JP7562051B1 - Data collection program, data collection device, data collection system and data collection method - Google Patents
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Abstract
データ収集装置(100)は、対象物を処理するラインで順次実行される異なる工程で、クロック発生器を用いて制御周期を生成する機能を有し被制御装置を制御する複数の制御装置(20)に、ネットワークを介して接続される。プログラムは、データ収集装置(100)を、共有時刻を取得する時刻取得部(12)、共有時刻を複数の制御装置(20)と共有する共有部(13)、制御装置(20)がそれぞれ、被制御装置の制御に関する制御データに、共有時刻及び制御周期から得る補正時刻を関連付けた関連データを、制御装置(20)それぞれから収集する収集部(14)、関連データにおいて制御データに関連付けられた補正時刻に基づいて、異なる制御装置(20)から受信した制御データ同士を対応付ける対応付け部(17)、として機能させて、制御データの対応付けを支援する。The data collection device (100) is connected to a plurality of control devices (20) that have a function of generating a control period using a clock generator and control controlled devices in different processes that are sequentially executed on a line that processes objects, via a network. The program makes the data collection device (100) function as a time acquisition unit (12) that acquires a shared time, a sharing unit (13) that shares the shared time with the plurality of control devices (20), a collection unit (14) that collects from each of the control devices (20) associated data in which the control data relating to the control of the controlled device is associated with the shared time and a correction time obtained from the control period, and a matching unit (17) that matches the control data received from different control devices (20) based on the correction time associated with the control data in the associated data, thereby supporting the matching of the control data.
Description
本開示は、データ収集プログラム、データ収集装置、データ収集システム及びデータ収集方法に関する。 The present disclosure relates to a data collection program, a data collection device, a data collection system, and a data collection method.
FA(Factory Automation)の現場において収集したデータを解析して、解析結果をその後の運用に利用するための技術が知られている(例えば、特許文献1を参照)。特許文献1には、異常予知又は最適化制御を目的としてデータを解析するために、データを高い計時精度でロギングする技術について記載されている。There is known a technology for analyzing data collected at FA (Factory Automation) sites and using the analysis results in subsequent operations (see, for example, Patent Document 1). Patent Document 1 describes a technology for logging data with high timing accuracy in order to analyze the data for the purpose of anomaly prediction or optimization control.
多数の対象物を順次処理するラインにおいて個々の対象物に対して複数の工程が順次実行される場合に、これら複数の工程間の関係を解析したいという要望がある。例えば、ワークを研磨、切削その他加工する工程の後に、加工後のワークの寸法を測定する工程があり、トルク、回転数又は電圧のような加工時のパラメータと測定された寸法との関係が明らかになれば、特定の寸法を得るための適切なパラメータの設定が容易になる。また、フィルム上に薬剤を塗布する工程の後に薬剤の厚みを計測する工程があり、薬剤の射出圧力のようなパラメータと計測された厚みとの関係が明らかになれば、特定の厚みを得るための適切なパラメータの設定が容易になる。 When multiple processes are performed sequentially on each object on a line that processes a large number of objects in sequence, there is a demand to analyze the relationship between these multiple processes. For example, after a process of polishing, cutting, or otherwise processing a workpiece, there is a process of measuring the dimensions of the processed workpiece, and if the relationship between the parameters during processing, such as torque, rotation speed, or voltage, and the measured dimensions is clarified, it becomes easy to set appropriate parameters to obtain a specific dimension. Also, after a process of applying a drug onto a film, there is a process of measuring the thickness of the drug, and if the relationship between a parameter such as the injection pressure of the drug and the measured thickness is clarified, it becomes easy to set appropriate parameters to obtain a specific thickness.
この解析をするためには、同一のワーク或いは同一のフィルム部分のような、同一の対象物に対する前の工程で得たデータと後の工程で得たデータとを対応付ける必要がある。ここで、前後の工程がいずれも、単一の制御装置が機器を制御することで実施される場合には、特許文献1の技術を利用してデータをロギングすることが考えられる。しかしながら、前後の工程が異なる制御装置を用いて実施される場合には、異なる制御装置が共通の時刻でデータをロギングするとは限らないことから、同一の対象物に対するデータ同士を対応付けることが難しくなる。To perform this analysis, it is necessary to match data obtained in a previous process with data obtained in a later process for the same object, such as the same workpiece or the same film portion. Here, if both previous and subsequent processes are performed by a single control device controlling the equipment, it is possible to log the data using the technology of Patent Document 1. However, if the previous and subsequent processes are performed using different control devices, it becomes difficult to match data for the same object, since the different control devices do not necessarily log data at the same time.
具体的には、FAの現場で用いられる制御装置については一般的に、シーケンス制御のような機能の確保が優先され、時刻を計時する機能の優先度は低い。また、制御装置が時刻を計時する機能を有する場合であっても、時刻の補正頻度が低く、同一の対象物に関する前後の工程のデータを対応付けるために十分な精度が得られない。そのため、前後の工程を担う異なる制御装置で共通する時刻に基づいてデータを得ることができず、前後の工程のデータを適当に対応付けることができないおそれがある。 Specifically, for control devices used in FA sites, priority is generally given to ensuring functions such as sequence control, with a low priority given to functions that keep track of time. Furthermore, even if a control device has a function that keeps track of time, the time is corrected infrequently, and sufficient precision cannot be obtained to match data from previous and subsequent processes related to the same object. As a result, data cannot be obtained based on a common time between different control devices responsible for previous and subsequent processes, and there is a risk that data from previous and subsequent processes cannot be properly matched.
