特開 2024-130543 制御装置、制御方法及び制御プログラム

(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】P2024130543

(43)【公開日】2024-09-30

(54)【発明の名称】制御装置、制御方法及び制御プログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20240920BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 301U

G05B23/02 302S

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023040338

(22)【出願日】2023-03-15

(71)【出願人】

【識別番号】000002945

【氏名又は名称】オムロン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100108213

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 豊隆

(74)【代理人】

【識別番号】100139066

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 健太郎

(72)【発明者】

【氏名】土川 健斗

(72)【発明者】

【氏名】川ノ上 真輔

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA11

3C223BA03

3C223BB13

3C223CC02

3C223DD04

3C223EA04

3C223EA06

3C223FF22

3C223FF26

3C223GG01

3C223GG03

3C223HH29

(57)【要約】

【課題】 制御装置の限られた記憶容量を有効に活用する。
【解決手段】 制御対象を制御する制御装置は、演算処理部と、記憶部とを備える。記憶部は、制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データ７０２を記憶する。演算処理部は、制御対象の稼働状態を示す入力データ７０１を取得し、入力データ７０１に基づいて制御対象の異常の有無を判定し、入力データ７０１と正常データ７０２との間の類似度を判定し、異常の有無の判定結果及び類似度の判定結果に基づいて、入力データ７０１を記憶部に記憶するか否かを判定する。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

制御対象を制御する制御装置であって、
演算処理部と、
記憶部と、を備え、
前記記憶部は、前記制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶するように構成され、
前記演算処理部は、前記制御対象の稼働状態を示す入力データを取得し、前記入力データに基づいて前記制御対象の異常の有無を判定し、前記入力データと前記正常データとの間の類似度を判定し、前記異常の有無の判定結果及び前記類似度の判定結果に基づいて、前記入力データを前記記憶部に記憶するか否かを判定するように構成されている、制御装置。

【請求項2】

請求項１に記載の制御装置であって、
前記演算処理部は、前記異常の有無の判定に用いられるモデルを備え、
前記モデルは、前記入力データから算出される特徴量を入力とし、前記制御対象の異常の発生の可能性の度合いを示す値を出力する、制御装置。

【請求項3】

請求項２に記載の制御装置であって、
前記異常の有無の判定により、前記制御対象に異常が無いと判定され、かつ、前記類似度の判定により、前記類似度が第１の閾値未満であると判定された前記入力データの量が第２の閾値以上のときに、前記演算処理部は、前記モデルの更新を行う、制御装置。

【請求項4】

請求項１に記載の制御装置であって、
前記制御装置は、通信ネットワークを通じて外部記憶部に接続されており、
前記演算処理部は、前記異常の有無の判定結果及び前記類似度の判定結果に基づいて、前記入力データを前記記憶部及び前記外部記憶部の何れに記憶するかを判定するように構成されている、制御装置。

【請求項5】

請求項４に記載の制御装置であって、
前記演算処理部は、
前記異常の有無の判定により、前記制御対象に異常が無いと判定され、かつ、前記類似度の判定により、前記類似度が前記第１の閾値未満であると判定された前記入力データを前記記憶部に記憶し、
前記異常の有無の判定により、前記制御対象に異常が無いと判定され、かつ、前記類似度の判定により、前記類似度が前記第１の閾値以上であると判定された前記入力データを前記外部記憶部に記憶し、
前記前記第１の閾値は、前記通信ネットワークの通信量に応じて変化するように設定されている、制御装置。

【請求項6】

コンピュータが実行する制御方法であって、
制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶することと、
前記制御対象の稼働状態を示す入力データを取得することと、
前記入力データに基づいて前記制御対象の異常の有無を判定することと、
前記入力データと前記正常データとの間の類似度を判定することと、
前記異常の有無の判定結果及び前記類似度の判定結果に基づいて、前記入力データを記憶するか否かを判定することとを含む、制御方法。

