JP5665635B2 - Parameter and equipment recommendation equipment for building facilities - Google Patents
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Description
本発明は、エレベーターや空調機器、セキュリティシステム、太陽光発電などの保守を伴うビル設備における制御装置のパラメーターの設定や、当該パラメーターや設備稼働中に後から追加する後付オプション機器を設備所有者(ユーザー)に対して推薦するビル設備におけるパラメーターおよび機器の推薦装置に関する。 The present invention relates to the setting of parameters for control devices in building facilities that require maintenance such as elevators, air conditioning equipment, security systems, and solar power generation, and retrofit optional equipment to be added later while the parameters are in operation. The present invention relates to a device and a device recommendation device in a building facility recommended for (user).
エレベーターなどのビル設備において、当該設備のパラメーター(以下、制御パラメーターとも称する)や後付オプション機器(付加機器)が複数存在する場合、設備のより良い運用を行なうためには、設備の利用状況や設置環境に合わせて、制御パラメーターの設定や後付オプション機器を追加して機能を強化することが必要となる。しかし、制御パラメーターは、工場出荷状態において、一般的な状況を想定して設定されているか、あるいは様々な状況において不具合が生じないように設定されることが多い。また、後付オプション機器についても、一般的な状況を想定して、あるいは機器導入決定権者の意向を踏まえた上で、最低限のものしか付加されていない場合が多い。しかし、より良い運用を行なうための評価基準は、多様である場合が一般的である。 In building equipment such as elevators, when there are multiple parameters (hereinafter also referred to as control parameters) and optional equipment (additional equipment), the usage status of the equipment and Depending on the installation environment, it will be necessary to enhance the functions by setting control parameters and adding optional retrofit equipment. However, in many cases, the control parameters are set assuming a general situation in the factory shipment state, or are set so as not to cause a problem in various situations. In addition, as for retrofitted optional equipment, only a minimum is often added assuming a general situation or taking into consideration the intention of the right to decide the equipment introduction. However, the evaluation criteria for performing better operations are generally diverse.
例えば、エレベーターを例に挙げれば、待ち時間という運行効率に関する基準がある一方で、使いやすさや利用者に対する優しさというユーザビリティに関する基準や、セキュリティ性、省エネ性能などに関する基準など多様な基準がある。このような基準の個々の値を向上させるための対策として、制御パラメーターの調整や後付オプション機器が用意されているが、調整や導入コストに制約があるだけでなく、制御パラメーターの調整や後付オプション機器の付加によって、ある基準は向上するが他の基準が悪化するようなこともあり、複数の基準の変化具合や導入コストのバランスを図りながら制御パラメーターや後付オプション機器を決定する必要がある。また、複数の基準間における優先度についても、社会環境等の外部因子や、機器が設置されている場所、例えば、ビルなどの種別(例えば、オフィス、マンション、商業施設、あるいは工場)等の静的因子や、設備の稼働状況等の動的因子などに基づいて決定されるが、上記の各因子が明らかでない場合が多い。従って、上記の各因子を考慮した上で、制御パラメーターや付加機器の導入、調整決定を行なう必要がある。 For example, taking an elevator as an example, while there is a standard for operation efficiency such as waiting time, there are various standards such as a standard for usability such as ease of use and user friendliness, and a standard for security and energy saving performance. As measures to improve individual values of these standards, control parameter adjustment and retrofit optional equipment are available, but not only there are restrictions on adjustment and introduction cost, but also control parameter adjustment and The addition of optional equipment may improve certain standards but may worsen other standards, and it is necessary to determine control parameters and retrofit optional equipment while balancing the changes in multiple standards and introduction costs. There is. In addition, regarding priorities among multiple standards, static factors such as external factors such as the social environment and the location where equipment is installed, for example, the type of building (eg, office, condominium, commercial facility, or factory), etc. Although it is determined based on dynamic factors such as operational factors and facility operating conditions, the above factors are often not clear. Therefore, it is necessary to determine control parameters and additional equipment and make adjustments in consideration of the above factors.
従来では、エレベーター制御装置にWWW通信ソフトウェアを備え、エレベーター制御ソフトウェアの仕様を変更するサービスを、インターネットに接続可能な通信端末機器から可能とするシステムがある(例えば、特許文献1参照)。 2. Description of the Related Art Conventionally, there is a system that includes WWW communication software in an elevator control device and enables a service that changes the specifications of the elevator control software from a communication terminal device that can be connected to the Internet (see, for example, Patent Document 1).
また、ビル毎に入力されたビルデータを集め、集められたビルデータに基づくデータ分析結果からビル設備の最適運用データを抽出して各ビルに対して活用するために、各ビル設備の保守データを収集する収集手段と、収集されたデータを分析する分析手段と、分析結果を提供する提供手段とを備えており、リプレース時期の推奨時期として平均値を示す機能を有するシステムがある(例えば、特許文献2参照)。 Also, in order to collect the building data input for each building, extract the optimum operation data of the building equipment from the data analysis result based on the collected building data, and use it for each building, maintenance data of each building equipment There is a system having a function of indicating an average value as a recommended time for replacement (for example, for example), a collecting means for collecting data, an analyzing means for analyzing collected data, and a providing means for providing analysis results (for example, Patent Document 2).
また、機器が故障した時の当該故障に至るまでの履歴データの変化の傾向を解析し、その解析結果から同種の機器の計測データの履歴変化を監視することによって故障の予知を行うとともに、FTA(フォールトトレラントツリー)を用いて、故障箇所の発見などを行う機能を有する装置がある(例えば、特許文献3参照)。 In addition, by analyzing the trend of changes in history data up to the failure when the device breaks down, monitoring the history change in the measurement data of the same type of device from the analysis result, the failure is predicted, and the FTA There is an apparatus having a function of detecting a fault location using a (fault tolerant tree) (see, for example, Patent Document 3).
また、複数のビル内設備群に設置された昇降機の稼動履歴から、診断対象となるビル内設備群に設置された昇降機およびビル内設備の稼動状態の診断を行う機能を有する装置がある(例えば、特許文献4参照)。 In addition, there is an apparatus having a function of diagnosing an operating state of elevators and building equipment installed in a building equipment group to be diagnosed from operating histories of elevators installed in a plurality of building equipment groups (for example, , See Patent Document 4).
