(57)【要約】【課題】設備における機器または部品についての保全有効性評価を適正に行って、設備の信頼性を向上させ且つ保守費用を低減できること。【解決手段】設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を指定する収集条件指定手段１１と、機器または部品の故障実績１から、収集条件を満たす機器または部品について故障事例を抽出する故障事例抽出手段１２と、故障事例における故障原因を含む故障の特性を分類するための故障分類情報を、故障実績を参照して故障事例に付加する故障分類情報付加手段１３と、設備に存在する機器または部品の情報２から、収集条件を満たす機器または部品について故障の評価に必要なデータ３を収集するデータ収集手段１４と、故障の評価に必要なデータ及び故障分類情報を用いて、機器または部品の故障事例に対して故障発生確率を算出し分析する複数の分析手段と、を有するよう構成されたものである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を指定する収集条件指定手段と、
前記機器または部品の故障実績から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について故障事例を抽出する故障事例抽出手段と、
前記故障事例における故障原因を含む故障の特性を分類するための故障分類情報を、前記故障実績を参照して前記故障事例に付加する故障分類情報付加手段と、
前記設備に存在する前記機器または前記部品の情報から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について前記故障の評価に必要なデータを収集するデータ収集手段と、
前記故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を用いて、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して故障発生確率を算出し分析する複数の分析手段と、
複数の前記分析手段のうちから前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択する選択手段と、を有し、
前記選択手段により選択された前記分析手段により、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して前記故障発生確率を算出し分析するよう構成されたことを特徴とする設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項２】
前記選択手段は、故障事例に付加された故障分類情報を認識する認識手段と、この認識手段により認識された前記故障分類情報に適合する分析手段を選択すると共に、この選択した前記分析手段に、前記故障事例に関連づけられた故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を振り分ける振り分け手段と、を有することを特徴とする請求項１に記載の設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項３】
前記分析手段が算出し分析する故障発生確率は、故障が経年劣化に起因する故障である場合には、機器または部品の稼働時間とこの稼働時間における故障回数とに基づき算出される故障率であり、故障が人為ミスに起因する故障である場合には、前記機器または部品の任意の期間における前記人為ミスを発生する恐れがある作業の回数と前記人為ミスの発生回数とに基づき算出される失敗発生確率であることを特徴とする請求項１または２に記載の設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項４】
前記データ収集手段は、収集条件に基づいて収集した故障の評価に必要なデータを、故障事例に関連づけるよう構成されたことを請求項１乃至３のいずれか１項に記載の設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項５】
前記分析手段は、機器または部品における収集条件となった属性以外の他の属性について、前記機器または前記部品の故障事例に対して故障発生確率を算出し分析可能に構成されたことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項６】
前記データ収集手段により故障事例に関連づけられる故障の評価に必要なデータには、故障した機器または部品に関するデータのほかに、故障した前記機器または前記部品と種類もしくは使用条件が同一の、故障していない同種の機器または部品に関するデータが含まれることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項７】
設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を指定する収集条件指定ステップと、
前記機器または前記部品の故障実績から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について故障事例を抽出する故障事例抽出ステップと、
前記故障事例における故障原因を含む故障の特性を分類するための故障分類情報を、前記故障実績を参照して前記故障事例に付加する故障分類情報付加ステップと、
前記設備に存在する前記機器または前記部品の情報から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について前記故障の評価に必要なデータを収集するデータ収集ステップと、
前記故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を用いて、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して故障発生確率を算出し分析する分析ステップと、を有することを特徴とする設備機器・部品の故障評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、設備における機器または部品の故障を評価する設備機器・部品の故障評価装置、及び設備機器・部品の故障評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
