JP2018013828A - State monitoring device, state monitoring system and program - Google Patents
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Abstract
【課題】監視対象に対するメンテナンス状態を遠隔で監視することが可能な状態監視装置、状態監視システム及びプログラムを提供する。【解決手段】センサ3を用いて監視対象を監視する監視サーバ1は、センサ3が検出した監視対象の状態を表す状態データと、状態データを取得した順番を把握可能な時間データとを含むセンサデータを受信するセンサデータ受信部11と、順序付けがされた状態データによる正常パターンを記憶する正常パターンテーブル25と、センサデータ受信部11により受信したセンサデータの時間データに基づいて、状態データを時系列に並べた対象パターンを取得するパターン取得部12と、パターン取得部12によって取得した対象パターンが、正常パターンテーブル25に記憶されている正常パターンを含むか否かを判定するパターン判定部13と、パターン判定部13による判定結果を結果記憶部27に記憶させる結果記憶制御部14とを備える。【選択図】図1A state monitoring device, a state monitoring system, and a program capable of remotely monitoring the maintenance state of an object to be monitored are provided. A monitoring server (1) for monitoring a monitoring target using a sensor (3) includes state data representing the state of the monitoring target detected by the sensor (3), and time data enabling the acquisition order of the state data to be grasped. A sensor data receiving unit 11 for receiving data, a normal pattern table 25 for storing normal patterns according to the ordered state data, and a sensor data receiving unit 11 based on the time data of the sensor data. A pattern acquisition unit 12 that acquires target patterns arranged in series, and a pattern determination unit 13 that determines whether or not the target patterns acquired by the pattern acquisition unit 12 include normal patterns stored in a normal pattern table 25. , and a result storage control unit 14 for storing the result of determination by the pattern determination unit 13 in the result storage unit 27 . [Selection drawing] Fig. 1
Description
本発明は、状態監視装置、状態監視システム及びプログラムに関する。 The present invention relates to a state monitoring device, a state monitoring system, and a program.
従来、例えば、客にビールを提供する飲食店等の店舗に、ビールサーバが設置されていることがある。ビールサーバでは、ビールが入ったタンクを交換するが、ビールをグラス等に注ぐ際に用いられるチューブは、交換をせずに、永続的に使用する。そのため、ビールの品質を保つためには、チューブを洗浄する等の日々のメンテナンスが重要である。
そこで、例えば、液体流通チューブ内を流通する液体の状態及び液体チューブの品質判断についての技術が開示されている(例えば、特許文献1)。
Conventionally, for example, a beer server may be installed in a store such as a restaurant that provides beer to customers. In a beer server, a tank containing beer is exchanged, but a tube used when pouring beer into a glass or the like is used permanently without being exchanged. Therefore, in order to maintain the quality of beer, daily maintenance such as washing the tube is important.
Thus, for example, a technique for determining the state of the liquid flowing in the liquid distribution tube and the quality of the liquid tube is disclosed (for example, Patent Document 1).
上述した例の場合に、飲食店等を運営する運営会社やビールを提供するメーカが、飲食店等の店舗の従業者が日々のメンテナンスを行っているかを知りたい場合には、飲食店等の店舗を巡回して監視対象を確認する必要があった。
そこで、本発明は、監視対象に対するメンテナンス状態を遠隔で監視することが可能な状態監視装置、状態監視システム及びプログラムを提供することを目的とする。
In the case of the above example, if the operating company that operates the restaurant or the manufacturer that provides beer wants to know whether the employees of the store such as the restaurant are performing daily maintenance, It was necessary to go around the store and check the monitoring target.
Therefore, an object of the present invention is to provide a state monitoring device, a state monitoring system, and a program that can remotely monitor a maintenance state for a monitoring target.
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。また、符号を付して説明した構成は、適宜改良してもよく、また、少なくとも一部を他の構成物に代替してもよい。 The present invention solves the above problems by the following means. In addition, in order to make an understanding easy, although the code | symbol corresponding to embodiment of this invention is attached | subjected and demonstrated, it is not limited to this. In addition, the configuration described with reference numerals may be improved as appropriate, or at least a part thereof may be replaced with another configuration.
第1の発明は、センサ(3)を用いて監視対象を監視する状態監視装置(1)であって、前記センサが検出した前記監視対象の状態を表す状態データと、前記状態データを取得した順番を把握可能な取得関連データとを含むセンサデータを受信する受信手段(11)と、順序付けがされた前記状態データによる判定パターンを記憶するパターン記憶部(25)と、前記受信手段により受信したセンサデータの前記取得関連データに基づいて、前記状態データを順番に並べた対象パターンを取得するパターン取得手段(12)と、前記パターン取得手段によって取得した前記対象パターンが、前記パターン記憶部に記憶されている前記判定パターンを含むか否かを判定するパターン判定手段(13)と、前記パターン判定手段による判定結果を記憶させる結果記憶手段(14)と、を備えること、を特徴とする状態監視装置である。
第2の発明は、第1の発明の状態監視装置(1)において、前記パターン判定手段(13)により前記対象パターンが前記判定パターンを含まないと判定された場合に報知をする報知手段(15)を備えること、を特徴とする状態監視装置である。
第3の発明は、第2の発明の状態監視装置(1)において、前記パターン記憶部(25)は、複数の異なる前記判定パターンを記憶し、前記パターン判定手段(13)は、前記対象パターンが前記パターン記憶部に記憶されている前記複数の判定パターンのいずれかに含まれるか否かを判定し、前記報知手段(15)は、前記パターン判定手段により前記対象パターンが前記複数の判定パターンのいずれにも含まれないと判定された場合に、報知をすること、を特徴とする状態監視装置である。
第4の発明は、第2の発明又は第3の発明の状態監視装置(1)において、前記取得関連データは、取得した時間を把握可能なデータであり、前記パターン記憶部(25)は、前記判定パターンと、前記判定パターンの頻度に関する頻度データとを対応付けて記憶し、前記パターン判定手段(13)は、前記対象パターンが前記パターン記憶部に記憶されている前記判定パターンに含まれ、かつ、前記取得関連データに基づいて前記対象パターンの頻度が前記判定パターンに対応付けられた前記頻度データと同じかそれ以上であるか否かを判定し、前記報知手段(15)は、前記パターン判定手段により前記対象パターンが前記判定パターンに含まれる場合であっても、前記対象パターンの頻度が前記判定パターンに対応付けられた前記頻度データより少ないときに、報知をすること、を特徴とする状態監視装置である。
第5の発明は、第2の発明から第4の発明までのいずれかの状態監視装置(1)において、前記取得関連データは、取得した時間を把握可能なデータであり、前記パターン記憶部(25)は、前記判定パターンと、前記判定パターンを許可する許可時間データとを対応付けて記憶し、前記パターン判定手段(13)は、前記対象パターンが前記パターン記憶部に記憶されている前記判定パターンに含まれ、かつ、前記取得関連データに基づいて前記対象パターンのうち少なくとも一部の出現時間が前記判定パターンに対応付けられた前記許可時間データに含まれるか否かを判定し、前記報知手段(15)は、前記パターン判定手段により前記対象パターンが前記判定パターンに含まれる場合であっても、前記対象パターンのうち少なくとも一部の出現時間が前記判定パターンに対応付けられた前記許可時間データに含まれないと判定されたときに、報知をすること、を特徴とする状態監視装置である。
第6の発明は、第1の発明から第5の発明までのいずれかの状態監視装置(1)と、前記センサ(3)と、を備える状態監視システム(100)であって、前記センサは、検出値を取得し、取得した前記検出値に基づく前記状態データと前記取得関連データとを含むセンサデータを、前記状態監視装置に対して送信すること、を特徴とする状態監視システムである。
第7の発明は、第6の発明の状態監視システム(100)において、前記センサ(3)と、前記状態監視装置(1)とを仲介する中継装置(4)を備え、前記センサは、前記状態データを、前記中継装置に対して送信し、前記中継装置は、前記センサから受信した複数の前記状態データを含む前記センサデータを、前記状態監視装置に対して送信すること、を特徴とする状態監視システムである。
第8の発明は、第6の発明又は第7の発明の状態監視システム(100)において、前記センサは、液体が通過するチューブに取り付けられて前記チューブの内部を通過する通過対象を検出するものであり、前記パターン記憶部(25)に記憶される前記判定パターンは、前記通過対象の組合せによる洗浄に関する正常及び異常の少なくとも一方のパターンであること、を特徴とする状態監視システムである。
第9の発明は、センサを用いて監視対象を監視する状態監視装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、前記センサが検出した前記監視対象の状態を表す状態データと、前記状態データを取得した順番を把握可能な取得関連データとを含むセンサデータを受信する受信手段と、前記受信手段により受信したセンサデータの前記取得関連データに基づいて、前記状態データを順番に並べた対象パターンを取得するパターン取得手段と、前記パターン取得手段によって取得した前記対象パターンが、順序付けがされた前記状態データによる判定パターンを記憶するパターン記憶部の前記判定パターンを含むか否かを判定するパターン判定手段と、前記パターン判定手段による判定結果を記憶させる結果記憶手段と、として機能させるためのプログラムである。
