JP7363123B2 - 保守支援方法、保守支援システム、保守支援装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、蓄電素子の保守管理作業を支援する保守支援方法、保守支援システム、保守支援装置及びコンピュータプログラムに関する。

蓄電素子は、太陽光発電や風力発電など再生可能エネルギー源に接続された装置、無停電電源装置、安定化電源に含まれる直流又は交流電源装置等に広く使用されている。蓄電素子は、発電システムからの電力供給にトラブルがあった場合のバックアップ電源として利用される。電力供給のトラブルは社会活動に多大なる支障を及ぼすため、蓄電素子を用いた電力供給の安定化は非常に重要である。

バックアップ電源として利用される蓄電素子は、発電システムからの電力供給が正常な場合、即ち災害や電力系統のトラブルが発生していない場合には待機状態にある。蓄電素子は、待機状態にあって充放電が行なわれなくとも製造された時点から劣化が少しずつ進み、実際に稼働が必要になった場合に適切な充放電ができない可能性がある。蓄電素子の個々の特性や使用環境によって、製造時に想定されているパフォーマンスを発揮できない可能性がある。

特許文献１には、電力系統に異常事態が発生した場合に、自動的に途中経過をキャプチャした情報を含む報告書を作成して電力系統の運用者の負担を軽減し、報告書を検証して適切な対処を行なうことを可能とする監視制御装置が開示されている。

特開２０１０－２０６９８５号公報

蓄電素子には、劣化の進行具合の観察を含む保守点検を行ない、想定されるモデルよりも劣化が進行している場合には適切に交換するなど予防保全が必須である。保守点検時に蓄電素子の異常が発見された場合や、監視制御装置によって自動的に異常が検知された場合、その後、異常の検証、検証結果に基づく顧客への修理実施の確認、修理の手配、及び実際の修理作業を行なって正常状態へ戻す間に、蓄電素子の停止を余儀なくされる。社会活動に支障をきたさないために電力供給は２４時間、３６５日の常時安定状態が求められ、待機状態にある蓄電素子の停止期間はできる限り短く、可能であればゼロに抑えることが求められる。

停止期間を短くするため、保守点検の頻繁な実施により、トラブルを未然に防ぐことが期待される。しかしながら、保守点検を頻繁に実施するには多大な人的資源が必要であって実現が困難である。保守作業者の負荷を軽減し、蓄電素子を含むシステムの効率的且つ確実な保守を実現し、予測困難な事態が発生しても電力を安定供給することが求められる。

本発明は、蓄電素子を含むシステムを安定して運用するための保守支援方法、保守支援システム、保守支援装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

保守支援方法は、記憶装置に逐次記憶してある蓄電素子に関する測定データに基づき、前記蓄電素子の異常の予兆を検知し、検知された異常の予兆に対応する保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかを決定し、前記保守作業の作業者へ決定事項と対応する保守作業の実施を通知する。

保守支援システムの概要を示す。 保守支援システムが含む装置の内部構成を示すブロック図である。 保守用機器の内部構成を示すブロック図である。 遠隔監視システムにおける第２フェーズの異常の予兆を検知する処理手順の一例を示すフローチャートである。 判定モデルの概要を示す。 遠隔監視システムにおける第２フェーズの異常の予兆を検知する処理手順の他の一例を示すフローチャートである。 画像判定モデルの概要を示す。 保守支援システムにおける第３フェーズでの処理手順の一例を示すフローチャートである。

保守支援方法は、記憶装置に逐次記憶してある蓄電素子に関する測定データに基づき、前記蓄電素子の異常の予兆を検知し、検知された異常の予兆に対応する保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかを決定し、前記保守作業の作業者へ決定事項と対応する保守作業の実施を通知する。

上記構成により、記憶してある測定データに基づいて異常の予兆が自動的に検知されるので、保守作業者の負担が軽減される。測定データが逐次記憶されることで、その測定データを用いてコンピュータによって異常の予兆の段階での検知、及び必要な保守作業の決定が可能になる。異常が現れてから保守作業者が実際に蓄電素子を検査して原因を究明する場合に比べて、原因究明に要する時間を短縮し、蓄電素子を含む装置の停止期間を短くすることができる。

前記蓄電素子は複数の蓄電素子を含んで構成されている場合、前記異常の予兆の検知は、前記複数の蓄電素子夫々又はグループに対して行なわれる。予兆が検知された蓄電素子又は蓄電素子グループに対し、他の蓄電素子の運用を継続できるように工期、作業者数又は物品と、作業者及び実施日時が決定される。

複数の蓄電素子を含む場合、一部の蓄電素子に異常があっても全体としての運用は継続するような対処が可能である。上記構成により、異常の予兆が検知されていない他の蓄電素子での運用が継続され、２４時間、３６５日の安定状態を維持できる。

前記蓄電素子毎、又は、複数の前記蓄電素子を含む蓄電素子グループ毎に測定された測定データが入力された場合に、前記測定データに異質な蓄電素子の測定データが含まれているか否かに対応するスコアを出力するように学習された判定モデルが用いられてもよい。判定モデルによって出力されたスコアに基づいて、異質な蓄電素子の測定データが含まれていると判断される場合、異質性が判別され、判別された異質性に基づいて前記蓄電素子の異常の予兆が検知される。

上記構成により、人間の手作業による測定データの解析・分析よりも高精度且つ迅速な異常予兆の検知が可能になる。異質度を用い、製造時の想定モデルに合致しない異質な蓄電素子を異常の要因とすることによって、蓄電素子を全体として想定モデルに合致させ、異常検知、寿命予測の精度の向上が期待できる。

前記保守支援方法は、前記蓄電素子グループの測定データの入力に応じて前記判定モデルから出力されたスコアの時間分布を作成し、作成された時間分布に基づいて、緊急性を区別して異質性を判別する処理を含んでよい。

