(57)【要約】【課題】任意の期間における雷害の発生を予測し、その期間に於ける故障規模に応じた補修部品や保守要員の確保を可能とし、保守稼働の効率をよくする。【解決手段】故障数予測部２と、記憶部３と、予測データ出力部４と、落雷データ入力部５と、サービスエリア情報入力部６と、落雷データベース７と、設備データベース８と、を備える。落雷データ入力部５は落雷データベース７から落雷に関する情報を取得する。サービスエリア情報入力部６は設備データベース８から設備に関する情報を取得する。故障数予測部１では、これら情報を予測式に代入し予測される故障数を求める。「予測式・・・Ｎｄ２＝ｋ２×（Ｎｔ２×Ｌｄ２）Ｘ」、Ｎｄ２：雷害故障密度、Ｎｔ２：収容密度、Ｌｄ２：落雷密度、ｋ２：回帰係数、ｘ：回帰乗数。ｘの値は、故障数予測を行うサービスエリアの設備状況等により、０．５、１、０．５より大きく１より小さい値、のうちのいずれかである。【選択図】図１
2008015620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
落雷によるサービスエリア内における機器の故障数を予測するための雷害故障数予測装置において、
落雷に関する落雷データを入力するための落雷データ入力部と、
前記サービスエリア内に配置された前記機器に関する設備データを入力するためのサービスエリア情報入力部と、
前記落雷データと前記設備データに基づいて、所定期間内において前記サービスエリア内に発生した落雷密度（Ｌｄ２）と、前記機器の前記サービスエリア内おける収容密度（Ｎｔ２）と、回帰係数（ｋ２）と、回帰乗数（ｘ）と、雷害故障密度（Ｎｄ２）と、の関係を、Ｎｄ２＝ｋ２×（Ｎｔ２×Ｌｄ２）xとして演算処理するための故障数予測部と、
前記故障数予測部に接続され前記演算処理の結果や置数を記憶するための記憶部と、
前記故障数予測部における演算処理の結果を出力するための予測データ出力部と、
を備えることを特徴とする雷害故障数予測装置。
【請求項２】
前記回帰乗数（ｘ）は、
０．５、１、０．５よりも多く１未満、のうちのいずれかであることを特徴とする請求項１に記載の雷害故障数予測装置。
【請求項３】
前記回帰係数（ｋ２）は、
前記機器の前記落雷に対する耐力を示すことを特徴とする請求項１または２に記載の雷害故障数予測装置。
【請求項４】
すくなくとも所定月数前の気温および落雷数と、過去数年間の気象情報と、を気象データとして入力するための気象データ情報入力部と、
前記気象データと、前記落雷データと、前記サービスエリアと、のそれぞれの内容について解析し相関関係を求めるための相関データベースと、
を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の雷害故障数予測装置。
【請求項５】
前記予測データ出力部から出力される前記結果をネットワークを介して配信するための送信部を備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の雷害故障数予測装置。
【請求項６】
前記サービスエリア内において前記機器の故障を解消するための作業を行う人員に関し、配置、前記作業が可能な人数、他のサービスエリアの人員との配置調整、をすくなくとも含む稼動調整を行うための人員配置調整部を備えたことを特徴とする請求項１〜５のうちのいずれかに記載の雷害故障数予測装置。
【請求項７】
前記ネットワークを介して他のサービスエリアにおける前記人員配置調整部において実行された前記稼動調整の結果を該サービスエリア毎に管理して記憶するための稼働状況管理・記憶部を備えたことを特徴とする請求項６に記載の雷害故障数予測装置。
【請求項８】
前記人員の稼働状況を把握するための稼働状況把握手段を備えたことを特徴とする請求項７に記載の雷害故障数予測装置。
【請求項９】
落雷によるサービスエリア内における機器の故障数を予測するための雷害故障数予測方法において、
落雷データ入力部において落雷に関する落雷データを入力するステップと、
サービスエリア情報入力部において前記サービスエリア内に配置された前記機器に関する設備データを入力するステップと、
