特許7359174測定データ記録装置、生成装置、システム、装置、方法およびプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-10-02
(45)【発行日】2023-10-11
(54)【発明の名称】測定データ記録装置、生成装置、システム、装置、方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G05B 23/02 20060101AFI20231003BHJP
【ＦＩ】
G05B23/02 Z
【請求項の数】
18
(21)【出願番号】P 2021032089
(22)【出願日】2021-03-01
(65)【公開番号】P2022133158
(43)【公開日】2022-09-13
【審査請求日】2022-04-26
(73)【特許権者】
【識別番号】000006507
【氏名又は名称】横河電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000877
【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】都筑 純
【審査官】大古 健一
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－４６８７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０２０－５３５５６９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－９７６１６（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１６／１４３１１８（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１０－１２２９１２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－１５７７８７（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０５Ｂ ２３／００ －２３／０２
Ｇ０５Ｂ １９／４１８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、前記測定データを取得する取得部と、測定データから前記対象の状態の良否を判定する判定モデルを、取得した時系列の測定データを用いて生成する生成部と、
前記判定モデルを前記測定データ記録装置に送信する送信部と、
を備え、
前記時系列の測定データは、前記対象で繰り返される処理が実行される毎の、当該処理中の測定データであり、
前記生成部は、
時系列の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって前記判定モデルを生成する学習処理部と、
測定データの種類ごとに、動的時間伸縮法により、前記取得部によって取得された一の時系列の測定データに対して、他の時系列の測定データの時間幅を揃え、前記一の時系列の測定データの各点に対して前記他の時系列の測定データの各点の距離が最短となるＤＴＷパスを決定する処理を行った場合での、前記一の時系列の測定データおよび当該他の時系列の測定データの間のＤＴＷ距離を示すパラメータと、当該他の時系列の測定データに含まれる各点の測定データのうち、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数を示すパラメータと、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数を示すパラメータとのうち、少なくとも１つのパラメータを算出するＤＴＷ処理部と、
を有し、
前記学習処理部は、前記少なくとも１つのパラメータを含む学習データを用いて前記判定モデルを生成し、
前記一の時系列の測定データは、前記取得部によって取得された複数の時系列の測定データのうち、先頭から末尾までの時間幅が中央値である時系列の測定データ、または、他の時系列の測定データに対するＤＴＷ距離の総和が最小である時系列の測定データである、生成装置。
【請求項2】
前記生成部は、測定データの種類ごとに、動的時間伸縮法により、前記取得部によって取得された一の時系列の測定データに対して、他の時系列の測定データの時間幅を揃え、前記一の時系列の測定データの各点に対して前記他の時系列の測定データの各点の距離が最短となるＤＴＷパスを決定する処理を行った場合での、当該他の時系列の測定データに含まれる各点の測定データのうち、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数を示すパラメータまたは、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数を示すパラメータのうち、少なくとも１つのパラメータを算出する、請求項１に記載の生成装置。
【請求項3】
前記対象の状態が良好ではないことを示すラベルが付された時系列の測定データ、または、前記対象の状態が良好ではないと前記判定モデル若しくはオペレータにより判定された場合に測定された時系列の測定データの少なくとも一方を含む、複数の時系列の測定データをクラスタ解析する解析部と、一の時系列の測定データが前記判定モデルに入力されて前記対象の状態が良好ではないと判定されることに応じて、当該一の時系列の測定データが分類されるべきクラスタを特定する特定部と、
を備える、請求項１または２に記載の生成装置。
【請求項4】
対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、前記測定データを取得する取得部と、測定データから前記対象の状態の良否を判定する判定モデルを、取得した時系列の測定データを用いて生成する生成部と、
前記判定モデルを前記測定データ記録装置に送信する送信部と、
を備え、
前記時系列の測定データは、前記対象で繰り返される処理が実行される毎の、当該処理中の測定データであり、
前記生成部は、
測定データの種類ごとに、前記取得部によって取得された複数の時系列の測定データに対する統計処理によって、前記処理内での経過時間ごとの測定データの許容範囲を前記判定モデルとして生成する統計処理部と、
測定データの種類ごとに、動的時間伸縮法により、前記取得部によって取得された一の時系列の測定データに対して、他の時系列の測定データの時間幅を揃え、前記一の時系列の測定データに対する前記他の時系列の測定データの波形の違いを最小化するＤＴＷ処理部と、
を有し、
前記統計処理部は、前記ＤＴＷ処理部によって処理された複数の時系列の測定データに対して統計処理を行い、
前記一の時系列の測定データは、前記取得部によって取得された複数の時系列の測定データのうち、先頭から末尾までの時間幅が中央値である時系列の測定データ、または、他の時系列の測定データに対するＤＴＷ距離の総和が最小である時系列の測定データである、生成装置。
【請求項5】
前記生成部により生成された前記判定モデルを暗号化する暗号化部を備え、前記送信部は、暗号化された前記判定モデルを前記測定データ記録装置に送信する、請求項１から４の何れか一項に記載の生成装置。
【請求項6】
前記送信部は、前記判定モデルの正当性を示す情報を当該判定モデルと共に前記測定データ記録装置に送信する、請求項１から５の何れか一項に記載の生成装置。
【請求項7】
前記生成部により生成された前記判定モデルを、前記測定データ記録装置において実行される処理のコードに変換する変換部を備え、前記送信部は、前記変換部により変換された前記判定モデルを前記測定データ記録装置に送信する、請求項１から６の何れか一項に記載の生成装置。
【請求項8】
対象の状態を測定した時系列の測定データを取得する取得部と、取得した測定データを記録する記録部と、
請求項１から７の何れか一項に記載の生成装置に対して、前記記録部に記録された測定データを送信する測定データ送信部と、
前記生成装置が生成した前記判定モデルを受信するモデル受信部と、
受信した前記判定モデルに対して、新たに取得された測定データを入力し、当該判定モデルから出力される判定結果を取得して前記対象の状態の良否を判定する判定部と、
を備える測定データ記録装置。
【請求項9】
暗号化されて前記モデル受信部に受信された前記判定モデルを復号化する復号化部を備える、請求項８に記載の測定データ記録装置。
【請求項10】
前記モデル受信部は、前記判定モデルの正当性を示す情報を当該判定モデルと共に受信したことに応じて当該判定モデルを前記判定部から利用可能とする、請求項８または９に記載の測定データ記録装置。
【請求項11】
前記判定部は、前記判定モデルを用いて、新たに取得させた時系列の測定データから、当該時系列の測定データが測定されたときの前記対象の状態の良否を判定する、請求項８から１０の何れか一項に記載の測定データ記録装置。
【請求項12】
前記判定部は、前記判定モデルにおける判定閾値と、測定データの測定値に応じた値を入力したことに応じて前記判定モデルから取得される、前記対象の状態を示す指標値との差分を用いて判定を行い、判定結果と、少なくとも直近の前記差分とを出力する、請求項８から１１の何れか一項に記載の測定データ記録装置。
【請求項13】
前記判定部は、前記判定モデルを用いて、測定データが新たに取得される都度、当該測定データが測定されたときの前記対象の状態の良否を判定する、請求項８から１０の何れか一項に記載の測定データ記録装置。
【請求項14】
請求項１から７の何れか一項に記載の生成装置と、請求項８から１３の何れか一項に記載の測定データ記録装置とを備えるシステム。
【請求項15】
対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、前記測定データを取得する取得段階と、測定データから前記対象の状態の良否を判定する判定モデルを、取得した時系列の測定データを用いて生成する生成段階と、
前記判定モデルを前記測定データ記録装置に送信する送信段階と、
を備え、
前記時系列の測定データは、前記対象で繰り返される処理が実行される毎の、当該処理中の測定データであり、
前記生成段階は、
時系列の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって前記判定モデルを生成する学習処理段階と、
測定データの種類ごとに、動的時間伸縮法により、前記取得段階によって取得された一の時系列の測定データに対して、他の時系列の測定データの時間幅を揃え、前記一の時系列の測定データの各点に対して前記他の時系列の測定データの各点の距離が最短となるＤＴＷパスを決定する処理を行った場合での、前記一の時系列の測定データおよび当該他の時系列の測定データの間のＤＴＷ距離を示すパラメータと、当該他の時系列の測定データに含まれる各点の測定データのうち、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数を示すパラメータと、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数を示すパラメータとのうち、少なくとも１つのパラメータを算出するＤＴＷ処理段階と、
を有し、
前記学習処理段階では、前記少なくとも１つのパラメータを含む学習データを用いて前記判定モデルを生成し、
前記一の時系列の測定データは、前記取得段階によって取得された複数の時系列の測定データのうち、先頭から末尾までの時間幅が中央値である時系列の測定データ、または、他の時系列の測定データに対するＤＴＷ距離の総和が最小である時系列の測定データである方法。
【請求項16】
対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、前記測定データを取得する取得段階と、測定データから前記対象の状態の良否を判定する判定モデルを、取得した時系列の測定データを用いて生成する生成段階と、
前記判定モデルを前記測定データ記録装置に送信する送信段階と、
を備え、
前記時系列の測定データは、前記対象で繰り返される処理が実行される毎の、当該処理中の測定データであり、
前記生成段階は、
測定データの種類ごとに、前記取得段階によって取得された複数の時系列の測定データに対する統計処理によって、前記処理内での経過時間ごとの測定データの許容範囲を前記判定モデルとして生成する統計処理段階と、
測定データの種類ごとに、動的時間伸縮法により、前記取得段階によって取得された一の時系列の測定データに対して、他の時系列の測定データの時間幅を揃え、前記一の時系列の測定データに対する前記他の時系列の測定データの波形の違いを最小化するＤＴＷ処理段階と、
