特開 2023-154576 設備運営システム及び設備運営方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023154576

(43)【公開日】2023-10-20

(54)【発明の名称】設備運営システム及び設備運営方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/0631 20230101AFI20231013BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/06 302

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022063992

(22)【出願日】2022-04-07

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110002365

【氏名又は名称】弁理士法人サンネクスト国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】天野 光司

(72)【発明者】

【氏名】山本 浩貴

(72)【発明者】

【氏名】澤田 一真

(72)【発明者】

【氏名】仲 恭平

(72)【発明者】

【氏名】山田 寛

(72)【発明者】

【氏名】座間 雄大

(72)【発明者】

【氏名】井村 祐介

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049AA06

(57)【要約】

【課題】設備運営の自動化に寄与すること。
【解決手段】記憶装置は、機器管理及び実績に関するデータを含む既存データと、既存データのパス構造に関する情報と、設備運営の業務に関するミッション情報と、ミッション情報のパス構造に関する情報と、を記憶する。演算装置は、既存データ及び既存データのパス構造に基づいて、既存データに含まれる用語のデータ意味に関する情報を抽出し、複数の用語間の関連度に関する情報を生成する。また、ミッション情報、ミッション情報のパス構造及び用語間の関連度に関する情報に基づいて、設備運営に関する複数の業務それぞれの意味に関する情報と複数の業務の時系列の情報と、を含むミッション管理情報を生成する。そして、ミッション管理情報に基づいて、設備運営に関する機器の制御指示データを生成する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

記憶装置と、
演算装置と、
設備運営に関する機器の制御を行う制御装置を、備え、
前記記憶装置は、
少なくとも機器管理に関するデータ及び機器の実績データを含む複数の種類の既存データと、前記複数の種類の既存データのパス構造に関する情報と、設備運営における複数の業務に関する情報であるミッション情報と、前記ミッション情報のパス構造に関する情報と、を格納し、
前記演算装置は、
前記複数の種類の既存データ及び前記複数の種類の既存データのパス構造に基づいて、前記複数の種類の既存データに含まれる用語のデータ意味に関する情報を抽出し、抽出された当該データ意味に関する情報に基づいて、複数の前記用語間の関連度に関する情報を生成し、
前記ミッション情報、前記ミッション情報のパス構造及び前記用語間の関連度に関する情報に基づいて、設備運営に関する複数の業務それぞれの意味に関する情報と前記複数の業務の時系列の情報と、を含むミッション管理情報を生成し、
前記制御装置から取得した情報及び前記ミッション管理情報に基づいて、実施予定の業務を特定し、
特定した前記実施予定の業務及び前記ミッション管理情報に基づいて前記制御装置の制御指示データを生成し、当該制御指示データを前記制御装置へ送信する
ことを特徴とする設備運営システム。

【請求項2】

前記複数の種類の既存データである業務データは、前記業務に用いられる表現における用語と、意味を識別する構造化された識別情報とを含み、
前記構造化された識別情報は、階層構造のディレクトリ、データベーススキーマの表、データベーススキーマの列および行識別子、マニュアル文書の章節構造における包含関係のうち、少なくともいずれかに基づく構造化包含関係を示し、
前記演算装置は、前記構造化包含関係を用いて、前記用語の意味の辞書を作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の設備運営システム。

【請求項3】

前記演算装置は、前記識別情報を文字単位で分解し、間引きの実行及び／又は略語の自動生成を行って、表現における用語と構造化された識別情報を比較し、比較情報同士の差分を符号距離として求めて、前記業務データ間の関係を評価することを特徴とする請求項２に記載の設備運営システム。

【請求項4】

前記演算装置は、包含関係を表す区切り文字入りの文字列の識別子の連結個数を調整して比較し、表現における用語と意味を識別する構造化された識別情報が完全一致しなくても意味を解釈し、辞書を生成することを特徴とした請求項３に記載の設備運営システム。

【請求項5】

前記演算装置は、前記制御装置、制御用計算機、及び／又はユーザ端末からの入力をトリガーとし、実行すべき業務情報の優先度を構造化識別情報の一致率に基づいて決定し、入力された情報に対応する情報として出力することを特徴とした請求項１に記載の設備運営システム。

【請求項6】

前記演算装置は、ユーザ端末から補正及び／又は承認が行われた業務を認知して選出優先度を制御し、自動生成されたが無承認の情報よりも、承認が行われた業務を優先的に選出して実行することを特徴とした請求項１に記載の設備運営システム。

【請求項7】

前記演算装置は、前記ユーザ端末、前記制御装置、及び／又は制御用計算機からの実行情報より、複数のベンダから供給された複数の分析プログラムについて、業務自動化に寄与した分析プログラムの種類と評価軸および寄与率を管理し、選出業務の選出優先度を制御することを特徴とした請求項６に記載の設備運営システム。

【請求項8】

前記演算装置は、分析プログラムの寄与率を基に、前記ベンダに対する支払額を計算することを特徴とした請求項７に記載の設備運営システム。

【請求項9】

前記演算装置は、ユーザ端末、前記制御装置、制御用計算機からの実行情報より、現在の実施している業務と、将来実施すべき業務を認知し、業務に必要な自動運転レベルと運転員の運転スキルのレベルを管理するテーブルを持つことを特徴とする請求項１に記載の設備運営システム。

【請求項10】

前記複数の種類の既存データである業務データは、前記業務に用いられる表現における用語と、意味を識別する構造化された識別情報とを含み、
前記演算装置は、ユーザ端末、前記制御装置、制御用計算機からの実行情報より、現在の実施している業務と、将来実施すべき業務を認知し、運転員の運転スキルのレベルと前記構造化された識別情報により特定されるガイダンスヒント情報とを対応付けて管理するテーブルを持つことを特徴とする請求項９に記載の設備運営システム。

