WO2021161399A1 - エネルギー管理装置、エネルギー管理方法、およびエネルギー管理プログラム - Google Patents

エネルギー管理装置、エネルギー管理方法、およびエネルギー管理プログラム Download PDF

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WO2021161399A1
WO2021161399A1 PCT/JP2020/005194 JP2020005194W WO2021161399A1 WO 2021161399 A1 WO2021161399 A1 WO 2021161399A1 JP 2020005194 W JP2020005194 W JP 2020005194W WO 2021161399 A1 WO2021161399 A1 WO 2021161399A1
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WO
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production
information
index value
score
energy consumption
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Application number
PCT/JP2020/005194
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English (en)
French (fr)
Inventor
直聡 坂本
裕樹 松本
Original Assignee
三菱電機株式会社
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Priority to JP2022500397A priority patent/JP7270827B2/ja
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Priority to PCT/JP2021/004578 priority patent/WO2021161957A1/ja
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    • 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
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • This disclosure relates to an energy management device, an energy management method, and an energy management program for diagnosing factors of energy consumption that did not contribute to production in a diagnosis target including production equipment.
  • Patent Document 1 information on factors of wasteful energy consumption when a characteristic pattern that occurs when wasteful energy consumption occurs appears in graph data showing the relationship between integrated production amount and integrated energy consumption amount.
  • Patent Document 1 contributes to production when there are a plurality of energy consumption factors that did not contribute to production because the energy consumption factor that did not contribute to production is narrowed down to one. It can be difficult to take appropriate measures against energy consumption.
  • the present disclosure has been made in view of the above, and an object of the present disclosure is to obtain an energy management device capable of identifying a plurality of factors that have caused energy consumption that does not contribute to production.
  • the energy management device of the present disclosure includes an index value calculation unit, a score calculation unit, and an information provision unit.
  • the index value calculation unit calculates one or more types of index values related to energy consumption in the diagnosis target including the production equipment based on the production-related information which is the information related to the past production.
  • the score calculation unit did not contribute to the production of each of the plurality of factor candidates, which are candidates for energy consumption factors that did not contribute to production, based on one or more types of index values calculated by the index value calculation unit. Calculate a score that indicates the degree of impact on energy consumption.
  • the information providing unit outputs information on two or more factor candidates having the highest score calculated by the score calculation unit among the plurality of factor candidates.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a production facility including the energy management device according to the first embodiment.
  • the production facility 1 according to the first embodiment includes a production facility 2, a related facility 3, power sensors 4 and 5, a production volume sensor 6, an environment sensor 7, and a production control device 8. And an energy management device 10.
  • the energy used by the production equipment 2 and the related equipment 3 is electric power, but may be primary energy such as petroleum, coal, gas, hydrogen, etc., and is a combination of electric power and primary energy. There may be.
  • Production equipment 2 executes a production process for producing a plurality of articles.
  • a production line is composed of a plurality of production devices, but the production facility 2 may have a configuration having only one production device.
  • the article produced by the production facility 2 is, for example, an industrial product or a work-in-process product of an industrial product, and may be hereinafter referred to as a production target product.
  • the product to be produced may be a liquid or a gas.
  • Related equipment 3 is equipment used in connection with production equipment 2.
  • the related equipment 3 is equipment such as a lighting device, an air conditioner, a compressor, or a dust collector that is turned on by an operator or the like when the product to be produced is produced by the production equipment 2.
  • the related equipment 3 is also called a utility equipment.
  • the power sensor 4 is attached to a power transmission line that transmits power to the production equipment 2, the production equipment 2, or the like, periodically measures the power consumption of the production equipment 2, and provides information indicating the measured power consumption as an energy management device. Transmission to 10 via a dedicated line (not shown) or a network (not shown).
  • the power sensor 5 is attached to a power transmission line that transmits power to the related equipment 3, the related equipment 3, or the like, periodically measures the power consumption of the related equipment 3, and provides information indicating the measured power consumption as an energy management device. Transmission to 10 via a dedicated line (not shown) or a network (not shown).
  • the power consumption measured by the power sensor 4 is an example of the energy consumption of the production equipment 2.
  • the power consumption measured by the power sensor 5 is an example of the energy consumption of the related equipment 3.
  • the production amount sensor 6 is provided in the production equipment 2, periodically measures the production amount of the production equipment 2, and sends information indicating the measured production amount to the energy management device 10 by a dedicated line (not shown) or a network (not shown). Send via.
  • the production amount sensor 6 counts, for example, the number of passing products to be produced in the production line of the production facility 2, and measures the counted value as the production amount.
  • the production amount measured by the production amount sensor 6 is the production flow rate when the product to be produced is a liquid or a gas. Further, the production amount measured by the production amount sensor 6 may be expressed by weight or length.
  • the environment sensor 7 periodically measures the production environment, which is the environment in the production process of the production equipment 2, and transmits information indicating the measured production environment to the energy management device 10.
  • the production environment measured by the environment sensor 7 is, for example, the temperature, humidity, carbon dioxide concentration, brightness, noise, vibration, or the like in the room where the production equipment 2 is arranged.
  • the information indicating the production environment may be information input to a terminal device (not shown). In this case, the information indicating the production environment is transmitted from the terminal device (not shown) to the energy management device 10 via a dedicated line (not shown) or a network (not shown).
  • the production control device 8 has a storage unit (not shown) that stores production control information.
  • the production control information includes daily information such as the type of the production target product, the person in charge of the production process, the error information of the production equipment 2, the number of lots of the production target product, and the takt time of the production equipment 2.
  • the takt time is, for example, the time obtained by dividing the operating time of the production facility 2 in one day by the daily production amount.
  • the processing unit (not shown) in the production control device 8 reads the production control information stored in the storage unit from the storage unit, and reads the read information to the energy management device 10 via a dedicated line (not shown) or a network (not shown). Send.
  • the production control device 8 can acquire a part of the production control information from the production facility 2 via a dedicated line (not shown) or a network (not shown).
  • the production control device 8 can specify a part of the production control information by the image sensor. Further, the production control device 8 can also store the information input from the input unit (not shown) as a part of the production control information. The input unit can receive the input by the keyboard or the input by the voice recognition and output the received information to the production control device 8.
  • the energy management device 10 collects information from each of the power sensors 4 and 5, the production volume sensor 6, the environment sensor 7, and the production control device 8, and based on the collected information, the production equipment 2 and the related equipment 3 are combined. Diagnose the factors of energy consumption that did not contribute to production in the diagnostic target including.
  • energy consumption that does not contribute to production in the diagnosis target may be described as energy consumption or energy loss that does not contribute to production.
  • the energy consumption that did not contribute to production includes, for example, the energy consumption of warm air required for the operation of the production equipment 2 (energy consumption of the production equipment 2 at the time T1 described later), and is indirectly used for production. In some cases, it can be regarded as contributing, but it also refers to energy consumption that we want to reduce as much as possible, as is the case with energy loss.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the energy management device according to the first embodiment.
  • the energy management device 10 includes a processing unit 11, a production-related information storage unit 12, and a display unit 13.
  • the processing unit 11 includes an information collecting unit 21, an information generating unit 22, an index value calculating unit 23, a score calculating unit 24, and an information providing unit 25.
  • the information collecting unit 21 collects information from each of the power sensors 4 and 5, the production amount sensor 6, the environment sensor 7, and the production management device 8, associates the collected information with the time of collection, and stores the production-related information. Add to 12 production-related information.
  • the time of collection includes, for example, hour, minute, and second information, as well as year, month, and day information.
  • the production-related information is information related to past production, and is information collected by the information collecting unit 21 and stored in the production-related information storage unit 12.
  • the information collected by the information collecting unit 21 may be either information indicated by an analog signal or information indicated by a digital signal.
  • the information collecting unit 21 converts the information collected by AD (Analog to Digital) conversion into a digital signal.
  • AD Analog to Digital
  • the information collecting unit 21 can also perform effective value calculation or filter processing on the collected information, for example.
  • the information generation unit 22 generates factor candidate information including a plurality of factor candidate information that is a candidate for a factor that causes energy loss, based on the production-related information stored in the production-related information storage unit 12.
  • the factor candidate information includes the first factor candidate information and the second factor candidate information.
  • the information generation unit 22 generates the first factor candidate information based on the calendar information held internally and the production-related information stored in the production-related information storage unit 12.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of first factor candidate information generated by the information generation unit of the energy management device according to the first embodiment.
  • the first factor candidate information includes "month”, “day of the week”, “week”, “production start time”, and “production end time” for each "day", and “day”. , “Month”, “day of the week”, “week”, “production start time”, and “production end time” are associated with each other.
  • the “Day” is information indicating the date
  • “month” is information indicating the month
  • “day of the week” is information indicating the day of the week
  • “week” is what "day” is “month”.
  • the “production start time” is information indicating the time when the production of the product to be produced by the production equipment 2 is started.
  • the “production end time” is information indicating the time when the production of the product to be produced by the production equipment 2 is completed. In the example shown in FIG. 3, it is shown that "October 20, 2019” is the fourth Sunday of October, the production start time is 7:00, and the production end time is 17:00.
  • the information generation unit 22 acquires the "month” for each "day” from the information of the month included in the "day”. Further, the information generation unit 22 determines the "day of the week” and the “week” for each "day” based on the calendar information held internally, and the determined “day of the week” and the “week” are the first factors. Include in candidate information. Further, the information generation unit 22 determines the daily "production start time” and “production end time” from the production-related information stored in the production-related information storage unit 12, and determines the "production start time” and "production”. "End time” is included in the first factor candidate information.
  • the information generation unit 22 determines, for example, a time obtained by subtracting the time required to produce one production target product from the time when the power consumption of the production equipment 2 becomes equal to or higher than the preset threshold value Pth as the production start time. do. Further, the information generation unit 22 determines, for example, the time when the production amount of the production equipment 2 becomes less than the preset threshold value Mth as the production end time. When the production start time and the production end time are included in the production-related information, the information generation unit 22 can also specify the "production start time" and the "production end time" from the production-related information.
  • the first factor candidate information may include, for example, information on the production amount on the current day and information on the production amount on the previous day.
  • the information generation unit 22 calculates the total production amount on the current day as the production amount on the current day, and calculates the total production amount on the previous day as the production amount on the previous day.
  • the information on the production volume of the day on "October 20, 2019” is the total production volume on "October 20, 2019”
  • the information on the production volume on the previous day on "October 20, 2019” is.
  • the information generation unit 22 generates the second factor candidate information from the production-related information stored in the production-related information storage unit 12.
  • the second factor candidate information is, for example, a daily representative value for each of the target model, the person in charge, and the occurrence error, assuming that each of the target model, the person in charge, and the occurrence error is expressed numerically. ..
  • the information generation unit 22 targets the mode of each of the target model, the person in charge, and the occurrence error in the daily time-series information included in the production-related information stored in the production-related information storage unit 12. Judge as a representative value of the model, the person in charge, and the error that occurred.
  • the target model indicates the type of the target product
  • the person in charge indicates the person in charge of production in the production equipment 2
  • the occurrence error indicates the type of the error generated in the production equipment 2.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the second factor candidate information determined by the information generation unit according to the first embodiment.
  • the second factor candidate information shown in FIG. 4 includes "target model”, “person in charge”, and “occurrence error” for each "day”, and includes “target model”, “person in charge”, and “occurrence error”. Are associated with each other.
  • FIG. 4 an example in which the target model is at least "A1" or "A2", the person in charge is at least “B1” or “B2”, and the occurrence error is at least "# 1" or "# 2".
  • the target model is at least "A1” or "A2”
  • the person in charge is at least "B1” or "B2”
  • the occurrence error is at least "# 1" or "# 2”.
  • the second factor candidate information is, for example, information indicating the average value and fluctuation range of each of the temperature, humidity, brightness, noise, and vibration in the room in which the production equipment 2 or the related equipment 3 is operating.
  • the information generation unit 22 averages and fluctuates each of the indoor temperature, humidity, brightness, noise, and vibration based on the environmental information included in the production-related information stored in the production-related information storage unit 12. Calculate the width and so on.
  • the index value calculation unit 23 calculates the value of one or more types of indexes related to energy consumption in the diagnosis target including the production equipment 2 and the related equipment 3 based on the information stored by the production-related information storage unit 12. In the following, the index value calculation unit 23 calculates the values of five types of indexes, but the types of indexes whose values are calculated by the index value calculation unit 23 may be four or less, and six or more. It may be.
