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- 弁理士法人 勇智国際特許事務所 (名古屋市中区（伏見）)
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
【公報種別】再公表特許(A1)
(11)【国際公開番号】WO/0
(43)【国際公開日】2016年10月27日
【発行日】2017年12月21日
(54)【発明の名称】運用管理システム及び運用管理方法
(51)【国際特許分類】
G05B 23/02 20060101AFI20171124BHJP
【ＦＩ】
G05B23/02 302Y
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
【全頁数】27
【出願番号】特願2017-513844(P2017-513844)
(21)【国際出願番号】PCT/0/0
(22)【国際出願日】2015年4月20日
(81)【指定国】
AP(BW,GH,GM,KE,LR,LS,MW,MZ,NA,RW,SD,SL,ST,SZ,TZ,UG,ZM,ZW),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ,RU,TJ,TM),EP(AL,AT,BE,BG,CH,CY,CZ,DE,DK,EE,ES,FI,FR,GB,GR,HR,HU,IE,IS,IT,LT,LU,LV,MC,MK,MT,NL,NO,PL,PT,RO,RS,SE,SI,SK,SM,TR),OA(BF,BJ,CF,CG,CI,CM,GA,GN,GQ,GW,KM,ML,MR,NE,SN,TD,TG),AE,AG,AL,AM,AO,AT,AU,AZ,BA,BB,BG,BH,BN,BR,BW,BY,BZ,CA,CH,CL,CN,CO,CR,CU,CZ,DE,DK,DM,DO,DZ,EC,EE,EG,ES,FI,GB,GD,GE,GH,GM,GT,HN,HR,HU,ID,IL,IN,IR,IS,JP,KE,KG,KN,KP,KR,KZ,LA,LC,LK,LR,LS,LU,LY,MA,MD,ME,MG,MK,MN,MW,MX,MY,MZ,NA,NG,NI,NO,NZ,OM,PA,PE,PG,PH,PL,PT,QA,RO,RS,RU,RW,SA,SC,SD,SE,SG,SK,SL,SM,ST,SV,SY,TH,TJ,TM,TN,TR,TT,TZ,UA,UG,US
(71)【出願人】
【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】110002365
【氏名又は名称】特許業務法人サンネクスト国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】野尻 徹
(72)【発明者】
【氏名】緒方 祐次
【テーマコード（参考）】
3C223
【Ｆターム（参考）】
3C223AA21
3C223BA03
3C223BB09
3C223CC02
3C223CC03
3C223DD03
3C223EB01
3C223FF13
3C223FF22
3C223FF26
3C223FF45
3C223FF46
3C223GG03
(57)【要約】
【課題】異常予兆の検知処理の一部を各拠点で行うことによりデータ転送量の低減及び中央拠点での計算資源の増大を抑制する。【解決手段】対象拠点の制御部は、装置の設計仕様で定められた所定条件に基づいて、稼働データから装置の異常を検知して異常検知アラートを発生させ、予兆検知予備アラートルールに基づいて、前記稼働データから異常の予兆を検知して予兆検知予備アラートを発生させ、前記中央拠点の制御部は、前記複数の対象拠点から収集した前記装置の稼働データをもとに異常の予兆を検知するための予兆検知に向けた前記装置のモデルを構築し、前記構築した装置のモデルに基づいて、前記予兆検知予備アラートルールを生成し、前記構築した装置のモデル及び前記対象拠点の対象装置の前記稼働データを活用して異常の予兆を分析する予兆分析を実行し、前記対象拠点の対象装置の前記稼働データをもとに異常の原因を分析する異常原因分析を実行する。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
中央拠点において複数の対象拠点に設置される装置の稼働状況を監視し運用管理を支援する運用管理システムであって、
前記複数の対象拠点は、
前記装置の稼働状況を監視するための稼働データを採取する稼働センサと、
前記稼働センサで採取された稼働データを記憶する記憶部と、
前記稼働データの採取項目及び採取頻度を決定して、前記稼働データを前記中央拠点に転送する制御部と、
を備え、
前記中央拠点は、
前記稼働データを記憶する記憶部と、
前記稼働データをもとに前記複数の対象拠点に設置される装置の稼働状態を判断する制御部と、
を備え、
前記対象拠点の制御部は、
前記装置の設計仕様で定められた所定条件に基づいて、前記稼働データから装置の異常を検知して異常検知アラートを発生させ、
前記中央拠点で指定される異常の予兆を予備的に検知するための予兆検知予備アラートルールに基づいて、前記稼働データから異常の予兆を検知して予兆検知予備アラートを発生させ、
前記中央拠点の制御部は、
前記複数の対象拠点から収集した前記装置の稼働データをもとに異常の予兆を検知するための予兆検知に向けた前記装置のモデルを構築し、
前記構築した装置のモデルに基づいて、前記予兆検知予備アラートルールを生成し、
前記構築した装置のモデル及び前記対象拠点の対象装置の前記稼働データを活用して異常の予兆を分析する予兆分析を実行し、
前記対象拠点の対象装置の前記稼働データをもとに異常の原因を分析する異常原因分析を実行する
ことを特徴とする、運用管理システム。
前記複数の対象拠点は、
前記装置の稼働状況を監視するための稼働データを採取する稼働センサと、
前記稼働センサで採取された稼働データを記憶する記憶部と、
前記稼働データの採取項目及び採取頻度を決定して、前記稼働データを前記中央拠点に転送する制御部と、
を備え、
前記中央拠点は、
前記稼働データを記憶する記憶部と、
前記稼働データをもとに前記複数の対象拠点に設置される装置の稼働状態を判断する制御部と、
を備え、
前記対象拠点の制御部は、
前記装置の設計仕様で定められた所定条件に基づいて、前記稼働データから装置の異常を検知して異常検知アラートを発生させ、
前記中央拠点で指定される異常の予兆を予備的に検知するための予兆検知予備アラートルールに基づいて、前記稼働データから異常の予兆を検知して予兆検知予備アラートを発生させ、
前記中央拠点の制御部は、
前記複数の対象拠点から収集した前記装置の稼働データをもとに異常の予兆を検知するための予兆検知に向けた前記装置のモデルを構築し、
前記構築した装置のモデルに基づいて、前記予兆検知予備アラートルールを生成し、
前記構築した装置のモデル及び前記対象拠点の対象装置の前記稼働データを活用して異常の予兆を分析する予兆分析を実行し、
前記対象拠点の対象装置の前記稼働データをもとに異常の原因を分析する異常原因分析を実行する
ことを特徴とする、運用管理システム。
【請求項2】
前記対象拠点の制御部は、
前記稼働データを、
前記予兆検知に向けたモデル構築のための学習用センサデータとし、
前記予兆分析のための予兆分析用センサデータとし、
前記異常原因分析のための異常原因分析用センサデータとして、
前記記憶部に記憶し、前記中央拠点からの要求に応じて転送する
ことを特徴とする、請求項１に記載の運用管理システム。
前記稼働データを、
前記予兆検知に向けたモデル構築のための学習用センサデータとし、
前記予兆分析のための予兆分析用センサデータとし、
前記異常原因分析のための異常原因分析用センサデータとして、
前記記憶部に記憶し、前記中央拠点からの要求に応じて転送する
ことを特徴とする、請求項１に記載の運用管理システム。
【請求項3】
前記対象拠点の制御部は、
前記学習用センサデータと前記予兆分析用センサデータとを同一の採取項目で採取し、前記学習用センサデータの記録頻度を前記予兆分析用センサデータの記録頻度より下げて前記記憶部に記憶し、
前記装置の通常稼働時は前記学習用センサデータを前記中央拠点に転送し、
前記予兆検知予備アラートを発生させた場合に前記予兆分析用センサデータを前記中央拠点に転送する
ことを特徴とする、請求項２に記載の運用管理システム。
前記学習用センサデータと前記予兆分析用センサデータとを同一の採取項目で採取し、前記学習用センサデータの記録頻度を前記予兆分析用センサデータの記録頻度より下げて前記記憶部に記憶し、
前記装置の通常稼働時は前記学習用センサデータを前記中央拠点に転送し、
前記予兆検知予備アラートを発生させた場合に前記予兆分析用センサデータを前記中央拠点に転送する
ことを特徴とする、請求項２に記載の運用管理システム。
【請求項4】
前記対象拠点の制御部は、
前記異常原因分析用センサデータとして、前記学習用センサデータの採取項目に前記装置の異常原因の特定に有効な採取項目を追加して前記記憶部に記憶し、
前記異常検知アラートを発生させた場合に前記異常原因分析用センサデータを前記中央拠点に転送する