発電所等のプラントや輸送機械等の大規模なシステムにおいて、システムの信頼性を維持するためには、その構成要素であるサブシステム、設備、機器等を適切に整備しなければならない。機器の整備には、ＪＩＳ等で規定されているように、定期的に分解点検等を行う時間計画保全（ＴＢＭ）と、設備の劣化や故障に関連したパラメータを観測し、その状態に応じて分解点検等を行う状態監視保全（ＣＢＭ）と、機器の故障が発見された場合や機能喪失があった場合に修理を行う事後保全（ＢＤＭ）との３種の保全方式がある。これらの保全方式を、機器の重要度や特性に応じて適切に組み合わせることにより、システムの信頼性を保持すると共に、補修費用や生産損失を抑制することが可能になる。
【０００３】
従来から、保全方式の最適な決定方法として様々な試みがなされている。例えば、米国の航空業界や軍部等において、莫大な数の機械部品を対象にした故障や劣化の調査から、故障特性（故障率の時間変化カーブ）を求め、この故障特性に応じて上述のどの保全方式が適切かの検討がなされている。この結果、ＴＢＭは、大部分の機械設備に対して所謂いじり壊しを誘発し、保守費用や損失費用の増大を招くのに対し、ＣＢＭは、信頼性確保と保全費用抑制を両立する最適な保全方式であることが明らかにされており、わが国でも鉄鋼業界や化学業界を中心に３０〜４０年前に導入されている。
【０００４】
しかしながら、現在の原子力発電所の保全では、大部分の機器に対して予防保全として、決められた周期で機器の分解点検を行うＴＢＭが実施されており、また、この分解点検のほとんどが、プラントの定期検査中に実施されている。ＴＢＭでは、分解点検の周期を本来の機器寿命に対して非常に短く設定せざるをえないので所謂オーバーメンテナンスとなり保守費用が大きくなるという問題点と、機器の劣化状態にかかわらず分解点検が行われるため、劣化が生じていない機器に対して分解・組立のプロセスで故障を発生させる所謂いじり壊しを発生させ易いという問題点がある。また、多くの作業が数ヶ月の定期検査中に集中して実施されるため、工程が錯綜してトラブルが発生しやすく、また、定期点検工程を短縮することができないため、プラント稼動率の改善が難しいという問題点もある。
【０００５】
ＣＢＭは、振動や温度等の機器の劣化状態を表すデータを定期的に監視することにより、分解点検時期を決定する方式であり、上述のいじり壊しによる故障の低減や、機器の運用中に発生する突発的な故障を早期に発見することに効果がある。このようにＣＢＭの効果が非常に大きいことには以下の理由がある。
【０００６】
まず、機械設備や部品の故障特性は、初期の故障率が高く、その後安定期（偶発故障期）に入り、この安定期が非常に長い（摩耗劣化による故障は非常に少なく、人為的なミスによる故障が多い）からである。次に、機械設備や部品の故障特性は、同一機種でも摩耗故障期に入るまでの時間が大きく異なるからである。更に、時間と共に故障率が増加する劣化特性を備えた機器であっても、その劣化を監視できれば、ＴＢＭよりも効率的で確実な保全が行えるからである。
【０００７】
一方で、ＣＢＭが不可能な、即ち状態を監視することができない時間依存の劣化が存在する場合には、必ずＴＢＭを設定しなければならない。このため、このような機器に対してＴＢＭの周期を最適化することは、ＣＢＭの導入と同様に、プラントの信頼性確保と保守費用抑制のために重要になる。一般に、プラントや設備の個別特性や重要度にあわせて、ＴＢＭとＣＢＭを最適に組み合わせた保全を行うことが理想とされる。ここで、重要度は、信頼性重視保全（後述）の手法等により設定される。
【０００８】
近年、石油化学等の他産業や米国の原子力発電所で実績のある信頼性重視保全（ＲＣＭ）と、状態監視保全（ＣＢＭ）とを含む保全方式の最適化が試みられている。また、原子力発電所における検査制度では、ＴＢＭの周期や方法、ＣＢＭの適用性等について、実データをもとに評価と見直しを行う「保全有効性評価」（ＪＥＡＧ４２１０）が求められている。
【０００９】
この保全有効性評価は、プラントや機器の保守実績や故障実績等から、プラントや機器の機能を維持する保全が適切に行われているか、保全の方法や周期に不備がないか等を評価するものである。この保全有効性評価では、保全が有効に行われていることの確認が求められるが、保全の実績が良好と認められ、且つ分解点検等の周期が機器の劣化速度に対して余裕があると認められるときには、その周期を延長することも可能である。
【００１０】
また、プラント等の設備の機器または部品のＣＢＭやＴＢＭにおける状態監視データと、分解点検時における各種検査データとを組み合わせて、機器状態を総合的に判定する機器カルテ管理手法が適用可能である。この機器カルテ管理手法では、膨大なデータを処理して良否の判定を行うため、膨大なデータ処理を支援する手段として、各データに閾値を設定して一次スクリーニングを行うことにより、マンパワーの軽減が図られている。しかしながら、閾値の設定作業自体が膨大になるため、この閾値の設定支援方法も提案されている。また、信頼性重視保全（ＲＣＭ）による機器重要度の設定等についても支援する方法が提案されている。
【００１１】
更に、保全有効性評価におけるデータの評価とプラントに設置される膨大な機器のデータとを効率よく処理し、この処理されたデータに基づき、保全を簡略化する候補となる機器を効率的に抽出すると共に、保全に誤りがあると疑われる機器も抽出し、これらに対して、グラフによる詳細なデータ分析と機器の劣化特性とを組み合わせた評価を行うことにより、機器の保全方法を最適化していく設備機器保全方法の有効性評価を支援する方法も提案されている。
【００１２】
