(57)【要約】【課題】不具合情報と、該不具合に対処した保守作業である一連の操作と、を記憶して学習することにより、不具合対策の知見の蓄積と、不具合が発生した場合に、学習結果から適切な一連の操作を推論することで、保守効率を向上するエレベータシステムを提供することを目的とする。【解決手段】エレベータ機器を制御するエレベータコントローラと、保守員に保守作業環境を提供する保守端末と、該保守端末を操作した一連の操作履歴を記憶する操作履歴記憶手段と、不具合情報を解析し解析結果を出力する不具合情報解析手段と、前記操作履歴と前記解析結果を教師データにした学習結果を出力する学習処理手段と、該学習結果を基にして新規の不具合情報に対応する適切な作業手順を推論する推論手段と、を有することを特徴とするエレベータシステム。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エレベータ機器を制御するエレベータコントローラと、
保守員に保守作業環境を提供する保守端末と、
該保守端末を操作した一連の操作履歴を記憶する操作履歴記憶手段と、
不具合情報を解析し解析結果を出力する不具合情報解析手段と、
前記操作履歴と前記解析結果を教師データにした学習結果を出力する学習処理手段と、
該学習結果を基にして新規の不具合情報に対応する適切な作業手順を推論する推論手段と、
を有することを特徴とするエレベータシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のエレベータシステムにおいて、
前記推論手段で推論した操作手順を、前記保守端末に表示することを特徴とするエレベータシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のエレベータシステムにおいて、
前記推論手段で推論した操作手順を、該保守端末で実行することを特徴とするエレベータシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のエレベータシステムにおいて、
前記推論手段で推論した操作手順を、エレベータコントローラで実行することを特徴とするエレベータシステム。
【請求項５】
請求項１に記載のエレベータシステムにおいて、
前記不具合情報は自然言語表記されたものであり、
前記不具合情報解析手段は字句解析処理を実施することを特徴とするエレベータシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のエレベータシステムにおいて、
前記不具合情報はプログラムのエラーログであり、
前記不具合情報解析手段はログ分析処理を実施することを特徴とするエレベータシステム。
【請求項７】
請求項１から請求項６の何れか一項に記載のエレベータシステムにおいて、
前記推論手段で推論した操作手順の合理性を判定する合理性チェック手段と、
前記推論手段で推論した操作手順に問題があった場合は、当該問題の回避手順を探索する不具合回避手順探索手段と、を更に有しており、
前記学習処理手段は、前記回避手順を教師データとして前記学習結果を修正することを特徴とするエレベータシステム。
【請求項８】
請求項１から請求項６の何れか一項に記載のエレベータシステムにおいて、
前記エレベータコントローラは、エレベータに設けられ、
前記操作履歴記憶手段は、前記保守端末に設けられ、
前記不具合情報解析手段、前記学習処理手段、前記推論手段は、センターに設けられ、
前記エレベータと前記保守端末を第一の通信路で接続するとともに、
前記保守端末と前記センターを第二の通信路で接続したことを特徴とするエレベータシステム。
【請求項９】
請求項１から請求項６の何れか一項に記載のエレベータシステムにおいて、
前記エレベータコントローラは、エレベータに設けられ、
前記操作履歴記憶手段、前記不具合情報解析手段、前記学習処理手段、および、前記推論手段は、センターに設けられ、
前記エレベータと前記保守端末を第一の通信路で接続するとともに、
前記保守端末と前記センターを第二の通信路で接続したことを特徴とするエレベータシステム。
【請求項１０】
請求項１から請求項６の何れか一項に記載のエレベータシステムにおいて、
前記エレベータコントローラは、エレベータに設けられ、
前記操作履歴記憶手段、前記不具合情報解析手段、前記学習処理手段、および、前記推論手段は、前記保守端末に設けられ、
前記エレベータと前記保守端末を通信路で接続したことを特徴とするエレベータシステム。
【請求項１１】
請求項１から請求項６の何れか一項に記載のエレベータシステムにおいて、
前記エレベータコントローラ、前記保守端末、および、前記操作履歴記憶手段は、エレベータに設けられ、
前記不具合情報解析手段、前記学習処理手段、および、前記推論手段は、センターに設けられ、
前記エレベータと前記センターを通信路で接続したことを特徴とするエレベータシステム。
【請求項１２】
請求項１から請求項６の何れか一項に記載のエレベータシステムにおいて、
