(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
1つ以上の機器の第１の保守作業を処理することと、
前記第１の保守作業と同じタイプの1つ以上の第２の保守作業の前と後に、前記1つ以上の機器のセンサデータを取得することと、
前記1つ以上の第２の保守作業の前に発生する前記センサデータからの1つ以上の第１の性能判定と、前記1つ以上の第２の保守作業の後に発生する前記センサデータからの1つ以上の第２の性能判定との比較に基づいて、前記第１の保守作業の全体的性能影響を判定することと、
前記全体的性能影響を送信することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記全体的性能影響は、前記1つ以上の第１の性能判定と、前記1つ以上の第２の性能判定との前記比較の集約を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記1つ以上の第１の性能判定及び前記1つ以上の第２の性能判定は、前記保守作業のタイプに関連付けられた重要性能指標関数であって、前記1つ以上の機器に加えられる負荷を正規化するように構成された重要性能指標関数に、前記センサデータを適用することにより判定を行う、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記全体的性能影響を判定することは、前記1つ以上の第１の性能判定と、前記1つ以上の第２の性能判定との前記比較についての重要度検定を実施することを含み、前記重要度検定は、前記1つ以上の第１の性能判定と前記1つ以上の第２の性能判定との間の統計的重要度を示すように構成される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記全体的性能影響の前記送信は、
前記重要度検定の閾値以内の強化及び劣化が無いことを示す前記重要度検定については、性能に変化が無いことを示すことと、
前記重要度検定の前記閾値を上回る劣化、及び前記重要度検定の前記閾値以内の強化を示す前記重要度検定については、性能劣化を示すことと、
前記重要度検定の前記閾値以内の劣化、及び前記重要度検定の前記閾値を上回る強化を示す前記重要度検定については、性能強化を示すことと、
前記重要度検定の前記閾値を上回る劣化、及び前記重要度検定の前記閾値を上回る強化を示す前記重要度検定については、強化と劣化の組み合わせを示すことと
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記全体的影響の前記送信は、前記1つ以上の機器を管理するように構成された装置に対して前記全体的影響を送信することを含み、前記第１の保守作業は、前記全体的性能影響に基づいて前記装置によって実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
プロセスを実行するための命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
1つ以上の機器の第１の保守作業を処理することと、
前記第１の保守作業と同じタイプの1つ以上の第２の保守作業の前と後に、前記1つ以上の機器のセンサデータを取得することと、
前記1つ以上の第２の保守作業の前に発生する前記センサデータからの1つ以上の第１の性能判定と、前記1つ以上の第２の保守作業の後に発生する前記センサデータからの1つ以上の第２の性能判定との比較に基づいて、前記第１の保守作業の全体的性能影響を判定することと、
前記全体的性能影響を送信することと
を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記全体的性能影響は、前記1つ以上の第１の性能判定と、前記1つ以上の第２の性能判定との前記比較の集約を含む、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項９】
前記1つ以上の第１の性能判定及び前記1つ以上の第２の性能判定は、前記保守作業のタイプに関連付けられた重要性能指標関数であって、前記1つ以上の機器に加えられる負荷を正規化するように構成された重要性能指標関数に、前記センサデータを適用することにより判定を行う、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記全体的性能影響を判定することは、前記1つ以上の第１の性能判定と、前記1つ以上の第２の性能判定との前記比較についての重要度検定を実施することを含み、前記重要度検定は、前記1つ以上の第１の性能判定と前記1つ以上の第２の性能判定との間の統計的重要度を示すように構成される、請求項９に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記全体的性能影響の前記送信は、
前記重要度検定の閾値以内の強化及び劣化が無いことを示す前記重要度検定については、性能に変化が無いことを示すことと、
前記重要度検定の前記閾値を上回る劣化、及び前記重要度検定の前記閾値以内の強化を示す前記重要度検定については、性能劣化を示すことと、
前記重要度検定の前記閾値以内の劣化、及び前記重要度検定の前記閾値を上回る強化を示す前記重要度検定については、性能強化を示すことと、
前記重要度検定の前記閾値を上回る劣化、及び前記重要度検定の前記閾値を上回る強化を示す前記重要度検定については、強化と劣化の組み合わせを示すことと
を含む、請求項１０に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記全体的影響の前記送信は、前記1つ以上の機器を管理するように構成された装置に対して前記全体的影響を送信することを含み、前記第１の保守作業は、前記全体的性能影響に基づいて前記装置によって実行される、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
1つ以上の機器の第１の保守作業を処理することと、
前記第１の保守作業と同じタイプの1つ以上の第２の保守作業の前と後に、前記1つ以上の機器のセンサデータを取得することと、
前記1つ以上の第２の保守作業の前に発生する前記センサデータからの1つ以上の第１の性能判定と、前記1つ以上の第２の保守作業の後に発生する前記センサデータからの1つ以上の第２の性能判定との比較に基づいて、前記第１の保守作業の全体的性能影響を判定することと、
前記全体的性能影響を送信することと
を行うように構成されたプロセッサを備える装置。  
【請求項１４】
前記全体的性能影響は、前記1つ以上の第１の性能判定と、前記1つ以上の第２の性能判定との前記比較の集約を含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記保守作業のタイプに関連付けられた重要性能指標関数であって、前記1つ以上の機器に加えられる負荷を正規化するように構成された重要性能指標関数に、前記センサデータを適用することにより、前記1つ以上の第１の性能判定及び前記1つ以上の第２の性能判定の判定を行うように構成された、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、前記1つ以上の第１の性能判定と、前記1つ以上の第２の性能判定との前記比較についての重要度検定を実施することによって、前記全体的性能影響を判定するように構成され、前記重要度検定は、前記1つ以上の第１の性能判定と前記1つ以上の第２の性能判定との間の統計的重要度を示すように構成される、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、
前記重要度検定の閾値以内の強化及び劣化が無いことを示す前記重要度検定については、性能に変化が無いことを示すことと、
前記重要度検定の前記閾値を上回る劣化、及び前記重要度検定の前記閾値以内の強化を示す前記重要度検定については、性能劣化を示すことと、
前記重要度検定の前記閾値以内の劣化、及び前記重要度検定の前記閾値を上回る強化を示す前記重要度検定については、性能強化を示すことと、
前記重要度検定の前記閾値を上回る劣化、及び前記重要度検定の前記閾値を上回る強化を示す前記重要度検定については、強化と劣化の組み合わせを示すことと
によって、前記全体的性能影響を送信するように構成された、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記1つ以上の機器を管理するように構成された装置に対して前記全体的影響を送信することを含む、前記全体的影響を送信するように構成され、前記第１の保守作業は、前記全体的性能影響に基づいて前記装置によって実行される、請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
０００１    本開示は概してコンピュータシステムに関し、より具体的には、保守作業の有効性をモニタリングするためのデータ分析の適用に関する。
【背景技術】
【０００２】
０００２    保守とは、機器を効率的かつ費用効果の高い運転状態に維持するという目的のプロセスである。この保守プロセスは、これらの目的の1つ以上を達成するにために必要な作業を機器に対して行うことによって実施される。これらの作業には、機器又はその構成要素の検査、チューニング、修理及びオーバーホールが含まれるが、これらに制限されない。機器の保守は、以下の方策のうちの1つで行うことができる。
【０００３】
０００３    （ａ）是正保守：是正保守は、機器又はその構成要素の1つが故障した後、その運転状態を保持するために是正作業を行うことを含む。この方策では、保守作業を行う前に、機器が故障するのを待つため、是正保守の結果、機器の利用可能性の低減をもたらし得る。さらに、機器故障の発生後に是正作業を行うことは、より費用がかかり、かつ時間もかかり得る。
【０００４】
０００４    （ｂ）予防保守（「時間ベースの保守」ともいう）：予防保守は、機器の状態に拘わらず、定期的に保守作業を実行することを含む。関連技術のシステムでは、予防保守は、機器の保守のために最も一般的に行われている方策かもしれない。予防保守は、定期的な保守作業（例えば、定期的な部品交換など）を行うことによって、是正保守の制限を回避する。しかしながら、予防保守は、機器が良好な状態である間に定期的な保守作業の大部分が行われるため、非常に費用がかかる可能性がある。保守を計画する際に機器の実際の状態が分かっていれば、このような保守を回避し得るであろう。また、機器はなお、保守作業の合間の異常な利用パターン又は環境的条件により起こり得る、予期しない故障を発生する傾向がある。
【０００５】
０００５    （ｃ）予測保守（「条件ベースの保守」ともいう）：予測保守は、特定の複数の時刻に保守作業を行う必要があると判断するために、機器の状態を継続的にモニタリングすることを含む。予測保守は、予期しない故障の可能性を減らし、機器の利用可能性を高め、よって、保守プロセスの全体的費用を削減し得る。
【発明の概要】
【０００６】
０００６    実施形態例は、重要性能指標を改善する際の保守作業及びカテゴリーの有効性を推定するシステムを対象としている。
【０００７】
０００７    本開示の態様は、1つ以上の機器の第１の保守作業を処理することと、第１の保守作業と同じタイプの1つ以上の第２の保守作業の前と後に、1つ以上の機器のセンサデータを取得することと、1つ以上の第２の保守作業の前に発生するセンサデータからの1つ以上の第１の性能判定と、1つ以上の第２の保守作業の後に発生するセンサデータからの1つ以上の第２の性能判定との比較に基づいて、第１の保守作業の全体的性能影響を判定することと、全体的性能影響を送信することとを含み得る方法を含み得る。
【０００８】
