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WO2018122921A1 - 復旧システム - Google Patents

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Publication number
WO2018122921A1
WO2018122921A1 PCT/JP2016/088706 JP2016088706W WO2018122921A1 WO 2018122921 A1 WO2018122921 A1 WO 2018122921A1 JP 2016088706 W JP2016088706 W JP 2016088706W WO 2018122921 A1 WO2018122921 A1 WO 2018122921A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
unit
failure
classifier
work
estimated
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/088706
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
真人 高井
上田　隆美
剛樹 引地
塩崎　秀樹
大江　敏男
Original Assignee
三菱電機株式会社
三菱電機ビルテクノサービス株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社, 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to CN201680091326.7A priority Critical patent/CN110114294B/zh
Priority to KR1020197017123A priority patent/KR102238386B1/ko
Priority to PCT/JP2016/088706 priority patent/WO2018122921A1/ja
Priority to JP2018558535A priority patent/JP6693576B2/ja
Publication of WO2018122921A1 publication Critical patent/WO2018122921A1/ja

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
    • B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
    • B66B5/0018—Devices monitoring the operating condition of the elevator system
    • B66B5/0025—Devices monitoring the operating condition of the elevator system for maintenance or repair
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms

Definitions

  • This invention relates to a recovery system.
  • Patent Document 1 describes a system for remotely restoring an elevator apparatus after an earthquake occurs.
  • a signal indicating that the operation is stopped and a signal indicating the state of the car are transmitted to the management center.
  • the received signal is displayed on the display.
  • the manager of the management center sees the contents displayed on the display and transmits a signal for resetting the earthquake detector.
  • Patent Document 1 discloses a system for restoring an elevator apparatus that has been stopped due to an earthquake. When the operation is stopped by an earthquake, the elevator apparatus often has no failure. For this reason, an elevator apparatus can be easily restored by resetting an earthquake detector.
  • a failure occurs in the elevator device.
  • it is necessary to perform work corresponding to the failure that has occurred.
  • An object of the present invention is to provide a recovery system that can specify an appropriate work content for a failure that has occurred when a failure occurs in an elevator apparatus.
  • the recovery system includes a receiving means for receiving time series data from the elevator device, time series data received by the receiving means is input, the input time series data is classified, and a plurality of estimated failure contents are output.
  • a work specifying means for specifying the work content for the content.
  • the recovery system includes a storage unit storing a plurality of failure contents, a plurality of work contents, and a probability that each of the work contents is selected for each of the failure contents, and time series data from the elevator apparatus.
  • the second classifier, the estimated occurrence probability output by the first classifier, the estimated occurrence probability output by the second classifier, and the storage means It was based on a probability, and a specifying means for specifying one of the work stored in the storage means.
  • the content of a failure that has occurred in the elevator apparatus is specified based on the estimated failure content output by the first classifier and the estimated failure content output by the second classifier. Further, the work content for the specified failure content is specified. With the recovery system according to the present invention, when a failure occurs in the elevator apparatus, it is possible to specify appropriate work content for the failure that has occurred.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a recovery system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the management center 1 can communicate with a number of remote elevator apparatuses.
  • Each elevator device includes, for example, a car 2 and a counterweight 3.
  • the car 2 and the counterweight 3 are suspended from the hoistway by the main rope 4.
  • the hoisting machine includes, for example, a driving sheave 5 and an electric motor 6.
  • the main rope 4 is wound around the driving sheave 5.
  • the drive sheave 5 is driven by an electric motor 6.
  • the electric motor 6 is controlled by the control device 7.
  • a communication device 8 is connected to the control device 7.
  • the communication device 8 communicates with an external device.
  • Each elevator device communicates with the management center 1 by the communication device 8.
  • Trace data is an example of a signal group including a plurality of signals.
  • the trace data includes a signal for specifying the elevator apparatus itself.
  • the trace data includes a signal indicating the time.
  • the trace data includes a signal indicating the current value and voltage value of the control device 7.
  • the trace data includes a signal indicating the speed and torque of the electric motor 6.
  • a signal indicating the position of the car 2 is included in the trace data.
  • the signals included in the trace data are not limited to these examples. Some of the exemplified signals may not be included in the trace data. Other signals may be included in the trace data.
  • the communication device 8 acquires trace data for a certain time before and after the failure occurs. For example, when a failure occurs in the elevator apparatus, the communication device 8 acquires trace data every 5 ms for a period from 50 ms before the failure occurs to 50 ms after the failure occurs. When acquiring the trace data, the communication device 8 transmits the acquired trace data to the management center 1.
  • the communication device 8 transmits a diagnostic code together with the acquired trace data to the management center 1.
  • the diagnosis code includes data indicating the cause of the failure.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the management center 1.
  • the management center 1 includes, for example, a storage unit 9, a reception unit 10, a classifier 11, an acquisition unit 12, a classifier 13, a failure identification unit 14, a work identification unit 15, a determination unit 16, a transmission unit 17, and a notification control unit 18.
  • a storage unit 9 includes, for example, a storage unit 9, a reception unit 10, a classifier 11, an acquisition unit 12, a classifier 13, a failure identification unit 14, a work identification unit 15, a determination unit 16, a transmission unit 17, and a notification control unit 18.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an operation example of the recovery system according to the first embodiment of the present invention.
  • trace data and a diagnostic code are transmitted from the communication device 8 of the elevator device to the management center 1.
  • Data transmitted from the communication device 8 is received by the receiving unit 10 in the management center 1 (S101).
  • the management center 1 determines whether or not the received data is time-series data (S102).
  • the classifier 11 outputs the estimated failure content from the input data.
  • Time series data is input to the classifier 11.
  • the trace data received by the receiving unit 10 includes a large number of time-series data.
  • the transition of the signal indicating the current value of the control device 7 is time series data.
  • the transition of the signal indicating the speed of the electric motor 6 is time series data. That is, the receiving unit 10 is an example of a unit that receives time-series data from the elevator apparatus.
  • the data determined to be time-series data in S102 is input to the classifier 11.
  • the classifier 11 classifies the input time-series data (S103) and estimates the failure content (S104).
