(57)【要約】      （修正有）【課題】マハラノビス距離の演算を高速化し、生産設備の異常判定処理をリアルタイムで行うこと【解決手段】一連の工程から取得するデータを用いて、一連の工程における当該データの異常予兆の有無を管理する情報処理装置であって、取得したデータについてマハラノビス距離を算出し、算出されたマハラノビス距離に基づき、異常予兆に用いるデータ項目を特定する。特定されたデータ項目のデータのうち、いずれの期間におけるデータを異常予兆に用いるかを特定する。特定されたデータ項目と期間を用いて、異常予兆を検知するためのルールを作成し、作成したルールにより異常を予兆する。【選択図】図１
2018018411.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一連の工程から取得するデータを用いて、一連の工程における当該データの異常予兆の有無を管理する情報処理装置であって、
過去に前記一連の工程の所定時間内に取得した複数のデータからマハラノビス距離を算出し、異常現象と関連付ける関連付手段と、
前記一連の工程の所定時間内に取得した複数のデータを複数期間に分割し、前記分割した複数期間毎のデータからマハラノビス距離を算出し、ＳＮ比により前記分割した複数期間毎のデータの各異常データ項目を決定する決定手段と、
前記分割した複数期間毎の前記決定した各異常データ項目を、前記分割した複数期間にそれぞれ対応づけたデータのチェックルールを生成する生成手段と
リアルタイムに所定時間内の前記一連の工程から取得する複数のデータ内の異常の有無を、前記生成したデータのチェックルールに従って異常予兆を検出する検出手段と
異常予兆を検出した場合に、前記分割した複数期間毎に判断して警報する警報手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
一連の工程から取得するデータを用いて、一連の工程における当該データの異常予兆の有無を管理する情報処理装置における情報処理方法であって、
前記情報処理装置の関連付手段が、過去に前記一連の工程の所定時間内に取得した複数のデータからマハラノビス距離を算出し、異常現象と関連付ける関連付工程と、
前記情報処理装置の決定手段が、前記一連の工程の所定時間内に取得した複数のデータを複数期間に分割し、前記分割した複数期間毎のデータからマハラノビス距離を算出し、ＳＮ比により前記分割した複数期間毎のデータの各異常データ項目を決定する決定工程と、
前記情報処理装置の生成手段が、前記分割した複数期間毎の前記決定した各異常データ項目を、前記分割した複数期間にそれぞれ対応づけたデータのチェックルールを生成する生成工程と
前記情報処理装置の検出手段が、リアルタイムに所定時間内の前記一連の工程から取得する複数のデータ内の異常の有無を、前記生成したデータのチェックルールに従って異常予兆を検出する検出工程と
前記情報処理装置の警報手段が、異常予兆を検出した場合に、前記分割した複数期間毎に判断して警報する警報工程と、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項３】
一連の工程から取得するデータを用いて、一連の工程における当該データの異常予兆の有無を管理する情報処理装置において実行可能なプログラムであって、
前記情報処理装置を、
過去に前記一連の工程の所定時間内に取得した複数のデータからマハラノビス距離を算出し、異常現象と関連付ける関連付手段と、
前記一連の工程の所定時間内に取得した複数のデータを複数期間に分割し、前記分割した複数期間毎のデータからマハラノビス距離を算出し、ＳＮ比により前記分割した複数期間毎のデータの各異常データ項目を決定する決定手段と、
前記分割した複数期間毎の前記決定した各異常データ項目を、前記分割した複数期間にそれぞれ対応づけたデータのチェックルールを生成する生成手段と
リアルタイムに所定時間内の前記一連の工程から取得する複数のデータ内の異常の有無を、前記生成したデータのチェックルールに従って異常予兆を検出する検出手段と
異常予兆を検出した場合に、前記分割した複数期間毎に判断して警報する警報手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
各種の生産設備では、正常に運転されているか否かを監視するため、温度や圧力、電圧、電流、回転数、速度、位置情報といった項目の運転情報を取得し、監視している。
【０００３】
具体的には、監視対象である複数の監視項目の運転情報を所定の時間間隔で計測し、監視項目ごとの運転情報の平均と分布を計算して正規化し、また、各監視項目の運転情報の相関関係を計算して、マハラノビス距離を計算する。そして、算出されたマハラノビス距離が閾値を超えた場合に、生産設備に異常の兆候があると判定している。
【０００４】
上述のマハラノビス距離を用いた生産設備の監視方法では、多数の監視項目の運転情報を監視することになるため、演算に多くの時間がかかってしまう。そのため、生産設備が正常に運転されているか否かの判定が遅延してしまうという問題があった。
【０００５】
特許文献１には、監視項目の運転情報をデータ群に分類し、分類した各データ群ごとにマハラノビス距離を演算する仕組みについて記載されている。
【０００６】
この仕組みによれば、監視項目の運転情報の全てについて演算処理をする必要がなくなるため、マハラノビス距離の算出を高速化でき、精査設備の異常判定作業を速やかに行うことが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第５４９０２７７号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に記載の技術を用いたとしても、マハラノビス距離を異常有無の判断基準にした監視方法では、常時マハラノビス距離を算出する必要があるため、リアルタイムに異常予測ができないという問題があった。