本開示は、上述の事情の下になされたもので、前後の工程を担う異なる制御装置で共通する時刻に基づいてデータを得て、前後の工程のデータを適当に対応付けることを目的とする。 This disclosure has been made in light of the above-mentioned circumstances, and aims to obtain data based on a common time among different control devices responsible for previous and subsequent processes, and to appropriately match the data for the previous and subsequent processes.
上記目的を達成するため、本開示のデータ収集プログラムは、対象物を処理するラインで順次実行される異なる工程で、クロック発生器を用いて制御周期を生成する機能を有し被制御装置を制御する複数の制御装置に、ネットワークを介して接続されるコンピュータを、共有時刻を取得する時刻取得手段、共有時刻を複数の制御装置と共有する共有手段、制御装置がそれぞれ、被制御装置の制御に関する制御データに、共有時刻及び制御周期から得る共有時刻より精度が高い補正時刻を関連付けた関連データを、制御装置それぞれから収集する収集手段、関連データにおいて該制御データに関連付けられた補正時刻に基づいて、異なる制御装置から受信した制御データ同士を対応付ける対応付け手段、として機能させ、対応付け手段は、制御データの系列である時系列データの相互相関関数から工程間の時刻差を得て、時刻差を有する補正時刻に関連付けられた制御データ同士を対応付ける。 In order to achieve the above-mentioned object, the data collection program of the present disclosure causes a computer connected via a network to a plurality of control devices which have the function of generating a control period using a clock generator and control controlled devices in different processes which are executed sequentially on a line processing an object to function as: a time acquisition means for acquiring a shared time, a sharing means for sharing the shared time with the plurality of control devices, a collection means for collecting from each of the control devices associated data in which the control data relating to the control of the controlled device is associated with a correction time which is more accurate than the shared time obtained from the shared time and the control period, and a matching means for matching control data received from different control devices based on the correction time associated with the control data in the associated data, and the matching means obtains the time difference between processes from the cross-correlation function of time series data which is a series of control data, and matches the control data associated with the correction times having a time difference .
本開示によれば、前後の工程を担う異なる制御装置で共通する時刻に基づいてデータを得て、前後の工程のデータを適当に対応付けることができる。 According to the present disclosure, data can be obtained based on a common time among different control devices responsible for previous and subsequent processes, and the data for the previous and subsequent processes can be appropriately associated.
以下、本開示の実施の形態に係るデータ収集システムについて、図面を参照しつつ詳細に説明する。 Below, the data collection system relating to the embodiment of the present disclosure is described in detail with reference to the drawings.
実施の形態.
本実施の形態に係るデータ収集システム1000は、工場又はプラントに代表される施設に構築される。図1に示されるように、データ収集システム1000は、複数の被制御装置を制御することで協働させて、生産ライン、機械加工ライン及び検査ラインに代表される種々の処理を実施するラインを稼働させる制御システムに相当する。
Embodiment
The
図1の例では、太線で示されるフィルム40が巻き出しドラム321から巻き出されると、被制御装置31が塗布工程においてフィルム40上に薬剤を噴霧して、表面に付着させる。この塗布工程によりフィルム40の表面に薬剤が製膜される。そして、搬送工程における薬剤の乾燥を経て、検査工程において被制御装置33によって薬剤の厚みが検査されてから、巻き取りドラム322によってフィルム40が巻き取られる。巻き出しドラム321及び巻き取りドラム322は、被制御装置32が回転させる。このように、対象物としてのフィルム40を処理するラインで順次実行される異なる工程で制御装置21~23が被制御装置31~33を制御する。被制御装置31は制御装置21によって制御され、被制御装置32は制御装置22によって制御され、被制御装置33は制御装置23によって制御される。In the example of FIG. 1, when the
データ収集システム1000は、制御装置21~23からデータを収集するデータ収集装置100と、データ収集装置100にネットワークNWを介して接続される制御装置21~23と、制御装置21~23それぞれの制御対象である被制御装置31~33と、を有する。The
ネットワークNWは、フィールドネットワークに代表される産業用ネットワークである。ただし、これには限定されず、ネットワークNWは、LAN(Local Area Network)のような情報ネットワークであってもよい。制御装置21~23と被制御装置31~33とは、電流信号若しくは電圧信号を伝送する信号線で接続されてもよいし、シリアルデータを伝送する通信線で接続されてもよいし、ネットワークNWと同一の又は異なるネットワークを介して接続されてもよい。 The network NW is an industrial network such as a field network. However, it is not limited to this, and the network NW may be an information network such as a LAN (Local Area Network). The control devices 21-23 and the controlled devices 31-33 may be connected by signal lines that transmit current signals or voltage signals, may be connected by communication lines that transmit serial data, or may be connected via the same or different network as the network NW.
