JP2020038411A - 設備保全装置、設備保全システムおよび設備保全方法 - Google Patents

Abstract

【課題】作業者の負担軽減を図ることができる設備保全装置を提供する。【解決手段】設備保全装置１７は、機種が異なる複数の機器１２を備える搬送設備１１を保全する。設備保全装置は、集音部４６、端末記憶部４１および異常判定部４９を備える。集音部は、搬送設備内を移動しながら機器から発生する音を収集して音情報を取得する。端末記憶部は、機種毎に機器を構成する各部品の異常音モデルが登録される。異常判定部は、音情報と異常音モデルとを比較評価する解析処理を実行し、音情報から異常音モデルに対応する異常音が検出された場合、その異常音に対応する異常音モデルに紐付いた機種とその部品を異常と判定する。【選択図】図２

Description

本発明は、設備を保全する設備保全装置、設備保全システムおよび設備保全方法に関する。

従来、設備として、例えば下記の特許文献１に記載された搬送設備が知られている。この搬送設備は、例えばローラコンベヤやベルトコンベヤなどの機種が異なる複数の機器を備えているが、これらの各機器は長期にわたる継続使用などによって劣化し、異常が発生することがある。そして、従来、外観には現れない機器の異常は、例えば熟練の作業者（点検者）が機器から発生する音を聞き分けることで判断することがある。

特開平１０−１７５７０９号公報

しかしながら、上記従来の如く、作業者が機器から発生する音を聞き分けて異常を判断するのでは、当該作業者に対する負担が大きいという問題がある。

本発明は、このような点に鑑みなされたもので、作業者の負担軽減を図ることができる設備保全装置、設備保全システムおよび設備保全方法を提供することを目的とする。

本発明の設備保全装置は、機種が異なる複数の機器を備える設備を保全する設備保全装置であって、前記設備内を移動しながら前記機器から発生する音を収集して音情報を取得する集音部と、前記機種毎に前記機器を構成する各部品の異常音モデルが登録された記憶部と、前記音情報と前記異常音モデルとを比較評価する解析処理を実行し、前記音情報から前記異常音モデルに対応する異常音が検出された場合、その異常音に対応する前記異常音モデルに紐付いた前記機種とその部品を異常と判定する異常判定部とを備えるものである。

本発明の設備保全システムは、機種が異なる複数の機器を備える設備を保全する設備保全システムであって、前記機器から発生する音を収集して音情報を取得する集音部を有し、前記音情報を送信する端末と、この端末と通信し、前記端末から送信された前記音情報または各種情報を受信するサーバとを備え、前記端末および前記サーバの少なくともいずれか一方は、収集された前記音情報から異常音を検出し、異常音に応じた前記機種の異常を判定する異常判定部を有するものである。

本発明の設備保全方法は、機種が異なる複数の機器を備える設備を保全する設備保全方法であって、前記設備内を移動しながら前記機器から発生する音を集音部によって収集し、音情報を取得するステップと、前記集音部の音の収集と並行して、前記集音部によって取得された音情報と、予め登録された前記設備内の前記機器を構成する各部品の異常音モデルとを比較評価する解析処理を実行し、前記音情報から前記機種の異常を検出するステップと、前記機種の異常が検出されると、前記設備内の前記機種の前記機器をそれぞれ識別する機器識別情報を受け付ける入力部に対して前記機器識別情報の入力を要求するステップと、前記入力部に前記機器識別情報が入力されると、前記設備内の機器情報を管理する管理データベースにおいて、前記機器識別情報に対応する前記機器およびその部品をメンテナンス対象として管理データベースの更新処理を実行するステップとを備えるものである。

本発明によれば、作業者の負担軽減を図ることができる。

本発明の第１の実施の形態を示す設備保全システムの全体構成図である。 設備保全システムのサーバ、端末および設備管理部の構成図である。 (a)はサーバが有する管理データベースの構成図、(b)は端末が有する音データベースの構成図である。 (a)(b)は音診断作業の説明図、(c)は搬送設備の平面図である。 録音と解析との関係を示すタイミングチャートである。 端末の音診断処理のフローチャートである。 端末の警報処理のフローチャートである。 サーバの音診断処理のフローチャートである。 (a)は異常が判定された機器の情報を表示する端末の正面図、(b)は位置情報入力時の画面を示す端末の正面図、(c)は機器情報入力時の画面を示す端末の正面図である。 (a)は搬送設備の平面図、(b)は音診断ルートを示す搬送設備の平面図、(c)は異常が登録された機器を示す搬送設備の平面図である。 サーバによるメンテナンス計画処理のフローチャートである。 サーバが作成するメンテナンス対象の機器のリストの表である。 サーバが作成する異常が登録された機器の情報の表である。 (a)は初期メンテナンスルートを示す搬送設備の平面図、(b)は拡張メンテナンスルートを示す搬送設備の平面図である。 サーバが作成する機器データベースのメンテナンス情報の表である。 注意機器処理のフローチャートである。 第２の実施の形態を示す設備保全システムのサーバ、端末および設備管理部の構成図である。 端末の音診断処理のフローチャートである。 サーバの音診断処理のフローチャートである。 録音と送信と解析との関係を示すタイミングチャートである。 第３の実施の形態を示し、(a)は自動音診断方式の第１の音収集例を示す搬送設備の側面図、(b)は自動音診断方式の第２の音収集例を示す搬送設備の側面図、(c)は自動音診断方式の第３の音収集例を示す搬送設備の側面図である。 録音と解析と搬送状態との関係を示すタイミングチャートである。

以下、本発明の第１の実施の形態を、図１ないし図１６を参照して説明する。

図１に、設備保全システム10の全体構成図を示す。

設備保全システム10は、例えば物流センタなどに設置された設備としての搬送設備11の保全に用いられる。例えば物流センタなどに設置された搬送設備11には、例えばローラコンベヤやベルトコンベヤなどの機種（種類）が異なる複数の機器12が用いられている。これら機器12には、例えばモータ、モータローラ、搬送ローラ、プーリおよびベルトなどの部品の少なくともいずかが含まれる。

機器12の部品は、使用に伴って劣化が生じる。そして、機器12の作動時には動作音が発生するが、機器12の部品に劣化が生じてくると、発生する音が変化する。このことから、設備保全システム10では、機器12が発生する音を収集し、収集された音情報に基づいて機器12の異常を判定し、異常の機器12のメンテナンスを適切に指示するようにしたものである。詳しくは、機器12および機器12を構成する部品の異常までを管理して、そのメンテナンスを適切に実行できるようにする。