【請求項11】

前記演算装置は、
ユーザ端末、前記制御装置、制御用計算機からの実行情報より、現在の実施している業務と、将来実施すべき業務を認知するステップと、
ユーザ端末を使用している１人以上の運転員の個別の運転スキルのレベルを認知するステップと、
自動運転レベルと、運転員の運転スキルのレベルが一致しない場合に、一致する運転員を招集する指示を出すステップと
を実行することを特徴とする請求項１に記載の設備運営システム。

【請求項12】

前記演算装置は、
ユーザ端末、前記制御装置、制御用計算機からの実行情報より、現在の実施している業務と、将来実施すべき業務を認知するステップと、
ユーザ端末を使用している１人以上の運転員の個別の運転スキルのレベルを認知するステップと、
自動運転レベルと、運転員の運転スキルのレベルが一致しない場合に、自動運転レベルを運転員のスキルのレベルに合わせて自動変更するステップと
を実行することを特徴とする請求項１に記載の設備運営システム。

【請求項13】

前記複数の種類の既存データである業務データは、前記業務に用いられる表現における用語と、意味を識別する構造化された識別情報とを含み、
前記演算装置は、
前記設備運営に関する機器の運転員に要求される運転スキルのレベルに応じて、マニュアル文書から前記構造化された識別情報に対応する部分を欠落させることで、欠落部分の知識を問う教育用文書を作成することを特徴とする請求項１に記載の設備運営システム。

【請求項14】

前記演算装置は、運転員に運転スキルのレベルを対応付けてさらに管理し、前記運転員に当該運転員のレベルに応じた前記教育用文書を提示して欠落部分の入力を要求し、入力結果に基づいて前記運転員のレベルを更新することを特徴とする請求項１３に記載の設備運営システム。

【請求項15】

設備運営に関する機器の制御を行う設備運営方法であって、
記憶装置が、
少なくとも機器管理に関するデータ及び機器の実績データを含む複数の種類の既存データと、前記複数の種類の既存データのパス構造に関する情報と、設備運営における複数の業務に関する情報であるミッション情報と、前記ミッション情報のパス構造に関する情報と、を格納するステップと、
演算装置が、
前記複数の種類の既存データ及び前記複数の種類の既存データのパス構造に基づいて、前記複数の種類の既存データに含まれる用語のデータ意味に関する情報を抽出し、抽出された当該データ意味に関する情報に基づいて、複数の前記用語間の関連度に関する情報を生成するステップと、
前記ミッション情報、前記ミッション情報のパス構造及び前記用語間の関連度に関する情報に基づいて、設備運営に関する複数の業務それぞれの意味に関する情報と前記複数の業務の時系列の情報と、を含むミッション管理情報を生成するステップと、
前記機器の制御装置から取得した情報及び前記ミッション管理情報に基づいて、実施予定の業務を特定するステップと、
特定した前記実施予定の業務及び前記ミッション管理情報に基づいて前記制御装置の制御指示データを生成し、当該制御指示データを前記制御装置へ送信するステップと
を含むことを特徴とする設備運営方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、設備の運営を行う設備運営システム及び設備運営方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、プラント運営効率化支援のため、アーティフィシャルインテリジェンス（以降ＡＩ）を活用し、設備運営の効率化に寄与する過去情報を提供するシステムが提案されてきた。これらＡＩは、分類機能を提供することが可能である。即ち、入力した情報がどのようなカテゴリの情報であるか、もしくは、入力に対して出力が何であるべきか、を提供することができる。このようなＡＩを利用したシステムの例として、特許文献１に記載の技術が挙げられる。

【0003】

また、マルチベンダからＡＩが提供される場合や、マルチベンダが生成するデータを活用する場合には、異なる表現が用いられたり、異なる結果が導出されることがある。マルチベンダから提供されるＡＩやデータであっても、関連する表現や結果が判定できることが望ましい。関連するシステムの例として、特許文献２に記載の技術が挙げられる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２０－２０１７６４号公報

【特許文献2】特開２０２１－５７０４７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

従来の技術では、センサ入力値など計測可能な情報から、製造業務、または、プラント業務として何を行うべきかの過去歴を受け取ることができる。また、マルチベンダ提供のＡＩによる差を検知することができる。しかしながら、これらを単に組み合わせるだけでは、マルチベンダ連携と人が介在していた作業の自動化を行うことが困難であるため、製造業務、または、プラント業務の自動運営を行う事は出来ないという課題がある。ここで、上述のマルチベンダ連携と人が介在していた作業について説明する。従来、マルチベンダにより提供されるデータや、人が入力するデータは表現や形式が異なっていたり、誤ったデータが誤入力されている場合があるため、それらの情報の関連性を自動で管理することは困難であった。そのため、業務運営のために、マルチベンダから提供された情報と、人が作成した時系列の業務運営情報であるミッション情報の関連性を人が判定する必要があった。そのため、業務の自動運営を実現するためには、上述した表現や形式が異なっていたり、誤入力を含む場合でも、各種の情報の異なり具合や包含する意味、関連性を自動で管理できることが必要である。以上より、製造業務またはプラント業務の自動運営を行うために、人が入力したデータやマルチベンダから提供された入力情報、処理過程及び出力結果に対して、それぞれの情報が業務においてどのような意味を包含しているのかという情報と、時系列の業務運営情報であるミッション情報を含む各種の情報の関連性とを判別可能に表現し、設備の制御のために管理できることが望まれる。
上述の、特許文献１及び特許文献２においては、設備運営のための時刻情報を含むミッション情報の管理という観点や、業務において取得した種々の情報が包含する意味や関連性を判別可能に表現し、設備の制御のために管理するといった点について考慮されていない。
本発明では、以上の点を考慮してなされたもので、製造業務、または、プラント業務の運営の自動化に貢献するものである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するために、代表的な本発明の設備運営システムは、記憶装置と、演算装置と、設備運営に関する機器の制御を行う制御装置を、備え、前記記憶装置は、少なくとも機器管理に関するデータ及び機器の実績データを含む複数の種類の既存データと、前記複数の種類の既存データのパス構造に関する情報と、設備運営における複数の業務に関する情報であるミッション情報と、前記ミッション情報のパス構造に関する情報と、を格納し、前記演算装置は、前記複数の種類の既存データ及び前記複数の種類の既存データのパス構造に基づいて、前記複数の種類の既存データに含まれる用語のデータ意味に関する情報を抽出し、抽出された当該データ意味に関する情報に基づいて、複数の前記用語間の関連度に関する情報を生成し、前記ミッション情報、前記ミッション情報のパス構造及び前記用語間の関連度に関する情報に基づいて、設備運営に関する複数の業務それぞれの意味に関する情報と前記複数の業務の時系列の情報と、を含むミッション管理情報を生成し、前記制御装置から取得した情報及び前記ミッション管理情報に基づいて、実施予定の業務を特定し、特定した前記実施予定の業務及び前記ミッション管理情報に基づいて前記制御装置の制御指示データを生成し、当該制御指示データを前記制御装置へ送信する。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、設備運営の自動化に寄与することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は以下の実施の形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】マルチベンダ連携型の設備運営自動化の全体構成を示すブロック図である。

