JP6543207B2 - データ管理装置、データ管理システムおよびデータ管理方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、データ管理装置、データ管理システムおよびデータ管理方法に関する。

老朽インフラの増加や労働人口の減少加速などを背景にして、情報通信技術（ＩＣＴ：Information Communication Technology）の活用によるインフラ設備を常時監視する市場が拡大しつつある。設備の故障や異常等の診断は現場判断が重要で、稼働データに裏付けされた迅速な意思決定が不可避である。コンピュータによるシステム監視とプロセス制御を行うＳＣＡＤＡ（Supervisory Control And data Acquistion）製品が開発および販売されており、作業現場での使用を意図したモバイル対応のＳＣＡＤＡ製品も知られているが、操作性や機能が十分とは言えないのが現状である。

特許５７１５２６１号公報

保全作業者が作業現場で適切かつ迅速な判断ができるように支援を行うデータ管理装置、データ管理システムおよびデータ管理方法を提供するものである。

本実施形態によれば、保全設備が設置されている建物内の空間に関する空間データ、前記保全設備に関する設備データ、および前記保全設備の稼働状況を計測した計測データをオントロジ変換規則に従って関連づけた知識グラフデータを生成する知識グラフデータ生成部と、
インシデントを表す文字列を含む検索キーワードを入力する検索情報入力部と、
前記検索キーワードに基づいて前記知識グラフデータを検索するデータ検索部と、
前記データ検索部の検索結果に基づいて、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけて出力する検索結果出力部と、を備えるデータ管理装置が提供される。

データ管理装置を備えたデータ管理システムの概略構成を示すブロック図。 空間データを説明する図。 図２に対応する空間データのデータ構造の一例を示す図。 建物内の空気調和機の設置状況の一例を示す図。 図４に対応する設備データのデータ構造の一例を示す図。 計測データのデータ構造の一例を示す図。 特徴量データのデータ構造の一例を示す図。 インシデントデータのデータ構造の一例を示す図。 知識グラフデータ（オントロジデータ）の一例を示す図。 空間データ、設備データ、計測データ、特徴量データおよびインシデントデータを参照して知識グラフデータを生成する様子を矢印で示した図。 知識グラフデータ生成部の処理手順の一例を示すフローチャート。 図１１Ａに続くフローチャート。 データ検索部の処理手順の一例を示すフローチャート。 検索キーワードをインシデントデータに対して指定する検索式の一例を示す図。 検索キーワードを計測データ中の特徴量データに対して指定する検索式の一例を示す図。 検索キーワードを空間データに対して指定する検索式の一例を示す図。 検索キーワードを設備データに対して指定する検索式の一例を示す図。 検索結果出力部の処理手順の一例を示すフローチャート。 検索要求を行ったクライアント端末の初期画面例を示す図。 インシデントを選択するボタンから「空調」を選択した場合の時系列グラフの表示画面の一例を示す図。 空間マップの表示画面の一例を示す図。 系統マップの表示画面の一例を示す図。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。以下では、建物内の保全設備の保全作業を行う目的に使用可能なデータ管理装置およびデータ管理方法について主に説明する。データ管理装置が管理するデータは、保全対象の保全設備が設置されている建物の空間に関する空間データと、保全設備に関する設備データと、保全設備の稼働状況を計測した計測データとを含んでいる。

図１は一実施形態によるデータ管理装置１を備えたデータ管理システム２の概略構成を示すブロック図である。図１のデータ管理システム２は、データ管理装置１と、外部記憶装置３と、センサ４と、クライアント端末５と、管理者端末６とを備えている。

外部記憶装置３は、データ管理装置１に内蔵させてもよいが、以下では、外部記憶装置３がデータ管理装置１とは別個に設けられる例を説明する。データ管理装置１と外部記憶装置３は、専用線で接続されていてもよいし、ネットワーク７を介して接続されていてもよい。例えば、外部記憶装置３は、インターネットに接続されたクラウド環境に設けられてもよい。

センサ４、クライアント端末５および管理者端末６は、ネットワーク７を介して、データ管理装置１に接続されている。クライアント端末５は、建物内の各種設備の保全作業を行う各保全作業者が携帯することを想定している。よって、クライアント端末５は、１台だけとは限らない。クライアント端末５は、ネットワーク７を介して、データ管理装置１に対して、保全作業に関する種々の検索要求を送信するとともに、検索要求に応じた検索結果データをデータ管理装置１から受信する。

データ管理装置１は、クライアント端末５からの検索要求に応じて、知識グラフデータを検索して、検索結果データを出力する。より詳細には、データ管理装置１は、検索結果データを、ネットワーク７を介してクライアント端末５に送信し、検索結果データを受信したクライアント端末５は、その表示画面に検索結果を表示する。本実施形態では、クライアント端末５の表示画面に表示される検索結果情報をデータ管理装置１にて生成する例を説明する。

センサ４は、後述するように、建物内の各種設備の稼働状態等を検出するためのものである。本実施形態では、複数種類のセンサ４が建物内の各所に設置されている。センサ４は、計測データをネットワーク７経由でデータ管理装置１に送信する。計測データの送信には、ＭＱＴＴ、Ｆｌｕｅｎｔｄ、ＸＭＰＰなどの公知のプロトコルを用いてもよいし、ＣｏＡＰやＨＴＴＰ２．０などの軽量プロトコルに配送手順を独自に実装したものを用いてもよい。

管理者端末６は、空間データや設備データなどの追加更新を行う端末であり、データ管理装置１に対してネットワーク７経由で、更新した空間データや設備データ等を送信する。管理者端末６は、例えばＤＢＭＳ（Database Management System）の機能を利用してデータの送受信を行う。なお、管理者端末６の機能をデータ管理装置１に内蔵させてもよい。