故障数予測部において前記落雷データと前記設備データに基づいて、所定期間内において前記サービスエリア内に発生した落雷密度（Ｌｄ２）と、前記機器の前記サービスエリア内おける収容密度（Ｎｔ２）と、回帰係数（ｋ２）と、回帰乗数（ｘ）と、雷害故障密度（Ｎｄ２）と、の関係を、Ｎｄ２＝ｋ２×（Ｎｔ２×Ｌｄ２）xとして演算処理するステップと、
記憶部において前記故障数予測部に接続され前記演算処理の結果や置数を記憶するステップと、
予測データ出力部において前記故障数予測部における演算処理の結果を出力するステップと、
を有することを特徴とする雷害故障数予測方法。
【請求項１０】
前記回帰乗数（ｘ）は、
０．５、１、０．５よりも多く１未満、のうちのいずれかであることを特徴とする請求項９に記載の雷害故障数予測方法。
【請求項１１】
前記回帰係数（ｋ２）は、
前記機器の前記落雷に対する耐力を示すことを特徴とする請求項９または１０に記載の雷害故障数予測方法。
【請求項１２】
気象データ情報入力部において、すくなくとも所定月数前の気温および落雷数と、過去数年間の気象情報と、を気象データとして入力するステップと、
相関データベースにおいて、前記気象データと、前記落雷データと、前記サービスエリアと、のそれぞれの内容について解析し相関関係を求めるステップと、
を有することを特徴とする請求項９〜１１のいずれかに記載の雷害故障数予測方法。
【請求項１３】
送信部において前記予測データ出力部から出力される前記結果をネットワークを介して配信するステップを有することを特徴とする請求項９〜１２のいずれかに記載の雷害故障数予測方法。
【請求項１４】
人員配置調整部において、前記サービスエリア内において前記機器の故障を解消するための作業を行う人員に関し、配置、前記作業が可能な人数、他のサービスエリアの人員との配置調整、をすくなくとも含む稼動調整を行うステップを有することを特徴とする請求項９〜１３のうちのいずれかに記載の雷害故障数予測方法。
【請求項１５】
稼働状況管理・記憶部において、前記ネットワークを介して他のサービスエリアにおける前記人員配置調整部において実行された前記稼動調整の結果を該サービスエリア毎に管理して記憶するステップを有することを特徴とする請求項１４に記載の雷害故障数予測方法。
【請求項１６】
稼働状況把握手段において前記人員の稼働状況を把握するステップを有することを特徴とする請求項１５に記載の雷害故障数予測方法。
【請求項１７】
落雷によるサービスエリア内における機器の故障数を予測するためのコンピュータが読み取り可能な雷害故障数予測プログラムにおいて、
落雷データ入力部において落雷に関する落雷データを入力するステップと、
サービスエリア情報入力部において前記サービスエリア内に配置された前記機器に関する設備データを入力するステップと、
故障数予測部において前記落雷データと前記設備データに基づいて、所定期間内において前記サービスエリア内に発生した落雷密度（Ｌｄ２）と、前記機器の前記サービスエリア内おける収容密度（Ｎｔ２）と、回帰係数（ｋ２）と、回帰乗数（ｘ）と、雷害故障密度（Ｎｄ２）と、の関係を、Ｎｄ２＝ｋ２×（Ｎｔ２×Ｌｄ２）xとして演算処理するステップと、
記憶部において前記故障数予測部に接続され前記演算処理の結果や置数を記憶するステップと、
予測データ出力部において前記故障数予測部における演算処理の結果を出力するステップと、
して前記コンピュータを機能させることを特徴とする雷害故障数予測プログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載の雷害故障数予測プログラムをコンピュータに読み取り可能に記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雷害故障の発生を予測するための雷害故障予測装置および方法、プログラム、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来において、電気機器に対する半導体技術の進展や電気通信技術の進展に伴い、フィールドで使用される電気機器及び通信機器は機能を高度化させてきているが、雷害に対する耐性向上は未だ途上にある。
【０００３】
