JP7489158B1 - Output method, output device and program - Google Patents

Output method, output device and program Download PDF

Info

Publication number
JP7489158B1
JP7489158B1 JP2024042408A JP2024042408A JP7489158B1 JP 7489158 B1 JP7489158 B1 JP 7489158B1 JP 2024042408 A JP2024042408 A JP 2024042408A JP 2024042408 A JP2024042408 A JP 2024042408A JP 7489158 B1 JP7489158 B1 JP 7489158B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
transition
target
time
trap
facility
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2024042408A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
成雄 吉川
Original Assignee
株式会社ミヤワキ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社ミヤワキ filed Critical 株式会社ミヤワキ
Priority to JP2024042408A priority Critical patent/JP7489158B1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7489158B1 publication Critical patent/JP7489158B1/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

【課題】対象の施設において対象の構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援する。【解決手段】出力方法は、複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、対象の施設及び構造を示す情報を受け付け、履歴情報に基づいて、対象の施設における対象の構造の対象トラップの性能指標の時間的な第１推移と、対象の施設における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的な第２推移と、一般的な対象トラップの性能指標の時間的な第１基準推移とを生成し、第１推移と第１基準推移との差異及び第２推移に基づいて一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的な第２基準推移を推定し、第１推移と第１基準推移とを平均化した時間的推移、第１推移及び第１基準推移を含む第１情報と、第２推移と第２基準推移とを平均化した時間的推移、第２推移及び第２基準推移を含む第２情報と、を出力する。【選択図】図２[Problem] Supports appropriate planning of replacement timing and number of steam traps of a target structure in a target facility. [Solution] An output method acquires history information indicating a history of performance diagnosis results for each of a plurality of steam traps, receives information indicating the target facility and structure, generates a first temporal transition of a performance index of a target trap of a target structure in the target facility, a second temporal transition of the number of target traps diagnosed as defective in the target facility, and a first reference temporal transition of a performance index of a general target trap based on the history information, estimates a second reference temporal transition of the number of target traps diagnosed as defective based on the difference between the first transition and the first reference transition and the second transition, and outputs a temporal transition obtained by averaging the first transition and the first reference transition, first information including the first transition and the first reference transition, and a temporal transition obtained by averaging the second transition and the second reference transition, and second information including the second transition and the second reference transition. [Selected Figure] Figure 2

Description

本発明は、複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する技術に関する。 The present invention relates to a technology for outputting information regarding multiple steam traps installed in multiple facilities.

蒸気配管系を備えたプラント及び工場等の施設では、配管系の適所に設置した蒸気トラップによって、熱交換又は放熱等により生じた復水（ドレン）を配管系の外部に排出している。経年劣化や作動不良等によって蒸気トラップの性能が劣化すると、配管系内の蒸気が蒸気トラップを介して外部に漏出し、無駄な蒸気損失を招く。また、過度な蒸気損失は、蒸気配管系の稼働を不用意に停止させる虞がある。このため、一年に一回等の定期的に、複数の担当者に特許文献１等に開示のような計測診断装置（以降、診断器）を持参させ、１日で約１０００機の蒸気トラップの診断を分担して行っている。 In facilities such as plants and factories equipped with steam piping systems, condensate (drain) generated by heat exchange or heat radiation is discharged outside the piping system by steam traps installed in appropriate locations in the piping system. If the performance of the steam trap deteriorates due to aging or malfunction, the steam in the piping system leaks outside through the steam trap, resulting in unnecessary steam loss. In addition, excessive steam loss may cause the operation of the steam piping system to be stopped inadvertently. For this reason, periodically, such as once a year, multiple staff members are made to bring in a measurement and diagnostic device (hereinafter, diagnostic device) such as that disclosed in Patent Document 1, and share the task of diagnosing approximately 1,000 steam traps in a single day.

具体的には、診断器は、担当者による操作に応じて蒸気トラップの振動及び温度等を測定し、その測定値に基づいて、蒸気の漏洩量等の蒸気トラップの性能を表す指標（以降、性能指標）を算出する。このため、担当者の手作業による診断器を用いた複数の蒸気トラップの診断には多大な時間が必要になる。そこで、各蒸気トラップに測定装置を常設して、診断に必要な蒸気トラップの振動等の測定値を１日に１回等の定期的にサーバ装置に送信し、サーバ装置において各蒸気トラップを診断するシステムを採用する施設も存在する。近年では、上記サーバ装置をクラウドサーバによって実現し、複数の施設で上記システムを共用する形態も登場している。 Specifically, the diagnostic device measures the vibration and temperature of the steam trap in response to operation by the person in charge, and calculates an index (hereinafter referred to as the performance index) that represents the performance of the steam trap, such as the amount of steam leakage, based on the measured values. For this reason, it takes a lot of time for a person to manually diagnose multiple steam traps using a diagnostic device. As a result, some facilities have adopted a system in which a measuring device is permanently installed on each steam trap and the measured values of the steam trap's vibration and other values required for diagnosis are sent to a server device periodically, such as once a day, and the server device diagnoses each steam trap. In recent years, there have also been appearances in which the server device is realized as a cloud server, and the system is shared among multiple facilities.

特開２０１８－８４４１８号公報JP 2018-84418 A

蒸気トラップを長期間使用すると、蒸気トラップ内に流入する蒸気や復水等にスケールや錆等の不純物が含まれるようになる。不純物の含有量は、各施設における蒸気配管系に使用する工業用水の水質及び配管の材質等によって異なる。また、不純物の含有量は、各施設における圧力及び温度等の蒸気トラップの使用条件によっても異なる。不純物の含有量が多くなる程、蒸気トラップに生じる偏摩耗の度合が大きくなり、蒸気トラップの性能の劣化度合も大きくなる。不純物の含有量が一定であっても、弁の開閉方式や復水の最大排出量等の蒸気トラップの構造に応じて蒸気トラップに生じる偏摩耗の度合が異なる。このように、蒸気トラップの性能の劣化度合は、施設及び蒸気トラップの構造毎に異なる。 When a steam trap is used for a long period of time, the steam and condensate that flow into the steam trap will contain impurities such as scale and rust. The amount of impurity content varies depending on the quality of the industrial water used in the steam piping system at each facility and the material of the piping. The amount of impurity content also varies depending on the conditions under which the steam trap is used at each facility, such as pressure and temperature. The higher the impurity content, the greater the degree of uneven wear that occurs in the steam trap and the greater the degree of deterioration of the steam trap's performance. Even if the amount of impurity content is constant, the degree of uneven wear that occurs in the steam trap will vary depending on the structure of the steam trap, such as the valve opening and closing method and the maximum condensate discharge amount. In this way, the degree of deterioration of steam trap performance differs depending on the facility and the structure of the steam trap.

したがって、無駄な蒸気損失及び蒸気配管系の不用意な稼働の停止機会を長期的に低減するには、施設毎に、各構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画する必要がある。 Therefore, in order to reduce unnecessary steam losses and opportunities for inadvertent shutdowns of steam piping systems in the long term, it is necessary to properly plan the replacement timing and number of steam traps of each structure for each facility.

本発明は、このような事情に鑑みて成されたものであり、対象の施設において対象の構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援可能な出力方法、出力装置及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention was made in consideration of these circumstances, and aims to provide an output method, output device, and program that can assist in appropriately planning the replacement timing and number of steam traps of a target structure in a target facility.

本発明の一態様に係る出力方法は、複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置における出力方法であって、前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、前記第１推移と前記第１基準推移とを平均化した時間的推移、前記第１推移、及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移と前記第２基準推移とを平均化した時間的推移、前記第２推移、及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する。 An output method according to one aspect of the present invention is an output method in an output device that outputs information about a plurality of steam traps installed in a plurality of facilities, the plurality of steam traps being classified into steam traps of a plurality of structures, acquiring historical information indicating a history of diagnostic results for the performance of each of the plurality of steam traps, receiving information indicating a target facility and a target structure, and based on the historical information, outputting a first transition which is a temporal transition of a performance index of a target trap that is a steam trap of the target structure in the target facility, and a time transition of the number of the target traps diagnosed as being in a defective state in the target facility. A second transition and a first reference transition, which is a time transition of the performance index of the target traps that are common in the multiple facilities, are generated, and a second reference transition, which is a time transition of the number of target traps that are generally diagnosed as being in a defective state in the multiple facilities, is estimated based on the difference between the first transition and the first reference transition and the second transition, and first information including the time transition obtained by averaging the first transition and the first reference transition, the first transition, and the first reference transition, and second information including the time transition obtained by averaging the second transition and the second reference transition, the second transition, and the second reference transition are output.

本構成によれば、出力された第１情報を参照することで、第１推移が示す、対象の施設における対象の構造の対象トラップの性能指標の時間的推移を、第１基準推移が示す、複数の施設において一般的な対象トラップの性能指標の時間的推移と比較することができる。これにより、対象の施設において、対象トラップの性能が一般的な施設と比べてどの程度早く又は遅く劣化するのかを把握することができる。 According to this configuration, by referring to the output first information, it is possible to compare the time progression of the performance index of the target trap of the target structure in the target facility, as indicated by the first progression, with the time progression of the performance index of a general target trap in multiple facilities, as indicated by the first reference progression. This makes it possible to understand how quickly or slowly the performance of the target trap deteriorates in the target facility compared to general facilities.

また、第１情報に含まれる第１推移と第１基準推移とを平均化した時間的推移を参照することで、対象トラップの設置環境及び使用条件が一般的な施設よりも対象の施設に近い施設において、対象トラップの性能がどのような時間的推移で変化するのかを簡易的に把握することができる。 In addition, by referring to the time trend obtained by averaging the first trend and the first reference trend contained in the first information, it is possible to easily grasp how the performance of the target trap changes over time in a facility where the installation environment and usage conditions of the target trap are closer to the target facility than general facilities.

また、本構成によれば、出力された第２情報を参照することで、第２推移が示す、対象の施設における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移を、第２基準推移が示す、複数の施設において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移と比較することができる。これにより、対象の施設において、どの程度の台数の対象トラップが一般的な施設と比べてどの程度早い又は遅い時期に不良状態になるのかを把握することができる。 Furthermore, with this configuration, by referring to the output second information, it is possible to compare the time transition of the number of target traps diagnosed as defective in the target facility, as indicated by the second transition, with the time transition of the number of target traps diagnosed as generally defective in multiple facilities, as indicated by the second reference transition. This makes it possible to understand how many target traps become defective in the target facility and how sooner or later they become defective compared to general facilities.

また、第２情報に含まれる、第２推移と第２基準推移とを平均化した時間的推移を参照することで、対象トラップの設置環境及び使用条件が一般的な施設よりも対象の施設に近い施設において、不良状態と診断される対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを簡易的に把握することができる。 In addition, by referring to the time trend that is the average of the second trend and the second reference trend contained in the second information, it is possible to easily grasp how the number of target traps diagnosed as in a defective state increases or decreases over time in facilities where the installation environment and usage conditions of the target traps are closer to the target facility than general facilities.

また、本構成によれば、出力された第１情報及び第２情報を比較することで、対象トラップの性能がどのような時間的推移で変化するときに、不良状態と診断される対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを把握することができる。 In addition, with this configuration, by comparing the output first information and second information, it is possible to understand how the number of target traps diagnosed as in a defective state increases or decreases over time when the performance of the target traps changes over time.