データ収集装置100は、産業用PC(Personal Computer)に代表されるコンピュータである。データ収集装置100は、いわゆるエンジニアリングツールのようなアプリケーションソフトウェアを実行して、制御装置21~23に実行させるべき処理内容を記述する制御プログラムをユーザが作成又は編集して制御装置21~23に書き込むためのUI(User Interface)端末であってもよい。The
また、データ収集装置100は、制御装置21~23と時刻を共有し、制御装置21~23がこの共有時刻と内蔵するクロック発生器とを利用してロギングしたデータを収集する。なお、複数の装置による時刻の共有及び時刻の同期は、複数の装置それぞれが有する時計を同期することを意味する。複数の装置それぞれが有する時計が同等の時刻を計時することで、この時刻が複数の装置において共有されれば、複数の装置が時刻を同期することとなる。以下では、装置間で共有される時刻を共有時刻と表記する。
Furthermore, the
詳細には、図2に示されるように、制御装置21はクロック発生器211を有し、制御装置22はクロック発生器221を有し、制御装置23はクロック発生器231を有する。クロック発生器211,221,231は、例えば水晶振動子、セラミック発振子又は発振回路を含み、クロックパルスを生成するデバイスである。制御装置21~23は、これらのクロック発生器211,221,231を用いて制御周期を生成する。制御周期の長さは、例えば1μ秒、10μ秒又は100μ秒である。
In detail, as shown in FIG. 2,
制御装置21~23としてのプログラマブルコントローラは通常、サーボモータのモーション制御のような高速で正確な制御を可能とするために、上述のような制御周期を生成する機能を有している。図1の例では、制御装置22が、制御周期に基づいて巻き出しドラム321及び巻き取りドラム322を回転させる。なお、制御装置21,23については、制御周期を生成する機能を有するが、生成した制御周期に基づいて被制御装置31,33を制御してもよいし、制御周期とは独立のシーケンス制御により被制御装置31,33を制御してもよい。
Programmable controllers as the control devices 21-23 usually have a function to generate a control period as described above to enable high-speed and accurate control such as the motion control of a servo motor. In the example of Figure 1, the
制御装置21~23は、データ収集装置100によって共有される共有時刻及び制御周期から、共有時刻より精度が高い補正時刻を得る。例えば、共有時刻は、NTP(Network Time Protocol)に従ってデータ収集装置100から制御装置21~23に配信される。NTPで共有される共有時刻の精度は通常、少なくともm秒単位であって、1秒単位である場合もある。制御装置21~23はそれぞれ、共有時刻として示される時刻から制御周期で時刻を計時することで、共有時刻より精度が高い補正時刻を得る。例えば、制御装置21~23は、共有時刻が1時23分45秒を示すときから制御周期である1μ秒毎の計時を開始して、1時23分45.000001秒と1時23分45.000002秒とを異なる時刻として扱う。制御周期毎の計時を開始する時刻は、共有時刻で示される1秒毎の時刻であってもよいし、他の時刻であってもよい。The control devices 21-23 obtain a correction time with higher accuracy than the shared time from the shared time and the control period shared by the
そして、制御装置21~23は、補正時刻を用いて、被制御装置31~33の制御に関する制御データをロギングする。詳細には、制御装置21~23は、制御データの記録時点を示す補正時刻と、制御データの値とを関連付けて関連データとして蓄積する。制御装置21によって記録される制御データは、例えば、薬剤を塗布する被制御装置31に対して制御装置21から設定された射出圧力、又は、被制御装置31が内蔵のセンサにより検出した射出圧力の実測値を示す。制御装置22によって記録される制御データは、例えば、被制御装置32が有するサーボモータの動作量から算出される、巻き出しドラム321が巻き出したフィルム40の長さを示す。制御装置23によって記録される制御データは、例えば、被制御装置33によって測定された薬剤の厚みを示す。The control devices 21-23 then use the correction time to log control data relating to the control of the controlled devices 31-33. In particular, the control devices 21-23 associate the correction time, which indicates the time point at which the control data was recorded, with the value of the control data and store them as associated data. The control data recorded by the
制御装置21~23によって記録された関連データは、データ収集装置100によって収集される。データ収集装置100は、制御周期を利用して高い精度で記録されたログデータを、ネットワークNWを介して複数の制御装置21~23から収集することとなる。The related data recorded by the control devices 21-23 is collected by the
続いて、データ収集装置100及び制御装置21~23のコンピュータとしてのハードウェア構成について、図3を参照して説明する。データ収集装置100及び制御装置21~23のそれぞれに相当するFA装置400は、図3に示されるように、プロセッサ41と、主記憶部42と、補助記憶部43と、クロック部44と、入力部45と、出力部46と、通信部47と、を有する。主記憶部42、補助記憶部43、クロック部44、入力部45、出力部46及び通信部47はいずれも、内部バス48を介してプロセッサ41に接続される。Next, the hardware configuration of the
プロセッサ41は、処理回路としてのCPU(Central Processing Unit)又はMPU(Micro Processing Unit)を含む。プロセッサ41は、補助記憶部43に記憶されるプログラムP1を実行することにより、種々の機能を実現して、後述の処理を実行する。データ収集装置100のプログラムP1は、データ収集プログラムの一例に相当する。制御装置21~23のプログラムP1は、ラダー言語又はC言語で記述された、被制御装置31~33に対する制御の内容を記述した制御プログラムに相当する。The
主記憶部42は、RAM(Random Access Memory)を含む。主記憶部42には、補助記憶部43からプログラムP1がロードされる。そして、主記憶部42は、プロセッサ41の作業領域として用いられる。The
補助記憶部43は、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)及びHDD(Hard Disk Drive)に代表される不揮発性メモリを含む。補助記憶部43は、プログラムP1の他に、プロセッサ41の処理に用いられる種々のデータを記憶する。補助記憶部43は、プロセッサ41の指示に従って、プロセッサ41によって利用されるデータをプロセッサ41に供給する。また、補助記憶部43は、プロセッサ41から供給されたデータを記憶する。The
