JP2004021399A - Pre-maintenance system and pre-maintenance method - Google Patents

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畑中 邦道
Kiyoshi Arai
新井 清
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To estimate the sign of a change in accordance with sensing data for an object to be monitored by a monitoring device on a network and quantified data for qualitative information and give instructions to a maintenance work supplier for maintenance work before the object to be monitored is in failure. <P>SOLUTION: A distributed server 113 is provided for inputting data obtained by sensing an object group 114 requiring maintenance with a sensor group 111 and data 112 related to the object group 114 into a plurality of stores 101. In accordance with data from the distributed server 113, a site 102 which totally displays Webs determines whether the object group 114 shows an abnormal condition requiring maintenance or not. When it shows the abnormal condition requiring maintenance, instructions are given to the maintenance work supplier 103 for maintenance work before it is in failure. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プリメンテナンスシステム及びそのプリメンテナンス方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、テナントビルやコンビニエンスチェーンの各店舗でメンテナンスを必要とするような異常が発生すると、各店舗の担当者がメンテナンス実施設備業者に連絡し、その業者から作業員が派遣されてメンテナンス作業を行っている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
このように、上記従来例では、各店舗でメンテナンスを必要とするような異常が発生してからメンテナンスを行うポストメンテナンスのため、テナントビルを所有するオーナーやコンビニエンスチェーンの本部などの顧客に対して一般的な保守契約とは別にメンテナンスの費用が請求され、設備回りの修繕対処コストを予測することは困難であった。
【0004】
一方、メンテナンス実施設備業者も、各店舗を定期的に点検する必要があると共に、緊急のオンコールに対する作業員の確保も行わなければならず、人員計画の明確化やメンテナンスのシステム化を実現することができなかった。
【0005】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、ネットワーク上の監視装置で監視対象のセンシングデータと定性的な情報を定量化したデータとに基づいて変化兆候を推定し、監視対象に異常が発生する前にメンテナンス実施設備業者にメンテナンスを指示できるプリメンテナンスシステム及びそのメンテナンス方法を提供することを目的とする。
【0006】
また、本発明は、インターネットに代表されるWebテクノロジーを活用したプリメンテナンス事業プラットフォームを仲介することにより、地域顧客が新規設備設計、施工、保守契約などに対応できる情報の提供を受けられることを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、複数の店舗からなる複数のグループと、各グループの各店舗におけるメンテナンスを必要とする対象を監視するネットワーク上の監視装置とから構成され、異常が発生する前にメンテナンスを行うようメンテナンス業者に指示するプリメンテナンスシステムであって、各々の店舗は、メンテナンスを必要とする対象をセンシングしたデータと、該対象に関連するデータとを入力するサーバ装置を有し、監視装置は、前記サーバ装置からのデータに基づき、前記対象がメンテナンスを必要とする異常状態を示しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段でメンテナンスを必要とする異常を示している場合は、該異常が発生する前にメンテナンスを行うよう前記メンテナンス業者に指示する指示手段とを有することを特徴とする。
【0008】
また、上記目的を達成するために、本発明は、複数の店舗からなる複数のグループと、各グループの各店舗におけるメンテナンスを必要とする対象を監視するネットワーク上の監視装置とから構成され、異常が発生する前にメンテナンスを行うようメンテナンス業者に指示するプリメンテナンスシステムのメンテナンス方法であって、各々の店舗からメンテナンスを必要とする対象をセンシングしたデータと、該対象に関連するデータとを入力する入力工程と、前記入力工程により入力したデータに基づき、前記対象がメンテナンスを必要とする異常状態を示しているか否かを判定する判定工程と、前記判定工程でメンテナンスを必要とする異常を示している場合は、該異常が発生する前にメンテナンスを行うよう前記メンテナンス業者に指示する指示工程とを有することを特徴とする。
【0009】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。
【0010】
