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JP2022151364A - 解析装置、解析方法およびプログラム - Google Patents

解析装置、解析方法およびプログラム Download PDF

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Abstract

Figure 2022151364000001
【課題】プラントを稼働させるための一部の作業を変更した場合のメリットを解析できることが好ましい。
【解決手段】対象プラントを稼働させるのに要するオペレータの作業のうち、少なくとも一部の対象作業を変更または追加した場合の、対象プラントの作業コストの変化を算出する作業コスト算出部と、指定される条件で解析対象プラントが生成する成果物または排出物の量または質の少なくとも一方に依存する運用価値を解析する運用価値解析部と、対象作業を変更または追加しない場合の第1作業コストおよび第1運用価値と、対象作業を変更または追加した場合の第2作業コストおよび第2運用価値とを比較する価値比較部とを備える解析装置を提供する。
【選択図】図1

Description

本発明は、解析装置、解析方法およびプログラムに関する。
従来、プラント等の保守作業の作業コストを最小にする最適作業を決定する方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。
特許文献1 特開2013-29881号公報
プラントを稼働させるための一部の作業を変更した場合のメリットを解析できることが好ましい。
本発明の第1の態様においては、解析装置を提供する。解析装置は、対象プラントを稼働させるのに要するオペレータの作業のうち、少なくとも一部の対象作業を変更または追加した場合の、対象プラントの作業コストの変化を算出する作業コスト算出部を備えてよい。解析装置は、指定された条件で解析対象プラントが生成する成果物または排出物の量または質の少なくとも一方に依存する運用価値を解析する運用価値解析部を備えてよい。解析装置は、対象作業を変更または追加しない場合の第1作業コストおよび第1運用価値と、対象作業を変更または追加した場合の第2作業コストおよび第2運用価値とを比較する価値比較部を備えてよい。
本発明の第2の態様においては、解析方法を提供する。解析方法は、対象プラントを稼働させるのに要するオペレータの作業のうち、少なくとも一部の対象作業を変更または追加した場合の、対象プラントの作業コストの変化を算出してよい。解析方法は、指定された条件で解析対象プラントが生成する成果物または排出物の量または質の少なくとも一方に依存する運用価値を解析してよい。解析方法は、対象作業を変更または追加しない場合の第1作業コストおよび第1運用価値と、対象作業を変更または追加した場合の第2作業コストおよび第2運用価値とを比較してよい。
本発明の第3の態様においては、コンピュータに、第2の態様に係る解析方法を実行させるためのプログラムを提供する。
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
プラントの動作を解析する解析装置100の構成例を示す。 作業コスト記憶部12が記憶する情報の一例を示す図である。 作業リストの一例を示す図である。 解析装置100の他の構成例を示す図である。 作業リスト生成部40の動作例を説明する図である。 解析装置100の他の構成例を示す図である。 解析装置100の他の構成例を示す図である。 解析装置100の他の構成例を示す図である。 複数の作業パターンの一例を示す図である。 解析装置100の他の構成例を示す図である。 作業履歴記憶部14が記憶する作業履歴の一例を示す図である。 作業履歴記憶部14が記憶する作業履歴の他の例を示す図である。 解析装置100の他の構成例を示す図である。 リスク記憶部52が記憶するリスク評価情報の一例を示す図である。 解析対象プラントの解析方法の一例を示す図である。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されうるコンピュータ1200の構成例を示す。
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
図1は、プラントの動作を解析する解析装置100の構成例を示す。解析装置100は、既に存在するプラントの動作を解析してよく、将来建設するプラントの動作を解析してもよい。プラントは、例えば、水処理施設、生産施設、発電施設、および、貯蔵施設等の施設の少なくとも一部である。解析対象のプラントを、対象プラントと称する。対象プラントは、機器および配管等の設備を備える。本明細書では、特に明示的に区別していなければ、機器および配管等の設備を、単に機器と称する。
本例の解析装置100は、所定のデータ処理を行うコンピュータである。コンピュータは、当該コンピュータを解析装置100の各部として機能させるためのプログラムを実行してよい。
解析装置100は、対象プラントを稼働させるのに要するオペレータの作業を変更または追加した場合の、対象プラントの作業コストの変化と、対象プラントの運用価値の変化を解析する。対象プラントを稼働させるのに要する作業は、当該作業を行うことで、対象プラントの挙動、または、信頼性に影響を与える全ての作業を含む。例えば当該作業には、対象プラントに含まれる機器のバルブ等を直接的に操作する作業、対象プラントに設けられた制御用のコンピュータにより間接的に対象プラントの機器を制御する作業、および、遠隔地からコンピュータ等により対象プラントの機器を制御する作業を含む。また、オペレータの作業は、対象プラントの機器の状態を監視する作業を含む。また、オペレータの作業は、他のオペレータへの通信のように、対象プラントの挙動には直接影響しないが、対象プラントを稼働させるのに付随して発生する作業を含む。対象プラントを稼働させるのに要する作業とは、対象プラントを建設する作業を含まない。
作業コストとは、当該作業を行うのに要するコストである。作業コストは、金額であらわされてよく、他の単位であらわされてもよい。例えば作業コストは、当該作業に要する人数と作業時間の積(いわゆる工数)であらわされてもよい。作業コストは、当該作業に要する電力等の資源の量を含んでよい。作業コストは、複数の種類のコストの総和を金額に換算した値であってもよい。作業コストは、所定の単位期間毎に継続的に発生するコストを含んでよく、作業の開始時等の所定のタイミングで発生するコストを含んでよい。
