JP6909117B2 - 稼働モニタリング装置、および、稼働モニタリング装置の制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、稼働モニタリング装置および稼働モニタリング装置の制御プログラムに関するものである。

工場等に設けられている各種機械の稼働率向上のためには、現状を正確に把握して対策すること、すなわちＳｅｅ−Ｔｈｉｎｋ−Ｐｌａｎ−Ｄｏサイクルを回していくことが重要である。そのため、各社が、Ｓｅｅに相当するソリューションとして、工場稼働モニタリング装置を商品化している。

しかしながら、現状の工場稼働モニタリング装置では、アラーム停止、停止、稼働、程度の情報しか得られない。

図８、図９は、従来の工場稼働モニタリング装置により得られた情報を示すもので、図８では、表形式として稼働時間、アラーム時間、停止時間とその割合を示しており、図９においては、各時刻において機械が動作中、停止中、アラーム中の何れであったかを示している。

出願人が更に検討した結果、実際には、操作時間すなわち機械が操作可能な時間の中には、待ちによるロス、停止によるロス、段取によるロスがあることが確認された。

これらは主に機械停止と計上されるロスであり、更に分析すると、待ちによるロスには、ワーク待ち、オペレータ不在による待ち、冶具・工具、プログラム待ちのロスが含まれ、停止によるロスには機械故障などが含まれ、段取によるロスには、治具・工具の準備、プログラム作成、ワークの着脱などが含まれることが判明した。出願人はこうした稼働状態に関する情報を状態のオンオフから検知し、これをユーザの手で操作することにより、より詳細な情報を表示するようにしたものを提案している。

特開平６−１１０５２９号公報 特開平６−１３８９３１号公報

しかしながら、現状の工場稼働モニタリング装置は、自動で分析表示するものとしてはアラーム停止、停止、稼働、程度の情報しか得られず、改善の最初のきっかけにはなるものの、サイクルを回すために重要な、Ｓｅｅの事実をありのままに見るためには、別途詳細分析が必要となるのが現状である。

ここで、特許文献２には、数値制御装置の稼働情報を管理する装置が開示されている。この装置では、数値制御装置の通電時間や稼働時間、非稼働時間等を検知し、検知結果をユーザに提示する。このとき、非稼働時間は、その非稼働理由ごとに分けて提示される。具体的には、特許文献２では、内段取中時間と、待機中時間と、オペレータ不在時間と、その他時間と、をそれぞれユーザに提示している。

特許文献２の装置では、数値制御装置の非稼働理由を決定するための規則を記憶する非稼働理由決定規則記憶部と、数値制御装置の状態信号により、前記規則から特定の非稼働理由を決定し、前記決定した非稼働理由に対応した非稼働状態のオンオフ時刻を認識している。非稼働理由を決定するための規則とは、例えば、「（１）非稼働理由が振り当てられたファンクションキーが押下された場合は、押下されたファンクションキーに対応する非稼働理由とする」、「（２）起動ボタン、ファンクションキー以外のキーが押下された場合、『内段取中』とする」、「（３）チャック開状態が６０秒続いた場合『待機中』とする」、「（４）６０秒以上キー入力されなかった場合は『オペレータ不在とする』」、「（５）上記のどれにも当てはまらない場合、『その他』とする」である。

特許文献２に開示の装置によれば、非稼働理由ごとに、非稼働時間を表示し、さらに、その非稼働理由を自動決定するため、簡易な操作で、機械の稼働状態を把握することができる。しかしながら、特許文献２の装置では、ファンクションキーが押下されない場合は、非常に大ざっぱな条件に基づいて非稼働理由を判定しており、その確度が十分では無かった。また、特許文献２の装置では、装置側で自動決定した非稼働理由を、ユーザが後から修正することはできなかった。その結果、特許文献２の装置で出力される稼働情報は、精度が低いという問題があった。

