JP2018190304A - 点検支援装置、点検支援方法、および点検支援プログラム - Google Patents

点検支援装置、点検支援方法、および点検支援プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】必要な点検項目の見落としを抑制すること。【解決手段】 点検支援装置は、記憶デバイスに、点検設備群の各点検設備を点検すべき点検項目群の各点検項目について、点検設備の点検結果を目的変数とし、点検設備の属性を説明変数とする分析データ群を記憶しており、プロセッサは、分析データ群のうち特定の点検項目に関する特定の分析データについて、目的変数と説明変数との関係を示す判別器を生成する生成処理と、生成処理によって生成された判別器に、予測対象の点検設備の属性を与えることにより、予測対象の点検設備の点検結果に関する予測値を算出する算出処理と、算出処理によって算出された予測値に基づいて、予測対象の点検設備について特定の点検項目を特定の出力対象に決定する決定処理と、決定処理による決定結果を出力する出力処理と、を実行する。【選択図】図1

Description

本発明は、点検対象に対する点検を支援する点検支援装置、点検支援方法、および点検支援プログラムに関する。
特許文献1は、品質に関する問題および対策などの情報をチェック項目と関連付けて登録し、品質問題に関わる重要なチェック項目を重要度がわかるように表示して、重要なチェック項目のチェック漏れを防止することができるチェック項目表示装置を開示する。このチェック項目表示装置は、チェック項目に対して予め固定値の重要度を対応付けて格納し、そのチェック項目に対する重要度に応じてチェック項目を色分け表示する。
特開2009−98898号公報
しかしながら、電力配電設備における電柱等の設備に対する巡視点検では、設備の劣化を判断する必要がある。設備の劣化は、各機器の材料などの設備仕様、設置されている地域の特性などの外部環境、過去の状態など様々な要素に依存する。したがって、重点的にチェックすべき項目は固定ではなく、予め強調すべき特定のチェック項目を決めておくことは困難である。また、配電設備は広域な範囲に膨大な数設置されているため、すべての設備を強調されていないフラットなチェック項目で巡視点検すると、見落としやみなしチェックが発生する可能性がある。
本発明は、必要な点検項目の見落としを抑制することを目的とする。
本願において開示される発明の一側面となる点検支援装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する点検支援装置であって、前記記憶デバイスは、点検設備群の各点検設備を点検すべき点検項目群の各点検項目について、前記点検設備の点検結果を目的変数とし、前記点検設備の属性を説明変数とする分析データ群を記憶しており、前記プロセッサは、前記分析データ群のうち特定の点検項目に関する特定の分析データについて、前記目的変数と前記説明変数との関係を示す判別器を生成する生成処理と、前記生成処理によって生成された判別器に、予測対象の点検設備の属性を与えることにより、前記予測対象の点検設備の点検結果に関する予測値を算出する算出処理と、前記算出処理によって算出された予測値に基づいて、前記予測対象の点検設備について前記特定の点検項目を特定の出力対象に決定する決定処理と、前記決定処理による決定結果を出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。
本発明の代表的な実施の形態によれば、必要な点検項目の見落としを抑制することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
図1は、点検支援システムのシステム構成例を示す説明図である。 図2は、携帯端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図3は、サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。 図4は、設備DBの記憶内容例を示す説明図である。 図5は、点検履歴DBの記憶内容例を示す説明図である。 図6は、設置環境DBの記憶内容例を示す説明図である。 図7は、点検項目マスタの記憶内容例を示す説明図である。 図8は、サーバによる点検支援処理手順例を示すフローチャートである。 図9は、図8のステップS802における設備構成の特定例を示す説明図である。 図10は、図8のステップS803における点検リストの生成例を示す説明図である。 図11は、図8のステップS804〜S806における分析データ生成、判別器生成、および予測対象設備Fの現在状態の良否特定の一例を示す説明図である。 図12は、点検リストの強調表示設定例を示す説明図である。 図13は、携帯端末での点検リスト表示例を示す説明図である。
本実施例では、必要な点検項目の見落としを抑制するための点検支援システムについて説明する。点検支援システムは、設備台帳、設置環境、点検履歴等のデータから設備の不良分析を行い、その分析結果に基づいて不良が発生する可能性が高い点検項目を強調表示する。これにより、必要な点検項目の見落としが抑制され、巡視点検作業を効率化および高信頼化を図る。なお、本実施例では、電力配電設備として、電柱、変圧器および開閉器を例に挙げて説明するが、当該設備はこれらに限られず、必要に応じて構成は変更可能である。また、本実施例では、電力配電設備における電柱等の巡視や点検業務を例として説明するが、配電設備に限ったものではなく、同様な広域インフラ設備(通信、トンネル、橋梁など)にも同様に適用可能である。
<点検支援システムのシステム構成例>