また、発生した雷害により機器に故障が生じた場合は、それが使用中の機器であるときは特に短時間での修復が要望される。しかしながら、雷害そのものも一年を通じて定常的発生するものではないので、雷害発生時に即時に修理を実施するための要員の確保や補修部品の準備、移動手段を常に準備している。さらに、その他実際に修理作業を実施する作業者を顧客の要望に沿うように効率的かつ作業者の過負荷無く実施する為に様々な準備を考慮している（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００４−６２５２１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術においては、通信機器や電気機器には、その設置場所（一般家庭環境あるいは、オフィス環境）において想定される雷サージに対し耐性を持たせているものの、この雷サージは自然現象であるが故に最大サージを規定することは不可能であった。
【０００５】
また、雷害に遭遇しやすい地域は過去からの観測や統計データにより把握されており、雷害が発生する地域を過去データから限定する事は可能ではあるものの、製品を安価に提供する観点からすれば、これらの雷害が発生しやすい特定地域向け製品としてサージ対策を施す対策は、製品の所有者が頻繁な転居などをする場合を考慮すると取りにくいのが実情であった。
【０００６】
本発明は上述の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、任意の期間における雷害の発生を予測し、その期間に於ける故障規模に応じた補修部品や保守要員の確保を可能とし、保守稼働の効率をよくすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
課題を解決するために、請求項１に記載の本発明は、落雷によるサービスエリア内における機器の故障数を予測するための雷害故障数予測装置において、落雷に関する落雷データを入力するための落雷データ入力部と、前記サービスエリア内に配置された前記機器に関する設備データを入力するためのサービスエリア情報入力部と、前記落雷データと前記設備データに基づいて、所定期間内において前記サービスエリア内に発生した落雷密度（Ｌｄ２）と、前記機器の前記サービスエリア内おける収容密度（Ｎｔ２）と、回帰係数（ｋ２）と、回帰乗数（ｘ）と、雷害故障密度（Ｎｄ２）と、の関係を、Ｎｄ２＝ｋ２×（Ｎｔ２×Ｌｄ２）xとして演算処理するための故障数予測部と、前記故障数予測部に接続され前記演算処理の結果や置数を記憶するための記憶部と、前記故障数予測部における演算処理の結果を出力するための予測データ出力部と、を備える。
【０００８】
また、請求項２に記載の本発明は、請求項１において、前記回帰乗数（ｘ）は、０．５、１、０．５よりも多く１未満、のうちのいずれかである。
【０００９】
また、請求項３に記載の本発明は、請求項１または２において、前記回帰係数（ｋ２）は、前記機器の前記落雷に対する耐力を示す。
【００１０】
また、請求項４に記載の本発明は、請求項１〜３のいずれかにおいて、すくなくとも所定月数前の気温および落雷数と、過去数年間の気象情報と、を気象データとして入力するための気象データ情報入力部と、前記気象データと、前記落雷データと、前記サービスエリアと、のそれぞれの内容について解析し相関関係を求めるための相関データベースと、を備える。
【００１１】
また、請求項５に記載の本発明は、請求項１〜４のいずれかにおいて、前記予測データ出力部から出力される前記結果をネットワークを介して配信するための送信部を備える。
【００１２】
また、請求項６に記載の本発明は、請求項１〜５のうちのいずれかにおいて、前記サービスエリア内において前記機器の故障を解消するための作業を行う人員に関し、配置、前記作業が可能な人数、他のサービスエリアの人員との配置調整、をすくなくとも含む稼動調整を行うための人員配置調整部を備える。
【００１３】
また、請求項７に記載の本発明は、請求項６において、前記ネットワークを介して他のサービスエリアにおける前記人員配置調整部において実行された前記稼動調整の結果を該サービスエリア毎に管理して記憶するための稼働状況管理・記憶部を備える。
【００１４】
また、請求項８に記載の本発明は、請求項７において、前記人員の稼働状況を把握するための稼働状況把握手段を備える。
【００１５】
