(57)【要約】【課題】特異点に関連する新たな指標を用いて設備の状態や運用の問題を簡便に分析可能とする。【解決手段】ビル監視サーバ２から設備の状態を示すセンサデータを取得するデータ取得部１１と、センサデータを分析することで監視対象期間内における特異点を抽出し、特異点が継続して抽出された期間を示す継続期間と、当該継続期間における特異点の特異な度合いを示す特異度と、を含む特異点情報を生成するデータ分析部１２と、特異点情報に基づき月等の表示単位時間における最大特異度、特異点継続累計時間及び特異点検出回数を指標データとして表示する表示処理部１３と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備の監視対象期間内における当該設備の状態を示す設備データを取得する取得手段と、
設備データを分析することで、前記監視対象期間内において当該設備が正常状態とは異なる所定の動作をしたときを特異点として抽出し、特異点が継続して抽出されたときにはその抽出された期間を特定する日時情報と、当該抽出された期間における特異点の特異な度合いを示す特異度と、を少なくとも含む特異点情報を生成する分析手段と、
監視対象期間を所定の表示単位期間に区切り、各表示単位期間に対応する特異点情報に基づき生成されたデータを、当該表示単位期間内における前記設備の状態を示す指標データとして表示する表示処理手段と、
を有することを特徴とする設備監視装置。
【請求項２】
前記表示処理手段は、選択された表示単位期間を更に区切ることで表示単位期間を細分化し、その細分化した各表示単位期間に対応する特異点情報に基づき生成されたデータを、当該表示単位期間内における前記設備の状態を示す指標データとして表示することを特徴とする請求項１に記載の設備監視装置。
【請求項３】
前記表示処理手段は、正常でない状態を示す所定の閾値から外れた指標データの表示形態を、閾値内の指標データの表示形態と異ならせて表示することを特徴とする請求項１に記載の設備監視装置。
【請求項４】
前記表示処理手段は、選択された表示単位期間に対応する設備データ及び特異点情報を同一グラフ上に表示することを特徴とする請求項１に記載の設備監視装置。
【請求項５】
コンピュータを、
設備の監視対象期間内における当該設備の状態を示す設備データを取得する取得手段、
設備データを分析することで、前記監視対象期間内において当該設備が正常状態とは異なる所定の動作をしたときを特異点として抽出し、特異点が継続して抽出されたときにはその抽出された期間を特定する日時情報と、当該抽出された期間における特異点の特異な度合いを示す特異度と、を少なくとも含む特異点情報を生成する分析手段、
監視対象期間を所定の表示単位期間に区切り、各表示単位期間に対応する特異点情報に基づき生成されたデータを、当該表示単位期間内における前記設備の状態を示す指標データとして表示する表示処理手段、
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、設備監視装置及びプログラム、特に設備の状態や運用の問題の分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビル設備の省エネ、運用効率化を提案するサービスにおいて、設備の設定値やセンサ情報との時系列データから正常状態とは異なる、あるいは異常である振る舞いを示す特異点を抽出し、その特異点を用いて設備状態や運用に問題がないかを分析することが行われている。特異点の抽出は、プログラムを利用して特異点の条件に合う、若しくは正常状態の条件に合わない箇所を抽出することにより行うことが可能である。特異点の抽出の一手法として、閾値を予め設定しておき、センサデータ値やセンサデータの変動度合い等と閾値との比較結果に応じて特異点を抽出する方法がある。特許文献１〜３では、特異点の検出、分析を行うための技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２９６４０７号公報
【特許文献２】特開２０１０−０１９８３０号公報
【特許文献３】国際公開第２０１３／０５１１０１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ただ、特異点を抽出するための閾値を緩く設定すると膨大な量の特異点が抽出され、分析処理に多大な時間を要してしまうことになる、一方、閾値を厳しく設定すると抽出する特異点の数が絞り込まれ、本来、抽出したい特異点が抽出されなくなる可能性が生じてくる。従って、このような不具合を回避するために閾値をあまり厳しい値に設定せずに多数の特異点を抽出するよう運用することが一般的である。
