JP2019159868A - 制御システム、制御装置および表示装置 - Google Patents

Abstract

【課題】制御対象に関連付けられたデータから制御対象を精度よくモニタする。【解決手段】制御対象を制御する制御システムは、制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイルに格納する時系列格納手段１３１と、時系列格納手段から、時系列のデータを格納するファイル１３２を予め定められた読出周期で読出す読出手段２２７と、読出手段により読出されたファイルの中の時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段と、を備える。【選択図】図４

Description

本開示は、制御対象を制御する制御システム、制御装置および情報処理装置に関し、特に、制御対象に関連するデータを収集する制御システム、制御装置および表示装置に関する。

様々な生産現場において、ＰＬＣProgrammable Logic Controller）などの制御装置を用いたＦＡ（Factory Automation）技術が広く普及している。近年の情報通信技術（ＩＣＴ：Information and Communication Technology）の発展に伴って、このようなＦＡ分野における制御装置もますます高性能化および高機能化している。

上記に述べた高性能化および高機能化の一つとして、たとえば、フィールドの制御対象に関連付けられたデータを通信により収集し、制御対象の状態を監視する機能が提供されている。たとえば、特許文献１に開示されたデータモニタ装置は、当該データモニタ装置が備える通信制御部が生産設備の自動機の設備状態信号を入力して解析し異常を検知する。

特開２００３−２１６５０号公報

上記の異常検知のために、制御対象に関連付けられたデータから制御対象を精度よくモニタしたいとのニーズがある。特許文献１のデータモニタ装置は、設備状態信号を通信により入力しながらモニタするので、通信の遅れ、または通信上のデータ喪失などに依り、データモニタ装置が入力する設備状態信号に欠落が生じるケースがある。このようなケースが生じると、モニタの精度は低下する。

本開示は、上述したようなニーズを考慮して、制御対象に関連付けられたデータから制御対象を精度よくモニタすることを可能にする仕組みを提供することを一つの目的としている。

本開示の一例に係る制御対象を制御する制御システムは、制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイルに格納する時系列格納手段と、時系列格納手段から、時系列のデータを格納するファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段と、読出手段により読出されたファイルの中の時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段と、を備える。

上述の開示によれば、制御対象に関連付けられたデータについて現在から過去に遡る時系列のデータをファイルとして取得する。これにより、データ単位で通信しながらデータを収集する方法に比較して、通信によるデータの喪失なくデータを収集できる。したがって、視覚化して表示する表示データは、制御対象に関連付けられたデータをデータの喪失なく精度よく表示することが可能となる。

上述の開示において、制御システムは、制御対象の制御に係る制御演算を周期的に実行する周期実行手段を、さらに備え、読出周期は、制御演算を実行する周期と、ファイルのサイズに基いている。

上述の開示によれば、読出周期を、制御演算を実行する周期と、ファイルのサイズに基づき決定することができる。

上述の開示において、時系列格納手段は、予め設定される情報に従い、制御対象に関連付けられたデータを異なる周期でサンプリングし、サンプリングされた各周期のデータを時系列でファイルに格納する周期格納手段を含む。

上述の開示によれば、制御対象に関連付けられたデータを異なる周期でサンプリングした時系列データを得ることができる。

上述の開示において、時系列格納手段は、予め設定される情報に従い、制御対象に関連付けられた同じ種類のデータを異なる周期でサンプリングし、サンプリングされた各周期のデータを時系列でファイルに格納する周期格納手段を含む。

上述の開示によれば、制御対象に関連付けられた同じ種類のデータを異なる周期でサンプリングした時系列データを得ることができる。

上述の開示において、制御対象に関連付けられたデータは、当該制御対象で発生するイベントを検知したことを示すデータを含み、視覚化手段は、時系列のデータから、イベントが検知された時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示する表示データを生成する第１視覚化手段を含む。

上述の開示によれば、時系列のデータから、イベントが検知された時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示することができる。

上述の開示において、制御対象に関連付けられたデータの種類は、当該制御対象の観測値を含む。

上述の開示によれば、時系列のデータとして、制御対象の観測値を取得することができる。

上述の開示において、制御対象に関連付けられたデータの種類は、当該制御対象の観測値から算出される特徴量を含む。

上述の開示によれば、時系列のデータとして、制御対象の観測値から算出される特徴量を取得することができる。

上述の開示において、制御対象に関連付けられたデータの種類は、当該制御対象の観測値から算出される特徴量と予め設定された学習結果との比較に基づく当該特徴量の評価値を含む。

上述の開示によれば、時系列のデータとして、制御対象の観測値から算出される特徴量と予め設定された学習結果との比較に基づく当該特徴量の評価値を取得することができる。

上述の開示において、視覚化手段は、評価値が予め定められた異常検知条件を満たす場合に、時系列のデータから、当該異常検知条件を満たす時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示する表示データを生成する第２視覚化手段を含む。

上述の開示によれば、時系列のデータから、異常検知条件が満たされた時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示することができる。

上述の開示において、制御システムに対するユーザの操作を受付ける操作受付手段を、さらに備え、予め設定される情報は、操作受付手段が受付けた操作内容に基づいている。

上述の開示によれば、ユーザの操作内容に基づき、予め設定される情報を決定することができる。

本開示の一例に係る制御対象を制御する制御装置は、制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイルに格納する時系列格納手段と、時系列格納手段から、時系列のデータを格納するファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段と、読出手段により読出されたファイルの中の時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段と、を備える。

上述の開示によれば、制御対象に関連付けられたデータについて現在から過去に遡る時系列のデータをファイルとして取得する。これにより、データ単位で通信しながらデータを収集する方法に比較して、通信によるデータの喪失なくデータを収集できる。したがって、視覚化して表示する表示データは、制御対象に関連付けられたデータをデータの喪失なく精度よく表示することが可能となる。

本開示の一例に係る表示装置は、制御対象を制御する制御装置とデータを遣り取り可能な表示装置であって、制御装置は、制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイルに格納する時系列格納部を備え、表示装置は、制御装置の時系列格納部から、時系列のデータを格納するファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段と、周期読出手段により読出されたファイルの中の時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段と、を備える。

上述の開示によれば、制御対象に関連付けられたデータについて現在から過去に遡る時系列のデータをファイルとして取得する。これにより、データ単位で通信しながらデータを収集する方法に比較して、通信によるデータの喪失なくデータを収集できる。したがって、視覚化して表示する表示データは、制御対象に関連付けられたデータをデータの喪失なく精度よく表示することが可能となる。

本開示の一例によれば、制御対象に関連付けられたデータを漏れなく収集するのを可能にする環境を実現することができる。

本実施の形態に係る制御システム１の全体構成例を示す模式図である。 本実施の形態に係る制御システム１を構成する制御装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。 本実施の形態に係る制御システム１を構成する表示装置２００のハードウェア構成例を示すブロック図である。 本実施の形態に係る制御システム１の適用場面の一例を示す模式図である。 本実施の形態に係るデータマイニング工程とその関連工程を説明するための模式図である。 本実施の形態に係る設定ツールによる表示画面の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態に係る設定ツールによる表示画面の他の例を模式的に示す図である。 本実施の形態に係る設定ファイル１３５の内容の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態に係るＣＳＶファイル１３２の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態に係るＣＳＶファイル１３２の表示の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態に係るＣＳＶファイル１３２の表示の他の例を模式的に示す図である。 本実施の形態に係るデータ収集のシナリオの一例を模式的に示す図である。 本実施の形態に係るデータ収集のシナリオの他の例を模式的に示す図である。 本実施の形態に係る制御システム１の変形例を示す模式図である。

本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰返さない。

＜Ａ．適用例＞
まず、図４を参照して、本発明が適用される場面の一例について説明する。図４は、本実施の形態に係る制御システム１の適用場面の一例を示す模式図である。本実施の形態に係る制御システム１は、任意の制御対象（たとえば、製造装置や設備）を制御する。

図４では、制御システム１は、たとえばＰＬＣなどの制御装置１００と、制御装置１００とデータを遣り取りする表示装置２００とを備える。表示装置２００は、据え置き型またはタブレット端末などのような携帯型の汎用のパソコンを含み得る。表示装置２００は、ユーザ操作を受付けるマウス、キーボードなどの入力デバイスとユーザに情報を画面で提示するディスプレイなどの出力デバイスを備える。

図４に示すように、制御システム１は、制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイルに格納する時系列格納手段と、時系列格納手段から、時系列のデータを格納するファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段と、読出手段により読出されたファイルの中の時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段と、を備える。

この開示では、制御対象に関連付けられたデータは、制御対象の挙動（モーション）を観測して得られたデータ、または制御対象の状態を観測して得られたデータを含み得る。「観測」は、たとえばセンサなどによる計測を含み得る。また、「時系列」は、制御対象の挙動または状態の時間的変化を連続的に観測して得たデータも系列を含む。なお、連続的には、一定間隔で不連続に観測する概念も含み得る。

