JP6718415B2 - 部品交換予測装置、部品交換予測システム、部品交換予測方法 - Google Patents

Description

本発明は、昇降機の部品の交換周期を予測するシステムに関する。

一般的に、昇降機の保守契約は、フルメンテナンス契約、点検契約の２種類がある。フルメンテナンス契約では、毎月一定の保守料金を顧客から受領し、定期的にメンテナンスを実施する。点検の際や故障が発生した際などに、保守員が交換や修理が必要と判断した部品については、保守料金の中から修理を実施する。

点検契約の場合、保守員が交換や修理が必要と判断した部品については、まず顧客に部品交換を提案する。その後、受注して初めて交換修理が可能となる。顧客が納得せず受注できない状況が続くと、その部品が起因となり昇降機が故障するリスクがある。

この種の問題に対応するものとして、予め推奨される部品や消耗品の組合せを顧客ごとに用意し、顧客が部品を必要とする時期を予測し、その上で部品交換を顧客に提案し、故障を未然に防止する技術が開示されている（例えば特許文献１）。

特開２００２―１４９８６１号公報

従来の技術においては、交換が必要な部品、または関連する部品群を、必要な時期に提案者が選択し、顧客に対し交換提案している。しかしながら、交換提案される顧客側は、部品または部品群の交換について、いかなる必要性やメリットがあるのか、判断するのが難しいという問題がある。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、部品や部品群を交換する必要性を顧客に説明することが可能となる技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、代表的な本発明の交換予測装置は、部品の交換時期を予測する部品交換予測装置であって、昇降機を構成する部品ごとの、新設から故障するまでの期間、または新設から交換されるまでの期間を表す間隔情報に基づき、各部品の交換周期をそれぞれ算出し、昇降機を構成する部品である第１部品の交換周期が変化する場合の、第１部品と機械的に関連して動作する関連部品の交換周期を、第１部品の間隔情報および関連部品の間隔情報に基づき再算出する処理部と、関連部品の交換周期が、処理部によって再算出された後の交換周期に変化したことを示す描画データを作成する表示部と、を有する。

本発明によれば、部品や部品群を交換する必要性を顧客に説明する資料を作成することが可能となる。
上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

実施形態の部品交換予測システムの構成例を示す図である。 実施形態の部品交換予測装置のハードウェア構成例を示す図である。 実施形態の部品交換予測装置の動作例を示すフローチャートである。 センサが出力する計測値の一例および関連情報の一例を示す図である。 実施形態のナレッジ処理部での交換周期計算処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態のナレッジ処理部で作成されるテーブルＴ１、Ｔ２の一例を示す図である。 実施形態のナレッジ処理部で作成されるテーブルＴ３、Ｔ４の一例を示す図である。 実施形態のナレッジ処理部で作成されるテーブルＴ５、Ｔ６、Ｔ７の一例を示す図である。 図３において、今回得られた交換周期が前回の交換周期を下回った場合の動作例を示すフローチャートである。 実施形態の関連部品の対応関係の一例を示す図である。 実施形態の残寿命予測の方法を説明するための図であり、顧客に部品の交換を提案する際の資料の一例を示す図である。 部品ごとにイベント間隔、間隔種別を列記した一覧例であり、関連部品の交換周期を再算出する際のロジックの一例を示す図である。 実施形態の残寿命予測の方法を説明するための図であり、顧客に部品の交換を提案する際の資料の一例を示す図である。 顧客に部品の交換を提案する際の資料の一例を示す図である。

本実施形態では、部品または部品群を交換する必要性を顧客に分かりやすく提案するシステムを提供することを目的とする。この目的を達成するために、本実施形態のシステムは、部品ごとの交換周期を予め算出しておく。交換周期を超えた状態で部品が稼動している状況の場合、本実施形態のシステムは、関連部品も含めて交換周期を再算出して、顧客に交換の必要性を説明するための資料を出力する。

交換周期を超えた状態で部品が稼動している場合、このまま使用し続けると、当該部品のみならず、その関連部品の劣化度も増して関連部品の交換周期も短くなる。本実施形態では、このことを説明するための資料を作成し、顧客に提示して、交換の必要性を説明する。

以下、本実施形態の部品交換予測装置、部品交換予測システム、部品交換予測方法について、図面を引用しながら説明する。尚、実施形態での昇降機とは、いわゆるエレベーター、エスカレーター、動く歩道（オートライン）等を指す。

図１は、部品交換予測システムの構成を示す図である。部品交換予測システム９００は、１台もしくは複数台の昇降機３にそれぞれ接続されたセンサ３１、遠隔監視装置４、部品交換予測装置２０、クライアント端末１０を有する。本実施形態においては、昇降機３と接続するセンサ３１と遠隔監視装置４とは、広域ネットワーク５０１を介して、データ通信可能な状態で接続されている。また遠隔監視装置４、部品交換予測装置２０、およびクライアント端末１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）５０２で接続されている。

センサ３１は、昇降機３を構成する各部品の稼動状態を示す指標値や、温度や湿度などの周辺環境を示す指標値を計測する。センサ３１から出力される計測データは、遠隔監視装置４まで送信される。遠隔監視装置４は、センサ３１から出力された計測データを収集、蓄積する。遠隔監視装置４は、センサ３１から出力された計測データに基づき、昇降機３に異常が発生したかを判定し、異常が発生した場合はアラートを出力して管制センター内の担当者に通知する。