データ管理装置１は、知識グラフデータ生成部１１と、検索情報入力部１２と、データ検索部１３と、検索結果出力部１４とを備えている。この他、データ管理装置１は、データ処理部１５と、プロセッサ１６と、通信インタフェース部１７と、記憶制御部１８とを備えている。

知識グラフデータ生成部１１は、空間データ、設備データおよび計測データをオントロジ変換規則に従って関連づけた知識グラフデータを生成する。知識グラフデータは、オントロジデータとも呼ばれる。知識グラフデータ生成部１１は、これら３種類のデータに加えて、保全作業の関心事象であるインシデントについてのインシデントデータを含めた４種類のデータをオントロジ変換規則に従って関連付けた知識グラフデータを生成してもよい。生成された知識グラフデータは、外部記憶装置３に記憶される。

検索情報入力部１２は、インシデントを表す文字列を含む検索キーワードを入力する。データ検索部１３は、検索情報入力部１２で入力された検索キーワードに基づいて、知識グラフデータを検索する。より具体的には、データ検索部１３は、検索キーワードに合致するデータを、知識グラフデータの中から抽出する。検索情報入力部１２は、後述するように、検索結果出力部１４における出力形式を入力してもよい。また、検索情報入力部１２は、検索キーワードの代わりに、あらかじめ決められた文字列のリストから選択することで検索キーワードを入力してもよい。

また、検索結果出力部１４は、データ検索部１３の検索結果に基づいて、検索キーワードに合致する空間データ、設備データおよび計測データを関連づけて出力する。計測データが特徴量データを含んでおり、検索情報入力部１２にてインシデントと特徴量とを表す文字列を含む検索キーワードが入力された場合には、検索結果出力部１４は、この検索キーワードに合致する空間データ、設備データおよび計測データを関連づけて出力する。ここで、特徴量データとは、計測データが持つ特徴を表すデータである。

さらに、検索結果出力部１４は、検索情報入力部１２にて出力形式が入力された場合には、その出力形式に従って、検索キーワードに合致する空間データ、設備データおよび計測データに基づいて、時系列グラフ、空間マップおよび系統マップの少なくとも一つを生成して出力してもよい。

検索結果出力部１４は、評価規則に基づいて、データ検索部１３による検索結果を重要度順にソートし、検索キーワードに合致する空間データ、設備データおよび計測データを重要度順に出力してもよい。ここで、評価規則とは、データ検索部１３による検索結果に対して重要度を付与する規則を定義したものである。評価規則の一具体例は、出現頻度が高いデータほど、重要度が高いという規則である。設備データの重要度を最も高くした評価規則を適用した場合、出現頻度が最も高い備データが最上位に出力される。

データ処理部１５は、プロセッサ１６からの指示の下で、知識グラフデータ生成部１１、検索情報入力部１２、データ検索部１３、および検索結果出力部１４との間で、各種データの送受を含めたデータ処理を行う。記憶制御部１８は、プロセッサ１６やデータ処理部１５の要求に応じて、外部記憶装置３との間で、データの送受を行う。

外部記憶装置３は、知識グラフデータを記憶する知識グラフ記憶部２１と、オントロジ変換規則を記憶する規則情報記憶部２２と、履歴データ記憶部２３とを有する。規則情報記憶部２２は、オントロジ変換規則だけでなく、種々の規則を記憶してもよい。例えば、規則情報記憶部２２は、計測データに含まれる特徴量を抽出する際の特徴量規則、データ検索部１３が検索を行う際の評価規則、検索結果出力部１４がグラフを生成するためのグラフ生成規則などを記憶してもよい。ここで、グラフ生成規則とは、検索結果出力部１４が検索結果をグラフやマップで表示する際の規則を定義したものである。履歴データ記憶部２３は、クライアント端末５から送信されてきた検索要求や、データ検索部１３の検索結果や、検索結果出力部１４の出力（閲覧）情報などの履歴情報を記憶する。

この他、外部記憶装置３は、空間データを記憶する空間データ記憶部２４と、設備データを記憶する設備データ記憶部２５と、計測データを記憶する計測データ記憶部２６とを有していてもよい。これらに加えて、外部記憶装置３は、特徴量データを記憶する特徴量記憶部２７と、インシデントデータを記憶するインシデント記憶部２８とを有していてもよい。

図２は空間データを説明する図、図３は図２に対応する空間データのデータ構造の一例を示す図である。図２は、建物が３階建てのオフィスビルで、屋上を含めて各階のフロア内の各部屋に空間を設定する例を示している。空間は、空気調和機（エアコンディショナ、以下、空調と呼ぶ）の制御ゾーンに合わせて区分けされている。

図２の例では、例えば１階には３つの部屋があり、そのうちの２つの小さい部屋はそれぞれ別個の空間ＮＷ、ＮＥとし、１つの大きな部屋は２つの空間ＳＷ、ＳＥとしている。２階と３階も同様に４つずつの空間に分けて、屋上は１つの空間としている。

空間データは、図３に示すように、空間を識別するＩＤと、建物の識別情報と、フロアの識別情報と、空間（スペース）の識別情報とを対応づけたＣＳＶ（Comma-Separated Value）形式のデータである。なお、空間データのデータ構造およびデータ形式は、上述したものに限定されない。例えば、建物空間情報を表現する標準的なデータモデルであるＢＩＭ（Building Information Modeling）や,ＩＦＣ（Industry Foundation Classes）などを採用してもよい。

図４は建物内の空気調和機の設置状況の一例を示す図、図５は図４に対応する設備データのデータ構造の一例を示す図である。図４および図５では、ビルマルチ型空調を想定している。

