WO2021014550A1 - データ処理装置、方法、及びプログラム - Google Patents

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WO2021014550A1
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data processing
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督 那須
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三菱電機株式会社
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    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/28—Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
    • H04L12/2803—Home automation networks
    • H04L12/283—Processing of data at an internetworking point of a home automation network

Definitions

  • the present invention relates to a data processing device, a method, and a program.
  • Data analysis is used for monitoring, failure prediction, demand analysis, etc. in various fields.
  • an application that collects data collects a wide variety of data from a device, and an application that processes the data collects data.
  • the data may be processed, analyzed, diagnosed, etc.
  • An application that collects data collects data of the output value of a sensor provided in the FA device from the FA device at regular intervals, and sends the collected data to an application that processes the data.
  • the value of the output value of the sensor collected from the FA device may not change at regular intervals. Further, when the data has not changed, the application that processes the data may not interfere with the processing even if the data is not sequentially received.
  • the application that collects the data sends the data to the application that processes the data at regular intervals, which is a processing load related to data distribution and communication traffic. This leads to an increase in load.
  • control is performed so that data is transmitted only when the collected data is updated.
  • the terminal device functions as a distribution unit, obtains HTML (HyperText Markup Language) data specified by a user-specified URI (Uniform Resource Identifier) from a server on the network, and obtains HTML (HyperText Markup Language) data.
  • HTML HyperText Markup Language
  • URI Uniform Resource Identifier
  • the terminal device transmits only the updated HTML data to the data collection node in order to reduce the communication traffic.
  • the terminal device compares the hash value calculated from the HTML data acquired this time with the hash value calculated from the HTML data acquired last time. As a result of comparing the hash values, the terminal device determines that the HTML data has been updated when the hash values do not match, and transmits the HTML data to the data collection node.
  • a distribution unit may distribute a large number of data periodically collected from a device to a data processing unit that performs predetermined data processing.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to simplify the process of distributing data and reduce the processing load related to data distribution.
  • the identification value generating means provided in the data processing apparatus is a value for identifying the identity of a plurality of data by a preset procedure from a plurality of data collected from the device. Calculate at least one identity identification value.
  • the discrimination means are the present identification value, which is the identity identification value generated from the present data, which is the plurality of data collected this time, and the previous identification value, which is the identity identification value generated from the previous data, which is the plurality of data collected last time. It is determined whether or not the current data and the previous data match, depending on whether or not the identification values match.
  • the distribution means distributes the current data to the data processing means that performs the preset data processing.
  • the data processing apparatus determines whether or not the present identification value generated from the plurality of data collected this time matches the previous identification value generated from the plurality of data collected last time. Determine if the multiple data collected and the previously collected data match.
  • the data processing device determines that the plurality of data collected this time and the plurality of data collected last time do not match, the data processing device distributes the data collected this time to the data processing means that performs the preset data processing. In this way, it is possible to make a simple configuration for determining whether or not to distribute data, and it is possible to reduce the processing load.
  • a block diagram showing a functional configuration of a data processing device and a maintenance tool according to an embodiment of the present invention The figure which shows the hardware configuration of the data processing apparatus and maintenance tool which concerns on embodiment.
  • the figure which shows an example of the data model which concerns on embodiment The figure for demonstrating the method of determining whether or not the data which concerns on embodiment is updated Flowchart of data distribution processing according to the embodiment Block diagram showing the functional configuration of the data processing device and maintenance tool related to the modified example The figure for demonstrating the method of determining whether or not the data which concerns on a modification is updated
  • the data processing device 100 shown in FIG. 1 collects data output by FA devices 601 and 602 in the factory, for example.
  • the data processing device 100 analyzes the collected data for the purpose of preventive maintenance, predictive maintenance, etc., diagnoses the FA devices 601 and 602, and outputs the diagnosis result to the programmable logic controller 603 (which controls the FA devices 601 and 602).
  • the programmable logic controller 603 which controls the FA devices 601 and 602.
  • the data processing device 100 transmits to the PLC 603 a diagnostic result including alert information indicating that the FA devices 601 and 602 are deteriorated and maintenance needs to be performed before the failure occurs.
  • the data processing device 100 is, for example, an industrial PC (Industrial Personal Computer: IPC) installed in the same factory as the FA devices 601 and 602.
  • FA devices 601 and 602 are, for example, mechanical devices used in a factory production line.
  • the FA devices 601 and 602 have various sensors including a vibration sensor, a temperature sensor, a pressure sensor, a flow rate sensor, and the like.
  • the PLC 603 is a control device that controls the FA devices 601 and 602.
  • the output values of the sensors provided in the FA devices 601 and 602 are supplied to the PLC 603.
  • the data processing device 100 collects the output values of the sensors provided in the FA devices 601 and 602 from the PLC 603.
  • the data processing device 100 collects data according to the settings for data collection specified by the user.
  • the setting for data collection may be referred to as a collection setting.
  • the device to be collected the time interval for collection, the data to be collected, and the like are defined.
  • the data processing device 100 collects the designated data from the designated collection target at the designated time interval.
  • the data processing device 100 does not necessarily have to collect data at predetermined time intervals.
  • the data processing device 100 collects the specified data when a predetermined condition is satisfied, such as when a specific operation of the user is performed or when the diagnosis result is NG. May be good.
  • the data processing device may collect data at specified time intervals and further collect data when certain conditions are met.
  • the data processing device 100 for example, a plurality of processing units that realize various functions perform a series of processing. Therefore, a data processing flow indicating the content of each process, the order of the processes, and the like is defined in advance.
  • the data processing device 100 has data indicating the setting of the data processing flow.
  • Each processing unit of the data processing apparatus 100 processes the collected data according to the setting of the defined data processing flow.
  • the settings defined in advance for the data processing flow are referred to as data processing flow settings.
  • the maintenance tool 500 is, for example, a tool used by the user to register the collection settings in the data processing device 100.
  • the maintenance tool 500 is, for example, a device in which a dedicated application is installed on a personal computer.
  • the maintenance tool 500 supplies data indicating the collection setting to the data processing device 100 according to the instruction of the user.
  • the maintenance tool 500 supplies data indicating the data processing flow setting to the data processing device 100 according to the instruction of the user. Further, the maintenance tool 500 transmits a signal instructing the start of the processing flow to the data processing device 100 according to the instruction of the user.
  • the data processing unit 100 has, as a hardware configuration, a memory 11 for storing various programs and data, a first communication interface 12 for communicating with other devices via a network 701, and a communication cable. It has a second communication interface 13 that communicates with another device via 702, and a CPU (Central Processing Unit) 14 that controls the entire data processing device 100.
  • the memory 11, the first communication interface 12, and the second communication interface 13 are connected to the CPU 14 via the bus 19, and each communicates with the CPU 14.
  • the memory 11 includes a volatile memory and a non-volatile memory.
  • the memory 11 stores programs for realizing various functions of the data processing device 100. Specifically, the memory 11 stores the collection program 111, the data processing program 112, and the distribution control program 113. Further, the memory 11 is used as a work memory of the CPU 14.
  • the collection program 111 is a program for realizing the function of collecting data from the PLC 603 in the data processing device 100.
  • the data processing program 112 is a program for realizing the function of executing predetermined data processing on the collected data in the data processing device 100.
  • the predetermined data processing is, for example, analysis processing and diagnostic processing.
  • the distribution control program 113 is a program for realizing the function of controlling the distribution of the collected data in the data processing device 100.
  • the first communication interface 12 includes a network interface circuit and communicates with the PLC 603 via the network 701 under the control of the CPU 14.
  • the network 701 is a network conforming to the fieldbus standard.
  • the second communication interface 13 includes, for example, a USB controller, and communicates with the maintenance tool 500 via the communication cable 702 under the control of the CPU 14.
  • the communication cable 702 is, for example, a USB cable.
  • the CPU 14 executes various programs stored in the memory 11 to realize various functions of the data processing device 100. Specifically, the CPU 14 collects data from the PLC 603 by executing the collection program 111. By executing the data processing program 112, the CPU 14 performs predetermined data processing on the collected data. The CPU 14 controls the distribution of data by executing the distribution control program 113.
  • the maintenance tool 500 includes a memory 51 that stores various programs and data, a communication interface 52 that exchanges data with other devices via a communication cable 702, and an input device that detects an input operation of a user. It has a 53, a display device 54 for displaying an image, and a CPU 55 for controlling the entire maintenance tool 500.
  • the memory 51, the communication interface 52, the input device 53, and the display device 54 are connected to the CPU 55 via the bus 59 and communicate with the CPU 55, respectively.
  • the memory 51 includes a volatile memory and a non-volatile memory.
  • the memory 51 stores programs for realizing various functions of the maintenance tool 500. Specifically, the memory 51 stores the maintenance program 511. Further, the memory 51 is used as a work memory of the CPU 55.
  • the maintenance program 511 is a program for realizing the function of supplying various setting data to the data processing device 100 and the function of supplying a signal instructing the start of collection processing to the data processing device 100 to the maintenance tool 500. ..
  • the various setting data include data indicating the collection setting and data indicating the data processing flow setting.
  • the communication interface 52 includes, for example, a USB controller, and communicates with the data processing device 100 via the communication cable 702 under the control of the CPU 55.
  • the input device 53 includes a mouse, operation keys, and the like, receives an input operation from the user, and outputs a signal indicating the content input by the user to the CPU 55.
  • the display device 54 includes a display and displays an image based on a signal supplied from the CPU 55 on the display.