また、この開示では、「ファイル」は、たとえばＣＳＶ（comma-separated values）などであるが、ファイルのタイプはＣＳＶに限定されない。また、「表示データ」は、ファイルの中の時系列のデータを、モニタ画面として表示するようにディスプレイなどを駆動するための表示制御データを含む。たとえば、表示データは、時系列のデータを表形式、またはグラフ（トレングラフを含む）で表示するようにディスプレイを駆動するための表示制御データに含む。なお、表示の態様は、表またはグラフに限定されない。

制御装置１００の時系列ＤＢ（Data Base）１３１と、時系列ＤＢ１３１にデータを書込む時系列ＤＢプログラム１６３は、「時系列格納手段」の一実施である。時系列ＤＢ１３１は、例えば、ＳＤカードなどの記憶媒体を含む。

また、表示装置２００のデータ収集ツール２２７は、「読出手段」の一実施例である。また、表示装置２００の視覚化ツール２３０および視覚化アプリ（アプリケーションの略）２３１は、「視覚化手段」の一実施例である。この開示では「ツール」は、アプリケーションに相当する。アプリケーションは、制御装置１００または表示装置２００などで実行され得るプログラムまたはプログラムとデータの組合せを含み得る。

制御装置１００は、制御プログラム１６０などのユーザプログラムと、システムプログラムをＯＳ（Operating System）１９０のもとで実行する。システムプログラムは、制御対象などのフィールド機器から観測されたデータを、制御周期に同期して収集する変数マネジャ１５４と、スケジューラ１５２を含む。

スケジューラ１５２は、制御プログラムおよび変数マネジャ１５４などのシステムプログラムを、ＯＳ１９０のもとで、制御周期に基づき周期的に実行させる。制御プログラム１６０は、制御対象の制御に係る制御演算のためのシーケンス／モーションプログラム１６２を含む。したがって、スケジューラ１５２とシーケンス／モーションプログラム１６２は、制御対象の制御に係る制御演算を周期的に実行する「周期実行手段」の一実施例である。

このように、制御装置１００では、制御周期に基づき周期的にシーケンス／モーションプログラム１６２が実行する制御演算に従い制御対象が制御され、その制御結果から観測されるデータが、当該制御周期に同期して変数マネジャ１５４により収集される。時系列ＤＢプログラム１６３は、この収集されるデータを時系列で時系列ＤＢ１３１のＣＳＶファイル１３２に格納する。これにより、制御装置１００は、現在の観測データ〜過去に遡る観測データを時系列ＤＢ１３１の時系列でＣＳＶファイル１３２に格納することができる。

表示装置２００のデータ収集ツール２２７は、時系列ＤＢ１３１からＣＳＶファイル１３２を読出し、視覚化ツール２３０および視覚化アプリ２３１は、読出されたＣＳＶファイル１３２の中の時系列のデータを、視覚化してディスプレイなどに表示させる表示データを生成する。

したがって、表示装置２００は、制御対象に関連付けられたデータについて現在から過去に遡るデータをファイルとして取得することで、制御装置１００とデータ単位で通信しながらデータを収集する方法に比較して、通信によるデータの喪失なくデータを収集できる。これにより、制御対象に関連付けられたデータから制御対象を精度よくモニタすることを可能にする表示データの生成が可能となる。

データ収集ツール２２７の読出周期は、制御装置１００において１つのＣＳＶファイル１３２を、たとえばＦＩＦＯ（First in, First out)とリングバッファの仕組みで繰返し利用することができるように、予め定められる。すなわち、この読出周期は、ＣＳＶファイル１３２のデータ上書きがなされる前に、データ収集ツール２２７によるＣＳＶファイル１３２（データ）の読出しがなされるような周期に定められる。たとえば、読出周期は、１制御周期あたりの書込みデータ量が予め定められている場合は、制御演算を実施する周期と、ＣＳＶファイル１３２のサイズ（より特定的には容量）に基づき、予め定められ得る。

なお、図４では、制御システム１は、制御装置１００とは、別に表示装置２００を含むが、制御装置１００が表示装置２００を一体的に備えてもよい。

以下、本発明のより具体的な応用例として、本実施の形態に係る制御システム１のより詳細な構成および処理について説明する。

＜Ｂ．制御システムの全体構成例＞
本実施の形態に係る制御システム１の全体構成例について説明する。

図１は、本実施の形態に係る制御システム１の全体構成例を示す模式図である。図１を参照して、本実施の形態に係る制御システム１は、主たる構成要素として、制御対象を制御する制御装置１００と、制御装置１００に接続され得る表示装置２００とを含む。表示装置２００は、通信または記憶媒体を介して、制御装置１００とデータを遣り取りする。

制御装置１００は、ＰＬＣ（プログラマブルコントローラ）などの、一種のコンピュータとして具現化されてもよい。制御装置１００は、第１フィールドネットワーク２を介してフィールド装置群１０と接続されるとともに、第２フィールドネットワーク４を介して１または複数の装置４００と接続される。さらに、制御装置１００は、ローカルネットワーク６を介してデータロギング装置６００に接続される。制御装置１００は、それぞれのネットワークを介して、接続された装置との間でデータを遣り取りする。なお、データロギング装置６００および装置４００はオプショナルな構成であり、制御システム１の必須の構成ではない。

制御装置１００は、設備や機械を制御するための各種演算を実行する制御ロジック（以下、「ＰＬＣエンジン」とも称す。）を有している。ＰＬＣエンジンに加えて、制御装置１００は、フィールド装置群１０にて計測され、制御装置１００へ転送されるデータ（以下、「入力データ」とも称す。）を収集するモジュールを有している。さらに、制御装置１００は、収集した入力データを監視するモジュールも有している。これらのモジュールが制御装置１００に実装されることで、制御装置１００は制御対象に生じている現象を監視することができる。

具体的には、制御装置１００に実装される内部データベース（以下、「内部ＤＢ」とも記す。）１３０が収集モジュールを提供し、制御装置１００に実装される異常検知エンジン１４０が監視モジュールを提供する。内部ＤＢ１３０および異常検知エンジン１４０の詳細については後述する。

第１フィールドネットワーク２および第２フィールドネットワーク４は、データの到達時間が保証される、定周期通信を行うネットワークを採用することが好ましい。このような定周期通信を行うネットワークとしては、ＥｔｈｅｒＣＡＴ（登録商標）、ＥｔｈｅｒＮｅｔ／ＩＰ（登録商標）、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔ（登録商標）、ＣｏｍｐｏＮｅｔ（登録商標）などが知られている。

フィールド装置群１０は、制御対象または制御に関連する製造装置や生産ラインなど（以下、「フィールド」とも総称する。）から入力データを収集する装置を含む。このような入力データを収集する装置としては、入力リレーや各種センサなどが想定される。フィールド装置群１０は、さらに、制御装置１００にて生成される指令（以下、「出力データ」とも称す。）に基づいて、フィールドに対して何らかの作用を与える装置を含む。このようなフィールドに対して何らかの作用を与える装置としては、出力リレー、コンタクタ、サーボドライバおよびサーボモータ、その他任意のアクチュエータが想定される。これらのフィールド装置群１０は、第１フィールドネットワーク２を介して、制御装置１００との間で、入力データおよび出力データを含むデータを遣り取りする。

図１に示す構成例においては、フィールド装置群１０は、リモートＩ／Ｏ（Input/Output）装置１２と、リレー群１４と、画像センサ１８およびカメラ２０と、サーボドライバ２２およびサーボモータ２４とを含む。

リモートＩ／Ｏ装置１２は、第１フィールドネットワーク２を介して通信を行う通信部と、入力データの取得および出力データの出力を行うための入出力部（以下、「Ｉ／Ｏユニット」とも称す。）とを含む。このようなＩ／Ｏユニットを介して、制御装置１００とフィールドとの間で入力データおよび出力データが遣り取りされる。図１には、リレー群１４を介して、入力データおよび出力データとして、デジタル信号が遣り取りされる例が示されている。

Ｉ／Ｏユニットは、フィールドネットワークに直接接続されるようにしてもよい。図１には、第１フィールドネットワーク２にＩ／Ｏユニット１６が直接接続されている例を示す。

画像センサ１８は、カメラ２０によって撮像された画像データに対して、パターンマッチングなどの画像計測処理を行って、その処理結果を制御装置１００へ送信する。

サーボドライバ２２は、制御装置１００からの出力データ（たとえば、位置指令など）に従って、サーボモータ２４を駆動する。

上述のように、第１フィールドネットワーク２を介して、制御装置１００とフィールド装置群１０との間でデータが遣り取りされることになるが、これらの遣り取りされるデータは、数百μｓｅｃオーダ〜数十ｍｓｅｃオーダのごく短い周期で更新されることになる。なお、このような遣り取りされるデータの更新処理を、「Ｉ／Ｏリフレッシュ処理」と称することもある。