一方、機器に発生した故障の頻度を評価することにより、機器の最適な保全周期を設定して故障率を低下させる試みもなされている。前述の設備機器保全方法の有効性評価では、当該機器の保全の実績データを用いて保全状況の良否を判断するが、故障率を用いれば、同一機種の機器の運転実績をもとに統計的な観点で、プラント全体や複数の機器にまたがる保全状況の良否が判断できる。これは、例えば、ある条件で運転され保守される機器について、その条件と故障率とを比較することで、故障率を低下させるように条件を改善できるからである。
【００１３】
ここで、故障率は、信頼性工学の一般的な知識から、平均故障間隔（ＭＴＢＦ）を用いて、故障率＝１／ＭＴＢＦ、ＭＴＢＦ＝（システムの稼動時間）／（上記稼働時間内の故障回数）で求められる。つまり、故障率は、設備における機器の稼働状態の記録を統計処理することにより算出可能である。例えば、この故障率を算出して設備や部品の寿命を予測し、最適なメンテナンス周期を与えることを目的とした技術が開示されている。また、原子力発電の分野では、確率論的安全評価のためのインプットとして故障率が用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】国際公開第２０１２／１５７０４０号
【特許文献２】特開２００９−２１７７１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、前述のように、ＴＢＭで実施した分解点検による所謂いじり壊しの発生は人為ミス等により発生するものであり、システムの稼働時間に直接関係がない。このため、故障平均間隔（ＭＴＢＦ）に基づく故障率のみによる評価では、人為ミスによる故障と、機器が備える時間に依存した劣化による故障とを同列に扱うことになり、故障に対する原因や対策の立案に齟齬を生じる可能性がある。従って、故障率のみによる評価では保全の改善に結びつかず、システムについて真に故障回数を低下させる評価ができないことになる。
【００１６】
また、時間傾向がある劣化による故障（例えば、腐食流体を扱うポンプにおいて発生する腐食の進行などのように、稼働時間と故障発生に明確な関係がある故障など）を減らすためには、稼働時間と故障率に基づく保全周期の設定でよいが、時間傾向がない故障（非時間依存故障）はその原因事象を取り除くことが必要であり、そのためには上述の故障率ではなく、原因事象と故障発生との関係の評価が必要である。ところが、前述のような機器の運転時間と故障の発生回数に基づいた故障率を用いた故障評価では、非時間依存故障に対して故障原因事象と故障発生との関係を適正に評価することができない。
【００１７】
本発明の実施形態は、上述の事情を考慮してなされたものであり、設備における機器または部品についての保全有効性評価を適正に行って、設備の信頼性を向上させ且つ保守費用を低減できる設備機器・部品の故障評価装置及び故障評価方法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】
【００１８】
本発明の実施形態における設備機器・部品の故障評価装置は、設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を指定する収集条件指定手段と、前記機器または部品の故障実績から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について故障事例を抽出する故障事例抽出手段と、前記故障事例における故障原因を含む故障の特性を分類するための故障分類情報を、前記故障実績を参照して前記故障事例に付加する故障分類情報付加手段と、前記設備に存在する前記機器または前記部品の情報から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について前記故障の評価に必要なデータを収集するデータ収集手段と、前記故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を用いて、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して故障発生確率を算出し分析する複数の分析手段と、複数の前記分析手段のうちから前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択する選択手段と、を有し、前記選択手段により選択された前記分析手段により、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して前記故障発生確率を算出し分析するよう構成されたことを特徴とするものである。
【００１９】
本発明の実施形態における設備機器・部品の故障評価方法は、設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を指定する収集条件指定ステップと、前記機器または前記部品の故障実績から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について故障事例を抽出する故障事例抽出ステップと、前記故障事例における故障原因を含む故障の特性を分類するための故障分類情報を、前記故障実績を参照して前記故障事例に付加する故障分類情報付加ステップと、前記設備に存在する前記機器または前記部品の情報から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について前記故障の評価に必要なデータを収集するデータ収集ステップと、前記故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を用いて、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して故障発生確率を算出し分析する分析ステップと、を有することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の実施形態によれば、設備における機器または部品についての保全有効性評価を適正に行って、設備の信頼性を向上させ且つ保守費用を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】第１実施形態に係る設備機器・部品の故障評価装置における構成を示すブロック図。
