WO2019229946A1 - エレベーターの保守作業支援装置 - Google Patents

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WO2019229946A1
WO2019229946A1 PCT/JP2018/021012 JP2018021012W WO2019229946A1 WO 2019229946 A1 WO2019229946 A1 WO 2019229946A1 JP 2018021012 W JP2018021012 W JP 2018021012W WO 2019229946 A1 WO2019229946 A1 WO 2019229946A1
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WO
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failure
unit
data
treatment
recurrence rate
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PCT/JP2018/021012
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English (en)
French (fr)
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豊 松枝
寛 福永
恭平 西出
圭 後藤
智宏 服部
真人 高井
Original Assignee
三菱電機ビルテクノサービス株式会社
三菱電機株式会社
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Publication date
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Priority to TW107139276A priority patent/TWI768150B/zh
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
    • B66B5/0087—Devices facilitating maintenance, repair or inspection tasks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance

Definitions

  • the present invention relates to an elevator maintenance work support device.
  • Patent Document 1 describes an example of a maintenance work support device.
  • the maintenance work support apparatus stores information on the abnormality that has occurred and information on the treatment for the abnormality as past cases.
  • the maintenance work support apparatus sets priorities for past cases based on correlation with input data.
  • Patent Document 1 does not consider the accuracy of treatment. For this reason, a high priority can be set for a treatment that is likely to cause a similar failure to recur after being temporarily restored.
  • An object of the present invention is to provide an elevator maintenance work support device capable of setting treatment priority in consideration of treatment accuracy.
  • a maintenance work support device for an elevator includes a history storage unit that stores information on failure and information on measures for the failure, and a search unit that searches the history storage unit for failures similar to the failure represented by the input data And a calculation unit that calculates a recurrence rate representing a rate of occurrence of a failure similar to the failure within a predetermined period after the failure for each treatment for the failure searched for by the search unit And a priority setting unit that sets the priority of the treatment for the failure represented by the data based on the recurrence rate calculated for each treatment by the calculation unit.
  • the priority setting unit sets the treatment priority based on the recurrence rate for each treatment. Therefore, the priority of the treatment can be set in consideration of the accuracy of the treatment.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a maintenance work support device according to Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the failure history database which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the elevator attribute database which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the similar failure data table which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the combined data table which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of data processing in the maintenance work support device according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of the operation of the maintenance work support device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of an operation of a determination unit according to Embodiment 1.
  • 6 is a flowchart illustrating an example of operation of a classification unit according to the first embodiment.
  • 3 is a diagram illustrating a hardware configuration of a main part of the maintenance work support device according to Embodiment 1.
  • FIG. 6 is a configuration diagram of a maintenance work support apparatus according to Embodiment 2.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the recurrence rate database which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the recurrence rate which the calculation part which concerns on Embodiment 3 calculates.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of the maintenance work support apparatus according to the first embodiment.
  • the maintenance work support device 1 is applied to the elevator 2.
  • Elevator 2 is installed in building 3.
  • Building 3 has multiple floors.
  • the hoistway 4 passes through each floor of the building 3.
  • Each of the plurality of halls 5 is provided on each floor of the building 3.
  • Each of the plurality of landings 5 faces the hoistway 4.
  • Each of the plurality of halls 5 includes a hall door 6.
  • the elevator 2 includes a car 7, a balancing weight 8, a hoisting machine 9, and a main rope 10.
  • the car 7 is provided inside the hoistway 4 so that it can be raised and lowered along a guide rail (not shown).
  • the car 7 includes a car door 11.
  • the car door 11 is configured to be able to open and close in conjunction with the landing door 6 when the car 7 is stopped on any of a plurality of floors.
  • the counterweight 8 is provided so as to be able to move up and down along a guide rail (not shown) inside the hoistway 4.
  • the hoisting machine 9 is provided in the upper part of the hoistway 4.
  • the main rope 10 is wound around the hoisting machine 9. Both ends of the main rope 10 are held by the car 7 and the balancing weight 8 respectively.
  • the terminal device 12 is carried by a maintenance person 13.
  • the maintenance work support apparatus 1 includes an input unit 101, a history storage unit 102, a search unit 103, a determination unit 104, an attribute storage unit 105, a classification unit 106, a calculation unit 107, and a priority setting unit 108. And an output unit 109.
  • the input unit 101 is connected to the terminal device 12 through the communication line 14 so that failure data can be input.
  • the communication line 14 is, for example, an internet line.
  • the failure data is data representing a failure that occurs in the elevator 2.
  • the failure data includes information such as the type and status of the failure.
  • the failure data is input from the terminal device 12 by the maintenance staff 13, for example.
  • the failure data includes, for example, a failure code or free description text set for each type of failure.
  • the history storage unit 102 is configured to store a failure history database.
  • the failure history database is a database that stores failure history data.
  • the failure history data is data including information on failures that have occurred in the past and information on measures for the failures.
  • the search unit 103 is connected to the input unit 101 so that failure data can be acquired.
  • the search unit 103 is connected to the history storage unit 102 so that the failure history database can be accessed.
  • the search unit 103 is configured to be able to acquire a similar failure data table corresponding to failure data from the failure history database by searching.
  • the similar fault data table is a data table including a plurality of similar fault data of corresponding fault data.
  • the similar failure data is data including information on a failure similar to the failure represented by the failure data and information on a treatment for the similar failure.
  • the determination unit 104 is connected to the search unit 103 so as to acquire a similar fault data table.
  • the determination unit 104 is configured to be able to determine the presence or absence of recurrence for each of a plurality of similar failure data included in the similar failure data table.
  • the presence or absence of recurrence is a value indicating whether or not a failure similar to the failure has occurred within the recurrence determination period after the treatment for the failure.
  • the similar failure data includes a value indicating whether or not there is a recurrence.
  • the recurrence determination period is a period predetermined for the determination unit 104.
  • the attribute storage unit 105 is configured to store an elevator attribute database.
  • the elevator attribute database is a database that stores elevator attribute data.
  • the elevator attribute data is data including attribute information of the elevator 2.
  • the classification unit 106 is connected to the determination unit 104 so as to acquire a similar failure data table in which the presence or absence of recurrence is determined for each of the similar failure data.
  • the classification unit 106 is connected to the attribute storage unit 105 so that the elevator attribute database can be accessed.
  • the classification unit 106 is configured to generate a combined data table from the similar failure data table and the elevator attribute database.
  • the combined data table is a data table including a plurality of combined data.
  • the combined data is data obtained by combining the similar failure data and the elevator attribute data of the elevator 2 in which the failure included in the similar failure data has occurred.
  • the classification unit 106 is configured to be able to classify each of a plurality of similar fault data included in the similar fault data table into a group corresponding to the attribute of the elevator 2 by the combined data table.
  • the calculation unit 107 is connected to the classification unit 106 so that each of a plurality of similar fault data classified into groups can be acquired.
  • the calculation unit 107 is configured to be able to calculate the recurrence rate for each treatment based on the value of the presence or absence of recurrence included in the similar fault data.
  • the priority setting unit 108 is connected to the calculation unit 107 so that data representing the recurrence rate calculated for each treatment can be acquired.
  • the priority setting unit 108 is configured to set the treatment priority based on the recurrence rate.
  • the output unit 109 is connected to the priority setting unit 108 so that data representing the priority of the set treatment can be acquired.
  • the output unit 109 is connected to the terminal device 12 through the communication line 14 so that data representing the treatment and the priority set for the treatment can be transmitted.
  • the main rope 10 In the normal operation of the elevator 2, the main rope 10 is driven by the hoisting machine 9 and moves.
  • the car 7 and the balancing weight 8 move up and down following the movement of the main rope 10.
  • the car 7 responds to calls from the user by raising and lowering the hoistway 4.
  • the car 7 stops on the floor where the hall 5 is provided.
  • the landing door 6 opens in conjunction with the car door 11. A user of the elevator 2 gets on or off the car 7 from the landing 5.
  • the maintenance person 13 When a failure occurs in the elevator 2, the maintenance person 13 inputs failure data to the maintenance work support device 1 through the terminal device 12.
  • the maintenance work support device 1 sets a priority for the treatment based on the recurrence rate of the failure similar to the failure represented by the failure data.
  • the maintenance work support device 1 outputs data representing the treatment and the priority set for the treatment to the terminal device 12.
  • the terminal device 12 presents a treatment to the maintenance staff according to the set priority.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a failure history database according to the first embodiment.
  • the failure history data includes, as failure information, for example, information for identifying the elevator 2 in which the failure has occurred, failure occurrence date and time, failure code, and failure status.
  • the information for identifying the elevator 2 is, for example, a building number and a machine number.
  • the building number is a number for identifying each of the one or more buildings 3.
  • the machine number is a number that identifies each of one or more elevators 2 provided in the building 3.
  • the failure occurrence date and time is the date and time when the failure occurred.
  • the failure code is a code set for each type of failure.
  • the failure status is a free-description text indicating the failure status.
  • the failure history data may include recurrence data indicating that the same failure has occurred in the same elevator during a predetermined period.
  • the recurrence data is data of a code or free description text indicating the recurrence situation.
  • the failure history data includes, for example, a treatment code and a treatment content as treatment information.
  • the treatment code is a code set for each type of treatment.
  • the treatment content is a free description text representing the content of the treatment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the elevator attribute database according to the first embodiment.
  • the elevator attribute data includes, for example, a building number and a machine number as information for identifying the elevator 2.
  • the elevator attribute data includes, for example, a model, a door closing method, and a completion year as attribute information.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the similar fault data table according to the first embodiment.
  • FIG. 4 shows a similar failure data table acquired from the failure history database of FIG. 2 as an example.
  • the failure data corresponding to the similar failure data table represents a failure similar to the failure of the failure status “door opening / closing failure”.
  • the similar failure data table includes similar failure data of a failure having a failure status “door opening / closing failure” as a failure similar to the failure represented by the corresponding failure data.
  • the similar failure data includes information included in the failure history data and a value indicating whether or not there is a recurrence.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the combined data table according to the first embodiment.
  • FIG. 5 shows an example of a combined data table generated from the similar failure data table of FIG. 4 and the elevator attribute database of FIG.
  • the combined data is data in which elevator attribute data acquired from the elevator attribute database is combined with similar failure data using information for identifying the elevator 2 as a key.
  • the model “A”, the door closing method “CO”, the completion time “year” as the attributes of the elevator 2 are added to the similar failure data of the failure occurring in the elevator 2 identified by the building number “1234567” and the unit number “001”. 10 "is added.
  • attribute information is added to each of the plurality of similar fault data.
  • the model “B”, the door closing method “2S”, the completion year as the attributes of the elevator 2 “6” is added.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of data processing in the maintenance work support device according to the first embodiment.
  • the maintenance staff 13 inputs failure data to the input unit 101 through the terminal device 12.
