(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
点検対象となる全ての設備それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを取得する取得手段と、
要求された時点における各設備の設備状態データから得られる各設備の特徴量に基づいて全ての設備を共通の特徴量マップ上にマッピングするマッピング手段と、
前記マッピング手段によりマッピングされた各設備を、所定の統計的手法を用いて複数のグループに分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された各グループの中から当該グループを代表して先に点検を受ける代表設備として１又は複数の設備を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された各代表設備に対して実施された点検の結果を示す点検結果データを参照して優先的に点検を行うグループを特定する優先度特定手段と、
を有することを特徴とする設備点検計画支援装置。
【請求項２】
前記優先度特定手段は、各グループにおいて、重心に位置する設備又は平均値に最も近い設備を代表設備として抽出することを特徴とする請求項１に記載の設備点検計画支援装置。
【請求項３】
前記優先度特定手段は、前記抽出手段により各グループから１の代表設備が抽出された場合、各代表設備に対する点検の結果、異常と判定された代表設備が属するグループの優先順位を、正常と判定された代表設備が属するグループより高く設定することを特徴とする請求項１に記載の設備点検計画支援装置。
【請求項４】
前記優先度特定手段は、前記抽出手段により各グループから複数の代表設備が抽出された場合、点検の結果、異常と判定された代表設備の数を多く含むグループまたは割合の高いグループの順に優先順位を付けることを特徴とする請求項１に記載の設備点検計画支援装置。
【請求項５】
コンピュータを、
点検対象となる全ての設備それぞれから取得要求時点における当該設備の状態に関する設備状態データを取得する取得手段、
要求された時点における各設備の設備状態データから得られる各設備の特徴量に基づいて全ての設備を共通の特徴量マップ上にマッピングするマッピング手段、
前記マッピング手段によりマッピングされた各設備を、所定の統計的手法を用いて複数のグループに分類する分類手段、
前記分類手段により分類された各グループの中から当該グループを代表して先に点検を受ける代表設備として１又は複数の設備を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された各代表設備に対して実施された点検の結果を示す点検結果データを参照して優先的に点検を行うグループを特定する優先度特定手段、
として機能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、設備点検計画支援装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、散在している複数の契約先施設に設置された冷熱設備等の設備を監視センタから監視する遠隔監視サービスがある。この遠隔監視サービスでは、稼働中の設備の温度、気圧等各設備の稼動の状態を示す設備状態データを各施設から収集している。そして、その設備状態データを解析することにより設備に異常予兆が検知されると、その設備に対して点検が必要と判断される。そして、点検が必要と判断された１又は複数の設備に対する点検スケジュールが生成されると、保守員は、その点検スケジュールに従って当該設備に点検を実施する。
【０００３】
従来では、正常時の設備から出力される実測センサ値（設備状態データ）をもとに設備の正常モデルを作成し、この正常モデルと稼働時において収集した実測センサ値との比較等により設備の異常予兆の検知を行うことで、点検を施す設備を抽出する技術が提案されている（例えば、特許文献１，２）。
【０００４】
ところで、契約先施設に設置される設備は、似たような環境に同様の構成にて構築されている場合が少なくない。従って、設備の導入時期が近いと、経年劣化などによる異常も近い時期に発生する場合が少なくない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１４９１３７号公報
【特許文献２】特開２０１１−７０６３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、異常予兆が検知された設備と同時期に導入され同様の構成等を有する似たような設備にも、点検が近々必要になってくることが容易に予測できるが、従来においては、このような設備の異常予兆に関する類似性とは関係なく点検の対象とする設備を抽出するためには、設備状態データに基づくモデルを予め作成し、設備それぞれに対して異常予兆を検知するための処理を施す必要があった。
【０００７】
また、従来においては、点検を実施する優先順位を付けることはしておらず、また、優先順位を付けるためには、上記と同様に優先順位付けの対象とする設備全てに対して異常予兆を検知する処理を施す必要が生じてくる。
【０００８】
本発明は、異常予兆検知用のモデルを作成することなく設備に点検を行うための優先度を設定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る設備点検計画支援装置は、点検対象となる全ての設備それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを取得する取得手段と、要求された時点における各設備の設備状態データから得られる各設備の特徴量に基づいて全ての設備を共通の特徴量マップ上にマッピングするマッピング手段と、前記マッピング手段によりマッピングされた各設備を、所定の統計的手法を用いて複数のグループに分類する分類手段と、前記分類手段により分類された各グループの中から当該グループを代表して先に点検を受ける代表設備として１又は複数の設備を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された各代表設備に対して実施された点検の結果を示す点検結果データを参照して優先的に点検を行うグループを特定する優先度特定手段と、を有するものである。
