(57)【要約】【課題】対象アセットの知識に基づき、あらかじめ準備された保全改善施策から、ユーザーの改善ポリシーから適切な保全改善導入計画を提示することができる保全改善支援システムを提供する。【解決手段】アセットの故障や保全の知識であるアセット知識を管理するアセット知識管理部と、事前に定義された保全改善施策を記録した保全改善施策データベースと、ユーザーによる保全改善ポリシーの設定を受け付ける保全改善ポリシー選択部と、アセットのアセット知識と保全改善施策とユーザーの保全改善ポリシーから実施すべき保全改善施策の一覧を生成する保全改善施策リスト生成部と、実施すべき保全改善施策の一覧から、保全改善の実施効率が高く、かつ導入が容易な順序を持った計画を生成する最適実施計画生成部を備え、ユーザーの保全改善ポリシーに沿った保全改善施策から、アセットの特性に適合するものを抽出し、その実施順序を保全改善施策間の技術及びデータ要求の依存性から決定することを特徴とする保全改善支援システム。【選択図】図１
2020181230.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アセットの故障や保全の知識であるアセット知識を管理するアセット知識管理部と、事前に定義された保全改善施策を記録した保全改善施策データベースと、ユーザーによる保全改善ポリシーの設定を受け付ける保全改善ポリシー選択部と、アセットの前記アセット知識と前記保全改善施策とユーザーの前記保全改善ポリシーから実施すべき保全改善施策の一覧を生成する保全改善施策リスト生成部と、実施すべき保全改善施策の一覧から、保全改善の実施効率が高く、かつ導入が容易な順序を持った計画を生成する最適実施計画生成部を備え、ユーザーの保全改善ポリシーに沿った保全改善施策から、アセットの特性に適合するものを抽出し、その実施順序を保全改善施策間の技術及びデータ要求の依存性から決定することを特徴とする保全改善支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の保全改善支援システムであって、
前記保全改善施策リスト生成部は、ユーザーが改善を希望する保全ＫＰＩについて、あらかじめ前記保全改善施策データベースに蓄積された前記保全改善施策に関連づけられた保全ＫＰＩとの合致から、実施候補となる前記保全改善施策を選択することを特徴とする保全改善支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載の保全改善支援システムであって、
前記保全改善施策リスト生成部は、実施候補となる保全改善施策の対象アセット特性への適合性を、前記アセット知識管理部に入力された前記アセット知識から、故障の検査手段、保全手段や影響への改善効果が大きいこと、あるいは施策により改善される故障の数が多いことから測定して、適合性の高い改善施策を選択することを特徴とする保全改善支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載の保全改善支援システムであって、
前記最適実施計画生成部は、実施候補となる保全改善施策を実現するために必要な前提となる要素技術及び前提データが、導入済みの施策に関わる要素技術及びその生成データにより、可能な限り満たされるような順序で、保全改善施策の実施順を策定することを特徴とする保全改善支援システム。
【請求項５】
請求項４に記載の保全改善支援システムであって、
前記最適実施計画生成部は、ユーザーが導入を希望する保全改善施策以外にも、既に実施計画に含まれている保全改善施策によって、導入される要素技術や生成データを基にして実現可能な施策があれば、それを追加の保全改善施策としてユーザーに提示することで、より広範な保全改善を実現することを特徴とする保全改善支援システム。
【請求項６】
請求項５に記載の保全改善支援システムであって、
前記最適実施計画生成部は、追加の保全改善施策について、その実施の前提となる要素技術やデータの内、既保全改善施策により満たされないものが少ないものを優先してユーザーに提示することで、効率的に保全改善範囲を拡大することを特徴とする保全改善支援システム。
【請求項７】
請求項１に記載の保全改善支援システムであって、
前記最適実施計画生成部は、ユーザーは保全改善への投資金額を設定することで、実施候補となる改善施策について、ユーザーの投資額での実施可否を判定することを特徴とする保全改善支援システム。
【請求項８】
請求項７に記載の保全改善支援システムであって、
前記最適実施計画生成部は、ユーザーが計画する投資金額では、ユーザーが希望する保全改善を実現する施策が実施不可能な場合、ユーザーに投資計画の変更を促すことを特徴とする保全改善支援システム。
【請求項９】
請求項４または請求項７に記載の保全改善支援システムであって、