設備保全システム10は、サーバ13と、端末14と、各機器12を管理する設備管理部15とを備えている。サーバ13と端末14と設備管理部15とは、インターネットなどのネットワーク16を通じて互いに通信可能としている。サーバ13は、設備保全を行う管理会社、データセンタまたはクラウド環境などに設置される。端末14は、搬送設備11の場所に持ち込まれて使用される。また、端末14は、１台でもよいし、複数台でもよい。端末14が複数台の場合は、１箇所の搬送設備11において複数台の端末14を併用してもよいし、異なる複数の場所の搬送設備11毎に複数の端末14を使用してもよい。また、設備管理部15は、各機器12の運転、停止および動作などの動作状況を管理するものである。

そして、第１の実施の形態の端末14は、機器12の異常の解析および判定を行う設備保全装置17である。

次に、図２に、設備保全システム10の構成図を示す。

サーバ13は、ソフトウエアに基づいて各種制御を行うサーバ制御部20、ソフトウエアや各種情報を記憶する記憶部としてのサーバ記憶部21、例えばディスプレイで構成される出力部22、例えばキーボードやマウスなどで構成される入力部23、ネットワーク16に接続されて通信するサーバ通信部24などを備えている。そして、サーバ13には、設備保全用のソフトウエア（診断ソフトなど）がインストールされている。

サーバ記憶部21は、管理データベース25を備えている。図３(a)に示すように、管理データベース25は、設備データベース25aを備えている。設備データベース25aには、搬送設備11毎に、使用する機器12のデータ、機器12の配置を含む搬送設備11のレイアウトのデータ、機器12のメンテナンス履歴などのメンテナンスデータなどが含まれている。さらに、管理データベース25は、機器12のメンテナンス計画をデータベース化して記憶するメンテナンス計画データベース25b、機器12の部品の情報や機器12のメンテナンスにかかる作業時間および費用などをデータベース化して記憶する機器データベース25c、機器12の交換部品の在庫をデータベース化して記憶する在庫データベース25d、人員の個人情報、人事情報、勤怠情報、および人員の各種メンテナンスに必要な資格の保有有無などをデータベース化して記憶する人員データベース25eなどを備えている。

さらに、サーバ制御部20は、学習部26、更新部27、メンテナンス対象抽出部28、作業時間算出部29、ルート算出部30、および注意機器抽出部31などの機能を有している。

学習部26は、機器12の機種毎に異常時および正常時に発生する音情報を取得し、異常音モデルおよび正常音モデルを学習し、モデル化する。

更新部27は、各データベースの更新や、各種のリストおよび表を作成する。

メンテナンス対象抽出部28は、異常が登録（判定）された機器12を含むメンテナンス対象の機器12を抽出する。メンテナンス対象抽出部28には、異常が登録された機器12を含む初期メンテナンス対象の機器12を抽出する初期メンテナンス対象抽出部と、作業時間算出部29によって算出された作業時間が予め設定された設定作業時間よりも所定の時間以上短い場合に、初期メンテナンス対象から拡張した拡張メンテナンス対象の機器12を算出する拡張メンテナンス算出部とが含まれる。

作業時間算出部29は、メンテナンス対象抽出部で抽出されたメンテナンス対象の機器12のメンテナンスにかかる作業時間を算出する。作業時間算出部29には、初期メンテナンス対象抽出部で抽出された初期メンテナンス対象の機器12のメンテナンスにかかる作業時間を算出する初期作業時間算出部と、拡張メンテナンス対象抽出部で抽出された拡張メンテナンス対象の機器12のメンテナンスにかかる作業時間を算出する拡張作業時間算出部とが含まれる。

ルート算出部30は、搬送設備11のレイアウト上でのメンテナンス対象の機器12の位置に基づいて、搬送設備11のレイアウト上での最適なメンテナンスルートを算出する。ルート算出部30には、搬送設備11のレイアウト上での初期メンテナンス対象の機器12の位置に基づいて、搬送設備11のレイアウト上での最適なメンテナンスルートを算出する初期ルート算出部と、搬送設備11のレイアウト上での拡張メンテナンス対象の機器12の位置に基づいて、搬送設備11のレイアウト上での最適なメンテナンスルートを算出する拡張ルート算出部とが含まれる。

注意機器抽出部31は、異常が登録（判定）された機器12と同一機種または類似機種で、前回メンテナンスからの期間またはメンテナンスを行っていない期間が、異常が登録された機器12の前回メンテナンスからの期間またはメンテナンスを行っていない期間に対して所定の期間内にあり、かつ異常が登録されていない機器12を注意機器として抽出する。

なお、学習部26、更新部27、メンテナンス対象抽出部28、作業側時間算出部29、ルート算出部30および注意機器抽出部31の少なくとも一部または全てを、端末14（端末制御部40）が備えていてもよい。

また、端末14は、例えば持ち運び可能な携帯端末である。端末14としては、例えば、スマートフォン、タブレットおよびノートパソコンなどを用いることができる。本実施の形態では、スマートフォンが用いられ、設備保全用のソフトウエア（診断ソフトなど）がインストールされている。

端末14は、ソフトウエアに基づいて各種制御を行う端末制御部40、ソフトウエアや各種情報を記憶する記憶部としての端末記憶部41、ディスプレイで構成される出力部42、ディスプレイ上のタッチパネルやカメラあるいは近距離無線通信部などで構成される入力部43、例えば音を発生するスピーカや振動を発生する振動発生器であり音や振動によって報知を行う報知部44、無線通信回線を通じてネットワーク16に接続されて通信する端末通信部45、機器12が発生する音を収集するためのマイクロフォンで構成される集音部46などを備えている。

端末記憶部41は、音データベース47を備えている。図３(b)に示すように、音データベース47は、機器12の機種毎に、機器12を構成する各部品（モータ、プーリ、搬送ローラ、…など）について異常音モデルおよび正常音モデルのデータが登録されている。これら異常音モデルおよび正常音モデルは、各機器12の各部品毎の異常音、正常音を予め収集したものをデータベース化したもので、学習部26によりモデル化されたものである。なお、少なくとも異常音モデルだけでも機器12の異常の判定は可能である。

さらに、端末制御部40は、解析部48、および異常判定部49などの機能を有している。

解析部48は、集音部46によって収集された機器12の音情報を解析する解析処理を実行する。具体的には、解析部48は、集音部46によって収集された機器12の音情報と音データベース47に登録されている機器12の異常音モデルおよび正常音モデルとを比較評価し、異常音モデルおよび正常音モデルとの評価指標としての類似度を算出する。解析処理が実行されると、音の発生源である機器12の機種や部品を特定したり、機器12の音情報と登録された各部品毎に異常音モデルとの類似度を算出する。なお、この解析処理による音データの類似度の算出には、学習した異常音モデルと集音された音情報とのパターンマッチングを実行するなどの技術が利用可能である。