を有し、
前記統計処理段階では、前記ＤＴＷ処理段階によって処理された複数の時系列の測定データに対して統計処理を行い、
前記一の時系列の測定データは、前記取得段階によって取得された複数の時系列の測定データのうち、先頭から末尾までの時間幅が中央値である時系列の測定データ、または、他の時系列の測定データに対するＤＴＷ距離の総和が最小である時系列の測定データである方法。
【請求項17】
コンピュータを、対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、前記測定データを取得する取得部と、
測定データから前記対象の状態の良否を判定する判定モデルを、取得した時系列の測定データを用いて生成する生成部と、
前記判定モデルを前記測定データ記録装置に送信する送信部
として機能させ、
前記時系列の測定データは、前記対象で繰り返される処理が実行される毎の、当該処理中の測定データであり、
前記生成部は、
時系列の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって前記判定モデルを生成する学習処理部と、
測定データの種類ごとに、動的時間伸縮法により、前記取得部によって取得された一の時系列の測定データに対して、他の時系列の測定データの時間幅を揃え、前記一の時系列の測定データの各点に対して前記他の時系列の測定データの各点の距離が最短となるＤＴＷパスを決定する処理を行った場合での、前記一の時系列の測定データおよび当該他の時系列の測定データの間のＤＴＷ距離を示すパラメータと、当該他の時系列の測定データに含まれる各点の測定データのうち、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数を示すパラメータと、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数を示すパラメータとのうち、少なくとも１つのパラメータを算出するＤＴＷ処理部と、
を有し、
前記学習処理部は、前記少なくとも１つのパラメータを含む学習データを用いて前記判定モデルを生成し、
前記一の時系列の測定データは、前記取得部によって取得された複数の時系列の測定データのうち、先頭から末尾までの時間幅が中央値である時系列の測定データ、または、他の時系列の測定データに対するＤＴＷ距離の総和が最小である時系列の測定データであるプログラム。
【請求項18】
コンピュータを、対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、前記測定データを取得する取得部と、
測定データから前記対象の状態の良否を判定する判定モデルを、取得した時系列の測定データを用いて生成する生成部と、
前記判定モデルを前記測定データ記録装置に送信する送信部
として機能させ、
前記時系列の測定データは、前記対象で繰り返される処理が実行される毎の、当該処理中の測定データであり、
前記生成部は、
測定データの種類ごとに、前記取得部によって取得された複数の時系列の測定データに対する統計処理によって、前記処理内での経過時間ごとの測定データの許容範囲を前記判定モデルとして生成する統計処理部と、
測定データの種類ごとに、動的時間伸縮法により、前記取得部によって取得された一の時系列の測定データに対して、他の時系列の測定データの時間幅を揃え、前記一の時系列の測定データに対する前記他の時系列の測定データの波形の違いを最小化するＤＴＷ処理部と、
を有し、
前記統計処理部は、前記ＤＴＷ処理部によって処理された複数の時系列の測定データに対して統計処理を行い、
前記一の時系列の測定データは、前記取得部によって取得された複数の時系列の測定データのうち、先頭から末尾までの時間幅が中央値である時系列の測定データ、または、他の時系列の測定データに対するＤＴＷ距離の総和が最小である時系列の測定データであるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、測定データ記録装置、生成装置、システム、装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１等には、「生成した前記学習モデルを用いて…測定されうる測定値を少なくとも１個以上含む予測値を算出する」と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０１９－１２４５９６号公報
［特許文献２］ 特開２０１１－８７３５号公報
［特許文献３］ 特開平７－２８０６０３号公報
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０１９－１２４５９６号公報
［特許文献２］ 特開２０１１－８７３５号公報
［特許文献３］ 特開平７－２８０６０３号公報
【発明の概要】
【0003】
本発明の第１の態様においては、測定データ記録装置が提供される。測定データ記録装置は、対象の状態を測定した時系列の測定データを取得する取得部を備えてよい。測定データ記録装置は、取得した測定データを記録する記録部を供えてよい。測定データ記録装置は、対象の状態の良否を判定する判定モデルを生成する生成装置に対して、記録部に記録された測定データを送信する測定データ送信部を備えてよい。測定データ記録装置は、生成装置が生成した判定モデルを受信するモデル受信部を供えてよい。測定データ記録装置は、受信した判定モデルを用いて、新たに取得された測定データから対象の状態の良否を判定する判定部を備えてよい。
【0004】
測定データ記録装置は、暗号化されてモデル受信部に受信された判定モデルを復号化する復号化部を備えてよい。
【0005】
モデル受信部は、判定モデルの正当性を示す情報を当該判定モデルと共に受信したことに応じて当該判定モデルを判定部から利用可能としてよい。
【0006】
判定部は、判定モデルを用いて、新たに取得させた時系列の測定データから、当該時系列の測定データが測定されたときの対象の状態の良否を判定してよい。
【0007】
判定部は、判定モデルにおける判定閾値と、測定データの測定値に応じた値を入力したことに応じて判定モデルから取得される、対象の状態を示す指標値との差分を用いて判定を行い、判定結果と、少なくとも直近の差分とを出力してよい。
【0008】
判定部は、判定モデルを用いて、測定データが新たに取得される都度、当該測定データが測定されたときの対象の状態の良否を判定してよい。
【0009】
本発明の第２の態様においては、生成装置が提供される。生成装置は、対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、測定データを取得する取得部を備えてよい。生成装置は、測定データから対象の状態の良否を判定する判定モデルを、取得した時系列の測定データを用いて生成する生成部を備えてよい。生成装置は、判定モデルを測定データ記録装置に送信する送信部を備えてよい。
【0010】
生成装置は、生成部により生成された判定モデルを暗号化する暗号化部を備えてよい。送信部は、暗号化された判定モデルを測定データ記録装置に送信してよい。
【0011】
送信部は、判定モデルの正当性を示す情報を当該判定モデルと共に測定データ記録装置に送信してよい。
【0012】
生成装置は、生成部により生成された判定モデルを、測定データ記録装置において実行される処理のコードに変換する変換部を備えてよい。送信部は、変換部により変換された判定モデルを測定データ記録装置に送信してよい。
【0013】
生成部は、時系列の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって判定モデルを生成する学習処理部を有してよい。
【0014】
時系列の測定データは、対象で繰り返される処理が実行される毎の、当該処理中の測定データであってよい。生成部は、測定データの種類ごとに、取得部によって取得された一の時系列の測定データに対して、他の時系列の測定データの時間幅を揃え、一の時系列の測定データの各点に対して他の時系列の測定データの各点の距離が最短となるＤＴＷパスを決定する処理を行った場合での、一の時系列の測定データおよび当該他の時系列の測定データの間のＤＴＷ距離を示すパラメータと、当該他の時系列の測定データに含まれる各点の測定データのうち、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数を示すパラメータと、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数を示すパラメータとのうち、少なくとも１つのパラメータを算出するＤＴＷ処理部を有してよい。学習処理部は、少なくとも１つのパラメータを含む学習データを用いて判定モデルを生成してよい。
【0015】
生成装置は、対象の状態が良好ではない場合に測定された複数の時系列の測定データをクラスタ解析する解析部を備えてよい。生成装置は、一の時系列の測定データが判定モデルに入力されて対象の状態が良好ではないと判定されることに応じて、当該一の時系列の測定データが分類されるべきクラスタを特定する特定部を備えてよい。
【0016】
時系列の測定データは、対象で繰り返される処理が実行される毎の、当該処理中の測定データであってよい。生成部は、測定データの種類ごとに、取得部によって取得された複数の時系列の測定データに対する統計処理によって、処理内での経過時間ごとの測定データの許容範囲を判定モデルとして生成する統計処理部を有してよい。
【0017】
生成部は、測定データの種類ごとに、動的時間伸縮法により、取得部によって取得された一の時系列の測定データに対して、他の時系列の測定データの時間幅を揃え、一の時系列の測定データに対する他の時系列の測定データの波形の違いを最小化するＤＴＷ処理部を有してよい。統計処理部は、ＤＴＷ処理部によって処理された複数の時系列の測定データに対して統計処理を行ってよい。
【0018】
本発明の第３の態様においては、システムが提供される。システムは、第１の態様の測定データ記録装置を備えてよい。システムは、第２の態様の生成装置を備えてよい。
【0019】
本発明の第４の態様においては、装置が提供される。装置は、対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、測定データを取得する取得部を備えてよい。装置は、時系列の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって、測定データから対象の状態の良否を判定する判定モデルを生成する学習処理部を備えてよい。装置は、対象の状態が良好ではない場合に測定された複数の時系列の測定データをクラスタ解析する解析部を備えてよい。装置は、一の時系列の測定データが判定モデルに入力されて対象の状態が良好ではないと判定されることに応じて、当該一の時系列の測定データが分類されるべきクラスタを特定する特定部を備えてよい。
【0020】
本発明の第５の態様においては、方法が提供される。方法は、対象の状態を測定した時系列の測定データを取得する取得段階を備えてよい。方法は、取得した測定データを記録する記録段階を備えてよい。方法は、対象の状態の良否を判定する判定モデルを生成する生成装置に対して、記録段階で記録された測定データを送信する測定データ送信段階を備えてよい。方法は、生成装置が生成した判定モデルを受信するモデル受信段階を備えてよい。方法は、受信した判定モデルを用いて、新たに取得された測定データから対象の状態の良否を判定する判定段階を備えてよい。
【0021】
本発明の第６の態様においては、方法が提供される。方法は、対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、測定データを取得する取得段階を備えてよい。方法は、測定データから対象の状態の良否を判定する判定モデルを、取得した時系列の測定データを用いて生成する生成段階を備えてよい。方法は、判定モデルを測定データ記録装置に送信する送信段階を備えてよい。
【0022】
本発明の第７の態様においては、方法が提供される。方法は、対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、測定データを取得する取得段階を備えてよい。方法は、時系列の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって、測定データから対象の状態の良否を判定する判定モデルを生成する学習処理段階を備えてよい。方法は、対象の状態が良好ではない場合に測定された複数の時系列の測定データをクラスタ解析する解析段階を備えてよい。方法は、一の時系列の測定データが判定モデルに入力されて対象の状態が良好ではないと判定されることに応じて、当該一の時系列の測定データが分類されるべきクラスタを特定する特定段階を備えてよい。
