(57)【要約】      （修正有）【課題】センサ駆動式に最適化及び／又は改善された整備プログラムを生成するためのシステムと方法を提供する。【解決手段】センサ駆動式最適化整備プログラム（ＳＤＯＭＰ）を生成するための方法は、一つの装置タイプのための整備タスクとそのような整備タスクが実施される間隔とを規定する、当該装置タイプのための第１の整備計画を受け取る。センサデータ履歴、定期整備データ履歴及び不定期整備データ履歴を受け取り、データを相関させてセンサデータの予測値を決定する。当該装置タイプの装置のオペレータの一つ又は複数の整備改善目的を受け取り、少なくともセンサデータの予測値と、整備改善目的と、に基づいて、センサ駆動式最適化及び／又は改善整備プログラムを生成する。センサ駆動式最適化及び／又は改善整備プログラムに含まれる規定間隔のうちの一つは調整されている。【選択図】図１６
2020113265.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサ駆動式最適化整備プログラム（ＳＤＯＭＰ）を生成するための方法であって：
一つの装置タイプのための第１の整備計画を受け取ること（１６０２）であって、前記第１の整備計画が、前記装置タイプの整備タスクを規定し、前記整備タスクを実施すべき間隔を規定している、第１の整備計画を受け取ること；
センサデータ履歴（１６０４）、定期整備データ履歴（１６０６）、及び不定期整備データ履歴（１６０８）を受け取ること；
前記センサデータ履歴を前記定期整備データ履歴及び前記不定期整備データ履歴と相関させて、前記センサデータの予測値を決定すること（１６１０）；
前記装置タイプの装置のオペレータの一つ又は複数の整備改善目的（４１８）を受け取ること；及び
少なくとも前記センサデータの前記予測値と前記整備改善目的とに基づいて、規定された前記間隔のうちの一つが調整されたＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）
を含む方法。
【請求項２】
前記第１の整備計画が承認済整備計画（４１４）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記装置タイプが航空機（２０１）である、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記センサデータが、装置正常性管理（ＡＨＭ）アラートデータ（４２２）を含み、前記ＡＨＭアラートデータが、タイヤ圧力、酸素圧力、油圧作動液、補助動力ユニット（ＡＰＵ）オイルレベル、及びエンジンオイルレベルからなるリストより選択される少なくとも一つのデータタイプを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記センサデータの前記予測値（４２８）を決定することが、センサアラートが非定例所見に対応する確率を決定することを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記オペレータの前記一つ又は複数の整備改善目的（４１８）が許容リスクレベルを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
少なくとも前記センサデータの前記予測値と前記整備改善目的とに基づいて前記ＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）が、前記センサデータの前記予測値が閾値を満たすとき検査間隔を段階的に拡大することを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記装置の動作履歴を受けとること（１６１２）を更に含み、
前記ＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）が、少なくとも前記装置の前記動作履歴に基づいて前記ＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記ＳＤＯＭＰに対する終了日（４３４）を決定することを更に含み、
前記ＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）が、少なくとも前記終了日に基づいて前記ＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
間隔調整の正味益を決定すること（１６１４）を更に含み、
前記ＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）が、前記整備タスクに関連付けられる費用に少なくとも基づいて前記ＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
センサ駆動式最適化整備プログラム（ＳＤＯＭＰ）を生成するためのシステムであって：
一つ又は複数のプロセッサ（４０２）；及び
分析コンポーネント（４２８）を記憶するメモリエリア（４１０）
を備え、前記分析コンポーネントは、前記一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに、
一つの装置タイプのための第１の整備計画を受け取ること（１６０２）であって、前記第１の整備計画が、前記装置タイプの整備タスクを規定し、前記整備タスクを実施すべき間隔を規定している、第１の整備計画を受け取ること；
センサデータ履歴（１６０４）、定期整備データ履歴（１６０６）、及び不定期整備データ履歴（１６０８）を受け取ること；
前記センサデータ履歴を前記定期整備データ履歴及び前記不定期整備データ履歴と相関させて、前記センサデータの予測値を決定すること（１６１０）；
前記装置タイプの装置のオペレータの一つ又は複数の整備改善目的（４１８）を受け取ること；及び
少なくとも前記センサデータの前記予測値と前記整備改善目的とに基づいて、規定された前記間隔のうちの一つが調整されたＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）
を含む動作を実施させる、システム。
【請求項１２】
前記第１の整備計画が承認済整備計画（４１４）を含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記装置タイプが航空機（２０１）である、請求項１１又は１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記センサデータが、装置正常性管理（ＡＨＭ）アラートデータ（４２２）を含み、前記ＡＨＭアラートデータが、タイヤ圧力、酸素圧力、油圧作動液、補助動力ユニット（ＡＰＵ）オイルレベル、及びエンジンオイルレベルからなるリストより選択される少なくとも一つのデータタイプを含む、請求項１１から１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記センサデータの前記予測値（４２８）を決定することが、センサアラートが非定例所見に対応する確率を決定することを含む、請求項１１から１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記オペレータの前記一つ又は複数の整備改善目的（４１８）が許容リスクレベルを含む、請求項１１から１５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１７】
少なくとも前記センサデータの前記予測値と前記整備改善目的とに基づいて前記ＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）が、前記センサデータの前記予測値が閾値を満たすとき検査間隔を段階的に拡大することを含む、請求項１１から１６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１８】
前記動作が、前記装置の動作履歴を受けとること（１６１２）を更に含み、
前記ＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）が、少なくとも前記装置の前記動作履歴に基づいて前記ＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、請求項１１から１７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記動作が、前記ＳＤＯＭＰに対する終了日（４３４）を決定することを更に含み、
前記ＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）が、少なくとも前記終了日に基づいて前記ＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、請求項１１から１８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２０】
前記動作が、間隔調整の正味益を決定すること（１６１４）を更に含み、
前記ＳＤＯＭＰを生成すること（１６１８）が、前記整備タスクに関連付けられる費用に少なくとも基づいて前記ＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、請求項１１から１９のいずれか一項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
車両隊のオペレータは、効率的なサービス及び車両隊利用を行うために、整備計画に従う。このような車両の例には、限定されないが、航空機、航空貨物車両、自動車、無人航空機（ＵＡＶ）、海上車両（船、潜水艦等）等が含まれる。航空機の場合、往々にして整備計画データ（ＭＰＤ）が製造者によって航空機のオペレータに提供され、それには一般に、推奨される定期的整備タスク、その間隔、必要なアクセス、及びその他の関連情報に関する情報が含まれる。整備タスクは多くの場合、グループ化されて「チェックパッケージ」として特定されたパッケージで実施される。
