(57)【要約】      （修正有）【課題】分析対象に関する専門的な知識を有することなく、現場データのデータ単位やデータ取得時間等の異なるコンテキストを有した分析アプリケーションの再利用を低工数で実現する。【解決手段】ＩｏＴデータをサービスシステムに提供するデータ管理システムにおいて、製造ライン及び製造ラインを構成する機器の情報がアセットとして記載されたアセットカタログ記憶部１０３と、サービスシステムの要求仕様であるＫＰＩの算出情報が記載されたアプリカタログ記憶部１０５と、ＩｏＴデータへアクセスするための情報が記載されたデータカタログ記憶部１０７と、を有する。検索によって、アセットカタログ記憶部１０３にＫＰＩが存在しない場合、アプリカタログ記憶部１０５からＫＰＩ算出情報を検索し、検索されたＫＰＩ算出情報を用いて、サービスシステムの要求仕様である分析対象のアセットのＫＰＩを算出する。【選択図】図１
2020149470.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
IoTデータをサービスシステムに提供するデータ管理システムにおいて、
製造ライン及び製造ラインを構成する機器の情報がアセットとして記載されたアセットカタログと、前記サービスシステムの要求仕様であるKPIの算出情報が記載されたアプリカタログと、前記IoTデータへアクセスするための情報が記載されたデータカタログと、を格納する記憶装置と、
分析対象のアセットを前記アセットカタログから検索し、検索されたアセットカタログに前記KPIが存在しない場合、前記アプリカタログからKPI算出情報を検索し、
検索された前記KPI算出情報を用いて、前記サービスシステムの要求仕様であるKPIとして前記分析対象のアセットのKPIを算出する制御部を有することを特徴とするデータ管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ管理システムにおいて、
前記制御部は、
前記KPI算出情報が、前記分析対象のアセットを構成する他のアセットのサブKPIの算出が必要な場合、前記分析対象のアセットを構成する他のアセットの一覧を抽出し、
前記抽出した他のアセットのサブKPIを取得し、
取得した前記サブKPIを用いて、前記分析対象のKPIを算出する再帰処理を行う、ことを特徴とするデータ管理システム。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ管理システムにおいて、
前記データ管理システムは、現場IoTデータを生成する現場システムと、現場IoTデータを分析アプリケーションのコンテキストに変換した変換済みIoTデータを格納するデータレイクシステムと、現場IoTデータを分析する前記サービスシステムとに接続され、前記現場システム及び前記データレイクシステムの少なくともいずれか一方からIoTデータを取得し、
前記データカタログに記載されたIoTデータへアクセスするための情報は、前記現場システムに格納された現場IoTデータ、前記データレイクシステムに格納された変換済みIoTデータにアクセスするための情報であることを特徴とするデータ管理システム。
【請求項４】
請求項２に記載のデータ管理システムにおいて、
前記分析対象のアセットは、複数の機器から構成される製造ラインであり、
前記分析対象のアセットを構成する他のアセットは、前記製造ラインを構成する複数の機器であり、
前記分析対象のアセットのKPIは、前記製造ラインのスループットであり、
前記サブKPIは、前記複数の機器の各機器のスループットである、ことを特徴とするデータ管理システム。
【請求項５】
請求項２に記載のデータ管理システムにおいて、
前記データ管理システムは、
サービスシステム要求仕様領域、アセットカタログ領域、アプリカタログ領域、アプリカタログ編集領域を表示する表示装置を有し、
前記制御部は、前記分析対象のアセットに対応する前記アプリカタログから前記KPI算出情報の検索ができない場合、前記表示装置のアプリカタログ編集領域を利用して、前記分析対象のアセットを前記アプリカタログに登録することを特徴とするデータ管理システム。
【請求項６】
請求項２に記載のデータ管理システムにおいて、
前記データ管理システムは、
サービスシステム要求仕様領域、アセットカタログ検索領域、アセットカタログ編集領域を表示する表示装置を有し、
前記制御部は、前記分析対象のアセットを前記アセットカタログから検索ができない場合、前記表示装置のアセットカタログ編集領域を利用して、前記分析対象のアセットを前記アセットカタログに登録することを特徴とするデータ管理システム。
【請求項７】
IoTデータをサービスシステムに提供するデータ管理システムのデータ管理方法において、
製造ライン及び製造ラインを構成する機器の情報がアセットとして記載されたアセットカタログと、前記サービスシステムの要求仕様であるKPIの算出情報が記載されたアプリカタログと、前記IoTデータへアクセスするための情報が記載されたデータカタログと、を記憶装置に格納し、
制御部によって、分析対象のアセットを前記アセットカタログから検索し、検索されたアセットカタログに前記KPIが存在しない場合、前記アプリカタログからKPI算出情報を検索し、検索された前記KPI算出情報を用いて、前記サービスシステムの要求仕様であるKPIとして前記分析対象のアセットのKPIを算出することを特徴とするデータ管理方法。
【請求項８】
請求項７に記載のデータ管理方法において、
前記制御部は、前記KPI算出情報が前記分析対象のアセットを構成する他のアセットのサブKPIの算出が必要な場合、前記分析対象のアセットを構成する他のアセットの一覧を抽出し、
前記抽出した他のアセットのサブKPIを取得し、
取得した前記サブKPIを用いて、前記分析対象のKPIを算出する再帰処理を行う、ことを特徴とするデータ管理方法。
【請求項９】
請求項８に記載のデータ管理方法において、
前記データ管理システムは、現場IoTデータを生成する現場システムと、現場IoTデータを分析アプリケーションのコンテキストに変換した変換済みIoTデータを格納するデータレイクシステムと、現場IoTデータを分析するサービスシステムとに接続され、前記現場システム及び前記データレイクシステムの少なくともいずれか一方からIoTデータを取得し、
前記データカタログに記載されたIoTデータへアクセスするための情報は、前記現場システムに格納された現場IoTデータ、前記データレイクシステムに格納された変換済みIoTデータにアクセスするための情報であることを特徴とするデータ管理方法。
【請求項１０】
請求項８に記載のデータ管理方法において、
前記分析対象のアセットは、複数の機器から構成される製造ラインであり、
前記分析対象のアセットを構成する他のアセットは、前記製造ラインを構成する複数の機器であり、
