JP2021005119A - 異常回避提案装置、異常回避提案方法及び異常回避提案プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】診断対象を本来の状態に戻すための具体的な方法を漏れなく提供する。【解決手段】本発明の異常回避提案装置は、正常の状態にある計測値を複数の群に分類し、又は、正常の状態にある属性値を複数の群に分類する分類部と、診断対象の計測値が、正常の状態にある計測値を分類した複数の群のいずれにも属さない場合、診断対象の計測値と、当該複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、当該算出した距離を当該複数の群ごとに表示し、又は、診断対象の属性値が、前記正常の状態にある属性値を分類した複数の群のいずれにも属さない場合、診断対象の属性値と、当該複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、当該算出した距離を当該複数の群ごとに表示する異常回避提案部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図９

Description

本発明は、異常回避提案装置、異常回避提案方法、異常回避提案プログラム及び解約回避提案装置に関する。

機械が劣化し正常に稼働できなくなると、その機械を修理・更新することになる。修理・更新が計画的に実行できれば問題はない。しかしながら、大規模な生産ラインに組み込まれている機械が突然停止したような場合、その修理・更新は、予想外の手間及び費用を必要とし、企業経営に大きな影響を及ぼす。そこで、機械が本格的な異常に陥る前にその予兆を検出し、予防的に修理・更新を行うことが重要である。

機械から取得した計測値に基づき、コンピュータが機械の状態を診断する技術が普及している。特許文献１のデータ分析装置は、機械から取得した複数種類の計測値（センサ値）と、診断結果（正常又は異常）を使用して、診断結果をリーフノードとする決定木を作成する。リーフノードからルートノードに向かって分岐条件を辿って行くと、複数種類の計測値のそれぞれがどのような範囲を取った結果、機器が正常又は異常に至ったかがわかる。

国際公開第２０１７／０４６９０６号

機械のユーザは、診断対象の計測値が正常状態の範囲を逸脱した場合、正常範囲に戻るためには、どの計測値をどのように制御するべきであるか（異常回避方法）を知る必要がある。しかしながら、特許文献１のデータ分析装置は、異常回避方法をユーザに提供するものではない。経験豊かな技術者が時間をかけて決定木を辿って行けば、正常状態となるような計測値の一例を知ることはできるかもしれない。しかしながら、この方法は、個人的知見に頼るものであり、他の実現可能な異常回避方法を見落としている可能性が高い。
そこで、本発明は、診断対象を本来の状態に戻すための具体的な方法を漏れなく提供することを目的とする。

本発明の異常回避提案装置は、機械が正常であることが既知である期間において取得された機械の計測値を複数の群に分類する分類部と、機械の診断対象の計測値が複数の群のいずれにも属さない場合、診断対象の計測値と、複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、算出した距離を複数の群ごとに表示する異常回避提案部と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

本発明によれば、診断対象を本来の状態に戻すための具体的な方法を漏れなく提供することができる。

異常回避提案装置の構成等を説明する図である。 計測値情報の一例である。 クラスタリングを説明する図である。 クラスタリングを説明する図である。 距離の深さを説明する図である。 図２の一部を抽出した図である。 図６に基づいて作成された決定木の例である。 処理手順のフローチャートである。 案内画面の一例である。 案内画面の一例である。 解約回避提案装置の構成を説明する図である。 属性値情報の一例である。 属性値情報の一例である。

以降、本発明を実施するための形態を、図等を参照しながら詳細に説明する。本発明を実施するための形態は、第１の実施形態及び第２の実施形態を有する。第１の実施形態は、回転機械の計測値を診断し、異常の発生を回避する例である。第１の実施形態は、回転機械以外の機械にも適用可能である。第２の実施形態は、被雇用者又は不動産の属性値を診断し、雇用契約又は不動産契約の解約を回避する例である。第１の実施形態及び第２の実施形態は、計測値又は属性値を安定的な領域に戻すという同じ発想を有しており、情報処理の内容も殆ど同じである。

まず、第１の実施形態を説明する。

（異常回避提案装置）
図１は、異常回避提案装置１の構成等を説明する図である。異常回避提案装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、マウス、キーボード等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４、補助記憶装置１５及び通信装置１６を備える。これらは、バスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、計測値情報３１及び決定木３２（詳細後記）を格納している。

主記憶装置１４における分類部２１、診断部２２及び異常回避提案部２３は、プログラムである。中央制御装置１１は、これらのプログラムを補助記憶装置１５から読み出し主記憶装置１４にロードすることによって、それぞれのプログラムの機能（詳細後記）を実現する。補助記憶装置１５は、異常回避提案装置１から独立した構成となっていてもよい。

