JP2006143359A - ビル設備診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 複数のビル内設備群に設置された昇降機の稼動履歴から、診断対象となるビル内設備群に設置された昇降機およびビル内設備の稼動状態の診断を行う。
【解決手段】 昇降機に関する設置データを蓄積する第一の記憶手段として設置データ蓄積部２２と、昇降機稼動履歴データを履歴データとして蓄積する第二の記憶手段として履歴データ蓄積部２３と、複数のビル内設備群１−１〜１−Ｎから類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段として診断対象ビルデータ抽出部２４１と検索条件作成部２４２と履歴データ抽出部２４３と、診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断する診断手段として比較診断部２４４とを備える。
【選択図】 図１

Description

この発明は、複数のビル内設備群に設置された昇降機の稼動履歴およびビル内設備の稼動履歴から、個別のビル内設備群に設置された昇降機およびビル内設備の稼動状態を診断するビル設備診断装置に関する。

従来のビル設備診断装置においては、ビル内に昇降機としてエレベーターが設置され、エレベーターの診断エレベーターの各種の動作状態を所定期間毎に計測して得られた動作データを記憶する記憶手段と、複数の動作データの平均値または標準偏差値を演算する演算手段と、前回収集された動作データから演算された複数の動作データの平均値または標準偏差値と今回演算された平均値または標準偏差値とのそれぞれの差を演算する減算手段と、動作データの平均値差または標準偏差値差と診断対象のエレベーターと同一型式の標準的なエレベーターの動作データの平均値差または標準偏差値差とを比較して、診断対象のエレベーターの故障の予兆の有無を判定する判定手段から構成されている。このような装置構成により、エレベーターの動作特性を計測するために通常備えられる計測手段から動作データを収集するだけで、エレベーターの故障の予兆を判定できる。また、診断対象のエレベーターと同一型式の複数のエレベーターの診断装置と通信回線を介して通信接続された中央診断装置に送信された動作データの平均値差または標準偏差値差の平均値から診断対象のエレベーターの故障の予兆を判定できる（例えば、特許文献１参照）。

特開平８−２２５２６６（第５頁、第１図）

従来のビル設備診断装置では、ビル内に昇降機としてエレベーターが設置され、診断対象のエレベーターのデータと、同形式のエレベーターの標準的なデータまたは、同形式エレベーターの実測値の平均値とを比較することによって、エレベーターの故障予測を行っていた。しかし、この場合、標準値や平均値からの乖離と故障の相関が明らかでなく、平均から離れていることが故障につながるとは限らない。また、故障予測や寿命判断以外に、性能評価やチューニング、またはエレベーター以外のビル内設備の評価や診断などには用いることができない。

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もので、複数のビル内設備群に設置された昇降機の稼動履歴およびビル内設備の稼動履歴から、診断対象となるビル内設備群に設置された昇降機およびビル内設備の稼動状態の診断を行うものである。

この発明に係るビル設備診断装置においては、複数のビル内設備群それぞれに設置される昇降機に関する設置データを蓄積する第一の記憶手段と、昇降機の制御部との間で送受される昇降機稼動履歴データを履歴データとして蓄積する第二の記憶手段と、履歴データから類似するビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別し、設置データと特定データとによりビル内設備群の利用状況を示す利用指数を算出し、複数のビル内設備群のうちの診断対象ビル内設備群の利用指数により設定される所定の範囲に利用指数が収まるかどうかで複数のビル内設備群から類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段と、診断データのうちの診断対象ビル内設備群に関するデータが診断データのうちの類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られるビル内設備群の正常状態を示す許容範囲に含まれるかどうかで、診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断する診断手段とを備えたものである。

この発明は、複数のビル内設備群それぞれに設置される昇降機に関する設置データを蓄積し、昇降機の制御部との間で送受される昇降機稼動履歴データを履歴データとして蓄積し、履歴データから類似するビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別し、設置データと特定データとによりビル内設備群の利用状況を示す利用指数を算出し、診断対象ビル内設備群の利用指数により設定される所定の範囲に利用指数が収まるかどうかで類似ビル内設備群を特定し、診断データのうちの診断対象ビル内設備群に関するデータが診断データのうちの類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られるビル内設備群の正常状態を示す許容範囲に含まれるかどうかで、診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断することにより、診断対象ビル内設備群に設置される昇降機の稼動履歴データの相対的な評価を行い、昇降機の稼動状態の診断を行うことができる。

実施の形態１．
図１は、この発明を実施するための実施の形態１におけるビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。図１において、ビル設備診断装置は複数のビル内設備群１−１〜１−Ｎとビル内設備群１−１〜１−Ｎからデータを送受するビル設備診断装置２で構成される。ビル内設備群はビルに設置される設備の集合である。ここで、Ｎはビル設備診断装置２とデータを送受することができるビル内設備群の数を表わしており、Ｎは２以上の整数である。ビル内設備群１−１〜１−Ｎに設置される設備として昇降機があり、本実施の形態１では昇降機としてエレベーターがビル内設備群１−１〜１−Ｎそれぞれに設置され、エレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎにより制御される。エレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎは１台または複数のエレベーターの制御を行う。エレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎはそれぞれ対応するビル側通信部１２−１〜１２−Ｎと接続され、ビル設備診断装置２とデータを送受することができる。なお、１つのビル内設備群にエレベーター制御部が複数あってもよい。

個別のビル内設備群ｎのビル側通信部１２−ｎはエレベーター制御部１１−ｎから昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）を受け取り、ビル設備診断装置２へ送信する。ここでｎ（１≦ｎ≦Ｎ）はビル設備診断装置２とデータを送受することができる個別のビル内設備群の番号を表わしている。昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）は、その要素としてエレベーターの乗車人数、降車人数、戸開閉履歴、走行履歴、乗場呼び発生履歴、かご呼び発生履歴などの昇降機運行履歴データＬＥＤ（ｎ）を含む。また、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）は、その要素としてエレベーターの待ち時間履歴、旅行時間履歴、満員通過発生履歴、積み残し発生履歴などの昇降機サービス履歴データＬＥＳ（ｎ）、エレベーターの特定のリレーの動作回数、巻き上げ機の動作履歴、ブレーキの動作履歴などの昇降機機器動作履歴データＬＥＥ（ｎ）、エレベーターの振動測定履歴、騒音測定履歴、インバーターの温度測定履歴、モーターの温度測定履歴などの昇降機機器状態履歴データＬＥＣ（ｎ）を含んでもよい。例えば、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）は式（１）のように記述することができる。
ＬＥ（ｎ）＝｛ＬＥＤ（ｎ）、ＬＥＳ（ｎ）、ＬＥＥ（ｎ）、ＬＥＣ（ｎ）｝
…（１）

ビル側通信部１２−１〜１２−Ｎがそれぞれ対応するエレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎとのみ接続されている場合、履歴データＬ（１）〜Ｌ（Ｎ）として扱われるデータは、昇降機稼動履歴データＬＥ（１）〜ＬＥ（Ｎ）だけである。また、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）、昇降機運行履歴データＬＥＤ（ｎ）、昇降機サービス履歴データＬＥＳ（ｎ）、昇降機機器動作履歴データＬＥＥ（ｎ）、昇降機機器状態履歴データＬＥＣ（ｎ）は、ある時刻ｔとその時刻におけるデータの値の集合であるログデータ形式でもよいし、所定の単位時間における積算値や平均値など統計処理したデータでもよいし、所定の時間帯毎の各時間帯における積算値や平均値など統計処理したデータの集合でもよい。

ビル設備診断装置２は診断装置側通信部２１、設置データ蓄積部２２、履歴データ蓄積部２３、診断部２４、診断結果表示部２５で構成される。診断装置側通信部２１は、ビル側通信部１２−１〜１２−Ｎと有線または無線のネットワークで接続されているか、共通の媒体が扱えるインタフェースを備えており、ビル側通信部１２−１〜１２−Ｎから出力される昇降機稼動履歴データＬＥ（１）〜ＬＥ（Ｎ）が入力される。