前記エレベータコントローラ、前記保守端末、前記操作履歴記憶手段、前記不具合情報解析手段、前記学習処理手段、および、前記推論手段を、エレベータに設けたことを特徴とするエレベータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、任意の不具合に対応した適切な保守作業または不具合対策の操作手順を推論するエレベータシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のエレベータは電子化が進んでおり、巻上機やかごドア等の機械系と、制御コントローラ等の電気系と、演算装置上で動作するソフトウェアと、の組合せで動作している。このようなエレベータで不具合が発生した場合、機械系のみが原因であれば、該当する部品の交換、修理のような単純作業で対策が完了する。
【０００３】
機械系の不具合に対処する従来技術としては、エレベータに係るものではないが、特許文献１がある。この要約書には、「過去の保守作業履歴や障害発生履歴を基に、障害発生時の条件に応じた適切な保守作業を分析することにより、障害の早期復旧や再発防止を図れる適正保守作業分析装置を提供する」という課題の解決手段として、「過去の保守作業情報から、保守作業時における障害発生条件別の保守作業について学習し、その学習結果を用いて新規の障害発生時における保守作業を予測し、その予測結果を実際の障害情報および保守作業情報を用いて評価するとともに、上記予測結果を用いて、対象機器に発生した障害に対する適切な保守作業を支持する。」と記載されている。また、同文献の段落００４６には、「図９は、予測結果評価部１８による評価結果の一例である。学習時以降に行なった保守作業それぞれについて、学習結果に基づいて適正保守作業の予測を行ない、実際に保守員が行なった作業と比較している。ここでは予測と実績とが一致したかどうかのみを扱っているが、さらに評価に用いた保守作業が実際に適切であったかどうかを新規の障害情報から求め、各保守作業情報を（一致、適切）、（不一致、適切）、（一致、不適切）、（不一致、不適切）の４つのカテゴリに分けて評価することもできる。」と記載されている。
【０００４】
すなわち、特許文献１には、機械系の障害を分類し、該障害に対して実施された作業も分類し、分類された機械系の障害と分類された作業を１対１に対応づけ、その組み合わせを複数のカテゴリに分けて評価する適正保守作業分析装置の記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−２５１１２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
電子化が進んだ近年のエレベータで、機械系、電気系、ソフトウェアの複合要因からなる不具合が発生した場合には、不具合の組合せ毎に異なる対策が必要となる。現実のエレベータでは、不具合の組合せが膨大に存在するため、保守員の誤解または熟練度により、不適切な不具合対策を実施する場合もあり、不具合を解消できないばかりか、新たな不具合を発生させてしまう危険性もある。
【０００７】
また、エレベータに不具合が発生した場合に、適切な作業手順を推論するには、そのエレベータの機械系、電気系、ソフトウェアの全ての知識、経験が機種毎に必要であるが、そのような知見を全保守員が様々な機種について獲得するのは困難である。そこで、熟練保守員の知見や作業実績を再利用し、適切な作業手順を推論できるシステムが望まれている。
【０００８】
特許文献１の保守作業は、同文献の図９および段落００４６に示されるように、機械的不具合発生時の交換・調整作業を評価するものであり、機械的不具合に係る部品の特定と該部品に対する適正作業を提示している。すなわち、特許文献１で実現できるのは、機械系の交換・調整作業のマニュアルやルールブックの電子化に留まっている。そのため、同文献の技術では、電気系やソフトウェアの不具合の複合要素に起因する、エレベータシステムの故障・不具合に対応する作業手順を推論することができない。
【０００９】
これは、ソフトウェアが介在する不具合に対処するには、プログラムの特定のデータ領域の値を変更し、該変更に伴うエレベータの挙動を確認しつつ更にプログラムの実行・一時停止を繰り返すような一連の作業履歴が重要であるが、特許文献１の技術では、このような作業に対応できず、機械系、電気系及びソフトウェアの知識及び経験の浅い保守員が作業を実施すると効率が悪いためである。
【００１０】
本発明は、このような問題点を解決すべくなされたもので、その技術的課題は、エレベータに複合的な不具合が発生した場合に、保守員の知識や経験に左右されることなく、その不具合情報に基づいて、不具合からの回復に必要な一連の作業手順を推論し、保守員に提示したり、エレベータのコントローラに提供したりすることで、その不具合から適切に回復できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記問題を解決するために、本発明におけるエレベータシステムでは、エレベータ機器を制御するエレベータコントローラと、保守員に保守作業環境を提供する保守端末と、該保守端末を操作した一連の操作履歴を記憶する操作履歴記憶手段と、不具合情報を解析し解析結果を出力する不具合情報解析手段と、前記操作履歴と前記解析結果を教師データにした学習結果を出力する学習処理手段と、該学習結果を基にして新規の不具合情報に対応する適切な作業手順を推論する推論手段と、を有するものとした。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、新たに発生した不具合を、学習済ネットワークを用いて分析することで、熟練保守員の知見が反映された適切な対策手順を類推でき、保守員またはコントローラがこれに従って不具合対策を実施することで、早期に不具合から回復することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施例１のエレベータシステムの全体構成を説明する図