特許文献1では、仕様の変更をインターネット上の端末によって可能としているだけであり、どのように仕様を変更すべきかを提示する機能は備えていない。
In
また、特許文献2では、データの分析結果を提示するだけであり、制御パラメーターの変更や後付オプション機器の推奨機能は備えていない。また、推奨内容を適用した場合の効果を推定する機能も備えていない。
Further,
また、特許文献3では、故障の予知や故障箇所の発見機能は備えているが、制御パラメーターの変更や後付オプション機器の推奨機能は備えていない。
Further,
また、特許文献4では、稼動状態の診断は行うが、制御パラメーターの変更や後付オプション機器の推奨機能は備えていない。
In
このように、従来では、他のビルでの利用(運用)状況を反映したデータ分析を行っているが、制御パラメーターの変更や後付オプション機器の推奨機能は備えていなかった。また、仮に上記データ分析によって得られた制御パラメーターや後付オプション機器を対象ビル設備に適用したとしても、当該対象ビル設備の性能が向上することは保障されない。 As described above, conventionally, data analysis reflecting the use (operation) status in other buildings is performed, but the control parameter change and the recommended function of the retrofit optional device are not provided. Further, even if the control parameters and retrofit optional equipment obtained by the above data analysis are applied to the target building facility, it is not guaranteed that the performance of the target building facility will be improved.
本発明は、これらの問題を解決するためになされたものであり、対象ビル設備の性能を向上させる制御パラメーターや後付オプション機器の推薦が可能なビル設備におけるパラメーターおよび機器の推薦装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in order to solve these problems, and provides a device for recommending parameters and equipment in a building facility capable of recommending control parameters and retrofit optional equipment for improving the performance of the target building equipment. For the purpose.
上記の課題を解決するために、本発明によるビル設備におけるパラメーターおよび機器の推薦装置は、推薦対象ビル設備および当該推薦対象ビル設備以外の他のビル設備を含む複数のビル設備の稼動履歴データを蓄積する稼動履歴データ蓄積部と、ビル設備の設置状況の情報であるビル設備状況データを蓄積するビル設備状況データ蓄積部と、ビル設備の制御パラメーターとオプション機器の情報とを含むビル設備パラメーターオプションデータを蓄積するビル設備パラメーターオプションデータ蓄積部と、稼動履歴データ、ビル設備状況データ、およびビル設備パラメーターオプションデータに基づいて、推薦対象ビル設備における制御パラメーターの変更値や追加のオプション機器を推薦候補として抽出するパラメーター・機器推薦候補抽出部と、推薦候補と、推薦対象ビル設備の稼動履歴データとに基づいて、推薦対象ビル設備に対して推薦候補を適用した場合におけるシミュレーションによる評価を行うシミュレーション評価部と、シミュレーション評価部での評価の結果に基づいて、推薦候補を推薦するか否かの判断を行う評価結果判断部と、評価結果判断部にて推薦候補を推薦すると判断された場合に、当該推薦候補を出力する推薦結果出力部とを備える。 In order to solve the above-described problems, the device for recommending parameters and equipment in a building facility according to the present invention includes operation history data of a plurality of building facilities including a recommended building facility and other building facilities other than the recommended building facility. Building equipment parameter options, including an operation history data storage section to be stored, a building equipment status data storage section to store building equipment status data, which is information on the installation status of building equipment, and control information of building equipment and information on optional equipment Based on the building equipment parameter option data storage unit that accumulates data, operation history data, building equipment status data, and building equipment parameter option data, control parameter change values and additional option equipment for the recommended building equipment are recommended candidates Parameters and device recommendation candidates to be extracted as And the detection section, and the recommended candidate, on the basis of the operation history data of the recommendation target building facilities, and simulation evaluation unit for performing the evaluation by simulation in the case of applying the recommended candidate to the recommendation target building equipment, the simulation evaluation unit An evaluation result determination unit that determines whether or not to recommend a recommendation candidate based on the evaluation result, and a recommendation that outputs the recommendation candidate when the evaluation result determination unit determines that the recommendation candidate is recommended A result output unit.
本発明によると、推薦対象ビル設備および当該推薦対象ビル設備以外の他のビル設備を含む複数のビル設備の稼動履歴データを蓄積する稼動履歴データ蓄積部と、ビル設備の設置状況の情報であるビル設備状況データを蓄積するビル設備状況データ蓄積部と、ビル設備の制御パラメーターとオプション機器の情報とを含むビル設備パラメーターオプションデータを蓄積するビル設備パラメーターオプションデータ蓄積部と、稼動履歴データ、ビル設備状況データ、およびビル設備パラメーターオプションデータに基づいて、推薦対象ビル設備における制御パラメーターの変更値や追加のオプション機器を推薦候補として抽出するパラメーター・機器推薦候補抽出部と、推薦候補と、推薦対象ビル設備の稼動履歴データとに基づいて、推薦対象ビル設備に対して推薦候補を適用した場合におけるシミュレーションによる評価を行うシミュレーション評価部と、シミュレーション評価部での評価の結果に基づいて、推薦候補を推薦するか否かの判断を行う評価結果判断部と、評価結果判断部にて推薦候補を推薦すると判断された場合に、当該推薦候補を出力する推薦結果出力部とを備えるため、対象ビル設備の性能を向上させる制御パラメーターや後付オプション機器の推薦が可能となる。
According to the present invention, the operation history data storage unit that stores the operation history data of a plurality of building facilities including the recommended building facilities and other building facilities other than the recommended building facilities, and information on the installation status of the building facilities Building equipment status data storage section for storing building equipment status data, building equipment parameter option data storage section for storing building equipment parameter option data including building equipment control parameters and information on optional equipment, operation history data, building A parameter / device recommendation candidate extraction unit that extracts a change value of a control parameter or an additional option device as a recommendation candidate based on the facility status data and the building facility parameter option data, a recommendation candidate, and a recommendation target on the basis of the operation history data of the building equipment, the recommendation target And simulation evaluation unit for performing evaluation by simulation in the case of applying the recommendation candidates against Le facilities, based on the results of the evaluation of the simulation evaluation unit, the evaluation result determination unit determines whether or not to recommend recommendation candidates And a recommendation result output unit that outputs the recommendation candidate when it is determined by the evaluation result determination unit that the recommendation candidate is recommended. Recommendations are possible.
