JP2019028835A - データグループ化装置、データグループ化方法及びデータグループ化プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】設備に生じた異常の診断に用いられる複数のデータをグループ化することができるデータグループ化装置、データグループ化方法及びデータグループ化プログラムを提供することである。【解決手段】実施形態のデータグループ化装置は、取得部と、グループ化部と、出力部とを持つ。取得部は、設備に生じた異常の診断に用いられるデータとして予め定められたデータを取得する。グループ化部は、取得されたデータを所定条件に基づいてグループ化する。出力部は、グループ化されたデータを、診断を実行する装置に出力する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、データグループ化装置、データグループ化方法及びデータグループ化プログラムに関する。

ビル等の設備は、室温等を測定する複数のセンサユニットや、空調機及び熱源機等の複数の機器を備える場合がある。ビル等の設備では、複数のセンサユニット及び機器に関するデータは、ビッグデータである。一般的に、相関を持つデータ同士の診断の精度は、グループ化されたデータがグループ単位で分析されることによって向上する。ビッグデータの分析及び診断の精度も、グループ化されたビッグデータがグループ単位で分析及び診断されることで向上する。一方で、データのグループのサイズが大きくなるほど分解能が低下するので、グループ化されたデータに基づく異常個所の特定は困難になる。これらの性質から、診断に用いられるデータのグループのサイズは、最適なサイズである必要がある。しかしながら、従来の装置は、設備に生じた異常の診断に用いられる複数のデータをグループ化することができない場合があった。

特開２０１６−６１６５８号公報

本発明が解決しようとする課題は、設備に生じた異常の診断に用いられる複数のデータをグループ化することができるデータグループ化装置、データグループ化方法及びデータグループ化プログラムを提供することである。

実施形態のデータグループ化装置は、取得部と、グループ化部と、出力部とを持つ。取得部は、設備に生じた異常の診断に用いられるデータとして予め定められたデータを取得する。グループ化部は、取得されたデータを所定条件に基づいてグループ化する。出力部は、グループ化されたデータを、診断を実行する装置に出力する。

実施形態のグループ化システムの構成の例を示す図。 実施形態の設備の構成の例を示す図。 実施形態のグループ化の対象となる複数のデータの例を示す図。 実施形態の空間単位で階層化されたグループの構成の例を示す図。 実施形態の相関行列の例を示す図。 実施形態の空間単位の第１階層のグループの表示の例を示す図。 実施形態の空間単位の第２階層のグループの表示の例を示す図。 実施形態の空間単位の第３階層のグループの表示の例を示す図。 実施形態の時間単位で階層化されたグループの表示の第１例を示す図。 実施形態の時間単位で階層化されたグループの表示の第２例を示す図。 実施形態の空間単位及び時間単位で階層化されたグループの表示の第１例を示す図。 実施形態の空間単位及び時間単位で階層化されたグループの表示の第２例を示す図。 実施形態の設備に生じた異常の診断結果の表示の例を示す図。 実施形態のデータグループ化装置の動作の例を示すフローチャート。

以下、実施形態のデータグループ化装置、データグループ化方法及びデータグループ化プログラムを、図面を参照して説明する。

図１は、グループ化システム１の構成の例を示す図である。データグループ化システム１は、ビル等の設備に生じた異常の診断に用いられる複数のデータをグループ化するシステムである。複数のデータは、設備に関するデータであれば特定のデータに限定されないが、例えば、設備の室温等を測定する複数のセンサユニットの出力データ、空調機等の機器の設定値データ、熱源機等の機器の出力を表す動作データである。機器の出力とは、例えば、機器から送り出される水や空気等の流量、機器から出力される電力等である。設定値データは、温度の設定値や出力の設定値等の動作条件を表すデータである。データグループ化システム１は、設備２と、データグループ化装置３と、診断装置４と、表示装置５とを備える。なお、データグループ化装置３は、診断装置４を診断部として含んでもよい。データグループ化装置３は、表示装置５を表示部として含んでもよい。