【０００９】
そのため、マハラノビス距離を異常有無の判断基準にした監視方法は、データの変化が大きい場合（組み立て装置や組み立てシステムなどのように周期的に一連の動作を行うような機械設備）への適用は困難であった。
【００１０】
さらに、マハラノビス距離を異常有無の判断基準にした監視方法では、異常の有無の判定が出来るのみであり、何が異常でどのような対処が必要であるのかについては、特定できない。
【００１１】
そこで本発明は、マハラノビス距離の演算を高速化し、生産設備の異常判定処理をリアルタイムで行うことが可能な仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の情報処理装置は、一連の工程から取得するデータを用いて、一連の工程における当該データの異常予兆の有無を管理する情報処理装置であって、過去に前記一連の工程の所定時間内に取得した複数のデータからマハラノビス距離を算出し、異常現象と関連付ける関連付手段と、前記一連の工程の所定時間内に取得した複数のデータを複数期間に分割し、前記分割した複数期間毎のデータからマハラノビス距離を算出し、ＳＮ比により前記分割した複数期間毎のデータの各異常データ項目を決定する決定手段と、前記分割した複数期間毎の前記決定した各異常データ項目を、前記分割した複数期間にそれぞれ対応づけたデータのチェックルールを生成する生成手段とリアルタイムに所定時間内の前記一連の工程から取得する複数のデータ内の異常の有無を、前記生成したデータのチェックルールに従って異常予兆を検出する検出手段と常予兆を検出した場合に、前記分割した複数期間毎に判断して警報する警報手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、マハラノビス距離の演算を高速化し、生産設備の異常判定処理をリアルタイムで行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の情報処理システムの構成の一例を示す図
【図２】情報処理装置のハードウエア構成の一例を示す図
【図３】情報処理装置における処理内容を示すフローチャート
【図４】ステップＳ３０５における処理の詳細を示すフローチャート
【図５】ステップＳ３０６における処理の詳細を示すフローチャート
【図６】ステップＳ３０７における処理の詳細を示すフローチャート
【図７】ステップＳ３０９における処理の詳細を示すフローチャート
【図８】ステップＳ６０２の処理で作成されたルールの一例を示す図
【図９】ステップＳ６０３の処理で作成されたルールの一例を示す図
【図１０】ステップＳ４０３で求められる相関行列を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は、本実施形態における情報処理システムの構成を示す図である。
【００１６】
図１に示すように、情報処理装置１０１と異常検知対象となる機器１０２とが通信可能に接続されている。
【００１７】
機器１０２については、いずれの機器であっても良いが、生産設備における産業用ロボット等が好適な例である。
【００１８】
図２は、情報処理装置１０１のハードウエア構成を示す図である。
【００１９】
図２は、本発明の実施形態に係わる情報処理装置１０１のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【００２０】
図２に示すように、情報処理装置１０１では、システムバス２００を介してＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０３、記憶装置２０４、入力コントローラ２０５、音声入力コントローラ２０６、ビデオコントローラ２０７、メモリコントローラ２０８、よび通信Ｉ／Ｆコントローラ２０９が接続される。
【００２１】
ＣＰＵ２０１は、システムバス２００に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。
【００２２】
ＲＯＭ２０２あるいは記憶装置２０４は、ＣＰＵ２０１が実行する制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）やＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や、本情報処理方法を実現するためのコンピュータ読み取り実行可能なプログラムおよび必要な各種データ（データテーブルを含む）を保持している。
【００２３】
ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは記憶装置２０４からＲＡＭ２０３にロードし、ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現する。
【００２４】
入力コントローラ２０５は、キーボード／タッチパネル２１０などの入力装置からの入力を制御する。入力装置はこれに限ったものでなく、マウスやマルチタッチスクリーンなどの、複数の指でタッチされた位置を検出することが可能なタッチパネルであってもよい。
【００２５】
ユーザがタッチパネルに表示されたアイコンやカーソルやボタンに合わせて押下（指等でタッチ）することにより、各種の指示を行うことができる。
【００２６】
この入力装置を用いて各種通信装置で利用可能な通信宛先に対する宛先を入力するようになっている。
【００２７】
