JP6849102B2 - 検索システム - Google Patents

Description

この発明は、検索システムに関する。

特許文献１に、検索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、第１信号群と第２信号群との類似度が算出される。第１信号群と第２信号群とは、それぞれ複数の信号を含む。特許文献１に記載されたシステムでは、先ず、信号毎の類似度が算出される。そして、信号毎の類似度と予め設定された信号毎の重要度とに基づいて、第１信号群と第２信号群との類似度が算出される。

日本特開２０１７−３３４３７号公報

特許文献１に記載されたシステムでは、信号群の類似度を算出する際に利用する信号を第１信号群に合わせて選択することができない。また、複数の第２信号群が存在する場合に、第１信号群との類似度を算出する第２信号群を第１信号群に合わせて選択することができない。類似度を算出する際に行われる不要な計算が多くなり、システムに高い負荷が掛かるといった問題があった。

この発明は、上述のような課題を解決するためになされた。この発明の目的は、信号群の類似度を算出する際の負荷を低減できる検索システムを提供することである。

この発明に係る検索システムは、第１信号群に含まれる特定の複数種類の信号を含む第２信号群が記憶された第１記憶手段と、複数の信号テーブルが記憶され、複数の信号テーブルのそれぞれに、特定の複数種類の信号の一部が登録された第２記憶手段と、第１信号群に含まれる信号の値に基づいて、複数の信号テーブルの中から第１利用テーブルを選択する選択手段と、第１利用テーブルに登録された各信号の値を第１信号群及び第２信号群から抽出する抽出手段と、抽出手段によって第１信号群から抽出された各信号の値と抽出手段によって第２信号群から抽出された各信号の値とに基づいて、第１信号群及び第２信号群の類似度を算出する算出手段と、検査手段と、を備える。第１記憶手段に、第２信号群を含む複数の信号群が記憶される。複数の信号群のそれぞれは、特定の複数種類の信号を含む。算出手段は、第１信号群と複数の信号群のそれぞれとの類似度を算出する。検査手段は、第１利用テーブルに登録された信号を用いて算出された類似度と特定の複数種類の信号を用いて算出された類似度とに基づいて、第１利用テーブルとして選択された信号テーブルに補正が必要か否かを判定する。

この発明に係る検索システムは、第１信号群に含まれる特定の複数種類の信号を含む第２信号群が記憶された第１記憶手段と、複数の信号テーブルが記憶され、複数の信号テーブルのそれぞれに、特定の複数種類の信号の一部が登録された第２記憶手段と、第１信号群に含まれる信号の値に基づいて、複数の信号テーブルの中から第１利用テーブルを選択する選択手段と、第１利用テーブルに登録された各信号の値を第１信号群及び第２信号群から抽出する抽出手段と、抽出手段によって第１信号群から抽出された各信号の値と抽出手段によって第２信号群から抽出された各信号の値とに基づいて、第１信号群及び第２信号群の類似度を算出する算出手段と、信号テーブルを作成する作成手段と、を備える。第１記憶手段に、第２信号群を含む複数の信号群が記憶される。複数の信号群のそれぞれは、特定の複数種類の信号を含む。作成手段は、複数の信号群を複数のグループに分類し、グループ毎に各信号の代表値を特定し、その特定結果に基づいてグループ毎の信号テーブルを作成する。作成手段によって作成された信号テーブルが第２記憶手段に記憶される。

例えば、この発明に係る検索システムでは、第２記憶手段に複数の信号テーブルが記憶される。また、抽出手段は、第１利用テーブルに登録された各信号の値を第１信号群及び第２信号群から抽出する。算出手段は、抽出手段によって第１信号群から抽出された各信号の値と抽出手段によって第２信号群から抽出された各信号の値とに基づいて、第１信号群及び第２信号群の類似度を算出する。この発明によれば、信号群の類似度を算出する際の負荷を低減できる。

実施の形態１における検索システムの例を示す図である。 トレースデータの例を示す図である。 サーバの例を示す図である。 実施の形態１における検索システムの動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１における検索システムの他の動作例を示すフローチャートである。 類似度の算出例を示すフローチャートである。 表示器の表示例を示す図である。 信号テーブルの作成例を示すフローチャートである。 第１選択条件の作成例を示すフローチャートである。 表示器の他の表示例を示す図である。 実施の形態２におけるサーバの例を示す図である。 実施の形態２における検索システムの動作例を示すフローチャートである。 実施の形態３におけるサーバの例を示す図である。 実施の形態３における検索システムの動作例を示すフローチャートである。 サーバのハードウェア資源の例を示す図である。 サーバのハードウェア資源の他の例を示す図である。

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、実施の形態１における検索システムの例を示す図である。図１は、本検索システムが、エレベーターを監視する監視システムに備えられた例を示す。図１に示す監視システムは、エレベーター１００、データセンター２００、及び情報センター３００を備える。データセンター２００は、サーバ２１０、及び表示器２３０を備える。情報センター３００は、監視端末３１０を備える。

データセンター２００は、エレベーター１００と通信が可能である。例えば、サーバ２１０は、ＩＰネットワーク４０１を介して遠隔の多数のエレベーター１００と通信する。データセンター２００は、情報センター３００と通信が可能である。例えば、サーバ２１０は、ＩＰネットワーク４０２を介して監視端末３１０と通信する。本実施の形態において、ＩＰネットワークは、通信プロトコルとしてＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いた通信ネットワークである。例えば、ＩＰネットワーク４０１は、クローズドネットワークである。ＩＰネットワーク４０２は、クローズドネットワークである。ＩＰネットワーク４０１及び４０２の代わりに、オープンネットワークが用いられても良い。

図１は、データセンター２００と情報センター３００とが離れた場所に存在する例を示す。サーバ２１０、及び監視端末３１０は、１つのセンターに備えられても良い。データセンター２００と情報センター３００とが離れた場所に存在する場合、情報センター３００は、エレベーター１００が設置されている国に設置されることが好ましい。例えば、情報センター３００は、エレベーター１００が設置されている地域毎に設置される。

データセンター２００は、エレベーター１００が設置されている国に設置されても良いし、エレベーター１００が設置されている国とは異なる国に設置されても良い。例えば、日本に設けられたデータセンター２００が、各国に設置されたエレベーター１００と通信しても良い。エレベーター１００が複数の国に設置されている場合は、エレベーター１００が設置されている国毎に情報センター３００が設置されることが好ましい。

各エレベーター１００は、例えばかご１０１及びつり合いおもり１０２を備える。かご１０１及びつり合いおもり１０２は、主ロープ１０３によって昇降路に吊り下げられる。巻上機に、駆動綱車１０４及び電動機１０５が備えられる。主ロープ１０３は、駆動綱車１０４に巻き掛けられる。駆動綱車１０４は、電動機１０５によって駆動される。電動機１０５は、制御盤１０６によって制御される。即ち、かご１０１の動作は、制御盤１０６によって制御される。制御盤１０６に監視装置１０７が接続される。監視装置１０７に通信装置１０８が接続される。

エレベーター１００で故障が発生すると、エレベーター１００の状態を表す信号値のスナップショットが取得される。本実施の形態では、この信号値のスナップショットをトレースデータと称する。監視装置１０７は、エレベーター１００で故障が発生すると、例えば制御盤１０６からトレースデータを収集する。

トレースデータは、特定の複数種類の信号を含む信号群の一例である。例えば、トレースデータに、エレベーター１００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、制御盤１０６の電流値を示す信号が含まれる。トレースデータに、制御盤１０６の電圧値を示す信号が含まれる。トレースデータに、電動機１０５の速度を示す信号が含まれる。トレースデータに、電動機１０５のトルクを示す信号が含まれる。トレースデータに、ドアの開閉状態を示す信号が含まれる。トレースデータに、かご１０１の位置を示す信号が含まれる。トレースデータに、安全装置の動作状態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。