部品交換予測装置２０は、部品の交換時期を予測する装置（コンピュータ）であって、処理部２５と、記憶部２６と、インターフェイス１１とを有する。記憶部２６には、ＲＤＢＭＳ（Relational Database Management System。以降、データベースもしくはＤＢと称する）が実装されている。記憶部２６は、処理部２５から発行される、登録、更新、削除するためのクエリを受け付けてこれを実行し、また検索条件に従ってデータを検索する機能を有する。記憶部２６には、故障情報データベース１、製品情報データベース２、ナレッジデータベース１２、稼動情報データベース５の各データベースが事前に構築されている。

故障情報データベース１は、昇降機３の過去の故障情報などを蓄積する。製品情報データベース２は、顧客ごとの昇降機３の製品情報などを蓄積する。ナレッジデータベース１２は、部品ごとの交換周期の算出結果などを蓄積する。稼動情報データベース５は、昇降機３の稼動情報を蓄積するデータベースであり、遠隔監視装置４が収集したセンサ３１の計測データなども蓄積される。これら各データベースに記憶されているデータの一部は、外部のデータベースサーバなどに記憶されてもよい。

処理部２５は、事前に規定されているプログラムを演算実行することで、各種の動作を制御するユニットであり、ナレッジ処理部６、状態監視処理部７、描画データ作成部８を有する。

ナレッジ処理部６は、故障情報データベース１、製品情報データベース２、稼動情報データベース５に蓄積されたデータを用い、部品ごとに交換周期を算出する。ナレッジ処理部６は、算出した交換周期を、ナレッジデータベース１２に蓄積する。またナレッジ処理部６は、インターフェイス１１を介してクライアント端末１０から指示を受けると、部品の交換周期を再算出し、部品の残寿命、交換することで発生するコスト（費用）、交換しないことによって発生する故障リスクを算出する。またナレッジ処理部６は、後述のイベントが発生した場合にも、部品の交換周期などを再算出する。

描画データ作成部８は、ナレッジ処理部６が算出した結果を、テキストデータまたはグラフデータのいずれかもしくは両方で表した描画データを作成する。この描画データは、ＨＴＭＬなどのマークアップ言語で記載したデータや画像データなどである。描画データ作成部８が作成した描画データは、インターフェイス１１を介してクライアント端末１０に送信される。

状態監視処理部７は、ナレッジ処理部６で算出された部品交換周期に変化が生ずるイベントが発生した場合、ナレッジ処理部６に、交換周期を再算出をするように指示する。本実施形態では、部品が故障した、部品を交換したなどの保全作業履歴が記録された場合、昇降機３の利用者数が変化したなど、昇降機３の使われ方が変化した場合、および、交換周期を超えて稼動している場合に、イベントが発生する。

保全作業履歴は、本実施形態では故障情報データベース１や製品情報データベース２に蓄積されるものとする。状態監視処理部７は、故障情報データベース１、製品情報データベース２を一定周期で監視しており、新規に登録されたレコードが、交換周期の変化するイベントに該当するかを判定する。尚、システム利用者９からの指示を受け付けることで、イベントに該当するレコードが各データベースにあるかの判定処理を行ってもよい。

昇降機３の使われ方の変化に関しては、稼動情報データベース５に蓄積される計測データに基づき判定される。例えば、昇降機３のドアの開閉回数が極端に増加もしくは減少した場合、状態監視処理部７は、昇降機３の使われ方が変化したものと判定する。

インターフェイス１１は、例えばＷｅｂサーバプログラムを構成に含み、ＨＴＴＰプロトコルまたはＨＴＴＰＳプロトコルを用いて、クライアント端末１０にＨＴＭＬデータや画像データを送信する。

クライアント端末１０は、Ｗｅｂブラウザプログラムが事前に導入されたコンピュータであり、描画データ作成部８が作成した描画データを受信して、画面上に表示する。またクライアント端末１０は、描画データ作成部８が作成した描画データをシート上にプリントする。このようにクライアント端末１０は、描画データを画面上もしくはシート上に出力する出力部に相当する。

システム利用者９は、クライアント端末１０を操作することで、描画データ作成部８が作成した描画データを顧客に提示し、部品交換の必要性を説明する。

図２は、部品交換予測装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。部品交換予測装置２０は、コントローラ１０１と、入力デバイス１１０、出力デバイス１１１の各周辺機器とを有するコンピュータである。

コントローラ１０１は、部品交換予測装置２０の内部で動作する各ハードウェアを制御する。コントローラ１０１は、以下の構成を有する。

ＣＰＵ１０２（ＣＰＵ：Central Processing Unit）は、ＲＯＭ１０４（ＲＯＭ：Read only memory）やＨＤＤ１０５（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）に記憶されているプログラムを、ＲＡＭ１０３（ＲＡＭ：Random access memory）に展開し、演算実行する処理装置である。ＣＰＵ１０２は、プログラムを演算実行することで、コントローラ１０１内部の各ハードウェアを統括的に制御する。ＲＡＭ１０３は、揮発性メモリであり、ＣＰＵ１０２が処理する際のワークメモリである。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０２がプログラムを演算実行している間、必要なデータを一時的に記憶する。

ＲＯＭ１０４は、不揮発性メモリであり、部品交換予測装置２０の起動の際にＣＰＵ１０２で実行されるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）や、ファームウェアを記憶している。ＨＤＤ１０５は、データを不揮発的に記憶する補助記憶装置である。ＨＤＤ１０５は、ＣＰＵ１０２が演算実行するプログラムや、制御データを記憶する。本実施形態では、ＨＤＤ１０５には上記の各データベースなどが事前に導入されており、各種データを蓄積し、管理する。またＨＤＤ１０５には、以降の動作や機能を実現するためのプログラムやＷｅｂサーバプログラムが、事前に導入されている。