設置データ蓄積部２２は複数のビル内設備群１−１〜１−Ｎそれぞれに設置される昇降機に関する設置データＳＥ（１）〜ＳＥ（Ｎ）を蓄積する第一の記憶手段である。昇降機に関する設置データＳＥ（１）〜ＳＥ（Ｎ）はエレベーターの仕様や設置などに関するデータで、地上階床数、地下階床数、階高、エレベーター速度、エレベーター容量、かご台数、ドア幅、ドア速度、ビル用途、ビル内利用状況などが含まれる。個別のビル内設備群１−ｎに関する設置データＳ（ｎ）は式（２）のように記述することができる。
Ｓ（ｎ）＝｛ＳＥ（ｎ）｝ …（２）

履歴データ蓄積部２３はエレベーターの制御部であるエレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎとの間で送受される昇降機稼動履歴データＬＥ（１）〜ＬＥ（Ｎ）を履歴データＬ（１）〜Ｌ（Ｎ）として蓄積する第二の記憶手段である。

診断部２４は設置データ蓄積部２２と履歴データ蓄積部２３とに蓄積されたデータから、ビル内設備群１−１〜１−Ｎのいずれかのビル内設備群１−ｍ（１≦ｍ≦Ｎ）の診断を行うものであり、診断対象ビルデータ抽出部２４１、検索条件作成部２４２、履歴データ抽出部２４３、比較診断部２４４から構成される。診断対象ビルデータ抽出部２４１と検索条件作成部２４２と履歴データ抽出部２４３は、履歴データから類似ビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別し、設置データと特定データとによりビル内設備群の利用状況を示す利用指数を算出し、複数のビル内設備群のうちの診断対象ビル内設備群の利用指数により設定される所定の範囲に利用指数が収まるかどうかで複数のビル内設備群から類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段である。なお、診断したい目的に合わせて診断データをあらかじめ設定し、特定データと診断データを区別してもよい。比較診断部２４４は診断データのうちの診断対象ビル内設備群に関するデータが診断データのうちの類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られるビル内設備群の正常状態を示す許容範囲に含まれるかどうかで、診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断する診断手段である。

診断対象ビルデータ抽出部２４１は診断対象となる診断対象ビル内設備群１−ｍ（１≦ｍ≦Ｎ）を選定し、診断対象ビル内設備群１−ｍに関する設置データＳ（ｍ）を設置データ蓄積部２２から、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）を履歴データ蓄積部２３から抽出する。この際、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）から類似ビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別する。

検索条件作成部２４２は診断目的に合わせて、検索対象ビルデータ抽出部２４１で抽出された特定データまたは設置データＳ（ｍ）から、診断対象ビル内設備群と類似ビル内設備群を抽出するための履歴データの検索条件Ｃを作成する。検索条件Ｃは設置データＳ（１）〜Ｓ（Ｎ）から作成される設置データ検索条件ＣＳと、昇降機稼動履歴データＬＥ（１）〜ＬＥ（Ｎ）のうちの類似ビル内設備群を特定する特定データから作成される履歴データ検索条件ＣＬとからなる。また、検索条件Ｃとしては、設置データ検索条件ＣＳまたは履歴データ検索条件ＣＬのいずれか１つ以上の条件があればよい。

例えば、設置データ検索条件ＣＳとして式（３）のような条件が与えることができる。
ＣＳ＝｛地上階床数（ｍ）−ＴＨＬ≦地上階床数（ｎ）≦地上階床数（ｍ）＋ＴＨＵ
、
地下階床数（ｎ）＝地下階床数（ｍ）、
かご台数（ｎ）＝かご台数（ｍ）、
ビル用途（ｎ）＝ビル用途（ｍ）｝ …（３）
式（３）において、ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）はビル設備診断装置２とデータを送受することができる個別のビル内設備群の番号を表わしており、ｍ（１≦ｎ≦Ｎ）は診断対象ビル内設備群の番号を表わしている。また、ＴＨＬは地上階床数の検索条件に関する下方許容範囲、ＴＨＵは上方許容範囲を表わす。例えば、診断対象ビル内設備群１−ｍの設置データＳ（ｍ）が地上階床数１０階、地下階床数２階、かご台数３台、ビル用途住宅、ＴＨＬ＝２、ＴＨＵ＝３である場合、地上階床数が８〜１３階床で、地下階床数が２階床、かご台数が３台で、ビル用途が住宅である条件を満たすビル内設備群を検索することになる。

また、履歴データ検索条件ＣＬとしては式（４）のような条件を与えることができる。
ＣＬ＝｛８時台の乗車人数（ｍ）×ＰＥＲＬ≦８時台の乗車人数（ｎ）
≦８時台の乗車人数（ｍ）×ＰＥＲＵ、
履歴データ収集日種別（ｎ）＝履歴データ収集日種別（ｍ）｝ …（４）
式（４）において、ＰＥＲＬは８時台乗車人数に関する下限許容率、ＰＥＲＵは上限許容率である。例えば、診断対象ビル内設備群１−ｍの昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）が８時台乗車人数４００人、下限許容率０．８、上限許容率１．２、履歴データ収集日種別＝平日の場合、平日の８時台乗車人数が３２０人から４８０人の間にあるビル内設備群を検索することになる。このように、設置データＳ（ｍ）から作成される設置データ検索条件ＣＳと特定データから作成される履歴データ検索条件ＣＬとにより、診断対象ビル内設備群の利用状況を示す利用指数として平日の８時台の乗車人数を算出し、複数のビル内設備群１−１〜１−Ｎから類似ビル内設備群を特定するための利用指数の所定の範囲として平日の８時台乗車人数が３２０人から４８０人の間にあることを検索条件Ｃとして設定する。

履歴データ抽出部２４３は、設置データＳ（１）〜Ｓ（Ｎ）と特定データとによりビル内設備群１−１〜１−Ｎの利用状況を示す利用指数を算出し、この利用指数からビル内設備群１−１〜１−Ｎの中から検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の集合Ｋ（Ｃ）を特定する。そして、類似ビル内設備群の集合Ｋ（Ｃ）に関する昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）を履歴データ蓄積部２３から抽出する。ここで、ｋは検索条件Ｃに合致するビル内設備群の集合Ｋ（Ｃ）の要素である。

比較診断部２４４は類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）を比較する。比較の方法としては、類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）の頻度分布曲線と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）とを比較する方法、診断データＸ’（ｋ）の平均値Ｘａと診断データＸ（ｍ）を比較する方法、診断データＸ’（ｋ）の平均値Ｘａ’および診断データＸ’（ｋ）の標準偏差Ｘｓ’からの診断データＸ（ｍ）の変移を比較する方法などがある。なお、診断データＸ’（ｋ）の頻度分布、平均値、標準偏差などからエレベーターの正常状態を示す許容範囲を設定し、診断データＸ（ｍ）がこの許容範囲に含まれるかどうかで診断対象のエレベーターの稼動状態を診断することができる。以上のように、診断データのうちの診断対象ビル内設備群に関するデータが診断データのうちの類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られるビル内設備群の正常状態を示す許容範囲に含まれるかどうかで、診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断することができる。

診断結果表示部２５は比較診断部２４４で生成された比較診断結果を表示し、オペレーターに理解を促す。

ここで、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）は、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）の要素である昇降機運行履歴データＬＥＤ（ｎ）、昇降機サービス履歴データＬＥＳ（ｎ）、昇降機機器動作履歴データＬＥＥ（ｎ）、昇降機機器状態履歴データＬＥＣ（ｎ）のいずれかまたは、それらのいずれかの履歴データを構成する要素のデータであってよい。たとえば、昇降機運行履歴データＬＥＤ（ｎ）の要素である出発回数であってもよいし、昇降機サービス履歴データＬＥＳ（ｎ）の要素である待ち時間であってもよい。また、診断データＸ（ｎ）は単一の値でも複数の値でもよい。

検索条件Ｃと、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）としては、様々な組合せが可能である。第１の組合せ例として、昇降機サービス履歴データＬＥＳ（ｎ）に含まれる待ち時間から、診断対象ビル内設備群に関する待ち時間を診断してもよい。図２は類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）のうちの待ち時間ＷＴ’（ｋ）の頻度分布３０１と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）のうちの待ち時間ＷＴ（ｍ）３０２とを比較している。図２より、類似する条件のビル内設備群と比べると、診断対象ビル内設備群１−ｍのエレベーターの待ち時間が長いことがわかる。

また、図３のように、類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）のうちの待ち時間ＷＴ’（ｋ）の累積度数分布３０３と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）のうちの待ち時間ＷＴ（ｍ）３０２とを比較することも可能である。このような比較により、診断対象ビル内設備群１−ｍが類似ビル内設備群の中でどのような位置にあるかが明らかとなり、相対的な評価が可能となる。

