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WO2018122928A1 - 復旧支援システム - Google Patents

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Publication number
WO2018122928A1
WO2018122928A1 PCT/JP2016/088736 JP2016088736W WO2018122928A1 WO 2018122928 A1 WO2018122928 A1 WO 2018122928A1 JP 2016088736 W JP2016088736 W JP 2016088736W WO 2018122928 A1 WO2018122928 A1 WO 2018122928A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
failure
unit
learning
data
determination
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2016/088736
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
奈々穂 大澤
恒次 阪田
賢一 小泉
広泰 田畠
智史 山▲崎▼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Mitsubishi Electric Building Solutions Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd
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 Mitsubishi Electric Corp, Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to KR1020197012712A priority Critical patent/KR102209015B1/ko
Priority to JP2018558539A priority patent/JP6711418B2/ja
Priority to CN201680090648.XA priority patent/CN110088022B/zh
Priority to PCT/JP2016/088736 priority patent/WO2018122928A1/ja
Publication of WO2018122928A1 publication Critical patent/WO2018122928A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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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
    • B66B1/00—Control systems of elevators in general
    • B66B1/34—Details, e.g. call counting devices, data transmission from car to control system, devices giving information to the control system
    • B66B1/3415—Control system configuration and the data transmission or communication within the control system
    • B66B1/3446—Data transmission or communication within the control system
    • 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
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • 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
    • G08B21/187—Machine fault alarms

Definitions

  • This invention relates to a recovery support 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 monitoring center.
  • the received signal is displayed on a display.
  • the monitor at the monitoring center looks at the contents displayed on the display and transmits a signal for resetting the seismic 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.
  • This work includes extremely simple work such as restarting the elevator apparatus.
  • An object of the present invention is to provide a recovery support system capable of accurately determining whether or not it is necessary to dispatch a maintenance staff in order to correct a failure of the device when a failure occurs in the device.
  • the recovery support system includes: a storage unit that stores failure data that indicates a failure state of a device in which a failure has occurred; work data that indicates details of work performed to correct the failure; Learning means for machine learning of stored failure data and work data, receiving means for receiving failure data, and when the receiving means receives the failure data, the failure data has been transmitted based on the learning result by the learning means. Determination means for determining whether or not a maintenance person needs to be dispatched to correct the failure of the apparatus.
  • the recovery support system includes a monitoring center and a plurality of devices capable of communicating with the monitoring center.
  • the monitoring center includes failure data indicating failure status of the device in which the failure has occurred, storage means storing work data indicating work contents performed to correct the failure, and failure data stored in the storage means.
  • learning means for machine learning of work data.
  • Each of the plurality of devices has an acquisition means for acquiring failure data, and maintenance is performed to correct the failure when the failure data is acquired based on a learning result by the learning means when the acquisition means acquires the failure data. Determining means for determining whether or not dispatch of an employee is necessary.
  • the recovery support system includes, for example, a learning unit and a determination unit.
  • the learning means performs machine learning on the failure data and work data stored in the storage means.
  • the determination means determines whether or not a maintenance person needs to be dispatched to correct the failure of the device that has transmitted the failure data, based on the learning result of the learning means.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a recovery support system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the monitoring 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 monitoring center 1 by the communication device 8.
  • the trace data is an example of the failure data described in the claims.
  • 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.
  • a signal represented by a bit string of 0 or 1 a signal represented by a hexadecimal numeric string, and a signal represented by a decimal numeric string may be mixed.
  • Signals of various signal lengths may be mixed in the trace data.
  • Digital values and analog values may be mixed 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 monitoring center 1.
  • the maintenance staff When a failure occurs in the elevator system, maintenance personnel may be dispatched to fix the failure.
  • the maintenance staff performs appropriate work according to the failure that has occurred and restores the elevator apparatus.
  • the maintenance staff registers work data from the maintenance terminal 9, for example.
  • the work data is data indicating the content of work performed to correct a failure that has occurred in the elevator apparatus.
  • the work data includes data indicating when and who performed what work.
  • the work data may include data indicating details of the failure that has occurred.
  • the work data may include data indicating the replaced part.
  • the registered work data is transmitted from the maintenance terminal 9 to the monitoring center 1.
  • the monitoring center 1 includes a storage unit 10, a reception unit 11, a learning unit 12, a determination unit 13, a transmission unit 14, and a notification control unit 15, for example.
  • a storage unit 10 for example.
  • the monitoring center 1 includes a storage unit 10, a reception unit 11, a learning unit 12, a determination unit 13, a transmission unit 14, and a notification control unit 15, for example.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation example of the recovery support system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 shows an example of the learning function of the recovery support system.
  • the monitoring center 1 determines whether or not the trace data has been received (S101). When a failure occurs in any elevator device, trace data is transmitted from the communication device 8 of the elevator device to the monitoring center 1. The trace data transmitted from the communication device 8 is received by the receiving unit 11 in the monitoring center 1 (Yes in S101). The trace data received by the receiving unit 11 is stored in the storage unit 10 (S102).
  • the monitoring center 1 determines whether or not work data has been received (S103).
  • the maintenance staff transmits work data from the maintenance terminal 9 when the repair of the elevator apparatus is completed.
  • the work data transmitted from the maintenance terminal 9 is received by the receiving unit 11 in the monitoring center 1 (Yes in S103).
  • the work data received by the receiving unit 11 is associated with the corresponding trace data and stored in the storage unit 10 (S104). That is, the storage unit 10 stores failure data indicating the state of the elevator apparatus in which the failure has occurred and work data indicating the work content performed to correct the failure.
  • the receiving unit 11 receives trace data from a number of elevator devices.
  • the receiving unit 11 receives work data from many maintenance terminals 9. Trace data and work data are accumulated in the storage unit 10.
  • the learning unit 12 performs machine learning on the failure data and work data stored in the storage unit 10. In the monitoring center 1, it is determined whether or not it is a learning timing (S105). The learning timing is set in advance. If it is determined in S105 that it is the learning timing, machine learning is performed by the learning unit 12, and a learning result is output (S106). As an example, the learning unit 12 outputs a determination criterion as a learning result.
  • the trace data stored in the storage unit 10 is classified in advance into a first group and a second group.
  • the first group includes trace data of cases in which maintenance personnel can recover without going to the site. For example, trace data of a case where the elevator apparatus is restored by restarting the elevator apparatus from the monitoring center 1 is classified into the first group.
  • the first group includes trace data of a case where the maintenance staff went to the site but could be recovered without the maintenance staff going to the site. For example, trace data of a case where the elevator apparatus is restored simply by restarting the elevator apparatus at the site is classified into the first group.
  • the second group includes trace data of cases that could not be recovered unless maintenance personnel went to the site.
  • trace data of a case where the elevator apparatus is restored by replacement of parts on site by the maintenance staff is classified into the second group.
  • the classification of the trace data is performed based on, for example, work data. Classification flags such as “recovery only by restart” and “parts replacement” may be prepared in advance in the work data transmitted from the maintenance terminal 9. In such a case, the trace data can be classified based on the classification flag. If the work data includes contents freely described by the maintenance staff, for example, a technique such as text mining may be used to perform the trace data classification process based on the description contents.
  • the learning unit 12 determines a determination criterion for the trace data classified into the two groups by using a technique such as supervised learning or clustering. Examples of the techniques include support vector machines, deep learning, hierarchical clustering, and the like.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a learning result. The horizontal axis in FIG. 3 is the value of a certain signal included in the trace data. The vertical axis in FIG. 3 is the value of another signal included in the trace data. Black circles shown in FIG. 3 indicate the trace data classified into the first group. White circles shown in FIG. 3 indicate the trace data classified into the second group.
  • the learning unit 12 may output a boundary line expression such as a straight line A as a learning result.
  • a straight line A shows an example of a learning result obtained using a support vector machine.
  • the learning unit 12 may output a standard deviation for specifying the region B1 and the region B2 as a learning result.
  • the learning unit 12 may output the center point C1 and the center point C2 as learning results.
  • FIG. 3 shows an example in which the determination criterion is determined based on the values of two signals included in the trace data as the simplest example. Since the trace data includes a large number of signals, the same learning may be performed by treating the trace data as a multidimensional vector.
  • FIG. 4 is a flowchart showing another example of operation of the recovery support system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 4 shows an example of the determination function of the recovery support system.
