特許 7481537 情報処理システム、情報処理方法及び情報処理装置

(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】2024-04-30

(45)【発行日】2024-05-10

(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法及び情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20240501BHJP

   G06Q 10/20 20230101ALI20240501BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 302Z

G06Q10/20

【請求項の数】 2

(21)【出願番号】P 2023076323

(22)【出願日】2023-05-02

(62)【分割の表示】P 2018174137の分割

【原出願日】2018-09-18

(65)【公開番号】P2023106444

(43)【公開日】2023-08-01

【審査請求日】2023-05-02

(73)【特許権者】

【識別番号】000006507

【氏名又は名称】横河電機株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】513213966

【氏名又は名称】横河ソリューションサービス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100147485

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 憲司

(74)【代理人】

【識別番号】230118913

【弁護士】

【氏名又は名称】杉村 光嗣

(72)【発明者】

【氏名】松下 武司

(72)【発明者】

【氏名】金澤 明

【審査官】田中 友章

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１３９１５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－０９５４２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２０７９０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１１５２８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０９１２５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第６０７６５７１（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１３／０１９１１０６（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ ２３／０２

Ｇ０６Ｑ １０／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報処理装置と、クラウドと、を備え、
前記情報処理装置は、製品を生産するプラントに設置された第１のセンサ機器により取得された、前記プラントが備える設備から発生する音、当該設備の色、又は当該設備の周囲のにおいを少なくとも示す設備情報と、前記プラントに設置された第２のセンサ機器により取得された、前記プラントにおいて生産される製品の生産量、又は当該製品の品質を少なくとも示す生産情報とを受信し、前記設備情報及び前記生産情報を前記クラウドに送信し、
前記クラウドは、前記情報処理装置から受信した前記設備情報及び前記生産情報を正常な範囲に含まれるものと、異常な範囲に含まれるものとに分類し、分類結果に基づいて、人工知能解析により、前記プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定するためのデータモデルを構築し、前記データモデルを前記情報処理装置に送信し、
前記情報処理装置は、前記第１のセンサ機器により取得された新たな設備情報と、前記第２のセンサ機器により取得された新たな生産情報とを受信し、前記新たな設備情報及び前記新たな生産情報に基づいて、前記データモデルを用いて、前記プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理を実行し、
前記情報処理装置は、前記データモデルを用いて、前記プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定できない新規データを取得した場合、前記新規データを前記クラウドに送信し、
前記クラウドは、前記情報処理装置から受信した前記新規データが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判断し、判断結果を反映させて、前記データモデルを更新し、更新後のデータモデルを前記情報処理装置に送信する、
情報処理システム。

【請求項2】

情報処理装置と、クラウドと、を備える情報処理システムにより実行される情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、製品を生産するプラントに設置された第１のセンサ機器により取得された、前記プラントが備える設備から発生する音、当該設備の色、又は当該設備の周囲のにおいを少なくとも示す設備情報と、前記プラントに設置された第２のセンサ機器により取得された、前記プラントにおいて生産される製品の生産量、又は当該製品の品質を少なくとも示す生産情報とを受信するステップと、
前記情報処理装置が、前記設備情報及び前記生産情報を前記クラウドに送信するステップと、
前記クラウドが、前記情報処理装置から受信した前記設備情報及び前記生産情報を正常な範囲に含まれるものと、異常な範囲に含まれるものとに分類し、分類結果に基づいて、人工知能解析により、前記プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定するためのデータモデルを構築するステップと、
前記クラウドが、前記データモデルを前記情報処理装置に送信するステップと、
前記情報処理装置が、前記第１のセンサ機器により取得された新たな設備情報と、前記第２のセンサ機器により取得された新たな生産情報とを受信するステップと、
前記情報処理装置が、前記新たな設備情報及び前記新たな生産情報に基づいて、前記データモデルを用いて、前記プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理を実行するステップと、
前記情報処理装置が、前記データモデルを用いて、前記プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定できない新規データを取得した場合、前記新規データを前記クラウドに送信するステップと、
前記クラウドが、前記情報処理装置から受信した前記新規データが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判断し、判断結果を反映させて、前記データモデルを更新し、更新後のデータモデルを前記情報処理装置に送信するステップと、
を含む、情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理システム、情報処理方法及び情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、端末装置等からクラウドサーバに情報を送信し、送信された情報についてクラウドサーバにおいて種々の処理を実行する技術が知られている。例えば、特許文献１には、クラウドコンピューティングシステムにおいて、クライアント装置から受け取った元データに基づいて文書ファイルを生成するサーバ装置が知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－０５５２４１号公報

【文献】特開２０１８－１２０３４３号公報

【文献】特開２０１８－１２８８５５号公報

【文献】特開２０１６－１９２０００号公報

【文献】特開２０１５－１８４８０５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に開示されたクラウドコンピューティングシステムは、クライアント装置から受け取ったデータに基づいてサーバ装置が処理を行うものであるため、クライアント装置から送信されるデータ量が多くなることによりクライアント装置とサーバ装置との間の通信回線に負荷が増加したり、サーバ装置における処理負荷が増加したりする場合がある。

【0005】

本開示は、通信回線やサーバ装置に対する負荷を低減することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

幾つかの実施形態に係る情報処理システムは、情報処理装置と、クラウドと、を備え、情報処理装置は、プラントに設置された第１のセンサ機器により取得された、プラントが備える設備から発生する音、当該設備の色、又は当該設備の周囲のにおいを少なくとも示す設備情報と、プラントに設置された第２のセンサ機器により取得された、プラントにおける製品の生産量、又は当該製品の品質を少なくとも示す生産情報とを受信し、設備情報及び生産情報をクラウドに送信し、クラウドは、情報処理装置から受信した設備情報及び生産情報に基づいて、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定するためのデータモデルを構築し、データモデルを情報処理装置に送信し、情報処理装置は、第１のセンサ機器により取得された新たな設備情報と、第２のセンサ機器により取得された新たな生産情報とを受信し、新たな設備情報及び新たな生産情報に基づいて、データモデルを用いて、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理を実行する。これにより、クラウドで構築されたデータモデルを用いて、情報処理装置によりプラントの稼働状態に関する処理が実行されるため、プラントの稼働状態に関する処理を行うためにクラウドと情報処理装置との間の通信が発生しない。そのため、通信回線やサーバ装置に対する負荷を低減できる。