図２は、トレースデータの例を示す図である。図２は、４つのトレースデータの例を示す。トレースデータに含まれる信号の表記は、１種類に限定されない。例えば、２進法で表記される信号、１６進法で表記される信号、及び１０進法で表記される信号が１つのトレースデータに含まれても良い。１つのトレースデータに、様々な信号長の信号が含まれても良い。

監視装置１０７は、エレベーター１００で故障が検出されると、故障が検出された時のトレースデータを収集する。監視装置１０７は、故障検出前後の一定時間について、トレースデータを収集しても良い。トレースデータを収集するタイミングは、故障検出時に限定されない。監視装置１０７は、定期的にトレースデータを収集しても良い。

通信装置１０８は、エレベーター１００の通信インターフェースである。通信装置１０８は、ＩＰネットワーク４０１を介してデータセンター２００のサーバ２１０と通信する。通信装置１０８は、監視装置１０７によって収集されたトレースデータをサーバ２１０に送信する。

図３は、サーバ２１０の例を示す図である。サーバ２１０は、例えば第１記憶部２１１、第２記憶部２１２、及び第３記憶部２１３を備える。また、サーバ２１０は、受信部２１５、選択部２１６、抽出部２１７、算出部２１８、表示制御部２１９を備える。以下に、図４から図１０も参照し、本検索システムの機能及び動作について説明する。図４は、実施の形態１における検索システムの動作例を示すフローチャートである。

上述したように、エレベーター１００で故障が発生すると、監視装置１０７によってトレースデータが収集される。監視装置１０７によって収集されたトレースデータは、通信装置１０８からサーバ２１０に送信される。

通信装置１０８から送信されたトレースデータは、受信部２１５によって受信される（Ｓ１０１）。受信部２１５によって受信されたトレースデータは、第１記憶部２１１に記憶される（Ｓ１０２）。第１記憶部２１１には、多数のトレースデータが蓄積されていく。

図５は、実施の形態１における検索システムの他の動作例を示すフローチャートである。図５は、トレースデータＸ１に類似するトレースデータを検索する例を示す。トレースデータＸ１は、第１記憶部２１１に記憶されているトレースデータの１つである。トレースデータＸ１は、例えば、第１記憶部２１１に記憶された最新のトレースデータである。図５に示す処理フローは、例えば、第１記憶部２１１に新たなトレースデータが記憶されることによって開始される。

第１記憶部２１１に記憶された各トレースデータは、特定の複数種類の信号を含む。例えば、各トレースデータに、信号Ａ１、信号Ａ２、信号Ａ３、…、及び信号ＡＮが含まれる。Ｎは、例えば３以上の自然数である。Ｎは１０００以上の自然数でも良い。以下の説明では、トレースデータＸ１に含まれる信号Ａ１を信号Ａ１１と表記する。同様に、トレースデータＸ１に含まれる信号Ａ２を信号Ａ２１と表記する。トレースデータＸ１に含まれる信号Ａ３を信号Ａ３１と表記する。トレースデータＸ１に含まれる信号ＡＮを信号ＡＮ１と表記する。

先ず、選択部２１６は、類似度を算出する際に利用する信号テーブルを選択する（Ｓ２０１）。以下においては、類似度を算出する際に利用する信号テーブルのことを「第１利用テーブル」とも表記する。第２記憶部２１２に、複数の信号テーブルが記憶される。信号テーブルは、類似度を算出する際に利用する信号を特定するためのテーブルである。例えば、第２記憶部２１２に、故障要因別の信号テーブルが予め記憶される。上述したように、トレースデータには特定の複数種類の信号が含まれる。各信号テーブルには、トレースデータに含まれる上記特定の複数種類の信号の一部が登録される。例えば、信号テーブルに登録される信号の組み合わせは、信号テーブル毎に異なる。選択部２１６は、第２記憶部２１２に記憶された複数の信号テーブルの中から１つの信号テーブルを第１利用テーブルとして選択する。選択部２１６は、第１利用テーブルとして複数の信号テーブルを選択しても良い。

第３記憶部２１３に、第１選択条件が記憶される。第１選択条件は、選択部２１６が第１利用テーブルを選択するための条件である。選択部２１６は、例えば、トレースデータＸ１に含まれる特定の信号の値と第３記憶部２１３に記憶された第１選択条件とに基づいて、第１利用テーブルを選択する。表１は、第１選択条件の例を示す。

表１に示す例では、選択部２１６は、トレースデータＸ１の信号Ａ１の値が０であれば、Ｓ２０１において信号テーブルＢ１を第１利用テーブルとして選択する。選択部２１６は、トレースデータＸ１の信号Ａ１の値が１であれば、信号テーブルＢ２を第１利用テーブルとして選択する。選択部２１６は、トレースデータＸ１の信号Ａ１の値が２であり且つ信号Ａ２の値が０であれば、信号テーブルＢ３を第１利用テーブルとして選択する。選択部２１６は、信号テーブルＢ１からＢ３の何れも利用テーブルとして選択することができなければ、信号テーブルＢ４を第１利用テーブルとして選択する。

次に、抽出部２１７は、類似度を算出する際に利用する信号の値をトレースデータから抽出する。先ず、抽出部２１７は、第１利用テーブルに登録された各信号の値をトレースデータＸ１から抽出する（Ｓ２０２）。Ｓ２０２で抽出部２１７が値を抽出する信号は、トレースデータＸ１に含まれる信号の一部である。

次に、抽出部２１７は、第１記憶部２１１に記憶されたトレースデータの中から、トレースデータＸ１以外のトレースデータを選択する。例えば、抽出部２１７は、第１記憶部２１１からトレースデータＸ２を選択する。

トレースデータＸ２に、信号Ａ１、信号Ａ２、信号Ａ３、…、及び信号ＡＮが含まれる。以下の説明では、トレースデータＸ２に含まれる信号Ａ１を信号Ａ１２と表記する。同様に、トレースデータＸ２に含まれる信号Ａ２を信号Ａ２２と表記する。トレースデータＸ２に含まれる信号Ａ３を信号Ａ３２と表記する。トレースデータＸ２に含まれる信号ＡＮを信号ＡＮ２と表記する。信号Ａ１２は信号Ａ１１に対応する信号である。信号Ａ２２は信号Ａ２１に対応する信号である。信号Ａ３２は信号Ａ３１に対応する信号である。信号ＡＮ２は信号ＡＮ１に対応する信号である。

抽出部２１７は、選択したトレースデータＸ２から、第１利用テーブルに登録された各信号の値を抽出する（Ｓ２０３）。Ｓ２０３で抽出部２１７が値を抽出する信号は、トレースデータＸ２に含まれる信号の一部である。Ｓ２０３で抽出部２１７が値を抽出する信号の種類は、Ｓ２０２で抽出部２１７がトレースデータＸ１から値を抽出した信号の種類と同じである。

算出部２１８は、トレースデータＸ１とＳ２０３で選択されたトレースデータとの類似度を算出する（Ｓ２０４）。例えば、算出部２１８は、トレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度を算出する。算出部２１８は、抽出部２１７がＳ２０２でトレースデータＸ１から抽出した各信号の値と抽出部２１７がＳ２０３でトレースデータＸ２から抽出した各信号の値とに基づいて類似度を算出する。図６は、類似度の算出例を示すフローチャートである。図６は、Ｓ２０４で行われる処理内容を示す。

