特開 2024-175782 設備状態表示装置、設備状態表示方法及びプログラム

(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】P2024175782

(43)【公開日】2024-12-19

(54)【発明の名称】設備状態表示装置、設備状態表示方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20241212BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 302S

G05B23/02 T

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023093781

(22)【出願日】2023-06-07

(71)【出願人】

【識別番号】000005234

【氏名又は名称】富士電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】清水 良昭

(72)【発明者】

【氏名】高橋 貴範

(72)【発明者】

【氏名】徳増 匠

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA01

3C223BA03

3C223BB02

3C223CC02

3C223DD03

3C223EB05

3C223FF35

3C223GG03

3C223HH02

(57)【要約】

【課題】異常が発生したときの影響も考慮して設備の状態を監視できる技術を提供すること。
【解決手段】本開示の一態様による設備状態表示装置は、複数の監視対象設備の各々から収集した複数の運転データを用いて、異常診断技術により前記複数の監視対象設備の各々に対する複数の異常指標値を算出する算出部と、前記監視対象設備に異常が発生したときの影響の大きさ度合いを表す影響度に基づいて、前記複数の異常指標値の各々を設備状態として表示する表示制御部と、を有する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の監視対象設備の各々から収集した複数の運転データを用いて、異常診断技術により前記複数の監視対象設備の各々に対する複数の異常指標値を算出する算出部と、
前記監視対象設備に異常が発生したときの影響の大きさ度合いを表す影響度に基づいて、前記複数の異常指標値の各々を設備状態として表示する表示制御部と、
を有する設備状態表示装置。

【請求項2】

前記表示制御部は、
前記影響度が高い順に前記複数の異常指標値の各々を前記設備状態として表示する、請求項１に記載の設備状態表示装置。

【請求項3】

前記影響度は、前記監視対象設備に異常が発生したときに生じる運用上の影響又はコスト的な影響を定量化した値である、請求項１又は２に記載の設備状態表示装置。

【請求項4】

前記影響度は、前記監視対象設備の動作モード又は前記監視対象設備が実行するプロセスの種類に応じて動的に変化する、請求項３に記載の設備状態表示装置。

【請求項5】

前記表示制御部は、
前記影響度と前記異常指標値との積が高い順に前記複数の異常指標値の各々を前記設備状態として表示する、請求項１に記載の設備状態表示装置。

【請求項6】

前記表示制御部は、
前記監視対象設備毎に予め決められた重み係数と前記影響度と前記異常指標値との積が高い順に前記複数の異常指標値の各々を前記設備状態として表示する、請求項５に記載の設備状態表示装置。

【請求項7】

複数の監視対象設備の各々から収集した複数の運転データを用いて、異常診断技術により前記複数の監視対象設備の各々に対する複数の異常指標値を算出する算出手順と、
前記監視対象設備に異常が発生したときの影響の大きさ度合いを表す影響度に基づいて、前記複数の異常指標値の各々を設備状態として表示する表示制御手順と、
をコンピュータが実行する設備状態表示方法。

【請求項8】

複数の監視対象設備の各々から収集した複数の運転データを用いて、異常診断技術により前記複数の監視対象設備の各々に対する複数の異常指標値を算出する算出手順と、
前記監視対象設備に異常が発生したときの影響の大きさ度合いを表す影響度に基づいて、前記複数の異常指標値の各々を設備状態として表示する表示制御手順と、
をコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、設備状態表示装置、設備状態表示方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

多変量解析を利用した異常診断技術が知られている（例えば、特許文献１等）。異常診断技術では、一般に、設備の異常度を表す異常指標値を算出した上で、この異常指標値が予め決められた閾値を超えているか否かによって異常診断が行われる。このため、異常指標値とそれに対する閾値とを可視化することにより、設備の状態を監視することも行われている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１１－２０９８４７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、工場等には複数の設備が存在し、異常が発生したときの影響が設備によって異なり得ることが一般的である。このため、単に各設備の異常指標値とそれに対する閾値とを可視化するだけでは、設備に異常が発生したときの影響を考慮した監視を行うことはできない。