【0007】

幾つかの実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置と、クラウドと、を備える情報処理システムにより実行される情報処理方法であって、情報処理装置が、プラントに設置された第１のセンサ機器により取得された、プラントが備える設備から発生する音、当該設備の色、又は当該設備の周囲のにおいを少なくとも示す設備情報と、プラントに設置された第２のセンサ機器により取得された、プラントにおける製品の生産量、又は当該製品の品質を少なくとも示す生産情報とを受信するステップと、情報処理装置が、設備情報及び生産情報をクラウドに送信するステップと、クラウドが、情報処理装置から受信した設備情報及び生産情報に基づいて、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定するためのデータモデルを構築するステップと、クラウドが、データモデルを情報処理装置に送信するステップと、情報処理装置が、第１のセンサ機器により取得された新たな設備情報と、第２のセンサ機器により取得された新たな生産情報とを受信するステップと、情報処理装置が、新たな設備情報及び新たな生産情報に基づいて、データモデルを用いて、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理を実行するステップと、を含む。これにより、クラウドで構築されたデータモデルを用いて、情報処理装置によりプラントの稼働状態に関する処理が実行されるため、プラントの稼働状態に関する処理を行うためにクラウドと情報処理装置との間の通信が発生しない。そのため、通信回線やサーバ装置に対する負荷を低減できる。

【0008】

幾つかの実施形態に係る情報処理装置は、通信部と、制御部と、を備え、通信部は、プラントに設置された第１のセンサ機器により取得された、プラントが備える設備から発生する音、当該設備の色、又は当該設備の周囲のにおいを少なくとも示す設備情報と、プラントに設置された第２のセンサ機器により取得された、プラントにおける製品の生産量、又は当該製品の品質を少なくとも示す生産情報とを受信し、通信部は、設備情報及び生産情報をクラウドに送信し、設備情報及び生産情報に基づいてクラウドにより構築された、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定するためのデータモデルを、クラウドから受信し、通信部は、第１のセンサ機器により取得された新たな設備情報と、第２のセンサ機器により取得された新たな生産情報とを受信し、制御部は、新たな設備情報及び新たな生産情報に基づいて、データモデルを用いて、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理を実行する。これにより、クラウドで構築されたデータモデルを用いて、情報処理装置によりプラントの稼働状態に関する処理が実行されるため、プラントの稼働状態に関する処理を行うためにクラウドと情報処理装置との間の通信が発生しない。そのため、通信回線やサーバ装置に対する負荷を低減できる。

【0009】

幾つかの実施形態に係る情報処理システムは、情報処理装置と、クラウドと、を備え、情報処理装置は、プラントに設置されたセンサから取得したデータをクラウドに送信し、クラウドは、情報処理装置から受信したデータに基づいて、プラントの稼働状態に関する処理を実行するためのデータモデルを構築し、データモデルを情報処理装置に送信し、情報処理装置は、クラウドから受信したデータモデルを用いて、プラントの稼働状態に関する処理を実行する。これにより、クラウドで構築されたデータモデルを用いて、情報処理装置によりプラントの稼働状態に関する処理が実行されるため、プラントの稼働状態に関する処理を行うためにクラウドと情報処理装置との間の通信が発生しない。そのため、通信回線やサーバ装置に対する負荷を低減できる。

【0010】

一実施形態において、情報処理装置は、センサから取得したデータの統合処理を実行し、統合処理されたデータをクラウドに送信してよい。これにより、複数種類の情報を統合したデータを用いて処理が実行されるため、単数種類の情報を用いて処理が実行される場合と比較して、より高い精度で処理を実行することができる。

【0011】

一実施形態において、情報処理装置は、プラントにおける製品の生産に関する生産情報と、プラントが備える設備に関する設備情報とを対応付けることにより、統合処理を実行してよい。これにより、生産情報と設備情報とを統合したデータを用いて処理が実行されるため、生産情報又は設備情報の一方のみを用いて処理が実行される場合と比較して、より高い精度で処理を実行することができる。

【0012】

一実施形態において、稼働状態に関する処理は、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する処理であってよい。これにより、情報処理装置は、プラントの稼働状態を判定できる。

【0013】

一実施形態において、情報処理装置は、データモデルを用いて、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定できない新規データを取得した場合、新規データをクラウドに送信し、クラウドは、情報処理装置から受信した新規データに基づいて、データモデルを更新してよい。これにより、データモデルがアップデートされる。

【0014】

一実施形態において、クラウドは、更新されたデータモデルを情報処理装置に送信し、情報処理装置は、クラウドから受信した更新されたデータモデルを用いて、プラントの稼働状態に関する処理を実行してよい。これにより、情報処理装置は、アップデートされた最新のデータモデルを用いて、プラントの稼働状態を判定できるようになる。

【0015】

幾つかの実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置と、クラウドと、を備える情報処理システムにより実行される情報処理方法であって、情報処理が、プラントに設置されたセンサから取得したデータをクラウドに送信するステップと、クラウドが、情報処理装置から受信したデータに基づいて、プラントの稼働状態に関する処理を実行するためのデータモデルを構築するステップと、クラウドが、構築したデータモデルを情報処理装置に送信するステップと、情報処理装置が、クラウドから受信したデータモデルを用いて、プラントの稼働状態に関する処理を実行するステップと、を含む。これにより、クラウドで構築されたデータモデルを用いて、情報処理装置によりプラントの稼働状態に関する処理が実行されるため、プラントの稼働状態に関する処理を行うためにクラウドと情報処理装置との間の通信が発生しない。そのため、通信回線やサーバ装置に対する負荷を低減できる。