クロック部44は、例えば、水晶振動子、シリコン振動子、その他発振回路を有するクロック発生回路を含む。クロック部44は、クロック発生回路により生成されたクロックに基づいてクロック信号を生成して出力する。クロック信号は、クロックパルスを含み、プロセッサ41が、内蔵のハードウェア素子により又は実行するソフトウェア処理によりクロックパルスの立ち上がり回数をカウントすることで時刻を計時するために利用される。制御装置21~23のクロック部44は、クロック発生器211,221,231に相当する。
The
入力部45は、ハードウェアスイッチ、入力キー、キーボード及びポインティングデバイスに代表される入力デバイスを含む。入力部45は、FA装置400のユーザによって入力された情報を取得して、取得した情報をプロセッサ41に通知する。The
出力部46は、LED(Light Emitting Diode)、LCD(Liquid Crystal Display)及びスピーカに代表される出力デバイスを含む。出力部46は、プロセッサ41の指示に従って種々の情報をユーザに提示する。The
通信部47は、外部の装置と通信するための通信インタフェース回路を含む。通信部47は、外部から信号を受信して、この信号により示されるデータをプロセッサ41へ出力する。また、通信部47は、プロセッサ41から出力されたデータを示す信号を外部の装置へ送信する。なお、図3では1つの通信部47が代表的に示されているが、FA装置400は、複数の通信部47を有してもよい。例えば、制御装置21は、データ収集装置100と通信するための通信部47と、被制御装置31と通信するための通信部47と、を別個に有してもよい。The
上述のハードウェア構成が協働することにより、データ収集装置100及び制御装置21~23はそれぞれ、種々の機能を発揮する。詳細には、図4に示されるように、データ収集装置100は、その機能として、共有時刻を計時する計時部11と、計時部11から共有時刻を取得する時刻取得部12と、共有時刻を制御装置21~23と共有する共有部13と、制御装置21~23から関連データを収集する収集部14と、収集した関連データを記憶する記憶部15と、対象物の工程間の移動に関する移動情報を取得する情報取得部16と、関連データにより示される補正時刻及び移動情報に基づいて、異なる制御装置21~23から収集した制御データ同士を対応付ける対応付け部17と、対応付けられた制御データからモデルを学習する学習部18と、を有する。
The above-mentioned hardware configurations work together to allow the
計時部11は、主としてデータ収集装置100のクロック部44によって実現される。計時部11は、ネットワークNWに接続された装置間で共有される基準時刻を計時する。The
時刻取得部12は、主としてプロセッサ41によって実現される。時刻取得部12は、計時部11によって計時された基準時刻を取得して、取得した基準時刻を共有時刻として共有部13に通知する。時刻取得部12は、共有時刻を取得する時刻取得手段の一例に相当する。The
共有部13は、主としてプロセッサ41及び通信部47によって実現される。共有部13は、例えばNTP又はSNTP(Simple Network Time Protocol)にしたがって、共有時刻を制御装置21~23との間で共有する。共有部13は、共有時刻を複数の制御装置21~23と共有する共有手段の一例に相当する。The
収集部14は、主として通信部47によって実現される。収集部14は、制御装置21~23から関連データを収集して、収集した関連データを記憶部15に格納する。収集部14による関連データの収集は、制御装置21~23に対して未送信の関連データを要求することによりなされてもよいし、制御装置21~23が自発的に送信する関連データを受信することでなされてもよい。また、関連データの収集タイミングは、任意であって、定期的であってもよいし、予め定められた条件が成立するタイミングであってもよい。収集部14は、複数の制御装置21~23から同時に関連データを収集してもよいし、装置毎に異なるタイミングで関連データを受信してもよい。収集部14は、制御装置21~23それぞれが制御データに補正時刻を関連付けた関連データを制御装置21~23それぞれから収集する収集手段の一例に相当する。The
記憶部15は、主として主記憶部42及び補助記憶部43の少なくとも一方によって実現される。図5には記憶部15に蓄積されるデータの一例が示されている。図5の例では、記憶部15は、制御装置21から収集した関連データ151と、制御装置22から収集した関連データ152と、制御装置23から収集した関連データ153を記憶する。関連データ151は、被制御装置31の射出圧力の1分毎の値を時系列で示すデータである。関連データ152は、被制御装置32によって巻き出され及び巻き取られたフィルム40の長さをμ秒毎に時系列で示すデータである。関連データ153は、被制御装置33によって測定された薬剤の厚みを1分毎の時系列で示すデータである。The
情報取得部16は、主として入力部45によって実現される。情報取得部16は、対応付け部17による制御データの対応付けに必要な情報であって、関連データとは異なる情報を取得する。詳細には、情報取得部16は、被制御装置31~33の処理対象である対象物の移動に関する移動情報を、データ収集装置100のユーザから取得する。移動情報は、例えば、対象物に対して異なる工程が順に実施されるときの工程間の距離であって、より具体的には、被制御装置31によって薬剤が塗布されるフィルム40の部位と、被制御装置33によって薬剤の厚みが検査されるフィルム40の部位と、の距離である。この距離が分かれば、制御装置22から取得したフィルムの移動量と照らし合わせることで、同一のフィルム40の部分に対して、薬剤が塗布された時点と厚みが検査された時点との時刻差を得ることが可能になる。情報取得部16は、対象物の移動に関する移動情報を取得する情報取得手段の一例に相当する。The
対応付け部17は、主としてプロセッサ41によって実現される。対応付け部17は、記憶部15に記憶される関連データ及び情報取得部16によって取得された移動情報に基づいて、同一の対象物に関する制御データ同士を対応付ける。詳細には、対応付け部17は、同一の対象物が処理される際に生じる工程間の時刻差を算出する。例えば、対応付け部17は、図5に示される関連データ152により示される移動量を積算した総和が、移動情報により示される工程間の距離に等しくなるときに、積算した移動量のうちの最初と最後の移動量に関連付けられている補正時刻の差を、工程間の時刻差として算出する。そして、対応付け部17は、算出した時刻差を有する関連データ151,153の補正時刻に関連付けられている制御データ同士を対応付ける。The matching
図5の例では、24000mmという移動情報がある場合に、関連データ152において例えば12時0分0秒丁度から12時4分0秒丁度まで移動量を積算した結果、積算値が24000mmに等しくなる。すなわち12時0分0秒丁度に薬剤が塗布されたフィルム40の部分については、12時4分0秒丁度に薬剤の厚みが検査され、工程間の時刻差が4分間であることがわかる。このため、関連データ151において12時0分0秒の補正時刻に関連付けられた制御データ1510は、関連データ153において12時4分0秒の補正時刻に関連付けられた制御データ1530に対応付けられることとなる。
In the example of Figure 5, if there is movement information of 24,000 mm, when the movement amount is accumulated in the
