信息处理装置、预测方法以及计算机可读取的存储介质与流程

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1.本发明涉及信息处理装置、预测方法以及计算机可读取的存储介质。

背景技术：

2.在石油、石油化学、化学、利用气体等的各种车间中，由作业人员等(或者操作人员等)执行车间的安全操作。例如，作业人员等基于由设置于车间的温度传感器、流量计等各种传感器获得的温度、压力等车间的实际测量值而掌握车间的动作趋势，作业人员对设置于车间的阀、加热器等控制仪器进行操作，由此进行车间的运转。此外，本技术的操作还包含现场的手动操作等。
3.近年来，从实际的车间(下面有时记作实际车间)，实时地获取传感器值、实际测量值、控制值等车间数据，使模拟或虚拟的车间运转，利用追随实际车间的运转状况的虚拟车间(下面有时记作镜像车间)，用于作业人员等(或者操作人员等)的运转辅助、教育。
4.专利文献1：日本特开2009-9301号公报
5.专利文献2：日本特开2011-8756号公报

技术实现要素：

6.然而，难以适当地掌握实时地变化的车间的状态而进行最佳的操作。例如，如果车间产生故障，则不仅生产物的生成停止，因火灾等对周围地域造成的影响也较大，作业人员等的操作是直接关系到安全操作的重要要素。特别是在异常时等具有紧张感的状态下，需要在短时间内选择执行适当的操作。
7.本发明的目的在于能够由作业人员等选择更适当的操作模式。
8.一个方面所涉及的信息处理装置的特征在于，具有：预测部，其针对包含将针对实际车间的操作和执行所述操作的执行时刻相关联的操作信息在内的多个操作模式方案，分别通过利用追随于所述实际车间的运转状况的虚拟车间的仿真，对所述实际车间的动作进行预测；以及显示处理部，其将所述多个操作模式方案分别与各预测结果相关联地输出。
9.一个方面所涉及的预测方法的特征在于，使计算机执行如下处理，针对包含将针对实际车间的操作和执行所述操作的执行时刻相关联的操作信息在内的多个操作模式方案，分别通过利用追随于所述实际车间的运转状况的虚拟车间的仿真，对所述实际车间的动作进行预测，将所述多个操作模式方案分别与各预测结果相关联地输出。
10.一个方面所涉及的计算机可读取的记录介质记录有预测程序，其特征在于，预测程序使计算机执行如下处理，针对包含将针对实际车间的操作和执行所述操作的执行时刻相关联的操作信息在内的多个操作模式方案，分别通过利用追随于所述实际车间的运转状况的虚拟车间的仿真，对所述实际车间的动作进行预测，将所述多个操作模式方案分别与各预测结果相关联地输出。
11.发明的效果
12.根据一个实施方式，作业人员等能够选择更适当的操作模式。
附图说明
13.图1是对实施方式1所涉及的系统的整体结构例进行说明的图。
14.图2是表示实施方式1所涉及的信息处理装置的功能结构的功能框图。
15.图3是表示评价指标db中存储的信息的例子的图。
16.图4是表示基于仿真的实际车间的状态的趋势图的图。
17.图5是对预测的具体例1进行说明的图。
18.图6是对预测的具体例2进行说明的图。
19.图7是对预测的具体例3进行说明的图。
20.图8是对预测结果的显示例1进行说明的图。
21.图9是对预测结果的显示例2进行说明的图。
22.图10是对预测结果的显示例3进行说明的图。
23.图11是对预测结果的显示例4进行说明的图。
24.图12是对操作模式的显示变更例进行说明的图。
25.图13是表示趋势显示处理的流程的流程图。
26.图14是表示预测处理的流程的流程图。
27.图15是对实际操作的评价例1进行说明的图。
28.图16是表示评价例1的处理流程的流程图。
29.图17是对实际操作的评价例2进行说明的图。
30.图18是表示产生故障时的操作模式方案的显示处理的流程的流程图。
31.图19是对硬件结构例进行说明的图。
具体实施方式
32.下面，基于附图对本技术公开的信息处理装置、预测方法以及计算机可读取的存储介质的实施方式进行详细说明。此外，本发明并不由该实施方式限定。另外，对相同的要素标注相同的标号并适当地省略重复的说明，能够在不矛盾的范围内适当地对各实施方式进行组合。
33.[实施方式1]
[0034]
[整体结构]
[0035]
图1是对实施方式1所涉及的系统的整体结构例进行说明的图。如图1所示，该系统具有实际车间1以及镜像车间100，实时地追随实际车间1的状态而构建虚拟的车间，实现实际车间1的安全操作的系统。即，实际车间1是在现实中利用实际仪器构建的车间，镜像车间100是追随在虚拟空间(网络空间)利用软件构建的实际车间1的虚拟车间。此外，实际车间1和镜像车间100无论有线、无线都经由网络而连接。
[0036]
实际车间1是石油、石油化学、化学、利用气体等的各种车间的一个例子，包含具有用于获得生成物的各种设施的工厂等。生成物的例子是lng(液化天然气)、树脂(塑料、尼龙等)、化学产品等。设施的例子是工厂设施、机械设施、生产设施、发电设施、贮存设施、开采石油、天然气等的井口的设施等。
[0037]
实际车间1内利用分布式控制系统(distributed control systems：dcs)等而构建。例如省略图示，实际车间1内的控制系统使用在实际车间1中利用的过程数据，对在进行
控制的对象的设备设置的现场仪器等控制仪器、与进行控制的对象设备对应的操作仪器等执行各种控制。
[0038]
