TWI574137B - Remote monitoring devices, remote monitoring and maintenance systems, remote monitoring methods and remote monitoring program products - Google Patents

Remote monitoring devices, remote monitoring and maintenance systems, remote monitoring methods and remote monitoring program products Download PDF

Info

Publication number
TWI574137B
TWI574137B TW104117116A TW104117116A TWI574137B TW I574137 B TWI574137 B TW I574137B TW 104117116 A TW104117116 A TW 104117116A TW 104117116 A TW104117116 A TW 104117116A TW I574137 B TWI574137 B TW I574137B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
failure
maintenance
risk
failure probability
probability
Prior art date
Application number
TW104117116A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201642062A (zh
Inventor
Wataru Fushimi
Jun Inoue
Takahide Hirai
Koji Sakata
Junshiro Kanda
Original Assignee
Mitsubishi Electric 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 Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Publication of TW201642062A publication Critical patent/TW201642062A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI574137B publication Critical patent/TWI574137B/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Description

遠距監視裝置、遠距監視保養系統、遠距監視方法以及遠距監視程式產品
本發明係關於一種遠距監視裝置、遠距監視保養系統、遠距監視方法以及遠距監視程式產品，用以算出監視對象設備中所含之零件的故障機率。
以往的遠距監視保養系統係從監視對象設備中所含之零件的使用經過期間等來算出未來的故障機率，且根據所算出的故障機率來計算每一零件的保養成本，及根據此保養成本，而決定出保養員要進行監視對象設備檢修的檢修時期(例如專利文獻1)。
[先前技術文獻] [專利文獻]
專利文獻1：日本特開2009-217718號公報
專利文獻1所記載的技術，並非根據保養員趕赴現場而檢修監視對象設備之零件時所獲得的資訊(以下稱保養資訊)而算出故障機率者。一般而言，從保養員檢修時所獲得的保養資訊所預測的故障機率，會比根據從監視對象設備所傳 送的設備資訊(例如每一零件之使用經過時間等的資訊)所預測的故障機率還要正確。然而，在保養員依每次檢修確認所有的零件時，會耗費成本及時間，而無法進行有效率的檢修作業。另一方面，若是根據僅藉由設備資訊所算出的故障機率而決定了監視對象設備的檢修時期，就會產生不必要的檢修作業等，而無法進行有效率的檢修作業。
本發明之遠距監視裝置、遠距監視保養系統、遠距監視方法以及遠距監視程式產品係為了解決上述的問題而研創者，其目的為使用從監視對象設備所傳送的設備資訊、及保養員檢修時所獲得的保養資訊而算出故障機率。
本發明之遠距監視裝置之特徵為包括：故障機率算出部，其係根據從監視對象設備所取得的設備資訊而算出下次檢修時之前述監視對象設備之每一零件的故障機率；故障機率修正部，其係根據檢修前述監視對象設備之保養員之前次檢修時的保養資訊而修正前述故障機率；及故障風險算出部，其係根據經由前述故障機率修正部所修正的前述故障機率，而算出下次檢修時的故障風險。
本發明之遠距監視保養系統之特徵為包括：設備資訊記憶部，其係記憶從監視對象設備所取得的設備資訊；保養資訊記憶部，其係記憶檢修前述監視對象設備之保養員之前次檢修時的保養資訊；故障機率算出部，其係根據前述設備資訊而算出下次檢修時之前述監視對象設備之每一零件的故障機率；故障機率修正部，其係根據前述保養資訊而修正前述故 障機率；故障風險算出部，其係根據經由前述故障機率修正部所修正的前述故障機率，而算出故障風險；及保養項目選定部，其係選定前述監視對象設備之零件中，經由前述故障風險算出部所算出之故障風險超過臨限值之零件的保養項目，作為必須進行下次檢修的優先保養項目。
本發明之遠距監視方法之特徵為具有：故障機率算出步驟，其係根據從監視對象設備所取得的設備資訊而算出下次檢修時之每一零件的故障機率；故障機率修正步驟，其係根據檢修前述監視對象設備之保養員之前次檢修時的保養資訊而修正前述故障機率；及故障風險算出步驟，其係根據在前述故障機率修補步驟中所修正的前述故障機率，而算出故障風險。
