(57)【要約】      （修正有）【課題】ライフサイクル（寿命）が長い設備機器であっても、劣化度合を信頼性高く予測することができる劣化度合予測システムを提供する。【解決手段】劣化度合予測システムは、評価対象である設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報を出力する設備機器データ処理部と、第一の期間の既存機器の保守点検履歴に基づいて算出した稼働年に対する劣化度合の推移を劣化曲線で出力する保守点検履歴データ処理部と、第一の期間よりも短い第二の期間の既存機器の運転情報に基づいて算出した既存機器の負荷情報を、度数分布である負荷情報分布として出力する既存機器データ処理部と、設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報と、負荷情報分布と、に基づいて、分布位置情報を算出する分布位置判定部と、設備機器の稼動年と、分布位置情報と、劣化曲線とに基づいて、設備機器の劣化度合を算出する劣化度合判定部と、を有する。【選択図】図２
2020102097.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象である設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報を出力する設備機器データ処理部と、
第一の期間の既存機器の保守点検履歴に基づいて算出した稼働年に対する劣化度合の推移を劣化曲線で出力する保守点検履歴データ処理部と、
前記第一の期間よりも短い第二の期間の既存機器の運転情報に基づいて算出した既存機器の負荷情報を、度数分布である負荷情報分布として出力する既存機器データ処理部と、
前記設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報と、前記負荷情報分布とに基づいて、分布位置情報を算出する分布位置判定部と、
設備機器の稼動年と、前記分布位置情報と、前記劣化曲線とに基づいて、設備機器の劣化度合を算出する劣化度合判定部と、
を有することを特徴とする劣化度合予測システム。
【請求項２】
前記劣化度合判定部は、設備機器の所定の稼動年に対して、前記劣化曲線における所定の領域を、分布位置情報の範囲と等しくなるよう規格化することを特徴とする請求項１に記載する劣化度合予測システム。
【請求項３】
前記劣化度合が、健全度、余寿命、故障リスクであることを特徴とする請求項１に記載する劣化度合予測システム。
【請求項４】
前記保守点検履歴データ処理部における既存機器の保守点検履歴と、前記既存機器データ処理部における既存機器の運転情報とに基づいて、設備機器に関するグルーピングを実施する機器グループデータ処理部を有することを特徴とする請求項１に記載する劣化度合予測システム。
【請求項５】
前記設備機器データ処理部は、前記設備機器の運転情報のトレンドデータに基づいて、設備機器の負荷情報を補正する補正部を有することを特徴とする請求項１に記載する劣化度合予測システム。
【請求項６】
前記劣化度合判定部は、端末の操作画面に、少なくとも補正用データ情報、劣化曲線情報、評価結果情報を表示させ、設備機器情報、データ項目選択部、機器グループ選択部の少なくとも一つを表示させることを特徴とする請求項１に記載する劣化度合予測システム。
【請求項７】
評価対象である設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報を出力する工程と、
第一の期間の既存機器の保守点検履歴に基づいて算出した稼働年に対する劣化度合の推移を劣化曲線で出力する工程と、
前記第一の期間よりも短い第二の期間の既存機器の運転情報に基づいて算出した既存機器の負荷情報を、度数分布である負荷情報分布として出力する工程と、
前記設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報と、前記負荷情報分布とに基づいて、分布位置情報を算出する工程と、
設備機器の稼動年と、前記分布位置情報と、前記劣化曲線とに基づいて、設備機器の劣化度合を算出する工程と、
を有することを特徴とする劣化度合予測方法。
【請求項８】
前記設備機器の劣化度合を算出する工程では、設備機器の所定の稼動年に対して、前記劣化曲線における所定の領域を、分布位置情報の範囲と等しくなるよう規格化することを特徴とする請求項７に記載する劣化度合予測方法。
【請求項９】
前記劣化度合が、健全度、余寿命、故障リスクであることを特徴とする請求項７に記載する劣化度合予測方法。
【請求項１０】
既存機器の保守点検履歴と、既存機器の運転情報とに基づいて、設備機器に関するグルーピングを実施する工程を有することを特徴とする請求項７に記載する劣化度合予測方法。
【請求項１１】
前記設備機器の負荷情報を出力する工程では、前記設備機器の運転情報のトレンドデータに基づいて、設備機器の負荷情報を補正する工程を有することを特徴とする請求項７に記載する劣化度合予測システム。
