(57)【要約】  ベテランの作業者でなくても、収集したデータに基づき適切なメンテナンス作業の実施時期を把握でき、適切な内容のメンテナンス作業を実施できる鉄道メンテナンス支援装置を提供する。  実施時期を判断するために必要なデータを収集するデータ収集ステップと、データを解析した解析値と設定された閾値とに基づきメンテナンス作業の実施時期を予測するデータ解析ステップと、過去のメンテナンス作業内容の中から所定の抽出条件でメンテナンス作業案を抽出する抽出ステップと、予測された実施時期と抽出されたメンテナンス作業案とを提示する意思決定支援ステップと、実施されたメンテナンス作業内容と当該メンテナンス作業の所定の作業情報とを対応付けて蓄積するデータ蓄積処理ステップと、データ蓄積処理ステップにより蓄積された所定の作業情報を解析して閾値を修正する閾値修正ステップとを含む。
2015068801.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道に関するメンテナンス作業の実施時期を判断するために必要な予め定められたデータを収集して第１記憶手段に記憶するデータ収集ステップと、
前記第１記憶手段に記憶された前記データを解析した解析値と設定された閾値とに基づきメンテナンス作業の実施時期を予測するデータ解析ステップと、
第２記憶手段に蓄積されている過去のメンテナンス作業内容の中から、所定の抽出条件に基づいてメンテナンス作業案を抽出する抽出ステップと、
予測された前記実施時期と抽出された前記メンテナンス作業案とをユーザに提示する意思決定支援ステップと、
実施されたメンテナンス作業内容と当該メンテナンス作業の所定の作業情報とを対応付けて前記第２記憶手段に蓄積するデータ蓄積処理ステップと、
前記データ蓄積処理ステップにより前記第２記憶手段に蓄積された前記所定の作業情報を解析して前記閾値を修正する閾値修正ステップと、
を含むことを特徴とする鉄道メンテナンス支援方法。
【請求項２】
前記所定の作業情報には、メンテナンス作業後のメンテナンス対象の劣化の進行速度が含まれ、
前記閾値修正ステップでは、
前記メンテナンス対象の予測される劣化の進行速度に応じて、前記閾値を修正することを特徴とする請求項１記載の鉄道メンテナンス支援方法。
【請求項３】
前記データ解析ステップでは、
統計的手法により、収集した前記データを解析して解析値を算出することを特徴とする請求項１又は２記載の鉄道メンテナンス支援方法。
【請求項４】
前記データ解析ステップでは、
主成分分析、インバリアント分析、あるいは、クラスター分析により、収集した前記データを解析して解析値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の鉄道メンテナンス支援方法。
【請求項５】
前記抽出ステップでは、
前記第２記憶手段に蓄積されている過去のメンテナンス作業内容の一覧を抽出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の鉄道メンテナンス支援方法。
【請求項６】
前記抽出ステップでは、
前記第２記憶手段に蓄積されている所定の作業情報に基づいてメンテナンス作業案を抽出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の鉄道メンテナンス支援方法。
【請求項７】
鉄道に関するメンテナンス作業の実施時期を判断するために必要な予め定められたデータを入力操作部又は通信部を介して収集して第１記憶手段に記憶するデータ収集部と、
前記第１記憶手段に記憶された前記データを解析した解析値と設定された閾値とに基づきメンテナンス作業の実施時期を予測するデータ解析部と、
第２記憶手段に蓄積されている過去のメンテナンス作業内容の中から、所定の抽出条件に基づいてメンテナンス作業案を抽出する抽出部と、
予測された前記実施時期と抽出された前記メンテナンス作業案とを表示部に表示させてユーザに提示する意思決定支援部と、
前記入力操作部又は前記通信部を介して取得した、実施されたメンテナンス作業内容と当該メンテナンス作業の所定の作業情報とを対応付けて前記第２記憶手段に蓄積するデータ蓄積処理部と、
前記データ蓄積処理部により前記第２記憶手段に蓄積された前記所定の作業情報を解析して前記閾値を修正する閾値修正部と、
を備えることを特徴とする鉄道メンテナンス支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道メンテナンス支援方法及び鉄道メンテナンス支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道における輸送の安全を確保するためには、線路設備、架線、車両機器及び電力設備等の関連設備に対する定期的なメンテナンス作業は必要不可欠であり、当該メンテナンス作業の実施時期を判断するためには、データの収集が必要となる。【０００３】
