特開2021-60749(P2021-60749A)IP Force 特許公報掲載プロジェクト 2015.5.11 β版

知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」

▶ 三菱電機株式会社の特許一覧
特開2021-60749設備管理支援システムおよび設備管理支援方法
<>
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000003
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000004
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000005
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000006
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000007
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000008
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000009
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000010
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000011
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000012
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000013
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000014
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000015
  • 特開2021060749-設備管理支援システムおよび設備管理支援方法 図000016
< >
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】特開2021-60749(P2021-60749A)
(43)【公開日】2021年4月15日
(54)【発明の名称】設備管理支援システムおよび設備管理支援方法
(51)【国際特許分類】
   G06Q 10/00 20120101AFI20210319BHJP
   G05B 23/02 20060101ALN20210319BHJP
【FI】
   G06Q10/00 300
   G05B23/02 T
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】OL
【全頁数】23
(21)【出願番号】特願2019-184073(P2019-184073)
(22)【出願日】2019年10月4日
(71)【出願人】
【識別番号】000006013
【氏名又は名称】三菱電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100118762
【弁理士】
【氏名又は名称】高村 順
(72)【発明者】
【氏名】山崎 貴司
【テーマコード(参考)】
3C223
5L049
【Fターム(参考)】
3C223AA01
3C223AA21
3C223AA23
3C223BA01
3C223CC01
3C223DD01
3C223EB01
3C223EB02
3C223EB03
3C223FF04
3C223FF12
3C223FF22
3C223FF26
3C223HH03
3C223HH04
3C223HH08
3C223HH13
3C223HH14
3C223HH15
5L049AA00
(57)【要約】
【課題】設備を構成する構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つの見直しを支援することができる設備管理支援システムを得ること。
【解決手段】設備管理支援システム1は、異常兆候判定部3と、画像生成部5とを含む。画像生成部5は、異常兆候判定部3によって発生したと判定された異常兆候事象と構成要素とを強調した状態で構成要素と複数の異常兆候事象との関係をツリー状の階層構造で示す画像を含む第1画像と、第1画像に含まれる画像であって構成要素を示す画像に関連付けられ且つ構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを示す画像を含む第2画像とを含む設備管理支援画像を生成する。
【選択図】図1
【特許請求の範囲】
【請求項1】
設備に取り付けられた複数のセンサによって検出される情報である検出情報に基づいて、前記設備を構成する構成要素に異常の兆候を示す事象である異常兆候事象が発生したか否かを判定する異常兆候判定部と、
前記構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを含む第1情報と、前記検出情報、前記検出情報から得られる情報、および前記異常兆候判定部の判定結果のうち少なくとも1つを含む第2情報とを記憶する記憶部と、
前記第1情報および前記第2情報に基づいて、設備管理支援画像を生成する画像生成部と、
前記画像生成部によって生成された前記設備管理支援画像を表示部に表示させる表示処理部と、を備え、
前記画像生成部は、
互いに異なる異常の兆候を示す複数の異常兆候事象のうち前記異常兆候判定部によって発生したと判定された異常兆候事象と前記構成要素とを強調した状態で、前記構成要素と前記複数の異常兆候事象との関係をツリー状の階層構造で示す画像を含む第1画像を前記設備管理支援画像の一部として生成し、
前記記憶部に記憶された前記第1情報に基づいて、前記第1画像に含まれる画像であって前記構成要素を示す画像に関連付けられ且つ前記構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを示す画像を含む第2画像を前記設備管理支援画像の一部として生成する
ことを特徴とする設備管理支援システム。
【請求項2】
前記画像生成部は、
前記点検時期および前記交換時期のうち少なくとも1つをタイムラインで示す画像を含む画像を前記第2画像として生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の設備管理支援システム。
【請求項3】
前記異常兆候判定部は、
前記検出情報から前記構成要素の状態の特徴を示す少なくとも1つの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部によって抽出された前記少なくとも1つの特徴量に基づいて、前記構成要素に前記異常兆候事象が発生したか否かを判定する判定部と、を備える
ことを特徴とする請求項1または2に記載の設備管理支援システム。
【請求項4】
前記画像生成部は、
前記特徴量抽出部によって抽出された前記少なくとも1つの特徴量に基づいて、前記判定部によって異常兆候事象が発生したと判定された前記構成要素の状態の変化を示す画像であって前記少なくとも1つの特徴量の時間的変化をトレンドグラフで表す画像を含む第3画像を前記設備管理支援画像の一部として生成する
ことを特徴とする請求項3に記載の設備管理支援システム。
【請求項5】
前記特徴量抽出部は、
前記検出情報から前記構成要素の状態の特徴を各々示す2種類の特徴量を抽出し、
前記画像生成部は、
前記判定部によって異常兆候事象が発生したと判定された前記構成要素の状態を前記2種類の特徴量の関係で表す散布図を含み且つ前記散布図で示される前記2種類の特徴量が抽出される検出情報のセンサによる検出時期を変更する操作領域を含む第3画像を前記設備管理支援画像の一部として生成する
ことを特徴とする請求項3に記載の設備管理支援システム。
【請求項6】
前記画像生成部は、
前記異常兆候判定部による判定結果に基づいて、前記複数の異常兆候事象のうち発生した異常兆候事象の時期を示す画像を含む第3画像を生成する
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1つに記載の設備管理支援システム。
【請求項7】
前記画像生成部は、
前記ツリー状の階層構造のうち前記異常兆候事象を示す画像を除いた画像を含む画像を前記第1画像として生成する
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか1つに記載の設備管理支援システム。
【請求項8】
前記画像生成部は、
前記異常兆候判定部による判定結果に基づいて、前記構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを早めることを促す情報を含む前記第2画像を生成する