【図2】マルチベンダ連携型による設備運営自動化システムが、実施する分析管理処理の説明図である。

【図3】マルチベンダ連携型による設備運営自動化システムが、ユーザ端末向けに実施する処理の説明図である。

【図4】設備運営自動化システムの処理の概要を示すフローチャートである。

【図5】構造化専門用語辞書の構造を示したものである。

【図6】構造化専門用語辞書のうち、承認スコアの計算ルールの管理テーブルである。

【図7】設備運営ミッション管理機能の処理における、履歴データから、ミッション管理情報を生成するデータの変換のうち相対時間でのミッション情報の集約について説明した図である。

【図8】設備運営ミッション管理機能が相対時刻によるミッション管理情報を活用し、ミッションの前後関係情報の関係リンク情報を生成する場合の情報の変化を説明した図である。

【図9】ミッション管理情報を、ユーザ端末の表示装置にて表示した例である。

【図10】ミッション管理機能が、制御装置および制御用計算機７からの情報から現在の状況を判断し、自動運営ミッションとして実行すべきランキングを表示装置に表示する画面例である。

【図11】データモデル・ＡＰＩ分析管理機能が構造化専門用語辞書を作成する処理フローである。

【図12】専門用語分析管理機能の処理フローである。

【図13】専門用語辞書から入力補助辞書を生成するフローである。

【図14】入力補助辞書の例である。

【図15】分析を行うＡＩや、選出実行されたミッションの寄与度や、寄与度の応じた支払情報等を管理する情報が追加されたシステム構成図である。

【図16】寄与度と支払情報の管理テーブル例である。

【図17】設備運営ミッション管理機能が、寄与率と支払情報を計算するフローである。

【図18】マルチベンダにおけるＡＩや、分析プログラムの寄与度の管理情報をユーザ端末の表示装置にて表示した例である。

【図19】ユーザ端末１の表示画面に、設備運営自動化システムが管理する情報を検索する場合に表示する画面例である。

【図20】専門用語分析管理機能が、ユーザからの検索文字列を受けた時の処理フローである。

【図21】検索結果の情報を表示装置に表示した例である。

【図22】ユーザにミッション管理情報を提示するとともに、補正を許可する画面の例である。

【図23】設備運営を自動化するレベルと運転員のスキルレベルを考慮した設備運営自動化システムの概念図である。

【図24】ミッション管理情報に対して、自動化レベルの情報を追加したテーブル例である。

【図25】自動化レベルと運転員スキルレベル対応情報のうち、自動運転レベルと運転員レベルの組み合わせとして可能な組み合わせを定義したテーブル例である。

【図26】運転員スキルレベルと対応したガイダンスヒントの構造化ＩＤの階層を定義したテーブル例である。

【図27】ユーザ端末１の表示装置において、ミッション管理情報に自動運転レベル及び、担当オペレータの対応の画面例である。

【図28】自動運転レベルとオペレータのレベルに合わせたガイダンスを虫食い状態で表示し、オペレータのレベルに合わせたヒントが表示されている画面例である。

【図29】自動レベルと運転員レベル管理による設備運営自動化処理と、運転レベル及び運転員のレベルに合わせたガイダンス内容の自動生成のフローである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本発明を実施するための形態例について、図を参照して説明する。
なお、本明細書及び図において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。

【実施例0010】

図１は、マルチベンダ連携型の設備運営自動化の全体構成を示すブロック図である。
マルチベンダ連携型による設備運営自動化システム１００は、ユーザ端末１と、設備運営自動化システムとしてのサーバシステム２を備える。
ユーザ端末１は、その内部にＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１－３及び主記憶装置１－４を備えたコンピュータであり、表示装置１－１や補助記憶装置であるディスク１－２などの周辺機器が接続される。
ユーザ端末１は、ユーザ９への情報の提供、ユーザ９からの情報検索に必要な条件や、作業命令情報をサーバシステム２に送信する役割を果たす。ユーザの誤入力や、表現の揺らぎの訂正はサーバシステム側単独でも可能であるが、入力補助辞書１－５を主記憶装置１－４に保持している。ユーザ９は、ユーザ端末１を介してサーバシステム２と連携させて業務を行う。

【0011】

サーバシステム２は、１又は複数のサーバ３と、１又は複数のデータベースストレージ４を有しており、テーブルスキーマにより定義された表形式のデータ構造に情報が収められている。この場合、「データベースストレージ／テーブルスキーマＩＤ／テーブル列ＩＤ／テーブル行識別用Ｋｅｙ値」が識別情報（構造化ＩＤ）として作成できる。

【0012】

サーバシステム２は、１又は複数のファイルサーバ５を有する。ファイルサーバ５の下にディレクトリＩＤ５－１で識別可能なディレクトリ構造を持ち、さらにその中にデータファイルのＩＤを持った情報を管理しており、例えば、ファイルデータとして履歴データ５－ａや、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）定義５－ｂ、設備運営やプラント運営の手順をまとめたミッション情報５－ｃ等を管理している。
各ファイルの中身には、制御対象や設備運営の種類を識別する各種識別情報と値、単位等の情報が含まれている。

