JP2015168309A

JP2015168309A - 復旧時間予測システム

Info

Publication number: JP2015168309A
Application number: JP2014043412A
Authority: JP
Inventors: 大介勝又; Daisuke Katsumata; 眞見山崎; Masami Yamazaki; 達広佐藤; Tatsuhiro Sato; 玉置　研二; Kenji Tamaoki; 研二玉置; 涼次朝倉; Ryoji Asakura
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2014-03-06
Filing date: 2014-03-06
Publication date: 2015-09-28
Also published as: WO2015133026A1

Abstract

【課題】信頼性の高い運行計画の立案を可能にする復旧時間予測システムを提供する。【解決手段】乱数シミュレーションによって、複数の障害発生原因の候補から１つの障害発生原因を復旧確率にしたがって決める第１ステップと、記憶部から障害発生原因に対応する処置作業を決める診断木を読み出し、当該診断木の経路計算を行う第２ステップと、記憶部から各作業時間を読み出し、第２ステップで計算された経路に含まれる各作業時間の和をその障害発生原因に対応する復旧時間として計算する第３ステップと、前記第１乃至第３ステップを繰り返し、復旧時間分布を算出する第４ステップと、前記第４ステップで算出した復旧時間分布を指令者に提示されるようにする第５ステップとを実行する機能を有することを特徴とする復旧時間予測システム。【選択図】図2

Description

本発明は、事故や故障といった鉄道運行上の障害の発生に伴う復旧時間予測システムに関する。

鉄道運行上の不具合が発生した場合、復旧時間の予測値を基に運行計画の変更案を作成する。このため、不具合発生時には信頼性の高い復旧時間の予測値を得る必要がある。

特開2013−29881号公報(特許文献１)は、不具合発生時に、保守支援Ｔｒｅｅを基に期待作業時間の算出を行う。

特開2005-280411号公報（特許文献2）の復旧案内サーバは、復旧時間を含む過去の復旧実績を、事故種別、復旧パターン、規模、発生場所、発生時刻、支障設備、支障線区で構成される事故情報とともに蓄積した事故DBを構築しておき、新たに事故が発生した際に、発生した事故情報を入力することで同一または類似の事故の復旧実績を抽出し、それらの復旧実績である復旧時間に統計処理を加えて復旧時間の平均値μ及び分散値σを算出することで、復旧時間の予測精度を高めることができるとしている。

さらに、特許文献2の復旧案内サーバは、予測後に、事故現場から新たな検索項目が入力された場合、その検索項目を入力して再度同じロジックで予測更新処理をし、もし、事故現場から新たな検索項目が入力されなかった場合、特許文献1の図9のステップS141：NO〜S149：YESのフローに記載されているように、オペレータ等によって更に入力された新たな復旧見込み内容に従って復旧予測メッセージを修正するとしている。

特開2013−29881号公報特開2005-280411号公報

特許文献１の技術は、不具合発生時に、保守支援Ｔｒｅｅを基に期待作業時間の算出を行うとあるが、期待作業時間は一つの値であるため、指令員は期待時間に基づく一つの運行計画の変更案しか作成することができず、信頼性の高い運行計画の立案ができないものであった。

特許文献2の復旧案内サーバにおける事故ＤＢの検索項目は、事故種別、復旧パターン、規模、発生場所、発生時刻、支障設備、支障線区であるため、復旧作業員でなくても簡易に入力できる反面、規模は主観的になりやすく、分散値も大きくなる。つまり、信頼性の高い運行計画の立案ができないものであった。

本発明の目的は、信頼性の高い運行計画の立案を可能にする復旧時間予測システムを提供することである。

上記課題を解決する手段の一例を挙げると次のとおりである。

乱数シミュレーションによって、複数の障害発生原因の候補から１つの障害発生原因を復旧確率にしたがって決める第１ステップと、記憶部から障害発生原因に対応する処置作業を決める診断木を読み出し、当該診断木の経路計算を行う第２ステップと、記憶部から各作業時間を読み出し、第２ステップで計算された経路に含まれる各作業時間の和をその障害発生原因に対応する復旧時間として計算する第３ステップと、前記第１乃至第３ステップを繰り返し、復旧時間分布を算出する第４ステップと、前記第４ステップで算出した復旧時間分布を指令者に提示されるようにする第５ステップとを実行する機能を有することを特徴とする復旧時間予測システム。

