CN116601577A - 设备管理装置和设备管理方法 - Google Patents

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CN116601577A CN202180081097.1A CN202180081097A CN116601577A CN 116601577 A CN116601577 A CN 116601577A CN 202180081097 A CN202180081097 A CN 202180081097A CN 116601577 A CN116601577 A CN 116601577A
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山崎正裕
佐藤健治
小林裕
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Hitachi Industrial Equipment Systems Co Ltd
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Abstract

本发明的目的是提供一种能够以更低的成本生成维护计划的设备管理装置和设备管理方法。为达成上述目的，提供一种对设备的使用、维护的计划制定进行辅助的设备管理装置，包括：基于测量设备的状态而得到的信息检测设备的异常的异常检测部；以异常检测结果作为输入，对设备的维护进行管理并计算维护成本、制定维护计划的维护管理部；以异常检测结果作为输入，对设备的使用进行管理并制定使用计划的使用管理部；根据异常检测结果推算设备的能耗变化的能耗变化推算部；以推算出的能耗变化作为输入，对设备的能耗进行管理并计算能量成本的能量管理部；和对由能量管理部和维护管理部计算出的成本信息进行比较的成本比较部，基于成本比较部的结果进行维护管理部中的维护计划和使用管理部中的使用计划的修改。

Description

设备管理装置和设备管理方法
技术领域
本发明涉及对制造设备等设备进行管理的设备管理系统，涉及基于异常检测的结果来修正设备的使用计划、维护计划等的方法。
背景技术
在制造工厂的生产线上的机器管理中，不仅为了持续生产而需要进行适当的维护，从节能的观点出发也需要对机器适当地进行管理。
因此，如专利文献1所述，人们提出一种在考虑了过去的能耗增加趋势和由维护作业带来的对能耗增加的抑制趋势的基础上，对维护计划的制定进行辅助的技术。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2017-182245号公报
发明内容
发明要解决的技术问题
在专利文献1中，因为根据过去的能耗增加趋势来制定维护计划，所以在出现了发生频率低的突发故障的情况下，或多个劣化模式构成了目前未出现过的劣化状态的组合的情况下，无法参照统计上足够的过去事例，不能估计其影响，因此存在难以将其反映到维护计划中的问题。
本发明的目的在于，提供一种即使在出现了发生频率低的突发故障时也能够正确地计算其对能耗的影响、能够以更低的成本生成维护计划的设备管理装置和设备管理方法。
解决问题的技术手段
关于本发明举其一例，是一种对设备的使用、维护的计划制定进行辅助的设备管理装置，包括：异常检测部，其基于测量设备的状态而得到的信息检测设备的异常；维护管理部，其以异常的检测结果作为输入，对设备的维护进行管理并计算维护成本、制定维护计划；使用管理部，其以异常的检测结果作为输入，对设备的使用进行管理并制定使用计划；能耗变化推算部，其根据异常的检测结果推算设备的能耗的变化；能量管理部，其以推算出的能耗的变化作为输入，对设备的能耗进行管理并计算能量成本；和成本比较部，其对由能量管理部和维护管理部计算出的成本信息进行比较，其中，基于成本比较部的结果，进行维护管理部中的维护计划和使用管理部中的使用计划的修改。
发明效果
根据本发明，能够提供一种能够以更低的成本生成维护计划的设备管理装置和设备管理方法。
附图说明
图1是实施例1中的设备管理系统的功能结构图。
图2是实施例1中的设备管理系统的硬件示意结构图。
图3是实施例1中的维护管理部的功能结构图。
图4是实施例1中的使用管理部的功能结构图。
图5是实施例1中的异常度检测结果与能耗变化的关系说明图。
图6是实施例1中的能量管理部的功能结构图。
图7是实施例1中的维护成本与能耗增加成本的关系说明图。