此外，现场仪器是指具有所设置的设备的动作状态(例如压力、温度、流量等)进行测定的测定功能、对根据所输入的控制信号而设置的设备的动作进行控制的功能(例如致动器等)的操作仪器等现场仪器。作为传感器的现场仪器将所设置的设备的动作状态作为过程数据而逐渐向控制系统内的控制器输出，作为致动器的现场仪器根据利用该控制器运算出的控制信号而对过程的动作进行控制。
[0039]
这里，过程数据包含测定值(process variable：pv)、设定值(setting variable：sv)、操作量(manipulated variable：mv)等。另外，过程数据还包含输出的测定值的种类(例如压力、温度、流量等)的信息。另外，为了识别本现场仪器而赋予的标签名等信息与过程数据建立关联。此外，作为过程数据而输出的测定值不仅是作为传感器的现场仪器测定出的测定值，也可以包含根据测定值计算出的计算值，还可以是针对作为致动器的现场仪器的操作量值等。根据测定值对计算值的计算可以在现场仪器中进行，也可以通过与现场仪器连接的未图示的外部仪器进行。
[0040]
镜像车间100是包含镜像模型200、鉴别(identification)模型300以及解析模型400，实时地追随实际车间1的状态的虚拟车间。在镜像车间100，除了设置于实际车间1的各仪器以外，例如还可以如高温、高处那样在实际车间1上无法设置的场所虚拟地(利用软件)设置仪器、或者虚拟地设置由于成本的关系未设置的仪器等，能够提供为了更准确且稳定地对实际车间1进行操作而有效的服务。这里，对信息处理装置10执行各模型的例子进行说明，但并不限定于此，也可以利用不同的装置执行各模型。
[0041]
镜像模型200与实际车间1同步地并行执行动作，一边从实际车间1获取数据一边进行仿真，由此模拟实际车间1的动作，同时对实际车间1内未测量的状态量进行推定，使得实际车间1内部实现可视化。列举一个例子，镜像模型200是获取实际车间1的过程数据、且执行实时仿真的物理模型等。即，镜像模型200实现实际车间1的状态的可视化。例如，镜像模型200取入从实际车间1获取的过程数据而追随实际车间1的动作，且将其结果向监视终端500输出。其结果，可以考虑实际车间1中不存在的仪器等而预测作业人员执行某个操作之后的实际车间1的动作，对监视者提供镜像模型200。
[0042]
鉴别模型300为了使镜像模型200与实际车间1的实际测量数据匹配，基于从实际车间1获取的数据定期地进行仪器的性能参数的推定。列举一个例子，鉴别模型300是对镜像模型200与实际车间1的误差进行调整的物理模型等。即，鉴别模型300每隔恒定时间、或者在镜像模型200与实际车间1的误差增大的情况下，根据需要而对镜像模型200的参数等进行调整。例如，鉴别模型300从镜像模型200获取表示性能等的各种参数、变量的值，对它们进行更新，将更新后的参数、变量的值向镜像模型200输出。其结果，镜像模型200的参数、变量的值得到更新。此外，作为参数、变量的值，包含设计数据、运转数据等。
[0043]
解析模型400基于镜像模型200模拟的实际车间1的动作，进行实际车间1的未来的动作状态的预测等。例如，解析模型400进行稳定状态预测、过渡状态预测以及预防诊断(异常诊断)等。列举一个例子，解析模型400是执行对实际车间1的状态进行解析的仿真的物理模型等。即，解析模型400执行实际车间1的未来预测。例如，解析模型400将从镜像模型200获取的参数、变量作为初始值而进行高速计算，由此能够预测当前时间点至此后的几分钟
～几小时的实际车间1的动作，以趋势图的形式进行显示。
[0044]
在这种系统中，信息处理装置10分别针对多个操作模式方案，通过使用追随实际车间1的运转状况的镜像车间100的仿真而预测实际车间1的动作，该多个操作模式方案包含将针对实际车间1的操作和执行操作的执行时刻关联起来的操作信息。而且，信息处理装置10将多个操作模式方案分别与各预测结果相关联地输出。由此，信息处理装置10能够对作业人员等分别提示作业人员等能够获取的操作模式，作业人员等能够选择更适当的操作模式。
[0045]
[功能结构]
[0046]
图2是表示实施方式1所涉及的信息处理装置10的功能结构的功能框图。如图2所示，信息处理装置10具有通信部11、存储部12、处理控制部20。
[0047]
通信部1是对与其他装置之间的通信进行控制的处理部，例如由通信接口等实现。例如，通信部11对与实际车间1的通信进行控制而实时地获取车间数据等。另外，通信部11对监视终端500发送各种信息，在监视终端500对各种信息进行显示输出。
[0048]
存储部12是对各种数据、处理部20执行的程序等进行存储的处理部，例如由存储器、硬盘等实现。该存储部12对评价指标db 13进行存储。
[0049]
评价指标db 13是对成为选择多种操作模式中的适当的操作模式的指标的各评价指标进行存储的数据库。即，评价指标db 13对评价通过仿真计算出的车间的状态、性能的指标进行存储。此外，这里存储的信息能够由用户在能够通过仿真计算出的范围内任意地变更。
[0050]
图3是表示评价指标db 13中存储的信息的例子的图。如图3所示，评价指标db 13将多个评价指标和各评价指标的最终目标值相关联地行存储。在图3的例子中，作为评价指标而设定生产量(t)、原材料消耗量(t)、设备负荷率(％)、消耗电力(w)、排出co2(kg)。
[0051]