ネットワークＩ／Ｆ１０６（Ｉ／Ｆ：Interface）は、外部機器との間で行われるデータ通信の制御を担うインターフェイスボードである。

入力Ｉ／Ｆ１０７は、入力デバイス１１０との間で信号の入出力を制御するインターフェイスである。出力Ｉ／Ｆ１０８は、ＣＰＵ１０２から指示を受けて、出力デバイス１１１に画像を描画させる。

入力デバイス１１０は、例えばキーボードやマウスであり、出力デバイス１１１は、モニターやディスプレイである。尚、入力デバイス１１０と出力デバイス１１１とでタッチパネルディスプレイを構成してもよい。また出力デバイス１１１は、シート上に画像を形成するプリンタと接続した構成であってもよい。この場合、出力デバイス１１１はプリンタに相当する。

図１に示したインターフェイス１１、処理部２５のナレッジ処理部６、状態監視処理部７、描画データ作成部８、および記憶部２６内の各データベースは、ＣＰＵ１０２が、ＨＤＤ１０５に記憶されているプログラムを演算実行すること実現される。すなわち、図１に示す部品交換予測装置２０内の各ユニットは、プログラムとハードウェアとが協働することで実現される。

図３は、部品交換予測システム９００の動作の一例について図示したフローチャートである。図３に示すフローチャートは、大きく２つのパートに分かれる。一つは、計測データなどに基づき、交換周期の初期値を算出するまでの動作例である（Ｓ００１〜Ｓ００６）。もうひとつは、主として、実際に稼動している昇降機３でイベントが発生した場合の動作例である（Ｓ００７以降）。

まずは、交換周期の初期値を算出するまでの動作例について説明する。ナレッジ処理部６は、故障情報データベース１、製品情報データベース２、稼動情報データベース５の各データベースから、分析対象の昇降機３の固有情報と、分析に必要な関連情報を取得する（Ｓ００１）。

故障情報データベース１、製品情報データベース２、稼動情報データベース５に記憶されている関連情報は、以下の情報となる。尚、ここで列記したものは一部であり、以降で説明する動作に必要な情報が各データベースのいずれかに記憶されている。
故障情報ＤＢ１・・・故障部品の識別情報（部品名など）、故障発生年月日など。
製品情報ＤＢ２・・・昇降機の識別情報（製造番号など）、型式、用途（乗用、荷物用など）、設置住所、設置環境（ガス、日照など）、部品交換年月日など。
稼動情報ＤＢ５・・・稼動状態（月走行時間など）。
尚、故障部品の識別情報、故障発生年月日、部品交換年月日などについては、例えば後述の図６（Ａ）のようにまとめられる。

図４は、稼動情報データベース５から得られる、昇降機３の稼動状態や稼動環境の計測データを一覧にした図である。図４（Ａ）は、センサ３１から出力される、昇降機３の稼動状態を示す計測項目を一覧にした図である。本実施形態では、走行距離、ガス濃度、平均温度、平均湿度、走行時間、起動回数、通電時間、開閉回数の各計測データがセンサ３１から得られ、遠隔監視装置４で月平均や年平均にまとめられる。図４（Ｂ）は、対象の昇降機３が設置される環境特有の計測項目を一覧にした図である。昇降機３が特殊な環境の下で稼動している場合、本実施形態では、図４（Ａ）の計測データに加えて、環境に応じて図４（Ｂ）に示す計測データも取得される。本実施形態では、特殊環境として、ガス・硫黄、塩害、屋外、高温、低温、多湿、塵埃、放射能の各項目が設けられている。製品情報データベース２から得えられる設置環境の情報に、例えば「ガス・硫黄」を示す情報が含まれる場合、図４（Ａ）に示す計測データに加えて、図４（Ｂ）に示す「ガス・硫黄」の計測データも稼動情報データベース５から取得される。

図３の説明に戻る。ナレッジ処理部６は、ステップＳ００１によって得られた各情報に基づき、分析対象の昇降機３に故障履歴（故障発生年月日）があるかを、部品ごとに確認する（Ｓ００２）。ナレッジ処理部６は、分析対象の昇降機３のうち、故障履歴が無い部品については（Ｓ００２：Ｎｏ）、類似機種、類似部品などのモデルデータを取得する（Ｓ００３）。本例では、故障履歴のみについて言及しているが、これ以外にも実績の無いデータについては、該当するモデルデータが取得される。

ナレッジ処理部６は、得られた故障履歴などに基づき、昇降機３の部品ごとの交換周期を分析する（Ｓ００４）。分析方法としては、ワイブル分析・ワイブル型累積ハザード分析など、部品ごとの特性に合わせた分析方法をナレッジ処理部６にて選択し、交換周期を算出する。ここでは交換周期算定方法の概要を記すが、詳細については、図５以降の各図面を用いて後述する。
（Ｓ００４−１）各データベースより、分析対象部品の故障に到るまでの期間、および継続して正常稼動した期間を計算する。
（Ｓ００４−２）得られた期間を使用し、ワイブル型累積ハザード分析により、各部品の交換周期を信頼度（％）ごとに算出する。

設置環境や利用者の使い方によって昇降機３の部品の寿命が異なるため、ナレッジ処理部６は、交換周期に影響する要素を取得し、各要素に応じて、ステップＳ００４で算出した各部品の交換周期を補正する（Ｓ００５）。交換周期に影響する要素とは、図４（Ｂ）に示す各項目を指す。尚、図４（Ｂ）に示した各項目についての計測手段が無い場合は、クライアント端末１０を使ってシステム利用者９が登録してもよい。ナレッジ処理部６は、昇降機３の部品（製造番号）ごとに、項目に応じて交換周期を補正する。ナレッジ処理部６は、補正後の交換周期を、現時点での最終的な交換周期として決定し、ナレッジデータベース１２に初期値として記憶する（Ｓ００６）。