本発明によれば，信頼性の高い運行計画の立案を可能にする復旧時間予測システムを提供することができる。

復旧時間予測システムを用いた鉄道運行システム（実施例１）の概念図である。復旧時間予測システムのシステム構成図である。受付情報記憶部のデータテーブルである。診断木マスタ情報記憶部のデータテーブルである。復旧確率情報記憶部のデータテーブルである。復旧時間分布記憶部のデータテーブルである。対策作業情報記憶部のデータテーブルである。センサ情報記憶部のデータテーブルである。アラーム情報記憶部のデータテーブルである。復旧時間予測システムの処理フローである。指令員端末OPと作業員端末MAの画面である。指令員端末OPと作業員端末MAの画面である。受付情報処理のフローチャートである。復旧時間分布算出処理のフローチャートである。復旧確率更新処理のフローチャートである。診断木マスタ情報更新処理のフローチャートである。復旧時間予測システムと計画条件算出システムと運行スケジューリングシステムを用いた鉄道運行システム（実施例２）の概念図である。計画条件算出システムのシステム構成図である。計画条件記憶部39のデータテーブルである。計画条件算出部39の処理フローである。計画条件算出処理のフローチャートである。復旧時間予測システム（実施例２）の処理フローである。センサ情報記憶部のデータテーブルの例である。センサ情報処理のフローチャートの例である。各システムのハードウェア構成の例である。

以下、実施例を図面を用いて説明する。

［復旧時間予測システムを用いた鉄道運行システム］
図1は、復旧時間予測システムを用いた鉄道運行システムの概念図である。

指令員端末（情報処理装置）OPと、復旧時間予測システム（情報処理装置）10と、障害現場で復旧作業を行う作業員が操作する作業員端末（情報処理装置）MAと、障害現場となりうる列車TRまたは駅舎や踏切を含む運行設備STが障害情報20を復旧時間予測システム10に発報する発報装置（図示せず）を備えている。

障害が生じた場合、復旧時間予測システム10へ障害情報20が列車TRまたは線路周辺設備STの発報装置（図示せず）から届く。

障害情報20は必ずしも障害のデータのみでなく、列車TRまたは線路周辺設備STに設置されたセンサからのセンサデータまたはアラーム情報の場合がある。

障害情報20が電話などによる障害連絡である場合は、発報経路中に作業者が介在してデータ化してもよく、オペレータが介在してもよい。

障害情報20に応じて対策が必要と判断される場合、復旧時間予測システム10は作業員端末MAを介して作業員に対象となる診断木24を提示し、作業員が必要な対策作業を行えるようにしている。

作業員は実施した対策作業の作業結果25を、逐次作業員端末MAを介して復旧時間予測システム10に送信する。

復旧時間予測システム10は、作業結果25を受信すると、作業結果25を反映した逐次復旧時間分布26を指令員端末OPに送信し、逐次復旧時間分布26が指令員へ提示されるようにし、指令員が運行計画の変更案を作成できるようになっている。

［復旧時間予測システムを用いたシステムの全体概念図］
図2は、本実施例の復旧時間予測システム10の基本概念図である。

復旧時間予測システム10は、復旧時間分布算出モジュール11と、センサデータ管理モジュール12と、対策作業情報管理モジュール13と、表示端末モジュール14を備え、それぞれネットワーク71で相互に接続されている。

復旧時間分布算出モジュール11は、機能モジュールとして、受付情報管理部31、診断木情報管理部32、復旧時間予測部33、復旧確率更新部34、乱数シミュレーション部35、を備え、記憶部として、受付情報記憶部41と、診断木マスタ情報記憶部42と、復旧確率記憶部43と、復旧時間分布記憶部44と、を備え、それらはネットワークで接続されている。詳細は後述する。