【００１０】
また、前記優先度特定手段は、各グループにおいて、重心に位置する設備又は平均値に最も近い設備を代表設備として抽出するものである。
【００１１】
また、前記優先度特定手段は、前記抽出手段により各グループから１の代表設備が抽出された場合、各代表設備に対する点検の結果、異常と判定された代表設備が属するグループの優先順位を、正常と判定された代表設備が属するグループより高く設定するものである。
【００１２】
また、前記優先度特定手段は、前記抽出手段により各グループから複数の代表設備が抽出された場合、点検の結果、異常と判定された代表設備の数を多く含むグループまたは割合の高いグループの順に優先順位を付けるものである。
【００１３】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、点検対象となる全ての設備それぞれから取得要求時点における当該設備の状態に関する設備状態データを取得する取得手段、要求された時点における各設備の設備状態データから得られる各設備の特徴量に基づいて全ての設備を共通の特徴量マップ上にマッピングするマッピング手段、前記マッピング手段によりマッピングされた各設備を、所定の統計的手法を用いて複数のグループに分類する分類手段、前記分類手段により分類された各グループの中から当該グループを代表して先に点検を受ける代表設備として１又は複数の設備を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出された各代表設備に対して実施された点検の結果を示す点検結果データを参照して優先的に点検を行うグループを特定する優先度特定手段、として機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、異常予兆検知用のモデルを作成することなく設備に点検を行うための優先度を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明に係る設備点検計画支援装置として動作する監視サーバの一実施の形態を示したブロック構成図である。
【図２】本実施の形態における監視サーバを形成するサーバコンピュータのハードウェア構成図である。
【図３】本実施の形態における優先順位付け処理を示したフローチャートである。
【図４】本実施の形態における優先順位付け処理の過程において生成される特徴量マップの一例を示した図である。
【図５】図４に示した特徴量マップ上の設備をグループ分けしたときの特徴量マップの一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１７】
図１は、本発明に係る設備点検計画支援装置として動作する監視サーバの一実施の形態を示したブロック構成図である。図１には、１又は複数の契約先施設に設置された冷熱設備等の複数の設備１と、各設備１を有する契約先に対して遠隔監視サービスを提供する監視センタ側に設置された監視サーバ１０と、が示されている。監視サーバ１０は、各設備１と広域ネットワーク（図示せず）を介して接続され、各設備１の温度、圧力等設備の状態に関する設備状態データを収集し、その設備状態データを参照に各設備１の点検を行うための点検スケジュール（点検計画）を作成する。
【００１８】
図２は、本実施の形態における監視サーバ１０を形成するサーバコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において監視サーバ１０を形成するサーバコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、サーバコンピュータは、図２に示したようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４を接続したＨＤＤコントローラ２５、入力手段として設けられたマウス２６とキーボード２７、及び表示装置として設けられたディスプレイ２８をそれぞれ接続する入出力コントローラ２９、通信手段として設けられたネットワークコントローラ３０を内部バス３１に接続して構成される。
【００１９】
図１に戻り、本実施の形態における監視サーバ１０は、データ収集部１１、マップ生成部１２、設備分類部１３、代表設備抽出部１４、優先順位設定部１５、点検計画生成部１６及びデータ記憶部１７を有している。データ収集部１１は、取得手段として設けられ、点検対象となる全ての設備１それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを取得する。設備状態データというのは、各設備１の状態を表すデータであり、設備１の稼動環境等を示すデータや設備１の内部又は外部に取り付けられたセンサ等により検出されるデータ等が含まれている。収集される設備状態データとしては、例えば冷熱設備の場合、温度（外気温、冷媒温度、吹き出し温度、吸い込み温度）、気圧、冷媒圧力、圧縮機効率、圧縮機周波数、ファン回転数、モータ電流値（トルク）、消費電力、冷媒流速、水流速度（チラー）などである。
【００２０】
