JP2013250928A

JP2013250928A - 設備点検計画支援装置及びプログラム

Info

Publication number: JP2013250928A
Application number: JP2012127106A
Authority: JP
Inventors: Junji Hori; 淳二堀; Satoko Sakagami; 聡子坂上
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Building Solutions Corp
Priority date: 2012-06-04
Filing date: 2012-06-04
Publication date: 2013-12-12
Anticipated expiration: 2032-06-04
Also published as: JP5892867B2

Abstract

【課題】異常予兆検知用のモデルを作成することなく設備に対し点検を実施する優先順位を設定する。
【解決手段】全設備１の設備状態データに基づいて全ての設備１を対象とした特徴量マップを生成するマップ生成部１２と、正常範囲設定要求に応じて、正常に稼動している設備１が特徴量マップ上にマッピングされると推測される正常範囲を設定する正常範囲設定部１３と、定時処理により収集された各設備１の設備状態データに基づき特徴量マップ上にマッピングされた各設備の位置の遷移を設備１毎に抽出する遷移抽出部１４と、位置の遷移に基づき各設備１が徴量マップ上の正常範囲から外れる日時を予測する予測時間算出部１５と、その予測日時を参照して各設備１に対し点検を実施する優先順位を設定する優先順位設定部１６と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、設備点検計画支援装置及びプログラムに関する。

従来から、散在している複数の契約先施設に設置された冷熱設備等の設備を監視センタから監視する遠隔監視サービスがある。この遠隔監視サービスでは、稼働中の設備の温度、気圧等各設備の稼動の状態を示す設備状態データを各施設から収集している。そして、その設備状態データを解析することにより設備に異常予兆が検知されると、その設備に対して点検が必要と判断される。そして、点検が必要と判断された１又は複数の設備に対する点検スケジュールが生成されると、保守員は、その点検スケジュールに従って当該設備に点検を実施する。

従来では、正常時の設備から出力される実測センサ値（設備状態データ）をもとに設備の正常モデルを作成し、この正常モデルと稼働時において収集した実測センサ値との比較等により設備の異常予兆の検知を行うことで、点検を施す設備を抽出する技術が提案されている（例えば、特許文献１，２）。

特開２００５−１４９１３７号公報特開２０１１−７０６３５号公報

本発明は、異常予兆検知用のモデルを作成することなく設備に対し点検を実施する優先順位を設定することを目的とする。

本発明に係る設備点検計画支援装置は、点検対象となる全ての設備それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された各設備の設備状態データから得られる各設備の特徴量に基づいて全ての設備を共通の特徴量マップ上にマッピングするマッピング手段と、正常範囲設定要求に応じて、正常に稼動している設備が前記特徴量マップ上にマッピングされると推測される正常範囲を設定する正常範囲設定手段と、前記取得手段により取得された各設備の設備状態データに基づき前記マッピング手段により前記特徴量マップ上にマッピングされた各設備の位置から、前記特徴量マップ上における位置の遷移を設備毎に抽出する遷移抽出手段と、要求に応じて、前記遷移抽出手段により抽出された各設備の遷移に基づいて前記特徴量マップ上に設定された正常範囲から位置が外れるまでに要する予測時間を設備毎に算出する予測時間算出手段と、前記予測時間算出手段により算出された各設備の予測時間を参照して各設備に対し点検を実施する優先順位を設定する優先順位設定手段と、を有するものである。

また、前記優先順位設定手段は、前記正常範囲から位置が外れている設備が存在する場合、その位置が外れている設備に対し、前記正常範囲内に位置する設備より相対的に高い優先順位を設定するものである。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、点検対象となる全ての設備それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを取得する取得手段、前記取得手段により取得された各設備の設備状態データから得られる各設備の特徴量に基づいて全ての設備を共通の特徴量マップ上にマッピングするマッピング手段、正常範囲設定要求に応じて、正常に稼動している設備が前記特徴量マップ上にマッピングされると推測される正常範囲を設定する正常範囲設定手段、前記取得手段により取得された各設備の設備状態データに基づき前記マッピング手段により前記特徴量マップ上にマッピングされた各設備の位置から、前記特徴量マップ上における位置の遷移を設備毎に抽出する遷移抽出手段、要求に応じて、前記遷移抽出手段により抽出された各設備の遷移に基づいて前記特徴量マップ上に設定された正常範囲から位置が外れるまでに要する予測時間を設備毎に算出する予測時間算出手段、前記予測時間算出手段により算出された各設備の予測時間を参照して各設備に対し点検を実施する優先順位を設定する優先順位設定手段、として機能させるためのものである。