また、第２フィールドネットワーク４を介して制御装置１００と接続される装置４００は、ユーザからの操作を受けて、制御装置１００に対してユーザ操作に応じたコマンドなどを送信するとともに、制御装置１００での演算結果などをグラフィカルに表示する。

データロギング装置６００は、制御装置１００とローカルネットワーク６を介して接続され、制御装置１００との間で必要なデータを遣り取りする。データロギング装置６００は、たとえば、データベースを有しており、制御装置１００が発生するイベントログなどを時系列に収集する。ローカルネットワーク６には、イーサネット（登録商標）などの汎用プロトコルが実装されてもよい。すなわち、典型的には、ローカルネットワーク６におけるデータの送信周期または更新周期は、フィールドネットワーク（第１フィールドネットワーク２および第２フィールドネットワーク４）におけるデータの送信周期または更新周期より遅くてもよい。但し、ローカルネットワーク６は、フィールドネットワークに比較して、一度により多くのデータを送信することができるようにしてもよい。

表示装置２００は、制御装置１００が制御対象を制御するために必要な準備を支援する装置である。表示装置２００は、例えば、制御装置１００および制御装置１００に接続される各種デバイス（制御対象を含み得る）のデータをモニタする環境、モニタに関するパラメータを含む各種パラメータ（コンフィギュレーション）を設定するための設定環境などを提供する。

また、表示装置２００は、生成したユーザプログラムを制御装置１００へ送信する環境、制御装置１００上で実行されるユーザプログラムなどをオンラインで修正・変更する環境をなども提供し得る。

さらに、本実施の形態に係る表示装置２００は、制御装置１００に実装される内部ＤＢ１３０の後述する時系列のデータを用いて異常検知パラメータ１３６などを決定する環境も提供する。

＜Ｂ-１．各装置のハードウェア構成例＞
次に、本実施の形態に係る制御システム１を構成する主要な装置のハードウェア構成例について説明する。

（ｂ１：制御装置１００のハードウェア構成例）
図２は、本実施の形態に係る制御システム１を構成する制御装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２を参照して、制御装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）などのプロセッサ１０２と、チップセット１０４と、主記憶装置１０６と、二次記憶装置１０８と、ローカルネットワークコントローラ１１０と、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）コントローラ１１２と、メモリカードインターフェイス１１４と、内部バスコントローラ１２２と、フィールドバスコントローラ１１８，１２０と、Ｉ／Ｏユニット１２４−１，１２４−２，…とを含む。

プロセッサ１０２は、二次記憶装置１０８に格納された各種プログラムを読み出して、主記憶装置１０６に展開して実行することで、制御対象に応じた制御、および、後述するような各種処理を実現する。チップセット１０４は、プロセッサ１０２と各コンポーネントを制御することで、制御装置１００全体としての処理を実現する。

二次記憶装置１０８には、ＰＬＣエンジンを実現するためのシステムプログラムに加えて、ＰＬＣエンジンを利用して実行されるユーザプログラムが格納される。さらに、二次記憶装置１０８には、内部ＤＢ１３０および異常検知エンジン１４０を実現するためのプログラムも格納される。

ローカルネットワークコントローラ１１０は、ローカルネットワーク６を介した他の装置との間のデータの遣り取りを制御する。ＵＳＢコントローラ１１２は、ＵＳＢ接続を介して表示装置２００との間のデータの遣り取りを制御する。

メモリカードインターフェイス１１４は、メモリカード１１６を着脱可能に構成されており、メモリカード１１６に対してデータを書込み、メモリカード１１６から各種データ（ユーザプログラムやトレースデータなど）を読出すことが可能になっている。

内部バスコントローラ１２２は、制御装置１００に搭載されるＩ／Ｏユニット１２４−１，１２４−２，…との間でデータを遣り取りするインターフェイスである。

フィールドバスコントローラ１１８は、第１フィールドネットワーク２を介した他の装置との間のデータの遣り取りを制御する。同様に、フィールドバスコントローラ１２０は、第２フィールドネットワーク４を介した他の装置との間のデータの遣り取りを制御する。

図２には、プロセッサ１０２がプログラムを実行することで必要な機能が提供される構成例を示したが、これらの提供される機能の一部または全部を、専用のハードウェア回路（たとえば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）など）を用いて実装してもよい。あるいは、制御装置１００の主要部を、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア（たとえば、汎用パソコンをベースとした産業用パソコン）を用いて実現してもよい。この場合には、仮想化技術を用いて、用途の異なる複数のＯＳ（Operating System）を並列的に実行させるとともに、各ＯＳ上で必要なアプリケーションを実行させるようにしてもよい。

（ｂ２：表示装置２００のハードウェア構成例）
次に、本実施の形態に係る表示装置２００は、一例として、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア（たとえば、汎用パソコン）を用いてプログラムを実行することで実現される。

図３は、本実施の形態に係る制御システム１を構成する表示装置２００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３を参照して、表示装置２００は、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサ２０２と、ドライブ２０４と、主記憶装置２０６と、二次記憶装置２０８と、ＵＳＢコントローラ２１２と、ローカルネットワークコントローラ２１４と、入力部２１６と、表示部２１８とを含む。これらのコンポーネントはバス２２０を介して接続される。

プロセッサ２０２は、二次記憶装置２０８に格納された各種プログラムを読み出して、主記憶装置２０６に展開して実行することで、後述するような各種処理を実現する。

二次記憶装置２０８は、比較的大きな記憶容量を有する。二次記憶装置２０８は、たとえば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Flash Solid State Drive）などを含む。二次記憶装置２０８には、典型的には、表示装置２００において実行されるユーザプログラムを含む各種のプログラムおよびデータが格納される。具体的には、二次記憶装置２０８には、データ収集ツール２２７、視覚化ツール２３０、後述するデータマイニングツール２２６、および後述する画面作成ツール２２９を含む設定ツール２２８、および関連のデータが格納される。関連データには、後述する変数テーブル２２８１が含まれる。二次記憶装置２０８には、ＯＳおよび他の必要なプログラムが格納されてもよい。

ドライブ２０４は、メモリカード１１６または記憶媒体２０５を着脱可能に構成される。ドライブ２０４は、メモリカード１１６または記憶媒体２０５に対してデータを書込み、メモリカード１１６または記憶媒体２０５から各種データ（ユーザプログラム、トレースデータまたは時系列データなど）を読出すことが可能になっている。記憶媒体２０５は、たとえばコンピュータ読取可能なプログラムを非一過的に格納する記憶媒体２０５（たとえば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記憶媒体）を含む。メモリカード１１６または記憶媒体２０５から、その中に格納されたプログラムまたはデータが読取られて二次記憶装置２０８などの内部の記憶領域にインストールされる。

表示装置２００で実行される各種プログラムは、コンピュータ読取可能なメモリカード１１６または記憶媒体２０５を介してインストールされてもよいが、ネットワーク上のサーバー装置などからダウンロードする形でインストールするようにしてもよい。また、本実施の形態に係る表示装置２００が提供する機能は、ＯＳが提供するモジュールの一部を利用する形で実現される場合もある。

ＵＳＢコントローラ２１２は、ＵＳＢ接続を介して制御装置１００との間のデータの遣り取りを制御する。ローカルネットワークコントローラ２１４は、任意ネットワークを介した他の装置との間のデータの遣り取りを制御する。ＵＳＢコントローラ２１２が、制御装置１００と遣り取りするデータは、たとえば時系列ＤＢ１３１のＣＳＶファイル１３２、後述する異常検知パラメータ１３６および学習データ１３４を含む。なお、表示装置２００が制御装置１００とデータを遣り取りするためのツールは、ＵＳＢコントローラ２１２に限定されず、イーサネット（登録商標）であってもよい。

入力部２１６は、キーボードやマウスなどで構成され、ユーザ操作を受付ける。表示部２１８は、ディスプレイ、各種インジケータなどで構成され、プロセッサ２０２からの処理結果などの情報を出力する。表示装置２００にはプリンタが接続されてもよい。表示装置２００は、入力部２１６と表示部２１８を一体的に備えるタッチパッド２１７を備えてもよい。

図３には、プロセッサ２０２がプログラムを実行することで必要な機能が提供される構成例を示したが、これらの提供される機能の一部または全部を、専用のハードウェア回路（たとえば、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなど）を用いて実装してもよい。

（ｂ３：データロギング装置６００のハードウェア構成例）
次に、本実施の形態に係る制御システム１を構成するデータロギング装置６００は、一例として、汎用的なファイルサーバまたはデータベースサーバを用いて実現できる。このような装置のハードウェア構成については公知であるので、ここでは、その詳細な説明は行わない。