ことを特徴とする、請求項３に記載の運用管理システム。
前記異常原因分析用センサデータとして、前記学習用センサデータの採取項目に前記装置の異常原因の特定に有効な採取項目を追加して前記記憶部に記憶し、
前記異常検知アラートを発生させた場合に前記異常原因分析用センサデータを前記中央拠点に転送する
ことを特徴とする、請求項３に記載の運用管理システム。
【請求項5】
前記対象拠点の制御部は、
前記異常原因分析用センサデータとして、
前記装置の異常原因を分析するために周波数を分析する振動センサのデータを採取する
ことを特徴とする、請求項４に記載の運用管理システム。
前記異常原因分析用センサデータとして、
前記装置の異常原因を分析するために周波数を分析する振動センサのデータを採取する
ことを特徴とする、請求項４に記載の運用管理システム。
【請求項6】
前記中央拠点の制御部は、
前記構築した装置のモデルに基づいて、所定の特徴量を算出するための特徴量演算式及び、該特徴量の所定の閾値を含む前記予兆検知予備アラートルールを生成し、
前記対象拠点の制御部は、
前記予兆検知予備アラートルールに含まれる前記特徴量演算式により前記予兆分析用センサデータの特徴量を算出し、該特徴量が前記閾値を超えた場合に前記予兆検知予備アラートを発生させる
ことを特徴とする、請求項５に記載の運用管理システム。
前記構築した装置のモデルに基づいて、所定の特徴量を算出するための特徴量演算式及び、該特徴量の所定の閾値を含む前記予兆検知予備アラートルールを生成し、
前記対象拠点の制御部は、
前記予兆検知予備アラートルールに含まれる前記特徴量演算式により前記予兆分析用センサデータの特徴量を算出し、該特徴量が前記閾値を超えた場合に前記予兆検知予備アラートを発生させる
ことを特徴とする、請求項５に記載の運用管理システム。
【請求項7】
前記対象拠点の制御部及び前記中央拠点の制御部は、
前記異常検知アラート、前記異常原因分析センサデータ、前記予兆検知予備アラート、前記予兆分析用センサデータ、前記予兆検知予備アラートルール、前記学習用センサデータの順でデータ転送させる
ことを特徴とする、請求項６に記載の運用管理システム。
前記異常検知アラート、前記異常原因分析センサデータ、前記予兆検知予備アラート、前記予兆分析用センサデータ、前記予兆検知予備アラートルール、前記学習用センサデータの順でデータ転送させる
ことを特徴とする、請求項６に記載の運用管理システム。
【請求項8】
前記対象拠点の制御部は、
前記稼働データに前記対象拠点における温度、湿度、気圧を含む外的環境データを加えて前記学習用センサデータとする、
ことを特徴とする、請求項７に記載の運用管理システム。
前記稼働データに前記対象拠点における温度、湿度、気圧を含む外的環境データを加えて前記学習用センサデータとする、
ことを特徴とする、請求項７に記載の運用管理システム。
【請求項9】
前記中央拠点の制御部は、
前記対象拠点の制御部が前記学習用センサデータに加えた前記対象拠点における温度、湿度、気圧を含む外的環境データを活用し、
広域に分散して多様な気候の地域に多数配置された対象拠点に設置された設計仕様が同一の全ての装置に関して、一つのモデルを構築する
ことを特徴とする、請求項８に記載の運用管理システム。
前記対象拠点の制御部が前記学習用センサデータに加えた前記対象拠点における温度、湿度、気圧を含む外的環境データを活用し、
広域に分散して多様な気候の地域に多数配置された対象拠点に設置された設計仕様が同一の全ての装置に関して、一つのモデルを構築する
ことを特徴とする、請求項８に記載の運用管理システム。
【請求項10】
前記対象拠点に設置される装置は、暖房、換気及び空調などの空気調和器（ＨＶＡＣ：heating ventilating air conditioning）である
ことを特徴とする、請求項１〜９のいずれかに記載の運用管理システム。
ことを特徴とする、請求項１〜９のいずれかに記載の運用管理システム。
【請求項11】
中央拠点において複数の対象拠点に設置される装置の稼働状況を監視し運用管理を支援する運用管理システムにおける運用管理方法であって、
前記対象拠点の制御部が、前記装置の稼働状況を監視するための稼働データの採取項目及び採取頻度を決定して、前記稼働データを前記中央拠点に転送するステップと、
前記中央拠点の制御部が、前記複数の対象拠点から収集した前記装置の稼働データをもとに異常の予兆を検知するための予兆検知に向けた前記装置のモデルを構築するステップと、
前記中央拠点の制御部が、前記構築した装置のモデルに基づいて、異常の予兆を予備的に検知するための予兆検知予備アラートルールを生成するステップと、
前記対象拠点の制御部が、前記中央拠点で指定される前記予兆検知予備アラートルールに基づいて、前記稼働データから異常の予兆を検知して予兆検知予備アラートを発生させるステップと、
前記中央拠点の制御部が、前記予兆検知予備アラートが発生された場合に、前記構築した装置のモデル及び前記対象拠点の対象装置の前記稼働データを活用して異常の予兆を分析する予兆分析を実行するステップと、
前記対象拠点の制御部が、前記装置の設計仕様で定められた所定条件に基づいて、前記稼働データから装置の異常を検知して異常検知アラートを発生させるステップと、
前記中央拠点の制御部が、前記異常検知アラートが発生された場合、または、予兆分析の結果、異常予兆ありと判断された場合に、前記対象拠点の対象装置の前記稼働データをもとに異常の原因を分析する異常原因分析を実行するステップと、
を含むことを特徴とする、運用管理方法。
前記対象拠点の制御部が、前記装置の稼働状況を監視するための稼働データの採取項目及び採取頻度を決定して、前記稼働データを前記中央拠点に転送するステップと、
前記中央拠点の制御部が、前記複数の対象拠点から収集した前記装置の稼働データをもとに異常の予兆を検知するための予兆検知に向けた前記装置のモデルを構築するステップと、
前記中央拠点の制御部が、前記構築した装置のモデルに基づいて、異常の予兆を予備的に検知するための予兆検知予備アラートルールを生成するステップと、
前記対象拠点の制御部が、前記中央拠点で指定される前記予兆検知予備アラートルールに基づいて、前記稼働データから異常の予兆を検知して予兆検知予備アラートを発生させるステップと、
前記中央拠点の制御部が、前記予兆検知予備アラートが発生された場合に、前記構築した装置のモデル及び前記対象拠点の対象装置の前記稼働データを活用して異常の予兆を分析する予兆分析を実行するステップと、
前記対象拠点の制御部が、前記装置の設計仕様で定められた所定条件に基づいて、前記稼働データから装置の異常を検知して異常検知アラートを発生させるステップと、
前記中央拠点の制御部が、前記異常検知アラートが発生された場合、または、予兆分析の結果、異常予兆ありと判断された場合に、前記対象拠点の対象装置の前記稼働データをもとに異常の原因を分析する異常原因分析を実行するステップと、
を含むことを特徴とする、運用管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、運用管理システム及び運用管理方法に関し、大規模広域多拠点に設置される装置の運用を管理する運用管理システム及び運用管理方法に適用して好適なるものである。【背景技術】
【0002】
近年、大規模に分散された多数の拠点に設置された装置から、稼働データ等のセンサ情報を中央監視拠点に集約して、ビックデータを利活用することが行われている。例えば、中央監視拠点では、集約されたデータをもとに多数の拠点に設置された装置の異常状態や故障状態などの予兆を事前に検知することが行われている。【0003】
例えば、特許文献１では、設備管理装置において、設備の各種構成要素毎の要素モデルの集合を設備モデルとして、中央監視装置で各種設備の設備モデルを定期的に吸い上げ、設備モデルから類似する要素モデルを抽出して類似要素モデルグループとして記憶する。そして、ある事象の発生により構成要素が指定されると、中央監視装置は、指定された要素モデルが含まれる類似要素モデルグループを検出して、障害などの予兆を検知することが行われている。【0004】
また、特許文献２では、空調熱負荷予測システムにおいて、過去の環境要素データやシミュレートデータによる暫定予測モデルとの比較結果と、対象建築物の特殊性とを加味した予測モデルを生成し、高精度な空調熱負荷予測値を予測することが行われている。【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】国際公開第０１／０６９３３８号
【特許文献2】特開平８−３５７９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかし、特許文献１及び特許文献２では、上記した予兆検知処理や予測処理を中央拠点で一元的に実施していたため、拠点数の増加に伴って、多数の稼働データの送受信によってトラフィックが過度に増大し、拠点数の増加によるスケーラビリティを保証することができないという問題があった。【0007】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、多数の対象拠点の稼働データを中央拠点で集約して異常予兆を検知するに際して、検知処理の一部を各拠点で行うことによりデータ転送量の低減及び中央拠点での計算資源の増大を抑制する。【課題を解決するための手段】
