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(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】2024-11-07
(45)【発行日】2024-11-15
(54)【発明の名称】分散システム、及びデータ送信方法
(51)【国際特許分類】
G06F 11/07 20060101AFI20241108BHJP
G06F 11/36 20060101ALI20241108BHJP
G06F 13/00 20060101ALI20241108BHJP
【ＦＩ】
G06F11/07 175
G06F11/07 140A
G06F11/07 151
G06F11/36 160
G06F13/00
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2020193217
(22)【出願日】2020-11-20
(65)【公開番号】P2022081952
(43)【公開日】2022-06-01
【審査請求日】2023-04-28
(73)【特許権者】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110000198
【氏名又は名称】弁理士法人湘洋特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】鳥羽 忠信
(72)【発明者】
【氏名】新保 健一
(72)【発明者】
【氏名】植松 裕
(72)【発明者】
【氏名】上薗 巧
【審査官】坂東 博司
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第２０２０／００５１４１９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０１９－１９７３９０（ＪＰ，Ａ）
【文献】再公表特許第２０１７／０２２０２２（ＪＰ，Ａ１）
【文献】特開２００７－２５７０４９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０６－０１９７５０（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０２０／０１６７６３３（ＵＳ，Ａ１）
【文献】中国特許出願公開第１１１２４０８８２（ＣＮ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１１１２０９２１３（ＣＮ，Ａ）
【文献】特開２００５－３００３９０（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１０７３０１１２０（ＣＮ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１０４２７０２７５（ＣＮ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ １１／０７
Ｇ０６Ｆ １１／３６
Ｇ０６Ｆ １３／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
自動稼働可能な移動体及び設備の少なくとも一方であるエッジデバイスと、診断データ計算機と、を備える分散システムであって、前記エッジデバイスは、
少なくともプロセッシングユニットを含むエッジ内コントローラと、
前記エッジ内コントローラの監視対象となるシステムエレメントと、を有し、
前記プロセッシングユニットは、
前記システムエレメントに生じた異常に起因する前記プロセッシングユニットの異常の有無を診断し、
前記プロセッシングユニットの異常の有無を表す第１の診断データを生成し、
前記第１の診断データを前記プロセッシングユニットの異常状態を複数の状態種別に分類し、種類毎に集約され、かつ、前記エッジデバイスの構成に依存しない第２の診断データに変換し、
前記第２の診断データを前記診断データ計算機に送信し、
前記診断データ計算機は、
前記第２の診断データに基づいて前記プロセッシングユニットの異常の要因を分析する
ことを特徴とする分散システム。
【請求項2】
請求項１に記載の分散システムであって、前記診断データ計算機は、
前記エッジデバイスの前記システムエレメントに含まれる構成物を表す情報が格納された構成情報データベースを、有し、
前記構成情報データベースを参照し、前記エッジデバイスから送信された前記第２の診断データに基づいて、前記エッジデバイスの前記システムエレメントにおいて異常が発生した前記構成物を特定する
ことを特徴とする分散システム。
【請求項3】
請求項１に記載の分散システムであって、前記診断データ計算機は、
前記エッジデバイスの前記システムエレメントに含まれる構成物を表す情報が格納された構成情報データベースを、有し、
前記構成情報データベースを参照し、前記エッジデバイスから送信された前記第２の診断データに基づいて、前記エッジデバイスの前記システムエレメントにおいて異常が発生した前記構成物の候補を特定し、
前記候補の詳細な情報を要求する詳細情報要求コマンドを発行して前記エッジデバイスに送信する
ことを特徴とする分散システム。
【請求項4】
請求項３に記載の分散システムであって、前記エッジデバイスは、
前記診断データ計算機から送信された前記詳細情報要求コマンドに含まれるアドレス情報に対応するレジスタから前記候補の状態データを読み出し、
読み出した前記状態データを前記第２の診断データに格納して前記診断データ計算機に送信する
ことを特徴とする分散システム。
【請求項5】
請求項１に記載の分散システムであって、前記第２の診断データは、要因特定補助情報を含み、
前記診断データ計算機は、前記要因特定補助情報に基づいて前記プロセッシングユニットの異常の要因を分析する
ことを特徴とする分散システム。
【請求項6】
請求項１に記載の分散システムであって、前記診断データ計算機は、前記第２の診断データの送信周期の変更を指示する収集タイミング変更コマンドを前記エッジデバイスに送信する
ことを特徴とする分散システム。
【請求項7】
自動稼働可能な移動体及び設備の少なくとも一方であり、少なくともプロセッシングユニットを含むエッジ内コントローラ、及び前記エッジ内コントローラの監視対象となるシステムエレメントを有するエッジデバイスと、診断データ計算機と、を備える分散システムにおけるデータ送信方法であって、前記プロセッシングユニットによる、
前記システムエレメントに生じた異常に起因する前記プロセッシングユニットの異常の有無を診断し、
前記プロセッシングユニットの異常の有無を表す第１の診断データを生成し、
前記第１の診断データを前記プロセッシングユニットの異常状態を複数の状態種別に分類し、種類毎に集約され、かつ、前記エッジデバイスの構成に依存しない第２の診断データに変換し、
前記第２の診断データを前記診断データ計算機に送信し、
前記診断データ計算機による、