例えば、線路設備に関連するレールの軌道材料等のデータの測定及び収集に際しては、作業員が直接現場に赴いて測定して収集する作業を行う必要がある。この場合には、作業員の安全確保のために、営業運行時間外、あるいは、営業車両が走行しない時間帯を選んで当該測定作業等を行う必要があった。また、レールの軌道変位等のデータの測定及び収集に際しては、検測車を用いてデータ測定・収集する作業を行っていたが、年４回程度の測定にとどまっていた。【０００４】
これに対して、営業車両に線路設備モニタリング装置を搭載し、搭載した線路設備モニタリング装置を用いてレールの軌道材料や軌道変位等のデータを測定することにより、当該営業車両の運行中にレールの軌道変位等のデータを取得する装置等が開示されている（例えば、特許文献１参照）。【０００５】
そして、線路設備に関してメンテナンス作業の実施時期を判断する際には、収集したデータであるレールの軌道変位等から、過去の経験等に基づきメンテナンス作業の内容と、作業実施時期とを決定し、当該決定した作業実施時期が到来した場合に、決定した内容のメンテナンス作業を実施する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−２１４９３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、収集したデータから具体的なメンテナンス作業の内容や実施時期を決定するには、ベテランの現場作業者の経験や知識が必要であり、経験の浅い作業者では、確実にメンテナンス作業の内容や実施時期を決定することが難しいといった問題点があった。
また、メンテナンス作業の内容を決定した場合であっても、その実施時期にメンテナンス作業を行う際のコストメリットや、次回のメンテナンス作業までの期間の長さ等が明確ではなく、適切なメンテナンス作業が実施されているかを定量的に評価することができないといった問題点もあった。【０００８】
本発明の課題は、ベテランの作業者でなくても、収集したデータに基づき、適切なメンテナンス作業の実施時期を把握することができ、適切な内容のメンテナンス作業を実施することができる鉄道メンテナンス支援方法及び鉄道メンテナンス支援装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を達成するため、この発明は、
鉄道に関するメンテナンス作業の実施時期を判断するために必要な予め定められたデータを収集して第１記憶手段に記憶するデータ収集ステップと、
前記第１記憶手段に記憶された前記データを解析した解析値と設定された閾値とに基づきメンテナンス作業の実施時期を予測するデータ解析ステップと、
第２記憶手段に蓄積されている過去のメンテナンス作業内容の中から、所定の抽出条件に基づいてメンテナンス作業案を抽出する抽出ステップと、
予測された前記実施時期と抽出された前記メンテナンス作業案とをユーザに提示する意思決定支援ステップと、
実施されたメンテナンス作業内容と当該メンテナンス作業の所定の作業情報とを対応付けて前記第２記憶手段に蓄積するデータ蓄積処理ステップと、
前記データ蓄積処理ステップにより前記第２記憶手段に蓄積された前記所定の作業情報を解析して前記閾値を修正する閾値修正ステップと、
を含むようにしたものである。【００１０】
また、望ましくは、前記所定の作業情報には、メンテナンス作業後のメンテナンス対象の劣化の進行速度が含まれ、前記閾値修正ステップでは、前記メンテナンス対象の予測される劣化の進行速度に応じて、前記閾値を修正するようにしたものである。【００１１】
また、望ましくは、前記データ解析ステップでは、統計的手法により、収集した前記データを解析して解析値を算出するようにしたものである。【００１２】
また、望ましくは、前記データ解析ステップでは、主成分分析、インバリアント分析、あるいは、クラスター分析により、収集した前記データを解析して解析値を算出するようにしたものである。【００１３】
また、望ましくは、前記抽出ステップでは、前記第２記憶手段に蓄積されている過去のメンテナンス作業内容の一覧を抽出するようにしたものである。【００１４】
また、本出願の他の発明は、
鉄道に関するメンテナンス作業の実施時期を判断するために必要な予め定められたデータを入力操作部又は通信部を介して収集して第１記憶手段に記憶するデータ収集部と、
前記第１記憶手段に記憶された前記データを解析した解析値と設定された閾値とに基づきメンテナンス作業の実施時期を予測するデータ解析部と、
第２記憶手段に蓄積されている過去のメンテナンス作業内容の中から、所定の抽出条件に基づいてメンテナンス作業案を抽出する抽出部と、
予測された前記実施時期と抽出された前記メンテナンス作業案とを表示部に表示させてユーザに提示する意思決定支援部と、