【0008】
かかる課題を解決するために本発明においては、中央拠点において複数の対象拠点に設置される装置の稼働状況を監視し運用管理を支援する運用管理システムであって、前記複数の対象拠点は、前記装置の稼働状況を監視するための稼働データを採取する稼働センサと、前記稼働センサで採取された稼働データを記憶する記憶部と、前記稼働データの採取項目及び採取頻度を決定して、前記稼働データを前記中央拠点に転送する制御部と、を備え、前記中央拠点は、前記稼働データを記憶する記憶部と、前記稼働データをもとに前記複数の対象拠点に設置される装置の稼働状態を判断する制御部と、を備え、前記対象拠点の制御部は、前記装置の設計仕様で定められた所定条件に基づいて、前記稼働データから装置の異常を検知して異常検知アラートを発生させ、前記中央拠点で指定される異常の予兆を予備的に検知するための予兆検知予備アラートルールに基づいて、前記稼働データから異常の予兆を検知して予兆検知予備アラートを発生させ、前記中央拠点の制御部は、前記複数の対象拠点から収集した前記装置の稼働データをもとに異常の予兆を検知するための予兆検知に向けた前記装置のモデルを構築し、前記構築した装置のモデルに基づいて、前記予兆検知予備アラートルールを生成し、前記構築した装置のモデル及び前記対象拠点の対象装置の前記稼働データを活用して異常の予兆を分析する予兆分析を実行し、前記対象拠点の対象装置の前記稼働データをもとに異常の原因を分析する異常原因分析を実行することを特徴とする、運用管理システムが提供される。【0009】
また、かかる課題を解決するために本発明においては、中央拠点において複数の対象拠点に設置される装置の稼働状況を監視し運用管理を支援する運用管理システムにおける運用管理方法であって、前記対象拠点の制御部が、前記装置の稼働状況を監視するための稼働データの採取項目及び採取頻度を決定して、前記稼働データを前記中央拠点に転送するステップと、前記中央拠点の制御部が、前記複数の対象拠点から収集した前記装置の稼働データをもとに異常の予兆を検知するための予兆検知に向けた前記装置のモデルを構築するステップと、前記中央拠点の制御部が、前記構築した装置のモデルに基づいて、異常の予兆を予備的に検知するための予兆検知予備アラートルールを生成するステップと、前記対象拠点の制御部が、前記中央拠点で指定される前記予兆検知予備アラートルールに基づいて、前記稼働データから異常の予兆を検知して予兆検知予備アラートを発生させるステップと、前記中央拠点の制御部が、前記予兆検知予備アラートが発生された場合に、前記構築した装置のモデル及び前記対象拠点の対象装置の前記稼働データを活用して異常の予兆を分析する予兆分析を実行するステップと、前記対象拠点の制御部が、前記装置の設計仕様で定められた所定条件に基づいて、前記稼働データから装置の異常を検知して異常検知アラートを発生させるステップと、前記中央拠点の制御部が、前記異常検知アラートが発生された場合、または、予兆詳細分析の結果、異常予兆がありと判断された場合に、前記対象拠点の対象装置の前記稼働データをもとに異常の原因を分析する異常原因分析を実行するステップと、を含むことを特徴とする、運用管理方法が提供される。【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、多数の対象拠点の稼働データを中央拠点で集約して異常予兆を検知するに際して、検知処理の一部を各拠点で行うことにより、装置の異常検知における対象拠点の増大やデータ容量増大などにより要求されるスケーラビリティを確保することができる。【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本発明の一実施形態に係る運用管理システムで実施されるデータ分析処理と各処理の状態遷移を示す概念図である。
【図2】同実施形態にかかる運用管理システムの構成を示すブロック図である。
【図3】同実施形態にかかる運用管理システムの構成を示すブロック図である。
【図4】同実施形態にかかる学習用センサデータの一例を示す図表である。
【図5】同実施形態にかかる予兆分析用センサデータの一例を示す図表である。
【図6】同実施形態にかかる異常分析用センサデータの一例を示す図表である。
【図7】同実施形態にかかる正常状態における運用管理処理を説明する説明図である。
【図8】同実施形態にかかる異常検知状態における運用管理処理を説明する説明図である。
【図9】同実施形態にかかる予兆検知予備アラートが発生した場合の運用管理処理を説明する説明図である。
【図10】同実施形態にかかる予兆検知予備アラートが発生した場合の運用管理処理を説明する説明図である。
【図11】同実施形態にかかる異常予兆なしと判断された場合の運用管理処理を説明する説明図である。
【図12】同実施形態にかかる異常予兆ありと判断された場合の運用管理処理を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。【0013】
（１）本実施の形態の概要まず、図１を参照して、本実施の形態の概要について説明する。図１は、本実施の形態にかかる運用管理システムで実施されるデータ分析処理と、各処理の状態遷移を示す概念図である。本実施の形態では、大規模に分散した多数の対象拠点の稼働データが中央拠点に集約され、稼働データ（ビックデータ）を利活用して異常（故障）予兆検知処理が行われる。
【0014】
図１に示すように、各拠点から中央拠点に送付される稼働データは、予兆検知に向けたモデル構築のための「学習用センサデータ」と、異常予兆があるかを判断する予兆詳細分析のための「予兆分析用センサデータ」と、異常原因を分析するための「異常分析用センサデータ」が挙げられる。【0015】
モデル構築予兆分析１０のために利用される学習用センサデータは、通常時に各拠点から中央拠点に送信されるデータであり、後述する予兆分析用センサデータよりも記録頻度の低い（例えば３０分に１回）センサデータである。【0016】
モデル構築予兆分析１０において、中央拠点において、中央拠点に集約された学習用センサデータにより、装置の異常の予兆を予備的に判断するための特徴量や閾値などを含むモデルが構築される（ＳＴＥＰ１０）。そして、モデル構築予兆分析１０において、中央拠点で学習用センサデータを活用して異常予兆検知の可能性があるかを分析し、可能性ありの場合予兆検知予備判断（ＳＴＥＰ１１）とする。また、モデル構築予兆分析１０において、予兆検知に向けた各装置のモデルに基づいて設定された予兆検知予備アラートルールをもとに、各拠点で予兆検知予備アラートが上げられる（ＳＴＥＰ１２）。また、各装置の設計仕様で定められた条件に基づいて、各拠点で異常検知アラートが上げられる（ＳＴＥＰ１３）。【0017】
異常予兆があるかを判断する予兆詳細分析２０のための予兆分析用センサデータは、ＳＴＥＰ１２で予兆検知予備アラートが発生した場合、及び、ＳＴＥＰ１１で予兆検知予備判断により異常予兆検知の可能性があると判断された場合に各拠点から中央拠点に送信されるデータであり、上記した学習用センサデータと同一のデータ項目であるが、学習用センサデータより記録頻度が高い（例えば３０秒に１回）センサデータである。【0018】
予兆詳細分析２０では、中央拠点で予兆分析用センサデータを蓄積して（ＳＴＥＰ２０）、異常予兆があるかを分析して、異常予兆なしか（ＳＴＥＰ２１）、異常予兆ありか（ＳＴＥＰ２２）を判断する。また、各拠点で異常を検知した場合には、異常検知アラートを出す（ＳＴＥＰ２３）。なお、ＳＴＥＰ２３の異常検知アラートを上げる処理は、上記したＳＴＥＰ１３の処理と同一の処理である。【0019】
異常原因を分析する異常原因分析３０のための異常分析用センサデータは、ＳＴＥＰ２３で異常検知アラートが発生した場合、または、ＳＴＥＰ１３で異常検知アラートが発生した場合に各拠点から中央拠点に送信されるデータであり、上記した予兆分析用センサデータに異常の原因を特定するために有効なデータ項目が追加されたデータである。【0020】
異常原因分析３０では、異常分析用センサデータを蓄積して（ＳＴＥＰ３１）、装置の異常の原因を特定する（ＳＴＥＰ３２）。【0021】
本実施の形態では、上記した分析処理の一部を各拠点で実行し、分析に必要な各データをそれぞれ好適なタイミングで送信する。具体的には、上記したＳＴＥＰ１２の処理を各拠点で実施する。すなわち、各拠点において、拠点内の各装置の稼働データを監視して、予兆検知予備アラートを発生させるための予兆検知予備アラートルールをもとに、予兆検知予備アラートを発生させる。なお、予兆検知予備アラートルールは、中央拠点で設定されて、中央拠点から各拠点に送信される。【0022】