  • the failure with the failure code “F001” and the failure status “door opening / closing failure” occurs in the elevator with the model “A”, the door closing method “CO”, and the completion year “4”.
  • the search unit 103 acquires failure data from the input unit 101.
  • the search unit 103 acquires a similar fault data table corresponding to the fault data from the fault history database by searching. For example, when the failure codes of a plurality of failures match, the search unit 103 searches for similar failure data assuming that the plurality of failures are similar.
  • the determination unit 104 acquires a similar failure data table from the search unit 103.
  • the determination unit 104 determines the presence or absence of recurrence for each of a plurality of similar failure data included in the acquired similar failure data table.
  • the determination unit 104 determines the presence or absence of recurrence as follows, for example.
  • the determination unit 104 initializes the value of the presence / absence of recurrence by setting the value of the presence / absence of recurrence of all the similar fault data included in the similar fault data table to “None”.
  • the determination unit 104 searches the similar failure data table for a pair of similar failure data whose interval between failure occurrence dates and times does not exceed the recurrence determination period. When the failure represented by each of the searched pair of similar failure data is a failure that has occurred in the same elevator, the determination unit 104 determines whether or not there is a recurrence of the earlier occurrence of the failure among the pair of similar failure data. Is “Yes”.
  • the determination unit 104 calculates the failure occurrence date / time interval as a day unit by rounding down the unit after the hour.
  • the recurrence determination period is k days, where k is an integer.
  • the determination unit 104 determines the presence or absence of recurrence by searching for the presence or absence of a code or text indicating the recurrence.
  • the classification unit 106 acquires the similar failure data table from which the presence or absence of recurrence is determined from the determination unit 104.
  • the classification unit 106 generates a combined data table from the acquired similar failure data table and the elevator attribute database.
  • the classification unit 106 classifies each of the plurality of similar fault data included in the similar fault data table into a group corresponding to the attribute of the elevator 2 by using the combined data table.
  • the classifying unit 106 classifies each of a plurality of similar fault data as follows, for example.
  • the classification unit 106 has a group list.
  • the group list is a list for storing groups.
  • the group list is an empty list in the initial state.
  • the group has a usage attribute list.
  • the use attribute list is a list of attributes of the elevator 2 already used for classification of the group having the list.
  • the classification unit 106 stores the entire plurality of similar fault data included in the similar fault data table in the group list as one unclassified group.
  • the group has an empty usage attribute list.
  • the classification unit 106 repeats the following process until the group list does not include unclassified groups.
  • the classification unit 106 extracts one unclassified group from the group list.
  • the classification unit 106 searches for one classification attribute from the attributes not included in the extracted group use attribute list.
  • the classification attribute is an attribute having a significant difference in the recurrence rate between the plurality of subgroups when the extracted group is classified into a plurality of subgroups by the classification attribute.
  • the recurrence rate is calculated based on the value of the presence or absence of recurrence of similar fault data included in each of the plurality of subgroups.
  • the classification unit 106 uses the usage attribute list of each of the plurality of subgroups as a list in which the classification attribute is added to the usage attribute list of the extracted group.
  • the classification unit 106 adds each of the plurality of subgroups to the group list as an unclassified group.
  • the classification unit 106 returns the extracted group to the group list as a classified group.
  • the classification unit 106 determines that there is a significant difference in the recurrence rate between the subgroups based on the p value that is the significance probability of the null hypothesis that “there is no significant difference between the recurrence rates of the subgroups”. Determine whether.
  • the classification unit 106 calculates a p-value for each attribute that is not included in the used attribute list of the extracted group.
  • the classification unit 106 sets the attribute having the lowest p value among the attributes whose p value is lower than the significance level as the classification attribute. If there is no attribute whose p value is lower than the significance level, the classification unit 106 determines that the classification attribute has not been searched.
  • the classification unit 106 integrates subgroups that have no significant difference in the recurrence rate among the plurality of subgroups classified by the classification attribute.
  • the classification unit 106 acquires 500 similar failure data tables.
  • the classification unit 106 generates a combined data table.
  • the classification unit 106 stores an unclassified group including 500 pieces of combined data as a parent group in the group list.
  • the parent group usage attribute list is empty.
  • the classification unit 106 takes out the parent group from the group list.
  • the classification unit 106 searches for classification attributes from attributes not included in the parent group use attribute list. If the p value for the door closing method is lower than the significance level and the p value for other attributes, the classification unit 106 determines that the door closing method is a classification attribute.
  • the classification unit 106 classifies the parent group into sub-groups such as “CO” and “2S” by the door closing method. When there is no statistically significant difference in the recurrence rate of subgroups other than “CO” and “2S” for the door closing method, the classification unit 106 assigns subgroups other than “CO” and “2S” to “others”. Integrate as a subgroup.
  • the classification unit 106 stores, in the group list, subgroups including 200 pieces of combined data whose door closing method is “CO” as unclassified groups.
  • the classification unit 106 stores, in the group list, subgroups including 200 pieces of combined data whose door closing method is “2S” as unclassified groups.
  • the classification unit 106 stores, in the group list, subgroups including 100 combined data with the door closing method “others” as unclassified groups.
  • the use attribute list possessed by these groups includes a door closing method.
  • the classification unit 106 extracts a group whose door closing method is “CO” from the group list.
  • the classification unit 106 determines the model as a classification attribute from the attributes other than the door closing method included in the use attribute list.
  • the classification unit 106 classifies the extracted group into sub-groups “A”, “B”, “C”, and “others” depending on the model.
  • the classification unit 106 stores, in the group list, subgroups including 50 combined data with the door closing method “CO” and the model “A” as unclassified groups.
  • the use attribute list of the group includes the door closing method and the model.
  • the classification unit 106 stores the subgroups of the models “B”, “C”, and “others” in the group list as unclassified groups.
  • the classification unit 106 takes out a group whose door closing method is “2S” from the group list.
  • the classification unit 106 determines the completion year as a classification attribute from the attributes other than the door closing method included in the use attribute list.
  • the classification unit 106 classifies the extracted group into subgroups of “5 years or less” and “6 years or more” according to the completion years.
  • the classification unit 106 stores, in the group list, subgroups including 120 pieces of combined data having the door closing method “CO” and the completion year “5 years or less” as unclassified groups.
  • the use attribute list of the group includes the door closing method and the number of years completed. Similarly, the classification unit 106 stores the subgroups having a completion period of “6 years or more” in the group list as unclassified groups.
  • the classification unit 106 takes out a group whose door closing method is “other” from the group list.
  • the classification unit 106 searches for a classification attribute from attributes other than the door closing method included in the use attribute list. If there is no attribute other than the door closing method included in the use attribute list that has a p-value lower than the significance level for the classification by the attribute, the classification unit 106 determines that the classification attribute has not been searched.
  • the classification unit 106 returns the subgroup including 100 pieces of combined data whose door closing method is “others” to the group list as a classified group.
  • the classification unit 106 repeats the hierarchical classification of groups based on the attributes of the elevator 2 until the group list does not include an unclassified list.
  • the calculation unit 107 acquires each of a plurality of similar failure data classified into groups from the classification unit 106.
  • the calculation unit 107 searches for a group corresponding to the attribute of the elevator 2 where the failure has occurred.
  • the calculation unit 107 calculates a recurrence rate for each treatment for the searched group.
  • the recurrence rate is the ratio of the number of recurrences to the number of failures.
  • the number of failures is the number of data included in the group.
  • the number of recurrences is the number of data having a value of “exist” in the data included in the group.
  • the calculation unit 107 calculates a recurrence rate for each treatment even when there is no significant difference in the recurrence rate.
  • the calculation unit 107 calculates the number of recurrences as 50% for 20 faults for which the action “inspection” has been performed in the searched group. Similarly, the calculation unit 107 calculates the number of recurrences as 0% for 10 failures in which the action “board replacement” has been performed in the retrieved group.
  • the priority setting unit 108 acquires data representing the recurrence rate calculated for each treatment from the calculation unit 107.
  • the priority setting unit 108 sets a high priority in order from the treatment with the smallest recurrence rate.
  • the priority setting unit 108 integrates lower-level treatments with low priority as “others”.
  • the priority setting unit 108 sets the highest priority for the treatment “board replacement”.
  • the priority setting unit 108 sets the next highest priority for the treatment “inspection”.
  • the output unit 109 acquires data representing the priority of the set treatment from the priority setting unit 108.
  • the output unit 109 transmits data representing the treatment and the priority set for the treatment to the terminal device 12.
  • the terminal device 12 presents treatments with high priority to the maintenance staff 13 by displaying the treatments in order of priority.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of the operation of the maintenance work support apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the operation of the determination unit according to the first embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the operation of the classification unit according to the first embodiment.
  • FIG. 7 shows the overall operation of the maintenance work support apparatus 1.
  • step S101 the input unit 101 acquires failure data. Thereafter, the operation of the maintenance work support device 1 proceeds to step S102.
  • step S102 the search unit 103 acquires a similar failure data table corresponding to the failure data by searching. Thereafter, the operation of the maintenance work support apparatus 1 proceeds to step S103.
  • step S103 the determination unit 104 determines the presence or absence of recurrence for each of the similar fault data in the similar fault data table. Thereafter, the operation of the maintenance work support apparatus 1 proceeds to step S104.
  • step S104 the classification unit 106 generates a combined data table from the similar failure data table and the elevator attribute database. Thereafter, the operation of the maintenance work support apparatus 1 proceeds to step S105.
  • step S105 the classification unit 106 classifies each of the plurality of similar failure data into a group corresponding to the attribute of the elevator 2 by using the combined data table. Thereafter, the operation of the maintenance work support apparatus 1 proceeds to step S106.
  • step S106 the calculation unit 107 calculates a recurrence rate for each treatment for similar faults included in the group corresponding to the attribute of the elevator 2 where the fault has occurred. Thereafter, the operation of the maintenance work support apparatus 1 proceeds to step S107.
  • step S107 the priority setting unit 108 sets the priority of treatment for the failure based on the calculated recurrence rate. Thereafter, the output unit 109 transmits data representing the treatment and the priority set for the treatment. Thereafter, the operation of the maintenance work support apparatus 1 ends.
  • FIG. 8 shows the operation of the determination unit 104 in step S103 of FIG.
  • step S201 the determination unit 104 acquires a similar fault data table including m similar fault data. Thereafter, the determination unit 104 initializes the value of the presence or absence of recurrence in the similar failure data table. Thereafter, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S202.
  • step S202 the determination unit 104 sorts the similar failure data table in ascending order according to the failure occurrence date and time. Thereafter, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S203.
  • step S203 the determination unit 104 substitutes 0 for the loop variable i. Thereafter, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S204.
  • step S204 the determination unit 104 determines whether i ⁇ m.
  • the determination result is Yes
  • the operation of the determination unit 104 proceeds to step S205.
  • the determination result is No
  • the operation of the determination unit 104 ends.
  • step S205 the determination unit 104 substitutes i + 1 for the loop variable j. Thereafter, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S206.
