(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の階層において前記階層ごとにセンサのグループを生成する工程と、
前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出する工程と、
前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う工程と、
を備え、
前記制御を行う工程は、前記複数の階層のうち第１の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行った後、前記第１の階層において指定された前記グループについて前記複数の階層のうち第２の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行うことを特徴とする異常分析方法。
【請求項２】
前記グループを生成する工程は、前記センサが設置されている設備の部位又は系統に基づいて前記センサを分類することによって、複数の前記階層において前記階層ごとに前記グループを生成することを特徴とする、請求項１に記載の異常分析方法。
【請求項３】
前記グループを生成する工程は、同一の設備の前記部位又は系統に設けられた前記センサを分類することによって第１の階層における前記グループを生成し、前記部位又は系統をさらに分割した部分に設けられた前記センサを分類することによって第２の階層における前記グループを生成することを特徴とする、請求項２に記載の異常分析方法。
【請求項４】
前記グループを生成する工程は、２つの前記センサの組の相関関係に基づいて前記センサを分類することによって、前記グループを生成することを特徴とする、請求項１に記載の異常分析方法。
【請求項５】
前記グループを生成する工程は、第１の閾値以上の相関値を有する前記センサの組を分類することによって第１の階層における前記グループを生成し、第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上の前記相関値を有する前記センサの組を分類することによって第２の階層における前記グループを生成することを特徴とする、請求項４に記載の異常分析方法。
【請求項６】
前記グループ異常度を算出する工程は、前記センサごとの異常度を合計した値又は所定の閾値以上の前記異常度を示す前記センサの数を用いて前記グループ異常度を算出することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか一項に記載の異常分析方法。
【請求項７】
前記グループ異常度を算出する工程は、２つの前記センサの組の正常時の相関関係から算出した推定値と前記センサの組の測定値との差を用いて前記グループ異常度を算出することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか一項に記載の異常分析方法。
【請求項８】
コンピュータに、
複数の階層において前記階層ごとにセンサのグループを生成する工程と、
前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出する工程と、
前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う工程と、
を実行させ、
前記制御を行う工程は、前記複数の階層のうち第１の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行った後、前記第１の階層において指定された前記グループについて前記複数の階層のうち第２の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行うことを特徴とする異常分析プログラム。
【請求項９】
複数の階層において前記階層ごとにセンサのグループを生成するグループ生成部と、
前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出するグループ異常度算出部と、
前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う表示制御部と、
を備え、
前記表示制御部は、前記複数の階層のうち第１の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行った後、前記第１の階層において指定された前記グループについて前記複数の階層のうち第２の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行うことを特徴とする異常分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサの測定値を用いて異常の分析を行うための異常分析方法、プログラムおよびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工場（プラント）の設備には、温度、圧力、流量等を測定する様々な種類のセンサが様々な部位に設けられており、監視システムによってセンサの測定値が監視される。センサにおいて異常な測定値が検出された場合には、異常の要因を速やかに分析し、該要因を解消することが求められる。一般的に異常が発生する時間帯には複数のセンサが異常な測定値を出力することが多いため、異常の真の要因を特定することが難しい場合がある。【０００３】
特許文献１に記載の技術は、想定された異常の徴候パターンを示す因果表をプラントの系統又はサブシステムごとに保持し、測定値から判定された徴候パターンを因果表と比較する。この構成によって、多数のセンサが存在する場合であっても異常源および異常の伝搬経路を同定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−２３４８３２号公報
【発明の概要】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の技術はプラントの系統又はサブシステムごとに異常の徴候パターンを判定するものであるため、系統又はサブシステムをさらに詳細なグループに分割して異常の要因を分析することはできない。すなわち、系統又はサブシステムについて異常源および異常の伝搬経路を同定できたとしても、各系統又はサブシステムのどの部位に異常の真の要因があるかを分析することはできない。
