JP6897701B2 - 保守作業支援装置、保守作業支援方法及び保守作業支援プログラム - Google Patents

保守作業支援装置、保守作業支援方法及び保守作業支援プログラム Download PDF

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Description

本開示は、保守作業支援装置、保守作業支援方法及び保守作業支援プログラムに関する。
従来より、稼動中の空調機器の運転情報等を収集しておき、異常が発生した場合に、異常原因を診断する診断技術や、空調機器が出力する異常コード等に基づいて、異常箇所を予測する予測技術が提案されている。これらの技術によれば、保守作業者は、異常発生時に、診断された異常原因や予測された異常箇所に応じた点検作業を行うことで、故障部品の特定し、故障部品を交換または修理する保守作業を、効率的に行うことができる。
特開２００４−２６５１５９号公報
一方で、異常発生時に、事前に異常原因や異常箇所を把握していたとしても、保守作業者が実際に現場に出動しない限り、故障部品を特定することまではできない。このため、従来の診断技術及び予測技術では、保守作業者の出動回数を減らすことはできない。
本開示は、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援装置、保守作業支援方法及び保守作業支援プログラムを提供する。
本開示の第１の態様による保守作業支援装置は、
空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得部と、
前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品が記録された作業内容情報を取得する第２の取得部と、
前記第１の取得部により取得されたデータセットと、前記第２の取得部により取得された作業内容情報に記録された、前記交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を推論する推論部とを有する。
本開示の第１の態様によれば、対象機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を出動前に特定することができ、出動前に交換または修理に必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、本開示の第１の態様によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援装置を提供することができる。
また、本開示の第２の態様による保守作業支援装置は、
空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得部と、
前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、作業手順が記録された作業内容情報を取得する第２の取得部と、
前記第１の取得部により取得されたデータセットと、前記第２の取得部により取得された作業内容情報に記録された前記作業手順とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器に対する保守作業の作業手順を推論する推論部とを有する。
本開示の第２の態様によれば、対象機器に対する保守作業の作業手順を出動前に特定することができ、出動前に作業手順を実行するのに必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、本開示の第２の態様によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援装置を提供することができる。
また、本開示の第３の態様による保守作業支援装置は、
空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出部と、
前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する学習部と、を有し、
前記学習部は、前記報酬に基づいて、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する。
本開示の第３の態様によれば、対象機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を出動前に特定することができ、出動前に交換または修理に必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、本開示の第３の態様によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援装置を提供することができる。
本開示の第４の態様による保守作業支援装置は、
空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出部と、
前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する学習部と、を有し、
前記学習部は、前記報酬に基づいて、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する。
本開示の第４の態様によれば、対象機器に対する保守作業の作業手順を出動前に特定することができ、出動前に作業手順を実行するのに必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、本開示の第４の態様によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援装置を提供することができる。
また、本開示の第５の態様は、第１乃至第４のいずれかの態様に記載の保守作業支援装置であって、
前記機器情報は、前記空調機器の種別を含み、
前記空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響には、少なくとも、前記空調機器が異音を発すること、前記空調機器の電気代が高いこと、が含まれる。
また、本開示の第６の態様による保守作業支援方法は、
空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得工程と、
前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品が記録された作業内容情報を取得する第２の取得工程と、
前記第１の取得工程において取得されたデータセットと、前記第２の取得工程において取得された作業内容情報に記録された、前記交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を推論する推論工程とをコンピュータが実行する。
本開示の第１１の態様によれば、対象機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を出動前に特定することができ、出動前に交換または修理に必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、本開示の第１１の態様によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援方法を提供することができる。
また、本開示の第７の態様による保守作業支援方法は、
空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得工程と、
前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、作業手順が記録された作業内容情報を取得する第２の取得工程と、
前記第１の取得工程において取得されたデータセットと、前記第２の取得工程において取得された作業内容情報に記録された前記作業手順とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器に対する保守作業の作業手順を推論する推論工程とをコンピュータが実行する。
本開示の第１２の態様によれば、対象機器に対する保守作業の作業手順を出動前に特定することができ、出動前に作業手順を実行するのに必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援方法を提供することができる。
また、本開示の第８の態様による保守作業支援方法は、
空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出工程と、
前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する学習工程と、をコンピュータが実行する保守作業支援方法であって、
前記学習工程は、前記報酬に基づいて、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する。
本開示の第１３の態様によれば、対象機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を出動前に特定することができ、出動前に交換または修理に必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援方法を提供することができる。
また、本開示の第９の態様による保守作業支援方法は、
空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出工程と、
前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する学習工程と、をコンピュータが実行する保守作業支援方法であって、
前記学習工程は、前記報酬に基づいて、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する。
