JP6061811B2 - データ処理装置及びデータ処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、保守対象機器に対して繰り返し実施される保守作業の作業間隔を解析する技術に関する。

本明細書では、保守の対象となる保守対象機器として、昇降機を例にして説明を行う。
なお、保守対象機器は昇降機に限定されない。

昇降機の保守業務においては、ドアやかご、巻き上げ機、制御盤など、複数種類の機器が互いに連携して構成されたシステムに対し、機種や保守作業の内容に応じて、各々に細かく保守作業間隔が設定されている。
この保守作業間隔に基づいて立案される保守計画に従い、保守作業員は昇降機の現場へ出動し、一度の出動にて複数の保守作業を実施する。
この際、保守作業員には一般に、現場の機器の状態を判断し、作業に優先度を設定して保守作業の前倒し、後倒しを行う裁量権が与えられている。
このような保守作業の計画に対して実績時期が前後する事例は、現場の保守員による機器状態からの判断が反映されており、保守作業間隔が適切であるか否かを評価する際に有用である。
さらに予防保全の観点から、顧客への影響や規模の大きい作業（故障修理や機器の総交換など）の実施時期を延伸するような、通常時の保守作業にて実施可能な軽度の保守作業を見つけることが強く望まれている。

特許文献１では、センサデータを変数パラメータとして推定する寿命モデルにより、対象設備、センサの故障リスク及び故障リスク予測値を算出して、閾値と比較することで保守計画を立案する手法が開示されている。
特許文献２では、保守対象である機器の利用実績を示すカウンタ値を保守対象の機器ごとに管理し、そのカウンタ値と故障率との分布表を作成して、故障率の評価結果に基づき次回の保守作業の時期を決定する手法が開示されている。

特開２００９−２５１８２２号公報 特開２００８−９９９０号公報

従来の方式は、保守作業が実施された後、再び保守作業が必要になるまで、その保守作業の影響が独立して継続することを前提として、故障率の推定や評価を行い、計画を立案している。
しかし、実際には、図１１に示すように、ある保守作業（対象作業）が実施された後、別の種類の保守作業（中間作業）が実施され、その影響で保守作業（対象作業）を行うべき時期が前後することが考えられる。
例えば、機器の振動の影響によりダメージを受ける機械部品の交換作業については、防振対策の作業が行われた場合は交換作業の間隔を延伸してもよいことが期待される。
一方、単純に保守作業と保守作業の間に発生した別種類の保守作業を考慮する場合にも、その保守作業がどのような時期に行われたかによって、保守作業間隔の延伸への影響が異なる。
一回目の保守作業の直後に別作業が行われた場合と、二回目の保守作業の直前に別作業が行われた場合とで、保守間隔の延伸の影響は異なる。

また、評価対象とする保守作業の作業間隔と全く関係の無い作業が行われる場合、作業間隔が大きい場合に、その期間に無関係の作業が存在する確率は高く、作業間隔が小さい場合には、無関係の作業が存在する可能性は低い。
このことにより、ある作業が作業間隔内に存在するか否かで場合を分けた場合、作業間隔の期待値は、無関係の作業がその作業間隔内に存在する場合を抽出した場合に大きくなり、見かけ上、作業間隔との関係があるように見える。

例えば、図１８に示す例のように、考慮したい作業（歯車取替）と、その作業と無関係に等間隔で発生するようなイベント（オイル交換）とを比較することを考える。
各イベントは、間隔の小さい期間よりも間隔の大きい期間の中で発生する確率が高い。
そのため、作業の間にイベントを含む場合と、イベントを含まない場合では、イベントを含む場合の方が、作業間隔の平均が大きくなる。
しかし、このことから、このイベントを途中に挟んだ作業では、作業間隔が長くすることができるという結論を得ることは、妥当な判断ではない。
図１８の例では、オイル交換をすれば、歯車交換の時期を平均３．８年にできるように見かけ上は見える。
しかし、そのことから、オイル交換に頼り歯車取替を３．８年ごとに実施するように変更してしまうと、本来２．３年で交換すれば回避することができる故障を回避できず、品質が悪化してしまう可能性が高い。
このように、無関係の作業の実施を前提に作業間隔の延伸を行うことは、保守作業の品質低下につながるため、回避しなければならない。

本発明は、上記のような事情に鑑みたものであり、保守作業の作業間隔に対して異種の保守作業が与える影響を適切に評価し、保守作業の作業間隔を延伸できる中間作業を正確に特定し、保守計画におけるコストの最適化に必要な情報を提供することを主な目的とする。

本発明に係るデータ処理装置は、
保守対象機器に対して繰り返し実施される保守作業の作業間隔を解析するデータ処理装置であって、
前記保守対象機器に対して実施された複数種の保守作業と各保守作業が実施された作業実施日とが示される作業実績データを入力するデータ入力部と、
前記作業実績データから、着目対象の保守作業である対象作業の作業実施日と、対象作業の間に実施された、対象作業と異なる種類の保守作業である中間作業の作業実施日とを抽出する作業実施日抽出部と、
前記作業実施日抽出部により抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、当該中間作業が間で実施された対象作業間の平均作業間隔を中間実施平均作業間隔として算出する平均作業間隔算出部と、
前記作業実施日抽出部により抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、対象作業間で当該中間作業が実施された事例における、対象作業から当該中間作業までの日数と、当該中間作業が間で実施された対象作業間の作業間隔との関係を解析し、中間実施平均作業間隔の妥当性評価を行う解析評価部とを有することを特徴とする。

本発明によれば、対象作業間で中間作業が実施された事例に基づき、中間実施平均作業間隔の妥当性評価を行うので、対象作業の作業間隔に対して中間作業が与える影響を適切に評価し、対象作業の作業間隔を延伸できる中間作業を正確に特定し、保守計画におけるコストの最適化に必要な情報を提供することができる。

実施の形態１に係る保守作業分析支援装置の構成例を示す図。 実施の形態１に係る保守作業分析支援装置の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態１に係る作業実績ＤＢの例を示す図。 実施の形態１に係る個別作業間隔ＤＢの例を示す図。 実施の形態１に係る作業パターンＤＢの例を示す図。 実施の形態１に係るパターン別作業間隔ＤＢの例を示す図。 実施の形態１に係る時間隔影響関数定義ＤＢの例を示す図。 実施の形態１に係るパターン別補正作業間隔ＤＢの例を示す図。 実施の形態１に係る適正標準作業間隔ＤＢの例を示す図。 実施の形態１に係る作業間隔延伸情報ＤＢの例を示す図。 保守作業を行うべき時期が前後する事例を示す図。 中間作業の発生時期と対象作業の作業間隔の関係を示す図。 実施の形態１に係る時間隔影響関数定義ＤＢの例と時間隔影響関数の例を示す図。 実施の形態１に係る対象作業、中間作業および影響関数の時系列上モデルを示す図。 実施の形態１に係る時間隔影響値の関係例を示す図。 実施の形態１に係る補正前後の時間隔影響関数を示す図。 実施の形態１に係る妥当性の評価手法を説明する図。 無関係な作業の評価を説明する図。 実施の形態１に係る保守作業分析支援装置のハードウェア構成例を示す図。