【０００２】
いくつかの運用シナリオでは、オペレータはＭＰＤを開始ポイントとして使用し、財務上の検討事項、例えばサービスから車両を除外するコストや特定のチェックパッケージを実施するコストに基づいてその整備計画スケジュールを調整する。しかしながら、実際の運用条件及び利用可能なデータ履歴を無視した整備計画のスケジュール調整は、整備データ及びセンサデータの履歴を活用した標的とする許容整備計画以下に運用リスクを維持するために、整備を必要以上に実施する（それによりコストが増大する）か、さもなければ最適な頻度で整備が行われない可能性を生じさせる。
【発明の概要】
【０００３】
開示される実施例は、添付図面を参照して詳細に記載される。以下の概要は、ここに開示されるいくつかの実施例を説明するために提供される。しかしながらこれは、すべての実施例をいずれか特定の構成又は順序の動作に限定することを意味しない。
【０００４】
ここに開示されるいくつかの態様及び実装態様は、センサ駆動式最適化（又は改善）整備プログラム（ＳＤＯＭＰ）を生成するための方法を目的としている。一つの例示的方法は：一つの装置タイプのための第１の整備計画を受け取ることであって、この第１の整備計画が、この装置タイプの整備タスクを規定し、整備タスクを実施すべき間隔を規定する、受け取ること；センサデータ（センサアラートデータを含む）履歴、定期整備データ履歴、不定期整備データ履歴、及びセンサアラートを整備タスクとリンクするドキュメンテーションを受け取ること；センサデータ履歴を定期整備データ履歴及び不定期整備データ履歴と相関させて、センサデータの予測値を決定すること；当該装置タイプの装置のオペレータの一つ又は複数の整備改善目的を受け取ること；及び少なくともセンサデータの予測値と整備改善目的とに基づいて、規定された間隔のうち一つの間隔が調整されたＳＤＯＭＰを生成することを含む。
【０００５】
ＳＤＯＭＰを生成するためのシステムと方法も提供される。一つの装置タイプのための整備タスクと整備タスクを実施するための間隔とを規定する第１の整備計画が受け取られる。センサデータ履歴、定期整備データ履歴、及び不定期整備データ履歴が受け取られて相関させられ、センサデータの予測値が決定される。当該装置タイプの装置のオペレータの一つ又は複数の整備改善目的が受け取られ、少なくともセンサデータの予測値と整備改善目的とに基づいて、ＳＤＯＭＰが生成される。ＳＤＯＭＰにおいては、規定された間隔のうちの一つの間隔が調整されている。
【０００６】
開示される実施例は、添付図面を参照して詳細に記載される：
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】装置の製造及び保守方法のブロック図である。
【図２】本開示の種々の態様のための装置２００のブロック図である。
【図３】特定のフライングモジュール２０１の概略的斜視図である。
【図４】コンピューティングデバイス４００のメモリエリア４１０の一実装態様のブロック図である。
【図５】重なり合う確率密度曲線と検出の確率及び誤り警報の確率の値を決める閾値とを示している。
【図６】修理又は他の整備アクションを要する状態を検出する確率の累積分布関数（ＣＤＦ）を示している。
【図７】図６のＣＤＦ曲線の閾値の変更を示している。
【図８】図７の閾値変更の決定方法を図式化して示している。
【図９】本開示の態様を実装するためのプロセスフローの一実装態様のブロック図である。
【図１０】アラートディスプレイの一実装態様である。
【図１１】センサマッピング動作の一実装態様のブロック図である。
【図１２】ＳＤＯＭＰ４３０生成に関与する関連イベントのタイムラインを示している。
【図１３】非定例所見と整備メッセージとの関係を示している。
【図１４】Ａ−Ｄは、センサデータを活用する種々のシナリオの正味利益を示している。
【図１５】整備タスクを段階的に拡大するかどうかを決定する動作の一実装態様を示すフロー図である。
【図１６】ＳＤＯＭＰ４３０を生成する動作の一実装態様を示すフロー図である。
【図１７】ＳＤＯＭＰ４３０を生成するためのプロセスを示すブロック図である。
【図１８】本開示の種々の態様を実装するために適したシステムの一実装態様を示すブロック図である。
【０００８】
対応する参照番号は、図面を通して対応する部品を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
種々の実施形態が、添付の図面を参照して詳細に記載される。可能な限り、同じ又は同様の部品に言及するために、図面全体を通じて同じ参照番号を使用する。具体的な実装態様に関して本開示を通して行われる言及及び実装態様は、例示のみを目的として提供されており、別途断らない限り、いずれの実装態様の限定も意図しない。
【００１０】
上記概要、及び特定の実施形態の以下の詳細な説明は、添付の図面と併せて読むことにより、よりよく理解されるだろう。ここで使用される、「１つの（「ａ」又は「ａｎ」）」という語の後に記載される単数形の要素又はステップは、複数の同要素又はステップを必ずしも除外しない。更に、「一実施形態」への言及は、記載されている特徴を同様に包含する追加の実施形態の存在を除外するものではない。また、別途断らない限り、特定の性質を有する一つ又は複数の要素を「備える」「含む」又は「有する」実施形態は、その性質を有さない追加の要素を含み得る。
【００１１】
装置に搭載されるセンサは、故障を予測するためのセンサベースの診断ツールを展開することを目標として使用される。これは、予防的整備を予測的整備で置き換える可能性を有している。しかしながら、センサは一般的に、検査プログラムの完全な知識を持たないことの多いコンポーネントのベンダー又は設計エンジニアによって配備される。したがって、センサと整備タスクの間の機能的マッピングは、仮想（センサーが可能にする）検査を通して改善された検査間隔を可能にする。残念なことに、一部のセンサデータの確率的性質のために、オペレータによっては誤り警報とみなしてアラートを無視することがある。これは、センサに可能なすべての益を認識することを妨げる。一般に、センサアラートは、一部のアラートは閾値を超えるセンサ測定値の二値状態であるので、センサデータのサブセットである。
【００１２】
確率的なセンサデータは、オペレータのアラート解釈のみに依存することなく、修正された検査間隔の形態の客観的で厳密且つアクション可能な情報に変換可能である。このようにして、センサが故障又は劣化．の少なくとも部分的な予測子となるとき、センサの益は、整備費用の削減、効率の改善、及び装置活用の増大を通して認識される。
【００１３】
本開示の態様は、センサ駆動式最適化整備プログラム（ＳＤＯＭＰ）を生成するための、コンピュータで実施される方法、装置、及びコンピュータプログラム製品を提供する。一つの装置タイプのための整備タスクと整備タスクを実施するための間隔とを規定する第１の整備計画が受け取られる。センサデータ履歴、定期整備データ履歴、及び不定期整備データ履歴が受け取られて相関され、センサデータの予測値が決定される。当該装置タイプの装置のオペレータ（例えば、装置又は装置群の所有者、装置又は装置群の責任を有する管理者、又は装置を操作するユーザ）の一つ又は複数の整備改善目的が受け取られ、少なくともセンサデータの予測値と整備改善目的とに基づいて、ＳＤＯＭＰが生成される。ＳＤＯＭＰに含まれる規定間隔のうちの一つは調整済されている。
【００１４】
特定の装置（例えば、一つのタイプ又はモデルの特定の装置又は装置群）に関して、整備データ履歴は、承認済整備計画（ＡＭＰ）の下で各整備イベントについて発生した費用を含む。整備データ履歴は、定期整備データ履歴と不定期整備データ履歴とを含む。整備イベントは、装置のコンポーネントの整備、修理、又は交換に関連付けられるいずれかのイベントである。一実施形態において、整備イベントは、例えば、機能部品の故障、システムの故障、機能の喪失、機能低下、サービスの中断、腐食、摩耗、遅い応答時間、効率低下、燃料効率の低下、タイヤ圧力の喪失、又はコンポーネント又はコンポーネントの下位部品の整備、修理、又は交換を必要とする他のいずれかのイベントを含む。更に、各整備イベントは一つ又は複数の整備パッケージを含み、各整備パッケージは一つ又は複数の整備タスクを含む。ここで使用される整備タスクは、コンポーネント又は下位コンポーネントの検査、整備、修理、及び／又は交換に関連付けられるタスクである。整備データ履歴を使用して、一つ又は複数の整備パッケージを含む整備イベントは、各整備タスクに関連付けられる費用を決定するために分析される。
【００１５】
センサデータと共に、整備データ履歴、費用及び一つ又は複数の整備改善目的（例えば、装置又は装置群のオペレータによって提供される）、利用可能なリソース（例えば、任意の時間に利用可能な労働者及び設備）、及び装置の総運転寿命として規定された時間の長さ（例えば、オペレータが装置又は装置群を所有している規定された時間の長さ）、複数の整備タスクの各々を使用して、本開示の態様は、計画される整備イベントの頻度を最小化し、予防的に計画された整備タスクのスケジュールを最適化又は改善することで装置の発送を改善すると同時に、予定外のサービス中の整備タスクの発生を最小化する。例えば、整備タスクの間隔（例えば、整備タスクを実施する間の日数）が増加することにより、オペレータが装置又は装置群を所有する（例えば、リース契約に基づき）総運転寿命の間にその装置又は装置群に対して特定の整備タスクが実施される回数が減少する。特定の整備タスクのための整備を延期することにより、特定の整備を実施することに関連付けられる費用も延期される。リースされた装置又は装置群の場合、間隔が増加することで、装置のリース返却日を超えて特定の整備が延期されることがありうるであろう。したがって、特定の整備が実施される前に装置が返却されれば、装置会社は特定の整備の費用を発生させないであろう。
