • a sensor that detects current on the pipe, that is, charge transfer
  • the sensor units 21a, 21b, 21c, etc. can be continuously monitored.
  • the progress of pipe corrosion can be monitored by detecting the charge transfer associated with the local battery action that occurs when iron atoms in the metal become Fe2 + ions and dissolve in water.
  • the data collecting devices 20a, 20b, 20c, etc. acquire information on current and humidity from the sensor units 21a, 21b, 21c, etc., and transmit the information to the data analysis device 40.
  • the data analysis device 40 acquires information on humidity or current from the sensor units 21a, 21b, and 21c, and performs at least one of monitoring the state of the piping equipment, detecting an abnormality, or predicting a failure.
  • the data analysis device 40 relays the access point 30 from the small computers 22a, 22b, 22c of the data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. to the sensor units 21a, 21b, 21c, etc. Get information about current and humidity through.
  • the data analysis device 40 acquires information on the performance and quality of the piping in association with these various data.
  • the data analysis device 40 performs machine learning by, for example, a supervised learning method, based on the data acquired from the sensor and the data related to the performance and quality of the piping, and learns about the performance and quality control. Generate a model.
  • the data analysis device 40 receives information regarding the state of the production equipment 200 from the plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c, and the like. Subsequently, the data analysis device 40 determines the state of the piping based on the information regarding the state of the production equipment 200 received from the plurality of data collection devices 20a, 20b, 20c, etc. and the learning model generated in the learning phase. Monitor, detect anomalies, or make predictions about piping performance and quality.
  • the networked computer network 100 can be applied to, for example, the purpose of monitoring the production equipment 200 and predicting a failure.
  • the problem is how to safely supply electric power to the small computers.
  • the data analysis system 1 uses a small computer having a size of, for example, several millimeters ⁇ several millimeters as the small computers 22a, 22b, 22c, etc., so that the amount of power energy included can be increased. It becomes smaller, and a plurality of data collecting devices included in the data analysis system 1 can be safely driven. For example, if the data collection device can be driven at 1.5 V or less, 0.1 A or less, and 25 mW or less, it is possible to satisfy the safety standard in the explosion-proof area, which is preferable. This makes it possible, for example, to relax the restrictions on the installation location of the data analysis system 1.
  • the data analysis system 1 has a minimum diameter of several millimeters or less required to operate a low-capacity capacitor or a small computer for a certain period of time as a method of storing electric power, for example, instead of a high-capacity lithium-ion battery.
  • a low-capacity capacitor or a small computer for a certain period of time as a method of storing electric power, for example, instead of a high-capacity lithium-ion battery.
  • the data analysis system 1 includes a plurality of networked small computers 22a, 22b, 22c and the like arranged in the section of the production equipment 200, and information related to the maintenance of the production equipment 200.
  • the data analysis device 40 for analysis and the power supply device 10 for supplying power to a plurality of small computers 22aa, 22b, 22c without a wired connection are provided.
  • each of the plurality of small computers 22a, 22b, 22c is connected to the sensor units 21a, 21b, 21c that monitor the state of the production equipment 200, acquires information from the sensor units 21a, 21b, 21c, and analyzes the data. It is transmitted to the device 40.
  • a power supply method in which power is supplied without a wired connection for example, a method using a wireless connection and a method using an optical power supply method such as explosion-proof lighting can be considered. In this way, by supplying electric power by wireless connection or a power feeding method using light, it is possible to safely supply electric power with a cheaper device configuration.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a power supply system according to an embodiment when a wireless connection is used as the power supply method.
  • the power supply device 10 has a wireless transmission unit 10a that wirelessly transmits electromagnetic waves to supply power to a data collection device 20a, which is one data collection device, will be described.
  • the data collecting device 20a includes the small computer 22a and the sensor unit 21a described above, as well as a power receiving unit 23a that converts electromagnetic waves transmitted from the wireless transmitting unit 10a into electric power and a low-capacity capacitor 24a as a power receiving mechanism. And.
  • the coil provided on the power transmission side and the coil provided on the power reception side function as a wireless transmission unit 10a and a power reception unit 23a, respectively.
  • a current flows through a coil provided on the power transmission side power is supplied by electromagnetic induction caused in the coil on the power reception side by the magnetic flux generated by the current.
  • the supplied electric power is stored in the low-capacity capacitor 24a, and supplies electric power to the small computer 22a and the sensor unit 21a.
  • the resonance circuit composed of the coil and the capacitor provided on the power transmission side and the resonance circuit composed of the coil and the capacitor provided on the power reception side are respectively the wireless transmission unit 10a. And functions as a power receiving unit 23a. Power is supplied by converting a high-frequency signal generated in the resonant circuit on the receiving side that resonates with the resonant circuit on the transmitting side into direct current by a rectifier circuit. Similarly, the supplied electric power is stored in the low-capacity capacitor 24a, and supplies electric power to the small computer 22a and the sensor unit 21a.
