KR20040064303A - 설비상태에 따른 엘리베이터 유지보수 모니터링 - Google Patents

설비상태에 따른 엘리베이터 유지보수 모니터링 Download PDF

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KR20040064303A
KR20040064303A KR10-2004-7008987A KR20047008987A KR20040064303A KR 20040064303 A KR20040064303 A KR 20040064303A KR 20047008987 A KR20047008987 A KR 20047008987A KR 20040064303 A KR20040064303 A KR 20040064303A
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문주환
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Abstract

가변 한계치(662, 663)가 어떤 상태(683 내지 687, 696 내지 698)에서 생성된 평균결함률(669, 690)에 반응하여 생성된다. 평균결함률의 초과는 내부플래그(670)를 설정한다. 정보요청(720)이나 승강기 사이트에 서비스공의 방문(721)이 생기면, 내부플래그나 평균결함률(691)의 상향조정은 유지보수 플래그(773)를 생성할 수 있는데, 이 유지보수 플래그는 결국 주의할 결함을 가지는 특정한 파라미터에 관련된 유지보수 추천메세지를 일으킨다.

Description

설비상태에 따른 엘리베이터 유지보수 모니터링 {Condition-based Elevator Maintenance Monitoring}
현재 승강기 유지보수는 이전 유지보수 이후 경과한 시간에 따라 혹은 이전의 유지보수 이후 엘리베이터, 서브시스템, 또는 부품의 운행횟수에 따라 계획되고 있다. 이것은 어떤 장비에는 불필요한 유지보수를, 다른 장비에는 적정량 이하의 유지보수를 수행하게 하는 결과를 야기한다.
2001년 7월 3일에 출원되어 출원계속 중인 미국특허출원 제09/898,853호 및 제09/899,007호에 최근의 개선된 기술이 기재되어 있다. 상기 선행출원들에서는, 다수의 승강기도어의 사건 및 상태가 검사되며, 특정한 주의할 사건의 발생에 대하여 유지보수 메시지가 제공되어 서비스공을 돕는다. 상기 출원에서 공개된 시스템은, 어떤 때에는 단지 하나한 경우(예컨대, 평균치가 너무 높은 경우)에만 주의할 사건 발생에 대해 유지보수 메시지가 생성되며, 다른 경우(예컨대, 도어의 개폐위치가 잘못된 경우)에는 유지보수 메시지가 주의할 사건발생의 한계치를 넘는 경우에만 생성된다. 그런데, 상기의 한계치는 고정되어 있다. 이러한 시스템은 경과된 시간이나 운행횟수만을 기초로 하는 것과 달리 상태에 따른 유지보수 메시지를 생성하지만, 여전히 특정한 엘리베이터에 대한 서비스의 필요가 체계적으로 관리되지 않는다. 예로써, 어떤 승강기에서는 승강기의 부품이 불량하지 않으며 상황을 바꾸기 위해 서비스가 실행될 필요가 없음에도 불구하고, 오히려 주의할 사건이나 상태가 자주 일어나는 경우가 발생한다. 반면, 다른 승강기에서는 동일한 주의할 사건이나 상태가 같은 빈도 또는 더 작은 빈도로 일어나지만, 불량한 부품과 그 부품에 대한 서비스의 필요성을 지시하기도 한다. 상기의 시스템은 이 두 가지 경우를 구분하지 않는다.
본 발명은 가변 한계치를 초과하는 주의할 사건이나 상태의 발생률에 반응하여 유지보수 추천메세지를 생성하는 것에 관한 것이다. 가변 한계치는 상기 발생률에 의존하여 연속적으로 조정된다.
다음의 도면은 본 발명에 대한 고급수준의 논리흐름도이다.
도1은 주흐름도를 나타낸다.
도2는 학습부를 나타낸다.
도3은 내부플래그 평가부를 나타낸다.
도4는 한계치 업데이트부를 나타낸다.
도5는 데이터 기억부를 나타낸다.
도6은 유지보수플래그 평가부를 나타낸다.
도7은 데이터 재개부를 나타낸다.
도8a 내지 도8h는 평상시 프로세싱의 일례를 나타낸다.
도9는 결함을 관련된 운행의 함수로서 도표화한 것이다.
본 발명의 목적은 불필요한 승강기 유지보수를 줄이는 것, 승강기 유지보수를 요구되는 수준까지 개선하는 것, 승강기에 적절한 수준의 유지보수를 제공하는 것, 환경과 제공된 유지보수의 편차에 의해 변하는 승강기들간의 상태파라미터의 변화를 고려하는 승강기 유지보수를 제공하는 것, 서비스공이 정상적인 승강기운행을 방해하는 승강기상태에 집중하게 하는 유지보수 메시지의 제공, 승강기 서비스품질을 개선하는 것, 승강기 서비스 비용을 줄이는 것 등이다.
본 발명은 주의할 사건이나 주의할 파라미터값(이하, "결함")의 발생이 승강기의 부품이나 서브시스템을 교체하거나 서비스를 제공해야할 필요성을 지시하는 것일 수도 있고 또한 그렇지 않을 수도 있다는 지각에 입각한 것이다. 본 발명은 나아가 승강기 부품, 서브시스템, 또는 조정장치의 열화(deterioration)는 주의할승강기 사건이나 상태의 경향에 의해 가장 잘 지적된다는 사실의 인식에 입각한 것이다.
본 발명에 따르면, 승강기 유지보수의 필요성에 대해서 주의할 만하다고 간주되는 사건이나 상태(이하, "결함")의 발생은 이러한 결함발생의 평균운행률을 생성하는 데 활용되며, 이 평균운행률은 각 결함의 한계치를 생성하는 데 활용되고, 이 한계치는 유지보수 추천메세지의 필요성을 지시하는 데 활용된다. 본 발명에 따르면, 검사되는 가능성 있는 각 결함을 위해, 예를 들어, 언제 몇몇 결함이 발생했는가, 언제 운행횟수가 2000을 초과하는가 또는 14일의 시간경과 후와 같은 순서로 이루어질 수 있는 유한하지만 가변적인 알고리즘주기가 제공된다. 각 알고리즘주기 끝에서는, 결함비(관련된 요소나 서브시스템의 총 운행횟수에 대한 결함개수의 비)가 계산되며, 이후 수립된 평균결함비와 알고리즘주기 동안의 운행횟수에 기초하여 새로운 한계치편차가 계산되며, 이후 최근에 계산된 한계치편차와 수립된 평균결함비를 기초하여 상한치 및 하한치가 계산된다.
새로운 결함률이 최대상한치를 초과하거나, 새로운 결함률과 직전의 결함률이 각 상한치를 초과하면 내부플래그가 생성된다. 연속적으로 세 개의 비율이 대응하는 한계치를 초과하거나 미달하는 경우 평균결함률이 업데이트된다. 유지보수 플래그가 수리공의 방문 동안 생성되므로, 평균결함률의 상향조정은 운행횟수와 시간에 의해 제한된다.
