JP2009217770A - 故障予測通知システム、故障予測通知方法、故障予測通知プログラムおよびプログラム記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】装置を停止させることなく、稼動を継続させることが可能な故障予測通知システムを提供する。
【解決手段】保守の対象となる装置１１に接続された監視端末２１から、あらかじめ定めた周期で定期的に、ネットワーク１００を介して送信されてくる装置１１の操作内容、運用時間、アラーム情報、当該装置１１を構成する部品の中から特定した部品に流れる電流値、温度などの稼動状況に関する情報と、保守管理データベース３０にあらかじめ登録されている装置１１の構成情報、特性、故障履歴、当該装置を構成する部品の故障時の故障モード、負荷状況などの属性情報とに基づいて、保守管理サーバ５０の演算装置４０において、装置１１の故障発生予測時刻、故障発生予測箇所などを線形予測法などの確率過程に基づくアルゴリズムを用いて予測し、故障発生予測情報として、装置１１を使用するユーザのユーザ端末６０に、ネットワーク１００を介して通知する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、故障予測通知システム、故障予測通知方法、故障予測通知プログラムおよびプログラム記録媒体に関する。

従来より、故障監視システムとして、特許文献１の特開２００４−００５３７１号公報「家電機器監視装置及び家電保守サービスシステム」などにも記載されているように、ネットワークを介して、遠隔地に存在している装置の故障を監視するという仕組みが提案されている。
特開２００４−００５３７１号公報（第５−６頁）

しかしながら、従来技術におけるネットワークを介した故障監視システムの場合、遠隔地に存在する装置に既に発生してしまった故障を検出するものであり、故障した部品の修理や交換を行うまでの間、当該装置の稼動を停止しなければならなかった。

一方、部品の故障が発生するまで待たないで、定期的な保守、部品交換を行うという定期予防保守を行うことにすると、部品の費用負担、装置が設置されている場所まで定期的に派遣する保守員の増加や煩わしさなどが増加する。

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、線形予測法などの確率過程に基づくアルゴリズムを用いて、部品の耐用度などを学習し、装置として稼動することができる限界時間を計算して、故障発生予測情報として通知させることによって、最適な回数、時期に、事前の保守や部品交換を行い、装置を停止させることなく、稼動を継続させることを可能とする故障予測通知システム、故障予測通知方法、故障予測通知プログラムおよびプログラム記録媒体を提供することにある。

前述の課題を解決するため、本発明による故障予測通知システム、故障予測通知方法、故障予測通知プログラムおよびプログラム記録媒体は、次のような特徴的な構成を採用している。

（１）保守の対象とする装置に接続された監視端末から、あらかじめ定めた周期で、定期的に、ネットワークを介して送信されてくる当該装置の稼動状況に基づいて、当該装置の故障を予測し、当該装置を使用するユーザへ通知する保守管理サーバを備えた故障予測通知システムにおいて、前記保守管理サーバは、前記装置の属性情報をあらかじめ登録する保守管理データベースを備え、前記監視端末から送信されてくる前記装置の稼動状況に関する情報と、前記保守監視データベースに登録されている当該装置の属性情報とに基づいて、当該装置の故障の発生を予測し、予測した故障発生予測情報を、当該装置を使用するユーザのユーザ端末に、前記ネットワークを介して通知する故障予測通知システム。

本発明の故障予測通知システム、故障予測通知方法、故障予測通知プログラムおよびプログラム記録媒体によれば、以下のような効果を得ることができる。

第１に、ユーザが使用する装置の実際の故障の発生に先立って、故障が発生すると予測される時刻よりもあらかじめ定めた余裕時間分遡った、適切なタイミングで、ユーザは、当該装置の故障発生予測時刻とともに故障発生予測箇所の通知を受け取ることができ、事前に、装置の保守作業や装置を構成する部品の交換作業を効率的に行うことができる。この結果、装置の故障による稼動停止を未然に防止することが可能となる。

第２に、ユーザは、適当なタイミングで、ユーザ端末から監視端末にアクセスすることによって、当該ユーザが使用する装置の現在の稼動状況に関する詳細な情報を取得することができるので、当該装置が設置されている場所に赴くことなく、遠隔地で、当該装置の稼動状況を知ることができる。

第３に、複数の装置を保守の対象とすることによって、故障予測に関するサンプルを多く採取することができることから、故障の予測を行う算出アルゴリズムの精度を向上させることができる。

第４に、複数の装置それぞれを個別に監視する別個の監視端末を設置することによって互いに独立にかつ同時に管理することができる。また、１台で複数の装置を同時に監視する監視端末を設置することによって、経済的な構成でかつ複数の装置を同じように管理することができる。また、保守の対象となる装置と該装置を監視する監視端末とを一体化することによって、システムの構成を簡略化することができ、かつ、故障予測に要する時間を短縮することができる。

以下、本発明による故障予測通知システム、故障予測通知方法、故障予測通知プログラムおよびプログラム記録媒体の好適な実施形態について添付図を参照して説明する。なお、以下の説明においては、本発明による故障予測通知システム、故障予測通知方法について説明するが、かかる故障予測通知方法をコンピュータにより実行可能な故障予測通知プログラムとして実施するようにしても良いし、あるいは、故障予測通知プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するようにしても良いことは言うまでもない。

（本発明の特徴）
本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の特徴についてまず説明する。本発明は、遠隔地に存在する装置あるいは容易に立ち入ることのできない場所に据え付けられている装置に対して、故障、異常の発生時期を予測し、事前に、保守、交換などの予防保守を行うことによって、装置を停止させることなく、稼動を継続させることを可能とすることを特徴としている。

つまり、本発明においては、保守対象の装置の稼動情報（操作内容、運用時間、アラーム等）を、定期的に取得して、ネットワークを介して、保守管理サーバに送信し、保守管理サーバは、送信されてきた装置の稼動情報と内部に保有している当該装置の属性情報（構成、特性、故障履歴、過去に故障した部品の故障モード等）とを基にして、故障予測（故障発生箇所、故障発生時刻等）を行い、該故障予測の結果を、保守依頼元のユーザ端末に通知することを主要な特徴としている。