  • the CPU 55 executes various programs stored in the memory 51 to realize various functions of the maintenance tool 500. Specifically, the CPU 55 executes the maintenance program 511 to transmit various setting data input by the user to the data processing device 100. Further, the CPU 55 transmits a signal instructing the start of the collection process to the data processing device 100 by executing the maintenance program 511.
  • the data processing device 100 includes a data collecting unit 1 that collects data from a collection target, a data processing unit 2 that performs data processing determined for the collected data, and an execution control unit 3 that controls distribution. And a data supply unit 4 that supplies the data output by the execution control unit 3 to the PLC 603.
  • the direction of the arrow indicates the direction in which data, signals, etc. flow between the parts of the data processing device 100.
  • the data collection unit 1 collects data from the PLC 603 including the output values of the sensors provided in the FA devices 601 and 602. For example, when the data collection unit 1 receives a signal instructing the start of the collection process from the execution control unit 3, the data collection unit 1 starts the collection process and collects the specified data from the specified target at the specified collection interval. The data collection unit 1 supplies the collected data to the execution control unit 3.
  • the function of the data collection unit 1 is realized by the CPU 14 shown in FIG. 2 executing the collection program 111.
  • the data collection unit 1 is an example of the collection means of the present invention.
  • the data processing unit 2 shown in FIG. 1 includes data processing units 2A and 2B.
  • the data processing unit 2A analyzes the data supplied from the execution control unit 3.
  • the data processing unit 2B diagnoses the FA devices 601 and 602 based on the analysis result, and transmits data indicating the diagnosis result to the execution control unit 3.
  • the process executed by the data processing unit 2 is not limited to analysis and diagnosis.
  • the function of the data processing unit 2 is realized by the CPU 14 shown in FIG. 2 executing the data processing program 112.
  • the data processing unit 2 is an example of the data processing means of the present invention.
  • the execution control unit 3 distributes, for example, the collected data to each processing unit of the data processing device 100 according to the defined data processing flow.
  • the execution control unit 3 includes a setting data storage unit 110 that stores data indicating data processing flow settings, a model management unit 120 that manages data that defines a data model, and a data distribution unit that is an execution body of data distribution processing. Includes 130 and.
  • the execution control unit 3 does not distribute all the data collected by the data collection unit 1 to the data processing unit 2.
  • the data collection unit 1 collects the output values of the sensors included in the FA devices 602 and 603. If there is no change in the output value of the sensor, the execution control unit 3 does not distribute the collected data to the data processing unit 2. For example, suppose a sensor measures temperature. In this case, if the temperature data collected last time and the temperature data collected this time are the same, the execution control unit 3 does not distribute the data to the data processing unit 2.
  • the data processing unit 2 When the data is not delivered from the execution control unit 3, the data processing unit 2 performs data processing using the previously delivered data. This is because the output value of the sensor collected last time and the output value of the sensor collected this time are the same, so that there is no problem even if the data processing unit 2 performs data processing using the data delivered last time. ..
  • the data processing unit 2 may perform data processing only when there is a change in the data. In this case, the data processing unit 2 does not perform data processing until the data is delivered from the execution control unit 3.
  • the execution control unit 3 does not determine whether or not there has been a change in each of the plurality of collected data, but collects data in a predetermined range and collects the data. Determine if the data has changed in units.
  • the setting data storage unit 110 stores data indicating data processing flow settings.
  • the data indicating the data processing flow setting includes data in which the content of data processing to be performed on the collected data, the subject performing the data processing, and the order of the data processing are defined.
  • the setting data storage unit 110 stores data indicating the collection setting for the data collection process executed by the data collection unit 1.
  • the data indicating the collection setting includes data for specifying the target of collection, data for specifying the data to be collected, and data for specifying the collection interval for collecting the data.
  • the user uses the maintenance tool 500 to store the data indicating the data processing flow setting and the data indicating the collection setting in a predetermined location in the memory 11.
  • the function of the setting data storage unit 110 is realized by the memory 11 shown in FIG.
  • the model management unit 120 shown in FIG. 1 manages definition information that models the data to be collected by the data processing device 100.
  • the data processing device 100 models and manages the data to be collected.
  • the data processing device 100 treats the data to be collected as data having a layered structure as shown in FIG.
  • the data model is not limited to a model having a hierarchical structure.
  • the function of the model management unit 120 is realized by the memory 11 shown in FIG.
  • the data distribution unit 130 shown in FIG. 1 is a first transmission / reception unit 131 that transmits / receives data between the data collection unit 1 and the data supply unit 4, and a second transmission / reception unit that transmits / receives data between the data processing unit 2.
  • 132 a data storage unit 133 in which the collected data is stored, an identification value generation unit 134 that generates an identification value from the collected data, and an update determination unit 135 that determines whether the collected data has been updated.
  • a data distribution control unit 136 that controls each unit of the data distribution unit 130.
  • the function of the data distribution unit 130 is realized by the CPU 14 shown in FIG. 2 executing the distribution control program 113.
  • the identification value generation unit 134 is an example of the identification value generation means of the present invention.
  • the update determination unit 135 is an example of the determination means of the present invention.
  • the data distribution control unit 136 is an example of the distribution means of the present invention.
  • the first transmission / reception unit 131 shown in FIG. 1 functions as an interface for exchanging data with the data collection unit 1.
  • the first transmission / reception unit 131 outputs the data received from the data collection unit 1 to the data distribution control unit 136.
  • the first transmission / reception unit 131 transmits the data supplied from the data distribution control unit 136 to the data supply unit 4.
  • the second transmission / reception unit 132 functions as an interface for exchanging data with the data processing unit 2.
  • the second transmission / reception unit 132 transmits the data supplied from the data distribution control unit 136 to the data processing unit 2.
  • the second transmission / reception unit 132 outputs the data received from the data processing unit 2 to the data distribution control unit 136.
  • the data storage unit 133 shown in FIG. 1 temporarily stores the data collected by the data collection unit 1.
  • the data distribution control unit 136 stores the data supplied from the first transmission / reception unit 131 in the data storage unit 133.
  • the identification value generation unit 134 which will be described later, stores the hash value calculated from the collected data in the data storage unit 133.
  • the identification value generation unit 134 shown in FIG. 1 calculates at least one hash value from the data collected this time by the data collection unit 1, and supplies the calculated hash value to the update determination unit 135. Further, the identification value generation unit 134 stores the hash value in the data storage unit 133.
  • the calculated hash value is an identification value used by the data collection unit 1 to determine whether or not the data collected this time and the data collected last time are the same. It is assumed that the hash function for calculating the hash value is defined in advance, and the definition information indicating the hash function is stored in the memory 11.
  • the hash value is an example of the identity identification value of the present invention.
  • the identification value generation unit 134 generates a hash value as follows.
  • the data collected by the data collection unit 1 may include a plurality of data.
  • the data collected by the data collection unit 1 includes, for example, numerical data such as "1" and "0.01", data representing "true” or “false", "AB", "D” and the like.
  • data representing a character string is included.
  • the identification value generation unit 134 concatenates a plurality of data in a predetermined order.
  • the identification value generation unit 134 may concatenate a plurality of data in the order in which the data is arranged when the data is given from the data collection unit 1 to the data distribution unit 130, for example. Alternatively, the identification value generation unit 134 may sort the data in ascending or descending order of the data names representing the data, and concatenate the sorted data. Alternatively, the identification value generation unit 134 may rearrange the data in the order specified by the user and concatenate the rearranged data. Further, the identification value generation unit 134 may directly concatenate the data, for example, “1 true AB”.
  • the identification value generation unit 134 may concatenate the data via a predetermined code such as "1, true, AB”, “1; true: AB", and "1 true AB”. After that, the identification value generation unit 134 calculates a hash value from the concatenated values.
  • the identification value generation unit 134 inputs all the data read from the data storage unit 133 into the defined hash function, and calculates the hash value.
  • the identification value generation unit 134 stores the hash value in the data storage unit 133 this time.
  • the identification value generation unit 134 does not calculate the hash value for each data, but calculates the hash value by collecting the data supplied from the data collection unit 1.
  • the identification value generation unit 134 may calculate two or more hash values. However, it is desirable that the number of hash values to be calculated is less than the number of collected data. If the number of hash values to be calculated is equal to or greater than the number of collected data, reduce the computational load compared to simply comparing the previous data with the current data. Because it cannot be done.
  • the update determination unit 135 determines whether or not the collected data has been updated, so that the hash value calculated from the data collected this time (hereinafter referred to as the hash value this time) and the hash value calculated from the data collected last time (hereinafter, the hash value this time) Hereafter, it is compared with the previous hash value). As shown in FIG. 4, the update determination unit 135 compares the previous hash value read from the data storage unit 133 with the hash value calculated from the data collected this time. The fact that the hash value this time and the hash value last time match means that the data collected this time is the same as the data collected last time.
  • the update determination unit 135 determines that the data collected this time and the data collected last time match. If the hash values do not match, the update determination unit 135 determines that the data collected this time and the data collected last time do not match. The update determination unit 135 notifies the data distribution control unit 136 of the presence or absence of the determined update.
  • the data collected last time by the data collecting unit 1 is an example of the previous data of the present invention.
  • the data collected this time by the data collecting unit 1 is an example of the current data of the present invention.
  • the hash value this time is an example of the identification value of the present invention.
  • the previous hash value is an example of the previous identification value of the present invention.
  • the update determination unit 135 determines that the N current hash values and the N previous hash values all match. Notify the data distribution control unit 136 that the data has not been updated.