  • FIG. 5 is for explaining a first index, a second index, a third index, a fourth index, and a fifth index whose values are calculated by the index value calculation unit according to the first embodiment. It is a figure.
  • the value of the first index calculated by the index value calculation unit 23 is described as the first index value
  • the value of the second index calculated by the index value calculation unit 23 is referred to as the second index value.
  • the value of the third index calculated by the index value calculation unit 23 is described as the third index value.
  • the value of the fourth index calculated by the index value calculation unit 23 is described as the fourth index value
  • the value of the fifth index calculated by the index value calculation unit 23 is described as the fifth index value. do.
  • the first index value is the time T1 from when the production equipment 2 is turned on until the production of the production equipment 2 is started.
  • the index value calculation unit 23 can calculate as the first index value the time obtained by subtracting the time required to produce one production target product in the production equipment 2 from the calculated difference.
  • the first index can be said to be wasted time from the start of the production facility 2 to the start of production, and can be said to be the time during which energy consumption that does not contribute to production occurs.
  • the second index value is the time T2 from the end of production of production equipment 2 to the time when production equipment 2 is turned off.
  • the difference between the time when the production amount of the production equipment 2 becomes less than the preset threshold value Mth and the time when the power consumption amount of the production equipment 2 becomes less than the preset threshold value Pth. Can be calculated as the second index value.
  • Such a second index can be said to be a wasted time from the end of production to the shutdown of the production equipment 2, and can be said to be the time during which energy consumption that does not contribute to production occurs.
  • the third index value is the time T3 indicating the difference between the time T4 when the related equipment 3 is on and the time T5 when the production equipment 2 is on.
  • Such a third index indicates the time when the related equipment 3 is started while the production equipment 2 is stopped, and can be said to represent a wasted time, and can be said to be a time when energy consumption that does not contribute to production occurs.
  • the fourth index value indicates the ratio of the time during which production by production equipment 2 is performed to the time during which production equipment 2 is on.
  • the index value calculation unit 23 determines, for example, the ratio of the time T6 in which the production amount of the production equipment 2 is equal to or greater than the preset threshold value Mth to the time T5 in which the power consumption of the production equipment 2 is equal to or greater than the preset threshold value Pth. be. It can be said that the smaller the fourth index value is, the longer the production is wasted during the time when the production equipment 2 is started. The more time that is wasted, the more energy consumption that does not contribute to production.
  • the fifth index value indicates the amount of power consumption per unit production output.
  • the power consumption per unit production amount is obtained, for example, by dividing the daily power consumption amount by the daily production amount.
  • Output is any unit, such as the number, weight, or length of the product to be produced.
  • the index value calculation unit 23 includes the production amount information included in the production-related information stored in the production-related information storage unit 12 and the production equipment 2 and related equipment included in the production-related information stored in the production-related information storage unit 12.
  • the fifth index value is calculated based on the information of the power consumption of 3.
  • the index value calculation unit 23 calculates the daily total production amount based on the production amount information included in the production-related information. Further, the index value calculation unit 23 determines the power consumption of the production facility 2 and the power consumption of the related facility 3 on a daily basis based on the information of the power consumption of the production facility 2 and the related facility 3 included in the production-related information. And are added to calculate the total power consumption. The index value calculation unit 23 calculates the fifth index value by dividing the total power consumption by the total production amount on a daily basis. It can be said that the larger the fifth index value is, the more wasteful energy consumption that does not contribute to production increases.
  • the index value calculation unit 23 can also calculate an index value of a type other than the above-mentioned index.
  • the index value calculation unit 23 can calculate the total power consumption per day, the total production amount per day, the power consumption during the break time, and the like as index values.
  • the index value calculation unit 23 can also integrate the above-mentioned plurality of types of index values and calculate them as one index value. In this case, the index value calculation unit 23 calculates, for example, a value obtained by weighting and adding each index value according to the importance as one index value.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a plurality of types of index values calculated by the index value calculation unit according to the first embodiment.
  • the first index value, the second index value, the third index value, the fourth index value, and the fifth index value are calculated on a daily basis.
  • the first index value is "15”
  • the second index value is "14”
  • the third index value is "213”
  • the fourth index value is "213”.
  • the index value of is "31”
  • the fifth index value is "0.37”.
  • the score calculation unit 24 calculates a score indicating the degree of influence of each of the plurality of factor candidates on the energy loss for each index based on the daily index value calculated by the index value calculation unit 23.
  • the score calculation unit 24 generates integrated information in which a plurality of types of index values and a plurality of factor candidates are associated with each other.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of integrated information according to the first embodiment.
  • the integrated information shown in FIG. 7 is information in which the first index value and a plurality of factor candidates are associated with each other, the first index value is set as an objective variable, and the first factor candidate information and the second factor are present. Information on a plurality of factor candidates including candidate information is set as explanatory variables.
  • the score calculation unit 24 generates integrated information similar to the integrated information shown in FIG. 7 for each of the second index value, the third index value, the fourth index value, and the fifth index value. do.
  • the score calculation unit 24 uses data mining using the above-mentioned integrated information to select a plurality of factor candidates for each of the first index, the second index, the third index, the fourth index, and the fifth index. A score indicating the degree of influence on each energy loss is calculated. Factor candidates with higher scores have a greater effect on energy loss.
  • the analysis method used in data mining is, for example, regression analysis, clustering, or frequent pattern extraction.
  • the score calculation unit 24 calculates the score by the regression analysis will be described, but the score calculation unit 24 can also perform data mining using an analysis method other than the multiple regression analysis.
  • the score calculation unit 24 performs preprocessing on the factor candidates and determines the value of each explanatory variable.
  • the score calculation unit 24 performs a type of preprocessing according to the factor candidate.
  • the types of preprocessing performed on the factor candidates include a first preprocessing and a second preprocessing. First, the first preprocessing will be described.
  • the first pre-processing is processing performed on factor candidates that cannot be expressed in quantity.
  • Factor candidates that cannot be expressed in quantity include, for example, “month”, “day of the week”, “week”, “production start time”, “production end time”, “target model”, "person in charge”, or "occurrence error”. Is.
  • the score calculation unit 24 represents the "day of the week” with seven types of explanatory variables when the factor candidate is the "day of the week”. Specifically, the score calculation unit 24 represents the day of the week with seven types of explanatory variables in which "1" is set when it is the corresponding day of the week among the seven types of days from Sunday to Monday. For example, when the "day of the week" is "Sunday", the score calculation unit 24 sets the value of the explanatory variable corresponding to Sunday to "1" among the seven types of explanatory variables, and sets the values of the other explanatory variables to "1". Set to "0".
  • the score calculation unit 24 sets the value of the explanatory variable corresponding to Monday to "1" among the seven types of explanatory variables, and sets the values of the other explanatory variables to "1". Set to "0".
  • the score calculation unit 24 represents the "person in charge” with the same number of types of explanatory variables as the number of persons in charge. For example, when the number of persons in charge is four, the score calculation unit 24 represents the “person in charge” with four types of explanatory variables. Further, the score calculation unit 24 represents the "target model” with the same number of explanatory variables as the type of the target model. For example, when the score calculation unit 24 has five types of target models, the score calculation unit 24 represents the “target model” with five types of explanatory variables. Further, the score calculation unit 24 represents the “occurrence error” with the same number of types of explanatory variables as the type of the occurrence error. For example, when the score calculation unit 24 has 10 types of occurrence errors, the score calculation unit 24 represents “occurrence error” with 10 types of explanatory variables.
  • the second process is a process performed on a factor candidate that can be represented by a quantity, and the factor candidate that can be represented by a quantity by the second process is represented by one explanatory variable.
  • Candidate factors that can be expressed in quantity are, for example, "average temperature”, “temperature fluctuation range”, “humidity average value”, “humidity fluctuation range”, “carbon dioxide average value”, and “carbon dioxide fluctuation”. Width, "average brightness”, and "brightness fluctuation range”.
  • the score calculation unit 24 performs a process of adjusting each explanatory variable so that the average is 0 and the variance is 1, as the second pre-process. Specifically, in the second process, the score calculation unit 24 calculates the average value of the factor candidates for each factor candidate, subtracts the average value of the factor candidates from the value of the factor candidates for each day, and the subtraction result. Is divided by the standard deviation to calculate the value of the explanatory variable.
  • the score calculation unit 24 reverses the positive / negative of the value of the explanatory variable calculated by the above method.
  • the index in which the energy loss decreases as the value increases is the fourth index value.
  • the score calculation unit 24 performs multiple regression analysis for each index using the following equation (1).
  • "n” is the total number of the above-mentioned explanatory variables
  • "y” is an index value
  • "x 1 ", "x 2 “, “x 3 “, ..., "”x n " is the value of the explanatory variable
  • "a 1 ", "a 2 ", “a 3 “, ..., " An " is a coefficient.
  • y a 1 x x 1 + a 2 x x 2 + a 3 x x 3 + ... an n x x n ... (1)
  • the score calculation unit 24 sets the values of a plurality of explanatory variables set in the integrated information for each index on a daily basis as “x 1 ”, “x 2 ”, “x 3 ”, ..., “X n ”. Is substituted into, and the difference between the value of "y” obtained by the equation (1) and the value of the target variable set in the integrated information is calculated. Score calculation unit 24, for example, for each index, so that the average value or the total value of the calculated difference is smallest, "a 1", “a 2", “a 3", ..., "a n ”Optimize.
  • the score calculation unit 24 calculates the absolute value of each coefficient as the score of the factor candidate for each index. For example, if "x 1 " is the explanatory variable corresponding to Sunday, the score for Sunday is "a 1 ". If “x 2 " is an explanatory variable corresponding to Monday, the score on Monday is “a 2 ".
  • the absolute value of the coefficient for the factor candidate that can be expressed in quantity is the score. For example, if "x 3 " is an explanatory variable for the average temperature, the average temperature score is the absolute value of "a 3".
  • the score calculation unit 24 generates integrated information, but it is sufficient if data mining processing can be performed for each index, and it is not necessary to generate integrated information. For example, when the score calculation unit 24 calculates the score of each factor candidate by multiple regression analysis, the score calculation unit 24 sets the index value as the value of the objective variable based on the information obtained from the information generation unit 22 and the index value calculation unit 23.
  • the value of the factor candidate may be the value of the explanatory variable, and is not limited to the above-mentioned example.
  • the information providing unit 25 shown in FIG. 2 outputs information on two or more factor candidates having a higher score calculated by the score calculating unit 24 for each index. For example, the information providing unit 25 arranges a plurality of factor candidates in descending order of the score calculated by the score calculation unit 24 to generate ranking information representing the plurality of factor candidates in the form of a ranking table, and at least among the generated ranking information. Outputs information on the top two factor candidates.
  • the information providing unit 25 causes the display unit 13 to display the ranking information generation unit 41 that generates the above-mentioned ranking information and the loss factor information including at least a part of the ranking information generated by the ranking information generation unit 41. It includes a display processing unit 42.
  • the display processing unit 42 causes the display unit 13 to display information including a preset number of factor candidates in descending order of the score among the ranking information in the form of a ranking table.
  • the display processing unit 42 can display the loss factor information, which is the information in which the factor candidates whose score is equal to or higher than the preset value in the ranking information are expressed in the form of the ranking table, on the display unit 13.
  • the display processing unit 42 can display all of the ranking information on the display unit 13 in the form of a ranking table.
  • the display processing unit 42 can display the loss factor information on the display unit 13 in a format other than the ranking table format.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of loss factor information displayed on the display unit by the information providing unit according to the first embodiment.
  • the loss factor information shown in FIG. 8 includes the types and contents of the five factor candidates with the highest scores as the estimation factors of energy loss for the first index.
  • the day of the week “Monday” has the highest score for the first index, the target model "A”, the week “4th week”, the month “March”, and the production end time "17:00”. It shows that the score is lower in the order of.
  • the energy management device 10 has a high degree of influence on energy loss by calculating a score indicating the degree of influence on energy loss of each of the plurality of factor candidates by using the index related to energy consumption in the diagnosis target. Multiple factors can be identified. Further, the energy management device 10 can present to the user information in the form of a ranking table in which a plurality of factor candidates are arranged in order of the degree of influence on energy loss. Therefore, the user can grasp the items having a high influence on the energy loss, and the diagnosis result of the energy management device 10 can be used for the examination of the improvement activity for the energy loss.