【請求項7】

コンピュータに、
制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶することと、
前記制御対象の稼働状態を示す入力データを取得することと、
前記入力データに基づいて前記制御対象の異常の有無を判定することと、
前記入力データと前記正常データとの間の類似度を判定することと、
前記異常の有無の判定結果及び前記類似度の判定結果に基づいて、前記入力データを記憶するか否かを判定することと、
を実行させる制御プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、制御装置、制御方法及び制御プログラムに関わる。

【背景技術】

【0002】

生産現場において、生産設備などの制御対象に対する予知保全により設備稼働率を向上させたいというニーズが存在する。予知保全とは、生産設備などの制御対象に生じる何らかの異常を検知して、制御対象を停止しなければならない状態になる前に、整備又は交換などの保守作業を行うような保全形態を意味する。このような予知保全を実現するために、制御対象の稼働状態を示すデータを収集するとともに、収集されたデータに基づいて、制御対象に何らかの異常が生じているか否かを判断するような機械学習を用いた仕組みが実用化されている。

【0003】

エッジ装置として、プログラマブルコントローラを用いて、制御対象の稼働状態を示すデータをＩｏＴ（Internet of Things）機器から収集する場合、比較的短い一定の周期毎にデータが収集される。規模の大きい生産ラインでは、多数の生産設備などの制御対象から収集されるデータ量は膨大になるため、プログラマブルコントローラの記憶装置の記憶容量が短期間で不足してしまうことになる。

【0004】

ＩｏＴ機器等の端末装置から、データをクラウドにアップロードする技術に言及した文献として、例えば、特許文献１がある。同文献には、端末装置から出力されたデータをサーバに効率的に送信するための処理を実行するエッジ装置が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１９－９６１０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかし、特許文献１に記載のエッジ装置では、端末装置から出力されたデータをサーバへ直ちに送信すべきと判定されない場合には、サーバへデータを送信せずにデータをエッジ装置の記憶装置内に格納するため、エッジ装置の記憶容量が短期間で不足してしまうという課題がある。

【0007】

また、プログラマブルコントローラから通信ネットワークを通じて外部記憶装置にデータを転送する場合には、ネットワーク帯域の制限により、プログラマブルコントローラのような比較的短い周期で収集されるデータを転送し続けることが困難になるという課題が生じる。

【0008】

そこで、本発明は、このような課題を解決し、制御装置の限られた記憶容量を有効に活用できる制御装置、制御方法及び制御プログラムを提案することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上述の課題を解決するため、本発明に関わる制御装置は、制御対象を制御する制御装置であって、演算処理部と記憶部とを備える。記憶部は、制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶するように構成される。演算処理部は、制御対象の稼働状態を示す入力データを取得し、入力データに基づいて制御対象の異常の有無を判定し、入力データと正常データとの間の類似度を判定し、異常の有無の判定結果及び類似度の判定結果に基づいて、入力データを記憶部に記憶するか否かを判定するように構成されている。異常の有無の判定結果及び類似度の判定結果に基づいて、入力データを記憶部に記憶するか否かを判定することにより、制御装置の限られた記憶容量を有効に活用できる。

【0010】

演算処理部は、異常の有無の判定に用いられるモデルを備えてもよい。モデルは、入力データから算出される特徴量を入力とし、制御対象の異常の発生の可能性の度合いを示す値を出力してもよい。モデルを用いることにより、制御対象の異常の発生の可能性の度合いを高精度に判定できる。

【0011】

異常の有無の判定により、制御対象に異常が無いと判定され、かつ、類似度の判定により、類似度が第１の閾値未満であると判定された入力データの量が第２の閾値以上のときに、演算処理部は、モデルの更新を行ってもよい。このような更新処理により、モデルの最適化を図ることができる。

【0012】

制御装置は、通信ネットワークを通じて外部記憶部に接続されてもよい。演算処理部は、異常の有無の判定結果及び類似度の判定結果に基づいて、入力データを記憶部及び外部記憶部の何れに記憶するかを判定してもよい。