  • the data distribution control unit 136 of each unit of the data processing device 100 is based on the data indicating the data processing flow setting stored in the setting data storage unit 110. Control the distribution of data between. Specifically, the data distribution control unit 136 instructs the data collection unit 1 to start the collection process. At this time, the data distribution control unit 136 supplies the data collection unit 1 with definition information indicating the collection setting stored in the setting data storage unit 110. Further, the data distribution control unit 136 instructs the data processing unit 2 to start data processing such as analysis processing and diagnostic processing. At this time, the data distribution control unit 136 supplies the data processing unit 2 with the definition information of the data model stored in the model management unit 120.
  • the data distribution control unit 136 stores the data in the data storage unit 133 and notifies the update determination unit 135 that the data has been collected.
  • the data distribution control unit 136 uses the data collected this time stored in the data storage unit 133 to indicate the data processing flow setting. Is transmitted to the data processing unit 2 indicated by the destination based on the above via the second transmission / reception unit 132. After that, the data distribution control unit 136 deletes the hash value calculated from the previously collected data stored in the data storage unit 133 and the data collected this time. On the other hand, the data distribution control unit 136 does not transmit the data to the data processing unit 2 when the update determination unit 135 notifies that the collected data has not been updated. The data distribution control unit 136 deletes the hash value calculated from the previously collected data stored in the data storage unit 133 and the data collected this time.
  • the data distribution control unit 136 distributes the data to the destination based on the data indicating the data processing flow setting. For example, when the destination of the data is PLC603, the data distribution control unit 136 transmits the data to the data supply unit 4 via the first transmission / reception unit 131. Therefore, the data supply unit 4 transmits the data supplied from the first transmission / reception unit 131 to the PLC 603.
  • the data supplied from the first transmission / reception unit 131 to the data supply unit 4 is, for example, data indicating the result of diagnosing the FA devices 601 and 602.
  • the data distribution control unit 136 transmits the data to the data processing unit 2 via the second transmission / reception unit 132.
  • the maintenance tool 500 functionally includes an input receiving unit 510.
  • the input receiving unit 510 transmits data indicating the collection setting received from the user and data indicating the data processing flow setting to the data processing device 100. Further, the input reception unit 510 transmits the start instruction of the processing flow received from the user to the data processing device 100.
  • the function of the input receiving unit 510 is realized by the CPU 55 shown in FIG.
  • the CPU 14 shown in FIG. 2 functions as the data distribution unit 130 shown in FIG. 1 by executing the distribution control program 113.
  • step S1001 when the data distribution control unit 136 receives data from the data collection unit 1 via the first transmission / reception unit 131 (step S1001; Yes), the data distribution control unit 136 stores the received data in the data storage unit 133 (step S1001; Yes).
  • step S1002 the identification value generation unit 134 is notified that new data has been collected.
  • the identification value generation unit 134 calculates a hash value from the data stored in the data storage unit 133 (step S1003).
  • the update determination unit 135 compares the hash value calculated this time with the hash value calculated last time (step S1004).
  • step S1005 If the hash value calculated this time and the hash value calculated last time match (step S1005; Yes), the update determination unit 135 notifies the data distribution control unit 136 to that effect. In response to this, the data distribution control unit 136 deletes the hash value calculated last time and the data received this time from the data storage unit 133 (step S1007), and performs the process of step 1001 again.
  • step S1005 if the hash value calculated this time and the hash value calculated last time do not match (step S1005; No), the update determination unit 135 notifies the data distribution control unit 136 to that effect.
  • the data distribution control unit 136 distributes the data received this time stored in the data storage unit 133 to the data processing unit 2 via the second transmission / reception unit 132 (step S1006).
  • the data distribution control unit 136 deletes the hash value calculated last time and the data received this time from the data storage unit 133 (step S1007), and performs the process of step 1001 again.
  • the data distribution unit 130 of the data processing device 100 compares the hash values calculated by collecting the received data with the data received this time and the data received last time. Determine if they match. When the data distribution unit 130 determines that the hash values do not match, the data distribution unit 130 distributes the data received this time to the data processing unit 2. On the other hand, when the hash values match, the data processing device 100 does not distribute the data received this time to the data processing unit 2.
  • the processing load of the data distribution unit 130 can be reduced. For example, when the number of data to be collected is 100, it is necessary to perform the comparison operation 100 times when comparing the previously collected data and the data collected this time individually as in the conventional case.
  • the configuration according to the embodiment for example, when calculating three hash values from a group of data, an operation of calculating three hash values, the previous three hash values, and the current three hash values It is only necessary to perform an operation to compare each of them.
  • the data distribution unit 130 determines whether or not the previously collected data and the data collected this time match by comparing the hash values, the data distribution unit 130 holds the previously collected data in the data storage unit 133. You don't have to keep it.
  • the data storage unit 133 stores the hash value calculated from the previously collected data, the data collected this time, and the hash value calculated from the data collected this time. It will be. Therefore, it is possible to reduce the storage capacity of the memory of the data processing device 100.
  • FIG. 6 shows the configuration of the data processing device 101 according to the modified example.
  • the data processing device 101 includes a grouping unit 137 in addition to the configuration according to the embodiment.
  • the data processing device 101 shall include data processing units 2A, 2B, and 2C.
  • the grouping unit 137 divides the collected data into groups.
  • the grouping unit 137 divides the data into groups according to the definition information of the data model stored in the model management unit 120.
  • the data to be collected is data having a layered structure as shown in FIG. It is assumed that the user has registered the data grouping setting in the data processing device 101 in advance by using the maintenance tool 500.
  • the grouping unit 137 divides the data processed by the data processing unit 2A into a group A, the data processed by the data processing unit 2B into a group B, and the data processed by the data processing unit 2C into a group C.
  • the data processing unit 2A is an example of the first data processing means of the present invention.
  • the data processing unit 2B is an example of the second data processing means of the present invention.
  • the process executed by the data processing unit 2A is an example of the first data process of the present invention.
  • the process executed by the data processing unit 2B is an example of the second data process of the present invention.
  • the grouping unit 137 notifies the identification value generation unit 134 of information indicating the association between the collected data and the group.
  • the identification value generation unit 134 reads the data stored in the data storage unit 133 in group units, and calculates a hash value from the read group unit data.
  • the collected data is divided into three groups, and one hash value is calculated for each group.
  • the hash value calculated from the data belonging to the group A collected this time is an example of the first identification value of the present invention of the present invention.
  • the hash value calculated from the data belonging to the group A collected last time is an example of the first previously identified value of the present invention.
  • the hash value calculated from the data belonging to the group B collected this time is an example of the second present identification value of the present invention.
  • the hash value calculated from the data belonging to the group B collected last time is an example of the second previous identification value of the present invention.
  • the update determination unit 135 determines whether or not the data has been updated from the hash value calculated for each group.
  • the update determination unit 135 notifies the data distribution control unit 136 of the determination result for each group.
  • the data distribution control unit 136 distributes the data of the group whose data has been updated to the data processing unit 2 according to the notified result. Further, the data distribution control unit 136 does not distribute the data of the group whose data has not been updated.
  • the grouping unit 137 may simply divide the data into groups in predetermined units. For example, the grouping unit 137 may separate data for each predetermined number of data. Alternatively, the grouping unit 137 may divide the data into groups in meaningful units. When there are a plurality of data processing units 2, the grouping unit 137 may group data to be transmitted to the data processing unit 2 which is a data distribution destination.
  • the data processing devices 100 and 101 do not calculate the hash value from the individual data, but calculate the hash value from the aggregated data. Therefore, it is not possible to specify which of the plurality of data has been updated.
  • the identification value generation unit 134 calculates an error correction code as a hash value from the collected data.
  • the method of determining whether or not the data has been updated is the same as that of the embodiment.
  • the data distribution control unit 136 distributes the data to the data processing unit 2. At this time, the data distribution control unit 136 sends the data collected this time to the data processing unit 2 together with the previous hash value, here, the error correction code calculated from the previously collected data.
  • the data processing unit 2 considers that the data distributed from the data distribution control unit 136 is the data in which an error has occurred, and performs error detection from the error correction code added to the data.
  • the place where the error is detected is the updated place.
  • the data distribution unit 130 has described an example in which the data is not distributed to the data processing unit 2 when it is determined that the hash value and the previous hash value all match, but the present invention is not limited to this.
  • the data distribution unit 130 calculates a plurality of hash values from the same data
  • the number of the plurality of hash values calculated this time that match the plurality of hash values calculated last time is equal to or less than the threshold value.
  • the data may be distributed to the data processing unit 2.
  • the data distribution unit 130 may not distribute the data to the data processing unit 2 when the number of the plurality of hash values calculated this time that match the plurality of hash values calculated last time is larger than the threshold value. ..
  • the probability that the plurality of hash values calculated this time and the plurality of hash values calculated last time match is less than a predetermined ratio.
  • the data may be distributed to the data processing unit 2.
  • the data distribution unit 130 may not distribute the data to the data processing unit 2 when the probability of matching the hash values is equal to or greater than a predetermined ratio.
  • the data processing device 100 may include two or more data collecting units 1.
  • each data collection unit 1 may collect only a predetermined type of data.
  • one data collection unit 1 collects temperature data
  • another data collection unit 1 collects flow rate data.
  • the data collection unit 1 may collect data from the assigned collection destination.
  • one data collection unit 1 collects data from the PLC 603, and another data collection unit 1 collects data from a PLC other than the PLC 603.
  • the data processing unit 2 exchanges data via the execution control unit 3, but the present invention is not limited to this.
  • the data processing unit 2A may be able to communicate with each other.
  • a certain data processing unit 2 analyzes the data supplied from the execution control unit 3 and supplies the analysis result to another data processing unit 2.
  • the other data processing unit 2 may diagnose the FA devices 601 and 602 based on the supplied result, and supply the diagnosis result to the execution control unit 3.