【0016】

幾つかの実施形態に係る情報処理方法は、プラントに設置されたセンサから取得したデータをクラウドに送信し、クラウドにより構築された、プラントの稼働状態に関する処理を実行するためのデータモデルを、クラウドから受信する、通信部と、データモデルを用いて、プラントの稼働状態に関する処理を実行する制御部とを備える。これにより、クラウドで構築されたデータモデルを用いて、情報処理装置によりプラントの稼働状態に関する処理が実行されるため、プラントの稼働状態に関する処理を行うためにクラウドと情報処理装置との間の通信が発生しない。そのため、通信回線やサーバ装置に対する負荷を低減できる。

【発明の効果】

【0017】

本開示によれば、通信回線やサーバ装置に対する負荷を低減することができる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】比較例に係る情報処理システムの一例を示す概略図である。

【図2】図１の情報処理システムにおける処理の一例を示すシーケンス図である。

【図3】一実施形態に係る情報処理システムの一例を示す概略図である。

【図4】図３の情報処理装置の概略構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図5】図３の情報処理装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】図３の情報処理システムにおける処理の一例を示すシーケンス図である。

【図7】図３の情報処理システムにおける処理の一例を示すシーケンス図である。

【図8】図３の情報処理装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

【図9】図３の情報処理システムにおける処理の一例を示すシーケンス図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。

【0020】

まず、比較例に係る情報処理システムの例について、図１を参照しながら説明する。

【0021】

図１は、比較例に係る情報処理システム２の一例を示す概略図である。情報処理システム２は、クラウド２００を備える。クラウド２００は、プラント２０に設置された各種センサ機器２１０により測定されたデータに基づき、処理を実行する。

【0022】

プラント２０は、化学等の工業プラント、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、及びその他のプラントを含む。プラント２０は、実行するプロセスに応じて各種設備を備える。図１には、設備の一例として、パイプライン２１が示されている。パイプライン２１内には、例えば液体が流れる。

【0023】

図１に示す例では、センサ機器２１０は、パイプライン２１に取り付けられており、パイプライン２１に関する情報や、パイプライン２１を流れる液体に関する情報等のデータを測定する。センサ機器２１０は、例えば、圧力を測定する圧力計、流量を測定する流量計、温度を測定する温度計、振動を測定する加速度センサ等の振動センサ、プラント内の異音等を収集する集音機器、プラント内の状況や対象物を撮影する撮像機器、においに関する情報を取得するにおいセンサ、各機器の位置情報を出力する位置検出機器等を含んでよく、これらに限定されるものではない。

【0024】

各センサ機器２１０は、例えば有線通信又は無線通信により、通信装置２２０と情報通信可能に接続されている。各センサ機器２１０は、測定したデータを通信装置２２０に送信する。

【0025】

通信装置２２０は、ネットワークを介して、クラウド２００と情報通信可能に構成されている。通信装置２２０は、センサ機器２１０から取得したデータを送信可能なインタフェースを備え、センサ機器２１０から取得したデータを、クラウド２００に送信する。

【0026】

クラウド２００は、クラウド環境に構築されたサーバシステムである。クラウド２００は、通信装置２２０から受信したデータを用いて、所定の処理を実行する。

【0027】

例えば、クラウド２００は、データを解析するアルゴリズムを有する解析エンジン２０１を備え、解析エンジン２０１において、通信装置２２０から受信したデータを用いて、データモデル２０２を構築する構築処理を実行する。解析エンジン２０１は、データモデル２０２を構築可能な、任意の公知の解析エンジンとすることができ、例えば、ＡＩ（人工知能：Artificial Intelligence）解析とすることができる。データモデル２０２は、例えばプラントの稼働状態に関する処理を実行するためのプログラムである。具体的には、例えば、データモデル２０２は、各種センサ機器２１０により測定されたデータが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判定可能なプログラムであってよい。つまり、クラウド２００は、解析エンジン２０１において、通信装置２２０から受信したデータを用いて、各種センサ機器２１０により測定されたデータが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判定可能なプログラムであるデータモデル２０２を構築する。クラウド２００は、通信装置２２０から受信したデータが、特定量に達した場合に、構築処理を実行してよい。解析エンジン２０１は、例えば、通信装置２２０から受信された各データが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを分類し、分類結果に基づいてデータモデル２０２を構築してよい。

【0028】

例えば、クラウド２００は、データモデル２０２を構築した後、通信装置２２０から取得したデータをデータモデル２０２にかける判定処理を実行する。すなわち、センサ機器２１０により継続的に測定されるデータが通信装置２２０から送信され、クラウド２００は、通信装置２２０から送信されるデータを取得すると、データモデル２０２を用いて、各種センサ機器２１０により測定されたデータが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判定する。

【0029】

クラウド２００は、判定処理の結果（以下「判定結果」ともいう）を、ネットワークを介して情報通信可能に接続された端末装置２３０に送信する。端末装置２３０は、パーソナルコンピュータ及びタブレット端末等を含む、任意の端末装置であってよい。端末装置２３０は、図１ではプラント２０内に位置しているが、プラント２０の外部に位置していてもよい。端末装置２３０は、例えばプラント２０の稼働状態を管理する管理者が使用する端末装置である。端末装置２３０は、クラウド２００から受信した判定結果を、端末装置２３０の表示画面に表示する。管理者は、端末装置２３０の表示画面を見ることにより、判定結果を知ることができる。

【0030】

図２は、図１の情報処理システム２における処理の一例を示すシーケンス図である。まず、センサ機器２１０は、パイプライン２１に関するデータを測定する（ステップＳ１）。センサ機器２１０は、測定したデータを通信装置２２０に送信する（ステップＳ２）。通信装置２２０は、センサ機器２１０から取得したデータを、ネットワークを介してクラウド２００に送信する（ステップＳ３）。クラウド２００は、通信装置２２０から取得したデータに基づいて、データモデル２０２を構築する構築処理を実行する（ステップＳ４）。クラウド２００は、構築したデータモデル２０２を所定のメモリに記憶してよい。