  • the classifier 11 outputs a plurality of estimated failure contents based on the classification result. Additional information such as an estimated failure occurrence probability may be attached to the estimated failure content output from the classifier 11.
  • the classifier 13 outputs a failure content estimated from the input data.
  • Attribute data is input to the classifier 13.
  • the attribute data is data that is not time series data among the data related to the elevator apparatus.
  • the diagnostic code is attribute data.
  • Data indicating the model of the elevator apparatus is attribute data.
  • the data indicating the rated speed is attribute data.
  • Data indicating the floor of a building equipped with an elevator device is attribute data.
  • the acquisition unit 12 acquires attribute data.
  • the acquiring unit 12 acquires attribute data related to the elevator apparatus that has transmitted the data.
  • the acquisition unit 12 acquires attribute data from the data received by the reception unit 10.
  • the acquisition unit 12 may acquire attribute data from data stored in the storage unit 9. Data determined to be not time-series data in S102 is input to the classifier 13.
  • the classifier 13 classifies the input attribute data (S105), and estimates the failure content (S106).
  • the classifier 13 outputs a plurality of estimated failure contents based on the classification result. Additional information such as the estimated failure probability may be attached to the estimated failure content output from the classifier 13.
  • the failure identification unit 14 identifies the content of the failure that has occurred in the elevator apparatus (S107).
  • the failure specifying unit 14 performs the above specification based on the estimated failure content output from the classifier 11 and the estimated failure content output from the classifier 13, for example. For example, if the estimated failure content output from the classifier 11 has the highest occurrence probability and the estimated failure content output from the classifier 13 has the highest occurrence probability, the failure specifying unit 14 Identifies the content of the estimated failure as the content of the failure that has occurred in the elevator apparatus.
  • the failure identification unit 14 may identify one failure content based on a value obtained by multiplying the occurrence probability of the estimated failure content.
  • the work specifying unit 15 specifies the work content for the failure content specified by the failure specifying unit 14 (S108). For example, the operation content to be selected is set in advance for each failure content that can be specified by the failure specifying unit 14.
  • the setting contents are stored in the storage unit 9, for example.
  • the work specifying unit 15 may refer to the setting content stored in the storage unit 9 and specify the work content for the failure content.
  • the determination unit 16 determines whether or not the work content specified by the work specification unit 15 can be performed by remote operation (S109). For example, when the work content such as “reset elevator device” is specified in S108, it is determined Yes in S109.
  • the transmission unit 17 transmits an instruction for causing the work specifying unit 15 to execute the work content specified in S108 to the elevator apparatus in which the failure has occurred. (S110).
  • the notification control unit 18 causes the notification unit 22 to notify the work content specified by the work specifying unit 15 in S108 (S111).
  • the notification control unit 18 may cause the notification unit 22 to notify the result determined by the determination unit 16 in S109 together with the work content.
  • the notification control unit 18 can be implemented by remote operation, the notification of the work content specified by the work specifying unit 15 in S108 and the result determined by the determination unit 16 in S109 from the notification device 22. It may be notified.
  • the notification device 22 is provided in the management center 1.
  • the work content is specified based on the estimated failure content obtained by classifying the time series data and the estimated failure content obtained by classifying the attribute data. Since the classification by a plurality of classifiers using independent data for the same event is performed, the reliability of the specific result can be improved.
  • a command for performing the work content is automatically transmitted.
  • the notification of the work content specified by the work specifying unit 15 in S108 and the result determined by the determination unit 16 in S109 may be notified from the notification device 22 without performing automatic command transmission. .
  • a command for performing the work content is transmitted at the discretion of the administrator.
  • the work determination unit 15 may notify the work content specified in S108 from the notification device 22 without performing the above determination after the process of S108. In such a case, the administrator determines whether the work content can be performed by remote operation.
  • FIG. 4 is a flowchart showing another example of operation of the recovery system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 4 shows a specific example of the process shown in S109 of FIG.
  • the determination unit 16 may determine whether the work content specified by the work specification unit 15 can be performed by remote operation based on the time-series data received by the reception unit 10 in S101.
  • the determination unit 16 determines whether a person is on the elevator car 2 in which a failure has occurred from a signal indicating the scale value included in the trace data (S201). If a person is on the car 2, the determination unit 16 does not determine that the work content specified by the work specification unit 15 can be performed by remote operation. The determination unit 16 may determine whether or not the main rope 4 is normal from the signal included in the trace data (S202). If an abnormality has occurred in the main rope 4, the determination unit 16 does not determine that the work content specified by the work specification unit 15 can be performed by remote operation.
  • the determination unit 16 may determine whether or not the brake for stopping the drive sheave 5 is normal from the signal included in the trace data (S203). If an abnormality has occurred in the brake, the determination unit 16 does not determine that the work content specified by the work specification unit 15 can be performed by remote operation.
  • the determination items shown in S201 to S203 are an example. Only one or more of the determination items shown in S201 to S203 may be adopted. You may employ
  • the determination unit 16 can perform the work content specified by the work specification unit 15 by remote operation based on the attribute data acquired by the acquisition unit 12 as well as the time series data received by the reception unit 10. It may be determined whether or not. If the determination unit 16 determines Yes for all the determination items that have been adopted, the transmission unit 17 transmits a command for causing the work specification unit 15 to perform the work content specified in S108 to the elevator apparatus in which the failure has occurred. (S110).
  • FIG. 5 is a diagram showing another example of the management center 1.
  • the management center 1 further includes an update unit 19 and an update unit 20 in addition to the elements illustrated in FIG. 2.
  • the update unit 19 updates the classifier 11.
  • the update unit 20 updates the classifier 13.
  • FIG. 6 is a flowchart showing another example of operation of the recovery system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • trace data and a diagnostic code are transmitted from the communication device 8 of the elevator device to the management center 1.
  • Data transmitted from the communication device 8 is received by the receiving unit 10 in the management center 1 (S301).
  • Data received by the receiving unit 10 is stored in the storage unit 9.
  • the storage unit 9 stores data received from a number of elevator devices.
  • the storage unit 9 also stores other data related to the elevator apparatus.