０００８    本開示の態様は、1つ以上の機器の第１の保守作業を処理することと、第１の保守作業と同じタイプの1つ以上の第２の保守作業の前と後に、1つ以上の機器のセンサデータを取得することと、1つ以上の第２の保守作業の前に発生するセンサデータからの1つ以上の第１の性能判定と、1つ以上の第２の保守作業の後に発生するセンサデータからの1つ以上の第２の性能判定との比較に基づいて、第１の保守作業の全体的性能影響を判定することと、全体的性能影響を送信することとを含み得るプロセスを実行する命令を記憶する、非一時的なコンピュータ可読媒体を含み得る。
【０００９】
０００９    本開示の態様は、1つ以上の機器の第１の保守作業を処理することと、第１の保守作業と同じタイプの1つ以上の第２の保守作業の前と後に、1つ以上の機器のセンサデータを取得することと、1つ以上の第２の保守作業の前に発生するセンサデータからの1つ以上の第１の性能判定と、1つ以上の第２の保守作業の後に発生するセンサデータからの1つ以上の第２の性能判定との比較に基づいて、第１の保守作業の全体的性能影響を判定することと、全体的性能影響を送信することとを行うように構成されたプロセッサを備え得る装置を含み得る。
【００１０】
００１０    本開示の態様は、1つ以上の機器の第１の保守作業を処理する手段と、第１の保守作業と同じタイプの1つ以上の第２の保守作業の前と後に、1つ以上の機器のセンサデータを取得する手段と、1つ以上の第２の保守作業の前に発生するセンサデータからの1つ以上の第１の性能判定と、1つ以上の第２の保守作業の後に発生するセンサデータからの1つ以上の第２の性能判定との比較に基づいて、第１の保守作業の全体的性能影響を判定する手段と、全体的性能影響を送信する手段とを含み得る装置を含み得る。
【００１１】
００１１    本開示はまた、データ駆動性能劣化モデリング及びモニタリングを用いて機器の予測保守を行うシステムも含む。本開示の実施形態例は、長期間（例えば何カ月又は何年もの）に亘って性能の劣化を検出し、劣化が発生した場合にユーザに警告する。実施形態例は、短期間における原信号の突然の変化を検出する異常検出とは異なる。
【００１２】
００１２    本開示はまた、性能劣化モデリング及びモニタリングを用いた予測保守のためのシステムも提示する。本開示の実施形態例のユーザは、機器エンドユーザ及び／又はオペレータ、保守要員及び管理者、データアナリスト及び決定サポート要員、決定者及びオペレーション担当マネージャー、並びに機器デザイナー及び製造業者を含み得るが、これらに限定されない。本開示の実施形態例は、保守を必要とする実際の構成要素について見識を得ることによって、機器並びにその個々の構成要素の現在の状態についての見識を得て、機器の故障前状態並びに非効率的及び費用効果の低いオペレーションを早期に検出し、必要に応じて保守作業の計画を早めに立てることによって金銭及び労力を節約し、予期しない故障を避けると共に機器利用可能性を高め、不要な保守作業を除き、よって部品及び人件費を節約し、保守プロセスのための費用及びマンパワーを最適化するために利用することができる。
【００１３】
００１３    本開示の実施形態例は、独立した解決策として利用することが可能であり、又は予測保守のためのその他の機能性を提供する既存のシステムと統合することが可能である。本開示の個々のモジュールを、異常検出やイベント予測などの予測保守のためのその他の機能性におけるモジュールとして統合することもできる。
【００１４】
００１４    本開示の態様は、装置の履歴センサデータに基づいて、装置の第１の重要性能指標（ＫＰＩ）値のための理想密度関数を導出することと、装置の履歴センサデータに基づいて装置の負荷に第１のＫＰＩ値を関係づける第１のモデルを導出することとを含み得る方法を含む。センサデータを提供する装置については、前記方法はまた、第１のＫＰＩ値に対応する装置のセンサデータから第２のＫＰＩ値を導出することと、第１のモデル及び装置への現在の負荷に基づいて第２のＫＰＩ値を正規化することと、正規化された第２のＫＰＩ値の密度関数を導出することと、第１のＫＰＩの理想密度関数に基づいて決められた閾値を上回る第２のＫＰＩ値の累積確率については、当該閾値に基づく保守アラートを提供することとも含み得る。
【００１５】
００１５    本開示の態様は、プロセスを実行するための命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。当該命令は、装置の履歴センサデータに基づいて、装置の第１の重要性能指標（ＫＰＩ）値のための理想密度関数を導出することと、装置の履歴センサデータに基づく装置の負荷に第１のＫＰＩ値を関係づける第１のモデルを導出することとを含み得る。センサデータを提供する装置については、前記命令はまた、第１のＫＰＩ値に対応する装置のセンサデータから第２のＫＰＩ値を導出することと、第１のモデル及び装置への現在の負荷に基づいて第２のＫＰＩ値を正規化することと、正規化された第２のＫＰＩ値の密度関数を導出することと、第１のＫＰＩの理想密度関数に基づいて決められた閾値を上回る第２のＫＰＩ値の累積確率については、当該閾値に基づく保守アラートを提供することとも含み得る。
【００１６】
００１６    本開示の態様は、装置の複数のセンサに通信可能に接続された計算装置をさらに含み得る。当該計算装置は、装置の履歴センサデータを記憶するように構成されたメモリと、装置の履歴センサデータに基づいて、装置の第１の重要性能指標（ＫＰＩ）値のための理想密度関数を導出するとともに、装置の履歴センサデータに基づく装置の負荷に第１のＫＰＩ値を関係づける第１のモデルを導出するように構成されたプロセッサとを含み得る。センサデータを提供する装置については、前記計算装置は、第１のＫＰＩ値に対応する装置のセンサデータから第２のＫＰＩ値を導出し、第１のモデル及び装置への現在の負荷に基づいて第２のＫＰＩ値を正規化し、正規化された第２のＫＰＩ値の密度関数を導出し、第１のＫＰＩの理想密度関数に基づいて決められた閾値を上回る第２のＫＰＩ値の累積確率については、当該閾値に基づく保守アラートを提供するように、さらに構成され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１（ａ）】００１７    図１（ａ）は、一実施形態例に係る保守分析システムのためのデータフロー図例を示す。
【図１（ｂ）】００１８    図１（ｂ）は、一実施形態例に係る性能分析システムのためのデータフロー図例を示す。
【図２（ａ）】００１９    図２（ａ）は、一実施形態例に係るデータ準備モジュールを示す。
【図２（ｂ）】００２０    図２（ｂ）は、一実施形態例に係るデータクリーニングプロセスのフロー図を示す。
【図２（ｃ）】００２１    図２（ｃ）は、一実施形態例に係るオペレーションモード検出器サブモジュールのフロー図例を示す。
【図２（ｄ）】００２２    図２（ｄ）は、一実施形態例に係る安定モード検出器サブモジュールのフロー図を示す。
【図３】００２３    図３は、図２（ｃ）のフロー図を通して、メタデータで指定される本源的変数に相関する変数の履歴センサデータについて学習されたＧＭＭの一例を示す。
【図４】００２４    図４は、一実施形態例に係る性能モデリングプロセスの一態様を示す。
【図５（ａ）】００２５    図５（ａ）は、一実施形態例に係る負荷バイアス除去の態様を示す。
【図５（ｂ）】００２５    図５（ｂ）は、一実施形態例に係る負荷バイアス除去の態様を示す。
【図６（ａ）】００２６    図６（ａ）は、一実施形態例に係る性能モニタリングのための性能モデリングプロセスの態様を示す。
【図６（ｂ）】００２６    図６（ｂ）は、一実施形態例に係る性能モニタリングのための性能モデリングプロセスの態様を示す。
【図６（ｃ）】００２６    図６（ｃ）は、一実施形態例に係る性能モニタリングのための性能モデリングプロセスの態様を示す。
【図７（ａ）】００２７    図７（ａ）は、一実施形態例に係る機器の性能モニタリングの態様を示す。
【図７（ｂ）】００２７    図７（ｂ）は、一実施形態例に係る機器の性能モニタリングの態様を示す。
【図８】００２８    図８は、一実施形態例に係る保守作業有効性分析のフロー例を示す。
【図９】００２９    図９は、一実施形態例に係る、コルモゴロフ−スミルノフ検定による保守有効性評価のフロー例を示す。
【図１０（ａ）】００３０    図１０（ａ）は、一実施形態例に係る、保守の前後の累積密度関数と、Ｄ統計量がいかにして計算されるかの一例を示す。
【図１０（ｂ）】００３０    図１０（ｂ）は、一実施形態例に係る、保守の前後の累積密度関数と、Ｄ統計量がいかにして計算されるかの一例を示す。
【図１１】００３１    図１１は、一実施形態例に係る保守カテゴリー有効性分析のフロー例を示す。
【図１２（ａ）】００３２    図１２（ａ）は、本開示の機能性を促進するために実施形態例が利用し得る管理情報例を示す。
【図１２（ｂ）】００３２    図１２（ｂ）は、本開示の機能性を促進するために実施形態例が利用し得る管理情報例を示す。
【図１２（ｃ）】００３２    図１２（ｃ）は、本開示の機能性を促進するために実施形態例が利用し得る管理情報例を示す。
【図１３（ａ）】００３３    図１３（ａ）は、本開示の機能性を促進するために実施形態例が利用し得る管理情報例を示す。
【図１３（ｂ）】００３３    図１３（ｂ）は、本開示の機能性を促進するために実施形態例が利用し得る管理情報例を示す。
【図１４】００３４    図１４は、一実施形態例に係る、複数の機器と管理装置を含むシステムを示す。
【図１５】００３５    図１５は、実施形態例を実施し得るシステム図の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
００３６    以下の詳細な説明は、本出願の図面及び実施形態例のさらなる詳細を提供する。図面間の重複する要素の符号及び説明は、明確性のために省略されている。説明全体に亘って使用されている用語は例として提供されており、制限することを意図したものではない。例えば、「自動的」という用語の使用は、本出願の実施形態を実践する当業者の望ましい実施に応じて、完全自動の実施形態か、又はユーザ又は管理者が当該実施の特定の態様を管理することを含む半自動の実施形態を含み得る。
【００１９】
００３７    保守作業を追跡するように構成されたシステムの関連技術実施形態では、特定の機器の保守作業のログを記録できる。しかしながら、当該関連技術実施形態は、かかる保守作業の有効性に関して何ら示しておらず、単にかかる保守作業が行われたということを示すのみである。よって、当該関連技術実施形態は、オペレータが、特定の保守作業が非効果的であると認識せずに、機器への非効果的保守作業を実施し続けるように導き得る。本明細書で提供される実施形態例は、関連技術の保守追跡システムにおける保守作業の有効性測定の欠如に対処するために、特定の保守作業の有効性を測定しかつ示す技術的解決策を用いる保守作業追跡システムを提供することを対象とする。
【００２０】
００３８    本開示の実施形態例は、保守作業及びカテゴリーの有効性の推定による保守推奨のためのシステムを対象とする。当該実施形態例は、機器エンドユーザ及び／又はオペレータ、保守要員及び管理者、データアナリスト及び決定サポート要員、決定者及びオペレーション担当マネージャー、機器デザイナー及び製造業者などに適用することができるが、これらに限定されない。
【００２１】
００３９    実施形態例により提供される機能は、保守作業が目標性能改善を達成したかを判断することと、不要な保守作業を除外すること、従って部品及び人件費を節約することと、保有機器にとって不要な保守タイプを見出すことと、どの保守会社／スタッフが最良のサービスを提供しているかを調査することと、古い機器にとって保守が有効であるか、そして交換するのが費用効果がより高いか否かを見い出すこととを含み得るが、これらに制限されない。
【００２２】
００４０    実施形態例は、独立した解決策として利用することが可能であり、又は保守管理及び最適化のためのその他の機能性を提供する既存のシステムと統合することが可能である。
【００２３】
