JP6711418B2 - Recovery support system - Google Patents
Recovery support system Download PDFInfo
- Publication number
- JP6711418B2 JP6711418B2 JP2018558539A JP2018558539A JP6711418B2 JP 6711418 B2 JP6711418 B2 JP 6711418B2 JP 2018558539 A JP2018558539 A JP 2018558539A JP 2018558539 A JP2018558539 A JP 2018558539A JP 6711418 B2 JP6711418 B2 JP 6711418B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- failure
- unit
- data
- learning
- determination
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011084 recovery Methods 0.000 title claims description 41
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 90
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 16
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 14
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 31
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 19
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
- B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
- B66B5/0018—Devices monitoring the operating condition of the elevator system
- B66B5/0025—Devices monitoring the operating condition of the elevator system for maintenance or repair
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B1/00—Control systems of elevators in general
- B66B1/34—Details, e.g. call counting devices, data transmission from car to control system, devices giving information to the control system
- B66B1/3415—Control system configuration and the data transmission or communication within the control system
- B66B1/3446—Data transmission or communication within the control system
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
- G08B21/187—Machine fault alarms
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)
- Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
この発明は、復旧支援システムに関する。 The present invention relates to a recovery support system.
特許文献1に、地震が発生した後に、エレベーター装置を遠隔で復旧させるためのシステムが記載されている。特許文献1に記載されたシステムでは、地震によってエレベーター装置の運転が停止すると、運転が停止したことを示す信号とかごの状態を示す信号とが監視センターに送信される。監視センターでは、受信した信号が表示器に表示される。監視センターの監視者は、表示器に表示された内容を見て、地震感知器をリセットするための信号を送信する。
特許文献1は、地震によって運転が停止したエレベーター装置を復旧させるためのシステムを開示する。地震によって運転が停止した場合、エレベーター装置では故障が発生していないことが多い。このため、地震感知器をリセットすることによって簡単にエレベーター装置を復旧させることができる。
一方、エレベーター装置では故障が発生する。エレベーター装置で故障が発生した場合は、発生した故障に対応する作業を行う必要がある。この作業には、エレベーター装置の再起動といった極簡単な作業も含まれる。従来では、エレベーター装置で故障が発生した際に、その故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定することができなかった。このため、エレベーター装置で故障が発生すると、保守員が現場に急行し、適切な作業を行っていた。 On the other hand, a failure occurs in the elevator device. If a failure occurs in the elevator device, it is necessary to perform work to deal with the failure. This work includes extremely simple work such as restarting the elevator system. Conventionally, when a failure occurs in the elevator device, it has not been possible to accurately determine whether or not it is necessary to dispatch a maintenance worker to repair the failure. For this reason, when a failure occurs in the elevator device, the maintenance staff rushes to the site and performs appropriate work.
このような問題は、故障が発生した際に保守員の派遣が必要になる他の装置でも同様に発生し得る。 Such a problem may similarly occur in other devices that require the dispatch of maintenance personnel when a failure occurs.
この発明は、上述のような課題を解決するためになされた。この発明の目的は、装置で故障が発生した場合に、その装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定できる復旧支援システムを提供することである。 The present invention has been made to solve the above problems. An object of the present invention is to provide a recovery support system capable of accurately determining whether or not a maintenance staff needs to be dispatched to repair a failure of an apparatus when the failure occurs in the apparatus.
この発明に係る復旧支援システムは、故障が発生した装置の故障時の状態を示す故障データ及び当該故障を直すために行われた作業内容を示す作業データが記憶された記憶手段と、記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する学習手段と、故障データを受信する受信手段と、受信手段が故障データを受信すると、学習手段による学習結果に基づいて、当該故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する判定手段と、を備える。 A recovery support system according to the present invention includes a storage unit that stores failure data indicating a state at the time of failure of a device in which a failure has occurred and work data indicating details of work performed to correct the failure, and a storage unit. Learning means for machine learning the stored failure data and work data, receiving means for receiving the failure data, and when the receiving means receives the failure data, the failure data is transmitted based on the learning result by the learning means. And a determination unit that determines whether or not a maintenance worker needs to be dispatched to repair the device failure.
この発明に係る復旧支援システムは、監視センターと、監視センターと通信が可能な複数の装置と、を備える。監視センターは、故障が発生した装置の故障時の状態を示す故障データ及び当該故障を直すために行われた作業内容を示す作業データが記憶された記憶手段と、記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する学習手段と、を備える。上記複数の装置のそれぞれは、故障データを取得する取得手段と、取得手段が故障データを取得すると、学習手段による学習結果に基づいて、当該故障データが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要であるか否かを判定する判定手段と、を備える。 A recovery support system according to the present invention includes a monitoring center and a plurality of devices capable of communicating with the monitoring center. The monitoring center stores failure data indicating a state at the time of failure of the device in which the failure has occurred and storage data storing work data indicating work contents performed for fixing the failure, and failure data stored in the storage means. And learning means for machine learning the work data. Each of the plurality of devices has an acquisition unit that acquires the failure data, and, when the acquisition unit acquires the failure data, performs maintenance to correct the failure when the failure data is acquired, based on the learning result by the learning unit. Determination means for determining whether or not it is necessary to dispatch a member.
この発明に係る復旧支援システムは、例えば学習手段と判定手段とを備える。学習手段は、記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する。判定手段は、学習手段による学習結果に基づいて、故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する。この発明に係る復旧支援システムであれば、装置で故障が発生した場合に、その装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定できる。 The recovery support system according to the present invention includes, for example, learning means and determination means. The learning unit machine-learns the failure data and the work data stored in the storage unit. The determining means determines whether or not it is necessary to dispatch a maintenance person to repair the failure of the device that has transmitted the failure data, based on the learning result by the learning means. With the restoration support system according to the present invention, when a failure occurs in the device, it is possible to accurately determine whether or not a maintenance staff needs to be dispatched to fix the failure of the device.
添付の図面を参照し、本発明を説明する。重複する説明は、適宜簡略化或いは省略する。各図において、同一の符号は同一の部分又は相当する部分を示す。 The present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The overlapping description will be simplified or omitted as appropriate. In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
実施の形態1.