前記分析対象のアセットのKPIは、前記製造ラインのスループットであり、
前記サブKPIは、前記複数の機器の各機器のスループットである、ことを特徴とするデータ管理方法。
【請求項１１】
請求項８に記載のデータ管理方法において、
前記データ管理システムは、表示装置に、サービスシステム要求仕様領域、アセットカタログ領域、アプリカタログ領域、アプリカタログ編集領域を表示し、
前記制御部は、前記分析対象のアセットに対応する前記アプリカタログから前記KPI算出情報の検索ができない場合、前記表示装置のアプリカタログ編集領域を利用して、前記分析対象のアセットを前記アプリカタログに登録することを特徴とするデータ管理方法。
【請求項１２】
請求項８に記載のデータ管理方法において、
前記データ管理システムは、表示装置に、サービスシステム要求仕様領域、アセットカタログ検索領域、アセットカタログ編集領域を表示し、
前記制御部は、前記分析対象のアセットを前記アセットカタログから検索ができない場合、前記表示装置のアセットカタログ編集領域を利用して、前記分析対象のアセットを前記アセットカタログに登録することを特徴とするデータ管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ管理システム及びデータ管理方法に関する。例えば、工場の生産ラインなどの現場のIoTデータを取得し、取得したIoTデータを利用したサービスを提供するためのデータ管理に好適な技術である。
【背景技術】
【０００２】
昨今、鉄道や電力、ガスなどの社会インフラ分野や、製造プラントを有する産業分野においては、データの利活用によるメンテナンスの高度化や最適輸送の実現、新規サービスの創出に向け、Internet of Things（IoT）、ビッグデータ分析の業務への応用が期待されている。一方、現場で用いられる各種機器、センサからのデータ形式は異種混合であるほか、同種のデータでも業務システムごとに異なる項目や名称で管理されることも多く、それらをまとめて分析するためには、形式の統一や類似データの統合などの事前準備が必要となる。このような事前準備作業は、一般的にデータ分析作業全体の大半を占めるとも言われ、データ分析を業務へ適用する上での障壁となっている。
【０００３】
そのため、データ形式の統一や異なる項目名称で管理されているデータの統合といった、データ分析作業全体の大半を占めるとも言われる分析データ準備作業を効率化することが求められている。
【０００４】
製造業においてIoT Platform(PF)を活用したデータ分析のためには、生産に関わるKey Performance Indicator（KPI）群をoverall equipment effectiveness（OEE：総合設備効率）として階層管理し、例えば、製造ラインの場合、製造ラインや製造ラインを構成するprogrammable logic controller （PLC）等の各レイヤの管理者に対し適切に提示する必要がある。
【０００５】
しかしながら、分析アプリケーションの再利用において、アプリケーションが部品化されていない、適用すべきIoTデータが検索できない、などの理由から分析アプリケーションの適用可能性検証のために膨大な工数を要し、その工数は、分析アプリケーションの新規開発の約５割を占める、と言われている。
【０００６】
例えば、サービス装置に現場データを提供するデータ提供装置が、予め登録された、現場データの仕様を含む各現場データの説明情報と、サービスが要求する現場データ及び当該現場データの仕様を含むサービスの説明情報と、現場データの仕様を、当該現場データを利用するサービスが要求する仕様に変換するための変換ルールとを記憶し、サービス装置からの現場データの転送要求に応じて、現場データの説明情報、サービスの説明情報及び変換ルールを参照して、当該サービス装置が提供するサービスが利用するすべての現場データを、当該サービスが要求する仕様のデータに変換して当該サービス装置に送信するようにした技術として特許文献１がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１８−７２９５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記特許文献１に記載された技術は、サービスが要求する現場データ及び当該現場データの仕様を含むサービスの説明情報と、現場データの仕様を、当該現場データを利用するサービスが要求する仕様に変換するための変換ルールを明示的に指定する必要があり、この指定をするためには、現場データの仕様やサービスが要求する仕様、その対応関係や変換方法を把握しなければならず、専門的な知識が必要となる。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、分析対象、例えば、製造ラインや製造ラインを構成するPLCに関する専門的な知識を有することなく、現場データ（例えば、PLCのデータ）のデータ単位やデータ取得時間等の異なるコンテキストを有した分析アプリケーションの再利用を低工数で実現するデータ管理システム及びデータ管理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明のデータ管理システムの一態様は、IoTデータをサービスシステムに提供するデータ管理システムにおいて、製造ライン及び製造ラインを構成する機器の情報がアセットとして記載されたアセットカタログと、サービスシステムの要求仕様であるKPIの算出情報が記載されたアプリカタログと、IoTデータへアクセスするための情報が記載されたデータカタログと、を格納する記憶装置を有する。そして、データ管理システムの制御部が、分析対象のアセットをアセットカタログから検索し、検索されたアセットカタログにKPIが存在しない場合、アプリカタログからKPI算出情報を検索し、検索されたKPI算出情報を用いて、サービスシステムの要求仕様であるKPIとして分析対象のアセットのKPIを算出する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、分析対象、例えば、製造ラインや製造ラインを構成するPLCに関する専門的な知識を有することなく、現場データ（例えば、PLCのデータ）のデータ単位やデータ取得時間等の異なるコンテキストを有した分析アプリケーションの再利用を低工数で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例のシステム構成図の一例を示す図である。
【図２】実施例のシステムのハードウェア構成図の一例を示す図である。
【図３】実施例のアセットカタログの一例を示す図である。
【図４】実施例のデータカタログの一例を示す図である。