また、類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ１’（ｋ）を類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる別の診断データＸ２’（ｋ）で規格化した値Ｘ１２‘（ｋ）＝Ｘ１’（ｋ）／Ｘ２’（ｋ）の頻度分布または累積度数分布を用いて比較することも可能である。これによって、診断対象ビル内設備群１−ｍにおける２つの値Ｘ１（ｍ）とＸ２（ｍ）の値の関係が、類似ビル内設備群の中でどのような位置にあるかが明らかとなり、相対的な評価が可能となる。

また、類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ１’（ｋ）の平均値Ｘ１ａと類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる別の診断データＸ２’（ｋ）の平均値Ｘ２ａの関係を表わす曲線Ｘ１ａ＝Ｆ（Ｘ２ａ）と、診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ１（ｍ）、Ｘ２（ｍ）を比較してもよい。このとき、Ｘ１’（ｋ）、Ｘ１ａ、Ｘ２’（ｋ）、Ｘ２ａ、Ｘ１（ｍ）、Ｘ２（ｍ）はスカラー値でもベクトルでもよい。図４に、Ｘ１ａとしてエレベーターの出発回数Ｓｔを設定し、Ｘ２ａとしてリレーの故障頻度Ｒrを設定した場合のエレベーターの出発回数Ｓｔとリレーの故障頻度Ｒrとの関係をあらわす曲線３０４を示す。また、診断対象ビル内設備群の出発回数Ｓｔ（ｍ）とリレー故障頻度Ｒｒ（ｍ）との関係をあらわす点３０５を示す。曲線３０４と点３０５を比較すると、出発回数に対してリレーの故障頻度が高いことが分かる。

第２の組合せ例としては、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として平均待ち時間を設定し、検索条件Ｃのうち、設置データ検索条件ＣＳとして設置データＳ（ｎ）から交通計算によって演算できるエレベーターの５分間あたりの輸送能力、履歴データ検索条件ＣＬとして５分間あたり乗車人数を設定する。このように昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとを設定し、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、輸送能力に対する乗車人数つまり、交通需要が類似しているビル内設備群の間で、平均待ち時間の相対評価を行うことが可能となる。本評価は、１日全体の平均値で行ってもよいし、５分間以上の一定時間毎の平均待ち時間と乗車人数を用いて、一定時間ごとに診断を行ってもよい。ここで、交通計算とは、エレベーターの設計時点において一般的に用いる輸送能力計算手法であり、エレベーターが１周回に必要な周回時間を演算し、周回時間によって輸送能力や待ち時間の２倍に相当する出発間隔を演算することが可能となる。

第３の組合せ例としては、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として設置データＳ（ｎ）から周回時間を使って演算できるエレベーターの出発間隔と待ち時間の比率を設定し、検索条件Ｃのうち、設置データ検索条件ＣＳとして設置データＳ（ｎ）から周回時間を使って演算できるエレベーターの５分間あたりの輸送能力、履歴データ検索条件ＣＬとして５分間あたりの乗車人数が診断対象ビル内設備群の５分間あたりの乗車人数から決められる所定の範囲内にあることと設定する。このように昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとを設定し、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、輸送能力と交通需要の条件が類似しているビル内設備群において、エレベーターの設計時点で演算された出発間隔と、エレベーターの運用後に演算される待ち時間実績値の比率の相対評価が可能となる。本評価は、１日全体の平均値で行ってもよいし、５分間以上の一定時間毎の平均待ち時間と乗車人数を用いて、一定時間ごとに診断を行ってもよい。

第４の組合せ例としては、第２または第３の組合せ例において、診断対象ビル内設備群が設置されるビルが竣工前で、診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）が得られない状態において、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）の平均値を演算することにより、診断対象ビル内設備群の竣工後の待ち時間の事前推定が可能となり、検索条件Ｃにおける設置データ検索条件ＣＳを変更して再検索することにより、適正な待ち時間となる設置データ検索条件ＣＳが得られる。得られた設置データ検索条件から、エレベーターの設備設計を行うことにより、適正な待ち時間を得られる設備設計が可能となる。

第５の組合せ例としては、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として制御パラメータ標準値での待ち時間と所定の方法で制御パラメータをチューニングした後の待ち時間を比較して得られる改善率を設定し、検索条件Ｃのうち、設置データ検索条件ＣＳとしてビル階床数、エレベーター台数、エレベーター速度、ビル利用状況、制御パラメータチューニングの実施を設定する。このように昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとを設定し、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、類似したビル内設備群において制御パラメータチューニングの効果の相対評価が可能となる。

第６の組合せ例としては、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として空きかご待機動作標準状態での待ち時間と空きかご待機階をチューニングした場合の待ち時間を比較して得られる改善率を設定し、検索条件Ｃのうち、履歴データ検索条件ＣＬとして、連続乗車率が診断対象ビル内設備群の連続乗車率から決められる所定の範囲内にあることと設定する。ここで、連続乗車率とは、あるＦ階で乗客が降車した直後の乗場呼び数を、全呼び数で割ったものであり、一般に連続乗車率が高いと空きかごは特定の階で待機動作をするよりも、最終停止階で停止することが望ましい。このように昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとを設定し、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、連続乗車率が類似したビル内設備群において、空きかご待機階チューニングの効果の相対評価が可能となる。

第７の組合せ例としては、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）としてエレベーターの装置変更前の待ち時間とエレベーターの装置変更後の待ち時間を比較して得られる改善率を設定し、検索条件Ｃのうち、設置データ検索条件ＣＳとして、ビル階床数、エレベーター台数、エレベーター速度ビル利用状況、制御パラメータチューニングの実施を設定する。このように昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとを設定し、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、類似したビル内設備群においてエレベーターの設備変更効果の相対評価が可能となる。

第８の組合せ例としては、第５、第６、第７の組合せにおいて、診断対象ビル内設備群に制御パラメータチューニング、空きかご待機階チューニングまたはエレベーターの装置変更を行う前で、診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）が得られない状態において、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）の平均値を演算することにより、診断対象ビル内設備群の制御パラメータチューニング、空きかご待機階チューニング、エレベーターの装置変更効果の事前推定が可能となる。

第９の組合せ例としては、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として例えばブレーキシューやローラーやロープなどのエレベーター部品の磨耗率を設定し、検索条件Ｃのうち、設置データ検索条件ＣＳとしてビルの階床数、エレベーターの形式、ビル用途を設定し、履歴データ検索条件ＣＬとしてエレベーターの出発回数を設定する。このように昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとを設定し、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、エレベーターの使用頻度条件が同じ場合の部品磨耗率の相対評価が可能となる。

第１０の組合せ例としては、昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれるデータの中で、ブレーキシューやローラーやロープなどのエレベーター部品の磨耗率をＸ１（ｎ）、エレベーターの出発回数をＸ２（ｎ）とし、診断データＸ（ｎ）＝Ｘ１（ｎ）／Ｘ２（ｎ）として設定する。また、検索条件Ｃのうち、設置データ検索条件ＣＳとしてビルの階床数、エレベーターの形式、ビル用途を設定する。このように昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとを設定し、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）とを比較することによって、エレベーターの使用頻度に対する部品磨耗率の相対評価が可能となる。

以上のように、昇降機に関する設置データを蓄積する第一の記憶手段である設置データ蓄積部２２と、昇降機稼動履歴データを履歴データとして蓄積する第二の記憶手段である履歴データ蓄積部２３と、複数のビル内設備群１−１〜１−Ｎから類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段として診断対象ビルデータ抽出部２４１と検索条件作成部２４２と履歴データ抽出部２４３と、診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断する診断手段として比較診断部２４４とを備えることにより、多数の昇降機稼動履歴データの中から、類似ビル内設備群における昇降機稼動履歴データと診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データを比較することにより相対的な評価値を得ることが可能となり、診断対象ビル内設備群のうちの昇降機であるエレベーターの稼動状態を診断することができる。