【図２Ａ】本発明における、保守操作の学習フロー
【図２Ｂ】本発明における、保守操作の推論フロー
【図３】実施例２のエレベータシステムの構成例
【図４】実施例３のエレベータシステムの構成例
【図５】実施例４のエレベータシステムの構成例
【図６】実施例５のエレベータシステムの構成例
【図７】実施例６のエレベータシステムの構成例
【図８Ａ】実施例７の、不具合連絡票の学習・推論の構成の例
【図８Ｂ】実施例７の、不具合連絡票の学習・推論のネットワークの例
【図９Ａ】実施例８の、エラーログの学習・推論の構成の例
【図９Ｂ】実施例８の、エラーログの学習・推論のネットワークの例
【図１０】実施例９の、安全状態を維持するための合理性チェックの構成例
【図１１】実施例９の合理性チェックの処理フロー
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を用いて、本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１５】
先ず、図１を用いて、実施例１のエレベータシステムの概要を説明する。なお、後述する操作履歴記憶部５０、不具合情報解析部６０、学習処理部７０、操作推論部８０の一部または全部は、必ずしも専用のハードウェアを設ける必要はなく、半導体メモリ等の主記憶装置に記憶されたプログラムやハードディスク等の補助記憶装置に記憶されたデータを、ＣＰＵ等の演算装置で処理することで実現されるものであっても良い。
【００１６】
図１において、１００ａは、エレベータ１００の乗りかごを昇降させる巻上機やかごドアを開閉する開閉装置などのエレベータ機器である。１０は、エレベータ機器１００ａにを制御するエレベータコントローラである。
【００１７】
３０は、保守員２０にエレベータ１００の保守作業環境を提供する保守端末であり、エレベータコントローラ１０と有線または無線で接続される。なお、保守端末３０は保守作業に特化した専用端末でも良く、パーソナルコンピュータやスマートフォンのような汎用品に保守作業用のソフトを組み込んだものでも良い。
【００１８】
エレベータコントローラ１０と保守端末３０の間では、既定の通信プロトコルに従い、エレベータ機器１００ａの制御に必要な制御データ１２を送受信する。エレベータコントローラ１０は、入力された制御データ１２に従い、エレベータ機器１００ａの各々の状態を保守端末３０に通知したり、エレベータ機器１００ａの各々に所望の動作を実行させたりする。
【００１９】
４０は、エレベータ１００で発生した不具合を記憶した不具合情報記憶部であり、過去の不具合情報が記憶されているとともに、エレベータ１００に新たな不具合が発生すると、その新たな不具合に関する不具合情報が、保守員２０、エレベータコントローラ１０、保守端末３０の何れかによって追加される。なお、不具合情報記憶部４０は、様々な形態での実現が可能であり、一例としてハードディスク等の記憶媒体に記録されたデータベースが挙げられる。
【００２０】
不具合情報記憶部４０に記憶する不具合情報は、様々なデータ形式を採ることができる。例えば、不具合連絡票の様な自然言語で表現された書類相当の文字データや、エラーログのようなプログラムレベルの文字データや、プログラムに不具合が生じた場合に生成されるコアダンプのようなバイナリデータ等のデータ形式があるが、これらに限定されるものではない。
【００２１】
５０は、不具合に対処するために保守員２０が保守端末３０を操作した手順を操作履歴３２として記憶する操作履歴記憶部である。なお、教師データとしての質を高めるため、操作履歴記憶部５０には、なるべく多くの操作履歴３２を記憶しておくのが望ましい。
【００２２】
６０は、不具合情報解析部であり、不具合情報記憶部４０から入力された不具合データ４２を解析し、解析結果６２として出力すると同時に、新たな不具合情報が含まれていた場合は新たな不具合データ４４として出力するものである。例えば、不具合データ４２のデータ形式が自然言語であった場合には、そこから抽出した名詞、動詞、形容詞等の字句を解析結果６２として出力する。同様に、不具合データ４２がエラーログの場合はエラー番号やエラータグを解析結果６２として出力し、不具合データ４２がコアダンプの場合はプログラム名、関数名、変数名、アドレスを、解析結果６２として出力する。
【００２３】