  • the storage unit 9 stores details of work performed specifically in the elevator apparatus in which the failure occurred. This work content is, for example, data input after work by a maintenance worker who actually performed the work.
  • the storage unit 9 may store specific failure contents determined by the maintenance personnel. This failure content is data input after maintenance by the maintenance personnel who actually performed the operation.
  • the storage unit 9 stores data such as the model, rated speed, and rated speed of each elevator apparatus.
  • the storage unit 9 stores data such as floors of buildings equipped with the elevator devices.
  • the update unit 19 and the update unit 20 perform update processing based on these data stored in the storage unit 9.
  • the updating unit 19 performs learning based on the time series data received by the receiving unit 10 from each elevator device, for example (S303), and updates the classifier 11 (S304).
  • the process of S302 is the same as the process of S102 shown in FIG. Data that is determined to be time-series data in S302 is input to the update unit 19.
  • the update unit 19 may update the classifier 11 by any method. For example, regarding time series data, [x 1 , x 2 ,..., X M ] T in which time series data exists for each of M signals is input to the updating unit 19. Here, [•] T indicates transposition.
  • the update unit 19 performs supervised learning based on data input after maintenance work by a neural network (NN), for example.
  • NN neural network
  • the update unit 20 performs learning based on, for example, attribute data regarding each elevator device (S305), and updates the classifier 13 (S306). Data that is determined not to be time-series data in S302 is input to the update unit 20.
  • the update unit 20 may update the classifier 13 by any method.
  • Table 1 below shows an example of attribute data stored in the storage unit 9.
  • the updating unit 20 performs learning by generating a decision tree as shown in FIG.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a decision tree. Note that the learning method by the updating unit 20 is not limited to a decision tree. For example, a method such as pattern mining may be employed as learning by the update unit 20.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the management center 1.
  • the management center 1 includes, for example, the storage unit 9, the reception unit 10, the classifier 11, the acquisition unit 12, the classifier 13, the identification unit 21, the determination unit 16, the transmission unit 17, and the notification control unit. 18 is provided.
  • a failure list For example, a failure list, a work list, and a probability list are stored in the storage unit 9. Table 2 shows an example of the failure list.
  • the failure list includes a plurality of failure contents that may occur in the elevator apparatus.
  • Table 3 shows an example of a work list.
  • the work list includes a plurality of work contents that can be performed by the elevator apparatus in which the failure has occurred.
  • Table 4 shows an example of a probability list.
  • the probability list includes a probability that each of the work contents included in the work list is selected for each of the failure contents included in the failure list.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an operation example of the recovery system according to the second embodiment of the present invention.
  • trace data and a diagnostic code are transmitted from the communication device 8 of the elevator device to the management center 1.
  • Data transmitted from the communication device 8 is received by the receiving unit 10 in the management center 1 (S401).
  • the management center 1 determines whether the received data or the like is time-series data (S402).
  • the classifier 11 outputs an estimated occurrence probability for each of the fault contents included in the fault list from the input data.
  • the time series data received by the receiving unit 10 is input to the classifier 11.
  • the classifier 11 classifies the input time series data (S403), and estimates the occurrence probability (S404).
  • the classifier 11 outputs the estimated occurrence probability P u (x i ) for each failure content based on the classification result.
  • x i is the i-th fault condition described in the fault list.
  • the classifier 13 outputs an estimated occurrence probability for each of the fault contents included in the fault list from the input data.
  • the attribute data acquired by the acquisition unit 12 is input to the classifier 13.
  • the classifier 13 classifies the input attribute data (S405), and estimates the occurrence probability (S406).
  • the classifier 13 outputs the estimated occurrence probability P v (x i ) for each failure content based on the classification result.
  • the identification unit 21 identifies one of the work contents included in the work list (S408).
  • the identification unit 21 performs the identification based on the estimated occurrence probability output from the classifier 11, the estimated occurrence probability output from the classifier 13, and the probability included in the probability list. For example, a result obtained by multiplying the estimated occurrence probability P u (x i ) output from the classifier 11 and the probability included in the probability list is P u (x i ) P (x i
  • z j is the i-th work content described in the work list.
  • the specifying unit 21 selects the work content having the highest average value of P u (x i ) P (x i
  • the determination unit 16 determines whether or not the work content specified by the specifying unit 21 can be performed by remote operation (S409).
  • the transmission unit 17 transmits a command for causing the specification unit 21 to execute the work content specified in S408 to the elevator apparatus in which the failure has occurred ( S410).
  • the notification control unit 18 notifies the notification unit 22 of the work content specified by the specifying unit 21 in S408 (S411).
  • the notification control unit 18 may cause the notification unit 22 to notify the result determined by the determination unit 16 in S409 together with the above-described work content.
  • the notification control unit 18 notifies the notification unit 22 of the work content specified by the specifying unit 21 in S408 and the result determined by the determination unit 16 in S409. You may let them.
  • the work content is specified based on the estimated occurrence probability obtained by classifying time-series data and the estimated occurrence probability obtained by classifying attribute data. Since the classification by a plurality of classifiers using independent data for the same event is performed, the reliability of the specific result can be improved.
  • a command for executing the work content is automatically transmitted. This is an example.
  • automatic transmission of the command may not be performed, and the work content specified by the specifying unit 21 in S408 and the result determined by the determining unit 16 in S409 may be notified from the notification device 22.
  • a command for performing the work content is transmitted at the discretion of the administrator.
  • S409 it is determined whether or not the work content specified by the specifying unit 21 can be performed by remote operation. This is an example. After the process of S408 is performed, the determination may not be performed, and the work content specified by the specifying unit 21 in S408 may be notified from the notification device 22. In such a case, the administrator determines whether the work content can be performed by remote operation.
  • the determination unit 16 determines whether the work content specified by the specification unit 21 can be performed by remote operation based on the time-series data received by the reception unit 10 in S401. You may do it. That is, the operation example shown in FIG. 4 may be adopted. Further, the determination unit 16 determines whether the work content specified by the specifying unit 21 can be performed by remote operation based on not only the time-series data received by the receiving unit 10 but also the attribute data acquired by the acquiring unit 12. It may be determined.
  • the management center 1 may further include an update unit 19 and an update unit 20 in addition to the elements shown in FIG.