図1は、この発明の実施の形態1における復旧支援システムの例を示す図である。監視センター1は、遠隔の多数のエレベーター装置と通信が可能である。各エレベーター装置は、例えばかご2及びつり合いおもり3を備える。かご2及びつり合いおもり3は、主ロープ4によって昇降路に吊り下げられる。巻上機は、例えば駆動綱車5及び電動機6を備える。駆動綱車5に主ロープ4が巻き掛けられる。駆動綱車5は、電動機6によって駆動される。電動機6は、制御装置7によって制御される。制御装置7に通信装置8が接続される。通信装置8は外部の機器と通信する。各エレベーター装置は、通信装置8によって監視センター1と通信する。
FIG. 1 is a diagram showing an example of a recovery support system according to
エレベーター装置で故障が発生すると、そのエレベーター装置の故障時の状態を示す信号値のスナップショット、即ちトレースデータが通信装置8によって取得される。トレースデータは、特許請求の範囲に記載された故障データの一例である。例えば、トレースデータに、エレベーター装置自体を特定するための信号が含まれる。トレースデータに、時刻を示す信号が含まれる。トレースデータに、制御装置7の電流値及び電圧値を示す信号が含まれる。トレースデータに、電動機6の速度及びトルクを示す信号が含まれる。トレースデータに、かご2の位置を示す信号が含まれる。トレースデータに含まれる信号はこれらの例に限定されない。例示した信号の一部がトレースデータに含まれなくても良い。トレースデータに他の信号が含まれても良い。
When a failure occurs in the elevator device, the
トレースデータには、0又は1のビット列で表される信号、16進数の数値列で表される信号及び10進数の数値列で表される信号が混在しても良い。トレースデータに、いろいろな信号長の信号が混在しても良い。トレースデータに、デジタル値とアナログ値が混在しても良い。 The trace data may include a signal represented by a bit sequence of 0 or 1, a signal represented by a hexadecimal number sequence, and a signal represented by a decimal number sequence. Signals of various signal lengths may be mixed in the trace data. The trace data may be a mixture of digital values and analog values.
通信装置8は、エレベーター装置で故障が発生すると、故障発生前後の一定時間についてトレースデータを取得する。例えば、通信装置8は、エレベーター装置で故障が発生すると、故障が発生する50ms前から故障が発生した50ms後までの期間について、5ms毎のトレースデータを取得する。通信装置8は、トレースデータを取得すると、取得したトレースデータを監視センター1に送信する。
When a failure occurs in the elevator device, the
エレベーター装置で故障が発生すると、その故障を直すために保守員が派遣されることがある。保守員は、発生した故障に合わせて適切な作業を行い、エレベーター装置を復旧させる。保守員は、復旧作業が終わると、例えば保守端末9から作業データを登録する。作業データは、エレベーター装置で発生した故障を直すために行われた作業内容を示すデータである。例えば、作業データには、いつ誰がどのような作業を行ったかということを示すデータが含まれる。作業データに、発生した故障の詳細を示すデータが含まれても良い。作業データに、交換した部品を示すデータが含まれても良い。登録された作業データは、保守端末9から監視センター1に送信される。
When a failure occurs in the elevator device, maintenance personnel may be dispatched to fix the failure. Maintenance personnel perform appropriate work according to the failure that occurred and restore the elevator device. When the restoration work is completed, the maintenance staff registers the work data from the
監視センター1は、例えば記憶部10、受信部11、学習部12、判定部13、送信部14及び報知制御部15を備える。以下に、図2から図5も参照し、本復旧支援システムの機能及び動作について詳細に説明する。図2は、この発明の実施の形態1における復旧支援システムの動作例を示すフローチャートである。図2は、復旧支援システムの学習機能の例を示す。
The
監視センター1では、トレースデータを受信したか否かが判定される(S101)。何れかのエレベーター装置で故障が発生すると、そのエレベーター装置の通信装置8から監視センター1にトレースデータが送信される。通信装置8から送信されたトレースデータは、監視センター1において受信部11によって受信される(S101のYes)。受信部11によって受信されたトレースデータは、記憶部10に記憶される(S102)。
The
監視センター1では、作業データを受信したか否かが判定される(S103)。保守員は、エレベーター装置の修理が終わると、保守端末9から作業データを送信する。保守端末9から送信された作業データは、監視センター1において受信部11によって受信される(S103のYes)。受信部11によって受信された作業データは、対応のトレースデータに紐付けて記憶部10に記憶される(S104)。即ち、記憶部10には、故障が発生したエレベーター装置の故障時の状態を示す故障データとその故障を直すために行われた作業内容を示す作業データとが紐付けて記憶される。
The
受信部11は、多数のエレベーター装置からトレースデータを受信する。受信部11は、多数の保守端末9から作業データを受信する。記憶部10には、トレースデータと作業データとが蓄積されていく。
The receiving
学習部12は、記憶部10に記憶された故障データと作業データとを機械学習する。監視センター1では、学習タイミングか否かが判定される(S105)。学習タイミングは、予め設定される。S105で学習タイミングであると判定されると、学習部12による機械学習が行われ、学習結果が出力される(S106)。一例として、学習部12は、学習結果として判定基準を出力する。
The
例えば、記憶部10に記憶されたトレースデータは、第1グループと第2グループとに予め分類される。第1グループには、保守員が現場に行かずに復旧できた事例のトレースデータが含まれる。例えば、監視センター1からエレベーター装置を再起動させることによってエレベーター装置が復旧した事例のトレースデータは、第1グループに分類される。また、第1グループには、保守員が現場に行ったが、保守員が現場に行かなくても復旧できた事例のトレースデータが含まれる。例えば、保守員が現場でエレベーター装置を再起動させただけでエレベーター装置が復旧した事例のトレースデータは、第1グループに分類される。
For example, the trace data stored in the
一方、第2グループには、保守員が現場に行かなければ復旧できなかった事例のトレースデータが含まれる。例えば、保守員が現場で部品を交換することによってエレベーター装置が復旧した事例のトレースデータは、第2グループに分類される。トレースデータの分類は、例えば作業データに基づいて行われる。保守端末9から送信される作業データに「再起動だけで復旧」及び「部品交換発生」といった分類フラグを予め用意しても良い。かかる場合は、分類フラグに基づいてトレースデータを分類することができる。保守員が自由に記述した内容が作業データに含まれている場合は、例えばテキストマイニング等の技術を利用し、その記述内容に基づいてトレースデータの分類処理を行っても良い。
On the other hand, the second group includes trace data of cases that could not be recovered unless the maintenance personnel went to the site. For example, the trace data of the case where the elevator device is restored by the maintenance personnel exchanging parts at the site is classified into the second group. The classification of the trace data is performed based on the work data, for example. The work data transmitted from the
学習部12は、2つのグループに分類されたトレースデータについて、例えば教師付き学習或いはクラスタリング等の技術を利用して判定基準を決定する。上記技術の例として、サポートベクターマシン、ディープラーニング及び階層的クラスタリング等が挙げられる。図3は、学習結果の例を示す図である。図3の横軸は、トレースデータに含まれるある信号の値である。図3の縦軸は、トレースデータに含まれる他の信号の値である。図3に示す黒丸は、第1グループに分類されたトレースデータを示す。図3に示す白丸は、第2グループに分類されたトレースデータを示す。学習部12は、学習結果として、例えば直線Aのような境界線の式を出力しても良い。直線Aは、サポートベクターマシンを利用して得られた学習結果の例を示す。学習部12は、学習結果として、領域B1及び領域B2を特定するための標準偏差を出力しても良い。学習部12は、学習結果として、中心点C1及び中心点C2を出力しても良い。
The
図3は、最も簡単な例として、トレースデータに含まれる2つの信号の値に基づいて判定基準を決定する例を示す。トレースデータには多数の信号が含まれるため、トレースデータを多次元ベクトルとして扱うことによって同様の学習を行っても良い。 FIG. 3 shows, as the simplest example, an example in which a criterion is determined based on the values of two signals included in the trace data. Since many signals are included in the trace data, the same learning may be performed by treating the trace data as a multidimensional vector.