ことを特徴とする請求項1から7のいずれか1つに記載の設備管理支援システム。
【請求項9】
コンピュータが実行する設備管理支援方法であって、
設備に取り付けられた複数のセンサによって検出される情報である検出情報に基づいて、前記設備を構成する構成要素に異常の兆候を示す事象である異常兆候事象が発生したか否かを判定する第1ステップと、
互いに異なる異常の兆候を示す複数の異常兆候事象のうち前記第1ステップによって発生したと判定された異常兆候事象と前記構成要素とを強調した状態で、前記構成要素と前記複数の異常兆候事象との関係をツリー状の階層構造で示す画像を含む第1画像を生成する第2ステップと、
前記構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つに基づいて、前記第1画像に含まれる画像であって前記構成要素を示す画像に関連付けられ且つ前記構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つをタイムラインで示す画像を含む第2画像を生成する第3ステップと、
前記第1画像および前記第2画像を含む設備管理支援画像を表示部に表示する第4ステップと、を含む
ことを特徴とする設備管理支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、設備の管理を支援する設備管理支援システムおよび設備管理支援方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、工場、プラント、またはビルなどには、複数の設備が設けられており、これらの設備に対して定期的な保守管理が行われている。一般に、各設備は複数の構成要素を含んでおり、設備を構成する構成要素毎に故障の発生確率が異なる。そのため、工場、プラント、またはビルなどの保守管理においては、構成要素毎に保守点検スケジュールが立案される場合がある。
【0003】
特許文献1には、設備を構成する構成要素と故障などの事象と事象に対する対策との関係をツリー状の階層構造で表示することで、構成要素の保守点検スケジュールの立案を支援する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開2004−234536号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、特許文献1に記載の技術では、設備を構成する構成要素の点検または交換を予定より早めに行うための情報が提示されず、構成要素における点検または交換のスケジュールの見直しを支援することができない。
【0006】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、設備を構成する構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つの見直しを支援することができる設備管理支援システムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の設備管理支援システムは、異常兆候判定部と、記憶部と、画像生成部と、表示処理部と、を備える。異常兆候判定部は、設備に取り付けられた複数のセンサによって検出される情報である検出情報に基づいて、設備を構成する構成要素に異常の兆候を示す事象である異常兆候事象が発生したか否かを判定する。記憶部は、構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを含む第1情報と、検出情報、検出情報から得られる情報、および異常兆候判定部の判定結果のうち少なくとも1つを含む第2情報とを記憶する。画像生成部は、第1情報および第2情報に基づいて、設備管理支援画像を生成する。表示処理部は、画像生成部によって生成された設備管理支援画像を表示部に表示させる。画像生成部は、互いに異なる異常の兆候を示す複数の異常兆候事象のうち異常兆候判定部によって発生したと判定された異常兆候事象と構成要素とを強調した状態で、構成要素と複数の異常兆候事象との関係をツリー状の階層構造で示す画像を含む第1画像を設備管理支援画像の一部として生成する。画像生成部は、記憶部に記憶された第1情報に基づいて、第1画像に含まれる画像であって構成要素を示す画像に関連付けられ且つ構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを示す画像を含む第2画像を設備管理支援画像の一部として生成する。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、設備を構成する構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つの見直しを支援することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0009】
図1】本発明の実施の形態1にかかる設備管理支援システムの構成の一例を示す図
図2】実施の形態1にかかる判定結果一覧画像の一例を示す図
図3】実施の形態1にかかる設備管理支援画像の一例を示す図
図4】実施の形態1にかかる画像生成部によって生成される第3画像の他の例を示す図
図5】実施の形態1にかかる第3画像に含まれる散布図の推移の一例を示す図
図6図3に示す設備管理支援画像に含まれる展開折畳ボタンが操作された場合に生成される設備管理支援画像の一例を示す図
図7】実施の形態1にかかる設備管理支援画像の他の例を示す図
図8】実施の形態1にかかる設備管理支援システムによる処理手順の一例を示すフローチャート
図9】実施の形態1にかかる設備管理支援システムによる表示切換処理手順の一例を示すフローチャート
図10】実施の形態1にかかる設備管理支援システムのハードウェア構成の一例を示す図
図11】本発明の実施の形態2にかかる設備管理支援システムの構成の一例を示す図
図12】実施の形態2にかかる設備管理支援画像の一例を示す図
図13図12に示す事象発生アイコンが選択された場合に生成される第2画像の一例を示す図
図14】実施の形態2にかかる設備管理支援システムによる処理手順の一例を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下に、本発明の実施の形態にかかる設備管理支援システムおよび設備管理支援方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【0011】
実施の形態1.
図1は、本発明の実施の形態1にかかる設備管理支援システムの構成の一例を示す図である。図1に示す設備管理支援システム1は、例えば、工場、プラント、またはビルなどに設けられる設備の保守点検を行う保守点検員などに対し、保守点検のスケジュールの見直しを支援するための情報を提示する。保守点検には、設備を構成する構成要素の点検および交換が含まれる。図1に示すように、設備管理支援システム1は、設備に取り付けられるセンサ群2と、異常兆候判定部3と、記憶部4と、画像生成部5と、表示処理部6と、表示部7と、入力部8とを備える。
【0012】
センサ群2は、工場、プラント、またはビルなどに設けられる複数の設備に取り付けられる複数のセンサ9〜9を含む。nは2以上の整数である。設備は複数の構成要素から構成され、これら複数の構成要素の各々はさらに複数の構成要素から構成される。構成要素を構成する構成要素も設備を構成する構成要素であり、構成要素は階層的になっている。以下においては、説明の便宜上、設備を構成する複数の構成要素の各々を大部品と記載する場合があり、大部品を構成する複数の構成要素の各々を小部品と記載する場合がある。なお、構成要素は階層的になっていなくてもよい。
【0013】
ここで、設備が非常用発電設備であるとする。この場合、非常用発電設備は、例えば、発電機およびエンジンを大部品として含む。また、発電機は、シャフト、軸受、回転子、および固定子などを小部品として含む。また、エンジンは、潤滑系統、燃料系統、および始動系統などの構成要素を小部品として含む。以下、設備が非常用発電設備であるものとして説明するが、設備は、非常用発電設備に限定されず、例えば、エレベータ、空調設備、配電設備、またはその他の設備であってもよい。
【0014】
センサ9〜9の各々は、例えば、温度センサ、圧力センサ、速度センサ、流量センサ、荷重センサ、振動センサ、位置センサ、電圧センサ、または電流センサなどである。なお、センサ9〜9の種類はこれらの種類に限定されない。以下において、センサ9〜9の各々を個別に区別せずに示す場合、センサ9と記載する場合がある。
【0015】