作業の変更とは、作業の方法、作業に用いる材料および機器、または、作業による結果の少なくともいずれかを変更することを指す。例えば作業の変更とは、作業の結果を実質的に変更せずに、作業の方法、材料または機器を変更する場合を含む。また作業の変更とは、作業の方法、材料または機器を変更して、生成物の品質または量等の結果も変更する場合を含んでよい。また作業の変更とは、オペレータが行っていた作業を自動化する場合を含む。作業の追加とは、現在行っていない作業を追加することを指す。作業の追加により、プラントの成果物または排出物の量または質が変化してよい。作業の追加または変更には、当該作業に用いる機器のメンテナンスは含まれない。
作業の自動化とは、オペレータが行っていた作業の一部または全部を、機械、ロボットまたはコンピュータ等により自動的に行うことを指す。自動化された作業は、機械、ロボットまたはコンピュータ等が全ての作業を行ってよく、オペレータと機械、ロボットまたはコンピュータ等とが協働して行ってもよい。自動化の前後において、各作業により生成される結果が同一となるように、各作業が自動化されてよく、結果が異なるように各作業が自動化されてもよい。
プラントの運用価値は、対象期間に生成される成果物または排出物の量または質の少なくとも一方に依存する。例えば、成果物の量がより多ければ運用価値はより高くなる。同様に、有益な排出物の量がより多ければ運用価値はより高くなり、不要な排出物の量がより多ければ運用価値はより低くなる。成果物または排出物の量とは、体積、重量、エネルギー量の少なくともいずれかであってよい。
成果物の質とは、成果物の組成、性質等のように、製品の価値に影響を与える物理的または化学的なパラメータである。成果物の組成とは、例えば純度等である。成果物の性質とは、例えば粘度、密度、透明度等である。成果物の質は、成果物の歩留まり(例えば良品率)であってもよい。また、成果物の質は、成果物の組成または性質の分布であってもよい。例えば、組成または性質に基づいて成果物を複数のグレードに分類する場合に、成果物の質は、各グレードに分類される成果物の比率であってよい。排出物の質も同様である。
運用価値は、成果物の量または品質に応じて、成果物を金額に換算した値であってもよい。成果物の単位数量当たりの単価は、成果物の生産時期によらず一定であってよく、生産時期によって変動してもよい。成果物の生産時期ごとの単価は、現在の市場価値に基づいて算出してよく、成果物の需要予測に基づいて算出してもよい。排出物に関しても同様である。排出物の運用価値には、排出物を処理するのに要するコストが含まれていてもよい。当該コストも、排出物の排出時期によらず一定であってよく、排出時期によって変動してもよい。
解析装置100は、作業コスト算出部10、運用価値解析部20、および、価値比較部30を備える。解析装置100は、作業コスト記憶部12を備えてよい。
作業コスト算出部10は、対象プラントを稼働させるのに要するオペレータの作業のうち、少なくとも一部の対象作業を変更または追加した場合の対象プラントの作業コストの変化を算出する。本例の作業コスト算出部10には、対象プラントを稼働させるのに要するオペレータの作業の全部または一部を示す作業リストと、いずれの作業を変更または追加するかを示す追加変更箇所の情報が入力されてよい。作業リストおよび追加変更箇所は、解析装置100の使用者により指定されてよい。
作業コスト算出部10は、対象作業を追加変更しない場合のオペレータの第1作業量と、対象作業を追加変更した場合のオペレータの第2作業量とに基づいて、作業コストの変化を算出してよい。オペレータの作業量とは、例えば当該作業に要する人数と時間の積(工数)である。
作業コスト記憶部12は、上述した作業コストを算出するための情報を記憶する。例えば作業コスト記憶部12は、複数の作業について、追加変更しない場合の第1作業量と、追加変更した場合の第2作業量とを記憶してよい。作業コスト算出部10は、作業コスト記憶部12が記憶した情報に基づいて、対象作業を追加変更しない場合と、追加変更した場合の作業コストの変化を算出してよい。作業コスト算出部10は、作業を追加変更するのに用いる機械、コンピュータ、その他の装置の費用を、作業変更後の対象プラントの作業コストに含めてよい。作業コスト算出部10は、他のプラントから流用可能な装置を記憶したデータベースから、作業変更に用いる装置を検索してよい。当該データベースは、解析装置100に設けられてよく、ネットワークを介して解析装置100と接続可能であってもよい。当該データベースには、それぞれの装置を作業変更に用いる場合の費用が記憶されている。当該データベースは、他のプラントにおいて使用されずに余っている装置を記憶してよい。
運用価値解析部20は、指定された条件で解析対象プラントが生成する成果物または排出物の量または質の少なくとも一方に依存する運用価値を解析する。本例の運用価値解析部20は、第1価値解析部21と、第2価値解析部22とを有する。第1価値解析部21は、対象作業を追加変更しない場合の第1運用価値を解析する。第2価値解析部22は、対象作業を追加変更した場合の第2運用価値を解析する。条件の指定は、解析装置100の使用者等により、解析前に予め設定されていてよく、解析中に適宜設定または変更されてもよい。条件は、解析対象プラントが生成する運用価値に影響を与えうる、解析対象プラントの稼働状況を指定する。条件は、解析対象プラントの稼働期間であってよい。この場合、解析装置100は、当該稼働期間内に解析対象プラントが生成する運用価値を解析する。条件は、成果物または排出物の量を指定するものであってもよい。この場合、解析装置100は、解析対象プラントが当該量の成果物または排出物を生成するのに要する期間に基づいて、運用価値を解析してよい。例えば解析装置100は、当該期間が短いほど運用価値を高く算出してよい。なお条件は、これらの例に限定されない。条件は、解析対象プラントの各機器を制御するためのパラメータを指定するものであってもよい。それぞれの価値解析部は、予め定められたシミュレーションモデルを用いて、解析対象プラントにおける対象作業を追加変更しない場合と、追加変更した場合のプラントの動作を解析してよい。シミュレーションモデルは、成果物または排出物の質または量の少なくともいずれかを解析できる公知のモデルを用いてよい。
運用価値解析部20には、プラント情報が入力されてよい。当該情報は、解析装置100の使用者が入力してよい。プラント情報は、解析対象プラントのシミュレーションモデルを生成するための情報である。プラント情報は、プラントの各構成機器の種類、性能、品番、接続関係に関する情報が含まれてよい。プラント情報は、解析対象プラントに設けられた温度センサ、圧力センサ等の各センサの計測値を含んでよい。プラント情報は、配管計装図(P&ID)または、機器および配管等の設備の配置を示すCADデータ等の情報を含んでよい。