７０は、学習処理部であり、操作履歴記憶部５０から入力される操作履歴データ５２と、不具合情報解析部６０から入力される解析結果６２を教師データとして学習処理を実施し、学習結果７２を出力する。ここで実施される学習処理の一例としては、深層学習がある。深層学習を用いた場合、学習結果７２は学習済ネットワークとして出力されるのが一般的である。なお、学習処理部７０の詳細は、実施例８、実施例９にて詳細に説明する。
【００２４】
８０は、操作推論部であり、学習処理部７０から入力された学習結果７２を用い、不具合データ４４として表現された新規の不具合事象を解消する適切な操作手順を推論し、操作手順データ８２として出力する。なお、図１では、操作手順データ８２を保守端末３０とエレベータコントローラ１０の両方に入力する構成を例示しているが、何れか一方に入力する構成としても良い。
【００２５】
保守端末３０に入力された操作手順データ８２は、保守端末３０が備える表示装置に表示される。この結果、保守員２０は保守端末３０に表示された操作手順に従うだけで、新規の不具合からの回復に必要な操作を知ることができるので、非熟練の保守員が担当する場合であっても、熟練保守員の知見が反映されたと同等の不具合対策を実施できる。
【００２６】
なお、操作手順データ８２に従っても不具合が解消しない場合には、保守員２０が自らの知識・経験に基づく回復作業を行う。この場合、その操作手順が操作履歴記憶部５０に登録され、新たな学習処理に反映されるため、以後の推論精度がさらに高まることとなる。
＜変形例１＞
次に、実施例１の変形例を説明する。なお、実施例１との共通点は重複説明を省略する。
【００２７】
上述した実施例１では、保守端末３０は入力された操作手順データ８２を表示装置に表示し、その表示に従って保守員２０が作業するものであったが、本変形例では、操作手順データ８２を入力された保守端末３０が、保守員２０の関与なしに制御データ１２を生成し、エレベータコントローラ１０を介してエレベータ１００を制御する構成とした。すなわち、本変形例は、保守員２０が不在の環境下でも、不具合に対処できるものである。
【００２８】
具体的には、エレベータコントローラ１０によって新たな不具合情報が不具合情報記憶部４０に登録された場合に、操作推論部８０は学習結果７２を用いて、新たな不具合データ４４に対応した不具合事象を解消する適切な操作手順を推論し、操作手順データ８２を生成し、生成された操作手順データ８２を、保守端末３０に渡す。保守端末３０は、受け取った操作手順データ８２に基づいた制御データ１２を生成し、エレベータコントローラ１０を介して、エレベータ１００を制御する。
【００２９】
このような構成にすることで、不具合が発生した場合に、保守員２０が不在であっても、不具合に自動的に対応することができるようになり、不具合解消までに要する時間を短縮化できることに加え、保守員２０の出動が不要になるため作業負荷を軽減することが可能となる。
＜変形例２＞
次に、実施例１の他の変形例を説明する。なお、変形例１との共通点は重複説明を省略する。
【００３０】
上述した変形例１では、操作手順データ８２を入力された保守端末３０が、保守員２０の関与なしに制御データ１２を生成し、エレベータコントローラ１０を介してエレベータ１００を制御するものであったが、本変形例では、操作手順データ８２を入力されたエレベータコントローラ１０が、保守員２０の関与なしに、エレベータ１００を制御する構成とした。すなわち、本変形例は、保守端末３０が接続されていない環境下でも、不具合に対処できるものである。
【００３１】
具体的には、エレベータコントローラ１０等によって新たな不具合情報が不具合情報記憶部４０に登録された場合に、操作推論部８０は学習結果７２を用いて、新たな不具合データ４４に対応した不具合事象を解消する適切な操作手順を推論し、操作手順データ８２を生成し、生成された操作手順データ８２を、エレベータコントローラ１０に渡す。エレベータコントローラ１０は、受け取った操作手順データ８２に基づいてエレベータ１００を制御する。
【００３２】
このような構成にすることで、不具合が発生した場合に、エレベータ１００のみで不具合に自動的に対応することができるようになり、保守員２０の作業を省略することが可能となる。
＜学習、推論＞
次に、図２Ａと図２Ｂを用いて、学習処理部７０が学習結果７２を出力するまでの学習フローと、操作推論部８０が操作手順データ８２を出力するまでの推論フローについて説明する。
【００３３】
先ず、図２Ａを用いて、学習フローを説明する。熟練の保守員２０が、不具合事象を解消するための操作を、保守端末３０上で実施すると（Ｓ１）、操作履歴記憶部５０は、保守端末３０から、保守員２０の操作に対応した操作履歴３２を受信し記憶する（Ｓ２）。また、不具合情報解析部６０は、不具合情報記憶部４０から入力された不具合データ４２を解析し、解析結果６２を得る（Ｓ３）。
【００３４】
学習処理部７０は、操作履歴記憶部５０から操作履歴データ５２を取得するとともに（Ｓ４）、不具合情報解析部６０から字句解析等の解析結果６２を取得する（Ｓ５）。そして、操作履歴データ５２と解析結果６２を教師データとして深層学習などの学習を実施する（Ｓ６）。この学習処理により、学習済ネットワーク等の学習結果７２を得ることができる。