各センサ9は、例えば、発電機のベアリングの軸受、エンジンの燃料系統、またはエンジンの始動系統などに取り付けられる。この場合、各センサ9によって検出される情報である検出情報は、例えば、ベアリングの軸受の振動を示す情報、ベアリングの軸受の温度を示す情報、燃料系統の排気温度を示す情報、始動系統における始動機関の回転数である機関回転数を示す情報、または始動系統の電圧を示す情報などである。なお、回転数は、単位時間当たりの回転回数であり回転速度である。以下、ベアリングの軸受を単に軸受と記載する場合があり、燃料系統の排気温度を単に排気温度と記載する場合がある。
【0016】
異常兆候判定部3は、設備に取り付けられた複数のセンサ9〜9によって検出される情報である検出情報に基づいて、設備を構成する構成要素に異常の兆候を示す事象である異常兆候事象が発生したか否かを判定する。異常兆候事象は、構成要素に故障または動作停止などの異常が発生していないが構成要素に異常が発生する兆候がある状態を示す。構成要素が発電機の場合、異常兆候判定部3によって発生が判定される異常兆候事象は、例えば、軸受の振動異常または軸受の温度異常などである。また、構成要素がエンジンの場合、異常兆候判定部3によって発生が判定される異常兆候事象は、例えば、燃料系統の異常燃焼または始動系統の動作異常などである。
【0017】
異常兆候判定部3は、特徴量抽出部11と、判定部12とを備える。特徴量抽出部11は、複数のセンサ9〜9から出力される検出情報から各構成要素の状態の特徴を示す複数の特徴量を抽出する。かかる特徴量は、構成要素の異常兆候事象を検出するための情報であり、センサ9から出力される検出情報または検出情報から得られる情報である。
【0018】
特徴量抽出部11は、例えば、軸受に生じる振動における変位量のピーク値を特徴量として予め設定された単位期間毎に抽出する。また、特徴量抽出部11は、軸受温度および排気温度の各々のピーク値を特徴量として予め設定された単位期間毎に抽出する。これらのピーク値は、検出情報から各々得られる情報である。また、特徴量抽出部11は、始動系統においてエンジンの始動命令が行われてから始動系統が予め設定された状態になるまでの時間である始動時間を特徴量として抽出する。始動系統が予め設定された状態とは、例えば、上述した機関回転数が予め設定された回転数に到達し且つ始動系統の電圧の値が予め設定された値に到達している状態を示す。
【0019】
判定部12は、特徴量抽出部11によって抽出された特徴量に基づいて、設備を構成する各構成要素に異常兆候事象が発生したか否かを判定する。判定部12は、例えば、記憶部4に記憶されている異常兆候判定モデルの情報を用いて、構成要素に異常兆候事象が発生したか否かを判定する。異常兆候判定モデルは、異常兆候事象の種別毎に生成される。例えば、異常兆候判定モデルとして、軸受の温度の推移に異常の兆候が見られるか否かを判定するためのモデルおよび排気温度の推移に異常の兆候が見られるか否かを判定するためのモデルなどが生成される。
【0020】
異常兆候判定モデルは、機械学習によって生成されるモデルであり、k近傍法を用いて生成されるモデル、混合分布モデル、ニューラルネットワーク、またはサポートベクターマシンなどである。
【0021】
構成要素に異常兆候が発生しにくいなどの事情によって構成要素に異常兆候事象が発生した時の検出情報を取得しにくい場合、構成要素が正常である場合にセンサ9から出力される検出情報に基づいて異常兆候判定モデルが生成される。この場合、異常兆候判定モデルとして、例えば、k近傍法を用いて生成されるモデル、または混合分布モデルなどが用いられる。
【0022】
また、構成要素に異常兆候事象が発生した時の検出情報を取得しやすい場合、構成要素が正常である場合にセンサ9から出力される検出情報と構成要素に異常兆候が発生している時にセンサ9から出力される検出情報とに基づいて、異常兆候判定モデルが生成される。この場合、異常兆候判定モデルとして、例えば、ニューラルネットワーク、またはサポートベクターマシンなどが用いられる。
【0023】
構成要素が正常であるか否かおよび構成要素に異常兆候が発生しているか否かの判断は、異常兆候判定モデルを生成するモデル作成者によって行われるが、設備管理支援システム1によって行われてもよい。この場合、設備管理支援システム1は、例えば、複数のセンサ9から出力される検出情報に基づいて構成要素が正常であるか否かおよび構成要素に異常兆候が発生しているか否かを判定する状態判定部を備える。また、設備管理支援システム1は、複数のセンサ9から出力される検出情報と状態判定部による判定結果とに基づいて異常兆候判定モデルを機械学習によって生成する学習部を備える。
【0024】
判定部12は、異常兆候事象毎に異常兆候事象の発生の有無を判定し、判定した結果を判定結果情報として記憶部4に記憶させる。判定部12は、異常兆候判定モデルの情報を用いずに、構成要素に異常兆候が発生したか否かを判定することもできる。例えば、判定部12は、軸受に生じる振動における変位量のピーク値が予め設定された閾値を超えたか否かを判定し、軸受に生じる振動における変位量のピーク値が予め設定された閾値を超えたと判定した場合、発電機に異常の兆候が発生していると判定する。
【0025】
また、判定部12は、軸受温度のピーク値が予め設定された閾値を超えたか否かを判定し、軸受温度のピーク値が予め設定された閾値を超えたと判定した場合、軸受に異常の兆候が発生していると判定する。また、判定部12は、機関回転数のピーク値が予め設定された閾値を超えたか否かを判定し、機関回転数のピーク値が予め設定された閾値を超えたと判定した場合、燃料系統に異常の兆候が発生していると判定する。また、判定部12は、始動時間が予め設定された閾値を超えたか否かを判定し、始動時間が予め設定された閾値を超えたと判定した場合、始動系統に異常の兆候が発生していると判定する。
【0026】
記憶部4は、モデル情報記憶部21と、設備情報記憶部22と、判定履歴記憶部23と、特徴量記憶部24と、検出情報記憶部25とを含む。モデル情報記憶部21は、上述した異常兆候判定モデルの情報を記憶する。
【0027】
設備情報記憶部22は、設備に関する情報である設備情報を記憶する。設備情報は、設備の名称を示す情報、設備を製造したメーカの名称を示す情報、設備の保守点検時期を示す情報、設備を構成する複数の構成要素を示す情報と、複数の構成要素に発生する複数の異常兆候事象の情報とを含む。設備情報において、複数の構成要素の各々に対して複数の異常兆候事象のうち1以上の異常兆候事象が関連付けられている。設備の保守点検時期は、設備を構成する構成要素の点検時期および交換時期を含む。設備の保守点検時期を示す情報は、予定されている点検時期および交換時期を示す情報と、過去に構成要素の点検および交換を行った時期を示す情報とを含む。
【0028】
構成要素を示す情報には、例えば、構成要素の名称を示す情報、構成要素の点検時期を示す情報、および構成要素の交換時期を示す情報などが含まれる。また、異常兆候事象の情報には、例えば、異常兆候事象の名称を示す情報が含まれる。
【0029】
判定履歴記憶部23は、異常兆候判定部3の判定部12によって過去に判定された各異常兆候事象の発生の有無を示す判定結果情報を記憶する。特徴量記憶部24は、異常兆候判定部3の特徴量抽出部11によって抽出された特徴量を示す特徴量を記憶する。検出情報記憶部25は、センサ群2を構成する各センサ9から出力される検出情報を記憶する。
【0030】
画像生成部5は、記憶部4によって記憶された情報に基づいて、設備の管理を支援するための画像を生成する。画像生成部5は、例えば、入力部8への操作に応じた画像を設備の管理を支援するための画像として生成する。入力部8は、例えば、マウスおよびキーボードなどを含む入力装置である。なお、入力部8は、タッチセンサであってもよい。
【0031】
画像生成部5は、設備の管理を支援するための画像として、判定結果一覧画像と、設備管理支援画像とを生成する。表示処理部6は、画像生成部5によって生成された画像を表示部7に表示させる。表示部7は、例えば、液晶ディスプレイまたはOEL(Organic Electro-Luminescence)ディスプレイである。
【0032】
画像生成部5は、判定履歴記憶部23に記憶された判定結果情報に基づいて、判定結果一覧画像を生成する。また、画像生成部5は、設備情報記憶部22に記憶された設備情報、判定履歴記憶部23に記憶された判定結果情報、特徴量記憶部24に記憶された特徴量、および検出情報記憶部25に記憶された検出情報に基づいて、設備管理支援画像を生成する。
【0033】
表示処理部6は、画像生成部5によって判定結果一覧画像が生成された場合、表示処理部6から判定結果一覧画像の情報を取得し、取得した情報に基づいて、判定結果一覧画像を表示部7に表示させる。また、表示処理部6は、画像生成部5によって設備管理支援画像が生成された場合、表示処理部6から判定結果一覧画像の情報を取得し、取得した情報に基づいて、設備管理支援画像を表示部7に表示させる。
【0034】