본 발명은 정보요청(중앙승강기모니터링시설로부터 요청되는 것과 같은 정보요청) 또는 서비스공의 방문이 있을 때 실행되기 시작한다. 둘 중 하나의 경우에,후속 하향조정이 없는 평균결함률의 상향조정이 있었던 어떠한 파라미터에 대해서도 유지보수 추천메세지가 지시되며, 또는 서비스공의 마지막 방문 이후 그 파라미터에 대해 내부 플래그가 생성됐고, 그 이후 평균결함률의 하향조정이 없었다면, 유지보수 추천메세지가 생성된다.
특정한 유지보수 추천메세지는 그것을 일으키는 파라미터와, 기타 관련되는 인자에 의존하며, 상기 메시지의 예시가 선행출원에 기재되어 있다.
본 발명의 유지보수 추천메세지는 정보요청을 발행하는 원격유지보수시설 또는 유지보수방문이 진행 중인 것을 지적하는 서비스공에 의해서 요청되는 경우에만 지시된다. 다른 한편, 본 발명은 공지되거나 공연된 방식으로 경계 및 경보음을 생성하는 데도 사용될 수 있다.
유지보수 추천메세지가 내려지는 상태는 선행기술과 크게 다르다. 첫째, 이러한 메시지는 상태의존형이다. 즉, 여기서 결함으로 불리는 주의할 사건이나 상태를 지시하는 승강기의 실제파라미터에 의존한다. 나아가, 주의할 사건이나 상태 모두에 대해 작동하지는 않으며, 본 발명에 따라 생성되는 주의할 사건이나 상태에 대해 결함의 발생률이 특정한 승강기의 특정 파라미터에 대한 승강기의 최근 운행에 기초하여 자동적으로 업데이트되는 가변한계치를 초과하는 경우에만 작동한다. 따라서, 승강기 성능저하를 지시하는 환경만이 유지보수 추천메세지를 생성하며, 이로 인해 특정한 시간에 특정한 승강기에 꼭 필요한 유지보수를 제한적으로 쓸 수 있게 한다.
본 발명의 기타 목적과 특징 및 장점은, 첨부된 도면에서 도시한 바와 같이,다음의 예시적인 실시예의 상세한 설명에 비추어 더욱 명백해질 것이다.
본 발명이 선행출원들에 기재된 종류의 결함을 개선하는 데 활용되는 것이 고려된다. 본 발명은 선행출원들에서 보인 바와 같이 예를 들어, 50 내지 60개 정도의 파라미터를 감시하는 시스템과 함께 통상 사용된다. 일 실시예에서는, 개별 파라미터에 대해서만 작동하는 결함률 프로세싱 소프트웨어의 완전한 세트가 각 파라미터를 위해 구비된다. 도면에 도시된 소프트웨어는 따라서 단일 파라미터에 필요한 소프트웨어이며, 감시되는 각 파라미터에 유사한 소프트웨어세트를 제공하기 위한 필요한 수만큼 증가된다. 그러나, 본 발명은 하나의 소프트웨어세트가 구비된 시스템에서도 사용될 수 있으며, 각 파라미터는 한 소프트웨어세트에 의해 차례대로 처리된다. 다중파라미터 소프트웨어의 실시는 도면과 이하의 기재에 의해 본 발명분야의 통상의 기술수준을 가진 자에 의해 용이하게 이루어질 수 있다.
결함은 주의할 사건이며, 너무 빠르거나 느린 또는 너무 장기간 지속되는 운행, 너무 불규칙한 파라미터, 잘못된 위치 등과 같은 요인에 기인한다. 다양한 예시가 선행출원들에 나타나 있다. 본 실시예에서, 운행횟수는 도어가 열리거나 닫히는 횟수, 도어관련 버튼스위치가 눌리는 횟수, 또는 승강기카의 운행횟수 등, 감시되는 결함에 관련된 것을 말한다.
도어운행에 있어서, 도어의 완전한 개폐가 하나의 운행으로 간주되며, 도어운행은 승강기 카도어와 승장도어에 관련된 다수의 파라미터에 대응한다. 승장도어에 대해서는, 각 승장도어의 각각에 대한 각 파라미터가 분리되어 유지된다. 도어개폐 버튼과 카콜 및 착륙콜 버튼에 있어서, 버튼의 각 스트로크가 그 버튼의 일 운행으로 간주된다.
이하에서 언급되는 인자들은 다음과 같이 초기화되어 있다.
도1에 도시된 사건은 루틴이 WAIT상태(610)에 있을 때만 유효하다. 도1에서, 이러한 파라미터에 대응하는 운행이 일어날 때마다, 이것은 OPERATION사건(611)을 일으키며 단계(612)에 의해 운행카운터(oCTR)를 증분한다. 이러한 파라미터에 결함(주의할 사건이나 상태인 결함)이 발생할 때마다, 이것은 DEFECT사건(616)을 일으키며 단계(617)에 의해 이 특정한 파라미터에 대한 결함카운터(dCTR)를 증분한다. 매일의 시작점에서, NEW DAY사건(618)은 단계(619)에 이르러 알고리즘주기 타이머(TRP)를 증분시킨다. 제1 테스트(625)는 대상 파라미터의결함개수(d)가 2를 초과하는지를 판단한다. 결함카운트가 0으로 초기화되어 있으므로, 테스트(625)가 초기에는 부정적이며 관련된 운행의 횟수가 2000을 초과하는지를 판단하는 테스트(626)로 나아간다. 초기에, 테스트(626)는 부정적이며, 따라서 테스트(627)는 단계(619)에 의해 하루에 한번 증분되는 알고리즘주기 타이머(TRP)에 의해 지시되는 것과 같이 학습프로세스가 시작된 이후 14일이 경과했는지를 판단한다. 초기에, 14일이 경과한 것으로 판단되지 않으므로, 테스트(627)의 부정적인 결과값은 WAIT상태(610)로 복귀하며, 후에 프로세스가 반복되어 도1의 다음 사건(611, 616, 618)이 발생하기 전까지 WAIT상태(610)에 남는다. 단계 및 테스트(625 내지 627)를 거치는 프로세스는 어느 사건이라도 뒤따르며, 결함이나 사건의 횟수 또는 시간의 경과가 테스트(625 내지 627) 중 하나에 긍정적인 결과값을 발생시킬 때까지 반복된다. 이러한 테스트 중 하나의 긍정적인 결과값은 알고리즘주기의 끝을 의미하며, 이후 다양한 계산이 실행된다. 바람직하지는 않지만, 희망한다면, 알고리즘주기는 테스트(625 내지 627) 중 하나 또는 기타 다른 테스트 세트로 제한될 수 있다.