マップ生成部１２は、マッピング手段として設けられ、要求された時点における各設備１の設備状態データから得られる各設備１の特徴量に基づいて全ての設備１を共通の特徴量マップ上にマッピングする。設備分類部１３は、分類手段として設けられ、マップ生成部１２によりマッピングされた各設備１を、所定の統計的手法を用いて複数のグループに分類する。代表設備抽出部１４は、抽出手段として設けられ、設備分類部１３により分類された各グループの中から当該グループを代表して先に点検を受ける代表設備として１又は複数の設備１を抽出する。優先順位設定部１５は、優先度特定手段として設けられ、代表設備抽出部１４により抽出された各代表設備に対して実施された点検の結果を示す点検結果データを参照して優先的に点検を行うグループを特定する。また、各グループに対し点検を行うための優先順位を付ける。点検計画生成部１６は、優先順位設定部１５により生成された各グループに付けた優先順位を示す優先度情報を参照して点検スケジュールを生成する。データ記憶部１７には、データ収集部１１により取得された設備状態データが蓄積される。
【００２１】
監視サーバ１０における各構成要素１１〜１６は、監視サーバ１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ２１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、データ記憶部１７は、ＨＤＤ２４にて実現するが、監視サーバ１０からアクセス可能な外部の装置にて実現してもよい。
【００２２】
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
【００２３】
遠隔監視サービス提供者は、監視対象の設備１の点検を行うために、どの順番で点検を行うかという点検スケジュールを決める必要がある。本実施の形態では、この点検を行う順番を決定する際に監視対象とする全ての設備１を対象にグループ化し、各グループに優先度を設定することによって、各グループに属する設備１に優先度を設定することを特徴としている。以下、この点検計画の立案を支援するための優先順位付け処理を図３に示したフローチャートを用いて説明する。
【００２４】
まず、データ収集部１１は、点検対象となる全ての設備１それぞれから当該設備の状態に関する設備状態データを定周期的に取得すると、そのデータをデータ記憶部１７に蓄積する（ステップ１０１）。
【００２５】
ここで、監視員等による入力指示により点検スケジュールの生成が要求されると、マップ生成部１２は、現時点において最新の全設備１における設備状態データをデータ記憶部１７から読み出し、次のようにして全ての設備１を対象に特徴量マップを生成する（ステップ１０２）。本実施の形態では、一時点における設備状態データを用いて点検スケジュールを生成することを特徴の１つとしている。点検スケジュールの生成要求時に、どの時点の設備状態データを用いるかということが指定されなかった場合には、上記のようにその要求された現時点において最新の設備状態データを用いて点検スケジュールを生成することになるが、要求時に日時が指定された場合には、その指定された日時に該当する設備状態データを用いて生成する。
【００２６】
なお、前述したように、マップ生成部１２は、監視員等による入力指示により点検スケジュールの生成が要求された時点で特徴量マップを生成するようにしたが、これに限る必要はなく、例えば設備１が据え付けられたタイミング、あるいは季節等定周期的な時節のタイミングをトリガとする生成要求に応じて特徴量マップを生成してもよい。
【００２７】
図４は、このマップ生成処理において生成する特徴量マップの一例を示した図である。この特徴量マップの横軸及び縦軸は、設備状態データに含まれる冷媒温度、冷媒圧力などのいずれかのデータ項目により表される特徴量である。あるいは、複数のデータ項目を入力とする演算を行うことでデータ項目を次元圧縮して得られる特徴量としてもよい。なお、本実施の形態では２次元座標を例にして用いるが、特徴量マップの軸数を３軸以上として生成してもよい。マップ生成部１２は、各軸の特徴量を各設備１の設備状態データの項目データ値に基づき設備１毎に算出して、特徴量マップ上にマッピングする。全ての設備１に対してマッピングを行うと、図４に例示したように、混合正規分布が表れてくると考えられる。なお、本実施の形態では、設備状態データに含まれる各データ項目を用いて特徴量マップの軸となる特徴量を設定したが、特徴量マップの軸を成す特徴量を決める際に、例えば設備１の製造年等設備機器に関する機器情報を合わせて用いるようにしてもよい。
【００２８】
特徴量マップが生成されると、続いて、設備分類部１３は、ＥＭ（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムや自己組織化マップ（ＳＯＭ：Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐ）などの所定の統計的手法を利用して、特徴量マップ上にマッピングされた設備１を複数のグループに分類する（ステップ１０３）。このグルーピングした結果の特徴量マップを図５に示す。図５には、設備１が３グループＡ，Ｂ，Ｃに分類された例が示されている。
【００２９】
グルーピングがされると、代表設備抽出部１４は、各グループＡ，Ｂ，Ｃの中から当該各グループＡ，Ｂ，Ｃを代表して先に点検を受ける代表設備ａ１，ｂ１，ｃ１を抽出する（ステップ１０４）。代表設備として抽出する設備１は、例えば、各グループにおいて、重心に位置する設備又は平均値に最も近い設備を抽出する。
【００３０】
以上のようにして、代表設備を抽出すると、監視サーバ１０は、ディスプレイ２８に表示するなどして保守点検員に代表設備ａ１，ｂ１，ｃ１の点検を指示する（ステップ１０５）。保守点検員は、この指示に応じて全ての代表設備（実機）に対して点検を行い、その点検の結果を監視サーバ１０に入力する。この入力された点検結果データを取得すると（ステップ１０６）、優先順位設定部１５は、次のようにして各グループに優先順位を付ける（ステップ１０７）。