図4は、この発明の実施の形態1における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。図4は、復旧支援システムの判定機能の例を示す。 FIG. 4 is a flowchart showing another operation example of the restoration support system according to the first embodiment of the present invention. FIG. 4 shows an example of the determination function of the recovery support system.
監視センター1では、トレースデータを受信したか否かが判定される(S201)。何れかのエレベーター装置で故障が発生すると、そのエレベーター装置の通信装置8から監視センター1にトレースデータが送信される。通信装置8から送信されたトレースデータは、監視センター1において受信部11によって受信される(S201のYes)。
The
受信部11によってトレースデータが受信されると、判定部13は、そのトレースデータを送信してきたエレベーター装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する(S202)。判定部13は、学習部12による学習結果に基づいて上記判定を行う。学習部12が学習結果として判定基準を出力する場合、判定部13は、例えば学習部12によって決定された判定基準に基づいて上記判定を行う。
When the receiving
図5は、判定部13の機能を説明するための図である。例えば、学習部12が直線Aを学習結果として出力した場合を考える。判定部13は、判定対象となるトレースデータを示す座標が直線Aより上側にあれば、当該トレースデータが第2グループに分類されたトレースデータより第1グループに分類されたトレースデータに近いと判定する。例えば、判定部13は、S201で受信部11が受信したトレースデータを示す座標Dが直線Aより上側にあれば、保守員を派遣する必要はないと判定する。一方、判定部13は、判定対象となるトレースデータを示す座標が直線Aより下側にあれば、当該トレースデータが第1グループに分類されたトレースデータより第2グループに分類されたトレースデータに近いと判定する。例えば、判定部13は、S201で受信部11が受信したトレースデータを示す座標Dが直線Aより下側にあれば、保守員を派遣する必要があると判定する。
FIG. 5 is a diagram for explaining the function of the
判定部13の判定方法は、学習部12が決定した判定基準に応じて適切な方法を採用すれば良い。例えば、判定部13は、S201で受信部11が受信したトレースデータを示す座標Dが領域B1に含まれるか否かを判定しても良い。判定部13は、座標Dが領域B1に含まれれば、保守員を派遣する必要はないと判定する。判定部13は、座標Dが領域B1に含まれなければ、保守員を派遣する必要があると判定する。判定部13は、座標Dが領域B1及び領域B2の双方に含まれなければ、判定できない旨を出力しても良い。
As the determination method of the
他の例として、判定部13は、S201で受信部11が受信したトレースデータを示す座標Dと中心点C1との距離及び座標Dと中心点C2との距離を比較しても良い。判定部13は、座標Dと中心点C1との距離が座標Dと中心点C2との距離より短ければ、保守員を派遣する必要はないと判定する。判定部13は、座標Dと中心点C1との距離が座標Dと中心点C2との距離より長ければ、保守員を派遣する必要があると判定する。
As another example, the
判定部13は、判定結果として、保守員を派遣する或いは保守員を派遣しないの2値ではなく、連続値を出力しても良い。例えば、判定部13は、保守員を派遣する確率等を出力しても良い。判定部13は、座標Dと中心点C1との距離並びに座標Dと中心点C2との距離に基づいて、上記確率を算出しても良い。判定部13は、上記確率を段階的に算出しても良い。判定部13は、標準偏差を用いて距離を正規化しても良い。
The
保守員を派遣する必要はないと判定部13によって判定されると、報知制御部15は、判定部13がS202で判定した結果を報知器21から報知させる(S203)。報知器21は、例えば監視センター1に備えられる。また、保守員を派遣する必要はないと判定部13によって判定されると、送信部14は、故障を直すために必要な動作を行なわせるための指令を、トレースデータを送信してきたエレベーター装置に送信する(S204)。当該指令を受信したエレベーター装置では、故障を直すために必要な動作が行われる。例えば、当該指令を受信したエレベーター装置では、再起動が行われる。
When the
保守員を派遣する必要があると判定部13によって判定されると、報知制御部15は、判定部13がS202で判定した結果を報知器21から報知させる(S205)。また、保守員を派遣する必要があると判定部13によって判定されると、送信部14は、保守員の派遣指令を保守員の拠点等に対して送信する(S206)。
When the
本実施の形態に示す例であれば、エレベーター装置で故障が発生した場合に、その装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定できる。特に、本実施の形態に示す例では、記憶部10に記憶された故障データ及び作業データの双方を用いた機械学習が行われる。過去の多数の事例に基づいた判定を行うことができるため、判定の精度を向上させることができる。
According to the example shown in the present embodiment, when a failure occurs in the elevator device, it is possible to accurately determine whether or not it is necessary to dispatch a maintenance person to repair the failure of the device. Particularly, in the example shown in the present embodiment, machine learning is performed using both the failure data and the work data stored in the
図4に示す例では、S204において、故障を直すために必要な動作を行わせるための指令が自動的に送信される。これは一例である。S202でNoと判定された場合に、判定結果の報知のみを行っても良い。かかる場合、当該指令は監視者の判断によって送信される。 In the example shown in FIG. 4, in S204, a command for performing an operation necessary for fixing the failure is automatically transmitted. This is an example. When it is determined No in S202, only the determination result may be notified. In such a case, the command is transmitted at the discretion of the monitor.
図4に示す例では、S206において、保守員の派遣要請が自動的に行われる。これは一例である。S202でYesと判定された場合に、判定結果の報知のみを行っても良い。かかる場合、保守員の派遣要請は監視者の判断によって行われる。 In the example shown in FIG. 4, in S206, a maintenance worker dispatch request is automatically made. This is an example. When it is determined Yes in S202, only the determination result may be notified. In such a case, the request for dispatch of maintenance personnel is made by the supervisor.
図4に示す例では、S202でNoと判定されると、S203の処理とS204の処理の双方が行われる。これは一例である。S204で指令の自動送信が行われる場合は、S203の処理は行われなくても良い。同様に、図4に示す例では、S202でYesと判定されると、S205の処理とS206の処理の双方が行われる。これは一例である。S206で保守員の派遣要請が自動的に行われる場合は、S205の処理は行われなくても良い。 In the example shown in FIG. 4, if it is determined No in S202, both the processing of S203 and the processing of S204 are performed. This is an example. If the command is automatically transmitted in S204, the process in S203 may not be performed. Similarly, in the example shown in FIG. 4, if it is determined Yes in S202, both the processing of S205 and the processing of S206 are performed. This is an example. When the dispatch request of the maintenance staff is automatically made in S206, the process of S205 may not be performed.