前記最適実施計画生成部は、保全改善施策の実施可能次期と実現に必要な費用を算出することで、ユーザーの投資計画を修正することで、より広範な保全改善を実施することが可能、あるいはより早期に保全改善を実現できる場合には、ユーザーに投資計画の変更を促すことを特徴とする保全改善支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器の情報とユーザー要件に応じて動作する、保全改善支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インフラ、鉄道、産業機器、医療機器などの多くの分野では、アセットの導入後は保全を継続的に実施することで、所定の性能を維持する必要がある。保全においては対象アセットの状態を収集し、異常の有無や問題点を分析する診断を適用した上で、適切な保全作業を適用する。
【０００３】
近年の情報技術の発達により、アセットの状態をセンサで収集し、アセットの現在の状態を把握するか、あるいは将来状態を予測する診断技術などのＩＴ技術を用いることで、保全を適切な内容・タイミングで実施することで、保全コストを低減しつつ、信頼性を向上することが可能となっている。また、信頼性中心保全などの保全最適化技法とＩＴ技術を組み合わせることで、保全の大幅な効率化を実現する例もある。
【０００４】
しかしそのためには、診断と連携した従来と異なる保全プロセスを導入する必要があり、それに伴い人員数や必要な技能、器具などの保全の業務リソースが大きく変化することになる。また、新しいＩＴ技術の導入には、システムの更新が必要であり、センサや分析方式によっては、大容量ストレージや、大きな計算能力などのＩＴリソースが必要となる。また、新技術を使いこなすには、データやノウハウの蓄積も必要である。
【０００５】
また、例えばデータから将来の装置の故障を予測する予兆診断技術を導入するには、まずはその前段階として、データ収集と可視化のシステムを取り入れて、データ収集や分析ノウハウを蓄積する必要がある、あるいはデータ収集・可視化システムを先行して取り入れれば、予兆診断だけでなく、故障個所特定支援や意思決定支援など、様々な施策につながるといったように、技術の導入には適切な順序がある。
【０００６】
このような事情のため、保全改善活動においては、次々と実施したい施策を導入するのではなく、ありうる保全改善施策の組み合わせを適切な順序で導入することが必要である。
【０００７】
保全改善施策の検討手法としては、特許文献１に上げたものがある。特許文献１は、対象アセットの故障モード分析から、個々の故障モードに対する改善施策の策定を支援するシステムである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第４２３７６１０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
保全改善施策の実施内容と導入順序の決定には、実施上の困難が存在する。まず、改善施策の内容は、保全の対象とするアセットに要求される種々の保全項目に対して、できるかぎり重要なものを多くカバーするものであることが必要である。また、保全改善施策は通常は保全コンサルタントなどの専門家しかどのような施策が可能かの知識を持っていない。
【００１０】
保全改善施策あるいはそれを実現するＩＴ技術の導入順序の決定においては、技術的に前提条件となるものから導入する必要がある。例えば、状態監視システムを導入してデータ蓄積を行わなければ、データ分析による予兆診断などは不可能である。さらに、より多くの改善施策につながるコアとなる技術を含んだ改善施策から導入することが望ましい。
【００１１】
保全のどのような課題を重要とみなすかについては、保全実施者のポリシーを反映する必要がある。保全コストか即応性か安全性かなどは、保全実施者の希望に依存する。また、一度に可能な投資規模や、どれほどの年月で改善を進めるかも、事業者に依存する。
【００１２】
以上のことから本発明においては、対象アセットの知識に基づき、あらかじめ準備された保全改善施策から、ユーザーの改善ポリシーから適切な保全改善導入計画を提示することができる保全改善支援システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
以上のことから本発明においては「アセットの故障や保全の知識であるアセット知識を管理するアセット知識管理部と、事前に定義された保全改善施策を記録した保全改善施策データベースと、ユーザーによる保全改善ポリシーの設定を受け付ける保全改善ポリシー選択部と、アセットのアセット知識と保全改善施策とユーザーの保全改善ポリシーから実施すべき保全改善施策の一覧を生成する保全改善施策リスト生成部と、実施すべき保全改善施策の一覧から、保全改善の実施効率が高く、かつ導入が容易な順序を持った計画を生成する最適実施計画生成部を備え、ユーザーの保全改善ポリシーに沿った保全改善施策から、アセットの特性に適合するものを抽出し、その実施順序を保全改善施策間の技術及びデータ要求の依存性から決定することを特徴とする保全改善支援システム」としたものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明を用いることで、アセットとユーザーの状況に沿った保全改善施策の導入推進が可能となり、保全業務の効率化が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施例に係る保全改善支援システムの構成例を示す図。