【0023】
本発明の第８の態様においては、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、対象の状態を測定した時系列の測定データを取得する取得部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、取得した測定データを記録する記録部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、対象の状態の良否を判定する判定モデルを生成する生成装置に対して、記録部に記録された測定データを送信する測定データ送信部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、生成装置が生成した判定モデルを受信するモデル受信部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、受信した判定モデルを用いて、新たに取得された測定データから対象の状態の良否を判定する判定部として機能させてよい。
【0024】
本発明の第９の態様においては、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、測定データを取得する取得部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、測定データから対象の状態の良否を判定する判定モデルを、取得した時系列の測定データを用いて生成する生成部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、判定モデルを測定データ記録装置に送信する送信部として機能させてよい。
【0025】
本発明の第１０の態様においては、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、対象の状態についての時系列の測定データを記録する測定データ記録装置から、測定データを取得する取得部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、時系列の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって、測定データから対象の状態の良否を判定する判定モデルを生成する学習処理部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、対象の状態が良好ではない場合に測定された複数の時系列の測定データをクラスタ解析する解析部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、一の時系列の測定データが判定モデルに入力されて対象の状態が良好ではないと判定されることに応じて、当該一の時系列の測定データが分類されるべきクラスタを特定する特定部として機能させてよい。
【0026】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【0027】
【図1】第１実施形態に係るシステム１を示す。
【図2】システム１の動作を示す。
【図3】ヘルスインデックスの推移を示す。
【図4】第２実施形態に係るシステム１Ａを示す。
【図5】クラスタリングされたバッチファイル４３０の分布図である。
【図6】生成装置５Ａによって出力される画面の例を示す
【図7】生成装置５Ａによって出力される画面の他の例を示す。
【図8】第３実施形態に係るシステム１Ｂを示す。
【図9】アラームプロファイルを示す。
【図10】本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【0028】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【0029】
［１．第１実施形態］
［１．１．システム１の構成］
図１は、第１実施形態に係るシステム１を示す。システム１は、対象の状態監視を支援するものであり、対象の一例としての設備２と、測定データ記録装置４と、生成装置５とを備える。
［１．１．システム１の構成］
図１は、第１実施形態に係るシステム１を示す。システム１は、対象の状態監視を支援するものであり、対象の一例としての設備２と、測定データ記録装置４と、生成装置５とを備える。
【0030】
［１．１－１．設備２］
設備２は、１または複数のセンサ２０が設けられたものである。設備２には、複数の機器２１が更に設けられてもよい。
設備２は、１または複数のセンサ２０が設けられたものである。設備２には、複数の機器２１が更に設けられてもよい。
【0031】
例えば設備２は、プラントでもよいし、複数の機器２１を複合させた複合装置でもよい。プラントとしては、化学やバイオ等の工業プラントの他、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水やダム等を管理制御するプラント等が挙げられる。
【0032】
［１．１－１－１．機器２１］
各機器２１は、器具、機械または装置であり、例えば、設備２のプロセスにおける圧力、温度、ｐＨ、速度、流量などの少なくとも１つの物理量を制御するバルブ、ポンプ、ヒータ、ファン、モータ、スイッチ等のアクチュエータであってよい。各機器２１は互いに異種でもよいし、少なくとも一部の２以上の機器２１が同種でもよい。本実施形態では一例として、機器２１は外部から有線または無線で制御されるが、手動で制御されてもよい。
各機器２１は、器具、機械または装置であり、例えば、設備２のプロセスにおける圧力、温度、ｐＨ、速度、流量などの少なくとも１つの物理量を制御するバルブ、ポンプ、ヒータ、ファン、モータ、スイッチ等のアクチュエータであってよい。各機器２１は互いに異種でもよいし、少なくとも一部の２以上の機器２１が同種でもよい。本実施形態では一例として、機器２１は外部から有線または無線で制御されるが、手動で制御されてもよい。
【0033】
［１．１－１－２．センサ２０］
各センサ２０は、設備２の状態の測定を行う。センサ２０は、圧力、温度、ｐＨ、速度、流量などの少なくとも１つの物理量を測定してよい。また、センサ２０は、設備２の収量や、混入する不純物の割合、各機器２１の運転状況などの測定を行ってもよい。各センサ２０は互いに異種でもよいし、少なくとも一部の２以上のセンサ２０が同種でもよい。各センサ２０は、測定データを測定データ記録装置４に供給してよい。
各センサ２０は、設備２の状態の測定を行う。センサ２０は、圧力、温度、ｐＨ、速度、流量などの少なくとも１つの物理量を測定してよい。また、センサ２０は、設備２の収量や、混入する不純物の割合、各機器２１の運転状況などの測定を行ってもよい。各センサ２０は互いに異種でもよいし、少なくとも一部の２以上のセンサ２０が同種でもよい。各センサ２０は、測定データを測定データ記録装置４に供給してよい。
【0034】
なお、センサ２０と、測定データ記録装置４との間の通信は、例えばＩＳＡ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ：国際計測制御学会）の無線通信プロトコルで行われてよく、一例としてＩＳＡ１００、ＨＡＲＴ（Ｈｉｇｈｗａｙ Ａｄｄｒｅｓｓａｂｌｅ Ｒｅｍｏｔｅ Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ）（登録商標）、ＢＲＡＩＮ（登録商標）、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ Ｆｉｅｌｄｂｕｓ、ＰＲＯＦＩＢＵＳ等で行われてよい。
【0035】
［１．１－２．測定データ記録装置４］
測定データ記録装置４は、各センサ２０による測定データを記録する。測定データ記録装置４は、取得部４０と、測定データ記録部４１と、記憶部４３と、通信部４５と、ＤＴＷ処理部４６と、判定部４８とを有する。
測定データ記録装置４は、各センサ２０による測定データを記録する。測定データ記録装置４は、取得部４０と、測定データ記録部４１と、記憶部４３と、通信部４５と、ＤＴＷ処理部４６と、判定部４８とを有する。
【0036】
［１．１－２－１．取得部４０］
取得部４０は、設備２の状態を測定した時系列の測定データを取得する。取得部４０は、各センサ２０から測定データを逐次取得してよい。取得部４０は、複数の種類（チャネルとも称する）の測定データを取得してよい。測定データのチャネルは、本実施形態では一例としてセンサ２０毎に異なってよいが、対象とする物理量によって異なってもよい。取得部４０は、取得した測定データを測定データ記録部４１に供給してよい。
取得部４０は、設備２の状態を測定した時系列の測定データを取得する。取得部４０は、各センサ２０から測定データを逐次取得してよい。取得部４０は、複数の種類（チャネルとも称する）の測定データを取得してよい。測定データのチャネルは、本実施形態では一例としてセンサ２０毎に異なってよいが、対象とする物理量によって異なってもよい。取得部４０は、取得した測定データを測定データ記録部４１に供給してよい。
【0037】
［１．１－２－２．測定データ記録部４１］
測定データ記録部４１は、取得部４０が取得した測定データを記録する。測定データ記録部４１は、測定データを記憶部４３に記録してよい。
測定データ記録部４１は、取得部４０が取得した測定データを記録する。測定データ記録部４１は、測定データを記憶部４３に記録してよい。
【0038】
測定データ記録部４１は、測定データを時系列順に記録してよい。例えば、測定データ記録部４１は、設備２において繰り返し実行される処理（バッチ処理とも称する）が行われる毎に時系列の測定データを単一のファイル（バッチファイル４３０とも称する）に纏めて記録してよい。各バッチファイル４３０には、バッチ処理中にチャネルごとの時系列の測定データ（バッチデータとも称する）が複数格納されてよい。測定データ記録部４１は、トリガ信号が入力されることに応じて、取得部４０から供給されていた測定データをファイル化して記録してよい。
【0039】
ここで、バッチ処理は、例えばタイヤなどの製品の製造処理であってもよいし、レトルト食品や炉などの加熱処理であってもよい。また、トリガ信号は、設備２においてバッチ処理が終了したことに応じて測定データ記録装置４に供給されてよく、設備２の機器２１やセンサ２０から供給されてもよいし、外部から（一例としてオペレータから）供給されてもよい。
【0040】
測定データ記録部４１は、測定データやバッチデータに測定時間と、測定したセンサ２０の識別情報とを付加して記憶部４３に記録してよい。測定データの測定時間は、当該測定データが測定された時間であってよく、バッチ処理内での測定タイミングを示してよい。本実施形態では一例として、測定時間は、バッチ処理の開始時間からの経過時間を示してよい。測定データの測定時間は、取得部４０による測定データの取得時間であってもよい。なお、測定時間およびセンサ２０の識別情報は、センサ２０から供給される測定データに予め付加されていてもよい。
【0041】
また、測定データ記録部４１は、オペレータ等による外部からの操作に応じ、測定データやバッチデータ、バッチファイル４３０に種々の情報をさらに付加してよい。付加される情報は、一例として、測定データが示す物理量の種類（一例として摂氏温度）や単位（一例として℃）、設備２における各種の設定内容や制御条件、アラーム発生の有無や発生タイミングなどであってよい。
【0042】
［１．１－２－３．記憶部４３］
記憶部４３は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部４３は、測定データ記録部４１から供給される測定データ（本実施形態では一例として、バッチ処理の実行中に各センサ２０により測定された時系列の測定データを纏めたバッチファイル４３０）と、後述の生成装置５から供給される判定モデル４３１とを記憶してよい。なお、判定モデル４３１は、通信部４５を介して生成装置５から測定データ記録装置４に供給されることに応じて記憶部４３に記憶されてよい。