回転機械４１は、回転軸４２、回転軸４２を２箇所で支持する軸受４３ａ及び４３ｂ、軸受を固定する軸受固定部４４ａ及び４４ｂを有する。この他にも、回転力を発生させる動力、回転力を使用する負荷等が存在するが、説明の単純化のためにこれらは捨象されている。回転機械４１の様々な種類の計測値を取得するセンサ４７が、回転機械４１内に、又は、その近辺に配置されている。

センサ４７は、例えば、回転軸４２の回転速度を計測する回転速度計４７ａ、回転軸４２の温度を計測する軸温度計４７ｂ、回転軸４２の振動速度を計測する振動速度計４７ｃ、及び、回転機械４１が発する騒音を計測する騒音計４７ｄである。各センサ４７は、各種の計測値をリアルタイムで異常回避提案装置１に送信する。各センサ４７は、異常回避提案装置１と直接接続されていてもよいし、ネットワーク（図示せず）を介して接続されていてもよい。

（計測値情報）
図２は、計測値情報３１の一例である。計測値情報３１においては、時刻欄１０１に記憶された時刻に関連付けて、計測値欄１０２には計測値が、運転条件欄１０３には運転条件が、診断結果欄１０４には診断結果が記憶されている。
時刻欄１０１の時刻は、計測値がセンサ４７によって計測された時点の年月日時分秒である。

計測値欄１０２の計測値は、前記した、回転速度（欄１０２ａ）、軸温度（欄１０２ｂ）、振動速度（欄１０２ｃ）及び騒音（欄１０２ｄ）である。回転機械４１のユーザが回転速度等の目標値を変更すると、計測値は変化し始め、やがて変更後の目標値に合致する。この意味で、回転機械４１のユーザは、計測値を制御することができる。当該欄に引かれている斜線については、後記する。“＃”は、異なる値を省略的に示している。

運転条件欄１０３の運転条件は、回転機械４１の運転パタンであり、ここでは、“１（春季低負荷）”、“２（冬季低負荷）”又は“３（春季高負荷）”のいずれかである。
診断結果欄１０４の診断結果は、回転機械４１が正常であることを示す“正常”、又は、回転機械４１が異常であることを示す“異常”のいずれかである。本実施形態では、過去の任意の時点において、回転機械４１が正常又は異常であったことが既知であるものとする。また、“異常”は、顕在的な異常に至る前触れである予兆を含むものとする。

（クラスタリング）
図３は、クラスタリングを説明する図である。図３の座標平面の横軸は回転速度であり、縦軸は軸温度である。説明を単純化するために、他の種類の計測値（振動速度及び騒音）は、ここでは捨象されている。理論的には、図３の座標平面は、これらのすべての計測値を軸に有する多次元空間になり得る。異常回避提案装置１は、計測値情報３１（図２）のレコードのうち、診断結果が正常であるものの計測値（回転速度及び軸温度）を示す点を座標平面に描画する。

そして、異常回避提案装置１は、任意の方法（Ｋ平均法等）でこれらの点を複数の群に分類する。ユーザは、予め群の数を決めておいてもよいし、決めておかなくてもよい。予め決めておく場合、群の数は、運転条件の種類の数に一致するのが望ましい。予め決めておかなくても、群の数は多くの場合、運転条件の種類の数に一致することが経験的にわかっている。そこで、クラスタ５２ａに運転条件１を割り当て、クラスタ５２ｂに運転条件２を割り当て、クラスタ５２ｃに運転条件３を割り当てる。ここでのクラスタは、同じ運転条件に属する計測値の点（図示せず）の群が属する球である。球の中心は、計測点の重心である。球の半径は、中心から最も離れた計測点と中心との間の距離である。

異常回避提案装置１は、診断対象の計測点■５１を座標平面に描画する。点■５１が、クラスタ５２ａ、５２ｂ及び５２ｃのうちのいずれかに属していれば問題はない。点■５１がこれらのクラスタのいずれにも属していない場合、回転機械４１は、異常である、又は、異常の予兆を呈している可能性が高い。もちろん、回転機械４１が、今までに経験したことがない他の正常状態にあることも考えられる。しかしながら、ユーザとしては、異常が顕在化する前に、回転速度及び軸温度を制御することによって、点■５１をクラスタ５２ａ、５２ｂ及び５２ｃのうちのいずれかに属するようにしたい。