００４１    すべての保守シナリオにおいて、保守スタッフは、過去の及び継続中の保守作業についてのフィードバックと、機器を望ましい状態に維持する際の保守作業の有効性とをモニタリングする。特定の保守作業（例えば、２０１０年５月２６日にトラックＡのタイヤのローテーションを行ったこと）が、機器の一部の構成要素の性能を望ましく改善しなかった（例えば、トラックＡの燃費の改善）と知ることにより、保守スタッフ
は、速やかに効果的に対策（例えば、タイヤの保守のためのベンダーを変更する）を実施することができるであろう。保守管理者は、保守作業のタイプ（例えば、燃料パイプの洗浄）が特定の保有機器の性能の強化（例えば、保有トラックのガス消費量の低減）において効果的か否か、又は保守ベンダーが他のベンダーに比べて保守を正しく行っているか否かを追跡することを望んでもよい。機器からの実際の測定値に基づいてこれらの見識を学ぶことによって、保守オペレータ及びその管理者は、日々の保守作業を改善し、かつ保有機器の保守プロセスを改定することができる（例えば、何をすべきかを決定し、供給業者を変更するなど）。これらの情報価値のある決定は結果として、保守品質を高め、保守費用を低減し、機器利用可能性を高め、かつ機器故障率を低減することができる。
【００２４】
００４２    実施形態例は、機器及びその構成要素の性能の改善において、保守作業又は作業群の有効性を評価する保守分析の体系的アプローチを対象とする。本明細書に記載される実施形態例のアプローチは、まずは、各保守作業の前後の性能を反映する機器の実測値を取得し、その後、性能の改善の統計的重要度を推定することに依存している。その後、前の性能と後の性能とのこのような個々の比較は、作業群（1つのタイプの作業、一ベンダーによる作業、ある場所での作業など）についての結論を出すために統合される。
【００２５】
００４３    実施形態例はまた、機器の性能をモニタリングし、その後、観察された性能レベルに基づいて保守スタッフに対して保守作業についてのアラートを発するための、断定的保守アプローチも対象としている。従って、本明細書で説明される通りの保守分析実施形態と共に、保守スタッフは、必要な保守作業についてアラートを受けることができ、そして、どの保守作業が性能を改善し、どの保守作業が性能劣化を引起すかを判断することができる。
【００２６】
００４４    予測保守アプローチは、機器の故障前状態についての情報を符号化し、そしてこれらの状態について探索するリアルタイムセンサ及びイベントデータをモニタリングすることに依存し得る。故障前状態についての情報は、（ａ）規則ベース（例えば、「１０時間を超えてC１＜１０、及びB４＞１０００」）又は（ｂ）モデルベース（例えば、「機器の通常の行動のシミュレーション」）であり得る。この情報がいかに取得できるかに基づいて、予測保守アプローチは以下の通りに分類できる。
【００２７】
００４５    （ａ）知識駆動アプローチ：知識駆動アプローチでは、故障前状態についての情報（規則又はモデル）は、機器ドメインにおける機器製造業者又はその他のエキスパートによって手動で符号化される。知識駆動アプローチは、故障前状態の可能なパターンについてのドメイン・エキスパートの知識に制限されてもよい。複合機器については、機器の実際の行動は、シミュレーションモデル又は事前定義された規則とはしばしば異なり得る。
【００２８】
００４６    （ｂ）データ駆動アプローチ：データ駆動アプローチでは、故障前状態についての情報（規則又はモデル）は履歴センサデータ及びイベントログから学習される。データ駆動アプローチの1つのカテゴリーは、過去に発生した故障の例から故障検出の複合規則を学習するための分類技術に依存する。このカテゴリーは監督され、故障の十分な例の利用可能性（多くの種類の機器（例えば航空機など）では非実用的であり得る）を必要とする。アプローチの第２のカテゴリーは、履歴データから通常の行動のモデルを学習し、そしてこの通常の行動からの逸脱を検出する。このカテゴリーは監督されない。なぜならば、故障の例を必要とせず、よって発展させるのが容易だからである。この実施形態例は、データ駆動アプローチの無監督カテゴリーに該当し得る。
【００２９】
００４７    履歴データから行動モデルを学習する場合、以下の２つの明確な目的を達成することができる。
【００３０】
００４８    （ａ）異常検出：異常検出は、短期間（例えば数時間又は数日）における機器のオペレーション中に発生した異常行動の検出を含む。このような変則的な行動は、保守スタッフによって検査されるべきとフラグ付けされる故障前状態、又は機器環境における異常状態を含み得る。これらのタイプのモデルは、通常は比較的少ない量の通常データを用いて学習される。また、変則的な行動を有することは、必ずしも機器性能の劣化があることを意味する訳ではない。これらのタイプの異常行動は、機器の寿命の初期段階で発生し得る。さらに、異常行動は故障前状態に該当し、この行動は、故障の直前に発生し得るもので、従って、異常行動が検出される時点と実際の故障の時点との間隔は、比較的短く（例えば数時間又は数日）なる可能性がある。
【００３１】
００４９    （ｂ）性能劣化検出：性能劣化検出は、機器の性能のゆっくりとした劣化の検出を含む。ゆっくりとした劣化は、ある故障についての早期の警告となり得るもので、又は対処する必要が生じうる非効率的又は費用効果の低い状況を反映し得る。この性能劣化モデルは、長い歴日期間（例えば何カ月又は何年）に亘って学習され、性能劣化の検出には、比較的長期間（例えば何日間も又は数か月間さえも）の検査を必要とする。性能劣化の継続的モニタリングは、結果として、保守スタッフに対して、故障を予防し又は機器を効率的かつ費用効果の高い状態に回復するための措置を講じるように、十分に早い時点での警告をもたらし得る。
【００３２】
００５０     本明細書に記載される実施形態例は、性能劣化検出の実施を対象とする。具体的には、実施形態例は、機器のセンサ測定値を使用して機器性能の劣化を検出する性能分析の体系的アプローチを含む。性能劣化モデリングについての関連技術実施形態との比較では、本開示の実施形態例は、データ・サイエンティスト／アナリストよりもむしろドメイン・エキスパートによる使用を対象にする。センサデータソースにリンクされると、実施形態例は、ドメイン・エキスパートが、機器オペレーションのためのドメイン・レベルの条件を定義することと、性能指標が性能モニタリング及び分析を開始することを必要とすることによってのみ、関連技術について改善を行う。実施形態例は、履歴データからの理想性能についての確率的モデルを含み、かつ理想性能からの逸脱を検出するために、重要性能指標の最近の値及び累積的値をモニタリングする。
【００３３】
００５１    図１（ａ）は、一実施形態例に係る保守分析システムのデータフロー図例を示す。本開示の実施形態例は、入力データの以下のフォーマットを受信するように構成される。
【００３４】
００５２    （ａ）センサデータ：センサデータ１０１は、装置の構成要素又はその他の態様の望ましい測定基準を測定する異なるセンサから回収されたストリーミング及び履歴時系列データを含み得る。各時系列は、k分ごとのセンサ値の読取値を表し、ここでkは、所定のセンサからデータを読み出すことができる頻度に左右され得る。サンプリング率kは、異なるセンサで異なる値となり得る。各センサ読取値は、読取の日時を指定するタイムスタンプと関連付けられる。データは複数回のバッチに分けてセンサから回収することができ、データの各バッチは、数日間のセンサ読取値を表す。その他の期間は、望ましい実施形態に応じて可能である（例えば、数時間）。バッチとバッチの間に間隔を置いてもよい。この間隔は、モニタリング施設でデータが受け取られるのが遅くなったり、又は機器によってデータが破棄されたり、かつまったく受け取られていないなどによる可能性がある。例えば、通信を減らすための一実施形態例は、５日間ごとに２日分のバッチのデータを送信して、残りは破棄してもよい。データ回収の頻度は、センサごとに異なり得る。
【００３５】
００５３    （ｂ）保守データ：保守データ１０２は、機器ドメインに関連する保守作業に対応する個別のイベントを含む。保守データは、ストリーミングデータ又は履歴データとして提供することも可能である。
【００３６】
００５４    （ｃ）メタデータ：メタデータ１０８は、機器の及び機器が設置された環境の特徴についての追加情報を記載したデータを含む。当該メタデータは、機器の仕様、運転状態（例えば稼働時間など）、環境条件（例えば、位置、温度、湿度など）、及び設置情報（例えば日付など）を含み得るが、これらに限定されない。これらすべてのデータは、構造化、半構造化又は非構造化フォーマットで現れ得るもので、ストリーミングデータ又は履歴データとして組み込むことができる。
【００３７】
００５５    受信されたデータは、望ましい実施形態に従って、システムアーキテクチャの一連のモジュールによって処理することができる。これらのモジュールの実施形態例は、データ準備モジュール１０３を含むことができ、このデータ準備モジュール１０３は、ノイズを取り除くとともに、さらなる分析のために利用できるセンサデータのサブセットを特定することによって、RAWセンサデータを準備するように構成されている。データ準備モジュール１０３のさらなる詳細については図２（ａ）に示されている。性能モデリングモジュール１０４は、履歴センサデータ（例えば、装置の構成要素又はその他の態様をモニタリングするセンサの望ましい測定基準を測定して過去に取得されたセンサデータなど）を取り出し、かつ機器及びその構成要素の性能を定量化するための性能モデルを構築するように構成される。性能モデリングモジュール１０４のさらなる詳細については図４に示されている。保守作業有効性分析モジュール１０５は、個々の保守作業をモニタリングし、かつ機器性能の改善における各作業の有効性を判定するように構成される。保守作業有効性モジュール１０５のさらなる詳細については図８に示されている。保守カテゴリー有効性分析モジュール１０７は、保守作業群をモニタリングし、かつ機器性能の改善におけるこの群の有効性を判定するように構成される。保守カテゴリー有効性分析モジュール１０７のさらなる詳細については図１１に示されている。保守分析システムは、１０６でシステムへのアラート及びインサイトとして利用される情報を提供するように構成され得る。
【００３８】
００５６    図１（ｂ）は、一実施形態例に係る性能分析システムの他のデータフロー図例を示す。本開示の実施形態例は、履歴データ１１２及びイベントデータと共に図１（ａ）に記載される通りセンサデータ１０１及びメタデータ１０８を受信するように構成される。イベントデータは、保守データ、及び機器ドメインに関連するその他の個別のイベントを含む。イベントデータは、機器の環境において発生したイベントについて説明する。当該イベントデータは、機器操作の部分であるイベント（例えば、操作の開始など）、機器において実施された保守及び点検作業（例えば、部品交換、オーバーホールなど）、機器の環境における外的アクション（例えば、停電、熱波など）を含み得るが、これらに限定されない。各イベントは、日付を特定するタイムスタンプと、望ましい実施形態に応じて、イベントの時間とに関連付けられる。イベントデータは、ストリーミングデータ（新データ１０１）又は履歴データ１０２として提供することもできる。
【００３９】
００５７     受信されたデータは、望ましい実施形態に従って、システムアーキテクチャの一連のモジュールによって処理することができる。モジュールの実施形態例は、データ準備モジュール１０３を含むことができ、このデータ準備モジュール１０３は、ノイズを取り除くとともに、さらなる分析のために利用できるセンサデータのサブセットを特定することによって、RAWセンサデータを準備するように構成されている。データ準備モジュール１０３のさらなる詳細については図２（ａ）に示されている。性能モデリングモジュール１０４は、履歴センサデータ（例えば、装置の構成要素又はその他の態様をモニタリングするセンサの望ましい測定基準を測定して過去に取得されたセンサデータなど）を取り出し、かつ機器及びその構成要素の性能を定量化するための性能モデルを構築するように構成される。性能モデリングモジュール１０４のさらなる詳細については図４及び図６（ａ）に示されている。性能モニタリングモジュール１１５は、新しいセンサデータをモニタリングし、かつ機器又はその構成要素のいずれかにおける性能劣化を検出するように構成される。性能モニタリングモジュール１１５のさらなる詳細については図７（ａ）及び図７（ｂ）に示される。性能モニタリングは、１０６でシステムへのアラート及びインサイトとして利用される情報を提供する。