生产量是表示实际车间1的生产物的量的指标，作为最终目标值而设定x(t)。原材料消耗量是表示在实际车间1生成的生产物的原材料的消耗量的指标，作为最终目标值而设定y(t)。设备负荷率是表示使实际车间1运转的各装置、设备的负荷率的指标，作为最终目标值而设定z(％)。消耗电力是表示使实际车间1运转的电力的消耗量的指标，作为最终目标值而设定p(w)。排出co2是表示在使实际车间1运转时排出的二氧化碳的量的指标，作为最终目标值而设定q(kg)。
[0052]
处理部20是掌管整个信息处理装置10的处理部，例如由处理器等实现。该处理部20具有镜像处理部30、鉴别处理部40、预测处理部50、显示处理部60。此外，镜像处理部30、鉴别处理部40、预测处理部50、显示处理部60由处理器所具有的电子电路、处理器执行的过程等实现。
[0053]
镜像处理部30是执行实际车间1的状态的可视化的处理部。具体而言，镜像处理部30实时地从实际车间1获取过程数据，通过利用物理模型的实时仿真而追随实际车间1的状态并使其可视化。即，镜像处理部30利用上述镜像模型200。
[0054]
鉴别处理部40是对基于镜像处理部30的仿真和实际车间1的误差进行调整的处理部。具体而言，鉴别处理部40对在基于镜像处理部30的仿真中使用的各种参数、变量的值进行更新。即，鉴别处理部40生成上述鉴别模型300。
[0055]
预测处理部50具有第1预测部51以及第2预测部52，是执行对实际车间1的状态进
行解析的仿真，对实际车间1未来的状态进行预测的处理部，利用上述解析模型400。
[0056]
第1预测部51是预测当前时间点至此后的几分钟～几小时的实际车间1的动作并生成趋势图的处理部。具体而言，第1预测部51定期地在由作业人员等(或者操作人员等)发出指示的情况下、或者在实际车间1产生操作的情况下等的任意定时，执行动作预测的仿真。此外，在本实施方式中，将作业人员等(或者操作人员等)简记作“作业人员等”。
[0057]
例如，在作业人员在时刻t在实际车间1上执行“将设备a的温度设定为50度”的操作的情况下，第1预测部51通过以“设备a的温度＝50度”的操作信息为输入的仿真，而对时刻t以后的实际车间1的状态进行仿真。作为这里仿真的实际车间1的状态，相当于实际车间1的生成物的量、包含受到设备a的影响的仪器的压力、温度等在内的实际车间1的状态量等。
[0058]
图4是表示基于仿真的实际车间1的状态的趋势图的图。如图4所示，第1预测部51生成横轴设为时刻、纵轴设为实际车间1的状态的趋势图。图4所示的趋势图上的tr110是实际车间1的实际测量值，tr112是当前时刻以后的预测数据。
[0059]
第2预测部52是如下处理部，即，针对关于作业人员对实际车间1进行的操作而虚拟地生成的多个操作模式方案，分别通过在实际车间1中获取的车间数据的仿真，而对分别执行多个操作模式方案的情况下的各实际车间1的动作进行预测。具体而言，第2预测部52使用镜像模型200，根据开始预测的当前的过程状态值以及各操作模式方案，而对所指定的期间(或者工序之间)的未来的状态进行预测。
[0060]
例如，第2预测部52受理由作业人员等进行的包含开始时刻和结束时刻在内的仿真期间的设定。而且，如果到达开始时刻，则第2预测部52收集实际车间1的状态，使用收集到的信息而生成多个操作模式方案。而且，第2预测部52针对多个操作模式方案，分别通过利用针对预先生成的物理模型、实际车间1鉴别的模型(例如镜像模型200等)等的仿真，对结束时刻的各评价指标的预测值进行计算。
[0061]
更详细而言，第2预测部52通过将表示操作模式方案中包含的各虚拟操作以及实际车间1的状态的过程值等各数值作为输入的仿真，从而生成包含各虚拟操作执行时的各评价指标、执行了操作模式方案时的各评价指标的迁移、结束时刻的各评价指标的预测值等在内的预测结果。另外，第2预测部52将仿真结果(预测结果)向显示处理部60输出，储存于存储部12。
[0062]
此外，各操作模式方案可以由作业人员等预先准备，也可以由第2预测部52根据过去的履历等自动地生成，还可以利用机器学习模型、专用的模拟器等预测。
[0063]
显示处理部60是对仿真结果进行显示输出的处理部。例如，显示处理部60向信息处理装置10的显示部(未图示)、实际车间1的监视终端、作业人员等利用的终端等各装置对利用第2预测部52生成的各预测结果进行显示输出。
[0064]
[预测(仿真)的具体例]
[0065]
接下来，利用图5至图7，对第2预测部52的预测(仿真)的具体例进行说明。这里，由作业人员等作为仿真期间而指定了开始时刻(12：00)、结束时刻(14：00)。此外，可以在不矛盾的范围内适当地对各具体例进行组合。
[0066]
(具体例1)
[0067]
图5是对预测的具体例1进行说明的图。如图5所示，如果到达开始时刻(12：00)，则
第2预测部52生成操作模式方案1至操作模式方案n这n个操作模式方案。此外，操作模式方案中可以包含实现了电子化的实际车间1的sop(standard operating procedure)。
[0068]
例如，操作模式方案1是规定了12：00至14：00的操作的信息，是在12：30执行虚拟操作a、在13：00执行虚拟操作b并在13：30执行虚拟操作c的模式。这里，作为一个例子，操作模式方案1与实际车间1的sop相同。
[0069]
另外，操作模式方案2是规定了12：00至14：00的操作的信息，是在12：30执行虚拟操作a、在13：30执行虚拟操作b及虚拟操作c的模式。此外，虚拟操作相当于“将设备a的温度设定为50度”、“以20％的开度将阀关闭”、“增加10％的原料的投入量”等用于对车间进行操作的具体操作。
[0070]