【0013】

この場合、ファイルサーバのＩＤ、ディレクトリ階層構造を含むディレクトリＩＤにより、構造化された識別情報である構造化ＩＤは、例えば次のように得られる。ファイルデータのＩＤの場合には、「ファイルサーバＩＤ／ディレクトリＩＤ／ファイルデータＩＤ」が構造化ＩＤとして作成できる。ＡＰＩファイルデータＩＤの場合には、「ファイルサーバＩＤ／ディレクトリＩＤ／ＡＰＩ－ＩＤ」が構造化ＩＤとして作成できる。制御対象や設備運営の各種識別情報を有するミッションデータＩＤの場合には、「ファイルサーバＩＤ／ディレクトリＩＤ／ミッションＩＤ」が構造化ＩＤとして作成できる。このように、構造化ＩＤは、階層構造のディレクトリ、データベーススキーマの表、データベーススキーマの列および行識別子、マニュアル文書の章節構造における包含関係、インデントによる包含関係など、各種データに示される包含関係や、別紙参照、備考、注釈等のデータの関連性を示す情報から作成される。各種データに示される包含関係のことをパス構造とも呼ぶ。なお、文書の章節構造における包含関係は、文書タイトル、章立て、節、見出し、単語のように、文書に設けられた階層から特定できる。構造化ＩＤは、各種データ自体やその管理に用いられるパス構造に示される包含関係を同一の形式で表すよう構造化したものであり、いわば構造化包含関係を示すものである。

【0014】

ここで、１又は複数のサーバ３の一つであるサーバ３－ａを例示し、サーバ３の構成を説明する。サーバ３は、演算装置であるＣＰＵ３－１、主記憶装置であるメモリ３－２、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）３－３、ディスクコントローラ３－４、補助記憶装置であるディスク３－５を有し、これらはバス３－６にて接続されている。
ＣＰＵ３－１は、メモリ３－２にプログラムやデータを展開し、プログラムを順次実行することで、各種機能を実現する。
具体的には、メモリ３－２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）３－７、専門用語分析管理機能３－８、データモデル・ＡＰＩ分析管理機能３－９、設備運営ミッション管理機能３－１０などの処理実行機能が展開される。そのほか、メモリ３－２には、構造化専門用語辞書３－１１や、ミッション管理情報３－１２など、処理実行機能が必要とするデータも展開される。

【0015】

ＯＳ３－７は、サーバ３の基本的な動作の制御を担うプログラム群である。
そのほか、メモリ３－２には、構造化専門用語辞書３－１１や、ミッション管理情報３－１２など、処理実行機能が必要とするデータも展開される。専門用語分析管理機能３－８、データモデル・ＡＰＩ分析管理機能３－９、設備運営ミッション管理機能３－１０などの処理実行機能は、ディレクトリや、データベース等の構造化されたＩＤや、ファイルデータとして存在する、履歴データ５－ａや、ＡＰＩ定義５－ｂ、設備運営やプラント運営の手順をまとめたミッション情報５－ｃ等を対象として分析等の処理を行う。すなわち、システムの分析の対象には、機器管理に関するデータ、機器の実績データを含む複数の種類の既存データである業務データが含まれる。また、業務データには、後述するように業務に用いられる表現における用語が含まれる。
マルチベンダ連携型による設備運営自動化システム１００には、マルチベンダから提供される制御装置６や、制御用計算機７が存在し、これらの装置と通信する場合は、ファイルデータやＡＰＩ定義５－ｂに従い通信を行い、それらの動作ログは履歴データ５－ａに貯められていく。

【0016】

図２は、マルチベンダ連携型による設備運営自動化システム１００が、実施する分析管理処理８の説明図である。図２に示すように、設備運営自動化システムが実施する処理には、構造化専門用語辞書３－１１とミッション管理情報３－１２を生成する処理を含む。
構造化専門用語辞書の作成について説明する。データベースストレージ４や、ファイルサーバ５に蓄えられている情報は、一律の表現、一律の詳細度、一律の意味で表記されているわけではない。そのため、より効率的に設備運営を自動化するためには、コンピュータシステムが認知できるデータから情報を処理することが望ましい。
サーバ３は、後述する、図１１や図１２等に記載された処理により、既存データのディレクトリ構造やテーブル情報から、抽象側のデータ意味を抽出し、構造化ＩＤの親側識別子を生成する。さらに、プログラムＡＰＩの定義もコンピュータシステムが認知するデータであるため、プログラムＡＰＩ内に含まれる名前空間などの階層構造やデータの意味識別子を抽出し、構造化ＩＤの親側識別子を生成する。
ここで、用語のデータ意味とは、処理対象となるデータ自体やその管理に用いられる用語について、処理に関与する者が共通認識として認識している意味を示す。例えば、同一のグループで異なる用語が同一の意味と認識されていれば、それらの用語は同一のデータ意味の表記ゆれである。一方、同一の用語であっても異なるグループで異なる意味で用いられていれば、この用語はグループによって異なるデータ意味を持つことになる。そこで、用語がどこで使用されているかを階層構造で識別し、その用語の使用実績を分析することで、表記ゆれやグループへの依存に対応したデータ意味に関する情報を得ることができる。
そして、生成した親側識別子とより詳細な子側識別子の関係を活用して、完全一致しない用語同士の類似度や略語であるか否か等を検知して、第１の辞書である構造化専門用語辞書を作成する。この情報が、設備運営自動化システムの第１の生成物である。ここでいう、構造化専門用語辞書とは、複数の用語間の関連度に関する情報である。また、構造化ＩＤを比較するにあたり、その全ての階層を比較するのではなく、対象の識別子の近傍を比較することで、構造化ＩＤが完全一致しなくても意味を解釈し、辞書を生成することができる。例えば、マニュアルに含まれている「操作Ａ」の文字列が、「…／装置Ｘ／冷却／操作Ａ／動作Ｃ／…」の階層構造で複数の箇所で使用されていれば、その前後が不一致であっても、同一の意味として認識する。これは、包含関係を表す区切り文字「／」が入った文字列の識別子について、その連結個数（親側識別子と子側識別子をどこまで比較するか）を調整して比較する処理である。