테스트(630)에 이르러서는 학습플래그(LEARNING FLAG)가 설정되었는지를 판단한다. 초기에, 학습플래그가 설정되므로(도2의 상부에 있는 초기화된 아이템에서 보인 바와 같이), 테스트(630)의 긍정적인 결과값은 이송점(632)을 통해 학습서브루틴(631)(도2)에 이른다. 단계(633)는 결함생성률(r)을 결함수(dCTR) 대 대응하는 운행횟수(oCTR)의 비율로서 계산한다. 테스트(637)는 최근에 생성된 결함률이최대상한치(UTMAX)를 초과하는지 판단하는데, 최대 및 최소상한치(이하에 더욱 상세히 언급됨)는 승강기 전문가에 의해 수립되며, 본 발명을 활용하는 승강기의 수명이 끝날 때까지 변하지 않는다. 최근의 결함율이 그 파라미터에 대한 최대상한치를 초과하면, 그 비율은 프로그램이 복귀점(638)을 통해 WAIT상태(610)에 이르게 함으로써 무시된다. 그러나, 최근에 생성된 결함률(r)이 최대상한치(UTMAX)를 초과하지 않으면, 테스트(637)의 부정적인 결과값은 단계(639)에 이르러 학습카운터(k)를 증분시킨다. 학습카운터(k)는 0으로 초기화되어 있어서 통상 3 내지 6 중 어떤 수인 K 학습단계의 첫 번째를 지시하며, 희망조건에 따라 파라미터마다 다를 수 있고 그렇지 않을 수도 있다. 이후 단계(640)는 운행의 현재횟수를 학습단계(k)에 대한 운행횟수로서 저장하며, 단계(641)는 현재 운행횟수를 현재 학습단계에 대한 운행횟수로 저장한다. 테스트(644)는 학습단계가 요구되는 학습단계의 총횟수(K)와 같은지를 판단한다. 같지 않다면, 프로세스는 Tap와 d와 o 카운터를 단계(645 내지 647)에서 0으로 재저장하며, 복귀점(638)을 통해 도1의 메인프로그램으로 되돌아가며, 이후 WAIT상태(610)에 이르러 프로그램을 다시 한번 반복한다. 여기서 사용되는 바와 같이, "복귀(RETURN)"는 이송이 이루어진 도1의 지점으로 되돌아가는 것을 나타낸다.
도2의 프로세스는 도1의 사건에 반응하여 모든 학습단계(K)가 성취될 때까지 계속된다. 이후 평균결함률(R)이 단계(650)에서, 모든 K 학습단계에서 저장된 결함률(dk)값의 총합을 모든 K 학습단계에서 저장된 운행횟수(ok)값의 총합으로 나눈값으로 생성된다. 단계(651)는 학습서브루틴(631)의 끝을 표시하는 학습플래그를 리셋하며, 단계(652)는 알고리즘주기 지정자 i를 0으로 리셋한다. 이후, 테스트(653)는 그 파라미터에 대해 새로 계산된 평균결함률(R)이 K 학습단계 동안의 평균운행횟수의 절반과 같은 어떤 최소값 보다 작은지를 판단하며, 만약 그렇다면, 그 R값은 단계(654)의 R값으로 정해지나, 그렇지 않은 경우, 단계(654)는 건너뛴다. 이후 단계(645 내지 647)는 카운터를 0으로 재저장하며, 프로그램은 이송점(638)을 통해 도1의 메인루틴으로 복귀하고, 거기서 다시 WAIT상태(610)로 되돌아간다. 학습(이 파라미터를 위한 것임)은 승강기의 완전분해검사가 따르지 않는 한, 승강기 수명동안 다시 수행되지 않는다.
학습이 완료된 경우, 사건(611, 616, 618)(도1) 중 어느 것이라도 해당하는 카운터와 누산기를 증분시키며 일련의 테스트(625 내지 627)에 이르러 알고리즘주기의 끝에 이르렀는지를 상기에 설명한 방식으로 판단한다. 만약 끝에 이르지 않았다면, 프로그램은 WAIT상태(610)에 이르러 다음 사건(611, 616, 618)을 기다린다.
다음의 모든 프로세싱에서, 하첨자 i는 연속적인 알고리즘주기를 의미한다. 도8a 내지 도8h에서, 삼점쇄선 수직선은 알고리즘주기를 경계지으며, 수직방향의 화살표는 정보요청이나 방문을 지시한다. 이하에 설명되는 이유에 의해, 하나의 알고리즘주기에 수집되는 데이터는 선행 알고리즘주기 i-1, i-2의 프로세싱 결과값에 따라 그 다음 알고리즘주기에서 처리된다. 현재 프로세싱주기는 i이다.
결국, 테스트(625 내지 627) 중 하나는 긍정적인 값을 가져 테스트(630)에이른다. 테스트(630)는 본 발명에 관련된 승강기의 잔존수명 동안 부정적이다. 이것은 이송점(657)을 통해 도3의 서브루틴(656)에 이른다. 서브루틴(656)은 각 대응하는 알고리즘주기의 끝에서 실행되는 일련의 알고리즘 단계에 의해, 주의할 사건을 지시하는 내부플래그가 생성되어야 할 것인지를 평가된다. 테스트(658)는 이하에 설명되는 방문플래그(VISITED FLG)를 점검한다. 통상, 방문플래그는 설정되지 않으므로 i가 0인지를 판단하는 테스트(659)에 이르며, 방문플래그는 알고리즘을 통해서 제1 패스에서만 0이다. 만약 i>0이면, 단계(660)는 주기 i 동안의 결함률(ri), 즉, 결함개수(di)를 운행횟수(oi)로 나눈 값을 생성한다. 이후 단계(661)는 편차 σi, 즉, (a)(1)현재 평균비율과 (2)1에서 현재 평균비율을 뺀 값의 곱을 (b)운행횟수(oi)로 나눈 값의 제곱근값을 생성한다. 이후 단계(662)는 이 주기 동안의 상한치값(UTi), 즉, (1)고정된 최소상한치값(UTMIN)과 (2)평균결함률(R)에 2.33배의 현재 편차 σi를 더한 값 중 최대값을 생성한다. 2.33의 값은 샘플값이 관심영역에서 벗어날 1% 확률이 있는 편차에 대한 공지된 상수값이다. 단계(662)의 최대값을 이용하는 것은 상한치가 전문가에 의해 정해진 어떤 최소량 아래로 떨어지지 않게 하여 특정한 파라미터의 상한치에 대해서 가능한 최소값이 되게 하는 것을 보장한다. 그러나, 본 발명은 UTMIN을 고려하지 않고 사용할 수 있다. 단계(663)는 하한치(LTi)를 평균결함률에서 2.33배의 현재 편차로 빼준 값과 동일하게 설정한다.