本発明は機械の稼働率向上の活動をこれまで以上に促すため、稼働情報をさらに深堀りして見える化することを目的とする。具体的には、従来のアラーム停止、停止、稼働の情報に加え、これら各々をさらに分類、見える化し、容易にＴｈｉｎｋ−Ｐｌａｎ−Ｄｏにつなげるようにすることを目的とする。より具体的には、本明細書では、機械の状態をより正確に管理できる稼働モニタリング装置を開示する。

上述の課題を解決するために本明細書で開示する稼働モニタリング装置は、機械の状態を管理する稼働モニタリング装置であって、前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得する分析用データ取得部と、前記分析用データに基づいて、各時刻ごとに前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して、分析する非稼働理由分析部と、前記非稼働理由分析部による分析結果を記録した分析結果保存用データベースを格納する記憶部と、前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザに提示する出力部と、前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザの指示に応じて修正する修正部と、を備える。

また、本明細書で開示する稼働モニタリング装置は、記憶部と、ユーザに情報を出力する出力部と、ユーザからの操作を受け付ける入力部と、制御部と、を備え、前記制御部は、前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得し、前記分析用データに基づいて、各時刻ごとの前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して分析し、前記分析結果を記録した分析結果保存用データベースを記憶部に記憶させ、前記記憶部に記憶されている分析結果を前記出力部を介してユーザに提示し、さらに、前記記憶部に記憶されている分析結果を入力部を介して入力されたユーザの指示に応じて修正している。

また、本明細書で開示する稼働モニタリング装置の制御プログラムは、機械の状態を管理する稼働モニタリング装置の制御プログラムであって、前記制御プログラムは、コンピュータに、前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得するステップと、前記分析用データに基づいて、各時刻ごとの前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して分析するステップと、前記分析結果を記憶部に記憶させるステップと、前記記憶部に記憶されている分析結果をユーザに提示するステップと、前記記憶部に記録されている分析結果をユーザの指示に応じて修正するステップと、を実行させるプログラムである。

本明細書に開示する稼働モニタリング装置および制御プログラムによれば、ユーザが別途詳細分析を行うことなしに機械の状態をさらに深堀りして見える化することができる。

稼働モニタリング装置の物理的構成を示すブロック線図である。 稼働モニタリング装置の機能的構成を示すブロック線図である。 稼働モニタリング装置による分析結果の表示例を示す表である。 稼働モニタリング装置による分析結果の他の表示例示す帯グラフである。 図４の結果に対しユーザが手で修正した内容の一部を示す表である。 図４の結果をユーザの手で修正した後の結果を示す帯グラフである。 稼働モニタリング装置による機械の管理処理の流れを示すフローチャートである。 従来の工場稼働モニタリング装置により分析された結果を示す表である。 従来の工場稼働モニタリング装置により分析された結果を時間軸で示す帯グラフである。

図１は、本明細書で開示する稼働モニタリング装置１の物理構成を示すブロック線図である。また、図２は、稼働モニタリング装置１の機能構成を示すブロック線図である。なお、以下の説明では、機械１００の操作者を「オペレータ」と呼び、稼働モニタリング装置１の操作者を「ユーザ」と呼ぶ。

はじめに、稼働モニタリング装置１の物理構成について図１を参照して説明する。稼働モニタリング装置１は、管理対象の機械１００の稼働状況を監視し、記録する装置である。管理対象の機械１００は、特に限定されない。したがって、機械１００は、例えば、生産現場で用いられる産業機械である。以下の説明では、特に、機械１００が、ワークを機械加工する工作機械である場合の例について説明する。

一つの稼働モニタリング装置１が管理する機械１００の個数は、１つでもよいし、複数でもよい。機械１００は、稼働モニタリング装置１と有線または無線で接続されており、稼働モニタリング装置１との間でデータの送受が可能となっている。