【０００６】
本発明は、上述の問題に鑑みて行われたものであって、センサのグループごとの異常度を複数の階層において表示し、異常の要因の特定を容易にする異常分析方法、プログラムおよびシステムを提供することを目的とする。
【０００７】
本発明の第１の態様は、異常分析方法であって、複数の階層において前記階層ごとにセンサのグループを生成する工程と、前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出する工程と、前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う工程と、を備え、前記制御を行う工程は、前記複数の階層のうち第１の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行った後、前記第１の階層において指定された前記グループについて前記複数の階層のうち第２の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う。
【０００８】
本発明の第２の態様は、異常分析プログラムであって、コンピュータに、複数の階層において前記階層ごとにセンサのグループを生成する工程と、前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出する工程と、前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う工程と、を実行させ、前記制御を行う工程は、前記複数の階層のうち第１の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行った後、前記第１の階層において指定された前記グループについて前記複数の階層のうち第２の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う。
【０００９】
本発明の第３の態様は、異常分析システムであって、複数の階層において前記階層ごとにセンサのグループを生成するグループ生成部と、前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出するグループ異常度算出部と、前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う表示制御部と、を備え、前記表示制御部は、前記複数の階層のうち第１の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行った後、前記第１の階層において指定された前記グループについて前記複数の階層のうち第２の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う。
【００１０】
本発明によれば、複数の階層において階層ごとにセンサのグループを生成し、階層ごとにグループの異常度を時系列で表示するため、グループ化の基準が異なる階層でそれぞれ異常度が上昇する順序を分析することができる。そのため、どのようなグループに異常の要因が存在するかを特定することが容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】例示的な異常センサの数および異常度のグラフを示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る異常分析システムのブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係るセンサのグループ化方法を示す模式図である。
【図４】第１の実施形態に係る異常分析システムによって表示される粗い階層におけるグループ異常度のグラフを示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る異常分析システムよって表示される細かい階層におけるグループ異常度のグラフを示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る異常分析システムによって表示される細かい階層におけるグループ異常度のグラフを示す図である。
【図７】第１の実施形態に係る異常分析システムの概略構成図である。
【図８】第１の実施形態に係る異常分析方法のフローチャートを示す図である。
【図９】第２の実施形態に係るセンサのグループ化方法を示す模式図である。
【図１０】第３の実施形態に係る異常分析システムのブロック図である。
【図１１】各実施形態に係る異常分析システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明するが、本発明は本実施形態に限定されるものではない。なお、以下で説明する図面で、同機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略することもある。
【００１３】
（第１の実施形態）
従来、工場（プラント）には多数のセンサが設けられており、監視システムによってセンサの測定値が監視され、センサの測定値に基づいて異常が検出される。個々のセンサの測定値の変化は小さいため、個々のセンサの測定値から精度よく異常を検出することが難しい場合がある。そこで、例えばセンサの測定値が所定の正常範囲（例えば下限の閾値以上かつ上限の閾値以下の範囲）に含まれるか否かによって、該測定値が正常であるか異常であるかを判定し、異常な測定値を示すセンサの合計数に基づいて異常の発生を検知する技術がある。同様に、測定値から異常の度合を示す異常度（異常スコアともいう）を算出し、異常度の合計値に基づいて異常の発生を検知する技術がある。
【００１４】
図１は、例示的な異常センサの数および異常度のグラフを示す図である。図１のグラフの横軸は時間（任意単位）であり、縦軸は異常センサの数又は異常度（任意単位）である。異常センサの数は、その時間における異常な測定値を示すセンサの合計数である。異常度は、その時間における全センサ（あるいは異常な測定値を示すセンサ）の異常度の合計値である。図１のグラフから、ある時間ｔ１において異常センサの数および異常度が大きく上昇していることがわかる。そのため、時間ｔ１に何らかの異常が発生したことは判定できるが、何が発生したのか、その要因が何であるかは図１のグラフからは判定できない。