【0031】

構築処理によりデータモデル２０２が構築されると、クラウド２００は、判定処理を行う。具体的には、センサ機器２１０は、パイプライン２１に関するデータを測定する（ステップＳ５）。センサ機器２１０は、測定したデータを通信装置２２０に送信する（ステップＳ６）。通信装置２２０は、センサ機器２１０から取得したデータを、ネットワークを介してクラウド２００に送信する（ステップＳ７）。クラウド２００は、通信装置２２０から取得したデータに基づいて、ステップＳ４で構築したデータモデル２０２を用いて、判定処理を実行する（ステップＳ８）。クラウド２００は、判定処理Ｓ８により生成される判定結果を端末装置２３０に送信する（ステップＳ９）。端末装置２３０は、受信した判定結果を、表示画面に表示する（ステップＳ１０）。ステップＳ５からステップＳ１０は、継続的に繰り返し実行されてよい。

【0032】

クラウド２００は、ステップＳ８の判定処理において、例えばあるデータについて、データモデル２０２によっては判定ができない場合、当該データ（新規データ）を用いて、データモデル２０２の更新処理を行うことができる。クラウド２００によって判定ができない場合とは、例えば、あるデータが、データモデル２０２によって正常であるか異常であるかの分類ができない場合をいう。この場合、クラウド２００は、解析エンジン２０１を用いて、当該判定できない新規データが正常であるか異常であるかを判定できるように、データモデル２０２を書き換えて更新する。例えば、解析エンジン２０１は、新規データが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判断し、判断結果を反映させて、データモデル２０２を更新してよい。

【0033】

情報処理システム２では、例えば図２のステップＳ７乃至ステップＳ９に示すように、通信装置２２０からクラウド２００にデータが送信され、クラウド２００において判定処理が実行され、判定結果が端末装置２３０に送信される。そのため、判定処理を行うに際し、通信装置２２０からクラウド２００に継続的にデータが送信される。また、クラウド２００から端末装置２３０に継続的に判定結果が送信される。このようなデータの送受信により、通信装置２２０とクラウド２００との通信回線、及び、クラウド２００と端末装置２３０との通信回線の負荷が増える。

【0034】

仮に、通信装置２２０とクラウド２００との間の通信回線、又は、クラウド２００と端末装置２３０との間の通信回線にトラブルがあり、通信障害が発生した場合には、クラウド２００にデータが送信されないことによって判定処理が実行できなかったり、判定結果が端末装置２３０に送信されないことによって管理者が判定結果を見ることができなかったりするという問題が発生し得る。

【0035】

また、情報処理システム２では、クラウド２００において判定処理を行うため、判定処理の対象となる機器が増加することにより、クラウド２００における処理負荷が増大する。

【0036】

さらに、クラウド２００にトラブルが発生し、サーバが停止等した場合には、判定処理や更新処理が実行されなくなる。すなわち、このような場合、情報処理システム２における判定機能が機能しなくなる。

【0037】

以下、本開示では、図１及び図２を参照して説明した情報処理システム２が有する課題を解決可能な情報処理システムについて、説明する。

【0038】

図３は、一実施形態に係る情報処理システム１の一例を示す概略図である。情報処理システム１は、クラウド１００を備える。クラウド１００は、プラント１０に設置された各種センサ機器１１０ａ及び１１０ｂにより測定されたデータに基づき、所定の処理を実行する。

【0039】

プラント１０は、プラント２０で説明したプラントを含んでよい。プラント２０と同様に、プラント１０も各種設備を備えることができ、図３には、その一例として、パイプライン１１が示されている。パイプライン１１内には、例えば液体が流れる。

【0040】

本実施形態では、第１のセンサ機器１１０ａと、第２のセンサ機器１１０ｂとが、パイプライン１１に取り付けられている。パイプライン１１には、複数の第１のセンサ機器１１０ａと、複数の第２のセンサ機器１１０ｂとが取り付けられていてよい。

【0041】

第１のセンサ機器１１０ａは、プラント１０が備える設備に関する情報（以下「設備情報」ともいう）を取得する。設備情報は、例えば、設備そのものの状態及び性質の情報である。具体的には、設備情報は、設備から発生する音、設備の色、設備の温度、設備の周囲のにおい等を含んでよく、これらに限定されるものではない。設備情報は、プラント１０において生産される製品に関する情報ではなく、製品の生産に直接的に影響を与えない、設備そのものの状態及び性質の情報である。第１のセンサ機器１１０ａは、このような設備情報を取得可能なセンサであってよく、例えば、設備の音を取得する集音機器、設備の画像を撮像する撮像機器、設備の温度を測定する温度計、及び設備の周囲のにおいに関する情報を取得するにおいセンサ等を含んでよい。

【0042】

第１のセンサ機器１１０ａは、例えば有線通信又は無線通信により、第１の収集装置１４０ａと情報通信可能に接続されている。第１のセンサ機器１１０ａのそれぞれは、取得した設備情報を、第１の収集装置１４０ａに送信する。

【0043】

第１の収集装置１４０ａは、例えばコンピュータにより構成されている。第１の収集装置１４０ａは、第１のセンサ機器１１０ａから取得した設備情報を、例えばプラント内のネットワーク１６０を介して、情報処理装置１５０に送信する。

