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JP7563044B2 - Information processing device - Google Patents
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Description

本発明は情報処理装置に関する。 The present invention relates to an information processing device.

昨今IoT(Internet of Things)の普及により、デジタルツインというクラウドサーバ上に仮想モデルを構築する技術が普及してきている。デジタルツインは従来から用いられてきたMES(Manufacturing Execution System)の延長であり、生産現場での稼働状況および生産情報を取りため、生産現場での不良解析および工程改善に使われている。 With the recent spread of IoT (Internet of Things), a technology called digital twin, which builds virtual models on a cloud server, is becoming more widespread. Digital twins are an extension of the traditional MES (Manufacturing Execution System), and are used to collect operational status and production information at production sites and to analyze defects and improve processes at the production site.

また、特許文献1に示すようにCAD(Computer aided design)データのような、デジタルデータを用いて、新たな情報の作成や設計に活かす試みが進んでいる。 Furthermore, as shown in Patent Document 1, attempts are underway to use digital data, such as computer aided design (CAD) data, to create new information and use it in design.

特開2015-212922号公報JP 2015-212922 A

しかしながら、デジタルツインおよびMESの構築には、装置構成、装置の稼働状況および製品品質に繋がる管理項目を熟知したOT(Operational Technology)エンジニア、および上記要素をデータとして処理し、データベースに登録して利用できるようにするIT(Information Technology)エンジニアの連携が不可欠である。これは、OTエンジニアはIT領域の知識が、ITエンジニアはOT領域の知識が不足し、現状OTおよびITの知識を併せ持つエンジニアが不足しているためである。 However, building digital twins and MES requires collaboration between OT (Operational Technology) engineers who are familiar with the equipment configuration, equipment operating status, and management items that affect product quality, and IT (Information Technology) engineers who process the above elements as data and register them in a database for use. This is because OT engineers lack knowledge of the IT field, and IT engineers lack knowledge of the OT field, and there is currently a shortage of engineers with both OT and IT knowledge.

そのため、本発明の一態様は、OTエンジニアでも容易に仮想モデルを構築できることを目的とする。 Therefore, one aspect of the present invention aims to enable even OT engineers to easily build virtual models.

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する外部装置に、前記関連付けデータを出力する出力部と、を備える。 In order to solve the above problems, an information processing device according to one aspect of the present invention includes a design acquisition unit that acquires design information including digitized information about the equipment to be used, a specification acquisition unit that acquires equipment specifications corresponding to the equipment, an association unit that creates association data that associates the equipment specifications and the design information with each other, and an output unit that outputs the association data to an external device that generates a virtual model using the association data.

上記の構成によれば、設計情報および機器諸元から仮想モデルを生成するための関連付けデータを生成できる。仮想モデルを生成する外部装置は、生成された関連付けデータを用いることで、仮想モデルを生成できる。つまり、特にIT領域の知識が不十分な設計情報を扱うユーザ(OTエンジニア)でも、設計情報と機器諸元を合わせて用いることで自動的に、容易に仮想モデルを構築することが可能となる。 According to the above configuration, association data for generating a virtual model can be generated from design information and device specifications. An external device that generates a virtual model can generate the virtual model by using the generated association data. In other words, even a user (OT engineer) who handles design information and has insufficient knowledge in the IT field can automatically and easily build a virtual model by combining design information and device specifications.

本発明の他の一態様に係る情報処理装置は、デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する仮想モデル生成部と、を備える。 An information processing device according to another aspect of the present invention includes a design acquisition unit that acquires design information including digitized information about a device to be used, a specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device, an association unit that creates associated data that associates the device specifications and the design information with each other, and a virtual model generation unit that generates a virtual model using the associated data.

上記の構成によれば、設計情報および機器諸元から仮想モデルを生成できる。つまり、特にIT領域の知識が不十分な設計情報を扱うユーザ(OTエンジニア)でも、設計情報と機器諸元を合わせて用いることで、容易に仮想モデルを構築することが可能となる。 According to the above configuration, a virtual model can be generated from design information and device specifications. In other words, even users (OT engineers) who handle design information and have insufficient knowledge in the IT field can easily build a virtual model by using the design information and device specifications together.

前記仮想モデルは、前記設計情報に基づく装置モデルを含み、前記仮想モデル生成部は、前記装置モデルを生成する装置モデル生成部を備えてもよい。 The virtual model may include an equipment model based on the design information, and the virtual model generation unit may include an equipment model generation unit that generates the equipment model.

前記仮想モデルは、収集するデータの特性を定義したメタデータを含み、前記仮想モデル生成部は、前記メタデータを生成するメタデータ生成部を備えてもよい。 The virtual model may include metadata that defines characteristics of the data to be collected, and the virtual model generation unit may include a metadata generation unit that generates the metadata.

前記仮想モデルは、収集するデータのデータベース構造を定義したスキーマを含み、前記仮想モデル生成部は、前記スキーマを生成するスキーマ生成部を備えてもよい。 The virtual model may include a schema that defines a database structure of the data to be collected, and the virtual model generation unit may include a schema generation unit that generates the schema.

上記の構成によれば、仮想データは、装置モデル、メタデータおよびスキーマを備えてもよく、仮想モデル生成部はこれらを生成してもよい。 According to the above configuration, the virtual data may include a device model, metadata, and a schema, and the virtual model generation unit may generate these.

前記設計情報は、ツリー状の装置構成を含んでもよい。 The design information may include a tree-like device configuration.

前記関連付け部は、前記設計情報から収集するデータの対象機器を特定し、前記対象機器の上位機器を特定し、前記対象機器および前記上位機器の前記機器諸元を関連付けたデータを関連付けデータとしてもよい。 The association unit may identify a target device for the data to be collected from the design information, identify a higher-level device of the target device, and generate data that associates the device specifications of the target device and the higher-level device as associated data.

上記の構成によれば、ツリー状の装置構成を含むことで、対象機器と上位機器の関係性を考慮して機器諸元を関連付けることができる。 According to the above configuration, by including a tree-like device configuration, it is possible to associate device specifications taking into account the relationship between the target device and higher-level devices.

前記設計情報から、機器型式を特定する型式特定部を備えてもよい。 The device may be provided with a model identification unit that identifies the device model from the design information.

上記の構成によれば、装置構成から特定された機器型式を用いて、機器諸元を検索することができる。 With the above configuration, it is possible to search for device specifications using the device model identified from the device configuration.

前記機器諸元は、機器の出力の単位および/または物理量を含むことを特徴としてもよい。 The device specifications may include units and/or physical quantities of the device's output.

上記の構成によれば、設計情報に単位および/または物理量を記載しなくても、機器諸元を基に、自動で仮想モデルに単位および/または物理量を追加できる。 According to the above configuration, units and/or physical quantities can be automatically added to the virtual model based on the equipment specifications, even if the units and/or physical quantities are not specified in the design information.

前記設計情報のうち一部を収集対象として特定する収集対象特定部を備え、前記関連付け部は、前記収集対象に前記機器諸元を関連付けてもよい。 The device may include a collection target identification unit that identifies a portion of the design information as a collection target, and the association unit may associate the device specifications with the collection target.

上記の構成によれば、装置構成の収集できる物理量全てを収集対象にするのではなく、一部を収集対象にすることができ、過剰なデータ収集を防ぎ、後の分析を容易にすることができる。 According to the above configuration, instead of collecting all physical quantities that can be collected by the device configuration, it is possible to collect only a portion of them, which prevents excessive data collection and makes subsequent analysis easier.