【００３５】
次に、図２Ｂを用いて、推論フローを説明する。操作推論部８０は、不具合情報解析部６０から新規の不具合データ４４を取得するとともに（Ｓ１０）、学習処理部７０から学習結果７２を取得する（Ｓ１１）。そして、新規の不具合データ４４を学習結果７２（学習済ネットワーク）に入力することで、新規の不具合データ４４の不具合の解消に適した一連の操作手順を推論する（Ｓ１２）。このような推論処理により、新たな不具合が発生した場合に、それを解消する操作手順データ８２を推論することができる。
【００３６】
以上で説明した本実施例によれば、不具合事象に係る情報と、該不具合事象を解消するために保守員が過去に実施した一連の作業履歴の関係を学習させることにより、新たに不具合事象が発生した場合に、その新たな不具合事象に対応した作業手順を推論することが可能となる。これにより、熟練保守員のノウハウを蓄積するとともに、非熟練作業員であっても、熟練作業員のノウハウを有効に活用ながら、不具合事象を解消できる。
【実施例２】
【００３７】
実施例２のエレベータシステムの概要を、図３を用いて説明する。なお、実施例１との共通点は重複説明を省略する。
【００３８】
図３において、２００は、通常、エレベータ１００を設置した建物とは別の建物に設置されるセンターである。ここに示すように、本実施例のエレベータシステムでは、エレベータ１００と保守端末３０を通信路１１０で接続し、保守端末３０とセンター２００を通信路１２０で接続することで、一つのエレベータシステムを構成している。また、エレベータ１００は、エレベータ機器１００ａと、エレベータコントローラ１０を有し、保守端末３０は、操作履歴記憶部５０を有し、センター２００は、不具合情報記憶部４０と、不具合情報解析部６０と、学習処理部７０と、操作推論部８０を有する。
【００３９】
このように、エレベータ１００と保守端末３０を通信路１１０で繋ぐことで、保守員２０は、保守端末３０を介したエレベータ１００の操作が可能となる。また、保守端末３０に操作履歴記憶部５０を設けることにより、保守端末３０とセンター２００が未接続の状態であっても、保守端末３０単体で操作履歴３２を記憶することが可能となる。
【００４０】
一方、保守端末３０とセンター２００を通信路１２０で繋ぐことで、保守員２０は、保守端末３０の操作履歴記憶部５０に記憶した操作履歴データ５２を、センター２００の学習処理部７０に送信することが可能となる。これにより、通信路１２０を常時接続できない場合には、複数の建物での保守作業を完了した後に、通信路１２０を接続し、まとめて学習処理を実施することができる。
【００４１】
定期点検・保守の巡回訪問での運用では、保守員２０が保守端末３０を現場に携帯して、保守作業を実施し、センター２００に帰着した後に、蓄積された作業履歴をアップロードすることが多いため、本実施例のエレベータシステムの構造は、一般的な業務形態に適したものである。
【００４２】
以上で説明した本実施例の構成によれば、不具合が発生した場合、保守員がセンター２００に帰着した後に、センター２００側で不具合データ４２を取得し、操作推論部８０にて熟練保守員の知見が反映された一連の操作手順を推論し、その不具合に対応した操作手順を確認することが可能となる。
【実施例３】
【００４３】
実施例３のエレベータシステムの概要を、図４を用いて説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。ここに示すように、本実施例のエレベータシステムでは、エレベータ１００は、エレベータ機器１００ａと、エレベータコントローラ１０を有し、センター２００は、不具合情報記憶部４０と、操作履歴記憶部５０と、不具合情報解析部６０と、学習処理部７０と、操作推論部８０を有する。
【００４４】
このように、エレベータ１００と保守端末３０を通信路１１０で繋ぐことで、保守員２０は、保守端末３０を介したエレベータ１００の操作が可能となる。
【００４５】
また、保守端末３０とセンター２００を通信路１２０で繋ぐことで、保守員２０は、保守端末３０の操作履歴３２を、センター２００の操作履歴記憶部５０に記憶させることができる。
【００４６】
本実施例では、保守員２０の作業時に、保守端末３０とセンター２００を結ぶ通信路１２０を常時接続しているため、操作履歴３２をリアルタイムで操作履歴記憶部５０に送ることが可能となり、時間のかかる学習処理部７０での処理を早期に開始できる利点がある。保守端末３０をスマートフォン等の常時接続が可能な機器を使用する場合に適した形態である。エレベータ１００と、保守端末３０と、を通信路１１０で繋ぐことで、保守員２０は、エレベータ１００の操作が可能となる。
【実施例４】
【００４７】