音声入力コントローラ２０６は、マイク２１１からの入力を制御する。マイク２１１から入力された音声を音声認識することが可能となっている。
【００２８】
ビデオコントローラ２０７は、ディスプレイ２１２などの外部出力装置への表示を制御する。ディスプレイは本体と一体になったノート型パソコンのディスプレイも含まれるものとする。なお、外部出力装置はディスプレイに限ったものははく、例えばプロジェクタであってもよい。また、前述のタッチ操作により受け付け可能な装置については、キーボード／タッチパネル２１０からの入力を受け付けることも可能となる。
【００２９】
なおビデオコントローラ２０７は、表示制御を行うためのビデオメモリ（ＶＲＡＭ）を制御することが可能で、ビデオメモリ領域としてＲＡＭ２０３の一部を利用することもできるし、別途専用のビデオメモリを設けることも可能である。
【００３０】
本発明では、ユーザが情報処理装置を通常する場合の表示に用いられる第１のビデオメモリ領域と、所定の画面が表示される場合に、第１のビデオメモリ領域の表示内容に重ねての表示に用いられる第２のビデオメモリ領域を有している。ビデオメモリ領域は２つに限ったものではなく、情報処理装置の資源が許す限り複数有することが可能なものとする。
【００３１】
メモリコントローラ２０８は、外部メモリ２１３へのアクセスを制御する。外部メモリとしては、ブートプログラム、各種アプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、および各種データ等を記憶する外部記憶装置（ハードディスク）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等を利用可能である。
【００３２】
通信Ｉ／Ｆコントローラ２０９、ネットワーク２１４を介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信やＩＳＤＮなどの電話回線、および携帯電話の３Ｇ回線を用いた通信が可能である。
【００３３】
なお、記憶装置２０４は情報を永続的に記憶するための媒体であって、その形態をハードディスク等の記憶装置に限定するものではない。例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などの媒体であってもよい。
【００３４】
また本実施形態における通信端末で行われる各種処理時の一時的なメモリエリアとしても利用可能である。
【００３５】
図３は、情報処理装置１０１における本発明の処理内容を示すフローチャートである。
【００３６】
図３のフローチャートで示す処理は、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理である。
【００３７】
ステップＳ３０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、異常検出対象の機器から動作実績情報を取得する。動作実績情報は、当該機器に備え付けられた各種センサーにより検出されたデータ（温度、圧力、関節座標など）であって、時系列のデータとして取得する。
【００３８】
ステップＳ３０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０１で取得したデータのうち、サンプリング周期の異なるデータや時間で平均化が必要なデータなどを一時的に記憶する。
【００３９】
ステップＳ３０３では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０１で取得したデータのうち処理が必要なデータについて処理を実行する。例えば、関節座標データに対して順キネマ計算を行い手先座標を算出したり、信号と信号の間隔を算出したり、といった処理を行う。
【００４０】
ステップＳ３０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０３の処理を施したデータについて、時系列データとして蓄積する。
【００４１】
次に、オフラインでデータを解析し異常予兆検知ルールを作成する処理（ステップＳ３０５〜Ｓ３０７の処理）について説明する。
【００４２】
ステップＳ３０５では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０４で蓄積されたデータのうち、機器の異常予兆を検知するために用いるべきデータ項目を特定する。
【００４３】
ステップＳ３０５の処理の詳細については、図４のフローチャートを用いて後述する。
【００４４】
ステップＳ３０６では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０５で特定されたデータ項目のデータのうち、いずれの期間のデータを機器の異常予兆を検知するために用いるべきかを特定する。
【００４５】
ステップＳ３０６の処理の詳細については、図５のフローチャートを用いて後述する。
【００４６】
なお、本実施例においては、機器の一連の動作の開始から終了までを１サイクルとし、各項目のデータをサイクル単位の時系列データとして収集する。そして、１サイクルを複数の期間に分割し、分割された期間におけるデータを異常予兆検知に用いるデータとして特定する。
【００４７】
ステップＳ３０７では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０６で特定されたデータを用いて、異常予兆検知ルールを作成する。
【００４８】
ステップＳ３０７の処理の詳細については、図６のフローチャートを用いて後述する。
【００４９】
