JP7018590B2 - 点検管理システム及び点検管理方法 - Google Patents
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Description
空調設備のような機器において、運転データなど各種センサで計測した当該機器の稼働状況に関するデータを遠隔にあるサーバに蓄積して管理するシステムが知られている。そして、このようなシステムを用いることにより、機器に対する点検管理すなわち当該機器に対する修理、点検または整備を行うメンテナンス業務の管理を効率的に行うことが望まれている。
[点検管理システム10の構成]
図1は、本実施の形態における点検管理システム10を示す構成図である。図2は、本実施の形態における点検管理システム10の詳細を示す構成図である。図1及び図2に示された点検管理システム10は、複数の空調設備に対する点検管理を行う。この点検管理システム10は、サーバ装置11及び情報端末16等を備える。
サーバ装置11は、ネットワークを介して情報端末16等へ情報を配信し、情報端末16等から情報を収集する装置であって、具体的には、コンピュータである。なお、このネットワークは、サーバ装置11及び情報端末16等が互いに通信するためのネットワークである。このネットワークは、有線のネットワークでもよいし、無線のネットワークでもよい。また、このネットワークは、インターネットでもよい。
情報端末16は、ディスプレイを備える端末であって、具体的には、ディスプレイを備えるコンピュータである。情報端末16は、パーソナルコンピュータ、携帯端末、携帯電話、スマートフォン、または、タブレット端末等でもよい。図1及び図2に示される情報端末16は、表示器17と、制御器18とを備える。
図3は、図1に示された点検管理システム10の動作を示すフローチャートである。図4は、図2に示された点検管理システム10の動作を示すフローチャートである。図4は、図3に示された動作のより詳細な例を示す。
このような点検管理システム10の構成及び動作によって、空調設備に対する点検管理をより効率化できる。つまり、劣化度の履歴を用いることで、点検予定日または作業項目の優先度を決定できるので、空調設備に対する点検管理をより効率化でき、空調設備に対して、作業者等が行うメンテナンスの作業時間の短縮及びメンテナンスのための訪問回数の削減を実現することができる。また、作業者等が行った空調設備に対する作業記録を用いることで、点検予定日または作業項目の優先度を決定できる。さらに、劣化度の履歴に加えて過去の異常発生の頻度も用いることで、点検予定日または作業項目の優先度を決定できる。
本実施例では、過去の点検時における複数の空調設備のそれぞれの各部品の劣化度に基づいて、複数の空調設備の点検予定日が補正されて決定される例について説明する。
まず、本実施例における全体システム100の構成を説明する。図5は、本実施例における全体システム100の構成を示す図である。
以下、点検管理システム102の構成の詳細について説明する。図6は、本実施例における点検管理システム102のブロック図である。
蓄積サーバ装置104は、サーバ121と、機器データ蓄積部122と、作業記録蓄積部123とを備える。サーバ121及び点検管理サーバ装置105は、有線または無線によって互いに通信することができる。
点検管理サーバ装置105は、ディスプレイを備えるコンピュータであり、パーソナルコンピュータまたは携帯端末等でもよい。なお、ディスプレイは、点検管理サーバ装置105の必須構成要素ではないため、図示していない。また、点検管理サーバ装置105は、ディスプレイを備えなくてもよく、情報端末106が備えるディスプレイに情報を配信し表示させてもよい。
機器データ記憶部131は、情報を記憶するためのメモリであって、例えば、ハードディスク等の不揮発性メモリである。機器データ記憶部131は、機器データ蓄積部122に蓄積された機器データの一部または全部が記憶されている。換言すると、機器データ記憶部131には、警報発生日予測部132が警報発生日を予測可能な分の機器データを少なくとも記憶していればよい。
警報発生日予測部132は、機器データ記憶部131に記憶されている機器データを用いて、機器101が故障して点検等の作業が必要になることを示す警報が発生する時刻を予測する。この予測には、AR(Auto Regressive)、MA(Moving Average)、ARIMA(Auto Regressive Integrated and Moving Average)またはNN(Neural Network)モデル等を用いた時系列分析手法を用いることができる。ここで、警報とは、計測値がある条件を満たした場合に故障と判断し管理者に通知する機能を意味する。本実施例では故障箇所ごとに異なる条件が設定される。