A first invention is a state monitoring device (1) that monitors a monitoring target using a sensor (3), and acquires state data indicating the state of the monitoring target detected by the sensor and the state data Receiving means (11) for receiving sensor data including acquisition related data capable of grasping the order, a pattern storage unit (25) for storing a judgment pattern based on the ordered state data, and received by the receiving means Based on the acquisition-related data of sensor data, pattern acquisition means (12) for acquiring a target pattern in which the state data is arranged in order, and the target pattern acquired by the pattern acquisition means are stored in the pattern storage unit A pattern determination unit (13) for determining whether or not the determination pattern is included, and a determination result by the pattern determination unit Further comprising a result storage means for 憶 (14), and a state monitoring apparatus according to claim.
In a second aspect of the invention, in the state monitoring device (1) of the first aspect of the invention, an informing means (15) for informing when the pattern judging means (13) determines that the target pattern does not include the judgment pattern. It is a state monitoring apparatus characterized by providing.
According to a third aspect of the present invention, in the state monitoring device (1) of the second aspect, the pattern storage unit (25) stores a plurality of different determination patterns, and the pattern determination means (13) Is included in any one of the plurality of determination patterns stored in the pattern storage unit, and the notification unit (15) determines whether the target pattern is the plurality of determination patterns by the pattern determination unit. It is a state monitoring device characterized by notifying when it is determined that it is not included in any of the above.
According to a fourth aspect of the present invention, in the state monitoring device (1) of the second or third aspect, the acquisition-related data is data capable of grasping the acquired time, and the pattern storage unit (25) The determination pattern and frequency data related to the frequency of the determination pattern are stored in association with each other, and the pattern determination unit (13) is included in the determination pattern in which the target pattern is stored in the pattern storage unit, And it is determined whether the frequency of the target pattern is equal to or higher than the frequency data associated with the determination pattern based on the acquisition related data, and the notification means (15) The frequency in which the frequency of the target pattern is associated with the determination pattern even when the target pattern is included in the determination pattern by the determination unit When less than over data, to the notification, the state monitoring apparatus according to claim.
According to a fifth aspect of the present invention, in the state monitoring device (1) from the second aspect to the fourth aspect, the acquisition-related data is data that can grasp the acquired time, and the pattern storage unit ( 25) associates and stores the determination pattern and permission time data permitting the determination pattern, and the pattern determination means (13) stores the determination in which the target pattern is stored in the pattern storage unit. Determining whether or not at least a part of the appearance time of the target pattern is included in the permission time data associated with the determination pattern based on the acquisition related data and the notification The means (15) may include at least one of the target patterns even if the target pattern is included in the determination pattern by the pattern determination means. When the time of appearance is judged not included in the permission time data associated with the determination pattern, that the notification is a state monitoring apparatus according to claim.
A sixth invention is a state monitoring system (100) comprising any of the state monitoring devices (1) from the first invention to the fifth invention, and the sensor (3), wherein the sensor A state monitoring system that acquires a detection value and transmits sensor data including the state data based on the acquired detection value and the acquisition related data to the state monitoring device.
A seventh invention includes a relay device (4) that mediates between the sensor (3) and the status monitoring device (1) in the status monitoring system (100) of the sixth invention, wherein the sensor includes the sensor State data is transmitted to the relay device, and the relay device transmits the sensor data including the plurality of state data received from the sensor to the state monitoring device. It is a state monitoring system.
According to an eighth aspect of the present invention, in the state monitoring system (100) of the sixth aspect or the seventh aspect, the sensor is attached to a tube through which a liquid passes and detects a passing object passing through the inside of the tube. In the state monitoring system, the determination pattern stored in the pattern storage unit (25) is at least one of normal and abnormal patterns related to cleaning by the combination of the passing objects.
A ninth invention is a program for causing a computer to function as a state monitoring device that monitors a monitoring target using a sensor, wherein the computer includes state data representing a state of the monitoring target detected by the sensor; Based on the acquisition related data of the sensor data received by the receiving means, receiving means for receiving sensor data including acquisition related data capable of grasping the order of acquiring the status data, the status data are arranged in order. Determining whether or not the target pattern acquired by the pattern acquisition unit includes the determination pattern of the pattern storage unit that stores the determination pattern based on the ordered state data Pattern determination means to perform, and results of storing determination results by the pattern determination means And 憶 means, a program to function as a.
本発明によれば、監視対象に対するメンテナンス状態を遠隔で監視することが可能な状態監視装置、状態監視システム及びプログラムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a state monitoring device, a state monitoring system, and a program that can remotely monitor a maintenance state for a monitoring target.
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
(実施形態)
図1は、本実施形態に係る状態監視システム100の全体構成を示す図である。
図2は、本実施形態に係る監視サーバ1の機能ブロックを示す図である。
図3は、本実施形態に係る監視サーバ1の記憶部20の例を示す図である。
図1に示す状態監視システム100は、各々の店舗9(9A,9B,9C,・・・)に設けられた図示しないビールサーバの衛生状態を、遠隔に監視するためのシステムである。状態監視システム100では、中継装置4が、ビールサーバのチューブ(監視対象)に設けられたセンサ3が検出したチューブの状態を示す状態データをセンサ3から取得して、監視サーバ1にセンサデータを送信する。そして、状態監視システム100では、監視サーバ1(状態監視装置)が、受信したセンサデータを時系列(順番)に並べることで、センサ3の検出に基づく状態を判断し、判断結果を記憶させる。これにより、状態監視システム100では、管理会社Cの端末5に、店舗9ごとのセンサ3の検出に基づく状態を出力できる。
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. This is merely an example, and the technical scope of the present invention is not limited to this.
(Embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a
FIG. 2 is a diagram illustrating functional blocks of the
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the storage unit 20 of the
A
状態監視システム100は、監視サーバ1と、センサ3と、中継装置4と、端末5とを備えている。監視サーバ1と、中継装置4と、端末5とは、通信ネットワークNを介して通信可能に接続されている。通信ネットワークNは、例えば、公衆回線や、携帯電話回線(例えば、3G(3rd Generation)やLTE(Long Term Evolution))等のインターネット接続回線のワイドエリアネットワークである。
センサ3と、中継装置4とは、各店舗9内に設けられている。そして、センサ3と、中継装置4とは、例えば、NFC(Near Field Communication)やBLE(Bluetooth(登録商標) Low Energy)等を用いた近距離無線通信を行うことによって、通信可能になっている。
The
The
店舗9は、例えば、居酒屋等の飲食店である。店舗9には、1台の中継装置4と、1以上のセンサ3とが設けられている。例えば、店舗9A及び店舗9Bは、センサ3と中継装置4とを1台ずつ備えている。また、店舗9Cは、1台の中継装置4に対して2台のセンサ3を備えている。
The store 9 is a restaurant such as a pub. The store 9 is provided with one
<監視サーバ1>
監視サーバ1は、中継装置4を介してセンサ3が検出した状態データを含むセンサデータを受信する。そして、監視サーバ1は、受信したセンサデータによって、センサ3の検出に基づく状態を判断する。具体的には、監視サーバ1は、センサ3の検出に基づくチューブの状態データによって、チューブの洗浄の有無を判断する。また、監視サーバ1は、センサ3の検出に基づく状態データによって、センサ3がビールサーバのチューブに確実に装着されているか否かを判断する。
<
The
図2に示すように、監視サーバ1は、制御部10と、記憶部20と、通信インタフェース部29とを備える。
制御部10は、監視サーバ1の全体を制御するCPU(中央処理装置)である。制御部10は、記憶部20に記憶されているOS(オペレーティングシステム)やアプリケーションプログラム等を適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
制御部10は、センサデータ受信部11(受信手段)と、パターン取得部12(パターン取得手段)と、パターン判定部13(パターン判定手段)と、結果記憶制御部14(結果記憶手段)と、報知部15(報知手段)と、状態出力部16とを備える。
As shown in FIG. 2, the
The control unit 10 is a CPU (central processing unit) that controls the
The control unit 10 includes a sensor data reception unit 11 (reception unit), a pattern acquisition unit 12 (pattern acquisition unit), a pattern determination unit 13 (pattern determination unit), a result storage control unit 14 (result storage unit), A notification unit 15 (notification unit) and a
センサデータ受信部11は、中継装置4からセンサデータを受信する。センサデータは、状態データと、時間データ(取得関連データ)とを含む。状態データは、センサ3が検出した検出データに基づいて、集約及び加工したデータであり、具体的には、検出データの値(検出値)に基づいて、「スポンジ」、「水」、「ビール」と、それらを除く「その他」とをコード化したデータである。なお、状態データが「その他」になる場合は、例えば、センサ3がビールサーバのチューブに装着されていない場合等が考えられる。時間データは、例えば、センサ3からの状態データを中継装置4が受信した受信日時のデータである。
パターン取得部12は、受信したセンサデータを、時間データに基づいて時系列に並べて、状態データが示すパターンを取得し、そのパターンを対象パターンにする。
The sensor data receiving unit 11 receives sensor data from the
The pattern acquisition unit 12 arranges the received sensor data in time series based on the time data, acquires the pattern indicated by the state data, and sets the pattern as the target pattern.
パターン判定部13は、パターン取得部12が取得した対象パターンが、正常パターンテーブル25に記憶されている正常パターン(判定パターン)を含むか否かを判定する。
ここで、パターン判定部13は、正常パターンテーブル25に複数の正常パターンが記憶されている場合に、対象パターンが複数の正常パターンのいずれかを含むか否かを判定してもよい。
また、パターン判定部13は、正常パターンの頻度が対応付けられている場合に、対象パターンの頻度が正常パターンの頻度以上であるか否かを判定してもよい。
さらに、パターン判定部13は、正常パターンに時間が対応付けられている場合に、対象パターンのうち少なくとも一部が、正常パターンの時間内に出現しているか否かを判定してもよい。
The pattern determination unit 13 determines whether the target pattern acquired by the pattern acquisition unit 12 includes a normal pattern (determination pattern) stored in the normal pattern table 25.
Here, when a plurality of normal patterns are stored in the normal pattern table 25, the pattern determination unit 13 may determine whether the target pattern includes any of the plurality of normal patterns.
Moreover, the pattern determination part 13 may determine whether the frequency of a target pattern is more than the frequency of a normal pattern, when the frequency of a normal pattern is matched.
Furthermore, the pattern determination unit 13 may determine whether or not at least a part of the target pattern appears within the time of the normal pattern when time is associated with the normal pattern.
結果記憶制御部14は、パターン判定部13による判定結果を、結果記憶部27に記憶させる。
報知部15は、パターン判定部13により、対象パターンが正常パターンを含まないと判定された場合に、管理会社Cの担当者の電子メールアドレスに対して電子メールを送信する。
状態出力部16は、端末5からの要求に応じて、結果記憶部27に記憶されている判定結果を出力する。
The result
When the pattern determination unit 13 determines that the target pattern does not include a normal pattern, the
The
記憶部20は、制御部10を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
ここで、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、監視サーバ1は、制御部10、記憶部20等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
記憶部20は、プログラム記憶部21と、センサDB(データベース)22と、担当者DB23と、状態データテーブル24と、正常パターンテーブル25と、センサデータ記憶部26と、結果記憶部27とを備える。
The storage unit 20 is a storage area such as a hard disk or a semiconductor memory element for storing programs, data, and the like necessary for executing the control unit 10.
Here, the computer refers to an information processing device including a control unit, a storage device, and the like, and the
The storage unit 20 includes a
プログラム記憶部21は、各種のプログラムを記憶するための記憶領域である。プログラム記憶部21は、サーバプログラム21aを記憶している。サーバプログラム21aは、監視サーバ1の制御部10が実行する各種機能を行うためのプログラムである。
センサDB22は、センサ3に関するデータベースである。図3(A)に示すように、センサDB22は、センサID(IDentification)と、店舗IDと、担当者IDとを対応付けたものである。センサIDは、センサ3を識別するための識別情報である。店舗IDは、センサ3が設置された店舗9を識別するための識別情報である。担当者IDは、管理会社Cの担当者を識別するための識別情報である。なお、センサDB22は、これらの項目に限定されるものではなく、例えば、店舗名等の他の項目を有していてもよい。
The
The
担当者DB23は、管理会社Cの担当者に関するデータベースである。図3(B)に示すように、担当者DB23は、担当者IDと、電子メールアドレスとを対応付けたものである。なお、担当者DB23は、これらの項目に限定されるものではなく、例えば、担当者名や、担当地域名等の他の項目を有していてもよい。
状態データテーブル24は、状態データを記憶したテーブルである。図3(C)に示すように、状態データテーブル24は、状態データと、状態名とを対応づけたものである。図3(C)に示す例では、状態データは、「スポンジ」に対応する「1」から、「その他」に対応する「4」までの値を有する。
The person-in-
The state data table 24 is a table that stores state data. As shown in FIG. 3C, the state data table 24 associates state data with state names. In the example shown in FIG. 3C, the state data has values from “1” corresponding to “sponge” to “4” corresponding to “other”.