実施例４のエレベータシステムの概要を、図５を用いて説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。ここに示すように、本実施例では、エレベータ１００と保守端末３０を通信路１１０で接続することで、一つのエレベータシステムを構成している。また、エレベータ１００が、エレベータ機器１００ａと、エレベータコントローラ１０を有し、保守端末３０が、不具合情報記憶部４０と、操作履歴記憶部５０と、不具合情報解析部６０と、学習処理部７０と、操作推論部８０を有する。すなわち、本実施例の保守端末３０は、新たな不具合事象を解消する適切な操作手順を推論するのに必要な、全ての情報と機能を有する構成である。
【００４８】
エレベータ１００には、最大速度や機械室の有無等の点で、様々なタイプが存在し、タイプによって不具合の現象や傾向が大きく異なる場合があり、それらの不具合に対応する操作手順はタイプ毎に異なることが多い。このため、本実施例では、保守端末３０をタイプ毎に用意し、それぞれで保守運用することで、タイプ毎の知見が蓄積され、タイプ別に効率の良い操作手順を推論できるようになる。
【実施例５】
【００４９】
実施例５のエレベータシステムの概要を、図６を用いて説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。ここに示すように、本実施例では、エレベータ１００とセンター２００を、常時接続の専用回線である通信路１３０で接続することで、一つのエレベータシステムを構成している。また、エレベータ１００が、エレベータ機器１００ａと、エレベータコントローラ１０と、操作履歴記憶部５０を内蔵した保守端末３０を有し、センター２００が、不具合情報記憶部４０と、不具合情報解析部６０と、学習処理部７０と、操作推論部８０と、を有する。すなわち、本実施例の保守端末３０は、保守員が携帯するものではなく、エレベータ１００に保守端末３０が組込まれたものであり、専用の通信路１３０を介して常にセンター２００と接続されたものである。
【００５０】
本実施例では、エレベータ１００に、保守端末３０が組み込まれているため、保守員２０はエレベータ１００だけで保守作業が完結することができ、保守作業時の操作履歴３２は操作履歴記憶部５０に記憶されることができる。
【００５１】
このように、エレベータ１００とセンター２００を通信路１３０で繋ぐことで、操作履歴記憶部５０に記憶されている操作履歴３２を、学習処理部７０に学習させることが可能となる。
【００５２】
なお、エレベータ１００のオンライン保守サービスの多くは、本実施例の通信路１３０のように、エレベータ１００とセンター２００を結ぶ専用回線を介して提供される場合が多い。このような専用回線は、一般的に回線帯域が狭いため、操作履歴記憶部５０に記憶された操作履歴３２は、運行データや異常メッセージ等の通信が少ない深夜などの時間帯に、センター２００に送信することが望ましい。
【００５３】
以上で説明した本実施例の構成によれば、エレベータ１００に保守端末３０が組込まれているため、保守員２０が現場に保守端末３０を携帯する必要がなくなり、保守員２０の負担の軽減を図ることができる。
【実施例６】
【００５４】
実施例６のエレベータシステムの概要を、図７を用いて説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。ここに示すように、本実施例のエレベータシステムでは、エレベータ１００が、エレベータ機器１００ａと、エレベータコントローラ１０と、保守端末３０と、不具合情報記憶部４０と、操作履歴記憶部５０と、不具合情報解析部６０と、学習処理部７０と、操作推論部８０と、を有する。すなわち、新たな不具合事象を解消する適切な操作手順を推論するのに必要な、全ての情報と機能をエレベータ１００に集約した形態である。
【００５５】
本実施例の構成によれば、実施例５と同様に、エレベータ１００に組み込まれた保守端末３０を利用して作業を行うことができるので、保守員２０が保守端末３０を携帯する必要がなく、保守員２０の負担の軽減が図れる。
【００５６】
更に、保守員２０による操作履歴３２を教師データとして、学習処理部７０での保守操作の学習が進んだ状態で、新たな不具合が発生した場合には、エレベータコントローラ１０が生成した不具合情報１５０に対し、一連の学習及び推論を実行することで、不具合情報１５０に適した一連の操作手順データ８２をエレベータ１００内でシームレスに推論でき、推論された操作手順データ８２をエレベータコントローラ１０に送信することで、不具合発生と同時に、該不具合に対する適切な処理が実施される、自己治癒的なエレベータシステムの実現が可能となる。
【実施例７】
【００５７】
実施例７のエレベータシステムを、図８Ａ、図８Ｂを用いて説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。
【００５８】
図８Ａに示す本実施例のエレベータシステムは、実施例１の不具合情報解析部６０をより詳細に説明するものであり、不具合情報記憶部４０から提供される不具合データ４２ａが日本語等の自然言語で表記された不具合連絡票４０ａである場合に、不具合情報解析部６０の一種である自然言語解析部６０ａでの自然言語解析処理と、学習処理部７０での学習処理を説明する実施例である。なお、図８Ａでは、図１と同等の構成については一部を除き省略している。
【００５９】