図6は、学習部12及び判定部13の他の機能を説明するための図である。図6は、学習部12が学習結果として複数の判定基準を決定する例を示す。図6に示す例では、学習部12は、判定基準として直線A1、直線A2及び直線A3を決定する。図6は一例を示す。学習部12によって決定される判定基準は2つでも良いし4つ以上でも良い。学習部12は、記憶部10に記憶されたデータを機械学習し、複数の判定基準を決定する。
FIG. 6 is a diagram for explaining other functions of the
図6において黒く塗り潰された記号は、第1グループに分類されたトレースデータを示す。図6に示す白丸は、第2グループに分類されたトレースデータを示す。図6に示す直線A1は、図3に示す直線Aと同じである。直線A1は、第1グループに分類されたトレースデータと第2グループに分類されたトレースデータとの境界線である。 The black symbols in FIG. 6 indicate the trace data classified into the first group. White circles shown in FIG. 6 represent trace data classified into the second group. The straight line A1 shown in FIG. 6 is the same as the straight line A shown in FIG. The straight line A1 is a boundary line between the trace data classified into the first group and the trace data classified into the second group.
直線A2及び直線A3は、第1グループに分類されたトレースデータを更に細かく分けるための境界線である。例えば、図6において黒く塗り潰された記号は、再起動だけで復旧した事例のトレースデータを示す。このうち、黒丸は、再起動後1週間以内に再び故障が発生した事例のトレースデータを示す。黒三角は、再起動後の1週間は故障が発生しなかったが、再起動後1ヶ月以内に再び故障が発生した事例のトレースデータを示す。黒四角は、再起動後の1ヶ月間は故障が発生しなかった事例のトレースデータを示す。直線A2は、黒丸と黒三角との境界線である。直線A3は、黒三角と黒四角との境界線である。 The straight line A2 and the straight line A3 are boundary lines for further finely dividing the trace data classified into the first group. For example, the black symbols in FIG. 6 indicate trace data of a case in which recovery is achieved only by restarting. Of these, the black circles represent trace data of cases where a failure occurred again within one week after the restart. Black triangles show trace data of a case in which no failure occurred for one week after the restart, but the failure occurred again within one month after the restart. The black squares show trace data of a case in which no failure occurred for one month after restarting. The straight line A2 is a boundary line between a black circle and a black triangle. The straight line A3 is a boundary line between the black triangle and the black square.
学習部12が直線A2及び直線A3を決定するためには、各エレベーター装置において故障が発生した間隔のデータが必要になる。例えば、故障が前回発生してからの経過時間のデータが記憶部10に記憶される。
In order for the
図7は、この発明の実施の形態1における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。図7は、復旧支援システムの判定機能の例を示す。図7のS301及びS302に示す処理は、図4のS201及びS202に示す処理と同じである。受信部11によってトレースデータが受信されると、判定部13は、そのトレースデータを送信してきたエレベーター装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する(S302)。判定部13は、学習部12による学習結果に基づいて上記判定を行う。図6に示す例であれば、判定部13は、学習部12によって決定された直線A1に基づいて上記判定を行う。
FIG. 7 is a flowchart showing another operation example of the restoration support system in the first embodiment of the present invention. FIG. 7 shows an example of the determination function of the recovery support system. The processing shown in S301 and S302 of FIG. 7 is the same as the processing shown in S201 and S202 of FIG. When the receiving
判定部13は、保守員を派遣する必要がない場合、当該エレベーター装置で再び故障が発生する時期を判定する(S307)。判定部13は、学習部12によって決定された判定基準に基づいて上記判定を行う。図6に示す例であれば、判定部13は、直線A2及び直線A3に基づいてS307の判定を行う。例えば、S301で座標Dに示すトレースデータが受信された場合、判定部13は、直線A1に基づいて保守員を派遣する必要がないと判定する。また、判定部13は、座標Dが直線A2と直線A3との間に配置されているため、故障推定時期を「1週間後且つ1ヶ月以内」と判定する。
When it is not necessary to dispatch the maintenance personnel, the
故障推定時期が判定部13によって判定されると、報知制御部15は、判定部13がS302及びS307で判定した結果を報知器21から報知させる(S303)。また、故障推定時期が判定部13によって判定されると、送信部14は、故障を直すために必要な動作を行なわせるための指令を、トレースデータを送信してきたエレベーター装置に送信する(S304)。当該指令を受信したエレベーター装置では、故障を直すために必要な動作が行なわれる。例えば、当該指令を受信したエレベーター装置では、再起動が行われる。
When the failure estimation time is determined by the
一方、保守員を派遣する必要があると判定部13によって判定されると、報知制御部15は、判定部13がS302で判定した結果を報知器21から報知させる(S305)。また、保守員を派遣する必要があると判定部13によって判定されると、送信部14は、保守員の派遣指令を保守員の拠点等に対して送信する(S306)。
On the other hand, when the
図6は、学習部12が判定基準として直線A1、直線A2及び直線A3を決定する例を示す。これは一例である。学習部12は、学習結果として標準偏差或いは中心点等を出力しても良い。また、故障の発生要因毎にトレースデータをグループ化し、判定基準を決定しても良い。学習部12は、故障の再発生時期に基づく判定基準と故障の発生要因に基づく判定基準との双方を出力しても良い。
FIG. 6 illustrates an example in which the
図6は、判定部13が判定結果として保守員を派遣する或いは保守員を派遣しないの2値を出力する例を示す。これは一例である。判定部13は、判定結果として連続値を出力しても良い。例えば、判定部13は、「1週間以内に再び故障が発生する確率P1%」及び「1ヶ月以内に再び故障が発生する確率P2%」と判定しても良い。判定部13は、「特定の要因によって1週間以内に再び故障が発生する確率P3%」及び「上記特定の要因以外の要因によって1週間以内に再び故障が発生する確率P4%」と判定しても良い。
FIG. 6 shows an example in which the
図6及び図7に示す例であれば、例えば、保守員を派遣しない場合に故障が再発生する時期を判定できる。このため、予め交換部品を用意しておくといった他の対処が可能となる。 In the case of the examples shown in FIGS. 6 and 7, it is possible to determine the time at which the failure will reoccur if no maintenance personnel are dispatched. Therefore, it is possible to take other measures such as preparing replacement parts in advance.