【００１５】
それに対して、本実施形態は、後述するように複数の階層でそれぞれ所定の基準に基づいてセンサのグループを生成し、グループごとに算出された異常度を各階層において時系列で表示する。このような構成により、どのようなグループに属するセンサに異常が発生したかを把握できるため異常の要因を特定しやすい。さらに、粗い階層（例えば装置の全体）からより細かい階層（例えば装置の部位）に切り替えて異常度の時系列変化を見ることができるため、詳細な単位で異常の発生メカニズムを分析することができる。
【００１６】
図２は、本実施形態に係る異常分析システム１００のブロック図である。図２において、矢印は主なデータの流れを示しており、図２に示したもの以外のデータの流れがあってよい。図２において、各ブロックはハードウェア（装置）単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図２に示すブロックは単一の装置内に実装されてよく、あるいは複数の装置内に別れて実装されてよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてよい。
【００１７】
異常分析システム１００は、処理部として、センサ値取得部１１０、グループ生成部１２０、グループ異常度算出部１３０、および表示制御部１４０を備える。また、異常分析システム１００は、記憶部として、グループ定義記憶部１５１およびグループ異常度記憶部１５２を備える。また、異常分析システム１００は、表示装置としての、ディスプレイ１６０およびプリンタ１７０に接続される。
【００１８】
センサ値取得部１１０は、分析対象の工場（プラント）に設けられている複数のセンサＳによって測定された時系列の測定値（センサ値）を示す情報を取得する。センサ値取得部１１０は、センサＳからセンサ値を逐次受け取ってよく、あるいは所定の時間分のセンサ値をまとめて受け取ってよい。また、センサ値取得部１１０は、予めセンサＳから受け取って異常分析システム１００内に記録されたセンサ値を読み出してもよい。センサＳは、温度センサ、圧力センサ、流量センサ、空気量センサ等の任意のセンサである。センサＳは１つ又は複数の種類のセンサを含んでよく、また同じ種類のセンサが複数の場所に設けられてよい。各センサＳは、その種類および設置場所によって識別および管理される。
【００１９】
グループ生成部１２０は、センサ値取得部１１０によってセンサ値が取得されたセンサＳを複数の階層でそれぞれ分類することによって階層ごとのグループを生成する。本実施形態に係る異常分析システム１００によるセンサＳのグループ化方法を、図３を用いて説明する。
【００２０】
図３は、本実施形態に係るセンサＳのグループ化方法を示す模式図である。グループ生成部１２０は、センサ値取得部１１０によってセンサ値が取得された複数のセンサＳを複数の階層でそれぞれ分類し、階層ごとにグループを生成する。複数の階層は、センサＳのグループ化の基準（粒度）が異なる階層である。すなわち、複数の階層は相対的に粗い階層および細かい階層を含んでいる。粗い階層では細かい階層よりもグループ化の範囲が広く、１つのグループに含まれるセンサＳの数が多い。
【００２１】
図３に示す例示的な複数の階層は、装置全体のセンサＳをグループ化する第１階層、装置の部位ごとにセンサＳをグループ化する第２階層、および装置のより細かい部位ごとにセンサＳをグループ化する第３階層を含む。すなわち、グループ生成部１２０は、装置の部位およびその部位をさらに分割した部分のように異なる基準でグループ化を行う複数の階層を定義し、各階層において所定の基準に基づいて（例えば所定の部位に設けられている）センサＳを同じグループに分類する。
【００２２】
具体的には、グループ生成部１２０は第１階層において、成膜装置に設けられたセンサＳからなるグループＧを生成する。同じ第１階層には、成膜装置のグループＧのほか、不図示の洗浄装置のグループ、冷却装置のグループ、加熱装置のグループ等が存在し得る。第１階層における成膜装置のグループＧは、第２階層においてより細かいグループＧ１〜Ｇ４に分けられる。
【００２３】
次に、グループ生成部１２０は第２階層において、成膜装置の上部に設けられたセンサＳからなるグループＧ１を生成する。同じ第２階層には、グループＧ１のほか、下部、側部等のグループＧ２〜４が存在し得る。第２階層における上部のグループＧ１は、第３階層においてより細かいグループＧ１１〜Ｇ１５に分けられる。
【００２４】
次に、グループ生成部１２０は第３階層において、成膜装置の上部外壁面に設けられたセンサＳからなるグループＧ１１を生成する。同じ第３階層には、上部外壁面のグループＧ１１のほか、上部内壁面、上部空間等のグループＧ１２〜１５が存在し得る。第３階層におけるグループＧ１１は、追加の階層においてさらに細かいセンサ群のグループに分けられてよい。
【００２５】
図３では設備およびその部位等のドメイン知識に基づいてグループを生成しているが、複数のセンサＳの関係を示すグループを生成できれば、グループ化の基準はこれに限られない。例えば系統ごとにセンサＳをグループ化することによって、設備をまたいで異常の分析を行うことができる。また、故障時に交換するユニットごとにセンサＳをグループ化することによって、異常の要因として交換すべきユニットを容易に判別することができる。また、センサの名前（種類）ごとにセンサＳのグループ化を行ってよく、あるいは第２の実施形態で説明するようにセンサＳ間の相関関係を用いてグループ化を行ってよい。
【００２６】
図３では１つのセンサＳは１つの階層において１つのグループに所属しているが、１つのセンサＳが１つの階層において複数のグループに所属してよい。換言すると、グループ同士は排他的ではなく、互いに重複してよい。階層の数および基準として、ここに示すものに限られず、センサＳを異なる粒度でグループ化可能な任意の基準を用いてよい。
【００２７】