（ｂ４：装置４００のハードウェア構成例）
次に、本実施の形態に係る制御システム１を構成する装置４００は、ＨＭＩ（Human Machine Interface）装置と称されるものであり、専用機として実装された構成を採用してもよいし、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア（たとえば、汎用パソコンをベースとした産業用パソコン）を用いて実現してもよい。

＜Ｃ．制御システム１が提供する環境＞
再び図４を参照して、本実施の形態に係る制御システム１の各装置が提供する環境を説明する。本実施の形態では、表示装置２００は、例えば汎用のＯＳ（例えば、Windows（登録商標））のもとで各プログラムを実行する。

＜Ｃ−１．表示装置２００が提供する環境＞
図４を参照して、表示装置２００は、制御装置１００と通信するための通信ミドルウェア２３８、データ収集ツール２２７、大容量のメモリ１０７、ＡＩ（Artificial Intelligence)アプリ２３２を備える視覚化アプリ２３１、データマイニングツール２２６、視覚化ツール２３０、および制御装置１００の情報を設定するための設定ツール２２８を備える。

メモリ１０７は、ＨＤＤなどの二次記憶装置２０８の一部の領域に対応する。データ収集ツール２２７は、上記の読出周期に従い、ＣＳＶファイル１３２の要求コマンドを出力する。制御装置１００の内部ＤＢアクセスプログラム１６４は、データ収集ツール２２７から要求コマンドを受付けると、時系列ＤＢ１３１からＣＳＶファイル１３２を読出し、表示装置２００で送信する。これにより、データ収集ツール２２７は、制御装置１００の時系列ＤＢ１３１からＣＳＶファイル１３２を読出すことができる。

また、データ収集ツール２２７は、制御装置１００から受付けたＣＳＶファイル１３２をメモリ１０７に格納する。データ収集ツール２２７は、メモリ１０７において、ＣＳＶファイル１３２をフォルダ単位で管理する。管理において、データ収集ツール２２７は、各フォルダに制御装置１００から当該フォルダを受付けた順番に従う名前（識別子）を付して管理する。これにより、メモリ１７７では、制御装置１００の制御対象に関連付けされたデータは、観測の順番に従う時系列で管理される。

データマイニングツール２２６は、例えば、ＣＳＶファイル１３２の内容から、機械学習を実行することにより、実行結果に基づき、制御対象に生じる異常を検知するのに適した異常検知パラメータ１３６および学習データ１３４を生成する。データマイニングツール２２６による異常検知パラメータ１３６および学習データ１３４の生成は、異常検知パラメータ１３６および学習データ１３４の決定と、調整（変更）の概念を含み得る。

設定ツール２２８は、画面作成ツール２２９および操作受付ツール２３４を含む。操作受付ツール２３４は、制御システム１に対するユーザの操作を受ける「操作受付手段」の一実施例である。操作受付ツール２３４は、例えば入力部２１６の操作内容（キーボード操作、マウス操作など内容）を指令に変換する。画面作成ツール２２９は、例えば表示部２１８に表示される画面のデータを作成する。

設定ツール２２８は、制御装置１００に設定するべき情報を、通信ミドルウェア２３８を介して転送する。このような情報は、制御装置１００の設定ファイル１３５に設定（格納）される。設定ツール２２８が設定する設定ファイル１３５に内容は、ユーザ操作に基づく、サンプリング（収集）したいデータの種類を含む。また、設定ファイル１３５には、サンプリングしたいデータの種類について収集周期が含まれてもよい。また、設定ファイル１３５には、モニタするべきイベントの種類を表す情報が含まれてもよい。また、設定ファイル１３５には、機械学習の結果である学習データ１３４および異常検知パラメータ１３６などが含まれてもよい。

また、本実施の形態では、設定ファイル１３５には、モニタするべきデータを指定する情報が含まれる。モニタするべきデータとしては、制御装置１００の動作状態を表すデータ（後述するシステム変数１５４２）が含まれてもよい。

視覚化ツール２３０は、ＣＳＶファイル１３２の内容に基づき、当該内容を視覚可能な情報（例えば画像）を生成する。視覚化ツール２３０は、第１視覚化ツール２３０１および第２視覚化ツール２３０２を備える。第１視覚化ツール２３０１は、制御対象で発生するイベントに関連した情報を視覚化して表示する表示データを生成する。第２視覚化ツール２３０２は、制御装置１００において、学習データ１３４および異常検知パラメータ１３６に基づき、制御対象に関連付けされたデータが異常検知条件を満たすと判断された場合に、ＣＳＶファイル１３２の時系列のデータから、当該異常検知条件を満たす時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示する。

視覚化ツール２３０は、表示データを作成する場合に、ＡＩアプリ２３２を備える視覚化アプリ２３１を起動する。視覚化アプリ２３１は起動されると、ＣＳＶファイル１３２の内容から表示データを作成する。このとき、視覚化アプリ２３１は、視覚化ツール２３０の設定に従い、且つ画面作成ツール２２９のライブラリを参照しながら、ＣＳＶファイル１３２の内容から表示データを作成する。視覚化ツール２３０および視覚化アプリ２３１が生成する表示データは、設定ツール２２８を介して表示部２１８に出力される。

表示装置２００の上記に述べた各部は、プログラムまたは回路（ＡＳＩＣ，ＦＰＧＡなど）を含んで提供され得る。

＜Ｃ−２．制御装置１００が提供する環境＞
制御装置１００は、内部ＤＢ１３０、異常検知エンジン１４０およびＰＬＣエンジン１５０を備える。これらは、基本的には、制御装置１００のプロセッサ１０２（図２）が、ＯＳ１９０の制御のもとでプログラムを実行することで実現される。

内部ＤＢ１３０が格納する情報は、ＣＳＶファイル１３２を格納する時系列ＤＢ１３１、学習データ１３４、および設定ファイル１３５を含む。設定ファイル１３５の内容の詳細は後述するが、学習データ１３４は、設定ファイル１３５の中に含まれてもよい。

ＰＬＣエンジン１５０は、典型的には、ＯＳ１９０上でシステムプログラムおよび制御プログラム１６０などのユーザプログラムが実行されることで提供される。より具体的には、ＰＬＣエンジン１５０は、カウンタ１５３、スケジューラ１５２、変数マネジャ１５４および制御プログラム１６０を含む。

スケジューラ１５２は、ＰＬＣエンジン１５０を構成する各プログラム（あるいは、それに対応するタスク）の実行タイミングや実行順序などを制御する。カウンタ１５３は、表示装置２００の図示しないタイマの出力に同期して値をカウントする。表示装置２００のタイマは、制御装置１００の図示しないタイマと時刻合わせを行うので、カウンタ１５３は、制御装置１００のタイマと同期したカウント値を出力することができる。

変数マネジャ１５４は、ＰＬＣエンジン１５０で利用可能な値を変数の形で管理する。より具体的には、ＰＬＣエンジン１５０において周期的に実行されるＩ／Ｏリフレッシュ処理によって更新されるデータを変数として管理する。変数マネジャ１５４が管理する変数は、制御装置１００の状態などを示すシステム変数１５４２とユーザ変数・デバイス変数１５４４を含む。ユーザ変数・デバイス変数１５４４は、制御装置１００とローカルバスまたはフィールドバスを介して接続される各種デバイスが保持する値を示すデバイス変数、および制御装置１００で実行される制御プログラム（ユーザプログラム）１６０が保持する値を示すユーザ変数の両方を含む。

本実施の形態では、制御対象に関連付けされるデータは、主に、ユーザ変数・デバイス変数１５４４として収集され得る。また、上記に述べたモニタするべきイベントのデータは、システム変数１５４２として収集され得る。

制御プログラム１６０は、ユーザが任意に作成可能なユーザプログラムに相当し、典型的には、シーケンス／モーションプログラム１６２、内部ＤＢアクセスプログラム１６４、時系列ＤＢプログラム１６３、異常検知エンジンインターフェイス１６６、および特徴量生成プログラム１７４を含む。制御プログラム１６０を構成するプログラムの命令は、一体のプログラムとして記述されてもよいし、複数のプログラムにそれぞれ分離して記述されてもよい。

シーケンス／モーションプログラム１６２は、制御対象を制御するための論理演算および／または数値演算を行う命令を含む。内部ＤＢアクセスプログラム１６４は、表示装置２００から受信した設定を、内部ＤＢ１３０の設定ファイルに１３５に設定（格納）する。また、内部ＤＢアクセスプログラム１６４は、表示装置２００からの読出要求に応じて、ＣＳＶファイル１３２を読出し、表示装置２００へ転送する。