本発明の実施形態について、図面に基づいて以下に説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施形態によるビル設備における制御パラメーターおよび後付オプション機器の推薦装置1の構成の一例を示す図である。図1において、エレベーター設備2−1〜2−N(以下、単にエレベーター設備2とも称する)は、推薦装置1と同一または異なるビルに設置されている。ここで、Nは推薦装置1が対象とするエレベーター2の数を示している。なお、本実施形態では、対象のビル設備としてエレベーターを例に説明するが、エレベーター以外のビル設備であってもよい。
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a control parameter and retrofit option
まず、推薦装置1の構成について説明する。
First, the configuration of the
図1に示すように、本実施形態による推薦装置1は、移動履歴受信部3と、稼動履歴データ蓄積部4と、ビル設備状況データ蓄積部5と、ビル設備パラメーターオプション蓄積部6と、パラメーター・機器推薦候補抽出部7、シミュレーション評価部8と、評価結果判断部9と、推薦候補抽出条件修正部10と、推薦結果出力部11と、推薦結果要求部12とを備えている。
As shown in FIG. 1, the
稼動履歴受信部3は、エレベーター設備2(ビル設備)とインターネットや電話回線などを介して通信可能に接続されており、各ビルからエレベーター設備2の稼動履歴データを取得する。取得するデータとしては、エレベーターの起動回数、乗車人数、降車人数、待ち時間などエレベーター設備2の性能や利用状況を示すように処理されたデータでもよく、あるいは、かご位置信号、乗り場呼び信号、かご呼び信号、戸開閉信号などエレベーター設備2の制御装置(図示せず)の信号データでもよい。
The operation
稼動履歴データ蓄積部4は、稼動履歴受信部3で受信された稼動履歴データを蓄積する。稼動履歴データの蓄積方法としては、稼動履歴受信部3から入力されるデータをそのまま蓄積してもよく、あるいは、例えば信号データなどは起動回数、乗車人数、降車人数、待ち時間などエレベーター設備2の性能や利用状況を示すデータに処理して蓄積してもよい。また、エレベーター設備2の性能や利用状況を示すデータの累計値や平均値などを蓄積してもよい。
The operation history
ビル設備状況データ蓄積部5は、稼動履歴データ蓄積部4に蓄積される稼動履歴データとは異なり、エレベーター設備2の設置状況の情報である静的なビル設備状況データを蓄積する。ビル設備状況データとしては、例えば、ビルの高さや階床数、床面積など建物の規模に関するデータでもよい。また、ビル用途に関するデータや、設置場所の特徴に関するデータ(例えば、海岸沿いであるかなど地形に関するデータ、都市部、住宅地、田園部、都道府県名などのデータ)でもよい。また、エレベーターの昇降路距離、サービス階床数、かご台数、速度、かご定員、機械室の有無、機種名などエレベーター設備2の仕様データでもよい。ただし、数値以外で表されるデータについては、数値によるID付けをし、数値データに変換して蓄積しておく。
Unlike the operation history data stored in the operation history
例えば、ビル用途に関するデータは、事務所ビル=1、マンション=2、商用ビル=3、病院=4などの値を設定する。また、事務所・マンション複合ビル=1.5、マンション・商用複合ビル=2.5など、複数の要素を持つ場合には各ビル用途の間の値をとってもよく、あるいは、事務所・マンション複合ビル=5、マンション・商用複合ビル=6など内包する要素と関係ない数値を設定してもよい。 For example, for the building usage data, values such as office building = 1, apartment = 2, commercial building = 3, and hospital = 4 are set. Also, if there are multiple elements such as office / condominium complex building = 1.5, apartment / commercial complex building = 2.5, the value between each building use may be taken, or office / condominium complex building You may set the numerical value which is not related to the element included, such as a building = 5 and an apartment / commercial complex building = 6.
同様に、設置場所の特徴に関するデータは、都市部=1、住宅地=2、田園部=3と設定してもよく、都道府県名に関するデータであれば、北海道=1、青森=11、岩手=12、・・・、東京都=21、千葉=22など、2桁目(十の位)を地方名に基づいて番号付けし、1桁目(一の位)を都道府県毎に番号付けして数値化してもよい。また、各ビルに備えられる機械室の有無については、機械室あり=1、機械室なし=0というように数値化してもよい。 Similarly, the data regarding the characteristics of the installation location may be set as urban area = 1, residential area = 2, rural area = 3. If the data is related to the prefecture name, Hokkaido = 1, Aomori = 11, Iwate. = 12, ..., Tokyo = 21, Chiba = 22, etc. Numbering the second digit (ten's place) based on the local name, and numbering the first digit (first place) for each prefecture And may be quantified. The presence / absence of a machine room provided in each building may be quantified such that there is a machine room = 1 and no machine room = 0.
ビル設備パラメーターオプション蓄積部6(ビル設備パラメーターオプションデータ蓄積部)は、エレベーター設備2のオプション機器の有無(オプション機器の情報)や、制御装置の可変パラメーター(エレベーター設備2の制御パラメーター)の状態を示すビル設備パラメーターオプションデータを蓄積している。ビル設備パラメーターオプションデータは、制御パラメーターについては設定されている数値を、オプション機器の有無については、有=1とし、無しは空欄としている。 The building equipment parameter option storage section 6 (building equipment parameter option data storage section) indicates the presence / absence of optional equipment in the elevator equipment 2 (information on optional equipment) and the status of variable parameters of the control device (control parameters of the elevator equipment 2). The building equipment parameter option data shown is stored. In the building equipment parameter option data, the set numerical value is set for the control parameter, the presence / absence of optional equipment is set to “1”, and the blank is left blank.