【００１６】
定期的な整備活動は、前もって計画された整備活動であり、不定期の整備活動は、故障又は非定例所見の結果発生する活動である。定例所見は、検査（定期又は不定期を問わず）の間に予測されるものとして検出又は決定される状態、例えば特定の使用量の後のタイヤ上のトレッドデスである。非定例所見は、検査（定期又は不定期を問わず）の間に検出又は決定される不測の状態、例えば予測の範囲を超えた状態の、何らかのコンポーネントの腐食又は劣化及び／又は機能性の喪失である。
【００１７】
更に詳細に図面を参照すると、本開示の実施形態は、図１に示される装置製造及び保守方法１００及び図２に示されるような装置２００に照らして記載される。まず図１の、一実施形態による装置（例えば、キャリングモジュール２００）の製造及び保守方法を示す図を参照する。一実施形態において、製造前に、装置製造及び保守方法１００は、図２の装置２００の仕様及び設計１０２と材料の調達１０４とを含む。製造の間に、図２の装置２００のコンポーネント及びサブアセンブリの製造１０６とシステムインテグレーション１０８とが行われる。その後、図２の航空機２００は、サービス１１２に供されるために、認可及び納品１１０を経る。顧客によるサービスの間、図２の装置２００には定例の整備及び保守１１４がスケジューリングされ、これには、一実施形態では、改造、再構成、改修、及びここに記載されるその他の整備又は保守が含まれる。
【００１８】
一実施形態において、装置製造及び保守方法１００のプロセスの各々は、システムインテグレータ、第三者、及び／又はオペレータによって実施又は実行される。このような実装態様では、オペレータは顧客である。本明細書の目的のために、システムインテグレータは任意の数の装置製造者及び主要なシステムの下請け業者を含み；第三者は任意の数のベンダー、下請け業者、及び供給者を含み；一実施形態では、オペレータは、装置又は装置群の所有者、装置又は装置群の責任を有する管理者、装置を操作するユーザ、リース会社、軍事団体、サービス機関等である。
【００１９】
図２には、装置２００が示されている。図２に示されるように、装置２００の一実施例は、航空宇宙ビークル、航空機、エアカーゴ、飛行自動車（ｆｌｙｉｎｇ  ｃａｒ）等といった飛行装置２０１である。また、図２に示されるように、装置２００の更なる実施例は、自動車、トラック、重装備、建設機械、ボート、船舶、潜水艦等といった地上輸送装置２０２である。図２に示される装置２００の更なる実施例は、以下のモジュール：エアモジュール、ペイロードモジュール及び地上モジュールのうちの少なくとも一又は複数を含むモジュラー装置２０３である。エアモジュールは、エアリフト又は飛行能力を提供する。ペイロードモジュールは、貨物又は生物（人、動物等）といった物を輸送する能力を提供する。地上モジュールは、地上移動能を提供する。ここに開示される解決法は、モジュールの各々に別々に適用されるか、又はエア及びペイロードモジュール、又はペイロード及び地上モジュール等、又はすべてのモジュールといったグループに適用される。
【００２０】
図３には、一実施形態が実装されたフライングモジュール２０１が更に具体的に示されている。この実施例では、フライングモジュール２０１は、図１の装置製造及び保守方法１００によって製造された航空機であり、複数のシステム３０４及び内装３０６を有する機体３０３を含んでいる。複数のシステム３０４の実装態様には、推進システム３０８、電気システム３１０、油圧システム３１２及び環境システム３１４のうちの一又は複数が含まれる。しかしながら、他のシステムも含まれてよい。航空宇宙産業の実施例が示されているが、異なる有利な実施形態が、自動車産業等といった他の産業に適用される。
【００２１】
図４は、ＳＤＯＭＰを生成するためのコンピューティングデバイス４００のブロック図である。いくつかの実装態様では、コンピューティングデバイス４００は、一つ又は複数のプロセッサ４０２、一つ又は複数の提示コンポーネント４０４及びメモリエリア４１０を含む。コンピューティングデバイス４００に関連付けられる、本開示の実装態様は、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、スマートホン、モバイルタブレット、ポータブルデバイス、家電製品、専用コンピューティングデバイス等を含む様々なコンピューティングデバイスによって実施される。開示される実装態様は、通信ネットワークを通してリンクされる遠隔処理デバイスによってタスクが実施される分散コンピューティング環境においても実施される。更に、コンピューティングデバイス４００は図では単独のデバイスとして示されているが、一実施形態では、複数のコンピューティングデバイスが一緒に働き、図示のデバイスリソースを共有する。例えば、一実施形態において、メモリエリア４１０は、複数のデバイスに分散され、提供されるプロセッサ（複数可）４０２は異なるデバイスに収容される等である。
【００２２】
一実施形態において、プロセッサ（複数可）４０２は、メモリエリア４１０といった種々のエンティティからデータを読み込む任意の数量の処理ユニットを含む。具体的には、プロセッサ（複数可）４０２は、本開示の態様を実施するためのコンピュータで実行可能な命令を実行するようにプログラムされる。一実施形態において、命令は、プロセッサによって、コンピューティングデバイス４００内部の複数のプロセッサによって、又はコンピューティングデバイス４００外部のプロセッサによって実施される。いくつかの実装態様では、プロセッサ（複数可）４０２は、後述するフロー図に例示され、添付図面に示されるもののような命令を実行するようにプログラムされる。更に、いくつかの実装態様では、プロセッサ（複数可）４０２は、ここに記載される動作を実施するためのアナログ技術の一実装態様を表す。例えば、動作は、アナログ式クライアントコンピューティングデバイス４００及び／又はデジタル式クライアントコンピューティングデバイス４００によって実施される。
【００２３】
提示コンポーネント（複数可）４０４は、オペレータ（例えば、装置又は装置群の所有者、装置又は装置群の責任を有する管理者、又は装置を操作するユーザ）又は別のデバイスに対してデータ表示を提供する。一実装態様において、提示コンポーネントは、表示デバイス、スピーカ、印刷コンポーネント、振動コンポーネント等を含む。当業者であれば、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）で視覚的に、スピーカを通して聞き取れるように、コンピューティングデバイス４００間で無線式に、有線接続で、又は他の方法でというように、コンピュータデータが複数の方法で提示されることを理解及び認識するであろう。一実施形態において、提示コンポーネント（複数可）４０４は、プロセス及び動作が十分に自動化されて人間相互作用が低減されているか又は必要でないときには使用されない。例えば、いくつかの実施形態では、ＳＤＯＭＰを生成及び実施し、不定期タスクを定期タスクに変更し、定期タスクを実施するプロセスが完全に自動化されてユーザの介在を有さない。
【００２４】
メモリエリア４１０は、装置データ４１２、承認済み整備プログラム（ＡＭＰ）４１４、整備費用４１６、整備改善目的４１８（オペレータによって提供される）、整備データ履歴４２０、センサデータ４２２、データマッピングコンポーネント４２４、データ相関コンポーネント４２６、分析コンポーネント４２８、ＳＤＯＭＰ４３０、データ取得及び前処理コンポーネント４３２、並びにその他のデータ及びロジック４３４を記憶する。装置データ４１２は、特定のタイプの装置又は装置群に関する装置納品日、装置償却完了日、及び動作時間を含み、リースであれば、装置のリース返却日、クリアランス期間、及びリース条件（例えば、装置を貸主に返却する前に実施しなければならない整備イベント）を含む。一実施形態において、ＡＭＰ４１４は、以下のうちの一又は複数：整備計画データ（ＭＰＤ）、装置に特定の整備タスク、装置の検査イベント、費やされた労働時間、及び整備の間のアクセス要件を含む。いくつかの実装態様では、メモリエリア４１０は、更に最適化されたバージョン又は改善されたバージョンのＡＭＰ４１４であるが、センサデータ４２２を用いて改善される第１の改善された整備プログラムを更に記憶する。整備費用４１６は、装置又は装置群の複数の整備タスクのためのオペレータによって発生した費用履歴に関するデータを含む。また、更に詳細には、整備費用４１６に記憶される各イベントの費用履歴は、装置の労働、材料等に基づく、一つ又は複数の整備プロバイダ（例えば、整備費用４１６内で提供される整備タスクに関連付けられるタスクを実施する会社）から発生した既知の費用に基づいている。整備データ履歴４２０は、定期整備データ履歴と不定期整備データ履歴とを含む、ＡＭＰ４１４から実施された整備イベントの履歴を説明する情報を含む。
【００２５】
センサデータ４２２は、センサベースのアラートシステム（ＳＢＡＳ）装置正常性管理（ＡＨＭ）アラートデータを含み、これは、いくつかの実装態様では、タイヤ圧力、酸素圧力、油圧作動液、補助動力ユニット（ＡＰＵ）のオイルレベル、エンジンのオイルレベル等のいずれか又はすべてといった測定可能なコンポーネントに関するデータを含む。いくつかの実装態様では、ＳＢＡＳアラートデータは装置正常性管理（ＡＨＭ）アラートデータを含む。センサデータ４２２は、搭載される他のセンサ又は装置と通信するセンサからのデータも含む。実施形態において、センサデータ４２２はセンサデータ履歴と現在の（例えば、リアルタイムの）センサデータの両方を含む。データマッピングコンポーネント４２４は、マップを生成するための定期整備タスク所見及びロジックへのＳＢＡＳアラートデータのマップを含む。データ相関コンポーネント４２６は、非定例所見と先行する関連整備メッセージとの間の相関を確立する。分析コンポーネント４２８は、装置又は装置群に対する整備を計画するための最適なイベント要件を識別するソフトウエア統計分析ツールである。一実施形態において、統計分析は、限定されないが統計分析ソフトウエア（ＳＡＳ）といった既知の又は利用可能な統計アプリケーションプログラムを用いて実施される。ＳＤＯＭＰ４３０は、結果として生成された産物である。データ取得及び前処理コンポーネント４３２、及びその他のデータ及びロジック４３４は、データマッピングコンポーネント４２４及び分析コンポーネント４２８をサポートするデータの処理及び記憶のために使用される。例えば、他のデータ及びロジック４３４は、装置の動作履歴、ＳＤＯＭＰ４３０の終了日（例えば、リース終了日）、及び間隔調整の正味益を決定するためのデータ（例えば、整備費用４１６を用いた）を含む。