次に、オンラインにてリアルタイムにデータを監視し、警報の発報や対処法の実行をする処理（ステップＳ３０８〜Ｓ３１０）について説明する。
【００５０】
ステップＳ３０８では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０７の処理において作成された異常予兆検知ルールを読み出す。
【００５１】
ステップＳ３０９では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０８で読み出したルールを用いて、異常予兆を検出する。なお、ステップＳ３０９の処理の詳細については、図７のフローチャートを用いて後述する。
【００５２】
ステップＳ３１０では、ステップＳ３０９における異常予兆検出処理の結果に応じて、警報を出力する。また、異常回避処理が指定されている場合は、異常回避処理を実行する。
【００５３】
次に、図４のフローチャートを用いて、ステップＳ３０５における異常原因項目抽出処理について説明する。
【００５４】
ステップＳ４０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、蓄積されたデータからＭＴ法を用いて正常状態（単位空間）を定義し、正常状態のデータを選択・抽出する。
【００５５】
ステップＳ４０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０１で選択・抽出されたデータについて、項目毎のデータの基準化をする。
【００５６】
具体的には、項目別の平均Ｘと標準偏差Ｓを用いて以下の計算式により行う。
Ｕｉｊ＝（Ｘｉｊ−Ｘｊ）／Ｓｊ
【００５７】
ステップＳ４０３では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０２で基準化されたデータにより相関行列Ｒを求める（図１０参照）。
【００５８】
ステップＳ４０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、蓄積されたデータについてマハラノビス距離を算出し、ステップＳ４０１で定義した正常状態（単位空間）から外れるデータを、異常状態のデータとして抽出する。
Ｄ２ｙｈ＝１／ｋ・ＹｈＲ−１ＹｈＴ
【００５９】
ステップＳ４０５では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０４で抽出したデータにおけるデータ項目であって、機器の異常予兆を検知するために用いるべきデータ項目を特定する。
【００６０】
具体的には、２水準系の直交表に基づきＳＮ比を評価することで、機器の異常予兆を検知するために用いるべきデータ項目を特定する。
【００６１】
η＝−１０ｌｏｇ１／ｍ（１／Ｄ２ｙ１＋・・・＋１／Ｄ２ｙｍ）
【００６２】
以上の処理により、動作実績情報のうち、機器の異常予兆を検知するために用いるべきデータ項目を特定することが可能となる。
【００６３】
次に、図５のフローチャートを用いて、図４の処理で特定されたデータ項目のデータのうち、いずれの期間のデータを機器の異常予兆を検知するために用いるべきかを特定する処理について説明する。
【００６４】
ステップＳ５０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、蓄積されたデータのうち、上述の特定されたデータ項目の１サイクル分のデータを５００ｍｓ〜５ｓの期間に分割し、期間データとする。
【００６５】
そして、ＭＴ法を用いて期間データ毎に単位空間（正常状態）を定義する。
【００６６】
１個の製品（部品）を組み立てるには複数個の工程がある（場合がある）。たとえば１０工程あるとして、２番目の工程で把持異常が発生し、４番目の工程で把持異常による挿入異常が発生しているのに、全体工程が終了してから異常警報を出しても対策できない（「異常がありました」の意味しかない）。そこで、本発明は、２番目の工程で異常予兆（４番目の工程異常の原因）が出た段階で、４番目の工程異常を予測し、警報、回避措置をとることを目的としている。
【００６７】
この目的を達成するためには、異常原因データが１サイクルのどの時点で発生しているかを特定する必要があるため、本ステップにおいて、蓄積データ１サイクル分のデータを５００ｍｓ〜５ｓの期間（工程の切れ目等、ＣＹＣＬＥ  ＳＴＡＲＴ、ＣＹＣＬＥ  ＥＮＤ、ＳＣＯＰＥ  ＳＴＡＲＴ、ＳＣＯＰＥ  ＥＮＤ等で明示される）に分割した。
【００６８】
なお、上記期間が長すぎるとその期間内で予兆と異常が両方発生する可能性がある。また、期間を短くしすぎると信号の揺らぎを異常と判断してしまう可能性があるので、５００ｍｓ〜５ｓ以外のその設備に適切な期間を設定しても良い。
【００６９】
ステップＳ５０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０２の処理と同様に、項目別期間別の平均Ｘ、標準偏差Ｓを用いて、データの基準化を行う。
【００７０】
ステップＳ５０３では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０３の処理と同様に、ステップＳ５０２で基準化されたデータにより相関行列Ｒを算出する。
【００７１】
ステップＳ５０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、蓄積されたデータについてマハラノビス距離を算出し、ステップＳ５０１で定義した正常状態（単位空間）から外れるデータを、異常状態のデータとして抽出する。
【００７２】
以上の処理により、異常予兆を検出するために、どのデータ項目のどの期間のデータを用いるべきかを特定することができる。