本発明によれば、異常予兆検知用のモデルを作成することなく設備に対し点検を実施する優先順位を設定することができる

本発明に係る設備点検計画支援装置として動作する監視サーバの実施の形態１を示したブロック構成図である。実施の形態１における監視サーバを形成するサーバコンピュータのハードウェア構成図である。実施の形態１における正常範囲設定処理を示したフローチャートである。実施の形態１において用いる特徴量マップの一例を示した図である。図４に示した特徴量マップ上に正常範囲を設定したときの特徴量マップの一例を示した図である。実施の形態１における優先順位付け処理を示したフローチャートである。本発明に係る設備点検計画支援装置として動作する監視サーバの実施の形態２を示したブロック構成図である。

以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。

実施の形態１．
図１は、本発明に係る設備点検計画支援装置として動作する監視サーバの実施の形態１を示したブロック構成図である。図１には、１又は複数の契約先施設に設置された冷熱設備等の複数の設備１と、各設備１を有する契約先に対して遠隔監視サービスを提供する監視センタ側に設置された監視サーバ１０と、が示されている。監視サーバ１０は、各設備１と広域ネットワーク（図示せず）を介して接続され、各設備１の温度、圧力等設備の状態に関する設備状態データを収集し、その設備状態データを参照して各設備１の点検を行うための点検の優先順位を設定し、点検スケジュール（点検計画）の作成を支援する。

図２は、本実施の形態における監視サーバ１０を形成するサーバコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において監視サーバ１０を形成するサーバコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、サーバコンピュータは、図２に示したようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４を接続したＨＤＤコントローラ２５、入力手段として設けられたマウス２６とキーボード２７、及び表示装置として設けられたディスプレイ２８をそれぞれ接続する入出力コントローラ２９、通信手段として設けられたネットワークコントローラ３０を内部バス３１に接続して構成される。

図１に戻り、本実施の形態における監視サーバ１０は、データ収集部１１、マップ生成部１２、正常範囲設定部１３、遷移抽出部１４、予測時間算出部１５、優先順位設定部１６、データ記憶部１７及びマップ保存部１８を有している。データ収集部１１は、取得手段として設けられ、点検対象となる全ての設備１それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを取得する。設備状態データというのは、各設備１の状態を表すデータであり、設備１の稼動環境等を示すデータや設備１の内部又は外部に取り付けられたセンサ等により検出されるデータ等が含まれている。収集される設備状態データとしては、例えば冷熱設備の場合、温度（外気温、冷媒温度、吹き出し温度、吸い込み温度）、気圧、冷媒圧力、圧縮機効率、圧縮機周波数、ファン回転数、モータ電流値（トルク）、消費電力、冷媒流速、水流速度（チラー）などである。

マップ生成部１２は、マッピング手段として設けられ、データ収集部１１により取得された各設備１の設備状態データから得られる各設備１の特徴量に基づいて全ての設備１を共通の特徴量マップ上にマッピングする。正常範囲設定部１３は、正常範囲設定手段として設けられ、正常範囲設定要求に応じて、正常に稼動している設備１が特徴量マップ上にマッピングされると推測される正常範囲を設定する。遷移抽出部１４は、遷移抽出手段として設けられ、データ収集部１１により取得された各設備１の設備状態データに基づきマップ生成部１２により特徴量マップ上にマッピングされた各設備１の位置から、特徴量マップ上における位置の遷移を設備１毎に抽出する。予測時間算出部１５は、予測時間算出手段として設けられ、優先順位設定要求に応じて、各設備１に優先順位を設定する際、遷移抽出部１４により抽出された各設備１の遷移に基づいて特徴量マップ上に設定された正常範囲から位置が外れるまでに要する予測時間を設備毎に算出する。優先順位設定部１６は、優先順位設定手段として設けられ、予測時間算出部１５により算出された各設備１の予測時間を参照して各設備１に対し点検を実施する優先順位を設定する。データ記憶部１７には、データ収集部１１により取得された設備状態データが蓄積される。マップ保存部１８には、マップ生成部１２により生成される特徴量マップが保存される。