（第１の実施形態の構成例）
図１は、本発明による故障予測通知システムのシステム構成の一例を第１の実施形態として示すシステム構成図である。図１の本実施形態の故障予測通知システムは、保守対象となる装置１１と、監視端末２１と、保守管理サーバ５０と、ユーザ端末６０と、ネットワーク１００とを少なくとも含んで構成されている。また、保守管理サーバ５０には、保守管理データベース３０と演算装置４０とが含まれている。これらの装置１１、監視端末２１、保守管理サーバ５０およびユーザ端末６０は、例えばプログラム制御により動作し、インターネット等のネットワーク１００を介して相互に接続されている。

装置１１は、本故障予測通知システムの運用において監視される保守対象の装置であり、その稼動状況を、監視端末２１に対して送信する機能を備えている。装置１１が監視端末２１に対して送信する保守用情報としては、運用時間、装置の操作内容、アラーム情報、当該装置１１を構成する部品のうちあらかじめ指定した特定部品の電流値、温度などの当該装置１１の稼動状況に関する情報である。

監視端末２１は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置であり、監視対象の装置１１と同じ場所に設置されている端末である。あらかじめ定めた周期で、定期的に、装置１１にアクセスすることによって、装置１１の稼動状況を監視し、当該装置１１の稼動状況に関する情報を取得して、ネットワーク１００を介して、保守管理サーバ５０あるいはユーザ端末６０に送信する機能を備えている。

保守管理サーバ５０の保守管理データベース３０は、大量のデータを管理する記憶装置であって、監視端末２１から送信されてくる装置１１の稼動状況に関する情報を、時系列に、順次蓄積していく。また、当該故障予測通知システムの保守対象となる装置１１の属性情報として、当該装置１１の構成情報例えば使用されている部品、各部品の型名、使用個数など、さらに、装置１１の特性例えば動作範囲、耐久性、当該装置１１を構成する部品の故障時の故障モード、負荷状況など、についても、保守管理データベース３０にあらかじめ保存されており、さらには、装置１１の過去の故障履歴なども保守管理データベース３０に蓄積されている。

保守管理サーバ５０の演算装置４０は、保守管理データベース３０と連携して、現在までの装置１１の稼動状況、装置１１の構成情報や特性、過去の故障履歴に基づいて、線形予測法などの確率過程に基づくアルゴリズムを用いて、装置１１が故障に至るまでの時間を算出し、次の故障発生時刻を予測する。

保守管理サーバ５０は、保守管理データベース３０と演算装置４０とを含んだ情報処理装置であり、演算装置４０が算出した装置１１の故障発生予測時刻からあらかじめ定めた余裕時間分遡った時刻までに迫ると、ネットワーク１００を介して、当該装置１１のユーザが使用しているユーザ端末６０に、当該装置１１の故障発生予測情報（故障発生予測時刻、故障発生予測箇所等）を通知する機能を備えている。

ユーザ端末６０は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置であり、保守管理サーバ５０が送信してきた装置１１の故障発生予測時刻や故障発生予測箇所等の故障発生予測情報を受信し、メールなどによって、保守管理サーバ５０にアクセスして、装置１１の故障に関する情報を確認することもできる。また、ユーザ端末６０は、ネットワーク１００を介して、当該ユーザの装置１１を監視する監視端末２１にアクセスして、当該装置１１の運用時間、装置１１の操作内容、アラーム情報、特定部品の電流値、温度など、当該装置１１の現在の稼動状況を画面に表示して、確認することができる機能を備えている。さらに、ユーザ端末６０は、保守管理サーバ５０内の保守管理データベース３０にアクセスして、当該装置１１の構成情報、当該装置１１の特性、過去の故障履歴などを画面に表示し、確認することができる機能も備えている。

（第１の実施形態の動作の説明）
次に、図２のシーケンスチャートを参照しながら、図１の故障予測通知システムの動作についてその一例を詳細に説明する。図２は、図１の故障予測通知システムの動作の一例を示すシーケンスチャートであり、装置１１、監視端末２１、保守管理サーバ５０、ユーザ端末６０それぞれにおける動作を互いに関連付けて示している。

図２のシーケンスチャートにおいて、まず、保守管理サーバ５０には、装置１１に関するデータを登録する画面が表示され、ユーザは、当該ユーザが使用する装置１１の構成情報を入力し（シーケンスＡ１）、また、当該装置１１の特性に関する情報（使用される部品の性能・特性情報など）を入力し（シーケンスＡ２）、さらに、当該装置１１の過去の故障履歴（過去に故障した故障発生時刻、故障内容）を入力し（シーケンスＡ３）、さらには、当該装置１１に使用されている部品に関する過去に故障した部品の故障モードや負荷状況（故障時に当該部品に流れていた電流値や温度等、当該部品にかかっていた負荷の状況）などを入力し（シーケンスＡ４）、入力した当該装置１１に関するこれらの情報を保守管理データベース３０に登録する。

一方、監視端末２１は、あらかじめ定めた周期で、定期的に、監視の対象となっている装置１１にアクセスする（シーケンスＡ５）。監視端末２１からのアクセスがあった装置１１は、これに応答して、当該装置１１の保守用情報つまり当該装置１１の稼動状況に関する情報を返送する（シーケンスＡ６）。この結果、監視端末２１は、返送されてくる当該装置１１の稼動状況に関する情報を受信する。返送されてくる装置１１の稼動状況に関する情報は、現在時刻、運用時間、装置の操作内容、アラーム情報、あらかじめ指定した特定部品に流れている電流値、温度などである。