  • step S206 the determination unit 104 determines whether j ⁇ m. When the determination result is No, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S207. When the determination result is Yes, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S208.
  • step S207 the determination unit 104 adds 1 to the loop variable i. Thereafter, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S204.
  • step S208 the determination unit 104 calculates an interval between failure occurrence dates and times for the i-th and j-th similar failure data. Thereafter, the determination unit 104 determines whether the calculated interval is equal to or less than k days in the recurrence determination period. When the determination result is No, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S207. When the determination result is Yes, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S209.
  • step S209 the determination unit 104 determines whether the failure represented by each of the i-th and j-th similar failure data is a failure that has occurred in the same elevator.
  • the determination result is Yes
  • the operation of the determination unit 104 proceeds to step S210.
  • the determination result is No
  • the operation of the determination unit 104 proceeds to step S211.
  • step S210 the determination unit 104 sets the presence / absence value of the i-th similar failure data to “Yes”. Thereafter, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S211.
  • step S211 the determination unit 104 adds 1 to the loop variable j. Thereafter, the operation of the determination unit 104 proceeds to step S206.
  • FIG. 9 shows the operation of the classification unit 106 in step S105 of FIG.
  • step S301 the classification unit 106 adds the entire plurality of similar fault data included in the similar fault data table to the group list initialized as one unclassified group. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S302.
  • step S302 the classification unit 106 determines whether an unclassified group is included in the group list. When the determination result is Yes, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S303. When the determination result is No, the operation of the classification unit 106 ends.
  • step S303 the classification unit 106 selects and extracts one unclassified group from the group list. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S304.
  • step S304 the classification unit 106 selects one attribute of the elevator 2 that has not been selected for the extracted group. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S305.
  • step S305 the classification unit 106 determines whether the selected attribute is included in the used attribute list of the extracted group. When the determination result is No, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S306. When the determination result is Yes, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S310.
  • step S306 the classification unit 106 classifies the extracted group into a plurality of subgroups according to the selected attribute. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S307.
  • step S307 the classification unit 106 calculates a recurrence rate for each of the plurality of subgroups. Thereafter, the classification unit 106 calculates a p-value that is the significance probability of the null hypothesis that “there is no significant difference between the recurrence rates of the subgroups classified by the selected attribute”. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S308.
  • step S308 the classification unit 106 determines whether the calculated p value is lower than the significance level. When the determination result is Yes, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S309. When the determination result is No, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S310.
  • step S309 the classification unit 106 stores the selected attribute and the p-value for the attribute in the temporary list for the extracted group. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S310.
  • step S310 the classification unit 106 determines whether all attributes of the elevator 2 have been selected for the extracted group. When the determination result is No, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S304. When the determination result is Yes, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S311.
  • step S311 the classification unit 106 determines whether the attribute and one or more p-values for the attribute are stored in the temporary list for the extracted group. When the determination result is No, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S312. When the determination result is Yes, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S313.
  • step S312 the classification unit 106 determines that the classification attribute has not been searched. Thereafter, the classification unit 106 adds the extracted group to the group list as a classified group. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S302.
  • step S313 the classification unit 106 sets the attribute having the lowest p value stored in the temporary list for the extracted group as the classification attribute. After that, the classification unit 106 adds the attribute stored in the extracted group usage attribute list to the sub-group usage attribute list classified by the classification attribute. Thereafter, the classification unit 106 adds the classification attribute to the use attribute list of the subgroup classified by the classification attribute. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S314.
  • step S314 the classification unit 106 integrates a plurality of subgroups with no significant difference in recurrence rate among a plurality of subgroups classified by the classification attribute as one of the subgroups classified by the classification attribute. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S315.
  • step S315 the classification unit 106 adds each of the plurality of subgroups classified by the classification attribute to the group list as an unclassified group. Thereafter, the operation of the classification unit 106 proceeds to step S302.
  • the maintenance work support apparatus 1 includes the history storage unit 102, the search unit 103, the calculation unit 107, and the priority setting unit 108.
  • the history storage unit 102 stores information on failure and information on treatment for the failure.
  • the search unit 103 searches the history storage unit 102 for a failure similar to the failure represented by the input failure data.
  • a recurrence rate is calculated for each treatment for the failure.
  • the recurrence rate represents the rate at which a failure similar to the failure has occurred within a predetermined period after the failure.
  • the priority setting unit 108 sets the treatment priority for the failure represented by the failure data based on the recurrence rate calculated by the calculation unit 107 for each treatment.
  • the maintenance work support apparatus 1 can determine a treatment with a high possibility that a similar failure will recur after being temporarily restored, based on the recurrence rate calculated for each treatment. Thereby, the maintenance work support apparatus 1 can set the priority of the treatment in consideration of the accuracy of the treatment.
  • the maintenance work support device 1 can present to the maintenance staff 13 an appropriate treatment in consideration of the accuracy of the treatment through the terminal device 12.
  • the maintenance work support device 1 includes a determination unit 104.
  • the determination unit 104 determines whether there is a recurrence for the failure searched by the search unit 103.
  • the presence or absence of recurrence indicates whether a failure similar to the failure has occurred within a predetermined period after the failure.
  • the calculation unit 107 calculates a recurrence rate for each treatment based on the presence / absence of the recurrence determined by the determination unit 104.
  • the maintenance staff 13 or the administrator of the elevator 2 does not need to add information indicating the presence or absence of recurrence to the failure history database. Thereby, the maintenance worker 13 or the manager of the elevator 2 can use the maintenance work support device 1 more easily.
  • the history storage unit 102 does not need to store information indicating the presence or absence of recurrence. Thereby, the storage capacity required for the history storage unit 102 is reduced.
  • the maintenance work support device 1 includes a classification unit 106.
  • the classification unit 106 classifies the failure searched by the search unit 103 into a group corresponding to the attribute of the elevator 2 in which the failure has occurred.
  • the calculation unit 107 calculates a recurrence rate for each treatment for a failure classified into a group corresponding to the attribute of the elevator 2 in which the failure represented by the failure data has occurred.
  • the calculation unit 107 calculates the recurrence rate in consideration of the attribute of the elevator 2 where the failure has occurred. Accordingly, the priority setting unit 108 can set the treatment priority with higher accuracy.
  • the classification unit 106 classifies them into groups according to the attributes.
  • the classification unit 106 and the calculation unit 107 calculate the recurrence rate by dividing a group having a significant difference in the recurrence rate. Accordingly, the priority setting unit 108 can set the treatment priority with higher accuracy.
  • the failure data may be input from the monitoring center outside the building 3 without depending on the maintenance staff 13.
  • the failure data may be signal values of one or more sensors provided in the elevator 2.
  • Fault data may be automatically entered when one or more sensor signal values are in a range of values representing the fault.
  • the search unit 103 may search for similar fault data assuming that the faults are similar when the fault statuses of the faults are similar. At this time, the search unit 103 calculates the similarity between failure situations by, for example, natural language processing.
  • the search unit 103 may search for similar faults using a preset similarity determination table.
  • the similarity determination table is a table indicating whether or not a set of failures represented by a set of failure codes is similar.
  • the search unit 103 may search for similar faults based on the fault code system.
  • the code system of the fault codes is set so that, for example, faults with similar fault codes are similar to each other.
  • the search unit 103 may search for similar faults based on differences in signal values when the fault data is signal values of one or more sensors.
  • the search unit 103 calculates the difference between the signal values based on, for example, the Euclidean distance.
  • the classification unit 106 may search for a numerical value that causes a significant difference in the recurrence rate when classifying into subgroups according to attributes represented by numerical values. For example, the classification unit 106 classifies the sub-group “n or less” or “n + 1 or more” while changing the attribute value n, and searches for a value n that causes a significant difference in the recurrence rate of the sub-group.
  • the attribute represented by a numerical value is, for example, the number of years completed.
  • the classification unit 106 does not have to perform classification when a group including combined data whose number is smaller than a predetermined threshold is obtained. For example, when the number of combined data included in an unclassified group extracted from the group list is less than the threshold, the classification unit 106 may return the extracted group as it is to the group list as a classified group. When the subgroup including the combined data whose number is smaller than the threshold value is obtained by classification according to the selected attribute, the classification unit 106 may not perform classification into the subgroup based on the attribute.
  • the threshold is determined in advance as a lower limit of the number of combined data for which a reliable recurrence rate is calculated for the classified group. As a result, for example, when 100 groups are divided into 95 cases and 5 cases by classification, it is prevented that the reliability of the recurrence probability cannot be ensured because the number of one of the divided cases is as few as 5. It is.
  • the terminal device 12 may present a high-priority treatment to the maintenance staff 13 by displaying the treatment with a different size or color depending on the priority.
  • the terminal device 12 may display the recurrence rate together with the treatment.
  • the terminal device 12 may present the high priority treatment to the maintenance staff 13 by not displaying the low priority treatment.
  • the terminal device 12 may accept the input of treatment data by the maintenance staff after presenting the treatment to the maintenance staff 13. At this time, the terminal device 12 may add the failure data and the treatment data as failure history data to the failure history database stored in the history storage unit 102.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a hardware configuration of a main part of the maintenance work support device according to the first embodiment.
  • Each function of the maintenance work support device 1 can be realized by a processing circuit.
  • the processing circuit includes at least one processor 1b and at least one memory 1c.
  • the processing circuit may include at least one dedicated hardware 1a together with or in place of the processor 1b and the memory 1c.
  • each function of the maintenance work support device 1 is realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. At least one of software and firmware is described as a program.
  • the program is stored in the memory 1c.
  • the processor 1b implements each function of the maintenance work support apparatus 1 by reading and executing a program stored in the memory 1c.
  • the processor 1b is also referred to as a CPU (Central Processing Unit), a processing device, an arithmetic device, a microprocessor, a microcomputer, and a DSP.
  • the memory 1c includes, for example, a nonvolatile or volatile semiconductor memory such as a RAM, a ROM, a flash memory, an EPROM, and an EEPROM, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, and a DVD.
  • a nonvolatile or volatile semiconductor memory such as a RAM, a ROM, a flash memory, an EPROM, and an EEPROM, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, and a DVD.
  • the processing circuit When the processing circuit includes dedicated hardware 1a, the processing circuit is realized by, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof.
  • Each function of the maintenance work support device 1 can be realized by a processing circuit.
  • the functions of the maintenance work support apparatus 1 can be realized together by a processing circuit.
  • a part of each function of the maintenance work support device 1 may be realized by dedicated hardware 1a, and the other part may be realized by software or firmware.
  • the processing circuit realizes each function of the maintenance work support apparatus 1 with the hardware 1a, software, firmware, or a combination thereof.
  • Embodiment 2 FIG. In the second embodiment, differences from the example disclosed in the first embodiment will be described in detail. For features not described in the second embodiment, any of the features disclosed in the first embodiment may be adopted.