実施の形態２．
図５は、この発明を実施するための実施の形態２におけるビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。図５において、ビル内設備群１−１〜１−Ｎに設置される昇降機としてエレベーターに加えてエスカレーターがあり、エレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎおよびエスカレーター制御部４１−１〜４１−Ｎが設置される。なお、ビル内設備群のうちにはエレベーター制御部のみが設置されるビル内設備群、エスカレーター制御部のみが設置されるビル内設備群が含まれてもよい。個別のビル内設備群ｎのビル側通信部１２−ｎはエレベーター制御部１１−ｎおよびエスカレーター制御部４１−ｎからエレベーターの稼動履歴データおよびエスカレーターの稼動履歴データを受け取り昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）としてビル設備診断装置２へ送信する。この昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）はビル設備診断装置２に設置された履歴データ蓄積部２３に蓄積される。また、エレベーターの設置データおよびエスカレーターの設置データは昇降機に関する設置データＳＥ（ｎ）として設置データ蓄積部２２に蓄積される。

昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）は次のように与えられる。昇降機運行履歴データＬＥＤ（ｎ）は、エレベーターの乗車人数、降車人数、戸開閉履歴、走行履歴、乗場呼び発生履歴、かご呼び発生履歴に加えて、各階間に設置された個々のエスカレーターの乗車人数を含む。エスカレーターの乗車人数はエスカレーターのモーターの負荷率で測定してもよいし、乗場もしくは降場に光電センサなどの人の通過を検出するセンサを設けて測定してもよいし、休止機能つきエスカレーターでは起動回数を測定してもよい。昇降機機器動作履歴データＬＥＥ（ｎ）は、エレベーターの特定のリレーの動作回数、巻き上げ機の動作履歴、ブレーキの動作履歴などに加えて、エスカレーターの特定のリレーの動作回数、巻き上げ機の動作履歴を加えてもよい。昇降機機器状態履歴データＬＥＣ（ｎ）はエレベーターの振動測定履歴、騒音測定履歴、インバーターの温度測定履歴、モーターの温度測定履歴に加えて、エスカレーターの振動測定履歴、騒音測定履歴、インバーターの温度測定履歴、モーターの温度測定履歴を加えてもよい。

設置データ蓄積部２２に蓄積された設置データおよび履歴データ蓄積部２３に蓄積された履歴データに基づき診断部２４により診断対象ビル内設備群に設置されるエレベーターおよびエスカレーターの稼動状態を診断する。

以上のように、ビル内設備群１−１〜１−Ｎにエレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎおよびエスカレーター制御部４１−１〜４１−Ｎを設置した構成により、診断対象ビル内設備群のうちの昇降機であるエレベーターおよびエスカレーターの稼動状態を診断することができる。

図６は、この発明を実施するための実施の形態２におけるビル設備診断装置と複数のビル内設備群との別の構成図である。図６において、ビル内設備群１−１〜１−Ｎにはエレベーター制御部は設置されず、エスカレーター制御部４１−１〜４１−Ｎが設置される。個別のビル内設備群ｎのビル側通信部１２−ｎはエスカレーター制御部４１−ｎからエスカレーターの稼動履歴データを昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）として受け取り、ビル設備診断装置２へ送信する。この昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）はビル設備診断装置２に設置された履歴データ蓄積部２３に蓄積される。また、エスカレーターの設置データは昇降機に関する設置データＳＥ（ｎ）として設置データ蓄積部２２に蓄積される。

昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）は次のように与えられる。昇降機運行履歴データＬＥＤ（ｎ）にはエスカレーターの乗車人数を含む。エスカレーターの乗車人数はエスカレーターのモーターの負荷率で測定してもよいし、乗場もしくは降場に光電センサなどの人の通過を検出するセンサを設けて測定してもよいし、休止機能つきエスカレーターでは起動回数を測定してもよい。昇降機機器動作履歴データＬＥＥ（ｎ）はエスカレーターの特定のリレーの動作回数、巻き上げ機の動作履歴を含む。昇降機機器状態履歴データＬＥＣ（ｎ）はエスカレーターの振動測定履歴、騒音測定履歴、インバーターの温度測定履歴、モーターの温度測定履歴を含む。

設置データ蓄積部２２に蓄積された設置データおよび履歴データ蓄積部２３に蓄積された履歴データに基づき診断部２４により診断対象ビル内設備群に設置されるエスカレーターの稼動状態を診断することができる。

以上のように、ビル内設備群１−１〜１−Ｎにエレベーター制御部を設置せず、エスカレーター制御部４１−１〜４１−Ｎを設置した構成により、診断対象ビル内設備群のうちのエスカレーターの稼動状態を診断することができる。

実施の形態３．
図７は、この発明を実施するための実施の形態３におけるビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。このビル設備診断装置により、ビル内設備群に設置された設備の履歴データを使って、履歴データの相対評価により設備の診断と事例検索を行うものである。このビル設備診断装置はビル内設備群に設置される設備である昇降機としてエレベーターに対する作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を蓄積する第三の記憶手段である事例蓄積部２６、昇降機としてエレベーターに対する作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を入力する事例入力部２７、類似ビル内設備群の作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を第三の記憶手段である事例蓄積部２６から検索する事例検索手段である事例抽出部２４５、診断結果を表示する診断結果表示部２５で構成され、それ以外は実施の形態１で説明したものと同じである。

事例蓄積部２６は昇降機としてエレベーターに対する作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を事例データとして蓄積する。ここでいう事例とは、例えば、エレベーターの運行性能が悪い場合に、制御パラメータのチューニングやエレベーターの追加を行ったなどの対策事例や、部品などの磨耗にもとづく故障事例などがある。表１に事例データ一覧表の一例を示す。事例入力部２７は事例データを、事例蓄積部２６に入力する端末であり、新たな作業事例が発生した場合に事例の入力を行う。事例蓄積部２６は、ビル内設備群１−１〜１−Ｎで行った制御パラメータのチューニング事例や故障発生事例などの作業事例を例えば、表１の事例データ一覧表のような形式で蓄積している。このとき事例データは式（５）の形で表わされる。

ＣＡＳＥ（ｊ）＝｛ｔｙｐｅ（ｊ）、ｎａｍｅ（ｊ）、ＣＶ（ｊ）、ＸＶ（ｊ）、
ＯＰＥＲＡＴＩＯＮ（ｊ）｝ …（５）
ここで、ＣＡＳＥ（ｊ）はｊ番目の事例、ｔｙｐｅ（ｊ）は事例種別であり、例えば、チューニングや部品交換、故障などの値を表わす。ｎａｍｅ（ｊ）はビル名、ＣＶ（ｊ）は事例ＣＡＳＥ（ｊ）を適用したときの検索条件の値、ＸＶ（ｊ）は事例ＣＡＳＥ（ｊ）を適用したときの診断値データの値、ＯＰＥＲＡＴＩＯＮ（ｊ）は作業事例を表わす。

事例抽出部２４５は検索条件作成部２４２から出力される検索条件ＣがＣＶ（ｊ）に合致し、診断対象ビル内設備群の昇降機稼動履歴データＬＥ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）がＸＶ（ｊ）と類似している事例ＣＡＳＥ’（ｍ）を類似ビル内設備群に設置されるエレベーターの事例データとして事例蓄積部２６に蓄積された事例データから抽出する。診断結果表示部２５は比較診断部２４４で生成された比較診断結果と事例抽出部２４５で抽出された事例ＣＡＳＥ’（ｍ）を表示する。また、事例蓄積部２６に蓄積された事例データからビル内設備群に設置される設備の正常状態を示す許容範囲を設定することができる。

本実施の形態では、ビル内設備群に設置される設備である昇降機としてエレベーターを設置した場合について説明したが、エレベーターに加えてエスカレーターを設置してもよいし、エスカレーターだけを設置してもよい。

以上のように、ビル内設備群に設置される設備に対する作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を蓄積する第三の記憶手段として事例蓄積部２６と、類似ビル内設備群に設置される設備の作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を第三の記憶手段から検索する事例検索手段として事例抽出部２４５とを備えることにより、多数の履歴データの中から、類似ビル内設備群における履歴データと診断対象ビル内設備群の履歴データを比較することにより相対的な評価値と、類似した状況で過去に行った作業事例を得ることができる。

実施の形態４．
図８は、この発明を実施するための実施の形態４におけるビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。このビル設備診断装置により、ビル内設備群の履歴データを使って、履歴データの相対評価と事例検索によって、ビル内設備群のパラメータチューニングを行うものである。このビル設備診断装置はビル内設備群のパラメータチューニングを行うパラメータ作成部２８で構成され、それ以外は実施の形態３で説明したものと同じである。