  • the updating unit 19 performs learning based on time-series data received by the receiving unit 10 from each elevator apparatus, for example, and updates the classifier 11.
  • the update unit 19 may update the classifier 11 by any method.
  • the update unit 19 performs supervised learning based on data input after maintenance work by a neural network (NN), for example.
  • the update unit 20 performs learning based on attribute data regarding each elevator device, for example, and updates the classifier 13.
  • the update unit 20 may update the classifier 13 by any method. For example, the update unit 20 performs learning by generating a decision tree.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a hardware configuration of the management center 1.
  • the management center 1 includes a processing circuit including, for example, a processor 23 and a memory 24 as hardware resources.
  • the functions of the storage unit 9 are realized by the memory 24.
  • the management center 1 executes the program stored in the memory 24 by the processor 23, thereby realizing the functions of the units indicated by reference numerals 10 to 21.
  • the processor 23 is also referred to as a CPU (Central Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, or a DSP.
  • a CPU Central Processing Unit
  • a central processing unit a central processing unit
  • a processing unit an arithmetic unit
  • a microprocessor a microcomputer
  • a DSP digital signal processor
  • a semiconductor memory a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or a DVD may be employed.
  • Semiconductor memories that can be used include RAM, ROM, flash memory, EPROM, EEPROM, and the like.
  • Some or all of the functions of the management center 1 may be realized by hardware.
  • a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof may be employed.
  • the recovery system according to the present invention can be applied to a system that can communicate with an elevator apparatus.
  • 1 management center 2 cages, 3 counterweights, 4 main ropes, 5 drive sheaves, 6 electric motors, 7 control units, 8 communication units, 9 storage units, 10 reception units, 11 classifiers, 12 acquisition units, 13 classifiers , 14 Failure identification unit, 15 Work identification unit, 16 Determination unit, 17 Transmission unit, 18 Notification control unit, 19 Update unit, 20 Update unit, 21 Identification unit, 22 Alarm, 23 Processor, 24 Memory

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)
  • Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
  • Selective Calling Equipment (AREA)

Abstract

分類器（１１）は、入力された時系列データを分類し、複数の推定故障内容を出力する。分類器（１３）は、入力された属性データを分類し、複数の推定故障内容を出力する。故障特定部（１４）は、分類器（１１）が出力した推定故障内容及び分類器（１３）が出力した推定故障内容に基づいて、エレベーター装置に発生した故障内容を特定する。作業特定部（１５）は、故障特定部（１４）が特定した故障内容に対する作業内容を特定する。

Description

復旧システム
　この発明は、復旧システムに関する。
　特許文献１に、地震が発生した後に、エレベーター装置を遠隔で復旧させるためのシステムが記載されている。特許文献１に記載されたシステムでは、地震によってエレベーター装置の運転が停止すると、運転が停止したことを示す信号とかごの状態を示す信号とが管理センターに送信される。管理センターでは、受信した信号が表示器に表示される。管理センターの管理者は、表示器に表示された内容を見て、地震感知器をリセットするための信号を送信する。
日本特開２００７－２５４０３９号公報
　特許文献１は、地震によって運転が停止したエレベーター装置を復旧させるためのシステムを開示する。地震によって運転が停止した場合、エレベーター装置では故障が発生していないことが多い。このため、地震感知器をリセットすることによって簡単にエレベーター装置を復旧させることができる。
　一方、エレベーター装置では故障が発生する。エレベーター装置で故障が発生した場合は、発生した故障に対応する作業を行う必要がある。従来では、エレベーター装置で故障が発生した際に適切な作業内容を把握することができず、エレベーター装置を遠隔で復旧させることができなかった。