테스트들은 이제 내부플래그를 설정할 것인지를 판단하며, 내부플래그는 어떤 경우에는 이하에서 설명되는 것처럼 유지보수 추천메세지를 생성하는데 사용될 수 있다. 테스트(666)는 i가 1보다 큰지를 판단하는데, 이것은 알고리즘주기 i-1로부터 온 정보에 관련된 테스트에 필요하기 때문이다. 만약 i가 1보다 크지 않다면, 위 테스트들은 다음 알고리즘주기를 기다리며, 복귀점(667)을 통해 도1로 되돌아가는데, 이것은 한계치 서브루틴을 업데이트하게 한다. 그러나, 1보다 큰 경우, 테스트(669)가 현재 결함률이 최대상한치를 초과하는지를 판단하며, 만약 그렇다면, 단계(670)가 내부플래그를 설정한다. 이후 내부플래그 운행누산기(oIFACUM)가 단계(671)에서 0으로 리셋된다. 단계(671)에서 초기화된 운행의 누산값은 이하에서 설명하는 바와 같이, 내부플래그에만 관련된 방식으로 사용된다. 다른 한편, 테스트(669)가 부정적이면, 테스트(672)는 결함률(ri)의 현재값이 현재 상한치(UTi)를 초과하는지를 판단한다. 만약 그렇다면, 테스트(673)는 선행하는 알고리즘주기(ri-1)에 대한 결함이 이전 알고리즘주기의 상한치(UTi-1)를 초과하는지를 판단한다. 테스트(672, 673) 둘 다 긍정이면, 단계(670, 671)는 상기에서 설명한 바와 같이 내부플래그를 수립한다. 테스트(669) 및 테스트(672, 673) 둘 중 하나가 부정이면, 단계(670, 671)는 우회된다. 바람직하지는 않지만, 단계(670)가 테스트(672)의 긍정적인 결과에 반응하여 선행 알고리즘주기를 고려하지 않고[테스트(673) 없이] 내부플래그를 설정할 수도 있다.
도4의 테스트는 알고리즘주기 i-2부터의 정보와 관련되므로, 테스트(677)는i가 2보다 큰지를 판단하며, 그렇지 않으면 i-2를 채용하는 업데이트가 실행되지 않으므로, 루틴은 복귀점(693)을 통해 도1로 되돌아간다. 그러나, i>2이면, 제1 단계(679)가 평균결함률의 새로운 값(RNEW), 즉, (a)기존의 평균결함률(R)에, (b)(1)새롭게 계산된 3개의 주기 결함률의 산술평균값과 (2)기존의 평균결함률의 차의 절반값을 더한 값을 생성한다. 새롭게 계산된 결함률의 평균값은 도4의 단계(679)에서 보인 바와 같이, 현재 주기 i와 직전 두 주기 i-1, i-2의 r값과 o값의 합산의 비율이다. 여기서 사용된 바와 같이, "평균(average)"은 "산술평균(arithmetical mean)"을 의미하지 않으며, 단계(679)에서 유도되는 준-적분값을 말한다. 일단 새로운 비율이 계산되면, 테스트(680)는 그 비율이 평균결함률의 상향조정을 구성하는지 아니면 하향조정을 구성하는지를 판단한다. 그 비율이 상향조정이라고 가정하면, 일련의 테스트(683 내지 685)가 과거 3개의 알고리즘주기 동안의 결함률이 각각 대응하는 상한치를 초과하는지를 판단한다. 만약 그렇다면, 평균결함률은 운행주기에 속하는 한, 상방향으로 조정될 수 있다. 이 운행주기는 운행누산기(OMFVACUM)에 의해 지시되는 것과 같이, 서비스공의 사이트 방문에 반응하여 생성된 과거의 선행 유지보수 메세지의 20,000번 운행 이내이며, 테스트(686, 687)의 긍정적인 결과에 의해 지시되는 서비스공의 승강기 사이트의 방문에 반응하여 유지보수 추천메세지(유지보수 플래그, 도6에 대해 이하 설명됨)가 생성되었던 과거 6 개월(TMFV) 이내이다. 결함률이 3개의 연속적인 알고리즘주기(또는 다른 실시예에서 선택되는 것과 같은 기타 개수) 동안 대응하는 상한치를 초과하며 상기에 설명된 시간 및 운행의 제한조건 내인 경우, 테스트(683 내지 687)의 긍정적인 결과값은 평균결함률(R)을 새로 생성된 평균결함률(RNEW)과 동일하게 설정하는 단계(690)에 이르게 한다. 이후, 평균결함률의 상향조정(UAR)을 기억하는 플래그가 단계(691)에서 설정된다. 그리고, 단계(692)는 마지막 평균결함률의 상향조정 이후 운행횟수를 계속 추적하는 누산기(OUAACUM)를 0으로 재저장한다. 테스트(683 내지 687) 중 어느 하나라도 부정적인 결과이면, 평균결함률(R)은 상방향으로 조정되지 않는다. 그러나, 바람직하지 않지만, 희망하는 경우 다른 실시예에서 테스트(686, 687) 둘 다 또는 둘 중 하나가 생략될 수 있다. 이후, 업데이트 서브루틴이 복귀점(693)을 통해 도1의 메인루틴으로 되돌아간다.
다른 한편, 테스트(680)가 새로 생성된 평균결함률이 현재 평균결함률 보다 작다고 지시하면, 복수의 테스트(696 내지 698)는 과거 3개 알고리즘주기의 결함률이 대응하는 주기의 각 하한치보다 작았는지를 판단한다. 만약 그렇다면, 3개 테스트(696 내지 698)(또는 다른 실시예에서 선택되는 것과 같은 기타 개수의 테스트)의 긍정적인 결과값은 단계(699)에 이르러 평균결함률(R)을 새롭게 계산된 평균결함률(RNEW)과 동일하게 설정한다. 이것이 하한치의 유일한 기능이다. 단계(700)는 단계(670)(도3)에서 미리 설정될 수 있는 내부플래그를 리셋하는데, 이것은 내부플래그 후에 일어나는 하향조정이 내부플래그의 결과로서의 유지보수 플래그의 생성을 부정하기 때문이다(이하 도6에 관해 충분히 설명하는 바와 같이, 내부플래그의 유일한 기능임). 유사하게, 단계(701)는 평균결함률의 상향조정(UAR)을 기억하는 플래그를 리셋하며, 이에 따라 하향조정이 뒤따르지 않았던 상향조정이 없었으므로, 이하 도6에 관해 설명하는 바와 같이, 유지보수 플래그 및 관련된 추천을 부정한다. 바람직하진 않지만, 희망한다면, 단계(700, 701)가 본 발명의 특정 실시예에서 생략될 수 있다. 이후, 루틴은 복귀점(693)을 통해 도1로 되돌아간다.