実施の形態１．
本実施の形態では、複数種類の保守作業が実施される昇降機の保守業務において、複数の保守作業が異種の保守作業の作業間隔に与える影響を適切に評価し、無関係の作業との関係が強いと判断されてしまう誤判断を避ける構成を説明する。
着目対象の保守作業（対象作業）が、中間で実施される別の保守作業（中間作業）により影響を受けるならば、中間作業の発生時期と、対象作業の作業間隔の延伸の程度に関係性が存在する（図１２）。
そこで、本実施の形態では、中間作業の発生時期と、対象作業の作業間隔に関係性がある事例に限定することで、判断の誤りなく保守作業間隔の延伸を行うための中間作業を明らかにし、保守計画におけるコストの最適化に必要な情報を提供する構成を説明する。

図１は、本実施の形態に係る保守作業分析支援装置１００の構成例を示す。
なお、保守作業分析支援装置１００はデータ処理装置の例に相当する。

保守作業分析支援装置１００は、設備の保守業務における作業間隔の推定およびその延伸を支援する目的で、作業間隔の推定や延伸を行いたい対象作業と、２つの対象作業の時系列的な中間で実施される中間作業と対象作業の作業間隔における影響を算出し、作業時間の延伸効果のある中間作業とその延伸の度合いを、作業間隔延伸情報として作成する。
つまり、保守作業分析支援装置１００は、図１１のモデルで示すような中間作業を求めることを主な目的としている。

保守作業分析支援装置１００は、作業実績ＤＢ２００に格納されている作業実績データを入力とする。
作業実績ＤＢ２００は、作業の実施履歴を格納したＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）であり、具体的には、図３に示すように、作業実績Ｎｏ、昇降機ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、昇降機機種、作業コード、作業年月日を項目として持つＤＢである。
作業実績ＤＢ２００内の項目のうち、作業コードは、保守作業の種類ごとに設定された識別子である。
また、作業年月日は、作業コードで示される保守作業が実施された作業実施日である。

個別作業間隔推定部１０１は、作業実績ＤＢ２００から作業実績データを入力し、昇降機機種および作業種類ごとの平均間隔を算出し、昇降機機種、作業コード、平均作業間隔を項目として持つ個別作業間隔ＤＢ１０２（図４）に格納する。

作業パターン導出部１０３は、作業実績ＤＢ２００から作業実績データを入力し、入力した作業実績データから、対象作業の作業年月日と中間作業の作業年月日とを抽出し、同一の種類の作業に挟まれた間の作業パターンを導出し、昇降機機種、対象作業コード、パターン開始年月日、パターン期間、中間作業コード、中間作業年月日を項目として持つ作業パターンＤＢ１０４（図５）に格納する。
作業パターン導出部１０３は、データ入力部及び作業実施日抽出部の例に相当する。

パターン別作業間隔推定部１０５は、作業パターンＤＢ１０４と作業実績ＤＢ２００のデータを元に、中間作業ごとの平均作業間隔を算出し、昇降機機種、対象作業コード、中間作業コード、平均作業間隔を項目として持つパターン別作業間隔ＤＢ１０６（図６）に格納する。
パターン別作業間隔推定部１０５は、間で中間作業が実施された対象作業間の平均作業間隔（中間実施平均作業間隔）と、間で中間作業が実施されなかった対象作業間の平均作業間隔（通常平均作業間隔）とを算出する。
パターン別作業間隔推定部１０５は、平均作業間隔算出部の例に相当する。

時間隔影響関数補正部１０７は、作業パターンＤＢ１０４と既存の時間隔影響関数定義ＤＢ１０８のデータを元に、前記中間実施平均作業間隔の延伸もしくは短縮に与える影響の大きさを示す時間隔影響値（時間隔影響関数ともいう）を補正し、補正後の時間隔影響値を、昇降機機種、対象作業コード、中間作業コード、時間隔値、時間隔影響値を項目として持つ時間隔影響関数定義ＤＢ１０８（図７）に格納する。
時間隔影響関数補正部１０７は、補正部の例に相当する。
また、時間隔影響関数定義ＤＢ１０８は、時間隔影響値データ記憶部の例に相当する。

パターン時間隔影響反映部１０９は、時間隔影響関数定義ＤＢ１０８から合致する機種及び作業種類向けの時間隔影響関数を取得し、作業パターンＤＢ１０４およびパターン別作業間隔ＤＢ１０６の作業間隔と比較し反映した結果を、昇降機機種、対象作業コード、中間作業コード、平均作業間隔を項目として持つパターン別補正作業間隔ＤＢ１１０（図８）に格納する。
パターン時間隔影響反映部１０９は、解析評価部の例に相当する。

作業間隔延伸影響作業評価部１１１は、個別作業間隔ＤＢ１０２とパターン別補正作業間隔ＤＢ１１０を元に、個別作業の適正標準作業間隔と作業間隔延伸情報を算出し、それぞれ昇降機機種、作業コード、標準作業間隔を項目として持つ適正標準作業間隔ＤＢ１１２（図９）と、昇降機機種、対象作業コード、中間作業コード、中間作業非考慮平均作業間隔、中間作業実施平均作業間隔、中間作業による延伸率を項目として持つ作業間隔延伸情報ＤＢ１１３（図１０）へ格納する。
ここで得られる適正標準作業間隔ＤＢ１１２および作業間隔延伸情報ＤＢ１１３への格納結果が、保守作業分析支援装置１００の出力である。
作業間隔延伸影響作業評価部１１１は、通知情報生成部の例に相当する。

次に、本実施の形態に係る保守作業分析支援装置１００の動作例を説明する。
図２は、本実施の形態に係る保守作業分析支援装置１００の動作例を示すフローチャートである。

保守作業分析支援装置１００は、作業の実施履歴を格納した、作業実績Ｎｏ、昇降機ＩＤ、昇降機機種、作業コード、作業年月日を項目として持つ作業実績ＤＢ２００の作業実績データを入力とする（Ｓ２０１）。
以下、ｉ，ｊ，ｋ，Ｎは、個別作業間隔推定部１０１、作業パターン導出部１０３、パターン別作業間隔推定部１０５、時間隔影響関数補正部１０７、パターン時間隔影響反映部１０９ごとに独立な整数変数とする。

個別作業間隔推定部１０１は、作業実績ＤＢ２００から昇降機機種および作業種類ごとの平均間隔を算出し、昇降機機種、作業コード、平均作業間隔を項目として持つ個別作業間隔ＤＢに格納する（Ｓ２０２）。
個別作業間隔推定部１０１の動作例は次の通りである。

最初に、個別作業間隔推定部１０１は、個別作業間隔ＤＢ１０２を空にする。
次に、作業実績ＤＢ２００の昇降機機種と作業コードの組合せを機種―作業ペアとして重複無く列挙する。
次に、個別作業間隔推定部１０１は、各々の機種―作業ペアに対して反復的に処理を行う。
現在処理中の機種―作業ペアに対応する昇降機機種および作業コードを両方とも値として持つ作業実績ＤＢ２００のレコードを抽出したものを、作業実績抽出データＲ１とする。
このとき、空の作業間隔一時データＢ１を用意する。
次に、個別作業間隔推定部１０１は、作業実績抽出データＲ１のレコードに存在する昇降機ＩＤを重複無く列挙する。
各々の昇降機ＩＤに対して、作業実績抽出データ内の昇降機ＩＤが同一のレコードを抽出し、個別用昇降機ＩＤ抽出データＱ１とする。
個別用昇降機ＩＤ抽出データＱ１のレコード数が複数であるとき、個別用昇降機ＩＤ抽出データのレコードを作業年月日の昇順にソートし、ソート済み個別用昇降機ＩＤ抽出データＳ１とする。
ソート済み個別用昇降機ＩＤ抽出データＳ１のレコード数がＮ件であるとき、ｉ番目のレコードとｉ＋１番目のレコードとの作業年月日の差分日数を、作業間隔値として作業間隔一時データに追加する（ｉ＝１，２，…，Ｎ−１）。
全ての昇降機ＩＤに対して反復した後、個別作業間隔推定部１０１は、作業間隔一時データＢ１に存在する作業間隔値の平均値を算出し、平均作業間隔ｗ１とする。
個別作業間隔ＤＢ１０２のレコードとして、現在評価している機種―作業ペアに対応する昇降機機種、作業コードおよび作業間隔平均ｗ１の値を持つレコードを、個別作業間隔ＤＢ１０２へ追加する。
これを機種―作業ペアに関する反復を終了するまで行う。