【００４０】
００５８    図２（ａ）は、一実施形態例に係るデータ準備モジュールを示す。データ準備モジュール１０３は、機器についてのメタデータ１０８と共に、入力として履歴／新しいセンサデータ１０１を受信するように構成され、かつ以下のプロセスを含み得る。データクリーニング２０１は、異なるストリームからデータを統合し、当該データからノイズ及び異常値を取り除くように構成されたプロセスである。オペレーションモード検出器２０２は、センサデータから機器のオペレーションモードを検出するように構成されたプロセスである。安定モード検出器２０３は、機器の状態が安定した（すなわち、センサ読取値における望ましい閾値を上回る変化が生じていない）状態に対応する時系列の部分を検出するように構成されたプロセスである。オペレーションモード２０２及び安定モード２０３に関する情報は、センサデータ２０４と共にデータクリーニング２０１によって出力される。言い換えると、センサデータ１０１は、センサデータ２０４を生成するために、オペレーション及び安定モードについての情報で増大することができる。
【００４１】
００５９    図２（ｂ）は、一実施形態例に係るデータクリーニングプロセス２０１のフロー図を示す。センサデータは、異なるデータストリーム（例えば、機器センサ及び気候データ）から回収することができる。各時系列は、異なるサンプリング率を有するかもしれず、当該データは、異なるサイズのバッチで到着するかもしれない。データクリーニングプロセス２０１は、異なるソースからのデータを統合し、かつセンサをセンサ読取値及びタイムスタンプに関係付けるフォーマットでデータを取得するように構成される。フォーマット例は、列がセンサを表し、各行が固有のタイムスタンプにおけるセンサ読取値を表す、表フォーマットを含み得るが、これに限定されない。このような例において、列はデータ記録という。その後、データクリーニングプロセスは、フロー図に従って進むことができる。
【００４２】
００６０    ２１１では、データクリーニングプロセス２０１は、出力データ用のタイムスタンプの共通シーケンスを生成するように構成される。この共通シーケンスは、望ましい実施形態に応じて、固定の間隔（例えば、５分おきに）に基づいて又はセンサのうちの1つのタイムスタンプを使用して（例えば、読取値が最も大きい数のものなど）生成することができる。
【００４３】
００６１    ２１２では、データクリーニングプロセス２０１は、センサ時系列を受信する。２１３では、データクリーニングサブモジュール２０１は、センサ読取値における異常値を検出する。異常値が検出された場合、データクリーニングプロセス２０１は、異常値を取り除くか、又は異常値を、同じセンサのその他の読取値に基づいて計算された値に置き換えるかのいずれかを行うことができる。
【００４４】
００６２    ２１４では、データクリーニングプロセス２０１は、所定のセンサ時系列について処理を行う。センサ時系列の処理は、センサ読取値における異常値の検出を含むとともに、異常値を取り除くか、又は異常値を、同じセンサのその他の読取値に基づいて計算された値（例えば、最近傍値の平均又は中央値）に置き換えるかのいずれかを行うことができる。センサ時系列の処理は、近傍のタイムスタンプにおけるセンサ時系列の読取値を補間することによる、各共通タイムスタンプにおけるセンサ値の推定を含んでもよい。この推定は、オリジナル時系列のための回帰モデルを学習し、かつ共通タイムスタンプにおける回帰関数の値を求め、又は望ましい実施形態に応じたその他の方法により、行うことができる。
【００４５】
００６３    ２１５では、データクリーニングプロセス２０１は新センサ時系列を記録にアセンブルする。２１６では、データクリーニングプロセス２０１は、処理のために他のセンサ時系列があるかを判断するためのチェックを行う。もしそうであれば（Ｙｅｓ）、フローは２１２に戻り、そうでなければ（Ｎｏ）、フローは２１７に進み、フローは、大半が欠落エントリーである記録を取り除き、センサデータが提供される。
【００４６】
００６４    以下の表１は、一実施形態例に係るデータクリーニングプロセスのサンプル出力を示す。
【００４７】
【表１】
0006356304.tif 000002
0006356304.tif 000003
【００４８】
００６５    図２（ｃ）は、一実施形態例に係るオペレーションモード検出器プロセス２０２のフロー図例を示す。オペレーションモード検出器プロセス２０２は、機器が運転中である期間を特定するように構成される。当該期間は「オペレーション」モードという。機器が運転中でない期間は、「オフ」モードという。オペレーションモード
についての情報は、センサデータに対する条件としてのメタデータにおいて示される（例えば、電流＞１００及び温度＞４０）。これらの条件は一般的に、機器製造業者から提供される仕様からドメイン・エキスパートによって定義され、大抵は機器の実際の運転状態を正確には反映していない。さらに、これらの条件に含まれるセンサは音がうるさいかもしれない。その結果、機器が運転中である期間を誤って特定することになる。これらの制限を回避するために、実施形態例は、オペレーションモードのより正確な状態を学習するために履歴データを活用する。
【００４９】
００６６    「A>a」を、オペレーションモードについてドメイン・エキスパートが定義する条件とし、ここで「A」は、あるセンサに対応する変数であり、「a」は閾値（A < aという形態でのA 条件は、一般性を損なうことなくA' > a' に変換することができる）。オペレーションモード検出器は以下の通り進む。
【００５０】
００６７    ２２０では、オペレーションモード検出器プロセス２０２は、「A」と強い相関関係を有する変数「{B１,...Br}」を見つける。相関関係は、機器の物理モデルに基づいてドメイン・エキスパートによって定義され、又はデータ駆動手段を用いて学習され、もしくは望ましい実施形態に従ってその他の方法によって学習されることが可能である。２２１では、オペレーションモード検出器プロセス２０２は、本源的変数及び２２０で特定される変数から各変数Vε{A、B１...Br}を処理する。２２２では、オペレーションモード検出器プロセス２０２は、履歴データから「V」の値を取得する。２２３では、オペレーションモード検出器プロセス２０２は、m１を「A > a」に対応する「V」の値の平均として（オペレーションモード値）。２２４では、オペレーションモード検出器プロセス２０２は、「A < a」に対応する「V」の値の平均としてm２（オフモード値）を計算する。２２５では、オペレーションモード検出器プロセス２０２は、m１及びm２に等しい２つの混合物についての最初の平均値で期待値最大化（ＥＭ）などの反復アルゴリズムを使用することによって、又は望ましい実施形態に従ったその他の方法によって、「V」の値を上回る２つの成分で混合ガウスモデル（ＧＭＭ）を適合させる。２２６では、オペレーションモード検出器プロセス２０２は、p（v ε「オペレーション」）>> p（v ε「オフ」）である２つの混合物の間の決定境界「v」を判定する。２２７では、オペレーションモード検出器プロセス２０２は、「オペレーション」モードについて新しい条件「V ><= v」（ m1 > m2の場合はV > v、又はm1 < m2の場合はV < v）を作成する。２２８では、処理を行う変数が残っている場合（Ｙｅｓ）、フローは２２１に戻り、次の変数を処理し、そうでない場合には（Ｎｏ）、フローは２２９に進む。２２９では、オペレーションモード検出器プロセス２０２は、「オペレーション」と「オフ」の成分の間で最も分離している条件「V ><= v」を選択する。図３は、図２（ｃ）のフロー図を通して、メタデータで指定された本源的変数と相関する変数の履歴センサデータにおいて学習されたＧＭＭの一例を示す。
【００５１】
００６８    図２（ｄ）は、一実施形態例に係る安定モード検出器プロセス２０３のフロー図を示す。機器の状態が1つのモードから別のモードに変更になった場合（例えば、「オフ」から「オペレーション」へ又はその逆）、センサからの原信号は、変更の直後に大きく変動し得る。この変動の間は、異なる信号間の関係についての情報を取得するのは難しいかもしれない。例えば、センサ「A」の読取値がセンサ「B」の読取値の変更を反映している場合、センサ「A」と「B」が変更する時間の間には遅れが生じるかもしれず、「Ｂ」の移行の直後のデータは、２つの信号の間の関係について判断するためには使用すべきではない。この問題を回避するために、実施形態例は、当該信号において大きな分散を経験する時系列の期間を取り除くための移動ウィンドウを利用する。センサ変数のセット
V1,...Vmと、これらの変数O’1,... O’mの分散についての対応する閾値とが与えられ、安定モード検出器サブモジュール２０３用のアルゴリズムが、以下のフロー図を実行する。
【００５２】
００６９    ２３０では、安定モード検出器プロセス２０３は、第１のタイムスタンプに対応するエントリーから開始し、サイズ「ｗ」サンプルのウィンドウの中のセンサ読取値を取得する。２３１では、各変数「Vi」について、安定モード検出器プロセス２０３は、この変数 {vi(t)、vi(t-1)、…vi(t-w)}のサンプルの平均及び分散を計算する。２３２では、すべての変数についてvar(vi(t)、vi(t-1)、…vi(t-w))< O’iである場合、安定モード検出器プロセス２０３は、ウィンドウの最後でタイムスタンプをマークする。２３３では、安定モード検出器プロセス２０３はウィンドウを１サンプルずつ移動させる（例えば、第１のサンプルを取り除き、「w +１」番目のサンプルを追加する）。２３４では、各変数「V」について、安定モード検出器プロセス２０３は、再帰式を用いて平均及び分散の計算を更新する。２３５では、安定モード検出器プロセス２０３は、時系列の終わりに達したかをチェックする。その場合には（Ｙｅｓ）、フローは終了する。そうではない場合（Ｎｏ）、フローは２３０に戻る。
【００５３】
００７０    閾値は、安定モード及び非安定モードからの数個の例を用いて、又は望ましい実施形態に従ったその他の方法によって調整することができる。
【００５４】
００７１    図４は、一実施形態例に係る性能モデリングモジュールのフロー図を示す。性能モデリングモジュール１０４は、センサデータ１０１から機器性能のモデルを構築する。性能モデリングモジュール１０４は以下のプロセスを含み得る。性能推定器プロセス５０１は、ＲＡＷセンサデータからの機器性能を反映した重要性能指標（ＫＰＩ）を定義するように構成される。負荷バイアス除去プロセス５０２は、負荷バイアスの効果を取り除くように構成され、これは、機器にかかる負荷に基づきＫＰＩ値を正規化する。性能モデラープロセス５０３は、ＫＰＩ値に基づき性能モデル５０４を定義するように構成される。このモデルは、経時的性能変化を表すために使用できる。
【００５５】
００７２    性能推定器プロセス５０１は、安定モードの間にセンサデータを入力として受け取り、機器並びに個々の構成要素の全体的性能を定量化するＫＰＩのセットを出力する。機器の性能についての情報は、メタデータ並びにドメイン・エキスパートからの高レベルの説明（例えば、ファンが最高速度で回転させられる場合には、機器はより速く冷却しなければならないなど）という式の形態で取得することができる。機器性能を推定するためには、実施形態例は、メタデータ及びドメイン知識から導出した関係を用い、各構成要素についてのＫＰＩ並びに機器の全体的性能を定義する。時間tにおいて、各ＫＰＩは以下の通り定義される。