本実施形態では、テナントビルやコンビニエンスチェーンの各店舗(コンビニエンス店舗)の設備メンテナンスを、ポストメンテナンスからプリメンテナンスへ移行させるべく、モニタリングが必要な店舗内の対象群に対してセンサー群を設け、そのセンサー群からの直接的なデータと地域や各店舗の特性等の間接的なデータとをインターネット上のWebサイトに取り込んで集中的に監視を行い、その監視状況をメンテナンス実施設備業者に提供することにより、メンテナンス実施設備業者が、実際に対象群に異常が発生する前にメンテナンスを行えるプリメンテナンスシステムについて説明する。
【0011】
[プリメンテナンスシステムの概要]
図1は、プリメンテナンスシステムの概要を説明するための図である。図1において、101a〜101nはコンビニエンスチェーンの各店舗であり、各店舗内にはコンプレッサーなどのモニタリング対象群114に設置されたセンサー群111と、地域、各店舗の特性等の定性的なデータ112とを自動モニタリングして監視管理データを出力する分散サーバ113とを含む。102はWeb統括表示するインターネット上のWebサイトであり、各店舗101a〜101nの分散サーバ113から自動モニタリングした監視管理データに基づき、集中監視を行う。103はメンテナンス実施設備業者であり、Web統括表示102から集中監視によってメンテナンスを必要とすると判断された異常情報が表示され、アラーム音などで警報が通知された場合に、メンテナンス作業を行う。104はビルのオーナーやコンビニエンスチェーンの本部などの顧客であり、Web統括表示102から監視状況やメンテナンス作業が行われた場合に、処理作業報告が通知される。
【0012】
尚、各店舗に設置されたセンサー群111からデータを自動モニタリングする分散サーバ113は、例えば非対称デジタル加入者回線(ADSL:AsymmetricDigital Subscriber Line)のような常時接続が可能な有線回線或いは無線によりWebサイト102に常時接続されており、対象群114の状態を示すデータに各店舗の特性や設置された空間の間接的なデータを付加したデータを提供しているものとする。この間接的なデータについては更に後述する。
【0013】
また、分散サーバ113及びWebサイト102は汎用のコンピュータで構成され、ネットワーク上でデータを転送するためのFTPやTCP/IP等の各種プロトコルを実行するモジュールを含むものである。
【0014】
次に、複数のテナントビルや複数のコンビニエンスチェーンの各々の店舗から直接的又は間接的にセンシングしたデータに基づき、管理データやメンテナンス指示データを生成し、テナントビルやコンビニエンスチェーンのメンテナンスを委託されているそれぞれのメンテナンス実施設備業者に対してWeb統括表示するポータルWebサイトを公開すると共に、テナントビルのオーナーやチェーン本部などの顧客にメンテナンス状況を通知するプリメンテナンス情報管理事業のASP(Application Service Provider)事業化を可能とする本実施形態によるメンテナンスシステムについて説明する。
【0015】
図2は、本実施形態におけるプリメンテナンスシステムを示す模式図である。図2において、201aはコンビニエンスチェーンAの複数の店舗であり、図中の一点鎖線のように地域が分かれているものとする。201bはコンビニエンスチェーンAの複数の店舗であり、201aと同様に地域別に分かれているものとする。201cはテナントビルの複数の店舗である。202aはポータルWebサイトAであり、コンビニエンスチェーンA201aの複数の店舗の分散サーバに対して公開され、各店舗のモニタリング対象を自動モニタリングする。202bはポータルWebサイトBであり、コンビニエンスチェーンB201bの複数の店舗の分散サーバに対して公開され、各店舗のモニタリング対象を自動モニタリングする。202cはポータルWebサイトCであり、テナントビルの各店舗の分散サーバに対して公開され、各店舗のモニタリング対象を自動モニタリングする。
【0016】
203はWeb統括モニタリングサイトであり、上述のポータルWebサイトA〜C(202a〜202c)にリンクし、各々のポータルWebサイトで自動モニタリングされたセンシングデータ(センサー群からのデータと地域及び店舗特性等の間接的なデータとを含む)に基づき、メンテナンスを必要とするような異常が発生する前にメンテナンスする「プリメンテナンス」をメンテナンス実施設備業者に指示するか否かを判断する。そして、ある店舗のモニタリング対象、例えばコンプレッサーからの直接的なセンシングデータが間接的にセンシングされた定性的なデータからメンテナンスを必要とするような異常を推定できる場合には、その店舗のメンテナンスを実施しているメンテナンス実施設備業者にプリメンテナンスの指示を行う。
【0017】
尚、上述したメンテナンスを必要とするような異常を推定する具体的な方法については更に後述する。また、Web統括モニタリングサイト203には、各々のポータルWebサイト毎にセンシングされたデータを管理するデータベースを備え、そのデータベースに蓄積された直接データ及び間接的なデータに基づき、プリメンテナンスが必要か否かを判別し、メンテナンス実施設備事業者に指示を行うものである。
【0018】
204aはメンテナンス実施設備業者Aであり、この例では、コンビニエンスチェーンA201aの各々の店舗におけるモニタリング対象に対してWeb統括モニタリングサイト203からプリメンテナンスの指示がなされた場合に、そのモニタリング対象のメンテナンスを実施する。204bはメンテナンス実施設備業者Bであり、この例では、コンビニエンスチェーンB201bの各々の店舗におけるモニタリング対象に対してWeb統括モニタリングサイト203からプリメンテナンスの指示がなされた場合に、そのモニタリング対象のメンテナンスを実施する。そして、204cはメンテナンス実施設備業者Cであり、この例では、テナントビル201cの各々の店舗におけるモニタリング対象に対してWeb統括モニタリングサイト203からプリメンテナンスの指示がなされた場合に、そのモニタリング対象のメンテナンスを実施する。
【0019】
205aは顧客であり、この例では、コンビニエンスチェーンAの本部であり、Web統括モニタリングサイト203からコンビニエンスチェーンA201aの監視状況やプリメンテナンスの作業内容などが通知される。205bは顧客であり、この例では、コンビニエンスチェーンBの本部であり、Web統括モニタリングサイト203からコンビニエンスチェーンB201bの監視状況やプリメンテナンスの作業内容などが通知される。そして、205cは顧客であり、この例では、テナントビルのオーナー等であり、テナントビル201cの監視状況やプリメンテナンスの作業内容などが通知される。
【0020】
[プリメンテナンス予知情報の概念]