図２は、設備２の構成の例を示す図である。設備２は、例えば、ビルのフロアに設置される機器や部屋等である。設備２における機器や部屋等の分布は、例えば、フロアに定められたＸＹ座標で表現される。図２では、フロアは、一例として第１から第４までのゾーンに区切られている。例えば、第１のゾーンは、０からｘ１までのＸ座標と、ｙ１からｙ２までのＹ座標とにより定まる区域である。第２のゾーンは、０からｘ１までのＸ座標と、０からｙ１までのＹ座標とにより定まる区域である。第３のゾーンは、ｘ１からｘ２までのＸ座標と、ｙ１からｙ２までのＹ座標とにより定まる区域である。第４のゾーンは、ｘ１からｘ２までのＸ座標と、０からｙ１までのＹ座標とにより定まる区域である。

設備２は、特定の設備に限定されないが、例えば、空調機２０及び熱源機２１の機器群と、部屋２２−１と、部屋２２−２を備える。設備２の機器は、ポンプ等のアクチュエータを更に備えてもよい。空調機２０は、空気を調整する機器である。空調機２０は、第１のゾーンに設置されている。以下、部屋２２−１及び２２−２に共通する事項については、符号の一部を省略して「部屋２２」と表記する。空調機２０は、部屋２２の空気を調整する。

空調機２０（外調機）は、例えば、温水ユニット２００と、冷水ユニット２０１とを、設備ユニットとして備える。温水ユニット２００は、室温の設定値データを含む制御信号に応じて、温められた外気を部屋２２に送る。温水ユニット２００は、自ユニットの出力を表す動作データを、データグループ化装置３に出力する。例えば、温水ユニット２００は、温風の流量を表す動作データを、データグループ化装置３に出力する。冷水ユニット２０１は、室温の設定値を含む制御信号に応じて、冷やされた外気を部屋２２に送る。冷水ユニット２０１は、自ユニットの出力を表す動作データを、データグループ化装置３に出力する。例えば、冷水ユニット２０１は、冷風の流量を表す動作データを、データグループ化装置３に出力する。

熱源機２１は、部屋２２の水設備の水温を調整する。熱源機２１は、第２のゾーンに設置されている。熱源機２１は、例えば、熱源ユニット２１０と、冷却ユニット２１１とを、設備ユニットとして備える。熱源ユニット２１０は、温度の設定値データを含む制御信号に応じて、温水を部屋２２に送る。熱源ユニット２１０は、自ユニットの出力を表す動作データを、データグループ化装置３に出力する。例えば、熱源ユニット２１０は、温水の流量を表す動作データを、データグループ化装置３に出力する。冷却ユニット２１１は、温度の設定値データを含む制御信号に応じて、冷水を部屋２２に送る。冷却ユニット２１１は、自ユニットの出力を表す動作データを、データグループ化装置３に出力する。例えば、冷却ユニット２１１は、冷水の流量を表す動作データを、データグループ化装置３に出力する。

部屋２２−１は、第３のゾーンに設置されている。部屋２２−２は、第４のゾーンに設置されている。部屋２２は、例えば、１個以上のセンサユニット２２０を設備ユニットとして備える。部屋２２は、水設備を更に備えてもよい。複数のセンサユニット２２０は、部屋２２の天井又は床等の２次元平面や、部屋２２の３次元空間に分布している。センサユニット２２０は、部屋２２の室温等である室内負荷を測定する。センサユニット２２０は、室温等の測定結果を表すセンサデータを、データグループ化装置３に出力する。なお、センサユニット２２０は、空調機２０及び熱源機２１に備えられていてもよい。センサユニット２２０は、空調機２０及び熱源機２１の温度等を測定してもよい。