本開示の第１４の態様によれば、対象機器に対する保守作業の作業手順を出動前に特定することができ、出動前に作業手順を実行するのに必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援方法を提供することができる。
また、本開示の第１０の態様による保守作業支援プログラムは、
空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得工程と、
前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品が記録された作業内容情報を取得する第２の取得工程と、
前記第１の取得工程において取得されたデータセットと、前記第２の取得工程において取得された作業内容情報に記録された、前記交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を推論する推論工程と
をコンピュータに実行させる。
本開示の第１５の態様によれば、対象機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を出動前に特定することができ、出動前に交換または修理に必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援プログラムを提供することができる。
また、本開示の第１１の態様による保守作業支援プログラムは、
空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得工程と、
前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、作業手順が記録された作業内容情報を取得する第２の取得工程と、
前記第１の取得工程において取得されたデータセットと、前記第２の取得工程において取得された作業内容情報に記録された前記作業手順とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器に対する保守作業の作業手順を推論する推論工程と
をコンピュータに実行させる。
本開示の第１６の態様によれば、対象機器に対する保守作業の作業手順を出動前に特定することができ、出動前に作業手順を実行するのに必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、本開示の第１６の態様によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援プログラムを提供することができる。
また、本開示の第１２の態様による保守作業支援プログラムは、
空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出工程と、
前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する学習工程と、をコンピュータに実行させるための保守作業支援プログラムであって、
前記学習工程は、前記報酬に基づいて、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する。
本開示の第１７の態様によれば、対象機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を出動前に特定することができ、出動前に交換または修理に必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、本開示の第１７の態様によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援プログラムを提供することができる。
また、本開示の第１３の態様による保守作業支援プログラムは、
空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出工程と、
前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する学習工程と、をコンピュータに実行させるための保守作業支援プログラムであって、
前記学習工程は、前記報酬に基づいて、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する。
本開示の第１８の態様によれば、対象機器に対する保守作業の作業手順を出動前に特定することができ、出動前に作業手順を実行するのに必要な準備を行うことができるため、保守作業者の出動回数を減らすことが可能となる。つまり、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援プログラムを提供することができる。
保守作業支援システム（学習フェーズ）のシステム構成の一例を示す図である。 機器運転情報及び機器現象情報の一例を示す図である。 監視装置の診断部の機能構成の一例を示す図である。 機器情報、機器利用者情報、保守手順情報の一例を示す図である。 保守手順マニュアルの具体例を示す図である。 作業内容情報の一例を示す図である。 保守作業支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る保守作業支援装置において実現される学習フェーズの機能の一例を示す図である。 保守作業支援システム（推論フェーズ）のシステム構成の一例を示す図である。 推論部の機能構成の詳細を示す第１の図である。 第１の実施形態に係る保守作業支援装置による保守作業支援処理の流れを示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る保守作業支援装置において実現される学習フェーズの機能の一例を示す図である。 推論部の機能構成の詳細を示す第２の図である。 第２の実施形態に係る保守作業支援装置による保守作業支援処理の流れを示すフローチャートである。 保守作業支援システム（強化学習フェーズ）のシステム構成の一例を示す図である。 強化学習部の機能構成の詳細を示す図である。 第３の実施形態に係る保守作業支援装置による強化学習処理の流れを示すフローチャートである。
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
［第１の実施形態］
＜保守作業支援システム（学習フェーズ）のシステム構成＞
はじめに、学習フェーズにおける保守作業支援システムのシステム構成について説明する。図１は、保守作業支援システム（学習フェーズ）のシステム構成の一例を示す図である。図１に示すように、保守作業支援システム１００は、例えば、監視装置１１０と、ステーション１２０と、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎと、保守用装置１４０と、保守作業支援装置１６０とを有する。なお、学習フェーズにおける保守作業支援システム１００において、監視装置１１０と、ステーション１２０と、保守用装置１４０と、保守作業支援装置１６０とは、ネットワーク１７０を介して接続される。
監視装置１１０は、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎを監視し、異常が発生した場合に、保守用装置１４０に保守指示を送信する装置である。
監視装置１１０には、監視プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、監視装置１１０は、運転及び現象情報取得部１１１、診断部１１３、保守指示送信部１１４として機能する。
運転及び現象情報取得部１１１は、ステーション１２０を介して、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎ等から「機器運転情報」や「機器現象情報」を所定周期で取得し、運転及び現象情報格納部１１２に格納する。
機器運転情報とは、運転中か停止中かに関わらず空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎにおいて取得される情報である。機器運転情報には、異常発生時に空調機器が出力する異常コードまたは異常予知データや、空調機器の累積稼働時間、運転中の運転情報（圧縮機回転数、吸入過熱度、過冷却度等）、室内温度、室外温度等が含まれる。なお、異常予知データとは、所定の解析ソフトが、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎの機器運転情報を分析して、異常診断を行うことで出力されるデータである。
また、機器現象情報とは、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎに関する現象を示す情報である。機器現象情報には、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎに起こる現象だけでなく、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎの故障や異常が原因となって室内または室外に対して及ぼす影響（"冷えない"、"運転停止"、"異音がする"等）を示す情報が含まれる。
診断部１１３は、運転及び現象情報格納部１１２に、異常コードまたは異常予知データが格納された場合に、運転及び現象情報格納部１１２に格納されている、他の機器運転情報や機器現象情報に基づいて、異常原因を診断する。また、診断部１１３は、診断した異常原因を示す情報（異常原因情報）を、保守指示送信部１１４に通知する。
あるいは、診断部１１３は、運転及び現象情報格納部１１２に、異常コードまたは異常予知データが格納された場合に、異常コードまたは異常予知データと異常箇所との対応関係を予め規定したテーブルを参照することで異常箇所を予測する。また、診断部１１３は、予測した異常箇所を示す情報（異常箇所情報）を、保守指示送信部１１４に通知する。