正常パターンテーブル25は、チューブの洗浄が正常に行われた場合の状態を示す正常パターンを記憶したテーブルである。図3(D)に示すように、正常パターンテーブル25は、パターンコードと、パターンと、頻度と、時間とを対応付けて記憶している。パターンコードは、正常パターンを識別する識別情報である。パターンは、チューブの洗浄が正常に行われた場合の状態を示す正常パターンを、状態データの遷移として時系列に示したものである。頻度は、そのパターンが出現する頻度である。時間は、そのパターンが出現し得る時間である。 The normal pattern table 25 is a table that stores a normal pattern indicating a state when the tube is normally cleaned. As shown in FIG. 3D, the normal pattern table 25 stores a pattern code, a pattern, a frequency, and a time in association with each other. The pattern code is identification information for identifying a normal pattern. The pattern shows a normal pattern indicating a state when the tube is normally cleaned in time series as a transition of state data. The frequency is the frequency at which the pattern appears. Time is the time that the pattern can appear.
ここで、パターンコードが「P01」は、毎日行わなければならないチューブの水洗浄のパターンを示す。パターンが「3→2→3」は、「ビール」と「ビール」との間に「水」が含まれる場合を示す。これは、客に「ビール」を提供した後に、「水」通しをすることでチューブを洗浄し、その後、また客に「ビール」を提供する場合のパターンである。ここで、パターンコードが「P01」は、途中で「水」通しをするだけの洗浄であるため、時間の制約がない。 Here, the pattern code “P01” indicates a water washing pattern of the tube that must be performed every day. The pattern “3 → 2 → 3” indicates a case where “water” is included between “beer” and “beer”. This is a pattern in the case where after providing “beer” to the customer, the tube is washed by passing “water”, and then “beer” is provided to the customer again. Here, the pattern code “P01” has no time restriction because it is a cleaning that only allows “water” to pass therethrough.
また、パターンコードが「P02」は、週1回行わなければならないスポンジを使用した洗浄のパターンを示す。パターンが「3→1→2→3」は、「ビール」と「ビール」との間に「スポンジ」と「水」とを、「スポンジ」→「水」の順番で検出する場合を示す。これは、客に「ビール」を提供した後に、「スポンジ」でチューブをこすり洗いをし、「水」を通してチューブを洗浄して、その後、また客に「ビール」を提供する場合のパターンである。ここで、パターンコードが「P02」は、「スポンジ」によるこすり洗いをするため、店舗の営業終了後に行われる作業となり、時間に制約を設けている。 The pattern code “P02” indicates a cleaning pattern using a sponge that must be performed once a week. The pattern “3 → 1 → 2 → 3” indicates a case where “sponge” and “water” are detected in the order “sponge” → “water” between “beer” and “beer”. This is a pattern in which after providing "beer" to the customer, rub the tube with "sponge", wash the tube through "water", and then provide "beer" to the customer again . Here, since the pattern code “P02” is rubbed with “sponge”, it is an operation performed after the store is closed, and time is limited.
センサデータ記憶部26は、中継装置4から受信したセンサデータを記憶する記憶領域である。図3(E)に示すように、センサデータ記憶部26は、日時と、センサIDと、状態データとを対応付けて記憶している。日時は、例えば、時間データが示す日時であり、センサ3からの状態データを中継装置4が受信した受信日時を示す。
結果記憶部27は、パターン判定部13による判定結果を記憶する記憶領域である。図3(F)に示すように、結果記憶部27は、検証日時と、センサIDと、パターンコードと、ステータスとを対応付けて記憶する。ステータスは、センサ3の検出に基づく状態を示すステータスである。ステータスの内容については、後述する。
図2に戻り、通信インタフェース部29は、中継装置4や、端末5との間で通信を行うためのインタフェースである。
The sensor
The
Returning to FIG. 2, the communication interface unit 29 is an interface for performing communication with the
<センサ3>
図1に戻り、センサ3は、例えば、光学センサである。センサ3は、図示しないビールサーバのチューブに、例えば、チューブを挟むように装着する。そして、センサ3は、図示しない発光部が送出した光を図示しない受光部が受光することで、その光量に応じて、チューブを通過する通過物を識別可能なものである。そして、センサ3は、検出データである光量の範囲に対応付けて、状態データとして「1」から「3」までと、「1」から「3」までの範囲外である「4」と(図3(C)参照)を生成する。
<
Returning to FIG. 1, the
<中継装置4>
中継装置4は、例えば、GW(ゲートウェイ)である。中継装置4は、センサ3から受信した状態データに、状態データを受信した日時を表す時間データを含んだセンサデータを生成し、監視サーバ1に対して送信する。中継装置4は、制御部、記憶部、通信インタフェース部(いずれも図示せず)等を備える。
<
The
<端末5>
端末5は、管理会社Cに設けられて、監視サーバ1に記憶されたセンサ3の検出に基づく状態を照会可能である。管理会社Cは、例えば、飲食店の本社等にある管理部門や、飲料を製造するメーカの管理部門等である。
端末5は、例えば、PC(パーソナルコンピュータ)である。そして、端末5は、制御部、記憶部、通信インタフェース部、表示部、入力部(いずれも図示せず)等を備える。
<
The
The
次に、状態監視システム100での処理について説明する。
最初に、監視サーバ1がセンサデータを受信する処理について説明する。
図4は、本実施形態に係る状態監視システム100でのセンサデータ処理を示すフローチャートである。
最初に、中継装置4での処理について説明する。ここでは、ある店舗9に設置された中継装置4に関する処理を説明するが、他の店舗9に設置された中継装置4でも同様の処理を行う。
そして、この中継装置4での処理は、例えば、中継装置4の電源(図示せず)が投入されている間は、常に実行される。
Next, processing in the
First, the process in which the
FIG. 4 is a flowchart showing sensor data processing in the
First, processing in the
The processing in the
ステップS(以下、「S」という。)10において、中継装置4の制御部は、センサ3から状態データを取得する。ここで、中継装置4の制御部は、センサ3に対して、例えば、1分おきに信号を送信することで、センサ3からデータを取得してもよい。また、中継装置4の制御部は、センサ3が自発的に送信するデータを取得してもよい。
S11において、中継装置4の制御部は、所定時間が経過したか否かを判断する。所定時間とは、監視サーバ1に対してセンサデータを送信する時間であり、例えば、10分等である。所定時間が経過した場合(S11:YES)には、中継装置4の制御部は、処理をS12に移す。他方、所定時間が経過していない場合(S11;NO)には、中継装置4の制御部は、処理をS11にとどめて、所定時間が経過するまで待機する。
S12において、中継装置4の制御部は、取得した時間データと状態データとセンサIDとを含むセンサデータを、監視サーバ1に送信する。その後、中継装置4の制御部は、電源を切断する操作を受け付けない限りにおいて、処理をS10に移し、センサ3から状態データを取得して、監視サーバ1に対してセンサデータを送信する処理を繰り返す。
In step S (hereinafter referred to as “S”) 10, the control unit of the
In S11, the control unit of the
In S <b> 12, the control unit of the
次に、監視サーバ1での処理について説明する。監視サーバ1は、複数の店舗9の各々に設けられた中継装置4から受信したセンサデータに対して、本処理を行う。なお、この監視サーバ1での処理は、監視サーバ1の電源(図示せず)が投入されている間は、常に実行される。
S15において、監視サーバ1の制御部10(センサデータ受信部11)は、いずれかの店舗9の中継装置4からセンサデータを受信したか否かを判断する。センサデータを受信した場合(S15:YES)には、制御部10は、処理をS16に移す。他方、センサデータを受信していない場合(S15:NO)には、制御部10は、処理をS15にとどめて、センサデータを受信するまで待機する。
S16において、制御部10は、センサデータ記憶部26にセンサデータを記憶させる。その後、制御部10は、処理をS15に移す。
Next, processing in the
In S <b> 15, the control unit 10 (sensor data receiving unit 11) of the
In S <b> 16, the control unit 10 stores sensor data in the sensor
このように、監視サーバ1は、センサデータ処理によって各店舗9に設置された中継装置4からセンサデータを受信して、センサデータ記憶部26にセンサデータを蓄積させることができる。そして、センサデータは、その店舗9のビールサーバに設けられたセンサ3の検出に基づく状態データを含むデータである。よって、監視サーバ1は、各店舗9のビールサーバに設けられたセンサ3の検出に基づく状態を、センサデータ記憶部26に記憶させることができる。
As described above, the
次に、センサデータを用いた監視サーバ1での処理について説明する。
図5は、本実施形態に係る監視サーバ1での検証処理を示すフローチャートである。
図6は、本実施形態に係る監視サーバ1でのパターン判定処理を示すフローチャートである。
図5に示す検証処理は、例えば、1日1回等の予め決められたタイミングで実行される。
Next, processing in the
FIG. 5 is a flowchart showing verification processing in the
FIG. 6 is a flowchart showing the pattern determination process in the
The verification process shown in FIG. 5 is executed at a predetermined timing such as once a day.