【0017】

制御装置６や、制御用計算機７から集まるデータが格納されているＤＢデータや、ファイル形式のログデータは、機械が自動生成することにより、揺らぎが少ない情報が収集できる。これらのログデータは専門用語のほか、ミッションを理解するために必要な時系列の情報を有しており、単に用語を集めた辞書とは異なり前後関係、並列関係、分化や統合の関係を伴う情報が含まれている。サーバ３は、これらのデータを分析し、構造化専門用語辞書を作成する。この情報が、先に生成された第１の辞書を活用してさらに定義を増やした、設備運営自動化システムの第１の生成物である。

【0018】

また、管理対象データの管理のために用いられる、既存データにおける階層、データ、項目や値などに用いられる用語は、その業務に関わる人物（業務関係者）にとって、十分に汎用的かつ明確な用語であると認識されている可能性が高い。また、これらに用いられる用語は、表記の揺らぎも少なく、業務に関連している可能性が高い。したがって、管理対象データの管理に用いられる用語についても業務データとして分析対象とすることが有効と考えられる。

【0019】

設備やプラントの運営を行うための複数の業務であるミッションについての情報であるミッションに関する情報は、ミッション情報５－ｃに格納される。ミッション情報５－ｃは、設備運営における複数の業務の対象、条件、状態、目標値、制御値、変化率など業務を遂行するのに必要な情報と、それらの情報の時系列の関係、または、前後関係の情報を示すものである。ミッション情報は、マニュアルのように自然言語で書かれており、コンピュータシステムが認識するには難しい。そのため、先に自動生成した第一の生成物である構造化専門用語辞書を活用し、上位概念や下位概念、略語、イニシャル表記等を可能な限りコンピュータで分析する。章立ての構成や、番号の附番、インデント等により自然言語で作成されたミッションデータを分析し、説明可能なデジタルミッション管理情報を生成する。この情報が、設備運営自動化システムの第２の生成物である。ここで、ミッション情報に含まれるディレクトリや、章立ての構成、番号の附番、インデント等の、特定の用語に関連する情報を特定するのに必要な情報をミッション情報のパス構造と呼ぶ。そして、サーバ３は、第１の生成物を作成する際と同様に、ミッション情報から、ミッション情報のパス構造や情報の意味識別子を抽出し、構造化ＩＤの識別子を生成する。ミッション情報のパス構造に含まれる情報の出現順序は、ミッション管理情報に含まれる情報の時系列的な前後関係に対応することが多いため、ミッション情報のパス構造に基づいてミッション管理情報に含まれる情報の時系列的な前後関係を解析することができる。

【0020】

図３は、マルチベンダ連携型による設備運営自動化システムが、ユーザ端末向けに実施する処理９の説明図である。たとえＡＩを使ったとしても、人による揺らぎを低減させるための機能をユーザ端末１側に提供しないと、図２で説明した分析処理は、許容範囲や符号距離判定、ＡＩによる距離判定を誤る可能性がある。そのため、サーバ３における分析管理処理８の精度を高めるために、ユーザが入力する用語の思考や選別を既知の情報と対応させて表示し、ユーザの入力を補助するための情報を入力補助辞書として生成する。この情報が、設備運営自動化システムの第３の生成物である。

【0021】

この第３の辞書を活用することにより、システムで使用されるデータ意味に関してガバナンスを聞かせて、自動運転につなげる効果を提供する。サーバ３は、第１～第３の生成物を用いて、ディレクトリの名称やファイル名称、保全で実施した内容を表現する用語を統一したり、業務関係者にアナウンスをすることで、人が担っていた処理を自動化することが可能となる。

【0022】

図４は、設備運営自動化システムの処理の概要を示すフローチャートである。
まず、記憶装置であるデータベースストレージ４やファイルサーバ５などが、分析対象データを格納する（ステップＳ３００）。分析対象データには、機器管理に関するデータ及び機器の実績データを含む複数の種類の既存データと、複数の種類の既存データのパス構造に関する情報と、設備運営における複数の業務に関する情報であるミッション情報と、ミッション情報のパス構造に関する情報とが含まれる。
演算装置であるサーバ３は、分析対象データから、関連度に関する情報である構造化専門用語辞書を生成する（ステップＳ３０１）。構造化専門用語辞書の生成は、複数の種類の既存データ及び複数の種類の既存データのパス構造に基づいて、複数の種類の既存データに含まれる用語のデータ意味に関する情報を抽出し、抽出された当該データ意味に関する情報に基づいて複数の用語間の関連度を評価することで行う。
さらに、サーバ３は、ミッション管理情報を生成する（ステップＳ３０２）。ミッション管理情報は、ミッション情報、ミッション情報のパス構造及び構造化専門用語辞書に基づいて生成される。ミッション管理情報は、設備運営に関する複数の業務それぞれの構造化ＩＤと複数の業務の時系列の情報とを含む。加えて、サーバ３は、入力補助辞書を生成する。ステップＳ３０２で生成されたデータは、業務がどのような情報で運営されたか、およびどのように運営されたかを示すものであり、生成されたデータを分析結果として表示出力することができる。

【0023】

サーバ３は、制御装置６から取得した情報及びミッション管理情報に基づいて、実施予定の業務を特定する（ステップＳ３０３）。
サーバ３は、特定した実施予定の業務及びミッション管理情報に基づいて制御装置５の制御指示データを生成し、当該制御指示データを制御装置６へ送信する（ステップＳ３０４）。このように、設備運営自動化システムは、マルチベンダが生成する情報や、人の介在が必要な処理を認知し、人が介在せずに行える処理や、設備運営自動化システムが代行できる処理を実行する。