【0005】

本開示は、上記の点に鑑みてなされたもので、異常が発生したときの影響も考慮して設備の状態を監視できる技術を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一態様による設備状態表示装置は、複数の監視対象設備の各々から収集した複数の運転データを用いて、異常診断技術により前記複数の監視対象設備の各々に対する複数の異常指標値を算出する算出部と、前記監視対象設備に異常が発生したときの影響の大きさ度合いを表す影響度に基づいて、前記複数の異常指標値の各々を設備状態として表示する表示制御部と、を有する。

【発明の効果】

【0007】

異常が発生したときの影響も考慮して設備の状態を監視できる技術が提供される。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本実施形態に係る監視システムの全体構成の一例を示す図である。

【図2】本実施形態に係る監視装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】本実施形態に係る監視装置の機能構成の一例を示す図である。

【図4】設備情報の一例を示す図である。

【図5】本実施形態に係る監視処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】設備状態の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本発明の一実施形態について説明する。以下では、工場やプラント等といった施設に含まれる複数の設備を対象として、各設備に異常が発生したときの影響も考慮してその状態を監視できる監視システム１について説明する。

【0010】

＜監視システム１の全体構成例＞
本実施形態に係る監視システム１の全体構成例を図１に示す。図１に示すように、本実施形態に係る監視システム１には、監視装置１０と、施設２０と、オペレータ端末３０とが含まれる。ここで、監視装置１０と後述する制御装置２３は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）等を含む通信ネットワークを介して相互に通信可能に接続される。同様に、監視装置１０とオペレータ端末３０は、例えば、ＬＡＮ等を含む通信ネットワークを介して相互に通信可能に接続される。

【0011】

監視装置１０は、施設２０（より正確には、当該施設２０に含まれる制御装置２３）から収集した運転データを用いて、多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ：Multivariate Statistical Process Control）の手法により、後述する各監視対象設備２１の異常診断を行う。多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ）は多変量解析を利用した異常診断技術の１つであり、その詳細については、例えば、参考文献１等を参照されたい。なお、運転データは一般に複数の変数（これらの変数はプロセス変数とも呼ばれる。）で構成され、各変数の値は後述する各計測器２２によって計測されるため計測値等と呼ばれる。運転データを構成する変数としては、例えば、温度、圧力、流量、電圧等といったものが挙げられる。

【0012】

また、監視装置１０は、各監視対象設備２１に対する異常診断の際に算出された異常指標値（例えば、Ｑ値、Ｔ^２値）をその監視対象設備２１の設備状態として、オペレータ端末３０が備えるディスプレイ等に表示される監視画面上に描画する。このとき、監視装置１０は、各監視対象設備２１に異常が発生したときの影響の大きさ度合いを表す影響度を考慮して、例えば、影響度が高い順に異常指標値を左から順に描画する。監視画面とは、各監視対象設備２１の異常指標値をオペレータ等がリアルタイムに確認（モニタリング）することができる画面のことである。以下、各監視対象設備２１に異常が発生したときの影響が大きいほど影響度は高く、その影響が小さいほど影響度は低くなるものとする。

【0013】

ここで、監視対象設備２１に異常が発生したときの影響とは、当該監視対象設備２１に何等かの異常（例えば、不具合や故障等）が発生したときに生じる運用上の影響やコスト的な影響のことである。運用上の影響としては、例えば、監視対象設備２１に異常が発生した後にその監視対象設備２１が復旧するまでの期間の長さ、監視対象設備２１に異常が発生したときにそれによって何等かの影響を与えることなる他の監視対象設備２１の数、監視対象設備２１に異常が発生したときにその監視対象設備２１を復旧させる際の難易度等が挙げられる。コスト的な影響としては、例えば、監視対象設備２１に異常が発生したときにその監視対象設備２１の復旧に要する費用等が挙げられる。