センサデータ管理モジュール12は、機能モジュールとして、センサデータ管理部37、アラームデータ管理部38を有し、記憶部として、センサデータ記憶部46と、アラームデータ記憶部47を備えている。各記憶部46,47にはネットワーク71を介して障害情報20がデータとして格納される。センサデータ管理部37はセンサデータが所定の条件になった場合に、また、アラームデータ管理部38はアラームデータが所定の条件となった場合に、障害発生として、復旧時間分布算出モジュール11へ発生している障害情報を送信する。

作業結果管理モジュール13は、機能モジュールである対策作業情報管理部36と、記憶部である対策作業情報記憶部45を備えている。作業員端末MAから入力された対策作業を対策作業情報記憶部45に記憶し、対策作業情報管理部36は対策作業情報記憶部45に記憶された対策作業を復旧時間分布算出モジュール11へ送信する。

表示端末モジュール14は、機能モジュールである復旧時間分布情報出力部39を備えている。復旧時間分布情報出力部39は、指令員端末OPへ復旧時間分布情報を送信し、指令員端末OPに復旧時間分布情報を表示させる。
［記憶部のデータテーブル］
次に、各モジュールが保有する記憶部のデータテーブルについて説明する。

受付情報記憶部41は、受付情報管理部31により対応付けられた、障害情報20と障害情報20から特定される診断木との対応関係を記憶する。受付情報記憶部41のデータテーブルの一例を図3に示す。本実施例では、アラームID341ａに対して、診断木IDフィールド341ｂと、障害現象説明フィールド341ｃを含むデータを記憶するようになっている。

診断木マスタ情報記憶部42は、各障害現象に対して復旧のために必要な処置作業およびそれを特定するための診断作業の情報を含む診断木を記憶する。診断木マスタ情報記憶部42のデータテーブルの一例を図4に示す。本実施例では、作業IDフィールド342ａと、作業属性フィールド342ｂと、作業名フィールド342ｃと、作業内容/診断方法フィールド342ｄと、作業コストフィールド342ｅと、作業時間フィールド342ｆと、診断誤答率フィールド342ｇと、Ｎｅｘｔ作業フィールド342ｈと、階層フィールド42ｉと、復旧事例数フィールド342ｊと、復旧確率マスタフィールド342ｋを含むデータが記憶されている。

復旧確率記憶部43は、実行した診断・処置作業の結果に基づき復旧確率を更新した結果を記憶する。復旧確率記憶部43のデータテーブルの一例を図5に示す。本実施例では、診断木IDフィールド343aと、作業IDフィールド343ｂと復旧確率フィールド343ｃを含むデータを記憶するようになっている。

復旧時間分布記憶部44は、復旧時間分布を算出した結果を記憶する。復旧時間分布記憶部44のデータテーブルの一例を図6に示す。本実施例では、対策IDフィールド344ａと、復旧時間分布を算出した日時フィールド344ｂと、復旧時間分布の階級下側値である階級下側フィールド344ｃと、階級上側値である階級上側フィールド344ｄと、階級下側と上側間で復旧する確率である復旧確率フィールド344ｅを含むデータを記憶するようになっている。

対策作業情報記憶部45は、実際に行われた対策作業の作業記録情報を記憶する。対策作業情報記憶部45のデータテーブルの一例を図7に示す。本実施例では、対策IDフィールド345ａと、作業員が実施した作業の順番である作業No.フィールド345ｂと、作業開始日時フィールド345ｃと、作業終了日時フィールド345ｄと、診断木IDフィールド345eと、作業IDフィールド345ｆと、作業結果フィールド345ｇと、作業時間フィールド345ｈを含むデータを記憶するようになっている。

センサデータ記憶部46は、センサデータを記憶する。センサデータ記憶部46のデータテーブルの一例を図8に示す。本実施例では、日時フィールド346aと、センサ値フィールド346ｂを含むデータを記憶するようになっている。

アラームデータ記憶部47は、センサデータが異常値を示した際に送信されたアラームのデータを記憶する。アラームデータ記憶部47のデータテーブルの一例を図9に示す。アラーム情報記憶部47は、図9に示すように、日時フィールド347aと、アラームIDフィールド347ｂと、センサ番号フィールド347ｃと、センサ値フィールド347ｄと、診断木IDフィールド347eを含むデータを記憶するようになっている。