0006356304.tif 000004
ここでf は、時間t におけるセンサ変数V１,…Vm の値の関数である。一般性を失うことなく、ＫＰＩのより高い値は、より良い性能を反映すると、想定することができる。時間t におけるＫＰＩ値は、V１,…Vmの対応する時系列の値のセットについて計算される。その結果、各ＫＰＩについて新時系列がもたらされる。ＫＰＩ時系列は、履歴データ及び新しいデータについて計算され、さらに分析するために記憶媒体に記憶される。
【００５６】
００７３    図５（ａ）は、一実施形態例に係る負荷バイアス除去プロセスのフロー図を示す。負荷バイアス除去プロセス５０２は、性能推定から負荷バイアスを取り除くように構成される。性能が機器の負荷に左右されるという傾向があり得るため、この負荷バイアス除去プロセス５０２が適用される。機器への負荷が低い場合、ＫＰＩ値は、より高い負荷に対応するより高いＫＰＩ値となる傾向がある。このことは、機器が低い負荷で比較的より良好に稼働するという事実を反映している。負荷バイアスを取り除くために、以下のフローが実行される。５２１では、負荷バイアス除去プロセス５０２は、履歴センサデータから理想性能期間を特定し、かつ理想期間のＫＰＩ値を計算する。これらの期間は、機器が稼働する最初の数カ月に相当し得る。メタデータ１０８は、この情報を取得するとともに、設置又はオペレーションの問題がある期間を含むことを避けるために使用することができる。５２２では、負荷バイアス除去プロセス５０２は、理想期間におけるＫＰＩ値について、負荷lについてのＫＰＩを推定する関数h(l)を学習するように構成される。この関数は、ＫＰＩが負荷に関してどのように変化するかに応じて、かつ望ましい実施形態に応じて、線形又は非線形回帰技術を用いて学習するこができる。５２３では、負荷バイアス除去プロセス５０２は、時間tにおける各新しいＫＰＩ値について、時間tの対応する負荷値l についてのh(l)の値でＫＰＩ値を正規化するように構成される。
0006356304.tif 000005
【００５７】
００７４    ここでN(a,b)は、bを使用してaを正規化する関数である。Nの可能な実例は、割り算N(a,b)=a/b及び引き算N(a,b)=a-bである。
【００５８】
００７５    負荷バイアス除去が理想期間に適用される場合、結果として、概念期間中のＫＰＩ値をN(a,a)（例えば、割り算では１及び引き算では０）付近に分散するように正規化が行われる。
【００５９】
００７６    負荷の定義は、機器のタイプごとに異なる可能性がある。例えば、負荷値は、センサ値のうちの1つに直接対応するか、又は複数のセンサに対する関数であり得る。機器のメタデータは、センサデータから負荷の定義を得るために使用される。負荷値が各タイムスタンプについて取得された後、図５（ａ）の上述のフローを適用できる。図５（ｂ）は、N(a,b)=a/bを用いたサンプルＫＰＩの負荷バイアス除去プロセスを示す。
【００６０】
００７７    性能モデラープロセス５０３は、ＫＰＩ値に基づき性能モデル５０４を定義するように構成される。このモデルは、経時的な性能の変化を表すために使用できる。性能モデラープロセス５０３は、各ＫＰＩを確率変数として扱い、かつ機器又はその構成要素の性能をＫＰＩの確率密度関数としてモデル化するように構成される。
0006356304.tif 000006
【００６１】
００７８    ここでTは所定の期間であり、VTは期間T中のＫＰＩを表す確率変数であり、p(v,T)はVTがvに等しくなる確率である。
【００６２】
００７９    モデル性能への密度関数の使用は、機器性能が、設置日から機器が故障するまで単調に低減するのではないという事実を反映する。実際には、新しい機器は、通常運転中に（例えば、過酷な運転状態により）一気に悪い（例えば、オペレータの期待を下回る）性能を体験するかもしれないが、このような悪い性能は、新しい機器において優勢となるわけではない。その一方で、より古い機器は、穏やかな運転状態でなお良好に（例えば、オペレータの期待を上回って）稼働し得る。しかしながら、このような良好な性能は、機器がより古いと、さほど優勢ではなくなる。よって、高ＫＰＩを有する確率は、設置後の最初の何年かは高く、機器性能が劣化するにつれて、その確率は時間を経て低減する。
【００６３】
００８０    確率密度関数p(v,T)は、期間Tの間、密度推定技術を用いて履歴ＫＰＩ値から学習することができる。当該密度推定技術は、ＫＰＩ値について何らかの分布（例えば、ガウス）を仮定し、データからこの分布のパラメータを学習するパラメトリック法と、カーネル密度推定などのＫＰＩ値の分布について仮定をしない非パラメトリック法とを含む。
【００６４】
００８１    図６（ａ）は、一実施形態例に係る性能モニタリングのための性能モデリングモジュールの他のフロー図を示す。具体的に、図６（ａ）は、履歴データ６２０に基づいて関連機器及びＫＰＩについての理想性能モデル６３０を判定するためのフロー図を示す。性能モデリングモジュール１０４は、履歴センサデータから機器性能のモデルを構築する。性能モデリングモジュール１０４は、以下のプロセスを含んでよい。性能推定器プロセス５０１は、図４に記載される通りＲＡＷセンサデータからの機器性能を反映する重要性能指標（ＫＰＩ）を定義するように構成される。性能モデラープロセス５０３は、図４に記載される通りＫＰＩ値に基づく性能モデルを定義するように構成される。性能モデルは、経時的な性能変化を表すために使用できる。理想性能学習器プロセス６１０は、履歴データ６２０に基づく理想性能期間中にデータからモデルパラメータを学習するように構成される。
【００６５】
００８２    実施形態例において、ＫＰＩが特定の値を下回った場合、性能劣化が検出されて、保守スタッフに報告される。劣化を定量化するためには、実施形態例は、ＫＰＩが特定の値を下回る確率を表す累積密度関数を利用する。累積密度関数は以下の通り定義される。
0006356304.tif 000007
ここで、Tは所定の期間であり、VTは期間T中のＫＰＩを表す確率変数であり、F(v, T)は、
VT がv以下である確率である。目標性能レベル vi については、 F(vi, T)の値が高いと、性能劣化もより重度になる。実施形態例は、性能のモニタリングが行われる多数のレベル {v1,..., vl}を判定する。モニタリングレベル viについては、経時的な性能劣化は以下の通り定義される。
0006356304.tif 000008
【００６６】
００８３    図６（ｂ）は、一実施形態例に係る理想性能学習器プロセス６１０のフロー図を示す。このフェーズでは、理想性能モデルは履歴データから学習される。履歴センサデータ及び対応するＫＰＩ値が与えられて、この学習フェーズは以下のフローから導出することができる。６１１では、理想性能学習器プロセス６１０は、機器が理想的に稼働していた期間を判定するために、理想期間を特定するように構成される。当該期間は、機器の稼働当初の数カ月に対応し得る。イベントデータ及びメタデータは、この情報を取得し、設置とオペレーションの問題があった期間を含むことを回避するために使用される。６１２では、理想性能学習器プロセス６１０は、負荷バイアスを取り除き、図５（ａ）及び図５（ｂ）に記載される通り機器への負荷に基づいてＫＰＩ値を正規化するように構成される。
【００６７】
００８４    ６１３では、理想性能学習器プロセス６１０は、密度関数を学習し、理想期間p(v, Tideal)=P(VTideal=
v)に対応するＫＰＩ値から確率密度関数を学習するように構成される。この目的のためにパラメトリック法又は非パラメトリック法を使用することができる。６１４では、理想性能学習器プロセス６１０はモニタリングレベルを学習するように構成され、これはＫＰＩ値 {v1,..., vl}を判定し、当該ＫＰＩ値を下回ると、オンライン・モニタリング・フェーズ中に性能劣化がモニタリングされる。例えば、０.８というモニタリングレベルを指定することによって、システムは、各新しい測定期間につき、０.８を下回るＫＰＩ値を有する確率をモニタリングして報告する。一般的に保守作業の異なるカテゴリーがあるので、保守スタッフは、各ＫＰＩについて複数の性能レベルのモニタリングを必要とし、各レベルが保守作業の1つのカテゴリーに対応する。例えば、ＫＰＩ値が０.８を大幅に下回った場合（但し、それでもなお０.５よりも大体上である場合）、保守スタッフは軽微な保守作業を行うが、ＫＰＩ値が０.５よりも大幅に下回る場合、保守スタッフは主要な保守作業を行う。保守カテゴリーの数に応じて、多数の性能レベルのモニタリングを行うことができる。これらのモニタリングレベルは、ＫＰＩ値{v1,..., vl}に関して保守スタッフが直接指定することができ（例えば、０.９、０.８、及び０.５を下回るＫＰＩ値をモニタリングする）、又は理想性能モデル{c1,..., cl}における累積確率の値を指定することにより理想データから学習することができる（例えば、理想累積確率が１０%、１%及び０.１%を下回るＫＰＩ値をモニタリングする）。これらの確率を与えられて、対応するＫＰＩ値は、以下の通り性能モデルから取得することができる。
0006356304.tif 000009
図６（ｃ）は、c１=１０%、c２=１%及びc３=０.１%（理想期間中の累積確率：ci = F(v, Tideal)）に対応する理想性能及びモニタリングレベル、 並びに対応するＫＰＩモニタリングレベル v1 − v3のサンプルモデルを示す。
【００６８】
００８５    よって上記の実施形態例から、システムは望ましいレベル（例えば、理想性能の１０%、理想性能の１５%などで稼働する）での性能をモニタリングし、望ましい閾値に基づいてアラートを生成する（例えば、性能が理想性能の＜１０%である場合にアラート）。
【００６９】
００８６    図７（ａ）は、一実施形態例に係る性能モニタリングモジュール１１５のフロー図を示す。実施形態例では、機器への保守作業のための制御システムを提供するように構成された管理装置によって、機器に性能モニタリングを行うことができる。性能が閾値を下回った場合、性能モニタリングは、保守作業を行うように保守スタッフにアラートを与えることを含み得る。そして、保守作業が効果的であったか、又は性能劣化を引起したかを判定するために、保守作業を検査することができる。性能モニタリングは、新しいセンサデータの性能劣化のモニタリング及び検出を含む。センサデータ及び対応するＫＰＩを与えられて、モニタリング・フェーズは以下の通り進む。
【００７０】
００８７    ７０１では、性能モニタリングプロセスは、新データを取り込み、これは新しいセンサデータ及びＫＰＩの回収を含み得る。このデータは、複数回のバッチに分けて（例えば、毎週）回収される。データ回収の頻度は、機器の性質に従って調整し得る。７０２では、性能モニタリングは、機器への負荷に基づいて新しいＫＰＩを正規化するために、負荷バイアスを取り除く。本プロセスにおいて負荷バイアスを取り除く実施形態は、図５（ａ）及び図５（ｂ）に従って実施することができる。
【００７１】
００８８    ７０３では、性能モニタリングプロセスは密度関数を学習し、当該学習は、新しい期間に対応するＫＰＩ値から確率密度関数を学習することを含み得る。実施形態例では、性能モニタリングプロセスは、新データの各バッチについて２つの密度関数を学習する。具体的には、性能モニタリングプロセスは、現在のバッチの間に新しいＫＰＩ値の密度関数を学習する。例えば、密度関数は、先月のデータの間のＫＰＩ値に基づいて学習される。この密度関数をモニタリングすることによって、機器性能において最近発生した突然の劣化を検出することが可能になる。この突然の劣化は、オペレーション又は極限環境状態の機器における誤動作によるものであり得る。理想的に、これらのタイプの突然の劣化は、リアルタイムのモニタリングセンサデータに依存する異常検出モジュールによって検出されるべきである。しかしながら、センサ値の変化が、より広い時間帯に及ぶ場合、異常検出技術はこれらの劣化を見落とすかもしれない。この場合、現在のバッチの間の密度関数をモニタリングすることで、これらの変化を検出する可能性が高まる。