作業パターン導出部１０３は、作業実績ＤＢ２００から同一の種類の作業に挟まれた期間の作業パターンを導出し、昇降機機種、対象作業コード、パターン開始年月日、パターン期間、中間作業コード、中間作業年月日を項目として持つ作業パターンＤＢ１０４に格納する（Ｓ２０３）。
作業パターン導出部１０３の動作例は次の通りである。

最初に、作業パターン導出部１０３は、作業パターンＤＢ１０４を空にする。
次に、作業実績ＤＢ２００の昇降機ＩＤを重複無く列挙したものを昇降機ＩＤリストとする。
次に、作業パターン導出部１０３は、昇降機ＩＤリストに存在する各々の昇降機コードごとに処理を行う。
現在処理中の昇降機ＩＤと同じ値を持つ作業実績ＤＢ２００のレコードを抽出し、パターン用昇降機ＩＤ抽出データＲ２とする。
パターン用昇降機ＩＤ抽出データＲ２のレコードを、作業年月日の順にソートし、ソート済みパターン用昇降機ＩＤ抽出データＳ２とする。
このとき、ソート済みパターン用昇降機ＩＤ抽出データＳ２のレコード数をＮとする。
次に、ソート済みパターン用昇降機ＩＤ抽出データＳ２において、ｉ＝１，２，…，Ｎ−１の範囲を反復する。
このとき、ｉ番目のレコードをＳ２＿ｉとおく。
Ｓ２＿ｉの作業コードＣ２に対し、同じ作業レコードＣ２を持つｉ番目以降で最もレコード番号が小さいレコードのレコード番号をｊとする。
該当するｊが存在しない場合は、作業パターンＤＢ１０４のレコードとして、「昇降機機種」項目の値をＳ２＿ｉの「昇降機機種」項目の値、「作業対象コード」項目の値をＣ２、「パターン開始年月日」項目の値をＳ２＿ｉの「作業年月日」項目の値、「パターン期間」項目の値をＳ２＿ｊの「作業年月日」項目の値とＳ２＿ｊの「パターン開始年月日」項目の値との差分日数、「中間作業コード」項目および「中間作業年月日」項目の値をＮＵＬＬ値としたレコードを作成し、作業パターンＤＢ１０４へ登録した後、現在のｉに関する処理を終了する。
次に、ｋ＝ｉ＋１，…，ｊ−１の範囲を反復する。
このとき、作業パターンＤＢ１０４のレコードとして、「昇降機機種」項目の値をＳ２＿ｉの「昇降機機種」項目の値、「作業対象コード」項目の値をＣ２、「パターン開始年月日」項目の値をＳ２＿ｉの「作業年月日」項目の値、「パターン期間」項目の値をＳ２＿ｊの「作業年月日」項目の値とＳ２＿ｊの「パターン開始年月日」項目の値との差分日数、「中間作業コード」項目の値をＳ２＿ｋの「作業コード」項目の値、「中間作業年月日」項目の値をＳ２＿ｋの「作業年月日」項目の値としたレコードを作成し、作業パターンＤＢ１０４へ登録する。
これをｋに関する反復、ｉに関する反復、昇降機ＩＤに関する反復を終了するまで行う。

パターン別作業間隔推定部１０５は、作業パターンＤＢ１０４と作業実績ＤＢ２００を元に、中間作業ごとの作業間隔を算出し、昇降機機種、対象作業コード、中間作業コード、平均作業間隔を項目として持つパターン別作業間隔ＤＢ１０６に格納する（Ｓ２０４）。
パターン別作業間隔推定部１０５の動作例は次の通りである。

最初に、パターン別作業間隔推定部１０５は、作業パターンＤＢ１０４の昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードの組合せを昇降機機種―対象作業―中間作業タプルとして重複なく列挙する。
次に、各々の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対して反復的に処理を行う。
現在処理中の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対応する昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードを３つとも同じ値を持つ作業パターンＤＢ１０４のレコードを抽出したものを、作業パターン抽出データＷ３とする。
作業パターン抽出データＷ３の全レコードのパターン期間の値の平均値を算出したものを、パターン別平均作業間隔ｗ３とする。
パターン別作業間隔ＤＢ１０６のレコードとして、現在評価している昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対応する昇降機機種、対象作業コード、中間作業コードおよび作業間隔平均ｗ３の値を持つレコードを、パターン別作業間隔ＤＢ１０６へ追加する。
これを降機機種―対象作業―中間作業タプルに関する反復を終了するまで行う。

時間隔影響関数補正部１０７は、作業パターンＤＢ１０４と、既存の時間隔影響関数定義ＤＢ１０８を元に、時間隔影響関数を補正し、昇降機機種、対象作業コード、中間作業コード、時間隔値、時間隔影響値を項目として持つ時間隔影響関数定義ＤＢ１０８に格納する（Ｓ２０５）。
時間隔影響関数補正部１０７の動作例は次の通りである。

初回処理時には、時間隔影響関数定義ＤＢ１０８には、作業実績ＤＢ２００に存在する昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードの組合せごとに、時間隔値をｔ、時間隔影響値を１００×ｅｘｐ（−ｔ／τ）とした値を初期値として登録しておく。
τは事前に与えておく（例えばτ＝９０）。
ｔの範囲は、ｔ＝０，１０，…，９０，…とする。
次に、時間隔影響関数補正部１０７は、作業パターンＤＢ１０４における昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードの組合せを、昇降機機種―対象作業―中間作業タプルとして重複無く列挙する。
次に、各々の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対して反復的に処理を行う。
現在処理中の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対応する昇降機機種および対象作業コードの両方とも同じ値を持つ個別作業間隔ＤＢ１０２のレコードを抽出したものを、個別作業間隔抽出データＳ４とする。
現在処理中の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対応する昇降機機種および対象作業コードの両方とも同じ値を持つ時間隔影響関数定義ＤＢ１０８のレコードを抽出したものを、個別作業間隔抽出データＥ４とする。
個別作業間隔抽出データＳ４に属するレコードの、「平均作業間隔」項目の値を基準作業間隔Ｔ４とする。
現在処理中の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対応する昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードを３つとも同じ値を持つ作業パターンＤＢ１０４のレコードを抽出したものを、関数補正用作業パターン抽出データＷ４とする。
関数補正用作業パターン抽出データＷ４のレコード数をＮ４とする。
関数補正用作業パターン抽出データのｉ番目のレコードについて、中間作業年月日と、パターン開始年月日のＴ４日後との差分日数をΔｔ＿ｉとおく。
また、関数補正用作業パターン抽出データＷ４のｉ番目のレコードについて、パターン期間とＴ４との差分日数をΔＰ＿ｉとおく。
個別作業間隔抽出データＥ４の「時間隔値」項目の値がΔｔに最も近いレコードを抽出し、対応する時間隔影響値返す関数をＥ（Δｔ）とおく。
このとき、２回の対象作業、１回の中間作業、Δｔ＿ｉ、ΔＰ＿ｉおよび影響関数Ｅ（Δｔ＿ｉ）の値の関係は、図１４のようになる。
すべてのｉ＝１，２，…，Ｎについて算出が完了した後、ΔＰ＿ｉとＥ（Δｔ＿ｉ）の相関係数の絶対値が閾値を超える場合に、Ｅ（Δｔ＿ｉ）を補正する。
Ｅ（Δｔ＿ｉ）の補正方式の一例を以下に示す。
ΔＰ＿ｉを説明変数、Ｅ（Δｔ＿ｉ）を被説明変数とする回帰式Ｅ（Δｔ）＝αΔＰ＿ｉ＋βを導出する。
ここでα，βは回帰係数である（回帰式の算出方式は、例えば「統計学入門−基礎統計学Ｉ、東京大学教養学部統計学教室編、東大出版会、第１３章 回帰分析」に示されている方法を使用する）。
例えば、図１４に示すＮ＝１０の例において、ΔＰ＿ｉをｘ軸、Ｅ（Δｔ＿ｉ）をｙ軸とした散布図上にプロットし、同時に回帰式を図示した例を図１５に示す。
このとき、個別作業間隔抽出データＥのｊ番目のレコードの「時間隔値」項目の値Ｗ＿ｊを最も近い値とするΔｔを与える関数補正用作業パターン抽出データＷ４のレコードの集合Ｗ４’に対し、Ｗ４’の「パターン期間」項目の値と「パターン開始年月日」項目の値のＴ４日後との差分日数ΔＰ＿ｉの平均値をＰｂａｒとしたとき、個別作業間隔抽出データＥ４のｊ番目のレコードの「時間隔影響値」項目の値をαＰｂａｒ＋βに変更する。
図１６に、図１５のようなデータ分布に対する、「時間隔影響値」項目の値の変更例を示す。
このようにして、全てのｊに対して更新した結果を、時間隔影響関数定義ＤＢ１０８に反映する。
これを降機機種―対象作業―中間作業タプルに関する反復を終了するまで行う。