前記入力操作部又は前記通信部を介して取得した、実施されたメンテナンス作業内容と当該メンテナンス作業の所定の作業情報とを対応付けて前記第２記憶手段に蓄積するデータ蓄積処理部と、
前記データ蓄積処理部により前記第２記憶手段に蓄積された前記所定の作業情報を解析して前記閾値を修正する閾値修正部と、
を備えるようにしたものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ベテランの作業者でなくても、収集したデータに基づき、適切なメンテナンス作業の実施時期を把握することができ、適切な内容のメンテナンス作業を実施することができる。【００１６】
また、データベースに蓄積されたデータを解析して、メンテナンス対象の劣化の進行速度を予測し当該進行速度に応じて、閾値を適切な値に修正することにより、鉄道における輸送の安全を確保でき、且つ、低コストであるメンテナンス作業を確実に実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施の形態に係る鉄道メンテナンス支援装置の構成の一例を示す概略構成図である。
【図２】鉄道メンテナンス支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】データ収集部により収集されたデータの一例を示す説明図である。
【図４】データ収集部により収集されたデータの他の一例を示す説明図である。
【図５】データ解析部による解析結果の一例を示す説明図である。
【図６】データ解析部による解析結果の他の一例を示す説明図である。
【図７】意思決定支援部によるメンテナンス作業案の一例を示す説明図である。
【図８】意思決定支援部における改善度に関する説明図である。
【図９】データ蓄積処理部の動作の一例を示す説明図である。
【図１０】閾値修正部による閾値の修正動作の一例を示す説明図である。
【図１１】各種データベースの統合の一例を示す説明図である。
【図１２】データベース共通化システムの表示画面の一例を示す説明図である。
【図１３】時系列の実測値及び予測値の表示の一例を示す説明図である。
【図１４】時系列の実測値及び予測値の表示の他の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
［１．構成の説明］
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態である鉄道メンテナンス支援方法及び鉄道メンテナンス支援装置を詳細に説明する。但し、発明の範囲は、図示例に限定されない。【００１９】
（実施形態）
本発明の実施形態の鉄道メンテナンス支援装置の構成について図１を参照して説明する。図１は、鉄道メンテナンス支援装置１００の機能をブロック図として表した概略構成図である。【００２０】
図１に示すように、鉄道メンテナンス支援装置１００（以下、単に装置１００と呼ぶ。）は、入力操作部１、記憶部２、表示部３、通信部４、データ収集部５、データ解析部６、抽出部７、意思決定支援部８、データ蓄積処理部９及び閾値修正部１０を有する。【００２１】
また、データ収集部５、データ解析部６、抽出部７、意思決定支援部８、データ蓄積処理部９及び閾値修正部１０は、演算制御部５０によってその機能が実現される。具体的には、演算制御部５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を有しており、ＲＡＭの作業領域に展開されたＲＯＭ等に記憶された各種プログラムデータとＣＰＵとの協働により、入力操作部１、記憶部２、表示部３及び通信部４を統括制御するとともに、データ収集部５、データ解析部６、抽出部７、意思決定支援部８、データ蓄積処理部９及び閾値修正部１０における処理を実行して各部の機能を実現する。【００２２】
入力操作部１は、演算制御部５０の制御により、装置１００外部から、例えば、特許文献１に記載されたような線路設備モニタリング装置等により高頻度に測定されたデータを取り込むとともに、表示部３に表示される表示画面を操作する。例えば、情報を入力するためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタ等の入力ポート、スキャナー、キーボード、タッチパネル等や、表示画面を操作するためのマウス、タッチパネル等である。【００２３】
記憶部２は、演算制御部５０（データ収集部５、データ解析部６、抽出部７、意思決定支援部８、データ蓄積処理９、閾値修正部１０）から読み書き可能に情報を記憶する。例えば、記憶部２は、ＨＤＤ（Hard disk drive）、ＳＳＤ（solid state drive）、半導体メモリ等であって、入力操作部１で収集されたデータ等の情報が保存されている。【００２４】
