(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客ビルに設置されるエレベーターの部品交換や清掃に関する間隔を決定する保守プランを作成するエレベーターの保守契約支援システムにおいて、
前記顧客ビルに関する情報（所在地、敷地面積、階床数、用途）と、前記エレベーターに関する情報（前記エレベーターの定員、運行速度、設置台数）と、を入力する入力手段と、
過去の実績である既設ビル及び既設エレベーターに関する情報と、利用者数と、の関係を変換テーブルとした負荷予測用データベースと、
過去の実績である既設エレベーターが使用される頻度（エレベーターの月間運行時間、走行距離、ドア開閉回数）と、既設エレベーターを構成する部品の交換や清掃に関する間隔と、の関係を変換テーブルとした保守プラン計算用データベースと、
を備え、前記入力手段により入力された前記顧客ビルに関する情報から前記負荷予測用データベースにより利用者数を求め、求められた利用者数と、前記エレベーターに関する情報からエレベーターが使用される頻度を算出し、
算出された頻度と、前記入力手段より入力された前記エレベーターに関する情報と、から前記保守プラン計算用データベースにより、前記エレベーターを構成する部品の交換や清掃に関する間隔を定め、前記保守プランを作成し、表示することを特徴とするエレベーターの保守契約支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載のエレベーターの保守契約支援システムにおいて、前記部品の交換や清掃にかかる料金表を備え、作成された前記保守プランにおける前記部品の交換や清掃に関する間隔と前記料金表とから保守の料金を計算し、表示することを特徴としたエレベーターの保守契約支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載のエレベーターの保守契約支援システムにおいて、前記入力手段と前記表示とはインターネット上のホームページ上に設けられた情報入力手段と情報表示手段として構成されることを特徴とするエレベーターの保守契約支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載のエレベーターの保守契約支援システムにおいて、
前記過去の実績である既設ビルに関する情報は、地域分類区分、敷地面積分類区分、階床数分類区分、用途分類区分に分類され、前記負荷予測用データベースは各前記分類区分の組合せ毎に前記利用者数が記録されていることを特徴とするエレベーターの保守契約支援システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、エレベーターの保守会社と顧客が保守契約を結ぶ際に使用するシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的にエレベーターの保守契約には、フルメンテナンス契約と点検契約の2種類の方式がある。
【０００３】
フルメンテナンス契約では、毎月一定の料金で契約を結び、１ヶ月間隔や３ヶ月間隔など一定の周期で点検を実施し、その結果保守員が消耗部品に対して交換が必要と判断した場合は交換し、修理すべき異常が発見されたら修理を実施する。これらの部品交換や修理に関して追加料金は発生しない契約となっている。また、多くの場合突発的な故障に対しても無償で修理を実施する。
【０００４】
一方、点検契約では、同じく一定の周期で点検を実施し、毎月の料金は点検作業費と、点検の結果保守員が部品の交換や修理が必要と判断し、顧客がそれらの部品の交換や修理を承諾した場合は、それらの部品の交換や修理の費用を加算した額を支払う。突発的な故障に対しても、別途修理代がかかる。
【０００５】
顧客がエレベーター保守会社と保守契約を結ぶに当たっては、エレベーター保守会社と顧客との商談を通じた経験的な判断によりこれら２種類の保守契約を選択して契約を結んでいる。
【０００６】
また、保守会社によっては種々のオプション項目を用意している場合もあるが、それらのオプションの選択もまた保守会社と顧客との商談を通じた経験的な判断によってなされている場合が多い。
【０００７】
従来、エレベータの修理計画を作成する装置として、特開平７−２５５５７号公報に記載された装置が知られている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
顧客のエレベーターが使用される頻度（負荷）は、顧客のビルにおけるエレベーターの使用者数の大小によっても異なるし、２４時間連続的に運転するのか、定期的に休みがあるかによっても異なる。また、顧客のニーズとして、点検のためにエレベーターを止めることを嫌う場合もあれば、許容される場合もある。更に、必要最低限の品質が保たれる範囲で保守にかかるコストを極力下げたい顧客もあれば、ある程度コストがかかっても最上の品質を必要とする顧客もある。
【０００９】
このように、顧客のエレベーターに課せられる負荷と要求される保守の品質は千差万別であるので、個々の顧客のニーズに合わせて点検の周期や消耗部品交換の間隔などを調節し、きめの細かい保守プランを提供する必要がある。
【００１０】
これに対して、保守の契約形態の種類を増やしたり、様々なオプション項目を用意することは可能であるが、どの顧客に対してどのような保守プランを提供すべきかを判断する適切な手段はこれまで存在しなかった。
【００１１】
