JP7074542B2 - ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法 - Google Patents

ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7074542B2
JP7074542B2 JP2018073778A JP2018073778A JP7074542B2 JP 7074542 B2 JP7074542 B2 JP 7074542B2 JP 2018073778 A JP2018073778 A JP 2018073778A JP 2018073778 A JP2018073778 A JP 2018073778A JP 7074542 B2 JP7074542 B2 JP 7074542B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
machine
data
alarm
service
diagnostic
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
Application number
JP2018073778A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019185292A (ja
Inventor
賢男 上口
明良 務台
裕次郎 本田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
FANUC Corp
Original Assignee
FANUC Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by FANUC Corp filed Critical FANUC Corp
Priority to JP2018073778A priority Critical patent/JP7074542B2/ja
Priority to US16/284,250 priority patent/US11262744B2/en
Priority to DE102019204232.5A priority patent/DE102019204232A1/de
Priority to CN201910256932.5A priority patent/CN110347124B/zh
Publication of JP2019185292A publication Critical patent/JP2019185292A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7074542B2 publication Critical patent/JP7074542B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
    • G05B19/4062—Monitoring servoloop, e.g. overload of servomotor, loss of feedback or reference
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4184—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by fault tolerance, reliability of production system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/027—Alarm generation, e.g. communication protocol; Forms of alarm
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0706—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment
    • G06F11/0736—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment in functional embedded systems, i.e. in a data processing system designed as a combination of hardware and software dedicated to performing a certain function
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0751—Error or fault detection not based on redundancy
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0766—Error or fault reporting or storing
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31088—Network communication between supervisor and cell, machine group
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Selective Calling Equipment (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Description