図2は、実施の形態1にかかる判定結果一覧画像の一例を示す図である。図2に示す判定結果一覧画像40は、複数の設備に関する情報を示す画像を含む。具体的には、判定結果一覧画像40には、設備の設備名を示す情報、設備を製造したメーカの名称を示す情報、設備の保守点検時期を示す情報、設備の診断日時を示す情報、異常兆候の有無を示す情報、および関連情報を表示するためのボタン41,42,43が含まれる。設備の保守点検時期は、例えば、設備を構成する構成要素の点検または交換が予定される日または期間を示す。設備の診断日時は、異常兆候判定部3によって異常兆候事象の発生の有無が判定された日時である。
【0035】
図2に示す例では、設備X1は、メーカY1で製造され、保守点検時期の予定日が2020年9月1日であり、2019年8月1日の0時0分0秒において異常兆候事象が発生していると異常兆候判定部3によって判定されている。また、設備X2は、メーカY1で製造され、保守点検時期の予定日が2020年9月1日であり、2019年8月1日の0時0分0秒において異常兆候事象が発生していないと異常兆候判定部3によって判定されている。また、設備X3は、メーカY2で製造され、保守点検時期の予定日が2020年5月1日であり、2019年6月12日の0時0分0秒において異常兆候事象が発生していないと異常兆候判定部3によって判定されている。
【0036】
画像生成部5は、設備情報記憶部22に記憶された設備情報と、判定履歴記憶部23に記憶された判定結果情報とに基づいて、判定結果一覧画像40を生成し、表示処理部6は、画像生成部5によって生成された判定結果一覧画像40を表示部7に表示させる。画像生成部5は、表示部7に判定結果一覧画像40が表示されている状態で入力部8への操作によってボタン41,42,43のいずれかが選択された場合、選択されたボタンに対応する設備についての設備管理支援画像を生成する。表示処理部6は、画像生成部5によって生成された設備管理支援画像を表示部7に表示させる。
【0037】
図3は、実施の形態1にかかる設備管理支援画像の一例を示す図である。図3に示す設備管理支援画像50は、図2に示すボタン41が選択された場合に表示部7に表示される。図3に示す設備管理支援画像50は、第1画像51と、第2画像52と、第3画像53とを含む。なお、設備管理支援画像50にはスクロールバー60が含まれており、入力部8への操作によってスクロールバー60のノブ60aを移動することができる。スクロールバー60のノブ60aが移動された場合、設備管理支援画像50のうち表示部7に表示される領域が変化する。
【0038】
画像生成部5は、設備情報記憶部22に記憶された設備情報および判定履歴記憶部23に記憶された判定結果情報などに基づいて、第1画像51を生成する。第1画像51は、複数の構成要素と複数の異常兆候事象との関係をツリー状の階層構造で示す画像を含む。図3に示す例では、第1画像51において、設備Xを示す画像61の下層に大部品aを示す画像62aと大部品bを示す画像62bとが配置される。
【0039】
第1画像51において、大部品aを示す画像62aの下層に小部品a1を示す画像63aが配置され、大部品bを示す画像62bの下層に小部品b1を示す画像63bが配置される。なお、図3に示す画像61は、設備の名称を示す画像であるが、設備を記号または図形で示す画像であってもよい。また、図3に示す画像62a,62b,63a,63bは、部品の名称を示す画像であるが、部品を記号または図形で表す画像であってもよい。
【0040】
また、図3に示す例では、第1画像51において、小部品a1を示す画像63aの下層に事象Aを示す画像64aが配置され、事象Aを示す画像64aの下層に詳細事象A1,A2,A3,A4の各々を示す画像65a,65b,65c,65dが配置される。また、第1画像51において、小部品b1を示す画像63bの下層に事象Bを示す画像64bが配置され、事象Bを示す画像64bの下層に詳細事象B1,B2,B3,B4の各々を示す画像65e,65f,65g,65hが配置される。事象A,Bおよび詳細事象A1,A2,A3,A4,B1,B2,B3,B4は各々異常兆候事象である。なお、図3に示す画像64a,64b,65a,65b,65c,65d,65e,65f,65g,65hは、異常兆候事象の名称を示す画像であるが、異常兆候事象を記号または図形で表す画像であってもよい。
【0041】
ここで、大部品aが発電機であり、小部品a1が軸受であり、軸受には発電機の前部に配置される軸受である前部軸受と発電機の後部に配置される軸受である後部軸受があるとする。この場合、事象Aの名称は、例えば、「軸受温度異常」である。「軸受温度異常」は、軸受温度に関する異常兆候事象であり、詳細事象A1,A2,A3,A4を含む。各詳細事象A1,A2,A3,A4は、異常兆候判定部3によって発生の有無が判定される。
【0042】
詳細事象A1は、例えば、「前部軸受温度−閾値超過」であり、詳細事象A2は、例えば、「後部軸受温度−閾値超過」である。また、詳細事象A3は、例えば、「前部軸受温度−推移異常」であり、詳細事象A4は、例えば、「後部軸受温度−推移異常」である。「前部軸受温度−閾値超過」は、前部軸受の温度が閾値を超える異常兆候事象を示す。「後部軸受温度−閾値超過」は、後部軸受の温度が閾値を超える異常兆候事象を示す。「前部軸受温度−推移異常」は、前部軸受の温度の推移に関する異常兆候事象を示す。「後部軸受温度−推移異常」は、後部軸受の推移の温度の推移に関する異常兆候事象を示す。
【0043】
また、図3に示す例では、異常兆候事象として詳細事象A3が発生した場合の第1画像51を示しており、ツリー状の階層構造で示される画像のうちツリー状の階層構造において詳細事象A3の上層であって最上層までに位置する複数の画像が強調表示されている。具体的には、詳細事象A3を示す画像65c、詳細事象A3を含む事象Aを示す画像64a、詳細事象A3が生じる小部品a1を示す画像63a、小部品a1を含む大部品aを示す画像62a、および大部品aを含む設備Xを示す画像61が強調表示される。
【0044】
このように、設備管理支援システム1は、画像62a,63aの強調表示によって異常兆候事象に生じている構成要素の情報を設備の管理者に提示することができる。また、設備管理支援システム1は、画像65c,64aの強調表示によって構成要素に生じている異常兆候事象の情報を設備の管理者に提示することができる。異常兆候事象に生じている構成要素の情報および構成要素に生じている異常兆候事象の情報は、保守点検のスケジュールの見直しを支援するための情報の一例である。
【0045】
なお、図3に示す例では、詳細事象A3および詳細事象A3に関連する画像61,62a,63a,64a,65cは、枠内がハッチングで強調表示されるが、かかる例に限定されない。例えば、画像生成部5は、詳細事象A3および詳細事象A3に関連する画像について、枠の大きさ、枠内の色、枠の太さ、枠内の色の濃淡、枠内の文字の太さ、枠内の文字の色などを、ツリー状の階層構造を構成する他の画像に対して変更することによって強調表示することができる。
【0046】
また、画像生成部5は、ツリー状の階層構造を構成する複数の構成要素のうち異常兆候事象が発生した構成要素を優先して図3における上方に位置するように第1画像51を生成することができる。これにより、設備の管理者は、異常兆候事象が発生した構成要素を容易に把握することができる。
【0047】
また、画像生成部5は、異常兆候レベルが高い異常兆候事象が発生した構成要素ほど優先して図3における上方に位置するように第1画像51を生成することもできる。異常兆候レベルは、例えば、異常兆候事象の種別毎に予め設定されるが、異常兆候判定部3によって決定されてもよい。例えば、異常兆候判定部3は、特徴量が閾値を超える度合が大きいほど異常兆候レベルが高くなるように異常兆候レベルを決定することができる。
【0048】
次に、第2画像52について説明する。画像生成部5は、記憶部4の設備情報記憶部22に記憶された設備情報に含まれる点検時期および交換時期を示す情報などに基づいて、第2画像52を生成する。第2画像52は、第1画像51に含まれる画像であって構成要素を示す画像に関連付けられ且つ構成要素の点検時期および交換時期をタイムラインで示す画像を含む。タイムラインとは、情報を時間軸に沿って時系列に表す表示形式を指す。
【0049】
図3に示す例では、大部品aを示す画像62aに、大部品aの保守点検スケジュールを示す画像70aが関連付けられ、小部品a1を示す画像63aに、小部品a1の保守点検スケジュールを示す画像70bが関連付けられている。これらの関連付けは、画像62aと画像70aとを結ぶ破線66aと、画像63aと画像70bとを結ぶ破線66bとによって行われる。
【0050】
また、図3に示す例では、大部品bを示す画像62bに、大部品bの保守点検スケジュールを示す画像70cが関連付けられ、小部品b1を示す画像63bに、小部品b1の保守点検スケジュールを示す画像70dが関連付けられている。これらの関連付けは、画像62bと画像70cとを結ぶ破線66cと、画像63bと画像70dとを結ぶ破線66dとによって行われる。