パラメータ作成部２８は事例抽出部２４５から出力される事例ＣＡＳＥ（ｊ）のＯＰＥＲＡＴＩＯＮ（ｊ）の作業履歴にもとづいてパラメータ作成を行う。例えば、ＯＰＥＲＡＴＩＯＮ（ｊ）が、空かご待機階をビル最上階に設定するという作業履歴であった場合には、パラメータである空かご待機階を最上階に設定する。

以上のように、ビル内設備群のパラメータチューニングを行うパラメータ作成部２８を備えることにより、多数の履歴データの中から、類似ビル内設備群における履歴データと診断対象ビル内設備群の履歴データを比較することにより類似した状況で過去に行った作業事例にもとづいて制御パラメータの設定ができる。

実施の形態５．
図９は、この発明を実施するための実施の形態５におけるビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。このビル設備診断装置により、複数のビル内設備群に設置された昇降機の履歴データと昇降機以外のビル内設備の履歴データを用いて、昇降機などの設備の稼動状況が類似しているビル内設備群との間での、ビル内設備の履歴データの相対評価によって、昇降機以外のビル内設備の診断や事例検索を行うものである。ここでいう昇降機以外のビル内設備の履歴データとは上下水道設備、空調設備、照明設備、受配電設備など稼動状況、入退出管理システム、監視システムなどのセキュリティシステムなどの利用状況、稼動状況である。また、ビル内設備の履歴データにはビル内設備の履歴データが含まれてもよい。ビル施設の履歴データとは、ル内店舗の来客数、売上高、テナントの空室率などをいう。またここでいう事例とは、昇降機以外のビル内設備やビル施設の制御パラメータのチューニング事例、設備設計事例、故障事例のほか、ビル内施設での行事事例などを含む。

図９において、ビル設備診断装置は複数のビル内設備群１−１〜１−Ｎとビル内設備群１−１〜１−Ｎからデータを送受して診断を行うビル設備診断装置２で構成される。ここで、Ｎはビル設備診断装置２とデータを送受することができるビル内設備群の数を表わしており、Ｎは２以上の整数である。ビル内設備群１−１〜１−Ｎに設置される設備として昇降機がある。昇降機としてエレベーターがビル内設備群１−１〜１−Ｎそれぞれに設置され、エレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎにより制御される。エレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎは１台または複数のエレベーターの制御を行う。なお、１つのビル内設備群にエレベーター制御部が複数あってもよい。また、ビル内設備群１−１〜１−Ｎに設置される設備としてビル内設備１３−１〜１３−Ｎがある。ビル内設備１３−１〜１３−Ｎは、エレベーター以外のビル内設備やビル施設に関するシステムであり、例えば、上下水道制御システム、空調設備制御システム、照明制御システム、受配電制御システム、入退出管理システム、監視システムのほか、ビル内店舗のＰＯＳシステム、ビル管理システムなどがある。１つのビル内設備群にビル内設備が複数あってもよい。エレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎとビル内設備１３−１〜１３−Ｎはそれぞれ対応するビル側通信部１２−１〜１２−Ｎと接続され、ビル設備診断装置２とデータを送受することができる。

個別のビル内設備群ｎのビル側通信部１２−ｎはエレベーター制御部１１−ｎから昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）とビル内設備１３−ｎからビル内設備履歴データＬＦ（ｎ）とを受け取り、ビル設備診断装置２へ送信する。ここでｎ（１≦ｎ≦Ｎ）はビル設備診断装置２とデータを送受することができる個別のビル内設備群の番号を表わしている。昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）は実施の形態１で説明したものと同じである。ビル内設備履歴データＬＦ（ｎ）はビル内設備の稼動状況、利用状況、売上高などである。また、ビル内設備履歴データＬＦ（ｎ）は昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）と同様に、ある時刻ｔとその時刻におけるデータの値の集合であるログデータ形式でもよいし、所定の単位時間における積算値や平均値など統計処理したデータでもよいし、所定の時間帯毎の各時間帯における積算値や平均値など統計処理したデータの集合でもよい。昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）とビル内設備履歴データＬＦ（ｎ）とはまとめて、履歴データＬ（ｎ）として扱われる。履歴データＬ（ｎ）は式（６）で表わされる。
Ｌ（ｎ）＝｛ＬＥ（ｎ）、ＬＦ（ｎ）｝ …（６）

ビル設備診断装置２は診断装置側通信部２１、設置データ蓄積部２２、履歴データ蓄積部２３、診断部２４、診断結果表示部２５、事例蓄積部２６、事例入力部２７で構成される。診断装置側通信部２１は、ビル側通信部１２−１〜１２−Ｎと有線または無線のネットワークで接続されているか、共通の媒体が扱えるインタフェースを備えており、ビル側通信部１２−１〜１２−Ｎから出力される履歴データＬ（１）〜Ｌ（Ｎ）が入力される。

設置データ蓄積部２２は複数のビル内設備群１−１〜１−Ｎそれぞれに設置される昇降機としてエレベーターに関する設置データと複数のビル内設備群１−１〜１−Ｎに設置されるエレベーター以外のビル内設備の設置データを蓄積する第一の記憶手段であり、ビル内設備群に設置された設備や機器の設置、テナントの状況、業種などに関するデータのうち少なくともエレベーターとその他の設備、施設に関する設置データを記憶する。例えば、実施の形態１に説明したエレベーターの仕様などに関する設置データと、上下水道設備に関するポンプ容量、ポンプのモーターの種類、設置期間などのビル内設備に関する設置データとなる。ビル内設備群１−ｎに関する設置データＳ（ｎ）は式（７）のように記述できる。
Ｓ（ｎ）＝｛ＳＥ（ｎ）、ＳＦ（ｎ）｝ …（７）
ここで、ＳＥ（ｎ）は個別のビル内設備群１−ｎに設置された昇降機に関する設置データの集合、ＳＦ（ｎ）は昇降機以外の設備、施設に関する設置データの集合である。

履歴データ蓄積部２３はエレベーターの制御部であるエレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎとの間で送受される昇降機稼動履歴データＬＥ（１）〜ＬＥ（Ｎ）とビル内設備との間で送受されるビル内設備履歴データＬＦ（１）〜ＬＦ（Ｎ）とを履歴データＬ（１）〜Ｌ（Ｎ）として蓄積する第二の記憶手段である。

診断部２４は設置データ蓄積部２２と履歴データ蓄積部２３に蓄積されたデータから、ビル内設備群１−１〜１−Ｎのいずれかのビル内設備群１−ｍ（１≦ｍ≦Ｎ）の診断を行うものであり、診断対象ビルデータ抽出部２４１、検索条件作成部２４２、履歴データ抽出部２４３、比較診断部２４４、事例抽出部２４５で構成される。診断対象ビルデータ抽出部２４１と検索条件作成部２４２と履歴データ抽出部２４３は、履歴データから類似ビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別し、設置データと特定データとによりビル内設備群の利用状況を示す利用指数を算出し、複数のビル内設備群のうちの診断対象ビル内設備群の利用指数により設定される所定の範囲に利用指数が収まるかどうかで複数のビル内設備群から類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段である。なお、診断したい目的に合わせて診断データをあらかじめ設定し、特定データと診断データを区別してもよい。比較診断部２４４は診断データのうちの診断対象ビル内設備群に関するデータが診断データのうちの類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られるビル内設備群の正常状態を示す許容範囲に含まれるかどうかで、診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断する診断手段である。また、事例抽出部２４５は実施の形態３で説明したような、類似ビル内設備群に設置される設備の作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を第三の記憶手段である事例蓄積部２６から検索する事例検索手段である。

診断対象ビルデータ抽出部２４１は診断対象となる診断対象ビル内設備群１−ｍ（１≦ｍ≦Ｎ）を選定し、診断対象ビル内設備群１−ｍに関する設置データＳ（ｍ）を設置データ蓄積部２２から、履歴データＬ（ｍ）を履歴データ蓄積部２３から抽出する。この際、履歴データＬ（ｍ）から類似ビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別する。特定データは昇降機稼動履歴データおよびビル内設備履歴データから選別され、診断データも昇降機稼動履歴データおよびビル内設備履歴データから選別される。