而且，第2预测部52针对操作模式方案1至操作模式方案n分别通过基于镜像模型200的仿真而分别对预测结果1至预测结果n进行计算。即，第2预测部52针对各操作模式方案而例如在当前时刻12：00的时间点处预测14：00的实际车间1的状态。此外，各预测结果包含“生产量(t)、原材料消耗量(t)、设备负荷率(％)、消耗电力(w)、排出co2(kg)”。
[0071]
由此，第2预测部52在作业人员等指定的仿真期间，对执行了虚拟的各操作模式方案的情况下的实际车间1的状态变化进行预测。
[0072]
(具体例2)
[0073]
另外，第2预测部52可以定期地或者在进行了各操作之后，利用该时间点的过程值以及鉴别模型300执行仿真，对预测结果(评价指标)进行更新。因此，在具体例2中，对第2预测部52在操作模式方案中包含的各虚拟操作的执行定时，再执行仿真并更新结束时刻的预测结果的例子进行说明。此外，例如可以在利用鉴别模型300对镜像模型200进行了更新的基础上执行再仿真。
[0074]
图6是对预测的具体例2进行说明的图。如图6所示，如果到达开始时刻(12：00)，则第2预测部52获取此时的过程值等，并且作为一个例子而生成操作模式方案1及操作模式方案2这2个操作模式方案。此外，操作模式方案1及操作模式方案2是具体例1中说明的操作模式方案。
[0075]
而且，第2预测部52针对操作模式方案1及操作模式方案2而分别通过利用开始时刻(12：00)的过程值以及镜像模型300等的仿真，对开始时刻(12：00)时间点处的结束时刻(14：00)的实际车间1的状态进行预测。
[0076]
接着，如果到达“12：30”，则关于操作模式方案1以及操作模式方案2在“12：30”变为执行了虚拟操作a的状态。这里，第2预测部52分别针对操作模式方案1及操作模式方案2而执行再仿真。即，第2预测部52获取“12：30”时间点的过程值等，通过利用该过程值以及12：30以后的操作模式方案1的各虚拟操作的仿真，对“12：30”时间点处的结束时刻(14：00)的实际车间1的状态进行再预测。同样地，第2预测部52针对操作模式方案2通过利用当前时刻的过程值以及当前时刻以后的各虚拟操作的仿真，对“12：30”时间点处的结束时刻(14：00)的实际车间1的状态进行再预测。
[0077]
接着，如果到达“13：00”，则关于操作模式方案1而在“13：00”变为执行了虚拟操作b的状态。这里，第2预测部52针对操作模式方案1而执行再仿真。即，第2预测部52获取“13：00”时间点的过程值等，通过利用该过程值以及13：00以后的操作模式方案1的各虚拟操作的仿真，对“13：00”时间点处的结束时刻(14：00)的实际车间1的状态进行再预测。
[0078]
接着，如果到达“13：30”，则关于操作模式方案1而在“13：30”变为执行了虚拟操作c的状态，关于操作模式方案2而在“13：30”变为执行了虚拟操作b及虚拟操作c的状态。这里，第2预测部52针对操作模式方案1及操作模式方案2分别执行再仿真。即，第2预测部52获取“13：30”时间点的过程值等，通过利用该过程值以及13：30以后的操作模式方案1的各虚拟操作的仿真，对“13：30”时间点处的结束时刻(14：00)的实际车间1的状态进行再预测。同样地，第2预测部52针对操作模式方案2，也通过利用当前时刻的过程值以及当前时刻以后的各虚拟操作的仿真，对“13：30”时间点处的结束时刻(14：00)的实际车间1的状态进行再预测。
[0079]
由此，第2预测部52在作业人员等指定的仿真期间对预测结果进行更新，由此追随实际车间1的实际状态，并且对执行了虚拟的各操作模式方案的情况下的实际车间1的状态变化进行预测。
[0080]
(具体例3)
[0081]
另外，在执行仿真之后产生了气温、温度等变化为大于或等于阈值等的外部干扰、即对实际车间1的操作造成影响的外部干扰的情况下，第2预测部52还能够获取产生外部干扰之后的过程值，执行再仿真。因此，在具体例3中，对第2预测部52在产生外部干扰之后再执行仿真并更新结束时刻的预测结果的例子进行说明。
[0082]
图7是对预测的具体例3进行说明的图。如图7所示，与具体例1相同地，如果到达开始时刻(12：00)，则第2预测部52生成操作模式方案1至操作模式方案n这n个操作模式方案。而且，与具体例1相同地，第2预测部52针对操作模式方案1至操作模式方案n，分别通过仿真而对预测结果1至预测结果n进行计算。此外，操作模式方案1至操作模式方案n是在具体例1中说明的操作模式方案。
[0083]
然后，在12：45产生了外部干扰的情况下，利用产生了外部干扰后的过程值而执行再仿真。例如，第2预测部52针对各操作模式方案，通过利用12：45以后的虚拟操作以及产生了外部干扰之后的过程值的仿真，对产生外部干扰之后的时间点处的结束时刻(14：00)的实际车间1的状态进行再预测。
[0084]
此时，第2预测部52还能够在产生外部干扰之后，生成新的操作模式x，对新的操作模式x执行仿真。例如，第2预测部52根据过去的履历等确定与产生的外部干扰对应的操作模式、或者利用与外部干扰的信息的输入相应地输出操作模式的机器学习模型确定操作模式、或者由管理者等受理操作模式的输入，生成产生外部干扰之后的操作模式方案x。这里生成的操作模式方案x是规定了12：45至14：00的操作的信息，是在13：00执行虚拟操作e、并在13：30执行虚拟操作b及虚拟操作c的方案。
[0085]