【００７３】
次に、図６のフローチャートを用いて、ステップＳ３０７の異常予兆検知ルール作成処理について説明する。
【００７４】
ステップＳ６０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、異常状態を示すデータを特定する。
【００７５】
具体的には、マハラノビス距離が閾値（標準は４）より大きく、２水準系の直交表に基づくＳＮ比が大きい項目を、異常状態を示す項目であると特定する。
【００７６】
ステップＳ６０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ６０１で特定されたデータ（Ｙｉ）および平均（Ｘｉ）、標準偏差（Ｓｉ）より、チェック値を決定し、当該期間での異常データのチェック値のＡＮＤ条件を作成する。チェック値はＸｉ±ｍ＊Ｓｉなどと定義する。
作成したルールを図８に示す。
【００７７】
図８に示す通り、信号名称（データ項目）と判別条件と期間が対応付けて登録されている。例えば、Ｎｏ１のルールは、データ項目名が「Ｓｉｇｎａｌ−Ａ」であって、期間がＳｃｏｐｅ１のデータが１００より大きいか１０より小さい場合には、異常検出と判断されることを意味している。
【００７８】
ステップＳ６０３では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、各期間のチェックルールを組み合わせた全期間チェックルールを作成する。
【００７９】
ステップＳ６０４では、情報処理措置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ６０３で作成したルールを保存する。
全期間チェックルールの一例を図９に示す。
【００８０】
図９に示す通り、期間毎のチェックルールの組み合わせを意味する「条件」と、異常発生を検知した場合に異常回避処理を呼び出す分岐点、異常回避のための対処法、異常回避処理から復帰する復帰点が対応づけて登録されている。
【００８１】
例えば、期間毎のチェックルールの１＋２に該当する場合、「ｋｏｕｔｅｉ３」の処理のところで異常回避処理に移行する。異常回避処理として「ｔａｉｓｙｏ１」を実行する。そして異常回避処理が終了すると「ｋｏｕｔｅｉ４」の処理に移行し、通常処理に復帰する。
【００８２】
このように、本実施形態においては、通常の動作中（本来の制御プログラムを実行中）に異常検出した場合、分岐点に達した時点で異常回避処理を呼び出し、当該異常回避処理が終了すると、本来の制御プログラムの復帰点以降を実行するようにコントロールする。なお、分岐点、異常回避処理（対処法）、復帰点が登録されていない場合は、警報を発報するのみとなる。
【００８３】
次に、図７のフローチャートを用いて、ステップＳ３０９における異常予兆検出処理について説明する。
【００８４】
ステップＳ７０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、１サイクルの工程開始時にすべての制御実績データを初期化する。
【００８５】
ステップＳ７０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０８で読み出したルールに登録されたＳｃｏｐｅの開始時や、当該Ｓｃｏｐｅ内、またその他期間毎の統計量を算出する。
【００８６】
ステップＳ７０３では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、期間内の条件項目（信号名称、判別条件）によるデータ評価を行うとともに、期間終了時、次期間の統計量計算準備をする。
【００８７】
ステップＳ７０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、データ評価の結果により、ルール条件を評価する。
【００８８】
また、本発明におけるプログラムは、図３〜図７の処理をコンピュータに実行させるプログラムである。なお、本発明におけるプログラムは、図３〜図７の各処理ごとのプログラムであってもよい。
【００８９】
以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し、実行することによっても本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【００９０】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【００９１】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることが出来る。
【００９２】
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００９３】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００９４】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、ひとつの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【００９５】
さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００９６】
１０１  情報処理装置
１０２  機器
【図１】
2018018411.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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