保守指示送信部１１４は、診断部１１３より、異常原因情報または異常箇所情報が通知された場合に、当該情報を、保守用装置１４０に送信する。
ステーション１２０は、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎと接続され、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎから所定周期（例えば、１０秒）ごとに送信される機器運転情報や機器現象情報を、内部メモリに記憶する。また、ステーション１２０は、内部メモリに記憶した機器運転情報や機器現象情報を、所定周期（例えば、１時間）ごとに、監視装置１１０に送信する。
空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎは、利用者の建物内の各居室の空気の汚れを除去し、温度、湿度を自動的に調整するよう動作する機器である。空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎは、運転中、機器運転情報を取得し、ステーション１２０に送信する。また、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎは、運転中、機器現象情報を取得し、ステーション１２０に送信する。
保守用装置１４０には、保守用プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、保守用装置１４０は、保守指示受信部１４１、保守用情報出力部１４２、作業内容記録部１４６として機能する。
保守指示受信部１４１は、監視装置１１０から送信された、異常原因情報または異常箇所情報を受信する。保守指示送信部１１４は、受信した異常原因情報または異常箇所情報を保守用情報出力部１４２に通知する。
保守用情報出力部１４２は、異常原因情報または異常箇所情報が通知されると、対象となる空調機器に関する「機器情報」を、機器情報格納部１４３より読み出す。機器情報とは、空調機器の属性を示す情報である。機器情報には、機器ＩＤ、機器種別、機器能力、消費電力、設置年数等が含まれる。
また、保守用情報出力部１４２は、異常原因情報または異常箇所情報が通知されると、対象となる空調機器の利用者に関する「機器利用者情報」を、機器利用者情報格納部１４４より読み出す。機器利用者情報とは、空調機器の利用者が利用する建物に関する情報である。機器利用者情報には、建物用途、建物熱負荷、延べ床面積、築年数、業種分類等が含まれる。
また、保守用情報出力部１４２は、異常原因情報または異常箇所情報が通知されると、保守作業の手順を定めた「保守手順情報」を、保守手順情報格納部１４５より読み出す。保守手順情報とは、保守作業の具体的な手順内容を記載した情報であり、異常原因や異常箇所ごとに分類して記載された情報である。
更に、保守用情報出力部１４２は、読み出した機器情報、機器利用者情報、保守手順情報を、保守作業者１５０に報知する。これにより、保守作業者１５０は、空調機器に異常が発生したことを認識するとともに、異常原因や異常箇所、及び、報知された情報を把握したうえで、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎが設置されている現場に出動する。
なお、保守作業者１５０は、現場にて対象となる空調機器（図１の例では、空調機器１３０＿ｎ）について、異常原因や異常箇所に応じた点検を行うことで、交換または修理すべき故障部品を特定する。続いて、保守作業者１５０は、特定した部品を交換または修理するための工具や、交換するための新たな部品を取りそろえたうえで、再度、現場に向かう。その後、保守作業者１５０は、運転中の空調機器１３０＿ｎを停止させ、故障した部品を修理したり、新たな部品に交換する作業を行う。部品の交換または修理作業が終了すると、空調機器１３０＿ｎを再稼働させるとともに、保守作業者１５０は、一連の保守作業の内容を、保守作業報告書１５１に記載する。なお、保守作業者１５０により記載された保守作業報告書１５１は、保守用装置１４０に入力される。
作業内容記録部１４６は、保守作業者１５０により入力された、保守作業報告書１５１の保守作業内容を、作業内容情報格納部１４７に格納する。
保守作業支援装置１６０は、学習フェーズにおいて動作する装置である。保守作業支援装置１６０には、保守作業支援プログラム（学習フェーズ）がインストールされており、当該プログラムが実行されることで、保守作業支援装置１６０は、学習用情報取得部１６１、学習部１６２として機能する。
学習用情報取得部１６１は、第１の取得部及び第２の取得部の一例であり、ネットワーク１７０を介して学習用情報を取得する。学習用情報取得部１６１が取得する学習用情報には、
・運転及び現象情報格納部１１２に格納された機器運転情報、機器現象情報、
・機器情報格納部１４３に格納された機器情報、
・機器利用者情報格納部１４４に格納された機器利用者情報、
・保守手順情報格納部１４５に格納された保守手順情報、
・作業内容情報格納部１４７に格納された作業内容情報、
等が含まれる。
学習部１６２は、学習用情報取得部１６１が取得した学習用情報に基づいて、交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を判定するモデルについて機械学習を行う。これにより、学習部１６２は、交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を判定する学習済みモデルを生成する。
＜機器運転情報及び機器現象情報の説明＞
次に、運転及び現象情報格納部１１２に格納される機器運転情報及び機器現象情報について説明する。図２は、機器運転情報及び機器現象情報の一例を示す図であり、空調機器ごとに別々に格納される（機器運転情報２００は、例えば、空調機器１３０＿１の機器運転情報及び機器現象情報を示す）。
図２（ａ）に示すように、機器運転情報２００には、情報の項目として、"時刻情報"、"異常コードｏｒ異常予知データ"、"累積稼働時間"、"運転条件"、"室内温度"、"室外温度"が含まれる。更に、"運転条件"には、"圧縮機回転数"、"吸入過熱度"、"過冷却度"、"吐出温度"、"高低圧力値"、"高圧側温度"、"低圧側温度"、"弁開度"、"外熱交温度"が含まれる。
機器運転情報２００のうち、"時刻情報"には、空調機器１３０＿１が、"異常コードｏｒ異常予知データ"〜"室外温度"のいずれかを取得した時刻が格納される。
"異常コードｏｒ異常予知コード"〜"室外温度"は、空調機器１３０＿１が取得した内容が格納される。
また、図２（ｂ）に示すように、機器現象情報２１０には、情報の項目として、"発生時刻"、"現象"が含まれる。更に、"現象"には、空調機器に発生する現象だけでなく、空調機器の故障や異常が原因となって室内に対し及ぼす影響（"冷えない"、"運転停止"、"電気代が高い"等）が含まれる。
"発生時刻"には、"現象"に含まれる各現象のうち、いずれかの現象が発生した時刻が格納される。"冷えない"、"運転停止"、"電気代が高い"等には、それぞれ、各現象が発生したことを示す情報が格納される。
＜監視装置の診断部の機能構成の詳細＞
次に、監視装置１１０に含まれる各部のうち、診断部１１３の機能構成の詳細について説明する。図３は、監視装置の診断部の機能構成の一例を示す図である。図３に示すように、診断部１１３は、前処理部３０１、異常原因診断部３０２、異常箇所予測部３０３を有する。
前処理部３０１は、運転及び現象情報格納部１１２より、機器運転情報及び機器現象情報を読み出す。そして、前処理部３０１は、読み出した機器運転情報及び機器現象情報より、異常原因診断部３０２に通知する情報を抽出するとともに、抽出した情報の一部、または、抽出した情報の一部を所定の演算式を用いて演算した演算結果に基づいて得られる値を取得する。
例えば、前処理部３０１は、機器運転情報２００より、室外温度、吐出温度、高圧側温度、弁開度等の運転条件を抽出する。また、前処理部３０１は、これらの運転条件またはこれらの運転条件を所定の演算式を用いて演算した演算結果が、所定の閾値に達している時間等を取得する。また、前処理部３０１は、例えば、機器現象情報より、現象＝"冷えない"が発生したことを示す情報を抽出する。更に、前処理部３０１は、抽出した情報または取得した情報を、異常原因診断部３０２に通知する。
あるいは、前処理部３０１は、読み出した機器運転情報及び機器現象情報より、異常箇所予測部３０３に通知する情報を抽出し、異常箇所予測部３０３に通知する。
例えば、前処理部３０１は、機器運転情報２００より、異常コードまたは異常予知データを抽出する。また、前処理部３０１は、抽出した異常コードまたは異常予知データを、異常箇所予測部３０３に通知する。
異常原因診断部３０２は、前処理部３０１より通知された情報を、異常原因テーブルに入力することで、異常原因情報を出力する。異常原因テーブルには、異常原因として、"ガス欠""ガス漏れ"、"熱交汚れ"、"エアフィルタ汚れ"、"吐出管異常"、"高圧異常"等が規定されており、それぞれの異常原因を診断するための診断条件が規定されている。
異常原因診断部３０２は、異常原因テーブルに規定された診断条件と、前処理部３０１より通知された情報とを対比することで、いずれの異常原因に当てはまるかを診断して、異常原因情報を出力する。
異常箇所予測部３０３は、前処理部３０１より通知された異常コードまたは異常予知データを、異常箇所テーブルに入力することで、異常箇所情報を出力する。異常箇所テーブルには、異常コードまたは異常予知コードごとに、異常箇所として、"電動弁"、"圧縮機"、"熱交"、"冷媒"、"電磁弁"等が規定されており、異常箇所ごとに、確信度が規定されている。
異常箇所予測部３０３は、異常コードまたは異常予知データに応じた異常箇所テーブルを参照することで、確信度の高い異常箇所を予測し、異常箇所情報として出力する。