図８Ａにおいて、不具合連絡票４０ａは、ワードプロセッサソフトで作成された電子書類データや、表計算ソフトの電子帳票データなどのデジタルデータであり、図示しない不具合情報記憶部４０から読み出したものである。
【００６０】
自然言語解析部６０ａでは、不具合データ４２ａとして入力された不具合連絡票４０ａに対し、自然言語解析の一種である字句解析処理を実施する。ここでの字句解析処理により、不具合連絡票４０ａは、名詞、動詞、形容詞の字句情報６２ａに分解される。
【００６１】
一方、操作履歴記憶部５０から読み出した操作履歴データ５２は、上下移動等の動作を伴う操作データや、各種パラメータを変更するための変数データの組合せである。また、操作履歴データ５２には、順番や実行間隔に相当する情報も付加されている。
【００６２】
学習処理部７０では、図８Ｂに示すように、字句情報６２ａを入力とし、操作履歴データ５２を出力とする、深層ネットワーク７２ａを学習する。学習処理部７０での深層学習が完了すると、深層ネットワーク７２ａは学習済深層ネットワークに更新される。
【００６３】
その後、新たに発生した不具合に対する不具合連絡票４０ａが入力されると、操作推論部８０は、更新された深層ネットワーク７２ａを用いて、不具合連絡票４０ａに対する一連の操作手順を推論し、操作手順データ８２として出力する。
【００６４】
操作推論部８０から出力された操作手順データ８２は、実施例１のように保守端末３０に表示しても良く、変形例１のように保守端末３０にて自動的に実行させても良く、変形例２のようにエレベータコントローラ１０にて自動的に実行させても良い。
【００６５】
以上で説明した本実施例のエレベータシステムによれば、熟練保守員の知見が反映された深層ネットワーク７２ａを用いることにより、読めば理解できるが、実際にどう対処すれば良いか判断するのが困難な、自然言語で表記された不具合連絡票４０ａを元にして、適切な操作手順データ８２を容易に導き出すことができる。これにより、非熟練の保守員等であっても、熟練保守員の知見が反映された適切な操作手順データ８２に従って不具合からの回復作業を実行することができる。
【実施例８】
【００６６】
実施例８のエレベータシステムを、図９Ａ、図９Ｂを用いて説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。
【００６７】
図９Ａに示す本実施例のエレベータシステムは、実施例１の不具合情報解析部６０をより詳細に説明するものであり、不具合情報記憶部４０から提供される不具合データ４２ａが、エレベータコントローラ１０で実行される制御プログラムが不具合発生時に出力するエラーログ４０ｂである場合に、不具合情報解析部６０の一種であるエラーログ解析部６０ｂでのエラーログ解析処理と、学習処理部７０での学習処理を説明する実施例である。なお、図９Ａでは、図１と同等の構成については一部を除き省略している。
【００６８】
図９Ａにおいて、エラーログ４０ｂは、図９Ａに例示するように、所定のフォーマットのテキストデータであり、図示しない不具合情報記憶部４０から読み出したものである。
【００６９】
エラーログ解析部６０ｂでは、不具合データ４２ｂとして入力されたエラーログ４０ｂから必要なデータを抽出するため、エラーログ４０ｂのフォーマットに応じたテキストフィルタ処理を実施する。ここでのテキストフィルタ処理により、エラーログ４０ｂは、エラー番号やワーニングメッセージ等のテキスト情報６２ｂに分解される。
【００７０】
一方、操作履歴記憶部５０に記憶から読み出した操作履歴データ５２は、上下移動等の動作を伴う操作データや、各種パラメータを変更するための変数データの組合せである。
【００７１】
学習処理部７０では、図９Ｂに示すように、エラー番号やワーニングメッセージ等のテキスト情報６２ｂを入力とし、操作履歴データ５２を出力とする、深層ネットワーク７２ｂを学習する。学習処理部７０での深層学習が完了すると、深層ネットワーク７２ｂは学習済深層ネットワークに更新される。
【００７２】
その後、新たに発生したエラーログ４０ｂが入力されると、操作推論部８０は、更新された深層ネットワーク７２ｂを用いて、エラーログ４０ｂに対する一連の操作手順を推論し、操作手順データ８２として出力する。
【００７３】
図９Ａに示したように、不具合データ４２ｂが人間に理解困難なエラーログ４０ｂで表現されている場合、通常の保守員は、エラーログ４０ｂを見ただけでは具体的な不具合事象を理解できず、不具合解消のため操作手順も予測できないが、本実施例のエレベータシステムを用いれば、エラーログ４０ｂに熟練した保守員の知見が反映された有用な操作手順データ８２を容易に得ることができる。
【実施例９】
【００７４】
実施例９のエレベータシステムを、図１０、図１１を用いて説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。
【００７５】
実施例１の図１のように、操作推論部８０から出力された操作手順データ８２を、そのままエレベータコントローラ１０や保守端末３０に入力する場合、その操作手順データ８２がエレベータ１００の現状に適さない場合がある。これは、不具合発生時と現在でエレベータの状態が異なる場合があるためである。