監視端末２１が受信した装置１１の稼動状況に関する情報は、保守管理サーバ５０に送信され（シーケンスＡ７）、保守管理サーバ５０内の保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＡ８）。また、このとき、装置１１内で故障などの異常状態が発生している場合には、当該装置１１の故障履歴情報も更新されて、保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＡ９）。さらに、装置１１内で使用されている部品に故障などの異常状態が発生したり、部品の交換が行われていたりしている場合には、当該部品に関する故障履歴情報や使用部品履歴情報も更新されて、保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＡ１０）。保守管理データベース３０は、保守管理サーバ５０内の演算装置４０からアクセスがあると、要求された装置１１に関する稼動状況、構成情報、故障履歴を返送する（シーケンスＡ１１）。

保守管理サーバ５０内の演算装置４０は、保守管理データベース３０から、要求した装置１１の稼動状況、構成情報、故障履歴を受け取ると、部品ごとおよび装置全体の負荷を計算し、部品ごとおよび装置全体の耐久性を予測することによって、当該装置１１の故障発生予測箇所、故障発生推定時刻等を算出する（シーケンスＡ１２）。ここで、部品ごとおよび装置全体の耐久性を予測し、故障発生時刻を予測する場合、サンプルとなる情報の種類やサンプル数が多いほど、正確な予測が可能になる線形予測法やニューロン法などの確率過程に基づくアルゴリズムを、故障発生予測用の算出アルゴリズムとして用いる。

しかる後、保守管理サーバ５０は、装置１１の故障が発生した場合や故障発生予測時刻からあらかじめ定めた余裕時間分の前までに迫った場合、故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報を、当該装置１１を使用しているユーザのユーザ端末６０に送信する（シーケンスＡ１３）。

ユーザ端末６０によって、保守管理サーバ５０から送信されてきた装置１１の故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報を受信したユーザは、装置１１が設置されている場所に赴き、装置１１の故障発生予測箇所の保守・部品交換などを行うことができる（シーケンスＡ１４）。この結果、次に監視端末２１からのアクセスがあった場合には、装置１１は、当該装置１１の保守用情報つまり当該装置１１の稼動状況に関する情報として、故障発生予測箇所の保守・部品交換などが実施された結果を反映した情報を返送することになる。

また、ユーザ端末６０には、保守管理サーバ５０から故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報とともに送信されてきた当該装置１１の稼動状況に関する情報も合わせて画面に表示されており、ユーザが、詳細な情報を確認したい場合には、画面上から該当する項目を選択することによって、ユーザ端末６０から監視端末２１にアクセスすることができる（シーケンスＡ１５）。ユーザ端末６０からアクセスがあった監視端末２１は、これに応答して、当該装置１１の詳細な情報をユーザ端末６０に返送する（シーケンスＡ１６）。ユーザ端末６０は、監視端末２１から返送されてきた詳細な情報を受信し、画面上に表示する（シーケンスＡ１７）。この結果、ユーザは、当該装置１１の詳細な稼動状況を知ることができる。なお、ユーザ端末６０は、任意のタイミングで、監視端末２１にアクセスすることも可能であり、該アクセスに応じて、監視端末２１から、指定した装置１１の現在の稼動状況に関する情報を受け取ることもできる。

（本実施形態の効果の説明）
以上に詳細に説明したように、本実施形態においては、ユーザが使用する装置１１の実際の故障の発生に先立って、故障が発生すると予測される時刻よりもあらかじめ定めた余裕時間分遡った、適切なタイミングで、ユーザは、当該装置１１の故障発生予測時刻とともに故障発生予測箇所の通知を受け取ることができ、事前に、装置１１の保守作業や装置１１を構成する部品の交換作業を効率的に行うことができるという効果が得られる。この結果、装置１１の故障による稼動停止を未然に防止することが可能となる。

さらには、ユーザは、適当なタイミングで、ユーザ端末６０から監視端末２１にアクセスすることによって、当該装置１１の現在の稼動状況に関する詳細な情報を取得することができるので、当該装置１１が設置されている場所に赴くことなく、遠隔地で、当該装置１１の稼動状況を知ることもできるという効果も得られる。

（第２の実施形態の構成例）
次に、本発明の第１の実施形態とは異なる構成例として、第２の実施形態について図３を用いて説明する。図３は、本発明による故障予測通知システムのシステム構成の他の例を第２の実施形態として示すシステム構成図である。

本実施形態においては、図３に示すように、故障予測通知システムの保守対象とする装置が複数台存在し、それぞれの稼動状況を監視する監視端末が、それぞれの装置に対応して設置されている点が、第１の実施形態の図１の場合と異なっているだけで、その他のシステム構成要素については、図１の場合と全く同様である。図３に示す例では、保守対象の装置として、装置１１、装置１２の２台が存在していて、それぞれの装置の稼動状況を監視する監視端末として、監視端末２１、監視端末２２の２台がそれぞれの装置１１、装置１２に対応して接続されている例を示している。

装置１１、装置１２は、いずれも、第１の実施形態の場合と同様、装置の稼動状況を、監視端末２１、監視端末２２に対してそれぞれ送信する機能を備えており、監視端末２１、監視端末２２のそれぞれに対して送信する保守用情報としては、運用時間、装置の操作内容、アラーム情報、当該装置１１、当該装置１２それぞれを構成する部品のうちあらかじめ指定した特定部品の電流値、温度などの当該装置１１、当該装置１２それぞれの稼動状況に関する情報である。

監視端末２１、監視端末２２についても、いずれも、第１の実施形態の場合と同様、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置であり、それぞれ、監視対象の装置１１、装置１２と同じ場所に設置されている。監視端末２１、監視端末２２のそれぞれは、あらかじめ定めた周期で、定期的に、それぞれの監視対象の装置１１、装置１２にアクセスすることによって、装置１１、装置１２の稼動状況を監視し、当該装置１１、当該装置１２の稼動状況に関する情報を取得して、それぞれ、ネットワーク１００を介して、保守管理サーバ５０あるいはユーザ端末６０に送信する機能を備えている。

本実施形態においては、監視対象の装置１１、装置１２それぞれに対応して監視端末２１、監視端末２２を設置することによって、監視対象の装置１１、装置１２それぞれを個別に監視し、互いに独立にかつ同時に監視することができる構成になっている。