　この発明は、上述のような課題を解決するためになされた。この発明の目的は、エレベーター装置で故障が発生した場合に、発生した故障に対する適切な作業内容を特定できる復旧システムを提供することである。
　この発明に係る復旧システムは、エレベーター装置から時系列データを受信する受信手段と、受信手段が受信した時系列データが入力され、入力された時系列データを分類し、複数の推定故障内容を出力する第１分類器と、エレベーター装置に関する属性データを取得する取得手段と、取得手段が取得した属性データが入力され、入力された属性データを分類し、複数の推定故障内容を出力する第２分類器と、第１分類器が出力した推定故障内容及び第２分類器が出力した推定故障内容に基づいて、エレベーター装置に発生した故障内容を特定する故障特定手段と、故障特定手段が特定した故障内容に対する作業内容を特定する作業特定手段と、を備える。
　この発明に係る復旧システムは、複数の故障内容、複数の作業内容、及び当該故障内容のそれぞれについて当該作業内容のそれぞれが選択される確率が記憶された記憶手段と、エレベーター装置から時系列データを受信する受信手段と、受信手段が受信した時系列データが入力され、入力された時系列データを分類し、記憶手段に記憶された故障内容のそれぞれに対する推定発生確率を出力する第１分類器と、エレベーター装置に関する属性データを取得する取得手段と、取得手段が取得した属性データが入力され、入力された属性データを分類し、記憶手段に記憶された故障内容のそれぞれに対する推定発生確率を出力する第２分類器と、第１分類器が出力した推定発生確率、第２分類器が出力した推定発生確率、及び記憶手段に記憶された確率に基づいて、記憶手段に記憶された作業内容の中から１つを特定する特定手段と、を備える。
　この発明に係る復旧システムでは、例えば、第１分類器が出力した推定故障内容及び第２分類器が出力した推定故障内容に基づいて、エレベーター装置に発生した故障内容が特定される。また、特定された故障内容に対する作業内容が特定される。この発明に係る復旧システムであれば、エレベーター装置で故障が発生した場合に、発生した故障に対する適切な作業内容を特定できる。
この発明の実施の形態１における復旧システムの例を示す図である。 管理センターの例を示す図である。 この発明の実施の形態１における復旧システムの動作例を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１における復旧システムの他の動作例を示すフローチャートである。 管理センターの他の例を示す図である。 この発明の実施の形態１における復旧システムの他の動作例を示すフローチャートである。 決定木の例を示す図である。 管理センターの例を示す図である。 この発明の実施の形態２における復旧システムの動作例を示すフローチャートである。 管理センターのハードウェア構成を示す図である。
　添付の図面を参照し、本発明を説明する。重複する説明は、適宜簡略化或いは省略する。各図において、同一の符号は同一の部分又は相当する部分を示す。
実施の形態１．
　図１は、この発明の実施の形態１における復旧システムの例を示す図である。管理センター１は、遠隔の多数のエレベーター装置と通信が可能である。各エレベーター装置は、例えばかご２及びつり合いおもり３を備える。かご２及びつり合いおもり３は、主ロープ４によって昇降路に吊り下げられる。巻上機は、例えば駆動綱車５及び電動機６を備える。駆動綱車５に主ロープ４が巻き掛けられる。駆動綱車５は、電動機６によって駆動される。電動機６は、制御装置７によって制御される。制御装置７に通信装置８が接続される。通信装置８は外部の機器と通信する。各エレベーター装置は、通信装置８によって管理センター１と通信する。
　エレベーター装置で故障が発生すると、エレベーターの状態を示す信号値のスナップショット、即ちトレースデータが通信装置８によって取得される。トレースデータは、複数の信号を含む信号群の一例である。例えば、トレースデータに、エレベーター装置自体を特定するための信号が含まれる。トレースデータに、時刻を示す信号が含まれる。トレースデータに、制御装置７の電流値及び電圧値を示す信号が含まれる。トレースデータに、電動機６の速度及びトルクを示す信号が含まれる。トレースデータに、かご２の位置を示す信号が含まれる。トレースデータに含まれる信号はこれらの例に限定されない。例示した信号の一部がトレースデータに含まれなくても良い。トレースデータに他の信号が含まれても良い。
　通信装置８は、エレベーター装置で故障が発生すると、故障発生前後の一定時間についてトレースデータを取得する。例えば、通信装置８は、エレベーター装置で故障が発生すると、故障が発生する５０ｍｓ前から故障が発生した５０ｍｓ後までの期間について、５ｍｓ毎のトレースデータを取得する。通信装置８は、トレースデータを取得すると、取得したトレースデータを管理センター１に送信する。
　また、通信装置８は、エレベーター装置で故障が発生すると、取得したトレースデータと共に診断コードを管理センター１に送信する。診断コードには、故障の原因を示すデータが含まれる。
　図２は、管理センター１の例を示す図である。管理センター１は、例えば記憶部９、受信部１０、分類器１１、取得部１２、分類器１３、故障特定部１４、作業特定部１５、判定部１６、送信部１７及び報知制御部１８を備える。以下に、図３も参照し、本復旧システムの機能及び動作について説明する。図３は、この発明の実施の形態１における復旧システムの動作例を示すフローチャートである。
　何れかのエレベーター装置で故障が発生すると、そのエレベーター装置の通信装置８から管理センター１にトレースデータと診断コードとが送信される。通信装置８から送信されたデータは、管理センター１において受信部１０によって受信される（Ｓ１０１）。通信装置８からのデータが受信部１０によって受信されると、管理センター１では、その受信したデータ等について、時系列データか否かが判定される（Ｓ１０２）。
　分類器１１は、入力されたデータから、推定される故障内容を出力する。分類器１１には、時系列データが入力される。受信部１０が受信するトレースデータには、多数の時系列データが含まれる。例えば、制御装置７の電流値を示す信号の推移は時系列データである。電動機６の速度を示す信号の推移は時系列データである。即ち、受信部１０は、エレベーター装置から時系列データを受信する手段の一例である。分類器１１には、受信部１０がＳ１０１で受信したデータのうち、Ｓ１０２で時系列データであると判定されたデータが入力される。
　分類器１１は、入力された時系列データをクラス分類し（Ｓ１０３）、故障内容を推定する（Ｓ１０４）。分類器１１は、分類結果に基づいて、複数の推定故障内容を出力する。分類器１１から出力される推定故障内容には、推定された故障の発生確率等の付加情報が付されても良い。
　分類器１３は、入力されたデータから、推定される故障内容を出力する。分類器１３には、属性データが入力される。属性データは、エレベーター装置に関するデータのうち、時系列データではないデータである。例えば、診断コードは属性データである。エレベーター装置の機種を示すデータは属性データである。定格速度を示すデータは属性データである。エレベーター装置が備えられているビルの階床を示すデータは属性データである。
　取得部１２は、属性データを取得する。取得部１２は、受信部１０がトレースデータ及び診断コードを受信すると、そのデータを送信してきたエレベーター装置に関する属性データを取得する。例えば、取得部１２は、受信部１０が受信したデータから属性データを取得する。取得部１２は、記憶部９に記憶されているデータから属性データを取得しても良い。分類器１３には、Ｓ１０２で時系列データではないと判定されたデータが入力される。