도3 및 도4의 내부플래그 및 업데이트 루틴 이후에, 일련의 정리작업 단계(708 내지 717)(도1 참조)가 현재 알고리즘주기를 마무리하며 다음 주기를 준비한다. 단계(708)는 i값을 증분시켜 다음 알고리즘주기를 지시하며, 그것을 완료하면서 단계(709, 710)는 다음 알고리즘주기를 위해 dCTR과oCTR값을 각각 di와 oi로 저장한다. 이후, 단계(711 내지 713)는 내부플래그가 생성되었고 유지보수 플래그가 방문(OMFV)에 반응하여 생성되므로, 상향조정(OUA) 이후의 운행횟수에 대한 누산기의 값을 증분시킨다. 유지보수 플래그가 방문(TMFV) 결과로 생성된 이후의 시간은 단계(714)에서 현재 알고리즘주기(TAP)의 범위를 시간에 더한다. 이후, 단계(715 내지 717)는 d카운터와 o카운터와 알고리즘주기 타이머를 0으로 재저장한다. 이후 루틴은 WAIT상태(610)로 돌아간다.
도1, 도3, 그리고 도4의 루틴은 계속 운행되어 평균결함률의 상향조정 또는 하향조정을 일으키는 것을 가능하게 하며, 이 조정은 다음에 한계치를 조정{단계(661 내지 663), 도3 참조}하게 하며 이 파라미터를 위한 내부플래그의 설정[단계(670), 도3]을 가능하게 한다. 한계치의 상향조정 또는 내부플래그의 설정은 도6의 유지보수 플래그의 설정을 일으킬 수 있는데, 이 유지보수 플래그는 이하에서 설명되는 바와 같이, 이 파라미터에 대응하는 유지보수 메세지를 발행하는 명령이다.
도1을 참조하면, 정보요청(INFO REQ)은 오프-사이트 서비스공이나 장비에 의해 시작되는 사건으로, 승강기상태 정보가 중앙관제스테이션으로 전송되게 한다(전화선 등을 통함). VISIT는 승강기 사이트를 방문하는 서비스공에 의한 스위치나 그와 유사한 것의 운행이다. 이러한 사건은 유지보수 추천메세지를 불러오는 유지보수 플래그를 일으킨다. 정보요청 사건과 방문 사건 중 하나는 이하에서 설명되듯이 알고리즘주기를 마무리하는 방식과 대체로 비슷한 방식으로 단계 및 테스트를 실행한다. 이것은 업데이트된 정보를 제공하여 유지보수 플래그가 설정되어야 하는지를 판단하며, 이 유지보수 플래그는 그 다음 유지보수 추천메세지를 정보요청을 개시한 원격지나 방문사건을 일으킨 서비스공의 온-사이트로 제공한다. 정보요청이 처리되는 경우, 정보요청이 한 알고리즘주기 내에서 일찍 수신되어(도8b) 알고리즘주기들을 결합해야 하는지(도8c) 또는 정보요청이 한 알고리즘주기 내에서 충분히 늦게 수신되어 그 알고리즘주기가 정상적으로 취급(도8a)되는지와는 관계없이 그 정보요청을 수신하는 알고리즘주기가 재개된다(d카운터와 o카운터의 카운트가 앞으로 진행됨). 위 재개는 두 가지 일 때문에 일어난다. 즉, 정보요청 플래그는 알고리즘주기 i+1의 o 및 d 카운트가 알고리즘주기 i의 카운터와 결합되기 전에 가졌던 값으로 재저장되게 하며, 새로운 알고리즘주기를 시작시키는 단계(780 내지 791)를 우회한다. o카운터의 값이 oi값의 절반을 초과할 때 정보요청이 수신되면, 알고리즘주기 i+1이 도8d에 도시된 바와 같이 재개된다. 즉, 도8a와 도8b의 상황차이는 도8a의 상황에서는 재저장이 요구되지 않는 반면 도8b에서는 알고리즘주기 i에 대한 데이타가 재저장되어야 한다는 점이다. 방문의 경우, 새로운 알고리즘주기가 그 방문에 대한 프로세싱의 끝에서 시작된다(도8e). 정보요청과 방문 둘 중 하나의 경우, 2개 주기의 데이타가 결합(도8c)되면 프로세싱의 일 반복만이 요구된다(도8c 및 도8e). 다른 한편, 정보요청이나 방문이 수신된 알고리즘주기 내의 값이 충분히 커서(도8a) 결합이 일어나지 않으면, 프로세싱의 두 번의 반복이 요구된다(도8g 및 도8h). 즉, 알고리즘주기 i를 처리하는 제1 반복과 알고리즘주기 i+1을 처리하는 제2 반복을 말한다(도8h에서 주기 i가 되는 도8g).
정보요청이나 방문의 발생은 대응하는 사건(720, 721)을 각각 일으킨다. 정보요청 사건은 관련되는 단계(722)에서 대응하는 플래그를 설정한다. 정보요청에 의해 인터럽트되는 어떠한 알고리즘주기라도 처리 후 재개된다. 이것을 위해, 데이터기억 서브루틴(724)으로 도5의 이송점(725)을 통해 이르게 된다. 관련된 알고리즘주기 iMEM는 단계(730)에서 저장되며, o 및 d의 현재값은 단계(731, 732)에서 각각 oMEM과 dMEM으로 저장된다. 유사하게, o 누산기의 기억값(TMFC)(이하에서 설명됨), 내부플래그, 그리고 UAR플래그가 단계(733 내지 738)에서 저장된다. 이후 루틴은 복귀점(739)를 통해 도1로 되돌아간다.
정보요청과 방문은 학습이 완료될 때까지 처리되지 않는다. 테스트(743)는 이러한 경우 WAIT상태(739)로 되돌아간다.