上記構成により、時間に対する異質性のスコアの変化に応じて、緊急的なのか否かを区別して蓄電素子の異質性を判別でき、緊急性に応じた保守作業を効率的に実施できる。

前記保守支援方法は、作成された時間分布を画像化した画像が入力された場合に、前記時間分布に対応する蓄電素子又は蓄電素子グループの測定データに、異質な蓄電素子の測定データが含まれているか否かに対応するスコアを出力するように学習された画像判定モデルを用いる。保守支援方法は、作成した時間分布を画像化して前記画像判定モデルに入力し、前記画像判定モデルから出力されるスコアに基づいて前記蓄電素子グループの異質性を判別する処理を含んでよい。

上記構成により、人間の手作業による測定データの解析・分析よりも高精度且つ迅速な異常予兆の検知、異質性の判別が可能になる。異質性の判別が可能になることで、正確な準備に基づく迅速な保守作業が可能になる。

前記保守支援方法は、前記保守作業を実施可能な作業者一覧及び前記作業者夫々のスケジュールデータに基づいて前記保守作業の作業者及び実施日時を決定し、決定した前記作業者へ前記保守作業の実施を通知する処理を含んでよい。

上記構成により、スケジュールデータによって自動的に、必要な工期での作業が可能な作業者が決定される。適切なスケジュールでの作業の割り振りが実現する。

前記保守支援方法は、前記保守作業の実施承認を前記蓄電素子の所有者から受け付け、前記実施承認が受け付けられた場合に、前記保守作業の実施を通知してもよい。

これにより、蓄電素子の所有者の同意を得た上での保守作業がスムーズに実施される。蓄電素子の異常の内容や保守作業の内容によっては、所有者が同意しない選択をすることができる。

前記保守支援方法は、前記実施承認が受け付けられた場合に、前記所有者から得られる装置の運用情報に基づいて実施日時を決定してもよい。

装置の運用情報に基づいて実際の実施日時が決定されるので、蓄電素子を含む装置の運用を継続させたまま保守作業の実施が可能な選択を所有者が行なえる。

前記実施承認が受け付けられた場合、前記保守作業に必要な物品が該物品の販売者に対して自動的に発注されてもよい。発注された物品の識別データは前記作業者へ通知される。

上記構成により、発注作業も自動で行なわれ、保守作業者又は営業担当者の負担を軽減することができる。

決定された工期、作業者数、及び必要な物品に基づいて前記保守作業の見積書データが作成され、前記見積書データに基づき前記実施承認が受け付けられてもよい。

上記構成により、見積書作成作業についても保守作業者又は営業担当者の負担を軽減することができる。顧客との保守点検実施の打ち合わせがスムーズになる。

蓄電素子は、無停電電源装置に備えられている蓄電素子であってもよい。上記構成によりバックアップ電源として利用される蓄電素子におけるトラブルを未然に防ぐための保守点検が効率的且つ確実に実施される。これによって電力供給の安定化に貢献できる。無停電電源装置は、停電時のバックアップに用いられる。停電が発生したときにバックアップできない事態は許されないため、トラブルを防ぐための異常の予兆検知が非常に重要である。

保守支援方法は、複数の装置を含むシステムによって実施できる。保守支援システムは、蓄電素子に関する測定データを定期的に取得し逐次記憶する記憶装置と、前記記憶装置と接続が可能な保守端末装置と、前記保守端末装置から通信接続が可能な保守支援装置とを含む。前記保守支援装置は、前記蓄電素子に関する測定データに基づき、前記蓄電素子の異常又は異常予兆が検知された場合に、検知された異常又は異常予兆に関する保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかを決定する。前記保守支援装置は、前記保守作業の作業者へ決定事項を含む実施指示を送信する。

保守支援装置は、蓄電素子を識別する識別データに対応付けて記憶装置に逐次記憶してある前記蓄電素子に関する測定データに基づき、前記蓄電素子の異常予兆が検知された場合に、検知された異常の予兆に関する保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかを決定する決定部と、前記保守作業の作業者へ決定事項を含む実施指示を送信する送信部とを備える。

保守支援方法は、コンピュータプログラムとして実現されてもよい。このコンピュータプログラムは、コンピュータに、蓄電素子を識別する識別データに対応付けて記憶装置に逐次記憶してある前記蓄電素子に関する測定データに基づき、前記蓄電素子の異常の予兆を検知し、検知された異常の予兆に対応する保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかを決定し、前記保守作業の作業者へ決定事項と対応する保守作業の実施を通知する処理を実行させる。

本発明をその実施の形態を示す図面を参照して具体的に説明する。

図１は、保守支援システム１００の概要を示す。保守支援システム１００は、保守支援装置１及び保守作業者が用いる保守端末装置２を含む。保守支援システム１００は、遠隔監視システム３００と通信接続可能である。保守支援システム１００は、顧客データ管理システム４００と通信接続可能である。本実施の形態において保守支援システム１００、遠隔監視システム３００及び顧客データ管理システム４００は、保守対象の蓄電素子５０の製造業者により管理され、製造業者用のネットワークＭＮ又は専用線を介して相互に通信接続可能である。保守支援システム１００は、蓄電素子５０の製造管理システム（図示せず）と通信接続可能であってもよい。

ネットワークＭＮは、製造業者用のローカルネットワークである。ネットワークＭＮは例えば、Ethernet（登録商標）であり、光回線であってもよい。ネットワークＭＮは、ＶＰＮ（Virtual Private Network）を含んで、ロケーションの異なるシステム１００，３００，４００間をローカルネットワークとして接続してもよい。保守支援システム１００と遠隔監視システム３００との間、保守支援システム１００と顧客データ管理システム４００との間は、ネットワークＭＮの一部でもよいし、専用線、又はＶＰＮであってもよい。

保守端末装置２及び保守支援装置１は、通信網Ｎ又はネットワークＭＮを介して通信接続可能である。通信網Ｎは、所謂インターネットである。通信網Ｎは、所定の移動通信規格による無線通信を実現するキャリアネットワークを含んでもよい。通信網Ｎは、一般光回線を含んでもよい。