図5のS40において、監視サーバ1の制御部10は、センサDB22からセンサIDを1つ選択する。
S41において、制御部10は、正常パターンテーブル25からパターンコードを1つ選択する。
S42において、制御部10(結果記憶制御部14)は、結果記憶部27にレコードを追加する。具体的には、制御部10は、検証日時を現在日時とし、センサIDをS40にて選択したセンサIDとし、パターンコードをS41にて選択したパターンコードとし、ステータスを「0」にしたレコードを追加する。ここで、ステータスが「0」は、検証処理前であることを示す。
In S <b> 40 of FIG. 5, the control unit 10 of the
In S41, the control unit 10 selects one pattern code from the normal pattern table 25.
In S <b> 42, the control unit 10 (result storage control unit 14) adds a record to the
S43において、制御部10は、選択したパターンコードの頻度に対応した、選択したセンサIDのセンサデータを、センサデータ記憶部26から抽出する。図3(D)に示す正常パターンテーブル25を参照し、例えば、パターンコードが「P01」であれば、頻度が毎日であるため、制御部10は、最新1日分のセンサデータを抽出する。また、パターンコードが「P02」であれば、頻度が週1回であるため、制御部10は、最新7日分のセンサデータを抽出する。なお、これは、あくまで一例であって、頻度が毎日の場合には、検証処理を行う日時を考慮して、最新2日分のセンサデータを抽出するようにしてもよい。
S44において、制御部10(パターン取得部12)は、抽出したセンサデータを日時に基づいて時系列に並べて、並べた状態データが示す対象パターンを取得する。
S45において、制御部10(パターン判定部13)は、パターン判定処理を行う。
In S43, the control unit 10 extracts the sensor data of the selected sensor ID corresponding to the frequency of the selected pattern code from the sensor
In S44, the control unit 10 (pattern acquisition unit 12) arranges the extracted sensor data in time series based on the date and time, and acquires the target pattern indicated by the arranged state data.
In S45, the control unit 10 (pattern determination unit 13) performs a pattern determination process.
ここで、パターン判定処理について、図6に基づき説明する。
図6のS60において、制御部10(パターン判定部13)は、対象パターンに、選択されたパターンコードのパターンが含まれるか否かを判断する。含まれる場合(S60:YES)には、制御部10は、処理をS61に移す。他方、含まれない場合(S60:NO)には、制御部10は、処理をS65に移す。
S61において、制御部10(パターン判定部13)は、対象パターンの出現時間が、選択されたパターンコードの時間内であるか否かを判断する。時間内である場合(S61:YES)には、制御部10は、処理をS62に移す。他方、時間内ではない場合(S61:NO)には、制御部10は、処理をS63に移す。
なお、制御部10は、対象パターンの全ての出現時間が、選択されたパターンコードの時間内であるか否かを判断してもよいし、対象パターンのうち一部の出現時間が、選択されたパターンコードの時間内であるか否かを判断してもよい。また、選択されたパターンコードに時間の制約がない場合、つまり、正常パターンテーブル25の時間が空欄の場合には、制御部10は、処理をS62に移す。
Here, the pattern determination process will be described with reference to FIG.
In S60 of FIG. 6, the control unit 10 (pattern determination unit 13) determines whether or not the pattern of the selected pattern code is included in the target pattern. If included (S60: YES), the controller 10 moves the process to S61. On the other hand, when not included (S60: NO), the control part 10 moves a process to S65.
In S61, the control unit 10 (pattern determination unit 13) determines whether or not the appearance time of the target pattern is within the time of the selected pattern code. If it is within the time (S61: YES), the control unit 10 moves the process to S62. On the other hand, when it is not within time (S61: NO), the control part 10 moves a process to S63.
Note that the control unit 10 may determine whether or not all the appearance times of the target pattern are within the time of the selected pattern code, and some of the appearance times of the target pattern are selected. It may be determined whether it is within the time of the pattern code. If there is no time restriction on the selected pattern code, that is, if the time of the normal pattern table 25 is blank, the control unit 10 moves the process to S62.
S62において、制御部10(結果記憶制御部14)は、結果記憶部27に追加したレコードのステータスに「1」をセットする。ここで、ステータスが「1」とは、選択されたパターンコードのパターンを、その時間及び頻度と共に対象パターンに含む場合をいう。その後、制御部10は、本処理を終了し、処理を図5に移す。
他方、S63において、制御部10(結果記憶制御部14)は、結果記憶部27に追加したレコードのステータスに「2」をセットする。ここで、ステータスが「2」とは、選択されたパターンコードのパターンを対象パターンに含むが、その時間が指定された時間内ではない場合をいう。
S64において、制御部10(報知部15)は、後述する報知処理を行う。その後、制御部10は、本処理を終了し、処理を図5に移す。
In S <b> 62, the control unit 10 (result storage control unit 14) sets “1” to the status of the record added to the
On the other hand, in S63, the control unit 10 (result storage control unit 14) sets “2” to the status of the record added to the
In S64, the control unit 10 (notification unit 15) performs a notification process described later. Then, the control part 10 complete | finishes this process, and moves a process to FIG.
S65において、制御部10(結果記憶制御部14)は、結果記憶部27に追加したレコードのステータスに「3」をセットする。ここで、ステータスが「3」とは、選択されたパターンコードのパターンを対象パターンに含まない場合をいう。
S66において、制御部10(報知部15)は、後述する報知処理を行う。その後、制御部10は、本処理を終了し、処理を図5に移す。
In S <b> 65, the control unit 10 (result storage control unit 14) sets “3” to the status of the record added to the
In S66, the control unit 10 (notification unit 15) performs a notification process described later. Then, the control part 10 complete | finishes this process, and moves a process to FIG.
図5に戻り、S46において、制御部10は、正常パターンテーブル25に記憶されている全てのパターンコードについて処理をしたか否かを判断する。全てのパターンコードについて処理をした場合(S46:YES)には、制御部10は、処理をS48に移す。他方、全てのパターンコードについて処理をしていない場合(S46:NO)には、制御部10は、処理をS47に移す。
S47において、制御部10は、正常パターンテーブル25から未処理のパターンコードを1つ選択する。その後、制御部10は、処理をS42に移す。
Returning to FIG. 5, in S <b> 46, the control unit 10 determines whether or not all the pattern codes stored in the normal pattern table 25 have been processed. If all the pattern codes have been processed (S46: YES), the control unit 10 moves the process to S48. On the other hand, when all the pattern codes have not been processed (S46: NO), the control unit 10 moves the process to S47.
