JP2008250716A - リスク管理支援総合システム - Google Patents

Abstract

【課題】蓄積された統計情報からリスクを算出し、このリスクの変化から事故の兆候を予見するリスク管理支援総合システムを提供する。
【解決手段】統計情報を収集して蓄積する信頼性管理支援システム３のデータベース３ａと、統計情報の発生の変化を検出する判定部３ｂと、この判定部３ｂにより統計情報の発生に変化があると判断されたときに警報を発する警報部３ｃとから構成されるリスク管理支援総合システム１において、判定部３ｂが、所定の検査日の統計情報Ｍ₀と、この検査日より前に収集された統計情報のうち所定の期間の統計情報Ｍとを取り出し、所定の期間の統計情報の平均値Ｒ₀を算出して、検査日の統計情報Ｍ₀と平均値Ｒ₀との差Ｄを算出し、当該差Ｄが所定の閾値を超えていたときに警報部３ｃにより警告を発するように構成する。
【選択図】図２

Description

本発明は、安全管理支援システム等で管理される情報からリスクを算出し、このリスクの変動から問題発生の予兆を検出して警告するリスク管理支援総合システムに関する。

災害が生じた後に、その災害の種別、規模等を記載した報告書を作成し、あるいは、統計的な資料を作成するために、これらの災害に関する情報を蓄積するシステムが知られている。例えば、鉄道事故に関連して、鉄道会社は、列車の運転により生じた事故、あるいは、踏切事故等の列車が予期せず止められる事故に伴う事故報告書等を作成する必要がある。このため、鉄道会社においては、事故に関する情報をデータとして蓄積し、この蓄積されたデータに基づき事故件数等を含む定例帳票を作成するシステムや、事故に関するデータの検索、分析、対策の策定を支援するシステムが開発されている（例えば、特許文献１参照）。

特許第３２５９２４２号公報

しかしながら、上述のシステムは蓄積されたデータに基づいて、例えば他の事故との関連性の分析等を行うものであり、蓄積されたデータに事故の発生を予見する情報が含まれていたとしても、この予兆を検出することができず、このシステムでは事故の発生を未然に防止することが難しいという課題があった。

本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、蓄積された統計情報からリスクを算出し、このリスクの変化から事故の兆候を予見するリスク管理支援総合システムを提供することを目的とする。

前記課題を解決するために、本発明に係るリスク管理支援総合システムは、統計情報を収集して蓄積する情報収集蓄積手段（例えば、実施形態における信頼性管理支援システム３のデータベース３ａ）と、統計情報の発生の変化を検出する判定手段（例えば、実施形態における判定部３ｂ）と、この判定手段により統計情報の発生に変化があると判断されたときに警報を発する警報手段（例えば、実施形態における警報部３ｃ）とから構成され、判定手段が、所定の検査日の統計情報と、この検査日より前に収集された統計情報のうち所定の期間の統計情報とを取り出し、所定の期間の統計情報の平均値を算出し、さらに検査日の統計情報と平均値との差を算出し、当該差が所定の閾値を超えていたときに警報手段により警告を発するように構成される。

このような本発明に係るリスク管理支援総合システムは、判定手段において発生に変化があると判断された統計情報を管理するリスク管理手段（例えば、実施形態におけるリスク管理支援システム５）を有することが好ましい。

本発明に係るリスク管理支援総合システムを以上のように構成すると、従来のように事故が発生してから再発防止対策を考える対処方安全管理のみならず、事前に事故の兆候を抽出し安全管理を実施する未然予防型安全管理へと安全管理の手法を拡げることができる。

以下、本発明の好ましい形態について図面を参照して説明する。まず、図１を用いて本発明に係るリスク管理支援総合システム１の構成について説明する。このリスク管理支援総合システム１は、運行管理システム２と、信頼性管理支援システム３と、安全性管理支援システム４と、リスク管理支援システム５との４つのサブシステムから構成される。

管轄する区域内を走行するすべての列車の運行を監視する指令所に設置される運行管理システム２は、定常時及び異常時を含む列車の運行状況データを管理する運行実績データベース、列車の運行に関する事故情報データを管理する事故情報データベース及び列車の運行に関し、事故に至らない遅延等の情報を管理する輸送障害データベース等を有している。