［復旧時間予測システム10の処理フロー］
復旧時間予測システム10の処理フローを図10に示す。復旧時間予測システム10の処理フローは、障害情報受付処理S1、復旧時間分布算出処理S2、対策作業実行処理S3、復旧確率更新処理S4、診断木マスタ情報更新処理S5の5つの処理フローを有する。

各フローについて、図11乃至16を基に説明する。

［障害情報受付処理S1］
障害情報受付処理S1の処理フローを図13に、指令員端末OP（情報処理装置）と、作業員端末MAの画面例を図11、図12に示す。

センサデータ管理モジュール12より障害情報を取得すると、受付情報管理部31は、作業が発生するものを対象に対策IDを採番し、トリガ情報として対策作業記録情報記憶部45に登録する（S101）。

そして、障害情報がアラーム発報であったかユーザからの通報であったかを判定する（S102）。

障害情報がアラーム発報である場合には、受付情報管理部31がアラームデータ記憶部を参照し、アラームIDに対応する診断木を選択した結果を、対策作業情報記憶部45の当該対策IDについて登録する（S103）。

トリガー情報がユーザからの通報である場合に、受付情報管理部31は音声認識技術とテキストマイニング技術を用いて、またはオペレータによって通報キーワードに対応する診断木を選択し、その結果を対策作業情報記憶部45の当該対策IDについて登録する（S104）。

受付情報管理部31は、選択した診断木とその診断木で必要となる処置、過去の処置結果（復旧，復旧せず）から算出された復旧確率を作業員端末MAに送信し、作業員端末MAの画面に表示させる（図11（Ａ），符号401、412）。

［復旧時間分布算出処理S2］
復旧時間分布算出処理S2は、診断木を用いて対策作業を行う場合に、対策作業を実施する毎にシミュレーションにより復旧時間分布を算出するものである。

復旧時間分布算出処理S2の処理の流れを図14に示すフローチャートにて説明する。

まず、障害情報受付処理S1で選択された診断木について、診断木マスタ情報記憶部42から、各処置に対応する復旧確率等の各データを読込み、記憶する。（図14、符号S201）
次に、乱数シミュレーション部35は、処理S201にて記憶された各処置に対応する復旧確率に従い、障害を復旧する処置（復旧処置）1つを模擬的に決定する（図14、符号S202）。

続いて、復旧時間予測部33は、復旧確率、診断誤答率から診断結果を定め、復旧処置を作業するまでに想定される診断経路を算出する（図14、符号S203）。ここで想定される診断経路は必ずしも診断木の最上層から順に診断を進めるという診断経路だけではなく、統計的に最も復旧時間が短くなるような最適手順に従い診断作業を進めるという診断経路を用いることもできる。

次に、復旧時間予測部33は、復旧処置を作業するまでの想定される診断経路の各対策作業時間の和から復旧までの時間を算出する（図14、符号S204）。

S202〜S204の処理をシミュレーション回数Ｎ分だけ繰り返し、シミュレーション回数Ｎの復旧時間データから復旧時間分布を作成する（図14、符号S205）。

その後、表示端末モジュール14により、この復旧確率に基づいた復旧時間分布が指令員端末OPに送信され、指令員端末OPの画面に表示される（図11（B）、符号402）。

［対策作業実行処理S3］
さらに、作業員端末MAの画面に表示された後、作業員端末MAは、作業員が行った復旧作業（診断と処置）とその結果と作業時間についての入力を作業員から受け付け、復旧時間予測システム10の作業情報管理モジュール13に送信する。受け付ける作業員端末MAの画面が図11（A）の符号413である。なお、ここで、対策作業結果とは、対策作業が診断の場合はYESまたはNoの結果、処置の場合は復旧または復旧せずの結果であり、作業時間とは各対策作業に要する時間である。

［復旧確率更新処理S4］
復旧確率更新処理S4では例えばベイズの定理を用いて、復旧確率を更新する。

処理の流れを図15に示すフローチャートに従って説明する。

まず、復旧確率更新部34は、作業情報管理モジュール13の対策作業情報記憶部45より実施した作業IDを取得し、実施した作業が診断であった場合、診断結果と診断木情報記憶部42より当該の作業IDの診断作業のYES側の診断誤答率とNo側の診断誤答率を取得し、診断結果がYESの場合には、YES側にぶら下がる処置作業の復旧確率Ｐ_ｊｎｅｗを（数1）により算出し（S403）、