異常判定部49は、集音部46によって収集された音情報に基づいて、機器12の異常を判定する。つまり、異常判定部49は、音情報と異常音モデルとを比較評価する解析処理を実行し、音情報から異常音モデルに対応する異常音が検出された場合、その異常音に対応する異常音モデルに紐付いた機種とその部品を異常と判定する。具体的には、異常判定部49は、解析部48で算出された異常音モデルとの類似度が所定の閾値以上の場合に、集音情報から異常音が検出されたとして、異常音に対応する異常音モデルに紐付いた機種とその部品を異常と判定する。異常の判定基準となる閾値は、実際の機器12の異常具合に応じて任意に調整されてもよいし、学習部26の異常音の学習により自動で調整されてもよい。そして、異常判定部49の異常判定により、端末制御部40は、報知部44、入力部43、出力部42、端末通信部45の一部または全部を動作させる。なお、図２などには解析部48と異常判定部49とに分けて記載しているが、異常判定部49が解析部48の機能を含んでいる。

次に、設備保全システム10（設備保全装置17）の動作を説明する。

設備保全には、搬送設備11のメンテナンスを行うのに先立って、機器12に異常が生じていないか確認する音診断処理と、音診断処理後に搬送設備11のメンテナンスを行うためのメンテナンス計画処理とが含まれる。

まず、音診断処理について説明する。なお、図６ないし図８に示す音診断処理のフローチャートを参照する。

例えば、図４(c)に示す搬送設備11を例とすると、ある１つの搬送ライン55に４つの機器12が設置されている。この例において、図４(a)(b)に示すように、作業者は、端末14を持ち、端末14の診断ソフトを起動して（図６のステップＳ１）、１つの搬送ライン55の一端側から他端側に向けて４つの機器12の側部近傍に沿って移動する。

端末14は、診断ソフトの起動により、あるいは起動後に操作者によって録音開始が入力されることにより、録音を開始する（図６のステップＳ２）。すなわち、機器12が発生する音を集音部46で収集し、収集した音情報を端末記憶部41に記憶つまり録音する。

端末制御部40は、解析部48により、図５に示すように、連続して録音される音情報を所定範囲（例えば５秒）T01、T02、T03、T04…毎に区切ることで、音情報を区分し、この区分した音情報を時系列に順次解析する（図６のステップＳ３）。この解析処理は、音情報の収集と並行して行われる。

解析部48は、集音部46によって収集された機器12の音情報と音データベース47に登録されている機器12の異常音モデルおよび正常音モデルとを比較し、異常音モデルおよび正常音モデルとの類似度を算出する。さらに、類似度から音の発生源である機器12の機種や部品を特定したり、集音した音情報と部品毎に異常音モデルとの類似度を算出する。

端末制御部40は、異常判定部49により、解析部48で解析された異常音モデルとの類似度が閾値以上か判定し、閾値よりも小さい場合（図６のステップＳ４のＮＯ）、異常はない、つまり正常と判定する。

異常判定部49は、解析部48で解析された異常音モデルとの類似度が閾値以上（閾値よりも大きいまたは等しい）である場合（図６のステップＳ４のＹＥＳ）、該当する機種とその部品の異常と判定する。端末14は、該当する機種の異常が判定されれば、録音を停止し（図６のステップＳ５）、警報処理に移行する（図６のステップＳ６）。

端末制御部40は、警報処理において、まず、端末14の報知部44で音や振動によって報知し、該当する機種の異常が検出されたことを警報する。

仮に、作業者の移動方向の２つ目の機器12に異常があって異常音を発生しているとした場合、解析処理が音情報の時系列区分順に実行された場合、集音中の音よりも前に集音された音情報に対して異常が判定されるので、作業者が２つ目の機器12を少し通過した時点で、端末14の報知部44によって報知されるため、作業者は少し戻って異常が判定された機器12を確認することになる。これは、解析処理の実行タイミングや、録音情報の分割範囲を変更することで、よりリアルタイムに近い状態に調整することができる。

さらに、警報処理では、異常判定部49によって異常が判定された機種が複数であるか判断する。異常が判定された機種が１つである場合には（図７のステップＳ6-1のＮＯ）、該当する１つの機種の情報を端末14の出力部42に提示つまりディスプレイに表示し（図７のステップＳ6-2）、また、異常が判定された機種が複数である場合には（図７のステップＳ6-1のＹＥＳ）、該当する複数の機種の情報を異常の確率が高い順に出力するものであって、異常音の類似度の高い順に該当する複数の機種の情報を端末14の出力部42に提示つまりディスプレイに表示する（図７のステップＳ6-3）。出力部42であるディスプレイは、異常判定部49によって異常が判定された一以上の機種の情報を出力可能である。

図９(a)には、異常が判定された機種が複数である場合に、異常音との類似度が大きい異常音モデルに紐付いた機種の順に該当する複数の機種の機器12の情報を端末14の出力部42であるディスプレイに表示した画面の例を示す。例えば、画面の最上部に異常音との類似度９５％のベルトコンベヤのモータの異常が表示され、その下側に異常音との類似度８５％のローラコンベヤのモータの異常が表示される。これにより、作業者は、自身の周辺に異なる機器12が位置している場合、異常と判定された機種のうち入力すべき機器12をより素早く判断できる。

作業者は、端末14を確認して異常が判定された機種の機器12を確認し、異常判定に機器12を紐付ける機器識別情報としての位置情報または機器情報を端末14の入力部43で入力する（図７のステップＳ6-4）。機器識別情報として、位置情報を入力するか、機器（機番）情報を入力するかは、端末14の画面上で選択できる。

図９(b)には、位置情報の入力を選択した場合の端末14の画面を示す。画面には、搬送設備11のレイアウトが表示される。搬送設備11のレイアウトは、端末14がサーバ13と通信し、設備データベース25aから該当する搬送設備11のレイアウトデータを取得することにより表示される。作業者が、レイアウト上で異常が判定された機器12に該当する機器位置を選択することにより、選択された機器位置にピンなどの目印が付加され、位置情報が登録される。これは、例えば、機器12が長尺や大型の場合、登録された機器12を特定する情報が１つの場合、機器12を特定する情報だけでは機器12全体が登録されることになり、次回メンテナンス作業の際に、改めて異常箇所を探す必要がある。そこで、異常が報知された場所またはその周辺を機器識別情報として登録することで、機器12のどの辺りで異常が検知されたかを記録することができ、次回メンテナンスの作業が効率化される。なお、図９(b)に示す画面のレイアウト上の機器位置は一例を示したものであり、ここでは図４(c)のレイアウトの機器位置とは異なっている。