前記第２の診断データに基づいて前記プロセッシングユニットの異常の要因を分析する
ステップを含むことを特徴とするデータ送信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、分散システム、及びデータ送信方法に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、車両に搭載された監視装置が、診断装置やＥＣＵ、サーバ装置等と通信するためのインタフェースを備え、診断装置からの要求を受け付けると、車両状態に基づいて通信接続先を選択し、接続先から情報を取得して、前記診断装置に送信する構成が記載されている。さらに、上記サーバ装置内では、整備マニュアル（点検手順）が格納されているデータベースを検索して、最適な整備手順を提示することと、この整備手順を更新する場合、常に最新の情報を修理担当者に提示することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２００５－３００３９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
モータやエンジンに代表される移動体における移動機構や、アクチュエータに代表される設備における作動機構を制御するエッジデバイス内のコントローラは、自動稼働可能な移動体の実現のために複雑化することが考えられる。この場合、エッジデバイス内コントローラは様々な種類の内部状態を取り得るようになる。そして、これら内部状態（特に異常状態）の解消はエッジデバイスの内部だけで復旧できる種類の内部状態とは限らない。
【0005】
特許文献１に記載の技術では、監視装置がＥＣＵ内の各部品の内部状態（特に異常状態）を監視し、各部品特有の物理的な状態データを収集して、エッジデバイスの外部に送信している。そのため、エッジデバイスに搭載される部品やハードウェア構成毎にデータの種類、形式が固有のものとなるとともに、物理的なデータをそのまま通信することから送受信するデータ量が多くなる。
【0006】
また、監視装置が収集したデータを受信したサーバ装置では、受信したデータを過去の事例との突合せに使用するだけで、複数種類の現象、データ、及び複合的に発生する異常状態に対応することができない。さらに、サーバ装置では、収集したデータを用いた要因分析を行わず、エッジデバイスと連携してエッジデバイス内のコントローラの内部状態に対処することができない。
【0007】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、エッジデバイスとクラウドサーバ等の計算機とが連携して、エッジデバイス内のコントローラの内部状態に対処する技術を提供できるようにし、さらに、該連携のためのデータ通信の汎用化、及びデータ通信量の削減を実現できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。
【0009】
上記課題を解決するため、本発明の一態様に係る分散システムは、自動稼働可能な移動体及び設備の少なくとも一方であるエッジデバイスと、診断データ計算機と、を備える分散システムであって、前記エッジデバイスは、少なくともプロセッシングユニットを含むエッジ内コントローラと、前記エッジ内コントローラの監視対象となるシステムエレメントと、を有し、前記プロセッシングユニットは、前記システムエレメントに生じた異常に起因する前記プロセッシングユニットの異常の有無を診断し、前記プロセッシングユニットの異常の有無を表す第１の診断データを生成し、前記第１の診断データを前記プロセッシングユニットの異常の種別を表す第２の診断データに変換し、前記第２の診断データを前記診断データ計算機に送信することを特徴とする。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、エッジデバイスとクラウドサーバ等の計算機とが連携して、エッジデバイス内のコントローラの内部状態に対処する技術を提供でき、さらに、該連携のためのデータ通信の汎用化、及びデータ通信量の削減を実現できる。
【0011】
上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下の実施形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明等の関係にある。
【0014】
また、以下の実施形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。
【0015】
さらに、以下の実施形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。
【0016】
同様に、以下の実施形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは特に明示した場合および原理的に明らかにそうではないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数値および範囲についても同様である。
【0017】
また、実施形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。以下、本発明の各実施形態について図面を用いて説明する。
【0018】
＜本発明の第１の実施形態に係る分散システム１０１の構成例＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る分散システム１０１の構成例を示している。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る分散システム１０１の構成例を示している。
【0019】
分散システム１０１は、エッジデバイス２０、及び、診断データクラウドサーバ（ＣＳ）３０を備える。エッジデバイス２０は、ネットワーク１を介して診断データクラウドサーバ３０に接続する。ネットワーク１は、例えば、携帯電話通信網、インターネット（Ｅｔｈｅｒｎｅｔを含む）等に代表される双方向通信網である。
【0020】
エッジデバイス２０は、例えば自動稼働可能な移動体（例えば車両、ドローン、ロボット）や、設備（例えばロボットアームや工作機械、数値制御旋盤等）が想定される。ここで、自動稼働には自動運転が含まれるものとする。
【0021】
エッジデバイス２０は、エッジ内コントローラ２１、プロセッシングユニット２２、システムエレメント２５、及び通信部２６を備える。
【0022】
エッジ内コントローラ２１は、１以上のプロセッシングユニット２２を有する。プロセッシングユニット２２は、システムエレメント２５を制御する制御部２３、及び、プロセッシングユニット２２の状態を表す診断データを生成する診断部２４を有する。
【0023】
制御部２３は、例えば、システムエレメント２５に含まれるセンサ部からのセンシング情報に基づいて、システムエレメント２５に含まれるアクチュエータ部を制御する。