  • FIG. 11 is a configuration diagram of the maintenance work support apparatus according to the second embodiment.
  • the maintenance work support device 1 includes a generation unit 110 and a recurrence rate storage unit 111.
  • the generation unit 110 is configured to be able to generate failure data comprehensively, for example, for failure codes and failure situations.
  • the generation unit 110 is connected to the search unit 103 so that failure data to be generated can be provided.
  • the recurrence rate storage unit 111 is configured to store a recurrence rate database.
  • the recurrence rate database is a database that stores recurrence rate data.
  • the recurrence rate data is data including information on the recurrence rate calculated by the calculation unit 107 for each treatment.
  • the search unit 103 is connected to the generation unit 110 so that failure data can be acquired.
  • the calculation unit 107 is connected to the recurrence rate storage unit 111 so that the recurrence rate database can be accessed.
  • the priority setting unit 108 is connected to the input unit 101 so that failure data can be acquired.
  • the priority setting unit 108 is connected to the recurrence rate storage unit 111 so that recurrence rate data can be acquired.
  • the priority setting unit 108 is configured to set the treatment priority based on the recurrence rate.
  • the output unit 109 is connected to the priority setting unit 108 so that data representing the priority of the set treatment can be acquired.
  • the output unit 109 is connected to the terminal device 12 through the communication line 14 so that data representing the treatment and the priority set for the treatment can be transmitted.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a recurrence rate database according to the second embodiment.
  • the recurrence rate data includes, for example, a failure code and a failure status as failure information.
  • the recurrence rate data includes a first attribute, a first item, a second attribute, and a second item as attribute information used for classification.
  • the recurrence rate data includes treatment codes and treatment details as treatment information.
  • the recurrence rate data includes the number of failures, the number of recurrences, and the recurrence rate as information on the recurrence rate.
  • the first attribute is an attribute that classifies the entire similar fault data table into groups.
  • the first item is the value of the first attribute.
  • the second attribute is an attribute for classifying the group classified by the first attribute into a lower group.
  • the second item is the value of the second attribute.
  • the recurrence rate data includes attribute information for classifying the group classified by the second attribute into a lower group.
  • the number of failures is the number of similar failure data searched for each treatment.
  • the number of recurrences is the number of similar fault data in which the presence / absence of recurrence is determined as “present” among the searched similar fault data.
  • the recurrence rate is the ratio of the number of recurrences to the number of failures.
  • the recurrence rate data is generated as follows, for example.
  • the generation unit 110 transmits the generated failure data to the search unit 103 when the calculation work load of the maintenance work support device 1 is low, for example.
  • the search unit 103 acquires a similar fault data table corresponding to the fault data from the fault history database by searching.
  • the determination unit 104 determines the presence or absence of recurrence for each of a plurality of similar fault data included in the similar fault data table.
  • the classification unit 106 generates a combined data table from the similar failure data table and the elevator attribute database.
  • the classification unit 106 classifies each of the plurality of similar fault data included in the similar fault data table into a group corresponding to the attribute of the elevator 2 by using the combined data table.
  • the calculation unit 107 calculates a recurrence rate for each treatment based on the value of the presence or absence of recurrence included in the similar failure data.
  • the calculation unit 107 generates failure information, attribute information used for classification, treatment information, and recurrence rate information as recurrence rate data.
  • the recurrence rate data is used as follows, for example.
  • the maintenance unit 13 receives input of failure data from the terminal device 12.
  • the priority setting unit 108 acquires failure data from the input unit 101.
  • the priority setting unit 108 acquires recurrence rate data for each treatment for the attribute group corresponding to the elevator 2 in which the failure has occurred.
  • the priority setting unit 108 sets the priority of treatment for the failure represented by the failure data based on the recurrence rate data.
  • the maintenance work support device 1 includes the recurrence rate storage unit 111.
  • the recurrence rate storage unit 111 stores the recurrence rate calculated by the calculation unit 107 for each treatment. Based on the recurrence rate stored in the recurrence rate storage unit 111, the priority setting unit 108 sets the priority of treatment for the failure represented by the failure data.
  • the maintenance work support device 1 can perform processing such as determination or classification of recurrence before failure data is input. For this reason, the maintenance work support apparatus 1 reduces the calculation load from when failure data is input until the priority is set. Thereby, the maintenance work support apparatus 1 can set the priority to the treatment immediately after the failure data is input.
  • the generation unit 110 may transmit failure data to the search unit 103 at a predetermined time interval. That is, the recurrence rate database is updated at predetermined time intervals. Alternatively, the recurrence rate database may be updated when data is added to the history storage unit 102.
  • Embodiment 3 FIG. In the third embodiment, differences from the example disclosed in the first embodiment or the second embodiment will be described in detail. For features not described in the third embodiment, any of the features disclosed in the first embodiment or the second embodiment may be employed.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the recurrence rate calculated by the calculation unit according to the third embodiment.
  • the horizontal axis represents the number of days that have elapsed after treatment for a failure.