　分類器１３は、入力された属性データをクラス分類し（Ｓ１０５）、故障内容を推定する（Ｓ１０６）。分類器１３は、分類結果に基づいて、複数の推定故障内容を出力する。分類器１３から出力される推定故障内容には、推定された故障の発生確率等の付加情報が付されても良い。
　故障特定部１４は、エレベーター装置に発生した故障内容を特定する（Ｓ１０７）。故障特定部１４は、例えば、分類器１１から出力された推定故障内容と分類器１３から出力された推定故障内容とに基づいて上記特定を行う。例えば、分類器１１から出力された推定故障内容のうち発生確率が最も高いものと分類器１３から出力された推定故障内容のうち発生確率が最も高いものとが同じであれば、故障特定部１４は、その推定故障内容をエレベーター装置に発生した故障内容と特定する。故障特定部１４は、推定故障内容の発生確率を掛け合わせた値等に基づいて１つの故障内容を特定しても良い。
　作業特定部１５は、故障特定部１４によって特定された故障内容に対する作業内容を特定する（Ｓ１０８）。例えば、故障特定部１４が特定し得る各故障内容に対し、選択すべき作業内容が予め設定される。上記設定内容は、例えば記憶部９に記憶される。作業特定部１５は、記憶部９に記憶された設定内容を参照し、故障内容に対する作業内容を特定すれば良い。
　判定部１６は、作業特定部１５によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定する（Ｓ１０９）。例えば、Ｓ１０８において「エレベーター装置のリセット」といった作業内容が特定されると、Ｓ１０９でＹｅｓと判定される。遠隔操作によって実施可能であると判定部１６によって判定されると、送信部１７は、作業特定部１５がＳ１０８で特定した作業内容を実施させるための指令を、故障が発生したエレベーター装置に送信する（Ｓ１１０）。
　一方、Ｓ１０８において「基板の交換」といった保守員の派遣が必要な作業内容が特定されると、Ｓ１０９でＮｏと判定される。遠隔操作によって実施可能であると判定部１６によって判定されない場合、例えば、報知制御部１８は、作業特定部１５がＳ１０８で特定した作業内容を報知器２２から報知させる（Ｓ１１１）。報知制御部１８は、上記作業内容と共に判定部１６がＳ１０９で判定した結果を報知器２２から報知させても良い。報知制御部１８は、遠隔操作によって実施可能であると判定部１６によって判定された場合に、作業特定部１５がＳ１０８で特定した作業内容と判定部１６がＳ１０９で判定した結果を報知器２２から報知させても良い。報知器２２は、例えば管理センター１に備えられる。
　本実施の形態に示す例であれば、エレベーター装置で故障が発生した場合に、発生した故障に対する適切な作業内容を特定できる。特に、本実施の形態に示す例では、時系列データをクラス分類することによって得られる推定故障内容と属性データをクラス分類することによって得られる推定故障内容とに基づいて作業内容が特定される。同一の事象に対して独立なデータを用いた複数の分類器によるクラス分類が行われるため、特定結果の信頼性を向上させることができる。
　図３に示す例では、Ｓ１１０において、作業内容を実施させるための指令が自動的に送信される。これは一例である。Ｓ１０９でＹｅｓと判定された場合に、指令の自動送信を行わず、作業特定部１５がＳ１０８で特定した作業内容と判定部１６がＳ１０９で判定した結果とを報知器２２から報知させても良い。かかる場合、作業内容を実施させるための指令は、管理者の判断によって送信される。
　図３に示す例では、Ｓ１０９において、作業特定部１５によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かが判定される。これは一例である。Ｓ１０８の処理が行われた後に上記判定を行わず、作業特定部１５がＳ１０８で特定した作業内容を報知器２２から報知させても良い。かかる場合、作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かの判断は、管理者によって行われる。
　図４は、この発明の実施の形態１における復旧システムの他の動作例を示すフローチャートである。図４は、図３のＳ１０９に示す処理の具体例を示す。判定部１６は、受信部１０がＳ１０１で受信した時系列データに基づいて、作業特定部１５によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定しても良い。
　例えば、判定部１６は、トレースデータに含まれる秤値を示す信号から、故障が発生したエレベーター装置のかご２に人が乗っているか否かを判定する（Ｓ２０１）。判定部１６は、かご２に人が乗っていれば、作業特定部１５によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能であると判定しない。判定部１６は、トレースデータに含まれる信号から、主ロープ４が正常か否かを判定しても良い（Ｓ２０２）。判定部１６は、主ロープ４に異常が発生していれば、作業特定部１５によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能であると判定しない。
　判定部１６は、トレースデータに含まれる信号から、駆動綱車５を静止させるためのブレーキが正常であるか否かを判定しても良い（Ｓ２０３）。判定部１６は、ブレーキに異常が発生していれば、作業特定部１５によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能であると判定しない。Ｓ２０１からＳ２０３に示す判定項目は一例である。Ｓ２０１からＳ２０３に示す判定項目のうち一つのみを採用しても良いし、複数を採用しても良い。必要に応じて他の判定項目を採用しても良い。例えば、判定部１６は、受信部１０が受信した時系列データだけでなく、取得部１２が取得した属性データにも基づいて、作業特定部１５によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定しても良い。送信部１７は、採用された全ての判定項目について判定部１６がＹｅｓと判定すると、作業特定部１５がＳ１０８で特定した作業内容を実施させるための指令を、故障が発生したエレベーター装置に送信する（Ｓ１１０）。
　図５は、管理センター１の他の例を示す図である。図５に示す例では、管理センター１は、図２に示す各要素に加え、更新部１９及び更新部２０を更に備える。更新部１９は、分類器１１を更新する。更新部２０は、分類器１３を更新する。以下に、図６及び図７も参照し、更新部１９及び更新部２０の機能及び動作について説明する。図６は、この発明の実施の形態１における復旧システムの他の動作例を示すフローチャートである。
　何れかのエレベーター装置で故障が発生すると、そのエレベーター装置の通信装置８から管理センター１にトレースデータと診断コードとが送信される。通信装置８から送信されたデータは、管理センター１において受信部１０によって受信される（Ｓ３０１）。受信部１０によって受信されたデータは、記憶部９に記憶される。