従来の設備機器に関するメンテナンスでは、被監視設備機器からの情報を直接センサー等で監視する必要があった。この場合、各々の設備機器に対して接触、非接触センサー等を用いて情報を得ていた。そして、それらによって問題のある機器は、問題が発生してから異常情報を得るのが一般的であった。
【0021】
これに対して、本実施形態におけるプリメンテナンスは、各々の設備機器からのセンサー情報だけでなく、関連する情報を連続又は間欠的に監視することで、事前に設備機器の変化兆候を推定し、故障に至る前に、事前メンテナンスを可能にするものである。
【0022】
従って、関連情報に基づいて設備機器の定性状態変化や不具合状況を近似的に推定し、定量的なデータに変換する変換アルゴリズムが重要である。
【0023】
この変換アルゴリズムは、被監視設備機器からの情報と設備機器が設置された空間の間接情報(温度、湿度、光、音、色、振動、電波、二酸化炭素濃度、人の混雑度、ドアの開閉回数、商品移動量、機器設置環境/地域差、気候等)を知ることにより、被監視設備機器との相関関係を算出し、得られた相関値から目的の被監視設備機器の定性状態変化を推定し、それを定量化するためのアルゴリズムである。
【0024】
この推定に対しては、上述のデータベースに蓄積されている過去の実績データ、経験的な知識等による既知データを基準として相対的な変化量を算出し、更に地域差、気候等により劣化状況が異なることを考慮した変換重み係数を導入することにより推定確度を向上させることができる。ここで、変換重み係数は、設備機器各々の特性ばらつき、季節、設置環境、地域(南北、海抜など)などにより決定されるパラメータである。
【0025】
[定性情報/定量化変換アルゴリズム]
本実施形態における変換アルゴリズムは、要素変数、変換重み係数、推定変数、推移状態値、修正項、推定定量値に基づき構成されるアルゴリズムである。
【0026】
ここで、上述の変換アルゴリズムにおける変数、係数、値などを順に説明し、変換アルゴリズムについて詳細に説明する。
(1)要素変数
要素変数としては、直接変数と間接変数があり、これらの変数は経験的な知識に基づき、被対象機器により複数の要素を選択的に設定することができる。
【0027】
まず、直接変数は、被監視設備機器のサンプリング機能により直接的に得ることができるデータ或いは過去の実績、経験により得た等価データ(d1、d2、d3、…、dm)の関数として計算される値であり、これをXdで表す。
【0028】
次に、間接変数は、機器設置空間より間接的に得られる空間情報(s1、s2、s3、…、sn)の関数として計算される値であり、これをXsで表す。
【0029】
また、上述の直接変数Xdと間接変数Xsとの結合演算(記号「*」で表す)により求められる変数を変換変数とし、これをXcで表し、次式で定義する。そして、この値は推定変数に対して適用され、グルーピングされたエリアの特性を与えるものである。
【0030】
Xc=[Xd*Xs]
(2)変換重み係数
日本国内においては、九州〜北海道までの各地方に対して共通条件を持つ地域をグループに分け、それらのグループ毎に固有の重み係数を与えて、その地方の傾向を反映させる。この重み係数を与える要素は、例えば以下のような情報、値である。
【0031】
・位置情報(九州、四国、近畿、関東、東北、北海道等)
・気象情報(気温、湿度、降水量、降雪量、台風上陸頻度等)
・地域代表値(地域を代表するサンプル値)
この重み係数は、平均値に対する比率で与えられるものであり、これを「δ」で表す(0<δ<1)。
(3)推定変数
上記のδに基づき、推定変数を次式で計算する。
【0032】
X=δ・Xc
(4)推移状態値
推移状態値とは、推定変数Xの関数であり、被監視対象(装置、システム等)のその時点における状態を表し、メンテナンスの指針値を示すものであり、Cで表す。
【0033】
C=F(X)
そして、この値は要素変数の変動に連動するために、ある間隔(時間、日等の単位)で更新されるものである。
(5)修正項
推移状態値は、エリアを絞り込んだ値であるが、更に現場の固有環境より修正係数β(0≦l1<β<lk)を規定し、メンテナンス必要度を修正する。尚、この値は、現場の習熟した担当者の判断により規定範囲内でチューニングのために選択できる。
(6)推定定量値
推定定量値Vは、上述の推移状態値と修正項とから推定する監視対象(装置、システム等)のその時点におけるメンテナンスの必要度を判断するための推定値である。
【0034】
V=α{F(C)+β}
ここで、αは関数最適化係数であり、実験式と現実の値がより良い近似を取るように決定された値である。
(7)初期値の設定
上記の各変数は、システムインストール時、メンテナンス完了時等のスタート時に環境条件に基づいたデフォルト値が自動的に設定される。
(8)変換アルゴリズム
本実施形態における変換アルゴリズムは、定義に従って図3に示すような手順で演算処理を行うものである。
【0035】
301は上述の直接変数Xdと間接変数Xsを演算する処理であり、302はその結果に基づき変換変数を演算する処理である。303は環境条件を設定することにより自動又はマニュアルで重み係数を選択する。304は選択された重み係数δに基づき推定変数を演算する処理である。
【0036】
305は推定変数Xに基づき推移状態値Cを演算する処理である。306は被監視機器が設置されたエリア、設置条件等により推移状態値Cの関数値に対する補正値を自動又はマニュアルで選択的に決定する。307はメンテナンスの必要度を示す推定定量値を演算する処理である。
【0037】
[プリメンテナンス処理]
次に、上述した変換アルゴリズによって推定定量値を求めた後、その推定定量値に応じて実行されるプリメンテナンス処理について説明する。
【0038】
図4は、本実施形態におけるプリメンテナンス処理を示す図である。401において、上述した変換アルゴリズムに従ってメンテナンスの必要度が演算され、推定定量値が求められる。そして、402では、401で得られた推定定量値を予め定められた判定値と比較し、メンテナンスが必要か否かを判定する。ここで、正常と判定した場合は、403において通常の正常処理を行い、405で表示処理又はローカルネットやインターネットに対する伝送処理を行う。
【0039】
また、402における判定処理の結果が異常状態に推移する値に達していれば、404において、その程度により緊急を要するものは406においてその緊急度に応じた処理を行い、405で表示又は伝送処理される。
【0040】
このように、本実施形態によれば、変換アルゴリズムに従って定性情報を定量化して事前に設備機器の変化兆候を推定し、故障に至る前にプリメンテナンスを行うことができる。
【0041】
[プリメンテナンスのビジネスモデル]
次に、上述のプリメンテナンスを行うプリメンテナンス情報管理事業について説明する。