【0024】
診断部２４は、システムエレメント２５の構成物であるセンサ部、電源部、アクチュエータ部等の状態データを収集する際の収集手順（収集の周期を含む）が格納されているシーケンス格納メモリ２４１を有する。診断部２４は、データ収集処理Ｐ１、ユニット診断処理Ｐ２、データ変換処理Ｐ３、及びデータ整形処理Ｐ４を実行する。各処理の詳細は後述する。
【0025】
システムエレメント２５は、エッジデバイス２０の構成物としてのセンサ部、電源部、アクチュエータ部等と、これらの異常を検知する複数の検知部とを有する。センサ部、電源部、アクチュエータ部等は、自身の状態を表す状態データを診断部２４に出力する。各検知部は、対応するセンサ部、電源部、アクチュエータ部等の状態を監視し、異常を検知した場合、異常信号Ｓ１を診断部２４に出力する。
【0026】
通信部２６は、診断部２４から入力された整形後の第２の診断データを、ネットワーク１を介して診断データクラウドサーバ３０に送信する。
【0027】
診断データクラウドサーバ３０は、ネットワーク１上に存在する１台以上の計算機からなる。本実施形態においては、診断データクラウドサーバ３０等のクラウドサーバに代えて、ローカルに存在する１台以上の計算機を採用してもよい。反対に、ローカルの計算機に代えてクラウドサーバを採用してもよい。
【0028】
診断データクラウドサーバ３０は、本発明の診断データ計算機に相当する。診断データクラウドサーバ３０は、構成情報データベース３１を有する。構成情報データベース３１には、エッジデバイス２０に固有の識別情報に対応付けてその構成物（センサ部、電源部、アクチュエータ部等）を表す情報が格納されている。また、構成情報データベース３１には、エッジデバイス２０から送信された第２の診断データが格納される。
【0029】
診断データクラウドサーバ３０は、状態診断処理Ｐ１１、要因分析処理Ｐ１２、及び部位特定処理Ｐ１３を実行する。各処理の詳細は後述する。
【0030】
＜分散システム１０１の動作概要＞
以上のように構成された分散システム１０１においては、エッジデバイス２０の診断部２４が、データ収集処理Ｐ１として、シーケンス格納メモリ２４１に格納された収集手順に従ってシステムエレメント２５に含まれる各構成物から状態データを収集する。
以上のように構成された分散システム１０１においては、エッジデバイス２０の診断部２４が、データ収集処理Ｐ１として、シーケンス格納メモリ２４１に格納された収集手順に従ってシステムエレメント２５に含まれる各構成物から状態データを収集する。
【0031】
次に、診断部２４が、ユニット診断処理Ｐ２として、プロセッシングユニット２２の動作状態を監視して異常の有無を診断し、診断結果を表す第１の診断データを生成する。
【0032】
次に、診断部２４が、データ変換処理Ｐ３として、プロセッシングユニット２２に異常がない場合、第１の診断データを、異常がない旨の情報とシステムエレメント２５から収集した状態データの一部とを含む第２の診断データに変換する。プロセッシングユニット２２に異常がある場合、プロセッシングユニット２２の異常状態を複数の状態種別に分類し、分類結果を表す第２の診断データを生成する。なお、第２の診断データは、エッジデバイス２０の固有の識別情報を含むものとする。
【0033】
次に、診断部２４が、データ整形処理Ｐ４として、第２の診断データを診断データクラウドサーバ３０に送信するために適したコード化とデータ形式の整形処理を行う。例えば、ネットワーク１がＥｔｈｅｒｎｅｔである場合、Ｅｔｈｅｒｎｅｔのデータコンテナに第２の診断データを格納する処理を行う。データ整形処理Ｐ４では、通信に利用するプロトコル規格に依存することなく、各通信プロトコルのデータコンテナ内の形式を生成することができる。
【0034】
次に、通信部２６が、整形された第２の診断データを、所定の通信プロトコルに従い、ネットワーク１を介して診断データクラウドサーバ３０に送信する。
【0035】
なお、データ収集処理Ｐ１では、システムエレメント２５の各構成物から状態データを収集するだけでなく、各構成物に対応する検知部によって検知された異常信号Ｓ１を受信し、異常信号Ｓ１の受信に応じて、次のユニット診断処理Ｐ２を開始するようにしてもよい。また、各構成物に対応する検知部からの異常信号Ｓ１を属性情報として第２の診断データに付記して診断データクラウドサーバ３０に送信するようにしてもよい。
【0036】
エッジデバイス２０から送信された第２の診断データを受信した診断データクラウドサーバ３０では、状態診断処理Ｐ１１として、エッジデバイス２０から送信された第２の診断データに基づいて、エッジデバイス２０における異常の有無を診断し、異常があった場合、第２の診断データを要因分析処理Ｐ１２及び部位特定処理Ｐ１３に引き継ぐ。
【0037】
次に、要因分析処理Ｐ１２として、第２の診断データに基づき、異常の原因となった故障要因を分析する。故障要因には、エッジデバイス２０のプロセッシングユニット２２やシステムエレメント２５の構成物等のハードウェアの故障と、ソフトウェアによる動作における異常とが含まれる。
【0038】
故障要因の分析方法は、例えば、第２の診断データに格納されているプロセッシングユニット２２の動作状態と故障要因との相関関係をルール化し、そのルールをもとに故障要因を求める。このルールの実装方法は、条件と結果をリスト化しても良く、ニューラルネットワークを利用した機械学習を用いてもよい。つまり、プロセッシングユニット２２の動作状態とエッジデバイス内の故障要因との相関を関係付ける形式と探索する方法であればよい。
【0039】
次に、部位特定処理Ｐ１３として、第２の診断データに含まれるエッジデバイス２０の固有の識別情報に基づき、エッジデバイス２０のシステムエレメント２５の構成物を構成情報データベース３１から取得して故障発生部位を特定する。部位を特定する方法は、プロセッシングユニット２２の動作状態と故障要因の相関関係を使用して部位を求めてもよい。
【0040】
以上説明したように、分散システム１０１によれば、エッジデバイス２０と、エッジデバイス２０の外部の診断データクラウドサーバ３０とが連携して、エッジデバイス２０内の異常状態に対処する技術を提供することができる。また、エッジデバイス２０の構成物（センサ部、電源部、アクチュエータ部等）の物理的な状態データをそのまま診断データクラウドサーバ３０に送信せず、プロセッシングユニット２２の動作状態を表す第２の診断データに集約して送信するので、エッジデバイス２０と診断データクラウドサーバ３０との連携のためのデータ通信量の削減とエッジデバイス２０の構成に依存しない診断データの汎用化が可能となる。
【0041】
【0042】
分散システム１０００は、多層化されており、１台以上のエッジデバイス２０、データマネジメント層４０に含まれる１台以上のクラウドサーバ（または計算機）、及び、データ活用層５０に含まれる１台以上のクラウドサーバ（または計算機）を含む。
【0043】