【図５】実施例のアプリカタログの一例を示す図である。
【図６】実施例のデータ管理システムの表示画面の一例を示す図である。
【図７】実施例のデータ管理システムの表示画面の一例を示す図である。
【図８】実施例のデータ管理システムの表示画面の一例を示す図である。
【図９】実施例のデータ管理システムの処理フローの一例を示す図である。
【図１０】実施例のデータ管理システムの処理フローの一例を示す図である。
【図１１】実施例のデータ管理システムの処理フローの一例を示す図である。
【図１２】実施例のアセットカタログのタイムスタンプとカウンター値からPLCのスループットの算出方法を説明する図である。
【図１３】ラインを構成する機器のKPIからラインのKPIの算出方法について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１４】
以下の説明では、［AAAテーブル］の表現にて情報を説明することがあるが、情報は、どのようなデータ構造で表現されていてもよい。すなわち、情報がデータ構造に依存しないため、［AAAテーブル］は［AAA情報］と説明することができる。
【００１５】
また、以下の説明では、［CPU］は、１以上のプロセッサを含むCentral  Processing  Unitである。プロセッサは、処理の一部または全部を行うハードウェア回路を含んでもよい。
【００１６】
また、以下の説明では、［プログラム］を動作の主体として処理を説明する場合があるが、プログラムは、CPUによって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）等を用いながら行うため、実際の処理の主体はCPUである。従って、プログラムを動作の主体として説明された処理は、プロセッサが処理主体と説明されても良い。また、プロセッサが行う処理の一部又は全部をApplication Specific Integrated Circuit（ASIC）やField-Programmable Gate Array（FPGA）等のハードウェア回路が行っても良い。
【００１７】
コンピュータプログラムは、プログラムソースから装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバ、又は、計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。
【００１８】
＜概要＞
本実施形態のシステムの概要を、図１を参照して説明する。本実施形態のシステムは、現場IoTデータを生成する現場システム40と、現場IoTデータを分析アプリケーションのコンテキストに変換した変換済みIoTデータを格納するデータレイクシステム50と、現場IoTデータや変換済みIoTデータを取得し、生産に関わるKey Performance Indicator (KPI)を自動生成するデータ管理システム10と、データ管理システムによって生成されたKPIにより、現場IoTデータをKPIで分析するサービスシステム20と、サービスシステムにより現場IoTデータを分析した分析結果をユーザに提供するクライアント端末30とを有する。
【００１９】
データ管理システム10は、製造ラインや製造ラインを構成する機器の情報が記載されたアセットカタログを管理するアセットカタログ管理部102、KPIの算出情報が記載されたアプリカタログを管理するアプリカタログ管理部104、現場IoTデータ、変換済みIoTデータの所在が記載されたデータカタログを管理するデータカタログ管理部106、およびKPI管理部110を備える。
【００２０】
KPI管理部110は、アセットカタログを取得して計測基準であるKPIを検索し、取得したアセットカタログにKPIが含まれない場合、アプリカタログを参照してKPIの検索を繰り返すことにより、所望のKPIを自動生成する。
【００２１】
＜用語の説明＞
・[現場IoTデータ]：現場システムによって生成された現場データ。例えば、製造ラインを構成する機器によって生成された、タイムスタンプ等の時刻情報、処理個数を示すカウンター値等である。
・[変換済みIoTデータ]：現場IoTデータを分析アプリケーションのコンテキストに変換した変換済みIoTデータである。
・[IoTデータ]：現場IoTデータと変換済みIoTデータである。
・[アセットカタログ]：製造ラインや製造ラインを構成する機器の情報である。例えば、製造ラインを構成する機器をアセットとする場合には機器の名称や機器を構成する部品の情報、機器の稼働データ等の格納場所を示すデータカタログの識別子（ID）が含まれる。
・[アプリカタログ]：サービスシステムの要求仕様であるKPIの算出情報が記載されたデータである。例えば、製造ラインのスループットを求めたい場合、製造ラインを構成する機器や当該機器のスループットを算出すればよいことが記載されたデータである。
・[サービスシステムの要求仕様]：ユーザが分析を行う場合に必要となるKPIの仕様である。例えば、製造ラインのスループットを求める場合、アセットがライン、KPIがスループットの組み合わせが該当する。アセットは、「ライン」の様な複数の機器を指定でも、「ライン」アセットの様にラインそのものを指定しても良い。
・[スループット]：単位時間あたりに処理できる量。例えば、作業ロボットなど現場機器が単位時間あたりに処理できる個数を表す。PLCは、現場機器が処理した量を計測し、データ管理システムに送信する。
・[コンテキスト]：単位や取得日時などのIoTデータを説明する情報である。例えば、現場機器によって処理された個数を示すカウンター値や日本標準時間（JST）等である。
・[データカタログ]：IoTデータの格納場所を示す情報である。例えば、格納場所として、データ管理システムがIoTデータへアクセスするために必要な情報であるIPアドレス、データベース名、データベースのテーブル等が含まれる。
・[KPI]：製造現場の主要業績評価指標(Key Performance Indicator）である。本実施の形態において、ユーザが求めたい分析結果、例えば、複数のPLCからなる製造ラインのスループット等である。本実施の形態では、求めたいKPIが工程管理者、ライン管理者のレイヤによって異なり、各レイヤの管理者に所望のKPIを提供するために工数を要する、という問題を解決する。
・[KPI管理部]：各種カタログ連携の再帰実行処理を行う。各種カタログの情報を連携させて、サービスシステムの分析アプリケーションが要求するKPIを求める処理を行う。
・[所望のKPI]：サービスシステムの分析アプリケーションが要求するKPIである。
【実施例】
【００２２】
＜システム構成＞
まず、本発明の一実施形態に係るシステムについて説明する。
【００２３】