作業記録記憶部133は、情報を記憶するためのメモリであって、例えば、ハードディスク等の不揮発性メモリである。作業記録記憶部133は、作業記録蓄積部123に蓄積された作業記録の一部または全部が記憶されている。換言すると、作業記録記憶部133には、作業特徴抽出部134が作業特徴を抽出でき、補正量決定部135が補正量を決定できるだけの作業記録を少なくとも記憶していればよい。ここで、この作業記録は、本開示の複数の空調設備に対する作業記録の一例である。
作業特徴抽出部134は、取得器14の一具体例であり、本開示の取得器の一例であって、複数の空調設備のそれぞれの各部品に対する作業記録から劣化度に関係する情報を取得する。ここで、作業記録は、上述したように作業員が部品自体から知覚した情報を含む。また、作業特徴抽出部134は、第2決定器15の一具体例でもあり、本開示の第2決定器の一例であって、取得器14に取得された劣化度に関係する情報から、過去の点検時における空調設備の各部品の劣化度の履歴を決定する。本実施例では、作業特徴抽出部134は、作業記録記憶部133に記憶されている作業記録から、部品の劣化度合などの劣化度を含む作業特徴を抽出する。この一例について、以下、図を用いて説明する。
補正量決定部135は、第1決定器13の一具体例であり、本開示の第1決定器の一例であり、補正量を決定する。本実施例では、補正量決定部135は、作業特徴抽出部134で抽出された作業特徴から、現在から警報発生予測時刻までの時間または現在から警報発生予測日までの日数の補正量を決定する。この一例について、以下、図を用いて説明する。
補正実行部136は、第1決定器13の一具体例であり、本開示の第1決定器の一例であって、過去の点検時における空調設備の各部品について点検の作業員が部品自体から知覚した情報から決定された劣化度の履歴に基づいて、複数の空調設備の点検予定日を、補正して決定する。ここで、作業員が部品自体から知覚した情報は、上述したが、作業員の五感、体性感覚、平行感覚などを用いて部品自体から得られた感覚情報について意味づけされた情報である。例えば、「熱い」、「重い」、「固い」、「汚れている」、「詰まっている」等である。また、作業員が部品自体から知覚した情報は、空調設備に設けられたセンサから得られた情報ではない。本実施例では、補正実行部136は、現在から警報発生予測日までの日数を、補正量決定部135が決定した補正量で補正することにより、点検推奨日または点検推奨日までの日数を決定する。ここで、点検推奨日とは、補正量決定部135が決定した補正量により警報発生予測日が補正された日である。補正実行部136は、補正量決定部135により作業記録毎に決定された補正量を用いて、同じ機器かつ同じ部品に対する補正量を算出してもよい。以下、この一例について図を用いて説明する。
メモリ137は、本開示の記憶器の一例であり、過去の点検時における複数の空調設備のそれぞれの各部品の劣化度を記憶する。メモリ137は、情報を記憶するためのメモリであって、例えば、ハードディスク等の不揮発性メモリである。メモリ137には、作業特徴抽出部134が抽出した劣化度等を含む作業特徴及びその履歴が記憶されてもよいし、作業特徴抽出部134、補正量決定部135及び補正実行部136等が機能を動作させるためのプログラムが記憶されていてもよい。
情報端末106は、図6に示されるように、作業内容作成部138と、表示部139とを備える。情報端末106は、ディスプレイを備える端末であって、具体的には、ディスプレイを備えるコンピュータである。情報端末106は、パーソナルコンピュータ、携帯端末、携帯電話、スマートフォン、または、タブレット端末等でもよい。
表示部139は、表示器17の一具体例であり、本開示の表示器の一例である。表示部139は、点検管理サーバ装置105で決定されて送信された点検予定日を示す情報を表示するディスプレイである。表示部139は、液晶ディスプレイでもよいし、プラズマディスプレイでもよいし、ブラウン管でもよい。
作業内容作成部138は、本開示の制御器の一例であり、点検管理サーバ装置105により決定された、点検予定日を示す情報を、表示部139に表示させる。なお、点検管理サーバ装置105がディスプレイを備えるとき、点検管理サーバ装置105が作業内容作成部138を備えてもよい。
次に、点検管理システム102による動作を説明する。なお、以下では、説明の簡略化のため、例えば空調設備である一つの機器101に対する動作を説明する。点検管理システム102が行う動作として、図21A及び図21Bに示す2つの動作例が想定される。
このような点検管理システム102の構成及び動作によって、警報発生予測日または警報発生予測時間を、作業記録に含まれる作業内容の特徴に基づいて補正する。これにより、ばらつきを抑制した警報発生予測日または警報発生予測時間である点検推奨日を得ることができるので、点検等を行うべき部位の優先順位を正確に決定することができる。その結果、空調設備などの機器101に対して、作業者60が行う点検等の作業時間の短縮及び点検等の作業のための訪問回数の削減を行うことができる。したがって、本実施例の点検管理システム102によれば、空調設備に対する点検管理をより効率化できる。