なお、分散システム１０００において、図１の診断データクラウドサーバ３０は、診断データ管理クラウドサーバ３０１と分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２とに分割されている。診断データ管理クラウドサーバ３０１はデータマネジメント層４０に配置され、分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２はデータ活用層５０に配置されている。
【0044】
エッジデバイス２０は、エッジ内コントローラ２１、移動・作動機構２５１、及び、センサ２５２を有する。
【0045】
エッジ内コントローラ２１は、例えばＥＣＵ(Electronic Control Unit)等からなり、移動・作動機構２５１を制御する。移動・作動機構２５１は、移動機構及び作動機構の少なくとも一方である。移動機構は、例えば移動体におけるエンジンやモータ等である。作動機構は、例えば設備におけるモータや油圧等のアクチュエータである。移動・作動機構２５１は、システムエレメント２５（図１）の構成物であるアクチュエータ部に相当する。センサ２５２は、例えば、ＧＰＳ(Global Positioning System）受信機等である。センサ２５２は、システムエレメント２５（図１）に含まれるセンサ部とそれに対応する検知部に相当する。
【0046】
移動・作動機構２５１に関連し、「作動」とは、少なくとも「ある動作を行うことによって、機器がその操作された指令どおりの状態の変化を行うこと（ＪＩＳ Ｂ ０１３２準拠）。」を意味する。
【0047】
以下の説明では、説明を簡略化するため、エッジデバイス２０が移動体であり、移動・作動機構２５１が移動機構である場合を例にして説明する。また、エッジ内コントローラ２１を、ＥＣＴＬ（Edge Controller）２１と略称する。
【0048】
ＥＣＴＬ２１は、エッジデバイス２０の自動稼働を実現するための処理の少なくとも一部を担当する。そのため、ＥＣＴＬ２１は、ハードウェア又はソフトウェアの視点で複雑化しつつある。例えば、ハードウェアの複雑化の例としては、機械学習処理導入や各種センサやカメラからのデータ入力をリアルタイムに認知、判断する処理導入のために、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ニューラルネットワーク専用プロセッサや、その他機械学習を加速させるハードウェアが含まれる場合もある。
【0049】
データマネジメント層４０は、説明を簡略化するために導入した仮想的な層又はグループである。データマネジメント層４０に含まれるクラウドサーバ（または計算機）は、主に、エッジデバイス２０が生成したデータを格納する用途に用いられる。
【0050】
なお、データマネジメント層４０は、前述した用途以外のクラウドサーバ（または計算機）が含まれてもよい。また、データマネジメント層４０から、前述した用途のクラウドサーバ（または計算機）が省かれていてもよい。
【0051】
同図の場合、データマネジメント層４０は、エッジデバイス製造会社計算機４１、エッジデータ配信会社クラウドサーバ（ＣＳ）４２、及び、診断データ管理クラウドサーバ（ＣＳ）３０１を含む。
【0052】
エッジデバイス製造会社計算機４１は、エッジデバイス２０を設計、または製造する会社が有する計算機である。当該製造会社は、自社製品の開発や保守のためにエッジデバイス２０に関するエッジデータを管理しているため、便宜上、データマネジメント層４０に含めている。エッジデバイス製造会社計算機４１は、エッジデータのアップデートデータＤ２３をエッジデータ配信会社クラウドサーバ４２に送信する。
【0053】
エッジデータ配信会社クラウドサーバ４２は、エッジデバイス２０に関するエッジデータを格納し、他のクラウドサーバからの要求に応じて、無加工又は加工後のエッジデータＤ２５を要求元のクラウドサーバに送信する。エッジデータＤ２５は、例えば、エッジデバイス２０の構成物に関する情報等が想定される。
【0054】
ここで、データの加工とは、例えば、データの表現形式の変更、差分値の計算、統計値の計算、暗号化、復号化、圧縮、非圧縮、不要なデータの除去、冗長コードの付与または除去、データ抽出等であるが、処理主体が受信したデータを一部又は全てを変更して送信するのであれば、それを加工とみなしてもよい。
【0055】
診断データ管理クラウドサーバ３０１は、ＥＣＴＬ２１の内部状態を示し、ＥＣＴＬ２１の外部から診断するための診断データ（以後、エッジ内コントローラ診断データ、ＥＣＴＬ診断データとも称する）Ｄ１１を格納し、他のクラウドサーバからの要求に応じて無加工又は加工後の診断データＤ２１，Ｄ２７を送信する。なお、ＥＣＴＬ診断データはエッジデータの一例である。
【0056】
なお、一視点として、データマネジメント層４０に含まれるクラウドサーバ（または計算機）を有する会社は、エッジデバイス２０やそのパーツの設計や製造を行う会社、またはエッジデータの配信を担当する会社と見做してもよい。当該視点からみると、通信会社や、スマートフォンにて実行されるカーナビゲーションプログラムを提供する会社や、移動機構の製造会社のクラウドサーバは、データマネジメント層４０に含まれると見做すことができる。
【0057】
データ活用層５０は、説明を簡略化するために導入した仮想的な層又はグループである。データ活用層５０に含まれるクラウドサーバ（または計算機）は、データマネジメント層４０に含まれるクラウドサーバと比較して、サービス提供により近い部分を担う用途に用いられる。
【0058】
データ活用層５０に含まれるクラウドサーバによって提供されるサービスとしては、エッジデバイス２０を利用したり、エッジデバイス２０に関連するエンティティを対象としたり、エッジデバイス２０そのものを対象としたりするエッジデバイス関連サービスが想定される。
【0059】
ここで、エンティティとは、例えば、人間の集合や集団、動物、装置（信号機、エッジデバイス２０を運搬する船、エッジデバイス２０の外部でエッジデバイス２０の自動稼働を支援する装置）が想定される。
【0060】
同図の場合、データ活用層５０は、ディーラ／修理会社クラウドサーバ（ＣＳ）５１、保険会社クラウドサーバ（ＣＳ）５２、運輸会社クラウドサーバ（ＣＳ）５３、ＭａａＳ会社クラウドサーバ（ＣＳ）５４、レンタル会社クラウドサーバ（ＣＳ）５５、及び分析アウトソーシングクラウドサーバ（ＣＳ）３０２を含む。
【0061】
ディーラ・修理会社クラウドサーバ５１は、エッジデバイス２０の修理や保守の手配、エッジデバイス２０の修理を行うディーラや修理会社の業務を支援するため、エッジデータＤ２５または分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２から提供される分析後データＤ３２を受け取り、保守サービス（故障予防、改修等）、または修理サービス（事故対応）に必要な情報を生成してユーザに提示する。
【0062】