図8は、この発明の実施の形態1における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。図8は、復旧支援システムの判定機能の例を示す。図9は、判定部13及び報知制御部15の他の機能を説明するための図である。図8のS401及びS402に示す処理は、図4のS201及びS202に示す処理と同じである。受信部11によってトレースデータが受信されると、判定部13は、そのトレースデータを送信してきたエレベーター装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する(S402)。判定部13は、学習部12による学習結果に基づいて上記判定を行う。図9に示す例であれば、判定部13は、学習部12によって決定された直線Aに基づいてS402の判定を行う。
FIG. 8 is a flowchart showing another operation example of the restoration support system in the first embodiment of the present invention. FIG. 8 shows an example of the determination function of the recovery support system. FIG. 9 is a diagram for explaining other functions of the
判定部13は、保守員を派遣する必要がない場合、当該エレベーター装置で発生した故障についてその推移を判定する(S408)。例えば、判定部13は、S401で受信部11が受信したトレースデータが、同じエレベーター装置から受信部11が過去に受信したトレースデータから判定基準に対してどのように変化したのかを特定する。図9に示す例であれば、トレースデータを示す座標が直線Aに近づいていることが特定される。即ち、エレベーター装置が劣化傾向にあることが特定される。
When it is not necessary to dispatch the maintenance personnel, the
判定部13が上記変化を特定するためには、各エレベーター装置について、過去の判定データが必要になる。例えば、判定部13による判定が行われると、その判定結果が記憶部10に記憶される。
In order for the
判定部13による判定が行われると、報知制御部15は、判定部13がS402で判定した結果とS408で特定した結果とを報知器21から報知させる(S403)。報知制御部15は、S403において、図9に示すようなグラフを表示器に表示しても良い。また、判定部13による判定が行われると、送信部14は、故障を直すために必要な動作を行なわせるための指令を、トレースデータを送信してきたエレベーター装置に送信する(S404)。当該指令を受信したエレベーター装置では、故障を直すために必要な動作が行われる。例えば、当該指令を受信したエレベーター装置では、再起動が行われる。
When the determination by the
一方、保守員を派遣する必要があると判定部13によって判定されると、報知制御部15は、判定部13がS402で判定した結果を報知器21から報知させる(S405)。また、保守員を派遣する必要があると判定部13によって判定されると、送信部14は、保守員の派遣指令を保守員の拠点等に対して送信する(S406)。
On the other hand, when the
図10は、復旧支援システムの他の例を示す図である。図10は、監視センター1の例を示す。図10に示す例では、記憶部10に、故障データ及び作業データに加えて、固有データが記憶される。固有データには、エレベーター装置に関するデータのうち、値が変化しないデータが含まれる。固有データには、設置年数のような値が瞬時に変化しないデータも含まれる。固有データとして、設置年数の他に、例えばエレベーター装置の設置環境、建物の階数、最大乗車人数及び機種等が記憶部10に記憶される。固有データは、これらの例に限定されない。記憶部10には、エレベーター装置毎の固有データが記憶される。
FIG. 10 is a diagram showing another example of the recovery support system. FIG. 10 shows an example of the
かかる場合、学習部12は、記憶部10に記憶された固有データも用いて機械学習を行う。学習部12は、機種毎、設置年数毎或いは設置環境毎にトレースデータをグループ化し、判定基準を決定しても良い。
In such a case, the
判定部13は、受信部11がトレースデータを受信すると、そのトレースデータを送信してきたエレベーター装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する。図10に示す例では、判定部13は、例えば記憶部10に記憶された当該エレベーター装置の固有データと学習部12による学習結果とに基づいて上記判定を行う。例えば、ある機種について、再起動後1週間以内に故障が再び発生する確率が、設置年数が1年増える毎に5%上がるといった学習結果が得られたとする。かかる場合、判定部13は、その機種について、設置年数が15年である装置の判定基準から設置年数が20年である装置の判定基準を算出することができる。判定部13は、その機種について、設置年数が10年である装置の判定基準から設置年数が0年である装置の判定基準を算出しても良い。
When the receiving
他の例として、再起動後1週間以内に再び故障が発生する確率について、次式に示すような学習結果が得られたとする。
(機種αでの発生確率)=(機種βでの発生確率)×F(x)
ここで、xはベクトル化されたトレースデータである。F(x)は、学習部12で算出された換算式である。かかる場合、判定部13は、機種βの発生確率から機種αの発生確率を算出することができる。As another example, it is assumed that the learning result as shown in the following equation is obtained for the probability that a failure will occur again within one week after the restart.
(Probability of occurrence in model α)=(Probability of occurrence in model β)×F(x)
Here, x is vectorized trace data. F(x) is a conversion formula calculated by the
図10に示す例であれば、例えば新しく設置されたエレベーター装置から受信部11がトレースデータを受信した場合であっても、保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定することができる。
In the case of the example shown in FIG. 10, for example, even when the receiving
実施の形態2.
図11は、この発明の実施の形態2における復旧支援システムの例を示す図である。本実施の形態では、実施の形態1で開示した学習機能を監視センター1で行い、判定機能を各エレベーター装置で行う例について説明する。
FIG. 11 is a diagram showing an example of a recovery support system according to the second embodiment of the present invention. In the present embodiment, an example will be described in which the learning function disclosed in the first embodiment is performed by the
本実施の形態に示す例では、監視センター1は、例えば記憶部10、受信部11、学習部12及び送信部14を備える。各エレベーター装置は、例えば取得部16、送信部17、受信部18、記憶部20、判定部13、報知制御部15及び動作制御部19を備える。取得部16、送信部17、受信部18、記憶部20、判定部13及び報知制御部15は、例えば通信装置8に備えられる。動作制御部19は、例えば制御装置7に備えられる。以下に、本復旧支援システムの機能及び動作について詳細に説明する。
In the example shown in the present embodiment, the
図12は、この発明の実施の形態2における復旧支援システムの動作例を示すフローチャートである。図12は、復旧支援システムの学習機能の例を示す。図12は、各エレベーター装置の動作例を示す。エレベーター装置では、トレースデータを取得したか否かが判定される(S501)。例えば、エレベーター装置で故障が発生すると、取得部16によってトレースデータが取得される(S501のYes)。送信部17は、取得部16によって取得されたトレースデータを監視センター1に送信する(S502)。
FIG. 12 is a flowchart showing an operation example of the recovery support system in the second embodiment of the present invention. FIG. 12 shows an example of the learning function of the recovery support system. FIG. 12 shows an operation example of each elevator device. The elevator device determines whether or not the trace data has been acquired (S501). For example, when a failure occurs in the elevator device, the
監視センター1では、図2に示す動作と同様の動作が行われる。即ち、監視センター1では、トレースデータを受信したか否かが判定される(S101)。送信部17によって送信されたトレースデータは、監視センター1において受信部11によって受信される。受信部11によって受信されたトレースデータは、記憶部10に記憶される(S102)。
The
監視センター1では、作業データを受信したか否かが判定される(S103)。保守端末9から送信された作業データは、監視センター1において受信部11によって受信される。受信部11によって受信された作業データは、対応のトレースデータに紐付けて記憶部10に記憶される(S104)。記憶部10には、トレースデータと作業データとが蓄積されていく。
The
監視センター1では、学習タイミングか否かが判定される(S105)。S105で学習タイミングであると判定されると、学習部12による機械学習が行われ、学習結果が出力される(S106)。学習部12は、記憶部10に記憶された故障データと作業データとを機械学習する。一例として、学習部12は、学習結果として判定基準を出力する。送信部14は、学習部12による学習結果を各エレベーター装置に送信する。
The
エレベーター装置では、学習部12による学習結果を監視センター1から受信したか否かが判定される(S503)。送信部14によって送信された学習結果は、エレベーター装置において受信部18によって受信される(S503のYes)。受信部18によって受信された学習結果は、記憶部20に記憶される(S504)。
The elevator device determines whether or not the learning result by the
図13は、この発明の実施の形態2における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。図13は、復旧支援システムの判定機能の例を示す。図13は、各エレベーター装置の動作例を示す。 FIG. 13 is a flowchart showing another operation example of the recovery support system in the second embodiment of the present invention. FIG. 13 shows an example of the determination function of the recovery support system. FIG. 13 shows an operation example of each elevator device.