【0042】
図5は、プリメンテナンス情報管理事業のビジネスモデルを示す模式図である。このビジネスモデルでは、プリメンテナンスを行うプリメンテナンス情報管理事業を、現行のメンテナンス作業事業の代行業務を付属させたASP事業会社に結合させ、プリメンテナンス事業プラットフォーム事業会社を仲介することで、メンテナンス部品、商品を必要なときに地域のメンテナンス設備業者に提供することができ、また地域の顧客は新規設備設計、施工、保守契約などに対応できる情報の提供を受けることができる。
【0043】
尚、本発明は、このビジネスモデルに限らず、Webモニタリングをベースとするプリメンテナンス事業プラットフォームを提供することにより、種々の変形が可能である。
【0044】
以上説明したように、実施形態によれば、以下のような効果が得られる。
(1)プリメンテナンスを必要とする対象(テナントビルやコンビニエンスチェーンの各店舗等)を直接的に又は間接的にセンシングすることにより、データをスキャンニング監視し、これに地域及び各店舗等の特性をデータ加工できる分散サーバシステムと連動させ、センシングできない情報や特性の定性的なデータも定量化して中央に伝送することができる。
【0045】
従って、プリメンテナンスによる経済性が継続的に大幅に改善される。特に、サービスコール件数の20%を占める設備回りの修繕対処コスト(交換保守備品費用+実活動時間人工費用)と、その他のサービスコール件数80%への対処コストが比較され、オペレーションの標準化等が行える。また、その他のサービスコール件数80%へはプリメンテナンスで代替えすることができる。
(2)プリメンテナンスが可能な要件を地域及び店舗群の特性毎にグルーピングできることにより、アクティブベースドコストが可能となり、コストが明確になる。
(3)ポータルサイトを活用したウェブとスキャンニング監視と地域設備メンテナンス業者とをリンクさせることにより、プリメンテナンス事業者をビジネスプラットフォームへ誘導できる。
【0046】
特に、地域及び店舗群の特性別に用意されたポータルサイトを活用したウェブスキャンニング監視は、プリメンテナンスによる修繕対処コストを大幅に低減できる。また、グルーピング特性(温暖寒冷地域差、チェーン店舗特性等)を持つ地域及び店舗群の特性別(コンビニエンス店舗等)に行うことにより、継続的なサービスコール件数の低減と修繕対処コストの軽減を図ることができる。更に、ポータルサイトを有するウェブスキャンニング監視によるデータ異常予知は外部より特定者のみネット検索できる機能を持つことにより、グルーピング特性と代表サンプリングのデータ検索を行うことができる。また、このデータは、データベースに蓄積されて管理され、その後は、蓄積されているデータに基づいて演算されることにより、定量値、定性値の初期値に対し学習する機能を持つ。演算された学習データは、異常予知の精度を向上させることを可能とする。
(4)コンビニエンス店舗のプリメンテナンスを可能とする、設備メンテナンス専用センサーとウェブ監視システムは、プリメンテナンス情報管理事業のASP(Application Service Provider)事業化を可能とし、新しいビジネスプラットフォームを提供することができる。
【0047】
特に、代替センシングデータ(定性的な代替えやPOSデータと連動したデータ等)からの異常予知をネット検索することができる。また、プリメンテナンス情報管理代行ASP事業を含む新しいビジネスプラットフォームとしてポータルサイトを活用したウェブスキャンニング監視によるデータ異常予知をネット検索できる機能と、グルーピング特性を代表サンプリング検索する機能とを提供することができる。更に、サービスコールによるコスト増を低減させることができる。
【0048】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ネットワーク上の監視装置で監視対象のセンシングデータと定性的な情報を定量化したデータとに基づいて変化兆候を推定し、監視対象に異常が発生する前にメンテナンス実施設備業者にメンテナンスを指示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】プリメンテナンスシステムの概要を説明するための図である。
【図2】本実施形態におけるプリメンテナンスシステムを示す模式図である。
【図3】本実施形態における変換アルゴリズムの手順を示す図である。
【図4】本実施形態におけるメンテナンス処理を示す図である。
【図5】プリメンテナンス情報管理事業のビジネスモデルを示す模式図である。
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a pre-maintenance system and a pre-maintenance method thereof.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, when an abnormality that requires maintenance occurs at each store in the tenant building or convenience chain, the person in charge at each store contacts the maintenance equipment company, and a worker is dispatched from the company to perform maintenance work. ing.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in the above-described conventional example, for post-maintenance in which maintenance is performed after an abnormality that requires maintenance at each store occurs, customers such as the owner of the tenant building and the headquarters of the convenience chain are provided to the customer. Maintenance costs were billed separately from general maintenance contracts, and it was difficult to predict repair costs around equipment.
