(57)【要約】      （修正有）【課題】設備の異常の予兆を報知するタイミングを一層きめ細かに設定する技術を提供する。【解決手段】異常予兆報知システム１は、生産ラインに設置された設備の稼働に関する情報に基づいて、設備に異常が発生する異常発生時期を推定する異常発生時期推定部２２８と、設備の異常を解消するのに必要となる部品としての要交換部品に関する特性情報に基づいて、設備の異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する異常解消期間推定部２３０と、設備の異常の予兆を報知する報知時期を、異常発生時期から異常解消期間を遡った時期の以前に設定する、報知時期設定部２３２と、報知時期に設備の異常の予兆を報知する報知部１２６と、を備える。【選択図】図２
2019096155.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産ラインに設置された設備の稼働に関する情報に基づいて、前記設備に異常が発生する異常発生時期を推定する異常発生時期推定部と、
前記設備の異常を解消するのに必要となる部品に関する特性情報に基づいて、前記設備の異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する異常解消期間推定部と、
前記設備の異常の予兆を報知する報知時期を、前記異常発生時期から前記異常解消期間を遡った時期の以前に設定する、報知時期設定部と、
前記報知時期に前記設備の異常の予兆を報知する報知部と、
を備えた、
異常予兆報知システム。
【請求項２】
請求項１に記載の異常予兆報知システムであって、
前記異常解消期間推定部は、前記異常解消期間が所定日数未満である場合、前記異常解消期間が所定日数となるように、前記異常解消期間を推定する、
異常予兆報知システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の異常予兆報知システムであって、
前記特性情報は、前記部品の在庫の有無に関する情報を含み、
前記異常解消期間推定部は、前記在庫がない場合は前記在庫がある場合と比較して前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する、
異常予兆報知システム。
【請求項４】
請求項３に記載の異常予兆報知システムであって、
前記異常解消期間推定部は、前記在庫がない場合は前記在庫がある場合と比較して、少なくとも前記部品の調達に要する期間分、前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する、
異常予兆報知システム。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の異常予兆報知システムであって、
前記特性情報は、前記部品の重量に関する情報を含み、
前記異常解消期間推定部は、前記重量が所定重量以上である場合は前記重量が前記所定重量未満である場合と比較して前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する、
異常予兆報知システム。
【請求項６】
請求項５に記載の異常予兆報知システムであって、
前記異常解消期間推定部は、前記重量が所定重量以上である場合は前記重量が前記所定重量未満である場合と比較して、少なくとも前記部品を前記生産ラインから搬出すると共に前記部品を前記生産ラインに搬入するのに要する期間分、前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する、
異常予兆報知システム。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の異常予兆報知システムであって、
前記部品の重量が所定重量以上であり、且つ、前記異常発生時期よりも前に前記生産ラインの稼働が少なくとも３日間以上連続して停止する長期停止期間がある場合は、前記報知時期設定部は、前記異常発生時期から前記異常解消期間を遡った時期の以前であり、且つ、前記異常解消期間が前記長期停止期間に重なるように、前記報知時期を設定する、
異常予兆報知システム。
【請求項８】
請求項７に記載の異常予兆報知システムであって、
前記報知時期設定部は、前記長期停止期間の終了日から前記異常解消期間を遡った時期に前記報知時期を設定する、
異常予兆報知システム。
【請求項９】
請求項５から８までの何れかに記載の異常予兆報知システムであって、
前記特性情報は、更に、前記部品の在庫の有無に関する情報を含み、
前記異常解消期間推定部は、前記在庫がない場合は前記在庫がある場合と比較して前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する、
異常予兆報知システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の異常予兆報知システムであって、
前記異常解消期間推定部は、前記在庫がない場合は前記在庫がある場合と比較して、少なくとも前記部品の調達に要する期間分、前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する、
異常予兆報知システム。
【請求項１１】
生産ラインに設置された設備の稼働に関する情報に基づいて、前記設備に異常が発生する異常発生時期を推定する異常発生時期推定ステップと、
前記設備の異常を解消するのに必要となる部品に関する特性情報に基づいて、前記設備の異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する異常解消期間推定ステップと、
前記設備の異常の予兆を報知する報知時期を、前記異常発生時期から前記異常解消期間を遡った時期の以前に設定する、報知時期設定ステップと、
前記報知時期に前記設備の異常の予兆を報知する報知ステップと、
を含む、
異常予兆報知方法。
【請求項１２】
コンピュータに、請求項１１に記載の異常予兆報知方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常予兆報知システム、方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、部品の寿命時刻を推定し、部品の寿命が通常定期点検スケジュールの時刻よりも前で、更に、早期点検スケジュールの時刻よりも後の期間内にある場合、この期間内に部品の点検が行われるように、通常定期点検スケジュールを変更する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２５３３９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の構成では、部品の寿命のみを考慮してスケジューリングしているので、スケジューリングの柔軟性に乏しい。
【０００５】
本発明の目的は、設備の異常の予兆を報知するタイミングを一層きめ細かに設定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明によれば、生産ラインに設置された設備の稼働に関する情報に基づいて、前記設備に異常が発生する異常発生時期を推定する異常発生時期推定部と、前記設備の異常を解消するのに必要となる部品に関する特性情報に基づいて、前記設備の異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する異常解消期間推定部と、前記設備の異常の予兆を報知する報知時期を、前記異常発生時期から前記異常解消期間を遡った時期の以前に設定する、報知時期設定部と、前記報知時期に前記設備の異常の予兆を報知する報知部と、を備えた、異常予兆報知システムが提供される。以上の構成によれば、前記特性情報を加味して柔軟に設定された前記報知時期が実現される。
好ましくは、前記異常解消期間推定部は、前記異常解消期間が所定日数未満である場合、前記異常解消期間が所定日数となるように、前記異常解消期間を推定する。以上の構成によれば、前記異常解消期間が極めて短い場合でも、スケジュールに余裕を持って前記設備の異常の解消に対処できるようになる。
好ましくは、前記特性情報は、前記部品の在庫の有無に関する情報を含み、前記異常解消期間推定部は、前記在庫がない場合は前記在庫がある場合と比較して前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する。以上の構成によれば、前記部品を調達するのに要する期間を確保し易くなるので、前記設備の異常を前記異常発生時期よりも前に確実に解消することができる。
好ましくは、前記異常解消期間推定部は、前記在庫がない場合は前記在庫がある場合と比較して、少なくとも前記部品の調達に要する期間分、前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する。以上の構成によれば、前記部品を調達するのに要する期間が確保されるので、前記設備の異常を前記異常発生時期よりも前に一層確実に解消することができる。
好ましくは、前記特性情報は、前記部品の重量に関する情報を含み、前記異常解消期間推定部は、前記重量が所定重量以上である場合は前記重量が前記所定重量未満である場合と比較して前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する。以上の構成によれば、前記部品の搬出及び前記部品の搬入に要する期間が確保し易くなるので、前記設備の異常を前記異常発生時期よりも前に確実に解消することができる。
好ましくは、前記異常解消期間推定部は、前記重量が所定重量以上である場合は前記重量が前記所定重量未満である場合と比較して、少なくとも前記部品を前記生産ラインから搬出すると共に前記部品を前記生産ラインに搬入するのに要する期間分、前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する。以上の構成によれば、前記部品の搬出及び前記部品の搬入に要する期間が確保されるので、前記設備の異常を前記異常発生時期よりも前に一層確実に解消することができる。
好ましくは、前記部品の重量が所定重量以上であり、且つ、前記異常発生時期よりも前に前記生産ラインの稼働が少なくとも３日間以上連続して停止する長期停止期間がある場合は、前記報知時期設定部は、前記異常発生時期から前記異常解消期間を遡った時期の以前であり、且つ、前記異常解消期間が前記長期停止期間に重なるように、前記報知時期を設定する。以上の構成によれば、前記長期停止期間を利用して前記設備の異常を解消できるので、前記生産ラインの稼働率の低下を抑制することができる。