（第２の実施形態の動作の説明）
次に、図４のシーケンスチャートを参照しながら、図３の故障予測通知システムの動作についてその一例を詳細に説明する。図４は、図３の故障予測通知システムの動作の一例を示すシーケンスチャートであり、装置１１、装置１２、監視端末２１、監視端末２２、保守管理サーバ５０、ユーザ端末６０それぞれにおける動作を互いに関連付けて示している。

図４のシーケンスチャートにおいて、保守管理サーバ５０に、装置１１、装置１２それぞれに関する構成情報、特性、過去の故障履歴、使用されている部品に関する過去に故障した部品の故障モードや負荷状況などの情報を入力し、保守管理データベース３０に登録するまでの動作（シーケンスＢ１〜Ｂ４）は、図２の第１の実施形態のシーケンスＡ１〜Ａ４と同様である。

一方、監視端末２１、監視端末２２は、それぞれ、あらかじめ定めた周期で、定期的に、監視の対象となっている装置１１、装置１２にアクセスする（シーケンスＢ５，Ｂ６）。監視端末２１、監視端末２２それぞれからのアクセスがあった装置１１、装置１２は、これらに応答して、当該装置１１、当該装置１２の保守用情報つまり当該装置１１、当該装置１２の稼動状況に関する情報を、アクセス元の監視端末２１、監視端末２２それぞれに返送する（シーケンスＢ７，Ｂ８）。この結果、監視端末２１、監視端末２２は、それぞれ、返送されてくる当該装置１１、当該装置１２の稼動状況に関する情報を受信する。返送されてくる装置１１、装置１２の稼動状況に関する情報は、第１の実施形態と同様、現在時刻、運用時間、装置の操作内容、アラーム情報、あらかじめ指定した特定部品に流れている電流値、温度などである。

監視端末２１、監視端末２２それぞれが受信した装置１１、装置１２の稼動状況に関する情報は、保守管理サーバ５０に送信され（シーケンスＢ９，Ｂ１０）、保守管理サーバ５０内の保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＢ１１）。また、このとき、装置１１および／または装置１２で故障などの異常状態が発生している場合には、当該装置１１および／または当該装置１２の故障履歴情報も更新されて、保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＢ１２）。さらに、装置１１および／または装置１２で使用されている部品に故障などの異常状態が発生したり、部品の交換が行われていたりしている場合には、当該部品に関する故障履歴情報や使用部品履歴情報も更新されて、保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＢ１３）。保守管理データベース３０は、保守管理サーバ５０内の演算装置４０からアクセスがあると、要求された装置１１または装置１２に関する稼動状況、構成情報、故障履歴を返送する（シーケンスＢ１４）。

保守管理サーバ５０内の演算装置４０は、保守管理データベース３０から、要求した装置１１または装置１２の稼動状況、構成情報、故障履歴を受け取ると、部品ごとおよび装置全体の負荷を計算し、部品ごとおよび装置全体の耐久性を予測することによって、当該装置１１または当該装置１２の故障発生予測箇所、故障発生推定時刻等を算出する（シーケンスＢ１５）。ここで、部品ごとおよび装置全体の耐久性を予測し、故障発生時刻を予測する場合、サンプルとなる情報の種類やサンプル数が多いほど、正確な予測が可能になる線形予測法やニューロン法などの確率過程に基づくアルゴリズムを、故障発生予測用の算出アルゴリズムとして用いる。

しかる後、保守管理サーバ５０は、装置１１または装置１２の故障が発生した場合や故障発生予測時刻からあらかじめ定めた余裕時間分の前までに迫った場合、故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報を、当該装置１１または当該装置１２を使用しているユーザのユーザ端末６０に送信する（シーケンスＢ１６）。

ユーザ端末６０によって、保守管理サーバ５０から送信されてきた装置１１または装置１２の故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報を受信したユーザは、装置１１または装置１２が設置されている場所に赴き、装置１１または装置１２の故障発生予測箇所の保守・部品交換などを行うことができる（シーケンスＢ１７，Ｂ１８）。この結果、次に監視端末２１または監視端末２２からのアクセスがあった場合には、装置１１または装置１２は、当該装置１１または当該装置１２の保守用情報つまり当該装置１１または当該装置１２の稼動状況に関する情報として、故障発生予測箇所の保守・部品交換などが実施された結果を反映した情報を返送することになる。

また、ユーザ端末６０には、保守管理サーバ５０から故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報とともに送信されてきた当該装置１１または当該装置１２の稼動状況に関する情報も合わせて画面に表示されており、ユーザが、詳細な情報を確認したい場合には、画面上から該当する項目を選択することによって、ユーザ端末６０から監視端末２１または監視端末２２にアクセスすることができる（シーケンスＢ１９，Ｂ２０）。ユーザ端末６０からアクセスがあった監視端末２１または監視端末２２は、これらに応答して、当該装置１１または当該装置１２の詳細な情報をユーザ端末６０に返送する（シーケンスＢ２１，Ｂ２２）。ユーザ端末６０は、監視端末２１または監視端末２２から返送されてきた詳細な情報を受信し、画面上に表示する（シーケンスＢ２３）。この結果、ユーザは、当該装置１１または当該装置１２の詳細な稼動状況を知ることができる。なお、ユーザ端末６０は、任意のタイミングで、監視端末２１または監視端末２２にアクセスすることも可能であり、該アクセスに応じて、監視端末２１または監視端末２２から、指定した装置１１または装置１２の現在の稼動状況に関する情報を受け取ることもできる。

以上に説明したように、本実施形態においては、第１の実施形態における効果に加えて、さらに、複数の装置例えば図３、図４の場合は装置１１、装置１２の２台を保守の対象とすることによって、故障予測に関するサンプルを多く採取することができることから、故障の予測を行う算出アルゴリズムの精度を向上させることができる。さらに、複数の装置それぞれを個別に監視する別個の監視端末例えば装置１１、装置１２それぞれを監視する監視端末２１、監視端末２２を設置することによって互いに独立にかつ同時に管理することができるという利点が得られる。