  • the processing executed by the data processing unit 2 is not limited to the analysis processing and the diagnostic processing.
  • the data processing unit 2 may perform preprocessing necessary before the analysis processing, such as missing value processing and outlier processing, on the collected data.
  • the data processing device 100 includes the data collecting unit 1 and the data processing unit 2
  • the data collection unit 1 and the data processing unit 2 are provided in a device different from the data processing device 100, and the data processing device 100, the device including the data collection unit 1, and the device including the data processing unit 2 cooperate with each other. And may function as a data processing system.
  • the data processing device 100 may exchange data with the data collecting unit 1 and the data processing unit 2 via a network, for example.
  • the data processing device 100 collects data from the FA devices 601 and 602 via the PLC 603
  • the present invention is not limited to this.
  • the data processing device 100 may collect data directly from the FA devices 601 and 602.
  • the data processing device 100 may transmit the collected data to another analysis device.
  • the data processing device 100 and the analysis device may communicate with each other via a network conforming to a standard such as 10BASE-T or 100BASE-T.
  • the data collected by the data processing device 100 may be used for other purposes. Good. For example, it is possible to take statistics from the data collected from the FA devices 601 and 602 and predict the occurrence of failures of other FA devices from the statistics.
  • the data processing device 101 may include an input receiving unit.
  • the input receiving unit included in the data processing device 101 may receive data indicating settings related to data grouping from the user, and store the received data in the setting data storage unit 110.
  • a computer-readable recording medium including a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a flash memory, a semiconductor memory, and a magnetic tape can be used.
  • 1 Data collection unit, 2A, 2B (2) Data processing unit, 3 Execution control unit, 4 Data supply unit, 11,51 Memory, 12 1st communication interface, 13 2nd communication interface, 14,55 CPU, 19,59 Bus, 52 communication interface, 53 input device, 54 display device, 100, 101 data processing device, 110 setting data storage unit, 111 collection program, 112 data processing program, 113 distribution control program, 120 model management unit, 130 data distribution unit , 131 1st transmission / reception unit, 132 2nd transmission / reception unit, 133 data storage unit, 134 identification value generation unit, 135 update discrimination unit, 136 data distribution control unit, 137 grouping unit, 500 maintenance tool, 510 input reception unit, 511 maintenance Program, 601,602 FA equipment, 603 programmable logic controller (PLC), 701 network, 702 communication cable

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Abstract

データ処理装置（１００）が備える更新判別部（１３５）は、ＦＡ機器（６０１、６０２）から収集された複数のデータから予め設定された手順で複数のデータの同一性を識別するための値である同一性識別値を少なくとも１つ生成する。更新判別部（１３５）は、今回収集された複数のデータである今回データから生成した同一性識別値である今回識別値と、前回収集された複数のデータである前回データから生成した同一性識別値である前回識別値と、が一致するか否かに応じて、今回データと前回データとが一致するか否かを判別する。更新判別部（１３５）が今回データと前回データとが一致しないと判別した場合、データ配信制御部（１３６）は、予め設定されたデータ処理を行うデータ処理部（２）に今回データを配信する。

Description

データ処理装置、方法、及びプログラム
　本発明は、データ処理装置、方法、及びプログラムに関する。
　様々な分野で、監視、障害予測、需要分析等を目的として、データ分析が活用されている。例えば、ファクトリーオートメーションの分野では、工場におけるラインの稼働状態の監視、障害予測等を行うシステムにおいて、データを収集するアプリケーションが、装置から多種多様なデータを収集し、データを処理するアプリケーションが、収集されたデータの加工、解析処理、診断処理等を行うことがある。
　データを収集するアプリケーションは、例えば、ＦＡ機器に設けられたセンサの出力値のデータを一定期間毎にＦＡ機器から収集し、データを処理するアプリケーションに収集したデータを送信する。しかし、一定期間毎にＦＡ機器から収集されるセンサの出力値の値が変化していないこともある。さらに、データが変化していない場合には、データを処理するアプリケーションはデータを逐次受信しなくても、その処理に支障をきたさないことがある。
　このような場合、センサの出力値に変化がなくとも、データを収集するアプリケーションがデータを一定期間毎に、データを処理するアプリケーションに送信することは、データ配信に係る処理の負荷、通信トラフィックの負荷の増大につながる。
　データ配信に係る処理の負荷、通信トラフィックの負荷の低減を目的として、例えば、特許文献１に記載されているように、収集したデータが更新されている場合にだけ、データを送信するよう制御することがある。特許文献１に開示されているシステムにおいて、端末装置は配信部として機能し、ユーザが指定したＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）により特定されるＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）データをネットワーク上のサーバから取得し、取得したＨＴＭＬデータを、ＨＴＭＬデータを解析するデータ収集ノードに配信する。
　端末装置は、通信トラフィックの低減のため、更新されたＨＴＭＬデータのみをデータ収集ノードに送信する。端末装置は、ＨＴＭＬデータが更新されているか否かを判別するため、今回取得したＨＴＭＬデータから算出したハッシュ値と前回取得したＨＴＭＬデータから算出したハッシュ値とを比較する。端末装置は、ハッシュ値の比較の結果、ハッシュ値が一致しない場合にはＨＴＭＬデータが更新されていると判別し、そのＨＴＭＬデータをデータ収集ノードに送信する。
特開２０１０－１８２２４３号公報
　特許文献１に記載されている構成では、ユーザが閲覧したＨＴＭＬデータが収集対象であり、収集対象のデータ数が多くないと想定される。よって、端末装置が更新の有無を判別する処理の負荷が極端に大きくなることはないと考えられる。しかし、収集対象のデータ数が増大した場合、配信部として機能する端末装置は、データの個数に応じたハッシュ値を算出し、データの個数に応じたハッシュ値を比較する必要がある。よって、配信部の処理が煩雑になり、処理の負荷が増大する。例えば、ファクトリーオートメーションの分野では、配信部が、機器から周期的に収集された多数のデータを、決められたデータ処理を行うデータ処理部に配信することがある。このような場合、特許文献１に記載の構成を採用すると、配信部とデータ処理部との間の通信トラフィックは低減できるものの、配信部は、個々のデータの更新の有無の判別処理を頻繁に行う必要があり、配信部の処理が煩雑になり、配信部の処理の負荷が増大する。