稼働モニタリング装置１は、各種演算を行う制御部２０、各種データおよび制御プログラムを記憶する記憶部２２、外部機器（例えば機械１００）と通信を行う通信インターフェース２４（以下「通信Ｉ／Ｆ２４」と呼ぶ）、ユーザからの操作を受け付ける入力部２８、ユーザに情報を出力する出力部２６、および、これらを接続するデータバス３０を有している。制御部２０は、例えば、１以上のＣＰＵ等で構成され、記憶部２２に記憶された制御プログラムに従って、各種演算を行う。記憶部２２は、各種データおよび制御プログラムを記憶するもので、例えば、磁気記憶装置（ハードディスクドライブなど）、半導体メモリ装置（例えばＳＳＤ、ＳＤカード等）で構成される。この記憶部２２には、コンピュータを稼働モニタリング装置１として機能させるための専用の制御プログラムが記憶されている。また、記憶部２２には、後述する稼働実績データベース２、分析結果保存用データベース５、変換用パラメータファイル１０、分析用パラメータファイル９等が記憶される。

出力部２６は、各種情報をユーザに出力するもので、例えば、ディスプレイ、スピーカー、プリンタ、ランプ等で構成される。入力部２８は、ユーザの操作を受け付けるもので、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の手で操作される機器に加えて、または替えて、マイク、カメラ等のように非接触で操作される機器を有していてもよい。

こうした稼働モニタリング装置１は、機械１００とは物理的に離間して設けられた装置でもよい。したがって、稼働モニタリング装置１は、稼働モニタリング装置１の制御プログラムがインストールされたパーソナルコンピュータや、携帯型の情報端末装置（いわゆる携帯電話やスマートフォン、タブレット端末等）でもよい。また、別の形態として、稼働モニタリング装置１は、管理対象の機械１００に組み込まれてもよい。この場合、稼働モニタリング装置１は、機械１００と通信するための通信Ｉ／Ｆ２４は、有さなくてもよい。

また、稼働モニタリング装置１は、物理的に単一の装置である必要はなく、物理的に分離した複数の装置で構成されてもよい。例えば、機械１００と、当該機械１００と通信可能な情報端末装置と、で一つの稼働モニタリング装置１を構成してもよい。したがって、例えば、ユーザからの指示を携帯型の情報端末装置で受け付け、当該指示に応じた処理を機械１００で行い、その処理結果を情報端末装置のディスプレイに表示してもよい。

次に、稼働モニタリング装置１の機能構成について、図２を参照して説明する。稼働モニタリング装置１は、稼働実績データベース２、分析用データ変換部３、非稼働理由分析部４、分析結果保存用データベース５、表示部６、修正部７、分析用パラメータ更新部８、分析用パラメータファイル９、変換用パラメータファイル１０を備えている。

稼働実績データベース２には、機械構成やサイズ、各機械の識別情報（例えば機械のシリアルＮｏ、製造Ｎｏ等）を含む機械情報と、機械１００の履歴情報（いわゆるログデータ）と、が記録されている。履歴情報には、例えば、操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴が含まれる。操作履歴は、オペレータが機械１００に対して行った操作の履歴である。稼働履歴には、さらに、運転モードや操作モード、加工プログラムなどの変遷履歴が含まれる。ここで、運転モードは、機械１００の運転状態を示すものである。例えば、機械１００が工作機械の場合、運転モードには、ワークを加工する一連の機械動作を既述した加工プログラムを実行して機械１００を連続的に自動で動かす「自動運転モード」、ボタン操作等により一手ずつ手動で機械１００を動かす「手動運転モード」等が含まれる。操作モードは、機械１００に対する操作対象を示すものである。例えば、機械１００が工作機械の場合、操作モードには、機械１００で使用する工具を設定・管理する「工具設定モード」、機械１００で使用する加工プログラムを設置・管理する「パラメータ設定モード」等を含む。操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴は、機械１００の制御装置などから出力された情報を該当する時刻と対応づけて記憶したものである。なお、履歴情報には、上述した操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴に替えて、または、加えて、さらに、他の情報が含まれてもよい。例えば、履歴情報は、機械１００に搭載される各種センサの記録、加工に使用した工具・治具・加工プログラム等の情報を含んでもよい。また、モニタリング対象の機械１００の種類によっては、履歴情報は、全く異なる種類の情報を含んでもよい。