  • the vertical axis represents the recurrence rate for the failure after treatment.
  • Treatment ⁇ and treatment ⁇ represent different treatments for failures classified into the same group.
  • the maintenance date scheduled for the elevator 2 where the failure has occurred is 20 days after the input of failure data representing the failure.
  • the recurrence rate after 20 days is higher for treatment ⁇ than for treatment ⁇ .
  • the recurrence rate after 50 days is higher for treatment ⁇ than for treatment ⁇ .
  • the determination unit 104 determines the interval until the failure recurs as the value of the presence / absence of the recurrence.
  • the determination unit 104 initializes the value of the presence / absence of recurrence by setting the value of the presence / absence of recurrence of all the similar fault data included in the similar fault data table to an integer value 0 representing “none”. If the interval between the failure occurrence dates and times of the pair of similar failure data is d days that is not more than k days, the determination unit 104 determines the value of whether or not there is a recurrence as an integer value d.
  • the calculation unit 107 calculates the recurrence rate every day after the failure.
  • the recurrence rate every day after the failure is an example of the recurrence rate every elapsed time after the failure.
  • the calculation unit 107 calculates, for each treatment for the group classified by the classification unit 106, the ratio of the number of failures in which similar failures have recurred up to d days after the treatment to the number of failures performed for the treatment, the recurrence rate after d days Calculate as
  • the priority setting unit 108 sets a high priority for a treatment with a low recurrence rate on the next maintenance day. That is, the priority setting unit 108 sets the priority of the treatment ⁇ with a low recurrence rate after 20 days higher than the treatment ⁇ .
  • the calculation unit 107 of the maintenance work support device 1 according to Embodiment 3 calculates the recurrence rate for each elapsed time after the failure.
  • the priority setting unit 108 can set a high priority even for an emergency treatment in which the recurrence rate increases after a long period of time has elapsed. For this reason, the priority setting part 108 can set the priority suitable for the treatment with respect to the said failure according to the space
  • calculation unit 107 may calculate, for example, a recurrence rate every three days after the failure as the recurrence rate for each elapsed time after the failure.
  • the priority setting unit 108 may set the priority of the treatment that can be performed remotely without depending on the maintenance staff 13 when the recurrence rate on the next maintenance day is lower than a predetermined ratio.
  • a remotely possible treatment is, for example, a treatment of transmitting a control signal for maintenance to the elevator 2.
  • the terminal device 12 may present the maintenance staff 13 by displaying, for example, a graph of the change in the recurrence rate for each treatment with respect to the elapsed days.
  • the maintenance work support device according to the present invention can be applied to an elevator.
  • 1 maintenance work support device 101 input unit, 102 history storage unit, 103 search unit, 104 determination unit, 105 attribute storage unit, 106 classification unit, 107 calculation unit, 108 priority setting unit, 109 output unit, 110 generation unit, 111 Recurrence rate storage unit, 1a hardware, 1b processor, 1c memory, 2 elevators, 3 buildings, 4 hoistways, 5 landings, 6 landing doors, 7 cages, 8 balancing weights, 9 hoisting machines, 10 main ropes, 11 car doors, 12 terminal devices, 13 maintenance personnel, 14 communication lines

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Abstract

本発明は、処置の正確性を考慮して処置の優先度を設定できるエレベーター（２）の保守作業支援装置（１）を提供することを目的とする。保守作業支援装置（１）は、履歴記憶部（１０２）と、検索部（１０３）と、算出部（１０７）と、優先度設定部（１０８）と、を備える。履歴記憶部（１０２）は、故障の情報および当該故障に対する処置の情報を記憶する。検索部（１０３）は、入力される故障データが表す故障に類似する故障を履歴記憶部（１０２）から検索する。算出部（１０７）と、検索部（１０３）に検索される故障について、当該故障に対する処置ごとに再発率を算出する。再発率は、当該故障の後から予め定められた期間の内に当該故障に類似する故障が発生した割合を表す。優先度設定部（１０８）は、算出部（１０７）が処置ごとに算出する再発率に基づいて、故障データが表す故障に対する処置の優先度を設定する。

Description

エレベーターの保守作業支援装置
　本発明は、エレベーターの保守作業支援装置に関する。
　特許文献１に保守作業支援装置の例が記載されている。保守作業支援装置は、発生した異常の情報および当該異常に対する処置の情報を過去の事例として記憶する。保守作業支援装置は、入力されるデータとの相関に基づいて、過去の事例に優先度を設定する。
日本特許第５８２００７２号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の保守作業支援装置は、処置の正確性を考慮しない。このため、一時的に復旧した後に類似する故障が再発する可能性の高い処置に高い優先度を設定しうる。
　本発明は、このような課題を解決するためになされた。本発明の目的は、処置の正確性を考慮して処置の優先度を設定できるエレベーターの保守作業支援装置を提供することである。
　本発明に係るエレベーターの保守作業支援装置は、故障の情報および当該故障に対する処置の情報を記憶する履歴記憶部と、入力されるデータが表す故障に類似する故障を履歴記憶部から検索する検索部と、検索部に検索される故障について、当該故障の後から予め定められた期間の内に当該故障に類似する故障が発生した割合を表す再発率を、当該故障に対する処置ごとに算出する算出部と、算出部が処置ごとに算出する再発率に基づいて、データが表す故障に対する処置の優先度を設定する優先度設定部と、を備える。
　本発明によれば、優先度設定部は、処置ごとの再発率に基づいて処置の優先度を設定する。これにより、処置の正確性を考慮して処置の優先度を設定できる。
実施の形態１に係る保守作業支援装置の構成図である。 実施の形態１に係る故障履歴データベースの例を示す図である。 実施の形態１に係るエレベーター属性データベースの例を示す図である。 実施の形態１に係る類似故障データテーブルの例を示す図である。 実施の形態１に係る結合データテーブルの例を示す図である。 実施の形態１に係る保守作業支援装置におけるデータの処理の例を示す図である。 実施の形態１に係る保守作業支援装置の動作の例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る判定部の動作の例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る分類部の動作の例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る保守作業支援装置の主要部のハードウェア構成を示す図である。 実施の形態２に係る保守作業支援装置の構成図である。 実施の形態２に係る再発率データベースの例を示す図である。 実施の形態３に係る算出部が算出する再発率の例を示す図である。
　本発明を実施するための形態について添付の図面を参照しながら説明する。各図において、同一または相当する部分には同一の符号を付して、重複する説明は適宜に簡略化または省略する。
　実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る保守作業支援装置の構成図である。
　保守作業支援装置１は、エレベーター２に適用される。
　エレベーター２は、建物３に設けられる。
　建物３は、複数の階を有する。昇降路４は、建物３の各階を貫く。複数の乗場５の各々は、建物３の各階に設けられる。複数の乗場５の各々は、昇降路４に対向する。複数の乗場５の各々は、乗場扉６を備える。
　エレベーター２は、かご７と、釣合オモリ８と、巻上機９と、主ロープ１０と、を備える。
　かご７は、昇降路４の内部において図示しないガイドレールに沿って昇降しうるように設けられる。かご７は、かご扉１１を備える。かご扉１１は、かご７が複数の階のいずれかに停止している場合に、乗場扉６を連動させて開閉しうるように構成される。釣合オモリ８は、昇降路４の内部において図示しないガイドレールに沿って昇降しうるように設けられる。巻上機９は、昇降路４の上部に設けられる。主ロープ１０は、巻上機９に巻き掛けられる。主ロープ１０は、両端部がかご７および釣合オモリ８にそれぞれ保持される。
　端末装置１２は、保守員１３に所持される。
　保守作業支援装置１は、入力部１０１と、履歴記憶部１０２と、検索部１０３と、判定部１０４と、属性記憶部１０５と、分類部１０６と、算出部１０７と、優先度設定部１０８と、出力部１０９と、を備える。
　入力部１０１は、故障データが入力されうるように、通信回線１４を通じて端末装置１２に接続される。通信回線１４は、例えばインターネット回線である。故障データは、エレベーター２に発生する故障を表すデータである。故障データは、故障の種類および状況などの情報を含む。故障データは、例えば保守員１３によって端末装置１２から入力される。故障データは、例えば故障の種類ごとに設定される故障コードまたは自由記述のテキストを含む。
　履歴記憶部１０２は、故障履歴データベースを記憶しうるように構成される。故障履歴データベースは、故障履歴データを格納するデータベースである。故障履歴データは、過去に発生した故障の情報と、当該故障に対する処置の情報と、を含むデータである。
　検索部１０３は、故障データを取得しうるように入力部１０１に接続される。検索部１０３は、故障履歴データベースにアクセスしうるように履歴記憶部１０２に接続される。検索部１０３は、故障履歴データベースから故障データに対応する類似故障データテーブルを検索によって取得しうるように構成される。類似故障データテーブルは、対応する故障データの類似故障データを複数含むデータテーブルである。類似故障データは、故障データが表す故障に類似する故障の情報と、当該類似する故障に対する処置の情報と、を含むデータである。