【図２】図１のデータ収集手段が収集した故障の評価に必要なデータを主に示す説明図。
【図３】図１の分析手段と分析手段の選択手段との構成を示すブロック図。
【図４】図２の故障の評価に必要なデータの具体例を示す図表。
【図５】第２実施形態に係る設備機器・部品の故障評価装置におけるデータ収集手段が収集した故障の評価に必要なデータを主に示す説明図。
【図６】図５に示す設備機器・部品の故障評価装置における分析手段と分析手段の選択手段との構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明を実施するための形態を、図面に基づき説明する。
［Ａ］第１実施形態（図１〜図４）
図１は、第１実施形態に係る設備機器・部品の故障評価装置における構成を示すブロック図である。この図１に示す設備機器・部品の故障評価装置１０は、発電プラントなどの設備における機器または部品の保全有効性評価を適切に行なうために、故障実績１、及び上記設備に存在する機器または部品の情報２（保守実績や運転時間など）から故障発生確率を、故障原因を含む故障の特性に応じて算出し分析して評価するものである。そして、この設備機器・部品の故障評価装置１０は、収集条件指定手段１１、故障事例抽出手段１２、故障分類情報付加手段１３、データ収集手段１４、分析手段１５、分析手段の選択手段１６、分析結果格納手段１７及び出力手段１８を有して構成される。
【００２３】
ここで、保全有効性評価は、プラント等の設備、またはこの設備を構成する機器及び部品の保守実績や故障実績１等から、設備、機器または部品の機能を維持するための保全が適切に行われているか、保全の方法や周期に不備がないか等を評価するものである。
【００２４】
故障実績１は、一般的なプラントでは不適合管理情報として、台帳やデータベースに紙や電子的手段で記録されている。この故障実績１（不適合管理情報）には、故障の状況（振動増加、流量減少など）、故障の時系列、故障の原因（経年劣化、人為ミスなど）、故障に対する処置、水平展開などが記録されている。
【００２５】
設備（例えばプラント等）に存在する機器または部品の情報２は、保守実績、運転時間、設計情報、使用条件、設備情報などである。保守実績は、故障に関連する機器または部品の保守がいつ行われたか、何回行われたか等、保守の内容と結果、施工業者等を表すデータである。具体的には、保守実績は、定期点検などにおいて実施される機器または部品の分解点検の報告書、機器の運転状態を監視した結果である状態監視報告書などに保存されている。例えば、ポンプにおける保守実績は、図４に示すように、通常運転中の状態監視として各部の振動測定や潤滑油の分析であり、分解点検として消耗部品の取り替え、インペラの非破壊検査、耐圧部の非破壊検査などである。
【００２６】
運転時間は、故障に関連する機器または部品の稼働時間や機器または部品の設置後の暦時間、特に故障発生の原因となった部品の取り替えからの時間などである。例えばポンプにおける運転時間は、ポンプの実際の運転時間や、ポンプ設置後からの暦時間である。また、設計情報は、故障に関連する機器または部品の設計情報である。例えばポンプの設計情報は、ポンプの型式、製造者、定格性能などであり、一般的に設備台帳や設備管理システムに記録されている。
【００２７】
使用条件は、故障に関連する機器または部品の使用環境や負荷などの条件である。例えばポンプの使用条件は、ポンプの内部流体、運転負荷（常時運転負荷やトラブルに備えた即時待機負荷など）であり、一般的に設備台帳や設備管理システムに記録されている。また、設備情報は、故障に関連する機器または部品の所有者（担当部署）、機器番号、部品番号、プラント情報などである。
【００２８】
収集条件指定手段１１は、プラントなどの設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を、技術者などを介して指定する収集条件指定ステップを実施するものである。この収集条件は、任意の１台の機器や１個の部品、共通の属性を備えた複数台の機器や複数個の部品、プラント全体の設備などであり、更に、任意に設定された所定の収集時間を含む。この収集条件は、具体的には、機器（例えばポンプ）の属性の一つ（例えば遠心ポンプ）と、一定の収集期間である。
【００２９】
故障事例抽出手段１２は、図１及び図２に示すように、プラント等の設備における機器または部品の故障実績１から、収集条件（例えば遠心ポンプ、一定の収集期間）を満たす機器または部品について故障事例１〜ｍを抽出する故障事例抽出ステップを実施するものである。この故障事例抽出手段１２が実施する故障事例抽出ステップでは、例えば収集条件を遠心ポンプ、一定の収集期間とし、一の故障事例としての「振動増加」、他の故障事例としての「流量低下」にそれぞれ該当する機器または部品を故障実績１から抽出する。また、この故障事例抽出ステップでは、同一の収集条件において同一の故障が発生している場合があるので、故障事例１〜ｍは、それぞれが異なっている場合に限らず、同一の故障事例が複数ある場合も含む。
【００３０】
故障分類情報付加手段１３は、故障事例における故障の特性（故障原因を含む）を分類するための故障分類情報ａ１〜ａｍを、故障実績１を参照して、故障事例１〜ｍのそれぞれに付加する故障分類情報付加ステップを実施するものである。故障分類情報には、例えば機器や部品の経年劣化に起因する故障と、人為ミスに起因する故障（例えば保守作業における作業員のミス、機械または部品の製造における設計ミスや製造ミス、運転操作における機器操作の失敗など）とがある。また、人為ミスが起点となって一定期間劣化が進展し、故障として顕在化されたものは、経年劣化ではなく、人為ミスに分類するか、または、経年劣化や人為ミスとは異なる別の故障分類とする。
【００３１】
収集条件が遠心ポンプであり、故障事例が「振動増加」の場合、例えば軸受などの部品の寿命により振動が増加した故障を経年劣化に起因する故障として分類し、分解点検の組立調整ミスが原因となって振動が増加した故障を人為ミスに起因する故障と分類する。