图8是实施例2中的设备管理装置的功能结构图。
图9是实施例2中的考虑了能耗上限值的情况下的运转率抑制的说明图。
图10是实施例3中的设备管理装置的功能结构图。
图11是实施例3中的能耗变化推算的说明图。
图12是实施例4中的能耗变化模型生成部的功能结构图。
图13是实施例5中的状态测量部和异常检测部的功能结构图。
具体实施方式
下面使用附图对本发明的实施例进行说明。
实施例1
图1是本实施例中的对制造设备等设备进行管理的设备管理系统的功能结构图。图1中，设备管理系统包括状态测量部101、网络150和设备管理装置100。
状态测量部101例如与工厂内的空调风机或作为制造设备的电动机等工业机器连接，使用电流传感器、振动传感器、噪音计等各种传感器测量工业机器的状态，或根据工业机器的控制装置内的信号来测量状态。
设备管理装置100经由网络150接收由状态测量部101测得的结果。
设备管理装置100包括异常检测部102、维护管理部103、使用管理部104、能耗变化推算部106、能量管理部107和成本比较部108。
另外，在图2中示出设备管理装置100的硬件示意图。图2中，设备管理装置100由一般的信息处理装置实现，其包括处理装置(CPU)201、存储装置(存储器)202、显示装置203和输入输出接口(I/F)204。即，异常检测部102、维护管理部103、使用管理部104、能耗变化推算部106、能量管理部107和成本比较部108的各处理，是基于保存在存储器202中的用于执行上述处理的程序和数据，由CPU201进行软件处理而执行的。另外，经由输入输出I/F与网络150连接，获得由状态测量部101测得的结果。另外，利用显示装置203显示后述制定的维护计划和使用计划。
图1中，异常检测部102使用由状态测量部101测得的结果，检测工业机器的故障征兆、与正常不同的行为。通常，在检测出可视作故障征兆的异常的情况下，检测出的信息被发送至维护管理部103、使用管理部104。
图3是本实施例中的维护管理部103的功能结构图。图3中，维护管理部103基于作为数据库的维护设备信息301、维护作业项目302的信息，利用维护计划部306制定维护计划，并根据维护计划和维护作业成本303、部件更换成本304等信息，利用维护成本推算部305推算维护成本。
图4是本实施例中的使用管理部104的功能结构图。图4中，使用管理部104通过使用计划部402制定使用计划，其中，使用计划表示使设备何时起动等，其与到何时为止需要多少设备等生产计划401对应。
当异常检出的结果被发送到这样的维护管理部103和使用管理部104时，为了预防故障而停止设备使用以及修正维护作业。
此处，在进行状态测量的工业机器是能耗大的机器例如风机或泵、加热器等的情况下，存在检测出异常后其能耗与通常相比增加的情况。在图5中示出异常度检测结果和能耗变化的例子。图5中，关于某一工业机器在异常检测部102中对劣化A(实线)和劣化B(虚线)这2个劣化进行了异常度分析。在异常度分析中，将状态监视结果相比正常状态偏离的程度检测为异常度，在异常度超过某一阈值的时刻认为检测出异常。在图5的上部，劣化A与劣化B相比更早被检出，而最终来说劣化B的异常度超过了劣化A。此时，能够有效地使用异常度分析用的分析模型的一部分等，来计算能耗与正常状态相比如何发生变化。在图5的下部示出其示例。其中可知，在上部的异常检出的时间推移中，与各劣化对应的能耗变化率上升，能耗因机器劣化而具有增加趋势。但是，异常度的增加趋势与能耗的增加趋势并不一定一致。若在这样的能耗与通常相比增加的状态下继续运转直至通常的维护作业时期，需要与通常相比更高的能量成本。
利用能耗变化推算部106进行这样的能耗变化趋势的推算。能耗变化推算部106将推算出的能耗变化趋势发送至能量管理部107。
图6是本实施例中的能量管理部107的功能结构图。图6中，能量管理部107具有能量单价信息601，并具有基于从使用管理部104发送的使用计划来推算能耗量的能耗推算部602。而且，具有根据这些信息推算能耗成本的能量成本推算部603。在异常检出后的能耗增加趋势的信息被发送到这样的能量管理部107的情况下，能够推算与增加的能耗对应的成本增加。另外，关于能耗限制值604在后文中叙述。