本発明は、ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法に関する。
従来のネットワークを利用した診断サービスシステムの代表的な構成例としては、図１Ａ、図１Ｂ、図１Ｃに示す３つのシステムがある。図１Ａに示すシステムは、機械１１、１２、１３の稼働状況を機械１１、１２、１３から直接、診断センタ２０にネットワーク経由で送信し、機械１１、１２、１３の状況を加味して故障診断を行う。このシステムを記載する特許文献としては、例えば特許文献１、２、３がある。図１Ｂに示すシステムは、機械１１、１２、１３の稼働状況を管理装置３０がモニターし、アラーム時には管理装置３０に蓄積されているログデータも加味して診断センタ２０が診断を行う。このシステムを記載する特許文献としては特許文献４がある。図１Ｃに示すシステムは、問い合わせシステムを備えた管理装置３１と問い合わせシステムを備えた診断センタ２１とを有し、管理装置３１に問診システムが組み込まれていて、アラーム発生時に問診システムを利用した状況情報と管理システム３１に蓄積されたログデータとを合わせて、診断センタ２１が診断を行う。このシステムを記載する特許文献としては、例えば特許文献５、６がある。
特開平１０－２２８３１１号公報 特開平５－２８４５７３号公報 特開平１１－１１９８１５号公報 特開平１０－２２２２２０号公報 特開平５－１１８３４号公報 特開２００１－２３６１１５号公報
従来のシステムでは、アラーム発生時の障害内容の分析時に、実際の機械稼働データや履歴データを利用できることから、故障内容の把握を迅速に行うことができる。
他方、アラーム発生時の障害の内容によっては、オペレータが当該アラームをリセットすることで機械が動作可能となり、その結果アラームが消滅するケース、又はアラーム発生後に、所定の時間経過後（例えば、所定の時間、当該機械の所定の動作が継続した場合）に、当該アラームに係る障害が自動復旧し、その結果アラームが消滅するケースがある。
しかしながら、過去にアラームの発生した機械に関して、仮に適切な保守が行なわれないと、重大な障害が発生する可能性もある。
このように、過去にアラーム発生したことはあるが、現時点ではアラームが発生していない機械についても適切な分析を行い、適切な保守（例えば予防保守）を提供することが、必要となる。
この点、従来のシステムでは、過去の機械のアラームデータや動作状態データ等を含む履歴データと現在の状態データとは、それぞれ個別に扱われ、この両者を統合的に判断し、例えば、予防保全等の診断、監視を行う機能を提供することはできなかった。また、工場内に仕様が異なる複数の機械がある場合、それぞれの機械から送信されるデータからそれぞれ共通の事象を見出し、過去の履歴データと現在の状態データを総合的に判断して、それぞれの機械の状況を短時間に診断することは非常に困難であった。
本発明は以上の様な課題を解決するため、ネットワークを利用した診断サービスシステムにおいて、それぞれの機械の過去の履歴データと現在の状態データとに基づき、それぞれの機械の状況を監視するとともに、それぞれの機械の状況に応じて必要とされる保守内容を総合的かつ効率的に診断し、当該保守内容に係る情報をユーザに提供することを可能とする、診断サービスシステム及び診断方法を提供することを目的とする。
（１） 本発明に係る診断サービスシステム（例えば、後述の「診断サービスシステム１」）は、時刻情報を含む、少なくとも１つの機械に関するデータを取得するデータ取得部（例えば、後述の「データ取得部１０１１」）と、前記データ取得部により取得した各機械に関するデータを各機械の識別情報とともに記憶部（例えば、後述の「記憶部１００２」）に記憶する記憶管理部（例えば、後述の「記憶データ管理部１０１２」）と、を含む、工場監視システム（例えば、後述の「工場監視システム１００」）と、前記機械に関する過去の履歴データと、前記機械に関する現在のデータとに基づいて、前記機械の異常発生の可能性を予測するとともに、前記機械に関する予防保守情報を提供する。
（２） （１）に記載の診断サービスシステムにおいて、前記機械に関するデータは、前記機械の備えるバッテリに係るアラームデータ、及び前記アラームデータのリセットデータを含むようにしてもよい。
（３） （１）又は（２）に記載の診断サービスシステムにおいて、前記機械に関するデータは、前記機械の備えるファンモータに係るアラームデータ、及び前記アラームデータの消滅データを含むようにしてもよい。
（４） （１）から（３）のいずれか１項に記載の診断サービスシステムにおいて、前記機械に関するデータは、前記機械の備えるサーボモータ制御に係る稼働データ、及び前記サーボモータ制御に係るアラームデータを含むようにしてもよい。
（５） 本発明に係る診断方法は、記憶部（例えば、後述の「記憶部１００２」）を有する１つ以上のコンピュータにより、時刻情報を含む、少なくとも１つの機械に関するデータを取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップにより取得した各機械に関するデータを各機械の識別情報とともに前記記憶部に記憶する記憶管理ステップと、前記機械に関する過去の履歴データと、前記機械に関する現在のデータとに基づいて、前記機械の異常発生の可能性を予測するとともに、前記機械に関する予防保守情報を提供する診断ステップと、を備える。
本発明によれば、ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法において、それぞれの機械の過去の履歴データと現在の状態データとに基づき、それぞれの機械の状況を監視するとともに、それぞれの機械の状況に応じて必要とされる保守内容を総合的かつ効率的に診断し、当該保守内容に係る情報をユーザに提供することを可能とする。
機械と診断センタとを備えた診断サービスシステムの一例を示すブロックである。 機械と管理装置と診断センタとを備えた診断サービスシステムの一例を示すブロックである。 機械と管理装置と診断センタと問い合わせシステムとを備えた診断サービスシステムの一例を示すブロックである。 本発明に係る診断サービスシステムの一実施形態の構成を示すブロック図である。 サービスセンタ管理装置４０１の構成を示すブロック図である。 サービス端末７００の構成を示すブロック図である。 機械及び工場監視システムの構成を示すブロック図である。 機械及び工場監視システムの構成を示すブロック図である。 工場監視システムの動作を示すフローチャートである。 回転運動を直線運動に変換する機構を備える工作機械の概略を示す説明図である。 使用頻度とストロークとの関係を示す特性図である。 駆動電流とストロークとの関係を示す特性図である。 機械２００の外乱負荷トルクの分布を求める制御を示すフローチャートである。 分割されたストロークを示す図である。 診断サービスシステムメニューの画面を示す図である。 認証画面を示す図である。 診断サービスシステムメニューの選択画面を示す図である。 マニュアル検索システムの画面と入力例を示す図である。 故障診断システムの画面と入力例、及び診断システム情報確認画面を示す図である。 診断システム情報確認画面の詳細を示す図である。 診断システムからの回答に対する評価情報入力画面である。 ナレッジ診断システムを選択した場合の診断サービスシステムのフローを示す図である。 故障診断システムを選択した場合の診断サービスシステムのフローを示す図である。 回答者に表示される診断依頼画面を示す図である。 診断依頼メニューの画面を示す図である。 履歴検索の画面を示す図である。 キーワード検索の画面を示す図である。 ナレッジ検索の画面を示す図である。 センサ情報の画面を示す図である。 部品情報の画面を示す図である。 フィールドサービスマン情報の画面を示す図である。 工作機械の一例を示す図である。 アラーム履歴表示の例を示す図である。 機械状態の現在値表示の例を示す図である。 定期保守履歴画面の表示例を示す図である。 機械の故障の発生の可能性を推定する表示画面例を示す図である。 履歴データと推奨する予防保守の例を示す図である。
まず、本発明の実施形態の説明に先だって、本発明に至る背景について、工場内に配置された工作機械における障害に関する診断サービスシステムを例にとって説明する。
ユーザから問い合わせのある工作機械のアラーム発生の原因として、概ね、３つのパターンがある。
（１）工作機械の特定部位の故障である場合、例えば、ボールネジ等で回転運動を直線運動に変換する機構を備える工作機械ではボールネジの摩耗の場合があげられる。
（２）工作機械が前提としている加工条件よりも厳しい加工条件で加工している場合（見かけは障害に見えるが、機械の特定部位の故障等に基づく障害ではない場合）、例えば、モータの定格トルクを超えて加工している場合があげられる。
（３）加工ツール（例えば刃物等）の摩耗している場合（見かけは障害に見えるが、機械の特定部位の故障等に基づく障害ではない場合）が挙げられる。
そして、アラーム発生の原因に応じてその対応が異なる。具体的には、
上記（１）の場合、故障部品の特定及び（最適な部品の選択）及びそのアラーム発生の原因が制御系の障害であるか、又はメーカ系の障害であるか（いわゆるカテゴリ）等の特定を行うことが必要となる。
これらを特定することによって、最適の部品及び最適なフィールドサービスマンを選択して派遣することができる。
上記（２）の場合、ユーザ側で加工条件を特定し、加工条件を見直すことで、アラームを解消することができる。したがって、工作機械の部品の発注及びフィールドサービスマンの派遣は不要となる。
上記（３）の場合、ユーザ側で加工ツールの不具合を見つけて、当該加工ツールを交換することでアラームを解消することができる。したがって、工作機械の部品の発注及びフィールドサービスマンの派遣は不要となる。
上記（２）、（３）の場合はスキルのある技術者を派遣する必要がなく、ユーザ側で速やかにエラーを解消することができる環境を提供することが好ましい。
また、上記（１）の場合、すなわち工作機械の特定部位に故障が生じた場合には、最適な部品の手配及び最適なフィールドサービスマンを速やかに派遣できることが可能となる。
上記（１）から（３）のパターンは、いずれも、アラームが発生した場合には、個別の事象を解決するための専門的な対応を取ることが必要となるケースである。
これに対して、アラームが発生した場合であっても、ユーザからの障害申告や問い合わせもなく、また、個別の事象を解決するための専門的な対応をとることなく、アラームが消滅するケースがある。具体的には、次のパターンが挙げられる。
（４）例えば、ＲＡＭメモリをバックアップするバッテリの残存量が閾値以下となった（又は、バッテリーの消耗度合いが閾値以上となった）ことを知らせるアラームの場合、バッテリの残存量がすぐにはゼロにならないことから、例えばユーザがアラームをリセットすると、アラームが消えて、とりあえず、使用可能となるが、その場合他のユーザや保守員が、バッテリの残存量低下に気づかない恐れがある。
（５）工作機械の特定部位の状態が故障ではないが、現在の状態が通常とは異なる異常値を示している場合であって、特定部位の動作稼働に伴い通常の状態に復帰する場合、、例えば、ファンモータは、電源開始と同時に回転が始まり、その際に、ファンに付着するオイルミストが固着する状態を検出した場合が挙げられる。ファンアラームを発生中、機械は稼働できないが電源を落とさない限り、一般的には回転を続けるようになっている。このため、運転開始時の温度が低いときにファンアラームが発生した場合、ファンモータの回転が開始され、ファンか稼働するについて温度が上昇することで、ファンに付着するオイルミストが柔らかくなり、ファンモータアラームが時間経過に伴い自動的に消滅する場合が挙げられる。
上記（４）の場合、このまま放置されると、バッテリが完全に消耗した場合に、ＲＡＭメモリに記憶しているデータの内容が消滅する重大な障害が発生する可能性がある。特に、長時間の運転の場合、加工運転中にバッテリーが無くなる場合がある。この場合、加工運転中にアラームを出力すると、当該加工が失敗することから、アラームが出力されない仕様となっている。そのため、加工終了後に電源を切る前にバッテリーを交換することが必要となるが、加工前にバッテリーアラームが発生したことを忘れてしまい、その結果、ＲＡＭメモリに記憶しているデータの内容が消滅する重大な障害が発生することがある。 このため、このようなアラームについては、バッテリの過去のアラーム履歴と現在の状態データとに基づき、必要とされる保守内容を診断し、当該保守内容に係る情報（いわゆる予防保守）を、ユーザに推奨することが必要となる。
上記（５）の場合においても、オペレータがこのまま動作稼働を続けると、ファンに付着するオイルミストが蓄積され、ファンの回転速度が低下する可能性がある。それにより、ファンの冷却能力が低下し、例えばモータのオーバヒートや、サーボアンプのオーバヒート等の問題が発生する可能性がある。
このため、このようなアラームについても、ファンモータの過去のアラーム履歴と現在の状態データとに基づき、必要とされる保守内容を診断し、当該保守内容に係る情報（いわゆる予防保守）を、ユーザに推奨することが必要となる。
このように、ユーザの工場内に配置された工作機械に、例えば（１）から（３）に挙げたアラームが発生した場合、アラーム発生の原因を速やかに突き止め、アラーム発生の原因に基づいて、適切な対処をすることができる統合システム（以下「診断サービスシステム」ともいう）を提供することが重要である。
また、ユーザの工場内に配置された工作機械に、例えば（４）、（５）に挙げたアラームが発生した場合、そのアラーム内容を一元的に記憶することで、それぞれの機械に対して、常に過去の履歴データと現在の状態データとを監視して、過去の履歴データと現在の状態データとに基づき、必要とされる保守内容を診断し、当該保守内容に係る情報（いわゆる予防保守）をユーザに推奨することができる診断サービスシステムを提供することも重要である。
そのためには、診断サービスシステムにおいて、工場に設置された複数のメーカの機械に関するデータを一元的に所定の周期ごとに継続して収集し、記憶されたデータを必要な時に有効活用できるようにデータを記憶管理できる工場監視システムが重要となる。
同様に、診断サービスシステムにおいて、工場に設置された複数のメーカの機械に関するアラームデータを一元的に所定の周期ごとに継続して収集し、記憶されたアラームデータを、現在の状態データとを総合的に監視し、機械の状態を短時間で判断することができるように、アラーム履歴データを記憶管理できる工場監視システムが重要となる。
その場合、例えば（４）、（５）で説明したようなアラームのリセットやアラームの自動消滅等についても、保守履歴として一元的に記憶し、利用可能とすることが好ましい。
工場監視システムを設けることで、前述のボールネジ等で回転運動を直線運動に変換する機構を備える工作機械の場合、次のようにアラーム発生の原因を推測することが可能となる。
上記（１）の場合、工場監視システムに記憶管理された情報に基づいて、ボールネジの摩耗の場合は後述する図６Ｂの特性図により、ボールネジの使用ストロークの状況と負荷状況が判明する。このデータと例えば工場での出荷検査におけるフルストロークを稼働させた場合のデータとを比較することで、ボールネジに特定部位における摩耗状況と推測することができる。
上記（２）の場合、例えば、工場監視システムにおいて、モータの定格トルクを超えて加工している場合には、全ての加工において、加工している機械と加工プログラム、加工時のモータ指令速度、モータ電流や各種センサの情報を一定間隔で記憶するように構成する。
そうすることで、工場出荷時の指令速度とモータ電流の関係と、加工時の指令速度とモータ電流の関係から、加工時のモータ電流が使用されているモータの定格トルクを超えて加工している状況を把握することができる。使用されているモータは出荷時の記録から把握することが可能である。
上記（３）の場合、例えば後述する図２４のような機械においては、工場監視システムでは加工している機械と加工プログラム、加工時のモータ指令速度、モータ電流や各種センサの情報に加えて、加工ツールの状況を検知できる場所に振動センサを装備することで加工中の振動を一定間隔で記憶するように構成する。
そうすることで、加工中の振動を閾値と比較することができる。より具体的には、例えば過去に問題なく加工したときの波形と現在の波形を比較することで、N値の少ないサンプルで作成された閾値よりも高精度に比較することで、加工ツールの摩耗を推測することが可能となる。
なお、上記（１）から（３）は、機械の稼働中にアラームが発生したときの診断サービスの内容について説明したが、機械の稼働中にアラームが発生していないときにも、機械の動作状態に係る履歴データ及び機械の現在の状態データに基づいて、今後障害の発生する可能性（例えば、確率）や、必要とされる予防保守内容を診断し、当該予防保守内容に係る情報）をユーザに推奨することも可能となる。