【図２】風車の保全を例とする場合におけるアセット知識Ｄ１の例を示す図。
【図３】風車の保全を例とする場合における保全改善施策データベース６０に蓄積された保全改善施策Ｄ２の例を示す図。
【図４】ＫＰＩリストの例を示す図。
【図５】要素技術リストの例を示す図。
【図６】入出力部ＨＭＩにおける表示部に表示された保全改善ポリシー入力画面９０の例を示す図。
【図７】保全改善施策リスト生成部４０での処理フローを示す図。
【図８】スコア計算結果例を示す図。
【図９】入出力部ＨＭＩにおける表示部に表示された施策選択表示画面９１の例を示す図。
【図１０】最適実施計画生成部５０での処理フローを示す図。
【図１１】技術・データの依存関係と施策実施の様子を示す図。
【図１２】入出力部ＨＭＩにおける表示部に表示された保全改善実施、投資計画作成画面９２の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下本発明の実施例について図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明の実施例に係る保全改善支援システムの構成例を示す図である。図１に示す保全改善支援システム１００は計算機装置により実現されており、一般的には入出力部やデータベースや演算部などが伝送バス２０上に接続されて構成されている。
【００１８】
図１は、これらにより構成された保全改善支援システム１００の機能を模式的に示した図であり、対象アセットの知識を管理するアセット知識管理部１０と、事前に定義された保全改善施策集を記録した保全改善施策データベース６０と、ユーザーによる保全改善方針の設定を受け付ける保全改善ポリシー選択部３０と、他仕様アセットのアセット知識と保全改善施策とユーザーの保全改善ポリシーから実施すべき保全改善施策の一覧を生成する保全改善施策リスト生成部４０と、実施すべき保全改善施策の一覧から、保全改善の実施効率が高く、かつ導入が容易な順序を持った計画を生成する最適実施計画生成部５０と、ユーザーＭとの情報入出力を行う入出力部ＨＭＩを備えたものということができる。
【００１９】
本発明におけるユーザーＭは、保全の企画・計画を行う管理者または保全実施者、あるいはアセットの運用を行う運用者であり、入出力部ＨＭＩを介して保全改善支援システム１００に適宜指示やデータを入力し、入出力部ＨＭＩを介して保全改善支援システム１００から適宜の情報を表示などにより提供される。
【００２０】
なお、本発明は、特定のアセット、センサ技術、分析技術に限定されるものではないが、事例として風車の保全を例として、以降の説明を行う。風車では、稼働率が生成される電力量に影響するため、できる限り保全によるダウンタイムを減らすことが求められる。また、実際に点検・保全を行うには遠隔地の設置地点まで移動して塔に登る必要があるために、主軸の軸受けベアリング、発電機、ブレーキ、ピッチ制御などの各所について、遠隔監視の適用が考えられる。また、故障時の事故リスクなどから、故障を事前に予測する予兆診断の適用も考えられる。また、ウィンドファームや遠隔地風車の監視を考えた場合、非常に多くの風車を同時に点検・保全管理する状況が考えられる。
【００２１】
以下、保全改善支援システム１００内の各部の構成と機能を、処理の流れに従って詳細に説明する。なお、保全改善支援システム１００が機能するためには、事前に保全改善支援システム１００内に必要な情報が保持されている必要がある。このため、アセット知識Ｄ１と、保全改善施策Ｄ２が事前に準備されている。
【００２２】
このうちアセット知識Ｄ１は、アセット知識管理部１０により事前準備されている。このため初めにユーザーＭは、入出力部ＨＭＩを通じて、アセット知識管理部１０に、対象アセットの構造や故障モードについての知識、あるいは導入済みの状態監視システムからの知識を入力し、保全改善支援システム１００内の適宜の記憶領域にアセット知識Ｄ１として記憶しておく。
【００２３】
図２は、風車の保全を例とする場合におけるアセット知識Ｄ１の例を示している。例えば図２の例では、風車を構成するコンポーネントＤ１１、ＩＤ（Ｄ１２）が付与された故障モードＤ１３、発生時影響Ｄ１４、検査手段Ｄ１５、保全手段Ｄ１６の各項目についてのアセット知識を形成している。
【００２４】
具体的には例えばアセット知識Ｄ１は、風車を構成するコンポーネントＤ１１として、ブレード、シャフト、軸受けベアリング、増速機ギアなどが例示され、故障モードＤ１３としてブレードに対してブレードヒビ（ＩＤ＝１）とブレード折れ（ＩＤ＝２）、シャフトに対してアライメントずれ（ＩＤ＝３）、軸受けベアリングに対してベアリング傷・摩耗（ＩＤ＝４）とグリス劣化（ＩＤ＝５）とベアリング固着（ＩＤ＝６）が想定され、また発生時影響Ｄ１４として例えばブレードヒビ（ＩＤ＝１）が生じたときの停止時間が８時間、損害が１Ｍ円であり、ブレード折れ（ＩＤ＝２）が生じたときの停止時間が７２時間、損害が１５Ｍ円であることなどが記述されている。さらに故障モードごとの検査手段Ｄ１５として定期検診や遠隔診断、分解検査などの手法が個別に記載され、かつこの故障を直すときの保全手段Ｄ１６として、コンポーネントの交換、オイルやグリスの注入などが個別に記載されている。