図４の例では、３つの空調系統があり、各系統は、１台の室外機と３台の室内機を有する。各系統は、例えば、対応するフロアに設けられている。

設備データは、図５に示すように、個々の室外機または室内機を識別するＩＤと、系統の識別情報と、個々の室外機または室内機の名称と、対応するセンサ４の計測対象と、個々の室外機または室内機の設置場所とを対応づけたＣＳＶ形式のデータである。なお、設備データのデータ構造およびデータ形式は、上述したものに限定されない。例えば、設備属性情報を表現する標準的なデータモデルであるＣＯＢｉｅ（Construction Operations Building Information Exchange）などを採用してもよい。

図６は計測データのデータ構造の一例を示す図である。図６の計測データは、特定のフロアにおける特定の空間に設置される特定の室内機の温度と湿度を単位時間（例えば１分）ごとに記録した例を示している。より具体的には、図６の計測データは、室内機のＩＤと、計測した日時と、室内温度と、室内湿度とを対応づけたＣＳＶ形式のデータである。

空気調和機は、周囲の室内温度や室内湿度に応じて、最適な空調制御を行うことが期待されている。よって、空気調和機の室内温度や室内湿度を計測して、空気調和機が正常に動作しているか否かを確認することができる。一方、室外機の動作をモニタする場合には、室内に給気される空気の温度（給気温度）と、室内から排気される空気の温度（排気温度）とを計測データとして計測すればよい。

上述したように、計測データの中に特徴量データを含めることができる。一般に計測データはデータ量が膨大になるため、計測データの中で特徴的な値や特定の計測時間について注意を喚起する目的で特徴量データが設けられる。特徴量データを設けることで、設備の稼働状態や計測データの時間変化の把握が容易になる。

図７は特徴量データのデータ構造の一例を示す図である。図７の特徴量データは、特定のセンサ４のＩＤと、計測開始日時と、計測終了日時と、センサ４の設置場所および計測対象情報と、計測手法と、セグメント数と、アルファベット数と、値と、頻度とを対応づけたＣＳＶ形式のデータである。

特徴量として、ある計測期間内の平均値や、閾値との比較結果などの統計量を指定する。あるいは、公知の近似化手法を適用して文字列に変換した近似データを指定してもよい。近似化手法の一つにＳＡＸ（Symbolic Aggregate approXimation）法がある。ＳＡＸ法は、時系列データを指定されたセグメント数で計測対象期間を分割し、各セグメント内でのデータの平均値を算出した後、指定されたアルファベット数で、正規分布の各面積が均等になるように分割し、各分割区間に対して文字列（例えばアルファベット）を割り当てる。なお、特徴量データの具体的な算出方法、データ構造およびデータ形式は、上述したものに限定されない。図７の計測手法では、統計量、およびＳＡＸを指定している。

図８はインシデントデータのデータ構造の一例を示す図である。図８のインシデントデータは、個々の室内機または室外機のＩＤと、計測日時と、個々の室内機または室外機の名称と、保全作業者名と、インシデント名とを対応づけたＣＳＶ形式のデータである。インシデントとは、保全作業の関心事象であり、図８の例では、温湿度不良か喚起不良のいずれかである。インシデントは、個々の保全作業に依存するものである。なお、インシデントデータを設けることは必須ではない。

次に、知識グラフデータ生成部１１が生成する知識グラフデータ、すなわちオントロジデータについて説明する。オントロジとは、概念間の関係を体系化することを指す。オントロジのモデルでは、一般にＲＤＦ（Resource Description Framework）を利用するが、これに限定されるものではない。ＲＤＦは、ウェブ上にあるリソースを記述するためのフレームワークであり、Ｗ３Ｃ（World Wide Web Consortium）により規格化されている。ＲＤＦのモデルでは、主語（subject）、述語（predicate）、目的語（object）の３つの要素でリソースに関する関係情報を表現する。主語は、記述対象のリソースである。述語は、主語の特徴や目的語との関係を示す。目的語は、主語と関係のある物や述語の値である。これら３つの要素で表現されたリソースに関する関係情報をトリプルと呼ぶ。トリプルの集合は、一般にＲＤＦグラフと呼ばれる。主語と述語はノードとして表現され、述語はリンクとして表現される。

図９は本実施形態における知識グラフデータ（オントロジデータ）の一例を示す図である。図９の各ノードは、クラスとも呼ばれる。各ノード間をリンクで繋ぐことで、保全作業に関する一つの知識グラフデータが形成される。図９の知識グラフデータは、空間データに関する空間データ層３１と、設備データに関する設備データ層３２と、計測データに関する計測データ層３３と、特徴量データに関する特徴量データ層３４と、インシデントデータに関するインシデントデータ層３５とを有する。

空間データ層３１は、建物に関するノード"Building"と、フロアに関するノード"Floor"と、部屋に関するノード"Room"とを有し、各ノードが順にリンク"contains"で接続されている。

設備データ層３２は、設備全体に関するノード"System"と、個々の設備に関するノード"Device"と、個々のセンサ４に関するノード"Sensor"と、各センサ４の計測特性に関するノード"MeasurementProperty"とを有する。また、設備データ層３２は、ノード"System"からノード"Device"に向かうリンク"hasSubsystem"と、ノード"Device"から空間データ層３１のノード"Room"に向かうリンク"hasLocation"と、ノード"Device"からノード"Sensor"に向かうリンク"hasSubsystem"と、ノード"Sensor"からノード"MeasurementProperty"に向かうリンク"measures"とを有する。

計測データ層３３は、計測に関するノード"Measurement"と、計測値に関するノード"MeasurementValue"とを有する。ノード"Measurement"からノード"MeasurementValue"に向かうリンク"hasValue"と、設備データ層３２のノード"Sensor"に向かうリンク"measuredBy"とを有する。