図９(c)には、機器情報の入力を選択した場合の端末14の画面を示す。機器情報の入力は、機器12に添付された各種のバーコードを読み取るか、機器12に添付された機番であるＩＤを入力するかが、端末14の画面上で選択できる。バーコード読み取りを選択すれば、端末14のカメラが起動し、このカメラで機器12に添付された各種のバーコードを読み取ることにより、バーコードから機器情報が導き出され、機器情報が登録される。また、ＩＤ入力を選択すれば、端末14の画面にキーボード入力部が表示され、機器12に添付された機番であるＩＤを入力することにより、異常判定に紐付いて機器情報が登録される。なお、このような機器情報の入力方法は、適宜作業者が選択できるようにしてもよい。

このようにして、図４(c)のレイアウトの搬送ライン55において作業者の移動方向の２つ目の斜線で示される機器12の異常が登録される。そして、これで警報処理が終了する。

端末14は、警報処理が終了したら、登録された位置情報または機器情報、および異常音が含まれる録音データ（音情報）をサーバ13に送信する（図６のステップＳ７）。さらに、端末14は、異常音が含まれる録音データに基づいて音データベース47を更新する。

その後（図６のステップＳ８のＮＯに移行）、端末14は録音を再開し、作業者も機器12に沿った移動を再開する。なお、警報処理の終了後、直ぐに録音を再開してもよいが、異常が判定された機器12の近傍で録音を再開すると、同じ機器12の異常が判定される可能性があるため、タイマによる計時で所定時間後（例えば５秒後）に録音を自動的に再開してもよいし、作業者が機器12に沿って少し移動してから端末14で録音の再開を手動入力してもよい。また、異常を検出した機器12と部品に関しては、一定期間、異常判定または報知を行わないような処理や、検出した音の音圧レベルが作業者の移動に伴い減衰する場合は報知を行わないような処理をさせてもよい。

そして、搬送設備11の各搬送ラインについて同様の音診断処理を行い、全ての音診断処理が終了したら、端末14の診断ソフトを終了する（図６のステップＳ８のＹＥＳ）。

一方、サーバ13側では、診断ソフトが起動された状態において（図８のステップＳ11）、端末14から送信されてくる登録された位置情報または機器情報、および異常音が含まれる録音データを受信し（図８のステップＳ12）、管理データベース25の各データベース項目を更新する（図８のステップＳ13）。

学習部26の学習機能により、受信した録音データに基づいて異常音モデルおよび正常音モデルを学習し、更新する。更新された異常音モデルおよび正常音モデルは、端末14に送信され、端末14の音データベース47に更新登録される。

このようなサーバ13側での処理は、診断ソフトが終了されるまで継続される（図８のステップＳ14のＮＯ）。

次に、図１０(a)には、搬送設備11の具体的なレイアウトの一例を示す。この搬送設備11は、各種の物品60を保管する自動倉庫61、この自動倉庫61から出庫される物品60を搬送する略Ｕ字形の搬送ライン62、この搬送ライン62から分岐された複数のピッキングライン63などを備えている。搬送ライン62には、ローラコンベヤ62a、跳ね上げ式コンベヤ62b、ベルトコンベヤ62c、およびスライドシューソータ62dなどの複数の機器12が含まれる。各ピッキングライン63には、ベルトコンベヤ63aなどの複数の機器12が含まれる。そして、ピッキング情報に基づいて、自動倉庫61から該当する物品が出庫され、この物品が搬送ライン62を通じて所定のピッキングライン63に送り込まれる。作業者によってピッキングライン63から物品が取り出される。

図１０(b)には、上述した音診断処理において、端末14を持った作業者が搬送設備11に沿って移動する音診断ルートR1の例を示している。なお、作業者は搬送ライン62の外側を移動するが、自動倉庫61があるため、搬送ライン62の跳ね上げ式コンベヤ62bの位置で、その跳ね上げ式コンベヤ62bを跳ね上げて搬送ライン62の内側に入り、その後は搬送ライン62の内側を移動する。

図１０(c)には、上述した音診断処理によって、異常が登録された機器12である異常機器12aの位置を示している。なお、ローラコンベヤ62aについては、異常が登録された部品の位置を示している。

次に、搬送設備11のメンテナンスを行うためのメンテナンス計画処理について説明する。なお、図１１に示すメンテナンス計画処理のフローチャートを参照する。

サーバ制御部20は、メンテナンス対象抽出部（初期メンテナンス対象抽出部）28により、メンテナンス優先度の高い初期メンテナンス対象の機器12を抽出する（ステップＳ21）。

図１２には、メンテナンス計画データベース25bに作成された初期メンテナンス対象の機器12のリストを示す。メンテナンス優先度は、メンテナンスを行う次回作業予定日が早い日付順となる。初期メンテナンス対象には、異常が登録された機器12が含まれる。

図１３には、メンテナンス計画データベース25bに作成された異常が登録された機器12の情報を示す。この機器12は、例えば、モータローラ、搬送ローラおよび丸ベルトなどを備えており、搬送ローラの異常が登録された場合、モータローラのメンテナンス優先度のレベルが最も高いＡに変更されるとともに、メンテナンスの次回作業予定日が最も近い次回作業予定日に変更される。これによって、異常が登録された機器12が初期メンテナンス対象に含まれる。

続いて、サーバ制御部20は、ルート算出部30により、抽出された初期メンテナンス対象の機器12のメンテナンスルートを算出し、かつ、作業時間算出部29により、作業者の移動および各作業の時間を含む初期作業時間を算出する（ステップＳ22）。

図１４(a)には、搬送設備11のレイアウト上において、異常が登録された機器12を含む初期メンテナンス対象機器12bを示す。

ルート算出部30は、図１４(a)に示すように、搬送設備11のレイアウト上での初期メンテナンス対象機器12bの位置に基づいて、搬送設備11のレイアウト上での最適なメンテナンスルートR2を算出する。最適なメンテナンスルートR2としては、例えば、作業者の移動距離が最短となるメンテナンスルートR2である。

図１５に、機器データベース25cに作成される異常が登録された機器12のメンテナンス情報を示す。異常があるモータローラには、清掃、点検および交換の各作業について、作業者の条件、作業予想時間、人員および費用などの情報が含まれる。費用には、基本料金、特別料金、部品代、および工賃などが含まれる。