  • the antenna provided on the power transmission side and the antenna provided on the power reception side function as a wireless transmission unit 10a and a power reception unit 23a, respectively, to supply power. Will be.
  • electric power may be supplied by an electric field coupling method.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a power supply system according to an embodiment when light is used as the power supply method.
  • the data collection device 20a includes, in addition to the small computer 22a and the sensor unit 21a described above, a photoelectric conversion unit 23b that converts light from the light emitting device 10b into electric power, and a low-capacity capacitor 24a as a power receiving mechanism.
  • the light emitting device 10b is, for example, explosion-proof lighting.
  • the photoelectric conversion unit 23b is, for example, a solar cell.
  • the photoelectric conversion unit 23b that receives the light emitted from the light emitting device 10b converts the light into electric power to supply electric power.
  • the supplied electric power is stored in the low-capacity capacitor 24a, and supplies electric power to the small computer 22a and the sensor unit 21a.
  • each of the plurality of computers is a photoelectric conversion unit which is an element that converts the light emitted from the lighting device into electric power. Further connected to 23b.
  • the embodiment is not limited to this, and the photoelectric conversion unit 23b included in the data collecting device 20a is described. , The ambient light may be received and converted into electric power.
  • the power supply by light includes, for example, power supply by laser power supply using laser light.
  • the laser device functions as a light emitting device 10b and transmits a laser beam having high coherence.
  • the photoelectric conversion unit 23b converts the laser light into electric power.
  • the light is not limited to visible light, but includes light of various wavelengths other than visible light such as infrared rays and ultraviolet rays.
  • the embodiment of the present invention it is possible to supply power by a power supply method other than the wired connection, so that it is possible to supply power to a miniaturized and networked computer while satisfying the safety management standard. it can.
  • power can be safely supplied with an inexpensive device configuration by using a method such as wireless connection, particularly a power feeding method using light.
  • the power supply device 10 is a thermoelectric conversion element that converts thermal energy into electric power, and is arranged in contact with the production equipment directly or via a contact member on the surface or inside of the production equipment. , And may be electrically connected to the data collecting device 20a or the like.