検索条件作成部２４２は診断目的に合わせて、検索対象ビルデータ抽出部２４１で抽出された特定データまたは設置データＳ（ｍ）から、診断対象ビル内設備群と類似ビル内設備群を抽出するための履歴データの検索条件Ｃを作成する。検索条件Ｃは設置データＳ（１）〜Ｓ（Ｎ）から作成される設置データ検索条件ＣＳと、履歴データＬ（１）〜Ｌ（Ｎ）のうちの類似ビル内設備群を特定する特定データから作成される履歴データ検索条件ＣＬとからなる。なお、履歴データ検索条件ＣＬに昇降機稼動履歴データが含まれることで、類似ビル内設備群を特定することができる。また、検索条件Ｃとしては、設置データ検索条件ＣＳまたは履歴データ検索条件ＣＬのいずれかまたは両方の条件があればよい。設置データ検索条件ＣＳとしては、例えば、実施の形態１で説明した式（３）のような条件が与えることができる。また、履歴データ検索条件ＣＬとしては、例えば、実施の形態１で説明した式（４）のような条件を与えることができる。

履歴データ抽出部２４３は、設置データＳ（１）〜Ｓ（Ｎ）と特定データとによりビル内設備群１−１〜１−Ｎの利用状況を示す利用指数を算出し、この利用指数からビル内設備群１−１〜１−Ｎの中から検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の集合Ｋ（Ｃ）を特定する。そして、類似ビル内設備群の集合Ｋ（Ｃ）に関する履歴データＬ’（ｋ）を履歴データ蓄積部２３から抽出する。ここで、ｋは検索条件Ｃに合致するビル内設備群の集合Ｋ（Ｃ）の要素である。

比較診断部２４４は類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）を比較する。比較の方法としては、実施の形態１で説明したように、類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）に含まれる診断データＸ’（ｋ）の頻度分布曲線と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）とを比較する方法、診断データＸ’（ｋ）の平均値Ｘａと診断データＸ（ｍ）を比較する方法、診断データＸ’（ｋ）の平均値Ｘａ’および標準偏差Ｘｓ’からの診断データＸ（ｍ）の変移を比較する方法などがある。また、個別のビル内設備群１−ｎの診断データＸ（ｎ）を用いてもよく、診断データＸ（ｎ）は単一の値でも複数の値でもよい。なお、診断データＸ（ｎ）はビル内設備履歴データＬＦ（ｎ）を昇降機稼動履歴データＬＥ（ｎ）で正規化した値としてもよい。たとえば、診断データＸ（ｎ）を式（８）のように与えてもよい。
Ｘ（ｎ）＝ＬＦ（ｎ）／ＬＥ（ｎ） …（８）
なお、診断データＸ’（ｋ）の頻度分布、平均値、標準偏差などからビル内設備群に設置される設備の正常状態を示す許容範囲を設定し、診断データＸ（ｍ）がこの許容範囲に含まれるかどうかで稼動状態を診断することができる。以上のように、診断データのうちの診断対象ビル内設備群に関するデータが診断データのうちの類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られるビル内設備群の正常状態を示す許容範囲に含まれるかどうかで、診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断することができる。

事例蓄積部２６はビル内設備群に設置される設備に対する作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を蓄積する第三の記憶手段であり、昇降機であるエレベーターとビル内設備の制御パラメータのチューニング事例、設備設計事例、故障事例のほか、ビル本体での行事事例などを蓄積している。表２に事例データ一覧表の一例を示す。なお、事例データは式（５）の形で表わされる。事例蓄積部２６に蓄積された事例データからビル内設備群に設置される設備の正常状態を示す許容範囲を設定することができる。事例入力部２７は式（５）の事例データを、事例蓄積部２６に入力する端末であり、新たな作業事例が発生した場合に、事例の入力を行う

事例抽出部２４５は検索条件作成部２４２から出力される検索条件ＣがＣＶ（ｊ）に合致し、診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）がＸＶ（ｊ）と類似している事例ＣＡＳＥ’（ｍ）を事例蓄積部２６に蓄積された事例データから抽出する。診断結果表示部２５は比較診断部２４４で生成された比較診断結果と事例抽出部２４５で抽出された事例ＣＡＳＥ’（ｍ）を表示する。なお、ＣＶ（ｊ）は事例ＣＡＳＥ（ｊ）を適用したときの検索条件の値、ＸＶ（ｊ）は事例ＣＡＳＥ（ｊ）を適用したときの診断データの値である。

ところで、検索条件Ｃおよび履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）としては、様々な組合せが可能である。第１１の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として空調機器の消費電力を設定し、検索条件Ｃのうち履歴データ検索条件ＣＬとしてエレベーターの乗車人数と降車人数の積算から得られる推定滞在人数を設定することができる。推定滞在人数は類似ビル内設備群を特定するための利用指数である。ここで、ビルｎのＦ階における時刻ｔでの推定滞在人数ＰＮ（ｎ、ｔ、Ｆ）は式（９）によって得られる。
ＰＮ（ｎ、ｔ、Ｆ）＝（Ｆ階におけるビル開館から時刻ｔまでの降車人数の総和）
−（Ｆ階におけるビル開館から時刻ｔまでの乗車人数の総和） …（９）
また、ビルｎのＦ階における時刻ｔでの推定滞在人数ＰＮ（ｎ、ｔ、Ｆ）の終日の平均値の２階以上の全階床に関する総和、つまり平均の推定全館内滞在人数をＰＮＡ（ｎ）とすると、履歴データ検索条件ＣＬは例えば、式（１０）のように設定できる。

ＣＬ＝｛ＰＮＡ（ｎ）×ＰＮＲＬ≦ＰＮＡ（ｍ）≦ＰＮＡ（ｎ）×ＰＮＲＵ｝
…（１０）
式（１０）において、ＰＮＲＬは下限許容率、ＰＮＲＵは上限許容率であり、例えば、ＰＮＡ（ｍ）が１０００人、ＰＮＲＬが０．８、ＰＮＲＵが１．２の場合、平均の滞在人数が８００人から１２００人のビル内設備群が検索対象となる。このように、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）および検索条件Ｃを設定し、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、滞在人数が類似しているビル内設備群の間で、空調機器の相対評価を行うことが可能となる。本評価は、１日全体の平均値で行ってもよいし、５分間以上の一定時間毎の平均待ち時間と乗車人数を用いて、一定時間ごとに診断を行ってもよい。また、階床毎に診断を行ってもよい。

第１２の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として、水道の利用量を設定し、検索条件Ｃを第１１の組合せ例と同様に推定滞在人数とすることができる。このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、滞在人数が類似しているビル内設備群との間で、水道の利用量を診断するとともに、水道利用量が類似ビル内設備群に対して多い場合に、検索された事例にもとづいて、故障の診断や、節水対策などを行うことが可能となる。

第１３の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）としてＰＯＳなどで入力可能なテナント店舗の売上高を設定し、検索条件Ｃを第１１の組合せ例と同様に推定滞在人数とすることができる。このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、滞在人数が類似しているビル内設備群の間で、売上高を診断することが可能となる。

第１４の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）としてＰＯＳなどで入力可能なテナント店舗の購入者数を設定し、検索条件Ｃを第１１の組合せ例と同様に推定滞在人数とすることができる。このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、滞在人数が類似しているビル内設備群の間で、購買者数を診断することが可能となる。

第１５の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）としてテナントの空室率と賃貸料を設定し、検索条件Ｃを第１１の組合せ例と同様に推定滞在人数とすることができる。このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、滞在人数が類似しているビル内設備群の間で賃貸料と空室率の関係から、診断対象物件の賃貸料の診断が可能となる。

第１６の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として入退出管理システムの単位時間あたりの最大ゲート通過人数を設定し、検索条件Ｃのうち、履歴データ条件ＣＬを単位時間あたりの最大降車人数を設定することができる。このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、診断ビル内設備群に必要な入退出管理システムのスループットを推定することが可能となり、入退出管理システムの設備設計が可能となる。また、上記の診断を階床毎や時間帯毎に行うことにより、入退出管理システムのセキュリティレベルとスループットに関するパラメータ調整が可能となる。

第１７の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）としてビル消費電力を推定滞在人数で割った値を設定する。また、検索条件Ｃとして、ビル階床数とビルの１階床あたりの床面積とを設定する。このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、規模が類似しているビル内設備群の間で１人あたりの消費電力量を診断するとともに、１人あたりの消費電力が類似ビル内設備群に対して多い場合に、検索された事例にもとづいて節電対策などを行うことが可能となる。