第1価値解析部21は、プラント情報および作業リストに基づいて、対象作業を追加変更しない場合の第1シミュレーションモデルを構築する。プラント情報は、解析対象プラントの現在の運用価値を示す情報を含んでよい。例えばプラント情報は、解析対象プラントが現在生成している、または、生成可能な成果物または排出物の質または量の情報を含んでよい。プラント情報は、解析対象プラントに投入されている原料の量等の情報を含んでよく、電力消費量等の情報を含んでよい。プラント情報には、解析時点における、各構成機器の性能を示す情報が含まれてもよい。プラント情報は、解析装置100の使用者が入力してよく、解析対象プラントから自動的に取得してもよい。これにより、解析時点におけるプラントの特性を模擬した第1シミュレーションモデルを構築できる。プラント情報には、プラントの構築時における各構成機器の性能の初期値を示す初期値情報と、プラントの稼働履歴を示す履歴情報とが含まれてもよい。第1価値解析部21は、初期値情報および履歴情報から、解析時点におけるプラントの特性を模擬した第1シミュレーションモデルを構築してもよい。第1価値解析部21には、プラントの稼働履歴により、プラントの各機器がどのように劣化するかをシミュレーションするための、各機器の劣化モデルが与えられてよい。
第2価値解析部22には、追加変更される作業が入力されてよい。第2価値解析部22は、プラント情報、作業リスト、および、追加変更箇所の情報に基づいて、対象作業を追加変更した場合の第2シミュレーションモデルを構築する。第2価値解析部22は、第1価値解析部21が構築した第1シミュレーションモデルに対して、追加変更対象の作業内容に基づいて変更したモデルを構築してよい。
第1価値解析部21は、第1シミュレーションモデルに基づいて、対象作業を追加変更しない場合の第1運用価値を算出する。第2価値解析部22は、第2シミュレーションモデルに基づいて、対象作業を追加変更する場合の第2運用価値を算出する。
価値比較部30は、第1運用価値および第1作業コストと、第2運用価値および第2作業コストとを比較する。例えば価値比較部30は、第1運用価値から第1作業コストを減じた第1差分値と、第2運用価値から第2作業コストを減じた第2差分値とを比較してよい。価値比較部30は、上述した2つの差分値の差分を算出してよい。価値比較部30は、所定の期間にわたって運用価値および作業コストを計算してよい。当該期間は、解析装置100の使用者が指定してよく、予め設定された期間を用いてもよい。価値比較部30は、当該期間を変化させた場合の比較結果の推移を算出してもよい。価値比較部30は、第2差分値が、第1差分値よりも大きいか否かを判定してよい。第2差分値から第1差分値を減じた値が、対象作業を追加変更する価値を示している。価値比較部30は、比較結果を表示してよく、外部に送信してもよい。
解析装置100は、既に稼働中のプラントを対象プラントとしてよい。解析装置100は、設計段階のプラントを対象プラントとしてもよい。解析装置100は、価値比較部30の比較結果に基づいて、各作業を追加変更すべきか否かを判定してよい。
図2は、作業コスト記憶部12が記憶する情報の一例を示す図である。作業コスト記憶部12は、プラントを稼働させるための作業毎に、追加変更前の第1作業量、追加変更の種類、追加変更後の第2作業量を記憶してよい。追加変更の種類とは、追加変更に係る機器の種類、機器の性能の変化、機器の操作手順等の相違を指す。例えば、当該作業を自動化することで作業を変更する場合、自動化に用いる装置の性能、信頼性が異なれば、自動化後のオペレータの監視負担等の作業量は変化する。また、異なる方法で同等の結果が得られるように作業の内容を変更する場合、どのような方法を用いるかで、オペレータの作業量は変化する。
作業コスト記憶部12は、同一の作業に対して、複数の追加変更種類を記憶してよい。作業コスト記憶部12は、追加変更種類毎に、第2作業量を記憶してよい。追加変更の方法が異なっていても、追加変更前の第1作業量は同一なので、作業コスト記憶部12は、追加変更種類が異なっていても、同一の作業については同一の第1作業量を記憶してよい。作業コスト記憶部12は、既存のプラントで行った作業の追加変更の実績に基づいて、それぞれの作業の第1作業量、第2作業量および追加変更種類を記憶してよい。作業コスト記憶部12は、追加変更の内容に基づいてシミュレーション等を行って解析した第1作業量および第2作業量を記憶してもよい。
図3は、作業リストの一例を示す図である。作業リストは、複数の作業W1~Wnを含む。それぞれの作業は、作業の順序に応じて時系列に並んでいてよい。一部の作業は、他の作業と並行して行う作業であってもよい。解析装置100は、作業リストに含まれる1つ以上の対象作業Wkを追加変更したときの、作業コストおよび運用価値の変化を解析する。
作業リストに含まれる各作業は、各作業に変更を加えた場合に、他の作業に直接的な影響しないように、独立性を保って構成されている。各作業は、前段または更に前の作業の結果が入力され、当該入力に応じた処理を行うように構成される。各作業の処理は、他の作業における処理の方法には依存しない。つまり、他の作業における処理の方法(例えば、手動なのか、自動なのか、処理温度、処理時間等のパラメータの変更、または、複数ラインで並列に処理するのか、単一ラインで順次に処理するのか等)によらず、入力される結果に依存した処理を行う。
仮に、例えば作業W1を自動化した場合に、他の作業W2~Wnの処理に影響を与えてしまうと、作業W1の作業コストだけでなく、他の作業W2~Wnの作業コストも変動し得る。この場合、作業全体の作業コストの変化を解析しなければ、精度よく作業コストの変動を解析できない。これに対して、本例のように各作業が独立性を保つように、各作業を構成することで、追加変更する作業の作業コストだけを解析すれば、作業全体の作業コストの変化を精度よく解析できる。
図4は、解析装置100の他の構成例を示す図である。本例の解析装置100は、図1に示した例に対して、作業リスト生成部40を更に備える。他の構成は、図1から図3において説明した解析装置100と同様である。
作業リスト生成部40は、図3において説明した作業リストを生成する。作業リスト生成部40には、対象プラントを稼働させるためのオペレータの作業内容が入力される。作業内容は、オペレータに要求される各々の操作の内容が示されていてよい。作業リスト生成部40は、各操作の内容に基づいて、1つまたは複数の操作をまとめて、一つの作業とする。