  • the monitoring center 1 determines whether or not trace data has been received (S201). When a failure occurs in any elevator device, trace data is transmitted from the communication device 8 of the elevator device to the monitoring center 1. The trace data transmitted from the communication device 8 is received by the receiving unit 11 in the monitoring center 1 (Yes in S201).
  • the determination unit 13 determines whether or not it is necessary to dispatch a maintenance person to correct the failure of the elevator apparatus that has transmitted the trace data (S202). The determination unit 13 performs the above determination based on the learning result from the learning unit 12. When the learning unit 12 outputs a determination criterion as a learning result, the determination unit 13 performs the above determination based on the determination criterion determined by the learning unit 12, for example.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the function of the determination unit 13. For example, consider the case where the learning unit 12 outputs the straight line A as a learning result. If the coordinate indicating the trace data to be determined is above the straight line A, the determination unit 13 determines that the trace data is closer to the trace data classified into the first group than the trace data classified into the second group. To do. For example, if the coordinate D indicating the trace data received by the receiving unit 11 in S201 is above the straight line A, the determining unit 13 determines that it is not necessary to dispatch maintenance personnel. On the other hand, if the coordinate indicating the trace data to be determined is below the straight line A, the determination unit 13 converts the trace data into the trace data classified into the second group from the trace data classified into the first group. Judge as close. For example, if the coordinate D indicating the trace data received by the receiving unit 11 in S201 is below the straight line A, the determining unit 13 determines that a maintenance person needs to be dispatched.
  • the determination method of the determination unit 13 may be an appropriate method according to the determination criterion determined by the learning unit 12. For example, the determination unit 13 may determine whether the region B1 includes the coordinates D indicating the trace data received by the reception unit 11 in S201. If the coordinate D is included in the area B1, the determination unit 13 determines that it is not necessary to dispatch a maintenance staff. If the coordinate D is not included in the area B1, the determination unit 13 determines that a maintenance person needs to be dispatched. The determination unit 13 may output that the determination cannot be made unless the coordinates D are included in both the region B1 and the region B2.
  • the determination unit 13 may compare the distance between the coordinate D indicating the trace data received by the reception unit 11 in S201 and the center point C1, and the distance between the coordinate D and the center point C2. If the distance between the coordinate D and the center point C1 is shorter than the distance between the coordinate D and the center point C2, the determination unit 13 determines that it is not necessary to dispatch a maintenance staff. If the distance between the coordinates D and the center point C1 is longer than the distance between the coordinates D and the center point C2, the determination unit 13 determines that a maintenance person needs to be dispatched.
  • the determination unit 13 may output a continuous value as a determination result instead of the binary value of dispatching maintenance personnel or not dispatching maintenance personnel. For example, the determination unit 13 may output the probability of dispatching maintenance personnel. The determination unit 13 may calculate the probability based on the distance between the coordinate D and the center point C1 and the distance between the coordinate D and the center point C2. The determination unit 13 may calculate the probability in a stepwise manner. The determination unit 13 may normalize the distance using the standard deviation.
  • the notification control unit 15 When it is determined by the determination unit 13 that it is not necessary to dispatch a maintenance staff, the notification control unit 15 notifies the notification unit 21 of the result determined by the determination unit 13 in S202 (S203). For example, the alarm device 21 is provided in the monitoring center 1. If the determination unit 13 determines that it is not necessary to dispatch maintenance personnel, the transmission unit 14 sends an instruction for performing an operation necessary to correct the failure to the elevator apparatus that has transmitted the trace data. Transmit (S204). In the elevator apparatus that has received the command, an operation necessary to correct the failure is performed. For example, in the elevator apparatus that has received the command, restart is performed.
  • the notification control unit 15 When it is determined by the determination unit 13 that it is necessary to dispatch a maintenance staff, the notification control unit 15 notifies the result determined by the determination unit 13 in S202 from the notification device 21 (S205). When the determination unit 13 determines that a maintenance person needs to be dispatched, the transmission unit 14 transmits a maintenance staff dispatch command to the maintenance staff base or the like (S206).
  • a command for performing an operation necessary for correcting the failure is automatically transmitted. This is an example. When it is determined No in S202, only the notification of the determination result may be performed. In such a case, the command is transmitted at the discretion of the supervisor.
  • a maintenance staff dispatch request is automatically made in S206. This is an example. When it determines with Yes in S202, you may perform only alerting
  • both the processing in S203 and the processing in S204 are performed. This is an example.
  • the process of S203 may not be performed.
  • both the processing in S205 and the processing in S206 are performed. This is an example. If a maintenance staff dispatch request is automatically made in S206, the process of S205 may not be performed.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining other functions of the learning unit 12 and the determination unit 13.
  • FIG. 6 shows an example in which the learning unit 12 determines a plurality of determination criteria as learning results.
  • the learning unit 12 determines a straight line A1, a straight line A2, and a straight line A3 as determination criteria.
  • FIG. 6 shows an example.
  • the number of determination criteria determined by the learning unit 12 may be two or four or more.
  • the learning unit 12 performs machine learning on the data stored in the storage unit 10 and determines a plurality of determination criteria.
  • FIG. 6 symbols filled in with black indicate trace data classified into the first group.
  • White circles shown in FIG. 6 indicate the trace data classified into the second group.
  • a straight line A1 shown in FIG. 6 is the same as the straight line A shown in FIG.
  • the straight line A1 is a boundary line between the trace data classified into the first group and the trace data classified into the second group.
  • the straight line A2 and the straight line A3 are boundary lines for further dividing the trace data classified into the first group.
  • the black symbols in FIG. 6 indicate the trace data of the case that is restored by only restarting.
  • black circles indicate trace data of a case where a failure occurred again within one week after restart.
  • the black triangle shows trace data of a case where a failure did not occur for one week after the restart but failed again within one month after the restart.
  • Black squares indicate trace data of a case where no failure occurred during one month after restart.
  • the straight line A2 is a boundary line between a black circle and a black triangle.
  • the straight line A3 is a boundary line between the black triangle and the black square.
  • FIG. 7 is a flowchart showing another example of the operation of the recovery support system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 7 shows an example of the determination function of the recovery support system.
  • the processes shown in S301 and S302 of FIG. 7 are the same as the processes shown in S201 and S202 of FIG.
  • the determination unit 13 determines whether or not it is necessary to dispatch maintenance personnel to correct the failure of the elevator apparatus that has transmitted the trace data (S302).
  • the determination unit 13 performs the above determination based on the learning result from the learning unit 12. In the example illustrated in FIG. 6, the determination unit 13 performs the above determination based on the straight line A ⁇ b> 1 determined by the learning unit 12.
  • the determination unit 13 determines when the failure occurs again in the elevator device (S307).
  • the determination unit 13 performs the above determination based on the determination criterion determined by the learning unit 12.
  • the determination unit 13 performs the determination in S307 based on the straight line A2 and the straight line A3.
  • the determination unit 13 determines that it is not necessary to dispatch maintenance personnel based on the straight line A1.
  • the determination unit 13 determines that the failure estimation time is “one week later and within one month” because the coordinates D are arranged between the straight line A2 and the straight line A3.
  • the notification control unit 15 causes the notification unit 21 to notify the result determined by the determination unit 13 in S302 and S307 (S303).
  • the transmission unit 14 transmits a command for performing an operation necessary for correcting the failure to the elevator apparatus that has transmitted the trace data (S304). .
  • an operation necessary to correct the failure is performed. For example, in the elevator apparatus that has received the command, restart is performed.
  • the notification control unit 15 causes the notification unit 21 to notify the result determined by the determination unit 13 in S302 (S305).
  • the transmission unit 14 transmits a maintenance staff dispatch command to the maintenance staff base or the like (S306).
  • FIG. 6 shows an example in which the learning unit 12 determines the straight line A1, the straight line A2, and the straight line A3 as determination criteria. This is an example.
  • the learning unit 12 may output a standard deviation or a center point as a learning result. Further, the determination data may be determined by grouping trace data for each cause of failure. The learning unit 12 may output both a determination criterion based on the failure reoccurrence time and a determination criterion based on the failure occurrence factor.
  • FIG. 6 shows an example in which the determination unit 13 outputs a binary value indicating that a maintenance staff is dispatched or a maintenance staff is not dispatched as a determination result.