[0004]
On the other hand, maintenance equipment contractors also need to regularly inspect each store, and also have to secure workers for urgent on-call, so that personnel plans can be clarified and maintenance systematized. Could not.
[0005]
The present invention has been made in order to solve the above-described problem, and estimates a sign of change based on sensing data of a monitoring target and data obtained by quantifying qualitative information with a monitoring device on a network, and It is an object of the present invention to provide a pre-maintenance system capable of instructing a maintenance execution equipment supplier to perform maintenance before an abnormality occurs, and a maintenance method thereof.
[0006]
Another object of the present invention is to provide a local customer with information capable of responding to new equipment design, construction, maintenance contracts, and the like by mediating a pre-maintenance business platform utilizing Web technology represented by the Internet. And
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention includes a plurality of groups including a plurality of stores, and a monitoring device on a network that monitors an object requiring maintenance in each store of each group, and an abnormality occurs. A pre-maintenance system that instructs a maintenance company to perform maintenance before performing a maintenance, wherein each store has a server device that inputs data obtained by sensing an object requiring maintenance and data related to the object. A monitoring unit configured to determine, based on data from the server device, whether the target indicates an abnormal state requiring maintenance; and a monitoring unit that indicates an abnormality requiring maintenance by the determining unit. If the error has occurred, an instruction to instruct the maintenance contractor to perform maintenance before the abnormality occurs. Characterized in that it has and.
[0008]
Further, in order to achieve the above object, the present invention comprises a plurality of groups of a plurality of stores, and a monitoring device on a network for monitoring a target requiring maintenance in each store of each group, Is a maintenance method of a pre-maintenance system that instructs a maintenance company to perform maintenance before the occurrence of, and inputs data obtained by sensing an object requiring maintenance and data related to the object from each store. An input step, a determination step of determining whether or not the target indicates an abnormal state requiring maintenance based on the data input in the input step, and indicating an abnormality requiring maintenance in the determination step. If there is, instruct the maintenance contractor to perform maintenance before the abnormality occurs. And having an indication step of.
[0009]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0010]
In this embodiment, in order to shift the facility maintenance of each store (convenience store) of a tenant building or a convenience chain from post-maintenance to pre-maintenance, a sensor group is provided for a target group in a store requiring monitoring, and Incorporate direct data from sensors and indirect data such as the characteristics of each region and each store into a Web site on the Internet for centralized monitoring, and provide the monitoring status to maintenance execution equipment suppliers. Thus, a pre-maintenance system in which a maintenance execution equipment supplier can perform maintenance before an abnormality actually occurs in the target group will be described.
[0011]
[Overview of pre-maintenance system]
FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of the pre-maintenance system. In FIG. 1, reference numerals 101a to 101n denote stores in a convenience chain, and in each store, a sensor group 111 installed in a monitoring target group 114 such as a compressor, and qualitative data 112 such as an area and characteristics of each store. And a distributed server 113 that automatically monitors the data and outputs monitoring management data. Reference numeral 102 denotes a Web site on the Internet for integrated display of the Web, and performs centralized monitoring based on monitoring management data automatically monitored from the distribution server 113 of each of the stores 101a to 101n. Reference numeral 103 denotes a maintenance execution equipment supplier, which displays abnormal information determined to require maintenance by centralized monitoring from the Web general display 102, and performs maintenance work when an alarm is notified by an alarm sound or the like. Reference numeral 104 denotes a customer such as a building owner or a headquarters of a convenience chain. When a monitoring status or a maintenance work is performed from the Web general display 102, a processing work report is notified.
[0012]
Note that the distributed server 113 that automatically monitors data from the sensor group 111 installed in each store is provided with a constantly connected wired line such as an asymmetric digital subscriber line (ADSL) or a wirelessly accessible Web site. It is assumed that the data is constantly connected to 102 and provides data indicating the state of the object group 114 with indirect data of the characteristics of each store and the installed space. This indirect data will be further described later.
[0013]
The distribution server 113 and the Web site 102 are configured by general-purpose computers, and include modules for executing various protocols such as FTP and TCP / IP for transferring data on a network.
[0014]
Next, based on the data directly or indirectly sensed from each of the stores of the plurality of tenant buildings and the plurality of convenience chains, management data and maintenance instruction data are generated, and the maintenance of the tenant buildings and the convenience chain is entrusted. Pre-maintenance information management business ASP (Application Service Provider), which publishes a portal Web site that displays the Web management to each maintenance execution equipment supplier and notifies the maintenance status to tenant building owners and chain headquarters customers. The maintenance system according to the present embodiment that enables commercialization will be described.