【0013】

演算処理部は、異常の有無の判定により、制御対象に異常が無いと判定され、かつ、類似度の判定により、類似度が第１の閾値未満であると判定された入力データを記憶部に記憶し、異常の有無の判定により、制御対象に異常が無いと判定され、かつ、類似度の判定により、類似度が第１の閾値以上であると判定された入力データを外部記憶部に記憶してもよい。ここで、第１の閾値は、通信ネットワークの通信量に応じて変化するように設定されてもよい。通信ネットワークの通信量に応じて第１の閾値を変化させることにより、通信ネットワークの負荷を低減できる。

【0014】

本発明に関わるコンピュータが実行する制御方法は、制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶することと、制御対象の稼働状態を示す入力データを取得することと、入力データに基づいて制御対象の異常の有無を判定することと、入力データと正常データとの間の類似度を判定することと、異常の有無の判定結果及び類似度の判定結果に基づいて、入力データを記憶するか否かを判定することとを含む。異常の有無の判定結果及び類似度の判定結果に基づいて、入力データを記憶部に記憶するか否かを判定することにより、制御装置の限られた記憶容量を有効に活用できる。

【0015】

本発明に関わる制御プログラムは、コンピュータに、制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶することと、制御対象の稼働状態を示す入力データを取得することと、入力データに基づいて制御対象の異常の有無を判定することと、入力データと正常データとの間の類似度を判定することと、異常の有無の判定結果及び類似度の判定結果に基づいて、入力データを記憶するか否かを判定することとを実行させる。異常の有無の判定結果及び類似度の判定結果に基づいて、入力データを記憶部に記憶するか否かを判定することにより、制御装置の限られた記憶容量を有効に活用できる。

【発明の効果】

【0016】

本発明によれば、制御装置の限られた記憶容量を有効に活用できる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本発明の実施形態に関わる制御システムの構成の一例を示すブロック図である。

【図2】本発明の実施形態に関わるコントローラの構成の一例を示すブロック図である。

【図3】本発明の実施形態に関わるコントローラの機能の一例を示すブロック図である。

【図4】本発明の実施形態に関わるコントローラの処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本発明の一側面に関わる実施形態を図面に基づいて説明する。本発明の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更又は改良され得るととともに、本発明には、その等価物も含まれる。なお、同一符号は、同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。なお、本明細書において、「又は」との用語は、「又は」の意味に加えて「及び」の意味を含んでもよい。

【0019】

［適用例］
本明細書では、制御対象の稼働状態を示すデータ（例えば、制御対象の稼働状態を検出する各種センサの出力信号又は制御対象の稼働状態を制御するスイッチのオン／オフ信号など）を「入力データ」と呼ぶ。また、制御対象の正常時の稼働状態を示すデータを「正常データ」と呼び、制御対象に対する制御指令を「出力データ」と呼ぶ。コントローラは、制御対象から入力データを収集し、制御プログラムにより定められた順序又は条件に従って、入力データから出力データを生成し、生成した出力データを制御対象に出力する。

【0020】

図１は本発明の実施形態に関わる制御システム３００の構成の一例を示すブロック図である。制御システム３００は、制御対象を制御するコントローラ１００と、通信ネットワーク５０２を通じてコントローラ１００に接続されるサーバ装置２００と、コントローラ１００に接続するサポート装置６００とを備える。コントローラ１００は、例えば、ファクトリオートメーションに用いられるプログラマブルコントローラ（ＰＬＣ）と呼ばれる制御装置でもよい。コントローラ１００は、生産設備などの制御対象から入力データを収集し、入力データから出力データを生成し、生成した出力データを制御対象に出力する。

【0021】

コントローラ１００は、フィールドバス５０１を通じてフィールド装置群４００に接続される。フィールド装置群４００は、制御対象または制御に関連する製造装置又は生産ラインなど（以下、「フィールド」と呼ぶ）から入力データを収集する装置を含む。このような入力データを収集する装置として、入力リレー又は各種センサなどがある。フィールド装置群４００は、コントローラ１００から出力される出力データに基づいて、フィールドに対して何らかの作用を与える装置を含む。このようなフィールドに対して何らかの作用を与える装置としては、出力リレー、コンタクタ、サーボドライバおよびサーボモータ、その他任意のアクチュエータがある。これらのフィールド装置群４００は、フィールドバス５０１を通じてコントローラ１００との間で、入力データおよび出力データを含むデータを遣り取りする。