図6には、対応付け部17によって対応付けられた制御データの一例が示されている。図6では、対応付け部17によって対応付けられた制御データ同士が、同一の行に配置されている。図6に示されるテーブルのうち左側の部分データ51は、図5に示される関連データ151から抽出されたデータである。また、図6に示される列データ52は、移動情報により示される距離である。また、部分データ53は、関連データ152から対応付け部17によって算出されたデータである。詳細には、部分データ53のうちの搬送時間長は、部分データ51に示される補正時刻を起点として関連データ152の移動量の積算値が列データ52に示される距離に等しくなるまでの時間長であって、上述の工程間の時刻差に相当する。また、モータ速度は、距離を搬送時間長で除した値として得られる。また、図6に示される部分データ54は、部分データ51に対応付けられるものとして関連データ153から抽出されたデータである。
FIG. 6 shows an example of control data associated by the
図6を参照すると、例えば、12時0分0秒丁度に7MPaの射出圧力で薬剤が塗布されたフィルム40の部分について、4分間の搬送時間長を経て12時4分0秒丁度に薬剤の厚みが検査され、5μmの検査結果であったことがわかる。同様に、5MPaの射出圧力で薬剤が塗布された部分については、薬剤の厚みが4μmとなり、6MPaの射出圧力で薬剤が塗布された部分については、薬剤の厚みが7μmとなったことがわかる。対応付け部17は、図6に示されるような対応付けの完了したテーブルを、関連データとは別に記憶部15に格納してもよいし、関連データ内の制御データに対して、対応付けた他の制御データへのリンクを付与してもよい。対応付け部17は、移動情報を用いて工程間の時刻差を算出して、算出した時刻差を有する補正時刻に関連付けられた制御データ同士を対応付ける対応付け手段の一例に相当する。
With reference to FIG. 6, for example, for the part of the
図4に戻り、学習部18は、主としてプロセッサ41によって実現される。学習部18は、対応付け部17によって対応付けられた制御データに基づいて、一方の制御データから他方の制御データを推定するモデルを学習する。図6の例では、学習部18は、射出圧力を説明変数とし、厚みを目的変数とする機械学習により、射出圧力から厚みを推定する推定モデルを学習して出力する。学習部18によって学習されたモデルは、データ収集装置100を利用するユーザによって活用されてもよい。例えば、モデルによる推定結果と大きく異なる厚みの検査結果を得たときに、異常であると判断されてもよい。学習部18は、対応付け手段によって対応付けられた制御データに基づいて、一の制御装置の制御データの値から他の制御装置の制御データの値を推定するモデルを学習する学習手段の一例に相当する。Returning to FIG. 4, the
図4に戻り、制御装置21~23はそれぞれ、互いに同等の機能を有する。図4に示されるように、制御装置21~23のそれぞれに相当する制御装置20は、データ収集装置100及び他の制御装置20と共有時刻を共有する時刻共有部201と、共有時刻及び制御周期から得た補正時刻に関連付けて制御データを記録するロギング部202と、補正時刻と制御データとを含む関連データをデータ収集装置100に送信する送信部203と、を有する。時刻共有部201は、主として、プロセッサ41及び通信部47によって実現される。ロギング部202は、主として、プロセッサ41及び主記憶部42によって実現される。送信部203は、主として、通信部47によって実現される。Returning to FIG. 4, the control devices 21-23 each have equivalent functions to one another. As shown in FIG. 4, the
続いて、上述の機能を有するデータ収集装置100によって実行されるデータ収集処理について、図7を用いて説明する。データ収集処理は、データ収集方法の一例に相当する。Next, the data collection process executed by the
データ収集処理では、時刻取得部12が、共有時刻を取得し(ステップS1)、共有部13が、共有時刻を制御装置21~23と共有する(ステップS2)。そして、収集部14が、制御装置21~23が制御データに補正時刻を関連付けた関連データを、制御装置21~23から収集する(ステップS3)。また、情報取得部16が、移動情報を取得する(ステップS4)。In the data collection process, the
次に、対応付け部17が、関連データと移動情報に基づいて工程間の時刻差を算出し、算出した時刻差を有する制御データ同士を対応付ける(ステップS5)。そして、学習部18が、対応付けた制御データを利用して、一の工程の制御データの値から他の工程の制御データの値との関係を示すモデルを学習する(ステップS6)。その後、データ収集処理が終了する。Next, the
以上、説明したように、制御装置21~23がそれぞれ、共有時刻及び制御周期から得る共有時刻より精度が高い補正時刻を制御データに関連付けた関連データを、収集部14が制御装置21~23それぞれから収集し、対応付け部17が、異なる制御装置から受信した制御データ同士を対応付ける。これにより、前後の工程を担う異なる制御装置で共通する時刻に基づいてデータを得て、前後の工程のデータを適当に対応付けることができる。また、FAの現場で収集したデータ及び時刻を一元的に管理し記録することができる。
As explained above, the
図8には、比較例として、塗布工程を担う制御装置21aと、検査工程を担う制御装置23aと、がいずれも、共有時刻を共有しない場合が示されている。このような場合には、制御装置21a,23aの時計にズレが生じ、結果として、本来は対応付けるべき制御データ61,62を対応付けることは困難となる。
Figure 8 shows, as a comparative example, a case in which neither the
これに対して本実施の形態に係るデータ収集システム1000によれば、制御装置21~23は、共有時刻を共有することによりログデータが時刻のズレを含むことを回避することができる。さらに、共有時刻を基準として制御周期によって計時した補正時刻で記録することにより、被制御装置31~33に対する制御と同期して制御データを記録することができる。これにより、実際の制御とは異なるタイミングで制御データを記録することによる時刻ズレの発生、及び、そのような時刻ズレの蓄積を回避することができる。In contrast, according to the
また、情報取得部16が移動情報を取得し、対応付け部17が、移動情報を用いて工程間の時刻差を算出し、算出した時刻差を有する補正時刻に関連付けられた制御データ同士を対応付ける。これにより、制御データの正確な対応付けが可能になる。
In addition, the
また、対象物の同一性は、バーコードのようなID(Identifier)タグを対象物に付して判別することが従来広く行われている。この種のIDタグは、ディスクリート生産においては、対象物である製品個体ごとに与えられる。ディスクリート生産は、例えば、自動車部品あるいは電子機器のような1個のワークを対象物とした組立生産である。ディスクリート生産においては、IDタグの付与は、比較的容易ではあるものの、IDタグの付与、管理及び読み取りには別途、専用の設備が必要となる。 Furthermore, the identity of an object has traditionally been determined by attaching an ID (Identifier) tag, such as a barcode, to the object. In discrete production, this type of ID tag is given to each individual product, which is the object. Discrete production is assembly production in which the object is a single workpiece, such as an automobile part or electronic device. In discrete production, attaching ID tags is relatively easy, but separate, dedicated equipment is required to attach, manage and read the ID tags.