　判定部１０４は、類似故障データテーブルを取得しうるように検索部１０３に接続される。判定部１０４は、類似故障データテーブルが含む複数の類似故障データの各々について、再発の有無を判定しうるように構成される。再発の有無は、故障に対する処置の後から再発判定期間の内に当該故障に類似する故障が発生したか否かを表す値である。類似故障データは、再発の有無の値を含む。再発判定期間は、判定部１０４に対して予め定められた期間である。
　属性記憶部１０５は、エレベーター属性データベースを記憶しうるように構成される。エレベーター属性データベースは、エレベーター属性データを格納するデータベースである。エレベーター属性データは、エレベーター２の属性の情報を含むデータである。
　分類部１０６は、類似故障データの各々について再発の有無が判定された類似故障データテーブルを取得しうるように、判定部１０４に接続される。分類部１０６は、エレベーター属性データベースにアクセスしうるように属性記憶部１０５に接続される。分類部１０６は、類似故障データテーブルとエレベーター属性データベースとから結合データテーブルを生成しうるように構成される。結合データテーブルは、結合データを複数含むデータテーブルである。結合データは、類似故障データと、当該類似故障データが含む故障が発生したエレベーター２のエレベーター属性データと、が結合されたデータである。分類部１０６は、結合データテーブルによって、類似故障データテーブルが含む複数の類似故障データの各々をエレベーター２の属性に対応するグループに分類しうるように構成される。
　算出部１０７は、グループに分類された複数の類似故障データの各々を取得しうるように、分類部１０６に接続される。算出部１０７は、類似故障データに含まれる再発の有無の値に基づいて、再発率を処置ごとに算出しうるように構成される。
　優先度設定部１０８は、処置ごとに算出された再発率を表すデータを取得しうるように、算出部１０７に接続される。優先度設定部１０８は、処置の優先度を再発率に基づいて設定しうるように構成される。
　出力部１０９は、設定された処置の優先度を表すデータを取得しうるように、優先度設定部１０８に接続される。出力部１０９は、処置および当該処置に設定された優先度を表すデータを送信しうるように、通信回線１４を通じて端末装置１２に接続される。
　エレベーター２の通常運転において、主ロープ１０は、巻上機９に駆動されて移動する。かご７と釣合オモリ８とは、主ロープ１０の移動に追従して昇降する。かご７は、昇降路４の内の昇降によって利用者からの呼びに応答する。かご７は、乗場５が設けられる階に停止する。乗場扉６は、かご扉１１に連動して開く。エレベーター２の利用者は、乗場５からかご７に乗車または降車する。
　エレベーター２に故障が発生する場合に、保守員１３は、端末装置１２を通じて故障データを保守作業支援装置１に入力する。保守作業支援装置１は、故障データが表す故障に類似する故障の再発率に基づいて処置に優先度を設定する。保守作業支援装置１は、処置および当該処置に設定された優先度を表すデータを端末装置１２に出力する。端末装置１２は、設定された優先度に応じて処置を保守員に提示する。
　続いて、図２を用いて故障履歴データを説明する。
　図２は、実施の形態１に係る故障履歴データベースの例を示す図である。
　故障履歴データは、故障の情報として、例えば、当該故障が発生したエレベーター２を識別する情報と、故障発生日時と、故障コードと、故障状況と、を含む。エレベーター２を識別する情報は、例えば建物番号および号機番号である。建物番号は、１つ以上の建物３の各々を識別する番号である。号機番号は、建物３に設けられる１つ以上のエレベーター２の各々を識別する番号である。故障発生日時は、故障が発生した日時である。故障コードは、故障の種類ごとに設定されるコードである。故障状況は、故障の状況を表す自由記述のテキストである。また、故障履歴データは、所定期間の間に同一のエレベーターで同一故障が発生したことを表す再発データを含んでもよい。再発データは、再発の状況を表すコードまたは自由記述のテキストのデータである。
　故障履歴データは、処置の情報として、例えば、処置コードと、処置内容と、を含む。処置コードは、処置の種類ごとに設定されるコードである。処置内容は、処置の内容を表す自由記述のテキストである。
　続いて、図３を用いてエレベーター属性のデータを説明する。
　図３は、実施の形態１に係るエレベーター属性データベースの例を示す図である。
　エレベーター属性データは、エレベーター２を識別する情報として、例えば、建物番号および号機番号を含む。エレベーター属性データは、属性の情報として、例えば機種、戸閉方式および竣工年数を含む。
　続いて、図４を用いて類似故障データを説明する。
　図４は、実施の形態１に係る類似故障データテーブルの例を示す図である。
　図４には、図２の故障履歴データベースから取得される類似故障データテーブルが例として示される。この例において、類似故障データテーブルが対応する故障データは、故障状況「戸開閉不良」の故障に類似する故障を表す。
　類似故障データテーブルは、対応する故障データが表す故障に類似する故障として、故障状況「戸開閉不良」の故障の類似故障データを含む。類似故障データは、故障履歴データに含まれる情報と、再発の有無の値と、を含む。
　続いて、図５を用いて結合データを説明する。
　図５は、実施の形態１に係る結合データテーブルの例を示す図である。
　図５には、図４の類似故障データテーブルと図３のエレベーター属性データベースとから生成された結合データテーブルが例として示される。
　結合データは、エレベーター２を識別する情報をキーとしてエレベーター属性データベースから取得されたエレベーター属性データが類似故障データに結合されたデータである。
　例えば、建物番号「１２３４５６７」および号機番号「００１」で識別されるエレベーター２で発生した故障の類似故障データに、当該エレベーター２の属性として機種「Ａ」、戸閉方式「ＣＯ」、竣工年数「１０」が付加される。当該エレベーター２で発生した故障の類似故障データが複数ある場合は、当該複数の類似故障データの各々に属性の情報が付加される。同様に、建物番号「２３４５６７８」および号機番号「００１」で識別されるエレベーター２で発生した故障の類似故障データに、当該エレベーター２の属性として機種「Ｂ」、戸閉方式「２Ｓ」、竣工年数「６」が付加される。
　続いて、図６を用いて保守作業支援装置１の機能を説明する。
　図６は、実施の形態１に係る保守作業支援装置におけるデータの処理の例を示す図である。
　保守員１３は、端末装置１２を通じて、故障データを入力部１０１に入力する。この例において、故障コード「Ｆ００１」および故障状況「戸開閉不良」である故障が、機種「Ａ」、戸閉方式「ＣＯ」および竣工年数「４」であるエレベーターにおいて発生している。
　検索部１０３は、入力部１０１から故障データを取得する。検索部１０３は、故障履歴データベースから故障データに対応する類似故障データテーブルを検索によって取得する。検索部１０３は、例えば複数の故障の故障コードが一致する場合に当該複数の故障が類似するものとして、類似故障データの検索を行う。
　判定部１０４は、検索部１０３から類似故障データテーブルを取得する。判定部１０４は、取得した類似故障データテーブルが含む複数の類似故障データの各々について、再発の有無を判定する。
　判定部１０４は、例えば次のように再発の有無を判定する。判定部１０４は、類似故障データテーブルに含まれる全ての類似故障データの再発の有無の値を「無」とすることによって、再発の有無の値を初期化する。判定部１０４は、類似故障データテーブルの中で、故障発生日時の間隔が再発判定期間を超えない一対の類似故障データを探索する。探索された一対の類似故障データの各々が表す故障が同じエレベーターで発生した故障である場合に、判定部１０４は、当該一対の類似故障データのうち故障発生日時が早い方の再発の有無の値を「有」とする。ここで、判定部１０４は、時以下の単位を切り捨てることで、日単位として故障発生日時の間隔を計算する。再発判定期間は、ｋを整数としてｋ日である。また、故障履歴データに再発データが含まれる場合、判定部１０４は、再発を示すコードまたはテキストの有無を探索することで再発の有無を判定する。
　分類部１０６は、再発の有無が判定された類似故障データテーブルを判定部１０４から取得する。分類部１０６は、取得した類似故障データテーブルとエレベーター属性データベースとから結合データテーブルを生成する。分類部１０６は、結合データテーブルによって、類似故障データテーブルが含む複数の類似故障データの各々をエレベーター２の属性に対応するグループに分類する。
　分類部１０６は、例えば次のように複数の類似故障データの各々を分類する。
　分類部１０６は、グループリストを持つ。グループリストは、グループを格納するリストである。グループリストは、初期状態が空のリストである。グループは、使用属性リストを持つ。使用属性リストは、当該リストを持つグループの分類にすでに使われたエレベーター２の属性のリストである。
　分類部１０６は、類似故障データテーブルが含む複数の類似故障データの全体を、１つの未分類のグループとしてグループリストに格納する。当該グループは、空の使用属性リストを持つ。
　分類部１０６は、グループリストが未分類のグループを含まなくなるまで、次の処理を繰り返す。分類部１０６は、グループリストから未分類のグループを１つ取り出す。分類部１０６は、取り出したグループの使用属性リストに含まれない属性の中から、分類属性を１つ探索する。分類属性は、取り出したグループを当該分類属性によって複数のサブグループに分類した場合に、当該複数のサブグループの間で再発率に有意な差がある属性である。ここで、再発率は、複数のサブグループの各々に含まれる類似故障データの再発の有無の値に基づいて算出される。分類部１０６は、複数のサブグループの各々が持つ使用属性リストを、取り出したグループの使用属性リストに分類属性を追加したリストとする。分類部１０６は、複数のサブグループの各々を未分類のグループとしてグループリストに追加する。一方、分類属性が探索されない場合に、分類部１０６は、取り出したグループを分類済みのグループとしてグループリストに戻す。
　ここで、分類部１０６は、「サブグループの再発率の間に有意な差がない」とする帰無仮説の有意確率であるｐ値によって、サブグループの間で再発率に有意な差があるかを判定する。分類部１０６は、取り出したグループの使用属性リストに含まれない属性のそれぞれについて、ｐ値を算出する。分類部１０６は、ｐ値が有意水準より低い属性の中から、ｐ値が最も低い属性を分類属性とする。ｐ値が有意水準より低い属性がない場合に、分類部１０６は、分類属性が探索されなかったと判定する。分類部１０６は、分類属性によって分類した複数のサブグループのうち、再発率に有意な差がないサブグループを統合する。
　この例において、分類部１０６による分類をより具体的に説明する。分類部１０６は、５００件の類似故障データテーブルを取得する。分類部１０６は、結合データテーブルを生成する。分類部１０６は、５００件の結合データを含む未分類のグループを親グループとしてグループリストに格納する。親グループの使用属性リストは、空である。
　分類部１０６は、グループリストから親グループを取り出す。分類部１０６は、親グループの使用属性リストに含まれない属性の中から、分類属性を探索する。戸閉方式についてのｐ値が有意水準および他の属性についてのｐ値よりも低い場合に、分類部１０６は、戸閉方式を分類属性と判定する。分類部１０６は、戸閉方式によって、親グループを「ＣＯ」、「２Ｓ」などのサブグループに分類する。戸閉方式が「ＣＯ」および「２Ｓ」以外のサブグループの再発率に統計的に有意な差がない場合に、分類部１０６は、「ＣＯ」および「２Ｓ」以外のサブグループを「その他」のサブグループとして統合する。分類部１０６は、戸閉方式が「ＣＯ」の２００件の結合データを含むサブグループを、未分類のグループとしてグループリストに格納する。分類部１０６は、戸閉方式が「２Ｓ」の２００件の結合データを含むサブグループを、未分類のグループとしてグループリストに格納する。分類部１０６は、戸閉方式が「その他」の１００件の結合データを含むサブグループを、未分類のグループとしてグループリストに格納する。これらのグループが持つ使用属性リストは、戸閉方式を含む。
　分類部１０６は、グループリストから戸閉方式が「ＣＯ」のグループを取り出す。分類部１０６は、使用属性リストに含まれる戸閉方式を除く属性の中から、機種を分類属性として判定する。分類部１０６は、機種によって、取り出したグループを「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」および「その他」のサブグループに分類する。分類部１０６は、戸閉方式が「ＣＯ」、機種が「Ａ」の５０件の結合データを含むサブグループを、未分類のグループとしてグループリストに格納する。当該グループが持つ使用属性リストは、戸閉方式および機種を含む。分類部１０６は、同様に機種が「Ｂ」、「Ｃ」および「その他」のサブグループを未分類のグループとしてグループリストに格納する。
　分類部１０６は、グループリストから戸閉方式が「２Ｓ」のグループを取り出す。分類部１０６は、使用属性リストに含まれる戸閉方式を除く属性の中から、竣工年数を分類属性として判定する。分類部１０６は、竣工年数によって、取り出したグループを「５年以下」、「６年以上」のサブグループに分類する。分類部１０６は、戸閉方式が「ＣＯ」、竣工年数が「５年以下」の１２０件の結合データを含むサブグループを、未分類のグループとしてグループリストに格納する。当該グループが持つ使用属性リストは、戸閉方式および竣工年数を含む。分類部１０６は、同様に竣工年数が「６年以上」のサブグループを未分類のグループとしてグループリストに格納する。
　分類部１０６は、グループリストから戸閉方式が「その他」のグループを取り出す。分類部１０６は、使用属性リストに含まれる戸閉方式を除く属性の中から、分類属性を探索する。使用属性リストに含まれる戸閉方式を除く属性の中に当該属性による分類についてのｐ値が有意水準より低い属性がない場合に、分類部１０６は、分類属性が探索されなかったと判定する。分類部１０６は、戸閉方式が「その他」の１００件の結合データを含むサブグループを、分類済みのグループとしてグループリストに戻す。
　分類部１０６は、グループリストが未分類のリストを含まなくなるまで、エレベーター２の属性によるグループの階層的な分類を繰り返す。
　算出部１０７は、グループに分類された複数の類似故障データの各々を分類部１０６から取得する。算出部１０７は、故障が発生したエレベーター２の属性に対応するグループを検索する。算出部１０７は、検索されたグループについて、処置ごとに再発率を算出する。再発率は、故障件数に対する再発件数の割合である。故障件数は、グループに含まれるデータの件数である。再発件数は、グループに含まれるデータのうち、再発の有無の値が「有」であるデータの件数である。算出部１０７は、再発率に有意な差がない場合にも、処置ごとに再発率を算出する。