監視サーバ１０における各構成要素１１〜１６は、監視サーバ１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ２１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、データ記憶部１７及びマップ保存部１８は、ＨＤＤ２４にて実現するが、監視サーバ１０からアクセス可能な外部の装置にて実現してもよい。

また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。

遠隔監視サービス提供者は、監視対象の設備１の点検を行うために、どの順番で点検を行うかという点検スケジュールを決める必要がある。本実施の形態では、この点検を行う順番を決定する指標として、各設備１が正常な状態ではなくなり点検が必要となる日時を予測して、その予測した日時が現在に近い設備１ほど高い優先順位を付けるようにしたことを特徴としている。まず最初に、各設備１が正常に稼動しているか、あるいは異常予兆が検出される状態であるかを判断するために用いる正常範囲の設定処理について図３に示したフローチャートを用いて説明する。

まず、データ収集部１１は、点検対象となる全ての設備１それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを定周期的に取得すると、そのデータをデータ記憶部１７に蓄積する。

ここで、監視員等による入力指示により正常範囲の設定が要求されると、マップ生成部１２は、現時点において最新の全設備１における設備状態データをデータ記憶部１７から読み出し、次のようにして全ての設備１を対象に特徴量マップを生成する（ステップ１０１）。正常範囲の設定要求時に、どの時点の設備状態データを用いるかということが指定されなかった場合には、要求された現時点において最新の設備状態データを用いて点検スケジュールを生成する。要求時に日時が指定された場合には、その指定された日時に該当する設備状態データを用いて正常範囲を設定する。

図４は、この正常範囲設定処理の過程において生成する特徴量マップの一例を示した図である。この特徴量マップの横軸及び縦軸は、設備状態データに含まれる冷媒温度、冷媒圧力などのいずれかのデータ項目により表される特徴量である。あるいは、複数のデータ項目を入力とする演算を行うことでデータ項目を次元圧縮して得られる特徴量としてもよい。なお、本実施の形態では２次元座標を例にして用いるが、特徴量マップの軸数を３軸以上として生成してもよい。マップ生成部１２は、各軸の特徴量を各設備１の設備状態データの項目データ値に基づき設備１毎に算出して、特徴量マップ上にマッピングする。全ての設備１に対してマッピングを行うと、図４に例示したように、混合正規分布が表れてくると考えられる。なお、本実施の形態では、設備状態データに含まれる各データ項目を用いて特徴量マップの軸となる特徴量を設定したが、特徴量マップの軸を成す特徴量を決める際に、例えば設備１の製造年等設備機器に関する機器情報を合わせて用いるようにしてもよい。

特徴量マップが生成されると、続いて、正常範囲設定部１３は、ＥＭ（ＥｘｐｅｃｔａｔｉｏｎＭａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムや自己組織化マップ（ＳＯＭ：Ｓｅｌｆ−ＯｒｇａｎｉｚｉｎｇＭａｐ）などの所定の統計的手法を利用して、特徴量マップ上にマッピングされた設備１を複数のグループに分類する（ステップ１０２）。このグルーピングした結果の特徴量マップを図５に示す。図５には、各設備１が３グループに分類された例が示されている。本実施の形態では、各設備１をグルーピングする際に設備１を包含する領域をグループ毎に形成するが、この領域により周囲と区切られる範囲を、正常に稼動している設備１が特徴量マップ上にマッピングされると推測される正常範囲として設定する（ステップ１０３）。

本実施の形態においては、以上のように正常に稼動している設備１が特徴量マップ上にマッピングされると推測される範囲を正常範囲として設定する。そして、設置場所等の特徴量に基づき特徴量マップ上にマッピングされたときに、正常範囲Ａ，Ｂ，Ｃの中にマッピングされる設備１の特徴量は、正常な値を示していると考えられる。但し、後述するように正常範囲Ａ，Ｂ，Ｃの中にマッピングされたからといって、その設備１は必ずしも点検の優先順位が低いとは判断されず、マッピング位置の遷移の状況によっては点検の優先順位が高い（異常予兆有り）と判断される可能性はある。一方、正常範囲Ａ，Ｂ，Ｃの中にマッピングされないと判断される設備１は、現時点において異常又は異常予兆があるとみなす。