エレベーター装置では、トレースデータを取得したか否かが判定される(S601)。例えば、エレベーター装置で故障が発生すると、取得部16によってトレースデータが取得される(S601のYes)。取得部16によってトレースデータが取得されると、判定部13は、そのトレースデータが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要であるか否かを判定する(S602)。判定部13は、S504で記憶部20に記憶された学習結果に基づいて上記判定を行う。
The elevator device determines whether or not the trace data has been acquired (S601). For example, when a failure occurs in the elevator device, the
保守員の派遣が必要ではないと判定部13によって判定されると、報知制御部15は、判定部13がS602で判定した結果を報知器21から報知させる(S603)。報知器21は、例えばエレベーター装置に備えられる。また、保守員の派遣が必要ではないと判定部13によって判定されると、動作制御部19は、故障を直すために必要な動作を各機器に行わせる(S604)。例えば、動作制御部19は、再起動を実施する。
When the
一方、保守員の派遣が必要であると判定部13によって判定されると、報知制御部15は、判定部13がS602で判定した結果を報知器21から報知させる(S605)。また、保守員の派遣が必要であると判定部13によって判定されると、送信部17は、保守員の派遣指令を保守員の拠点等に対して送信する(S606)。
On the other hand, when the
本実施の形態に示す例であれば、エレベーター装置で故障が発生した場合に、その装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定できる。また、本実施の形態に示す例であれば、監視センター1の負荷を低減できる。本実施の形態に示す例であれば、災害或いは停電等によってエレベーター装置と監視センター1とが不通になっても、エレベーター装置において保守員の派遣の必要性を判定できる。S604において、エレベーター装置の自動復旧を行うことも可能となる。
According to the example shown in the present embodiment, when a failure occurs in the elevator device, it is possible to accurately determine whether or not it is necessary to dispatch a maintenance person to repair the failure of the device. Further, according to the example shown in this embodiment, the load on the
図13に示す例では、S604において、故障を直すために必要な動作が自動的に行われる。これは一例である。S602でNoと判定された場合に、判定結果の報知のみを行っても良い。かかる場合、当該動作は、例えばビルの管理者の判断によって行われる。 In the example shown in FIG. 13, in S604, the operation necessary for fixing the failure is automatically performed. This is an example. When it is determined No in S602, only the determination result may be notified. In such a case, the operation is performed by the judgment of the building manager, for example.
図13に示す例では、S606において、保守員の派遣要請が自動的に行われる。これは一例である。S602でYesと判定された場合に、判定結果の報知のみを行っても良い。かかる場合、保守員の派遣要請は、例えばビルの管理者の判断によって行われる。 In the example shown in FIG. 13, in S606, a maintenance worker dispatch request is automatically made. This is an example. When it is determined Yes in S602, only the determination result may be notified. In such a case, the request for dispatching the maintenance staff is made, for example, by the judgment of the building manager.
図13に示す例では、S602でNoと判定されると、S603の処理とS604の処理の双方が行われる。これは一例である。S604で故障を直すために必要な動作が自動的に行われる場合は、S603の処理は行われなくても良い。同様に、図13に示す例では、S602でYesと判定されると、S605の処理とS606の処理の双方が行われる。これは一例である。S606で保守員の派遣要請が自動的に行われる場合は、S605の処理は行われなくても良い。 In the example shown in FIG. 13, if it is determined No in S602, both the processing of S603 and the processing of S604 are performed. This is an example. When the operation necessary for correcting the failure is automatically performed in S604, the processing of S603 may not be performed. Similarly, in the example shown in FIG. 13, if it is determined Yes in S602, both the processing of S605 and the processing of S606 are performed. This is an example. When the maintenance worker dispatch request is automatically made in S606, the process of S605 may not be performed.
本実施の形態で具体的に開示しない機能及び動作については、実施の形態1で開示された何れの機能及び動作を採用しても良い。 For the functions and operations not specifically disclosed in the present embodiment, any of the functions and operations disclosed in the first embodiment may be adopted.
例えば、学習部12は、学習結果として複数の判定基準を決定しても良い。かかる場合、取得部16によってトレースデータが取得されると、判定部13は、学習部12によって決定された判定基準に基づいて保守員の派遣が必要であるか否かを判定する。また、判定部13は、保守員を派遣する必要がなければ、学習部12によって決定された他の判定基準に基づいて、故障が再び発生する時期を判定する。
For example, the
他の例として、判定部13は、保守員を派遣する必要がない場合に、S601で取得部16が取得したトレースデータが、取得部16が過去に取得したトレースデータから判定基準に対してどのように変化したのかを特定しても良い。かかる場合、判定部13による判定が行われると、その判定結果が記憶部20に記憶される。報知制御部15は、判定部13によって特定された上記結果を報知器21から報知させても良い。
As another example, when it is not necessary to dispatch a maintenance worker, the
他の例として、記憶部10に、故障データ及び作業データに加えて、各エレベーター装置の固有データを記憶させても良い。かかる場合、学習部12は、記憶部10に記憶された固有データも用いて機械学習を行う。例えば、学習部12は、機種毎、設置年数毎或いは設置環境毎にトレースデータをグループ化し、判定基準を決定する。
As another example, the
実施の形態1及び2では、エレベーター装置が監視センター1に接続される例について説明した。監視センター1に接続される装置は、エレベーター装置に限定されない。監視センター1に、保守員によって保守される他の装置が接続されても良い。
In the first and second embodiments, the example in which the elevator device is connected to the
実施の形態1及び2では、エレベーター装置で故障が発生すると、通信装置8によってトレースデータが取得される例について説明した。通信装置8は、故障発生時に加え、常時或いは定期的にトレースデータを取得しても良い。即ち、通信装置8は、正常時のトレースデータを取得しても良い。かかる場合も、通信装置8は、トレースデータを取得すると、取得したトレースデータを監視センター1に送信する。また、トレースデータに、エレベーター装置で行われた運転の内容を示すデータが含まれても良い。例えば、制御装置7から電動機6に対する指令を示す信号がトレースデータに含まれても良い。
In the first and second embodiments, the example in which the trace data is acquired by the
実施の形態1において、符号10〜15に示す各部は、監視センター1が有する機能を示す。図14は、監視センター1のハードウェア構成を示す図である。監視センター1は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ22とメモリ23とを含む処理回路を備える。記憶部10が有する機能はメモリ23によって実現される。監視センター1は、メモリ23に記憶されたプログラムをプロセッサ22によって実行することにより、符号11〜15に示す各部の機能を実現する。
In the first embodiment, each unit indicated by
実施の形態2において、符号10〜12、及び14に示す各部は、監視センター1が有する機能を示す。実施の形態2における監視センター1のハードウェア構成は、図14に示す例と同様である。監視センター1は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ22とメモリ23とを含む処理回路を備える。記憶部10が有する機能はメモリ23によって実現される。監視センター1は、メモリ23に記憶されたプログラムをプロセッサ22によって実行することにより、符号11、12及び14に示す各部の機能を実現する。
In the second embodiment, the respective units indicated by
実施の形態2において、符号13、及び15〜20に示す各部は、エレベーター装置が有する機能を示す。実施の形態2におけるエレベーター装置のハードウェア構成は、図14に示す例と同様である。各エレベーター装置は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサとメモリとを含む処理回路を備える。記憶部20が有する機能はメモリによって実現される。エレベーター装置は、メモリに記憶されたプログラムをプロセッサによって実行することにより、符号13、及び15〜19に示す各部の機能を実現する。
In the second embodiment, each part indicated by