【請求項１２】
前記設備機器の劣化度合を算出する工程では、端末の操作画面に、少なくとも補正用データ情報、劣化曲線情報、評価結果情報を表示させ、設備機器情報、データ項目選択部、機器グループ選択部の少なくとも一つを表示させることを特徴とする請求項７に記載する劣化度合予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、劣化度合予測システムおよび劣化度合予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
設備機器の劣化は、使用環境や運転条件に影響を受けることから、様々な環境下で使用されていた、また、様々な条件下で運転されていた設備機器の劣化度合は、誤差因子を多く含む。
【０００３】
近年、センサデータにより連続的に設備機器の状態値を取得することが容易となってきたことから、センサデータを劣化度合の予測に反映することが試みられている。
【０００４】
こうした本技術分野の背景技術として、特開２０１３−９２４０５号公報（特許文献１）がある。この特許文献１には、保守管理業者との間に接続された通信回路網を通じて、フィールドの故障実績を踏まえた新たな部品信頼性データを受信し、データの受信を確認すると、データと使用環境データとから自動的に部品余寿命の修正を行う部品寿命監視装置が記載されている（要約参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−９２４０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１には、フィールドで発生した故障実績を反映させて、使用環境データを使用し、部品の余寿命を監視する部品寿命監視装置が記載されている。そして、特許文献１に記載されている部品寿命監視装置は、定期的に、また、比較的短期間にメンテナンス等が実施される産業用機器の部品を対象としており、フィールドにおける使用環境データと紐づいた故障実績（実績データ）を、部品の余寿命の監視に使用する。このため、使用環境データと紐づいた実績データが入手困難な設備機器には、適用が困難な可能性がある。
【０００７】
そこで、本発明は、保守や点検の期間が長く、また、故障発生の期間が長い設備機器、つまり、ライフサイクル（寿命）が長い設備機器であっても、劣化度合を信頼性高く予測することができる劣化度合予測システムおよび劣化度合予測方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の劣化度合予測システムは、評価対象である設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報を出力する設備機器データ処理部と、第一の期間の既存機器の保守点検履歴に基づいて算出した稼働年に対する劣化度合の推移を劣化曲線で出力する保守点検履歴データ処理部と、第一の期間よりも短い第二の期間の既存機器の運転情報に基づいて算出した既存機器の負荷情報を、度数分布である負荷情報分布として出力する既存機器データ処理部と、設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報と、負荷情報分布と、に基づいて、分布位置情報を算出する分布位置判定部と、設備機器の稼動年と、分布位置情報と、劣化曲線とに基づいて、設備機器の劣化度合を算出する劣化度合判定部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の劣化度合予測システムは、評価対象である設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報を出力する工程と、第一の期間の既存機器の保守点検履歴に基づいて算出した稼働年に対する劣化度合の推移を劣化曲線で出力する工程と、第一の期間よりも短い第二の期間の既存機器の運転情報に基づいて算出した既存機器の負荷情報を、度数分布である負荷情報分布として出力する工程と、設備機器の運転情報に基づいて算出した設備機器の負荷情報と、負荷情報分布と、に基づいて、分布位置情報を算出する工程と、設備機器の稼動年と、分布位置情報と、劣化曲線とに基づいて、設備機器の劣化度合を算出する工程と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、保守や点検の期間が長く、また、故障発生の期間が長い設備機器、つまり、ライフサイクル（寿命）が長い設備機器であっても、劣化度合を信頼性高く予測することができる劣化度合予測システムおよび劣化度合予測方法を提供することができる。
【００１１】
なお、上記した課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施例に係わる劣化度合予測システムの処理フローを説明する説明図である。
【図２】本実施例に係わる劣化度合予測システムの概略構成を説明する説明図である。