【0024】

図５は、構造化専門用語辞書の構造を示したものである。このデータはユーザ端末１の表示装置１－１からも内容を確認することができる。
図５は、構造化専門用語辞書のうち管理されている情報のテーブル３－１１Ａを示している。構造化専門用語辞書のテーブル３－１１Ａは、設備運営自動化システムにおいて一意に識別できる用語の構造化ＩＤの列３－１１Ａ－１と、その用語を表現された表記データの列３－１１Ａ－２、さらにその用語の構造化専門品詞情報と使用実績を管理する列３―１１Ａ－３、およびその用語がどれだけ承認された用語であるかを識別する承認スコア列３－１１Ａ－４を有する。

【0025】

用語１を管理している行３－１１Ａ－ａの行は、表現方法として「用語１」が使われたことが３－１１Ａ－２列よりわかり、それは、構造化ＩＤとしては「共通根ＩＤ／用語１」で管理されていることを意味していることが３－１１Ａ－１列からわかる。さらに、その「用語１」は、専門品詞として「名詞／企業Ａ／装置名称／フィルタ装置」であること、また「名詞／企業Ａ／装置名称／交換部品」という構造化専門品詞情報を有していることが３－１１Ａ－３列よりわかる。さらに、それらの用語は使用量がどれほどあったかの統計情報が管理されている。承認スコアの列３－１１Ａ－４には「１００」が設定されており、一度人の手を介して修正が行われ、非常に信頼性の高い構造化専門用語情報になっていることが判断できる。

【0026】

用語２を管理している行３－１１Ａ－ｂの行は、表現方法として「用語２」が使われたことが３－１１Ａ－２列よりわかる。しかしそれは、構造化ＩＤとしては「共通根ＩＤ／用語１」となっており「用語１」と同じ意味で使用されている別表記として管理されていることを意味していることが３－１１Ａ－１列からわかる。さらに、その「用語２」は、専門品詞として「名詞／企業Ａ／装置名称／フィルタ装置」であること、また「名詞／企業Ａ／装置名称／交換部品」という構造化専門品詞情報を有していることが３－１１Ａ－３列よりわかる。さらに、それらの用語は使用量がどれほどあったかの統計情報が管理されている。使用量からは、同一の意味である別表記の「用語１」と比べると少数であることが分かる。承認スコアの列３－１１Ａ－４には「４９」が設定されており、専門用語を専門用語分析管理機能３－８や、データモデル・ＡＰＩ分析管理機能が自動的に収集し、まだ人による補正や入力補助実績による訂正などが行われていない、信頼度がまだ高いとは言えない情報であることが判断できる。

【0027】

用語３を管理している行３－１１Ａ－ｃの行は、表現方法として「用語３」が使われたことが３－１１Ａ－２列よりわかる。それは、構造化ＩＤとしては「共通根ＩＤ／用語２」となっていることを意味していることが３－１１Ａ－１列からわかる。さらに、その「用語２」は、専門品詞としてマルチベンダ「名詞／企業Ｂ／保全シート／ＡＰＩ／ＡＰＩ１／入力フォームＡ１」であること、また「名詞／企業Ｂ／装置名称／交換部品」という構造化専門品詞情報を有していることが３－１１Ａ－３列よりわかる。さらに、それらの用語は使用量がどれほどあったかの統計情報が管理されている。

【0028】

承認スコアの列３－１１Ａ－４には「８０」が設定されており、専門用語を専門用語分析管理機能３－８や、データモデル・ＡＰＩ分析管理機能が自動的に収集し、入力補助実績による訂正などが行われているが、人による確認や補正が行われていない状態であることが分かる。

【0029】

図６は、構造化専門用語辞書のうち、承認スコアの計算ルールの管理テーブル３－１１Ｂである。
承認スコアの計算ルールの管理テーブル３－１１Ｂは、検知されたアクションを識別するアクションＩＤ３－１１Ｂ－１に対して、承認スコアの計算方式３－１１Ｂ－２の情報を有し、承認スコアとして与えることができる数値の範囲３－１１Ｂ－３を有している。
人による補正が行われた構造化専門用語３－１１Ｂの行に対するアクション３－１１Ｂ－ａは、承認スコアが「１００」となることを示している。
自動処理により辞書が生成され、かつ入力補助の実績による訂正が行われた場合３－１１Ｂ－ｂは、承認スコアが「５０－９９」の間で付与される。
自動処理により辞書が生成され、入力補助の実績も人による補正も発生したことがない場合３－１１Ｂ－ｃは、承認スコアが「０－４９」の間で付与されるという定義が管理されている。
これにより、３－１１Ａに管理されている用語に対して承認スコアを活用した信頼度を評価することができる。このように、ユーザ端末から補正及や承認が行われた業務を認知すると、用語の承認スコアが上昇する。用語の承認スコアが上昇すると、自動生成されたが無承認の用語よりも、ミッション管理情報に採用されやすくなる。すなわち、承認スコアの上昇は、業務の選出の優先度を制御することになる。この結果、承認が行われた業務を優先的に選出して実行することができる。

【0030】

ミッション管理情報３－１２は、ミッション情報５－ｃと第一の生成物である構造化専門用語辞書に基づいて生成することが可能である。このように作成されたミッション管理情報３－１２は、ミッション情報５－ｃに含まれた各手順等の情報の時系列の関係や前後関係の情報も含んでいる。さらに、ミッション管理情報３－１２は、上述の方法に加えて、後述の図７の説明において例示するように、履歴データ５－ａの保持する時系列に関する情報を含めて生成することができる。それにより、各手順が実際に行われた履歴に基づいて各手順の時系列の関係を補正することができ、より対象の設備状況を反映したミッション管理情報３－１２を生成することができる。なお、ここで手順と呼ぶものは、本実施例において、設備運営における単位操作、処理、工程、ミッションとも言い換えられる。
図７は、設備運営ミッション管理機能３－１０の処理における、履歴データ５－ａおよびミッション情報５－ｃから、ミッション管理情報３－１２を生成するデータの変換のうち相対時間でのミッション情報の集約について説明した図である。
履歴データ５－Ａの情報には、多くの場合、対象にかかわる用語と、目標値や現状値、または状態にかかわる用語、そしてその単位情報等５－Ａ－１が含まれ、その情報が発生したログ時刻５－Ａ－２が管理されている。これらの情報を統計処理等を行いながら集約するためには、ログ時刻５－Ａ－２から、相対時刻３－１１Ａ－２情報に変換する必要がある。