　この例において、戸閉方式が「ＣＯ」であり、機種が「Ａ」であるグループが検索される。算出部１０７は、検索されたグループにおいて処置「点検」が行われた故障の２０件について、再発件数を５０％として算出する。同様に、算出部１０７は、検索されたグループにおいて処置「基板交換」が行われた故障の１０件について、再発件数を０％として算出する。
　優先度設定部１０８は、処置ごとに算出された再発率を表すデータを算出部１０７から取得する。優先度設定部１０８は、再発率の小さい処置から順に、高い優先度を設定する。優先度設定部１０８は、優先度の低い下位の処置を「その他」として統合する。
　この例において、優先度設定部１０８は、処置「基板交換」に最も高い優先度を設定する。優先度設定部１０８は、処置「点検」に次に高い優先度を設定する。
　出力部１０９は、設定された処置の優先度を表すデータを優先度設定部１０８から取得する。出力部１０９は、処置および当該処置に設定された優先度を表すデータを端末装置１２に送信する。
　端末装置１２は、処置を優先度の順に表示することによって、優先度の高い処置を保守員１３に提示する。
　続いて、図７から図９を用いて保守作業支援装置１の動作を説明する。
　図７は、実施の形態１に係る保守作業支援装置の動作の例を示すフローチャートである。図８は、実施の形態１に係る判定部の動作の例を示すフローチャートである。図９は、実施の形態１に係る分類部の動作の例を示すフローチャートである。
　図７には、保守作業支援装置１の全体の動作が示される。
　ステップＳ１０１において、入力部１０１は、故障データを取得する。その後、保守作業支援装置１の動作は、ステップＳ１０２に進む。
　ステップＳ１０２において、検索部１０３は、故障データに対応する類似故障データテーブルを検索によって取得する。その後、保守作業支援装置１の動作は、ステップＳ１０３に進む。
　ステップＳ１０３において、判定部１０４は、類似故障データテーブルの類似故障データの各々について、再発の有無を判定する。その後、保守作業支援装置１の動作は、ステップＳ１０４に進む。
　ステップＳ１０４において、分類部１０６は、類似故障データテーブルとエレベーター属性データベースとから結合データテーブルを生成する。その後、保守作業支援装置１の動作は、ステップＳ１０５に進む。
　ステップＳ１０５において、分類部１０６は、結合データテーブルによって、複数の類似故障データの各々をエレベーター２の属性に対応するグループに分類する。その後、保守作業支援装置１の動作は、ステップＳ１０６に進む。
　ステップＳ１０６において、算出部１０７は、故障が発生したエレベーター２の属性に対応するグループに含まれる類似故障について、処置ごとに再発率を算出する。その後、保守作業支援装置１の動作は、ステップＳ１０７に進む。
　ステップＳ１０７において、優先度設定部１０８は、算出された再発率に基づいて、故障に対する処置の優先度を設定する。その後、出力部１０９は、処置および当該処置に設定された優先度を表すデータを送信する。その後、保守作業支援装置１の動作は、終了する。
　図８には、図７のステップＳ１０３における判定部１０４の動作が示される。
　ステップＳ２０１において、判定部１０４は、ｍ件の類似故障データを含む類似故障データテーブルを取得する。その後、判定部１０４は、類似故障データテーブルの再発の有無の値を初期化する。その後、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０２に進む。
　ステップＳ２０２において、判定部１０４は、類似故障データテーブルを故障発生日時によって昇順に並べ替える。その後、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０３に進む。
　ステップＳ２０３において、判定部１０４は、ループ変数ｉに０を代入する。その後、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０４に進む。
　ステップＳ２０４において、判定部１０４は、ｉ＜ｍであるかを判定する。判定結果がＹｅｓである場合に、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０５に進む。判定結果がＮｏである場合に、判定部１０４の動作は、終了する。
　ステップＳ２０５において、判定部１０４は、ループ変数ｊにｉ＋１を代入する。その後、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０６に進む。
　ステップＳ２０６において、判定部１０４は、ｊ≦ｍであるかを判定する。判定結果がＮｏである場合に、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０７に進む。判定結果がＹｅｓである場合に、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０８に進む。
　ステップＳ２０７において、判定部１０４は、ループ変数ｉに１を加算する。その後、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０４に進む。
　ステップＳ２０８において、判定部１０４は、ｉ番目およびｊ番目の類似故障データについて、故障発生日時の間隔を計算する。その後、判定部１０４は、計算した間隔が再発判定期間のｋ日以下であるかを判定する。判定結果がＮｏである場合に、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０７に進む。判定結果がＹｅｓである場合に、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０９に進む。
　ステップＳ２０９において、判定部１０４は、ｉ番目およびｊ番目の類似故障データの各々が表す故障が同じエレベーターで発生した故障であるかを判定する。判定結果がＹｅｓである場合に、判定部１０４の動作は、ステップＳ２１０に進む。判定結果がＮｏである場合に、判定部１０４の動作は、ステップＳ２１１に進む。
　ステップＳ２１０において、判定部１０４は、ｉ番目の類似故障データの再発の有無の値を「有」とする。その後、判定部１０４の動作は、ステップＳ２１１に進む。
　ステップＳ２１１において、判定部１０４は、ループ変数ｊに１を加算する。その後、判定部１０４の動作は、ステップＳ２０６に進む。
　図９には、図７のステップＳ１０５における分類部１０６の動作が示される。
　ステップＳ３０１において、分類部１０６は、類似故障データテーブルが含む複数の類似故障データの全体を、１つの未分類のグループとして初期化されたグループリストに追加する。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０２に進む。
　ステップＳ３０２において、分類部１０６は、グループリストに未分類のグループが含まれるかを判定する。判定結果がＹｅｓである場合に、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０３に進む。判定結果がＮｏである場合に、分類部１０６の動作は、終了する。
　ステップＳ３０３において、分類部１０６は、グループリストから未分類のグループを１つ選択して取り出す。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０４に進む。
　ステップＳ３０４において、分類部１０６は、取り出したグループについてまだ選択していないエレベーター２の属性を１つ選択する。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０５に進む。
　ステップＳ３０５において、分類部１０６は、選択した属性が取り出したグループの使用属性リストに含まれるかを判定する。判定結果がＮｏである場合に、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０６に進む。判定結果がＹｅｓである場合に、分類部１０６の動作は、ステップＳ３１０に進む。
　ステップＳ３０６において、分類部１０６は、取り出したグループを選択した属性によって複数のサブグループに分類する。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０７に進む。
　ステップＳ３０７において、分類部１０６は、複数のサブグループの各々について再発率を算出する。その後、分類部１０６は、「選択した属性によって分類されたサブグループの再発率の間に有意な差がない」とする帰無仮説の有意確率であるｐ値を算出する。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０８に進む。
　ステップＳ３０８において、分類部１０６は、算出したｐ値が有意水準より低いかを判定する。判定結果がＹｅｓである場合に、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０９に進む。判定結果がＮｏである場合に、分類部１０６の動作は、ステップＳ３１０に進む。
　ステップＳ３０９において、分類部１０６は、取り出したグループについての一時リストに、選択した属性および当該属性についてのｐ値を格納する。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３１０に進む。
　ステップＳ３１０において、分類部１０６は、取り出したグループについて、エレベーター２の属性を全て選択したかを判定する。判定結果がＮｏである場合に、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０４に進む。判定結果がＹｅｓである場合に、分類部１０６の動作は、ステップＳ３１１に進む。
　ステップＳ３１１において、分類部１０６は、取り出したグループについての一時リストに属性および当該属性についてのｐ値が１つ以上格納されているかを判定する。判定結果がＮｏである場合に、分類部１０６の動作は、ステップＳ３１２に進む。判定結果がＹｅｓである場合に、分類部１０６の動作は、ステップＳ３１３に進む。
　ステップＳ３１２において、分類部１０６は、分類属性が探索されなかったと判定する。その後、分類部１０６は、取り出したグループを分類済みのグループとしてグループリストに追加する。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０２に進む。
　ステップＳ３１３において、分類部１０６は、取り出したグループについての一時リストに格納されているｐ値が最も低い属性を分類属性とする。その後、分類部１０６は、取り出したグループの使用属性リストに格納される属性を、分類属性によって分類されたサブグループの使用属性リストに追加する。その後、分類部１０６は、分類属性を、当該分類属性によって分類されたサブグループの使用属性リストに追加する。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３１４に進む。
　ステップＳ３１４において、分類部１０６は、分類属性によって分類された複数のサブグループのうち再発率に有意な差がない複数のサブグループを、分類属性によって分類されたサブグループの１つとして統合する。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３１５に進む。
　ステップＳ３１５において、分類部１０６は、分類属性によって分類された複数のサブグループの各々を未分類のグループとしてグループリストに追加する。その後、分類部１０６の動作は、ステップＳ３０２に進む。
　以上に説明したように、実施の形態１に係る保守作業支援装置１は、履歴記憶部１０２と、検索部１０３と、算出部１０７と、優先度設定部１０８と、を備える。履歴記憶部１０２は、故障の情報および当該故障に対する処置の情報を記憶する。検索部１０３は、入力される故障データが表す故障に類似する故障を履歴記憶部１０２から検索する。算出部１０７と、検索部１０３に検索される故障について、当該故障に対する処置ごとに再発率を算出する。再発率は、当該故障の後から予め定められた期間の内に当該故障に類似する故障が発生した割合を表す。優先度設定部１０８は、算出部１０７が処置ごとに算出する再発率に基づいて、故障データが表す故障に対する処置の優先度を設定する。
　保守作業支援装置１は、処置ごとに算出する再発率によって、一時的に復旧した後に類似する故障が再発する可能性の高い処置を判定できる。これにより、保守作業支援装置１は、処置の正確性を考慮して処置の優先度を設定できる。保守作業支援装置１は、端末装置１２を通じて、処置の正確性を考慮した適切な処置を保守員１３に提示できる。
　また、保守作業支援装置１は、判定部１０４を備える。判定部１０４は、検索部１０３に検索される故障について、再発の有無を判定する。再発の有無は、当該故障の後から予め定められた期間の内に当該故障に類似する故障が発生したかを表す。算出部１０７は、判定部１０４が判定する再発の有無に基づいて再発率を処置ごとに算出する。
　エレベーター２の保守員１３または管理者などは、再発の有無を表す情報を故障履歴データベースに付加する必要がない。これにより、エレベーター２の保守員１３または管理者などは、より容易に保守作業支援装置１を利用できる。履歴記憶部１０２は、再発の有無を表す情報を記憶しておく必要がない。これにより、履歴記憶部１０２に必要な記憶容量が低減される。
　また、保守作業支援装置１は、分類部１０６を備える。分類部１０６は、検索部１０３に検索される故障を当該故障が発生したエレベーター２の属性に対応するグループに分類する。算出部１０７は、故障データが表す故障が発生したエレベーター２の属性に対応するグループに分類される故障について、処置ごとに再発率を算出する。
　算出部１０７は、故障が発生したエレベーター２の属性を考慮して再発率を算出する。これにより、優先度設定部１０８は、より高い精度で処置の優先度を設定できる。
　また、属性が異なるエレベーター２で発生した故障の間で再発率に有意な差がある場合に、分類部１０６は、当該属性によってグループに分類する。
　分類部１０６および算出部１０７は、再発率に有意な差があるグループを分けて再発率を算出する。これにより、優先度設定部１０８は、より高い精度で処置の優先度を設定できる。
　なお、故障データは、保守員１３によらずに、建物３の外部の監視センターから入力されてもよい。故障データは、エレベーター２に設けられる１つ以上のセンサーの信号値であってもよい。故障データは、１つ以上のセンサーの信号値が故障を表す値の範囲にあるときに自動的に入力されてもよい。
　検索部１０３は、複数の故障の故障状況が類似する場合に、当該複数の故障が類似するものとして類似故障データの検索を行ってもよい。このとき、検索部１０３は、故障状況の間の類似度を、例えば自然言語処理によって算出する。
　検索部１０３は、予め設定される類否判断表によって、類似する故障を検索してもよい。類否判断表は、１組の故障コードが表す１組の故障が類似するか否かを表す表である。
　検索部１０３は、故障コードのコード体系によって、類似する故障を検索してもよい。このとき、故障コードのコード体系は、例えば故障コードが近い故障は、互いに類似するように設定される。
　検索部１０３は、故障データが１つ以上のセンサーの信号値である場合に、信号値の差分によって類似する故障を検索してもよい。検索部１０３は、信号値の差分を例えばユークリッド距離によって算出する。