本發明之遠距監視程式產品之特徵為用以使電腦執行下列步驟：故障機率算出步驟，其係根據從監視對象設備所取得的設備資訊而算出下次檢修時之前述監視對象設備之每一零件的故障機率；故障機率修正步驟，其係根據檢修前述監視對象設備之保養員之前次檢修時的保養資訊而修正前述故障機率；及故障風險算出步驟，其係根據在前述故障機率修補步驟中所修正的前述故障機率，而算出下一次檢修時的故障風險。
本發明之遠距監視裝置、遠距監視保養系統、遠距監視方法以及遠距監視程式產品，由於除設備資訊外，還根據保養資訊來算出故障機率，因此可算出較僅藉由設備資訊所 算出的故障機率更正確的故障機率。因此，可決定正確的檢修時期，而可有效率地實施檢修作業。
1、1a、1b‧‧‧監視對象設備
2‧‧‧遠距監視裝置
3‧‧‧保養項目選定裝置
4‧‧‧外部伺服器
5‧‧‧保養作業最佳化裝置
23、23a、23b、23c‧‧‧設備資訊記憶部
24‧‧‧保養資訊記憶部
25‧‧‧保養資訊輸入部
26‧‧‧故障風險處理部
27‧‧‧保養項目選定部
28‧‧‧類似設備分類部
29‧‧‧故障履歷記憶部
51‧‧‧作業熟練度水準記憶部
52‧‧‧保養作業最佳化部
100‧‧‧網路
201‧‧‧輸入裝置
202‧‧‧輸出裝置
203‧‧‧記憶裝置
204‧‧‧處理裝置
261‧‧‧故障機率算出部
262‧‧‧故障機率修正部
263‧‧‧風險值記憶部
264‧‧‧故障風險算出部
A‧‧‧臨限值
ID‧‧‧識別
第1圖係實施形態1之遠距監視保養系統的構成圖。
第2圖係實施形態1之故障風險處理部的功能方塊圖。
第3圖係實施形態1之遠距監視保養系統的動作流程圖。
第4圖係實施形態1之遠距監視裝置算出故障機率的動作流程圖。
第5圖係說明實施形態1之遠距監視保養系統之實施態樣的圖。
第6圖係實施形態2之遠距監視保養系統的構成圖。
第7圖係實施形態2之遠距監視保養系統的動作流程圖。
第8圖係說明實施形態2之遠距監視保養系統的實施態樣的圖。
第9圖係實施形態3之遠距監視保養系統的構成圖。
第10圖係實施形態3之遠距監視保養系統將設備資訊分類時的動作流程圖。
第11圖係實施形態3之遠距監視保養系統選定優先保養項目時的動作流程圖。
第12圖係實施形態1至實施形態3之遠距監視裝置的硬體構成圖。
實施形態1
以下使用第1圖來說明實施形態1之遠距監視保養系統。第1圖係實施形態1之遠距監視保養系統的構成圖。
在第1圖中，遠距監視保養系統係包括：監視對象設備1a；監視對象設備1b；及遠距監視裝置2。監視對象設備1a、1b係透過網路(network)100而與遠距監視裝置2連接。監視對象設備1a、1b係例如為升降機(elevator)等的設備。遠距監視裝置2係用以監視監視對象設備1a、1b的裝置，用以算出監視對象設備1a、1b之每一零件的故障風險。關於該故障風險將於後陳述。另外，在以下的說明中，遠距監視裝置2所監視之監視對象設備的數量，雖使用1a、1b之2個例子進行說明，但遠距監視保養系統即使是2個以上的監視對象設備亦可實現。以下，將監視對象設備1a、1b及其他監視對象設備統稱為監視對象設備1。
遠距監視裝置2係包括：設備資訊記憶部23；保養資訊記憶部24；保養資訊輸入部25；故障風險處理部26；及保養項目選定部27。
設備資訊記憶部23係記憶有設備資訊DB(資料庫(database))。設備資訊DB係具有從監視對象設備1所傳送的設備資訊。設備資訊係為從監視對象設備1所傳送的資訊，例如升降機的啟動次數、行進距離、累計運轉時間等即相當於該資訊。
保養資訊記憶部24係記憶有保養資訊DB。保養資訊DB係具有保養員趕赴現場，檢修監視對象設備1所具有之零件時所獲得的保養資訊。保養資訊係例如為升降機之制動 塊(brake shoe)的殘餘厚度、捲揚機之齒輪油(gear Oil)的量或劣化等。
保養資訊輸入部25係為用以輸入保養員在各現場所進行之保養作業之內容作為保養資訊的輸入部。
故障風險處理部26係根據設備資訊DB與保養資訊DB的內容而算出各現場之監視對象設備1的故障風險。故障風險係用以判斷構成監視對象設備1的零件中，保養員是否應檢修關於任一零件的保養項目的指標，而依監視對象設備1的每一零件算出。
故障風險係以從設備資訊與保養資訊所獲得的故障機率、及依每一零件預先設定的風險值的乘積而算出。從設備資訊與保養資訊所獲得的故障機率，係藉由由故障風險處理部26根據設備資訊而算出故障機率，且根據保養員在前次檢修時所獲得的保養資訊來修正該故障機率而算出。
一般均知故障機率會隨著時間的經過而上升，而根據設備資訊所算出的故障機率，可以使用韋布林(Weibull)分布等之一般的方法來算出。關於根據保養資訊之故障機率的修正方法，係例如可先設定關於前次檢修時之保養資訊的臨限值，且藉由保養資訊所示的值為臨限值以上還是臨限值以下來修正故障機率。具體而言，故障風險處理部26可在前次檢修時之保養資訊若為臨限值以下就將故障機率減少10%，而若為臨限值以上就將故障機率加上10%。亦即，故障風險處理部26係以對應於臨限值的修正值，來修正僅根據設備資訊所算出之下次檢修時的故障機率，而作為下次檢修時的故障機率。因 此，在藉由保養員在前次檢修時所獲得的保養資訊，而判斷為制動器(brake)或纜線(rope)的磨損程度較少，而且殘存部的餘裕較大時，係將關於該零件的故障機率修正為較低。另外，本實施形態之故障風險處理部26，未必要使用臨限值來算出故障機率，例如亦可預先設定保養資訊與故障機率之修正值的關係式，而根據保養資訊來修正故障機率。上述臨限值、關係式係可根據模擬(simulation)或經驗法則來決定。