図１は、実施例のシステム構成図の一例を示す図である。
システム1は、各種センサデータ等のデータを現場IoTデータとして生成する現場システム40と、現場IoTデータを分析アプリケーションのコンテキストに変換したデータ（変換済みIoTデータ）を格納するデータレイクシステム50と、現場IoTデータや変換済みIoTデータからなるIoTデータを取得し、KPIを自動生成するデータ管理システム10と、データ管理システムによって生成されたKPIにより、現場IoTデータを分析するサービスシステム20と、サービスシステム20により現場IoTデータを分析した結果をユーザに提供するクライアント端末30と、を有する。尚、本明細書では、現場IoTデータと変換済みIoTデータを包括する用語としてIoTデータと呼ぶ。
【００２４】
図１では、データレイクシステム50、データ管理システム10、サービスシステム20、クライアント端末30をそれぞれ異なるハードウェアとして記載しているが、これらのシステム及び端末の一部または全部は、一つの計算機に設けられても良く、クラウドコンピューティングを利用して構成されても良い。
【００２５】
データ管理システム10は、現場システム40、データレイクシステム50、サービスシステム20等と接続されてデータの交信や制御を可能にする通信I/F120と、各種カタログ管理部102、104、106とクライアント端末30と接続されるカタログI/F部101と、アセットカタログ管理部102、アプリカタログ管理部104、データカタログ管理部106からなる各種カタログ管理部とKPI管理部110からなる制御部と、各種カタログを格納する記憶部103、105、107とを有する。
【００２６】
記憶部は、製造ラインや製造ラインを構成する機器の情報が記載されたアセットカタログ記憶部103、サービスシステムの要求仕様であるKPIの算出情報が記載されたアプリカタログを記憶するアプリカタログ記憶部105、データ管理システムがIoTデータへアクセスするために必要な情報である格納場所が記載されたデータカタログ記憶部107を備える。
【００２７】
データ管理システム10の制御部は、アセットカタログ記憶部103に対してアセットカタログの登録、削除、検索を行うアセットカタログ管理部102と、アプリカタログ記憶部105に対してアプリカタログの登録、削除、検索を行うアプリカタログ管理部104と、データカタログ記憶部107に対してデータカタログの登録、削除、検索を行うデータカタログ管理部106とからなるカタログ管理部と、各種カタログ管理部の各カタログの情報を連携させて、サービスシステム20の分析アプリケーションが要求するKPIを求めるための再帰処理を実行するKPI管理部110と、を有する。
【００２８】
尚、図１のデータ管理システム10は、その機能を分かりやすく説明するために、各カタログ管理部102、104、106、KPI管理部110や、アセットカタログ記憶部103、アプリカタログ記憶部105、データカタログ記憶部107を異なる機能ブロックで記載しているが、ハードウェアとして異なるものであることを要求するものではなく、各管理部の動作は、一つの制御部として行われても良く、各記憶部はハードディスクドライブ等の一つの記憶装置で実現されても構わない。
【００２９】
図２は、実施例のシステムのハードウェア構成図の一例を示す図である。図２は、現場システム40、データレイクシステム50、データ管理システム10、サービスシステム20のハードウェア構成を示している。
【００３０】
サービスシステム20、データ管理システム10、データレイクシステム50は、通常のPCやサーバの構成と同様、通信Ｉ／Ｆ（Interface）となるNIC21、11、51と、制御部を構成するCPU22、12、52、記憶装置24、14、54、これらを接続するバスから構成されている。また、現場システム40は、NICは通信Ｉ／Ｆ（Interface）となるNIC41、記憶装置44、各種センサ48とコントローラ47を有する。
【００３１】
NICは、他のシステムとの通信時におけるプロトコル制御を行うハードウェアである。例えば無線通信を介して、他のシステムとデータの送受信を行う場合、デジタル信号と無線信号とを相互に変換し、生成したデジタルデータを無線信号に変換して送信する送信部と、受信した無線信号からデジタルデータを取り出す受信部から構成される。尚、NICは無線通信に限定するものではなく、有線通信であっても構わない。
【００３２】
サービスシステム20、データ管理システム10、データレイクシステム50、現場システム40は相互に情報交換可能となるようにネットワークを介して接続されている。尚、これらのシステム及び端末の一部または全部は、一つの計算機に設けられる場合にはネットワークを介して接続される必要はない。
【００３３】
データ管理装置10において、記憶装置14は、図１に示したアセットカタログ記憶部103、アプリカタログ記憶部105、データカタログ記憶部107に相当し、各種カタログデータを記憶すると共に、各種処理を実現するコンピュータプログラムや、取得した現場IoTデータなどを格納するNVMeドライブ119a、SASドライブ119b、SATAドライブ119c等、各種ドライブで構成される。
【００３４】
メモリ13は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭの揮発メモリで構成され、CPU12がメモリ13に格納されたプログラムを実行することで、制御部として各種機能を実現する。また、メモリ13は、データを一時的に記憶するキャッシュメモリとなるキャッシュ領域を有する。また、操作部は、例えば、キーボード15やマウス17などから構成され、ユーザが各種操作や指令を入力するために用いられる。表示部16は、例えば、液晶ディスプレイモニタなどから構成され、必要な画面や各種処理の処理結果を表示する。
【００３５】
現場システム40のセンサ48は、取得する現場IoTデータの種類に応じて様々であり、温度センサや音響センサ等である。コントローラ47は、現場システムの時刻情報を示すタイムスタンプや処理個数を示すカウンター値等を測定する。現場システム40は、センサ48やコントローラ47の情報を現場IoTデータとしてデータ管理システム10に提供する。
【００３６】
＜各種カタログ＞
図３は、実施例のアセットカタログの一例を示す図であり、分析対象となる製造ラインAのアセットカタログを示したものである。アセットカタログの内、ラインアセット301は、製造ラインに関する情報である。また、アセットカタログの内、製造ラインを構成する機器をアセットとする場合には、機器のアセットとして、機器の名称や機器を構成する部品の情報、機器の稼働データ等の格納場所を示す情報が含まれる。尚、格納場所示す情報としては、そのデータカタログへのID（ポインタ）がアセットカタログに記載される。データカタログは、データ管理システムがIoTデータへアクセスするために必要な情報であるIPアドレス、データベース名、データベースのテーブル等が含む。