具体的には、例えば、履歴データを利用して、機械の履歴データと障害発生との相関関係を学習して、その学習モデル（ナレッジデータベース）を作成しておくことで、当該学習モデル（ナレッジデータベース）に基づいて、機械の現在の状態データを診断することができる。それにより、図２８に示すように、今後障害の発生する可能性（例えば、確率）や、必要とされる予防保守内容を診断し、診断結果をユーザに提供することが可能となる。
また、上記（４）、（５）の場合、ユーザの工場内に設置された機械ごとに、図２５に記載のように、それぞれの機械において発生した過去のアラームデータを一元的に記憶するとともに、図２６に示すように、現在の機械の状態データを取得することで、それぞれの機械に対して、常に過去のアラーム履歴と現在の状態データとを監視して、過去のアラーム履歴と現在の状態データとに基づき、必要とされる保守内容を診断し、図２７に記載のように、当該保守内容に係る情報（いわゆる予防保守）をユーザに推奨することができる。
以上のように、本発明によると、図２９に示すように、それぞれの機械の過去の履歴データと現在の状態データとに基づき、それぞれの機械の状況を監視するとともに、それぞれの機械の状況に応じて必要とされる保守内容を総合的かつ効率的に診断し、当該保守内容に係る情報をユーザに提供することができる。
本発明はこのような要請に基づいてなされたものであり、以下、本発明について実施形態に基づいて詳細に説明する。
以下、本発明の一実施形態について図面を用いて詳細に説明する。以下に説明する実施形態では機械として、例えば射出成形機、切削加工機、放電加工機、及びロボット等を含む工作機械等の機械を用いた例について説明する。
図２Ａは本発明に係る診断サービスシステムの一実施形態の構成を示すブロック図である。図３及び図４は機械及び工場監視システムの構成を示すブロック図である。図５は工場監視システムの動作を示すフローチャートである。図６Ａは回転運動を直線運動に変換する機構を備える工作機械の概略を示す説明図である。図６Ｂは外乱負荷トルクの分布を示す特性図である。図６Ｃはボールネジの偏摩耗検出を説明する説明図である。なお、以下に説明で用いるｎは特に複数であることを述べない限り、１以上の正の整数を示す。機械の台数、工場監視システムの数、サービスセンタの数、サービス端末の数はともにｎで示すが、以下の説明において特に同一の数であることを述べないかぎり、機械の台数、工場監視システムの数、サービスセンタの数、サービス端末の数はそれぞれ任意に設定することができる。
＜診断サービスシステム１の全体構成＞
図２Ａを用いて診断サービスシステム１の全体の構成について説明する。図２Ａに示すように、サービスセンタ管理装置４０１は、セキュリティ共有ネットワーク３００を介して１つ以上の工場監視システム１００と接続され、またネットワークを介して１つ以上のサービスセンタ６００に接続される。１つ以上の工場監視システム１００のそれぞれはネットワークを介して１つ以上の機械に接続される。図２Ａでは工場監視システム１００が複数の工場監視システム１００－１、１００－２、・・・、１００－ｎからなり、工場監視システム１００－１が多種の機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎに接続されていることを示している。
１つ以上のサービスセンタ６００のそれぞれにはサービスコントロールを介してネットワークによって１つ以上のサービス端末７００が接続される。図２Ａではサービスセンタ６００が複数のサービスセンタ６００－１、６００－２、・・・、６００－ｎからなり、各サービスセンタ６００に、サービスコントロール６０１を介してネットワークにより複数のサービス端末７００－１、７００－２、・・・、７００－ｎが接続されていることを示している。サービスコントロール６０１は、サービスセンタ６００の中の機能として実現しても良い。
工場に設置された機械に障害が生じた場合、ユーザは、当該工場監視システム１００を介して問診票を入力することで、サービスセンタ管理装置４０１を介してサービスセンタ６００に対して故障診断及びその解決法を依頼することができる。
また、パーソナルコンピュータ、スマホ、携帯電話等を介して問い合わせメール１０４又は問い合わせＩＰ電話を用いてサービスセンタ管理装置４０１に送信することで、サービスセンタ６００に対して故障診断及びその解決法を依頼することができる。より具体的には、ユーザが問診票を入力する換わりに、サービスセンタ６００のオペレータが問い合わせメール１０４又は問い合わせＩＰ電話を介して取得した申告内容に基づいて問診票を入力することで、サービスセンタ６００に対して故障診断及びその解決法を依頼することができる。
サービスセンタ管理装置４０１は、顧客用サービスサーバ４０２、マニュアルサーバ４０３、ソーシャルネットワーク用システム（ＳＮＳ）４０４、セールスデータサーバ４０５、工場データサーバ４０６、フィールドサービスマン位置情報システム４０７、ナレッジシステム４０８と接続される。
ナレッジシステム４０８は障害ノウハウデータ４０９に接続される。サービスセンタ６００のそれぞれは部品発送センタ５００、人員派遣センタ５０１と接続される。図２Ａではサービスセンタ６００－１が部品発送センタ５００、人員派遣センタ５０１に接続されていることを示している。
なお、これらの接続は、任意の接続形態としてもよい。例えば、インタフェースを介して直接接続されてもよい。また、ネットワークを介して接続されてもよい。また、ネットワークは、有線、無線、インターネット等任意のネットワークとしてもよい。
このように、サービスセンタ管理装置４０１は、部品状況や、人員データを管理し、故障診断が終了した後の、部品交換や修理調整の人員派遣計画を迅速に行うことができる。
各サービスセンタ６００はグローバルに配置されたサービスセンタとすることができる。例えば、サービスセンタ６００－１は東京、サービスセンタ６００－２はニューヨーク、サービスセンタ６００－３は北京に配置される。そうすることで、工場の所在位置に対応する地域に配置されるサービスセンタを優先するようにしてもよい。サービスセンタ管理装置４０１に配信された故障の問い合わせ（問診票）は、サービスコントロール６０１で、手持ちに問い合わせ業務が最も少ない回答者のサービス端末に配信されようにしてもよい。
また、ユーザにより、回答者ＩＤを指定することで、ユーザにより指定された回答者が選択されるようにしてもよい。
図２Ａでは、サービスセンタ６００－１がサービスコントロール６０１に接続され、サービスコントロール６０１が複数のサービス端末７００－１、７００－２、・・・、７００－ｎに接続されることを示している。サービスセンタ管理装置４０１に配信された故障の問い合わせは、手持ちに問い合わせ業務が最も少ない回答者のサービス端末（例えば、サービス端末７００－１）に配信される。
＜機械及び工場監視システムの構成及び動作＞
各ユーザとサービス業者とは工場内にある各機械の保全に関する保全契約を取り交わすようにしており、この保全契約には、例えば、故障が発生した場合に修理を行う故障修理契約（異常時契約）や、故障修理以外に、前述したように、アラームデータ、アラーム発生時にリセットされたアラーム、及びアラーム発生後に動作稼働を続けたことにより消滅したアラーム等を含む過去に発生したアラーム履歴データを記憶することで、機械ごとに常に過去のアラーム履歴データと、機械ごとの現在の機械状態とを総合的に監視することで、それぞれの機械の異常発生の可能性を予測し、予防保守に係る保守情報を提供することで、異常発生が予測される部品、寿命部品及び消耗部品等を交換して予防保全を行う予防保全契約（通常時契約）等がある。
このように、各ユーザとサービス業者との保全契約は、各工場単位で行うことができ、各工場において、工場の各機械を監視するための工場監視システムが設けられる。
工場は、グローバル（世界）に位置する場合がある。このため、工場監視システムは、任意の機械から情報を取得して、取得した情報を予め設定する共通のフォーマット（「グローバルフォーマット」という）に変換するように構成される。
また、診断サービスシステム１において故障診断を行う等の場合の前提として、工場監視システムで機械のデータを記憶しておくことが求められる。
工作機械は、ユーザの工場において長期間（例えば、３５年程度）利用されることが多い。工作機械として、任意のメーカを前提としていることから、機械番号から、当該機械に関するマニュアル、保守履歴、当該機械をメーカの工場から出荷した時点から、ユーザの工場で稼働した動作情報、前述したアラームデータ等を迅速に取得できることが重要となる。
工作機械の使われ方として、継続的生産をする（例えば、同じ製品を２４時間継続して生産する）場合と断続的生産を行う場合と、がある。特に、断続的生産を行う場合、アラームが発生した場合に、アラームの対応としてどのような処理がなされたか、前回はいつ稼働させたのか、といった履歴を正確に知ることが望まれる。
工作機械は、常に同じパラメータを適用するのではなく、前回適用したパラメータを修正して適用することが多い。
このため、各工作機械に関する情報（データ）を収集、管理し、アラーム発生時等にこれらの情報を直ちに参照できる状態とすることが求められる。また、アラーム発生時に限らず、定期的に機械ごとに過去のアラーム履歴データと、機械ごとの現在の機械状態とに基づいて、機械ごとに必要とされる保守内容を診断し、当該保守内容に係る情報（いわゆる予防保守）をユーザに推奨することが求められる。ここで、工作機械に関する情報としては、後述する図３の機械情報に加えて、次のような情報が挙げられる。
（１）機械の動作状態（例えば、加工プログラム、加工時のモータ指令速度、モータ電流や各種センサの情報）、（例えば、射出成形機の場合、運転開始からのショット数、射出中の射出スクリュを駆動するモータの最大電流値、型締め中の型締機構を駆動するモータの最大電流値、エジェクタ軸を駆動するモータの最大電流値、スクリュを回転駆動するモータの計量中の最大電流値、ピーク射出圧力、１成形サイクルの現在サイクルタイム、計量時間、射出時間、さらにアラームコード等、
（２）動作状態推移（例えば、上記動作状態の時間的変移）、
（３）故障履歴(例えば、以前発生したアラーム内容、発生時期、修理完了時期、故障修理内容等の各データ)、
（４）メンテナンス経歴(例えば、定期点検内容及び実施時期、交換した消耗部品及び寿命部品、交換時期等)、
（５）生産管理情報（トータル稼働時間、トータルストローク回数（スライド加工回数）等）、
（６）故障履歴以外に、例えば、図２５に示すような、機械ごとに発生したアラームデータを含む過去のアラーム発生履歴（アラーム内容、発生時期等）。なお、アラームデータに付随する情報として、アラーム発生時にオペレータによりリセットされたアラーム、及びアラーム発生後に動作稼働を続けたことにより消滅したアラーム等のようなアラーム対応履歴データを併せて収集し、保守履歴として一元的に記憶し、利用可能とすることが好ましい。
（７）機械の現在における、例えば、図２６に示す機械状態。
＜工場監視システム１００＞
以下、本実施形態の診断サービスシステム１における工場監視システム１００を構成する制御装置について説明する。以下、特に断らない限り、工場監視システムを構成する制御装置を単に「工場監視システム」という。
図３は工場監視システム１００をソフトウェアで動作を実現するための構成図、図４はその機能をブロックで示したものである。図４に示す各部はソフトウェアで構成されても、ハードウェアで構成されてもよい。
図３において、工場監視システム１００はＣＰＵ１００１、ＣＰＵ１００１によって実行されるソフトウェアを記憶する記憶部１００３、機械２００と接続される内部変換器１００４を備えている。なお、内部変換器１００４に換えて、外部変換器８００を介して機械２００と接続してもよい。
図４に示すように、工場監視システム１００は記憶部１００２、内部変換器１００４、データ取得部１０１１、記憶データ管理部１０１２、制御部１０１３、サービスセンタ管理装置４０１とセキュリティ共有ネットワーク３００を介して通信するための通信部１０１４、フォーマット変換部１０１５を備えている。内部変換器１００４に換えて外部変換器８００を介して機械２００と接続してもよい。制御部１０１３は、内部変換器１００４、外部変換器８００、データ取得部１０１１、記憶データ管理部１０１２、通信部１０１４、フォーマット変換部１０１５を制御する。
また、制御部１０１３は、外部変換器８００、データ取得部１０１１、記憶データ管理部１０１２、通信部１０１４の、内部変換器１００４、フォーマット変換部１０１５、外部変換器８００等の動作状況や、通信部１０１４を介して上位システム（サービスセンタ管理装置４０１、顧客用サービスサーバ４０２、マニュアルサーバ４０３、ＳＮＳ４０４、セールスデータサーバ４０５、工場データサーバ４０６、又はナレッジシステム４０８等）の動作状況、さらに下位の機械２００の動作状況を同時に監視することができる。
工場監視システム１００には、セキュリティ共有ネットワーク３００を介してサービスセンタ管理装置４０１から送信される、後述する図７～図１３の画面情報等の情報を表示するための１台以上の工場端末（不図示）が接続される。
工場端末は、制御部（不図示）と、タッチパネルを備える液晶ディスプレイ等の表示ディスプレイ（不図示）を備えている。表示ディスプレイにはキー操作画面が表示されて文字入力が可能であるが、別途キーボード等の入力部を設けてもよい。制御部は、サービスセンタ管理装置４０１から送信される、図７～図１３の画面情報等の情報を表示ディスプレイに表示する。タッチパネル（又は、キーボード等の入力部）により入力されたデータはサービスセンタ管理装置４０１に送信される。また、工場監視システム１００はサービスセンタ管理装置４０１から必要なデータが表示された表示画面情報を受信する。
なお、サービスセンタ管理装置４０１にＷｅｂサーバを、工場端末にＷｅｂブラウザを備えることで、図１７～図２３の画面を表示制御するように構成してもよい。
図３及び図４においては、１つの工場監視システム１００－１について示しているが、各工場監視システム１００－２、・・・、１００－ｎについても同様な構成を備えている。図２Ａに示すように、工場監視システム１００のそれぞれは各工場に設けられ、ネットワークを介して機械に接続され、工場内の機械をアラームの発生を含めて監視する。図３及び図４では機械２００－１、２００－２のみを示しているが、工場監視システム１００－１は１台以上の機械２００を監視する。複数の機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎは特定のメーカの製品に限られず、任意の複数のメーカの機械を含むことができる。複数の機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎにはそれぞれ、位置、加速度、電流値、温度、湿度等を検出するセンサが取り付けられている。図３には、機械２００－１に１つ以上のセンサ２００１－１、２００１－２、・・・、２０００－ｎが取り付けられた場合を示している。センサ２０００－１、２０００－２、・・・、２０００－ｎからの情報は、機械２００－１の制御装置が読み取り、工場監視システム１００－１に送信される。センサで計測される情報は、機械の動作状態を示すパラメータのデータとともに、所定の周期毎（例えば１００ミリ秒以下等の周期）に工場監視システム１００が、各機械２００ごとに設定されるインターフェース（後述の通信プロトコル（データ構成））を介して取得する。
図６Ａにセンサーデータの一例を示す。図６Ａに示すような制御系において、センサーデータは機械２００の制御装置で計算された外乱負荷トルク等であってもよい。例えば、機械が図６Ａに示すように、ボールネジ３００４でモータ３００２の回転運動を直線運動に変換し、ワークのテーブル３００１を直線移動させる機構の場合、このテーブル３００１の動作限界内の移動分布は、モータ３００２についているパルスコーダ３００３の位置信号と、機械２００の制御装置内で計算される外乱負荷トルクの分布（図６Ｂ）に表すことができる。
この分布は工場内の機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎのそれぞれから工場監視システム１００－１に送られ、工場監視システム１００－１で集計することにより、ボールネジのどの位置での使用が多いか、あるいは、一定速度で移動させたとき、どの位置での負荷トルクが多いか（図６Ｃ）を検出可能で、ボールネジの偏摩耗を検出することもできる（ボールネジの偏摩耗検出）。ボールネジの偏摩耗の検出は工場監視システム１００－１と同様に工場監視システム１００－２、・・・、１００－ｎでも行われる。