記憶部４３は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部４３は、測定データ記録部４１から供給される測定データ（本実施形態では一例として、バッチ処理の実行中に各センサ２０により測定された時系列の測定データを纏めたバッチファイル４３０）と、後述の生成装置５から供給される判定モデル４３１とを記憶してよい。なお、判定モデル４３１は、通信部４５を介して生成装置５から測定データ記録装置４に供給されることに応じて記憶部４３に記憶されてよい。
【0043】
［１．１－２－３－１．判定モデル４３１］
判定モデル４３１は、測定データから設備２の状態の良否を判定する。判定モデル４３１は、測定データが入力されることに応じて、状態が良好であるか不良であるかの判定結果を出力してよい。本実施形態においては一例として、判定モデル４３１は、バッチファイル４３０内に含まれる時系列の測定データ（つまりバッチデータ）から良否判定を行ってよい。
判定モデル４３１は、測定データから設備２の状態の良否を判定する。判定モデル４３１は、測定データが入力されることに応じて、状態が良好であるか不良であるかの判定結果を出力してよい。本実施形態においては一例として、判定モデル４３１は、バッチファイル４３０内に含まれる時系列の測定データ（つまりバッチデータ）から良否判定を行ってよい。
【0044】
判定モデル４３１は、測定データの測定値に応じた値を変数とする関数式であってよい。一例として、判定モデル４３１の関数式は次の式（１）や式（２）であってよい。
ｆ（ｘ）＝Ａ×Ｘ１＋Ｂ×Ｘ２＋Ｃ×Ｘ３＋Ｄ×Ｘ４…（１）
ｆ（ｘ）＝（Ａ×Ｘ１＋Ｂ×Ｘ２）／Ｃ×Ｘ３…（２）
ｆ（ｘ）＝Ａ×Ｘ１＋Ｂ×Ｘ２＋Ｃ×Ｘ３＋Ｄ×Ｘ４…（１）
ｆ（ｘ）＝（Ａ×Ｘ１＋Ｂ×Ｘ２）／Ｃ×Ｘ３…（２）
【0045】
ここで、式中の「Ａ」，「Ｂ」，…は係数であり、「４．３」や「３．５」などの具体的な数値を示してよい。また、式中の「Ｘ１」，「Ｘ２」，…は測定データの測定値に応じた値であり、センサ毎や測定時間毎の測定データの測定値そのものであってもよいし、バッチデータに含まれる測定値の平均や分散であってもよいし、後述のＤＴＷ処理部４６によって算出されるパラメータであってもよい。
【0046】
このような測定データの測定値に応じて判定モデル４３１（本実施形態では一例として関数式）から取得される値は、設備２の状態を示す指標値（状態指標値とも称する）の一例であってよい。判定モデル４３１は、状態指標値と、判定閾値との差分（ヘルスインデックスとも称する）に応じた判定結果を出力してよい。本実施形態においては一例として、判定モデル４３１はゼロを判定閾値として用い、ヘルスインデックスが正の値となることに応じて状態が良好である旨の判定結果を出力してよい。
【0047】
なお、記憶部４３に記憶される判定モデル４３１は、測定データ記録装置４において実行可能な処理のコードで示されてよい。本実施形態では一例として、判定モデル４３１はＣ言語で示されているが、Ｂａｓｉｃなど他の言語で示されてもよい。
【0048】
［１．１－２－４．通信部４５］
通信部４５は、生成装置５との間で通信を行う。通信部４５は、無線通信を行ってもよいし、有線通信を行ってもよい。通信部４５は、中継機器（一例としてスマートフォンなどのモバイル端末や、据え置きのゲートウェイ装置）を介して通信を行ってもよい。通信部４５は、測定データ送信部４５１、モデル受信部４５２および復号化部４５３を有する。
通信部４５は、生成装置５との間で通信を行う。通信部４５は、無線通信を行ってもよいし、有線通信を行ってもよい。通信部４５は、中継機器（一例としてスマートフォンなどのモバイル端末や、据え置きのゲートウェイ装置）を介して通信を行ってもよい。通信部４５は、測定データ送信部４５１、モデル受信部４５２および復号化部４５３を有する。
【0049】
［１．１－２－４－１．測定データ送信部４５１］
測定データ送信部４５１は、記憶部４３に記録された測定データを生成装置５に送信する。測定データ送信部４５１は、測定データをバッチファイル４３０として送信してもよい。
測定データ送信部４５１は、記憶部４３に記録された測定データを生成装置５に送信する。測定データ送信部４５１は、測定データをバッチファイル４３０として送信してもよい。
【0050】
［１．１－２－４－２．モデル受信部４５２］
モデル受信部４５２は、生成装置５が生成した判定モデル４３１を受信する。モデル受信部４５２は、判定モデル４３１の正当性を示す情報を当該判定モデル４３１と共に受信したことに応じて当該判定モデル４３１を判定部４８から利用可能としてよい。例えば、モデル受信部４５２は、正当性を示す情報を判定モデル４３１と共に受信したことに応じて、当該判定モデル４３１を記憶部４３に供給してよい。但し、モデル受信部４５２は、正当性を示す情報を受信したか否かに関わらずに判定モデル４３１を記憶部４３に記憶させ、正当性を示す情報を受信したことに応じて当該判定モデル４３１を判定部４８からアクセス可能に設定してもよい。正当性を示す情報は、電子署名であってもよいし、通信パケットの先頭に付されるヘッダ情報であってもよい。
モデル受信部４５２は、生成装置５が生成した判定モデル４３１を受信する。モデル受信部４５２は、判定モデル４３１の正当性を示す情報を当該判定モデル４３１と共に受信したことに応じて当該判定モデル４３１を判定部４８から利用可能としてよい。例えば、モデル受信部４５２は、正当性を示す情報を判定モデル４３１と共に受信したことに応じて、当該判定モデル４３１を記憶部４３に供給してよい。但し、モデル受信部４５２は、正当性を示す情報を受信したか否かに関わらずに判定モデル４３１を記憶部４３に記憶させ、正当性を示す情報を受信したことに応じて当該判定モデル４３１を判定部４８からアクセス可能に設定してもよい。正当性を示す情報は、電子署名であってもよいし、通信パケットの先頭に付されるヘッダ情報であってもよい。
【0051】
なお、本実施形態では一例として、モデル受信部４５２は、暗号化された判定モデル４３１を受信する。そのため、モデル受信部４５２は、受信した判定モデル４３１を、復号化部４５３を介して記憶部４３に供給してよい。
【0052】
［１．１－２－４－３．復号化部４５３］
復号化部４５３は、暗号化されてモデル受信部４５２に受信された判定モデル４３１を復号化する。復号化部４５３は、生成装置５で行われる暗号化のキーと対応する復号キーを用いて復号化を行ってよい。復号化部４５３は、復号化された判定モデル４３１を記憶部４３に供給してよい。
復号化部４５３は、暗号化されてモデル受信部４５２に受信された判定モデル４３１を復号化する。復号化部４５３は、生成装置５で行われる暗号化のキーと対応する復号キーを用いて復号化を行ってよい。復号化部４５３は、復号化された判定モデル４３１を記憶部４３に供給してよい。
【0053】
［１．１－２－５．ＤＴＷ処理部４６］
ＤＴＷ処理部４６は、時系列の測定データ（つまりバッチデータ）に対してＤＴＷ処理を行う。ＤＴＷ処理は、測定データのチャネルごとに、一の時系列の測定データ（基準バッチデータとも称する）に対して、他の時系列の測定データ（対象バッチデータとも称する）の時間幅を揃え、一の時系列の測定データの各点に対して他の時系列の測定データの各点の距離が最小となるＤＴＷパスを決定する処理であってよい。これに加え、または、これに代えて、ＤＴＷ処理は、基準バッチデータに対して対象バッチデータの時間幅を揃え、基準バッチデータに対する対象バッチデータの波形の違いを最小化する処理であってよい。
ＤＴＷ処理部４６は、時系列の測定データ（つまりバッチデータ）に対してＤＴＷ処理を行う。ＤＴＷ処理は、測定データのチャネルごとに、一の時系列の測定データ（基準バッチデータとも称する）に対して、他の時系列の測定データ（対象バッチデータとも称する）の時間幅を揃え、一の時系列の測定データの各点に対して他の時系列の測定データの各点の距離が最小となるＤＴＷパスを決定する処理であってよい。これに加え、または、これに代えて、ＤＴＷ処理は、基準バッチデータに対して対象バッチデータの時間幅を揃え、基準バッチデータに対する対象バッチデータの波形の違いを最小化する処理であってよい。
【0054】
ここで、対象バッチデータは、最新のバッチファイル４３０に含まれるバッチデータであってよい。基準バッチデータは、設備２が良好な状態でのバッチデータの中から選択されてよく、一例として、オペレータにより選択されたバッチデータであってもよいし、複数のバッチデータのうち、先頭から末尾までの時間幅が中央値のバッチデータであってもよいし、複数のバッチデータのうち、他のバッチデータとのＤＴＷ距離の総和が最も小さいバッチデータであってもよい。測定データのチャネルが複数ある場合、別言すれば各バッチファイル４３０に複数のバッチデータが含まれる場合には、チャネルごとの基準バッチデータは、同一のバッチファイル４３０に含まれるバッチデータであってよい。
【0055】
ＤＴＷ処理部４６は、トリガ信号が入力されることに応じて、記憶部４３から基準バッチデータと、対象バッチデータとを読み出してＤＴＷ処理を行ってよい。ＤＴＷ処理部４６は、基準バッチデータに対して波形の違いが最小化された対象バッチデータ（ＤＴＷ処理が行われた対象バッチデータとも称する）を判定部４８に供給してよい。また、ＤＴＷ処理部４６は、ＤＴＷ処理によって算出される少なくとも１つのパラメータをさらに判定部４８に供給してよい。
【0056】
ＤＴＷ処理部４６が算出するパラメータは、基準バッチデータと、対象バッチデータとの間のＤＴＷ距離であってよい。これに加えて、または、これに代えて、ＤＴＷ処理部４６が算出するパラメータは、対象バッチデータに含まれる各点の測定データのうち、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数であってよい。これに加えて、または、これに代えて、ＤＴＷ処理部４６が算出するパラメータは、対象バッチデータに含まれる各点の測定データのうち、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数であってよい。測定データが時間軸方向にシフトされるとは、本実施形態では一例として、測定タイミングを示す測定時間が後にずらされることであるが、これに加えて、または、これに代えて、測定タイミングを示す測定時間が前にずらされることであってもよい。
【0057】
［１．１－２－６．判定部４８］
判定部４８は、記憶部４３内の判定モデル４３１を用いて、新たに取得された測定データから設備２の状態の良否を判定する。判定部４８は、新たに取得された時系列の測定データ、つまり対象バッチデータから、当該対象バッチデータが測定されたときの設備２の状態の良否を判定してよい。例えば、判定部４８は、ＤＴＷ処理部４６によってＤＴＷ処理が行われたバッチデータから判定を行ってよい。また、判定部４８は、最新のバッチファイル４３０内の各バッチデータから判定を行ってよく、バッチデータ内の各測定データに応じた値（測定値そのものや、バッチデータに含まれる測定値の平均や分散、ＤＴＷ処理部４６によって算出されるパラメータ）から判定を行ってよい。例えば、判定部４８は、判定モデル４３１における判定閾値と、各測定データの測定値に応じて判定モデル４３１から取得される状態指標値との差分であるヘルスインデックスを用いて判定を行ってよく、本実施形態では一例としてヘルスインデックスが正の場合に設備２の状態を良好、ヘルスインデックスが負の場合に状態を不良と判定してよい。なお、バッチデータに含まれる測定値の平均や分散が判定に用いられる場合には、判定部４８がこれらを算出してよい。
判定部４８は、記憶部４３内の判定モデル４３１を用いて、新たに取得された測定データから設備２の状態の良否を判定する。判定部４８は、新たに取得された時系列の測定データ、つまり対象バッチデータから、当該対象バッチデータが測定されたときの設備２の状態の良否を判定してよい。例えば、判定部４８は、ＤＴＷ処理部４６によってＤＴＷ処理が行われたバッチデータから判定を行ってよい。また、判定部４８は、最新のバッチファイル４３０内の各バッチデータから判定を行ってよく、バッチデータ内の各測定データに応じた値（測定値そのものや、バッチデータに含まれる測定値の平均や分散、ＤＴＷ処理部４６によって算出されるパラメータ）から判定を行ってよい。例えば、判定部４８は、判定モデル４３１における判定閾値と、各測定データの測定値に応じて判定モデル４３１から取得される状態指標値との差分であるヘルスインデックスを用いて判定を行ってよく、本実施形態では一例としてヘルスインデックスが正の場合に設備２の状態を良好、ヘルスインデックスが負の場合に状態を不良と判定してよい。なお、バッチデータに含まれる測定値の平均や分散が判定に用いられる場合には、判定部４８がこれらを算出してよい。
【0058】