【００３２】
故障実績１には、通常、故障が発生した原因、またはその故障の手掛りとなる情報が記載されている。従って、故障分類情報付加手段１３は、この故障実績１を参照することで、故障事例１〜ｍのそれぞれに対して故障分類情報ａ１〜ａｍを付加する。なお、この故障分類情報ａ１〜ａｍの付加は、適切なアルゴリズム、ＡＩ（人工知能）的手法または人間系により行われる。
【００３３】
故障分類情報付加手段１３により故障原因を含む故障の特性を明確に分類することが保守の改善に寄与する理由は、次の通りである。つまり、人為ミスに起因する故障を経年劣化に起因する故障と同一視して、故障率や平均故障間隔（ＭＴＢＦ）を評価した場合、機器または部品の交換間隔が短くなりすぎて、オーバーメンテナンスになる可能性があるからである。また、機器または部品の交換作業に人為ミスの原因が内在するのであれば、この交換作業間隔が短くなることで故障の発生を増加させてしまうことになるからである。更に、人為ミスに起因する故障を経年劣化に起因する故障と同一視することで、人為ミスの原因に注意が設けられなくなる可能性があるからである。
【００３４】
データ収集手段１４は、プラント等の設備に存在する機器または部品の情報２（即ち保守実績、運転時間、設計情報、使用条件、設備情報など）から、収集条件（例えば遠心ポンプと一定の収集期間）を満たす機器または部品のそれぞれについて故障の評価に必要なデータ３を収集し、この故障の評価に必要なデータ３を故障事例１〜ｍのそれぞれに関連づけるデータ収集ステップを実施する。上記故障の評価に必要な情報３は、後述の故障発生確率の算出、分析に必要なデータであり、保守実績ｂ１〜ｂｍ、運転時間ｃ１〜ｃｍ、設計情報ｄ１〜ｄｍ、使用条件ｅ１〜ｅｍ、設備情報ｆ1〜ｆｍ等であって、その具体例を図４に示す。
【００３５】
例えば、収集条件が遠心ポンプを含み、故障事例が「振動増加」である場合、故障の評価に必要なデータ３は、故障分類が、機器または部品の寿命により振動が増加した経年劣化に起因する故障のときには、後述の故障率を算出するために運転時間（図４の稼働時間）が少なくとも必要であり、故障分類が、分解点検時の組立調整ミスにより振動が増加した人為ミスに起因する故障のときには、後述の失敗発生確率を算出するための保守回数（図４の分解点検の回数）が少なくとも必要である。
【００３６】
また、データ収集手段１４は、後述のように分析手段１５により機器または部品における収集条件となった属性（例えば、遠心ポンプ）以外の他の属性について故障発生確率が算出される場合には、その他の属性に関する情報も設備に存在する機器または部品の情報２から収集する。例えば、分析手段１５が施工業者ごとの故障発生確率を算出し分析する場合には、データ収集手段１４は、設備に存在する機器または部品の情報２から施工業者（図４の発注先業者）のデータを収集する。
【００３７】
分析手段の選択手段１６は、複数（例えばｎ個）存在する分析手段１５のうちから故障分類情報ａ１〜ａｍに適合する分析手段１５を選択するものであり、図３に示すように認識手段１６Ａ及び振り分け手段１６Ｂを有する。認識手段１６Ａは、故障事例１〜ｍに付加された故障分類情報ａ１〜ａｍを認識するものであり、ソフトウェア的手段または人間系にて構成される。
【００３８】
振り分け手段１６Ｂは、認識手段１６Ａにより認識された故障分類情報ａ１〜ａｍに適合する分析手段１５を選択すると共に、この選択した分析手段１５に、故障事例１〜ｍに関連づけられた故障の評価に必要なデータ３及び故障分類情報ａ１〜ａｍを振り分けるものである。ここで、分析手段１５は複数存在し、後述の如くそれぞれの分析手段１５は、故障分類（例えば経年劣化に起因する故障、人為ミスに起因する故障など）に対応して故障発生確率の算出方式が異なる。このため、振り分け手段１６Ｂは、故障分類情報ａ１〜ａｍに適合する故障発生確率の算出方式を備えた分析手段１５を選択するものである。
【００３９】
分析手段１５は、故障の評価に必要なデータ３及び故障分類情報ａ１〜ａｍを用いて、統計的手法により、機器または部品の故障事例１〜ｍに対して故障発生確率を算出し分析する分析ステップを実施するものであり、故障分類情報に応じて複数存在する。各分析手段１５のそれぞれは、故障発生確率の算出方式が異なり、分析手段の選択手段１６により選択された分析手段１５が、故障分類情報ａ１〜ａｍのそれぞれに対応した故障発生確率を算出し分析する。
【００４０】
つまり、機器または部品の経年劣化に起因する故障、例えば機器または部品の寿命により振動が増加した経年劣化による故障に対して、一の分析手段１５は、故障発生確率としての故障率を、機器または部品の稼働時間及びこの稼働時間における故障回数に基づいて算出し分析する。
故障率＝（機器または部品の稼働時間における故障回数）／（機器または部品の上記稼働時間）
【００４１】
また、人為ミスに起因する機器または部品の故障、例えば分解点検の組立調整ミスが原因で振動が増加した人為ミスによる故障に対して、他の分析手段１５は、故障発生確率としての失敗発生確率を、機器または部品の任意の期間における人為ミスを発生する恐れがある作業の回数と人為ミスの発生回数とに基づいて算出し分析する。
失敗発生確率＝（人為ミスの発生回数）／（上記人為ミスを発生する恐れがある作業の回数）
【００４２】
また、分析手段１５よる故障発生確率（故障率、失敗発生確率）の算出、分析は、収集条件としての特定の１台の機器や１個の部品、または例えば遠心ポンプのように共通の属性を備えた複数台の機器や複数個の部品などに対して実施されるものである。更に分析手段１５は、機器または部品における収集条件となった属性（例えば遠心ポンプなどの機種）以外の他の属性、例えば保守を行った施工業者、ポンプの内部流体の種別について、機器または部品の故障事例１〜ｍ（振動増加、流量減少など）に対して故障発生確率を算出し分析してもよい。上述の収集条件となった属性以外の他の属性に関するデータは、データ収集手段１４により設備に存在する機器または部品の情報２から収集され、機器または部品の故障事例１〜ｍに関連づけられたものが用いられる。