図６Ｄは機械２００の外乱負荷トルクの分布を求める制御を示すフローチャートである。図６Ａでは１つの軸の機械２００を示しているが、図６Ｄでは多軸の機械２００の場合の制御のフローチャートを示している。図６Ｅは分割されたストロークを示し、通常分割されるストロークはボールネジピッチ間距離（例えば数ミリ以上）である。
図６Ｄに示すように、所定周期で各機械からのデータの分析を開始する。ステップＳ１２０において、機械の軸数ｎを１、ボールネジのストロークの分割数ｍを１とする（ｎ＝１、ｍ＝１）。
次にステップＳ１２１でｎ軸が移動中であるかどうかを判断する。開始時にｎ＝１となっている。ｎ軸が移動中である場合（ステップＳ１２１のＹｅｓ）は、ステップＳ１２２で、ｎ軸の現在位置Ｘ（n）が分割されたストロークの位置Ｌ(m-1)より大きく、かつ分割されたストロークの位置Ｌ(m)以下かどうかを判断する。ｎ軸の現在位置Ｘ（n）が分割されたストロークの位置Ｌ(m-1)より大きく、かつ分割されたストロークの位置Ｌ(m)以下であれば、ステップＳ１２３で、ある所定周期でサンプルされた、ｎ軸の、ストローク分割m番目の位置にいた累積数Ｓ(n, m)に１を加えて、さらにステップＳ１２４でボールネジのストロークの分割数ｍに１を加える。なお、累積数Ｓ(n, m)は工場出荷時、及びボールネジ交換時にすべて０にリセットされている。累積数Ｓ(n, m)のカウントは移動中だけ行い、停止中はカウントしない。
そして、ステップＳ１２５において、１を加えた、ボールネジのストロークの分割数ｍがボールネジのストロークの分割数の最大値Ｍmax以上かどうか判断し、１を加えた、ボールネジのストロークの分割数ｍがボールネジのストロークの分割数の最大値Ｍmax以上であれば（ステップＳ１２のＹｅｓ）、ステップＳ１２７に進む。ボールネジのストロークの分割数ｍがボールネジのストロークの分割数の最大値Ｍmax以上でなければステップＳ１２２に戻る。ステップＳ１２２からステップＳ１２５は、ボールネジのストロークの分割数ｍがボールネジのストロークの分割数の最大値Ｍmax以上になるまで繰り返される。
ステップＳ１２１でｎ軸が移動中でないと判断された場合（ステップＳ１２１のＮｏ）は、ステップＳ１２６で、機械の軸数ｎに１を加え、ステップＳ１２７で、機械の軸数ｎが機械の最大軸数Ｎmax以上であるかどうかを判断する。機械の軸数ｎが機械の最大軸数Ｎmax以上でなければ、ステップＳ１２１に戻る。ステップＳ１２１、Ｓ１２６、及びステップＳ１２７は、機械の軸数ｎが機械の最大軸数Ｎmax以上となるまで繰り返される。機械の軸数ｎが機械の最大軸数Ｎmax以上であれば処理を終了する。分割されたストロークの位置Ｌ(m)（例えば、図６ＥのL(0),…, L(5)等）、最大値Ｎmax、最大値Ｍmaxは工場出荷時に機械使用に合わせて設定される。
１台以上の機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎのそれぞれの機械情報は、工場監視システム１００－１に機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎを接続する時に予め機械ごとに工場監視システム１００－１に登録する。具体的には、工場監視システム１００－１は、各機械を識別する機械番号ごとに、当該機械に関するメタデータを登録する。メタデータは例えば図３の機械情報に示すように、機械のメーカ名、機械の機種名、機械のシリアル番号、使用制御装置名、制御装置メーカシリアル番号、通信インターフェース、通信プロトコル（データ構成）等である。機械のメーカ名、機種名、シリアル番号等は機械を特定するためのデータとなる。機械番号は、各工場内で一意となる番号を付与してもよい。また、機械のメーカ名、機種名、シリアル番号を機械番号としてもよい。
ここで、通信プロトコル（データ構成）とは、工場監視システム１００が当該機械に設置されるセンサで計測される情報、機械の動作状態を示すパラメータのデータ、各種アラームデータ等を取得するためのコマンド体系である。
工場監視システム１００は、図４に示すデータ取得部１０１１を備え、制御部１０１３は、機械番号を指定して、データ取得部１０１１を介して、所定の周期毎（例えば１００ミリ秒以下等の周期）に機械の動作状態等を取得する。なお、データ取得部１０１１は、機械番号に対応する当該機械の通信プロトコル（データ構成）に基づいて、当該機械の動作状態等を取得する。
取得された機械の動作状態等の情報は、取得時刻（タイムスタンプ）とともに、記憶部１００２に記憶される。
以上のように、各工場監視システム１００は、診断サービスシステム１の基礎となるデータを取得する。
同様に、制御部１０１３は、機械番号を指定して、データ取得部１０１１を介して、所定の周期毎（例えば１００ミリ秒以下等の周期）に、それぞれの機械に発生したアラームデータを取得する。なお、データ取得部１０１１は、機械番号に対応する当該機械の通信プロトコル（データ構成）に基づいて、当該機械のアラーム発生やアラーム消滅に係るデータを取得する。また、（４）、（５）で説明したようなアラームのリセットやアラームの自動消滅等についても、取得して、保守履歴として一元的に記憶することが好ましい。
取得された機械のアラームに係るデータは、取得時刻（タイムスタンプ）とともに、記憶部１００２に記憶される。
以上のように、各工場監視システム１００は、診断サービスシステム１の基礎となる、機械ごとに過去のアラーム履歴データと、機械ごとの現在の機械状態データを取得することができる。
複数の機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎのそれぞれは、Ethernet（登録商標）、Ether Cat（登録商標）、RS485,RS232C等のハードやプロトコルの異なる機械も接続可能である。電気的な相違は図４に示すように工場監視システム１００－１の内部変換器１００４を利用し内部はすべてEthernetの通信規格に統一する。なお、内部変換器１００４に換えて、RS485,RS232C等からEthernetへの変換は市販のコンバータ等の外部変換器８００を機械に接続するように構成してもよい。他の工場監視システム１００－２、・・・、１００－ｎについても同様である。
また、各種機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎから入力された稼働データ、機歴データ、操作履歴データ、アラームデータ等は、上位のサービスセンタ６００－１、６００－２、・・・、６００－ｎから見た場合に、同じ種類のデータとして判断できるように、工場監視システムはデータ配列や単位を規格化する機能（グローバルフォーマット）を有し、記憶部１００２にグローバルフォーマットで記憶する。この電気的、ソフト的変換には、工場監視システムに機械を接続したとき、図３のメーカ名、機種名等の機械情報を予め登録して利用する。
具体的には、図３に示すように工場監視システム１００内の記憶部１００２には、機械番号ごとに通信するソフトウェアのプロトコルＰ１、Ｐ２、・・・、Ｐｎ等を予め記載しておく。このプロトコルには、温度、速度、稼働データ、アラームデータ等に関するデータ配列、単位等のメタデータが記憶されている。ＣＰＵ等の制御部１００１は記憶部１００３に記憶されたソフトウェアを用いて、記憶部１００２に記憶されたプロトコルを参照し、機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎからデータを取り出し、システム全体が利用するデータ構成（グローバルフォーマット）に置き換える。また、データ通信したときの時間を付加し、記憶部１００２へ送り出す機能を有する。記憶部１００２は他のＣＰＵからも読み出し可能な回路上に設置されている。記憶部１００３に記憶されているプロトコルＰ１、Ｐ２、・・・、Ｐｎ、機械情報Ｉ１、Ｉ２、・・・、Ｉｎは機械２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎに対応している。
図４の機械及び工場監視システム１００の構成を示すブロック図及び図５のフローチャ
ートを用いて工場監視システム１００の動作について説明する。
図５に示すように、工場監視システム１００のデータ取得部１０１１は、ステップＳ１１０で周期的に各機械２００からアラームデータを含む各種データを取得するために、各機械２００に指示（コマンド）を送る。各機械２００は指示（コマンド）に従ってデータを送る。既に述べたように、Ethernet（登録商標）、Ether Cat（登録商標）、RS485,RS232C等の通信プロトコル（物理層）の異なる機械とも接続可能である。電気的な相違は図４に示すように工場監視システム１００の内部変換器１００４を利用し内部はすべてEthernetの電気規格に統一する。また、RS485,RS232C等からEthernetへの変換は市販のコンバータ等の外部変換器８００も利用することができる。
ステップＳ１１１において、内部変換器１００４又は外部変換器８００を用いて電気規格を変換し、データ取得部１０１１は、各機械２００からのアラームデータを含む各種データを取得する。データの取得は所定の周期毎（例えば１００ミリ秒以下等の周期）に行われる。
図６Ｂ、図６Ｃを用いて説明したようなデータ処理がある場合（ステップＳ１１２のＹＥＳ）にはステップＳ１１３でデータ処理を行い、ステップＳ１１４で、フォーマット変換部１０１５で共通のフォーマット（グローバルフォーマット）に変換する。
データ処理がない場合（ステップＳ１１２のＮＯ）にはステップＳ１１４に進む。その後、共通のフォーマットに変換されたデータを記憶データ管理部１０１２により記憶部１００２に記憶する（ステップＳ１１５）。データを記憶するときに、データを取得したときの時刻情報（タイプスタンプ）をともに記憶する。時刻情報は記憶時の時刻情報であってもよい。
＜サービスセンタ管理装置４０１の構成及び動作＞
サービスセンタ管理装置４０１は、１台以上のサービスセンタ６００－１、６００－２、・・・、６００－ｎがグローバルに配置されている場合の管理装置である。接続されるサービスセンタが１台の場合は、このサービスセンタがサービスセンタ管理装置を兼ね、同様の機能を実行してもよい。図２Ｂはサービスセンタ管理装置４０１の構成を示すブロック図である。
サービスセンタ管理装置４０１は、工場監視システム１００とセキュリティ共有ネットワーク３００を介して通信する第１通信部４００１と、サービスセンタ６００とネットワークを介して通信する第２通信部４００２と、有料の会員制システムを構成するためのデータを記憶する記憶部４００３、顧客用サービスサーバ４０２、マニュアルサーバ４０３、ＳＮＳ４０４、セールスデータサーバ４０５、工場データサーバ４０６、ナレッジシステム４０８と接続されるインターフェース部４００４、各部を制御する制御部４００５とを備えている。
制御部４００５は工場監視システム１００、又はサービス端末７００からの要求に基づいて、顧客用サービスサーバ４０２、マニュアルサーバ４０３、ＳＮＳ４０４、セールスデータサーバ４０５、工場データサーバ４０６、又はナレッジシステム４０８をアクセスして、必要なデータを得て工場監視システム１００、サービスセンタ６００に送信する。
サービスセンタ管理装置４０１の制御部４００５の機能をソフトウェアで構成する場合、サービスセンタ管理装置４０１の制御部４００５の動作を記述したプログラムを記憶した、ハードディスク、ＲＯＭ等の記憶部、演算に必要なデータを記憶するＤＲＡＭ、ＣＰＵ、及び各部を接続するバスで構成されたコンピュータにおいて、演算に必要な情報をＤＲＡＭに記憶し、ＣＰＵで当該プログラムを動作させることで実現することができる。
サービスセンタ管理装置４０１は、本システムの顧客（工場）から機械２００を受注したときのセールスデータを記憶するセールスデータサーバ４０５、それぞれの機械２００を製造したときの検査データや出荷日、使用されている部品のデータ等の工場データを記憶する工場データサーバ４０６と接続されている。
また、サービスセンタ管理装置４０１は、フィールドサービスマン位置情報システム４０７と接続され、フィールドサービスマンが所持している携帯電話等のGPSデータから全世界のフィールドサービスマンの位置を追跡することが可能である。
さらにサービスセンタ管理装置４０１は、ナレッジシステム４０８と接続される。ナレッジシステム４０８はユーザにより入力される自由文による機械状況を自動解析し、その内容に応じて障害ノウハウを記録したデータベース４０９をアクセスし、機械状況に対応する解析情報を自動作成した内容をサービスセンタ管理装置４０１へ送信する。
また、ナレッジシステム４０８は、機械の履歴データと障害発生との相関関係を学習して、その学習モデルを作成しておくことで、ユーザが、機械の現在の状態データを当該学習モデルに入力することで、当該機械について今後障害の発生する可能性（例えば、確率）や障害を回避するために必要とされる予防保守内容等の診断結果をサービスセンタ管理装置４０１へ送信することができる。
また、サービスセンタ管理装置４０１は、各サービスセンタの通信負荷状況等を監視し、負荷の少ないサービスセンタへ自動配信する。あるいは、全てのサービスセンタ６００－１、６００－２、・・・、６００－ｎに回答要求をだし、最も早く応答があったサービスセンタが通信負荷の小さいセンタと判断し、固有の顧客から問い合わせがあった故障診断をこのサービスセンタで行うようにしても良い。
さらに、ユーザが工場監視システム、問い合わせメール、又は問い合わせＩＰ電話によってサービスセンタ管理装置４０１へ問い合わせる時に回答者を指定することで、なじみの回答者に接続要求することも可能である。
後述する診断サービスシステム１は会員制の有料サービスとすることができる。会員に診断サービスシステム１を有料で提供する会員制システムは、サービスセンタ管理装置４０１に記憶部４００３を設け、ユーザのアクセス回数又はアクセス時間等を記録することで構築することができる。例えばユーザが工場監視システム１００、問い合わせメール１０４、又は問い合わせＩＰ電話１０５によってサービスセンタ管理装置４０１へ問い合わせる場合において、工場監視システム１００からサービスセンタ管理装置４０１へ問い合わせた回数又は接続時間、問い合わせメール１０４でサービスセンタ管理装置４０１へ問い合わせた回数、及び問い合わせＩＰ電話１０５によってサービスセンタ管理装置４０１へ問い合わせる場合の通話時間等を問い合わせ元のユーザＩＤに対応付けて、サービスセンタ管理装置４０１の記憶部４００３に記憶する。これらの回数や時間に対応して料金を請求することで従量制のシステムを構築することができる。診断サービスシステム１を固定料金として提供することもできる。
その他にも、サービスセンタ管理装置４０１は、ソーシャルネットワーク用システム（ＳＮＳ）４０４、製造メーカが異なるマニュアルを管理するシステムとなるマニュアルサーバ４０３、顧客サービスに関する情報を記録する顧客用サービスサーバ４０２と接続されている。
なお、顧客用サービスサーバ４０２は、セキュリティ管理が重要な情報、例えば会員ＩＤ等の会員情報、機械情報、保守履歴、アラーム履歴、保証履歴等を記憶する。
＜診断サービスシステムメニュー＞
サービスセンタ管理装置４０１は、図７に示す診断サービスシステムメニューをユーザに提供する機能を備える。図７に示す診断サービスシステムを受けるには、まず、図８に示す認証画面にユーザＩＤと、パスワードを入力する。ここで、ユーザＩＤは、ユーザの所属する工場に紐づけされており、サービスセンタ管理装置４０１は、ユーザＩＤにより、工場を特定することができる。
ユーザＩＤ、パスワードが入力されると、会社名（工場名）とその住所が表示される。ユーザによりＯＫが入力されると、図７に示す診断サービスシステムメニューの画面が表示される。図７に示す診断サービスシステムメニューを表示した画面において利用するシステムの番号を入力すると、図９に示す画面（サブメニュー）のいずれかが表示される。ユーザにより必要な情報が入力され、実行が選択されると、選択されたサービスが提供され、それぞれのサービスの提供する機能を実行するためのプログラム処理が実行される。
診断サービスシステムはユーザとサービスセンタのオペレータ（回答者）が利用することができる。ユーザが利用する場合、例えば、自ら「３．ナレッジ診断システム」を使用して、ナレッジ診断を行う。さらに、機械番号に基づいて、当該機械の故障申告時刻（アラーム発生時刻）の直前の当該機械の稼働状況、当該機械の稼働状況（使われ方）、当該機械のこれまでの保守履歴等を「４．保守履歴検索」、「５．定期保守履歴」等により取得し、自分の知識を利用し故障診断を行う。なお、アラームのリセットやアラームの自動消滅等についても、保守履歴として一元的に記憶することから、（４）、（５）で説明したアラーム履歴及び当該機械の現在の機械状態等に基づいて、例えば図２７に示すような、当該機械の異常発生の可能性の予測、予防保守に係る情報を表示させることができる。