图7是说明本实施例中的维护成本与能耗增加成本的关系的图。图7中，横轴表示从上一次维护作业中进行的部件更换等起经过的时间，纵轴表示维护成本和能耗增加成本，向右下降的曲线10表示维护成本，向右上升的曲线21、22表示能耗增加成本。另外，在向右上升的曲线中，用实线的曲线21表示检测出异常的情况下的能耗增加成本，用虚线的曲线22表示未检测出异常的情况下的能耗增加成本。
如图7所示，可以认为，随着从上一次维护作业起经过的时间变长，能耗增加成本的影响如曲线21、22所示地增大。另一方面，当维护作业延后时，在整个生命周期上来看维护作业次数减少，所以维护成本如曲线10所示地减小。因此，能够根据它们的平衡来导出最优的维护时机。例如，未检测出异常的情况下的最优维护计划时机是曲线10与曲线22的交点，与此相对，在检测出异常、能耗增加的情况下，该修正后的最优维护计划时机是曲线10与曲线21的交点，该最优时期缩短，通过将维护计划向前修正(提前)能够抑制整体的成本。
这样的成本比较是使用成本比较部108进行的。但是，也存在检出异常而导致能耗降低的情况，该情况下只要不发生故障，也存在将维护计划向后修正(推迟)的情况。根据成本比较部108的输出，进行维护管理部103中的维护计划和使用管理部104中的使用计划的修改。
这样，根据本实施例，能够构成一种对设备的使用、维护的计划制定进行辅助的设备管理装置，包括：异常检测部，其基于测量设备的状态而得到的信息检测设备的异常；维护管理部，其以异常的检测结果作为输入，对设备的维护进行管理并计算维护成本、制定维护计划；使用管理部，其以异常的检测结果作为输入，对设备的使用进行管理并制定使用计划；能耗变化推算部，其根据异常的检测结果推算设备的能耗的变化；能量管理部，其以推算出的能耗的变化作为输入，对设备的能耗进行管理并计算能量成本；和成本比较部，其对由能量管理部和维护管理部计算出的成本信息进行比较，其中，基于成本比较部的结果，进行维护管理部中的维护计划和使用管理部中的使用计划的修改。
另外，能够构成一种对设备的使用、维护的计划制定进行辅助的设备管理方法，其中，基于测量设备的状态而得到的信息检测设备的异常；以异常的检测结果作为输入，对设备的维护进行管理并计算维护成本、制定维护计划；以异常的检测结果作为输入，对设备的使用进行管理并制定使用计划；根据异常的检测结果推算设备的能耗的变化；以推算出的能耗的变化作为输入，对设备的能耗进行管理并计算能量成本；对维护成本与能量成本进行比较；基于比较结果进行维护计划和使用计划的修改。
如以上所述，根据本实施例，即使在出现了发生频率低的突发故障时也能够正确地计算其对能耗的影响、能够以更低的成本生成维护计划、使用计划。
实施例2
图8是本实施例中的设备管理装置的功能结构图。图8中对于与图1具有相同功能的结构标注相同的标记，并省略其说明。图8与图1的不同点在于，不存在维护管理部103和成本比较部108，通过能量管理部107的输出来控制使用管理部104。即，在能量管理部107中，如图6的能耗限制值604所示，存在从削减能耗、抑制电力合约费用的观点出发而规定了能耗的上限值的情况。
图9是本实施例中的考虑了能耗上限值的情况下的运转率抑制的说明图。如图9所示，在某一时刻检测出异常时，根据该异常检出推算为能耗会增加，在推算为能量管理部107推算出的能耗推算量超过能耗上限值的情况下，将该信息发送至使用管理部104，以抑制装置的运转率的方式对使用计划进行修正。由此，实际的能耗与抑制后的运转率对应地减少，即使能耗因劣化而增加，也能够继续使用直至下一次维护作业。另外，在维护作业后，能耗不再增加，因此能够使运转率恢复正常。
另外，本实施例虽然以考虑了能耗上限值进行设备使用管理作为特征，但也可以同时应用图1中的基于维护管理部103和成本比较部108进行的维护管理和使用管理。
这样，根据本实施例，能够构成一种对设备的使用、维护的计划制定进行辅助的设备管理装置，包括：异常检测部，其基于测量设备的状态而得到的信息检测设备的异常；使用管理部，其以异常的检测结果作为输入，对设备的使用进行管理并制定使用计划；能耗变化推算部，其根据异常的检测结果推算设备的能耗的变化；和能量管理部，其以推算出的能耗的变化作为输入，推算设备的能耗量是否超过能耗上限值，其中，使用管理部基于能量管理部推算出的结果进行使用计划的修改。
另外，能够构成一种对设备的使用、维护的计划制定进行辅助的设备管理方法，其中，基于测量设备的状态而得到的信息检测设备的异常；以异常的检测结果作为输入，对设备的使用进行管理并制定使用计划；根据异常的检测结果推算设备的能耗的变化；以推算出的能耗的变化作为输入，判断设备的能耗量是否超过能耗上限值；基于判断的结果进行使用计划的修改。