第１８の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として水道利用料を推定滞在人数で割った値を設定する。また、検索条件Ｃとしてビル階床数とビルの１階床あたりの床面積とを設定する。このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、規模が類似しているビル内設備群の間で、１人あたりの水道の利用量を診断するとともに、１人あたりの水道利用量が類似ビル内設備群に対して多い場合に、検索された事例にもとづいて、故障の診断や、節水対策などを行うことが可能となる。

第１９の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）としてＰＯＳなどで入力可能なテナント店舗の売上高を推定滞在人数で割った値を設定する。また、検索条件Ｃとしてビル階床数とビルの１階床あたりの床面積とを設定する。このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、規模が類似しているビル内設備群の間で、滞在人数１人あたりの売上高を診断することが可能となる。

第２０の組合せ例としては、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）としてＰＯＳなどで入力可能なテナント店舗の購入者数を推定滞在人数で割った値を設定する。また、検索条件Ｃとしてビル階床数とビルの１階床あたりの床面積とテナント業務種別とを設定する。このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）と診断対象ビル内設備群の履歴データＬ（ｍ）に含まれる診断データＸ（ｍ）を比較することによって、規模やテナント業種が類似しているビル内設備群の間で、滞在人数と購入者数の比を診断することが可能となる。

本実施の形態では、ビル内設備群に設置される設備である昇降機としてエレベーターを設置した場合について説明したが、エレベーターに加えてエスカレーターを設置してもよいし、エスカレーターだけを設置してもよい。

以上のように、昇降機に関する設置データとビル内設備１３−１〜１３−Ｎに関する設置データとを蓄積する第一の記憶手段として設置データ蓄積部２２と、昇降機稼動履歴データとビル内設備履歴データとを履歴データとして蓄積する第二の記憶手段として履歴データ蓄積部２３と、複数のビル内設備群から類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段として診断対象ビルデータ抽出部２４１と検索条件作成部２４２と履歴データ抽出部２４３と、診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断する診断手段として比較診断部２４４とを備えることにより、多数の履歴データの中から、類似ビル内設備群における履歴データと診断対象ビル内設備群のデータを比較することにより相対的な評価値を得ることが可能となり、診断対象ビル内設備群の昇降機およびビル内設備の稼動状態を診断することができる。

実施の形態６．
図１０は、この発明を実施するための実施の形態６におけるビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。このビル設備診断装置により、複数のビル内設備群に設置された昇降機の稼動履歴データと昇降機以外のビル内設備の履歴データから、ビル内設備履歴データが送受できない設備の稼動状況を推定し、正常かどうか診断するものである。

図１０において、ビル設備診断装置はビル内設備履歴データを送受できない設備を有するビル内設備群３−１〜３−Ｍ、比較診断部２４４に代えて比較推定部２４６で構成され、それ以外は実施の形態５で説明したものと同じである。ここで、Ｍはビル設備診断装置２とビル内設備履歴データを送受できない設備を有するビル内設備群の数を表わしており、Ｍは１以上の整数である。ビル内設備群３−１〜３−Ｍには診断装置側通信部２１とデータを送受するビル側通信部３２−１〜３２−Ｍ、ビル側通信部３２−１〜３２−Ｍとデータを送受できる昇降機の制御部であるエレベーター制御部３１−１〜３１−Ｍ、ビル内設備履歴データをビル側通信部３２−１〜３２−Ｍへ送受できない設備が含まれるビル内設備３３−１〜３３−Ｍで構成されている。

ビル設備診断装置２は診断装置側通信部２１、設置データ蓄積部２２、履歴データ蓄積部２３、診断部２４、診断結果表示部２５、事例蓄積部２６、事例入力部２７で構成される。診断装置側通信部２１は、ビル側通信部１２−１〜１２−Ｎおよびビル側通信部３２−１〜３２−Ｍと有線または無線のネットワークで接続されているか、共通の媒体が扱えるインタフェースを備えている。

設置データ蓄積部２２は複数のビル内設備群１−１〜１−Ｎおよびビル内設備群３−１〜３−Ｍそれぞれに昇降機として設置されるエレベーターの設置データとエレベーター以外のビル内設備の設置データを蓄積する第一の記憶手段であり、ビル内設備群に設置された設備や機器の設置、テナントの状況、業種などに関するデータのうち少なくともエレベーターとその他の設備、施設に関する設置データを記憶する。

履歴データ蓄積部２３は昇降機として設置されるエレベーターの制御部であるエレベーター制御部１１−１〜１１−Ｎおよびエレベーター制御部３１−１〜３１−Ｍとの間で送受される昇降機稼動履歴データと、ビル内設備のうちの一部であるビル内設備１３−１〜１３−Ｎとの間で送受されるビル内設備履歴データとを履歴データとして蓄積する第二の記憶手段であり、入力された履歴データを蓄積する。なお、ビル内設備３３−１〜３３−Ｍの設備のうちのビル側通信部３２−１〜３２−Ｎとデータを送受できる個別の設備に関するビル内設備履歴データを履歴データ蓄積部２３に蓄積してもよい。

診断部２４は設置データ蓄積部２２と履歴データ蓄積部２３に蓄積されたデータから、ビル内設備群３−１〜３−Ｎのいずれかのビル内設備群３−ｎの診断を行うものであり、診断対象ビルデータ抽出部２４１、検索条件作成部２４２、履歴データ抽出部２４３、事例抽出部２４５、比較推定部２４６で構成される。診断対象ビルデータ抽出部２４１と検索条件作成部２４２と履歴データ抽出部２４３は、昇降機稼動履歴データとビル内設備履歴データとから類似ビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別し、設置データと特定データとによりビル内設備群の利用状況を示す利用指数を算出し、ビル内設備のうちのビル内設備履歴データを送受できない設備を有するビル内設備群である診断対象ビル内設備群の利用指数により設定される所定の範囲に利用指数が収まるかどうかで複数のビル内設備群から類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段である。なお、診断したい目的に合わせて診断データをあらかじめ設定し、特定データと診断データを区別してもよい。比較推定部２４６は第一の記憶手段である設置データ蓄積部２２にビル内設備の設置データは蓄積されているがビル内設備履歴データを送受できない設備の稼動状態を診断データのうちの類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られる統計値により類推して、稼動状態が正常かどうかを診断する判断手段である。また、事例抽出部２４５は実施の形態３で説明したような、類似ビル内設備群に設置される設備の作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を第三の記憶手段である事例蓄積部２６から検索する事例検索手段であり、昇降機とビル内設備について事例検索を行う。

診断対象ビルデータ抽出部２４１は診断対象となる診断対象ビル内設備群３−ｍ（１≦ｍ≦Ｍ）を選定し、診断対象ビル内設備群３−ｍに関する設置データＳ（Ｎ＋ｍ）を設置データ蓄積部２２から、履歴データＬ（Ｎ＋ｍ）を履歴データ蓄積部２３から抽出する。この際、履歴データＬ（Ｎ＋ｍ）から類似ビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別する。ここで、Ｎはビル設備診断装置２とデータを送受することができるビル内設備群の数であり、ビル内設備群３−ｍに関するデータはＮ＋ｍ番目に蓄積されていることを表している。特定データは昇降機稼動履歴データおよびビル内設備履歴データから選別され、診断データも昇降機稼動履歴データおよびビル内設備履歴データから選別される。診断データは昇降機稼動履歴データから選別される場合もある。

検索条件作成部２４２は診断目的に合わせて、検索対象ビルデータ抽出部２４１で抽出された特定データと設置データとから、診断対象ビル内設備群と類似ビル内設備群を抽出するための履歴データの検索条件Ｃを作成する。検索条件Ｃは設置データから作成される設置データ検索条件ＣＳと、履歴データのうちの類似ビル内設備群を特定する特定データから作成される履歴データ検索条件ＣＬとからなる。なお、履歴データ検索条件ＣＬに昇降機稼動履歴データが含まれることで、類似ビル内設備群を特定することができる。また、検索条件Ｃとしては、設置データ検索条件ＣＳまたは履歴データ検索条件ＣＬのいずれかまたは両方の条件があればよい。設置データ検索条件ＣＳとしては、例えば、実施の形態１で説明した式（３）のような条件が与えることができる。また、履歴データ検索条件ＣＬとしては、例えば、実施の形態１で説明した式（４）のような条件を与えることができる。