  • the score calculation unit 24 calculates the score of each factor candidate for each index, but for each factor candidate, it is possible to calculate the total score which is the total value of the scores of the plurality of indexes.
  • the ranking information generation unit 41 arranges a plurality of factor candidates in descending order of the total score calculated by the score calculation unit 24, and generates ranking information representing the plurality of factor candidates in the form of a ranking table.
  • the score calculation unit 24 calculates the scores of a plurality of factor candidates for each of the plurality of indicators, but the plurality of indicators are collectively used as an integrated index, and the scores of the plurality of factor candidates are calculated for the integrated index. You can also do it. For example, the score calculation unit 24 multiplies or adds the corresponding coefficients to each of the first index value, the second index value, the third index value, the fourth index value, and the fifth index value. Then, the total value of the multiplication results or the total value of the addition results can be calculated daily as the value of the integrated index. Then, the score calculation unit 24 can calculate the score of each of the plurality of factor candidates for the integrated index by data mining from the value of the integrated index and the value of the plurality of factor candidates.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing by the processing unit of the energy management device according to the first embodiment.
  • the processing unit 11 of the energy management device 10 determines whether or not the information collection timing has come (step S10).
  • step S10 the processing unit 11 determines that the information collection timing has come when the information transmitted from the power sensor 4, the power sensor 5, the production amount sensor 6, the environment sensor 7, or the production control device 8 is received. Further, the processing unit 11 can also determine that the information collection timing has come when the timing arrives at a preset cycle.
  • step S10 the processing unit 11 updates the production-related information (step S11).
  • step S11 the processing unit 11 stores the information transmitted from the power sensor 4, the power sensor 5, the production amount sensor 6, the environment sensor 7, or the production management device 8 in the production-related information storage unit 12. Update production-related information by adding to.
  • the processing unit 11 sets the power sensor 4, the power sensor 5, the production amount sensor 6, the environment sensor 7, and the production control device 8 in step S11. Request information to be sent to.
  • the processing unit 11 receives information transmitted from the power sensor 4, the power sensor 5, the production amount sensor 6, the environment sensor 7, and the production control device 8 as requested.
  • the processing unit 11 updates the production-related information by adding the received information to the production-related information stored in the production-related information storage unit 12.
  • step S11 determines whether or not the diagnosis start timing has been reached (step S12).
  • step S12 the processing unit 11 determines that the diagnosis start timing has come, for example, when the user requests a diagnosis.
  • step S12 determines that the diagnosis start timing has come (step S12: Yes)
  • the processing unit 11 acquires the production-related information from the production-related information storage unit 12 (step S13).
  • the processing unit 11 generates factor candidate information based on the production-related information, calendar information, and the like acquired in step S13 (step S14).
  • the processing unit 11 calculates the daily index value for each index based on the production-related information acquired in step S13 (step S15).
  • the processing unit 11 calculates the score of each factor candidate for each index based on the factor candidate information generated in step S14 and the index value generated in step S15 (step S16). Based on the score of each factor candidate calculated in step S16, the processing unit 11 generates ranking information for each index in which a plurality of factor candidates are arranged in descending order of score (step S17). Then, the processing unit 11 displays at least a part of the ranking information for each index on the display unit 13 (step S18). In step S18, for example, the processing unit 11 displays the information of the top two or more factor candidates among the ranking information for each index on the display unit 13 in the form of a ranking table.
  • the processing unit 11 ends the processing shown in FIG. 9 when the processing in step S18 is completed or when it is determined that the diagnosis start timing has not been reached (step S12: No).
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the processing unit of the energy management device according to the first embodiment.
  • the processing unit 11 of the energy management device 10 includes a computer including a processor 101, a memory 102, and an input / output interface 103.
  • the input / output interface 103 includes a communication unit that transmits / receives information to / from the power sensors 4 and 5, the production amount sensor 6, the environment sensor 7, and the production control device 8.
  • the processor 101, the memory 102, and the input / output interface 103 can send and receive data to and from each other by, for example, the bus 104.
  • Each of a part of the information collecting unit 21 of the processing unit 11 and a part of the display processing unit 42 of the processing unit 11 is realized by the input / output interface 103.
  • the processor 101 executes the functions of the information collection unit 21, the information generation unit 22, the index value calculation unit 23, the score calculation unit 24, and the information provision unit 25 by reading and executing the program stored in the memory 102. ..
  • the processor 101 is, for example, an example of a processing circuit, and includes one or more of a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and a system LSI (Large Scale Integration).
  • the memory 102 is one or more of RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), and EEPROM (registered trademark) (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory). include.
  • the memory 102 also includes a recording medium on which a computer-readable program is recorded. Such recording media include one or more of non-volatile or volatile semiconductor memories, magnetic disks, flexible memories, optical disks, compact disks, and DVDs (Digital Versatile Discs).
  • the energy management device 10 may include integrated circuits such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • the energy management device 10 includes an index value calculation unit 23, a score calculation unit 24, and an information providing unit 25.
  • the index value calculation unit 23 calculates one or more types of index values related to energy consumption in the diagnosis target including the production facility 2 based on the production-related information which is the information related to the past production.
  • the score calculation unit 24 is a candidate for each of a plurality of factor candidates that are candidates for energy consumption factors that did not contribute to production in the diagnosis target, based on one or more types of index values calculated by the index value calculation unit 23. Calculate a score that indicates the degree of impact on energy consumption that did not contribute to production.
  • the information providing unit 25 outputs information on two or more factor candidates having the highest score calculated by the score calculation unit 24 among the plurality of factor candidates.
  • the energy management device 10 has a high degree of influence on the energy consumption that did not contribute to the production by calculating the score indicating the degree of influence on the energy consumption that did not contribute to the production of each of the plurality of factor candidates. Multiple factors can be identified. Further, the energy management device 10 identifies the factors of energy consumption that did not contribute to production without taking the trouble of manually associating the factors of energy consumption that did not contribute to production with the characteristic pattern in advance. be able to.
  • the diagnosis target includes the related equipment 3 used in connection with the production equipment 2.
  • the production-related information includes information indicating the energy consumption of the production equipment 2, information indicating the energy consumption of the related equipment 3, and information indicating the production amount of the production equipment 2.
  • the index value calculation unit 23 calculates one or more types of index values based on the information indicating the energy consumption of the production equipment 2, the information indicating the energy consumption of the related equipment 3, and the information indicating the production amount of the production equipment 2. ..
  • the energy management device 10 treats the energy consumption of the related equipment 3 as a factor of energy consumption that does not contribute to production, for example, the energy consumption of the entire production facility 1 that does not contribute to production Information useful for improvement activities can be provided to users.
  • the index value calculated by the index value calculation unit 23 is at least one of a first index value, a second index value, a third index value, a fourth index value, and a fifth index value.
  • the first index value indicates the time from when the production equipment 2 is turned on until the production of the production equipment 2 is started.
  • the second index value indicates the time from the end of production by the production equipment 2 until the production equipment 2 is turned off.
  • the third index value indicates the difference between the time when the related equipment 3 is on and the time when the production equipment 2 is on.
  • the fourth index value indicates the ratio of the time during which the production facility 2 is in production to the time during which the production facility 2 is on.
  • the fifth index value indicates the energy consumption of the diagnosis target per unit production amount by the production equipment 2. In this way, the energy management device 10 can provide the user with useful information for energy consumption improvement activities that do not contribute to production from the viewpoint of easy grasping.
  • the energy management device 10 includes an information generation unit 22 that generates information on a plurality of factor candidates based on production-related information.
  • the score calculation unit 24 determines the production of each of the plurality of factor candidates based on the plurality of types of index values calculated by the index value calculation unit 23 and the information of the plurality of factor candidates generated by the information generation unit 22. Calculate a score that indicates the degree of impact on energy consumption that did not contribute. In this way, since the energy management device 10 generates information on a plurality of factor candidates in the production-related information, the load on the user can be significantly reduced as compared with the case where the information on the plurality of factor candidates is manually input. Can be done.
  • a plurality of factor candidates include the day, week, and month of the day when the goods were produced by the production equipment 2, the person in charge of production, the type of goods produced by the production equipment 2, the error that occurred in the production equipment 2, and the error that occurred in the production equipment 2. Includes two or more of the environments of production equipment 2.
  • the energy management device 10 has a plurality of factors having a high influence on energy consumption that did not contribute to production from the viewpoint of time, human, production target, production equipment 2, or environment. Can be identified.
  • the score calculation unit 24 calculates the score of each of the plurality of factor candidates for each of the plurality of types of index values.
  • the information providing unit 25 outputs information on two or more factor candidates having a higher score calculated by the score calculation unit 24 among the plurality of factor candidates for each of the plurality of types of index values.
  • the information providing unit 25 outputs ranking information representing a preset number of factor candidates in the form of a ranking table in order from the factor candidates having the highest score among the plurality of factor candidates.
  • the energy management device 10 can provide the user with information on a plurality of factors having a high influence on energy consumption that did not contribute to production in the form of a ranking table.
  • Embodiment 2 The energy management device according to the second embodiment corrects the score based on the contribution of each of the plurality of factor candidates to the user's improvement activity for the energy consumption that does not contribute to the production. It is different from the management device 10.
  • components having the same functions as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals and the description thereof will be omitted, and the differences from the energy management device 10 of the first embodiment will be mainly described.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the configuration of the energy management device according to the second embodiment.
  • the energy management device 10A according to the second embodiment is provided with an input unit 14 and a contribution information storage unit 15, and is provided with a processing unit 11A in place of the processing unit 11. It is different from the energy management device 10 of the first embodiment.
  • the input unit 14 is, for example, an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel of a mobile terminal.
  • the processing unit 11A includes a contribution estimation unit 26. Further, the processing unit 11A includes an information providing unit 25A instead of the information providing unit 25.
  • the contribution estimation unit 26 estimates the contribution of each of the plurality of factor candidates to the improvement activity by the user for the energy consumption that does not contribute to production, based on the information input by the input unit 14.
  • the contribution estimation unit 26 stores information indicating the contribution of each of the estimated plurality of factor candidates in the contribution information storage unit 15.
  • the information providing unit 25A includes a ranking information generating unit 41A and a display processing unit 42A.
  • the ranking information generation unit 41A is a factor candidate corresponding to a plurality of factor candidates based on the contribution of each of the plurality of factor candidates estimated by the contribution estimation unit 26 and stored in the contribution information storage unit 15. Correct the score.
  • the ranking information generation unit 41A generates ranking information based on the corrected score.
  • the display processing unit 42A causes the display unit 13 to display loss factor information including an input box for inputting a user's evaluation, in addition to the types and contents of a plurality of higher-order estimation factors.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of loss factor information displayed on the display unit by the information providing unit according to the second embodiment.
  • the loss factor information shown in FIG. 12 includes, in addition to the contents of the loss factor information shown in FIG. 8, an input box for inputting a user's evaluation for each of a plurality of factor candidates.
  • the factor information includes a first input box corresponding to "useful” and a second input box corresponding to "useless” for each of the plurality of factor candidates.
  • the user inputs a check mark in the first input box corresponding to the factor candidate considered to be useful, and inputs a check mark in the second input box corresponding to the factor candidate considered to be useless.
  • the check mark is performed by, for example, a mouse click operation or a touch operation on the touch panel.
  • the contribution estimation unit 26 estimates the contribution of each factor candidate to the user's activity for energy consumption that does not contribute to production, based on the input history of each factor candidate in the first input box or the second input box. For example, the contribution estimation unit 26 estimates the contribution of each factor candidate to the user's activity for energy consumption that does not contribute to production by using the following equation (2).
  • "Z" is the degree of contribution to the user's activity for energy consumption that does not contribute to production
  • ⁇ is a coefficient larger than 1
  • ⁇ is a coefficient less than 1. ..
  • N is the number of times the user has entered a check mark in the first input box in the past
  • M is the number of times the user has entered a check mark in the second input box in the past. The number of times it was done.
  • Z ⁇ N ⁇ ⁇ M ...
  • the contribution estimation unit 26 can also estimate the user's contribution to each factor candidate by machine learning instead of calculating the contribution by the above equation (2).
  • the method of inputting the evaluation by the user is not limited to the first input box and the second input box, and is, for example, a method of selecting and inputing one of "useful” and “useless” in the selection box. May be good. Further, the evaluation by the user is not limited to two types of “useful” and “not useful”, and may be selected and input from three or more levels of information. In addition, the evaluation by the user may be input by a numerical value indicating the degree of usefulness.