風險值係依每一零件預先設定的值，且依據零件故障時之風險而設定。風險值係為可經由遠距監視保養系統之設計者、管理者而任意變更的值，可從零件故障時之從事任務人員的危險性、裝置受損的大小、修繕成本等，各種的觀點來設定。如此，由於故障風險處理部26係除設備資訊外，還根據保養資訊來算出故障機率，因此可算出較僅藉由設備資訊所算出的故障機率更正確的故障機率。
在此，使用第2圖進一步詳細說明故障風險處理部26的構成。第2圖係故障風險處理部26之功能方塊圖。在第2圖中，故障風險處理部26係包括：故障機率算出部261；故障機率修正部262；風險值記憶部263；及故障風險算出部264。
故障機率算出部261係從設備資訊記憶部23的設備資訊DB取得設備資訊，且算出每一零件的故障機率。
故障機率修正部262係從記憶於保養資訊記憶部24的保養資訊DB取得保養資訊，並且根據該保養資訊而修正在故障機率算出部261所算出的故障機率。
風險值記憶部263係記憶每一零件的風險值。
故障風險算出部264係根據經由故障機率修正部262所修正之每一零件的故障機率、及記憶於風險值記憶部263的風險值來算出故障機率。
在第1圖中，保養項目選定部27係根據在故障風險處理部26所算出的故障風險，而選定關於下次檢修時需要進行檢修之零件的保養項目(優先保養項目)。於選定優先保養項目時，保養項目選定部27係以優先保養故障風險較高者之方式選定保養項目。例如，保養項目選定部27係算出下次檢修時之故障風險X、及下下次檢修時之故障風險Y。當必須進行保養之故障風險的臨限值設為A時，會有下列3個模式。(1)X<Y<A、(2)X<A<Y、(3)A<X<Y。(1)的情形係故障風險低，可推知即使在下下次的檢修作業時進行檢修亦充分足夠，而在此次的檢修作業中，則降低作為保養項目的優先度。(2)的情形係故障風險雖在下次的檢修作業中亦較低，但由於在下下次的檢修作業時，會有成為超過必須進行保養之臨限值的故障風險，因此要提升優先度作為此次的保養項目。(3)的情形係在此次的檢修作業中會成為必須的保養項目，因此將優先度設為最優先。亦即，保養項目選定部27係依據故障風險而決定保養項目的優先度，且根據該優先度與臨限值而決定優先保養項目。如此，保養項目選定部27係根據故障風險X與故障風險Y之雙方而決定優先保養項目，使得例如在選定下次檢修時的優先保養項目時，可考慮即使下下次檢修時進行檢修亦充分足夠的項目而選定優先保養項目，而可效率 效率更良好地將保養員分配於檢修作業。
另外，在本實施形態中，保養項目選定部27未必要限定在根據下次檢修時之故障風險X與下下次檢修時之故障風險Y之雙方而選定優先保養項目，亦可僅根據下次檢修時的故障風險X而選定優先保養項目。亦即，保養項目選定部27係可比較在故障風險處理部26所算出之下次檢修時的故障風險X與臨限值A，而選定關於故障風險X超過臨限值之零件的保養項目作為優先保養項目。再者，保養項目選定部27亦可未必要根據故障風險的臨限值來選定優先保養項目。例如，保養項目選定部27亦可從關於故障風險高之零件的項目依序選定作為優先保養項目，且依據成本、保養員數等的限制條件，而適當決定在下次檢修時實際進行檢修的項目。
接著，使用第3圖、第4圖來說明實施形態1之遠距監視裝置的動作。第3圖係實施形態1之遠距監視裝置的動作流程圖。第4圖係實施形態1之遠距監視裝置算出故障機率的動作流程圖。另外，作為以下之說明的前提，係設設備資訊記憶部23中記憶有設備資訊作為設備資訊DB，而保養資訊記憶部24中則記憶有直到前次檢修時為止的保養資訊作為保養資訊DB。
在ST1a中，故障機率算出部261係從設備資訊記憶部23取得設備資訊(設備資訊取得步驟)。
在ST1b中，故障機率修正部262係從保養資訊記憶部24取得保養資訊(保養資訊取得步驟)。
在ST2中，故障機率算出部261係根據從設備資 訊記憶部23所取得的設備資訊及從保養資訊記憶部24所取得的保養資訊，而依每一零件算出下次檢修時的故障機率X。關於ST2的詳細內容，茲使用第4圖(a)來說明。在第4圖(a)的ST21中，故障機率算出部261係從設備資訊記憶部23取得設備資訊，而依每一零件算出下次檢修時的故障機率(故障機率算出步驟)。故障機率修正部262係根據每一零件的保養資訊而修正在故障機率算出部261所算出的故障機率(故障機率修正步驟)。例如，故障機率修正部262係具有關於前次檢修時之保養資訊的臨限值，且依照此臨限值而修正僅根據設備資訊所算出之下次檢修時的故障機率，且算出下次檢修時的故障機率X。
在ST3中，故障機率算出部261係根據從設備資訊記憶部23所取得的設備資訊及從保養資訊記憶部24所取得的保養資訊，而依每一零件算出下下次檢修時的故障機率Y。關於ST3的詳細內容，茲使用第4圖(b)來說明。在第4圖(b)的ST31中，故障機率算出部261係根據從設備資訊記憶部23所取得的設備資訊，而依每一零件算出下下次檢修時的故障機率(故障機率算出步驟)。在ST32中，故障機率修正部262係根據前次檢修時之每一零件的保養資訊而修正在故障機率算出部261所算出的故障機率(故障機率修正步驟)。例如，故障機率修正部262係具有關於前次檢修時之保養資訊的臨限值，且依照此臨限值而修正僅根據設備資訊所算出的下下次檢修時的故障機率，且算出下下次檢修時的故障機率Y。
在第3圖的ST4中，故障風險算出部264係取得 已算出故障機率之零件的風險值，且與下次檢修時的故障機率X及下下次檢修時的故障機率Y取得乘積，而算出故障風險X、故障風險Y(故障風險算出步驟)。另外，此故障風險X及故障風險Y係依每一零件算出。故障風險算出部264係將所算出的故障風險X、Y輸出至保養項目選定部27。