次に、実際に稼動している昇降機３でイベントが発生した場合の動作例について説明する。状態監視処理部７は、故障情報データベース１その他のデータベースの変化（イベント発生）を常時監視する（Ｓ００７）。部品の交換周期が変化するようなイベントが発生した場合（Ｓ００８：Ｙｅｓ）、状態監視処理部７は、当該部品および関連部品（後述）の交換周期を再計算するようナレッジ処理部６に指示する。部品の交換周期が変化するようなイベントとしては、上記のとおり、故障が発生した、部品を交換した、昇降機の利用者数が変化した、交換周期を超えて稼動しているなどである。ナレッジ処理部６は、この指示に基づき、図５のフローチャートを用いて説明する動作に従い、交換周期を再計算する（Ｓ００９）。尚、交換周期の算出には、一般的に用いられているワイブル型累積ハザード分析を用いる。尚、この再計算の後に、ステップＳ００５の補正を行ってもよい。

ナレッジ処理部６は、当該部品に関し、今回計算した交換周期と前回までの交換周期（前回交換周期と称する）との差が１０％を超えるか否かを判定する（Ｓ０１０）。尚、ここでは一例として１０％としているが、部品種類や故障による影響度などにより許容範囲はそれぞれ異なるため、１０％以外の数値を用いてもよい。１０％を超えない場合（Ｓ０１０：Ｎｏ）、処理はステップＳ００７に戻り、状態監視処理部７によるイベント監視が引き続き行われる。

今回計算した交換周期と前回交換周期との差が１０％を超える場合（Ｓ０１０：Ｙｅｓ）、ナレッジ処理部６は、インターフェイス１１を介して、クライアント端末１０にアラートを発するように設定する（Ｓ０１１）。クライアント端末１０は、この設定に応じて、システム利用者９に音声を発したり、画面上に表示するなどして通知する。

ナレッジ処理部６は、算出した部品の交換周期を最新の交換周期として、ナレッジデータベース１２に保存する（Ｓ０１２）。このようにして得られた最新の値をフィードバックし、蓄積することで、交換周期の設定精度を向上させる。

今回計算した交換周期と前回交換周期とを比較し、今回の交換周期が前回交換周期よりも短くなった場合（Ｓ０１３：Ｙｅｓ）、処理は図９のステップＳ２０１に進む。図９の動作については、改めて後述する。

図５は、ナレッジ処理部６で行われる交換周期計算の動作例を示すフローチャートである。図５に示すフローチャートは、上記のステップＳ００４、ステップＳ００９などで行われるが、ここではステップＳ００９の交換周期再計算の動作例として説明する。また、図５に示す各ステップでは、テーブルＴ１〜Ｔ７が作成されるが、これら各テーブルの一部もしくは全ては、ナレッジデータベース１２にて蓄積、管理される。

状態監視処理部７は、図３のステップＳ００８で発生したイベントを特定する（Ｓ１０１）。ここでは、昇降機３を構成する部品の一つである部品Ａ（第１部品）が故障したものとする。ナレッジ処理部６は、故障情報データベース１から故障発生年月日（Ｄ１）、製品情報データベース２から納入年月日（Ｄ２）、部品交換年月日（Ｄ３）を取得する。またナレッジ処理部６は、稼動情報データベース５から月平均走行時間（Ｄ４）を取得し、これらをまとめてテーブルＴ１を作成する（Ｓ１０２）。故障発生年月日（Ｄ１）は、部品が故障した日付情報であり、納入年月日（Ｄ２）は部品を新たに新設した日付情報である。部品交換年月日（Ｄ３）は、部品を交換した日付情報である。尚、交換によって部品は新たに新設されることになるため、部品交換年月日（Ｄ３）は、部品を新設した日付情報でもある。

図６（Ａ）は、ステップＳ１０２で作成されるテーブルＴ１の一例を示す図である。ナレッジ処理部６は、故障した部品Ａについて、上記の各日付情報、月平均走行時間を一覧にしてまとめる。これとともにナレッジ処理部６は、部品Ａに関連する一つまたは複数の部品についても、故障発生年月日（Ｄ１）、納入年月日（Ｄ２）、部品交換年月日（Ｄ３）、月平均走行時間（Ｄ４）の各データを取得し、テーブルＴ１に追加する。本例では、部品Ａに関連する部品が複数あるものとし、この関連部品を部品Ｂ、部品Ｃとする。関連部品とは、機械的に相互に関連して動作する部品を指す。関連部品は、例えば、該当部品と物理的に直接接触して共に動作する部品である。また、ベルトなどの動力伝達媒体を介して共に回動するそれぞれのローラなど、間接的に接触して動作する部品も、関連部品に相当する。

ナレッジ処理部６は、テーブルＴ１から故障間隔（Ｄ５）、正常稼動間隔（Ｄ６）を計算し、テーブルＴ２を作成する（Ｓ１０３）。

図６（Ｂ）は、テーブルＴ１からテーブルＴ２を導出する際に一時的に生成されるテーブルを例示する図であり、図６（Ｃ）は、テーブルＴ２を例示する図である。ナレッジ処理部６は、図６（Ｂ）に示すように、イベント間隔（Ｄ７）を時単位で算出する。イベント間隔（Ｄ７）は、テーブルＴ１の故障発生年月日（Ｄ１）、納入年月日（Ｄ２）、部品交換年月日（Ｄ３）のいずれかを起点とし、故障発生年月日（Ｄ１）、部品交換年月日（Ｄ３）のいずれかに至るまでの期間を表した間隔情報を指す。

また、イベント間隔（Ｄ７）を算出する際には、以下の式を用いてもよい。
イベント間隔（Ｄ７）=yearfrac(I,II)÷30×(月平均走行時間) （式１）
ここで、関数yearfrac()は、I,IIで指定される２つの日付の間の期間が、一年に対して占める割合を算出する関数である。