図5は、作業リスト生成部40の動作例を説明する図である。作業リストには、時系列に並んだ複数の操作Y1~Ymを含む作業内容が入力される。それぞれの操作Yは、例えばバルブの開度を調整する、装置の温度を上げる等の、プラントの機器に対する操作であってよい。作業内容は、解析装置100の使用者等から入力されてよい。操作Yは、プラントの制御装置の画面表示、または、センサ値を確認する等の、プラントの機器の状態を確認する操作を含んでもよい。
作業リスト生成部40は、1つまたは複数の操作Yをまとめて、一つの作業Wとする。作業リスト生成部40は、それぞれの操作内容に基づいて、ある操作Yを変更した場合に、影響を受ける他の操作を検出する。例えば、図8の操作Y2a、Y2bのように、並行して行う必要がある2つの操作は、一方の操作の遅延が、他方の操作を遅延させ得る。このような場合、作業リスト生成部40は、これらの操作を、互いに影響を与える操作として検出する。作業リスト生成部40は、互いに影響を与える操作が1つの作業に含まれるように、操作内容を作業リストに変換する。
このような処理により、それぞれの操作Yを、独立性を保持した作業Wにまとめることができる。これにより、各作業を追加変更した場合の作業コストを、より精度よく解析できる。
図6は、解析装置100の他の構成例を示す図である。本例の解析装置100は、図1から図5において説明したいずれかの解析装置100の構成に加えて、作業独立性判定部42を備える。他の構成は、図1から図5において説明したいずれかの態様の解析装置100と同様である。図6では、図1に示した解析装置100の構成に、作業独立性判定部42を追加した構成を例示している。
作業独立性判定部42には、作業リストが入力される。作業リストは、解析装置100の使用者等から入力されてよく、図5において説明した作業リスト生成部40から入力されてもよい。作業独立性判定部42は、作業リストに含まれるそれぞれの作業が、上述した独立性を有しているか否かを判定する。
作業独立性判定部42は、変更対象の作業Wx内における一部の操作またはパラメータを変更した場合に、作業Wx以外の作業である判定対象の作業Wzの出力が変化するか否かを判定する。判定対象の作業Wzの出力が変化しない場合に、作業独立性判定部42は、作業Wzが、作業Wxに対して独立していると判定してよい。作業独立性判定部42は、それぞれの判定対象の作業Wzが、全ての変更対象の作業Wxに対して独立しているか否かを判定してよい。他の例では、作業独立性判定部42は、判定対象の作業Wzよりも前に実施される全ての作業Wxに対する、作業Wzの独立性を判定してよく、判定対象の作業Wzの直前に実施される作業Wxに対する、作業Wzの独立性を判定してもよい。
変更対象の作業Wxの出力(作業の結果)が、判定対象の作業Wzで用いられる関係を有する場合、作業独立性判定部42は、変更対象の作業Wxの処理の方法だけを変更し、作業Wxの作業の結果は変更しないと仮定した場合に、作業Wzの出力が変化するか否かを判定してよい。作業Wzの出力が変化しない場合、作業独立性判定部42は、作業Wzが、作業Wxに対して独立していると判定してよい。
作業独立性判定部42は、他の全ての作業に対して独立性を有する作業Wを、追加変更する作業として選択して、作業コスト算出部10および運用価値解析部20に通知してよい。他の例では、作業独立性判定部42は、それぞれの作業間の独立性を示す情報を、作業リストに付して出力してよい。作業コスト算出部10および運用価値解析部20は、他の全ての作業に対して独立性を有する作業Wを、追加変更対象の作業として選択してよい。
図7は、解析装置100の他の構成例を示す図である。本例の解析装置100は、図4において説明した解析装置100の構成に加えて、作業独立性判定部42を備える。他の構成は、図4において説明したいずれかの態様の解析装置100と同様である。本例の作業独立性判定部42は、図6において説明した作業独立性判定部42と同様の機能を有してよい。
本例の作業独立性判定部42は、作業リスト生成部40が生成した作業リストに含まれる各作業が独立性を有するかを判定する。作業独立性判定部42は、いずれかの作業が独立性を有していない場合、その旨を作業リスト生成部40に通知する。作業独立性判定部42は、どの作業Waが、どの作業Wbに対して独立性を有していないのかを、作業リスト生成部40に通知してよい。また、作業独立性判定部42は、作業Waのどの作業内容Yaが、作業Wbのどの作業内容Ybに対して独立性を有していないのかを、作業リスト生成部40に通知してもよい。
作業リスト生成部40は、作成した作業リストに含まれるいずれかの作業が独立性を有していない場合、作業独立性判定部42からの通知に基づいて作業リストを再度作成する。例えば作業リスト生成部40は、独立性を有していないと判定された一組の作業Wa、Wbを、まとめて一つの作業としてよい。また、作業リスト生成部40は、独立性を有していないと判定された一組の作業内容Ya、Ybが一つの作業Wに含まれるように、一連の作業内容Yを各作業に割り当て直してもよい。作業リスト生成部40および作業独立性判定部42は、作業リストの各作業が独立性を保持するまで、作業リストの作成と、独立性の判定とを繰り返してよい。
図8は、解析装置100の他の構成例を示す図である。本例の解析装置100は、図1から図7において説明したいずれかの解析装置100の構成に加えて、関連作業記憶部62、パターン生成部60およびパターン抽出部50を備える。他の構成は、図1から図7において説明したいずれかの態様の解析装置100と同様である。図8では、図1に示した解析装置100の構成に、関連作業記憶部62、パターン生成部60およびパターン抽出部50を追加した構成を例示している。
本例のパターン生成部60は、複数の作業パターンを生成する。作業パターンとは、作業リストに対して1つ以上の対象作業を追加変更したパターンである。複数の作業パターンは、対象作業、または、変更または追加の内容の少なくとも一方が異なるパターンである。
本例の作業コスト算出部10は、複数の作業パターンに対して、それぞれ第2作業コストを算出する。本例の運用価値解析部20は、複数の作業パターンに対して、それぞれ第2運用価値を算出する。価値比較部30は、それぞれの作業パターンに対して、作業コストおよび運用価値の差分を算出してよい。
パターン抽出部50は、それぞれの作業パターンの第2作業コスト(または第2作業量)と、それぞれの第2運用価値とに基づいて、少なくとも一つの作業パターンを抽出する。パターン抽出部50は、第2運用価値から第2作業コストを減じた差分値が最も大きい作業パターンを抽出してよい。当該作業パターンが、最も価値の高い作業パターンに相当する。