【０００５】
しかしながら、監視対象とする設備が設置されたビルから時系列データ（信号）が数千データ収集され、また１つ信号から特異点が１日当たり数百個となる場合もあり、結果として特異点が１日当たり数千個抽出されることがある。更に、分析対象期間が数ヶ月にも及ぶ場合、抽出された各特異点を参照して分析を行うと、多数の特異点の分析に多大な時間を要してしまうことにもなり得る。
【０００６】
本発明は、特異点に関連する新たな指標を用いて設備の状態や運用の問題を簡便に分析可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る設備監視装置は、設備の監視対象期間内における当該設備の状態を示す設備データを取得する取得手段と、設備データを分析することで、前記監視対象期間内において当該設備が正常状態とは異なる所定の動作をしたときを特異点として抽出し、特異点が継続して抽出されたときにはその抽出された期間を特定する日時情報と、当該抽出された期間における特異点の特異な度合いを示す特異度と、を少なくとも含む特異点情報を生成する分析手段と、監視対象期間を所定の表示単位期間に区切り、各表示単位期間に対応する特異点情報に基づき生成されたデータを、当該表示単位期間内における前記設備の状態を示す指標データとして表示する表示処理手段と、を有するものである。
【０００８】
また、前記表示処理手段は、選択された表示単位期間を更に区切ることで表示単位期間を細分化し、その細分化した各表示単位期間に対応する特異点情報に基づき生成されたデータを、当該表示単位期間内における前記設備の状態を示す指標データとして表示するものである。
【０００９】
また、前記表示処理手段は、正常でない状態を示す所定の閾値から外れた指標データの表示形態を、閾値内の指標データの表示形態と異ならせて表示するものである。
【００１０】
また、前記表示処理手段は、選択された表示単位期間に対応する設備データ及び特異点情報を同一グラフ上に表示するものである。
【００１１】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、設備の監視対象期間内における当該設備の状態を示す設備データを取得する取得手段、設備データを分析することで、前記監視対象期間内において当該設備が正常状態とは異なる所定の動作をしたときを特異点として抽出し、特異点が継続して抽出されたときにはその抽出された期間を特定する日時情報と、当該抽出された期間における特異点の特異な度合いを示す特異度と、を少なくとも含む特異点情報を生成する分析手段、監視対象期間を所定の表示単位期間に区切り、各表示単位期間に対応する特異点情報に基づき生成されたデータを、当該表示単位期間内における前記設備の状態を示す指標データとして表示する表示処理手段、として機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、特異点に関連する新たな指標を用いて設備の状態や運用の問題を簡便に分析させることができる。
【００１３】
また、期間を絞り込ませながら分析させることができる。
【００１４】
また、設備が正常な状態でない期間を容易に見つけ出させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明に係る設備監視装置の一実施の形態を含むシステムの構成及び設備監視装置のブロック構成を示した図である。
【図２】本実施の形態における設備監視装置を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。
【図３】本実施の形態における設備監視支援処理を示したフローチャートである。
【図４】本実施の形態における特異点情報のデータ構成の一例を示した図である。
【図５】本実施の形態において設備の状態や運用の問題の分析のための指標データの表示の一例を示した図である。
【図６】図５から更に表示期間を絞り込んだ場合の指標データの表示の一例を示した図である。
【図７】本実施の形態において設備の状態や運用の問題の分析のための指標データをグラフ形式にて表示した場合の一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１７】