また、フィルムあるいは液体を対象物とした連続生産あるいはバッチ生産においては、IDタグは、例えば1mの部分毎に与えられるケースもあるが、そもそも対象物にIDタグを付与することが難しい場合が多い。 In addition, in continuous or batch production of films or liquids, ID tags may be assigned to sections of, for example, 1 m each, but it is often difficult to attach ID tags to the objects in the first place.
これに対して、本実施の形態によれば、図9に示されるように対象物が粉粒体70である場合、及び、気体及び液体を含む流体である場合にも、異なる工程で得た同一の対象物に対する制御データを対応付けることができる。すなわち、IDタグを付与することが困難な場合であっても、対象物の同一性を判別することができる。また、対象物の形状及び種類に関わらず、IDタグの付与、管理及び読み取りに必要な設備を省略することができる。In contrast, according to the present embodiment, as shown in FIG. 9, even when the object is a powder or
以上、本開示の実施の形態について説明したが、本開示は上記実施の形態によって限定されるものではない。 The above describes embodiments of the present disclosure, but the present disclosure is not limited to the above embodiments.
例えば、図5に示されるように、μ秒毎に制御データを記録していくと、データサイズが大きくなる。そこで、記憶部15は、時系列の制御データを、図10に示されるように圧縮して記憶してもよい。詳細には、制御データの初期値と、制御データの値が変化するときの補正時刻と、当該値の変化量と、を記憶しておけば、値が変化しない期間については保存すべきデータを省略することができる。図11には、記憶部15による制御データの圧縮処理の流れが示されている。図11に示されるように、圧縮処理では、記憶部15が、制御データの値の変化点を検出し(ステップS21)、変化が生じた補正時刻、及び制御データの値の変化量を記録して(ステップS22)、初期値を保持しつつ変化時刻及び変化量を蓄積する(ステップS23)。図10,11の例において、記憶部15は、収集手段によって収集された制御データの時系列の値が変化するときの制御データに関連付けられた補正時刻と、値の変化量と、を記憶する記憶手段の一例に相当する。For example, as shown in FIG. 5, if the control data is recorded every μ seconds, the data size will become large. Therefore, the
また、対応付け部17が、移動情報を用いて制御データ同士を対応付ける形態について説明したが、これには限定されない。例えば、図12に示されるように、一方の工程の制御データが、他方の工程の制御データと十分な相関を有する場合には、これらの時系列データの相互相関関数から工程間の時刻差を得て、制御データを対応付けることができる。対応付け部17は、関連データにおいて制御データに関連付けられた補正時刻に基づいて、異なる制御装置から受信した制御データ同士を対応付ける対応付け手段の一例に相当する。
Although the embodiment in which the
また、ロギング対象である制御データが、被制御装置31の射出圧力、被制御装置32によって搬送されるフィルム40の移動量、又は、被制御装置33によって測定された薬剤の厚みを示す例について説明したが、これには限定されない。制御データは、機械加工処理において発生する生産プロセスデータであってもよいし、厚みとは異なる計測結果を示す品質データであってもよいし、被制御装置の稼働状態を示す稼働データであってもよいし、被制御装置の異常を示す異常データであってもよい。例えば、ある工程のパラメータを示す制御データと、その後の異常の有無を示す制御データと、が対応付けられて、モデルが学習されれば、どのようなパラメータにより異常が発生するかを予測して、異常予兆を検知することが可能になる。
Although the control data to be logged indicates the injection pressure of controlled
また、データ収集装置100が計時部11により共有時刻を生成する例について説明したが、これには限定されず、データ収集装置100は、外部から共有時刻を取得してもよい。例えば、世界標準時が共有時刻である場合には、データ収集装置100の時刻取得部12は、外部のタイムサーバから共有時刻を取得してもよい。この場合には、時刻取得部12は、通信部47によって実現される。
Although an example has been described in which the
また、データ収集装置100からの制御装置21~23への共有時刻の共有が、比較的精度が低い時計の同期である例について説明したが、これには限定されない。共有時刻の共有は、データ収集装置100からの定期的な現在時刻の通知であってもよい。
Although an example has been described in which the
上述の実施の形態に係るデータ収集装置100の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。The functions of the
例えば、プログラムP1を、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disk Read-Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disk)、MO(Magneto-Optical disk)に代表されるコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムP1をコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することができる。For example, program P1 can be stored and distributed on a computer-readable recording medium such as a flexible disk, a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), or an MO (Magneto-Optical disk), and by installing program P1 on a computer, an apparatus can be constructed that executes the above-mentioned processing.