【0051】
第2画像52は、2014年〜2026年までの西暦を示す文字が図3における左右方向に沿って配列される領域72を含む。領域72は、時間軸における時間単位を年単位で表す領域であるが、時間単位を月単位、週単位、または日単位で表す領域であってもよい。画像生成部5は、入力部8への操作に基づいて、領域72で示される時間単位を変更することができる。画像生成部5は、変更した時間単位に応じた第2画像52を生成する。
【0052】
上述した保守点検スケジュールを示す画像70a,70b,70c,70dは、点検アイコン73、交換アイコン74、および点検済アイコン75を含む。点検アイコン73は、設備の構成要素に対して予定されている点検時期を示す位置に表示される。例えば、画像70aに含まれる点検アイコン73は、図3における上下方向において領域72に含まれる2021年の文字に対応する位置に配置されており、大部品aの点検時期が2021年に予定されていることが示される。
【0053】
画像生成部5は、入力部8への操作によって点検アイコン73が選択された場合、設備の構成要素に対して予定されている点検の時期である点検時期の詳細な情報を示す画像である点検時期詳細画像を生成する。表示処理部6は、画像生成部5によって生成された点検時期詳細画像を設備管理支援画像50に含めて表示部7に表示させる。点検時期の詳細な情報は、例えば、点検の期間を年月日で示す情報および点検方法などを含む情報である。なお、入力部8への操作によるアイコン、ボタン、または画像の選択は、例えば、マウスオーバまたはクリックなどによって行われる。
【0054】
また、交換アイコン74は、設備の構成要素に対して予定されている交換時期を示す位置に表示される。例えば、画像70aに含まれる交換アイコン74は、図3における上下方向において領域72に含まれる2024年の文字に対応する位置に配置されており、大部品aの交換時期が2024年に予定されていることが示される。
【0055】
画像生成部5は、入力部8への操作によって交換アイコン74が選択された場合、設備の構成要素に対して予定されている交換の時期である交換時期の詳細な情報を示す画像である交換時期詳細画像を生成する。表示処理部6は、画像生成部5によって生成された交換時期詳細画像を設備管理支援画像50に含めて表示部7に表示させる。交換時期の詳細な情報は、例えば、構成要素の交換の期間を年月日で示す情報および交換方法などを含む情報である。
【0056】
また、点検済アイコン75は、設備の構成要素に対して過去に実施された点検の時期を示す位置に表示される。例えば、画像70aに含まれる点検済アイコン75は、図3における上下方向において2015年の文字に対応する位置に配置されており、大部品aの点検が2015年に実施されたことが示される。
【0057】
画像生成部5は、入力部8への操作によって点検済アイコン75が選択された場合、設備の構成要素に対して実施された点検の詳細な情報を示す画像である点検実績詳細画像を生成する。表示処理部6は、画像生成部5によって生成された点検実績詳細画像を設備管理支援画像50に含めて表示部7に表示させる。点検の詳細な情報は、例えば、実施された点検の期間を年月日で示す情報および点検方法を示す情報などである。
【0058】
なお、画像生成部5は、点検アイコン73、交換アイコン74、および点検済アイコン75に加えて、交換済アイコンおよび未実施アイコンなどを含む第2画像52を生成することもできる。交換済アイコンは、設備の構成要素に対して過去に実施された交換の時期を示す位置に表示される。未実施アイコンは、予定されていた点検時期または交換時期に構成要素の点検または交換が行われたかった場合の予定されていた点検時期または交換時期を示す位置に表示される。
【0059】
なお、上述した例では、設備の構成要素を示す画像62a,63a,62b,63bと保守点検スケジュールを示す画像70a,70b,70c,70dとが破線66a,66b,66c,66dとで結ばれているが、かかる例に限定されない。
【0060】
例えば、設備管理支援画像50において、破線66a,66b,66c,66dは設けられなくてもよい。この場合であっても、例えば、大部品aの保守点検スケジュールを示す画像70aは、図3における左右方向において、大部品aを示す画像63aと対向する位置にあり、大部品aを示す画像63aと関連付けられた位置にある。同様に、小部品a1の保守点検スケジュールを示す画像70bは、図3における左右方向において、小部品a1を示す画像63aと対向する位置にあり、小部品a1を示す画像63aと関連付けられた位置にある。
【0061】
このように、第2画像52では、設備の構成要素である大部品a,bおよび小部品a1,b1の保守点検スケジュールを示す画像70a,70b,70c,70dが、設備の構成要素を示す画像62a,63a,62b,63bのうち対応する画像に関連付けられている。そのため、設備の管理者は、設備を構成する各構成要素の保守点検スケジュールを容易に把握することができる。設備の管理者は、例えば、設備の保守点検員または設備の所有者である。設備の保守点検員は、例えば、設備の所有者から設備の管理を委託された事業者の社員である。
【0062】
図3に示す第2画像52において、例えば、画像70aに含まれる点検アイコン73、交換アイコン74、および点検済アイコン75は、画像70aと画像62aとが対向する方向を時間軸とするタイムラインで時系列に配置される。そのため、設備の管理者は、構成要素の保守点検スケジュールをより容易に把握することができる。
【0063】
また、図3に示す例では、異常兆候事象として詳細事象A3が発生している場合の第2画像52を示しており、詳細事象A3に関係する画像が強調表示されている。具体的には、詳細事象A3が生じる小部品a1の保守点検スケジュールを示す画像70b、および小部品a1を含む大部品aの保守点検スケジュールを示す画像70aが強調表示される。画像生成部5は、第1画像51に含まれる画像に対する上述の強調表示と同様の方法で、第2画像52に含まれる画像の強調表示を行う。
【0064】
次に、第3画像53について説明する。画像生成部5は、特徴量記憶部24に記憶された特徴量および検出情報記憶部25に記憶された検出情報などに基づいて、第3画像53を生成する。第3画像53は、異常兆候判定部3によって異常兆候事象が発生したと判定された構成要素の過去の状態を示す画像を含む。構成要素の過去の状態を示す画像には、例えば、異常兆候事象の発生に至るまでの構成要素の過去の状態を示す画像が含まれる。
【0065】
図3に示す例では、異常兆候事象として詳細事象A3が発生している場合の第3画像53が示される。図3に示す例では、第3画像53は、詳細事象A3の文字を示す画像を含み、これにより、詳細事象A3が発生した構成要素の過去の状態を第3画像53が示すことを容易に把握することができる。なお、画像生成部5は、画像65cと第3画像53とを結ぶ破線を設備管理支援画像50に含めることで第3画像53と詳細事象A3との関連付けを行うこともできる。
【0066】
図3に示す第3画像53は、詳細事象A3に対応する小部品a1の過去の状態を示す画像であり、例えば、第3画像53は、後部軸受の温度の時間的変化をトレンドグラフで表す画像である。図3に示す第3画像53に含まれるトレンドグラフは、縦軸が温度を示し、横軸が日時を示す。また、図3に示す第3画像53では、詳細事象A3が生じているかを判定するための閾値が破線で示されている。トレンドグラフで示される後部軸受の温度の時間的変化は、例えば、詳細事象A3が発生した時点の前後の予め設定された期間の後部軸受の温度の時間的変化を含む。
【0067】
このように、第3画像53は、異常兆候判定部3によって異常兆候事象が発生したと判定された構成要素の過去の状態を示す画像を含むため、設備の管理者は、異常兆候事象に関係する構成要素の過去の状態を容易に把握することができる。なお、第3画像53は、入力部8への入力操作によって第3画像53の移動の指示がある場合、第3画像53の表示位置を変更することができる。
【0068】
また、図3に示す設備管理支援画像50は、1つの第3画像53のみを含むが、画像生成部5は、異常兆候判定部3によって発生したと判定された異常兆候事象毎の第3画像53を設備管理支援画像50に含めることもできる。また、画像生成部5は、複数の異常兆候事象のうち第3画像53に画像を含める異常兆候事象を周期的に切り替えることができる。この場合、画像生成部5は、第3画像53に含める異常兆候事象が生じた構成要素を優先して図3における上方に位置するように第1画像51を生成することができる。
【0069】