関連作業記憶部62は、オペレータの作業のうち、関連する複数の作業を対応付けて記憶する。関連する作業とは、例えば1つの目的を、複数の作業の連携で達成する場合における、当該複数の作業を指す。この場合、関連する複数の作業は、一つの作業リストに含まれ得る。また、関連する作業とは、1つの目的を、複数の作業のいずれでも達成できる場合における、当該複数の作業であってもよい。この場合、関連する複数の作業のうち、選択された一つまたは複数の作業が一つの作業リストに含まれる。
パターン生成部60は、関連作業記憶部62が記憶した関連する複数の作業に基づいて、複数の作業パターンを生成する。例えばパターン生成部60は、対象作業を代替する作業として、複数の関連作業が選択可能である場合に、対象作業をそれぞれの関連作業に順次置き換えた複数の作業パターンを生成してよい。また、パターン生成部60は、作業リストにおいて、1つの目的を連携して達成する複数の関連作業が存在する場合に、それぞれの関連作業を順次他の作業に変更した複数の作業パターンを生成してもよい。パターン生成部60は、最終製品の種類が共通である複数の作業パターンを生成してよい。
例えば、対象プラントで生産している製品について、対象プラント内のある地点での製品温度を上げることを目的とした場合、次のような作業が考えられる。
・作業1:当該地点でのヒータなどで直接加熱量を増やす。つまり、加熱エネルギーを増加させる。
・作業2:上流で混合している材料の温度を上げるため、上流の熱交換器への冷却水流量を減らす。つまり、上流における冷却水バルブを制御する。
・作業3:製品の加熱時間を長くするため、製品の移動速度(流速)を下げる。つまり、製品を流すためのコンプレッサー出力を制御する。
作業1~3が、複数の関連作業に相当する。作業1では、加熱のためのエネルギー消費が増える可能性がある。作業2では、製品の温度が上昇するまで、他の作業に比べタイムラグが大きくなるため、その間の製品品質の劣化が懸念される。作業3では、製品の移動速度が遅くなるため、時間当たりの生産量が減る可能性がある。このため、これらの作業を組み合わせて実施することで、各作業におけるデメリットを小さくすることがある。
パターン生成部60は、複数の関連作業の組み合わせを変更した複数の作業パターンを生成してよい。例えばパターン生成部60は、作業1および2を含む作業パターンと、作業1および3を含む作業パターンを生成してよい。
パターン生成部60は、複数の関連作業の内容を変更した複数の作業パターンを生成してもよい。例えばパターン生成部60は、作業1および3を含む作業パターンにおいて、作業1の加熱温度を上げ(または下げ)て、作業3における製品移動速度を遅く(または速く)した複数の作業パターンを生成してよい。
図9は、複数の作業パターンの一例を示す図である。本例のパターン生成部60は、作業リストに含まれる作業Wkを変更した複数の作業パターンを生成する。本例の関連作業記憶部62は、作業Wkの代替作業として複数の関連作業Wk1、Wk2、Wk3、・・・を記憶している。パターン生成部60は、作業Wkの代替作業として選択し得る複数の関連作業のそれぞれを順次選択して、作業Wkを関連作業Wknに置き換えた複数の作業パターンを生成する。
作業コスト算出部10および運用価値解析部20は、作業リストおよびそれぞれの作業パターンに対して、作業コストおよび運用価値を算出する。パターン抽出部50は、それぞれの作業コストおよび運用価値に基づいて、いずれかの作業パターンを抽出する。このような動作により、最も価値の高い作業パターンを推奨作業パターンとして利用者等に提示できる。
図10は、解析装置100の他の構成例を示す図である。本例の解析装置100は、図1から図9において説明したいずれかの解析装置100の構成に加えて、作業履歴記憶部14を備える。他の構成は、図1から図9において説明したいずれかの態様の解析装置100と同様である。図10では、図1に示した解析装置100の構成に、作業履歴記憶部14を追加した構成を例示している。
作業履歴記憶部14は、対象プラントの稼働中において、オペレータが行った作業の履歴を記憶してよい。作業履歴記憶部14は、既存プラントの稼働中において、オペレータが行った作業の履歴を記憶してもよい。本例の作業コスト算出部10は、作業履歴記憶部14が記憶した作業の履歴に基づいて、それぞれの作業の第1作業量または第2作業量の少なくとも一方を算出してよい。
図11は、作業履歴記憶部14が記憶する作業履歴の一例を示す図である。本例の作業履歴記憶部14は、対象プラントにおける作業履歴を記憶する。作業履歴記憶部14は、それぞれの作業について、オペレータの識別情報、および、作業時間を記憶してよい。作業履歴記憶部14は、当該作業を行った人数を示す情報を記憶してよい。図11の例の作業履歴記憶部14は、複数人で当該作業を行った場合、各オペレータの識別情報を記憶する。また作業履歴記憶部14は、同一人で当該作業を繰り返し行った場合、平均の作業時間を記憶してよい。
同一の作業を異なるオペレータが行った場合、作業履歴記憶部14は、オペレータ毎に当該作業の履歴を記憶してよい。作業コスト算出部10は、同一の作業に対する作業時間として、オペレータ毎の作業時間の平均値を用いてよい。
図12は、作業履歴記憶部14が記憶する作業履歴の他の例を示す図である。本例の作業履歴記憶部14は、既存プラントにおいて作業を追加変更した場合の、追加変更前の作業の履歴と、追加変更後の作業の履歴とを記憶する。本例の作業履歴記憶部14は、図11に示した作業履歴に加えて、追加変更後の作業時間を記憶してよい。つまり本例の作業履歴記憶部14は、既存プラントにおいて、各作業を追加変更する前の第1作業時間と、追加変更した後の第2作業時間とを記憶する。これにより、既存プラントの実績から、作業の追加変更による作業時間の変化を精度よく検出できる。
作業コスト算出部10は、対象プラントにおける対象作業と類似する作業を、作業履歴記憶部14から抽出してよい。作業コスト算出部10は、対象作業と、作業履歴記憶部14に記憶された作業との類似度を算出してよい。作業の類似度は、対象機器の種類、性能、構造、規模のいずれかの属性が類似するほど高く算出されてよい。作業の類似度は、作業の内容、作業に要する時間のいずれかの属性が類似するほど高く算出されてよい。作業の類似度は、当該作業により生成される結果物、当該作業により出力されるパラメータ値、または、当該作業において入力するパラメータ値のいずれかの属性が類似するほど高く算出されてよい。属性の類似度は、予め定められた演算式により算出してよい。それぞれの作業には、上記属性が予め設定されてよい。作業履歴記憶部14は、当該属性を記憶してよい。