このように、回転機械４１が正常であることが既知であるクラスタ内に、クラスタ外の点を移動させることは、“異常回避”又は単に“回避”と呼ばれる。そして回避のための具体的な措置は、“回避手段”と呼ばれる。回避手段は、点■５１を起点とし、いずれかのクラスタ内の点を終点とするベクトル５３ａ、５３ｂ及び５３ｃとして表現され得る。１つの点■５１に対して、複数の回避手段が存在し得る。複数の回避手段は、その終点が属するクラスタごとに３つに分類される。図３の３つの回避手段５３ａ、５３ｂ及び５３ｃの終点は、３つのクラスタに分散している。このように分散していない例を図４の説明として後記する。

（異常から正常に戻すことについて）
異常を発生させるような計測値の組合せがわかっているのであれば、初めからそのような計測値の組合せを避ければよい、という考え方も存在する。しかしながら、すべてのユーザがそのような知見（ノウハウ）を有しているとは限らない。さらに、異臭、発光、産出物の品質不良等、計測値として日常管理されていない異常が、日常管理されている計測値の特定の組合せに関連付けて発生することもある。したがって、放置すると危険である異常な状態から、取り敢えず安全が担保されている正常な状態に戻ることの必要性が、現場においては存在する。

図４もまた、クラスタリングを説明する図である。回避手段５３ａ、５３ａｂ及び５３ａｃの終点は、いずれもクラスタ５２ａ内にある。各クラスタの中心と点■５１との間の距離を比較すると、クラスタ５２ａと点■５１との間の距離が最も短い。その意味で、回避手段５３ａ、５３ａｂ及び５３ａｃは、回避手段の発動に伴い回転機械４１に課する負担が、他のクラスタへ戻る場合と比較すれば最も軽い。

しかしながら、回避手段の終点が特定のクラスタに集中することは、ユーザに対して有益な示唆を与えることにはならない場合も多い。極端な例として、図４のように、■５１をクラスタ５２ａへ移動させる回避手段は、理論的には可能であっても、その時々の条件（軸温度の制約等）により物理的には不可能である場合もある。そこで、図４のように、同じクラスタ内に終点が属する複数の回避手段が提示されるよりも、図３のように、終点が属するクラスタが分散するように複数の回避手段が提示される方が、ユーザにとっての選択の幅は広い。

（距離の深さ）
図５は、距離の深さを説明する図である。“深さ”とは、回避手段の終点がクラスタに入り込む程度である。回避手段５３ａの終点は、クラスタ５２ａの内部及び境界上のどの位置にあってもよい。いま、点■５１とクラスタ５２ａの中心とを結ぶ直線とクラスタ５２ａとの交点（クラスタの境界上の点）が、点●５４であるとする。終点が点●５４である場合、点■５１と終点との間の距離（ベクトルの長さ）は、“ｄ１”となる。終点がクラスタ５２ａの中心にある場合、点■５１と終点との間の距離は、“ｄ２”となる。

回避手段の終点をクラスタの中心とするのが理想である。しかしながら、点■５１から移動する距離が短い方が、回転機械４１に与える負担は軽い。よって、軽い負担でそれなりの効果が期待できる点●５４に移動する意味はある。

（距離の種類）
前記では、点■５１とクラスタとの間の距離は、ユークリッド距離であることを前提としてきた。しかしながら、点■５１とクラスタとの間の距離は、その他の任意の距離（マハラノビス距離、チェビシェフ距離、ミンコフスキー距離等）であってもよい。

（距離の正規化）
回転速度の値は、連続的に変化する。よって、例えば回転速度の正常値が“５０”であり、異常値が“９０”である場合、異常回避提案装置１は、“４０＝９０−５０”を両者間の距離としてもよい。さらに、回転速度の値が取り得る範囲が、“０〜１００”であることが既知である場合、異常回避提案装置１は、“０.４＝４０／１００”を両者間の距離としてもよい。

計測値の値が仮に連続的に変化しなくても、その絶対値に意味があれば、異常回避提案装置１は、前記の回転速度の例に準じて、両者間の距離を定義できる。しかしながら、センサの種類によっては、計測結果が、非数値的なｎ種類の離散値（例えば、ｎ＝３の場合の、高、中、低）となる場合がある。このとき、異常回避提案装置１は、正常値と異常値とが異なれば、“１／ｎ＝１／３”を両者間の距離とする。このような計測結果を発生させるセンサの種類がｍ個存在する場合、ｍ次元空間内の正常値と異常値との距離は、“１／ｎ_１＋１／ｎ_２＋・・・＋１／ｎ_ｍ”となる。“ｎ_ｉ”（ｉ＝１、２、・・・、ｍ）は、ｉ番目のセンサの計測結果の種類の数である。