  • the determination unit 13 may output a continuous value as a determination result. For example, the determination unit 13 may determine “probability P1% that a failure will occur again within one week” and “probability P2% that a failure will occur again within one month”. The determination unit 13 determines “the probability P3% that a failure occurs again within one week due to a specific factor” and “the probability P4% that a failure occurs again within one week due to a factor other than the specific factor”. Also good.
  • FIG. 8 is a flowchart showing another example of operation of the recovery support system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 8 shows an example of the determination function of the recovery support system.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining other functions of the determination unit 13 and the notification control unit 15.
  • the processes shown in S401 and S402 of FIG. 8 are the same as the processes shown in S201 and S202 of FIG.
  • the determination unit 13 determines whether or not it is necessary to dispatch maintenance personnel to correct the failure of the elevator apparatus that has transmitted the trace data (S402).
  • the determination unit 13 performs the above determination based on the learning result from the learning unit 12. In the example illustrated in FIG. 9, the determination unit 13 performs the determination in S ⁇ b> 402 based on the straight line A determined by the learning unit 12.
  • the determination unit 13 determines the transition of the failure that has occurred in the elevator device (S408). For example, the determination unit 13 specifies how the trace data received by the reception unit 11 in S401 has changed with respect to the determination criterion from the trace data received by the reception unit 11 in the past from the same elevator apparatus. In the example shown in FIG. 9, it is specified that the coordinates indicating the trace data are approaching the straight line A. That is, it is specified that the elevator apparatus has a tendency to deteriorate.
  • the determination unit 13 In order for the determination unit 13 to identify the change, past determination data is required for each elevator apparatus. For example, when the determination by the determination unit 13 is performed, the determination result is stored in the storage unit 10.
  • the notification control unit 15 causes the notification device 21 to notify the result determined by the determination unit 13 in S402 and the result specified in S408 (S403).
  • the notification control unit 15 may display a graph as shown in FIG. 9 on the display.
  • the transmission part 14 will transmit the instruction
  • an operation necessary to correct the failure is performed. For example, in the elevator apparatus that has received the command, restart is performed.
  • the notification control unit 15 causes the notification unit 21 to notify the result determined by the determination unit 13 in S402 (S405). If the determination unit 13 determines that a maintenance staff needs to be dispatched, the transmission section 14 transmits a maintenance staff dispatch command to the maintenance staff base or the like (S406).
  • FIG. 10 is a diagram illustrating another example of the recovery support system.
  • FIG. 10 shows an example of the monitoring center 1.
  • unique data is stored in the storage unit 10 in addition to failure data and work data.
  • the unique data includes data whose value does not change among the data related to the elevator apparatus.
  • the inherent data includes data such as the installation years whose values do not change instantaneously. In addition to the installation year, for example, the installation environment of the elevator device, the number of floors of the building, the maximum number of passengers, the model, and the like are stored in the storage unit 10 as the unique data.
  • the unique data is not limited to these examples.
  • the storage unit 10 stores unique data for each elevator device.
  • the learning unit 12 performs machine learning using the unique data stored in the storage unit 10.
  • the learning unit 12 may group the trace data for each model, for each installation year, or for each installation environment, and determine a determination criterion.
  • the determination unit 13 determines whether it is necessary to dispatch a maintenance person to correct the failure of the elevator apparatus that has transmitted the trace data.
  • the determination unit 13 performs the above determination based on, for example, the unique data of the elevator device stored in the storage unit 10 and the learning result by the learning unit 12. For example, for a certain model, it is assumed that a learning result is obtained that the probability that a failure will occur again within one week after restarting increases by 5% for each year of installation. In such a case, the determination unit 13 can calculate the determination criterion for the device whose installation year is 20 years from the determination criterion for the device whose installation year is 15 years for the model. The determination unit 13 may calculate, for the model, a determination criterion for a device whose installation year is 0 years from a determination criterion for a device whose installation year is 10 years.
  • the reception unit 11 receives trace data from a newly installed elevator apparatus, it is possible to accurately determine whether or not it is necessary to dispatch maintenance personnel. it can.
  • FIG. FIG. 11 is a diagram showing an example of a recovery support system according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the learning function disclosed in the first embodiment is performed in the monitoring center 1 and the determination function is performed in each elevator apparatus will be described.
  • the monitoring center 1 includes a storage unit 10, a reception unit 11, a learning unit 12, and a transmission unit 14, for example.
  • Each elevator apparatus includes, for example, an acquisition unit 16, a transmission unit 17, a reception unit 18, a storage unit 20, a determination unit 13, a notification control unit 15, and an operation control unit 19.
  • the acquisition unit 16, the transmission unit 17, the reception unit 18, the storage unit 20, the determination unit 13, and the notification control unit 15 are provided in the communication device 8, for example.
  • the operation control unit 19 is provided in the control device 7, for example.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an operation example of the recovery support system according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 shows an example of the learning function of the recovery support system.
  • FIG. 12 shows an operation example of each elevator apparatus.
  • it is determined whether or not trace data has been acquired (S501). For example, when a failure occurs in the elevator apparatus, trace data is acquired by the acquisition unit 16 (Yes in S501).
  • the transmission unit 17 transmits the trace data acquired by the acquisition unit 16 to the monitoring center 1 (S502).
  • the monitoring center 1 performs the same operation as that shown in FIG. That is, the monitoring center 1 determines whether or not trace data has been received (S101).
  • the trace data transmitted by the transmission unit 17 is received by the reception unit 11 in the monitoring center 1.
  • the trace data received by the receiving unit 11 is stored in the storage unit 10 (S102).
  • the monitoring center 1 determines whether or not work data has been received (S103).
  • the work data transmitted from the maintenance terminal 9 is received by the receiving unit 11 in the monitoring center 1.
  • the work data received by the receiving unit 11 is associated with the corresponding trace data and stored in the storage unit 10 (S104). Trace data and work data are accumulated in the storage unit 10.
  • the monitoring center 1 determines whether it is a learning timing (S105). If it is determined in S105 that it is the learning timing, machine learning is performed by the learning unit 12, and a learning result is output (S106).
  • the learning unit 12 performs machine learning on the failure data and work data stored in the storage unit 10. As an example, the learning unit 12 outputs a determination criterion as a learning result.
  • the transmission part 14 transmits the learning result by the learning part 12 to each elevator apparatus.
  • the elevator apparatus it is determined whether or not the learning result by the learning unit 12 is received from the monitoring center 1 (S503).
  • the learning result transmitted by the transmission unit 14 is received by the reception unit 18 in the elevator apparatus (Yes in S503).
  • the learning result received by the receiving unit 18 is stored in the storage unit 20 (S504).
  • FIG. 13 is a flowchart showing another operation example of the recovery support system according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 shows an example of the determination function of the recovery support system.
  • FIG. 13 shows an operation example of each elevator apparatus.
  • the determination unit 13 determines whether or not a maintenance person needs to be dispatched in order to correct the failure when the trace data is acquired (S602). The determination unit 13 performs the above determination based on the learning result stored in the storage unit 20 in S504.
  • the notification control unit 15 causes the notification unit 21 to notify the result determined by the determination unit 13 in S602 (S603).
  • the alarm device 21 is provided, for example, in an elevator apparatus.
  • the operation control unit 19 causes each device to perform an operation necessary to correct the failure (S604). For example, the operation control unit 19 performs restart.
  • the notification control unit 15 causes the notification unit 21 to notify the result determined by the determination unit 13 in S602 (S605). If the determination unit 13 determines that the maintenance staff needs to be dispatched, the transmission section 17 transmits a maintenance staff dispatch command to the maintenance staff base or the like (S606).
  • the elevator apparatus when a failure occurs in the elevator apparatus, it can be accurately determined whether or not it is necessary to dispatch a maintenance staff to fix the failure of the apparatus. Moreover, if it is an example shown to this Embodiment, the load of the monitoring center 1 can be reduced. If it is an example shown in this Embodiment, even if an elevator apparatus and the monitoring center 1 become disconnected by a disaster or a power failure, the necessity for dispatch of a maintenance worker can be determined in an elevator apparatus. In S604, the elevator apparatus can be automatically restored.
  • a maintenance staff dispatch request is automatically made in S606. This is an example.
  • the dispatch request for the maintenance staff is made, for example, based on the judgment of the building manager.