また、作業履歴記憶部14は、追加変更種類毎に、作業履歴を記憶してよい。つまり、同一の作業に対して、異なる追加変更種類の複数の作業履歴を記憶してよい。作業コスト算出部10は、対象作業に対して行おうとしている追加変更種類と類似する作業履歴を抽出してよい。追加変更種類の類似度は、追加変更に用いる機器の種類、機器の性能、機器の操作手順のいずれかの属性が類似するほど高く算出されてよい。
図13は、解析装置100の他の構成例を示す図である。本例の解析装置100は、図8において説明した解析装置100の構成に対して、リスク記憶部52およびリスク評価生成部54を備える。他の構成は、図8において説明した解析装置100と同様である。
リスク記憶部52は、対象プラントの複数の対象作業について、追加変更した場合に生じるリスクを評価したリスク評価情報を記憶する。リスク記憶部52は、既存プラントにおける作業の追加変更で生じた故障、品質劣化等のリスク事例に関する情報を記憶してよい。本明細書において「リスク」とは、不利益な事象が生じるような、いわゆるマイナスリスクを指す。リスク記憶部52は、作業を追加変更したときのリスクを数値化したリスク評価値を記憶してもよい。リスク記憶部52は、作業の追加変更種類毎にリスク評価値を記憶してよい。パターン抽出部50が、リスク記憶部52が記憶したリスク評価情報に基づいて、当該リスク評価値を算出してもよい。
リスク評価値は、作業の追加変更を行ったときにリスク事例が発生する確率、リスク事例が発生した場合の機器の修復費用、機器の性能劣化の度合い、機器の停止期間、リスク事例が影響を与える機器の範囲、プラントの生成物の品質劣化、生成量低下等に基づいて算出してよい。リスク評価値は、リスク事例が発生する確率が高いほど高く、リスク事例が発生した場合の損失が大きいほど高くなる。
また、当該作業におけるオペレータの操作頻度、または、操作量に基づいて、リスク評価値が算出されてもよい。オペレータの操作頻度、または、操作量が少ない作業は、追加変更した場合のリスク評価値が小さくてよい。
パターン抽出部50は、リスク記憶部52が記憶したリスク評価情報に基づいて、複数の作業パターンから1つ以上の推奨作業パターンを抽出する。例えばパターン抽出部50は、追加変更した場合のリスク評価値が一定の範囲に含まれる作業パターンを抽出してよい。
リスク記憶部52は、作業の対象となる対象機器の動作のシミュレーション結果から生成したリスク評価情報を記憶してもよい。リスク評価生成部54は、当該シミュレーションを行い、リスク評価情報を生成してよい。リスク評価生成部54は、作業を行った場合の対象機器の実際の動作結果と、シミュレーションによる動作結果とに基づいて、当該作業を追加変更した場合のリスク評価情報を生成してよい。つまり、リスク評価生成部54は、対象機器の実際の動作と、推定される動作との比較結果を、リスク評価情報としてよい。実際の動作と、推定される動作との乖離が小さい場合には、当該作業を追加変更した場合であってもイレギュラーな動作が発生する可能性が低いので、追加変更した場合のリスク評価値を低く見積もってよい。実際の動作結果は、解析対象のプラントにおける動作結果を用いてよく、既存プラントにおける類似の作業における動作結果を用いてもよい。
また、リスク評価生成部54は、作業の対象となる対象機器について、対象機器に入力される中間製品と、対象機器が出力する処理製品との差異に基づいて、対象機器に対する作業を追加変更するリスク評価情報を生成してよい。中間製品および処理製品は、液体、気体、固体のいずれの状態であってもよい。中間製品および処理製品との差異は、上述した状態の相違、特定の物質の濃度の相違、粘度等の特性の相違のいずれかを含んでよい。これらの相違は、予め定められたアルゴリズムに沿って数値化されてよい。当該作業の中間製品および処理製品の相違が小さい場合には、当該作業が最終製品に与える影響は比較的に小さいと考えられるので、当該作業を追加変更した場合のリスク評価値を小さく見積もってよい。
図14は、リスク記憶部52が記憶するリスク評価情報の一例を示す図である。リスク記憶部52は、それぞれの作業に対して、既存のプラントで行った追加変更種類、発生したリスク事例、リスク事例により生じた費用、リスク事例が回復するのに要した期間、リスク事例が影響を与えた機器の範囲の少なくともいずれかを記憶する。リスク記憶部52は、それぞれの作業に対して、リスク事例が発生しなかった追加変更の例も記憶してよい。リスク記憶部52は、上述したように、それぞれの追加変更種類に対してリスク評価値を対応付けて記憶してよい。またリスク記憶部52は、シミュレーション結果から算出したリスク評価情報、または、対象機器の中間製品および処理製品の差異から生成したリスク評価情報を記憶してもよい。
図15は、解析対象プラントの解析方法の一例を示す図である。解析方法における各処理は、図1から図14において説明した解析装置100の動作と同様である。
まず、作業コスト算出部10が、所定の作業を追加変更した前後の作業コストの変化を算出する(S1301)。また、運用価値解析部20が、当該作業を追加変更した場合のプラントの運用価値の変化を算出する(S1302)。そして、価値比較部30が、作業を追加変更したことによる、運用価値と作業コストの差分の変化を解析する。解析方法においては、図15に示す処理の他、図1から図14において説明した処理を行ってよい。
図16は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されうるコンピュータ1200の構成例を示す。コンピュータ1200にインストールされたプログラムは、コンピュータ1200に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該装置の1又は複数の「部」として機能させ、又は当該オペレーション又は当該1又は複数の「部」を実行させることができ、及び/又はコンピュータ1200に、本発明の実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。このようなプログラムは、コンピュータ1200に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、CPU1212によって実行されてよい。また、本発明の実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階は、クラウド上で実行されてもよい。