【００７２】
００８９    また性能モニタリングプロセスは、機器の設置以降回収された累積ＫＰＩ値の密度関数も学習する。例えば、５年目の密度関数は、理想期間と最新のバッチのＫＰＩを含む過去５年間のＫＰＩ値に基づいて学習される。６年目の開始時点で新しいバッチのデータが到着した際に、すべての以前のＫＰＩ並びに新しいＫＰＩに基づいて、新しい密度関数を学習する。この密度関数のモニタリングにより、ゆっくりとした性能劣化を捉えることが可能になる。なぜならば、最新のバッチはＫＰＩの重要ではない劣化を含むかもしれないが、より広い期間のデータを見ることで、この劣化がしばらくの間発生していて、ユーザに対して警告を発するための累積的証拠があることが明らかになるからである。
【００７３】
００９０    ７０４では、性能モニタリングプロセスはモニタリングレベルを比較し、これは新データから学習された密度関数と理想密度関数とを比較し、ＫＰＩの低い値について確率p(v、TNew)の増加があるかを特定する。７０４のフローは、学習フェーズ中に判定された各モニタリングレベルvi の新しい累積密度関数 F(vi, TNew)= P(VTNew<vi)を表示する、システムユーザ用のダッシュボードを作成する。また、当該ダッシュボードは、累積確率が警告閾値wi を上回った場合に、警告も表示する。
0006356304.tif 000010
このモニタリングレベル viについての新しい累積確率F(vi、TNew)及び理想性能ci中の対応する累積確率を用いて、警告の重度を決めることができる。システムユーザは、各モニタリングレベル{w1,..., wl}の1つ又は複数の警告閾値を付与し、かつ各警告閾値を、累積確率がこの閾値を上回った場合に実行されるべき保守作業に関連付けることができる。
【００７４】
００９１    図７（ｂ）は、理想及び劣化性能の密度関数、並びに1つのモニタリングレベルの累積密度関数の値の例を示す。モニタリングレベルは、レベル１：c１=１０%、レベル２：c２=１%及びレベル ３：c３=０.１%（理想期間中の累積確率：ci = F(v, Tideal)）に対応する。各レベルについて、累積密度関数の値が当該レベルに相当する閾値を上回る場合、システムは警告を発する。従って、保守スタッフは、発せられた警告に対処するために保守作業を行う。
【００７５】
００９２    性能分析の２つのフェーズのフローの一部は、負荷バイアス７０２の除去である。性能が機器の負荷に左右される傾向があり得るため、負荷バイアスの除去が必要となる可能性がある。機器への負荷が低い場合、ＫＰＩ値は、より高い負荷に対応するＫＰＩ値よりも高くなる傾向がある。このことは、機器が、低い負荷の元で比較的より良好に稼働するという事実を反映している。このバイアスを取り除くためには、実施形態例は、図５（ａ）及び図５（ｂ）に記載される通りに負荷バイアス７０２の除去を実施する。
【００７６】
００９３    図８は、一実施形態例に係る保守作業有効性分析のフロー例を示す。保守作業有効性分析１０５のためのモジュールは、機器又はその構成要素のうちの1つの性能を改善する際に、特定の保守作業の有効性を推定するように構成される。保守作業有効性分析１０５のためのモジュールは、入力として、保守前と保守後のセンサデータ及びＫＰＩと共に、評価されるべき保守作業についての情報を受信する。保守作業有効性分析１０５のフローは以下の通り進む。
【００７７】
００９４    ８０１では、保守作業有効性分析１０５は、保守作業前と保守作業後のセンサデータ２０４を回収することによって、前期間／後期間を特定するように構成される。前期間及び後期間の継続期間は、保守効果がどのくらい長く継続することが期待されているかに応じて変動し、かつドメイン・エキスパートによって又は望ましい実施形態に応じてその他の方法で設定することができる（例えば、１〜２カ月間に事前設定）。望ましい実施形態に応じて、８０１のフローは、性能に影響し得る異常運転状態（例えば、厳しい気候状態）に対応する前期間／後期間の間の測定値を取り除くために、機器環境において発生したイベントについてのメタデータ１０８を使用することもできる。
【００７８】
００９５    ８０２では、保守作業有効性分析１０５は、図５に記載される通りに、ＫＰＩを計算し、機器への負荷に基づいて新しいＫＰＩを正規化し、かつ前性能及び後性能についての性能モデルを学習することによって性能をモデル化するように構成される。
【００７９】
００９６    ８０３では、保守作業有効性分析１０５は、保守による統計的強化又は劣化があるかを判定するために、前期間と後期間の性能モデルを比較することによって重要度検定を実施するように構成される。望ましい実施形態に応じて、様々な重要度検定をこのフローに適用することができる。当該重要度検定には、データの分布についての仮定を行うパラメトリック検定（例えば、ｔ検定）や、そのような仮定を行わない非パラメトリック検定（例えば、コルモゴロフ−スミルノフ検定）が含まれる。重要度検定の選択は、機器のタイプや対応するＫＰＩに左右される。保守による性能の増加、低下があるか又は変化なしかを見出すため、各保守作業について多数の検定を行うことができる。機器の冷却性能についての保守作業の効果を推定するためにコルモゴロフ−スミルノフ検定を用いる例が図９に示されているが、望ましい実施形態に従ってあらゆる重要度検定を用いてよい。
【００８０】
００９７    図９は、 一実施形態例に係るコルモゴロフ−スミルノフ検定による保守有効性評価のフロー例を示す。アルゴリズムの統計的重要度検定フローの一実施形態例は、コルモゴロフ−スミルノフ検定（ＫＳ検定）である。ＫＳ検定の可能な利点としては、データの分布についての仮定が一切不要であることが含まれ、ｔ検定とは対照的に、ＫＳ検定は、同様の平均を有するが異なるばらつきを有する２つの通常分布の間の差分を捉えることができる。コルモゴロフ−スミルノフ検定は、前サンプルと後サンプルの累積分布を比較することと、これらの間に統計的に重要な差分があるかを検出することに依存している。KPIb及びKPIaを、保守作業の前と後のそれぞれの性能を反映する２つの確率変数とする。KPIb及びKPIaの真の累積密度関数（ＣＤＦ）は以下の通り定義される。
0006356304.tif 000011
【００８１】
００９８    所定のvについては、累積密度がより高いと、低いＫＰＩ値を有する確率が増加するため、性能が悪化する。よって、保守の後に性能の重要な改善がある場合、いくつか値のvについてはFb(v)>Fa(v)となる。一方、保守のせいで性能に全く改善がない場合、すべての値vについてFb(v)<Fa(v)となる。性能の重要な改善について検定を行うために、一実施形態例では、Fa(v)に比べてFb(v)における統計的増加を探す一方的コルモゴロフ−スミルノフ検定を利用する。帰無仮説とは、分布Fb(v)がFa(v)よりも大きくないことであり、対立仮説とは、Fb(v)がFa(v)よりも大きいということである。図９のフローは以下の通りである。
【００８２】
００９９    ９０１では、保守作業有効性分析１０５は、ＫＳ検定によって一方的Ｄ統計量を計算するように構成される。一方的Ｄ統計量は以下の通り計算される。
0006356304.tif 000012
【００８３】
０１００    ここでsupvは、差集合の上限である。
【００８４】
０１０１    ９０２では、保守作業有効性分析１０５は、Ｄ統計量と、所定の重要度レベルσ（帰無仮説が実際に真である場合に帰無仮説を棄却する確率）についてのコルモゴロフ分布からの臨界値c(σ)とを比較するように構成される。この比較は以下の通り計算される。
0006356304.tif 000013
【００８５】
０１０２    ９０３では、保守作業有効性分析１０５は、９０２の比較に基づいてＤ統計量が臨海値よりも大きいかを判断するように構成される。つまり、以下を判断するためにチェックが行われる。
0006356304.tif 000014
【００８６】
０１０３    Ｄ統計量が臨海値よりも大きい場合（Ｙｅｓ）、フローは９０４に進み、帰無仮説を棄却して、保守により性能に重要な改善がなされたと報告する。改善レベルが重要と見なされるかを判断するための閾値は、ドメイン・エキスパートが設定することができ、又は望ましい実施形態に応じたその他の方法で設定できる。そうでない場合（Ｎｏ）、フローは９０５に進み、帰無仮説を受理し、保守による性能の改善はないと報告する。
【００８７】
０１０４    図１０（ａ）及び図１０（ｂ）はそれぞれ、一実施形態例に従って、保守前と保守後の確率及び累積密度関数の例を示し、いかにしてＤ統計量が計算されるかを示す。具体的には、図１０（ａ）は、ＫＳ検定の前と後の確率密度関数を示し、図１０（ｂ）は、Ｄ統計量でのＫＳ検定前と後の累積密度関数を示す。ＫＳ検定については、検定は、帰無仮説が棄却された場合に、保守による重要な性能の改善が発生したことを示すのみである。一方、帰無仮説が真である場合、その結果は、保守による性能劣化があるか（例えば保守によって誘発された故障）又は性能に全く変化がないかを示さない。これら２つの場合を区別するために、Fa(v)に比較してFb(v)に統計的減少を探すために、別の一方的コルモゴロフ−スミルノフ検定を実施することができる。帰無仮説とは、分布Fb(v)がFa(v)よりも小さくないことであり、対立仮説とは、Fb(v)がFa(v)よりも小さいということである。これら２つのコルモゴロフ−スミルノフ検定は、それぞれKS−EとKS−Dという。２つの検定の結果は、以下の表２に示される通り組み合わせられる。
【００８８】
【表２】
0006356304.tif 000015
0006356304.tif 000016
【００８９】
０１０５    図９のフローを実施するために、実施形態例では以下のパラメータを利用することができる。パラメータの一例は、保守前と保守後のモニタリングの長さであり、これは各保守作業のタイプについてドメイン・エキスパートが定義することができ、又は事前に知られている有効性（すなわち、成功か又は不成功）の保守作業を用いて、履歴データから学習することができる。別のパラメータの例は、保守が性能を改善すると期待されることがいかに信頼できるのかに応じて、ドメイン・エキスパートが定義できるＫＳ検定信頼度（例えば、５% 信頼度）である。累積密度関数及びＤ統計量は、保守作業の前と後のモニタリング期間中の実際のＫＰＩ値から推定することができる。
【００９０】
０１０６    図１１は、一実施形態例に係る保守カテゴリー有効性分析１０７のフロー例を示す。保守カテゴリー有効性分析１０７のためのモジュールは、保有機器の性能の改善における保守作業群の有効性を推定するように構成される。このモジュールは、入力として、図８の保守作業有効性モジュールからの有効性スコア、ｐ値及び統計値８０４を受信し、かつ作業群の有効性について見識を与えるために多様な統計値を適用する。この分析プロセスは、以下の通り進む。
【００９１】
０１０７    １１００では、保守カテゴリー有効性分析１０７は、保守作業のカテゴリーを特定するように構成され、これにより、システムユーザは、保守分析が行われる保守作業群を選択する基準を指定することが可能になる。保守グループ分けは、望ましい実施形態に応じて、タイプ、ベンダー、及び時間を含むがこれらに限定されない異なる要因に基づき行うことができる。カテゴリーは、例えば、どのベンダーが最良の保守を提供するかを判定するため、ベンダー実行保守作業を追跡するように、オペレータが定義することができる。
【００９２】