なお、稼動履歴データ蓄積部4、ビル設備状況データ蓄積部5、ビル設備パラメーターオプション蓄積部6に蓄積される各データは、エレベーター毎、あるいは、ビル毎に共通のIDが付与されて蓄積されており、同一のエレベーター設備2に関する上記のデータの関連付けが容易となるように構成されている。
Each data stored in the operation history
推薦結果要求部12は、任意のエレベーター2−Kについての制御パラメーターや後付オプション機器の推薦を要求する。ここで、Kは、0<K≦Nとなる整数である。推薦要求のトリガとしては、推薦結果要求部12がユーザインタフェース備えるか、あるいは端末とネットワークを介して通信可能に接続されており、端末から推薦要求コマンドを送信してもよい。また、予め設定されたスケジュールに従って、エレベーター2−1〜2−Nについて順番に制御パラメーターや後付オプション機器の推薦を要求してもよい。 The recommendation result request unit 12 requests recommendation of control parameters and optional equipment for an optional elevator 2-K. Here, K is an integer satisfying 0 <K ≦ N. As a recommendation request trigger, the recommendation result request unit 12 may include a user interface, or may be connected to a terminal via a network so that a recommendation request command may be transmitted from the terminal. Moreover, according to the preset schedule, you may request | require the recommendation of a control parameter or a retrofit option apparatus in order about the elevators 2-1 to 2-N.
パラメーター・機器推薦候補抽出部7は、エレベーター設備2に関する稼動履歴データ、ビル設備状況データ、ビル設備パラメーターオプションデータを用い、任意の1つのエレベーター設備2(推薦対象ビル設備)に対して、制御パラメーターの変更案やオプションの追加案を推薦候補として抽出する。すなわち、パラメーター・機器推薦候補抽出部7は、稼動履歴データ、ビル設備状況データ、ビル設備パラメーターオプションデータに基づいて、推薦対象となるエレベーター設備2における制御パラメーターの変更値や後付オプション機器(追加のオプション機器)を推薦候補として抽出する。
The parameter / equipment recommendation
抽出方法としては、例えば、協調フィルタリングを用いる方法がある。協調フィルタリングは、例えば、複数のユーザーが各アイテム対して付けた評価値から、ユーザーやアイテムの類似度を考慮して、あるユーザーにとってのあるアイテムの未知の評価値を推定するものである(例えば、「情報処理48巻9号 2007年9月 P.957−P.965」参照)。 As an extraction method, for example, there is a method using collaborative filtering. Collaborative filtering is, for example, estimating an unknown evaluation value of an item for a certain user in consideration of the similarity between the user and the item from evaluation values assigned to each item by a plurality of users (for example, , "Information Processing Vol. 48, No. 9, September 2007, P.957-P.965").
上記の協調フィルタリングにおいて、「ユーザー」は、本実施形態の各エレベーター設備2に対応し、「アイテム」は、本実施形態の稼動履歴データ蓄積部4、ビル設備状況データ蓄積部5、ビル設備パラメーターオプション蓄積部6に蓄積されている各データの項目に対応し、「評価値」は、本実施形態のエレベーター毎の各データの値に対応する。また、稼動履歴データ蓄積部4に信号データが蓄積されている場合には、起動回数、乗車人数、降車人数、待ち時間などエレベーター設備2の性能や利用状況を示すデータに変換して協調フィルタリングの対象とする。
In the collaborative filtering described above, “user” corresponds to each
図2は、本発明の実施形態によるパラメーター・機器推薦候補抽出部7における協調フィルタリングの入力テーブルの一例を示す図である。図2において、横方向はユーザーである個々のエレベーター設備2を、縦方向はアイテム(稼動履歴データ蓄積部4、ビル設備状況データ蓄積部5、ビル設備パラメーターオプション蓄積部6に蓄積されている各データの項目)を示している。また、図2では、各要素の値をそのまま示しているが、各アイテムについて、例えば、1〜0の間の値になるように規格化(正規化)してもよい。例えば、次式(1)〜(3)で規格化することができる。
FIG. 2 is a diagram showing an example of an input table for collaborative filtering in the parameter / device recommendation
P_max(m)= max(P(1,l), P(2,l), ……,P(K_max,M))・・・(1)
P_min(m)= min(P(m,1), P(m,2), …….P(K_max,M))・・・(2)
P(k,m) = (P(k,m)-P_min(m))/(P_max(m) P_min(m))・・・(3)
上記の式(1)〜(3)において、P(k,l) はk番目のユーザーのl番目のアイテムの評価値、P_max(m)はm番目のアイテムの全ユーザーに関する最大値、P_min (m)はm番目のアイテムの全ユーザーに関する最小値、K_maxはユーザー数、Mはアイテム数、maxは最大値を抽出する関数、minは最小値を抽出する関数である。
P_max (m) = max (P (1, l), P (2, l), ..., P (K_max, M)) (1)
P_min (m) = min (P (m, 1), P (m, 2), .... P (K_max, M)) (2)
P (k, m) = (P (k, m) -P_min (m)) / (P_max (m) P_min (m)) (3)
In the above formulas (1) to (3), P (k, l) is the evaluation value of the kth user's lth item, P_max (m) is the maximum value for all users of the mth item, P_min ( m) is the minimum value for all users of the mth item, K_max is the number of users, M is the number of items, max is a function for extracting the maximum value, and min is a function for extracting the minimum value.
協調フィルタリングのアルゴリズムには、複数の方式がある。ユーザー間の類似度に基づいて推定を行なうユーザーベース方式、アイテム間の類似度に基づいて推定を行なうアイテムベース方式、各アイテム間の評価値の差は全ユーザーで同じであると仮定して各アイテム間の評価値の平均偏差を求めて、予測対象ユーザーの既知の評価値とその平均偏差とから目的の評価値を推定するslope−one方式、各ユーザーの評価値をアイテム数の空間にマッピングし、特異値分解によりその特徴平面を導出し、あるユーザーの各アイテムの評価値がその特徴平面にもっとも近づくように未知の評価値を求める特異値分解方式などがある。また、クラスタリングを用いる方式や、ベイジアンネットやEMアルゴリズムなどの確率的手法などがある。 There are a plurality of collaborative filtering algorithms. User-based method that estimates based on similarity between users, item-based method that estimates based on similarity between items, and the difference in evaluation values between items is the same for all users A slope-one method that calculates an average deviation of evaluation values between items and estimates a target evaluation value from a known evaluation value of the prediction target user and the average deviation, and maps the evaluation value of each user to the number of items Then, there is a singular value decomposition method in which the feature plane is derived by singular value decomposition and an unknown evaluation value is obtained so that the evaluation value of each item of a certain user is closest to the feature plane. Further, there are a method using clustering and a probabilistic method such as a Bayesian network or an EM algorithm.