  • the ranking information generation unit 41A acquires information indicating the contribution degree of each of the plurality of factor candidates estimated by the contribution degree estimation unit 26 from the contribution degree information storage unit 15.
  • the ranking information generation unit 41A multiplies each score of the plurality of factor candidates calculated by the score calculation unit 24 by the contribution of the corresponding factor candidate among the contributions of the plurality of factor candidates. Correct the score of each of the factor candidates.
  • the ranking information generation unit 41A corrects the score of "Monday” from “0.2” to "0.6” by multiplying "0.2” by "3". It can be said that the corrected score quantifies the degree of usefulness for the user's improvement activities for energy consumption that does not contribute to production.
  • the ranking information generation unit 41A arranges a plurality of factor candidates in descending order of the corrected score as described above, and generates ranking information representing the plurality of factor candidates in a ranking format.
  • the display processing unit 42A displays on the display unit 13 the loss factor information including at least a part of the ranking information generated by the ranking information generation unit 41A and the information of the first input box and the second input box described above. Display it.
  • the ranking information generation unit 41A causes the display unit 13 to display the loss factor information shown in FIG.
  • the score calculation unit 24 can also calculate the scores of each of the plurality of factor candidates for the integrated index.
  • the score calculation unit 24 multiplies each score of the plurality of factor candidates with respect to the integrated index by the contribution of the corresponding factor candidate among the contributions of the plurality of factor candidates, so that each of the plurality of factor candidates Correct the score.
  • the ranking information generation unit 41A generates ranking information based on the respective scores of the plurality of factor candidates after correction for the integrated index.
  • the energy management device 10A can identify a plurality of factors having a high degree of influence on energy consumption that do not contribute to production, similarly to the energy management device 10. Further, the energy management device 10A can preferentially provide the user with a factor candidate having a high degree of contribution to the user's improvement activity with respect to energy consumption that does not contribute to production. As a result, the user can grasp the factors that are highly effective for the user's improvement activity for energy consumption that does not contribute to production, and can use it for studying the energy consumption improvement activity that does not contribute to production.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of processing by the processing unit of the energy management device according to the second embodiment. Since the processes of steps S20 to S22 shown in FIG. 13 are the same as the processes of steps S10 to S12 shown in FIG. 9, the description thereof will be omitted.
  • step S23 the processing unit 11A of the energy management device 10A determines that the diagnosis start timing has come (step S22: Yes).
  • the processing unit 11A performs the diagnosis process (step S23).
  • the process of step S23 is the process of steps S30 to S36 shown in FIG. 14, which will be described in detail later.
  • the processing unit 11A determines whether or not there is a user input when the processing in step S23 is completed or when it is determined that the diagnosis start timing has not been reached (step S22: No) (step S24). In step S24, the processing unit 11A, for example, when a check mark is input to the first input box corresponding to "useful” or the second input box corresponding to "useless” shown in FIG. It is determined that there is an input of.
  • step S24 When the processing unit 11A determines that the user has input (step S24: Yes), the processing unit 11A contributes each factor candidate to the user's improvement activity for energy loss, which is energy consumption that does not contribute to production, based on the user's input history. The degree is calculated (step S25). Then, the processing unit 11A stores the calculated information indicating the contribution degree of each factor candidate in the contribution degree information storage unit 15 (step S26).
  • the processing unit 11A ends the processing shown in FIG. 13 when the processing in step S26 is completed or when it is determined that there is no user input (step S24: No).
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of diagnostic processing by the processing unit of the energy management device according to the second embodiment. Since the processes of steps S30 to S33 shown in FIG. 14 are the same as the processes of steps S13 to S16 shown in FIG. 9, the description thereof will be omitted.
  • the processing unit 11A corrects each of the scores of the plurality of factor candidates based on the contribution of the corresponding factor candidates (step S34). Then, the processing unit 11A generates ranking information for each index based on the corrected score for each index (step S35). In step S35, the processing unit 11A generates ranking information for each index in which a plurality of factor candidates are arranged in descending order of score based on the score of each factor candidate corrected in step S34.
  • step S35 the processing unit 11A generates ranking information in which a plurality of factor candidates are arranged in descending order of the corrected score based on the score of each factor candidate corrected in step S34. Then, the processing unit 11A displays at least a part of the ranking information generated in step S35 on the display unit 13 (step S36), and ends the process shown in FIG.
  • An example of the hardware configuration of the processing unit 11A of the energy management device 10A according to the second embodiment is the same as the hardware configuration of the processing unit 11 of the energy management device 10 shown in FIG.
  • the processor 101 reads and executes the program stored in the memory 102, thereby causing the information collection unit 21, the information generation unit 22, the index value calculation unit 23, the score calculation unit 24, the information provision unit 25A, and the contribution estimation unit. Twenty-six functions can be performed.
  • the energy management device 10A includes a contribution estimation unit 26.
  • the contribution estimation unit 26 estimates the contribution of each of the plurality of factor candidates to the user's improvement activities for energy consumption that does not contribute to production.
  • the information providing unit 25A corrects the score of the corresponding factor candidate among the plurality of factor candidates based on the contribution of each of the plurality of factor candidates estimated by the contribution estimation unit 26, and based on the corrected score. , Generate ranking information.
  • the energy management device 10A can preferentially provide the user with a factor candidate having a high degree of contribution to the user's improvement activity with respect to energy consumption that does not contribute to production. Therefore, the user can grasp the factors that are highly effective for the user's improvement activity for energy consumption that does not contribute to production, and can use it for studying the energy consumption improvement activity that does not contribute to production.
