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公開番号2025016290
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-31
出願番号2023119473
出願日2023-07-21
発明の名称データ処理システム、管理装置およびデータ処理方法
出願人株式会社日立産機システム
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G06F 11/34 20060101AFI20250124BHJP(計算;計数)
要約【課題】算出する機器異常度の精度を向上し、ユーザが数値によって異常度を正確に把握することが可能な技術を提供する。
【解決手段】データ処理システムであって、一つ以上の機器とデータ通信可能に接続された通信装置と、通信装置とデータ通信可能に接続され、当該通信装置から取得した情報を解析する管理装置とを備え、通信装置は、接続された機器の稼働ログおよび/または当該通信装置の稼働ログを含む情報を取得して管理装置に送信する情報取得部を有し、管理装置は、通信装置から受信した情報に基づいて、当該機器または当該通信装置の少なくともいずれか一つを分類する分類部と、分類部の分類結果に基づいて、当該機器の稼働ログまたは当該通信装置の稼働ログと、当該機器または当該通信装置と同じグループに分類された他の機器および/または通信装置の稼働ログとを比較して、比較結果を出力する統計処理部とを有する。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
データ処理システムであって、
一つ以上の機器とデータ通信可能に接続された通信装置と、
前記通信装置とデータ通信可能に接続され、当該通信装置から取得した情報を解析する管理装置と
を備え、
前記通信装置は、
接続された機器の稼働ログおよび／または当該通信装置の稼働ログを含む情報を取得して前記管理装置に送信する情報取得部を有し、
前記管理装置は、
前記通信装置から受信した情報に基づいて、当該機器または当該通信装置の少なくともいずれか一つを分類する分類部と、
前記分類部の分類結果に基づいて、当該機器の稼働ログまたは当該通信装置の稼働ログと、当該機器または当該通信装置と同じグループに分類された他の機器および／または通信装置の稼働ログとを比較して、比較結果を出力する統計処理部と
を有する
データ処理システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記稼働ログは、当該稼働ログに係る機器または通信装置の稼働時間を含み、
前記分類部は、稼働時間に基づいて、当該機器または当該通信装置の少なくともいずれか一つを分類する
請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項３】
前記稼働時間は、累積稼働時間である、請求項２に記載のデータ処理システム。
【請求項４】
前記稼働ログは、当該稼働ログに係る機器または通信装置の位置情報を含み、
前記分類部は、位置情報に基づいて、当該機器または当該通信装置の少なくともいずれか一つを分類する
請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項５】
前記位置情報は、当該位置情報に係る通信装置が行うモバイル無線通信における基地局の情報を表す基地局ＩＤに基づいて取得される、請求項４に記載のデータ処理システム。
【請求項６】
前記位置情報は、当該位置情報に係る通信装置が行う無線通信に関する情報であるＳＳＩＤに基づいて取得される、請求項４に記載のデータ処理システム。
【請求項７】
前記稼働ログは、当該稼働ログに係る機器または通信装置に設置された温度センサの値を含み、
前記分類部は、温度センサの値に基づいて、当該機器または当該通信装置の少なくともいずれか一つを分類する
請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項８】
前記稼働ログは、当該稼働ログに係る機器または通信装置における異常イベントの発生回数、部品の劣化度合または消耗品の消耗度合の少なくともいずれか一つを含み、
前記分類部は、異常イベントの発生回数、部品の劣化度合または消耗品の消耗度合の少なくともいずれか一つに基づいて、当該機器または当該通信装置の少なくともいずれか一つを分類する
請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項９】
前記稼働ログは、
当該稼働ログに係る機器または通信装置の稼働時間と、
当該稼働ログに係る機器または通信装置の位置情報および／または当該稼働ログに係る機器または通信装置に設置された温度センサの値と
を含み、
前記稼働時間は、位置情報毎および／または温度センサの値毎に、前記位置情報および／または前記温度センサの値と対応付けられて記録され、