続いて、点検計画の立案を支援するための優先順位付け処理を図６に示したフローチャートを用いて説明する。

データ収集部１１は、前述したように、点検スケジュールの生成とは無関係に遠隔監視サービスのために、点検対象となる全ての設備１それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを定周期的に取得し、データ記憶部１７に蓄積している。そして、マップ生成部１２は、設備状態データを取得する度に、あるいは、１日に１回など定時処理的にステップ１０２で説明した特徴量マップを生成し、マップ保存部１８に蓄積している。より具体的には、マップ生成部１２は、各設備１の識別情報に対応させて、当該設備１の特徴量マップ上における位置座標データと当該位置にマッピングされたときを示す日時情報との組をマップ保存部１８に登録する。この設備状態データの収集とマップ生成の各処理は、定周期的に常時実行されている。

ここで、監視員等による入力指示により優先順位の設定が要求されると、遷移抽出部１４は、マップ保存部１８に蓄積された特徴量マップ上にマッピングされた各設備１の位置から、特徴量マップ上における各設備１の位置の遷移を抽出する（ステップ１１１）。より詳細には、遷移抽出部１４は、マップ保存部１８に蓄積された各設備１の位置座標データと日時情報とを参照することで、各設備１の特徴量マップ上における位置の時系列的な変化を得ることができるので、この位置の時系列的変化を各設備１の特徴量マップ上における位置の遷移として抽出する。なお、正常範囲の設定前に保存した特徴量マップも位置の遷移の抽出対象としてもよい。

なお、前述したように、遷移抽出部１４は、監視員等による入力指示により優先順位の設定が要求された時点で各設備１の位置の遷移を抽出するようにしたが、これに限る必要はなく、例えば設備１が据え付けられたタイミング、あるいは季節等定周期的な時節のタイミングをトリガとする要求に応じて遷移を抽出してもよい。

優先順位の設定要求に応じて特徴量マップ上における位置の遷移が設備１毎に抽出されると、予測時間算出部１５は、続けて、各設備１が正常範囲設定処理において特徴量マップ上に設定された正常範囲から外れる日時を設備１毎に予測する（ステップ１１２）。位置の遷移から認識できる特徴量マップ上におけるマッピングされた各位置の間隔や方向を参照して、正常範囲内に位置する設備１の現在位置に対する、現時点以降に収集される設備状態データに基づき特徴量マップ上にマッピングされる位置（現在の位置からの距離及び方向）は、計算により推測できる。従って、特徴量マップ上に設定された正常範囲から外れる日時は予測可能である。予測時間算出部１５がこの正常範囲から外れる予測日時を設備１毎に算出すると、優先順位設定部１６は、その算出した予測日時順に設備１に対し優先順位を付ける（ステップ１１３）。すなわち、現在に近い日時が予測された設備１から高い優先順位を付けることになる。

以上のようにして、優先順位設定部１６が各設備１に付ける優先順位を決定すると、例えば、決定した優先順位をディスプレイ２８に表示するなどして保守員や監視員に提示する。あるいは、決定した優先順位についての情報をネットワークを介して外部に提供してもよい。

本実施の形態によれば、各設備１に対し、特徴量マップ上における正常範囲から外れる日時を予測し、その予測日時に近い順に点検を実施する優先順位を付けるようにした。これにより、現時点において正常な状態であると認識されている設備１に対しても、異常予兆が検出されるであろうと推測される日時（つまり、正常範囲から外れると推測される予測日時）を参照して点検スケジュールを生成することができる。

なお、特徴量マップ上において当初から正常範囲から外れている設備１が存在する場合には、その設備１に対しては現時点で正常範囲に含まれている設備１より相対的に高い優先順位を設定して、早期点検が実施できるようにしてもよい。また、マッピング位置の遷移の方向や位置が急激に変化しているなど、特徴量マップ上でのマッピング位置の遷移が異常な傾向を示している設備１に対しては、異常な傾向を示していない設備１より相対的に高い優先順位を設定して、早期点検が実施できるようにしてもよい。