【００２５】
この例に示すようにアセット知識には、対象アセットのコンポーネントＤ１１、故障モードＤ１３、故障発生時の影響Ｄ１４といった情報を含んだ、故障モード解析の知識を基として、各故障モードに対して、現在利用可能な検査手段Ｄ１５や、現在の保全処置Ｄ１６やそれに要している時間・コストなども記録されているものとするのがよい。
【００２６】
また保全改善支援システム１００が機能するに不可欠な他の事前準備情報である保全改善施策Ｄ２について、保全改善施策データベース６０には、事前に保全や保全ＩＴの専門家などにより作成された、典型的な保全改善施策Ｄ２が複数保存されている。
【００２７】
図３に風車の保全を例とする場合における保全改善施策データベース６０に蓄積された保全改善施策Ｄ２の例を示す。ここで保全改善施策Ｄ２とは、稼働率向上や作業量平準化といった業務改善内容である施策Ｄ２ａと、実施により改善される課題やＫＰＩといった改善ＫＰＩ（Ｄ２ｂ）、改善に必要なＩＴ技術やコストといった要素技術Ｄ２ｃを纏めたものである。
【００２８】
図３では、例えばＩＤが２の施策Ｄ２ａとして故障未然防止を行う場合について、改善ＫＰＩ（Ｄ２ｂ）として稼働率や部品コストを考慮すべきであり、要素技術Ｄ２ｃとして状態監視や予兆診断を行うべきであることが関連付けて記憶されている。また図３では、例えばＩＤが４の施策Ｄ２ａとして作業量平準化を行う場合について、改善ＫＰＩ（Ｄ２ｂ）として人件費を考慮すべきであり、要素技術Ｄ２ｃとしてスケジュール最適化や予兆診断を行うべきであることが関連付けて記憶されている。
【００２９】
また、保全改善施策データベース６０には、保全改善施策Ｄ２と関連して、図４のＫＰＩリストＬｂと図５の要素技術リストＬｃが記録されている。ここでＫＰＩリストＬｂとは、図３の改善ＫＰＩ（Ｄ２ｂ）に記載の事項を網羅的に列挙したものであり、保全応答、稼働率、部品コスト、人件費、記録品質、信頼性といった個々の事項がＩＤ付与される形式で記述されたリストである。また要素技術リストＬｃとは、図３の要素技術Ｄ２ｃに記載の事項を網羅的に列挙したものであり、状態監視、予兆診断、故障個所特定、スケジュール最適化といった個々の事項がＩＤ付与される形式で記述されたリストである。
【００３０】
ただし、特に要素技術リストＬｃについては、保全改善施策を実現するのに必要な要素技術（状態監視、予兆診断、故障個所特定、スケジュール最適化など）が、導入コスト、前提技術、前提データ、生成データとともに保存されているのがよい。ここで前提技術と前提データは、それらが要素技術を導入する際に、すでに保全組織にとって利用可能となっていることが必要な技術及びデータである。また、前提データには、それがどれほどの期間または量が蓄積されている必要があるかも記録している。例では必要な年数を記録している。
【００３１】
また要素技術リストＬｃにおけるデータ（前提データ、生成データ）としては、設定、あるいは過去の運転経験などから与えられる固定のデータと、各種のセンサから逐次時系列的に与えられる時系列的な可変のセンサデータを含んでいる。
【００３２】
保全改善支援システム１００は、上記した各種のデータが予め準備されていることを前提として、以下のように機能する。
【００３３】
まずユーザーＭは、入出力部ＨＭＩを通じて、保全改善ポリシー選択部４０に対して、ユーザーＭが改善実施において、重視する点を入力する。
【００３４】
図６は、入出力部ＨＭＩにおける表示部に表示された保全改善ポリシー入力画面９０の例を示している。保全改善ポリシー入力画面９０の例として、ここではＫＰＩ改善目標入力部９０ａと投資計画金額入力部９０ｂと確定ボタン９０ｃを表示している。図示の例ではＫＰＩ改善目標入力部９０ａには、図４のＫＰＩリストＬｂの内容がＫＰＩとしてＩＤとともに表示され、改善希望の欄にチェックマークを付与することで選択することを表している。ここでは、稼働率と部品コストについての改善希望が選択されている。投資計画金額入力部９０ｂには各年度の投資計画額を入力し、各データの入力後に確定ボタン９０ｃにより、保全改善ポリシーＤ３の取り込みが指示される。
【００３５】
図６の例に示すように、初めにユーザーＭは、改善を目指す保全の業務指標（ＫＰＩ）を入力する。なおＫＰＩのより具体的な例としては、アセット稼働率、信頼性、ペナルティ支払い金額、故障調査成功率、繰り返し故障率など、種々のものが考えられる。なお図６では、図４のＫＰＩリストから選択する形でＫＰＩを入力するものとしたが、ＫＰＩの代わりに改善希望事項を文章で入力して、それとＫＰＩとの類似性から自動的に図４のリストに対応するＫＰＩが選択されるようにしても良い。