そこで、本発明の目的は顧客のエレベーターの負荷の程度や顧客のニーズを考慮して適切な保守プランを選定するためのシステムを提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため本発明は、顧客ビルに設置されるエレベーターの部品交換や清掃に関する間隔を決定する保守プランを作成するエレベーターの保守契約支援システムにおいて、前記顧客ビルに関する情報（所在地、敷地面積、階床数、用途）と、前記エレベーターに関する情報（前記エレベーターの定員、運行速度、設置台数）と、を入力する入力手段と、過去の実績である既設ビル及び既設エレベーターに関する情報と、利用者数と、の関係を変換テーブルとした負荷予測用データベースと、過去の実績である既設エレベーターが使用される頻度（エレベーターの月間運行時間、走行距離、ドア開閉回数）と、既設エレベーターを構成する部品の交換や清掃に関する間隔と、の関係を変換テーブルとした保守プラン計算用データベースと、を備え、前記入力手段により入力された前記顧客ビルに関する情報から前記負荷予測用データベースにより利用者数を求め、求められた利用者数と、前記エレベーターに関する情報からエレベーターが使用される頻度を算出し、算出された頻度と、前記入力手段より入力された前記エレベーターに関する情報と、から前記保守プラン計算用データベースにより、前記エレベーターを構成する部品の交換や清掃に関する間隔を定め、前記保守プランを作成し、表示するものである。
【００１３】
また、上記のものにおいて、前記部品の交換や清掃にかかる料金表を備え、作成された前記保守プランにおける前記部品の交換や清掃に関する間隔と前記料金表とから保守の料金を計算し、表示することが望ましい。
さらに、上記のものにおいて、前記入力手段と前記表示とはインターネット上のホームページ上に設けられた情報入力手段と情報表示手段として構成されることが望ましい。  
さらに、上記のものにおいて、前記過去の実績である既設ビルに関する情報は、地域分類区分，敷地面積分類区分，階床数分類区分，用途分類区分に分類され、前記負荷予測用データベースは各前記分類区分の組合せ毎に前記利用者数が記録されていることが望ましい。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を用いて説明する。図１は、本発明によるエレベーターの保守契約支援システムをインターネット上のクライアント・サーバーシステムとして構成した場合の一実施例である。図中１は本発明における保守契約サービスを提供するサーバーシステム、２は前記保守契約サービスをアクセスする複数のクライアントシステム、３はこれらのシステムを接続する通信ネットワークである。
【００１５】
サーバーシステム１は、エレベーターの保守サービスを提供する保守会社が所有するコンピュータ、あるいは保守会社が契約しているネットワークのプロバイダーが所有するコンピュータなどであり、いずれにしても保守サービスを提供する保守会社が設けるものである。
【００１６】
クライアントシステム２は、エレベーターの保守サービスを受けようとしている顧客の所有するコンピュータ、あるいは顧客が契約しているネットワークのプロバイダーが所有するコンピュータであり、いずれにしても保守サービスを受けようとする顧客が設けるものである。
【００１７】
通信ネットワーク３は、これらのコンピュータ間を接続してデジタルデータをやり取りするものであり、公衆電話回線、高速データ通信回線、衛星通信回線などからなるものである。
【００１８】
この実施例において、保守契約システムの機能はサーバーシステム上に設けられたワールドワイドウエブのハイパーテキストと、この枠組みの上で機能し、クライアントシステムに転送されて実行されるソフトウエアモジュールと、前記ハイパーテキストへのアクセスやソフトウエアモジュールの動作に応じて呼び出されるサーバーシステム上の処理プログラムによって構成されるものである。
【００１９】
図２は、サーバーシステム上の処理プログラムの一構成例を示すものである。図中１０は顧客のコンピュータより入力される顧客のビルやエレベーターに関する情報、１１は前記情報をもとにエレベーターの負荷を予測する負荷予測手段、１２は前記負荷予測手段が予測処理のために用いる負荷予測用データベース、１３は負荷予測手段が予測した顧客のエレベーターの負荷の情報、１４は前記エレベーターの負荷をもとに顧客に推奨する保守プランを選定し、その保守プランを実施する際の値段を計算する保守プラン計算手段、１５は前記保守プラン計算手段が用いる保守プラン計算用データベース、１６は上記の計算の結果顧客に提示される保守プランである。また、１７は既に契約を結んでいる顧客がコンピュータより入力するＩＤ番号である。１８はＩＤ番号を用いて顧客のエレベーターに関する運行記録を運行記録データベース１９より呼び出して、顧客のエレベーターの負荷を計算する負荷計算手段である。
【００２０】
次に、本発明によるエレベーターの保守契約支援システムの動作の一例を図を用いて説明する。
【００２１】
図３は、本実施例におけるエレベーター保守契約支援システムの処理の流れを示す図である。始めに保守契約サービスの先頭画面が表示され（Ｓ１）、この画面で新規契約、または契約更新を選択する。新規契約の場合には顧客のビルやエレベーターに関する情報を入力する画面が表示され、上記ビルやエレベーターの情報を入力する（Ｓ２）。すると、負荷予測手段１１の処理により、顧客エレベーターの予想される負荷が計算され（Ｓ３）、その結果が表示される（Ｓ４）。続いて、予測されたエレベーターの負荷をもとに保守プラン計算手段１４の処理により、顧客エレベーターの負荷にかなった保守プランが計算され（Ｓ５）、結果が表示される（Ｓ６）。一方、契約変更の場合は、顧客識別ＩＤ番号を入力する（Ｓ７）。すると、負荷計算手段１８により顧客エレベーターに関する運行記録から負荷が計算され（Ｓ８）、その結果が表示される（Ｓ９）。そして、以下は新規契約の場合と同様に保守プラン計算手段１１により保守プランが計算され（Ｓ５）、結果が表示される（Ｓ６）。
【００２２】
次に、各ステップにおける本システムと顧客とのやり取りについて図を用いて説明する。
【００２３】
まず、保守会社のホームページに、保守契約サービスの画面へのリンクを設けておき、顧客がこのリンクをクリックすると図４に示すような保守契約サービスの先頭画面が表示される（Ｓ１）。ここでは、保守契約サービスの概要や、特徴、メリットなどに関する説明が記載されている。