【００４３】
上述のように分析手段１５により故障分類情報ａ１〜ａｍに基づいて算出され分析された故障発生確率が、分析結果として分析結果格納手段１７に格納される。また、出力手段１８は、分析結果格納手段１７に格納された分析結果（故障発生確率）を出力し表示する。
【００４４】
以上のように構成されたことから、本第１実施形態によれば、次の効果（１）を奏する。
（１）図１及び図２に示すように、設備機器・部品の故障評価装置１０は、プラント等の設備における機器または部品について、その故障原因を含む故障の特性（故障分類）に応じて故障発生確率を算出し分析している。即ち、設備機器・部品の故障評価装置１０における分析手段１５は、故障が機器または部品の経年劣化に起因する故障であると分類される場合に故障発生確率として故障率を求め、故障が人為ミスに起因する故障であると分類された場合に故障発生確率として失敗発生確率を求めて、それぞれ分析し評価する。
【００４５】
この結果、プラント等の設備の保全有効性評価を適正に行なうことができ、機器または部品の交換を含む保守の周期が適正化されて所謂オーバーメンテナンスを防止できるので、保守費用を低減できる。また、故障原因を含む機器の特性が明確になって故障を改善できると共に、保守の周期を適正化することで所謂いじり壊しを抑制できるので、設備の信頼性を向上させることができる。
【００４６】
［Ｂ］第２実施形態（図５、図６）
図５は、第２実施形態に係る設備機器・部品の故障評価装置におけるデータ収集手段が収集した故障の評価に必要なデータを主に示す説明図である。この第２実施形態において第１実施形態と同様な部分については、第１実施形態と同一の符号を付すことにより説明を簡略化し、または省略する。
【００４７】
本第２実施形態の設備機器・部品の故障評価装置２０が第１実施形態と異なる点は、データ収集手段２１により故障事例１〜ｍに関連づけて収集される故障の評価に必要なデータ５には、故障した機器または部品に関するデータ（即ち、第１実施形態の故障の評価に必要データ３；本第２実施形態において「故障した機器または部品に関するデータ」を符号３で表す）のほかに、故障した機器または部品と種類もしくは使用条件が同一の、故障していない同種の機器または部品に関するデータ４が含まれる点である。ここで、種類もしくは使用条件が同一とは、例えば遠心ポンプなどのように機種が同一、またはポンプ内を流れる内部流体が同一の場合をいう。
【００４８】
即ち、データ収集手段２１は、故障事例抽出手段１２により故障実績１から、収集条件を満たす機器または部品について故障事例が抽出されていない場合においても、設備に存在する機器または部品の情報２から上記収集条件を満たす機器または部品について、故障していない同種の機器または部品に関するデータ４を収集する。
【００４９】
上述のように、故障の評価に必要なデータ５に、故障した機器または部品に関するデータ３のほかに、故障した機器または部品と種類もしくは使用条件が同一の、故障していない同種の機器または部品に関するデータ４を含む場合に、図６に示すように、分析手段２２は、これらの故障した機器または部品に関するデータ３及び故障していない同種の機器または部品に関するデータ４を含む故障の評価に必要なデータ５と故障分類情報ａ１〜ａｍとを用いて、故障発生確率を算出し分析する。
【００５０】
つまり、分析手段２２は、故障が機器または部品の経年劣化に起因する故障である場合に、機器または部品の稼働時間、及びこの稼働時間における故障回数に基づいて故障率を算出し分析するが、上記稼働時間として、故障した機器または部品に関するデータ３中の稼働時間と、故障していない同種の機器または部品に関するデータ４中の稼働時間との和が用いられる。
【００５１】
また、分析手段２２は、故障が人為ミスに起因する機器または部品の故障である場合に、機器または部品の任意の期間における人為ミスを発生する恐れがある作業（例えば分解点検）の回数と人為ミスの発生回数とに基づいて失敗発生確率を算出し分析するが、上記人為ミスを発生する恐れがある作業の回数として、故障した機器または部品に関するデータ３中の上記作業回数と、故障していない同種の機器または部品に関するデータ４中の上記作業回数との和が用いられる。
【００５２】
更に、分析手段２２は、機器または部品における収集条件となった属性以外の他の属性について故障発生確率を分析する場合においても、故障した機器または部品に関するデータ３及び故障していない同種の機器または部品に関するデータ４を含む故障の評価に必要なデータ５と故障分類情報ａ１〜ａｍとを用いて故障発生確率を算出し分析する。
【００５３】
以上のように構成されたことから、本第２実施形態においても第１実施形態の効果（１）と同様な効果を奏するほか、次の効果（２）を奏する。
【００５４】
（２）分析手段２２は、故障した機器または部品に関するデータ３、及びこの故障した機器または部品と種類もしくは使用条件が同一の故障していない同種の機器または部品に関するデータ４と、故障分類情報ａ１〜ａｍとを用いて、故障発生確率を算出し分析している。このように、故障した機器または部品を含む同種の機器または部品について故障発生確率を分析することで、同種の機器または部品毎に故障を評価することができる。
【００５５】
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができ、また、それらの置き換えや変更は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００５６】
１…故障実績、２…設備に存在する機器または部品の情報、３…故障の評価に必要なデータ、４…故障していない同種の機器または部品に関するデータ、５…故障の評価に必要なデータ、１０…設備機器・部品の故障評価装置、１１…収集条件指定手段、１２…故障事例抽出手段、１３…故障分類情報付加手段、１４…データ収集手段、１５…分析手段、１６…分析手段の選択手段、１６Ａ…認識手段、１６Ｂ…振り分け手段、２０…設備機器・部品の故障評価装置、２１…データ収集手段、２２…分析手段、１〜ｍ…故障事例、ａ１〜ａｍ…故障分類情報