特徴量データ層３４は、特徴量に関するノード"Annotation"と、特徴量の計測主体に関するノード"Annotator"と、特徴量データに関するノード"AnnotationValue"と、特徴量の計測特性に関するノード"AnnotationProperty"とを有する。また、特徴量データは、ノード"Annotation"からノード"AnnotationValue"に向かうリンク"hasValue"と、ノード"Annotation"からノード"Annotator"に向かうリンク"annotatedBy"と、ノード"Annotation"からノード"AnnotationProperty"に向かうリンク"annotatedProperty"と、ノード"Annotation"から計測データ層３３のノード"Measurement"に向かうリンク"derivedFrom"とを有する。

インシデントデータ層３５は、インシデントに関するノード"Incident"と、インシデントデータに関するノード"IncidentValue"と、インシデントの保全作業者に関するノード"Operator"と、インシデント特性に関するノード"IncidentProperty"とを有する。また、インシデントデータ層３５は、ノード"Incident"からノード"IncidentValue"に向かうリンク"hasValue"と、ノード"Incident"からノード"Operator"に向かうリンク"reportedBy"と、ノード"Incident"からノード"IncidentProperty"に向かうリンク"reportedProperty"と、ノード"Incident"から設備データ層３２のノード"Device"に向かうリンク"happenedAt"とを有する。なお、知識グラフデータの具体的な体系、データ構造およびデータ形式は、上述したものに限定されない。

図１の知識グラフデータ生成部１１は、図３の空間データ、図５の設備データ、図６の計測データ、図７の特徴量データ、および図８のインシデントデータを参照して、図９の知識グラフデータを生成する。

図１０は、空間データ、設備データ、計測データ、特徴量データおよびインシデントデータを参照して知識グラフデータを生成する様子を矢印で示した図である。このように、知識グラフデータは、空間データ、設備データ、計測データ、特徴量データおよびインシデントデータを用いて生成される。これはすなわち、知識グラフデータは、設備データ、計測データ、特徴量データ、およびインシデントデータをオントロジ変換規則に従って関連づけたデータであることを意味する。

なお、本実施形態における知識グラフデータにおいて、特徴量データとインシデントデータの少なくとも一方は、省略してもよい。すなわち、本実施形態における知識グラフデータは、少なくとも、空間データ、設備データおよび計測データをオントロジ変換規則に従って関連づけたデータであればよい。

図１１Ａおよび図１１Ｂは知識グラフデータ生成部１１の処理手順の一例を示すフローチャートである。知識グラフデータ生成部１１は、管理者端末６またはセンサ４からネットワーク７で受信したデータに基づいて、図１１Ａおよび図１１Ｂの処理を行って、知識グラフデータ（オントロジデータ）を生成する。

まず、受信データが空間データか、設備データか、計測データかを判別する（ステップＳ１）。空間データであれば、ステップＳ２〜Ｓ７の処理を行う。設備データであれば、ステップＳ１１〜Ｓ１９の処理を行う。計測データであれば、ステップＳ３１〜Ｓ４１の処理を行う。なお、受信したデータがインシデントデータを含む場合は、設備データの処理を行う。また、受信したデータが特徴量データを含む場合は、計測データの処理を行う。

図１１Ａおよび図１１Ｂのフローチャートでは、設備データの中にインシデントデータが含まれている例を示すが、設備データとは別個にインシデントデータを取り扱ってもよく、この場合、ステップＳ１では、受信データが空間データか、設備データか、計測データか、インシデントデータかを判別することになる。そして、受信データがインシデントデータの場合には、図１１Ａおよび図１１Ｂでは不図示のインシデントデータの処理を行って、インシデントクラスを外部記憶装置に登録する。図１１Ａでは、後述するように、設備データの処理の中で、インシデントクラスを外部記憶装置に登録する。

以下では、空間データは建築ＣＡＤデータ形式として広く採用されているＩＦＣを利用し、設備データはＣＯＢｉｅを利用する例を説明する。

受信したデータが空間データの場合、最初に空間データに対応する空間クラスを決定し（ステップＳ２）、次に空間クラスに関連付けられている設備プロパティを特定し（ステップＳ３）、空間データに対応する空間インスタンスを生成する（ステップＳ４）。ここで、空間インスタンスとは、空間データに含まれる個々のデータである。

次に、同一の空間インスタンスがすでに知識グラフデータに登録済みか否かを判定し（ステップＳ５）、すでに登録済みである場合は、重複を回避するために重複した登録は行わない。登録済みでなければ、知識グラフデータに新たな空間インスタンスを登録する（ステップＳ６）。

次に、受信したすべての空間データが知識グラフデータに登録されたか否かを判定し（ステップＳ７）、まだ登録されていない空間データがあれば、ステップＳ２以降の処理を繰り返す。受信したすべての空間データの知識グラフデータへの登録が終了すると、空間データについての登録処理を終了する。

ステップＳ１で設備データと判別された場合、設備データに対応する設備クラスを決定し（ステップＳ１１）、次に設備クラスに関連づけられている設備プロパティを特定し（ステップＳ１２）、設備データに対応する設備インスタンスを生成する（ステップＳ１３）。次に、設備データに対応するインシデントデータを特定し、インシデント・インスタンスに追加する（ステップＳ１４）。

次に、対応する空間インスタンスがすでに知識グラフデータに登録済みか否かを判定し（ステップＳ１５）、まだ登録していなければ、対応する空間インスタンスを生成して、知識グラフデータに登録する（ステップＳ１６）。