【００３７】
ラインアセット301には、アセットを識別するためのidとして「asset010」、アセットの名前を示すnameとして「Line A」、アセットのタイプを示すtypeとして「Line」の他、製造ラインAを構成する機器などの情報がsubAssets（サブアセット）として「asset011」「asset021」「asset013」が格納されている。
【００３８】
PLCアセット302は、ラインアセット301のサブアセットとして登録されているPLCに関するアセットカタログである。PLCアセット302は、ラインを構成するPLC毎の情報であり、図３では、ラインアセット301に３つのPLCが存在していることを示している。PLCアセット302aは、ラインアセット301中のサブアセットで特定されたアセットid「asset011」の情報を示しており、アセット名はnameとして「PLC 1」、タイプは「PLC」、KPIとして「throughput」と「counter」が格納されている。このPLCアセット302のKPIがラインアセット301のサブKPIとなる。尚、「throughput」の情報には、当該PLCのスループット情報の格納場所を示すデータとして、「dataCatalog」に「data001」というデータカタログへのポインタデータで格納されていることを示している。また、最後に更新された時刻が「lastUpdate」として記載されている。
【００３９】
カウンター値を示す「counter」についても同様である。ここで、スループットとは、単位時間あたりに処理できる量である。例えば、現場機器（産業用ロボット）が単位時間あたりに処理できる個数を表し、カウンター値は、例えば現場機器によって処理された個数を示す。PLCは、現場機器のスループットを計測し、データ管理システム10に送信する。
【００４０】
PLCアセット302ｂ、302cは、ラインアセット301のサブアセット「asset012」「asset013」に対応するPLCアセットである。
【００４１】
尚、分析対象となるラインアセットやPLCアセットがアセットカタログに存在しない場合、アセットカタログ管理部102により作成することができる。また、不要となったラインアセットやPLCアセット等は、アセットカタログ管理部102により削除することができる。
【００４２】
図４は、実施例のデータカタログの一例を示す図である。データカタログは、IoTデータの格納場所を示す情報である。例えば、格納場所として、IPアドレス、データベース名、データベースのテーブル等が含まれる。IoTデータそのものは、タイムスタンプを有することが前提で、データレイクシステム50の記憶装置54、現場システム40の記憶装置44に格納され、その格納位置を示す情報がデータカタログとして管理されている。
【００４３】
図４に示した例では、データカタログ401は、データカタログを特定する識別子idとして「data001」、データカタログ名をnameとして「PLC 1 Data」、タイプをtypeとして「Data」、データの格納場所としてipアドレス「192.168.1.1」、ポート「5823」等が格納されている。尚、データカタログのid「data001」は、図３に示したPLCアセット302aのKPIのスループットを示す情報として記憶されているidである。
【００４４】
尚、分析対象となるデータカタログが存在しない場合、データカタログ管理部106により作成することができる。また、不要となったデータカタログは、データカタログ管理部106により削除することができる。
【００４５】
図５は、実施例のアプリカタログの一例を示す図である。アプリカタログとは、サービスシステム20の要求仕様であるKPIの算出情報が記載されたデータである。例えば、KPIとして、製造ラインのスループットを求めたい場合、ラインを構成する機器やサブKPIとなる当該機器のスループットを算出すればよいことが記載されたデータである。
【００４６】
アプリカタログは、例えば、ユーザが分析結果として求めたいKPIであるスループットやカウンター値をアプリケーション（Application）501として格納し、ターゲットタイプ（Target Type）502として分析対象としてラインやPLCを格納する。要求されるKPI(Required KPI)503として、アプリケーション501（ユーザが分析結果として求めたいKPI）を求めるために必要となる他のKPI(サブKPI)がある場合に、当該他のKPIを格納する。例えば、PLCのスループットが、ユーザが分析結果として求めたいKPIである場合、PLCのカウンター値(counter)などが格納される。
【００４７】
要求されるサブアセットタイプ(Required Sub-Assets Type)504も、要求されるKPI503と同様、アプリケーション501を求めるために必要となるサブアセットタイプがある場合に格納される。例えば、ラインのスループットをKPIとする場合、ラインを構成するPLCなどが格納される。要求されるサブKPI(Required Sub KPI)505や実施頻度(Execution Frequency)506等の情報がある場合、情報が格納される。例えば、ラインのスループットをKPIとする場合、ラインを構成するPLCが要求されるサブアセットタイプ(Required Sub-Assets Type)504として登録されている場合、このPLCに関する要求されるサブKPI(Required Sub KPI)505や実施頻度(Execution Frequency)506が「throughput」「1 day」として格納される。
【００４８】
サービスシステム20によって、ユーザがラインについてのスループットが知りたい場合、ターゲットタイプ502の「Line」と、アプリケーション501の「throughput」が特定される。ターゲットタイプ502と、アプリケーション501が特定されると、要求されるサブアセット504、要求されるサブKPI505、実施頻度506が、それぞれ「PLC」「throughput」「1 day」と把握される。つまり、サービスシステムの要求仕様であるKPIの算出を行うための必要なデータ（算出情報）として、要求されるKPI503、要求されるサブアセット504、要求されるサブKPI505、実施頻度506等が、把握される。
【００４９】
尚、アプリケーション501、ターゲットタイプ502、要求されるKPI503、要求されるサブアセット504、要求されるサブKPI505、実施頻度506等がアプリケーションカタログに存在しない場合、アプリケーションカタログ管理部104により作成することができる。また、不要となったアプリケーションカタログは、アプリケーションカタログ管理部104により削除することができる。