【００２６】
図５は、重なり合う確率密度曲線５０２及び５０４と、検出の確率及び誤り警報の確率の値を決める閾値５０６を提供するグラフ５００を示している。曲線５０２は、アラートを生じさせるべきでない状態のセンサ測定の出力を示している。曲線５０４は、アラートを生じさせるべき状態のセンサ測定の出力を示している。残念なことに、センサも、測定されたセンサ出力の解釈も、完全に正確ではない。結果として、アラートを生じさせるべきでない状況であるにも関わらず、反対の状況、即ちアラートに相当する状況に属するセンサ測定の出力から区別不能なセンサ測定の出力を生成することがあり、したがって曲線５０２と５０４が重なっている。閾値５０６は、アラートが生成されるかどうかを決定するように設定される。感知された状態が閾値５０６を超える場合、センサアラートが発行され；逆に、感知された状態が閾値５０６未満であれば、センサアラートは発行されない。これは四つの可能性を生じる：領域５１２は、曲線５０２の下に位置し、閾値５０６を下回る。したがって、領域５１２は、アラートを生じさせるべきでない状態においてアラートが発行されない状況を表す。これは、アラートが発行されないことが正しい真陰性である。領域５２２は、曲線５０２の下に位置し、閾値５０６を上回る。したがって、領域５２２は偽陽性（例えば、誤り警報）を表し、これは、アラートを生じさせるべきでない状態においてアラートが発行される状況である。これは誤り警報の状況である。領域５１４は、曲線５０４の下に位置し、閾値５０６を上回る。したがって、領域５１４は真陽性を表し、これは、アラートを生じさせるべき状態においてアラートが発行される状況である。これは正しい検出状況である。領域５２４は、曲線５０４の下に位置し、閾値５０６を下回る。したがって、領域５２４は偽陰性を表し、これはアラートを生じさせるべき状態においてアラートが発行されない状況である。これは一般に、検出ミスの状況としても識別される。一実施形態において、閾値５０６は、検出の確率（ＰＤ）と誤り警報の確率（ＰＦＡ）との所望の均衡（例えば、最適な閾値）を見出すために、上方又は下方に調整される。ＰＤは領域５１４によって表され、ＰＦＡは領域５２２によって表される。一般に、閾値５０６を上昇させるとＰＦＡは低下するが、ＰＤが低下するという犠牲が生じる。
【００２７】
図６は、修理又は他の整備アクションを要する状態を検出する累積確率の累積分布関数（ＣＤＦ）曲線６０２を示している。一実装態様において、ＣＤＦ曲線６０２は、統計分析方法を、定期整備所見の整備記録データセット及び不定期整備のログブックデータセットといった検査データ履歴に適用することによって得られる。別の実装態様では、ＣＤＦ曲線６０２は、米国特許第８１１７００７号に記載されている統計分析定期整備最適化エンジン（ＳＡＳＭＯ）を使用して生成される。ＣＦＤ曲線６０２は、非定例所見の確率を示し、ＣＤＦ曲線６０２のいくつかの実装態様は、装置及びそのコンポーネントの整備データ履歴を分析することにより得られる。整備アクションは、例えば不定期修理であり、整備タスクは例えば検査又は予防的整備である。非定例所見の状態が適時に修補されない場合、差し迫った不定期整備アクションの可能性がもたらされる。ＣＤＦ曲線６０２は、一つ又は複数のオペレータからの整備データ履歴４２０を用いた推定であり、先行する検査では修理又はその他の整備アクションを要する状態が識別されなかった後のいずれかの検査時に、そのような状態を検出する見込み（確率）を表す。所与の標的許容リスクレベルはライン６０４である。ライン６０４がＣＤＦ曲線６０２と交差する位置において、これは、時間の単位で検査間隔Ｔ６０６を示す。間隔Ｔ６０６の前の検査は、はじめの方の検査であり、結果として修理又はその他の整備アクションを要する状態が識別される見込みは比較的小さい。間隔Ｔ６０６の後の検査は、後の方の（拡大された間隔での）検査であり、状況によっては、結果として修理又はその他の整備アクションを要する状態が識別される見込みが比較的大きい。センサデータを使用しない場合、検査間隔は、多くの場合上述のように決定された間隔Ｔ６０６に従って設定される。
【００２８】
整備の最適化／改善サービスは、センサデータ４２２と組み合わせた定期及び不定期整備データに基づいて、オペレータの整備プログラムを最適化／改善するＳＢＡＳは、リアルタイムのセンサデータ、例えば、タイヤ圧力、酸素圧力、油圧作動液、補助動力ユニット（ＡＰＵ）、及びエンジンオイルレベルを使用して、診断及び予知サービスを提供する。ＳＢＡＳの診断及び予知能は、特定の検査タスク間隔を最適化又は改善するとともに、不定期整備を定期整備に変換するために活用される。一実施形態において、センサデータ４２２によって所見が完全に予測される検査タスクが仮想的に実施されるのに対し、センサデータ４２２が整備タスクの所見の部分的な予測子にすぎない場合、タスクの仮想的検査及び実際の位置での検査の両方が実施される。このようにして、センサデータ４２２の予測値により、実際の位置での検査の間隔が段階的に増加される。
【００２９】
図７は、センサデータ４２２を有利に使用することにより有効となった、ＣＤＦ曲線６０２の関数として変更された検査間隔を示す。センサが故障又は劣化の完全な予測子であれば、検査がもはや不要であるので、最適な検査間隔は無限に近づく。しかしながら、物理的限界は、センサはむしろ故障又は劣化の部分的予測子であることを意味する。これにより、ライン６０４より上にライン７０４があることによって示される新規の許容リスクレベルを用いて示されるように、現物検査のみに依存することに対し、更なるリスクが許容される。ライン７０４がＣＤＦ曲線６０２と交差する地点は、時間の単位で新規の検査間隔Ｔ’（Ｔプライム）７０６を示し、これは間隔Ｔ６０６より後の地点にある（間隔が長くなった）。ライン６０４は、非定例所見を識別する現物検査の累積確率を示し、許容リスクレベルに設定される。ライン７０４は、前の検査間隔、Ｔにおける、非定例所見を識別する現物検査、センサアラート、又は両方の累積確率を示す。いくつかの実装態様では、センサアラートが所与の間隔における累積確率を改善するため、依然として同じ許容リスクレベルを保存しながら、間隔はＴ’に拡大され得る（延長され得る）。
【００３０】
図８は、図７の変更後閾値の決定方法を図式化して示している。劣化及び故障を含む非定例所見を識別する累積確率を表すＣＤＦ曲線６０２が、間隔Ｔ６０６と一緒に、ライン６０４が示す標的許容リスクレベルを決定するために使用される。センサアラートが故障の可能性を予測する確率（Ｐ）は、整備データ履歴４２０を使用することによる等して決定される。センサアラートが故障の可能性を予測する確率Ｐが存在するため、センサデータの非存在下でも、延長された間隔を用いて同等のリスクレベルの特別コンストラクト（Ｒ＿ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）が、発生し得るリスクの推定を可能にする。実際の動作では、延長された間隔とセンサデータの使用とにより、結果として得られるリスクは変化しない。Ｒ＿ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔは、以下により元の標的許容リスクレベルＲ及び確率Ｐの関数である：
方程式１    Ｒ＿ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＝Ｒ＋（１−Ｒ）×Ｐ
【００３１】
本質的に、センサアラートは追加の（１−Ｒ）×Ｐリスクに対処し、元の標的許容リスクレベルＲとして、実効リスクレベル（Ｒ＿ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）を保持する。等リスクレベル（Ｒ＿ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）はライン７０４によって示されている。
方程式２    Ｐ（Ｊ∪Ｓ）＝Ｐ（Ｊ）＋Ｐ（Ｓ）−Ｐ（Ｊ∩Ｓ）
方程式３    Ｐ（Ｊ∪Ｓ）＝Ｐ（Ｊ）＋Ｐ（Ｓ）−Ｐ（Ｊ｜Ｓ）×Ｐ（Ｓ）；ベイズの方程式による
方程式４    Ｐ（Ｊ∪Ｓ）＝Ｐ（Ｊ）＋Ｐ（Ｓ）−Ｐ（Ｊ）×Ｐ（Ｓ）；Ｊ及びＳは独立して動作するため
方程式５    Ｐ（Ｊ∪Ｓ）＝Ｐ（Ｊ）＋（１−Ｐ（Ｊ））×Ｐ（Ｓ）
Ｐ（Ｊ∪Ｓ）が非定例所見を検出する現物検査（Ｊ）、又はセンサ（Ｓ）、又は両方の確率である場合、Ｐ（Ｊ）は、現物検査（Ｊ）のみが非定例所見を検出する確率であり、Ｐ（Ｓ）は、センサ（Ｓ）のみが非定例所見を検出する確率（正確な検出）である。ライン７０４がＣＤＦ曲線６０２と交差する地点は、時間の単位で新規の検査間隔Ｔ７０６を示す。未検出故障確率分布曲線８１２は、センサアラートによって予測されなかった故障発生の見込みを表す。ライン６０４が示す元の標的許容リスクレベルは、未検出故障確率分布曲線８１２と、新規検査間隔Ｔ’７０６に対応する位置において交差しており、センサが、元の標的許容リスクレベルを維持しながら検査間隔の増加（Ｔ６０６からＴ’７０６への）をどのように可能にしているのかを示している。いくつかの実装態様では、センサによる検出の確率がランダムである場合、既知の分布（例えば、ガウス分布）、次いで重畳積分法を用いて、センサデータ４２２の使用によって軽減されたリスクを推定する。