保険会社クラウドサーバ５２は、エッジデバイス２０を利用して所定の機能を発揮する会社の業務に関係する所定のリスクを引き受ける保険会社にて、エッジデータＤ２５または分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２から提供される分析後データＤ３２を参照して保険料率を決定するための一部または全ての処理を実行する。なお、保険会社が引き受けるリスクは、エッジデバイス２０を利用するエンティティに関係するリスクであってもよい。例えば、個人が契約する自動車保険等が想定される。
【0063】
運輸会社クラウドサーバ５３は、エッジデバイス２０を直接的に利用するか、または他の運輸会社のサービスを用いて運輸業を営む運輸会社にて、エッジデータＤ２５または分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２から提供される分析後データＤ３２に基づいて運輸サービスを提供するための処理を実行する。当該処理の一例は、エッジデバイス２０の配車計画、運賃の計算、運賃を含むサービス仕様改訂のための分析処理等が想定される。
【0064】
ＭａａＳ(Mobility as a Service)会社クラウドサーバ５４は、エッジデバイス２０を直接的に利用するか、または他社のサービスを用いて移動手段の提供サービスを営むＭａａＳ会社の業務を支援するため、エッジデータＤ２５または分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２から提供される分析後データＤ３１を受け取り、保有車両の保守計画等に必要な情報を生成する。当該情報は、ＭａａＳ会社の社員等に提供される。
【0065】
レンタル会社クラウドサーバ５５は、ＭａａＳ会社クラウドサーバ５４と同様、エッジデバイス２０を直接的に利用するか、または他社のサービスを用いて移動手段の提供サービスを営むレンタル会社の業務を支援するため、エッジデータＤ２５または分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２から提供される分析後データＤ３１を受け取り、保有車両の保守計画等に必要な情報を生成する。当該情報は、レンタル会社の社員等に提供される。
【0066】
分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２は、データ活用層５０に含まれる会社の、サービス提供、またはサービスの改善に必要なサービス関連分析処理のアウトソーシング先となるクラウドサーバである。分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２は、本実施形態では診断データ（特にＥＣＴＬ診断データ）Ｄ１１の分析のアウトソーシングを担当しているが、データマネジメント層４０に含まれるエッジデバイス製造会社等の分析のアウトソーシングを担当することもできる。なお、分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２によるサービス関連分析処理は、後述する各ソリューションにおけるエッジデバイス２０またはＥＣＴＬ２１の内部状態に関する要因分析処理に相当する。
【0067】
なお、データマネジメント層４０とデータ活用層５０との分け方は同図に示された例に限らず、さらに排他的でなくてもよい。例えば、通信会社のクラウドサーバは、前述したエッジデータの配信に関する視点では、データマネジメント層４０に含まれるエッジデータ配信会社クラウドサーバ４２に相当するが、エッジデバイス２０に「通信サービス」を提供する視点では、データ活用層５０に含まれるとも考えられる。
【0068】
さらに、別の視点として、データ活用層５０に含まれるクラウドサーバを有する会社は、エッジデバイス２０やそのパーツの設計または製造を行わない会社と見做すことができる。
【0069】
＜クラウドサーバを構成する計算機１００の構成例＞
次に、診断データクラウドサーバ３０等のクラウドサーバを成す計算機１００のハードウェア構成の一例を示している。
次に、診断データクラウドサーバ３０等のクラウドサーバを成す計算機１００のハードウェア構成の一例を示している。
【0070】
計算機１００は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、外部記憶装置１０３、音声出力装置１０４、生体情報入力装置１０５、入力装置１０６、出力装置１０７、及び通信装置１０８がデータバス１０９を介して接続されて構成される。
【0071】
プロセッサ１０１は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ等からなり、計算機１００の全体を制御する。メモリ１０２は、例えばＲＡＭ(Random Access Memory)等の主記憶装置である。外部記憶装置１０３は、デジタル情報を記憶可能なＨＤＤ(Hard Disk Drive)、ＳＳＤ(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置である。
【0072】
音声出力装置１０４は、スピーカ等からなる。生体情報入力装置１０５は、カメラ、視線入力装置、マイクロフォン等からなる。入力装置１０６は、キーボード、マウス、タッチパネル等からなる。出力装置１０７は、ディスプレイ、プリンタ等からなる。
【0073】
通信装置１０８は、ＮＩＣ(Network Interface Card)等からなる。通信装置１０８は、有線通信及び無線通信の少なくとも一方により、同一のネットワークに接続された他の装置との通信を行う。その通信には、ＴＣＰ／ＩＰ(Transmission Control Protocol／Internet Protocol)によるパケット通信を採用するが、これに限られるものではなく、ＵＤＰ(User Datagram Protocol)等の他のプロトコルによる通信を採用してもよい。
【0074】
なお、計算機１００のハードウェア構成は上述した例に限らず、上述した一部の構成要素を省いたり、他の構成要素を含んだりしてよい。また、計算機１００は、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ノート型コンピュータ、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、テレビジョン装置等の各種の情報処理装置であってもよい。
【0075】
計算機１００は、ＯＳ(Operating System)、ミドルウェア、アプリケーションプログラム等のプログラムを記憶したり、外部から読み込んだりすることができ、これらのプログラムをプロセッサ１０１が実行することにより、各種の処理を実行できる。
【0076】
＜エッジデバイス２０の構成物における故障要因と診断データの分類方法＞
次に、図４は、エッジデバイス２０の構成物における故障要因と診断データの分類方法を示している。