算出部２１８は、抽出部２１７がトレースデータＸ１から値を抽出した信号と抽出部２１７がトレースデータＸ２から値を抽出した信号との類似度を、対応する信号毎に算出する（Ｓ３０１）。例えば、抽出部２１７が信号Ａ１の値、信号Ａ２の値、信号Ａ５の値…を抽出した場合を考える。この場合、算出部２１８は、信号Ａ１１と信号Ａ１２との類似度を算出する。算出部２１８は、信号Ａ２１及び信号Ａ２２の類似度を算出する。算出部２１８は、信号Ａ５１と信号Ａ５２との類似度を算出する。算出部２１８は、他の信号についても同様に類似度を算出する。算出部２１８は、特許文献１に記載されている動的計画法（ＤＰマッチング）を用いて信号毎の類似度を算出しても良い。

例えば、第１記憶部２１１に、トレースデータに含まれる各信号の重要度が記憶される。本実施の形態に示す例では、トレースデータに、信号Ａ１、信号Ａ２、信号Ａ３、…、及び信号ＡＮが含まれる。このため、第１記憶部２１１に、信号Ａ１の重要度、信号Ａ２の重要度、信号Ａ３の重要度、…、及び信号ＡＮの重要度が記憶される。算出部２１８は、Ｓ３０１で類似度を算出した各信号の重要度を第１記憶部２１１から読み込む（Ｓ３０２）。上記例であれば、算出部２１８は、信号Ａ１の重要度、信号Ａ２の重要度、信号Ａ５の重要度、…を第１記憶部２１１から読み込む。

算出部２１８は、算出した各信号の類似度と読み込んだ各信号の重要度とに基づいて、トレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度を算出する（Ｓ３０３）。例えば、算出部２１８は、類似度と重要度との積を信号毎に求めた後、それらを加算することによって類似度を算出する。
（トレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度）
＝（信号Ａ１の類似度）×（信号Ａ１の重要度）
＋（信号Ａ２の類似度）×（信号Ａ２の重要度）
＋（信号Ａ５の類似度）×（信号Ａ５の重要度）…

算出部２１８が類似度を算出する方法は、上記例に限定されない。算出部２１８によって算出される類似度の最大値を１或いは１００等に設定しても良い。また、算出部２１８は、特許文献１に記載されている方法と同様の方法によって、トレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度を算出しても良い。かかる場合、算出部２１８は、Ｓ３０１で信号毎の類似度を算出すると、その算出した各信号の類似度に基づいてトレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度を算出する。例えば、算出部２１８は、次式によってトレースデータＸ１とトレースデータＸ２との距離Ｌを算出する。Ｌ_ｉは、算出した信号ｉの類似度である。Ｎは、類似度を算出した信号の数である。

算出部２１８は、式１によって求めた距離Ｌを用いて、トレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度Ｐ_matchを次式によって算出する。

上述したように、第１記憶部２１１に多数のトレースデータが記憶される。例えば、第１記憶部２１１に、トレースデータＸ１、トレースデータＸ２、トレースデータＸ３、…、及びトレースデータＸＭが記憶される。Ｍは、例えば３以上の自然数である。トレースデータＸ１とあるトレースデータとの類似度が算出されると、全てのトレースデータについて類似度が算出されたか否かが判定される（Ｓ２０５）。トレースデータＸ１との類似度が算出されていないトレースデータがあれば、そのトレースデータに対してＳ２０３及びＳ２０４に示す処理が行われる。

例えば、トレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度が算出されると、抽出部２１７は、トレースデータＸ３から、第１利用テーブルに登録された各信号の値を抽出する（Ｓ２０３）。算出部２１８は、抽出部２１７がトレースデータＸ１から抽出した各信号の値と抽出部２１７がトレースデータＸ３から抽出した各信号の値とに基づいて、トレースデータＸ１とトレースデータＸ３との類似度を算出する（Ｓ２０４）。

表示制御部２１９は、表示器２３０を制御する。表示制御部２１９は、算出部２１８によって算出された類似度を表示器２３０に表示させる（Ｓ２０６）。

図７は、表示器２３０の表示例を示す図である。図７は、トレースデータを特定する情報と算出部２１８によって算出された類似度と対応内容とが関連付けて表示器２３０に表示される例を示す。図７に示す例では、算出された類似度が高い順に、トレースデータを特定する情報が上から表示される。例えば、算出された類似度の中でトレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度が最も高ければ、トレースデータＸ２を特定するための情報とその算出された類似度と対応内容とが一番上の欄に表示される。図７は、トレースデータを特定する情報として、エレベーター１００が備えられている建物番号と故障が発生した日時とを示す情報が表示される例を示す。対応内容は、作業を実際に行った保守員５００が作業後に入力した情報である。

本実施の形態に示す例では、抽出部２１７によって抽出された各信号の値に基づいて類似度が算出される。抽出部２１７は、トレースデータに含まれる全ての信号の値を抽出する訳ではない。このため、トレースデータの類似度を算出する際の負荷を低減できる。本実施の形態に示す例であれば、例えばトレースデータＸ１に類似するトレースデータをより短時間で検索できる。

本実施の形態では、データセンター２００に備えられた表示器２３０に類似度の算出結果が表示される例について説明した。類似度の算出結果は、情報センター３００の監視端末３１０に表示されても良い。情報センター３００にいるオペレーター３１１は、監視端末３１０の表示を見ながら、保守員５００を現場に派遣し、保守員５００に対する指示及び支援を行うことができる。また、類似度の算出結果は、保守員５００が所持する専用の携帯端末５０１に表示されても良い。保守員５００は、携帯端末５０１の表示を見ながら、現場対応を行うことができる。

本実施の形態では、算出部２１８による算出結果が表示器２３０に表示される例について説明した。これは一例である。例えば、オペレーター３１１或いは保守員５００が算出部２１８による算出結果を後から利用することができるように、算出部２１８による算出結果をサーバ２１０内に保存しておいても良い。

本実施の形態では、第２記憶部２１２に信号テーブルが予め記憶される例について説明した。信号テーブルは、例えば、エレベーター１００の設計者或いは保守員５００によって手作業で第２記憶部２１２に記憶される。他の例として、サーバ２１０は、作成部２２０を更に備えても良い。作成部２２０は、第１記憶部２１１に記憶された複数のトレースデータに基づいて、信号テーブルを作成する。第２記憶部２１２には、作成部２２０によって作成された信号テーブルが記憶される。図８は、信号テーブルの作成例を示すフローチャートである。

あるエレベーター１００で故障が発生すると、そのエレベーター１００の通信装置１０８からサーバ２１０にトレースデータが送信される。保守員５００は、オペレーター３１１から指示及び支援を受けて、そのエレベーター１００を修理する。保守員５００は、エレベーター１００の修理が終わると、今回の故障に対する対応内容を携帯端末５０１から入力する。保守員５００が携帯端末５０１から入力した情報は、今回の故障が発生した際に当該エレベーター１００から送信されたトレースデータに紐付けて、第１記憶部２１１に記憶される。即ち、第１記憶部２１１に記憶された各トレースデータには、保守員５００が入力した対応内容が紐付けられている。

先ず、作成部２２０は、第１記憶部２１１に記憶された複数のトレースデータを複数のグループに分類する（Ｓ４０１）。作成部２２０は、対応内容に含まれている文言に基づいて故障要因を特定し、トレースデータを故障要因別に分類しても良い。作成部２２０は、最短距離法、群平均法、或いはウォード法といった階層型クラスタリングを利用し、トレースデータを信号値のパターン別に分類しても良い。作成部２２０は、ｋ−ｍｅａｎｓといった非階層型クラスタリングを利用し、トレースデータを信号値のパターン別に分類しても良い。Ｓ４０１におけるトレースデータの分類は、保守員５００による手作業によって行われても良い。