  • the processing units 11 and 11A of the energy management devices 10 and 10A specify the index value and the factor candidate on a daily basis, but can also specify the index value and the factor candidate on a time zone basis, a weekly basis, or a monthly unit. .. Further, the processing units 11 and 11A can also calculate the score of each factor candidate using an index of a type other than the above-mentioned index, and each factor candidate can be calculated by using only a part of the above-mentioned plurality of indexes. You can also calculate the score. In addition, the processing units 11 and 11A can also calculate the scores of factor candidates other than the above-mentioned factor candidates, and can also calculate only the scores of some of the above-mentioned plurality of factor candidates.
  • the energy management devices 10 and 10A may be composed of a plurality of devices arranged at different positions from each other.
  • the energy management devices 10 and 10A may be configured to include a collecting device and a processing device.
  • the collecting device collects information from the power sensors 4 and 5, the production amount sensor 6, the environment sensor 7, and the production control device 8.
  • the processing device outputs at least a part of the ranking information based on the information collected by the collecting device.
  • the collecting device may be configured by, for example, a PLC (Programmable Logic Controller), a data logger, or the like, and the processing device may be configured by, for example, a cloud server or a mobile terminal.
  • the collecting device and the processing device are connected wirelessly or by wire so as to be able to communicate with each other.
  • the configuration shown in the above embodiments is an example, and can be combined with another known technique, can be combined with each other, and does not deviate from the gist. It is also possible to omit or change a part of the configuration.
  • 1 production facility 2 production equipment, 3 related equipment, 4, 5 power sensor, 6 production volume sensor, 7 environment sensor, 8 production management device, 10, 10A energy management device, 11, 11A processing unit, 12 production related information storage Department, 13 display unit, 14 input unit, 15 contribution information storage unit, 21 information collection unit, 22 information generation unit, 23 index value calculation unit, 24 score calculation unit, 25, 25A information provision unit, 26 contribution estimation unit , 41, 41A ranking information generation unit, 42, 42A display processing unit.

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Abstract

エネルギー管理装置（１０）は、指標値算出部（２３）と、スコア算出部（２４）と、情報提供部（２５）と、を備える。指標値算出部（２３）は、過去の生産に関する情報である生産関連情報に基づいて、生産設備を含む診断対象でのエネルギー消費に関する１種類以上の指標値を算出する。スコア算出部（２４）は、指標値算出部（２３）によって算出された１種類以上の指標値に基づいて、生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因の候補である複数の要因候補の各々の生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度を示すスコアを算出する。情報提供部（２５）は、複数の要因候補のうちスコア算出部（２４）によって算出されたスコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を出力する。

Description

エネルギー管理装置、エネルギー管理方法、およびエネルギー管理プログラム
　本開示は、生産設備を含む診断対象において生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因を診断するエネルギー管理装置、エネルギー管理方法、およびエネルギー管理プログラムに関する。
　従来、生産設備における生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因を特定し、特定した要因の情報をユーザに提示する技術が知られている。例えば、特許文献１には、積算生産量と積算エネルギー消費量との関係を示すグラフデータにおいて無駄なエネルギー消費が生じた時に発生する特徴パターンが出現した場合に、無駄なエネルギー消費の要因の情報を含むメッセージを出力する技術が開示されている。
特開２０１６－１８２４２号公報
　しかしながら、上記特許文献１に記載の技術は、生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因が１つに絞られることから、生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因が複数ある場合において、生産に寄与しないエネルギー消費に対する対策を適切に行うことが難しい場合がある。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、生産に寄与しないエネルギー消費を生じさせた複数の要因を特定することができるエネルギー管理装置を得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、本開示のエネルギー管理装置は、指標値算出部と、スコア算出部と、情報提供部と、を備える。指標値算出部は、過去の生産に関する情報である生産関連情報に基づいて、生産設備を含む診断対象でのエネルギー消費に関する１種類以上の指標値を算出する。スコア算出部は、指標値算出部によって算出された１種類以上の指標値に基づいて、生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因の候補である複数の要因候補の各々の生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度を示すスコアを算出する。情報提供部は、複数の要因候補のうちスコア算出部によって算出されたスコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を出力する。
　本開示によれば、生産に寄与しないエネルギー消費を生じさせた複数の要因を特定することができる、という効果を奏する。
実施の形態１にかかるエネルギー管理装置を含む生産施設の構成の一例を示す図 実施の形態１にかかるエネルギー管理装置の構成の一例を示す図 実施の形態１にかかるエネルギー管理装置の情報生成部によって生成される第１の要因候補情報の一例を示す図 実施の形態１にかかる情報生成部によって判定される第２の要因候補情報の一例を示す図 実施の形態１にかかる指標値算出部によって値が算出される第１の指標、第２の指標、第３の指標、第４の指標、および第５の指標を説明するための図 実施の形態１にかかる指標値算出部によって算出される複数種類の指標値の一例を示す図 実施の形態１にかかる統合情報の一例を示す図 実施の形態１にかかる情報提供部によって表示部に表示されるロス要因情報の一例を示す図 実施の形態１にかかるエネルギー管理装置の処理部による処理の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかるエネルギー管理装置の処理部のハードウェア構成の一例を示す図 実施の形態２にかかるエネルギー管理装置の構成の一例を示す図 実施の形態２にかかる情報提供部によって表示部に表示されるロス要因情報の一例を示す図 実施の形態２にかかるエネルギー管理装置の処理部による処理の一例を示すフローチャート 実施の形態２にかかるエネルギー管理装置の処理部による診断処理の一例を示すフローチャート
　以下に、実施の形態にかかるエネルギー管理装置、エネルギー管理方法、およびエネルギー管理プログラムを図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの開示が限定されるものではない。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１にかかるエネルギー管理装置を含む生産施設の構成の一例を示す図である。図１に示すように、実施の形態１にかかる生産施設１は、生産設備２と、関連設備３と、電力センサ４，５と、生産量センサ６と、環境センサ７と、生産管理装置８と、エネルギー管理装置１０とを備える。なお、以下においては、生産設備２および関連設備３によって使用されるエネルギーは、電力であるが、石油、石炭、ガス、水素などの一次エネルギーなどであってもよく、電力と一次エネルギーの組み合わせであってもよい。
　生産設備２は、複数の物品を生産する生産工程を実行する。生産設備２では、例えば、複数の生産装置によって生産ラインが構成されるが、生産設備２は１つの生産装置のみを有する構成であってもよい。生産設備２によって生産される物品は、例えば、工業製品または工業製品の仕掛品であり、以下、生産対象品と記載する場合がある。なお、生産対象品は、液体または気体であってもよい。
　関連設備３は、生産設備２に関連して用いられる設備である。例えば、関連設備３は、生産設備２での生産対象品の生産時に作業者などによってオンにされる照明装置、エアーコンディショナー、コンプレッサ、または集塵機などの設備である。関連設備３は、ユーティリティ設備とも呼ばれる。
　電力センサ４は、生産設備２への送電を行う送電線または生産設備２などに取り付けられ、生産設備２の消費電力量を定期的に測定し、測定した消費電力量を示す情報をエネルギー管理装置１０へ不図示の専用線または不図示のネットワークを介して送信する。
　電力センサ５は、関連設備３への送電を行う送電線または関連設備３などに取り付けられ、関連設備３の消費電力量を定期的に測定し、測定した消費電力量を示す情報をエネルギー管理装置１０へ不図示の専用線または不図示のネットワークを介して送信する。電力センサ４で測定される消費電力量は、生産設備２の消費エネルギーの一例である。電力センサ5で測定される消費電力量は、関連設備３の消費エネルギーの一例である。
　生産量センサ６は、生産設備２に設けられ、生産設備２の生産量を定期的に測定し、測定した生産量を示す情報をエネルギー管理装置１０へ不図示の専用線または不図示のネットワークを介して送信する。生産量センサ６は、例えば、生産設備２の生産ラインにおける生産対象品の通過数をカウントし、カウントした値を生産量として測定する。なお、生産量センサ６によって測定される生産量は、生産対象品が液体または気体である場合、生産流量である。また、生産量センサ６によって測定される生産量は、重さまたは長さで表されてもよい。
　環境センサ７は、生産設備２の生産工程における環境である生産環境を定期的に測定し、測定した生産環境を示す情報をエネルギー管理装置１０へ送信する。環境センサ７によって測定される生産環境は、例えば、生産設備２が配置された室内の温度、湿度、二酸化炭素濃度、明るさ、騒音、または振動などである。なお、生産環境を示す情報は、不図示の端末装置へ入力された情報であってもよい。この場合、生産環境を示す情報は、不図示の端末装置から不図示の専用線または不図示のネットワークを介してエネルギー管理装置１０へ送信される。
　生産管理装置８は、生産管理情報を記憶する不図示の記憶部を有する。生産管理情報は、生産対象品の種類、生産工程の担当者、生産設備２のエラー情報、生産対象品のロット数、および生産設備２のタクトタイムなどの情報を日毎に含む。タクトタイムは、例えば、１日における生産設備２の稼働時間を１日の生産量で除算して得られる時間である。
　生産管理装置８における不図示の処理部は、記憶部に記憶している生産管理情報を記憶部から読み出し、読み出した情報をエネルギー管理装置１０へ不図示の専用線または不図示のネットワークを介して送信する。生産管理装置８は、生産設備２から不図示の専用線または不図示のネットワークを介して生産管理情報の一部の情報を取得することができる。
　また、生産管理装置８は、画像センサによって生産管理情報の一部の情報を特定することができる。また、生産管理装置８は、不図示の入力部からの入力される情報を生産管理情報の一部の情報として記憶することもできる。入力部は、キーボードによる入力、または音声認識による入力を受け付け、受け付けた情報を生産管理装置８へ出力することができる。
　エネルギー管理装置１０は、電力センサ４，５、生産量センサ６、環境センサ７、および生産管理装置８の各々から情報を収集し、収集した情報に基づいて、生産設備２と関連設備３とを含む診断対象において生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因を診断する。以下においては、診断対象での生産に寄与しないエネルギー消費を、生産に寄与しないエネルギー消費またはエネルギーロスと記載する場合がある。なお、生産に寄与しなかったエネルギー消費とは、例えば生産設備２の稼働に必要な暖気のエネルギー消費（後述する時間Ｔ１での生産設備２のエネルギー消費）なども含まれ、間接的に生産に寄与していると捉えることができる場合もあるが、エネルギーロスともあるように可能な限り削減したいエネルギー消費を指す。
　図２は、実施の形態１にかかるエネルギー管理装置の構成の一例を示す図である。図２に示すように、エネルギー管理装置１０は、処理部１１と、生産関連情報記憶部１２と、表示部１３とを備える。処理部１１は、情報収集部２１と、情報生成部２２と、指標値算出部２３と、スコア算出部２４と、情報提供部２５とを備える。
　情報収集部２１は、電力センサ４，５、生産量センサ６、環境センサ７、および生産管理装置８の各々から情報を収集し、収集した情報に収集時の時刻を関連付けて生産関連情報記憶部１２の生産関連情報に追加する。収集時の時刻は、例えば、時、分、および秒の情報に加え、年、月、日の情報を含む。生産関連情報は、過去の生産に関する情報であり、情報収集部２１によって収集されて生産関連情報記憶部１２に記憶される情報である。
　情報収集部２１によって収集される情報は、アナログ信号で示される情報およびデジタル信号で示される情報のいずれの情報であってもよい。情報収集部２１は、収集した情報がアナログ信号である場合、ＡＤ(Analog　to　Digital)変換によって収集した情報をデジタル信号へ変換する。なお、情報収集部２１は、例えば、収集した情報に対して実効値演算またはフィルタ処理などを実施することもできる。