前記分類部は、位置情報および／または温度センサの値と対応付けられた稼働時間に基づいて、当該機器または当該通信装置の少なくともいずれか一つを分類する
請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項１０】
前記統計処理部は、前記比較結果として、当該機器の稼働ログまたは当該通信装置の稼働ログが、当該機器または当該通信装置と同じグループに分類された他の全ての機器および通信装置の稼働ログと比較してどの程度の外れ値に当たるかを出力する、請求項１に記載のデータ処理システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、一つ以上の機器とデータ通信可能に接続された通信装置と、当該通信装置とデータ通信可能に接続され、当該通信装置から取得した情報を解析する管理装置とを備えるシステムにおいて、データを処理する技術に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、産業分野において、機器の稼働率向上や遠隔地からの機器状態の把握などを目的とする産業ＩｏＴ（ＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ）の導入が進んでいる。産業ＩｏＴでは、産業機器から取得したデータを、無線通信を介してサーバへ集約し、サーバ側でデータを参照・利活用する事で、機器の予兆検知や状態監視に役立てる。
【０００３】
一般に、産業機器は通信機能を持たないため、通信機能を持つ通信装置が産業機器と接続される場合が多い。本用法において通信装置はＲＳ２３２、ＲＳ４８５などの、所定の通信規格を介して産業機器から稼働情報などのデータを取得し、取得したデータを周期的にサーバへと送信する。サーバは取得したデータを参照することで、産業機器の稼働状態把握や、障害の発生検知を行う。
【０００４】
本アプリケーションにおいて、システムとしての障害検知には取得データに対する単純な閾値検知のみでは十分でない場合が存在する。例えば、通信量の急増や電源電圧の低下などの個別機器の動作保証範囲内における異常動作を検知するには事前に閾値を設定できない。このことから、過去データを学習することでシステムの異常度を算出する手法が提案されている。過去データの学習においては精度向上のために過去データに前処理を加えることで異常度算出の精度や効率を向上させる手法が提案されている。
【０００５】
例えば、取得した複数のログデータも基づいて複数の特徴量ベクトルを生成し、生成した複数の特徴量ベクトル間の距離に基づき異常度算出を行う技術が存在する（特許文献１参照）。本技術は膨大な取得データを時間毎に区切り、データ種類毎に最大・最小・平均値などの特徴量を計算して高次元ベクトルを生成する。本ベクトルを次元圧縮する事で重要ではない要素を取り除き、その後同様の手順で異常データから生成したベクトルとの距離を求める。時間を基に取得データをグルーピングして、特徴量ベクトルへの変換という前処理を実施することで検知精度の向上を図っている。
【０００６】
また、例えば、地理空間内で測定されたデータの集合を予め決められた複数の部分地理空間を表す複数のグループに分割し、グループ毎に算出した特徴量を用いて異常なデータが含まれるグループの有無を判定する技術が存在する（特許文献２）。本技術では位置情報を基に取得データをグルーピングして、特徴量の算出という前処理を実施することで異常検知効率の向上を図っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０２２－１１５７４５号公報
国際公開第２０２１／０４８９８９号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
産業システムにおいて異常度を算出するには、同様の劣化度合にある機器同士を比較しないと算出する異常度の精度が低下する。特に機器を使用するユーザが客観的に使用機器の異常度を測るためには、信頼に足る精度の異常度が必要となる。
【０００９】
特許文献１に記載の技術では時間で取得ログをグルーピングしているが、同一時間内で異なる劣化具合の機器から取得したデータが混在している場合、同じ種類のログにおいても異なる振る舞いを示す可能性がある。結果として、平均や標準偏差の異なる本来別個の分布に属するデータをひとまとめにして特徴量ベクトルを計算することとなり、算出する異常度の精度が低下する。
【００１０】
特許文献２に記載の技術では位置情報を基に取得ログをグルーピングしているが、地理空間内でグループを分けたとしても、異なる劣化度合の機器同士が同一のグループに属するとは限らない。また、予め決められた複数の地理空間を表すグループは、出荷先を特定できず位置を把握できない機器に対しては適用できない。
（【００１１】以降は省略されています）

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