予め定義された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目を判定する診断項目判定手段と、前記判定された設備診断項目を、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分けるグループ分け手段と、前記グループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出を行う特徴量抽出手段と、前記グループごとに前記設備診断項目に応じた特徴量を、正常な場合の特徴量基準値と比較することにより設備診断を行う診断手段とを含む設備診断装置。前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて前記グループごとに設備診断項目に応じた統計処理を行う統計処理手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量および前記統計処理手段により処理された統計量を登録する診断対象データベースと、前記グループごとに前記設備診断項目に応じた正常な場合の特徴量基準値および統計量基準値を登録する基準値データベースとを含み、前記診断手段は、さらに前記グループごとに前記設備診断項目に応じた統計量を、正常な場合の統計量基準値と比較することにより前記設備診断を行うものである請求項1記載の設備診断装置。前記診断手段による前記統計量の比較の結果、所定値以上の差異がないもののみを用いて前記統計量基準値を算出し、前記基準値データベースを更新する統計量基準値算出手段を含む請求項2記載の設備診断装置。予め定義された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目を判定すること、前記判定された設備診断項目を、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分けること、前記グループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出を行うこと、前記グループごとに前記設備診断項目に応じた特徴量を、正常な場合の特徴量基準値と比較することにより設備診断を行うことを含む設備診断方法。予め定義された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目を判定する診断項目判定手段と、前記判定された設備診断項目を、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分けるグループ分け手段と、前記グループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出を行う特徴量抽出手段と、前記グループごとに前記設備診断項目に応じた特徴量を、正常な場合の特徴量基準値と比較することにより設備診断を行う診断手段としてコンピュータを機能させるための設備診断プログラム。請求項5記載の設備診断プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。条件が一定で画一的な動作を行う設備においては、特許文献1~3に記載のような従来技術でも適用可能であるが、鉄鋼プラントのように、操業条件によってアクチュエータ駆動源の条件油圧、電動機のトルク制限等を変えたり、対象物に接触させながら動作させる場合に被接触物の性状材質、重量等が変化したりする場合には、同一シーケンス動作であっても動作時間に大きなばらつきが発生することがあり、上記従来技術を適用することができない。また、特許文献4に記載の技術では、設備状態データおよび製品状態データにより製品の品質判定ができる場合に、品質への影響度の高い特徴量の挙動変化については検出できるが、品質への影響度が低い特徴量については見過ごされてしまう可能性がある。しかし、生産プロセスに必要な構成要素である以上、特徴量の若干の挙動変化が品質に影響を与えなくても、動作不能に陥った途端に生産停止に直結するものも多く、品質への影響度が低い特徴量についても検出する必要がある。そこで、本発明においては、診断対象設備に対して操業条件差による動作時間等の特徴量のばらつきを排除し、精度良い診断を可能とした設備診断装置、設備診断方法、設備診断プログラムおよびこれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。本発明の設備診断装置は、予め定義された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目を判定する診断項目判定手段と、判定された設備診断項目を、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分けるグループ分け手段と、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出を行う特徴量抽出手段と、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量を、正常な場合の特徴量基準値と比較することにより設備診断を行う診断手段とを含むものである。また、本発明の設備診断方法は、予め定義された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目を判定すること、判定された設備診断項目を、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分けること、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出を行うこと、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量を、正常な場合の特徴量基準値と比較することにより設備診断を行うことを含む。