実施例1では、作業内容作成部138が点検推奨日により点検優先度すなわち点検の優先順位を決定することについて説明したが、これに限らない。作業内容作成部138は、作業記録に含まれる物件のうちの同じ物件であれば、点検推奨日が近い部品または部位も同時に点検するように点検優先度を決定してもよい。以下変形例として説明する。
本実施例では、空調設備の各部品の過去の異常発生の頻度も考慮して、点検予定の空調設備に対する作業項目の優先度が補正されて決定される例について説明する。以下では、実施例1と異なるところを中心に説明する。また、以下において実施例1で示した図と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
図29は、本実施例における点検管理システム102Aのブロック図である。
点検管理サーバ装置205は、図6に示す点検管理サーバ装置105に対して、機器データ記憶部131と警報発生日予測部132とがなく、警報頻度算出部232が追加されている点と、補正量決定部235及び補正実行部236の構成が異なる。なお、点検管理サーバ装置205において、警報頻度算出部232及び作業記録記憶部133は、任意の構成要素であって、これらの構成要素のうちの一部が点検管理サーバ装置205を構成してもよい。
警報頻度算出部232は、作業記録記憶部133に記憶されている作業記録を用いて、同じの機器の同じ警報の発生回数をカウントする。
補正量決定部235は、第1決定器13の一具体例であり、本開示の第1決定器の一例であり、補正量を決定する。本実施例では、補正量決定部235は、作業特徴抽出部134で抽出された作業特徴から、警報の発生回数に重み付けするための補正量を決定する。この一例について、以下、警報の発生回数を警報発生回数と記載し、図を用いて説明する。
補正実行部236は、第1決定器13の一具体例であり、本開示の第1決定器の一例である。補正実行部236は、過去の点検時における空調設備の各部品の劣化度の履歴に基づいて、空調設備の各部品の過去の異常発生の頻度も考慮して、点検予定の空調設備の各部品に対する点検作業の優先度を、補正して決定する。本実施例では、補正実行部236は、警報頻度算出部232によりカウントされた警報発生回数を、補正量決定部235が決定した補正量で補正することにより、点検優先度を決定する。ここで、点検優先度とは、補正量決定部235が決定した補正量により警報発生回数が補正された重み付き警報発生頻度であり、点検の重要性を表す。補正実行部236は、補正量決定部235により作業記録毎に決定された補正量を用いて、同じ機器かつ同じ部品に対する補正量を算出してもよい。以下、この一例について図を用いて説明する。
情報端末206は、図6に示す情報端末106に対して、作業内容作成部238の構成が異なる。
作業内容作成部238は、本開示の制御器の一例であり、点検管理サーバ装置205により決定された、点検作業の優先度を示す情報を、表示部139に表示させる。なお、点検管理サーバ装置205がディスプレイを備えるとき、点検管理サーバ装置205が作業内容作成部238を備えてもよい。
次に、本実施例2における点検管理システム102Aの処理について説明する。
このような点検管理システム102Aの構成及び動作によって、過去の警報発生回数を、作業記録に含まれる作業内容の特徴に基づいて補正する。これにより、重篤な故障により大きい重みを付された重み付き警報発生頻度を得ることができるので、点検等を行うべき部位の優先順位を正確に決定することができる。その結果、空調設備、冷設設備などの機器101に対して、作業者60が行う点検等の作業時間の短縮及び点検等の作業のための訪問回数の削減を行うことができる。したがって、空調設備に対する点検管理をより効率化できる。
11 サーバ装置
12 記憶器
13 第1決定器
14 取得器
15 第2決定器
16、106、140、206 情報端末
17 表示器
18 制御器
50 ユーザ
60 作業者
100 全体システム
101 機器
102、102A 点検管理システム
103 メンテナンスサービス
104 蓄積サーバ装置
105、205 点検管理サーバ装置
121 サーバ
122 機器データ蓄積部
123 作業記録蓄積部
131 機器データ記憶部
132 警報発生日予測部
133 作業記録記憶部
134 作業特徴抽出部
135、235 補正量決定部
136、236 補正実行部
137 メモリ
138、238 作業内容作成部
139 表示部
232 警報頻度算出部
1381、1381a、1381b、1381c、1384 表
1382、1386、2382、2383 アイコン