中央拠点は、通常は記録頻度の低い学習用センサデータを各拠点から収集して、予兆検知予備判断のための特徴量や閾値を含む予兆検知予備アラートルールを生成したり、予兆検知予備判断のための特徴量や閾値を改善したりする。そして、中央拠点は、予兆検知予備判断により予兆検知の可能性ありと判断した場合、または、各拠点のいずれかで予兆検知予備アラートが発生された場合に、予兆詳細分析をするために、各拠点から学習用センサデータより記録頻度の高い予兆分析用センサデータを収集する。また、中央拠点は、各拠点の各装置の設計仕様で定められた条件に基づく異常検知アラートが発生した場合には、予兆分析用センサデータに異常の原因を特定するために有効なデータ項目が追加された異常分析用データを収集する。【0023】
上記した、学習用センサデータ、予兆分析用センサデータ、異常分析用センサデータの３種類のデータの容量は、異常分析用データの容量が一番大きく、次いで予兆分析用センサデータ、学習用センサデータの順となる。したがって、各拠点から中央拠点に送信されるデータは、通常は一番容量の小さい学習用センサデータが送信され、予兆検知予備判断または予兆検知予備アラートがあった場合に予兆分析用センサデータが送信され、異常予兆ありと判断された場合または異常検知アラートが上がった場合に異常分析用センサデータが送信される。【0024】
このように、検知処理の一部を各拠点で行って、各拠点で実施される予兆検知結果に基づいて学習用センサデータより容量の大きい予兆分析用センサデータや異常分析用センサデータを送信することにより、ネットワーク等の通信トラフィックを低減させて、対象拠点の増大やデータ容量の増大などにより要求されるスケーラビリティを確保した多数拠点の異常を監視する運用管理システムを構築することができる。【0025】
（２）運用管理システムの構成次に、図２及び図３を参照して、運用管理システムの構成について説明する。図２に示すように運用管理システムは、中央拠点２００と、対象拠点１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ及び１００Ｄとがネットワーク３００を介して接続されている。図２では、対象拠点１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ及び１００Ｄの４つの対象拠点が示されているが、実際には、中央拠点２００と多数の対象拠点とが接続されている。なお、以下の説明では対象拠点１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ及び１００Ｄを総称して対象拠点１００として説明する。
【0026】
（２−１）各装置のハードウェア構成図２に示すように、対象拠点１００は、制御部１０１、温度センサ（図中Ｔ）１０２、湿度センサ（図中Ｈ）１０３、気圧センサ（図中Ｐ）１０４、ＢＭＳ（Building Management System）１０５、稼働センサ１０６及び複数の機器（図中機器Ａ、機器Ｂ）１０７などを備える。
【0027】
対象拠点１００の制御部１０１は、ＣＰＵおよびメモリ等の情報処理資源を備えている。ＣＰＵは、演算処理装置として機能し、メモリに記憶されているプログラムや演算パラメータ等にしたがって、対象拠点１００の動作を制御する。【0028】
温度センサ（図中Ｔ）１０２は、温度を計測するセンサである。湿度センサ（図中Ｈ）１０３は、湿度を計測するセンサである。気圧センサ（図中Ｐ）１０４は、気圧を計測するセンサである。【0029】
ＢＭＳ（Building Management System）１０５は、拠点１００の各機器１０７の自動化や各種機能の監視制御を行う。ＢＭＳ１０５は、各機器を監視して、各装置の設計仕様で定められた条件をもとに、異常検知アラートをデータ転送制御に通知する。稼働センサ１０６は、機器１０７の稼働状態を検知するセンサである。複数の機器（図中機器Ａ、機器Ｂ）１０７は、暖房、換気及び空調などの空気調和器（ＨＶＡＣ：heating ventilating air conditioning）である。【0030】
また、制御部１０１は、ネットワークに接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースを備えている。通信装置は、ＩＰ−ＶＰＮ、広域イーサーネット、専用線や、３Ｇ、４Ｇなどのモバイル通信などに対応するものが挙げられる。この通信装置は、中央拠点２００との間で、ネットワークを介して各種データを送受信する。【0031】
また、拠点１００は、キーボード、スイッチやポインティングデバイス、マイクロフォン等の情報入力装置と、モニタディスプレイやスピーカ等の情報出力装置とを備えている。【0032】
中央拠点２００は、ＣＰＵおよびメモリ等の情報処理資源を備えている。ＣＰＵは、演算処理装置として機能し、メモリに記憶されているプログラムや演算パラメータ等にしたがって、中央拠点２００の動作を制御する。【0033】
また、中央拠点２００は、ネットワークに接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースを備えている。通信装置は、ＩＰ−ＶＰＮ、広域イーサーネット、専用線や、３Ｇ、４Ｇなどのモバイル通信などに対応するものが挙げられる。この通信装置は、拠点１００との間で、ネットワークを介して各種データを送受信する。【0034】
また、中央拠点２００は、キーボード、スイッチやポインティングデバイス、マイクロフォン等の情報入力装置と、モニタディスプレイやスピーカ等の情報出力装置とを備えている。【0035】
さらに、中央拠点２００は、データ格納用のストレージ装置を備えていてもよい。ストレージ装置は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含む。ストレージ装置は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）で構成され、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵが実行するプログラムや各種データを格納する。【0036】
（２−２）各装置のソフトウェア構成次に、各装置のソフトウェア構成について説明する。図２に示すように、制御部１０１が実行するプログラムとして、ポリシベース制御１１０、データ転送制御１２０、アラートルール監視１３０及びセンサデータ採取制御１４０などが挙げられる。
【0037】
ポリシベース制御１１０は、各種ポリシに基づいて、データ転送制御１２０、アラートルール監視１３０及びセンサデータ採取制御１４０に各種指令を出す。データ転送制御１２０は、各種データの転送を制御する。アラートルール監視１３０は、アラートルールをもとに採取されたセンサデータを監視して監視結果をデータ転送制御１２０に提供する。センサデータ採取制御１４０は、稼働センサや温度、湿度または気圧センサのデータを採取してアラートルール監視１３０に提供する。【0039】
上記したように、対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０は、各種機器の稼働センサ１０６や、温度センサ１０２、湿度センサ１０３、気圧センサ１０４などで検知されたデータを採取する。【0040】
例えば、対象拠点１００に設置された機器Ａ１０７がターボ冷凍機であった場合に、センサデータ採取制御１４０は、機器の運転状態、警報状態、消費電力などを冷凍機器制御盤センサから採取したり、冷温水入口温度、冷却水出口温度、冷却水入口温度、冷却水出口温度を温度センサで採取したり、加熱度を蒸発コイル内の加熱度センサで採取したり、過冷却度を凝縮コイル内の過冷却度センサから採取したりする。また、コンプレッサの消費電力を電流センサで採取したり、コンプレッサの躯体温度を温度センサで採取したり、コンプレッサの差圧を差圧センサで採取したり、屋外温度を温度センサで採取したり、屋外湿度を湿度センサで採取したり、屋外気圧を圧力センサで採取したりする。【0041】
センサデータ採取制御１４０は、上記採取したセンサデータを予兆分析用センサデータ１４２として蓄積する。そして、センサデータ採取制御１４０は、所定期間の予兆分析用センサデータ１４２から、採取頻度を落とした学習用センサデータ１４１を生成する。【0042】
センサデータ採取制御１４０は、学習用センサデータ１４１をデータ転送制御１２０に提供する。また、センサデータ採取制御１４０は、予兆分析用センサデータ１４２をアラートルール監視１３０に提供する。【0043】
アラートルール監視１３０は、中央拠点２００から提供される予兆検知予備アラートルールに指定された特徴量演算式を利用して、特徴量演算１３２で予兆分析用センサデータの特徴量を算出させ、予兆検知予備アラートルールに指定された閾値を利用して閾値監視１３１で算出した特徴量が閾値を超えていないかを監視させる。予兆検知予備アラートルールに指定される特徴量演算式は、単純な四則演算の組み合わせなどである。対象拠点１００では、単純な四則演算により特徴量を演算し、該特徴量が閾値を超えているか否かにより予兆検知を実行する。このように、対象拠点１００に複雑な演算を実行させるなどの処理負荷をかけずに、予備的に予兆検知を実行させることが可能となる。【0044】