【0014】

例えば、監視対象設備２１に異常が発生した後にその監視対象設備２１が復旧するまでの期間の長さを考えた場合、当該期間が長いほど影響度は高く、当該期間が短いほど影響度は低くなる。また、例えば、監視対象設備２１に異常が発生したときにそれによって何等かの影響を与えることなる他の監視対象設備２１の数を考えた場合、当該数が多いほど影響度は高く、当該数が少ないほど影響度は低くなる。また、例えば、監視対象設備２１に異常が発生したときにその監視対象設備２１を復旧させる際の難易度を考えた場合、当該難易度が高いほど影響度は高く、当該難易度が低いほど影響度は低くなる。また、例えば、監視対象設備２１に異常が発生したときにその監視対象設備２１の復旧に要する費用を考えた場合、当該費用が高いほど影響度は高く、当該費用が安いほど影響度は低くなる。

【0015】

なお、監視装置１０は、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）や汎用サーバ等により実現される。監視装置１０は、例えば、複数台のＰＣや複数台の汎用サーバ等で構成されるシステムであってもよい。

【0016】

以下、一例として、異常指標値はＱ値であるものとして説明する。ただし、異常指標値はＱ値に限られるものではなく、Ｔ^２値であってもよい。

【0017】

施設２０は、例えば、工場やプラント等といった各種施設である。施設２０には、複数の監視対象設備２１と、複数の計測器２２と、制御装置２３とが含まれる。監視対象設備２１は、監視装置１０によって監視対象（つまり、異常診断対象）となる各種設備（例えば、生産設備、熱源設備、ポンプ設備等）、産業用機器、各種装置等である。計測器２２は、センサ等であり、監視対象設備２１の各種状態を表す物理量を計測し、その計測値が含まれる計測データを制御装置２３に送信する。各監視対象設備２１には１以上の計測器２２がそれぞれ設置等されている。制御装置２３は、監視対象設備２１毎に、その監視対象設備２１に設置等されている各計測器２２から収集した計測データに含まれる計測値で構成される運転データを監視装置１０に送信すると共に、これらの運転データに基づいて既知のプロセス制御方式により当該監視対象設備２１を制御する。

【0018】

以下、施設２０に含まれる監視対象設備２１の数をｍとして、各監視対象設備２１を監視対象設備２１_ｉ（ｉ＝１，・・・，ｍ）と表す。

【0019】

オペレータ端末３０は、施設２０を運用するオペレータが利用するＰＣやスマートフォン、タブレット端末等の各種端末である。オペレータは、オペレータ端末３０を利用して、監視装置１０から提供される監視画面上で各監視対象設備２１のＱ値とそれに対する閾値とをリアルタイムに確認することができる。しかも、このとき、オペレータは、各監視対象設備２１の影響度が高い順にＱ値とそれに対する閾値とを確認することができる。このため、各監視対象設備２１のＱ値とそれに対する閾値及び影響度に応じて、例えば、監視対象設備２１の代替機を準備したり、メンテナンス作業を準備したりする等といった異常が発生した場合の準備作業やその計画作業等を速やかに開始することが可能となる。なお、例えば、オペレータ端末３０はＷｅｂブラウザ等を備えており、Ｗｅｂブラウザ等により監視画面をディスプレイ上に表示することができる。

【0020】

なお、図１に示す監視システム１の全体構成は一例であって、これに限られるものではない。例えば、監視装置１０とオペレータ端末３０とが一体で構成されていてもよいし、監視装置１０と制御装置２３とが一体で構成されていてもよい。又は、例えば、監視装置１０が仮想マシン（ＶＭ：Virtual Machine）で実現されるものであってもよいし、監視装置１０が複数台の装置で構成されるシステムである場合にその一部が仮想マシンで実現されるものであってもよい。

【0021】

＜監視装置１０のハードウェア構成例＞
本実施形態に係る監視装置１０のハードウェア構成例を図２に示す。図２に示すように、本実施形態に係る監視装置１０は、入力装置１０１と、表示装置１０２と、外部Ｉ／Ｆ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０５と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０６と、補助記憶装置１０７と、プロセッサ１０８とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス１０９を介して通信可能に接続される。

【0022】

入力装置１０１は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、物理ボタン等である。表示装置１０２は、例えば、ディスプレイ、表示パネル等である。なお、監視装置１０は、例えば、入力装置１０１及び表示装置１０２のうちの少なくとも一方を有していなくてもよい。