次に、図４は、エッジデバイス２０の構成物における故障要因と診断データの分類方法を示している。
【0077】
エッジデバイス２０の構成物（システムエレメント２５のセンサ部、電源部、アクチュエータ部等（図１））において物理的な故障２０１が発生した場合、該故障２０１はエッジデバイス２０が有する機能に対する異常として発現する（機能障害２０２）。該機能障害２０２はエッジデバイス２０が有する機能障害を検知する機構によって検知される。そして、その検知結果２０３は異常の状態や検知状況の種類毎に集約された診断データ２０４に変換される。
【0078】
例えば、センサ２５２が出力したデータを伝送するバスが断線する「オープン」の故障２０１が発生した場合、機能障害２０２として「データ通信異常」が発現する。そして、プロセッシングユニット２２では「データ通信異常」によって引き起こされた現象を「リードバック検知」という状態を表す第１の診断データとして捉え、「リードバック検知」を「データ不一致」という状態を表す診断データ（第２の診断データ）２０４に変換する。
【0079】
なお、エッジデバイス２０の構成物の異常状態を「オープン」、「配線間ショート」、「電源ショート」等の物理的な現象として捉えるとその種類は非常に多くなり、システムエレメント２５の構成物毎に様々な現象を扱うことになることからも多様な種類のデータを扱う必要がある。しかしながら、本実施形態では、これらをプロセッシングユニット２２の状態として集約することにより、診断データクラウドサーバ３０ａに送信するデータ（第２の診断データ）の種類を大幅に削減することができる。
【0080】
＜本発明の第２の実施形態に係る分散システム１０２の構成例＞
図５は、本発明の第２の実施形態に係る分散システム１０２の構成例を示している。
図５は、本発明の第２の実施形態に係る分散システム１０２の構成例を示している。
【0081】
分散システム１０２は、分散システム１０１（図１）と同様の機能に加えて、診断データクラウドサーバ３０からエッジデバイス２０に対して詳細な状態データを要求することができるようになされている。
【0082】
分散システム１０２は、分散システム１０１に対して、診断データクラウドサーバ３０が実行する処理に関連情報検索処理Ｐ１４を追加し、エッジデバイス２０の診断部２４にアドレス格納メモリ２４２を設けたものである。
【0083】
分散システム１０２において、診断データクラウドサーバ３０は、エッジデバイス２０からエッジデバイス２０のプロセッシングユニット２２における異常状態が集約された第２の診断データを受信すると、状態診断処理Ｐ１１として、エッジデバイス２０から送信された第２の診断データに基づいて、エッジデバイス２０における異常の有無を診断し、異常があった場合、第２の診断データを要因分析処理Ｐ１２及び部位特定処理Ｐ１３に引き継ぐ。
【0084】
次に、要因分析処理Ｐ１２として、第２の診断データに基づき、異常の原因となった故障要因を分析する。次に、部位特定処理Ｐ１３として、第２の診断データに含まれるエッジデバイス２０の固有の識別情報に基づき、エッジデバイス２０のシステムエレメント２５の構成物を構成情報データベース３１から取得して故障発生部位を特定する。
【0085】
そして、異常部位特定の確からしさを向上させるため、または、より詳細なシステムエレメント２５の異常発生部位を特定するため、関連情報検索処理Ｐ１４を実行する。具体的には、部位特定処理Ｐ１３で異常部位の候補として特定された構成物を指定する情報を含む詳細情報要求コマンドを発行し、ネットワーク１を介してエッジデバイス２０に送信する。
【0086】
詳細情報要求コマンドは、例えば、システムエレメント２５の構成物であるカメラモジュール内のカメラ、画像処理ＬＳＩ(Large Scale Integration)、画像メモリのいずれに異常があったかを特定し、さらに部品レベルでの部位特定をするために、画像処理ＬＳＩ内部の状態が格納されたレジスタのアクセス位置アドレスを含む。
【0087】
エッジデバイス２０では、診断データクラウドサーバ３０からの詳細情報要求コマンドを通信部２６が受信し、詳細情報要求コマンドに格納しているシステムエレメント２５の状態が格納されたレジスタを読み出すためのアクセス位置アドレスを診断部２４のアドレス格納メモリ２４２に格納する。また、その収集手順をシーケンス格納メモリ２４１に格納する。ここで、アクセス位置アドレスとは、例えば、プロセッシングユニット２２で管理しているシステムエレメント２５の各種レジスタのアクセス空間アドレスである。
【0088】
この後、診断部２４が、データ収集処理Ｐ１として、アクセス位置アドレスに格納されている状態データを読み出し、ユニット診断処理Ｐ２として状態データを含む第１の診断データを生成し、データ変換処理Ｐ３として第１の診断データを第２の診断データに変換し、データ整形処理Ｐ４として台２の診断データを整形して、通信部２６が診断データクラウドサーバ３０に送信する。
【0089】
以上に説明した分散システム１０２によれば、分散システム１０１と同様の作用・効果に加え、診断データクラウドサーバ３０において、エッジデバイス２０におけるシステムエレメント２５のどの部位に異常が発生したのかを細粒度で弁別することが可能となる。
【0090】
次に、図６は、エッジデバイス２０から診断データクラウドサーバ３０に送信される第２の診断データのデータ構造の一例を示している。
【0091】
データ変換処理Ｐ３にて変換された第２の診断データには、診断データ種類フィールド、ドメイン名称フィールド、プロセッサＩ／Ｆフィールド、データ収集時刻フィールド、及び状態データフィールドが設けられている。
【0092】
診断データ種類フィールドには、異常状態を集約、分類した診断データの種類が格納される。具体的には、例えば、診断データ種類としては、周期観測データ、ビットエラー、データ不一致、テストエラー、データ数誤り、タイムアウト、レンジ違反、データ順序違反、エレメントエラー、ウオッチドック（ＷＤ）エラー、プロセッシングユニットエラー通知、メモリ異常、プロセッシングユニット例外エラー等が格納される。
【0093】
ドメイン名称フィールドには、プロセッシングユニット２２で異常を検知した入出力Ｉ／Ｆの種類を表すドメイン名称が格納される。ドメイン名称としては、例えば、デジタルＩ/Ｏ、メモリバス、通信バス、割込み等がある。
【0094】
プロセッサＩ／Ｆフィールドには、異常を検知したプロセッシングユニット２２における信号名称が格納される。具体的には、例えば、信号名称としては、ピングループ、ピン番号等が格納される。
【0095】
データ収集時刻フィールドには、状態データを検知、収集した時刻が格納される。具体的には、例えば、異常検知時刻、診断データ収集時刻等が格納される。
【0096】
状態データフィールドには、定期的なエッジデバイス２０の状態監視の際に状態データが格納される。具体的には、例えば、システムエレメント２５の状態データ、エッジデバイス２０の外部との入出力データ等が格納される。