＜機器情報、機器利用者情報、保守手順情報の説明＞
次に、機器情報格納部１４３に格納される機器情報と、機器利用者情報格納部１４４に格納される機器利用者情報と、保守手順情報格納部１４５に格納される保守手順情報とについて説明する。
図４は、機器情報、機器利用者情報、保守手順情報の一例を示す図である。機器情報は、空調機器ごとに別々に格納され、機器利用者情報は、空調機器が設置された建物ごとに別々に格納され、保守手順情報は、空調機器の種別ごとに別々に格納される（機器情報４００は、例えば、空調機器１３０＿１の機器情報を示す）。
図４（ａ）に示すように、機器情報４００には、情報の項目として、"機器ＩＤ"、"機器種別"、"機器能力"、"消費電力"、"設置年数（経過年数）"が含まれる。機器情報４００は、空調機器１３０＿１が設置された際に、機器情報格納部１４３に格納される。
また、図４（ｂ）に示すように、機器利用者情報４１０には、情報の項目として、"建物用途"、"建物熱負荷"、"延べ床面積"、"築年数"、"業種分類"が含まれる。機器利用者情報４１０は、例えば、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎが設置された際に、機器利用者情報格納部１４４に格納される。
また、図４（ｃ）に示すように、保守手順情報４２０には、情報の項目として、"異常原因"、"異常箇所"、"保守手順マニュアル"が含まれる。保守手順情報４２０は、空調機器１３０＿１の機器種別に応じた情報であり、異常原因、異常箇所ごとに、対応する保守手順マニュアルが格納される。
なお、図４（ｃ）の例は、"異常原因"として「高圧圧力異常」が格納され、"異常箇所"として「室外ユニット」が格納され、"保守手順マニュアル"として「保守手順マニュアル１」が格納された様子を示している。図４（ｃ）の例では、"異常箇所"＝「室外ユニット」に対して、１つの保守手順マニュアルのみを示しているが、実際には、多数の保守手順マニュアルが格納されているものとする。
＜保守手順マニュアルの具体例＞
次に、保守手順情報格納部１４５に格納される、保守手順マニュアルの具体例について説明する。図５は、保守手順マニュアルの具体例を示す図であり、「保守手順マニュアル１」を示している。上述したように、保守手順マニュアル１は、異常原因が高圧圧力異常であって、異常箇所が室外ユニットの場合に利用される。
保守作業者１５０は、作業フロー５００に従って作業を行う。作業フロー５００の場合、高圧圧力開閉器、高圧圧力センサ、基板を順次チェックしていき、例えば、高圧圧力開閉器において異常が発生していると判定した場合には、高圧圧力開閉器を交換すべき部品として特定する（作業ステップ５０１参照）。また、高圧圧力センサにおいて異常が発生していると判定した場合には、高圧圧力センサを交換すべき部品として特定する（作業ステップ５０２参照）。更に、基板において異常が発生していると判定した場合には、基板を交換すべき部品として特定する（作業ステップ５０３参照）。
なお、いずれの部品においても異常が発生していなかった場合、保守作業者１５０は、次の保守手順マニュアル（「保守手順マニュアル２」）に進み、次の保守手順マニュアルに記載された作業フローに従って作業を行う。
＜作業内容情報の説明＞
次に、作業内容情報格納部１４７に格納される作業内容情報について説明する。図６は、作業内容情報の一例を示す図である。図６に示すように、作業内容情報６００には、情報の項目として、"作業日時"、"作業時間"、"作業者"、"対象機器ＩＤ"、"異常原因"、"異常箇所"、"保守手順マニュアル"、"交換前部品"、"交換後部品"、"現場状況"が含まれる。
"作業日時"には、保守作業者１５０が現場で保守作業を行った日時が格納される。"作業時間"には、保守作業者１５０が現場で保守作業を行った際に要した時間が格納される。"作業者"には、現場で保守作業を行った作業者を識別する識別子が格納される。
"対象機器ＩＤ"には、保守作業者１５０が現場で保守作業を行った処理対象の空調機器を識別するための識別子が格納される。
"異常原因"には、保守作業者１５０が現場で実際の空調機器を点検することで特定した異常原因についての部品情報が格納される。"異常箇所"には、保守作業者１５０が現場で実際の空調機器を点検することで特定した異常箇所についての部品情報が格納される。
"交換前部品"には、保守作業者１５０が現場で実際の空調機器を点検することで特定し、交換または修理した故障部品についての部品情報（部品コード）が格納される。"交換後部品"には、保守作業者１５０が交換した、交換後の新たな部品についての情報（部品コード）が格納される。
"保守手順マニュアル"には、保守作業者１５０が、故障部品を特定した際に用いた保守手順マニュアルを識別するための情報（例えば、保守手順マニュアル１等）が格納される。
"現場状況"には、保守作業者１５０が気づいた現場状況についての情報が格納される。現場状況についての情報とは、例えば、
・空調機器が異音を発生していた、
・空調機器の近くに物が載置されていた、
・実際の現場の外気温度は空調機器が検出した外気温度よりも高かった、
等のように、機器運転情報や機器現象情報からではわからない情報を指す。
＜保守作業支援装置（学習フェーズ）のハードウェア構成＞
次に、保守作業支援システム１００を構成する各装置のハードウェア構成について説明する。なお、ここでは代表して、学習フェーズにおける保守作業支援装置１６０のハードウェア構成について説明する。
図７は、保守作業支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図７に示すように、保守作業支援装置１６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）７０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）７０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）７０３を有する。ＣＰＵ７０１、ＲＯＭ７０２、ＲＡＭ７０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、保守作業支援装置１６０は、補助記憶装置７０４、表示装置７０５、操作装置７０６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置７０７、ドライブ装置７０８を有する。保守作業支援装置１６０の各ハードウェアは、バス７０９を介して相互に接続される。
ＣＰＵ７０１は、補助記憶装置７０４にインストールされている各種プログラム（例えば、保守作業支援プログラム（学習フェーズ）等）を実行する演算デバイスである。ＲＯＭ７０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ７０２は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置７０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ７０１が実行するために必要な各種プログラムやデータ等を格納する。具体的には、ＲＯＭ７０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。
ＲＡＭ７０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ７０３は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置７０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ７０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する。
補助記憶装置７０４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する。
表示装置７０５は、保守作業支援装置１６０の内部状態を表示する、表示デバイスである。操作装置７０６は、例えば、保守作業支援装置１６０の管理者が保守作業支援装置１６０に対して各種操作を行うための操作デバイスである。Ｉ／Ｆ装置７０７は、ネットワーク１７０に接続して通信を行うための通信デバイスである。
ドライブ装置７０８は記録媒体７１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体７１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体７１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
なお、補助記憶装置７０４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体７１０がドライブ装置７０８にセットされ、該記録媒体７１０に記録された各種プログラムがドライブ装置７０８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置７０４にインストールされる各種プログラムは、ネットワーク１７０よりダウンロードされることで、インストールされてもよい。
＜保守作業支援装置の機能構成（学習フェーズ）＞
次に、学習フェーズにおける保守作業支援装置１６０の機能構成について説明する。図８は、第１の実施形態に係る保守作業支援装置において実現される学習フェーズの機能の一例を示す図である。図８に示すように、保守作業支援装置１６０は、学習用情報取得部１６１と、学習部１６２とを有する。