また、画像生成部5は、トレンドグラフを含む第3画像53に代えて散布図を含む第3画像53を生成することができる。図4は、実施の形態1にかかる画像生成部によって生成される第3画像の他の例を示す図である。図4に示す第3画像53は、第1特徴量と第2特徴量とを含む2種類の特徴量の分布を示す散布図81と、散布図81で示される2種類の特徴量が抽出される検出情報のセンサ9による検出時期を変更する操作領域82とを含む。
【0070】
操作領域82には、入力部8への操作によって移動可能なスライダー82aと、スライダー82aが移動可能な領域であるスライドバー82bとが含まれる。画像生成部5は、入力部8への操作によってスライダー82aが移動された場合、センサ9から出力される検出情報のうちスライダー82aに対応する時期にセンサ9から出力された検出情報を用いて、散布図81を生成する。
【0071】
散布図81で示される2種類の特徴量は、例えば、軸受に取り付けた温度センサの検出情報から得られる特徴量と、軸受に取り付けた振動センサの検出情報から得られる特徴量である。軸受に取り付けた温度センサの検出情報から得られる特徴量は、例えば、予め設定された期間における軸受の温度のピーク値である。軸受に取り付けた振動センサの検出情報から得られる特徴量は、例えば、予め設定された期間における軸受の振動のピーク値である。
【0072】
図5は、実施の形態1にかかる第3画像に含まれる散布図の推移の一例を示す図である。図5に示す例では、スライダー82aが図5における左から右へ移動される前後の散布図81の状態を示す。図5に示す例では、時間経過に伴い第1特徴量と第2特徴量とが共に大きくなっている。
【0073】
このように、設備の管理者は、スライダー82aを操作することによって、図4および図5に示す第3画像53によって、2つの関連のある特徴量の時間的変化を把握することができる。これにより、設備の管理者は、2つの特徴量の分布の変化から正常時の分布位置と異常兆候事象が発生している時の分布位置を確認することができる。
【0074】
そのため、設備の管理者は、例えば、異常兆候事象の有無の境界が明確でない場合において、図4および図5に示す第3画像53によって、異常兆候判定部3における閾値の設定または閾値の見直しなどを行うことができる。これにより、異常兆候判定部3は、異常兆候事象を精度よく判定できる。また、設備管理支援システム1の開発者は、2つの関連のある特徴量の分布位置から異常兆候事象の判定アルゴリズムを高度化することができる。
【0075】
また、設備によっては、構成要素および異常兆候事象の数が膨大になることがあり、このような場合であっても、構成要素間の関係を把握し易くなるように、図3に示す設備管理支援画像50には、展開折畳ボタン68が含まれる。設備管理支援画像50は、入力部8への操作によって展開折畳ボタン68が選択された場合、異常兆候事象を示す画像を非表示にすることができる。図6は、図3に示す設備管理支援画像に含まれる展開折畳ボタンが操作された場合に生成される設備管理支援画像の一例を示す図である。なお、図6では、第3画像53を図示していない。
【0076】
図6に示すように、画像生成部5は、展開折畳ボタン68が選択された場合、異常兆候事象を示す画像64a,64b,65a,65b,65c,65d,65e,65f,65g,65hなどを第1画像51に含めない。すなわち、画像生成部5は、大部品を示す画像と小部品を示す画像62a,62b,63a,63b,63cといった構成要素のみを示す画像をツリー状の階層構造として表す設備管理支援画像50を生成する。表示処理部6は、図6に示す設備管理支援画像50を表示部7に表示させる。これにより、設備の管理者は、設備を構成する構成要素間の関係が把握し易くなり、また、スクロール操作の回数を低減することができる。
【0077】
なお、画像生成部5は、図6に示す設備管理支援画像50において展開折畳ボタン68が選択された場合、図3に示す設備管理支援画像50を生成する。表示処理部6は、画像生成部5によって生成された図3に示す設備管理支援画像50を表示部7に表示させる。このように、設備管理支援システム1は、図3に示す設備管理支援画像50と図6に示す設備管理支援画像50とを切り替えて表示部7に表示させることができる。
【0078】
また、図3に示す例では、設備管理支援画像50は、大部品bの保守点検スケジュールを示す画像70cの一部と小部品b1の保守点検スケジュールを示す画像70dの一部とが第3画像53によって隠れた状態になっているが、図3に示す例に限定されない。図7は、実施の形態1にかかる設備管理支援画像の他の例を示す図である。
【0079】
図7に示す設備管理支援画像50では、大部品bの保守点検スケジュールを示す画像70cと小部品b1の保守点検スケジュールを示す画像70dとが第3画像53に対して図面における下方に位置している。このように、画像生成部5は、保守点検スケジュールを示す画像上に第3画像53が配置されないように、保守点検スケジュールを示す画像を移動させることができる。これにより、第3画像53を表示部7に表示した状態において保守点検スケジュールを示す画像の把握を容易に行うことができる。なお、第3画像53は、図3に示す設備管理支援画像50において、第2画像52のうち保守点検スケジュールを示す画像が配置されていない領域に配置されてもよい。
【0080】
なお、画像生成部5は、設備の各構成要素にいずれの異常兆候事象も発生していない場合、第3画像53を含まない設備管理支援画像50を生成した後、入力部8への操作によって第3画像53を含む設備管理支援画像50を表示部7に表示させることもできる。例えば、第1画像51の異常兆候事象を示す画像が入力部8への操作によって選択された場合、選択された画像で名称が示される異常兆候事象に対応する第3画像53を含む設備管理支援画像50を表示部7に表示させる。
【0081】
図8は、実施の形態1にかかる設備管理支援システムによる処理手順の一例を示すフローチャートであり、例えば、予め設定された周期または入力部8への特定操作に基づいて実行される。
【0082】
図8に示すように、設備管理支援システム1は、各センサ9から出力される検出情報から特徴量を抽出し(ステップS10)、抽出した特徴量に基づいて、異常兆候事象の発生の有無を判定する(ステップS11)。設備管理支援システム1は、異常兆候判定部3による判定結果に基づいて、判定結果一覧画像40を生成し、生成した判定結果一覧画像40を表示部7に表示させる(ステップS12)。
【0083】
次に、設備管理支援システム1は、判定結果一覧画像40に含まれるボタン41,42,43の1つのボタンが選択されたか否かを判定する(ステップS13)。設備管理支援システム1は、ボタンが選択されていないと判定した場合(ステップS13:No)、ステップS13の処理を繰り返す。
【0084】
設備管理支援システム1は、ボタンが選択されたと判定した場合(ステップS13:Yes)、第1画像51、第2画像52、および第3画像53を含む設備管理支援画像50を生成する(ステップS14)。設備管理支援システム1は、生成した設備管理支援画像50を表示部7に表示させ(ステップS15)、図8に示す処理を終了する。
【0085】
図9は、実施の形態1にかかる設備管理支援システムによる表示切換処理手順の一例を示すフローチャートであり、表示部7に設備管理支援画像50が表示されている状態で繰り返し実行される。図9に示すように、設備管理支援システム1は、展開折畳ボタン68が選択されたか否かを判定する(ステップS20)。
【0086】
設備管理支援システム1は、展開折畳ボタン68が選択されたと判定した場合(ステップS20:Yes)、設備管理支援画像50に異常兆候事象を示す画像が表示されている状態であるか否かを判定する(ステップS21)。設備管理支援システム1は、設備管理支援画像50に異常兆候事象を示す画像が表示されている状態であると判定した場合(ステップS21:Yes)、異常兆候事象を示す画像を含まない設備管理支援画像50を生成し表示部7に表示する(ステップS22)。
【0087】
また、設備管理支援システム1は、設備管理支援画像50に異常兆候事象を示す画像が表示されている状態ではないと判定した場合(ステップS21:No)、異常兆候事象を示す画像を含む設備管理支援画像50を生成し表示部7に表示する(ステップS23)。設備管理支援システム1は、展開折畳ボタン68が選択されていないと判定した場合(ステップS20:No)、ステップS22の処理が終了した場合、またはステップS23の処理が終了した場合、図9に示す処理を終了する。
【0088】
図10は、実施の形態1にかかる設備管理支援システムのハードウェア構成の一例を示す図である。図10に示すように、設備管理支援システム1は、プロセッサ101と、メモリ102と、表示装置103と、入力装置104とを備えるコンピュータを含む。プロセッサ101、メモリ102、表示装置103、および入力装置104は、例えば、バス105によって互いにデータの送受信が可能である。
【0089】