また、機械番号に基づいて、当該機械の過去のアラーム履歴データ、及び当該機械の現在の機械状態等を「４．保守履歴検索」、「５．定期保守履歴」等により取得し、ナレッジ診断により、当該機械の異常発生の可能性を予測させるとともに、予防保守に係る情報を取得することができる。図２７に予防保守に係る情報の表示例を示す。
同様に、ユーザが利用する場合、例えば、「３．ナレッジ診断システム」を使用して、ナレッジ診断を行うことができる。前述したように、機械の履歴データと障害発生との相関関係を学習した学習モデルを使用して、ユーザが、機械の現在の状態データを当該学習モデルに入力することで、当該機械について今後障害の発生する可能性（例えば、確率）や障害を回避するために必要とされる予防保守内容等の診断結果を例えば図２９に示すように表示させることができる。
次に、診断サービスシステムメニューの提供する主なサブメニューについて説明する。
＜マニュアル検索システム＞
サブメニュー「１．マニュアル検索システム」が選択された場合、図９のマニュアル検索システムの画面に、機械番号と、検索したいキーワードが入力されることにより、入力情報に基づいて図３に示すように予め記憶されている、メーカ名、機種名等の機械情報を元に、マニュアルサーバ４０３に記録された、特定された機械のメーカマニュアルからキーワードにヒットした内容を検索し、一覧表示する。ユーザは一覧表示から必要項目を選択し目的を達成することができる。
より具体的には、図１０に示すように表示されたマニュアル検索システムの画面に、機械番号として「２０」を入力し、検索したいキーワードとして「オーバライド」を入力すると、機械番号の「２０」に基づいて、機械メーカと機種名を特定し、この機種にあったマニュアルをマニュアルサーバ４０３からマニュアルを選択する。次に、キーワードの「オーバライド」に基づいて、選択されたマニュアルを検索し、ヒットしたページを先頭から表示する。「次キーワード」を選択すると、次にヒットしたページを表示する。ページは「↑」、「↓」でスクロールさせ、知りたいマニュアルから知りたい情報が得られた場合、終了キーで図７の診断サービスシステムメニューに戻る。
＜故障診断システム＞
サブメニュー「２．故障診断システム」は、例えば、機械２００のアラームが発生した場合、ユーザが回答者（サービスセンターのオペレータ）からの回答を要望する時に選択する。
サブメニュー「２．故障診断システム」において、ユーザは、図９に示すような所定の問診票に機械番号と状況の入力を行う。例えば、図９の故障診断システムの画面（所定の問診票の画面）に、図１１に示すように、機械番号として「２０」を入力し、状況入力として「工具摩耗が早い、刃先が欠ける」を入力（故障申告）すると、サービスセンタ管理装置４０１、及びサービスセンタ６００を介してサービスコントロール６０１によってもっともはやく回答できる回答者が選択される。具体的には、サービスセンタのオペレータの作業状況を管理するテーブルを参照することで、もっともはやく回答できる回答者（候補）が選択される。なお、入力画面には、ユーザは、回答者ＩＤを指定することができる。その場合、ユーザにより指定された回答者が選択される。
ユーザが回答者ＩＤを指定した場合は、該当するサービス端末に配信する。指定された回答者がいない場合は、理由をユーザに通知するとともに、他の最も早く回答できる回答者に配信される。また、指定された回答者の返信に時間を要する場合は、その旨をユーザに通知する。
ユーザが、図９の故障診断システムを利用した場合、その時点での対象となる機械の稼働データで、故障診断に必要なデータを、サービスセンタ管理装置４０１に送信することができる。この送信を自動か手動を選択するかどうかは、会員契約時に選択可能である。自動送信を選択しない場合は、ユーザは回答者の指示に従い、手動で送信することができる。
ユーザからの故障申告ルートとしては、この外、メール又は問い合わせＩＰ電話を介するルートがある。メール受信の場合、受信されたメールの内容に基づいて、窓口（オペレータ）が問診票を作成、また、ＩＰ電話受信の場合、窓口（オペレータ）がＩＰ電話を介してユーザの話を聞きながら問診票を作成する。
回答者は送られてきた機械番号に基づいて照会を行うことで、当該機械番号に対応する機械の工場におけるアラームの発生状況を含む稼働状況や販売されたときの状況を把握することができる。また、送られてきたメッセージから故障内容の分析を開始する。回答者は、サービス端末７００の操作を行い、故障診断を行う。故障診断を行うためのサービス端末７００の操作は後述する。
回答者は、故障診断の結果、部品の交換及び部品を交換するためのフィールドエンジニアの派遣が必要と判断した場合には、サービス端末からサービスセンタに問い合わせ、部品納期とフィールドサービスマンの手配と到着時間等の回答を質問者（ユーザ）に通知することができる。
質問者（ユーザ）は、図９の診断サービスシステムメニューの「９．診断システム情報確認」を選択することで回答者からの回答を確認することができる。
具体的には、質問者（ユーザ）は、図１１に示す９の診断システム情報確認の画面で実行キーを選択し、回答者からの回答を確認する。
回答者からの回答メッセージを確認する場合、質問者（ユーザ）は、確認キーを選択する。回答者からの回答メッセージには図１２に示すように、診断情報や部品とフィールドサービスマン派遣等の情報が含まれる。質問者（ユーザ）がフィールドサービスマンの派遣を受け入れる場合は手配キーを選択することで、フィールドサービスマンが手配される。
ユーザが手配キーを選択し、サービスセンタの提案に賛成した場合、ただちに部品及びフィールドサービスマンが出動される。
フィールドサービスマンは現地に到着すると、作業を開始する。この実務のオペレータとユーザのやり取りは、時系列で顧客用サービスサーバ４０２に登録される。なお、フィールドサービスマンは、訪問したユーザの別の機械の状況も診断することができる。その際の記録も顧客用サービスサーバ４０２に記録される。
以上のように、ユーザは本故障診断システムを利用することで、最短で確度の高い故障診断を利用し、故障個所を迅速に修理することができる。また、ユーザは、機械番号に基づいて、当該機械の過去のアラーム履歴データ、及び当該機械の現在の機械状態等を「４．保守履歴検索」、「５．定期保守履歴」等により取得し、ナレッジ診断により、当該機械の異常発生の可能性を予測させるとともに、予防保守に係る情報を取得することができる。
＜ナレッジ診断システム＞
サブメニュー「３．ナレッジ診断システム」は、ユーザに対してナレッジ診断システムの機能を提供する。そうすることで、ユーザは回答者（サービスセンターのオペレータ）からの回答を要求することなく、自分でアラーム発生の原因等を診断することができる。
ユーザにより図９に示す「３．ナレッジ診断システム」の画面を介して、機械番号と、状況が入力されると、ナレッジシステム４０８は自由文による状況を自動解析し、その内容に応じて障害ノウハウを記録したデータベース４０９をアクセスし、自動応答した内容を、サービスセンタ管理装置４０１を介して回答する。
回答の結果、障害の原因が加工条件、加工ツールの摩耗等の場合には工作機械の部品発注やフィールドサービスマンの派遣が不要であるが、それ以外の場合には図９の「２．故障診断システム」の画面を選択し、故障診断の結果、部品発注やフィールドサービスマンの派遣が必要な場合には、上述した部品とフィールドサービスマンの確保を行う。また、ナレッジシステムの回答を保存することで、ユーザ独自の故障診断ガイダンスを作成することが可能である。
同様に、機械の履歴データと障害発生との相関関係を学習した学習モデルを使用して、ユーザにより機械の現在の状態データを当該学習モデルに入力されると、ナレッジシステム４０８は学習モデルを使用して当該機械について今後障害の発生する可能性（例えば、確率）や障害を回避するために必要とされる予防保守内容等の診断を行い、診断結果をサービスセンタ管理装置４０１を介して回答する。
サブメニュー「３．ナレッジ診断システム」は、基本的に、ユーザのセルフサービスによる診断調査であって、サービスセンタ６００への故障診断を依頼するものではない。ナレッジ診断システムは、診断結果に優先順位をつけて回答することができる。
＜保守履歴検索＞
ユーザによりサブメニュー「４．保守履歴検索」が選択され、図９に示される「保守履歴検索」の画面に、機械番号が入力されることで、サービスセンタ管理装置４０１は顧客用サービスサーバ４０２にある保守履歴を参照する。この機能により、ユーザは、工場の特定の機械故障ログや部品配送ログやフィールドサービスマン派遣ログを自社で管理することなく、自動で管理することが可能になる。また、機械故障ログを蓄積し参照することで、独自のナレッジシステムを構築することが可能になる。
＜保守部品販売＞
ユーザによりサブメニュー「５．保守部品販売」が選択され、図９に示される「保守部品販売」の画面に、機械番号が入力されることにより、ユーザはサービスセンタ６００を介して機械に必要な保守部品を部品発送センタ５００から購入することができる。ユーザは、製造メーカの異なる設備を所有している場合でも、機械に必要な保守部品を誤りなく容易に購入することができる。
＜保守ツール紹介＞
ユーザによりサブメニュー「６．保守ツール紹介」が選択され、図９に示される「保守ツール紹介」の画面に、機械番号が入力されることにより、ユーザは機械に必要な保守ツールを購入することができる。また、ソーシャルネットワークを利用することで、保守に有効なツールを参照することができる。
＜定期保守履歴＞
ユーザによりサブメニュー「７．定期保守履歴」が選択され、図９に示される「定期保守履歴」の画面に、機械番号が入力されることにより、工場データサーバ４０６に記録されている各機械メーカの過去に実施した定期保守の行われた時期とその保守内容を参照することができる。このように、定期保守履歴が一括管理されるので、製造メーカが異なり、保守の考え方が異なる機械が混在する場合でも、ユーザは、製造メーカの違いを意識することなく、安心して利用することができる。
また、「７．定期保守履歴」は、機械番号が入力されることにより、工場データサーバ４０６に記録されている各機械の過去のアラーム履歴データ（アラーム識別情報、アラーム発生時刻、アラーム消滅時刻、アラーム発生中になされたユーザの処理等）を参照することができるように構成される。具体的には、図９に示される「定期保守履歴」の画面に、機械番号が入力されることにより、本システムから図２５のようなアラーム履歴を得ることができる。例えば、ドアスイッチアラームとは、ドアについているドア閉じ確認スイッチが壊れている、又はドア閉じ確認スイッチの信号ケーブルが断線していることを示すアラームを意味し、Ｘ軸過負荷とは、負荷が大きく、回転しにくいことを示し、モータ指令電流に問題のあることを示すアラームを意味する。
また、「７．定期保守履歴」は、機械番号が入力されることにより、工場データサーバ４０６に記録されている機械状態の現在値情報を得ることができる。例えば、図２６に示されるように、当該機械番号により識別される機械の機械状態の現在値情報を得ることができる。そうすることで、診断サービスシステム１は、当該機械の過去のアラーム履歴データ及び機械状態の現在値情報に基づいて、当該機械番号により識別される機械が、例えば、現在は正常に動作しているが、過去には例えばバッテリー低下アラームが２回発生していることを判定することができる。ここで、現在値情報は、正常を１００％としたときの現在の状況を意味する。それぞれの機器で閾値があって、それを下回るとアラームが発生される。図２６で示される現在値は、すべて閾値を下回っていない状況を示している。
前述したように、バッテリーアラームの場合、機械によっては電源投入時にバッテリーの残存量のチェックをし、アラームが発生していてもオペレータがバッテリーアラームをリセットする操作を許している。そうすることで、当該機械を運転可能にすることができる。このような機械の場合は、もし、バッテリーが完全に消耗する前に電池を交換しなければ、このバッテリーによりバックアップしているメモリの内容が消滅してしまう重大な障害を引き起こす可能性がある。
このような状況を回避するため、所定期間に発生したアラーム回数が所定の閾値を超えるか、又は最初にバッテリー低下アラームが発生してからの経過時間が所定の閾値を越える場合、診断サービスシステム１は、図２７のように電池交換を指示する、予防保守情報を提供することができる。より具体的には、診断サービスシステムは、履歴データを参照することでバッテリーアラームが過去に発生したか否かを判断し、現在データを参照することで、機械の電源を落とした場合に、バックアップされるメモリの内容が消滅してしまうか否かを判断することができる。そうすることで、診断サービスシステムは、管理者に対して予防保守情報を提供することができる。
なお、所定期間や所定期間に発生したアラーム回数、最初にバッテリー低下アラームが発生してからの経過時間等は、それぞれ、バッテリーの種類によって異なるため、バッテリーの仕様に合わせて警告を発信するために、所定期間、アラーム回数の閾値、及び最初にバッテリー低下アラームが発生してからの経過時間の閾値を予めシステムに設定しておくことができる。
また、自己復旧するアラームの例として、ファンアラームがある。前述したとおり、ファンモータは、電源開始と同時にファンの回転が始まり、ファンアラームの発生する間、機械は稼働できないが電源を落とさない限り、一般的にはファンは回転を続けることができるようになっている。他方、図２５の例で示した、入力された機械番号により識別される機械は、ファンアラームが運転開始時の温度が低いときに発生した可能性がある。これは、ファンに付着するオイルミストが固着することで発生する。このため、ファンモータの回転開始時はまわりのオイルミストが固いが、回転が開始され、ファンが稼働するについて温度が上昇しファンに付着するオイルミストが柔らかくなることが推定される。
そうすると、ファンに付着するオイルミストがある程度柔らかくなるとファンモータのファンモータアラームは自動的に消滅することとなり、当該機械を稼働させることが可能となる。このように、図２５の例で示した、当該機械番号により識別される機械は、ファンモータのアラームが発生したアラーム発生履歴は存在するが、当該機械のファンに付着するオイルミストに係る現在値は正常になっている例である。
同様に、アラームの内容によっては、現在値が異常を示していても過去にアラーム履歴が無ければ、ファンアラームのように自動的に復旧する場合もある。
ファンアラームについても、バッテリー低下アラームと同様に、例えば、ファンモータの回転開始時のアラーム発生時点から、回転が開始され、ファンが稼働するについて温度が上昇しファンアラームの消滅した時点までの動作稼働時間が所定の閾値を越す場合、診断サービスシステム１は、ファンモータ交換を指示する、予防保守情報を提供することができる。
また、「７．定期保守履歴」は、ユーザにより機械番号が入力されると、工場データサーバ４０６に記憶されている当該機械の現在の状態データ及び当該機械の履歴データと障害発生との相関関係を学習した学習モデルを参照して、図２８に示すように、当該機械について今後障害の発生する可能性（例えば、確率）や障害を回避するために必要とされる予防保守内容等の診断結果を提供する。
以上のように、本発明により、それぞれの機械の過去の履歴データと現在の機械状態とに基づき、それぞれの機械の機械状態を総合的かつ効率的に監視するとともに、それぞれの機械の状況に基づいて、予防保守に係る情報をユーザに提供するとともに、予防保守を推奨することができる。
＜その他＞
ユーザによりサブメニュー「８．Ｅメール（ＳＮＳ）」が選択され、図９に示される「Ｅメール」の画面を介してＥメール発信、又はＥメール確認のいずれかが選択されることで、ユーザが自分のＰＣ、スマートフォン、本システムからサービスセンタ管理装置４０１に対してダイレクトにメールを発信したり、逆にサービスセンタ管理装置４０１からメールを受信することが可能である。これにより、ユーザは、自分のPC,スマートフォン、本システムからサービスセンタ管理に発信したメールの管理が可能である。
メール以外に、ソーシャルネットワーク（ＳＮＳ）の機能を提供する。そうすることで、セキュリティで管理された会員間のビジネス情報や技術情報の交換が可能である。
＜診断サービスシステム情報＞
ユーザによりサブメニュー「９．診断システム情報」が選択され、図９に示される「診断システム情報確認」の画面の実行を選択すると、診断サービスシステム側からユーザに対して通知される診断サービスシステム情報を確認することができる。診断サービスシステム情報としては、例えば、（バグ情報を含む）重要な障害情報、リコール情報、診断サービスシステム１のバージョンアップ情報等がある。