学習用情報取得部１６１は、学習部１６２が機械学習を行う際に用いる情報（学習用情報）を取得する。具体的には、学習用情報取得部１６１は、監視装置１１０の運転及び現象情報格納部１１２より、機器運転情報及び機器現象情報を取得する。また、学習用情報取得部１６１は、保守用装置１４０の機器情報格納部１４３及び機器利用者情報格納部１４４より、機器情報及び機器利用者情報を取得する。また、学習用情報取得部１６１は、保守用装置１４０の作業内容情報格納部１４７より、作業内容情報を取得する。更に、学習用情報取得部１６１は、取得した学習用情報を学習部１６２に通知する。
学習部１６２は、部品判定モデル８０１と、比較及び変更部８０２とを有する。学習部１６２は、通知された学習用情報のうち、機器運転情報、機器現象情報、機器情報及び機器利用者情報を部品判定モデル８０１に入力することで、部品判定モデル８０１を実行させる。これにより、部品判定モデル８０１は、部品情報（部品コード）を出力する。
部品判定モデル８０１より出力された部品情報（部品コード）は、比較及び変更部８０２に入力される。比較及び変更部８０２は、
・部品判定モデル８０１より出力された部品情報（部品コード）と、
・学習用情報取得部１６１より通知された部品情報（部品コード）（教師データ）と、
を比較する。比較及び変更部８０２は、比較結果に応じて、部品判定モデル８０１のモデルパラメータを変更する。なお、学習用情報取得部１６１より通知された部品情報とは、交換または修理された故障部品（交換前部品）、あるいは、交換後の新たな部品（交換後部品）を指す。
このように、学習部１６２は、
・機器運転情報、機器現象情報、機器情報及び機器利用者情報（データセット）と、
・部品情報（部品コード）と、
の対応関係を特定する部品判定モデル８０１について機械学習を行う。これにより、学習部１６２は、部品情報（部品コード）を判定するための学習済み部品判定モデルを生成する。
なお、図８の例は、学習部１６２が、機器運転情報、機器現象情報、機器情報及び機器利用者情報を部品判定モデル８０１に入力する場合について示したが、これらの情報の一部のみを、部品判定モデル８０１に入力してもよい。
例えば、学習部１６２は、
・機器運転情報、機器情報（データセット）と、
・部品情報（部品コード）と、
の対応関係を特定する部品判定モデル８０１、あるいは、
・機器現象情報、機器情報（データセット）と、
・部品情報（部品コード）と、
の対応関係を特定する部品判定モデル８０１について機械学習を行う。これにより、学習部１６２は、部品情報（部品コード）を判定するための学習済み部品判定モデルを生成する。
＜保守作業支援システム（推論フェーズ）のシステム構成＞
次に、推論フェーズにおける保守作業支援システムのシステム構成について説明する。図９は、保守作業支援システム（推論フェーズ）のシステム構成の一例を示す図である。学習フェーズにおける保守作業支援システム１００（図１）との相違点は、推論フェーズにおける保守作業支援システム９００の場合、学習フェーズにおける保守作業支援装置１６０を有していない点である。また、推論フェーズにおける保守作業支援システム９００の場合、監視装置１１０に代えて、推論フェーズにおける保守作業支援装置９１０を有している点である。
保守作業支援装置９１０は、空調機器１３０＿１〜１３０＿ｎを監視し、異常が発生した場合に、保守用装置１４０に保守指示を送信する装置である。
保守作業支援装置９１０には、保守作業支援プログラム（推論フェーズ）がインストールされている。保守作業支援装置９１０は、当該プログラムが実行されることで、運転及び現象情報取得部１１１、機器関連情報取得部９１１、推論部９１２、保守指示送信部１１４として機能する。
なお、運転及び現象情報取得部１１１、保守指示送信部１１４は、図１を用いて説明済みであるため、ここでは説明を省略する。
機器関連情報取得部９１１は、保守用装置１４０より、推論部９１２が推論処理を行う際に用いる情報（機器関連情報）を取得する。具体的には、機器関連情報取得部９１１は、保守用装置１４０の機器情報格納部１４３及び機器利用者情報格納部１４４より、機器情報及び機器利用者情報を取得する。また、機器関連情報取得部９１１は、取得した機器関連情報（機器情報、機器利用者情報）を推論部９１２に通知する。
推論部９１２は、学習済み部品判定モデルを有し、学習済み部品判定モデルを実行させることで、部品情報（部品コード）を出力する。推論部９１２は、
・運転及び現象情報格納部１１２に格納された機器運転情報及び機器現象情報、
・機器関連情報取得部９１１より通知された機器関連情報（機器情報、機器利用者情報）、
を入力することで、学習済み部品モデルを実行させる。なお、推論フェーズにおいて、保守指示送信部１１４は、部品情報（部品コード）を保守用装置１４０に送信する。
＜推論部の機能構成の詳細＞
次に、推論フェーズにおける保守作業支援装置９１０の機能構成のうち、推論部９１２の機能構成の詳細について説明する。図１０は、推論部の機能構成の詳細を示す第１の図である。図１０に示すように、推論部９１２は、学習済み部品判定モデル１０００を有する。
推論部９１２は、運転及び現象情報格納部１１２に格納された機器運転情報及び機器現象情報を読み出す。なお、推論部９１２により読み出される機器運転情報及び機器現象情報は、学習部１６２が機械学習を行った際に読み出された機器運転情報及び機器現象情報とは異なる機器運転情報及び機器現象情報である。
また、推論部９１２は、機器関連情報取得部９１１より通知された機器情報及び機器利用者情報を取得する。
推論部９１２は、読み出した機器運転情報及び機器現象情報、取得した機器情報及び機器利用者情報を、学習済み部品判定モデル１０００に入力することで、学習済み部品判定モデル１０００を実行させる。これにより、学習済み部品判定モデル１０００は、部品情報（部品コード）を推論する。
このように、現在の機器運転情報及び機器現象情報、及び、処理対象の空調機器の機器情報及び機器利用者情報に基づいて、部品情報（部品コード）を推論することで、推論部９１２は、適切な部品情報（部品コード）を推論することができる。
なお、上記説明では、推論部９１２が、機器運転情報及び機器現象情報、機器情報及び機器利用者情報を学習済み部品判定モデル１０００に入力するものとした。しかしながら、学習済み部品判定モデル１０００が、機器運転情報及び機器情報に基づいて生成されていた場合にあっては、推論部９１２は、機器運転情報及び機器情報を、学習済み部品判定モデル１０００に入力するものとする。また、学習済み部品判定モデル１０００が、機器現象情報及び機器情報に基づいて生成されていた場合にあっては、推論部９１２は、機器現象情報及び機器情報を、学習済み部品判定モデル１０００に入力するものとする。
また、推論部９１２により推論される部品情報（部品コード）は、交換または修理すべき部品、あるいは、交換後の新たな部品についての部品情報（部品コード）である。
＜保守作業支援処理の流れ＞
次に、学習フェーズにおける保守作業支援装置１６０及び推論フェーズにおける保守作業支援装置９１０による、保守作業支援処理の流れについて説明する。図１１は、第１の実施形態に係る保守作業支援装置による保守作業支援処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１１０１において、学習用情報取得部１６１は、機器運転情報及び機器現象情報を取得する。
ステップＳ１１０２において、学習用情報取得部１６１は、作業内容情報を取得する。
ステップＳ１１０３において、学習部１６２は、機器運転情報及び機器現象情報を部品判定モデル８０１に入力することで、部品判定モデル８０１を実行させる。そして、学習部１６２は、部品判定モデル８０１より出力される部品情報（部品コード）が、学習用情報取得部１６１により取得された作業内容情報に含まれる部品情報（部品コード）（教師データ）に近づくように、部品判定モデル８０１について機械学習を行う。これにより、学習部１６２は、学習済み部品判定モデルを生成する。なお、生成された学習済み部品判定モデルは、推論フェーズにおける保守作業支援装置９１０に組み込まれる。
ステップＳ１１０４において、推論部９１２は、対象機器となる空調機器の機器運転情報及び機器現象情報を取得する。
ステップＳ１１０５において、推論部９１２は、取得した機器運転情報及び機器現象情報を、学習済み部品判定モデル８０１に入力することで、学習済み部品判定モデル８０１を実行させる。これにより、推論部９１２は、部品情報（部品コード）を推論する。
ステップＳ１１０６において、推論部９１２は、保守作業支援処理を終了するか否かを判定する。ステップＳ１１０６において保守作業支援処理を継続すると判定した場合には（ステップＳ１１０６においてＮｏの場合には）、ステップＳ１１０４に戻る。
一方、ステップＳ１１０６において保守作業支援処理を終了すると判定した場合には（ステップＳ１１０６においてＹｅｓの場合には）、保守作業支援処理を終了する。
なお、図１１では、学習部１６２が、機器運転情報及び機器現象情報を、部品判定モデル８０１に一括して入力することでモデルパラメータを変更する一括学習を行う場合について示した。しかしながら、学習部１６２は、機器運転情報及び機器現象情報を、部品判定モデル８０１に所定数ずつ入力することで、モデルパラメータを変更する逐次学習を行ってもよい。
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る保守作業支援装置は、
・機器運転情報及び機器情報と（または、機器現象情報及び機器情報と）、部品情報（部品コード）とを関連付けて学習する。
・学習の結果に基づき、新たに取得された機器運転情報及び機器情報（または、機器現象情報及び機器情報）から、部品情報（部品コード）を推論する。
これにより、第１の実施形態に係る保守作業支援装置によれば、異常が発生した際に、交換または修理すべき故障部品あるいは交換後の新たな部品を示す部品情報（部品コード）を推論することができる。