  • both the processing in S603 and the processing in S604 are performed. This is an example. If the operation necessary for correcting the failure is automatically performed in S604, the process of S603 may not be performed.
  • both the processing in S605 and the processing in S606 are performed. This is an example. If a maintenance staff dispatch request is automatically made in S606, the process in S605 may not be performed.
  • any of the functions and operations disclosed in the first embodiment may be adopted.
  • the learning unit 12 may determine a plurality of determination criteria as learning results.
  • the determination unit 13 determines whether it is necessary to dispatch a maintenance staff based on the determination criterion determined by the learning unit 12.
  • the determination part 13 determines the time when a failure occurs again based on the other determination criteria determined by the learning part 12, if it is not necessary to dispatch maintenance personnel.
  • the determination unit 13 determines which trace data acquired by the acquisition unit 16 in S601 corresponds to the determination criterion from the trace data acquired by the acquisition unit 16 in the past. You may specify how it changed. In such a case, when the determination by the determination unit 13 is performed, the determination result is stored in the storage unit 20. The notification control unit 15 may cause the notification device 21 to notify the result specified by the determination unit 13.
  • the storage unit 10 may store unique data of each elevator apparatus.
  • the learning unit 12 performs machine learning using the unique data stored in the storage unit 10. For example, the learning unit 12 groups the trace data for each model, for each installation year or for each installation environment, and determines a determination criterion.
  • Embodiments 1 and 2 the example in which the elevator apparatus is connected to the monitoring center 1 has been described.
  • the device connected to the monitoring center 1 is not limited to the elevator device. Other devices maintained by maintenance personnel may be connected to the monitoring center 1.
  • Embodiments 1 and 2 have described examples in which trace data is acquired by the communication device 8 when a failure occurs in the elevator apparatus.
  • the communication device 8 may acquire trace data constantly or periodically in addition to when a failure occurs. In other words, the communication device 8 may acquire normal trace data. Also in such a case, when the communication device 8 acquires the trace data, the communication device 8 transmits the acquired trace data to the monitoring center 1.
  • operation performed with the elevator apparatus may be contained in trace data. For example, a signal indicating a command from the control device 7 to the electric motor 6 may be included in the trace data.
  • each part indicated by reference numerals 10 to 15 represents a function that the monitoring center 1 has.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a hardware configuration of the monitoring center 1.
  • the monitoring center 1 includes a processing circuit including, for example, a processor 22 and a memory 23 as hardware resources.
  • the functions of the storage unit 10 are realized by the memory 23.
  • the monitoring center 1 implements the functions of the units indicated by reference numerals 11 to 15 by executing the program stored in the memory 23 by the processor 22.
  • each part indicated by reference numerals 10 to 12 and 14 represents a function that the monitoring center 1 has.
  • the hardware configuration of the monitoring center 1 in the second embodiment is the same as the example shown in FIG.
  • the monitoring center 1 includes a processing circuit including, for example, a processor 22 and a memory 23 as hardware resources.
  • the functions of the storage unit 10 are realized by the memory 23.
  • the monitoring center 1 implements the functions of the units indicated by reference numerals 11, 12, and 14 by executing the program stored in the memory 23 by the processor 22.
  • each part indicated by reference numerals 13 and 15 to 20 represents a function of the elevator apparatus.
  • the hardware configuration of the elevator apparatus in the second embodiment is the same as the example shown in FIG.
  • Each elevator apparatus includes a processing circuit including, for example, a processor and a memory as hardware resources.
  • the functions of the storage unit 20 are realized by a memory.
  • the elevator apparatus realizes the functions of the respective parts indicated by reference numerals 13 and 15 to 19 by executing a program stored in the memory by a processor.
  • the processor 22 provided in the monitoring center 1 and the processor provided in the elevator apparatus are 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
  • Some or all of the functions of the monitoring 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.