【００２４】
新規に保守契約を希望する顧客は、図中２０で示す「新規契約」のボタンをクリックして次の画面に進む。また、既に保守契約を結んでいる顧客において、契約内容を変更したい顧客は図中２１で示す「契約変更」のボタンをクリックして次の画面に進む。この場合は、図中２２で示すテキストボックスに、保守会社より知らされている顧客のＩＤ番号を入力しておく（Ｓ７）。
【００２５】
次に、新規契約の場合には図５に示すビル・エレベーター情報入力画面が表示される（Ｓ２）。ここでは、プルダウンメニューからの選択やテキストボックスへの入力により、顧客のビルとエレベーターに関する情報を入力する。具体的に入力する情報としては、ビルの所在地、敷地面積、階床数、用途、エレベーターの定員、運行速度、設置台数、駆動方式（油圧式／ロープ式）、機械室の有無などである。契約変更の場合には、入力された顧客のＩＤ番号を用いて既に登録されている情報を検索して用いるため、この画面は表示されない。
【００２６】
図５において、「次へ」のボタン３０をクリックすると次の表示画面に進み、「戻る」のボタン３１をクリックする一つ前の画面に戻ることができる。なお、以後の画面においても同様のボタンが設けられており、画面間の移動ができるようになっている。
【００２７】
顧客のビルとエレベーターに関する情報が入力されると、サーバーシステム上の処理プログラムにより、顧客エレベーターの負荷が予測され（Ｓ３）、図６のような形で表示される（Ｓ４）。表示される情報としては、例えばエレベーター１台当たりの月間運行時間、走行距離、ドア開閉回数、平均搭乗人数など、エレベーターの負荷の程度に関わる情報である。これらの情報は、顧客のエレベーターに関するものと合わせて、平均的なエレベーターに関する情報も表示する。これにより、顧客は平均値との比較により自分のエレベーターの負荷の程度を分かり易く把握することができる。
【００２８】
契約変更の場合には、これらの情報は予測値ではなく、例えば遠隔監視システムによって計測された運行記録をデータベースとして蓄積しておき、これをもとに計算した実績値であってもよい。また、表示内容としては、図７に示すように、これら負荷の程度を表す数値の時間的推移を表示するものであってもよい（Ｓ８、Ｓ９）。これにより、顧客は自分のエレベーターの負荷の変動を知り、負荷の変動に合わせた保守内容の変更を検討することができる。
【００２９】
次の画面では、サーバーシステム上の処理プログラムにより計算（Ｓ５）された推奨保守プランが図８に示すような形で表示される（Ｓ６）。表示される情報は、保守プランとその保守プランで保守を行った場合に予想される故障発生の頻度、その保守プランを実施する場合のコスト（契約料金）などである。保守プランは、複数の候補が表示され、故障発生の頻度やコストを勘案して顧客にとって望ましい保守プランを選択できるようにしてある。
【００３０】
ここで、故障発生の頻度とは、例えばエレベーターが故障によって止まる１年間あたりの予想回数や故障修理のためにエレベーターが停止する予想合計時間などの形で表示されるものである。あるいは、図８中に示すように、エレベーターが故障によって停止することにより発生する損失を金額の形に換算したものであってもよい。
【００３１】
図８において、プルダウンメニュー４０より保守プランを選択し、「送信」ボタン４１をクリックすると、選択した保守プランの詳細画面が表示される。ここでは、図９に示すように保守プランで実施される項目と、それぞれの項目を実施する周期、それぞれの項目の実施にかかる料金などが表示される。これにより、顧客は、各保守プランの内訳を知ることができ、保守プランを選定する際の判断材料とすることができる。
【００３２】
図９の画面において、プルダウンメニュー５０によりオプション項目を選択し、「オプション項目追加」ボタン５１をクリックすると、現在表示されている保守プランの項目にオプショナルな項目を追加することができる。また、プルダウンメニュー５２により既に追加されているオプション項目を選択し、「オプション項目削除」ボタン５３をクリックすることにより、上記で追加したオプショナルな項目を削除することができる。これにより、顧客は例えばエレベーターのかご内や乗り口の清掃を顧客側でやることにして、保守実施項目から外すなど、必要に応じて保守実施項目の調整ができるようにしてある。
【００３３】
契約変更の場合には、図８、図９において推奨保守プランと合わせて現在設定されている保守プランとその内訳も表示される。そして、現在設定されている保守プランに対しても、オプション項目の変更ができるようになっている。
【００３４】
以上の操作により、保守プランの選定とオプション項目の調整が終了した段階で、顧客が「決定送信」ボタン５４をクリックすると、保守契約の発注内容が確定する。
【００３５】
保守契約を実際に締結する手段としては、例えばインターネット上での何らかの認証システムを用いることにより、上記の操作に引き続いて、ネットワーク経由で実施してもよい。即ち、顧客の住所、氏名、電話番号、クレジットカード番号を入力してもらい、認証システムによってこれらの情報が正しいことが確認された段階で保守契約を締結するものである。
【００３６】
また、上記の保守契約の発注を受けて、保守会社が顧客に対して保守契約書を送付し、書類ベースで保守契約を取り交わすものであってもよい。また更に、上記の保守契約の発注を受けて、保守会社の担当者が顧客のもとに赴き、更に詳細な商談を実施した後に保守契約を取り交わすものであってもよい。
【００３７】
次に、サーバーシステム上の処理プログラムによるエレベーターの負荷予測手段１１の詳細について説明する。
【００３８】