【図３】本実施例に係わる劣化（健全度）曲線と分布位置情報とを説明する説明図である。
【図４Ａ】本実施例に係わる既存機器の既存機器データ処理部の処理フローを説明する説明図である。
【図４Ｂ】本実施例に係わる既存機器の既存機器データ処理部における負荷情報を説明する説明図である。
【図５】実施例２に係わる劣化（故障リスク（余寿命））曲線と分布位置情報とを説明する説明図である。
【図６】実施例３に係わる機器グループデータ処理部を有する劣化度合予測システムの概略構成を説明する説明図である。
【図７】実施例４に係わるトレンドデータによる補正部の構成を説明する説明図である。
【図８】実施例３に係わる機器グループデータ処理部を有する劣化度合予測システムのシーケンスを説明する説明図である。
【図９】実施例５に係わる劣化度合予測システムの表示モニタ画面を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施例を、図面を使用して説明する。なお、同一または類似の構成には同一の符号を付し、説明が重複する場合には、その説明を省略する場合がある。
【実施例１】
【００１４】
図１は、本実施例に係わる劣化度合予測システムの処理フローを説明する説明図である。
【００１５】
本実施例における「劣化度合」とは、故障リスク、健全度、余寿命等の総称であり、本実施例では、「劣化度合」を、故障リスク、健全度、余寿命等に置き換えて説明する場合がある。
【００１６】
本実施例では、劣化度合として、特に「健全度」について、説明する。そこで、以下、図１に基づいて、劣化度合予測システム（以下、本実施例では「健全度予測システム」として説明する）における劣化度合（健全度）の評価結果を算出するための処理フローを説明する。なお、本実施例では、図１に示す処理フローの全部を使用しているが、必ずしも全部を使用する必要はなく、一部を使用してもよい。
【００１７】
本実施例に記載する健全度予測システムは、評価対象である設備機器のセンサデータと既存機器のセンサデータとに基づいて、健全度の補正に使用する分布位置情報を算出する。そして、分布位置情報を使用して、既存機器の保守点検履歴に基づいて作成された劣化（健全度）曲線に示される健全度を補正し、健全度の評価結果を出力するものである。
【００１８】
本実施例に記載する設備機器や既存機器は、例えば、ポンプを駆動するためのポンプ駆動用モータ等の電動機である。
【００１９】
そして、本実施例では、評価対象である機器を「設備機器」と、設備機器の劣化度合を予測するために使用するセンサデータを出力する機器を「既存機器」と称する場合がある。また、設備機器や既存機器のセンサデータを「運転情報」と称する場合がある。なお、保守点検履歴は、保守履歴、点検履歴、故障履歴等を含むものである。
【００２０】
運転情報は、センサデータであるため、連続値である。また、保守点検履歴は、保守結果や点検結果が記録されたものや故障（修理）報告が記録されたもの等であり、離散値である。
【００２１】
まず、設備機器の健全度を予測（評価）するためのセンサデータのデータ項目を決定する（Ｓ１）。データ項目とは、例えば、電動機では、累積運転時間、始動回数、電流、電圧、入力エネルギー値、トルク、仕事量、外気温度、湿度、振動情報、音響情報、部品温度等である。なお、このデータ項目は、健全度の補正に使用するデータ項目である。
【００２２】
決定したデータ項目の設備機器のセンサデータ（運転情報）を、設備機器運転情報データベース（設備機器運転情報ＤＢ）から取得する（Ｓ２）。以後、データベースを「ＤＢ」と称する。
【００２３】
また、決定したデータ項目の既存機器のセンサデータ（運転情報）を、既存機器運転情報ＤＢから取得する（Ｓ３）。
【００２４】
設備機器の運転情報に基づいて、“負荷情報”を算出する（Ｓ５１）。
【００２５】
また、既存機器の運転情報に基づいて、“負荷情報”を算出する（Ｓ５２）。
【００２６】
Ｓ５２にて算出した“負荷情報”に基づいて、“負荷情報”の分布を作成する（Ｓ７）。
【００２７】
Ｓ５１にて算出した“負荷情報”と、Ｓ７にて作成した“負荷情報”分布と、に基づいて、分布位置情報を算出する（Ｓ８）。これは、Ｓ５１にて算出した“負荷情報”と、Ｓ７にて作成した“負荷情報”分布と、に基づいて、設備機器の“負荷情報”を、既存機器の“負荷情報”分布の最小値と最大値とに基づいて規格化（０〜１００％）することにより、分布位置情報を算出する。
【００２８】
一方、劣化曲線は、保守点検履歴ＤＢから取得される保守点検履歴に基づいて、作成する（Ｓ６）。つまり、保守点検履歴ＤＢから保守点検履歴を取得（Ｓ４）し、取得された保守点検履歴に基づいて、各年における健全度の確率を算出し、劣化曲線を作成する（Ｓ６）。
【００２９】
Ｓ６にて算出した分布位置情報と、Ｓ８にて作成した劣化曲線と、に基づいて、健全度の評価結果を出力する（Ｓ９）。この健全度の評価結果は、補正され、出力される。なお、健全度の補正は、予測（評価）する年（稼働年）における健全度の確率について、例えば、健全度（確率）１（領域）から健全度（確率）４（領域）までを足し合わせた値を、分布位置情報の範囲の値に、等しくなるようにするものである。