このように、本構成によれば、対象の施設における対象の構造の蒸気トラップの性能及び不良状態と診断される台数の時間的推移に関する種々の情報を把握することができるので、対象の施設において対象の構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。 In this way, this configuration makes it possible to grasp various information regarding the performance of steam traps of a target structure in a target facility and the temporal changes in the number of units diagnosed as defective, thereby assisting in appropriately planning the replacement timing and number of replacements of steam traps of a target structure in a target facility.

上記の出力方法において、前記複数の構造の蒸気トラップは、弁の開閉方式によって分類された複数の型式の蒸気トラップを含み、前記対象の構造を示す情報は、前記複数の型式のうちの何れか一の型式を示す情報であってもよい。 In the above output method, the steam traps of multiple structures may include multiple types of steam traps classified according to the valve opening and closing method, and the information indicating the target structure may be information indicating any one of the multiple types.

本構成によれば、対象の施設において対象の弁の開閉方式の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。 This configuration can assist in appropriately planning the replacement timing and number of steam traps with the target valve opening and closing method in the target facility.

上記の出力方法において、各型式の蒸気トラップは、復水の最大排出量によって複数のモデルの蒸気トラップに分類され、前記対象の構造を示す情報は、更に、前記複数のモデルのうちの何れか一のモデルを示す情報を含んでもよい。 In the above output method, each type of steam trap is classified into a plurality of models of steam traps according to the maximum condensate discharge amount, and the information indicating the target structure may further include information indicating any one of the plurality of models.

本構成によれば、対象の施設において対象の弁の開閉方式及び対象の復水の最大排出量の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。 This configuration can assist in appropriately planning the timing and number of replacements for the target valve opening and closing method and the target steam trap with the maximum condensate discharge capacity in the target facility.

上記の出力方法において、前記性能指標は、前記対象トラップの振動の測定値であってもよい。 In the above output method, the performance index may be a measurement of the vibration of the target trap.

本構成によれば、出力された第１情報及び第２情報を比較することで、対象トラップの振動の測定値がどのような時間的推移で変化するときに、不良状態と診断される対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを把握することができる。 With this configuration, by comparing the output first information and second information, it is possible to understand how the number of target traps diagnosed as in a defective state increases or decreases over time when the measured vibration value of the target trap changes over time.

上記の出力方法において、更に、前記第１推移が前記第１基準推移よりも短い期間である場合、前記対象の施設とは異なる施設における前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移の中から、前記第１推移と類似している期間を含む時間的推移である第３推移を特定し、更に、前記第３推移における前記第１推移と類似している期間以降の時間的推移を、前記第１推移に続く時間的推移として前記第１推移を補間してもよい。 In the above output method, if the first transition is a period shorter than the first reference transition, a third transition is identified from the time transitions of the performance index of the target trap in a facility other than the target facility, the third transition being a time transition including a period similar to the first transition, and the first transition may be interpolated by treating the time transition in the third transition after the period similar to the first transition as a time transition following the first transition.

本構成によれば、一般的な施設と比べて対象トラップの使用期間が短い施設が対象の施設として選択された場合であっても、出力された第１情報を参照することで、補間後の第１推移と第１基準推移とを比較することができる。これにより、将来、対象の施設において、対象トラップの性能が一般的な施設と比べてどの程度早く又は遅く劣化するのかを把握することができる。 According to this configuration, even if a facility in which the target trap has been in use for a shorter period of time than a general facility is selected as the target facility, the first transition after interpolation can be compared with the first reference transition by referring to the output first information. This makes it possible to grasp how quickly or slowly the performance of the target trap will deteriorate in the target facility in the future compared to a general facility.

上記の出力方法において、更に、前記第１推移が前記第１基準推移よりも短い期間である場合、前記第１推移を示す近似関数を算出し、更に、前記対象の施設とは異なる施設における前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移の中から、前記第１推移と類似している期間を含む時間的推移である第３推移を特定し、更に、前記第３推移における前記第１推移と類似している期間以降の時間的推移と、前記近似関数によって示される前記第１推移以降の時間的推移と、を平均化した時間的推移を、前記第１推移に続く時間的推移として前記第１推移を補間してもよい。 In the above output method, if the first transition is a period shorter than the first reference transition, an approximation function showing the first transition is calculated, and a third transition is identified from the time transitions of the performance index of the target trap in a facility other than the target facility, which is a time transition including a period similar to the first transition, and the time transition obtained by averaging the time transition in the third transition after the period similar to the first transition and the time transition after the first transition shown by the approximation function may be used as a time transition following the first transition to interpolate the first transition.

本構成によれば、一般的な施設と比べて対象トラップの使用期間が短い施設が対象の施設として選択された場合であっても、出力された第１情報を参照することで、補間後の第１推移と第１基準推移とを比較することができる。これにより、将来、対象の施設において、対象トラップの性能が一般的な施設と比べてどの程度早く又は遅く劣化するのかを適切に把握することができる。 According to this configuration, even if a facility in which the target trap has been in use for a shorter period of time than a general facility is selected as the target facility, the first transition after interpolation can be compared with the first reference transition by referring to the output first information. This makes it possible to appropriately grasp how quickly or slowly the performance of the target trap will deteriorate in the future in the target facility compared to a general facility.

本発明の別の一態様に係る出力装置は、複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置であって、前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、コンピュータを備え、前記コンピュータが、前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、前記第１推移と前記第１基準推移とを平均化した時間的推移、前記第１推移、及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移と前記第２基準推移とを平均化した時間的推移、前記第２推移、及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する。 An output device according to another aspect of the present invention is an output device that outputs information about a plurality of steam traps installed in a plurality of facilities, the plurality of steam traps being classified into steam traps of a plurality of structures, and the output device is equipped with a computer, the computer acquires historical information indicating a history of diagnostic results for the performance of each of the plurality of steam traps, receives information indicating a target facility and a target structure, and based on the historical information, calculates a first transition which is a temporal transition of a performance index of a target trap that is a steam trap of the target structure in the target facility, and a time transition of the number of the target traps diagnosed as being in a defective state in the target facility. A second transition, which is a time transition of the performance index of the target trap that is common in the plurality of facilities, and a first reference transition, which is a time transition of the performance index of the target trap that is common in the plurality of facilities, are generated, and a second reference transition, which is a time transition of the number of the target traps that are diagnosed as being in a bad state in the plurality of facilities, is estimated based on the difference between the first transition and the first reference transition and the second transition, and first information including the time transition obtained by averaging the first transition and the first reference transition, the first transition, and the first reference transition, and second information including the time transition obtained by averaging the second transition and the second reference transition, the second transition, and the second reference transition are output.

本構成によれば、上記出力方法と同様の作用効果が得られる。 This configuration provides the same effect as the output method described above.

本発明の別の一態様に係るプログラムは、複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置のプログラムであって、前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、前記出力装置に、前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、前記第１推移と前記第１基準推移とを平均化した時間的推移、前記第１推移、及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移と前記第２基準推移とを平均化した時間的推移、前記第２推移、及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する、ように処理を実行させる。 A program according to another aspect of the present invention is a program for an output device that outputs information about a plurality of steam traps installed in a plurality of facilities, the plurality of steam traps being classified into steam traps of a plurality of structures, and the output device acquires historical information indicating a history of diagnostic results for the performance of each of the plurality of steam traps, receives information indicating a target facility and a target structure, and based on the historical information, outputs a first transition which is a time transition of a performance index of a target trap that is a steam trap of the target structure in the target facility, and a second transition which is a time transition of the number of the target traps diagnosed as being in a defective state in the target facility. and a first reference transition which is a time transition of the performance index of the target traps that are common in the plurality of facilities; and, based on the difference between the first transition and the first reference transition and the second transition, estimate a second reference transition which is a time transition of the number of target traps that are common in the plurality of facilities and are diagnosed as being in a defective state; and output first information including the time transition obtained by averaging the first transition and the first reference transition, the first transition, and the first reference transition, and second information including the time transition obtained by averaging the second transition and the second reference transition, the second transition, and the second reference transition.

本構成によれば、上記出力方法と同様の作用効果が得られる。 This configuration provides the same effect as the output method described above.

本発明によれば、対象の施設において対象の構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。 The present invention can assist in appropriately planning the replacement timing and number of steam traps of a given structure in a given facility.

蒸気トラップ管理システムの構成の一例を示すブロック図である。1 is a block diagram showing an example of a configuration of a steam trap management system. サーバの出力処理について説明するためのフローチャートである。13 is a flowchart illustrating an output process of a server. 第１情報及び第２情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of first information and second information. 第１情報及び第２情報の他の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing another example of the first information and the second information. 変形例の第１情報を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing first information of a modified example.

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。尚、異なる図面において同一の符号を付した要素は、同一又は相応する要素を示すものとする。 The following describes in detail the embodiments of the present invention with reference to the drawings. Note that elements with the same reference numerals in different drawings indicate the same or corresponding elements.

＜システムの構成＞
図１は、本開示の実施の形態における蒸気トラップ管理システム１０００の全体構成を示す図である。図１に示す蒸気トラップ管理システム１０００は、複数の測定装置１、情報端末３、及びサーバ２（出力装置）を備える。 <System Configuration>
Fig. 1 is a diagram showing an overall configuration of a steam trap management system 1000 according to an embodiment of the present disclosure. The steam trap management system 1000 shown in Fig. 1 includes a plurality of measuring devices 1, an information terminal 3, and a server 2 (output device).

蒸気配管系を備えるプラント又は工場等の複数の施設１００のそれぞれには、蒸気配管系の適所に複数の蒸気トラップが設けられている。測定装置１は、施設１００に設けられた蒸気トラップに常設されている。測定装置１は、通信部１１、制御部１２、メモリ１３、及び測定部１４を備える。 In each of a number of facilities 100, such as a plant or factory, that have a steam piping system, a number of steam traps are provided at appropriate locations in the steam piping system. The measuring device 1 is permanently installed in the steam trap provided in the facility 100. The measuring device 1 includes a communication unit 11, a control unit 12, a memory 13, and a measuring unit 14.

測定部１４は、例えば、測定装置１の設置先の蒸気トラップの振動及び温度等を検知するセンサである。測定部１４は、例えば一日に一回等の定期的に、設置先の蒸気トラップの振動及び温度を測定する。測定部１４は、設置先の蒸気トラップの振動及び温度を測定した日時（以降、測定日時）と、設置先の蒸気トラップの振動及び温度の測定値と、を対応付けてメモリ１３に記憶する。 The measurement unit 14 is, for example, a sensor that detects the vibration and temperature of the steam trap where the measurement device 1 is installed. The measurement unit 14 measures the vibration and temperature of the steam trap where it is installed periodically, for example once a day. The measurement unit 14 stores in the memory 13 the date and time when the vibration and temperature of the steam trap where it is installed (hereinafter, the measurement date and time) in association with the measured values of the vibration and temperature of the steam trap where it is installed.

メモリ１３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、又はフラッシュメモリ等の各種情報を記憶可能な記憶装置である。メモリ１３は、測定部１４による蒸気トラップの振動及び温度の測定日時及び測定値を順次記憶する。 The memory 13 is a storage device capable of storing various types of information, such as a random access memory (RAM), a solid state drive (SSD), or a flash memory. The memory 13 sequentially stores the measurement date and time and the measurement value of the vibration and temperature of the steam trap measured by the measurement unit 14.