作業時間算出部29は、機器データベース25cから初期メンテナンス対象機器12bの情報を取得し、メンテナンスにかかる初期作業時間を算出する。

続いて、サーバ制御部20は、初期作業時間が所定の設定作業時間（例えば３時間）内でかつ所定の閾値（時間）範囲（例えば３０分）に収まっているか判断する。

初期作業時間の超過が判断された場合には（ステップＳ23のＮＯ（超過））、作業する人員を増加し（ステップＳ24）、ステップ22に戻って初期作業時間を算出し、ステップ23で再度確認する。人員を増やすことによって初期作業時間が短くなるため、初期作業時間が所定の設定作業時間（例えば３時間）内でかつ所定の閾値（時間）範囲（例えば３０分）に収まりやすくなる。これでも超過する場合には、さらに人員を増やしていく。

また、初期作業時間の不足（余り）が判断された場合には（ステップＳ23のＮＯ（不足））、サーバ制御部20は、メンテナンス対象抽出部（拡張メンテナンス対象抽出部）28により、初期メンテナンス対象から拡張したメンテナンス優先度内にメンテナンス優先度が設定されている拡張メンテナンス対象の機器12を抽出する（ステップＳ25）。

サーバ制御部20は、ルート算出部30により、抽出された拡張メンテナンス対象の機器12のメンテナンスルートR3を算出し、かつ、作業時間算出部29により、作業者の移動および各作業の時間を含む拡張作業時間を算出する（ステップＳ26）。

サーバ制御部20は、拡張作業時間が所定の設定作業時間（例えば３時間）内でかつ所定の閾値（時間）範囲（例えば３０分）に収まっているか判断する（ステップＳ27）。

さらに拡張作業時間の不足が判断された場合には（ステップＳ27のＮＯ）、サーバ制御部20は、拡張メンテナンス優先度の範囲を例えば次回作業予定日が所定期間（例えば１か月）先まで含まれるように拡張範囲の調整を行い（ステップＳ28）、ステップ25および26に戻って拡張メンテナンス対象の機器12の再抽出、メンテナンスルートR3の再算出、拡張作業時間の再算出を行い、ステップ27で再度確認する。このような拡張範囲の調整を１回または複数回行うことにより、拡張作業時間の不足が解消される。

ルート算出部30は、図１４(b)に示すように、搬送設備11のレイアウト上での拡張メンテナンス対象の機器12の位置に基づいて、搬送設備11のレイアウト上での最適なメンテナンスルートR3を算出する。最適なメンテナンスルートR3としては、例えば、作業者の移動距離が最短となるメンテナンスルートR3である。なお、図１４(b)には、異常が登録された機器12を含む初期メンテナンス対象機器12bと、拡張で追加された拡張メンテナンス対象機器12cとを示す。

サーバ制御部20は、ステップ23において初期作業時間が所定の設定作業時間（例えば３時間）内でかつ所定の閾値（時間）範囲（例えば３０分）に収まっている場合、あるいは、ステップ27において拡張作業時間が所定の設定作業時間（例えば３時間）内でかつ所定の閾値（時間）範囲（例えば３０分）に収まっている場合には、メンテナンスの費用を算出する（ステップＳ29）。メンテナンスの費用は、図１５に示したように各機器12毎のメンテナンスにかかる費用や、その他にかかる費用を割り出して算出する。

このように求められたメンテナンス計画は端末14に送信され、端末14で確認することができる。

そして、メンテナンス計画に基づき、必要な人員や部品を用意し、搬送設備11のメンテナンスを実施する。メンテナンスを行う作業者は、メンテナンス計画を取得した端末14を確認し、メンテナンスルートR2またはR3に従って移動しながら、メンテナンス対象の機器12のメンテナンスを実施する。なお、メンテナンス計画作成時に、人員の勤怠や勤務状態、部品在庫などを考慮して、次回メンテナンスの候補日も併せてリストアップしてもよい。

メンテナンス対象の機器12のメンテナンスを実施した際、端末14でメンテナンスの前後の機器12の異常音と正常音を集収する。この機器12の異常音と正常音をサーバ13の学習部26が取得し、異常音モデルおよび正常音モデルを学習する。

また、メンテナンス計画処理において、注意機器処理を付加してもよい。図１６に注意機器処理のフローチャートを示す。

異常と登録された機器12がある場合（ステップＳ31）、サーバ制御部20は、異常が登録された機器12と同一機種または類似機種で、前回メンテナンスからの期間またはメンテナンスを行っていない期間が、異常が登録された機器12の前回メンテナンスからの期間またはメンテナンスを行っていない期間に対して所定の期間内にあり、異常が登録されていない機器12を注意機器として抽出する（ステップＳ32）。なお、メンテナンスを行っていない期間は、機器12の製造、設置、稼働開始からの期間などが含まれる。

サーバ制御部20は、抽出された注意機器が１つである場合（ステップＳ33のＮＯ）、その１つの注意機器を点検対象に登録する（ステップＳ34）。このように、１つの注意機器を点検対象に登録することにより、上述したメンテナンス対象の機器12のメンテナンスを行う際に、注意機器に登録された機器12の点検が実施される。

一方、サーバ制御部20は、抽出された注意機器が複数である場合（ステップＳ33のＹＥＳ）、サンプルとして所定数の注意機器を点検対象に登録する（ステップＳ35）。所定数は、１や２などの少数でよい。

この場合、上述したメンテナンス対象の機器12のメンテナンスを行う際に、サンプルの注意機器に登録された機器12の点検が実施される。

サンプルの注意機器に登録された機器12の点検により、異常が発見されなければ（ステップＳ36のＮＯ）、異常の発生が機器12の固有によるもので、他の注意機器には発生しないものと断定できる。なお、異常が発見されない場合には、例えば端末14でサンプルの注意機種の異常がないことを登録し、サーバ制御部20に情報提供でもよい。

サンプルの注意機器に登録された機器12の点検により、異常が発見された場合には（ステップＳ36のＹＥＳ）、例えば端末14でサンプルの注意機種の異常を登録することにより、その情報を取得したサーバ制御部20は、他の注意機器の全数を点検対象に登録する（ステップＳ37）。これにより、上述したメンテナンス対象の機器12のメンテナンスを行う際に、全ての注意機器の点検が実施される。