在ST5中，保養項目選定部27係根據依每一零件算出的下次檢修時的故障風險X、下下次檢修時的故障風險Y、及臨限值A，而依每一零件選定優先保養項目(優先保養項目選定步驟)。保養員係趕赴設置有監視對象設備1的現場，而實施關於經由在保養項目選定部27所選定之優先保養項目的檢修作業。
另外，ST2、ST3的順序並不限定於此，亦可為相反順序。此外，ST3未必要實施。
綜上所述，由於本發明之遠距監視保養系統係除設備資訊外，還根據保養資訊來算出故障機率，因此可算出較僅藉由設備資訊所算出的故障機率更正確的故障機率。因此，可決定正確的檢修時期，而可有效率地實施檢修作業。
在本實施形態中，監視對象設備1雖使用升降梯之例進行了說明，但監視對象設備1不限定於升降梯，亦可為車輛、鐵路車輛、及工廠(plant)等的設備。
在本實施形態中，遠距監視保養系統的構成，不限定於第1圖所示者。第5圖係說明實施形態1之遠距監視保養系統之實施態樣的圖。在第5圖(a)中，保養項目選定部27係備置於外部的保養項目選定裝置3。保養項目選定裝置3 係例如為由保養公司所管理的裝置。在第5圖(a)所示的遠距監視保養系統中，故障風險處理部26係根據從設備資訊記憶部23之設備資訊DB所取得的設備資訊、及從保養資訊記憶部24之保養資訊DB所取得的保養資訊而算出故障風險，且將所算出的故障風險傳送至保養項目選定裝置3的保養項目選定部27。以第5圖(a)所示之遠距監視保養系統之情形而言，保養資訊輸入部25雖亦可備置於遠距監視裝置2、及保養項目選定裝置3之任一裝置，但保養資訊輸入部25備置於保養項目選定裝置3時，必須從保養資訊輸入部25將保養資訊傳送至遠距監視裝置2的保養資訊記憶部24。
此外，在本實施形態中，遠距監視保養系統的構成係可設為第5圖(b)所示的構成。在第5圖(b)中，設備資訊記憶部23及保養資訊記憶部24亦可備置於設置於遠距監視裝置2之外部的外部伺服器4。故障風險處理部26係從外部伺服器4的設備資訊記憶部23取得設備資訊，且從保養資訊記憶部24取得保養資訊而算出故障風險。另外，在第5圖(b)所示之遠距監視保養系統中，設備資訊記憶部23與保養資訊記憶部24亦可備置於另外的伺服器。關於第5圖所示之設備資訊記憶部23、保養資訊記憶部24、故障風險處理部26、保養項目選定部27之實施態樣，關於以下之實施形態之遠距監視保養系統的各構成亦復相同。
實施形態2
實施形態2之遠距監視保養系統之特徵為根據保養員的熟練度來選定分配至優先保養項目之檢修作業的保養員。以下使 用第6圖來說明實施形態2之遠距監視保養系統的構成。第6圖係實施形態2之遠距監視保養系統的構成圖。在第6圖的說明中，關於相當於實施形態1之遠距監視保養系統之構成者，係賦予相同符號且省略說明。
在第6圖中，保養作業最佳化裝置5係包括作業熟練度水準記憶部51、及保養作業最佳化部52。
作業熟練度水準記憶部51係具有作業熟練度水準DB。作業熟練度水準DB係為將保養作業的熟練度與保養員建立對應關係的資料庫，該保養作業的熟練度係從保養作業經驗年數、或習得技術水準所決定者。習得技術水準係例如為作業資格等。關於熟練度，係可由遠距監視保養系統的管理者、或設計者所預先預定。
保養作業最佳化部52係從保養項目選定部27取得優先保養項目，並且參照作業熟練度水準記憶部51的作業熟練度水準DB，而選定分配至優先保養項目之檢修作業的保養員。保養作業最佳化部52係根據優先保養項目相關之零件的故障風險與保養員的熟練度，而選定分配至優先保養項目之檢修作業的保養員。例如，於在前次檢修時不實施檢修作業，而且，檢修作業後之運轉時間較多的零件(零件A)、及在前次檢修時實施檢修作業，而且檢修作業後之運轉時間與零件A相同的零件(零件B)中，預測關於零件A的故障風險會相對高於零件B。因此，保養項目選定部27係以分配至關於零件A之優先保養項目之保養員的熟練度較分配至關於零件B之優先保養項目之檢修作業之保養員的熟練度更高之方式選定保 養員。另外，本實施形態之保養作業最佳化部52雖係根據故障風險與保養員的熟練度而選定分配至優先保養項目的保養員，但不限定於此，亦可例如由保養項目選定部27從作業熟練度DB取得保養員的熟練度，且從熟練度高的保養員，分配至優先保養項目的檢修作業。如此，由於保養作業最佳化部52係依據保養員的熟練度而選定分配至優先保養項目之檢修作業的保養員，因此可將熟練度高的保養員優先地分配至優先保養項目的檢修作業。此外，保養作業最佳化部52係根據故障風險與保養員的熟練度而選定分配至優先保養項目之檢修作業的保養員，從而可選定對於故障風險高之優先保養項目的檢修作業具有高熟練度的保養員，而可較熟練度低的保養員實施檢修作業更為確實且在更短時間內進行檢修，而可更有效率地實現最佳的保養。
接著使用第7圖來說明實施形態2之遠距監視保養系統的動作。第7圖係實施形態2之遠距監視保養系統的動作流程圖。在第7圖的說明中，關於相當於實施形態1之遠距監視保養系統之動作者，係賦予相同符號且省略說明。
在ST6中，保養作業最佳化部52係從保養項目選定部27取得優先保養項目與故障風險(優先保養項目取得步驟)。另外，本實施形態之保養作業最佳化部52未必要取得故障風險，只要至少取得優先保養項目即可。在以下的說明中，係設保養作業最佳化部52取得優先保養項目與故障風險雙方。
在ST7中，保養作業最佳化部52係參照作業熟練度水準記憶部51而取得下次檢修時可進行檢修作業之保養員 的熟練度(熟練度取得步驟)。
在ST8中，保養作業最佳化部52係根據保養員的熟練度與故障風險，而選定分配至零件之優先保養項目之檢修作業的保養員(保養員選定步驟)。具體而言，保養作業最佳化部52係依零件之故障風險高之優先保養項目的順序，而分配熟練度高的保養員。