【図１】
2020181468.tif 000003
【図２】
2020181468.tif 000004
【図３】
2020181468.tif 000005
【図４】
2020181468.tif 000006
【図５】
2020181468.tif 000007
【図６】
2020181468.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】令和2年3月13日(2020.3.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を指定する収集条件指定手段と、
前記機器または部品の故障実績から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について故障事例を抽出する故障事例抽出手段と、
前記故障事例における故障原因を含む故障の特性を分類するための、経年劣化に起因する故障と人為ミスに起因する故障を含む故障分類情報を、前記故障実績を参照して前記故障事例に付加する故障分類情報付加手段と、
前記設備に存在する前記機器または前記部品の情報から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について前記故障の評価に必要なデータを収集するデータ収集手段と、
前記故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を用いて、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して故障発生確率を算出し分析する複数の分析手段と、
複数の前記分析手段のうちから前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択する選択手段と、を有し、
前記選択手段は、前記故障事例に付加された前記故障分類情報を認識する認識手段と、この認識手段により認識された前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択すると共に、この選択した前記分析手段に、前記故障事例に関連づけられた故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を振り分ける振り分け手段と、を有し、
前記選択手段により選択された前記分析手段により、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して前記故障発生確率を算出し分析するよう構成され、
前記分析手段が算出し分析する前記故障発生確率は、故障が経年劣化に起因する故障である場合には、前記機器または部品の稼働時間とこの稼働時間における故障回数とに基づき算出される故障率であり、故障が人為ミスに起因する故障である場合には、前記機器または部品の任意の期間における前記人為ミスを発生する恐れがある作業の回数と前記人為ミスの発生回数とに基づき算出される失敗発生確率であることを特徴とする設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項２】
前記データ収集手段は、収集条件に基づいて収集した故障の評価に必要なデータを、故障事例に関連づけるよう構成されたことを請求項１に記載の設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項３】
前記分析手段は、機器または部品における収集条件となった属性以外の他の属性について、前記機器または前記部品の故障事例に対して故障発生確率を算出し分析可能に構成されたことを特徴とする請求項１または２に記載の設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項４】
前記データ収集手段により故障事例に関連づけられる故障の評価に必要なデータには、故障した機器または部品に関するデータのほかに、故障した前記機器または前記部品と種類もしくは使用条件が同一の、故障していない同種の機器または部品に関するデータが含まれることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の設備機器・部品の故障評価装置。
【請求項５】
設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を収集条件指定手段により指定する収集条件指定ステップと、
前記機器または前記部品の故障実績から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について故障事例を故障事例抽出手段により抽出する故障事例抽出ステップと、
前記故障事例における故障原因を含む故障の特性を分類するための、経年劣化に起因する故障と人為ミスに起因する故障を含む故障分類情報を、故障分類情報付加手段により前記故障実績を参照して前記故障事例に付加する故障分類情報付加ステップと、
前記設備に存在する前記機器または前記部品の情報から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について前記故障の評価に必要なデータをデータ収集手段により収集するデータ収集ステップと、
前記故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を用いて前記機器または前記部品の前記故障事例に対して故障発生確率を算出し分析する複数の分析手段のうちから、前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択手段により選択する選択ステップと、
前記選択手段により選択された前記分析手段により、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して前記故障発生確率を算出し分析する分析ステップと、を有し、