【００３６】
また、ユーザーＭは、保全改善の実施に費やすことができる、毎年の投資金額を入力する。上記の各情報を入力したのち、ユーザーＭは入力結果の確定ボタン９０ｃを押下する。それにより、保全改善ポリシーＤ３が生成され、保全改善施策リスト生成部４０の処理が開始される。
【００３７】
保全改善施策リスト生成部４０では、ユーザーＭが入力した保全改善ポリシーＤ３と、事前準備されているアセット知識Ｄ１及び保全改善施策Ｄ２の内容に基づいて、実施すべき保全改善施策を抽出する。
【００３８】
図７に保全改善施策リスト生成部４０での処理フローを示す。図７の処理フローによれば、処理ステップＳ１００において開始条件が成立後は、処理ステップＳ１１０において、初めにアセット知識Ｄ１をアセット知識管理部１０から取得する。ここでアセット知識Ｄ１は、図２に示す内容を含むものである。
【００３９】
次に処理ステップＳ１２０において、保全改善ポリシー選択部３０から、ユーザーＭが入力した保全改善ポリシーＤ３を取得し、更に処理ステップＳ１３０において保全改善施策データベース６０から保全改善施策Ｄ２を取得する。ここで保全改善ポリシーＤ３は、図６に示す内容を含むものであり、保全改善施策Ｄ２は図３、図４、図５に示す内容を含むものである。
【００４０】
次に処理ステップＳ１４０において、ユーザーＭが保全改善ポリシーＤ３において改善を希望したＫＰＩ（図６の事例の場合には、ＩＤが２の稼働率とＩＤが３の部品コスト）と、保全改善施策Ｄ２とのマッチングをとる。
【００４１】
このマッチングによれば、図６で選択した稼働率に基づいて参照した図３の保全改善施策Ｄ２では、故障未然防止（ＩＤ＝２）、保全計画最適化（ＩＤ＝５）がヒットし、図６で選択した部品コストに基づいて参照した図３の保全改善施策Ｄ２では、故障未然防止（ＩＤ＝２）、診断支援（ＩＤ＝３）がヒットしている。
【００４２】
処理ステップＳ１４０では、各々の保全改善施策Ｄ２とユーザーＭが選択した保全改善ポリシーＤ３におけるＫＰＩの一致を調べ、一致した個数を保全改善施策Ｄ２のスコアとする。個数ではなく、保全改善施策Ｄ２がそれぞれのＫＰＩへの関係性を示す重み値をもっていた場合は、一致したＫＰＩの重み合計をスコアとしても良い。この場合は、より詳細にユーザーＭが選択した保全改善ポリシーＤ３におけるＫＰＩと保全改善施策Ｄ２の関係性を評価できる。このようにして、処理ステップＳ１４０で求めたスコアが、ＫＰＩスコアＫＳである。
【００４３】
次に、処理ステップＳ１５０において、個々の保全改善施策Ｄ２（図３）が、アセット知識Ｄ１（図２）に含まれるどの故障（故障モードＤ１４）を改善しうるかを検証する。処理ステップＳ１５０の技術スコア設定では、図３の各改善施策Ｄ２の要素技術Ｄ２ｃが、アセット知識Ｄ１のどれを改善しうるかにより、改善施策Ｄ２に技術スコアＴＳをつける。
【００４４】
この結果として、例えば図５の要素技術である状態監視を適用した時に最も効果的に故障改善可能な図２の故障モードがどれであり、予兆診断を適用した時に最も効果的に故障改善可能な図２の故障モードがどれであるかを明確化していく。
【００４５】
先の事例の場合、マッチングした各改善施策Ｄ２は、図３の保全計画最適化（ＩＤ＝５）、故障未然防止（ＩＤ＝２）、診断支援（ＩＤ＝３）であり、さらに図３の保全改善施策Ｄ２によれば、保全計画最適化（ＩＤ＝５）の要素技術Ｄ２ｃは信頼性中心保存と保全計画評価であり、故障未然防止（ＩＤ＝２）の要素技術Ｄ２ｃは状態監視と予兆診断であり、診断支援（ＩＤ＝３）の要素技術Ｄ２ｃは故障個所特定である。
【００４６】
ここでは、改善施策Ｄ２それぞれの要素技術Ｄ２ｃについて、図５に示した技術分野（要素技術リストＬｃ）と、図２に示したアセット知識Ｄ１のデータに含まれる検査方法及び、故障発生時影響を対比して技術スコアＴＳを設定する。
【００４７】
先の事例の場合、図５に示した要素技術リストＬｃでは、信頼性中心保存（ＩＤ＝５）と保全計画評価（ＩＤ＝６）と状態監視（ＩＤ＝１）と予兆診断（ＩＤ＝２）と故障個所特定（ＩＤ＝３）が、図２に示したアセット知識Ｄ１のデータに含まれる検査方法及び、故障発生時影響を対比されることになる。
【００４８】
処理ステップＳ１５０で用いる技術スコアＴＳは、例えば（１）式のようである。（１）式は、評価の観点をＳ、Ｔ、Ｉ、Ｍとして、それぞれに重み係数α、β、γ、δを乗じて合算したものである。
［数１］
ＴＳ（ｉ、ｊ）＝Σ（α×Ｓｊ＋β／Ｔｊ＋γ×Ｉｊ＋δ×Ｍｊ）        （１）
なお（１）式において、ｉは改善施策のＩＤ、ｊはアセット知識データのＩＤ、Σは各改善施策の技術要素すべてについて和をとるものとする。α、β、γ、δは定数である。例えば、α＝１、β＝６［月］、γ＝δ＝５［時間］とおく。
【００４９】
このように（１）式は、４個の評価観点Ｓ、Ｔ、Ｉ、Ｍから技術スコアＴＳを定めたものであるが、本発明の実施に当たっては、これらの一部を用い、あるいは他の要素を加味したものであってもよい。
【００５０】