時系列ＤＢプログラム１６３は、ユーザ変数・デバイス変数１５４４に含まれる変数のうち、予め指定された変数のデータ（すなわち、設定ファイル１３５に設定されたＩ／Ｏデータ）を選択し、時系列ＤＢ１３１のＣＳＶファイル１３２に書込む。また、時系列ＤＢプログラム１６３は、システム変数１５４２に含まれる変数のうち、予め指定された変数のデータ（すなわち、設定ファイル１３５に設定されたイベントのデータ）を選択し、時系列ＤＢ１３１のＣＳＶファイル１３２に書込んでもよい。また、時系列ＤＢプログラム１６３は、設定ファイル１３５の内容に従い、異常検知エンジン１４０から出力される特徴量１４８およびスコア値１４７を、時系列ＤＢ１３１のＣＳＶファイル１３２に書込んでもよい。

時系列ＤＢ１３１は、ＣＳＶファイル１３２に書込まれるべきデータを、タイムスタンプを付して時系列ＤＢ１３１に書込む。このタイムスタンプの値は、典型的には、カウンタ１５３から出力されるカウンタ値である。

また、時系列ＤＢプログラム１６３は、例えば、周期格納プログラム１６３１を備えてもよい。周期格納プログラム１６３１は、ユーザ変数・デバイス変数１５４４に含まれる変数のうち、予め指定された変数のデータ（設定ファイル１３５に設定されたＩ／Ｏデータ）を、設定ファイル１３５で指定される異なる周期でサンプリングし、サンプリングされた各周期のデータを、タイムスタンプを付してＣＳＶファイル１３２に格納してもよい。

異常検知エンジンインターフェイス１６６は、異常検知エンジン１４０を操作するための命令を含む。具体的には、異常検知エンジンインターフェイス１６６は、異常検知エンジン１４０に対して、異常検知パラメータ１３６を用いた特徴量の抽出を指示する命令と、異常検知パラメータ１３６を用いて特徴量を監視し、異常検知を指示する命令を含む。

特徴量生成プログラム１７４は、予め指定された特徴量の生成手法に従って、ユーザ変数・デバイス変数１５４４の指定された変数を用いて特徴量を生成する命令を含む。表示装置２００により、制御対象に応じて適切な特徴量の生成手法が決定される。すなわち、特徴量生成プログラム１７４は、制御対象に関連するデータから制御対象に生じる異常を検知するのに適した特徴量を生成する。

異常検知エンジン１４０では、特徴量抽出部１４２は、特徴量生成プログラム１７４の実行により生成される特徴量から、異常検知パラメータ１３６のフレームパラメータ１３６３が示すフレーム内において、指定特徴量１３６２が示す種類の特徴量を抽出する。本実施の形態では、フレームは、異常検知エンジン１４０による異常検知を実施する時間（期間）である。特定的には、異常検知エンジンインターフェイス１６６は、このフレームの時間において、異常検知エンジン１４０を操作するための上記の命令を出力する。これにより、フレームにおいて、異常検知エンジン１４０による異常検知を実施され得る。

異常検知部１４４は、特徴量抽出部１４２が抽出した特徴量を、学習データ１３４と比較し、比較結果から学習データ１３４からの乖離の度合の評価値であるスコア値１４７を出力する。また、異常検知部１４４は、スコア値１４７が、異常検知パラメータ１３６のしきい値１３６１を超えるか否かに基づき、異常の有無を検知する。また、異常検知部１４４は、異常の検知に用いた特徴量１４８とスコア値１４７を出力するとともに、何らかの異常を検知すると、検知した内容を示すイベントログ１４６を出力する。なお、時系列ＤＢプログラム１６３は、イベントログ１４６をＣＳＶファイル１３２に格納してもよい。

＜Ｄ．データマイニングツール＞
次に、本実施の形態に係る制御システム１が提供するデータマイニングツールについて説明する。本実施の形態では、表示装置２００が備えるデータマイニングツール２２６を用いて、制御装置１００で収集した制御対象に関連付けられたデータを格納したＣＳＶファイル１３２をもとに、異常検知を含む監視処理に必要な設定、例えば異常検知パラメータ１３６および学習データ１３４の設定がなされる。

図５は、本実施の形態に係るデータマイニング工程とその関連工程を説明するための模式図である。図５では、データマイニングツール２２６の工程（１）〜（４）に関連付けて、制御装置１００の異常検知エンジン１４０が実施する監視処理の工程（５）が示される。

図５では、例えば、制御装置１００からのＣＳＶファイル１３２の制御対象に関連付けられた時系列データ、すなわち設定ファイル１３５により予め指定されたユーザ変数・デバイス変数１５４４の時系列データについてデータマイニングを実施するが、データマインング対象はＣＳＶファイル１３２のデータに限定されない。例えば、データマインング対象には、入力部２１６からのユーザ操作により指定されるデータを加えてもよい。

まず、（１）データ収集工程が実施される。（１）データ収集工程では、表示装置２００は、制御装置１００からＣＳＶファイル１３２を受信し、例えば二次記憶装置２０８などに格納する。

次に、（２）データマイニング工程が実施される。（２）データマイニング工程においては、表示装置２００は、二次記憶装置２０８に書込まれた時系列データが読込まれ、異常検知手法を決定する。具体的には、データマイニングツール２２６を用いてユーザが表示装置２００の入力部２１６を操作し、ＣＳＶファイル１３２からデータを読出して解析することで、特徴量の生成手法および異常検知手法を決定する。

次に、（３）特徴量生成工程が実施される。（３）特徴量生成工程においては、（２）データマイニング工程で決定された特徴量の生成手法が適用されることで、ＣＳＶファイル１３２のデータから特徴量が生成される。

（３）特徴量生成工程は、表示装置２００は、例えば、制御装置１００の特徴量生成プログラム１７４と同様の特徴量生成プログラムを用いて、ＣＳＶファイル１３２のデータから特徴量を生成する。

次に、（４）特徴量学習工程が実施される。（４）特徴量学習工程においては、データマイニングツール２２６は、（３）特徴量生成工程において生成された特徴量に対して機械学習を実行し、この機械学習の結果から、入力部２１６からのユーザ操作に基づき、異常検知パラメータ１３６（しきい値１３６１、指定特徴量１３６２、フレームパラメータ１３６３）および学習データ１３４を決定する。

上記に述べた（１）〜（４）の工程によって、表示装置２００は、異常検知に用いる特徴量の定義、および、異常であると判断するための異常検知パラメータ１３６および学習データ１３４などを決定することができる。データマイニングツール２２６が決定した学習データ１３４および異常検知パラメータ１３６は、制御装置１００に転送されて設定ファイル１３５に設定（格納）される。

制御装置１００では、表示装置２００のデータマイニングツール２２６が決定した学習データ１３４および異常検知パラメータ１３６を用いて、（５）特徴量監視工程を実施する。（５）特徴量監視工程では、上記に述べた特徴量生成プログラム１７４による特徴量の生成と、異常検知エンジン１４０によるスコア値１４７および判定に用いた特徴量１４８が出力される。また、異常検知の内容を示すイベントログ１４６が出力される。

＜Ｅ．設定ツール＞
表示装置２００の設定ツール２２８を説明する。図６は、本実施の形態に係る設定ツールによる表示画面の一例を模式的に示す図である。図７は、本実施の形態に係る設定ツールによる表示画面の他の例を模式的に示す図である。本実施の形態では、設定ツール２２８は、二次記憶装置２０８の変数テーブル２２８１から、ＣＳＶファイル１３２を用いて収集するべきデータをユーザが選択するためのＵＩ（User Interface）を提供する。ＵＩは、表示部２１８に表示される画面であって、画面作成ツール２２９により作成される画面を含む。

変数テーブル２２８１は、ユーザ変数・デバイス変数１５４４とシステム変数１５４２が示すデータのリストを含む。設定ツール２２８は起動されると、変数テーブル２２８１の内容を読出す。画面作成ツール２２９は、読出された内容のリストを表す画面の表示データを作成する。設定ツール２２８は、作成された表示データを表示部２１８に出力する。

ユーザ変数・デバイス変数１５４４のためのＵＩとして、表示部２１８には、例えば図６の画面が表示される。図６の画面を参照して、画面はタブ１２８１、タブ１２８２、アイコン１２８４、タブ１２９０、タブ１２９１およびタブ１２９２、リスト１２８３およびウィンドウ１２８９を含む。タブ１２８１とタブ１２８２により、当該画面は、ユーザ変数・デバイス変数１５４４のうちから収集すべきデータの変数を登録するための画面であることの通知がユーザに提示される。また、リスト１２８３は、ユーザ変数・デバイス変数１５４４とシステム変数１５４２が示すデータのリスト（変数名、データ型、収集の周期）の一覧を示す。ユーザはリスト１２８３から収集対象として登録したい変数を、例えば入力部２１６を操作することにより指定する。また、ユーザーは、各変数について収集周期を設定する。

収集周期は、例えば、制御装置１００の制御周期（Ｔ）を基本として設定することができる。したがって、ユーザは、頻繁に収集しなくてすむ変数には、制御周期よりも長い周期（２Ｔ、３Ｔなど）を設定することができる。