具体的には、記憶部２は、装置１００外部から、鉄道に関するメンテナンス作業の実施時期を判断するために必要な予め定められたデータを記憶する第１記憶手段としての機能と、実際に実施されたメンテナンス作業の内容と当該メンテナンス作業の所定の作業情報等を収集し蓄積する第２記憶手段としての機能と、を有する。【００２５】
表示部３は、演算制御部５０（データ収集部５、データ解析部６、抽出部７、意思決定支援部８、データ蓄積処理部９、閾値修正部１０）から出力された表示制御信号に基づいた情報や画像を表示画面上に表示する。例えば、表示部３は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Organic Electro-Luminescence）素子を用いたＦＰＤ（Flat panel display）等である。【００２６】
通信部４は、演算制御部５０の制御により、装置１００外部から、上述の線路設備モニタリング装置等により測定された外部データを、インターネット、無線通信等のネットワークに接続し、データを受信して取り込み記憶部２に格納する。【００２７】
データ収集部５は、入力操作部１又は通信部４を制御して、装置１００外部から線路設備モニタリング装置等により測定された、レールの軌道変位等のメンテナンス対象となる項目に関するデータを入力操作部１又は通信部４を介して収集するとともに、収集したデータを記憶部２（第１記憶手段）に保存する。あるいは、作業票等の書類を入力操作部１であるスキャナーで読み込んでＯＣＲ等で電子化して収集しても良いし、入力操作部１であるキーボードによる手入力でデータを収集しても良い。また、データ収集部５におけるデータの収集頻度は高頻度に行う。【００２８】
データ解析部６は、データ収集部５が収集したメンテナンス対象となる項目に関するデータを、予め設定され修正可能な閾値に基づき解析して、当該メンテナンス対象に対するメンテナンス作業の実施時期を予測する。【００２９】
抽出部７は、記憶部２（第２記憶手段）に蓄積されている過去のメンテナンス作業内容の中から、所定の抽出条件に基づいてメンテナンス作業案を抽出する。
ここで、所定の抽出条件とは、例えば、記憶部２（第２記憶手段）に蓄積されている過去のメンテナンス作業内容の一覧を抽出させるもの、あるいは、記憶部２（第２記憶手段）に蓄積されている所定の作業情報（後述の評価情報、実績情報、期間情報等）に基づいてメンテナンス作業案を抽出させるものである。【００３０】
意思決定支援部８は、メンテナンス対象に対するデータ解析部６で予測されたメンテナンス作業の実施時期と、抽出部７で抽出された実施すべきメンテナンス作業案を選択可能に表示部３に表示して提示することにより、作業者等の意思決定を支援する。【００３１】
データ蓄積処理部９は、入力操作部１又は通信部４を介して、実際に実施されたメンテナンス作業の内容を取得し記憶部２（第２記憶手段）に蓄積してデータベース化する。例えば、記憶部２（第２記憶手段）に蓄積してデータベース化する情報としては、実際に実施されたメンテナンス作業の内容のみならず、作業内容に対する評価等の評価情報、施工期間やコスト等の実績情報、次回のメンテナンス作業までの期間等の期間情報等が含まれる。【００３２】
閾値修正部１０は、記憶部２（第２記憶手段）のデータベースに蓄積されたデータを解析して、メンテナンス対象の劣化の進行速度を予測し当該進行速度に応じて、データ解析部６において用いられる閾値を適切な値に修正する。【００３３】
例えば、記憶部２のデータベースに蓄積されたデータを解析結果として、「施工箇所Ａ」では、メンテナンス対象の劣化が進み易い場合、メンテナンス作業の実施時期を早めるため、当該閾値を小さくすることにより、鉄道における輸送の安全を確保することができる。【００３４】
また、例えば、記憶部２のデータベースに蓄積されたデータを解析結果として、「施工箇所Ｂ」では、メンテナンス対象の劣化が殆ど進まない場合、メンテナンス作業の実施時期を遅くしても良いので、当該閾値を大きくすることにより、鉄道における輸送の安全を確保するとともに、メンテナンス作業で生じるコストを低減することができる。【００３５】
［２．鉄道メンテナンス支援動作の説明］
ここで、本発明の実施形態における装置１００の具体的な動作の説明を図２〜図１０を用いて詳細に行う。
図２のフローチャートに示すように、データ収集部５は、入力操作部１を制御して、装置１００の外部から線路設備モニタリング装置等により測定された、レールの軌道変位等のメンテナンス対象となる項目に関するデータを収集するとともに、収集したデータを記憶部２（第１記憶手段）に保存する（ステップＳ１：データ収集ステップ）。【００３６】