【００５０】
データ管理システム10がサービスシステム20に所望のKPIを提供する動作の一例を説明する。所望のKPIを提供する動作は、図５に記載された各行（例えば，throughputとLineの組み合わせ）ごとに異なる処理が実施されが、ここでは、ユーザが複数の機器から構成されるラインAのスループットをKPIとして知りたい場合を例に説明する。
(1) サービスシステム、ユーザ、もしくはデータ管理システム内におけるKPI管理部110（再帰実行の場合）は、データ管理システム10に対し、ラインA（id：asset010）のスループット「throughput」を問い合わせる。
(2) KPI管理部110は、asset010のアセットカタログを参照し、throughputがKPIとして存在するか判断する。図３に示した例では存在しないので、アプリカタログを検索し、ラインのthroughputの算出情報を特定する。この時点で、ラインアセットのthroughputの算出には，ラインアセットを構成するPLCのthroughputが必要なことが分かる。
(3) KPI管理部110 は、前述のラインアセットのアセットカタログを参照し、Line Aに含まれるPLC一覧を取得する。
(4) KPI管理部110は、PLCアセットのアセットカタログを参照し、throughputが算出されているか判断する。
(5)KPI管理部110は、Required Sub KPIがラインAを構成するPLCのスループット値であると判断し、ラインを構成するPLCのスループット値を、データレイクから読み出す。
(6) ラインを構成するPLCのスループットからラインのスループットを求める。この処理の一例は、図１３を用いて説明する。
【００５１】
＜各種入力画面＞
図６は、実施例のデータ管理システムの表示画面の一例を示す図である。KPI管理部110の制御によりアプリカタログの編集を行うための画面である。
【００５２】
データ管理システムの表示画面600には、サービスシステム要求仕様領域610、アセットカタログ領域620、アプリカタログ領域630、アプリカタログ編集領域640の各表示領域の他、アプリケーションアップロードボタン650、登録ボタン660、削除ボタン670を表示する。
【００５３】
サービスシステム要求仕様領域610は、KPI管理部110によって、サービスシステム20を用いてユーザが要求するサービスの仕様を表示する領域であり、ここでは、分析対象が「ラインA」で、求めたいKPIが「throughput」であることを示している。
【００５４】
アセットカタログ領域620は、サービスの対象として、例えば分析の対象となる、アセットid等が表示される。ここでは、アセットid「Asset001」、アセット名name「Line A」、アセットタイプtype「Line」等が表示されている。KPI管理部110は、上記した(2)のKPI管理部110は、asset010のアセットカタログを参照し、throughputがKPIとして存在するか判断し、アプリカタログを検索してアプリケーションを発見できない時、図６の表示を行い、ユーザにアプリケーションの登録を促す。
【００５５】
アプリカタログ領域630は、KPI管理部110によってアプリカタログが表示され、アプリカタログ編集領域640を用いて、アプリカタログを編集する。図６の用い方は、図１０においても説明する。
【００５６】
図７は、実施例のデータ管理システムの表示画面の一例を示す図であり、サービスシステム要求仕様（分析対象の特定と求めたいKPI）に対する。KPI管理部110の制御によりアセットカタログ検索とアセットカタログ編集を行うための画面である。
【００５７】
図６と同様、サービスシステム要求仕様表示領域710は、サービスシステム20を用いてユーザが要求するサービスの仕様を、KPI管理部110によって表示する。
【００５８】
アセットカタログ検索720は、検索対象となるアセットの、名前であるname、タイプなどを指定してアセットカタログ格納部103が格納しているアセットを検索する。図７では、タイプとして「PLC」が指定され、アセットid「asset011」、名前「PLC 1」、タイプ「PLC」のアセットが検索されている状態を示している。
【００５９】
アセットカタログ編集730は、アセットカタログの内容を編集し、登録ボタン740により登録、削除ボタン750により編集対象のアセットが削除される。
【００６０】
図８は、実施例のデータ管理システムの表示画面の一例を示す図である。KPI管理部110の制御によって、サービスシステム要求仕様（分析対象の特定と求めたいKPI）に対するデータカタログ検索とデータカタログ編集を行うための画面である。
【００６１】
図６、図７と同様、サービスシステム要求仕様表示領域810は、サービスシステム20を用いてユーザが要求するサービスの仕様を、KPI管理部110によって表示する。
【００６２】
データカタログ検索820は、検索対象となるデータの、識別子であるid、名前であるname、タイプなどを指定してデータカタログ格納部107が格納しているアセットを検索する。図８では、idとして「data001」、名前「PLC 1 Data」、タイプ「Data」のアセットが検索されている状態を示している。
【００６３】
データカタログ編集830は、データカタログの内容を編集し、登録ボタン840により登録、削除ボタン850により編集対象のアセットが削除される。
【００６４】
＜データ管理システムの処理動作＞
図９は、実施例のデータ管理システムの処理フローの一例を示す図である。
サービスシステム20によって、ユーザが所定のアセットについて、KPIを求めたい場合のデータ管理システム10の処理動作について説明する。発明の内容を分かりやすくするため、ここでは、サービスシステム20によって、ユーザが分析対象であるラインAについて、スループットを求めたいKPIとした場合のデータ管理システム10の処理動作について説明する。当然のことながら、分析対象やKPIは、ラインAとスループットに限定されるものではなく、各種組合せを含み、特に、図５の各行の組合せが考えられる。
【００６５】
ステップS101で、データ管理システム10の操作部から制御部（具体的には、アセットカタログ管理部102）に、アセットとしてラインA、KPIとしてスループットがユーザから入力される。
【００６６】
ステップS102で、アセットカタログ管理部102は当該アセットに対応するアセットカタログを検索する。つまり、ラインAのアセットカタログを検索する。
【００６７】