【0031】

完全に発生時刻が異なる過去データを統計処理するために、内容を示した情報部分５－Ａ－１にて管理される情報の前後関係情報を活用して対象を選定し（処理Ｓ３－１１－１ａおよび処理Ｓ３－１１－１ｂ）、３－１１Ａ－２ａないし３－１１Ａ－２ｄの値に対し情報を追加する。
ミッション管理情報のうち相対時刻に関する管理テーブル３－１１Ａのうち、対象の用語、状態の用語、単位の用語などに対して、構造化専門用語辞書によって変換が行われた構造化ＩＤが列３－１１Ａ－１に管理されている。この３－１１Ａ－１例には、構造化専門品詞を含む構造化ＩＤが管理され、完全一致から部分一致までの構造化ＩＤマッチング率、および使用量が管理される。３－１１Ａの各行の前後関係を管理するために相対時刻３－１１Ａ－２が管理されている。

【0032】

図８は、設備運営ミッション管理機能３－１０が相対時刻によるミッション管理情報３－１１Ａを活用し、ミッションの前後関係情報の関係リンク情報３－１１Ｂ－１を生成する場合の情報の変化を説明している。
設備運営ミッション管理機能３－１０は、関係リンク生成処理Ｓ３－１１－１Ｃを行い、構造化専門用語の構造化ＩＤ間の関係３－１１Ｂ－１ａの関係リンクを生成する。
３－１１Ｂ－１ａには、構造化ＩＤとその使用量、相対時刻、承認スコアが、ＦｒｏｍとＴｏの前後関係が確認できる表記と共に管理されている。

【0033】

図９は、ミッション管理情報３－１２を、ユーザ端末１の表示装置１－１にて表示した例を示す。表示例１－１ａでは、シーングラフ表現で表示した例である。
表示例１－１ｂでは、サンキー表現で表示した例であり、矢印の太さでミッション管理情報３－１２に管理されている使用量を表現している。表示例１－１Ｃでは、ガントチャート表現で表示した例であり、構造化ＩＤの情報を活用した構造化スイムレーン表現と、その処理が行われる相対時刻におけるガントチャートが表示されている。
これらは相対時刻で表示しているが、ミッションのスタート時刻が定まった場合は、将来の時刻で表示することも可能である。
ミッション管理情報３－１２を、履歴データ５－ａやＡＰＩ定義５－ｂから生成することによって、自然言語として書かれ、コンピュータが認識が困難なミッション情報５－Ｃを解読する準備が整う。またミッション管理３－１２データにミッション情報５－Ｃを対比させることにより、履歴データ５－ａがどのミッションを実施したログであるかを判定することもできる。

【0034】

図１０は、設備運営ミッション管理機能３－１０が、制御装置６および制御用計算機７からの情報や、ユーザ端末からの入力をトリガーとしてから現在の状況を判断し、自動運営ミッションとして実行すべきランキングを表示装置１－１に表示する画面例１－１ｄである。
自動運営画面では、現在の状況情報から選出されたミッションの構造化ＩＤ１－１ｄ－１と、そのミッションがどれだけ現状にマッチしているかを示すミッションマッチングスコア１－１ｄ－２が表示される。そのミッションの対象やスコアをクリック１－１ｄ－３すると、詳細ミッションプレビュー１－１ｄ－４に対象のミッションが選出され、内容１－１ｄ－５が表示される。

【0035】

詳細設備パフォーマンスプレビューでは、現在発生している不具合などの箇所がサンバーストダイアグラム１－１ｄ－８に表示される。不具合箇所をクリックし、不具合対策のミッションが選定されると、パフォーマンスの損失額の予測１－１ｄ－６が表示される。

【0036】

図１１は、データモデル・ＡＰＩ分析管理機能３－９が構造化専門用語辞書を作成する処理フローである。データモデル・ＡＰＩ分析管理機能３－９は、データベース４と、ファイルのディレクトリ５領域をクローリングし分析データを選定するＳ００１。次に、選定データが残っておりすべて分析実施をしていない場合（Ｓ００２（Ｎｏ））、選出したデータのディレクト構造やファイル名、データベースを構造化ＩＤに変換し管理情報を生成する（Ｓ００３）。一方、すべて分析が終わった場合（Ｓ００２（Ｙｅｓ））は動作を終了する。

【0037】

分析対象が存在する場合、ファイルの中身を開き選出したデータの構造化ＩＤとファイルやデータベース内部の情報を形態素解析し用語の前後に余分な（句読点、助詞、接続詞、空白文字、記号など）、専門用語の候補とならない文字が含まれないか確認し不要なら除去し言葉の塊を分ける（Ｓ００４）。

【0038】

次に、専門用語を文字単位で分解し、登録済の専門用語との差の大きさを測定する。この差はハミング距離などの技法を使いて求める。データモデル・ＡＰＩ分析管理機能３－９は、求めた差を、大小比較が可能な距離として識別する（Ｓ００５）。３－１１Ｂの承認スコアのルールに従い、スコアを登録する。処理Ｓ００５の距離の差を活用し、スコアに優劣をつける（Ｓ００６）。次に抽出した専門用語と専門的な品詞の構造化ＩＤを生成し、構造化専門用語辞書３－１１に登録する（Ｓ００７）。