これらの発明によれば、トリガー信号から判定された設備診断項目を、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループ分けし、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量を正常な場合の特徴量基準値と比較することにより、操業条件差による動作時間等の特徴量のばらつきを排除して設備診断を行うことができる。また、本発明の設備診断装置は、特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいてグループごとに設備診断項目に応じた統計処理を行う統計処理手段と、特徴量抽出手段により抽出された特徴量および統計処理手段により処理された統計量を登録する診断対象データベースと、グループごとに設備診断項目に応じた正常な場合の特徴量基準値および統計量基準値を登録する基準値データベースとを含み、診断手段は、さらにグループごとに設備診断項目に応じた統計量を、正常な場合の統計量基準値と比較することにより設備診断を行うものであることが望ましい。これにより、特徴量だけでなく、この特徴量に基づいてグループごとに設備診断項目に応じた統計処理により得られた統計量を正常な場合の統計量基準値と比較することにより、操業条件差による動作時間等の特徴量のばらつきを排除して設備診断を行うことができる。また、本発明の設備診断装置は、診断手段による統計量の比較の結果、所定値以上の差異がないもののみを用いて統計量基準値を算出し、基準値データベースを更新する統計量基準値算出手段を含むものであることが望ましい。これにより、正常な場合の統計量基準値が自動的に更新され、より信頼性の高い設備診断を行うことが可能となる。また、本発明の設備診断プログラムは、予め定義された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目を判定する診断項目判定手段と、判定された設備診断項目を、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分けるグループ分け手段と、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出を行う特徴量抽出手段と、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量を、正常な場合の特徴量基準値と比較することにより設備診断を行う診断手段としてコンピュータを機能させるためのものである。このプログラムを実行したコンピュータによれば、上記本発明の設備診断装置と同様の作用、効果を奏することができる。また、この設備診断プログラムは、これを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体により提供することができ、これをコンピュータにより読み取り、実行させることができる。1予め定義された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目を判定し、判定された設備診断項目を、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分け、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出を行い、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量を、正常な場合の特徴量基準値と比較することにより設備診断を行う構成により、操業条件差による動作時間等の特徴量のばらつきを排除して設備診断を行うことができ、精度良い診断を行うことが可能となる。2抽出された特徴量に基づいてグループごとに設備診断項目に応じた統計処理を行い、抽出された特徴量および処理された統計量を診断対象データベースに登録し、グループごとに設備診断項目に応じた正常な場合の特徴量基準値および統計量基準値を基準値データベースに登録し、さらにグループごとに設備診断項目に応じた統計量を、正常な場合の統計量基準値と比較することにより設備診断を行う構成により、特徴量だけでなく、グループごとに設備診断項目に応じた統計処理により得られた統計量により、操業条件差による動作時間等の特徴量のばらつきを排除して設備診断を行うことができ、より精度良い診断を行うことが可能となる。3統計量の比較の結果、所定値以上の差異がないもののみを用いて統計量基準値を算出し、基準値データベースを更新する構成により、正常な場合の統計量基準値が自動的に更新され、より信頼性の高い設備診断を行うことが可能となる。図1は本発明の実施の形態における生産システムとしての鉄鋼プラントの操業支援システム構成を示す説明図、図2は図1の設備診断コンピュータのブロック構成図である。図1において、本発明の実施の形態における鉄鋼プラントの支援システムは、鉄鋼プラントの各工程ラインを構成する調節弁、電磁弁、モータ、流量圧力温度等を測定する各種センサやポンプ等のシーケンス制御される各設備1の制御を司る制御装置シーケンサとしてのPLCプログラマブルロジックコントローラ2と、PLC2が接続される汎用制御ネットワーク3と、汎用制御ネットワーク3に流れる各設備1の状態を示す設備状態データを収集するデータ収集コンピュータ4と、各設備1を診断する設備診断装置としての設備診断コンピュータ5等とから構成される。