（第３の実施形態の構成例）
次に、本発明の第１、第２の実施形態とは異なる構成例として、第３の実施形態について図５を用いて説明する。図５は、本発明による故障予測通知システムのシステム構成のさらに異なる例を第３の実施形態として示すシステム構成図である。

本実施形態においては、図５に示すように、故障予測通知システムの保守対象とする装置が、第２の実施形態の図３の場合と同様、複数台存在しているものの、それぞれの装置の稼動状況を監視する監視端末は、第２の実施形態の図３の場合とは異なり、複数台の装置に対して１台だけ設置されている例を示すものであり、その他のシステム構成要素については、図１や図３の場合と全く同様である。図５に示す例では、保守対象の装置として、装置１１、装置１２の２台が存在していて、それぞれの装置の稼動状況を監視する監視端末として、１台の監視端末２１が、複数の装置を時系列的に監視する機能を備えており、装置１１、装置１２の両者に接続されている例を示している。なお、本実施形態においては、装置１１、装置１２および監視端末２１は、同一の場所に設置されているものとする。

装置１１、装置１２は、いずれも、第１、第２の実施形態の場合と同様、装置の稼動状況を、監視端末２１に対して送信する機能を備えており、監視端末２１に対して送信する保守用情報としては、運用時間、装置の操作内容、アラーム情報、当該装置１１、当該装置１２それぞれを構成する部品のうちあらかじめ指定した特定部品の電流値、温度などの当該装置１１、当該装置１２それぞれの稼動状況に関する情報である。

監視端末２１についても、第１の実施形態の場合と同様、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置であり、監視対象の装置１１、装置１２と同じ場所に設置されている。ただし、本実施形態の監視端末２１は、あらかじめ定めた周期で、定期的に、それぞれの監視対象の装置１１、装置１２に対して時系列にアクセスすることによって、装置１１、装置１２双方の稼動状況を監視し、当該装置１１、当該装置１２の稼動状況に関する情報を時系列的に取得して、それぞれ、ネットワーク１００を介して、保守管理サーバ５０あるいはユーザ端末６０に送信する機能を備えている。

本実施形態においては、監視対象の装置１１、装置１２の双方を監視する監視端末２１を１台設置することによって、経済的な構成で、監視対象の装置１１、装置１２それぞれを同じように監視することができる構成になっている。

（第３の実施形態の動作の説明）
次に、図６のシーケンスチャートを参照しながら、図５の故障予測通知システムの動作についてその一例を詳細に説明する。図６は、図５の故障予測通知システムの動作の一例を示すシーケンスチャートであり、装置１１、装置１２、監視端末２１、保守管理サーバ５０、ユーザ端末６０それぞれにおける動作を互いに関連付けて示している。

図６のシーケンスチャートにおいて、保守管理サーバ５０に、装置１１、装置１２それぞれに関する構成情報、特性、過去の故障履歴、使用されている部品に関する過去に故障した部品の故障モードや負荷状況などの情報を入力し、保守管理データベース３０に登録するまでの動作（シーケンスＣ１〜Ｃ４）は、図２の第１の実施形態のシーケンスＡ１〜Ａ４と同様である。

一方、監視端末２１は、あらかじめ定めた周期で、定期的に、監視の対象となっている装置１１、装置１２の２台に時系列的に順番にアクセスする（シーケンスＣ５，Ｃ６）。監視端末２１からのアクセスがあった装置１１、装置１２は、これらに応答して、当該装置１１、当該装置１２の保守用情報つまり当該装置１１、当該装置１２の稼動状況に関する情報を、アクセス元の監視端末２１に返送する（シーケンスＣ７，Ｃ８）。この結果、監視端末２１は、返送されてくる当該装置１１、当該装置１２の稼動状況に関する情報を順次受信する。返送されてくる装置１１、装置１２の稼動状況に関する情報は、第１の実施形態と同様、現在時刻、運用時間、装置の操作内容、アラーム情報、あらかじめ指定した特定部品に流れている電流値、温度などである。

監視端末２１が受信した装置１１、装置１２の稼動状況に関する情報は、保守管理サーバ５０に送信され（シーケンスＣ９）、保守管理サーバ５０内の保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＣ１０）。また、このとき、装置１１および／または装置１２で故障などの異常状態が発生している場合には、当該装置１１および／または当該装置１２の故障履歴情報も更新されて、保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＣ１１）。さらに、装置１１および／または装置１２で使用されている部品に故障などの異常状態が発生したり、部品の交換が行われていたりしている場合には、当該部品に関する故障履歴情報や使用部品履歴情報も更新されて、保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＣ１２）。保守管理データベース３０は、保守管理サーバ５０内の演算装置４０からアクセスがあると、要求された装置１１または装置１２に関する稼動状況、構成情報、故障履歴を返送する（シーケンスＣ１３）。

保守管理サーバ５０内の演算装置４０は、保守管理データベース３０から、要求した装置１１または装置１２の稼動状況、構成情報、故障履歴を受け取ると、部品ごとおよび装置全体の負荷を計算し、部品ごとおよび装置全体の耐久性を予測することによって、当該装置１１または当該装置１２の故障発生予測箇所、故障発生推定時刻等を算出する（シーケンスＣ１４）。ここで、部品ごとおよび装置全体の耐久性を予測し、故障発生時刻を予測する場合、サンプルとなる情報の種類やサンプル数が多いほど、正確な予測が可能になる線形予測法やニューロン法などの確率過程に基づくアルゴリズムを、故障発生予測用の算出アルゴリズムとして用いる。

しかる後、保守管理サーバ５０は、装置１１または装置１２の故障が発生した場合や故障発生予測時刻からあらかじめ定めた余裕時間分の前までに迫った場合、故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報を、当該装置１１または当該装置１２を使用しているユーザのユーザ端末６０に送信する（シーケンスＣ１５）。