グループ定義記憶部１５１には、センサＳをグループ化する基準を示すグループ定義情報が予め記録されている。グループ定義情報は、本実施形態に係るグループを生成するために、複数の階層において複数のセンサＳをどのように分類してグループを生成するかを定義する情報を含む。グループ生成部１２０は、グループ定義記憶部１５１に記録されたグループ定義情報を読み出し、グループ定義情報に従って上述のように複数の階層におけるグループを生成する。
【００２８】
例えば、グループ定義情報は、各階層において分類の基準とする設備およびその部位の情報を含む。この場合には、グループ生成部１２０は、センサＳが実際に設けられている設備およびその部位に従って、図３に示すように設備およびその部位ごとにグループを生成する。グループ定義情報は、これに限られず、実際のグループ化方法を実行するために必要な情報を含んでよい。
【００２９】
グループ定義情報は、任意のデータ形式（ファイル形式）で表されてよく、例えばバイナリデータ又はテキストデータでよい。また、グループ定義情報はバイナリファイル又はテキストファイルとしてグループ定義記憶部１５１に記録されてよく、あるいはデータベースのテーブルとしてグループ定義記憶部１５１に記録されてよい。
【００３０】
グループ異常度算出部１３０は、グループ生成部１２０により生成された各階層の各グループに対してグループ異常度を時系列で算出し、グループ異常度記憶部１５２に記録する。グループ異常度は、ある時間においてグループに含まれるセンサＳの異常度の合計値である。センサＳの異常度は、例えばセンサＳの測定値の所定の閾値からの差分の値（又は割合）である。また、グループ異常度は、センサＳの異常度の合計値に限らず、所定の閾値以上の異常度を有するセンサＳの数でもよい。また、グループに含まれるセンサＳの異常度の合計値を該グループに含まれるセンサＳの数で除算することによって正規化を行ったものをグループ異常度としてよい。
【００３１】
グループ異常度は、任意のデータ形式（ファイル形式）で表されてよく、例えばバイナリデータ又はテキストデータでよい。また、グループ異常度はバイナリファイル又はテキストファイルとしてグループ異常度記憶部１５２に記録されてよく、あるいはデータベースのテーブルとしてグループ異常度記憶部１５２に記録されてよい。
【００３２】
センサＳの異常度として、ここに示したものに限られず、センサＳの測定値が正常な範囲から逸脱している程度を示すことが可能な任意の値を用いてよい。また、第２の実施形態のように２つのセンサＳ間の相関関係に対してインバリアント分析を行い、相関関係のモデルによる推定値とセンサＳの測定値との差分（すなわち予測誤差）を異常度とし、グループに含まれる２つのセンサＳの全ての組み合わせの異常度を合計したものをグループ異常度としてもよい。
【００３３】
温度センサ、圧力センサ等の種類の異なるセンサＳが存在する場合には、センサＳの種類の差違を吸収するように種類ごとに決められた係数を異常度に掛けてよい。センサＳの種類ごとの係数は、グループ定義情報とともにグループ定義記憶部１５１に記録されてよい。
【００３４】
センサＳに重み付けし、センサＳごとに設定された重み係数をセンサＳの異常度に掛けてよい。重要なセンサＳには大きい重み係数を設定することにより、重要なセンサＳの異常をグループ異常度に反映させやすくなる。重み係数は、グループ定義情報とともにグループ定義記憶部１５１に記録されてよい。
【００３５】
表示制御部１４０は、グループ異常度算出部１３０によって算出されてグループ異常度記憶部１５２に記録されたグループ異常度を、階層ごとに時系列で表示する制御を行う。本実施形態において、表示とはディスプレイ１６０による表示、プリンタ１７０による印刷等、利用者に対して視覚的に示すことをいう。本実施形態に係る異常分析システム１００によるグループ異常度の表示方法を、図４〜６を用いて説明する。
【００３６】
図４は、本実施形態に係る異常分析システム１００によって表示される粗い階層におけるグループ異常度のグラフを示す図である。粗い階層とは相対的な意味であり、図３の例においては第３階層に対して第１階層および第２階層が粗い階層であり、第２階層に対して第１階層が粗い階層である。図４のグラフの横軸は時間（任意単位）であり、縦軸はグループ異常度算出部１３０によって算出されるグループ異常度（任意単位）である。異常分析システム１００は、利用者から所定の操作を受け付けると、ディスプレイ１６０又はプリンタ１７０を介して図４のグラフを表示する。
【００３７】
図４のグラフは、図３の第２階層におけるグループＧ１〜Ｇ４のグループ異常度の時系列変化を表す。図４のグラフから、時間ｔ２より前ではグループＧ１およびＧ４のグループ異常度が間欠的に上下していることがわかる。そして、グループＧ１のグループ異常度が時間ｔ２において上昇し始め、時間ｔ３においてさらに急激に上昇していることがわかる。グループＧ１のグループ異常度の上昇に続いてグループＧ３およびＧ４のグループ異常度が上昇し、その後にグループＧ２のグループ異常度が上昇している。そのため、図４のグラフから、時間ｔ２においてグループＧ１に所属するセンサＳが設けられた設備の部位に何らかの異常の要因が発生し、その影響がグループＧ２〜Ｇ４に伝播していることを推測できる。
【００３８】
グループＧ１のグループ異常度は時間ｔ２およびｔ３において２段階の上昇を示しているものの、第２階層のグラフだけではこれ以上詳細に異常の要因の分析を行うことはできない。そこで、異常分析システム１００は、利用者から所定の操作（例えば入力装置からグループＧ１を指定する操作）を受け付けると、ディスプレイ１６０又はプリンタ１７０を介してより詳細な階層（ここでは第３階層）のグループ異常度のグラフを表示する。
【００３９】
図５および図６は、本実施形態に係る異常分析システム１００によって表示される細かい階層におけるグループ異常度のグラフを示す図である。細かい階層とは相対的な意味であり、図３の例においては第１階層に対して第２階層および第３階層が細かい階層であり、第２階層に対して第３階層が細かい階層である。図５および図６のグラフの横軸は時間（任意単位）であり、縦軸はグループ異常度算出部１３０によって算出されるグループ異常度（任意単位）である。
【００４０】