好ましくは、前記報知時期設定部は、前記長期停止期間の終了日から前記異常解消期間を遡った時期に前記報知時期を設定する。即ち、実際の搬入及び搬出の作業は前記異常解消期間の後半で行われるので、以上の構成によれば、前記生産ラインの稼働率の低下を一層効果的に抑制することができる。
好ましくは、前記特性情報は、更に、前記部品の在庫の有無に関する情報を含み、前記異常解消期間推定部は、前記在庫がない場合は前記在庫がある場合と比較して前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する。以上の構成によれば、前記部品を調達するのに要する期間を確保し易くなるので、前記設備の異常を前記異常発生時期よりも前に確実に解消することができる。
好ましくは、前記異常解消期間推定部は、前記在庫がない場合は前記在庫がある場合と比較して、少なくとも前記部品の調達に要する期間分、前記異常解消期間が長くなるように、前記異常解消期間を推定する。以上の構成によれば、前記部品を調達するのに要する期間が確保されるので、前記設備の異常を前記異常発生時期よりも前に一層確実に解消することができる。
また、生産ラインに設置された設備の稼働に関する情報に基づいて、前記設備に異常が発生する異常発生時期を推定する異常発生時期推定ステップと、前記設備の異常を解消するのに必要となる部品に関する特性情報に基づいて、前記設備の異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する異常解消期間推定ステップと、前記設備の異常の予兆を報知する報知時期を、前記異常発生時期から前記異常解消期間を遡った時期の以前に設定する、報知時期設定ステップと、前記報知時期に前記設備の異常の予兆を報知する報知ステップと、を含む、異常予兆報知方法が提供される。以上の方法によれば、前記特性情報を加味して柔軟に設定された前記報知時期が実現される。
また、コンピュータに、上記の異常予兆報知方法を実行させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、前記特性情報を加味して柔軟に設定された前記報知時期が実現される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１にかかる異常予兆報知システムを示す図である。
【図２】実施の形態１にかかる異常予兆報知システムの各装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】実施の形態１にかかる異常予兆報知システムによって実行される異常予兆報知方法を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態１にかかる、異常データの絞り込みを説明するための図である。
【図５】実施の形態１にかかる、現在データと異常データとの相関係数の算出について説明するための図である。
【図６】実施の形態１にかかる、現在データと異常データとの相関係数の算出について説明するための図である。
【図７】実施の形態１にかかる異常データ判定部によってなされた、異常データの順位付けを例示する図である。
【図８】実施の形態１にかかる閾値設定方法を説明するための図である。
【図９】現在データについて閾値が設定された状態を示す図である。
【図１０】予め定められた閾値を用いて異常予兆の報知を行う場合の問題点を説明するための図である。
【図１１】予め定められた閾値を用いて異常予兆の報知を行う場合の問題点を説明するための図である。
【図１２】実施の形態１にかかる異常予兆報知システムが、工場に適用された例を示す図である。
【図１３】実施の形態１にかかる異常予兆報知システムが、工場に適用された例を示す図である。
【図１４】ロボットの機種が同じであっても使用環境及び使用態様によって異常の進行度が異なることを例示する図である。
【図１５】ロボットの機種が同じであっても使用環境及び使用態様によって異常の進行度が異なることを例示する図である。
【図１６】ロボットの機種が同じであっても使用環境及び使用態様によって異常の進行度が異なることを例示する図である。
【図１７】監視装置のデータ格納部に記憶されている保守管理データを例示する図である。
【図１８】異常解消期間推定部が異常解消期間を推定する際のフローである。
【図１９】報知時期設定部が報知時期を設定する際のフローである。
【図２０】報知時期の設定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（実施の形態１）
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、実施の形態１にかかる異常予兆報知システム１を示す図である。また、図２は、実施の形態１にかかる異常予兆報知システム１の各装置の構成を示す機能ブロック図である。異常予兆報知システム１は、生産ライン３００に設置された複数のロボット１０と、制御装置１００と、監視装置２００とを有する。ロボット１０は、設備の一具体例である。異常予兆報知システム１は、例えば、複数の加工工程を有する生産ライン３００を有する工場に設けられている。そして、異常予兆報知システム１は、複数の加工工程それぞれで使用されるロボット１０の異常発生の予兆を報知するように構成されている。
【００１０】
ロボット１０は、例えば、産業用ロボット等の機器である。制御装置１００は、複数のロボット１０ごとに設けられていてもよい。監視装置２００は、異常予兆報知システム１に少なくとも１つ設けられていればよい。制御装置１００は、例えば、ロボット１０と有線又は無線を介して通信可能に接続されている。また、監視装置２００は、例えば、制御装置１００と有線又は無線を介して通信可能に接続されている。制御装置１００は、対応するロボット１０の動作を制御するために必要な処理を行う。監視装置２００は、複数のロボット１０それぞれの異常の診断に必要な処理を行う。また、監視装置２００は、過去に故障等の異常が発生したロボット１０に関するデータを格納する。
【００１１】
ロボット１０は、例えば、車両の生産ライン３００の近傍等に設置されている。ロボット１０は、例えば、車両に対して溶接（例えばスポット溶接）、塗装（例えば中塗り又は上塗り）等の予め定められた作業を行うためのロボットである。ロボット１０は、１つ以上のアーム１２を有する。アーム１２は、１つ以上の関節１４を有する。関節１４は、モータ装置２０を有する。モータ装置２０は、関節１４を駆動するモータ２２と、モータ２２の動力を関節１４に伝達する減速機２４とを有する。また、モータ装置２０は、モータ２２の回転を制動するブレーキ２６を有する。さらに、モータ装置２０は、モータ２２の回転角度を検出するエンコーダ２８を有する。制御装置１００は、モータ２２及びブレーキ２６の動作を制御することで、関節１４を動作させる。これにより、ロボット１０は、所望の動作を行うように構成されている。つまり、ロボット１０は、関節１４を駆動させて動作する関節駆動ロボットである。
【００１２】
制御装置１００は、例えばコンピュータとしての機能を有する。制御装置１００は、ロボット１０の内部に搭載されてもよいし、ロボット１０と有線又は無線を介して通信可能に接続されてもよい。制御装置１００は、ロボット１０の近傍に設置された制御盤又は操作盤であってもよい。制御装置１００は、ハードウェアとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、Ｉ／Ｏ（Input/Output）１０４及びＵＩ（User Interface）１０５を有する。
【００１３】
ＣＰＵ１０１は、制御処理及び演算処理等を行う処理デバイスとしての機能を有する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１によって実行される制御プログラム及び演算プログラム等を記憶するための機能を有する。ＲＡＭ１０３は、処理データ等を一時的に記憶するための機能を有する。Ｉ／Ｏ１０４は、入出力装置であり、ロボット１０又は監視装置２００等の外部からデータ及び信号を入力し、外部にデータ及び信号を出力する。ＵＩ１０５は、例えばキーボード等の入力デバイスと、例えばディスプレイ等の出力デバイスとから構成される。なお、ＵＩ１０５は、入力デバイスと出力デバイスとが一体となったタッチパネルとして構成されてもよい。また、ＵＩ１０５は、制御盤等で構成された制御装置１００から物理的に独立し、制御装置１００のＣＰＵ１０１等と有線又は無線で接続されたリモコンであってもよい。なお、ＲＯＭ１０２は、ロボット１０を制御するための動作プログラム（ティーチングデータ）を格納できるように構成されている。
【００１４】
監視装置２００は、例えばコンピュータとしての機能を有する。監視装置２００は、例えば、異常予兆報知システム１が設けられた工場の中央監視室等に設置され得る。監視装置２００は、ハードウェアとして、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、Ｉ／Ｏ２０４及びＵＩ２０５を有する。
【００１５】
ＣＰＵ２０１は、制御処理及び演算処理等を行う処理デバイスとしての機能を有する。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１によって実行される制御プログラム及び演算プログラム等を記憶するための機能を有する。ＲＡＭ２０３は、処理データ等を一時的に記憶するための機能を有する。Ｉ／Ｏ２０４は、入出力装置であり、制御装置１００等の外部からデータ及び信号を入力し、外部にデータ及び信号を出力する。ＵＩ２０５は、例えばキーボード等の入力デバイスと、例えばディスプレイ等の出力デバイスとから構成される。なお、ＵＩ２０５は、入力デバイスと出力デバイスとが一体となったタッチパネルとして構成されてもよい。
【００１６】
図２に示すように、制御装置１００は、ロボット制御部１１０、データ取得部１１２、データ処理部１２０、データ記録部１２２、予兆判定部１２４、及び報知部１２６を有する。データ取得部１１２は、計測データ取得部１１４と、環境情報取得部１１６と、使用態様取得部１１８とを有する。なお、図２に示した制御装置１００の各構成要素は、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２に記憶されたプログラムを実行することによって実現可能である。また、制御装置１００は、必要なプログラムを任意の不揮発性記録媒体に記録しておき、必要に応じてそのプログラムをインストールするようにしてもよい。なお、図２に示した制御装置１００の各構成要素は、上記のようにソフトウェアによって実現されることに限定されず、何らかの回路素子等のハードウェアによって実現されてもよい。