図１に戻り、グループ化システム１の構成の例の説明を続ける。データグループ化装置３は、設備２に生じた異常の診断に用いられる複数のデータをグループ化する情報処理装置である。データグループ化装置３は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置、タブレット端末、スマートフォン端末である。データグループ化装置３は、診断対象の設備２に関する複数のデータを、設備２の入力及び出力から取得する。複数のデータは、例えば、設備２の機器の出力を表す動作データと、設備２の機器のオン又はオフ等を表す設定値データと、室温等の測定結果を表すセンサデータとである。データグループ化装置３は、データ同士の相関関係等に基づいて複数のデータを分類することによって、複数のデータをグループ化する。

診断装置４は、データグループ化装置３によってグループ化されたデータに基づいて、設備２の各機器や部屋２２に生じた異常の度合い（異常度）を定量化する情報処理装置である。診断装置４は、異常度を表す情報を、表示装置５に出力する。異常度を表す情報とは、例えば、データのグループごとの異常度を表すグラフ、データのグループごとの異常度の順位である。

表示装置５は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスを備える装置である。表示装置５は、設備２に生じた異常の度合いを表す情報を表示する。表示装置５は、所定のグラフィック定義ファイルに基づいて、設備２に関する画像を表示する。

次に、データグループ化装置３の構成の例を説明する。
データグループ化装置３は、記憶部３０と、取得部３１と、グループ化部３２と、出力部３３とを備える。各機能部のうち一部又は全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、プログラムを実行することにより実現される。各機能部のうち一部又は全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。

記憶部３０は、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）を有する。記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有していてもよい。記憶部３０は、プログラムや各種データを記憶する。

取得部３１は、設備２に生じた異常の診断に用いられる複数のデータを取得する。例えば、取得部３１は、設備２の機器群に設定される設定値データを含む制御信号を、外部の情報処理装置から取得する。例えば、取得部３１は、設備２の機器の出力を表す動作データを、設備２の機器群から取得する。例えば、取得部３１は、室温等の測定結果を表すセンサデータを、設備２の各センサユニット２２０から取得する。

図３は、グループ化の対象となる複数のデータの例を示す図である。複数のデータは、例えば、ＢＥＭＳ（Building Energy Management System）等のエネルギー管理システムや、ＢＡＳ（Building Automation System）等の制御システムの規格において定められたフォーマットで表現される。図３では、複数のデータは、時系列データ（ヒストリカル・トレンドデータ）である。図３では、グループ化の対象となる複数のデータ（ポイントデータ）は、一例として、第１設定値データから第８設定値データまでの各設定値データと、第１センサデータから第８センサデータまでの各センサデータとである。グループ化の対象となる複数のデータ（ポイントデータ）は、例えば、センサ計測値(アナログ値)や機器のオン・オフなどの状態等を表す動作データを含んでもよい。

取得部３１は、例えば、第１設定値データを温水ユニット２００−１から取得する。取得部３１は、例えば、第８設定値データを冷却ユニット２１１−２から取得する。取得部３１は、例えば、第１センサデータをセンサユニット２２０−１から取得する。取得部３１は、例えば、第８センサデータをセンサユニット２２０−８から取得する。これらのデータの取得先は、一例である。

図１に戻り、データグループ化装置３の構成の例の説明を続ける。グループ化部３２は、取得されたデータを所定条件に基づいてグループ化する。例えば、グループ化部３２は、取得された複数のデータに関して、設備２における空間方向の所定条件による分割結果と時間方向の所定条件による分割結果との少なくとも一方に基づいて、グループを構成するデータの数（グループのサイズ）を決定する。空間方向の所定条件による分割結果は、設備２の２次元平面の分割結果でもよいし、設備２の３次元空間の分割結果でもよい。空間方向の２次元平面の分割結果とは、設備２が設置されたフロアが分割される場合における、例えば、フロアよりも小さい区域（ゾーン）の単位の分割結果、区域よりも小さい設備ユニットの単位の分割結果である。例えば、グループ化部３２は、設備２における同一の区域に分布する設備ユニットが入力先又は出力元であるデータから、データのグループを構成する。