　分類部１０６は、数値で表される属性によってサブグループに分類するときに、再発率に有意な差が生じる数値を探索してもよい。例えば、分類部１０６は、属性の数値ｎを変えながら「ｎ以下」または「ｎ＋１以上」のサブグループに分類し、サブグループの再発率に有意な差が生じる数値ｎを探索する。数値で表される属性は、例えば竣工年数である。
　予め定められた閾値より少ない件数の結合データを含むグループが得られる場合に、分類部１０６は、分類を行わなくてもよい。例えば、グループリストから取り出した未分類のグループに含まれる結合データの件数が当該閾値より少ない場合に、分類部１０６は、取り出したグループをそのまま分類済みのグループとしてグループリストに戻してもよい。選択した属性によって分類すると当該閾値より少ない件数の結合データを含むサブグループが得られる場合に、分類部１０６は、当該属性によるサブグループへの分類を行わなくてもよい。ここで、当該閾値は、分類されたグループについて信頼性のある再発率が算出される結合データの件数の下限として予め定められる。これにより、分類によって例えば１００件のグループが９５件と５件とに分割された場合に、分割された一方の件数が５件と少ないために再発確率の信頼性が確保できなくなることが防がれる。
　端末装置１２は、優先度に応じて異なる大きさまたは色で処置を表示することによって、優先度の高い処置を保守員１３に提示してもよい。端末装置１２は、処置とあわせて再発率を表示してもよい。端末装置１２は、優先度の低い処置を表示しないことによって、優先度の高い処置を保守員１３に提示してもよい。
　端末装置１２は、保守員１３に処置を提示した後に、保守員による処置データの入力を受け付けてもよい。このとき、端末装置１２は、故障データおよび処置データを故障履歴データとして、履歴記憶部１０２が記憶する故障履歴データベースに追加してもよい。
　続いて、図１０を用いて保守作業支援装置１のハードウェア構成の例について説明する。
　図１０は、実施の形態１に係る保守作業支援装置の主要部のハードウェア構成を示す図である。
　保守作業支援装置１の各機能は、処理回路により実現し得る。処理回路は、少なくとも１つのプロセッサ１ｂと少なくとも１つのメモリ１ｃとを備える。処理回路は、プロセッサ１ｂおよびメモリ１ｃと共に、あるいはそれらの代用として、少なくとも１つの専用のハードウェア１ａを備えてもよい。
　処理回路がプロセッサ１ｂとメモリ１ｃとを備える場合、保守作業支援装置１の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。そのプログラムはメモリ１ｃに格納される。プロセッサ１ｂは、メモリ１ｃに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、保守作業支援装置１の各機能を実現する。
　プロセッサ１ｂは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう。メモリ１ｃは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等により構成される。
　処理回路が専用のハードウェア１ａを備える場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはこれらの組み合わせで実現される。
　保守作業支援装置１の各機能は、それぞれ処理回路で実現することができる。あるいは、保守作業支援装置１の各機能は、まとめて処理回路で実現することもできる。保守作業支援装置１の各機能について、一部を専用のハードウェア１ａで実現し、他部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。このように、処理回路は、ハードウェア１ａ、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせで保守作業支援装置１の各機能を実現する。
　実施の形態２．
　実施の形態２では、実施の形態１で開示された例と相違する点について詳しく説明する。実施の形態２で説明しない特徴については、実施の形態１で開示された例のいずれの特徴が採用されてもよい。
　実施の形態２に係る保守作業支援装置１の構成を説明する。
　図１１は、実施の形態２に係る保守作業支援装置の構成図である。
　保守作業支援装置１は、生成部１１０と、再発率記憶部１１１と、を備える。
　生成部１１０は、例えば故障コードおよび故障状況について網羅的に故障データを生成しうるように構成される。生成部１１０は、生成する故障データを提供しうるように検索部１０３に接続される。
　再発率記憶部１１１は、再発率データベースを記憶しうるように構成される。再発率データベースは、再発率データを格納するデータベースである。再発率データは、算出部１０７が処置ごとに算出する再発率の情報を含むデータである。
　検索部１０３は、故障データを取得しうるように生成部１１０に接続される。
　算出部１０７は、再発率データベースにアクセスしうるように再発率記憶部１１１に接続される。
　優先度設定部１０８は、故障データを取得しうるように、入力部１０１に接続される。優先度設定部１０８は、再発率データを取得しうるように、再発率記憶部１１１に接続される。優先度設定部１０８は、処置の優先度を再発率に基づいて設定しうるように構成される。
　出力部１０９は、設定された処置の優先度を表すデータを取得しうるように、優先度設定部１０８に接続される。出力部１０９は、処置および当該処置に設定された優先度を表すデータを送信しうるように、通信回線１４を通じて端末装置１２に接続される。
　続いて、実施の形態２に係る再発率データを説明する。
　図１２は、実施の形態２に係る再発率データベースの例を示す図である。
　再発率データは、故障の情報として、例えば、故障コードと、故障状況と、を含む。再発率データは、分類に用いる属性の情報として、第１属性と、第１項目と、第２属性と、第２項目と、を含む。再発率データは、処置の情報として、処置コードと、処置内容と、を含む。再発率データは、再発率の情報として、故障件数と、再発件数と、再発率と、を含む。
　第１属性は、類似故障データテーブル全体をグループに分類する属性である。第１項目は、第１属性の値である。第２属性は、第１属性によって分類されたグループをさらに下位のグループに分類する属性である。第２項目は、第２属性の値である。第１属性によって分類されたグループより下位のグループに分類されない場合に、第２属性および第２項目のデータは、空である。再発率データは、第２属性によって分類されたグループをさらに下位のグループに分類する属性の情報を含む。
　故障件数は、処置ごとに検索された類似故障データの件数である。再発件数は、検索された類似故障データのうち、再発の有無が「有」と判定された類似故障データの件数である。再発率は、故障件数に対する再発件数の割合である。
　再発率データは、例えば次のように生成される。生成部１１０は、例えば保守作業支援装置１の計算負荷が低いときに、生成した故障データを検索部１０３に送信する。検索部１０３は、故障履歴データベースから故障データに対応する類似故障データテーブルを検索によって取得する。判定部１０４は、類似故障データテーブルが含む複数の類似故障データの各々について、再発の有無を判定する。分類部１０６は、類似故障データテーブルとエレベーター属性データベースとから結合データテーブルを生成する。分類部１０６は、結合データテーブルによって、類似故障データテーブルが含む複数の類似故障データの各々をエレベーター２の属性に対応するグループに分類する。算出部１０７は、類似故障データに含まれる再発の有無の値に基づいて、再発率を処置ごとに算出する。算出部１０７は、故障の情報と、分類に用いる属性の情報と、処置の情報と、再発率の情報とを再発率データとして生成する。
　再発率データは、例えば次のように利用される。入力部１０１は、例えば保守員１３によって端末装置１２から故障データの入力を受け付ける。優先度設定部１０８は、故障データを入力部１０１から取得する。優先度設定部１０８は、取得した故障データが表す故障について、当該故障が発生したエレベーター２に対応する属性のグループについて、処置ごとに再発率データを取得する。優先度設定部１０８は、故障データが表す故障に対する処置の優先度を、再発率データに基づいて設定する。
　以上に説明したように、実施の形態２に係る保守作業支援装置１は、再発率記憶部１１１を備える。再発率記憶部１１１は、算出部１０７が処置ごとに算出する再発率を記憶する。優先度設定部１０８は、再発率記憶部１１１が記憶している再発率に基づいて、故障データが表す故障に対する処置の優先度を設定する。
　保守作業支援装置１は、再発の有無の判定または分類などの処理を、故障データの入力の前に行うことができる。このため、保守作業支援装置１は、故障データが入力されてから優先度を設定するまでの計算負荷が低減される。これにより、保守作業支援装置１は、故障データが入力された後速やかに処置に優先度を設定できる。
　なお、生成部１１０は、予め定められた時間間隔で故障データを検索部１０３に送信してもよい。すなわち、再発率データベースは、予め定められた時間間隔で更新される。あるいは、再発率データベースは、履歴記憶部１０２にデータが追加されるときに更新されてもよい。
　実施の形態３．
　実施の形態３では、実施の形態１または実施の形態２で開示された例と相違する点について詳しく説明する。実施の形態３で説明しない特徴については、実施の形態１または実施の形態２で開示された例のいずれの特徴が採用されてもよい。
　図１３は、実施の形態３に係る算出部が算出する再発率の例を示す図である。
　図１３において、横軸は、故障に対する処置の後の経過日数を表す。縦軸は、処置の後の当該故障に対する再発率を表す。処置αおよび処置βは、同じグループに分類された故障に対する異なる処置をあらわす。この例において、故障が発生したエレベーター２に予定されている保守日は、当該故障を表す故障データの入力から２０日後である。２０日後の再発率は、処置βより処置αの方が高い。５０日後の再発率は、処置αより処置βの方が高い。
　判定部１０４は、再発の有無の値として、故障が再発するまでの間隔を判定する。判定部１０４は、類似故障データテーブルに含まれる全ての類似故障データの再発の有無の値を「無」を表す整数値０とすることによって、再発の有無の値を初期化する。一対の類似故障データの故障発生日時の間隔がｋ日以下のｄ日である場合に、判定部１０４は、再発の有無の値を整数値ｄとして判定する。
　算出部１０７は、故障の後から１日が経過するごとの再発率を算出する。故障の後から１日が経過するごとの再発率は、故障の後からの経過時間ごとの再発率の例である。算出部１０７は、分類部１０６が分類したグループについて処置ごとに、当該処置を行った故障件数に対する当該処置のｄ日後までに類似する故障が再発した故障件数の割合を、ｄ日経過後の再発率として算出する。
　優先度設定部１０８は、次回保守日における再発率が低い処置に、高い優先度を設定する。すなわち、優先度設定部１０８は、２０日後の再発率が低い処置βの優先度を処置αより高く設定する。
　以上に説明したように、実施の形態３に係る保守作業支援装置１の算出部１０７は、故障の後からの経過時間ごとの再発率を算出する。
　保守日までに故障が再発しなければ、保守日に保守員１３が根本的な対処をすることで、当該故障の再発が抑制される。優先度設定部１０８は、保守日までの再発率が低ければ、長期間が経過した後に再発率が高くなる応急的な処置に対しても、高い優先度を設定できる。このため、優先度設定部１０８は、故障が発生したエレベーター２に対して予定されている保守日までの間隔に応じて、当該故障に対する処置に好適な優先度を設定できる。
　なお、算出部１０７は、故障の後からの経過時間ごとの再発率として、例えば故障の後から３日ごとの再発率を算出してもよい。
　優先度設定部１０８は、次回保守日における再発率が予め定めた割合より低い場合に、保守員１３によらずに遠隔で可能な処置の優先度を高く設定してもよい。遠隔で可能な処置は、例えば保守用の制御信号をエレベーター２に送信する処置である。
　端末装置１２は、経過日数に対する処置ごとの再発率の変化を、例えばグラフによって表示することで保守員１３に提示してもよい。
　本発明に係る保守作業支援装置は、エレベーターに適用できる。
　１　保守作業支援装置、　１０１　入力部、　１０２　履歴記憶部、　１０３　検索部、　１０４　判定部、　１０５　属性記憶部、　１０６　分類部、　１０７　算出部、　１０８　優先度設定部、　１０９　出力部、　１１０　生成部、　１１１　再発率記憶部、　１ａ　ハードウェア、　１ｂ　プロセッサ、　１ｃ　メモリ、　２　エレベーター、　３　建物、　４　昇降路、　５　乗場、　６　乗場扉、　７　かご、　８　釣合オモリ、　９　巻上機、　１０　主ロープ、　１１　かご扉、　１２　端末装置、　１３　保守員、　１４　通信回線

Claims (6)

  1. 　故障の情報および当該故障に対する処置の情報を記憶する履歴記憶部と、
    　入力されるデータが表す故障に類似する故障を前記履歴記憶部から検索する検索部と、
    　前記検索部に検索される故障について、当該故障の後から予め定められた期間の内に当該故障に類似する故障が発生した割合を表す再発率を、当該故障に対する処置ごとに算出する算出部と、
    　前記算出部が処置ごとに算出する前記再発率に基づいて、前記データが表す故障に対する処置の優先度を設定する優先度設定部と、
    を備えるエレベーターの保守作業支援装置。
  2. 　前記検索部に検索される故障について、当該故障の後から予め定められた期間の内に当該故障に類似する故障が発生したかを表す再発の有無を判定する判定部
    　を備え、
    　前記算出部は、前記判定部が判定する前記再発の有無に基づいて前記再発率を処置ごとに算出する請求項１に記載のエレベーターの保守作業支援装置。
  3. 　前記検索部に検索される故障を当該故障が発生したエレベーターの属性に対応するグループに分類する分類部と、
    　を備え、
    　前記算出部は、前記データが表す故障が発生したエレベーターの属性に対応するグループに分類される故障について、処置ごとに前記再発率を算出する請求項１または請求項２に記載のエレベーターの保守作業支援装置。
  4. 　前記分類部は、属性が異なるエレベーターで発生した故障の間で前記再発率に有意な差がある場合に、当該属性によって前記グループに分類する請求項３に記載のエレベーターの保守作業支援装置。
  5. 　前記算出部が処置ごとに算出する前記再発率を記憶する再発率記憶部
    　を備え、
    　前記優先度設定部は、前記再発率記憶部が記憶している前記再発率に基づいて、前記データが表す故障に対する処置の優先度を設定する請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のエレベーターの保守作業支援装置。
  6. 　前記算出部は、故障の後からの経過時間ごとの前記再発率を算出する請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のエレベーターの保守作業支援装置。
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