次に、任意のエレベーター2−Kに対して制御パラメーターあるいは後付オプション機器が要求された場合における推薦候補の抽出動作について、図3を用いて説明する。 Next, with reference to FIG. 3, the recommended candidate extraction operation when a control parameter or a retrofit optional device is requested for an arbitrary elevator 2-K will be described.
図3は、本発明の実施形態によるパラメーター・機器推薦候補抽出部7における制御パラメーターおよび後付オプション機器の推薦候補の抽出動作を示すフローチャートである。図3に示すように、ステップS301では、協調フィルタリングを用いて、各パラメーター(制御パラメーター)の推定値およびオプション(オプション機器)の評価値の推定値を求める。ここで、協調フィルタリングの入力データ(図2参照)における各パラメーターの値を仮に空欄にして推定した評価値を、そのパラメーターの推定値とする。詳細は、図4を用いて後述する。
FIG. 3 is a flowchart showing the operation of extracting the control parameters and the recommended candidates for the retrofit optional device in the parameter / device recommendation
ステップS302では、判定スコアにオプションの評価値p(i)を代入する。i番目のオプションの評価値p(i)は、判定スコアのX(i)に格納される。ただし、評価時点において設置済みのオプション機器の評価値は0とする。従って、以下の式(4)または式(5)に基づいて判定スコアのX(i)に値を代入する。 In step S302, an optional evaluation value p (i) is substituted for the determination score. The i-th option evaluation value p (i) is stored in the determination score X (i). However, the evaluation value of the optional equipment already installed at the time of evaluation is 0. Therefore, a value is substituted into X (i) of the determination score based on the following formula (4) or formula (5).
X(i) = P’(K, L+i) (i番目のオプションが未設置の場合)・・・(4)
X(i) =0 (i番目のオプションが設置済みの場合)・・・(5)
ここで、L は、図2におけるビル設備状況データの最後のアイテム(項目)の番号である。また、P’(K,L+i)は、ステップS301において推定したK番目のユーザーのi番目のオプションの推定値である。このように、判定スコアは、図2に示す入力テーブルに追加して作成される。
X (i) = P '(K, L + i) (When the i-th option is not installed) (4)
X (i) = 0 (when i-th option is already installed) (5)
Here, L is the number of the last item (item) of the building facility status data in FIG. P ′ (K, L + i) is an estimated value of the i-th option of the K-th user estimated in step S301. In this way, the determination score is created in addition to the input table shown in FIG.
ステップS303では、全てのオプション機器に対して、式(4)または式(5)を適用して判定スコアへ評価値を代入したか否かを判定し、全てのオプションに対して代入が完了していればステップS304へ進み、代入が完了していなければステップS302に戻る。 In step S303, it is determined whether the evaluation value is assigned to the determination score by applying the formula (4) or the formula (5) to all the option devices, and the substitution is completed for all the options. If YES in step S304, the flow advances to step S304. If substitution has not been completed, the flow returns to step S302.
ステップS304では、各パラメーターの推定値に基づき、例えば以下の式(6)に従って判定スコアに代入する値を演算する。 In step S304, based on the estimated value of each parameter, for example, a value to be substituted into the determination score is calculated according to the following equation (6).
X(I+j)=(P(K,L+I+j)−(パラメーターjの元の値))
/(パラメーターjがとりうる最大値) ・・・(6)
また、判定スコアの値は以下の式(7)に従って演算してもよい。
X (I + j) = (P (K, L + I + j) − (original value of parameter j))
/ (Maximum value that parameter j can take) (6)
Further, the value of the determination score may be calculated according to the following equation (7).
X(I+j)=(P(K,L+I+j)−(パラメーターjの元の値))
/(パラメーターjの元の値) ・・・(7)
なお、j番目のパラメーターの判定スコアはX(j+L)に格納する。ここで、Iはオプションの数であり、P(K,L+I+j)はエレベーター2−K、j番目のパラメーターに関する評価値の推定値である。
X (I + j) = (P (K, L + I + j) − (original value of parameter j))
/ (Original value of parameter j) (7)
Note that the judgment score of the jth parameter is stored in X (j + L). Here, I is the number of options, and P (K, L + I + j) is an estimated value of the evaluation value for the elevator 2-K, j-th parameter.
ステップS305では、全てのパラメーターに対して、式(6)または式(7)を適用して判定スコアへ評価値を代入したか否かを判定し、全てのパラメーターに対して代入が完了していればステップS306へ進み、代入が完了していなければステップS304に戻る。 In step S305, it is determined whether the evaluation value is assigned to the determination score by applying the formula (6) or the formula (7) to all the parameters, and the substitution is completed for all the parameters. If so, the process proceeds to step S306, and if the substitution is not completed, the process returns to step S304.
ステップS306では、判定スコアの値が最大のパラメーターまたはオプションを選択し、推薦候補とする。 In step S306, the parameter or option with the largest determination score value is selected and set as a recommendation candidate.
次に、各パラメーターの推定値およびオプションの評価値の推定手順について説明する。 Next, an estimation procedure of estimated values of each parameter and optional evaluation values will be described.
図4は、本発明の実施形態によるパラメーター・機器推薦候補抽出部7におけるパラメーターおよびオプションの推定動作を示すフローチャートである。
FIG. 4 is a flowchart showing parameter and option estimation operations in the parameter / device recommendation
図4に示すように、パラメーター・機器推薦候補抽出部7は、稼動履歴データ蓄積部4から稼動履歴データを読み込み(ステップS401)、ビル設備状況データ蓄積部5からビル設備状況データを読み込み(ステップS402)、ビル設備パラメーターオプション蓄積部6からビル設備パラメーターオプションデータを読み込み(ステップS403、ステップS404)、図2に示す入力テーブルITを作成する。入力テーブルITの各要素は、k番目のユーザーのl番目のアイテムの評価値P(k,l)で示される。なお、式(1)〜式(3)に従って規格化した入力テーブルITを作成してもよい。
As shown in FIG. 4, the parameter / equipment recommendation
ステップS405およびステップS406では、協調フィルタリングのアルゴリズムを用いて、任意のエレベーター2−Kに対して、入力テーブルITの空欄となっている全てのオプションの評価値の推定を行なう(図3のステップS301に対応)。 In steps S405 and S406, the evaluation values of all the options that are blank in the input table IT are estimated for an arbitrary elevator 2-K using a collaborative filtering algorithm (step S301 in FIG. 3). Corresponding).