【0044】

第２のセンサ機器１１０ｂは、プラント１０における製品の生産に関する情報（以下「生産情報」ともいう）を取得する。生産情報は、例えば、製品の生産状態や、製品そのものの状態及び性質に影響し得る情報を含む。生産情報は、製品の生産量及び製品の品質に関する情報を含んでよい。具体的には、生産情報は、製品に関連する物質（以下「製品関連物質」ともいう）の流量、圧力及び温度等を含んでよく、これらに限定されるものではない。製品関連物質は、例えば、製品そのものの他、原材料及び副生成物等を含む。生産情報は、製品の生産量及び品質に関連する情報である。第２のセンサ機器１１０ｂは、このような生産情報を取得可能なセンサであってよく、例えば、流量を測定する流量計、圧力を測定する圧力計、及び温度を測定する温度計等を含んでよい。

【0045】

第２のセンサ機器１１０ｂは、例えば有線通信又は無線通信により、第２の収集装置１４０ｂと情報通信可能に接続されている。第２のセンサ機器１１０ｂのそれぞれは、取得した生産情報を、第２の収集装置１４０ｂに送信する。

【0046】

第２の収集装置１４０ｂは、例えばコンピュータにより構成されている。第２の収集装置１４０ｂは、第２のセンサ機器１１０ｂから取得した生産情報を、例えばプラント内のネットワーク１６０を介して、情報処理装置１５０に送信する。

【0047】

情報処理装置１５０は、第１の収集装置１４０ａから取得した設備情報と、第２の収集装置１４０ｂから取得した生産情報とを統合する、統合処理を実行する。統合処理は、同一の時刻又は時間帯における設備情報と生産情報とを対応付けることにより行われる。統合処理により、例えば、どのような設備の状態の場合に、製品がどの程度生産されているか又は製品の品質がどの程度であるか等、を対応付けたデータを生成できる。

【0048】

情報処理装置１５０は、統合処理により生成されるデータ（以下「統合データ」ともいう）を、通信装置１２０を介して、クラウド１００に送信する。クラウド１００では、後述するように、統合データに基づいてデータモデル１０２が構築され、クラウド１００から、通信装置１２０を介してデータモデル１０２が情報処理装置１５０に送信される。データモデル１０２は、例えばプラントの稼働状態に関する処理を実行するためのプログラムである。具体的には、例えば、データモデル１０２は、統合データが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判定可能なプログラムであってよい。

【0049】

情報処理装置１５０は、通信装置１２０を介してクラウド１００から取得したデータモデル１０２を用いて、プラントの稼働に関する処理を行う。プラントの稼働に関する処理は、例えば、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理であってよい。

【0050】

図４は、情報処理装置１５０の概略構成の一例を示す機能ブロック図である。図４に示すように、情報処理装置１５０は、通信部１５１と、制御部１５２と、記憶部１５３とを備える。

【0051】

通信部１５１は、制御部１５２による制御に基づき、外部の機器と情報の送受信を行う。通信部１５１は、外部の機器と情報の送受信を行うことができるインタフェースを備える。通信部１５１は、例えば第１の収集装置１４０ａと通信を行い、第１の収集装置１４０ａから設備情報を受信する。通信部１５１は、例えば第２の収集装置１４０ｂと通信を行い、第２の収集装置１４０ｂから生産情報を受信する。また、通信部１５１は、通信装置１２０と通信を行い、通信装置１２０に対して設備情報及び生産情報を送信する。また、通信部１５１は、通信装置１２０がクラウド１００から受信したデータモデル１０２を、通信装置１２０から受信する。

【0052】

制御部１５２は、情報処理装置１５０の各機能ブロックをはじめとして、情報処理装置１５０の全体を制御及び管理する。制御部１５２は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の任意の好適なプロセッサ上で実行されるソフトウェアとして構成したり、処理ごとに特化した専用のプロセッサによって構成したりすることができる。このようなプログラムは、例えば記憶部１５３、又は情報処理装置１５０に接続された外部の記憶媒体等に格納される。

【0053】

制御部１５２は、統合処理を実行する。統合処理は、上述したように、設備情報と生産情報とを対応付ける処理である。統合処理により生成された統合データは、通信装置１２０に送信され、通信装置１２０を介してクラウド１００に送信される。統合処理により生成された統合データは、記憶部１５３に記憶されてもよい。制御部１５２は、統合処理を実行するたびに統合データを通信装置１２０に送信してもよく、一定量の統合データが蓄積されたときに統合データを通信装置１２０に送信してもよく、また、所定の時間間隔ごとに定期的に統合データを通信装置１２０に送信してもよい。

【0054】

制御部１５２は、クラウド１００から取得したデータモデル１０２を用いて、プラントの稼働に関する処理を行う。ここでは、プラントの稼働に関する処理は、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理であるとして説明する。制御部１５２は、データモデル１０２を用いて、統合データが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判定する。通信部１５１は、プラント１０内のネットワーク１６０を介して、ネットワーク１６０に接続された他の装置に、判定結果を送信してよい。

【0055】

記憶部１５３は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成されることができる。記憶部１５３は、各種情報や情報処理装置１５０を動作させるためのプログラム等を記憶する。記憶部１５３は、ワークメモリとしても機能してもよい。記憶部１５３は、例えば、取得した設備情報及び生産情報を記憶してよい。記憶部１５３は、例えば、生成した統合情報を記憶してよい。記憶部１５３は、例えば、クラウド１００から取得したデータモデル１０２を記憶してよい。

【0056】

再び図３を参照すると、通信装置１２０は、ネットワークを介して、クラウド１００と情報通信可能に構成されている。通信装置１２０は、情報処理装置１５０から取得したデータを送信可能なインタフェースを備え、情報処理装置１５０から取得したデータを、クラウド１００に送信する。また、通信装置１２０は、ネットワークを介して、クラウド１００からデータモデル１０２を受信し、受信したデータモデル１０２を情報処理装置１５０に送信する。

【0057】

なお、情報処理システム１は通信装置１２０を備えず、代わりに、情報処理装置１５０が通信装置１２０の機能を包含していてもよい。この場合、情報処理装置１５０は、第１の収集装置１４０ａから取得した設備情報と、第２の収集装置１４０ｂから取得した生産情報とを、通信部１５１から直接クラウド１００に送信する。また、情報処理装置１５０は、通信部１５１によって直接、データモデルを受信する。本明細書では、通信装置１２０は、情報処理装置１５０とは異なる独立した装置として設けられているとして説明する。