【0023】

外部Ｉ／Ｆ１０３は、記録媒体１０３ａ等の外部装置とのインタフェースである。記録媒体１０３ａとしては、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等が挙げられる。

【0024】

通信Ｉ／Ｆ１０４は、監視装置１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。ＲＡＭ１０５は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０６は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。補助記憶装置１０７は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等のストレージ装置（記憶装置）である。プロセッサ１０８は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算装置である。

【0025】

なお、図２に示すハードウェア構成は一例であって、監視装置１０のハードウェア構成はこれに限られるものではない。例えば、監視装置１０は、複数の補助記憶装置１０７や複数のプロセッサ１０８を有していてもよいし、図示したハードウェアの一部を有していなくてもよいし、図示したハードウェア以外の種々のハードウェアを有していてもよい。

【0026】

＜監視装置１０の機能構成例＞
本実施形態に係る監視装置１０の機能構成例を図３に示す。図３に示すように、本実施形態に係る監視装置１０は、運転データ収集部２０１と、診断部２０２と、表示制御部２０３とを有する。これら各部は、例えば、監視装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、プロセッサ１０８等に実行させる処理により実現される。また、本実施形態に係る監視装置１０は、運転データ記憶部２０４と、診断モデル記憶部２０５と、診断結果記憶部２０６と、設備情報記憶部２０７とを有する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０７等により実現される。なお、これら各記憶部のうちの一部の記憶部が、例えば、監視装置１０と通信ネットワークを介して接続される記憶装置等により実現されていてもよい。

【0027】

運転データ収集部２０１は、施設２０（より正確には、制御装置２３）から送信された運転データを収集し、これらの運転データを運転データ記憶部２０４に保存する。以下、ｉ＝１，・・・，ｍに対して、監視対象設備２１_ｉの運転データをｘ^（ｉ）と表す。また、時刻を表すインデックスをｔとして、時刻インデックスｔにおける監視対象設備２１_ｉの運転データをｘ^（ｉ）（ｔ）と表す。なお、運転データｘ^（ｉ）は、例えば、サンプリング周期毎に運転データ収集部２０１によって収集される。すなわち、運転データ収集部２０１は、例えば、サンプリング周期毎に、（ｘ^（１），・・・，ｘ^（ｍ））を収集する。ここで、ｉ≠ｉ'である場合、運転データｘ^（ｉ）を構成する変数と、運転データｘ^（ｉ'）を構成する変数とは異なり得る。

【0028】

診断部２０２は、監視対象設備２１_ｉ（ｉ＝１，・・・，ｍ）毎に、その監視対象設備２１_ｉの正常状態を表す運転データｘ^（ｉ）の集合を用いてＭＳＰＣの手法により異常診断モデルを作成し、診断モデル記憶部２０５に保存する。以下、監視対象設備２１_ｉ（ｉ＝１，・・・，ｍ）の異常診断モデルをＭ^（ｉ）と表す。

【0029】

また、診断部２０２は、監視対象設備２１_ｉ（ｉ＝１，・・・，ｍ）毎に、診断モデル記憶部２０５に保存されている異常診断モデルＭ^（ｉ）と、運転データ記憶部２０４に記憶されている最新の時刻インデックスの運転データｘ^（ｉ）とを用いて異常指標値としてＱ値を算出し、診断結果記憶部２０６に保存する。ここで、一般に、異常診断モデルＭ^（ｉ）（ｉ＝１，・・・，ｍ）は監視対象設備２１_ｉがオフラインであるときに作成される。一方で、Ｑ値は監視対象設備２１_ｉのオンライン中に逐次的に算出（例えば、運転データｘ^（ｉ）のサンプリング周期毎に逐次的に算出）される。なお、異常指標値と予め決められた閾値との比較によって監視対象設備２１_ｉの異常有無が診断される。例えば、予め決められた第１の閾値及び第２の閾値をそれぞれｔｈ_１ ^（ｉ）及びｔｈ_２ ^（ｉ）（ただし、０＜ｔｈ_１ ^（ｉ）＜ｔｈ_２ ^（ｉ））として、監視対象設備２１_ｉのＱ値が第１の閾値ｔｈ_１ ^（ｉ）以下の場合は「正常」、第１の閾値ｔｈ_１ ^（ｉ）を超えており、かつ、第２の閾値ｔｈ_２ ^（ｉ）以下である場合は「警告」、第２の閾値ｔｈ_２ ^（ｉ）を超えている場合は「異常」と診断される。