ステップＳ１５ですでに空間インスタンスが登録済みと判定された場合、あるいはステップＳ１６の登録処理が終了した場合、ステップＳ１３で生成した設備インスタンスがすでに知識グラフデータに登録済みか否かを判定する（ステップＳ１７）。まだ登録されていなければ、知識グラフデータに登録する（ステップＳ１８）。

ステップＳ１７ですでに設備インスタンスが登録済みと判定された場合、あるいはステップＳ１８の処理が終了した場合、受信したすべての設備データの知識グラフデータへの登録が終了したか否かを判定し（ステップＳ１９）、まだ等速されていない設備データがあれば、ステップＳ１１以降の処理を繰り返す。受信したすべての設備データの知識グラフデータへの登録が終了すると、設備データについての登録処理を終了する。

ステップＳ１で計測データと判別された場合、図１１Ｂに示す計測データに対応する計測クラスを特定する（ステップＳ２１）。ここで、計測データは、日時、計測値、および単位を対応づけたＣＳＶ形式のデータとする。計測データは、ssn:ObservationValueの計測インスタンスとして生成し、日時、計測値、および単位をそれぞれ、プロパティnumericValue, unit, timeとして記憶する（ステップＳ２２、Ｓ２３）。

次に、計測データに対して特徴量抽出を行う（ステップＳ２４）。特徴量として、所定期間を対象として、外れ値、上下限値、平均値を算出する。あるいは、ＳＡＸと呼ばれる近似手法などを用いて、時間変化を記号化してもよい。

次に、対応する設備インスタンスが知識グラフデータに登録済みか否かを判定し（ステップＳ２５）、まだ登録していなければ、知識グラフデータに登録する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５で登録済みと判定された場合、あるいはステップＳ２６の処理が終了した場合、対応する空間インスタンスが知識グラフデータに登録済みか否かを判定し（ステップＳ２７）、まだ登録していなければ、知識グラフデータに登録する（ステップＳ２８）。ステップＳ２７で登録済みと判定された場合、あるいはステップＳ２８の処理が終了した場合、計測インスタンスが知識グラフデータに登録済みか否かを判定し（ステップＳ２９）、まだ登録していなければ、知識グラフデータに登録する（ステップＳ３０）。

次に、受信したすべての計測データが知識グラフデータに登録されたか否かを判定し（ステップＳ３１）、まだ、登録されていない計測データがあれば、ステップＳ２１以降の処理を繰り返し、すべての計測データが登録済みであれば、計測データの処理を終了する。

図１２はデータ検索部１３の処理手順の一例を示すフローチャートである。データ検索部１３は、クライアント端末５からネットワーク７を経由して検索要求を受信する。検索要求は、検索キーワードのみでもよいし、検索対象の指定と検索キーワードの組合せでもよい。検索要求が検索対象の指定と検索キーワードの組合せである場合、検索対象は、特定のインシデント、特定のセンサ４、特定の空間、特定の設備の少なくとも一つの指定である。検索対象の指定がなく、検索キーワードのみが与えられる場合は、すべての検索対象に対して検索を行う。

データ検索部１３は、検索キーワードがインシデントデータに対する検索か否かを判定する（ステップＳ４１）。インシデントデータに対する検索であれば、検索キーワードをインシデントデータに対して指定して、検索式を生成する（ステップＳ４２）。

検索式の生成には、例えば、検索言語ＳＰＡＲＱＬ（SPARQL Protocol and RDF Query Language）が使用される。ＳＰＡＲＱＬは、ＲＤＦグラフに対する検索式を記述したＷ３Ｃ標準の言語であり、ＳＱＬに似た構文を持っている。ＲＤＦグラフを構成する主語、述語、目的語のトリプルに関するパターンの組合せを検索条件として与えることにより、これらのパターンに合致する部分グラフを取得する。

図１３は検索キーワードをインシデントデータに対して指定する検索式の一例を示す図である。図１３の検索式は、空間データに関する記述ｄ１と、設備データに関する記述ｄ２と、計測データに関する記述ｄ３と、インシデントデータに関する記述ｄ４とを含んでいる。記述ｄ４には、温湿度不良のセンサ４がインシデントとして記述されている。

図１２のステップＳ４１で、検索キーワードがインシデントデータでないと判定されると、計測データ中の特徴量データに対する検索か否かを判定する（ステップＳ４３）。計測データの特徴量データに対する検索であると判定されると、検索キーワードを計測データ中の特徴量データに対して指定して、検索式を生成する（ステップＳ４４）。

図１４は検索キーワードを計測データ中の特徴量データに対して指定する検索式の一例を示す図である。図１４の検索式は、空間データに関する記述ｄ５と、設備データに関する記述ｄ６と、計測データに関する記述ｄ７と、特徴量データに関する記述ｄ８と、インシデントデータに関する記述ｄ９とを含んでいる。記述ｄ７は、特徴量が"abcba"であるセンサ４を検索することを記述している。

図１２のステップＳ４３で、検索キーワードが計測データ中の特徴量データでないと判定されると、空間データに対する検索か否かを判定する（ステップＳ４５）。空間データに対する検索であると判定されると、検索キーワードを空間データに対して指定して、検索式を生成する（ステップＳ４６）。

図１５は検索キーワードを空間データに対して指定する検索式の一例を示す図である。図１５の検索式は、空間データに関する記述ｄ１０と、設備データに関する記述ｄ１１と、計測データに関する記述ｄ１２と、インシデントデータに関する記述ｄ１３とを含んでいる。記述ｄ１０では、部屋として「建物Ａ−１Ｆ−ＳＷ」を指定することを記述している。また、記述ｄ１１では、２０１５年８月１日の８時から９時までのデータを取得することを記述している。図１５の検索式による検索結果は、検索式で指定された設備、設置場所、センサ４、計測日時、計測値、単位、およびインシデントが対応づけられて出力される。