このように、第１の実施形態によれば、保守作業者は、出動前に部品情報（部品コード）を特定することができ、出動前に交換または修理に必要な準備を行うことができるため、出動回数を減らすことが可能となる。つまり、第１の実施形態によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援装置、保守作業支援方法及び保守作業支援プログラムを提供することができる。
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、作業内容情報のうち、部品情報（部品コード）を教師データとして、機械学習を行う場合について説明した。これに対して、第２の実施形態では、作業内容情報のうち、保守手順マニュアル情報を教師データとして、機械学習を行う場合について説明する。以下、第２の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
＜保守作業支援装置の機能構成（学習フェーズ）＞
はじめに、学習フェーズにおける第２の実施形態に係る保守作業支援装置１６０の機能構成について説明する。図１２は、第２の実施形態に係る保守作業支援装置において実現される学習フェーズの機能の一例を示す図である。図８との相違点は、図１２の場合、学習部１６２が、作業内容判定モデル１２０１と、比較及び変更部１２０２とを有する点である。学習部１６２は、通知された学習用情報のうち、機器運転情報、機器現象情報、機器情報及び機器利用者情報を作業内容判定モデル１２０１に入力することで、作業内容判定モデル１２０１を実行させる。これにより、作業内容判定モデル１２０１は、保守手順マニュアル情報を出力する。
作業内容判定モデル１２０１より出力された保守手順マニュアル情報は、比較及び変更部１２０２に入力される。比較及び変更部１２０２は、
・作業内容判定モデル１２０１より出力された保守手順マニュアル情報と、
・学習用情報取得部１６１より通知された保守手順マニュアル情報（教師データ）と、
を比較する。比較及び変更部１２０２は、比較結果に応じて、作業内容判定モデル１２０１のモデルパラメータを変更する。
なお、学習用情報取得部１６１より通知された保守手順マニュアル情報とは、例えば、"保守手順マニュアル１"のように、保守手順マニュアルを特定するための情報である。あるいは、保守手順マニュアルに含まれる作業フロー（例えば、作業フロー５００）であってもよい。
このように、学習部１６２は、
・機器運転情報、機器現象情報、機器情報及び機器利用者情報（データセット）と、
・保守手順マニュアル情報と、
の対応関係を特定する作業内容判定モデル１２０１について機械学習を行う。これにより、学習部１６２は、保守手順マニュアル情報を判定するための学習済み作業内容判定モデルを生成する。
なお、図１２の例は、学習部１６２が、機器運転情報、機器現象情報、機器情報及び機器利用者情報を作業内容判定モデル１２０１に入力する場合について示したが、これらの情報の一部のみを、作業内容判定モデル１２０１に入力してもよい。
例えば、学習部１６２は、
・機器運転情報、機器情報（データセット）と、
・保守手順マニュアル情報と、
の対応関係を特定する作業内容判定モデル１２０１、あるいは、
・機器現象情報、機器情報（データセット）と、
・保守手順マニュアル情報と、
の対応関係を特定する作業内容判定モデル１２０１について機械学習を行う。これにより、学習部１６２は、保守手順マニュアル情報を判定するための学習済み作業内容判定モデルを生成する。
＜推論部の機能構成の詳細＞
次に、推論フェーズにおける保守作業支援装置９１０の機能構成のうち、推論部の機能構成の詳細について説明する。図１３は、推論部の機能構成の詳細を示す第２の図である。図１０との相違点は、図１３の場合、推論部１３１０が学習済み作業内容判定モデル１３２０を有している点である。
推論部１３１０は、読み出した機器運転情報及び機器現象情報、取得した機器情報及び機器利用者情報を、学習済み作業内容判定モデル１３２０に入力することで、学習済み作業内容判定モデル１３２０を実行させる。これにより、学習済み作業内容判定モデル１３２０は、保守手順マニュアル情報を推論する。
このように、現在の機器運転情報及び機器現象情報、及び、処理対象の空調機器の機器情報及び機器利用者情報に基づいて、保守手順マニュアル情報を推論することで、推論部１３１０は、適切な保守手順マニュアル情報を推論することができる。
なお、上記説明では、推論部１３１０が、機器運転情報及び機器現象情報、機器情報及び機器利用者情報を学習済み作業内容判定モデル１３２０に入力するものとした。しかしながら、学習済み作業内容判定モデル１３２０が、機器運転情報及び機器情報に基づいて生成されていた場合にあっては、推論部１３１０は、機器運転情報及び機器情報を、学習済み作業内容判定モデル１３２０に入力するものとする。また、学習済み作業内容判定モデル１３２０が、機器現象情報及び機器情報に基づいて生成されていた場合にあっては、推論部１３１０は、機器現象情報及び機器情報を、学習済み作業内容判定モデル１３２０に入力するものとする。
また、推論部１３１０により推論される保守手順マニュアル情報は、保守手順マニュアルを特定するための情報、あるいは、保守手順マニュアルに含まれる作業フローである。
＜保守作業支援処理の流れ＞
次に、学習フェーズにおける保守作業支援装置１６０及び推論フェーズにおける保守作業支援装置９１０による、保守作業支援処理の流れについて説明する。図１４は、第２の実施形態に係る保守作業支援装置による保守作業支援処理の流れを示すフローチャートである。図１１に示したフローチャートとの相違点は、ステップＳ１４０１、Ｓ１４０２である。
ステップＳＳ１４０１において、学習部１６２は、機器運転情報及び機器現象情報を作業内容判定モデル１２０１に入力することで、作業内容判定モデル１２０１を実行させる。そして、学習部１６２は、作業内容判定モデル１２０１より出力される保守手順マニュアル情報が、取得された保守手順情報に含まれる保守手順マニュアル情報（教師データ）に近づくように、作業内容判定モデル１２０１について機械学習を行う。これにより、学習部１６２は、学習済み作業内容判定モデルを生成する。なお、生成された学習済み作業内容判定モデルは、推論フェーズにおける保守作業支援装置９１０に組み込まれる。
ステップＳ１４０２において、推論部９１２は、取得した機器運転情報及び機器現象情報を、学習済み作業内容判定モデル１３２０に入力することで、学習済み作業内容判定モデル１３２０を実行させる。これにより、推論部９１２は、保守作業者１５０が実行すべき保守手順を示す保守手順マニュアル情報を推論する。
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第２の実施形態に係る保守作業支援装置は、
・機器運転情報及び機器情報と（または、機器現象情報及び機器情報と）、作業手順情報とを関連付けて学習する。
・学習の結果に基づき、新たに取得された機器運転情報及び機器情報（または、機器現象情報及び機器情報）から、保守手順マニュアル情報を推論する。
これにより、第２の実施形態に係る保守作業支援装置によれば、異常が発生した際に、保守作業者が実行すべき保守手順を示す保守手順マニュアル情報を推論することができる。
このように、第２の実施形態によれば、出動前に保守手順マニュアル情報を特定することができ、出動前に作業手順を実行するのに必要な準備を行うことができるため、保守作業者は、出動回数を減らすことが可能となる。つまり、第２の実施形態によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援装置、保守作業支援方法及び保守作業支援プログラムを提供することができる。
［第３の実施形態］
上記第１の実施形態では、部品判定モデルについて機械学習を行う際、教師データを用いて機械学習を行う場合について説明した。これに対して、第３の実施形態では、部品判定モデルについて強化学習を行う場合について説明する。以下、第３の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
＜保守作業支援システム（強化学習フェーズ）のシステム構成＞
はじめに、保守作業支援システムのシステム構成について説明する。図１５は、保守作業支援システム（強化学習フェーズ）のシステム構成の一例を示す図である。図１との相違点は、保守作業支援装置１５００である。
保守作業支援装置１５００には、保守作業支援プログラムがインストールされている。当該プログラムが実行されることで、保守作業支援装置１５００は、運転及び現象情報取得部１１１、強化学習部１５１０、保守指示送信部１１４、作業評価情報取得部１５２０、報酬算出部１５３０として機能する。
運転及び現象情報取得部１１１及び保守指示送信部１１４は、上記第１の実施形態において図１を用いて説明済みであるため、ここでは説明を省略する。
強化学習部１５１０は、運転及び現象情報格納部１１２より機器運転情報及び機器現象情報を読み出し、交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を判定するモデルについて強化学習を行う。強化学習部１５１０は、報酬算出部１５３０より出力される報酬が最大となるように、強化学習を行う。また、強化学習部１５１０は、強化学習を行うことで取得される部品情報（部品コード）を、保守指示送信部１１４に送信する。
作業評価情報取得部１５２０は、ネットワーク１７０を介して、保守用装置１４０より、報酬を算出するための作業評価情報を取得する。作業評価情報とは、処理対象の空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する情報である。また、作業評価情報取得部１５２０は、取得した作業評価情報を、報酬算出部１５３０に通知する。
報酬算出部１５３０は、算出部の一例であり、強化学習部１５１０が強化学習を行う際に用いる報酬を、作業評価情報に基づいて算出する。
＜強化学習部の機能構成の詳細＞