顧客データ管理システム４００は、保守対象の蓄電素子を購入した顧客のデータを記憶する。顧客データ管理システム４００は、顧客ＩＤに対応付けて、顧客の氏名又は名称、顧客の連絡先、住所等の属性データを記憶する。顧客が複数の蓄電装置５を異なるロケーションに設置して管理している場合、顧客データ管理システム４００は、ロケーションを識別するロケーションＩＤに対応付けて所在地を記憶する。顧客データ管理システム４００は、顧客ＩＤに対応付けて、顧客が購入した蓄電素子５０の製造番号を記憶する。顧客が複数の蓄電装置５を異なるロケーションに設置して管理している場合、顧客データ管理システム４００は、顧客ＩＤ及びロケーションＩＤと対応付けて、設置されている蓄電素子５０の製造番号を記憶する。

遠隔監視システム３００は、保守対象の蓄電素子５０の状態を示すデータを収集し、ネットワークを介して収集されたデータに基づく遠隔からの状態閲覧を実現する。遠隔監視システム３００は、蓄電素子５０の製造番号に対応付けて蓄電素子５０の状態データを逐次記憶する。遠隔監視システム３００は、蓄電素子５０の状態データを入力した場合に、異常の予兆に関するスコアを出力する判定モデル３Ｍを用いて蓄電素子５０に対して異常の兆候があるか否かを判定する。遠隔監視システム３００は、状態データに基づいて蓄電素子５０毎のＳＯＣ（State Of Charge）、ＳＯＨ（State Of Health）、及び予測寿命等を含む診断データを、蓄電素子５０毎に導出してもよい。

製造管理システムは、蓄電素子５０の製造番号に対応付けて、製造時のロット番号、出荷日時を記憶しているとよい。

保守支援システム１００の保守対象の蓄電素子５０は、鉛蓄電池及びリチウムイオン電池を含む二次電池や、キャパシタのような、再充電可能なものであることが好ましい。蓄電素子５０の一部が、再充電不可能な一次電池であってもよい。本実施の形態における蓄電素子５０は夫々、鉛蓄電池である。蓄電素子５０は、蓄電セルを複数接続した蓄電モジュールであってもよい。蓄電素子５０は、蓄電セルそのもの又は蓄電モジュールを複数接続した蓄電モジュール群であってもよい。

蓄電装置５は、１又は複数の蓄電素子５０を含む。蓄電装置５は、単体で利用されてもよい。蓄電装置５は、蓄電素子５０の顧客（ユーザ）によって管理される顧客のネットワークＣＮに通信接続する蓄電装置５群として利用されてもよい。同一の顧客によって管理される蓄電装置５群は、顧客のネットワークＣＮを介して、顧客が管理する管理装置５１へ蓄電素子５０の状態データを送信する。状態データは少なくとも電圧値を含み、内部抵抗値、電流値、温度を含んでもよい。状態データは、鉛蓄電池である蓄電素子５０の端子に接続されたユニットから、保守用通信機器６を介して管理装置５１へ送信される。状態データは、リチウムイオン電池を含む蓄電モジュールに備えられる電池管理装置（ＢＭＵ）に接続される保守用通信機器６によって送信されてもよい。状態データは、保守用通信機器６から保守端末装置２へ送信される場合もある。複数の蓄電装置５から送信される状態データは、専用線Ｎ２又は通信網Ｎを介して遠隔監視システム３００へ送信される。状態データは、蓄電素子５０を夫々識別する製造番号等の識別データと対応付けて、状態履歴として記憶される。蓄電素子５０を夫々識別する識別データは、蓄電装置５毎に、蓄電装置５を識別する識別データに対応付けて記憶される。

保守用通信機器６が、蓄電装置５に設けられている。保守用通信機器６は、ネットワークＣＮを介さずに、保守作業者が用いる保守端末装置２とデータをやり取りできる。保守用通信機器６は、蓄電装置５の蓄電素子５０夫々について状態データを取得するユニットと通信接続可能である。本実施の形態における保守用通信機器６は、鉛蓄電池の端子に接続されたユニットと、無線通信によって通信接続可能である。保守用通信機器６は、リチウムイオン電池の蓄電モジュールに備えられる電池管理装置（ＢＭＵ）と通信接続可能であってもよい。保守用通信機器６は、蓄電装置５から管理装置５１向けに送信される状態データと同一の状態データを内蔵するメモリに記憶する。

ネットワークＣＮは、複数の蓄電装置５を運用する顧客のローカルネットワークである。ネットワークＣＮは例えばEthernet（登録商標）であり、光回線であってもよい。ネットワークＣＮは、ＶＰＮを含んでもよい。ネットワークＣＮは、ECHONET （登録商標）／ECHONETLite （登録商標）対応のネットワークであってもよい。専用線Ｎ２は、蓄電装置５の顧客と遠隔監視システム３００との間を接続するプライベートネットワークである。専用線Ｎ２は、通信網Ｎであってもよい。専用線Ｎ２は、ECHONET ／ECHONETLite 対応の専用ネットワークであってもよい。

本実施の形態の保守支援システム１００は、蓄電素子５０又は蓄電装置５の保守管理を支援する。保守支援システム１００は、保守管理の支援のために、保守端末装置２又は顧客のネットワークＣＮを経由して取得した状態データ、顧客データ管理システム４００から得られる顧客データ、遠隔監視システム３００から得られる診断データを用いる。保守支援システム１００は、集約された状態データから遠隔監視システム３００にて異常の予兆を検知し、検知した異常又は異常の予兆に基づいて保守支援装置１がトラブル発生前に作業を支援する。保守支援装置１は、検知された異常の予兆の内容に応じてトラブルを未然に防ぐための整備作業の手配を進め、顧客からの確認を取った上で計画的に顧客のシステムを停止させて整備作業を実施させる。保守作業者が状態データを手作業で解析・分析する必要もない。保守支援装置１は、トラブル発生前に対処するので、事前に運用に支障がないように計画されたスケジュールで整備作業を実施でき、結果的に顧客のシステムの停止時間も短くできる。蓄電素子５０が複数で用いられて蓄電装置５として運用される場合、保守支援装置１は、一部に異常予兆を検知することによって、蓄電装置５の運用を継続するように保守作業を計画できる。保守作業者は、事前に手配された整備作業を事前に計画されたスケジュールで実施すればよいから、何度も顧客のシステムへ赴く必要もない。