【００１７】
また、図２に示した制御装置１００の各構成要素の１つ以上は、制御装置１００とは別の装置によって実現されてもよい。例えば、データ記録部１２２、予兆判定部１２４、及び報知部１２６は、制御装置１００とは別の装置（例えば監視装置２００）によって実現されてもよい。つまり、ロボット１０の制御を行い、必要なデータ及び情報を取得する装置と、ロボット１０の異常を診断する装置とは、物理的に別の装置であってもよい。
【００１８】
図２に示すように、監視装置２００は、データ格納部２１２、異常モード設定部２１４、データ処理部２１６、異常データ選択部２１８、及びタイミング設定部２２０を有する。タイミング設定部２２０は、相関係数算出部２２２と、異常データ判定部２２４と、異常モード判定部２２６と、異常発生時期推定部２２８と、異常解消期間推定部２３０と、報知時期設定部２３２と、閾値設定部２３４とを有する。なお、図２に示した監視装置２００の各構成要素は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２に記憶されたプログラムを実行することによって実現可能である。また、制御装置１００と同様に、監視装置２００は、必要なプログラムを任意の不揮発性記録媒体に記録しておき、必要に応じてそのプログラムをインストールするようにしてもよい。なお、制御装置１００と同様に、図２に示した監視装置２００の各構成要素は、上記のようにソフトウェアによって実現されることに限定されず、何らかの回路素子等のハードウェアによって実現されてもよい。また、図２に示した監視装置２００の各構成要素の１つ以上は、監視装置２００とは別の装置（例えば制御装置１００）によって実現されてもよい。
【００１９】
次に、図２に示した制御装置１００の各構成要素について説明する。
ロボット制御部１１０は、ロボット１０の動作を制御する。ロボット制御部１１０は、ＲＯＭ１０２に格納された動作プログラムに従って、ロボット１０を制御してもよい。具体的には、ロボット制御部１１０は、ロボット１０のモータ装置２０の動作を制御する。つまり、ロボット制御部１１０は、モータ装置２０のモータ２２及びブレーキ２６を制御する。さらに具体的には、ロボット制御部１１０は、制御値（指令値）である指令電流値を示す指令電流をモータ２２に送信して、モータ２２を動作させる。また、ロボット制御部１１０は、エンコーダ２８から、モータ２２の回転角度を示すエンコーダ値を受信する。ロボット制御部１１０は、エンコーダ値が示す回転角度を用いて、フィードバック制御等により、ロボット１０の関節１４が所定の動作を行うように、モータ２２を回転させてもよい。さらに、ロボット制御部１１０は、ブレーキ信号（ブレーキ開放信号）をブレーキ２６に送信し、ブレーキ２６を開放させる。
【００２０】
データ取得部１１２は、モータ装置２０（モータ２２）から、ロボット１０に関するデータ（情報）であるロボット情報を取得する。ロボット情報は、ロボット１０の稼働に関する情報の一具体例である。このとき、データ取得部１１２は、ロボット１０の識別情報とともに、ロボット情報を取得してもよい。データ取得部１１２は、取得されたロボット情報を、監視装置２００に送信する。ロボット情報は、ロボット１０の識別情報と、計測データと、後述する環境情報及び使用態様情報とを含み得る。
【００２１】
計測データ取得部１１４は、モータ装置２０において計測された計測データを取得する。計測データは、ロボット１０（モータ装置２０）の動作状態を示す生データである。したがって、計測データ取得部１１４は、ロボット１０の動作状態を取得する動作状態取得部としての機能を有し得る。計測データは、例えば、指令電流値、ブレーキ信号、エンコーダ値である。しかしながら、計測データは、これらの値に限られない。例えば、計測データ取得部１１４は、モータ電流値を取得してもよい。
【００２２】
環境情報取得部１１６は、ロボット１０が使用される環境を示す環境情報を取得する。環境情報は、例えば、ロボット１０が使用されている周囲の温度である。環境情報取得部１１６は、例えば、エンコーダ２８からエンコーダ温度を取得することで、周囲の温度を取得し得る。なお、エンコーダ温度は、エンコーダ２８に設けられた温度センサ等によって計測され得る。なお、計測データ及び環境情報は、時系列に沿って取得される。例えば、計測データ及び環境情報は、数秒（例えば１０秒以内）ごとに計測され得る。計測データ及び環境情報は、計測値と、その計測値が計測された時間とを含む。ここで、「計測された時間」とは、ロボット１０の使用開始時点からの経過時間である。
【００２３】
使用態様取得部１１８は、制御装置１００の制御対象のロボット１０の使用態様を示す使用態様情報を取得する。なお、使用態様取得部１１８は、予め、使用態様情報を記憶しておいてもよい。ここで、使用態様とは、ロボット１０（及び対応する制御装置１００）がどのように使用されるかを示すものである。使用態様は、例えば、ロボット１０の機種（型番等）を含み得る。また、使用態様は、ロボット１０が使用される加工工程（溶接工程及び塗装工程等）を含み得る。また、使用態様は、工場におけるロボット１０の取付向きを含み得る。
【００２４】
データ処理部１２０は、計測データ取得部１１４によって取得された計測データを処理して、判定用データに変換する処理を行う。判定用データは、後述する異常予兆の判定に用いられるデータである。ここで、判定用データは、ロボット１０の動作状態を示す。つまり、データ処理部１２０は、ロボット１０の動作状態を取得する動作状態取得部としての機能を有し得る。計測データが時系列に沿って取得されるので、判定用データは、時系列に沿った動作状態を示している。判定用データは、例えば、平均指令電流値、最大電流値、標準偏差、振幅、吸引時間等であるが、これらに限られない。なお、以降、計測データと判定用データとを含む用語「動作状態データ」を用いることがある。
【００２５】
例えば、データ処理部１２０は、指令電流値を用いて、平均指令電流値、最大電流値、標準偏差及び振幅等を取得する。平均指令電流値は、例えば、ロボット１０の１サイクルの動作における指令電流値の平均値である。また、最大電流値は、例えば、ロボット１０の１サイクルの動作における指令電流値の最大値である。また、標準偏差は、例えば、指令電流値の平均値からのバラつきである。また、振幅は、指令電流値の振れ幅（１周期中の山谷差）である。なお、データ処理部１２０は、振幅の平均値（ロボット１０の１サイクルの動作における平均値）又は振幅の最大値（ロボット１０の１サイクルの動作における最大値）を取得してもよい。
【００２６】
平均指令電流値、最大電流値、標準偏差及び振幅は、モータ装置２０のベアリング又はギア（減速機２４）の劣化の進行に応じて大きくなる傾向がある。したがって、平均指令電流値、最大電流値、標準偏差及び振幅は、ベアリング又はギアに関する異常モードの予兆を判定するのに使用され得る。
【００２７】
また、データ処理部１２０は、エンコーダ値を用いて、モータ回転速度を取得する。モータ回転速度は、エンコーダ値（回転角度）の変化量から、算出され得る。ここで、データ処理部１２０は、モータ回転速度が略一定（回転速度の振れ幅が一定範囲以内）であるときの指令電流値を用いて、平均指令電流値、最大電流値、標準偏差及び振幅等を取得してもよい。これにより、平均指令電流値、最大電流値、標準偏差及び振幅等から、モータ回転速度の変動による影響を除外できる。つまり、平均指令電流値、最大電流値、標準偏差及び振幅等が、ロボット１０の各部位の劣化の進行（異常の兆候）をより確実に示すこととなる。
【００２８】
また、データ処理部１２０は、ブレーキ信号から、吸引時間を取得する。吸引時間は、ブレーキ信号（ブレーキ開放信号）が送信されてから、実際にブレーキ２６が開放されて、ロボット１０の関節１４が動作可能となるまでの時間である。したがって、データ処理部１２０は、ブレーキ信号の発生時間と、実際にロボット１０が動作可能となった時間（例えばエンコーダ値の立ち上がり時間又はモータ電流値の立ち上がり時間）との差分を、吸引時間としてもよい。吸引時間は、ブレーキ２６のディスクが摩耗すると長くなる傾向がある。したがって、吸引時間は、ブレーキに関する異常モードの予兆を判定するのに使用され得る。
【００２９】
データ記録部１２２は、データ処理部１２０によって取得された動作状態データ（判定用データ）を格納する。ここで、データ記録部１２２は、動作状態データを、時系列に沿った波形で表した状態で記録してもよい。なお、データ記録部１２２は、判定用データのみを記録してもよい。
【００３０】
予兆判定部１２４は、ロボット１０の異常発生の予兆を判定する。つまり、予兆判定部１２４は、ロボット１０に何らかの異常が近いうち（３０日等の、予め定められた期間内）に発生する可能性があるか否かを判定する。具体的には、予兆判定部１２４は、動作状態データ（判定用データ）の１つ以上が、閾値設定部２３４によって設定された閾値を超えた場合に、ロボット１０に異常発生の予兆があると判定する。詳しくは後述する。なお、以下、異常予兆の判定の対象となるロボット１０（つまり、異常予兆の報知対象のロボット１０）を、対象ロボット（対象設備）と称することがある。
【００３１】
報知部１２６は、予兆判定部１２４によって、ロボット１０に異常発生の予兆があると判定された場合に、ロボット１０の異常予兆を報知する。報知部１２６は、例えば、スピーカ等のＵＩ１０５を制御してアラーム音を発生させることで、異常予兆を報知してもよい。また、報知部１２６は、例えば、ディスプレイ等のＵＩ１０５を制御してアラームを視覚的に表示することで、異常予兆を報知してもよい。
【００３２】
次に、図２に示した監視装置２００の各構成要素について説明する。
データ格納部２１２は、制御装置１００のデータ取得部１１２からロボット情報を取得して格納する。特に、データ格納部２１２は、故障又は動作不良等の異常が発生したロボット１０に関するロボット情報を格納する。
【００３３】
異常モード設定部２１４は、あるロボット１０に異常が発生した場合に、そのロボット１０に関するロボット情報に、異常の種類（どの部材にどのような異常が発生したか等）を示す異常モード（故障モード）を対応付ける。これにより、データ格納部２１２に格納された、異常が発生したロボット１０に関するロボット情報は、異常モードを示す情報（異常モード情報）が含まれることとなる。
【００３４】