そして、アラートルール監視１３０は、特徴量が閾値を超えたと判断した場合に、予兆検知予備アラートをデータ転送制御１２０に通知する。予兆検知予備アラートを通知されたデータ転送制御１２０は、センサデータ採取制御１４０に予兆分析用センサデータ１４２を提供させる。【0045】
学習用センサデータ１４１は、中央拠点２００に集約され、予兆検知に向けたモデル構築のためのセンサデータであって、図４に示すように、項番欄１４１０、監視項目欄１４１１、概要欄１４１２及び採取頻度欄１４１３から構成される。【0046】
項番欄１４１０には、データの項番が格納される。監視項目欄１４１１には、機器の監視項目の情報が格納される。概要欄１４１２には、監視項目の概要が格納される。採取頻度欄１４１３には、監視項目の採取頻度が格納される。【0047】
図４では、例えば、学習用センサデータ１４１の項番「１」は、監視項目が機器の「運転状態」であり、「動作中」か「停止中」かが監視され、採取頻度が３０分に１回であることがわかる。また、学習用センサデータ１４１の項番「２」は、監視項目が機器の「警報状態」であり、異常が「有」か「無」かが監視され、採取頻度が３０分に１回であることがわかる。【0048】
予兆分析用センサデータ１４２は、各拠点で予兆検知予備アラートが発生した場合に中央拠点２００に集約され、異常予兆の詳細を分析するためのデータであって、図５に示すように、項番欄１４２０、監視項目欄１４２１、概要欄１４２２及び採取頻度欄１４２３から構成される。【0049】
項番欄１４２０には、データの項番が格納される。監視項目欄１４２１には、機器の監視項目の情報が格納される。概要欄１４２２には、監視項目の概要が格納される。採取頻度欄１４２３には、監視項目の採取頻度が格納される。【0050】
図５では、例えば、予兆分析用センサデータ１４２の項番「１」は、監視項目が機器の「運転状態」であり、「動作中」か「停止中」かが監視され、採取頻度が３０秒に１回であることがわかる。また、学習用センサデータ１４１の項番「２」は、監視項目が機器の「警報状態」であり、異常が「有」か「無」かが監視され、採取頻度が３０秒に１回であることがわかる。【0051】
このように、学習用センサデータ１４１と予兆分析用センサデータ１４２とは、監視対象の項目が同じであるが、学習用センサデータ１４１より予兆分析用センサデータ１４２のほうが採取頻度の高いデータである。【0052】
例えば、各センサから採取するデータのサイズが３バイト（３Ｂ）である場合に、あるセンサの学習用センサデータのデータ量は、１２０Ｂ／時間（３Ｂ×２０×２回／時間）となり、予兆分析用センサデータのデータ量は、７２００Ｂ／ｈ（３Ｂ×２０×６０×２回／時間）となる。したがって、本実施の形態では、通常状態で送信する学習用センサデータのデータ量を、予兆分析用センサデータ１４２よりも少ないデータ量として、ネットワークのトラフィックを低減させることができることとなる。【0053】
センサデータ採取制御１４０からデータ転送制御１２０に異常検知アラートが通知された場合には、データ転送制御１２０は、センサデータ採取制御１４０に異常分析用センサデータ１４３を採取させて提供させる。また、データ転送制御１２０が中央拠点２００から異常分析用センサデータ１４３の送付を要求された場合には、センサデータ採取制御１４０に異常分析用センサデータ１４３を採取させて提供させる。【0054】
異常分析用センサデータ１４３は、異常検知アラートが発生した場合に機器の異常の原因を特定するためのデータであって、図６に示すように、項番欄１４３０、監視項目欄１４３１、概要欄１４３２、採取頻度欄１４３３及び採取時間１４３４から構成される。【0055】
項番欄１４３０には、データの項番が格納される。監視項目欄１４３１には、機器の監視項目の情報が格納される。概要欄１４３２には、監視項目の概要が格納される。採取頻度欄１４３３には、監視項目の採取頻度が格納される。採取時間１４３４には、監視項目の採取時間が格納される。【0056】
図６では、例えば、異常分析用センサデータ１４３の項番「１」は、監視項目が機器の「運転状態」であり、「動作中」か「停止中」かが監視され、採取頻度が３０秒に１回であり、採取時間が１０分であることがわかる。また、例えば、異常分析用センサデータ１４３の項番「１３」は、監視項目が機器の「コンプレッサ１の振動」であり、「コンプレッサ１のシャフトの振動の加速度値」が監視され、採取頻度が１ｍ秒に１回であり、採取時間が１０分であることがわかる。これは、例えば、コンプレッサのモータが３６００ｒｐｍ（６０Ｈｚ）で回転し、回転軸関連に異常がある場合には、６０Ｈｚの整数倍（ｎ）の振動が発生する。このような異常が発生している振動を周波数解析するためには、採取頻度を（６０×ｎ×２×Ｎ）Ｈｚとする必要がある。ここで、Ｎは周波数分解能に関する整数であり、通常１０より小さい整数である。項番１３では、例えば、ｎ＝４、Ｎ＝２とした場合の採取頻度を示す。【0057】
例えば、各センサから採取するデータのサイズが３バイト（３Ｂ）である場合に、あるセンサの異常分析用センサデータのデータ量は、３６ＭＢ／１０分（３Ｂ×１８×２回×１０＋３Ｂ×２×１０００×６０×１０）となる。このように、異常分析用センサデータは、異常が発生した時間を含む特定の時間のデータであって、予兆分析用センサデータに異常の原因を特定するために有効なデータ項目が追加されたデータであることがわかる。【0058】
図３に戻り、データ転送制御１２０は、提供された各種データ及びアラートに対して転送優先順位付け１２１にデータ転送の優先順位を付けさせる。そして、データ転送制御１２０は、転送優先順位付け１２１による優先順位にしたがって、各種データ及びアラートを転送優先制御１２２により転送させる。また、中央拠点２００のデータ転送制御２３０においても、各種データやアラートに対して転送優先順位付け２３１にデータ転送の優先順位を付けさせて、該優先順位にしたがって、転送優先制御２３２により転送させる。【0059】
対象拠点１００のデータ転送制御１２０及び中央拠点２００のデータ転送制御２３０は、各種データ及びアラートを送受信するに際して、共通の転送優先順位にしたがって、データを転送する。例えば、優先度の高い順に、異常検知アラート、予兆検知予備アラート、ポリシ情報、予兆分析用センサデータ、学習用センサデータの順とする。これにより、機器の異常に関連する情報を優先的に転送することができる。【0060】
（３）運用管理処理次に、図７〜図１２を参照して、本実施の形態にかかる運用管理システムにおける運用管理処理について説明する。図７は、機器が正常に稼働している正常状態における運用管理処理を示し、図８は、機器の異常を検知した異常検知状態における運用管理処理を示す。また、図９は及び図１０は、対象拠点１００において予兆検知予備アラートが発生した場合の運用管理処理を示す。また、図１１及び図１２は、中央拠点２００において予兆検知の可能性ありと判断（予兆検知予備判断）された場合の運用管理処理を示す。
【0061】
（３−１）正常状態における運用管理処理図７は、機器が正常に稼働している図７に示すように、拠点１００のＢＭＳ１０５は、各機器１０７の稼働センサ１０６からセンサデータを採取して、各機器１０７の設計仕様で定められた条件に基づいて、各機器１０７の異常検知の監視を実施する（Ｓ１００）。
【0062】
そして、対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０は、ＢＭＳ１０５からセンサデータを採取して、予兆分析用センサデータ１４２として蓄積する（Ｓ１０１）。続いて、センサデータ採取制御１４０は、一定期間の予兆分析用センサデータ１４２から採取頻度を落とした学習用センサデータ１４１を生成し（Ｓ１０２）、データ転送制御１２０が学習用センサデータ１４１を中央拠点２００に送信する（Ｓ１０３）。【0063】
中央拠点２００のモデル構築（学習）２５０は、対象拠点１００から送信された学習用センサデータ１４１の分析及び学習により各機器のモデルを構築して、当該モデルをもとに予兆検知予備アラートルール生成２６０が異常の予兆を予備的に検知するための特徴量演算式及び閾値を含む予兆検知予備アラートルールを生成する（Ｓ１０４）。【0064】
そして、中央拠点２００のデータ転送制御２３０は、ステップＳ１０４で生成した予兆検知予備アラートルールを含むポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ１０５）。【0065】
そして、センサデータ採取制御１４０は、一定期間の予兆分析用センサデータ１４２から採取頻度を落とした学習用センサデータ１４１を生成し（Ｓ１０６）、データ転送制御１２０が学習用センサデータ１４１を中央拠点２００に送信する（Ｓ１０７）。【0066】
そして、ステップＳ１０５で中央拠点２００から予兆検知予備アラートルールを送信された拠点１００のアラートルール監視１３０は、予兆検知予備アラートルールに指定された特徴量演算式及び閾値をもとに、センサデータ採取制御１４０から受け取った予兆分析用センサデータ１４２に対する監視を開始する（Ｓ１０８）。【0067】