パターン時間隔影響反映部１０９は、時間隔影響関数定義ＤＢ１０８から合致する機種及び作業種類向けの時間隔影響関数を取得し、作業パターンＤＢ１０４およびパターン別作業間隔ＤＢの作業間隔と比較し反映した結果を、昇降機機種、対象作業コード、中間作業コード、平均作業間隔を項目として持つパターン別補正作業間隔ＤＢ１１０に格納する（Ｓ２０６）。
パターン別作業間隔推定部１０５の動作例は次の通りである。

最初に、パターン別補正作業間隔ＤＢ１１０を空にする。
次に、パターン時間隔影響反映部１０９は、作業パターンＤＢ１０４の昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードの組合せを昇降機機種―対象作業―中間作業タプルとして重複なく列挙する。
次に、各々の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対して反復的に処理を行う。
現在処理中の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対応する昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードを３つとも同じ値を持つ作業パターンＤＢ１０４のレコードを抽出したものを、作業パターン抽出データＷ５とする。
現在処理中の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対応する昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードを３つとも同じ値を持つパターン別作業間隔ＤＢのレコードを抽出したものを、パターン別作業間隔抽出データＰ５とする。
現在処理中の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対応する昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードを３つとも同じ値を持つ時間隔影響関数定義ＤＢ１０８のレコードを抽出したものを、時間隔影響関数抽出データＥ５とする。
時間隔影響関数抽出データＥ５の例を図１３に示す。
これらの３種類のデータＷ５，Ｐ５，Ｅ５を元に、パターン別作業間隔ＤＢの妥当性評価を行う。
パターン別作業間隔抽出データＰ５に存在するただ一つのレコードの「平均作業間隔」項目の値をｐとする。
また、作業パターン抽出データＷ５における、ｉ番目のレコードの「パターン期間」項目の値をｗ＿ｉ、「パターン開始年月日」項目と「中間作業年月日」項目との間隔をｍ＿ｉとおく。
また、時間隔値ｔが与えられたとき、時間隔影響関数抽出データＥ５中で「時間隔値」項目の値がｔに最も近いレコードの「時間隔影響値」項目の値を返す関数をＥ（ｔ）とおく。
このとき、各ｉ＝１，２，…に対する値ｗ＿ｉ−ｐ，Ｅ（ｐ−ｍ＿ｉ）のペアの集合をＣ５とおく。
なお、値ｗ＿ｉ−ｐは、第２の評価用差分日数の例に相当し、値ｐ−ｍ＿ｉは、第１の評価用差分日数の例に相当する。
上記Ｃ５の各ペアの第一要素（ｗ＿ｉ−ｐ）を説明変数の値、第２要素（Ｅ（ｐ−ｍ＿ｉ））を被説明変数の値としたとき、回帰式と決定係数を算出する（回帰式および決定係数の算出方式は、例えば「統計学入門−基礎統計学Ｉ、東京大学教養学部統計学教室編、東大出版会、第１３章 回帰分析」に示されている方法を使用する）。
図１７に、時間隔影響関数定義ＤＢ１０８に対する、対象作業および中間作業の作業間隔の事例に基づくｗ＿ｉ−ｐ，Ｅ（ｐ−ｍ＿ｉ）の回帰式と決定係数の算出式の例を示す。
決定係数が閾値（例えば０．８）を超過する場合に、パターン時間隔影響反映部１０９は、パターン別作業間隔抽出データＰ５を、パターン別補正作業間隔ＤＢ１１０へ追加する。
これを昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに関する反復を終了するまで行う。

作業間隔延伸影響作業評価部１１１は、個別作業間隔ＤＢ１０２とパターン別補正作業間隔ＤＢ１１０を元に、個別作業の適正標準作業間隔と作業間隔延伸情報を算出し、それぞれ昇降機機種、作業コード、標準作業間隔を項目として持つ適正標準作業間隔ＤＢ１１２と、昇降機機種、対象作業コード、中間作業コード、中間作業非考慮平均作業間隔、中間作業実施平均作業間隔、中間作業による延伸率を項目として持つ作業間隔延伸情報ＤＢ１１３へ格納する（Ｓ２０７）。
作業間隔延伸影響作業評価部１１１の動作例は次の通りである。