【0058】

クラウド１００は、クラウド環境に構築されたサーバシステムである。クラウド１００は、通信装置１２０から受信したデータを用いて、データモデル１０２を構築する構築処理を実行する。

【0059】

例えば、クラウド１００は、データを解析するアルゴリズムを有する解析エンジン１０１を備え、解析エンジン１０１において、通信装置１２０から受信した統合データを用いて、データモデル１０２を構築する構築処理を実行する。解析エンジン１０１は、図１を参照して説明した解析エンジン２０１と同様に、データモデル１０２を構築可能な、任意の公知の解析エンジンとすることができる。例えば、解析エンジン１０１は、プラントの稼働状態が正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判定可能なプログラムであるデータモデル１０２を構築する。解析エンジン１０１は、例えば、通信装置１２０から受信した統合データのそれぞれが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを分類し、分類結果に基づいてデータモデル１０２を構築してよい。クラウド１００は、構築したデータモデル１０２を所定のメモリに記憶してもよい。

【0060】

クラウド１００は、構築処理により構築されたデータモデル１０２を、通信装置１２０に送信する。通信装置１２０は、クラウド１００からデータモデル１０２を受信すると、データモデル１０２を、情報処理装置１５０に送信する。情報処理装置１５０は、受信したデータモデル１０２を、例えば記憶部１５３に記憶する。情報処理装置１５０は、記憶したデータモデル１０２を用いて、上述した判定処理を実行する。

【0061】

端末装置１３０は、パーソナルコンピュータ及びタブレット端末等を含む、任意の端末装置であってよい。端末装置１３０は、例えばプラント１０の稼働状態を管理する管理者が使用する端末装置である。端末装置１３０は、例えば図３に示すように、第２の収集装置１４０ｂと情報通信可能に接続されている。第２の収集装置１４０ｂは、例えば、第２のセンサ機器１１０ｂから取得した生産情報を、端末装置１３０に送信する。端末装置１３０は、第２の収集装置１４０ｂから受信した生産情報を、表示画面に表示する。管理者は、端末装置１３０の表示画面を見ることにより、生産情報を知ることができる。

【0062】

情報処理装置１５０は、判定処理により生成された判定結果を、ネットワーク１６０を介して端末装置１３０に送信してよい。端末装置１３０は、情報処理装置１５０から受信した判定結果を、表示画面に表示する。管理者は、端末装置１３０の表示画面を見ることにより、情報処理装置１５０による判定結果を知ることができる。

【0063】

端末装置１３０は、例えば、ボタン、ダイヤル、又は、表示画面に一体的に設けられるタッチパネル等の入力インタフェースを備えてよい。管理者は、例えば、入力インタフェースを用いて、端末装置１３０と情報通信可能に構成された機器に対し、所定の処理を実行させるための入力操作を行うことができる。例えば、管理者は、端末装置１３０と情報通信可能に構成されたフィールド機器に対し、入力操作を行うことができる。ここで、フィールド機器は、上述したセンサ機器の他、流量制御弁や開閉弁等のバルブ機器、ファンやモータ等のアクチュエータ機器、スピーカ等の音響機器、ディスプレイなどの表示機器等を含んでよい。

【0064】

図５は、情報処理装置１５０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図５のフローチャートの開始時点において、未だデータモデル１０２が構築されていないとする。

【0065】

情報処理装置１５０は、第１の収集装置１４０ａから設備情報を取得し、第２の収集装置１４０ｂから生産情報を取得する（ステップＳ１１）。

【0066】

情報処理装置１５０は、ステップＳ１１で取得した設備情報と生産情報とを統合する統合処理を実行する（ステップＳ１２）。

【0067】

情報処理装置１５０は、ステップＳ１２において生成された統合データを、通信装置１２０を介してクラウド１００に送信する（ステップＳ１３）。

【0068】

クラウド１００は、取得した統合データに基づいて、解析エンジン１０１を用いてデータモデル１０２を構築し、通信装置１２０を介して、データモデル１０２を情報処理装置１５０に送信する。

【0069】

情報処理装置１５０は、通信装置１２０を介して、クラウド１００で構築されたデータモデル１０２を受信する（ステップＳ１４）。情報処理装置１５０は、受信したデータモデル１０２を、記憶部１５３に記憶してよい。

【0070】

情報処理装置１５０は、データモデル１０２を記憶部１５３に記憶した後、判定処理を実行できる。具体的には、情報処理装置１５０は、第１の収集装置１４０ａから設備情報を取得し、第２の収集装置１４０ｂから生産情報を取得し（ステップＳ１５）、設備情報と生産情報との統合処理を実行する（ステップＳ１６）。

【0071】

情報処理装置１５０は、ステップＳ１６で生成した統合データについて、データモデル１０２を用いて、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理を実行する（ステップＳ１７）。

【0072】

情報処理装置１５０は、ステップＳ１７における判定結果を、例えば端末装置１３０に送信する（ステップＳ１８）。端末装置１３０は、受信した判定結果を表示画面に表示する。管理者は、表示画面を見ることにより、情報処理装置１５０による判定結果を知ることができる。

【0073】

図６は、情報処理システム１における処理の一例を示すシーケンス図である。図６は、主にデータモデル１０２の構築に関する処理の一例を示すものである。

【0074】

図６に示すように、第１のセンサ機器１１０ａは、設備情報を取得する（ステップＳ２１）。第１のセンサ機器１１０ａは、ステップＳ２１で取得した設備情報を、第１の収集装置１４０ａに送信する（ステップＳ２２）。第１の収集装置１４０ａは、受信した設備情報を、情報処理装置１５０に送信する（ステップＳ２３）。