前記機器諸元は、機器の精度を含み、前記メタデータ生成部は、収集するデータの収集経路に関わる複数の前記機器の精度を総合した、総合精度を特定し、前記メタデータに登録してもよい。 The device specifications may include device accuracy, and the metadata generation unit may identify an overall accuracy that combines the accuracy of multiple devices related to the collection route of the data to be collected, and register the overall accuracy in the metadata.

前記機器諸元は、機器の分解能および計測レンジまたは出力レンジの情報を含み、前記メタデータ生成部は、前記設計情報における、上位機器の前記計測レンジおよび前記分解能、ならびに下位機器の前記出力レンジとから、前記上位機器の前記出力レンジを特定し、前記メタデータに登録してもよい。 The device specifications may include information on the resolution and measurement range or output range of the device, and the metadata generation unit may identify the output range of the higher-level device from the measurement range and resolution of the higher-level device and the output range of the lower-level device in the design information, and register the output range in the metadata.

前記設計情報は、コントローラによる制御周期の情報を含み、前記メタデータ生成部は、前記制御周期をサンプリングレートとして、前記メタデータに登録してもよい。 The design information may include information about a control period by a controller, and the metadata generation unit may register the control period as a sampling rate in the metadata.

上記の構成によれば、メタデータに登録する特性は、対象機器の機器諸元および対象機器の設計情報の範囲だけに縛られず、上位機器の機器諸元をも含め特性値を導出できる。 With the above configuration, the characteristics to be registered in the metadata are not limited to the device specifications and design information of the target device, but also include the device specifications of higher-level devices, making it possible to derive characteristic values.

本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部(ソフトウェア要素)として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させる情報処理装置の設計取得プログラム、諸元取得プログラム、関連付けプログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。 The information processing device according to each aspect of the present invention may be realized by a computer. In this case, the design acquisition program, specification acquisition program, and association program of the information processing device, which realize the information processing device by a computer by operating the computer as each unit (software element) of the information processing device, and the computer-readable recording medium on which they are recorded, also fall within the scope of the present invention.

本発明の一態様によれば、OTエンジニアでも容易に仮想モデルを構築することができる。 According to one aspect of the present invention, even OT engineers can easily build virtual models.

実施形態1に係る、仮想モデル生成システムの構成要素の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of components of a virtual model generation system according to a first embodiment. 実施形態1に係る、設計情報として、ツリー状の装置構成を含む一例である。1 is an example of design information including a tree-shaped device configuration according to the first embodiment. 実施形態1に係る、機器諸元の一例である。4 is a diagram showing an example of device specifications according to the first embodiment. 実施形態1に係る、装置モデルの一例である。4 is an example of an apparatus model according to the first embodiment. 実施形態1に係る、メタデータの一例である。4 is an example of metadata according to the first embodiment. 実施形態1に係る、スキーマおよびデータベースの一例である。4 is an example of a schema and a database according to the first embodiment. 実施形態1に係る、仮想モデル入力装置のフローチャートである。4 is a flowchart of the virtual model input device according to the first embodiment. 実施形態1に係る、仮想モデル生成装置のフローチャートである。4 is a flowchart of the virtual model generating device according to the first embodiment. 実施形態2に係る、仮想モデル生成システムの構成要素の一例を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram illustrating an example of components of a virtual model generation system according to a second embodiment. 実施形態2に係る、仮想モデル生成装置のフローチャートである。10 is a flowchart of a virtual model generating device according to a second embodiment.

以下、本発明の実施形態1について、図面に基づいて説明する。 The following describes embodiment 1 of the present invention with reference to the drawings.

〔実施形態1〕
§1 適用例
仮想モデル生成システムは、従来はOTエンジニアとITエンジニアの連携によってしか作れなかった仮想モデルを、設計情報および機器諸元から生成するシステムである。仮想モデル生成システムは、設計情報および機器諸元を読み込み、APIを呼び出すまでを行う仮想モデル入力装置と、実際の仮想モデルを生成する仮想モデル生成装置と、を備えており、仮想モデルを生成することに特化したプラットフォームを利用するのに適した実施形態である。
[Embodiment 1]
§1 Application Example The virtual model generation system is a system that generates a virtual model, which could previously only be created through collaboration between OT engineers and IT engineers, from design information and device specifications. The virtual model generation system includes a virtual model input device that reads in the design information and device specifications and performs operations up to calling the API, and a virtual model generation device that generates an actual virtual model, and is an embodiment suitable for using a platform specialized for generating virtual models.

装置構成を示す装置モデル、IoTにおいてデータを取りためる構造であるスキーマ、および該データの特性を示す様々な情報を含めたメタデータを含んだ仮想モデルを容易に生成できる。 It is easy to generate a virtual model that includes a device model that shows the device configuration, a schema that is a structure for storing data in IoT, and metadata that includes various information that shows the characteristics of the data.

また、従来はメタデータの品質は、OTエンジニアの設計情報の詳細さに依存したが、機器諸元を自動取得し、情報を付加することができ、一定の品質を担保できるようにもなる。 In addition, while the quality of metadata traditionally depended on the detail of the OT engineer's design information, it is now possible to automatically obtain device specifications and add information, ensuring a certain level of quality.

§2 構成例
図1から図6に基づいて、仮想モデル生成システム1の構成例を説明する。図1は、仮想モデル生成システム1の構成要素の一例を示すブロック図である。図2は、設計情報として、ツリー状の装置構成を含む一例である。図3は、機器諸元の一例である。図4は、装置モデルの一例である。図5は、メタデータの一例である。図6は、スキーマおよびデータベースの一例である。
§2 Configuration Example A configuration example of the virtual model generation system 1 will be described with reference to Figs. 1 to 6. Fig. 1 is a block diagram showing an example of components of the virtual model generation system 1. Fig. 2 is an example including a tree-shaped device configuration as design information. Fig. 3 is an example of device specifications. Fig. 4 is an example of a device model. Fig. 5 is an example of metadata. Fig. 6 is an example of a schema and a database.

仮想モデル生成システム1は、仮想モデル入力装置10と、パソコン20と、機器情報サーバ30と、仮想モデル生成装置40と、を備える。パソコン20は、第1記憶部21を備え、装置に関する設計情報22を記憶している。機器情報サーバ30は、第2記憶部31を備え、機器に関する機器諸元32を記憶している。 The virtual model generation system 1 includes a virtual model input device 10, a personal computer 20, a device information server 30, and a virtual model generation device 40. The personal computer 20 includes a first storage unit 21 and stores design information 22 related to the device. The device information server 30 includes a second storage unit 31 and stores device specifications 32 related to the device.

〔仮想モデル入力装置10の構成〕
仮想モデル入力装置10は、パソコン20および機器情報サーバ30から設計情報22および機器諸元32を読み込み動作する。仮想モデル入力装置10は、構成取得部(設計取得部)11と、型式特定部12と、諸元取得部13と、収集対象特定部14と、関連付け部15と、出力部16と、を備える。仮想モデル生成装置40は、仮想モデル生成部45と、第3記憶部44と、を備える。仮想モデル生成部45は、装置モデル生成部41と、メタデータ生成部42と、スキーマ生成部43と、を備える。
[Configuration of the virtual model input device 10]
The virtual model input device 10 reads and operates design information 22 and device specifications 32 from a personal computer 20 and a device information server 30. The virtual model input device 10 includes a configuration acquisition unit (design acquisition unit) 11, a type identification unit 12, a specification acquisition unit 13, a collection target identification unit 14, an association unit 15, and an output unit 16. The virtual model generation device 40 includes a virtual model generation unit 45 and a third storage unit 44. The virtual model generation unit 45 includes a device model generation unit 41, a metadata generation unit 42, and a schema generation unit 43.