制御部１２は、例えば、ＣＰＵ等を備えたマイクロコントローラーであり、例えば一日に一回等の定期的に、複数の測定日時及び測定値をメモリ１３から読み出し、読み出した複数の測定日時及び測定値のそれぞれを含む複数の測定情報を作成する。各測定情報は、測定装置１の設置先の蒸気トラップを備える施設１００を識別するための施設ＩＤと、当該蒸気トラップを識別するためのトラップＩＤと、読み出した各測定日時及び測定値と、を含む。制御部１２は、作成した複数の測定情報を通信部１１に出力する。 The control unit 12 is, for example, a microcontroller equipped with a CPU, and periodically, for example once a day, reads multiple measurement dates and times and measurement values from the memory 13, and creates multiple pieces of measurement information including each of the multiple measurement dates and times and measurement values that have been read. Each piece of measurement information includes a facility ID for identifying the facility 100 equipped with a steam trap where the measuring device 1 is installed, a trap ID for identifying the steam trap, and each of the measurement dates and times and measurement values that have been read. The control unit 12 outputs the multiple pieces of measurement information that have been created to the communication unit 11.

通信部１１は、例えば、ＩＰ等の任意の通信方式に対応した通信回路である。通信部１１は、１日に１回等の定期的に、制御部１２が作成した複数の測定情報を、ネットワーク４を介してサーバ２へ送信する。ネットワーク４は、例えば、インターネットである。 The communication unit 11 is, for example, a communication circuit compatible with any communication method such as IP. The communication unit 11 periodically transmits multiple pieces of measurement information created by the control unit 12 to the server 2 via the network 4, for example, once a day. The network 4 is, for example, the Internet.

情報端末３は、例えば、スマートフォン、タブレット型コンピュータ又はパーソナルコンピュータであり、サーバ２にアクセス可能な権限を有する蒸気トラップ管理システム１０００の管理者（以降、管理者）によって使用される。情報端末３は、通信部３１、メモリ３３、表示部３４、操作部３５、及び制御部３２を備える。 The information terminal 3 is, for example, a smartphone, a tablet computer, or a personal computer, and is used by an administrator of the steam trap management system 1000 (hereinafter, the administrator) who has the authority to access the server 2. The information terminal 3 includes a communication unit 31, a memory 33, a display unit 34, an operation unit 35, and a control unit 32.

通信部３１は、例えば、ＩＰ等の任意の通信方式に対応した通信回路である。通信部３１は、制御部３２から指示された種々の情報をサーバ２に送信する。通信部３１は、サーバ２から受信した種々の情報を制御部３２に出力する。メモリ３３は、例えば、ＲＡＭ、ＳＳＤ、ＨＤＤ、又はフラッシュメモリ等の種々の情報を記憶可能な記憶装置である。 The communication unit 31 is, for example, a communication circuit compatible with any communication method such as IP. The communication unit 31 transmits various information to the server 2 as instructed by the control unit 32. The communication unit 31 outputs various information received from the server 2 to the control unit 32. The memory 33 is, for example, a storage device capable of storing various information, such as a RAM, SSD, HDD, or flash memory.

表示部３４は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等の表示装置であり、制御部３２による制御の下、通信部３１がサーバ２から受信した情報を表示する。これにより、管理者は、情報端末３において、サーバ２が管理している種々の情報を閲覧等することが可能となっている。 The display unit 34 is, for example, a display device such as a liquid crystal display or an organic EL display, and displays the information received by the communication unit 31 from the server 2 under the control of the control unit 32. This allows the administrator to view, etc., various pieces of information managed by the server 2 on the information terminal 3.

操作部３５は、例えば、管理者が各種の情報を入力するためのキーボード又はマウス等の入力装置である。管理者が操作部３５を用いて入力した情報は、制御部３２に出力される。但し、タッチパネル式ディスプレイを使用することにより、表示部３４と操作部３５とが一体的に構成されてもよい。 The operation unit 35 is, for example, an input device such as a keyboard or a mouse that allows the administrator to input various information. The information input by the administrator using the operation unit 35 is output to the control unit 32. However, the display unit 34 and the operation unit 35 may be configured as one unit by using a touch panel display.

制御部３２は、例えば、ＣＰＵ等を備えたマイクロコントローラーである。制御部３２は、通信部３１によって受信された情報を表示するように表示部３４を制御する。また、制御部３２は、管理者が操作部３５を用いて入力した処理対象情報をサーバ２に送信するように、通信部３１を制御する。 The control unit 32 is, for example, a microcontroller equipped with a CPU or the like. The control unit 32 controls the display unit 34 to display the information received by the communication unit 31. The control unit 32 also controls the communication unit 31 to transmit the information to be processed that the administrator inputs using the operation unit 35 to the server 2.

複数の施設１００に設けられた複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類される。複数の構造の蒸気トラップは、弁の開閉方式によって分類された複数の型式の蒸気トラップを含む。各型式の蒸気トラップは、復水の最大排出量によって複数のモデルの蒸気トラップに分類される。処理対象情報は、複数の施設１００のうちの何れか一つの施設１００、複数の型式のうちの何れか一つの型式、及び複数のモデルのうちの何れか一つのモデルを、処理の対象の施設１００、型式及びモデルとして受け付けることを、サーバ２に指示する情報である。 The multiple steam traps installed in the multiple facilities 100 are classified into multiple structures of steam traps. The multiple structures of steam traps include multiple types of steam traps classified according to the valve opening and closing method. Each type of steam trap is classified into multiple models of steam traps according to the maximum condensate discharge amount. The processing target information is information that instructs the server 2 to accept any one facility 100 out of the multiple facilities 100, any one type out of the multiple types, and any one model out of the multiple models as the facility 100, type, and model to be processed.

具体的には、処理対象情報には、処理の対象の施設１００としてサーバ２に受け付けさせる施設１００を識別するための施設ＩＤ、処理の対象の型式としてサーバ２に受け付けさせる型式を識別するための型式ＩＤ、処理の対象のモデルとしてサーバ２に受け付けさせるモデルを識別するためのモデルＩＤが含まれる。これにより、処理対象情報を受信したサーバ２は、処理対象情報に含まれる施設ＩＤ、型式ＩＤ及びモデルＩＤによって識別される施設１００、型式及びモデルを、処理の対象の施設１００、型式及びモデルとして受け付けることができる。 Specifically, the processing target information includes a facility ID for identifying the facility 100 to be accepted by the server 2 as the facility 100 to be processed, a model ID for identifying the model to be accepted by the server 2 as the model to be processed, and a model ID for identifying the model to be accepted by the server 2 as the model to be processed. As a result, the server 2 that has received the processing target information can accept the facility 100, model, and model identified by the facility ID, model ID, and model ID included in the processing target information as the facility 100, model, and model to be processed.

サーバ２は、例えば、クラウドサーバ又はサーバ装置であり、ネットワーク４を介して複数の測定装置１及び情報端末３と通信可能に接続されている。サーバ２は、通信部２１、メモリ２３及び制御部２２を備える。 The server 2 is, for example, a cloud server or a server device, and is communicatively connected to a plurality of measuring devices 1 and an information terminal 3 via a network 4. The server 2 includes a communication unit 21, a memory 23, and a control unit 22.

通信部２１は、例えば、ＩＰ等の任意の通信方式に対応した通信回路であり、測定装置１によって送信された複数の測定情報を受信する。通信部２１は、複数の測定装置１から受信した複数の測定情報を制御部２２へ出力する。通信部２１は、情報端末３から受信した処理対象情報を制御部２２へ出力する。通信部２１は、制御部２２による制御の下、後述の第１情報及び第２情報を情報端末３に送信する。 The communication unit 21 is a communication circuit compatible with any communication method such as IP, and receives multiple pieces of measurement information transmitted by the measurement device 1. The communication unit 21 outputs the multiple pieces of measurement information received from the multiple measurement devices 1 to the control unit 22. The communication unit 21 outputs information to be processed received from the information terminal 3 to the control unit 22. Under the control of the control unit 22, the communication unit 21 transmits the first information and second information described below to the information terminal 3.

メモリ２３は、例えば、ＲＡＭ、ＳＳＤ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、又はフラッシュメモリ等の各種情報を記憶可能な記憶装置である。 Memory 23 is a storage device capable of storing various types of information, such as a RAM, SSD, HDD (Hard Disk Drive), or flash memory.

メモリ２３は、蒸気トラップ管理システム１０００が備える複数の測定装置１の設置先の複数の蒸気トラップに関する情報を定めた機器テーブルを予め記憶している。機器テーブルは、蒸気トラップを識別するためのトラップＩＤと、当該蒸気トラップが設置されている施設１００を識別するための施設ＩＤと、当該蒸気トラップの構造を示す構造情報と、を対応付けたテーブルである。構造情報は、蒸気トラップの型式を識別するための型式ＩＤ及び当該蒸気トラップのモデルを識別するためのモデルＩＤを含む。 The memory 23 prestores an equipment table that defines information about multiple steam traps at the installation locations of multiple measuring devices 1 provided in the steam trap management system 1000. The equipment table is a table that associates a trap ID for identifying a steam trap, a facility ID for identifying the facility 100 in which the steam trap is installed, and structural information that indicates the structure of the steam trap. The structural information includes a type ID for identifying the type of steam trap and a model ID for identifying the model of the steam trap.

制御部２２は、例えば、所定の処理を実行する不図示のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、所定の制御プログラム（プログラム）が記憶されたＥＥＰＲＯＭ等の不図示の不揮発性メモリと、データを一時的に記憶するための不図示のＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、これらの周辺回路と、を備えたマイクロコントローラー（コンピュータ）である。制御部２２は、前記ＣＰＵが前記不揮発性メモリに記憶されている制御プログラムを実行することで所定の処理を実行する。 The control unit 22 is, for example, a microcontroller (computer) including a CPU (Central Processing Unit) (not shown) that executes a predetermined process, a non-volatile memory (not shown) such as an EEPROM that stores a predetermined control program (program), a RAM (Random Access Memory) (not shown) for temporarily storing data, and peripheral circuits thereof. The control unit 22 executes a predetermined process by the CPU executing the control program stored in the non-volatile memory.

具体的には、制御部２２は、通信部２１が受信した各測定情報に含まれる振動及び温度の測定値に基づき、各測定情報に対応する蒸気トラップの性能を診断する。測定情報に対応する蒸気トラップとは、測定情報に含まれるトラップＩＤによって識別される蒸気トラップである。 Specifically, the control unit 22 diagnoses the performance of the steam trap corresponding to each piece of measurement information based on the vibration and temperature measurement values included in each piece of measurement information received by the communication unit 21. The steam trap corresponding to the measurement information is the steam trap identified by the trap ID included in the measurement information.

例えば、制御部２２は、蒸気トラップの性能の診断において、測定情報に含まれる振動の測定値を、所定の変換式を用いて蒸気トラップの蒸気の漏洩量に変換する。また、制御部２２は、蒸気トラップの性能の診断において、測定情報に含まれる振動の測定値が所定の閾値以上であるか否かによって、蒸気トラップが不良状態であるか否かを判定する。尚、上記の変換式及び閾値は、蒸気トラップの型式及びモデル毎に予め定められ、メモリ２３に予め記憶されている。制御部２２は、蒸気トラップの診断を行う場合、メモリ２３に記憶されている機器テーブルを参照し、当該蒸気トラップの型式及びモデルに対応する変換式及び閾値をメモリ２３から取得する。 For example, in diagnosing the performance of a steam trap, the control unit 22 converts the vibration measurement value included in the measurement information into the amount of steam leakage from the steam trap using a predetermined conversion formula. In addition, in diagnosing the performance of a steam trap, the control unit 22 determines whether the steam trap is in a defective state depending on whether the vibration measurement value included in the measurement information is equal to or greater than a predetermined threshold. The above conversion formula and threshold are predetermined for each type and model of the steam trap and are pre-stored in the memory 23. When diagnosing a steam trap, the control unit 22 refers to the equipment table stored in the memory 23 and obtains from the memory 23 the conversion formula and threshold corresponding to the type and model of the steam trap.