綜上所述，由於實施形態2之遠距監視保養系統，係根據保養員的熟練度而分配保養員至優先保養項目的檢修作業，因此例如可選定對於故障風險高的優先保養項目具有高熟練度的保養員，而可較熟練度低的保養員實施檢修作業更為確實且在更短時間內進行檢修，而可更有效率地實現最佳的保養。
在本實施形態中，遠距監視保養系統的構成亦不限定於第6圖所示者。第8圖係就實施形態2之遠距監視保養系統的實施態樣進行說明之圖。如第8圖所示，遠距監視裝置2亦可為包括作業熟練度水準記憶部51、保養作業最佳化部52者。另外，設備資訊記憶部23、保養資訊記憶部24、作業熟練度水準記憶部51亦可備置於外部伺服器4(參照第5圖)。
實施形態3
實施形態3之遠距監視保養系統之特徵為根據零件的故障履歷而決定風險值。以下使用第9圖來說明實施形態3之遠距監視保養系統的構成。第9圖係實施形態3之遠距監視保養系統的構成圖。在第9圖之說明中，關於相當於實施形態1或2之遠距監視保養系統的構成者，係賦予相同符號且省略說明。 此外，關於第9圖之故障風險處理部26的構成圖，係設為與第2圖相同者。
在第9圖中，實施形態3之遠距監視保養系統係包括：類似設備分類部28、複數個設備資訊記憶部23a、23b、23c、及故障履歷記憶部29。
類似設備分類部28係依每一類似設備將監視對象設備1分組。在此所稱之類似設備，係指規格、設置環境等之運轉狀況類似的監視對象設備。以設置有監視對象設備1之環境所對應之分組之例而言，例如有按公寓(mansion)等之人所居住的升降梯、及設置於店舖等之電梯而分類。以監視對象設備1之規格所對應之分組之例而言，例如有依照供人乘坐的升降梯、或貨物搬運用的升降梯而分類。由於類似設備係故障產生時間點或故障機率彼此類似，因此可藉由依每一類似設備管理故障風險而算出更正確的故障風險。另外，類似設備的群組，只要至少存在1個監視對象設備1即可。
設備資訊記憶部23a、23b、23c係依在類似設備分類部28所分類的每一群組來記憶監視對象設備1的設備資訊。與實施形態1之設備資訊記憶部23同樣地，各個設備資訊記憶部23a、23b、23c係分別具有設備資訊DB。另外，設備資訊記憶部23a、23b、23c未必要由實體上分離的硬體(hardware)所構成，亦可記憶於1個記憶裝置內。亦即，設備資訊記憶部23a、23b、23c只要是以可識別監視對象設備1的設備資訊是屬於經由在類似設備分類部28所分類之哪一個群組之方式記憶即可。
故障履歷記憶部29係包括故障履歷DB。在故障履歷DB中，係依在設備資訊記憶部23a、23b、23c所分類之每一群組而記憶有各監視對象設備1的故障履歷。故障履歷係例如將已故障的零件、及用以識別包括該故障之零件之監視對象設備1的資訊建立對應關係予以記憶。在識別監視對象設備1的資訊中，係例如可使用監視對象設備1傳送設備資訊時所傳送的識別ID。
故障風險處理部26係針對在算出故障風險之零件所屬的群組中，針對關於與算出故障風險之零件相同零件的故障履歷進行故障履歷DB的檢索。故障風險處理部26係根據已特別指定的故障履歷而設定零件的風險值。故障履歷之例如故障次數即相當於此。故障風險處理部26係在算出監視對象設備1a所包括之零件A的故障風險時，藉由檢索故障履歷DB而特別指定監視對象設備1a之零件A、及屬於與監視對象設備1a相同之群組的其他監視對象設備(未圖示)所包括之零件A的故障次數。故障風險處理部26係在已特別指定之零件A之故障次數較預先設定的臨限值更大時，相應於預先設定的變更值將風險值設定為較高，而當零件A的故障次數較臨限值更小時，則相應於預先設定的變更值將風險值設定為較低。接下來，故障風險處理部26係藉由故障機率與風險值的乘積，而算出故障風險。
另外，在故障風險處理部26中，亦可設定複數個故障次數的臨限值。在此情形下，只要將臨限值所對應的風險值的變更值，預先記憶在風險值記憶部263即可。
此外，亦可預先將故障次數之臨限值所對應之風險值本身記憶於風險值記憶部263，且由故障風險處理部26從風險值記憶部263取得故障次數之臨限值所對應的風險值來算出故障風險。此時，只要故障風險處理部26藉由零件所對應的風險值、故障次數所對應的風險值、與故障機率的乘積而算出故障風險即可。
故障風險處理部26亦可根據預先設定的故障次數與風險值或風險值的變更值的關係式，來設定風險值或風險值的變更值。上述臨限值、關係式係可根據模擬或經驗法則來決定。
亦即，在本實施形態中，故障風險處理部26係可設定關於已算出故障機率之零件之故障履歷所對應的風險值。如此，由於故障風險處理部26係根據類似設備中之零件的故障履歷而決定風險值，因此可算出監視對象設備1所對應的故障風險。
接著使用第10圖來說明實施形態3之遠距監視保養系統將設備資訊分類時的動作。第10圖係實施形態3之遠距監視保養系統將設備資訊分類時的動作流程圖。另外，在以下的說明中，係就根據故障次數設定風險值之例作為故障履歷之一例進行說明。
在第10圖之ST11中，類似設備分類部28係取得從監視對象設備1所傳送之設備資訊與監視對象設備的識別ID(設備資訊取得步驟)。
在ST12中，類似設備分類部28係根據識別ID而 判定已傳送了設備資訊的監視對象設備1是屬於依每一類似設備所分類的哪一個群組(群組判定步驟)。在識別ID的群組判定中，類似設備分類部28係可包括監視對象設備1所屬之群組與識別ID建立對應關係的群組DB(未圖示)。類似設備分類部28係參照群組DB而判定所取得的識別ID是屬於哪一個群組。類似設備分類部28係對於判定結果所獲得之群組所對應的設備資訊記憶部23a、23b或23c，輸出識別ID與設備資訊。
在ST13中，設備資訊記憶部23a、23b、23c係將所取得的識別ID、與設備資訊建立對應關係而記憶(設備資訊記憶步驟)。遠距監視裝置2係每從監視對象設備1取得設備資訊就執行上述ST11至ST13的動作。