而且，第2预测部52针对操作模式方案x，通过上述仿真而对预测结果x进行计算。即，第2预测部52在产生外部干扰之后的时刻(12：45)的时间点处重新对14：00的实际车间1的状态进行预测。
[0086]
由此，在产生了外部干扰的情况下，第2预测部52能够更新仿真完毕的各操作模式方案的预测结果，并且能够生成新的操作模式方案的预测结果。
[0087]
[预测结果的显示的具体例]
[0088]
接下来，利用图8至图12对第2预测部52的预测结果的显示例进行说明。例如，显示处理部60根据作业人员等的设定、作业人员等的操作，通过矩阵显示、雷达图、趋势图等显
示形式，将各操作模式方案以能够对比的方式进行显示。此外，利用图5至图7中说明的任意方法对这里显示的预测结果进行计算。
[0089]
(显示具体例1)
[0090]
图8是对预测结果的显示例1进行说明的图。如图8所示，显示处理部60生成纵轴设为“操作模式方案”、横轴设为预测结果即设定“评价指标(生产量(t)、原材料消耗量(t)、设备负荷率(％)、消耗电力(w)、排出co2(kg))”的矩阵画面(表形式画面)，对各质量(mass)设定通过仿真而计算出的值，在显示器、监视终端500等进行显示输出。例如，关于操作模式方案1，示出了通过仿真而计算为生产量为“1.0t”、原材料消耗量为“0.3t”、设备负荷率为“20％”、消耗电力为“300w”、排出co2为“150kg”。
[0091]
(显示具体例2)
[0092]
图9是对预测结果的显示例2进行说明的图。如图9所示，显示处理部60能够以雷达图形式对预测结果进行显示。显示处理部60生成以评价指标(生产量(t)、原材料消耗量(t)、设备负荷率(％)、消耗电力(w)、排出co2(kg))为顶点的雷达图，对各操作模式方案的预测结果进行显示。此时，显示处理部60还可以对图3所示的各评价指标的最终目标值、在仿真期间的开始时刻(12：00)计算出的结束时刻(14：00)的各评价指标的目标值等进行显示。此外，结束时刻(14：00)的各评价指标的目标值由预测处理部50利用物理模型、镜像模型200等进行计算、或者由管理者等设定、或者基于过去的履历而决定。
[0093]
(显示具体例3)
[0094]
图10是对预测结果的显示例3进行说明的图。如图10所示，除了雷达图形式以外，显示处理部60还能够对预测结果(各评价指标)的推移进行显示。具体而言，显示处理部60针对操作模式方案1以时间序列对执行虚拟操作的12：30(虚拟操作a)、13：00(虚拟操作b)、13：30(虚拟操作c)各自的预测结果(各评价指标)进行显示，由此对预测结果的迁移进行显示。
[0095]
另外，显示处理部60还能够针对每个操作模式方案，在相同的画面上对预测结果的时间序列迁移以及各时刻的预测结果的雷达图形式进行显示。还能够根据需要对预先设定的目标值等进行显示。另外，显示处理部60能够通过作业人员等的操作而对矩阵显示、雷达图形式的显示、时间序列的显示进行切换。
[0096]
(显示具体例4)
[0097]
另外，显示处理部60还能够根据作业人员等的操作而对显示进行变更。图11是对预测结果的显示例4进行说明的图。在图11中，作为预测结果的其他例子，示出了将“总时间(分钟)、操作的容易性(次数)、消耗电力(w)、排出co2(kg)、原材料消耗量(t)”作为评价指标的例子。此外，“总时间(分钟)”表示执行各虚拟操作所需的时间，“操作的容易性”是仿真期间所包含的虚拟操作的次数。
[0098]
如图11所示，显示处理部60以矩阵形式对操作模式方案1a、操作模式方案2a、操作模式方案3a的预测结果进行显示。在该状态下，如果选择“操作模式1a”，则显示处理部60对操作模式1a的详情进行显示。例如，显示处理部60对作为操作模式1a的详细信息而操作模式1a包含“在12：30执行虚拟操作aa、在13：00执行虚拟操作ab、在13：45执行虚拟操作ac”的情况进行显示。
[0099]
另外，显示处理部60还能够对以矩阵形式显示的信息进行突出显示、或者排序。图
12是对操作模式的显示变更例进行说明的图。
[0100]
例如，如图12的(a)所示，在矩阵形式的显示画面上选择了“排出co2(kg)”的情况下，显示处理部60对操作模式1a、2a、3a中的“排出co2(kg)”最少的“操作模式3a”的“排出co2(kg)＝100”进行突出显示。
[0101]
另外，如图12的(b)所示，在矩阵形式的显示画面上选择了“总时间(分钟)”的情况下，显示处理部60以“总时间(分钟)”从短到长的顺序对操作模式1a、2a、3a进行排序显示。
[0102]
此外，这里，作为利用矩阵形式的例子进行了说明，但并不限定于此，即使是雷达图形式的显示、时间序列的显示，也能够同样地执行突出显示、排序显示。
[0103]
[趋势显示处理的流程]
[0104]
图13是表示趋势显示处理的流程的流程图。如图13所示，如果第1预测部51获取最新的车间数据(s101：yes)，则鉴别模型300进行仪器的性能参数的推定而进行镜像模型200的鉴别处理(s102)，第1预测部51通过仿真而对当前时刻以后的实际车间1的状态进行预测(s103)。
[0105]
而且，第1预测部51生成对预测结果进行显示的趋势图，在监视终端500以图4那样的形式进行显示输出(s104)。此外，能够如实际车间1的监视终端、作业人员的智能手机、移动终端等那样任意地设定显示目标。
[0106]
[预测处理的流程]
[0107]
图14是表示预测处理的流程的流程图。如图14所示，如果指示了处理开始(s201：yes)，则第2预测部52生成多个操作模式方案(s202)。