【0022】

フィールド装置群４００は、リモートＩ／Ｏ（Input/Output）装置４０１と、リレー群４０２と、サーボドライバ４０３と、サーボモータ４０４とを含む。

【0023】

リモートＩ／Ｏ装置４０１は、フィールドバス５０１を通じて通信を行う通信ユニットと、入力データの収集及び出力データの出力を行う入出力ユニットとを備える。このような入出力ユニットを通じて、コントローラ１００とフィールドとの間で入力データおよび出力データが遣り取りされる。

【0024】

なお、図１には、リレー群４０２を介して、入力データ及び出力データとして、デジタル信号が遣り取りされる例が示されている。また、入出力ユニットは、フィールドバス５０１に直接接続されるようにしてもよい。図１には、フィールドバス５０１に入出力ユニット４０５が直接接続されている例が示されている。

【0025】

サーボドライバ４０３は、コントローラ１００からの出力データ（例えば、位置指令など）に従って、サーボモータ４０４を駆動する。

【0026】

フィールドバス５０１を通じてコントローラ１００とフィールド装置群４００との間で遣り取りされる入力データ及び出力データは、数１００μ秒オーダ～数十ミリ秒オーダのごく短い周期で更新される。このようなデータの更新処理は、Ｉ／Ｏリフレッシュ処理と呼ばれる。

【0027】

なお、フィールドバス５０１の通信プロトコルとして、例えば、ＥｔｈｅｒＣＡＴ（登録商標）、ＥｔｈｅｒＮｅｔ／ＩＰ（登録商標）、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔ（登録商標）、ＣｏｍｐｏＮｅｔ（登録商標）などの産業用の通信プロトコルを用いることができる。

【0028】

サポート装置６００は、コントローラ１００が制御対象を制御するために必要な準備を支援する情報処理装置（例えば、汎用のパーソナルコンピュータ）でもよい。サポート装置６００は、コントローラ１００で実行される制御プログラム１１０の開発環境（プログラム作成編集ツール、パーサ、コンパイラなど）、コントローラ１００及びコントローラ１００に接続される各種デバイスのパラメータ（コンフィギュレーション）を設定するための設定環境、生成した制御プログラム１１０をコントローラ１００へ送信する機能、及びコントローラ１００上で実行される制御プログラム１１０をオンラインで修正・変更する機能等を備える。

【0029】

サーバ装置２００は、クラウドストレージとして機能する外部記憶装置２０１を備える。外部記憶装置２０１は、コントローラ１００の補助記憶装置として機能することができる。外部記憶装置２０１は、外部記憶部に相当する。

【0030】

図２は本発明の実施形態に関わるコントローラ１００の構成の一例を示すブロック図である。コントローラ１００は、例えば、演算処理部に相当する演算処理装置１０１、記憶部に相当する記憶装置１０２、主記憶装置１０３、ネットワークコントローラ１０４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）コントローラ１０５、フィールドバスコントローラ１０６、及びチップセット１０７を備えるコンピュータでもよい。

【0031】

演算処理装置１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro-Processing Unit）などのプロセッサを含む。

【0032】

記憶装置１０２は、コントローラ１００の各種の処理（例えば、後述する計算処理部１１１、異常判定部１１２、類似判定部１１３、判定部１１４、及びモデル更新部１１５によって実行される処理など）を実行するための制御プログラム１１０を格納している。演算処理装置１０１は、記憶装置１０２に格納されている制御プログラム１１０を読みだしてこれを主記憶装置１０３に展開して実行することにより、コントローラ１００の各種の処理を実行する。

【0033】

なお、記憶装置１０２は、例えば、ディスク媒体（例えば、磁気記録媒体又は光磁気記録媒体）又は不揮発性半導体メモリなどの非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体でもよい。主記憶装置１０３は、例えば、揮発性半導体メモリでもよい。