【0030】

以下、ｉ＝１，・・・，ｍに対して、時刻インデックスｔの運転データｘ^（ｉ）（ｔ）から算出されたＱ値をＱ^（ｉ）（ｔ）と表す。また、時刻インデックスｔを明示しない場合は、Ｑ^（ｉ）と表す。

【0031】

表示制御部２０３は、各監視対象設備２１_ｉ（ｉ＝１，・・・，ｍ）のオンライン中に、そのＱ値Ｑ^（ｉ）（ｔ）を設備状態として監視画面上に逐次的に描画（例えば、運転データｘ^（ｉ）のサンプリング周期毎に逐次的に描画）する。また、このとき、表示制御部２０３は、設備情報記憶部２０７に記憶されている設備情報を用いて、各監視対象設備２１_ｉの影響度が高い順にそのＱ値Ｑ^（ｉ）（ｔ）を左から順に描画する。これにより、オペレータは、異常が発生したときの影響度が高い監視対象設備２１_ｉのＱ値を左から順に容易に確認することが可能となる。

【0032】

運転データ記憶部２０４は、運転データ収集部２０１によって収集された運転データｘ^（ｉ）（ｉ＝１，・・・，ｍ）を記憶する。すなわち、運転データ記憶部２０４には、時刻インデックスｔ毎に、（ｘ^（１）（ｔ），・・・，ｘ^（ｍ）（ｔ））が時系列データとして記憶される。なお、運転データ記憶部２０４に記憶されている運転データｘ^（ｉ）は、必要に応じて何等かの前処理が行われていてもよい。前処理としては、例えば、欠損値補間や正規化等が挙げられる。

【0033】

診断モデル記憶部２０５は、診断部２０２によって作成された異常診断モデルＭ^（ｉ）（ｉ＝１，・・・，ｍ）を記憶する。

【0034】

診断結果記憶部２０６は、診断部２０２によって算出されたＱ値Ｑ^（ｉ）（ｉ＝１，・・・，ｍ）を記憶する。すなわち、診断結果記憶部２０６には、時刻インデックスｔ毎に、（Ｑ^（１）（ｔ），・・・，Ｑ^（ｍ）（ｔ））が時系列データとして記憶される。

【0035】

設備情報記憶部２０７は、各監視対象設備２１_ｉ（ｉ＝１，・・・，ｍ）の設備情報を記憶する。ここで、一例として、ｍ＝８であるものとする。このとき、設備情報記憶部２０７に記憶されている設備情報の例を図４に示す。図４に示すように、設備情報記憶部２０７には各監視対象設備２１_ｉ（ｉ＝１，・・・，８）の設備情報が記憶されており、各設備情報には、例えば、設備ＩＤと、設備名と、第１の閾値と、第２の閾値と、影響度とが含まれる。設備ＩＤは、監視対象設備２１_ｉを識別する識別情報である。設備名は、監視対象設備２１_ｉの名称である。第１の閾値及び第２の閾値は、監視対象設備２１_ｉの異常診断に用いられる閾値である。影響度は、監視対象設備２１_ｉに異常が発生したときの影響の大きさ度合いを表す数値である。影響度は、例えば、監視対象設備２１に異常が発生したときに生じる運用上の影響やコスト的な影響に応じて人手で決定及び設定される。ただし、例えば、監視対象設備２１の運用上の影響やコスト的な影響が既知である場合にはその影響の大きさ順に自動的に決定及び設定されてもよい。