また、請求項９に記載の本発明は、落雷によるサービスエリア内における機器の故障数を予測するための雷害故障数予測方法において、落雷データ入力部において落雷に関する落雷データを入力するステップと、サービスエリア情報入力部において前記サービスエリア内に配置された前記機器に関する設備データを入力するステップと、故障数予測部において前記落雷データと前記設備データに基づいて、所定期間内において前記サービスエリア内に発生した落雷密度（Ｌｄ２）と、前記機器の前記サービスエリア内おける収容密度（Ｎｔ２）と、回帰係数（ｋ２）と、回帰乗数（ｘ）と、雷害故障密度（Ｎｄ２）と、の関係を、Ｎｄ２＝ｋ２×（Ｎｔ２×Ｌｄ２）xとして演算処理するステップと、記憶部において前記故障数予測部に接続され前記演算処理の結果や置数を記憶するステップと、予測データ出力部において前記故障数予測部における演算処理の結果を出力するステップと、を有する。
【００１６】
また、請求項１０に記載の本発明は、請求項９において、前記回帰乗数（ｘ）は、０．５、１、０．５よりも多く１未満、のうちのいずれかである。
【００１７】
また、請求項１１に記載の本発明は、請求項９または１０において、前記回帰係数（ｋ２）は、前記機器の前記落雷に対する耐力を示す。
【００１８】
また、請求項１２に記載の本発明は、請求項９〜１１のいずれかにおいて、気象データ情報入力部において、すくなくとも所定月数前の気温および落雷数と、過去数年間の気象情報と、を気象データとして入力するステップと、相関データベースにおいて、前記気象データと、前記落雷データと、前記サービスエリアと、のそれぞれの内容について解析し相関関係を求めるステップと、を有する。
【００１９】
また、請求項１３に記載の本発明は、請求項９〜１２のいずれかにおいて、送信部において前記予測データ出力部から出力される前記結果をネットワークを介して配信するステップを有する。
【００２０】
また、請求項１４に記載の本発明は、請求項９〜１３のうちのいずれかにおいて、人員配置調整部において、前記サービスエリア内において前記機器の故障を解消するための作業を行う人員に関し、配置、前記作業が可能な人数、他のサービスエリアの人員との配置調整、をすくなくとも含む稼動調整を行うステップを有する。
【００２１】
また、請求項１５に記載の本発明は、請求項１４において、稼働状況管理・記憶部において、前記ネットワークを介して他のサービスエリアにおける前記人員配置調整部において実行された前記稼動調整の結果を該サービスエリア毎に管理して記憶するステップを有する。
【００２２】
また、請求項１６に記載の本発明は、請求項１５において、稼働状況把握手段において前記人員の稼働状況を把握するステップを有する。
【００２３】
また、請求項１７に記載の本発明は、落雷によるサービスエリア内における機器の故障数を予測するためのコンピュータが読み取り可能な雷害故障数予測プログラムにおいて、落雷データ入力部において落雷に関する落雷データを入力するステップと、サービスエリア情報入力部において前記サービスエリア内に配置された前記機器に関する設備データを入力するステップと、故障数予測部において前記落雷データと前記設備データに基づいて、所定期間内において前記サービスエリア内に発生した落雷密度（Ｌｄ２）と、前記機器の前記サービスエリア内おける収容密度（Ｎｔ２）と、回帰係数（ｋ２）と、回帰乗数（ｘ）と、雷害故障密度（Ｎｄ２）と、の関係を、Ｎｄ２＝ｋ２×（Ｎｔ２×Ｌｄ２）xとして演算処理するステップと、記憶部において前記故障数予測部に接続され前記演算処理の結果や置数を記憶するステップと、予測データ出力部において前記故障数予測部における演算処理の結果を出力するステップと、して前記コンピュータを機能させる。
【００２４】
また、請求項１８に記載の本発明は、請求項１７に記載の雷害故障数予測プログラムをコンピュータに読み取り可能に記録する。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、任意の期間における雷害の発生を予測し、その期間に於ける故障規模に応じた補修部品や保守要員の確保を可能とし、保守稼働の効率をよくすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
＜第１の実施の形態＞