[0108]
接着，第2预测部52受理仿真期间的输入，针对各操作模式方案而执行仿真(s203)，对多个评价指标进行计算(s204)。这里，在存在未处理的操作模式方案的情况下(s205：no)，第2预测部52反复执行s203以后的步骤。
[0109]
另一方面，在针对所有操作模式方案而完成了仿真的情况下(s205：yes)，显示处理部60以所指定的形式将评价指标作为预测结果而进行显示(s206)。
[0110]
而且，在对预测结果进行显示的画面上受理了选择操作的情况下(s207：yes)，显示处理部60对所选择的操作模式方案进行突出显示(s208)。
[0111]
[效果]
[0112]
如上所述，信息处理装置10能够对作业人员等提示多个操作模式方案的操作内容、在执行了该操作模式方案时预测的实际车间1的状态即预测结果。其结果，作业人员等能够选择更适当的操作模式。
[0113]
另外，信息处理装置10能够对作业人员等提示预测结果不同的多个操作模式方案。其结果，作业人员等能够简易地且在短时间内选择与实际车间1的用户期望的状态对应的操作模式方案，因此能够兼顾安全操作以及适当的车间操作。
[0114]
[实施方式2]
[0115]
但是，信息处理装置10不仅能够进行虚拟的操作模式的提示，还能够对作业人员等实际进行的实际操作进行评价。因此，在实施方式2中，对评价作业人员等的操作的例子进行说明。
[0116]
(评价例1)
[0117]
例如，信息处理装置10能够在由作业人员等进行了实际操作的时间点，执行仿真
并进行评价。图15是对实际操作的评价例1进行说明的图。如图15所示，如果在“12：00”执行实际操作x，则第2预测部52获取实际执行的操作信息。而且，第2预测部52受理由作业人员等进行的仿真的对象时刻[14：00]的输入，对作业时刻“12：00”时间点处的“14：00”的实际车间1的状态进行预测，生成作为第1预测结果的一个例子的预测结果x。
[0118]
另一方面，第2预测部52通过与实施方式1相同的方法，针对操作模式方案1至操作模式方案n分别对“12：00”时间点处的“14：00”的评价指标进行预测，生成各第2预测结果的一个例子即预测结果1至预测结果n。此外，操作模式方案1是在12：00执行虚拟操作a的方案。操作模式方案2是在12：00执行虚拟操作b、在12：30执行虚拟操作c并在13：30执行虚拟操作d的方案。操作模式方案n是在12：00执行虚拟操作a及虚拟操作b、在13：00执行虚拟操作c并在13：30执行虚拟操作d的方案。
[0119]
然后，第2预测部52生成对通过基于实际操作x的仿真获得的预测结果x、和通过基于各操作模式方案的仿真获得的各预测结果进行对比的评价结果并进行显示。例如，第2预测部52对各预测结果中的作为评价的基准由管理者等选择的预测结果、与sop对应的预测结果、和基于实际操作x的预测结果x的相似度进行对比。列举例子，第2预测部52对各预测结果中包含的各评价指标的相似度进行计算，在相似度大于或等于阈值的情况下评价为高评价，在相似度小于阈值的情况下评价为低评价。另外，第2预测部52还能够基于预测结果x和最终目标值的相似度而进行评价。
[0120]
此外，如果考虑到实际车间1的动作的反应速度，则在各仿真中使用的、在执行了实际操作的定时或者执行了虚拟操作的定时获取到的车间状态值(车间数据)，还可以包含因实际操作的执行或虚拟操作的执行引起的反应后的值以及因实际操作的执行或虚拟操作的执行引起的反应前的值(在反应速度的方面反映出反应之前的值)。即，第2预测部52可以在基于实际操作x的仿真中，利用12：00的实际操作x的操作信息以及基于实际操作x的反应前的过程状态值对14：00的车间状态进行预测。同样地，第2预测部52可以在基于虚拟操作x的仿真中，利用12：00的虚拟操作x的操作信息、以及因虚拟操作x引起的反应前的过程状态值对14：00的车间状态进行预测。即，在实际操作x的仿真时获取的12：00时间点的过程状态值以及在虚拟操作x的仿真时获取的12：00时间点的过程状态值，可以是相同的值或者误差较小的大致相同的值。
[0121]
图16是表示评价例1的处理流程的流程图。如图16所示，如果产生由作业人员等进行的实际的操作(s301：yes)，则第2预测部52从实际车间1、操作履历等获取所执行的实际的操作信息(s302)。
[0122]
接着，第2预测部52执行利用了实际的操作信息的仿真而生成评价指标的预测结果(s303)。另外，第2预测部52基于实际车间1中能够获取的实际环境的信息而生成各操作模式方案(s304)，执行利用各操作模式方案的仿真而生成评价指标的各预测结果(s305)。
[0123]
然后，第2预测部52利用基于实际操作的评价指标的预测结果、以及基于各操作模式方案的各评价指标的各预测结果，对作业人员等执行的实际操作进行评价(s306)。
[0124]
(评价例2)
[0125]
例如，信息处理装置10能够在作业人员等进行的一系列实际操作完毕之后，对该一系列实际操作进行评价。图17是对实际操作的评价例2进行说明的图。如图17所示，如果在“12：00”执行一系列实际操作的最初的实际操作x，则第2预测部52利用与实施方式1相同
的方法，针对操作模式方案1至操作模式方案n分别对“12：00”时间点处的“14：00”的评价指标进行预测。即，第2预测部52针对各操作模式方案而生成在进行了实际操作x的时刻12：00的时间点处对14：00的实际车间1的状态(评价指标)进行预测的各预测结果。