接著使用第11圖來說明實施形態3之遠距監視保養系統選定優先保養項目時的動作。第11圖係實施形態3之遠距監視保養系統選定優先保養項目時的動作流程圖。在第11圖的說明中，關於相當於實施形態1之遠距監視保養系統的動作者，係賦予相同符號且省略說明。
在ST1c中，故障風險算出部264係檢索故障履歷DB，且在包括在ST2及ST3中已算出故障機率之零件的監視對象設備1的群組中，特別指定該零件的故障次數(故障履歷檢索步驟)。
在ST1d中，故障風險算出部264係根據已特別指定的故障次數，設定零件的風險值(風險值設定步驟)。以下，以與實施形態1或實施形態2之遠距監視保養系統之動作相同 方式，根據風險值而算出故障風險。
綜上所述，由於本實施形態之遠距監視保養系統係根據零件的故障履歷而決定風險值，因此可算出監視對象設備1之規格、設置環境所對應的故障風險。因此，即使在監視對象設備1之規格、設置環境不同時，也可算出最佳的故障風險。
另外，在實施形態3之遠距監視保養系統中，也可適用實施形態2之作業熟練度水準記憶部51及保養作業最佳化部52。
此外，在上述說明中，雖已就根據故障次數設定風險值之例作為故障履歷之一例進行了說明，但本實施形態之遠距監視保養系統，根據故障次數以外的故障履歷，亦可設定風險值。亦即，故障履歷只要是對於風險值造成影響的要素，則不限定於故障次數。
以下使用第12圖來說明實施形態1至實施形態3之遠距監視裝置2的硬體構成。第12圖係實施形態1至實施形態3之遠距監視裝置的硬體構成圖。在第12圖中，遠距監視裝置2係包括輸入裝置201、輸出裝置202、記憶裝置203、及處理裝置204。輸入裝置201係為將從監視對象設備1所傳送的設備資訊、從保養員或保養公司之裝置(未圖示)所輸出的保養資訊，或由保養員直接將保養資訊輸入於遠距監視裝置2的裝置。如第5圖所示，輸出裝置202係為例如在遠距監視裝置2與其他裝置(保養項目選定裝置3等)分離時，從遠距監視裝置2將故障風險等的資訊進行傳送的裝置。記憶裝置 203係用以執行設備資訊記憶部23、23a、23b、23c、保養資訊記憶部24、故障履歷記憶部29、作業熟練度水準記憶部51、風險值記憶部263之功能的裝置。處理裝置204係例如為CPU(Central Processing Unit，中央處理單元)，用以執行故障風險處理部26、保養項目選定部27、類似設備分類部28、作業熟練度水準記憶部51、保養作業最佳化部52、故障機率算出部261、故障機率修正部262、故障風險算出部264的功能。另外，設備資訊記憶部23、故障風險處理部26、保養項目選定部27、類似設備分類部28、保養作業最佳化部52、故障機率算出部261、故障機率修正部262、故障風險算出部264之各功能，係可由硬體所構成，亦可藉由令處理裝置204等之電腦執行預定的程式來實現。
1a、1b‧‧‧監視對象設備
2‧‧‧遠距監視裝置
23‧‧‧設備資訊記憶部
24‧‧‧保養資訊記憶部
25‧‧‧保養資訊輸入部
26‧‧‧故障風險處理部
27‧‧‧保養項目選定部
100‧‧‧網路

Claims (6)

  1. 一種遠距監視裝置，包括：故障機率算出部，其係根據從監視對象設備所取得的設備資訊而算出下次檢修時之前述監視對象設備之每一零件的故障機率；故障機率修正部，其係根據檢修前述監視對象設備之保養員之前次檢修時的保養資訊而修正前述故障機率；故障風險算出部，其係根據經由前述故障機率修正部所修正的前述故障機率，而算出下次檢修時的故障風險；及保養項目選定部，其係選定前述監視對象設備之零件中，關於經由前述故障風險算出部所算出之故障風險超過臨限值之零件的保養項目，作為下次檢修時需要進行檢修作業的優先保養項目；其中前述故障風險算出部係根據前述設備資訊、及前述保養資訊，依前述監視對象設備之每一零件而算出下下次檢修時的故障風險；前述保養項目選定部係根據前述下次檢修時的故障風險、前述下下次檢修時的故障風險、及前述臨限值而選定前述優先保養項目。
  2. 一種遠距監視裝置，包括：故障機率算出部，其係根據從監視對象設備所取得的設備資訊而算出下次檢修時之前述監視對象設備之每一零件的故障機率；故障機率修正部，其係根據檢修前述監視對象設備之保養 員之前次檢修時的保養資訊而修正前述故障機率；故障風險算出部，其係根據經由前述故障機率修正部所修正的前述故障機率，而算出下次檢修時的故障風險；保養項目選定部，其係選定前述監視對象設備之零件中，關於經由前述故障風險算出部所算出之故障風險超過臨限值之零件的保養項目，作為下次檢修時需要進行檢修作業的優先保養項目；及用以記憶保養員之熟練度的作業熟練度水準記憶部；前述保養項目選定部係根據記憶於前述作業熟練度水準記憶部之前述保養員的熟練度，來選定要分配給所選定之前述優先保養項目之檢修作業的保養員。
  3. 一種遠距監視裝置，包括：故障機率算出部，其係根據從監視對象設備所取得的設備資訊而算出下次檢修時之前述監視對象設備之每一零件的故障機率；故障機率修正部，其係根據檢修前述監視對象設備之保養員之前次檢修時的保養資訊而修正前述故障機率；故障風險算出部，其係根據經由前述故障機率修正部所修正的前述故障機率，而算出下次檢修時的故障風險；用以記憶每一零件之故障履歷的故障履歷記憶部；其中，前述故障風險算出部係根據經由前述故障機率修正部所修正的前述故障機率與前述每一零件的風險值，而算出前述故障風險；前述故障風險算出部係根據記憶於前述故障履歷記憶部的 前述故障履歷而設定前述風險值。