なお、以下、異常が発生したロボット１０に関するロボット情報を、異常ロボット情報と称することがある。異常ロボット情報は、ロボット１０の識別情報と、異常モード情報と、計測データと、環境情報及び使用態様情報とを含み得る。さらに、異常が発生したロボット１０に関する動作状態データを、「異常データ」と称することがある。つまり、異常データは、過去に異常が発生したロボット１０の動作状態を示す動作状態データに対応する。さらに、異常モード設定部２１４は、異常データそれぞれに異常モードを対応付けることとなる。
【００３５】
データ処理部２１６は、制御装置１００のデータ処理部１２０と実質的に同様の処理を行い得る。つまり、データ処理部２１６は、データ格納部２１２に格納された計測データを処理して、判定用データに変換する処理を行う。ここで、上述したように、判定用データは、ロボット１０の動作状態を示すので、データ処理部２１６は、ロボット１０の動作状態を取得する動作状態取得部としての機能を有し得る。
【００３６】
異常データ選択部２１８は、データ格納部２１２に格納された複数の異常データ（異常ロボット情報）から、対象ロボットと使用環境及び使用態様が類似したロボット１０に関する異常データを選択する。つまり、異常データ選択部２１８は、対象ロボットに関する環境情報と、対象ロボットに関する使用態様情報とに基づいて、１つ以上の異常データを絞り込んで選択する。詳しくは後述する。
【００３７】
タイミング設定部２２０は、異常データ選択部２１８によって選択された異常データと、選択された異常データに対応する、対象ロボットの動作状態データとに基づいて、異常予兆を報知するタイミングを設定する。具体的には、タイミング設定部２２０は、選択された異常データと対象ロボットの動作状態データとの相関に基づいて、動作状態データに関する閾値を設定する。詳しくは後述する。
【００３８】
相関係数算出部２２２は、異常データ選択部２１８によって選択された異常データと対象ロボットの動作状態データとの相関係数を算出する。異常データ判定部２２４は、相関係数が最大となる異常データを判定する。異常モード判定部２２６は、相関係数が最大となる異常データに関する異常モードを判定する。異常発生時期推定部２２８は、異常データ判定部２２４によって特定された異常データに基づいて、対象ロボットに異常が発生する異常発生時期を推定する。異常解消期間推定部２３０は、対象ロボットの異常を解消するのに必要となる部品に関する特性情報に基づいて、対象ロボットの異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する。報知時期設定部２３２は、対象ロボットの異常の予兆を報知する報知時期（報知タイミング）を、異常発生時期から異常解消期間を遡った時期の以前に設定する。閾値設定部２３４は、報知時期における異常データの値を閾値として設定する。
【００３９】
図３は、実施の形態１にかかる異常予兆報知システム１によって実行される異常予兆報知方法を示すフローチャートである。異常予兆報知システム１は、図３に示された処理を、対象ロボットごとに、例えば、１日に１回行う。
【００４０】
制御装置１００は、ロボット情報を取得する（ステップＳ１０２）。具体的には、制御装置１００のデータ取得部１１２は、上述したように、対象ロボットのロボット情報（計測データ）を取得する。そして、制御装置１００は、計測データに対して必要な処理を行う（ステップＳ１０４）。具体的には、制御装置１００のデータ処理部１２０は、上述したように、対象ロボットの計測データを処理して判定用データを取得する。このとき、データ処理部１２０は、対象ロボットに関する判定用データを時系列で示す波形を生成してもよい。なお、対象ロボットの判定用データ（動作状態データ）を、過去に異常が発生したロボット１０に関する異常データと対比する目的で、現在稼働中（計測データを計測中）のロボット１０に関するデータという意味で「現在データ」と称することがある。
【００４１】
監視装置２００は、対象ロボットの使用態様及び使用環境に応じて、格納されている過去の異常データの絞り込みを行う（ステップＳ１１０）。具体的には、監視装置２００の異常データ選択部２１８は、環境情報取得部１１６から、対象ロボットに関する環境情報を取得する。また、異常データ選択部２１８は、使用態様取得部１１８から、対象ロボットに関する使用態様情報を取得する。異常データ選択部２１８は、取得された環境情報及び使用態様情報を用いて、データ格納部２１２に格納されている多数の異常データ（異常ロボット情報）から、後述する異常予兆の報知時期の設定に必要な異常データ（異常ロボット情報）を絞り込む。
【００４２】
図４は、実施の形態１にかかる、異常データの絞り込みを説明するための図である。図４に示すように、データ格納部２１２は、多数の異常ロボット情報を格納している。各異常ロボット情報は、異常モード情報と、使用態様情報と、環境情報と、計測データとを含む。計測データは、上述したように、指令電流値、ブレーキ信号、エンコーダ値等のパラメータを含み得る。つまり、データ格納部２１２は、異常データ（異常が発生したロボット１０の動作状態データ）を、使用態様情報及び環境情報と対応付けて格納する。
【００４３】
異常データ選択部２１８は、対象ロボットに関する使用態様情報によって示される使用態様と同一の使用態様を示す使用態様情報を含み、対象ロボットに関する環境情報によって示される使用環境と同一又は類似の使用環境を示す環境情報を含む、異常ロボット情報を選択する。ここで、「同一又は類似の使用環境」について説明する。例えば、対象ロボットに関する時系列に沿った温度変化との相関係数が予め定められた値以上である温度変化を示す環境情報を、「同一又は類似の使用環境を示す環境情報」としてもよい。また、対象ロボットに関する温度の平均値と異常ロボット情報に関する温度の平均値との差が予め定められた値以下である場合に、その異常ロボット情報に関する環境情報を、「同一又は類似の使用環境を示す環境情報」としてもよい。例えば、対象ロボットの使用態様情報が「機種Ａ」及び「塗装工程」を示し、環境情報が「平均温度：５０度」を示す場合、異常データ選択部２１８は、データ格納部２１２から、「機種Ａ」及び「塗装工程」を示す使用態様情報と、「平均温度：５０度」の近傍の平均温度を示す環境情報とを含む異常ロボット情報を選択してもよい。
【００４４】
そして、データ処理部２１６は、異常データ選択部２１８によって選択された異常ロボット情報に含まれる計測データを、判定用データに変換する。以上の処理により、使用態様情報と環境情報とに基づいて、異常データが絞り込まれることとなる。
【００４５】
次に、監視装置２００は、現在データと異常データとの相関係数を算出する（ステップＳ１１２）。具体的には、相関係数算出部２２２は、現在データと異常データとの相関係数を算出する。そして、異常データ選択部２１８によって選択された全ての異常データ（異常モード）について相関係数を算出していない場合（ステップＳ１１４のＮＯ）、相関係数算出部２２２は、相関係数を算出していない異常データについて、相関係数を算出する。そして、異常データ選択部２１８によって選択された全ての異常データ（異常モード）について相関係数を算出した場合（ステップＳ１１４のＹＥＳ）、後述するＳ１１６の処理に進む。
【００４６】
図５及び図６は、実施の形態１にかかる、現在データと異常データとの相関係数の算出について説明するための図である。Ｓ１１０の処理において、図５に例示するように、異常データＡ，異常データＢ，異常データＣが選択されたとする。現在データは、複数の動作状態データ＃１〜＃Ｋ（Ｋは１以上の整数）を含む。動作状態データ＃１は、例えば、平均指令電流値であり、動作状態データ＃２は、例えば、最大電流値である。また、動作状態データ＃３は、例えば、標準偏差であり、動作状態データ＃４は、例えば、振幅である。また、動作状態データ＃５は、例えば、吸引時間である。また、各異常データも、現在データと同様に、複数の動作状態データ＃１〜＃Ｋを含む。
【００４７】
さらに、各異常データＡ，異常データＢ，異常データＣには、それぞれ、異常モードＡ，異常モードＢ，異常モードＣが対応付けられている。異常モードＡは、例えば、「モータベアリングのフレーキング」である。異常モードＢは、例えば、「減速機ギアの欠け」である。異常モードＣは、例えば、「モータベアリングの異物噛み込み」である。
【００４８】
相関係数算出部２２２は、図５の実線の矢印で示すように、現在データの動作状態データ＃１と異常データＡの動作状態データ＃１との相関係数を算出する。同様に、相関係数算出部２２２は、現在データの動作状態データ＃２〜＃Ｋのそれぞれと、異常データＡの動作状態データ＃２〜＃Ｋそれぞれとの相関係数を算出する。また、相関係数算出部２２２は、図５の破線の矢印で示すように、現在データの動作状態データ＃１〜＃Ｋのそれぞれと、異常データＢの動作状態データ＃１〜＃Ｋそれぞれとの相関係数を算出する。さらに、相関係数算出部２２２は、図５の一点鎖線の矢印で示すように、現在データの動作状態データ＃１〜＃Ｋのそれぞれと、異常データＣの動作状態データ＃１〜＃Ｋそれぞれとの相関係数を算出する。
【００４９】
図６の（Ａ）は、異常データを示す波形（異常データ波形）を示す。横軸は、この異常データに関する異常が発生したロボット１０の使用開始からの日数（経過時間）を示す。縦軸は、動作状態データの値（図６の例では平均指令電流値）を示す。また、図６の（Ｂ）は、現在データを示す波形（現在データ波形）を示す。横軸は、対象ロボットの使用開始からの日数（経過時間）を示す。縦軸は、動作状態データの値（図６の例では平均指令電流値）を示す。
【００５０】
相関係数算出部２２２は、対象ロボットの使用開始からの日数がＮ日である場合、異常データ及び現在データの、Ｎ日目から予め定められた日数Ｎ１だけ遡った（Ｎ−Ｎ１）日目までの期間Ａについて、相関係数を算出する。Ｎ１（期間Ａ）は、例えば１年（３６５日）であってもよいし、１か月（３０日）であってもよいし、これらの両方であってもよい。
【００５１】
全ての異常データ（異常モード）について相関係数が算出された場合（Ｓ１１４のＹＥＳ）、監視装置２００は、相関係数により、異常データ（動作状態データ）を順位付けする（ステップＳ１１６）。そして、監視装置２００は、相関係数が最大の異常データ（動作状態データ）を判定する（ステップＳ１１８）。さらに、監視装置２００は、判定された異常データに関する異常モードを判定する（ステップＳ１２０）。
【００５２】
具体的には、監視装置２００の異常データ判定部２２４は、図７に例示するように、相関係数の大きなものから順に、異常データ（動作状態データ）を順位付けする。そして、異常データ判定部２２４は、相関係数が最大の異常データ（動作状態データ）を、異常予兆の報知時期の設定に用いるデータと判定する。さらに、監視装置２００の異常モード判定部２２６は、相関係数が最大の異常データ（動作状態データ）に関する異常モードを、対象ロボットについて将来発生する可能性のある異常モードと判定する。このように、異常モード判定部２２６が異常モードを判定することによって、対象ロボットに将来発生すると予測される異常モードを判定することが可能となる。これにより、ユーザは、対象ロボットにどのような異常モードが発生するかを予測することができる。