ユーザ端末６０によって、保守管理サーバ５０から送信されてきた装置１１または装置１２の故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報を受信したユーザは、装置１１または装置１２が設置されている場所に赴き、装置１１または装置１２の故障発生予測箇所の保守・部品交換などを行うことができる（シーケンスＣ１６，Ｃ１７）。この結果、次に監視端末２１からのアクセスがあった場合には、装置１１または装置１２は、当該装置１１または当該装置１２の保守用情報つまり当該装置１１または当該装置１２の稼動状況に関する情報として、故障発生予測箇所の保守・部品交換などが実施された結果を反映した情報を返送することになる。

また、ユーザ端末６０には、保守管理サーバ５０から故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報とともに送信されてきた当該装置１１または当該装置１２の稼動状況に関する情報も合わせて画面に表示されており、ユーザが、詳細な情報を確認したい場合には、画面上から該当する項目を選択することによって、ユーザ端末６０から監視端末２１にアクセスすることができる（シーケンスＣ１８）。ユーザ端末６０からアクセスがあった監視端末２１は、これに応答して、当該装置１１または当該装置１２の詳細な情報をユーザ端末６０に返送する（シーケンスＣ１９）。ユーザ端末６０は、監視端末２１から返送されてきた詳細な情報を受信し、画面上に表示する（シーケンスＣ２０）。この結果、ユーザは、当該装置１１または当該装置１２の詳細な稼動状況を知ることができる。なお、ユーザ端末６０は、任意のタイミングで、監視端末２１にアクセスすることも可能であり、該アクセスに応じて、監視端末２１から、指定した装置１１または装置１２の現在の稼動状況に関する情報を受け取ることもできる。

以上に説明したように、本実施形態においては、第２の実施形態の場合と同様、第１の実施形態における効果に加えて、さらに、複数の装置例えば図５、図６の場合は装置１１、装置１２の２台を保守の対象とすることによって、故障予測に関するサンプルを多く採取することができることから、故障の予測を行う算出アルゴリズムの精度を向上させることができる。さらに、１台で複数の装置を同時に監視する監視端末例えば装置１１、装置１２双方を監視する監視端末２１を設置することによって、経済的な構成でかつ複数の装置を同じように管理することができるという利点が得られる。

（第４の実施形態の構成例）
次に、本発明の第１、第２、第３の実施形態とはさらに異なる構成例として、第４の実施形態について図７を用いて説明する。図７は、本発明による故障予測通知システムのシステム構成のさらに異なる例を第４の実施形態として示すシステム構成図である。

本実施形態においては、図７に示すように、装置・監視端末１０として、故障予測通知システムの保守対象とする装置と該装置の稼動状況を監視する監視端末とが一体化している例、つまり、保守対象の装置自身に監視端末が内蔵されていて、監視端末の機能が装置・監視端末１０自身に備えられている例を示すものであり、その他のシステム構成要素については、図１や図３や図５の場合と全く同様である。この結果、本実施形態のシステム構成は、前述の図１、図３、図５の場合に比し、簡略化された構成とすることができる。

装置・監視端末１０は、装置として動作する部位の稼動状況を、監視端末として機能する部位に対して送信する機能を備え、監視端末として機能する部位は、あらかじめ定めた周期で、定期的に、監視対象とする、装置として動作する部位にアクセスすることによって、装置として動作する部位の稼動状況を監視し、装置として動作する部位の稼動状況を、当該装置・監視端末１０の稼動状況に関する情報として、ネットワーク１００を介して、保守管理サーバ５０あるいはユーザ端末６０に送信する機能を備えている。保守管理サーバ５０あるいはユーザ端末６０に対して送信する保守用情報としては、運用時間、装置の操作内容、アラーム情報、当該装置・監視端末１０を構成する部品のうちあらかじめ指定した特定部品の電流値、温度などの当該装置・監視端末１０の稼動状況に関する情報である。

（第４の実施形態の動作の説明）
次に、図８のシーケンスチャートを参照しながら、図７の故障予測通知システムの動作についてその一例を詳細に説明する。図８は、図７の故障予測通知システムの動作の一例を示すシーケンスチャートであり、装置・監視端末１０、監視端末２１、保守管理サーバ５０、ユーザ端末６０それぞれにおける動作を互いに関連付けて示している。

図８のシーケンスチャートにおいて、保守管理サーバ５０に、装置・監視端末１０（以下、装置１０と略記する）に関する構成情報、特性、過去の故障履歴、使用されている部品に関する過去に故障した部品の故障モードや負荷状況などの情報を入力し、保守管理データベース３０に登録するまでの動作（シーケンスＤ１〜Ｄ４）は、図２の第１の実施形態のシーケンスＡ１〜Ａ４と同様である。

一方、装置１０においては、あらかじめ定めた周期で、定期的に、装置として動作する部位の保守用情報つまり当該装置１０の稼動状況に関する情報が、当該装置１０内の監視端末として動作する部位によって収集されて、保守管理サーバ５０に送信され（シーケンスＤ５）、保守管理サーバ５０内の保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＤ６）。保守管理サーバ５０に送信されてくる装置１０の稼動状況に関する情報は、第１の実施形態と同様、現在時刻、運用時間、装置の操作内容、アラーム情報、あらかじめ指定した特定部品に流れている電流値、温度などである。

また、このとき、装置１０で故障などの異常状態が発生している場合には、当該装置１０の故障履歴情報も更新されて、保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＤ７）。さらに、装置１０で使用されている部品に故障などの異常状態が発生したり、部品の交換が行われていたりしている場合には、当該部品に関する故障履歴情報や使用部品履歴情報も更新されて、保守管理データベース３０に保存される（シーケンスＤ８）。保守管理データベース３０は、保守管理サーバ５０内の演算装置４０からアクセスがあると、要求された装置１０に関する稼動状況、構成情報、故障履歴を返送する（シーケンスＤ９）。