図１は、本発明に係る設備監視装置の一実施の形態を含むシステム構成及び設備監視装置のブロック構成を示した図である。図１には、ビル監視サーバ２と設備監視装置１０とがネットワーク４に接続された構成が示されている。ビル監視サーバ２は、ビルに設置された設備の監視を行うためのサーバコンピュータである。ビル監視サーバ２は、設備が例えば空調設備の場合、電力量計により計測された電力使用量、温度計により計測された室温等の空調設備の状態を示すセンサデータを空調設備が接続されたコントローラ（図示せず）を介してあるいは電力量計等のセンサ手段から直接収集する。このセンサデータの収集に関する構成及び処理は、従前と同様でよい。
【００１８】
図２は、本実施の形態における設備監視装置１０を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において設備監視装置１０を形成するコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図２に示したようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４、入力手段として設けられたマウス２５とキーボード２６、及び表示装置として設けられたディスプレイ２７をそれぞれ接続する入出力コントローラ２８、通信手段として設けられたネットワークコントローラ２９を内部バス３０に接続して構成される。
【００１９】
図１に戻り、本実施の形態における設備監視装置１０は、データ取得部１１、データ分析部１２、表示処理部１３、処理制御部１４、センサデータ記憶部１５及び特異点情報記憶部１６を有している。データ取得部１１は、取得手段として設けられ、設備の監視対象期間内において、ビル監視サーバ２に収集された設備の設定値や設備の状態を示す設備データ（センサデータ）をビル監視サーバ２から取得し、この取得したセンサデータをセンサデータ記憶部１５に書き込み保存する。もちろん、電力量計等のセンサ手段からセンサデータを直接取得するように構成してもよい。データ分析部１２は、分析手段として設けられ、設備データを分析することで、監視対象期間内において当該設備が正常状態とは異なる所定の動作をしたときを特異点として抽出し、抽出した特異点を分析することで特異点が抽出された期間における特徴を示す特異点情報を生成し、特異点情報記憶部１６に書き込み保存する。表示処理部１３は、表示処理手段として設けられ、特異点情報を参照して、監視対象の設備の状態を示す指標データを表示する。処理制御部１４は、各構成要素１１〜１３における処理制御を行う。
【００２０】
設備監視装置１０における各構成要素１１〜１４は、設備監視装置１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ２１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶部１５，１６は、設備監視装置１０に搭載されたＨＤＤ２４にて実現される。あるいは、ＲＡＭ２３又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。
【００２１】
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
【００２２】
次に、本実施の形態における設備監視のために設備監視装置１０が実施する設備監視支援処理について図３に示したフローチャートを用いて説明する。本実施の形態における設備監視支援処理では、設備監視装置１０が取得したセンサデータに基づき監視対象の設備の状態を示す指標データを生成、表示することで当該設備の状態を視認できるようにする。特に、本実施の形態では、特異点が検出された継続時間及びその継続時間内に検出された特異点の特異（又は異常）な度合いを示す特異度を、設備の状態や運用の問題の分析のための指標データとして提供することを特徴の１つとしている。更に、その指標データの表示期間を絞り込みながら表示可能としたことを特徴の１つとしている。
【００２３】
データ取得部１１は、監視対象期間内に収集された分析対象のセンサデータをビル監視サーバ２から取得すると、その取得したセンサデータをセンサデータ記憶部１５に保存する（ステップ１１０）。監視対象期間は、予め決められた期間でも監視者等によって指定された期間でもよいが、後段の表示期間を絞り込みさせる表示処理を考慮すると例えば１年など相対的に長期間が好ましい。分析対象とするセンサデータは、予め決められていてもよいし、監視者等に処理の開始時等に指定させるようにしてもよい。また、特定の設備に関連したセンサデータに限定するようにしてもよいが、本実施の形態では、収集された全てのセンサデータを分析対象とする。ただ、各センサデータに対しては、同等の処理を行えばよいので、ここでは便宜的に１つのセンサデータに対して処理を施すものとして説明する。
【００２４】