図１２のステップＳ４５で、検索キーワードが空間データでないと判定されると、設備データに対する検索か否かを判定する（ステップＳ４７）。設備データに対する検索であると判定されると、検索キーワードを設備データに対して指定して、検索式を生成する（ステップＳ４８）。

図１６は検索キーワードを設備データに対して指定する検索式の一例を示す図である。図１６の検索式は、空間データに関する記述ｄ１４と、設備データに関する記述ｄ１５と、計測データに関する記述ｄ１６と、インシデントデータに関する記述ｄ１７とを含んでいる。記述ｄ１５では、「系統１−室内機１−ＳＷ−室内温度」を計測するセンサ４を指定することを記述している。

図１２のステップＳ４７で、検索キーワードが設備データでないと判定されると、任意の検索式を生成する（ステップＳ４９）。例えば、ステップＳ４２、Ｓ４４、Ｓ４６、Ｓ４８の検索式のいずれかで検索されたデータを検索結果として取得する検索式を生成する。すなわち、ステップＳ４２、Ｓ４４、Ｓ４６、Ｓ４８の検索式の論理和の条件の検索式を生成してもよい。

次に、ステップＳ４２、Ｓ４４、Ｓ４６、Ｓ４８、Ｓ４９で生成した検索式を用いて、知識グラフデータに対して検索を実行する（ステップＳ５０）。次に、評価規則を参照して、検索結果の重要度を算出する（ステップＳ５１）。そして、履歴データを参照して、重要度に重み付けを行う（ステップＳ５２）。例えば、出現頻度の多いデータに対応する重要度の重み係数を大きくする。次に、すべての検索結果に対して重要度を算出したか否かを判定する（ステップＳ５３）。まだ、算出していない重要度があればステップＳ５１以降の処理を繰り返す。ステップＳ５３で、すべての検索結果に対する重要度の算出が終了したと判定された場合は、検索結果を重要度の高い順に並べ替えて出力する（ステップＳ５４）。

図１７は検索結果出力部１４の処理手順の一例を示すフローチャートである。検索結果出力部１４は、クライアント端末５が送信した検索要求に対応する検索結果をデータ検索部１３から取得する（ステップＳ６１）。検索結果は、検索キーワードに対応するオントロジデータである。検索結果のオントロジデータには、例えば、空間データ、設備データ、計測データ、およびインシデントデータの４種類のデータを関連付けたデータである。検索式の与え方によって、検索結果に含まれるオントロジデータ中の関連付けられるデータの数が相違する。

検索結果出力部１４は、検索結果のオントロジデータを参照して、時系列グラフと、空間マップと、系統マップとを生成することができる。図１７は、時系列グラフを生成する処理（ステップＳ６２〜Ｓ６４）と、空間マップを生成する処理（ステップＳ６５〜Ｓ６８）と、系統マップを生成する処理（ステップＳ６９〜Ｓ７２）とを有する。これらの生成順序は、任意に変更して構わない。時系列グラフ、空間マップ、および系統マップの描画には、Ｒ言語やJavaScript言語などのグラフ描画ライブラリが利用される。

時系列グラフを生成する場合、ステップＳ６１で取得した検索結果のオントロジデータに含まれる、計測データ中の特徴量データを参照して、時系列グラフを生成するための期間とプロット値を決定する（ステップＳ６２）。次に、グラフ生成規則を参照し、時系列グラフの描画コマンドを生成する（ステップＳ６３）。次に、すべての計測データに対して時系列グラフの描画コマンドを生成したか否かを判定する（ステップＳ６４）。まだ、生成していない計測データがあれば、ステップＳ６２以降の処理を繰り返す。

ステップＳ６４で時系列グラフの描画コマンドの生成が終了したと判定されると、空間マップの生成を行う。まず、空間データとの関連付けに着目し、計測データをクラスタリングする（ステップＳ６５）。次に、グラフ生成規則を参照して、空間マップを描画するコマンドを生成する（ステップＳ６６）。次に、空間マップの上に重畳されるべき時系列グラフの描画コマンドを生成する（ステップＳ６７）。次に、すべてのクラスタに対して空間マップを描画したか否かを判定する（ステップＳ６８）。まだ描画していないクラスタがあれば、ステップＳ６６以降の処理を繰り返す。

ステップＳ６８ですべてのクラスタに対して空間マップを描画したと判定されると、設備データとの関連付けに着目し、計測データをクラスタリングする（ステップＳ６９）。次に、グラフ生成規則を参照して、系統マップを描画するコマンドを生成する（ステップＳ７０）。次に、系統マップ上に重畳させて、時系列グラフの描画コマンドを生成する（ステップＳ７１）。次に、すべてのクラスタに対して系統マップを描画したか否かを判定する（ステップＳ７２）。まだ描画していないクラスタがあれば、ステップＳ７０以降の処理を繰り返す。

ステップＳ７２ですべてのクラスタに対して系統マップを描画したと判定されると、生成した描画コマンド一式をクライアント端末５に送信する（ステップＳ７３）。クライアント端末５は、描画コマンド一式を受信すると、保全作業者の指示に従って、時系列グラフ、空間マップまたは系統マップを描画する。