[0015]
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating the pre-maintenance system according to the present embodiment. In FIG. 2, 201a is a plurality of stores in the convenience chain A, and is assumed to be divided into regions as indicated by a dashed line in the diagram. Reference numeral 201b denotes a plurality of stores in the convenience chain A, which are divided according to regions as in the case of 201a. 201c is a plurality of stores in the tenant building. Reference numeral 202a denotes a portal Web site A, which is open to distributed servers of a plurality of stores in the convenience chain A 201a and automatically monitors a monitoring target of each store. Reference numeral 202b denotes a portal website B, which is open to distributed servers of a plurality of stores in the convenience chain B 201b and automatically monitors a monitoring target of each store. Reference numeral 202c denotes a portal website C which is open to the distribution server of each store in the tenant building and automatically monitors a monitoring target of each store.
[0016]
Reference numeral 203 denotes a Web general monitoring site, which is linked to the above-mentioned portal Web sites A to C (202a to 202c), and is automatically monitored at each portal Web site. It is determined whether or not to instruct “pre-maintenance” to perform maintenance before the occurrence of an abnormality that requires maintenance to a maintenance-performing equipment supplier. If the monitoring target of a store, for example, direct sensing data from a compressor can be used to infer an abnormality that requires maintenance from qualitative data that is indirectly sensed, then perform maintenance for that store Pre-maintenance is instructed to the maintenance implementation equipment contractor.
[0017]
A specific method for estimating an abnormality that requires the above-described maintenance will be further described later. In addition, the Web integrated monitoring site 203 includes a database that manages data sensed for each portal Web site, and determines whether pre-maintenance is necessary based on the direct data and indirect data stored in the database. Is determined, and an instruction is given to the maintenance execution facility operator.
[0018]
Reference numeral 204a denotes a maintenance execution equipment supplier A. In this example, when a pre-maintenance instruction is given from the Web general monitoring site 203 to the monitoring target at each store in the convenience chain A 201a, the maintenance of the monitoring target is performed. I do. Reference numeral 204b denotes a maintenance execution equipment supplier B. In this example, when a pre-maintenance instruction is given from the Web general monitoring site 203 to the monitoring target at each store in the convenience chain B 201b, the maintenance of the monitoring target is performed. I do. Reference numeral 204c denotes a maintenance execution equipment supplier C. In this example, when a pre-maintenance instruction is given from the Web management monitoring site 203 to the monitoring target in each store of the tenant building 201c, the maintenance of the monitoring target is performed. Is carried out.
[0019]
Reference numeral 205a denotes a customer. In this example, the headquarters of the convenience chain A is notified of the monitoring status of the convenience chain A 201a and the contents of pre-maintenance work from the web central monitoring site 203. Reference numeral 205b denotes a customer. In this example, the headquarters of the convenience chain B is notified of the monitoring status of the convenience chain B 201b and the contents of pre-maintenance work from the web central monitoring site 203. Reference numeral 205c denotes a customer. In this example, the owner of the tenant building 201c is notified of the monitoring status of the tenant building 201c and the contents of pre-maintenance work.
[0020]
[Concept of pre-maintenance prediction information]
In the maintenance related to the conventional equipment, it is necessary to directly monitor information from the monitored equipment using a sensor or the like. In this case, information has been obtained for each equipment using a contact / non-contact sensor or the like. In general, a device having a problem due to them obtains abnormal information after the problem occurs.
[0021]
On the other hand, the pre-maintenance in the present embodiment, in addition to sensor information from each equipment, by monitoring the related information continuously or intermittently, to estimate in advance the signs of changes in equipment, Prior to failure, maintenance is possible.
[0022]
Therefore, it is important to have a conversion algorithm for approximately estimating a qualitative state change or a failure state of the equipment based on the related information and converting it to quantitative data.
[0023]
This conversion algorithm uses the information from the monitored equipment and the indirect information on the space where the equipment is installed (temperature, humidity, light, sound, color, vibration, radio waves, carbon dioxide concentration, degree of crowded people, opening and closing doors) By knowing the number of times, product movement, equipment installation environment / regional difference, climate, etc.), the correlation with the monitored equipment is calculated, and the qualitative state change of the target monitored equipment is calculated from the obtained correlation value. An algorithm for estimating and quantifying it.
[0024]
For this estimation, the relative change amount is calculated based on past actual data stored in the above-mentioned database, known data based on empirical knowledge, and the like, and furthermore, the deterioration situation is determined by regional differences, climate, etc. Estimation accuracy can be improved by introducing a conversion weight coefficient in consideration of the difference. Here, the conversion weight coefficient is a parameter determined by the characteristic variation of each equipment, the season, the installation environment, the area (north-south, sea level, etc.).
[0025]
[Qualitative information / quantification conversion algorithm]
The conversion algorithm in the present embodiment is an algorithm configured based on element variables, conversion weight coefficients, estimated variables, transition state values, correction terms, and estimated quantitative values.
[0026]
Here, variables, coefficients, values, and the like in the above-described conversion algorithm will be described in order, and the conversion algorithm will be described in detail.
(1) Element Variables There are direct variables and indirect variables as element variables, and these variables can selectively set a plurality of elements by the target device based on empirical knowledge.
[0027]
First, the direct variable is calculated as a function of data that can be obtained directly by the sampling function of the monitored equipment or equivalent data (d1, d2, d3,..., Dm) obtained from past results and experiences. Value, which is represented by Xd.
[0028]
Next, the indirect variable is a value calculated as a function of space information (s1, s2, s3,..., Sn) obtained indirectly from the equipment installation space, and is represented by Xs.