　情報生成部２２は、生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報に基づいて、エネルギーロスを発生させる要因の候補である要因候補の情報を複数含む要因候補情報を生成する。要因候補情報は、第１の要因候補情報および第２の要因候補情報を含む。
　情報生成部２２は、内部に保持するカレンダー情報と、生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報とに基づいて、第１の要因候補情報を生成する。図３は、実施の形態１にかかるエネルギー管理装置の情報生成部によって生成される第１の要因候補情報の一例を示す図である。
　図３に示すように、第１の要因候補情報は、「月」、「曜日」、「週」、「生産開始時刻」、および「生産終了時刻」を「日」毎に含み、「日」、「月」、「曜日」、「週」、「生産開始時刻」、および「生産終了時刻」は互いに関連付けられる。
　「日」は、年月日を示す情報であり、「月」は月を示す情報であり、「曜日」は曜日を示す情報であり、「週」は、「日」が「月」の何週目であるかを示す情報である。「生産開始時刻」は、生産設備２による生産対象品の生産が開始された時刻を示す情報である。「生産終了時刻」は、生産設備２による生産対象品の生産が終了した時刻を示す情報である。図３に示す例では、「２０１９年１０月２０日」は、１０月の第４週の日曜日であり、生産開始時刻が７時であり、生産終了時刻が１７時であることが示される。
　情報生成部２２は、「日」毎の「月」を「日」に含まれる月の情報から取得する。また、情報生成部２２は、内部に保持しているカレンダー情報に基づいて、「日」毎の「曜日」および「週」を判定し、判定した「曜日」および「週」を第１の要因候補情報に含める。また、情報生成部２２は、生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報から、日毎の「生産開始時刻」および「生産終了時刻」を判定し、判定した「生産開始時刻」および「生産終了時刻」を第１の要因候補情報に含める。
　情報生成部２２は、例えば、生産設備２の消費電力量が予め設定された閾値Ｐｔｈ以上になった時刻から１つの生産対象品を生産するのに要する時間を減算した時刻を生産開始時刻として判定する。また、情報生成部２２は、例えば、生産設備２の生産量が予め設定された閾値Ｍｔｈ未満になった時刻を生産終了時刻として判定する。なお、情報生成部２２は、生産開始時刻および生産終了時刻が生産関連情報に含まれる場合、生産関連情報から「生産開始時刻」および「生産終了時刻」を特定することもできる。
　また、第１の要因候補情報には、例えば、当日の生産量の情報と、前日の生産量の情報とが含まれていてもよい。この場合、情報生成部２２は、当日における総生産量を当日の生産量として算出し、前日における総生産量を前日の生産量として算出する。例えば、「２０１９年１０月２０日」における当日の生産量の情報は、「２０１９年１０月２０日」における総生産量であり、「２０１９年１０月２０日」における前日の生産量の情報は、「２０１９年１０月１９日」における総生産量である。
　また、情報生成部２２は、生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報から第２の要因候補情報を生成する。第２の要因候補情報は、例えば、対象機種、担当者、および発生エラーの各々を数値で表したと仮定した場合、対象機種、担当者、および発生エラーの各々についての日毎の代表値である。例えば、情報生成部２２は、生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報に含まれる１日の時系列情報の中の対象機種、担当者、および発生エラーの各々の最頻値を対象機種、担当者、および発生エラーの代表値として判定する。なお、対象機種は、対象生産品の種別を示し、担当者は、生産設備２での生産を担当する人を示し、発生エラーは、生産設備２で発生したエラーの種別を示す。
　図４は、実施の形態１にかかる情報生成部によって判定される第２の要因候補情報の一例を示す図である。図４に示す第２の要因候補情報は、「対象機種」、「担当者」、および「発生エラー」を「日」毎に含み、「対象機種」、「担当者」、および「発生エラー」は互いに関連付けられる。
　図４では、対象機種が少なくとも「Ａ１」または「Ａ２」であり、担当者が少なくとも「Ｂ１」または「Ｂ２」であり、発生エラーが少なくとも「♯１」または「♯２」である場合の例が示される。図４に示す例では、２０１９年１０月２０日において、対象機種として「Ａ１」が主に生産され、担当者「Ｂ２」が主に生産を担当し、最も多い発生エラーが「♯２」であることが示されている。
　また、第２の要因候補情報は、例えば、生産設備２または関連設備３が稼働している状態の室内の温度、湿度、明るさ、騒音、および振動の各々の平均値および変動幅を示す情報を含む。例えば、情報生成部２２は、生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報に含まれる環境情報に基づいて、室内の温度、湿度、明るさ、騒音、および振動の各々の平均値および変動幅などを算出する。
　指標値算出部２３は、生産関連情報記憶部１２によって記憶された情報に基づいて、生産設備２と関連設備３とを含む診断対象でのエネルギー消費に関する１種類以上の指標の値を算出する。以下においては、指標値算出部２３は、５種類の指標の値を算出するが、指標値算出部２３によって値が算出される指標の種類は、４つ以下であってもよく、６つ以上であってもよい。
　指標値算出部２３は、生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報に基づいて、第１の指標、第２の指標、第３の指標、第４の指標、および第５の指標の各々の値を算出する。図５は、実施の形態１にかかる指標値算出部によって値が算出される第１の指標、第２の指標、第３の指標、第４の指標、および第５の指標を説明するための図である。以下において、指標値算出部２３によって算出される第１の指標の値を第１の指標値と記載し、指標値算出部２３によって算出される第２の指標の値を第２の指標値と記載し、指標値算出部２３によって算出される第３の指標の値を第３の指標値と記載する。また、指標値算出部２３によって算出される第４の指標の値を第４の指標値と記載し、指標値算出部２３によって算出される第５の指標の値を第５の指標値と記載する。
　第１の指標値は、生産設備２がオンになってから生産設備２の生産が開始されるまでの時間Ｔ１である。指標値算出部２３は、例えば、生産設備２の消費電力量が予め設定された閾値Ｐｔｈ以上になった時刻と生産設備２の生産量が予め設定された閾値Ｍｔｈ以上になった時刻との差を算出する。指標値算出部２３は、算出した差から生産設備２で１つの生産対象品を生産するのに要する時間を減算した時間を第１の指標値として算出することができる。かかる第１の指標は、生産設備２が起動されてから生産が開始するまで無駄な時間といえ、生産に寄与しないエネルギー消費が生じる時間といえる。
　第２の指標値は、生産設備２の生産が終了してから生産設備２がオフになるまでの時間Ｔ２である。指標値算出部２３は、例えば、生産設備２の生産量が予め設定された閾値Ｍｔｈ未満になった時刻と生産設備２の消費電力量が予め設定された閾値Ｐｔｈ未満になった時刻との差を第２の指標値として算出することができる。かかる第２の指標は、生産が終了してから生産設備２が停止されるまでの無駄な時間といえ、生産に寄与しないエネルギー消費が生じる時間といえる。
　第３の指標値は、関連設備３がオンである時間Ｔ４と生産設備２がオンである時間Ｔ５との差を示す時間Ｔ３である。かかる第３の指標は、生産設備２が停止しているのに関連設備３が起動している時間を示し、無駄な時間を表すといえ、生産に寄与しないエネルギー消費が生じる時間といえる。
　第４の指標値は、生産設備２がオンである時間のうち生産設備２による生産が行われている時間の割合を示す。指標値算出部２３は、例えば、生産設備２の消費電力量が予め設定された閾値Ｐｔｈ以上である時間Ｔ５に対する生産設備２の生産量が予め設定された閾値Ｍｔｈ以上である時間Ｔ６の比である。かかる第４の指標値が小さいほど、生産設備２が起動されている時間のうち生産が無駄に停止した時間が多くなるといえる。無駄に停止した時間が多くなるほど、生産に寄与しないエネルギー消費が増える。
　第５の指標値は、単位生産高あたりの消費電力量を示す。単位生産高あたりの消費電力量は、例えば、１日における消費電力量を１日における生産高で割ることで得られる。生産高は、生産対象品の数、重さ、または長さなどの任意の単位である。
　指標値算出部２３は、生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報に含まれる生産量の情報と生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報に含まれる生産設備２および関連設備３の消費電力量の情報とに基づいて、第５の指標値を算出する。
　具体的には、指標値算出部２３は、生産関連情報に含まれる生産量の情報に基づいて、日毎の総生産量を算出する。また、指標値算出部２３は、生産関連情報に含まれる生産設備２および関連設備３の消費電力量の情報に基づいて、日毎に、生産設備２の消費電力量と関連設備３の消費電力量とを加算した総消費電力量を算出する。指標値算出部２３は、日毎に、総消費電力量を総生産量で除算することによって、第５の指標値を算出する。かかる第５の指標値が大きくなるほど生産に寄与しない無駄なエネルギー消費が増えるといえる。
　なお、指標値算出部２３は、上述した指標以外の種類の指標値を算出することもできる。例えば、指標値算出部２３は、１日あたりの総消費電力量、１日あたりの総生産量、または休憩時間の消費電力量などを指標値として算出することができる。また、指標値算出部２３は、上述した複数種類の指標値を統合して一つの指標値として算出することもできる。この場合、指標値算出部２３は、例えば、重要度に応じて各指標値に重み付けして加算した値を一つの指標値として算出する。
　図６は、実施の形態１にかかる指標値算出部によって算出される複数種類の指標値の一例を示す図である。図６に示す例では、第１の指標値、第２の指標値、第３の指標値、第４の指標値、および第５の指標値が日毎に算出されている。例えば、「２０１９年１０月２０日」では、第１の指標値は「１５」であり、第２の指標値は「１４」であり、第３の指標値は「２１３」であり、第４の指標値は「３１」であり、第５の指標値は「０．３７」である。
　スコア算出部２４は、指標値算出部２３によって算出された日毎の指標値に基づいて、複数の要因候補の各々のエネルギーロスに対する影響度を示すスコアを指標毎に算出する。かかるスコア算出部２４は、複数種類の指標値と複数の要因候補とを関連付けた統合情報を生成する。図７は、実施の形態１にかかる統合情報の一例を示す図である。図７に示す統合情報は、第１の指標値と複数の要因候補とが関連付けられた情報であり、第１の指標値が目的変数として設定され、第１の要因候補情報と第２の要因候補情報とを含む複数の要因候補の情報が説明変数として設定されている。
　図７では図示されていないが、統合情報には、室内の温度、湿度、明るさ、騒音、および振動の各々の平均値および変動幅などの要因候補の情報も説明変数として設定される。また、スコア算出部２４は、第２の指標値、第３の指標値、第４の指標値、および第５の指標値の各々についても、図７に示す統合情報と同様の統合情報を生成する。
　スコア算出部２４は、上述した統合情報を用いたデータマイニングによって第１の指標、第２の指標、第３の指標、第４の指標、および第５の指標の各々について、複数の要因候補の各々のエネルギーロスに対する影響度を示すスコアを算出する。スコアが高い要因候補ほどエネルギーロスに対する影響が大きい。
　データマイニングで用いられる解析方法は、例えば、回帰分析、クラスタリング、または頻出パターン抽出などである。以下においては、スコア算出部２４が回帰分析によってスコアを算出する例を説明するが、スコア算出部２４は、重回帰分析以外の解析方法を用いたデータマイニングを行うこともできる。
　スコア算出部２４は、要因候補に対して前処理を行って各説明変数の値を決定する。スコア算出部２４は、要因候補に応じた種類の前処理を行う。要因候補に対して行われる前処理の種類には、第１の前処理と第２の前処理とがある。まず、第１の前処理について説明する。
　第１の前処理は、量で表せない要因候補に対して行われる処理である。量で表せない要因候補は、例えば、「月」、「曜日」、「週」、「生産開始時刻」、「生産終了時刻」、「対象機種」、「担当者」、または「発生エラー」などである。
　スコア算出部２４は、要因候補が「曜日」である場合、７種類の説明変数で「曜日」を表す。具体的には、スコア算出部２４は、日曜日から月曜日までの７種類の曜日のうち対応する曜日である場合に「１」が設定される７種類の説明変数で曜日を表す。スコア算出部２４は、例えば、「曜日」が「日曜日」である場合、７種類の説明変数のうち、日曜日に対応する説明変数の値を「１」にし、それ以外の説明変数の値を「０」にする。また、スコア算出部２４は、「曜日」が「月曜日」である場合、７種類の説明変数のうち、月曜日に対応する説明変数の値を「１」にし、それ以外の説明変数の値を「０」にする。
　また、スコア算出部２４は、担当者の数と同数の種類の説明変数で「担当者」を表す。例えば、スコア算出部２４は、担当者の数が４人である場合、４種類の説明変数で「担当者」を表す。また、スコア算出部２４は、対象機種の種類と同数の種類の説明変数で「対象機種」を表す。例えば、スコア算出部２４は、対象機種の種類が５種類である場合、５種類の説明変数で「対象機種」を表す。また、スコア算出部２４は、発生エラーの種類と同数の種類の説明変数で「発生エラー」を表す。例えば、スコア算出部２４は、発生エラーの種類が１０種類である場合、１０種類の説明変数で「発生エラー」を表す。
　次に、第２の処理について説明する。第２の処理は、量で表せる要因候補に対して行われる処理であり、第２の処理によって量で表せる要因候補が１つの説明変数で表される。量で表せる要因候補は、例えば、「温度の平均値」、「温度の変動幅」、「湿度の平均値」、「湿度の変動幅」、「二酸化炭素の平均値」、「二酸化炭素の変動幅」、「明るさの平均値」、および「明るさの変動幅」などである。
　スコア算出部２４は、各説明変数において平均が０で且つ分散が１になるように調整する処理を第２の前処理として行う。具体的には、第２の処理において、スコア算出部２４は、各要因候補について、要因候補の平均値を算出し、日毎の要因候補の値から要因候補の平均値を減算し、かかる減算結果を標準偏差で除算することによって、説明変数の値を算出する。スコア算出部２４は、エネルギーロスが大きくなるほど値が小さくなる指標に対する要因候補のスコアを算出する場合、上述した方法で算出した説明変数の値の正負を反転させる。値が大きくなるほどエネルギーロスが小さくなる指標は、第４の指標値である。
　スコア算出部２４は、各指標について下記式（１）を用いて重回帰分析を行う。下記式（１）において、「ｎ」は、上述した説明変数の総数であり、「ｙ」は指標値であり、「ｘ１」，「ｘ２」，「ｘ３」，・・・，「ｘｎ」は説明変数の値であり、「ａ１」，「ａ２」，「ａ３」，・・・，「ａｎ」は係数である。
ｙ＝ａ１×ｘ１＋ａ２×ｘ２＋ａ３×ｘ３＋・・・ａｎ×ｘｎ　　　・・・（１）
　スコア算出部２４は、各指標について、日毎に、統合情報で設定されている複数の説明変数の値を「ｘ１」，「ｘ２」，「ｘ３」，・・・，「ｘｎ」に代入し、式（１）で得られる「ｙ」の値と統合情報で設定されている目標変数の値との差を算出する。スコア算出部２４は、例えば、各指標について、算出した差の平均値または合計値が最も小さくなるように、「ａ１」，「ａ２」，「ａ３」，・・・，「ａｎ」の最適化を行う。
　スコア算出部２４は、各指標について、各係数の絶対値を要因候補のスコアとして算出する。例えば、「ｘ１」が日曜日に対応する説明変数である場合、日曜日のスコアは、「ａ１」である。また、「ｘ２」が月曜日に対応する説明変数である場合、月曜日のスコアは、「ａ２」である。量で表せる要因候補に対する係数はその絶対値がスコアとなる。例えば、「ｘ３」が温度の平均値に対する説明変数であった場合、温度の平均値のスコアは「ａ３」の絶対値である。
　上述した例では、スコア算出部２４は、統合情報を生成するが、指標毎に、データマイニング処理を行うことができればよく、統合情報を生成しなくてもよい。例えば、スコア算出部２４は、重回帰分析によって各要因候補のスコアを算出する場合、情報生成部２２と指標値算出部２３とから得られる情報に基づいて、指標値を目的変数の値とし各要因候補の値を説明変数の値とすればよく、上述した例に限定されない。
　図２に示す情報提供部２５は、各指標について、スコア算出部２４によって算出されたスコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を出力する。例えば、情報提供部２５は、スコア算出部２４によって算出されたスコアが大きい順に複数の要因候補を並べて複数の要因候補をランキング表の形式で表すランキング情報を生成し、生成したランキング情報のうち少なくとも上位の２つの要因候補の情報を出力する。情報提供部２５は、上述したランキング情報を生成するランキング情報生成部４１と、ランキング情報生成部４１によって生成されたランキング情報のうち少なくとも一部の情報を含むロス要因情報を表示部１３に表示させる表示処理部４２とを備える。