なお、基本となる周期は制御周期に限定されず、例えば、制御周期（Ｔ）より長いフレームに基づく周期、またはタクトタイムに基づく周期であってもよい。本実施の形態では、フレームとなる時間間隔は、例えばタクトタイムに依存した時間幅に相当する。例えば制御対象となる機器が包装機器の場合であれば、フレームは、包装材を切るカッタのアームの動作周期などのタクトタイムに依存した時間幅に相当する。

アイコン１２８４は、制御装置１００から表示装置２００へＣＳＶファイル１３２を転送（インポート）する場合に操作される。アイコン１２８４が操作されると、データ収集ツール２２７は、上記の読出要求を制御装置１００に送信する。

ウィンドウ１２８９は、ＣＳＶファイル１３２を用いたデータの収集の開始と終了の時間が示される。この時間は、上記に述べたような読出周期に相当する。読出周期は、スケジューラ１５２が制御プログラム１６０のシーケンス/モーションプログラム１６２による制御演算を実行する周期と、ＣＳＶファイル１３２のサイズに基いている。

タブ１２９２は、リスト１２８３で指定された変数のデータの収集開始または収集終了を制御装置１００に対して指令するために操作される。したがって、タブ１２９２を操作することでも、制御装置１００に対して、ウィンドウ１２８９に基づく時間で、リスト１２８３で指定された変数のデータの収集開始と収集終了を指令することができる。

また、システム変数１５４２のためのＵＩとして、表示部２１８には、例えば図７の画面が表示される。図７の画面を参照して、タブ１２８１、リスト１２９３、リスト１２９４、ウィンドウ１２９５、ウィンドウ１２８９、タブ１２９０、タブ１２９１およびタブ１２９２およびを含む。タブ１２８１により、当該画面は、システム変数１５４２のうち収集すべきイベントの変数を登録するための画面であることの通知が、ユーザに提示される。また、リスト１２９３は、ユーザが操作して選択されたイベントの種類（イベント名、ＩＤ）の一覧を示す。

図７の画面では、設定ツール２２８は、リスト１２９３でイベントの登録の操作を受付けると、操作されたイベントの種類に関連するシステム変数１５４２およびユーザ変数・デバイス変数１５４４を変数テーブル２２８１から検索し、リスト１２９４で表示する。また、ユーザは、当該イベントの種類に関連するユーザ変数・デバイス変数１５４４のデータを収集する期間を、フレーム変数としてウィンドウ１２９５に設定することができる。

設定ツール２２８は、図６または図７のＵＩでユーザ操作により設定された内容を、制御装置１００の設定ファイル１３５に設定する。制御装置１００は、図６または図７のＵＩで設定された設定ファイル１３５を用いることで、時系列ＤＢプログラム１６３（または周期格納プログラム１６３１）に、制御対象に関連付けられたデータを異なる周期でサンプリングさせて、サンプリングされた各周期のデータを時系列でＣＳＶファイル１３２に格納させることができる。この異なる周期は、例えば、フレームの周期、フレームよりも短い制御周期、制御周期、制御周期よりも長い周期などを含み得る。

また、図６または図７のＵＩで設定された設定ファイル１３５を用いることで、時系列ＤＢプログラム１６３（または周期格納プログラム１６３１）に、制御対象に関連付けられた同じ種類のデータを、上記の異なる周期でサンプリングさせて、サンプリングされた各周期のデータを時系列でＣＳＶファイル１３２に格納させることもできる。

＜Ｆ．設定ファイル＞
図８は、本実施の形態に係る設定ファイル１３５の内容の一例を模式的に示す図である。図８を参照して、設定ファイル１３５は、図６または図７のＵＩにより設定された、ユーザ変数・デバイス変数１５４４とシステム変数１５４２の複数の変数名１４６１を含む。設定ファイル１３５は、さらに、各変数名１４６１に関連付けて、データ収集の周期１４６２、イベントの種類に対応するイベント変数１４６３、異常検知パラメータ１３６、学習データ１３４およびフレームの周期を示すフレーム設定１４６５を含む。

なお、図８では、フレーム設定１４６５には、サブフレームの設定が含まれてもよい。また、学習データ１３４は比較的サイズの大きいデータである場合は、設定ファイル１３５は学習データ１３４に代えて、二次記憶装置１０８に予め格納された学習データ１３４へのポインタを含んでもよい。

＜Ｇ．ＣＳＶファイル＞
図９は、本実施の形態に係るＣＳＶファイル１３２の一例を模式的に示す図である。図９を参照して、ＣＳＶファイル１３２は、複数のレコード１３２４を含む。レコード１３２４は、カウンタ１５３が出力するカウンタ値１３２１をタイムスタンプとして有する。さらにレコード１３２４は、カウンタ値１３２１の時間で収集されたデータ１３２２とデータ１３２３を含む。データ１３２２は、設定ファイル１３５の変数名１４６１で指定されたユーザ変数・デバイス変数１５４４またはシステム変数１５４２のデータを含む。データ１３２３は、設定ファイル１３５のイベント変数１４６３で指定されたシステム変数１５４２のデータを含む。

本実施の形態では、イベント変数の値は、イベントが発生したことを示す「１」または発生していないことを示す「０」を含む。図９のデータ１３２２により、各変数のデータは、設定ファイル１３５の対応の周期１４６２で収集されていることが示される。

また、図９のＣＳＶファイル１３２のレコード１３２４には、異常検知エンジン１４０による異常検知結果のデータがリンクされる。このリンクは、同じカウンタ値１３２１を有する（すなわち、同じ時間になされた）異常検知の結果と収集データのレコード１３２４とを関連付ける。異常検知の結果は、カウンタ値１３２１と、判断に用いられた特徴量１４８、スコア値１４７およびイベントログ１４６を含む。

図９のＣＳＶファイル１３２の構造によれば、上記のリンクがなされることで、イベントログ１４６が「異常あり」を示す場合に、当該異常検知の判断に用いられた特徴量１４８とスコア値１４７と、当該異常検知時に収集されたデータ１３２２および１３２３を関連付けて収集することができる。

＜Ｈ．ＣＳＶファイルの表示例＞
図１０は、本実施の形態に係るＣＳＶファイル１３２の表示の一例を模式的に示す図である。視覚化ツール２３０は、視覚化アプリ２３１を用いて、ＣＳＶファイル１３２を視覚化するための画像を生成し、生成した画像の表示データを表示部２１８に出力する。例えば、視覚化の画面は、図１０に示すように、収集されたデータは、収集時間を示すカウンタ値１３２１で関連付けされて表形式で表示される。また、アイコン２８１０により、当該データが収集された期間も表示される。なお、ＣＳＶファイル１３２の表示は表形式に限定されず、トレンドグラフであってもよい。

図１１は、本実施の形態に係るＣＳＶファイル１３２の表示の他の例を模式的に示す図である。第１視覚化ツール２３０１は、ＣＳＶファイル１３２の時系列のデータを検索して、時系列のデータから、イベントが検知された時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示する表示データを生成する。この表示データにより、表示部２１８には、例えば図１１の画面が表示され得る。

図１１の画面は、イベント発生時の分析のための情報も提供し得る。具体的には、図１１の画面では、イベントのデータ１３２３の値の変化と、当該イベントのデータに関連した変数のデータ１３２２の変化を示すトレンドグラフが、同一時間軸で表示されている。図１１のデータ１３２２は、イベントのデータ１３１２の値の変化の間において収集されたデータを含む。

ユーザは、図１１の画面において、イベントを解析するために、アイコン１２６を操作する。設定ツール２２８は、アイコン１２６を用いたユーザーの操作内容から、データ１３２２の変化を示すトレンドグラフの部分Ｔ２を指定する。設定ツール２２８は操作内容に従い、トレンドグラフの指定された部分Ｔ２の時間を、特徴量を生成する時間、すなわちフレームパラメータ１３６３として設定する。

このように、イベント発生時に、ユーザに提供されるデータ１３２２の時系列の変化を示すトレンドグラフから、ユーザはイベント発生の原因を分析するための支援情報を得ることができる。ここでは、支援情報として、フレームパラメータ１３６３の設定を支援する情報としたが、支援情報は、フレームパラメータ１３６３の設定を支援する情報に限定されない。

また、フレームパラメータ１３６３の他の設定方法として、ユーザは、イベント発生からの経過時間Ｔ１を用いて設定してもよい。これにより、イベント発生からの経過時間Ｔ１が経過したときに、異常検知エンジン１４０による異常検知を開始することを指示するフレームパラメータ１３６３を設定することができる。この場合、設定ツール２２８は、設定ファイル１３５に設定されるように、図１１の画面における変更後の期間（部分Ｔ２）を示すフレームパラメータ１３６３を制御装置１００に転送する。