最初に、適正標準作業間隔ＤＢ１１２および作業間隔延伸情報ＤＢ１１３を空にする。
次に、作業間隔延伸影響作業評価部１１１は、パターン別補正作業間隔ＤＢ１１０の昇降機機種、対象作業コードの組合せを昇降機機種―対象作業ペアとして重複なく列挙する。
次に、各々の昇降機機種―対象作業ペアに対して反復的に処理を行う。
ここで、現在処理中の昇降機機種―対象作業ペアと同じ値を持つ個別作業間隔ＤＢ１０２のレコードを抽出したものを、個別作業間隔抽出データＳ６とする。
ここでＳ６はただ一つのレコードを持つ。
個別作業間隔抽出データＳ６の「平均作業間隔」項目の値をｓとする。
また、作業間隔最小値変数ｐ＿ｍｉｎを用意し、ｐ＿ｍｉｎ＝ｓとする。
次に、現在処理中の昇降機機種―対象作業ペアと同じ昇降機機種および対象作業コードを値として持つ、パターン別補正作業間隔ＤＢ１１０の昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードの組合せを昇降機機種―対象作業―中間作業タプルとして重複なく列挙する。
次に、各々の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対して反復的に処理を行う。
現在処理中の昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに対応する昇降機機種、対象作業コードおよび中間作業コードを３つとも同じ値を持つパターン別補正作業間隔ＤＢ１１０のレコードを抽出したものを、パターン別補正作業間隔抽出データＰ６とする。
個別作業間隔抽出データＳの「平均作業間隔」項目の値ｓに対して、パターン別補正作業間隔抽出データＰ６の「平均作業間隔」項目ｐ’の値が一定比率α（例えばα＝１．２）以上大きい、つまりαｓ≦ｐ’となるレコードを抽出したものをＰ６’とする。
Ｐ６’のｉ番目のレコードＰ’＿ｉに対し、「昇降機機種」項目をＰ’＿ｉの「昇降機機種」項目の値、「対象作業コード」項目をＰ’＿ｉの「対象作業コード」項目の値、「中間作業コード」項目をＰ’＿ｉの「中間作業コード」項目の値、「平均作業間隔」項目をｓ、「中間作業実施平均作業間隔」項目をＰ’＿ｉの「平均作業間隔」項目の値、「中間作業による延伸率」項目を（Ｐ’＿ｉの「平均作業間隔」項目の値÷ｓ）としたレコードを、作業間隔延伸情報ＤＢ１１３に格納する。
最後に、Ｐ’＿ｍｉｎを、Ｐ６’の「平均作業間隔」項目の値で最小の値としたとき、ｐ＿ｍｉｎがＰ’＿ｍｉｎより大きい場合にｐ＿ｍｉｎ＝Ｐ’＿ｍｉｎとする。
これを昇降機機種―対象作業―中間作業タプルに関する反復を終了するまで行う。
次に、「昇降機機種」項目および「対象作業コード」項目を現在処理対象としている昇降機機種―対象作業ペアと同じ値、「標準作業間隔」をｐ＿ｍｉｎとしたレコードを、適正標準作業間隔ＤＢ１１２に格納する。
これを昇降機機種―対象作業ペアに関する反復を終了するまで行う。

次に、図２に示した動作フローを、具体値を用いて説明する。
なお、以下では、図３の作業実績ＤＢ２００の昇降機機種“機種Ａ”の昇降機を保守対象機器とし、作業コード“ＷＯＲＫ０１”の保守作業を対象作業とする例を説明する。

Ｓ２０２において、個別作業間隔推定部１０１が、作業実績ＤＢ２００（図３）の昇降機機種“機種Ａ”と作業コード“ＷＯＲＫ０１”が記述されているレコードを取り出すと、（図３に記載している範囲では）３レコード（ＷＫ００００１とＷＫ００００２とＷＫ００００４）が抽出される。
それぞれの作業年月日（２００８０５１２、２０１００１２０、２０１２０６２０）から、１番目（ＷＫ００００１）から２番目（ＷＫ００００２）の作業間隔６１８日および、２番目（ＷＫ００００２）から３番目（ＷＫ００００４）の作業間隔８８２日を算出する。
これを元として、個別作業間隔推定部１０１は、平均間隔７５０．０日を、個別作業間隔ＤＢ１０２（図４）のレコードとして追加する。

Ｓ２０３において、作業パターン導出部１０３は、作業実績ＤＢ２００（図３）の昇降機機種“機種Ａ”と作業コード“ＷＯＲＫ０１が記述されているレコードを取り出す。
そして、作業パターン導出部１０３は、同じ昇降機ＩＤの他の作業を抽出する。
この結果、２番目（ＷＫ００００２）と３番目（ＷＫ００００４）の作業の途中で、作業年月日２０１１０７０３に作業コード“ＷＯＲＫ１１”が存在している（ＷＫ００００３）ことが分かる。
このＷＯＲＫ１１の作業が中間作業に相当する。
作業パターン導出部１０３は、中間作業が発生しなかった１番目（ＷＫ００００１）と２番目（ＷＫ００００２）の作業について、中間作業コードおよび中間作業年月日をＮＵＬＬとして、作業パターンＤＢ１０４（図５）のレコードとして出力する（図５の１行目のレコード）。
なお、図５の１行目のレコードのパターン開始年月日は、１番目の対象作業（ＷＫ００００１）の作業年月日であり、パターン期間は、１番目の対象作業と２番目の対象作業との間の作業間隔（２００８０５１２−２０１００１２０）である。
また、作業パターン導出部１０３は、中間作業が発生した２番目（ＷＫ００００２）と３番目（ＷＫ００００４）の作業について、中間作業コードＷＯＲＫ１１、中間作業年月日２０１１０７０３として、作業パターンＤＢ１０４（図５）のレコードとして出力する（図５の２行目のレコード）。
なお、図５の２行目のレコードのパターン開始年月日は、２番目の対象作業（ＷＫ００００２）の作業年月日であり、パターン期間は、２番目の対象作業と３番目の対象作業との間の作業間隔（２０１００１２０−２０１２０６２０）であり、中間作業年月日は中間作業の作業年月日（２０１１０７０３）である。

Ｓ２０４において、パターン別作業間隔推定部１０５は、作業パターンＤＢ１０４（図５）の昇降機機種、対象作業コード、中間作業コードの３つの値が等しいレコードを抽出し、パターン期間の値の平均値をとったものを、パターン別作業間隔ＤＢ１０６（図６）のレコードとして追加する。

作業パターンＤＢ１０４（図５）の２列目では、パターン開始年月日（２０１００１２０）の後、中間作業年月日（２０１１０７０３）（間隔５２９日）、Δｔ＝（６１８−５２９）＝８９にて中間作業を行い、これにより平均作業間隔が、６１８日から８８２日（１．４３倍）に延伸している（ΔＰ＝（８８２−６１８）＝６４）。
なお、図１２に示すように、Δｔは、中間作業がなかった場合の２回目の対象作業のタイミング（１回目の対象作業の作業年月日からの経過日数）と比較してどの程度前に中間作業が行われているかを表す値（中間作業がない場合の２回目の対象作業のタイミングに対して何日前に中間作業が実施されたか）であり、ΔＰは、中間作業が実施されたことにより２回目の対象作業のタイミングがどの程度延伸したかを表す値（中間作業がない場合の２回目の対象作業の作業年月日と比較して何日後まで延伸したか）である。
Δｔは、第１の補正用差分日数の例に相当し、ΔＰは、第２の補正用差分日数の例に相当する。
時間隔影響関数補正部１０７は、Ｓ２０５において、Δｔ＝８９に対応するＥ（Δｔ）の値として、時間隔影響定義ＤＢ１０８（図７）において“時間隔値”がΔｔに最も近い９０に対応する“時間隔影響値”の値３６を取得する。
時間隔影響関数補正部１０７は、図１５のようにＥ（Δｔ）＝３６、ΔＰ＝２６４をプロットし、図１６のように、回帰誤差が最小となるように（最小二乗法を用いて）Ｅ（Δｔ）の値（時間隔値が９０である時間隔影響値の値）を補正する。
具体的には、時間隔影響関数補正部１０７は、補正値をδとして、Σ｛Ｅ（Δｔ）−（αΔＰ＿ｉ＋β−δ）｝＾２を最小とするδを決定する。
補正前の時間隔影響値をＥ＿ｏｌｄ（Δｔ）、補正後の時間隔影響値をＥ＿ｎｅｗ（Δｔ）としたとき、Ｅ＿ｎｅｗ（Δｔ）＝Ｅ＿ｏｌｄ（Δｔ）＋δとする。
総和の範囲は、追加したΔｔと同じ時間間隔に属する過去の実績値とする。