分析用データ変換部３は、稼働実績データベース２から出力された機械情報、履歴情報（例えば、操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴等の各情報）を、後述する機械状態の分析に用いる分析用データに変換し、非稼働理由分析部４に出力する。したがって、分析用データ変換部３は、分析用データを取得する「分析用データ取得部」として機能する。この分析用データの変換（取得）は、機械状態の分析が指示されたタイミングで実行する。機械状態の分析の指示は、ユーザの操作に応じて出力されてもよいし、ユーザの操作に替えてまたは加えて、稼働モニタリング装置１が日時や経過時間に応じて自動的に出力してもよい。したがって、分析の指示は、所定時間間隔で定期的に出力されてもよいし、所定の日時に達したタイミングで出力されてもよいし、基準イベントからの経過時間が一定以上になるタイミングで出力されてもよい。基準イベントとしては、前回の分析処理の実行や、機械１００の電源オン等が、挙げられる。

記憶部２２には、分析用データへの変換条件を示す分析用パラメータファイル９が記憶されている。変換条件としては、例えば、分析対象とする期間の開始日時および終了日時、分析に使用する稼働実績データベース２のデータ項目等が含まれる。分析用データ変換部３は、この分析用パラメータファイル９に記録されている変換条件に合致するデータのみを、分析用データとして、出力する。なお、分析用パラメータファイル９の内容のうち、分析対象期間は、ユーザの指示により適宜、変更されてもよいし、分析実行タイミングに合わせて自動的に設定されるようにしてもよい。分析対象期間を自動的に設定する場合、分析対象期間は、例えば、「１２時間前から現時刻まで」のように時間を基準として設定してもよいし、「最後に機械１００の電源をオンしたタイミングから現時刻まで」のように所定のイベントを基準として設定してもよい。一方、分析に使用するデータ項目は、後述する非稼働理由分析部４が用いる分析アルゴリズムが不変の場合には、原則として不変となる。一方で、分析アルゴリズムを変更した場合には、その変更に合わせて、分析用データとして抽出するデータ項目も、変更することが望ましい。

非稼働理由分析部４では、分析用データ変換部３から出力された分析用データに基づき、また、分析用パラメータファイル９を参照しながら、各時刻ごとの機械状態を分析する。ここで、機械状態には、前記機械が稼働している稼働状態と、前記機械が稼働していない非稼働状態と、が含まれる。さらに、非稼働状態は、その非稼働の理由によって、複数種類に細分化される。例えば、機械１００が工作機械の場合、非稼働状態は、さらに、「ワーク段取」、「工具段取」、「治具段取」、「プログラム準備」、「加工中の停止」、「オペレータ不在」、「その他」、といった７種類の機械状態に分類できる。したがって、非稼働理由分析部４は、機械１００が非稼働である場合に、その非稼働理由を分析する部分とも言える。なお、ここで挙げた７種類の非稼働理由は、一例であり、適宜、変更されてもよく、また、その種類数も７種類より多くても、少なくてもよい。記憶部２２には、この分析の際に、非稼働理由分析部４が参照する分析用パラメータファイル９が記憶されている。分析用パラメータファイル９は、分析の基準となる情報を記録したファイルである。

機械状態の分析に用いられる分析アルゴリズムは、特に限定されない。したがって、機械状態の分析には、例えば、ＡＩすなわち人工知能を利用することが出来る。この場合、分析用パラメータファイル９には、人工知能が、分析用データから機械状態を判定するために必要な関数およびパラメータが記録されている。また、この関数およびパラメータは、人工知能の学習に伴い、適宜、修正される。

また、別の例として、非稼働理由分析部４は、例えば、各機械状態ごとに、判定規則を定めておき、この判定規則に従い、機械状態を判定してもよい。判定規則としては、例えば、「一定時間以上操作が無い場合は、オペレータ不在」、「アラーム発生後に操作が有る場合はアラームによる停止」等が挙げられる。いずれにしても、この非稼働理由分析部４で分析された結果は分析結果保存用データベース５に出力される。