【００５３】
図７は、実施の形態１にかかる異常データ判定部２２４によってなされた、異常データの順位付けを例示する図である。図７に示した例では、異常モードＡ（モータベアリングのフレーキング）である異常データＡの動作状態データ＃４（振幅）についての相関係数が０．９８である。また、異常モードＡである異常データＡの動作状態データ＃２（最大電流値）についての相関係数が０．８８である。また、異常モードＢ（減速機ギアの欠け）である異常データＢの動作状態データ＃２についての相関係数が０．７４である。また、異常モードＣ（モータベアリングの異物噛み込み）である異常データＣの動作状態データ＃３（標準偏差）についての相関係数が０．７２である。
【００５４】
したがって、異常データ判定部２２４は、相関係数の大きさの順位が１位である異常データＡの動作状態データ＃４を、異常予兆の報知時期の設定に用いるデータと判定する。そして、異常モード判定部２２６は、異常モードＡを、対象ロボットについて近い将来に発生する可能性のある異常モードと判定する。
【００５５】
次に、監視装置２００の異常発生時期推定部２２８は、異常データ判定部２２４によって特定された異常データに基づいて、対象ロボットに異常が発生する異常発生時期を推定する（ステップＳ１２１）。
【００５６】
図８は、実施の形態１にかかる閾値設定方法を説明するための図である。図８は、Ｓ１１８の処理で判定された異常データＡ（異常モードＡ；モータベアリングのフレーキング）の動作状態データ＃４（振幅）の波形を示す。縦軸は、異常データにおける動作状態データ＃４の値を示す。異常発生時期推定部２２８は、動作状態データ＃４の最終日を参照し、この最終日を、対象ロボットに異常が発生する異常発生時期として推定する。
【００５７】
次に、監視装置２００の異常解消期間推定部２３０は、対象ロボットの異常を解消するのに必要となる部品に関する特性情報に基づいて、対象ロボットの異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する（ステップＳ１２２）。詳しくは、後述する。
【００５８】
次に、監視装置２００の報知時期設定部２３２は、対象ロボットの異常の予兆を報知する報知時期を、異常発生時期から異常解消期間を遡った時期の以前に設定する（ステップＳ１２３）。詳しくは、後述する。
【００５９】
監視装置２００の閾値設定部２３４は、Ｓ１１８の処理で判定された異常データ（動作状態データ）について、異常発生時期から異常解消期間を遡った時期における異常データ（動作状態データ）の値を取得する（ステップＳ１２４）。一具体例として、監視装置２００は、異常発生時期からＭ日前の時期における異常データ（動作状態データ）の値を取得する（ステップＳ１２４）。そして、監視装置２００の閾値設定部２３４は、Ｓ１２４の処理で取得された異常データ（動作状態データ）の値を用いて閾値を設定する（ステップＳ１２６）。
【００６０】
具体的には、図８に示すように、監視装置２００の閾値設定部２３４は、異常発生点からＭ日前の点Ｐｍを特定し、その点Ｐｍにおける動作状態データ＃４の値Ｖｍを取得する。そして、後述する図９に示すように、閾値設定部２３４は、その値Ｖｍを、動作状態データ＃４についての閾値Ｔｈ１として設定する。このように、閾値設定部２３４が、異常発生点からＭ日前の点Ｐｍにおける動作状態データの値Ｖｍを用いて閾値を設定することで、より適切に閾値を設定することが可能となる。
【００６１】
図９は、現在データについて閾値が設定された状態を示す図である。図９には、動作状態データ＃４（振幅）についての現在データの波形が示されている。Ｐｃは、最新の現在データを示す点であり、対象ロボットの使用開始からＮ日目の点である。Ｖｃは、現在点Ｐｃにおける動作状態データ＃４の値を示す。また、閾値Ｔｈ１は、図８に示したＶｍに等しい。
【００６２】
制御装置１００は、現在データがＳ１２６の処理で設定された閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ１３２）。制御装置１００の予兆判定部１２４は、Ｓ１２６の処理で設定された閾値に関する、現在データの動作状態データが、閾値を超えたか否かを判定する。そして、現在データが閾値を超えた場合（Ｓ１３２のＹＥＳ）、制御装置１００の報知部１２６は、異常予兆を報知する（ステップＳ１３４）。
【００６３】
図９に例示した場合では、予兆判定部１２４は、現在データにおける動作状態データ＃４の現在の値Ｖｃが閾値Ｔｈ１（＝Ｖｍ）を超えたか否かを判定する。そして、ＶｃがＴｈ１を超えた場合に、報知部１２６は、異常予兆を報知する。
【００６４】
（比較例）
次に、比較例について説明する。
図１０及び図１１は、予め定められた閾値を用いて異常予兆の報知を行う場合の問題点を説明するための図である。図１０は、平均指令電流値について、予め定められた閾値Ｔｈが設定されている場合について例示している。図１０の例において、閾値Ｔｈは、ロボット１０の過去の異常発生の実績から、ユーザによって任意に決定される。
【００６５】
図１０は、異常が発生した機種及び部品が同じで、異なる異常モード（異常モードＡ及び異常モードＣ）それぞれの平均指令電流値の時間経過に対する変化を示す。図１０に示すように、異常モードＡにおける平均指令電流値の変化は、異常モードＣにおける平均指令電流値の変化と比較して、緩やかである。そして、閾値Ｔｈは、異常モードＡの異常発生点における平均指令電流値の値よりも大きく、異常モードＣの異常発生点における平均指令電流値の値よりもはるかに小さいものとする。
【００６６】
このケースにおいて、ロボット１０に異常モードＡの異常が発生する場合、平均指令電流値が閾値Ｔｈに到達する前に、異常が発生してしまうおそれがある。このとき、異常が発生したのに、異常予兆の報知がなされないこととなってしまう。つまり、異常モードＡのように時間経過に対する動作状態データの変化が小さい場合、異常予兆の「見逃し」が発生するおそれがある。
【００６７】
また、ロボット１０に異常モードＣの異常が発生する場合、異常が発生するはるか前に、平均指令電流値が閾値Ｔｈに到達してしまうおそれがある。このとき、異常予兆がないのに異常予兆の報知がなされることとなってしまう。言い換えると、異常予兆の報知が早すぎることとなってしまう。つまり、異常モードＣのように時間経過に対する動作状態データの変化が大きい場合、異常予兆の「過剰検出」が発生するおそれがある。
【００６８】
これに対し、本実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は、現在データとの相関が高い（強い）異常データを用いて閾値Ｔｈ１を設定する。これにより、上記のような異常予兆の「見逃し」及び「過剰検出」の発生を抑制することが可能となる。したがって、本実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は、より適切なタイミングで、異常予兆の報知を行うことが可能となる。
【００６９】
図１１は、発生した異常モードが同じで、使用環境及び使用態様が互いに異なる異常発生ロボットＸ（使用環境Ｘ、使用態様Ｘ）及び異常発生ロボットＹ（使用環境Ｙ、使用態様Ｙ）それぞれの平均指令電流値の変化を示す。図１１に示すように、異常発生ロボットＹにおける平均指令電流値の変化は、異常発生ロボットＸの平均指令電流値の変化と比較して、緩やかである。
【００７０】
ここで、データ格納部２１２から異常発生ロボットＸの異常データを抽出して異常発生ロボットＸの平均指令電流値を用いて閾値Ｔｈｘを設定したとする。このケースにおいて、異常発生ロボットＸとは使用環境及び使用態様が異なるロボットＹ（使用環境Ｙ、使用態様Ｙ）について、この閾値Ｔｈｘを用いて異常予兆の報知を行うとする。このとき、平均指令電流値が閾値Ｔｈｘに到達する前に、異常が発生してしまうおそれがある。したがって、異常が発生したのに、異常予兆の報知がなされないこととなってしまう。つまり、動作状態データの変化が大きな異常発生ロボットの異常データを用いて閾値を設定すると、動作状態データの変化が小さなロボットについて、異常予兆の「見逃し」が発生するおそれがある。
【００７１】
また、データ格納部２１２から異常発生ロボットＹの異常データを抽出して異常発生ロボットＹの平均指令電流値を用いて閾値Ｔｈｙを設定したとする。このケースにおいて、異常発生ロボットＹとは使用環境及び使用態様が異なるロボットＸ（使用環境Ｘ、使用態様Ｘ）について、この閾値Ｔｈｙを用いて異常予兆の報知を行うとする。このとき、異常が発生するはるか前に、平均指令電流値が閾値Ｔｈｙに到達してしまう。したがって、異常予兆がないのに異常予兆の報知がなされることとなってしまう。言い換えると、異常予兆の報知が早すぎることとなる。つまり、動作状態データの変化が小さな異常発生ロボットの異常データを用いて閾値を設定すると、動作状態データの変化が大きなロボットについて、異常予兆の「過剰検出」が発生するおそれがある。
【００７２】
これに対し、本実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は、上述したように、対象ロボットに関する環境情報及び使用態様情報に基づいて、閾値Ｔｈ１を設定するために使用される異常データを絞り込んだ上で、閾値を設定する。つまり、対象ロボットに関する環境情報及び使用態様情報と同一又は類似の環境情報及び使用態様情報に関する異常データを選択することができる。これにより、上記のような異常予兆の「見逃し」及び「過剰検出」の発生を抑制することが可能となる。また、膨大な数の異常データの中から、閾値を設定するために使用される異常データを、より適切に選択することができる。したがって、本実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は、より適切なタイミングで、異常予兆の報知を行うことが可能となる。
【００７３】
（実施の形態１の適用例）
図１２及び図１３は、実施の形態１にかかる異常予兆報知システム１が、工場９０の生産ライン３００に適用された例を示す図である。工場９０は、例えば、自動車等の製造工場である。図１２に例示するように、工場９０において、ロボット１０Ａが、溶接工程で使用されている。また、ロボット１０Ｂが、中塗り工程で使用されている。また、ロボット１０Ｃが、上塗り工程で使用されている。ここで、ロボット１０Ａ，ロボット１０Ｂ，ロボット１０Ｃの機種は、互いに同じであってもよい。