  • some or all of the functions of the elevator apparatus may be realized by hardware.
  • a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a processor programmed in parallel, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof may be employed.
  • the recovery support system according to the present invention can be used to determine whether or not it is necessary to dispatch a maintenance staff to fix a device failure.

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Abstract

復旧支援システムは、記憶部（１０）、学習部（１２）、受信部（１１）及び判定部（１３）を備える。記憶部（１０）に、故障データ及び作業データが記憶される。学習部（１２）は、記憶部（１０）に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する。判定部（１３）は、受信部（１１）が故障データを受信すると、学習部（１２）による学習結果に基づいて、当該故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する。

Description

復旧支援システム
　この発明は、復旧支援システムに関する。
　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監視センターに送信される。監視センターでは、受信した信号が表示器に表示される。監視センターの監視者は、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。この作業には、エレベーター装置の再起動といった極簡単な作業も含まれる。従来では、エレベーター装置で故障が発生した際に、その故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定することができなかった。このため、エレベーター装置で故障が発生すると、保守員が現場に急行し、適切な作業を行っていた。
　このような問題は、故障が発生した際に保守員の派遣が必要になる他の装置でも同様に発生し得る。
　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、装置で故障が発生した場合に、その装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定できる復旧支援システムを提供することである。
　この発明に係る復旧支援システムは、故障が発生した装置の故障時の状態を示す故障データ及び当該故障を直すために行われた作業内容を示す作業データが記憶された記憶手段と、記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する学習手段と、故障データを受信する受信手段と、受信手段が故障データを受信すると、学習手段による学習結果に基づいて、当該故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する判定手段と、を備える。
　この発明に係る復旧支援システムは、監視センターと、監視センターと通信が可能な複数の装置と、を備える。監視センターは、故障が発生した装置の故障時の状態を示す故障データ及び当該故障を直すために行われた作業内容を示す作業データが記憶された記憶手段と、記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する学習手段と、を備える。上記複数の装置のそれぞれは、故障データを取得する取得手段と、取得手段が故障データを取得すると、学習手段による学習結果に基づいて、当該故障データが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要であるか否かを判定する判定手段と、を備える。
　この発明に係る復旧支援システムは、例えば学習手段と判定手段とを備える。学習手段は、記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する。判定手段は、学習手段による学習結果に基づいて、故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する。この発明に係る復旧支援システムであれば、装置で故障が発生した場合に、その装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定できる。
この発明の実施の形態１における復旧支援システムの例を示す図である。 この発明の実施の形態１における復旧支援システムの動作例を示すフローチャートである。 学習結果の例を示す図である。 この発明の実施の形態１における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。 判定部の機能を説明するための図である。 学習部及び判定部の他の機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態１における復旧支援システムの他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における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。 判定部及び報知制御部の他の機能を説明するための図である。 復旧支援システムの他の例を示す図である。 この発明の実施の形態２における復旧支援システムの例を示す図である。 この発明の実施の形態２における復旧支援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２における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。 監視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における復旧支援システムの例を示す図である。監視センター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によって監視センター１と通信する。
　エレベーター装置で故障が発生すると、そのエレベーター装置の故障時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、特許請求の範囲に記載された故障データの一例である。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。
　トレースデータには、０又は１のビット列で表される信号、１６進数の数値列で表される信号及び１０進数の数値列で表される信号が混在しても良い。トレースデータに、いろいろな信号長の信号が混在しても良い。トレースデータに、デジタル値とアナログ値が混在しても良い。
　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監視センター１に送信する。
　エレベーター装置で故障が発生すると、その故障を直すために保守員が派遣されることがある。保守員は、発生した故障に合わせて適切な作業を行い、エレベーター装置を復旧させる。保守員は、復旧作業が終わると、例えば保守端末９から作業データを登録する。作業データは、エレベーター装置で発生した故障を直すために行われた作業内容を示すデータである。例えば、作業データには、いつ誰がどのような作業を行ったかということを示すデータが含まれる。作業データに、発生した故障の詳細を示すデータが含まれても良い。作業データに、交換した部品を示すデータが含まれても良い。登録された作業データは、保守端末９から監視センター１に送信される。
　監視センター１は、例えば記憶部１０、受信部１１、学習部１２、判定部１３、送信部１４及び報知制御部１５を備える。以下に、図２から図５も参照し、本復旧支援システムの機能及び動作について詳細に説明する。図２は、この発明の実施の形態１における復旧支援システムの動作例を示すフローチャートである。図２は、復旧支援システムの学習機能の例を示す。
　監視センター１では、トレースデータを受信したか否かが判定される（Ｓ１０１）。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から監視センター１にトレースデータが送信される。通信装置８から送信されたトレースデータは、監視センター１において受信部１１によって受信される（Ｓ１０１のＹｅｓ）。受信部１１によって受信されたトレースデータは、記憶部１０に記憶される（Ｓ１０２）。
　監視センター１では、作業データを受信したか否かが判定される（Ｓ１０３）。保守員は、エレベーター装置の修理が終わると、保守端末９から作業データを送信する。保守端末９から送信された作業データは、監視センター１において受信部１１によって受信される（Ｓ１０３のＹｅｓ）。受信部１１によって受信された作業データは、対応のトレースデータに紐付けて記憶部１０に記憶される（Ｓ１０４）。即ち、記憶部１０には、故障が発生したエレベーター装置の故障時の状態を示す故障データとその故障を直すために行われた作業内容を示す作業データとが紐付けて記憶される。
　受信部１１は、多数のエレベーター装置からトレースデータを受信する。受信部１１は、多数の保守端末９から作業データを受信する。記憶部１０には、トレースデータと作業データとが蓄積されていく。
　学習部１２は、記憶部１０に記憶された故障データと作業データとを機械学習する。監視センター１では、学習タイミングか否かが判定される（Ｓ１０５）。学習タイミングは、予め設定される。Ｓ１０５で学習タイミングであると判定されると、学習部１２による機械学習が行われ、学習結果が出力される（Ｓ１０６）。一例として、学習部１２は、学習結果として判定基準を出力する。
　例えば、記憶部１０に記憶されたトレースデータは、第１グループと第２グループとに予め分類される。第１グループには、保守員が現場に行かずに復旧できた事例のトレースデータが含まれる。例えば、監視センター１からエレベーター装置を再起動させることによってエレベーター装置が復旧した事例のトレースデータは、第１グループに分類される。また、第１グループには、保守員が現場に行ったが、保守員が現場に行かなくても復旧できた事例のトレースデータが含まれる。例えば、保守員が現場でエレベーター装置を再起動させただけでエレベーター装置が復旧した事例のトレースデータは、第１グループに分類される。
　一方、第２グループには、保守員が現場に行かなければ復旧できなかった事例のトレースデータが含まれる。例えば、保守員が現場で部品を交換することによってエレベーター装置が復旧した事例のトレースデータは、第２グループに分類される。トレースデータの分類は、例えば作業データに基づいて行われる。保守端末９から送信される作業データに「再起動だけで復旧」及び「部品交換発生」といった分類フラグを予め用意しても良い。かかる場合は、分類フラグに基づいてトレースデータを分類することができる。保守員が自由に記述した内容が作業データに含まれている場合は、例えばテキストマイニング等の技術を利用し、その記述内容に基づいてトレースデータの分類処理を行っても良い。