このうち評価観点Ｓは、センサの有無に着目したものである。図５と図２のデータの対比にあたり、まず技術分野（要素技術リストＬｃ）のセンサについては、検査方法にセンサが使えるとなっているものの場合、共通性があるとして、スコアＴＳに点Ｓを加算する。点Ｓについては、センサ利用可能の場合１、それ以外は０とする重みαを考慮している。なお図５に示した要素技術リストＬｃの前提データや生成データの項目の記述によれば、状態監視（ＩＤ＝１）と予兆診断（ＩＤ＝２）についてセンサを用いた記録がされているが、ほかの項目ではセンサが使用されていない。
【００５１】
さらに（１）式において、評価の観点Ｔ、Ｉ、Ｍは、それぞれ定期点検の周期Ｔ、調査時間Ｉ、処置時間Ｍである。このため、図２のアセット知識データＤ１における発生時影響Ｄ１４の停止時間などの時間内には、定期点検の周期Ｔ、調査時間Ｉ、処置時間Ｍの各時間を含んでいるのがよい。
【００５２】
かくして、保全改善システムの運用として技術分野計画を実行する場合においては、アセット知識データＤ１の内、保全に関わる時間に関するものを考慮する。例えば、定期点検の周期Ｔが短いもの、調査時間Ｉや処置時間Ｍが長いものは、保全実施の計画策定が難しいと思われるので、技術スコアＴＳを高得点とする。
【００５３】
他方において保全改善システムの運用として技術分野調査を実行する場合においては、調査時間が長いものを高得点とし、技術分野処置については処置時間が長いものについて技術スコアＴＳを高得点する。
【００５４】
この結果、図２の故障モードＤ１３に例示された故障モードの事項ごとに、選択された要素技術Ｄ２ｃ（先の例では、信頼性中心保存（ＩＤ＝５）、保全計画評価（ＩＤ＝６）、状態監視（ＩＤ＝１）、予兆診断（ＩＤ＝２）、故障個所特定（ＩＤ＝３））のときの技術スコアＴＳが付与される。
【００５５】
またこのとき、技術スコアＴＳ（ｉ、ｊ）が閾値εより大きい場合、Ｃ（ｉ）＝Σ（ＴＳ（ｉ、ｊ）＞ε）を施策ｉのアセット知識へのカバレッジとする。これは施策がいくつのアセット知識の改善に資するかを示す。また、個々の知識データ項目のスコアの和をとって、改善施策に関するスコアＴＳ（ｉ）＝ΣＴＳ（ｉ、ｊ）とする。ここでΣはｊに関する和である。
【００５６】
図８にここまでに計算されたスコアの例を示す。スコアは、図３の保全改善施策Ｄ２内の施策Ｄ２ａの項目ごとに改善施策に関するスコアＴＳ（ｉ）とカバレッジＣ（ｉ）として例示されている。なおこのスコアは、例えばｉ＝１のブレードひびについてのものである。
【００５７】
図７の処理フローにおいて、施策リスト生成についての処理ステップＳ１６０では、計算されたスコア（ＫＰＩスコアＫＳまたは技術スコアＴＳ）を用いて実施する施策の候補リストを生成する。ここでは技術スコアＴＳ（ｉ）の順でソートしたものを施策候補リストとする。これを希望施策選択処理１７０で入出力部ＨＭＩを通してユーザーＭに提示して、実際にユーザーＭが導入を希望する施策を選択させる。
【００５８】
図９に施策選択表示画面の例を示す。図９は、入出力部ＨＭＩにおける表示部に表示された施策選択表示画面９１の例を示している。施策選択表示画面９１の例として、ここでは施策選択表示部９１ａとリターン部９１ｂ（保全改善ポリシー入力画面９０への戻りキー）と確定ボタン９１ｃを表示している。図示の例では施策選択表示部９１ａには、図８の改善施策が技術スコアＴＳ（ｉ）の高得点順に、改善ＫＰＩ、要素技術がＩＤとともに表示され、かつ実施希望の欄にチェックマークを付与することで選択することを表している。この図柄は、図３の保全改善施策データＤ２を技術スコアＴＳ（ｉ）の高得点順に並び替えたものということができる。
【００５９】
ここでは、施策選択表示部９１ａの施策をチェックにて選択後、ユーザーＭが確定ボタン９１ｃにより確定すれば、この選択結果を施策候補リストとして出力して、保全改善施策リスト生成部４０の処理を完了する。リターン部９１ｂにより保全改善ポリシー入力画面９０に戻ることを選択した場合は、保全改善ポリシー選択部３０からやり直す。ここでは、ユーザーＭが故障未然防止のみを選択して確定したとする。
【００６０】
図７の処理フローでは、処理ステップＳ１７０が施策選択表示部９１ａを用いた施策選択処理（チェックマーク付与）であり、処理ステップＳ１８０がリターン部９１ｂと確定ボタン９１ｃのいずれを選択したかの判断処理を表している。
【００６１】
図１に戻り、最適実施計画生成部５０は、保全改善施策リスト生成部４０の出力である試作候補リストを受領して、これを適切な順序で実施する計画を生成する。ここでは、ユーザーＭの入力する保全改善ポリシー（図６）に含まれる投資計画金額や、保全改善施策データベースＤ２（図３）中の要素技術Ｄ２ａのリストに含まれる要素技術間の依存関係を用いることで、ユーザーＭが保全改善を実現するために最適な施策導入計画を立案する。
【００６２】
