(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
遠隔監視の監視対象機器から基準期間に取得される複数種別のデータの合計のデータ量が制限量より少なくなるように前記複数種別のデータについてデータの取得量を減らす複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従い前記監視対象機器から過去に取得された前記複数種別のデータのデータ量を減らして評価データを生成する評価データ生成部と、
前記複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従い前記評価データ生成部によって生成された前記評価データを予測モデルに与えて前記監視対象機器の状態予測を行った場合の予測精度を計算する精度計算部と、
前記精度計算部によって計算された前記予測精度が高い取得パターンを特定するパターン特定部と
を備える取得データ特定装置。
【請求項２】
前記精度計算部は、複数の故障モードそれぞれについて、前記評価データを対応する予測モデルに与えて前記予測精度を計算して、複数の故障モードそれぞれについて計算された前記予測精度から前記複数の故障モード全体についての予測精度である総合精度を計算し、
前記パターン特定部は、前記総合精度が高い取得パターンを特定する
請求項１に記載の取得データ特定装置。
【請求項３】
前記精度計算部は、前記複数の故障モードそれぞれに割り当てられた重みにより、複数の故障モードそれぞれについて計算された前記予測精度を重み付けして前記総合精度を計算する
請求項２に記載の取得データ特定装置。
【請求項４】
前記取得データ特定装置は、さらに、
前記パターン特定部によって特定された前記取得パターンを前記監視対象機器に設定して、前記監視対象機器に前記取得パターンに従い前記複数種別のデータを収集させる機器制御部
を備える請求項１から３までのいずれか１項に記載の取得データ特定装置。
【請求項５】
前記評価データ生成部は、定期的に、あるいは、イベントの発生する度に、前記評価データを再生成し、
前記精度計算部は、前記評価データが再生成されると、前記予測精度を再計算し、
前記パターン特定部は、再計算された前記予測精度が高い取得パターンを特定する
請求項１から４までのいずれか１項に記載の取得データ特定装置。
【請求項６】
前記監視対象機器は、複数存在し、
前記取得データ特定装置は、さらに、
前記パターン特定部によって特定された前記取得パターンを複数の監視対象機器のうち一部の監視対象機器の除いた残りの監視対象機器に設定して、前記残りの監視対象機器に前記取得パターンに従い前記複数種別のデータを収集させる機器制御部
を備え、
前記評価データ生成部は、前記一部の監視対象機器から収集された前記複数種別のデータから前記評価データを再生成する
請求項５に記載の取得データ特定装置。
【請求項７】
前記評価データ生成部は、前記予測モデルが改定された場合に、前記評価データを再生成し、
前記精度計算部は、前記評価データが再生成されると、改定前の予測モデルと、改定後の予測モデルとについて、前記予測精度を計算し、
前記パターン特定部は、前記改定前の予測モデルと、前記改定後の予測モデルとのうち、最も高い予測精度が高い方を採用し、採用された予測モデルについて前記予測精度が高い取得パターンを特定する
請求項１から６までのいずれか１項に記載の取得データ特定装置。
【請求項８】
前記精度計算部は、複数の予測モデルそれぞれを対象として、前記評価データを対象の予測モデルに与えて前記予測精度を計算し、
前記パターン特定部は、前記複数の予測モデルのうち、最も高い予測精度が高い予測モデルを採用し、採用された予測モデルについて前記予測精度が高い取得パターンを特定する
請求項１から６までのいずれか１項に記載の取得データ特定装置。
【請求項９】
評価データ生成部が、遠隔監視の監視対象機器から基準期間に取得される複数種別のデータの合計のデータ量が制限量より少なくなるように前記複数種別のデータについてデータの取得量を減らす複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従い前記監視対象機器から過去に取得された前記複数種別のデータのデータ量を減らして評価データを生成し、
精度計算部が、前記複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従い前記評価データを予測モデルに与えて前記監視対象機器の状態予測を行った場合の予測精度を計算し、
パターン特定部が、前記予測精度が高い取得パターンを特定する取得データ特定方法。
【請求項１０】
遠隔監視の監視対象機器から基準期間に取得される複数種別のデータの合計のデータ量が制限量より少なくなるように前記複数種別のデータについてデータの取得量を減らす複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従い前記監視対象機器から過去に取得された前記複数種別のデータのデータ量を減らして評価データを生成する評価データ生成処理と、