　表示処理部４２は、例えば、ランキング情報のうちスコアが大きい順に予め設定された数の要因候補を含む情報をランキング表の形式で表示部１３に表示させる。また、表示処理部４２は、ランキング情報のうちスコアが予め設定された値以上である要因候補をランキング表の形式で表した情報であるロス要因情報を表示部１３に表示させることもできる。また、表示処理部４２は、ランキング情報のすべてをランキング表の形式で表示部１３に表示させることもできる。なお、表示処理部４２は、ランキング表の形式以外の形式でロス要因情報を表示部１３に表示させることができる。
　図８は、実施の形態１にかかる情報提供部によって表示部に表示されるロス要因情報の一例を示す図である。図８に示すロス要因情報には、第１の指標について、スコアが上位５つの要因候補の種別および内容がエネルギーロスの推定要因として含まれている。
　図８に示す例では、第１の指標に関し、曜日「月曜日」が最もスコアが高く、対象機種「Ａ」、週「４週目」、月「３月」、および生産終了時刻「１７時」の順にスコアが低くなっていることを示している。
　このように、エネルギー管理装置１０は、診断対象でのエネルギー消費に関する指標を用いて、複数の要因候補の各々のエネルギーロスに対する影響度を示すスコアを算出することによって、エネルギーロスに対する影響度が高い複数の要因を特定することができる。また、エネルギー管理装置１０は、エネルギーロスに対する影響度順に複数の要因候補を並べたランキング表の形式の情報をユーザに提示することができる。そのため、ユーザは、エネルギーロスに対する影響度が高い項目を把握することができ、エネルギー管理装置１０の診断結果をエネルギーロスに対する改善活動の検討に役立てることができる。
　上述した例では、スコア算出部２４は、指標毎に、各要因候補のスコアを算出するが、各要因候補について、複数の指標におけるスコアを合計した値である合計スコアを算出することができる。この場合、ランキング情報生成部４１は、スコア算出部２４によって算出された合計スコアが大きい順に複数の要因候補を並べて複数の要因候補をランキング表の形式で表すランキング情報を生成する。
　上述した例では、スコア算出部２４は、複数の指標の各々について複数の要因候補のスコアを算出するが、複数の指標をまとめて統合指標とし、かかる統合指標について複数の要因候補のスコアを算出することもできる。例えば、スコア算出部２４は、第１の指標値、第２の指標値、第３の指標値、第４の指標値、および第５の指標値の各々に対して対応する係数を乗算または加算し、かかる乗算結果の合計値または加算結果の合計値を統合指標の値として日毎に算出することができる。そして、スコア算出部２４は、統合指標の値と複数の要因候補の値とからデータマイニングによって、統合指標について複数の要因候補の各々のスコアを算出することができる。
　つづいて、フローチャートを用いてエネルギー管理装置１０の処理部１１による処理を説明する。図９は、実施の形態１にかかるエネルギー管理装置の処理部による処理の一例を示すフローチャートである。
　図９に示すように、エネルギー管理装置１０の処理部１１は、情報収集タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０において、処理部１１は、電力センサ４、電力センサ５、生産量センサ６、環境センサ７、または生産管理装置８から送信された情報を受信した場合に情報収集タイミングになったと判定する。また、処理部１１は、予め設定された周期で到来するタイミングになった場合に情報収集タイミングになったと判定することもできる。
　処理部１１は、情報収集タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、生産関連情報を更新する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、処理部１１は、電力センサ４、電力センサ５、生産量センサ６、環境センサ７、または生産管理装置８から送信された情報を生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報に追加することによって、生産関連情報を更新する。
　また、処理部１１は、情報収集タイミングが予め設定された周期で到来するタイミングである場合、ステップＳ１１において、電力センサ４、電力センサ５、生産量センサ６、環境センサ７、および生産管理装置８へ情報の送信を要求する。この場合、処理部１１は、要求に応じて電力センサ４、電力センサ５、生産量センサ６、環境センサ７、および生産管理装置８から送信される情報を受信する。処理部１１は、受信した情報を生産関連情報記憶部１２に記憶された生産関連情報に追加することによって、生産関連情報を更新する。
　処理部１１は、ステップＳ１１の処理が終了した場合、または情報収集タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、診断開始タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、処理部１１は、例えば、ユーザから診断要求があった場合に、診断開始タイミングになったと判定する。
　処理部１１は、診断開始タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、生産関連情報記憶部１２から生産関連情報を取得する（ステップＳ１３）。そして、処理部１１は、ステップＳ１３で取得された生産関連情報およびカレンダー情報などに基づいて、要因候補情報を生成する（ステップＳ１４）。また、処理部１１は、ステップＳ１３で取得された生産関連情報に基づいて、日毎の指標値を指標毎に算出する（ステップＳ１５）。
　次に、処理部１１は、ステップＳ１４で生成された要因候補情報とステップＳ１５で生成された指標値とに基づいて、指標毎に各要因候補のスコアを算出する（ステップＳ１６）。処理部１１は、ステップＳ１６で算出された各要因候補のスコアに基づいて、複数の要因候補をスコアが大きい順に並べたランキング情報を指標毎に生成する（ステップＳ１７）。そして、処理部１１は、指標毎のランキング情報のうち少なくとも一部を表示部１３に表示する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８において、処理部１１は、例えば、指標毎のランキング情報のうち上位の２つ以上の要因候補の情報を表示部１３にランキング表の形式で表示する。
　処理部１１は、ステップＳ１８の処理が終了した場合、または診断開始タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、図９に示す処理を終了する。
　図１０は、実施の形態１にかかるエネルギー管理装置の処理部のハードウェア構成の一例を示す図である。図１０に示すように、エネルギー管理装置１０の処理部１１は、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、入出力インタフェイス１０３とを備えるコンピュータを含む。入出力インタフェイス１０３は、電力センサ４，５、生産量センサ６、環境センサ７、および生産管理装置８との間の情報の送受信を行う通信部を含む。
　プロセッサ１０１、メモリ１０２、および入出力インタフェイス１０３は、例えば、バス１０４によって互いにデータの送受信が可能である。処理部１１の情報収集部２１の一部および処理部１１の表示処理部４２の一部の各々は、入出力インタフェイス１０３によって実現される。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、情報収集部２１、情報生成部２２、指標値算出部２３、スコア算出部２４、および情報提供部２５の機能を実行する。プロセッサ１０１は、例えば、処理回路の一例であり、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）、およびシステムＬＳＩ（Large　Scale　Integration）のうち一つ以上を含む。
　メモリ１０２は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）、およびＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically　Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）のうち一つ以上を含む。また、メモリ１０２は、コンピュータが読み取り可能なプログラムが記録された記録媒体を含む。かかる記録媒体は、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルメモリ、光ディスク、コンパクトディスク、およびＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）のうち一つ以上を含む。なお、エネルギー管理装置１０は、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）およびＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）などの集積回路を含んでいてもよい。
　以上のように、実施の形態１にかかるエネルギー管理装置１０は、指標値算出部２３と、スコア算出部２４と、情報提供部２５とを備える。指標値算出部２３は、過去の生産に関する情報である生産関連情報に基づいて、生産設備２を含む診断対象でのエネルギー消費に関する１種類以上の指標値を算出する。スコア算出部２４は、指標値算出部２３によって算出された１種類以上の指標値に基づいて、診断対象での生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因の候補である複数の要因候補の各々の生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度を示すスコアを算出する。情報提供部２５は、複数の要因候補のうちスコア算出部２４によって算出されたスコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を出力する。このように、エネルギー管理装置１０は、複数の要因候補の各々の生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度を示すスコアを算出することによって、生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度が高い複数の要因を特定することができる。また、エネルギー管理装置１０は、例えば、生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因を特徴パターンに事前に人手で対応付けるなどの手間をかけることなく、生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因を特定することができる。
　また、診断対象には、生産設備２に関連して用いられる関連設備３が含まれる。生産関連情報には、生産設備２の消費エネルギーを示す情報、関連設備３の消費エネルギーを示す情報、および生産設備２の生産量を示す情報が含まれる。指標値算出部２３は、生産設備２の消費エネルギーを示す情報、関連設備３の消費エネルギーを示す情報、および生産設備２の生産量を示す情報に基づいて、１種類以上の指標値を算出する。このように、エネルギー管理装置１０は、関連設備３の消費エネルギーも生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因として扱うことから、例えば、生産施設１全体のエネルギー消費のうち生産に寄与しないエネルギー消費に対する改善活動に有益な情報をユーザへ提供することができる。
　また、指標値算出部２３によって算出される指標値は、第１の指標値、第２の指標値、第３の指標値、第４の指標値、および第５の指標値のうち少なくとも１つを含む。第１の指標値は、生産設備２がオンになってから生産設備２の生産が開始されるまでの時間を示す。第２の指標値は、生産設備２による生産が終了してから生産設備２がオフになるまでの時間を示す。第３の指標値は、関連設備３がオンである時間と生産設備２がオンである時間との差を示す。第４の指標値は、生産設備２がオンである時間のうち生産設備２による生産が行われている時間の割合を示す。第５の指標値は、生産設備２による単位生産高あたりの診断対象のエネルギー消費量を示す。このように、エネルギー管理装置１０は、把握が容易な観点から生産に寄与しないエネルギー消費の改善活動に対して有益な情報をユーザへ提供することができる。
　また、エネルギー管理装置１０は、生産関連情報に基づいて、複数の要因候補の情報を生成する情報生成部２２を備える。スコア算出部２４は、指標値算出部２３によって算出された複数種類の指標値と、情報生成部２２によって生成された複数の要因候補の情報とに基づいて、複数の要因候補の各々の生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度を示すスコアを算出する。このように、エネルギー管理装置１０は、生産関連情報に複数の要因候補の情報を生成することから、複数の要因候補の情報を人手で入力する場合に比べ、ユーザの負荷を大幅に軽減することができる。
　また、複数の要因候補は、生産設備２によって物品を生産した日の曜日、週、および月、生産の担当者、生産設備２によって生成される物品の種類、生産設備２で発生したエラー、および生産設備２の環境のうち２つ以上を含む。これにより、エネルギー管理装置１０は、時間的観点、人的観点、生産対象の観点、生産設備２の観点、または環境的観点から生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度が高い複数の要因を特定することができる。
　また、スコア算出部２４は、複数の要因候補の各々のスコアを複数種類の指標値の各々に対して算出する。情報提供部２５は、複数種類の指標値の各々について、複数の要因候補のうちスコア算出部２４によって算出されたスコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を出力する。このように、エネルギー管理装置１０は、複数の指標を用いることから、複数の観点の各々に対して生産に寄与しないエネルギー消費の改善活動に対して有益な情報をユーザへ提供することができる。
　また、情報提供部２５は、複数の要因候補のうちスコアが大きな要因候補から順に予め設定された数の要因候補をランキング表の形式で表すランキング情報を出力する。これにより、エネルギー管理装置１０は、生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度が高い複数の要因の情報をランキング表の形式でユーザに提供することができる。
実施の形態２．
　実施の形態２にかかるエネルギー管理装置は、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの改善活動への複数の要因候補の各々の貢献度に基づいてスコアを補正する点で、実施の形態１にかかるエネルギー管理装置１０と異なる。以下においては、実施の形態１と同様の機能を有する構成要素については同一符号を付して説明を省略し、実施の形態１のエネルギー管理装置１０と異なる点を中心に説明する。
　図１１は、実施の形態２にかかるエネルギー管理装置の構成の一例を示す図である。図１１に示すように、実施の形態２にかかるエネルギー管理装置１０Ａは、入力部１４と貢献度情報記憶部１５とを備え、かつ処理部１１に代えて処理部１１Ａを備える点で、実施の形態１のエネルギー管理装置１０と異なる。入力部１４は、例えば、キーボード、マウス、または携帯端末のタッチパネルなどの入力装置である。
　処理部１１Ａは、貢献度推定部２６を備える。また、処理部１１Ａは、情報提供部２５に代えて情報提供部２５Ａを備える。貢献度推定部２６は、入力部１４によって入力された情報に基づいて、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザによる改善活動に対する複数の要因候補の各々の貢献度を推定する。貢献度推定部２６は、推定した複数の要因候補の各々の貢献度を示す情報を貢献度情報記憶部１５に記憶させる。
　情報提供部２５Ａは、ランキング情報生成部４１Ａと、表示処理部４２Ａとを備える。ランキング情報生成部４１Ａは、貢献度推定部２６によって推定されて貢献度情報記憶部１５に記憶される複数の要因候補の各々の貢献度に基づいて、複数の要因候補のうち対応する要因候補のスコアを補正する。ランキング情報生成部４１Ａは、補正したスコアに基づいて、ランキング情報を生成する。
　表示処理部４２Ａは、上位の複数の推定要因の種別および内容に加え、ユーザの評価を入力するための入力ボックスを含むロス要因情報を表示部１３に表示させる。図１２は、実施の形態２にかかる情報提供部によって表示部に表示されるロス要因情報の一例を示す図である。
　図１２に示すロス要因情報では、図８に示すロス要因情報の内容に加えて、複数の要因候補の各々に対するユーザの評価を入力するための入力ボックスが含まれる。具体的には、要因情報には、複数の要因候補の各々に対して、「役に立った」に対応する第１入力ボックスと、「役に立たなかった」に対応する第２入力ボックスとが含まれる。ユーザは、役に立ったと考えた要因候補に対応する第１入力ボックスにチェックマークを入力し、役に立たなかったと考えた要因候補に対応する第２入力ボックスにチェックマークを入力する。チェックマークは、例えば、マウスのクリック操作またはタッチパネルへのタッチ操作などによって行われる。