判定部４８は、判定結果を出力してよい。また、判定部４８は、少なくとも直近の１つのヘルスインデックスを出力してよい。一例として、判定部４８は、直近の１回のバッチ処理、或いは直近の２回のバッチ処理のそれぞれについてヘルスインデックスを出力してもよいし、これに加えて４回前に行われたバッチ処理についてさらにヘルスインデックスを出力してもよい。直近の２回のバッチ処理とは、最後に行われたバッチ処理と、最後よりも１回前に行われたバッチ処理とであってよい。
【0059】
［１．１－３．生成装置５］
生成装置５は、判定モデル４３１を生成する。生成装置５は、通信部５１と、記憶部５２と、生成部５３とを有する。なお、生成装置５は、１または複数のコンピュータであってよく、ＰＣなどで構成されてもよいし、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
生成装置５は、判定モデル４３１を生成する。生成装置５は、通信部５１と、記憶部５２と、生成部５３とを有する。なお、生成装置５は、１または複数のコンピュータであってよく、ＰＣなどで構成されてもよいし、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
【0060】
［１．１－３－１．通信部５１］
通信部５１は、測定データ記録装置４との間で通信を行う。通信部５１は、無線通信を行ってもよいし、有線通信を行ってもよい。通信部５１は、取得部５１０と、変換部５１１と、暗号化部５１２と、送信部５１３とを有する。
通信部５１は、測定データ記録装置４との間で通信を行う。通信部５１は、無線通信を行ってもよいし、有線通信を行ってもよい。通信部５１は、取得部５１０と、変換部５１１と、暗号化部５１２と、送信部５１３とを有する。
【0061】
［１．１－３－１－１．取得部５１０］
取得部５１０は、測定データ記録装置４から測定データを取得する。取得部５１０は、取得した測定データを記憶部５２に供給してよい。
取得部５１０は、測定データ記録装置４から測定データを取得する。取得部５１０は、取得した測定データを記憶部５２に供給してよい。
【0062】
［１．１－３－１－２．変換部５１１］
変換部５１１は、後述の生成部５３により生成された判定モデル４３１を、測定データ記録装置４において実行される処理のコード（本実施形態では一例としてＣ言語のコード）に変換する。変換部５１１は、変換後の判定モデル４３１を暗号化部５１２に供給してよい。
変換部５１１は、後述の生成部５３により生成された判定モデル４３１を、測定データ記録装置４において実行される処理のコード（本実施形態では一例としてＣ言語のコード）に変換する。変換部５１１は、変換後の判定モデル４３１を暗号化部５１２に供給してよい。
【0063】
［１．１－３－１－３．暗号化部５１２］
暗号化部５１２は、判定モデル４３１を暗号化する。本実施形態では一例として、暗号化部５１２は、変換部５１１によってコード化された判定モデル４３１を暗号化してよい。暗号化部５１２は、暗号化した判定モデル４３１を送信部５１３に供給してよい。
暗号化部５１２は、判定モデル４３１を暗号化する。本実施形態では一例として、暗号化部５１２は、変換部５１１によってコード化された判定モデル４３１を暗号化してよい。暗号化部５１２は、暗号化した判定モデル４３１を送信部５１３に供給してよい。
【0064】
［１．１－３－１－４．送信部５１３］
送信部５１３は、判定モデル４３１を測定データ記録装置４に送信する。送信部５１３は、変換部５１１により変換された判定モデル４３１を送信してよい。送信部５１３は、暗号化部５１２により暗号化された判定モデル４３１を送信してよい。
送信部５１３は、判定モデル４３１を測定データ記録装置４に送信する。送信部５１３は、変換部５１１により変換された判定モデル４３１を送信してよい。送信部５１３は、暗号化部５１２により暗号化された判定モデル４３１を送信してよい。
【0065】
また、送信部５１３は、判定モデル４３１の正当性を示す情報を当該判定モデル４３１と共に送信してよい。送信部５１３は、正当性を示す電子署名や、通信パケットのヘッダ情報を、判定モデル４３１と共に送信してよい。
【0066】
［１．１－３－２．記憶部５２］
記憶部５２は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部５２は、取得部５１０から供給される測定データと、生成部５３から供給される判定モデル４３１とを記憶してよい。
記憶部５２は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部５２は、取得部５１０から供給される測定データと、生成部５３から供給される判定モデル４３１とを記憶してよい。
【0067】
記憶部５２は、測定データをバッチファイル４３０として記憶してよい。記憶部５２に記憶される測定データには、当該測定データが測定されたときの設備２の状態の良否を示すラベルが付加されてよい。このラベルは、図示しない入力部を介してオペレータにより設定されてもよいし、アラーム発生の有無を示す情報として測定データ記録装置４の測定データ記録部４１によって予め付加されていてもよい。
【0068】
記憶部５２に記憶される判定モデル４３１は、測定データ記録装置４において実行可能な処理のコードで示されなくてよく、生成装置５において実行可能な処理のコードで示されてよい。
【0069】
［１．１－３－３．生成部５３］
生成部５３は、取得部５１０が取得した時系列の測定データを用いて判定モデル４３１を生成する。生成部５３は、ＤＴＷ処理部５３１と、学習処理部５３２とを有する。
生成部５３は、取得部５１０が取得した時系列の測定データを用いて判定モデル４３１を生成する。生成部５３は、ＤＴＷ処理部５３１と、学習処理部５３２とを有する。
【0070】
［１．１－３－３－１．ＤＴＷ処理部５３１］
ＤＴＷ処理部５３１は、時系列の測定データ（つまりバッチデータ）に対してＤＴＷ処理を行う。ＤＴＷ処理部５３１は、測定データのチャネルごとに、記憶部５２から読み出した基準バッチデータとしての一の時系列の測定データに対して、対象バッチデータとしての他の時系列の測定データの時間幅を揃え、基準バッチデータの各点に対して対象バッチデータの各点の距離が最小となるＤＴＷパスを決定する処理を行って、少なくとも１つのパラメータを算出してよい。また、ＤＴＷ処理部５３１は、基準バッチデータに対して対象バッチデータの時間幅を揃え、基準バッチデータに対する対象バッチデータの波形の違いを最小化する処理を行ってよい。
ＤＴＷ処理部５３１は、時系列の測定データ（つまりバッチデータ）に対してＤＴＷ処理を行う。ＤＴＷ処理部５３１は、測定データのチャネルごとに、記憶部５２から読み出した基準バッチデータとしての一の時系列の測定データに対して、対象バッチデータとしての他の時系列の測定データの時間幅を揃え、基準バッチデータの各点に対して対象バッチデータの各点の距離が最小となるＤＴＷパスを決定する処理を行って、少なくとも１つのパラメータを算出してよい。また、ＤＴＷ処理部５３１は、基準バッチデータに対して対象バッチデータの時間幅を揃え、基準バッチデータに対する対象バッチデータの波形の違いを最小化する処理を行ってよい。
【0071】
ＤＴＷ処理部５３１は、バッチファイル４３０ごとに、ＤＴＷ処理が行われた複数のバッチデータと、算出したパラメータとを学習処理部５３２に供給してよい。ＤＴＷ処理部５３１によって算出されるパラメータは、測定データ記録装置４のＤＴＷ処理部４６によって算出されるパラメータと同種のパラメータ（本実施形態では一例としてＤＴＷ距離や、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数）であってよい。
【0072】
ここで、基準バッチデータは、設備２が良好な状態でのバッチデータの中から選択されてよく、一例として、オペレータにより選択されたバッチデータであってもよいし、複数のバッチデータのうち、先頭から末尾までの時間幅が中央値のバッチデータであってもよいし、複数のバッチデータのうち、他のバッチデータとのＤＴＷ距離の総和が最も小さいバッチデータであってもよい。測定データ記録装置４のＤＴＷ処理部４６により用いられる基準バッチデータと、生成装置５のＤＴＷ処理部５３１により用いられる基準バッチデータとは、同じであってもよいし、異なってもよい。測定データのチャネルが複数ある場合、別言すれば各バッチファイル４３０に複数のバッチデータが含まれる場合には、チャネルごとの基準バッチデータは、同一のバッチファイルに含まれるバッチデータであってよい。対象バッチデータは、設備２が良好な状態での時系列の測定データであってもよいし、設備２の状態が不良の場合の時系列の測定データであってもよい。
【0073】
［１．１－３－３－２．学習処理部５３２］
学習処理部５３２は、時系列の測定データ（つまりバッチデータ）を含む学習データを用いた学習処理によって判定モデル４３１を生成する。学習データに含まれる測定データには、設備２の状態の良否を示すラベルが付加されていてよい。また、学習データには、測定データのチャネルごとに、時系列の測定データの平均や分散、ＤＴＷ処理部５３１で算出されたパラメータ（本実施形態では一例としてＤＴＷ距離や、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数）が含まれてよい。学習データに測定データの平均や分散が含まれる場合には、学習処理部５３２がこれらを算出して学習データに含めてよい。学習処理部５３２は、生成した判定モデル４３１を記憶部５２に供給して記憶させると共に、通信部５１の変換部５１１に供給してよい。
学習処理部５３２は、時系列の測定データ（つまりバッチデータ）を含む学習データを用いた学習処理によって判定モデル４３１を生成する。学習データに含まれる測定データには、設備２の状態の良否を示すラベルが付加されていてよい。また、学習データには、測定データのチャネルごとに、時系列の測定データの平均や分散、ＤＴＷ処理部５３１で算出されたパラメータ（本実施形態では一例としてＤＴＷ距離や、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数）が含まれてよい。学習データに測定データの平均や分散が含まれる場合には、学習処理部５３２がこれらを算出して学習データに含めてよい。学習処理部５３２は、生成した判定モデル４３１を記憶部５２に供給して記憶させると共に、通信部５１の変換部５１１に供給してよい。
【0074】
以上のシステム１における測定データ記録装置４によれば、設備２の状態の良否を判定する判定モデル４３１を生成する生成装置５に対して測定データを送信し、生成装置５から受信した判定モデル４３１を用いて、新たに取得された測定データから設備２の状態の良否を判定する。従って、測定データ記録装置４で判定モデル４３１を生成することなく、生成済みの判定モデル４３１を用いて設備２の状態の良否を判定することができる。
【0075】
また、暗号化された判定モデル４３１を復号化するので、測定データ記録装置４が受信する判定モデル４３１の内容が変更されてしまうのを防止することができる。従って、悪意を持つ第三者によって変更された判定モデル４３１が判定部４８で使用されるのを防止することができる。
【0076】
また、判定モデル４３１の正当性を示す情報が判定モデル４３１と共に受信されたことに応じて当該判定モデル４３１を判定部４８から利用可能とするので、悪意を持つ第三者によって生成された判定モデル４３１が判定部４８で使用されるのを防止することができる。
【0077】
また、新たに取得された時系列の測定データから、当該時系列の測定データが測定されたときの設備２の状態の良否を判定するので、一時点の測定データに基づいて判定を行う場合と比較して、設備２の状態を正確に判定することができる。
【0078】
また、判定モデル４３１における判定閾値と、設備２の状態指標値との差分であるヘルスインデックスを用いて判定が行われ、判定結果と少なくとも直近のヘルスインデックスとが出力されるので、将来の設備２の状態を正確に予測することができる。
【0079】
また、システム１における生成装置５によれば、測定データ記録装置４から測定データを取得して判定モデル４３１を生成し、測定データ記録装置４に送信する。従って、測定データ記録装置４で判定モデル４３１を生成させることなく、生成済みの判定モデル４３１を用いて設備２の状態の良否を判定させることができる。
【0080】