前記複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従い前記評価データ生成処理によって生成された前記評価データを予測モデルに与えて前記監視対象機器の状態予測を行った場合の予測精度を計算する精度計算処理と、
前記精度計算処理によって計算された前記予測精度が高い取得パターンを特定するパターン特定処理と
を実行する取得データ特定装置としてコンピュータを機能させる取得データ特定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、遠隔監視を行っている監視対象機器から取得するデータのデータ量を減らす技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
エレベータとエスカレータと鉄道といった様々な機器を監視対象機器として遠隔監視が行われている。遠隔監視を行うことにより、遠隔から機器の状態が把握でき、機器の劣化の進行を予測することが可能になる。これにより、適切な時期に保守作業を実施するように計画することが可能になる。【０００３】
特許文献１には、予測寿命の信頼性に基づき診断間隔を調整することにより、診断精度を落とさずに診断間隔の最適化を図ることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−１０１２３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
監視対象機器を設置する段階では、予測精度を高くするため、センサの最高精度でデータを取得するように設計されてしまう場合がある。このように設計されると、監視対象機器が増えた場合には大量のデータが取得されることになり、通信量が増えてしまう。また、取得された大量のデータを保管するために大容量のストレージが必要になってしまう。
特許文献１に記載された技術では、診断間隔を調整することにより、診断処理の負荷の軽減を図ることは可能かもしれない。しかし、診断に必要なデータの取得は継続して実施されており、大量のデータが取得されることに変わりはない。
この発明は、遠隔監視を行う場合に、予測精度をある程度維持しつつ、監視対象機器から取得するデータ量を少なく抑えることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る取得データ特定装置は、
遠隔監視の監視対象機器から基準期間に取得される複数種別のデータの合計のデータ量が制限量より少なくなるように前記複数種別のデータについてデータの取得量を減らす複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従い前記監視対象機器から過去に取得された前記複数種別のデータのデータ量を減らして評価データを生成する評価データ生成部と、
前記複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従い前記評価データ生成部によって生成された前記評価データを予測モデルに与えて前記監視対象機器の状態予測を行った場合の予測精度を計算する精度計算部と、
前記精度計算部によって計算された前記予測精度が高い取得パターンを特定するパターン特定部と
を備える。
【発明の効果】
【０００７】
この発明では、合計のデータ量が制限量より少なくなるようにデータの取得量を減らす複数の取得パターンそれぞれについて評価データを生成し予測精度を計算して、予測精度の高い取得パターンを特定する。これにより、予測精度をある程度維持しつつ、監視対象機器から取得するデータ量を少なく抑えることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る取得データ特定装置１０の構成図。
【図２】実施の形態１に係る予測モデル３２の説明図。
【図３】実施の形態１に係る重みデータ３３の説明図。
【図４】実施の形態１に係る取得データ特定装置１０の動作を示すフローチャート。
【図５】実施の形態１に係る取得パターンの説明図。
【図６】実施の形態１に係る精度計算の説明図。
【図７】実施の形態１に係る取得パターン特定の説明図。
【図８】変形例３に係る取得データ特定装置１０の構成図。
【図９】実施の形態２に係る取得データ特定装置１０の構成図。
【図１０】実施の形態２に係る取得データ特定装置１０の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る取得データ特定装置１０の構成を説明する。
取得データ特定装置１０は、コンピュータである。
取得データ特定装置１０は、遠隔監視の対象である複数の監視対象機器４０と通信路５０を介して接続されている。監視対象機器４０は、エレベータとエスカレータと列車といった様々な機器が想定される。ここでは、複数の監視対象機器４０は、１つの種別の機器とする。例えば、複数の監視対象機器４０は、いずれもエレベータである。通信路５０は、携帯電話網等である。
【００１０】
取得データ特定装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００１１】
プロセッサ１１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