図１には、第１の実施の形態の雷害故障数予測装置１に係る構成図を示している。
【００２７】
この図１に示す雷害故障数予測装置１は、故障数予測部２と、記憶部３と、予測データ出力部（出力部）４と、落雷データ入力部５と、サービスエリア情報入力部６と、落雷データベース７と、設備データベース８と、を備えている。
【００２８】
図２には、図１に示した雷害故障数予測装置１による故障数の予測方法について説明するための説明図を示している。
【００２９】
この図２において、落雷データ入力部５は落雷データベース７にリンクしており、この落雷データベース７に記憶された落雷に関する情報を必要に応じて取得する。落雷データ入力部５が落雷データベース７から取得する情報は、落雷数、落雷の発生時刻、位置情報、落雷規模、その他情報などである。
【００３０】
また、サービスエリア情報入力部６は設備データベース８にリンクしており、この設備データベース８に記憶された設備に関する情報を必要に応じて取得する。サービスエリア情報入力部６が設備データベース８から取得する情報は、サービスエリアの面積、位置情報、サービス対象の装置の収容数、交換センタ名などである。なお、サービスエリアとは、雷害の被害に対して故障対応する対象となる地域を指しており、この地域に設置（収容）されている電話機などの装置は電話回線でその地域の通信中継をする交換センタに接続されている。
【００３１】
そして、故障数予測部１では、落雷データ入力部５とサービスエリア情報入力部６から得られた情報をあらかじめ設定した予測式に代入し、予測される故障数を演算により求める。この演算は、特定期間内において、サービスエリア内に発生した落雷密度（Ｌｄ２）とサービスエリア内に収容されている装置の収容密度（Ｎｔ２）の積と、雷害故障密度（Ｎｄ２）との関係を回帰分析により導出し、落雷密度と収容密度からサービスエリアにおける雷害故障数を予測する。
【００３２】
雷害故障数を求める予測式は、過去の数年間の通信機器故障や落雷に関する情報および収容数情報により導出したものである。
【００３３】
予測式・・・Ｎｄ２＝ｋ２×（Ｎｔ２×Ｌｄ２）Ｘ
ここで、Ｎｄ２：雷害故障密度、Ｎｔ２：収容密度、Ｌｄ２：落雷密度、ｋ２：回帰係数、ｘ：回帰乗数としている。また、この予測式ｘの値は、故障数予測を行うサービスエリアの設備状況等により、０．５、１、０．５より大きく１より小さい値、のうちのいずれかが選択されて適用される。
【００３４】
なお、記憶部３は故障数予測部２にリンクしており、故障数予測部２で演算に使用したデータや、計算結果などを記憶する。これらの記憶内容は必要に応じて故障予測部２との間で読み書きされる。
【００３５】
予測式を演算することにより、特定期間かつ特定エリアでの故障予測が算出され、回線あたりの故障回数も予測される。そして、特定期間内の故障修理をするために、要員の確保や要員が必要な時期の予測、要員の派遣先となる故障発生場所の算出が行われる。
【００３６】
また、こうして得られた予測故障数はサービスエリア毎に算出されるので、各サービスエリアの雷害故障発生危険度リストを作成することができ、サービスエリアの順位付けが可能になる。また、危険度の低いサービスエリアの保守要員を危険度の高いサービスエリアへ配置することができる。
【００３７】
以上説明した実施の形態によれば、各サービスエリアについて、過去の落雷数と装置台数とサービスエリア面積情報を予測式に代入し、各サービスエリアで発生すると予想される故障数を演算処理により算出することができる。故障数予測部で算出された故障数に関する情報は、各サービスエリアでの保守要員が必要な時期の特定、故障修理に関わる要員数、保守要員の派遣先などの設定に使用することができる。
【００３８】
＜第２の実施の形態＞
図３には、第２の実施の形態の落雷故障数予測装置１０による故障数の予測方法について説明するための説明図を示している。
【００３９】
この図３において、すでに説明した第１の実施の形態に比べて、故障データ入力部９を備える点において異なっている。故障データ入力部９は、その故障数予測の対象となるサービスエリアにおいて、落雷に対する機器の耐力、装置数、装置名などの情報を取得する。そして、故障予測部２では機器の耐力を回帰係数ｋ２として予測式（第１の実施の形態に示す）に代入し、サービスエリア内における落雷による特定機器の推定故障数を算出する。予測式のｋ２（回帰係数）は装置ごとにそれぞれ異なる雷害に対する耐力を示しているため、予め各装置のｋ２を入力しておき、特定装置の収容数を予測式に代入することにより特定装置の故障数を算出する。