図５のグラフは、図３の第３階層におけるグループＧ１１〜Ｇ１５のグループ異常度の時系列変化を、それぞれ折れ線グラフを用いて表す。すなわち、図５のグループＧ１１〜Ｇ１５のグラフは、図４のグループＧ１のグラフをより細かい階層にクローズアップして表示するものである。図５のグラフから、最初にグループＧ１２のグループ異常度が上昇し、その影響がグループＧ１１に伝播し、グループＧ１２のグループ異常度が一旦収まっていることがわかる。さらにその後、グループＧ１２のグループ異常度が再び上昇し、Ｇ１３、Ｇ１４およびＧ１５のグループ異常度が順に上昇していることがわかる。そのため、図５のグラフから、グループＧ１１に所属するセンサＳが設けられた設備の部位が異常の要因となっており、その影響がグループＧ１１、Ｇ１３、Ｇ１４およびＧ１５に順に伝播していることが推測できる。
【００４１】
図６のグラフは、図３の第３階層におけるグループＧ１１〜Ｇ１４（グループＧ１５は省略）のグループ異常度の時系列変化を、積み上げグラフを用いて表す。積み上げグラフは、折れ線グラフにおいて縦軸に各グループＧ１１〜Ｇ１４のグループ異常度の値を加算した値を用いるものである。図６の例では、グループＧ１２の縦軸の値としてグループＧ１２のグループ異常度自体を用い、グループＧ１１の縦軸の値としてグループＧ１１およびＧ１２のグループ異常度の合計値を用い、グループＧ１３の縦軸の値としてグループＧ１１〜Ｇ１３のグループ異常度の合計値を用い、グループＧ１４の縦軸の値としてグループＧ１１〜Ｇ１４のグループ異常度の合計値を用いている。
【００４２】
図６の積み上げグラフからは、図５の折れ線グラフと同様に異常の要因および異常の影響の伝播を分析できるとともに、全体としてのグループ異常度の変化を容易に知ることができる。
【００４３】
異常分析システム１００は、図５の折れ線グラフおよび図６の積み上げグラフのどちらか一方のみを表示してよく、あるいは利用者による所定の操作に応じてそれらを切り替えて表示してよい。
【００４４】
図４〜６に示すグループ異常度の表示方法は一例であり、グループごとのグループ異常度の時系列変化を利用者に示すことができれば、線グラフ、棒グラフ、面グラフ等、任意の表示方法を用いてよい。
【００４５】
図７は、本実施形態に係る異常分析システム１００の例示的な機器構成を示す概略構成図である。異常分析システム１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１と、メモリ１０２と、記憶装置１０３と、通信インターフェース１０４と、ディスプレイ１６０と、プリンタ１７０とを備える。異常分析システム１００は独立した装置でよく、あるいは他の装置と一体に構成されてよい。
【００４６】
通信インターフェース１０４は、データの送受信を行う通信部であり、有線通信および無線通信の少なくとも一方の通信方式を実行可能に構成される。通信インターフェース１０４は、該通信方式に必要なプロセッサ、電気回路、アンテナ、接続端子等を含む。通信インターフェース１０４は、ＣＰＵ１０１からの信号に従って、該通信方式を用いて通信を行う。通信インターフェース１０４は、例えばセンサＳの測定値を示す情報をセンサＳから受信する。
【００４７】
記憶装置１０３は、異常分析システム１００が実行するプログラムや、プログラムによる処理結果のデータ等を記憶する。記憶装置１０３は、読み取り専用のＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）や、読み書き可能のハードディスクドライブ又はフラッシュメモリ等を含む。また、記憶装置１０３は、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な可搬記憶媒体を含んでもよい。メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１が処理中のデータや記憶装置１０３から読み出されたプログラムおよびデータを一時的に記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。
【００４８】
ＣＰＵ１０１は、処理に用いる一時的なデータをメモリ１０２に一時的に記録し、記憶装置１０３に記録されたプログラムを読み出し、該プログラムに従って該一時的なデータに対して種々の演算、制御、判別などの処理動作を実行する処理部としてのプロセッサである。また、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３に処理結果のデータを記録し、また通信インターフェース１０４を介して処理結果のデータを外部に送信する。
【００４９】
本実施形態においてＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３に記録されたプログラムを実行することによって、図２のセンサ値取得部１１０、グループ生成部１２０、グループ異常度算出部１３０、および表示制御部１４０として機能する。また、本実施形態において記憶装置１０３は、図２のグループ定義記憶部１５１およびグループ異常度記憶部１５２として機能する。
【００５０】
ディスプレイ１６０は、利用者に対して情報を表示する表示装置である。ディスプレイ１６０として、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ等の任意の表示装置を用いてよい。ディスプレイ１６０は、ＣＰＵ１０１からの信号に従って、所定の情報を表示する。
【００５１】
プリンタ１７０は、ＣＰＵ１０１からの信号に従って、所定の情報を印刷する印刷装置である。プリンタ１７０としては、サーマルプリンタ、インクジェットプリンタ、レーザプリンタ等の任意の印刷装置を用いてよい。
【００５２】
異常分析システム１００は、図７に示す具体的な構成に限定されない。異常分析システム１００は、１つの装置に限られず、２つ以上の物理的に分離した装置が有線又は無線で接続されることにより構成されていてもよい。異常分析システム１００に含まれる各部は、それぞれ電気回路構成により実現されていてもよい。ここで、電気回路構成とは、単一のデバイス、複数のデバイス、チップセット又はクラウドを概念的に含む文言である。
【００５３】