（決定木）
図２のように複数種類の計測値の値に対して運転条件を関連付けた表は、決定木として表現され得ることが知られている。特許文献１は、このような表を決定木に変換する具体例を開示している。

図６は、図２の一部を抽出した図である。ここで、図２の一部を抽出したのは、決定木３２（図７）を作成する方法を説明する便宜のためである。図７は、図６に基づいて作成された決定木３２の例である。以降では、図６及び図７を同時に参照する。

異常回避提案装置１は、まず、回転速度Ａの値に適当な閾値αを適用して、計測値情報３１ｂ（図６）のレコードを２つのグループに分ける。この処理は、図７において異常回避提案装置１がすべてのレコードを示すルートノード６１を２つのノード６３ａ及び６３ｂに分岐することに相当する。ルートノード６１とノード６３ａとの間のブランチ６２ａには、分岐条件“Ａ＜α”が関連付けられ、ルートノード６１とノード６３ｂとの間のブランチ６２ｂには、分岐条件“Ａ≧α”が関連付けられている。説明の便宜のため、ノード６３ｂについては、さらに分岐させる必要がなくなった（運転条件が１つに決まった）とする。

異常回避提案装置１は、次に、軸温度Ｂの値に適当な閾値βを適用して、計測値情報３１ｂ（図６）のレコードのうちノード６３ａに対応するものを２つのグループに分ける。この処理は、図７において異常回避提案装置１がノード６３ａを２つのノード６５ａ及び６５ｂに分岐することに相当する。ノード６３ａとノード６５ａとの間のブランチ６４ａには、分岐条件“Ｂ＜β”が関連付けられ、ルートノード６３ａとノード６５ｂとの間のブランチ６４ｂには、分岐条件“Ｂ≧β”が関連付けられている。説明の便宜のため、ノード６５ａ及び６５ｂについては、さらに分岐させる必要がなくなったとする。

さらに分岐する必要がないノード６３ｂ、６５ａ及び６５ｃは、リーフノードとも呼ばれる。リーフノードのそれぞれには、各運転条件が対応している。いま、異常回避提案装置１がユーザに対して運転条件“１（春季低負荷）”に移動する回避手段を提示しているとする。このとき、異常回避提案装置１は、図３のように座標平面上で当該運転条件に対応する回避手段５３ａを表示することはもちろんである。しかしながら、それに加えて、異常回避提案装置１は、図７の決定木３２を表示してもよい。

異常回避提案装置１は、リーフノード６５ａを強調表示し、リーフノード６５ａが運転条件“１（春季低負荷）”に対応することを示す。そして、異常回避提案装置１は、ルートノード６１からリーフノード６５ａに至るブランチに関連付けられた分岐条件“Ａ＜α，Ｂ＜β”を表示する。

（処理手順）
図８は、処理手順のフローチャートである。処理手順を開始する前提として、計測値情報３１（図２）が、完成した状態で補助記憶装置１５に格納されているとする。
ステップＳ２０１において、異常回避提案装置１の分類部２１は、学習用の計測値を取得する。具体的には、分類部２１は、補助記憶装置１５から計測値情報３１を取得する。

ステップＳ２０２において、分類部２１は、異常データを取り除く。具体的には、第１に、ステップＳ２０１において取得した計測値情報３１から計測値（欄１０２）を取得する。
第２に、分類部２１は、ステップＳ２０２の“第１”において取得した計測値のうち、対応する診断結果が“異常”であるものを削除する（図２の斜線箇所）。

ステップＳ２０３において、分類部２１は、正常データを分類する。具体的には、第１に、分類部２１は、ステップＳ２０２の“第２”における削除後に残った計測値を示す点（正常を示す点）を多次元空間に描画する。図２の例では、計測値の種類は４つ存在するので、分類部２１は、４次元空間に点を描画することになる。説明の単純化のため、以降では、計測値は、回転速度及び軸温度の２つである例を説明する。

第２に、分類部２１は、ステップＳ２０３の“第１”において描画した点を任意の方法で分類する。当該分類の結果、分類部２１は、図３に示すように、３つの運転条件に対応する３つのクラスタ５２ａ、５２ｂ及び５２ｃを作成することになる。そこで、分類部２１は、例えば、クラスタ５２ａに“運転条件１”を割り当て、クラスタ５２ｂに“運転条件２”を割り当て、クラスタ５２ｃに“運転条件３”を割り当てる。

ステップＳ２０４において、異常回避提案装置１の診断部２２は、診断対象の計測値を受け付ける。具体的には、診断部２２は、ユーザが入力装置１２を介して診断対象の計測値（回転速度及び軸温度）を入力するのを受け付ける。