このような蓄電素子５０の保守支援システム１００を実現するための詳細な構成について説明する。

図２は、保守支援システム１００が含む装置の内部構成を示すブロック図である。保守支援装置１は、サーバコンピュータを用い、制御部１０、記憶部１１、及び通信部１２を備える。本実施の形態において保守支援装置１は、１台のサーバコンピュータとして説明するが、複数のサーバコンピュータで処理を分散させてもよい。

制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを用い、各構成部を制御して処理を実行する。制御部１０は、記憶部２１に記憶されている保守支援プログラム１Ｐに基づく処理を実行する。

記憶部１１は、例えばハードディスク又はＳＳＤ（Solid State Drive ）等の不揮発性メモリを用いる。記憶部１１は、上述した保守支援プログラム１Ｐを記憶する。保守支援プログラム１Ｐは、記録媒体７に記憶してある保守支援プログラム７Ｐを制御部１０が読み出して記憶部１１に複製したものであってもよい。記憶部１１には、保守作業者の作業者ＩＤを含む作業者データが記憶される。作業者データは、作業者ＩＤに対応付けて作業者名、電子メールアドレス等の連絡先情報を含む。

通信部１２は、ネットワークＭＮを介した通信接続及びデータの送受信を実現する通信デバイスである。具体的には通信部１２は、ネットワークＭＮに対応したネットワークカードである。通信部１２は、ネットワークＭＮに接続される図示しないルータ機器を介して通信網Ｎを介した通信を実現してもよい。制御部１０は、通信部１２によって遠隔監視システム３００及び顧客データ管理システム４００との間でデータを送受信する。

保守端末装置２は、保守作業者が使用するコンピュータである。保守端末装置２は、デスクトップ型若しくはラップトップ型のパーソナルコンピュータであってもよいし、所謂スマートフォン又はタブレット型の通信端末であってもよい。保守端末装置２は、制御部２０、記憶部２１、第１通信部２２、第２通信部２３、表示部２４、及び操作部２５を備える。保守端末装置２は、図示するように、撮像部２６を備えてもよい。

制御部２０は、ＣＰＵ又はＧＰＵを用いたプロセッサである。制御部２０は、記憶部２１に記憶されている保守端末用プログラム２Ｐに基づき、修理手順を表示部２４に表示させる。制御部２０は、保守用通信機器６から情報データを読み出す処理を実行する。制御部２０は、保守端末用プログラム２Ｐに含まれるＷｅｂブラウザによる保守支援装置１との間での情報処理を実行する。

記憶部２１は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いる。記憶部２１は、保守端末用プログラム２Ｐを含む各種プログラムを記憶する。記憶部２１は、保守端末用プログラム２Ｐに基づく画面データを記憶する。保守端末用プログラム２Ｐは、記録媒体８に記憶してある保守端末用プログラム８Ｐを制御部２０が読み出して記憶部２１に複製したものであってもよい。

第１通信部２２は、通信網Ｎ又はネットワークＭＮを介したデータ通信を実現するための通信デバイスである。第１通信部２２は、有線通信用のネットワークカード等の通信デバイスであってもよい。第１通信部２２は、基地局ＢＳ（図１参照）に接続する移動通信用の無線通信デバイスであってもよい。第１通信部２２は、アクセスポイントＡＰへの接続に対応する無線通信デバイスを用いてもよい。

第２通信部２３は、保守用通信機器６と通信接続してデータ通信を実現するための通信デバイスである。第２通信部２３は、Wifi又はBluetooth （登録商標）等の無線通信デバイスでもよい。第２通信部２３は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus ）インタフェースでもよい。

表示部２４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイを用いる。表示部２４は、制御部２０の保守端末用プログラム２Ｐに基づく操作画面、及び保守支援装置１で提供されるＷｅｂページのイメージを表示する。表示部２４は、好ましくはタッチパネル内蔵型ディスプレイである。表示部２４は、タッチパネル非内蔵型ディスプレイでもよい。

操作部２５は、制御部２０との間で入出力が可能なキーボード及びポインティングデバイスである。操作部２５は、音声入力部等のユーザインタフェースでもよい。操作部２５は、表示部２４のタッチパネル、又は筐体に設けられた物理ボタンを用いてもよい。操作部２５は、ユーザによる操作情報を制御部２０へ通知する。

撮像部２６は、撮像素子を用いて得られる撮像画像を出力する。制御部２０は、任意のタイミングで撮像部２６の撮像素子にて撮像される画像を取得できる。

図３は、保守用通信機器６の内部構成を示すブロック図である。保守用通信機器６は、制御部６０、記憶部６１、第１通信部６２、第２通信部６３、及び第３通信部６４を備える。制御部６０は、ＣＰＵ又はマイクロプロセッサを用いる。記憶部６１は、予め規定されたプログラムを記憶する。

記憶部６１は、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いる。記憶部６１には、蓄電素子５０から受信した状態データが記憶される。

第１通信部６２は、蓄電素子５０に接続されたユニットとの通信接続を実現する通信デバイスである。本実施の形態では第１通信部６２は、Bluetooth（登録商標）等の無線通信によって蓄電素子のユニットと通信接続する。

第２通信部６３は、ネットワークＣＮを介した通信接続を実現する通信デバイスである。保守用通信機器６は、蓄電素子５０から受信した状態データを第２通信部６３によって管理装置５１へ送信できる。蓄電素子５０が通信機能を有する電池管理装置を備えている場合、第２通信部６３は不要である。

第３通信部６４は、保守用通信機器６と保守端末装置２との通信接続を実現する通信デバイスである。本実施の形態において第３通信部６４は、ＵＳＢインタフェースである。第３通信部６４は、第１通信部６２とは異なる無線通信デバイスであってもよい。

保守用通信機器６の制御部６０は、プログラムに基づき、第１通信部６２によって定期的に蓄電素子５０から状態データを取得する。制御部６０は、取得した状態データを逐次記憶部６１に記憶する。記憶の周期は、蓄電素子５０が鉛電池である場合、例えば１日に１回程度である。制御部６０は、取得した日時を状態データに対応付けて記憶部６１に記憶する。制御部６０は、取得した状態データを第２通信部６３から逐次管理装置５１へ向けて送信する。制御部６０はプログラムに基づき、第３通信部６４によって保守端末装置２と通信接続した場合、保守端末装置２からの指示に応じて、記憶部６１から状態データを読み出し、その状態データを第３通信部６４から送信する。