ステップS405では、入力テーブルITにおけるエレベーター2−K、オプションiに関する評価値P(K,i)の値が空欄の場合は、当該空欄の値を演算し、P’(K,L+i)へ代入する(ステップS302に対応)。P(K,i)=1の場合にはP’(K,L+i)=0とする(式(4)および式(5)を参照)。 In step S405, if the value of the evaluation value P (K, i) relating to the elevator 2-K and option i in the input table IT is blank, the value of the blank is calculated, and P '(K, L + i) is entered. Substitute (corresponding to step S302). When P (K, i) = 1, P ′ (K, L + i) = 0 is set (see Expression (4) and Expression (5)).
ステップS406では、全てのオプションに対してステップS405の推定を行なったか否かを判断し、完了している場合はステップS407へ進み、完了していない場合はステップS405に戻る。 In step S406, it is determined whether or not the estimation in step S405 has been performed for all options. If completed, the process proceeds to step S407. If not completed, the process returns to step S405.
ステップS407〜ステップS413では、元の入力テーブルITにおいて、各パラメーターについて値を空欄にし、協調フィルタリングのアルゴリズムを用いて推定評価値を演算し、その値を演算したパラメーターの推定値とする。 In steps S407 to S413, values are blank for each parameter in the original input table IT, an estimated evaluation value is calculated using a collaborative filtering algorithm, and the calculated value is used as an estimated parameter value.
ステップS407では、変数jに0を代入する。 In step S407, 0 is substituted into variable j.
ステップS408では、変数jを1インクリメントする。 In step S408, the variable j is incremented by one.
ステップS409では、入力テーブルITを当該入力テーブルITと同じサイズのテーブルIT1にコピーする。 In step S409, the input table IT is copied to the table IT1 having the same size as the input table IT.
ステップS410では、j番目のパラメーターを選択し、評価対象パラメーターpとする。 In step S410, the j-th parameter is selected and set as the evaluation target parameter p.
ステップS411では、エレベーター2−Kの評価対象パラメーターpの評価値P(K,L+I+j)を空欄とする。 In step S411, the evaluation value P (K, L + I + j) of the evaluation target parameter p of the elevator 2-K is left blank.
ステップS412では、協調フィルタリングのアルゴリズムを用いて、P(K,L+I+j)の値を推定し、P’(K,L+I+j)へ代入する。 In step S412, the value of P (K, L + I + j) is estimated using an algorithm for collaborative filtering, and is substituted into P ′ (K, L + I + j).
ステップS413では、全てのパラメーターに対して評価値推定を行なったか否か判断するために、j<Jであるか否かを判断し、jがJより小さい場合はステップS408に戻り、jがJ以上の場合は処理を終了する。なお、Jはパラメーターの数である。 In step S413, in order to determine whether or not evaluation values have been estimated for all parameters, it is determined whether or not j <J. If j is smaller than J, the process returns to step S408, where j is J In the above case, the process ends. J is the number of parameters.
以上の手順(図3,4)に従って推薦候補を抽出し、抽出された推薦項目とその推定値とを推薦候補としてシミュレーション評価部8に出力する。すなわち、パラメーター・機器推薦候補抽出部7は、稼動履歴データ、ビル設備状況データ、およびビル設備パラメーターオプションデータに基づいて、推薦対象となるエレベーター設備(推薦対象ビル設備)における制御パラメーターの変更値や後付オプション機器(追加のオプション機器)を推薦候補として抽出する。
Recommendation candidates are extracted according to the above procedure (FIGS. 3 and 4), and the extracted recommendation items and their estimated values are output to the
シミュレーション評価部8では、稼動履歴データ蓄積部4、ビル設備状況データ蓄積部5、およびビル設備パラメーターオプション蓄積部6のそれぞれに蓄積された、エレベーター2−Kの稼動履歴データ、ビル設備状況データ、およびビル設備パラメーターオプションデータと、パラメーター・機器推薦候補抽出部7にて抽出された推薦候補とを用いて、推薦候補適用前および適用後のシミュレーションを行ない、シミュレーション結果を評価結果判断部9に出力する。すなわち、シミュレーション評価部8は、推薦対象のエレベーター設備2(推薦対象ビル設備)の稼動履歴データ、ビル設備状況データ、およびビル設備パラメーターオプションデータと、パラメーター・機器推薦候補抽出部7にて抽出された推薦候補とに基づいて、推薦対象のエレベーター設備2に対して推薦候補を適用した場合におけるシミュレーションによる評価を行う。なお、シミュレーション評価部8は、少なくとも、パラメーター・機器推薦候補抽出部7にて抽出された推薦候補と、推薦対象のエレベーター設備2(推薦対象ビル設備)の稼動履歴データとに基づいてシミュレーションによる評価を行ってもよい。
In the
エレベーターのシミュレーションを行うためには、人の動きに関するデータと、エレベーター機器のモデルとが必要である。人の動きに関するデータは、エレベーターの稼動履歴データから得る。例えば、ある階での乗降人数やかご内人数は、かご停止時のかご荷重データの変化量から演算できる(例えば、特開2008−247597号公報を参照)。また、人数から人の動きに関するデータの作成方法としては、例えば、乗降車人数から人の動きを表すODデータの推定方法がある(例えば、WO99/018025号公報を参照)。 In order to perform an elevator simulation, data on human movement and a model of an elevator device are required. Data relating to the movement of the person is obtained from elevator operation history data. For example, the number of passengers on the floor and the number of people in the car can be calculated from the amount of change in car load data when the car is stopped (see, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-247597). In addition, as a method for creating data related to the movement of people from the number of people, for example, there is a method of estimating OD data representing the movement of people from the number of people getting on and off (see, for example, WO99 / 018025).