  • the power supply device 10 is a piezoelectric element that converts pressure into electric power, and is arranged on the surface or inside of the production equipment in contact with the production equipment directly or via a contact member. It may be electrically connected to the data collecting device 20a or the like.
  • a data analysis system including a plurality of data collecting devices can be appropriately configured.
  • a data analysis system including a plurality of data collection devices can be safely driven.
  • Power supply device 100 Computer network 21a Sensor unit 21b Sensor unit 21c Sensor unit 22a Small computer 22b Small computer 22c Small computer 30 Access point 40 Data analysis device

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Abstract

本発明に係るデータ解析システムは、複数のデータ収集装置と、データ解析装置と、電力供給装置とを備える。複数のデータ収集装置は、生産設備の状態に関する情報を収集し送信する。データ解析装置は、前記情報を受信し解析する。電力供給装置は、前記データ収集装置の駆動に必要な電力を供給する。データ収集装置は、前記生産設備の状態に関する情報を取得するセンサ部と、前記情報を前記データ解析装置に送信する出力部とを有する。センサ部は、前記生産設備の表面又は内部に直接又は接触部材を介して前記生産設備と接触して配置されている。

Description

データ解析システム
　本発明は、データ解析システムに関する。
　ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ）の観点から、小型化されたコンピュータが注目を集めている。これらのコンピュータは、サイズが小さく安価に製造することができるので、多数配置してネットワークを構成することができる。
特表２０１１－５０３６９６号公報
　これら小型化されたコンピュータは、例えばプラント監視の目的に応用することができる。これらの小型化されたコンピュータを用いて、プラント監視等を行う場合、これらのコンピュータからなるデータ解析システムを、どのように構成するかという点が課題となる。
　また、これらのコンピュータからなるデータ解析システムを、どのように適切に駆動可能とするかという点、例えば、どのように安全に駆動可能とするかという点が課題になる。
　本発明は、複数のデータ収集装置からなるデータ解析システムを、適切に構成することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るデータ解析システムは、複数のデータ収集装置と、データ解析装置と、電力供給装置とを備える。複数のデータ収集装置は、生産設備の状態に関する情報を収集し送信する。データ解析装置は、前記情報を受信し解析する。電力供給装置は、前記データ収集装置の駆動に必要な電力を供給する。データ収集装置は、前記生産設備の状態に関する情報を取得するセンサ部と、前記情報を前記データ解析装置に送信する出力部とを有する。センサ部は、前記生産設備の表面又は内部に直接又は接触部材を介して前記生産設備と接触して配置されている。
　本発明によれば、複数のデータ収集装置からなるデータ解析システムを、適切に構成することができる。
図１は、本発明の実施形態に係るデータ解析システムの概略を表す図である。 図２は、本発明の実施形態に係るコンピュータネットワークについて説明した図である。 図３は、本発明の実施形態に係るデータ解析装置が行う処理の流れを表すフローチャートである。 図４は、本発明の実施形態に係るデータ解析装置が行う処理の流れを表すフローチャートである。 図５は、本発明の実施形態に係るデータ解析装置が行う処理の流れを表すフローチャートである。 図６は、本発明の実施形態に係る給電システムについて説明した図である。 図７は、本発明の実施形態に係る給電システムについて説明した図である。
　以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態に係るデータ解析システムを説明する。
（実施形態）
　図１は、本発明の実施形態に係るデータ解析システム１の概略を表す図である。データ解析システム１は、生産設備の監視や故障予測を行うための制御またはデータ解析システムである。生産設備は、例えば、化学反応を用いて目的の生成物を生成するためのプラント設備である。データ解析システム１は、生産設備の監視や故障予測に加えて、例えば生産設備の運転制御などを行っても良い。データ解析システム１は、後述するデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等の駆動に必要な電力を供給する電力供給装置１０と、コンピュータネットワーク１００と、アクセスポイント３０と、データ解析装置４０とを備える。
　コンピュータネットワーク１００は、生産設備に設置され、生産設備の状態に関する情報を収集し送信する複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等からなるネットワークである。複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃのそれぞれは、生産設備の状態を監視し、生産設備の状態に関する情報を取得するためのセンサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃと、小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃと、生産設備の状態に関する情報をデータ解析装置４０に送信する出力部２３ａ、２３ｂ、２３ｃをそれぞれ有し、生産設備の区画に配置される。センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃは、位置センサ、圧力センサ、振動センサ、光センサ、荷重センサ、温度センサ、湿度センサ、電流センサ等であり、生産設備の要部に配置され、生産設備の状態を監視するセンサである。