そして、第１の実施の形態の設備保全システム10（設備保全装置17）によれば、種類の異なる複数の機器12が発生する音を収集し、この収集した音情報に基づいて機種とその部品の異常を判定することにより、熟練の属人的な技能に依存することなく、そのような技能を有していないまたは十分ではない作業者であっても、種類の異なる複数の機種とその部品の異常を正確に判定でき、作業者の負担を軽減できる。

また、設備保全装置17（端末14）では、機種の異常が判定されることで報知し、その機種の情報を出力することにより、作業者が該当する機種の機器12の異常を容易に把握でき、その機器12の異常を登録できる。そして、作業者等によって機器12の情報が登録されることで、異常判定に紐付いた機器12を異常が検出されたメンテナンス対象として適切に管理することができる。

さらに、複数の機種の異常が判定された場合でも、複数の機種の情報を異常の確率が高い順に出力することにより、複数の機種の機器12が設置された環境下であっても、作業者が複数の機種の機器12の異常の可能性が高い機器12を容易に把握できる。

また、設備保全装置17は端末14で構成されるため、機器12が発生する音の収集の作業性がよく、機器12の異常の判定から登録までを容易に行うことができる。

なお、設備保全装置17（端末14）が、メンテナンス対象抽出部28、作業時間算出部29、ルート算出部30、および注意機器抽出部31を備えていてもよい。

メンテナンス対象抽出部28により、異常が登録された機器12を含むメンテナンス対象の機器12を抽出し、さらに、ルート算出部30により、搬送設備11のレイアウト上でのメンテナンス対象の機器12の位置に基づいて、搬送設備11のレイアウト上での最適なメンテナンスルートを算出するため、メンテナンスを行う作業者がメンテナンスルートに従って移動することにより、メンテナンス作業を効率的に行うことができる。

さらに、メンテナンス対象抽出部28（初期メンテナンス対象抽出部）により、異常が登録された機器12を含む初期メンテナンス対象の機器12を抽出するが、作業時間算出部によって算出される初期メンテナンス対象の機器12のメンテナンスにかかる作業時間が予め設定された設定作業時間よりも所定の時間以上短い場合には、メンテナンス対象抽出部28（拡張メンテナンス対象抽出部）により、初期メンテナンス対象から拡張した拡張メンテナンス対象の機器12を算出するため、作業時間を効率よく機器12のメンテナンスに使用できる。また、メンテナンス対象を拡張することにより、次のメンテナンス時期が近い機器12に対しても点検、清掃、または部品交換などが実施され、予備的に機器12を保全することで機器12の急な不具合を防止したり、メンテナンス訪問回数を減少させることができる。しかも、ルート算出部30により、搬送設備11のレイアウト上での初期メンテナンス対象または拡張メンテナンス対象の機器12の位置に基づいて、搬送設備11のレイアウト上での最適なメンテナンスルートを算出するため、メンテナンスを行う作業者がメンテナンスルートに従って移動することにより、メンテナンス作業を効率的に行うことができる。

注意機器抽出部31により、異常が登録された機器12と同一機種または類似機種で、前回メンテナンスからの期間またはメンテナンスを行っていない期間が、異常が登録された機器12の前回メンテナンスからの期間またはメンテナンスを行っていない期間に対して所定の期間内にあり、かつ異常が登録されていない機器12を注意機器として抽出するため、同じの異常が起こる可能性のある同一機種または類似機種の機器12を確認し、点検することができる。

なお、異常が判定された機器12に対してメンテナンス作業をする作業者が、作業時に端末14を用いて、メンテナンス前後の音（メンテナンス前の異常音とメンテナンス後の正常音）を取得したり、異常の判定の正誤を入力したりすることで、これらの情報を取得した学習部26によって学習され、正常音モデル、異常音モデル、異常判定部の異常判定の閾値などが更新または生成される。

次に、第２の実施の形態を、図１７ないし図２０を参照して説明する。なお、第１の実施の形態と同じ構成には同じ符号を付し、その構成および作用効果についての説明を省略する。

第２の実施の形態では、解析部48および異常判定部49をサーバ制御部20が備え、音データベース47をサーバ記憶部21が備えている。

そして、音診断処理について図１８および図１９のフローチャートを参照して説明する。

作業者は、端末14を持ち、端末14の診断ソフトを起動して（図１８のステップＳ41）、複数の機器12の側部近傍に沿って移動する。

端末14は、診断ソフトの起動により、あるいは起動後に操作者によって録音開始が入力されることにより、機器12が発生する音の録音を開始する。

端末14は、図２０に示すように、連続して録音される音情報を所定範囲（例えば５秒）T01、T02、T03、T04…毎に区切って順次送信する（図１８のステップＳ42）。

一方、サーバ13は、診断ソフトが起動された状態において（図１９のステップＳ51）、端末14から送信されてくる所定範囲T01、T02、T03、T04…の音情報を順次受信し（図１９のステップＳ52）、解析部48により、図２０に示すように、音情報を所定範囲T01、T02、T03、T04…毎に区切って順次解析する。

解析部48は、受信した機器12の音情報と音データベース47に登録されている機器12の異常音モデルおよび正常音モデルとを比較し、異常音モデルおよび正常音モデルとの類似度を算出する。さらに、類似度から音の発生源である機器12の機種や部品を特定し、部品毎に異常音モデルとの類似度を算出する。

サーバ制御部20は、異常判定部49により、解析部48で解析された異常音モデルとの類似度が閾値以上か判定し、閾値よりも小さい場合（図１９のステップＳ53のＮＯ）、異常はない、つまり正常と判定する。

異常判定部49は、解析部48で解析された異常音モデルとの類似度が閾値以上である場合（図１９のステップＳ53のＹＥＳ）、該当する機種の機器12の異常と判定する。サーバ制御部20は、異常が判定されれば、警報信号を端末14に送信する警報処理をする（図１９のステップＳ54）。

サーバ制御部20は、異常音が含まれる音情報に基づいて音データベース47を更新する。さらに、サーバ制御部20は、学習部26により、受信した音情報に基づいて異常音モデルおよび正常音モデルを学習し、更新する。更新された異常音モデルおよび正常音モデルは、音データベース47に更新登録される。

また、端末14は、警報信号を受信すると（図１８のステップＳ43のＹＥＳ）、録音を停止し、警報処理に移行する（図１８のステップＳ44）。この警報処理は、上述したように、異常が判定された機種の機器12の位置情報または機器情報を登録する。さらに、端末14は、警報処理によって登録された位置情報または機器情報をサーバ13に送信する（図１８のステップＳ45）。その後（図１８のステップＳ46のＮＯに移行）、端末14は録音を再開し、作業者も機器12に沿った移動を再開する。