また、シミュレーション方法としては、上記の人の動きのデータに基づいて、ある時刻にある階からある階に移動する乗客を発生させ、その乗客発生階に呼びを発生させ、群管理アルゴリズムを適用して、呼びをかごに割り当て、かごは割り当てられた呼びに応じて走行し、呼び発生階到着後はドアを開き、乗客を乗せ、乗客の行先階を登録し、戸閉し、行先階へ向かって走行し、行先階到着後はドアを開き、乗客を降ろし、戸閉する、という一連のイベントを順次実行していくことによって実現できる。この際、各イベントの処理時間を物理的なモデル、例えば、かごの速度、加速度と移動距離などから演算し、シミュレーション上の時刻を進めていくと、乗客の待ち時間や移動時間などを計算することが可能である。また、かご内の人数を算出することができ、混雑状況や、2人で乗って気まずい状況の発生を予測することも可能である。また、乗客の発生から戸閉までの時間をシミュレーションから演算することが可能であり、ドアに挟まれたり、駆け込み状態を推定することも可能である。 Also, as a simulation method, based on the above-mentioned data of human movement, a passenger moving from one floor to another floor at a certain time is generated, a call is generated on the floor where the passenger is generated, and a group management algorithm is applied. The car will run according to the assigned call, and the car will open according to the assigned call.When the call arrives, the door will be opened, the passenger will be placed, the passenger's destination floor will be registered, the door will be closed, and the car will go to the destination floor. It can be realized by sequentially executing a series of events such as opening the door after arrival at the destination floor, lowering the passenger, and closing the door. At this time, the processing time of each event is calculated from a physical model, for example, the speed, acceleration and moving distance of the car, and as the simulation time is advanced, the waiting time and moving time of the passenger are calculated. It is possible. In addition, the number of people in the car can be calculated, and it is also possible to predict the occurrence of a crowded situation or an awkward situation when two people ride. In addition, the time from the generation of passengers to the closing of the door can be calculated from the simulation, and it is possible to be pinched by the door or to estimate the running state.
シミュレーション評価部8は、シミュレーション結果として、待ち時間、長待ち発生率などの待ち時間に関する値、消費電力量に関する値、戸開釦の動作回数、ドアが戸閉し始めてから乗客が乗車する駆け込み回数など、利用者の安全や利便性に関する値などを出力する。
The
評価結果判断部9では、推薦候補適用前後のシミュレーション結果を比較し、推薦候補を実際に推薦するか否かを判断する。すなわち、シミュレーション評価部8での評価の結果に基づいて、推薦候補を推薦するか否かの判断を行う。例えば、シミュレーション結果に含まれる全ての値が悪化していない場合に推薦すると判断してもよい。また、シミュレーション結果に含まれる各値に対して予め許容範囲を定めておき、各値が許容範囲内の場合には推薦を行なうようにしてもよい。また、推薦項目とその推薦するオプションまたはパラメーターの値に対して、その推薦内容によって改善するシミュレーション結果に含まれる値を予め定義しておき、その値が改善するか否か、または、改善量が予め設定した閾値以上であるか否かを判断することによって、推薦を行なうか否かを決定してもよい。
The evaluation
評価結果判断部9において推薦を行うと判断された場合には、推薦候補とシミュレーション結果とを推薦結果として推薦結果出力部11に出力し、推薦しないと判断された場合には、推薦候補を推薦候補抽出条件修正部10に出力する。
When the evaluation
推薦候補抽出条件修正部10では、パラメーター・機器推薦候補抽出部7で行われる図4に示すような各パラメーターの推定値、またはオプションの評価値の推定の修正指示として、評価結果判断部9から入力された推薦候補を推薦除外パラメーターまたは推薦除外オプションとしてパラメーター・機器推薦候補抽出部7に出力するとともに、パラメーター・機器推薦候補抽出部7で推薦候補の抽出修正(再抽出)を行なうように指示する。すなわち、推薦候補抽出条件修正部10は、評価結果判断部9にて推薦候補を推薦しないと判断された場合に、パラメーター・機器推薦候補抽出部7に対して推薦候補の修正指示を出力する。
In the recommendation candidate extraction
パラメーター・機器推薦候補抽出部7では、推薦候補抽出条件修正部10から推薦候補の抽出修正指示が入力された場合には、入力された推薦除外オプションまたは推薦除外パラメーターを記憶し、図5に示す手順で、パラメーターおよびオプション候補の抽出修正を行なう。図5は、本発明の実施形態によるパラメーター・機器推薦候補抽出部7におけるパラメーターおよびオプションの推薦候補抽出の修正動作を示すフローチャートである。なお、図5において、ステップS501以外は図3と同様である。ステップS501では、図6に示す手順で各パラメーターの推定値、およびオプションの評価値の推定を行なう。
In the parameter / device recommendation
図6は、本発明の実施形態によるパラメーター・機器推薦候補抽出部7におけるパラメーターおよびオプションの再推定動作を示すフローチャートである。なお、図6において、ステップS605およびステップS612以外は図4と同様である。図6に示すように、推薦除外オプションが記憶された場合には、ステップS605において、エレベーター2−Kに関するオプションの評価値の値を0とする。また、推薦除外パラメーターが記憶された場合には、ステップS612において、評価対象のパラメーターが記憶されている推薦除外パラメーターであった場合には、ステップS609に戻る。このように、パラメーター・機器推薦候補抽出部7は、推薦候補抽出条件修正部10から入力された修正指示に基づいて、推薦候補以外の推薦候補を再度抽出する。
FIG. 6 is a flowchart showing parameter and option re-estimation operations in the parameter / device recommendation
パラメーター・機器推薦候補抽出部7においてパラメーターおよびオプションの候補抽出の修正が完了すると、再抽出された推薦候補を、再びシミュレーション評価部8に出力する。
When correction of parameter and option candidate extraction is completed in the parameter / device recommendation
推薦結果出力部11では、例えば、入力された推薦結果がパラメーターに関するものであった場合には、エレベーター2−Kに対してパラメーターの値を推薦結果の推定値に修正するように指示を出すとともに、ビル設備パラメーターオプション蓄積部6に対してもパラメーターの値の修正指示を出力するように構成してもよい。また、エレベーター2−Kのオーナーに対してパラメーター修正提案書を作成するようにしてもよい。
In the recommendation
また、推薦候補がオプションに関するものであった場合には、エレベーター2−Kのオーナーに対してオプション提案書を作成するようにしてもよい。 If the recommendation candidate is related to an option, an option proposal may be created for the owner of the elevator 2-K.