ステップS103で、アセットカタログ管理部102は、ラインAのアセットカタログが発見できたか判定し、発見できた場合にはステップS106に進み、発見できなかった場合にはステップS104に進む。
【００６８】
ステップS104では、アセットカタログ管理部102はユーザにラインAのアセットカタログの入力画面（図７）を表示部16に表示する。ここで、ステップS101で入力されたアセットのアセットカタログが作成される。
【００６９】
次に、ステップS105で、アセットカタログ管理部102は、図７に示したアセットカタログ編集画面からユーザが当該アセットに対応したアセットカタログを登録する。つまり、図３に示したラインＡのアセットカタログ301を登録する。
【００７０】
ステップS106では、アセットカタログ管理部102は当該アセットカタログからKPI一覧を取得する。つまり、ラインAのアセットカタログに含まれるKPIを取得する。ステップS103でラインAのアセットカタログが発見できた場合、アセットカタログに含まれるKPI一覧を取得する。ステップS105で、ユーザがラインアセットのKPIを入力した場合、その情報を取得する。
【００７１】
ステップS107で、データ管理システム10の制御部（具体的にはKPI管理部110）は、取得したKPI一覧に所望のKPIが存在するかを判定する。つまり、KPI管理部110は、取得したKPI一覧に、サービスシステムの要求仕様である所望のKPIであるスループットが存在するか判定する。存在する場合にはステップＳ109に進み、存在しない場合にはステップS108に進む。ステップS108のKPI算出処理は、図１０を用いて後で説明する。
【００７２】
ステップS109では、アセットカタログ管理部102は、当該KPIに紐付いたデータカタログを検索する。つまり、ラインAのアセットカタログにスループットを表すデータカタログが存在する場合、そのデータカタログを検索する。図３の例では、ラインAのアセットカタログ301にはスループットに紐付いたデータカタログは存在せず、ラインAを構成するPLCのアセットカタログ（PLCアセット302）に、KPI（スループット）にデータカタログが紐付いている例を示している。図３のPLCアセットのKPIのように、ラインアセット301のKPIにデータカタログが紐付いている場合、そのデータカタログが検索される。
【００７３】
ステップS110では、アセットカタログ管理部102は、データカタログに示されたデータレイクシステム50或いは現場システム40の格納場所からIoTデータを読み出し、所望のKPIとしてユーザ/サービスシステムに提示する。
【００７４】
図１０は、実施例のデータ管理システムの処理フローの一例を示す図であり、図９のステップS108の処理内容の詳細を示している。
【００７５】
図９のステップS108で、取得したKPI一覧に所望のKPIが存在しない場合、即ち、ラインAのアセットカタログに所望のKPIであるスループットが存在しない場合、データ管理システム10の制御部（具体的にはKPI管理部110）は、処理を開始する（ステップS111）。
【００７６】
ステップS112で、KPI管理部110は、アプリカタログから当該アセットの所望KPIに対応したKPI算出情報を検索する。具体的には、ユーザがラインＡについて、求めたいKPIをスループットとしていることから、図５に示したアプリカタログを参照して、要求されたKPI503、要求されたサブアセットタイプ504、要求されたサブKPI505等を検索する。その結果、要求されたサブアセットタイプ504「PLC」、要求されたサブKPI505「throughput」、実施頻度506「1 day」が、KPI算出情報として発見される。
【００７７】
ステップS113で、KPI管理部110は、KPI算出情報を発見できたか判定する。KPI算出情報が発見できた場合にはステップS116に進み、KPI算出情報が発見できない場合にはステップS114に進む。
【００７８】
ステップS114で、KPI管理部110はユーザに図６で示したようなアプリカタログの入力画面を表示部16に表示する。具体的には、ユーザは、サービスシステム要求仕様610を確認し、アプリカタログに登録すべきアプリケーションを特定する。ここでは、ラインアセットに対するスループット算出を特定する。ユーザは、アセットカタログ620を参照し、分析対象のアセットに対応するアセット（ラインアセット）や当該アセットに関連するアセット（PLC等）を参照し、当該スループットの算出に必要なKPIが算出されているかを確認する。ユーザは、アプリカタログ領域630を参照しながら、アプリカタログ編集領域640をキーボード、マウスの操作を行うことにより、サービスシステム要求仕様に対応するApplicationやTarget Typeを入力する。つまり、Applicationがthroughput、Target TypeがLineから定義されるアプリケーションのカタログ情報を入力する。そのカタログ情報に対応するKPI算出情報を、アプリケーションアップロードボタンをクリックすることにより、アプリカタログに登録する。この際、不要なアプリケーションを、削除ボタンをクリックすることにより、削除しても良い。
【００７９】
ステップS115で、KPI管理部110はユーザが当該アセットの所望のKPI算出情報に対応したアプリカタログのKPI算出情報を登録する。ここでは、要求されたサブクラスタイプ504にラインAを構成する「PLC」を、要求されたサブKPI505にPLCのスループット「throughput」等を登録する。
【００８０】
ステップS116で、KPI管理部110は当該アセットの所望KPIの算出に他のアセットのKPI算出は必要かを判定する。即ち、ラインAのスループットを所望のKPIとして算出するために、ラインAを構成するPLC等のアセットのKPI(サブKPI)が必要かを判定する。ステップS116で他のアセットのKPI算出が必要と判定されるとステップS117に進み、必要ないと判定されるとステップS118に進む。ステップS117の処理は、図１１を用いて説明する。
【００８１】
ステップS118で、KPI管理部110は取得したKPI算出情報を用いて所望KPIを算出する。つまり、アプリカタログに登録された、要求されたサブアセットタイプ504「PLC」、要求されたサブKPI「throughput」、実施頻度506「1 day」により、ラインAのスループットを所望のKPIとして算出する。
【００８２】
ステップS119で、KPI管理部110は生成したKPIに関わるカタログを生成し、アセットカタログ及びデータカタログとして登録する。つまり、ラインAのアセットカタログにラインAのスループットを、データカタログにデータの格納先と共に生成されたスループットの値を登録する。図３のアセットカタログを用いて説明すると、ラインアセット301のKPIに「throughput」と、データカタログの情報が登録され、これらの情報が登録されているPLCアセットのような状態となる。