保守管理サーバ５０内の演算装置４０は、保守管理データベース３０から、要求した装置１０の稼動状況、構成情報、故障履歴を受け取ると、部品ごとおよび装置全体の負荷を計算し、部品ごとおよび装置全体の耐久性を予測することによって、当該装置１０の故障発生予測箇所、故障発生推定時刻等を算出する（シーケンスＤ１０）。ここで、部品ごとおよび装置全体の耐久性を予測し、故障発生時刻を予測する場合、サンプルとなる情報の種類やサンプル数が多いほど、正確な予測が可能になる線形予測法やニューロン法などの確率過程に基づくアルゴリズムを、故障発生予測用の算出アルゴリズムとして用いる。

しかる後、保守管理サーバ５０は、装置１０の故障が発生した場合や故障発生予測時刻からあらかじめ定めた余裕時間分の前までに迫った場合、故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報を、当該装置１０を使用しているユーザのユーザ端末６０に送信する（シーケンスＤ１１）。

ユーザ端末６０によって、保守管理サーバ５０から送信されてきた装置１０の故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報を受信したユーザは、装置１０が設置されている場所に赴き、装置１０の故障発生予測箇所の保守・部品交換などを行うことができる（シーケンスＤ１２）。この結果、次の周期で保守管理サーバ５０に対して当該装置１０の保守用情報つまり当該装置１０の稼動状況に関する情報を送信する場合には、当該装置１０の稼動状況に関する情報として、故障発生予測箇所の保守・部品交換などが実施された結果を反映した情報を返送することになる。

また、ユーザ端末６０には、保守管理サーバ５０から故障発生予測箇所、故障発生予測時刻等の故障発生予測情報とともに送信されてきた当該装置１０の稼動状況に関する情報も合わせて画面に表示されており、ユーザが、詳細な情報を確認したい場合には、画面上から該当する項目を選択することによって、ユーザ端末６０から装置１０にアクセスすることができる（シーケンスＤ１３）。ユーザ端末６０からアクセスがあった装置１０は、これに応答して、当該装置１０の詳細な情報をユーザ端末６０に返送する（シーケンスＤ１４）。ユーザ端末６０は、装置１０から返送されてきた詳細な情報を受信し、画面上に表示する（シーケンスＤ１５）。この結果、ユーザは、当該装置１０の詳細な稼動状況を知ることができる。なお、ユーザ端末６０は、任意のタイミングで、装置１０にアクセスすることも可能であり、該アクセスに応じて、装置１０から、当該装置１０の現在の稼動状況に関する情報を受け取ることもできる。

以上に説明したように、本実施形態においては、第１の実施形態における効果に加えて、さらに、監視対象の装置と該装置を監視する監視端末とが一体化することによって、システムの構成が簡略化され、かつ、故障予測に要する時間を短縮することができるという利点が得られる。

以上、本発明の好適実施例の構成を説明した。しかし、斯かる実施例は、本発明の単なる例示に過ぎず、何ら本発明を限定するものではないことに留意されたい。本発明の要旨を逸脱することなく、特定用途に応じて種々の変形変更が可能であることが、当業者には容易に理解できよう。例えば、本発明の実施態様は、課題を解決するための手段における構成（１）に加えて、次のような構成として表現できる。
（２）前記保守管理データベースに登録される前記装置の属性情報として、当該装置の構成情報、特性、故障履歴、当該装置を構成する部品の故障時の故障モード、負荷状況のうち、少なくとも一つ以上の情報を含んでいる上記（１）の故障予測通知システム。
（３）前記監視端末から前記保守管理サーバの送信される前記装置の稼動状況に関する情報として、前記装置の操作内容、前記装置の運用時間、前記装置のアラーム情報、前記装置を構成する部品の中からあらかじめ特定した部品に流れる電流値、温度のうち、少なくとも一つ以上の情報を含んでいる上記（１）または（２）の故障予測通知システム。
（４）前記保守管理サーバが前記ユーザ端末に通知する前記故障発生予測情報として、前記装置の故障発生予測時刻、前記装置の故障発生予測箇所のうち少なくとも一つ以上の情報を含む上記（１）ないし（３）のいずれかの故障予測通知システム。
（５）前記保守管理サーバは、前記装置の故障の発生を予測する故障予測用アルゴリズムとして、確率過程に基づくアルゴリズムを用いる上記（１）ないし（４）のいずれかの故障予測通知システム。
（６）前記監視端末は、前記ユーザ端末からのアクセスに応じて、当該監視端末が監視している前記装置の稼動状況に関する情報を、前記ユーザ端末に返送する上記（１）ないし（５）のいずれかの故障予測通知システム。
（７）前記監視端末は、稼働状況を収集する前記装置１台ごとに接続されているか、あるいは、稼働状況を収集する複数の前記装置に接続されているか、あるいは、稼働状況を収集する前記装置内に内蔵されているか、のいずれかによって構成されている上記（１）ないし（６）のいずれかの故障予測通知システム。
（８）保守の対象となる装置の稼動状況に基づいて、当該装置の故障を予測し、当該装置を使用するユーザへ通知する保守管理サーバにおける故障予測通知方法であって、前記装置の稼動状況に関する情報と、あらかじめ登録されている当該装置の属性情報とに基づいて、当該装置の故障の発生を予測し、予測した故障発生予測情報を、当該装置を使用するユーザのユーザ端末に通知する故障予測通知方法。
（９）あらかじめ登録される前記装置の属性情報として、当該装置の構成情報、特性、故障履歴、当該装置を構成する部品の故障時の故障モード、負荷状況のうち、少なくとも一つ以上の情報を含んでいる上記（８）の故障予測通知方法。
（１０）前記装置の稼動状況に関する情報として、前記装置の操作内容、前記装置の運用時間、前記装置のアラーム情報、前記装置を構成する部品の中からあらかじめ特定した部品に流れる電流値、温度のうち、少なくとも一つ以上の情報を含んでいる上記（８）または（９）の故障予測通知方法。
（１１）前記ユーザ端末に通知する前記故障発生予測情報として、前記装置の故障発生予測時刻、前記装置の故障発生予測箇所のうち少なくとも一つ以上の情報を含む上記（８）ないし（１０）のいずれかの故障予測通知方法。
（１２）前記装置の故障の発生を予測する故障予測用アルゴリズムとして、確率過程に基づくアルゴリズムを用いる上記（８）ないし（１１）のいずれかの故障予測通知方法。
（１３）上記（８）ないし（１２）のいずれかの故障予測通知方法を保守管理サーバのコンピュータによって実行可能なプログラムとして実施する故障予測通知プログラム。
（１４）上記（１３）の故障予測通知プログラムをコンピュータによって読み取り可能な記録媒体に記録しているプログラム記録媒体。