[0126]
此外，操作模式方案1是在12：00执行虚拟操作x、在12：30执行虚拟操作a、在13：00执行虚拟操作b并在13：30执行虚拟操作c的方案，与实际车间1的sop相同。操作模式方案2是在12：00执行虚拟操作x、在13：00执行虚拟操作b及虚拟操作c并在13：30执行虚拟操作d的模式。操作模式方案n是在12：00执行虚拟操作a、在12：30执行虚拟操作b并在13：30执行虚拟操作c及虚拟操作d的模式。另外，还可以预先指定仿真期间，也可以每次都指定，还可以任意地设定变更。
[0127]
然后，由作业人员等在12：45执行实际操作y，在13：30执行实际操作z。而且，如果到达14：00，则第2预测部52执行12：00的实际操作x、12：45的实际动作y、13：30的实际操作z，其结果，获取14：00时间点的执行结果xx。这里，作为执行结果xx，第2预测部52从实际车间1获取上述各评价指标。
[0128]
而且，第2预测部52通过各预测结果中的管理者等作为评价的基准而选择的预测结果、与sop对应的预测结果和基于实际操作x的执行结果xx的相似度而进行评价。另外，第2预测部52还能够基于执行结果xx与最终目标值的相似度而进行评价。
[0129]
[实施方式3]
[0130]
但是，信息处理装置10还能够执行在产生故障时设想的虚拟的操作模式的仿真，对作业人员等提示评价指标。因此，在实施方式3中，对在产生故障时提示多个操作模式方案而能够由作业人员等进行适当的故障应对的例子进行说明。
[0131]
图18是表示产生故障时的操作模式方案的显示处理的流程的流程图。如图18所示，如果产生故障(s401：yes)，则第2预测部52收集故障信息(s402)。例如，第2预测部52如故障时的操作人员那样从实际车间1获取故障产生部位、故障产生时刻、故障消息、影响部位、运转停止的有无等。
[0132]
接着，第2预测部52生成至少1个故障时的操作模式方案(s403)。例如，第2预测部52参照过去的故障对应履历等，作为故障时的操作模式方案而生成与s402中获取到的故障信息对应的故障应对。
[0133]
而且，第2预测部52针对各操作模式方案执行仿真，对各评价指标的预测结果进行计算(s404)。例如，第2预测部52利用在实施方式1、实施方式2中说明的方法而执行仿真。
[0134]
然后，第2预测部52将各操作模式方案和仿真结果(预测结果)相关联地进行显示(s405)。例如，第2预测部52利用矩阵形式等以能够对比的方式进行显示。其结果，作业人员等能够确认与故障状况相应的适当的操作模式方案、或者与恢复请求相应的适当的操作模式方案。例如，在多个操作模式方案中需要最早使生产量恢复的情况下，作业人员等能够确认生产量的预测结果最高的操作模式方案。
[0135]
[实施方式4]
[0136]
而且，至此对本发明的实施方式进行了说明，但本发明除了上述实施方式以外，还可以以各种不同的方式实施。
[0137]
[数值等]
[0138]
上述实施方式中使用的画面显示例、时刻、各标签的例子、评价指标、操作模式方
案等不过是一个例子，可以任意地变更。另外，各仿真可以采用预先生成的物理模型。并且，各仿真可以采用利用训练数据而生成的机器学习模型等，该训练数据将例如温度等操作内容等的输入(说明变量)与例如标签的值等输出(目的变量)相关联。
[0139]
[操作模式]
[0140]
例如，第2预测部52虚拟地生成的操作模式可以是针对某个操作标签的操作模式，也可以是包含多个操作标签的与整个实际车间1或者整个镜像车间100相关的操作模式。另外，各操作模式并不局限于sop，可以使熟练作业人员的操作模式实现电子化。另外，每个操作并不局限于仿真，还可以统一对多个操作进行仿真。
[0141]
[操作模式的自动执行]
[0142]
另外，信息处理装置10还能够实际执行多个操作模式方案中的由作业人员等选择的操作模式方案。例如，信息处理装置10利用图8至图10所示的形式，将多个操作模式方案的预测结果以能够对比的方式进行显示，在选择了操作模式方案1的情况下，自动执行操作模式方案1。即，信息处理装置10在12：30使实际车间1实际执行虚拟操作a、在13：00使实际车间1实际执行虚拟操作b并在13：30使实际车间1实际执行虚拟操作c。
[0143]
另外，信息处理装置10并不局限于所选择的操作模式方案的自动执行，例如还可以执行操作指南。对上述例子进行说明，如果到达12：30，则信息处理装置10对通知虚拟操作a的执行定时的消息进行显示，如果到达13：00，则信息处理装置10对通知虚拟操作b的执行定时的消息进行显示，如果到达13：30，则信息处理装置10对通知虚拟操作c的执行定时的消息进行显示。
[0144]
[系统]
[0145]
关于包含上述文本中、附图中所示的处理次序、控制次序、具体的名称、各种数据、参数的信息，除了特殊记载的情况以外，可以任意地变更。
[0146]
另外，图示的各装置的各结构要素是功能概念，未必需要在物理上如图所示那样构成。即，各装置的分布、综合的具体方式并不局限于图示。即，可以根据各种负荷、使用状况等以任意的单位在功能或物理上使其全部或一部分以分布/综合的方式构成。
[0147]
并且，各装置中执行的各处理功能可以由其全部或任意一部分由cpu(central processing unit)以及利用该cpu解析执行的程序实现，或者能够作为基于有线逻辑的硬件而实现。
[0148]