　学習部１２は、２つのグループに分類されたトレースデータについて、例えば教師付き学習或いはクラスタリング等の技術を利用して判定基準を決定する。上記技術の例として、サポートベクターマシン、ディープラーニング及び階層的クラスタリング等が挙げられる。図３は、学習結果の例を示す図である。図３の横軸は、トレースデータに含まれるある信号の値である。図３の縦軸は、トレースデータに含まれる他の信号の値である。図３に示す黒丸は、第１グループに分類されたトレースデータを示す。図３に示す白丸は、第２グループに分類されたトレースデータを示す。学習部１２は、学習結果として、例えば直線Ａのような境界線の式を出力しても良い。直線Ａは、サポートベクターマシンを利用して得られた学習結果の例を示す。学習部１２は、学習結果として、領域Ｂ１及び領域Ｂ２を特定するための標準偏差を出力しても良い。学習部１２は、学習結果として、中心点Ｃ１及び中心点Ｃ２を出力しても良い。
　図３は、最も簡単な例として、トレースデータに含まれる２つの信号の値に基づいて判定基準を決定する例を示す。トレースデータには多数の信号が含まれるため、トレースデータを多次元ベクトルとして扱うことによって同様の学習を行っても良い。
　図４は、この発明の実施の形態１における復旧支援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、復旧支援システムの判定機能の例を示す。
　監視センター１では、トレースデータを受信したか否かが判定される（Ｓ２０１）。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から監視センター１にトレースデータが送信される。通信装置８から送信されたトレースデータは、監視センター１において受信部１１によって受信される（Ｓ２０１のＹｅｓ）。
　受信部１１によってトレースデータが受信されると、判定部１３は、そのトレースデータを送信してきたエレベーター装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する（Ｓ２０２）。判定部１３は、学習部１２による学習結果に基づいて上記判定を行う。学習部１２が学習結果として判定基準を出力する場合、判定部１３は、例えば学習部１２によって決定された判定基準に基づいて上記判定を行う。
　図５は、判定部１３の機能を説明するための図である。例えば、学習部１２が直線Ａを学習結果として出力した場合を考える。判定部１３は、判定対象となるトレースデータを示す座標が直線Ａより上側にあれば、当該トレースデータが第２グループに分類されたトレースデータより第１グループに分類されたトレースデータに近いと判定する。例えば、判定部１３は、Ｓ２０１で受信部１１が受信したトレースデータを示す座標Ｄが直線Ａより上側にあれば、保守員を派遣する必要はないと判定する。一方、判定部１３は、判定対象となるトレースデータを示す座標が直線Ａより下側にあれば、当該トレースデータが第１グループに分類されたトレースデータより第２グループに分類されたトレースデータに近いと判定する。例えば、判定部１３は、Ｓ２０１で受信部１１が受信したトレースデータを示す座標Ｄが直線Ａより下側にあれば、保守員を派遣する必要があると判定する。
　判定部１３の判定方法は、学習部１２が決定した判定基準に応じて適切な方法を採用すれば良い。例えば、判定部１３は、Ｓ２０１で受信部１１が受信したトレースデータを示す座標Ｄが領域Ｂ１に含まれるか否かを判定しても良い。判定部１３は、座標Ｄが領域Ｂ１に含まれれば、保守員を派遣する必要はないと判定する。判定部１３は、座標Ｄが領域Ｂ１に含まれなければ、保守員を派遣する必要があると判定する。判定部１３は、座標Ｄが領域Ｂ１及び領域Ｂ２の双方に含まれなければ、判定できない旨を出力しても良い。
　他の例として、判定部１３は、Ｓ２０１で受信部１１が受信したトレースデータを示す座標Ｄと中心点Ｃ１との距離及び座標Ｄと中心点Ｃ２との距離を比較しても良い。判定部１３は、座標Ｄと中心点Ｃ１との距離が座標Ｄと中心点Ｃ２との距離より短ければ、保守員を派遣する必要はないと判定する。判定部１３は、座標Ｄと中心点Ｃ１との距離が座標Ｄと中心点Ｃ２との距離より長ければ、保守員を派遣する必要があると判定する。
　判定部１３は、判定結果として、保守員を派遣する或いは保守員を派遣しないの２値ではなく、連続値を出力しても良い。例えば、判定部１３は、保守員を派遣する確率等を出力しても良い。判定部１３は、座標Ｄと中心点Ｃ１との距離並びに座標Ｄと中心点Ｃ２との距離に基づいて、上記確率を算出しても良い。判定部１３は、上記確率を段階的に算出しても良い。判定部１３は、標準偏差を用いて距離を正規化しても良い。
　保守員を派遣する必要はないと判定部１３によって判定されると、報知制御部１５は、判定部１３がＳ２０２で判定した結果を報知器２１から報知させる（Ｓ２０３）。報知器２１は、例えば監視センター１に備えられる。また、保守員を派遣する必要はないと判定部１３によって判定されると、送信部１４は、故障を直すために必要な動作を行なわせるための指令を、トレースデータを送信してきたエレベーター装置に送信する（Ｓ２０４）。当該指令を受信したエレベーター装置では、故障を直すために必要な動作が行われる。例えば、当該指令を受信したエレベーター装置では、再起動が行われる。
　保守員を派遣する必要があると判定部１３によって判定されると、報知制御部１５は、判定部１３がＳ２０２で判定した結果を報知器２１から報知させる（Ｓ２０５）。また、保守員を派遣する必要があると判定部１３によって判定されると、送信部１４は、保守員の派遣指令を保守員の拠点等に対して送信する（Ｓ２０６）。
　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、その装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定できる。特に、本実施の形態に示す例では、記憶部１０に記憶された故障データ及び作業データの双方を用いた機械学習が行われる。過去の多数の事例に基づいた判定を行うことができるため、判定の精度を向上させることができる。
　図４に示す例では、Ｓ２０４において、故障を直すために必要な動作を行わ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。Ｓ２０２でＮｏと判定された場合に、判定結果の報知のみを行っても良い。かかる場合、当該指令は監視者の判断によって送信される。
　図４に示す例では、Ｓ２０６において、保守員の派遣要請が自動的に行われる。これは一例である。Ｓ２０２でＹｅｓと判定された場合に、判定結果の報知のみを行っても良い。かかる場合、保守員の派遣要請は監視者の判断によって行われる。
　図４に示す例では、Ｓ２０２でＮｏと判定されると、Ｓ２０３の処理とＳ２０４の処理の双方が行われる。これは一例である。Ｓ２０４で指令の自動送信が行われる場合は、Ｓ２０３の処理は行われなくても良い。同様に、図４に示す例では、Ｓ２０２でＹｅｓと判定されると、Ｓ２０５の処理とＳ２０６の処理の双方が行われる。これは一例である。Ｓ２０６で保守員の派遣要請が自動的に行われる場合は、Ｓ２０５の処理は行われなくても良い。
　図６は、学習部１２及び判定部１３の他の機能を説明するための図である。図６は、学習部１２が学習結果として複数の判定基準を決定する例を示す。図６に示す例では、学習部１２は、判定基準として直線Ａ１、直線Ａ２及び直線Ａ３を決定する。図６は一例を示す。学習部１２によって決定される判定基準は２つでも良いし４つ以上でも良い。学習部１２は、記憶部１０に記憶されたデータを機械学習し、複数の判定基準を決定する。
　図６において黒く塗り潰された記号は、第１グループに分類されたトレースデータを示す。図６に示す白丸は、第２グループに分類されたトレースデータを示す。図６に示す直線Ａ１は、図３に示す直線Ａと同じである。直線Ａ１は、第１グループに分類されたトレースデータと第２グループに分類されたトレースデータとの境界線である。
　直線Ａ２及び直線Ａ３は、第１グループに分類されたトレースデータを更に細かく分けるための境界線である。例えば、図６において黒く塗り潰された記号は、再起動だけで復旧した事例のトレースデータを示す。このうち、黒丸は、再起動後１週間以内に再び故障が発生した事例のトレースデータを示す。黒三角は、再起動後の１週間は故障が発生しなかったが、再起動後１ヶ月以内に再び故障が発生した事例のトレースデータを示す。黒四角は、再起動後の１ヶ月間は故障が発生しなかった事例のトレースデータを示す。直線Ａ２は、黒丸と黒三角との境界線である。直線Ａ３は、黒三角と黒四角との境界線である。
　学習部１２が直線Ａ２及び直線Ａ３を決定するためには、各エレベーター装置において故障が発生した間隔のデータが必要になる。例えば、故障が前回発生してからの経過時間のデータが記憶部１０に記憶される。
　図７は、この発明の実施の形態１における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。図７は、復旧支援システムの判定機能の例を示す。図７のＳ３０１及びＳ３０２に示す処理は、図４のＳ２０１及びＳ２０２に示す処理と同じである。受信部１１によってトレースデータが受信されると、判定部１３は、そのトレースデータを送信してきたエレベーター装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する（Ｓ３０２）。判定部１３は、学習部１２による学習結果に基づいて上記判定を行う。図６に示す例であれば、判定部１３は、学習部１２によって決定された直線Ａ１に基づいて上記判定を行う。
　判定部１３は、保守員を派遣する必要がない場合、当該エレベーター装置で再び故障が発生する時期を判定する（Ｓ３０７）。判定部１３は、学習部１２によって決定された判定基準に基づいて上記判定を行う。図６に示す例であれば、判定部１３は、直線Ａ２及び直線Ａ３に基づいてＳ３０７の判定を行う。例えば、Ｓ３０１で座標Ｄに示すトレースデータが受信された場合、判定部１３は、直線Ａ１に基づいて保守員を派遣する必要がないと判定する。また、判定部１３は、座標Ｄが直線Ａ２と直線Ａ３との間に配置されているため、故障推定時期を「１週間後且つ１ヶ月以内」と判定する。
　故障推定時期が判定部１３によって判定されると、報知制御部１５は、判定部１３がＳ３０２及びＳ３０７で判定した結果を報知器２１から報知させる（Ｓ３０３）。また、故障推定時期が判定部１３によって判定されると、送信部１４は、故障を直すために必要な動作を行なわせるための指令を、トレースデータを送信してきたエレベーター装置に送信する（Ｓ３０４）。当該指令を受信したエレベーター装置では、故障を直すために必要な動作が行なわれる。例えば、当該指令を受信したエレベーター装置では、再起動が行われる。
　一方、保守員を派遣する必要があると判定部１３によって判定されると、報知制御部１５は、判定部１３がＳ３０２で判定した結果を報知器２１から報知させる（Ｓ３０５）。また、保守員を派遣する必要があると判定部１３によって判定されると、送信部１４は、保守員の派遣指令を保守員の拠点等に対して送信する（Ｓ３０６）。