あるいは、データ収集部５は、通信部４を制御して、装置１００の外部から線路設備モニタリング装置等により測定された、レールの軌道変位等のメンテナンス対象となる項目に関するデータをインターネット、無線通信等のネットワークに接続し収集するとともに、収集したデータを記憶部２（第１記憶手段）に保存する。【００３７】
図３及び図４は、データ収集部５が、入力操作部１を制御して収集し記憶部２（第１記憶手段）に保存されたデータの一例を示す説明図であり、図３では、横軸のレールの位置に対して縦軸にレールの軌道変位等の測定値「ＣＨ３１」がプロットされたデータになっている。【００３８】
図３に示すグラフにおいて、カーソルＣＲ３１で横軸上の任意の位置を指定することにより、例えば、図４に示すように、当該位置において撮影されたレールの画像を表示させることができる。図４に示す画面ＤＳ４１において、「ＲＬ４１」は、当該位置における左側のレールの画像であり、「ＲＬ４２」は、当該位置における右側のレールの画像である。【００３９】
そして、データ解析部６は、収集したメンテナンス対象となる項目に関するデータを記憶部２（第１記憶手段）から読み出し、予め設定され修正可能な閾値に基づき解析して、当該メンテナンス対象に対するメンテナンス作業の実施時期を予測し（ステップＳ２：データ解析ステップ）、メンテナンス対象に対するメンテナンス作業の実施時期が到来したか否かを判断する（ステップＳ３）。データ解析部６は、メンテナンス対象に対するメンテナンス作業の実施時期が到来していないと判断した場合には（ステップＳ３：Ｎｏ）、ステップＳ１に戻る。【００４０】
ここで、上述の予め設定され修正可能な閾値とは、最初の固定値ではなく、図２に示すフローチャートのサイクルを進めることで、修正された閾値が「設定された閾値」であり、このような「設定された閾値」が、ステップＳ２のデータ解析ステップで用いられることになる。【００４１】
図５は、データ解析部６による解析結果の一例を示す説明図であり、メンテナンス対象となる項目に関するデータの解析により抽出された「ＣＨ５１」に示す劣化度は、例えば、図３におけるデータから同一位置のデータを時系列に抽出したものであり、時間が経過するとともに、順次増加して「現在」に至っている。そして、今後を予測した「ＣＨ５２」に示す劣化度から、「到達日数ＰＴ５１」において、「安全限度値ＬＭ５１」に達することが予測される。【００４２】
但し、「安全限度値」に達してから、メンテナンス作業を行っても手遅れであるため、予め余裕を見込んで設定された「閾値ＴＨ５１」に達すると予測される時点を「実施時期ＰＴ５２」として、メンテナンス作業の実施時期を判断することになる。
図６は、データ解析部６による解析結果の一例を示す説明図であり、予測した実施時期であって、現時点から予測された実施時期が近い順にメンテナンス対象を並べた表である。例えば、優先順位が「１」のメンテナンス対象は、「下り線」で、キロ程が「２０ｋ５１９０．６ｍ」で、項目が「レールの高低」あり、現在値、予測された安全限度到達日数、予測された実施時期、要因等が一覧となっている。【００４３】
抽出部７は、メンテナンス対象に対するメンテナンス作業の実施時期が近づいたと判断した場合には実施時期近接のアラートを出し（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、所定の抽出条件に基づいて実施すべきメンテナンス作業案を、記憶部２（第２記憶手段）のデータベースに蓄積されたデータから抽出し（ステップＳ４：抽出ステップ）、意思決定支援部８は、メンテナンス対象に対する予測されたメンテナンス作業の実施時期と、抽出したメンテナンス作業案を選択可能に表示部３に提示する（ステップＳ５：意思決定支援ステップ）。【００４４】
例えば、図７は、意思決定支援部８により、表示部３に提示されたメンテナンス作業案の一例を示す説明図であり、「実施日」、「施工キロ程」、「項目」、「改善度」及び「コスト」が一覧となっている。ここで、「コスト」は「●」の数が多いほど、コストが高いことを示している。【００４５】
また、図８は、意思決定支援部８における改善度に関する説明図である。「改善度」とは、当該メンテナンス作業案を実施した後の「劣化度」の変化予測に基づくものであり、「劣化度」が時間経過に伴い小さく変化する場合には、大きい値となり、逆に「劣化度」が時間経過に伴い大きく変化する場合には、小さい値となる。【００４６】
このため、図７の５番目のメンテナンス作業案は、「改善度」が大きいので、例えば、当該メンテナンス作業案を実施した後の「劣化度」の変化予測は、図８中「ＣＨ８２」に示すように「劣化度」の時間経過に伴う変化が小さくなり、次回のメンテナンス作業を実施するまので期間が長くなることが分かる。【００４７】
一方、図７の３番目のメンテナンス作業案は、「改善度」が小さいので、例えば、当該メンテナンス作業案を実施した後の「劣化度」の変化予測は、図８中「ＣＨ８４」に示すように「劣化度」の時間経過に伴う変化が大きくなり、次回のメンテナンス作業を実施するまでの期間が、図７の５番目のメンテナンス作業案と比較して短くなることが分かる。【００４８】