【００７４】
また、図１３に例示するように、工程Ａにおいて、ロボット１０Ｄが使用されている。ロボット１０Ｄは、工場９０の床９２に設置されているとする。また、工程Ｂにおいて、ロボット１０Ｅが使用されている。ロボット１０Ｅは、工場９０の壁９４に設置されているとする。ここで、ロボット１０Ｄ，ロボット１０Ｅの機種は、互いに同じであってもよい。
【００７５】
図１４〜図１６は、ロボット１０の機種が同じであっても使用環境及び使用態様によって異常の進行度が異なることを例示する図である。図１４は、使用環境及び使用態様の例を示す図である。図１５は、異常の進行度が小さい（異常の進行（劣化の進行）が遅い）場合の動作状態データの変化を示す図である。図１６は、異常の進行度が大きい（異常の進行（劣化の進行）が速い）場合の動作状態データの変化を示す図である。なお、図１５の例と図１６の例とで、異常モード及び動作状態データ（例えば平均指令電流値等）は、同じであるとする。なお、「異常が進行している状態」とは、故障等の異常が発生する前の段階であり、ロボット１０の状態が、異常発生の状態（異常発生点）に近づきつつある状態をいう。
【００７６】
使用環境（温度）について、減速機２４の温度が例えば６０度未満であると、減速機２４内のグリスの特性は変化しない。この場合、図１５に示すように、減速機２４に関する異常の進行度は小さい。一方、減速機２４の温度が例えば６０度以上になると、減速機２４内のグリスの特性が変化する。この場合、図１６に示すように、減速機２４に関する異常の進行度は大きくなる。
【００７７】
使用態様について、スポット溶接等の溶接工程では、ブレーキ動作回数が少ない。したがって、溶接工程では、図１５に示すように、ブレーキ摩耗の進行度は小さい。一方、塗装工程（中塗り工程、上塗り工程）では、ブレーキ動作回数が多い。したがって、塗装工程では、図１６に示すように、ブレーキ摩耗の進行度は大きい。
【００７８】
また、上塗り工程では、アーム１２等の往復動作回数が少ないので、加減速動作が少ない。したがって、上塗り工程では、図１５に示すように、減速機２４のベアリング摩耗の進行度が小さい。一方、中塗り工程では、アーム１２等の往復動作回数が多いので、加減速動作が多い。したがって、中塗り工程では、図１６に示すように、減速機２４のベアリング摩耗の進行度が大きい。
【００７９】
また、図１３に示す工程Ａのように、ロボット１０の取付け向きが床置きである場合、アーム１２を旋回させる旋回軸１６に対する負荷が小さい。したがって、床置きタイプでは、図１５に示すように、旋回軸１６の減速機２４の異常の進行度は小さい。つまり、床置きタイプでは、旋回軸１６の減速機２４の寿命は長い。一方、図１３に示す工程Ｂのように、ロボット１０の取付け向きが壁掛けである場合、アーム１２の旋回軸１６に対する負荷が大きくなる。したがって、壁掛けタイプでは、図１６に示すように、旋回軸１６の減速機２４の異常の進行度は大きい。つまり、壁掛けタイプでは、旋回軸１６の減速機２４の寿命は短くなる。
【００８０】
ここで、図１５に示すように、異常の進行度が小さい（異常の進行が遅い）場合、異常発生時期（異常発生点）からＭ日前の動作状態データの値が、異常予兆の報知に用いる閾値Ｔｈ１と設定される。この場合において、異常発生時期における動作状態データの値Ｖｔ１と閾値Ｔｈ１との差をＤ１とする。また、図１６に示すように、異常の進行度が大きい（異常の進行が速い）場合、異常発生時期からＭ日前の動作状態データの値が、異常予兆の報知に用いる閾値Ｔｈ２と設定される。この場合において、異常発生時期における動作状態データの値Ｖｔ２と閾値Ｔｈ２との差をＤ２とする。
【００８１】
このとき、図１５に示した、異常の進行度が小さい場合における差Ｄ１は、図１６に示した、異常の進行度が大きい場合における差Ｄ２よりも小さい。したがって、異常の進行度が小さい場合の方が、異常の進行度が大きい場合よりも、閾値は、異常発生時期における値の近くの値に設定される。言い換えると、異常の進行度が大きい場合、閾値は、異常発生時期における値から離れた値に設定される。つまり、異常発生時期における値を基準とすると、異常の進行度が小さい場合の（異常発生時期における値に対する）閾値は大きくなり、異常の進行度が大きい場合の（異常発生時期における値に対する）閾値は小さくなる。
【００８２】
したがって、異常の進行度が小さい場合、動作状態データの値が異常発生時期の値Ｖｔ１により近づいたタイミングで異常予兆の報知がなされる。よって、異常の進行度が小さい場合、異常発生時期に対して、異常予兆の報知のタイミングは遅くなる。一方、異常の進行度が大きい場合、動作状態データの値が異常発生時期の値Ｖｔ２に近づく前のタイミングで異常予兆の報知がなされる。よって、異常の進行度が大きい場合、異常発生時期に対して、異常予兆の報知のタイミングは早くなる。
【００８３】
ここで、減速機２４の温度が６０度未満である工程（第１の工程）と減速機２４の温度が６０度以上になる工程（第２の工程）とで、使用されるロボット１０の機種が同じであり、ロボット１０に発生する異常の異常モードが同じ（例えばグリス劣化によるベアリング摩耗等）であるとする。この場合、報知部１２６は、減速機２４の温度が６０度以上になる工程で使用されるロボット１０に関する異常予兆を、減速機２４の温度が６０度未満である工程で使用されるロボット１０に関する異常予兆よりも、早いタイミングで報知する。
【００８４】
また、溶接工程（第１の工程）と塗装工程（第２の工程）とで、使用されるロボット１０の機種が同じであり、ロボット１０に発生する異常の異常モードが同じ（例えばブレーキ摩耗等）であるとする。この場合、報知部１２６は、塗装工程で使用されるロボット１０に関する異常予兆を、溶接工程で使用されるロボット１０に関する異常予兆よりも、早いタイミングで報知する。
【００８５】
また、上塗り工程（第１の工程）と中塗り工程（第２の工程）とで、使用されるロボット１０の機種が同じであり、ロボット１０に発生する異常の異常モードが同じ（例えば減速機ベアリング摩耗等）であるとする。この場合、報知部１２６は、中塗り工程で使用されるロボット１０に関する異常予兆を、上塗り工程で使用されるロボット１０に関する異常予兆よりも、早いタイミングで報知する。
【００８６】
また、ロボット１０の取付け向きが床置きである工程（第１の工程）とロボット１０の取付け向きが壁掛けである工程（第２の工程）とで、使用されるロボット１０の機種が同じであり、ロボット１０に発生する異常の異常モードが同じ（例えば旋回軸の減速機異常等）であるとする。この場合、報知部１２６は、取付け向きが壁掛けである工程で使用されるロボット１０に関する異常予兆を、取付け向きが床置きである工程で使用されるロボット１０に関する異常予兆よりも、早いタイミングで報知する。
【００８７】
このように、本実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は、より厳しい条件で使用される工程（上記の各第２の工程）で使用されるロボット１０に関する異常予兆を、早いタイミングで報知するように構成されている。これにより、より厳しい条件で使用される工程であっても、異常が発生する前に、異常予兆の段階で、より確実に、報知を行うことができる。
【００８８】
次に、図１７から図２０に基づいて、上述した実施形態を更に詳細に説明する。
【００８９】
図１７は、監視装置２００のデータ格納部２１２に記憶されている保守管理データを示している。図１７に示すように、保守管理データでは、「設備」で示す設備の種別情報と、「異常モード」で示す異常モードの種別情報と、「部品番号」で示す部品番号情報と、「在庫」で示す在庫有無情報と、「重量物」で示す重量物情報と、「調達日数」で示す調達日数情報と、「作業日数」で示す作業日数情報と、が相互に関連付けられている。
【００９０】
設備の種別情報は、例えば、設備の種別を特定するための情報である。上述した実施形態では、設備の一具体例としてロボット１０を例示したが、生産ライン３００に設置される設備としては、上記ロボット１０の他に、例えば、大型の車体運搬機が挙げられる。
【００９１】
異常モードの種別情報は、異常モードの種別を特定するための情報である。
【００９２】
部品番号情報は、部品の種別を特定するための情報である。
【００９３】
在庫有無情報は、対応する部品の在庫の有無を示す情報である。在庫有無情報が「ＹＥＳ」の場合は対応する部品の在庫が少なくとも１つ以上残ってることを示し、「ＮＯ」の場合は対応する部品の在庫がゼロであることを示す。
【００９４】
重量物情報は、対応する部品の重量を示す情報である。重量物情報が「ＹＥＳ」の場合は対応する部品の重量が所定重量以上であることから、対応する部品が重量物であることを示している。対応する部品が重量物である場合、対応する部品を生産ライン３００からの搬出し、及び、生産ライン３００への搬入するのに複数日を要する。一方、重量物情報が「ＮＯ」の場合は対応する部品の重量が所定重量未満であることから、対応する部品が軽量物であることを示している。対応する部品が軽量物である場合、対応する部品を生産ライン３００からの搬出し、及び、生産ライン３００への搬入するのに複数日を要さず、例えば生産ライン３００の日々の稼働後の夜間に、対応する部品を生産ライン３００からの搬出し、及び、生産ライン３００への搬入することができる。例えば、ロボットに搭載される減速機は６ｋｇ程度である。一方、車体運搬機に搭載される減速機は５００ｋｇ程度である。従って、判定基準である「所定重量」を５０ｋｇであるとすると、前者は軽量物となり、後者は重量物となる。
【００９５】
調達日数情報は、対応する部品を調達するのに要する日数を示す情報である。
【００９６】
作業日数情報は、対応する部品を用いて設備の異常を解消するのに要する日数を示す情報である。ここで、設備の異常を解消するのに要する日数には、対応する部品を生産ライン３００へ搬入し、及び、生産ライン３００から搬出する実際の作業に要する日数に加えて、その作業を計画するのに要する日数も含まれ得る。即ち、例えば、対応する部品が重量物である場合は、その部品の搬入及び搬出するに際し、生産ライン３００の他の設備も同時に停止させたり、生産ライン３００の他の設備を事前に解体したり、作業に必要となる搬入経路及び搬出経路、人員を確保したり、など様々な事前準備が必要となる。従って、重量物情報が「ＹＥＳ」である部品を用いて設備の異常を解消するのには、事前に多くの担当者と打ち合わせを幾度となく繰り返す必要がある。
【００９７】