図1は、点検支援システムのシステム構成例を示す説明図である。点検支援システム100は、点検支援装置となるサーバ101と、点検員Hが携行する携帯端末102と、により構成される。サーバ101と携帯端末102とは、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネットなどのネットワーク103を介して相互に通信可能である。
サーバ101は、点検項目マスタ111、設備DB(Database)112、設置環境DB113、および点検履歴DB114を有し、点検リスト生成115およびハイライト項目分析116を実行する。点検リスト生成115は、携帯端末102から設備Fの設備IDを受信すると(ステップS11)、点検リストを作成する(ステップS12)。ハイライト項目分析116は、ハイライトすべき点検項目を分析して、当該点検項目を含む点検リストを携帯端末102に送信する(ステップS13)。
携帯端末102は、設備Fを特定する設備IDをサーバ101に送信する(ステップS11)と、サーバ101から、ハイライトすべき点検項目を含む点検リストを受信して、表示画面122に点検リスト121を表示する(ステップS13)。図1では、「変圧器錆」という点検項目がハイライトされている。また、設備Fを撮影することで表示画面122には設備Fの画像123も表示される。点検員Hは、各点検項目にチェックを入れて、点検結果としてサーバ101に返す。サーバ101は、点検結果を点検履歴DB114に格納する(ステップS14)。
これにより、点検員Hは、強調表示された点検リスト121を参照して設備Fの点検を行うことで、必要な点検項目の見落としを抑制することができる。また、点検員Hのみなし点検の抑制を図ることができる。また、点検員Hは、設備Fが設置されている地域の特性などの外部環境、過去の状態など様々な要素を考慮して、重点的に点検すべき項目を視覚的に把握することができ、巡視点検作業の効率化や高信頼化を図ることができる。
<携帯端末102のハードウェア構成例>
図2は、携帯端末102のハードウェア構成例を示すブロック図である。携帯端末102は、第1通信IF(Interface)200と、第1表示デバイス201と、GPSレシーバ203と、第1プロセッサ204と、第1操作デバイス205と、第1記憶デバイス206と、撮影デバイスと、を有する。第1通信IF200は、ネットワーク103を介してサーバ101と通信する通信インタフェースである。第1表示デバイス201は、表示画面122を表示するデバイスである。GPSレシーバ203は、受信回路等から構成され、GPS衛星208からの電波を受信し、受信した電波から距離を測定することで、携帯端末102の緯度及び経度を示す位置情報を取得する。
第1プロセッサ204は、携帯端末102全体を制御する。第1操作デバイス205は、キー、ボタン、タッチパネルなど、点検員Hの操作入力を受け付けるデバイスである。第1記憶デバイス206は、各種アプリケーションプログラム209やデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。第1記憶デバイス206としては、たとえば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリがある。撮影デバイスは、カメラなど、外部を撮影するデバイスである。携帯端末102は、具体的には、たとえば、デジタルカメラ、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistant)、またはスマートフォン、タブレットなどの携帯機器である。
<サーバ101のハードウェア構成例>
図3は、サーバ101のハードウェア構成例を示すブロック図である。サーバ101は、第2プロセッサ300と、第2通信IF301と、I/Oインタフェース302と、第2操作デバイス303と、第2表示デバイス304と、第2記憶デバイス305と、を有し、これらはバス308により接続される。
第2プロセッサ300は、サーバ101全体を制御する。第2通信IF301は、ネットワーク103を介して携帯端末102と通信する通信インタフェースである。I/Oインタフェース302は、USB(Universal Serial Bus)メモリやなど外部機器と接続するインタフェースである。第2操作デバイス303は、キーボード、マウス、タッチパネルなどの操作入力を受け付けるデバイスである。第2表示デバイス304は、表示画面を表示するデバイスである。第2記憶デバイス305は、点検支援プログラム306やDB307を記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。第2記憶デバイス305としては、たとえば、ROM、RAM、HDD、フラッシュメモリがある。
<DBの記憶内容例>
つぎに、第2記憶デバイス305内のDB307が有する各種DB(点検項目マスタ111、設備DB112、設置環境DB113、および点検履歴DB114)について具体的に説明する。なお、以降のデータベースまたはテーブルの説明において、AAフィールドbbb(AAはフィールド名、bbbは符号)の値を、AAbbbと表記する場合がある。たとえば、電柱IDフィールド410の値を、電柱ID410と表記する。
図4は、設備DB112の記憶内容例を示す説明図である。設備DB112は、設備種ごとにデータテーブルを有する。具体的には、たとえば、設備DB112は、電柱データテーブル401と、変圧器データテーブル402と、開閉器データテーブル403と、を有する。
電柱データテーブル401は、電柱に関する情報(電柱情報)を格納する記憶領域である。電柱データテーブル401は、電柱IDフィールド410と、メーカ名フィールド411と、製造年月日フィールド412と、設置位置フィールド413と、設置エリアフィールド414と、を有する。同一行の各フィールドの値の組み合わせにより、電柱情報を示すエントリ415,416,…が構成される。