グループ化部３２は、同一の設備ユニットが入力先又は出力元である時系列データを時間方向で所定条件による分割をした結果であるデータから、データのグループを構成してもよい。時間方向で所定条件による分割をした結果とは、時系列データが分割される場合、例えば、１年間の時系列データを半年間ごとの時系列データに分割した結果である。

なお、グループ化部３２は、予め定められた個数のデータからグループを構成することによって、複数のデータをグループ化してもよい。グループを構成するデータの数には、上限が定められていてもよい。

グループ化部３２は、グループ化部３２が複数のデータを空間に関してグループ化する場合、第１センサデータ、第２センサデータ等の位置の単位でグループを定める。すなわち、グループ化部３２は、グループ化部３２が複数のデータを空間に関してグループ化する場合、第１センサデータ、第２センサデータ等のデータの数の単位で、グループを定める。グループ化部３２は、グループ化部３２が複数のデータを時間に関してグループ化する場合、時系列データである複数のデータにおける期間の長さの単位で、グループを定める。

出力部３３は、グループ化部３２によってグループ化されたデータを、診断装置４に出力する。出力部３３は、グループ化されたデータをグループごとに表示装置５に表示する。出力部３３は、異常度と、複数のグループにおける異常度の順位と、設備２におけるデータの入力先及び出力元の分布とのうち少なくとも一つを、表示装置５に表示する。

次に、グループ化部３２の詳細を説明する。
グループ化部３２は、空間グループ化部３２０と、時間グループ化部３２１とを備える。空間グループ化部３２０は、設備２から取得されたデータの物理的な因果関係を表すデータを取得する。物理的な因果関係を表すデータとは、機器やセンサユニット等の配置又は系統を表すデータである。配置又は系統を表すデータとは、例えば、設備２の平面図、立面図、空調系統図、ＢＩＭ（Building Information Modeling）である。したがって、物理的な因果関係を表すデータは、設備２における各機器や部屋２２の配置又は系統を表す座標情報を含む。

空間グループ化部３２０は、設備２における空間方向の所定条件による分割結果に基づいて、設備２における同一の区域に分布する設備ユニットが入力先又は出力元であるデータから、データのグループを構成する。空間グループ化部３２０は、熱源機２１から取得された設定値データ及び動作データと、空調機２０から取得された設定値データ及び動作データと、複数のセンサユニット２２０から取得されたセンサデータとについて、データのグループを決定する。

図４は、空間単位で階層化されたグループの構成の例を示す図である。空間グループ化部３２０は、グループを構成するデータの数（グループのサイズ）を、設備２における物理的な因果関係に基づいて階層的に決定する。例えば、空間グループ化部３２０は、複数のセンサユニット２２０のセンサデータと空調機２０等である各機器の設定値データとを、第１階層のグループ４０と、第２階層のグループ４１と、第３階層のグループ４２とにグループ化する。第１階層は、所定条件の一つであるフロア単位のグループを表す階層である。第２階層は、所定条件の一つであるゾーン単位のグループを表す階層である。第３階層は、所定条件の一つである設備ユニット単位のグループを表す階層である。

空間グループ化部３２０は、設備２における物理的な因果関係を表すデータを取得していない場合には、取得された複数のデータの相関行列を生成してもよい。空間グループ化部３２０は、設備２から取得された複数のデータの相互相関係数等である相関関係に基づくクラスタリング手法によって、複数のデータをグループ化してもよい。空間グループ化部３２０は、取得された複数のデータの相関関係（相関行列）に基づいて、グループを構成する空間方向のデータの数（空間サイズ）を決定する。空間グループ化部３２０は、取得された複数のデータの散布図行列に基づいて、グループを構成する空間方向のデータの数（空間サイズ）を決定してもよい。