【0039】

図１２は、専門用語分析管理機能３－８の処理フローである。専門用語分析管理機能３－８は、データベース４と、ファイルのディレクトリ５領域をクローリングし分析データを選定する（Ｓ０１１）。次に、選定データが残っておりすべて分析実施をしていない場合（Ｓ０１２（Ｎｏ））、選出したデータのディレクト構造やファイル名、データベースを構造化ＩＤに変換し管理情報を生成する（Ｓ０１３）。一方、すべて分析が終わった場合（Ｓ０１２（Ｙｅｓ））は動作を終了する。

【0040】

分析対象が存在する場合、ファイルの中身を開き選出したデータの構造化ＩＤとファイルやデータベース内部の情報を形態素解析し用語の前後に余分な（句読点、助詞、接続詞、空白文字、記号など）、専門用語の候補とならない文字が含まれないか確認し不要なら除去し言葉の塊を分ける（Ｓ０１４）。

【0041】

次に、専門用語を文字単位で分解し、登録済の専門用語との差の大きさを測定する。この差はハミング距離などの技法を使い求める。専門用語分析管理機能３－８は、求めた差を、大小比較が可能な距離として識別する（Ｓ０１５）。自然言語や略語を処理するため、専門用語の頭文字をとった略語や、途中文字を間引いた略語を生成し、登録済の専門用語辞書と比較する（Ｓ０１６）。次に、３－１１Ｂの承認スコアのルールに従い、スコアを登録する。処理Ｓ０１５の距離の差を活用し、スコアに優劣をつける（Ｓ０１７）。次に抽出した専門用語と専門的な品詞の構造化ＩＤを生成し、構造化専門用語辞書３－１１に登録する（Ｓ０１８）。

【0042】

図１３は、構造化専門用語辞書３－１１から入力補助辞書１－５を生成するフローである。専門用語分析管理機能３－８は、自らが揺らぎを訂正できる精度を高め、使用される用語にガバナンスを効かせるために入力補助辞書を生成する。先ず、専門用語分析管理機能３－８は、構造化専門用語辞書３－１１を取り込み順次定義を読みこむ（Ｓ０２１）。次に、辞書を全部処理したか確認し（Ｓ０２２）、処理すべき定義が存在しない場合（Ｓ０２２（Ｙｅｓ））は動作を終了する。処理すべき定義が存在する場合（Ｓ０２２（Ｎｏ））、次に承認スコアが１００か確認する（Ｓ０２３）。１００の場合、承認され周知することが可能なレベルであると判断し（Ｓ０２３（Ｙｅｓ））、ＯＳと文字入力機能が指定するデータ形式で、入力補助辞書を出力する（Ｓ０２４）。一方、承認スコアが９９未満である場合、周知するほどの信頼性がないと判断し（Ｓ０２３（Ｎｏ））、次の定義を読み込むサイクルに戻る。

【0043】

図１４は、入力補助辞書１－５の例である。前述の専門用語分析管理機能３－８による、入力補助辞書生成フロー（Ｓ０２１ないしＳ０２４）により生成された情報１－５は、ユーザ９が入力装置を使って入力したときの最初の文字表現である「よみ」情報１－５－１と、漢字やアルファベット返還後の用語１－５－２、ユーザ端末のＯＳや、文字入力機能が指定する分類情報１－５－３、変換が行われるときの優先度１－５－４等の情報を有している。

【実施例0044】

前述、実施例１では主に、マルチベンダから生成される情報を分析し、構造化専門用語辞書３－１１や、ミッション管理情報３－１２、入力補助辞書１－５の自動生成及び、それらを使った設備運営自動化システム１００の動きを説明した。

【0045】

以降、実施例２では、設備運営自動化システムが選出したミッションや、ＩＤなどが選出した結果の寄与度や支払い情報を管理する方法を示す。
図１５は、図１とほぼ同様の構成だが、分析を行うＡＩや、選出実行されたミッションの寄与度や、寄与度に応じた支払情報等を管理する情報（寄与度と支払情報３－１３）が追加されている。

【0046】

図１６は、寄与度と支払情報３－１３の管理テーブル例である。寄与度と支払情報の管理テーブルは、対象の処理を識別する構造化ＩＤ３－１３－１と、ＡＩが関与するデータと、ミッション、および出力結果の情報３－１３－２、寄与度３－１３－３、支払金額３－１０－４が管理されている。

【0047】

図１７は、設備運営ミッション管理機能３－１０が、寄与率と支払情報を計算するフローである。設備運営ミッション管理機能３－１０は、ミッションが遂行されたイベントをユーザ端末１や、制御装置６、制御用計算機７より取得すると（Ｓ０３１）、マルチベンダＡＩや分析プログラムが寄与したかを判定する（Ｓ０３２）。寄与していなければ（Ｓ０３２（Ｎｏ））、更新処理を終了する。もし、寄与するマルチベンダＡＩや、分析プログラムが存在したら（Ｓ０３２（Ｙｅｓ））、構造化専門用語辞書３－１１の使用量、ミッション管理情報３－１２の承認スコアの更新と、寄与度と支払情報を更新する（Ｓ０３３）。

【0048】

図１８は、マルチベンダにおけるＡＩや、分析プログラムの寄与度の管理情報をユーザ端末１の表示装置１－１にて表示した例である。
マルチベンダ各社の寄与度と支払画面１－１ｅでは、寄与したＡＩや分析アプリのランキングの構造化ＩＤ部１－１ｅ－１が表示され、分析アプリのランキングスコア１－１ｅ－２が表示される。構造化ＩＤ部１－１ｅ－１もしくはランキングスコア１－１ｅ－２をクリック（１－１ｅ－３）すると、詳細情報が表示される（１－１ｅ―４）。ＡＩが寄与したミッション工程プレビューでは、ＡＩや分析プログラムがミッションのどこに寄与したかをハイライト表示で示す（１－１ｅ－５）。
また、実績から計算したＡＩの支払額等、ランキングや支払い額の遷移１－１ｅ－６などを表示する。