(57)【要約】【課題】ＡＩで検知した異常を、プロセスデータの送信を行うことなく、アドオンされたシミュレータで即時に判断及び予測することのできる計装制御システムを提供する。【解決手段】センサ４〜９の情報を基にシステム上において構成される設備を制御すると共にプロセスデータ１０を有する制御装置１〜３と、制御装置１〜３に接続されると共にプロセスデータ１２を保存し、制御装置１〜３の異常、もしくはセンサ４〜９が取り付けられている設備の異常を検知するＡＩデバイス１１と、ＡＩデバイス１１に接続されると共にプロセスデータ１２を使用することにより異常を解消するための判断及び予測を行うシミュレータデバイス１４を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサの情報を基にシステム上において構成される設備を制御すると共にプロセスデータを有する制御装置と、
前記制御装置に接続されると共に前記プロセスデータを保存し、前記制御装置の異常もしくは前記センサが取り付けられている前記設備の異常を検知するＡＩデバイスと、
前記ＡＩデバイスに接続されると共に前記プロセスデータを使用することにより前記異常を解消するための判断及び予測を行うシミュレータデバイスを備えたことを特徴とする計装制御システム。
【請求項２】
前記ＡＩデバイスはネットワークに接続されると共に前記ネットワークに流れる通信データを収集することにより前記ネットワークの異常を検知するとともに、
前記シミュレータデバイスは前記ＡＩデバイスに接続されると共に前記通信データを使用することにより前記異常を解消するための判断及び予測を行うことを特徴とする請求項１に記載の計装制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、各種データを蓄積並びに推論できるＡＩ（ＡＲＴＩＦＩＣＩＡＬ  ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ、人工知能）機能と、その機能と連携して動作するシミュレータを追加して搭載することができる計装制御システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のシステムでは、装置及びセンサなどの末端の装置に対して、イーサネット（登録商標）（ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標））等を介して外部に接続されるデバイスに搭載されたＡＩ（人工知能）を用いることにより、プロセスデータを基にして異常を検知するものがあった（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−２１１７１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のＡＩを搭載したシステムにおいては、通常と異なるデータを検出し通知するだけであり、これによって発生する事象については、人間もしくはサーバで判断し、予測する必要があった。人間もしくはサーバで判断して予測する場合、判断及び予測に必要な膨大なプロセスデータを、末端部から上位部に対してイーサネット（登録商標）等を介して送信する必要があり、既存の通信帯域を圧迫するなどの問題点があった。また末端部から上位部に対してプロセスデータ送信することにより送信遅延が発生する。従って異常を検知してから判断及び予測するまでにタイムラグが発生する問題があった。
【０００５】
本願は上記のような課題を解決するためになされたものであり、ＡＩを搭載した装置にアドオンできるシミュレータを搭載できるようにすることにより、ＡＩで検知した異常を、プロセスデータの送信を行うことなく、アドオンされたシミュレータで即時に判断及び予測することのできる計装制御システムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に開示される計装制御システムは、センサの情報を基にシステム上において構成される設備を制御すると共にプロセスデータを有する制御装置と、
前記制御装置に接続されると共に前記プロセスデータを保存し、前記制御装置の異常もしくは前記センサが取り付けられている前記設備の異常を検知するＡＩデバイスと、
前記ＡＩデバイスに接続されると共に前記プロセスデータを使用することにより前記異常を解消するための判断及び予測を行うシミュレータデバイスを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
本願に開示される計装制御システムによれば、制御装置で収集したプロセスデータを上位部に送信することなく、異常を解消するための判断及び予測が可能なため、通信経路の負荷を低減すると共に、送信遅延による異常検知から判断及び予測までのタイムラグを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１による計装制御システムを示すブロック構成図である。
【図２】実施の形態２による計装制御システムを示すブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