そして、中央拠点２００のモデル構築（学習）２５０は、ステップＳ１０４で分析及び学習した学習用センサデータに、ステップＳ１０７で送信された学習用センサデータ１４１を加えて分析及び学習して、より高精度の機器のモデルを構築して、当該モデルをもとに予兆検知予備アラートルール生成２６０が予兆検知予備アラートルールを更新する（Ｓ１０９）。【0068】
そして、中央拠点２００のデータ転送制御２３０は、ステップＳ１０９で更新された予兆検知予備アラートルールを含むポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ１１０）。【0069】
さらに、センサデータ採取制御１４０は、一定期間の予兆分析用センサデータ１４２から採取頻度を落とした学習用センサデータ１４１を生成し（Ｓ１１１）、データ転送制御１２０が学習用センサデータ１４１を中央拠点２００に送信する（Ｓ１１２）。【0070】
そして、ステップＳ１１０で中央拠点２００から更新された予兆検知予備アラートルールを送信された拠点１００のアラートルール監視１３０は、更新された予兆検知予備アラートルールに指定された特徴量演算式及び閾値をもとに、センサデータ採取制御１４０から受け取った予兆分析用センサデータ１４２に対する監視を開始する（Ｓ１１３）。【0071】
通常時、以降、ステップＳ１０９〜ステップＳ１１３を繰り返す。【0072】
（３−２）異常検知状態における運用管理処理図８は、機器の異常を検知した異常検知状態における運用管理処理を説明する説明図である。図８でも図７と同様に、拠点１００のＢＭＳ１０５は、各機器１０７の稼働センサ１０６からセンサデータを採取して、各機器１０７の設計仕様で定められた条件に基づいて、各機器１０７の異常検知の監視を実施する（Ｓ２００）。
【0073】
そして、上記した通常状態の繰り返し処理と同様に、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０６が実施される。すなわち、対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０は、ＢＭＳ１０５からセンサデータを採取して、予兆分析用センサデータ１４２として蓄積する（Ｓ２０１）。続いて、センサデータ採取制御１４０は、一定期間の予兆分析用センサデータ１４２から採取頻度を落とした学習用センサデータ１４１を生成し（Ｓ２０２）、データ転送制御１２０が学習用センサデータ１４１を中央拠点２００に送信する（Ｓ２０３）。【0074】
そして、中央拠点２００のモデル構築（学習）２５０は、先に分析及び学習した学習用センサデータに、ステップＳ２０３で送信された学習用センサデータ１４１を加えて分析及び学習して、より高精度の機器のモデルを構築して、当該モデルをもとに予兆検知予備アラートルール生成２６０が予兆検知予備アラートルールを更新する（Ｓ２０４）。【0075】
そして、中央拠点２００のデータ転送制御２３０は、ステップＳ１０９で更新された予兆検知予備アラートルールを含むポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ２０５）。【0076】
そして、ステップＳ２０５で中央拠点２００から更新された予兆検知予備アラートルールを送信された拠点１００のアラートルール監視１３０は、更新された予兆検知予備アラートルールに指定された特徴量演算式及び閾値をもとに、センサデータ採取制御１４０から受け取った予兆分析用センサデータ１４２に対する監視を開始する（Ｓ２０６）。【0077】
そして、ＢＭＳ１０５が装置の異常を検知すると、対象拠点１００のデータ転送制御１２０が異常検知アラートを中央拠点２００に送信する（Ｓ２０７）。【0078】
ステップＳ２０７で異常検知アラートを受け取った中央拠点２００のポリシ生成２４０は、異常検知状態に移行して、異常分析用センサデータ１４３を要求するポリシを生成する（Ｓ２０８）。そして、データ転送制御２３０がステップＳ２０８で生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ２０９）。【0079】
ステップＳ２０７で中央拠点２００に異常検知アラートが送信された後、中央拠点２００から予兆検知予備アラートルールが送信されない場合には、対象拠点１００は、異常検知アラートが発生する前に中央拠点２００から送信された予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視する（Ｓ２１７）。また、ステップＳ２１７において、中央拠点２００から他の拠点のデータ等を利用して生成された予兆検知予備アラートルールが送信された場合には、当該予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視してもよい。【0080】
対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０が異常分析用センサデータ１４３を採取して（Ｓ２１０）、データ転送制御１２０が異常分析用センサデータ１４３を中央拠点２００に送信する（Ｓ２１１）。【0081】
中央拠点２００の異常原因分析２１０は、ステップＳ２１１で送信された異常分析用センサデータ１４３を分析して、異常の原因を特定する（Ｓ２１２）。そして、対象拠点の保守員に対して異常対策を通知する（Ｓ２１３）。【0082】
対象拠点の保守員から異常対策完了の連絡を受け取ると（Ｓ２１４）、異常検知状態から復旧して、中央拠点２００のポリシ生成２４０は、異常検知状態復旧を通知するポリシを生成して（Ｓ２１５）、データ転送制御２３０が生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ２１６）。【0083】
ステップＳ２１６で拠点１００がポリシを受信すると、異常検知状態が復旧されて、通常状態に戻り以降ステップＳ２０１〜ステップＳ２０６が繰り返される。【0084】
（３−３）予兆検知予備アラート発生時の運用管理処理図９及び図１０は、予兆検知予備アラートが発生した場合の運用管理処理を説明する説明図であり、図９は予兆分析用センサデータを分析した結果、異常予兆なしと判断された場合を示し、図１０は予兆分析用センサデータを分析した結果、異常予兆ありと判断された場合を示す。
【0085】
図９に示すように、拠点１００のＢＭＳ１０５は、各機器１０７の稼働センサ１０６からセンサデータを採取して、各機器１０７の設計仕様で定められた条件に基づいて、各機器１０７の異常検知の監視を実施する（Ｓ３００）。【0086】
そして、上記した通常状態の繰り返し処理と同様に、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０６が実施される。すなわち、対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０は、ＢＭＳ１０５からセンサデータを採取して、予兆分析用センサデータ１４２として蓄積する（Ｓ３０１）。続いて、センサデータ採取制御１４０は、一定期間の予兆分析用センサデータ１４２から採取頻度を落とした学習用センサデータ１４１を生成し（Ｓ３０２）、データ転送制御１２０が学習用センサデータ１４１を中央拠点２００に送信する（Ｓ３０３）。【0087】
そして、中央拠点２００のモデル構築（学習）２５０は、先に分析及び学習した学習用センサデータに、ステップＳ３０３で送信された学習用センサデータ１４１を加えて分析及び学習して、より高精度の機器のモデルを構築して、当該モデルをもとに予兆検知予備アラートルール生成２６０が予兆検知予備アラートルールを更新する（Ｓ３０４）。【0088】
そして、中央拠点２００のデータ転送制御２３０は、ステップＳ３０４で更新された予兆検知予備アラートルールを含むポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ３０５）。【0089】
そして、ステップＳ３０５で中央拠点２００から更新された予兆検知予備アラートルールを送信された拠点１００のアラートルール監視１３０は、更新された予兆検知予備アラートルールに指定された特徴量演算式及び閾値をもとに、センサデータ採取制御１４０から受け取った予兆分析用センサデータ１４２に対する監視を開始する（Ｓ３０６）。【0090】
そして、対象拠点１００のアラートルール監視１３０が、予兆分析用センサデータ１４２を、予兆検知予備アラートルールの特徴量演算式及び閾値をもとに監視した結果、予兆検知の可能性ありと判断すると、データ転送制御１２０が中央拠点２００に予兆検知予備アラートを送信する（Ｓ３０７）。【0091】
ステップＳ３０７で予兆検知予備アラートを受け取った中央拠点２００のポリシ生成２４０は、予兆検知予備状態に移行して、予兆分析用センサデータ１４２を要求するポリシを生成する（Ｓ３０８）。そして、データ転送制御２３０がステップＳ３０８で生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ３０９）。【0092】