０１０８    １１０１では、保守カテゴリー有効性分析１０７は、保有機器を特定するように構成され、これによりシステムユーザは、分析が行われる保有機器を選択する基準を指定することができる。機器は、望ましい実施形態に応じて、場所、製造業者及び年齢を含むがこれらに限定されない異なる要因に基づいてグループ分けできる。保有機器は、場所、機器のタイプ、又はその他の望ましい実施形態に基づいて定義することができる。
【００９３】
０１０９    １１０２では、保守カテゴリー有効性分析１０７は、各作業について統計的重要度検定を適用することによって、保守作業有効性検定を実施するように構成される。重要性能指標（ＫＰＩ）を計算し、機器への負荷に基づいて新しいＫＰＩを正規化し、性能モデリング１０４と同じ方法を用いて、前性能と後性能について性能モデルを学習することによって、統計的重要度が適用される。統計的重要度検定は、ＫＳ検定など、望ましい実施形態に従ったあらゆる検定であり得る。
【００９４】
０１１０    １１０３では、保守カテゴリー有効性分析１０７は、重要度検定の指標又は統計値を集約するように構成される。集約機能は、保守により結果として性能がより良くなった、悪くなった、同じであるというグループ内の作業のパーセンテージの計算を含むが、これに限定されない。追加の集約機能は、個々の作業についてのすべての重要度検定の統計値の分布（例えば、個々のＫＳ検定のＤ統計量の分布）の重要度と、どの保守カテゴリーが、最高の性能改善を達成しているかを知るために、多数の保守作業カテゴリーに対応する検定統計値の２つ以上の分布の比較を研究することを含み得る。
【００９５】
０１１１    図１２（ａ）乃至図１２（ｃ）及び図１３（ａ）乃至図１３（ｂ）は、実施形態例が、本開示の機能性を容易にするために利用し得る管理情報例を示す。図１２（ａ）乃至図１２（ｃ）及び図１３（ａ）乃至図１３（ｂ）の管理情報は、上記の実施形態例に基づき生成することができ、かつ保守作業の性能の出力を容易にするために利用できる。特に、図１２（ａ）は、望ましい実施形態に従った機器のグループ分けの例を示す。このグループ分けは、ドメイン・エキスパートによって又はオペレータの望ましい実施形態に従って設定してよい。例えば、オペレータは、望ましい実施形態に応じて、運転場所に基づいて、同じタイプの機器について、特定の期間に亘って利用されている機器など、機器を一緒のグループにすることを望んでもよい。そして、このような実施形態において、オペレータは、望ましい機器のグループに対する保守作業の効果を見るかもしれない。図１２（ｂ）は、機器に関連付けることのできるパラメータの例を示す。当該パラメータは、望ましい実施形態に応じて、機器のタイプ、製造業者、機器が使用された日付などを含むことができる。図１２（ｃ）は、機器の保守作業ログの例を示す。各保守作業は、保守ＩＤによって整理することができ、保守が実施された対応する機器に関連付けることができる。保守作業に関連付けられたパラメータは、望ましい実施形態に応じて、保守のタイプ、保守日、保守オペレータの氏名などを含み得る。図１３（ａ）は、ＫＰＩ値を形成するための望ましい属性を測定する機器のセンサ読取値の例を示す。各機器は、望ましい属性の値を追跡するためのセンサに関連付けられてよく、当該値はタイプスタンプ化することもできる。図１３（ｂ）は、保守作業の性能を判定するために使用されるＫＰＩ関数の例を示す。ＫＰＩは、対応するＫＰＩ関数によって計算することができ、当該ＫＰＩ関数は、望ましい実施形態に応じて、機器に関連付けられた属性からの1つ以上の値、又はその他の1つ以上のＫＰＩ値を利用できる。例えば、車両の燃費を追跡するためのＫＰＩ関数は、車両の走行距離計からの運転されたマイル対車両が消費した燃料に基づく関数を有してよく、又は車両のガロンセンサ読取値ごとのマイルによって直接測定することができる。
【００９６】
０１１２    図１４は、一実施形態例に係る複数の機器及び管理装置を含むシステムを示す。1つ以上の機器又は機器システム１４０１−１、１４０１−２、１４０１−３、及び１４０１−４は、管理装置１４０２に接続されるネットワーク１４００に通信可能に接続される。管理装置１４０２は、ネットワーク１４００における機器及び機器システムから集約されたデータを含むデータベース１０３を管理する。別の実施形態例では、機器及び機器システム１４０１−１、１４０１−２、１４０１−３、及び１４０１−４からのデータは、 統合基幹業務システムなどの機器又は機器システムからのデータを集約する独自のデータベース１４０３などのセントラル・リポジトリ又は中央データベースに集約することができ、また管理装置１４０２は、セントラル・リポジトリ又は中央データベースにアクセスし又はデータを検索取得することができる。
【００９７】
０１１３    図１５は、実施形態例を実施できるシステム図の例を示す。この例では、機器又は機器システム１４０１の複数のセンサ１５１１に通信可能に接続された管理装置１４０２がある。当該機器は、複数のセンサ１５１１を含んでよい。当該センサは、機器１４０１内に配置される個々のセンサとすることができ、又は機器１４０１に接続されたセンサのアレイとすることができ、又は望ましい実施形態に従ったその他の態様で実施することができる。図１５に示される例では、機器１４０１は、管理装置１４０２の外として図示されているが、その他の実施形態も可能である。例えば、管理装置１４０２は、機器１４０１の内部で実施することができ、かつ外部サーバに結果を提供するように構成することができる。
【００９８】
０１１４    他の実施形態例では、管理装置１４０２は、局地的に機器１４０１を管理しかつ保守作業を実施するように構成された別の管理装置に通信可能に接続されるように構成されてもよい。例えば、別の管理装置は、別の管理装置に関連付けられた機器１４０１への保守作業を制御するとともに、管理装置１４０２に通信可能に接続されたローカル制御システムの形態でよい。かかる一実施形態例では、別の管理装置は、管理装置１４０２によって提供される通り保守作業の全体的性能影響に基づき機器１４０１への望ましい保守作業を実施するように構成することができる。別の管理装置のオペレータは、別の管理装置への保守作業のリクエストを提出することができ、当該リクエストは、管理装置１４０２において第１の保守作業として処理される。全体的性能影響が別の管理装置に返送される場合、全体的性能影響が、当該影響の結果として性能強化がもたらされることを示す場合、別の管理装置は保守作業を実施するように構成することができ、また保守作業を実施せず、かつオペレータに対して、提案される保守作業について予想される性能劣化又は性能強化の欠如を表示するように構成することができる。
【００９９】
０１１５    装置１４０２は、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０２と、ネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）１５０３と、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１５０４とを含んでよい。プロセッサ１５０１は、メモリ１５０２から1つ以上のプログラムをロードし、かつ実施形態例に記載される通りに機能性（例えば、モジュールのすべて又はモジュールのセット）を容易にするように当該プログラムを実行するように構成される。メモリ１５０２は、機器１４０１のセンサデータを記憶するように構成されてもよく、当該センサデータは、外部のデータベースから又は記憶装置から検索取得することができる。
【０１００】
０１１６    プロセッサ１５０１は、1つ以上の機器の第１の保守作業を処理するように構成される。第１の保守作業は、オペレータから提案された保守作業もしくは提案された保守作業のセット、又は1つ以上の機器を管理する装置によって提出された保守作業又は保守作業のセットとすることができる。プロセッサ１５０１は、第１の保守作業と同じタイプの1つ以上の第２の保守作業の前と後に、1つ以上の機器のセンサデータを取得するように構成することができる。第２の保守作業は、提案された保守作業又は提案された保守作業のセットと同一タイプの1つ以上の履歴保守作業 とすることができ、かつ図１２（ａ）乃至図１２（ｃ）及び図１３（ａ）乃至図１３（ｂ）から判定される通り、保守作業のタイムスタンプに比較された属性値のタイムスタンプによって判定される通りの、保守作業前のかつ保守作業後のセンサ読取値を含むことができる。プロセッサは、図４乃至図１１の実施形態例に示される通り、1つ以上の第２の保守作業の前に発生したセンサデータからの1つ以上の第１の性能判定と、1つ以上の第２の保守作業の後に発生したセンサデータからの1つ以上の第２の性能判定との比較に基づいて、第１の保守作業の全体的性能影響を判定するように構成されてもよい。そして、プロセッサ１５０１は、望ましい実施形態に従って全体的性能影響を送信してよく、これには1つ以上の第１の性能判定と1つ以上の第２の性能判定との比較の集約を含むことができる。
【０１０１】
０１１７    プロセッサ１５０１は、保守作業のタイプに関連付けられた重要性能指標関数にセンサデータを適用することによって、1つ以上の第１の性能判定及び1つ以上の第２の性能判定を決めるように構成されてもよく、重要性能指標関数は、図４乃至図１１の実施形態例に示される通り、1つ以上の機器に適用される負荷を正規化するように構成される。プロセッサ１５０１は、1つ以上の第１の性能判定と1つ以上の第２の性能判定との比較について重要度検定を実施することによって、全体的性能影響を判定するように構成されてよく、この重要度検定は、図８及び図９に示される通り、1つ以上の第１の性能判定と1つ以上の第２の性能判定との間の統計的重要度を示すように構成される。さらに、プロセッサは、表２に示される通り、重要度検定の閾値以内の強化及び劣化を示す重要度検定については、性能に変化がないことを示し、重要度検定の閾値を上回る劣化と、重要度検定の閾値以内の強化を示す重要度検定については、性能劣化を示し、重要度検定の閾値以内の劣化と、重要度検定の閾値を上回る強化を示す重要度検定については、性能強化を示し、そして、重要度検定の閾値を上回る劣化と、重要度検定の閾値を上回る重要度検定については、強化と劣化の組み合わせを示すことによって、全体的性能影響を送信するように構成してよい。
【０１０２】
０１１８    管理装置１４０２は、機器の性能モニタリングを行い、図１（ｂ）、図７（ａ）及び図７（ｂ）に記載されるように閾値を下回る場合にアラートを送信するように構成されてもよい。プロセッサ１５０１は、機器１４０１の履歴センサデータに基づいて、装置の第１の重要性能指標（ＫＰＩ）値のための理想密度関数を導出し、かつ例えば、図６（ａ）、図６（ｂ）及び図７に示される通りに機器１４０１の履歴センサデータに基づいて機器１４０１の負荷に第１のＫＰＩ値を関係づける第１のモデルを導出するように構成される。装置１４０２に対してセンサデータを提供する機器１４０１については、プロセッサ１５０１は、第１のＫＰＩ値に対応する機器１４０１のセンサデータから第２のＫＰＩ値を導出し、第１のモデル及び機器１４０１への現在の負荷に基づいて第２のＫＰＩ値を正規化し、かつ図６（ａ）、図６（ｂ）及び図７に示される通りに正規化された第２のＫＰＩ値の密度関数を導出するように構成することができる。第２のＫＰＩ値の累積確率が、第１のＫＰＩの理想密度関数に基づいて決められた閾値を上回る場合、プロセッサ１５０１は、閾値に基づいて保守アラートを供給するように構成することができる。本実施形態例において、保守アラートは、劣化の検出されたレベルに基づいて警告するために利用される。さらに、本実施例において、第１のモデルは、装置の負荷に関連するとして機器１４０１の理想性能モデルとなり得る。よって、履歴センサデータから第１の理想ＫＰＩ値を示すように構成された理想密度関数は、負荷に関連して正規化され得る。その後、正規化された理想密度関数の結果は、機器１４０１の現在のＫＰＩ値がいかに理想ＫＰＩ値と異なるかを示すために、装置の負荷に対して正規化された装置の第２の現在のＫＰＩ値についての密度関数と比較することができる。さらに、第２のＫＰＩ値の正規化は、第１のモデルに基づいて行うことができ、かつ機器１４０１への現在の負荷は、機器１４０１の現在の負荷についての第１のモデルから提供された値に基づいて第２のＫＰＩ値を調整することを含み得る。