本実施形態は、各種データを蓄積及び推論できるＡＩ機能を有したＡＩデバイスと、ＡＩ機能と連携して動作するシミュレータを、システム全体を変更することなく、更には性能を低下させることなく、既存のシステムに追加搭載することのできる計装制御システムに関するものである。
以下、実施の形態１を図１に基づいて説明する。図１は実施の形態１による計装制御システムを示すブロック構成図である。図１において、制御装置１、２、３は、センサ４〜９の情報を基に、システム上において構成される設備（例えば弁等）及びセンサ等を制御する装置であり、センサ情報及び演算結果などからなるプロセスデータ１０を有している。ＡＩデバイス１１は制御装置１に対して、イーサネット（登録商標）（ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標））又はＵＳＢ（ＵＮＩＶＥＲＳＡＬ  ＳＥＲＩＡＬ  ＢＵＳ）などにより外部から接続され、制御装置１のプロセスデータ１０を収集し、ＡＩデバイス１１自身においてプロセスデータ１２として保存する。
【００１０】
ＡＩデバイス１１が異常検知に使用するための学習データはサーバ１３で事前に生成され、ＡＩデバイス１１において事前にコピーされている。このコピーの方法は、システムのネットワークを使用しても良いし、又ＳＤカード（ＳＥＣＵＲＥ  ＤＩＧＩＴＡＬ  ＣＡＲＤ）などの外部記憶装置を使用してコピーしても良く、手段は問わない。又ＡＩデバイス１１が検知する異常は、制御装置１の異常、もしくはセンサ４〜９が取り付けられている設備の異常である。
【００１１】
シミュレータデバイス１４はＡＩデバイス１１にイーサネット（登録商標）（ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標））又はＵＳＢ（ＵＮＩＶＥＲＳＡＬ  ＳＥＲＩＡＬ  ＢＵＳ）などにより外部から接続され、もしくはＡＩデバイス１１に用意されたＰＣＩ（ＰＥＲＩＰＨＥＲＡＬ  ＣＯＭＰＯＮＥＮＴ  ＩＮＴＥＲＣＯＮＮＥＣＴ）などのインターフェースを使用して接続される。シミュレータデバイス１４は、制御装置１もしくはシステム全体のモデルデータを持っている。ここでモデルデータとは、実機(制御装置、システム全体など)と同じ入力データを与えることにより、実機と同じ出力データを得ることのできる数式又はプログラムをいう。そしてシミュレータデバイス１４は、プロセスデータ１２を使用し、どのような制御を行うことで異常が解消されるかといった判断及び予測を行う機能を有する。即ち前記モデルデータに対し、プロセスデータ１２を参照して複数組合せの入力データを与え、出力データを見ることで、現在発生している異常を解消できる入力データがどのようなものであるかを判断し、更にはその結果得られる状態（出力データ）を予測する。
【００１２】
次に動作について説明する。ＡＩデバイス１１がプロセスデータ１２から異常を検知した場合、従来はプロセスデータをサーバ１３にネットワーク１５を介して送信し、サーバ１３で判断並びに予測を行っていた。本実施形態においては、シミュレータデバイス１４をＡＩデバイス１１に接続することで、サーバ１３までプロセスデータを送信する必要がなくなる。従ってＡＩデバイス１１とシミュレータデバイス１４のみで判断及び予測が可能であり、ネットワーク１５の負荷を低減することができる。又送信遅延による異常検知から判断及び予測までのタイムラグが発生することを抑制できるという効果がある。更にシステム全体を変更することなく、更には性能を低下することなく、既存のシステムに追加搭載することができる。
尚図１においては、制御装置１にＡＩデバイス１１及びシミュレータデバイス１４を接続した場合について説明したが、制御装置２、３に同様にしてＡＩデバイス１１及びシミュレータデバイス１４を接続しても良い。
【００１３】
実施の形態２．
図２は実施の形態２による計装制御システムを示すブロック構成図である。上記実施の形態１では、ＡＩデバイスは制御装置のプロセスデータを収集し、異常を検知する場合について述べた。実施の形態２では、図２に示すように、制御装置１〜３とサーバ１３とを接続するネットワーク１５にＡＩデバイス１１を直接接続し、ネットワーク１５に流れる通信データ１００を収集するようにしたものであり、これによりネットワーク１５の異常を検知することも可能である。尚ネットワーク１５の異常を検知し、どのような制御を行うことで異常が解消されるかといった判断及び予測を行う機能に関しては実施の形態１で示したものと同様である。又図１に示した構成に図２で示した構成を付加するようにすることもできる。
【００１４】
その他上記した構成部品の数、寸法及び材料等について適宜変更することができる。
更に本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
【符号の説明】
【００１５】
１〜３  制御装置、４〜９  センサ、１０，１２  プロセスデータ、
１１  ＡＩデバイス、１４  シミュレータデバイス。
【図１】
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【図２】
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