保全改善施策リスト生成部４０における上記立案は下記のような考えに依っている。例えば、センサ記録を用いて故障発生を事前に予測して警報を出すことで、保全改善施策の故障未然防止を実現する、あるいは要素技術の予兆診断を実現するには、図５に示すように、先行して状態監視技術を導入して、対象アセット及び故障モードに関するセンサ記録を収集しておくことが必要である。また、状態監視を導入しても、分析するデータが蓄積されるまでは実際は予兆診断の実行は不可能なため、同時に導入する意味はなく、まずは状態監視を導入し、一定期間後に予兆診断が可能となってからでなければ、予兆診断を用いる故障未然防止は導入できない。同じことは予兆診断と、施策の保全記録改善及び要素技術の記録端末にも言える。また、ユーザーＭが必要と考えたのが故障未然防止のみであっても、状態監視・分析を先に入れることは必須であり、実施計画としては状態監視・分析を含めることが必要である。
【００６３】
図１０に最適実施計画生成部５０の処理フローを示す。図１０の処理フローによれば、処理ステップＳ２００において開始条件が成立後は、処理ステップＳ２１０において、初めに保全改善施策リスト生成部４０から、システムが評価したスコアをもとにユーザーＭが実施を希望した保全改善施策のリスト４１を取得する。このリストは例えば図９に示す内容のものである。
【００６４】
これに対し、以降の処理ステップＳ２２０から処理ステップＳ２６０の処理においては、保全改善施策データベース６０に記録された、図３、図４、図５のデータＤ２（保全改善施策）を参照すべく、適宜読み出し処理を行い、その結果を適宜記録保存している。
【００６５】
まず処理ステップＳ２２０では、ユーザーＭが希望した施策（先の例では図６のＫＰＩ改善目標入力９０ａで選定された稼働率、部品コストから、図３を参照して定まる施策Ｄ２ａである故障未然防止、診断支援、保全計画最適化）について、図５の要素技術リストＬｃに記載の前提技術の不足が無いか確認する。
【００６６】
ここでは、保全改善施策Ｄ２に記録された、各施策Ｄ２ａの要素技術Ｄ２ｃに対応して、要素技術リストＬｃの前提技術に不足が無いか確認する。この例では、ユーザーＭが希望したＤ２ａの施策故障未然防止で用いられる要素技術Ｄ２ｃである予兆診断の前提技術として、状態監視が必要であるため、これを追加で必要な技術として記録する。
【００６７】
処理ステップＳ２３０では、ユーザーＭが希望した施策について、保全改善施策データベース６０に記録された、各施策Ｄ２ａの要素技術Ｄ２ｃに対応して、要素技術リストＬｃの全データに不足が無いか確認する。要素技術リストＬｃでは、予兆診断の前提データとして、センサ記録と故障記録が必要であるため、これを記録する。
【００６８】
処理ステップＳ２５０では、技術依存性チェック及びデータ依存性チェックで確認された必須要素技術及びデータを確保するために、それらを含んだ保全改善施策Ｄ２を保全改善施策データベース６０から検索する。この例では、まず図５の状態監視（ＩＤ＝１）を要素技術として持つ図３の施策Ｄ２ａの状態監視・分析を抽出する。また、状態監視により、必須データのセンサ記録が生成されるため、このデータの要求は解消される。必須データの故障記録については、これを生成する要素技術である記録端末がまず抽出され、この要素技術を含む改善施策である、保全記録改善が抽出される。
【００６９】
ここまでの処理で、ユーザーＭが希望した故障未然防止の施策を実行するには、前提として状態監視と故障記録の改善を実施すればよいとわかる。これでユーザーＭの希望を満たすことは可能であるが、状態監視、故障記録の改善及び故障未然防止を導入した場合は、それらの要素技術と生成データの組み合わせあるいは、少数の技術・データの追加によって、更に別の保全改善施策を実施して、保全改善効果を拡大することができる可能性がある。
【００７０】
処理ステップＳ２６０では、ここまでで抽出された施策の要素技術と生成データを用いる、あるいは少数の要素技術の追加により、ほかに実施可能な施策が無いかを探索する。この処理では、既選択済み施策による要素技術と生成データを使用している施策を抽出し、それに対して、処理ステップＳ２２０と処理ステップＳ２３０を繰り返す。
【００７１】
ここでは、診断支援や作業量平準化は、それぞれ要素技術の故障個所特定支援やスケジュール最適化を導入すれば実現可能であることがわかる。追加の施策については、追加で必要な要素技術やデータが多いほど、実施が困難となるため、必要な要素技術とデータの合計個数Ｒとして、施策にスコアを−Ｒとして設定する。
【００７２】
また、追加施策をさらに前提として実現する施策についても、再帰的に検索する。ただし、追加施策で追加される要素技術と生成データについては、既存のものとは区別して、不足技術・データＲとしてカウントする。この処理はＲが一定値より小さい施策を抽出、あるいは実施可能な施策が見つからなくなるまで抽出を行う。ここでは閾値をＲ＜＝２とする。
【００７３】
ここまでの処理で抽出された、技術・データの依存関係と施策実施の様子を図１１に示す。図１１の相関関係の一部をごく簡単に説明すると、施策である状態監視分析は、要素技術として状態監視を行い、生成データとしてセンサ記録を行っている。また施策である保全記録改善は、要素技術として記録端末を用い、生成データとして故障記録、保全記録を行っている。また以降の故障未然防止、診断支援、作業量平準化についても同様な、施策、要素技術、生成データの関係を有する。