次に、強化学習部１５１０の機能構成の詳細について説明する。図１６は、強化学習部の機能構成の詳細を示す図である。
図１６に示すように、強化学習部１５１０は、部品判定モデル１６００を有する。強化学習部１５１０は、報酬算出部１５３０によって算出された報酬が最大になるように、部品判定モデル１６００のモデルパラメータを変更する。また、強化学習部１５１０は、モデルパラメータが変更された部品判定モデル１６００に、運転及び現象情報格納部１１２より読み出した、機器運転情報及び機器現象情報、機器情報及び機器利用者情報を入力することで、部品判定モデル１６００を実行させる。これにより、部品判定モデル１６００は、部品情報を出力する。
このように、強化学習部１５１０は、前回の部品情報に従って保守作業が行われた際の作業評価情報に基づいて算出された報酬が最大になるように、部品判定モデル１６００について強化学習を行う。これにより、強化学習部１５１０は、適切な部品情報を出力することができる。
＜強化学習処理の流れ＞
次に、第３の実施形態に係る保守作業支援装置１５００による強化学習処理の流れについて説明する。図１７は、第３の実施形態に係る保守作業支援装置による強化学習処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１７０１において、強化学習部１５１０は、機器運転情報及び機器現象情報を取得する。
ステップＳ１７０２において、作業評価情報取得部１５２０は、作業評価情報を取得する。
ステップＳ１７０３において、報酬算出部１５３０は、作業評価情報に基づいて、報酬を算出する。
ステップＳ１７０４において、報酬算出部１５３０は、算出した報酬が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ステップＳ１７０４において、算出した報酬が所定の閾値未満であると判定した場合には（ステップＳ１７０４においてＮｏの場合には）、ステップＳ１７０５に進む。
ステップＳ１７０５において、強化学習部１５１０は、算出した報酬が最大になるように部品判定モデル１６００について機械学習を行う。
ステップＳ１７０６において、強化学習部１５１０は、取得した機器運転情報及び機器現象情報を部品判定モデル１６００に入力することで、部品判定モデル１６００を実行させる。これにより、強化学習部１５１０は、部品情報を出力する。
ステップＳ１７０１において、保守指示送信部１１４は、部品情報を、保守用装置１４０に送信し、ステップＳ１７０１に戻る。
一方、ステップＳ１７０４において、算出した報酬が所定の閾値以上であると判定した場合には（ステップＳ１７０４においてＹｅｓの場合には）、強化学習処理を終了する。
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第３の実施形態に係る保守作業支援装置は、
・作業評価情報に基づいて、部品情報に対する報酬を算出する。また、算出した報酬が最大になるように、部品判定モデルについて強化学習を行う。
・機器運転情報及び機器現象情報を入力することで、強化学習が行われた部品判定モデルを実行させ、部品情報（部品コード）を出力する。
これにより、第３の実施形態に係る保守作業支援装置によれば、異常が発生した際に、交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を示す部品情報（部品コード）を出力することができる。
このように、第３の実施形態によれば、保守作業者は、出動前に部品情報（部品コード）を特定することができ、出動前に交換または修理に必要な準備を行うことができるため、出動回数を減らすことが可能となる。つまり、第３の実施形態によれば、保守作業者の出動回数を減らすことで保守作業を支援する保守作業支援装置、保守作業支援方法及び保守作業支援プログラムを提供することができる。
［その他の実施形態］
上記第２の実施形態では、作業内容判定モデルについて機械学習を行う際、教師データを用いて機械学習を行う場合について説明した。しかしながら、機械学習の方法はこれに限定されず、作業内容判定モデルについても、上記第３の実施形態と同様に、強化学習により機械学習を行うように構成してもよい。
上記各実施形態では、機械学習を行う際に用いるモデル（部品判定モデル、作業内容判定モデル）の詳細について特に言及しなかったが、機械学習を行う際に用いるモデルには任意の種類のモデルが適用されるものとする。具体的には、ＮＮ（Neural Network）モデルや、ランダムフォレストモデル、ＳＶＭ（Support Vector Machine）モデル等、任意の種類のモデルが適用される。
また、上記第１及び第２の実施形態では、比較及び変更部による比較結果に基づいて、モデルパラメータを変更する場合の変更方法の詳細について特に言及しなかったが、比較及び変更部によるモデルパラメータの変更方法はモデルの種類に従うものとする。
また、上記第３の実施形態では、報酬算出部による報酬の算出方法の詳細について特に言及しなかったが、報酬算出部による報酬の算出方法は任意である。
以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
１００ ：保守作業支援システム
１１０ ：監視装置
１２０ ：ステーション
１３０＿１〜１３０＿ｎ ：空調機器
１４０ ：保守用装置
１６０ ：保守作業支援装置
１６１ ：学習用情報取得部
１６２ ：学習部
２００ ：機器運転情報
２１０ ：機器現象情報
４００ ：機器情報
４１０ ：機器利用者情報
４２０ ：保守手順情報
６００ ：作業内容情報
８０１ ：部品判定モデル
８０２ ：比較及び変更部
９１０ ：保守作業支援装置
９１１ ：機器関連情報取得部
９１２ ：推論部
１０００ ：学習済み部品判定モデル
１２０１ ：作業内容判定モデル
１２０２ ：比較及び変更部
１３１０ ：推論部
１３２０ ：学習済み作業内容判定モデル
１５００ ：保守作業支援装置
１５１０ ：強化学習部
１５２０ ：作業評価情報取得部
１５３０ ：報酬算出部
１６００ ：部品判定モデル

Claims (13)

  1. 空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得部と、
    前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品が記録された作業内容情報を取得する第２の取得部と、
    前記第１の取得部により取得されたデータセットと、前記第２の取得部により取得された作業内容情報に記録された、前記交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を推論する推論部と
    を有する保守作業支援装置。
  2. 空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得部と、
    前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、作業手順が記録された作業内容情報を取得する第２の取得部と、
    前記第１の取得部により取得されたデータセットと、前記第２の取得部により取得された作業内容情報に記録された前記作業手順とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器に対する保守作業の作業手順を推論する推論部と
    を有する保守作業支援装置。
  3. 空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出部と、
    前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する学習部と、を有し、
    前記学習部は、前記報酬に基づいて、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する保守作業支援装置。
  4. 空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出部と、
    前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する学習部と、を有し、
    前記学習部は、前記報酬に基づいて、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する保守作業支援装置。
  5. 前記機器情報は、前記空調機器の種別を含み、
    前記空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響には、少なくとも、前記空調機器が異音を発すること、前記空調機器の電気代が高いこと、が含まれる、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の保守作業支援装置。
  6. 空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得工程と、
    前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品が記録された作業内容情報を取得する第２の取得工程と、
    前記第１の取得工程において取得されたデータセットと、前記第２の取得工程において取得された作業内容情報に記録された、前記交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を推論する推論工程と
    をコンピュータが実行する保守作業支援方法。
  7. 空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得工程と、
    前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、作業手順が記録された作業内容情報を取得する第２の取得工程と、