一方、サーバ13は、端末14から送信されてくる登録された位置情報または機器情報を受信し（図１９のステップＳ55）、管理データベース25の各データベース項目を更新する（図１９のステップＳ56）。

このようなサーバ13側での処理は、診断ソフトが終了されまで継続される（図１９のステップＳ57のＮＯ）。

そして、第２の実施の形態の設備保全システム10（設備保全装置17）においても、第１の実施の形態と同様の作用効果を得ることができる。

次に、第３の実施の形態を、図２１および図２２を参照して説明する。なお、第１の実施の形態または第２の実施の形態と同じ構成には同じ符号を付し、その構成および作用効果についての説明を省略する。

第３の実施の形態では、自動集音装置を用いて音診断処理を自動的に行う自動音診断方式を採用している。

図２１(a)に自動音診断方式の第１の音収集例を示す。端末14または端末である録音機を収納した容器70を搬送設備11の搬送ラインによって搬送する。容器70が搬送ラインの複数の機器12に沿って移動しながら、端末14または録音機で複数の機器12が発生する音を順次収集（録音）する。

図２１(b)に自動音診断方式の第２の音収集例を示す。端末14または録音機を搭載した例えばドローンなどの遠隔操作や自動制御によって飛行する飛行装置71を搬送設備11の搬送ラインに沿って移動させる。飛行装置71が搬送ラインの複数の機器12に沿って移動しながら、端末14または録音機で複数の機器12が発生する音を順次収集（録音）する。

図２１(c)に自動音診断方式の第３の音収集例を示す。端末14または録音機を装着した自動走行車72が搬送設備11の搬送ラインに沿って自動走行する。自動走行車72が搬送ラインの複数の機器12に沿って自動走行しながら、端末14または録音機で複数の機器12が発生する音を順次収集（録音）する。

なお、いずれの音収集例においても、端末14または録音機による録音時間と端末14または録音機の移動速度に応じた移動位置とに対応関係があり、録音時間から移動位置である機器12の位置を割り出すことができる。詳しくは、録音搬送物を使用した場合は、設備管理部15が有する搬送設備11の可動情報である機器12の運転・停止状況、搬送速度や、自機のタグが機器12のリーダに読み込まれた時間、設備管理部15が管理する録音搬送物のリーダが機器12や搬送設備11に設置された位置識別体であるタグ（例えば搬送設備11内の絶対位置を示すタグ、機器情報を示すタグ等）読み込んだ時間や自機に設置されたタグが読み取られた時間等から録音時間に録音搬送物がどの機器12に位置指定を判定する。一方、自律移動する飛行装置71、自動走行車72等の自律移動体を使用する場合は、それらの移動情報である速度、移動方向、各種センサの情報、移動時に読み取った機器12や搬送設備11に設置されたタグまたは読み取られた自機のタグの情報等から録音時間に対応する自律移動体の位置が判定される。なお、録音搬送物および自律移動体のいずれの場合でも、無線通信によって、位置を把握することもできる。

そして、このようにして収集される音情報を解析部48によって解析する。図２２には、複数の機器12が発生する音の収集完了後に録音データをまとめて解析する例を示す。なお、録音機を用いた場合には、録音機の録音データを端末14またはサーバ13に移し、端末14またはサーバ13が有する解析部48によって解析する。

解析部48は、録音データに含まれる異常音を検出する。

異常判定部49は、録音データの録音時間中の異常音が検出された時間帯から機器12を割り出し、その機器12を異常と判定する（斜線）。上述したように、端末14または録音機による録音時間と端末14または録音機の移動速度に応じた移動位置とに対応関係があるため、録音データの録音時間中の異常音が検出された時間帯から機器12の位置を割り出すことができる。

異常判定部49は、異常音が検出された時間帯が１つの機器12（機器02）の範囲にある場合には、その機器12（機器02）を異常と判定して登録する。

異常判定部49は、異常音が検出された時間帯が２つの機器12（機器04と機器05）にまたがる場合で、その２つの機器12（機器04と機器05）が異なる機種である場合には、異常音の種類に基づいて特定される機種の機器12（例えば機器05）を異常と判定して登録する。

異常判定部49は、異常音が検出された時間帯が２つの機器12（機器04と機器05）にまたがる場合で、その２つの機器12（機器04と機器05）が同じ機種である場合には、異常音の音圧レベルが大きい方の機器12（例えば機器05）を異常と判定して登録する。あるいは、２つの機器12（機器04と機器05）を異常と判定して登録してもよい。また、取得した異常音の音圧レベルの変化から異常の機器12（例えば機器05）を特定してもよい。

なお、自動音診断方式において、解析部48を有する端末14を用いる場合、上述した第１の実施の形態のように、連続して録音される音情報を所定範囲毎に区切って順次解析してもよい。また、端末14を用いる場合で、解析部48をサーバ13が有する場合、上述した第２の実施の形態のように、端末14は連続して録音される音情報を所定範囲毎に区切って順次送信し、サーバ13は端末14から送信されてくる所定範囲毎の音情報を順次解析してもよい。

そして、自動音診断方式では、自動集音装置に集音作業をさせ、音診断処理を自動的に行うことで、異常機器の特定が自動化され、作業者の負担を軽減できる。

なお、上記実施の形態では、音データベース47、解析部48および異常判定部49を、端末14またはサーバ13が備えていたが、端末14とサーバ13の両方が備えていてもよい。この場合、例えば通信状態が良好な場合には第１の実施の形態のように端末14で機器12の異常を判定し、通信状態が不良な場合には第１の実施の形態のようにサーバ13で機器12の異常を判定するといった対応が可能となる。

また、設備保全装置17は、サーバ13および端末14の機能は、１台ではなく複数台に分けてそれぞれを通信させることもでき、複数台に分けた場合はそれぞれが異なる場所に配置されてもよい。

以上、本発明の実施の形態およびその変形例について説明したが、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、前記実施の形態および各変形例を適宜組み合わせることも可能である。

10 設備保全システム
11 設備としての搬送設備
12 機器
13 サーバ
14 端末
17 設備保全装置
21 記憶部としてのサーバ記憶部
25 管理データベース
27 更新部
28 メンテナンス対象抽出部
29 作業時間算出部
30 ルート算出部
31 注意機器抽出部
41 記憶部としての端末記憶部
42 出力部
43 入力部
44 報知部
46 集音部
49 異常判定部

Claims (12)