No側にぶら下がる処置作業の復旧確率Ｐ_ｊｎｅｗを（数2）により算出する（S404）。

診断結果がNoの場合には、No側にぶら下がる処置作業の復旧確率Ｐ_ｊｎｅｗを（数3）により算出し（S403）、

YES側にぶら下がる処置作業の復旧確率Ｐ_ｊｎｅｗを（数4）により算出する（S404）。

実施した作業が処置であった場合、実施した処置作業の復旧確率を0にし（S405）、未実施の処置作業の復旧確率Ｐ_ｊｎｅｗを（数5）により算出する（S406）。

復旧確率更新部34は、更新された復旧確率を復旧確率記憶部43に記憶する。

上記のように復旧確率更新部34は、対策作業の作業記録を逐次入力することにより、復旧確率を逐次更新することとなる。

さらに、復旧確率更新部34は、更新された復旧確率を対策作業をしている作業員端末MAに送信し、診断木への作業結果の提示（図12（A）、符号403、414）と更新された復旧確率の提示（図12（A）、符号415）を行う。

この逐次更新される復旧確率を用いて復旧時間分布を算出することにより、作業実施毎に信頼性の高い復旧時間分布に逐次更新されることとなる。

次に、復旧時間分布算出処理S2にて、更新された復旧確率に基づき、復旧時間分布が再度指令員に提示される（図12（A）、符号404）。

［診断木マスタ情報更新処理S5］
次に、診断木マスタ情報更新処理S5の流れを図16に示すフローチャートに従って説明する。

診断木情報管理部32は、対策作業情報記憶部45から実施した作業IDと作業実施No、作業時間、作業結果、判定結果を取得する（S501）。

診断木情報管理部32は、k=1をセットし（S502）、作業No=kである作業IDに該当する作業時間マスタ、復旧確率マスタ、診断誤答率マスタを診断木マスタ情報記憶部42から取得する（S503）。

診断木情報管理部32は、実施した作業が処置であるなら、実際にかかった処置時間と処置結果に基づき、処置時間マスタ、復旧確率マスタを単純平均等の統計処理により更新する（S505、S506）。

診断木情報管理部32は、実施した作業が診断であるなら、実際にかかった診断時間と診断結果に基づき、診断時間と診断誤答率マスタを単純平均などの統計処理を行い更新する（S507、S508）。

全ての実施した作業の作業時間を更新したか確認し（S509）、全ての実施作業の作業時間を更新していない場合、診断木情報管理部32は、kにk+1を代入し（S510）、S503からS510の処理を繰り返し行う。

全ての作業した作業時間を更新した場合、処理S5を終了する。

以上のように本実施例では、指令員端末に復旧時間分布が作業員の作業結果によって更新できるようになるので、指令員は信頼性の高い運行計画の立案が可能となる。

本実施例では、指令員に復旧時間分布を提示するだけでなく、運行スケジューリングシステムに、算出された復旧時間分布に基づいて計画条件となる復旧時間を入力する例を示す。

図17は、復旧時間予測システムと計画条件算出システムと運行スケジューリングシステムを用いた鉄道運行システム（実施例２）の概念図である。
を用いて説明する。実施例１との相違点は、算出された復旧時間分布に基づき復旧時間27を含む計画条件を運行スケジューリングシステム14に入力し、運行スケジューリングシステムで入力された計画条件に対応する運行計画の変更案を複数作成し、指令員へ提示する点である。指令員は列車の復旧時間確定時に、複数作成した計画変更案の一つを選択することで、信頼性の高い計画変更案の再立案が可能となる。

図18は、本実施例の復旧時間予測システムのシステム構成図である。図18のシステム構成の内、既に説明した図2に示された同一の符号を付された復旧時間分布算出モジュール、センサデータ管理モジュール、作業結果管理モジュールについては、説明を省略する。実施例１とのシステム上の相違点は、復旧時間予測システムが、算出された復旧時間分布を基に運行スケジューリングシステム14へ入力する計画条件を算出する計画条件算出部39と、計画条件を記憶する計画条件記憶部48を有する点である。