次に、作成部２２０は、Ｓ４０１での分類結果に基づいて、グループ毎に各信号の代表値を特定する（Ｓ４０２）。

表２は、Ｓ４０１において、８個のトレースデータが４種類の故障要因に分類された例を示す。例えば、トレースデータＸ１及びＸ２は、故障要因が基板Ｃ１であると分類されたグループのトレースデータである。トレースデータＸ３及びＸ４は、故障要因が基板Ｃ２であると分類されたグループのトレースデータである。トレースデータＸ５及びＸ６は、故障要因が基板Ｃ３であると分類されたグループのトレースデータである。トレースデータＸ７及びＸ８は、故障要因が基板Ｃ４であると分類されたグループのトレースデータである。以下においては、例えば、故障要因が基板Ｃ１であると分類されたグループのトレースデータのことを「基板Ｃ１グループのトレースデータ」とも表記する。作成部２２０は、例えば、信号値の出現率に基づいてその信号の代表値を特定する。

表３は、作成部２２０によって特定された代表値の例を示す。表２に示すように、トレースデータＸ１の信号Ａ１の値は１である。トレースデータＸ２の信号Ａ１の値は１である。作成部２２０は、基板Ｃ１グループのトレースデータについては、信号Ａ１の代表値を１と特定する。同様に、トレースデータＸ１の信号Ａ２の値は０である。トレースデータＸ２の信号Ａ２の値は０である。作成部２２０は、基板Ｃ１グループのトレースデータについては、信号Ａ２の代表値を０と特定する。

トレースデータＸ１の信号Ａ３の値は０である。トレースデータＸ２の信号Ａ３の値は１である。作成部２２０は、基板Ｃ１グループのトレースデータについては、信号Ａ３の代表値を「−」と特定する。表３において「−」は具体的な値がないことを示す。作成部２２０は、基板Ｃ１グループのトレースデータについて、信号Ａ４〜ＡＮの代表値も特定する。同様に、作成部２２０は、基板Ｃ２グループのトレースデータについて、信号毎の代表値を特定する。作成部２２０は、基板Ｃ３グループのトレースデータについて、信号毎の代表値を特定する。作成部２２０は、基板Ｃ４グループのトレースデータについて、信号毎の代表値を特定する。

表３は、基板Ｃ１グループに２つのトレースデータしか該当しない最も簡単な例を示す。基板Ｃ１グループに例えば１００個のトレースデータが該当する場合は、出現率が第１基準値以上である信号の値を代表値として特定しても良い。

次に、作成部２２０は、Ｓ４０２での特定結果に基づいて、グループ毎の信号テーブルを作成する（Ｓ４０３）。

表４に示す例では、作成部２２０は、信号毎にどの信号テーブルに登録するかを判定する。例えば、作成部２２０は、信号Ａ１について代表値の出現率を計算する。信号Ａ１については、基板Ｃ１グループの代表値のみ１であり、他のグループの代表値は０である。即ち、信号Ａ１については、代表値１の出現率は２５％である。代表値０の出現率は７５％である。作成部２２０は、出現率が０より大きく第２基準値以下である代表値が特定されたグループの信号テーブルに、信号Ａ１を登録する。

例えば、第２基準値が５０％である場合を考える。かかる場合、作成部２２０は、代表値が１であるグループの信号テーブルに信号Ａ１を登録する。作成部２２０は、代表値が０であるグループの信号テーブルに信号Ａ１を登録しない。即ち、作成部２２０は、基板Ｃ１グループの信号テーブルに信号Ａ１を登録する。作成部２２０は、基板Ｃ２グループの信号テーブルに信号Ａ１を登録しない。作成部２２０は、基板Ｃ３グループの信号テーブルに信号Ａ１を登録しない。作成部２２０は、基板Ｃ４グループの信号テーブルに信号Ａ１を登録しない。

同様に、信号Ａ２については、代表値１の出現率及び代表値０の出現率は共に５０％である。作成部２２０は、全てのグループの信号テーブルに信号Ａ２を登録する。信号Ａ３については、代表値１の出現率及び代表値０の出現率は共に０である。作成部２２０は、何れのグループの信号テーブルにも信号Ａ３を登録しない。

信号Ａ４については、代表値１の出現率は２５％である。代表値０の出現率は０％である。作成部２２０は、基板Ｃ１グループの信号テーブルに信号Ａ４を登録する。作成部２２０は、基板Ｃ２グループの信号テーブルに信号Ａ４を登録しない。作成部２２０は、基板Ｃ３グループの信号テーブルに信号Ａ４を登録しない。作成部２２０は、基板Ｃ４グループの信号テーブルに信号Ａ４を登録しない。

信号Ａ５については、代表値１の出現率は２５％である。代表値０の出現率は２５％である。作成部２２０は、基板Ｃ１グループの信号テーブルに信号Ａ５を登録する。作成部２２０は、基板Ｃ２グループの信号テーブルに信号Ａ５を登録する。作成部２２０は、基板Ｃ３グループの信号テーブルに信号Ａ５を登録しない。作成部２２０は、基板Ｃ４グループの信号テーブルに信号Ａ５を登録しない。

信号Ａ６については、代表値１の出現率は１００％である。代表値０の出現率は０％である。作成部２２０は、何れのグループの信号テーブルにも信号Ａ６を登録しない。全ての信号について同様の処理が行われることにより、グループ毎の信号テーブルが作成される。なお、第２基準値を例えば２５％に設定すれば、信号テーブルに登録する信号をより少なくできる。

グループ毎に各信号の代表値を特定する他の例を以下に示す。以下の例は、Ｓ４０１の処理とＳ４０２の処理とに相当する。例えば、作成部２２０は、第１記憶部２１１に記憶されているトレースデータについて、総当りで類似度計算を行う。次に、作成部２２０は、例えば類似度が基準値以上である２つのトレースデータを１つのグループとし、グループ毎に各信号の代表値を特定する。次に、作成部２２０は、代表値が特定されたグループを１つのトレースデータとみなし、上記と同様に総当りで類似度計算を行う。そして、作成部２２０は、例えば類似度が基準値以上である２つのトレースデータを１つの新グループとし、新グループ毎に各信号の代表値を特定する。この手順を何度も繰り返すことにより、グループ間の距離が一定距離以上になるまでグループの統合を行う。このようなグループ統合処理により、表３に示すような、各信号の代表値が特定された複数のグループを生成することができる。

上記グループ統合処理は、例えば、システムの負荷が低い夜間に行われる。第１記憶部２１１に新しいトレースデータが記憶される度に、上記統合処理を行う必要はない。グループ統合処理は、定期的に、例えば月に１回行われる。第１記憶部２１１に一定数のトレースデータが新たに記憶される度にグループ統合処理が行われても良い。

グループ統合処理が定期的に行われない場合は、次回の統合処理が行われるまで、新規に記憶されたトレースデータを既存の何れかのグループに所属させても良い。例えば、作成部２２０は、第１記憶部２１１にトレースデータが新規に記憶されると、そのトレースデータの信号値と各グループの代表値とを用いて、総当りで類似度計算を行う。作成部２２０は、そのトレースデータを、類似度が最も高いグループに所属させる。作成部２２０は、類似度が閾値以上である複数のグループにそのトレースデータを所属させても良い。この時、当該トレースデータが新たに加えられたグループの代表値を更新しても良い。

なお、Ｓ４０２では、信号の種類によって代表値の特定方法を変えても良い。例えば、信号値「０００１」と信号値「００１１」は、信号の表記に１が含まれるために同一とみなし、代表値を「１１１１」としても良い。かかる場合、信号値「００００」と信号値「００００」の組み合わせのみ、代表値が「００００」になる。一方の信号値のみが「００００」であれば、代表値は「−」となる。他の例として、信号値が変化したタイミングに応じて、代表値を特定しても良い。