【０１０３】
０１１９     プロセッサ１５０１はまた、理想密度関数の1つ以上の累積確率から1つ以上の閾値を導出するようにも構成されており、1つ以上の累積確率のそれぞれが、第１のＫＰＩ値に関連付けられており、例えば図６（ａ）、図６（ｂ）、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示される通り、1つ以上の累積確率のそれぞれが、保守アラートについてのレベルと関連付けられる。保守アラートのレベルのそれぞれは、累積確率に従った望ましい閾値に基づきユーザによって定義され得る。
【０１０４】
０１２０    プロセッサ１５０１は、理想密度関数を導出し、かつ装置１４０２のオペレーションモードの期間につき密度関数を導出するように構成することができる。プロセッサ１５０１は、例えば図２（ｃ）で記載されるフローによるオペレーションモードを検出するように構成され、かかるフローは、オペレーションモードを示すセンサデータに関連する条件値を提供することと、条件値を満たす又は上回るドメイン・エキスパートによって指定されるオペレーションモード条件の変数に相関する変数のセットについて値の第１の平均を計算することと、条件値を下回るオペレーションモード条件の変数に相関する変数のセットについての値の第２の平均を計算することと、第１の平均を使用する第１の成分及び第２の平均を使用する第２の成分を有する混合モデルを決定することと、当該混合物の２つの成分の間の決定境界値を計算することと、オペレーションモードにあるとして、センサデータの閾値として決定境界値を使用することとを含み得る。
【０１０５】
０１２１    プロセッサ１５０１は、複数の成分ＫＰＩ値について理想密度関数を導出し、かつ複数の成分ＫＰＩ値のそれぞれついて第１のモデルを導出するようにも構成することができる。プロセッサ１５０１は、複数の成分ＫＰＩ値のそれぞれについて第１のモデルを導出するように構成される。第２のＫＰＩ値は、複数の成分ＫＰＩ値の合成物とすることができ、プロセッサ１５０１は、複数の成分ＫＰＩ値の対応するそれぞれについて第２のＫＰＩ値を導出し、かつ複数の成分ＫＰＩ値の対応するＫＰＩ値について第２のＫＰＩ値を正規化するように構成することができる。本実施形態例において、ＫＰＩ値は、成分ＫＰＩ値から成る劣化の総計スコアとすることができ、各成分ＫＰＩ値は、機器１４０１の一態様又は構成要素に対応し得る。例えば、成分ＫＰＩ値は、機器１４０１の特定の構成要素をモニタリングする個々のセンサに対応し得る。
【０１０６】
０１２２    プロセッサ１５０１はまた、第１のＫＰＩの理想密度関数に基づいて決められた閾値を上回った第２のＫＰＩ値の成分値の累積確率について、閾値に基づき保守アラートを供給するようにも構成される。よって、理想ＫＰＩ値と比較して、成分ＫＰＩ値の累積確率が、望ましい閾値を超えた劣化を示す場合、当該成分に対応してアラートを発することができる。
【０１０７】
０１２３    プロセッサ１５０１はまた、装置がオペレーションモードにある期間に亘って、ＫＰＩ値に基づく対応する負荷値についてＫＰＩ値を見積もるために構成された第１の関数を決定し、かつ図２（ａ）及び図３に従って機器１４０１への負荷についての第１の関数から提供される値に基づき機器１４０１の負荷への提供されるＫＰＩ値を正規化するための第１のモデルを構成するように構成することもできる。
【０１０８】
０１２４    他の実施形態例では、管理装置１４０２は、機器１４０１の保守作業をモニタリングかつ制御するとともに、管理装置１４０２に通信可能に接続されるローカル制御システムの形態で、局地的に機器１４０１の保守作業を管理かつ実行するように構成された他の管理装置に、通信可能に接続されるように構成されてもよい。かかる実施形態例では、当該他の管理装置は、性能が望ましい閾値を下回ることを検出するためのアラートを発するように構成することができる。他の管理装置のオペレータは、機器１４０１のための保守作業の必要性を認識して、他の管理装置の保守作業のリクエストを提出することができ、その後、当該リクエストは、管理装置１４０２にて第１の保守作業として処理される。全体的性能影響が他の管理装置に返送される際、全体的性能影響が、当該影響が結果として性能強化をもたらすことを示す場合には、他の管理装置は、保守作業を実施するように構成することができ、また、保守作業を実施せず、かつオペレータに対して、予想される性能劣化又は提案される保守作業の性能強化の欠如を表示するように構成することができる。
【０１０９】
０１２５    詳細な説明の一部は、コンピュータ内のオペレーションのアルゴリズム及び象徴的な態様に関して示されている。これらのアルゴリズム記述及び象徴的な態様は、データ処理分野の当業者がその新しいアイディアのエッセンスを他の当業者に伝えるために使用する手段である。アルゴリズムとは、望ましい最終状態又は結果へと導く一連の定義されたステップである。実施形態例において、実施されるステップは、具体的な結果を達成するための相当量の物理的操作を必要とする。
【０１１０】
０１２６    別段の記載がない限り、以下の解説から明らかなように、当然のことながら説明全体を通して、「処理」、「演算」、「計算」、「判断」、「表示」等の用語を用いた解説は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理的（電子的）数量として表わされるデータを、コンピュータシステムのメモリもしくはレジスタ又はその他の情報記憶、送信もしくは表示装置の中の物理的数量として同様に表わされるその他のデータに操作しかつ変換する、コンピュータシステム又はその他の情報処理装置の動作又はプロセスを含み得る。
【０１１１】
０１２７    実施形態例は、本明細書におけるオペレーションを実施する装置にも関し得る。この装置は、必要とされる目的のために特別に構築してもよく、又は1つ以上のコンピュータプログラムによって選択的に起動又は再構成された1つ以上の汎用コンピュータを含み得る。当該コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読信号媒体などのコンピュータ可読媒体に記憶してよい。コンピュータ可読記憶媒体は、光ディスク、磁気ディスク、読取専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、ソリッドステート装置及びドライブ、又は電子情報の格納に適したその他あらゆるタイプの有形又は非一時的な媒体を含むが、これらに限定されない、有形媒体を含み得る。コンピュータ可読信号媒体は、搬送波などの媒体を含み得る。本明細書において示されるアルゴリズム及び（情報）提示は、特定のコンピュータ又はその他の装置に本質的に関係しているわけではない。コンピュータプログラムは、望ましい実施形態のオペレーションを実施する命令を含む純粋なソフトウェアの実施を含み得る。
【０１１２】
０１２８    様々な汎用システムを、本明細書における実施例に従ってプログラム及びモジュールと共に使用してもよく、又は望ましい方法ステップを実施するためにより特化した装置を構築することが都合がよいということが判明するかもしれない。さらに、実施形態例は、特定のプログラミング言語を参照して説明されてはいない。当然のことながら、本明細書に記載されている通りに本実施形態例の教示を実施するために、様々なプログラミング言語を使用してもよい。プログラミング言語の命令は、1つ以上の処理装置、例えば中央処理装置（ＣＰＵ）、プロセッサ、又はコントローラによって実行され得る。
【０１１３】
０１２９    当技術分野では周知であるように、上述のオペレーションは、ハードウェア、ソフトウェア、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって実行することができる。実施形態例の様々な態様は、回路や論理装置（ハードウェア）を用いて実施してよく、その一方で、その他の態様は、機械読み取り可能媒体（ソフトウェア）上に記憶された命令を用いて実施してもよく、これがプロセッサによって実行された場合には、本出願の実施形態を実行する方法をプロセッサに実施させるものである。さらに、本出願のいくつかの実施形態例は、ハードウェアのみにおいて実施されてよく、その他の実施形態は、ソフトウェアのみで実施されてよい。さらに、説明された様々な機能は、1つのユニットで実施することができ、又はあらゆる方法によって多くの構成要素に分散することができる。ソフトウェアによって実施された場合、上記の方法は、コンピュータ読取可能媒体に記憶された命令に基づいて、汎用コンピュータなどのプロセッサによって実行され得る。望ましい場合には、圧縮及び／又は暗号化形式で命令を媒体に記憶することができる。
【０１１４】
０１３０    また、本出願の教示内容の明細及び実践を考慮することにより、本出願の他の実施形態が、当業者にとって明白となるであろう。記載された実施形態例の多様な態様及び／又は構成要素は、単独で又は組み合わせて使用してよい。本明細書及び実施形態例は例示のみとして考慮され、本出願の真正なる範囲及び精神は以下の請求項によって示されることが意図されている。
【図１（ａ）】
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【図１（ｂ）】
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【図２（ａ）】
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【図２（ｂ）】
0006356304.tif 000020
【図２（ｃ）】
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【図２（ｄ）】
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【図３】
0006356304.tif 000023
【図４】
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【図５（ａ）】
0006356304.tif 000025
【図５（ｂ）】
0006356304.tif 000026
【図６（ａ）】
0006356304.tif 000027
【図６（ｂ）】
0006356304.tif 000028
【図６（ｃ）】
0006356304.tif 000029
【図７（ａ）】
0006356304.tif 000030
【図７（ｂ）】
0006356304.tif 000031
【図８】
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【図９】
0006356304.tif 000033
【図１０（ａ）】
0006356304.tif 000034
【図１０（ｂ）】
0006356304.tif 000035
【図１１】
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【図１２（ａ）】
0006356304.tif 000037
【図１２（ｂ）】
0006356304.tif 000038
【図１２（ｃ）】
0006356304.tif 000039
【図１３（ａ）】
0006356304.tif 000040
【図１３（ｂ）】
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【図１４】
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【図１５】
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