【0097】
ドメイン名称フィールド、プロセッサＩ／Ｆフィールド、データ収集時刻フィールド、及び状態データフィールドに格納される情報は、本発明の要因特定補助情報に相当し、要因分析処理Ｐ１２に利用される。
【0098】
なお、第２の診断データのデータ構造は、図示した例に限らず、エッジデバイス２０の種類や要因分析の方法に合わせて変更してもよい。
【0099】
次に、図７は、エッジデバイス２０と診断データクラウドサーバ３０との間の送受信プロトコルの一例を示している。
【0100】
エッジデバイス２０では、診断部２４が、所定の周期で定期的にシステムエレメント２５の状態を監視し、システムエレメント２５の状態に起因するプロセッシングユニット２２の状態を表す第２の診断データを診断データクラウドサーバ３０に送信する。
【0101】
なお、該所定の周期は、予め設定されているが、後述する第３の実施形態では診断データクラウドサーバ３０側から変更が可能である。
【0102】
診断データクラウドサーバ３０では、受信した第２の診断データを構成情報データベース３１に格納する。格納された第２の診断データは、履歴情報として故障の要因分析に利用される。また、エッジデバイス２０に異常が発生した場合、診断部２４が、異常発生を示す第２の診断データを診断データクラウドサーバ３０に送信する。（図１のデータ収集処理Ｐ１、ユニット診断処理Ｐ２、データ変換処理Ｐ３、及びデータ整形処理Ｐ４）。
【0103】
診断データクラウドサーバ３０では、該第２の診断データに基づいて要因分析及び発生部位特定処理を実行する。そして、詳細情報収集する場合、診断データクラウドサーバ３０が詳細情報要求コマンドを発行してエッジデバイス２０に送信する（図５の関連情報検索処理Ｐ１４）。エッジデバイス２０では、受信した詳細情報要求コマンドに従い、状態データを読み出し、第２の診断データに変換して診断データクラウドサーバ３０に送信する。
【0104】
この後、エッジデバイス２０では診断データクラウドサーバ３０に対し、所定の周期で定期的に第２の診断データを送信することになる。
【0105】
図７からわかるように、エッジデバイス２０は診断データクラウドサーバ３０に対して所定の周期で定期的にプロセッシングユニット２２に状態を表す第２の診断データを送信することができる。また、エッジデバイス２０は異常が発生した場合、その旨を表す第２の診断データを診断データクラウドサーバ３０に対して所定の周期で定期的に第２の診断データを送信することができる。
【0106】
＜本発明の第３の実施形態に係る分散システム１０３の構成例＞
図８は、本発明の第３の実施形態に係る分散システム１０３の構成例を示している。
図８は、本発明の第３の実施形態に係る分散システム１０３の構成例を示している。
【0107】
分散システム１０３は、分散システム１０１（図１）と同様の機能に加えて、エッジデバイス２０から診断データクラウドサーバ３０に対して定期的に第２の診断データを送信する周期を診断データクラウドサーバ３０側から変更できるようになされている。
【0108】
分散システム１０３は、分散システム１０１（図１）に対して、診断データクラウドサーバ３０に診断結果メモリ３２を設けて診断結果統計処理Ｐ１５を追加し、エッジデバイス２０の診断部２４にアドレス格納メモリ２４２を設けたものである。
【0109】
分散システム１０３において、診断データクラウドサーバ３０は、エッジデバイス２０からエッジデバイス２０のプロセッシングユニット２２における異常状態が集約された第２の診断データを受信すると、状態診断処理Ｐ１１として、エッジデバイス２０から送信された第２の診断データに基づいて、エッジデバイス２０における異常の有無を診断し、異常があった場合、第２の診断データを要因分析処理Ｐ１２及び部位特定処理Ｐ１３に引き継ぐ。
【0110】
次に、要因分析処理Ｐ１２として、第２の診断データに基づき、異常の原因となった故障要因を分析する。次に、部位特定処理Ｐ１３として、第２の診断データに含まれるエッジデバイス２０の固有の識別情報に基づき、エッジデバイス２０のシステムエレメント２５の構成物を構成情報データベース３１から取得して故障発生部位を特定し、故障発生部位を診断結果メモリ３２に格納するとともに、診断結果統計処理Ｐ１５に引き継ぐ。なお、エッジデバイス２０に異常がない場合にはエッジデバイス２０からの定期的な第２の診断データを診断結果統計処理Ｐ１５に引き継ぐ。
【0111】
診断結果統計処理Ｐ１５では、エッジデバイス２０に異常がある場合の故障発生部位や、エッジデバイス２０に異常がない場合の第２の診断データを基にして統計処理を行い、異常等の発生が懸念されるシステムエレメント２５の構成物の候補を導出する。
【0112】
統計処理としては、例えば、システムエレメント２５内のデータ通信部分のエラー頻度の変化を監視し、時系列的な変化量を算出し、その変化量の傾きが所定の閾値を超えた場合、そのデータ通信部分の定期的な状態データ収集の間隔を短くしたり、関連するシステムエレメント２５内の状態データ（ステータスレジスタ等）を読み出したりする等の、収集シーケンスを変更するための収集タイミング変更コマンドをエッジデバイス２０に送信する。エッジデバイス２０では、収集タイミング変更コマンドに基づいてシーケンス格納メモリ２４１に格納されている収集手順を変更したり、アドレス格納メモリ２４２のアドレスを変更したりする。これにより、エッジデバイス２０では、診断データクラウドサーバ３０に対して第２の診断データを定期的に送信する周期が変更される。
【0113】
以上に説明した分散システム１０３によれば、分散システム１０１と同様の作用・効果に加え、エッジデバイス２０に機能障害が発現する前に、その予兆を捉えることが可能となる。
【0114】
＜情報提示画面６００の表示例＞
次に、図９は、例えば、ディーラ・修理会社クラウドサーバ５１（図２）等の情報提示画面６００の表示例を示している。情報提示画面６００は、エッジデバイス２０に発生した故障の要因分析結果や詳細な状態データを要求するためのものである。
次に、図９は、例えば、ディーラ・修理会社クラウドサーバ５１（図２）等の情報提示画面６００の表示例を示している。情報提示画面６００は、エッジデバイス２０に発生した故障の要因分析結果や詳細な状態データを要求するためのものである。
【0115】
情報提示画面６００は、診断データクラウドサーバ３０による故障の要因分析結果及び状態データ収集結果が表示される。具体的には、所定の周期で定期的に収集した第２の診断データを状態診断処理Ｐ１１によって診断した結果が時系列に表示される。エッジデバイス２０に異常がない場合は、異常がない旨の情報と定期的に収集した状態データが表示される。エッジデバイス２０に異常が発生した場合は、異常発生を知らせるメッセージが表示されるとともに、要因分析処理Ｐ１２及び部位特定処理Ｐ１３による処理結果が関連部位（異常部位候補）として表示される。さらに、関連情報検索処理Ｐ１４によって詳細情報要求コマンドを発行した場合には、詳細情報要求コマンドの種類とアドレス情報とが表示され、要因分析結果と詳細情報要求の処理の流れが時系列的に表示される。