　本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、データを配信する処理を簡易なものとし、データ配信に係る処理の負荷を低減することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係るデータ処理装置が備える識別値生成手段は、機器から収集された複数のデータから予め設定された手順で複数のデータの同一性を識別するための値である同一性識別値を少なくとも１つ算出する。判別手段は、今回収集された複数のデータである今回データから生成した同一性識別値である今回識別値と、前回収集された複数のデータである前回データから生成した同一性識別値である前回識別値と、が一致するか否かに応じて、今回データと前回データとが一致するか否かを判別する。判別手段が今回データと前回データとが一致しないと判別した場合、配信手段は、予め設定されたデータ処理を行うデータ処理手段に今回データを配信する。
　本発明に係るデータ処理装置は、今回収集された複数のデータから生成した今回識別値と、前回収集された複数のデータから生成した前回識別値と、が一致するか否かに応じて、今回収集された複数のデータと前回収集された複数のデータとが一致するか否かを判別する。データ処理装置は、今回収集された複数のデータと前回収集された複数のデータとが一致しないと判別すると、予め設定されたデータ処理を行うデータ処理手段に今回収集されたデータを配信する。このように、データの配信を行うか否かの判別を簡易な構成とすることができ、処理の負荷を低減することができる。
本発明の実施の形態に係るデータ処理装置及びメンテナンスツールの機能構成を示すブロック図 実施の形態に係るデータ処理装置及びメンテナンスツールのハードウェア構成を示す図 実施の形態に係るデータモデルの一例を示す図 実施の形態に係るデータの更新の有無を判別する方法を説明するための図 実施の形態に係るデータ配信処理のフローチャート 変形例に係るデータ処理装置及びメンテナンスツールの機能構成を示すブロック図 変形例に係るデータの更新の有無を判別する方法を説明するための図
（実施の形態）
　以下、本発明の実施の形態に係るデータ処理装置について、図面を参照しつつ詳細に説明する。
　図１に示すデータ処理装置１００は、例えば、工場内のＦＡ機器６０１及び６０２が出力するデータを収集する。例えば、データ処理装置１００は、予防保全、予知保全等を目的として、収集したデータを解析し、ＦＡ機器６０１及び６０２を診断し、診断結果をＦＡ機器６０１及び６０２を制御するプログラマブルロジックコントローラ６０３（以下、ＰＬＣ６０３）に送信する。例えば、データ処理装置１００は、ＦＡ機器６０１及び６０２が劣化しており、故障が発生する前にメンテナンスを行う必要があることを示すアラート情報を含む診断結果をＰＬＣ６０３に送信する。
　データ処理装置１００は、例えば、ＦＡ機器６０１及び６０２と同じ工場内に設けられている産業用ＰＣ（Industrial Personal Computer：ＩＰＣ）である。ＦＡ機器６０１及び６０２は、例えば、工場の生産ラインで使用される機械装置である。ＦＡ機器６０１及び６０２は、振動センサ、温度センサ、圧力センサ、流量センサ等を含む各種のセンサを有する。ＰＬＣ６０３は、ＦＡ機器６０１及び６０２を制御する制御装置である。
　ＦＡ機器６０１及び６０２に設けられたセンサの出力値はＰＬＣ６０３に供給される。データ処理装置１００は、ＦＡ機器６０１及び６０２に設けられたセンサの出力値をＰＬＣ６０３から収集する。
　データ処理装置１００は、ユーザが指定したデータ収集についての設定に従って、データを収集する。以下、データ収集についての設定を収集設定ということがある。収集設定には、収集の対象となる装置、収集の時間間隔、収集するデータ等が定義されている。例えば、データ処理装置１００は、指定されている収集の対象から、指定されたデータを指定された時間間隔で収集する。なお、データ処理装置１００は、必ずしも決められた時間間隔でデータを収集する必要はない。データ処理装置１００は、例えば、ユーザの特定の操作が行われたとき、診断の結果がＮＧであったとき、といった、決められた条件が満たされたときに、指定されたデータを収集してもよい。あるいは、データ処理装置は、指定された時間間隔で、データを収集し、さらに、決められた条件が満たされたときにデータを収集してもよい。
　データ処理装置１００において、例えば、各種の機能をそれぞれ実現する複数の処理部が一連の処理を行う。このため、各工程の内容、工程の順序等を示すデータ処理フローが予め定義されている。データ処理装置１００は、データ処理フローの設定を示すデータを有している。データ処理装置１００の各処理部は、定義されたデータ処理フローの設定に従って収集されたデータに処理を行う。以下、データ処理フローについて予め定義された設定をデータ処理フロー設定という。
　メンテナンスツール５００は、例えば、ユーザが、収集設定をデータ処理装置１００に登録するために使用するツールである。メンテナンスツール５００は、例えば、パーソナルコンピュータに専用のアプリケーションをインストールした装置である。メンテナンスツール５００は、ユーザの指示に従って収集設定を示すデータをデータ処理装置１００に供給する。メンテナンスツール５００は、ユーザの指示に従ってデータ処理フロー設定を示すデータをデータ処理装置１００に供給する。さらに、メンテナンスツール５００は、ユーザの指示に従って、処理フローの開始を指示する信号をデータ処理装置１００に送信する。
　続いて、各装置のハードウェア構成を説明する。図２に示すように、データ処理装置１００は、ハードウェア構成として、各種のプログラム及びデータを記憶するメモリ１１と、ネットワーク７０１を介して他の装置と通信する第１通信インタフェース１２と、通信ケーブル７０２を介して他の装置と通信する第２通信インタフェース１３と、データ処理装置１００全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）１４とを有する。メモリ１１と第１通信インタフェース１２と第２通信インタフェース１３とは、バス１９を介してＣＰＵ１４に接続されており、それぞれＣＰＵ１４と通信する。
　メモリ１１は、揮発性メモリと不揮発性メモリとを含む。メモリ１１は、データ処理装置１００の各種機能を実現するためのプログラムを格納する。具体的には、メモリ１１は、収集プログラム１１１と、データ処理プログラム１１２と、配信制御プログラム１１３とを記憶する。さらに、メモリ１１はＣＰＵ１４のワークメモリとして用いられる。
　収集プログラム１１１は、ＰＬＣ６０３からデータを収集する機能をデータ処理装置１００に実現させるためのプログラムである。データ処理プログラム１１２は、収集したデータに予め決められたデータ処理を実行する機能をデータ処理装置１００に実現させるためのプログラムである。予め決められたデータ処理とは、例えば、解析処理、診断処理である。配信制御プログラム１１３は、収集したデータの配信を制御する機能をデータ処理装置１００に実現させるためのプログラムである。
　第１通信インタフェース１２は、ネットワークインタフェース回路を含み、ＣＰＵ１４の制御の下、ネットワーク７０１を介してＰＬＣ６０３と通信する。ネットワーク７０１は、フィールドバス規格に則ったネットワークである。
　第２通信インタフェース１３は、例えば、ＵＳＢコントローラを含み、ＣＰＵ１４の制御の下、通信ケーブル７０２を介してメンテナンスツール５００と通信する。通信ケーブル７０２は、例えば、ＵＳＢケーブルである。
　ＣＰＵ１４は、メモリ１１に記憶されている各種プログラムを実行して、データ処理装置１００の各種機能を実現する。具体的には、ＣＰＵ１４は、収集プログラム１１１を実行することにより、ＰＬＣ６０３からデータを収集する。ＣＰＵ１４は、データ処理プログラム１１２を実行することにより、収集したデータに予め決められたデータ処理を施す。ＣＰＵ１４は、配信制御プログラム１１３を実行することにより、データの配信を制御する。
　メンテナンスツール５００は、ハードウェア構成として、各種のプログラム及びデータを記憶するメモリ５１と、通信ケーブル７０２を介して他の装置とデータを授受する通信インタフェース５２と、ユーザの入力操作を検出する入力装置５３と、画像を表示する表示装置５４と、メンテナンスツール５００全体を制御するＣＰＵ５５とを有する。メモリ５１と通信インタフェース５２と入力装置５３と表示装置５４とは、バス５９を介してＣＰＵ５５に接続され、それぞれＣＰＵ５５と通信する。
　メモリ５１は、揮発性メモリと不揮発性メモリとを含む。メモリ５１は、メンテナンスツール５００の各種機能を実現するためのプログラムを格納する。具体的には、メモリ５１は、メンテナンスプログラム５１１を格納する。また、メモリ５１は、ＣＰＵ５５のワークメモリとして用いられる。
　メンテナンスプログラム５１１は、各種設定データをデータ処理装置１００に供給する機能と、収集処理の開始を指示する信号をデータ処理装置１００に供給する機能と、をメンテナンスツール５００に実現させるためのプログラムである。各種設定データは、収集設定を示すデータ、データ処理フロー設定を示すデータを含む。
　通信インタフェース５２は、例えば、ＵＳＢコントローラを含み、ＣＰＵ５５の制御の下、通信ケーブル７０２を介してデータ処理装置１００と通信する。
　入力装置５３は、マウス、操作キー等を含み、ユーザからの入力操作を受け付け、ユーザが入力した内容を示す信号をＣＰＵ５５に出力する。表示装置５４は、ディスプレイを含み、ＣＰＵ５５から供給される信号に基づく画像をディスプレイに表示する。
　ＣＰＵ５５は、メモリ５１に記憶されている各種プログラムを実行して、メンテナンスツール５００の各種機能を実現する。具体的には、ＣＰＵ５５は、メンテナンスプログラム５１１を実行することにより、ユーザが入力した各種設定データをデータ処理装置１００に送信する。また、ＣＰＵ５５は、メンテナンスプログラム５１１を実行することにより、収集処理の開始を指示する信号をデータ処理装置１００に送信する。
　続いて、図１を参照して、データ処理装置１００の機能構成を説明する。データ処理装置１００は、機能的には、収集対象からデータを収集するデータ収集部１と、収集されたデータに決められたデータ処理を行うデータ処理部２と、配信を制御する実行制御部３と、実行制御部３が出力したデータをＰＬＣ６０３に供給するデータ供給部４とを備える。図１において、矢印の向きは、データ処理装置１００の各部の間で、データ、信号等が流れる向きを示す。
　データ収集部１は、ＰＬＣ６０３から、ＦＡ機器６０１及び６０２に設けられたセンサの出力値を含むデータを収集する。データ収集部１は、例えば、実行制御部３から収集処理の開始を指示する信号を受信すると収集処理を開始し、指定された対象から指定された収集間隔で指定されたデータを収集する。データ収集部１は、収集したデータを実行制御部３に供給する。データ収集部１の機能は、図２に示すＣＰＵ１４が収集プログラム１１１を実行することにより実現される。データ収集部１は、本発明の収集手段の一例である。