【００４０】
以上説明した実施の形態によれば、各サービスエリアの過去の落雷数と特定装置の装置台数などの情報と各サービスエリアの面積情報から、故障数予測部で各サービスエリアの特定装置に関する予測故障数を演算処理により算出することができる。故障数予測部で算出された予測情報は、特定期間内の特定装置に関わる故障予測情報であり、予測される故障情報から、故障修理に関わる要員数、必要な補修部品の手配、保守要員が必要な時期、故障発生場所の特定による保守要員の派遣先などを設定することができる。
【００４１】
＜第３の実施の形態＞
図４には、第３の実施の形態の故障数予測装置２０に係る構成図を示している。
【００４２】
この図４に示す雷害故障数予測装置２０は、故障数予測部２と、記憶部３と、予測データ出力部４と、予測落雷データ入力部１０と、サービスエリア情報入力部６と、相関データベース１１と、気象データベース１２と、落雷データベース１３と、設備データベース８と、を備えている。
【００４３】
この図４に示した雷害故障数予測装置２０による故障数の予測方法は、たとえば２〜３ヶ月前の気温、落雷数等の気象情報と過去数年間の気象情報と落雷情報の相関傾向から、１〜３ヶ月後の落雷数を予測し、その年の特定期間（例えば夏季）に発生する故障数を故障数予測部で算出する。
【００４４】
具体的には、特定地域の気象データ（温度、落雷数など）を気象データベース１２と落雷データベース１３から取得し、相関データベース１１において取得した過去の気象データと過去の落雷データとの相関をみる。この相関関係は予測落雷データ入力部１０へ入力されて落雷の発生を予測し、その結果を故障数予測部２へ送る。
【００４５】
一方、サービスエリア情報入力部６からは設備データベース８に基づいた特定地域（サービスエリア）に関する情報が故障数予測部２へ提供される。
【００４６】
故障数予測部２では、予測した落雷情報と特定地域の装置台数と特定地域の面積から、近未来の特定地域に発生すると予想される故障数を予測式を用いた演算処理により算出されて、予測データ出力部４より出力される。
【００４７】
以上説明した実施の形態によれば、故障数予測部２で算出された予測情報は、特定期間内の特定装置に関わる故障情報を含んでいるため、近未来に発生すると予想される故障に対し、故障修理に関わる要員の確保、必要な補修部品の手配、保守要員が必要な時期、故障発生場所の特定による保守要員の派遣先などを設定することができる。
【００４８】
＜第４の実施の形態＞
図５には、第４の実施の形態の雷害故障数予測装置３０に係る構成図を示している。
【００４９】
この図５に示す雷害故障数予測装置３０は、故障数予測部２と、記憶部３と、予測データ出力部４と、送信部１５と、交換センタ１６と、サービスエリア情報入力部６と、設備データベース８と、を備えている。さらに、故障数予測部２に入力される情報は２種類のうちから選択され、図中（１）の落雷データベース７にリンクした落雷データ入力部５からの情報と、図中（２）の気象データベース１２と落雷データベース１３の相関をとる相関データベース１１にリンクされた予測落雷データ入力部１０からの情報である。
【００５０】
図６には、図５に示した雷害故障数予測装置３０による故障数の予測方法について説明するための説明図を示している。
【００５１】
この図６において、第１〜３の実施の形態の構成で算出した故障数予測結果は記憶部３に記憶されている。記憶部３では記憶する故障数予測結果のそれぞれについて、演算した日時情報や、その演算に用いた情報などを関連付けしている。
【００５２】
そして、故障数予測部２で算出した故障数予測情報や記憶部３に記憶された過去の故障数予測情報は、予測データ出力部４と送信部１５を介して図示しないインターネットなどのネットワークに配信される。配信された故障数予測情報は近隣のサービスエリアの交換センタ１６へ配信され、配信先のサービスエリアでは故障予測情報を共有することができる。このため、各サービスエリアで、いつ頃、何名の保守作業員が必要かを容易に予測することができる。