【００７６】
例えば、操作手順データ８２に乗りかご昇降の操作が含まれる場合、現在のエレベータ１００がかごドア開放の状態であれば、昇降は安全とは言えず、新たな不具合が発生する可能性があると予測される。これに対し、現在のエレベータ１００がかごドア閉鎖の状態であれば、昇降は安全な操作であり、問題は生じない。
【００７７】
そこで、本実施例のエレベータシステムでは、操作推論部８０が生成した操作手順データ８２が、現在のエレベータの状態に対して合理的であるかを確認し、合理的である場合はエレベータコントローラ１０等に入力し、合理的でない場合はそれを解消する方法を探索することとした。先の例の状況であれば、昇降操作の前に、かごドアを閉じる操作をする、等である。
【００７８】
図１０において、９０は、合理性チェック部であり、入力された操作手順データ８２が、現在のエレベータ１００に対して合理的であるか、すなわち、操作手順データ８２に従ってエレベータ１００を操作したときに、新たな不具合が生じないかを確認するものである。
【００７９】
合理性チェック部９０で、安全性を確認できた場合には、操作手順データ８２は、そのままエレベータコントローラ１０に渡されて実行される。これに対し、安全でないと判断された場合には、操作手順データ８２、および、予測される不具合を表した不具合予測データ９２を、不具合回避手順探索部９４に渡す。不具合回避手順探索部９４は、不具合回避の手順（ルール）を記憶した不具合回避手順記憶装置９６に接続されており、予測される不具合を解消する手順を不具合回避手順記憶装置９６から探索し、探索した不具合回避手順を操作手順データ８２に追加することで、新たな操作手順データ８２ａを生成し、操作履歴記憶部５０に登録し、これを用いて学習処理部７０に再学習させることができる。
【００８０】
このような構成にすることで、現在のエレベータ１００の状況が保守員２０が作業した状況と異なる場合でも、安全確保の手順を追加した操作手順を再学習させることにより、より安全な操作手順データ８２を推論できるようになる。
【００８１】
なお、図１０では、操作手順データ８２ａを操作履歴記憶部５０に入力する構成としているが、操作手順データ８２ａをエレベータコントローラ１０に入力する構成としても良い。
【００８２】
図１１は、本実施例の処理フローを説明する図である。先ず、操作推論部８０は、不具合に対応した操作手順データ８２を推論して生成する（Ｓ２０）。
【００８３】
次に、合理性チェック部９０では、操作手順データ８２に含まれる一連の操作が安全か否かを確認する（Ｓ２１）。安全な場合には、エレベータコントローラ１０に、操作手順データ８２をそのまま送信し、エレベータコントローラ１０はそれに従った処理を実行する（Ｓ２２）。不具合が予測される場合には、合理性チェック部９０、予測される不具合を示す不具合予測データ９２を生成する（Ｓ２３）。
【００８４】
そして、不具合予測データ９２を基に、不具合回避手順探索部９４は不具合回避手順記憶装置９６から予測される不具合の回避方法を探索する（Ｓ２４）。そして、探索した回避方法と操作手順データ８２を連結して新たな操作手順データ８２ａを生成する（Ｓ２５）。新たな操作手順データ８２ａを操作履歴記憶部５０に記憶する。学習処理部７０では操作履歴記憶部５０に記憶された新たな操作手順データ８２ａを考慮して、学習結果７２を修正する（Ｓ２７）。以上の操作により、より安全な状態での一連の作業を推論できる環境を構築できる。
【００８５】
本実施例の構成によれば、操作推論部８０で生成した操作手順データ８２に問題あるかを確認し、問題がある場合は、それを解消するように学習結果７２を修正する学習処理が行われるため、不具合事象に対処するための操作手順としてより安全性の高いものを推論することができる。
【００８６】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００８７】
１０  エレベータコントローラ
１２  制御データ
２０  保守員
３０  保守端末
３２  操作履歴
４０  不具合情報記憶部
４０ａ  不具合連絡票
４０ｂ  エラーログ
４２、４２ａ、４２ｂ、４４、４４ａ、４４ｂ  不具合データ
５０  操作履歴記憶部
５２  操作履歴データ
６０  不具合情報解析部
６０ａ  自然言語解析部
６０ｂ  エラーログ解析部
６２  解析結果
６２ａ  字句情報
６２ｂ  テキスト情報
７０  学習処理部
７２  学習結果
７２ａ、７２ｂ  深層ネットワーク
８０  操作推論部
８２、８２ａ  操作手順データ
９０  合理性チェック部
９２  不具合予測データ
９４  不具合回避手順探索部
９６  不具合回避手順記憶装置
１００  エレベータ
１００ａ  エレベータ機器
１１０、１２０、１３０  通信路
１５０  不具合情報
２００  センター
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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