また、図7に示すように、推薦結果出力部11を営業担当者やエレベーター2−Kのオーナーの外部端末14およびエレベーター設備2とインターネット等の情報ネットワークを介して通信可能に接続し、外部端末14に対してシミュレーション結果とともに推薦候補を出力し、外部端末14から推薦結果出力部11に推薦の適用指示が入力されたときには、推薦候補の適用指示を推薦対象となるエレベーター設備2(推薦対象ビル設備)に出力してもよい。
As shown in FIG. 7, the recommendation
また、推薦結果出力部11を外部端末14および発注システム15と通信可能に接続し、外部端末14から推薦結果出力部11に推薦候補の適用指示が入力されると、推薦候補を推薦対象となるエレベーター設備2(推薦対象ビル設備)に適用するための発注処理を行うように発注システム15に出力してもよい。
Further, when the recommendation
以上のことから、本実施形態によれば、エレベーターなどの建物の設備(ビル設備)の制御パラメーターの値や、後付オプション機器(追加のオプション機器)を、他のビルに設置されている同様の設備の稼動履歴、設置状況、仕様、制御パラメーター、あるいはオプションの傾向に基づいて推薦候補を選択し、シミュレーションによってその効果を検証して推薦候補の修正を行なった上で推薦するように構成したため、他のビルでも使われていて、かつ、導入効果の高い制御パラメーターや後付オプション機器を選択して、オーナーなどへの推薦やビルに対する適用が可能となる。すなわち、対象設備の性能を向上させる制御パラメーターや後付オプション機器の推薦が可能となる。 From the above, according to the present embodiment, the control parameter value of the building equipment (building equipment) such as an elevator and the retrofit optional equipment (additional optional equipment) are installed in other buildings as well. Because it was configured to select recommendation candidates based on the operation history, installation status, specifications, control parameters, or option trends of the equipment, verify the effect by simulation, correct the recommendation candidates, and make recommendations It is possible to select a control parameter or a retrofit optional device that is used in other buildings and has a high introduction effect, and can be recommended to the owner or applied to the building. That is, it is possible to recommend control parameters and retrofit optional equipment that improve the performance of the target equipment.
1 推薦装置、2 エレベーター設備、3 稼動履歴受信部、4 稼動履歴データ蓄積部、5 ビル設備状況データ蓄積部、6 ビル設備パラメーターオプション蓄積部、7 パラメーター・機器推薦候補抽出部、8 シミュレーション評価部、9 評価結果判断部、10 推薦候補抽出条件修正部、11 推薦結果出力部、12 推薦結果要求部、13 推薦結果要求部、14 外部端末、15 発注システム。 1 recommendation device, 2 elevator equipment, 3 operation history receiving unit, 4 operation history data storage unit, 5 building facility status data storage unit, 6 building facility parameter option storage unit, 7 parameter / equipment recommendation candidate extraction unit, 8 simulation evaluation unit , 9 Evaluation result judgment unit, 10 Recommendation candidate extraction condition correction unit, 11 Recommendation result output unit, 12 Recommendation result request unit, 13 Recommendation result request unit, 14 External terminal, 15 Ordering system.
Claims (4)
前記ビル設備の設置状況の情報であるビル設備状況データを蓄積するビル設備状況データ蓄積部と、
前記ビル設備の制御パラメーターとオプション機器の情報とを含むビル設備パラメーターオプションデータを蓄積するビル設備パラメーターオプションデータ蓄積部と、
前記稼動履歴データ、前記ビル設備状況データ、および前記ビル設備パラメーターオプションデータに基づいて、前記推薦対象ビル設備における制御パラメーターの変更値や追加のオプション機器を推薦候補として抽出するパラメーター・機器推薦候補抽出部と、
前記推薦候補と、前記推薦対象ビル設備の前記稼動履歴データとに基づいて、前記推薦対象ビル設備に対して前記推薦候補を適用した場合におけるシミュレーションによる評価を行うシミュレーション評価部と、
前記シミュレーション評価部での前記評価の結果に基づいて、前記推薦候補を推薦するか否かの判断を行う評価結果判断部と、
前記評価結果判断部にて前記推薦候補を推薦すると判断された場合に、当該推薦候補を出力する推薦結果出力部と、
を備えることを特徴とする、ビル設備におけるパラメーターおよび機器の推薦装置。 An operation history data storage unit that stores operation history data of a plurality of building facilities including a recommended building facility and other building facilities other than the recommended building facility ;
A building equipment status data storage unit for storing building equipment status data which is information on the installation status of the building equipment;
A building equipment parameter option data storage unit for storing building equipment parameter option data including control parameters of the building equipment and information on optional equipment;
The operation history data, the building equipment status data, and based on the building equipment parameter option data, the recommended target buildings extracted parameter equipment recommendation candidates extracted to the change value and in optional devices of the control parameters as recommendation candidates in facilities And
A simulation evaluation unit that performs evaluation by simulation when the recommendation candidate is applied to the recommendation target building facility based on the recommendation candidate and the operation history data of the recommendation target building facility;
An evaluation result determination unit that determines whether or not to recommend the recommendation candidate based on the evaluation result in the simulation evaluation unit;
A recommendation result output unit that outputs the recommendation candidate when the evaluation result determination unit determines to recommend the recommendation candidate;
A device for recommending parameters and equipment in a building facility, comprising:
前記パラメーター・機器推薦候補抽出部は、前記推薦候補抽出条件修正部から入力された前記修正指示に基づいて、前記推薦候補以外の推薦候補を再度抽出することを特徴とする、請求項1に記載のビル設備におけるパラメーターおよび機器の推薦装置。 When the evaluation result determination unit determines not to recommend the recommendation candidate, the evaluation result determination unit further includes a recommendation candidate extraction condition correction unit that outputs a correction instruction for the recommendation candidate to the parameter / device recommendation candidate extraction unit,
The parameter / device recommendation candidate extraction unit re-extracts a recommendation candidate other than the recommendation candidate based on the correction instruction input from the recommendation candidate extraction condition correction unit. Equipment for recommending parameters and equipment in building facilities
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