また、プログラムP1をインターネットに代表される通信ネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロードするようにしてもよい。 In addition, program P1 may be stored in a disk device owned by a server device on a communication network such as the Internet, and then, for example, superimposed on a carrier wave and downloaded to a computer.
また、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムP1を転送しながら起動実行することによっても、上述の処理を達成することができる。 The above-mentioned processing can also be achieved by launching and executing program P1 while transferring it via a network such as the Internet.
さらに、プログラムP1の全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報をコンピュータが通信ネットワークを介して送受信しながらプログラムP1を実行することによっても、上述の処理を達成することができる。 Furthermore, the above-mentioned processing can also be achieved by executing all or part of program P1 on a server device and executing program P1 while the computer sends and receives information regarding the processing via a communications network.
なお、上述の機能を、OS(Operating System)が分担して実現する場合又はOSとアプリケーションとの協働により実現する場合には、OS以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロードしてもよい。 In addition, when the above-mentioned functions are shared and realized by the OS (Operating System) or by the cooperation of the OS and an application, only the parts other than the OS may be stored on a medium and distributed, or may be downloaded to a computer.
また、データ収集装置100の機能を実現する手段は、ソフトウェアに限られず、その一部又は全部を専用のハードウェア又は回路によって実現してもよい。
Furthermore, the means for realizing the functions of the
本開示は、本開示の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、本開示を説明するためのものであり、本開示の範囲を限定するものではない。つまり、本開示の範囲は、実施の形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の開示の意義の範囲内で施される様々な変形が、本開示の範囲内とみなされる。Various embodiments and modifications of the present disclosure are possible without departing from the broad spirit and scope of the present disclosure. Furthermore, the above-described embodiments are intended to explain the present disclosure and do not limit the scope of the present disclosure. In other words, the scope of the present disclosure is indicated by the claims, not the embodiments. Various modifications made within the scope of the claims and within the scope of the disclosure equivalent thereto are deemed to be within the scope of the present disclosure.
本開示は、ネットワークを介する制御システムにおけるデータの正確なロギングに適している。 The present disclosure is suitable for accurate logging of data in control systems over a network.
11 計時部、12 時刻取得部、13 共有部、14 収集部、15 記憶部、16 情報取得部、17 対応付け部、18 学習部、20~23,21a,23a 制御装置、31~33 被制御装置、40 フィルム、41 プロセッサ、42 主記憶部、43 補助記憶部、44 クロック部、45 入力部、46 出力部、47 通信部、48 内部バス、51,53,54 部分データ、52 列データ、61,62 制御データ、70 粉粒体、100 データ収集装置、151~153 関連データ、211,221,231 クロック発生器、201 時刻共有部、202 ロギング部、203 送信部、321 巻き出しドラム、322 巻き取りドラム、400 FA装置、1000 データ収集システム、1510,1530 制御データ、NW ネットワーク、P1 プログラム。11 Timekeeping unit, 12 Time acquisition unit, 13 Sharing unit, 14 Collection unit, 15 Memory unit, 16 Information acquisition unit, 17 Correlation unit, 18 Learning unit, 20-23, 21a, 23a Control unit, 31-33 Controlled device, 40 Film, 41 Processor, 42 Main memory unit, 43 Auxiliary memory unit, 44 Clock unit, 45 Input unit, 46 Output unit, 47 Communication unit, 48 Internal bus, 51, 53, 54 Partial data, 52 Column data, 61, 62 Control data, 70 Powder, 100 Data collection device, 151-153 Related data, 211, 221, 231 Clock generator, 201 Time sharing unit, 202 Logging unit, 203 Transmission unit, 321 Unwinding drum, 322 Winding drum, 400 FA device, 1000 data collection system, 1510, 1530 control data, NW network, P1 program.
Claims (7)
共有時刻を取得する時刻取得手段、
前記共有時刻を前記複数の制御装置と共有する共有手段、
前記制御装置がそれぞれ、前記被制御装置の制御に関する制御データに、前記共有時刻及び前記制御周期から得る前記共有時刻より精度が高い補正時刻を関連付けた関連データを、前記制御装置それぞれから収集する収集手段、
前記関連データにおいて前記制御データに関連付けられた前記補正時刻に基づいて、異なる前記制御装置から受信した前記制御データ同士を対応付ける対応付け手段、
として機能させ、
前記対応付け手段は、前記制御データの系列である時系列データの相互相関関数から工程間の時刻差を得て、前記時刻差を有する前記補正時刻に関連付けられた前記制御データ同士を対応付ける、
データ収集プログラム。 A computer connected via a network to a plurality of control devices each having a function of generating a control period using a clock generator and controlling a controlled device in different processes sequentially executed on a line for processing an object,
A time acquisition means for acquiring a shared time;
a sharing means for sharing the shared time with the plurality of control devices;
a collection means for collecting, from each of the control devices, associated data in which control data relating to control of the controlled device is associated with the shared time and a corrected time obtained from the control period and which is more accurate than the shared time;
an association means for associating the control data received from different control devices with each other based on the correction time associated with the control data in the association data;
Function as a
the association means obtains a time difference between processes from a cross-correlation function of time-series data that is a sequence of the control data, and associates the control data associated with the correction time having the time difference with each other.