監視センター1に備えられたプロセッサ22及びエレベーター装置に備えられたプロセッサは、CPU(Central Processing Unit)、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ或いはDSPともいわれる。監視センター1に備えられたメモリ23及びエレベーター装置に備えられたメモリとして、半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク或いはDVDを採用しても良い。採用可能な半導体メモリには、RAM、ROM、フラッシュメモリ、EPROM及びEEPROM等が含まれる。
The
監視センター1が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現しても良い。監視センター1の機能を実現するハードウェアとして、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC、FPGA、又はこれらの組み合わせを採用しても良い。同様に、エレベーター装置が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現しても良い。エレベーター装置の機能を実現するハードウェアとして、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC、FPGA、又はこれらの組み合わせを採用しても良い。
Some or all of the functions of the
この発明に係る復旧支援システムは、装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定するために利用できる。 The recovery support system according to the present invention can be used to determine whether or not a maintenance worker needs to be dispatched to repair a device failure.
1 監視センター
2 かご
3 つり合いおもり
4 主ロープ
5 駆動綱車
6 電動機
7 制御装置
8 通信装置
9 保守端末
10 記憶部
11 受信部
12 学習部
13 判定部
14 送信部
15 報知制御部
16 取得部
17 送信部
18 受信部
19 動作制御部
20 記憶部
21 報知器
22 プロセッサ
23 メモリ1 Monitoring
Claims (11)
前記記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する学習手段と、
故障データを受信する受信手段と、
前記受信手段が故障データを受信すると、前記学習手段による学習結果に基づいて、当該故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する判定手段と、
を備えた復旧支援システム。A storage unit that stores failure data indicating a state at the time of failure of the device in which the failure has occurred, and work data indicating work content performed to correct the failure,
Learning means for machine learning the failure data and work data stored in the storage means,
Receiving means for receiving the failure data,
When the receiving unit receives the failure data, the determining unit determines whether or not a maintenance worker needs to be dispatched to fix the failure of the device that has transmitted the failure data, based on the learning result by the learning unit. When,
Recovery support system equipped with.
前記判定手段は、
前記受信手段が故障データを受信すると、当該故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを前記第1判定基準に基づいて判定し、
保守員を派遣する必要がなければ、当該故障データを送信してきた装置で再び故障が発生する時期を前記第2判定基準に基づいて判定する請求項1に記載の復旧支援システム。The learning means determines a first judgment criterion and a second judgment criterion as a learning result,
The determination means is
When the receiving means receives the failure data, it is determined whether or not it is necessary to dispatch a maintenance staff to fix the failure of the device that has transmitted the failure data, based on the first determination criterion,
The recovery support system according to claim 1, wherein when there is no need to dispatch maintenance personnel, the time when a failure occurs again in the device that has transmitted the failure data is determined based on the second determination criterion.
前記学習手段は、学習結果として判定基準を決定し、
前記報知制御手段は、前記受信手段が故障データを受信すると、当該故障データが、当該故障データを送信してきた装置から前記受信手段が過去に受信した故障データから前記判定基準に対してどのように変化したのかを報知器から報知させる請求項1に記載の復旧支援システム。Further comprises a notification control means,
The learning means determines a criterion as a learning result,
The notification control means, when the receiving means receives the failure data, how the failure data is based on the failure data received by the receiving means in the past from the device that has transmitted the failure data with respect to the determination criterion. The recovery support system according to claim 1, wherein an alarm notifies the user of a change.
前記受信手段が受信した故障データが前記記憶手段に記憶される請求項1から請求項4の何れか一項に記載の復旧支援システム。The receiving means receives failure data from a plurality of devices,
The recovery support system according to any one of claims 1 to 4, wherein the failure data received by the receiving unit is stored in the storage unit.
前記監視センターと通信が可能な複数の装置と、
を備え、
前記監視センターは、
故障が発生した装置の故障時の状態を示す故障データ及び当該故障を直すために行われた作業内容を示す作業データが記憶された記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する学習手段と、
を備え、
前記複数の装置のそれぞれは、
故障データを取得する取得手段と、
前記取得手段が故障データを取得すると、前記学習手段による学習結果に基づいて、当該故障データが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要であるか否かを判定する判定手段と、
を備えた復旧支援システム。A surveillance center,
A plurality of devices capable of communicating with the monitoring center;
Equipped with
The monitoring center
A storage unit that stores failure data indicating a state at the time of failure of the device in which the failure has occurred, and work data indicating work content performed to correct the failure,
Learning means for machine learning the failure data and work data stored in the storage means,
Equipped with
Each of the plurality of devices is
Acquisition means for acquiring failure data,
When the acquisition unit acquires the failure data, a determination unit that determines, based on the learning result by the learning unit, whether a maintenance staff needs to be dispatched to fix the failure when the failure data is acquired. When,
Recovery support system equipped with.
前記判定手段は、
前記取得手段が故障データを取得すると、当該故障データが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要であるか否かを前記第1判定基準に基づいて判定し、
保守員の派遣が必要でなければ、再び故障が発生する時期を前記第2判定基準に基づいて判定する請求項6に記載の復旧支援システム。The learning means determines a first judgment criterion and a second judgment criterion as a learning result,
The determination means,
When the acquisition unit acquires the failure data, it is determined whether or not a maintenance worker needs to be dispatched to fix the failure when the failure data is acquired, based on the first determination criterion,
The recovery support system according to claim 6, wherein when the maintenance staff need not be dispatched, the time when the failure occurs again is determined based on the second determination criterion.