また、１つの時刻・時間帯について特定する機械状態は、１種類に限定される必要はなく、非稼働理由分析部４は、各時刻ごとに１以上の機械状態の候補と、各機械状態の候補の確度と、を算出してもよい。例えば、ある時刻における機械状態の候補として、工具段取（確度５５％）、プログラム準備（確度２５％）、加工中の停止（確度１２％）等のように、複数の機械状態の候補を算出してもよい。

分析の際に参照する情報の一例としては以下のものを挙げることができる。即ち、待ちによる非稼働ではオペレータ不在の待ちなどがあり、オペレータ不在での待ちでは加工完了後の操作なし、アラーム発生後の操作なし、などが考えられる。次に停止によるロスではアラーム発生後の操作、などが考えられる。最後に段取によるロスでは治具・工具の準備、プログラム作成時の操作モード、操作内容、ワークの着脱時の運転モード、操作モード、などが考えられる。

記憶部２２には、分析結果保存用データベース５も記憶されている。この分析結果保存用データベース５には、分析結果として、各時刻の機械状態が保存される。表示部６（出力部２６）は、この分析結果を表示して作業者に示す。なお、分析に人工知能を利用する場合等、各時刻における機械状態ごとの確度も算出した場合には、当該確度についても分析結果として保存する。図３、図４は分析結果の表示の一例を示すもので、図３では、表形式として機械状態ごとの累積時間と、その割合を一覧表で示している。図４においては、各時刻において機械１００が稼働中、ワーク段取り中、工具段取り中、治具段取り中、プログラム準備中、加工の停止中、オペレータ不在、その他の各分類の何れであったかを横軸を時間とする帯グラフで示している。これによりユーザは詳細に分析された情報を容易に確認することができる。なお、図３、図４に示した表示形式は、いずれも一例であり、適宜、変更されてもよい。例えば、図３の表示形式（一覧表形式）に替えて、機械状態ごとの時間割合を円グラフとして表示してもよい。また、図４に示すように各時刻毎の機械状態を表示する場合には、当該機械状態の確度も併せて表示してもよい。確度も併せて表示することで、ユーザは、機械状態の推定精度の低い時間帯、ひいては、分析結果の修正が必要な可能性が高い時間帯を、容易に特定できる。

ところで、こうした分析を行っても、非稼働理由分析部４で判定された機械状態と、実際の機械状態とが一致しないケースも生じることがある。そのような場合、ユーザは、入力部２８を操作して、分析結果保存用データベース５に記録されている分析結果の修正を指示できる。ユーザから修正指示を受けると、修正部７は、分析結果を修正する。修正前の分析結果は、「分析後の機械状態」、修正後の分析結果は、「修正後の機械状態」として、それぞれ区別して、分析結果保存用データベース５に保存される。また、表示部６には、この「分析後の機械状態」（修正前の分析結果）および「修正後の機械状態」（修正後の分析結果）の双方が、表示され、ユーザに提示される。

この修正の指示の形態は、特に限定されない。したがって、例えば、ユーザが、修正したい期間の「開始時刻」と「終了時刻」と修正後の機械状態である「分類」と、を指定する形態としてもよい。また、必要に応じて、ユーザが、修正内容に加えて、修正理由も、入力できるようにしてもよい。図５は、ユーザが入力した修正データの一例を示している。修正後の「分類」は、ユーザが、文字列を入力するのでもよいが、リスト形式で画面表示された選択肢から選べるようにしてもよい。この場合、選択肢は、非稼働理由分析部４で分析するものと同種のものを設ける。また、分析に人工知能を利用した場合、各時刻における分類項目として確度の高い項目から順にリストの上位に表示してもよい。かかる構成とすることで、ユーザは変更すべき分類項目を選ぶ際の参考とすることができる。