【００３１】
まず、点検結果データから代表設備に異常が検出されたかどうか、あるいは異常予兆が検知されたか否かで異常の有無を判定する。そして、異常と判定された代表設備が属するグループを、点検を優先的に行うべき設備１が属する重点監視グループとして決定する。この決定に伴い、異常と判定された代表設備が属するグループを正常と判定された代表設備が属するグループより高い優先順位を付ける。例えば、グループＢのみに異常の代表設備ｂ１が属する場合、グループＢの優先順位をグループＡ，Ｃより高く設定する。このようにして、グループＢに属する設備１に対して、グループＡ，Ｃに属する設備１より優先して早期に点検が実施されるように優先順位付けする。
【００３２】
正常と判定された代表設備ａ１，ｃ１が属するグループＡ，Ｃに属する設備１は、グループＢに属する設備１に続けて点検対象とする。あるいは、今回、生成する点検スケジュールに含めないようにしてもよい。グループＡ，Ｃに対する優先順位付けに関しては、グループＢに特徴量マップ上距離の近いグループを、あるいは特徴量マップを形成する際に使用した設備状態データの項目データ値等を参照して優先順位を付けるようにしてもよい。なお、重点監視グループが複数存在する場合も設備状態データの項目データ値等を参照して優先順位を付けるようにしてもよい。
【００３３】
以上のようにして、優先順位設定部１５が各グループに付けた優先順位を示す優先度情報を生成すると、点検計画生成部１６は、その優先度情報を参照して点検スケジュールを生成する。すなわち、優先度の高いグループに属する設備１に対しては、相対的に優先順位の低いグループに属する設備１より高い優先順位が設定されていることになるので、より早い時期に点検が実施されるようにスケジュールを生成する。なお、同じグループに属する設備１に対しては、設備状態データの項目データ値等を参照して個々に優先順位を設定してもよい。あるいは、保守点検員が施設を巡回して各設備１の点検を実施するため、各設備１の設置場所等の情報を参照して優先順位を決定しスケジュールを生成してもよい。
【００３４】
以上のようにして点検スケジュールが立案されると、保守点検員は、この点検スケジュールに従って契約先の施設を巡回して、設備１の点検を実施する。
【００３５】
以上説明したように、本実施の形態においては、全ての設備１を対象にグループ化し、各グループの代表設備に対してのみ抜き取り的に異常の有無の判定を行うようにし、異常と判定された代表設備が属するグループに属する設備１に対しては個々に異常予兆の検知処理を実施しなくても、優先的に点検を行う対象とした。特に、異常と判定された代表設備と同様の環境、同様の構成、あるいは導入時期が代表設備と近い設備は、設備状態データにおいて代表設備と同様の項目データ値を示す可能性が相対的に高く、特徴量マップ上同じグループに属する可能性が高いと考えられる。従って、異常と判定された代表設備と類似する設備に対して異常予兆の検知や実機検査等を個々に実施しなくても、当該設備を早期点検の対象として抽出することが可能になる。仮に、センサの故障等により設備１から異常予兆の検知に有効な設備状態データが収集できなくても、あるいは点検未実施の設備又はデータ収集の対象となっていない設備１に対しても、異常と判定された代表設備と同じグループに属していれば、点検の対象として抽出されることも可能である。
【００３６】
また、異常予兆を検知するための処理を設備個々に施す必要のある従来においては、監視対象とする設備の数が増えれば増えるほど、その処理負荷は多大になってくるが、本実施の形態においては、このような処理負荷の増大を招きにくい。
【００３７】
また、本実施の形態では、一時点における設備状態データを用いて点検スケジュールを生成できるので、一定期間の設備状態データを収集し、学習する必要もない。もちろん、一定期間の設備状態データを用い、例えばその平均値に基づき特徴量マップを生成するようにしてもよい。
【００３８】
なお、本実施の形態では、ステップ１０５において指示することで、実機に対する検査により設備１の異常を検出するようにしたが、設備状態データを解析するなどして異常予兆を検知するようにしてもよい。
【００３９】
また、図４に示した特徴量マップ上いずれのグループにも属さない設備１に対しては、重点監視グループに属する設備１と同様、あるいは重点監視グループに属する設備１より高い優先順位を設定して早期点検の対象としてもよい。
【００４０】
また、上記説明では、ステップ１０４において、各グループから代表設備をそれぞれ１つ抽出するようにしたが、複数の代表設備を抽出するようにしてもよい。この場合、ステップ１０７において、各グループの優先順位を付ける際、異常と判定された代表設備の数を多く含むグループまたは割合の高いグループの順に優先順位を付けるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００４１】
１  設備、１０  監視サーバ、１１  データ収集部、１２  マップ生成部、１３  設備分類部、１４  代表設備抽出部、１５  優先順位設定部、１６  点検計画生成部、１７  データ記憶部、２１  ＣＰＵ、２２  ＲＯＭ、２３  ＲＡＭ、２４  ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、２５  ＨＤＤコントローラ、２６  マウス、２７  キーボード、２８  ディスプレイ、２９  入出力コントローラ、３０  ネットワークコントローラ、３１  内部バス。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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