　記憶部９には、多数のエレベーター装置から受信したデータが記憶される。また、記憶部９には、エレベーター装置に関する他のデータも記憶される。例えば、記憶部９に、故障が発生したエレベーター装置において具体的に行われた作業内容が記憶される。この作業内容は、例えば作業を実際に行った保守員が作業後に入力したデータである。記憶部９には、保守員が判断した具体的な故障内容が記憶されても良い。この故障内容は、作業を実際に行った保守員が作業後に入力したデータである。他の例として、記憶部９に、各エレベーター装置の機種、定格速度及び定格速度等のデータが記憶される。記憶部９に、各エレベーター装置が備えられたビルの階床等のデータが記憶される。更新部１９及び更新部２０は、記憶部９に記憶されたこれらのデータに基づいて更新処理を行う。
　更新部１９は、例えば各エレベーター装置から受信部１０が受信した時系列データに基づく学習を行い（Ｓ３０３）、分類器１１を更新する（Ｓ３０４）。Ｓ３０２の処理は、図３に示すＳ１０２の処理と同様である。更新部１９には、Ｓ３０２で時系列データであると判定されたデータが入力される。
　更新部１９が分類器１１を更新する方法は如何なる方法であっても構わない。例えば、時系列データに関しては、Ｍ個の信号のそれぞれについて時系列データが存在するような［ｘ１，ｘ２，…，ｘＭ］Ｔを更新部１９への入力とする。ここで［・］Ｔは転置を示す。更新部１９は、例えば、ニューラルネットワーク（ＮＮ）により、保守員が作業後に入力したデータに基づく教師あり学習を行う。
　更新部２０は、例えば各エレベーター装置に関する属性データに基づく学習を行い（Ｓ３０５）、分類器１３を更新する（Ｓ３０６）。更新部２０には、Ｓ３０２で時系列データではないと判定されたデータが入力される。
　更新部２０が分類器１３を更新する方法は如何なる方法であっても構わない。例えば、下記表１は、記憶部９に記憶された属性データの例を示す。更新部２０は、例えば、図７に示すような決定木を生成して学習を行う。図７は、決定木の例を示す図である。なお、更新部２０による学習方法は決定木によるものに限られない。例えば、更新部２０による学習として、パターンマイニング等の方法を採用しても良い。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　図５及び図６に示す例であれば、同一の事象に対し、独立なデータを用いた学習が各分類器に対して行われるため、特定結果の信頼性を向上させることができる。
実施の形態２．
　本実施の形態における復旧システムの例は、図１に示す例と同様である。図８は、管理センター１の例を示す図である。本実施の形態に示す例では、管理センター１は、例えば記憶部９、受信部１０、分類器１１、取得部１２、分類器１３、特定部２１、判定部１６、送信部１７及び報知制御部１８を備える。
　記憶部９に、例えば故障リスト、作業リスト及び確率リストが記憶される。表２は、故障リストの例を示す。故障リストには、エレベーター装置で発生し得る複数の故障内容が含まれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　表３は、作業リストの例を示す。作業リストには、故障が発生したエレベーター装置で行われ得る複数の作業内容が含まれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　表４は、確率リストの例を示す。確率リストには、故障リストに含まれる故障内容のそれぞれについて、作業リストに含まれる作業内容のそれぞれが選択される確率が含まれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
　以下に、図９も参照し、本復旧システムの機能及び動作について説明する。図９は、この発明の実施の形態２における復旧システムの動作例を示すフローチャートである。
　何れかのエレベーター装置で故障が発生すると、そのエレベーター装置の通信装置８から管理センター１にトレースデータと診断コードとが送信される。通信装置８から送信されたデータは、管理センター１において受信部１０によって受信される（Ｓ４０１）。通信装置８からのデータが受信部１０によって受信されると、管理センター１では、その受信したデータ等について、時系列データか否かが判定される（Ｓ４０２）。
　本実施の形態では、分類器１１は、入力されたデータから、故障リストに含まれる故障内容のそれぞれに対する推定発生確率を出力する。分類器１１には、例えば受信部１０によって受信された時系列データが入力される。分類器１１は、入力された時系列データをクラス分類し（Ｓ４０３）、発生確率を推定する（Ｓ４０４）。分類器１１は、分類結果に基づいて、各故障内容に対する推定発生確率Ｐｕ（ｘｉ）を出力する。ここで、ｘｉは、故障リストに記載されたｉ番目の故障内容である。
　また、分類器１３は、入力されたデータから、故障リストに含まれる故障内容のそれぞれに対する推定発生確率を出力する。分類器１３には、例えば取得部１２によって取得された属性データが入力される。分類器１３は、入力された属性データをクラス分類し（Ｓ４０５）、発生確率を推定する（Ｓ４０６）。分類器１３は、分類結果に基づいて、各故障内容に対する推定発生確率Ｐｖ（ｘｉ）を出力する。
　特定部２１は、作業リストに含まれる作業内容の中から１つを特定する（Ｓ４０８）。特定部２１は、分類器１１から出力された推定発生確率、分類器１３から出力された推定発生確率及び確率リストに含まれる確率に基づいて上記特定を行う。例えば、分類器１１から出力された推定発生確率Ｐｕ（ｘｉ）と確率リストに含まれる確率とが掛け合わされた結果をＰｕ（ｘｉ）Ｐ（ｘｉ｜ｚｊ）とする。分類器１１から出力された推定発生確率Ｐｖ（ｘｉ）と確率リストに含まれる確率とが掛け合わされた結果をＰｖ（ｘｉ）Ｐ（ｘｉ｜ｚｊ）とする。ここで、ｚｊは、作業リストに記載されたｉ番目の作業内容である。特定部２１は、例えば、Ｐｕ（ｘｉ）Ｐ（ｘｉ｜ｚｊ）とＰｖ（ｘｉ）Ｐ（ｘｉ｜ｚｊ）との平均値が最も高い作業内容を選択する。
　判定部１６は、特定部２１によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定する（Ｓ４０９）。遠隔操作によって実施可能であると判定部１６によって判定されると、送信部１７は、特定部２１がＳ４０８で特定した作業内容を実施させるための指令を、故障が発生したエレベーター装置に送信する（Ｓ４１０）。
　一方、遠隔操作によって実施可能であると判定部１６によって判定されない場合、例えば、報知制御部１８は、特定部２１がＳ４０８で特定した作業内容を報知器２２から報知させる（Ｓ４１１）。報知制御部１８は、上記作業内容と共に判定部１６がＳ４０９で判定した結果を報知器２２から報知させても良い。報知制御部１８は、遠隔操作によって実施可能であると判定部１６によって判定された場合に、特定部２１がＳ４０８で特定した作業内容と判定部１６がＳ４０９で判定した結果を報知器２２から報知させても良い。
　本実施の形態に示す例であれば、エレベーター装置で故障が発生した場合に、発生した故障に対する適切な作業内容を特定できる。特に、本実施の形態に示す例では、時系列データをクラス分類することによって得られる推定発生確率と属性データをクラス分類することによって得られる推定発生確率とに基づいて作業内容が特定される。同一の事象に対して独立なデータを用いた複数の分類器によるクラス分類が行われるため、特定結果の信頼性を向上させることができる。
　図９に示す例では、Ｓ４１０において、作業内容を実施させるための指令が自動的に送信される。これは一例である。Ｓ４０９でＹｅｓと判定された場合に、指令の自動送信を行わず、特定部２１がＳ４０８で特定した作業内容と判定部１６がＳ４０９で判定した結果とを報知器２２から報知させても良い。かかる場合、作業内容を実施させるための指令は、管理者の判断によって送信される。
