WO2016185596A1 - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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WO2016185596A1
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maintenance
failure
remote monitoring
failure probability
risk
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PCT/JP2015/064558
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渉 伏見
井上　淳
敬秀 平井
恒次 阪田
準史郎 神田
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三菱電機株式会社
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance

Definitions

  • the present invention relates to a remote monitoring device, a remote monitoring and maintenance system, a remote monitoring method, and a remote monitoring program for calculating a failure probability of a part included in a monitoring target device.
  • the conventional remote monitoring and maintenance system calculates the future failure probability from the elapsed usage period of the parts included in the monitored device, calculates the maintenance cost for each part based on the calculated failure probability, and based on this maintenance cost
  • the maintenance staff has determined the inspection time for inspecting the monitoring target device (for example, Patent Document 1).
  • Patent Document 1 does not calculate a failure probability based on information (hereinafter referred to as maintenance information) obtained when a maintenance staff visits the site and inspects parts of the monitoring target device.
  • maintenance information information obtained when a maintenance staff inspects the failure
  • the failure probability predicted from the maintenance information obtained when the maintenance staff inspects the failure is predicted from the device information transmitted from the monitored device (for example, information such as the elapsed usage time for each part). More accurate than probability.
  • the maintenance staff checks all parts for every inspection it takes cost and time, and an efficient inspection work cannot be performed.
  • the inspection timing of the monitoring target device is determined based on the failure probability calculated only from the device information, an efficient inspection operation cannot be performed, for example, an unnecessary inspection operation occurs.
  • a remote monitoring device, a remote monitoring and maintenance system, a remote monitoring method, and a remote monitoring program according to the present invention are made to solve the above-described problems, and include device information transmitted from a monitoring target device.
  • the purpose is to calculate the failure probability using maintenance information obtained when maintenance personnel inspected.
  • the remote monitoring device includes a failure probability calculation unit that calculates a failure probability for each part of the monitored device based on device information acquired from the monitored device, and maintenance that checks the monitored device
  • a failure probability correction unit that corrects the failure probability based on maintenance information at the previous inspection of the worker, and a failure risk that calculates a failure risk at the next inspection based on the failure probability corrected by the failure probability correction unit
  • a calculating unit a failure probability calculation unit that calculates a failure probability for each part of the monitored device based on device information acquired from the monitored device, and maintenance that checks the monitored device
  • a failure probability correction unit that corrects the failure probability based on maintenance information at the previous inspection of the worker, and a failure risk that calculates a failure risk at the next inspection based on the failure probability corrected by the failure probability correction unit
  • a calculating unit is a calculating unit.
  • the remote monitoring and maintenance system of the present invention includes a device information storage unit that stores device information acquired from a monitoring target device, a maintenance information storage unit that stores maintenance information at the time of a previous inspection of a maintenance person who checks the monitoring target device, and A failure probability calculation unit that calculates a failure probability for each part of the monitored device at the next inspection based on the device information, a failure probability correction unit that corrects the failure probability based on the maintenance information, and the failure Based on the failure probability corrected by the probability correction unit, the failure risk calculation unit that calculates the failure risk, and the failure risk calculated by the failure risk calculation unit among the components of the monitored device exceeds a threshold value A maintenance item selection unit that selects a maintenance item of a part as a priority maintenance item that needs to be inspected next time.
  • a failure probability calculating step for calculating a failure probability for each part at the next inspection based on device information acquired from the monitored device, and a previous inspection of a maintenance worker who checks the monitored device
  • a failure probability correction step for correcting the failure probability based on the maintenance information in the step
  • a failure risk calculation step for calculating a failure risk based on the failure probability corrected in the failure probability correction step.
  • the remote monitoring program of the present invention includes a failure probability calculating step for calculating a failure probability for each part of the monitored device based on device information acquired from the monitored device, and maintenance for checking the monitored device
  • a failure probability correcting step for correcting the failure probability based on maintenance information at the previous inspection of the worker, and a failure risk for calculating a failure risk at the next inspection based on the failure probability corrected in the failure probability correcting step And calculating step.
  • the remote monitoring device, remote monitoring maintenance system, remote monitoring method, and remote monitoring program calculate the failure probability based on the maintenance information in addition to the device information, the failure probability calculated only by the device information More accurate failure probability can be calculated. Therefore, an accurate inspection time can be determined, and the inspection work can be performed efficiently.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a remote monitoring and maintenance system according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of a failure risk processing unit according to Embodiment 1.
  • FIG. 4 is an operation flowchart of the remote monitoring and maintenance system according to the first embodiment.
  • 6 is an operation flowchart for calculating a failure probability by the remote monitoring apparatus according to the first embodiment. It is a figure explaining the implementation aspect of the remote monitoring maintenance system which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a block diagram of the remote monitoring maintenance system which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 7 is an operation flowchart of the remote monitoring and maintenance system according to the second embodiment. It is a figure explaining the implementation aspect of the remote monitoring maintenance system which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a remote monitoring and maintenance system according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of a failure risk processing unit according to Embodiment 1.
  • FIG. 4 is an operation flowchart
  • FIG. 12 is an operation flowchart when the remote monitoring and maintenance system according to the third embodiment classifies device information. 12 is an operation flowchart when the remote monitoring and maintenance system according to the third embodiment selects priority maintenance items. It is a hardware block diagram of the remote monitoring apparatus which concerns on Embodiment 1 to Embodiment 3.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a remote monitoring and maintenance system according to the first embodiment.
  • the remote monitoring and maintenance system includes a monitoring target device 1a, a monitoring target device 1b, and a remote monitoring device 2.
  • the monitoring target devices 1 a and 1 b are connected to the remote monitoring device 2 via the network 100.
  • the monitoring target devices 1a and 1b are devices such as an elevator, for example.
  • the remote monitoring device 2 is a device that monitors the monitored devices 1a and 1b, and calculates a failure risk for each component of the monitored devices 1a and 1b. This failure risk will be described later.
  • the number of monitored devices monitored by the remote monitoring device 2 will be described using two examples 1a and 1b.
  • the remote monitoring and maintenance system includes two or more monitored devices. Even if it exists, it is feasible.
  • the monitoring target devices 1a and 1b and other monitoring target devices are collectively referred to as the monitoring target device 1.
  • the remote monitoring device 2 includes a device information storage unit 23, a maintenance information storage unit 24, a maintenance information input unit 25, a failure risk processing unit 26, and a maintenance item selection unit 27.
  • the device information storage unit 23 stores a device information DB (database).
  • the device information DB includes device information transmitted from the monitoring target device 1.
  • the device information is information transmitted from the monitoring target device 1, and corresponds to, for example, the number of times the elevator is started, the travel distance, the accumulated operation time, and the like.
  • the maintenance information storage unit 24 stores a maintenance information DB.
  • the maintenance information DB includes maintenance information obtained when a maintenance staff visits the site and inspects the parts of the monitoring target device 1.
  • the maintenance information is, for example, the remaining thickness of the brake shoes of the elevator, the amount or deterioration of the gear oil of the hoisting machine, and the like.
  • the maintenance information input unit 25 is an input unit for inputting the contents of maintenance work performed by maintenance personnel at each site as maintenance information.
  • the failure risk processing unit 26 calculates the failure risk of the monitored device 1 at each site based on the contents of the device information DB and the maintenance information DB.
  • the failure risk is an index for the maintenance personnel to determine which maintenance item should be inspected among the components constituting the monitored device 1, and is calculated for each component of the monitored device 1.
  • the failure risk is calculated by the product of the failure probability obtained from the device information and the maintenance information and a risk value predetermined for each part.
  • the failure probability obtained from the device information and the maintenance information is calculated by the failure risk processing unit 26 calculating the failure probability based on the device information and correcting the failure probability based on the maintenance information obtained by the maintenance staff at the previous inspection. Calculated.
  • the failure probability rises with time, and the failure probability calculated based on the device information may be calculated using a general method such as Weibull distribution.
  • a failure probability correction method based on maintenance information for example, a threshold value related to maintenance information at the previous inspection may be set, and the failure probability may be corrected depending on whether the value indicated by the maintenance information is greater than or less than the threshold value.
  • the failure risk processing unit 26 may reduce the failure probability by 10% if the maintenance information at the time of the previous inspection is equal to or less than the threshold, and may add 10% if the maintenance information is equal to or greater than the threshold.
  • the failure risk processing unit 26 corrects the failure probability at the next inspection calculated based only on the device information with the correction value corresponding to the threshold value, and sets it as the failure probability at the next inspection. Therefore, if it is determined that the degree of wear of the brake or rope is small and the margin of the remaining portion is large based on the maintenance information obtained by the maintenance staff at the previous inspection, the failure probability related to the corresponding part is corrected to be low.
  • the failure risk processing unit 26 does not necessarily calculate the failure probability using the threshold value. For example, a relational expression between the maintenance information and the failure probability correction value is determined in advance. It is sufficient that the failure probability can be corrected based on the maintenance information.
  • the threshold value and the relational expression may be determined based on simulations or empirical rules.
  • the risk value is a predetermined value for each part, and is set according to the risk when the part breaks down.
  • the risk value is a value that can be arbitrarily changed by the designer and administrator of the remote monitoring and maintenance system. From various points of view, such as the risk of passengers when a component breaks down, the magnitude of damage to equipment, and repair costs It can be set.
  • the failure risk processing unit 26 calculates the failure probability based on the maintenance information in addition to the device information, the failure risk processing unit 26 can calculate a more accurate failure probability than the failure probability calculated based only on the device information. .
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the failure risk processing unit 26.
  • the failure risk processing unit 26 includes a failure probability calculation unit 261, a failure probability correction unit 262, a risk value storage unit 263, and a failure risk calculation unit 264.
  • the failure probability calculation unit 261 acquires device information from the device information DB of the device information storage unit 23 and calculates a failure probability for each part.
  • the failure probability correction unit 262 acquires maintenance information from the maintenance information DB stored in the maintenance information storage unit 24, and corrects the failure probability calculated by the failure probability calculation unit 261 based on the maintenance information.
  • the risk value storage unit 263 stores a risk value for each part.
  • the failure risk calculation unit 264 calculates a failure risk based on the failure probability for each component corrected by the failure probability correction unit 262 and the risk value stored in the risk value storage unit 263.
  • the maintenance item selection unit 27 selects maintenance items (priority maintenance items) related to parts that need to be inspected at the next inspection based on the failure risk calculated by the failure risk processing unit 26.
  • the maintenance item selection unit 27 selects a maintenance item so as to preferentially maintain an item with a high failure risk. For example, the maintenance item selection unit 27 calculates a failure risk X at the next inspection and a failure risk Y at the next inspection as the failure risk. Assuming that the failure risk threshold requiring maintenance is A, there are the following three patterns. (1) X ⁇ Y ⁇ A, (2) X ⁇ A ⁇ Y, (3) A ⁇ X ⁇ Y.
  • the risk of failure is low, and it is considered sufficient to inspect at the next inspection work. In this inspection work, the priority as a maintenance item is lowered.
  • the failure risk is low in the next inspection work, but the failure risk exceeds the threshold that requires maintenance in the next inspection work, so the priority is raised as the maintenance item for this time.
  • the priority is given the highest priority. That is, the maintenance item selection unit 27 determines the priority of the maintenance item according to the failure risk, and determines the priority maintenance item based on the priority and the threshold value. Thus, the maintenance item selection unit 27 selects the priority maintenance item based on both the failure risk X and the failure risk Y.
  • the maintenance item selection unit 27 performs the inspection one after another.
  • Priority maintenance items can be selected in consideration of sufficient items even if they are inspected from time to time, and maintenance personnel can be assigned to inspection work more efficiently.
  • the maintenance item selection unit 27 is not necessarily limited to selecting priority maintenance items based on both the failure risk X at the next inspection and the failure risk Y at the next inspection.
  • the priority maintenance item may be selected based only on the failure risk X at the time. That is, the maintenance item selection unit 27 compares the failure risk X at the next inspection calculated by the failure risk processing unit 26 with the threshold A, and selects a maintenance item related to a component with the failure risk X exceeding the threshold as a priority maintenance item. May be. Further, the maintenance item selection unit 27 may not necessarily select the priority maintenance item based on the failure risk threshold. For example, the maintenance item selection unit 27 selects priority maintenance items in order from items related to parts having a high failure risk, and appropriately determines items to be actually inspected at the next inspection according to constraints such as cost and the number of maintenance personnel. Also good.
  • FIG. 3 is an operation flowchart of the remote monitoring apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is an operation flowchart in which the remote monitoring apparatus according to the first embodiment calculates a failure probability.
  • the device information storage unit 23 stores device information as a device information DB
  • the maintenance information storage unit 24 stores maintenance information up to the previous inspection as a maintenance information DB. It is assumed that
  • the failure probability calculation unit 261 acquires device information from the device information storage unit 23 (device information acquisition step).
  • the failure probability correction unit 262 acquires maintenance information from the maintenance information storage unit 24 (maintenance information acquisition step).
  • the failure probability calculation unit 261 calculates the failure probability X at the next inspection for each part based on the device information acquired from the device information storage unit 23 and the maintenance information acquired from the maintenance information storage unit 24. Details of ST2 will be described with reference to FIG. In ST21 of FIG. 4A, the failure probability calculation unit 261 acquires device information from the device information storage unit 23, and calculates a failure probability at the next inspection for each component (failure probability calculation step). The failure probability correction unit 262 corrects the failure probability calculated by the failure probability calculation unit 261 based on the maintenance information for each component (failure probability correction step). For example, the failure probability correction unit 262 has a threshold value related to maintenance information at the time of the previous inspection, and corrects the failure probability at the next inspection calculated based on only the device information according to the threshold value. The failure probability X is calculated.
  • the failure probability calculation unit 261 calculates the failure probability Y at the time of each subsequent inspection for each part based on the device information acquired from the device information storage unit 23 and the maintenance information acquired from the maintenance information storage unit 24. Details of ST3 will be described with reference to FIG.
  • the failure probability calculation unit 261 calculates a failure probability for each part based on the device information acquired from the device information storage unit 23 (failure probability calculation step).
  • the failure probability correction unit 262 corrects the failure probability calculated by the failure probability calculation unit 261 based on the maintenance information for each component at the time of the previous inspection (failure probability correction step).
  • the failure probability correction unit 262 has a threshold value related to maintenance information at the previous inspection, corrects the failure probability at the subsequent inspection calculated based on only the device information according to the threshold, and The failure probability Y is calculated.
  • the failure risk calculation unit 264 acquires the risk value of the component for which the failure probability has been calculated, and calculates the failure risk by multiplying the failure probability X at the next inspection with the failure probability Y at the next inspection. X, failure risk Y is calculated (failure risk calculation step). The failure risk X and the failure risk Y are calculated for each part. The failure risk calculation unit 264 outputs the calculated failure risks X and Y to the maintenance item selection unit 27.
  • the maintenance item selection unit 27 selects a priority maintenance item for each component based on the failure risk X at the next inspection calculated for each component, the failure risk Y at the subsequent inspection, and the threshold A (priority). Maintenance item selection step). The maintenance staff goes to the site where the monitoring target device 1 is installed, and performs inspection work on the priority maintenance item selected by the maintenance item selection unit 27.
  • ST2 and ST3 are not limited to this, and may be reversed. Also, ST3 does not necessarily have to be performed.
  • the remote monitoring and maintenance system calculates the failure probability based on the maintenance information in addition to the device information, the failure probability is calculated more accurately than the failure probability calculated based only on the device information. can do. Therefore, an accurate inspection time can be determined, and the inspection work can be performed efficiently.
  • the monitoring target device 1 has been described using an example of an elevator.
  • the monitoring target device 1 is not limited to an elevator, and may be a device such as a car, a railway vehicle, and a plant.
  • the configuration of the remote monitoring and maintenance system is not limited to that shown in FIG.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an embodiment of the remote monitoring and maintenance system according to the first embodiment.
  • the maintenance item selection unit 27 is provided in the external maintenance item selection device 3.
  • the maintenance item selection device 3 is, for example, a device managed by a maintenance company.
  • the failure risk processing unit 26 includes the device information acquired from the device information DB of the device information storage unit 23 and the maintenance information acquired from the maintenance information DB of the maintenance information storage unit 24. Based on the above, the failure risk is calculated, and the calculated failure risk is transmitted to the maintenance item selection unit 27 of the maintenance item selection device 3.
  • the maintenance information input unit 25 may be provided in any of the remote monitoring device 2 and the maintenance item selection device 3, but the maintenance information input unit 25 is When the maintenance item selection device 3 is provided, the maintenance information needs to be transmitted from the maintenance information input unit 25 to the maintenance information storage unit 24 of the remote monitoring device 2.
  • the configuration of the remote monitoring and maintenance system may be the configuration shown in FIG.
  • the device information storage unit 23 and the maintenance information storage unit 24 may be provided in the external server 4 installed outside the remote monitoring device 2.
  • the failure risk processing unit 26 acquires device information from the device information storage unit 23 of the external server 4, acquires maintenance information from the maintenance information storage unit 24, and calculates a failure risk.
  • the device information storage unit 23 and the maintenance information storage unit 24 may be provided in different servers.
  • each configuration of the remote monitoring and maintenance system according to the following embodiment is also applied. It is the same.
  • FIG. 6 is a configuration diagram of a remote monitoring and maintenance system according to the second embodiment.
  • the components corresponding to the configuration of the remote monitoring and maintenance system according to the first embodiment are denoted by the same reference numerals and the description thereof is omitted.
  • the maintenance work optimization device 5 includes a work proficiency level storage unit 51 and a maintenance work optimization unit 52.
  • the work proficiency level storage unit 51 has a work proficiency level DB.
  • the work proficiency level DB is a database in which the proficiency level of maintenance work determined from the years of maintenance work experience or the acquired skill level is associated with maintenance personnel.
  • the acquired skill level is, for example, work qualification.
  • the proficiency level may be set in advance by the administrator or designer of the remote monitoring and maintenance system.
  • the maintenance work optimization unit 52 acquires priority maintenance items from the maintenance item selection unit 27 and refers to the work proficiency level DB of the work proficiency level storage unit 51 to assign maintenance personnel to be assigned to the inspection work of the priority maintenance items. Select.
  • the maintenance work optimization unit 52 selects a maintenance person to be assigned to the inspection work of the priority maintenance item based on the failure risk of the parts related to the priority maintenance item and the proficiency level of the maintenance person. For example, parts that are not inspected at the time of the previous inspection and that have a long operation time after the inspection work (part A) are the same as parts A that have been inspected at the time of the previous inspection and that have been operated after the inspection work.
  • the maintenance item selection unit 27 is arranged so that the maintenance staff level assigned to the priority maintenance item related to the part A is higher than the maintenance level level of the maintenance staff assigned to the inspection of the priority maintenance item related to the part B. Is selected.
  • the maintenance work optimization unit 52 selects the maintenance personnel to be assigned to the priority maintenance items based on the failure risk and the level of proficiency of the maintenance personnel, but is not limited thereto.
  • the maintenance item selection unit 27 may acquire the proficiency level of the maintenance staff from the work proficiency level DB, and assign it to the inspection work of the priority maintenance items from the maintenance level with high proficiency level.
  • the maintenance work optimization unit 52 selects the maintenance staff to be assigned to the inspection work of the priority maintenance items according to the level of proficiency of the maintenance staff. Can be assigned to work.
  • the maintenance work optimization unit 52 selects maintenance personnel to be assigned to the inspection work of the priority maintenance items based on the failure risk and the level of proficiency of the maintenance personnel, so that the inspection work for the priority maintenance items with a high failure risk is selected.
  • Maintenance personnel with a high level of proficiency can be selected, maintenance personnel with a low level of proficiency can perform inspections more reliably and in a shorter time than inspection work, and more efficient and optimal maintenance can be realized. .
  • FIG. 7 is an operation flowchart of the remote monitoring and maintenance system according to the second embodiment.
  • components corresponding to the operations of the remote monitoring and maintenance system according to the first embodiment are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • the maintenance work optimization unit 52 acquires the priority maintenance item and the failure risk from the maintenance item selection unit 27 (priority maintenance item acquisition step). Note that the maintenance work optimization unit 52 according to the present embodiment does not necessarily need to acquire a failure risk, and may acquire at least priority maintenance items. In the following description, it is assumed that the maintenance work optimization unit 52 acquires both the priority maintenance item and the failure risk.
  • the maintenance work optimization unit 52 refers to the work proficiency level storage unit 51, and acquires the proficiency level of maintenance personnel who can perform inspection work at the next inspection (skill level acquisition step).
  • the maintenance work optimization unit 52 selects a maintenance person to be assigned to the inspection work of the priority maintenance items of the parts based on the proficiency level of the maintenance person and the failure risk (maintenance person selection step). Specifically, the maintenance work optimization unit 52 assigns maintenance personnel with a high level of proficiency in order of priority maintenance items with a high component failure risk.
  • the remote monitoring and maintenance system assigns maintenance personnel to inspection work for priority maintenance items based on the level of proficiency of maintenance personnel.
  • Maintenance personnel with a high level of proficiency can be selected, and maintenance personnel with a low level of proficiency can perform inspections more reliably and in a shorter time than when performing inspection work, thereby realizing more efficient and optimal maintenance.
  • the configuration of the remote monitoring and maintenance system is not limited to that shown in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining an embodiment of the remote monitoring and maintenance system according to the second embodiment.
  • the remote monitoring device 2 may include a work proficiency level storage unit 51 and a maintenance work optimization 52.
  • the device information storage unit 23, the maintenance information storage unit 24, and the work proficiency level storage unit 51 may be provided in the external server 4 (see FIG. 5).
  • FIG. 9 is a configuration diagram of a remote monitoring and maintenance system according to the third embodiment.
  • components corresponding to the configuration of the remote monitoring and maintenance system according to the first or second embodiment are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • the configuration diagram of the failure risk processing unit 26 in FIG. 9 is the same as that in FIG.
  • the remote monitoring and maintenance system includes a similar device classification unit 28, a plurality of device information storage units 23a, 23b, and 23c, and a failure history storage unit 29.
  • the similar device classification unit 28 groups the monitoring target devices 1 for each similar device.
  • the similar device here refers to a monitoring target device having similar operating conditions such as specifications and installation environment.
  • classification may be performed by an elevator in which a person such as an apartment lives and an elevator installed in a store or the like.
  • classification may be performed depending on whether an elevator for carrying a person or an elevator for carrying luggage. Since similar devices sometimes have similar failure occurrence timings and failure probabilities, more accurate failure risk can be calculated by managing the failure risk for each similar device. Note that it is sufficient that at least one monitoring target device 1 exists in the group of similar devices.
  • the device information storage units 23a, 23b, and 23c store the device information of the monitoring target device 1 for each group classified by the similar device classification unit 28. Similar to the device information storage unit 23 according to the first embodiment, each of the device information storage units 23a, 23b, and 23c has a device information DB. Note that the device information storage units 23a, 23b, and 23c are not necessarily configured by physically separated hardware, and may be stored in one storage device. In other words, the device information storage units 23a, 23b, and 23c only need to be stored so that the device information of the monitoring target device 1 can be identified as to which group it is classified by the similar device classification unit 28.
  • the failure history storage unit 29 includes a failure history DB.
  • the failure history DB stores a failure history of each monitored device 1 for each group classified by the device information storage units 23a, 23b, and 23c.
  • a failed component and information for identifying the monitoring target device 1 including the failed component are stored in association with each other.
  • an identification ID transmitted when the monitoring target device 1 transmits device information may be used as the information for identifying the monitoring target device 1.
  • the failure risk processing unit 26 searches the failure history DB for a failure history related to the same component as the component for which the failure risk is calculated in the group to which the component for which the failure risk is calculated belongs.
  • the failure risk processing unit 26 sets a risk value for a part based on the identified failure history.
  • the failure history corresponds to, for example, the number of failures.
  • the failure risk processing unit 26 sets the risk value higher by a predetermined change value when the number of failures of the identified component A is larger than a predetermined threshold, and the number of failures of the component A is smaller than the threshold. In this case, the risk value is set low by a predetermined change value. Subsequently, the failure risk processing unit 26 calculates a failure risk based on the product of the failure probability and the risk value.
  • a plurality of failure frequency thresholds may be set.
  • the change value of the risk value corresponding to the threshold value may be stored in the risk value storage unit 263 in advance.
  • the risk value itself corresponding to the failure frequency threshold value is stored in the risk value storage unit 263 in advance, and the failure risk processing unit 26 acquires the risk value corresponding to the failure frequency threshold value from the risk value storage unit 263.
  • a failure risk may be calculated.
  • the failure risk processing unit 26 may calculate the failure risk based on the product of the risk value corresponding to the component, the risk value corresponding to the number of failures, and the failure probability.
  • the failure risk processing unit 26 may set the risk value or the changed value of the risk value based on a relational expression between the number of failures set in advance and the risk value or the changed value of the risk value.
  • the threshold value and the relational expression may be determined based on simulations or empirical rules.
  • the failure risk processing unit 26 may set a risk value corresponding to the failure history regarding the component for which the failure probability has been calculated. As described above, the failure risk processing unit 26 determines the risk value based on the failure history of the parts in the similar device, so that it is possible to calculate the failure risk corresponding to the monitored device 1.
  • FIG. 10 is an operation flowchart when the remote monitoring and maintenance system according to the third embodiment classifies device information.
  • a risk value is set based on the number of failures as an example of a failure history.
  • the similar device classification unit 28 acquires the device information transmitted from the monitoring target device 1 and the identification ID of the monitoring target device (device information acquisition step).
  • the similar device classification unit 28 determines, based on the identification ID, to which group the monitored device 1 that has transmitted the device information belongs to each similar device (group determination step).
  • group determination step the similar device classification unit 28 only needs to include a group DB (not shown) in which the group to which the monitoring target device 1 belongs and the identification ID are associated with each other.
  • the similar device classification unit 28 refers to the group DB and determines to which group the acquired identification ID belongs.
  • the similar device classification unit 28 outputs an identification ID and device information to the device information storage unit 23a, 23b, or 23c corresponding to the group obtained as a result of the determination.
  • the device information storage unit 23a, 23b, or 23c stores the acquired identification ID and device information in association with each other (device information storage step).
  • the remote monitoring device 2 executes the operations of ST11 to ST13 each time device information is acquired from the monitoring target device 1.
  • FIG. 11 is an operation flowchart when the remote monitoring and maintenance system according to the third embodiment selects priority maintenance items.
  • components corresponding to the operations of the remote monitoring and maintenance system according to the first embodiment are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • the failure risk calculation unit 264 searches the failure history DB, and specifies the number of failures of this component in the group of monitored devices 1 including the components for which the failure probability has been calculated in ST2 and ST3 (failure history search step) ).
  • the failure risk calculation unit 264 sets the risk value of the component based on the specified number of failures (risk value setting step). Thereafter, the failure risk is calculated based on the risk value, similarly to the operation of the remote monitoring and maintenance system according to the first or second embodiment.
  • the remote monitoring and maintenance system determines the risk value based on the failure history of the parts, it is possible to calculate the failure risk according to the specifications of the monitored device 1 and the installation environment. It becomes possible. Therefore, even when the specifications and installation environment of the monitoring target device 1 are different, the optimal failure risk can be calculated.
  • the work proficiency level storage unit 51 and the maintenance work optimization unit 52 according to the second embodiment can be applied.
  • the remote monitoring and maintenance system according to the present embodiment also uses the risk value based on the failure history other than the number of failures. Can be set. That is, the failure history is not limited to the number of failures as long as it is an element that affects the risk value.
  • FIG. 12 is a hardware configuration diagram of the remote monitoring apparatus according to the first to third embodiments.
  • the remote monitoring device 2 includes an input device 201, an output device 202, a storage device 203, and a processing device 204.
  • the input device 201 is a device in which device information transmitted from the monitoring target device 1, maintenance information output from a maintenance worker or a maintenance company device (not shown), or maintenance personnel directly input maintenance information to the remote monitoring device 2. It is. For example, as shown in FIG.
  • the output device 202 transmits information such as failure risk from the remote monitoring device 2 when the remote monitoring device 2 and other devices (maintenance item selection device 3, etc.) are separated. It is a device to do.
  • the storage device 203 is a device that executes the functions of the device information storage units 23, 23a, 23b, and 23c, the maintenance information storage unit 24, the failure history storage unit 29, the work proficiency level storage unit 51, and the risk value storage unit 263. .
  • the processing device 204 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), and includes a failure risk processing unit 26, a maintenance item selection unit 27, a similar device classification unit 28, a work proficiency level storage unit 51, a maintenance work optimization unit 52, a failure
  • the functions of the probability calculation unit 261, failure probability correction unit 262, and failure risk calculation unit 264 are executed.
  • the device information storage unit 23, the failure risk processing unit 26, the maintenance item selection unit 27, the similar device classification unit 28, the maintenance work optimization unit 52, the failure probability calculation unit 261, the failure probability correction unit 262, and the failure risk calculation unit 264 These functions may be configured by hardware, or can be realized by causing a computer such as the processing device 204 to execute a predetermined program.

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Abstract

本発明の遠隔監視装置は、監視対象機器から取得した機器情報に基づいて、次回点検時における前記監視対象機器の部品毎の故障確率を算出する故障確率算出部と、前記監視対象機器を点検する保守員の前回点検時における保守情報に基づいて前記故障確率を補正する故障確率補正部と、前記故障確率補正部により補正された前記故障確率に基づいて、次回点検時における故障リスクを算出する故障リスク算出部と、を備えることを特徴とする。

Description

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
　本発明は、監視対象機器に含まれる部品の故障確率を算出する遠隔監視装置、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に関する。
　従来の遠隔監視保守システムは、監視対象機器に含まれる部品の使用経過期間等から将来の故障確率を算出し、算出した故障確率に基づいて部品毎の保守コストを計算し、この保守コストに基づいて、保守員が監視対象機器を点検する点検時期を決定していた（例えば、特許文献１）。
特開２００９－２１７７１８号公報
　特許文献１に記載の技術は、保守員が現場に赴いて監視対象機器の部品を点検した際に得た情報（以下、保守情報）に基づいて故障確率を算出するものではなかった。一般的に、保守員が点検した際に得た保守情報から予測される故障確率は、監視対象機器から送信される機器情報（例えば、部品毎の使用経過時間等の情報）から予測される故障確率よりも正確である。しかしながら、全ての部品を点検毎に保守員が確認する場合には、コスト及び時間がかかり、効率的な点検作業を行うことができない。一方、機器情報のみによって算出された故障確率に基づいて監視対象機器の点検時期を決定したのでは不要な点検作業が発生する等、効率的な点検作業を行うことができない。
　本発明に係る遠隔監視装置、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は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、監視対象機器から送信される機器情報と、保守員が点検した際に得た保守情報とを用いて故障確率を算出することを目的とする。
　本発明の遠隔監視装置は、監視対象機器から取得した機器情報に基づいて次回点検時における前記監視対象機器の部品毎の故障確率を算出する故障確率算出部と、前記監視対象機器を点検する保守員の前回点検時における保守情報に基づいて前記故障確率を補正する故障確率補正部と、前記故障確率補正部により補正された前記故障確率に基づいて、次回点検時における故障リスクを算出する故障リスク算出部と、を備えることを特徴とする。
　本発明の遠隔監視保守システムは、監視対象機器から取得した機器情報を記憶する機器情報記憶部と、前記監視対象機器を点検する保守員の前回点検時における保守情報を記憶する保守情報記憶部と、前記機器情報に基づいて次回点検時における前記監視対象機器の部品毎の故障確率を算出する故障確率算出部と、前記保守情報に基づいて前記故障確率を補正する故障確率補正部と、前記故障確率補正部により補正された前記故障確率に基づいて、故障リスクを算出する故障リスク算出部と、前記監視対象機器の部品のうち、前記故障リスク算出部によって算出された故障リスクが閾値を超えた部品の保守項目を次回点検が必要な優先保守項目として選定する保守項目選定部と、を備えることを特徴とする。
　本発明の遠隔監視方法は、監視対象機器から取得した機器情報に基づいて次回点検時における部品毎の故障確率を算出する故障確率算出ステップと、前記監視対象機器を点検する保守員の前回点検時における保守情報に基づいて前記故障確率を補正する故障確率補正ステップと、前記故障確率補正ステップで補正された前記故障確率に基づいて、故障リスクを算出する故障リスク算出ステップと、を有することを特徴とする。
　本発明の遠隔監視プログラムは、監視対象機器から取得した機器情報に基づいて次回点検時における前記監視対象機器の部品毎の故障確率を算出する故障確率算出ステップと、前記監視対象機器を点検する保守員の前回点検時における保守情報に基づいて前記故障確率を補正する故障確率補正ステップと、前記故障確率補正ステップで補正された前記故障確率に基づいて、次回点検時における故障リスクを算出する故障リスク算出ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
　本発明に係る遠隔監視装置、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は、機器情報に加えて、保守情報に基づいて故障確率を算出するため、機器情報のみによって算出された故障確率よりも正確な故障確率を算出することができる。よって、正確な点検時期を決定することができ、効率的に点検作業を実施することができる。
実施の形態１に係る遠隔監視保守システムの構成図である。 実施の形態１に係る故障リスク処理部の機能ブロック図である。 実施の形態１に係る遠隔監視保守システムの動作フローチャートである。 実施の形態１に係る遠隔監視装置が故障確率を算出する動作フローチャートである。 実施の形態１に係る遠隔監視保守システムの実施態様について説明する図である。 実施の形態２に係る遠隔監視保守システムの構成図である。 実施の形態２に係る遠隔監視保守システムの動作フローチャートである。 実施の形態２に係る遠隔監視保守システムの実施態様について説明する図である。 実施の形態３に係る遠隔監視保守システムの構成図である。 実施の形態３に係る遠隔監視保守システムが機器情報を分類する際の動作フローチャートである。 実施の形態３に係る遠隔監視保守システムが優先保守項目を選定する際の動作フローチャートである。 実施の形態１から実施の形態３に係る遠隔監視装置のハードウェア構成図である。
　実施の形態１．
　以下、図１を用いて実施の形態１に係る遠隔監視保守システムについて説明する。図１は、実施の形態１に係る遠隔監視保守システムの構成図である。
　図１において、遠隔監視保守システムは、監視対象機器１ａ、監視対象機器１ｂ、遠隔監視装置２を備える。監視対象機器１ａ、１ｂは、ネットワーク１００を介して遠隔監視装置２と接続される。監視対象機器１ａ、１ｂは、例えばエレベータ等の機器である。遠隔監視装置２は、監視対象機器１ａ、１ｂを監視する装置であって、監視対象機器１ａ、１ｂの部品毎の故障リスクを算出する。この故障リスクについては後述する。なお、以下の説明において、遠隔監視装置２が監視する監視対象機器の数は、１ａ、１ｂの２つである例を用いて説明するが、遠隔監視保守システムは、２以上の監視対象機器であっても実現可能である。以下、監視対象機器１ａ、１ｂ及びその他の監視対象機器を総称して監視対象機器１とする。
　遠隔監視装置２は、機器情報記憶部２３、保守情報記憶部２４、保守情報入力部２５、故障リスク処理部２６、及び保守項目選定部２７を備える。
　機器情報記憶部２３は、機器情報ＤＢ（データベース）を記憶している。機器情報ＤＢは、監視対象機器１から送信される機器情報を有する。機器情報は、監視対象機器１から送信される情報であって、例えば、エレベータの起動回数、走行距離、積算稼動時間等がこれに相当する。
　保守情報記憶部２４は、保守情報ＤＢを記憶している。保守情報ＤＢは、保守員が現場に赴き、監視対象機器１の有する部品を点検した際に得た保守情報を有する。保守情報は、例えば、エレベータのブレーキシューの残存厚み、巻上機のギヤオイルの量又は劣化等である。
　保守情報入力部２５は、保守員が各現場で行った保守作業の内容を保守情報として入力する入力部である。
　故障リスク処理部２６は、機器情報ＤＢと保守情報ＤＢの内容に基づいて各現場の監視対象機器１の故障リスクを算出する。故障リスクは、監視対象機器１を構成する部品のうち、保守員がいずれの部品に関する保守項目を点検すべきかを判断するための指標であって、監視対象機器１の部品毎に算出される。
　故障リスクは、機器情報と保守情報とから得られる故障確率と、部品毎に予め定められたリスク値との積で算出される。機器情報と保守情報とから得られる故障確率は、故障リスク処理部２６が機器情報に基づき故障確率を算出し、この故障確率を前回点検時に保守員が得た保守情報に基づいて補正することにより算出される。
　故障確率は、時間経過と共に上昇する事は一般的に知られており、機器情報に基づいて算出される故障確率については、ワイブル分布等の一般的な手法を用いて算出されれば良い。保守情報に基づく故障確率の補正方法については、例えば、前回点検時における保守情報に関する閾値を設定しておき、保守情報で示される値が閾値以上か閾値以下かによって故障確率を補正すればよい。具体的には、故障リスク処理部２６は、前回点検時における保守情報が、閾値以下であれば故障確率を１０％減じ、閾値以上であれば故障確率を１０％加える等すればよい。すなわち、故障リスク処理部２６は、機器情報のみに基づいて算出された次回点検時における故障確率を閾値に応じた補正値で補正し、次回点検時の故障確率とする。したがって、前回点検時に保守員が得た保守情報により、ブレーキやロープの摩耗度合いが少なく、かつ残存部の余裕が大きいと判断した場合には、該当部品に関する故障確率を低く補正される。なお、本実施の形態に係る故障リスク処理部２６は、必ずしも閾値を用いて故障確率を算出するものでなくてもよく、例えば、保守情報と故障確率の補正値との関係式を予め定めておき、保守情報に基づいて故障確率を補正できればよい。上記閾値、関係式は、シミュレーションや経験則に基づき定めればよい。
　リスク値は、部品毎に予め定められた値であって、部品が故障した際のリスクに応じて設定される。リスク値は、遠隔監視保守システムの設計者、管理者によって任意に変更可能な値であって、部品が故障した場合の乗員の危険性、装置被害の大きさ、修繕コスト等、様々な観点から設定可能である。このように、故障リスク処理部２６は、機器情報に加えて、保守情報に基づいて故障確率を算出するため、機器情報のみによって算出された故障確率よりも正確な故障確率を算出することができる。
　ここで、図２を用いて、故障リスク処理部２６の構成について詳細に説明する。図２は、故障リスク処理部２６の機能ブロック図である。図２において、故障リスク処理部２６は、故障確率算出部２６１、故障確率補正部２６２、リスク値記憶部２６３、及び故障リスク算出部２６４を備える。
　故障確率算出部２６１は、機器情報記憶部２３の機器情報ＤＢから機器情報を取得し、部品毎の故障確率を算出する。
　故障確率補正部２６２は、保守情報記憶部２４に記憶された保守情報ＤＢから保守情報を取得するとともに、この保守情報に基づいて故障確率算出部２６１で算出された故障確率を補正する。
　リスク値記憶部２６３は、部品毎のリスク値を記憶する。
　故障リスク算出部２６４は、故障確率補正部２６２により補正された部品毎の故障確率と、リスク値記憶部２６３に記憶されたリスク値とに基づいて故障リスクを算出する。
　図１において、保守項目選定部２７は、故障リスク処理部２６で算出された故障リスクに基づいて、次回点検時に点検が必要な部品に関する保守項目（優先保守項目）を選定する。優先保守項目の選定の際、保守項目選定部２７は故障リスクの高いものを優先的に保守するように保守項目を選定する。例えば、保守項目選定部２７は、故障リスクを次回点検時における故障リスクＸと、次々回点検時における故障リスクＹとを算出する。保守を必要とする故障リスクの閾値をＡとすると、次の３つのパターンがある。（１）Ｘ＜Ｙ＜Ａ、（２）Ｘ＜Ａ＜Ｙ、（３）Ａ＜Ｘ＜Ｙ。（１）の場合は故障リスクが低く、次々回の点検作業時に点検しても十分と考えられ、今回の点検作業においては、保守項目としての優先度を下げる。（２）の場合は、次回の点検作業では故障リスクも低いが、次々回の点検作業時には保守が必要となる閾値を超える故障リスクとなるため、今回の保守項目として優先度を上げる。（３）の場合には今回の点検作業で必須の保守項目となるため、優先度を最優先とする。すなわち、保守項目選定部２７は、故障リスクに応じて保守項目の優先度を決定し、この優先度と閾値とに基づいて優先保守項目を決定する。このように、保守項目選定部２７は、故障リスクＸと故障リスクＹとの両方に基づいて優先保守項目を選定することで、例えば、次回点検時の優先保守項目を選定する際に、次々回点検時に点検しても十分な項目を考慮して優先保守項目を選定することができ、保守員をより効率よく点検作業に割り当てることができる。
　なお、本実施の形態において、保守項目選定部２７は、必ずしも次回点検時における故障リスクＸと次々回点検時における故障リスクＹとの両方に基づいて優先保守項目を選定することに限られず、次回点検時における故障リスクＸのみに基づいて優先保守項目を選定してもよい。すなわち、保守項目選定部２７は、故障リスク処理部２６で算出された次回点検時における故障リスクＸと閾値Ａを比較し、故障リスクＸが閾値を超える部品に関する保守項目を優先保守項目として選定してもよい。さらに、保守項目選定部２７は、必ずしも故障リスクの閾値に基づいて優先保守項目を選定するものでなくともよい。例えば、保守項目選定部２７は、故障リスクが高い部品に関する項目から順に優先保守項目として選定し、コスト、保守員数などの制約条件によって、次回点検時おいて実際に点検する項目を適宜決定してもよい。
　次に、図３、図４を用いて実施の形態１に係る遠隔監視装置の動作について説明する。図３は、実施の形態１に係る遠隔監視装置の動作フローチャートである。図４は、実施の形態１に係る遠隔監視装置が故障確率を算出する動作フローチャートである。なお、以下の説明の前提として、機器情報記憶部２３には、機器情報が機器情報ＤＢとして記憶されており、保守情報記憶部２４には、前回点検時までの保守情報が保守情報ＤＢとして記憶されているものとする。
　ＳＴ１ａにおいて、故障確率算出部２６１は、機器情報記憶部２３から機器情報を取得する（機器情報取得ステップ）。
　ＳＴ１ｂにおいて、故障確率補正部２６２は、保守情報記憶部２４から保守情報を取得する（保守情報取得ステップ）。
　ＳＴ２において、故障確率算出部２６１は、機器情報記憶部２３から取得した機器情報及び保守情報記憶部２４から取得した保守情報に基づいて、次回点検時における故障確率Ｘを部品毎に算出する。ＳＴ２の詳細については、図４（ａ）を用いて説明する。図４（ａ）のＳＴ２１において、故障確率算出部２６１は、機器情報記憶部２３から機器情報を取得し、次回点検時における故障確率を部品毎に算出する（故障確率算出ステップ）。故障確率補正部２６２は、故障確率算出部２６１で算出された故障確率を部品毎の保守情報に基づいて補正する（故障確率補正ステップ）。例えば、故障確率補正部２６２は、前回点検時における保守情報に関する閾値を有しており、この閾値に応じて機器情報のみに基づいて算出された次回点検時における故障確率を補正し、次回点検時の故障確率Ｘを算出する。
　ＳＴ３において、故障確率算出部２６１は、機器情報記憶部２３から取得した機器情報及び保守情報記憶部２４から取得した保守情報に基づいて、次々回点検時における故障確率Ｙを部品毎に算出する。ＳＴ３の詳細については、図４（ｂ）を用いて説明する。図４（ｂ）のＳＴ３１において、故障確率算出部２６１は、機器情報記憶部２３から取得した機器情報に基づいて、次々回点検時における故障確率を部品毎に算出する（故障確率算出ステップ）。ＳＴ３２において、故障確率補正部２６２は、故障確率算出部２６１で算出された故障確率を前回点検時における部品毎の保守情報に基づいて補正する（故障確率補正ステップ）。例えば、故障確率補正部２６２は、前回点検時における保守情報に関する閾値を有しており、この閾値に応じて機器情報のみに基づいて算出された次々回点検時における故障確率を補正し、次々回点検時の故障確率Ｙを算出する。
　図３のＳＴ４において、故障リスク算出部２６４は、故障確率を算出した部品のリスク値を取得し、次回点検時の故障確率Ｘ及び次々回点検時の故障確率Ｙと積をとることで、故障リスクＸ、故障リスクＹを算出する（故障リスク算出ステップ）。なお、この故障リスクＸ及び故障リスクＹは、部品毎に算出される。故障リスク算出部２６４は算出した故障リスクＸ、Ｙを保守項目選定部２７に出力する。
　ＳＴ５において、保守項目選定部２７は、部品毎に算出された次回点検時における故障リスクＸ、次々回点検時における故障リスクＹ、及び閾値Ａに基づいて、部品毎に優先保守項目を選定する（優先保守項目選定ステップ）。保守員は、監視対象機器１が設置された現場に赴き、保守項目選定部２７で選定された優先保守項目に関する点検作業を実施する。
　なお、ＳＴ２、ＳＴ３の順序はこれに限られず、逆の順序であってもよい。また、ＳＴ３は必ずしも実施されなくてもよい。
　以上のように、本発明に係る遠隔監視保守システムは、機器情報に加えて、保守情報に基づいて故障確率を算出するため、機器情報のみによって算出された故障確率よりも正確な故障確率を算出することができる。よって、正確な点検時期を決定することができ、効率的に点検作業を実施することができる。
　本実施の形態において、監視対象機器１がエレベータの例を用いて説明したが、監視対象機器１は、エレベータに限らず、車、鉄道車両、及びプラント等の機器であってもよい。
　本実施の形態において、遠隔監視保守システムの構成は、図１に示したものに限られない。図５は、実施の形態１に係る遠隔監視保守システムの実施態様について説明する図である。図５（a）において、保守項目選定部２７は、外部の保守項目選定装置３に備えられる。保守項目選定装置３は、例えば、保守会社が管理する装置である。図５（a）に示す遠隔監視保守システムにおいて、故障リスク処理部２６は、機器情報記憶部２３の機器情報ＤＢから取得した機器情報と、保守情報記憶部２４の保守情報ＤＢから取得した保守情報とに基づいて故障リスクを算出し、算出した故障リスクを保守項目選定装置３の保守項目選定部２７に送信する。図５（ａ）に示す遠隔監視保守システムの場合、保守情報入力部２５は遠隔監視装置２、及び保守項目選定装置３のいずれの装置に備えられていてもよいが、保守情報入力部２５が保守項目選定装置３に備えられる場合には、保守情報入力部２５から遠隔監視装置２の保守情報記憶部２４に保守情報を送信する必要がある。
　また、本実施の形態において、遠隔監視保守システムの構成は、図５（ｂ）に示す構成としてもよい。図５（ｂ）において、機器情報記憶部２３及び保守情報記憶部２４は、遠隔監視装置２の外部に設置された外部サーバ４に備えられていてもよい。故障リスク処理部２６は、外部サーバ４の機器情報記憶部２３から機器情報を取得し、保守情報記憶部２４から保守情報を取得して故障リスクを算出する。なお、図５（ｂ）に示す遠隔監視保守システムにおいて、機器情報記憶部２３と保守情報記憶部２４とが別のサーバに備えられていてもよい。図５に示した機器情報記憶部２３、保守情報記憶部２４、故障リスク処理部２６、保守項目選定部２７の実施態様については、以下の実施の形態に係る遠隔監視保守システムの各構成についても同様である。
　実施の形態２．
　実施の形態２に係る遠隔監視保守システムは、保守員の習熟度に基づいて優先保守項目の点検作業に割り当てる保守員を選定することを特徴とする。以下、図６を用いて、実施の形態２に係る遠隔監視保守システムの構成について説明する。図６は、実施の形態２に係る遠隔監視保守システムの構成図である。図６の説明において、実施の形態１に係る遠隔監視保守システムの構成に相当するものに関しては、同じ符号を付して説明を省略する。
　図６において、保守作業最適化装置５は、作業習熟度レベル記憶部５１と、保守作業最適化部５２とを備える。
　作業習熟度レベル記憶部５１は、作業習熟度レベルＤＢを有する。作業習熟度レベルＤＢは、保守作業経験年数、又は習得技術レベル等から決定される保守作業の習熟度と、保守員とを対応づけたデータベースである。習得技術レベルは、例えば作業資格等である。習熟度に関しては、遠隔監視保守システムの管理者、又は設計者が予め設定しておけばよい。
　保守作業最適化部５２は、保守項目選定部２７から優先保守項目を取得するとともに、作業習熟度レベル記憶部５１の作業習熟度レベルＤＢを参照し、優先保守項目の点検作業に割り当てる保守員を選定する。保守作業最適化部５２は、優先保守項目に関連する部品の故障リスクと保守員の習熟度とに基づいて、優先保守項目の点検作業に割り当てる保守員を選定する。例えば、前回点検時に点検作業は実施せず、かつ、点検作業後の稼働時間が多い部品（部品Ａ）と、前回点検時に点検作業を実施し、かつ点検作業後の稼動時間が部品Ａと同じ部品（部品Ｂ）とでは、部品Ｂよりも部品Ａに関する故障リスクが相対的に高くなることが予想される。したがって、保守項目選定部２７は、部品Ｂに関する優先保守項目の点検作業に割り当てる保守員の習熟度よりも部品Ａに関する優先保守項目に割り当てる保守員の習熟度の方が高くなるように、保守員を選定する。なお、本実施の形態に係る保守作業最適化部５２は、故障リスクと保守員の習熟度とに基づいて優先保守項目に割り当てる保守員を選定することとしたが、これに限られず、例えば、保守項目選定部２７は、保守員の習熟度を作業習熟度ＤＢから取得して、習熟度の高い保守員から優先保守項目の点検作業に割り当てるようにしてもよい。このように、保守作業最適化部５２は、保守員の習熟度に応じて優先保守項目の点検作業に割り当てる保守員を選定するので、習熟度の高い保守員を優先して優先保守項目の点検作業に割り当てることができる。また、保守作業最適化部５２は、故障リスクと保守員の習熟度とに基づいて優先保守項目の点検作業に割り当てる保守員を選定することで、故障リスクの高い優先保守項目の点検作業に対して習熟度の高い保守員を選定することができ、習熟度が低い保守員が点検作業を実施するよりも確実かつ短時間で点検ができ、より効率的で最適な保守を実現することができる。
　次に、図７を用いて実施の形態２に係る遠隔監視保守システムの動作について説明する。図７は実施の形態２に係る遠隔監視保守システムの動作フローチャートである。図７の説明において、実施の形態１に係る遠隔監視保守システムの動作に相当するものに関しては、同じ符号を付して説明を省略する。
　ＳＴ６において、保守作業最適化部５２は、保守項目選定部２７から優先保守項目と故障リスクとを取得する（優先保守項目取得ステップ）。なお、本実施形態に係る保守作業最適化部５２は、必ずしも故障リスクを取得する必要はなく、少なくとも優先保守項目を取得すればよい。以下の説明においては、保守作業最適化部５２が優先保守項目と故障リスクの両方を取得するものとする。
　ＳＴ７において、保守作業最適化部５２は、作業習熟度レベル記憶部５１を参照し、次回点検時に点検作業可能な保守員の習熟度を取得する（習熟度取得ステップ）。
　ＳＴ８において、保守作業最適化部５２は、保守員の習熟度と、故障リスクとに基づいて、部品の優先保守項目の点検作業に割り当てる保守員を選定する（保守員選定ステップ）。具体的には、保守作業最適化部５２は、部品の故障リスクが高い優先保守項目の順に、習熟度の高い保守員を割り当てていく。
　以上のように、実施の形態２に係る遠隔監視保守システムは、保守員の習熟度に基づいて優先保守項目の点検作業に保守員を割り当てるため、例えば、故障リスクの高い優先保守項目に対して習熟度の高い保守員を選定することができ、習熟度が低い保守員が点検作業を実施するよりも確実かつ短時間で点検ができより効率的で最適な保守を実現することができる。
　本実施の形態においても、遠隔監視保守システムの構成は、図６に示したものに限られない。図８は、実施の形態２に係る遠隔監視保守システムの実施態様について説明する図である。図８に示すように、遠隔監視装置２は、作業習熟度レベル記憶部５１、保守作業最適化５２を備えるものであってもよい。なお、機器情報記憶部２３、保守情報記憶部２４、及び作業習熟度レベル記憶部５１は外部サーバ４（図５参照）に備えられていてもよい。
実施の形態３．
　実施の形態３に係る遠隔監視保守システムは、部品の故障履歴に基づいてリスク値を決定することを特徴とする。以下、図９を用いて、実施の形態３に係る遠隔監視保守システムの構成について説明する。図９は、実施の形態３に係る遠隔監視保守システムの構成図である。図９の説明において、実施の形態１又は２に係る遠隔監視保守システムの構成に相当するものに関しては、同じ符号を付して説明を省略する。また、図９の故障リスク処理部２６の構成図に関しては、図２と同様のものとする。
　図９において、実施の形態３に係る遠隔監視保守システムは、類似機器分類部２８、複数の機器情報記憶部２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、及び故障履歴記憶部２９を備える。
　類似機器分類部２８は、監視対象機器１を類似機器毎にグループ分けする。ここでいう類似機器とは、仕様、設置環境等の稼動状況が類似する監視対象機器をいう。監視対象機器１が設置される環境に応じたグループ分けの例として、例えば、マンション等の人が居住するエレベータと、店舗等に設置されるエレベータとで分類することがあげられる。監視対象機器１の仕様に応じたグループ分けの例として、例えば、人を乗せるためのエレベータか、荷物の運搬用のエレベータかによって分類することがあげられる。類似機器は、互いに故障発生タイミングや故障確率が類似することがあるため、類似機器毎に故障リスクを管理することでより正確な故障リスクを算出することができる。なお、類似機器のグループは、少なくとも監視対象機器１が１つでも存在していればよい。
　機器情報記憶部２３ａ、２３ｂ、及び２３ｃは、類似機器分類部２８で分類されたグループ毎に監視対象機器１の機器情報を記憶する。実施の形態１に係る機器情報記憶部２３と同様、それぞれの機器情報記憶部２３ａ、２３ｂ、及び２３ｃは、それぞれ機器情報ＤＢを有する。なお、機器情報記憶部２３ａ、２３ｂ、及び２３ｃは、必ずしも物理的に分離されたハードウェアで構成されている必要はなく、１つの記憶装置内に記憶されていてもよい。すなわち、機器情報記憶部２３ａ、２３ｂ、２３ｃは、監視対象機器１の機器情報を類似機器分類部２８で分類されたいずれのグループに属するかが識別できるように記憶されていればよい。
　故障履歴記憶部２９は、故障履歴ＤＢを備える。故障履歴ＤＢには、機器情報記憶部２３ａ、２３ｂ、及び２３ｃで分類されるグループ毎に各監視対象機器１の故障履歴が記憶されている。故障履歴は、例えば、故障した部品と、この故障した部品を備える監視対象機器１を識別する情報とが対応付けられて記憶されている。監視対象機器１を識別する情報には、例えば、監視対象機器１が機器情報を送信する際に送信される識別ＩＤを用いればよい。
　故障リスク処理部２６は、故障リスクを算出する部品が属するグループにおいて、故障リスクを算出する部品と同じ部品に関する故障履歴について故障履歴ＤＢを検索する。故障リスク処理部２６は、特定した故障履歴に基づいて、部品のリスク値を設定する。故障履歴は、例えば故障回数がこれに相当する。故障リスク処理部２６は、監視対象機器１ａが備える部品Ａの故障リスクを算出する際に、監視対象機器１ａの部品Ａ、及び監視対象機器１ａと同じグループに属する他の監視対象機器（図示せず）が備える部品Ａの故障回数を故障履歴ＤＢを検索することにより特定する。故障リスク処理部２６は、特定した部品Ａの故障回数が予め定めた閾値よりも大きい場合には、予め決められた変更値だけリスク値を高く設定し、部品Ａの故障回数が閾値よりも小さい場合には、予め決められた変更値だけリスク値を低く設定する。続いて、故障リスク処理部２６は、故障確率とリスク値との積により、故障リスクを算出する。
　なお、故障リスク処理部２６には、故障回数の閾値が複数設定されていてもよい。この場合においては、閾値に応じたリスク値の変更値を予めリスク値記憶部２６３に記憶しておけばよい。
　また、リスク値記憶部２６３に予め故障回数の閾値に応じたリスク値自体を記憶しておき、故障リスク処理部２６が故障回数の閾値に応じたリスク値をリスク値記憶部２６３から取得して故障リスクを算出してもよい。この場合には、故障リスク処理部２６は、部品に応じたリスク値と、故障回数に応じたリスク値と、故障確率との積により故障リスクを算出すればよい。
　故障リスク処理部２６は、予め設定された故障回数とリスク値又はリスク値の変更値との関係式に基づいて、リスク値又はリスク値の変更値を設定してもよい。上記閾値、関係式は、シミュレーションや経験則に基づき定めればよい。
　すなわち、本実施の形態において、故障リスク処理部２６は、故障確率を算出した部品に関する故障履歴に応じたリスク値を設定すればよい。このように、故障リスク処理部２６は、類似機器における部品の故障履歴に基づいて、リスク値を決定するので、監視対象機器１に応じた故障リスクを算出することが可能となる。
　次に、図１０を用いて実施の形態３に係る遠隔監視保守システムが機器情報を分類する際の動作について説明する。図１０は実施の形態３に係る遠隔監視保守システムが機器情報を分類する際の動作フローチャートである。なお、以下の説明においては、故障履歴の一例として故障回数に基づいてリスク値を設定する例について説明する。
　図１０のＳＴ１１において、類似機器分類部２８は監視対象機器１から送信される機器情報と監視対象機器の識別ＩＤとを取得する（機器情報取得ステップ）。
　ＳＴ１２において、類似機器分類部２８は、識別ＩＤに基づいて、機器情報を送信した監視対象機器１が類似機器毎に分類されたいずれのグループに属するか判定する（グループ判定ステップ）。識別ＩＤのグループ判定においては、類似機器分類部２８は、監視対象機器１の属するグループと識別ＩＤとが対応づけられたグループＤＢ（図示せず）を備えていればよい。類似機器分類部２８は、グループＤＢを参照し、取得した識別ＩＤがいずれのグループに属するものかを判定する。類似機器分類部２８は、判定の結果得たグループに対応する機器情報記憶部２３ａ、２３ｂ、又は２３ｃに対し、識別ＩＤと機器情報とを出力する。
　ＳＴ１３において、機器情報記憶部２３ａ、２３ｂ、又は２３ｃは、取得した識別ＩＤと、機器情報とを対応づけて記憶する（機器情報記憶ステップ）。遠隔監視装置２は、上記ＳＴ１１からＳＴ１３の動作を監視対象機器１から機器情報を取得する毎に実行する。
　次に、図１１を用いて、実施の形態３に係る遠隔監視保守システムが優先保守項目を選定する際の動作について説明する。図１１は、実施の形態３に係る遠隔監視保守システムが優先保守項目を選定する際の動作フローチャートである。図１１の説明において、実施の形態１に係る遠隔監視保守システムの動作に相当するものに関しては、同じ符号を付して説明を省略する。
　ＳＴ１ｃにおいて、故障リスク算出部２６４は、故障履歴ＤＢを検索し、ＳＴ２及びＳＴ３において故障確率を算出した部品を備える監視対象機器１のグループにおいて、この部品の故障回数を特定する（故障履歴検索ステップ）。
　ＳＴ１ｄにおいて、故障リスク算出部２６４は、特定した故障回数に基づいて、部品のリスク値を設定する（リスク値設定ステップ）。以降、実施の形態１又は実施の形態２に係る遠隔監視保守システムの動作と同様、リスク値に基づいて故障リスクを算出する。
　以上のように、本実施の形態に係る遠隔監視保守システムは、部品の故障履歴に基づいてリスク値を決定するので、監視対象機器１の仕様、設置環境に応じた故障リスクを算出することが可能となる。したがって、監視対象機器１の仕様、設置環境が異なる場合においても、最適な故障リスクを算出することができる。
　なお、実施の形態３に係る遠隔監視保守システムにおいても、実施の形態２に係る作業習熟度レベル記憶部５１及び保守作業最適化部５２を適用することができる。
　また、上記説明においては、故障履歴の一例として故障回数に基づいてリスク値を設定する例について説明したが、本実施の形態に係る遠隔監視保守システムは、故障回数以外の故障履歴によってもリスク値を設定可能である。すなわち、故障履歴はリスク値に影響を与える要素であれば故障回数に限定されない。
　以下、図１２を用いて実施の形態１から実施の形態３に係る遠隔監視装置２のハードウェア構成について説明する。図１２は、実施の形態１から実施の形態３に係る遠隔監視装置のハードウェア構成図である。図１２において、遠隔監視装置２は入力装置２０１、出力装置２０２、記憶装置２０３、及び処理装置２０４を備える。入力装置２０１は、監視対象機器１から送信される機器情報、保守員や保守会社の装置（図示せず）から出力される保守情報又は保守員が直接保守情報を遠隔監視装置２に入力する装置である。出力装置２０２は、例えば、図５に示すように、遠隔監視装置２とその他の装置（保守項目選定装置３等）が分離している場合において、遠隔監視装置２から故障リスク等の情報を送信する装置である。記憶装置２０３は、機器情報記憶部２３、２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、保守情報記憶部２４、故障履歴記憶部２９、作業習熟度レベル記憶部５１、リスク値記憶部２６３の機能を実行する装置である。処理装置２０４は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉt）であって、故障リスク処理部２６、保守項目選定部２７、類似機器分類部２８、作業習熟度レベル記憶部５１、保守作業最適化部５２、故障確率算出部２６１、故障確率補正部２６２、故障リスク算出部２６４の機能を実行する。なお、機器情報記憶部２３、故障リスク処理部２６、保守項目選定部２７、類似機器分類部２８、保守作業最適化部５２、故障確率算出部２６１、故障確率補正部２６２、故障リスク算出部２６４の各機能は、ハードウェアによって構成されてもよいし、処理装置２０４等のコンピュータに所定のプログラムを実行させることによっても実現することができる。
１、１ａ、１ｂ　監視対象機器、２　遠隔監視装置、３　保守項目選定装置、４　外部サーバ、２３　機器情報記憶部、２４　保守情報記憶部、２６　故障リスク処理部、２７　保守項目選定部、２８　類似機器分類部、２９　故障履歴記憶部、５１　作業習熟度レベル記憶部、５２　保守作業最適化部、２６１　故障確率算出部、２６２　故障確率補正部、２６３　リスク値記憶部、２６４　故障リスク算出部、１００　ネットワーク、２０１　入力装置、２０２　出力装置、２０３　記憶装置、２０４　処理装置

Claims (9)

  1. 監視対象機器から取得した機器情報に基づいて次回点検時における前記監視対象機器の部品毎の故障確率を算出する故障確率算出部と、
    前記監視対象機器を点検する保守員の前回点検時における保守情報に基づいて前記故障確率を補正する故障確率補正部と、
    前記故障確率補正部により補正された前記故障確率に基づいて、次回点検時における故障リスクを算出する故障リスク算出部と、
    を備える遠隔監視装置。
  2. 前記監視対象機器の部品のうち、前記故障リスク算出部によって算出された故障リスクが閾値を超えた部品に関する保守項目を次回点検時に点検作業が必要な優先保守項目として選定する保守項目選定部と、
    を備えることを特徴とする請求項１に記載の遠隔監視装置。
  3. 前記故障リスク算出部は、
    前記機器情報と、前記保守情報とに基づいて、前記監視対象機器の部品毎に次々回点検時における故障リスクを算出し、
    前記保守項目選定部は、
    前記次回点検時における故障リスクと、前記次々回点検時における故障リスクと、前記閾値とに基づいて前記優先保守項目を選定することを特徴とする請求項２に記載の遠隔監視装置。
  4. 前記故障リスク算出部は、
    前記故障確率補正部により補正された前記故障確率と前記部品毎のリスク値とに基づいて、前記故障リスクを算出することを特徴とする請求項１に記載の遠隔監視装置。
  5. 保守員の習熟度を記憶する作業習熟度レベル記憶部を備え、
    前記保守項目選定部は、
    前記作業習熟度レベル記憶部に記憶された前記保守員の習熟度に基づいて、選定した前記優先保守項目の点検作業に割り当てる保守員を選定することを特徴とする請求項２に記載の遠隔監視装置。
  6. 部品毎の故障履歴を記憶する故障履歴記憶部を備え、
    前記故障リスク算出部は、
    前記故障履歴記憶部に記憶された前記故障履歴に基づいて前記リスク値を設定することを特徴とする請求項４に記載の遠隔監視装置。
  7. 監視対象機器から取得した機器情報を記憶する機器情報記憶部と、
    前記監視対象機器を点検する保守員の前回点検時における保守情報を記憶する保守情報記憶部と、
    前記機器情報に基づいて次回点検時における前記監視対象機器の部品毎の故障確率を算出する故障確率算出部と、
    前記保守情報に基づいて前記故障確率を補正する故障確率補正部と、
    前記故障確率補正部により補正された前記故障確率に基づいて、故障リスクを算出する故障リスク算出部と、
    前記監視対象機器の部品のうち、前記故障リスク算出部によって算出された故障リスクが閾値を超えた部品の保守項目を次回点検が必要な優先保守項目として選定する保守項目選定部と、
    を備える遠隔監視保守システム。
  8. 監視対象機器から取得した機器情報に基づいて次回点検時における部品毎の故障確率を算出する故障確率算出ステップと、
    前記監視対象機器を点検する保守員の前回点検時における保守情報に基づいて前記故障確率を補正する故障確率補正ステップと、
    前記故障確率補正ステップで補正された前記故障確率に基づいて、故障リスクを算出する故障リスク算出ステップと、
    を有する遠隔監視方法。
  9. 監視対象機器から取得した機器情報に基づいて次回点検時における前記監視対象機器の部品毎の故障確率を算出する故障確率算出ステップと、
    前記監視対象機器を点検する保守員の前回点検時における保守情報に基づいて前記故障確率を補正する故障確率補正ステップと、
    前記故障確率補正ステップで補正された前記故障確率に基づいて、次回点検時における故障リスクを算出する故障リスク算出ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする遠隔監視プログラム。
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