In S47, the control unit 10 selects one unprocessed pattern code from the normal pattern table 25. Thereafter, the control unit 10 moves the process to S42.
S48において、制御部10は、センサDB22に記憶されている全てのセンサIDに対して処理を行ったか否かを判断する。全てのセンサIDに対して処理を行った場合(S48:YES)には、制御部10は、本処理を終了する。他方、全てのセンサIDに対して処理を行っていない場合(S48:NO)には、制御部10は、処理をS49に移す。
S49において、制御部10は、センサDB22から未処理のセンサIDを1つ選択する。その後、制御部10は、処理をS41に移す。
In S <b> 48, the control unit 10 determines whether or not processing has been performed for all sensor IDs stored in the
In S49, the control unit 10 selects one unprocessed sensor ID from the
<具体例>
次に、検証処理の具体例を、図7に基づいて説明する。
図7は、本実施形態に係る監視サーバ1での検証処理の具体例を説明するための図である。
図7(A)は、センサデータ記憶部26のセンサデータのうち、1つのセンサ3(センサIDが「S0001」)に関するデータを示す。
まず、制御部10によりパターンコード「P01」が選択され(図5のS41)、結果記憶部27には、図7(B)に示すように、レコード27aが追加される(図5のS42)。なお、この時のレコード27aのステータスは「0」である。
<Specific example>
Next, a specific example of the verification process will be described with reference to FIG.
FIG. 7 is a diagram for explaining a specific example of the verification process in the
FIG. 7A shows data related to one sensor 3 (sensor ID is “S0001”) among the sensor data stored in the sensor
First, the pattern code “P01” is selected by the control unit 10 (S41 in FIG. 5), and a
次に、制御部10は、パターンコード「P01」の頻度に対応したセンサデータを抽出する(図5のS43)。この例では、頻度が毎日であるので、例えば、日付が「2016/3/4」の1日分のデータを抽出する。
そして、制御部10は、対象パターンを取得する(図5のS44)。ここでは、図7(A)の(#1)によって示されるパターンである「3→2→3」が取得できる。
この対象パターンは、パターンコード「P01」のパターン(図3(D)参照)を含むので(図6のS60がYES)、制御部10は、図7(B)に示す結果記憶部27のレコード27aのステータスに「1」をセットする(図6のS62)。なお、パターンコード「P01」は、時間に関する制約がないため、図6のS61の処理はYESが選択される。
Next, the control unit 10 extracts sensor data corresponding to the frequency of the pattern code “P01” (S43 in FIG. 5). In this example, since the frequency is daily, for example, data for one day whose date is “2016/3/4” is extracted.
And the control part 10 acquires a target pattern (S44 of FIG. 5). Here, the pattern “3 → 2 → 3” indicated by (# 1) in FIG. 7A can be acquired.
Since this target pattern includes the pattern of the pattern code “P01” (see FIG. 3D) (YES in S60 of FIG. 6), the control unit 10 records the record in the
次に、未処理のパターンコードがあるため(図5のS46がNO)、制御部10は、未処理のパターンコードである「P02」を選択する(図5のS47)。
そして、結果記憶部27には、図7(B)に示すように、レコード27bが追加される(図5のS42)。なお、この時のレコード27bのステータスは「0」である。
次に、制御部10は、パターンコード「P02」の頻度に対応したセンサデータを抽出する(図5のS43)。この例では、頻度が週1回であるので、例えば、日付が「2016/2/27」から「2016/3/4」までの7日間分のデータを抽出する。
そして、制御部10は、対象パターンを取得する(図5のS44)。ここでは、図7(A)の(#2)によって示されるパターンである「3→1→2→3」を含む「3→2→3→2→3→・・・→3→1→2→3→2→3」が取得できる。
この対象パターンは、パターンコード「P02」のパターンを含む(図3(D)参照)が(図6のS60がYES)、時間が「22時〜翌9時」の範囲ではない(図6のS61がNO)ため、制御部10は、図7(B)に示す結果記憶部27のレコード27bのステータスに「2」をセットする(図6のS63)。
Next, since there is an unprocessed pattern code (NO in S46 of FIG. 5), the control unit 10 selects “P02” which is an unprocessed pattern code (S47 of FIG. 5).
Then, a
Next, the control unit 10 extracts sensor data corresponding to the frequency of the pattern code “P02” (S43 in FIG. 5). In this example, since the frequency is once a week, for example, data for 7 days from “2016/2/27” to “2016/3/4” is extracted.
And the control part 10 acquires a target pattern (S44 of FIG. 5). Here, “3 → 2 → 3 → 2 → 3 →... → 3 → 1 → 2” including “3 → 1 → 2 → 3” which is the pattern shown by (# 2) in FIG. → 3 → 2 → 3 ”can be acquired.
This target pattern includes the pattern of the pattern code “P02” (see FIG. 3D) (S60 in FIG. 6 is YES), but the time is not in the range of “22:00 to 9 o'clock” (FIG. 6). Since S61 is NO, the control unit 10 sets “2” in the status of the
次に、報知処理について説明する。
図8は、本実施形態に係る監視サーバ1での報知処理を示すフローチャートである。
S70において、制御部10は、センサDB22を参照し、処理中のセンサIDに対応する担当者IDを抽出する。
S71において、制御部10は、担当者DB23を参照し、抽出した担当者IDに対応する電子メールアドレスを取得する。
S72において、制御部10(報知部15)は、S71で取得した電子メールアドレスを宛先とし、ステータスに応じた内容を記載した電子メールを生成して送信する。
Next, the notification process will be described.
FIG. 8 is a flowchart showing notification processing in the
In S <b> 70, the control unit 10 refers to the
In S <b> 71, the control unit 10 refers to the person-in-
In S72, the control unit 10 (notification unit 15) generates and transmits an e-mail in which the content corresponding to the status is described with the e-mail address acquired in S71 as a destination.
例えば、ステータスが「2」である場合は、ビールサーバのチューブが洗浄されているが、その時間が指定時間内ではないことを示す。よって、電子メールの内容を、洗浄時間が通常時間ではない旨を記載した注意メールにすればよい。
また、ステータスが「3」である場合は、ビールサーバのチューブが洗浄されていないことを示す。よって、電子メールの内容を、洗浄がされていない旨を記載した警告メールにすればよい。
さらに、電子メールには、その他、センサIDや、そのセンサIDのセンサ3が設置された店舗名等を記載してもよい。
なお、報知については、電子メールに限定されず、その他メッセージ等による報知でもよい。また、報知する対象者は、担当者だけでなく、複数の者に行ってもよい。
その後、制御部10は、本処理を終了し、処理を図6に移す。
For example, when the status is “2”, it indicates that the beer server tube has been washed, but the time is not within the specified time. Therefore, the content of the e-mail may be a caution mail stating that the cleaning time is not a normal time.
Moreover, when the status is “3”, it indicates that the tube of the beer server is not washed. Therefore, the content of the e-mail may be a warning mail stating that the e-mail has not been cleaned.
In addition, the e-mail may include the sensor ID, the name of the store where the
Note that the notification is not limited to e-mail, but may be notification by other messages or the like. Further, the target person to be notified may be sent to a plurality of persons in addition to the person in charge.
Then, the control part 10 complete | finishes this process, and moves a process to FIG.