また、暗号化された判定モデル４３１を送信するので、測定データ記録装置４に受信されるまでに判定モデル４３１の内容が変更されてしまうのを防止することができる。従って、悪意を持つ第三者によって変更された判定モデル４３１が判定部４８で使用されるのを防止することができる。
【0081】
また、判定モデル４３１の正当性を示す情報を判定モデル４３１と共に送信するので、悪意を持つ第三者によって生成された判定モデル４３１が判定部４８で使用されるのを防止することができる。
【0082】
また、生成された判定モデル４３１を測定データ記録装置４で実行可能な処理のコードに変換して送信するので、測定データ記録装置４の側での判定モデル４３１のコード化を省くことができる。
【0083】
また、時系列の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって判定モデル４３１を生成するので、一時点の測定データを学習データに用いる場合と比較して、設備２の状態を正確に判定可能な判定モデル４３１を生成することができる。
【0084】
また、ＤＴＷ距離を示すパラメータと、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数を示すパラメータと、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数を示すパラメータとのうち少なくとも１つのパラメータが判定モデル４３１の生成に用いられる。従って、時系列の測定データに含まれる各時点の測定データや、それらの平均、分散のみを用いて判定モデル４３１を生成する場合と異なり、各測定データの測定時点のずれを考慮に入れて判定モデル４３１を生成することができるため、判定モデル４３１の判定精度を高めることができる。
【0085】
［１．２．システム１の動作］
図２は、システム１の動作を示す。システム１の測定データ記録装置４および生成装置５は、ステップＳ１１～Ｓ３１の処理を行うことにより判定モデル４３１を生成して設備２の状態の良否を判定する。なお、この動作は、設備２の起動に伴って開始してよい。
図２は、システム１の動作を示す。システム１の測定データ記録装置４および生成装置５は、ステップＳ１１～Ｓ３１の処理を行うことにより判定モデル４３１を生成して設備２の状態の良否を判定する。なお、この動作は、設備２の起動に伴って開始してよい。
【0086】
ステップＳ１１において測定データ記録装置４の取得部４０は、各センサ２０から設備２の状態を測定した時系列の測定データを取得する。
【0087】
ステップＳ１３において測定データ記録部４１は、取得部４０が取得した測定データを記憶部４３に記録する。測定データ記録部４１は、設備２でバッチ処理が行われる毎に測定データのバッチファイル４３０を記憶部４３に記憶させてよい。
【0088】
ステップＳ１５において、測定データ送信部４５１は、記憶部４３に記録された測定データを生成装置５に送信する。本実施形態においては一例として測定データ送信部４５１は、オペレータ等による外部からの操作に応じて測定データのバッチファイル４３０をそれぞれ送信するが、バッチファイル４３０が作成される毎に送信してもよいし、定期的に作成済みのバッチファイル４３０を送信してもよい。これにより、ステップＳ１７において、生成装置５の取得部５１０は、測定データ記録装置４から測定データを取得する。取得部５１０は、取得した測定データを記憶部５２に供給してよい。
【0089】
ステップＳ１９において、生成部５３は、取得した時系列の測定データを用いて判定モデル４３１を生成する。本実施形態においては一例として、生成部５３は、オペレータ等による外部からの操作に応じて判定モデル４３１の生成を行うが、記憶部５２に記憶されたバッチファイル４３０が基準数に達したことに応じて判定モデル４３１を生成してもよい。
【0090】
判定モデル４３１の生成において、生成部５３のＤＴＷ処理部５３１は、測定データのチャネルごとに、動的時間伸縮法により、記憶部５２から読み出した基準バッチデータとしての一の時系列の測定データに対して、対象バッチデータとしての他の時系列の測定データの波形の違いを最小化する処理を行って、ＤＴＷ距離や、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数を算出してよい。
【0091】
また、学習処理部５３２は、時系列の測定データ（つまりバッチデータ）を含む学習データを用いた学習処理によって判定モデル４３１を生成してよい。学習データに含まれる測定データには、設備２の状態の良否を示すラベルが付加されていてよい。学習データには、測定データのチャネルごとに、時系列の測定データの平均や分散、ＤＴＷ処理部で算出されたパラメータが含まれてよい。
【0092】
学習処理部５３２は、判定モデル４３１となる少なくとも１つの関数式（一例として上述の式（１），（２））を予め記憶してよく、当該関数式の係数を学習処理によりチューニングして判定モデル４３１を生成してよい。例えば、学習処理部５３２は、各バッチファイル４３０内の測定データの測定値に応じた値を判定モデル４３１の関数式に入力した場合の式の値および判定閾値の差分と、当該バッチファイル４３０の測定データに付加されたラベルで示される設備２の良否状態との相関が高まるように、関係式の係数をチューニングしてよい。
【0093】
なお、測定データの測定値に応じた値とは、測定データの測定値そのものであってもよいし、バッチデータに含まれる各測定データの測定値の平均や分散であってもよいし、ＤＴＷ処理部５３１によって算出されるパラメータであってもよい。学習処理部５３２が複数の関数式を記憶する場合には、チューニングの対象とする関数式を自動で選択してもよいし、オペレータ等による外部からの操作に応じて選択してもよい。
【0094】
判定モデル４３１が生成されたら、ステップＳ２１において、送信部５１３は、判定モデル４３１を測定データ記録装置４に送信する。本実施形態においては一例として、送信部５１３は、変換部５１１により測定データ記録装置４で実行可能なコードに変換され、かつ、暗号化部５１２により暗号化された判定モデル４３１を、正当性を示す情報（一例として電子署名や、通信パケットの先頭に付されるヘッダ情報）と共に送信してよい。
【0095】
ステップＳ２３において測定データ記録装置４のモデル受信部４５２は、生成装置５が生成した判定モデル４３１を受信する。モデル受信部４５２は、判定モデル４３１の正当性を示す情報を当該判定モデル４３１と共に受信したことに応じて当該判定モデル４３１を、復号化部４５３で復号化させてから記憶部４３に記憶させ、判定部４８から利用可能としてよい。
【0096】
ステップＳ２５において取得部４０は時系列の測定データを新たに取得し、ステップＳ２７において測定データ記録部４１は、取得した測定データを記憶部４３に記録する。測定データ記録部４１は、設備２でバッチ処理が行われる毎に測定データのバッチファイル４３０を記憶部４３に記憶させてよい。
【0097】
ステップＳ２９において判定部４８は、受信した判定モデル４３１を用いて、新たに取得された測定データのバッチファイル４３０から設備２の状態の良否を判定する。判定部４８は、ＤＴＷ処理部４６によってＤＴＷ処理が行われたバッチファイル４３０内の各バッチデータから判定を行ってよい。本実施形態では一例として、判定部４８は、ヘルスインデックスを用いて判定を行ってよい。
【0098】
そして、ステップＳ３１において判定部４８は、判定結果と、少なくとも直近のヘルスインデックスとを出力する。判定部４８は、直近の複数のヘルスインデックスの推移を出力してよい。ステップＳ３１の処理が終了したら、測定データ記録装置４は処理を上述のステップＳ２５に移行してよい。直近の複数のヘルスインデックスとは、現時点に近い順の複数のヘルスインデックスであってよい。
【0099】
［１．３．ヘルスインデックスの推移］
図３は、ヘルスインデックスの推移を示す。図中の縦軸はヘルスインデックスを示し、横軸はバッチ処理を繰り返し実行した場合の経過時間、またはバッチ処理の回数を示す。また、実線のプロットは測定データに応じたヘルスインデックスを示し、破線のプロットは、次回のバッチ処理を行う場合にオペレータによって予測されるヘルスインデックスを示す。このように、ヘルスインデックスの推移によって、設備２の良否を予測することが可能となる。
図３は、ヘルスインデックスの推移を示す。図中の縦軸はヘルスインデックスを示し、横軸はバッチ処理を繰り返し実行した場合の経過時間、またはバッチ処理の回数を示す。また、実線のプロットは測定データに応じたヘルスインデックスを示し、破線のプロットは、次回のバッチ処理を行う場合にオペレータによって予測されるヘルスインデックスを示す。このように、ヘルスインデックスの推移によって、設備２の良否を予測することが可能となる。
【0100】
［１．４．変形例］
なお、上記の第１実施形態においては、測定データ記録装置４のモデル受信部４５２は、生成装置５から判定モデル４３１を受信することとして説明したが、判定モデル４３１の内容を示すパラメータを受信してもよい。例えば、測定データ記録装置４の記憶部４３には、係数が代入可能とされた関数式が複数記憶されてよく、モデル受信部４５２は、これらの関数式の何れかの式番号と、当該式番号の関数式における各係数の値とを生成装置５から受信してよい。この場合には、測定データ記録装置４が、これらのパラメータに従って判定モデル４３１を記憶部４３内で生成してよい。
なお、上記の第１実施形態においては、測定データ記録装置４のモデル受信部４５２は、生成装置５から判定モデル４３１を受信することとして説明したが、判定モデル４３１の内容を示すパラメータを受信してもよい。例えば、測定データ記録装置４の記憶部４３には、係数が代入可能とされた関数式が複数記憶されてよく、モデル受信部４５２は、これらの関数式の何れかの式番号と、当該式番号の関数式における各係数の値とを生成装置５から受信してよい。この場合には、測定データ記録装置４が、これらのパラメータに従って判定モデル４３１を記憶部４３内で生成してよい。
【0101】
また、モデル受信部４５２は、測定データ記録装置４で実行可能な処理のコードで示された判定モデル４３１を受信することとして説明したが、実行可能な処理のコードで示されていない判定モデル４３１を受信してもよい。この場合には、測定データ記録装置４は、図示しないコンパイラを用いて判定モデル４３１を実行可能に変換して記憶部４３に記憶させてよい。
【0102】
また、測定データ記録装置４は記憶部４３内に判定モデル４３１を有することとして説明したが、判定モデル４３１を有しなくてもよい。この場合には、生成装置５は生成後の判定モデル４３１を測定データ記録装置４に外部接続された外部記憶装置に記憶させ、測定データ記録装置４の判定部４８は、当該外部記憶装置内の判定モデル４３１を用いて判定を行ってよい。
【0103】
［２．第２実施形態］
図４は、第２実施形態に係るシステム１Ａを示す。システム１Ａは、測定データ記録装置４Ａと、生成装置５Ａとを備える。なお、本実施形態に係るシステム１Ａにおいて、図１に示されたシステム１の構成と略同一のものには同一の符号を付け、説明を省略する。
図４は、第２実施形態に係るシステム１Ａを示す。システム１Ａは、測定データ記録装置４Ａと、生成装置５Ａとを備える。なお、本実施形態に係るシステム１Ａにおいて、図１に示されたシステム１の構成と略同一のものには同一の符号を付け、説明を省略する。
【0104】
［２．１．測定データ記録装置４Ａ］
測定データ記録装置４Ａは、測定データのバッチファイル４３０を通信部４５から生成装置５に送信する。
測定データ記録装置４Ａは、測定データのバッチファイル４３０を通信部４５から生成装置５に送信する。
【0105】
［２．２．生成装置５Ａ］
生成装置５Ａは、生成部５３Ａと、判定部４８Ａと、分類部５８Ａとを有する。
生成装置５Ａは、生成部５３Ａと、判定部４８Ａと、分類部５８Ａとを有する。
【0106】
［２．２－１．生成部５３Ａ］
生成部５３Ａは、ＤＴＷ処理部５３１Ａを有する。ＤＴＷ処理部５３１Ａは、判定モデル４３１の生成前には、第１実施形態におけるＤＴＷ処理部５３１と同様の処理を行う。
生成部５３Ａは、ＤＴＷ処理部５３１Ａを有する。ＤＴＷ処理部５３１Ａは、判定モデル４３１の生成前には、第１実施形態におけるＤＴＷ処理部５３１と同様の処理を行う。
【0107】
また、ＤＴＷ処理部５３１Ａは、判定モデル４３１の生成後には、新たに取得された時系列の測定データ（つまりバッチデータ）に対してもＤＴＷ処理を行う。例えば、ＤＴＷ処理部５３１は、オペレータ等の外部からの操作に応じて、測定データのチャネルごとに、記憶部５２から基準バッチデータと、対象バッチデータとを読み出してＤＴＷ処理を行ってよい。判定モデル４３１の生成前の基準バッチデータと、判定モデル４３１の生成後の基準バッチデータとは、同じであってもよいし、異なってもよい。対象バッチデータは、最新のバッチファイル４３０に含まれるバッチデータであってよい。