負荷予測手段１１は、顧客ビルの大きさや用途に関する情報を入力として、これらの情報と利用者数との関係を過去の実績から求めた変換テーブルを用いることにより、顧客ビルにおいてエレベーターを利用すると予想される利用者数を予測する。そして、この利用者数とエレベーターの定員、運行速度、設置台数など顧客エレベーターの仕様に関する数値から、エレベーターの予想される月間運行時間、ドアの開閉回数、走行距離などエレベーターが使用される頻度に関する数値（負荷）を概算する。
【００３９】
上記において、変換テーブルとはエレベーターの保守会社がこれまで契約を結んできた顧客ビルの大きさや用途に関する情報とそのビルのエレベーターの負荷に関する情報を蓄積した顧客データベースを分析して、ビルの大きさや用途と利用者数の関係を表の形にまとめ、負荷予測用データベース１２としたものである。
【００４０】
まず、負荷予測用データベース１２の構成方法について図１０から図１３を用いて説明する。
【００４１】
負荷予測用データベース１２は、多数の顧客のビルに関するデータを処理することによって得るものであり、例えばエレベーターの保守会社が顧客情報として蓄積した顧客のビルに関するデータベースを分析処理することにより得る。
【００４２】
負荷予測用データベース１２の構成にあたっては、まず図１０に示すような地域分類地図１００と、図１１に示すような敷地面積分類表１０８、階床数分類表１０９、用途分類表１１０を用意する。
【００４３】
地域分類地図１００は、顧客ビルの所在地を駅から近い場所であるか、繁華街の中であるか、交通量の多い場所であるかなどといった立地条件によって分類するための地図である。具体的には、図１０中に示す鉄道路線１０１や駅１０２からの距離や建物の密集度合い、幹線道路との位置関係など主に人や車の交通量に関係する要素を考慮して、地図上に例えば大都市の市街地に相当する領域１０３、地方都市の市街地に相当する領域１０４、１０５、１０６、及び都市郊外に相当する領域１０７などを設定する。上記の領域設定は人の感覚的な判断によるものであってもよいが、より厳密には交通量の実態調査に基づいて設定するものであってもよい。
【００４４】
地域分類地図１００のデータは、地図上に設定された各領域を例えば多角形により近似して、多角形の頂点を表す緯度・経度座標値を計算機に記憶させておくことにより、以下に述べる顧客データベースの分析処理に使用できるようにしておく。
【００４５】
敷地面積分類表１０８と階床数分類表１０９は、顧客ビルを敷地面積の広さと階床数によって分類するための表である。それぞれの表における分類区分の設定方法としては、例えば各区分に含まれる顧客ビルの件数にあまり大きな偏りが生じないようにし、かつ件数があまり少なくならないように、例えば１００件程度となるように設定する。
【００４６】
用途分類表１１０は、顧客ビルをその用途に応じて分類するための表である。分類区分の設定方法としては、例えばマンション・団地などの住居系、事務所ビル系、デパート・駅ビルなどの店舗系など、ビルに出入りする人の数が大きく異なると考えられるグループ毎に分類するような設定とする。
【００４７】
次に、上記の地域分類地図１００、敷地面積分類表１０８、階床数分類表１０９、用途分類表１１０を用いてエレベーターの保守会社が所有する顧客データベースを分析処理する。顧客データベースには、例えば図１２の１１１に示すように、ビルを識別するビル番号、ビルの所在地、敷地面積、階床数、用途、月間の平均利用者数が含まれているものとする。
【００４８】
まず、ビルの所在地については、所在地を表す住所から緯度・経度座標値を求める。これは、住所名と緯度・経度座標値がセットになった対応表などを検索することにより求める。そして、住所から得られた緯度・経度座標が地域分類地図１００のどの領域に属するかを計算し、ビルが含まれる領域の名称を求める。これは、各領域を表す多角形の頂点の座標値とビルの座標値を比較することにより特定する。
【００４９】
次に、ビルの敷地面積、階床数、用途については、それぞれ敷地面積分類表１０８、階床数分類表１０９、用途分類表１１０を用いて分類区分を求める。以上の処理により、顧客データベース１１１は、所在地、敷地面積、階床数、用途の部分が分類区分を表す記号に置き換えられ、１１２のような形になる。
【００５０】
次に、図１２の１１２において、所在地、敷地面積、階床数、用途の分類記号の組合せが同一であるビルについて、月間利用者数の平均値を計算する。これにより、図１３に示すような形で、所在地、敷地面積、階床数、用途の分類記号の種々の組合せと対応する平均的な月間利用者数からなる利用者数予測表１１３を得る。これが、負荷予測用データベース１２の中身である。
【００５１】
上記の方法は、顧客ビルを所在地、敷地面積、階床数、用途の四つのパラメータにより、いくつかのグループに分類し、各グループにおける平均的な利用者数を求めることで、前記四つのパラメータと利用者数の関係を求めるものである。上記の実施例では、顧客ビルをグループに分類する際に予め分類区分表を用意して、これに基づいて分類を行ったが、他の方法として、クラスタリング手法を用いてもよい。この場合は、所在地や用途など非数値的な項目を数値化した上で、クラスタリング処理を施してグループ化する。例えば、所在地は、所在地に対応する緯度・経度座標値とし、用途は対応する項目が１で他が０となるような３次元のベクトル（住居、事務所、店舗）により数値化する。これと敷地面積、階床数、利用者数の合計８個の数値からなるベクトルにより各顧客ビルを表現し、８次元の空間において近いものどうしを統合することでグループ化すればよい。但し、クラスタリング手法はデータ件数が多くなると処理に時間がかかるという欠点がある。
【００５２】
以上の説明において、利用者数を求めるパラメータとしてビルの所在地、敷地面積、階床数高、用途の４個を用いたが、これは上記４個に限定されるものではなく、必要な予測精度を得るために付加的なパラメータを用いてもよいし、予測精度にあまり寄与しないパラメータは除外してもよい。
【００５３】
次に、クライアントシステム２から入力された顧客のビルとエレベーターの情報から負荷予測用データベース１２を用いて、負荷を予測する手順（Ｓ３）を説明する。