電柱IDフィールド410は、電柱IDを格納する記憶領域である。電柱ID410は、電柱を一意に特定する識別情報である。メーカ名フィールド411は、その電柱を製造したメーカ名を格納する記憶領域である。製造年月日フィールド412は、その電柱の製造年月日を格納する記憶領域である。設置位置フィールド413は、その電柱の設置位置を格納する記憶領域である。設置エリアフィールド414は、その電柱の設置位置を包含する設置エリアを格納する記憶領域である。
変圧器データテーブル402は、変圧器に関する情報(変圧器情報)を格納する記憶領域である。変圧器データテーブル402は、変圧器IDフィールド420と、電柱IDフィールド410と、メーカ名フィールド411と、製造年月日フィールド412と、耐塩区分フィールド423と、容量フィールド424と、を有する。同一行の各フィールドの値の組み合わせにより、変圧器情報を示すエントリが構成される。
変圧器IDフィールド420は、変圧器IDを格納する記憶領域である。変圧器ID420は、変圧器を一意に特定する識別情報である。電柱IDフィールド410は、その変圧器が実装されている電柱の電柱IDを格納する記憶領域である。メーカ名フィールド411は、その変圧器を製造したメーカ名を格納する記憶領域である。製造年月日フィールド412は、その変圧器の製造年月日を格納する記憶領域である。耐塩区分フィールド423は、その変圧器の耐塩区分を格納する記憶領域である。耐塩区分423において、「普通」は、耐塩加工されていない変圧器を示し、「耐塩」は、耐塩加工されている変圧器を示す。容量フィールド424は、その変圧器の容量を格納する記憶領域である。
開閉器データテーブル403は、開閉器に関する情報(開閉器情報)を格納する記憶領域である。開閉器データテーブル403は、開閉器IDフィールド430と、電柱IDフィールド410と、メーカ名フィールド431と、製造年月日フィールド432と、耐塩区分フィールド433と、設置エリアフィールド434と、を有する。同一行の各フィールドの値の組み合わせにより、開閉器情報を示すエントリが構成される。
開閉器IDフィールド430は、開閉器IDを格納する記憶領域である。開閉器ID430は、開閉器を一意に特定する識別情報である。電柱IDフィールド410は、その開閉器が実装されている電柱の電柱IDを格納する記憶領域である。メーカ名フィールド431は、その開閉器を製造したメーカ名を格納する記憶領域である。製造年月日フィールド432は、その開閉器の製造年月日を格納する記憶領域である。耐塩区分フィールド433は、その開閉器の耐塩区分を格納する記憶領域である。耐塩区分433において、「普通」は、耐塩加工されていない開閉器を示し、「耐塩」は、耐塩加工されている開閉器を示す。設置エリアフィールド434は、その開閉器の設置エリアを格納する記憶領域である。
<点検履歴DB114>
図5は、点検履歴DB114の記憶内容例を示す説明図である。点検履歴DB114は、点検員Hが設備Fを点検した点検結果を格納するデータベースである。点検結果は、携帯端末102に入力され携帯端末102から送信されてくる情報である。点検履歴DB114は、点検日時フィールド500と、電柱IDフィールド501と、総合判定フィールド502と、電柱良否フィールド503と、電柱点検項目フィールド504と、変圧器良否フィールド505と、変圧器点検項目フィールド506と、を有する。
なお、図示されていないが、点検履歴DB114は、開閉器良否フィールド、開閉器点検項目フィールドも有する。同一行の各フィールドの値の組み合わせにより、点検結果507,508,…を示すエントリが構成される。時系列な点検結果の集合が点検履歴である。
点検日時フィールド500は、点検日時を格納する記憶領域である。点検日時500は、点検員Hが設備Fを点検した日時である。電柱IDフィールド501は、点検対象電柱の電柱IDを格納する記憶領域である。総合判定フィールド502は、総合判定を格納する記憶領域である。総合判定502とは、点検対象設備Fが良好(「良」)または不良(「不」)を示す情報である。点検対象設備Fは、点検対象電柱と当該電柱に設けられる変圧器や開閉器を含む。
電柱良否フィールド503は、点検対象電柱が良好(「良」)または不良(「不」)を示す判定結果である。電柱点検項目フィールド504は、その点検対象電柱をチェックした点検項目(図7(a))を格納する記憶領域である。
変圧器良否フィールド505は、点検対象電柱に設けられる変圧器が良好(「良」)または不良(「不」)を示す判定結果である。変圧器点検項目フィールド506は、その点検対象電柱に設けられる変圧器をチェックした点検項目(図7(b))を格納する記憶領域である。
図示されていないが、開閉器良否フィールドは、点検対象電柱に設けられる開閉器が良好(「良」)または不良(「不」)を示す判定結果である。図示されていないが、開閉器点検項目フィールドは、その点検対象電柱に設けられる開閉器をチェックした点検項目(図7(c))を格納する記憶領域である。
<設置環境DB113>
図6は、設置環境DB113の記憶内容例を示す説明図である。設置環境DB113は、設備Fの設置環境に関する情報(設置環境情報)を格納する記憶領域である。設置環境DB113は、エリアIDフィールド600と、塩害フィールド601と、雷害フィールド602と、風害フィールド603と、を有する。同一行の各フィールドの値の組み合わせにより、設置環境情報を示すエントリが構成される。
エリアIDフィールド600は、エリアIDを格納する記憶領域である。エリアID600は、設備Fが設置されるエリアを一意に特定する識別情報である。図示はしていないが、エリアは、緯度経度や市区町村などの範囲で規定される。塩害フィールド601は、値として、塩害の属性を格納する記憶領域である。塩害601は、そのエリアにおける塩害の属性(「無」、「軽塩害」、「重塩害」など)を示す値である。雷害フィールド602は、値として、雷害の属性を格納する記憶領域である。雷害602は、そのエリアにおける雷害の属性(「無」、「弱雷地域」、「強雷地域」など)を示す値である。風害フィールド603は、値として、風害の属性を格納する記憶領域である。風害603は、そのエリアにおける風害の属性(「無」、「弱風地域」、「強風地域」など)を示す値である。