図５は、相関行列の例を示す図である。図５では、相関行列は、センサデータ及び設定値データ等である複数のデータ同士の相互相関係数を含む行列である。空間グループ化部３２０は、相関関係又は因果関係の強いデータ同士の組み合わせを、相互相関係数に基づいて複数のデータから抽出する。すなわち、空間グループ化部３２０は、相互相関係数が閾値以上であるデータを複数のデータから抽出し、抽出結果に基づいて複数のデータをグループ化する。図５では、空間グループ化部３２０は、相互相関係数の閾値が０．３である場合、取得された全てのデータを含むグループを定める。この結果として、空間グループ化部３２０は、図４の第１階層に示すように設備２について１個のグループ４０を定める。

図５では、空間グループ化部３２０は、相互相関係数の閾値が０．６である場合、相互相関係数が閾値以上である第１設定値データ、第１センサデータ、第２設定値データ及び第２センサデータをグループ化する。他のデータについても同様である。この結果として、空間グループ化部３２０は、図４の第２階層に示すように設備２について４個のグループ４１を更に定める。

図５では、空間グループ化部３２０は、相互相関係数の閾値が１．０である場合、グループに含まれるデータの数が１個となるようにグループ化する。例えば、空間グループ化部３２０は、第１設定値データから構成されるグループを定める。例えば、空間グループ化部３２０は、第１センサデータから構成されるグループを定める。他のデータについても同様である。この結果として、空間グループ化部３２０は、図４の第３階層に示すように設備２について１６個のグループ４２を更に定める。

このようにして、空間グループ化部３２０は、設備２における物理的な因果関係を表すデータを取得していない場合でも、設備２における２次元平面又は３次元空間の分割を決定し、各グループのサイズを決定することができる。

図１に戻り、グループ化システム１の構成の例の説明を続ける。空間グループ化部３２０は、出力部３３及び診断装置４を介して、設備２の平面図、立面図、空調系統図又はＢＩＭを表示装置５に表示する。例えば、空間グループ化部３２０は、設備２の平面図、立面図、空調系統図又はＢＩＭを、グループの階層ごとに表示装置５に表示する。

図６は、空間単位の第１階層のグループの表示の例を示す図である。空間単位の第１階層は、空調機２０と熱源機２１と部屋２２の室内負荷との各データを含むグループを表す階層である。枠画像１００は、空間単位の第１階層のグループのデータの入力先又は出力元を表す画像である。空間グループ化部３２０は、枠画像１００が重畳された平面図等を、表示装置５に表示する。

図７は、空間単位の第２階層のグループの表示の例を示す図である。空間単位の第２階層は、空調機２０のデータを含むグループと、熱源機２１のデータを含むグループと、部屋２２の室内負荷のデータを含むグループを表す階層である。枠画像１１０は、空間単位の第２階層のグループのデータの入力先又は出力元を表す画像である。空間グループ化部３２０は、枠画像１１０が重畳された平面図等を、表示装置５に表示する。

図８は、空間単位の第３階層のグループの表示の例を示す図である。空間単位の第３階層は、設備ユニットのデータを含むグループを表す階層である。枠画像１２０は、空間単位の第３階層のグループのデータの入力先又は出力元を表す画像である。空間グループ化部３２０は、枠画像１２０が重畳された平面図等を、表示装置５に表示する。

空間グループ化部３２０は、データグループ化装置３のユーザの操作に応じて、図６から図８までの図を表示装置５に順次表示する。例えば、図６における所定の座標がユーザの操作に応じて指定された場合、空間グループ化部３２０は、指定された座標の設備ユニットに対応する第２階層のグループを表す図７を、表示装置５に表示する。例えば、図７における所定の座標がユーザの操作に応じて指定された場合、空間グループ化部３２０は、指定された座標の設備ユニットに対応する第３階層のグループを表す図８を、表示装置５に表示する。