そしてナレッジ処理部６は、期間の意味合いに応じて、各期間を故障間隔（Ｄ５）、正常稼動間隔（Ｄ６）の間隔種別（Ｄ８）で分類する。ナレッジ処理部６は、例えば図６（Ｂ）の最初の行に示す「D2:納入年月日→D1:故障発生年月日」のように、納品してから故障するまでの期間を「故障間隔」として分類する。また、第３行目の「D1:故障発生年月日→D1:故障発生年月日」、第５行目の「D3:部品交換年月日→D1:故障発生年月日」についても、「故障間隔」として分類される。すなわち、納品や交換（故障交換含む）してから、そのまま稼動を続けて最終的に故障に至った期間を、「故障間隔」として分類する。またナレッジ処理部６は、図６（Ｂ）の第２行目、第４行目、第６行目に示すように、納品や交換（故障交換含む）してから、故障せずに最後まで稼動し続けて部品交換に至った場合、当該期間を「正常稼動間隔」として分類する。このようにイベント間隔（Ｄ７）は、納品や交換（故障交換を含む）によって新設されてから継続使用し、最終的に故障するまでの期間、または、新設されてから継続使用し、最終的に交換されるまでの期間、のいずれかに分類される。

ナレッジ処理部６は、このようにして各部品についてのイベント間隔（Ｄ７）、間隔種別（Ｄ８）を導出し、その後に、故障間隔（Ｄ５）、正常稼動間隔（Ｄ６）をカラムとしたイベント間隔（Ｄ７）のテーブルＴ２を作成する（図６（Ｃ）参照）。

図５の説明に戻る。ナレッジ処理部６は、ナレッジデータベース１２から、前回の交換周期計算結果を取得し、また過去のイベント間隔（Ｄ７）、間隔種別（Ｄ８）を取得して、テーブルＴ３を作成する（Ｓ１０４）。そしてナレッジ処理部６は、テーブルＴ３に、テーブルＴ２もしくは図６（Ｂ）に示すテーブルの内容を追加して、テーブルＴ４を作成する（Ｓ１０５）。

図７（Ａ）は、テーブルＴ３を例示した図であり、図７（Ｂ）は、テーブルＴ４を例示した図である。テーブルＴ３、Ｔ４ともに、イベント間隔（Ｄ７）、間隔種別（Ｄ８）の各カラムを含むテーブルとなっており、テーブルＴ４は、テーブルＴ３に対してテーブルＴ２の内容を統合したものとなっている。

図５の説明に戻る。ナレッジ処理部６は、故障分析により、各部品の形状パラメータｍ（Ｄ９）、および尺度パラメータη（Ｄ１０）を算出し、テーブルＴ５を作成する（Ｓ１０６）。尚、本実施形態で使用している故障分析は、上記のように、一般的に用いられるワイブル型累積ハザード分析だが、他の分析方法を用いてもよい。そしてナレッジ処理部６は、テーブルＴ５から、交換周期（Ｄ１１）を算出し、テーブルＴ６を作成する（Ｓ１０７）。交換周期（Ｄ１１）の計算方法は、ワイブル型累積ハザード分析の形状パラメータｍ（Ｄ９）、尺度パラメータη（Ｄ１０）を使用した、以下の一般的な信頼度計算式で算出する。
交換周期（Ｄ１１）＝exp(ln(η)＋(ln(ln(1÷(1-0.01))))÷m) （式２）
ナレッジ処理部６は、テーブルＴ６に前回交換周期（Ｄ１２）を統合して、テーブルＴ７を作成する（Ｓ１０８）。

図８（Ａ）はテーブルＴ５の一例を示す図であり、図８（Ｂ）はテーブルＴ６の一例を示す図である。また図８（Ｃ）はテーブルＴ７の一例を示す図である。Ｓ１０６〜Ｓ１０８の処理により、最終的には、図８（Ｃ）に示すテーブルＴ７が得られる。ナレッジ処理部６は、部品Ａ〜Ｃごとに、形状パラメータｍ（Ｄ９）、および尺度パラメータη（Ｄ１０）、交換周期（Ｄ１１）、前回交換周期（Ｄ１２）を対応付けてテーブルＴ７を作成する。

このようにして算出した交換周期（Ｄ１１）と前回交換周期（Ｄ１２）との差が１０％以上であるかを、図３のステップＳ０１０で判定する。また図３のステップＳ０１３で、今回の交換周期（Ｄ１１）が前回交換周期（Ｄ１２）よりも短くなった場合、処理は図９のＳ２０１に進む。

図９は、各部品の残余命を算出し、描画データを作成する動作例を示すフローチャートである。ナレッジ処理部６は、対象部品および関連部品の情報を各データベースから取得し（Ｓ２０１）、関連部品の残寿命予測を実施する（Ｓ２０２）。そして描画データ作成部８は、予測した関連部品の残余命および早期劣化が視覚的に確認できるグラフ図を含めた描画データを作成する（Ｓ２０３）。この描画データは、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）などのマークアップ言語や画像データを含んだデータである。インターフェイス１１は、作成された描画データをクライアント端末１０に送信する（Ｓ２０４）。

以下、図１０〜図１４を参照しつつ、図９のフローチャートの詳細を説明する。

図１０は、関連部品の一例である。関連部品とは、上記のように機械的に相互に関連して動作するものを想定している。ここでは、部品Ａをエスカレーターの移動手すりを駆動させるための駆動ローラとし、部品Ｂを、部品Ａの駆動ローラに介された駆動用チェーンの張力を調整するためのアイドラスプロケットとする。また部品Ｃを、部品Ｂのアイドラスプロケットにより調整される駆動用チェーンとする。このように部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃは、機械的に相互に関連している。