計画条件記憶部48のデータテーブルを図19に示す。本実施例では、計算対象フィールド348aと、復旧確率348ｂと、復旧時間フィールド348ｃと、計算実施中フィールド348ｄと、計算完了フィールド348ｅを含むデータを記憶するようになっている。

計画条件算出部39の処理フローを図20に示す。図10との相違点は、復旧時間分布から外部システムである運行スケジューリングシステムへ入力する計画条件を算出する計画条件算出処理S6を有する点である。

図20の処理フローの内、既に説明した図10に示された同一の符号を付された処理については、説明を省略する。計画条件算出処理S6を図21のフローチャートを用いて説明する。まず復旧時間分布算出処理S2にて算出された復旧時間分布を取得し、復旧確率と復旧時間を計画条件記憶部48に記憶する（S601）。つぎに対策作業情報記憶部48から作業員による対策作業が未実施か判断し（S602）、未実施であった場合、復旧時間分布中において復旧確率の高い順に、運行スケジューリングシステムの並列計算可能数Ｍ個の復旧時間を計算対象として計画条件記憶部に記憶する（S603）、計算対象となっている復旧時間を計画条件として運行スケジューリングシステムへ出力し、運行スケジューリングシステムの計算を開始する（S604）。対策作業が実施されていた場合、まず運行スケジューリングにて計算が完了している復旧時間を計画条件記憶部に記憶する（S605）。運行スケジューリングシステムにて計算が完了していない復旧時間の中で復旧確率の高い順に、並列計算可能数Ｍ個の復旧時間を計算対象として計画条件記憶部に記憶する（S606）。計算対象外となっており、運行スケジューリングシステムにて計算途中の計画条件については計算を停止し（S607）、計画条件記憶部にて計算対象となっている復旧時間は新たに運行スケジューリングシステムの計画条件として計算を開始する（S608）。

図22を用いて、本実施例の鉄道運行システムの処理の流れを説明する。作業員が対策作業を実施する前に復旧時間分布を算出し（501）、それを基に運行スケジューリングシステムに入力する計画条件を算出する（502）。対策作業実施後では信頼性の高い復旧時間分布が算出され（503）、それを基に運行スケジューリングシステムに入力する計画条件を取捨選択する（504）。このように、作業員が対策作業を実施する毎に運行スケジューリングの計算対象とする計画条件を変更することで、復旧作業中に確率の高い復旧時間の計算を終了することが可能となる。復旧完了時に既に計算が終了している一案を選択する事で、運行再開までの時間を短縮することが出来る。

なお、図21の処理フローの内、復旧確率から計算対象を決定するだけでなく、運行守スケジューリングの計算時間と故障が発生してからの経過時間を考慮した計画条件優先度を用いてもよい。例えば、復旧時間Ｔｒの計画条件優先度Ｒｔｒは下記式を用いて計算する。

本実施例は、実施例１および実施例２で用いるセンサデータ管理モジュール12の一例である。

本実施例は、センサデータ記憶部46に、センサで測定した値を記憶するのでなく、図23のデータテーブルに示すように関連木IDフィールド346ｃと、診断IDフィールドと346ｄ、閾値フィールド346eと、診断誤答率フィールド346ｆを含むデータを記憶するようにする。

本実施例におけるセンサ情報受付処理の処理フローを図24に示すフローチャートを用いて説明する。

障害情報受付処理S1にて選択された木に関するセンサ情報をセンサ情報記憶部より取得しS801、診断作業に割り付けられたセンサ情報とセンサ情報記憶部の閾値を照合することによって診断しS802、診断結果を対策作業情報記憶部に記憶し803、処理を終了する。

ここで、少なくとも2つ以上の診断作業について、診断作業に割り付けられたセンサ情報とセンサ情報記憶部の閾値を照合する代わりに、センサから入力される時系列データの障害発生時の変動量を複数の診断作業のセンサ間で正規化することによって求めた変動寄与率の逆数（100%から変動寄与率を引いた値）を上記診断作業の診断誤答率として、乱数シミュレーションを実行することもできる。具体的には、一様乱数シミュレーションによって生成した値に対して、変動寄与率の逆数をしきい値として、乱数生成値がしきい値より大きければ「センサが変動している」とする診断結果をYESとし、逆に乱数値がしきい値より小さければ診断結果をNoとする。これによって、診断誤答率を予め定めなくとも、センサのデータから自動的に決めることができるという効果がある。