このように構成される保守支援システム１００及び蓄電装置５に設けられた保守用通信機器６により、以下に説明するように保守管理が支援される。

第１に、保守用通信機器６によって、ネットワークＣＮを介して遠隔監視システム３００へ送信されない状態データについても、遠隔監視システム３００で集約することができる。保守作業者が所持する保守端末装置２は、定期的な保守点検の実施時に、保守用通信機器６に蓄積される状態データを取得する。保守端末装置２は、ネットワークＭＮ又は通信網Ｎを介して遠隔監視システム３００へ状態データを送信し、遠隔監視システム３００に状態データを集約させる。顧客のネットワークＣＮと、遠隔監視システム３００との通信接続がセキュリティ上難しい場合であっても、定期点検時に、状態データを遠隔監視システム３００に集約させることができる。

第２に、状態データを集約させた遠隔監視システム３００は、対象となる蓄電素子５０、例えば複数の蓄電素子５０を接続した蓄電装置５毎に、後述する処理を周期的に実行し、異常の予兆があるか否かを判断する（第２フェーズ）。蓄電素子５０が鉛蓄電池である場合、実行周期は３ヶ月、６ヶ月等である。実行周期は定期点検の周期よりも短い。蓄電素子５０がリチウムイオン電池である場合、実行周期は同様に、３ヶ月、６ヶ月でもよい。実行周期は、使用期間に応じて、短くされてもよい。

第３に、遠隔監視システム３００の処理によって異常の予兆があると検知された場合、保守支援装置１は、トラブルが発生する前に、トラブルを防止するための保守作業の手配を実施する（第３フェーズ）。手配された内容は保守作業者へ通知される。保守作業者は通知された作業内容に基づき、予兆が検知された蓄電装置５の設置場所へ赴いて作業を実施する。

以下第２フェーズ及び第３フェーズにおける処理について詳細に説明する。

図４は、遠隔監視システム３００における第２フェーズの異常の予兆を検知する処理手順の一例を示すフローチャートである。遠隔監視システム３００は、周期が到来する都度以下の処理を実行する。

遠隔監視システム３００は、蓄電装置５に含まれる複数の蓄電素子５０の一部を選択する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において遠隔監視システム３００は、蓄電素子５０が所属する蓄電装置５の識別データに対応する蓄電素子群（蓄電素子グループ）の識別データを選択する。

遠隔監視システム３００は、選択した蓄電素子グループの状態データを取得する（ステップＳ１０２）。遠隔監視システム３００は、ステップＳ１０２で、状態データとして例えば、電圧値の最新データを取得する。状態データは内部抵抗値であってもよい。

遠隔監視システム３００は、取得した状態データを判定モデル３Ｍに入力し（ステップＳ１０３）、判定モデル３Ｍから出力される判定に関するスコアを取得する（ステップＳ１０４）。本実施の形態のスコアは、入力された状態データに、異質な蓄電素子の測定データが含まれているか否かに対応するスコアである。

遠隔監視システム３００は、判定モデル３Ｍから出力されたスコアに基づいて、異質な蓄電素子の測定データが含まれているか否か判断する（ステップＳ１０５）。遠隔監視システム３００は、ステップＳ１０５にて含まれていると判断された場合（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、異質性を判別する（ステップＳ１０６）。遠隔監視システム３００は、ステップＳ１０６において、予兆があると判定された蓄電装置５に含まれる複数の蓄電素子５０の状態データに基づいて異質性を判別する。判定モデル３Ｍについては後述する。

遠隔監視システム３００は、対象の蓄電装置５に含まれる複数の蓄電素子５０を全て選択したか否か判断する（ステップＳ１０７）。選択していないと判断された場合（Ｓ１０７：ＮＯ）、遠隔監視システム３００は、処理をステップＳ１０１へ戻す。

全て選択したと判断された場合（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、遠隔監視システム３００は、ステップＳ１０６で判別された異質性によって蓄電装置５に異常の予兆があるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。異質性には、異常に関係しないもの、例えば新品である、又は製造時の想定モデルに比較して高寿命である、といったものも含まれる。ステップＳ１０８において、遠隔監視システム３００は、異常に短寿命であるという異質性の蓄電素子５０が含まれている場合、異常の予兆を検知する。高寿命の蓄電素子５０及び新品の蓄電素子５０によって、他の蓄電素子５０とアンバランスな状態となりトラブルを引き起こす可能性がゼロではないので、遠隔監視システム３００は、これらの異質性についても異常の予兆があると判定してもよい。判定モデル３Ｍにて異質性に関するスコアを出力するようにし、遠隔監視システム３００は、ステップＳ１０５からステップＳ１０８までを、まとめて実行してもよい。

遠隔監視システム３００は、異常の予兆があると判定された場合（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、選択されている蓄電装置５の識別データ、異質な蓄電素子５０を含むと判定された蓄電素子群の識別データ及び異質性を含む予兆検知のメッセージを保守支援装置１へ通知する（ステップＳ１０９）。遠隔監視システム３００は、処理を終了する。

ステップＳ１０５にて含まれていないと判断された場合（Ｓ１０５：ＮＯ）、及び、ステップＳ１０８にて異常の予兆がないと判定された場合（Ｓ１０８：ＮＯ）、遠隔監視システム３００は、そのまま処理を終了する。

図５は、判定モデル３Ｍの概要を示す。判定モデル３Ｍは、一例では、畳み込みニューラルネットワークを用いる。判定モデル３Ｍは、異質でない標準的な蓄電素子５０を含む蓄電装置５と、それ以外の異質な蓄電素子５０を含む蓄電装置５とを分類する分類器である。判定モデル３Ｍは、選択された蓄電装置５に含まれる蓄電素子５０ル夫々の電圧値を入力する入力層３０１を含む。判定モデル３Ｍは、入力された電圧値に基づく異質度に関するスコアを出力する出力層３０２を含む。判定モデル３Ｍは、畳み込み層又はプーリング層を含む中間層３０３を含む。判定モデル３Ｍは、異質でない標準的な蓄電セルであるラベル（例えば「０」）を付した状態データと、異質なラベル（例えば「１」）を付した状態データとを含む教師データをニューラルネットワークへ与えることによって、学習してある。判定モデル３Ｍは、蓄電素子５０夫々に対し測定される電圧値を用いて学習されている。判定モデル３Ｍは、内部抵抗値を用いて学習されてもよい。判定モデル３Ｍは、与えられた状態データに対して異質度のスコア（０～１の間の数値）を出力層３０２から出力する。