図１１は、本実施形態の残寿命予測方法を説明する図である。ここで、縦軸は部品の劣化度を示し、横軸は経年を示している。縦軸の劣化度の１００％は、これを超えた場合、急激に故障確率が高まることを示している。

ここでは、ナレッジ処理部６により、部品Ａの当初の交換周期は５．５年と算出され、部品Ｂの当初の交換周期は７年、部品Ｃの当初の交換周期は８．３年と算出されていたとする。このように本例では、各部品の交換周期の長さは（部品Ａ＜部品Ｂ＜部品Ｃ）の関係にあるものとする。また、最も交換周期の短い部品Ａが、５．６年使用し続けているものとして説明する。

部品Ｂおよび部品Ｃは、過去の事例分析により、部品Ａが故障した場合や部品Ａが著しく劣化している場合、連鎖して早期劣化するという傾向がある。この過去の事例分析の結果を元に、ナレッジ処理部６は、部品Ａの劣化度が１００％となった時点を基点として、関連部品Ｂ、Ｃの交換周期がどのように変化したかを再計算する。

以下に部品Ｂ、Ｃの再算出について記す。ここでは、交換周期が部品Ｃよりも短い部品Ｂについては、部品Ａの故障間隔を加味して算出し、交換周期の長い部品Ｃについては、部品Ａおよび部品Ｂの故障間隔を加味して算出する。

部品Ａが故障した場合の部品Ｂの早期劣化または同時に故障する可能性がある期間を、ワイブル分析・ワイブル型累積ハザード分析で計算する。ここでナレッジ処理部６は、部品Ａの故障間隔と部品Ｂの故障間隔とを合算し、これと部品Ｂの正常稼動間隔を用いてワイブル分析・ワイブル型累積ハザード分析し、形状パラメータｍ、尺度パラメータηを求める。

図１２（Ａ）は、部品Ａ、部品Ｂに関する、イベント間隔（Ｄ７）、間隔種別（Ｄ８）を例示した図である。本例では、部品Ａの故障間隔（５．５年）と部品Ｂの各故障間隔とを統合し、この統合した値を部品Ｂの新たな故障間隔とする。ここでは、部品Ａの故障間隔と部品Ｂの各故障間隔とを合算（加算演算）することで統合する。ナレッジ処理部６は、部品Ｂの統合後の故障間隔および部品Ｂの正常稼動間隔を用いて、部品Ｂに関してのワイブル分析・ワイブル型累積ハザード分析を行い、形状パラメータｍ、尺度パラメータηを求める。

ナレッジデータベース１２から取得した前回交換周期をｔとすると、故障率や交換周期は、一般的にワイブル分析で用いられる下記の式を用いる。
一般的な信頼度（＝故障率）の計算式は、以下となる。
故障率F(t)＝１-exp(-(t/η)^m) （式３）
また、信頼度９９％とする場合の交換周期は、以下となる。
信頼度９９％の交換周期＝exp(ln(η)＋(ln(ln(1÷(1-0.01))))÷m) （式４）

図１１の例によると、部品Ｂ単体での交換周期は７．０年であったが、部品Ａの故障間隔を併せて再計算すると６．０年となる。これにより、部品Ａが稼動し続けて５．６年経過する時点で、部品Ｂの交換周期の残寿命は、１．４年（7.0-5.6=1.4(年)）から０．４年（6.0-5.6=0.4(年)）へと短縮される。

またナレッジ処理部６は、部品Ａが故障した場合に部品Ｃが早期劣化または同時に故障する可能性がある期間も、同様にしてワイブル分析・ワイブル型累積ハザード分析で計算する。

図１２（Ｂ）は、部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃに関する、イベント間隔（Ｄ７）および間隔種別（Ｄ８）を例示した図である。本例では、部品Ａの故障間隔と部品Ｂの各故障間隔とを統合し、さらに部品Ｃの各故障間隔を統合して、最終的に得られた値を部品Ｃの新たな故障間隔とする。ここでは、部品Ａの故障間隔、部品Ｂの各故障間隔、部品Ｃの各故障間隔を合算（加算演算）することで統合する。ナレッジ処理部６は、この統合した故障間隔および部品Ｃの正常稼動間隔を用いて、部品Ｃに関してのワイブル分析・ワイブル型累積ハザード分析を行い、形状パラメータｍ、尺度パラメータηを求める。そしてナレッジ処理部６は、上記の式３、式４に基づき、部品Ｃの交換周期を求める。

尚、このようにして求めた部品Ｂ、部品Ｃの交換周期に対して、図３のステップＳ００５に示す補正処理を施してもよい。

またナレッジ処理部６は、上記の部品Ｂ、部品Ｃの残寿命とともに、部品Ａが故障した場合に部品Ｂ、部品Ｃが早期劣化または同時に故障する確率を算出する。ナレッジ処理部６は、部品Ａが故障した場合に部品Ｂが早期劣化または同時に故障する確率を、故障の統計に基づき求める。例えば、記憶部２６の製品情報データベース２には、部品Ａが故障した場合に、部品Ｂの交換周期（７年）、部品Ｃの交換周期（８．３年）が短くなったり、故障したりしたケースが、機種毎に何％発生したかのデータを記憶している。ナレッジ処理部６は、このデータを用いて故障確率を算出する。