【００５４】
まず、地域分類地図１００、敷地面積分類表１０８、階床数分類表１０９、用途分類表１１０を用いて、入力された顧客ビルの所在地、敷地面積、階床数、用途を対応する分類区分記号に置き換える。そして、得られた分類区分記号の組合せにマッチするものを利用者数予測表１１３から検索し、予測利用者数を得る。
【００５５】
次に、上記の手順により得られた予測利用者数と顧客が入力したエレベーターの定員、運行速度、設置台数などから、以下の式により月間の運行時間Ｔ、ドアの開閉回数Ｄ、走行距離Ｌを求める。
【００５６】
まず、エレベーターが最下階から最上階へ行って再び最下階まで各階停止で一巡した場合（一巡動作）の一巡時間Ｔｒは、顧客ビルの階床数Ｍ、１階床の高さｈ、エレベーターの運行速度ｖ、エレベーターの加速・減速時の加速度の大きさａ、１階床あたりの停止時間ｗを用いて以下の式１により計算される。
【００５７】
【数１】
0004045074.tif 000002
式１では、エレベーターのかごの階床間の走行パターンを一定加速度ａで加速して、速度がｖになったら一定速度で移動し、再び一定加速度−ａで減速するものとしている。この場合、階床の高さｈで与えられる距離をかごが移動するのにかかる時間はｈ／ｖ＋ｖ／ａで与えられる。上記の式１は、前記の値に１階床あたりの停止時間ｗを加えた値を、一巡動作の間に前記の加減速・停止動作を繰り返す回数２（Ｍ−１）倍したものである。従って、式１の形はエレベーターのかごの走行パターンによって異なるものである。
【００５８】
次に、エレベーターが上記の一巡動作で運行し、全ての階床で定員と等しい乗客が乗り降りするとするなら、一巡動作で輸送できる利用者の数は、エレベーターの定員をＣとすると２Ｃ（Ｍ−１）で与えられる。そして、エレベーターの設置台数がｎであれば、全てのエレベーターで輸送できる利用者の数は、２Ｃｎ（Ｍ−１）となる。エレベーターの月間利用者数をＮとして、常に一巡動作で運行して全ての階床で定員と等しい乗客が乗り降りするとすると、Ｎ人の利用者をさばくために月間にエレベーターが一巡動作を繰り返す回数ｎｒは以下の式２となる。
【００５９】
【数２】
0004045074.tif 000003
上記のｎｒに一巡時間Ｔｒを掛けることにより上記のような運行をした場合の月間の運行時間を求めることができる。しかし、実際には常に定員一杯の乗客が乗っているわけではなく、また、常に全ての階床で停止して、全ての乗客が入れ替わるわけでもないので、同じＮ人の利用者をさばくために必要な一巡回数はｎｒより多くなる。この補正をするのために補正係数ｆを導入する。一般に、定員Ｃ×設置台数ｎで与えられる輸送能力に対する利用者数Ｎの比率が小さいほど輸送効率が悪くなりｆの値は大きくなると考えられる。従って、ｆの値はＮ／Ｃｎの関数として与えられる。この関数の形については、実際のエレベーターの利用状況の調査結果や、シミュレーション結果などによって平均的な形を設定しておく。実際の状況に即した運行時間Ｔは、上記補正係数ｆを用いて以下の式３で与えられる。
【００６０】
【数３】
0004045074.tif 000004
１回の一巡動作において最下階と最上階を除く階床では昇り降り合わせて２回かごが停止する。従って、最下階と最上階を除く階床では、１階床あたりの月間ドア開閉回数Ｄは月間にエレベーターが一巡動作を繰り返す回数を２倍したものになる。エレベーターが常に一巡動作で運行して全ての階床で定員と等しい乗客が乗り降りする場合の月間の一巡動作の回数は上記の式２で示したｎｒであるが、実際には必ず全ての階床に停止するわけではなく、また必ず最下階から最上階まで一巡するわけでもないので、それを補正するための補正係数ｇを導入する。一般に、定員Ｃ×設置台数ｎで与えられる輸送能力に対する利用者数Ｎの比率が小さいほど各階に停止する確率は小さくなると考えられる。従って、ｇの値はＮ／Ｃｎの関数として与えられる。この関数の形については、実際のエレベーターの利用状況の調査結果や、シミュレーション結果などによって平均的な形を設定しておく。実際の状況に即したドアの開閉回数Ｄは、上記補正係数ｇを用いて以下の式４で与えられる。
【００６１】
【数４】
0004045074.tif 000005
なお、最下階と最上階のドアについては上記の値を２分の１とした値とする。
【００６２】
月間の走行距離Ｌは、月間にエレベーターが一巡動作を繰り返す回数に１回の一巡動作で移動する距離２（Ｍ−１）ｈを乗じたものになる。エレベーターが常に一巡動作で運行して全ての階床で定員と等しい乗客が乗り降りする場合の月間の一巡動作の回数は上記の式２で示したｎｒであるが、実際には必ず最下階から最上階まで一巡するわけではないので、それを補正するための補正係数ｕを導入する。一般に、定員Ｃ×設置台数ｎで与えられる輸送能力に対する利用者数Ｎの比率が小さいほど最下階から最上階までの一巡動作が生じる確率は小さくなると考えられる。従って、ｕの値はＮ／Ｃｎの関数として与えられる。この関数の形については、実際のエレベーターの利用状況の調査結果や、シミュレーション結果などによって平均的な形を設定しておく。実際の状況に即した走行距離Ｌは、上記補正係数ｕを用いて以下の式５で与えられる。
【００６３】
【数５】
0004045074.tif 000006
以上の説明においては、エレベーターが最大効率で利用者を輸送する場合の値を基本として、それを輸送能力に対する利用者数の比率で決まる補正係数で補正する形で月間の運行時間、ドア開閉回数、走行距離を求める計算式を示したが、これは必ずしもこの様な計算式に限定されるものではない。補正係数の値を決定するパラメータとして、階床毎の利用者数の偏りやエレベーターの群管理の方法の違いなど種々の要素を導入したものであってもよい。
【００６４】
また、上記のような数式ではなく、エレベーターの利用者数、定員、設置台数、運行速度の組合せに対して運行時間、ドア開閉回数、走行距離を対応付けた一覧表を、これまでの実績を記録したデータベースから構成し、これを用いて求めるものであってもよい。