<点検項目マスタ111>
図7は、点検項目マスタ111の記憶内容例を示す説明図である。点検項目マスタ111は、設備種ごとにマスタを有する。具体的には、たとえば、点検項目マスタ111は、電柱点検項目マスタ701と、変圧器点検項目マスタ702と、開閉器点検項目マスタ703と、を有する。
電柱点検項目マスタ701は、電柱点検項目IDフィールド710と、電柱点検項目フィールド504と、を有する。電柱点検項目IDフィールド710は、電柱点検項目IDを格納する記憶領域である。電柱点検項目ID710は、電柱点検項目を一意に特定する識別情報である。電柱点検項目フィールド711は、電柱点検項目を格納する記憶領域である。電柱点検項目711は、電柱に対して点検員Hがチェック(点検)すべき項目である。
変圧器点検項目マスタ702は、変圧器点検項目IDフィールド720と、変圧器点検項目フィールド721と、を有する。変圧器点検項目IDフィールド720は、変圧器点検項目IDを格納する記憶領域である。変圧器点検項目ID720は、変圧器点検項目を一意に特定する識別情報である。変圧器点検項目フィールド721は、変圧器点検項目を格納する記憶領域である。変圧器点検項目721は、変圧器に対して点検員Hがチェック(点検)すべき項目である。
開閉器点検項目マスタ703は、開閉器点検項目IDフィールド730と、開閉器点検項目フィールド731と、を有する。開閉器点検項目IDフィールド730は、開閉器点検項目IDを格納する記憶領域である。開閉器点検項目ID730は、開閉器点検項目を一意に特定する識別情報である。開閉器点検項目フィールド731は、開閉器点検項目を格納する記憶領域である。開閉器点検項目731は、開閉器に対して点検員Hがチェック(点検)すべき項目である。
<サーバ101>
図8は、サーバ101による点検支援処理手順例を示すフローチャートである。なお、ステップS801〜S803が図1の点検リスト生成115に該当し、ステップS804〜S808が図1のハイライト項目分析116に該当する。サーバ101は、携帯端末102からの設備IDを取得するのを待ち受け(ステップS801:No)、取得された場合(ステップS801:Yes)、ステップS802に移行する。
具体的には、たとえば、携帯端末102が点検員Hから第1操作デバイス205を操作して設備Fの設備IDを受け付けてサーバ101に送信することで、サーバ101は、設備IDを取得する。携帯端末102は、撮影デバイス207を用いて設備に付与されている設備IDを撮影し、文字認識で当該設備IDを読み取ってもよい。携帯端末102は、GPS衛星208からGPSレシーバ203が携帯端末102の位置情報を取得してサーバ101に送信してもよい。この場合、サーバ101は、設備DB112にアクセスして、受信した位置情報が示す位置に最も近くに設置されている設備Fの設備IDを設備DB112から取得する。取得した設備IDで特定される設備Fを「予測対象設備F」と称す。
つぎに、サーバ101は、ステップS801で取得した設備IDの予測対象設備Fについての設備構成を、設備DB112を参照することにより特定する(ステップS802)。設備構成の特定例については、図9で後述する。これにより、たとえば、設備IDが電柱IDであれば、当該電柱IDと、その電柱に設けられる変圧器の変圧器IDと開閉器の開閉器IDとが、設備構成として特定される。
つぎに、サーバ101は、ステップS802で特定した設備構成に基づいて、点検項目マスタ111を参照して点検リストを生成する(ステップS803)。点検リストの生成例については、図10で後述する。
そして、サーバ101は、ステップS803で生成した点検リストを参照して、点検項目ごとに不良分析を実行する(ステップS804)。具体的には、たとえば、サーバ101は、設備構成で特定される各設備Fについて、点検項目ごとに分析データを生成する。分析データは、点検履歴DB114、設備DB112、および設置環境DB113から、分析対象となる設備Fの点検項目の分析に必要なフィールドとその値を抽出してマージした不良分析結果を示す。分析データの生成例については、図12で後述する。
つぎに、サーバ101は、ステップS804で生成した分析データを用いて、不良有無を判別する判別器を生成する(ステップS805)。判別器の生成例としては、たとえば、多変量解析、より具体的には、数量化理論II類を用いる例がある。数量化理論II類は、カテゴリ変数を対象とする判別分析であり、事前に与えられているデータが異なるグループに分かれることが明らかな場合(この場合は、たとえば、変圧器良否の「良」、「不」)、新しいデータが得られた際に、どちらのグループに入るのかを判別するための基準(判別式)を得るための手法である。
具体的には、たとえば、判別器は、不良判別結果である分析データから求められたカテゴリスコアを係数とし、予測対象設備Fの説明変数を与えることにより、予測値(目的変数)として良否に関する値を出力する線形判別式である。本手法は一般的な手法であるため、詳細な説明は割愛する。なお、説明変数がカテゴリを示す数値(カテゴリデータ)であれば、数量化理論II類以外の多変量解析でもよい。
そして、サーバ101は、ステップS806で生成した判別器に予測対象設備Fの情報である説明変数を入力することにより、予測値(目的変数)を算出する(ステップS806)。なお、ステップS804〜S806は、設備構成で特定される各設備Fの点検項目ごとに実行される。