制御部２２は、各測定情報に対応する蒸気トラップの性能を診断すると、当該蒸気トラップの性能の診断結果を示す診断結果情報を作成する。診断結果情報は、蒸気トラップの性能の診断に用いた測定情報、及び蒸気トラップの性能の診断で得られた蒸気トラップの性能を表す指標（以降、性能指標）を含む。蒸気トラップの性能指標には、例えば、蒸気トラップの診断に用いられた蒸気トラップの振動の測定値、蒸気トラップの蒸気の漏洩量、及び蒸気トラップが不良状態であるか否かの判定結果が含まれる。 When the control unit 22 diagnoses the performance of the steam trap corresponding to each piece of measurement information, it creates diagnosis result information indicating the diagnosis result of the performance of the steam trap. The diagnosis result information includes the measurement information used to diagnose the performance of the steam trap, and an index (hereinafter, performance index) representing the performance of the steam trap obtained by diagnosing the performance of the steam trap. The performance index of the steam trap includes, for example, the measured value of the vibration of the steam trap used to diagnose the steam trap, the amount of steam leakage from the steam trap, and the determination result of whether or not the steam trap is in a defective state.

制御部２２は、作成した各診断結果情報をメモリ２３に出力する。メモリ２３は、制御部２２から取得した各診断結果情報を記憶する。 The control unit 22 outputs each diagnostic result information that it has created to the memory 23. The memory 23 stores each diagnostic result information obtained from the control unit 22.

制御部２２は、通信部２１が情報端末３から処理対象情報を受信した場合、当該処理対象情報に含まれる施設ＩＤ、型式ＩＤ及びモデルＩＤに対応する施設１００、蒸気トラップの型式及び蒸気トラップのモデルを、処理の対象の施設１００、型式及びモデルとして受け付ける。以降、処理の対象の施設１００を対象施設と記載し、処理の対象の型式を対象型式と記載し、処理の対象のモデルを対象モデルと記載する。 When the communication unit 21 receives processing target information from the information terminal 3, the control unit 22 accepts the facility 100, steam trap type, and steam trap model corresponding to the facility ID, type ID, and model ID included in the processing target information as the facility 100, type, and model to be processed. Hereinafter, the facility 100 to be processed will be described as the target facility, the type to be processed will be described as the target type, and the model to be processed will be described as the target model.

制御部２２は、メモリ２３に記憶されている複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す複数の診断結果情報（以降、履歴情報）に基づいて、対象施設における対象型式及び対象モデルの蒸気トラップの性能指標の時間的推移である第１推移を生成する。以降、対象型式及び対象モデルの蒸気トラップを対象トラップと記載する。 The control unit 22 generates a first trend, which is the time trend of the performance index of the steam trap of the target type and model in the target facility, based on multiple pieces of diagnostic result information (hereinafter, historical information) that indicate the history of diagnostic results of the performance of each of the multiple steam traps stored in the memory 23. Hereinafter, the steam trap of the target type and model will be referred to as the target trap.

具体的には、制御部２２は、メモリ２３に記憶されている機器テーブルを参照して、履歴情報から、対象施設に設けられた対象トラップの性能を診断した結果を示す複数の診断結果情報を取得する。制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に、対象トラップの性能指標（例えば、振動の測定値）の平均値を算出する。制御部２２は、算出した平均値を測定日時順に並べたものを第１推移として生成する。 Specifically, the control unit 22 refers to the equipment table stored in the memory 23 and acquires, from the history information, multiple pieces of diagnostic result information indicating the results of diagnosing the performance of the target trap installed in the target facility. The control unit 22 refers to the multiple pieces of acquired diagnostic result information and calculates the average value of the performance index (e.g., the measured value of vibration) of the target trap for each measurement date and time. The control unit 22 generates a first transition by arranging the calculated average values in order of the measurement date and time.

尚、制御部２２による第１推移の生成方法はこれに限らない。例えば、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の中間値を取得し、取得した中間値を測定日時順に並べたものを第１推移として生成してもよい。又は、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の最大値又は最小値を取得し、取得した最大値又は最小値を測定日時順に並べたものを第１推移として生成してもよい。又は、制御部２２は、測定日時毎に、対象トラップの性能指標の平均値又は中間値及び最大値又は最小値を算出（取得）し、算出（取得）した平均値又は中間値及び最大値又は最小値のそれぞれを、測定日時順に並べたものを、第１推移として生成してもよい。 The method of generating the first transition by the control unit 22 is not limited to this. For example, the control unit 22 may refer to the acquired multiple pieces of diagnostic result information, acquire the intermediate value of the performance index of the target trap for each measurement date and time, and generate the acquired intermediate value in order of measurement date and time as the first transition. Alternatively, the control unit 22 may refer to the acquired multiple pieces of diagnostic result information, acquire the maximum or minimum value of the performance index of the target trap for each measurement date and time, and generate the acquired maximum or minimum value in order of measurement date and time as the first transition. Alternatively, the control unit 22 may calculate (acquire) the average value or median value and the maximum or minimum value of the performance index of the target trap for each measurement date and time, and generate the calculated (acquired) average value or median value and the maximum or minimum value in order of measurement date and time as the first transition.

制御部２２は、履歴情報に基づいて、対象施設における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移である第２推移を生成する。 Based on the historical information, the control unit 22 generates a second trend, which is the time trend of the number of target traps diagnosed as being in a defective state in the target facility.

具体的には、制御部２２は、メモリ２３に記憶されている機器テーブルを参照して、履歴情報から、対象施設に設けられた対象トラップの性能を診断した結果を示す複数の診断結果情報を取得する。制御部２２は、取得した複数の診断結果情報に含まれる測定情報を参照し、測定日時毎に、対象トラップが不良状態であることを示す判定結果を含む診断結果情報を取得する。制御部２２は、取得した診断結果情報に対応する対象トラップの台数をカウントする。診断結果情報に対応する対象トラップとは、当該診断結果情報によって性能の診断の結果が示される対象トラップである。制御部２２は、カウントした対象トラップの台数を、測定日時順に並べたものを第２推移として生成する。 Specifically, the control unit 22 refers to the equipment table stored in the memory 23 and acquires, from the history information, multiple pieces of diagnostic result information indicating the results of diagnosing the performance of the target traps installed in the target facility. The control unit 22 refers to the measurement information contained in the multiple pieces of acquired diagnostic result information and acquires, for each measurement date and time, diagnostic result information including a judgment result indicating that the target trap is in a defective state. The control unit 22 counts the number of target traps corresponding to the acquired diagnostic result information. The target trap corresponding to the diagnostic result information is the target trap whose performance diagnosis result is indicated by the diagnostic result information. The control unit 22 generates a second transition by arranging the counted numbers of target traps in order of measurement date and time.

尚、制御部２２は、対象トラップの台数をカウントする際に、同一の対象トラップを１台としてカウントする。また、制御部２２は、一度ある測定日時についての対象トラップの台数のカウント時にカウントした対象トラップと同一の対象トラップを、他の測定日時における診断結果情報に対応する対象トラップとしてカウントしない。 When counting the number of target traps, the control unit 22 counts the same target trap as one. Furthermore, the control unit 22 does not count a target trap that is the same as a target trap that was counted when counting the number of target traps for a certain measurement date and time as a target trap that corresponds to diagnosis result information for another measurement date and time.

ただし、これに限らず、制御部２２が、一度ある測定日時についての対象トラップの台数のカウント時にカウントした対象トラップと同一の対象トラップを、他の測定日時においても、診断結果情報に対応する対象トラップとしてカウントするようにしてもよい。この場合、第２推移は、対象施設における不良状態と診断された対象トラップの累計台数の時間的推移を示すものとなる。 However, this is not limited to the above, and the control unit 22 may count the same target traps that were counted when counting the number of target traps for a certain measurement date and time as target traps corresponding to the diagnosis result information for other measurement dates and times. In this case, the second trend indicates the temporal trend of the cumulative number of target traps diagnosed as being in a defective state in the target facility.

制御部２２は、履歴情報に基づいて、複数の施設１００において一般的な対象トラップの性能指標の時間的推移である第１基準推移を生成する。 The control unit 22 generates a first reference trend, which is the time trend of the performance index of a general target trap in multiple facilities 100, based on the historical information.

具体的には、制御部２２は、メモリ２３に記憶されている機器テーブルを参照して、履歴情報から、複数の施設１００に設けられた対象トラップの性能を診断した結果を示す複数の診断結果情報を取得する。ここで、複数の施設１００とは、蒸気トラップ管理システム１０００が備える複数の測定装置１が設置されている全ての施設１００である。 Specifically, the control unit 22 refers to the equipment table stored in the memory 23 and acquires from the history information a number of pieces of diagnostic result information indicating the results of diagnosing the performance of the target traps installed in the multiple facilities 100. Here, the multiple facilities 100 refer to all the facilities 100 in which the multiple measuring devices 1 provided in the steam trap management system 1000 are installed.

制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に、対象トラップの性能指標（例えば、振動の測定値）の平均値を算出する。制御部２２は、算出した平均値を測定日時順に並べたものを第１基準推移として生成する。 The control unit 22 refers to the acquired multiple pieces of diagnostic result information and calculates the average value of the performance index (e.g., the measured vibration value) of the target trap for each measurement date and time. The control unit 22 generates a first reference trend by arranging the calculated average values in the order of the measurement date and time.

尚、制御部２２による第１基準推移の生成方法はこれに限らない。例えば、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の中間値を取得し、取得した中間値を測定日時順に並べたものを第１基準推移として生成してもよい。 The method of generating the first reference trend by the control unit 22 is not limited to this. For example, the control unit 22 may refer to the multiple pieces of acquired diagnostic result information, acquire the intermediate value of the performance index of the target trap for each measurement date and time, and generate the acquired intermediate values in order of the measurement date and time as the first reference trend.

尚、制御部２２による第１基準推移の生成方法はこれに限らない。例えば、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の中間値を取得し、取得した中間値を測定日時順に並べたものを第１基準推移として生成してもよい。又は、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の最大値又は最小値を取得し、取得した最大値又は最小値を測定日時順に並べたものを第１基準推移として生成してもよい。 The method of generating the first reference trend by the control unit 22 is not limited to this. For example, the control unit 22 may refer to the multiple pieces of acquired diagnostic result information, obtain intermediate values of the performance index of the target trap for each measurement date and time, and generate the first reference trend by arranging the obtained intermediate values in order of the measurement date and time. Alternatively, the control unit 22 may refer to the multiple pieces of acquired diagnostic result information, obtain maximum or minimum values of the performance index of the target trap for each measurement date and time, and generate the first reference trend by arranging the obtained maximum or minimum values in order of the measurement date and time.

又は、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に、対象トラップの性能指標の平均値又は中間値及び最大値又は最小値を取得又は算出し、取得又は算出した対象トラップの性能指標の平均値又は中間値及び最大値又は最小値のそれぞれを測定日時順に並べたものを、第１基準推移として生成してもよい。 Alternatively, the control unit 22 may refer to the multiple acquired diagnostic result information, acquire or calculate the average or median value and the maximum or minimum value of the performance index of the target trap for each measurement date and time, and generate a first reference trend by arranging the acquired or calculated average or median value and the maximum or minimum value of the performance index of the target trap in order of the measurement date and time.