本実施形態によるコンピュータ1200は、CPU1212、RAM1214、グラフィックコントローラ1216、及びディスプレイデバイス1218を含み、これらはホストコントローラ1210によって相互に接続される。コンピュータ1200はまた、通信インターフェイス1222、ハードディスクドライブ1224、DVD-ROMドライブ1226、及びICカードドライブのような入出力ユニットを含み、これらは入出力コントローラ1220を介してホストコントローラ1210に接続される。コンピュータはまた、ROM1230及びキーボード1242のようなレガシの入出力ユニットを含み、これらは入出力チップ1240を介して入出力コントローラ1220に接続される。
CPU1212は、ROM1230及びRAM1214内に格納されたプログラムに従い動作し、これにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ1216は、RAM1214内に提供されるフレームバッファ等又は当該グラフィックコントローラ1216自体の中に、CPU1212によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス1218上に表示させる。
通信インターフェイス1222は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ1224は、コンピュータ1200内のCPU1212によって使用されるプログラム及びデータを格納する。DVD-ROMドライブ1226は、プログラム又はデータをDVD-ROM1201から読み取り、ハードディスクドライブ1224にRAM1214を介してプログラム又はデータを提供する。ICカードドライブは、プログラム及びデータをICカードから読み取り、及び/又はプログラム及びデータをICカードに書き込む。
ROM1230は、内部に、アクティブ化時にコンピュータ1200によって実行されるブートプログラム等、及び/又はコンピュータ1200のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ1240はまた、様々な入出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ1220に接続してよい。
プログラムが、DVD-ROM1201又はICカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもあるハードディスクドライブ1224、RAM1214、又はROM1230にインストールされ、CPU1212によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ1200に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ1200の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。
例えば、通信がコンピュータ1200及び外部デバイス間で実行される場合、CPU1212は、RAM1214にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス1222に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス1222は、CPU1212の制御の下、RAM1214、ハードディスクドライブ1224、DVD-ROM1201、又はICカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。
また、CPU1212は、ハードディスクドライブ1224、DVD-ROMドライブ1226(DVD-ROM1201)、ICカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がRAM1214に読み取られるようにし、RAM1214上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。CPU1212は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような、様々なタイプの情報が、情報処理されるべく、記録媒体に格納されてよい。CPU1212は、RAM1214から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索/置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をRAM1214に対しライトバックする。また、CPU1212は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第2の属性の属性値に関連付けられた第1の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、CPU1212は、当該複数のエントリの中から、第1の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第2の属性の属性値を読み取り、これにより予め定められた条件を満たす第1の属性に関連付けられた第2の属性の属性値を取得してよい。
以上の説明によるプログラム又はソフトウェアモジュールは、コンピュータ1200上又はコンピュータ1200近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はRAMのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、これにより、プログラムをコンピュータ1200にネットワークを介して提供する。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
10 作業コスト算出部、12 作業コスト記憶部、14 作業履歴記憶部、20 運用価値解析部、21 第1価値解析部、22 第2価値解析部、30 価値比較部、40 作業リスト生成部、42 作業独立性判定部、50 パターン抽出部、52 リスク記憶部、54 リスク評価生成部、60 パターン生成部、62 関連作業記憶部、100 解析装置、1200 コンピュータ、1201 DVD-ROM、1210 ホストコントローラ、1212 CPU、1214 RAM、1216 グラフィックコントローラ、1218 ディスプレイデバイス、1220 入出力コントローラ、1222 通信インターフェイス、1224 ハードディスクドライブ、1226 DVD-ROMドライブ、1230 ROM、1240 入出力チップ、1242 キーボード