本実施の形態では、第３記憶部２１３に第１選択条件が予め記憶される例について説明した。第１選択条件は、例えば、エレベーター１００の設計者或いは保守員５００によって手作業で第３記憶部に記憶される。他の例として、作成部２２０が第１選択条件を作成しても良い。作成部２２０は、第１記憶部２１１に記憶された複数のトレースデータに基づいて、第１選択条件を作成する。第３記憶部２１３には、作成部２２０によって作成された第１選択条件が記憶される。図９は、第１選択条件の作成例を示すフローチャートである。

図９のＳ５０１及びＳ５０２に示す処理は、図８のＳ４０１及びＳ４０２に示す処理と同様である。作成部２２０は、先ず、第１記憶部２１１に記憶された複数のトレースデータを複数のグループに分類する（Ｓ５０１）。次に、作成部２２０は、Ｓ５０１での分類結果に基づいて、グループ毎に各信号の代表値を特定する（Ｓ５０２）。これにより、例えば表３に示すようなグループ毎の代表値が得られる。作成部２２０は、Ｓ５０２での特定結果に基づいて、グループ毎の第１選択条件を作成する（Ｓ５０３）。

表５は、全てのグループにおいて代表値が１或いは０である信号を第１選択条件に採用する例を示す。即ち、何れかのグループにおいて代表値が「−」であれば、その信号は第１選択条件に採用されない。例えば、作成部２２０は、Ａ１＝１、Ａ２＝０、且つＡ６＝１である場合に基板Ｃ１グループの信号テーブルが第１利用テーブルとして選択されるように第１選択条件を作成する。作成部２２０は、Ａ１＝０、Ａ２＝０、且つＡ６＝１である場合に基板Ｃ２グループの信号テーブルが第１利用テーブルとして選択されるように第１選択条件を作成する。作成部２２０は、Ａ１＝０、Ａ２＝１、且つＡ６＝１である場合に基板Ｃ３グループの信号テーブルが第１利用テーブルとして選択されるように第１選択条件を作成する。

表５に示す例では、基板Ｃ３グループの信号テーブルと基板Ｃ４グループの信号テーブルは同一である。また、表５に示す例では、信号Ａ６の値が０である場合に他の信号テーブルが第１利用テーブルとして選択されるように第１選択条件が作成されても良い。この時、当該信号テーブルには、トレースデータに含まれる全ての信号が登録されても良い。

本実施の形態では、第３記憶部２１３に第１選択条件が記憶される例について説明した。選択部２１６は、トレースデータＸ１に含まれる各信号の値と上記グループ毎に特定された各信号の代表値とに基づいて、第１利用テーブルを選択しても良い。この例では、第１利用テーブルを選択するために第１選択条件は用いられない。例えば、選択部２１６は、Ｓ２０１において、グループ毎に特定された各信号の代表値を用いてトレースデータＸ１と各グループとの類似度を算出する。選択部２１６は、算出した類似度が最も高いグループの信号テーブルを第１利用テーブルとして選択する。選択部２１６は、算出した類似度が閾値以上である全てのグループの信号テーブルを第１利用テーブルとして選択しても良い。複数の信号テーブルが選択部２１６によって選択された場合、選択された信号テーブル毎に、図５のＳ２０３及びＳ２０４に示す処理が行われる。

本実施の形態では、算出された類似度が高い順に、トレースデータを特定する情報が表示器２３０に表示される例について説明した。これは一例である。例えば、図７に示す例では、類似度が高い５つの事例が表示器２３０に表示される。この時、全ての事例において、対応内容の欄に「基板Ｃ１」との文言或いは基板Ｃ１に関連する文言が記載されていると、この表示を見た人は、故障要因が基板Ｃ１のみに存在すると感じてしまう。実際の故障要因が基板Ｃ２にも存在する場合に、故障の一部を見逃してしまう恐れがある。このため、表示制御部２１９は、対応内容に含まれている文言に基づいて故障要因を特定し、例えば、類似度が高い上位１００件について集計表示を行っても良い。この時、類語テーブル等を用いることにより、「シーワン」と「基板Ｃ１」とを同じ故障要因として特定しても良い。また、類似度が一定の閾値以上のものについて集計表示を行っても良い。図１０は、表示器２３０の他の表示例を示す図である。図１０は、図７に示す表示に集計表示を追加した例を示す。図１０に示す例であれば、基板Ｃ１だけでなく、基板Ｃ２、基板Ｃ３、及び基板Ｃ４が故障要因になり得ることを伝えることができる。表示制御部２１９は、Ｓ２０６において集計表示のみを行っても良い。

実施の形態２．
実施の形態１では、計算に必要な信号の数を制限して、システムの負荷を低減させる例について説明した。本実施の形態では、計算に必要なトレースデータの数を制限して、システムの負荷を低減させる例について説明する。なお、本実施の形態で説明しない機能は、実施の形態１で開示した何れかの機能と同じである。

図１１は、実施の形態２におけるサーバ２１０の例を示す図である。本実施の形態においても、検索システムは、エレベーターを監視する監視システムに備えられる。サーバ２１０は、例えば第１記憶部２１１、第２記憶部２１２、及び第３記憶部２１３に加え、第４記憶部２１４を更に備える。以下に、図１２も参照し、本実施の形態における検索システムの機能及び動作について説明する。図１２は、実施の形態２における検索システムの動作例を示すフローチャートである。図１２は、トレースデータＸ１に類似するトレースデータを検索する例を示す。

先ず、選択部２１６は、第２記憶部２１２に記憶された複数の信号テーブルの中から第１利用テーブルを選択する（Ｓ６０１）。Ｓ６０１に示す処理は、図５のＳ２０１に示す処理と同様である。実施の形態１に示す例と同様に、選択部２１６は、第１利用テーブルとして複数の信号テーブルを選択しても良い。

次に、選択部２１６は、類似度を算出する際に利用する群テーブルを選択する（Ｓ６０２）。以下においては、類似度を算出する際に利用する群テーブルのことを「第２利用テーブル」とも表記する。第４記憶部２１４に、複数の群テーブルが記憶される。群テーブルは、類似度を算出する際に利用するトレースデータを特定するためのテーブルである。上述したように、第１記憶部２１１には、多数のトレースデータが記憶される。各群テーブルには、第１記憶部２１１に記憶されたトレースデータの一部が登録される。例えば、群テーブルに登録されるトレースデータの組み合わせは、群テーブル毎に異なる。選択部２１６は、第４記憶部２１４に記憶された複数の群テーブルの中から１つの群テーブルを第２利用テーブルとして選択する。選択部２１６は、第２利用テーブルとして複数の群テーブルを選択しても良い。

選択部２１６が第２利用テーブルを選択する方法は、どのような方法であっても良い。例えば、第３記憶部２１３に、第２選択条件が記憶される。第２選択条件は、選択部２１６が第２利用テーブルを選択するための条件である。選択部２１６は、例えば、トレースデータＸ１に含まれる特定の信号の値と第３記憶部２１３に記憶された第２選択条件とに基づいて、第２利用テーブルを選択する。

次に、抽出部２１７は、第１利用テーブルに登録された各信号の値をトレースデータＸ１から抽出する（Ｓ６０３）。Ｓ６０３に示す処理は、図５のＳ２０２に示す処理と同様である。

次に、抽出部２１７は、第１記憶部２１１に記憶されたトレースデータの中から、トレースデータＸ１以外のトレースデータを選択する。この時、抽出部２１７は、第２利用テーブルに登録されたトレースデータの中から１つのトレースデータを選択する。例えば、抽出部２１７は、Ｓ６０２で選択された第２利用テーブルにトレースデータＸ２が登録されていれば、第１記憶部２１１からトレースデータＸ２を選択する。