ステップＳ２０５において、診断部２２は、診断対象が正常データに属するか否かを判断する。具体的には、診断部２２は、座標平面に診断対象を示す点■５１（図３）を描画する。そして、診断部２２は、点■５１がクラスタ５２ａ、５２ｂ及び５２ｃのうちのいずれかに属する場合（ステップＳ２０５“Ｙｅｓ”）、処理を終了し、それ以外の場合（ステップＳ２０５“Ｎｏ”）、ステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６において、異常回避提案装置１の異常回避提案部２３は、診断対象と正常データとの距離等を算出する。具体的には、異常回避提案部２３は、以下の距離及び成分を算出する。距離は、前記した距離のいずれでもよいが、説明の都合上、ユークリッド距離であるとする。そして、距離の深さも任意であるが、説明の都合上、ベクトルの終点は、クラスタの中心であるとする。

〈運転条件１について〉
・点■５１とクラスタ５２ａとの間の距離（ベクトル５３ａの長さ）
・ベクトル５３ａの横軸（回転速度）成分
・ベクトル５３ａの縦軸（軸温度）成分

〈運転条件２について〉
・点■５１とクラスタ５２ｂとの間の距離（ベクトル５３ｂの長さ）
・ベクトル５３ｂの横軸（回転速度）成分
・ベクトル５３ｂの縦軸（軸温度）成分

〈運転条件３について〉
・点■５１とクラスタ５２ｃとの間の距離（ベクトル５３ｃの長さ）
・ベクトル５３ｃの横軸（回転速度）成分
・ベクトル５３ｃの縦軸（軸温度）成分

ステップＳ２０７において、異常回避提案部２３は、回避手段を順序付ける。具体的には、異常回避提案部２３は、ステップＳ２０６において算出した距離が短い順に、運転条件を順序付ける。その結果は、距離が短い順に、運転条件１、運転条件３及び運転条件２であったとする。

ステップＳ２０８において、異常回避提案部２３は、案内画面７１（図９）を表示する。具体的には、第１に、異常回避提案部２３は、案内画面７１（図９）を出力装置１３に表示する。このとき、異常回避提案部２３は、クラスタ分析欄７２に、３つのクラスタ５２ａ、５２ｂ及び５２ｃ、評価対象の点■５１、並びに、回避手段５３ａ、５３ｂ及び５３ｃを描画した座標平面（図３と同じ）を表示する。そして、異常回避提案部２３は、現在位置欄７４に、点■５１の座標値を表示する。ベクトルとしての回避手段５３ａ、５３ｂ及び５３ｃの長さが、正常を示すクラスタとの距離に相当する。

第２に、異常回避提案部２３は、回避手段１欄７３ａ、回避手段２欄７３ｂ及び回避手段３欄７３ｃに、ステップＳ２０７において順序付けた、それぞれ運転条件１、運転条件３及び運転条件２に移動するための回避手段を表示する。異常回避提案部２３は、例えば回避手段１欄７３ａに“あなたが運転条件１に移動することを望む場合、回転速度を−１９だけ、軸温度を６だけ修正してください”を表示する。

ここでの“−１９”及び“６”は、欄７２における点■５１から運転条件１のクラスタ５２ａの中心へ移動する場合の、それぞれ横軸上の距離及び縦軸上の距離（修正値）である。当然のことながら、負の方向に移動する場合は、距離に負の符号が付される。回避手段２欄７３ｂ及び回避手段３欄７３ｃについても同様である。

第３に、異常回避提案部２３は、ユーザが入力装置１２を介して“距離の深さを緩和する”旨の指示を入力するのを受け付ける。すると、異常回避提案部２３は、回避手段の終点をクラスタの境界上の点（図５の点●５４）に変更したうえで、案内画面７１における、回避手段１欄７３ａ、回避手段２欄７３ｂ、回避手段３欄７３ｃ、及び、クラスタ分析欄７２のデータを更新して表示する。更新後の回避手段は、更新前に比して、回転機械４１にとって負担が小さいものになっている。

ステップＳ２０９において、異常回避提案部２３は、決定木３２を表示する。具体的には、第１に、異常回避提案部２３は、ユーザが範囲指定ボタン７５ａ、７５ｂ及び７５ｃのうちのいずれかを押下するのを受け付ける。いま、ユーザは、“運転条件１”についての範囲指定ボタン７５ａを押下したとする。すると、異常回避提案部２３は、案内画面７１を案内画面７１ｂ（図１０）に遷移する。