実施の形態２．
上記実施の形態１における監視サーバ１０は、設備１に対して点検の優先順位を設定したが、本実施の形態においては、監視サーバ１０に点検スケジュールを生成する機能を設けるようにした。

図７は、本実施の形態における監視サーバ１０の実施の形態２を示したブロック構成図である。図７において、実施の形態１と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。図７に示した監視サーバ１０は、図１に示した監視サーバ１０に点検計画生成部１９を追加した構成を有している。また、本実施の形態における監視サーバ１０のハードウェア構成は、実施の形態１と同じでよい。

本実施の形態における監視サーバ１０において、優先順位を設定するまでの処理は実施の形態１と同じでよい。すなわち、実施の形態１と同様にして優先順位設定部１６が各設備１に付ける優先順位を決定すると、点検計画生成部１９は、その優先順位を参照して点検スケジュールを生成する。すなわち、基本的には、優先順位の高い設備１から順に点検を実施するようにスケジュールする。ただ、保守点検員が施設を巡回して各設備１の点検を実施するため、各設備１の設置場所等の情報も参照して点検スケジュールを生成してもよい。

以上のようにして点検スケジュールが立案されると、保守点検員は、この点検スケジュールに従って契約先の施設を巡回して、設備１の点検を実施する。

１設備、１０監視サーバ、１１データ収集部、１２マップ生成部、１３正常範囲設定部、１４遷移抽出部、１５予測時間算出部、１６優先順位設定部、１７データ記憶部、１８マップ保存部、１９点検計画生成部、２１ＣＰＵ、２２ＲＯＭ、２３ＲＡＭ、２４ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、２５ＨＤＤコントローラ、２６マウス、２７キーボード、２８ディスプレイ、２９入出力コントローラ、３０ネットワークコントローラ、３１内部バス。

Claims

点検対象となる全ての設備それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された各設備の設備状態データから得られる各設備の特徴量に基づいて全ての設備を共通の特徴量マップ上にマッピングするマッピング手段と、
正常範囲設定要求に応じて、正常に稼動している設備が前記特徴量マップ上にマッピングされると推測される正常範囲を設定する正常範囲設定手段と、
前記取得手段により取得された各設備の設備状態データに基づき前記マッピング手段により前記特徴量マップ上にマッピングされた各設備の位置から、前記特徴量マップ上における位置の遷移を設備毎に抽出する遷移抽出手段と、
要求に応じて、前記遷移抽出手段により抽出された各設備の遷移に基づいて前記特徴量マップ上に設定された正常範囲から位置が外れるまでに要する予測時間を設備毎に算出する予測時間算出手段と、
前記予測時間算出手段により算出された各設備の予測時間を参照して各設備に対し点検を実施する優先順位を設定する優先順位設定手段と、
を有することを特徴とする設備点検計画支援装置。
前記優先順位設定手段は、前記正常範囲から位置が外れている設備が存在する場合、その位置が外れている設備に対し、前記正常範囲内に位置する設備より相対的に高い優先順位を設定することを特徴とする請求項１に記載の設備点検計画支援装置。
コンピュータを、
点検対象となる全ての設備それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された各設備の設備状態データから得られる各設備の特徴量に基づいて全ての設備を共通の特徴量マップ上にマッピングするマッピング手段、
正常範囲設定要求に応じて、正常に稼動している設備が前記特徴量マップ上にマッピングされると推測される正常範囲を設定する正常範囲設定手段、
前記取得手段により取得された各設備の設備状態データに基づき前記マッピング手段により前記特徴量マップ上にマッピングされた各設備の位置から、前記特徴量マップ上における位置の遷移を設備毎に抽出する遷移抽出手段、
要求に応じて、前記遷移抽出手段により抽出された各設備の遷移に基づいて前記特徴量マップ上に設定された正常範囲から位置が外れるまでに要する予測時間を設備毎に算出する予測時間算出手段、
前記予測時間算出手段により算出された各設備の予測時間を参照して各設備に対し点検を実施する優先順位を設定する優先順位設定手段、
として機能させるためのプログラム。