　図９に示す例では、Ｓ４０９において、特定部２１によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かが判定される。これは一例である。Ｓ４０８の処理が行われた後に上記判定を行わず、特定部２１がＳ４０８で特定した作業内容を報知器２２から報知させても良い。かかる場合、作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かの判断は、管理者によって行われる。
　本実施の形態に示す例においても、判定部１６は、受信部１０がＳ４０１で受信した時系列データに基づいて、特定部２１によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定しても良い。即ち、図４に示す動作例を採用しても良い。また、判定部１６は、受信部１０が受信した時系列データだけでなく、取得部１２が取得した属性データにも基づいて、特定部２１によって特定された作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定しても良い。
　また、管理センター１は、図８に示す各要素に加え、更新部１９及び更新部２０を更に備えても良い。更新部１９は、例えば各エレベーター装置から受信部１０が受信した時系列データに基づく学習を行い、分類器１１を更新する。更新部１９が分類器１１を更新する方法は如何なる方法であっても構わない。更新部１９は、例えば、ニューラルネットワーク（ＮＮ）により、保守員が作業後に入力したデータに基づく教師あり学習を行う。更新部２０は、例えば各エレベーター装置に関する属性データに基づく学習を行い、分類器１３を更新する。更新部２０が分類器１３を更新する方法は如何なる方法であっても構わない。更新部２０は、例えば、決定木を生成して学習を行う。
　符号９～２１に示す各要素は、管理センター１が有する機能を示す。図１０は、管理センター１のハードウェア構成を示す図である。管理センター１は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ２３とメモリ２４とを含む処理回路を備える。記憶部９が有する機能はメモリ２４によって実現される。管理センター１は、メモリ２４に記憶されたプログラムをプロセッサ２３によって実行することにより、符号１０～２１に示す各部の機能を実現する。
　プロセッサ２３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ或いはＤＳＰともいわれる。メモリ２４として、半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク或いはＤＶＤを採用しても良い。採用可能な半導体メモリには、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭ等が含まれる。
　管理センター１が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現しても良い。管理センター１の機能を実現するハードウェアとして、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はこれらの組み合わせを採用しても良い。
　この発明に係る復旧システムは、エレベーター装置と通信が可能なシステムに適用できる。
　１　管理センター、　２　かご、　３　つり合いおもり、　４　主ロープ、　５　駆動綱車、　６　電動機、　７　制御装置、　８　通信装置、　９　記憶部、　１０　受信部、　１１　分類器、　１２　取得部、　１３　分類器、　１４　故障特定部、　１５　作業特定部、　１６　判定部、　１７　送信部、　１８　報知制御部、　１９　更新部、　２０　更新部、　２１　特定部、　２２　報知器、　２３　プロセッサ、　２４　メモリ

Claims (10)

  1. 　エレベーター装置から時系列データを受信する受信手段と、
    　前記受信手段が受信した時系列データが入力され、入力された時系列データを分類し、複数の推定故障内容を出力する第１分類器と、
    　前記エレベーター装置に関する属性データを取得する取得手段と、
    　前記取得手段が取得した属性データが入力され、入力された属性データを分類し、複数の推定故障内容を出力する第２分類器と、
    　前記第１分類器が出力した推定故障内容及び前記第２分類器が出力した推定故障内容に基づいて、前記エレベーター装置に発生した故障内容を特定する故障特定手段と、
    　前記故障特定手段が特定した故障内容に対する作業内容を特定する作業特定手段と、
    を備えた復旧システム。
  2. 　前記作業特定手段が特定した作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定する判定手段を更に備えた請求項１に記載の復旧システム。
  3. 　遠隔操作によって実施可能と前記判定手段によって判定されると、前記作業特定手段が特定した作業内容を実施させるための指令を前記エレベーター装置に送信する送信手段を更に備えた請求項２に記載の復旧システム。
  4. 　複数の故障内容、複数の作業内容、及び当該故障内容のそれぞれについて当該作業内容のそれぞれが選択される確率が記憶された記憶手段と、
    　エレベーター装置から時系列データを受信する受信手段と、
    　前記受信手段が受信した時系列データが入力され、入力された時系列データを分類し、前記記憶手段に記憶された故障内容のそれぞれに対する推定発生確率を出力する第１分類器と、
    　前記エレベーター装置に関する属性データを取得する取得手段と、
    　前記取得手段が取得した属性データが入力され、入力された属性データを分類し、前記記憶手段に記憶された故障内容のそれぞれに対する推定発生確率を出力する第２分類器と、
    　前記第１分類器が出力した推定発生確率、前記第２分類器が出力した推定発生確率、及び前記記憶手段に記憶された確率に基づいて、前記記憶手段に記憶された作業内容の中から１つを特定する特定手段と、
    を備えた復旧システム。
  5. 　前記特定手段が特定した作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定する判定手段を更に備えた請求項４に記載の復旧システム。
  6. 　遠隔操作によって実施可能と前記判定手段によって判定されると、前記特定手段が特定した作業内容を実施させるための指令を前記エレベーター装置に送信する送信手段を更に備えた請求項５に記載の復旧システム。
  7. 　前記判定手段は、前記受信手段が受信した時系列データに基づいて、作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定する請求項２又は請求項５に記載の復旧システム。
  8. 　前記判定手段は、前記受信手段が受信した時系列データと前記取得手段が取得した属性データとに基づいて、作業内容が遠隔操作によって実施可能か否かを判定する請求項２又は請求項５に記載の復旧システム。
  9. 　前記判定手段が判定した結果を報知器から報知させる報知制御手段を更に備えた請求項２又は請求項５に記載の復旧システム。
  10. 　前記受信手段が受信した時系列データに基づく学習を行い、前記第１分類器を更新する第１更新手段と、
    　エレベーター装置に関する属性データに基づく学習を行い、前記第２分類器を更新する第２更新手段と、
    を更に備えた請求項１から請求項９の何れか一項に記載の復旧システム。
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