第２に、異常回避提案部２３は、決定木分析欄７６に決定木３２（図７と同じ）を表示する。決定木３２の作成方法は、前記した通りである。異常回避提案部２３は、決定木３２のリーフノードのうち運転条件１に対応するものを強調表示し、案内文言７７“運転条件１に戻るには、回転速度＜α、かつ、軸温度＜βとなるように制御してください”を表示する。
第３に、異常回避提案部２３は、回避手段１欄７３ａにおける表示を“回転速度を−１９だけ軸温度を６だけ修正してください”から“回転速度をα未満に軸温度をβ未満に修正してください”に変更する。その後、処理手順を終了する。

次に、第２の実施形態を説明する。

（解約回避提案装置）
図１１は、解約回避提案装置１ｂの構成を説明する図である。解約回避提案装置１ｂの構成は、図１の異常回避提案装置１の構成とほぼ同じである。解約回避提案装置１ｂは、図１の通信装置１６を有していなくてもよい。プログラムとしての解約回避提案部２３ｂは、名称は異なるが、図１の異常回避提案部２３とほぼ同じ処理を行う。以降では、わかり易さのために、属性値情報３１ｂが使用される例、及び、属性値情報３１ｃが使用される例の２つに分けて、第２の実施形態を説明する。

まず、属性値情報３１ｂが使用される例を説明する。
（属性値情報３１ｂ）
図１２は、属性値情報３１ｂの一例である。属性値情報３１ｂにおいては、従業員番号欄１１１に記憶された従業員番号に関連付けて、年齢欄１１２には年齢が、性別欄１１３には性別が、役職欄１１４には役職が、性格診断結果欄１１５には性格診断結果が、ストレス診断結果欄１１６にはストレス診断結果が、在職／離職結果欄１１７には在職／離職結果が記憶されている。

従業員番号欄１１１の従業員番号は、雇用契約を締結している従業員（被雇用者）を一意に特定する識別子である。
年齢欄１１２の年齢は、従業員の年齢である。なお、“＃”は、異なる値を省略的に示している。
性別欄１１３の性別は、従業員の性別である。ここでは、男性に対し“０”が、女性に対し“１”が割り当てられている。
役職欄１１４の役職は、従業員の役職である。ここでは、一般従業員に対し“０”が、係長に対し“１”が、課長に対し“２”が、“部長”に対し“３”が割り当てられている。役職の値として、その従業員の配下にある他の従業員の人数を割り当ててもよい。

性格診断結果欄１１５の性格診断結果は、従業員の性格を数値化したものである。性格診断結果には様々な例があり得るが、ここでは、アンケート調査又は産業医による問診に基づき従業員の組織に対する適応力（周囲からの信頼の厚さ）を数値化したものであり、その値が大きいほど適応力が大きいものとする。
ストレス診断結果欄１１６のストレス診断結果は、業務に対する従業員の耐性を数値化したものである。ストレス診断結果には様々な例があり得るが、ここでは、所定の期間における病欠日数であり、その値が小さいほどストレスに対する耐性が大きいものとする。

在職／離職結果欄１１７の在職／離職結果は、“在職”又は“離職”のうちのいずれかである。“在職”は、従業員との雇用契約が現在継続中であることが既知であることを示す。“離職”は、従業員との雇用契約が直近の過去（例えば、現在から遡及して６月以内）において予定外に終了したことが既知であることを示す。

属性値情報３１ｂの年齢、性別、役職、性格診断結果及びストレス診断結果を属性値と呼ぶ。すると、分類部２１は、属性値を各軸に有する多次元空間内に、各従業員番号に対応する点を描画することができる。分類部２１が、在職／離職結果が“在職”であるレコード（図１２における斜線がないレコード）に対応する点を分類すると、分類部２１は、多次元空間内に在職状態を示す複数のクラスタを作成することになる。分類部２１は、これらのクラスタに対して、“在職Ａ”、“在職Ｂ”及び“在職Ｃ”を割り当てる。ここでの、Ａ、Ｂ及びＣは、例えば職種である。

診断部２２は、診断対象の属性値（契約の将来的な継続が不明）を受け付け、診断対象の属性値が、いずれかの在職クラスタに属するか否かを診断する。診断対象の属性値がいずれの在職クラスタにも属さない場合、解約回避提案部２３ｂは、属性値と、複数の在職クラスタのそれぞれとの間の距離を算出し、算出した距離を前記在職クラスタごとに表示する。すると、例えば、評価対象の属性値のうちストレス診断結果をどの程度変化させれば、どの在職クラスタに属するようになるか等がわかる。