【００７４】
そのうえで、要素技術である状態監視は、故障未然防止における予兆診断、診断支援における故障個所特定、作業量平準化におけるスケジュール最適化に展開、利用、応用が可能である。かつ生成データとしてのセンサ記録は１年の蓄積結果があれば、故障未然防止の要素技術である予兆診断に適用可能であり、さらには作業量平準化の要素技術であるスケジュール最適化にもデータ適用が可能である。他の生成データも、同様な長期間経験、データ蓄積後に他の要素技術におけるデータ上の判断材料として利用が可能である。なお図示上は、データ蓄積期間が短いものを図１１の上部に位置付けて表記している。
【００７５】
次に、処理ステップＳ２７０では、保全改善ポリシー選択部３０でユーザーＭが設定した図６の投資計画金額に合わせて、実施のスケジュールを調整する。ここでは図１１として抽出済みの技術・データ依存関係から、まずは依存関係上、元になっている要素技術・生成データを含む施策（図１１の上側）から、順に実施するが、前提データの要蓄積年数に従って、施策実施に伴う要素技術導入から、生成データに依存した次段階の要素技術が実現して、新規の施策が実施可能になるまでの時間を設定する。図１１にもこの年数を示している。
【００７６】
これにより、技術的に各施策を実施していくのに要求される順序と最低限の年数が定まったが、実際はユーザーＭが投資可能な金額は年ごとに制限されているため、それに沿って施策の実施タイミングを調整する必要がある。
【００７７】
このとき、ユーザーＭの各年度の投資可能金額に従って、各施策の実施タイミングを調整する。施策の実際コストは、施策を構成する要素技術の内、施策実施段階で未導入のもののコストの合計とする。この時、二つの施策が同年度に実施不可能であれば、ユーザーＭの希望した施策とその施策の前提技術・データを提供する施策を優先する。それ以外は施策のスコアが高いものを優先する。ただし、余剰の投資可能金額内で実施可能な施策があった場合は、そちらを優先しても良い。
【００７８】
図１２は、入出力部ＨＭＩにおける表示部に表示された保全改善実施、投資計画作成画面９２の例を示している。保全改善実施、投資計画作成画面９２の例として、ここでは時系列的投資額表示部９２ａと凡例表示部９２ｃと確定ボタン９０ｄと、時系列的投資額表示部９２ａの一部を形成して各時期における問題点や必要な判断を求める要判断表示部９２ｂを表示している。図示の例では時系列的投資額表示部９２ａの横軸には各年度での設備投資案件として、保全記録改善、状態監視分析、故障未然防止診断支援の順に予算を組んでいくことが示され、縦軸には投資額とその達成状況などが比較可能に表示されている。凡例表示部９２ｃには、時系列的投資額表示部９２ａにおける表示上の約束事項などが表記されている。
【００７９】
また図示縦軸の投資額とその達成状況の比較表示によれば、既設の状態監視分析について性能向上あるいは適用範囲拡大などの理由により追加投資が必要であることの承認が発生していること、並びに図示横軸の診断支援について設置計画を前倒しする案が提示されている。これらの部分が要判断表示部９２ｂとして表示されており、ここでの判断結果を含めて、確定ボタン９０ｄにより最終決定がなされる。
【００８０】
要判断表示部９２ｂの具体事例について以下説明する。設備計画に際し、ユーザーＭが設定した投資可能金額ではそもそも施策実施が不可能な場合があることが予測される。これは、要素技術の前提技術が整備されておらず、必須の施策を先行して実施せねばならない場合に起こりうる。この場合は、必須の施策であれば追加投資をするように指示を行う。図１２では、状態監視の導入がユーザーＭの設定した投資額で不可能なため、追加投資するように促している。また、追加の投資によって、早期に施策を実現可能となる場合も考えられる。この場合は、例えば最短での実施可能次期とした場合の必要投資額をユーザーＭに提示することで、追加投資の要否判断を行わせる。また、この際に、各施策のスコアを表示することで、参考情報とすることで、ユーザーＭの要否判断を容易にする。
【００８１】
ユーザーＭは入出力部ＨＭＩを通じて、図１２を画面で確認しながら、施策の実施要否や、開始時期の調整、投資額の調整を行うことで、保全改善施策の最適実施計画を最終的に決定する。この決定結果は、入出力部ＨＭＩを通じてユーザーＭに提示する。
【００８２】
以上の処理により、本発明における保全改善支援システムを実現することができる。
【符号の説明】
【００８３】
１００：保全改善支援システム
Ｍ：ユーザー
１０：アセット知識管理部
６０：保全改善施策データベース
３０：保全改善ポリシー選択部
４０：保全改善施策リスト生成部
５０：最適実施計画生成部
ＨＭＩ：入出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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