【００５３】
＜第５の実施の形態＞
図７と図８には、第５の実施の形態の雷害故障数予測装置４０に係る構成図を示している。
【００５４】
この図７には、雷害故障数予測装置４０の構成として、故障数予測部２と、記憶部３と、予測データ出力部４と、落雷データ入力部５と、サービスエリア情報入力部６と、落雷データベース７と、設備データベース８と、人員配置調整部１７と、送信部１５とが示されている。なお、送信部１５は交換センタ１６と通信可能に接続している。
【００５５】
さらに人員配置調整部１７の構成は、図１２に示すように、保守人員登録部２１と、予測保守人員数記憶部２２と、過不足人員数計算部２３と、人員配置リスト作成部２４と、人員配置リスト出力部２５と、からなる。人員配置リスト出力部２５は送信部１５と接続し、送信部１５は図示しないインターネットなどのネットワークを介して交換センタ１６へメールなどにより任意の情報を送信可能である。
【００５６】
また、図８には図７とほぼ同様の構成を示しているが、相違点として、図７に示されていた落雷データ入力部５と落雷データベース７に替えて、予測落雷データ入力部１０と、相関データベース１１と、この相関データベース１１にリンクする気象データベース１２と、落雷データベース１３が示されている。
【００５７】
次の図９は、図７に示した雷害故障数予測装置４０による故障数予測方法について説明するための説明図を示している。
【００５８】
まず、図６に示した第４の実施の形態の構成では、送信部１５より故障予測情報を近隣のサービスエリアへ送信し、サービスエリア間で故障予測情報を共有することを可能とした。そこで、図９に示す構成においては、さらに人員配置調整部１７を設置し、サービスエリア間で保守人員の人員配置調整ができるようにした。
【００５９】
各サービスエリアは、サービスエリアの保守人員数と出動可能な人員数などの情報をネットワークを介して人員配置調整部１７へ送信する。人員配置調整部１７では、近隣のサービスエリアから受信した情報と記憶部３から抽出した故障予測情報を用いて、各サービスエリアで必要な保守要員の人員配置リストを作成する。作成した人員配置リストは、各サービスエリアへ送信され、サービスエリア間で情報共有される。なお、人員配置調整部１７で作成された情報は記憶部３に記憶され、各サービスエリア間にて共有される。
【００６０】
次の図１０は、図９にて示した雷害故障数予測方法の変形例を説明するための説明図を示している。
【００６１】
図９では、人員配置調整部１７から各サービスエリアへ人員配置調整後の人員配置リストの送信ができるようにした。そこで図１０に示す構成においては、人員配置調整部１７より送信されてきた人員配置リストなどの情報について、各サービスエリアと人員配置調整部１７の間で最終的な調整作業を行う。そして、その結果を人員配置調整部１７にリンクする「サービスエリアなどの故障対応人員の稼働状況管理・記憶部１８」で管理することにより、各サービスエリアの効率的な人員配置や、あるいは故障に対し迅速に対応できる体制を構築でき、必要部品の調達もスムーズに行うことができる。
【００６２】
次の図１１は、図１０にて示した雷害故障数予測方法の別の変形例を説明するための説明図を示している。
【００６３】
図１０では、各サービスエリアについて、サービスエリア間で人員調整を行うことにより故障対応に関わる人員配置を効率的に行えるようにした。そこで図１１に示す構成においては、故障作業の進行状況や修理状態などの故障修理に関わる情報を管理・検索できるようにするため、故障作業担当者が作業開始時や終了時に「サービスエリアなどの故障対応人員の稼働状況管理・記憶部１８」にネットワークを介してアクセスし、故障状況を登録可能にした。この「サービスエリアなどの故障対応人員の稼働状況管理・記憶部１８」には図示しない稼働状況把握手段を備え、たとえば故障作業担当者（人員）がネットワークを介して情報端末から「サービスエリアなどの故障対応人員の稼働状況管理・記憶部１８」へアクセスし稼働状況を稼働状況入力画面（稼働状況把握手段）へ入力可能にする。この作業により、故障修理の進行状況の管理が可能となる。
【００６４】