また、異常分析システム１００の少なくとも一部がＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）形式で提供されてよい。すなわち、異常分析システム１００を実現するための機能の少なくとも一部が、ネットワーク経由で実行されるソフトウェアによって実行されてよい。
【００５４】
図８は、本実施形態に係る異常分析システム１００を用いる異常分析方法のフローチャートを示す図である。異常分析方法は、例えば利用者が異常分析システム１００に対して所定の操作を行うことによって開始される。
【００５５】
まず、センサ値取得部１１０は、分析対象の工場（プラント）に設けられている複数のセンサＳによって測定された時系列の測定値（センサ値）を示す情報を取得する（ステップＳ１０１）。センサ値取得部１１０は、センサＳから通信インターフェース１０４を介してセンサ値を取得してよく、あるいは既にセンサＳから取得されて異常分析システム１００のメモリ１０２又は記憶装置１０３に記録されたセンサ値を読み出すことによって取得してよい。
【００５６】
次に、グループ生成部１２０は、ステップＳ１０１においてセンサ値が取得されたセンサＳを複数の階層でそれぞれ分類することによってグループを生成する（ステップＳ１０２）。より具体的には、グループ生成部１２０は、グループ定義記憶部１５１からセンサＳをグループ化する基準を示すグループ定義情報を読み出す。そして、グループ生成部１２０は、グループ定義情報に基づいて、グループを生成すべき複数の階層（例えば図３の第１階層〜第３階層）を決定し、階層ごとにセンサＳを分類してグループを生成する。
【００５７】
次に、グループ異常度算出部１３０は、ステップＳ１０２で生成された複数の階層のうち１つの階層において、複数のグループのうち１つのグループのグループ異常度を時系列で算出する（ステップＳ１０３）。グループ異常度として、グループに含まれるセンサＳの異常度の合計値や、所定の閾値以上の異常度を有するセンサＳの数等を用いて算出される値を用いる。
【００５８】
対象の階層における全てのグループについてグループ異常度の算出が終了していない場合には（ステップＳ１０４のＮＯ）、次のグループについてステップＳ１０３を繰り返す。対象の階層における全てのグループについてグループ異常度の算出が終了した場合には（ステップＳ１０４のＹＥＳ）、ステップＳ１０５に進む。
【００５９】
ステップＳ１０２で決定された全ての階層についてグループ異常度が算出されていない場合には（ステップＳ１０５のＮＯ）、次の階層についてステップＳ１０３を繰り返す。ステップＳ１０２で決定された全ての階層についてグループ異常度が算出された場合には（ステップＳ１０５のＹＥＳ）、ステップＳ１０６に進む。
【００６０】
グループ異常度算出部１３０は、ステップＳ１０３において階層ごとおよびグループごとに算出されたグループ異常度を出力する（ステップＳ１０６）。出力されたグループ異常度は、グループ異常度記憶部１５２に記録される。
【００６１】
表示制御部１４０は、ステップＳ１０２で決定された複数の階層のうち、表示対象とする階層を選択する（ステップＳ１０７）。表示対象の階層は、異常分析システム１００によって予め指定されてよく、あるいは利用者による所定の操作に従って指定されてよい。
【００６２】
表示制御部１４０は、ステップＳ１０７で選択された表示対象の階層に含まれる各グループのグループ異常度を時系列のグラフとして表示する制御を行う（ステップＳ１０８）。表示制御部１４０は、ディスプレイ１６０又はプリンタ１７０を制御することによってグループ異常度を表示する。グループ異常度は、例えば図４および図５に示す折れ線グラフ又は図６に示す積み上げグラフによって時系列で表される。
【００６３】
利用者によって別の階層の表示が指示された場合等、表示が終了されない場合には（ステップＳ１０９のＮＯ）、表示対象の階層についてステップＳ１０７〜Ｓ１０８を繰り返す。利用者によって表示の終了が指示された場合等、表示が終了された場合には（ステップＳ１０９のＹＥＳ）、異常分析方法を終了する。
【００６４】
図８のフローチャートではステップＳ１０１〜Ｓ１０６におけるグループ異常度の算出処理と、ステップＳ１０７〜Ｓ１０９におけるグループ異常度の表示処理とが続けて行われているが、これらの処理は独立して行われてよい。例えばグループ異常度の算出処理を所定の時間間隔で自動的に実行されるバッチ処理として行い、グループ異常度の表示処理を利用者の操作に応じて実行されるインタラクティブ処理として行ってよい。
【００６５】
本実施形態において異常分析システム１００のＣＰＵ１０１は、図８に示す処理に含まれる各ステップ（工程）の主体となる。すなわち、ＣＰＵ１０１は、図８に示す処理を実行するためのプログラムをメモリ１０２又は記憶装置１０３から読み出し、該プログラムを実行して異常分析システム１００の各部を制御することによって図８に示す処理を実行する。また、図８に示す処理の少なくとも一部は、ＣＰＵ１０１ではなく、専用の装置又は電気回路によって行われてもよい。
【００６６】
本実施形態に係る異常分析システム１００を用いる異常分析方法は、グループ化の基準が異なる複数の階層でそれぞれセンサＳのグループを生成し、階層ごとにグループの異常度の時系列変化を表示する。そのため、利用者は異常度の時系列の全体像を把握できるとともに、より細かい階層（部位）にクローズアップしたグラフを参照して異常の要因である部位、異常の影響の伝搬、および異常の発生メカニズムを詳細に分析することができる。
【００６７】
（第２の実施形態）
第１の実施形態ではセンサＳが設置されている装置およびその部位に基づいて階層およびグループを定義するのに対して、本実施形態ではセンサＳ同士の相関関係に基づいて階層およびグループを定義する。本実施形態は、第１の実施形態とグループ化の基準が異なるのみであり、第１の実施形態と同様の構成を有する異常分析システム１００を用いる。
【００６８】