記憶部4は、メモリ102によって実現される。表示部7は、表示装置103によって実現される。入力部8は、入力装置104によって実現される。プロセッサ101は、メモリ102に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、異常兆候判定部3、画像生成部5、および表示処理部6の機能を実行する。プロセッサ101は、例えば、処理回路の一例であり、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、およびシステムLSI(Large Scale Integration)のうち1つ以上を含む。
【0090】
メモリ102は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、およびEEPROM(登録商標)(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)のうち1つ以上を含む。また、メモリ102は、コンピュータが読み取り可能なプログラムが記録された記録媒体を含む。かかる記録媒体は、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルメモリ、光ディスク、コンパクトディスク、およびDVD(Digital Versatile Disc)のうち1つ以上を含む。なお、異常兆候判定部3、画像生成部5、および表示処理部6は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)およびFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路を含んでいてもよい。
【0091】
以上のように、実施の形態1にかかる設備管理支援システム1は、異常兆候判定部3と、記憶部4と、画像生成部5と、表示処理部6とを備える。異常兆候判定部3は、設備に取り付けられた複数のセンサ9によって検出される情報である検出情報に基づいて、設備を構成する構成要素に異常の兆候を示す事象である異常兆候事象が発生したか否かを判定する。記憶部4は、構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを含む第1情報と、検出情報、特徴量、および判定結果情報のうち少なくとも1つを含む第2情報とを記憶する。特徴量は、検出情報から得られる情報の一例である。画像生成部5は、異常兆候判定部3による判定結果と記憶部4に記憶された第1情報および第2情報とに基づいて、設備管理支援画像50を生成する。表示処理部6は、画像生成部5によって生成された設備管理支援画像50を表示部7に表示させる。画像生成部5は、互いに異なる異常の兆候を示す複数の異常兆候事象のうち異常兆候判定部3によって発生したと判定された異常兆候事象と構成要素とを強調した状態で、構成要素と複数の異常兆候事象との関係をツリー状の階層構造で示す画像を含む第1画像51を設備管理支援画像50の一部として生成する。画像生成部5は、記憶部4に記憶された第1情報に基づいて、第1画像51に含まれる画像であって構成要素を示す画像に関連付けられ且つ構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを示す画像を含む第2画像52を設備管理支援画像50の一部として生成する。このように、設備管理支援システム1は、第1画像51と第2画像52とを同時に表示部7に表示することができる。そのため、設備の管理者は、設備を構成する複数の構成要素のうちどの構成要素に異常兆候事象が発生しているのか把握しつつ、また、異常兆候事象が発生している構成要素の点検時期および交換時期を把握することができる。これにより、設備を構成する構成要素の点検時期および交換時期を見直すかどうかを設備の管理者が検討することができ、設備を構成する構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つの見直しを支援することができる。
【0092】
また、画像生成部5は、構成要素の点検時期および交換時期をタイムラインで示す画像を含む画像を第2画像52として生成する。これにより、設備の管理者は、異常兆候事象が発生している構成要素の点検時期および交換時期を容易に把握することができる。なお、第2画像52に含まれる画像は、構成要素の点検時期および交換時期をタイムラインで示す画像でなくてもよく、例えば、構成要素の点検時期および交換時期を文字で表す画像であってもよい。
【0093】
また、異常兆候判定部3は、特徴量抽出部11と、判定部12とを備える。特徴量抽出部11は、検出情報から構成要素の状態の特徴を示す少なくとも1つの特徴量を抽出する。判定部12は、特徴量抽出部11によって抽出された少なくとも1つの特徴量に基づいて、構成要素に異常兆候事象が発生したか否かを判定する。これにより、設備管理支援システム1は、構成要素に生じる異常兆候事象を精度よく検出することができる。
【0094】
また、画像生成部5は、特徴量抽出部11によって抽出された少なくとも1つの特徴量に基づいて、判定部12によって異常兆候事象が発生したと判定された構成要素の状態の変化を示す画像であって少なくとも1つの特徴量の時間的変化をトレンドグラフで表す画像を含む第3画像53を生成する。このように、設備管理支援システム1は、第1画像51と第2画像52と第3画像53とを同時に表示部7に表示することができる。これにより、設備の管理者は、異常兆候事象が発生している異常兆候事象を把握し且つ異常兆候事象が発生している構成要素の点検時期および交換時期を把握しつつも、トレンドグラフによって異常兆候事象が発生した構成要素の状態の時間的変化を容易に把握することができる。そのため、設備の管理者は、設備に対する保守点検スケジュールの見直しを適切に行うことができる。
【0095】
また、画像生成部5は、ツリー状の階層構造のうち異常兆候事象を示す画像を除いた画像を含む画像を第1画像51として生成する。これにより、設備の管理者は、設備を構成する部品間の関係が把握し易くなり、また、スクロール操作の回数を低減することができる。
【0096】
また、特徴量抽出部11は、検出情報から構成要素の状態の特徴を各々示す2種類の特徴量を抽出する。画像生成部5は、特徴量抽出部11によって抽出された2種類の特徴量の関係を示す散布図81を含み且つ散布図81で示される2種類の特徴量が抽出される検出情報のセンサ9による検出時期を変更する操作領域82を含む第3画像53を生成する。散布図81は、判定部12によって異常兆候事象が発生したと判定された構成要素の状態を2種類の特徴量で表す図である。これにより、設備の管理者は、2つの特徴量の分布の変化から正常時の分布位置と異常兆候事象が発生している時の分布位置を確認することができる。
【0097】
実施の形態2.
実施の形態2にかかる設備管理支援システムは、保守点検スケジュールの見直しを促す画像を示す画像を含む第2画像と異常兆候事象の発生履歴を示す画像を含む第3画像とを生成する点で、実施の形態1にかかる設備管理支援システム1と異なる。以下においては、実施の形態1と同様の機能を有する構成要素については同一符号を付して説明を省略し、実施の形態1の設備管理支援システム1と異なる点を中心に説明する。
【0098】
図11は、本発明の実施の形態2にかかる設備管理支援システムの構成の一例を示す図である。図11に示すように、実施の形態2にかかる設備管理支援システム1Aは、画像生成部5に代えて画像生成部5Aを備える点で、設備管理支援システム1と異なる。画像生成部5Aは、保守点検スケジュールの見直しを促す画像および異常兆候事象の発生履歴を示す画像を含む第3画像を生成する。
【0099】
図12は、実施の形態2にかかる設備管理支援画像の一例を示す図である。画像生成部5Aは、記憶部4によって記憶された情報に基づいて、第1画像51と第2画像52Aと第3画像53Aとを含む設備管理支援画像50Aを生成する。
【0100】
第2画像52Aには、点検アイコン73Aと交換アイコン74Aが含まれる。点検アイコン73Aは、図3に示す点検アイコン73と形状および色が異なる。画像生成部5Aは、異常兆候判定部3による異常兆候事象の有無の判定結果と予め設定された点検時期に基づいて、構成要素の点検時期および交換時期を早めることを促すか否かを判定する。
【0101】
画像生成部5Aは、点検時期を早めることを促すと判定した構成要素に対応する点検アイコンとして点検アイコン73Aを含む第2画像52Aを生成する。点検アイコン73Aは、図3に示す点検アイコン73を強調表示したアイコンである。例えば、点検アイコン73Aは、点検アイコン73よりも目立つ形状、大きさ、または色のアイコンである。これにより、構成要素の点検時期を早めることを促すことができる。
【0102】