　貢献度推定部２６は、各要因候補に対する第１入力ボックスまたは第２入力ボックスへの入力履歴に基づいて、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの活動への各要因候補の貢献度を推定する。例えば、貢献度推定部２６は、下記式（２）を用いることによって、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの活動への各要因候補の貢献度を推定する。下記式（２）において、「Ｚ」は、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの活動への貢献度であり、「α」は１より大きな係数であり、「β」は１未満の係数である。また、下記式（２）において、「Ｎ」は、ユーザが過去に第１入力ボックスにチェックマークを入力した回数であり、「Ｍ」は、ユーザが過去に第２入力ボックスにチェックマークを入力した回数である。
　Ｚ＝αＮ×βＭ　　　・・・（２）
　貢献度Ｚが大きいほど、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの改善活動に役に立つ度合いが高いことを意味する。なお、貢献度推定部２６は、上記式（２）による貢献度の算出に代えて、機械学習によって、各要因候補に対するユーザの貢献度を推定することもできる。
　ユーザによる評価の入力方法は、第１入力ボックスおよび第２入力ボックスに限らず、例えば、選択ボックスで「役に立った」および「役に立たなかった」のうち１つを選択して入力する方法であってもよい。また、ユーザによる評価は、「役に立った」と「役に立たなかった」の２種類に限定されず、３段階以上の情報から選択されて入力されてもよい。また、ユーザによる評価は、役に立った度合いを示す数値で入力されてもよい。
　ランキング情報生成部４１Ａは、貢献度推定部２６によって推定された複数の要因候補の各々の貢献度を示す情報を貢献度情報記憶部１５から取得する。ランキング情報生成部４１Ａは、スコア算出部２４によって算出された複数の要因候補の各々のスコアに対して、複数の要因候補の貢献度のうち対応する要因候補の貢献度を乗算することによって、複数の要因候補の各々のスコアを補正する。
　例えば、要因候補が「月曜日」であり、「月曜日」のスコアが「０．２」であり、「月曜日」の貢献度が「３」であるとする。この場合、ランキング情報生成部４１Ａは、「０．２」に「３」を乗算することで、「月曜日」のスコアを「０．２」から「０．６」へ補正する。補正後のスコアは、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの改善活動に役に立つ度合いを数値化したものともいえる。
　ランキング情報生成部４１Ａは、上述のように補正したスコアが大きい順に複数の要因候補を並べて複数の要因候補をランキング形式で表すランキング情報を生成する。表示処理部４２Ａは、ランキング情報生成部４１Ａによって生成されたランキング情報のうち少なくとも一部の情報と、上述した第１入力ボックスおよび第２入力ボックスの情報とを含むロス要因情報を表示部１３に表示させる。例えば、ランキング情報生成部４１Ａは、図１２に示すロス要因情報を表示部１３に表示させる。
　なお、スコア算出部２４は、上述したように、統合指標について複数の要因候補の各々のスコアを算出することもできる。この場合、スコア算出部２４は、統合指標について複数の要因候補の各々のスコアを複数の要因候補の貢献度のうち対応する要因候補の貢献度を乗算することによって、複数の要因候補の各々のスコアを補正する。ランキング情報生成部４１Ａは、統合指標についての補正後の複数の要因候補の各々のスコアに基づいてランキング情報を生成する。
　このように、エネルギー管理装置１０Ａは、エネルギー管理装置１０と同様に、生産に寄与しないエネルギー消費に対する影響度が高い複数の要因を特定することができる。さらに、エネルギー管理装置１０Ａは、例えば、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの改善活動への貢献度が高い要因候補を優先してユーザに提供することができる。これにより、ユーザは、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの改善活動に対して効果の高い要因を把握し、生産に寄与しないエネルギー消費の改善活動の検討に役立てることができる。
　つづいて、フローチャートを用いてエネルギー管理装置１０Ａの処理部１１Ａによる処理を説明する。図１３は、実施の形態２にかかるエネルギー管理装置の処理部による処理の一例を示すフローチャートである。図１３に示すステップＳ２０～Ｓ２２の処理は、図９に示すステップＳ１０～Ｓ１２の処理と同じであるため、説明を省略する。
　図１３に示すように、エネルギー管理装置１０Ａの処理部１１Ａは、診断開始タイミングになったと判定した場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、診断処理を行う（ステップＳ２３）。ステップＳ２３の処理は、図１４に示すステップＳ３０～Ｓ３６の処理であり、後で詳述する。
　処理部１１Ａは、ステップＳ２３の処理が終了した場合、または診断開始タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、ユーザの入力があるか否かを判定する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４において、処理部１１Ａは、例えば、図１２に示す「役に立った」に対応する第１入力ボックスまたは「役に立たなかった」に対応する第２入力ボックスへチェックマークが入力された場合に、ユーザの入力があると判定する。
　処理部１１Ａは、ユーザの入力があったと判定した場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、ユーザの入力履歴に基づいて、生産に寄与しないエネルギー消費であるエネルギーロスに対するユーザの改善活動に対する各要因候補の貢献度を算出する（ステップＳ２５）。そして、処理部１１Ａは、算出した各要因候補の貢献度を示す情報を貢献度情報記憶部１５に記憶させる（ステップＳ２６）。
　処理部１１Ａは、ステップＳ２６の処理が終了した場合、またはユーザの入力がないと判定した場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）、図１３に示す処理を終了する。
　図１４は、実施の形態２にかかるエネルギー管理装置の処理部による診断処理の一例を示すフローチャートである。図１４に示すステップＳ３０～Ｓ３３の処理は、図９に示すステップＳ１３～Ｓ１６の処理と同じであるため、説明を省略する。
　処理部１１Ａは、ステップＳ３０～Ｓ３３の処理が終了した場合、複数の要因候補のスコアの各々を、対応する要因候補の貢献度に基づいて補正する（ステップＳ３４）。そして、処理部１１Ａは、指標毎に補正後のスコアでランキング情報を指標毎に生成する（ステップＳ３５）。ステップＳ３５において、処理部１１Ａは、ステップＳ３４で補正された各要因候補のスコアに基づいて、複数の要因候補をスコアが大きい順に並べたランキング情報を指標毎に生成する。
　ステップＳ３５において、処理部１１Ａは、ステップＳ３４で補正された各要因候補のスコアに基づいて、複数の要因候補を補正後のスコアが大きい順に並べたランキング情報を生成する。そして、処理部１１Ａは、ステップＳ３５で生成したランキング情報のうち少なくとも一部を表示部１３に表示し（ステップＳ３６）、図１４に示す処理を終了する。
　実施の形態２にかかるエネルギー管理装置１０Ａの処理部１１Ａのハードウェア構成の一例は、図１０に示すエネルギー管理装置１０の処理部１１のハードウェア構成と同じである。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、情報収集部２１、情報生成部２２、指標値算出部２３、スコア算出部２４、情報提供部２５Ａ、および貢献度推定部２６の機能を実行することができる。
　以上のように、実施の形態２にかかるエネルギー管理装置１０Ａは、貢献度推定部２６を備える。貢献度推定部２６は、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの改善活動への複数の要因候補の各々の貢献度を推定する。情報提供部２５Ａは、貢献度推定部２６によって推定された複数の要因候補の各々の貢献度に基づいて、複数の要因候補のうち対応する要因候補のスコアを補正し、補正したスコアに基づいて、ランキング情報を生成する。これにより、エネルギー管理装置１０Ａは、例えば、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの改善活動への貢献度が高い要因候補を優先してユーザに提供することができる。そのため、ユーザは、生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの改善活動に対して効果の高い要因を把握し、生産に寄与しないエネルギー消費の改善活動の検討に役立てることができる。
　エネルギー管理装置１０，１０Ａの処理部１１，１１Ａは、日単位で指標値および要因候補を特定するが、時間帯単位、週単位、または月単位などで指標値および要因候補を特定することもできる。また、処理部１１，１１Ａは、上述した指標以外の種類の指標を用いて各要因候補のスコアを算出することもでき、上述した複数の指標の一部の指標のみを用いて各要因候補のスコアを算出することもできる。また、処理部１１，１１Ａは、上述した要因候補以外の要因候補のスコアを算出することもでき、上述した複数の要因候補のうち一部の要因候補のスコアのみを算出することもできる。
　また、エネルギー管理装置１０，１０Ａは、互いに異なる位置に配置される複数の装置から構成されてもよい。例えば、エネルギー管理装置１０，１０Ａは、収集装置と、処理装置とを含む構成であってもよい。収集装置は、電力センサ４，５、生産量センサ６、環境センサ７、および生産管理装置８から情報を収集する。処理装置は、収集装置で収集された情報に基づいてランキング情報のうち少なくとも一部を出力する。この場合、収集装置は、例えば、ＰＬＣ（Programmable　Logic　Controller）、またはデータロガーなどによって構成されてもよく、処理装置は、例えば、クラウドサーバまたは携帯端末によって構成されてもよい。収集装置と処理装置とは無線または有線によって通信可能に接続される。
　以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１　生産施設、２　生産設備、３　関連設備、４，５　電力センサ、６　生産量センサ、７　環境センサ、８　生産管理装置、１０，１０Ａ　エネルギー管理装置、１１，１１Ａ　処理部、１２　生産関連情報記憶部、１３　表示部、１４　入力部、１５　貢献度情報記憶部、２１　情報収集部、２２　情報生成部、２３　指標値算出部、２４　スコア算出部、２５，２５Ａ　情報提供部、２６　貢献度推定部、４１，４１Ａ　ランキング情報生成部、４２，４２Ａ　表示処理部。

Claims (10)

  1. 　過去の生産に関する情報である生産関連情報に基づいて、生産設備を含む診断対象でのエネルギー消費に関する１種類以上の指標値を算出する指標値算出部と、
    　前記指標値算出部によって算出された前記１種類以上の指標値に基づいて、生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因の候補である複数の要因候補の各々の前記生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度を示すスコアを算出するスコア算出部と、
    　前記複数の要因候補のうち前記スコア算出部によって算出された前記スコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を出力する情報提供部と、を備える
    　ことを特徴とするエネルギー管理装置。
  2. 　前記診断対象には、
    　前記生産設備に関連して用いられる関連設備が含まれ、
    　前記生産関連情報には、
    　前記生産設備の消費エネルギーを示す情報、前記関連設備の消費エネルギーを示す情報、および前記生産設備の生産量を示す情報が含まれ、
    　前記指標値算出部は、
    　前記生産設備の消費エネルギーを示す情報、前記関連設備の消費エネルギーを示す情報、および前記生産設備の生産量を示す情報に基づいて、前記１種類以上の指標値を算出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー管理装置。
  3. 　前記１種類以上の指標値は、
    　前記生産設備がオンになってから前記生産設備の生産が開始されるまでの時間を示す第１の指標値、前記生産設備による生産が終了してから前記生産設備がオフになるまでの時間を示す第２の指標値、前記関連設備がオンである時間と前記生産設備がオンである時間との差を示す第３の指標値、前記生産設備がオンである時間のうち前記生産設備による生産が行われている時間の割合を示す第４の指標値、および前記生産設備による単位生産高あたりの前記診断対象のエネルギー消費量を示す第５の指標値のうち少なくとも１つを含む
    　ことを特徴とする請求項２に記載のエネルギー管理装置。
  4. 　前記生産関連情報に基づいて、前記複数の要因候補の情報を生成する情報生成部を備え、
    　前記スコア算出部は、
    　前記指標値算出部によって算出された前記１種類以上の指標値と、前記情報生成部によって生成された前記複数の要因候補の情報とに基づいて、前記スコアを算出する
    　ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載のエネルギー管理装置。
  5. 　前記複数の要因候補は、
    　前記生産設備によって物品を生産した日の曜日、週、および月、前記生産の担当者、前記生産設備によって生成される物品の種類、前記生産設備で発生したエラー、および前記生産設備の環境のうち２つ以上を含む
    　ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載のエネルギー管理装置。
  6. 　前記１種類以上の指標値は、複数種類の指標値であり、
    　前記スコア算出部は、
    　前記複数の要因候補の各々のスコアを前記複数種類の指標値の各々に対して算出し、
    　前記情報提供部は、
    　前記複数種類の指標値の各々について、前記複数の要因候補のうち前記スコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を出力する
    　ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載のエネルギー管理装置。
  7. 　前記生産に寄与しないエネルギー消費に対するユーザの改善活動への前記複数の要因候補の各々の貢献度を推定する貢献度推定部を備え、
    　前記情報提供部は、
    　前記貢献度推定部によって推定された前記複数の要因候補の各々の前記貢献度に基づいて、前記複数の要因候補のうち対応する要因候補のスコアを補正し、補正した前記スコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を生成する
    　ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載のエネルギー管理装置。
  8. 　前記情報提供部は、
    　前記複数の要因候補のうちスコアが大きな要因候補から順に予め設定された数の要因候補をランキング表の形式で表すランキング情報を前記２つ以上の要因候補の情報として出力する
    　ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載のエネルギー管理装置。
  9. 　コンピュータが実行するエネルギー管理方法であって、
    　過去の生産に関する情報である生産関連情報に基づいて、生産設備を含む診断対象でのエネルギー消費に関する１種類以上の指標値を算出する指標値算出ステップと、
    　前記指標値算出ステップによって算出された前記１種類以上の指標値に基づいて、生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因の候補である複数の要因候補の各々の前記生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度を示すスコアを算出するスコア算出ステップと、
    　前記複数の要因候補のうち前記スコア算出ステップによって算出された前記スコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を出力する出力処理ステップと、を含む
    　ことを特徴とするエネルギー管理方法。
  10. 　過去の生産に関する情報である生産関連情報に基づいて、生産設備を含む診断対象でのエネルギー消費に関する１種類以上の指標値を算出する指標値算出ステップと、
    　前記指標値算出ステップによって算出された前記１種類以上の指標値に基づいて、生産に寄与しなかったエネルギー消費の要因の候補である複数の要因候補の各々の前記生産に寄与しなかったエネルギー消費に対する影響度を示すスコアを算出するスコア算出ステップと、
    　前記複数の要因候補のうち前記スコア算出ステップによって算出された前記スコアが上位の２つ以上の要因候補の情報を出力する出力処理ステップと、をコンピュータに実行させる
    　ことを特徴とするエネルギー管理プログラム。
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