【００６５】
以上の負荷予測手段の説明においては、まず顧客ビルの所在地、敷地面積、階床数高、用途から負荷予測用データベース１２を用いて顧客エレベーターの使用頻度に関係する数値として予測利用者数を求め、これと顧客エレベーターの定員、運行速度、設置台数などの仕様から負荷を求めることとしたが、負荷予測用データベース１２の構成手順において、顧客ビルを所在地、敷地面積、階床数、用途、エレベーターの定員、運高速度、設置台数の合計７個のパラメータにより分類し、各グループに対するエレベーターの運行時間、ドア開閉数、走行距離を与える対応表を構成し、直接負荷を求めるものであってもよい。
【００６６】
また、顧客データベースに平均月間利用者数の記録が無くて、エレベーターの月間運行時間や、ドア開閉数、走行距離などの記録がある場合には、これらのデータから式１〜式５を用いて逆算することにより、平均月間利用者数を求め、負荷予測用データベースの構成に用いてもよい。
【００６７】
次に、サーバーシステム上の処理プログラムによる保守プラン計算手段１４の詳細について説明する。
【００６８】
保守プラン計算手段１４においては、負荷予測手段１１により予測した顧客エレベーターの月間運行時間、走行距離、ドア開閉回数などエレベーターが使用される頻度（負荷１３）に関する数値と、駆動方式や機械室の有無など顧客エレベーターの仕様に関する情報を入力とし、これらの情報とエレベーターを構成する部品の故障発生までの期間との関係を過去の実績から求めた変換テーブルを用いることにより、顧客エレベーターの部品の故障発生までの期間を推定し、この推定結果をもとに保守プランにおける点検項目や点検周期、その保守プランで保守した場合の故障発生確率を計算する。さらに、点検項目や点検周期とエレベーターの設置台数とからその保守プランで保守した場合の保守料金を計算する。
【００６９】
上記において、変換テーブルとは、エレベーターの保守会社がこれまで契約を結んできた顧客のエレベーターの保守記録データベースを分析して、エレベーターが使用される頻度に関する数値とエレベーターの仕様に対する各部品の故障発生までの時間の関係を表の形にまとめ、保守プラン計算用データベース１５としたものである。
【００７０】
まず、保守プラン計算用データベース１５の構成方法について図１４から図１６を用いて説明する。
【００７１】
保守プラン計算用データベース１５は、多数の顧客のビルに関してこれまで保守会社が実施してきた保守の記録を蓄積した保守記録データベースを分析処理することにより得る。
【００７２】
保守プラン計算用データベース１５の構成にあたっては、まず図１４に示すような運行時間分類表１１４と、ドア開閉数分類表１１５、走行距離分類表１１６を用意する。
【００７３】
運行時間分類表１１４、ドア開閉数分類表１１５、走行距離分類表１１６は、それぞれ保守記録データベース中に記録されているエレベーターの負荷を運行時間の長さ、ドア開閉の回数、走行距離の長さによって分類するための表である。それぞれの表における分類区分の設定方法としては、例えば各区分に含まれるエレベーターの件数にあまり大きな偏りが生じないようにし、かつ件数があまり少なくならないように、例えば１００件程度となるように設定する。
【００７４】
次に、上記の運行時間分類表１１４、ドア開閉数分類表１１５、走行距離分類表１１６を用いてエレベーターの保守会社が所有する保守記録データベースを分析処理する。保守記録データベースには、例えば図１５の１１７に示すように、エレベーターを識別するエレベーター番号、保守を実施した年月を表す記録年月、保守を実施した時点における累積運行時間、同じく累積ドア開閉数、同じく累積走行距離、及び部品Ａ、Ｂ、Ｃに関する交換・清掃の記録が含まれているものとする。
【００７５】
まず、運行時間、ドア開閉数、走行距離については、前回保守実施時の記録からの差分を計算することにより、各月の月間運行時間、月間ドア開閉数、月間走行距離を求める。そして、それぞれのエレベーターについて平均月間運行時間、平均月間ドア開閉数、平均月間走行距離を求め、これを運行時間分類表１１４、ドア開閉数分類表１１５、走行距離分類表１１６に照らして分類区分を求める。
【００７６】
一方、部品Ａ、Ｂについては、前回交換した時の記録年月からの期間を計算することにより、交換間隔（月数）の平均値を求める。部品Ｃについても、同様の手順により清掃間隔（月数）の平均値を求める。
【００７７】
さらに、エレベーター番号よりそのエレベーターの仕様データを検索し、駆動方式、機械室の有無を特定する。
【００７８】
以上の処理により、保守記録データベース１１７から、中間データ１１８を生成する。中間データ１１８は、運行時間、ドア開閉数、走行距離の部分が分類区分を表す記号となっており、駆動方式と機械室の有無の項目が追加され、部品Ａ、Ｂの交換間隔、部品Ｃの清掃間隔が記載されたデータである。
【００７９】
次に、図１５の１１８において、運行時間、ドア開閉数、走行距離の分類記号の組合せが同一であるエレベーターについて集計し、部品Ａ、Ｂの交換間隔、部品Ｃの清掃間隔の平均値と標準偏差を計算する。これにより、図１５に示すような形で、運行時間、ドア開閉数、走行距離の分類記号の種々の組合せと対応する部品Ａ、Ｂの交換間隔、部品Ｃの清掃間隔の平均値と標準偏差（括弧内に記載）からなる部品交換・清掃間隔予測表１１９を得る。これが、保守プラン計算用データベース１５の中身である。
【００８０】