【００３２】
一実施例として、整備タスクは：「エンジンオイルフィルターエレメントのバイパス状態の一般的目視検査」を、１５０飛行時間の間隔（Ｔ）で読み込む。１５０時間の初期間隔（Ｔ）は、０．４の許容リスクレベル（Ｒ）でＣＤＦ曲線６０２から導出される。センサは、継続的にオイルフィルターエレメントのバイパス状態を測定する。オイルフィルターエレメントのバイパスが特定の閾値を超えると、センサはセンサからアラートを生成する。二つの事例を示す：
事例１：Ｐ（Ｓ）＝１である完全なセンサ。故障が存在する場合、センサはそれを１００％の確度で捕捉する。この事例では、方程式１は以下のようになる：
方程式６    Ｒ＿ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＝Ｒ＋（１−Ｒ）×Ｐ（Ｓ）＝０．４＋０．６×１
【００３３】
新規の現物検査間隔は無期限に延期される。つまり、検査タスクは現物検査から除外され、仮想検査のみが必要となる。
事例２：Ｐ（Ｓ）＝０．８である不完全なセンサ。故障が存在する場合、センサはそれを８０％の確度で捕捉する。この事例では、方程式１は以下のようになる：
方程式７    Ｒ＿ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＝Ｒ＋（１−Ｒ）×Ｐ（Ｓ）＝０．４＋０．６×０．８＝０．８８
【００３４】
新規の現物検査間隔は段階的に拡大されるが、無期限ではない。
【００３５】
図９は、本開示の態様を実装するためのプロセスフロー９００の一実装態様のブロック図である。入力データは一緒に、タスク、間隔、及び許容リスクを特定するＡＭＰ４１４及び整備改善目的４１８；センサデータ４２２の一部であるＳＢＡＳデータ及びアラート９０２；障害切り分け情報９０４；定期整備データ履歴９０６；及び不定期整備データ履歴９０８を含む。定期整備データ履歴９０６及び不定期整備データ履歴９０８は、整備データ履歴４２０をソースとしている。データ取得及び前処理段階は、データ取得及び前処理コンポーネント４３２を使用して、プロセス９３２ａでＳＢＡＳデータ及びアラート９０２を、プロセス９３２ｂで障害切り分け情報９０４を、プロセス９３２ｃで定期整備データ履歴９０６及び不定期整備データ履歴９０８を、それぞれ取得及び／又は処理することを含む。これらの結果はデータマッピングコンポーネント４２４に供給される。タスク及びアラート選択プロセス９１０は、現物検査からの除外及び／又は段階的拡大の候補として種々の整備タスクを選択する。次いで各タスクは分析コンポーネント４２８に供給される。次いで分析コンポーネント４２８は、判定動作９１２において、９１４で元の間隔を保持するかどうか、９１６で現物検査からタスクを除外するかどうか（それにより仮想検査を作成する）、又は９１８で間隔を段階的に拡大するかどうかを判断する。いくつかの実装態様では、分析コンポーネント４２８は、未検出故障確率分布曲線８１２を生成するために使用されるデータを構築する。
【００３６】
判定動作９１２は、センサデータ４２２の予測値及びＡＭＰ４１４及び整備改善目的４１８を使用する。センサデータ４２２が予測値を有さない場合、つまり故障及び非定例所見がセンサデータ４２２又はアラートのいずれによっても予測できない場合は、元のＡＭＰ間隔が保持される。センサデータ４２２が完全な予測値を有する場合、つまりセンサデータ４２２又はアラートによって故障及び非定例所見が高い信頼度で予測される場合は、検査といった整備タスクが現物検査から除外される。しかしながら、センサデータ４２２が部分的予測値を有する場合、つまりセンサデータ４２２又はアラートによって故障及び非定例所見が妥当な確率で予測可能である場合は、整備タスクは検出の信頼度に従って段階的に拡大される。このようにして、ＳＤＯＭＰ４３０は、少なくともセンサデータ４２２の予測値及び整備改善目的４１８に基づいて生成される。いくつかの実装態様では、ＳＤＯＭＰ４３０は、調整された（例えば、段階的に拡大された又は段階的に縮小された）間隔を含み、除外されたタスク及びいくつかの不変のＡＭＰ間隔も反映する。
【００３７】
図１０は、ＳＢＡＳデータ及びアラート９０２内部に記憶された異なるセンサ（例えば、異なるコンポーネント供給者によって製造されたセンサ）からのＳＢＡＳデータ及びアラートが、異なるフォーマットを有する状態の一実装態様である。例えば、それぞれセンサ１００１及び１００２からのアラートデータ１０１１及び１０１２は、第１のフォーマット１０２１を有する。それぞれセンサ１００３及び１００４からのアラートデータ１０１３及び１０１４は、第２の、異なるフォーマット１０２２を有する。これは、データ取得及び前処理コンポーネント４３２が異なるソースから異なるフォーマットでデータを受け取り、下流での使用に必要なようにそれを処理することができなければならないことを示している。ＳＢＡＳデータ及びアラート９０２は、異なるコンポーネントベンダーによって供給されて異なるソースを有する、したがって一定のフォーマットを有さないセンサからのデータを含む。
【００３８】
図１１は、センサマッピング動作の一実装態様のブロック図１１００である。動作１１０２は、タスク及びアラート選択プロセス９１０の一部であり、ここでは候補ＳＢＡＳアラートが識別される。いくつかの実装態様では、動作１１０２は、最適なアラート閾値を見つけるためにアラート閾値（例えば、図５の閾値５０６）を調整することを含む。センサアラートによってあまりにも多い偽陽性が提供され、それが利用されると、その結果行われる不定期検査は整備費用を上昇させるであろう。いくつかの実施例では、センサ自体が、偽陽性率を低下させるためにアラート条件を変更するように調整される。これは、いくつかの実装態様では、コンポーネントベンダーによって供給される障害切り分けマニュアルをソースとする障害切り分け情報９０４とともに使用される。次いでこれらデータセットは、推奨される整備アクション１１０４を用いて分析される。
【００３９】
また、いくつかの実装態様においては、整備データ履歴４２０から導出される整備タスク１１０６が、不定期整備タスク情報を識別するために使用される。不定期整備タスク候補１１０８が選択され、これにより種々のコンポーネントの故障情報及び非定例所見に関するデータが提供される。いくつかの実装態様では、不定期整備タスク候補１１０８に関するデータも、整備データ履歴４２０から導出される。次いで整備アクション１１１０は、１１１２において、センサデータ４２２を整備所見にマッピングするために、推奨される整備アクション１１０４と比較される。いくつかの実装態様では、センサデータ（センサアラートを含む）の整備アクションへの論理的マッピングの後に、データ履歴を使用して誤り警報の回数が多すぎるかどうかを確認する別の段階が行われる。
【００４０】
図１２は、ＳＤＯＭＰ４３０の生成に関与する関連イベントである第１のイベント１２０２及び第２のイベント１２０４のタイムライン１２００を示している。第１のイベント１２０２は、整備メッセージ、例えばセンサアラート又はその他報告されるセンサデータと、間隔１２０６を挟んでそれに続く第２のイベント１２０４である。第２のイベント１２０４は、非定例所見Ｘとして識別される非定例所見である。最初は、第１のイベント１２０２と第２のイベント１２０４との相関は認識されていない可能性がある。しかしながら、マッピング動作の間に、第１のイベント１２０２と第２のイベント１２０４との相関が識別される。例えば、有意な数の非定例所見が関連の整備メッセージによって処理された場合、多くの場合相関を確立することができる。
【００４１】
図１３は、概念的な時間関係ネットワーク１３００における整備タスク（非定例所見を介した）と整備メッセージとの関係を示している。図１３は、図１１のブロック図１１００を理解するための別の視点を提供する。いくつかの実施例では、センサデータ４２２（アラートであるか全般的センサデータであるかに関わらず）は、整備タスク（例えば検査）及び／又は非定例所見を一対一でマッピングしない。実施形態において、重複を含む一対多の関係、多対一の関係、及び組み合わせが存在する。例えば、複数のセンサアラートが第１の非定例所見と相関し、それら複数のセンサアラートのうちの一又は複数が更に複数の他の非定例所見と相関する。
【００４２】
一般に、センサデータ４２２は、二つの検討事項をもたらす：検出の確率（付随する誤り警報の確率を含む）、及び関連性である。第１の検討事項である検出の確率は、信頼性の検討であり、どの程度高い信頼度でセンサデータ４２２が非定例所見を予測するかという問題に対処する。多くの場合、相関を計算する統計分析との関連性を確立することが可能である。相関は、二つのイベント間の関連性の数値的特定である。いくつかの実装態様で使用される一つの相関法は、二つの変数Ｘ及びＹ間の線形相関の指標であるピアソン相関係数（ＰＣＣ）である。完全な相関は、二つのイベントが常に一緒に発生することを示し、一方、非相関イベントの場合、一つのイベントが発生するとき、第２のイベントが発生するかどうかの予測に証明力はない。センサデータ４２２は、信頼性と、整備タスク、非定例所見、及び整備アクションに対する関連性とについて分析される。
【００４３】
概念的時間関係ネットワーク１３００は、以下のような問題に答える：特定のセンサ又はセンサの組の関連性はどんなものか／どの程度センサデータ４２２は信頼に足るものであるか／予測値を改善するためにセンサデータ４２２によってどのような効力が提供されるか。例えば、整備メッセージ１３０２の有意性が、障害切り分け情報９０４を使用して識別される。整備タスク１１０６は、非定例所見１３０８を識別するために使用される。次いで、障害切り分け情報９０４と整備アクション１１１０との間に関係が見出され、非定例所見１３０８と整備アクション１１１０との間に関係が見出される。次いで、これにより整備メッセージ１３０２と整備タスク１１０６とのマッピングが完了し、整備所見と関連するセンサアラート及びその他センサデータとの相関の定量化が容易になる。