【0034】

チップセット１０７は、各コンポーネント間（すなわち、演算処理装置１０１、記憶装置１０２、主記憶装置１０３、ネットワークコントローラ１０４、ＵＳＢコントローラ１０５、及びフィールドバスコントローラ１０６の間）のデータ転送を制御する。

【0035】

ネットワークコントローラ１０４は、コントローラ１００とサーバ装置２００との間で通信ネットワーク５０２を経由して行われるデータ通信を制御する。通信ネットワーク５０２は、例えば、４Ｇ（4th generation）規格若しくは５Ｇ（5th generation）規格等の移動通信規格、有線若しくは無線ＬＡＮ（Local Area Network）又はＷＡＮ（Wide Area Network）でもよいが、これらに限られない。

【0036】

ＵＳＢコントローラ１０５は、コントローラ１００とサポート装置６００との間で行われるデータ通信を制御する。

【0037】

フィールドバスコントローラ１０６は、コントローラ１００とフィールド装置群４００との間でフィールドバス５０１を経由して行われるデータ通信を制御する。

【0038】

図３は本発明の実施形態に関わるコントローラ１００の機能の一例を示すブロック図である。コントローラ１００のハードウェア資源と制御プログラム１１０との協働により、計算処理部１１１、異常判定部１１２、類似判定部１１３、判定部１１４、及びモデル更新部１１５としての機能が実現される。

【0039】

演算処理装置１０１には、フィールド装置群４００から取集された入力データ７０１が入力される。

【0040】

計算処理部１１１は、入力データ７０１から特徴量を計算する。特徴量として、例えば、入力データ７０１の統計値（標準偏差、平均、最大値、又は最小値など）を用いることができる。

【0041】

演算処理装置１０１は、制御対象の異常の有無の判定に用いられるモデル１２０を備える。モデル１２０は、制御対象の稼働状態を示す入力データ７０１から算出される特徴量を入力とし、制御対象の異常の発生の可能性の度合い（例えば、確率又は尤度）を示す値を出力する関数でもよい。モデル１２０は、ラベル付けされた入力データを用いた教師付き学習により予め生成された学習済みモデルでもよい。ラベルは、正常状態を示す値と異常状態を示す値とを含んでもよい。

【0042】

異常判定部１１２は、モデル１２０の出力値と第３の閾値との比較結果に基づいて、制御対象の異常の有無を判定する。例えば、制御対象の異常の発生の可能性の度合いが高い程、モデル１２０の出力値が高くなる場合には、モデル１２０の出力値が第３の閾値以上のときに、制御対象は異常状態にあるものと判定され、モデル１２０の出力値が第３の閾値未満のときに、制御対象は正常状態にあるものと判定される。

【0043】

記憶装置１０２は、制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データ７０２を記憶する。

【0044】

類似判定部１１３は、フィールド装置群４００から収集された入力データ７０１と、記憶装置１０２から読み出した正常データ７０２との間の類似度を判定する。具体的には、類似判定部１１３は、フィールド装置群４００のタクトタイム又は稼働状況を示す信号などを基に、正常データ７０２のデータ長と同じデータ長で入力データ７０１を区切り、ＤＴＷ（Dynamic Time Warping）法又はＣＣＦ（Cross-Correlation Function）などを用いて、入力データ７０１と正常データ７０２との間の類似度を計算する。

【0045】

判定部１１４は、異常判定部１１２による異常の有無の判定結果、及び類似判定部１１３による類似度の判定結果から定まる入力データ７０１の重要度に応じて、入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶するか否か、入力データ７０１をサーバ装置２００の外部記憶装置２０１に記憶するか否か、及び入力データ７０１を削除するか否かを判定する。このような判定により、入力データ７０１の重要度に応じて、入力データ７０１の削除の要否と入力データ７０１の記憶先とを決定することができるため、コントローラ１００の限られた記憶容量を有効に活用できる。