図６は、図５の修正を実行した場合の「修正後の機械状態」（修正後の分析結果）の一例を示す図である。図４、図６を比較すると明らかな通り、図５の修正を実行することで、１１：１５〜１１：３０の期間が、修正前（図４）では、「ワーク段取」状態と「稼働」状態との繰り返しであったのが、修正後（図６）では、全て「稼働」状態に修正されている。また、１３：５０〜１４：１５の期間が、修正前（図４）では、「ワーク段取」状態と「稼働」状態との繰り返しであったのが、修正後（図６）では、全て「プログラム準備」状態に修正されている。また、図３において、「更新結果」の列は、修正後の機械状態の累積時間と、その割合を示している。図３から明らかな通り、図５の修正を実行することで、「プログラム準備」の累積時間が増加し、「稼働中」、「ワーク段取」の累積時間が減少する。

そして、図４と図６の分析結果を単一の画面に同時に表示することで、稼働状態を一層正確に把握できるようになる。この場合、図９に示されるような従来の、簡易的なグラフも同時に表示するようにしてもよい。また、当然ながら、分析結果の修正が行われた場合、修正前の分析結果は表示せず、修正後の分析結果のみを表示するのでもよい。

分析用パラメータ更新部８は、分析用パラメータファイル９の更新が指示された場合に、分析用パラメータファイル９を修正し、更新する。より具体的には、分析用パラメータ更新部８では、分析結果保存用データベース５から出力された「修正後の機械状態」と、分析に使用した稼働実績データベース２から出力された機械情報および履歴情報（例えば、操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴等の各情報）と、に基づき、非稼働理由分析部４の出力する分析後の機械状態が、「修正後の機械状態」となるように分析に必要なパラメータを再計算する。そして、分析用パラメータ更新部８は、再計算した結果に基づき分析用パラメータファイル９を出力し、既存の分析用パラメータファイル９と置き換える。例えば、分析に人工知能を利用する場合、修正後の分析結果である「修正後の機械状態」および分析に利用した分析用データは、人工知能を学習させるための教師データとして利用できる。このように、修正内容に応じて、分析用パラメータファイル９も修正することで、分析の精度をより向上できる。

なお、分析用パラメータファイル９の更新指示は、分析結果の修正が行われる度に出力されてもよいし、ユーザの操作に基づいて出力されてもよい。また、別の形態として、更新指示は、稼働モニタリング装置１側で自動的に出力してもよい。この場合、稼働モニタリング装置１は、日時や経過時間等の時間を基準として更新指示を出力してもよいし、特定のイベント（例えば、装置の起動ボタンがオンされる等）が発生するタイミングで更新指示を出力してもよい。

次に、この稼働モニタリング装置１による機械１００の管理処理の流れについて図７を参照して説明する。図７は、管理処理の流れを示すフローチャートである。稼働モニタリング装置１の制御部２０は、機械１００の履歴情報（例えば、操作履歴、アラーム履歴、稼働履歴等の各情報）を、随時、収集し、稼働実績データベース２（記憶部２２）に保存する履歴収集処理を実行している。この履歴収集処理と並行して、制御部２０は、図７に示す管理処理を実行する。管理処理では、まず、分析用パラメータファイル９の更新指示の有無を判断する（Ｓ１０）。この更新指示は、上述した通り、ユーザの操作に応じて出力されてもよいし、時刻情報等に基づいて稼働モニタリング装置１側で自動的に出力されてもよい。また、後述する修正指示（Ｓ２０）の出力と連動して、更新指示が出力されてもよい。更新指示が無い場合には、ステップＳ１２に進む。一方、更新指示があった場合、分析用パラメータ更新部８（制御部２０）は、分析結果保存用データベース５に記憶されている「修正後の機械状態」と分析に使用した機械情報および履歴情報とに基づいて、分析用パラメータファイル９を修正し、修正後のファイルを新たな分析用パラメータファイル９として保存する。