上記の方法は、保守記録データベース中のエレベーターを運行時間、ドア開閉数、走行距離の三つのパラメータにより、いくつかのグループに分類し、各グループにおける部品交換や清掃の間隔の平均値と標準偏差を求めることで、前記三つのパラメータと部品交換や清掃の間隔との関係を求めるものである。上記の実施例では、エレベーターをグループに分類する際に予め分類区分表を用意して、これに基づいて分類を行ったが、他の方法として、クラスタリング手法を用いてもよい。この場合は、駆動方式や機械室の有無など非数値的な項目を数値化した上で、クラスタリング処理を施してグループ化する。例えば、駆動方式、機械室の有無ともに２次元のベクトルで数値化し、これと運行時間、ドア開閉数、走行距離、部品Ａ、Ｂ、Ｃの交換間隔や清掃間隔の合計１０個の数値からなるベクトルにより各エレベーターを表現し、１０次元の空間において近いものどうしを統合することでグループ化すればよい。但し、クラスタリング手法はデータ件数が多くなると処理に時間がかかるという欠点がある。
【００８１】
次に、負荷予測手段１１が予測した顧客エレベーターの負荷１３から保守プラン計算用データベース１５を用いて、保守プランを計算する手順（Ｓ５）を説明する。
【００８２】
まず、運行時間分類表１１４、ドア開閉数分類表１１５、走行距離分類表１１６を用いて、予測された顧客エレベーターの運行時間、ドア開閉数、走行距離を対応する分類区分記号に置き換える。そして、得られた分類区分記号の組合せにマッチするものを部品交換・清掃間隔予測表１１９から検索し、部品Ａ、Ｂの交換間隔、部品Ｃの清掃間隔の平均値と標準偏差を得る。
【００８３】
次に、得られた部品Ａ、Ｂの交換間隔、部品Ｃの清掃間隔の平均値と標準偏差を勘案しつつ、保守の周期や部品交換の周期を決定する。
【００８４】
従来の保守においては、部品の状態を見ながら交換が必要と判断した場合に部品を交換している。従って、交換が必要と判断した段階で部品を交換しなければ、故障に至る可能性が高いことになる。よって、保守記録データベースより求めた部品交換の間隔は、すなわちその部品を交換しないために生じる故障の発生までの間隔と解釈することができる。
【００８５】
一方、ある装置の故障発生までの時間の確率密度分布が与えられた場合、その確率密度分布を時間方向で積分することにより、各時間におけるその装置の故障発生確率を得ることができる。また、劣化や摩耗により生じる故障の発生までの時間の確率密度分布は多くの場合正規分布に似た分布となることが知られている。
【００８６】
以上のことから、保守記録データベースから求めた部品の交換間隔の平均値と標準偏差により決まる正規分布を用いることにより、部品の交換間隔と故障発生確率の関係を求めることができる。
【００８７】
例えば、部品Ａについて見てみると、交換間隔の平均値が１４ヶ月、標準偏差が１ヶ月となっているので、部品Ａを交換しないことにより発生する故障の発生までの時間の確率密度関数は図１７の１２０の様な形になる。これを積分することにより、部品Ａを交換しないことによる故障の発生確率は１２１の様な形になる。
【００８８】
これより、部品Ａを交換間隔の平均値１４ヶ月間隔で交換する保守を実施した場合、５０％の確率で故障が発生することになる。同様に交換間隔を１３ヶ月とすると故障発生確率は１６％、１２ヶ月とするとほぼ０％とすることができる。
【００８９】
各部品の交換間隔や清掃間隔は、上記の故障発生確率を考慮しつつ、かつ各部品の交換間隔や清掃間隔がうまく同期するような周期で選定する。
【００９０】
例えば、図１６において運行時間、ドア開閉数、走行距離がＴ１、Ｄ１、Ｌ１に分類されるロープ式の機械室有りのエレベーターについては、部品Ａ、Ｂ、Ｃの交換・清掃間隔を１２ヶ月、２４ヶ月、３ヶ月とすることにより、全ての部品について故障発生確率をほぼ０％とし、かつ３ヶ月周期の保守によりこなすことができる。
これに対して、部品Ａ、Ｂの交換間隔を１３ヶ月、２６ヶ月として、部品Ｃの清掃間隔を３ヶ月、３ヶ月、４ヶ月の変則周期とする場合、保守の頻度は若干少なくなるが、故障発生確率は部品Ａに関して約１６％、部品Ｂに関しておおむね０％、部品Ｃに関しては約８０％と高くなる。
【００９１】
保守プラン計算手段１４は、この様な形で部品の交換・清掃間隔の組合せを探索し、トータルの故障発生確率が小さくなるものから順に保守プランの候補として出力する。
【００９２】
次に、計算された保守プランに関する故障発生の頻度の計算方法について説明する。
【００９３】
今、部品ＡとＢの交換間隔をそれぞれＴＡヶ月、ＴＢヶ月とし、故障発生確率をそれぞれＲＡ、ＲＢとする。ＴＡヶ月の間に部品Ａが故障しない確率は（１−ＲＡ）であり、１年の間に期間ＴＡが１２／ＴＡ回繰り返されることから、１年間の間に部品Ａが１回も故障しない確率は（１−ＲＡ）の１２／ＴＡ乗となる。同様に部品Ｂが１年間の間に１回も故障しない確率は（１−ＲＢ）の１２／ＴＢ乗となる。従って、１年間の間に部品ＡとＢが共に１回も故障しない確率は（１−ＲＡ）の１２／ＴＡ乗と（１−ＲＢ）の１２／ＴＢ乗を乗じたものとなり、逆に部品ＡまたはＢが少なくとも１回故障する確率は、前記の確率を１からひいたものであり、以下の式６となる。
【００９４】
【数６】
0004045074.tif 000007
次に、ＴＡとＴＢの最小公倍数をＴＡＢとすると、年間の故障発生回数ＮＥは、部品Ａの故障発生回数１２ＲＡ／ＴＡと部品Ｂの故障発生回数１２ＲＢ／ＴＢの和から部品Ａと部品Ｂが同一のタイミングで発生する回数１２ＲＡ・ＲＢ／ＴＡＢを引いた式７により与えられる。
【００９５】
【数７】
0004045074.tif 000008
また、部品Ａによる故障の修理時間をＨＡ、部品Ｂによる故障の修理時間をＨＢとすると、年間の故障による修理時間は、それぞれの部品の故障の発生回数に修理時間を乗じたものの和となり、以下の式８により与えられる。
【００９６】
【数８】
0004045074.tif 000009
部品点数が３個以上の場合は、計算式が複雑になるが、同様な確率の組合せ計算により求めることができる。
【００９７】
次に、計算された保守プランに関する保守料金の計算方法については、上記の例で部品Ａ、Ｂの交換にかかる費用を、それぞれＣＡ、ＣＢとするなら、月間の保守料金ＣＭは、それぞれの交換にかかる費用を交換の周期で月割り計算して合計し、エレベーターの設置台数ｎ倍した以下の式９により与えられる。