Ｓ２０６において、パターン時間隔影響反映部１０９は、昇降機機種“機種Ａ”と作業コード“ＷＯＲＫ０１”について、作業パターンＤＢ１０４（図５）およびパターン別作業間隔ＤＢ１０６（図６）の値から抽出する。
機種Ａ−ＷＯＲＫ０１−ＷＯＲＫ１１の組み合わせに対して、図６の例では、平均作業間隔の値（中間作業が実施されたときの対象作業間の平均作業間隔の値）である“８８２．０”がｐとなり、図５の例では、パターン期間の値（中間作業が実施されたときの対象作業間の作業間隔の値）である“８８２”がｗ＿ｉとなり、「パターン開始年月日」項目と「中間作業年月日」項目との間隔（対象作業から中間作業までの日数）である“５２９”（２０１００１２０−２０１１０７０３）がｍ＿ｉとなる。
図５、図６では、説明の簡明化のために、レコード数が少ない例を示しているが、実際の運用では、機種Ａ−ＷＯＲＫ０１−ＷＯＲＫ１１の組み合わせに対して多数のレコードが存在し、各レコードから、ｗ＿ｉとｍ＿ｉを抽出する。
そして、パターン時間隔影響反映部１０９は、これらの値を用いて、ｗ＿ｉ−ｐ，Ｅ（ｐ−ｍ＿ｉ）のペアの集合を生成し、Ｅ（Δｔ）＝αΔＰ＿ｉ＋βの式に対する決定係数を算出し、決定係数が閾値（例えば０．８）以上であった場合は、平均作業間隔の値（８８２．０）が妥当と判断し、機種Ａ，ＷＯＲＫ０１に対応する平均作業間隔ＤＢ１０６（図６）のレコードを、パターン別補正作業間隔ＤＢ１１０（図８）のレコードとして登録する（点が２点以下ならば、決定係数は１．０であるため必ず出力する）。

なお、Ｓ２０５では、ΔＰ＿ｉとΔｔ＿ｉを導出し、ΔＰ＿ｉを説明変数、Ｅ（Δｔ＿ｉ）を被説明変数とする回帰式を算出し、Ｓ２０６では、ｗ＿ｉ−ｐとｐ−ｍ＿ｉを導出し、ｗ＿ｉ−ｐを説明変数、Ｅ（ｐ−ｍ＿ｉ）を被説明変数とする回帰式を算出している。
ΔＰ＿ｉとｗ＿ｉ−ｐとは対応関係にあり、Δｔ＿ｉとｐ−ｍ＿ｉとは対応関係にある。
ΔＰ＿ｉは、対象作業から中間作業までの日数と通常平均作業間隔（中間作業が間で実施されていない対象作業間の平均作業間隔）との差分日数（第１の補正用差分日数）である。
ｗ＿ｉ−ｐは、対象作業から中間作業までの日数と中間実施平均作業間隔（中間作業が間で実施された対象作業間の平均作業間隔）との差分日数（第１の評価用差分日数）である。
つまり、Ｐ＿ｉとｗ＿ｉ−ｐは、減算の対象となる平均作業間隔が異なるのみである。
また、Δｔ＿ｉは、中間作業が間で実施された対象作業間の作業間隔と通常平均作業間隔との差分日数（第２の補正用差分日数）である。
ｐ−ｍ＿ｉは、中間作業が間で実施された対象作業間の作業間隔と中間実施平均作業間隔との差分日数（第２の評価用差分日数）である。
つまり、Δｔ＿ｉとｐ−ｍ＿ｉは、減算の対象となる平均作業間隔が異なるのみである。
このように、Ｓ２０５において、通常平均作業間隔を用いて時間隔影響値を補正し、Ｓ２０６において、補正後の時間隔影響値を用いて中間実施平均作業間隔の妥当性評価を行っている。

Ｓ２０７において、作業間隔延伸影響作業評価部１１１は、適正標準作業間隔ＤＢ１１２（図９）へ、パターン別作業間隔ＤＢ１１０（図８）のうち、中間作業コードがＮＵＬＬのものを出力する。
作業間隔延伸情報ＤＢ１１３（図１０）へは、例えば各昇降機機種“機種Ａ”−対象作業コード“ＷＯＲＫ０１”−中間作業コード“ＷＯＲＫ１１”に対して、適正標準作業間隔ＤＢ１１２（図９）に登録された標準作業間隔６１８．０を中間作業非考慮平均作業間隔として出力する。
中間作業非考慮平均作業間隔は、通常平均作業間隔の例である。
また、パターン別補正作業間隔ＤＢ１０６（図６）の平均作業間隔８８２．０を中間作業実施平均作業間隔として出力する。
中間作業実施平均作業間隔は、中間実施平均作業間隔の例である。
また、中間作業実施平均作業間隔÷中間作業非考慮平均作業間隔の値１．４３を、中間作業による延伸率として出力する。

以上により、設備の保守業務における作業間隔の推定およびその延伸を支援する目的で、作業間隔の推定や延伸を行いたい対象作業と、２つの対象作業の間に実施される中間作業と対象作業の作業間隔における影響を算出し、作業時間の延伸効果のある中間作業とその延伸の度合いを、作業間隔延伸情報として作成する支援装置を実現する。

本実施の形態では、以下を説明した。
本実施の形態に係る保守作業分析支援装置（以下、本装置という）は、作業の実施履歴を格納した作業実績ＤＢを入力とする。
本装置は、作業実績ＤＢから昇降機機種および作業種類ごとの平均間隔を算出し、個別作業間隔ＤＢに格納する個別作業間隔推定部を有する。
本装置は、作業実績ＤＢから同一の種類の作業に挟まれた間の作業パターンを導出し、作業パターンＤＢに格納する作業パターン導出部を有する。
本装置は、作業パターンＤＢと作業実績ＤＢを元に、中間作業ごとの作業間隔を算出し、パターン別作業間隔ＤＢに格納するパターン別作業間隔推定部を有する。
本装置は、作業パターンＤＢと、既存の時間隔影響関数定義ＤＢを元に、時間隔影響関数を補正し、時間隔影響関数定義ＤＢに格納する時間隔影響関数補正部を有する。
本装置は、時間隔影響関数定義ＤＢから合致する機種及び作業種類向けの時間隔影響関数を取得し、作業パターンＤＢおよびパターン別作業間隔ＤＢの作業間隔と比較し反映した結果を、パターン別補正作業間隔ＤＢに格納するパターン時間隔影響反映部を有する。
本装置は、個別作業間隔ＤＢとパターン別補正作業間隔ＤＢを元に、個別作業の適正標準作業間隔と作業間隔延伸情報を算出し、それぞれ適正標準作業間隔ＤＢと作業間隔延伸情報ＤＢへ格納する作業間隔延伸影響作業評価部を有する。
本装置の適正標準作業間隔ＤＢおよび作業間隔延伸情報ＤＢへの格納結果が、本装置の出力である。

また、本実施の形態に係る保守作業分析支援装置において、作業種類毎の作業コストを規定した作業種類コストＤＢを用意し、対象作業のコストより中間作業のコストの方が小さい場合のみを評価対象とするフィルタリングを行うようにしてもよい。