　図６は、学習部１２が判定基準として直線Ａ１、直線Ａ２及び直線Ａ３を決定する例を示す。これは一例である。学習部１２は、学習結果として標準偏差或いは中心点等を出力しても良い。また、故障の発生要因毎にトレースデータをグループ化し、判定基準を決定しても良い。学習部１２は、故障の再発生時期に基づく判定基準と故障の発生要因に基づく判定基準との双方を出力しても良い。
　図６は、判定部１３が判定結果として保守員を派遣する或いは保守員を派遣しないの２値を出力する例を示す。これは一例である。判定部１３は、判定結果として連続値を出力しても良い。例えば、判定部１３は、「１週間以内に再び故障が発生する確率Ｐ１％」及び「１ヶ月以内に再び故障が発生する確率Ｐ２％」と判定しても良い。判定部１３は、「特定の要因によって１週間以内に再び故障が発生する確率Ｐ３％」及び「上記特定の要因以外の要因によって１週間以内に再び故障が発生する確率Ｐ４％」と判定しても良い。
　図６及び図７に示す例であれば、例えば、保守員を派遣しない場合に故障が再発生する時期を判定できる。このため、予め交換部品を用意しておくといった他の対処が可能となる。
　図８は、この発明の実施の形態１における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。図８は、復旧支援システムの判定機能の例を示す。図９は、判定部１３及び報知制御部１５の他の機能を説明するための図である。図８のＳ４０１及びＳ４０２に示す処理は、図４のＳ２０１及びＳ２０２に示す処理と同じである。受信部１１によってトレースデータが受信されると、判定部１３は、そのトレースデータを送信してきたエレベーター装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する（Ｓ４０２）。判定部１３は、学習部１２による学習結果に基づいて上記判定を行う。図９に示す例であれば、判定部１３は、学習部１２によって決定された直線Ａに基づいてＳ４０２の判定を行う。
　判定部１３は、保守員を派遣する必要がない場合、当該エレベーター装置で発生した故障についてその推移を判定する（Ｓ４０８）。例えば、判定部１３は、Ｓ４０１で受信部１１が受信したトレースデータが、同じエレベーター装置から受信部１１が過去に受信したトレースデータから判定基準に対してどのように変化したのかを特定する。図９に示す例であれば、トレースデータを示す座標が直線Ａに近づいていることが特定される。即ち、エレベーター装置が劣化傾向にあることが特定される。
　判定部１３が上記変化を特定するためには、各エレベーター装置について、過去の判定データが必要になる。例えば、判定部１３による判定が行われると、その判定結果が記憶部１０に記憶される。
　判定部１３による判定が行われると、報知制御部１５は、判定部１３がＳ４０２で判定した結果とＳ４０８で特定した結果とを報知器２１から報知させる（Ｓ４０３）。報知制御部１５は、Ｓ４０３において、図９に示すようなグラフを表示器に表示しても良い。また、判定部１３による判定が行われると、送信部１４は、故障を直すために必要な動作を行なわせるための指令を、トレースデータを送信してきたエレベーター装置に送信する（Ｓ４０４）。当該指令を受信したエレベーター装置では、故障を直すために必要な動作が行われる。例えば、当該指令を受信したエレベーター装置では、再起動が行われる。
　一方、保守員を派遣する必要があると判定部１３によって判定されると、報知制御部１５は、判定部１３がＳ４０２で判定した結果を報知器２１から報知させる（Ｓ４０５）。また、保守員を派遣する必要があると判定部１３によって判定されると、送信部１４は、保守員の派遣指令を保守員の拠点等に対して送信する（Ｓ４０６）。
　図１０は、復旧支援システムの他の例を示す図である。図１０は、監視センター１の例を示す。図１０に示す例では、記憶部１０に、故障データ及び作業データに加えて、固有データが記憶される。固有データには、エレベーター装置に関するデータのうち、値が変化しないデータが含まれる。固有データには、設置年数のような値が瞬時に変化しないデータも含まれる。固有データとして、設置年数の他に、例えばエレベーター装置の設置環境、建物の階数、最大乗車人数及び機種等が記憶部１０に記憶される。固有データは、これらの例に限定されない。記憶部１０には、エレベーター装置毎の固有データが記憶される。
　かかる場合、学習部１２は、記憶部１０に記憶された固有データも用いて機械学習を行う。学習部１２は、機種毎、設置年数毎或いは設置環境毎にトレースデータをグループ化し、判定基準を決定しても良い。
　判定部１３は、受信部１１がトレースデータを受信すると、そのトレースデータを送信してきたエレベーター装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する。図１０に示す例では、判定部１３は、例えば記憶部１０に記憶された当該エレベーター装置の固有データと学習部１２による学習結果とに基づいて上記判定を行う。例えば、ある機種について、再起動後１週間以内に故障が再び発生する確率が、設置年数が１年増える毎に５％上がるといった学習結果が得られたとする。かかる場合、判定部１３は、その機種について、設置年数が１５年である装置の判定基準から設置年数が２０年である装置の判定基準を算出することができる。判定部１３は、その機種について、設置年数が１０年である装置の判定基準から設置年数が０年である装置の判定基準を算出しても良い。
　他の例として、再起動後１週間以内に再び故障が発生する確率について、次式に示すような学習結果が得られたとする。
　（機種αでの発生確率）＝（機種βでの発生確率）×Ｆ（ｘ）
　ここで、ｘはベクトル化されたトレースデータである。Ｆ（ｘ）は、学習部１２で算出された換算式である。かかる場合、判定部１３は、機種βの発生確率から機種αの発生確率を算出することができる。
　図１０に示す例であれば、例えば新しく設置されたエレベーター装置から受信部１１がトレースデータを受信した場合であっても、保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定することができる。
実施の形態２．
　図１１は、この発明の実施の形態２における復旧支援システムの例を示す図である。本実施の形態では、実施の形態１で開示した学習機能を監視センター１で行い、判定機能を各エレベーター装置で行う例について説明する。
　本実施の形態に示す例では、監視センター１は、例えば記憶部１０、受信部１１、学習部１２及び送信部１４を備える。各エレベーター装置は、例えば取得部１６、送信部１７、受信部１８、記憶部２０、判定部１３、報知制御部１５及び動作制御部１９を備える。取得部１６、送信部１７、受信部１８、記憶部２０、判定部１３及び報知制御部１５は、例えば通信装置８に備えられる。動作制御部１９は、例えば制御装置７に備えられる。以下に、本復旧支援システムの機能及び動作について詳細に説明する。
　図１２は、この発明の実施の形態２における復旧支援システムの動作例を示すフローチャートである。図１２は、復旧支援システムの学習機能の例を示す。図１２は、各エレベーター装置の動作例を示す。エレベーター装置では、トレースデータを取得したか否かが判定される（Ｓ５０１）。例えば、エレベーター装置で故障が発生すると、取得部１６によってトレースデータが取得される（Ｓ５０１のＹｅｓ）。送信部１７は、取得部１６によって取得されたトレースデータを監視センター１に送信する（Ｓ５０２）。
　監視センター１では、図２に示す動作と同様の動作が行われる。即ち、監視センター１では、トレースデータを受信したか否かが判定される（Ｓ１０１）。送信部１７によって送信されたトレースデータは、監視センター１において受信部１１によって受信される。受信部１１によって受信されたトレースデータは、記憶部１０に記憶される（Ｓ１０２）。
　監視センター１では、作業データを受信したか否かが判定される（Ｓ１０３）。保守端末９から送信された作業データは、監視センター１において受信部１１によって受信される。受信部１１によって受信された作業データは、対応のトレースデータに紐付けて記憶部１０に記憶される（Ｓ１０４）。記憶部１０には、トレースデータと作業データとが蓄積されていく。
　監視センター１では、学習タイミングか否かが判定される（Ｓ１０５）。Ｓ１０５で学習タイミングであると判定されると、学習部１２による機械学習が行われ、学習結果が出力される（Ｓ１０６）。学習部１２は、記憶部１０に記憶された故障データと作業データとを機械学習する。一例として、学習部１２は、学習結果として判定基準を出力する。送信部１４は、学習部１２による学習結果を各エレベーター装置に送信する。
　エレベーター装置では、学習部１２による学習結果を監視センター１から受信したか否かが判定される（Ｓ５０３）。送信部１４によって送信された学習結果は、エレベーター装置において受信部１８によって受信される（Ｓ５０３のＹｅｓ）。受信部１８によって受信された学習結果は、記憶部２０に記憶される（Ｓ５０４）。
　図１３は、この発明の実施の形態２における復旧支援システムの他の動作例を示すフローチャートである。図１３は、復旧支援システムの判定機能の例を示す。図１３は、各エレベーター装置の動作例を示す。
　エレベーター装置では、トレースデータを取得したか否かが判定される（Ｓ６０１）。例えば、エレベーター装置で故障が発生すると、取得部１６によってトレースデータが取得される（Ｓ６０１のＹｅｓ）。取得部１６によってトレースデータが取得されると、判定部１３は、そのトレースデータが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要であるか否かを判定する（Ｓ６０２）。判定部１３は、Ｓ５０４で記憶部２０に記憶された学習結果に基づいて上記判定を行う。
　保守員の派遣が必要ではないと判定部１３によって判定されると、報知制御部１５は、判定部１３がＳ６０２で判定した結果を報知器２１から報知させる（Ｓ６０３）。報知器２１は、例えばエレベーター装置に備えられる。また、保守員の派遣が必要ではないと判定部１３によって判定されると、動作制御部１９は、故障を直すために必要な動作を各機器に行わせる（Ｓ６０４）。例えば、動作制御部１９は、再起動を実施する。
　一方、保守員の派遣が必要であると判定部１３によって判定されると、報知制御部１５は、判定部１３がＳ６０２で判定した結果を報知器２１から報知させる（Ｓ６０５）。また、保守員の派遣が必要であると判定部１３によって判定されると、送信部１７は、保守員の派遣指令を保守員の拠点等に対して送信する（Ｓ６０６）。
　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、その装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを精度良く判定できる。また、本実施の形態に示す例であれば、監視センター１の負荷を低減できる。本実施の形態に示す例であれば、災害或いは停電等によってエレベーター装置と監視センター１とが不通になっても、エレベーター装置において保守員の派遣の必要性を判定できる。Ｓ６０４において、エレベーター装置の自動復旧を行うことも可能となる。
　図１３に示す例では、Ｓ６０４において、故障を直すために必要な動作が自動的に行われる。これは一例である。Ｓ６０２でＮｏと判定された場合に、判定結果の報知のみを行っても良い。かかる場合、当該動作は、例えばビルの管理者の判断によって行われる。