ステップＳ３０７で中央拠点２００に予兆検知予備アラートが送信された後、中央拠点２００から予兆検知予備アラートルールが送信されない場合には、対象拠点１００は、異常検知アラートが発生する前に中央拠点２００から送信された予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視する（Ｓ３１５）。また、ステップＳ３１５において、中央拠点２００から他の拠点のデータ等を利用して生成された予兆検知予備アラートルールが送信された場合には、当該予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視してもよい。【0093】
対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０が予め定められた期間の予兆分析用センサデータを採取して（Ｓ３１０）、データ転送制御１２０が予兆分析用センサデータ１４２を中央拠点２００に送信する（Ｓ３１１）。【0094】
中央拠点２００の予兆詳細分析２２０は、ステップＳ３１１で送信された予兆分析用センサデータ１４２を分析して、異常予兆があるか否かを判断する（Ｓ３１２）。予兆詳細分析２２０により異常予兆なしと判断されると、予兆検知予備状態から復旧し、ポリシ生成２４０は、予兆検知予備状態復旧を通知するポリシを生成して（Ｓ３１３）、データ転送制御２３０が生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ３１４）。【0095】
ステップＳ３１４で拠点１００がポリシを受信すると、予兆検知予備状態が復旧されて、通常状態に戻り以降ステップＳ３０１〜ステップＳ３０６が繰り返される。【0096】
図１０に示すように、拠点１００のＢＭＳ１０５は、各機器１０７の稼働センサ１０６からセンサデータを採取して、各機器１０７の設計仕様で定められた条件に基づいて、各機器１０７の異常検知の監視を実施する（Ｓ４００）。【0097】
そして、上記した通常状態の繰り返し処理と同様に、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０６が実施される。すなわち、対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０は、ＢＭＳ１０５からセンサデータを採取して、予兆分析用センサデータ１４２として蓄積する（Ｓ４０１）。続いて、センサデータ採取制御１４０は、一定期間の予兆分析用センサデータ１４２から採取頻度を落とした学習用センサデータ１４１を生成し（Ｓ４０２）、データ転送制御１２０が学習用センサデータ１４１を中央拠点２００に送信する（Ｓ４０３）。【0098】
そして、中央拠点２００のモデル構築（学習）２５０は、先に分析及び学習した学習用センサデータに、ステップＳ４０３で送信された学習用センサデータ１４１を加えて分析及び学習して、より高精度の機器のモデルを構築して、当該モデルをもとに予兆検知予備アラートルール生成２６０が予兆検知予備アラートルールを更新する（Ｓ４０４）。【0099】
そして、中央拠点２００のデータ転送制御２３０は、ステップＳ４０４で更新された予兆検知予備アラートルールを含むポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ４０５）。【0100】
そして、ステップＳ４０５で中央拠点２００から更新された予兆検知予備アラートルールを送信された拠点１００のアラートルール監視１３０は、更新された予兆検知予備アラートルールに指定された特徴量演算式及び閾値をもとに、センサデータ採取制御１４０から受け取った予兆分析用センサデータ１４２に対する監視を開始する（Ｓ４０６）。【0101】
そして、対象拠点１００のアラートルール監視１３０が、予兆分析用センサデータ１４２を、予兆検知予備アラートルールの特徴量演算式及び閾値をもとに監視した結果、予兆検知の可能性ありと判断すると、データ転送制御１２０が中央拠点２００に予兆検知予備アラートを送信する（Ｓ４０７）。【0102】
ステップＳ４０７で予兆検知予備アラートを受け取った中央拠点２００のポリシ生成２４０は、予兆検知予備状態に移行して、予兆分析用センサデータ１４２を要求するポリシを生成する（Ｓ４０８）。そして、データ転送制御２３０がステップＳ４０８で生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ４０９）。【0103】
ステップＳ４０７で中央拠点２００に予兆検知予備アラートが送信された後、中央拠点２００から予兆検知予備アラートルールが送信されない場合には、対象拠点１００は、異常検知アラートが発生する前に中央拠点２００から送信された予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視する（Ｓ４２２）。また、ステップＳ４２２において、中央拠点２００から他の拠点のデータ等を利用して生成された予兆検知予備アラートルールが送信された場合には、当該予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視してもよい。【0104】
対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０が予め定められた期間の予兆分析用センサデータを採取して（Ｓ４１０）、データ転送制御１２０が予兆分析用センサデータ１４２を中央拠点２００に送信する（Ｓ４１１）。【0105】
中央拠点２００の予兆詳細分析２２０は、ステップＳ４１１で送信された予兆分析用センサデータ１４２を分析して、異常予兆があるか否かを判断する（Ｓ４１２）。予兆詳細分析２２０により異常予兆ありと判断されると、異常予兆状態に移行し、ポリシ生成２４０は、異常分析用センサデータ１４３を要求するポリシを生成する（Ｓ４１３）。そして、データ転送制御２３０がステップＳ４１３で生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ４１４）。【0106】
対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０が異常分析用センサデータ１４３を採取して（Ｓ４１５）、データ転送制御１２０が異常分析用センサデータ１４３を中央拠点２００に送信する（Ｓ４１６）。【0107】
中央拠点２００の異常原因分析２１０は、ステップＳ４１６で送信された異常分析用センサデータ１４３を分析して、異常の原因を特定する（Ｓ４１７）。そして、対象拠点の保守員に対して異常予兆対策を通知する（Ｓ４１８）。【0108】
対象拠点の保守員から異常予兆対策完了の連絡を受け取ると（Ｓ４１９）、異常予兆状態から復旧して、中央拠点２００のポリシ生成２４０は、異常予兆状態復旧を通知するポリシを生成して（Ｓ４２０）、データ転送制御２３０が生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ４２１）。【0109】
ステップＳ４２１で拠点１００がポリシを受信すると、異常予兆状態が復旧されて、通常状態に戻り、以降ステップＳ４０１〜ステップＳ４０６が繰り返される。【0110】
（３−４）予兆検知予備判断時の運用管理処理図１１及び図１２は、中央拠点２００において予兆検知の可能性ありと判断（予兆検知予備判断）された場合の運用管理処理を説明する説明図であり、図１１は予兆分析用センサデータを分析した結果、異常予兆なしと判断された場合を示し、図１２は予兆分析用センサデータを分析した結果、異常予兆ありと判断された場合を示す。
【0111】
図１１に示すように、拠点１００のＢＭＳ１０５は、各機器１０７の稼働センサ１０６からセンサデータを採取して、各機器１０７の設計仕様で定められた条件に基づいて、各機器１０７の異常検知の監視を実施する（Ｓ５００）。【0112】
そして、上記した通常状態の繰り返し処理と同様に、ステップＳ５０１〜ステップＳ５０６が実施される。すなわち、対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０は、ＢＭＳ１０５からセンサデータを採取して、予兆分析用センサデータ１４２として蓄積する（Ｓ５０１）。続いて、センサデータ採取制御１４０は、一定期間の予兆分析用センサデータ１４２から採取頻度を落とした学習用センサデータ１４１を生成し（Ｓ５０２）、データ転送制御１２０が学習用センサデータ１４１を中央拠点２００に送信する（Ｓ５０３）。【0113】
そして、中央拠点２００のモデル構築（学習）２５０は、先に分析及び学習した学習用センサデータ１４１に、ステップＳ５０３で送信された学習用センサデータ１４１を加えて分析及び学習して、より高精度の機器のモデルを構築して、当該モデルをもとに予兆検知予備アラートルール生成２６０が予兆検知予備アラートルールを更新する（Ｓ５０４）。【0114】
そして、中央拠点２００のデータ転送制御２３０は、ステップＳ５０４で更新された予兆検知予備アラートルールを含むポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ５０５）。【0115】
そして、ステップＳ５０５で中央拠点２００から更新された予兆検知予備アラートルールを送信された拠点１００のアラートルール監視１３０は、更新された予兆検知予備アラートルールに指定された特徴量演算式及び閾値をもとに、センサデータ採取制御１４０から受け取った予兆分析用センサデータ１４２に対する監視を開始する（Ｓ５０６）。【0116】