但し、「コスト」に着目すれば、３番目のメンテナンス作業案のコストは、図７の５番目のメンテナンス作業案よりも安いので、作業者は、発生する「コスト」と、「改善度」とを勘案することにより、意思決定をすることができる。【００４９】
データ蓄積処理部９は、入力操作部１を介して、実際に実施されたメンテナンス作業の内容等が入力されたか否かを判断し（ステップＳ６）、入力作業忘れ等により、実際に実施されたメンテナンス作業の内容等が入力されていないと判断した場合には（ステップＳ６：Ｎｏ）、ステップＳ６に戻る。【００５０】
一方、実際に実施されたメンテナンス作業の内容等が入力されたと判断した場合には（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、データ蓄積処理部９は、入力された実際に実施されたメンテナンス作業の内容等を取得して記憶部２（第２記憶手段）に蓄積してデータベース化する（ステップＳ７：データ蓄積処理ステップ）。【００５１】
あるいは、データ蓄積処理部９は、通信部４を制御して、装置１００の外部から実際に実施されたメンテナンス作業の内容等をインターネット、無線通信等のネットワークに接続し取得するとともにデータを記憶部２（第２記憶手段）に保存する。【００５２】
図９は、データ蓄積処理部９の動作の一例を示す説明図であり、入力操作部１（あるいは通信部４）を介して、実際に実施されたメンテナンス作業の内容を取得して記憶部２（第２記憶手段）に蓄積してデータベース化する。具体的には、記憶部２（第２記憶手段）に蓄積してデータベース化する情報としては、実際に実施されたメンテナンス作業の内容「ＭＴ９１」のみならず、作業内容に対する作業情報として、評価情報「ＥＳ９１」、施工期間やコスト等の実績情報「ＣＴ９１」、次回のメンテナンス作業までの期間等の期間情報「ＰＥ９１」、劣化の進行速度「ＤＳ９１」等が含まれる。【００５３】
最後に、閾値修正部１０は、記憶部２（第２記憶手段）のデータベースに蓄積されたデータを解析して、メンテナンス対象の劣化の進行速度に応じて、データ解析部６において用いられる閾値を適切な値に修正する（ステップＳ８：閾値修正ステップ）とともに、ステップＳ１に戻って、ステップＳ１〜ステップＳ８のステップを何回も順次繰り返すことにより、収集したデータをデータベースに順次蓄積する。【００５４】
図１０は、閾値修正部１０による閾値の修正動作の一例を示す説明図である。図１０において、「ＣＨ１０１」に示す劣化度が、例えば、「施工箇所Ａ」におけるデータである場合、前述のように、「施工箇所Ａ」では、メンテナンス対象の劣化が進み易く、メンテナンス作業の実施時期を早めるため、当該閾値を小さくする。【００５５】
すなわち、「施工箇所Ａ」では、メンテナンス対象の予測される劣化の進行速度が速いので、閾値修正部１０は、図１０中「ＴＨ１０１」に示すこれまでの閾値を、「ＴＨ１０１」よりも小さい「ＴＨ１０２」となるように修正する。そして、データ解析部６が、ステップＳ２において、図１０中「ＴＨ１０２」に示す修正された閾値に基づきデータ解析を行うことにより、予測される実施時期は「Ｔ１０１」から「Ｔ１０２」に修正され、メンテナンス作業の実施時期を早めることができ、鉄道における輸送の安全を確保することができる。【００５６】
また、図１０において、「ＣＨ１０１」に示す劣化度が、例えば、「施工箇所Ｂ」におけるデータである場合、前述のように、「施工箇所Ｂ」では、メンテナンス対象の劣化が殆ど進まず、メンテナンス作業の実施時期を遅くしても良いので、当該閾値を大きくする。【００５７】
すなわち、「施工箇所Ｂ」では、メンテナンス対象の予測される劣化の進行速度が遅いので、閾値修正部１０は、図１０中「ＴＨ１０１」に示すこれまでの閾値を、「ＴＨ１０１」よりも大きい「ＴＨ１０３」となるように修正する。そして、データ解析部６が、ステップＳ２において、図１０中「ＴＨ１０３」に示す修正された閾値に基づきデータ解析を行うことにより、予測される実施時期は「Ｔ１０１」から「Ｔ１０３」に修正され、メンテナンス作業の実施時期を遅くすることができ、鉄道における輸送の安全を確保するとともに、メンテナンス作業で生じるコストを低減することができる。【００５８】
このように、ステップＳ１〜ステップＳ８のステップを何回も順次繰り返すことにより蓄積されたデータを解析して、メンテナンス対象の劣化の進行速度を予測し当該進行速度に応じて、データ解析部６において用いられる閾値を適切な値に修正することにより、鉄道における輸送の安全を確保でき、且つ、低コストであるメンテナンス作業を確実に実施することができる。【００５９】