【００８３】
図１１は、実施例のデータ管理システムの処理フローの一例を示す図であり、図１０のステップS117の処理の詳細を示している。図１０のステップS116で、当該アセットの所望KPIの算出に他のアセットのKPI算出は必要と判定されると、図１１の処理が開始される(ステップS121)。
【００８４】
ステップS122で、KPI管理部110は当該アセットのアセットカタログから所望KPIの算出に必要なアセット一覧を抽出する。図３に示したアセットカタログの場合、ラインAのアセットカタログからスループットの算出に必要なアセット一覧として、ラインAを構成するPLCに対応する３つのサブアセット「asset011」「asset012」「asset013」を抽出する。
【００８５】
ステップS123で、取得したアセット一覧の各アセットに対し、所望KPIの算出に必要なサブKPIを問合せる。即ち、取得した３つのサブアセットに対し、ラインAのスループットの算出に必要なサブKPIを問合わせる。ここでは、ラインAを構成するPLCに対し、各PLCのスループットを問合わせる。このステップで問い合わせられた各PLCのスループットは、図１０のステップS118の取得したKPI算出情報となる。
【００８６】
＜KPI算出処理＞
図１２は、PLCアセットのKPIに紐付いているデータカタログから、所望のKPI(ラインAのスループット)を算出するために必要となるPLCのスループットの算出方法を説明する図である
図１２の例は、PLCアセットに、KPIとしてタイムスタンプとカウンター値のみが存在し、スループットが存在しない場合、(1)まず、PLCアセットにスループットを登録するためのテーブルを作成する。(2)次に、KPI管理部110は、タイムスタンプとカウンター値から、各タイムスタンプ登録時のスループットを計算し、対応するスループットの欄に登録する。
タイムスタンプ「2018-12-20 00:00:00」時のカンター値は「0」であり、タイムスタンプ「2018-12-20 01:00:00」時のカウンター値は「15」であるので、タイムスタンプ「2018-12-20 01:00:00」時のスループット「15」を登録する。タイムスタンプ「2018-12-20 02:00:00」時のカンター値は「24」であり、タイムスタンプ「2018-12-20 01:00:00」時のカウンター値は「15」であるので、タイムスタンプ「2018-12-20 02:00:00」時のスループット「24」と「15」の差分である「9」を登録する。
【００８７】
図１３は、ラインを構成する機器のKPIからラインのKPIの算出方法について説明する図である。ここでは、ラインAが二つのPLCから構成される場合に、各PLCのスループットからラインAのスループットを算出する方法について説明する。
【００８８】
各PLCのKPIとしてスループットが登録されている場合、或いは、スループットを算出した場合、各PLCのスループットを用いて、ラインAのスループットの算出方法を説明する。
(1)まず、ラインアセットに所望のKPIを登録するための列を作成する。
(2)次に、PLCアセットに紐付いているデータカタログから、PLC１とPLC2の各タイムスタンプ時のスループットを格納するPLC１テーブル1501、PLC１テーブル1502を、データレイクから読み出す。
(3)次に、PLC１とPLC2のスループットを比較し、PLCのスループットが小さい方の値をラインAのスループットとする。PLC１とPLC2は、同じタイムスタンプの情報を持っており、例えば、タイムスタンプ「2018-12-20 01:00:00」時点のPLC１のスループットは「15」であり、PLC2のスループットは「11」であるから、ラインAのスループットを「11」と算出する。同様に、タイムスタンプ「2018-12-20 02:00:00」時点のPLC１のスループットは「9」であり、PLC2のスループットは「6」であるから、ラインAのスループットを「6」と算出する。ライン全体のスループットは、ラインを構成する二つのPLCの内のスループットが低い値によって決まるためである。
【００８９】
このように、ラインアセットに所望のKPIとして、ラインAのスループットが含まれていない場合であっても、ラインを構成する各PLCのスループットを参照、或いは算出することで、ラインAのスループットを得ることができる。
【００９０】
以上、本実施例によれば、工場、工場を構成する製造ライン、製造ラインを構成する機器等の各レイヤのユーザにおいて、他のレイヤの知識を有することなく、各レイヤにおいて所望のKPIを求めることができる。
【００９１】
また、工場や製造ラインの管理者が、製造ラインを構成する機器のIoTデータの格納場所や、IoTデータのコンテキストについての専門知識がなくても、工場や製造ラインのスループット等のKPIを把握することができる。
【００９２】
また、分析対象（例えば、製造ラインや製造ラインを構成するPLC）に関する専門的な知識を有することなく、現場データ（例えば、PLCのデータ）のデータ単位やデータ取得時間等の異なるコンテキストを有した分析アプリケーションの再利用を低工数で実現することができる。
【符号の説明】
【００９３】
1：システム、
10:データ管理システム、
11:NIC、
12:CPU、
13:メモリ、
14:記憶装置、
15:キーボード、
16:表示部、
17:マウス、
20:サービスシステム、
30:クライアント端末、
40:現場システム、
47:コントローラ、
48:センサ、
50:データレイク、
102:アセットカタログ管理部、
103:アセットカタログ記憶部、
104: アプリカタログ管理部、
105:アプリカタログ記憶部、
106:データカタログ管理部、
107:データカタログ記憶部、
110:KPI管理部。
【図１】
2020149470.tif 000003
【図２】
2020149470.tif 000004
【図３】
2020149470.tif 000005
【図４】
2020149470.tif 000006
【図５】
2020149470.tif 000007
【図６】
2020149470.tif 000008
【図７】
2020149470.tif 000009
【図８】
2020149470.tif 000010
【図９】
2020149470.tif 000011
【図１０】
2020149470.tif 000012
【図１１】
2020149470.tif 000013
【図１２】
2020149470.tif 000014
【図１３】
2020149470.tif 000015