図１に戻り、グループ化システム１の構成の例の説明を続ける。時間グループ化部３２１は、データの収集期間を分割する。すなわち、時間グループ化部３２１は、グループを構成する時間方向のデータの数（時間サイズ）を決定する。時間グループ化部３２１は、熱源機２１から取得された設定値データ及び動作データと、空調機２０から取得された設定値データ及び動作データと、複数のセンサユニット２２０から取得されたセンサデータとについて、グループを構成する時間方向のデータの数を決定する。

時間グループ化部３２１は、グループを構成するデータの時間長（グループのサイズ）を、データ同士の時間方向に関する自己相関係数又は相互相関係数等である相関係数に基づいて階層的に決定する。時間グループ化部３２１は、設備２から取得された複数のデータの時間方向の相関関係又は因果関係に基づくクラスタリング手法によって、複数のデータをグループ化する。時間グループ化部３２１は、時間方向の相関関係又は因果関係の強いデータ同士の組み合わせを、時間方向の自己相関係数又は相互相関係数に基づいて複数のデータから抽出する。すなわち、時間グループ化部３２１は、時間方向の自己相関係数又は相互相関係数が閾値以上である複数のデータをグループ化する。

図９は、時間単位で階層化されたグループの表示の第１例を示す図である。時間グループ化部３２１は、データを時間方向に階層的に分割することによって、時間方向にグループを定める。第１階層は、１年間のうち異なる半年間のデータのグループ４３を表す階層である。時間グループ化部３２１は、診断モデルの学習期間（１年間の前半）と診断期間（１年間の後半）とに、１年間のデータを分割する。診断装置４は、学習期間のデータと診断期間のデータとの差に基づいて、設備２の機器等に生じた変化及び異常を定量的に評価する。

第２階層は、３か月間のデータのグループ４４を表す階層である。時間グループ化部３２１は、１年間のデータを３か月間ごとに分割する。診断装置４は、グループ４４同士の差に基づいて、設備２の機器等に生じた変化及び異常を定量的に評価する。第３階層は、１．５か月間のデータのグループ４５を表す階層である。時間グループ化部３２１は、１年間のデータを１．５か月間ごとに分割する。診断装置４は、グループ４５同士の差に基づいて、設備２の機器等に生じた変化及び異常を定量的に評価する。

時間グループ化部３２１は、時間方向に分割された時系列データのグラフ（トレンドグラフ）を、表示装置５に表示する。時間グループ化部３２１は、時間方向に階層化されたデータの階層をデータグループ化装置３のユーザの操作に応じて切り替えながら、階層が異なる時系列データのグラフを表示装置５に順次表示する。時間グループ化部３２１は、安定したデータの挙動を１年間のデータに基づいて診断装置４が分析できるように、第１階層の長期データのグループ４３を表示装置５に表示する。

例えば、図９における時間単位の第２階層がユーザの操作に応じて指定された場合、時間グループ化部３２１は、第１階層のグループ４３の時系列データのグラフの代わりに、指定された第２階層のグループ４４の時系列データのグラフを、表示装置５に表示する。例えば、図９における時間単位の第３階層がユーザの操作に応じて指定された場合、時間グループ化部３２１は、指定された第３階層のグループ４５の時系列データのグラフを、表示装置５に表示する。

図１０は、時間単位で階層化されたグループの表示の第２例を示す図である。時間グループ化部３２１は、ローパスフィルタ（低周波数帯域通過フィルタ）処理を、時系列データに施す。第１階層は、ローパスフィルタ処理によって平滑化されたデータのグループ４６を表す階層である。診断装置４は、安定したデータにおける長期傾向を、グループ４６に基づいて分析する。

時間グループ化部３２１は、ミドルパスフィルタ（中間周波数帯域通過フィルタ）処理を、時系列データに施す。第２階層は、ミドルパスフィルタ処理によって抽出されたデータのグループ４７を表す階層である。時間グループ化部３２１は、ハイパスフィルタ（高周波数帯域通過フィルタ）処理を、時系列データに施す。第３階層は、ハイパスフィルタ処理によって抽出されたデータのグループ４８を表す階層である。診断装置４は、変化率の大きいデータにおける短期傾向を、グループ４８に基づいて分析する。