前記で明らかなように、属性値情報３１ｂが使用される例において、分類部２１、診断部２２及び解約回避提案部２３ｂの処理は、第１の実施形態における、分類部２１、診断部２２及び異常回避提案部２３の処理に準ずる。

次に、属性値情報３１ｃが使用される例を説明する。
（属性値情報３１ｃ）
図１３は、属性値情報３１ｃの一例である。属性値情報３１ｃにおいては、管理ＩＤ欄１２１に記憶された管理ＩＤに関連付けて、所在地欄１２２には所在地が、床面積欄１２３には床面積が、従業員数欄１２４には従業員数が、前年度年商欄１２５には前年度年商が、フロア電力使用量欄１２６にはフロア電力使用量が、契約状況欄１２７には契約状況が記憶されている。

管理ＩＤ欄１２１の管理ＩＤは、賃貸契約の対象となっている不動産（例えばオフィスビル）を一意に特定する識別子である。
所在地欄１２２の所在地は、不動産の位置情報（緯度及び経度）又は郵便番号である。
床面積欄１２３の床面積は、不動産の床面積である。
従業員数欄１２４の従業員数は、不動産に入居している賃借人の従業員数である。
前年度年商欄１２５の前年度年商は、賃借人の前年度の売上高である。

フロア電力使用量欄１２６の電力使用量は、不動産において賃借人が消費する１月あたりの電力量の平均値である。
契約状況欄１２７の契約状況は、“契約継続”又は“解約”のいずれかである。“契約継続”は、賃貸契約が現在継続中であることが既知であることを示す。“解約”は、賃貸契約が直近の過去（例えば、現在から遡及して６月以内）において予定外に終了したことが既知であることを示す。

属性値情報３１ｃの所在地、床面積、従業員数、前年度年商及びフロア電力使用量を属性値と呼ぶ。すると、分類部２１は、属性値を各軸に有する多次元空間内に、各管理ＩＤに対応する点を描画することができる。分類部２１が、契約状況が “契約継続”であるレコード（図１３における斜線がないレコード）に対応する点を分類すると、分類部２１は、多次元空間内に契約継続状態を示す複数のクラスタを作成することになる。分類部２１は、これらのクラスタに対して、“契約継続Ａ”、“契約継続Ｂ”及び“契約継続Ｃ”を割り当てる。ここでの、Ａ、Ｂ及びＣは、例えば賃貸人の業種である。

診断部２２は、診断対象の属性値（契約の将来的な継続が不明）を受け付け、診断対象の属性値が、いずれかの契約継続クラスタに属するか否かを診断する。診断対象の属性値がいずれの契約継続クラスタにも属さない場合、解約回避提案部２３ｂは、属性値と、複数の契約継続クラスタのそれぞれとの間の距離を算出し、算出した距離を前記契約継続クラスタごとに表示する。すると、例えば、評価対象の属性値のうち床面積をどの程度変化させれば、どの契約継続クラスタに属するようになるか等がわかる。

前記で明らかなように、属性値情報３１ｃが使用される例において、分類部２１、診断部２２及び解約回避提案部２３ｂの処理は、第１の実施形態における、分類部２１、診断部２２及び異常回避提案部２３の処理に準ずる。

（本実施形態の効果）
本実施形態の異常回避提案装置等の効果は以下の通りである。
（１）異常回避提案装置は、診断対象と正常状態との距離を、今後戻るべき複数の正常状態の候補ごとに表示することができる。
（２）異常回避提案装置は、どの正常状態に移動するためにはどの計測値をどの程度修正する必要があるかを具体的に表示することができる。

（３）異常回避提案装置は、計測値を修正すべき目安を決定木とその分岐条件として表示することができる。
（４）異常回避提案装置は、運転条件ごとに正常状態の候補を表示することができる。
（５）異常回避提案装置は、理想とする正常状態の点、及び、診断対象の機械に対する負担が最小である正常状態の点を表示することができる。
（６）異常回避提案装置は、回転機械を診断対象にすることができる。
（７）解約回避提案装置は、診断対象と在職（契約継続）状態との距離を、今後戻るべき複数の在職（契約継続）状態の候補ごとに表示することができる。

なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。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ることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。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・置換をすることが可能である。

１ 異常回避提案装置
１ｂ 解約回避提案装置
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置
１５ 補助記憶装置
１６ 通信装置
２１ 分類部
２２ 診断部
２３ 異常回避提案部
２３ｂ 解約回避提案部
３１ 計測値情報
３１ｂ、３１ｃ 属性値情報
３２ 決定木
４１ 回転機械
５２ クラスタ（群）