従って、図１７に示す保守管理データを参照すれば、どの設備にどのような異常が発生した場合、どの部品が必要となり、その部品の在庫があるか、その部品は重量物であるか、在庫がない場合はその部品を調達するのにどれくらいの日数が必要となるか、また、その部品を用いて設備の異常を解消するのにどれくらいの日数が必要となるか、が把握できるようになっている。
【００９８】
次に、図３のステップＳ１２２及びステップＳ１２３について詳細に説明する。
【００９９】
（異常解消期間推定部２３０：ステップＳ１２２）
異常解消期間推定部２３０は、設備の異常を解消するのに必要となる部品に関する特性情報に基づいて、設備の異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する（図３のステップＳ１２２）。ここで、特性情報は、在庫有無情報及び重量物情報の少なくとも何れか一方を含む。本実施形態では、特性情報は、在庫有無情報及び重量物情報の双方を含む。
【０１００】
図１８は、異常解消期間推定部２３０が異常解消期間を推定する際のフローを示している。以下、異常解消期間推定部２３０は、必要に応じて保守管理データを参照するものとする。
【０１０１】
ステップＳ３１０：
先ず、異常解消期間推定部２３０は、異常データ判定部２２４によって特定された異常モードに基づいて、どの設備のどの部品に異常が発生したかを特定する。以下、異常を解消するのに交換を要するに至った部品を要交換部品と称する。
【０１０２】
ステップＳ３２０：
次に、異常解消期間推定部２３０は、異常解消期間をゼロにセットする。
【０１０３】
ステップＳ３３０：
次に、異常解消期間推定部２３０は、要交換部品の在庫の有無を判定する。在庫がない場合は（Ｓ３３０：ＮＯ）、異常解消期間推定部２３０は、異常解消期間に調達日数を加算して（Ｓ３４０）、処理をＳ３５０に進める。一方、在庫がある場合は（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、異常解消期間推定部２３０は、処理をＳ３５０に進める。このように、要交換部品の在庫がない場合に異常解消期間に調達日数を加算することで、ゆとりのあるスケジューリングが可能となり、ひいては、生産ライン３００の稼働率の低下を抑制できる。
【０１０４】
ステップＳ３５０：
次に、異常解消期間推定部２３０は、要交換部品が重量物であるか判定する。重量物である場合は（Ｓ３５０：ＹＥＳ）、異常解消期間に作業日数を加算して（Ｓ３６０）、異常解消期間を確定し、異常解消期間の推定を完了する。一方、重量物でない場合は（Ｓ３５０：ＮＯ）、処理をＳ３７０に進める。このように、要交換部品が重量物である場合に異常解消期間に作業日数を加算することで、重量物のように作業日数が数日に及ぶ場合でも、ゆとりのあるスケジューリングが可能となり、ひいては、生産ライン３００の稼働率の低下を抑制できる。
【０１０５】
ステップＳ３７０：
次に、異常解消期間推定部２３０は、異常解消期間が７日間未満であるか判定する。７日間未満である場合は（Ｓ３７０：ＹＥＳ）、異常解消期間推定部２３０は、異常解消期間を７日間と確定し（Ｓ３８０）、異常解消期間の推定を完了する。一方、７日間未満でない場合は（Ｓ３７０：ＮＯ）、異常解消期間推定部２３０は、異常解消期間を確定し、異常解消期間の推定を完了する。７日間は、所定期間の一具体例である。このように、異常解消期間が極めて短い場合は異常解消期間を７日間とすることで、ゆとりのあるスケジューリングが可能となり、ひいては、生産ライン３００の稼働率の低下を抑制できる。更に言えば、異常解消期間が極めて短い場合は異常解消期間を７日間とすることで、異常解消期間内に生産ライン３００の稼働が停止する週末が含まれることになり、稼働が停止する週末に設備の異常を解消する作業を実施できるようになり、もって、生産ライン３００の稼働率の低下を抑制できる。
【０１０６】
（報知時期設定部２３２：ステップＳ１２３）
報知時期設定部２３２は、設備の異常の予兆を報知する報知時期を、異常発生時期から異常解消期間を遡った時期の以前に設定する（図３のステップＳ１２３）。
【０１０７】
図１９は、報知時期設定部２３２が報知時期を設定する際のフローを示している。
【０１０８】
ステップＳ４００：
先ず、報知時期設定部２３２は、要交換部品が重量物であるか判定する。要交換部品が重量物でない場合は（Ｓ４００：ＮＯ）、報知時期設定部２３２は、報知時期を、異常発生時期から異常解消期間遡った時期に設定する（Ｓ４１０）。報知時期設定部２３２は、報知時期を、異常発生時期から異常解消期間遡った時期に設定することに代えて、異常発生時期から異常解消期間遡った時期よりも前に設定してもよい。一方、要交換部品が重量物である場合は（Ｓ４００：ＹＥＳ）、処理をＳ４２０に進める。
【０１０９】
ステップＳ４２０：
次に、報知時期設定部２３２は、異常発生時期よりも前に長期停止期間があるか判定する。長期停止期間とは、生産ライン３００の稼働が少なくとも３日間以上連続して停止する期間を意味する。なお、長期停止期間は、生産ライン３００の稼働が少なくとも３日間以上連続して停止する期間に代えて、生産ライン３００の稼働が少なくとも１週間以上連続して停止する期間としてもよいし、生産ライン３００の稼働が少なくとも２週間以上連続して停止する期間としてもよい。異常発生時期よりも前に長期停止期間がない場合は（Ｓ４２０：ＮＯ）、報知時期設定部２３２は、報知時期を、異常発生時期から異常解消期間遡った時期に設定する（Ｓ４１０）。一方、異常発生時期よりも前に長期停止期間がある場合は（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、報知時期設定部２３２は、処理をＳ４３０に進める。
【０１１０】
ステップＳ４３０：
次に、報知時期設定部２３２は、異常発生時期から異常解消期間遡った時期の以前であり、且つ、異常解消期間が長期停止期間に重なるように、報知時期を設定する。具体的には、報知時期設定部２３２は、長期停止期間の終了日から異常解消期間を遡った時期に報知時期を設定する。上記の設定によれば、長期停止期間に異常解消期間が重なるように報知時期が設定されるので、生産ライン３００の稼働率の低下を抑制できる。特に、報知時期が、長期停止期間の終了日を基準日として、長期停止期間の終了日から異常解消期間遡った時期に設定されることで、異常解消期間の後半に行われるような生産ライン３００の稼働の停止を伴う作業を長期停止期間中に実施することが可能となり、もって、生産ライン３００の稼働率の低下を一層効果的に抑制することができる。
【０１１１】
なお、報知時期設定部２３２は、長期停止期間の終了日から異常解消期間を遡った時期に報知時期を設定するものとしたが、異常発生時期よりも前に複数の長期停止期間がある場合は、時期的に異常発生時期に最も近い長期停止期間に基づいて報知時期を設定してもよいし、より長い長期停止期間に基づいて報知時期を設定してもよい。前者の場合は設備の保全頻度が減るのでコストダウンとなり、後者の場合は生産ライン３００の稼働率の低下を効果的に抑制することができる。
【０１１２】
図２０には、報知時期の設定例を示している。図２０において、白抜き矢印は、報知時期を示している。
【０１１３】
図２０（ａ）は、要交換部品が軽量物であり、在庫がある場合である。この場合は、図１７において、設備が「ロボット」であり、異常モードが「Ｂ」又は「Ｃ」である場合に相当している。この場合、図１８のフローでは、ステップＳ３３０でＹＥＳとなり、ステップＳ３５０でＮＯとなる。従って、ステップＳ３７０でＹＥＳとなるので、異常解消期間は７日間に設定される。そして、図１９のフローでは、ステップＳ４００でＮＯとなるので、報知時期は、異常発生時期から７日間遡った時期に設定される。
【０１１４】
図２０（ｂ）は、要交換部品が軽量物であり、在庫がない場合である。この場合は、図１７において、設備が「ロボット」であり、異常モードが「Ａ」である場合に相当している。この場合、図１８のフローでは、ステップＳ３３０でＮＯとなるので、異常解消期間に１４日間が加算され、ステップＳ３５０でＮＯとなり、ステップＳ３７０でＮＯとなるので、異常解消期間は１４日間に設定される。そして、図１９のフローでは、ステップＳ４００でＮＯとなるので、報知時期は、異常発生時期から１４日間遡った時期に設定される。
【０１１５】
図２０（ｃ）は、要交換部品が重量物であり、在庫があり、異常発生時期よりも前に長期停止期間がない場合である。この場合は、図１７において、設備が「車体運搬機」であり、異常モードが「Ａ」である場合に相当している。この場合、図１８のフローでは、ステップＳ３３０でＹＥＳとなり、ステップＳ３５０でＹＥＳとなるので、異常解消期間は２５日間に設定される。そして、図１９のフローでは、ステップＳ４００でＹＥＳとなり、ステップＳ４２０でＮＯとなるので、報知時期は、異常発生時期から２５日間遡った時期に設定される。
【０１１６】
図２０（ｄ）は、要交換部品が重量物であり、在庫がなく、異常発生時期よりも前に長期停止期間がない場合である。この場合は、図１７において、設備が「車体運搬機」であり、異常モードが「Ｂ」である場合に相当している。この場合、図１８のフローでは、ステップＳ３３０でＮＯとなり、ステップＳ３５０でＹＥＳとなるので、異常解消期間は１６日間に３５日間を加えた５１日間に設定される。そして、図１９のフローでは、ステップＳ４００でＹＥＳとなり、ステップＳ４２０でＮＯとなるので、報知時期は、異常発生時期から５１日間遡った時期に設定される。
【０１１７】
図２０（ｅ）は、要交換部品が重量物であり、在庫があり、異常発生時期よりも前に長期停止期間がある場合である。この場合は、図１７において、設備が「車体運搬機」であり、異常モードが「Ａ」である場合に相当している。この場合、図１８のフローでは、ステップＳ３３０でＹＥＳとなり、ステップＳ３５０でＹＥＳとなるので、異常解消期間は２５日間に設定される。そして、図１９のフローでは、ステップＳ４００でＹＥＳとなり、ステップＳ４２０でＹＥＳとなるので、報知時期は、異常発生時期から２５日間遡った時期の以前であり、且つ、長期停止期間の終了日から２５日間遡った時期に設定される。
【０１１８】
図２０（ｆ）は、要交換部品が重量物であり、在庫がなく、異常発生時期よりも前に長期停止期間がある場合である。この場合は、図１７において、設備が「車体運搬機」であり、異常モードが「Ｂ」である場合に相当している。この場合、図１８のフローでは、ステップＳ３３０でＮＯとなり、ステップＳ３５０でＹＥＳとなるので、異常解消期間は１６日間に３５日間を加えた５１日間に設定される。そして、図１９のフローでは、ステップＳ４００でＹＥＳとなり、ステップＳ４２０でＹＥＳとなるので、報知時期は、異常発生時期から５１日間遡った時期の以前であり、且つ、長期停止期間の終了日から５１日間遡った時期に設定される。