例えば、診断サービスシステム自体にリコールを必要とする重要障害が発生した場合、サービスセンタあるいは、サービスセンタ管理は、リコール情報を発信することができる。これにより、ユーザは、発信されるリコール情報をいち早く参照することができる。また、診断サービスシステムのバージョンアップ等の連絡も確認することができる。なお、診断サービスシステム情報の通知方法として、診断サービスシステム情報の緊急度に応じて、事前に登録されたユーザの携帯電話（又はスマートフォン等）に対してプッシュ方式でメールすることもできる。
＜回答に対する評価＞
図１３は、診断サービスシステム１からの回答に対するユーザの評価を入力するための「評価情報入力画面」である。このように、ユーザからの入力情報に基づいて、回答者のレベルアップや、ナレッジシステムの追加学習を実施することが可能となる。
以上、診断サービスシステムメニューについて説明した。
＜「２．故障診断システム」及び「３．ナレッジ診断システム」に係る処理フロー＞
次にユーザがサブメニュー「２．故障診断システム」を選択した場合と、サブメニュー「３．ナレッジ診断システム」を選択した場合の診断サービスシステム１の処理フローについて、図１４、図１５を参照しながら説明する。
［ユーザが「３．ナレッジ診断システム」を選択した場合］
図１４に示すように、ステップＳ２１０で工作機械のアラームが発生した場合、工場監視システム１００－１において、ステップＳ２１１でユーザにより「３．ナレッジ診断システム」が選択される。
サービスセンタ管理装置４０１は「３．ナレッジ診断システム」が選択されると、ステップＳ２１２において、ユーザからの入力に基づいてナレッジシステム４０８は、診断を開始する。ステップ２１３で、ナレッジシステム４０８は、診断を終了すると、診断結果をユーザに対して送信する。ステップＳ２１４で、ユーザはナレッジ診断システムによる診断結果を取得する。
［ユーザが「２．故障診断システム」を選択した場合］
図１５に示すように、ステップＳ３１０で工作機械のアラームが発生した場合、ステップＳ３１１でユーザにより故障診断システムが選択され、問診票が入力されると、ステップＳ３１２で最適なサービスセンタが選択され、ステップＳ３１３で選択されたサービスセンタにより最適な回答者が属するサービス端末が選択される。ステップＳ３１４において選択されたサービス端末の回答者は例えば「３．ナレッジ診断システム」を用いて診断を行い、ステップＳ３１５で工場監視システム１００－１に診断結果を送信し、工場監視システム１００－１はステップ３１６で診断結果を受信する。
＜サービス端末７００の構成及び操作＞
次に、サービス端末７００の構成と、サービスセンタ側のオペレータ等を含む、ユーザから故障申告を受け付けた場合に、当該故障を診断する回答者が、機械の故障診断を行う場合の端末操作とについて図１６～図２４を用いてさらに、説明する。
図２Ｃはサービス端末７００の構成を示すブロック図である。サービス端末７００は、サービスコントロール６０１にネットワークを介して通信する通信部７００１と、サービスコントロール６０１から送信される図１７～図２３の画面情報等を表示し、タッチパネルを備える液晶ディスプレイ等の表示ディスプレイ７００２と、通信部７００１及び表示ディスプレイ７００２を制御する制御部７００３とを備えている。表示ディスプレイ７００２にはキー操作画面が表示されて文字入力が可能であるが、別途キーボード等の入力部を設けてもよい。制御部７００３はサービスセンタ管理装置４０１から配信される、図１６に示す故障診断依頼（問い合わせ内容）の画面を表示ディスプレイ７００２に表示し、タッチパネル又は入力部の操作により、サービスセンタ管理装置４０１から配信される、図１７～図２３の画面情報を表示ディスプレイ７００２に表示する。タッチパネル又は入力部を介して入力されたデータはサービスコントロール６０１、サービスセンタ６００を介して、サービスセンタ管理装置４０１に送信される。また、サービス端末７００は、サービスセンタ管理装置４０１から必要なデータをサービスセンタ６００、サービスセンタ６００を介して受信する。
なお、サービスセンタ管理装置４０１（又はサービスセンタ）にＷｅｂサーバを、サービス端末７００にＷｅｂブラウザを備えることで、図１７～図２３の画面を表示制御するように構成してもよい。
サービス端末７００の制御部の機能をソフトウェアで構成する場合、サービス端末７００の制御部の動作を記述したプログラムを記憶した、ハードディスク、ＲＯＭ等の記憶部、演算に必要なデータを記憶するＤＲＡＭ、ＣＰＵ、及び各部を接続するバスで構成されたコンピュータにおいて、演算に必要な情報をＤＲＡＭに記憶し、ＣＰＵで当該プログラムを動作させることで実現することができる。
サービス端末７００は、図１６に示すように、サービスコントロール６０１から当該回答者に配信された故障診断依頼（問い合わせ内容）を一覧表示する機能を提供する。回答者は選択キーを選択することで未回答の故障診断依頼（問い合わせ内容）を選択することができる。
また回答者は処理済検索キーを選択することで過去に処理した故障診断依頼（問い合わせ内容）も検索できる。
回答者が一覧表示された故障診断依頼（問い合わせ内容）から、あるユーザからの故障診断依頼を選択すると、図１７に示すように当該ユーザからの故障診断依頼の画面が表示される。
回答者により「診断開始」ボタンが選択されると、図１７に示す「診断依頼メニュー」の画面が表示され、診断のために利用する機能を選択し、実行キーを選択する。図１７に示す診断依頼メニューの画面では、診断のために利用する機能として、履歴検索、キーワード検索、ナレッジ検索、センサ情報、部品情報、フィールドサービスマン情報が選択されている。そうすることで、回答者は、これらの機能を利用して、故障診断を行うことができる。なお、回答者は図９に示した「診断サービスシステムメニュー」を用いることもできる。
サービス端末７００は、図１８に示すようにこれまでに受信した故障診断依頼の履歴を検索する機能を提供する。図１８に示すように「診断依頼（履歴検索）」の画面では、ユーザの会社名、機械番号を参照し、当該機械に関する過去の問い合わせ履歴一覧を顧客用サービスサーバ４０２等から生成することができる。ここでは過去の障害表示を１年としているが、過去の障害表示の年数を任意に選択可能である。
サービス端末７００は、図１９に示すように、キーワード検索機能を提供する。図１９に示すように、回答者により入力されたキーワード（工具摩耗）に基づいて、これまでの事例を顧客用サービスサーバ４０２等から検索し、当該キーワード（工具摩耗）にヒットした事例の一覧を表示する。なお、回答者は、機械メーカ、機械機種等の検索範囲を選択することができる。そうすることで、当該キーワード（工具摩耗）にヒットした事例の一覧が表示され、回答者は、参照したい番号を入力して選択キーを選択することで、選択した事例の詳細を照会することが可能となる。
サービス端末７００は、図２０に示すように、ナレッジ検索機能を提供する。図２０に示すように、ナレッジ検索はナレッジ検索の画面を示し、問い合わせ内容を自動的にキーワード分解し、検索キーワードが作成される。
キーワード作成は、
１） 機械のマニュアルに記載されているインデックスと同一の文字列
２） 連続した漢字
３） 連続した数字
等で行う。本事例では「工具摩耗」、「刃先」等がキーワードとなる。事例は、解決し、回答したものだけが選択される。これは、あとで自動応答に対応するためである。なお、ナレッジ検索はナレッジシステム４０８を用いて行うことができる。
サービス端末７００は、図２１に示すように、機械に配置されたセンサ情報の照会機能を提供する。図２１は、問い合わせのキーワードに参考になるセンサ情報を工場監視システム１００から取り出され、表示された画面の一例である。なお、工場の出荷データや機械の基本仕様と比較するために、いつからいつまでのセンサ情報を表示するかを示す表示期間はこの画面で選択することができる。
図２１において照会される機械は、例えば図２４に示すような主軸部にセンサが取り付けられて出荷されている。図２４は主軸部にセンサが取り付けられた工作機械を示す説明図である。図２４において、主軸機構４００１には振動センサ４００２が取り付けられ、加速度と振幅とが測定される。工具（刃物）４００４は工具クランパ４００３を介して主軸機構４００１に取り付けられている。工具（刃物）４００４でワーク４００５が加工される。
また、サービス端末７００は、「７．定期保守履歴」と同様の機能を、回答者に対して提供するようにしてもよい。そうすることで、回答者は、ユーザに対して、それぞれの機械の過去の履歴データと現在の機械状態とに基づき、それぞれの機械の機械状態を総合的かつ効率的に監視するとともに、それぞれの機械の状況に基づいて、予防保守に係る情報をユーザに提供するとともに、予防保守を推奨することができる。
また、後述するように、回答者は、定期予防保守履歴分析の結果、予防保守として、部品の交換及び部品を交換するためのフィールドエンジニアの派遣を推奨する場合には、サービス端末から部品発送センタ５００、工場データサーバ４０６から部品の在庫状況を確認し、また人員派遣センタ５０１、フィールドサービスマン位置情報システム４０７から、最も早く到着可能な当該故障のカテゴリに適したフィールドサービスマンを特定し、ユーザに対して、予防保守の実施スケジュールを含めて、推奨することができる。
サービス端末７００は、図２２に示すように、部品の検索機能を提供する。図２２は部品検索結果を示す画面の一例である。部品の検索においては、顧客用サービスサーバ４０２を参照して今までの修理実績データから修理部品を検索し、工場データサーバ４０６から部品の出荷可能性を判定する。
サービス端末７００は、図２３に示すように、出張可能なフィールドサービスマンの検索機能を提供する。図２３は、出張可能なフィールドサービスマンの一覧を示す画面を示し、サービスセンタ６００のフィールドサービスマンデータベースから主軸交換の経験があるフィールドサービスマンで出動可能なフィールドサービスマンのリストを表示する。
こうすることで、回答者は、故障診断の結果、部品の交換及び部品を交換するためのフィールドエンジニアの派遣が必要と判断した場合には、サービス端末から部品発送センタ５００、工場データサーバ４０６から部品の在庫状況を確認し、また人員派遣センタ５０１、フィールドサービスマン位置情報システム４０７から、最も早く到着可能な当該故障のカテゴリに適したフィールドサービスマンを特定し、ユーザに対して、前述したように、部品納期とフィールドサービスマンの手配と到着時間等の回答を質問者（ユーザ）に通知することができる。
なお、質問者（ユーザ）からの故障申告ルートが、メール又は問い合わせＩＰ電話の場合、回答者は、質問者（ユーザ）に対して、メール、又はＩＰ電話で通知することができる。
以上、診断サービスシステム１について説明したが、説明した実施形態の診断サービスシステム１に含まれる各種サーバの全部又は一部は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合せにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。ハードウェアで構成する場合、サーバの一部又は全部を、例えば、ＬＳＩ(Large Sca
le Integrated circuit)、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等の集積回路（ＩＣ）で構成することができる。
診断サービスシステム１に含まれる各種サーバの備える機能の全部又は一部をソフトウェアで構成する場合、診断サービスシステム１に含まれる各種サーバの動作の全部又は一部を記述したプログラムを記憶した、ハードディスク、ＲＯＭ等の記憶部、演算に必要なデータを記憶するＤＲＡＭ、ＣＰＵ、及び各部を接続するバスで構成されたコンピュータにおいて、演算に必要な情報をＤＲＡＭに記憶し、ＣＰＵで当該プログラムを動作させることで実現することができる。
また、診断サービスシステム１に含まれる各種サーバの備える各機能を、適宜１つ又は複数のサーバ上で実行する構成としてもよい。また、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、診断サービスシステム１に含まれる各種サーバの備える各機能を実現してもよい。
プログラムは、様々なタイプのコンピュータ可読媒体（computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。コンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。コンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
以上説明した本実施形態の診断サービスシステム１におけるネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法による効果について説明する。
工場内にある仕様が異なる複数の機械において、それぞれの機械における過去の履歴データと現在の機械状態に基づき、それぞれの機械の状況を監視するとともに、それぞれの機械の状況に応じて必要とされる保守内容を総合的かつ効率的に診断し、当該保守内容に係る情報をユーザに提供することができる。
また、それぞれの機械から送信されるデータからそれぞれ共通の事象を見出し、過去の履歴データと現在の状態データを総合的に判断して、それぞれの機械の状況を短時間に診断することができる。
また、ユーザは、機械番号に基づいて、当該機械の過去の履歴データ、及び当該機械の現在の機械状態等を取得し、ナレッジ診断により、当該機械の異常発生の可能性を診断させるとともに、予防保守に係る情報を取得することができる。そうすることで、本実施形態の診断サービスシステム１は、ユーザに代わって、２４時間、機械の現在の状態データをリアルタイムに監視し、的確な状況診断及び必要に応じて予防保守を推奨することができる。
（変形例１）
本実施形態では、サービスセンタ管理装置４０１が、診断サービスを提供する構成を例示したが、これに限られない。例えば、工場監視システム１００において、当該工場に設置されている機械に関する診断サービス機能を有するようにしてもよい。
（変形例２）
本実施形態では、診断サービスシステムの備える、ナレッジ診断システム、保守検索履歴、定期保守履歴等の各システムは、サービスセンタ管理装置４０１と接続される工場データサーバ４０６にアクセスして機械に関する履歴データを照会したが、これに限られない。ユーザが上位システム（サービスセンタ管理装置４０１、顧客用サービスサーバ４０２、マニュアルサーバ４０３、ＳＮＳ４０４、セールスデータサーバ４０５、工場データサーバ４０６、又はナレッジシステム４０８等）を利用した場合、その時点での対象となる機械の履歴データ及び現在の状態データを工場監視システム１００からサービスセンタ管理装置４０１に送信するようにしてもよい。そうすることで、上位システムは、工場監視システム１００から取得される、その時点での対象となる機械の履歴データ及び現在の状態データに基づいて、診断サービスを実行することができる。
さらに、上位システム（サービスセンタ管理装置４０１、顧客用サービスサーバ４０２、マニュアルサーバ４０３、ＳＮＳ４０４、セールスデータサーバ４０５、工場データサーバ４０６、又はナレッジシステム４０８等）は、サービスセンタ管理装置４０１を介して（より具体的には、例えばサービスセンタ管理装置４０１をゲートウェイとして）工場監視システム１００と通信可能とするようにしてもよい。そうすることで、例えば、サービスセンタ管理装置４０１は、工場監視システム１００においてアクセス許可されるデータのみを上位システムに送信するようにデータの機密を保持することが可能となる。
１００－１、１００－２、・・・、１００－ｎ 工場監視システム
１０４ 問い合わせメール
１０５ 問い合わせＩＰ電話
２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎ 機械
３００ セキュリティ共有ネットワーク
４０１ サービスセンタ管理装置
４０２ 顧客用サービスサーバ
４０３ マニュアルサーバ
４０４ ＳＮＳ
４０５ セールスデータサーバ
４０６ 工場データサーバ
４０７ フィールドサービスマン位置情報システム
４０８ ナレッジシステム
４０９ 障害ノウハウデータベース
５００ 部品発送センタ
５０１ 人員派遣センタ
６００－１、６００－２、・・・、６００－ｎ サービスセンタ
６０１ サービスコントロール
７００－１、７００－２、・・・、７００－ｎ サービス端末