1383、1383a、1383b、1383c、1383d、2384、2384a、2384b 領域
1385 カーソル
Claims (3)
- 過去の点検時における複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品について点検の作業員が前記部品自体から知覚した情報から決定された劣化度を記憶する記憶器と、
過去の点検時における複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品の劣化度の履歴に基づいて、複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの点検予定日、及び点検予定の空調設備及び/または冷設設備の各部品に対する点検作業の優先度の少なくともいずれか一方を、補正して決定する第1決定器と、
前記第1決定器により決定された、点検予定日を示す情報及び点検作業の優先度を示す情報の少なくともいずれか一方をディスプレイに表示させる制御器と、
複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品に対する作業記録から劣化度に関係する情報を取得する取得器と、
前記取得器に取得された劣化度に関係する情報から、過去の点検時における複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品の劣化度の履歴を決定する第2決定器とを備え、
前記知覚した情報は、前記設備に設けられたセンサから得られた情報ではなく、
前記作業記録は、作業員が前記部品自体から知覚した情報を含み、且つ情報が記録される定型記録と自由記述の作業内容が記録される非定型記録とを含み、
前記取得器は、単語の辞書を用いて、前記作業記録の前記作業内容から抽出した劣化度に関係するキーワードから、劣化の程度を含む作業特徴を生成することにより、前記作業記録から劣化度に関係する情報を取得し、
前記記憶器は、前記第2決定器で決定された、過去の点検時における、複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品の劣化度の履歴を記憶する、
点検管理システム。 - 前記第1決定器は、複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品の過去の異常発生の頻度も考慮して、複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの点検予定日及び点検予定の空調設備及び/または冷設設備の各部品に対する点検作業の優先度の少なくともいずれか一方を決定する、
請求項1記載の点検管理システム。 - コンピュータが行う点検管理方法であって、
過去の点検時における複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品について点検の作業員が前記部品自体から知覚した情報から決定された劣化度を記憶するステップ(a)と、
過去の点検時における複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品の劣化度の履歴に基づいて、複数の空調設備及び/または複数の冷設設備の点検予定日、及び点検予定の空調設備及び/または冷設設備の各部品に対する点検作業の優先度の少なくともいずれか一方を、補正して決定するステップ(b)と、
前記ステップ(b)において決定された、点検予定日を示す情報及び点検作業の優先度を示す情報の少なくともいずれか一方をディスプレイに表示させるステップ(c)と、
複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品に対する作業記録から劣化度に関係する情報を取得するステップ(d)と、
前記ステップ(d)において取得された劣化度に関係する情報から、過去の点検時における複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品の劣化度の履歴を決定するステップ(e)とをコンピュータに実行させ、
前記知覚した情報は、前記設備に設けられたセンサから得られた情報ではなく、
前記作業記録は、作業員が前記部品自体から知覚した情報を含み、且つ情報が記録される定型記録と自由記述の作業内容が記録される非定型記録とを含み、
前記ステップ(d)では、単語の辞書を用いて、前記作業記録の前記作業内容から抽出した劣化度に関係するキーワードから、劣化の程度を含む作業特徴を生成することにより、前記作業記録から前記劣化度に関係する情報を取得し、
前記ステップ(a)では、前記ステップ(e)において決定された、過去の点検時における、複数の空調設備及び/または複数の冷設設備のそれぞれの各部品の劣化度の履歴を記憶する、
点検管理方法。
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