制御部２２は、第１推移と第１基準推移との差異及び第２推移に基づいて、複数の施設１００において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定する。 The control unit 22 estimates a second reference trend, which is the time trend of the number of target traps diagnosed as generally in a defective state in multiple facilities 100, based on the difference between the first trend and the first reference trend and the second trend.

具体的には、制御部２２は、第１推移が示す対象トラップの性能指標が所定値であるときの測定日時と、第１基準推移が示す対象トラップの性能指標が前記所定値であるときの測定日時と、の差分の時間（以降、差分時間）を、第１推移と第１基準推移との差異として算出する。 Specifically, the control unit 22 calculates the difference in time (hereinafter, differential time) between the measurement date and time when the performance index of the target trap indicated by the first transition is a predetermined value and the measurement date and time when the performance index of the target trap indicated by the first reference transition is the predetermined value as the difference between the first transition and the first reference transition.

第１推移及び第１基準推移が、時間の経過とともに対象トラップの性能指標が増大することを示す場合、所定値は、例えば、第１基準推移が示す対象トラップの性能指標の最大値及び第１推移が示す対象トラップの性能指標の最大値のうちの小さい方の値に定めることができる。一方、第１推移及び第１基準推移が、時間の経過とともに対象トラップの性能指標が減少することを示す場合、所定値は、例えば、第１基準推移が示す対象トラップの性能指標の最小値及び第１推移が示す対象トラップの性能指標の最小値のうちの大きい方の値に定めることができる。 If the first transition and the first reference transition indicate that the performance index of the target trap increases over time, the specified value can be set, for example, to the smaller of the maximum value of the performance index of the target trap indicated by the first reference transition and the maximum value of the performance index of the target trap indicated by the first transition. On the other hand, if the first transition and the first reference transition indicate that the performance index of the target trap decreases over time, the specified value can be set, for example, to the larger of the minimum value of the performance index of the target trap indicated by the first reference transition and the minimum value of the performance index of the target trap indicated by the first transition.

尚、第１推移が示す対象トラップの性能指標が所定値であるときの測定日時が複数存在する場合、例えば、最も遅い測定日時を用いて差分時間を算出すればよい。同様に、第１基準推移が示す対象トラップの性能指標が所定値であるときの測定日時が複数存在する場合、例えば、最も遅い測定日時を用いて差分時間を算出すればよい。 If there are multiple measurement dates and times when the performance index of the target trap indicated by the first transition is a specified value, the differential time can be calculated, for example, using the latest measurement date and time. Similarly, if there are multiple measurement dates and times when the performance index of the target trap indicated by the first reference transition is a specified value, the differential time can be calculated, for example, using the latest measurement date and time.

制御部２２は、第２推移における各測定日時を差分時間だけスライドさせた時間的推移を、第２基準推移として推定する。 The control unit 22 estimates the time transition obtained by sliding each measurement date and time in the second transition by the difference time as the second reference transition.

制御部２２は、第１推移と第１基準推移とを平均化した時間的推移（以降、第１平均推移）を生成する。具体的には、制御部２２は、測定日時毎に、第１推移における各測定日時の対象トラップの性能指標と、第１基準推移における各測定日時の対象トラップの性能指標と、の平均値を算出する。制御部２２は、算出した平均値を測定日時順に並べたものを第１平均推移として生成する。制御部２２は、同様にして、第２推移と第２基準推移とを平均化した時間的推移（以降、第２平均推移）を生成する。 The control unit 22 generates a time transition (hereinafter, the first average transition) by averaging the first transition and the first reference transition. Specifically, for each measurement date and time, the control unit 22 calculates the average value of the performance index of the target trap at each measurement date and time in the first transition and the performance index of the target trap at each measurement date and time in the first reference transition. The control unit 22 generates the calculated average values arranged in the order of the measurement date and time as the first average transition. In a similar manner, the control unit 22 generates a time transition (hereinafter, the second average transition) by averaging the second transition and the second reference transition.

尚、処理対象情報にモデルＩＤを含まないようにしてもよい。これにより、制御部２２が、処理対象情報に含まれる施設ＩＤ及び型式ＩＤによって識別される施設１００及び型式を、対象施設及び対象型式として選択するようにしてもよい。そして、制御部２２が、対象施設における対象型式の蒸気トラップを対象トラップとして、第１推移、第２推移及び第１基準推移を生成し、第２基準推移を推定し、第１平均推移及び第２平均推移を生成するようにしてもよい。 The model ID may not be included in the processing target information. This may cause the control unit 22 to select the facility 100 and type identified by the facility ID and type ID included in the processing target information as the target facility and target type. The control unit 22 may then generate a first transition, a second transition, and a first reference transition, estimate a second reference transition, and generate a first average transition and a second average transition, using a steam trap of the target type in the target facility as the target trap.

制御部２２は、通信部２１を制御して、第１平均推移、第１推移、及び第１基準推移を含む第１情報と、第２平均推移、第２推移、及び第２基準推移を含む第２情報と、を情報端末３に送信する。 The control unit 22 controls the communication unit 21 to transmit, to the information terminal 3, the first information including the first average transition, the first transition, and the first reference transition, and the second information including the second average transition, the second transition, and the second reference transition.

尚、本実施の形態における蒸気トラップ管理システム１０００は、複数の測定装置１、サーバ２、及び情報端末３を備えているが、本開示はこれに限定されない。蒸気トラップ管理システム１０００は、サーバ２を備えず、複数の測定装置１及び情報端末３を備えてもよい。この場合、情報端末３は、サーバ２の機能を備える。 In addition, the steam trap management system 1000 in this embodiment includes multiple measuring devices 1, a server 2, and an information terminal 3, but the present disclosure is not limited to this. The steam trap management system 1000 may include multiple measuring devices 1 and an information terminal 3 without including a server 2. In this case, the information terminal 3 has the functions of the server 2.

続いて、本開示の実施の形態におけるサーバ２の出力処理について説明する。図２は、サーバ２の出力処理について説明するためのフローチャートである。 Next, the output process of the server 2 in the embodiment of the present disclosure will be described. FIG. 2 is a flowchart for explaining the output process of the server 2.

まず、ステップＳ１０において、通信部２１は、測定装置１が送信した測定情報を受信する度に、受信した測定情報を制御部２２へ出力する。 First, in step S10, each time the communication unit 21 receives measurement information transmitted by the measuring device 1, it outputs the received measurement information to the control unit 22.

次に、ステップＳ１１において、制御部２２は、通信部２１が受信した各測定情報に含まれる振動及び温度の測定値に基づき、各測定情報に対応する蒸気トラップの性能を診断する。 Next, in step S11, the control unit 22 diagnoses the performance of the steam trap corresponding to each piece of measurement information based on the vibration and temperature measurement values contained in each piece of measurement information received by the communication unit 21.

次に、ステップＳ１２において、制御部２２は、各測定情報に対応する蒸気トラップの性能の診断結果を示す診断結果情報を作成し、作成した各診断結果情報をメモリ２３に出力する。メモリ２３は、制御部２２から取得した各診断結果情報を記憶する。 Next, in step S12, the control unit 22 creates diagnostic result information indicating the diagnostic results of the performance of the steam trap corresponding to each measurement information, and outputs each created diagnostic result information to the memory 23. The memory 23 stores each diagnostic result information acquired from the control unit 22.

次に、ステップＳ１３において、制御部２２は、通信部２１が情報端末３から処理対象情報を受信したか否かを判定する。制御部２２は、通信部２１が情報端末３から処理対象情報を受信したと判定した場合（ステップＳ１３でＹＥＳ）、処理をステップＳ１４に移行する。一方、制御部２２は、通信部２１が情報端末３から処理対象情報を受信したと判定しなかったときは（ステップＳ１３でＮＯ）、処理をステップＳ１０に移行する。 Next, in step S13, the control unit 22 determines whether or not the communication unit 21 has received the information to be processed from the information terminal 3. If the control unit 22 determines that the communication unit 21 has received the information to be processed from the information terminal 3 (YES in step S13), the control unit 22 shifts the process to step S14. On the other hand, if the control unit 22 does not determine that the communication unit 21 has received the information to be processed from the information terminal 3 (NO in step S13), the control unit 22 shifts the process to step S10.

ステップＳ１４において、制御部２２は、通信部２１が情報端末３から受信した処理対象情報に含まれる施設ＩＤ、型式ＩＤ及びモデルＩＤに対応する施設１００、蒸気トラップの型式及び蒸気トラップのモデルを、処理の対象の施設１００（対象施設）、処理の対象の型式（対象型式）及び処理の対象のモデル（対象モデル）として受け付ける。 In step S14, the control unit 22 accepts the facility 100, steam trap type, and steam trap model corresponding to the facility ID, type ID, and model ID included in the processing target information received by the communication unit 21 from the information terminal 3 as the facility 100 to be processed (target facility), type to be processed (target type), and model to be processed (target model).

次に、ステップＳ１５において、制御部２２は、メモリ２３に記憶されている履歴情報に基づいて、対象施設における、対象型式及び対象モデルの蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移を生成する。 Next, in step S15, the control unit 22 generates a first trend, which is the time trend of the performance index of the target trap, which is a steam trap of the target type and model in the target facility, based on the historical information stored in the memory 23.

次に、ステップＳ１６において、制御部２２は、履歴情報に基づいて、対象施設における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移である第２推移を生成する。 Next, in step S16, the control unit 22 generates a second trend, which is the time trend of the number of target traps diagnosed as being in a defective state in the target facility, based on the historical information.

次に、ステップＳ１７において、制御部２２は、履歴情報に基づいて、複数の施設１００において一般的な対象トラップの性能指標の時間的推移である第１基準推移を生成する。 Next, in step S17, the control unit 22 generates a first reference trend, which is the time trend of the performance index of a general target trap in multiple facilities 100, based on the historical information.

次に、ステップＳ１８において、制御部２２は、第１推移と第１基準推移との差異及び第２推移に基づいて、複数の施設１００において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定する。 Next, in step S18, the control unit 22 estimates a second reference trend, which is the time trend of the number of target traps diagnosed as generally in a defective state in multiple facilities 100, based on the difference between the first trend and the first reference trend and the second trend.

次に、ステップＳ１９において、制御部２２は、第１推移と第１基準推移とを平均化した時間的推移である第１平均推移を生成する。 Next, in step S19, the control unit 22 generates a first average transition, which is a time transition obtained by averaging the first transition and the first reference transition.

次に、ステップＳ２０において、制御部２２は、第２推移と第２基準推移とを平均化した時間的推移である第２平均推移を生成する。 Next, in step S20, the control unit 22 generates a second average transition, which is a time transition obtained by averaging the second transition and the second reference transition.

次に、ステップＳ２１において、制御部２２は、通信部２１を制御して、第１平均推移、第１推移、及び第１基準推移を含む第１情報と、第２平均推移、第２推移、及び第２基準推移を含む第２情報と、を情報端末３に送信し、処理をステップＳ１０に移行する。情報端末３では、通信部３１がサーバ２から第１情報及び第２情報を受信すると、表示部３４は、制御部３２による制御の下、通信部３１がサーバ２から受信した第１情報及び第２情報を含む画像（以降、レポート画像）を表示する。 Next, in step S21, the control unit 22 controls the communication unit 21 to transmit the first information including the first average transition, the first transition, and the first reference transition, and the second information including the second average transition, the second transition, and the second reference transition to the information terminal 3, and the process proceeds to step S10. In the information terminal 3, when the communication unit 31 receives the first information and the second information from the server 2, the display unit 34, under the control of the control unit 32, displays an image including the first information and the second information received by the communication unit 31 from the server 2 (hereinafter, a report image).