[0029]
Further, a variable obtained by the above-described combination operation (represented by the symbol “*”) of the direct variable Xd and the indirect variable Xs is defined as a conversion variable, represented by Xc, and defined by the following equation. This value is applied to the estimated variable to give the characteristics of the grouped area.
[0030]
Xc = [Xd * Xs]
(2) Conversion weighting factors In Japan, regions with common conditions for each region from Kyushu to Hokkaido are divided into groups, and unique weighting factors are given to each group to reflect the local trends. Let it. The elements for giving the weight coefficients are, for example, the following information and values.
[0031]
・ Location information (Kyushu, Shikoku, Kinki, Kanto, Tohoku, Hokkaido, etc.)
・ Weather information (temperature, humidity, precipitation, snowfall, typhoon landing frequency, etc.)
・ Regional representative value (sample value representing the region)
The weight coefficient is given as a ratio to the average value, and is represented by “δ” (0 <δ <1).
(3) Estimated variable Based on the above δ, the estimated variable is calculated by the following equation.
[0032]
X = δ · Xc
(4) Transition state value The transition state value is a function of the estimated variable X, represents the state of the monitored object (apparatus, system, etc.) at that time, indicates a maintenance guideline value, and is represented by C. .
[0033]
C = F (X)
This value is updated at certain intervals (units such as time and day) in order to link with the fluctuation of the element variable.
(5) The correction term transition state value is a value obtained by narrowing down the area, and further defines a correction coefficient β (0 ≦ 11 <β <lk) based on the unique environment at the site to correct the maintenance necessity. It should be noted that this value can be selected for tuning within a specified range at the discretion of a skilled person in the field.
(6) Estimated Quantitative Value The estimated quantitative value V is an estimated value for judging the necessity of maintenance at that time of a monitoring target (apparatus, system, etc.) estimated from the above-mentioned transition state value and the correction term.
[0034]
V = α {F (C) + β}
Here, α is a function optimization coefficient, and is a value determined so that the empirical formula and the actual value take a better approximation.
(7) Setting of Initial Values For each of the above variables, default values based on environmental conditions are automatically set at the start of system installation, maintenance completion, and the like.
(8) Conversion Algorithm The conversion algorithm according to the present embodiment performs arithmetic processing according to the procedure as shown in FIG.
[0035]
Reference numeral 301 denotes processing for calculating the above-described direct variables Xd and indirect variables Xs, and reference numeral 302 denotes processing for calculating conversion variables based on the results. Reference numeral 303 selects a weighting coefficient automatically or manually by setting environmental conditions. Reference numeral 304 denotes processing for calculating an estimated variable based on the selected weight coefficient δ.
[0036]
305 is a process for calculating the transition state value C based on the estimated variable X. Reference numeral 306 selectively determines automatically or manually a correction value for the function value of the transition state value C according to the area where the monitored device is installed, installation conditions, and the like. Reference numeral 307 denotes processing for calculating an estimated quantitative value indicating the necessity of maintenance.
[0037]
[Pre-maintenance processing]
Next, a description is given of a pre-maintenance process that is performed according to the estimated quantitative value after the estimated quantitative value is obtained by the above-described conversion algorithm.
[0038]
FIG. 4 is a diagram illustrating a pre-maintenance process according to the present embodiment. At 401, the maintenance necessity is calculated according to the above-described conversion algorithm, and an estimated quantitative value is obtained. Then, in 402, the estimated quantitative value obtained in 401 is compared with a predetermined determination value to determine whether maintenance is necessary. Here, if it is determined to be normal, normal normal processing is performed in 403, and display processing or transmission processing to a local net or the Internet is performed in 405.
[0039]
If the result of the determination processing at 402 has reached the value at which the state changes to an abnormal state, at 404, if the degree of urgency is necessary depending on the degree, processing at 406 is performed according to the degree of urgency. Is done.
[0040]
As described above, according to the present embodiment, qualitative information can be quantified in accordance with a conversion algorithm, signs of changes in equipment can be estimated in advance, and pre-maintenance can be performed before a failure occurs.
[0041]
[Pre-maintenance business model]
Next, a pre-maintenance information management business for performing the above-mentioned pre-maintenance will be described.
[0042]
FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a business model of a pre-maintenance information management business. In this business model, the pre-maintenance information management business, which performs pre-maintenance, is combined with the ASP business company to which the agency business of the current maintenance work business is attached, and through the pre-maintenance business platform business company, maintenance parts, Products can be provided to local maintenance equipment contractors when needed, and local customers can be provided with information that can respond to new equipment design, construction, maintenance contracts, and the like.
[0043]
The present invention is not limited to this business model, and various modifications are possible by providing a pre-maintenance business platform based on Web monitoring.
[0044]
As described above, according to the embodiment, the following effects can be obtained.
(1) Scanning and monitoring data by directly or indirectly sensing the objects that require pre-maintenance (tenant buildings, convenience store chains, etc.) Can be linked with a distributed server system that can process data, and information that cannot be sensed and qualitative data of characteristics can be quantified and transmitted to the center.
[0045]
Therefore, the economics of the pre-maintenance are greatly improved continuously. In particular, the cost of repairing equipment around 20% of service calls (replacement and maintenance equipment costs + artificial costs for actual activity time) is compared with the cost of handling 80% of other service calls, and standardization of operations, etc. I can do it. In addition, the other service calls of 80% can be replaced by pre-maintenance.