また、車両工場や電車区等の車両を保守する職場に設置される信頼性管理支援システム３は、工場運営管理システム（図示せず）と連動して工場等で使用される部品の納入時期、納入メーカー、在庫情報等を管理する部品管理、どの車両でどの部品が何時故障したかという情報と、その故障による影響を管理する故障実績管理、バーコードやタッチパネル等の活用により作業車自ら入力して、どの部品をどの車両に何時装着したかという情報を管理する修理実績管理及び運行管理システム２のデータと統合され、列車の編成単位、車両単位、ユニット単位等、複数レベルにおける信頼性を定期的に計算して変動を管理し、信頼性に大きな変動がある場合に警告を発生する信頼性管理を有している。なお、この信頼性管理は、メーカー毎の部品性能比較等により、上述の工場運営管理システムと連動するように構成されている。

運転所等に設置され、事故情報の効率的な収集、管理、分析及び報告を行う安全性管理支援システム４は、インシデント情報を含む運転士エラー等の情報を管理する運転士エラー情報管理、運転士エラーによる事故分析情報、原因、聞き取り調査内容等を管理する事故分析情報管理、列車に取り付けられ、列車運転士の操作実績、電圧、ブレーキ力等を含む機器・ＡＴＳ（自動列車制御装置）の動作状況、列車の速度及び運行時間等を記録する列車搭載型運行記録装置から取り出されたデータの管理、連動装置や信号装置等の動作を記録する保安設備稼働記録装置のデータ管理、並びに、事故発生情報分析により、要注意動作や要注意箇所等を抽出する安全性管理を有している。なお、列車に取り付けられた列車搭載型運行記録装置はこの列車が運転されているときに常時上述のデータを取得しており、例えば、停車駅に到着するたびに、無線接続等を行って取得されたデータが安全性管理支援システム４に送信されるように構成されている。

リスク管理支援システム５は、上記サブシステム（運行管理システム２、信頼性管理支援システム３及び安全性管理支援システム４）と連動して、以下に示すリスクを算出して管理する。まず、車両故障等により発生するリスク（車両事故リスク）を発生頻度（信頼性管理支援システム３により算出）、及び、想定被害（信頼性管理支援システム３及び運行管理システム２と連動して算出）を用いて算出して管理する。また、安全性管理サブシステム４と連動して、運転士エラーによるリスク（運転事故リスク）を常時管理する。さらに、運行管理システム２と連動して、踏切事故等の外部要因、作業ミス等の内部要因によるリスク（鉄道事故リスク）を算出して管理する。そして、このリスク管理支援システム５は、上記リスクに基づき、リスクの変動がある場合等は警報を発するとともに、各種情報を安全管理活動に活用する。

それでは、このリスク管理支援総合システム１におけるリスクの算出方法とこのリスクから事故の予兆を検出して警報を発する方法とについて、図２〜図４を合わせて用いて、具体的な実施例と対応させて説明する。

まず、第１の実施例として、本実施例に係るリスク管理支援総合システム１を、部品等の故障に起因する事故の未損防止及び機器管理に適用する場合について説明する。信頼性支援システム３では、運行管理システム２のデータも活用し、日々の部品等に関する故障情報や取り替え情報を用いて定期的に信頼性確認解析を実施する。ここで、リスクの判定には、故障件数や取り替え件数等、信頼性支援システム３のデータベース３ａで管理されているデータのうち数値で表されるデータが利用される。まず、信頼性管理支援システム３の判定部３ｂは、図４に示すように、信頼性支援システム３のデータベース３ａから検査する日（図４における第０日を検査を行う日とする）の故障件数や取り替え件数Ｍ₀を取り出す（ステップＳ１００）。

次に、同様にこの信頼性支援システム３の判定部３ｂは、データベース３ａから故障件数や取り替え件数Ｍを過去１週間分（検査日である第０日目より前のデータであって、本実施例では第−７日〜第−１日のデータ）を取り出し平均値を求め、これを比較のための基準値Ｒ₀とする（ステップＳ１１０）。なお、図２において点線は、それぞれのデータ収集日における過去７日分の平均値Ｒの推移を示している。そして、判定部３ｂは、この検査値Ｍ₀と基準値Ｒ₀との差Ｄを求め（ステップＳ１２０）、この差Ｄが所定の閾値より大きい場合には、故障確率や故障モードに変化が見られると判断する（ステップＳ１３０）。ここで、差Ｄと閾値との関係は、差Ｄの絶対値が閾値を超えているか否かを判定するように構成しても良いし、差Ｄの符号を考慮した判定をしても良い。