ステップＳ１２では、機械状態の分析指示の有無を判断する。この分析指示は、上述したとおり、ユーザの操作に応じて出力されてもよいし、時刻情報等に基づいて稼働モニタリング装置１側で自動的に出力されてもよい。分析指示が無い場合には、制御部２０は、ステップＳ２０へと進む。一方、分析指示があった場合、分析用データ変換部３（制御部２０）は、分析用データを取得する（Ｓ１３）。具体的には、分析用データ変換部３は、稼働実績データベース２から、変換用パラメータファイル１０に記録されている条件に合致するデータを分析用データとして抽出する。

非稼働理由分析部４（制御部２０）は、取得した分析用データに基づいて、また、分析用パラメータファイル９を参照して、各時刻ごとの機械状態を分析する（Ｓ１４）。非稼働理由分析部４（制御部２０）は、得られた分析結果を「分析後の機械状態」として、分析結果保存用データベース５（記憶部２２）に記憶する（Ｓ１６）。

制御部２０は、この「分析後の機械状態」を、適当な表示形態、例えば、図３や図４に示すような表示形態で、表示部６（出力部２６）に表示させる（Ｓ１８）。

その後、修正部７（制御部２０）は、分析結果についての修正指示の有無を確認する（Ｓ２０）。修正の指示があった場合には、修正部７（制御部２０）は、当該修正指示に応じて、分析結果を修正し、修正後の分析結果を「修正後の機械状態」として分析結果保存用データベース５（記憶部２２）に記憶する（Ｓ２２）。換言すれば、「分析後の機械状態」は、修正することなく、そのまま、分析結果保存用データベース５（記憶部２２）に記憶しておく。

「分析後の機械状態」が記憶されれば、制御部２０は、ステップＳ１８に戻り、分析結果を表示部６（出力部２６）に表示する。このとき、表示されるのは、修正前および修正後の分析結果、すなわち、「分析後の機械状態」および「分析前の機械状態」の双方である。そして、再度の修正指示がないかを確認する（Ｓ２０）。

ステップＳ２０で修正の指示が無い場合には、管理処理の終了指示の有無を確認する（Ｓ２６）。ユーザから当該管理処理の終了が指示された場合、当該処理は、終了する。一方、終了指示がない場合には、ステップＳ１０に戻り、上述の処理を繰り返す。

なお、本明細書で開示する稼働モニタリング装置１は、例えば、通常のパーソナルコンピュータなどにより実現することが可能であり、その場合、表示部６は通常のパーソナルコンピュータのディスプレイにより実現されるものである。また、情報の形式やソフトウェアの構成を変更することにより、稼働実績データベース２に保存される情報を、分析に適した形式で保存できるようにし、分析用パラメータを非稼働理由分析部４に入力するようにするなど、適宜構成を変更してもよい。

１ 稼働モニタリング装置、２ 稼働実績データベース、３ 分析用データ変換部（分析用データ取得部）、４ 非稼働理由分析部、５ 分析結果保存用データベース、６ 表示部、７ 修正部、８ 分析用パラメータ更新部、９ 分析用パラメータファイル、２０ 制御部、２２ 記憶部、２４ 通信インターフェース、２６ 出力部、２８ 入力部、３０ データバス、１００ 機械。

Claims (6)