Data collection program.
前記収集手段によって収集された制御データの時系列の値が変化するときの前記制御データに関連付けられた前記補正時刻と、該値の変化量と、を記憶する記憶手段、としてさらに機能させる、
請求項1に記載のデータ収集プログラム。 The computer,
a storage unit that stores the correction time associated with the control data when a time-series value of the control data collected by the collection unit changes, and an amount of change in the value;
The data collection program according to claim 1 .
前記対応付け手段によって対応付けられた前記制御データに基づいて、一の前記制御装置の前記制御データの値から他の前記制御装置の前記制御データの値を推定するモデルを学習する学習手段、としてさらに機能させる、
請求項1又は2に記載のデータ収集プログラム。 The computer,
a learning means for learning a model for estimating a value of the control data of one of the control devices from a value of the control data of another of the control devices based on the control data associated by the association means;
3. The data collection program according to claim 1 or 2 .
請求項1又は2のいずれか一項に記載のデータ収集プログラム。 The object is a powder or a fluid.
The data collection program according to claim 1 or 2 .
共有時刻を取得する時刻取得手段と、
前記共有時刻を前記複数の制御装置と共有する共有手段と、
前記制御装置がそれぞれ、前記被制御装置の制御に関する制御データに、前記共有時刻及び前記制御周期から得る前記共有時刻より精度が高い補正時刻を関連付けた関連データを、前記制御装置それぞれから収集する収集手段と、
前記関連データにおいて前記制御データに関連付けられた前記補正時刻に基づいて、異なる前記制御装置から受信した前記制御データ同士を対応付ける対応付け手段と、
を備え、
前記対応付け手段は、前記制御データの系列である時系列データの相互相関関数から工程間の時刻差を得て、前記時刻差を有する前記補正時刻に関連付けられた前記制御データ同士を対応付ける、
データ収集装置。 A data collection device connected via a network to a plurality of control devices each having a function of generating a control period using a clock generator and controlling a controlled device in different processes sequentially executed on a line for processing an object,
A time acquisition means for acquiring a shared time;
a sharing means for sharing the shared time with the plurality of control devices;
A collection means for collecting, from each of the control devices, associated data in which control data relating to the control of the controlled device is associated with the shared time and a correction time obtained from the control period and which is more accurate than the shared time;
a correlation unit that correlates the control data received from different control devices with each other based on the correction time associated with the control data in the association data;
Equipped with
the association means obtains a time difference between processes from a cross-correlation function of time-series data that is a sequence of the control data, and associates the control data associated with the correction time having the time difference with each other.
Data collection equipment.
前記複数の制御装置と共有時刻を共有し、前記制御装置がそれぞれ、前記被制御装置の制御に関する制御データに、前記共有時刻及び前記制御周期から得る前記共有時刻より精度が高い補正時刻を関連付けた関連データを、前記制御装置それぞれから収集する、請求項5に記載のデータ収集装置と、
を含むデータ収集システム。 A plurality of control devices each having a function of generating a control period using a clock generator and controlling a controlled device in different processes sequentially executed on a line for processing an object;
6. The data collection device according to claim 5, wherein a shared time is shared with the plurality of control devices, and each of the control devices collects associated data from each of the control devices, the associated data being obtained by associating the shared time and a corrected time obtained from the control period and having higher accuracy than the shared time with control data relating to control of the controlled device.
A data acquisition system including:
時刻取得手段が、共有時刻を取得し、
共有手段が、前記共有時刻を前記複数の制御装置と共有し、
収集手段が、前記制御装置がそれぞれ、前記被制御装置の制御に関する制御データに、前記共有時刻及び前記制御周期から得る前記共有時刻より精度が高い補正時刻を関連付けた関連データを、前記制御装置それぞれから収集し、
対応付け手段が、前記関連データにおいて前記制御データに関連付けられた前記補正時刻に基づいて、異なる前記制御装置から受信した前記制御データ同士を対応付ける、
ことを含み、
前記対応付け手段は、前記制御データの系列である時系列データの相互相関関数から工程間の時刻差を得て、前記時刻差を有する前記補正時刻に関連付けられた前記制御データ同士を対応付ける、
データ収集方法。 A data collection method performed by a data collection device connected via a network to a plurality of control devices each having a function of generating a control period using a clock generator and controlling a controlled device in different processes sequentially performed on a line for processing an object, the data collection method comprising:
The time acquisition means acquires the shared time,
a sharing unit that shares the shared time with the plurality of control devices;
A collection means collects, from each of the control devices, associated data in which the control data relating to the control of the controlled device is associated with the shared time and a correction time obtained from the control period and which is more accurate than the shared time;
the association means associates the control data received from different control devices with each other based on the correction time associated with the control data in the association data;
Including,
the association means obtains a time difference between processes from a cross-correlation function of time-series data that is a sequence of the control data, and associates the control data associated with the correction time having the time difference with each other.
Data collection methods.
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