設備診断コンピュータ5は、図示しないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された設備診断プログラムを実行するコンピュータであり、図2に示すように、マスタ情報登録手段10、データ収集手段11、診断項目判定手段12、グループ分け手段13、特徴量抽出手段14、統計処理手段15、診断手段16、統計量基準値算出手段17や出力手段18等として機能する。また、設備診断コンピュータ5は、記憶装置図示せず。内に、マスタ情報データベースDB20、実績データベースDB21、診断対象データベースDB22や基準値データベースDB23等が構築されている。マスタ情報DB20には、診断対象となる設備1の定義、予め定義された診断処理内容を示す設備診断項目例えば、Aシリンダーの動作時間監視やB炉温度監視等の定義、各設備診断項目のトリガー信号例えばAシリンダー上昇指令、Aシリンダー上昇限、B炉温度上昇指令やB炉温度実績等の診断の起点や終点となる信号の定義、設備診断項目ごとの特徴量の抽出方法の定義、設備診断項目ごとの統計処理方法の定義や、予め操業条件例えば、鋼種硬さ等やサイズ板幅、板厚、重量等等により定義されたグループ区分の定義等のマスタ情報が登録されている。マスタ情報登録手段10は、これらのマスタ情報をマスタ情報DB20に登録するものである。データ収集手段11は、データ収集コンピュータ4等により収集された現在の設備状態データを収集するものである。どのような情報を収集するかは、マスタ情報DB20に予め登録された診断対象となる設備1の定義に基づいて決定される。設備状態データは、各設備1の稼働時における各種実績やシーケンス等のリアルタイムで把握できる各種プロセスデータ実績例えば、操業条件やトリガー信号等である。データ収集手段11により収集されたこれらの設備状態データは、実績DB21に登録される。なお、設備状態データは、データ収集コンピュータ4による収集に限られず、別の方法によって収集する構成とすることも可能である。診断項目判定手段12は、マスタ情報DB20に登録された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目を判定するものである。診断項目判定手段12は、常時、各種プロセスデータ実績中の各トリガー信号の状態をチェックしており、トリガー信号が働いたときに、このトリガー信号に対応する設備診断項目を判定する。例えば、診断項目判定手段12は、トリガー信号としてAシリンダー上昇指令が働くと、このトリガー信号に対応する設備診断項目としてAシリンダーの動作時間監視と判定する。なお、診断項目判定手段12は、予め設定されたトリガー信号だけでなく、判別フローによりトリガー信号の状態をチェックする構成とすることも可能である。グループ分け手段13は、この診断項目判定手段12により判定された設備診断項目を、マスタ情報DB20に登録された操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分けるものである。操業条件により定義されたグループ区分の例を表1および表2に示す。表1は、設備診断項目としてのMDサポート着脱時間監視について、操業条件であるコイル幅およびコイル重量により定義されたグループ区分の例を示している。表2は、設備診断項目としてのPR圧下時間について、操業条件である鋼種およびコイル板厚により定義されたグループ区分の例を示している。なお、表1および表2の例では、2次元テーブルであるが、影響因子の数に応じて1次元や3次元以上でグループ区分しても良い。また、テーブルによるグループ分けではなく、判別フローを用いてグループ分けする構成とすることも可能である。特徴量抽出手段14は、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出を行うものである。抽出された特徴量は、診断対象DB22に登録される。特徴量とは当該設備診断項目を実行することで得られる結果であり、特徴量の抽出は、マスタ情報DB20に登録された設備診断項目ごとの特徴量の抽出方法の定義に基づいて行われる。例えば、当該設備診断項目がAシリンダーの動作時間監視の場合、特徴量は動作した際の1回分の時間Aシリンダー上昇指令がオンした時点から上限リミットスイッチLSがオンAシリンダー上昇限到達するまでの時間である。また、特徴量の別の例としては、設備診断項目が、温度、速度、圧力等のパターン制御監視直接的に制御しているものが対象の場合、特徴量として、目標値を変化させたときの実績値追従までの時間が挙げられる。また、設備診断項目が、プロセスデータ実績値監視直接的に制御していない、結果として得られるもののみが対象の場合、特徴量として、ある特定のシーケンス条件下における電流、温度、圧力等の実績を取り込んで操業条件別にグループ分けし、同一条件下では同じような結果が期待されるものの傾向変化を捉えることが挙げられる。統計処理手段15は、特徴量抽出手段14により抽出された特徴量に基づいてグループごとに設備診断項目に応じた統計処理を行うものである。例えば、統計処理手段15は、特徴量の直近の一定期間数日~数週間レベルの統計量平均、分散、標準偏差、最小値、最大値、閾値等を求める。統計処理手段15により算出された統計量は、診断対象DB22に登録される。診断手段16は、特徴量抽出手段14により抽出された特徴量および統計処理手段15により処理された統計量に基づいて設備診断を行うものである。