【００９８】
【数９】
0004045074.tif 000010
但し、実際には上記に加えて保守作業員が現場に赴くための交通費や人件費など種々の料金を加算したものとなる。
【００９９】
上記の保守プラン計算手段の説明においては、算出した保守プランで保守を実施した場合に予想される故障発生の頻度を表示するために、エレベーターの各部品の故障発生確率まで計算する例を示した。しかし、保守プランに対する故障発生の頻度を表示しない場合には、部品の故障発生確率を計算する必要はない。この場合は、保守プラン計算用データベース１５として、各部品に対してエレベーターの使用される頻度に応じて指定した交換周期の表を用いるものであってもよい。
【０１００】
また、上記の保守プラン計算手段の説明においては、保守プラン計算用データベース１５を保守記録データベースの分析処理によって構成する例を示したが、部品の耐久試験を実施して、部品の使用期間と故障発生の関係を調べ、エレベーターの使用頻度と部品の使用期間との関係から、保守プラン計算用データベース１５を構成するものであってもよい。
【０１０１】
以上の実施例において、エレベーターの利用者数、運行時間、ドア開閉数、走行距離、部品交換や清掃の周期、故障発生確率、故障発生回数、修理時間、保守料金は月単位あるいは年単位の数値として説明したが、これらはそのような単位の数値に限定されるものではなく、保守点検等を実施する上で便利な期間、あるいは顧客が保守の内容を検討する上で分かり易い期間を単位として計算するものであればよい。
【０１０２】
以上の実施例は、本発明によるエレベーターの保守契約支援システムをインターネット上のクライアント・サーバーシステムとして構成した例であるが、クライアントシステムとサーバーシステムの機能を一つの携帯可能なコンピュータ上に実装して、全ての処理を実行するものであってもよい。そして、保守会社の担当者が前記の携帯可能なコンピュータを顧客のもとに持参し、顧客と商談を進めながら本システムを使用するものであってもよい。
【０１０３】
【発明の効果】
本発明によるエレベーター保守契約支援システムによれば、顧客のエレベーターの負荷にかなった保守プランを選択することができる。また、保守プランのコストに対する故障発生確率や保守プランの内訳を見ることができるので、顧客のニーズにかなった保守プランを選択する判断材料とすることができる。
【０１０４】
また、本発明によるエレベーター保守契約支援システムによれば、運行記録データベースに記録された顧客のエレベーターの運行記録をもとにその時々のエレベーターの負荷の状態を把握して保守プランを変更することができるので、本システムを用いて契約した顧客は、常に適切な保守サービスを受けることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるエレベーターの保守契約支援システムをインターネット上のクライアント・サーバーシステム上に構成した実施例を示す図である。
【図２】本発明の実施例におけるサーバーシステム上の処理プログラムの構成を示す図である。
【図３】本発明によるエレベーターの保守契約支援システムの処理の流れを示す図である。
【図４】本発明によるエレベーターの保守契約支援システムの初期画面を示す図である。
【図５】保守契約支援システムにおいて顧客情報を入力する画面を示す図である。
【図６】保守契約支援システムにおいて顧客のエレベーターの予想される負荷を表示する画面を示す図である。
【図７】保守契約支援システムにおいて顧客のエレベーターの負荷のこれまでの推移を表示する画面を示す図である。
【図８】保守契約支援システムにおいて顧客のエレベーターに対して推奨する保守プランを表示する画面を示す図である。
【図９】保守契約支援システムにおいて保守プランの内訳を表示する画面を示す図である。
【図１０】顧客ビルを分類するための地域分類地図を示す図である。
【図１１】顧客ビルを分類するための敷地面積分類表、階床数分類表、用途分類表を示す図である。
【図１２】顧客データベースより顧客ビルを所在地、敷地面積、階床数、用途により分類する状況を示す図である。
【図１３】負荷予測用データベースの中身を示す図である。
【図１４】エレベーターの負荷を分類するための運行時間分類表、ドア開閉数分類表、走行距離分類表を示す図である。
【図１５】保守記録データベースよりエレベーターを運行時間、ドア開閉数、走行距離により分類する状況を示す図である。
【図１６】保守プラン計算用データベースの中身を示す図である。
【図１７】故障発生までの時間の確率密度と故障発生確率のグラフを示す図である。
【符号の説明】
１…保守会社のサーバーシステム、２…顧客のクライアントシステム、３…通信ネットワーク、１１…エレベーターの負荷予測手段、１４…エレベーターの保守プラン計算手段、１８…エレベーターの負荷計算手段。
【図１】
0004045074.tif 000011
【図２】
0004045074.tif 000012
【図３】
0004045074.tif 000013
【図４】
0004045074.tif 000014
【図５】
0004045074.tif 000015
【図６】
0004045074.tif 000016
【図７】
0004045074.tif 000017
【図８】
0004045074.tif 000018
【図９】
0004045074.tif 000019
【図１０】
0004045074.tif 000020
【図１１】
0004045074.tif 000021
【図１２】
0004045074.tif 000022
【図１３】
0004045074.tif 000023
【図１４】
0004045074.tif 000024
【図１５】
0004045074.tif 000025
【図１６】
0004045074.tif 000026
【図１７】
0004045074.tif 000027