履歴データ抽出部２４３は、設置データと特定データとによりビル内設備群１−１〜１−Ｎの利用状況を示す利用指数を算出し、この利用指数からビル内設備群１−１〜１−Ｎの中から検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の集合Ｋ（Ｃ）を特定する。そして、類似ビル内設備群の集合Ｋ（Ｃ）に関する履歴データＬ’（ｋ）を履歴データ蓄積部２３から抽出する。ここで、ｋは検索条件Ｃに合致するビル内設備群の集合Ｋ（Ｃ）の要素である。

比較推定部２４６では第一の記憶手段である履歴データ蓄積部２３にビル内設備の設置データは蓄積されているがビル内設備履歴データを送受できない設備の稼動状態を診断データのうちの類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られる統計値により類推して、稼動状態が正常かどうかを診断する判断手段である。例えば、診断データのうちの類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られる統計値として、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）の平均値Ｘａ’を求め、診断対象ビル内設備群３−ｍの診断データＸ（Ｎ＋ｍ）の推定値ＸＥＳ（Ｎ＋ｍ）として出力する。推定値ＸＥＳ（Ｎ＋ｍ）からビル内設備の稼動状況を診断することができる。また、作業事例または故障事例と組合せて稼動状況を診断することもできる。

例えば、履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）として水道ポンプの稼動率を設定し、検索条件Ｃを実施の形態５の第１１の組合せ例と同様に推定滞在人数とすることができる。一般に水道使用量つまり水道ポンプの稼働頻度は滞在人数に比例すると考えられるので、このように履歴データＬ（ｎ）に含まれる診断データＸ（ｎ）と検索条件Ｃとを設定し、検索条件Ｃに合致する類似ビル内設備群の履歴データＬ’（ｋ）中に含まれる診断データＸ’（ｋ）の統計値として平均値を求めることによって、滞在人数が類似しているビル内設備群における水道ポンプ稼動率の推定値ＸＥＳ（Ｎ＋ｍ）を類推して、水道ポンプの稼動履歴データが送受できないビル内設備群においても水道ポンプの稼働率の推定ができ、水道ポンプの稼動状態が正常かどうかを診断し、事例蓄積部２６に蓄積された事例データなどから設備の故障予測が可能となる。

なお、事例蓄積部２６はビル内設備群に設置される設備に対する作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を蓄積する第三の記憶手段であり、昇降機としてエレベーターとビル内設備の制御パラメータのチューニング事例、設備設計事例、故障事例のほか、ビル本体での行事事例などを蓄積している。事例入力部２７は事例データを、事例蓄積部２６に入力する端末であり、新たな作業事例が発生した場合に、事例の入力を行う。診断結果表示部２５では、診断データの推定値と事例抽出部２４５で抽出した事例データとを表示する。

本実施の形態では、ビル内設備群に設置される設備である昇降機としてエレベーターを設置した場合について説明したが、エレベーターに加えてエスカレーターを設置してもよいし、エスカレーターだけを設置してもよい。

以上のように、昇降機とビル内設備との設置データを蓄積する第一の記憶手段として設置データ蓄積部２２と、昇降機稼動履歴データと、ビル内設備のうちの一部との間で送受されるビル内設備履歴データとを蓄積する第二の記憶手段として履歴データ蓄積部２３と、複数のビル内設備群から類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段として診断対象ビルデータ抽出部２４１と検索条件作成部２４２と履歴データ抽出部２４３と、ビル内設備履歴データを送受できない設備の稼動状態が正常かどうかを診断する判断手段として比較推定部２４６とを備えることにより、複数のビル内設備群に設置された昇降機の稼動履歴データと昇降機以外のビル内設備の履歴データから、ビル内設備履歴データを送受できない設備の稼動状態を推定し、正常かどうか判断することができる。

この発明の実施の形態１を示すビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。 この発明の実施の形態１における累積度数分布の例である。 この発明の実施の形態１における頻度分布の例である。 この発明の実施の形態１における別の頻度分布の例である。 この発明の実施の形態２を示すビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。 この発明の実施の形態２を示すビル設備診断装置と複数のビル内設備群との別の構成図である。 この発明の実施の形態３を示すビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。 この発明の実施の形態４を示すビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。 この発明の実施の形態５を示すビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。 この発明の実施の形態６を示すビル設備診断装置と複数のビル内設備群との構成図である。

符号の説明

１ ビル内設備群
２ ビル設備診断装置
１１、３１ エレベーター制御部
１２、３２ ビル側通信部
１３、３３ ビル内設備
２１ 診断装置側通信部
２２ 設置データ蓄積部
２３ 履歴データ蓄積部
２４ 診断部
２５ 診断結果表示部
２６ 事例蓄積部
２７ 事例入力部
２８ パラメータ作成部
４１ エスカレーター制御部
２４１ 診断対象ビルデータ抽出部
２４２ 検索条件作成部
２４３ 履歴データ抽出部
２４４ 比較診断部
２４５ 事例抽出部
２４６ 比較推定部
３０１ 待ち時間ＷＴ’（ｋ）の頻度分布
３０２ 待ち時間ＷＴ（ｍ）
３０３ 待ち時間ＷＴ’（ｋ）の累積度数分布
３０４ エレベーターの出発回数Ｓｔとリレーの故障頻度Ｒrとの関係をあらわす曲線
３０５ 出発回数Ｓｔ（ｍ）とリレー故障頻度Ｒｒ（ｍ）との関係をあらわす点

Claims (4)

1. 複数のビル内設備群それぞれに設置される昇降機に関する設置データを蓄積する第一の記憶手段と、
   前記昇降機の制御部との間で送受される昇降機稼動履歴データを履歴データとして蓄積する第二の記憶手段と、
   前記履歴データから類似するビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別し、前記設置データと前記特定データとによりビル内設備群の利用状況を示す利用指数を算出し、前記複数のビル内設備群のうちの診断対象ビル内設備群の利用指数により設定される所定の範囲に利用指数が収まるかどうかで前記複数のビル内設備群から類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段と、
   前記診断データのうちの前記診断対象ビル内設備群に関するデータが前記診断データのうちの前記類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られるビル内設備群の正常状態を示す許容範囲に含まれるかどうかで、前記診断対象ビル内設備群に設置される設備の稼動状態を診断する診断手段とを備えたビル設備診断装置。
2. 前記昇降機に関する設置データが蓄積された前記第一の記憶手段に更に前記複数のビル内設備群に設置されるビル内設備に関する設置データを追加して蓄積すると共に、前記昇降機稼動履歴データが蓄積された前記第二の記憶手段に更に前記ビル内設備との間で送受されるビル内設備稼動履歴データを履歴データとして追加して蓄積することを特徴とする請求項１記載のビル設備診断装置。
3. 複数のビル内設備群それぞれに設置される昇降機とビル内設備との設置データを蓄積する第一の記憶手段と、
   前記昇降機の制御部との間で送受される昇降機稼動履歴データと、前記ビル内設備のうちの一部との間で送受されるビル内設備稼動履歴データとを蓄積する第二の記憶手段と、
   前記昇降機稼動履歴データと前記ビル内設備稼動履歴データとから類似するビル内設備群を特定する特定データと診断データとを選別し、前記設置データと前記特定データとによりビル内設備群の利用状況を示す利用指数を算出し、前記ビル内設備のうちのビル内設備稼動履歴データを送受できない設備を有するビル内設備群である診断対象ビル内設備群の利用指数により設定される所定の範囲に利用指数が収まるかどうかで前記複数のビル内設備群から類似ビル内設備群を特定する類似ビル特定手段と、
   前記第一の記憶手段にビル内設備の設置データは蓄積されているが前記ビル内設備稼動履歴データを送受できない設備の稼動状態を前記診断データのうちの前記類似ビル内設備群に関するデータの集合から得られる統計値により類推して、前記稼動状態が正常かどうかを診断する判断手段とを備えたビル設備診断装置。
4. ビル内設備群に設置される設備に対する作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を蓄積する第三の記憶手段と、
   前記類似ビル内設備群に設置される設備の作業事例と故障事例のいずれかまたは両方を前記第三の記憶手段から検索する事例検索手段とを備えた請求項１〜３のいずれかに記載のビル設備診断装置。

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