図３は、第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２の一例を示す図である。図３は、情報端末３から、施設ＩＤ「工場Ａ」、型式ＩＤ「Ｉ」及びモデルＩＤ「Ｍ１」を含む処理対象情報がサーバ２に送信された後、通信部３１がサーバ２から第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を受信したときに、表示部３４が第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を含むレポート画像Ｒ１を表示した例を示している。 Figure 3 is a diagram showing an example of the first information F1 and the second information F2. Figure 3 shows an example in which, after processing target information including a facility ID "Factory A", a type ID "I" and a model ID "M1" is transmitted from the information terminal 3 to the server 2, when the communication unit 31 receives the first information F1 and the second information F2 from the server 2, the display unit 34 displays a report image R1 including the first information F1 and the second information F2.

第１情報Ｆ１には、第１情報Ｆ１のタイトルを示す領域Ｔ１１と、第１情報Ｆ１に含まれる第１推移Ｇ１１、第１基準推移Ｇ１０及び第１平均推移Ｇ１２を示すグラフを表示する領域Ａ１１と、当該グラフの凡例を表示する領域Ａ１２と、が含まれている。 The first information F1 includes an area T11 showing the title of the first information F1, an area A11 displaying a graph showing the first trend G11, the first reference trend G10, and the first average trend G12 included in the first information F1, and an area A12 displaying a legend for the graph.

第１推移Ｇ１１は、対象施設「工場Ａ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの性能指標である振動の測定値（「振動値」）の時間的推移を示している。第１基準推移Ｇ１０は、複数の施設１００において一般的な施設１００における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの性能指標である振動の測定値の時間的推移を示している。第１平均推移Ｇ１２は、第１推移Ｇ１１と第１基準推移Ｇ１０とを平均化した時間的推移を示している。 The first transition G11 shows the time progression of vibration measurement values ("vibration values"), which are a performance index of a target trap of target type "I" and target model "M1" in the target facility "Factory A". The first reference transition G10 shows the time progression of vibration measurement values, which are a performance index of a target trap of target type "I" and target model "M1" in a general facility 100 among multiple facilities 100. The first average transition G12 shows the time progression obtained by averaging the first transition G11 and the first reference transition G10.

第２情報Ｆ２には、第２情報Ｆ２のタイトルを示す領域Ｔ２１と、第２情報Ｆ２に含まれる第２推移Ｇ２１、第２基準推移Ｇ２０及び第２平均推移Ｇ２２を示すグラフを表示する領域Ａ２１と、当該グラフの凡例を表示する領域Ａ２２と、が含まれている。 The second information F2 includes an area T21 showing the title of the second information F2, an area A21 displaying a graph showing the second trend G21, the second reference trend G20, and the second average trend G22 included in the second information F2, and an area A22 displaying a legend for the graph.

第２推移Ｇ２１は、対象施設「工場Ａ」における不良状態と診断された対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの台数の時間的推移を示している。第２基準推移Ｇ２０は、第１推移Ｇ１１及び第１基準推移Ｇ１０がそれぞれ所定値Ｐ１になる測定日時の差分の時間である差分時間Ｄ１「１２（＝３６－２４）か月」だけ、第２推移Ｇ２１における測定日時をスライドさせた時間的推移を示している。第２平均推移Ｇ２２は、第２推移Ｇ２１と第２基準推移Ｇ２０とを平均化した時間的推移を示している。 The second transition G21 shows the time trend of the number of target traps of target type "I" and target model "M1" diagnosed as defective in the target facility "Factory A". The second reference transition G20 shows the time trend in which the measurement date and time in the second transition G21 is shifted by the difference time D1 "12 (= 36 - 24) months", which is the time difference between the measurement dates and times at which the first transition G11 and the first reference transition G10 each reach the predetermined value P1. The second average transition G22 shows the time trend obtained by averaging the second transition G21 and the second reference transition G20.

この場合、管理者は、第１情報Ｆ１を参照することで、第１推移Ｇ１１が示す、対象施設「工場Ａ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの振動の測定値の時間的推移を、第１基準推移Ｇ１０が示す、複数の施設１００において一般的な対象トラップの振動の測定値の時間的推移と比較することができる。これにより、対象施設「工場Ａ」において対象トラップの性能が一般的な施設１００と比べてどの程度早く劣化するのかを把握することができる。 In this case, by referring to the first information F1, the administrator can compare the time progression of the vibration measurement values of the target trap of target type "I" and target model "M1" in the target facility "Factory A" as shown by the first progression G11 with the time progression of the vibration measurement values of a general target trap in multiple facilities 100 as shown by the first reference progression G10. This makes it possible to understand how quickly the performance of the target trap deteriorates in the target facility "Factory A" compared to the general facility 100.

また、第１平均推移Ｇ１２を参照することで、対象トラップの設置環境及び使用条件が一般的な施設１００よりも対象施設「工場Ａ」に近い施設１００において、対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの振動の測定値がどのような時間的推移で変化するのかを簡易的に把握することができる。 In addition, by referring to the first average trend G12, it is possible to easily grasp how the vibration measurement values of the target traps of the target type "I" and the target model "M1" change over time in a facility 100 in which the installation environment and usage conditions of the target traps are closer to the target facility "Factory A" than to a general facility 100.

また、第２情報Ｆ２を参照することで、第２推移Ｇ２１が示す、対象施設「工場Ａ」における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移を、第２基準推移Ｇ２０が示す、複数の施設１００において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移と比較することができる。これにより、対象施設「工場Ａ」において、どの程度の台数の対象トラップが一般的な施設１００と比べてどの程度早い時期に不良状態になるのかを把握することができる。 Furthermore, by referring to the second information F2, it is possible to compare the time trend of the number of target traps diagnosed as defective in the target facility "Factory A" as shown by the second trend G21 with the time trend of the number of target traps diagnosed as generally defective in multiple facilities 100 as shown by the second reference trend G20. This makes it possible to understand how many target traps become defective in the target facility "Factory A" and how earlier they become defective compared to a general facility 100.

また、第２平均推移Ｇ２２を参照することで、対象トラップの設置環境及び使用条件が一般的な施設１００よりも対象施設「工場Ａ」に近い施設１００において、不良状態と診断される対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを簡易的に把握することができる。 In addition, by referring to the second average trend G22, it is possible to easily grasp how the number of target traps of target type "I" and target model "M1" diagnosed as being in a defective state increases or decreases over time in a facility 100 in which the installation environment and usage conditions of the target traps are closer to the target facility "Factory A" than to a general facility 100.

また、第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を比較することで、対象トラップの振動の測定値がどのような時間的推移で変化するときに、不良状態と診断される対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを把握することができる。 In addition, by comparing the first information F1 and the second information F2, it is possible to understand how the number of target traps diagnosed as in a defective state increases or decreases over time when the measured vibration values of the target traps change over time.

このように、本表示例では、対象施設「工場Ａ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の蒸気トラップの性能及び不良状態と診断される台数の時間的推移に関する種々の情報を把握することができる。このため、本表示例は、対象施設「工場Ａ」において対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。 In this way, this display example makes it possible to grasp various information regarding the performance of steam traps of the target type "I" and the target model "M1" in the target facility "Factory A" and the temporal changes in the number of units diagnosed as defective. Therefore, this display example can assist in appropriately planning the replacement timing and number of replacement steam traps of the target type "I" and the target model "M1" in the target facility "Factory A".

図４は、第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２の他の一例を示す図である。図４は、情報端末３から、施設ＩＤ「工場Ｂ」、型式ＩＤ「Ｉ」及びモデルＩＤ「Ｍ１」を含む処理対象情報がサーバ２に送信された後、通信部３１がサーバ２から第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を受信したときに、表示部３４がレポート画像Ｒ１を表示した例を示している。 Figure 4 is a diagram showing another example of the first information F1 and the second information F2. Figure 4 shows an example in which the display unit 34 displays a report image R1 when the communication unit 31 receives the first information F1 and the second information F2 from the server 2 after processing target information including the facility ID "Factory B", the type ID "I" and the model ID "M1" is transmitted from the information terminal 3 to the server 2.

本表示例では、第１情報Ｆ１の領域Ａ１１には、第１推移Ｇ３１、図３に示したものと同じ第１基準推移Ｇ１０、及び第１平均推移Ｇ３２を示すグラフが表示されている。 In this display example, the area A11 of the first information F1 displays a graph showing the first trend G31, the first reference trend G10 that is the same as that shown in FIG. 3, and the first average trend G32.

第１推移Ｇ３１は、対象施設「工場Ｂ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの性能指標である振動の測定値の時間的推移を示している。第１平均推移Ｇ３２は、第１推移Ｇ３１と第１基準推移Ｇ１０とを平均化した時間的推移を示している。 The first transition G31 shows the time transition of the measured vibration value, which is a performance index of the target trap of target type "I" and target model "M1" in the target facility "Factory B". The first average transition G32 shows the time transition obtained by averaging the first transition G31 and the first reference transition G10.

第２情報Ｆ２の領域Ａ２１には、第２推移Ｇ４１、第２基準推移Ｇ４０及び第２平均推移Ｇ４２を示すグラフが表示されている。 Graphs showing the second trend G41, the second reference trend G40, and the second average trend G42 are displayed in area A21 of the second information F2.

第２推移Ｇ４１は、対象施設「工場Ｂ」における不良状態と診断された対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの台数の時間的推移を示している。第２基準推移Ｇ４０は、第１推移Ｇ３１及び第１基準推移Ｇ１０がそれぞれ所定値Ｐ１になる測定日時の差分の時間である差分時間Ｄ２「－１２（＝３６－４８）か月」だけ、第２推移Ｇ４１における測定日時をスライドさせた時間的推移を示している。第２平均推移Ｇ４２は、第２推移Ｇ４１と第２基準推移Ｇ４０とを平均化した時間的推移を示している。 The second transition G41 shows the time transition of the number of target traps of target type "I" and target model "M1" diagnosed as defective in the target facility "Factory B". The second reference transition G40 shows the time transition in which the measurement date and time in the second transition G41 is shifted by the difference time D2 "-12 (= 36 - 48) months", which is the time difference between the measurement dates and times at which the first transition G31 and the first reference transition G10 each reach the predetermined value P1. The second average transition G42 shows the time transition obtained by averaging the second transition G41 and the second reference transition G40.

この場合、管理者は、第１情報Ｆ１を参照することで、第１推移Ｇ３１が示す、対象施設「工場Ｂ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの振動の測定値の時間的推移を、第１基準推移Ｇ１０が示す、複数の施設１００において一般的な対象トラップの振動の測定値の時間的推移と比較することができる。これにより、対象施設「工場Ｂ」において、対象トラップの性能が一般的な施設１００と比べてどの程度遅く劣化するのかを把握することができる。 In this case, by referring to the first information F1, the administrator can compare the time progression of the vibration measurement values of the target trap of target type "I" and target model "M1" in the target facility "Factory B" as shown by the first progression G31 with the time progression of the vibration measurement values of a general target trap in multiple facilities 100 as shown by the first reference progression G10. This makes it possible to understand how much slower the performance of the target trap deteriorates in the target facility "Factory B" compared to the general facility 100.