정보요청이나 방문은 일 알고리즘주기 동안 어느 때라도 발생할 수 있으므로, 선행 알고리즘주기의 완료 직후(도8b의 화살표) 또는 더 긴 시간이 지난 후(도8a의 화살표)에 둘 중 어느 하나가 일어날 수 있다. 테스트(744)는 운행카운터(oCTR)가 전 알고리즘주기의 운행횟수(oi)의 반보다 큰 설정을 현재 가지는지를 판단한다. 만약 그렇다면(도8a), 그 파라미터에 대한 현재 알고리즘주기는 완전한 알고리즘주기로 취급되며, 프로세싱은 이송점(745)을 통해 이하에서 설명되는 바와 같이 루틴(656, 676)(도3 및 도4)으로 진행된다. 이러한 경우, 알고리즘주기 i에 할당된 데이터는 도8g에서와 같이 루틴(656, 676)에서 처리된다. 방문의 경우, 알고리즘주기 i+1에 관계된 시간에 수집된 데이터는 도8e에서 보인 바와 같이, 알고리즘주기 i가 증분된 후, 다음 알고리즘주기에서 처리된다. 방문 후에는, 어떠한 데이터의 저장도 없이 언제나 새로운 알고리즘주기가 시작된다. 따라서, 일단 도3 및 도4의 프로세싱이 주기 i 동안 서브루틴(656, 676)에서 완료되면, 복수의 단계(747 내지 753)[단계(708 내지 714)와 동일함]가 실행되어 다음 알고리즘주기로 진행되며, 이후 도3 및 도4의 서브루틴(656, 676)으로 이송점(756)을 통해 다시 이르러 도8h의 프로세싱을 실행한다. 다른 한편, 현재 알고리즘주기가 전 주기의 운행횟수의 반보다 더 큰 횟수를 가지지 않는다면(도8b), 테스트(744)는 부정적인 결과를 가지며(도1), 2개 주기의 운행횟수 및 결함개수는 단계들(757, 758)(도1)에서 결합된다. 누산기는 단계(759 내지 761)에서 o카운터에 의해 증분되며 방문 동안 유지보수 플래그가 발생한 이후의 시간은 단계(762)에서 마지막 알고리즘주기의존속에 의해 증분된다. 그리고, 이후 이송점(764)을 통해 내부플래그와 도3 및 도4의 업데이트 서브루틴(656, 676)으로 이른다. 이송점(766)을 통해 도6의 유지보수 플래그평가 서브루틴(765)에 이른다. 도6에서, 제1 테스트(767)는 평균결함률(R)이 상방향으로 조정된 마지막 이후 20,000번의 운행이 일어났는지를 판단한다. 만약 그렇다면, 유지보수 플래그는 R의 상향조정에 기초하여 수립되지 않을 것이다. 그러나, 20,000번의 운행이 일어나지 않았다면, 테스트(767)의 긍정적인 결과값이 테스트(768)에 이르러 UAR플래그가 단계(691)(도4)에서 설정되었는지 그리고 도4의 단계(701)에서 아직 리셋(R의 하향조정에 의한)되지 않았는지를 판단한다. 따라서, 테스트(768)의 긍정적인 결과값은 지난 20,000번의 운행 내에 하향조정이 따르지 않는 마지막 방문 이후에 평균결함률(따라서, 한계치)의 상향조정이 있었음을 지시한다. 테스트(767) 또는 테스트(768)가 부정적이면, 테스트(771)는 내부플래그가 설정된 이후 20,000번의 운행이 있었는지를 판단하며, 누산기(OIFACUM)가 도3의 단계(671)에서 내부플래그의 수립에 기초하여 리셋된다. 20,000번의 운행이 일어나지 않았다면, 테스트(772)는 내부플래그가 설정되는지를 판단한다. 만약 그렇다면, 그것은 내부플래그가 설정된 이후, 다르게는 도4의 단계(700)에서 리셋된 이후 평균결함률(따라서, 한계치)의 하향조정이 없었다는 것을 의미한다. 도6에서, 20,000번 내의 하향조정이 따르지 않은 상향조정이나 내부플래그가 있었다면, 테스트(768) 또는 테스트(772)의 긍정적인 결과값이 단계(773)에 이르러 유지보수 플래그가 생성되어야 한다는 것을 지시한다. 이 결과값은 상기에언급된 출원 계속중인 출원에 기재된 형식의 대응하는 유지보수 메세지의 생성을 일으키는 데 사용되어질 수 있다. 이후, 복귀점(774)을 통해 도1로 되돌아간다.
유지보수 평가플래그 서브루틴(765)을 통한 프로세싱이 정보요청이 아니라 방문에 기인한 것이면, 테스트(777)의 부정적인 결과값은 단계(780)에 이르러 방문플래그를 설정한다. 이것이 도3에서 방문 후의 프로세싱 제2 패스를 뒤따르는 제1 알고리즘주기에서 어떠한 알고리즘 운행도 실행하지 않게 방지하도록 사용되어, 뒤따르는 알고리즘주기에서는 데이타수집만 일어난다. 도3에서, 테스트(658)의 긍정적인 결과값은 방문플래그를 리셋하며 도3의 나머지 과정을 우회하도록 하는 단계(778)에 이르며, 그 결과 도8h의 주기 i를 뒤따르는 알고리즘주기 동안 수집된 데이터는 데이터(이미 처리되었음)가 다음 알고리즘주기 내에 데이터가 수집되는 경우 다시 처리되지 않는다.
도1에서, 단계(781)는 i를 증분시키며, 일련의 단계(782 내지 784)는 다음 알고리즘주기를 위한 o 및 d카운터와 알고리즘 타이머를 리셋한다. 복수의 단계(785 내지 788)는 누산된 시간과 3개의 누산기를 0으로 재저장하는데, 이것은 이러한 모든 것이 방문에 후속되는 운행과 시간을 추적하기 때문이다. 이후, 내부플래그 또는 UAR플래그의 발생은 방문 후에 설정되는 경우에만 중요하므로, 단계(789, 790)는 내부 및 UAR플래그를 리셋한다. 이후 루틴은 WAIT상태(610)로 되돌아가 다른 운행, 결함, 또는 새로운 날을 기다린다. 다른 한편, 서브루틴(765)을 통한 프로세싱이 정보요청에 기인한 것이면[정보플래그가 단계(722)에서 설정된 경우], 정보요청 직전에 결합된 데이터(도8c)는, 도8d에서보인 것처럼, 반드시 알고리즘주기 i 및 i+1 동안 재저장되어야 한다. 테스트(777)의 긍정적인 결과값이 단계(797)에 이르러 정보요청 플래그를 리셋한다. 이후, 이송점(802)을 통해 도7의 데이터재개 서브루틴(801)에 이른다.
도5의 단계(730 내지 738)의 모든 설정은 도7의 대응하는 각 단계(830 내지 838)에 의해 뒤집어져, 마지막 알고리즘주기를 재저장한다(도8d). 이후 프로그램은 복귀점(839)을 통해 도1로 되돌아가, 다른 운행, 결함, 또는 새로운 날을 기다린다.
본 발명의 어떠한 실시예에서라도 희망한다면, 서비스공의 직전 방문이 현재시간의 2 주 내인 경우 방문인터럽트가 인식되지 않는다. 이것은 더 긴 기간의 안전한 데이터를 사용하는 것이 2주 동안 모아질 수 있는 비교적 불완전한 데이터를 사용하는 것보다 낫기 때문이다. 이러한 경우, 유지보수 플래그는 2주 동안 얻어질 수 있으며, 그 시간 내에 있었던 방문에 반응하여 사용된다. 바람직하지는 않지만, 어떠한 실시예에서라도 희망한다면, 방문에만 반응하여(정보요청에는 반응안함) 혹은 정보요청에만 반응하여(방문에는 반응안함) 혹은 하나 또는 그 이상의 기타 특정 사건에 반응하여 유지보수 플래그를 생성할 수 있다.