変動寄与率は、例えば、2つの診断作業のセンサの場合、下記の数7に従って求めれば良い。

センサが3つ以上の場合も同様の式で計算できる。変動寄与率の計算方法は数7に限定されるものではなく、標準偏差の代わりに分散あるいは最大値を用いても良い。また、多変量解析の各種手法、例えば主成分分析から主成分寄与率を求めても良い。

[実施例共通のハード構成]
以上説明して各システム、機能モジュールは、図25に示すように、プログラムがコンピュータ（情報処理装置）で実行されることにより実現される。

コンピュータは、キーボードやマウス等の入力装置６１と、ディスプレイ等の出力装置６２と、補助記憶装置６３と、故障診断プログラムなどの各種プログラムを実行する演算装置６０と、を有する。演算装置６０は中央演算処理装置（以下、ＣＰＵ）６４と、主記憶装置６５と、インターフェース６６と、を備えている。この演算装置６０は、入力装置６１、出力装置６２および補助記憶装置６３とインターフェース６６を介して接続されている。

そして、各種プログラムは、補助記憶装置６３に予め記憶され、その後、主記憶装置６５に読み込まれ、ＣＰＵ６４により実行され、各種プログラムの実行結果は、主記憶装置６５に確保された記憶領域に記憶される。

11〜14…復旧時間予測システムの各構成モジュール
20〜27…各拠点間で送受信されるデータ
31〜39…機能ブロック
41〜47…各種記憶機能
71…ネットワーク

Claims

診断作業と処置作業とを結ぶ経路を定義した診断木と、前記診断木内の診断作業と処置作業の各作業時間と、各処置により装置が復旧する確率である復旧確率を保持する記憶部にアクセス可能な復旧時間予測システムであって、
乱数シミュレーションによって、複数の障害発生原因の候補から１つの障害発生原因を復旧確率にしたがって決める第１ステップと、
記憶部から障害発生原因に対応する処置作業を決める診断木を読み出し、当該診断木の経路計算を行う第２ステップと、
記憶部から各作業時間を読み出し、第２ステップで計算された経路に含まれる各作業時間の和をその障害発生原因に対応する復旧時間として計算する第３ステップと、
前記第１乃至第３ステップを繰り返し、復旧時間分布を算出する第４ステップと、
前記第４ステップで算出した復旧時間分布を指令者に提示されるようにする第５ステップとを実行する機能を有することを特徴とする復旧時間予測システム。
請求項１において、
前記記憶部は、各診断作業に対して診断を誤る確率である診断誤答率パラメータ値を保持し、
前記第２ステップは、前記診断誤答率を加味した経路計算を行い、
前記第３ステップは、診断誤答率にしたがって乱数シミュレーションにより決めた各診断作業の診断結果を用いることを特徴とする復旧時間予測システム。
請求項1において、
作業結果を作業者端末から取得し、診断誤答率と過去の不具合事例から得られる復旧確率初期値からベイズの定理を用いて復旧確率を更新する第６ステップを実行する機能を有することを特徴とする復旧時間予測システム。
請求項1において、
前記経路計算は、復旧時間が最も短い診断経路とすることを特徴とする復旧時間予測システム。
請求項1において、
算出された復旧時間分布に対応した計画条件を算出する第７ステップを実行する機能を有することを特徴とする復旧時間予測システム。
請求項５において、
算出された計画条件から運行・保守計画案を作成する第８ステップを実行する機能を有することを特徴とする復旧時間予測システム。
請求項２において、
複数の診断作業に割り付けられたセンサから入力される時系列データの障害発生時の変動量を複数のセンサ間で正規化することによって変動寄与率を求め、その変動寄与率の逆数（100%から変動寄与率を引いた値）を上記診断作業の診断誤答率とすることを特徴とする復旧時間予測システム。