【００１２】
メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００１３】
ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ，登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。
【００１４】
通信インタフェース１４は、監視対象機器４０といった外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標，Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のポートである。
【００１５】
取得データ特定装置１０は、機能構成要素として、パターン生成部２１と、評価データ生成部２２と、精度計算部２３と、パターン特定部２４と、機器制御部２５とを備える。取得データ特定装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、取得データ特定装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、取得データ特定装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
【００１６】
ストレージ１３は、複数種別のデータ３１と、複数の予測モデル３２と、重みデータ３３とを記憶する。
【００１７】
複数種別のデータ３１は、各監視対象機器４０に設けられたセンサから取得されたデータである。各監視対象機器４０には複数のセンサが設けられており、各監視対象機器４０からセンサに応じた種別のデータが取得される。
例えば、監視対象機器４０がエレベータである場合には、複数種別のデータ３１は、巻き上げ機の入力電圧と、かごの加速度（振動）と、ドアの開閉の速度といった種別のデータである。
【００１８】
複数の予測モデル３２は、図２に示すように、故障予測を行う対象を示す複数の故障モードそれぞれに対応して構築されたモデルであり、故障モードに応じた状態予測を行うモデルである。予測モデル３２は、機械学習を行うこと等によって構築される。故障モードは、監視対象機器４０を構成する部品Ａ及び部品Ｂといった部品毎に定められる。また、故障モードは、ドアの開閉異常といった故障内容毎に定められてもよい。
【００１９】
重みデータ３３は、図３に示すように、故障モード毎に割り当てられた重みを示す。故障モード毎の重みは、取得データ特定装置１０のユーザ等によって、故障モードの影響の大きさに応じて設定される。故障モードの影響の大きさとは、その故障モードが示す対象に故障が発生した場合における監視対象機器４０のユーザへの影響の度合いと、その故障モードが示す対象に故障が発生した場合にかかるコストと等である。
【００２０】
図１では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
【００２１】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４から図７を参照して、実施の形態１に係る取得データ特定装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る取得データ特定装置１０の動作は、実施の形態１に係る取得データ特定方法に相当する。また、実施の形態１に係る取得データ特定装置１０の動作は、実施の形態１に係る取得データ特定プログラムの処理に相当する。
【００２２】
動作の前提として、ストレージ１３は、過去に各監視対象機器４０が動作して得られた複数種別のデータ３１を記憶しているものとする。ストレージ１３に記憶された複数種別のデータ３１は、各監視対象機器４０の初期設定に従い取得されたデータである。例えば、ストレージ１３に記憶された複数種別のデータ３１は、各監視対象機器４０に設けられたセンサが最高精度に設定された状態で取得されたデータである。
【００２３】
（図４のステップＳ１：パターン生成処理）
パターン生成部２１は、１つの監視対象機器４０から基準期間に取得される複数種別のデータ３１の合計のデータ量が制限量より少なくなるように、複数種別のデータ３１についてデータの取得量を減らす複数の取得パターンを生成する。
基準期間は、１日と１週と１月といった取得データ特定装置１０のユーザによって設定される期間である。また、制限量は、１つの監視対象機器４０に対して許容される通信費用等に基づき、取得データ特定装置１０のユーザによって設定されるデータ量である。
【００２４】
図５に示すように、パターン生成部２１は、各種別のデータ３１について、取得有無と、取得周期と、時間分解能と、信号分解能とを変更することによって取得パターンを生成する。