【0036】

例えば、図４に示す例の１行目は、監視対象設備２１_１の設備情報であり、当該設備情報には、設備ＩＤ「１」、設備名「設備１」、第１の閾値「ｔｈ_１ ^（１）」、第２の閾値「ｔｈ_２ ^（１）」、影響度「４」が含まれている。同様に、例えば、図４に示す例の２行目は、監視対象設備２１_２の設備情報であり、当該設備情報には、設備ＩＤ「２」、設備名「設備２」、第１の閾値「ｔｈ_１ ^（２）」、第２の閾値「ｔｈ_２ ^（２）」、影響度「１」が含まれている。図４に示す例の３行目～８行目も同様である。なお、図４に示す例では、影響度は１以上の整数で定量化した値で表現されているが、これは一例であって、例えば、実数等で定量化した値で表現されてもよい。

【0037】

なお、本実施形態に係る監視装置１０は、図３に示した各部以外にも様々な機能を実現する機能部や記憶部を有していてもよい。例えば、本実施形態に係る監視装置１０は、診断部２０２によって「異常」と診断された場合に、その旨をメール等で通知するといった後処理を実現する「後処理部」を有していてもよい。

【0038】

＜監視処理＞
以下、本実施形態に係る監視処理について、図５を参照しながら説明する。ここで、以下のステップＳ１０１～ステップＳ１０４は各監視対象設備２１_ｉのオンライン中に逐次的に実行（例えば、運転データｘ^（ｉ）のサンプリング周期毎に逐次的に実行）される。なお、以下では、診断部２０２によって各異常診断モデルＭ^（ｉ）（ｉ＝１，・・・，ｍ）が各監視対象設備２１_ｉのオフライン時に作成され、これらの異常診断モデルＭ^（ｉ）が診断モデル記憶部２０５に保存されているものとする。

【0039】

まず、診断部２０２は、運転データ記憶部２０４に記憶されている最新の時刻インデックスｔの運転データ（ｘ^（１）（ｔ），・・・，ｘ^（ｍ）（ｔ））を取得する（ステップＳ１０１）。

【0040】

次に、診断部２０２は、診断モデル記憶部２０５に保存されている異常診断モデルＭ^（ｉ）（ｉ＝１，・・・，ｍ）と、上記のステップＳ１０１で取得された運転データ（ｘ^（１）（ｔ），・・・，ｘ^（ｍ）（ｔ））とを用いて、Ｑ値（Ｑ^（１）（ｔ），・・・，Ｑ^（ｍ）（ｔ））を算出する（ステップＳ１０２）。すなわち、診断部２０２は、ｉ＝１，・・・，ｍに対して、異常診断モデルＭ^（ｉ）と、運転データｘ^（ｉ）（ｔ）とを用いて、ＭＳＰＣの手法によりＱ値Ｑ^（ｉ）（ｔ）を算出する。

【0041】

次に、診断部２０２は、上記のステップＳ１０２で算出されたＱ値（Ｑ^（１）（ｔ），・・・，Ｑ^（ｍ）（ｔ））を診断結果記憶部２０６に保存する（ステップＳ１０３）。

【0042】

そして、表示制御部２０３は、設備情報記憶部２０７に記憶されている設備情報を用いて、上記のステップＳ１０２で算出されたＱ値（Ｑ^（１）（ｔ），・・・，Ｑ^（ｍ）（ｔ））を設備状態として監視画面上に描画する（ステップＳ１０４）。このとき、表示制御部２０３は、当該設備情報に含まれる影響度が高い順にＱ^（ｉ）（ｔ）を左から順に描画する。これにより、オペレータは、各監視対象設備２１_ｉのＱ値を影響度が高い順にリアルタイムに確認することができる。

【0043】

＜設備状態の描画例＞
以下、監視画面上に描画される設備状態の一例について説明する。ｍ＝８であり、かつ、図４に示す設備情報が設備情報記憶部２０７に記憶されている場合の設備状態を図６に示す。図６に示す設備状態１１００は、設備名「設備１」～「設備８」の各監視対象設備２１_ｉ（ｉ＝１，・・・，８）のＱ値Ｑ^（ｉ）（ｔ）を表すグラフとそれに対する第１の閾値ｔｈ_１ ^（ｉ）及び第２の閾値ｔｈ_２ ^（ｉ）とを、影響度の高い順に左から順に描画したものである。なお、図６に示す例では、更に、Ｑ^（ｉ）（ｔ）が「第１の閾値ｔｈ_１ ^（ｉ）以下」、「第１の閾値ｔｈ_１ ^（ｉ）を超えており、かつ、第２の閾値ｔｈ_２ ^（ｉ）以下」、「第２の閾値ｔｈ_２ ^（ｉ）を超えている」のいずれであるかに応じて（つまり、「異常」、「警告」、「正常」のいずれであるかに応じて）、Ｑ値が異なる表示態様（例えば、異なる色等）で描画されている。