　ここで、これらのセンサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等は、生産設備の表面又は内部に直接または接触部材を介して生産設備と接触して配置される。
　例えば、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等は、磁石を用いて生産設備の表面に取り付けられる。また、別の例として、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等は、取付けバンドを用いて生産設備の表面に取り付けられる。また、別の例として、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等は、生産設備の表面に直接接着される。また、別の例として、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等は、生産設備の内部に埋め込まれる。
　また、小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃは、例えば、数ミリ×数ミリ程度のサイズの小型コンピュータである。なお、図１においては、複数のデータ収集装置は、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃの３つのみを例示したが、コンピュータネットワーク１００は、実際には多数のデータ収集装置からなる。以下、説明の簡単のため、一つのデータ収集装置２０ａについて説明するが、当該説明の内容は、他のデータ収集装置２０ｂ、２０ｃについても同様にあてはまる。また、センサ部２１ａ、小型コンピュータ２２ａ、出力部２３ａなどについても同様である。
　出力部２３ａ、２３ｂ、２３ｃ等は、生産設備の状態に関する情報をデータ解析装置４０に送信する装置であり、例えばアクセスポイント３０と無線等により通信を行う無線子機から構成される。データ収集装置２０ａ等は、アクセスポイント３０と例えば無線等により出力部２３ａを通じて通信を行いデータの送受信を行う。アクセスポイント３０は、例えば無線基地である。データ収集装置２０ａ等が送信したデータは、アクセスポイント３０を中継して、生産設備の状態に関する情報を受信し解析するデータ解析装置４０に送信される。すなわち、小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃ等のそれぞれは、生産設備の状態を監視するセンサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等からそれぞれ情報を取得して、データ解析装置４０に送信する。また、データ収集装置２０ａ等は、相互に他のデータ収集装置と適宜データ送受信を行う。このように、小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃ等は、ネットワーク化されたコンピュータとなる。
　図２にかかる状況が示されている。データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄのそれぞれは、生産設備２００に取り付けられ、生産設備２００の状態を監視するためのセンサと、小型コンピュータとをそれぞれ有する。データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ、２０ｅ、２０ｆ等は、アクセスポイント３０を中継して、データ解析装置４０と通信を行いデータ送受信を行う。また、ネットワーク化されたデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ、２０ｅ、２０ｆ等は、それぞれ相互に他のデータ収集装置とデータ送受信を行う。また、データ解析装置４０は、例えばアクセスポイント３０を中継して、無線により、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃに対して適宜データ送信を行ってもよい。
　なお、これらのデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等や各データ収集装置に含まれる小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃなどの設置形態は、上述のように生産設備２００の配管の周囲に取り付けられる場合に限られず、例えば、生産設備２００の配管に埋め込まれて配置されてもよい。
　これらデータ収集装置の設置形態としては、さまざまな形態が考えられる。例えば、テフロン（登録商標）窯の反応容器にデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等を設置する場合、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃなどの設置形態として、例えば、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等は、テフロン（登録商標）窯の表面に、吹き付ける、またはテフロン（登録商標）窯形成工程で埋設する形で設置されてもよい。後述の無線給電と組み合わせることにより、有線接続によらず電力供給を行うことができる。
　なお、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等は、例えば防爆規制の適用下限以下の基準値である、１．５Ｖ以下、０．１Ａ以下かつ２５ｍｗ以下で駆動する。
　図１に戻り、データ解析装置４０は、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等がそれぞれ有するセンサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃより得られた情報に基づいて、故障の検出や故障の予測等、生産設備の保守や運転監視に係る情報の解析を行う解析装置である。データ解析装置４０は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）と、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）と、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）と、補助記憶装置と、入力装置と、表示装置と、外部Ｉ／Ｆとを備える。