【0046】

判定部１１４は、入力データ７０１の重要度を、例えば、以下の（i）～（iii）のように、「高程度」、「中程度」及び「低程度」の３段階に分けて定義してもよい。

【0047】

（i）判定部１１４は、異常判定部１１２による異常の有無の判定により、制御対象に異常が有ると判定された入力データ７０１の重要度を高程度と定義してもよい。

【0048】

（ii）判定部１１４は、異常判定部１１２による異常の有無の判定により、制御対象に異常が無いと判定され、かつ、類似判定部１１３による類似度の判定により、類似度が第１の閾値未満であると判定された入力データ７０１の重要度を中程度と定義してもよい。

【0049】

（iii）判定部１１４は、異常判定部１１２による異常の有無の判定により、制御対象に異常が無いと判定され、かつ、類似判定部１１３による類似度の判定により、類似度が第１の閾値以上であると判定された入力データ７０１の重要度を低程度と定義してもよい。

【0050】

判定部１１４は、例えば、以下の（ａ１）～（ｃ１）の判定を行ってもよい。

【0051】

（ａ１）判定部１１４は、重要度が高程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶するものと判定する。

【0052】

（ｂ１）判定部１１４は、重要度が中程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶するものと判定する。

【0053】

（ｃ１）判定部１１４は、重要度が低程度の入力データ７０１をサーバ装置２００の外部記憶装置２０１に記憶するものと判定する。

【0054】

このように、重要度が高程度又は中程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶し、重要度が低程度の入力データ７０１をサーバ装置２００の外部記憶装置２０１に記憶することにより、コントローラ１００の限られた記憶容量を有効に活用できる。

【0055】

なお、ユーザは、第１の閾値を、通信ネットワーク５０２の通信量に応じて変化するように設定してもよい。例えば、通信ネットワーク５０２の通信量が多いときには、ユーザは、サポート装置６００を操作して、第１の閾値を低く設定してもよい。また、例えば、通信ネットワーク５０２の通信量が少ないときには、ユーザは、サポート装置６００を操作して、第１の閾値を高く設定してもよい。サポート装置６００は、第１の閾値を変更するための入力用インタフェースとして機能してもよい。第１の閾値が高い場合に比較して、第１の閾値が低い場合には、類似度が第１の閾値未満になる入力データ７０１のデータ量は少なくなるため、通信ネットワーク５０２を流れる、重要度が中程度の入力データ７０１のデータ量を削減し、通信ネットワーク５０２の負荷を低減できる。

【0056】

判定部１１４は、上述の（ａ１）～（ｃ１）の判定に替えて、それぞれ、（ａ２）～（ｃ２）の判定を行ってもよい。

【0057】

（ａ２）判定部１１４は、重要度が高程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶するものと判定する。

【0058】

（ｂ２）判定部１１４は、重要度が中程度の入力データ７０１をサーバ装置２００の外部記憶装置２０１に記憶するものと判定する。

【0059】

（ｃ２）判定部１１４は、重要度が低程度の入力データ７０１を削除するものと判定する。

【0060】

このように、重要度が高程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶し、重要度が中程度の入力データ７０１をサーバ装置２００の外部記憶装置２０１に記憶し、重要度が低程度の入力データ７０１を削除することにより、コントローラ１００の限られた記憶容量を有効に活用できる。

【0061】

判定部１１４は、上述の（ａ１）～（ｃ１）の判定に替えて、それぞれ、（ａ３）～（ｃ３）の判定を行ってもよい。

【0062】

（ａ３）判定部１１４は、重要度が高程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶するものと判定する。

【0063】

（ｂ３）判定部１１４は、重要度が中程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶するものと判定する。

【0064】

（ｃ３）判定部１１４は、重要度が低程度の入力データ７０１を削除するものと判定する。

【0065】

このように、重要度が高程度又は中程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶し、重要度が低程度の入力データ７０１を削除することにより、コントローラ１００の限られた記憶容量を有効に活用できる。