データ分析部１２は、センサデータ記憶部１５から分析対象のセンサデータを読み出し、監視対象期間（例えば２０１３年）において、設備の設定値やセンサ情報等のセンサデータ（時系列データ）から正常状態とは異なる、あるいは異常な振る舞いを示す特異点を抽出する（ステップ１２０）。本実施の形態においては、指定の振幅以上の振幅（センサ値）が検出された場合に、その検出された時点を特異点として抽出する。例えば、振幅（センサ値）が２．０以上ある時点を特異点として抽出する。この２．０という閾値は、センサデータ（信号）の種類によって適宜設定すればよい。そして、データ分析部１２は、抽出した特異点の抽出状況を分析することで特異点情報を生成し（ステップ１３０）、特異点情報記憶部１６に保存する（ステップ１４０）。この生成する特異点情報のデータ構成の一例を図４に示す。
【００２５】
データ分析部１２は、特異点を抽出すると、上記のようにその特異点の抽出状況に応じて特異点情報を生成する。本実施の形態においては、センサデータが波形データの場合、指定期間内に指定の振幅（センサ値）が指定数発生した場合を生成条件として特異点情報を生成する。具体例をあげると、監視対象期間内のセンサデータを１０分間隔という所定の単位時間に区切って分析することにすると、その１０分間に振幅が２．０以上である特異点を示す波（センサ値）が２個以上検出されたという生成条件を満たしたときに、データ分析部１２は、その生成条件を満たしたセンサデータを識別する情報であるセンサデータ名に対応させて、当該生成条件を満たした特異点が抽出された期間を特定する日時情報としてその期間の始期を示す開始日時と終期を示す終了日時、特異点が検出された時間長を示す継続時間及び特異度を含む特異点情報を生成する。この際、特異点情報にレコード番号を付加する。前述したように、「特異度」とは、継続時間内に検出された特異点の特異（又は異常）な度合いを示す指標であるが、本実施の形態では、継続時間内に含まれる特異点（センサ値）の最大値を「特異度」として用いる。
【００２６】
図４に示した例によると、１レコード目の特異点情報は、２０１３年４月５日１３時１５分から１３時３５分の１０分間に２．０以上の振幅が２個以上抽出されたことで特異点情報が生成されるが、その抽出された２個以上の特異点のうち最大値を示す波（センサ値）は３．０であることを示している。また、２レコード目の特異点情報は、２０１３年４月５日１３時３５分から１０分間に２．０以上の振幅が２個以上抽出されたことで特異点情報が生成されるが、特異点は２０１３年４月５日１３時３５分から１３時５０分の１５分間に継続して抽出され、その抽出された特異点のうち最大値を示す波（センサ値）は８．０であることを示している。なお、監視対象期間を１０分間隔に区切って分析する場合でも、複数の期間をまたいで、つまり特異点が１０分以上継続的に発生している場合には、この２レコード目のように統合して特異点情報を生成する。このように、データ分析部１２は、上記説明した特異点情報を生成すると、特異点情報記憶部１６に保存する。
【００２７】
以上のようにして、データ分析部１２が特異点情報を生成すると、表示処理部１３は、特異点情報を特異点情報記憶部１６から読み出し、後述する集計処理等を行って設備の状態や運用の問題の分析のための指標データをディスプレイ２７に表示する（ステップ１５０）。この表示内容の一例を図５に示す。
【００２８】
図５は、監視対象期間が１年の場合において、特異点情報が表示単位期間として月毎に集計された場合の表示例を示した図である。図５に例示したように、センサデータ毎に指標データは集計され表示される。各月の表示領域（以下、「セル」）には指標データが３段で表示されているが、このうち、上段には最大特異度が、中段には特異点継続累計時間が、下段には特異点検出回数が、それぞれ表示される。最大特異度は、当月に含まれる特異点情報に設定された特異度のうちの最大値である。特異点継続累計時間は、当月に含まれる特異点情報に設定された継続時間の累計値である。特異点検出回数は、当月に含まれる特異点情報のレコード数に相当する。
【００２９】
このように、表示処理部１３は、１年という監視対象期間を表示単位期間として１月毎に区切り、各月に対応した特異点情報に基づき当該月における最大特異度、特異点継続累計時間及び特異点検出回数という指標データを計算により求めて表示する。
【００３０】
また、各指標データに対し、本実施の形態では、設備が正常な状態でないことを示す閾値（例えば、最大特異度、特異点継続累計時間、特異点検出回数それぞれに５０，３５０，３０）を予め設定しており、その閾値から外れた指標データは他と異なる形態にて表示する。図５では、太字で示しているが、赤色等表示色を異ならせたり、点滅等させたりして、当該センサデータに対応する設備が正常でない状態であったことを監視者が認識しやすいようにしてもよい。