  4. 一種遠距監視保養系統，包括：設備資訊記憶部，其係記憶從監視對象設備所取得的設備資訊；保養資訊記憶部，其係記憶檢修前述監視對象設備之保養員之前次檢修時的保養資訊；故障機率算出部，其係根據前述設備資訊而算出下次檢修時之前述監視對象設備之每一零件的故障機率；故障機率修正部，其係根據前述保養資訊而修正前述故障機率；故障風險算出部，其係根據經由前述故障機率修正部所修正的前述故障機率，而算出故障風險；及保養項目選定部，其係選定前述監視對象設備之零件中，關於經由前述故障風險算出部所算出之故障風險超過臨限值之零件的保養項目，作為必須進行下次檢修的優先保養項目；其中，前述故障風險算出部係根據前述設備資訊、及前述保養資訊，依前述監視對象設備之每一零件而算出下下次檢修時的故障風險；前述保養項目選定部係根據前述下次檢修時的故障風險、前述下下次檢修時的故障風險、及前述臨限值而選定前述優先保養項目。
  5. 一種遠距監視方法，包括：故障機率算出步驟，其係根據從監視對象設備所取得的設 備資訊而算出下次檢修時之每一零件的故障機率；故障機率修正步驟，其係根據檢修前述監視對象設備之保養員之前次檢修時的保養資訊而修正前述故障機率；故障風險算出步驟，其係根據在前述故障機率修補步驟中所修正的前述故障機率，而算出故障風險；及保養項目選定步驟，其係選定前述監視對象設備之零件中，關於經由前述故障風險算出步驟所算出之故障風險超過臨限值之零件的保養項目，作為下次檢修時需要進行檢修作業的優先保養項目；其中，前述故障風險算出步驟係根據前述設備資訊、及前述保養資訊，依前述監視對象設備之每一零件而算出下下次檢修時的故障風險；前述保養項目選定步驟係根據前述下次檢修時的故障風險、前述下下次檢修時的故障風險、及前述臨限值而選定前述優先保養項目。
  6. 一種遠距監視程式產品，用以在電腦中執行而實現下列步驟：故障機率算出步驟，其係根據從監視對象設備所取得的設備資訊而算出下次檢修時之前述監視對象設備之每一零件的故障機率；故障機率修正步驟，其係根據檢修前述監視對象設備之保養員之前次檢修時的保養資訊而修正前述故障機率；故障風險算出步驟，其係根據在前述故障機率修補步驟中所修正的前述故障機率，而算出下一次檢修時的故障風 險；及保養項目選定步驟，其係選定前述監視對象設備之零件中，關於經由前述故障風險算出步驟所算出之故障風險超過臨限值之零件的保養項目，作為下次檢修時需要進行檢修作業的優先保養項目；其中，前述故障風險算出步驟係根據前述設備資訊、及前述保養資訊，依前述監視對象設備之每一零件而算出下下次檢修時的故障風險；前述保養項目選定步驟係根據前述下次檢修時的故障風險、前述下下次檢修時的故障風險、及前述臨限值而選定前述優先保養項目。
TW104117116A 2015-05-21 2015-05-28 Remote monitoring devices, remote monitoring and maintenance systems, remote monitoring methods and remote monitoring program products TWI574137B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2015/064558 WO2016185596A1 (ja) 2015-05-21 2015-05-21 遠隔監視装置、遠隔監視保守システム、遠隔監視方法、及び遠隔監視プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201642062A TW201642062A (zh) 2016-12-01
TWI574137B true TWI574137B (zh) 2017-03-11

Family

ID=57319562

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW104117116A TWI574137B (zh) 2015-05-21 2015-05-28 Remote monitoring devices, remote monitoring and maintenance systems, remote monitoring methods and remote monitoring program products

Country Status (6)

Country Link
JP (1) JP6143994B2 (zh)
KR (1) KR101823849B1 (zh)
CN (1) CN107533733B (zh)
DE (1) DE112015006554T5 (zh)
TW (1) TWI574137B (zh)
WO (1) WO2016185596A1 (zh)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6920828B2 (ja) * 2017-02-17 2021-08-18 三菱パワー株式会社 プラントの診断装置および診断方法
JP6957895B2 (ja) * 2017-02-22 2021-11-02 日本電気株式会社 情報処理装置、判定用端末装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
MX2019011027A (es) * 2017-09-06 2019-11-11 Tlv Co Ltd Dispositivo de evaluacion de riesgos, sistema de evaluacion de riesgos, metodo de evaluacion de riesgos y programa de evaluacion de riesgos.