このように、監視サーバ1が電子メールによる報知を行うことで、電子メールを受信した担当者は、センサ3の検出に基づく状態を確認できる。そして、この電子メールを契機として、担当者は、端末5から監視サーバ1に対してアクセスし、結果記憶部27を直接参照することができる。また、担当者は、端末5から監視サーバ1に対してアクセスし、センサデータ記憶部26やログデータ等によって、再度検証をすることができる。
Thus, the person in charge who received the e-mail can confirm the state based on the detection of the
このように、本実施形態によれば、状態監視システム100は、以下のような効果がある。
(1)監視サーバ1は、中継装置4を介して取得したセンサ3による対象パターンが正常パターンを含むか否かを判定して、判定結果を結果記憶部27に記憶させる。よって、結果記憶部27を参照すれば、正常パターンを含んでいるか否かの検証結果を確認できる。
このような仕組みを構築することによって、センサ3が装着されたチューブに対するメンテナンス状態を、端末5で確認できるため、管理会社Cの担当者が、遠隔で監視することができる。
Thus, according to the present embodiment, the
(1) The
By constructing such a mechanism, the maintenance state for the tube to which the
(2)監視サーバ1は、センサデータを時系列に並べて対象パターンを取得する。よって、対象パターンは、順番を含んだものになる。よって、順番を含んで対象パターンが正常パターンを含むか否かを判定することができる。
(3)監視サーバ1は、対象パターンに正常パターンを含まない場合には、電子メールによって報知するので、異常があったことを即時に確認できる。
(4)監視サーバ1は、複数の異なる正常パターンを記憶するので、複数の正常パターンを用いた検証を行うことができる。
(5)監視サーバ1は、正常パターンの頻度を有するので、頻度を含めて対象パターンが正常パターンを含むか否かを判定することができる。
(6)監視サーバ1は、正常パターンの時間を有するので、出現時間を含めて対象パターンが正常パターンを含むか否かを判定することができる。
(2) The
(3) Since the
(4) Since the
(5) Since the
(6) Since the
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to embodiment mentioned above. In addition, the effects described in the embodiments are merely a list of the most preferable effects resulting from the present invention, and the effects of the present invention are not limited to those described in the embodiments. In addition, although embodiment mentioned above and the deformation | transformation form mentioned later can also be used in combination as appropriate, detailed description is abbreviate | omitted.
(変形形態)
(1)本実施形態では、監視サーバは、中継装置を介してセンサデータを受信するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、センサと、監視サーバとを直接通信可能に接続して、監視サーバは、センサから直接センサデータを受信するようにしてもよい。
(2)本実施形態では、センサにて検出したデータを加工、集約等をして、センサからセンサデータを受信する中継装置では、特段の処理を行わないものとして説明したが、これに限定されない。中継装置でデータの加工及び集約を行うようにしてもよい。
また、状態データは、一例であって、他の状態があってもよい。
(3)本実施形態では、監視サーバの記憶部が記憶するデータとして、各種のDBを説明したが、これに限定されない。監視サーバの記憶部におけるデータの保有方法は、その一例であり、他の保有方法であってもよい。
(Deformation)
(1) In the present embodiment, the monitoring server has been described by taking an example of receiving sensor data via a relay device, but is not limited thereto. For example, the sensor and the monitoring server may be directly communicably connected, and the monitoring server may receive sensor data directly from the sensor.
(2) In the present embodiment, the relay device that processes and aggregates the data detected by the sensor and receives the sensor data from the sensor has been described as not performing any special processing. However, the present invention is not limited to this. . Data processing and aggregation may be performed by the relay device.
Further, the state data is an example, and there may be other states.
(3) In this embodiment, various DBs have been described as data stored in the storage unit of the monitoring server, but the present invention is not limited to this. The data holding method in the storage unit of the monitoring server is an example, and other holding methods may be used.
(4)本実施形態では、正常パターンを記憶するものを例に説明したが、これに限定されない。異常と判断するパターンを記憶させておいてもよい。また、正常と異常との両方のパターンを記憶させておいてもよい。
(5)本実施形態では、1つのセンサ3ごとに複数の正常パターンの全てを満たすか否かを判断し、1つでも満たさないものがある場合に、報知をするものとして説明したが、これに限定されない。複数の正常パターンのうち1つでも満たすものがある場合には、報知をしないようにしてもよい。
(4) In the present embodiment, the case of storing a normal pattern has been described as an example, but the present invention is not limited to this. A pattern that is determined to be abnormal may be stored. Further, both normal and abnormal patterns may be stored.
(5) In the present embodiment, it has been described that it is determined whether or not all of the plurality of normal patterns are satisfied for each
(6)本実施形態では、監視サーバは、1つのセンサに対するセンサデータによる検証を行ったが、これに限定されない。例えば、1台の中継装置が複数のセンサからの状態データを受信する場合に、監視サーバは、同じ時間に同じ状態データを有する場合について、異常と判定するようにしてもよい。そのようにすることで、センサが各監視対象に適切に装着され、複数のセンサが1つの監視対象に装着されていないことの確認を行うことができる。
(7)本実施形態では、ビールサーバのチューブに設けられたセンサを例に説明したが、これに限定されない。順番を含んだ判定パターンがあるものであれば、他の様々な用途でも用いることができる。
(6) In the present embodiment, the monitoring server performs verification based on sensor data for one sensor, but is not limited thereto. For example, when one relay apparatus receives state data from a plurality of sensors, the monitoring server may determine that there is an abnormality when the same state data is stored at the same time. By doing so, it is possible to confirm that the sensors are appropriately mounted on each monitoring target and that a plurality of sensors are not mounted on one monitoring target.
(7) In this embodiment, the sensor provided in the tube of the beer server has been described as an example, but the present invention is not limited to this. As long as there is a determination pattern including the order, it can be used for various other purposes.
1 監視サーバ
3 センサ
4 中継装置
5 端末
9,9A,9B,9C 店舗
10 制御部
11 センサデータ受信部
12 パターン取得部
13 パターン判定部
14 結果記憶制御部
15 報知部
16 状態出力部
20 記憶部
21a サーバプログラム
22 センサDB
23 担当者DB
24 状態データテーブル
25 正常パターンテーブル
26 センサデータ記憶部
27 結果記憶部
100 状態監視システム
C 管理会社
N 通信ネットワーク
DESCRIPTION OF
23 Person in charge DB
24 status data table 25 normal pattern table 26 sensor
Claims (9)
前記センサが検出した前記監視対象の状態を表す状態データと、前記状態データを取得した順番を把握可能な取得関連データとを含むセンサデータを受信する受信手段と、
順序付けがされた前記状態データによる判定パターンを記憶するパターン記憶部と、
前記受信手段により受信したセンサデータの前記取得関連データに基づいて、前記状態データを順番に並べた対象パターンを取得するパターン取得手段と、
前記パターン取得手段によって取得した前記対象パターンが、前記パターン記憶部に記憶されている前記判定パターンを含むか否かを判定するパターン判定手段と、
前記パターン判定手段による判定結果を記憶させる結果記憶手段と、
を備えること、
を特徴とする状態監視装置。 A state monitoring device that monitors a monitoring target using a sensor,
Receiving means for receiving sensor data including state data representing the state of the monitoring target detected by the sensor and acquisition related data capable of grasping an order of acquiring the state data;
A pattern storage unit for storing a determination pattern based on the state data that has been ordered;
Based on the acquisition related data of the sensor data received by the receiving means, pattern acquisition means for acquiring a target pattern in which the state data is arranged in order;
Pattern determination means for determining whether or not the target pattern acquired by the pattern acquisition means includes the determination pattern stored in the pattern storage unit;
Result storage means for storing the determination result by the pattern determination means;
Providing
A state monitoring device.