本発明による故障予測通知システムのシステム構成の一例を第１の実施形態として示すシステム構成図である。 図１の故障予測通知システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。 本発明による故障予測通知システムのシステム構成の他の例を第２の実施形態として示すシステム構成図である。 図３の故障予測通知システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。 本発明による故障予測通知システムのシステム構成のさらに異なる例を第３の実施形態として示すシステム構成図である。 図５の故障予測通知システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。 本発明による故障予測通知システムのシステム構成のさらに異なる例を第４の実施形態として示すシステム構成図である。 図７の故障予測通知システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。

符号の説明

１０ 装置・監視端末
１１ 装置
１２ 装置
２１ 監視端末
２２ 監視端末
３０ 保守管理データベース
４０ 演算装置
５０ 保守管理サーバ
６０ ユーザ端末
１００ ネットワーク

Claims (14)

1. 保守の対象とする装置に接続された監視端末から、あらかじめ定めた周期で、定期的に、ネットワークを介して送信されてくる当該装置の稼動状況に基づいて、当該装置の故障を予測し、当該装置を使用するユーザへ通知する保守管理サーバを備えた故障予測通知システムにおいて、前記保守管理サーバは、前記装置の属性情報をあらかじめ登録する保守管理データベースを備え、前記監視端末から送信されてくる前記装置の稼動状況に関する情報と、前記保守監視データベースに登録されている当該装置の属性情報とに基づいて、当該装置の故障の発生を予測し、予測した故障発生予測情報を、当該装置を使用するユーザのユーザ端末に、前記ネットワークを介して通知することを特徴とする故障予測通知システム。
2. 前記保守管理データベースに登録される前記装置の属性情報として、当該装置の構成情報、特性、故障履歴、当該装置を構成する部品の故障時の故障モード、負荷状況のうち、少なくとも一つ以上の情報を含んでいることを特徴とする請求項１に記載の故障予測通知システム。
3. 前記監視端末から前記保守管理サーバの送信される前記装置の稼動状況に関する情報として、前記装置の操作内容、前記装置の運用時間、前記装置のアラーム情報、前記装置を構成する部品の中からあらかじめ特定した部品に流れる電流値、温度のうち、少なくとも一つ以上の情報を含んでいることを特徴とする請求項１または２に記載の故障予測通知システム。
4. 前記保守管理サーバが前記ユーザ端末に通知する前記故障発生予測情報として、前記装置の故障発生予測時刻、前記装置の故障発生予測箇所のうち少なくとも一つ以上の情報を含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の故障予測通知システム。
5. 前記保守管理サーバは、前記装置の故障の発生を予測する故障予測用アルゴリズムとして、確率過程に基づくアルゴリズムを用いることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の故障予測通知システム。
6. 前記監視端末は、前記ユーザ端末からのアクセスに応じて、当該監視端末が監視している前記装置の稼動状況に関する情報を、前記ユーザ端末に返送することを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の故障予測通知システム。
7. 前記監視端末は、稼働状況を収集する前記装置１台ごとに接続されているか、あるいは、稼働状況を収集する複数の前記装置に接続されているか、あるいは、稼働状況を収集する前記装置内に内蔵されているか、のいずれかによって構成されていることを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の故障予測通知システム。
8. 保守の対象となる装置の稼動状況に基づいて、当該装置の故障を予測し、当該装置を使用するユーザへ通知する保守管理サーバにおける故障予測通知方法であって、前記装置の稼動状況に関する情報と、あらかじめ登録されている当該装置の属性情報とに基づいて、当該装置の故障の発生を予測し、予測した故障発生予測情報を、当該装置を使用するユーザのユーザ端末に通知することを特徴とする故障予測通知方法。
9. あらかじめ登録される前記装置の属性情報として、当該装置の構成情報、特性、故障履歴、当該装置を構成する部品の故障時の故障モード、負荷状況のうち、少なくとも一つ以上の情報を含んでいることを特徴とする請求項８に記載の故障予測通知方法。
10. 前記装置の稼動状況に関する情報として、前記装置の操作内容、前記装置の運用時間、前記装置のアラーム情報、前記装置を構成する部品の中からあらかじめ特定した部品に流れる電流値、温度のうち、少なくとも一つ以上の情報を含んでいることを特徴とする請求項８または９に記載の故障予測通知方法。
11. 前記ユーザ端末に通知する前記故障発生予測情報として、前記装置の故障発生予測時刻、前記装置の故障発生予測箇所のうち少なくとも一つ以上の情報を含むことを特徴とする請求項８ないし１０のいずれかに記載の故障予測通知方法。
12. 前記装置の故障の発生を予測する故障予測用アルゴリズムとして、確率過程に基づくアルゴリズムを用いることを特徴とする請求項８ないし１１のいずれかに記載の故障予測通知方法。
13. 請求項８ないし１２のいずれかに記載の故障予測通知方法を保守管理サーバのコンピュータによって実行可能なプログラムとして実施することを特徴とする故障予測通知プログラム。
14. 請求項１３に記載の故障予測通知プログラムをコンピュータによって読み取り可能な記録媒体に記録していることを特徴とするプログラム記録媒体。

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