図１８は検索要求を行ったクライアント端末５の初期画面例を示す図である。表示画面の上側には、場所を選択するボタンＢ１と、設備を選択するボタンＢ２と、インシデントを選択するボタンＢ３と、キーワードを入力するボタンＢ４と、現在位置を取得するボタンＢ５とが設けられている。保全作業者は、これらのボタンＢ１〜Ｂ５を任意に操作して、所望の情報を選択あるいは入力することができる。より具体的には、ボタンＢ１〜Ｂ３については、予め用意した情報から任意の情報を選択でき、ボタンＢ４については任意の情報を入力できる。また、ボタンＢ５を押下すると、ＧＰＳセンサ４（Global Positioning System）等を用いて、あるいはネットワーク７を介してサーバにアクセスするなどして、現在位置を取得する。ボタンＢ１〜Ｂ５で選択あるいは入力された情報は、検索キーワードの文字列に含められて、ネットワーク７経由で、データ管理装置１内の検索情報入力部１２に送られる。

図１９はインシデントを選択するボタンＢ３から「空調」を選択した場合の時系列グラフの表示画面の一例を示す図である。図１９では、現在位置である系統１の室内機１Ｆ−ＳＷについての室内湿度の時系列グラフと、室内温度の時系列グラフと、給気温度の時系列グラフとを表示する例を示している。図１９の時系列グラフを表示するにあたって、計測データに含まれる特徴量データを参照し、プロットする期間および値を決定する必要がある。

図２０は空間マップの表示画面の一例を示す図である。図２０では、３つのフロアの空間マップと、各フロア内の特定の部屋の時系列グラフとを合成して表示する例を示している。

図２１は系統マップの表示画面の一例を示す図である。図２１では、３つの系統の詳細な設備構成と、各設備構成内のいくつかのセンサ４の時系列グラフとを合成して表示する例を示している。

図１９の時系列グラフ、図２０の空間マップ、および図２１の系統マップは、任意の順番で順次にクライアント端末５の表示画面に表示してもよいし、保全作業者が予めクライアント端末５にて任意の出力形式を選択してもよい。後者の場合、検索キーワードに出力形式の情報を含めてデータ管理装置１に送信し、データ管理装置１は、選択された出力形式に合致する検索結果データを生成することになる。

このように、本実施形態では、空間データ、設備データおよび計測データをオントロジ変換規則に従って関連づけた知識グラフデータを生成し、インシデントを表す文字列を含む検索キーワードに基づいて知識グラフデータを検索し、検索キーワードに合致する空間データ、設備データおよび計測データを関連づけて出力する。これにより、建物内の保全設備の保全作業を行う保全作業者は、保全設備に異常があるか否かを、簡易かつ迅速に判断できる。特に、保全作業者は、空間データ、設備データおよび計測データを関連づけてモニタリングできるため、すべての保全設備を網羅的に漏れなく点検できる。また、計測データ中に特徴量データが含まれる場合は、特徴量データを考慮に入れて、検索結果を出力できる。また、特定のインシデントに関するインシデントデータを空間データ、設備データおよび計測データと関連づけて出力できるため、不良や異常などの判断を迅速かつ正確に行うことができる。

上述した実施形態で説明したデータ管理装置の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、データ管理装置の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。

また、データ管理装置の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。

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

１ データ管理装置、２ データ管理システム、３ 外部記憶装置、４ センサ、５ クライアント端末、６ 管理者端末、７ ネットワーク、１１ 知識グラフデータ生成部、１２ 検索情報入力部、１３ データ検索部、１４ 検索結果出力部、１５ データ処理部、１６ プロセッサ、１８ 記憶制御部、２１ 知識グラフ記憶部、２２ 規則情報記憶部、２３ 履歴データ記憶部、２４ 空間データ記憶部、２５ 設備データ記憶部、２６ 計測データ記憶部

Claims (20)