つぎに、サーバ101は、予測対象設備Fの点検項目について、強調表示すべき点検項目を決定する(ステップS807)。具体的には、たとえば、サーバ101は、ステップS806の予測値がしきい値以上か否かを判断し、しきい値未満であれば、当該予測対象設備Fの点検項目を強調表示すべき点検項目に決定する。これにより、当該点検項目が、携帯端末102の表示画面122で予測値がしきい値以上の点検項目に比べて強調表示される。なお、強調表示にかぎらず、サーバ101は、ステップS806で予測値がしきい値未満である予測対象設備Fの点検項目を点検リスト121の出力対象に設定してもよい。これにより、当該点検項目のみが携帯端末102の表示画面122で表示される。
そして、サーバ101は、ステップS807での設定後の点検リストを携帯端末102に送信する(ステップS808)。これにより、携帯端末102の表示画面122に「不」の点検項目が強調表示された点検リスト121が表示される。
なお、図8では、設備IDの取得(ステップS801)をトリガにして、判別器を生成する(ステップS805)、サーバ101は、判別器の生成(ステップS805)を、あらかじめ設定されたタイミングで実行してもよい。この場合、たとえば、点検作業が行われない夜間などの時間帯に、全設備について、サーバ101は判別器を生成する。これにより、サーバ101は、昼間の時間帯に設備IDの取得(ステップS801)があった場合、生成された判別器を即座に読み出して、予測対象設備の現在状態(良否)を特定し(ステップS806)、「不」に該当する点検項目を強調表示設定する(ステップS807)。したがって、強調表示設定までの処理時間の短縮化を図ることができ、点検作業の効率化を図ることができる。
<設備構成の特定例>
図9は、図8のステップS802における設備構成の特定例を示す説明図である。ここでは、予測対象設備ID900を「P_B」(電柱ID410)とする。サーバ101は、予測対象設備ID900を用いて設備DB112を検索し、同一設備IDを有するエントリを抽出する。ここでは、予測対象設備ID900:「P_B」に一致する電柱IDを有するエントリ415が電柱データテーブル401から、エントリ425が変圧器データテーブル402から、エントリ435が開閉器データテーブル403から抽出される。そして、サーバ101は、抽出したエントリ425,435から電柱ID410に関連付けられている変圧器ID420(Tr_B),開閉器ID430(SW_B)を抽出する。これにより、予測対象設備ID900(電柱ID410(P_B)),変圧器ID420(Tr_B)および開閉器ID430(SW_B)により構成される設備構成910が特定される。
<点検リストの生成例>
図10は、図8のステップS803における点検リスト121の生成例を示す説明図である。点検リスト1000は、予測対象設備Fから得られた設備構成の点検項目フィールド1001と、強調有無フィールド1002と、を有する。サーバ101は、点検項目マスタ111を参照して、設備構成内の設備種の点検項目を抽出して、点検項目フィールド1001および強調有無フィールド1002を生成する。点検項目フィールド1001には、当該設備構成910内の設備Fに対応する点検項目マスタ111の点検項目711,721,731が格納される。強調有無フィールド1002の値は、現時点で空欄であり、ステップS807で設定される。
<分析データ生成、判別器生成、および予測対象設備Fの現在状態の良否特定の一例>
図11は、図8のステップS804〜S806における分析データ生成、判別器生成、および予測対象設備Fの現在状態の良否特定の一例を示す説明図である。ステップS804において、サーバ101は、設備構成内の各設備種について、点検項目ごとに分析データ1100を生成する。図11では、変圧器点検項目721として「オイル漏れ」を例に挙げる。
(A)サーバ101は、変圧器良否505を点検履歴DB114から抽出する。ここでは、変圧器点検項目721として「オイル漏れ」を対象としているため、サーバ101は、変圧器点検項目506が「オイル漏れ」を示す変圧器点検項目ID720「TR_CI002」を含む場合、変圧器良否505の「不」を抽出するが、変圧器点検項目506が「オイル漏れ」を示す変圧器点検項目ID720「TR_CI002」を含んでいない場合、他の変圧器点検項目721の有無にかかわらず、変圧器良否505として「良」を抽出する。他の点検項目711,721,731の場合も同様である。
また、ここでは、1つの点検項目についてのみ分析データの生成対象としたが、複数の点検項目が同時に共起する場合の分析データも生成してもよい。具体的には、たとえば、サーバ101は、変圧器点検項目506が「錆の状態」を示す変圧器点検項目ID720「TR_CI001」および「オイル漏れ」を示す変圧器点検項目ID720「TR_CI002」の両方を含む場合、変圧器良否505の「不」を抽出するが、当該両方を含まない場合、変圧器良否505として「良」を抽出する。
当該両方のうちいずれか一方を含む場合、総合判定502に従って変圧器良否505(「良」または「不」)を抽出してもよい。どの点検項目の組み合わせを採用するかは、あらかじめ操作入力により設定されてもよく、点検履歴DB114の電柱点検項目504や変圧器点検項目506、開閉器点検項目に格納されている点検項目ID710,720,730を採用してもよい。これにより、同時多発的に発生する不具合について必要な点検項目群の見落としを抑制することができる。
つぎに、サーバ101は、抽出した変圧器良否505に対応する変圧器ID420、耐塩区分423および容量424を、設備DB112の変圧器データテーブル402から抽出する。また、サーバ101は、変圧器ID420に対応する製造年月日422と現在の年月日から経年を算出し、算出した経年を値とする経年フィールド1101を第2記憶デバイス305に生成する。