基準値DB23には、グループごとに設備診断項目に応じた正常な場合の特徴量基準値および統計量基準値が登録されている。基準値とは、それぞれの設備診断項目で得られた過去の特徴量および統計値を指し、過去の健全な状態を表す値である。診断手段16は、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量および統計量を、それぞれ基準値DB23に登録されている正常な場合の特徴量基準値および統計量基準値と比較し、それぞれ所定値許容値以上に変化していないかチェックする。統計量基準値算出手段17は、診断手段16による統計量の比較の結果、所定値以上の差異がないもののみを用いて統計量基準値を算出し、基準値DB23を更新する。統計量基準値算出手段17は、過去の特徴量基準値と差異がないと判定された期間の特徴量のみを特徴量基準値として採用し、一定期間数ヶ月~数年レベルの統計量平均、分散、標準偏差、最小値、最大値、閾値等を算出し、これを統計量基準値とする。出力手段18は、診断手段16による診断結果を、ディスプレイやスピーカ等を通じての画面表示、別システムへの通報、警報や、任意の方法でのガイダンス等により出力するものである。例えば、出力手段18は、診断結果について、対象設備、操業条件、差異の程度等を出力する。次に、上記構成の設備診断コンピュータ5による処理について、図3のフロー図に基づいて説明する。まず、マスタ情報登録手段10によりマスタ情報DB20に各種マスタ情報が登録されS100、データ収集手段11により設備状態データが収集され、実績DB21に登録されているS101。次に、診断項目判定手段12により、マスタ情報DB20が参照され、予め定義された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目が判定されるとともに、グループ分け手段13により、実績DB21が参照され、この判定された設備診断項目が、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分けられるS102。なお、診断項目判定手段12は、同一のトリガー信号から複数の設備診断項目を並列処理により判定することも可能である。次に、特徴量抽出手段14により、グループ分け手段13により分けられたグループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出が行われるとともに、統計処理手段15により、特徴量抽出手段14により抽出された特徴量に基づいて、グループ分け手段13により分けられたグループごとに設備診断項目に応じた統計処理が行われるS103。そして、グループごとに抽出された特徴量および算出された統計量により、診断対象DB22が更新されるS104。次に、診断手段16により、診断対象DB22および基準値DB23が参照され、特徴量抽出手段14により抽出された特徴量および統計処理手段15により処理された統計量を、それぞれ基準値DB23に登録されている正常な場合の特徴量基準値および統計量基準値と比較し、それぞれ所定値許容値以上に変化していないかチェックすることにより設備診断が行われるS105。ここで、所定値以上の差異がない場合には、統計量基準値算出手段17により直近の動作実績を用いて統計量基準値が算出されS106、基準値DB23が更新されるS107。一方、一定以上の差異がある場合には、出力手段18により、診断手段16による診断結果が、ディスプレイやスピーカ等を通じての画面表示、別システムへの通報、警報や、任意の方法でのガイダンス等により出力されるS108。なお、上記処理S104~S107は、グループ分け手段13により分けられたグループごとに行われる。また、上記処理S104~S107は診断対象ごとに行うことが必要であるが、これらの処理S104~S107は診断対象ごとに個々に行うことも、各処理S104~S107の中で診断対象別に区分けして行うことも可能である。以上のように、本実施形態における設備診断コンピュータ5では、予め定義された設備診断項目および各設備診断項目のトリガー信号に関する情報に基づいて、トリガー信号から設備診断項目を判定し、判定された設備診断項目を、予め操業条件により定義されたグループ区分に基づいてグループに分け、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量の抽出を行い、グループごとに設備診断項目に応じた特徴量を、正常な場合の特徴量基準値と比較することにより設備診断を行うので、操業条件差による動作時間等の特徴量のばらつきを排除して設備診断を行うことができ、精度良い診断を行うことが可能である。特に、この設備診断コンピュータ5では、抽出された特徴量に基づいてグループごとに設備診断項目に応じた統計処理を行い、抽出された特徴量および処理された統計量を診断対象DB22に登録し、グループごとに設備診断項目に応じた正常な場合の特徴量基準値および統計量基準値を基準値DB23に登録し、さらにグループごとに設備診断項目に応じた統計量を、正常な場合の統計量基準値と比較することにより設備診断を行うので、特徴量だけでなく、グループごとに設備診断項目に応じた統計処理により得られた統計量により、操業条件差による動作時間等の特徴量のばらつきを排除して設備診断を行うことができ、より精度良い診断を行うことが可能である。また、この設備診断コンピュータ5では、統計量の比較の結果、所定値以上の差異がないもののみを用いて統計量基準値を算出し、基準値DB23を更新するので、正常な場合の統計量基準値が自動的に更新され、より信頼性の高い設備診断を行うことが可能である。