そして、中央拠点２００の予兆詳細分析２２０が学習用センサデータ１４１を分析した結果、異常の予兆検知の可能性ありと判断した場合には（Ｓ５０７）、予兆検知予備状態に移行して、ポリシ生成２４０は、予兆分析用センサデータ１４２を要求するポリシを生成する（Ｓ５０８）。そして、データ転送制御２３０がステップＳ５０８で生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ５０９）。【0117】
ステップＳ５０７で異常の予兆検知の可能性ありと判断された後、中央拠点２００から予兆検知予備アラートルールが送信されない場合には、対象拠点１００は、異常検知アラートが発生する前に中央拠点２００から送信された予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視する（Ｓ５１５）。また、ステップＳ５１５において、中央拠点２００から他の拠点のデータ等を利用して生成された予兆検知予備アラートルールが送信された場合には、当該予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視してもよい。【0118】
対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０が予め定められた期間の予兆分析用センサデータを採取して（Ｓ５１０）、データ転送制御１２０が予兆分析用センサデータ１４２を中央拠点２００に送信する（Ｓ５１１）。【0119】
中央拠点２００の予兆詳細分析２２０は、ステップＳ５１１で送信された予兆分析用センサデータ１４２を分析して、異常予兆があるか否かを判断する（Ｓ５１２）。予兆詳細分析２２０により異常予兆なしと判断されると、予兆検知予備状態から復旧し、ポリシ生成２４０は、予兆検知予備状態復旧を通知するポリシを生成して（Ｓ５１３）、データ転送制御２３０が生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ５１４）。【0120】
ステップＳ５１４で拠点１００がポリシを受信すると、予兆検知予備状態が復旧されて、通常状態に戻り以降ステップＳ５０１〜ステップＳ５０６が繰り返される。【0121】
図１２に示すように、拠点１００のＢＭＳ１０５は、各機器１０７の稼働センサ１０６からセンサデータを採取して、各機器１０７の設計仕様で定められた条件に基づいて、各機器１０７の異常検知の監視を実施する（Ｓ６００）。【0122】
そして、上記した通常状態の繰り返し処理と同様に、ステップＳ６０１〜ステップＳ６０６が実施される。すなわち、対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０は、ＢＭＳ１０５からセンサデータを採取して、予兆分析用センサデータ１４２として蓄積する（Ｓ６０１）。続いて、センサデータ採取制御１４０は、一定期間の予兆分析用センサデータ１４２から採取頻度を落とした学習用センサデータ１４１を生成し（Ｓ６０２）、データ転送制御１２０が学習用センサデータ１４１を中央拠点２００に送信する（Ｓ６０３）。【0123】
そして、中央拠点２００のモデル構築（学習）２５０は、先に分析及び学習した学習用センサデータ１４１に、ステップＳ６０３で送信された学習用センサデータ１４１を加えて分析及び学習して、より高精度の機器のモデルを構築して、当該モデルをもとに予兆検知予備アラートルール生成２６０が予兆検知予備アラートルールを更新する（Ｓ６０４）。【0124】
そして、中央拠点２００のデータ転送制御２３０は、ステップＳ６０４で更新された予兆検知予備アラートルールを含むポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ６０５）。【0125】
そして、ステップＳ１１０で中央拠点２００から更新された予兆検知予備アラートルールを送信された拠点１００のアラートルール監視１３０は、更新された予兆検知予備アラートルールに指定された特徴量演算式及び閾値をもとに、センサデータ採取制御１４０から受け取った予兆分析用センサデータ１４２に対する監視を開始する（Ｓ６０６）。【0126】
そして、中央拠点２００の予兆詳細分析２２０が学習用センサデータ１４１を分析した結果、異常の予兆検知の可能性ありと判断した場合には（Ｓ６０７）、予兆検知予備状態に移行して、ポリシ生成２４０は、予兆分析用センサデータ１４２を要求するポリシを生成する（Ｓ６０８）。そして、データ転送制御２３０がステップＳ６０８で生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ６０９）。【0127】
ステップＳ６０７で異常の予兆検知の可能性ありと判断された後、中央拠点２００から予兆検知予備アラートルールが送信されない場合には、対象拠点１００は、異常検知アラートが発生する前に中央拠点２００から送信された予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視する（Ｓ６２２）。また、ステップＳ６２２において、中央拠点２００から他の拠点のデータ等を利用して生成された予兆検知予備アラートルールが送信された場合には、当該予兆検知予備アラートルールをもとに予兆分析用センサデータ１４２を監視してもよい。【0128】
対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０が予め定められた期間の予兆分析用センサデータを採取して（Ｓ６１０）、データ転送制御１２０が予兆分析用センサデータ１４２を中央拠点２００に送信する（Ｓ６１１）。【0129】
中央拠点２００の予兆詳細分析２２０は、ステップＳ６１１で送信された予兆分析用センサデータ１４２を分析して、異常予兆があるか否かを判断する（Ｓ６１２）。予兆詳細分析２２０により異常予兆ありと判断されると、異常予兆状態に移行し、ポリシ生成２４０は、異常分析用センサデータ１４３を要求するポリシを生成する（Ｓ６１３）。そして、データ転送制御２３０がステップＳ６１３で生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ６１４）。【0130】
対象拠点１００のセンサデータ採取制御１４０が異常分析用センサデータ１４３を採取して（Ｓ６１５）、データ転送制御１２０が異常分析用センサデータ１４３を中央拠点２００に送信する（Ｓ６１６）。【0131】
中央拠点２００の異常原因分析２１０は、ステップＳ６１６で送信された異常分析用センサデータ１４３を分析して、異常の原因を分析する（Ｓ６１７）。そして、対象拠点の保守員に対して異常予兆対策を通知する（Ｓ６１８）。【0132】
対象拠点の保守員から異常予兆対策完了の連絡を受け取ると（Ｓ６１９）、異常予兆状態から復旧して、中央拠点２００のポリシ生成２４０は、異常予兆状態復旧を通知するポリシを生成して（Ｓ６２０）、データ転送制御２３０が生成したポリシを該当拠点１００に送信する（Ｓ６２１）。【0133】
ステップＳ６２１で拠点１００がポリシを受信すると、異常予兆状態が復旧されて、通常状態に戻り、以降ステップＳ６０１〜ステップＳ６０６が繰り返される。【0134】
（４）本実施の形態の効果上記実施の形態によれば、対象拠点１００の制御部１０１は、機器１０７の設計仕様で定められた所定条件に基づいて、稼働データから装置の異常を検知して異常検知アラートを発生させ、中央拠点２００で指定される異常の予兆を予備的に検知するための予兆検知予備アラートルールに基づいて、前記稼働データから異常の予兆を検知して予兆検知予備アラートを発生させ、中央拠点２００の制御部は、複数の対象拠点１００から収集した機器１０７の稼働データをもとに異常の予兆を検知するための予兆検知に向けた前記装置のモデルを構築し、構築した装置のモデルに基づいて、予兆検知予備アラートルールを生成し、構築した装置のモデル及び前記対象拠点１００の対象機器１０７の前記稼働データを活用して異常の予兆を分析する予兆分析を実行し、対象拠点１００の対象機器１０７の前記稼働データをもとに異常の原因を分析する異常原因分析を実行する。
【0135】
これにより、多数の対象拠点の稼働データを中央拠点で集約して異常予兆を検知するに際して、検知処理の一部である、稼働データから異常の予兆を検知する予兆検知予備判断を各拠点で行って、予兆検知予備アラートを発生させることにより、データ転送量の低減及び中央拠点での計算資源の増大を抑制することができる。【符号の説明】
【0136】
１００ 対象拠点１０１ 制御部
１０２ 温度センサ
１０３ 湿度センサ
１０４ 気圧センサ
１０６ 稼働センサ
１０７ 機器
１１０ ポリシベース制御
１２０ データ転送制御
１２２ 転送優先制御
１３０ アラートルール監視
１３１ 閾値監視
１３２ 特徴量演算
１４０ センサデータ採取制御
２００ 中央拠点
２１０ 異常原因分析
２２０ 予兆詳細分析
２３０ データ転送制御
２３２ 転送優先制御
２４０ ポリシ生成
２６０ 予兆検知予備アラートルール生成
【国際調査報告】