抽出部２１７は、選択したトレースデータＸ２から、第１利用テーブルに登録された各信号の値を抽出する（Ｓ６０４）。次に、算出部２１８は、トレースデータＸ１とＳ６０４で選択されたトレースデータとの類似度を算出する（Ｓ６０５）。Ｓ６０４及びＳ６０５に示す処理は、図５のＳ２０３及びＳ２０４に示す処理と同様である。

Ｓ６０５でトレースデータＸ１とあるトレースデータとの類似度が算出されると、第２利用テーブルに登録された全てのトレースデータについて類似度が算出されたか否かが判定される（Ｓ６０６）。第２利用テーブルに登録されたトレースデータの中にトレースデータＸ１との類似度が算出されていないトレースデータがあれば、そのトレースデータに対してＳ６０４及びＳ６０５に示す処理が行われる。

例えば、トレースデータＸ５が第２利用テーブルに登録されている場合を考える。かかる場合、トレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度が算出されると、抽出部２１７は、トレースデータＸ５から、第１利用テーブルに登録された各信号の値を抽出する（Ｓ６０４）。算出部２１８は、抽出部２１７がトレースデータＸ１から抽出した各信号の値と抽出部２１７がトレースデータＸ５から抽出した各信号の値とに基づいて、トレースデータＸ１とトレースデータＸ５との類似度を算出する（Ｓ６０５）。

第２利用テーブルに登録された全てのトレースデータについてトレースデータＸ１との類似度が算出されると、表示制御部２１９は、算出部２１８によって算出された類似度を表示器２３０に表示させる（Ｓ６０７）。

本実施の形態に示す例では、抽出部２１７は、第２利用テーブルに登録された各トレースデータから、第１利用テーブルに登録された各信号の値を抽出する。算出部２１８は、第１記憶部２１１に記憶された全てのトレースデータについてトレースデータＸ１との類似度を算出する訳ではない。このため、トレースデータの類似度を算出する際の負荷を低減できる。本実施の形態に示す例であれば、例えばトレースデータＸ１に類似するトレースデータをより短時間で検索できる。

本実施の形態では、選択部２１６が、第１利用テーブルと第２利用テーブルの双方を選択する例について説明した。選択部２１６が第２利用テーブルしか選択しない場合でも、一定の効果は期待できる。

かかる場合、選択部２１６は、第１利用テーブルを選択しない。選択部２１６は、Ｓ６０１の処理を行わず、テーブル記憶部からなる第４記憶部２１４から第２利用テーブルを選択する（Ｓ６０２）。例えば、選択部２１６は、トレースデータＸ１に含まれる特定の信号の値と第３記憶部２１３に記憶された第２選択条件とに基づいて、第２利用テーブルを選択する。次に、抽出部２１７は、上記特定の複数種類の信号のそれぞれの値をトレースデータＸ１から抽出する（Ｓ６０３）。また、抽出部２１７は、第２利用テーブルに登録されたトレースデータの中から１つのトレースデータを選択する。抽出部２１７は、その選択したトレースデータから、上記特定の複数種類の信号のそれぞれの値を抽出する（Ｓ６０４）。そして、算出部２１８は、抽出部２１７によって抽出された信号の値に基づいて、トレースデータＸ１とＳ６０４で選択されたトレースデータとの類似度を算出する（Ｓ６０５）。

Ｓ６０５でトレースデータＸ１とあるトレースデータとの類似度が算出されると、第２利用テーブルに登録された全てのトレースデータについて類似度が算出されたか否かが判定される（Ｓ６０６）。第２利用テーブルに登録されたトレースデータの中にトレースデータＸ１との類似度が算出されていないトレースデータがあれば、そのトレースデータに対してＳ６０４及びＳ６０５に示す処理が行われる。これにより、第２利用テーブルに登録された全てのトレースデータについて、トレースデータＸ１との類似度が算出される。

本実施の形態では、第４記憶部２１４に群テーブルが予め記憶される例について説明した。群テーブルは、例えば、エレベーター１００の設計者或いは保守員５００によって手作業で第４記憶部２１４に記憶される。他の例として、作成部２２０が群テーブルを作成しても良い。作成部２２０は、第１記憶部２１１に記憶された複数のトレースデータに基づいて、群テーブルを作成する。第４記憶部２１４には、作成部２２０によって作成された群テーブルが記憶される。

作成部２２０は、信号テーブルを作成した方法と同様の方法によって群テーブルを作成しても良い。例えば、作成部２２０は、第１記憶部２１１に記憶されているトレースデータについて、総当りで類似度計算を行う。そして、作成部２２０は、算出された類似度に基づいてトレースデータをグループ化し、総当りの類似度計算を繰り返す。作成部２２０は、このようなグループ統合処理を行うことにより、各信号の代表値が特定された複数のグループを生成することができる。作成部２２０は、例えば、１つのグループに含まれるトレースデータを１つのテーブルに登録することにより、そのグループに対応する群テーブルを作成する。作成部２２０は、他の方法によって群テーブルを作成しても良い。

同様に、本実施の形態では、第３記憶部２１３に第２選択条件が予め記憶される例について説明した。第２選択条件は、例えば、エレベーター１００の設計者或いは保守員５００によって手作業で第３記憶部に記憶される。他の例として、作成部２２０が第２選択条件を作成しても良い。作成部２２０は、第１記憶部２１１に記憶された複数のトレースデータに基づいて、第２選択条件を作成する。第３記憶部２１３には、作成部２２０によって作成された第２選択条件が記憶される。

例えば、作成部２２０は、第１選択条件を作成した方法と同様の方法によって第２選択条件を作成する。作成部２２０は、第１記憶部２１１に記憶されているトレースデータについて、総当りで類似度計算を行う。そして、作成部２２０は、算出された類似度に基づいてトレースデータをグループ化する。作成部２２０は、グループ毎に各信号の代表値を特定することにより、グループ毎の第２選択条件を作成することができる。作成部２２０は、他の方法によって第２選択条件を作成しても良い。

本実施の形態では、第３記憶部２１３に第２選択条件が記憶される例について説明した。選択部２１６は、トレースデータＸ１に含まれる各信号の値と上記グループ毎に特定された各信号の代表値とに基づいて、第２利用テーブルを選択しても良い。この例では、第２利用テーブルを選択するために第２選択条件は用いられない。例えば、選択部２１６は、Ｓ６０２において、グループ毎に特定された各信号の代表値を用いてトレースデータＸ１と各グループとの類似度を算出する。選択部２１６は、算出した類似度が最も高いグループに対応する群テーブルを第２利用テーブルとして選択する。選択部２１６は、算出した類似度が閾値以上である全てのグループに対応する群テーブルを第２利用テーブルとして選択しても良い。

実施の形態３．
図１３は、実施の形態３におけるサーバ２１０の例を示す図である。本実施の形態においても、検索システムは、エレベーターを監視する監視システムに備えられる。サーバ２１０は、例えば受信部２１５、選択部２１６、抽出部２１７、算出部２１８、表示制御部２１９に加え、検査部２２１を更に備える。本実施の形態で説明しない機能は、実施の形態１或いは２で開示した何れかの機能と同じである。例えば、サーバ２１０は、作成部２２０を更に備えても良い。サーバ２１０は、第４記憶部を更に備えても良い。以下に、図１４も参照し、本実施の形態における検索システムの機能及び動作について説明する。図１４は、実施の形態３における検索システムの動作例を示すフローチャートである。