前記動作制御手段は、故障データが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要でないと前記判定手段によって判定されると、故障を直すために必要な動作を行わせる請求項6又は請求項7に記載の復旧支援システム。Each of the plurality of devices further includes operation control means,
7. The operation control means causes the operation required for fixing the failure to be performed when the determining means determines that the dispatch of maintenance personnel is not required to repair the failure when the failure data is acquired. Alternatively, the recovery support system according to claim 7.
前記学習手段は、学習結果として判定基準を決定し、
前記報知制御手段は、前記取得手段が故障データを取得すると、当該故障データが、前記取得手段が過去に取得した故障データから前記判定基準に対してどのように変化したのかを報知器から報知させる請求項6に記載の復旧支援システム。Each of the plurality of devices further comprises a notification control means,
The learning means determines a criterion as a learning result,
The notification control means, when the acquisition means acquires the failure data, causes the notification device to notify how the failure data has changed from the failure data acquired in the past by the acquisition means with respect to the determination criterion. The recovery support system according to claim 6.
前記学習手段は、前記記憶手段に記憶された固有データも用いて機械学習を行う請求項1から請求項10の何れか一項に記載の復旧支援システム。The storage unit stores the unique data of the device in association with the failure data of the device,
The recovery support system according to any one of claims 1 to 10, wherein the learning unit performs machine learning also using the unique data stored in the storage unit.
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2016/088736 WO2018122928A1 (en) | 2016-12-26 | 2016-12-26 | Recovery support system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2018122928A1 JPWO2018122928A1 (en) | 2019-08-08 |
JP6711418B2 true JP6711418B2 (en) | 2020-06-17 |
Family
ID=62707990
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018558539A Active JP6711418B2 (en) | 2016-12-26 | 2016-12-26 | Recovery support system |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6711418B2 (en) |
KR (1) | KR102209015B1 (en) |
CN (1) | CN110088022B (en) |
WO (1) | WO2018122928A1 (en) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20200097921A1 (en) * | 2018-09-24 | 2020-03-26 | Hitachi, Ltd. | Equipment repair management and execution |
JP7056753B6 (en) * | 2018-10-19 | 2022-06-10 | 三菱電機株式会社 | Elevator brake device abnormality diagnosis system |
JP7160503B2 (en) * | 2019-11-06 | 2022-10-25 | 三菱電機ビルソリューションズ株式会社 | Building information processing equipment |
WO2021186622A1 (en) * | 2020-03-18 | 2021-09-23 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | Assistance system |
JPWO2023013045A1 (en) * | 2021-08-06 | 2023-02-09 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0796426B2 (en) * | 1989-05-12 | 1995-10-18 | 三菱電機株式会社 | Elevator monitoring equipment |
JP2781489B2 (en) * | 1992-01-17 | 1998-07-30 | 株式会社日立ビルシステム | Fault response support device for elevator remote monitoring device |
JPH05221589A (en) * | 1992-02-13 | 1993-08-31 | Toshiba Erebeeta Technos Kk | Elevator monitoring device |
JP4365019B2 (en) * | 1999-12-28 | 2009-11-18 | 株式会社リコー | Customer support system, customer support method, customer support center, customer information utilization system, and equipment arranged at customer |
US8069958B2 (en) * | 2005-07-18 | 2011-12-06 | Otis Elevator Company | Elevator system and method including a controller and remote elevator monitor for remotely performed and/or assisted restoration of elevator service |
JP2007176618A (en) * | 2005-12-27 | 2007-07-12 | Toshiba Elevator Co Ltd | Remote monitoring system for lifter |
JP2007254039A (en) | 2006-03-20 | 2007-10-04 | Toshiba Elevator Co Ltd | Restoration system for elevator |
JP2009053938A (en) * | 2007-08-27 | 2009-03-12 | Toshiba Corp | Equipment diagnosing system and equipment-diagnosing method on the basis of multiple model |
JP2009259161A (en) * | 2008-04-21 | 2009-11-05 | Nec Corp | Knowledge-based failure recovery support system, user terminal, relay server and knowledge supply server, and data relay method |
CN101348203B (en) * | 2008-06-30 | 2011-04-20 | 日立电梯(中国)有限公司 | Elevator safety device and control method thereof |
JP5416630B2 (en) * | 2010-03-24 | 2014-02-12 | 株式会社日立製作所 | Moving object abnormality judgment support system |
JP2015044667A (en) * | 2013-08-28 | 2015-03-12 | 東芝エレベータ株式会社 | Elevator restoration support system |
-
2016
- 2016-12-26 JP JP2018558539A patent/JP6711418B2/en active Active
- 2016-12-26 CN CN201680090648.XA patent/CN110088022B/en active Active
- 2016-12-26 WO PCT/JP2016/088736 patent/WO2018122928A1/en active Application Filing
- 2016-12-26 KR KR1020197012712A patent/KR102209015B1/en active IP Right Grant
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2018122928A1 (en) | 2018-07-05 |
CN110088022A (en) | 2019-08-02 |
JPWO2018122928A1 (en) | 2019-08-08 |
KR102209015B1 (en) | 2021-01-28 |
CN110088022B (en) | 2020-07-28 |
KR20190061052A (en) | 2019-06-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6711418B2 (en) | Recovery support system | |
JP2009214994A (en) | Elevator maintenance management apparatus | |
KR102612901B1 (en) | Passenger-initiated dynamic elevator service request | |
JP2010049299A (en) | Maintenance worker dispatch system | |
JP5200049B2 (en) | Wide area disaster recovery support system | |
JP2018045416A (en) | Responder allocation system | |
JP6520539B2 (en) | Search system | |
JP5717540B2 (en) | Maintenance staff dispatch system | |
JP2008007308A (en) | Operation report system used when earthquake occurs | |
JP6620898B2 (en) | Recovery support system | |
JP5082708B2 (en) | Elevator earthquake control system | |
WO2017216961A1 (en) | State information communication device and remote monitoring system for elevators | |
JP6645647B2 (en) | Notification device and monitoring system | |
JP7423274B2 (en) | Facility control device and facility control method | |
CN110114294B (en) | Recovery system | |
JP2019210111A (en) | Escalator monitoring method and monitoring system | |
JP6794822B2 (en) | production management system | |
JP2020025226A (en) | Control device and remote monitoring method | |
JP2014214020A (en) | Wide area disaster recovery support system and monitoring center in system | |
WO2024062538A1 (en) | Earthquake damage management system | |
KR20190030139A (en) | Safety apprication program, train control network system and method using the same | |
US20230183040A1 (en) | Solution for managing usage data of an elevator system operating in a construction time use mode | |
CN109074527B (en) | Control data rewriting system | |
JP2012101916A (en) | Maintenance result display device of passenger transport apparatus | |
WO2018231168A1 (en) | Disaster detection and reporting system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190416 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200428 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200511 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6711418 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |