WO2018135171A1 - 保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置 - Google Patents

保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2018135171A1
WO2018135171A1 PCT/JP2017/044117 JP2017044117W WO2018135171A1 WO 2018135171 A1 WO2018135171 A1 WO 2018135171A1 JP 2017044117 W JP2017044117 W JP 2017044117W WO 2018135171 A1 WO2018135171 A1 WO 2018135171A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
maintenance
diagnosis
unit
automatic diagnosis
failure
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/044117
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
河野　敏明
内田　貴之
鈴木　英明
Original Assignee
株式会社日立製作所
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 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to US16/473,680 priority Critical patent/US11221903B2/en
Priority to JP2018563204A priority patent/JP6706693B2/ja
Publication of WO2018135171A1 publication Critical patent/WO2018135171A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0766—Error or fault reporting or storing
    • G06F11/0787—Storage of error reports, e.g. persistent data storage, storage using memory protection
    • 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
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0766—Error or fault reporting or storing
    • G06F11/0778—Dumping, i.e. gathering error/state information after a fault for later diagnosis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/079—Root cause analysis, i.e. error or fault diagnosis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0793—Remedial or corrective actions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9035—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • 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
    • 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
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C1/00—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people
    • G07C1/10—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people together with the recording, indicating or registering of other data, e.g. of signs of identity
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0841—Registering performance data

Definitions

  • the present invention relates to a maintenance management system that operates in cooperation with a device diagnosis system, and in particular, a maintenance management system having an automatic diagnosis unit that performs automatic diagnosis on a device that is a target of maintenance management, and maintenance management used therefor. It relates to a confirmation device.
  • maintenance IT providers In providing diagnostic systems, maintenance IT providers generally receive payments from maintenance operators at the time of introduction, and then receive support costs for system maintenance and operation. Forms are also conceivable. For example, it may be possible to pay a system usage fee to the maintenance IT company from the profits obtained by the maintenance company using diagnostic techniques during operation. When taking this form, maintenance IT providers can improve the system performance because an incentive to provide a diagnosis system and algorithm having a higher-performance automatic diagnosis unit works. Through this, maintenance operators benefit As a result, the operational status of assets can be improved. For example, a technique described in Patent Document 1 is known as a technique for paying a part of profits obtained by using a diagnosis system having an automatic diagnosis unit as a usage amount.
  • a failure diagnosis program is installed in advance in a failure diagnosis device such as a portable information terminal, and a gas that is a fault diagnosis device Connect to a device (for example, a gas water heater) by connecting a communication line, etc., select a failure diagnosis menu displayed according to the failure diagnosis program, and respond to questions from the program or from the program
  • a failure cause and a failed part are specified by giving an operation corresponding to the instruction to the failure diagnosis apparatus.
  • the failure diagnosis cost reduction effect by using the failure diagnosis device from the failure diagnosis result data by the conventional failure diagnosis method and the failure diagnosis result data by the failure diagnosis method using the failure diagnosis device at a certain period. That is, it is described that the calculation of how the diagnosis efficiency has been improved and the charging data of the failure diagnosis file for each manufacturer and each gas model is calculated by multiplying a predetermined coefficient.
  • a maintenance management system includes a failure information database storing at least a failure mode for each diagnosis target asset, and an automatic diagnosis storing a diagnosis criterion for diagnosing the failure mode of the diagnosis target asset.
  • a definition database storing an automatic diagnosis unit that detects or predicts the occurrence of a failure mode of the asset to be diagnosed based on the measurement value measured by the sensor and the measured value representing the state of the asset to be diagnosed, and the diagnosis criteria
  • the maintenance management confirmation apparatus includes a failure information database that stores at least a failure mode for each diagnosis target asset, an automatic diagnosis definition database that stores a diagnosis criterion for diagnosing the failure mode of the diagnosis target asset, A maintenance method database that stores a maintenance method corresponding to a failure mode in advance, an automatic diagnosis result log storage unit that records at least a diagnosis result by the automatic diagnosis unit and an alarm that has been issued, and at least the diagnosis target asset.
  • a maintenance work log storage unit for recording the maintenance work content, a maintenance work content recorded in the maintenance work log storage unit, and a failure mode of a diagnosis result by the automatic diagnosis unit stored in the maintenance method database Compare with maintenance methods that correspond to, and detect that automatic diagnosis results have been used for maintenance work It characterized by having a disk record analyzer.
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of a maintenance management system according to an embodiment of the present invention. It is a figure which shows the data structure of the measured value database shown in FIG. It is a figure which shows the data structure of the failure information database which comprises the maintenance management confirmation apparatus shown in FIG. It is a figure which shows the data structure of the automatic diagnosis definition database which comprises the maintenance management confirmation apparatus shown in FIG. It is a figure which shows the data structure of the automatic diagnosis result log memory
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of a maintenance management system according to an embodiment of the present invention.
  • the maintenance management system 1 includes a maintenance management confirmation device 2, a measurement value database 3, an automatic diagnosis unit 4, a maintenance plan database 5, a task plan unit 6, a task execution recording unit 7, a billing processing device 8,
  • HMI Human Machine Interface
  • the HMI 9 includes a display device (not shown) such as a liquid crystal display (LCD) or an organic EL display and an input device such as a keyboard and / or a mouse.
  • Various measurement values measured by the sensor 11 installed in the target asset 10 are input to the maintenance management system 1.
  • the automatic diagnosis unit 4 is, for example, a processor such as a CPU (Central Processing Unit) (not shown), a ROM that stores various programs, a RAM that temporarily stores calculation process data, and a storage device such as an external storage device.
  • a processor such as a CPU reads out and executes various programs stored in the ROM, and stores an operation result as an execution result in the RAM or the external storage device.
  • the asset 10 and the sensor 11 to which the maintenance management system 1 of the present embodiment is applied are not limited to a specific asset, sensor technology, and analysis technology. This will be described as an example.
  • the measurement value database 3 stores measurement values representing the state of the target asset 10 measured by the sensor 11. Measurement values are transmitted or transferred from the sensor 11 to the measurement value database 3 by wireless or wired communication, a memory card, a hard disk, or the like.
  • FIG. 2 shows a data structure of the measurement value database 3 shown in FIG. As shown in FIG. 2, the measurement value database 3 stores “time” and “monitoring data” in association with each “target asset”.
  • the “target asset” column is further subdivided into a “vehicle number” column of the railway vehicle that is the target asset 10 and a “target component” column such as a bearing bearing, a door, and the “monitoring data” column.
  • the monitor data is subdivided into a “type” column and a “measured value” column for each type of monitoring data such as vibration intensity (standardization), door opening time, door closing time, and the like.
  • vibration intensity (standardized)” stored in the “type” column of “monitoring data” refers to the vibration intensity of the wheel bearing of the railway vehicle that is the target asset 10 and the average vibration intensity. (The value when the average vibration intensity is set to “1.0”).
  • the “door opening time” is calculated by calculating the time required for the door opening operation from the difference between the operation times of the door opening detection sensor and the door closing detection sensor, and is stored in the “measurement value” column.
  • the “door closing time” is calculated from the operation time difference between the door closing detection sensor and the door opening detection sensor, and is stored in the “measurement value” column. It is also assumed that the pressure of the air pressure that opens and closes the door is also recorded.
  • FIG. 3 is a diagram showing a data structure of the failure information database 21 constituting the maintenance management confirmation device 2 shown in FIG. As illustrated in FIG. 3, the failure information database 21 stores “failure ID”, “failure mode”, “symptom”, and “cause” in association with each “target component”.
  • the “target component” column is further subdivided into a “component” column such as a bearing and a door, and a “higher component” column to represent the configuration of the component, and stored.
  • the “failure ID” is set with a unique number (numerical value) that uniquely associates “target component”, “failure mode”, “symptom”, and “cause”.
  • the component configuration information composed of “component” and “higher-order component” may be information based on the structural development based on the physical configuration of the apparatus or based on the functional expansion based on the functional configuration.
  • a failure mode may be defined in accordance with the function when viewed in the upper component hierarchy.
  • the damage at the time of occurrence may be defined only in the lower detailed hierarchy if it depends on the detailed failure mode that actually occurred depending on the failure mode.
  • damage at the time of occurrence of a higher component may be defined. There may be no damage description.
  • the “component” in the “target component asset” column is “bearing bearing 1”, the “upper component” column is “cart 1”, and “1” is assigned as the “failure ID”.
  • “Failure mode” column stores “bearing damage”
  • “symptom” column stores “vibration, heat generation, sticking”
  • “cause” column stores “foreign matter, grease breakage, impact”.
  • the “component” in the “target component asset” column is “bearing bearing 1”
  • the “upper component” column is “cart 1”
  • “2” is assigned as the “failure ID”.
  • the “upper component” column is “organization” and “41” is assigned as the “failure ID”.
  • the “failure mode” column stores “trolley abnormality”
  • the “symptom” column stores “travel trouble”.
  • the “target component” column includes the “higher component” column.
  • the present invention is not limited to this, and the “target component” column may include only the “component” column.
  • the automatic diagnosis definition database 22 stores a definition of an alarm that performs a state diagnosis of a target asset (target part) based on a rule (diagnosis standard) and performs maintenance work.
  • FIG. 4 shows a data structure of the automatic diagnosis definition database 22 constituting the maintenance management confirmation device 2 shown in FIG.
  • the automatic diagnosis definition database 22 includes “automatic diagnosis ID”, “target asset”, “diagnosis type” indicating the type of diagnosis, and “diagnosis criteria” indicating the conditions of sensor data for issuing an alarm. "When the diagnostic criteria are satisfied,” maintenance request "and” failure ID "describing appropriate maintenance work based on the remaining life prediction and the impact prediction at the time of failure occurrence are stored.
  • the automatic diagnosis definitions stored in these automatic diagnosis definition databases 22 are linked and stored with the failure information database 21 with the failure IDs, that is, assets and parts corresponding to the diagnosis by using a relational database. And failure modes are defined.
  • the setting of such diagnostic criteria is realized, for example, by creating a model based on the physical model, acceleration test, or statistics of actual parts, or using engineer setting values, for the progress of bearing deterioration. .
  • diagnostic criteria are set for other parts such as doors or door rails as other target assets.
  • the automatic diagnosis unit 4 accesses the measurement value database 3 and the automatic diagnosis definition database 22 constituting the maintenance management confirmation device 2 via the bus, and is based on information stored in the measurement value database 3 and the automatic diagnosis definition database 22. Run automatic diagnosis.
  • FIG. 5 is a diagram showing a data structure of the automatic diagnosis result log storage unit 25 constituting the maintenance management confirmation device 2 shown in FIG. As shown in FIG. 5, the automatic diagnosis result log storage unit 25 stores “alarm ID”, “automatic diagnosis ID”, “target asset”, and “alarm time”.
  • the “target asset” column is further subdivided into a “target vehicle” column and a “target component” column as identification information of the target asset for which an alarm has been issued.
  • the “alarm ID” is recorded through the bus by the automatic diagnosis unit 4 in order to identify individual alarms. Further, the “alert time” is recorded by the automatic diagnosis unit 4 via the bus.
  • the automatic diagnosis unit 4 obtains the “target vehicle” and “target component” corresponding to the information of “automatic diagnosis ID” and “target asset” stored in the automatic diagnosis definition database 22 and the alarm issue time from the measured value database 3. read out.
  • the “target vehicle” and “target component” read by the automatic diagnosis unit 4 are recorded in the automatic diagnosis result log storage unit 25, respectively.
  • the maintenance planner confirmed the contents of the above-described automatic diagnosis result log storage unit 25 on the screen display of the display device constituting the HMI 9 when there is a report of an abnormality from the operator or maintenance worker of the target asset.
  • a task instruction is created using the task planning unit 6 and the maintenance worker is requested to perform the task.
  • the contents of the automatic diagnosis result log storage unit 25 may be printed out in a tabular form by a printing device (not shown) constituting the HMI 9.
  • the maintenance planner considers the current failure state of the target asset 10 or the failure state predicted in the future, the maintenance possible date stored in the maintenance plan database 5 and the maintenance work resource status, and performs appropriate maintenance.
  • the task planning unit 6 is, for example, a processor such as a CPU (Central Processing Unit) (not shown), a ROM that stores various programs, a RAM that temporarily stores calculation process data, and a storage device such as an external storage device.
  • a processor such as a CPU reads out and executes various programs stored in the ROM, and stores an operation result as an execution result in the RAM or the external storage device.
  • the work instruction log storage unit 26 and the maintenance plan database 5 will be described below. (Work instruction log storage and maintenance plan database)
  • FIG. 6 shows the data structure of the work instruction log storage unit constituting the maintenance management confirmation device 2 shown in FIG. FIG.
  • an alarm may be recorded a plurality of times, for example, the state of the target asset repeats conformance / non-conformance with the diagnostic criteria (rules) stored in the automatic diagnosis definition database 22 shown in FIG. In that case, it may be considered which alarm ID is recorded or whether the content of the abnormality is recorded separately without being recorded depends on the rules of the maintenance plan or the discretion of the maintenance planner.
  • the diagnostic information source is not written intentionally, so An attempt to escape is also assumed.
  • the maintenance planner did not refer to the alarm even though the alarm was issued, the work instruction was created based on another information source such as the maintenance worker's report. It is also conceivable that a work order is created without being processed.
  • the work instruction log storage unit 26 stores “problem”, “target asset”, “failure ID”, “diagnosis information source”, “request date” (instruction date) for each “task ID”. , And “scheduled work date” are stored.
  • the “target asset” column is further subdivided into a “target vehicle” column and a “target component” column as identification information of the target asset for which an alarm has been issued.
  • These “problem”, “target vehicle”, “target component”, “failure ID”, “diagnosis information source”, “request date” (instruction date), and “scheduled work date” correspond to each task ID. Information about work instructions. In the example shown in FIG.
  • the “diagnostic information source” column is “NA” and there is no description even though the alarm is in the alerting state.
  • the “diagnostic information source” column is “worker”
  • the “diagnostic information source” column is “alarm ID 4”. An alarm is described. That is, regardless of the actual alarm issue status, there are a mixture of diagnostic information sources with and without alarm IDs.
  • the maintenance plan database 5 stores a plurality of “maintenance possible dates” for each “asset”. For example, when “asset” is “vehicle number 1”, “2016/10/10”, “2016/10/30”, etc. are stored as “maintenance possible date”.
  • “task ID” stored in the work instruction log storage unit 26 shown in FIG. 6 is “3”
  • “target vehicle” is “vehicle number 1”
  • “request date” Since “instruction date” is “2016/10/3”, “request date” (instruction date) “2016/10” among “maintenance possible dates” for “vehicle number 1” stored in maintenance plan database 5 “2016/10/10” immediately after “/ 3” is recorded in the “Scheduled work date” column.
  • the maintenance worker refers to the work instruction log storage unit 26 and performs maintenance work according to the instruction.
  • the maintenance worker checks whether the content of the maintenance instruction is correct by investigating the target asset 10. Alternatively, at the work instruction stage, even when a detailed failure mode is not known, the failure mode causing the problem is specified by investigation. After the failure mode is confirmed, the work is performed based on the maintenance method stored in the maintenance method database 23 constituting the maintenance management confirmation device 2 described later in detail. After the work, the maintenance worker records the investigation result and the contents of the performed work in the maintenance work log storage unit 24 configuring the maintenance management confirmation device 2 using the task execution recording unit 7.
  • the task execution recording unit 7 is stored in a storage device such as a processor (not shown) such as a CPU (Central Processing Unit), a ROM that stores various programs, a RAM that temporarily stores calculation process data, and an external storage device.
  • a processor such as a CPU reads and executes various programs stored in the ROM, and stores an operation result as an execution result in the RAM or the external storage device.
  • the maintenance work log storage unit 24 and the maintenance method database 23 will be described below.
  • (Maintenance work log storage and maintenance method database) 8 is a diagram showing the data structure of the maintenance work log storage unit 24 constituting the maintenance management confirmation device 2 shown in FIG. 1, and FIG. 9 is a diagram of the maintenance method database 23 constituting the maintenance management confirmation device 2 shown in FIG.
  • the maintenance method database 23 corresponds to “failure ID” and “failure mode” stored in the failure information database 21 (FIG. 3) linked by the failure ID for each “maintenance method ID”.
  • “inspection method” is stored as an inspection / diagnosis method when each failure mode is suspected
  • “treatment method” is stored as a maintenance task when the occurring failure mode is specified.
  • “Maintenance Method ID” is “1111”, “111” is stored in the “Failure ID” column, “Visual Inspection in Rail” is stored in the “Inspection Method” column, and “Cleaning / Lubrication” is stored in the “Treatment Method” column.
  • “maintenance method ID” is “2001”, “200” is displayed in the “failure ID” column, “visual or overhaul inspection from the top” is displayed in the “inspection method” column, and “that is, removal” is displayed in the “treatment method” column.
  • the maintenance worker After the work, the maintenance worker records the survey result and the contents of the performed work in the maintenance work log storage unit 24 constituting the maintenance management confirmation device 2 using the task execution recording unit 7.
  • the maintenance work log storage unit 24 stores “inspection”, “operation”, “maintenance method ID”, “treatment”, “execution date / time”, and “work time (for each“ task ID ”). Minutes) ”.
  • the “inspection” field is further subdivided into an “inspection result” field and a “failure ID” field
  • the “operation” field is further divided into an “impact presence / absence” field and an “operation stop time” field that is the operation stop time of the target asset 10.
  • the “treatment” field is further subdivided into a “work content” field, a “target vehicle” field, and a “target component” field.
  • FIG. 10 shows a processing flow of the task performance analysis unit 27 constituting the maintenance management confirmation device 2 shown in FIG.
  • the task performance analysis unit 27 newly records a maintenance work log in the maintenance work log storage unit 24 constituting the maintenance management confirmation device 2 described above, or at a certain time interval, a specified calendar date, It is activated based on the instructions from the IT provider and performs the following processing.
  • the task performance analysis unit 27 is stored in a storage device such as a processor (not shown) such as a CPU (Central Processing Unit), a ROM that stores various programs, a RAM that temporarily stores operation process data, and an external storage device.
  • a processor such as a CPU reads and executes various programs stored in the ROM, and stores an operation result as an execution result in the RAM or the external storage device.
  • step S101 the task performance analysis unit 27 executes a target maintenance log acquisition process. Specifically, the task performance analysis unit 27 accesses the work instruction log storage unit 26 via the bus, and records it in the maintenance work log storage unit 24 constituting the maintenance management confirmation device 2 using the task execution recording unit 7.
  • the work instruction log having the same task ID as that of the task ID is read.
  • the “task ID” is “3” will be described for easy understanding.
  • the work instruction log with “task ID” “3” read from the work instruction log storage unit 26 has “problem” as “bearing abnormality” and “target vehicle” as “work vehicle” as shown in FIG.
  • step S102 the task performance analysis unit 27 executes automatic diagnosis result log acquisition processing. Specifically, the task performance analysis unit 27 accesses the automatic diagnosis result log storage unit 25 via the bus, and the work instruction log regarding the bearing 1 of the vehicle number 1 that is the target asset 10 as the automatic diagnosis result log.
  • An automatic diagnosis result log is issued for the bearing bearing 1 of the vehicle number 1 that is the target asset 10 within a certain period D before the request date (instruction date: 2016/10/3) acquired from the storage unit 26.
  • the fixed period D is specified as a time width by the maintenance planner, and for example, 30 days is specified as the fixed period D.
  • step S ⁇ b> 104 the task performance analysis unit 27 executes a failure information and maintenance method reading process. Specifically, the task performance analysis unit 27 accesses the automatic diagnosis definition database 22 (FIG. 4) via the bus, and the “alarm ID” read in step S102 is “1” and the “automatic diagnosis ID” is set. Of “1”, the failure ID “1” corresponding to the automatic diagnosis ID “1” is extracted. Thereafter, the task performance analysis unit 27 accesses the failure information database 21 (FIG. 3) and reads the failure information corresponding to the extracted failure ID “1”. Here, the failure information read is shown in FIG.
  • the task performance analysis unit 27 accesses the maintenance method database 23 (FIG. 9), and reads the maintenance method corresponding to the extracted failure ID “1”.
  • the maintenance method read here includes “confirmation of vibration intensity by sensor” as “inspection method” and “part replacement” as “treatment method” corresponding to maintenance method ID “1000” shown in FIG.
  • step S105 the task performance analysis unit 27 executes an automatic diagnosis / maintenance log matching degree calculation process. Specifically, the task performance analysis unit 27 accesses the maintenance work log storage unit 24 (FIG. 8) constituting the maintenance management confirmation device 2, and performs the maintenance work corresponding to the failure ID “1” extracted in step S104. By comparing the maintenance work log stored in the log storage unit 24 with the already acquired automatic diagnosis result log, the automatic diagnosis result by the automatic diagnosis unit 4 is recorded in the maintenance work log storage unit 24.
  • the degree of coincidence M is calculated, which indicates how much the result matches the actual failure situation that has been determined. As a method for calculating the degree of coincidence M, for example, it can be realized by the following elements or combinations thereof.
  • the failure ID linked to the automatic diagnosis ID stored in the automatic diagnosis result log storage unit 25 is “1” (the extracted failure ID “1”)
  • FIG. 11 is a diagram showing a hierarchical configuration of target components stored in the failure information database 21 shown in FIG.
  • the hierarchical structure of the target component is defined in a network in which “organization” is at the highest level and the components are subdivided by structure, and each failure ID is any one in the network. Defined in relation to the component.
  • the connection between the components constituting the network is weighted so that the distance L becomes smaller for those having high relevance to the failure situation or maintenance work, or in the case of another failure ID related to the same component
  • the degree of coincidence M may be corrected so as to increase. If it is difficult to diagnose with the detailed component due to the defect of the sensor 11, even if it is an alarm related to the failure information defined in the higher-level component, it is possible to perform correction such as increasing the matching degree M. is there.
  • the task performance analysis unit 27 accesses the automatic diagnosis definition database 22 (FIG. 4) via the bus, and the “alarm ID” read in step S102 is “2” and “automatic”.
  • the failure ID “1” corresponding to the automatic diagnosis ID “1” is extracted from the “diagnosis ID” “1”.
  • the task performance analysis unit 27 accesses the failure information database 21 (FIG. 3) and reads the failure information corresponding to the extracted failure ID “1”.
  • the failure information read is shown in FIG. 3 as “failure mode” as “bearing damage”, “symptom” as “vibration, heat generation, sticking”, and “cause” as “foreign matter, grease breakage, impact "including.
  • the task performance analysis unit 27 accesses the maintenance method database 23 (FIG. 9), and reads the maintenance method corresponding to the extracted failure ID “1”.
  • the maintenance method read here includes “Vibration intensity confirmation by sensor” as “inspection method” and “part replacement” as “treatment method” corresponding to the maintenance method ID “1000” shown in FIG.
  • step S105 the task performance analysis unit 27 executes an automatic diagnosis / maintenance log matching degree calculation process. Specifically, the task performance analysis unit 27 accesses the maintenance work log storage unit 24 (FIG. 8) constituting the maintenance management confirmation device 2, and performs the maintenance work corresponding to the failure ID “1” extracted in step S104. By comparing the maintenance work log stored in the log storage unit 24 with the already acquired automatic diagnosis result log, the automatic diagnosis result by the automatic diagnosis unit 4 is recorded in the maintenance work log storage unit 24. The degree of coincidence M is calculated, which indicates how much the result matches the actual failure situation that has been determined.
  • the processing up to this point ends the processing for the case where the “task ID” is “3”, and the task performance analysis unit 27 sets the “task ID” recorded in the maintenance work log storage unit 24 to “3” (FIG. 8)
  • the diagnostic information source “NA” (FIG. 6) corresponding to the task ID “3” recorded in the work instruction log storage unit 26, the alarm ID “1” and the alarm recorded in the automatic diagnosis result log storage unit 25
  • FIG. 12 shows the result of coincidence calculation by the task performance analysis unit 27 constituting the maintenance management confirmation device 2 shown in FIG.
  • the coincidence degree calculation results are, for example, “maintenance work log task ID”, “diagnosis information source”, “automatic diagnosis result log alarm ID”, “match degree M”, and “alarm time”.
  • the maintenance management confirmation device 2 determines whether there is a possibility that the automatic diagnosis result by the automatic diagnosis unit 4 is used for the maintenance work, and the automatic diagnosis result and the maintenance work recorded in the automatic diagnosis result log storage unit 25. By calculating the degree of coincidence M between the maintenance work logs recorded in the log storage unit 24, the maintenance work log recorded in the maintenance work log storage unit 24 or the work instruction recorded in the work instruction log storage unit 26 is obtained. Regardless of whether there is a description of whether or not automatic diagnosis results are used, it is possible to appropriately detect the use of automatic diagnosis results.
  • the method of calculating the degree of coincidence M by the task performance analysis unit 27 is not limited to the above-described method.
  • the degree of match M approaches 1 as much as possible. Even if the specified failure IDs are different, if the actual treatment work is the same and the work time and the effect of preventing damage expansion are the same, the degree of coincidence M is considered high and linked to the automatic diagnosis result.
  • the billing amount estimation unit 81 constituting the billing processing apparatus 8 shown in FIG. 1 may use the estimation of profits obtained by the maintenance business operator by the maintenance work and the automatic diagnosis result by the automatic diagnosis unit 4 for the maintenance work. By using the determination of whether it is actually estimated and the degree of coincidence M at that time, a part of the profit obtained by the maintenance company is used as the usage fee of the automatic diagnosis result, and the charge amount is estimated .
  • the profit obtained by carrying out the maintenance work and using the automatic diagnosis result by the automatic diagnosis unit 4 is used to prevent the destruction / deterioration of the target asset 10 by the early treatment, and to secure the opportunity profit by preventing the influence on the operation.
  • the calculation is performed as a reduction in work cost due to a reduction in the inspection by the maintenance worker by using the automatic diagnosis result.
  • securing the opportunity profit even if the management company and the maintenance company are different companies, it can be replaced with a penalty imposed on the maintenance company when the management company loses the opportunity profit.
  • ensuring safety by carrying out maintenance work can be converted into an amount by calculating through an insurance amount related to an accident when a target failure occurs. Alternatively, it is also possible to use a penalty amount imposed from the operator to the maintenance operator based on the contract.
  • FIG. 13 shows the data structure of the diagnostic charging database 83 constituting the charging processing device 8 shown in FIG.
  • the diagnostic billing database 83 is associated with the “failure ID” stored in the failure information database 21 (FIG. 3), and “operation failure prevention effect [10,000 yen]” and “work cost reduction effect [ Million yen] ”.
  • the operational failure prevention effect is estimated by estimating the profit obtained when the operational failure associated with the failure can be prevented from the damage received due to destruction of the target asset 10, suspension of operation, increase in insurance price, etc. Yes. This estimation is calculated from past statistics and values described in the contract.
  • the work cost reduction effect is a cost reduction effect corresponding to the work time reduction effect when the automatic diagnosis result by the automatic diagnosis unit 4 is used.
  • “operational failure prevention effect [10,000 yen]” and “work cost reduction effect [10,000 yen]” in the diagnostic billing database 83 are stored as constants. These may be set based on the cost conversion statistics of the diagnosis work time by the maintenance worker.
  • FIG. 14 is a process flow diagram of the charge amount estimation unit 81 constituting the charge processing device 8 shown in FIG.
  • the charge amount estimation unit 81 records a new maintenance work log in the maintenance work log storage unit 24 constituting the maintenance management confirmation device 2 described above, and the matching result M is calculated by the task performance analysis unit 27 or is constant.
  • the system is started based on the time interval of, the instruction of the maintenance company or the IT company.
  • a case where maintenance work logs are processed for each case will be described as an example, but a plurality of maintenance work logs may be processed collectively.
  • step S ⁇ b> 201 the charge amount estimation unit 81 executes a matching degree calculation result reading process. Specifically, the charge amount estimation unit 81 reads the coincidence degree calculation result (FIG. 12) calculated by the task performance analysis unit 27 constituting the maintenance management confirmation device 2 via the bus.
  • step S202 the billing amount estimation unit 81 executes related data reading processing. Specifically, the billing amount estimation unit 81 is connected via the bus to the failure information database 21, the maintenance method database 23, the maintenance work log storage unit 24, the automatic diagnosis result log storage unit 25, the work instruction log storage unit 26, and The maintenance plan database 5 is accessed. Then, the billing amount estimation unit 81 uses the task ID and alarm ID included in the coincidence calculation result (FIG. 12) read in step S201 as a search key, the failure information database 21, the maintenance method database 23, the maintenance work log. Relevant data used in subsequent operations is read from the storage unit 24, the automatic diagnosis result log storage unit 25, the work instruction log storage unit 26, and the maintenance plan database 5.
  • the billing amount estimation unit 81 executes optimum alarm extraction processing. Specifically, the billing amount estimation unit 81 determines whether or not there is a possibility that the warning has been used in the determination of the work instruction by the maintenance planner, and extracts the warning that is estimated to be the most useful. The alarm with the highest degree of coincidence M is extracted from the alarms issued before the work instruction. If there is an alarm with the same degree of coincidence M, the alarm with the oldest issue time is extracted as the optimal alarm. This is because early warnings can reduce the risk of failure, facilitate maintenance preparation, and reduce the impact on operations.
  • the optimal alarm extraction process performs diagnosis.
  • An alarm ID written in the information source may be used.
  • the billing amount estimation unit 81 executes an operation failure prevention effect calculation process. Specifically, the billing amount estimation unit 81 calculates the operation failure prevention effect using data in the “operation failure prevention effect” column stored in the diagnosis billing database 83 and the like. In this process, it is determined whether there is a possibility that the operation stop can be prevented by alarming, and if it is possible, the effect is included, and if it is not possible, it is not included. In other words, even if an alarm is issued, if the time from the alarm issuance to the next maintenance possible timing is short and the maintenance work cannot be prepared, the maintenance possible timing will be missed. This is because there is a possibility that the operation must be stopped before the maintenance possible timing.
  • the work cost reduction effect amount PM if an alarm is issued before the work instruction, it can be estimated that the maintenance work can be performed using the result, so if it is the optimal alarm extracted in step S203, A failure ID corresponding to the alarm ID of the optimum alarm is extracted. Then, the amount stored in the “work cost reduction effect” column corresponding to the failure ID extracted in the diagnostic billing database 83 is set as the work cost reduction effect amount PM.
  • the billing amount estimation unit 81 can estimate the billing amount C for the profit that was actually obtained or obtained by using the automatic diagnosis result by the maintenance company.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a charge amount estimation result by the charge amount estimation unit 81 included in the charge processing device 8 illustrated in FIG.
  • the charge amount estimation results are “task ID”, “alarm ID”, “matching degree M”, “operational damage prevention amount PO”, “operational damage prevention propriety”, “work cost reduction amount PM”. ”,“ Expected profit PE ”,“ profit P ”, and“ billing amount C [10,000 yen] ”are output in a list (table format).
  • the task ID “1”, task ID “3”, and task ID “4” recorded in the maintenance work log storage unit 24 have an operation failure prevention effect. Operation loss prevention amount PO ”and“ work cost reduction amount PM ”are obtained.
  • the billing amount estimation unit 81 outputs (transfers) the billing amount estimation result to the billing amount determination unit 82 via the bus.
  • the billing amount determination unit 82 displays the billing amount estimated by the billing amount estimation unit 81 on the screen of a display device (not shown) constituting the HMI 9 and obtains confirmation from the maintenance company, thereby charging the billing amount. To decide. At this time, in order to make it possible to determine in detail the validity of billing by the maintenance company, a configuration may be adopted in which the alarm, the maintenance work instruction, and the content of the maintenance work are simultaneously displayed on the screen as auxiliary information. In addition, since it is conceivable that the maintenance company and the maintenance IT company agree on the validity of this billing, each maintenance work log recorded in the maintenance work log storage unit 24 can be easily confirmed.
  • a configuration may be adopted in which individual confirmation completion buttons, check boxes, and the like are displayed together on the screen. Moreover, it is good also as a structure which provides the input area which can correct and input the charging amount C on a screen. As a result, the maintenance company has gained an effect in the calculation, and the charge amount C is other than 0, but the maintenance company may make a complaint for an alarm that has no effect in practice. It becomes possible.
  • the alarm is issued “2016/10/03”. Although it was reported at 12:01 ", because it was just before it became inoperable, measures such as vehicle stoppage were not made in time, and the cart 1 was damaged, and the maintenance company suffered significant damage. . This is considered to be prevented, for example, if the bearing heat generation detection of the automatic diagnosis ID “6” stored in the automatic diagnosis definition database 22 finds a sign of abnormality earlier and stops the vehicle safely.
  • the deterioration of the bearing generally progresses from the generation of vibration due to a small scratch or the like to the heat generation due to the large scratch, and after the heat generation, leads to a large failure such as fixing in a short period of time.
  • the detection of the abnormal bearing vibration with the automatic diagnosis ID “1” should not be reported at this time although it should have been previously reported.
  • the maintenance operator avoids unauthorized charging by not approving the charging, and the maintenance IT operator.
  • the problem of the automatic diagnosis unit 4 can be notified.
  • the charge amount is estimated to be zero, for example, if it is due to a failure of the sensor 11, it is not the responsibility of the maintenance IT company, so it is assumed that it could be detected originally, It is also possible to charge.
  • FIG. 16 shows a screen display example of the display device constituting the HMI 9 shown in FIG.
  • the display screen 91 of the display device constituting the HMI 9 includes a first display area 92 and a confirmation button 93.
  • the first display area 92 an area where “task ID”, “inspection result”, and “fault ID” extracted from the maintenance work log storage unit 24 are displayed and extracted from the automatic diagnosis result log storage unit 25.
  • the content displayed in the first display area 92 is not limited to the above-described display content, and the display content may be changed as appropriate.
  • the display content may be changed as appropriate.
  • the mouse cursor When a check mark is entered for all items in the check box indicating "Agree", or when a check mark is entered for a part of the items, the mouse cursor is moved onto the confirmation button 93 and the confirmation button is clicked with the mouse. When 93 is activated, the charge amount of the corresponding item is fixed. Thereby, the charge amount is notified to the maintenance company. On the other hand, for maintenance IT providers, in addition to notification of the charge amount, the charge amount for each automatic diagnosis result, the alerting status, or the negotiation status with the maintenance operator, the charge status for each maintenance work log Notice.
  • the billing processing device 8 is included in the maintenance management system 1, but the present invention is not necessarily limited thereto.
  • the billing processing device 8 may be connected to the maintenance management system 1 via a network (whether wired or wireless).
  • the present embodiment it is possible to provide a maintenance management system that can appropriately detect the use of an automatic diagnosis result by a maintenance company and a maintenance management confirmation device used therefor.
  • the maintenance IT provider can appropriately charge for the profits obtained by the maintenance work based on the automatic diagnosis result.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

保全事業者による自動診断結果の利用を適切に検出し得る保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置を提供する。保全管理システム１は、診断対象アセット毎に少なくとも故障モードを格納する故障情報ＤＢ２１、診断対象アセットの故障モードを診断するための診断基準を格納する自動診断定義ＤＢ２２、センサにより計測される診断対象アセット１０の状態を表す計測値及び診断基準に基づき診断対象アセット１０の故障モードの発生を検出又は予測する自動診断部４、予め故障モードに対応する保守方法を格納する保全方法ＤＢ２３、自動診断部４による診断結果及び発報された警報に関する情報を記録する自動診断結果ログ記憶部２５、及び診断対象アセット１０に施された保全作業内容を記録する保全作業ログ記憶部２４を備え、保全作業ログ記憶部２４に記録された保全作業内容と、保全方法ＤＢ２３に格納される自動診断部４による診断結果の故障モードに対応する保守方法とを比較し、保全作業に自動診断結果が用いられたことを検出するタスク実績分析部２７を有する。

Description

保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置
　本発明は、機器の診断システムと連携して動作する、保全の管理システムに係り、特に、保全管理の対象となる機器に対する自動診断を実行する自動診断部を有する保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置に関する。
　インフラ、鉄道、産業機器、医療機器などの多くの分野では、アセット（各種機器）の導入後は保全を継続的に実施することで、所定の性能を維持する必要がある。保全においては対象アセットの状態を収集し、異常の有無や問題点を分析する診断を適用した上で、適切な保全作業を適用する。　
　近年の情報技術の発達により、アセットの状態をセンサで収集することで、自動的にアセットの診断あるいは予兆診断を行うシステムの利用が可能となっており、保全管理者は、自動診断部が発報するアラームを参照して保全作業指示をだすことが可能となっている。従って、自動診断部の性能は、保全作業の効率に重大な影響を及ぼす。適切なアラームに基づいて保全作業を行った場合は、作業員による診断の作業を短縮したり、故障の影響がアセットの運用に影響を及ぼしたり、アセットの劣化・破壊が進展することで損害が発生するといった問題を避けることが可能となる。　
　このような情報技術に基づく診断技術を用いた保全を構築する場合、情報システムを提供する保全ＩＴ事業者と、実際に保全作業を行う保全事業者が別組織の場合が多く見られる。この場合、保全ＩＴ事業者は開発した情報システム（診断システム）を保全事業者に提供して代価を受け取り、保全事業者は提供された情報システム（診断システム）が出力する診断結果に基づいて保全作業を実施する。
　診断システムの提供においては、主に導入時に保全ＩＴ事業者は保全事業者から代金の支払いを受け、その後はシステムの保全費用や運用に当たってのサポート費用を受け取ることが一般的であるが、他の形態も考えられる。例えば、運用中に保全事業者が診断技術の利用によって得た利益から、システムの利用料を保全ＩＴ事業者に支払うことも考えられる。このような形態をとる場合、保全ＩＴ事業者は、より性能の高い自動診断部を有する診断システムやアルゴリズムを提供するインセンティブが働くため、システム性能の改善が可能となり、それを通じて保全事業者は利益を得て、ひいてはアセットの運用状態の改善が可能となる。　
　自動診断部を有する診断システムの利用によって得た利益の一部を、使用量として支払う技術として、例えば、特許文献１に記載される技術が知られている。特許文献１では、故障診断システムの故障診断プログラムの対価を正当に評価することを可能とするため、携帯情報端末等の故障診断装置に予め故障診断プログラムをインストールし、被故障診断機器であるガス機器（例えば、ガス給湯器）に対して、通信線を接続するなどして通信可能にし、故障診断プログラムに従って表示される故障診断メニューを適宜選択し、プログラムからの質問に応答、或いはプログラムからの指示に対応する操作を被故障診断機器に与えることで、故障原因、故障部品を特定する旨開示されている。　
　そして、一定期間毎に、従来の故障診断方法による故障診断結果データと、故障診断装置を利用した故障診断方法による故障診断結果データとから、故障診断装置を利用したことによる故障診断のコスト削減効果、すなわち、診断効率がどのように向上したかを演算し、それに所定の係数をかけてメーカ毎、ガス機種毎の故障診断ファイルの課金データを算出する旨記載されている。
特開２００２－１５０４２３号公報
　特許文献１に記載される、保全事業者が得た利益に課金する保全向けの故障診断の場合、保全作業の実施指示あるいは作業員による調査に、自動診断の結果が利用されたかを検出することが必要である。しかしながら、特許文献１の構成では、修理作業員が、現場あるいは営業所にてそれぞれの故障診断結果データを作成するものであり、故障診断結果データを作成するにあたり、自動診断結果を利用したことが記載される確証はなく、例えば修理作業員による調査結果や作業結果だけを記載した報告書（故障診断結果データ）を作成することも可能である。従って、特許文献１では、如何にして自動診断結果を利用したことの確証を得るかについては、何ら考慮されていない。　
　そこで、本発明は、保全事業者による自動診断結果の利用を適切に検出し得る保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置を提供する。
　上記課題を解決するため、本発明に係る保全管理システムは、診断対象アセット毎に少なくとも故障モードを格納する故障情報データベースと、診断対象アセットの故障モードを診断するための診断基準を格納する自動診断定義データベースと、センサにより計測される前記診断対象アセットの状態を表す計測値及び前記診断基準に基づき当該診断対象アセットの故障モードの発生を検出又は予測する自動診断部と、予め故障モードに対応する保全方法を格納する保全方法データベースと、少なくとも前記自動診断部による診断結果及び発報された警報に関する情報を記録する自動診断結果ログ記憶部と、少なくとも前記診断対象アセットに施された保全作業内容を記録する保全作業ログ記憶部と、を備え、前記保全作業ログ記憶部に記録された保全作業内容と、前記保全方法データベースに格納される前記自動診断部による診断結果の故障モードに対応する保全方法とを比較し、保全作業に自動診断結果が用いられたことを検出するタスク実績分析部を有することを特徴とする。　
　また、本発明に係る保全管理確認装置は、診断対象アセット毎に少なくとも故障モードを格納する故障情報データベースと、診断対象アセットの故障モードを診断するための診断基準を格納する自動診断定義データベースと、予め故障モードに対応する保全方法を格納する保全方法データベースと、少なくとも自動診断部による診断結果及び発報された警報に関する情報を記録する自動診断結果ログ記憶部と、少なくとも前記診断対象アセットに施された保全作業内容を記録する保全作業ログ記憶部と、を備え、前記保全作業ログ記憶部に記録された保全作業内容と、前記保全方法データベースに格納される前記自動診断部による診断結果の故障モードに対応する保全方法と、を比較し、保全作業に自動診断結果が用いられたことを検出するタスク実績分析部を有することを特徴とする。
　本発明によれば、保全事業者による自動診断結果の利用を適切に検出し得る保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置を提供することが可能となる。　
　上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の一実施例に係る保全管理システムの全体概略構成図である。 図１に示す計測値データベースのデータ構造を示す図である。 図１に示す保全管理確認装置を構成する故障情報データベースのデータ構造を示す図である。 図１に示す保全管理確認装置を構成する自動診断定義データベースのデータ構造を示す図である。 図１に示す保全管理確認装置を構成する自動診断結果ログ記憶部のデータ構造を示す図である。 図１に示す保全管理確認装置を構成する作業指示ログ記憶部のデータ構造を示す図である。 図１に示す保全計画データベースのデータ構造を示す図である。 図１に示す保全管理確認装置を構成する保全作業ログ記憶部のデータ構造を示す図である。 図１に示す保全管理確認装置を構成する保全方法データベースのデータ構造を示す図である。 図１に示す保全管理確認装置を構成するタスク実績分析部の処理フロー図である。 図３に示す故障情報データベースに格納される対象コンポーネントの階層構成を示す図である。 図１に示す保全管理確認装置を構成するタスク実績分析部による一致度算出結果を示す図である。 図１に示す課金処理装置を構成する診断課金データベースのデータ構造を示す図である。 図１に示す課金処理装置を構成する課金額推定部の処理フロー図である。 図１に示す課金処理装置を構成する課金額推定部による課金額推定結果を示す図である。 図１に示すＨＭＩを構成する表示装置の画面表示例である。
　以下、図面を用いて本発明の実施例について説明する。
　図１は、本発明の一実施例に係る保全管理システムの全体概略構成図である。図１に示すように、保全管理システム１は、保全管理確認装置２、計測値データベース３、自動診断部４、保全計画データベース５、タスク計画部６、タスク実施記録部７、課金処理装置８、及びＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）９を備え、これらは相互にバスにてアクセス可能に接続されている。なお、ＨＭＩ９は、図示しない、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又は有機ＥＬディスプレイなどの表示装置と、例えば、キーボード及び／又はマウスなどの入力装置を備える。対象アセット１０に設置されるセンサ１１により計測される各種計測値は保全管理システム１へ入力される。また、自動診断部４は、例えば、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ、各種プログラムを格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。
　本実施例の保全管理システム１が適用される、アセット１０及びセンサ１１は、特定のアセット、センサ技術、分析技術に限定されるものではないが、以下では、鉄道車両の軸受け監視とドア監視を一例として説明する。
（計測値データベース）　
　計測値データベース３は、センサ１１により計測される対象アセット１０の状態を表す計測値を格納する。センサ１１から計測値データベース３へは、無線または有線の通信、あるいはメモリーカードやハードディスクなどにより、計測値が送信又は転送される。　　図２に、図１に示す計測値データベース３のデータ構造を示す。図２に示すように、計測値データベース３は、「対象アセット」毎に、「時刻」及び「監視データ」を対応付けて格納している。「対象アセット」欄は、更に、対象アセット１０である鉄道車両の「車両番号」欄、及び、軸受ベアリング、ドアなどの「対象コンポーネント」欄に細分化され、また、「監視データ」欄は、振動強度（規格化）、ドア開時間、ドア閉時間などの監視データの「種類」欄、及び当該種類毎の「計測値」欄に細分化され、それぞれ格納されている。ここで、「監視データ」の「種類」欄に格納される“振動強度（規格化）”とは、対象アセット１０である鉄道車両の、車輪の軸受けの振動の強度を、平均的な振動強度で規格化した値（平均的な振動強度を「１．０」としたときの値）である。また、“ドア開時間”は、ドアの開動作の所要時間を、ドア開検知センサとドア閉検知センサの動作時刻の差分により算出して、「計測値」欄に保存している。“ドア閉時間”も同様にドア閉検知センサ、ドア開検知センサの動作時刻差分から算出して、「計測値」欄に保存している。また、ドアを開閉させる空気圧の圧力も記録しているものとする。
　図２に示す例では、「対象アセット」の「車両番号」が“車両番号１”であり、「対象アセット」の「対象コンポーネント」が“軸受けベアリング１”については、「時刻」が“２０１６／１０／０３　０８：００”の時、「監視データ」の「種類」である“振動強度（規格化）”が“１.０５”として計測され、その１時間後の“２０１６／１０／０３　０９：００”の時、“振動強度（規格化）”が、“１.１８”として計測されたことを示している。　
　また、「対象アセット」の「車両番号」が“車両番号２”であり、「対象アセット」の「対象コンポーネント」が“ドア１”については、「時刻」が“２０１６／１０／０３　１０：１５”の時、「監視データ」の「種類」である“ドア開時間”が“５.０秒”であり、その１８分後の“２０１６／１０／０３　１０：２３”では、“ドア開時間”が、“４.９秒”であったことを示している。
（故障情報データベース）　
　図３は、図１に示す保全管理確認装置２を構成する故障情報データベース２１のデータ構造を示す図である。図３に示すように、故障情報データベース２１は、「対象コンポーネント」毎に、「故障ＩＤ」、「故障モード」、「症状」、及び「原因」を対応付けて格納している。「対象コンポーネント」欄は、更に、軸受けベアリング、ドアなどの「コンポーネント」欄、及び、コンポーネントの構成を表すために、「上位コンポーネント」欄に細分化され、それぞれ格納されている。ここで、「故障ＩＤ」は、「対象コンポーネント」、「故障モード」、「症状」、及び「原因」を一意に対応付けて、ユニークな番号（数値）が設定される。また、「コンポーネント」と「上位コンポーネント」からなるコンポーネントの構成の情報は、装置の物理的構成に基づいた構造展開によるものでも、機能上の構成に基づいた、機能展開によるものでも良い。なお、上位コンポーネントについても、上位コンポーネントの階層で見た場合の機能に合わせて、故障モードが定義されても良い。発生時損害については、故障モードにより、実際に起こった詳細な故障モードに依存している場合は、下位の詳細な階層でのみ定義されても良い。一方で、部品交換の単位が大きい、あるいは運行の都合や契約上、上位の機能で運行損害が定義される場合は、上位のコンポーネント発生時損害が定義されても良く、この場合、下位コンポーネントの損害記述が無い場合もある。
　図３に示す例では、「対象コンポーネントアセット」欄の「コンポーネント」が“軸受ベアリング１”であり、その「上位コンポーネント」欄が“台車１”であり、「故障ＩＤ」として“１”が割り付けられている場合、「故障モード」欄が“ベアリング内傷”、「症状」欄に“振動、発熱、固着”、「原因」欄に“異物、グリス切れ、衝撃”が格納されている。また、２行目では、「対象コンポーネントアセット」欄の「コンポーネント」が“軸受ベアリング１”であり、その「上位コンポーネント」欄が“台車１”であり、「故障ＩＤ」として“２”が割り付けられている場合、「故障モード」欄が“ベアリング内傷（大）”、「症状」欄に“発熱、固着”、「原因」欄に“ベアリング内傷の拡大”が格納されている。　
　“軸受ベアリング１”の上位コンポーネントである“台車１”が「コンポーネント」欄に格納される行においては、「上位コンポーネント」欄が“客車１”であり、「故障ＩＤ」として“３１”が割り付けられている場合、「故障モード」欄が“軸受け異常”、「症状」欄に“車輪回転異常”、「原因」欄に“ベアリング異常、ベアリング固定異常”が格納されている。また、“台車１”の上位コンポーネントである“客車１”が「コンポーネント」欄に格納される行においては、「上位コンポーネント」欄が“編成”であり、「故障ＩＤ」として“４１”が割り付けられている場合、「故障モード」欄が“台車異常”、「症状」欄に“走行に支障”が格納されている。　
　なお、本実施例では、「対象コンポーネント」欄に「上位コンポーネント」欄を含める場合を示したが、これに限られず、「対象コンポーネント」欄を「コンポーネント」欄のみとしても良い。
（自動診断定義データベース）　
　自動診断定義データベース２２には、ルール（診断基準）に基づいて対象アセット（対象部品）の状態診断を行い、保全作業実施をきたす警報の定義が格納されている。図４に図１に示す保全管理確認装置２を構成する自動診断定義データベース２２のデータ構造を示す。図４に示すように、自動診断定義データベース２２は、「自動診断ＩＤ」、「対象アセット」、診断の種類を示す「診断種類」、警報を発報するセンサデータの条件を示した「診断基準」、診断基準が満たされた場合に、残存寿命予測や故障発生時の影響予測に基づいた適切な保全作業を記載した「保全要求」、及び「故障ＩＤ」を格納している。さらに、これらの自動診断定義データベース２２に格納される自動診断定義は、故障情報データベース２１と故障ＩＤでリンクして保存されること、すなわち、リレーショナルデータベースとすることで、診断に対応するアセット、部品や故障モードが定義されているものとする。
　図４に示す例では、「自動診断ＩＤ」が“１”では、「対象アセット」欄に“軸受けベアリング１”、「診断種類」欄に“ベアリング異常振動”、「診断基準」欄にルールとして“振動強度（規格化）Ｖが、Ｖ＞＝１．１０となったときに、警報発報”、「保全要求」欄に“１０日以内の部品交換”、「故障ＩＤ」欄に“１”が格納されている。ここで、「診断基準」欄に格納される“Ｖ＞＝１．１０となったとき”とは、Ｖが１．１０以上となったときを示している。　
　また、「自動診断ＩＤ」が“２”では、「対象アセット」欄に“軸受けベアリング２”、「診断種類」欄に“ベアリング異常振動”、「診断基準」欄に“振動強度（規格化）Ｖが、Ｖ＞＝１．１０となったときに、警報発報”、「保全要求」欄に“１０日以内の部品交換”、「故障ＩＤ」欄に“１１”が格納されている。　
　また、「自動診断ＩＤ」が“４”では、「対象アセット」欄に“ドア”、「診断種類」欄に “ドア開時間異常”、「診断基準」欄に“ドア開時間ＤＯＴが、ＤＯＴ＞＝５．５ｓｅｃとなったときに、警報発報”、「保全要求」欄に“１５日以内の部品交換”、「故障ＩＤ」欄に“１０１”が格納されている。　
　「自動診断ＩＤ」が“５”では、「対象アセット」欄に“ドアレール”、「診断種類」欄に“ドアレール抵抗増大”、「診断基準」欄に“ドア開時間ＤＯＴがＤＯＴ＞＝５．２ｓｅｃ、かつ、ドア閉時間ＤＣＴがＤＣＴ＞＝５．２ｓｅｃ、かつ、ドア空気圧ＤＰＳがＤＰＳ＞＝３．０ｂａｒとなったときに、警報発報”、「保全要求」欄に“１５日以内の清掃と注油”、「故障ＩＤ」欄に“１１１”が格納されている。
　なお、一旦、ある対象アセットのある故障モードの警報が発報した場合は、連続して発報しないように、診断基準（ルール）が再度満たされない状態にならない限り、新たな警報を連続して発報することはしないものとする。但し、対象アセットの状態が、発報の閾値周辺で揺らいでいるような場合は、繰り返し発報してしまう場合もありうる。このような繰り返し発報に対しては、発報抑制する機構の有無はどちらでも問題ないが、抑制する機構が完全ではない、あるいは故障自体が間欠的に発現することもありうる、実際の故障現象を想定して、繰り返し発報を考慮することが望ましい。これは、対象アセットを構成する各コンポーネントの自動診断の結果、各センサからの計測値に基づきその都度、警報が発報される毎に課金することを防止、また、対象アセットを構成する複数のコンポーネントに関する自動診断結果をまとめた上で、課金の対象とすることが合理的であることによる。
　上述のように本実施例では、軸受けベアリング１に対して、「自動診断ＩＤ」が“１”の場合において、平均的な振動強度で規格化された振動強度（規格化）に対して、閾値による故障の予兆検知を行う構成としている。すなわち、振動強度（規格化）をＶとして、Ｖ＜１．１０では正常、Ｖ＞＝１．１０で故障の予兆発生として検知する。なお、故障の予兆が発生した時点でも、ベアリングは劣化が始まっているが機能は正常に維持されており、その後１０日間は、交換作業は不要であるとわかっていることから、「保全要求」欄に“１０日以内の部品交換”が格納されている。このような診断基準（ルール）の設定は、例えば、ベアリングの劣化の進展を、物理モデルあるいは加速試験や実部品の統計によりモデルを作成すること、あるいはエンジニアの設定数値を用いることで実現される。他の対象アセットとしての、ドアあるいはドアレールなどその他の部品についても同様に、それぞれ診断基準（ルール）が設定される。
（自動診断部）　
　自動診断部４は、バスを介して計測値データベース３および、保全管理確認装置２を構成する自動診断定義データベース２２にアクセスし、計測値データベース３および自動診断定義データベース２２に格納される情報に基づいて自動診断を実行する。自動診断の結果、発報があった場合は、自動診断部４は、バスを介して自動診断結果ログ記憶部２５に、個々の発報を識別するための警報ＩＤ、実施された自動診断を自動診断定義データベース２２に格納される対応する自動診断ＩＤ、警報が出された対象アセットの識別情報、および発報時刻などを記録する。なお、自動診断部４は、自動診断を実行する場合、知識情報データベースを参照することはない。
（自動診断結果ログ記憶部）　
　図５は、図１に示す保全管理確認装置２を構成する自動診断結果ログ記憶部２５のデータ構造を示す図である。図５に示すように、自動診断結果ログ記憶部２５は、「警報ＩＤ」、「自動診断ＩＤ」、「対象アセット」、および「発報時刻」を格納している。「対象アセット」欄は、更に、警報が出された対象アセットの識別情報として、「対象車両」欄及び「対象コンポーネント」欄に細分化されている。「警報ＩＤ」は、個々の発報を識別するため、自動診断部４によりバスを介して記録される。また、「発報時刻」は、自動診断部４によりバスを介して、警報発報時刻が記録される。自動診断部４は、自動診断定義データベース２２に格納される「自動診断ＩＤ」及び「対象アセット」の情報及び警報発報時刻に対応する「対象車両」及び「対象コンポーネント」を計測値データベース３より読み出す。自動診断部４により読み出された「対象車両」及び「対象コンポーネント」が、それぞれ自動診断結果ログ記憶部２５に記録される。
　図５に示す例では、「警報ＩＤ」が“１”では、「自動診断ＩＤ」欄に“１”、「対象車両」欄に“車両番号１”、「対象コンポーネント」欄に“軸受けベアリング１”、「発報時刻」欄に“２０１６／１０／０３　０９：００”が記録されている。　
　また、「警報ＩＤ」が“２”では、「自動診断ＩＤ」欄に“１”、「対象車両」欄に“車両番号１”、「対象コンポーネント」欄に“軸受けベアリング１”、「発報時刻」欄に“２０１６／１０／０３　１１：００”が記録されている。　
　「警報ＩＤ」が“５”では、「自動診断ＩＤ」欄に“２”、「対象車両」欄に“車両番号１”、「対象コンポーネント」欄に“軸受けベアリング２”、「発報時刻」欄に“２０１６／１０／０８　１１：００”が記録されている。
　保全計画者は、対象アセットの運用者や保全作業員からの異常の報告があった場合、あるいは上述の自動診断結果ログ記憶部２５の内容を、ＨＭＩ９を構成する表示装置の画面表示により確認した場合に、タスク計画部６を用いて作業指示書を作成し、保全作業者に作業を依頼する。なお、ＨＭＩ９を構成する表示装置の画面表示に代えて、ＨＭＩ９を構成する印字装置（図示せず）にて自動診断結果ログ記憶部２５の内容を表形式にてプリントアウトしても良い。このとき保全計画者は、現在の対象アセット１０の故障状態、あるいは将来予測される故障状態と、保全計画データベース５に格納される保全可能日や、保全作業リソース状況を勘案して、妥当な保全作業計画を作成して、作業指示ログ記憶部２６に記録することで、作業に割り当てられた保全作業者に指示を出す。なお、タスク計画部６は、例えば、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ、各種プログラムを格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。以下に、作業指示ログ記憶部２６および、保全計画データベース５について説明する。
（作業指示ログ記憶部と保全計画データベース）　
　図６に図１に示す保全管理確認装置２を構成する作業指示ログ記憶部のデータ構造を示す。また図７に図１に示す保全計画データベース５のデータ構造を示す。　
　先ず、作業指示が自動診断の結果に基づくものか、そのほかの情報源に基づくものかは、保全作業の実施においては、参考情報として有益ではあるが、必ずしも必須の情報ではないため、保全計画者によって、記録される場合とされない場合があると想定される。自動診断部４により対象アセット１０に対し自動診断を実行する場合、自動診断の結果に基づき、警報ＩＤを自動的にあるいは手動で記録して、作成することも考えられる。
　また、上述の図５に示した自動診断結果ログ記憶部２５のデータ構造の一例に見られるように、「対象車両」が“車両番号１”、「対象コンポーネント」が“軸受けベアリング１”に関する警報については、対象アセットの状態が、図４に示した自動診断定義データベース２２に格納される診断基準（ルール）と適合・非適合を繰り返すなど、警報が複数回記録される場合もある。その場合はどの警報ＩＤを記録するか、あるいは記録せずに異常の内容を別途記載するかは、保全計画のルールや、保全計画者の裁量に依存することも考えられる。
　また、自動診断部４による対象アセット１０に対する自動診断結果を利用したことで、保全事業者が課金される場合は、課金を逃れるために、意図的に診断情報源を書き込まないことで、課金から逃れようとすることも想定される。　
　また、警報が出ているにもかかわらず、保全計画者が警報を参照していなかったために、保全作業者の報告といった、別の情報源に基づいて作業指示を作成したことで、警報とリンクされずに作業指示が作成されることも考えられる。
　図６に示すように、作業指示ログ記憶部２６は、「タスクＩＤ」毎に、「問題」、「対象アセット」、「故障ＩＤ」、「診断情報源」、「依頼日」（指示日）、および「作業予定日」を格納している。「対象アセット」欄は、更に、警報が出された対象アセットの識別情報として、「対象車両」欄および「対象コンポーネント」欄に細分化されている。これら、「問題」、「対象車両」、「対象コンポーネント」、「故障ＩＤ」、「診断情報源」、「依頼日」（指示日）、及び「作業予定日」が、各タスクＩＤに対応する作業指示に関する情報となる。　
　図６に示す例では、「タスクＩＤ」が“１”では、「問題」欄に“ドア開異常”、「対象車両」欄に“車両番号２”、「対象コンポーネント」欄に“ドア１”、「故障ＩＤ」欄に“１０”、「診断情報源」欄に“ＮＡ”、「作業依頼内容」欄に“ドア開異常原因調査と修理”、「依頼日」（指示日）欄に“２０１６／９／３０”、「作業予定日」欄に“２０１６／１０／１１”が記録されている。なお、「診断情報源」欄に記録されている“ＮＡ”とは、Ｎｏ　Ａｓｓｉｇｎのことであり、空白（ブランク）を意味する。
　「タスクＩＤ」が“２”では、「問題」欄に“トイレ詰まり”、「対象車両」欄に“車両番号１”、「対象コンポーネント」欄に“トイレ２”、「故障ＩＤ」欄に“２００”、「診断情報源」欄に“作業員”、「作業依頼内容」欄に“清掃と点検”、「依頼日」（指示日）欄に“２０１６／１０／１”、「作業予定日」欄に“２０１６／１０／１０”が記録されている。
　また、「タスクＩＤ」が“３”では、「問題」欄に“ベアリング異常”、「対象車両」欄に“車両番号１”、「対象コンポーネント」欄に“軸受けベアリング１”、「故障ＩＤ」欄に“１”、「診断情報源」欄に“ＮＡ”、「作業依頼内容」欄に“ベアリング交換”、「依頼日」（指示日）欄に“２０１６／１０／３”、「作業予定日」欄に“２０１６／１０／１０”が記録されている。　
　「タスクＩＤ」が“４”では、「問題」欄に“ベアリング異常”、「対象車両」欄に“車両番号３”、「対象コンポーネント」欄に“軸受けベアリング１０”、「故障ＩＤ」欄に“１”、「診断情報源」欄に“警報ＩＤ４”、「作業依頼内容」欄に“ベアリング交換”、「依頼日」（指示日）欄に“２０１６／１０／８”、「作業予定日」欄に“２０１６／１０／３０”が記録されている。
　「タスクＩＤ」が“１”および“３”では、警報が発報状態にあるにもかかわらず、「診断情報源」欄は“ＮＡ”であり記載が無い。また、「タスクＩＤ」が“２”では、「診断情報源」欄は“作業員”であり、「タスクＩＤ」が“４”では、「診断情報源」欄は“警報ＩＤ４”であり、警報が記載されている。すなわち、実際の警報発報状況にもかかわらず、診断情報源は警報ＩＤの記載があるものと無いものとが混在している。
　また、保全計画データベース５は、図７に示されるように、「アセット」毎に、複数の「保全可能日」が格納されている。例えば、「アセット」が“車両番号１”については、「保全可能日」として、“２０１６／１０／１０”、“２０１６／１０／３０”などが格納されている。上述の図６に示した作業指示ログ記憶部２６に格納される、「タスクＩＤ」が“３”の場合では、「対象車両」が“車両番号１”であり、かつ、「依頼日」（指示日）が“２０１６／１０／３”であることから、保全計画データベース５に格納される“車両番号１”に対する「保全可能日」のうち、「依頼日」（指示日）“２０１６／１０／３”に直近の“２０１６／１０／１０”が、「作業予定日」欄に記録される。
　保全作業者は、作業指示ログ記憶部２６を参照することで、指示に従って保全作業を実施する。保全作業において保全作業者は、保全指示の内容が正しいものであるか対象アセット１０を調査することで確認する。あるいは、作業指示の段階では、詳細な故障モードが判明していない場合も調査によって、問題を引き起こしている故障モードを特定する。
故障モードが確認された後に、詳細後述する、保全管理確認装置２を構成する保全方法データベース２３に格納されている保全方法に基づき作業を実施する。作業後に、保全作業者は、調査結果や実施した作業の内容を、タスク実施記録部７を用いて、保全管理確認装置２を構成する保全作業ログ記憶部２４に記録する。なお、タスク実施記録部７は、例えば、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ、各種プログラムを格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。以下に、保全作業ログ記憶部２４および保全方法データベース２３について説明する。
（保全作業ログ記憶部と保全方法データベース）　
　図８は図１に示す保全管理確認装置２を構成する保全作業ログ記憶部２４のデータ構造を示す図であり、図９は図１に示す保全管理確認装置２を構成する保全方法データベース２３のデータ構造を示す図である。　
　図９に示すように、保全方法データベース２３は、「保全方法ＩＤ」毎に、「故障ＩＤ」、故障ＩＤにより紐付けられる故障情報データベース２１（図３）に格納される「故障モード」に対応して、各故障モードが疑われる場合の検査・診断方法として「検査方法」、および、発生している故障モードが特定された場合の保全タスクとして「処置方法」を格納している。
　図９に示す例では、「保全方法ＩＤ」が“１０００”では、「故障ＩＤ」欄に“１”、「検査方法」欄に“センサによる振動強度確認”、「処置方法」欄に“部品交換”が格納されている。　
　また、「保全方法ＩＤ」が“１００１”では、「故障ＩＤ」欄に“２”、「検査方法」欄に“発熱のチェック、振動強度確認”、「処置方法」欄に“部品交換。必要に応じて周辺部品交換”が格納されている。
　「保全方法ＩＤ」が“１１１１”では、「故障ＩＤ」欄に“１１１”、「検査方法」欄に“レール内目視点検”、「処置方法」欄に“清掃・注油”が格納されている。　
　また、「保全方法ＩＤ」が“２００１”では、「故障ＩＤ」欄に“２００”、「検査方法」欄に“上部からの目視または分解検査”、「処置方法」欄に“つまり除去”が格納されている。
　作業後に、保全作業者は、調査結果や実施した作業の内容を、タスク実施記録部７を用いて、保全管理確認装置２を構成する保全作業ログ記憶部２４に記録する。図８に示すように、保全作業ログ記憶部２４は、「タスクＩＤ」毎に、「検査」、「運用」、「保全方法ＩＤ」、「処置」、「実施日時」、および「作業時間（分）」を記録している。「検査」欄は更に「検査結果」欄と「故障ＩＤ」欄に細分化され、「運用」欄は更に「影響有無」欄と対象アセット１０の運用停止時刻である「運用停止時刻」欄に細分化され、「処置」欄は更に、「作業内容」欄、「対象車両」欄、および「対象コンポーネント」欄に細分化されている。
　図８に示す例では、「タスクＩＤ」が“１”では、「検査結果」欄に“ドアレール目視点検。レール内ゴミ発見。空気圧異常なし”、「故障ＩＤ」欄に“１１１”、「影響有無」欄と「運用停止時刻」欄に“なし”、「保全方法ＩＤ」欄に“１１１１”、「作業内容」欄に“清掃”、「対象車両」欄に“車両番号２”、「対象コンポーネント」欄に“ドア１”、「実施日時」欄に“２０１６／１０／１１　１３：００”、「作業時間（分）」欄に“３０”が記録されている。　
　また、「タスクＩＤ」が“２”では、「検査結果」欄に“つまり場所特定”、「故障ＩＤ」欄に“２００”、「影響有無」欄に“トイレ使用不能”、「運用停止時刻」欄に“２０１６／１０／０１　０７：００”、「保全方法ＩＤ」欄に“２００１”、「作業内容」欄に“清掃”、「対象車両」欄に“車両番号１”、「対象コンポーネント」欄に“トイレ２”、「実施日時」欄に“２０１６／１０／１０　１５：００”、「作業時間（分）」欄に“４０”が記録されている。
　「タスクＩＤ」が“３”では、「検査結果」欄に“ベアリング振動確認”、「故障ＩＤ」欄に“１”、「影響有無」欄と「運用停止時刻」欄に“なし”、「保全方法ＩＤ」欄に“１０００”、「作業内容」欄に“部品交換”、「対象車両」欄に“車両番号１”、「対象コンポーネント」欄に“軸受けベアリング１”、「実施日時」欄に“２０１６／１０／１０　１６：００”、「作業時間（分）」欄に“２００”が記録されている。　
　また、「タスクＩＤ」が“６”では、「検査結果」欄に“ベアリングと周辺部品の破壊を確認”、「故障ＩＤ」欄に“２”、「影響有無」欄に“運用不能”、「運用停止時刻」欄に“２０１６／１０／０３　１２：０２”、「保全方法ＩＤ」欄に“１００１”、「作業内容」欄に“部品交換”、「対象車両」欄に“車両番号４”、「対象コンポーネント」欄に“台車１”、「実施日時」欄に“２０１６／１０／１０　２１：００”、「作業時間（分）」欄に“５００”が記録されている。
　一連の保全プロセスによって、自動診断あるいはその他の情報源によって、対象アセット１０に問題が見つかった場合の、保全作業の実施が完了する。以下、このような保全プロセスにおいて、保全事業者が自動診断部４による自動診断結果を用いたことを、保全管理確認装置２にて検出する方法について説明する。
（タスク実績分析部）　
　図１０に図１に示す保全管理確認装置２を構成するタスク実績分析部２７の処理フローを示す。タスク実績分析部２７は、新規に保全作業ログが上述の保全管理確認装置２を構成する保全作業ログ記憶部２４に記録された場合、あるいは一定の時間間隔、カレンダー指定日、あるいは保全事業者あるいはＩＴ事業者の指示に基づいて起動され、以下の処理を行う。以下では、新規に保全作業ログが上述の保全管理確認装置２を構成する保全作業ログ記憶部２４に記録されたタイミングで、タスク実績分析部２７が処理を開始する場合を一例として説明する。なお、タスク実績分析部２７は、例えば、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ、各種プログラムを格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。
　図１０に示すように、ステップＳ１０１では、タスク実績分析部２７が対象保全ログ取得処理を実行する。具体的には、タスク実績分析部２７は、バスを介して作業指示ログ記憶部２６へアクセスし、タスク実施記録部７を用いて保全管理確認装置２を構成する保全作業ログ記憶部２４に記録されたタスクＩＤと、同じタスクＩＤをもつ作業指示ログを読み込む。ここでは、説明を解り易くするため一例として「タスクＩＤ」が“３”の場合について説明する。作業指示ログ記憶部２６より読み出される「タスクＩＤ」が“３”の作業指示ログは、図６に示すように、作業指示情報として、「問題」が“ベアリング異常”、「対象車両」が“車両番号１”、「対象コンポーネント」が“軸受けベアリング１”、「故障ＩＤ」が“１”、「診断情報源」が“ＮＡ”、「作業依頼内容」が“ベアリング交換”、「依頼日」（指示日）が“２０１６／１０／３”、および「作業予定日」が“２０１６／１０／１０”であることが読み込まれる。
　次にステップＳ１０２では、タスク実績分析部２７が自動診断結果ログ取得処理を実行する。具体的には、タスク実績分析部２７は、バスを介して自動診断結果ログ記憶部２５へアクセスし、自動診断結果ログとして、対象アセット１０である車両番号１の軸受けベアリング１に関して、作業指示ログ記憶部２６から取得した依頼日（指示日：２０１６／１０／３）より以前の一定期間内Ｄに対象アセット１０である車両番号１の軸受けベアリング１について発報された警報を、自動診断結果ログ記憶部２５から読み込む。ここで一定期間Ｄは、保全計画者により時間幅として指定され、例えば３０日間が一定期間Ｄとして指定される。この結果、例えば、図５に示す例では、少なくとも、対象アセット１０である車両番号１の軸受けベアリング１に関して発報された警報として、「警報ＩＤ」が“１”で「自動診断ＩＤ」が“１”、および、「警報ＩＤ」が“２”で「自動診断ＩＤ」が“１”が読み出される。なお、図５では、説明を解り易くするため「警報ＩＤ」が“１”から“６”までの場合を示したが、実際はこれよりも多くの「警報ＩＤ」が格納されている。このように、複数の自動診断結果ログが読み込まれることもありうるため、以降はステップＳ１０３とステップＳ１０６に示すように、ここのログをループして処理する。換言すれば、自動診断部４による自動診断結果に応じてループ処理を行う。
　ステップＳ１０４では、タスク実績分析部２７が故障情報及び保全方法の読み込み処理を実行する。具体的には、タスク実績分析部２７は、バスを介して自動診断定義データベース２２（図４）へアクセスし、ステップＳ１０２で読み込まれた「警報ＩＤ」が“１”で「自動診断ＩＤ」が“１”のうち、自動診断ＩＤ“１”に対応する故障ＩＤ“１”を抽出する。その後、タスク実績分析部２７は、故障情報データベース２１（図３）にアクセスし、上記抽出された故障ＩＤ“１”に対応する故障情報を読み込む。ここで、読み込まれる故障情報は、図３に示した、「故障モード」として“ベアリング内傷”、「症状」として“振動、発熱、固着”、および「原因」として“異物、グリス切れ、衝撃”を含む。
また、タスク実績分析部２７は、保全方法データベース２３（図９）へアクセスし、上記抽出された故障ＩＤ“１”に対応する保全方法を読み込む。ここで読み込まれる保全方法は、図９に示した保全方法ＩＤ“１０００”に対応する、「検査方法」として “センサによる振動強度確認”および「処置方法」として“部品交換”を含む。
　ステップＳ１０５では、タスク実績分析部２７が自動診断・保全ログ一致度算出処理を実行する。具体的には、タスク実績分析部２７は、保全管理確認装置２を構成する保全作業ログ記憶部２４（図８）へアクセスし、ステップＳ１０４で抽出された故障ＩＤ“１”に対応する保全作業ログ記憶部２４に格納される保全作業ログと、既に取得された自動診結果ログを比較することで、自動診断部４による自動診断結果が、保全作業ログ記憶部２４に記録された、検査の結果確定された実際の故障状況とどの程度一致していたかを示す、一致度Ｍの算出を行う。一致度Ｍの算出方法としては、例えば次のような要素やその組み合わせにて実現できる。まず、自動診断結果ログ記憶部２５に格納される自動診断ＩＤがリンクしている故障ＩＤと、保全作業ログ記憶部２４に記録された故障ＩＤが一致している場合は、故障を詳細な精度で確定できているので、一致度ＭをＭ＝１とする。本実施例の場合においては上述の通り、自動診断結果ログ記憶部２５に格納される自動診断ＩＤがリンクしている故障ＩＤは“１”（上記抽出された故障ＩＤ“１”）であり、保全作業ログ記憶部２４に記録された故障ＩＤが“１”であることから、一致度ＭはＭ＝１となる。
　また、故障ＩＤが一致しない場合でも、近い故障を自動診断部４が出していた場合は、一致度を与えることができる。例えば、本実施例では、図３に示したように、故障情報データベース２１は、「対象コンポーネント」として「コンポーネント」と「上位コンポーネント」を格納している。すなわち、コンポーネントの階層関係が与えられているため、これを用いて一致度を算出できる。　
　図１１は、図３に示す故障情報データベース２１に格納される対象コンポーネントの階層構成を示す図である。図１１に示すように、この対象コンポーネントの階層構成は、「編成」を最上位として、コンポーネントを構造で細分化したネットワークにて定義されており、また、各故障ＩＤは、ネットワーク内のいずれかのコンポーネントに関係して定義されている。このとき、一致度を定義する方法として、ネットワーク上の距離Ｌを、自動診断部４による自動診断結果、すなわち、自動診断ＩＤにリングした故障ＩＤと、保全作業ログ記憶部２４に記録された故障ＩＤ間を、最短距離で辿った場合の、間に存在するコンポーネント数で定義することが可能である。例えば、図１１に示す軸受けベアリング１に関し、自動診断ＩＤにリンクした故障ＩＤが“１”、保全作業ログ記憶部２４に記録された故障ＩＤが“２”の場合を想定すると、これら故障ＩＤ“１”および故障ＩＤ“２”の間に存在するコンポーネントは軸受けベアリング１のみであることから、ネットワーク上の距離ＬはＬ＝１となる。また、例えば、軸受けベアリング１に関し、自動診断ＩＤにリンクした故障ＩＤが“１”、保全作業ログ記憶部２４に記録された軸受けベアリング２に関する故障ＩＤが“１１”の場合を想定すると、これら故障ＩＤ“１”および故障ＩＤ“１１”の間に存在するコンポーネントは、軸受けベアリング１および軸受けベアリング２であることから、ネットワーク上の距離ＬはＬ＝２となる。そして、これらの場合において一致度として例えば、Ｍ＝１／（Ｌ＋１）として定義することができる。一般的には、一致度Ｍは距離Ｌの減少関数Ｆを用いて、Ｍ＝Ｆ（Ｌ）となっていれば良い。
　また、このようなネットワーク上の距離Ｌを用いる場合、いくらでも遠いコンポーネントへの警報に一致度Ｍが定義されないように、距離Ｌが所定値より大きい場合はＭ＝０としても良い。また、ネットワークを構成するコンポーネント間の接続に重み付けを行い、故障の状況や保全作業の関連性が高いものは距離Ｌが小さくなるようにする、あるいは、同一のコンポーネントに関連した別の故障ＩＤでは、一致度Ｍが大きくなるように補正しても良い。センサ１１の不備によって、詳細コンポーネントでの診断が困難な場合は、上位コンポーネントに定義された故障情報に関連した警報であっても、一致度Ｍを大きくするなどの、補正を行うことが可能である。
　次に、再びステップＳ１０４に戻り、タスク実績分析部２７は、バスを介して自動診断定義データベース２２（図４）へアクセスし、ステップＳ１０２で読み込まれた「警報ＩＤ」が“２”で「自動診断ＩＤ」が“１”のうち、自動診断ＩＤ“１”に対応する故障ＩＤ“１”を抽出する。その後、タスク実績分析部２７は、故障情報データベース２１（図３）にアクセスし、上記抽出された故障ＩＤ“１”に対応する故障情報を読み込む。ここで、読み込まれる故障情報は、図３に示した、「故障モード」として“ベアリング内傷”、「症状」として“振動、発熱、固着”、および「原因」として“異物、グリス切れ、衝撃”を含む。また、タスク実績分析部２７は、保全方法データベース２３（図９）へアクセスし、上記抽出された故障ＩＤ“１”に対応する保全方法を読み込む。ここで読み込まれる保全方法は、図９に示した保全方法ＩＤ“１０００”に対応する、「検査方法」として “センサによる振動強度確認”および「処置方法」として“部品交換”を含む。
　また、ステップＳ１０５では、タスク実績分析部２７が自動診断・保全ログ一致度算出処理を実行する。具体的には、タスク実績分析部２７は、保全管理確認装置２を構成する保全作業ログ記憶部２４（図８）へアクセスし、ステップＳ１０４で抽出された故障ＩＤ“１”に対応する保全作業ログ記憶部２４に格納される保全作業ログと、既に取得された自動診結果ログを比較することで、自動診断部４による自動診断結果が、保全作業ログ記憶部２４に記録された、検査の結果確定された実際の故障状況とどの程度一致していたかを示す、一致度Ｍの算出を行う。
　ここまでの処理により、「タスクＩＤ」が“３”の場合についての処理が終了し、タスク実績分析部２７は、保全作業ログ記憶部２４に記録される「タスクＩＤ」が“３”（図８）、作業指示ログ記憶部２６に記録されるタスクＩＤ“３”に対応する診断情報源“ＮＡ”（図６）、自動診断結果ログ記憶部２５に記録される警報ＩＤ“１”と警報発報時刻“２０１６／１０／０３　０９：００”および警報ＩＤ“２”と警報発報時刻“２０１６／１０／０３　１１：００”、および、算出した一致度Ｍ（Ｍ＝１）を詳細後述する課金処理装置８へ出力する。
　本実施例では、説明を解り易くするため、「タスクＩＤ」が“３”の場合についてのみ説明したが、実際には、他のタスクＩＤについても同様の処理をタスク実績分析部２７が実行する。図１２に図１に示す保全管理確認装置２を構成するタスク実績分析部２７による一致度算出結果を示す。図１２に示すように、一致度算出結果は、例えば、「保全作業ログ　タスクＩＤ」、「診断情報源」、「自動診断結果ログ　警報ＩＤ」、「一致度Ｍ」、および「発報時刻」からなる一覧（表形式）にて出力される。　
　図１２に示すように、「保全作業ログ　タスクＩＤ」が“１”については、「診断情報源」欄に“ＮＡ”、「自動診断結果ログ　警報ＩＤ」欄に“３”、「一致度Ｍ」欄に“０．３３”、および「発報時刻」欄に“２０１６／１０／０３　０９：００”が書き込まれる。
　また、「保全作業ログ　タスクＩＤ」が“３”については、「診断情報源」欄に“ＮＡ”、「自動診断結果ログ　警報ＩＤ」欄に“１”と“２”、「一致度Ｍ」欄に“１”、および「発報時刻」欄に“２０１６／１０／０３　０９：００”と“２０１６／１０／０３　１１：００”が書き込まれる。
　以上の通り、保全管理確認装置２は、自動診断部４による自動診断結果が保全作業に利用された可能性があるかを、自動診断結果ログ記憶部２５に記録される自動診断結果と保全作業ログ記憶部２４に記録される保全作業ログの間の一致度Ｍを算出することで、保全作業ログ記憶部２４に記録される保全作業ログあるいは作業指示ログ記憶部２６に記録される作業指示に自動診断結果利用の有無の記載があるか否かににかかわらず、自動診断結果の利用を適切に検出することが可能となる。
　なお、タスク実績分析部２７による一致度Ｍの算出法は、上述の方法に限られるものでは無い。例えば、自動診断結果にリンクした故障情報データベース２１（図３）には、コンポーネント、故障モード、症状、および原因が格納されている。これをテキストマッチングにより、保全作業ログ記憶部２４（図８）に記録される検査結果（検査内容）と比較することが可能である。一致する単語があった場合、一致数ｎに応じて一致度Ｍを、例えばＭ＝１－２-ｎとして算出しても良い。この場合、テキストマッチングにおいて、一致数ｎが小さいほど一致度Ｍの値は１より小さくなり、一致数ｎがゼロの場合には一致度Ｍ＝０となる。逆に、一致数ｎが大きいほど一致度Ｍは限りなく１に近づく。　
　また、たとえ特定した故障ＩＤが異なっていても、実際の処置作業が同じで、作業時間や損害拡大防止の効果が同じであれば、一致度Ｍは高いと考えて、自動診断結果にリンクした故障情報データベース２１に対してリンクしている保全方法データベース２３と、実際に保全作業ログ記憶部２４に記録された保全方法（作業内容）とを比較する方法もある。この場合、双方の保全方法ＩＤが一致するならば一致度ＭをＭ＝１としても良く、特定した故障ＩＤが異なることに着目して、一致度Ｍを引き下げて、例えばＭ＝０．５などとしても良い。
　次に、自動診断部４による自動診断結果の利用により、保全事業者が得た利益を算出して課金額を定める方法について説明する。　
（課金処理装置による課金額の算出）　
　図１に示す課金処理装置８を構成する課金額推定部８１は、保全作業実施により保全事業者が得た利益の推定と、自動診断部４による自動診断結果が保全作業に利用可能性があり、実際に利用されたと推定されるかの判定およびその際の一致度Ｍを用いることで、保全事業者が得た利益の一部を自動診断結果の利用料金とする、課金額の推定を行う。
　はじめに保全事業者が得る利益の推定方法について説明する。本実施例では、保全作業の実施や自動診断部４による自動診断結果の利用によって得られる利益を、早期処置による対象アセット１０の破壊・劣化進展の防止、運用への影響防止による機会利益の確保、自動診断結果を用いることで保全作業者による検査が削減されることによる作業コストの削減として、計算する。なお、機会利益確保については、運用事業者と保全事業者が別の業者の場合も、運用事業者が機会利益を損失したときに保全事業者に課すペナルティに置き換えることができる。　
　また、保全作業実施による安全性確保も、対象故障発生時の事故に関する保険金額を通じた計算などによって、金額に換算することが可能である。あるいは、運用事業者から保全事業者に契約に基づいて課すペナルティ金額を用いることも可能である。
　図１３に図１に示す課金処理装置８を構成する診断課金データベース８３のデータ構造を示す。図１３に示すように、診断課金データベース８３は、故障情報データベース２１（図３）に格納される「故障ＩＤ」に関連付けて、「運用障害予防効果［万円］」および「作業コスト削減効果［万円］」を格納している。ここで、運用障害予防効果は、故障に伴う運用障害を予防できた場合に得られる利益を、予防できなかった場合に対象アセット１０の破壊・運用停止・保険値上がりなどで受ける損害から推定している。この推定は、過去の統計や、契約記載の値から算出したものとする。また、作業コスト削減効果は、自動診断部４による自動診断結果を用いた場合の作業時間削減効果に対応するコスト削減効果である。本実施例では、診断課金データベース８３における「運用障害予防効果［万円］」および「作業コスト削減効果［万円］」を定数として格納しているが、これは過去の故障発生時の損害や、保全作業員による診断の作業時間のコスト換算の統計に基づいてそれぞれ設定しても良い。
　図１４は、図１に示す課金処理装置８を構成する課金額推定部８１の処理フロー図である。課金額推定部８１は、新規に保全作業ログが上述の保全管理確認装置２を構成する保全作業ログ記憶部２４に記録され、タスク実績分析部２７により一致度Ｍが算出された場合、あるいは一定の時間間隔、保全事業者あるいはＩＴ事業者の指示などに基づき起動される。本実施例では、保全作業ログを一件ごとに処理する場合を一例として説明するが、複数の保全作業ログを纏めて処理する構成としても良い。
　図１４に示すように、ステップＳ２０１では、課金額推定部８１が一致度算出結果読み込み処理を実行する。具体的には、課金額推定部８１は、バスを介して保全管理確認装置２を構成するタスク実績分析部２７により算出された一致度算出結果（図１２）を読み込む。　
　ステップＳ２０２では、課金額推定部８１が関連データの読み込み処理を実行する。具体的には、課金額推定部８１は、バスを介して、故障情報データベース２１、保全方法データベース２３、保全作業ログ記憶部２４、自動診断結果ログ記憶部２５、作業指示ログ記憶部２６、および保全計画データベース５にアクセスする。そして、課金額推定部８１は、ステップＳ２０１にて読み込んだ一致度算出結果（図１２）中に含まれるタスクＩＤ及び警報ＩＤを検索キーとして、故障情報データベース２１、保全方法データベース２３、保全作業ログ記憶部２４、自動診断結果ログ記憶部２５、作業指示ログ記憶部２６、および保全計画データベース５より以降の作業で用いる関連データを読み込む。
　ステップＳ２０３では、課金額推定部８１が最適警報の抽出処理を実行する。具体的には、課金額推定部８１は、警報が保全計画者による作業指示の判断に使われた可能性があるか判定し、かつ、もっとも有益であったと推測される警報を抽出するために、作業指示より以前に発報された警報で、最も一致度Ｍが高い警報を抽出する。一致度Ｍが同じ警報があった場合は、最も発報時刻の古い警報を最適警報として抽出する。これは、早期に発報された警報が、故障発生リスクを低減し、保全準備を容易にし、運用への影響も低減できるためである。また、保全事業者とＩＴ事業者間の取り決めの都合や、あるいは警報が使用できた可能性ではなく、実際に使用した警報を重視して課金する場合には、最適警報の抽出処理では、診断情報源に書き込まれた警報ＩＤを用いても良い。
　ステップＳ２０４では、課金額推定部８１が運用障害防止効果算出処理を実行する。具体的には、課金額推定部８１は、運用障害の防止効果について、診断課金データベース８３に格納される「運用障害予防効果」欄のデータなどを用いて算出する。この処理では、警報発報によって、運用停止を予防できる可能性があったかを判定し、可能であった場合は効果を算入し、不可能の場合は算入しない。すなわち、警報が発報されたとしても、警報発報から次の保全可能タイミングまでが短く、保全作業実施の準備ができなかった場合は、保全可能タイミングを逸してしまい、結果として、さらに次の保全可能タイミングの前に、運行停止せざるを得なくなる可能性があるためである。この判断を行うために、警報発報時刻に、自動診断定義データベース２２の「保全要求」欄に格納されている保全作業実施までのリードタイムを加えたものと、保全計画データベース５に格納されている保全可能日を比較する。警報発報時刻からリードタイムのうちに、保全可能日が存在する場合は、運行損害を防止可能であったと推定し、当該警報ＩＤに対応する故障ＩＤを抽出する。診断課金データベース８３において抽出された故障ＩＤに対応する「運用障害予防効果」欄に格納されている額を運用障害予防額ＰＯとする。しかし、保全可能日が存在しない場合は、次の保全可能日まで運用を停止することになるため、効果を算入せず、運用障害予防額ＰＯ＝０とする。　
　なお、作業コスト削減効果額ＰＭについては、作業指示前に警報が発報されていれば、その結果を用いて保全作業可能と推定できることから、ステップＳ２０３にて抽出された最適警報であれば、当該最適警報の警報ＩＤに対応する故障ＩＤを抽出する。そして、診断課金データベース８３おいて抽出された故障ＩＤに対応する「作業コスト削減効果」欄に格納されている額を作業コスト削減効果額ＰＭとする。
　ステップＳ２０５では、課金額推定部８１が自動診断効果算出処理を実行する。具体的には、課金額推定部８１は、バスを介して保全作業ログ記憶部２４へアクセスし、検査で明らかになった実際の故障ＩＤを自動診断部４による自動診断結果で特定できた場合に、自動診断結果の利用によって実際に得られた、あるいは得ることが可能であったと見込まれる利益の金額ＰＥを、ＰＥ＝ＰＯ＋ＰＭとして算出する。さらに、実際に自動診断結果が特定した故障ＩＤと、保全作業ログ記憶部２４に記録されている故障ＩＤの一致度Ｍに基づき、自動診断結果によって、保全作業者が得たあるいは得ることが可能であった利益Ｐを、Ｐ＝ＰＥ×Ｍとして算出する。
　ステップＳ２０５にて算出した、保全事業者が得た利益Ｐの一部を保全ＩＴ事業者の課金額とするために、ステップＳ２０６では、課金額推定部８１が課金額算出処理を実行する。具体的には、課金額推定部８１は、課金率をＲとして、課金額Ｃを、Ｃ＝Ｐ×Ｒとして推定する。なお、課金率Ｒは、保全事業者と保全ＩＴ事業者間の取り決めで事前に定めるものであり、例えばＲ＝１０％に定められる。また、故障情報ごとに異なる課金率Ｒを設定しても良い。　
　以上の処理により、課金額推定部８１は、保全事業者が自動診断結果を利用することで、実際に得たあるいは得ることが可能であった利益に対する課金額Ｃを推定することができる。
　図１５は、図１に示す課金処理装置８を構成する課金額推定部８１による課金額推定結果を示す図である。図１５に示すように、課金額推定結果は、「タスクＩＤ」、「警報ＩＤ」、「一致度Ｍ」、「運用損害予防額ＰＯ」、「運用損害予防可否」、「作業コスト削減額ＰＭ」、「見込み利益ＰＥ」、「利益Ｐ」、および「課金額Ｃ［万円］」からなる一覧（表形式）にて出力される。　
　図１５に示す例では、保全作業ログ記憶部２４に記録された、タスクＩＤ“１”、タスクＩＤ“３”、およびタスクＩＤ“４”では、運用障害防止効果が得られていることから「運用損害予防額ＰＯ」、「作業コスト削減額ＰＭ」が得られている。しかし、タスクＩＤ“２”では、警報が発報されていない（警報ＩＤが“なし”）ために、「利益Ｐ」、「課金額Ｃ［万円］」は共に“０”となる。タスクＩＤ“５”およびタスクＩＤ“６”では、警報は発報されているものの、直近の保全可能日直前であったために対応できず、次の保全可能日に保全作業が実施されている。そのため、運用停止が発生してしたため、「運用損害予防可否」は“不可能”となっている。
　課金額推定部８１は、バスを介して課金額決定部８２へ課金額推定結果を出力（転送）する。課金額決定部８２は、課金額推定部８１より推定された課金額を、ＨＭＩ９を構成する表示装置（図示せず）の画面上に表示し、保全事業者による確認を取ることで、課金額を決定する。このとき、保全事業者による課金の妥当性を詳細に判断可能とするため、警報、保全作業指示、および保全作業の内容を、補助情報として画面上に同時に表示する構成としても良い。　
　また、この課金の妥当性について、保全事業者と保全ＩＴ事業者の間で合意を取ることが考えられるため、保全作業ログ記憶部２４に記録されたそれぞれの保全作業ログについて容易に確認を取れるように、個別の確認完了ボタンや、チェックボックスなどを併せて画面上に表示する構成としても良い。また、画面上に課金額Ｃを修正して入力し得る入力領域を設ける構成としても良い。これにより、計算上は保全事業者が効果を得ており、課金額Ｃが０以外となっているが、実際上は全く効果が無かった警報に対して、保全事業者がクレームをつけることが可能となる。
　例えば、保全作業ログ記憶部２４（図８）におけるタスクＩＤ“６”については、自動診断結果ログ記憶部２５における警報ＩＤ“６”に示されるように警報が発報時刻“２０１６／１０／０３　１２：０１”に発報されているものの、運用不能となる直前であったために、車両停止などの措置が間に合わなかったために、台車１が破損して、保全事業者は大きな損害を被っている。これは、例えば、自動診断定義データベース２２に格納される自動診断ＩＤ“６”のベアリング発熱検知がより早く異常の兆候を見つけて、車両を安全に停止すれば防げたと考えられる。あるいは、ベアリングの劣化は、一般に小さな傷などによる振動の発生から、大きな傷による発熱に進展し、発熱後は短期間で固着など大きな故障に繋がる。そのため、自動診断ＩＤ“１”のベアリング異常振動の検知が、先に発報するべきであったにもかかわらず、今回は発報していない。このように、警報が適切に発報されていない、予定の性能を満たしていないと考えられる場合は、保全事業者は課金を承認しないことで、不当な課金をさけ、また、保全ＩＴ事業者に自動診断部４の問題点を知らせることができる。あるいは、課金額Ｃを減額することも考えられる。　
　一方、逆に、課金額がゼロ推定されても、例えばセンサ１１の不良によるものであった場合は、保全ＩＴ事業者の責任ではないため、本来は検知可能であったとして、一定の金額を課金することも考えられる。
　図１６に、図１に示すＨＭＩ９を構成する表示装置の画面表示例を示す。図１６に示すように、ＨＭＩ９を構成する表示装置の表示画面９１は、第１表示領域９２および確認ボタン９３より構成される。第１表示領域９２には、保全作業ログ記憶部２４より抽出された「タスクＩＤ」、「検査結果」、および「故障ＩＤ」が表示される領域と、自動診断結果ログ記憶部２５より抽出された「警報ＩＤ」、自動診断定義データベース２２より抽出された「診断種類」、およびタスク実績分析部２７により算出された「一致度」が表示される領域と、課金額推定部８１からの出力をまとめた「保全事業者利益推定［万円］」および「課金額［万円］」が表示される領域と、保全事業者と保全ＩＴ事業者の協議に基づき最終的に決定された課金額の入力を可能とする「課金額決定値［万円］」の領域と、例えばマウスによるクリックにて保全事業者と保全ＩＴ事業者の「合意」を確定するチェックボックスが表示される。なお、第１表示領域９２に表示される内容は、上述の表示内容に限らず、適宜表示内容を変更しても良い。また、上述の各領域、例えば、「タスクＩＤ」領域あるいは「故障ＩＤ」領域をマウスによるクリックにてアクティブにすることで、関連する個別のデータ、作業指示ログ、保全作業ログ、あるいは自動診断結果ログなどをポップアップウィンドウまたはリンク画面に表示するよう構成しても良い。
　「合意」を示すチェックボックスの全項目にチェックマークが入力された場合、あるいは一部の項目にチェックマークが入力された場合、確認ボタン９３上にマウスカーソルを移動しマウスによるクリックにて確認ボタン９３がアクティブにされると、対応する項目の課金額が確定する。これにより、保全事業者に対し課金額が通知される。　
　一方、保全ＩＴ事業者に対しては、課金額の通知に加えて、自動診断結果ごとの課金額、警報の発報状況、あるいは保全事業者との交渉結果、保全作業ログごとの課金状況を通知する。
　これにより保全ＩＴ事業者は、適切に警報を発報できずに、課金できていない保全作業ログ、課金額が低い警報などの情報、あるいはそれらにリンクした故障情報を知ることで、自動診断定義データベース２２内における診断基準の追加、あるいは診断基準の改善による予防的な警報発報の実現、さらには診断基準の改善による一致度Ｍを向上することへのインセンティブが働く。また、課金額が高く、すなわち保全事業者にとって、保全業務の改善効果が大きい自動診断部４による自動診断結果については、自動診断部４にて、診断に利用するリソースを増強するといった計画を立案することが可能となる。　
　特に、本実施例のように、一致度Ｍを乗じて保全事業者の利益Ｐを算出することで、一致度Ｍが大きく、すなわち故障モードの特定精度が高い自動診断を行うことで、保全事業者利益と、課金額を高くすることが可能である。例えば、図１６に示すタスクＩＤ“１”のドア開異常のケースでは、自動診断ＩＤ“４”のドア開時間異常の警報（警報ＩＤ“３”）が発報された結果、一致度はＭ＝０．３３となっている。しかし、自動診断定義データベース２２に格納されている自動診断ＩＤ“５”のドアレール抵抗増大の警報が発報されていれば、一致度はＭ＝１となり、保全事業者は検査をより削減でき、保全ＩＴ事業者もより大きな課金額を得られた。これは、ドアレール抵抗増大の診断基準に満たなかったためだが、診断基準の改善や、新たなセンサの設置によってより高精度の診断を行えば、ドアレール抵抗増大を発報できた可能性がある。
　なお、本実施例では、課金処理装置８を保全管理システム１内に有する構成としたが、必ずしもこれに限られるものでは無い。例えば、課金処理装置８がネットワーク（有線、無線を問わない）を介して保全管理システム１に接続される構成としても良い。
　以上の通り本実施例によれば、保全事業者による自動診断結果の利用を適切に検出し得る保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置を提供することが可能となる。　　また、本実施例によれば、保全事業者が自動診断結果に基づく保全作業によって得た利益に対し、保全ＩＴ事業者が適切な課金を行うことが可能となる。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。
例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
１・・・保全管理システム，２・・・保全管理確認装置，３・・・計測値データベース，４・・・自動診断部，５・・・保全計画データベース，６・・・タスク計画部，７・・・タスク実施記録部，８・・・課金処理装置，９・・・ＨＭＩ，１０・・・対象アセット，１１・・・センサ，２１・・・故障情報データベース，２２・・・自動診断定義データベース，２３・・・保全方法データベース，２４・・・保全作業ログ記憶部，２５・・・自動診断結果ログ記憶部，２６・・・作業指示ログ記憶部，２７・・・タスク実績分析部，８１・・・課金額推定部，８２・・・課金額決定部，８３・・・診断課金データベース，９１・・・表示画面，９２・・・第１表示領域，９３・・・確認ボタン

Claims (12)

  1. 　診断対象アセット毎に少なくとも故障モードを格納する故障情報データベースと、診断対象アセットの故障モードを診断するための診断基準を格納する自動診断定義データベースと、センサにより計測される前記診断対象アセットの状態を表す計測値及び前記診断基準に基づき当該診断対象アセットの故障モードの発生を検出又は予測する自動診断部と、予め故障モードに対応する保全方法を格納する保全方法データベースと、少なくとも前記自動診断部による診断結果及び発報された警報に関する情報を記録する自動診断結果ログ記憶部と、少なくとも前記診断対象アセットに施された保全作業内容を記録する保全作業ログ記憶部と、を備え、
    　前記保全作業ログ記憶部に記録された保全作業内容と、前記保全方法データベースに格納される前記自動診断部による診断結果の故障モードに対応する保全方法とを比較し、保全作業に自動診断結果が用いられたことを検出するタスク実績分析部を有することを特徴とする保全管理システム。
  2. 　請求項１に記載の保全管理システムにおいて、
    　前記タスク実績分析部は、前記保全作業ログ記憶部に記録された保全作業内容と、前記保全方法データベースに格納される前記自動診断部による診断結果の故障モードに対応する保全方法とを比較し、一致度を算出し、当該算出した一致度に基づいて保全作業に自動診断結果が用いられたことを検出することを特徴とする保全管理システム。
  3. 　請求項２に記載の保全管理システムにおいて、
    　前記故障情報データベースは、診断対象アセットを構成する複数のコンポーネント間の階層関係を表すネットワークを格納し、
    　前記タスク実績分析部は、前記保全作業ログ記憶部に記録された保全作業内容に対応するコンポーネントと、前記保全方法データベースに格納される前記自動診断部による診断結果の故障モードに対応する保全方法に対応するコンポーネントとのネットワーク上の距離に基づく減少関数を用いて前記一致度を算出することを特徴とする保全管理システム。
  4. 　請求項２に記載の保全管理システムにおいて、
    　少なくとも前記タスク実績分析部により算出された一致度に基づき、前記自動診断部による診断結果の利用に対する課金額を算出する課金処理装置を備えることを特徴とする保全管理システム。
  5. 　請求項３に記載の保全管理システムにおいて、
    　少なくとも前記タスク実績分析部により算出された一致度に基づき、前記自動診断部による診断結果の利用に対する課金額を算出する課金処理装置を備えることを特徴とする保全管理システム。
  6. 　請求項４に記載の保全管理システムにおいて、
    　前記課金処理装置は、
    　少なくとも前記タスク実績分析部により算出された一致度に基づき、前記自動診断部による診断結果の利用に対する課金額を推定する課金額推定部と、
    　課金額推定部により推定された課金額を表示装置の画面上に表示させると共に、前記画面上に表示された推定された課金額に対する修正入力に基づき、前記自動診断部による診断結果の利用に対する課金額を決定する課金額決定部と、を備えることを特徴とする保全管理システム。
  7. 　請求項５に記載の保全管理システムにおいて、
    　前記課金処理装置は、
    　少なくとも前記タスク実績分析部により算出された一致度に基づき、前記自動診断部による診断結果の利用に対する課金額を推定する課金額推定部と、
    　課金額推定部により推定された課金額を表示装置の画面上に表示させると共に、前記画面上に表示された推定された課金額に対する修正入力に基づき、前記自動診断部による診断結果の利用に対する課金額を決定する課金額決定部と、を備えることを特徴とする保全管理システム。
  8. 　請求項６に記載の保全管理システムにおいて、
    　前記課金額推定部は、前記タスク実績分析部により算出された一致度及び前記自動診断結果ログ記憶部に記録された発報された警報に関する情報並びに保全作業に自動診断結果を用いることで得られる利益に基づき、前記自動診断部による診断結果の利用に対する課金額を推定することを特徴とする保全管理システム。
  9. 　請求項７に記載の保全管理システムにおいて、
    　前記課金額推定部は、前記タスク実績分析部により算出された一致度及び前記自動診断結果ログ記憶部に記録された発報された警報に関する情報並びに保全作業に自動診断結果を用いることで得られる利益に基づき、前記自動診断部による診断結果の利用に対する課金額を推定することを特徴とする保全管理システム。
  10. 　診断対象アセット毎に少なくとも故障モードを格納する故障情報データベースと、診断対象アセットの故障モードを診断するための診断基準を格納する自動診断定義データベースと、予め故障モードに対応する保全方法を格納する保全方法データベースと、少なくとも自動診断部による診断結果及び発報された警報に関する情報を記録する自動診断結果ログ記憶部と、少なくとも前記診断対象アセットに施された保全作業内容を記録する保全作業ログ記憶部と、を備え、
    　前記保全作業ログ記憶部に記録された保全作業内容と、前記保全方法データベースに格納される前記自動診断部による診断結果の故障モードに対応する保全方法とを比較し、保全作業に自動診断結果が用いられたことを検出するタスク実績分析部を有することを特徴とする保全管理確認装置。
  11. 　請求項１０に記載の保全管理確認装置において、
    　前記タスク実績分析部は、前記保全作業ログ記憶部に記録された保全作業内容と、前記保全方法データベースに格納される前記自動診断部による診断結果の故障モードに対応する保全方法とを比較し、一致度を算出し、当該算出した一致度に基づいて保全作業に自動診断結果が用いられたことを検出することを特徴とする保全管理確認装置。
  12. 　請求項１１に記載の保全管理確認装置において、
    　前記故障情報データベースは、診断対象アセットを構成する複数のコンポーネント間の階層関係を表すネットワークを格納し、
    　前記タスク実績分析部は、前記保全作業ログ記憶部に記録された保全作業内容に対応するコンポーネントと、前記保全方法データベースに格納される前記自動診断部による診断結果の故障モードに対応する保全方法に対応するコンポーネントとのネットワーク上の距離に基づく減少関数を用いて前記一致度を算出することを特徴とする保全管理確認装置。
PCT/JP2017/044117 2017-01-19 2017-12-08 保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置 WO2018135171A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/473,680 US11221903B2 (en) 2017-01-19 2017-12-08 Maintenance management system and maintenance management confirmation device used for the same
JP2018563204A JP6706693B2 (ja) 2017-01-19 2017-12-08 保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-007357 2017-01-19
JP2017007357 2017-01-19

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018135171A1 true WO2018135171A1 (ja) 2018-07-26

Family

ID=62907953

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/044117 WO2018135171A1 (ja) 2017-01-19 2017-12-08 保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11221903B2 (ja)
JP (1) JP6706693B2 (ja)
WO (1) WO2018135171A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021005861A1 (ja) * 2019-07-10 2021-01-14 株式会社日立製作所 故障箇所特定支援システム

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102018110084A1 (de) * 2018-04-26 2019-10-31 Fibro Gmbh Diagnoseeinheit
TW202016743A (zh) * 2018-10-25 2020-05-01 財團法人資訊工業策進會 用於物聯網系統之資料處理裝置及資料處理方法
JP7270449B2 (ja) * 2019-04-23 2023-05-10 株式会社日立製作所 保全リコメンドシステム
US11635298B2 (en) * 2019-06-28 2023-04-25 Lyft, Inc. Systems and methods for routing decisions based on door usage data
JP2022127412A (ja) * 2021-02-19 2022-08-31 トヨタ自動車株式会社 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
CN114328147B (zh) * 2021-11-30 2023-12-29 浪潮(山东)计算机科技有限公司 一种测试异常处理方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002269265A (ja) * 2001-03-12 2002-09-20 Toshiba Corp コンピュータ点検申請受付用サーバ、コンピュータ点検サービスメニュー追加登録方法、設備保守申請受付用サーバ、設備保守申請受付方法、およびプログラム
JP2004020477A (ja) * 2002-06-19 2004-01-22 Hitachi Maxell Ltd 車両メンテナンスシステム
JP2008004091A (ja) * 2006-06-20 2008-01-10 Xerox Corp 一体化されたルールベース・システムを用いる自動修理分析
JP2012094044A (ja) * 2010-10-28 2012-05-17 Hitachi Ltd 異常診断装置および産業機械

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4531242B2 (ja) 2000-11-15 2010-08-25 東京瓦斯株式会社 故障診断システムにおける課金方法
US8074103B2 (en) * 2007-10-19 2011-12-06 Oracle International Corporation Data corruption diagnostic engine
US8504874B2 (en) * 2010-09-21 2013-08-06 Microsoft Corporation Repair-policy refinement in distributed systems
US10176032B2 (en) * 2014-12-01 2019-01-08 Uptake Technologies, Inc. Subsystem health score
US10339601B2 (en) * 2015-08-31 2019-07-02 The Toronto-Dominion Bank Connected device-triggered failure analysis

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002269265A (ja) * 2001-03-12 2002-09-20 Toshiba Corp コンピュータ点検申請受付用サーバ、コンピュータ点検サービスメニュー追加登録方法、設備保守申請受付用サーバ、設備保守申請受付方法、およびプログラム
JP2004020477A (ja) * 2002-06-19 2004-01-22 Hitachi Maxell Ltd 車両メンテナンスシステム
JP2008004091A (ja) * 2006-06-20 2008-01-10 Xerox Corp 一体化されたルールベース・システムを用いる自動修理分析
JP2012094044A (ja) * 2010-10-28 2012-05-17 Hitachi Ltd 異常診断装置および産業機械

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021005861A1 (ja) * 2019-07-10 2021-01-14 株式会社日立製作所 故障箇所特定支援システム
JP2021015328A (ja) * 2019-07-10 2021-02-12 株式会社日立製作所 故障箇所特定支援システム
JP7430040B2 (ja) 2019-07-10 2024-02-09 株式会社日立製作所 故障箇所特定支援システム

Also Published As

Publication number Publication date
US20190332462A1 (en) 2019-10-31
JPWO2018135171A1 (ja) 2019-11-07
JP6706693B2 (ja) 2020-06-10
US11221903B2 (en) 2022-01-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018135171A1 (ja) 保全管理システム及びそれに用いる保全管理確認装置
US7496475B2 (en) Maintenance management of a machine
CN103617110B (zh) 服务器设备状态检修系统
Tsang et al. Data management for CBM optimization
Van Horenbeek et al. Quantifying the added value of an imperfectly performing condition monitoring system—Application to a wind turbine gearbox
KR20130103567A (ko) 플랜트 안전 설계 지원 장치 및 플랜트 감시 보수 지원 장치
JP2013092954A (ja) 管理業務支援装置、管理業務支援方法及び管理業務支援システム
Xing et al. Dynamic business continuity assessment using condition monitoring data
KR100564362B1 (ko) 도시철도차량 유지보수 정보화 예방정비 분석을 이용한예방 정비 시스템 및 방법
US20090089112A1 (en) Service Resource Evaluation Method and System
Tichý et al. Predictive diagnostics usage for telematic systems maintenance
Vicente Assessing the cost of unreliability in gas plant to have a sustainable operation
Dias et al. Productivity improvement of transmission electron microscopes-A case study
TWI380226B (en) System and method of prognostic analysis and resource planning for apparatu
US20240046224A1 (en) System and Method for Management of Remote Assets with Data Aggregation
Létourneau et al. A domain independent data mining methodology for prognostics
Tichy et al. Failure analysis and data-driven maintenance of road tunnel equipment
Bakri et al. Systematic Industrial Maintenance to Boost the Quality Management Programs
CN115883194A (zh) 汽车网络安全管理系统、汽车、管理方法及存储介质
JP5412252B2 (ja) 信頼性解析装置及び方法
CN105656990A (zh) 一种仪表的监控方法及系统
Petrescu et al. Failure mode and effect analysis in automotive industry: a case study
Ning et al. Prognostics and health management's potential benefits to warranty
KR100682509B1 (ko) 도시철도차량 유지보수 정보화 응용시스템
Pattanayak et al. Investigation of various maintenance parameters for auxiliaries in a coal‐handling plant aided by a Visual Basic 6.0–based scheduled program

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17893224

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018563204

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17893224

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1