一例として、第１記憶部２１１にトレースデータＸ１が新たに記憶され、図５に示す処理フローが行われた場合を考える。図５に示す処理フローが行われることにより、例えば、Ｓ２０１において第１利用テーブルとして信号テーブルＢ１が選択される。トレースデータＸ１にはＮｏ．１〜１００の１００個の信号が含まれ、第１利用テーブルにはＮｏ．１〜１０の１０個の信号が登録されているものとする。トレースデータＸ１が第１記憶部２１１に新たに記憶されることにより、トレースデータＸ１と他のトレースデータとの類似度がＮｏ．１〜１０の信号を用いて算出される（Ｓ２０５のＹｅｓ）。

検査部２２１は、第１利用テーブル、即ち上記例であれば信号テーブルＢ１に補正が必要か否かを判定する。検査部２２１は、信号テーブルＢ１に追加すべき信号があれば、信号テーブルＢ１に新たな信号を登録する。検査部２２１は、信号テーブルＢ１から削除すべき信号があれば、信号テーブルＢ１からその信号を削除する。

検査部２２１は、トレースデータＸ１から全ての信号の値を抽出する（Ｓ７０１）。次に、検査部２２１は、第１記憶部２１１に記憶されたトレースデータの中から、トレースデータＸ１以外のトレースデータを選択する。例えば、検査部２２１は、第１記憶部２１１からトレースデータＸ２を選択する。検査部２２１は、選択したトレースデータＸ２から全ての信号の値を抽出する（Ｓ７０２）。

検査部２２１は、トレースデータＸ１とＳ７０２で選択したトレースデータとの類似度を算出する（Ｓ７０３）。例えば、検査部２２１は、トレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度を算出する。検査部２２１は、Ｓ７０１でトレースデータＸ１から抽出した各信号の値とＳ７０２でトレースデータＸ２から抽出した各信号の値とに基づいて、算出部２１８が類似度を算出する方法と同様の方法によって類似度を算出する。

トレースデータＸ１とあるトレースデータとの類似度が算出されると、全てのトレースデータについて類似度が算出されたか否かが判定される（Ｓ７０４）。トレースデータＸ１との類似度が算出されていないトレースデータがあれば、そのトレースデータに対してＳ７０２及びＳ７０３に示す処理が行われる。

例えば、トレースデータＸ１とトレースデータＸ２との類似度が算出されると、検査部２２１は、トレースデータＸ３から全ての信号の値を抽出する（Ｓ７０２）。検査部２２１は、Ｓ７０１でトレースデータＸ１から抽出した各信号の値とＳ７０２でトレースデータＸ３から抽出した各信号の値とに基づいて、トレースデータＸ１とトレースデータＸ３との類似度を算出する（Ｓ７０３）。これにより、トレースデータＸ１と他のトレースデータとの類似度が、例えばＮｏ．１〜１００の信号を用いて算出される。

上述したように、算出部２１８は、第１利用テーブルに登録された信号、即ち一部の信号を用いて類似度を算出する。一方、検査部２２１は、全ての信号を用いて類似度を算出する。検査部２２１は、Ｓ７０４でＹｅｓと判定すると、第１利用テーブルに登録された信号を用いて算出された類似度と全ての信号を用いて算出された類似度とを比較する（Ｓ７０５）。

表６は、信号Ｎｏ．１〜１０を用いて算出された類似度と信号Ｎｏ．１〜１００を用いて算出された類似度との比較結果を示す。表６に示す例では、信号Ｎｏ．１〜１０を用いて算出された類似度は全て５０％である。一方、信号Ｎｏ．１〜１００を用いて類似度が算出された場合は、トレースデータＸ３〜Ｘ５の類似度は５０％で変化しないが、トレースデータＸ２の類似度は７０％に上昇する。トレースデータＸ２の類似度の変化は、他のトレースデータの類似度の変化と一致しない。

検査部２２１は、信号の値が類似度の変化と同じような傾向を示す信号を、類似度に影響を与える信号として検出する。表６に示す例では、トレースデータＸ３〜Ｘ５の信号Ａ３の値は同じである。一方、トレースデータＸ２の信号Ａ３の値は、他のトレースデータの信号Ａ３の値と一致しない。このため、検査部２２１は、信号Ａ３を、類似度に影響を与える信号として検出する。

検査部２２１は、検出した信号を用いて、第１利用テーブルとして選択された信号テーブルＢ１を補正する。例えば、検査部２２１は、信号テーブルＢ１に信号Ａ３が登録されていなければ、信号テーブルＢ１に信号Ａ３を追加する。検査部２２１は、信号テーブルＢ１に信号Ａ３を追加することによって第１選択条件を補正する必要があれば、信号Ａ３の追加が条件に反映されるように第１選択条件を補正する。

検査部２２１は、信号テーブルに信号を追加する上記方法と同様の方法によって、信号テーブルから信号を削除しても良い。例えば、検査部２２１は、信号Ｎｏ．１〜１００を用いて算出された類似度が信号Ｎｏ．１〜１０を用いて算出された類似度より小さくなるトレースデータを特定する。そして、検査部２２１は、類似度のその変化に影響を与える信号を検出する。

検査部２２１による信号テーブルの更新は、例えば、システムの負荷が低い夜間に行われる。本実施の形態に示す例であれば、類似度の算出に用いる信号を絞り過ぎてしまった場合でも、信号テーブルに登録すべき信号を後から追加できる。また、新しい種類の故障が発生した場合でも、その故障に合わせて信号テーブルを自動で変更できる。上記手順を応用することにより、新しい種類の信号が追加された場合でも、信号テーブルにその新しい信号を自動で登録できるようになる。

検査部２２１は、上記例と同様の方法により、第２利用テーブルとして選択された群テーブルに補正が必要か否かを判定しても良い。検査部２２１は、当該群テーブルに追加すべきトレースデータがあれば、その群テーブルに新たなトレースデータを登録する。検査部２２１は、当該群テーブルから削除すべきトレースデータがあれば、当該群テーブルからそのトレースデータを削除する。

なお、第３記憶部２１３に第１選択条件或いは第２選択条件が記憶されていない場合は、実施の形態２で説明したグループ統合処理を検査部２２１が実施しても良い。

本実施の形態において、符号２１１〜２２１に示す各部は、サーバ２１０が有する機能を示す。図１５は、サーバ２１０のハードウェア資源の例を示す図である。サーバ２１０は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ２４１とメモリ２４２とを含む処理回路２４０を備える。第１記憶部２１１〜第４記憶部２１４の各機能は、メモリ２４２によって実現される。サーバ２１０は、メモリ２４２に記憶されたプログラムをプロセッサ２４１によって実行することにより、符号２１５〜２２１に示す各部の機能を実現する。

プロセッサ２４１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ或いはＤＳＰともいわれる。メモリ２４２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。

図１６は、サーバ２１０のハードウェア資源の他の例を示す図である。図１６に示す例では、サーバ２１０は、例えばプロセッサ２４１、メモリ２４２、及び専用ハードウェア２４３を含む処理回路２４０を備える。図１６は、サーバ２１０が有する機能の一部を専用ハードウェア２４３によって実現する例を示す。サーバ２１０が有する機能の全部を専用ハードウェア２４３によって実現しても良い。専用ハードウェア２４３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できる。

各実施の形態では、検索システムの主要な機能をサーバ２１０が備える例について説明した。例えば、情報センター３００にいるオペレーター３１１は、監視端末３１０からデータセンター２００にアクセスし、検索結果を監視端末３１０に表示させることができる。保守員５００は、携帯端末５０１からデータセンター２００にアクセスし、検索結果を携帯端末に表示させることができる。

上述した各例においてサーバ２１０が有していた機能の一部は、情報センター３００に備えられても良い。サーバ２１０が有していた機能の一部は、保守員５００の携帯端末５０１或いはエレベーター１００に備えられても良い。例えば、監視端末３１０、携帯端末５０１、或いは監視装置１０７が選択部２１６の機能を備えても良い。