本発明の異常回避提案装置は、計測値及び属性値を含む数値が通常の状態にある場合において数値を複数の群に分類する分類部と、数値が複数の群のいずれにも属さない場合、数値と、複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、算出した距離を複数の群ごとに表示する異常回避提案部と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

さらに分岐する必要がないノード６３ｂ、６５ａ及び６５ｂは、リーフノードとも呼ばれる。リーフノードのそれぞれには、各運転条件が対応している。いま、異常回避提案装置１がユーザに対して運転条件“１（春季低負荷）”に移動する回避手段を提示しているとする。このとき、異常回避提案装置１は、図３のように座標平面上で当該運転条件に対応する回避手段５３ａを表示することはもちろんである。しかしながら、それに加えて、異常回避提案装置１は、図７の決定木３２を表示してもよい。

本発明の異常回避提案装置は、正常の状態にある計測値を複数の群に分類し、又は、正常の状態にある属性値を複数の群に分類する分類部と、診断対象の計測値が、正常の状態にある計測値を分類した複数の群のいずれにも属さない場合、診断対象の計測値と、当該複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、当該算出した距離を当該複数の群ごとに表示し、又は、診断対象の属性値が、前記正常の状態にある属性値を分類した複数の群のいずれにも属さない場合、診断対象の属性値と、当該複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、当該算出した距離を当該複数の群ごとに表示する異常回避提案部と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

Claims (9)

1. 機械が正常であることが既知である期間において取得された前記機械の計測値を複数の群に分類する分類部と、
   前記機械の診断対象の計測値が前記複数の群のいずれにも属さない場合、前記診断対象の計測値と、前記複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、前記算出した距離を前記複数の群ごとに表示する異常回避提案部と、
   を備えることを特徴とする異常回避提案装置。
2. 前記異常回避提案部は、
   前記診断対象の計測値が前記複数の群に属するための計測値の修正値を、計測値ごと、かつ、前記複数の群ごとに表示すること、
   を特徴とする請求項１に記載の異常回避提案装置。
3. 前記異常回避提案部は、
   前記計測値の大小関係に基づき分岐する決定木において、前記複数の群のそれぞれがリーフノードとなる分岐条件を、前記計測値の数値範囲として表示すること、
   を特徴とする請求項２に記載の異常回避提案装置。
4. 前記分類部は、
   前記機械の運転条件ごとに前記機械の計測値を複数の群に分類すること、
   を特徴とする請求項３に記載の異常回避提案装置。
5. 前記分類部は、
   前記計測値を軸に有する多次元空間内で前記機械の計測値を複数のクラスタに分類し、
   前記異常回避提案部は、
   前記診断対象の計測値と前記複数のクラスタの中心との距離、及び、前記診断対象の計測値と前記複数のクラスタの境界上の点との距離を表示すること、
   を特徴とする請求項４に記載の異常回避提案装置。
6. 前記機械は、
   回転機械であり、
   前記計測値は、
   回転速度、軸温度、振動速度及び騒音のうちの少なくとも１つを含むこと、
   を特徴とする請求項５に記載の異常回避提案装置。
7. 異常回避提案装置の分類部は、
   機械が正常であることが既知である期間において取得された前記機械の計測値を複数の群に分類し、
   前記異常回避提案装置の異常回避提案部は、
   前記機械の診断対象の計測値が前記複数の群のいずれにも属さない場合、前記診断対象の計測値と、前記複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、前記算出した距離を前記複数の群ごとに表示すること、
   を特徴とする異常回避提案装置の異常回避提案方法。
8. 異常回避提案装置の分類部に対し、
   機械が正常であることが既知である期間において取得された前記機械の計測値を複数の群に分類する処理を実行させ、
   前記異常回避提案装置の異常回避提案部に対し、
   前記機械の診断対象の計測値が前記複数の群のいずれにも属さない場合、前記診断対象の計測値と、前記複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、前記算出した距離を前記複数の群ごとに表示する処理を実行させること、
   を特徴とする異常回避提案装置を機能させるための異常回避提案プログラム。
9. 雇用又は不動産に関する契約が継続していることが既知である場合における被雇用者又は不動産の属性値を複数の群に分類する分類部と、
   契約の将来的な継続が不明である前記被雇用者又は前記不動産の属性値が前記複数の群のいずれにも属さない場合、前記属性値と、前記複数の群のそれぞれとの間の距離を算出し、前記算出した距離を前記複数の群ごとに表示する解約回避提案部と、
   を備えることを特徴とする解約回避提案装置。

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