判定モデル３Ｍは分類器に限らず、特徴量を出力する畳み込みニューラルネットワークであってもよい。判定モデル３Ｍは、同一の蓄電素子５０の測定データの時系列データを入力して特徴量を出力するリカレントニューラルネットワーク、ＬＳＴＭ（Long Short-term Memory）等を用いたネットワークで構成されてもよい。

判定モデル３Ｍは、電圧値又は内部抵抗値の平均、標準偏差、中央値等を用いて、外れ値が含まれているか否か、含まれている場合の外れ度合いを統計的に算出するモデルであってもよい。判定モデル３Ｍは、状態データの時系列データによってトレンドを求め、トレンドの差異によって異質度を表すスコアを出力するモデルであってもよい。判定モデル３Ｍは、ｋ近傍法（k-nearest neighbor algorithm）を用いてもよい。この判定モデル３Ｍを用い、遠隔監視システム３００は、対象の測定データに対し、予め教師データに基づき学習してある異質でないクラスと異質なクラスとのいずれに属するかを判定してもよい。遠隔監視システム３００は、ｋ平均法又はＥＭ法を用いる判定モデル３Ｍ（判定プログラム）に基づき、クラスタリングして判定してもよい。遠隔監視システム３００は、ＰＣＡ（Principal Component Analysis；主成分解析）を用いた判定モデル３Ｍ（判定プログラム）に基づき、対象の測定データに対して縮約して異質であるか否かを判定してもよい。

異質な蓄電素子５０が蓄電素子群に含まれているか否かの判定は、出力される異質度の時間推移を用いることで精度が向上する。図６は、遠隔監視システム３００における異常の予兆を検知する処理手順の他の一例を示すフローチャートである。図６に示した処理手順の内、図４に示した処理手順と共通する手順については同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

遠隔監視システム３００は、ステップＳ１０４で取得した異質度を、選択した蓄電装置５の識別データ及び時間情報に対応付けて記憶する（ステップＳ１２１）。

遠隔監視システム３００は、ステップＳ１０１にて選択中の蓄電装置５について、記憶してある過去所定期間の異質度を読み出す（ステップＳ１２２）。遠隔監視システム３００は、過去所定期間の異質度の時間分布を作成する（ステップＳ１２３）。

遠隔監視システム３００は、ステップＳ１２２で読み出した異質度の値、ステップＳ１２３で作成した時間分布、及び／又は選択された蓄電装置５に含まれる蓄電素子５０の状態データ自体に基づいて、蓄電素子群が異質な蓄電セルを含んでいるか否かを判定する（Ｓ１０５）。ステップＳ１０５にて異質な蓄電セルを含んでいると判定された場合（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、遠隔監視システム３００は、ステップＳ１０６においてステップＳ１２３で作成された時間分布を用いて、緊急性を区別してもよい。遠隔監視システム３００は、１ヶ月又は３ヶ月以内にトラブルが発生する異質性であるか、６ヶ月程度は継続運用が見込める異質性であるかを判別するとよい。

時間分布に基づいて異常の予兆を検知することで、検知精度を高めることが可能である。接続された蓄電素子群は、時間の経過でその異質性がバランスし、正常化する可能性がある。これを誤って異常の予兆と検知しないように時間分布に基づいて異常の予兆を検知する。

ステップＳ１０５の処理自体に深層学習を適用してもよい。異質度の時間分布を画像化して入力し、時間分布のパターンによって異質であるか否かと、異質性（種別）とを判別してもよい。図７は、異常予兆の検知に使用される画像判定モデル３２Ｍの概要を示す。図７に示す画像判定モデル３２Ｍは、状態データが入力された場合に異質度を出力するように学習された判定モデル３Ｍから出力された異質度の時間分布を入力し、異質なセルを含むか否かの確度を示すスコアを出力する。

画像判定モデル３２Ｍは、特徴量を抽出する畳み込み層又はプーリング層を含む中間層を含むニューラルネットワークである。画像判定モデル３２Ｍは、時間分布の画像が入力された場合、前記時間分布に係る測定データに異質な蓄電セルの測定データを含む確度（スコア）を出力する。画像判定モデル３２Ｍは、遠隔監視システム３００に判定モデル３Ｍと共に記憶される。画像判定モデル３２Ｍは、図７に示すように、時間分布を画像化したものと、オペレータによって判定された結果と、のペアである教師データによって学習される。

画像判定モデル３２Ｍは、教師データが収集できた場合には、異質な蓄電セルの異質性を判別するモデルとして学習されてもよい。画像判定モデル３２Ｍは、例えば、図７におけるパターンＡ，パターンＢ，パターンＣのいずれであるか、即ち異質性を判別してもよい。遠隔監視システム３００は、図６のフローチャートにおけるステップＳ１０５の判定に用いられた異質度の値、ステップＳ１２３で作成した時間分布、及び／又は選択された蓄電装置５の状態データに基づいて、異質性を判別してもよい。遠隔監視システム３００は、異質の度合い、即ちどれほどに標準的な蓄電素子５０から外れているかを特定してもよい。遠隔監視システム３００は、画像判定モデル３２Ｍを用い、異質が「新品の蓄電セル」であるか、「標準的な蓄電素子よりも良質（長寿命）な蓄電素子」であるか、「標準的な蓄電素子よりも短寿命の蓄電素子」であるか等、異質性を判別してもよい。

判定モデル３Ｍは、上述したように異質度を出力するように学習された。製造時の想定モデルに合致しない異質な蓄電素子５０を交換対象とすることによって、蓄電装置５に含まれる蓄電素子５０を製造時の想定モデルに合致するものとし、劣化度又は寿命予測の精度を向上させる効果が期待される。異常の予兆の検知は、異質度を用いる方法には限定されない。