　図１に示すデータ処理部２は、データ処理部２Ａ、２Ｂを含む。例えば、データ処理部２Ａは、実行制御部３から供給されたデータを解析する。データ処理部２Ｂは、解析結果に基づいて、ＦＡ機器６０１及び６０２を診断し、診断結果を示すデータを実行制御部３に送信する。なお、データ処理部２が実行する処理は、解析、診断に限られない。データ処理部２の機能は、図２に示すＣＰＵ１４がデータ処理プログラム１１２を実行することにより実現される。データ処理部２は、本発明のデータ処理手段の一例である。
　実行制御部３は、定義されたデータ処理フローに従って、例えば、収集されたデータを、データ処理装置１００の各処理部に配信する。実行制御部３は、データ処理フロー設定を示すデータを記憶する設定データ記憶部１１０と、データモデルを定義したデータを管理するモデル管理部１２０と、データの配信処理の実行主体であるデータ配信部１３０とを含む。
　実施の形態において、実行制御部３は、データ収集部１が収集したデータを全てデータ処理部２に配信するわけではない。前述のように、データ収集部１は、ＦＡ機器６０２及び６０３が備えるセンサの出力値を収集する。センサの出力値に変化がない場合には、実行制御部３は、収集したデータをデータ処理部２に配信しない。例えば、センサが温度を測定するものであるとする。この場合、前回収集した温度データと今回収集した温度データとが変わらない場合、実行制御部３は、データをデータ処理部２に配信しない。
　データ処理部２は、実行制御部３からデータが配信されなかった場合、前回配信されたデータを使用してデータ処理を行う。前回収集されたセンサの出力値と今回収集されたセンサの出力値とが同じであるため、データ処理部２が前回配信されたデータを使用してデータ処理を行っても問題がないからである。データ処理装置１００が、このような構成を備えることで、実行制御部３とデータ処理部２との間の通信トラフィックを低減することができる。あるいは、データ処理部２は、データに変化があった場合のみデータ処理を行ってもよい。この場合、データ処理部２は、実行制御部３からデータが配信されるまでデータ処理を行わない。
　実施の形態に特徴的な構成として、実行制御部３は、収集した複数のデータそれぞれに変化があったか否かを判別するのではなく、決められた範囲のデータをひとまとめにして、ひとまとめにしたデータ単位でデータに変化があったか否かを判別する。
　設定データ記憶部１１０は、データ処理フロー設定を示すデータを記憶する。データ処理フロー設定を示すデータは、収集されたデータに行うべきデータ処理の内容とデータ処理を実行する主体とデータ処理の順序とが定義されたデータを含む。
　さらに、設定データ記憶部１１０は、データ収集部１が実行するデータ収集処理についての収集設定を示すデータを記憶する。収集設定を示すデータは、収集の対象を特定するデータと、収集するデータを特定するデータと、データを収集する収集間隔とを特定するデータとを含む。ユーザは、メンテナンスツール５００を使用して、データ処理フロー設定を示すデータと、収集設定を示すデータとを、メモリ１１の決められた場所に格納する。設定データ記憶部１１０の機能は、図２に示すメモリ１１により実現される。
　図１に示すモデル管理部１２０は、データ処理装置１００の収集対象のデータをモデル化した定義情報を管理する。実施の形態においては、データ処理装置１００は、収集対象のデータをモデル化して管理する。具体的には、データ処理装置１００は、収集対象のデータを、図３に示すような階層化構造を有するデータとして扱う。なお、データモデルは階層化構造を有するモデルに限らない。モデル管理部１２０の機能は、図２に示すメモリ１１により実現される。
　図１に示すデータ配信部１３０は、データ収集部１及びデータ供給部４との間でデータを送受信する第１送受信部１３１と、データ処理部２との間でデータを送受信する第２送受信部１３２と、収集されたデータが蓄積されるデータ格納部１３３と、収集されたデータから識別値を生成する識別値生成部１３４と、収集されたデータが更新されているかを判別する更新判別部１３５と、データ配信部１３０の各部を制御するデータ配信制御部１３６とを含む。データ配信部１３０の機能は、図２に示すＣＰＵ１４が配信制御プログラム１１３を実行することにより実現される。識別値生成部１３４は、本発明の識別値生成手段の一例である。更新判別部１３５は、本発明の判別手段の一例である。データ配信制御部１３６は、本発明の配信手段の一例である。
　図１に示す第１送受信部１３１は、データ収集部１との間でデータをやり取りするインタフェースとして機能する。第１送受信部１３１は、データ収集部１から受信したデータをデータ配信制御部１３６に出力する。第１送受信部１３１は、データ配信制御部１３６から供給されたデータをデータ供給部４に送信する。
　第２送受信部１３２は、データ処理部２との間でデータをやり取りするインタフェースとして機能する。第２送受信部１３２は、データ配信制御部１３６から供給されたデータをデータ処理部２に送信する。第２送受信部１３２は、データ処理部２から受信したデータをデータ配信制御部１３６に出力する。
　図１に示すデータ格納部１３３は、データ収集部１が収集したデータを一時的に格納する。データ配信制御部１３６は、第１送受信部１３１から供給されたデータをデータ格納部１３３に格納する。また、後述の識別値生成部１３４は、収集されたデータから算出したハッシュ値をデータ格納部１３３に格納する。
　図１に示す識別値生成部１３４は、データ収集部１が今回収集したデータから少なくとも１つのハッシュ値を算出し、算出したハッシュ値を更新判別部１３５に供給する。さらに、識別値生成部１３４は、ハッシュ値をデータ格納部１３３に格納する。算出したハッシュ値は、データ収集部１が今回収集したデータと前回収集したデータとが同一であるか否かを判別するのに使用される識別値である。ハッシュ値を算出するためのハッシュ関数は予め定義され、ハッシュ関数を示す定義情報がメモリ１１に記憶されているものとする。ハッシュ値は、本発明の同一性識別値の一例である。
　前述のように、データ処理装置１００は、ひとまとめにしたデータ単位でデータに変化があったか否かを判別する。このため、識別値生成部１３４は、下記のようにハッシュ値を生成される。まず、データ収集部１が収集したデータは、複数のデータを含むことがある。例えば、データ収集部１が収集するデータには、例えば、“１”、“０．０１”等の数値のデータ、“真”または“偽”を表すデータ、“ＡＢ”、“Ｄ”等の文字列を表すデータが含まれるとする。識別値生成部１３４は、複数のデータを決められた順序で連結する。識別値生成部１３４は、例えば、データ収集部１からデータ配信部１３０にデータが与えられたときのデータの並び順で、複数のデータを連結してもよい。あるいは、識別値生成部１３４は、データを表すデータ名の昇順または降順で、データを並び変え、並び替えたデータを連結してもよい。あるいは、識別値生成部１３４は、ユーザが指定する順序でデータを並び変え、並び変えたデータを連結してもよい。また、識別値生成部１３４は、例えば、“１真ＡＢ”のように、データを直接連結してもよい。あるいは、識別値生成部１３４は、“１,真,ＡＢ”、 “１;真:ＡＢ”、“１ 真 ＡＢ”のように、決められた符号を介してデータを連結してもよい。その後、識別値生成部１３４は、連結した値からハッシュ値を算出する。
　実施の形態では、識別値生成部１３４は、データ格納部１３３から読み出したデータ全てを定義されたハッシュ関数に入力し、ハッシュ値を算出する。識別値生成部１３４は今回ハッシュ値をデータ格納部１３３に格納する。識別値生成部１３４は、個々のデータについてハッシュ値を算出するのではなく、データ収集部１から供給されたデータをひとまとめにしてハッシュ値を算出する。
　識別値生成部１３４は、２以上のハッシュ値を算出してもよい。ただし、算出するハッシュ値の数は、収集されたデータ数より少ないことが望ましい。算出するハッシュ値の数が、収集されたデータ数と同じ、あるいは、それ以上である場合、演算処理の負荷を、前回のデータと今回のデータを単純に比較する場合に比べて、低減することができないからである。
　更新判別部１３５は、収集されたデータの更新の有無を判別するため、今回収集されたデータから算出されたハッシュ値（以下、今回ハッシュ値）と前回収集されたデータから算出されたハッシュ値（以下、前回ハッシュ値）とを比較する。更新判別部１３５は、図４に示すように、データ格納部１３３から読み出した前回ハッシュ値と、今回収集されたデータから算出されたハッシュ値とを比較する。今回ハッシュ値と前回ハッシュ値とが一致することは、今回収集されたデータが前回収集されたデータと同じであることを意味する。更新判別部１３５は、今回ハッシュ値と前回ハッシュ値とが一致する場合、今回収集されたデータと前回収集されたデータとが一致すると判別する。更新判別部１３５は、ハッシュ値が一致しない場合、今回収集されたデータと前回収集されたデータとが一致しないと判別する。更新判別部１３５は、判別した更新の有無をデータ配信制御部１３６に通知する。データ収集部１が前回収集したデータは、本発明の前回データの一例である。データ収集部１が今回収集したデータは、本発明の今回データの一例である。今回ハッシュ値は、本発明の今回識別値の一例である。前回ハッシュ値は、本発明の前回識別値の一例である。
　識別値生成部１３４が、Ｎ個（Ｎは正の整数）のハッシュ値を算出する場合、更新判別部１３５は、Ｎ個の今回ハッシュ値とＮ個の前回ハッシュ値とが全て一致した場合、データが更新されていない旨をデータ配信制御部１３６に通知する。
　データ配信制御部１３６は、ユーザの指示に従って、処理フローの開始が指示されると、設定データ記憶部１１０に格納されているデータ処理フロー設定を示すデータに基づいて、データ処理装置１００の各部の間におけるデータの配信を制御する。具体的には、データ配信制御部１３６は、データ収集部１に収集処理の開始を指示する。このとき、データ配信制御部１３６は、データ収集部１に、設定データ記憶部１１０に格納されている収集設定を示す定義情報を供給する。さらに、データ配信制御部１３６は、データ処理部２に、解析処理、診断処理等のデータ処理の開始を指示する。このとき、データ配信制御部１３６は、データ処理部２に、モデル管理部１２０に格納されているデータモデルの定義情報を供給する。
　データ配信制御部１３６は、第１送受信部１３１からデータが供給されると、データをデータ格納部１３３に格納し、データが収集された旨を更新判別部１３５に通知する。