また、ユーザがアイコン１２６を操作して、データ１３２２の時系列の変化を示すトレンドグラフの一部を指定した場合、視覚化ツール２３０は、指定された部分の時間に該当するデータ１３３のみをＣＳＶファイル１３２から検索して、表示部２１８に、例えば拡大表示などさせるとしてもよい。

また、視覚化ツール２３０の第２視覚化ツール２３０２は、ＣＳＶファイル１３２のイベントログ１４６は「異常有り」を示す場合、すなわちスコア値１４７が予め定められた異常検知条件（例えば、スコア値１４７＞しきい値１３６１）を満たす場合に、ＣＳＶファイル１３２を検索して、データ１３２２の時系列のデータから、当該異常検知条件を満たす時間に対応する部分データを抽出する。そして、第２視覚化ツール２３０２は、抽出した部分データを視覚化して表示する表示データを生成し、表示部２１８に出力する。例えば、この表示データは、時系列のトレンドグラフとして表示されてもよい。

これにより、ユーザーに対して、異常有りと判断された時に収集された変数のデータ１３２２の時系列の変化を提示することができる。

また、第１視覚化ツール２３０１または第２視覚化ツール２３０２により抽出されるデータは、判断に用いた特徴量１４８であってもよい。この場合は、イベント発生時、または異常検知時に、異常検知エンジン１４０が異常検知の判断に用いた特徴量１４８の時系列の変化を提示することができる。

＜Ｉ．データ収集のシナリオ＞
本実施の形態における、時系列ＤＢプログラム１６３によるＣＳＶファイル１３２を用いて収集されるデータは、制御装置１００の異常検知エンジン１４０のための機械学習（学習データ１３４および異常検知パラメータ１３６の取得）に使用され得る。

このようなデータの収集は、ユーザがイベント（制御装置１００で発生していている事象）を把握している場合のデータ収集と、イベントの把握をしていないまま「とりあえず」するデータ収集とを含み得る。この２つのデータ収集のシナリオを説明する。

図１２は、本実施の形態に係るデータ収集のシナリオの一例を模式的に示す図である。図１２は、上記の「とりあえず」のデータ収集の一例である。図１２のステップＳ２とステップＳ３は、ユーザ操作による処理を示す。

図１２を参照して、ユーザの操作内容に基づき、設定ツール２２８は収集する変数または収集周期を受付ける（ステップＳ１）。ユーザは入力部２１６を操作して指定特徴量１３６２およびフレームパラメータ１３６３を入力する（ステップＳ２とステップＳ３）。また、設定ツール２２８は、収集時間（収集開始時間と終了時間）を登録する（ステップＳ４）。設定ツール２２８は、ステップＳ１〜ステップＳ３で受付けた内容を、制御装置１００に送信する（ステップＳ５）。これにより、制御装置１００の設定ファイル１３５には、ステップＳ１〜ステップＳ３で設定された内容が設定される。

データ収集ツール２２７は、ステップＳ４で登録されたデータ収集時間を設定する（ステップＳ１０）。また、時系列ＤＢプログラム１６３は、設定ファイル１３５に内容に基づき、収集すべき変数、周期などのパラメータを内部ＤＢ１３０に設定する（ステップＳ１５）。また、制御装置１００は、ユーザ操作の内容に基づき、異常検知パラメータ１３６および学習データ１３４などのパラメータを内部ＤＢ１３０に設定する（ステップＳ１８）。

データ収集ツール２２７が、ステップＳ１０で設定されたデータ収集時間に基づきデータ収集開始と終了の指令を制御装置１００に出力する（ステップＳ１１）。稼働中の制御装置１００において、時系列ＤＢプログラム１６３は、指令されたデータ収集開始時間〜終了時間において、設定ファイル１３５で設定された変数について、設定された周期でデータを収集し（ステップＳ１６）、異常検知エンジン１４０が出力するスコア値１４７および判定に用いた特徴量１４８を収集する（ステップＳ１９）。時系列ＤＢプログラム１６３は、これら収集したデータを時系列でＣＳＶファイル１３２に格納する。

制御装置１００は、表示装置２００のデータ収集ツール２２７から読出要求を受付けたとき、ＣＳＶファイル１３２をエクスポート（制御装置１００へ送信）する（ステップＳ１７）。また、データ収集ツール２２７は、制御装置１００からＣＳＶファイル１３２を受付けて、メモリ１０７に格納する（ステップＳ１２）。その後、視覚化ツール２３０には、制御装置１００から受付けたＣＳＶファイル１３２の中の時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化処理を実施する（ステップＳ４１）。

図１３は、本実施の形態に係るデータ収集のシナリオの他の例を模式的に示す図である。図１３は、ユーザがイベント（制御装置１００で発生していている事象）を把握している場合のデータ収集のシナリオを示す。なお、図１３のシナリオは、「とりあえず」のデータ収集が実施された後のケースを示す場合もある。

図１３では、ステップＳ２１〜Ｓ２４の処理は、ユーザの操作内容に基づき実施される。具体的には、設定ツール２２８は、上記で述べたように、図６または図７のＵＩ画面を介してユーザ操作を受付けて、受付けた操作内容に基づく設定を、制御装置１００の設定ファイル１３５に設定する。これにより、設定ファイル１３５には、収集する変数、収集の周期、異常検知パラメータ１３６、学習データ１３４などが、例えば図８のように設定される（ステップＳ３５）。

また、データ収集ツール２２７は、収集開始時間と終了時間において指令を出力する（ステップＳ３０、ステップＳ３１）。時系列ＤＢプログラム１６３は、データ収集の開始と終了に指令に従い、設定ファイル１３５の設定内容に従いデータを収集し、時系列でＣＳＶファイル１３２に格納する（ステップＳ３６）。

データ収集終了のとき、データ収集ツール２２７は読出要求を制御装置１００に送信する。時系列ＤＢプログラム１６３は、読出要求に応じて、ＣＳＶファイル１３２を表示装置２００にエクスポート（送信）する（ステップＳ３７）。データ収集ツール２２７は、制御装置１００からＣＳＶファイル１３２を受付けて、メモリ１０７に格納する（ステップＳ３２）。その後、視覚化ツール２３０により、制御装置１００から受付けたＣＳＶファイル１３２の中の時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化処理が実施される（ステップＳ４１）。

＜Ｊ．変形例＞
図１４は、本実施の形態に係る制御システム１の変形例を示す模式図である。上記の実施の形態では、制御システム１は、制御装置１００と、制御装置１００から独立した表示装置２００を含むが、制御装置１００が表示装置２００を一体的に備えてもよい。この一体的な構成を備える制御装置１０５を、図１４を参照して説明する。

図１４を参照して、制御装置１０５が提供する環境を実現するためのソフトウェア構成について説明する。これらのソフトウェアに含まれる命令コードは、適切なタイミングで読み出され、プロセッサ１０２によって実行される。

制御装置１０５は、スケジューラを備えるリアルタイムＯＳ１０４５（例えば、ＯＳ１９０に相当）の元で実行されるＰＬＣエンジン１０４３と、ＯＳ１０４６の元で実行されるモニタエンジン１０４４を含む。ＯＳ１０４６の元でモニタエンジン１０４４を実行する環境は、制御装置１０５が備える仮想計算機として提供される。

ＰＬＣエンジン１０４３は、変数マネジャ１５４を有するシステムプログラム１０４９と、ユーザプログラム１０５０を含む。ユーザプログラム１０５０は、制御プログラム１６０および異常検知エンジン１４０を含む。ＰＬＣエンジン１０４３の各プログラム（またはタスク）は、リアルタイムＯＳ１０４５のスケジューラにより、制御周期に基づき、予め定められた優先度に従いスケジューリングされながら、実行される。

また、仮想計算機におけるモニタエンジン１０４４は、図４に示した表示装置２００のデータ収集ツール２２７、視覚化ツール２３０、データマイニングツール２２６、および設定ツール２２８を備える。モニタエンジン１０４４の各ツールは、ＯＳ１０４６のもとで実行される。ＯＳ１０４６は、例えばWindows（登録商標）などのＯＳを適用することができるが、仮想計算機のためのＯＳ１０４６の種類はWindowsに限定されない。

図１４の制御装置１０５においては、ＰＬＣエンジン１０４３およびモニタエンジン１０４４が、対応のＯＳの元で実行されることにより、図４の制御システム１と同様の環境が提供される。ＰＬＣエンジン１０４３および仮想計算機において実行されるモニタエンジン１０４４は、対応のＯＳを介して、ハードウェアリソース１０４２を共有する。このようにハードウェアリソース１０４２を共用するために、制御装置１０５には、ハイパーバイザ１０４７がインストールされている。ＰＬＣエンジン１０４３および仮想計算機において実行されるモニタエンジン１０４４の各ＯＳは、ハイパーバイザ１０４７を介して、ハードウェアリソース１０４２に格納されたＣＳＶファイル１３２のアクセスおよび設定ファイル１３５のアクセスを実施する。また、収集開始指令および収集終了指令、ならびに読出要求も、ハイパーバイザ１０４７を介して、ＰＬＣエンジン１０４３とモニタエンジン１０４４との間で遣り取りされる。また、ハイパーバイザ１０４７は、ハードウェアリソース１０４２の通信Ｉ／Ｆ（Interface）１０４８を用いて、外部の入力部２１６から制御装置１０５に対するユーザ操作を受付けるとともに、モニタエンジン１０４４からの表示データを外部の表示部２１８に出力する。