すなわち、図２のフローチャートにおけるステップＳ２の設定された閾値は、初回のメンテナンス作業時期の判断においては、当該鉄道設備に対する従来のメンテナンスルールや作業経験に基づく所与の初期値となるが、その後、本発明の鉄道メンテナンス支援装置を用いたメンテナンス作業時期の判断においては、ステップＳ８の修正された閾値を次回のステップＳ２における設定された閾値として用いることが可能である。ステップＳ１〜ステップＳ８のステップを何回も順次繰り返すことにより、設定された閾値が修正され、当該鉄道設備の条件に最適化された作業時期の判断が可能となる。【００６０】
以上のように、鉄道に関するメンテナンス作業の実施時期を判断するために必要な予め定められたデータを収集し、データを解析した解析値と設定された閾値とに基づきメンテナンス作業の実施時期を予測し、過去のメンテナンス作業内容の中から、所定の抽出条件に基づいてメンテナンス作業案を抽出し、予測された実施時期と抽出されたメンテナンス作業案とをユーザに提示し、実施されたメンテナンス作業内容と当該メンテナンス作業の所定の作業情報とを対応付けて蓄積し、蓄積された前記所定の作業情報を解析して前記閾値を修正することにより、ベテランの作業者でなくても、収集したデータに基づき、適切なメンテナンス作業の実施時期を把握することができ、適切な内容のメンテナンス作業を選択し実施することができる。【００６１】
また、データベースに蓄積されたデータを解析して、メンテナンス対象の予測される劣化の進行速度に応じて、データ解析部６において用いられる閾値を適切な値に修正することにより、鉄道における輸送の安全を確保でき、且つ、低コストであるメンテナンス作業を確実に実施することができる。【００６２】
なお、本発明の実施形態等の説明に際しては、データ収集部５が、装置１００外部から線路設備モニタリング装置等により測定された、レールの軌道変位等のメンテナンス対象となる項目に関するデータを収集するとともに、収集したデータを記憶部２（第１記憶手段）に保存させているが、メンテナンス対象となる項目は、レールに関連するものに限定される訳ではなく、架線、車両機器、転てつ器、橋梁、駅のエスカレータその他の鉄道施設に関連するデータを測定する鉄道施設モニタリング装置からデータを収集するものであっても構わない。【００６３】
例えば、架線の場合、検測車両や営業車両の屋根上に架線モニタリング装置を搭載して、パンタグラフ衝撃、離線アーク（紫外線）、パンタグラフ画像、トロリ線磨耗、トロリ線高さ・偏位を測定し、データ収集部５が、装置１００外部から架線モニタリング装置等により測定された、トロリ線磨耗等のメンテナンス対象となる項目に関するデータを収集するとともに、収集したデータを記憶部２（第１記憶手段）に保存させて、収集したデータを設定された閾値に基づき解析してメンテナンス作業の実施時期を予測等することも可能である。【００６４】
さらに、同様に、メンテナンス対象となる項目は、レールや架線のみならず、様々な項目があり、これまでは、個々の対象毎にデータベースが構築されている。
例えば、図１１は、各種データベースの統合の一例を示す説明図であり、図１１に示すように、保線設備管理データベース、電力設備管理データベース、電気・軌道総合検測車データベース、輸送総合データベース、土木構造物管理データベース、信通設備管理データベース等がある。【００６５】
このような個別のデータベースは、個々のデータベース内でデータが管理されており、他のデータベース間での相互利用が想定されておらず、本発明の実施形態である鉄道メンテナンス支援方法を用いた装置では、個々のデータベースからメンテナンス対象となる項目に関するデータを収集しなければならず、データベースの有効利用がなされていなかった。【００６６】
このため、例えば、絶対位置情報を共通化することにより、個々のデータベース間でのデータの相互利用を可能にして、図１１に示すように、保線設備管理データベース、電力設備管理データベース、電気・軌道総合検測車データベース、輸送総合データベース、土木構造物管理データベース、信通設備管理データベース等を統合してデータベース共通化システムを構築することにより、一括してメンテナンス対象となる項目に関するデータを収集することが可能になる。【００６７】
また、ステップＳ７における実施したメンテナンス作業内容等をデータベースに蓄積する際に、当該収集したデータもまた、データベース共通化システムに蓄積することにより、メンテナンス対象となる項目に関するデータを共通化することができる。【００６８】
例えば、図１２は、データベース共通化システムの表示画面の一例を示す説明図であり、データベース共通化システムを構築することにより、図１２に示すように、１つの表示画面ＤＳ１２１上に、保線設備管理情報ＩＦ１２１、電力設備管理情報ＩＦ１２２、電気・軌道総合検測車情報ＩＦ１２３、輸送総合情報ＩＦ１２４、土木構造物管理情報ＩＦ１２５及び信通設備管理情報ＩＦ１２６を一括して表示させることができ、本発明の実施形態である鉄道メンテナンス支援方法を用いた装置のみならず、一般的な業務の効率も大幅に改善することができる。【００６９】