　ＣＰＵは、プログラムを実行することにより、データ解析装置４０の動作を統括的に制御し、データ解析装置４０が有する各種の機能を実現する。
　ＲＯＭは、不揮発性のメモリであり、データ解析装置４０を起動させるためのプログラムを含む各種データ（データ解析装置４０の製造段階で書き込まれる情報）を記憶する。
　ＲＡＭは、ＣＰＵの作業領域を有する揮発性のメモリである。
　補助記憶装置は、ＣＰＵが実行するプログラム等の各種データを記憶する。補助記憶装置は、例えばＨＤＤ（Hard　Disc　Drive）等で構成される。
　入力装置は、データ解析装置４０を使用するユーザが各種の操作を行うためのデバイスである。入力装置は、例えばマウス、キーボード、タッチパネル又はハードウェアキーで構成される。
　表示装置は、各種情報を表示する。例えば、表示装置は、ＣＰＵの処理結果や、ユーザから各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical　User　Interface）等を表示する。表示装置は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro　Luminescence）ディスプレイ又はブラウン管ディスプレイで構成される。なお、例えばタッチパネルのような形態で、入力装置と表示装置とが一体に構成されても良い。
　外部Ｉ／Ｆは、外部装置と接続（通信）するためのインタフェースである。
　なお、データ解析装置４０が配置される区画は、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等が配置される区画と比較して、ゆるやかな安全基準、例えば防爆基準により管理される区画である。データ解析装置４０は、厳しい安全基準により管理される区画の外に配置することができる。
　続いて、図３～５を用いて、データ解析装置４０が行う処理の流れについて説明する。データ解析装置４０が行う処理の例として、データ解析装置４０は、例えば、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等から受信した情報に基づいて、生産設備２００の生産プロセスの監視、生産設備２００の状態の監視、生産設備２００の異常の検知、生産設備２００の故障に関する予測のうち少なくとも一つを行う。また、別の例として、データ解析装置４０は、例えば、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等から受信した情報に基づいて、生産設備２００で製造される製品の性能、品質に関する予測を行う、または製品の製造条件の変更を行う。
　まず、前者の例として、データ解析装置４０が、生産設備２００の故障予測を行う場合を例にとり、データ解析装置４０の行う処理について説明する。図３は、本発明の実施形態に係るデータ解析装置４０が行う処理の流れを表すフローチャートである。
　はじめに、いわゆる「学習フェーズ」において、データ解析装置４０は、アクセスポイント３０を中継して、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等の有する小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃから、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等を通じて、位置、温度、湿度、電流、圧力、水位、流量、光量、速度等の各種データを、生産設備２００の保守に係る情報として取得する。データ解析装置４０は、取得したデータに基づいて、例えばクラスタ分析など教師なし学習等の方法により機械学習を行い、故障予測モデルを生成する(ステップ　Ｓ１００)。
　続いて、いわゆる「実行フェーズ」において、データ解析装置４０は、アクセスポイント３０を中継して、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等の有する小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃから、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等を通じて、位置、温度、湿度、電流、圧力、水位、流量、光量、速度、加速度、回転数等の各種データを、生産設備２００の保守に係る情報として取得する。データ解析装置４０は、ステップＳ１００において生成された故障予測モデルに対して、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃから取得したデータを入力して故障を予測し、故障予測に関するデータを生成する（ステップＳ１１０）。
　データ解析装置４０は、このように生成した故障予測に関するデータを、各コンピュータモジュールは、他の端末に通知する（ステップＳ１２０）。
　このようにして、データ解析装置４０は、複数の小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃ等から受信した、生産設備２００の保守や運転監視に係る情報に基づいて、生産設備２００の故障や運転異常に関する予測を行う。
　このことにより、本発明の実施形態に係るデータ解析システム１によると、故障を検知してそれに対する修繕を行うといった対処療法的な対応のみならず、生産設備２００のうちどの箇所で故障が発生するかを予測した対応をすることができ、生産設備２００のメンテナンス性が向上する。また、例えば生産設備２００の定期修繕時に必要な検査等の負荷を軽減することができる。
　続いて、後者の例として、データ解析装置４０が、製品の性能や品質管理を行う場合の処理について説明する。図４は、本発明の実施形態に係るデータ解析装置４０が行う処理の流れを表すフローチャートである。
　はじめに、「学習フェーズ」において、データ解析装置４０は、アクセスポイント３０を中継して、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等の有する小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃから、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等を通じて、位置、温度、湿度、電流、圧力、水位、流量、光量、速度、加速度、回転数等の各種データを取得する。一方、データ解析装置４０は、これらの各種データと関連付けて、製品の性能や品質に関する情報を取得する。データ解析装置４０は、センサから取得したデータと、製品の性能や品質に関する情報とが紐付けられたデータに基づいて、例えば教師あり学習の方法により機械学習を行い、性能及び品質管理に係る学習モデルを生成する。