このように、制御装置１０５が、表示装置２００の各ツールを実行する仮想計算機を備えることで、制御装置１００が表示装置２００を一体的に備える構成を実現することができる。

＜Ｋ．付記＞
上述したような本実施の形態は、以下のような技術思想を含む。
［構成１］
制御対象を制御する制御システム（１）であって、
制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイル（１３２）に格納する時系列格納手段（１６３）と、
前記時系列格納手段から、前記時系列のデータを格納する前記ファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段（２２７）と、
前記読出手段により読出された前記ファイルの中の前記時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段（２３０）と、を備える、制御システム。
［構成２］
前記制御システムは、
前記制御対象の制御に係る制御演算を周期的に実行する周期実行手段（１５２）を、さらに備え、
前記読出周期は、前記制御演算を実行する周期と、前記ファイルのサイズに基いている、構成１に記載の制御システム。
［構成３］
前記時系列格納手段は、
予め設定される情報（１３５）に従い、前記制御対象に関連付けられたデータを異なる周期でサンプリングし、サンプリングされた各周期のデータを前記時系列でファイルに格納する周期格納手段（１６３１）を含む、構成１または２に記載の制御システム。
［構成４］
前記時系列格納手段は、
予め設定される情報に従い、前記制御対象に関連付けられた同じ種類のデータを異なる周期でサンプリングし、サンプリングされた各周期のデータを前記時系列でファイルに格納する周期格納手段（１６３１）を含む、構成１または２に記載の制御システム。
［構成５］
前記制御対象に関連付けられたデータは、当該制御対象で発生するイベントを検知したことを示すデータを含み、
前記視覚化手段は、前記時系列のデータから、前記イベントが検知された時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示する表示データを生成する第１視覚化手段（２３０１）を含む、構成１から４のいずれか１項に記載の制御システム。
［構成６］
前記制御対象に関連付けられたデータの種類は、当該制御対象の観測値（１３２２）を含む、構成１から５のいずれか１項に記載の制御システム。
［構成７］
前記制御対象に関連付けられたデータの種類は、当該制御対象の観測値から算出される特徴量（１４８）を含む、構成６に記載の制御システム。
［構成８］
前記制御対象に関連付けられたデータの種類は、当該制御対象の観測値から算出される特徴量と予め設定された学習結果との比較に基づく当該特徴量の評価値（１４７）を含む、構成６または７に記載の制御システム。
［構成９］
前記視覚化手段は、前記評価値が予め定められた異常検知条件（１３６）を満たす場合に、前記時系列のデータから、当該異常検知条件を満たす時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示する表示データを生成する第２視覚化手段（２３６２）を含む、構成８に記載の制御システム。
［構成１０］
前記制御システムに対するユーザの操作を受付ける操作受付手段（２３４）を、さらに備え、
前記予め設定される情報は、前記操作受付手段が受付けた操作内容に基づいている、構成１から９のいずれか１項に記載の制御システム。
［構成１１］
制御対象を制御する制御装置（１０５）であって、
制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイルに格納する時系列格納手段（１３２）と、
前記時系列格納手段から、前記時系列のデータを格納する前記ファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段（１６３）と、
前記読出手段により読出された前記ファイルの中の前記時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段（２３０）と、を備える、制御装置。
［構成１２］
制御対象を制御する制御装置（１００）とデータを遣り取り可能な表示装置（２００）であって、
前記制御装置は、制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイル（１３２）に格納する時系列格納部（１６３）を備え、
前記表示装置は、
前記制御装置の前記時系列格納部から、前記時系列のデータを格納する前記ファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段（２２７）と、
前記周期読出手段により読出された前記ファイルの中の前記時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段（２３０）と、を備える、表示装置。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 制御システム、１００，１０５ 制御装置、１０２，２０２ プロセッサ、１３２ ＣＳＶファイル１３３，１３１２，１３２２，１３２３ データ、１３４ 学習データ、１３５ 設定ファイル、１３６ 異常検知パラメータ、１４０ 異常検知エンジン、１４２ 特徴量抽出部、１４４ 異常検知部、１４６ イベントログ、１４７ スコア値、１４８ 特徴量、１５２ スケジューラ、１５３ カウンタ、１５４ 変数マネジャ、１６０ 制御プログラム、１７４ 特徴量生成プログラム、２００ 表示装置、２１６ 入力部、２１７ タッチパッド、２１８ 表示部、２２６ データマイニングツール、２２７ データ収集ツール、２２８ 設定ツール、２２９ 画面作成ツール、２３０ 視覚化ツール、２３１ 視覚化アプリ、２３４ 操作受付ツール、２３８ 通信ミドルウェア、１０４２ ハードウェアリソース、１０４４ モニタエンジン、１０４７ ハイパーバイザ、１０４９ システムプログラム、１３２１ カウンタ値、１３６２ 指定特徴量、１３６３ フレームパラメータ、１４６１ 変数名、１４６２ 周期、１４６３ イベント変数、１５４２ システム変数、１５４４ デバイス変数、１６３１ 周期格納プログラム、２２８１ 変数テーブル、２３０１ 第１視覚化ツール、２３０２ 第２視覚化ツール、１３１ 時系列ＤＢ。

Claims (12)

1. 制御対象を制御する制御システムであって、
   制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイルに格納する時系列格納手段と、
   前記時系列格納手段から、前記時系列のデータを格納する前記ファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段と、
   前記読出手段により読出された前記ファイルの中の前記時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段と、を備える、制御システム。
2. 前記制御システムは、
   前記制御対象の制御に係る制御演算を周期的に実行する周期実行手段を、さらに備え、
   前記読出周期は、前記制御演算を実行する周期と、前記ファイルのサイズに基いている、請求項１に記載の制御システム。
3. 前記時系列格納手段は、
   予め設定される情報に従い、前記制御対象に関連付けられたデータを異なる周期でサンプリングし、サンプリングされた各周期のデータを前記時系列でファイルに格納する周期格納手段を含む、請求項１または２に記載の制御システム。
4. 前記時系列格納手段は、
   予め設定される情報に従い、前記制御対象に関連付けられた同じ種類のデータを異なる周期でサンプリングし、サンプリングされた各周期のデータを前記時系列でファイルに格納する周期格納手段を含む、請求項１または２に記載の制御システム。
5. 前記制御対象に関連付けられたデータは、当該制御対象で発生するイベントを検知したことを示すデータを含み、
   前記視覚化手段は、前記時系列のデータから、前記イベントが検知された時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示する表示データを生成する第１視覚化手段を含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の制御システム。
6. 前記制御対象に関連付けられたデータの種類は、当該制御対象の観測値を含む、請求項１から５のいずれか１項に記載の制御システム。
7. 前記制御対象に関連付けられたデータの種類は、当該制御対象の観測値から算出される特徴量を含む、請求項６に記載の制御システム。
8. 前記制御対象に関連付けられたデータの種類は、当該制御対象の観測値から算出される特徴量と予め設定された学習結果との比較に基づく当該特徴量の評価値を含む、請求項６または７に記載の制御システム。
9. 前記視覚化手段は、前記評価値が予め定められた異常検知条件を満たす場合に、前記時系列のデータから、当該異常検知条件を満たす時間に対応する部分データを抽出して視覚化して表示する表示データを生成する第２視覚化手段を含む、請求項８に記載の制御システム。
10. 前記制御システムに対するユーザの操作を受付ける操作受付手段を、さらに備え、
    前記予め設定される情報は、前記操作受付手段が受付けた操作内容に基づいている、請求項１から９のいずれか１項に記載の制御システム。
11. 制御対象を制御する制御装置であって、
    制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイルに格納する時系列格納手段と、
    前記時系列格納手段から、前記時系列のデータを格納する前記ファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段と、
    前記読出手段により読出された前記ファイルの中の前記時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段と、を備える、制御装置。
12. 制御対象を制御する制御装置とデータを遣り取り可能な表示装置であって、
    前記制御装置は、制御対象に関連付けられたデータを時系列でファイルに格納する時系列格納部を備え、
    前記表示装置は、
    前記制御装置の前記時系列格納部から、前記時系列のデータを格納する前記ファイルを予め定められた読出周期で読出す読出手段と、
    前記周期読出手段により読出された前記ファイルの中の前記時系列のデータを、視覚化して表示する表示データを生成する視覚化手段と、を備える、表示装置。

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