Claims (14)

  1. 対象プラントを稼働させるのに要するオペレータの作業のうち、少なくとも一部の対象作業を変更または追加した場合の、前記対象プラントの作業コストの変化を算出する作業コスト算出部と、
    指定された条件で前記対象プラントが生成する成果物または排出物の量または質の少なくとも一方に依存する運用価値を解析する運用価値解析部と、
    前記対象作業を変更または追加しない場合の第1作業コストおよび第1運用価値と、前記対象作業を変更または追加した場合の第2作業コストおよび第2運用価値とを比較する価値比較部と
    を備える解析装置。
  2. 前記作業コスト算出部は、前記対象作業、または、変更または追加の内容の少なくとも一方が異なる複数の作業パターンに対して、それぞれ前記第2作業コストを算出し、
    前記運用価値解析部は、前記複数の作業パターンに対して、それぞれ前記第2運用価値を算出する
    請求項1に記載の解析装置。
  3. それぞれの前記第2作業コストと、それぞれの前記第2運用価値とに基づいて、少なくとも一つの作業パターンを抽出するパターン抽出部を更に備える
    請求項2に記載の解析装置。
  4. 前記オペレータの作業のうち、関連する複数の作業を対応付けて記憶する関連作業記憶部と、
    前記関連する複数の作業に基づいて、前記複数の作業パターンを生成するパターン生成部と
    を更に備える請求項2または3に記載の解析装置。
  5. 前記作業コスト算出部は、前記対象作業を変更または追加しない場合の前記オペレータの第1作業量に基づいて前記第1作業コストを算出し、前記対象作業を変更または追加した場合の第2作業量に基づいて前記第2作業コストを算出する
    請求項1から4のいずれか一項に記載の解析装置。
  6. 前記対象プラントの稼働中において前記オペレータが行った作業の履歴を記憶する作業履歴記憶部を更に備え、
    前記作業コスト算出部は、前記作業履歴記憶部が記憶した前記作業の履歴に基づいて、前記第1作業量を算出する
    請求項5に記載の解析装置。
  7. 既存プラントの稼働中において前記オペレータが行った作業の履歴を記憶する作業履歴記憶部を更に備え、
    前記作業コスト算出部は、前記作業履歴記憶部が記憶した前記作業の履歴に基づいて、前記第1作業量および前記第2作業量を算出する
    請求項5に記載の解析装置。
  8. 前記作業履歴記憶部は、前記既存プラントにおいて作業を変更または追加した場合の、変更または追加前の作業の履歴と、変更または追加後の作業の履歴とを記憶し、
    前記作業コスト算出部は、前記作業履歴記憶部が記憶した前記作業の履歴に基づいて、前記第1作業量および前記第2作業量を算出する
    請求項7に記載の解析装置。
  9. 前記対象プラントの複数の前記対象作業について、変更または追加した場合に生じるリスクを評価したリスク評価情報を記憶するリスク記憶部を更に備え、
    前記パターン抽出部は、前記リスク評価情報に更に基づいて、前記作業パターンを抽出する
    請求項3に記載の解析装置。
  10. 前記リスク記憶部は、前記リスク評価情報として、既存プラントにおいて作業を変更または追加した事例に関する情報を記憶する
    請求項9に記載の解析装置。
  11. 作業の対象となる対象機器の動作をシミュレーションし、前記作業を行った場合の前記対象機器の実際の動作結果と、前記シミュレーションによる動作結果とに基づいて、当該作業の前記リスク評価情報を生成するリスク評価生成部を更に備える
    請求項9に記載の解析装置。
  12. 作業の対象となる対象機器について、前記対象機器に入力される中間製品と、前記対象機器が出力する処理製品との差異に基づいて、前記対象機器に対する前記作業の前記リスク評価情報を生成するリスク評価生成部を更に備える
    請求項9に記載の解析装置。
  13. 対象プラントを稼働させるのに要するオペレータの作業のうち、少なくとも一部の対象作業を変更または追加した場合の、前記対象プラントの作業コストの変化を算出し、
    指定された条件で前記対象プラントが生成する成果物または排出物の量または質の少なくとも一方に依存する運用価値を解析し、
    前記対象作業を変更または追加しない場合の第1作業コストおよび第1運用価値と、前記対象作業を変更または追加した場合の第2作業コストおよび第2運用価値とを比較する
    解析方法。
  14. コンピュータに、請求項13に記載の解析方法を実行させるためのプログラム。
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Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4058289A (en) * 1975-10-14 1977-11-15 Hicks Glenn W Faucet valve
JP2002288278A (ja) * 2001-03-28 2002-10-04 Toyota Motor Corp 製品原価変動解析システム
JP2002373018A (ja) 2001-06-14 2002-12-26 Ntn Corp 仮想工場システムおよび仮想工場・遠隔監視連携システム
US7522963B2 (en) * 2004-08-27 2009-04-21 Alstom Technology Ltd Optimized air pollution control
JP4789455B2 (ja) 2004-09-21 2011-10-12 富士通株式会社 費用算出装置及び費用算出方法
JP5695998B2 (ja) 2011-07-26 2015-04-08 株式会社日立メディコ 保守支援システム、保守支援装置および保守支援プログラム
JP2016076010A (ja) 2014-10-03 2016-05-12 株式会社日立製作所 生産方式評価システムおよび生産方式評価方法
JP6789848B2 (ja) * 2017-02-27 2020-11-25 株式会社東芝 アイソレーション管理システムおよびアイソレーション管理方法
JP6794919B2 (ja) * 2017-04-28 2020-12-02 横河電機株式会社 プロセス制御システム及びデータ処理方法
JP7249170B2 (ja) * 2019-02-28 2023-03-30 三菱重工業株式会社 保守計画立案支援装置、保守計画立案支援方法、およびプログラム

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