　データ配信制御部１３６は、更新判別部１３５から収集されたデータが更新されている旨の通知を受けると、データ格納部１３３に格納されている今回収集されたデータをデータ処理フロー設定を示すデータに基づいた宛先が示すデータ処理部２に第２送受信部１３２を介して送信する。その後、データ配信制御部１３６は、データ格納部１３３に格納されている前回収集されたデータから算出されたハッシュ値と今回収集されたデータとを削除する。一方、データ配信制御部１３６は、更新判別部１３５から、収集されたデータが更新されていない旨の通知を受けた場合にはデータをデータ処理部２に送信しない。データ配信制御部１３６は、データ格納部１３３に格納されている前回収集されたデータから算出されたハッシュ値と今回収集されたデータとを削除する。
　このように、データ収集部１から新たなデータが供給されるときには、データ格納部１３３には、今回収集されたデータの代わりに今回ハッシュ値のみが格納されていることになる。このハッシュ値は、次回収集されたデータの更新の有無を判別する処理において、前回収集されたデータから算出されたハッシュ値として扱われる。このような構成により、メモリの使用容量を低減することが可能である。
　データ配信制御部１３６は、第２送受信部１３２からデータが供給されると、データ処理フロー設定を示すデータに基づいた宛先にデータを配信する。例えば、データの宛先がＰＬＣ６０３である場合、データ配信制御部１３６は、第１送受信部１３１を介してデータをデータ供給部４に送信する。従って、データ供給部４は、第１送受信部１３１から供給されたデータをＰＬＣ６０３に送信する。第１送受信部１３１からデータ供給部４に供給されるデータは、例えば、ＦＡ機器６０１及び６０２を診断した結果を示すデータである。あるいは、データ配信制御部１３６は、データの宛先が他のデータ処理部２である場合、第２送受信部１３２を介してデータをデータ処理部２に送信する。
　図１に示すように、メンテナンスツール５００は、機能的には、入力受付部５１０を含む。入力受付部５１０は、ユーザから受け付けた収集設定を示すデータ、データ処理フロー設定を示すデータをデータ処理装置１００に送信する。さらに、入力受付部５１０は、ユーザから受け付けた処理フローの開始指示をデータ処理装置１００に送信する。入力受付部５１０の機能は、図２に示すＣＰＵ５５により実現される。
　続いて、上記の構成を備えるデータ配信部１３０が、データ収集部１から受信したデータをデータ処理部２に配信するデータ配信処理の例を説明する。図２に示すＣＰＵ１４は配信制御プログラム１１３を実行することで、図１に示すデータ配信部１３０として機能する。
　図５に示すように、データ配信制御部１３６は、第１送受信部１３１を介してデータ収集部１からデータを受信すると（ステップＳ１００１；Ｙｅｓ）、受信したデータをデータ格納部１３３に格納し（ステップＳ１００２）、新たにデータが収集された旨を識別値生成部１３４に通知する。識別値生成部１３４は、データ格納部１３３に格納されているデータからハッシュ値を算出する（ステップＳ１００３）。更新判別部１３５は、今回算出されたハッシュ値と前回算出されたハッシュ値とを比較する（ステップＳ１００４）。今回算出したハッシュ値と前回算出したハッシュ値とが一致すれば（ステップＳ１００５；Ｙｅｓ）、更新判別部１３５は、データ配信制御部１３６にその旨を通知する。これに応答して、データ配信制御部１３６は、データ格納部１３３から前回算出したハッシュ値と今回受信したデータとを削除し（ステップＳ１００７）、再び、ステップ１００１の処理を行う。
　一方、今回算出したハッシュ値と前回算出したハッシュ値とが一致しなければ（ステップＳ１００５；Ｎｏ）、更新判別部１３５は、データ配信制御部１３６にその旨を通知する。これに応答して、データ配信制御部１３６は、データ格納部１３３に格納されている今回受信したデータを第２送受信部１３２を介してデータ処理部２に配信する（ステップＳ１００６）。その後、データ配信制御部１３６は、データ格納部１３３から前回算出したハッシュ値と今回受信したデータとを削除し（ステップＳ１００７）、再び、ステップ１００１の処理を行う。
　以上、説明したように、実施の形態に係るデータ処理装置１００のデータ配信部１３０は、受信したデータをひとまとめにして算出したハッシュ値を比較することで、今回受信したデータと前回受信したデータとが一致するか否かを判別する。データ配信部１３０は、ハッシュ値が一致しないと判別したときに、今回受信したデータを、データ処理部２に配信する。一方、ハッシュ値が一致するときは、データ処理装置１００は、今回受信したデータをデータ処理部２に配信しない。
　このような構成を備えることで、データ配信部１３０と、データ処理部２との間の通信トラフィックを軽減することを可能にしつつ、データ配信部１３０の処理を簡易なものとすることができる。従って、データ配信部１３０の処理の負荷を低減することができる。例えば、収集対象のデータの数が１００である場合、従来のように、前回収集されたデータと今回収集されたデータとを個別に比較する場合、比較演算を１００回行う必要がある。一方、実施の形態に係る構成では、例えば、ひとまとめにしたデータからハッシュ値を３つ算出する場合、ハッシュ値を３つ算出する演算と、前回の３つのハッシュ値と今回の３つのハッシュ値とをそれぞれ比較する演算とを行うだけでよい。
　さらに、データ配信部１３０は、ハッシュ値の比較により、前回収集されたデータと今回収集されたデータとが一致するか否かを判別するので、前回収集されたデータをデータ格納部１３３に保持しておく必要がない。ハッシュ値の比較時に、データ格納部１３３には、前回収集されたデータから算出されたハッシュ値と、今回収集されたデータと、今回収集されたデータから算出されたハッシュ値とが格納されていることになる。よって、データ処理装置１００のメモリの記憶容量を低減することが可能である。
（変形例）
　実施の形態においては、識別値生成部１３４が、データ格納部１３３から読み出したデータ全てをハッシュ関数に入力し、ハッシュ値を算出する例を説明したが、これに限られない。図６に、変形例に係るデータ処理装置１０１の構成を示す。以下、実施の形態と異なる構成を中心に説明する。データ処理装置１０１は、実施の形態に係る構成に加え、グルーピング部１３７を備える。データ処理装置１０１は、データ処理部２Ａ、２Ｂ、２Ｃを備えるものとする。
　グルーピング部１３７は、収集されたデータをグループに分ける。変形例においては、グルーピング部１３７は、モデル管理部１２０に格納されているデータモデルの定義情報に従ってデータをグループに分ける。ここでは、収集されるデータが、図３に示すような、階層化構造を有するデータであると仮定する。データのグループ分けに関する設定は、ユーザが、メンテナンスツール５００を使用して予めデータ処理装置１０１に登録しているものとする。例えば、グルーピング部１３７は、データ処理部２Ａが処理するデータをグループＡとし、データ処理部２Ｂが処理するデータをグループＢとし、データ処理部２Ｃが処理するデータをグループＣとして分けるとする。データ処理部２Ａは本発明の第１データ処理手段の一例である。データ処理部２Ｂは本発明の第２データ処理手段の一例である。データ処理部２Ａが実行する処理は本発明の第１データ処理の一例である。データ処理部２Ｂが実行する処理は本発明の第２データ処理の一例である。
　グルーピング部１３７は、収集されたデータとグループとの対応付けを示す情報を識別値生成部１３４に通知する。図７に示すように、識別値生成部１３４は、データ格納部１３３に格納されているデータを、グループ単位で読み出し、読み出したグループ単位のデータからハッシュ値を算出する。図示する例では、収集されたデータが３つのグループに分けられ、それぞれのグループに１つのハッシュ値が算出されている。今回収集されたグループＡに属するデータから算出されたハッシュ値は、本発明の第１の今回識別値の一例である。前回収集されたグループＡに属するデータから算出されたハッシュ値は、本発明の第１の前回識別値の一例である。今回収集されたグループＢに属するデータから算出されたハッシュ値は、本発明の第２の今回識別値の一例である。前回収集されたグループＢに属するデータから算出されたハッシュ値は、本発明の第２の前回識別値の一例である。
　更新判別部１３５は、グループ毎に算出されたハッシュ値からデータが更新されているか否かを判別する。更新判別部１３５は、グループ毎の判別結果をデータ配信制御部１３６に通知する。データ配信制御部１３６は、通知された結果に応じて、データが更新されているグループのデータをデータ処理部２に配信する。また、データ配信制御部１３６は、データが更新されていないグループのデータを配信しない。
　変形例に係る構成においても、実施の形態と同様に、データ処理部２との間の通信トラフィックを軽減しつつ、データ配信部１３０の処理の負荷を低減することができる。
　上記の変形例では、データモデルに従ってグループを分ける例を説明したが、これに限られない。グルーピング部１３７は、単純に、データを決められた単位でグループに分けてもよい。例えば、グルーピング部１３７は、決められたデータ数毎に、データを切り分けてもよい。あるいは、グルーピング部１３７は、データを意味を持つ単位でグループに分けてもよい。また、データ処理部２が複数存在する場合には、グルーピング部１３７は、データの配信先であるデータ処理部２に送信するデータをグループとしてもよい。
　実施の形態、変形例において、データ処理装置１００、１０１は、個々のデータからハッシュ値を算出するのではなく、ひとまとめにされたデータからハッシュ値を算出する。このため、複数のデータのうち、どのデータが更新されたかを特定することができない。
　しかし、例えば、伝送路で発生する誤り訂正の技術を採用することで、更新されたデータを特定することが可能である。例えば、識別値生成部１３４は、収集されたデータから、ハッシュ値として誤り訂正符号を算出する。データの更新有無の判別の方法は実施の形態と同様である。
　データ配信制御部１３６は、更新判別部１３５がデータの更新ありと判別した場合、データ処理部２にそのデータを配信する。このとき、データ配信制御部１３６は、今回収集されたデータを、前回ハッシュ値、ここでは、前回収集されたデータから算出した誤り訂正符号とともにデータ処理部２に送る。
　データ処理部２は、データ配信制御部１３６から配信されたデータが、誤りが発生しているデータであるとみなして、そのデータに追加された誤り訂正符号から、誤り検出を行う。誤りが検出された箇所が、更新された箇所となる。
　実施の形態において、データ配信部１３０は、今回ハッシュ値と前回ハッシュ値とが全て一致したと判別した場合、データをデータ処理部２に配信しない例を説明したが、これに限られない。例えば、データ配信部１３０は、同じデータから複数のハッシュ値を算出する場合であって、今回算出した複数のハッシュ値のうち、前回算出した複数のハッシュ値と一致するものの数が閾値以下である場合、データをデータ処理部２に配信するようにしてもよい。一方、データ配信部１３０は、今回算出した複数のハッシュ値のうち、前回算出した複数のハッシュ値と一致するものの数が閾値より多い場合、データをデータ処理部２に配信しないようにしてもよい。
　また、あるいは、データ配信部１３０は、複数のハッシュ値を算出する場合であって、今回算出した複数のハッシュ値と前回算出した複数のハッシュ値とが一致する確率が、決められた割合未満である場合に、データをデータ処理部２に配信するようにしてもよい。データ配信部１３０は、ハッシュ値の一致する確率が、決められた割合以上である場合に、データをデータ処理部２に配信しないようにしてもよい。