1. 機種が異なる複数の機器を備える設備を保全する設備保全装置であって、
   前記設備内を移動しながら前記機器から発生する音を収集して音情報を取得する集音部と、
   前記機種毎に前記機器を構成する各部品の異常音モデルが登録された記憶部と、
   前記音情報と前記異常音モデルとを比較評価する解析処理を実行し、前記音情報から前記異常音モデルに対応する異常音が検出された場合、その異常音に対応する前記異常音モデルに紐付いた前記機種とその部品を異常と判定する異常判定部とを備える
   ことを特徴とする設備保全装置。
2. 前記異常判定部による前記機種の異常判定に応じて、所定の報知を実行する報知部と、
   異常判定に前記機器を紐付ける機器識別情報が入力される入力部とを備え、
   前記異常判定部は、前記集音部による音の収集と並行して、前記音情報が取得された時系列に前記解析処理を実行する
   ことを特徴とする請求項１記載の設備保全装置。
3. 前記異常判定部は、前記解析処理を時系列で所定範囲に区分し、区分された前記音情報毎に前記機種の異常を判定する
   ことを特徴とする請求項２記載の設備保全装置。
4. 前記異常判定部によって異常が判定された一以上の前記機種の情報を出力可能な出力部を備え、
   前記異常判定部は、前記解析処理において、取得した前記音情報と前記異常音モデルとの類似度を算出して所定の類似度の音を異常音として検出し、
   前記出力部は、前記異常判定部によって複数の前記機種について異常が判定されると、異常音との類似度が大きい前記異常音モデルに紐付いた前記機種の順に出力する
   ことを特徴とする請求項１ないし３いずれか一記載の設備保全装置。
5. 機種が異なる複数の機器を備える設備を保全する設備保全システムであって、
   前記機器から発生する音を収集して音情報を取得する集音部を有し、前記音情報を送信する端末と、
   この端末と通信し、前記端末から送信された前記音情報または各種情報を受信するサーバとを備え、
   前記端末および前記サーバの少なくともいずれか一方は、収集された前記音情報から異常音を検出し、異常音に応じた前記機種の異常を判定する異常判定部を有する
   ことを特徴とする設備保全システム。
6. 前記端末および前記サーバの少なくともいずれか一方は、前記機種毎に前記機器を構成する各部品の異常音モデルが登録された記憶部を備え、
   前記集音部は、移動しながら音情報を収集し、
   前記異常判定部は、前記音情報と異常音モデルとを比較評価する解析処理を実行し、前記音情報から前記異常音モデルと対応する異常音が検出された場合、その異常音に対応する異常音モデルに紐付いた前記機種とその部品を異常と判定する
   ことを特徴とする請求項５記載の設備保全装置。
7. 前記端末は、所定の報知を実行する報知部と、前記設備内の前記機器を特定する機器識別情報が入力される入力部とを有し、
   前記端末および前記サーバの少なくともいずれか一方は、前記設備の機器情報を管理する管理データベースと、前記管理データベースを更新する更新部とを有し、
   前記異常判定部は、前記集音部による音の収集と並行して、前記解析処理を前記音情報が取得された時系列に前記解析処理を実行し、
   前記異常判定部による異常判定に応じて、前記報知部は報知を実行し、前記更新部は前記入力部に入力された前記機器識別情報に対応する前記機器およびその部品をメンテナンス対象として前記管理データベースを更新する
   ことを特徴とする請求項６記載の設備保全システム。
8. 前記端末および前記サーバの少なくともいずれか一方は、
   前記設備の機器情報およびレイアウトの情報を管理する管理データベースと、
   異常が判定された前記機器を含むメンテナンス対象の前記機器を抽出するメンテナンス対象抽出部と、
   前記設備のレイアウト上での前記メンテナンス対象の前記機器の位置に基づいて、前記設備のレイアウト上でのメンテナンスルートを算出するルート算出部とを有する
   ことを特徴とする請求項５ないし７いずれか一記載の設備保全システム。
9. 前記端末および前記サーバの少なくともいずれか一方は、
   前記設備の機器情報を管理する管理データベースと、
   異常が判定された前記機器を含むメンテナンス対象の前記機器を抽出するメンテナンス対象抽出部と、
   前記メンテナンス対象抽出部で抽出されたメンテナンス対象の前記機器のメンテナンスにかかる作業時間を算出する作業時間算出部とを備え、
   この作業時間算出部によって算出された作業時間が予め設定された設定作業時間よりも所定の時間以上短い場合、前記メンテナンス対象抽出部は、前回のメンテナンス対象から所定範囲拡張した拡張メンテナンス対象の前記機器を抽出し、前記作業時間算出部はメンテナンス対象の前記機器のメンテナンスにかかる作業時間を再算出する
   ことを特徴とする請求項５ないし７いずれか一記載の設備保全システム。
10. 前記設備のレイアウト上での前記メンテナンス対象抽出部が抽出した前記メンテナンス対象の前記機器の配置に基づいて、前記設備のレイアウト上でのメンテナンスルートを算出するルート算出部をさらに有し、
    前記作業時間算出部は、前記ルート算出部で算出された前記メンテナンスルートの移動時間を含めて前記機器のメンテナンスにかかる作業時間を算出する
    ことを特徴とする請求項９記載の設備保全システム。
11. 前記端末および前記サーバの少なくともいずれか一方は、異常が判定された前記機器と同一機種または類似機種で、前回メンテナンスからの期間またはメンテナンスを行っていない期間が、異常が判定された前記機器の前回メンテナンスからの期間またはメンテナンスを行っていない期間に対して所定の期間内にあり、かつ異常が判定されていない前記機器を注意機器として抽出する注意機器抽出部を有する
    ことを特徴とする請求項５ないし１０いずれか一記載の設備保全システム。
12. 機種が異なる複数の機器を備える設備を保全する設備保全方法であって、
    前記設備内を移動しながら前記機器から発生する音を集音部によって収集し、音情報を取得するステップと、
    前記集音部の音の収集と並行して、前記集音部によって取得された音情報と、登録された前記機種毎に前記機器を構成する各部品の異常音モデルとを比較評価する解析処理を実行し、前記音情報から前記機種の異常を検出するステップと、
    前記機種の異常が検出されると、前記設備内の前記機種の前記機器をそれぞれ識別する機器識別情報を受け付ける入力部に対して前記機器識別情報の入力を要求するステップと、
    前記入力部に前記機器識別情報が入力されると、前記設備内の機器情報を管理する管理データベースにおいて、前記機器識別情報に対応する前記機器およびその部品をメンテナンス対象として前記管理データベースの更新処理を実行するステップと
    を備えることを特徴とする設備保全方法。

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