    前記第１の取得工程において取得されたデータセットと、前記第２の取得工程において取得された作業内容情報に記録された前記作業手順とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器に対する保守作業の作業手順を推論する推論工程と
    をコンピュータが実行する保守作業支援方法。
  8. 空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出工程と、
    前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する学習工程と、をコンピュータが実行する保守作業支援方法であって、
    前記学習工程は、前記報酬に基づいて、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する保守作業支援方法。
  9. 空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出工程と、
    前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する学習工程と、をコンピュータが実行する保守作業支援方法であって、
    前記学習工程は、前記報酬に基づいて、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する保守作業支援方法。
  10. 空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得工程と、
    前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品が記録された作業内容情報を取得する第２の取得工程と、
    前記第１の取得工程において取得されたデータセットと、前記第２の取得工程において取得された作業内容情報に記録された、前記交換または修理した部品あるいは交換後の新たな部品とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を推論する推論工程と
    をコンピュータに実行させるための保守作業支援プログラム。
  11. 空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットを取得する第１の取得工程と、
    前記空調機器に対して保守作業者が行った保守作業の内容であって、作業手順が記録された作業内容情報を取得する第２の取得工程と、
    前記第１の取得工程において取得されたデータセットと、前記第２の取得工程において取得された作業内容情報に記録された前記作業手順とを関連付けて学習した学習結果に基づき、新たに取得されたデータセットから、空調機器に対する保守作業の作業手順を推論する推論工程と
    をコンピュータに実行させるための保守作業支援プログラム。
  12. 空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出工程と、
    前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する学習工程と、をコンピュータに実行させるための保守作業支援プログラムであって、
    前記学習工程は、前記報酬に基づいて、前記空調機器において交換または修理すべき部品あるいは交換後の新たな部品を学習する保守作業支援プログラム。
  13. 空調機器に対する保守作業の作業結果を評価する評価情報に基づいて報酬を算出する算出工程と、
    前記空調機器の機器情報と、該空調機器に起こる現象及び該空調機器の故障や異常によって室内または室外に対して及ぼす影響を示す現象情報と、の組み合わせを含むデータセットに従って、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する学習工程と、をコンピュータに実行させるための保守作業支援プログラムであって、
    前記学習工程は、前記報酬に基づいて、前記空調機器に対する保守作業の作業手順を学習する保守作業支援プログラム。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7438932B2 (ja) 2020-12-25 2024-02-27 株式会社日立製作所 訓練データセット生成システム、訓練データセット生成方法、およびリペアリコメンドシステム
WO2022244625A1 (ja) * 2021-05-17 2022-11-24 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 修理内容予測方法、修理内容予測装置、プログラム、及び、修理内容予測モデルの作成方法
EP4350236A4 (en) * 2021-06-02 2024-06-12 Mitsubishi Electric Corporation SYSTEM AND METHOD FOR ASSISTING AN AIR CONDITIONING SYSTEM MAINTENANCE
JP2024051545A (ja) * 2022-09-30 2024-04-11 株式会社前川製作所 状態監視システム及び状態監視方法

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05101245A (ja) * 1991-01-28 1993-04-23 Brother Ind Ltd 異常診断装置
JP2002092206A (ja) * 2000-09-12 2002-03-29 Toshiba Corp 家電機器の故障診断システム
JP2003172578A (ja) 2001-12-07 2003-06-20 Hitachi Ltd ネットワーク対応家電機器、家電機器点検システム及び家電機器点検サービス
JP2003316423A (ja) 2002-04-25 2003-11-07 Daikin Ind Ltd 設備機器診断装置及び設備機器診断システム
JP3731125B2 (ja) 2003-03-03 2006-01-05 ダイキン工業株式会社 保守情報提供システム
JP5808605B2 (ja) * 2011-08-17 2015-11-10 株式会社日立製作所 異常検知・診断方法、および異常検知・診断システム
JP2013069044A (ja) * 2011-09-21 2013-04-18 Seiko Epson Corp メンテナンス作業支援装置、メンテナンス作業支援システム、メンテナンス作業支援方法及びメンテナンス作業支援プログラム
JP2013114636A (ja) * 2011-12-01 2013-06-10 Tokyo Gas Co Ltd 保守支援システム、保守支援方法、及びプログラム
JP5530020B1 (ja) 2013-11-01 2014-06-25 株式会社日立パワーソリューションズ 異常診断システム及び異常診断方法
JP6333868B2 (ja) 2016-01-21 2018-05-30 ファナック株式会社 セル制御装置、及び製造セルにおける複数の製造機械の稼働状況を管理する生産システム
US20210157312A1 (en) * 2016-05-09 2021-05-27 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Intelligent vibration digital twin systems and methods for industrial environments
JP2018077757A (ja) * 2016-11-11 2018-05-17 横河電機株式会社 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体
JP6526081B2 (ja) * 2017-02-28 2019-06-05 ファナック株式会社 在庫管理および予防保全を行う機能を有する在庫管理システム
JP7064075B2 (ja) * 2017-08-01 2022-05-10 三菱重工業株式会社 プラントの学習支援装置、およびプラントの学習支援方法
JP6950127B2 (ja) 2017-09-14 2021-10-13 株式会社日立プラントメカニクス コイル運搬用自動クレーンのコイル把持位置の位置決め方法
JP6956028B2 (ja) * 2018-02-22 2021-10-27 ファナック株式会社 故障診断装置及び機械学習装置
US11391479B2 (en) * 2019-01-24 2022-07-19 Alarm.Com Incorporated HVAC service performance
EP4148575A4 (en) * 2020-10-08 2023-11-29 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING MAINTENANCE SERVICE FOR A RECORDING MEDIUM INCLUDED IN AN ELECTRONIC DEVICE

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Publication number Publication date
EP3944043A1 (en) 2022-01-26
JP2020154662A (ja) 2020-09-24
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EP3944043A4 (en) 2022-05-11
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