取得有無は、対象の種別のデータ３１を取得するか否かを意味する。つまり、取得有無は、対象の種別のデータ３１の取得を止めてしまうか否かを意味する。取得周期は、対象の種別のデータ３１を取得する間隔を意味する。時間分解能は、一定時間の連続するデータを収集する場合にデータをサンプリングする間隔を意味する。つまり、時間分解能は、取得周期が示すタイミングにおいて、どの程度の間隔でデータをサンプリングするかを意味する。例えば、取得周期が１０分であり、１０分に１度５秒のデータを収集するとする。この場合に、時間分解能は、例えば、５ミリ秒毎あるいは１０ミリ秒毎等にデータをサンプリングすることを意味する。信号分解能は、データの値の分解能を意味する。センサで収集されたデータは、電圧値又は電流値として取得されることが多いので、信号分解能は、電圧値の分解能又は電流値の分解能を意味する。
【００２５】
具体的には、パターン生成部２１は、取得有無と、取得周期と、時間分解能と、信号分解能との全ての組合せの取得パターンを生成する。この際、パターン生成部２１は、取得周期と時間分解能と信号分解能とについては、事前に決めた変更間隔毎に変更する。パターン生成部２１は、全ての組合せの取得パターンそれぞれを対象として、基準期間における複数種別のデータ３１の合計のデータ量を計算する。パターン生成部２１は、計算されたデータ量に基づき、全ての組合せの取得パターンから、基準期間における複数種別のデータ３１の合計のデータ量が制限量よりも少なくなる取得パターンを抽出する。これにより、パターン生成部２１は、複数の取得パターンを生成する。
なお、合計のデータ量が制限量よりも少なくなる取得パターンが多い場合等には、パターン生成部２１は、合計のデータ量が制限量よりも少なくなる取得パターンのうち、合計のデータ量が制限量に近い一部の取得パターンだけを抽出してもよい。これにより、抽出された取得パターンの数が多い場合に、以降の処理量を軽減することが可能である。
【００２６】
（図４のステップＳ２：評価データ生成処理）
評価データ生成部２２は、ステップＳ１で生成された複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従い監視対象機器４０から過去に取得された複数種別のデータ３１のデータ量を減らして、対象の取得パターンについての評価データを生成する。つまり、評価データ生成部２２は、対象の取得パターンに従いストレージ１３に記憶された複数種別のデータ３１のデータ量を減らして、対象の取得パターンについての評価データを生成する。
対象の取得パターンに従い複数種別のデータ３１のデータ量を減らすとは、対象の種別についての取得有無が無の場合には、対象の種別のデータ３１は全ての削除することを意味する。また、取得周期と時間分解能と信号分解能とに基づき、対象の種別のデータ３１を間引くことを意味する。
【００２７】
（図４のステップＳ３：精度計算処理）
精度計算部２３は、ステップＳ１で生成された複数の取得パターンそれぞれを対象として、対象の取得パターンに従いステップＳ２で生成された対象の取得パターンについての評価データを各予測モデル３２に与えて監視対象機器４０の状態予測を行った場合の予測精度を計算する。
図６を参照して具体的に説明する。精度計算部２３は、各予測モデル３２を対象として、対象の取得パターンについての評価データを対象の予測モデル３２に与えて監視対象機器４０の状態予測を行う。精度計算部２３は、予測された結果と、実際の状態とを比較することにより、対象の取得パターンの対象の予測モデル３２に対する予測精度を計算する。ここで、評価データは、過去に取得されストレージ１３に記憶された複数種別のデータ３１から生成されている。そのため、監視対象機器４０についての実際の状態は既に特定されている。予測された結果と実際の状態とを比較して予測精度を計算する方法としては、評価データが得られた時点の一定時間後の保全基準の超過判定の結果の正答率から予測精度を計算する方法と、一定期間の予測された結果と実際の状態との差分の平均から予測精度を計算する方法と等が考えられる。
精度計算部２３は、対象の取得パターンの各予測モデル３２に対する予測精度に対して、重みデータ３３が示す重みで重み付けして、対象の取得パターンの複数の故障モード全体についての予測精度である総合精度を計算する。この際、精度計算部２３は、対象の予測モデル３２と同じ故障モードに対応する重みで重み付けする。例えば、精度計算部２３は、対象の取得パターンの各予測モデル３２に対する予測精度に重みを乗じた上で、予測精度を合計することにより、総合精度を計算する。
【００２８】
（図４のステップＳ４：パターン特定処理）
パターン特定部２４は、ステップＳ３で計算された複数の故障モード全体についての予測精度である総合精度が高い取得パターンを特定する。これにより、基準期間に取得される合計のデータ量が制限量より少なく、かつ、総合精度が高い取得パターンが特定される。
例えば、図７に示すように、合計のデータ量が概ね同じ２つの取得パターンα及び取得パターンβがあるとする。この場合には、各故障モードの予測精度を総合した総合精度が高い取得パターンαがパターン特定部２４によって特定される。
【００２９】
（図４のステップＳ５：機器制御処理）
機器制御部２５は、ステップＳ４で特定された取得パターンを各監視対象機器４０に設定する。例えば、機器制御部２５は、各監視対象機器４０の設定情報ファイルを取得パターンの情報で更新する。
これにより、機器制御部２５は、各監視対象機器４０に、ステップＳ４で特定された取得パターンに従い複数種別のデータ３１を収集させる。その結果、これ以降各監視対象機器４０から基準期間に取得される複数種別のデータ３１の合計のデータ量は制限量より少なくなる。