【0044】

このように、設備状態では、監視対象設備２１のＱ値が、その監視対象設備２１の影響度が高い順に左から表示される。一般に、オペレータは左から右に向かってＱ値を確認するため、図６に示すような設備状態１１００により、影響度が高い監視対象設備２１のＱ値を優先的に確認することが可能となる。ただし、監視対象設備２１の影響度の高い順にＱ値を左から順に描画することは一例であって、例えば、オペレータによる設定変更等によって右から順に描画するようにしてもよい。

【0045】

＜変形例＞
以下、本実施形態の変形例についていくつか説明する。

【0046】

・変形例１
上記の実施形態では、ＭＳＰＣの手法により異常診断モデルを作成し、異常指標値としてＱ値を想定しているが、異常診断モデル及び異常指標値はこれに限られるものではない。例えば、異常診断モデルとして、ＬＯＦ（Local Outlier Factor）、Ｏｎｅ Ｃｌａｓｓ ＳＶＭ、分離フォレスト（isolation Forest）、ＩＮＮＥ（isolation using Nearest Neighbour Ensemble）等が作成されてもよい。また、異常指標値としては、異常診断モデルに応じて異常度を測る適切な指標値が用いられてもよい。

【0047】

・変形例２
上記の実施形態では、各監視対象設備２１の影響度に応じて各監視対象設備２１のＱ値を左から順に描画したが、例えば、影響度とＱ値との積が高い順に左から順に描画してもよい。より一般には、監視対象設備２１毎に予め決めれられた重み係数を用いて、重み係数と影響度とＱ値との積が高い順に左から順にＱ値を描画してもよい。

【0048】

・変形例３
上記の実施形態では影響度を固定としたが、影響度が動的に変わってもよい。例えば、監視対象設備２１に複数の動作モードが存在する場合は、動作モードに応じてその監視対象設備２１の影響度が変化してもよい。また、例えば、監視対象設備２１が複数のプロセスを実行する場合には、プロセスの種類に応じて監視対象設備２１の影響度が変化してもよい。なお、複数のプロセスを実行する場合としては、例えば、監視対象設備２１が「製品Ａの製造プロセス」と「製品Ｂの製造プロセス」の両方を実行する場合等が挙げられる。

【0049】

＜まとめ＞
以上のように、本実施形態に係る監視システム１は、監視対象設備２１に異常が発生したときの影響も考慮して、その監視対象設備２１を異常診断したときの異常指標値を設備状態として描画することができる。このため、監視対象設備２１のオペレータは、影響度が高い監視対象設備２１を優先的に監視することが可能となり、例えば、異常が発生した場合の準備作業やその計画作業等を速やかに開始することが可能となる。

【0050】

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。

【0051】

［参考文献］
参考文献１：加納 学，「多変量統計的プロセス管理」，インタネット＜ＵＲＬ：http://manabukano.brilliant-future.net/research/report/Report2005_MSPC.pdf＞

【符号の説明】

【0052】

１ 監視システム
１０ 監視装置
２０ 施設
２１ 監視対象設備
２２ 計測器
２３ 制御装置
３０ オペレータ端末
１０１ 入力装置
１０２ 表示装置
１０３ 外部Ｉ／Ｆ
１０３ａ 記録媒体
１０４ 通信Ｉ／Ｆ
１０５ ＲＡＭ
１０６ ＲＯＭ
１０７ 補助記憶装置
１０８ プロセッサ
１０９ バス
２０１ 運転データ収集部
２０２ 診断部
２０３ 表示制御部
２０４ 運転データ記憶部
２０５ 診断モデル記憶部
２０６ 診断結果記憶部
２０７ 設備情報記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】