図１３は、部品Ａをさらに継続使用した場合の状態を示したグラフ図である。ここでは、部品Ａに関し、予め算出した交換周期５．５年を１年超過し、６．５年使用し続けている状況を考える。状態監視処理部７は、部品Ａの交換周期５．５年を超えても部品Ａが交換されていないことをイベントとして認識し（図３のＳ００８）、ナレッジ処理部６が交換周期の再計算処理を開始する（図３のＳ００９）。この時点で部品Ａの劣化度は１００％を大きく超えており、故障する確率が極めて高い状態にある。また部品Ａの超過期間が長くなるほど、部品Ｂ、部品Ｃについても、劣化の進行度合いが増す期間も長くなり、部品Ａと同時に部品Ｂ、部品Ｃも故障する可能性が高くなる。

図１３の例について、部品Ａが故障した場合に部品Ｂや部品Ｃも同時に故障する可能性がある期間を、ワイブル分析・ワイブル型累積ハザード分析で計算する。部品Ｂについては、上記と同様に、部品Ａの故障間隔、部品Ｂの故障間隔、部品Ｂの正常稼動間隔に基づき、ワイブル分析・ワイブル型累積ハザード分析し、形状パラメータｍ、尺度パラメータηを求める。部品Ｃについても上記と同様に、部品Ａの故障間隔、部品Ｂの故障間隔、部品Ｃの故障間隔、および部品Ｃの正常稼動間隔に基づき、形状パラメータｍ、尺度パラメータηを求める。

ナレッジデータベース１２から取得した前回交換周期をtとすると、ナレッジ処理部６は、一般的にワイブル分析で用いられる上記の式３、式４を用いて、部品Ａの交換周期を例えば６．８年（残寿命０．３年）と算出する。またナレッジ処理部６は、部品Ｂが６．８年で同時故障する故障率を、製品情報データベース２を参照することで、例えば３０％と求め、部品Ｂおよび部品Ｃが同時に故障する確率を例えば２０％と求める。

ナレッジ処理部６は、このようにして残寿命および故障確率を算出するが、その他にも、部品Ａ〜Ｃを交換する際の費用を算出することができる。記憶部２６の製品情報データベース２には、部品ごとに、作業費、部品費の各データも記憶されている。ナレッジ処理部６は、これらを取得して、作業費と部品費とを合算して総費用を算出する。

図１４は、上記のようにして導出した部品Ａ〜Ｃの作業費、部品費、総費用、故障率、残寿命を一覧にした図である。また、図１４（Ａ）が図１１の例による一覧であり、図１４（Ｂ）が図１３の例による一覧である。

描画データ作成部８は、ナレッジ処理部６が計算した結果の描画データを作成する。描画データ作成部８は、クライアント端末１０が表示するための静止画像データもしくはＨＴＭＬデータを描画データとして作成するが、時間経過とともにグラフの各線が延伸して動くような動画データを作成してもよい。描画データ作成部８は、図１１や図１３に示されるグラフと、図１２や図１４に示されるテキスト一覧との両方を作成し、これらが１つの画面内に収まるように作成するが、例えばグラフのみ、テキストデータのみを作成してもよい。描画データ作成部８が作成した描画データは、インターフェイス１１を介してクライアント端末１０に送られ、クライアント端末１０の表示部に表示される。また描画データは、システム利用者９の操作により印刷される。この交換周期などが記されたデータを、顧客に提示することで、顧客に交換しない場合のリスクや、交換によるメリットを、より具体的に説明することができる。また、交換周期や残寿命のみならず、費用や故障率も資料に含めて提示することで、顧客も交換するか否かの判断をしやすくなる。また、図１１や図１３に示すように、グラフに図示した描画データを作成することで、顧客に提示する資料としての視認性も向上する。

また、システム利用者９がクライアント端末１０を操作して、分析対象の昇降機３の製造番号を入力または選択し、部品交換予測装置２０に送信する。これにより、部品交換予測装置２０の処理部２５は、昇降機３や部品の製造番号に基づき、当該昇降機３を構成する部品について、上記の残寿命や故障率の算出処理を行い、描画データ（図１１、図１３の画像や図１４のテキストデータ）を作成する。これにより、システム利用者９は、指定した製造番号の描画データを、任意のタイミングで閲覧することができる。システム利用者９は、表示された画像を顧客に提示したり、必要に応じて印刷したりするなどして、顧客に部品の交換を勧める。

上記の図１１、図１２、図１４（Ａ）の説明は、部品Ａを実際に５．６年間使用続けたタイミングで、関連部品Ｂ、Ｃの残余命や故障率の算出処理を行い提案資料を作成する、という内容である。すなわち、今現在、既に交換周期を超過している状況下で提案する説明となっている。これに対し、例えば、現時点ではまだ部品Ａの交換時期ではないが、今後使用し続けて仮に５．６年使用した場合、関連部品Ｂ、Ｃはどうなるかなど、今後使用し続けたと仮定してその予測を求める際にも、上記実施形態を適用することができる。図１３、図１４（Ｂ）の説明においても同様である。

本実施形態で説明した交換周期や残寿命の算出方法、故障率の求め方は、あくまでも一例であり、その他の算出方法などを用いてもよい。

本実施形態では、交換周期が変化したことを示す表現手法として、図１１、図１３に示すようにグラフで表現したり、図１４の残寿命の欄に示す「0.5 -> 0.2」のように矢印で残寿命を表現したりしたが、態様はこれに限定されない。これらの表現手法以外にも、単に、「交換周期が短くなりました」「残寿命が変わりました」などの、数値を示さない表現でもよい。このように、交換周期が変化したことを示す態様であれば、どのような表現手法で描画データを作成してもよい。尚、交換周期が変化すると、当然残寿命も変化し、逆に残寿命が変化すると、交換周期も変化する。このように、残寿命が変化することと、交換周期が変化することとは等価である。同様に、残寿命を算出し顧客に提示することと、交換周期を算出し顧客に提示することとは、等価である。以上より、「交換周期」の文言と「残寿命」の文言とは、相互に言い換えることができる。