判定モデル３Ｍは異質度を用いず、異常の予兆の内容の判別ラベルと、確度を示すスコアとを出力するモデルとして学習されてもよい。判定モデル３Ｍは、過去に、異常が検知された蓄電素子５０の状態データの時間分布と、製造時の想定モデルに合致する標準的な蓄電素子５０が寿命を全うするまでの状態データの時間分布との蓄積データを、既知の教師データとして学習される。

図８は、保守支援システム１００における第３フェーズでの処理手順の一例を示すフローチャートである。保守支援装置１が遠隔監視システム３００から予兆検知のメッセージを受信する（ステップＳ２０１）。制御部１０は、メッセージに含まれる異質な蓄電素子５０を含む蓄電素子群の識別データ及び異質性に基づいて必要な保守作業を決定する（ステップＳ２０２）。制御部１０は、異質性と対応付けて記憶部１１にテーブル化した保守作業の内容を参照して、必要な保守作業を決定してもよい。制御部１０は、異質性又は状態データの履歴が入力された場合に、保守作業の内容（後述の工期、作業者数、必要物品）を出力するように過去の保守作業履歴に基づいて機械学習された学習モデルによって、保守作業を決定してもよい。

ステップＳ２０２において制御部１０は、異質性に対して緊急性が区別されている場合に、予兆の緊急性に応じて保守作業内容を適切に決定することが可能である。予兆の緊急性は、１ヶ月以内のトラブルが発生するような予兆であるのか、６ヶ月程度は通常運用が可能な予兆であるのか等に区別される。緊急性を区別して異質性と保守作業の内容との対応が記憶部１１に記憶してあるとよい。

ステップＳ２０２において制御部１０は、異質な蓄電素子５０を含む蓄電素子群に対し、他の蓄電素子群の運用は継続して蓄電装置５全体としては運用を継続できるように保守作業を決定する。蓄電装置５は、複数の蓄電素子５０を含んで一部に異常があったとしても全体としての運用を継続させるような対処が可能である。

制御部１０は、決定された保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品を決定する（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３において制御部１０は、上述したようにテーブルベースで決定してもよいし、機械学習ベースで決定してもよい。

制御部１０は、決定された工期、作業者数、及び必要な物品に基づいて見積書データを作成する（ステップＳ２０４）。記憶部１１には見積書データを作成するための工期、及び作業者に対する単価、作業量、並びに必要となる物品の費用が記憶してある。制御部１０はこれを参照して見積書データを自動作成する。単価は作業者のスキルに応じて変えられていてもよい。

制御部１０は、作成された見積書データ、又はデータへのリンク先を含む実施承認依頼を、対象となる蓄電装置５の営業担当者へ向けて通知する（ステップＳ２０５）。

営業担当者が用いる保守端末装置２では、保守作業の実施承認依頼を受信する（ステップＳ３０１）。営業担当者は、受信した実施承認依頼に含まれる見積書データに基づいて顧客へ見積書を提出し、保守作業を実施することの承認を受ける。承認が受けられた場合、保守端末装置２では制御部２０が、操作部２５の操作に従って承認操作を受け付ける（ステップＳ３０２）。制御部２０は、承認操作と共に、顧客との同意に基づくスケジュール候補の入力を操作部２５によって受け付け（ステップＳ３０３）る。制御部２０は、受け付けた実施承認及びスケジュール候補を保守支援装置１へ送信する（ステップＳ３０４）。

保守支援装置１は、実施承認及びスケジュール候補を保守端末装置２から受信する（ステップＳ２０６）。制御部１０は、ステップＳ２０６で受信したスケジュール、顧客データ管理システム４００に基づく蓄電装置５の運用情報、保守作業の作業者一覧及び作業者夫々のスケジュールデータに基づいて保守作業の作業者及び実施日時を決定する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７において制御部１０は、緊急性に応じて実施日時を決定するとよい。ステップＳ２０７において制御部１０は、異質な蓄電素子５０を含む蓄電素子群を除いた他の蓄電素子群を用いて蓄電装置５全体としての運用を継続させるように、運用情報及び顧客から承認されたスケジュールを元に作業者及び実施日時を決定できる。

制御部１０は、決定された実施日時、必要な物品、作業内容を、決定された作業者向けに通知する（ステップＳ２０８）。制御部１０は、必要な物品を発注し（ステップＳ２０９）、発注情報を作業者へ通知し（ステップＳ２１０）、処理を終了する。ステップＳ２０９における発注情報は、顧客データ管理システム４００における顧客資産として登録されてもよい。

このように、人間には検知が難しい異常の予兆の段階で、トラブルを未然に防ぐための保守作業の内容が決定され、見積書まで作成される。このため、保守作業者の負担が軽減する。

上述のように開示された実施の形態は全ての点で例示であって、制限的なものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれる。

１００ 保守支援システム
１ 保守支援装置
１０ 制御部
１１ 記憶部
１Ｐ 保守支援プログラム
２ 保守端末装置
２０ 制御部
２１ 記憶部
２Ｐ 保守端末用プログラム
３００ 遠隔監視システム
３Ｍ 判定モデル
３２Ｍ 画像判定モデル
４００ 顧客データ管理システム
６ 保守用通信機器

Claims (12)