また、サーバ101は、変圧器ID420に対応するエリアID600、塩害601、雷害602、および風害603を、設置環境DB113から抽出する。サーバ101は、これら抽出および生成したフィールドを結合することにより、分析データ1100を生成する。
(B)ステップS805において、サーバ101は、設備種ごとに生成した分析データ1100を用いて、設備構成910内の設備種ごとに判別器を生成する。具体的には、たとえば、サーバ101は、分析データ1100において、変圧器良否505をカテゴリ別にコード化したデータを目的変数、経年1101、耐塩区分423、容量424、エリアID600、塩害601、雷害602、および風害603をカテゴリ別にコード化したデータを説明変数にする。そして、サーバ101は、各説明変数についてカテゴリごとに、カテゴリスコアを算出する。算出されたカテゴリスコアは、線形判別式(判別器)の係数となる。変圧器の場合の線形判別式は、たとえば、下記式(1)で表される。
式(1)において、P1a(P11〜P1A)〜P7g(P71〜P1G)はそれぞれ、説明変数である経年1101、耐塩区分423、容量424、エリアID600、塩害601、雷害602、および風害603のカテゴリ別のカテゴリスコアである。A〜Gは、説明変数である経年1101、耐塩区分423、容量424、エリアID600、塩害601、雷害602、および風害603のカテゴリ数である。たとえば、経年1101の係数P1aの場合、Aは経年1101のカテゴリ数となる。たとえば、経年1101のカテゴリを、0〜3年未満(a=1)、3〜6年未満(a=2)、6〜9年未満(a=3)、9〜12年未満(a=4)、13年以上(a=5)である場合、カテゴリ数AはA=5となる。
X1a〜X7gにはそれぞれ、0または1(カテゴリに該当するか否かを示す値)が代入される。「0」の場合、その添え字1a〜7gに対応するカテゴリには該当しないことを示し、「1」の場合、その添え字1a〜7gに対応するカテゴリには該当することを示す。右辺の項数は、説明変数の個数に依存し、カテゴリ数A〜Gは、説明変数に依存する。したがって、設備Fごとに、係数の値、項数、区分数は異なる。なお、左辺のyは、サンプルスコアであり、予測値となる。
(C)ステップS806において、サーバ101は、ステップS805で生成した線形判別式(判別器)に、予測対象設備Fに関するカテゴリに該当するか否かを示す値を代入することにより、予測値を算出する。たとえば、変圧器Tr_Bの経年1101が15年である場合、変圧器Tr_Bは、13年以上のカテゴリ(a=5)に該当する。したがって、式(1)には、X11=0、X12=0、X13=0、X14=0、X15=1が代入される。他の項も同様にして0または1が代入されて、予測値が算出される。
<点検リスト1000の強調表示設定例>
図12は、点検リスト1000の強調表示設定例を示す説明図である。ステップS807において、サーバ101は、ステップS806において予測値がしきい値未満であれば、当該予測対象設備Fの点検項目1001について、点検リスト1000の強調有無フィールド1002に「有」を設定する。図12では、電柱点検項目1001の「加重大により曲がり有」、変圧器点検項目1001の「オイル漏れ」のエントリ1201,1202の強調有無フィールド1002に「有」が設定される。
<携帯端末102での点検リスト121の表示例>
図13は、携帯端末102での点検リスト121の表示例を示す説明図である。図12に示したように、点検リスト1000では電柱点検項目1001の「加重大により曲がり有」、変圧器点検項目1001の「オイル漏れ」の強調有無1002が「有」となったため、図13では、点検リスト121の良否1300には「不」が表示され、かつ、これらのエントリ1031,1032が強調表示される。
これにより、点検員Hは、強調表示された点検リスト121を参照して設備Fの点検を行うことで、必要な点検項目の見落としを抑制することができる。また、点検員Hのみなしチェックの抑制を図ることができる。また、点検員Hは、設備Fが設置されている地域の特性などの外部環境、過去の状態など様々な要素を考慮して、重点的にチェックすべき項目を視覚的に把握することができ、巡視点検作業の効率化や高信頼化を図ることができる。
以上説明したように、本実施例によれば、サーバ101は、第2記憶デバイス305に、点検設備群の各点検設備を点検すべき点検項目群の各点検項目について、点検設備の点検結果(「良」または「不」)を目的変数とし、点検設備の属性を説明変数とする分析データ群(たとえば、分析データ1100)を記憶する。第2プロセッサ300は、分析データ群のうち特定の点検項目に関する特定の分析データについて、目的変数と説明変数との関係を示す判別器を生成する生成処理(ステップS805)と、生成処理(ステップS805)によって生成された判別器(式(1))に、予測対象の点検設備の属性を与えることにより、予測対象の点検設備の点検結果に関する予測値を算出する算出処理(ステップS806)と、算出処理(ステップS806)によって算出された予測値に基づいて、予測対象の点検設備について特定の点検項目を特定の出力対象に決定する決定処理(ステップS807)と、決定処理(ステップS807)による決定結果を出力する出力処理(ステップS808)と、を実行する。これにより、決定結果である必要な点検項目の見落としを抑制することができる。
また、第2プロセッサ300は、点検設備の点検結果を取得する取得処理(ステップS14)と、取得処理によって点検結果が取得された点検設備を点検すべき点検項目についての分析データを分析データ群に追加することにより、分析データ群を更新する更新処理(ステップS804)と、を実行し、生成処理(ステップS805)では、第2プロセッサ300は、更新処理(ステップS804)による更新後の分析データ群のうち特定の分析データについて、判別器を生成する。これにより、最適な判別器を動的に生成することができ、必要な点検項目の抽出精度の向上を図ることができる。