また、作業種類ごとのコストを、適正標準作業間隔ＤＢにおける標準作業時間と対応付けて更新して評価するようにしてもよい。

また、中間作業として、複数の保守作業の組合せを新規の単一作業とみなしてパターンを評価するようにしてもよい。

また、パターンの元となるレコード数に下限閾値を設定し、閾値以上のレコード数が存在するパターンにのみ算出対象をフィルタリングするようにしてもよい。

また、作業実績ＤＢの更新に対して、定期的にバッチ処理にて更新するようにしてもよい。

また、作業間隔延伸情報ＤＢの出力後、別システムの保守作業計画のスケジューラを起動し処理するようにしてもよい。

実施の形態２．
以上の実施の形態１では、個別作業間隔として作業間隔の平均値を用いて作業間隔延伸情報を求めるが、個別作業間隔として作業間隔の平均値以外の値を用いてもよい。
本実施の形態では、個別作業間隔推定部１０１は、個別作業間隔として作業間隔の代表的な値を用いる。
作業間隔の代表的な値とは、作業間隔のヒストグラムによる最頻値や、正規分布やベータ分布など一般に知られる分布を仮定して作業間隔の分布を最尤法で推定した際に得られる確率分布の最大部分、個々の作業間隔を中心としたカーネル関数の重ね合わせ（カーネル密度推定）として得られる確率分布の最大部分などである。
また、作業間隔の代表的な値には、実施の形態１に示した平均値も含まれる。

実施の形態１では、図２のＳ２０２において、個別作業間隔推定部１０１は、平均作業間隔を算出していたが、本実施の形態では、作業実績ＤＢから作業対象の機種および作業種類ごとの代表的間隔を算出し、個別作業間隔ＤＢに格納する。
例えば、代表的間隔として、最頻値を用いる場合は、Ｓ２０２の処理は以下のようになる。
個別作業間隔推定部１０１は、作業実績ＤＢ２００（図３）の昇降機機種“機種Ａ”と作業コード“ＷＯＲＫ０１”が記述されているレコードを取り出す。
図３に記載している範囲では、３レコード（ＷＫ００００１とＷＫ００００２とＷＫ００００４）が抽出される。
それぞれの作業年月日（２００８０５１２、２０１００１２０、２０１２０６２０）から、１番目（ＷＫ００００１）から２番目（ＷＫ００００２）の作業間隔６１８日および、２番目（ＷＫ００００２）から３番目（ＷＫ００００４）の作業間隔８８２日を算出する。
図３の例では、３レコードのみが抽出されるが、ここでは、作業実績ＤＢ２００に昇降機機種“機種Ａ”と作業コード“ＷＯＲＫ０１”が記述されているレコードが多数存在すると仮定する。
そして、各レコードの間の作業間隔を算出した結果、例えば、作業間隔７５０日という値が最も多く得られたと仮定する。
この場合に、個別作業間隔推定部１０１は、代表的作業間隔７５０．０日（最頻値）を、個別作業間隔ＤＢ１０２（図４）のレコードとして追加する。

また、実施の形態１では、図２のＳ２０４において、パターン別作業間隔推定部１０５は、平均作業間隔を算出していたが、本実施の形態では、代表的作業間隔（例えば、最頻値）を算出する。
つまり、パターン別作業間隔推定部１０５は、作業パターンＤＢ１０４と作業実績ＤＢ２００のデータを元に、間で中間作業が実施された対象作業間の代表的作業間隔（中間実施代表作業間隔）と、間で中間作業が実施されなかった対象作業間の代表的作業間隔（通常代表作業間隔）とを算出する。
そして、パターン別作業間隔推定部１０５は、代表的作業間隔を、パターン別作業間隔ＤＢ１０６（図６）に格納する。
このように、本実施の形態では、パターン別作業間隔推定部１０５は、中間実施代表作業間隔と、通常代表作業間隔とを算出しており、パターン別作業間隔推定部１０５は、代表作業間隔算出部の例に相当する。

また、本実施の形態における図２のフローは、実施の形態１での「平均」作業間隔を「代表的」作業間隔と読み替えることで、実施可能である。
また、図８のパターン別補正作業間隔ＤＢで記憶される値も、平均作業間隔ではなく代表的作業間隔である。
また、図１０の作業間隔延伸情報ＤＢで記憶される値も、中間作業実施平均作業間隔ではなく中間作業実施代表的作業間隔である。

最後に、実施の形態１及び２に示した保守作業分析支援装置１００のハードウェア構成例を図１９を参照して説明する。
保守作業分析支援装置１００はコンピュータであり、保守作業分析支援装置１００の各要素をプログラムで実現することができる。
保守作業分析支援装置１００のハードウェア構成としては、バスに、演算装置９０１、外部記憶装置９０２、主記憶装置９０３、通信装置９０４、入出力装置９０５が接続されている。

演算装置９０１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。
外部記憶装置９０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ、ハードディスク装置である。
主記憶装置９０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
通信装置９０４は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）である。
入出力装置９０５は、例えばマウス、キーボード、ディスプレイ装置等である。

プログラムは、通常は外部記憶装置９０２に記憶されており、主記憶装置９０３にロードされた状態で、順次演算装置９０１に読み込まれ、実行される。
プログラムは、図１に示す「〜部」として説明している機能を実現するプログラムである。
更に、外部記憶装置９０２にはオペレーティングシステム（ＯＳ）も記憶されており、ＯＳの少なくとも一部が主記憶装置９０３にロードされ、演算装置９０１はＯＳを実行しながら、図１に示す「〜部」の機能を実現するプログラムを実行する。
また、実施の形態１及び２の説明において、「〜の判断」、「〜の判定」、「〜の抽出」、「〜の推定」、「〜の導出」、「〜の評価」、「〜の解析」、「〜の設定」、「〜の登録」、「〜の選択」、「〜の生成」、「〜の入力」、「〜の出力」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が主記憶装置９０３にファイルとして記憶されている。

なお、図１９の構成は、あくまでも保守作業分析支援装置１００のハードウェア構成の一例を示すものであり、保守作業分析支援装置１００のハードウェア構成は図１９に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。

また、実施の形態１及び２に示す手順により、本発明に係るデータ処理方法を実現可能である。

１００ 保守作業分析支援装置、１０１ 個別作業間隔推定部、１０２ 個別作業間隔ＤＢ、１０３ 作業パターン導出部、１０４ 作業パターンＤＢ、１０５ パターン別作業間隔推定部、１０６ パターン別作業間隔ＤＢ、１０７ 時間隔影響関数補正部、１０８ 時間隔影響関数定義ＤＢ、１０９ パターン時間隔影響反映部、１１０ パターン別補正作業間隔ＤＢ、１１１ 作業間隔延伸影響作業評価部、１１２ 適正標準作業間隔ＤＢ、１１３ 作業間隔延伸情報ＤＢ。

Claims (16)