なお、平均値としての基準値Ｒ₀を求める際の過去のデータの期間は１週間に限らず、検査対象となる部品やユニット等の特性に応じて月単位や年単位とすることができる。例えば、車両の主電動機の故障解析は毎週又は毎月実施されることから、上述のように１週間分の過去のデータや、或いは、１月分の過去のデータを用いて、この主電動機の故障確率や故障モードの変動をモニターすることが可能となる。上述のステップＳ１３０で故障確率や故障モードに変化があった部品、すなわち、検査値Ｍ₀と平均値Ｒ₀との差Ｄが所定の閾値より大きい場合は、判定部３ｂは、その部品・ユニットに関して信頼性管理支援システム３のディスプレイ等の警告部３ｃに警告を表示して担当者（工場や車両検査場）に通知すると共に、リスク支援システム５にこの情報を転送する（ステップＳ１４０）。

リスク支援システム５では、鉄道事故に繋がるハザードを管理している。そのため、このリスク支援システム５では、故障確率や故障モードに変化があった部品・ユニットの情報が送信されると、この部品・ユニットの故障・破損に起因する事故リスクを算出し、ディスプレイ等の警告部５ａに警告を表示して本社・支社の担当者へ通知する。

このように、信頼性管理支援システム３で管理されている部品やユニット毎の故障情報や取り替え情報としての件数を、過去の所定の期間分取り出して平均値を算出し、検査値と平均値との差が所定の閾値を超えていることを検出して担当者に警告することにより、部品等の故障に起因する事故の未然予防及び危機管理を実施することができる。

なお、以上の実施例においては、検査日の直近の過去のデータを所定の期間取り出して平均値を算出し、この平均値を基準値として判定を行うように構成したが、本発明がこの実施例に限定されることはなく、例えば、前年の同じ月のデータの平均値等を用いることや、これらの平均値を併用することが可能である。

次に第２の実施例として安全性管理支援システム４による未然予防型安全管理に本実施例に係るリスク管理支援総合システム１を適用した場合について説明する。安全性管理支援システム４では、運行管理システム２のデータも活用し、日々の事故発生情報、インシデント情報等を用いて定期的に安全性確認解析を実施する。例えば、信号冒進等のヒューマンエラーに関する解析は毎週又は毎月実施されることにより、同種のヒューマンエラーに関する動向をモニターすることが可能となる。本実施例においてもこれらのヒューマンエラーの回数を蓄積し、所定の期間のデータを取り出して平均値を出し、この平均値を用いて検査日のデータの差から変動を検出するように構成される。

安全性管理支援システム４では、上述の方法により算出したリスクのうち、基準値との差が所定の閾値を超えている、すなわち、ヒューマンエラー発生状況に変化があったと判断したときは、その変化があった路線・駅・乗務員に関して安全性管理支援システム４のディスプレイ等に警告を表示し、担当者（運低所管理者）へ通知すると共に、リスク管理支援システム５にこの情報を転送する。

リスク管理支援システム５では、鉄道事故に繋がるハザードを管理している。そのため、リスク管理支援システム５では、ヒューマンエラー発生状況に変化があった路線・駅・乗務員に関して情報が送信されると、この路線・駅・乗務員のヒューマンエラーに起因する事故リスクを算出してディスプレイ等に表示し、本社・支社担当へ警告を発する。

このように、本システム１の運用により、従来の事故が起こってから再発防止対策を考える対処方安全管理のみならず、事前に事故の兆候を抽出し安全管理を実施する未然予防型安全管理へと安全管理の手法を拡げることができる。

本発明に係るリスク管理支援総合システムの構成を示すブロック図である。 第１の実施例を説明するための上記リスク管理支援総合システムの要部を示すブロック図である。 本発明に係る判断方法を示すフローチャートである。 上記方法における検査値と基準値の関係を説明するための説明図である。

符号の説明

１ リスク管理支援総合システム
３ 信頼性管理支援システム
３ａ データベース（情報収集蓄積手段）
３ｂ 判定部（判定手段）
３ｃ 警報部（警報手段）
５ リスク管理支援システム（リスク管理手段）

Claims (2)

1. 統計情報を収集して蓄積する情報収集蓄積手段と、
   前記統計情報の発生の変化を検出する判定手段と、
   前記判定手段により前記統計情報の発生に変化があると判断されたときに警報を発する警報手段とから構成され、
   前記判定手段が、所定の検査日の前記統計情報と、前記検査日より前に収集された前記統計情報のうち所定の期間の前記統計情報とを取り出し、前記所定の期間の前記統計情報の平均値を算出し、さらに前記検査日の前記統計情報と前記平均値との差を算出し、当該差が所定の閾値を超えていたときに前記警報手段により警告を発するように構成されたリスク管理支援総合システム。
2. 前記判定手段において発生に変化があると判断された前記統計情報を管理するリスク管理手段を有する請求項１に記載のリスク管理支援総合システム。

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