1. 機械の状態を管理する稼働モニタリング装置であって、
   前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得する分析用データ取得部と、
   前記分析用データに基づいて、各時刻ごとに前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して、分析する非稼働理由分析部と、
   前記非稼働理由分析部による分析結果を記録した分析結果保存用データベースを格納する記憶部と、
   前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザに提示する出力部と、
   前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザの指示に応じて修正する修正部と、
   を備え、
   前記記憶部は、さらに、前記分析の基準となる情報を記録した分析用パラメータファイルも記憶しており、
   前記非稼働理由分析部は、分析用パラメータファイルを参照して、前記機械の状態を分析し、
   さらに、前記修正部による前記分析結果の修正に応じて、前記分析用パラメータファイルを修正する分析用パラメータファイル更新部を備える、
   ことを特徴とする稼働モニタリング装置。
2. 機械の状態を管理する稼働モニタリング装置であって、
   前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得する分析用データ取得部と、
   前記分析用データに基づいて、各時刻ごとに前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して、分析する非稼働理由分析部と、
   前記非稼働理由分析部による分析結果を記録した分析結果保存用データベースを格納する記憶部と、
   前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザに提示する出力部と、
   前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザの指示に応じて修正する修正部と、
   を備え、
   前記非稼働理由分析部は、各時刻ごとに１以上の機械状態の候補と、各機械状態の候補の確度と、を算出し、
   前記１以上の機械状態の候補は、前記分析結果の修正候補として、その確度の高い順にユーザに提示される、
   ことを特徴とする稼働モニタリング装置。
3. 機械の状態を管理する稼働モニタリング装置であって、
   前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得する分析用データ取得部と、
   前記分析用データに基づいて、各時刻ごとに前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して、分析する非稼働理由分析部と、
   前記非稼働理由分析部による分析結果を記録した分析結果保存用データベースを格納する記憶部と、
   前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザに提示する出力部と、
   前記分析結果保存用データベースに記録されている分析結果をユーザの指示に応じて修正する修正部と、
   を備え、
   分析結果保存用データベースは、前記修正部による修正前の分析結果と、前記修正部による修正後の分析結果と、を記憶しており、
   前記出力部は、前記修正前の分析結果と前記修正後の分析結果との双方をユーザに提示する、
   ことを特徴とする稼働モニタリング装置。
4. 機械の状態を管理する稼働モニタリング装置の制御プログラムであって、
   前記制御プログラムは、コンピュータに、
   前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得するステップと、
   前記分析用データに基づいて、各時刻ごとの前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して分析するステップと、
   前記分析結果と、前記分析の基準となる情報を記録した分析用パラメータファイルと、を記憶部に記憶させるステップと、
   前記記憶部に記憶されている分析結果をユーザに提示するステップと、
   前記記憶部に記憶されている分析結果をユーザの指示に応じて修正するステップと、
   前記修正するステップでの前記分析結果の修正に応じて、前記分析用パラメータファイルを修正するステップと、
   を実行させ、
   前記分析するステップでは、分析用パラメータファイルを参照して、前記機械の状態を分析する、
   ことを特徴とする制御プログラム。
5. 機械の状態を管理する稼働モニタリング装置の制御プログラムであって、
   前記制御プログラムは、コンピュータに、
   前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得するステップと、
   前記分析用データに基づいて、各時刻ごとの前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して分析するステップと、
   前記分析結果を記憶部に記憶させるステップと、
   前記記憶部に記憶されている分析結果をユーザに提示するステップと、
   前記記憶部に記憶されている分析結果をユーザの指示に応じて修正するステップと、
   を実行させ、
   前記分析するステップでは、各時刻ごとに１以上の機械状態の候補と、各機械状態の候補の確度と、を算出し、
   前記提示するステップでは、前記分析結果の修正候補として、前記１以上の機械状態の候補も、その確度の高い順にユーザに提示する、
   ことを特徴とする制御プログラム。
6. 機械の状態を管理する稼働モニタリング装置の制御プログラムであって、
   前記制御プログラムは、コンピュータに、
   前記機械の履歴情報を含む分析用データを取得するステップと、
   前記分析用データに基づいて、各時刻ごとの前記機械の状態を、前記機械が稼働している稼働状態と、非稼働となる理由によって分類された複数種類の非稼働状態と、のいずれかに分類して分析するステップと、
   前記分析結果を記憶部に記憶させるステップと、
   前記記憶部に記憶されている分析結果をユーザに提示するステップと、
   前記記憶部に記憶されている分析結果をユーザの指示に応じて修正するステップと、
   を実行させ、
   前記記憶させるステップでは、前記修正部による修正前の分析結果と、前記修正部による修正後の分析結果と、を記憶部に記憶させ、
   前記提示するステップでは、前記修正前の分析結果と前記修正後の分析結果との双方をユーザに提示する、
   ことを特徴とする制御プログラム。

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