　図１３に示す例では、Ｓ６０６において、保守員の派遣要請が自動的に行われる。これは一例である。Ｓ６０２でＹｅｓと判定された場合に、判定結果の報知のみを行っても良い。かかる場合、保守員の派遣要請は、例えばビルの管理者の判断によって行われる。
　図１３に示す例では、Ｓ６０２でＮｏと判定されると、Ｓ６０３の処理とＳ６０４の処理の双方が行われる。これは一例である。Ｓ６０４で故障を直すために必要な動作が自動的に行われる場合は、Ｓ６０３の処理は行われなくても良い。同様に、図１３に示す例では、Ｓ６０２でＹｅｓと判定されると、Ｓ６０５の処理とＳ６０６の処理の双方が行われる。これは一例である。Ｓ６０６で保守員の派遣要請が自動的に行われる場合は、Ｓ６０５の処理は行われなくても良い。
　本実施の形態で具体的に開示しない機能及び動作については、実施の形態１で開示された何れの機能及び動作を採用しても良い。
　例えば、学習部１２は、学習結果として複数の判定基準を決定しても良い。かかる場合、取得部１６によってトレースデータが取得されると、判定部１３は、学習部１２によって決定された判定基準に基づいて保守員の派遣が必要であるか否かを判定する。また、判定部１３は、保守員を派遣する必要がなければ、学習部１２によって決定された他の判定基準に基づいて、故障が再び発生する時期を判定する。
　他の例として、判定部１３は、保守員を派遣する必要がない場合に、Ｓ６０１で取得部１６が取得したトレースデータが、取得部１６が過去に取得したトレースデータから判定基準に対してどのように変化したのかを特定しても良い。かかる場合、判定部１３による判定が行われると、その判定結果が記憶部２０に記憶される。報知制御部１５は、判定部１３によって特定された上記結果を報知器２１から報知させても良い。
　他の例として、記憶部１０に、故障データ及び作業データに加えて、各エレベーター装置の固有データを記憶させても良い。かかる場合、学習部１２は、記憶部１０に記憶された固有データも用いて機械学習を行う。例えば、学習部１２は、機種毎、設置年数毎或いは設置環境毎にトレースデータをグループ化し、判定基準を決定する。
　実施の形態１及び２では、エレベーター装置が監視センター１に接続される例について説明した。監視センター１に接続される装置は、エレベーター装置に限定されない。監視センター１に、保守員によって保守される他の装置が接続されても良い。
　実施の形態１及び２では、エレベーター装置で故障が発生すると、通信装置８によってトレースデータが取得される例について説明した。通信装置８は、故障発生時に加え、常時或いは定期的にトレースデータを取得しても良い。即ち、通信装置８は、正常時のトレースデータを取得しても良い。かかる場合も、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監視センター１に送信する。また、トレースデータに、エレベーター装置で行われた運転の内容を示すデータが含まれても良い。例えば、制御装置７から電動機６に対する指令を示す信号がトレースデータに含まれても良い。
　実施の形態１において、符号１０～１５に示す各部は、監視センター１が有する機能を示す。図１４は、監視センター１のハードウェア構成を示す図である。監視センター１は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ２２とメモリ２３とを含む処理回路を備える。記憶部１０が有する機能はメモリ２３によって実現される。監視センター１は、メモリ２３に記憶されたプログラムをプロセッサ２２によって実行することにより、符号１１～１５に示す各部の機能を実現する。
　実施の形態２において、符号１０～１２、及び１４に示す各部は、監視センター１が有する機能を示す。実施の形態２における監視センター１のハードウェア構成は、図１４に示す例と同様である。監視センター１は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ２２とメモリ２３とを含む処理回路を備える。記憶部１０が有する機能はメモリ２３によって実現される。監視センター１は、メモリ２３に記憶されたプログラムをプロセッサ２２によって実行することにより、符号１１、１２及び１４に示す各部の機能を実現する。
　実施の形態２において、符号１３、及び１５～２０に示す各部は、エレベーター装置が有する機能を示す。実施の形態２におけるエレベーター装置のハードウェア構成は、図１４に示す例と同様である。各エレベーター装置は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサとメモリとを含む処理回路を備える。記憶部２０が有する機能はメモリによって実現される。エレベーター装置は、メモリに記憶されたプログラムをプロセッサによって実行することにより、符号１３、及び１５～１９に示す各部の機能を実現する。
　監視センター１に備えられたプロセッサ２２及びエレベーター装置に備えられたプロセッサは、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。監視センター１に備えられたメモリ２３及びエレベーター装置に備えられたメモリとして、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。
　監視センター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。監視センター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。同様に、エレベーター装置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。エレベーター装置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支援システムは、装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定するために利用できる。
　１　監視センター
　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　保守端末
　１０　記憶部
　１１　受信部
　１２　学習部
　１３　判定部
　１４　送信部
　１５　報知制御部
　１６　取得部
　１７　送信部
　１８　受信部
　１９　動作制御部
　２０　記憶部
　２１　報知器
　２２　プロセッサ
　２３　メモリ

Claims (11)

  1. 　故障が発生した装置の故障時の状態を示す故障データ及び当該故障を直すために行われた作業内容を示す作業データが記憶された記憶手段と、
    　前記記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する学習手段と、
    　故障データを受信する受信手段と、
    　前記受信手段が故障データを受信すると、前記学習手段による学習結果に基づいて、当該故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを判定する判定手段と、
    を備えた復旧支援システム。
  2. 　前記学習手段は、学習結果として第１判定基準及び第２判定基準を決定し、
    　前記判定手段は、
    　前記受信手段が故障データを受信すると、当該故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要があるか否かを前記第１判定基準に基づいて判定し、
    　保守員を派遣する必要がなければ、当該故障データを送信してきた装置で再び故障が発生する時期を前記第２判定基準に基づいて判定する請求項１に記載の復旧支援システム。
  3. 　故障データを送信してきた装置の故障を直すために保守員を派遣する必要がないと前記判定手段によって判定されると、故障を直すために必要な動作を行わせるための指令を、当該故障データを送信してきた装置に送信する送信手段を更に備えた請求項１又は請求項２に記載の復旧支援システム。
  4. 　報知制御手段を更に備え、
    　前記学習手段は、学習結果として判定基準を決定し、
    　前記報知制御手段は、前記受信手段が故障データを受信すると、当該故障データが、当該故障データを送信してきた装置から前記受信手段が過去に受信した故障データから前記判定基準に対してどのように変化したのかを報知器から報知させる請求項１に記載の復旧支援システム。
  5. 　前記受信手段は、複数の装置から故障データを受信し、
    　前記受信手段が受信した故障データが前記記憶手段に記憶される請求項１から請求項４の何れか一項に記載の復旧支援システム。
  6. 　監視センターと、
    　前記監視センターと通信が可能な複数の装置と、
    を備え、
    　前記監視センターは、
    　故障が発生した装置の故障時の状態を示す故障データ及び当該故障を直すために行われた作業内容を示す作業データが記憶された記憶手段と、
    　前記記憶手段に記憶された故障データ及び作業データを機械学習する学習手段と、
    を備え、
    　前記複数の装置のそれぞれは、
    　故障データを取得する取得手段と、
    　前記取得手段が故障データを取得すると、前記学習手段による学習結果に基づいて、当該故障データが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要であるか否かを判定する判定手段と、
    を備えた復旧支援システム。
  7. 　前記学習手段は、学習結果として第１判定基準及び第２判定基準を決定し、
    　前記判定手段は、
    　前記取得手段が故障データを取得すると、当該故障データが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要であるか否かを前記第１判定基準に基づいて判定し、
    　保守員の派遣が必要でなければ、再び故障が発生する時期を前記第２判定基準に基づいて判定する請求項６に記載の復旧支援システム。
  8. 　前記複数の装置のそれぞれは動作制御手段を更に備え、
    　前記動作制御手段は、故障データが取得された時の故障を直すために保守員の派遣が必要でないと前記判定手段によって判定されると、故障を直すために必要な動作を行わせる請求項６又は請求項７に記載の復旧支援システム。
  9. 　前記複数の装置のそれぞれは報知制御手段を更に備え、
    　前記学習手段は、学習結果として判定基準を決定し、
    　前記報知制御手段は、前記取得手段が故障データを取得すると、当該故障データが、前記取得手段が過去に取得した故障データから前記判定基準に対してどのように変化したのかを報知器から報知させる請求項６に記載の復旧支援システム。
  10. 　前記複数の装置のそれぞれは、前記取得手段によって取得された故障データを前記監視センターに送信する送信手段を更に備えた請求項６から請求項９の何れか一項に記載の復旧支援システム。
  11. 　前記記憶手段に、装置の故障データに紐付けて、当該装置の固有データが記憶され、
    　前記学習手段は、前記記憶手段に記憶された固有データも用いて機械学習を行う請求項１から請求項１０の何れか一項に記載の復旧支援システム。
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