Claims (5)

  1. 時刻情報を含む、少なくとも１つの機械に関するデータを取得するデータ取得部と、
    前記データ取得部により取得した各機械に関するデータを各機械の識別情報とともに記憶部に記憶する記憶管理部と、
    を含む、工場監視システムを備え、
    少なくとも、前記機械に関する障害発生の状況において発せられるアラームの履歴データを含む過去のアラーム履歴データと障害発生との相関関係を学習して学習モデルを作成し、当該学習モデルに基づいて前記機械に関する現在のデータを診断して、前記機械の障害発生の可能性を予測するとともに、前記機械に関する予防保守情報を提供する診断サービスシステム。
  2. 前記機械に関するデータは、前記機械の備えるバッテリに係るアラームデータ、及び前記アラームデータのリセットデータを含む、請求項１に記載の診断サービスシステム。
  3. 前記機械に関するデータは、前記機械の備えるファンモータに係るアラームデータ、及び前記アラームデータの消滅データを含む、請求項１又は請求項２に記載の診断サービスシステム。
  4. 前記機械に関するデータは、前記機械の備えるサーボモータ制御に係る稼働データ、及び前記サーボモータ制御に係るアラームデータを含む、請求項１から請求項３の何れか１項に記載の診断サービスシステム。
  5. 記憶部を有する１つ以上のコンピュータにより、
    時刻情報を含む、少なくとも１つの機械に関するデータを取得するデータ取得ステップと、
    前記データ取得ステップにより取得した各機械に関するデータを各機械の識別情報とともに前記記憶部に記憶する記憶管理ステップと、
    少なくとも、前記機械に関する障害発生の状況において発せられるアラームの履歴データを含む過去のアラーム履歴データと障害発生との相関関係を学習して学習モデルを作成し、当該学習モデルに基づいて前記機械に関する現在のデータを診断して、前記機械の障害発生の可能性を予測するとともに、前記機械に関する予防保守情報を提供する診断ステップと、を備える診断方法。
JP2018073778A 2018-04-06 2018-04-06 ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法 Active JP7074542B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018073778A JP7074542B2 (ja) 2018-04-06 2018-04-06 ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法
US16/284,250 US11262744B2 (en) 2018-04-06 2019-02-25 Diagnostic service system and diagnostic method using network
DE102019204232.5A DE102019204232A1 (de) 2018-04-06 2019-03-27 Diagnosedienstsystem und Diagnoseverfahren mit Netzwerkverwendung
CN201910256932.5A CN110347124B (zh) 2018-04-06 2019-04-01 利用了网络的诊断服务系统以及诊断方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018073778A JP7074542B2 (ja) 2018-04-06 2018-04-06 ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019185292A JP2019185292A (ja) 2019-10-24
JP7074542B2 true JP7074542B2 (ja) 2022-05-24