【００４４】
図１４Ａ−Ｄは、センサデータを活用する種々のシナリオの正味益を示している。図８に戻ると、一組の例示的事例が記載されており、そこで現物検査間隔はＴである。Ｔは、リスク（Ｒ）の逆関数として見出され（グラフ中、ＣＤＦ曲線６０２）、Ｔ’は段階的に拡大される間隔である。したがって、定期整備アクションの回数ｉは、元の間隔及び拡大される間隔について、それぞれ単位時間当たり１／Ｔ及び１／Ｔ’である。段階的拡大の益（Ｂ）は、以下のように計算される：
方程式８    Ｂ＝（１／Ｔ−１／Ｔ’）×Ｃ＿ｓｃｈｅｄｕｌｅｄ
［式中、Ｃ＿ｓｃｈｅｄｕｌｅｄはタスクのための定期整備の費用である。］
【００４５】
図１４Ａは、事例１の棒グラフ１４００である：航空会社は、センサベースのアラートに対処するプロセスを有している。したがって、アラートによってトリガされる検査に対処するための所定のビジネスプロセスが既存であり、よって検査の費用は含まれない。方程式８に示されるＳＢＡＳの段階的拡大の正味益はＢである。棒グラフ１４００では、部分１４０２は間隔Ｔでの定期整備の元の費用を示す。部分１４０４は、間隔Ｔ’での定期整備の単位時間当たりの新規の費用を示し、益（Ｂ）は差１４０８として示される。
【００４６】
図１４Ｂは、事例２．１の棒グラフ１４１０を示す：航空会社はセンサベースのアラートに対応するプロセスを有さず、誤り警報を減らすためにセンサ閾値を変更することはできない。ＳＢＡＳ段階的拡大の正味益は、方程式９に示されるＢである：
方程式９    Ｂ＝（１／Ｔ−１／Ｔ’）×Ｃ＿ｓｃｈｅｄｕｌｅｄ−ＰＦＡ×Ｃ＿ｕｎｓｃｈｅｄｕｌｅｄ
［式中、ＰＦＡはセンサ誤り警報の確率であり、Ｃ＿ｓｃｈｅｄｕｌｅｄはタスクの不定期整備の費用である。棒グラフ１４１０では、部分１４１６は、間隔Ｔ’での不定期整備の費用を示し、よってそれは部分１４０４の上に付加されている。正味益（Ｂ）は差１４１８として示される。センサ誤り警報が多すぎて正味益がマイナスである（例えば、使用された費用の方が大きい）場合、センサデータを使用して整備間隔を段階的に拡大するべきでない。
【００４７】
図１４Ｃは、事例２．２の棒グラフ１４２０を示す。これは、ＰＦＡを低減するためにセンサアラート閾値（例えば、図５の閾値５０６）を変更ことができる点を除いて事例２．２と同様である。最初、ＰＦＡ及びＣ＿ｕｎｓｃｈｅｄｕｌｅｄは、部分１４０４の上の部分１４２６として示される不定期整備費用を生じ、この費用は高すぎて正味益はマイナスである。したがって、センサアラート閾値は、ＰＦＡを低減するために調整される。これは、検出の確率（Ｐ（Ｓ））を低下させるように影響し、よって新規の間隔はＰ（Ｓ）が低下したＴ’’となるであろう。
【００４８】
図１４Ｄは、やはり事例２．２の棒グラフ１４３０を示しているが、新規の間隔Ｔ’’を反映している。棒グラフ１４３０では、部分１４３４は、間隔Ｔ’’での定期整備の新規費用を示しており、この費用は、図１４Ａ−Ｃの棒グラフ１４０４より高い（費用の増大を反映している）。部分１４３４の上の部分１４３６は、Ｃ＿ｕｎｓｃｈｅｄｕｌｅｄ及びＰＦＡの低減による不定期整備費用を示す。正味益（Ｂ）は差１４３８として示される。棒グラフ１４３０は、ＰＦＡとＰＤの組み合わせ（正確な検出及びアラートの確率）がゼロより大きい正味益を産むアラート閾値が存在するシナリオを示している。全体として、図１４Ａ−Ｄは誤り警報の確率が十分に低いときはセンサデータ４２２への依存は整備イベントを減少させるが、誤り警報の確率が高すぎると、センサデータ４２２への依存は不要に整備イベントを増やし、それによりオペレータ費用が増加し得ることを示している。
【００４９】
図１５は、整備タスクを段階的に拡大するかどうかを決定する動作の一実装態様を示すフロー図１５００である。フロー図１５００は、判定動作９１２を更に説明する。センサデータ４２２のサブセットである選択されたセンサデータ履歴４２２ａは、いくつかの実装態様では概念的時間関係ネットワーク１３００によって表される相関動作１５０２において、整備データ履歴４２０と組み合わせられる。判定動作１５０４は、センサデータ４２２が故障又はその他非定例所見を予測することができたかを決定する。予測できなかった場合、結果は、元の整備間隔を保持するという判定９１４である。判定動作１５０４における決定が明確なイエス又はノーの結果となる可能性が低いことに注意されたい。一実施例において、判定は、０．０に到達することはまれであり、その代わりノーの結果について低い値を有する予測値計算を前提としている。即ち、いくつかの実装態様では、予測値が閾値と比較されてイエス又はノーの結果が提供される。
【００５０】
センサデータ４２２が故障又は非定例所見を予測することができた場合、判定動作１５０６は、センサデータ４２２が非定例所見（例えば、劣化又は故障又はその他非定例所見）を完全に予測できたかどうかを決定する。イエスであれば、結果は、現物検査から整備タスクを除外して仮想検査（センサを介した）を使用するという判定９１６である。判定動作１５０４と同様に、判定動作１５０６のいくつかの実装態様は、絶対的に完全なセンサデータ予測値を必要とするのではなく、第２の閾値を使用する。センサデータ４２２が完全に予測的でない場合、センサデータ４２２は故障又はその他の非定例所見を部分的にしか予測できず（リスクを排除するというよりはむしろ低減する）、その結果、整備間隔を段階的に拡大するという判定９１８が行われる。このプロセス（整備間隔を段階的に拡大する）の一部は、図８に示される検出確率の修正である。判定動作１５０４に用いられる閾値を参照し、センサデータ４２２の予測値が閾値を満たすとき、検査間隔の段階的拡大が行われる。
【００５１】
次に、図１６のフロー図１６００は、ＳＤＯＭＰ４３０を生成するための動作の一実装態様を示している。一実施形態において、図１６に示される動作は、一つ又は複数のプロセッサ４０２に命令を与える分析コンポーネント４２８によって実施される。動作１６０２は、装置タイプのための第１の整備計画を受け取ることを含み、この第１の整備計画は、当該装置タイプの整備タスクを規定し、その整備タスクが実施される間隔を規定している。いくつかの実装態様では、第１の整備計画は、ＡＭＰ（例えば、ＡＭＰ４１４）を含む。いくつかの実装態様では、装置タイプは航空機（例えば、フライングモジュール２０１）である。
【００５２】
動作１６０４は、センサデータ履歴を（例えば、センサデータ４２２から）受け取ることを含み；動作１６０６は、定期整備データ履歴を（例えば、整備データ履歴４２０から）受け取ることを含み、動作１６０８は、不定期整備データ履歴を（例えば、整備データ履歴４２０から）受け取ることを含む。いくつかの実装態様では、受け取られたセンサデータはＳＢＡＳアラートデータを含む。いくつかの実装態様では、ＳＢＡＳアラートデータは、：タイヤ圧力、酸素圧力、油圧作動液、ＡＰＵオイルレベル、及びエンジンオイルレベルからなるリストより選択された少なくとも一つのデータタイプを含む。
【００５３】
動作１６１０は、センサデータ履歴を定期整備データ履歴及び不定期整備データ履歴と相関させて、センサデータ４２２の予測値を決定することを含む。いくつかの実装態様では、センサデータ４２２の予測値を決定することは、センサアラートが非定例所見に対応する確率を決定することを含む。動作１６１２は、装置の動作履歴を受け取ることを含み、動作１６１４は、間隔調整の正味益を決定することを含む。誤り警報（偽陽性）及び検出漏れ（偽陰性）は整備費用を押し上げる。例えば、図１４Ｃ及び１４Ｄの説明を参照されたい。いくつかの実装態様では、この費用情報は誤り警報及び検出漏れの確率に従って重み付けされる。例えば、センサへの依存が原因で第１の整備タスクが見送られ、その結果、より高額な第２の整備タスクが必要となるとき、決定される費用には、より高額な第２の整備タスクが使用される。動作１６１２及び１６１４は、他のデータ及びロジック４３４からのデータを使用し、図１７−１９に関して更に記載される。
【００５４】
動作１６１６は、ＣＤＦ曲線６０２を構築することと、少なくともセンサデータ４２２の予測値に基づいて、ＳＤＯＭＰ（例えば、ＳＤＯＭＰ４３０）を生成することを含み、生成されたＳＤＯＭＰ４３０においては規定された間隔のうち一つの間隔が調整されている。いくつかの実装態様では、ＳＤＯＭＰ４３０を生成することは、少なくともセンサデータ４２２の予測値に基づいており、整備改善目的４１８は、センサデータ４２２の予測値が閾値を満たすとき、検査間隔を段階的に拡大することを含む。いくつかの実装態様では、ＳＤＯＭＰ４３０を生成することは、少なくとも装置の動作履歴に基づいてＳＤＯＭＰ４３０を生成することを更に含む。いくつかの実装態様では、ＳＤＯＭＰ４３０を生成することは、少なくとも終了日に基づいてＳＤＯＭＰ４３０を生成することを更に含む。いくつかの実装態様では、ＳＤＯＭＰを生成することは、少なくとも整備タスクに関連付けられる費用に基づいてＳＤＯＭＰ４３０を生成することを更に含む。次いで動作１６１８は、生成されたＳＤＯＭＰ４３０を、例えば提示コンポーネント４０４上に、提示することを含む。
【００５５】