【００３０】
なお、取得データ特定装置１０又は他の装置は、各監視対象機器４０から複数種別のデータ３１を取得し、取得された複数種別のデータ３１を各予測モデル３２に与えて、各監視対象機器４０の状態予測を行う。これにより、各監視対象機器４０の保守点検の実施時期等が決定される。
【００３１】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る取得データ特定装置１０は、基準期間に取得される複数種別のデータ３１の合計のデータ量は制限量より少なく、かつ、総合精度が高い取得パターンを特定する。これにより、予測精度をある程度維持しつつ、監視対象機器４０から取得されるデータ量を少なく抑えることが可能である。
【００３２】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、合計のデータ量は制限量より少ないという条件の下で、最も予測精度が高い取得パターンを特定した。しかし、予測精度が制限精度よりも高いという条件の下で、最も合計のデータ量が少ない取得パターンを特定してもよい。
この場合には、図４のステップＳ１で取得データ特定装置１０は、予測精度が制限精度よりも高くなる取得パターンを特定し、図４のステップＳ３で取得データ特定装置１０は、各取得パターンの合計のデータ量を計算する。そして、図４のステップＳ４で取得データ特定装置１０は、最も合計のデータ量が少ない取得パターンを特定する。
【００３３】
＜変形例２＞
実施の形態１では、取得有無と取得周期と時間分解能と信号分解能とを変更することによって取得パターンが生成された。これは、エッジコンピューティングが導入されていないような場合には、監視対象機器４０側で収集するデータについての処理の設定は取得有無と取得周期と時間分解能と信号分解能と程度の場合が多いためである。
しかし、監視対象機器４０側でデータ処理が可能な場合には、監視対象機器４０側で可能なデータ処理に応じて、取得パターンを生成することにより、適切な取得パターンを特定することが可能になる。
【００３４】
＜変形例３＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例３として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例３について、実施の形態１と異なる点を説明する。
【００３５】
図８を参照して、変形例３に係る取得データ特定装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、取得データ特定装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。
【００３６】
電子回路１５としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）が想定される。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。
【００３７】
＜変形例４＞
変形例４として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
【００３８】
プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路１５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
【００３９】
実施の形態２．
実施の形態２は、取得パターンを再特定する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
【００４０】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図９を参照して、実施の形態２に係る取得データ特定装置１０の構成を説明する。
取得データ特定装置１０は、機能構成要素として、トリガ判定部２６を備える点が図１に示す取得データ特定装置１０と異なる。
【００４１】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図１０を参照して、実施の形態２に係る取得データ特定装置１０の動作を説明する。
実施の形態２に係る取得データ特定装置１０の動作は、実施の形態２に係る取得データ特定方法に相当する。また、実施の形態２に係る取得データ特定装置１０の動作は、実施の形態２に係る取得データ特定プログラムの処理に相当する。
【００４２】
実施の形態１で説明したようにステップＳ１からステップＳ４の処理が実行され、取得パターンが特定される。
そして、ステップＳ５で機器制御部２５は、取得パターンを各監視対象機器４０に設定する。この際、機器制御部２５は、取得パターンを複数の監視対象機器４０のうち一部の監視対象機器４０の除いた残りの監視対象機器４０にのみ設定し、一部の監視対象機器４０については初期設定のままにする。これにより、機器制御部２５は、一部の監視対象機器４０の除いた残りの監視対象機器４０のみに、ステップＳ４で特定された取得パターンに従い複数種別のデータ３１を収集させる。