図１１は、空間単位及び時間単位で階層化されたグループの表示の第１例を示す図である。各階層における縦軸は、グループを構成するデータの数（空間サイズ）を表す。横軸は時間を表す。各グループのサイズは、グループを構成するデータの数（空間サイズ）と、グループを構成するデータの時間長（時間サイズ）とに応じて定まる。図１１では、グループ４９とグループ５０とグループ５１とグループ５２とのうち、グループ４９の空間サイズが最も大きい。各グループのうちグループ５１の空間サイズとグループ５２の空間サイズとが最も小さい。図１１では、グループ４９とグループ５０とグループ５１とグループ５２とのうち、グループ５２の時間サイズが最も大きい。各グループのうちグループ５１の時間サイズが最も小さい。診断装置４は、各グループのサイズごとに、表示装置５に表示する対象のグループを切り替えてもよい。

図１２は、空間単位及び時間単位で階層化されたグループの表示の第２例を示す図である。診断装置４は、設備２の機器等の正常度又は異常度である評価値を、診断結果に応じて表示装置５に表示する。診断装置４は、異常度が高いデータを含むグループを、異常度に応じて色分け又はハッチング処理して表示装置５に表示してもよい。これによって、診断装置４は、設備２の管理者に注意を促すことができる。

図１３は、設備２に生じた異常の診断結果の表示の例を示す図である。縦軸は、異常度を示す。横軸はグループを示す。グループ化部３２又は出力部３３は、グループごとの異常度の順位を、正常度又は異常度である評価値に基づいて算出してもよい。グループ化部３２又は出力部３３は、グループごとの異常度の順位を表示装置５に表示してもよい。グループ化部３２又は出力部３３は、グループごとの異常度の順位を表すグラフを、表示装置５に表示してもよい。

次に、データグループ化装置３の動作の例を説明する。
図１４は、データグループ化装置３の動作の例を示すフローチャートである。取得部３１は、設備２に生じた異常の診断に用いられるデータとして予め定められたデータを取得する（ステップＳ１０１）。空間グループ化部３２０は、設備２における空間方向の分割結果に基づいて、データのグループを構成する。例えば、空間グループ化部３２０は、設備２における同一の区域に分布する設備ユニットが入力先又は出力元であるデータから、データのグループを構成する。例えば、空間グループ化部３２０は、取得された複数のデータのうち相関関係の強いデータから、データのグループを構成してもよい（ステップＳ１０２）。時間グループ化部３２１は、取得されたデータの時間方向の分割結果に基づいて、同一の期間に含まれているデータから、データのグループを構成する（ステップＳ１０３）。出力部３３は、グループ化部３２によってグループ化されたデータを、診断装置４に出力する（ステップＳ１０４）。

以上のように、実施形態のデータグループ化装置３は、取得部３１と、グループ化部３２と、出力部３３とを持つ。取得部３１は、設備に生じた異常の診断に用いられるデータとして予め定められたデータを取得する。グループ化部３２は、取得されたデータを所定条件に基づいてグループ化する。出力部３３は、グループ化されたデータを、診断装置４に出力する。これにより、実施形態のデータグループ化装置３は、設備に生じた異常の診断に用いられる複数のデータをグループ化することができる。

実施形態のデータグループ化装置３は、２次元平面又は３次元空間に分布している多数のセンサユニット２２０に対し、空間的な相関関係又は因果関係を考慮した最適なグループの大きさ並びに組み合わせを決定することができる。

経年変化要因、外的要因又は季節要因等によって変化する複数のデータに対し、長期間の傾向監視と短時間の急変の検知との多様な診断を必要とする場合、実施形態のデータグループ化装置３は、グループのデータの時間長を適切に決めることができる。実施形態のデータグループ化装置３は、短時間のデータのグループから長時間のデータのグループまで、最適な時間長のグループを決定することができる。実施形態のデータグループ化装置３は、ノイズや外的要因の混入によって質が低下したデータをグループに含めないので、診断装置４の診断性能を維持することができる。