図１７は、分析コンポーネント４２８がＳＤＯＭＰ４３０を生成するためのプロセス１７００を示すブロック図である。装置データ４１２及びＡＭＰ１４１は、動作１６０２において分析コンポーネント４２８によって使用され；整備データ履歴４２０は動作１６０６及び１６０８において使用される。センサデータ４２２（例えばセンサデータ履歴）は、動作１６０４において分析コンポーネント４２８によって使用され；動作１６０４、１６０６、及び１６０８の結果は動作１６１０において使用される。分析コンポーネント４２８は、動作１６１２及び１６１４において他のデータ及びロジック４３４を使用する。いくつかの実装態様では、他のデータ及びロジック４３４は、装置の動作履歴、ＳＤＯＭＰ４３０に対する終了日（例えば、リース終了日）、及び間隔調整（例えば、整備費用４１６を使用した）の正味益を決定するためのデータを含む。動作１６０２、１６１０、１６１２及び１６１４の結果は、ＳＤＯＭＰ４３０を生成するために動作１６１６において使用される。
【００５６】
図１８は、ＳＤＯＭＰを生成するためのシステム１８００のブロック図である。システム１８００は、適切なコンピューティング環境の一実装態様であり、本発明の使用又は機能性の範囲に関するいかなる制限も示唆しない。同様に、システム１８００は、図示のコンポーネント／モジュールのいずれか一つ又は組み合わせに依存する又はそれを要件とすると解釈するべきでない。
【００５７】
ここに開示される実装態様及び実施形態は、コンピュータ又はＰＤＡ若しくはその他のポータブルデバイスといった他のマシンによって実行されるプログラムコンポーネント等のコンピュータで実行可能な命令を含む、コンピュータコード又はマシンで使用可能な命令の一般的状況において記載される。一般に、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含むプログラムコンポーネントは、特定のタスクを実施するコードを指すか、又は特定の抽象データタイプを実装する。開示される実装態様は、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、スマートホン、モバイルタブレット、ポータブルデバイス、家電製品、専用コンピューティングデバイス等を含む種々のシステム構成で実施される。開示される実装態様はまた、通信ネットワークを通してリンクされる遠隔処理デバイスによってタスクが実施される分散コンピューティング環境において実施される。
【００５８】
システム１８００は、ネットワーク１８１８に通信可能に連結されたコンピューティングデバイス（例えば、コンピューティングデバイス４００）を含む。コンピューティングデバイス４００は、直接的に又は間接的に以下のデバイス：メモリエリア４１０、一つ又は複数のプロセッサ４０２、一つ又は複数の提示コンポーネント４０４、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１８０８、Ｉ／Ｏコンポーネント１８１０、電源１８１２、及びネットワークコンポーネント１８１４に連結されるバス１８１６を含む。システム１８００は、ここに図示されるコンポーネントのいずれか一つ又は組み合わせに関して何らかの依存性又は必要性を有すると解釈するべきでない。システム１８００は図では単独のデバイスとして示されているが、一実施形態では、複数のコンピューティングデバイスが一緒に働き、図示のデバイスリソースを共有する。例えば、一実施形態において、メモリエリア４１０は、複数のデバイスに分散され、提供されるプロセッサ（複数可）４０２は異なるデバイスに収容される等である。
【００５９】
バス１８１６は一つ又は複数のバスを表す（例えばアドレスバス、データバス、又はそれらの組み合わせ）。図１８の種々のブロックは明瞭性のために線で示されているが、実際には、種々のコンポーネントの境界線は明瞭でなく、比喩的にいえば、線はグレイで曖昧であるという方が正確である。例えば、表示デバイスといった提示コンポーネントをＩ／Ｏコンポーネントとすることが考慮される。また、プロセッサはメモリを有する。これは本技術の性質であり、図１８は、本開示の一つ又は複数の実施形態に関連して使用されるシステム又はコンピューティングデバイスの単なる例示である。「ワークステーション」、「サーバ」、「ラップトップ」、「ポータブルデバイス」等のこのようなカテゴリは、区別されず、すべて図１８の範囲に含まれることが企図され、ここでは「コンピューティングデバイス」という。
【００６０】
一実施形態において、メモリエリア４１０は、ここに記載されるコンピュータ可読媒体のいずれかを含む。一実施形態において、メモリエリア４１０は、ここに開示される種々の動作を実行するように構成された命令を記憶し、それら命令にアクセスするために使用される。いくつかの実装態様では、メモリエリア４１０は、仮想環境における揮発性及び／又は不揮発性メモリ、リムーバブル又は非リムーバブルメモリ、データディスク、又はこれらの組み合わせの形態の、コンピュータ記憶媒体を含む。
【００６１】
一実施形態において、プロセッサ（複数可）４０２は、メモリエリア４１０又はＩ／Ｏコンポーネント１８１０といった種々のエンティティからデータを読み込む任意の数量の処理ユニットを含む。具体的には、プロセッサ（複数可）４０２は、本開示の態様を実施するためのコンピュータで実行可能な命令を実行するようにプログラムされる。一実施形態において、命令は、プロセッサによって、コンピューティングデバイス４００内部の複数のプロセッサによって、又はコンピューティングデバイス４００外部のプロセッサによって実施される。いくつかの実装態様では、プロセッサ（複数可）４０２は、後述するフロー図に例示され、添付図面に示されるもののような命令を実行するようにプログラムされる。更に、いくつかの実装態様では、プロセッサ（複数可）４０２は、ここに記載される動作を実施するためのアナログ技術の一実装態様を表す。例えば、動作は、アナログ式クライアントコンピューティングデバイス及び／又はデジタル式クライアントコンピューティングデバイスによって実施される。
【００６２】
提示コンポーネント（複数可）４０４は、オペレータ（例えば、装置又は装置群の所有者、装置又は装置群の責任を有する管理者、又は装置を操作するユーザ）又は別のデバイスに対してデータ表示を提供する。一実装態様において、提示コンポーネントは、表示デバイス、スピーカ、印刷コンポーネント、振動コンポーネント等を含む。当業者であれば、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）で視覚的に、スピーカを通して聞き取れるように、コンピューティングデバイス４００間で無線式に、有線接続で、又は他の方法でというように、コンピュータデータが複数の方法で提示されることを理解及び認識するであろう。
【００６３】
ポート１８０８は、コンピューティングデバイス４００を、Ｉ／Ｏコンポーネント１８１０を含む、一部は組み込み式である他のデバイスに論理的に連結することを可能にする。Ｉ／Ｏコンポーネント１８１０の実装態様は、例えば、限定しないが、マイクロホン、キーボード、マウス、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライトディッシュ、スキャナ、プリンタ、無線デバイス等を含む。
【００６４】
いくつかの実装態様では、ネットワークコンポーネント１８１４は、ネットワークインターフェースカード及び／又はネットワークインターフェースカードを操作するためのコンピュータで実行可能な命令（例えば、ドライバ）を含む。一実施形態において、コンピューティングデバイス４００と他のデバイスとの間の通信は、任意の有線又は無線接続上の任意のプロトコル又は機構を使用して行われる。いくつかの実装態様では、ネットワークコンポーネント１８１４は、転送プロトコルを用いるパブリック、プライベート、又はハイブリッド（パブリック及びプライベート）上で、短距離通信技術（例えば、近距離無線通信（ＮＦＣ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ブランドの通信等）を用いて無線によりデバイス間で、又はこれらの組み合わせでデータ通信するために操作される。
【００６５】
コンピューティングデバイス４００に関連して記載したが、本開示の実装態様は、多数の他の汎用又は専用コンピューティングシステムの環境、構成、又はデバイスを用いて実装可能である。本開示の態様に使用するために適切な周知のコンピューティングシステム、環境、及び／又は構成の実装態様は、限定しないが、スマートホン、モバイルタブレット、モバイルコンピューティングデバイス、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ポータブル又はラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、ゲーム機、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラマブル家電製品、携帯電話、ウェラブル又はアクセサリフォームファクタのモバイルコンピューティング及び／又は通信デバイス（例えば、時計、眼鏡、ヘッドセット、又はイヤホン）、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記システム又はデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境、ＶＲデバイス、ホログラフィックデバイス等を含む。このようなシステム又はデバイスは、キーボード又はポインティングデバイスといった入力デバイス経由、ジェスチャ入力、近接入力（例えばホバリングによる）、及び／又は音声入力を含む任意の方法でユーザからの入力を受け取る。
【００６６】