本実施形態では、故障間隔、正常稼動間隔に分類し、故障間隔、正常稼動間隔ごとにデータが複数ある状態で交換周期を算出した。しかしながら、部品によっては稼動実績が乏しく、例えば１つの故障間隔の実績しかない場合や１つの正常稼動間隔の実績しかない場合もある。これに加え、さらにモデルとなるデータも無い場合は、この１つの故障間隔または正常稼動間隔が、間隔情報を表すデータとして取り扱うことができる。

本実施形態では、ある部品が交換周期を超えて稼動する場合の、関連部品の残寿命や故障率を算出し、これらを表示して顧客に提案するものとして説明した。これとは逆に、使用を開始してから間もない早い段階や、交換周期に達していない段階で部品交換を行うと、関連部品の残寿命も延びて故障率も低下する、などの利点も考えられる。本実施形態を適用することで、早い段階で部品交換を行った場合の、関連部品の残寿命の変化や故障率の変化をグラフなどで示し、顧客に提案してもよい。すなわち、本実施形態の処理部は、ある部品の交換周期（＝残寿命）が、周期超過の稼動により縮んだり、交換により延びたりなどで変化する場合の関連部品の交換周期（＝残寿命）を、再算出する。これに加え、昇降機の使われ方が変化した場合も、上記のように部品の交換周期が変化するイベントに相当することから、処理部は、この場合の関連部品の交換周期（＝残寿命）を再算出する。

上記実施形態では、昇降機を監視対象の一例にして説明したが、これに限らず、機械的に動作する機器や装置を監視対象とした態様にも適用させることができる。また、上記実施形態で説明した部品交換予測装置２０が提供する各機能を、機能ごとに複数の装置や筐体（サーバ）に分けたシステム構成としてもよい。

クライアント端末１０で行うユーザの操作の受け付けや出力の各機能は、入力デバイス１１０、出力デバイス１１１などを用いて部品交換予測装置２０側で実装されていてもよい。

以上に詳説したように、本実施形態では、部品や部品群を交換する必要性を顧客に分かりやすく説明することができる。

尚、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

１：故障情報データベース、２：製品情報データベース、３：昇降機、
４：遠隔監視装置、５：稼動情報データベース、６：ナレッジ処理部、
７：状態監視処理部、８：描画データ作成部、９：システム利用者、
１０：クライアント端末、１１：インターフェイス、１２：ナレッジデータベース、
２０：交換予測装置、２５：処理部、２６：記憶部、３１：センサ、
９００：部品交換予測システム。

Claims (7)

1. 部品の交換時期を予測する部品交換予測装置であって、
   昇降機を構成する部品ごとの、新設から故障するまでの期間、または新設から交換されるまでの期間を表す間隔情報に基づき、各部品の交換周期をそれぞれ算出し、
   前記昇降機を構成する部品である第１部品の交換周期が変化する場合の、前記第１部品と機械的に関連して動作する関連部品の交換周期を、前記第１部品の間隔情報および前記関連部品の間隔情報に基づき再算出する処理部と、
   前記関連部品の交換周期が、前記処理部によって再算出された後の交換周期に変化したことを示す描画データを作成する描画データ作成部と、
   を有する部品交換予測装置。
2. 請求項１に記載の部品交換予測装置であって、
   前記処理部は、
   前記関連部品が複数ある場合、前記処理部は、一の関連部品の交換周期を、前記第１部品の間隔情報、他の関連部品の間隔情報、および前記一の関連部品の間隔情報に基づき再算出する、部品交換予測装置。
3. 請求項１に記載の部品交換予測装置であって、
   前記描画データ作成部は、さらに、前記第１部品および前記関連部品の交換によって生ずる費用の情報を含めて前記描画データを作成する、部品交換予測装置。
4. 請求項１に記載の部品交換予測装置であって、
   前記処理部は、さらに、前記関連部品が故障する確率を算出し、
   前記描画データ作成部は、さらに、前記確率の情報を含めて前記描画データを作成する、
   部品交換予測装置。
5. 請求項１に記載の部品交換予測装置であって、
   前記描画データ作成部は、前記関連部品の交換周期が変化したことをグラフに図示することで、前記描画データを作成する、
   部品交換予測装置。
6. 部品の交換時期を予測する部品交換予測システムであって、
   昇降機を構成する部品ごとの、新設から故障するまでの期間、または新設から交換されるまでの期間を表す間隔情報に基づき、各部品の交換周期をそれぞれ算出し、
   前記昇降機を構成する部品である第１部品の交換周期が変化する場合の、前記第１部品と機械的に関連して動作する関連部品の交換周期を、前記第１部品の間隔情報および前記関連部品の間隔情報に基づき再算出する処理部と、
   前記関連部品の交換周期が、前記処理部によって再算出された後の交換周期に変化したことを示す描画データを作成する描画データ作成部と、
   前記描画データを出力する出力部と、
   を有する部品交換予測システム。
7. 部品の交換時期を予測する部品交換予測方法であって、
   昇降機を構成する部品ごとの、新設から故障するまでの期間、または新設から交換されるまでの期間を表す間隔情報に基づき、各部品の交換周期をそれぞれ算出し、
   前記昇降機を構成する部品である第１部品の交換周期が変化する場合の、前記第１部品と機械的に関連して動作する関連部品の交換周期を、前記第１部品の間隔情報および前記関連部品の間隔情報に基づき再算出し、
   前記関連部品の交換周期が、再算出された後の交換周期に変化したことを示す描画データを作成する、
   処理を、コンピュータが実行する部品交換予測方法。