構成取得部11は、デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報22をパソコン20から取得し、取得した設計情報22を、仮想モデル入力装置10が処理できる形に変換する。この時、読み込む設計情報22は、ツリー状の装置構成を含んでいる。構成取得部11は、読み込んだ装置構成を型式特定部12に出力する。 The configuration acquisition unit 11 acquires design information 22, which includes digitized information about the equipment to be used, from the personal computer 20, and converts the acquired design information 22 into a form that can be processed by the virtual model input device 10. At this time, the design information 22 that is read in includes a tree-shaped device configuration. The configuration acquisition unit 11 outputs the read-in device configuration to the type identification unit 12.

図2に示すように、該装置構成は、1つのコントローラが制御している複数の機器をツリー状の親子関係で示している。装置構成では、上位機器と下位機器の関係性が親子関係で定義されており、お互いに関係しあうことができる。例えば、図2を事例として説明した場合、型式61のコントローラは、2台の装置Aおよび装置Bを制御している。装置Aは、型式62のAD(Analog Digital)ユニットを備える。ADユニットは、型式64の圧力センサ(1)と型式65の圧力センサ(2)とを入力している。また、装置Bは、型式63の通信ユニットを備える。通信ユニットは、型式66の温度センサと型式67の電力センサとを入力している。 As shown in FIG. 2, the device configuration shows multiple devices controlled by one controller in a parent-child relationship in a tree. In the device configuration, the relationship between higher-level devices and lower-level devices is defined as a parent-child relationship, and they can relate to each other. For example, in the example shown in FIG. 2, a controller of type 61 controls two devices, device A and device B. Device A has an AD (Analog Digital) unit of type 62. The AD unit inputs a pressure sensor (1) of type 64 and a pressure sensor (2) of type 65. Device B has a communication unit of type 63. The communication unit inputs a temperature sensor of type 66 and a power sensor of type 67.

型式特定部12は、構成取得部11が読み込んだ装置構成から、機器の型式を特定する。型式特定部12は、特定した型式を諸元取得部13に出力する。 The model identification unit 12 identifies the model of the device from the device configuration read by the configuration acquisition unit 11. The model identification unit 12 outputs the identified model to the specifications acquisition unit 13.

例えば、図2を事例として説明した場合、型式61・62・63・64・65・66・67を特定する。 For example, if we use Figure 2 as an example, we would identify models 61, 62, 63, 64, 65, 66, and 67.

諸元取得部13は、設計情報22に含まれる機器に対応する機器諸元32を取得する。具体的には、諸元取得部13は、型式特定部12が特定した型式に関する機器諸元32を機器情報サーバ30から取得する。諸元取得部13は、特定された型式と取得した機器諸元32とを収集対象特定部14に出力する。 The specification acquisition unit 13 acquires device specifications 32 corresponding to the devices included in the design information 22. Specifically, the specification acquisition unit 13 acquires device specifications 32 related to the model identified by the model identification unit 12 from the device information server 30. The specification acquisition unit 13 outputs the identified model and the acquired device specifications 32 to the collection target identification unit 14.

機器諸元32は、機器の性能または特性を表す、機器固有の性質であり、機器型式に紐づき検索し取得することができる。例えば、図3を事例として説明した場合、取得した機器諸元32は、機器型式ごとに、物理量と、単位と、計測レンジと、出力レンジと、精度と、分解能と、を含める。機器諸元32はこれらの特性に制限されず、他の特性を含めてもよい。また、一つの機器に複数の測定できる物理量があってもよい。例えば、モータでは測定できる物理量として、トルク・回転数・速度・位置・加速度など、複数の項目が挙げられ、これらに対しそれぞれ単位・計測レンジ・出力レンジ・精度・分解能が対応づく。 The device specifications 32 are device-specific properties that represent the performance or characteristics of the device, and can be searched and acquired in association with the device model. For example, in the case of FIG. 3, the acquired device specifications 32 include the physical quantity, unit, measurement range, output range, accuracy, and resolution for each device model. The device specifications 32 are not limited to these characteristics, and may include other characteristics. Also, one device may have multiple measurable physical quantities. For example, the physical quantities that can be measured by a motor include multiple items such as torque, rotation speed, speed, position, and acceleration, and each of these corresponds to a unit, measurement range, output range, accuracy, and resolution.

収集対象特定部14は、設計情報22のうち一部を収集対象として特定する。具体的には、収集対象特定部14は、特定した型式ごとの測定できる物理量をリストアップし、その中から収集対象とする測定項目を特定する。特定にあたっては、ユーザがパソコン20等で選択してもよいし、仮想モデル入力装置10が所定のルールの基で自動判定してもよい。また、物理量の特定に合わせて、取得した機器諸元32から単位も併せて特定する。収集対象特定部14は、特定した収集対象と、特定された型式と、取得した機器諸元32と、を関連付け部15に出力する。 The collection target identification unit 14 identifies a portion of the design information 22 as the collection target. Specifically, the collection target identification unit 14 lists the measurable physical quantities for each identified model, and identifies the measurement items to be collected from among them. The user may select them on the personal computer 20, etc., or the virtual model input device 10 may automatically determine them based on predetermined rules. In addition, in conjunction with identifying the physical quantities, the unit is also identified from the acquired equipment specifications 32. The collection target identification unit 14 outputs the identified collection target, the identified model, and the acquired equipment specifications 32 to the association unit 15.

例えば、図4について事例を示すと、装置Bでは、通信ユニットの状態、温度センサの温度、電力センサの電力、および電力センサの力率が収集できたとする。この時に、収集対象特定部は、収集対象として、温度センサの温度を装置B温度として特定し、電力センサの電力を装置B電力として特定した事例が、図5に示す事例である。 For example, in the case of Figure 4, it is assumed that device B has collected the state of the communication unit, the temperature of the temperature sensor, the power of the power sensor, and the power factor of the power sensor. At this time, the collection target identification unit identifies the temperature of the temperature sensor as the device B temperature and the power of the power sensor as the device B power as the collection target, which is the example shown in Figure 5.

関連付け部15は、機器諸元32および設計情報22を互いに関連付けた関連付けデータにする。具体的には、関連付け部15は、収集対象特定部14が特定した収集対象に関して、機器諸元32などのデータを関連付ける。関連付けによって、関連付けられた関連付けデータを出力部16に出力する。関連付けデータは、収集対象と、収集対象に関連付けられた1つ以上の機器諸元32との組である。 The associating unit 15 associates the device specifications 32 and the design information 22 with each other to generate associated data. Specifically, the associating unit 15 associates data such as the device specifications 32 with the collection target identified by the collection target identifying unit 14. The associated data is output to the output unit 16 through the association. The associated data is a pair of the collection target and one or more device specifications 32 associated with the collection target.

例えば、関連付けに当たっては、関連付け部15は、装置構成に基づいて、収集対象特定部14が特定した収集対象に対応する対象機器を特定し、該対象機器の上位機器を特定する。その上で、関連付け部15は、対象機器(以降、下位機器とも称す)および上位機器の機器諸元32を収集対象に関連付ける処理を行う。 For example, when associating, the associating unit 15 identifies a target device corresponding to the collection target identified by the collection target identification unit 14 based on the device configuration, and identifies a higher-level device of the target device. Then, the associating unit 15 performs a process of associating the device specifications 32 of the target device (hereinafter also referred to as a lower-level device) and the higher-level device with the collection target.

図2および図4を基に事例を示すと、装置A圧力(1)が収集対象として特定されることで、対象機器は型式64の圧力センサ(1)になり、その上位機器は型式62のADユニットになる。例えば、関連付け部15は、型式62および64の両機器の特性をお互いに関連付け、収集対象としての総合的な特性(総合精度・総合分解能・計測レンジなど)を導出し、関連付けデータとする。 To give an example based on Figures 2 and 4, when device A pressure (1) is identified as the collection target, the target device becomes a type 64 pressure sensor (1) and its higher-level device becomes a type 62 AD unit. For example, the association unit 15 associates the characteristics of both devices, types 62 and 64, with each other, derives the overall characteristics (total accuracy, overall resolution, measurement range, etc.) of the collection target, and sets them as associated data.

関連付けにあたっては、ツリー状の装置構成に従って、下位機器(例えば、図2における型式64の圧力センサ(1))と上位機器(例えば、図2における型式62のADユニット)があり、計測値を授受することがあり、その間で精度や分解能が変化する。 When associating, there is a lower-level device (e.g., pressure sensor (1) of type 64 in FIG. 2) and a higher-level device (e.g., AD unit of type 62 in FIG. 2) in accordance with the tree-like device configuration, and measurement values may be exchanged between them, with the accuracy and resolution changing between them.

括弧内の事例では、型式64の圧力センサ(1)は計測レンジ「0~100kPa」の圧力をアナログ電圧として出力レンジ「1~5V」で、型式62のADユニットに出力する。型式62のADユニットは計測レンジ「-10~10V」のアナログ電圧を分解能「1/8000」でバイナリ数値に変換する。 In the example in parentheses, a type 64 pressure sensor (1) outputs pressure in the measurement range "0 to 100 kPa" as an analog voltage with an output range of "1 to 5 V" to a type 62 AD unit. The type 62 AD unit converts the analog voltage in the measurement range "-10 to 10 V" into a binary value with a resolution of "1/8000".

この時、圧力センサ(1)の計測精度およびアナログ出力制度に加え、ADユニットのAD変換精度が全て関与した、総合精度が実際の精度である。下位機器の精度Accおよび上位機器の精度Accとした時、総合精度Accの算出は、次式で行う。 In this case, the actual accuracy is the total accuracy, which includes the measurement accuracy and analog output precision of the pressure sensor (1) as well as the AD conversion accuracy of the AD unit. When the accuracy of the lower device is Acc L and the accuracy of the upper device is Acc U , the total accuracy Acc T is calculated using the following formula.

Figure 0007563044000001
同様に、圧力センサ(1)の出力レンジ、ADユニットの計測レンジ(入力レンジ)およびADユニットの分解能が全て関与した総合分解能が実際の分解能である。下位機器の計測レンジがInL1~InL2、出力レンジがOutL1~OutL2であり、上位機器の計測レンジがInU1~InU2であり、上位機器の分解能がResUの時、総合分解能ResTの算出は、次式で行う。
Figure 0007563044000001
Similarly, the actual resolution is the total resolution which is a combination of the output range of the pressure sensor (1), the measurement range (input range) of the AD unit, and the resolution of the AD unit. When the measurement range of the lower device is InL1 to InL2, the output range is OutL1 to OutL2, the measurement range of the upper device is InU1 to InU2, and the resolution of the upper device is ResU, the total resolution ResT is calculated using the following formula.

Figure 0007563044000002
また、上位機器の計測レンジが下位機器の出力レンジを包含している場合、総合計測レンジは、下位機器の計測レンジが適用される。下位機器の出力レンジを上位機器の計測レンジが包含できていない場合、総合計測レンジは、入出力関係に合わせて、下位機器の計測レンジよりも範囲が狭まる。
Figure 0007563044000002
In addition, if the measurement range of the higher-level device includes the output range of the lower-level device, the measurement range of the lower-level device is applied as the total measurement range. If the measurement range of the higher-level device does not include the output range of the lower-level device, the total measurement range is narrower than the measurement range of the lower-level device in accordance with the input/output relationship.

さらに、関連付けにおいて、設計情報22に含まれるコントローラの制御周期から、各収集対象のサンプリングレートを設定してもよい。 Furthermore, in the association, the sampling rate of each collection target may be set based on the control period of the controller included in the design information 22.

また、関連付けにおいて、コントローラや上位機器等にエラーが発生した場合に発生するエラーコードを分類ごとに整理してもよい。エラーコードの種類としては、タイムアウト、演算エラー、および機器異常などが挙げられる。 In addition, in the association, error codes that are generated when an error occurs in the controller, upper level equipment, etc., may be organized by category. Types of error codes include timeouts, calculation errors, and equipment abnormalities.

出力部16は、関連付け部15が関連付けた関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する外部装置である仮想モデル生成装置40に出力する。具体的には、出力部16は、入力された関連付けデータを基に、仮想モデル生成装置40にAPI(Application Programming Interface)を使用して仮想モデル50の生成を指示する。また、関連付けデータの渡し方は、仮想モデル生成装置40にAPI経由で渡すことに限られず、出力部16が中間ファイルを生成し、中間ファイルを仮想モデル生成装置40に渡してもよい。 The output unit 16 outputs the association data associated by the association unit 15 to the virtual model generation device 40, which is an external device that generates a virtual model using the association data associated by the association unit 15. Specifically, the output unit 16 instructs the virtual model generation device 40 to generate a virtual model 50 using an API (Application Programming Interface) based on the input association data. In addition, the method of passing the association data to the virtual model generation device 40 is not limited to passing it to the virtual model generation device 40 via the API, and the output unit 16 may generate an intermediate file and pass the intermediate file to the virtual model generation device 40.

この時、データの種類ごとに生成する仮想モデル50は異なり、使用するAPIも異なる。装置構成に関するデータを処理する場合は、出力部16は装置モデル生成部41を起動する。関連付けられたデータを処理する場合は、出力部16はメタデータ生成部42およびスキーマ生成部43を起動する。 At this time, the virtual model 50 generated differs for each type of data, and the API used also differs. When processing data related to the device configuration, the output unit 16 activates the device model generation unit 41. When processing associated data, the output unit 16 activates the metadata generation unit 42 and the schema generation unit 43.

〔仮想モデル生成装置40の構成〕
装置モデル生成部41は、入力された装置構成に基づき、装置モデル51を生成する。装置モデル51は、図4に示すような装置単位にわかれた複数のツリーである。
[Configuration of the virtual model generating device 40]
The device model generating unit 41 generates a device model 51 based on the input device configuration. The device model 51 is a plurality of trees divided into device units as shown in FIG.

例えば、図2の装置構成を基に装置モデル51を作成した場合、図2の装置構成は1つのコントローラで2台の装置が制御されているため、図4に示す装置モデル51は、装置Aのツリー1041と、装置Bのツリー1042とに分かれる。 For example, if device model 51 is created based on the device configuration in Figure 2, since the device configuration in Figure 2 controls two devices with one controller, device model 51 shown in Figure 4 is divided into a tree 1041 for device A and a tree 1042 for device B.

また、装置構成と異なり、装置モデルでは型式がデータとして登録されず、機器の名称(例えば、図4における圧力センサ(1))および収集対象の名称(例えば、図4における装置A圧力(1))が登録される。 Also, unlike the device configuration, the model is not registered as data in the device model, but rather the name of the device (e.g., pressure sensor (1) in Figure 4) and the name of the object to be collected (e.g., device A pressure (1) in Figure 4) are registered.

メタデータ生成部42は、入力された関連付けられたデータを基に、収集するデータの特性を定義したデータであるメタデータ52を生成する。メタデータ52の一例を、図5に示す。 The metadata generation unit 42 generates metadata 52, which is data that defines the characteristics of the data to be collected, based on the input associated data. An example of metadata 52 is shown in FIG. 5.

メタデータ52は、収集対象ごとに表に一行割り当てあられ、特性ごとに表に一列割り当てられる。特性としては、収集対象特定部14で特定された物理量および単位、ならびに関連付け部15で関連付けられた総合精度、総合分解能、総合計測レンジ、サンプリングレートおよびエラーコード(図5では、タイムアウトコード)である。これら特性はメタデータに登録する特性の一部であり、当業者が想定しうる他の特性があっても構わない。 In the metadata 52, one row is assigned to each collection target, and one column is assigned to each characteristic. The characteristics are the physical quantities and units identified by the collection target identification unit 14, as well as the overall accuracy, overall resolution, overall measurement range, sampling rate, and error code (timeout code in FIG. 5) associated by the association unit 15. These characteristics are only a part of the characteristics to be registered in the metadata, and other characteristics that a person skilled in the art may envision may also be included.

ここで、メタデータ52の事例として図5を説明する。収集対象としては、4項目あり、装置A圧力(1)、装置A圧力(2)、装置B温度、装置B電力である。これら項目に対し、物理量、単位、総合精度、総合分解能、総合計測レンジ、サンプリングレート、タイムアウトコードと、が特性として挙げられている。タイムアウトコードはエラーコードの例であり、タイムアウトが起こらない項目に関しては「N/A」が記載されている。エラーコードはタイムアウトのみに限られず、他のエラーを定義してもよい。 Here, Figure 5 will be explained as an example of metadata 52. There are four items to be collected: device A pressure (1), device A pressure (2), device B temperature, and device B power. For these items, physical quantity, unit, overall accuracy, overall resolution, overall measurement range, sampling rate, and timeout code are listed as characteristics. The timeout code is an example of an error code, and "N/A" is written for items for which a timeout does not occur. Error codes are not limited to timeouts, and other errors may be defined.

スキーマ生成部43は、収集するデータのデータベース構造を定義したスキーマを生成する。具体的には、スキーマ生成部43は、収集対象に関するサンプリングデータを保存するデータベースのスキーマ53を生成する。データが数行登録されたデータベースとしてみた場合でのスキーマ53およびスキーマに基づくデータベースTB1の一例を、図6に示す。 The schema generation unit 43 generates a schema that defines the database structure of the data to be collected. Specifically, the schema generation unit 43 generates a database schema 53 that stores sampling data related to the collection target. Figure 6 shows an example of the schema 53 and a database TB1 based on the schema when viewed as a database in which several rows of data are registered.

スキーマ53は、先頭列にタイムスタンプがあり、次列以降に収集対象が割り当てられる。また、スキーマ53の作成にあたって、関連付けデータから変数の型なども併せてスキーマ53に設定する。 Schema 53 has a timestamp in the first column, and collection targets are assigned to the following columns. When creating schema 53, variable types and other information are also set in schema 53 from the associated data.

実際には、データベースTB1には、数値のみが保存されるが、図6ではメタデータ52によって定義された単位も併記されている。これは、データベースTB1を取得する時に、メタデータ52を参照し、単位を付記しているためである。 In reality, only numerical values are stored in database TB1, but in FIG. 6, the units defined by metadata 52 are also listed. This is because when database TB1 is retrieved, metadata 52 is referenced and the units are added.

第3記憶部44は、仮想モデル50を記憶しており、仮想モデル50は、装置モデル51、メタデータ52およびスキーマ53から構成される。第3記憶部44は、データベースTB1を記憶する。 The third storage unit 44 stores a virtual model 50, which is composed of an apparatus model 51, metadata 52, and a schema 53. The third storage unit 44 stores a database TB1.

§3 動作例
図7から図8に基づいて仮想モデル生成システム1の動作例を説明する。図7は、仮想モデル入力装置10のフローチャートである。図8は、仮想モデル生成装置40のフローチャートである。
§3 Example of Operation An example of operation of the virtual model generating system 1 will be described with reference to Fig. 7 and Fig. 8. Fig. 7 is a flowchart of the virtual model input device 10. Fig. 8 is a flowchart of the virtual model generating device 40.

〔仮想モデル入力装置の動作例〕
S11において、構成取得部11は、パソコン20のデジタル化された設計情報22から、装置構成を取得する。デジタル化された設計情報22としては、例えばPLC(Programmable logic controller)のプログラム・設定ファイル、電気CADデータ、およびデジタル化された設計帳票などを用い、これらを解析することで、ツリー状の装置構成を取得する。
[Example of operation of virtual model input device]
In S11, the configuration acquisition unit 11 acquires the device configuration from the digitized design information 22 in the personal computer 20. As the digitized design information 22, for example, a program and setting file of a PLC (Programmable Logic Controller), electrical CAD data, and digitized design forms are used, and a tree-shaped device configuration is acquired by analyzing these.

S12において、型式特定部12は、取得された装置構成から機器型式を特定する。 In S12, the model identification unit 12 identifies the device model from the acquired device configuration.

S13において、諸元取得部13は、特定された機器型式を用いて、機器情報サーバ30の機器諸元32を検索し取得する。機器諸元32に関しては、機器のベンダが自発的に機器情報サーバ30にデータを登録し、検索に用いられる形にしても構わない。 In S13, the specification acquisition unit 13 searches for and acquires the device specifications 32 from the device information server 30 using the identified device model. The device vendor may voluntarily register the device specifications 32 in the device information server 30 and use the data for searches.

S14において、収集対象特定部14は、装置構成および機器諸元32から、仮想モデル生成システム1がサンプリングすべき収集対象を特定する。特定作業はユーザがパソコン20を用いて行ってもよい。また、自動で収集対象を特定してもよい。 In S14, the collection target identification unit 14 identifies collection targets to be sampled by the virtual model generation system 1 from the device configuration and device specifications 32. The identification work may be performed by a user using the personal computer 20. Also, the collection targets may be identified automatically.

収集対象としては、装置構成の末端の機器に限定されない。例えば、上位機器にドライバがあり、下位機器にモータがあった場合、モータのトルクと回転数に加え、ドライバの温度とエラーコードを収集対象に特定してもよい。 The items to be collected are not limited to the end devices in the device configuration. For example, if the upper device is a driver and the lower device is a motor, the items to be collected may be the temperature of the driver and error codes in addition to the torque and RPM of the motor.

S15において、関連付け部15は、特定した収集対象に対する機器諸元32と設計情報22を関連付ける。関連付けの詳細の一部は上述したものであり、他の任意の項目を関連付けてもよい。この段階で、仮想モデル50に適用するデータが揃う。 In S15, the association unit 15 associates the device specifications 32 and design information 22 for the identified collection target. Some of the details of the association have been described above, and any other items may be associated. At this stage, the data to be applied to the virtual model 50 is prepared.

S16において、出力部16は、仮想モデル50に適用する関連付けデータを、データの種類ごとにパラメータとしてセットして、APIを起動する。 In S16, the output unit 16 sets the association data to be applied to the virtual model 50 as parameters for each type of data and launches the API.

データが装置構成に関するデータであった場合、データの親子関係を明示するパラメータを付加した状態で、装置モデル生成部41のAPIを起動する。また、データが関連付けられたデータであった場合、データの特性を示すパラメータを付加した状態で、メタデータ生成部42のAPIを起動し、更に、データのスキーマを定義するパラメータを付加した状態で、スキーマ生成部43のAPIを起動する。 If the data is related to the device configuration, the API of the device model generation unit 41 is launched with a parameter indicating the parent-child relationship of the data added. If the data is related data, the API of the metadata generation unit 42 is launched with a parameter indicating the characteristics of the data added, and the API of the schema generation unit 43 is launched with a parameter defining the schema of the data added.

〔仮想モデル生成装置の動作例〕
S21において、装置モデル生成部41は、APIに付加されたパラメータに従い、設計情報22の装置構成に基づく、ツリー状の装置モデル51を生成する。ツリーのノードを親から子の順で定義していく。また、複数の装置を定義する場合は、複数のツリーを定義してもよい。
[Example of operation of the virtual model generating device]
In S21, the device model generation unit 41 generates a tree-shaped device model 51 based on the device configuration of the design information 22 in accordance with the parameters added to the API. The nodes of the tree are defined in the order from parent to child. When multiple devices are defined, multiple trees may be defined.

S22において、メタデータ生成部42は、APIに付加されたパラメータに従い、関連付けられたデータに基づく、メタデータ52を生成する。 At S22, the metadata generation unit 42 generates metadata 52 based on the associated data in accordance with the parameters added to the API.

S23において、スキーマ生成部43は、APIに対応されたパラメータに従い、関連付けられたデータに基づく、スキーマ53を生成する。 In S23, the schema generation unit 43 generates a schema 53 based on the associated data in accordance with the parameters corresponding to the API.

〔仮想モデルの利用例〕
生成された仮想モデル50の利用方法を説明する。まず、仮想モデル生成装置40は、生成した仮想モデル50を用いて、スキーマ53で定義されたデータベースTB1に対し、収集対象で定義された変数を実際にデータベースTB1に記憶する。記憶に際し、当該変数に加えてサンプリングした時間をタイムスタンプとして合わせて記憶する。
[Examples of using virtual models]
A method of using the generated virtual model 50 will be described. First, the virtual model generating device 40 uses the generated virtual model 50 to actually store variables defined as collection targets in the database TB1 defined by the schema 53. When storing, in addition to the variables, the sampling time is also stored as a timestamp.

仮想モデル生成装置40は、ユーザの指示に基づき、データベースTB1を取得または指定された収集対象をキーとして検索する。データベースTB1を取得または検索した場合、図6に示すような形式で取得される。すなわち、タイムスタンプ、およびスキーマ53で定義された収集対象の数値(計測結果)に対し、メタデータ52で定義された単位を付記したものが取得される。仮想モデル生成装置40は、収集対象の計測結果と機器諸元(例えば単位)とを合わせて、ユーザに提示することができる。 Based on user instructions, the virtual model generating device 40 retrieves database TB1 or searches using the specified collection target as a key. When database TB1 is retrieved or searched, it is obtained in the format shown in FIG. 6. That is, a timestamp and the numerical values (measurement results) of the collection target defined in schema 53 with the units defined in metadata 52 added are obtained. The virtual model generating device 40 can present the measurement results of the collection target together with the device specifications (e.g. units) to the user.

ここで、データベースTB1のうち、数値と単位の組み合わせでない「T/O」・「U/F」・「O/F」などの記載があるが、これらは、サンプリング時にエラーが発生していたことを示す。 Here, in database TB1, there are entries such as "T/O," "U/F," and "O/F," which are not combinations of numbers and units. These indicate that an error occurred during sampling.

例えば、「T/O」はタイムアウトを意味し、サンプリング時に収集対象の機器がタイムアウトコード(例えば、図5において8001)を出力していた場合に、タイムアウトエラーがあったことが数値に変わってデータベースに記憶される。同様に、「U/F」はアンダーフローを意味し、「O/F」はオーバーフローを意味し、サンプリング時に、それぞれ総合計測レンジに対し下限または上限を超す数値が計測されたことを意味する。 For example, "T/O" means timeout, and if the device being collected outputs a timeout code (e.g., 8001 in Figure 5) at the time of sampling, the occurrence of a timeout error is converted to a numerical value and stored in the database. Similarly, "U/F" means underflow, and "O/F" means overflow, and each means that a numerical value that exceeds the lower or upper limit of the overall measurement range was measured at the time of sampling.

§4 作用・効果
仮想モデル入力装置10は、デジタル化された設計情報22および機器諸元32を用いることで、仮想モデル50の生成に必要なデータを整理し、関連付けることができる。その上で、関連付けられたデータを基に、APIを起動することで、仮想モデル生成装置40は、装置モデル51、メタデータ52、およびスキーマ53から構成される仮想モデル50を生成できる。そのため、ITスキルに乏しいOTエンジニアであっても仮想モデル50を生成でき、装置のIoT化を図ることができる。
§4 Actions and Effects The virtual model input device 10 can organize and associate data required for generating a virtual model 50 by using the digitized design information 22 and device specifications 32. Then, by starting an API based on the associated data, the virtual model generating device 40 can generate a virtual model 50 composed of a device model 51, metadata 52, and a schema 53. Therefore, even an OT engineer with poor IT skills can generate the virtual model 50, and the device can be made IoT-enabled.

さらに、装置モデル51は、ツリー状の装置構成をとることができ、親子関係によって機器の接続状態または関係性が明確になり、仮想モデル50の有益性が向上する。 Furthermore, the device model 51 can have a tree-like device structure, and the parent-child relationships clarify the connection status or relationships of the devices, thereby improving the usefulness of the virtual model 50.

また、機器諸元32は機器型式を基にして検索することができるようになる。そのため、設計情報に含まれている保証がなかった単位および物理量が明確になり、仮想モデル50の有益性が向上する。 In addition, the equipment specifications 32 can be searched based on the equipment model. This makes it possible to clarify units and physical quantities that were not guaranteed to be included in the design information, improving the usefulness of the virtual model 50.

更に、ツリー状の装置構成に従い、複数の機器が関連しあった結果としての総合精度、総合分解能、および総合計測レンジを算出でき、メタデータ52に登録できる。総合精度および総合分解能がわかるため、仮想モデル生成システム1でサンプリングしたデータの信頼性確認が容易に行える。 Furthermore, according to the tree-like device configuration, the overall accuracy, overall resolution, and overall measurement range as a result of the association of multiple devices can be calculated and registered in the metadata 52. Since the overall accuracy and overall resolution are known, it is easy to check the reliability of the data sampled by the virtual model generation system 1.

また、設計情報のプログラムから、収集対象ごとの装置の制御周期を把握することができ、サンプリングしたデータの利用性が向上する。 In addition, the control period of each device to be collected can be determined from the design information program, improving the usability of the sampled data.

更に、仮想モデル50の作成だけではなく、利用段階においても、仮想モデル50の特性がメタデータ52に集約しているため、仮想モデル50の利用性が高い。 Furthermore, not only during the creation of the virtual model 50 but also during the use stage, the characteristics of the virtual model 50 are summarized in the metadata 52, making the virtual model 50 highly usable.

〔実施形態2〕
本発明の実施形態2について、図9から図10に基づいて以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
[Embodiment 2]
A second embodiment of the present invention will be described below with reference to Fig. 9 and Fig. 10. For ease of explanation, the same reference numerals are given to members having the same functions as those described in the above embodiment, and the description thereof will not be repeated.

§1 適用例
仮想モデル生成システムは、設計情報および機器諸元を読み込み、実際の仮想モデルを生成するまでの処理を一貫して行う仮想モデル生成装置を備える。そのため、ローカル環境での仮想モデルの生成に適した実施形態である。
The virtual model generation system includes a virtual model generation device that reads design information and device specifications and performs a process from generating an actual virtual model to generating a virtual model. Therefore, this embodiment is suitable for generating a virtual model in a local environment.

§2 構成例
図9に基づいて、仮想モデル生成システム2の構成例を説明する。図9は、仮想モデル生成システム2の構成要素の一例を示すブロック図である。
§2 Configuration Example An example of the configuration of the virtual model generation system 2 will be described with reference to Fig. 9. Fig. 9 is a block diagram showing an example of components of the virtual model generation system 2.

仮想モデル生成システム2は、仮想モデル生成装置100と、パソコン20と、機器情報サーバ30と、を備える。 The virtual model generation system 2 includes a virtual model generation device 100, a personal computer 20, and a device information server 30.

仮想モデル生成装置100は、構成取得部11と、型式特定部12と、諸元取得部13と、収集対象特定部14と、関連付け部15と、仮想モデル生成部45と、第3記憶部44と、を備える。仮想モデル生成部45は、装置モデル生成部41と、メタデータ生成部42と、スキーマ生成部43と、を備える。 The virtual model generating device 100 includes a configuration acquisition unit 11, a type identification unit 12, a specification acquisition unit 13, a collection target identification unit 14, an association unit 15, a virtual model generating unit 45, and a third storage unit 44. The virtual model generating unit 45 includes a device model generating unit 41, a metadata generating unit 42, and a schema generating unit 43.

各部の動作は、実施形態1と同一であるが、関連付け部15が、装置モデル生成部41と、メタデータ生成部42と、スキーマ生成部43と、を直接呼び出す点で異なる。すなわち、実施形態2では、実施形態1での出力部16の機能をも、関連付け部15が成すといえる。 The operation of each unit is the same as in the first embodiment, but differs in that the association unit 15 directly calls the device model generation unit 41, the metadata generation unit 42, and the schema generation unit 43. That is, in the second embodiment, the association unit 15 also performs the function of the output unit 16 in the first embodiment.

§3 動作例
図10に基づいて、仮想モデル生成システム2の動作例を説明する。図10は、仮想モデル生成装置100のフローチャートである。
§3 Operation Example An operation example of the virtual model generating system 2 will be described with reference to Fig. 10. Fig. 10 is a flowchart of the virtual model generating device 100.

実施形態2では、実施形態1での図7および図8を合わせたものに対し、S16がなく、S15の次にS21が続く点が異なる。 The second embodiment differs from the combination of Figures 7 and 8 in the first embodiment in that S16 is not included, and S21 follows S15.

§4 作用・効果
仮想モデル生成装置100は、デジタル化された設計情報22および機器諸元32を用いることで、仮想モデル50の生成に必要なデータを整理し、関連付けることができる。その上で、関連付けられたデータを基に、装置モデル51、メタデータ52、およびスキーマ53から構成される仮想モデル50を生成できる。そのため、ITスキルに乏しいOTエンジニアであっても仮想モデル50を生成でき、装置のIoT化を図ることができる。
§4 Actions and Effects The virtual model generating device 100 can organize and associate data required for generating a virtual model 50 by using the digitized design information 22 and device specifications 32. Then, based on the associated data, a virtual model 50 consisting of a device model 51, metadata 52, and a schema 53 can be generated. Therefore, even an OT engineer with poor IT skills can generate the virtual model 50, and the device can be made IoT-enabled.

また、実施形態1と異なり、1つの装置で設計情報22および機器諸元32の入力及び仮想モデル50の生成が完結する利点がある。そのため、ネットワークから切り離されたローカル環境でも、仮想モデル50の生成ができ、利便性が向上する。 Also, unlike the first embodiment, there is an advantage that input of the design information 22 and the device specifications 32 and generation of the virtual model 50 can be completed in one device. Therefore, the virtual model 50 can be generated even in a local environment that is separated from the network, improving convenience.

〔ソフトウェアによる実現例〕
仮想モデル入力装置10または仮想モデル生成装置100の制御ブロック(特に構成取得部11、諸元取得部13、関連付け部15および出力部16)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
[Software implementation example]
The control blocks of the virtual model input device 10 or the virtual model generating device 100 (particularly the configuration acquisition unit 11, the specifications acquisition unit 13, the association unit 15, and the output unit 16) may be realized by a logic circuit (hardware) formed in an integrated circuit (IC chip) or the like, or may be realized by software.

後者の場合、仮想モデル入力装置10または仮想モデル生成装置100は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば1つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばCPU(Central Processing Unit)を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ROM(Read Only Memory)等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。 In the latter case, the virtual model input device 10 or the virtual model generating device 100 includes a computer that executes instructions of a program, which is software that realizes each function. This computer includes, for example, one or more processors, and a computer-readable recording medium that stores the program. The object of the present invention is achieved by the processor reading the program from the recording medium and executing it in the computer. The processor can be, for example, a CPU (Central Processing Unit). The recording medium can be a "non-transient tangible medium," such as a ROM (Read Only Memory), tape, disk, card, semiconductor memory, programmable logic circuit, or the like. The device may also include a RAM (Random Access Memory) that expands the program. The program may be supplied to the computer via any transmission medium (such as a communication network or broadcast waves) that can transmit the program. One aspect of the present invention can also be realized in the form of a data signal embedded in a carrier wave, in which the program is embodied by electronic transmission.

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible within the scope of the claims. The technical scope of the present invention also includes embodiments obtained by appropriately combining the technical means disclosed in different embodiments.

1、2 仮想モデル生成システム
10 仮想モデル入力装置
11 構成取得部(設計取得部)
13 諸元取得部
15 関連付け部
16 出力部
22 設計情報
32 機器諸元
40、100 仮想モデル生成装置
41 装置モデル生成部
42 メタデータ生成部
43 スキーマ生成部
45 仮想モデル生成部
50 仮想モデル
51 装置モデル
52 メタデータ
53 スキーマ
1, 2 Virtual model generation system 10 Virtual model input device 11 Configuration acquisition unit (design acquisition unit)
REFERENCE SIGNS LIST 13 Specifications acquisition unit 15 Association unit 16 Output unit 22 Design information 32 Device specifications 40, 100 Virtual model generation device 41 Device model generation unit 42 Metadata generation unit 43 Schema generation unit 45 Virtual model generation unit 50 Virtual model 51 Device model 52 Metadata 53 Schema

Claims (17)

デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する外部装置である仮想モデル生成装置
に、前記関連付けデータを出力する出力部と、を含む情報処理装置、および、
前記仮想モデル生成装置、を備え、
前記設計情報は、ツリー状の装置構成を含む仮想モデル生成システム
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
A virtual model generating device is an external device that generates a virtual model using the association data.
and an output unit that outputs the association data.
The virtual model generating device ,
The design information is a virtual model generation system including a tree-shaped device configuration.
デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する外部装置である仮想モデル生成装置に、前記関連付けデータを出力する出力部と、を含む情報処理装置、および、
前記仮想モデル生成装置、を備え、
前記関連付け部は、
前記設計情報から収集するデータの対象機器を特定し、
前記対象機器の上位機器を特定し、
前記設計情報に、前記対象機器および前記上位機器の前記機器諸元を関連付けたデータを関連付けデータとする仮想モデル生成システム
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
an output unit that outputs the association data to a virtual model generation device that is an external device that generates a virtual model using the association data ; and
The virtual model generating device ,
The association unit is
Identifying a target device for which data is to be collected from the design information;
Identifying a host device of the target device;
A virtual model generation system that generates associated data in which the design information is associated with the device specifications of the target device and the higher-level device.
デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する外部装置である仮想モデル生成装置に、前記関連付けデータを出力する出力部と、を含む情報処理装置、および、
前記仮想モデル生成装置、を備え、
前記機器諸元は、機器の出力の単位および/または物理量を含む仮想モデル生成システム
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
an output unit that outputs the association data to a virtual model generation device that is an external device that generates a virtual model using the association data ; and
The virtual model generating device ,
A virtual model generation system in which the equipment specifications include a unit and/or a physical quantity of the equipment output.
デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記設計情報のうち一部を収集対象として特定する収集対象特定部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する外部装置である仮想モデル生成装置
に、前記関連付けデータを出力する出力部と、を含む情報処理装置、および、
前記仮想モデル生成装置、を備え
前記関連付け部は、前記収集対象に前記機器諸元を関連付ける仮想モデル生成システム
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
a collection target specifying unit that specifies a part of the design information as a collection target;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
A virtual model generating device is an external device that generates a virtual model using the association data.
and an output unit that outputs the association data.
The virtual model generating device ,
The association unit is a virtual model generation system that associates the device specifications with the collection target.
デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する仮想モデル生成部と、を備え、
前記仮想モデルは、収集するデータの特性を定義したメタデータを含み、
前記仮想モデル生成部は、前記メタデータを生成するメタデータ生成部を備える情報処理装置。
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
a virtual model generation unit that generates a virtual model using the association data,
The virtual model includes metadata that defines characteristics of the data to be collected;
The information processing apparatus includes a metadata generation unit, wherein the virtual model generation unit generates the metadata.
デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する仮想モデル生成部と、を備え、
前記仮想モデルは、収集するデータのデータベース構造を定義したスキーマを含み、
前記仮想モデル生成部は、前記スキーマを生成するスキーマ生成部を備える情報処理装置。
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
a virtual model generation unit that generates a virtual model using the association data,
The virtual model includes a schema that defines a database structure of the data to be collected;
The virtual model generation unit is an information processing apparatus including a schema generation unit that generates the schema.
デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する仮想モデル生成部と、を備え、
前記設計情報は、ツリー状の装置構成を含む情報処理装置。
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
a virtual model generation unit that generates a virtual model using the association data,
The design information of the information processing device includes a tree-shaped device configuration.
デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する仮想モデル生成部と、を備え、
前記関連付け部は、
前記設計情報から収集するデータの対象機器を特定し、
前記対象機器の上位機器を特定し、
前記設計情報に、前記対象機器および前記上位機器の前記機器諸元を関連付けたデータを関連付けデータとする情報処理装置。
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
a virtual model generation unit that generates a virtual model using the association data,
The association unit is
Identifying a target device for which data is to be collected from the design information;
Identifying a host device of the target device;
An information processing apparatus which generates associated data in which the design information is associated with the device specifications of the target device and the higher-level device.
デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する仮想モデル生成部と、を備え、
前記機器諸元は、機器の出力の単位および/または物理量を含む情報処理装置。
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
a virtual model generation unit that generates a virtual model using the association data,
The device specifications include a unit and/or a physical quantity of the device output.
デジタル化された使用される機器の情報を含む設計情報を取得する設計取得部と、
前記機器に対応する機器諸元を取得する諸元取得部と、
前記機器諸元および前記設計情報を互いに関連付けた関連付けデータにする関連付け部と、
前記関連付けデータを用いて仮想モデルを生成する仮想モデル生成部と、を備え、
前記設計情報のうち一部を収集対象として特定する収集対象特定部を備え、
前記関連付け部は、前記収集対象に前記機器諸元を関連付ける情報処理装置。
a design acquisition unit that acquires design information including digitized information on a device to be used;
A specification acquisition unit that acquires device specifications corresponding to the device;
an association unit that associates the device specifications and the design information with each other to generate associated data;
a virtual model generation unit that generates a virtual model using the association data,
a collection target specifying unit that specifies a part of the design information as a collection target;
The associating unit is an information processing device that associates the device specifications with the collection target.
前記機器諸元は、機器の精度を含み、
前記メタデータ生成部は、
収集するデータの収集経路に関わる複数の前記機器の精度を総合した、総合精度を特定し、前記メタデータに登録する請求項5に記載の情報処理装置。
The device specifications include the accuracy of the device,
The metadata generation unit
The information processing apparatus according to claim 5 , further comprising: specifying an overall accuracy obtained by combining accuracies of a plurality of devices related to a collection route of collected data, and registering the overall accuracy in the metadata.
前記機器諸元は、機器の分解能、計測レンジ、および出力レンジの情報を含み、
前記メタデータ生成部は、
前記設計情報における、上位機器の前記計測レンジおよび前記分解能、ならびに下位機器の前記出力レンジから、前記上位機器の前記出力レンジを特定し、前記メタデータに登録する請求項5に記載の情報処理装置。
The device specifications include information on the resolution, measurement range, and output range of the device;
The metadata generation unit
The information processing apparatus according to claim 5 , wherein the output range of the higher-level device is specified from the measurement range and the resolution of the higher-level device and the output range of the lower-level device in the design information, and is registered in the metadata.
前記設計情報は、コントローラによる制御周期の情報を含み、
前記メタデータ生成部は、
前記制御周期をサンプリングレートとして、前記メタデータに登録する請求項5に記載の情報処理装置。
The design information includes information on a control period by a controller,
The metadata generation unit
The information processing apparatus according to claim 5 , wherein the control period is registered as a sampling rate in the metadata.
前記仮想モデルは、前記設計情報に基づく装置モデルを含み、
前記仮想モデル生成部は、前記装置モデルを生成する装置モデル生成部を備える請求項5から13のいずれか1項に記載の情報処理装置。
the virtual model includes an equipment model based on the design information;
The information processing apparatus according to claim 5 , wherein the virtual model generation unit includes an equipment model generation unit that generates the equipment model.
前記設計情報から、機器型式を特定する型式特定部を備える請求項から14のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 5 , further comprising a model identification unit that identifies a device model from the design information. 請求項7から9のいずれか1項に記載の情報処理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、前記設計取得部、前記諸元取得部、および前記関連付け部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。 10. A program for causing a computer to function as the information processing device according to claim 7 , the program causing a computer to function as the design acquisition unit, the specification acquisition unit, and the association unit. 請求項16に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 A computer-readable recording medium having the program according to claim 16 recorded thereon.
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