【００４３】
（図１０のステップＳ６：トリガ判定処理）
トリガ判定部２６は、取得パターンを再特定する状態になったか否かを判定する。具体例としては、トリガ判定部２６は、取得パターンを前回特定してから一定時間経過した場合に取得パターンを再特定する状態になったと判定する。あるいは、トリガ判定部２６は、監視対象機器４０が追加された、監視対象項目が追加され、予測モデル３２が追加された、さらにその予測モデル３２のアルゴリズムが改訂された、通信路５０の通信料金が改訂されたといったイベントが発生した場合に取得パターンを再特定する状態になったと判定する。
トリガ判定部２６は、取得パターンを再特定する状態になった場合には、処理をステップＳ１に戻す。一方、トリガ判定部２６は、取得パターンを再特定する状態になっていない場合には、一定時間経過後に再び取得パターンを再特定する状態になったかい否かを判定する。
【００４４】
処理がステップＳ１に戻されると、再びステップＳ１からステップＳ４の処理が実行され、取得パターンが特定される。この際、ステップＳ２では、評価データ生成部２２は、ステップＳ５で取得パターンが設定されなかった一部の監視対象機器４０から取得された複数種別のデータ３１を用いて、評価データを生成する。これは、残りの監視対象機器４０から取得された複数種別のデータ３１は、取得パターンに従って収集されたものであるため、適切な評価データを生成することができないからである。
そして、ステップＳ５で機器制御部２５は、取得パターンを各監視対象機器４０に設定する。この際、機器制御部２５は、取得パターンを複数の監視対象機器４０のうち一部の監視対象機器４０の除いた残りの監視対象機器４０にのみ設定し、一部の監視対象機器４０については初期設定のままにする。
【００４５】
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態２に係る取得データ特定装置１０は、取得パターンを再特定する。データ３１の蓄積状況といった状況変化によって予測精度が変化する場合があるが、取得パターンを再特定することにより、予測精度が高い状態を維持することが可能になる。
【００４６】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例５＞
故障予測の仕組みでは、予測モデル３２の差し替えが行われることがある。予測モデル３２のアルゴリズムが変わると、必要とするデータが変化してしまう。予測モデル３２のアルゴリズムを単体で評価すると、前のアルゴリズムより優れていても、予測モデル３２のアルゴリズムを実際に導入すると、データ量が多く必要となり、結果的に有効でなくなる可能性がある。
そこで、図１０のステップＳ６で、予測モデル３２のアルゴリズムが改訂されたことをトリガとして、取得パターンを再特定する状態になった場合には、改定前の予測モデル３２と、改定後の予測モデル３２との両方について評価を行ってもよい。具体的には、図１０のステップＳ３からステップＳ４で、取得データ特定装置１０は、改定前の予測モデル３２と、改定後の予測モデル３２との両方を対象として、処理を行う。つまり、図１０のステップＳ３では、精度計算部２３は、改定前の予測モデル３２と、改定後の予測モデル３２との両方についての予測精度を計算し、総合精度を計算する。図１０のステップＳ４では、パターン特定部２４は、改定前の予測モデル３２と、改定後の予測モデル３２とのうち、最も高い総合精度が高い方を採用する。そして、パターン特定部２４は、採用した方について、総合精度が高い取得パターンを特定する。
これにより、改定後の予測モデル３２を実際に導入することなく、必要なデータ量を考慮した上で改定後の予測モデル３２の有効性を判定することが可能である。
【００４７】
＜変形例６＞
変形例５と同様の考え方により、複数の予測モデル３２を用意しておき、データ量を考慮した上で、最も有効な予測モデル３２を特定することも可能である。具体的には、図１０のステップＳ３からステップＳ４で、取得データ特定装置１０は、複数の予測モデル３２それぞれを対象として、処理を行う。つまり、図１０のステップＳ３では、精度計算部２３は、複数の予測モデル３２それぞれについての予測精度を計算し、総合精度を計算する。図１０のステップＳ４では、パターン特定部２４は、複数の予測モデル３２のうち、最も高い総合精度が最も高い予測モデル３２を採用する。そして、パターン特定部２４は、採用した予測モデル３２について、総合精度が高い取得パターンを特定する。
【符号の説明】
【００４８】
１０  取得データ特定装置、１１  プロセッサ、１２  メモリ、１３  ストレージ、１４  通信インタフェース、１５  電子回路、２１  パターン生成部、２２  評価データ生成部、２３  精度計算部、２４  パターン特定部、２５  機器制御部、２６  トリガ判定部、３１  データ、３２  予測モデル、３３  重みデータ、４０  監視対象機器、５０  通信路。
【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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