【0075】

また、第２のセンサ機器１１０ｂは、生産情報を取得する（ステップＳ２４）。第２のセンサ機器１１０ｂは、ステップＳ２４で取得した生産情報を、第２の収集装置１４０ｂに送信する（ステップＳ２５）。第２の収集装置１４０ｂは、受信した生産情報を、情報処理装置１５０に送信する（ステップＳ２６）。

【0076】

ステップＳ２１からステップＳ２３と、ステップＳ２４からステップＳ２６とは、並行して実行されてよい。

【0077】

情報処理装置１５０は、受信した設備情報と生産情報とを統合する統合処理を実行する（ステップＳ２７）。情報処理装置１５０は、統合データを通信装置１２０に送信する（ステップＳ２８）。通信装置１２０は、情報処理装置１５０から受信した統合データをクラウド１００に送信する（ステップＳ２９）。

【0078】

クラウド１００は、統合データに基づいて、解析エンジン１０１を用いてデータモデル１０２を構築する（ステップＳ３０）。クラウド１００は、構築したデータモデル１０２を所定のメモリに記憶してよい。

【0079】

クラウド１００は、構築したデータモデル１０２を、通信装置１２０に送信する（ステップＳ３１）。通信装置１２０は、受信したデータモデル１０２を、情報処理装置１５０に送信する（ステップＳ３２）。情報処理装置１５０は、受信したデータモデル１０２を、記憶部１５３に記憶する（ステップＳ３３）。このようにして、情報処理装置１５０における判定処理の準備が完了する。

【0080】

図７は、情報処理システム１における処理の一例を示すシーケンス図である。図７は、主にプラントの稼働状態の判定に関する処理の一例を示すものである。

【0081】

情報処理システム１では、ステップＳ４１からステップＳ４７において、センサ機器による設備情報及び生産情報の取得と、情報処理装置１５０による設備情報と生産情報との統合処理が行われる。ステップＳ４１からステップＳ４７は、それぞれ図６のステップＳ２１からステップＳ２７と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

【0082】

情報処理装置１５０は、ステップＳ４７の統合処理で生成した統合データについて、記憶部１５３に記憶したデータモデル１０２を用いて、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理を実行する（ステップＳ４８）。情報処理装置１５０は、ステップＳ４８における判定結果を、例えば端末装置１３０に送信する（ステップＳ４９）。

【0083】

端末装置１３０は、受信した判定結果を表示画面に表示する（ステップＳ５０）。管理者は、表示画面を見ることにより、情報処理装置１５０による判定結果を知ることができる。

【0084】

ステップＳ４１からステップＳ５０までの、プラントの稼働状態の判定に関する処理は、繰り返し実行されてよい。

【0085】

このように、本実施形態に係る情報処理システム１によれば、クラウド１００においてデータモデル１０２が構築され、構築されたデータモデル１０２は、情報処理装置１５０に送信される。そして、判定処理は、情報処理装置１５０において実行される。そのため、判定処理を行うためにクラウド１００と情報処理装置１５０との間の通信が発生せず、判定処理は情報処理装置１５０内で完結する。従って、情報処理システム１によれば、クラウド１００において判定処理を実行する場合と比較して、クラウド１００における処理負荷、及び、クラウド１００との通信回線の負荷を低減できる。

【0086】

また、情報処理システム１によれば、判定処理が情報処理装置１５０内で完結するため、仮にクラウド１００と情報処理装置１５０との間に通信障害が発生した場合であっても、判定処理を継続して実行することができる。また、情報処理システム１によれば、判定処理が情報処理装置１５０内で完結するため、仮にクラウド１００にトラブルが発生した場合であっても、判定処理を継続して実行することができる。さらに、情報処理システム１によれば、判定処理が情報処理装置１５０内で完結するため、判定処理を実行する際に、判定処理に用いられる設備情報又は生産情報に含まれたノウハウが、情報処理装置１５０の外部に流出することを防止しやすくなる。

【0087】

また、情報処理システム１によれば、情報処理装置１５０が設備情報と生産情報とを統合した統合データを生成し、統合データを用いて、構築処理や判定処理等の処理を実行する。このように統合データを用いて処理を実行することにより、例えば、設備情報又は生産情報の一方のみを用いて処理を行う場合と比較して、より多くの情報を用いて、より多面的に分析を実行することができる。そのため、情報処理システム１によれば、より高い精度で判定処理を実行することができる。また、例えば、情報処理システム１が統合データを用いて設備の予知保全を実行可能な場合、統合データを用いることによって、より早期に故障や異常を検出し得る。

【0088】

情報処理装置１５０は、ステップＳ１７及びステップＳ４８の判定処理において、例えばある統合データについて、データモデル１０２によっては判定ができない場合、当該統合データを、クラウド１００に送信してよい。クラウド１００は、情報処理装置１５０から、通信装置１２０を介して新たな統合データを受信すると、当該新たな統合データを用いて、データモデル１０２の更新処理を行うことができる。

【0089】

図８は、情報処理装置１５０が実行する処理の一例を示すフローチャートであり、具体的な判定処理の一例を示すフローチャートである。情報処理装置１５０は、例えば統合処理によって統合データを生成したあと、図８のフローチャートを実行してよい。

【0090】

情報処理装置１５０は、データモデル１０２を用いて、生成した統合データがプラントの正常な稼働を示すデータの範囲に含まれるか否かを判定する（ステップＳ５１）。

【0091】

情報処理装置１５０は、生成した統合データがプラントの正常な稼働を示すデータの範囲に含まれると判定した場合（ステップＳ５１のＹｅｓ）、プラントの稼働状態が正常であると判定する（ステップＳ５２）。

【0092】

一方、情報処理装置１５０は、生成した統合データがプラントの正常な稼働を示すデータの範囲に含まれないと判定した場合（ステップＳ５１のＮｏ）、プラントの稼働状態が異常な範囲に含まれるか否かを判定する（ステップＳ５３）。