【００３１】
また、異常の度合いに応じて、例えば、閾値を超えている指標データの数に応じてセル内の表示形態を異ならせるようにしてもよい。図５では、セル内の塗りつぶし効果によって表示形態を変えた例を示した。
【００３２】
ここで、監視者がセンサデータＡの４月のセル５１を選択するためにクリック操作した場合のディスプレイ２７に表示される画面例を図６に示す。
【００３３】
図６は、４月という月を更に区切ることで日毎に細分化し、各日に対応する特異点情報が日毎に集計された場合の表示例を示した図である。日単位に集計した場合も、基本的には月単位で集計した場合と同様の表示形態にて表示される。従って、各セルにおいて上段には当日に含まれる特異点情報に設定された特異度のうちの最大値（最大特異度）が、中段には当日に含まれる特異点情報に設定された継続時間の累計値（特異点継続累計時間）が、下段には当日に含まれる特異点情報のレコード数（連続特異点集約後の特異点検出回数）が、それぞれ表示される。また、図５と同様に、各指標データに対し、閾値（例えば、最大特異度、特異点継続累計時間、特異点検出回数それぞれに４０，５０，５）を設定し、その閾値を超えた指標データは他と異なる形態にて表示するようにしてもよい。
【００３４】
なお、本実施の形態では、月別を日別と表示期間を絞り込みながら設備の状態等の分析を行うことができるようにしたが、絞り込む期間はその他にも四半期、時間等任意に設定できるようにしてもよい。
【００３５】
ここで、監視者がセンサデータＡの５日のセル６１を選択するためにクリック操作した場合のディスプレイ２７に表示される画面例を図７に示す。
【００３６】
図７には、横軸を時間、縦軸をセンサデータ値とし、選択された５日のセンサデータ７１と特異点情報７２〜７４とを重ねて表示した例が示されている。本実施の形態では、特異点情報７２〜７４を、特異度と継続時間との積（ハッチング部分）で示している。監視者は、このハッチング部分の面積を参照することで設備の異常の度合いを感覚的に知ることができる。これにより、５日における設備の状態を把握でき、今後の当該設備に対する保守計画や運用に役立てることができる。
【００３７】
なお、図６において複数の日が範囲指定された場合、複数の日を１つのグラフにまとめて表示するようにしてもよい。また、複数の日が選択された場合、選択された日をそれぞれ上下又は左右に並べて比較しやすいように画面表示してもよい。また、図５，６では、閾値を超えた指標データの数によってセルの表示形態を異ならせるとしたが、特異度と継続時間との積算値の総和に応じてセルの表示形態を異ならせるようにしてもよい。
【００３８】
本実施の形態によれば、ある一定期間（上記例では１０分間）に含まれる特異点を特異度という新たな指標にてまとめて取り扱うようにしたので、特異点を個々に分析する場合に比して設備の状態や運用の問題を簡便に分析することが可能になる。この１０分間という期間は一例であって特異点の数が膨大な場合には、監視対象期間を１０分間より長い期間に区切って分析するようにしてもよい。
【００３９】
なお、本実施の形態では、継続時間内に含まれる特異点を表す振幅（センサ値）の最大値を「特異度」として用いたが、例えば、所定期間内の振幅の数、あるいは振幅の最大値と振幅の数の組合せを特異度として用いてもよい。
【００４０】
また、本実施の形態では、設備監視装置１０を別途ネットワーク４に接続して構成したが、前述した設備監視装置１０が提供する機能をビル監視サーバ２に組み込むことでビル監視サーバ２を設備監視装置として機能させるように構成してもよい。
【符号の説明】
【００４１】
２  ビル監視サーバ、４  ネットワーク、１０  設備監視装置、１１  データ取得部、１２  データ分析部、１３  表示処理部、１４  処理制御部、１５  センサデータ記憶部、１６  特異点情報記憶部、２１  ＣＰＵ、２２  ＲＯＭ、２３  ＲＡＭ、２４  ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、２５  マウス、２６  キーボード、２７  ディスプレイ、２８  入出力コントローラ、２９  ネットワークコントローラ、３０  内部バス。
【図１】
2015197850.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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