また、本発明の実施形態等の説明に際して、データ解析部６における解析手法に関しては、特に明示していないが、収集したデータから劣化が直接分かる場合には、統計的手法によりデータを解析してメンテナンス作業の実施時期を予測することができる。
また、データから劣化が直接分からない場合には、主成分分析、インバリアント分析、クラスター分析等によりデータを解析してメンテナンス作業の実施時期を予測することができる。【００７０】
また、本発明の実施形態等の説明に際して、抽出部７は、実施すべきメンテナンス作業案を、記憶部２（第２記憶手段）のデータベースに蓄積されたデータから抽出し、意思決定支援部８が、メンテナンス対象に対する予測されたメンテナンス作業の実施時期と、抽出されたメンテナンス作業案を選択可能に表示部３に提示している。
この場合には、予め適切なメンテナンス作業案の候補が提示されているので、メンテナンス作業案を効率良く決定することができる。【００７１】
また、図７に示すように、過去に実施したメンテナンス作業の中から、「改善度」や「コスト」の情報に基づき、適切なメンテナンス作業案を抽出して提示しているが、過去のメンテナンス作業内容をメンテナンス作業案リストとして提示するものであっても構わない。例えば、過去に実施したメンテナンス作業内容を時系列（新しい順）に一覧表示するものであっても良い。
この場合には、過去のメンテナンス作業内容が一覧表示されるので、メンテナンス作業案を漏れなく決定することができる。【００７２】
また、本発明の実施形態等の説明に際しては、ステップＳ３で、抽出部７は、メンテナンス対象に対するメンテナンス作業の実施時期が到来したと判断した場合に、所定の抽出条件に基づいて実施すべきメンテナンス作業案を、記憶部２（第２記憶手段）のデータベースに蓄積されたデータから抽出する旨説明しているが、勿論、実際のメンテナンス作業には、人員や資材等の準備が必要なので、ステップＳ３における実施時期到来の条件判断を行うことなく、ステップＳ４において、所定の抽出条件に基づいて実施すべきメンテナンス作業案を抽出させ、ステップＳ５におけるメンテナンス作業案の提示を行わせるようにしても構わない。【００７３】
また、演算制御部５０によってその機能が実現されるデータ表示部１１（データ表示ステップ）を備え、データ表示部１１は、表示部３に、図３に示すような、横軸のレールの位置に対して縦軸にレールの軌道変位等の測定値「ＣＨ３１」がプロットされたグラフを表示させる。【００７４】
そして、入力操作部１により図３に示すグラフ上のカーソルＣＲ３１で横軸上の任意の位置を指定することにより、データ表示部１１は、例えば、図１３に示すように、当該選択位置における測定値（例えば、変位）の時系列の実測値及び予測値のグラフを表示させてもよい。【００７５】
すなわち、データ表示部１１は表示部３に、図１３に示すように、横軸の日付に対して縦軸にデータである変位「ＣＨ１３１」及び「ＣＨ１３２」がプロットされたグラフを表示させる。なお、図１３中のカーソル「ＣＲ１３１」は現時点の日付を示し、当該カーソル「ＣＲ１３１」の左側は実測値（実線部分）であり、右側は予測値（破線部分）である。例えば、図１３中の「ＣＨ１３１」のグラフに示すように、時間が経過するにしたがって、変位が大きくなって行くことが分かる。【００７６】
さらに、データ表示部１１は、入力操作部１により図１４中の修繕計画表「ＰＬ１４１」に、メンテナンス作業の実施予定日が入力された場合、当該実施予定日以降の図１４中の変位「ＣＨ１４１」及び「ＣＨ１４２」のグラフの予測値に、予測されるメンテナンス作業の効果を反映させて表示部３に表示させる。例えば、実施予定日を日付「ＤＴ１４１」とした場合、日付「ＤＴ１４１」以降の予測値がメンテナンス作業の効果により改善（変位０に近づく）されて表示される。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本発明は、鉄道および鉄道に類似もしくは関連した設備であってメンテナンスを必要とする設備に利用することができる。
【符号の説明】
【００７８】
１  入力操作部
２  記憶部
３  表示部
４  通信部
５  データ収集部
６  データ解析部
７  抽出部
８  意思決定支援部
９  データ蓄積処理部
１０  閾値修正部
１１  データ表示部
５０  演算制御部
１００  装置
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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