다른 나라에서는, 복도에서부터 승강기 승강구로의 접근을 차단하는 승장도어가 수직 또는 수평으로 활주하는 방식이 아니라 선회하여 개폐하는 힌지방식(선회도어)일 수 있다. 이들 중 많은 수가 유압식 도어클로저를 이용하는데, 이 유압식 도어클로저는 종종 유압이 상실되어 도어를 정상적으로 닫지 못한다. 이것은 높은 비율의 도어운행당 승장도어반동를 일으킨다(상기 출원들의 도3에서 파라미터제6호). 도9에서, 한계치가 어떻게 변하는지 그리고 유지보수 플래그가 어떻게 생성되는지를 도시하여 선회도어 반동을 감시하는 단순화된 예시를 보인다. 도9에서, 원(비었거나 아니거나 상관없음)은 결함률(r)을 나타내며, 0 근처에서 11% 사이로 변한다. 이 원 중에서 내부에 별표를 가지는 것은 내부플래그의 생성을 일으키는 결함률을 나타낸다. 도9의 예시에서, 각 알고리즘주기는 500번의 도어운행과 2%가 조금 넘는 초기평균결함률(R)을 가진다. 도9에서, X는 기계공의 방문을 의미하는데, 방문은 약 2주마다 일어나는 것으로 가정하며, 이것은 약 매 5000번 운행마다 있는 것으로 해석된다. 사각형 둘레를 가지는 각 X는 선회도어반동 파라미터에 대해 유지보수 플래그가 생성되었음을 지시한다. 상한치 및 하한치는 4% 바로 아래와 1% 바로 아래에서 각각 시작되는 점선으로 표시된다.
도9에서, 주기 46을 포함하며 주기 46까지의 모든 알고리즘주기에 대한 결함률은 상한치 아래에 있다. 결함률이 하한치 아래에 있다는 점은 평균결함률(R)을 조정함으로써 한계치를 조정할 때에만 관련된다. 50번째 알고리즘주기에서, 49번째 및 50번째(연속적임)의 알고리즘주기가 각 주기(이 경우 모두 동일함)에 대한 현재 한계치보다 상위에 있기 때문에, 내부플래그가 생성된다. 서비스공의 5번째 방문은 50번째 알고리즘주기에서 생성된 내부플래그 때문에 유지보수 플래그를 생성한다. 54번째 알고리즘주기는 55번째 알고리즘주기와 같이 내부플래그를 생성한다. 또한, 55번째 알고리즘주기에는 대응하는 상한치를 초과하는 3개의 연속적인 알고리즘주기가 있으므로, 55번째 알고리즘주기 이후 55번째 알고리즘주기 전에 가졌던 것보다 큰 분산을 가지는 한계치에 의해 증명되는 것과 같이, 평균결함률 R은그때 상향조정되어 큰 σ값을 가지는 새로운 상한치 및 하한치를 일으킨다. 6번째 기계공의 방문에서는, 유지보수 플래그가 55번째 알고리즘주기에서 생성된 내부플래그의 결과로 생성된다. 5번째 방문이 지난 후 약 50번째에서 54번째 알고리즘주기까지 성능이 어느 정도 개선되었으나, 그 후 심각하게 저하되었다. 따라서, 기계공은 5번째 방문에서 문제점을 적절히 수리하지 않은 것이다. 다른 한편, 6번째 방문 이후, 성능이 현저히 향상되는데, 이것은 서비스공이 문제점을 수리한 것을 의미한다.
결함률이 하한치 아래로 떨어진 3개의 알고리즘주기가 연속적으로 있으므로, 65번째 알고리즘주기에서 한계치는 하향조정된다. 77번째 알고리즘주기에서, 한계치는 다시 하향조정된다. 100번째 알고리즘주기에서, 한계치는 다시 한번 하향조정된다. 알고리즘주기 131에서는, 상한치를 넘는 연속적인 2개의 결함률이 있으므로, 내부플래그가 생성된다. 알고리즘주기 132에서도, 내부플래그가 생성된다. 그러나, 한계치가 상향조정되지는 않는데, 이것은 유지보수 플래그가 생성[단계(773) 및 단계(772)]된 마지막 방문인 6번째 방문 이래로 도어의 20,000번 이상의 운행이 있었기 때문이다. 내부플래그는 14번째 방문과 일치하는 140번째 알고리즘주기를 통해 계속해서 생성되어, 유지보수 플래그를 생성한다. 14번째 방문 이후, 결함률이 대응하는 한계치를 초과하는 3개의 연속적인 알고리즘주기 139 내지 141이 있기 때문에, 알고리즘주기 141에서 한계치가 증가된다. 그 이후 얼마 지나지 않아, 알고리즘주기 146에서, 하한치 아래인 결함률이 연속적으로 3개가 있으므로, 한계치는 한번 더 하향조정된다. 도시되진 않았지만, 유지보수 플래그는 물론 방문 또는 정보요청에 대한 반응 이외의 기타 사건에서도 생성될 수 있다.
통상, 본 발명은 선행출원들의 주의할 사건 및 상태에 대해 사용될 수 있다. 선행출원에서, 유지보수 메세지의 생성은 비정상발생 횟수 대 관련된 운행의 횟수의 비율에 의존하며, 이것은 상기에서 언급된 출원에 기재된 고정된 한계치를 활용한다. 몇몇 경우에는, 한계치가 고정된 한계치를 요구하는 것으로 전문가에 의해 알려져 있으며, 이 경우 본 발명은 이용될 수 없다.
상기에서 언급된 특허출원은 모두 본 명세서의 참조문헌으로 통합된다.
따라서, 본 발명이 그 실시에에 대해 도시 및 설명하지 않음에도 불구하고, 상기 발명 및 다양한 다른 변경, 생략, 그리고 첨부가 본 발명의 정신 및 범위에서 벗어나지 않고 만들어 질 수 있다는 것은 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 잘 알려져 있다.