　続いて、「実行フェーズ」において、データ解析装置４０は、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等から、生産設備２００の状態に関する情報を受信する（ステップＳ２００）。続いて、データ解析装置４０は、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等から受信した、生産設備２００の状態に関する情報と、学習フェーズにおいて生成された学習モデルとに基づいて、生産設備で製造される製品の性能、品質に関する予測を行う（ステップＳ２１０）。
　このことにより、本発明の実施形態に係るデータ解析システム１によると、製品の性能や品質管理を自律的に行うことができる。
　また、データ解析装置４０が、学習モデルに基づいて製品の製造条件の変更を行っても良い。図５は、本発明の実施形態に係るデータ解析装置４０が行う処理の流れを表すフローチャートである。
　はじめに、「学習フェーズ」において、データ解析装置４０は、図４と同様に、センサから取得したデータと、製品の性能や品質に関する情報とが紐付けられたデータに基づいて、例えば教師あり学習の方法により機械学習を行い、性能及び品質管理に係る学習モデルを生成する。
　続いて、「実行フェーズ」において、データ解析装置４０は、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等から、生産設備２００の状態に関する情報を受信する（ステップＳ３００）。続いて、データ解析装置４０は、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等から受信した、生産設備２００の状態に関する情報と、学習フェーズにおいて生成された学習モデルとに基づいて、生産設備で製造される製品の性能、品質に関する予測を行う。続いて、データ解析装置４０は、予測された製品の性能、品質に基づいて、製品の製造条件の変更を行い、変更された製造条件の変更を、生産設備２００に通知する（ステップＳ３１０）。
　このことにより、本発明の実施形態に係るデータ解析システム１によると、製品の性能や品質管理を、人の手による介入なく行うことができ、製品の性能や品質を一定に保つことができる。
　このように、本発明の実施形態に係るデータ解析システム１は、設備の保全、すなわち、機器が健全であることを監視し、状態をみて異常の兆候があれば保守補修する目的の制御を行うこともできるし、また、運転の監視、すなわち、生産、プロセスが正常であることを監視し、異常の兆候があれば正常になるよう運転を調整するという目的の制御を行うこともできる。
　以下、このような制御の具体例として、例えば、実施形態に係るデータ解析システム１を用いて保温材下の配管腐食点検を行う場合について説明する。
　ここで、配管腐食点検の背景について簡単に説明すると、配管の腐食とは、配管を構成する金属が環境成分と反応して酸化することにより金属自身の性能が低下し、プラントの運転環境等に耐えられなくなる現象である。腐食には、水などの電解質が介在する湿食と、電解質が介在しない乾食とに分けられるが、一般に湿食は乾食に比べて腐食速度が速いので、湿食が相対的に重要となる。
　腐食は、一般的に電気化学的現象であり、金属の表面には結晶や組織の僅かな差異により無数の陽極（アノード）、陰極（カソード）が存在するが、これらの極が電解質溶液に触れることで、局部電池が形成され、電気化学的作用により腐食が進行する。腐食が進行する要因は、金属内部の要因と、外部要因とに大別することができる。金属内部の要因としては、金属固有の電極電位の貴卑金属の組織、組織の不均一、表面状態、異種金属の接触、内部応力、温度などが挙げられる。外部要因としては、水質を主とする腐食環境溶液の組織、溶液ガス、温度、圧力、流速、濃度差、通気差、渦流、外部応力、隙間、異物の付着等が挙げられる。
　実施形態に係るデータ解析システム１は、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等に用いられるセンサとして、保温材下の湿度を検知するセンサ、すなわち、水の存在の有無を検知するセンサを用いることで、配管腐食が進行する要因である水の存在を継続的にモニタリングすることができる。
　また、実施形態に係るデータ解析システム１は、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等に用いられるセンサとして、配管上の電流、すなわち電荷移動を検知するセンサを用いることで、配管腐食の進行の度合いを継続的にモニタリングすることができる。例えば、鉄の腐食の場合、水の存在下で、金属中の鉄原子は、Ｆｅ２＋イオンとなり水中に溶解し、水酸化第１鉄を経由して水酸化第２鉄が生成され、「さび」が生じるが、金属中の鉄原子がＦｅ２＋イオンとなり水中に溶解する際に生じる局部電池作用に伴う電荷移動を検知することで、配管腐食の進行をモニタリングすることができる。
　このように、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等は、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等から、電流や湿度に関する情報を取得し、データ解析装置４０に送信する。
　続いて、データ解析装置４０は、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃから、湿度または電流に関する情報を取得し、配管設備の状態の監視、異常の検知または故障に関する予測のうち少なくとも一つを行う。
　例えば、「学習フェーズ」において、データ解析装置４０は、アクセスポイント３０を中継して、データ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等の有する小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃから、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃ等を通じて、電流や湿度に関する情報を取得する。一方、データ解析装置４０は、これらの各種データと関連付けて、配管の性能や品質に関する情報を取得する。データ解析装置４０は、センサから取得したデータと、配管の性能や品質に関する情報とが紐付けられたデータに基づいて、例えば教師あり学習の方法により機械学習を行い、性能及び品質管理に係る学習モデルを生成する。