实施例3
图10是本实施例中的设备管理装置100的功能结构图。图10中对于与图1具有相同功能的结构标注相同的标记，并省略其说明。图10与图1的不同点在于，具有由异常度历史121、能耗历史122和能耗变化模型生成部123构成的能耗变化模型生成装置120。
图10中，异常度历史121保存过去设备使用时的异常度检测结果的历史。另外，能耗历史122保存过去设备使用时的能耗的变化历史。
在图11中示出所保存的能耗和异常度的历史的例子。如图11的上部所示，将装置随着时间经过而劣化、能耗随着时间经过而增加的情况作为历史保存。此时，通过进行维护作业，与作业内容对应的装置的劣化得到恢复，能耗降低。另外，如图11的中部所示，表示了观测到上部的能耗时的劣化A、劣化B这两个异常度检测结果的历史。可知，随着时间经过，各劣化的异常度增加，在进行了与劣化对应的维护作业之后异常度降低。根据这样的两个历史，在图10表示的能耗变化模型生成部123中，使用回归分析等计算出如图11下部所示的表示设备的异常度与设备的能耗变化的相关性的、能耗变化的异常度依赖性，即能耗变化模型。通过像这样计算能耗变化模型，在不能根据异常检测来直接求出能耗变化的情况下也能够评价机器的劣化与能耗变化的相关性。另外，通过使用该能耗变化模型，即使在过去未曾发生的劣化程度的组合的情况下，也能够根据能耗变化模型和异常检测结果正确地推算能耗变化。另外，通过将这样推算出的能耗变化发送至能量管理部107，由此推算能耗成本，并基于由成本比较部108与维护管理部103推算出的维护成本进行的比较结果来修正维护计划，能够削减整体的成本。
实施例4
图12是本实施例中的能耗变化模型生成装置120的功能结构图。图12中对于与图10具有相同功能的结构标注相同的标记，并省略其说明。图12是图10中的能耗变化模型生成装置120的变形例，本实施例的设备管理装置除了能耗变化模型生成装置120以外与图10相同。图12与图10的能耗变化模型生成装置120的不同点在于，具有多个异常度历史121和能耗历史122。
在根据异常度历史121和能耗历史122计算能耗变化模型的情况下，这些历史需要在统计上是足够的。尤其是，就异常度历史而言，在劣化与发生频率低的故障相关的情况下，存在根据单个使用者的信息不能获得足够的历史的情况。该情况下，设备管理系统的提供者从使用同样系统的多个使用者接受提供异常度历史121和能耗历史122，由设备管理系统的提供者利用能耗变化模型生成部123生成能耗变化模型，由此即使在不能从单个使用者获得足够的历史的情况下，也能够高精度地生成能耗变化模型。
另外，能够构建一种将能耗变化模型生成装置120作为单独的装置来使用，并将生成的能耗变化模型发送并提供给设备管理系统的使用者的系统或商业模式。由此，设备管理系统能够使用高精度的能耗变化模型正确地推算能耗变化。然后，基于维护成本与能耗成本的比较结果对维护计划进行修正，从而能够进一步削减整体的成本。
这样，根据本实施例，能够构成一种对设备的使用、维护的计划制定进行辅助的设备管理装置中使用的能耗变化模型生成装置，能耗变化模型是表示设备的异常度与设备的能耗变化的关系的模型，从多个设备使用者取得设备的异常检测历史和设备的能耗变化历史，根据这些历史生成能耗变化模型，将生成的能耗变化模型发送给设备使用者。
实施例5
图13是本实施例中的状态测量部和异常检测部的功能结构图。图13中，使用测量电流的电流测量部130作为状态测量部，利用异常检测部102检测具备电动机等旋转机器的工业机器的异常。异常检测部102由特征量计算部131、正常模型生成部132、异常分析部133构成。
特征量计算部131计算下述某一个作为特征量：根据电流测量的结果计算出的电流的基波频率强度、电流有效值，根据交流电流计算出的直流电流的平均值。另外，正常模型生成部132生成设备正常的情况下的特征量的模型。然后，异常分析部133比较测量出的特征量和由正常模型生成部132生成的正常的情况下的特征量的模型，进行异常分析，输出异常度。
这样，通过使用特征量，能够在检出异常的同时也推算能耗变化，能够抑制测量成本并且进行高精度的能耗变化的推算。
以上对实施例进行了说明，但本发明不限定于上述实施例，包括各种变形例。例如，上述各实施例为了易于理解地说明本发明而进行了详细说明，本发明不限定于必须具备说明的全部构成要素。另外，能够将某个实施例的结构的一部分置换为其他实施例的结构，也能够在某个实施例的结构上添加其他实施例的结构。另外，对于各实施例的结构的一部分，能够追加、删除、置换其他结构。