図９は、本実施形態に係るセンサＳのグループ化方法を示す模式図である。本実施形態では、グループ生成部１２０は、例えばインバリアントモデル、すなわちＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ  ｉｎｐｕｔ）モデルを用いて、センサ値取得部１１０によってセンサ値が取得されたセンサＳ間の相関値を算出する。インバリアントモデルでは、変数間（ここでは２つのセンサＳ間）の正常時の関係（不変関係）をモデルとして定義し、該モデルと測定値とを比較することによって異常分析を行うことができる。２つのセンサＳ間の相関が高いほど、モデルにおける相関値が大きい。
【００６９】
グループ生成部１２０は、算出したセンサＳ間の相関値に基づいて、複数のセンサＳを複数の階層でそれぞれ分類し、階層ごとにグループを生成する。ここでは第１階層および第２階層の２つの階層を用いるが、階層の数はこれに限られない。
【００７０】
具体的には、グループ生成部１２０は第１階層において、第１の閾値以上の相関値を有するセンサＳの組からなるグループＧ５、Ｇ６を生成する。第１の閾値は比較的小さい値に設定されており、相関性が比較的低いセンサＳがグループ化される。そのため、第１階層では大きい（すなわち含まれるセンサＳの数が多い）グループＧ５、Ｇ６が生成される。
【００７１】
次にグループＧ５について、グループ生成部１２０は第２階層において、第２の閾値以上の相関値を有するセンサＳの組からなるグループＧ５１〜Ｇ５３を生成する。第２の閾値は第１の閾値より大きく設定されており、より相関性が高いセンサＳがグループ化される。そのため、第２階層では第１階層よりも小さい（すなわち含まれるセンサＳの数が少ない）グループが生成される。同様に、グループＧ６についても第２階層における不図示のグループが生成される。
【００７２】
グループ異常度算出部１３０は、グループに含まれる各センサＳの実測値とモデルによる推定値との差（すなわち予測誤差）をセンサＳの異常度とし、それを合計したものを該グループのグループ異常度として算出する。グループ異常度としてその他の定義を用いてよい。例えば予測誤差に基づいてセンサＳに重み付けし、センサＳごとの重みが反映される異常度を用いてよい。
【００７３】
本実施形態に係る異常分析システム１００は、第１の実施形態と同様の効果を奏するとともに、センサＳ間の相関関係を用いて階層およびグループを定義するため、予め装置およびその部位のドメイン知識を用いて階層およびグループの基準を設定しなくとも、複数の階層においてグループを生成することができる。
【００７４】
（第３の実施形態）
第１の実施形態ではグループ異常度の時系列変化を表示するのに対して、本実施形態ではさらに異常の発生プロセスを学習して異常検知を行う。以下では第１の実施形態と異なる部分を説明する。
【００７５】
図１０は、本実施形態に係る異常分析システム１００のブロック図である。図１０において、矢印は主なデータの流れを示しており、図１０に示したもの以外のデータの流れがあってよい。図１０において、各ブロックはハードウェア（装置）単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図１０に示すブロックは単一の装置内に実装されてよく、あるいは複数の装置内に別れて実装されてよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてよい。
【００７６】
図１０の異常分析システム１００は、図２の構成に加えて、処理部として異常検出部１８０および異常学習部１９０を備え、記憶部として異常定義記憶部１５３を備える。
【００７７】
異常検出部１８０は、異常定義記憶部１５３に記録された異常定義情報に基づいて、グループ異常度の時系列変化から異常を検出する。異常定義記憶部１５３には、異常の発生時にどのような順序でグループ異常度が上昇するかのパターンを示す異常定義情報が記録されている。異常検出部１８０は、異常定義記憶部１５３に記録された異常定義情報を読み出し、異常定義情報に従って異常を検出する。異常検出部１８０は、現在出力されているグループ異常度の時系列変化から異常の予兆を検出してよく、あるいは過去に出力済のグループ異常度の時系列変化から事後的に異常を検出してよい。
【００７８】
具体的には、異常検出部１８０は、所定の閾値以上のグループ異常度を示すグループの順序をパターンとして決定する。例えば図５では、グループＧ１２、Ｇ１１、Ｇ１３の順序をパターンとする。異常検出部１８０は、決定したパターンに合致する異常定義情報が、異常定義記憶部１５３に存在するかを判定する。決定したパターンに合致する異常定義情報が存在する場合には、異常検出部１８０は異常を検出し、該検出結果に従って表示制御部１４０は異常を利用者に通知する。これにより、利用者は過去に発生した異常と同様のグループ異常度のパターンが出力されていることを知ることができる。
【００７９】
また、異常検出部１８０は、決定したパターンが異常定義記憶部１５３に記録された異常定義情報のパターンの少なくとも最初の一部に合致する場合に、異常の予兆を検出し、該検出結果に従って表示制御部１４０は異常の予兆を利用者に通知してよい。これにより、利用者は過去に発生した異常の予兆を知ることができ、異常に対して未然に対応することが可能になる。
【００８０】
異常の検出方法はここに示したものに限られない。例えば、所定の閾値以上のグループ異常度を示す複数のグループの組み合わせの順序をパターンとしてもよい。例えば図５では、グループＧ１２、グループＧ１１〜Ｇ１２の組み合わせ、グループＧ１１〜Ｇ１３の組み合わせという順序のパターンを異常定義情報としてよい。
【００８１】
異常学習部１９０は、グループ異常度の時系列変化において検出されたパターンが、異常定義記憶部１５３に記録されたいずれの異常定義情報にも該当しない場合に、該パターンを新たな異常定義情報として異常定義記憶部１５３に記録する。これにより、未知のグループ異常度を登録し、次の異常検知に用いることができる。
【００８２】
本実施形態においてＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３に記録されたプログラムを実行することによって、図１０のセンサ値取得部１１０、グループ生成部１２０、グループ異常度算出部１３０、表示制御部１４０、異常検出部１８０、および異常学習部１９０として機能する。また、本実施形態において記憶装置１０３は、図１０のグループ定義記憶部１５１、グループ異常度記憶部１５２、および異常定義記憶部１５３として機能する。