【0093】

情報処理装置１５０は、生成した統合データがプラントの異常な稼働を示すデータの範囲に含まれると判定した場合（ステップＳ５３のＹｅｓ）、プラントの稼働状態が異常であると判定する（ステップＳ５４）。

【0094】

一方、情報処理装置１５０は、生成した統合データがプラントの異常な稼働を示すデータの範囲に含まれないと判定した場合（ステップＳ５３のＮｏ）、当該統合データについて、データモデル１０２によっては判定ができないため、当該統合データをクラウド１００に送信する（ステップＳ５５）。

【0095】

図９は、情報処理システム１における処理の一例を示すシーケンス図である。図９は、主にデータモデル１０２の更新に関する処理の一例を示すものである。

【0096】

情報処理装置１５０は、判定処理を実行する（ステップＳ６１）。情報処理装置１５０は、判定処理において、統合データについて、データモデル１０２によっては判定ができない場合、判定処理において判定の対象となった統合データ（新規データ）を通信装置１２０に送信する（ステップＳ６２）。通信装置１２０は、情報処理装置１５０から受信した新規データを、クラウド１００に送信する（ステップＳ６３）。

【0097】

クラウド１００は、通信装置１２０から受信した新規データを用いて、解析エンジン１０１により、データモデル１０２の更新処理を実行する（ステップＳ６４）。例えば、クラウド１００は、解析エンジン１０１を用いて、通信装置１２０から受信した新規データが正常であるか異常であるかを判定できるように、データモデル１０２を書き換えて更新する。例えば、解析エンジン１０１は、新規データが正常な範囲に含まれるものであるか、異常な範囲に含まれるものであるかを判断し、判断結果を反映させて、データモデル１０２を更新してよい。

【0098】

クラウド１００は、ステップＳ６４の更新処理により生成した更新後のデータモデル１０２を、通信装置１２０に送信する（ステップＳ６５）。通信装置１２０は、クラウド１００から受信したデータモデル１０２を、情報処理装置１５０に送信する（ステップＳ６６）。情報処理装置１５０は、通信装置１２０から受信したデータモデル１０２を、例えば記憶部１５３に記憶する（ステップＳ６７）。この後、情報処理装置１５０は、ステップＳ６７で記憶した、更新後のデータモデル１０２を用いて判定処理を実行できる。判定処理は、例えば図７を参照して説明した処理により実行される。

【0099】

このように、情報処理システム１によれば、データモデル１０２を用いてプラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定できない場合、当該判定できないデータをクラウド１００に送信し、クラウド１００においてデータモデル１０２の更新処理を実行する。情報処理装置１５０は、更新されたデータモデル１０２を用いて、判定処理を実行する。そのため、情報処理装置１５０は、プラントの稼働状態について判定できないデータを取得した場合であっても、適宜アップデートされた最新のデータモデル１０２を用いて、プラントの稼働状態を判定できるようになる。また、更新処理を行うことにより、データモデル１０２により判定可能なデータの範囲が広がる。

【0100】

また、情報処理システム１によれば、データモデル１０２を用いてプラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定できない場合に、当該データをクラウド１００に送信するため、判定可能なデータが取得されている平常時には、クラウド１００との間の通信が行われないため、通信回線の負荷を低減することができる。

【0101】

なお、情報処理システム１で用いられる統合データ及びデータモデル等の各種データの送信タイミングは、適宜定められてよい。例えば、各種データは、通信装置１２０とクラウド１００との通信回線が正常に動作している場合に送信されてよい。つまり、この場合、通信回線に障害が発生している場合はデータの送受信が行われず、通信回線が回復した場合にデータの送受信が行われる。

【0102】

各種データは、所定の条件が満たされた場合に送信されてもよい。例えば、上述した判定できない統合データは、情報処理装置１５０において所定量蓄積された場合に、通信装置１２０を介してクラウド１００に送信されてよい。このようにすることで、例えば１回性のノイズ等が、判定できないデータとして検出された場合であっても、当該データに基づいてすぐにデータモデル１０２の更新が行われない。この場合、例えば情報処理装置１５０において、判定できない統合データとして蓄積されたデータのうち、ノイズが含まれるものについては、情報処理装置１５０が備える所定のアルゴリズムにより、又は、例えば管理者による所定の入力操作により、除外されることができる。

【0103】

上記実施形態では、情報処理システム１において実行されるプラントの稼働に関する処理が、プラントの稼働状態が正常であるか異常であるかを判定する判定処理であるとして説明した。しかしながら、プラントの稼働に関する処理は、これに限られず、プラントの稼働に関する任意の処理であってよい。例えば、情報処理装置１５０は、ネットワーク１６０を介して、バルブ機器又はアクチュエータ機器等のフィールド機器に接続されている場合、プラントの稼働に関する処理として、フィールド機器を制御する処理を実行してよい。この場合、情報処理装置１５０は、例えば、設備情報、生産情報又は統合データに基づいて、フィールド機器を制御する。これにより、例えば、製品の生産プロセスや生産量等が調整され得る。

【0104】

本開示は、上述した実施形態で特定された構成に限定されず、特許請求の範囲に記載した開示の要旨を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。例えば、各構成部、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再構成可能であり、複数の構成部またはステップなどを１つに組み合わせたり、あるいは分割したりすることが可能である。

【符号の説明】

【0105】

１、２ 情報処理システム
１０、２０ プラント
１１、２１ パイプライン
１００、２００ クラウド
１０１、２０１ 解析エンジン
１０２、２０２ データモデル
１１０ａ 第１のセンサ機器
１１０ｂ 第２のセンサ機器
１２０、２２０ 通信装置
１３０、２３０ 端末装置
１４０ａ 第１の収集装置
１４０ｂ 第２の収集装置
１５０ 情報処理装置
１５１ 通信部
１５２ 制御部
１５３ 記憶部
１６０ ネットワーク
２１０ センサ機器

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】