附图标记说明
100：设备管理装置，101：状态测量部，102：异常检测部，103：维护管理部，104：使用管理部，106：能耗变化推算部，107：能量管理部，108：成本比较部，120：能耗变化模型生成装置，121：异常度历史，122：能耗历史，123：能耗变化模型生成部，130：电流测量部，131：特征量计算部，132：正常模型生成部，133：异常分析部，150：网络

Claims (9)

1.一种设备管理装置，对设备的使用、维护的计划制定进行辅助，其特征在于，包括：
异常检测部，其基于测量所述设备的状态而得到的信息检测该设备的异常；
维护管理部，其以所述异常的检测结果作为输入，对所述设备的维护进行管理并计算维护成本、制定维护计划；
使用管理部，其以所述异常的检测结果作为输入，对所述设备的使用进行管理并制定使用计划；
能耗变化推算部，其根据所述异常的检测结果推算所述设备的能耗的变化；
能量管理部，其以推算出的所述能耗的变化作为输入，对所述设备的能耗进行管理并计算能量成本；和
成本比较部，其对由所述能量管理部和所述维护管理部计算出的成本信息进行比较，
其中，基于所述成本比较部的结果，进行所述维护管理部中的维护计划和所述使用管理部中的使用计划的修改。
2.一种设备管理装置，对设备的使用、维护的计划制定进行辅助，其特征在于，包括：
异常检测部，其基于测量所述设备的状态而得到的信息检测该设备的异常；
使用管理部，其以所述异常的检测结果作为输入，对所述设备的使用进行管理并制定使用计划；
能耗变化推算部，其根据所述异常的检测结果推算所述设备的能耗的变化；和
能量管理部，其以推算出的所述能耗的变化作为输入，推算所述设备的能耗量是否超过能耗上限值，
其中，所述使用管理部基于所述能量管理部推算出的结果进行所述使用计划的修改。
3.如权利要求1所述的设备管理装置，其特征在于：
包括能耗变化模型生成部，其根据所述异常的检测历史和所述能耗的历史，生成将异常的检测结果对能耗造成的影响构建为模型的能耗变化模型，
所述能耗变化推算部根据所述异常的检测结果和所述能耗变化模型推算所述设备的能耗的变化。
4.如权利要求3所述的设备管理装置，其特征在于：
所述能耗变化模型生成部从多个设备使用者取得所述异常的检测历史和所述能耗的历史，根据这些历史生成所述能耗变化模型。
5.如权利要求1～4中任意一项所述的设备管理装置，其特征在于：
测量所述设备的状态而得到的信息是利用电流传感器测得的信息，
所述异常检测部包括：
特征量计算部，其计算基波频率的电流强度、电流有效值、直流电流平均值中的至少一个作为特征量；
正常模型生成部，其生成所述设备正常的情况下的特征量的模型；和
异常分析部，其对计算出的所述特征量与所述正常的情况下的特征量的模型进行比较而输出异常度。
6.一种设备管理方法，对设备的使用、维护的计划制定进行辅助，其特征在于：
基于测量所述设备的状态而得到的信息检测该设备的异常，
以所述异常的检测结果作为输入，对所述设备的维护进行管理并计算维护成本、制定维护计划，
以所述异常的检测结果作为输入，对所述设备的使用进行管理并制定使用计划，
根据所述异常的检测结果推算所述设备的能耗的变化，
以推算出的所述能耗的变化作为输入，对所述设备的能耗进行管理并计算能量成本，
对所述维护成本与所述能量成本进行比较，
基于该比较结果进行所述维护计划和所述使用计划的修改。
7.如权利要求6所述的设备管理方法，其特征在于：
根据所述异常的检测历史和所述能耗的历史，生成将异常的检测结果对能耗造成的影响构建为模型的能耗变化模型，
根据所述异常的检测结果和所述能耗变化模型推算所述设备的能耗的变化。
8.如权利要求7所述的设备管理方法，其特征在于：
从多个设备使用者取得所述异常的检测历史和所述能耗的历史，根据这些历史生成所述能耗变化模型。
9.如权利要求6～8中任意一项所述的设备管理方法，其特征在于：
测量所述设备的状态而得到的信息是利用电流传感器测得的信息，
在所述异常的检测中：
计算基波频率的电流强度、电流有效值、直流电流平均值中的至少一个作为特征量，
生成所述设备正常的情况下的特征量的模型，
对计算出的所述特征量与所述正常的情况下的特征量的模型进行比较而输出异常度。
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