【０１１９】
以上に、本願発明の好適な実施形態を説明したが、上記実施形態は以下の特徴を有している。
【０１２０】
異常予兆報知システム１は、生産ライン３００に設置された設備の稼働に関する情報に基づいて、設備に異常が発生する異常発生時期を推定する異常発生時期推定部２２８と、設備の異常を解消するのに必要となる部品としての要交換部品に関する特性情報に基づいて、設備の異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する異常解消期間推定部２３０と、設備の異常の予兆を報知する報知時期を、異常発生時期から異常解消期間を遡った時期の以前に設定する、報知時期設定部２３２と、報知時期に設備の異常の予兆を報知する報知部１２６と、を備える。以上の構成によれば、特性情報を加味して柔軟に設定された報知時期が実現される。
【０１２１】
また、異常解消期間推定部２３０は、異常解消期間が所定日数未満である場合（ステップＳ３７０：ＹＥＳ）、異常解消期間が所定日数となるように、異常解消期間を推定する（ステップＳ３８０）。以上の構成によれば、異常解消期間が極めて短い場合でも、スケジュールに余裕を持って設備の異常の解消に対処できるようになる。
【０１２２】
また、特性情報は、要交換部品の在庫の有無に関する情報を含む。異常解消期間推定部２３０は、在庫がない場合は在庫がある場合と比較して異常解消期間が長くなるように、異常解消期間を推定する（ステップＳ３４０）。以上の構成によれば、要交換部品を調達するのに要する期間を確保し易くなるので、設備の異常を異常発生時期よりも前に確実に解消することができる。
【０１２３】
また、異常解消期間推定部２３０は、在庫がない場合は在庫がある場合と比較して、少なくとも要交換部品の調達に要する期間分、異常解消期間が長くなるように、異常解消期間を推定する（ステップＳ３４０）。以上の構成によれば、要交換部品を調達するのに要する期間が確保されるので、設備の異常を異常発生時期よりも前に一層確実に解消することができる。
【０１２４】
また、特性情報は、要交換部品の重量に関する情報を含む。異常解消期間推定部２３０は、重量が所定重量以上である場合は重量が所定重量未満である場合と比較して異常解消期間が長くなるように、異常解消期間を推定する（ステップＳ３６０）。以上の構成によれば、要交換部品の搬出及び部品の搬入に要する期間が確保し易くなるので、設備の異常を異常発生時期よりも前に確実に解消することができる。
【０１２５】
また、異常解消期間推定部２３０は、重量が所定重量以上である場合は重量が所定重量未満である場合と比較して、少なくとも要交換部品を生産ラインから搬出すると共に部品を生産ラインに搬入するのに要する期間分、異常解消期間が長くなるように、異常解消期間を推定する（ステップＳ３６０）。以上の構成によれば、部品の搬出及び部品の搬入に要する期間が確保されるので、設備の異常を異常発生時期よりも前に一層確実に解消することができる。
【０１２６】
また、要交換部品の重量が所定重量以上であり、且つ、異常発生時期よりも前に生産ラインの稼働が少なくとも３日間以上連続して停止する長期停止期間がある場合は、報知時期設定部２３２は、異常発生時期から異常解消期間を遡った時期の以前であり、且つ、異常解消期間が長期停止期間に重なるように、報知時期を設定する（ステップＳ４３０）。以上の構成によれば、長期停止期間を利用して設備の異常を解消できるので、生産ライン３００の稼働率の低下を抑制することができる。
【０１２７】
具体的には、報知時期設定部２３２は、長期停止期間の終了日から異常解消期間を遡った時期に報知時期を設定する（ステップＳ４３０）。即ち、実際の搬入及び搬出の作業は異常解消期間の後半で行われるので、以上の構成によれば、生産ライン３００の稼働率の低下を一層効果的に抑制することができる。
【０１２８】
また、異常予兆報知方法は、生産ライン３００に設置された設備の稼働に関する情報に基づいて、設備に異常が発生する異常発生時期を推定する異常発生時期推定ステップ（ステップＳ１２１）と、設備の異常を解消するのに必要となる要交換部品に関する特性情報に基づいて、設備の異常を解消するのに必要となる異常解消期間を推定する異常解消期間推定ステップ（ステップＳ１２２）と、設備の異常の予兆を報知する報知時期を、異常発生時期から異常解消期間を遡った時期の以前に設定する、報知時期設定ステップ（ステップＳ１２３）と、報知時期に設備の異常の予兆を報知する報知ステップ（ステップＳ１３４）と、を含む。
【０１２９】
上記の異常予兆報知方法は、コンピュータにプログラムを実行させることで実現してもよい。
【０１３０】
（変形例）
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、図３に示したフローチャートの各ステップの順序は、適宜変更可能である。また、また、フローチャートの各ステップの１つ以上は、省略されてもよい。
【０１３１】
また、本実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は、ロボット１０に関する異常予兆を報知するとしたが、異常予兆の報知の対象は、ロボットでなくてもよい。ロボット１０以外の任意の加工装置等の機器について、本実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は適用可能である。
【０１３２】
また、本実施の形態にかかる異常予兆報知システム１において、制御装置１００と監視装置２００とは、物理的に別個の装置であるとしたが、このような構成に限られない。制御装置１００と監視装置２００とは、物理的に一体であってもよい。また、制御装置１００の１つ以上の構成要素は監視装置２００にあってもよい。同様に、監視装置２００の１つ以上の構成要素は制御装置１００にあってもよい。
【０１３３】
また、上述した実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は、計測データ（指令電流値等）を変換して得られた判定用データ（平均指令電流値等）を用いて異常予兆を判定するように構成されているが、このような構成に限られない。計測データ（生データ）そのものを、異常予兆の判定に用いてもよい。
【０１３４】
また、上述した実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は、図３のＳ１１０の処理において、対象ロボットの使用態様と「同一」の使用態様にかかる異常データを選択するとしたが、このような構成に限られない。使用態様は同一でなくてもよく、類似であってもよい。この場合、使用態様の項目（ロボットの機種、工程、取付け向き等）ごとに優先順位を設け、優先順位の高い項目（例えば工程）のみが一致するような異常データが選択されるようにしてもよい。また、使用態様の項目ごとにポイントを設け、項目が一致するときに対応するポイントを加算するようにし、ポイントの合計が高い異常データが選択されるようにしてもよい。
【０１３５】
また、上述した実施の形態において、「環境情報」は、ロボット１０が使用されている周囲の温度としたが、このような構成に限られない。例えば、「環境情報」は、周囲の湿度であってもよいし、空気の清浄度であってもよい。
【０１３６】
また、上述した実施の形態にかかる監視装置２００のデータ格納部２１２は、計測データ（生データ）を格納するとしたが、このような構成に限られない。監視装置２００のデータ格納部２１２は、判定用データを格納してもよい。一方、データ格納部２１２が計測データを格納することで、例示した判定用データ（平均指令電流値等）以外の判定用データを、監視装置２００（データ処理部２１６）が、任意に生成することができる。これは、あるロボット１０に異常が発生したときには想定していなかった判定用データを、そのロボット１０に異常が発生してからかなりの期間が経過した後（例えば数年後）で生成する場合等に、特に有効である。
【０１３７】
さらに、上述した実施の形態にかかる異常予兆報知システム１は、異常予兆報知システム１内の記憶装置に異常データを格納する必要はない。異常予兆報知システム１と通信可能な別のサーバ又はクラウド等に異常データを格納しておき、そのサーバ又はクラウド等から、異常データを取得するようにしてもよい。この場合、データ格納部は、サーバ又はクラウド等に、異常データ（異常が発生したロボット１０の動作状態データ）を、使用態様情報及び環境情報と対応付けて格納する機能を有する。
【０１３８】
また、上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【０１３９】
１  異常予兆報知システム
１０  ロボット
１００  制御装置
２００  監視装置
３００  生産ライン
１１０  ロボット制御部
１１２  データ取得部
１１４  計測データ取得部
１１６  環境情報取得部
１１８  使用態様取得部
１２０  データ処理部
１２２  データ記録部
１２４  予兆判定部
１２６  報知部
２１２  データ格納部
２１４  異常モード設定部
２１６  データ処理部
２１８  異常データ選択部
２２０  タイミング設定部
２２２  相関係数算出部
２２４  異常データ判定部
２２６  異常モード判定部
２２８  異常発生時期推定部
２３０  異常解消期間推定部
２３２  報知時期設定部
２３４  閾値設定部
【図１】
2019096155.tif 000003
【図２】
2019096155.tif 000004
【図３】
2019096155.tif 000005
【図４】
2019096155.tif 000006
【図５】
2019096155.tif 000007
【図６】
2019096155.tif 000008
【図７】
2019096155.tif 000009
【図８】
2019096155.tif 000010
【図９】
2019096155.tif 000011
【図１０】
2019096155.tif 000012
【図１１】
2019096155.tif 000013
【図１２】
2019096155.tif 000014
【図１３】
2019096155.tif 000015
【図１４】
2019096155.tif 000016
【図１５】
2019096155.tif 000017
【図１６】
2019096155.tif 000018
【図１７】
2019096155.tif 000019
【図１８】
2019096155.tif 000020
【図１９】
2019096155.tif 000021
【図２０】
2019096155.tif 000022