【0108】
ＤＴＷ処理部５３１は、判定モデル４３１の生成後にＤＴＷ処理が行われた対象バッチデータを判定部４８Ａに供給してよい。また、ＤＴＷ処理部５３１は、ＤＴＷ処理によって算出される少なくとも１つのパラメータをさらに判定部４８Ａに供給してよい。
【0109】
［２．２－２．判定部４８Ａ］
判定部４８Ａは、実施形態における測定データ記録装置４の判定部４８Ａと同様の処理を行う。これに加えて、判定部４８Ａは、設備２の状態が不良である、つまり良好ではないと判定した場合に、その判定結果と、バッチファイル４３０とを分類部５８に供給してよい。
判定部４８Ａは、実施形態における測定データ記録装置４の判定部４８Ａと同様の処理を行う。これに加えて、判定部４８Ａは、設備２の状態が不良である、つまり良好ではないと判定した場合に、その判定結果と、バッチファイル４３０とを分類部５８に供給してよい。
【0110】
［２．２－３．分類部５８Ａ］
分類部５８Ａは、設備２の不良状態を分類する。分類部５８Ａは、解析部５８１と、設定部５８２と、特定部５８３とを有する。
分類部５８Ａは、設備２の不良状態を分類する。分類部５８Ａは、解析部５８１と、設定部５８２と、特定部５８３とを有する。
【0111】
［２．２－３－１．解析部５８１］
解析部５８１は、設備２の状態が良好ではない場合に測定された複数の時系列の測定データをクラスタ解析する。
解析部５８１は、設備２の状態が良好ではない場合に測定された複数の時系列の測定データをクラスタ解析する。
【0112】
解析部５８１は、記憶部５２に記憶された複数のバッチファイル４３０のうち、設備２の状態が良好ではなかったときに測定されたバッチファイル４３０をクラスタ解析してよい。設備２の状態が良好ではなかったときに測定されたバッチファイル４３０とは、設備２の状態が良好ではなかったことを示すラベルが付された測定データを含むバッチファイル４３０であってもよいし、オペレータや判定部４８Ａにより設備２の状態が不良であると判定されたときに測定された測定データのバッチファイル４３０であってもよい。
【0113】
解析部５８１は、複数のバッチファイル４３０をクラスタ解析して、バッチファイル４３０を分類したクラスタを複数生成してよい。解析部５８１は、生成したクラスタごとに、そのクラスタに属するバッチファイル４３０の識別情報（バッチファイルＩＤとも称する）を設定部５８２に供給してよい。
【0114】
［２．２－３－２．設定部５８２］
設定部５８２は、オペレータ等による外部からの操作に基づいて、解析部５８１により分類された測定データのクラスタに対して識別情報（クラスタＩＤとも称する）を設定する。設定部５８２は、解析部５８１から供給されるクラスタ毎のバッチファイル４３０のバッチファイルＩＤと、そのクラスタのクラスタＩＤとを対応付けて記憶部５２に記憶させてよい。
設定部５８２は、オペレータ等による外部からの操作に基づいて、解析部５８１により分類された測定データのクラスタに対して識別情報（クラスタＩＤとも称する）を設定する。設定部５８２は、解析部５８１から供給されるクラスタ毎のバッチファイル４３０のバッチファイルＩＤと、そのクラスタのクラスタＩＤとを対応付けて記憶部５２に記憶させてよい。
【0115】
クラスタＩＤは、設備２の不良状態の類型を示してよく、本実施形態では一例として、設備２の状態を悪化させている要因や、不良状態の名称を示すようにオペレータにより設定されてよい。
【0116】
なお、クラスタＩＤは、解析部５８１によるクラスタの生成後にオペレータによって設定されてもよいし、クラスタの生成前にオペレータによって設定されてもよい。クラスタの生成前にクラスタＩＤが設定される場合には、分類前のバッチファイル４３０の少なくとも１つに対してオペレータによって設定されたクラスタＩＤが、当該バッチファイル４３０を含むクラスタに対して設定されてよい。
【0117】
［２．２－３－３．特定部５８３］
特定部５８３は、一の時系列の測定データが判定モデル４３１に入力されて設備２の状態が不良であると判定されることに応じて、当該一の時系列の測定データが分類されるべきクラスタを特定する。本実施形態では一例として、特定部５８３は、クラスタ毎にバッチファイル４３０内の測定データの分布範囲を予め記憶してよく、新たなバッチファイル４３０のバッチデータが判定モデル４３１に入力されて設備２の状態が不良であると判定された場合に、当該バッチファイル４３０の測定データが、何れのクラスタの測定データの分布範囲に含まれるかに基づいて、当該バッチファイル４３０が含まれるべきクラスタを特定してよい。これに代えて、特定部５８３は、解析部５８１に改めてクラスタ解析を行わせて当該バッチファイル４３０が分類されたクラスタを特定してもよい。
特定部５８３は、一の時系列の測定データが判定モデル４３１に入力されて設備２の状態が不良であると判定されることに応じて、当該一の時系列の測定データが分類されるべきクラスタを特定する。本実施形態では一例として、特定部５８３は、クラスタ毎にバッチファイル４３０内の測定データの分布範囲を予め記憶してよく、新たなバッチファイル４３０のバッチデータが判定モデル４３１に入力されて設備２の状態が不良であると判定された場合に、当該バッチファイル４３０の測定データが、何れのクラスタの測定データの分布範囲に含まれるかに基づいて、当該バッチファイル４３０が含まれるべきクラスタを特定してよい。これに代えて、特定部５８３は、解析部５８１に改めてクラスタ解析を行わせて当該バッチファイル４３０が分類されたクラスタを特定してもよい。
【0118】
特定部５８３は、特定したクラスタに含まれる各バッチファイル４３０の内容や分布図を出力してもよいし、特定したクラスタに設定されたクラスタＩＤを出力してもよい。特定部５８３は、特定したクラスタに含まれるバッチファイル４３０の分布図を出力して表示させる場合には、当該クラスタを識別可能に表示させつつ、他のクラスタに含まれるバッチファイル４３０の分布も併せて表示させてよい。また、特定部５８３は、各クラスタに対応付けてクラスタＩＤを表示させてよい。これにより、クラスタ毎にクラスタＩＤとバッチファイル４３０の分布とが表示される。なお、クラスタＩＤが未設定の場合には、クラスタＩＤの表示領域が空欄で表示されてよく、当該空欄内にオペレータがクラスタＩＤを入力することに応じて、設定部５８２によりクラスタＩＤが設定されてよい。
【0119】
以上のシステム１Ａの生成装置５Ａによれば、一の時系列の測定データが判定モデル４３１に入力されて設備２の状態が不良であると判定されることに応じて、当該一の時系列の測定データが分類されるべきクラスタが特定される。従って、時系列の測定データから状態が良好でないと判定された場合に、その不良の傾向や要因、不良状態の名称を特定することができる。
【0120】
また、特定されたクラスタに設定された識別情報（本実施形態では一例として不良の要因や不良状態の名称を示すクラスタＩＤ）が出力されるので、不良状態の名称や、その要因を容易に特定することができる。
【0121】
［２．３．バッチファイルの分布図］
図５は、クラスタリングされたバッチファイル４３０の分布図である。この図では、各バッチファイル４３０がプロットとして示されており、クラスタに対し、「温度異常」、「圧力異常」および「ガス漏れ」というクラスタＩＤが設定されている。いずれかのクラスタが特定部５８３により特定された場合には、当該クラスタの表示色が他のクラスタと変更されるなどにより、クラスタが識別表示されてよい。
図５は、クラスタリングされたバッチファイル４３０の分布図である。この図では、各バッチファイル４３０がプロットとして示されており、クラスタに対し、「温度異常」、「圧力異常」および「ガス漏れ」というクラスタＩＤが設定されている。いずれかのクラスタが特定部５８３により特定された場合には、当該クラスタの表示色が他のクラスタと変更されるなどにより、クラスタが識別表示されてよい。
【0122】
［２．４．出力画面の例］
図６は、生成装置５Ａによって出力される画面の例を示す。生成装置５Ａは、バッチファイル４３０の判定結果として、設備２の状態の良否「ＮＧ」と、バッチファイル４３０から算出されたヘルスインデックス「－０．２４６」と、判定部４８Ａによる判定時刻と、バッチファイル４３０が分類されるべきクラスタのクラスタＩＤ（本図では異常要因）「ガス漏れ」などを出力してよい。
図６は、生成装置５Ａによって出力される画面の例を示す。生成装置５Ａは、バッチファイル４３０の判定結果として、設備２の状態の良否「ＮＧ」と、バッチファイル４３０から算出されたヘルスインデックス「－０．２４６」と、判定部４８Ａによる判定時刻と、バッチファイル４３０が分類されるべきクラスタのクラスタＩＤ（本図では異常要因）「ガス漏れ」などを出力してよい。
【0123】
図７は、生成装置５Ａによって出力される画面の他の例を示す。生成装置５Ａは、バッチファイル４３０ごとに判定結果やヘルスインデックス、バッチファイル４３０が分類されるべきクラスタのクラスタＩＤ（本図では異常要因）などを出力してよい。なお、この図では、各バッチファイル４３０の情報が判定部４８Ａによる判定順で表示されている。
【0124】
［２．５．変形例］
なお、上記の第２実施形態においては、生成装置５Ａが状態の良否を判定することとして説明したが、上述の第１実施形態と同様にして、測定データ記録装置４Ａが判定モデル４３１を用いて状態の良否を判定してもよい。この場合には、測定データ記録装置４Ａにおいて状態が不良と判定されたことに応じて、生成装置５Ａによって不良状態のクラスタＩＤを特定してもよい。
なお、上記の第２実施形態においては、生成装置５Ａが状態の良否を判定することとして説明したが、上述の第１実施形態と同様にして、測定データ記録装置４Ａが判定モデル４３１を用いて状態の良否を判定してもよい。この場合には、測定データ記録装置４Ａにおいて状態が不良と判定されたことに応じて、生成装置５Ａによって不良状態のクラスタＩＤを特定してもよい。
【0125】
また、生成装置５Ａが不良状態のクラスタＩＤを特定することとして説明したが、測定データ記録装置４Ａが不良状態のクラスタＩＤを特定してもよい。この場合には、測定データ記録装置４Ａは、特定部５８３を有してもよいし、分類部５８Ａを有してもよい。
【0126】
また、生成装置５Ａが設定部５８２を有することとして説明したが、設定部５８２を有しないこととしてもよい。この場合には、特定部５８３は、特定したクラスタに含まれる各バッチファイル４３０の内容や分布図を出力してよい。この場合には、出力されるバッチファイル４３０の内容から、不良状態の名称や、不良の要因、傾向を特定することができる。
【0127】
［３．第３実施形態］
図８は、第３実施形態に係るシステム１Ｂを示す。システム１Ｂは、測定データ記録装置４Ｂと、生成装置５Ｂとを備える。なお、本実施形態に係るシステム１Ｂにおいて、図１に示されたシステム１の構成と略同一のものには同一の符号を付け、説明を省略する。
図８は、第３実施形態に係るシステム１Ｂを示す。システム１Ｂは、測定データ記録装置４Ｂと、生成装置５Ｂとを備える。なお、本実施形態に係るシステム１Ｂにおいて、図１に示されたシステム１の構成と略同一のものには同一の符号を付け、説明を省略する。
【0128】
［３．１．測定データ記録装置４Ｂ］
測定データ記録装置４Ｂは、記憶部４３Ｂと、判定部４８Ｂとを有する。
測定データ記録装置４Ｂは、記憶部４３Ｂと、判定部４８Ｂとを有する。
【0129】
［３．１－１．記憶部４３Ｂ］
記憶部４３Ｂは、判定モデル４３１Ｂを記憶する。
記憶部４３Ｂは、判定モデル４３１Ｂを記憶する。
【0130】
判定モデル４３１Ｂは、測定データから設備２の状態の良否を判定する。判定モデル４３１は、測定データが入力されることに応じて、良否の判定結果を出力してよい。本実施形態においては一例として、判定モデル４３１は、任意の測定時間に測定された測定データ（一例として直近で測定された測定データ）から良否判定を行ってよい。
【0131】
判定モデル４３１Ｂは、設備２で行われる処理（本実施形態では一例としてバッチ処理）内での経過時間ごとの測定データの許容範囲（アラームプロファイルとも称する）を示してよい。判定モデル４３１Ｂは、測定データのチャネルごとに、処理の経過時間それぞれでの測定値の許容範囲を示してよい。測定データの許容範囲は、上限値および下限値の少なくとも一方を有してよい。