また、生成処理(ステップS805)では、第2プロセッサ300は、分析データ群のうち特定の点検項目の組み合わせに関する特定の分析データについて判別器を生成し、決定処理(ステップS807)では、第2プロセッサ300は、算出処理(ステップS806)によって算出された予測値に基づいて、予測対象の点検設備について特定の点検項目の組み合わせを特定の出力対象に決定する。これにより、「不」が共起する点検項目の組み合わせについて判別器を生成することができ、同時多発的に発生する不具合についての点検項目の組み合わせの見落としを抑制することができる。
また、出力処理(ステップS808)では、第2プロセッサ300は、特定の出力対象に決定された特定の点検項目と、特定の出力対象に決定されなかった他の点検項目とを、異なる表示態様で表示するように出力する。たとえば、特定の出力対象に決定された特定の点検項目をハイライト表示することにより、当該点検項目の見落としを抑制することができる。
また、出力処理(ステップS808)では、第2プロセッサ300は、点検項目群のうち特定の出力対象に決定された特定の点検項目のみ出力する。これにより、点検に不要な点検項目との混在による必要な点検項目の見落としを抑制することができる。
また、点検設備の属性は、経時的に変動する説明変数(たとえば、経年1101)を含む。これにより、最適な判別器を動的に生成することができ、必要な点検項目の抽出精度の向上を図ることができる。
本実施例では、携帯端末102がサーバ101に設備IDを送信し、サーバ101側で設備IDに対する点検リスト121を生成し、点検項目の強調表示分析を行い、その結果を携帯端末102に送信したが、この構成に限ったものではない。たとえば、携帯端末102とサーバ101がネットワーク103で接続されていない場合も可能である。この場合、点検員Hは、点検を実施する日に、点検予定の地域の関連データ(点検項目マスタ111、設備DB112、設置環境DB113、点検履歴DB114)を携帯端末102にダウンロードしてから点検に行く。点検時に、携帯端末102は、携帯端末102内部で点検リスト121生成とハイライト項目分析116を行う。そして、点検がすべて終了してから、携帯端末102からサーバ101に点検結果をアップロードする。この場合、携帯端末102が点検支援装置として機能する。
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、IC(Integrated Circuit)カード、SDカード、DVD(Digital Versatile Disc)の記録媒体に格納することができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
100 点検支援システム
101 サーバ
102 携帯端末
111 点検項目マスタ
112 設備DB
113 設置環境DB
114 点検履歴DB
115 点検リスト生成
116 ハイライト項目分析
121 点検リスト
306 点検支援プログラム

Claims (8)

  1. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する点検支援装置であって、
    前記記憶デバイスは、点検設備群の各点検設備を点検すべき点検項目群の各点検項目について、前記点検設備の点検結果を目的変数とし、前記点検設備の属性を説明変数とする分析データ群を記憶しており、
    前記プロセッサは、
    前記分析データ群のうち特定の点検項目に関する特定の分析データについて、前記目的変数と前記説明変数との関係を示す判別器を生成する生成処理と、
    前記生成処理によって生成された判別器に、予測対象の点検設備の属性を与えることにより、前記予測対象の点検設備の点検結果に関する予測値を算出する算出処理と、
    前記算出処理によって算出された予測値に基づいて、前記予測対象の点検設備について前記特定の点検項目を特定の出力対象に決定する決定処理と、
    前記決定処理による決定結果を出力する出力処理と、
    を実行することを特徴とする点検支援装置。
  2. 請求項1に記載の点検支援装置であって、
    前記プロセッサは、
    前記点検設備の前記点検結果を取得する取得処理と、
    前記取得処理によって前記点検結果が取得された前記点検設備を点検すべき点検項目についての分析データを前記分析データ群に追加することにより、前記分析データ群を更新する更新処理と、を実行し、
    前記生成処理では、前記プロセッサは、前記更新処理による更新後の前記分析データ群のうち前記特定の分析データについて、前記判別器を生成することを特徴とする点検支援装置。
  3. 請求項1に記載の点検支援装置であって、
    前記生成処理では、前記プロセッサは、前記分析データ群のうち特定の点検項目の組み合わせに関する特定の分析データについて、前記目的変数と前記説明変数との関係を示す判別器を生成し、
    前記決定処理では、前記プロセッサは、前記算出処理によって算出された予測値に基づいて、前記予測対象の点検設備について前記特定の点検項目の組み合わせを特定の出力対象に決定することを特徴とする点検支援装置。
  4. 請求項1に記載の点検支援装置であって、
    前記出力処理では、前記プロセッサは、前記特定の出力対象に決定された前記特定の点検項目と、前記特定の出力対象に決定されなかった他の点検項目とを、異なる表示態様で表示するように出力することを特徴とする点検支援装置。
  5. 請求項1に記載の点検支援装置であって、
    前記出力処理では、前記プロセッサは、前記点検項目群のうち前記特定の出力対象に決定された前記特定の点検項目のみ出力することを特徴とする点検支援装置。