　続いて、「実行フェーズ」において、データ解析装置４０は、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等から、生産設備２００の状態に関する情報を受信する。続いて、データ解析装置４０は、複数のデータ収集装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等から受信した、生産設備２００の状態に関する情報と、学習フェーズにおいて生成された学習モデルとに基づいて、配管の状態を監視し、異常を検知し、または配管の性能、品質に関する予測を行う。
　続いて、実施形態に係る給電方法に関する背景について説明する。
　ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ）の観点から、小型コンピュータが注目を集めている。小型コンピュータは、安価に製造することができるので、これらの小型化コンピュータを多数配置してコンピュータネットワーク１００を構成することができる。ネットワーク化されたコンピュータネットワーク１００は、例えば生産設備２００の監視や故障予知等の目的に応用することができる。
　ここで、これら小型コンピュータを使用して、生産設備２００の監視や故障予知等を行う場合、小型コンピュータにどのように安全に電力を供給するかという点が課題になる。
　例えば、これらの小型コンピュータが危険物取扱場所に配置される場合、例えば電線を用いて電力を供給すると、防爆という観点で電力供給部をシールドする必要がある場合がある。しかしながら、これらの防爆処理は一般に高価、またはサイズの大型化が必要になるため、安全性の基準を満たしつつ、より安価かつ設置箇所に対する制約を受けにくい方法で電力が供給されることが望ましい。
　かかる背景に鑑みて、実施形態に係るデータ解析システム１は、小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃ等として、例えば数ミリ×数ミリ程度のサイズの小型のコンピュータを用いることで、内包する電力エネルギー量が小さくなり、データ解析システム１に含まれる複数のデータ収集装置を、安全に駆動可能とすることができる。例えば、データ収集装置が１．５Ｖ以下、０．１Ａ以下かつ２５ｍＷ以下で駆動可能となると、防爆エリアにおける安全基準を満たすことが可能となり、好ましい。これにより、例えば、データ解析システム１の設置場所の制約を、緩和することも可能になる。
　また、実施形態に係るデータ解析システム１は、電力の貯蔵方法として、例えば高容量のリチウムイオンバッテリーではなく、低容量のキャパシタ又は小型コンピュータを一定時間動作させるのに最低限必要な直径数ミリメートル以下の小型低容量リチウムイオンバッテリーを用いて電力を貯蔵することで、安全基準等の規格を満たすことができる。
　これに加えて、実施形態に係るデータ解析システム１は、生産設備２００の区画に配置される、ネットワーク化された複数の小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃ等と、生産設備２００の保守に係る情報の解析を行うデータ解析装置４０と、複数の小型コンピュータ２２ａａ、２２ｂ、２２ｃへの電力の供給を、有線接続によらず行う電力供給装置１０を備える。ここで、複数の小型コンピュータ２２ａ、２２ｂ、２２ｃのそれぞれは、生産設備２００の状態を監視するセンサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃに接続され、センサ部２１ａ、２１ｂ、２１ｃから情報を取得してデータ解析装置４０に送信する。
　ここで、電力の供給を有線接続によらず行う電力供給方式としては、例えば、無線接続による方式と、防爆照明等、光による給電方法による方式とが考えられる。このように、電力の供給を無線接続や光による給電方法により行うことで、より安価な装置構成で安全に電力を供給することができる。
　図６を用いて、無線接続による電力供給方式について説明する。図６は、電力供給方式として無線接続を用いた場合の、実施形態に係る給電システムについて説明した図である。図６において、電力供給装置１０が、無線により電磁波を送信する無線送信部１０ａを有することにより、一つのデータ収集装置であるデータ収集装置２０ａに電力を供給する場合について説明する。データ収集装置２０ａは、すでに説明した小型コンピュータ２２ａと、センサ部２１ａと、に加え、受電機構として、無線送信部１０ａから送信された電磁波を電力に変換する電力受信部２３ａと、低容量キャパシタ２４ａとを備える。
　例えば電磁誘導方式により電力供給を行う場合、送電側に設けられたコイルと、受電側に設けられたコイルとが、それぞれ無線送信部１０ａ及び電力受信部２３ａとして機能する。送電側で設けられたコイルに電流が流れると、当該電流により生じた磁束により受電側のコイルに引き起こされた電磁誘導により、電力供給が行われる。供給された電力は、低容量キャパシタ２４ａへと貯蔵され、小型コンピュータ２２ａ及びセンサ部２１ａに電力を供給を行う。
　また、例えば磁界共鳴方式により電力供給を行う場合、送電側に設けられたコイルとコンデンサとからなる共振回路と、受電側に設けられたコイルとコンデンサとからなる共振回路が、それぞれ無線送信部１０ａ及び電力受信部２３ａとして機能する。送電側の共振回路と共鳴した受電側の共振回路に生じた高周波信号を整流回路で直流に変換することにより、電力供給が行われる。同様に、供給された電力は、低容量キャパシタ２４ａへと貯蔵され、小型コンピュータ２２ａ及びセンサ部２１ａに電力を供給する。
　また、例えば電波受信方式により電力供給を行う場合、送電側に設けられたアンテナと、受電側に設けられたアンテナとが、それぞれ無線送信部１０ａ及び電力受信部２３ａとして機能し、電力供給が行われる。
　また、例えば電界結合方式により、電力供給が行われてもよい。
　このように、無線接続により電力供給を行う場合、無線により電磁波を送信する無線送信部１０ａが、電力供給装置１０となり、複数のコンピュータのそれぞれは、無線送信部１０ａから送信された電磁波を電力に変換する電力受信部２３ａに更に接続される。
　続いて、図７を用いて、光による電力供給方式について説明する。図７は、電力供給方式として光を用いた場合の、実施形態に係る給電システムについて説明した図である。図７において、電力供給装置１０としての発光装置１０ｂが、一つのデータ収集装置であるデータ収集装置２０ａに電力を供給する場合について説明する。データ収集装置２０ａは、すでに説明した小型コンピュータ２２ａと、センサ部２１ａとに加え、受電機構として、発光装置１０ｂからの光を電力に変換する光電変換部２３ｂと、低容量キャパシタ２４ａとを備える。発光装置１０ｂは、例えば防爆照明である。光電変換部２３ｂは、例えば太陽電池である。