【0116】
同図の場合、情報提示画面６００には、要因分析の対象のエッジデバイス２０を示す名称・型番を表示する表示領域６０１、利用エンティティの履歴を表示する表示領域６０２、及び分析結果を表示する表示領域６０３が設けられている。
【0117】
表示領域６０１には、例えば要因分析の対象のエッジデバイスが自動車である場合には車両種類、型式、構成情報ＩＤ等が表示される。表示領域６０２には、当該エッジデバイス２０を利用したエンティティのＩＤが履歴形式で表示される。なお、表示領域６０２には、その他の履歴（例えば、稼働開始日、メンテナンス履歴）が表示するようしてもよい。
【0118】
表示領域６０３には、プロセッサユニット（ＰＵ）状態、異常状態の構成物のＩＤ、異常状態発生の日時、プロセッシングユニットの状態表示、異常発生部位候補、コマンド発行ログ、異常要因を示す情報等が表示される。ただし、上述した項目すべての表示が必須ではない。ここで、異常要因には、発生した異常要因に応じて、ソフトウェア異常かハードウェア異常かを判断する情報も含まれる。ソフトウェア異常とハードウェア異常とでは、解消の方法が大きく異なることが多いためである。
【0119】
このような情報提示画面６００を表示することにより、ディーラや修理会社では、迅速にエッジデバイス２０が異常状態であって修理が必要であることを把握することができる。また、ディーラや修理会社が設計データを用いて、交換が必要な部品の特定する必要がないため、ディーラや修理会社ではより幅広い人が修理に従事できる。
【0120】
上述したディーラや修理会社向けのソリューションは、レンタル会社やＭａａＳ会社に対しても適用できる。しかしながら、レンタル会社やＭａａＳ会社は、ディーラや修理会社と比較すると、エッジデバイス２０に対して細やかな修理は行わない。一方で、レンタル会社やＭａａＳ会社が提供するサービスの場合、エッジデバイス２０が正常に稼働しているからこそサービスの利用者から適正な費用を得られる。
【0121】
エッジデバイス２０の異常状態からの復旧時間をより短縮させるための情報は、位置、緊急度、対応必要時間である。レンタル会社やＭａａＳ会社はこれら要素を考慮の上で適切な復旧方法を選択することができる。情報提示画面６００を提供されることで可能となる復旧方法は、例えば以下のようなものが想定される。
【0122】
方法１：異常状態発生位置が、レンタル会社又はＭａａＳ会社の拠点位置より遠いエッジデバイス２０を優先して復旧作業する。当該優先が反映される例としては代替用のエッジデバイス２０の手配である。
【0123】
方法２：緊急度が低い異常状態を緊急度が高い異常状態になる前に解消する。本実施形態の場合、ＥＣＴＬ２１の内部状態に基づいて細やかに緊急対応度を決定できるため、このようなことが可能となる。なお、この緊急度は、分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２で分析処理としてＥＣＴＬ診断データの相関性解析を行い、分析後データとして該相関性を得て、緊急度設定に考慮してもよい。例えば単体ではエッジデバイス２０に致命的ではない異常状態であれば優先度を低とすることができるが、相関性が高い異常状態が緊急度の高いものであれば、前者の異常状態を低よりも高い中や高にする。
【0124】
方法３：緊急度に基づいた復旧作業の優先付けを実施する。特に同じエッジデバイス２０内で緊急度の異なる異常状態が発生した場合は、緊急度の高い異常状態の解消を行うことで緊急度が低い異常状態も解消していることがある。
【0125】
次に、本ソリューションを保険会社に適用した場合について説明する。
【0126】
保険の契約条件は、保険料が低額であっても、保険金支払いの条件が厳しいと契約エンティティが契約に至らない。一方で、保険金支払いの条件を緩和し過ぎると保険会社の収支が悪化し過ぎてサービスが継続できない。そこで、分析アウトソーシングクラウドサーバ３０２が提供する加工後のデータを参照するようにすれば、エッジデバイス２０の内部の異常状態の発生頻度も踏まえて保険金支払い条件を設定することができる。
【0127】
例えば、特定の条件（例えばエッジデバイス２０の種類、利用環境、利用エンティティの種類）で、エッジデバイス２０の内部の異常状態の発生頻度が高くなることが分かれば、当該条件の場合の保険料を高め、反対に発生頻度が低い条件の場合は保険料を低くする、といった保険料の適正化が可能となる。
【0128】
またエッジデバイス２０の状態を監視することで、機能障害が発現する前に対処することが可能となり、事故や故障による機会損失を防ぐ確率を高める。その場合、保険支払いを軽減することができ、保険料率を下げることが可能となる。このメリットは、自動稼働の普及によってエッジデバイス２０が関連する異常が多くなる場合はより大きなメリットとなる。
【0129】
本発明に係る技術は、分散システム、及びデータ送信方法に限られず、計算機、コンピュータ読み取り可能なプログラム等の様々な態様で提供できる。
【0130】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えたり、追加したりすることが可能である。
【0131】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【0132】
１・・・ネットワーク、２０・・・エッジデバイス、２１・・・エッジ内コントローラ、２２・・・プロセッシングユニット、２３・・・制御部、２４・・・診断部、２５・・・システムエレメント、２６・・・通信部、３０・・・診断データクラウドサーバ、３１・・・構成情報データベース、３２・・・診断結果メモリ、４０・・・データマネジメント層、４１・・・エッジデバイス製造会社計算機、４２・・・エッジデータ配信会社クラウドサーバ、５０・・・データ活用層、５１・・・ディーラ・修理会社クラウドサーバ、５２・・・保険会社クラウドサーバ、５３・・・運輸会社クラウドサーバ、５４・・・ＭａａＳ会社クラウドサーバ、５５・・・レンタル会社クラウドサーバ、１００・・・計算機、１０１・・・プロセッサ、１０２・・・メモリ、１０３・・・外部記憶装置、１０４・・・音声出力装置、１０５・・・生体情報入力装置、１０６・・・入力装置、１０７・・・出力装置、１０８・・・通信装置、１０９・・・データバス、２４１・・・シーケンス格納メモリ、２４２・・・アドレス格納メモリ、２５１・・・移動・作動機構、２５２・・・センサ、３０１・・・診断データ管理クラウドサーバ、３０２・・・分析アウトソーシングクラウドサーバ、６００・・・情報提示画面、６０１・・・表示領域、６０２・・・表示領域、６０３・・・表示領域、１０００・・・分散システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】