【0066】

なお、削除すべきものと判定された入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に一時的に記憶し、所定のタイミングで入力データ７０１を削除してもよい。入力データ７０１を削除するタイミングは、例えば、一定の時間間隔でもよく、コントローラ１００の記憶装置１０２の記憶容量が所定の閾値以上になったタイミングでもよく、或いは、サポート装置６００を操作するユーザが削除を指示したタイミングでもよい。

【0067】

また、削除対象としてコントローラ１００の記憶装置１０２に一時的に記憶されている入力データ７０１の中から優先的に削除すべきものとして選定される入力データ７０１は、例えば、制御対象の異常の発生の可能性の度合いが低い入力データ７０１（すなわち、制御対象が正常に動作している可能性が高いときに収集された入力データ７０１）でもよく、コントローラ１００の記憶装置１０２に保存されている期間が長い入力データ７０１（すなわち、古い入力データ７０１）でもよい。制御対象の故障又はその予兆を示すイベント（例えば、警告の発生など）が発生した場合には、そのイベントの発生時に収集された入力データ７０１の重要度を高程度とし、そのような入力データ７０１を削除しないように設定してもよい。また、時系列的に連続する複数の入力データ７０１のタイムスタンプの間隔が一定値以上のときには、制御対象の動作の停止が推定されるため、そのような入力データ７０１の重要度を高程度とし、そのような入力データ７０１を削除しないように設定してもよい。

【0068】

モデル更新部１１５は、重要度が中程度の入力データ７０１の量が第２の閾値以上のときに、モデル１２０の更新を行う。モデル１２０は、過去のある時点において、ラベル付けされた入力データを用いた教師付き学習により生成されたものであるが、生産設備などの制御対象は、稼働を続けることにより、経年劣化又は動作環境の変化等の影響により、正常状態としてラベル付けされる入力データが僅かに変化し得る。このため、過去のある時点において、正常状態としてラベル付けされた入力データ７００との類似度が第１の閾値未満である入力データ７０１の量が第２の閾値以上になると、モデル更新部１１５は、モデル１２０の更新時期が到来しているものと判定し、モデル１２０の更新を行う。モデル１２０の更新は、重要度が中程度の入力データ７０１を用いた再学習により行われる。このような更新処理により、モデル１２０の最適化を図ることができる。

【0069】

なお、コントローラ１００は、モデル１２０の更新時期をサポート装置６００に通知してもよい。これにより、ユーザは、サポート装置６００を操作してモデル１２０の更新作業を行うことができる。

【0070】

図４は本発明の実施形態に関わるコントローラ１００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【0071】

コントローラ１００は、制御対象の稼働状態を示す入力データ７０１を入力する（ステップ８０１）。

【0072】

コントローラ１００は、入力データ８０１に基づいて制御対象の異常の有無を判定する（ステップ８０２）。

【0073】

ステップ８０２において、「異常あり」と判定された場合には、コントローラ１００は、重要度が高程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶するものと判定する（ステップ８０３）。

【0074】

ステップ８０２において、「異常なし」と判定された場合には、コントローラ１００は、入力データ７０１と正常データ７０２との間の類似度を判定する（ステップ８０４）。

【0075】

ステップ８０４において、「類似度が第１の閾値未満である」と判定された場合には、コントローラ１００は、重要度が中程度の入力データ７０１をコントローラ１００の記憶装置１０２に記憶するものと判定する（ステップ８０５）。

【0076】

ステップ８０４において、「類似度が第１の閾値以上である」と判定された場合には、コントローラ１００は、重要度が低程度の入力データ７０１をサーバ装置２００の外部記憶装置２０１に記憶するものと判定する（ステップ８０６）。

【0077】

なお、ステップ８０３，８０５，８０６の判定が上述の（ａ１）～（ｃ１）の判定と同じである場合を例に挙げて図４を説明したが、ステップ８０３，８０５，８０６の判定は、上述の（ａ２）～（ｃ２）の判定と同じでもよく、或いは、ステップ８０３，８０５，８０６の判定は、上述の（ａ３）～（ｃ３）の判定と同じでもよい。