　かかる場合、発光装置１０ｂから照射された光を受光した光電変換部２３ｂが、光を電力に変換することにより、電力供給が行われる。供給された電力は、低容量キャパシタ２４ａへと貯蔵され、小型コンピュータ２２ａ及びセンサ部２１ａに電力を供給を行う。
　このように、光照射により電力供給を行う場合、発光装置１０ｂが、電力供給装置１０となり、複数のコンピュータのそれぞれは、当該照明装置から照射された光を電力に変換する素子である光電変換部２３ｂに更に接続される。
　なお、データ収集装置２０ａが有する光電変換部２３ｂが、発光装置１０ｂからの光を電力に変換する場合で説明したが、実施形態はこれに限られず、データ収集装置２０ａが有する光電変換部２３ｂは、環境光を受光して電力に変換してもよい。
　なお、ここでいう光による電力供給には、例えばレーザー光を用いたレーザー給電による電力供給も含まれる。かかる場合、レーザー装置が、発光装置１０ｂとして機能し、高いコヒーレンスをもつレーザー光を送信する。光電変換部２３ｂが、当該レーザー光を電力に変換する。
　また、実施形態において、光とは、可視光線に限られず、赤外線や紫外線等、可視光以外のさまざまな波長の光を含む。
　このように、本発明の実施形態によれば、有線接続以外の電力供給方式で給電を行うことができるので、小型化されネットワーク化されたコンピュータに、安全管理基準を満たしながら給電を行うことができる。本発明の実施形態では、無線接続等の方法、中でも光による給電方法等を用いることで、安価な装置構成で安全に電力を供給することができる。
　また、別の例として、電力供給装置１０は、熱エネルギーを電力に変換する熱電変換素子であり、生産設備の表面又は内部に、直接または接触部材を介して、生産設備と接触して配置され、かつデータ収集装置２０ａ等と電気的に接続されてもよい。
　また、別の例として、電力供給装置１０は、圧力を電力に変換する圧電素子であり、生産設備の表面又は内部に、直接または接触部材を介して、生産設備と接触して配置され、かつデータ収集装置２０ａ等と電気的に接続されてもよい。
　このように、本発明の実施形態によれば、複数のデータ収集装置からなるデータ解析システムを、適切に構成することができる。例えば、複数のデータ収集装置からなるデータ解析システムを、安全に駆動可能とすることができる。
　なお、本発明の実施形態は、例として提示されたものにすぎず、種々の置き換え、変更等を行うことができる。
１０　電力供給装置
１００　コンピュータネットワーク
２１ａ　センサ部
２１ｂ　センサ部
２１ｃ　センサ部
２２ａ　小型コンピュータ
２２ｂ　小型コンピュータ
２２ｃ　小型コンピュータ
３０　アクセスポイント
４０　データ解析装置

Claims (14)

  1. 　生産設備の状態に関する情報を収集し送信する複数のデータ収集装置と、前記情報を受信し解析するデータ解析装置と、前記データ収集装置の駆動に必要な電力を供給する電力供給装置とを備え、
    　前記データ収集装置は、前記生産設備の状態に関する情報を取得するセンサ部と、前記情報を前記データ解析装置に送信する出力部とを有し、
    　前記センサ部は前記生産設備の表面又は内部に直接又は接触部材を介して前記生産設備と接触して配置されている、
    　データ解析システム。
  2. 　前記電力供給装置は無線により電磁波を送信する無線送信部を有し、
    　前記データ収集装置は前記無線送信部から送信された電磁波を電力に変換する電力受信部を更に有する、
    　請求項１に記載のデータ解析システム。
  3. 　前記電力供給装置は発光装置であり、
    　前記データ収集装置は前記発光装置からの光を電力に変換する光電変換部を更に有する、請求項１に記載のデータ解析システム。
  4. 　前記データ収集装置は、環境光を受光して電力に変換する光電変換部を更に有する、請求項１に記載のデータ解析システム。
  5. 　前記電力供給装置は熱エネルギーを電力に変換する熱電変換素子であり、前記生産設備の表面又は内部に、直接又は接触部材を介して前記生産設備と接触して配置され、かつ前記データ収集装置と電気的に接続されている、
    　請求項１に記載のデータ解析システム。
  6. 　前記電力供給装置は圧力を電力に変換する圧電素子であり、前記生産設備の表面又は内部に、直接又は接触部材を介して前記生産設備と接触して配置され、かつ前記データ収集装置と電気的に接続されている、
    　請求項１に記載のデータ解析システム。
  7. 　前記データ収集装置は１．５Ｖ以下、０．１Ａ以下かつ２５ｍＷ以下で駆動する、
    請求項１に記載のデータ解析システム。
  8. 　前記データ解析装置は、前記複数のデータ収集装置から受信した前記情報に基づいて、前記生産設備の生産プロセスの監視、前記生産設備の状態の監視、前記生産設備の異常の検知、前記生産設備の故障に関する予測のうち少なくとも一つを行う、請求項１に記載のデータ解析システム。
  9. 　前記データ解析装置は、前記複数のデータ収集装置から受信した前記情報に基づいて、前記生産設備で製造される製品の性能、品質に関する予測を行う、または前記製品の製造条件の変更を行う、請求項１に記載のデータ解析システム。
  10. 　前記データ解析装置が配置される区画は、前記複数のデータ収集装置が配置される区画と比較して、ゆるやかな防爆基準により管理される区画である、請求項１に記載のデータ解析システム。
  11. 　前記センサ部は、前記生産設備の内部または表面に配置される、請求項１に記載のデータ解析システム。
  12. 　前記センサ部は、磁石を用いて前記生産設備の表面に取り付けられ、取付けバンドを用いて前記生産設備の表面に取り付けられ、前記生産設備の表面に直接接着され、または前記生産設備の内部に埋め込まれることにより、前記生産設備の内部または表面に配置される、請求項１１に記載のデータ解析システム。
  13. 　前記センサ部は、湿度を検知するセンサ、または電流を検知するセンサである、請求項１に記載のデータ解析システム。
  14. 　前記データ解析装置は、前記センサ部から、湿度または電流に関する情報を取得し、配管設備の状態の監視、異常の検知または故障に関する予測のうち少なくとも一つを行う、請求項１３に記載のデータ解析システム。
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