前記選択手段は、前記故障事例に付加された前記故障分類情報を認識する認識手段と、この認識手段により認識された前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択すると共に、この選択した前記分析手段に、前記故障事例に関連づけられた故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を振り分ける振り分け手段と、を有し、
前記分析手段が算出し分析する前記故障発生確率は、故障が経年劣化に起因する故障である場合には、前記機器または部品の稼働時間とこの稼働時間における故障回数とに基づき算出される故障率であり、故障が人為ミスに起因する故障である場合には、前記機器または部品の任意の期間における前記人為ミスを発生する恐れがある作業の回数と前記人為ミスの発生回数とに基づき算出される失敗発生確率であることを特徴とする設備機器・部品の故障評価方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
本発明の実施形態における設備機器・部品の故障評価装置は、設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を指定する収集条件指定手段と、前記機器または部品の故障実績から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について故障事例を抽出する故障事例抽出手段と、前記故障事例における故障原因を含む故障の特性を分類するための、経年劣化に起因する故障と人為ミスに起因する故障を含む故障分類情報を、前記故障実績を参照して前記故障事例に付加する故障分類情報付加手段と、前記設備に存在する前記機器または前記部品の情報から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について前記故障の評価に必要なデータを収集するデータ収集手段と、前記故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を用いて、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して故障発生確率を算出し分析する複数の分析手段と、複数の前記分析手段のうちから前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択する選択手段と、を有し、前記選択手段は、前記故障事例に付加された前記故障分類情報を認識する認識手段と、この認識手段により認識された前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択すると共に、この選択した前記分析手段に、前記故障事例に関連づけられた故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を振り分ける振り分け手段と、を有し、前記選択手段により選択された前記分析手段により、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して前記故障発生確率を算出し分析するよう構成され、前記分析手段が算出し分析する前記故障発生確率は、故障が経年劣化に起因する故障である場合には、前記機器または部品の稼働時間とこの稼働時間における故障回数とに基づき算出される故障率であり、故障が人為ミスに起因する故障である場合には、前記機器または部品の任意の期間における前記人為ミスを発生する恐れがある作業の回数と前記人為ミスの発生回数とに基づき算出される失敗発生確率であることを特徴とするものである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
本発明の実施形態における設備機器・部品の故障評価方法は、設備における機器または部品の故障を評価するための収集条件を収集条件指定手段により指定する収集条件指定ステップと、前記機器または前記部品の故障実績から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について故障事例を故障事例抽出手段により抽出する故障事例抽出ステップと、前記故障事例における故障原因を含む故障の特性を分類するための、経年劣化に起因する故障と人為ミスに起因する故障を含む故障分類情報を、故障分類情報付加手段により前記故障実績を参照して前記故障事例に付加する故障分類情報付加ステップと、前記設備に存在する前記機器または前記部品の情報から、前記収集条件を満たす前記機器または前記部品について前記故障の評価に必要なデータをデータ収集手段により収集するデータ収集ステップと、前記故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を用いて前記機器または前記部品の前記故障事例に対して故障発生確率を算出し分析する複数の分析手段のうちから、前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択手段により選択する選択ステップと、前記選択手段により選択された前記分析手段により、前記機器または前記部品の前記故障事例に対して前記故障発生確率を算出し分析する分析ステップと、を有し、前記選択手段は、前記故障事例に付加された前記故障分類情報を認識する認識手段と、この認識手段により認識された前記故障分類情報に適合する前記分析手段を選択すると共に、この選択した前記分析手段に、前記故障事例に関連づけられた故障の評価に必要なデータ及び前記故障分類情報を振り分ける振り分け手段と、を有し、前記分析手段が算出し分析する前記故障発生確率は、故障が経年劣化に起因する故障である場合には、前記機器または部品の稼働時間とこの稼働時間における故障回数とに基づき算出される故障率であり、故障が人為ミスに起因する故障である場合には、前記機器または部品の任意の期間における前記人為ミスを発生する恐れがある作業の回数と前記人為ミスの発生回数とに基づき算出される失敗発生確率であることを特徴とするものである。