Family

ID=67991610

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018073778A Active JP7074542B2 (ja) 2018-04-06 2018-04-06 ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11262744B2 (ja)
JP (1) JP7074542B2 (ja)
CN (1) CN110347124B (ja)
DE (1) DE102019204232A1 (ja)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11126465B2 (en) * 2017-03-23 2021-09-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Anticipatory collection of metrics and logs
US11099925B2 (en) 2018-07-10 2021-08-24 EMC IP Holding Company LLC Datacenter preemptive measures for improving protection using IoT sensors
JP7441602B2 (ja) * 2018-09-27 2024-03-01 株式会社ジェイテクト 機械加工支援システム及び切削装置
US11106528B2 (en) 2018-10-10 2021-08-31 EMC IP Holding Company LLC Datacenter IoT-triggered preemptive measures using machine learning
JP7219117B2 (ja) * 2019-02-28 2023-02-07 コマツ産機株式会社 産業機械の予知保全装置、方法、及びシステム
JPWO2020255684A1 (ja) * 2019-06-19 2020-12-24
WO2021090363A1 (ja) * 2019-11-05 2021-05-14 三菱電機株式会社 情報処理装置
US20230095055A1 (en) * 2020-03-06 2023-03-30 Fanuc Corporation Control device
JP7330920B2 (ja) 2020-03-19 2023-08-22 エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 データ流通制御装置、方法およびプログラム
JP7305588B2 (ja) 2020-03-19 2023-07-10 エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 データ流通制御装置、方法およびプログラム
JP7254739B2 (ja) 2020-03-19 2023-04-10 エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 データ流通制御装置、方法およびプログラム
US11796991B2 (en) * 2020-03-26 2023-10-24 International Business Machines Corporation Context-awareness in preventative maintenance
JP7491746B2 (ja) * 2020-06-10 2024-05-28 株式会社日立製作所 分散システム
US20220107632A1 (en) * 2020-10-02 2022-04-07 Kohler Co. Systems and methods for monitoring and controlling a bathroom
TW202221437A (zh) 2020-11-25 2022-06-01 日商發那科股份有限公司 支援裝置及機械系統
TWI827050B (zh) * 2022-05-12 2023-12-21 歐權科技股份有限公司 Ａｉ智能決策換刀系統、方法及其自我診斷流程、保養流程、ａｉ計算流程
DE102022120738A1 (de) 2022-08-17 2024-02-22 TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG Verfahren und System zur Bestimmung eines Betriebszustandes einer Werkzeugmaschine

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008203962A (ja) 2007-02-16 2008-09-04 Yaskawa Electric Corp アラーム診断装置および診断方法
JP2015146715A (ja) 2014-02-04 2015-08-13 ファナック株式会社 ファンモータを備えた電子機器
JP2015203646A (ja) 2014-04-15 2015-11-16 三菱重工業株式会社 工作機械の診断方法及びシステム
JP6288797B2 (ja) 2016-03-11 2018-03-07 株式会社大一商会 遊技機

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0511834A (ja) 1991-07-01 1993-01-22 Amada Co Ltd 機械のリモート診断システム
JP2718319B2 (ja) 1992-04-03 1998-02-25 三菱電機株式会社 数値制御装置用リモート故障診断システム
US5311562A (en) * 1992-12-01 1994-05-10 Westinghouse Electric Corp. Plant maintenance with predictive diagnostics
JPH06288797A (ja) * 1993-04-06 1994-10-18 Toshiba Corp 運転支援装置
JPH10222220A (ja) 1997-02-12 1998-08-21 Mitsubishi Electric Corp リモート診断システム
JPH10228311A (ja) 1997-02-18 1998-08-25 Shimadzu Corp 機器故障の遠隔診断システム
JP3744661B2 (ja) 1997-10-17 2006-02-15 中村留精密工業株式会社 Ｎｃ工作機械の故障診断方法及び装置
JP2001236115A (ja) 2000-02-24 2001-08-31 Fanuc Ltd リモート診断システム及び方法
CN1244801C (zh) * 2003-08-01 2006-03-08 重庆大学 旋转机械故障智能诊断方法与装置
US8204717B2 (en) * 2009-04-01 2012-06-19 Honeywell International Inc. Cloud computing as a basis for equipment health monitoring service
JP2015060775A (ja) * 2013-09-20 2015-03-30 シャープ株式会社 蓄電システムの保守管理システム
US9786138B1 (en) * 2014-03-21 2017-10-10 Symantec Corporation Using the home wireless router to detect an intruder not carrying any wireless device
CN105430091A (zh) * 2015-12-11 2016-03-23 山东科大机电科技股份有限公司 基于云存储的远程设备健康管理方法及使用该方法的系统
JP6747894B2 (ja) * 2016-07-08 2020-08-26 ファナック株式会社 ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法
JP6382892B2 (ja) * 2016-07-27 2018-08-29 三菱日立パワーシステムズ株式会社 運転情報分析装置
CN107276816B (zh) * 2016-11-03 2019-06-25 厦门嵘拓物联科技有限公司 一种基于云服务的远程监测与故障诊断系统及故障诊断方法
CN106849517A (zh) * 2017-04-20 2017-06-13 哈尔滨理工大学 智能电机系统
CN107272629A (zh) * 2017-07-28 2017-10-20 赣州科睿特软件股份有限公司 一种基于物联网技术与工业大数据的智能工厂系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008203962A (ja) 2007-02-16 2008-09-04 Yaskawa Electric Corp アラーム診断装置および診断方法
JP2015146715A (ja) 2014-02-04 2015-08-13 ファナック株式会社 ファンモータを備えた電子機器
JP2015203646A (ja) 2014-04-15 2015-11-16 三菱重工業株式会社 工作機械の診断方法及びシステム
JP6288797B2 (ja) 2016-03-11 2018-03-07 株式会社大一商会 遊技機

Also Published As

Publication number Publication date
US20190310620A1 (en) 2019-10-10
JP2019185292A (ja) 2019-10-24
CN110347124B (zh) 2024-03-26
CN110347124A (zh) 2019-10-18
DE102019204232A1 (de) 2019-10-10
US11262744B2 (en) 2022-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7074542B2 (ja) ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法
JP6747894B2 (ja) ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法
JP6955851B2 (ja) 工場監視システム、工場監視方法、及び工場監視用プログラム
KR102407484B1 (ko) 정보 처리 방법, 정보 처리 시스템, 및 정보 처리 장치
US7133804B2 (en) Maintenance request systems and methods
US20070245169A1 (en) Location Based Diagnostics Method And Apparatus
JP2000259729A (ja) 作業機械の管理システム
KR102247013B1 (ko) 기계부품 고장예지 및 수명예측 시스템 및 이를 기반으로 한 b2b 유통 서비스 시스템
JP6612704B2 (ja) 工場監視システム、工場監視方法、及び制御装置
JP4648961B2 (ja) 装置メンテナンスシステム、方法および情報処理装置
JP6864027B2 (ja) ネットワークを利用した診断サービスシステム及び診断方法
JP2020194582A (ja) サービスコントロール装置
JP6864058B2 (ja) 制御装置及び制御方法
JP7092705B2 (ja) 工場監視システム、工場監視方法、及び工場監視用プログラム
JP2020194583A (ja) サービスセンタ管理装置
TW201713456A (zh) 製造效率最佳化平台及刀具狀態監測及預測方法
JP2020194581A (ja) サービスセンタ管理装置
JP6898280B2 (ja) 知識作成システム
KR102409863B1 (ko) 로봇 예방 및 예측 조치 서비스 제공 방법, 서버 및 프로그램
KR20190001414A (ko) 실시간 로봇 모니터링 서비스 제공 방법, 서버 및 프로그램
JP2004031381A (ja) 半導体製造装置及びその診断装置ならびに半導体製造装置の運用システム
CN117455706A (zh) 一种智能制造mes系统
KR20200072068A (ko) 혼합 현실 기술 기반 로봇 상태 정보 제공 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190808

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20191217

A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20200217

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200421

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200512

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200610

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200901

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20201008

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20210106

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210301

C60 Trial request (containing other claim documents, opposition documents)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60

Effective date: 20210301

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20210312

C21 Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21

Effective date: 20210316

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20210423

C211 Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211

Effective date: 20210427

C22 Notice of designation (change) of administrative judge

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22

Effective date: 20210803

C13 Notice of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C13

Effective date: 20210921

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211122

C23 Notice of termination of proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C23

Effective date: 20220308

C03 Trial/appeal decision taken

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C03

Effective date: 20220412

C30A Notification sent

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C3012

Effective date: 20220412

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220512

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7074542

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150