　実施の形態においては、データ処理装置１００が、１つのデータ収集部１を備える例を説明したが、これに限られない。データ処理装置１００は、２以上のデータ収集部１を備えていてもよい。この場合、各データ収集部１は、決められた種類のデータのみを収集してもよい。例えば、あるデータ収集部１は、温度データを収集し、他のデータ収集部１は、流量データを収集する。あるいは、データ収集部１は、割り当てられた収集先からデータを収集してもよい。例えば、あるデータ収集部１は、ＰＬＣ６０３からデータを収集し、他のデータ収集部１は、ＰＬＣ６０３以外のＰＬＣからデータを収集する。
　実施の形態では、データ処理部２は実行制御部３を介してデータをやり取りしたが、これに限られない。データ処理部２Ａは相互に通信可能であってもよい。例えば、あるデータ処理部２は、実行制御部３から供給されたデータを解析し、解析結果を、他のデータ処理部２に供給する。他のデータ処理部２は、供給された結果に基づいて、ＦＡ機器６０１及び６０２を診断し、診断結果を、実行制御部３に供給してもよい。また、データ処理部２が実行する処理は解析処理、診断処理に限られない。例えば、データ処理部２は、欠損値処理、外れ値処理等の、解析処理の前に必要な前処理を収集されたデータに施してもよい。
　実施の形態においては、データ処理装置１００が、データ収集部１、データ処理部２を備える例を説明したが、これに限られない。データ収集部１、データ処理部２は、データ処理装置１００と異なる装置に設けられており、データ処理装置１００と、データ収集部１を備える装置と、データ処理部２を備える装置とが、連携してデータ処理システムとして機能してもよい。この場合、データ処理装置１００は、例えば、ネットワークを介して、データ収集部１、データ処理部２との間でデータを授受してもよい。
　実施の形態においては、データ処理装置１００が、ＰＬＣ６０３を介してＦＡ機器６０１及び６０２からデータを収集する例を説明したが、これに限られない。例えば、データ処理装置１００はＦＡ機器６０１及び６０２から直接データを収集してもよい。
　実施の形態においては、データ処理装置１００が、データを収集し、データに決められた処理を行って、ＦＡ機器６０１及び６０２を診断する例を説明したが、これに限られない。データ処理装置１００は、収集したデータを他の解析装置に送信してもよい。この場合、データ処理装置１００と、解析装置とは、例えば、１０ＢＡＳＥ－Ｔ、１００ＢＡＳＥ－Ｔといった規格に則ったネットワークを介して、通信してもよい。
　実施の形態においては、予防保全、予知保全等を目的として、ＦＡ機器６０１及び６０２を診断する例を説明したが、データ処理装置１００が収集するデータは、他の用途のために使用されてもよい。例えば、ＦＡ機器６０１及び６０２から収集したデータから統計を取り、統計から、他のＦＡ機器の故障の発生を予測することもできる。
　変形例においては、ユーザが、メンテナンスツール５００を使用してデータのグループ分けに関する設定をデータ処理装置１０１に登録する例を説明したが、これに限られない。例えば、データ処理装置１０１は、入力受付部を備えていてもよい。データ処理装置１０１が備える入力受付部は、ユーザから、データのグループ分けに関する設定を示すデータを受け付け、受け付けたデータを設定データ記憶部１１０に格納してもよい。
　上記のプログラムを記録する記録媒体としては、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、半導体メモリ、磁気テープを含むコンピュータ読取可能な記録媒体を使用することができる。
　本発明は、広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
１　データ収集部、２Ａ，２Ｂ（２）　データ処理部、３　実行制御部、４　データ供給部、１１，５１　メモリ、１２　第１通信インタフェース、１３　第２通信インタフェース、１４，５５　ＣＰＵ、１９，５９　バス、５２　通信インタフェース、５３　入力装置、５４　表示装置、１００，１０１　データ処理装置、１１０　設定データ記憶部、１１１　収集プログラム、１１２　データ処理プログラム、１１３　配信制御プログラム、１２０　モデル管理部、１３０　データ配信部、１３１　第１送受信部、１３２　第２送受信部、１３３　データ格納部、１３４　識別値生成部、１３５　更新判別部、１３６　データ配信制御部、１３７　グルーピング部、５００　メンテナンスツール、５１０　入力受付部、５１１　メンテナンスプログラム、６０１，６０２　ＦＡ機器、６０３　プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、７０１　ネットワーク、７０２　通信ケーブル

Claims (13)

  1. 　機器から収集された複数のデータから予め設定された手順で前記複数のデータの同一性を識別するための値である同一性識別値を少なくとも１つ生成する識別値生成手段と、
    　今回収集された前記複数のデータである今回データから生成した前記同一性識別値である今回識別値と、前回収集された前記複数のデータである前回データから生成した前記同一性識別値である前回識別値と、が一致するか否かに応じて、前記今回データと前記前回データとが一致するか否かを判別する判別手段と、
    　前記判別手段が前記今回データと前記前回データとが一致しないと判別した場合、予め設定されたデータ処理を行うデータ処理手段に前記今回データを配信する配信手段と、
    　を備える、
    　データ処理装置。
  2. 　前記識別値生成手段は、前記今回識別値を算出するため、予め定められたハッシュ関数に前記今回データを代入してハッシュ値を算出し、前記前回識別値を算出するため、前記ハッシュ関数に前記前回データを代入してハッシュ値を算出する、
    　請求項１に記載のデータ処理装置。
  3. 　前記識別値生成手段は、収集された前記複数のデータのうち予め決められている組み合わせのデータから、前記ハッシュ値を算出する、
    　請求項２に記載のデータ処理装置。
  4. 　前記判別手段が、今回収集された前記複数のデータのうちの前記組み合わせのデータから算出した前記ハッシュ値と、前回収集された前記複数のデータのうちの前記組み合わせのデータから算出した前記ハッシュ値と、が一致しないと判別した場合、前記配信手段は、前記組み合わせのデータを前記データ処理手段に配信する、
    　請求項３に記載のデータ処理装置。
  5. 　前記判別手段が、今回収集された前記複数のデータのうちの前記組み合わせのデータから算出した前記ハッシュ値と、前回収集された前記複数のデータのうちの前記組み合わせのデータから算出した前記ハッシュ値と、が一致すると判別した場合、前記配信手段は、前記組み合わせのデータを前記データ処理手段に配信しない、
    　請求項３または４に記載のデータ処理装置。
  6. 　前記データ処理手段は、第１データ処理を行う第１データ処理手段と、第２データ処理を行う第２データ処理手段とを含み、
    　前記識別値生成手段は、前記今回データのうち前記第１データ処理手段に対応付けられている第１の組み合わせのデータから第１の今回識別値を生成し、前記今回データのうち前記第２データ処理手段に対応付けられている第２の組み合わせのデータから、第２の今回識別値を生成し、
    　前記判別手段は、前記第１の今回識別値と、前記前回データのうちの前記第１の組み合わせのデータから生成された第１の前回識別値と、が一致しない場合、前記今回データのうちの前記第１の組み合わせのデータを前記第１データ処理手段に配信し、前記第２の今回識別値と、前記前回データのうちの前記第２の組み合わせのデータから生成された第２の前回識別値と、が一致しない場合、前記今回データのうちの前記第２の組み合わせのデータを前記第２データ処理手段に配信する、
    　請求項３から５のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
  7. 　前記組み合わせは、予め定義されたデータモデルに従って決められたものである、
    　請求項３から６のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
  8. 　前記組み合わせは、ユーザにより指定される、
    　請求項３から７のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
  9. 　前記識別値生成手段が複数の前記ハッシュ値を算出する場合であって、前記判別手段が、今回の複数の前記ハッシュ値と前回の複数の前記ハッシュ値とが全て一致すると判別した場合に、前記配信手段は、前記今回データを前記データ処理手段に配信しない、
    　請求項２から８のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
  10. 　前記識別値生成手段が複数の前記ハッシュ値を算出する場合であって、前記判別手段が、今回の複数の前記ハッシュ値と前回の複数の前記ハッシュ値とが一致するものの数が閾値以下であると判別した場合に、前記配信手段は、前記今回データを前記データ処理手段に配信する、
    　請求項２から８のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
  11. 　前記機器から前記複数のデータを収集する収集手段を備える、
    　請求項１から１０のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
  12. 　コンピュータが実行する方法であって、
    　機器から収集された複数のデータから予め設定された手順で前記複数のデータの同一性を識別するための値である同一性識別値を少なくとも１つ生成するステップと、
    　今回収集された前記複数のデータから生成した前記同一性識別値である今回識別値と、前回収集された前記複数のデータから生成した前記同一性識別値である前回識別値と、が一致するか否かを判別するステップと、
    　前記今回識別値と前記前回識別値とが一致しない場合、今回収集された前記複数のデータを配信するステップと、
    　を含む方法。
  13. 　コンピュータに、
    　機器から収集された複数のデータから予め設定された手順で前記複数のデータの同一性を識別するための値である同一性識別値を少なくとも１つ生成させ、
    　今回収集された前記複数のデータから生成した前記同一性識別値である今回識別値と、前回収集された前記複数のデータから算出した前記同一性識別値である前回識別値と、が一致するか否かを判別させ、
    　前記今回識別値と前記前回識別値とが一致しない場合、今回収集された前記複数のデータを配信させる、
    　プログラム。
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