以上説明した第１〜５の実施の形態によれば、過去の落雷データ、サービスエリア情報、故障情報、気象データを用い、あるエリアにおける近未来の故障数を予測し、効率的かつ最小限のコストで故障対応を行い、良質なサービスを提供することができる。
【００６５】
また、フィールドで発生する通信機器や電気機器の雷害故障を推定する事が可能となる。
【００６６】
また、通信機器や電気機器の雷害故障情報、落雷情報、気象に関する情報を総合的に処理し、雷害故障の発生する場所、雷害故障規模等を推定する事を特徴とし、最新の気象情報から、近未来の雷害故障を推定する推定方法や推定装置を実現できる。
【００６７】
また、推定された近未来の予測情報は、ネットワークを介して近隣の交換センタ間に通知され、交換センタ間で情報共有することにより交換センタ間での故障稼働に関わる人員調整・故障稼働状況管理・故障修理状況の把握を可能にできる。
【００６８】
また、落雷数とサービスエリアに収容されている装置の回線数から特定期間の特定地域に発生する雷害故障数を予測することにより、修理部品の手配（必要な部品の種類と数）、各サービスエリアで必要とする保守要員数を事前に把握することが可能になる。
【００６９】
また、事前に修理部品の手配と必要な保守要員を確保できれば、特定期間、特定エリアに集中する故障稼働についても修理に必要な部品代の削減と迅速な故障対応による良質なサービス提供を行うことができる。
【００７０】
また、隣接するサービスエリア間で故障予測情報を共有することにより、故障稼働に関わる人員調整が可能になり、効率的な人員配置により人件費などのコスト削減ができる。
【００７１】
また、過去の調査結果である雷害故障データ、市販されている落雷データ、過去の気象データをもちいて、雷が原因である故障とその規模との関連について回帰式を用いて相関をもとめ、現在の気象データを加味することで、近未来の故障を予測することができる。
【００７２】
また、ネットワークを介して上記方法により求めた予測情報をサービスエリア間で情報共有し、サービスエリア間で人員調整などを行うことにより保守要員の確保が容易になり、特定期間に集中する故障稼働に迅速に対応する事ができる。
【００７３】
そして、任意の期間における雷害の発生を予測し、その期間に於ける故障規模に応じた補修部品や保守要員の確保を可能とし、保守稼働の効率をよくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】第１の実施の形態の雷害故障数予測装置に係る構成図を示す。
【図２】図１に示した雷害故障数予測装置による故障数の予測方法について説明するための説明図を示す。
【図３】第２の実施の形態の落雷故障数予測装置による故障数の予測方法について説明するための説明図を示す。
【図４】第３の実施の形態の故障数予測装置に係る構成図を示す。
【図５】第４の実施の形態の雷害故障数予測装置に係る構成図を示す。
【図６】図５に示した雷害故障数予測装置による故障数の予測方法について説明するための説明図を示す。
【図７】第５の実施の形態の雷害故障数予測装置に係る構成図を示す。
【図８】第５の実施の形態の雷害故障数予測装置に係る構成図を示す。
【図９】図７に示した雷害故障数予測装置による故障数予測方法について説明するための説明図を示す。
【図１０】図９にて示した雷害故障数予測方法の変形例を説明するための説明図を示す。
【図１１】図１０にて示した雷害故障数予測方法の別の変形例を説明するための説明図を示す。
【図１２】実施の形態に係る人員配置調整部の構成を示す。
【符号の説明】
【００７５】
１、２０、３０、４０…雷害故障数予測装置
２…故障予測部
３…記憶部
４…予測データ出力部
５…落雷データ入力部
６…サービスエリア情報入力部
７…落雷データベース
８…設備データベース
【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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【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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