(2) The requirement for pre-maintenance can be grouped according to the characteristics of a region and a group of stores, so that active-based costs become possible and costs become clear.
(3) The pre-maintenance company can be guided to the business platform by linking the web site utilizing the portal site with the scanning monitoring and the local equipment maintenance company.
[0046]
In particular, web scanning monitoring using portal sites prepared according to the characteristics of the area and the group of stores can significantly reduce repair costs due to pre-maintenance. In addition, we will continue to reduce the number of continuous service calls and reduce repair costs by conducting grouping by characteristics (such as convenience store) and regions that have grouping characteristics (differences in warm and cold regions, characteristics of chain stores, etc.). be able to. Furthermore, data abnormality prediction by web scanning monitoring having a portal site has a function that allows only a specific person to search the net from the outside, so that data retrieval of grouping characteristics and representative sampling can be performed. Further, this data is stored and managed in a database, and thereafter, has a function of learning the initial values of the quantitative value and the qualitative value by calculating based on the stored data. The calculated learning data makes it possible to improve the accuracy of abnormality prediction.
(4) The equipment maintenance-dedicated sensor and web monitoring system that enable the pre-maintenance of the convenience store enable the ASP (Application Service Provider) business of the pre-maintenance information management business to provide a new business platform. .
[0047]
In particular, it is possible to perform a net search for abnormality prediction from alternative sensing data (such as qualitative alternative or data linked with POS data). In addition, as a new business platform including a pre-maintenance information management agency ASP business, it is possible to provide a function of searching for data anomalies by web scanning monitoring using a portal site, and a function of searching representative sampling of grouping characteristics. . Further, the cost increase due to the service call can be reduced.
[0048]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a monitoring apparatus on a network estimates a sign of change based on sensing data of a monitoring target and data obtained by quantifying qualitative information, and an abnormality occurs in the monitoring target. The maintenance can be instructed to a maintenance execution equipment supplier beforehand.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of a pre-maintenance system.
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a pre-maintenance system according to the embodiment.
FIG. 3 is a diagram illustrating a procedure of a conversion algorithm according to the embodiment.
FIG. 4 is a diagram illustrating a maintenance process according to the embodiment.
FIG. 5 is a schematic diagram showing a business model of a pre-maintenance information management business.

Claims (2)

複数の店舗からなる複数のグループと、各グループの各店舗におけるメンテナンスを必要とする対象を監視するネットワーク上の監視装置とから構成され、異常が発生する前にメンテナンスを行うようメンテナンス業者に指示するプリメンテナンスシステムであって、
各々の店舗は、
メンテナンスを必要とする対象をセンシングしたデータと、該対象に関連するデータとを入力するサーバ装置を有し、
監視装置は、
前記サーバ装置からのデータに基づき、前記対象がメンテナンスを必要とする異常状態を示しているか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段でメンテナンスを必要とする異常を示している場合は、該異常が発生する前にメンテナンスを行うよう前記メンテナンス業者に指示する指示手段とを有することを特徴とするプリメンテナンスシステム。
It consists of a plurality of groups consisting of a plurality of stores, and a monitoring device on a network that monitors a target requiring maintenance at each store in each group, and instructs a maintenance contractor to perform maintenance before an abnormality occurs. A pre-maintenance system,
Each store is
Having a server device for inputting data obtained by sensing a target requiring maintenance and data related to the target,
The monitoring device is
Determining means for determining whether or not the target indicates an abnormal state requiring maintenance based on data from the server device;
A pre-maintenance system comprising: an instruction unit that instructs the maintenance contractor to perform maintenance before the abnormality occurs when the determination unit indicates an abnormality requiring maintenance.
複数の店舗からなる複数のグループと、各グループの各店舗におけるメンテナンスを必要とする対象を監視するネットワーク上の監視装置とから構成され、異常が発生する前にメンテナンスを行うようメンテナンス業者に指示するプリメンテナンスシステムのメンテナンス方法であって、
各々の店舗からメンテナンスを必要とする対象をセンシングしたデータと、該対象に関連するデータとを入力する入力工程と、
前記入力工程により入力したデータに基づき、前記対象がメンテナンスを必要とする異常状態を示しているか否かを判定する判定工程と、
前記判定工程でメンテナンスを必要とする異常を示している場合は、該異常が発生する前にメンテナンスを行うよう前記メンテナンス業者に指示する指示工程とを有することを特徴とするプリメンテナンスシステムのメンテナンス方法。
It consists of a plurality of groups consisting of a plurality of stores, and a monitoring device on a network that monitors a target requiring maintenance at each store in each group, and instructs a maintenance contractor to perform maintenance before an abnormality occurs. A maintenance method for the pre-maintenance system,
An input step of inputting data obtained by sensing a target requiring maintenance from each store, and data related to the target,
Based on the data input in the input step, a determination step of determining whether the target indicates an abnormal state that requires maintenance,
An instruction step of instructing the maintenance contractor to perform maintenance before occurrence of the abnormality when the abnormality is indicated in the determination step. .
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN108647794A (en) * 2018-05-16 2018-10-12 京东方科技集团股份有限公司 A kind of toilet management system and toilet management method
WO2021059742A1 (en) * 2019-09-27 2021-04-01 株式会社J-オイルミルズ Frying oil processing operation information reporting system and frying oil processing operation information reporting method

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