1. コンピュータが、
   記憶装置に逐次記憶してある複数の蓄電素子を含んで構成される蓄電素子に関する測定データに基づき、前記複数の蓄電素子それぞれ又は蓄電素子グループ毎に、異常の予兆を検知し、
   検知された異常の予兆に対応する保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかを、予兆内容それぞれと対応付けて作業内容を記憶してあるテーブルを用いるか、又は、予兆内容若しくは測定データが入力された場合に作業内容を出力するように学習済みの学習モデルを用いて決定し、
   決定された保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかに基づき、予兆が検知された蓄電素子又は蓄電素子グループに対し、予兆が検知された他の蓄電素子又は他の蓄電素子グループと日時をずらして前記複数の蓄電素子全体での運用を継続できるように工期、作業者数又は物品と、作業者及び実施日時とを決定し、
   前記保守作業の作業者へ、決定事項と対応する保守作業の実施を通知する
   保守支援方法。
2. 前記コンピュータが、
   前記蓄電素子それぞれ、又は、前記蓄電素子グループ毎に測定された測定データが入力された場合に、前記測定データに異質な蓄電素子の測定データが含まれているか否かに対応するスコアを出力するように学習された判定モデルを用い、
   前記判定モデルによって出力されたスコアに基づいて、異質な蓄電素子の測定データが含まれていると判断される場合、異質性を判別し、
   判別された異質性に基づいて前記蓄電素子の異常の予兆を、前記複数の蓄電素子それぞれ又は蓄電素子グループ毎に検知する
   請求項１に記載の保守支援方法。
3. 前記コンピュータが、
   前記蓄電素子グループの測定データの入力に応じて前記判定モデルから出力されたスコアの時間分布を作成し、
   作成された時間分布に基づいて、緊急性を区別して異質性を判別する
   請求項２に記載の保守支援方法。
4. 前記コンピュータが、
   作成された時間分布を画像化した画像が入力された場合に、前記時間分布に対応する蓄電素子又は蓄電素子グループの測定データに、異質な蓄電素子の測定データが含まれているか否かに対応するスコアを出力するように学習された画像判定モデルを用い、
   作成した時間分布を画像化して前記画像判定モデルに入力し、
   前記画像判定モデルから出力されるスコアに基づいて前記蓄電素子グループの異質性を判別する
   請求項３に記載の保守支援方法。
5. 前記コンピュータが、
   前記保守作業を実施可能な作業者一覧及び前記作業者それぞれのスケジュールデータに基づいて前記保守作業の作業者及び実施日時を決定し、
   決定された前記作業者へ前記保守作業の実施を通知する
   請求項１から４のいずれか１項に記載の保守支援方法。
6. 前記コンピュータが、
   前記保守作業の実施承認を前記蓄電素子の所有者から受け付け、
   前記実施承認が受け付けられた場合に、前記保守作業の実施を通知する
   請求項１から５のいずれか１項に記載の保守支援方法。
7. 前記コンピュータが、前記実施承認が受け付けられた場合に、前記所有者から得られる装置の運用情報に基づいて実施日時を決定する
   請求項６に記載の保守支援方法。
8. 前記コンピュータが、
   前記実施承認が受け付けられた場合に、前記保守作業に必要な物品を該物品の販売者に対し発注し、
   発注された物品の識別データを前記作業者へ通知する
   請求項６又は７に記載の保守支援方法。
9. 前記コンピュータが、
   決定された工期、作業者数、及び必要な物品に基づいて前記保守作業の見積書データを作成し、
   前記見積書データに基づき前記実施承認を受け付ける
   請求項６から８のいずれか１項に記載の保守支援方法。
10. 複数の蓄電素子を含んで構成される蓄電素子に関する測定データを定期的に取得し逐次記憶する記憶装置と、前記記憶装置と接続が可能な保守端末装置と、前記保守端末装置から通信接続が可能な保守支援装置とを含み、
    前記保守支援装置は、
    前記蓄電素子に関する測定データに基づき、前記複数の蓄電素子それぞれ又は蓄電素子グループ毎に、前記蓄電素子の異常又は異常の予兆が検知された場合に、検知された異常又は異常の予兆に関する保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかを、予兆内容それぞれと対応付けて作業内容を記憶してあるテーブルを用いるか、又は、予兆内容若しくは測定データが入力された場合に作業内容を出力するように学習済みの学習モデルを用いて決定し、
    決定された保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかに基づき、予兆が検知された蓄電素子又は蓄電素子グループに対し、予兆が検知された他の蓄電素子又は他の蓄電素子グループと日時をずらして前記複数の蓄電素子全体での運用を継続できるように工期、作業者数又は物品と、作業者及び実施日時とを決定し、
    前記保守作業の作業者へ、決定事項を含む実施指示を送信する
    保守支援システム。
11. 複数の蓄電素子を含んで構成される蓄電素子について、前記複数の蓄電素子又は蓄電素子グループを識別する識別データに対応付けて記憶装置に逐次記憶してある前記蓄電素子に関する測定データに基づき、前記複数の蓄電素子それぞれ又は蓄電素子グループ毎に、前記蓄電素子の異常の予兆が検知された場合に、検知された異常の予兆に関する保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかを、予兆内容それぞれと対応付けて作業内容を記憶してあるテーブルを用いるか、又は、予兆内容若しくは測定データが入力された場合に作業内容を出力するように学習済みの学習モデルを用いて決定する第１決定部と、
    前記第１決定部によって決定された内容に基づき、予兆が検知された蓄電素子又は蓄電素子グループに対し、予兆が検知された他の蓄電素子又は他の蓄電素子グループと日時をずらして前記複数の蓄電素子全体での運用を継続できるように工期、作業者数又は物品と、作業者及び実施日時とを決定する第２決定部と、
    前記保守作業の作業者へ決定事項を含む実施指示を送信する送信部と
    を備える保守支援装置。
12. コンピュータに、
    複数の蓄電素子を含んで構成される蓄電素子について、前記複数の蓄電素子又は蓄電素子グループを識別する識別データに対応付けて記憶装置に逐次記憶してある前記蓄電素子に関する測定データに基づき、前記複数の蓄電素子それぞれ又は蓄電素子グループ毎に、前記蓄電素子の異常の予兆を検知し、
    検知された異常の予兆に対応する保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかを、予兆内容それぞれと対応付けて作業内容を記憶してあるテーブルを用いるか、又は、予兆内容若しくは測定データが入力された場合に作業内容を出力するように学習済みの学習モデルを用いて決定し、
    決定された保守作業の工期、作業者数、及び、前記保守作業に必要な交換品又は工具を含む物品、の少なくともいずれかに基づき、予兆が検知された蓄電素子又は蓄電素子グループに対し、予兆が検知された他の蓄電素子又は他の蓄電素子グループと日時をずらして前記複数の蓄電素子全体での運用を継続できるように工期、作業者数又は物品と、作業者及び実施日時とを決定し、
    前記保守作業の作業者へ決定事項と対応する保守作業の実施を通知する
    処理を実行させるコンピュータプログラム。

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