実施形態のデータグループ化装置３は、空間方向のサイズと時間方向のサイズとが適切に定められたグループを決定するので、エンジニアリングの手間をかけずに診断装置４の診断性能を維持することができる。実施形態のデータグループ化装置３は、グループのサイズに関して空間方向のサイズと時間方向のサイズを変えるので、どのような診断結果が得られたかを可視化することができる。設備２の管理者は、設備２に生じた異常の診断結果を理解しやすいので、対応を適切に判断することができる。

実施形態のデータグループ化装置３は、物理的因果関係等に基づいて適切なサイズのグループを定めるので、診断装置４の診断性能を維持することができる。実施形態のデータグループ化装置３は、経年劣化や突発的な故障により、機能低下、消費エネルギーロス、効率低下、顧客サービス品質低下によるコスト増加などの各種経済損失が発生することを防ぐことができる。

以上述べた少なくともひとつの実施形態によれば、設備に生じた異常の診断に用いられるデータとして予め定められたデータを取得する取得部と、取得されたデータをグループ化するグループ化部とを持つことにより、設備に生じた異常の診断に用いられる複数のデータをグループ化することができる。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…データグループ化システム、２…設備、３…データグループ化装置、４…診断装置、５…表示装置、２０…空調機、２１…熱源機、２２…部屋、３０…記憶部、３１…取得部、３２…グループ化部、３３…出力部、４０〜５２…グループ、１００…枠画像、１１０…枠画像、１２０…枠画像、２００…温水ユニット、２０１…冷水ユニット、２１０…熱源ユニット、２１１…冷却ユニット、２２０…センサユニット、３２０…空間グループ化部、３２１…時間グループ化部

Claims (10)

1. 設備に生じた異常の診断に用いられるデータとして予め定められたデータを取得する取得部と、
   取得されたデータを所定条件に基づいてグループ化するグループ化部と、
   グループ化されたデータを、前記診断を実行する装置に出力する出力部と
   を備えるデータグループ化装置。
2. 前記グループ化部は、前記設備における空間方向の分割結果に基づいて、取得されたデータをグループ化する、請求項１に記載のデータグループ化装置。
3. 前記グループ化部は、取得されたデータの時間方向の分割結果に基づいて、取得されたデータをグループ化する、請求項１又は請求項２に記載のデータグループ化装置。
4. 前記グループ化部は、グループを構成するデータの数が異なるように複数のグループを定める、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のデータグループ化装置。
5. 前記グループ化部は、取得された複数のデータの相関関係に基づいて、取得されたデータをグループ化する、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のデータグループ化装置。
6. 前記出力部は、グループ化されたデータをグループごとに表示装置に表示する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のデータグループ化装置。
7. グループ化されたデータに基づいて、前記設備に生じた異常の度合いを定める診断部
   を更に備える、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のデータグループ化装置。
8. 前記出力部は、前記異常の度合いと、複数のグループにおける前記異常の度合いの順位と、前記設備におけるデータの入力先及び出力元の分布とのうち少なくとも一つを、表示装置に表示する、請求項７に記載のデータグループ化装置。
9. データをグループ化するデータグループ化装置が実行するデータグループ化方法であって、
   設備に生じた異常の診断に用いられるデータとして予め定められたデータを取得するステップと、
   取得されたデータを所定条件に基づいてグループ化するステップと、
   グループ化されたデータを、前記診断を実行する装置に出力するステップと
   を含むデータグループ化方法。
10. コンピュータに、
    設備に生じた異常の診断に用いられるデータとして予め定められたデータを取得する手順と、
    取得されたデータを所定条件に基づいてグループ化する手順と、
    グループ化されたデータを、前記診断を実行する装置に出力する手順と
    を実行させるためのデータグループ化プログラム。

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