【0132】
［３．１－２．判定部４８Ｂ］
判定部４８Ｂは、判定モデル４３１Ｂを用いて、測定データが取得される都度、当該測定データが測定されたときの設備２の状態の良否を判定する。判定部４８Ｂは、設備２で行われる処理の開始以後に取得部４０から逐次、測定データを取得して、設備２で行われる処理の開始から当該測定データの測定までの経過時間を算出してよい。
判定部４８Ｂは、判定モデル４３１Ｂを用いて、測定データが取得される都度、当該測定データが測定されたときの設備２の状態の良否を判定する。判定部４８Ｂは、設備２で行われる処理の開始以後に取得部４０から逐次、測定データを取得して、設備２で行われる処理の開始から当該測定データの測定までの経過時間を算出してよい。
【0133】
判定部４８Ｂは、経過時間ごとの許容範囲の上下限値である判定閾値と、測定データの測定値を比較して判定を行ってよい。判定部４８Ｂは、比較結果により測定データが許容範囲内であると示されれば状態を良好と判定し、許容範囲外であると示されれば状態を不良と判定してよい。判定部４８Ｂは、判定結果を出力してよい。
【0134】
［３．２．生成装置５Ｂ］
生成装置５Ｂは、記憶部５２Ｂと、生成部５３Ｂとを有する。
生成装置５Ｂは、記憶部５２Ｂと、生成部５３Ｂとを有する。
【0135】
［３．２－１．記憶部５２Ｂ］
記憶部５２Ｂは、判定モデル４３１Ｂを記憶する。記憶部５２Ｂに記憶される判定モデル４３１Ｂは、測定データ記録装置４Ｂにおいて実行可能な処理のコードで示されなくてよく、生成装置５Ｂにおいて実行可能な処理のコードで示されてよい。
記憶部５２Ｂは、判定モデル４３１Ｂを記憶する。記憶部５２Ｂに記憶される判定モデル４３１Ｂは、測定データ記録装置４Ｂにおいて実行可能な処理のコードで示されなくてよく、生成装置５Ｂにおいて実行可能な処理のコードで示されてよい。
【0136】
［３．２－２．生成部５３Ｂ］
生成部５３Ｂは、取得部５１０が取得した時系列の測定データを用いて判定モデル４３１Ｂを生成する。生成部５３Ｂは、ＤＴＷ処理部５３１Ｂと、統計処理部５３３Ｂとを有する。
生成部５３Ｂは、取得部５１０が取得した時系列の測定データを用いて判定モデル４３１Ｂを生成する。生成部５３Ｂは、ＤＴＷ処理部５３１Ｂと、統計処理部５３３Ｂとを有する。
【0137】
［３．２－２－１．ＤＴＷ処理部５３１Ｂ］
ＤＴＷ処理部５３１Ｂは、実施形態のＤＴＷ処理部５３１と同様に、測定データのチャネルごとに、バッチデータに対してＤＴＷ処理を行う。ＤＴＷ処理部５３１は、基準バッチデータに測定時間を揃えたバッチデータを統計処理部５３３に供給してよい。なお、ＤＴＷ処理部５３１Ｂは、ＤＴＷ処理によってＤＴＷ距離や、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数を算出して統計処理部５３３Ｂに供給しなくてもよい。
ＤＴＷ処理部５３１Ｂは、実施形態のＤＴＷ処理部５３１と同様に、測定データのチャネルごとに、バッチデータに対してＤＴＷ処理を行う。ＤＴＷ処理部５３１は、基準バッチデータに測定時間を揃えたバッチデータを統計処理部５３３に供給してよい。なお、ＤＴＷ処理部５３１Ｂは、ＤＴＷ処理によってＤＴＷ距離や、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされた測定データの個数、ＤＴＷパスにおいて時間軸方向にシフトされなかった測定データの個数を算出して統計処理部５３３Ｂに供給しなくてもよい。
【0138】
［３．２－２－２．統計処理部５３３Ｂ］
統計処理部５３３Ｂは、測定データのチャネルごとに、取得部５１０によって取得された複数のバッチデータに対する統計処理によって、バッチ処理内での経過時間ごとの測定データの許容範囲、つまりアラームプロファイルを判定モデル４３１Ｂとして生成する。統計処理部５３３Ｂは、ＤＴＷ処理部５３１Ｂによって処理された複数のバッチデータに対して統計処理を行ってよい。統計処理部５３３Ｂは、測定データの各チャネルについて、測定時間ごとに統計処理を行って許容範囲の上限値や下限値を決定してよい。
統計処理部５３３Ｂは、測定データのチャネルごとに、取得部５１０によって取得された複数のバッチデータに対する統計処理によって、バッチ処理内での経過時間ごとの測定データの許容範囲、つまりアラームプロファイルを判定モデル４３１Ｂとして生成する。統計処理部５３３Ｂは、ＤＴＷ処理部５３１Ｂによって処理された複数のバッチデータに対して統計処理を行ってよい。統計処理部５３３Ｂは、測定データの各チャネルについて、測定時間ごとに統計処理を行って許容範囲の上限値や下限値を決定してよい。
【0139】
例えば、統計処理部５３３Ｂは、設備２の状態が良好であったときに測定された測定データから、各測定時間の測定データを抽出し、全ての測定値が許容範囲に含まれるように経過時間ごとの上限値や下限値を決定してよい。
【0140】
また、統計処理部５３３Ｂは、設備２の状態が良好であったときに測定された測定データから、各測定時間の測定データを抽出して測定値の分布を正規分布とみなし、当該分布の１σ区間や２σ区間、３σ区間に収まる測定値が許容範囲に含まれるように経過時間ごとの上限値や下限値を決定してもよい。なお、σは測定値の標準偏差である。
【0141】
また、統計処理部５３３Ｂは、設備２の状態が良好であったときに測定された測定データから、各測定時間の測定データを抽出して測定値の平均および分散を算出し、算出結果に基づいて上限値および下限値を決定してもよい。この場合には、統計処理部５３３Ｂは、平均値が上下限値の中間値となり、かつ、分散が大きいほど上下限値の幅が大きく、分散が小さいほど上下限値の幅が小さくなるように、上限値および下限値を決定してよい。
【0142】
統計処理部５３３Ｂは、生成した判定モデル４３１Ｂを記憶部５２Ｂに供給して記憶させると共に、通信部５１を介して測定データ記録装置４Ｂに供給してよい。
【0143】
以上のシステム１Ｂにおける測定データ記録装置４Ｂによれば、判定モデル４３１Ｂを用いて、測定データが取得される都度、当該測定データが測定されたときの設備２の状態の良否が判定される。従って、測定データが揃うまで待機することなく、逐次、判定結果を得ることができる。
【0144】
また、システム１Ｂにおける生成装置５Ｂによれば、種類別の複数の時系列の測定データに対する統計処理によって、設備２で行われる処理内での経過時間ごとの測定データの許容範囲が判定モデル４３１として生成されるので、測定データが取得される都度、当該測定データが測定されたときの設備２の状態の良否を判定可能な判定モデル４３１を生成することができる。
【0145】
また、ＤＴＷ処理部５３１によって処理された複数の時系列の測定データに対して統計処理が行われるので、測定時間を揃えて統計処理の効率を高めることができる。
【0146】
［３．３．アラームプロファイルの例］
図９は、アラームプロファイルを示す。図中の横軸はバッチ処理における経過時間を示し、縦軸は測定値を示す。判定モデル４３１Ｂで示されるアラームプロファイルは、バッチ処理における経過時間ごとの測定データの上限値および下限値を有してよい。なお、図中では、測定値が上限値を超えたことに応じて、設備２の状態が不良であると判定されている。
図９は、アラームプロファイルを示す。図中の横軸はバッチ処理における経過時間を示し、縦軸は測定値を示す。判定モデル４３１Ｂで示されるアラームプロファイルは、バッチ処理における経過時間ごとの測定データの上限値および下限値を有してよい。なお、図中では、測定値が上限値を超えたことに応じて、設備２の状態が不良であると判定されている。
【0147】
［４．変形例］
なお、上記の第１および第３の実施形態においては、生成装置５，５Ｂが判定モデル４３１および判定モデル４３１Ｂの何れか一方を生成することとして説明したが、両方を生成してもよい。この場合には、測定データ記録装置４，４Ｂが両方の判定モデル４３１，４３１Ｂを用いて設備２の状態の判定を行ってもよい。
なお、上記の第１および第３の実施形態においては、生成装置５，５Ｂが判定モデル４３１および判定モデル４３１Ｂの何れか一方を生成することとして説明したが、両方を生成してもよい。この場合には、測定データ記録装置４，４Ｂが両方の判定モデル４３１，４３１Ｂを用いて設備２の状態の判定を行ってもよい。
【0148】
また、上記の第１から第３の実施形態においては、対象を設備２として説明したが、他の客体であってもよい。例えば、対象は、設備２で製造される製品であってもよいし、生体などの自然物であってもよいし、天候や地形などの自然環境であってもよいし、化学反応や生化学反応などの自然現象であってもよい。
【0149】
また、本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【0150】
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【0151】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【0152】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【0153】
図１０は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
【0154】
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
【0155】
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
【0156】
通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
【0157】
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
【0158】
プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
【0159】
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
【0160】
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
【0161】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
【0162】
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
【0163】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【0164】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【0165】
１ システム
２ 設備
４ 測定データ記録装置
５ 生成装置
２０ センサ
２１ 機器
４０ 取得部
４１ 測定データ記録部
４３ 記憶部
４５ 通信部
４６ ＤＴＷ処理部
４８ 判定部
５１ 通信部
５２ 記憶部
５３ 生成部
５８ 分類部
４３０ バッチファイル
４３１ 判定モデル
４５１ 測定データ送信部
４５２ モデル受信部
４５３ 復号化部
５１０ 取得部
５１１ 変換部
５１２ 暗号化部
５１３ 送信部
５３１ ＤＴＷ処理部
５３２ 学習処理部
５３３Ｂ 統計処理部
５８１ 解析部
５８２ 設定部
５８３ 特定部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インタフェース
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード
２ 設備
４ 測定データ記録装置
５ 生成装置
２０ センサ
２１ 機器
４０ 取得部
４１ 測定データ記録部
４３ 記憶部
４５ 通信部
４６ ＤＴＷ処理部
４８ 判定部
５１ 通信部
５２ 記憶部
５３ 生成部
５８ 分類部
４３０ バッチファイル
４３１ 判定モデル
４５１ 測定データ送信部
４５２ モデル受信部
４５３ 復号化部
５１０ 取得部
５１１ 変換部
５１２ 暗号化部
５１３ 送信部
５３１ ＤＴＷ処理部
５３２ 学習処理部
５３３Ｂ 統計処理部
５８１ 解析部
５８２ 設定部
５８３ 特定部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インタフェース
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