1. 保全設備が設置されている建物内の空間に関する空間データ、前記保全設備に関する設備データ、および前記保全設備の稼働状況を計測した計測データをオントロジ変換規則に従って関連づけた知識グラフデータを生成する知識グラフデータ生成部と、
   インシデントを表す文字列を含む検索キーワードを入力する検索情報入力部と、
   前記検索キーワードに基づいて前記知識グラフデータを検索するデータ検索部と、
   前記データ検索部の検索結果に基づいて、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけて出力する検索結果出力部と、を備えるデータ管理装置。
2. 前記計測データは、特徴量データを含んでおり、
   前記検索情報入力部は、インシデントを表す文字列と、前記特徴量データを表す文字列とを入力可能であり、
   前記検索結果出力部は、前記インシデントおよび前記特徴量データを表す文字列が前記検索キーワードに含まれる場合には、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけて出力する請求項１に記載のデータ管理装置。
3. 前記検索結果出力部は、評価規則に基づいて、前記データ検索部による検索結果を重要度順にソートし、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけて重要度順に出力する請求項１または２に記載のデータ管理装置。
4. 前記知識グラフデータ生成部は、空間データ、設備データ、計測データおよびインシデントデータを前記オントロジ変換規則に従って関連づけた前記知識グラフデータを生成し、
   前記検索結果出力部は、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データ、前記計測データおよび前記インシデントデータを関連づけて出力する請求項１乃至３のいずれか１項に記載のデータ管理装置。
5. 前記検索情報入力部は、前記検索結果出力部における出力形式を入力し、
   前記検索結果出力部は、前記検索情報入力部にて入力された出力形式に従って、前記データ検索部による検索結果を出力する請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデータ管理装置。
6. 前記検索情報入力部にて入力可能な前記出力形式は、時系列グラフ、空間マップ、および系統マップの少なくとも一つを含み、
   前記検索結果出力部は、前記検索情報入力部にて入力された出力形式に従って、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データに基づいて、前記時系列グラフ、前記空間マップ、および前記系統マップの少なくとも一つを生成して出力する請求項１乃至５のいずれか１項に記載のデータ管理装置。
7. 前記検索結果出力部は、前記出力形式が前記空間マップの場合には、前記空間データに基づいて前記計測データを複数のグループに分類し、グラフ生成規則を参照して、各グループごとに対応する前記空間データを含む前記空間マップを生成し、生成した空間マップ上に、同一グループに属する前記計測データを含む前記時系列グラフを重畳させる請求項６に記載のデータ管理装置。
8. 前記検索結果出力部は、前記出力形式が前記系統マップの場合には、前記設備データに基づいて前記計測データを複数のグループに分類し、グラフ生成規則を参照して、各グループごとに対応する前記設備データを含む前記系統マップを生成し、生成した系統マップ上に、同一グループに属する前記計測データを含む前記時系列グラフを重畳させる請求項６に記載のデータ管理装置。
9. 前記検索情報入力部は、現在位置情報を特定する文字列を含む前記検索キーワードを入力し、
   前記検索結果出力部は、前記検索キーワードに含まれる前記現在位置情報に関連する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけたデータを出力する請求項１乃至８のいずれか１項に記載のデータ管理装置。
10. 携帯端末と、
    前記携帯端末との間で、ネットワークを介して通信を行うデータ管理装置と、を備え、 前記携帯端末は、前記ネットワークを経由して前記データ管理装置に対して、検索要求を送信するとともに、前記検索要求に応じた検索結果データを前記データ管理装置から受信し、
    前記データ管理装置は、
    保全設備が設置されている建物内の空間に関する空間データ、前記保全設備に関する設備データ、および前記保全設備の稼働状況を計測した計測データをオントロジ変換規則に従って関連づけた知識グラフデータを生成する知識グラフデータ生成部と、
    前記携帯端末からの前記検索条件に従って、インシデントを表す文字列を含む検索キーワードを入力する検索情報入力部と、
    前記検索キーワードに基づいて前記知識グラフデータを検索するデータ検索部と、
    前記データ検索部の検索結果に基づいて、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけた前記検索結果データを出力する検索結果出力部と、を有する、データ管理システム。
11. 保全設備が設置されている建物内の空間に関する空間データ、前記保全設備に関する設備データ、および前記保全設備の稼働状況を計測した計測データをオントロジ変換規則に従って関連づけた知識グラフデータをデータ管理装置により生成し、
    インシデントを表す文字列を含む検索キーワードを前記データ管理装置により入力し、
    前記検索キーワードに基づいて前記知識グラフデータを前記データ管理装置により検索し、
    前記知識グラフデータの検索結果に基づいて、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけて出力する処理を前記データ管理装置により行うデータ管理方法。
12. 前記計測データは、特徴量データを含んでおり、
    前記検索キーワードとして、インシデントを表す文字列と、前記特徴量データを表す文字列とを入力可能であり、
    前記インシデントおよび前記特徴量データを表す文字列が前記検索キーワードに含まれる場合には、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけて出力する処理を前記データ管理装置により行う請求項１１に記載のデータ管理方法。
13. 評価規則に基づいて前記検索結果を重要度順にソートし、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけて重要度順に出力する処理を前記データ管理装置により行う請求項１１または１２に記載のデータ管理方法。
14. 空間データ、設備データ、計測データおよびインシデントデータを前記オントロジ変換規則に従って関連づけた前記知識グラフデータを前記データ管理装置により生成し、
    前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データ、前記計測データおよび前記インシデントデータを関連づけて出力する処理を前記データ管理装置により行う請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載のデータ管理方法。
15. 前記検索キーワードは、出力形式を含んでおり、
    前記検索キーワードに含まれる出力形式に従って、前記検索結果を出力する処理を前記データ管理装置により行う請求項１１乃至１４のいずれか１項に記載のデータ管理方法。
16. 前記出力形式は、時系列グラフ、空間マップ、および系統マップの少なくとも一つを含み、
    前記検索キーワードに含まれる出力形式に従って、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データに基づいて、前記時系列グラフ、前記空間マップ、および前記系統マップの少なくとも一つを生成して出力する処理を前記データ管理装置により行う請求項１１乃至１５のいずれか１項に記載のデータ管理方法。
17. 前記出力形式が前記空間マップの場合には、前記空間データに基づいて前記計測データを複数のグループに分類し、グラフ生成規則を参照して、各グループごとに対応する前記空間データを含む前記空間マップを生成し、生成した空間マップ上に、同一グループに属する前記計測データを含む前記時系列グラフを重畳させる処理を前記データ管理装置により行う請求項６に記載のデータ管理方法。
18. 前記出力形式が前記系統マップの場合には、前記設備データに基づいて前記計測データを複数のグループに分類し、グラフ生成規則を参照して、各グループごとに対応する前記設備データを含む前記系統マップを生成し、生成した系統マップ上に、同一グループに属する前記計測データを含む前記時系列グラフを重畳させる処理を前記データ管理装置により行う請求項１６に記載のデータ管理方法。
19. 前記検索キーワードは、現在位置情報を特定する文字列を含んでおり、
    前記検索キーワードに含まれる前記現在位置情報に関連する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけたデータを出力する処理を前記データ管理装置により行う請求項１１乃至１８のいずれか１項に記載のデータ管理方法。
20. 携帯端末は、ネットワークを経由してデータ管理装置に対して、検索要求を送信するとともに、前記検索要求に応じた検索結果データを前記データ管理装置から受信し、
    前記データ管理装置は、
    前記携帯端末からの前記検索要求に応じた前記検索キーワードを入力し、
    前記検索キーワードに基づいて前記知識グラフデータを検索し、
    前記知識グラフデータの検索結果に基づいて、前記検索キーワードに合致する前記空間データ、前記設備データおよび前記計測データを関連づけて出力する請求項１１乃至１９のいずれか１項に記載のデータ管理方法。