前記パターン判定手段により前記対象パターンが前記判定パターンを含まないと判定された場合に報知をする報知手段を備えること、
を特徴とする状態監視装置。 In the state monitoring device according to claim 1,
Providing an informing means for informing when the pattern judging means judges that the target pattern does not include the judgment pattern;
A state monitoring device.
前記パターン記憶部は、複数の異なる前記判定パターンを記憶し、
前記パターン判定手段は、前記対象パターンが前記パターン記憶部に記憶されている前記複数の判定パターンのいずれかに含まれるか否かを判定し、
前記報知手段は、前記パターン判定手段により前記対象パターンが前記複数の判定パターンのいずれにも含まれないと判定された場合に、報知をすること、
を特徴とする状態監視装置。 In the state monitoring device according to claim 2,
The pattern storage unit stores a plurality of different determination patterns,
The pattern determination means determines whether the target pattern is included in any of the plurality of determination patterns stored in the pattern storage unit,
The notification means notifies when the pattern determination means determines that the target pattern is not included in any of the plurality of determination patterns;
A state monitoring device.
前記取得関連データは、取得した時間を把握可能なデータであり、
前記パターン記憶部は、前記判定パターンと、前記判定パターンの頻度に関する頻度データとを対応付けて記憶し、
前記パターン判定手段は、前記対象パターンが前記パターン記憶部に記憶されている前記判定パターンに含まれ、かつ、前記取得関連データに基づいて前記対象パターンの頻度が前記判定パターンに対応付けられた前記頻度データと同じかそれ以上であるか否かを判定し、
前記報知手段は、前記パターン判定手段により前記対象パターンが前記判定パターンに含まれる場合であっても、前記対象パターンの頻度が前記判定パターンに対応付けられた前記頻度データより少ないときに、報知をすること、
を特徴とする状態監視装置。 In the state monitoring device according to claim 2 or claim 3,
The acquisition related data is data capable of grasping the acquired time,
The pattern storage unit stores the determination pattern and frequency data related to the frequency of the determination pattern in association with each other,
The pattern determination means includes the target pattern that is included in the determination pattern stored in the pattern storage unit, and the frequency of the target pattern is associated with the determination pattern based on the acquisition related data. Determine if it is equal to or higher than the frequency data,
The notification means notifies when the frequency of the target pattern is less than the frequency data associated with the determination pattern, even if the target pattern is included in the determination pattern by the pattern determination means. To do,
A state monitoring device.
前記取得関連データは、取得した時間を把握可能なデータであり、
前記パターン記憶部は、前記判定パターンと、前記判定パターンを許可する許可時間データとを対応付けて記憶し、
前記パターン判定手段は、前記対象パターンが前記パターン記憶部に記憶されている前記判定パターンに含まれ、かつ、前記取得関連データに基づいて前記対象パターンのうち少なくとも一部の出現時間が前記判定パターンに対応付けられた前記許可時間データに含まれるか否かを判定し、
前記報知手段は、前記パターン判定手段により前記対象パターンが前記判定パターンに含まれる場合であっても、前記対象パターンのうち少なくとも一部の出現時間が前記判定パターンに対応付けられた前記許可時間データに含まれないと判定されたときに、報知をすること、
を特徴とする状態監視装置。 In the state monitoring apparatus in any one of Claim 2 to Claim 4,
The acquisition related data is data capable of grasping the acquired time,
The pattern storage unit stores the determination pattern and permission time data permitting the determination pattern in association with each other,
The pattern determination means includes the determination pattern in which the target pattern is included in the determination pattern stored in the pattern storage unit, and at least a part of the target pattern appears based on the acquisition related data. Whether it is included in the permission time data associated with
The notification means is the permission time data in which at least a part of the appearance time of the target pattern is associated with the determination pattern, even when the target pattern is included in the determination pattern by the pattern determination means. Notification when it is determined that it is not included in
A state monitoring device.
前記センサと、
を備える状態監視システムであって、
前記センサは、検出値を取得し、取得した前記検出値に基づく前記状態データと前記取得関連データとを含むセンサデータを、前記状態監視装置に対して送信すること、
を特徴とする状態監視システム。 A state monitoring device according to any one of claims 1 to 5,
The sensor;
A state monitoring system comprising:
The sensor acquires a detection value, and transmits sensor data including the state data based on the acquired detection value and the acquisition related data to the state monitoring device;
A condition monitoring system.
前記センサと、前記状態監視装置とを仲介する中継装置を備え、
前記センサは、前記状態データを、前記中継装置に対して送信し、
前記中継装置は、前記センサから受信した複数の前記状態データを含む前記センサデータを、前記状態監視装置に対して送信すること、
を特徴とする状態監視システム。 In the state monitoring system according to claim 6,
A relay device that mediates the sensor and the state monitoring device;
The sensor transmits the state data to the relay device,
The relay device transmits the sensor data including the plurality of state data received from the sensor to the state monitoring device;
A condition monitoring system.
前記センサは、液体が通過するチューブに取り付けられて前記チューブの内部を通過する通過対象を検出するものであり、
前記パターン記憶部に記憶される前記判定パターンは、前記通過対象の組合せによる洗浄に関する正常及び異常の少なくとも一方のパターンであること、
を特徴とする状態監視システム。 In the state monitoring system according to claim 6 or 7,
The sensor is attached to a tube through which a liquid passes and detects a passing object passing through the inside of the tube.
The determination pattern stored in the pattern storage unit is at least one of normal and abnormal patterns related to cleaning by the combination of passing objects,
A condition monitoring system.
前記コンピュータを、
前記センサが検出した前記監視対象の状態を表す状態データと、前記状態データを取得した順番を把握可能な取得関連データとを含むセンサデータを受信する受信手段と、
前記受信手段により受信したセンサデータの前記取得関連データに基づいて、前記状態データを順番に並べた対象パターンを取得するパターン取得手段と、
前記パターン取得手段によって取得した前記対象パターンが、順序付けがされた前記状態データによる判定パターンを記憶するパターン記憶部の前記判定パターンを含むか否かを判定するパターン判定手段と、
前記パターン判定手段による判定結果を記憶させる結果記憶手段と、
として機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as a state monitoring device that monitors a monitoring target using a sensor,
The computer,
Receiving means for receiving sensor data including state data representing the state of the monitoring target detected by the sensor and acquisition related data capable of grasping an order of acquiring the state data;
Based on the acquisition related data of the sensor data received by the receiving means, pattern acquisition means for acquiring a target pattern in which the state data is arranged in order;
A pattern determination unit that determines whether the target pattern acquired by the pattern acquisition unit includes the determination pattern of a pattern storage unit that stores the determination pattern based on the ordered state data;
Result storage means for storing the determination result by the pattern determination means;
Program to function as.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016141236A JP2018013828A (en) | 2016-07-19 | 2016-07-19 | State monitoring device, state monitoring system and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016141236A JP2018013828A (en) | 2016-07-19 | 2016-07-19 | State monitoring device, state monitoring system and program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2018013828A true JP2018013828A (en) | 2018-01-25 |
Family
ID=61019432
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2016141236A Pending JP2018013828A (en) | 2016-07-19 | 2016-07-19 | State monitoring device, state monitoring system and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2018013828A (en) |
-
2016
- 2016-07-19 JP JP2016141236A patent/JP2018013828A/en active Pending
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