WO2019106753A1 (ja) * 2017-11-29 2019-06-06 三菱電機株式会社 保守計画システムおよび保守計画方法
WO2019167445A1 (ja) * 2018-03-01 2019-09-06 三菱電機株式会社 作業指示支援装置
JP6373522B1 (ja) * 2018-03-05 2018-08-15 Tdk株式会社 Ｌｅｄ照明評価システム
CN108880907B (zh) * 2018-07-06 2022-03-04 上海财经大学 基于运行日志的网络设备自动化检查维修系统
CN109292569A (zh) * 2018-09-21 2019-02-01 上海光华国瑞物联网信息科技有限公司 一种电梯设备故障率的检测分析系统及分析方法
JP6833152B2 (ja) * 2019-02-14 2021-02-24 三菱電機株式会社 故障支援装置、故障支援プログラム及び故障支援方法
JP7186675B2 (ja) * 2019-07-29 2022-12-09 株式会社日立ビルシステム 保全計画作成支援装置
KR102500136B1 (ko) * 2022-08-31 2023-02-17 (주)원프랜트 원자력 발전소 유지보수 관리 장치 및 방법

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1217473A (zh) * 1997-11-12 1999-05-26 冶金工业部自动化研究院 直流电机故障专家诊断方法
CN100468263C (zh) * 2007-09-05 2009-03-11 东北大学 连采机远程实时故障预测及诊断方法与装置
CN101753364A (zh) * 2008-12-11 2010-06-23 财团法人工业技术研究院 设备状态分析预测以及资源分配方法与系统
TW201405330A (zh) * 2012-07-20 2014-02-01 Univ Nat Cheng Kung 標的裝置的基底預測保養方法與其電腦程式產品
US20140281713A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 International Business Machines Corporation Multi-stage failure analysis and prediction
CN104267711A (zh) * 2014-11-03 2015-01-07 四川烟草工业有限责任公司 烟草物流系统运行状态监测及故障诊断方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004302709A (ja) * 2003-03-31 2004-10-28 Hitachi Ltd 弁の保全管理方法及びその支援システム
JP5193533B2 (ja) * 2007-09-04 2013-05-08 株式会社東芝 遠隔監視システム及び遠隔監視方法
JP4977064B2 (ja) * 2008-03-12 2012-07-18 株式会社東芝 保守計画支援システム
JP5299684B2 (ja) * 2009-03-03 2013-09-25 富士ゼロックス株式会社 監視装置および情報処理システムおよび監視プログラム
JP2012058937A (ja) * 2010-09-08 2012-03-22 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd 原子力プラントの機器診断方法および機器診断装置
CN102063119B (zh) * 2010-11-11 2012-10-24 北京三博中自科技有限公司 一种基于点巡检数据和dcs在线数据的设备故障预测方法
WO2015029150A1 (ja) * 2013-08-28 2015-03-05 株式会社 日立製作所 保守サービス方法および保守サービスシステム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1217473A (zh) * 1997-11-12 1999-05-26 冶金工业部自动化研究院 直流电机故障专家诊断方法
CN100468263C (zh) * 2007-09-05 2009-03-11 东北大学 连采机远程实时故障预测及诊断方法与装置
CN101753364A (zh) * 2008-12-11 2010-06-23 财团法人工业技术研究院 设备状态分析预测以及资源分配方法与系统
TW201405330A (zh) * 2012-07-20 2014-02-01 Univ Nat Cheng Kung 標的裝置的基底預測保養方法與其電腦程式產品
US20140281713A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 International Business Machines Corporation Multi-stage failure analysis and prediction
CN104267711A (zh) * 2014-11-03 2015-01-07 四川烟草工业有限责任公司 烟草物流系统运行状态监测及故障诊断方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR101823849B1 (ko) 2018-01-30
CN107533733B (zh) 2018-12-28
WO2016185596A1 (ja) 2016-11-24
DE112015006554T5 (de) 2018-03-01
KR20170118222A (ko) 2017-10-24
JPWO2016185596A1 (ja) 2017-07-20
TW201642062A (zh) 2016-12-01
JP6143994B2 (ja) 2017-06-07
CN107533733A (zh) 2018-01-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI574137B (zh) Remote monitoring devices, remote monitoring and maintenance systems, remote monitoring methods and remote monitoring program products
JP4795457B2 (ja) 昇降機保守管理システム
JP6837427B2 (ja) 昇降機故障診断システム
CN107301488B (zh) 生产物资供应链中断管理系统和生产的方法
CN110427712A (zh) 一种基于故障影响分析的预防性维修方法及车间制造系统
JP2020184307A (ja) 部品の予測整備
US10317870B1 (en) Manufacturing controller for aircraft
TW201821993A (zh) 飛機故障處理系統和方法及電腦設備
JP2017010320A (ja) リソース管理システム、及びリソース管理方法
KR20170081880A (ko) 선박 건조 현장의 안전 관리 정보 자동 생성 시스템 및 방법
KR102242630B1 (ko) 보수 계획 시스템 및 보수 계획 방법
CN109690582B (zh) 机器状态估计装置、机器状态估计方法和机器状态管理系统
KR101780711B1 (ko) 건물관리 서버의 우선 관리항목 선정방법
US20170330132A1 (en) Method and system to manage supervision activity in utility system to reduce damage
US20120165989A1 (en) System and method for managing building facilities and defects thereof
JP6632454B2 (ja) 情報処理装置、保守システム、情報処理方法及び情報処理プログラム
JP6596287B2 (ja) プラント保全支援システム
CN117196220A (zh) 一种智慧燃气应急方案评估方法、物联网系统与存储介质
CN114971417A (zh) 一种基于分级管理的短循环工作排程方法及系统
JP6778032B2 (ja) 業務プロセス評価方法および装置
KR101749630B1 (ko) 공사 마무리 및 시운전 관리 방법, 및 시스템
JP7209978B2 (ja) 管理装置
RU2778170C1 (ru) Способ ремонта авиационной техники в процессе эксплуатации в пунктах постоянной дислокации
JP2013141122A (ja) 故障切り分け手順生成装置、故障切り分け手順生成方法、および故障切り分け手順生成プログラム
JP7019090B1 (ja) 情報出力装置、情報出力方法及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Annulment or lapse of patent due to non-payment of fees