1. 保守対象機器に対して繰り返し実施される保守作業の作業間隔を解析するデータ処理装置であって、
   前記保守対象機器に対して実施された複数種の保守作業と各保守作業が実施された作業実施日とが示される作業実績データを入力するデータ入力部と、
   前記作業実績データから、着目対象の保守作業である対象作業の作業実施日と、対象作業の間に実施された、対象作業と異なる種類の保守作業である中間作業の作業実施日とを抽出する作業実施日抽出部と、
   前記作業実施日抽出部により抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、当該中間作業が間で実施された対象作業間の代表的な作業間隔を中間実施代表作業間隔として算出する代表作業間隔算出部と、
   前記作業実施日抽出部により抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、対象作業間で当該中間作業が実施された事例における、対象作業から当該中間作業までの日数と、当該中間作業が間で実施された対象作業間の作業間隔との関係を解析し、中間実施代表作業間隔の妥当性評価を行う解析評価部とを有することを特徴とするデータ処理装置。
2. 前記データ処理装置は、更に、
   前記解析評価部により、いずれかの中間作業の中間実施代表作業間隔が妥当と評価された場合に、当該中間作業と、当該中間実施代表作業間隔とを通知する通知情報を生成する通知情報生成部を有することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記代表作業間隔算出部は、
   中間作業が間で実施されていない対象作業間の代表的な作業間隔を通常代表作業間隔として算出し、
   前記通知情報生成部は、
   前記代表作業間隔算出部により算出された前記通常代表作業間隔を併せて通知する通知情報を生成することを特徴とする請求項２に記載のデータ処理装置。
4. 前記解析評価部は、
   対象作業間で実施された中間作業ごとに、対象作業間で当該中間作業が実施された事例における、対象作業から当該中間作業までの日数と前記中間実施代表作業間隔との差分日数である第１の評価用差分日数と、当該中間作業が間で実施された対象作業間の作業間隔と前記中間実施代表作業間隔との差分日数である第２の評価用差分日数との関係を解析し、前記中間実施代表作業間隔の妥当性評価を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のデータ処理装置。
5. 前記解析評価部は、
   対象作業間で実施された中間作業ごとに、対象作業間で当該中間作業が実施された事例における、前記第１の評価用差分日数に対応する前記中間実施代表作業間隔の延伸もしくは短縮に与える影響の大きさを示す時間隔影響値を算出し、前記時間隔影響値と前記第２の評価用差分日数との関係を解析し、前記中間実施代表作業間隔の妥当性評価を行うことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
6. 前記解析評価部は、
   前記第１の評価用差分日数に対応する時間隔影響値を被説明変数の値とし、前記第２の評価用差分日数を説明変数の値としたときの回帰式と決定係数とを算出し、決定係数が所定の閾値を超える場合に、前記中間実施代表作業間隔を妥当と評価することを特徴とする請求項５に記載のデータ処理装置。
7. 前記データ処理装置は、更に、
   前記保守対象機器と前記対象作業との組合せに対して、所定日数の刻みごとに、時間隔影響値が定義されている時間隔影響値データを記憶する時間隔影響値データ記憶部を有し、
   前記解析評価部は、
   前記時間隔影響値データから、前記第１の評価用差分日数に対応する時間隔影響値を取得することを特徴とする請求項５又は６に記載のデータ処理装置。
8. 前記データ処理装置は、更に、
   前記解析評価部が前記中間実施代表作業間隔の妥当性評価を行う前に、前記作業実施日抽出部により抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、前記時間隔影響値データに定義されているいずれかの時間隔影響値を補正する補正部を有することを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
9. 前記代表作業間隔算出部は、
   中間作業が間で実施されていない対象作業間の代表的な作業間隔を通常代表作業間隔として算出し、
   前記補正部は、
   前記作業実施日抽出部により抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、対象作業間で当該中間作業が実施された事例における、対象作業から当該中間作業までの日数と前記通常代表作業間隔との差分日数である第１の補正用差分日数と、当該中間作業が間で実施された対象作業間の作業間隔と前記通常代表作業間隔との差分日数である第２の補正用差分日数との関係を解析し、前記時間隔影響値データに定義されているいずれかの時間隔影響値を補正するか否かを判断することを特徴とする請求項８に記載のデータ処理装置。
10. 前記補正部は、
    対象作業間で実施された中間作業ごとに、対象作業間で当該中間作業が実施された事例における、前記第１の補正用差分日数に対応する時間隔影響値と、前記第２の補正用差分日数との関係を解析し、前記第１の補正用差分日数に対応する時間隔影響値を補正するか否かを判断することを特徴とする請求項９に記載のデータ処理装置。
11. 前記補正部は、
    前記第１の補正用差分日数に対応する時間隔影響値と、前記第２の補正用差分日数との相関係数を算出し、相関係数の絶対値が所定の閾値を超える場合に、前記第１の補正用差分日数に対応する時間隔影響値を補正すると判断することを特徴とする請求項１０に記載のデータ処理装置。
12. 前記補正部は、
    前記第１の補正用差分日数に対応する時間隔影響値を補正すると判断した場合に、前記第１の補正用差分日数に対応する時間隔影響値を被説明変数の値とし、前記第２の補正用差分日数を説明変数の値としたときの回帰式を算出し、算出した回帰式に基づき、前記時間隔影響値の補正値を算出することを特徴とする請求項１１に記載のデータ処理装置。
13. 保守対象機器に対して繰り返し実施される保守作業の作業間隔を解析するデータ処理装置であって、
    前記保守対象機器に対して実施された複数種の保守作業と各保守作業が実施された作業実施日とが示される作業実績データを入力するデータ入力部と、
    前記作業実績データから、着目対象の保守作業である対象作業の作業実施日と、対象作業の間に実施された、対象作業と異なる種類の保守作業である中間作業の作業実施日とを抽出する作業実施日抽出部と、
    前記作業実施日抽出部により抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、当該中間作業が間で実施された対象作業間の平均作業間隔を中間実施平均作業間隔として算出する平均作業間隔算出部と、
    前記作業実施日抽出部により抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、対象作業間で当該中間作業が実施された事例における、対象作業から当該中間作業までの日数と、当該中間作業が間で実施された対象作業間の作業間隔との関係を解析し、中間実施平均作業間隔の妥当性評価を行う解析評価部とを有することを特徴とするデータ処理装置。
14. 保守対象機器に対して繰り返し実施される保守作業の作業間隔を解析するコンピュータが行うデータ処理方法であって、
    前記コンピュータが、前記保守対象機器に対して実施された複数種の保守作業と各保守作業が実施された作業実施日とが示される作業実績データを入力するデータ入力ステップと、
    前記コンピュータが、前記作業実績データから、着目対象の保守作業である対象作業の作業実施日と、対象作業の間に実施された、対象作業と異なる種類の保守作業である中間作業の作業実施日とを抽出する作業実施日抽出ステップと、
    前記コンピュータが、前記作業実施日抽出ステップにより抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、当該中間作業が間で実施された対象作業間の代表的な作業間隔を中間実施代表作業間隔として算出する代表作業間隔算出ステップと、
    前記コンピュータが、前記作業実施日抽出ステップにより抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、対象作業間で当該中間作業が実施された事例における、対象作業から当該中間作業までの日数と、当該中間作業が間で実施された対象作業間の作業間隔との関係を解析し、前記中間実施代表作業間隔の妥当性評価を行う解析評価ステップとを有することを特徴とするデータ処理方法。
15. 保守対象機器に対して繰り返し実施される保守作業の作業間隔を解析するコンピュータが行うデータ処理方法であって、
    前記コンピュータが、前記保守対象機器に対して実施された複数種の保守作業と各保守作業が実施された作業実施日とが示される作業実績データを入力するデータ入力ステップと、
    前記コンピュータが、前記作業実績データから、着目対象の保守作業である対象作業の作業実施日と、対象作業の間に実施された、対象作業と異なる種類の保守作業である中間作業の作業実施日とを抽出する作業実施日抽出ステップと、
    前記コンピュータが、前記作業実施日抽出ステップにより抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、当該中間作業が間で実施された対象作業間の平均作業間隔を中間実施平均作業間隔として算出する平均作業間隔算出ステップと、
    前記コンピュータが、前記作業実施日抽出ステップにより抽出された対象作業の作業実施日及び中間作業の作業実施日に基づき、対象作業間で実施された中間作業ごとに、対象作業間で当該中間作業が実施された事例における、対象作業から当該中間作業までの日数と、当該中間作業が間で実施された対象作業間の作業間隔との関係を解析し、前記中間実施平均作業間隔の妥当性評価を行う解析評価ステップとを有することを特徴とするデータ処理方法。
16. コンピュータを、請求項１又は請求項１３に記載されたデータ処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。

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