また、第１平均推移Ｇ３２を参照することで、対象トラップの設置環境及び使用条件が一般的な施設１００よりも対象施設「工場Ｂ」に近い施設１００において、対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの振動の測定値がどのような時間的推移で変化するのかを簡易的に把握することができる。 In addition, by referring to the first average trend G32, it is possible to easily grasp how the vibration measurement values of the target traps of the target type "I" and the target model "M1" change over time in a facility 100 in which the installation environment and usage conditions of the target traps are closer to the target facility "Factory B" than to a general facility 100.

また、第２情報Ｆ２を参照することで、第２推移Ｇ４１が示す、対象施設「工場Ｂ」における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移を、第２基準推移Ｇ４０が示す、複数の施設１００において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移と比較することができる。これにより、対象施設「工場Ｂ」において、どの程度の台数の対象トラップが一般的な施設１００と比べてどの程度遅い時期に不良状態になるのかを把握することができる。 Furthermore, by referring to the second information F2, it is possible to compare the time progression of the number of target traps diagnosed as defective in the target facility "Factory B" as shown by the second progression G41 with the time progression of the number of target traps diagnosed as generally defective in a plurality of facilities 100 as shown by the second reference progression G40. This makes it possible to understand how many target traps become defective in the target facility "Factory B" and how later they become defective compared to a general facility 100.

また、第２平均推移Ｇ４２を参照することで、対象トラップの設置環境及び使用条件が一般的な施設１００よりも対象施設「工場Ｂ」に近い施設１００において、不良状態と診断される対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを簡易的に把握することができる。 In addition, by referring to the second average trend G42, it is possible to easily grasp how the number of target traps of target type "I" and target model "M1" diagnosed as being in a defective state increases or decreases over time in a facility 100 in which the installation environment and usage conditions of the target traps are closer to the target facility "Factory B" than to a general facility 100.

また、第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を比較することで、対象トラップの振動の測定値がどのような時間的推移で変化するときに、不良状態と診断される対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを把握することができる。 In addition, by comparing the first information F1 and the second information F2, it is possible to understand how the number of target traps diagnosed as in a defective state increases or decreases over time when the measured vibration values of the target traps change over time.

このように、本表示例では、対象施設「工場Ｂ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の蒸気トラップの性能及び不良状態と診断される台数の時間的推移に関する種々の情報を把握することができる。このため、本表示例は、対象施設「工場Ｂ」において対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。 In this way, this display example makes it possible to grasp various information regarding the performance of steam traps of the target type "I" and the target model "M1" in the target facility "Factory B" and the temporal changes in the number of units diagnosed as defective. Therefore, this display example can assist in appropriately planning the replacement timing and number of replacement steam traps of the target type "I" and the target model "M1" in the target facility "Factory B".

尚、例えば新設された施設１００等、蒸気配管系の稼働期間が短いために、第１推移が第１基準推移よりも短い期間を示す場合がある。この場合、制御部２２が、以下のようにして、第１推移を補間するようにしてもよい。 In addition, for example, in a newly constructed facility 100, the operation period of the steam piping system may be short, and the first transition may indicate a period shorter than the first reference transition. In this case, the control unit 22 may interpolate the first transition as follows.

図５は、変形例の第１情報Ｆ１ａを示す図である。例えば、図５に示すように、制御部２２が、２４か月の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を示す第１推移Ｇ５１を生成し、約３６か月の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を示す第１基準推移Ｇ５０を生成したとする。尚、説明の便宜上、図５では、第１情報Ｆ１ａに含まれる第１平均推移の図示を省略している。 Figure 5 is a diagram showing the first information F1a of a modified example. For example, as shown in Figure 5, the control unit 22 generates a first trend G51 showing the time trend of the performance index "steam leakage amount" of the target trap over 24 months, and generates a first reference trend G50 showing the time trend of the performance index "steam leakage amount" of the target trap over approximately 36 months. Note that for ease of explanation, the first average trend included in the first information F1a is omitted from Figure 5.

この場合、制御部２２は、第１推移Ｇ５１を示す近似関数を算出する。具体的には、制御部２２は、第１推移Ｇ５１が示す測定日時を説明変数とし、第１推移Ｇ５１が示す対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」を目的変数とした多項式近似によって、これらの関係を示す二次関数を、第１推移Ｇ５１を示す近似関数として算出する。 In this case, the control unit 22 calculates an approximation function that indicates the first transition G51. Specifically, the control unit 22 calculates a quadratic function that indicates the relationship between them as an approximation function that indicates the first transition G51, by polynomial approximation with the measurement date and time indicated by the first transition G51 as an explanatory variable and the performance index of the target trap, "steam leakage amount," indicated by the first transition G51 as an objective variable.

尚、第１推移Ｇ５１を示す近似関数の算出方法は、これに限らない。例えば、制御部２２は、第１推移Ｇ５１が示す測定日時を説明変数とし、第１推移Ｇ５１が示す対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」を目的変数とした線形近似によって、これらの関係を示す一次関数を、第１推移Ｇ５１を示す近似関数として算出してもよい。 The method of calculating the approximation function showing the first transition G51 is not limited to this. For example, the control unit 22 may calculate a linear function showing the relationship between them as an approximation function showing the first transition G51 by linear approximation using the measurement date and time shown by the first transition G51 as an explanatory variable and the performance index of the target trap shown by the first transition G51, "steam leakage amount," as the objective variable.

そして、制御部２２は、第１基準推移Ｇ５０と同様にして、メモリ２３から取得した履歴情報を参照し、対象施設とは異なる施設１００における対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を取得する。制御部２２は、取得した時間的推移の中から、第１推移Ｇ５１と類似している期間を含む対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移（以降、第３推移）を取得する。 Then, in the same manner as the first reference transition G50, the control unit 22 refers to the history information acquired from the memory 23 and acquires the time transition of the performance index "steam leakage amount" of the target trap in a facility 100 different from the target facility. From the acquired time transitions, the control unit 22 acquires the time transition of the performance index "steam leakage amount" of the target trap that includes a period similar to the first transition G51 (hereinafter, the third transition).

具体的には、制御部２２は、対象施設とは異なる施設１００における対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移の中から、第１推移Ｇ５１と同じ長さの期間「２４か月」における性能指標「蒸気の漏洩量」の増大量が、第１推移Ｇ５１が示す「２４か月」における性能指標「蒸気の漏洩量」の増大量に最も近い対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を、第３推移として取得する。 Specifically, the control unit 22 obtains, from among the time trends of the performance index "steam leakage amount" of the target trap in the facility 100 other than the target facility, the time trend of the performance index "steam leakage amount" of the target trap in which the increase in the performance index "steam leakage amount" over a period of "24 months" that is the same length as the first transition G51 is closest to the increase in the performance index "steam leakage amount" over "24 months" indicated by the first transition G51, as the third transition.

尚、制御部２２による第３推移の生成方法はこれに限らない。例えば、制御部２２は、ディープラーニング等の機械学習によって生成されたモデルを用いて、第３推移を取得するようにしてもよい。 Note that the method for generating the third transition by the control unit 22 is not limited to this. For example, the control unit 22 may obtain the third transition using a model generated by machine learning such as deep learning.

具体的には、下記の第１時間的推移と、下記の複数の第２時間的推移と、下記の第３時間的推移と、の関係を機械学習したモデルを、メモリ２３に予め記憶するようにしてもよい。第１時間的推移は、ある蒸気トラップ（以降、第１蒸気トラップ）の直近の第１推移Ｇ５１と同じ長さの期間（以降、第１期間）における性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移である。複数の第２時間的推移は、第１蒸気トラップが設置されている施設１００とは異なる施設１００に設置されている、第１蒸気トラップと同じ型式及びモデルの複数の蒸気トラップのそれぞれについての第１期間よりも長い期間における性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移である。第３時間的推移は、複数の第２時間的推移のうち、第１期間と同じ長さの期間における性能指標「蒸気の漏洩量」の増大量が、第１時間的推移が示す第１期間における性能指標「蒸気の漏洩量」の増大量に最も近い時間的推移である。 Specifically, a model that machine-learns the relationship between the first time transition described below, the multiple second time transitions described below, and the third time transition described below may be stored in advance in the memory 23. The first time transition is the time transition of the performance index "steam leakage amount" in a period (hereinafter, the first period) that is the same length as the most recent first transition G51 of a certain steam trap (hereinafter, the first steam trap). The multiple second time transitions are the time transitions of the performance index "steam leakage amount" in a period longer than the first period for each of multiple steam traps of the same type and model as the first steam trap that are installed in a facility 100 different from the facility 100 in which the first steam trap is installed. The third time transition is the time transition in which, among the multiple second time transitions, the increase in the performance index "steam leakage amount" in a period that is the same length as the first period is closest to the increase in the performance index "steam leakage amount" in the first period indicated by the first time transition.

この場合、制御部２２が、メモリ２３から上記モデルを取得し、当該モデルに第１推移Ｇ５１と、履歴情報から生成した対象施設とは異なる施設１００における対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移と、を入力することによって、当該モデルが出力する性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を、第３推移として取得するようにしてもよい。 In this case, the control unit 22 may acquire the above model from the memory 23, and input the first transition G51 and the time transition of the performance index "steam leakage amount" of the target trap in a facility 100 other than the target facility generated from the historical information into the model, thereby acquiring the time transition of the performance index "steam leakage amount" output by the model as the third transition.

そして、制御部２２は、第３推移における第１推移Ｇ５１と類似している期間「２４か月」以降の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移Ｇ５３を取得する。 Then, the control unit 22 acquires a time trend G53 of the performance index "steam leakage amount" of the target trap from the period "24 months" onwards, which is similar to the first trend G51 in the third trend.

制御部２２は、取得した対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移Ｇ５３と、近似関数によって示される第１推移Ｇ５１以降の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移Ｇ５４と、を平均化した時間的推移Ｇ５５を、第１推移Ｇ５１に続く時間的推移として第１推移Ｇ５１を補間する。 The control unit 22 averages the time progression G53 of the acquired performance index "steam leakage amount" of the target trap and the time progression G54 of the performance index "steam leakage amount" of the target trap after the first progression G51 shown by the approximation function to obtain a time progression G55, which is a time progression following the first progression G51, and interpolates the first progression G51.

又は、制御部２２が、第３推移における第１推移Ｇ５１と類似している期間「２４か月」以降の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移Ｇ５３を、第１推移に続く性能指標の時間的推移として第１推移Ｇ５１を補間するようにしてもよい。 Alternatively, the control unit 22 may interpolate the first transition G51 with the time transition G53 of the performance index "steam leakage amount" of the target trap from the period "24 months" onward, which is similar to the first transition G51 in the third transition, as the time transition of the performance index following the first transition.

これらの場合、一般的な施設１００と比べて対象トラップの使用期間が短い施設１００が対象施設として選択された場合であっても、出力された第１情報Ｆ１ａを参照することで、補間後の第１推移Ｇ５１、Ｇ５５（Ｇ５１、Ｇ５３）と、第１基準推移Ｇ５０とを比較することができる。これにより、将来、当該対象施設において対象トラップの性能が一般的な施設１００と比べてどの程度早く又は遅く劣化するのかを把握することができる。 In these cases, even if a facility 100 in which the target trap has been in use for a shorter period of time compared to a general facility 100 is selected as the target facility, by referring to the output first information F1a, it is possible to compare the first transitions G51, G55 (G51, G53) after interpolation with the first reference transition G50. This makes it possible to understand how quickly or slowly the performance of the target trap will deteriorate in the future in the target facility compared to a general facility 100.