【００８３】
（その他の実施形態）
図１１は、上述の各実施形態に係る異常分析システム１００のブロック図である。図１１には、異常分析システム１００が複数の階層でセンサＳのグループを生成し、グループ異常度の時系列変化を表示する装置として機能するための構成例が示されている。異常分析システム１００は、複数の階層においてそれぞれセンサのグループを生成するグループ生成部１２０と、前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出するグループ異常度算出部１３０と、前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う表示制御部１４０と、備える。
【００８４】
本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
【００８５】
上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラム（より具体的には、図８に示す処理をコンピュータに実行させる異常分析プログラム）を記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。
【００８６】
該記録媒体としては例えばフロッピー（登録商標）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、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。
【００８７】
上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００８８】
（付記１）
複数の階層において前記階層ごとにセンサのグループを生成する工程と、
前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出する工程と、
前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う工程と、
を備える異常分析方法。
【００８９】
（付記２）
前記制御を行う工程は、前記複数の階層のうち第１の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行った後、前記第１の階層において指定された前記グループについて前記複数の階層のうち第２の階層における前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行うことを特徴とする、付記１に記載の異常分析方法。
【００９０】
（付記３）
前記グループを生成する工程は、前記センサが設置されている設備の部位又は系統に基づいて前記センサを分類することによって、複数の前記階層において前記階層ごとに前記グループを生成することを特徴とする、付記１又は２に記載の異常分析方法。
【００９１】
（付記４）
前記グループを生成する工程は、同一の設備の前記部位又は系統に設けられた前記センサを分類することによって第１の階層における前記グループを生成し、前記部位又は系統をさらに分割した部分に設けられた前記センサを分類することによって第２の階層における前記グループを生成することを特徴とする、付記３に記載の異常分析方法。
【００９２】
（付記５）
前記グループを生成する工程は、２つの前記センサの組の相関関係に基づいて前記センサを分類することによって、前記グループを生成することを特徴とする、付記１又は２に記載の異常分析方法。
【００９３】
（付記６）
前記グループを生成する工程は、第１の閾値以上の相関値を有する前記センサの組を分類することによって第１の階層における前記グループを生成し、第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上の前記相関値を有する前記センサの組を分類することによって第２の階層における前記グループを生成することを特徴とする、付記５に記載の異常分析方法。
【００９４】
（付記７）
前記グループ異常度を算出する工程は、前記センサごとの異常度を合計した値又は所定の閾値以上の前記異常度を示す前記センサの数を用いて前記グループ異常度を算出することを特徴とする、付記１〜６のいずれか一項に記載の異常分析方法。
【００９５】
（付記８）
前記グループ異常度を算出する工程は、２つの前記センサの組の正常時の相関関係から算出した推定値と前記センサの組の測定値との差を用いて前記グループ異常度を算出することを特徴とする、付記１〜６のいずれか一項に記載の異常分析方法。
【００９６】
（付記９）
複数の前記グループの前記グループ異常度がどのような順序で上昇するかに基づいて異常を検出する工程をさらに備える、付記１〜８のいずれか一項に記載の異常分析方法。
【００９７】
（付記１０）
コンピュータに、
複数の階層において前記階層ごとにセンサのグループを生成する工程と、
前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出する工程と、
前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う工程と、
を実行させる異常分析プログラム。
【００９８】
（付記１１）
複数の階層において前記階層ごとにセンサのグループを生成するグループ生成部と、
前記グループに含まれる前記センサの測定値から前記グループごとのグループ異常度を算出するグループ異常度算出部と、
前記複数の階層のうちいずれかの階層において前記グループ異常度の時系列変化を表示する制御を行う表示制御部と、
を備える異常分析システム。
【図１】
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【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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【図１１】
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