他の例として、選択部２１６、抽出部２１７、及び算出部２１８の各機能が各エレベーター１００の監視装置１０７に備えられても良い。更に、サーバ２１０は、他の算出機能を備えても良い。サーバ２１０は、この算出機能により、トレースデータに含まれる全ての信号を用いて類似度を算出する。即ち、サーバ２１０において、図１４のＳ７０１からＳ７０４に示す処理と同様の処理が行われる。かかる例であれば、現場に到着した保守員５００に対し、少ない計算で得られる類似度の情報をエレベーター１００から迅速に提供できる。また、保守員５００に対し、多くの計算を必要とする類似度の情報をサーバ２１０から後から提供できる。保守員５００は、現場において、双方の情報を比較しながら修理を行うことができる。この例では、選択部２１６、抽出部２１７、及び算出部２１８の各機能が情報センター３００の監視端末３１０に備えられても、同様の効果を実現できる。

他の例として、選択部２１６、抽出部２１７、及び算出部２１８の各機能がデータセンター２００と情報センター３００の双方に備えられても良い。即ち、上述した各例と同様に、データセンター２００のサーバ２１０に、選択部２１６、抽出部２１７、及び算出部２１８が備えられる。情報センター３００の監視端末３１０に、選択部２１６と同じ機能を有する選択部、抽出部２１７と同じ機能を有する抽出部、及び算出部２１８と同じ機能を有する算出部が備えられる。

情報センター３００は、特定の地域毎に設けられる。例えば、監視端末３１０は、その地域のエレベーター１００からトレースデータを受信する。監視端末３１０には、その地域のエレベーター１００から受信したトレースデータが蓄積される。このため、監視端末３１０には、その地域の環境に合わせた信号テーブルが記憶される。

一方、サーバ２１０は、複数の地域のエレベーター１００からトレースデータを受信する。例えば、サーバ２１０は、全地域のエレベーター１００からトレースデータを受信する。このため、サーバ２１０には、平均的な信号テーブルが記憶される。サーバ２１０には、監視端末３１０に記憶された信号テーブルとは異なる信号テーブルが記憶される。

かかる例であれば、情報センター３００において、その地域の環境に合わせた信号テーブルを用いて、類似度の算出を行うことができる。一方、サーバ２１０では、平均化された信号テーブルを用いて、類似度の算出を行うことができる。保守員５００は、現場において、双方の情報を比較しながら修理を行うことができる。また、ある地域でエレベーター１００の新機種が導入された場合は、その機種が以前から導入されている地域の信号テーブルを参考に当該地域の信号テーブルを補正するといった応用も可能になる。

監視端末３１０は、ハードウェア資源として、例えば図１５に示す例のように、プロセッサとメモリとを含む処理回路を備える。監視端末３１０は、図１６に示す例のように、プロセッサ、メモリ、及び専用ハードウェアを含む処理回路を備えても良い。例えば、監視端末３１０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、上述した各機能を実現する。保守員５００の携帯端末、及び監視装置１０７についても同様である。

この発明は、ある信号群に類似する信号群を検索するためのシステムに適用できる。

１００ エレベーター、 １０１ かご、 １０２ つり合いおもり、 １０３ 主ロープ、 １０４ 駆動綱車、 １０５ 電動機、 １０６ 制御盤、 １０７ 監視装置、 １０８ 通信装置、 ２００ データセンター、 ２１０ サーバ、 ２１１ 第１記憶部、 ２１２ 第２記憶部、 ２１３ 第３記憶部、 ２１４ 第４記憶部、 ２１５ 受信部、 ２１６ 選択部、 ２１７ 抽出部、 ２１８ 算出部、 ２１９ 表示制御部、 ２２０ 作成部、 ２２１ 検査部、 ２３０ 表示器、 ２４０ 処理回路、 ２４１ プロセッサ、 ２４２ メモリ、 ２４３ 専用ハードウェア、 ３００ 情報センター、 ３１０ 監視端末、 ３１１ オペレーター、 ４０１ ＩＰネットワーク、 ４０２ ＩＰネットワーク、 ５００ 保守員、５０１ 携帯端末

Claims (6)

1. 第１信号群に含まれる特定の複数種類の信号を含む第２信号群が記憶された第１記憶手段と、
   複数の信号テーブルが記憶され、前記複数の信号テーブルのそれぞれに、前記特定の複数種類の信号の一部が登録された第２記憶手段と、
   前記第１信号群に含まれる信号の値に基づいて、前記複数の信号テーブルの中から第１利用テーブルを選択する選択手段と、
   前記第１利用テーブルに登録された各信号の値を前記第１信号群及び前記第２信号群から抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって前記第１信号群から抽出された各信号の値と前記抽出手段によって前記第２信号群から抽出された各信号の値とに基づいて、前記第１信号群及び前記第２信号群の類似度を算出する算出手段と、
   検査手段と、
   を備え、
   前記第１記憶手段に、前記第２信号群を含む複数の信号群が記憶され、
   前記複数の信号群のそれぞれは、前記特定の複数種類の信号を含み、
   前記算出手段は、前記第１信号群と前記複数の信号群のそれぞれとの類似度を算出し、
   前記検査手段は、前記第１利用テーブルに登録された信号を用いて算出された類似度と前記特定の複数種類の信号を用いて算出された類似度とに基づいて、前記第１利用テーブルとして選択された信号テーブルに補正が必要か否かを判定する検索システム。
2. 前記信号テーブルを作成する作成手段を更に備え、
   前記作成手段によって作成された前記信号テーブルが前記第２記憶手段に記憶された請求項１に記載の検索システム。
3. 選択条件が記憶された第３記憶手段を更に備え、
   前記選択手段は、前記選択条件と前記第１信号群に含まれる信号の値とに基づいて、前記第１利用テーブルを選択する請求項１に記載の検索システム。
4. 前記選択条件を作成する作成手段を更に備え、
   前記作成手段によって作成された前記選択条件が前記第３記憶手段に記憶される請求項３に記載の検索システム。
5. 第１信号群に含まれる特定の複数種類の信号を含む第２信号群が記憶された第１記憶手段と、
   複数の信号テーブルが記憶され、前記複数の信号テーブルのそれぞれに、前記特定の複数種類の信号の一部が登録された第２記憶手段と、
   前記第１信号群に含まれる信号の値に基づいて、前記複数の信号テーブルの中から第１利用テーブルを選択する選択手段と、
   前記第１利用テーブルに登録された各信号の値を前記第１信号群及び前記第２信号群から抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって前記第１信号群から抽出された各信号の値と前記抽出手段によって前記第２信号群から抽出された各信号の値とに基づいて、前記第１信号群及び前記第２信号群の類似度を算出する算出手段と、
   前記信号テーブルを作成する作成手段と、
   を備え、
   前記第１記憶手段に、前記第２信号群を含む複数の信号群が記憶され、
   前記複数の信号群のそれぞれは、前記特定の複数種類の信号を含み、
   前記作成手段は、前記複数の信号群を複数のグループに分類し、前記グループ毎に各信号の代表値を特定し、その特定結果に基づいて前記グループ毎の前記信号テーブルを作成し、
   前記作成手段によって作成された前記信号テーブルが前記第２記憶手段に記憶される検索システム。
6. 検査手段を更に備え、
   前記算出手段は、前記第１信号群と前記複数の信号群のそれぞれとの類似度を算出し、
   前記検査手段は、前記第１利用テーブルに登録された信号を用いて算出された類似度と前記特定の複数種類の信号を用いて算出された類似度とに基づいて、前記第１利用テーブルとして選択された信号テーブルに補正が必要か否かを判定する請求項５に記載の検索システム。

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