一実施形態において、本開示の実装態様は、ソフトウエア、ファームウエア、ハードウエア、又はこれらの組み合わせにおいて一つ又は複数のコンピュータ又は他のデバイスによって実行される、プログラムモジュールといったコンピュータで実行可能な命令の一般的状況において記載される。一実施形態において、コンピュータで実行可能な命令は、一つ又は複数のコンピュータで実行可能なコンポーネント又はモジュールへと編成される。一般に、プログラムモジュールは、限定しないが、特定のタスクを実施する又は特定の抽象データタイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、及びデータ構造を含む。一実施形態において、本開示の態様は、任意の数及び編成のこのようなコンポーネント又はモジュールを用いて実装される。例えば、本開示の態様は、ここに図示及び記載される特定のコンピュータで実行可能な命令又は特定のコンポーネント又はモジュールに限定されない。本開示の他の実装態様は、ここに図示及び記載されるもの以外の何らかの機能性を有する様々なコンピュータで実行可能な命令又はコンポーネントを含む。汎用コンピュータを用いる実装態様では、本開示の態様は、ここに記載される命令を実行するように構成されるとき、汎用コンピュータを特定用途向けコンピューティングデバイスに変換する。
【００６７】
例として、限定しないが、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を備える。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、又はプログラムモジュール等の情報の格納のための任意の方法又は技術において実装される、揮発性及び不揮発性のリムーバブル及び非リムーバブルメモリを含む。コンピュータ記憶媒体は有形であり、通信媒体に対して相互に排他的である。コンピュータ記憶媒体は、ハードウエアにおいて実装され、搬送波及び伝播信号を除外する。本開示の目的のためのコンピュータ記憶媒体は、本質的に信号でない。一実装態様において、コンピュータ記憶媒体は、ハードディスク、フラッシュドライブ、固体状態メモリ、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他の種類のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ又はその他メモリ技術、コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又はその他光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置又はその他磁気記憶デバイス、又はコンピューティングデバイスによるアクセスに関する情報を記憶するために使用される他のいずれかの非伝送媒体を含む。対照的に、通信媒体は一般的に、コンピュータ可読命令、データ構造、又はプログラムモジュール等を、搬送波又はその他輸送機構といったモジュール化されたデータ信号に具現化し、任意の情報伝達媒体を含む。
【００６８】
以下の段落は、本開示の更なる態様を説明している。
【００６９】
Ａ１．ＳＤＯＭＰを生成するための方法であって：
一つの装置タイプのための第１の整備計画を受け取ることであって、この第１の整備計画が、当該装置タイプの整備タスクを規定し、整備タスクを実施すべき間隔を規定している、第１の整備計画を受け取ること；
センサデータ履歴、定期整備データ履歴、及び不定期整備データ履歴を受け取ること；
センサデータ履歴を定期整備データ履歴及び不定期整備データ履歴と相関させて、センサデータの予測値を決定すること；
当該装置タイプの装置のオペレータの一つ又は複数の整備改善目的を受け取ること；及び
少なくともセンサデータの予測値と整備改善目的とに基づいて、規定された間隔のうち一つが調整されたＳＤＯＭＰを生成すること
を含む方法。
【００７０】
Ａ２．第１の整備計画が承認済整備計画を含む、Ａ１の方法。
【００７１】
Ａ３．装置タイプが航空機である、Ａ１又はＡ２の方法。
【００７２】
Ａ４．センサデータが航空機正常性管理（ＡＨＭ）アラートデータを含み、ＡＨＭアラートデータが：タイヤ圧力、酸素圧力、油圧作動液、補助動力ユニット（ＡＰＵ）オイルレベル、及びエンジンオイルレベルからなるリストより選択される少なくとも一つのデータタイプを含む、Ａ１−Ａ３のいずれか一つの方法。
【００７３】
Ａ５．センサデータの予測値を決定することが、センサアラートが非定例所見に対応する確率を決定することを含む、Ａ１−Ａ４のいずれか一つの方法。
【００７４】
Ａ６．オペレータの一つ又は複数の整備改善目的が許容リスクレベルを含む、Ａ１−Ａ５のいずれか一つの方法。
【００７５】
Ａ７．少なくともセンサデータの予測値と整備改善目的とに基づいてＳＤＯＭＰを生成することが、センサデータの予測値が閾値を満たすとき検査間隔を段階的に拡大することを含む、Ａ１−Ａ６のいずれか一つの方法。
【００７６】
Ａ８．装置の動作履歴を受けとることを更に含み、
ＳＤＯＭＰを生成することが、少なくとも装置の動作履歴に基づいてＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、Ａ１−Ａ７のいずれか一つの方法。
【００７７】
Ａ９．ＳＤＯＭＰに対する終了日を決定することを更に含み、
ＳＤＯＭＰを生成することが、少なくとも終了日に基づいてＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、Ａ１−Ａ８のいずれか一つの方法。
【００７８】
Ａ１０．間隔調整の正味益を決定することを更に含み、
ＳＤＯＭＰを生成することが、整備タスクに関連付けられる費用に少なくとも基づいてＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、Ａ１−Ａ９のいずれか一つの方法。
【００７９】
Ａ１１．ＳＤＯＭＰを生成するためのシステムであって：
一つ又は複数のプロセッサ；及び
分析コンポーネントを記憶するメモリエリア
を備え、分析コンポーネントは、一つ又は複数のプロセッサによって実行されると、一つ又は複数のプロセッサに、
一つの装置タイプのための第１の整備計画を受け取ることであって、この第１の整備計画が、当該装置タイプの整備タスクを規定し、整備タスクを実施すべき間隔を規定している、第１の整備計画を受け取ること；
センサデータ履歴、定期整備データ履歴、及び不定期整備データ履歴を受け取ること；
センサデータ履歴を定期整備データ履歴及び不定期整備データ履歴と相関させて、センサデータの予測値を決定すること；
当該装置タイプの装置のオペレータの一つ又は複数の整備改善目的を受け取ること；及び
少なくともセンサデータの予測値と整備改善目的とに基づいて、規定された間隔のうち一つが調整されたＳＤＯＭＰを生成すること
を含むシステム。
【００８０】
Ａ１２．第１の整備計画が承認済整備計画を含む、Ａ１１のシステム。
【００８１】
Ａ１３．装置タイプが航空機である、Ａ１１又はＡ１２のシステム。
【００８２】
Ａ１４．センサデータがＡＨＭアラートデータを含み、ＡＨＭアラートデータが、タイヤ圧力、酸素圧力、油圧作動液、補助動力ユニット（ＡＰＵ）オイルレベル、及びエンジンオイルレベルからなるリストより選択される少なくとも一つのデータタイプを含む、Ａ１１−Ａ１３のいずれか一つのシステム。
【００８３】
Ａ１５．センサデータの予測値を決定することが、センサアラートが非定例所見に対応する確率を決定することを含む、Ａ１１−Ａ１４のいずれか一つのシステム。
【００８４】
Ａ１６．オペレータの一つ又は複数の整備改善目的が許容リスクレベルを含む、Ａ１１−Ａ１５のいずれか一つのシステム。
【００８５】
Ａ１７．少なくともセンサデータの予測値と整備改善目的とに基づいてＳＤＯＭＰを生成することが、センサデータの予測値が閾値を満たすとき検査間隔を段階的に拡大することを含む、Ａ１１−Ａ１６のいずれか一つのシステム。
【００８６】
Ａ１８．前記動作が、装置の動作履歴を受けとることを更に含み、
ＳＤＯＭＰを生成することが、少なくとも装置の動作履歴に基づいてＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、Ａ１１−Ａ１７のいずれか一つのシステム。
【００８７】
Ａ１９．前記動作が、ＳＤＯＭＰに対する終了日を決定することを更に含み、
ＳＤＯＭＰを生成することが、少なくとも終了日に基づいてＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、Ａ１１−Ａ１８のいずれか一つのシステム。
【００８８】
Ａ２０．前記動作が、間隔調整の正味益を決定することを更に含み、
ＳＤＯＭＰを生成することが、少なくとも整備タスクに関連付けられる費用に基づいてＳＤＯＭＰを生成することを更に含む、Ａ１１−Ａ１９のいずれか一つのシステム。
【００８９】
本開示の態様の要素又はその実装態様を提示するとき、冠詞「一つの（「ａ」「ａｎ」）」「その（「ｔｈｅ」）、及び「前記（「ｓａｉｄ」）」は、要素の一又は複数が存在することを意味する。用語「備える／含む（「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」）」、「含む（「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」）」、及び「有する（「ｈａｖｉｎｇ」）」は、包括的であり、列挙された要素以外に追加的要素が存在し得ることを意味する。用語「実装態様」は、「実施例」を意味する。「以下のＡ、Ｂ、及びＣのうちの一又は複数」という表現は、「Ａの少なくとも一つ及び／又はＢの少なくとも一つ及び／又はＣの少なくとも一つ」を意味する。
【００９０】
本開示の態様の上記の詳細な説明により、特許請求の範囲に規定される本開示の態様の範囲を逸脱せずに、修正例及び変形例が可能であることは明らかであろう。本開示の態様の範囲を逸脱せずに、上記の構成、製品、及び方法に種々の変更を行うことが可能であり、上記記載に含まれ、添付図面に示されるすべては、例示であって限定を意味しないと解釈されたい。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【外国語明細書】
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