  6. 請求項1に記載の点検支援装置であって、
    前記点検設備の属性は、経時的に変動する説明変数を含むことを特徴とする点検支援装置。
  7. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する点検支援装置による点検支援方法であって、
    前記点検支援装置は、前記記憶デバイスに、点検設備群の各点検設備を点検すべき点検項目群の各点検項目について、前記点検設備の点検結果を目的変数とし、前記点検設備の属性を説明変数とする分析データ群を記憶しており、
    前記点検支援方法は、
    前記プロセッサが、
    前記分析データ群のうち特定の点検項目に関する特定の分析データについて、前記目的変数と前記説明変数との関係を示す判別器を生成する生成処理と、
    前記生成処理によって生成された判別器に、予測対象の点検設備の属性を与えることにより、前記予測対象の点検設備の点検結果に関する予測値を算出する算出処理と、
    前記算出処理によって算出された予測値に基づいて、前記予測対象の点検設備について前記特定の点検項目を特定の出力対象に決定する決定処理と、
    前記決定処理による決定結果を出力する出力処理と、
    を実行することを特徴とする点検支援方法。
  8. 点検設備群の各点検設備を点検すべき点検項目群の各点検項目について、前記点検設備の点検結果を目的変数とし、前記点検設備の属性を説明変数とする分析データ群を記憶する記憶デバイスにアクセス可能なプロセッサに実行させる点検支援プログラムであって、
    前記プロセッサに、
    前記分析データ群のうち特定の点検項目に関する特定の分析データについて、前記目的変数と前記説明変数との関係を示す判別器を生成する生成処理と、
    前記生成処理によって生成された判別器に、予測対象の点検設備の属性を与えることにより、前記予測対象の点検設備の点検結果に関する予測値を算出する算出処理と、
    前記算出処理によって算出された予測値に基づいて、前記予測対象の点検設備について前記特定の点検項目を特定の出力対象に決定する決定処理と、
    前記決定処理による決定結果を出力する出力処理と、
    を実行させることを特徴とする点検支援プログラム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022219780A1 (ja) * 2021-04-15 2022-10-20 三菱電機株式会社 点検支援装置、点検支援システム、点検支援方法、及び点検支援プログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010097392A (ja) * 2008-10-16 2010-04-30 Chugoku Electric Power Co Inc:The 設備劣化予測システムおよび設備劣化予測方法
JP2011048760A (ja) * 2009-08-28 2011-03-10 Fujifilm Corp 建設検査支援装置、建設検査システム、建設検査支援方法および建設検査支援プログラム
JP2016115008A (ja) * 2014-12-11 2016-06-23 日本電信電話株式会社 故障予測装置、故障予測方法及び故障予測プログラム
JP2016184237A (ja) * 2015-03-25 2016-10-20 株式会社日立製作所 設備不良予測システム、設備不良予測装置、及び設備不良予測方法
US20170083822A1 (en) * 2015-09-22 2017-03-23 International Business Machines Corporation Maintenance optimization for asset performance management

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010097392A (ja) * 2008-10-16 2010-04-30 Chugoku Electric Power Co Inc:The 設備劣化予測システムおよび設備劣化予測方法
JP2011048760A (ja) * 2009-08-28 2011-03-10 Fujifilm Corp 建設検査支援装置、建設検査システム、建設検査支援方法および建設検査支援プログラム
JP2016115008A (ja) * 2014-12-11 2016-06-23 日本電信電話株式会社 故障予測装置、故障予測方法及び故障予測プログラム
JP2016184237A (ja) * 2015-03-25 2016-10-20 株式会社日立製作所 設備不良予測システム、設備不良予測装置、及び設備不良予測方法
US20170083822A1 (en) * 2015-09-22 2017-03-23 International Business Machines Corporation Maintenance optimization for asset performance management

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022219780A1 (ja) * 2021-04-15 2022-10-20 三菱電機株式会社 点検支援装置、点検支援システム、点検支援方法、及び点検支援プログラム
JPWO2022219780A1 (ja) * 2021-04-15 2022-10-20
JP7361992B2 (ja) 2021-04-15 2023-10-16 三菱電機株式会社 点検支援装置、点検支援システム、点検支援方法、及び点検支援プログラム

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