【0078】

上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限定されない。
（付記１）
制御対象を制御する制御装置であって、
演算処理部と、
記憶部と、を備え、
前記記憶部は、前記制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶するように構成され、
前記演算処理部は、前記制御対象の稼働状態を示す入力データを取得し、前記入力データに基づいて前記制御対象の異常の有無を判定し、前記入力データと前記正常データとの間の類似度を判定し、前記異常の有無の判定結果及び前記類似度の判定結果に基づいて、前記入力データを前記記憶部に記憶するか否かを判定するように構成されている、制御装置。
（付記２）
付記１に記載の制御装置であって、
前記演算処理部は、前記異常の有無の判定に用いられるモデルを備え、
前記モデルは、前記入力データから算出される特徴量を入力とし、前記制御対象の異常の発生の可能性の度合いを示す値を出力する、制御装置。
（付記３）
付記１又は２に記載の制御装置であって、
前記異常の有無の判定により、前記制御対象に異常が無いと判定され、かつ、前記類似度の判定により、前記類似度が第１の閾値未満であると判定された前記入力データの量が第２の閾値以上のときに、前記演算処理部は、前記モデルの更新を行う、制御装置。
（付記４）
付記１乃至３の何れかに記載の制御装置であって、
前記制御装置は、通信ネットワークを通じて外部記憶部に接続されており、
前記演算処理部は、前記異常の有無の判定結果及び前記類似度の判定結果に基づいて、前記入力データを前記記憶部及び前記外部記憶部の何れに記憶するかを判定するように構成されている、制御装置。
（付記５）
付記４に記載の制御装置であって、
前記演算処理部は、
前記異常の有無の判定により、前記制御対象に異常が無いと判定され、かつ、前記類似度の判定により、前記類似度が前記第１の閾値未満であると判定された前記入力データを前記記憶部に記憶し、
前記異常の有無の判定により、前記制御対象に異常が無いと判定され、かつ、前記類似度の判定により、前記類似度が前記第１の閾値以上であると判定された前記入力データを前記外部記憶部に記憶し、
前記前記第１の閾値は、前記通信ネットワークの通信量に応じて変化するように設定されている、制御装置。
（付記６）
コンピュータが実行する制御方法であって、
制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶することと、
前記制御対象の稼働状態を示す入力データを取得することと、
前記入力データに基づいて前記制御対象の異常の有無を判定することと、
前記入力データと前記正常データとの間の類似度を判定することと、
前記異常の有無の判定結果及び前記類似度の判定結果に基づいて、前記入力データを記憶するか否かを判定することとを含む、制御方法。
（付記７）
コンピュータに、
制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶することと、
前記制御対象の稼働状態を示す入力データを取得することと、
前記入力データに基づいて前記制御対象の異常の有無を判定することと、
前記入力データと前記正常データとの間の類似度を判定することと、
前記異常の有無の判定結果及び前記類似度の判定結果に基づいて、前記入力データを記憶するか否かを判定することと、
を実行させる制御プログラム。
（付記８）
コンピュータに、
制御対象の正常時の稼働状態を示す正常データを記憶することと、
前記制御対象の稼働状態を示す入力データを取得することと、
前記入力データに基づいて前記制御対象の異常の有無を判定することと、
前記入力データと前記正常データとの間の類似度を判定することと、
前記異常の有無の判定結果及び前記類似度の判定結果に基づいて、前記入力データを記憶するか否かを判定することと、
を実行させる制御プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。

【符号の説明】

【0079】

１００…コントローラ（制御装置） １０１…演算処理装置（演算処理部） １０２…記憶装置（記憶部） １０３…主記憶装置 １０４…ネットワークコントローラ １０５…ＵＳＢコントローラ １０６…フィールドバスコントローラ １０７…チップセット １１０…制御プログラム ２００…サーバ装置 ３００…制御システム ４００…フィールド装置群 ５０１…フィールドバス ５０２…通信ネットワーク ６００…サポート装置 ７０１…入力データ ７０２…正常データ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】