また、画像生成部5Aは、交換を早めることを促すと判定した構成要素に対応する交換アイコンとして交換アイコン74Aを含む第2画像52Aを生成する。交換アイコン74Aは、図3に示す交換アイコン74を強調表示したアイコンである。例えば、交換アイコン74Aは、交換アイコン74よりも目立つ形状、大きさ、または色のアイコンである。これにより、構成要素の交換時期を早めることを促すことができる。
【0103】
例えば、画像生成部5Aは、発生した異常兆候事象の種類が特定の異常兆候事象である場合に、異常兆候事象が発生した部品に対する点検アイコンおよび交換アイコンを点検アイコン73Aおよび交換アイコン74Aにすることができる。また、画像生成部5Aは、部品に発生した異常兆候事象の数が予め設定された数である場合に、異常兆候事象が発生した部品に対する点検アイコンおよび交換アイコンを点検アイコン73Aおよび交換アイコン74Aにすることができる。
【0104】
また、画像生成部5Aは、特徴量の閾値に対する超過量が予め設定された値よりも大きい場合に、異常兆候事象が発生した部品に対する点検アイコンおよび交換アイコンを点検アイコン73Aおよび交換アイコン74Aにすることができる。
【0105】
画像生成部5Aは、異常兆候判定部3による各異常兆候事象の発生の有無についての判定結果に基づいて、異常兆候事象の時期を示す画像を含む画像を第2画像52Aとして生成する。図12に示す例では、第2画像52Aは、異常兆候事象の発生の有無および発生の時期を示す画像90a,90b,90c,90d,90e,90f,90g,90hを含む。
【0106】
画像90aは、詳細事象A1の発生の有無および発生の時期を示しており、複数の事象発生アイコン76を含む。また、画像90cは、詳細事象A3の発生の有無および発生の時期を示しており、事象発生アイコン76を含む。事象発生アイコン76は、詳細事象A1,A3の発生した時期に対応する位置に配置される。これにより、設備の管理者は、過去に小部品a1に詳細事象A1,A3が発生したことおよび詳細事象A1,A3の発生時期を容易に把握することができる。
【0107】
画像90bは、詳細事象A2の発生の有無および発生の時期を示し、画像90dは、詳細事象A4の発生の有無および発生の時期を示す。画像90eは、詳細事象B1の発生の有無および発生の時期を示し、画像90fは、詳細事象B2の発生の有無および発生の時期を示し、画像90gは、詳細事象B3の発生の有無および発生の時期を示す。また、画像90hは、詳細事象B4の発生の有無および発生の時期を示す。
【0108】
画像90b,90d,90e,90f,90hには、事象発生アイコン76が含まれておらず、これにより、設備の管理者は、詳細事象A2,A4,B1,B2,B4が発生していないことを把握することができる。
【0109】
なお、画像生成部5Aは、図12に示す第3画像53Aに含まれる画像に加え、さらに図3または図4に示す第3画像53Aに含まれる画像を含む画像を第3画像53Aとして生成することもできる。例えば、画像生成部5Aは、図12に示す事象発生アイコン76が選択された場合に、図3に示すトレンドグラフまたは図5に示す散布図を含む第3画像53Aを生成することができる。これにより、異常兆候事象が発生した構成要素の点検時期および交換時期の見直しをより適切に行うことができる。
【0110】
また、画像生成部5Aは、入力部8への操作によって事象発生アイコン76が選択された場合、事象発生アイコン76に対応する期間に異常兆候事象の発生した時期を示す事象発生アイコン76を含む第2画像52Aを生成する。図13は、図12に示す事象発生アイコンが選択された場合に生成される第2画像の一例を示す図である。図13に示す第3画像53Aは、選択された事象発生アイコン76に対応する期間が2017年であることを示している。図13に示す例では、事象発生アイコン76によって3月と4月と5月と9月に詳細事象A1が発生したことが示される。
【0111】
図14は、実施の形態2にかかる設備管理支援システムによる処理手順の一例を示すフローチャートであり、例えば、予め設定された周期または入力部8への特定操作に基づいて実行される。なお、図14に示すステップS30〜S33,S36の処理は、図8に示すステップS10〜S13,S15の処理と同じであるため、説明を省略する。
【0112】
図14に示すように、設備管理支援システム1Aは、ボタンが選択されたと判定した場合(ステップS33:Yes)、点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを早めることを促すか否かを判定する(ステップS34)。そして、設備管理支援システム1Aは、第1画像51、第2画像52A、および第3画像53Aを含む設備管理支援画像50Aを生成する(ステップS35)。
【0113】
設備管理支援システム1Aは、構成要素の点検時期を早めることを促すと判定した場合、ステップS35の処理において、点検時期を早めることを促す構成要素に対応する点検アイコンとして点検アイコン73Aを含む画像を第2画像52Aとして生成する。また、設備管理支援システム1Aは、構成要素の交換時期を早めることを促すと判定した場合、ステップS35の処理において、交換時期を早めることを促す構成要素に対応する交換アイコンとして交換アイコン74Aを含む画像を第2画像52Aとして生成する。
【0114】
図11に示す設備管理支援システム1Aは、図10に示す設備管理支援システム1のハードウェア構成と同じである。プロセッサ101は、メモリ102に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、画像生成部5Aの機能を実行することができる。
【0115】
なお、設備管理支援システム1,1Aは、サーバ装置で構成されてもよく、端末装置で構成されてもよく、端末装置とサーバ装置とで構成されてもよい。設備管理支援システム1,1Aが2つ以上の装置で構成される場合、2つ以上の装置の各々は、例えば、図10に示すハードウェア構成を有する。なお、2つ以上の装置間の通信は、不図示の通信装置を介して行われる。
【0116】
以上のように実施の形態2にかかる設備管理支援システム1Aの画像生成部5Aは、異常兆候判定部3による判定結果に基づいて、構成要素の点検時期および交換時期のうち少なくとも1つを早めることを促す情報を含む第2画像52Aを生成する。これにより、設備の管理者が第2画像52Aを参照することで、点検時期および交換時期を見直すことが望ましい構成要素を容易に把握することができる。
【0117】
また、画像生成部5Aは、異常兆候判定部3による判定結果に基づいて、複数の異常兆候事象のうち発生した異常兆候事象の時期を示す画像である事象発生アイコン76を含む第3画像53Aを生成する。これにより、異常兆候判定部3によって異常兆候事象が発生したと判定された場合に、設備の管理者が過去の異常兆候事象の有無を参照しながら、構成要素の点検時期および交換時期を見直すことができる。例えば、異常兆候判定部3によって小部品a1に異常兆候事象があると判定されているものの、過去に異常兆候がなく、緊急度が低いとする。この場合、設備の管理者は、事象発生アイコン76が第3画像53Aに含まれる場合であっても、構成要素の点検時期および交換時期を見直すことはせず、経過観測にすることができる。また、異常兆候判定部3によって小部品a1に発生する異常兆候事象の頻度が増加しており、部品の劣化が進んでいるとする。この場合、設備の管理者は、事象発生アイコン76の数および間隔を確認することによって、構成要素の点検時期および交換時期を早める判断を行うことができる。
【0118】
以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【0119】
1,1A 設備管理支援システム、2 センサ群、3 異常兆候判定部、4 記憶部、5,5A 画像生成部、6 表示処理部、7 表示部、8 入力部、9,9〜9 センサ、11 特徴量抽出部、12 判定部、21 モデル情報記憶部、22 設備情報記憶部、23 判定履歴記憶部、24 特徴量記憶部、25 検出情報記憶部、40 判定結果一覧画像、41,42,43 ボタン、50,50A 設備管理支援画像、51 第1画像、52,52A 第2画像、53,53A 第3画像、60 スクロールバー、60a ノブ、61,62a,62b,63a,63b,63c,64a,64b,65a,65b,65c,65d,65e,65f,65g,65h,70a,70b,70c,70d,90a,90b,90c,90d,90e,90f,90g,90h 画像、66a,66b,66c,66d 破線、68 展開折畳ボタン、72 領域、73,73A 点検アイコン、74,74A 交換アイコン、75 点検済アイコン、76 事象発生アイコン、81 散布図、82 操作領域、82a スライダー、82b スライドバー。
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9
図10
図11
図12
図13
図14