２：サーバ（出力装置）
２２：制御部（コンピュータ）
１００：施設
Ｆ１、Ｆ１ａ：第１情報
Ｆ２：第２情報
Ｇ１０、Ｇ５０：第１基準推移
Ｇ１１、Ｇ３１、Ｇ５１：第１推移
Ｇ１２、Ｇ３２：第１平均推移（第１推移と第１基準推移とを平均化した時間的推移）
Ｇ２０、Ｇ４０：第２基準推移
Ｇ２１、Ｇ４１：第２推移
Ｇ２２、Ｇ４２：第２平均推移（第２推移と第２基準推移とを平均化した時間的推移）
Ｇ５３：第３推移における第１期間と類似している期間以降の時間的推移
Ｇ５４：近似関数によって示される第１推移以降の時間的推移
Ｇ５５：第３推移における第１期間と類似している期間以降の時間的推移と、近似関数によって示される第１推移以降の時間的推移と、を平均化した時間的推移 2: Server (output device)
22: Control unit (computer)
100: Facility F1, F1a: First information F2: Second information G10, G50: First reference transition G11, G31, G51: First transition G12, G32: First average transition (a time transition obtained by averaging the first transition and the first reference transition)
G20, G40: second reference transition G21, G41: second transition G22, G42: second average transition (temporal transition obtained by averaging the second transition and the second reference transition)
G53: A time transition from the period similar to the first period in the third transition onwards G54: A time transition from the first transition onwards represented by an approximation function G55: A time transition obtained by averaging the time transition from the period similar to the first period in the third transition onwards and the time transition from the first transition onwards represented by an approximation function

Claims (8)

複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置における出力方法であって、
前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、
前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、
対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、
前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、
前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、
前記第１推移と前記第１基準推移とを平均化した時間的推移、前記第１推移、及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移と前記第２基準推移とを平均化した時間的推移、前記第２推移、及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する、
出力方法。 1. An output method for an output device that outputs information about a plurality of steam traps installed in a plurality of facilities, comprising:
The plurality of steam traps are classified into steam traps of a plurality of structures,
acquiring historical information indicating a history of diagnostic results of the performance of each of the plurality of steam traps;
Accept information indicating the target facility and target structure,
Based on the history information, generate a first transition which is a time transition of a performance index of a target trap which is a steam trap of the target structure in the target facility, a second transition which is a time transition of the number of the target traps diagnosed as being in a defective state in the target facility, and a first reference transition which is a time transition of the performance index of the target trap which is general in the plurality of facilities;
estimating a second reference transition, which is a time transition of the number of the target traps diagnosed as being in a general defective state in the plurality of facilities, based on the difference between the first transition and the first reference transition and the second transition;
outputting first information including a time transition obtained by averaging the first transition and the first reference transition, the first transition, and the first reference transition, and outputting second information including a time transition obtained by averaging the second transition and the second reference transition, the second transition, and the second reference transition.
output method. 前記複数の構造の蒸気トラップは、弁の開閉方式によって分類された複数の型式の蒸気トラップを含み、
前記対象の構造を示す情報は、前記複数の型式のうちの何れか一の型式を示す情報である、
請求項１に記載の出力方法。 The steam traps of the various structures include steam traps of various types classified according to valve opening and closing methods,
The information indicating the structure of the target is information indicating any one of the multiple types.
The output method according to claim 1 . 各型式の蒸気トラップは、復水の最大排出量によって複数のモデルの蒸気トラップに分類され、
前記対象の構造を示す情報は、更に、前記複数のモデルのうちの何れか一のモデルを示す情報を含む、
請求項２に記載の出力方法。 Each type of steam trap is divided into several models based on the maximum condensate discharge capacity.
The information indicating the structure of the target further includes information indicating any one of the plurality of models.
The output method according to claim 2 . 前記性能指標は、前記対象トラップの振動の測定値である、
請求項１に記載の出力方法。 The performance index is a measurement of the vibration of the target trap.
The output method according to claim 1 . 更に、前記第１推移が前記第１基準推移よりも短い期間である場合、前記対象の施設とは異なる施設における前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移の中から、前記第１推移と類似している期間を含む時間的推移である第３推移を特定し、
更に、前記第３推移における前記第１推移と類似している期間以降の時間的推移を、前記第１推移に続く時間的推移として前記第１推移を補間する、
請求項１から４の何れか一項に記載の出力方法。 Furthermore, when the first transition is a period shorter than the first reference transition, a third transition is identified from the time transitions of the performance index of the target trap in a facility other than the target facility, the third transition being a time transition including a period similar to the first transition;
Furthermore, a time transition after a period in the third transition that is similar to the first transition is interpolated with the first transition as a time transition following the first transition.
The output method according to any one of claims 1 to 4. 更に、前記第１推移が前記第１基準推移よりも短い期間である場合、前記第１推移を示す近似関数を算出し、
更に、前記対象の施設とは異なる施設における前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移の中から、前記第１推移と類似している期間を含む時間的推移である第３推移を特定し、
更に、前記第３推移における前記第１推移と類似している期間以降の時間的推移と、前記近似関数によって示される前記第１推移以降の時間的推移と、を平均化した時間的推移を、前記第１推移に続く時間的推移として前記第１推移を補間する、
請求項１から４の何れか一項に記載の出力方法。 Furthermore, if the first transition has a period shorter than the first reference transition, an approximation function representing the first transition is calculated;
Furthermore, a third transition is identified from the time transitions of the performance index of the target trap in a facility other than the target facility, the third transition being a time transition including a period similar to the first transition;
Furthermore, the first transition is interpolated by averaging a time transition after a period in the third transition that is similar to the first transition and a time transition after the first transition that is indicated by the approximation function, as a time transition following the first transition.
The output method according to any one of claims 1 to 4. 複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置であって、
前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、
コンピュータを備え、
前記コンピュータが、
前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、
対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、
前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、
前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、
前記第１推移と前記第１基準推移とを平均化した時間的推移、前記第１推移、及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移と前記第２基準推移とを平均化した時間的推移、前記第２推移、及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する、
出力装置。 An output device that outputs information regarding a plurality of steam traps installed in a plurality of facilities,
The plurality of steam traps are classified into steam traps of a plurality of structures,
A computer is provided.
The computer,
acquiring historical information indicating a history of diagnostic results of the performance of each of the plurality of steam traps;
Accept information indicating the target facility and target structure,
Based on the historical information, generate a first transition which is a time transition of a performance index of a target trap which is a steam trap of the target structure in the target facility, a second transition which is a time transition of the number of the target traps diagnosed as being in a defective state in the target facility, and a first reference transition which is a time transition of the performance index of the target trap which is general in the plurality of facilities;
estimating a second reference transition, which is a time transition of the number of the target traps diagnosed as being in a general defective state in the plurality of facilities, based on the difference between the first transition and the first reference transition and the second transition;
outputting first information including a time transition obtained by averaging the first transition and the first reference transition, the first transition, and the first reference transition, and outputting second information including a time transition obtained by averaging the second transition and the second reference transition, the second transition, and the second reference transition.
Output device. 複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置のプログラムであって、
前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、
前記出力装置に、
前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、
対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、
前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、
前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、
前記第１推移と前記第１基準推移とを平均化した時間的推移、前記第１推移、及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移と前記第２基準推移とを平均化した時間的推移、前記第２推移、及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する、
ように処理を実行させるプログラム。 A program for an output device that outputs information about a plurality of steam traps installed in a plurality of facilities,
The plurality of steam traps are classified into steam traps of a plurality of structures,
The output device includes:
acquiring historical information indicating a history of diagnostic results of the performance of each of the plurality of steam traps;
Accept information indicating the target facility and target structure,
Based on the historical information, generate a first transition which is a time transition of a performance index of a target trap which is a steam trap of the target structure in the target facility, a second transition which is a time transition of the number of the target traps diagnosed as being in a defective state in the target facility, and a first reference transition which is a time transition of the performance index of the target trap which is general in the plurality of facilities;
estimating a second reference transition, which is a time transition of the number of the target traps diagnosed as being in a general defective state in the plurality of facilities, based on the difference between the first transition and the first reference transition and the second transition;
outputting first information including a time transition obtained by averaging the first transition and the first reference transition, the first transition, and the first reference transition, and outputting second information including a time transition obtained by averaging the second transition and the second reference transition, the second transition, and the second reference transition.
A program that executes the process as described above.
JP2024042408A 2024-03-18 2024-03-18 Output method, output device and program Active JP7489158B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2024042408A JP7489158B1 (en) 2024-03-18 2024-03-18 Output method, output device and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2024042408A JP7489158B1 (en) 2024-03-18 2024-03-18 Output method, output device and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP7489158B1 true JP7489158B1 (en) 2024-05-23

Family

ID=91082816

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2024042408A Active JP7489158B1 (en) 2024-03-18 2024-03-18 Output method, output device and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7489158B1 (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016163163A1 (en) 2015-04-07 2016-10-13 株式会社テイエルブイ Threshold value calculation system, and threshold value calculation method
JP7442900B1 (en) 2023-07-14 2024-03-05 株式会社ミヤワキ Output method, output device and program

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016163163A1 (en) 2015-04-07 2016-10-13 株式会社テイエルブイ Threshold value calculation system, and threshold value calculation method
JP7442900B1 (en) 2023-07-14 2024-03-05 株式会社ミヤワキ Output method, output device and program

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPWO2016147656A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and recording medium
US20180189741A1 (en) Inspection management system and inspection management method
EP3584657B1 (en) Risk assessment device, risk assessment method, and risk assessment program
EP3584656B1 (en) Risk assessment device, risk assessment method, and risk assessment program
JP2007310665A (en) Process monitoring apparatus
JP5003566B2 (en) Network performance prediction system, network performance prediction method and program
JP5387779B2 (en) Operation management apparatus, operation management method, and program
JPH0954613A (en) Plant facility monitor device
US10901371B2 (en) Method of determining a calibration or maintenance time interval
JP4341779B2 (en) Air conditioner abnormality detection device and abnormality detection method
JP4924457B2 (en) Method of collecting and accumulating rainfall values and cumulative rainfall values
JP2009020717A (en) State monitoring method, state monitor and program
JP5824959B2 (en) Abnormality diagnosis device
JP7489158B1 (en) Output method, output device and program
JP7489157B1 (en) Output method, output device, and program
JP6381122B2 (en) Failure estimation device, failure estimation database device, failure estimation program, failure estimation database program, and failure estimation system
EP2631724B1 (en) Method for measuring health index of plant in which state of lower component is reflected, and computer-readable storage medium in which program for performing the method is stored
JP2018205992A (en) Apparatus diagnosing system
JP7349187B1 (en) Output method, output device and program
WO2021140942A1 (en) Diagnosing device, diagnosing method, and program
JP2005284982A (en) Abnormality diagnosis apparatus, abnormality diagnosis method, power generator monitoring system, and fuel exhaustion notification device
DK181350B1 (en) WATER MIXTURE DETECTION DEVICE, WATER MIXTURE DETECTION PROGRAM, WATER MIXTURE DETECTION METHOD AND WATER MIXTURE DETECTION SYSTEM
JP5951726B2 (en) Plant management support system
WO2016163154A1 (en) Maintenance support system and maintenance support method
Sarada et al. On a random lead time and threshold shock model using phase‐type geometric processes

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240318

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20240318

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240416

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240502

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7489158

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150