[硬件]
[0149]
接下来，对信息处理装置10的硬件结构例进行说明。图19是对硬件结构例进行说明的图。如图19所示，信息处理装置10具有通信装置10a、hdd(hard disk drive)10b、存储器10c、处理器10d。另外，图19所示的各部分由总线等彼此连接。
[0150]
通信装置10a是网络接口卡等，与其他服务器进行通信。hdd 10b对使图2所示的功能执行动作的程序、db进行存储。
[0151]
处理器10d从hdd 10b等读出执行与图2所示的各处理部相同的处理的程序并展开至存储器10c，从而使执行图2等中说明的各功能的过程进行动作。例如，该过程执行与信息处理装置10具有的各处理部相同的功能。具体而言，处理器10d从hdd 10b等读出具有与镜像处理部30、鉴别处理部40、预测处理部50、显示处理部60等相同的功能的程序。而且，处理器10d执行如下过程，该过程执行与镜像处理部30、鉴别处理部40、预测处理部50、显示处理
部60等相同的处理。
[0152]
这样，信息处理装置10作为读出并执行程序而执行各种处理方法的信息处理装置进行动作。另外，信息处理装置10还能够利用介质读取装置从记录介质读出上述程序，执行所读出的上述程序而实现与上述实施方式相同的功能。此外，其他实施方式中所说的程序并不限定于由信息处理装置10执行。例如，在其他计算机或服务器执行程序的情况下、它们协作而执行程序的情况下，也可以同样地应用本发明。
[0153]
该程序可以经由互联网等网络而发布。另外，该程序可以记录于硬盘、软盘(fd)、cd-rom、mo(magneto-optical disk)、dvd(digital versatile disc)等能够由计算机读取的记录介质，由计算机从记录介质读取而执行。

技术特征：

1.一种信息处理装置，其特征在于，所述信息处理装置具有：预测部，其针对包含将针对实际车间的操作和执行所述操作的执行时刻相关联的操作信息在内的多个操作模式方案，分别通过利用追随于所述实际车间的运转状况的虚拟车间的仿真，对所述实际车间的动作进行预测；以及显示处理部，其将所述多个操作模式方案分别与各预测结果相关联地输出。2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，所述预测部针对所述多个操作模式方案，分别通过利用所述操作信息的仿真，生成包含表示所述实际车间的动作的至少1个评价项目的预测值在内的预测结果。3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其特征在于，所述预测部受理指定了开始时刻及结束时刻的仿真期间的设定，如果到达所述开始时刻，则针对基于所述开始时刻的时间点的所述实际车间的状态的所述多个操作模式方案，在所述开始时刻的时间点处对所述结束时刻的所述实际车间的动作进行预测，生成与所述多个操作模式方案分别对应的所述预测结果。4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其特征在于，所述预测部在针对所述多个操作模式方案分别生成了所述开始时刻的时间点的所述预测结果之后，如果到达所述操作的执行时刻，则通过利用所述执行时刻的与所述实际车间的过程相关的过程状态值的再仿真，对所述预测结果进行更新。5.根据权利要求3所述的信息处理装置，其特征在于，所述预测部在针对所述多个操作模式方案分别生成了所述开始时刻的时间点的所述预测结果之后，在产生对所述实际车间的操作造成影响的外部干扰的情况下，通过利用所述外部干扰的产生时间点的与所述实际车间的过程相关的过程状态值的再仿真，对所述预测结果进行更新。6.根据权利要求5所述的信息处理装置，其特征在于，所述预测部在产生了所述外部干扰的情况下，根据所述外部干扰产生时间点的所述实际车间的状况而生成新的操作模式方案，针对所述新的操作模式方案，通过利用所述过程状态值的所述仿真而生成所述预测结果。7.根据权利要求1至6中任一项所述的信息处理装置，其特征在于，所述显示处理部将通过所述仿真而生成的所述多个操作模式方案各自的预测结果以能够对比的方式输出。8.根据权利要求1至6中任一项所述的信息处理装置，其特征在于，所述预测部受理与所述各预测结果相关联地显示的所述多个操作模式方案中的执行对象的选择，对所述实际车间执行所选择的操作模式方案中包含的各操作信息。9.一种预测方法，其特征在于，所述预测方法使计算机执行如下处理，针对包含将针对实际车间的操作和执行所述操作的执行时刻相关联的操作信息在内的多个操作模式方案，分别通过利用追随于所述实际车间的运转状况的虚拟车间的仿真，
对所述实际车间的动作进行预测，将所述多个操作模式方案分别与各预测结果相关联地输出。10.一种计算机可读取的记录介质，其记录有预测程序，所述预测程序使计算机执行如下处理，针对包含将针对实际车间的操作和执行所述操作的执行时刻相关联的操作信息在内的多个操作模式方案，分别通过利用追随于所述实际车间的运转状况的虚拟车间的仿真，对所述实际车间的动作进行预测，将所述多个操作模式方案分别与各预测结果相关联地输出。

技术总结

本发明的课题在于使得作业人员等选择更适当的操作模式。信息处理装置针对包含将针对实际车间的操作和执行操作的执行时刻相关联的操作信息在内的多个操作模式方案，分别通过利用追随于实际车间的运转状况的虚拟车间的仿真，对实际车间的动作进行预测。而且，信息处理装置将多个操作模式方案分别与各预测结果相关联地输出。相关联地输出。相关联地输出。