Claims (23)

  1. 승강기의 대응하는 특정 파라미터에 관련된 하나 이상의 특정 유지보수 추천메세지가 생성되는 시기를 판단하는 방법이며,
    (a) 상기 파라미터에 관련되는 상태 및/또는 사건을 감시하여 승강기 유지보수에 관해 주의할 상태 또는 사건인지를 판단하며, 상기 상태 또는 사건에 반응하여 결함지시를 생성하는 단계,
    (b) 일련의 순차적인 알고리즘주기의 각각에서,
    (i) 생성된 결함지시의 개수를 기록하는 단계,
    (ii) 상기 파라미터에 관련된 승강기 요소의 운행의 횟수를 기록하는 단계,
    (iii) 알고리즘주기 동안의 상기 결함지시의 개수 대 관련된 상기 운행의 횟수의 비율인 결함률지시를 제공하는 단계,
    (c) 상기 각 주기에 선행하는 하나 이상의 주기를 포함하는 복수의 상기 주기 동안 기록된 상기 결함지수의 개수와 상기 운행의 횟수로부터 평균결함률지시를 주기적으로 생성하는 단계,
    (d) 상기 각 알고리즘주기에서,
    (iv) 상기 평균결함률지시와 상기 관련된 운행의 횟수에 반응하여 편차지시를 생성하는 단계,
    (v) 상기 평균결함률지시와 상기 편차지시에 반응하여 상한치지시를생성하는 단계,
    (vi) (1)상기 적어도 한 주기에서 생성된 상기 상한치지시 중 대응하는 상한치지시를 초과하는, 상기 주기 중 적어도 한 주기에서 기록된 결함지시의 개수와, (2) 상기 평균결함률의 상향조정을 일으키는 상기 단계(c) 중 적어도 하나에 반응하여, 상기 파라미터에 관련된 유지보수 추천메세지가 생성되어야 함을 나타내는 유지보수 플래그지시를 선택적으로 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 주기가 (a) 상기 단계(i)에서 기록된 미리 정해진 개수의 결함과, (b) 상기 단계(ii)에서 기록된 미리 정해진 개수의 운행, 또는 (c) 미리 정해진 주기의 시간 중 적어도 하나에 의해 구분되는 판단방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 단계(v)가
    선택된 복수의 상기 주기에서 상기 대응하는 상한치지시를 초과하는 상기 결함의 개수에 반응하여 상기 유지보수 플래그지시를 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 선택된 복수의 주기가 상호 연속적인 판단방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 단계(v)가
    특정한 복수의 상기 주기에서 상기 평균결함률의 상향조정을 일으키는 상기단계(c)에 반응하여 상기 유지보수 플래그지시를 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 선택된 복수의 주기보다 더 많은 상기 특정한 복수의 주기가 있는 판단방법.
  7. 제5항에 있어서, 상기 특정한 복수의 주기가 상호 연속적인 판단방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 단계(c)가
    복수의 상기 주기에서 상기 대응하는 상한치지시를 초과하는 상기 결함지시의 상기 개수에 반응하여 상기 주기 중 어느 한 주기에서도 상기 평균결함률지시의 새로운 값을 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 단계(v)가
    복수의 상기 주기에서 상기 평균결함률의 상향조정을 일으키는 상기 단계(c)에 반응하여 상기 유지보수 플래그지시를 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 단계(c)가
    (i) 기존의 평균결함률지시와
    (ii) (1)복수의 상기 주기에 걸친 상기 결함률의 새로 계산된 산술평균과(2)기존의 평균결함률지시의 차의 절반값을 더한 값인, 상기 평균결함률지시의 새로운 값을 주기적으로 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 평균결함률지시와 상기 편차지시에 반응하여 하한치지시를 생성하는 단계를 더 포함하는 판단방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 단계(c)가
    복수의 상기 주기에서 상기 대응하는 하한치지시보다 작은 상기 결함지시의 상기 대응하는 개수에 반응하여 상기 주기 중 어느 한 주기에서도 상기 평균결함률지시의 새로운 값을 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 평균결함률이 하향조정되는 판단방법.
  14. 제8항에 있어서, 상기 단계(c)가
    복수의 상기 주기에서 상기 대응하는 상한치지시를 초과하는 상기 결함지시의 상기 개수에 반응하여 상기 주기 중 어느 한 주기에서도 상기 평균결함률지시의 새로운 값을 생성하는 단계를 더 포함하는 판단방법.
  15. 제1항에 있어서, 상기 단계(v)가
    특정한 사건을 뒤따르는 상기 유지보수 플래그지시를 선택적으로 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 유지보수 플래그가 특정한 사건에 뒤따라서만 생성되는 판단방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 특정한 사건이 (i)유지보수공에 의한 상기 승강기 방문, 또는 (ii)제공된 승강기의 상태에 대한 정보제공 중 적어도 하나인 판단방법.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 유지보수 플래그가 방문과 동시에 생성된 이래로 일어나는 상기 운행의 총횟수가 관련된 운행의 한계치 개수보다 작은 경우에만 상기 단계(c)가 상기 평균결함률을 상향조정하는 판단방법.
  19. 제1항에 있어서,
    상기 유지보수 플래그가 상기 방문과 동시에 생성된 이래로 경과된 총시간이 관련된 시간의 한계치 양보다 작은 경우에만 상기 단계(c)가 상기 평균결함률을 상향조정하는 판단방법.
  20. 제1항에 있어서,
    상기 단계(v)가 상기 대응하는 상한치지시를 초과하는, 상기 주기 중 적어도 한 주기에서 기록된 상기 결함지시의 개수에 반응하여 특정한 사건을 뒤따르는 상기 유지보수 플래그지시를 선택적으로 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 단계(c)가 상기 특정한 사건 전후에 상기 평균결함률의 하향조정을 일으키지 않는 판단방법.
  21. 제1항에 있어서,
    상기 단계(v)가 상기 평균결함률의 상향조정을 일으키는 상기 단계(c)에 반응하여 특정한 사건을 뒤따르는 상기 유지보수 플래그지시를 선택적으로 생성하며,
    상기 단계(c)가 상기 특정한 사건 전후에 상기 평균결함률의 하향조정을 일으키지 않는 판단방법.
  22. 제1항에 있어서, 상기 단계(v)가
    상기 주기 중 한 주기에서 기록된 상기 결함지시의 개수가 상기 대응하는 한계치를 초과한 이후의 운행의 총횟수가 관련된 운행의 한계치 횟수보다 작은 경우에만, 상기 대응하는 상한치를 초과하는, 상기 주기 중 한 주기에서 기록된 상기 결함지시의 개수에 반응하여 특정한 사건을 뒤따르는 상기 유지보수 플래그지시를 선택적으로 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
  23. 제1항에 있어서, 상기 단계(v)가
    상기 단계(c)가 상기 평균결함률의 상향조정을 일으킨 이후의 상기 운행의 총횟수가 관련된 운행의 한계치 횟수보다 작은 경우에만, 상기 평균결함률의 상향조정을 일으키는 상기 단계(c)에 반응하여 특정한 사건을 뒤따르는 상기 유지보수 플래그지시를 선택적으로 생성하는 단계를 포함하는 판단방법.
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