【００３０】
図２は、本実施例に係わる劣化度合予測システムの概略構成を説明する説明図である。
【００３１】
本実施例に記載する劣化度合（健全度）予測システムは、設備機器のセンサデータを処理する設備機器データ処理部１０１、既存機器のセンサデータを処理する既存機器データ処理部１０２、既存機器の保守点検履歴を処理する保守点検履歴データ処理部１０３、分布位置を判定する分布位置判定部３２、劣化度合（健全度）を判定する劣化度合（健全度）判定部３４を有する。
【００３２】
保守点検履歴データ処理部１０３は、収集された保守点検履歴４３を保存する保守点検履歴ＤＢ０３、健全度評価式を算出する健全度評価式算出部３３、を有する。
【００３３】
保守点検履歴ＤＢ０３は、保守点検履歴４３を入力し、収集された保守点検履歴４３を保存するものである。
【００３４】
そして、健全度評価式算出部３３は、保守点検履歴ＤＢ０３に保存される保守点検履歴（データ）１８を入力し、劣化度合（健全度）評価式１９を算出し、劣化度合（健全度）評価式１９を出力するものである。
【００３５】
劣化度合（健全度）評価式１９は、稼働年に対する健全度（確率）の推移（健全度の推移確率）を示したものであり、劣化曲線にて表現される。
【００３６】
つまり、保守点検履歴データ処理部１０３は、長期間（第一の期間）の既存機器の保守点検履歴（データ）１８に基づいて算出した稼働年１１に対する劣化度合（健全度）の推移を劣化曲線（劣化度合（健全度）評価式１９）で出力するもの（工程）である。
【００３７】
図３は、本実施例に係わる劣化（健全度）曲線と分布位置情報とを説明する説明図である。
【００３８】
例えば、図３（左図）に記載されるように、健全度評価式１９には、各健全度の稼働年（年）２０１に対する確率（％）２０２（０％から１００％まで）を示した劣化曲線を使用することができる。
【００３９】
この劣化曲線（健全度評価式１９）は、保守点検履歴１８に基づいて作成されるものである。例えば、既存機器の健全度（確率）を、レベル（１）からレベル（４）までで定義した時、既存機器に関して、稼働年に対する健全度（確率）の変化を記録し、各稼働年における健全度（確率）の領域を示す近似式を作成する。そして、劣化状態に対応するように、（１）劣化なし、（２）劣化小、（３）劣化中、（４）劣化大、の領域（レベル）に分類する。なお、近似式としては、例えば、ｎ次関数、指数関数、ワイブル関数等を使用することができる。
【００４０】
既存機器データ処理部１０２は、収集された既存機器のセンサデータ１５を保存する既存機器運転情報ＤＢ０２、“負荷情報”を計算する“負荷情報”計算部３１ｂを有する。
【００４１】
既存機器運転情報ＤＢ０２は、既存機器のセンサデータ１５を入力し、収集された既存機器のセンサデータ１５保存するものである。
【００４２】
そして、“負荷情報”計算部３１ｂは、既存機器運転情報ＤＢ０２に保存される運転情報１３ｂを入力し、“負荷情報”を計算し、“負荷情報”１４ｂを出力するものであり、“負荷情報”１４ｂに基づいて、“負荷情報”分布１６を作成し、出力するものである。
【００４３】
つまり、既存機器データ処理部１０２は、長期間（第一の期間）よりも短い短期間（第二の期間）の既存機器の運転情報１３ｂに基づいて算出した既存機器の“負荷情報”１４ｂを、度数分布である“負荷情報”分布１６として出力するもの（工程）である。
【００４４】
設備機器データ処理部１０１は、設備機器５１に設置されるセンサ５２から収集された設備機器５１のセンサデータを保存する設備機器運転情報ＤＢ０１、“負荷情報”を計算する“負荷情報”計算部３１ａを有し、設備機器５１の稼働年１１が記録される稼働年記録書４１を有する。
【００４５】
つまり、設備機器データ処理部１０１は、設備機器５１の運転情報１３ａに基づいて算出した設備機器５１の負荷情報“負荷情報” １４ａを出力するもの（工程）である。
【００４６】
設備機器運転情報ＤＢ０１は、設備機器５１のセンサデータを入力し、収集された既存機器５１のセンサデータ保存するものである。また、設備仕様書４２に記載される設備機器５１の仕様を保存するものである。
【００４７】
そして、“負荷情報”計算部３１ａは、設備機器運転情報ＤＢ０１に保存される運転情報１３ａ（設備機器５１の仕様を含む場合がある）を入力し、“負荷情報”を計算し、“負荷情報”１４ａを出力するものである。
【００４８】
ここで、運転情報１３ａと“負荷情報”１４ａは、設備機器５１に関するデータ、運転情報１３ｂと“負荷情報”１４ｂは、既存機器に関するデータである。そして、運転情報１３ｂと“負荷情報”１４ｂは、複数台の既存機器に関するデータを含むものである。
【００４９】
なお、運転情報１３ａ、運転情報１３ｂは、例えば、電動機では、累積運転時間、始動回数、電流、電圧、入力エネルギー値、トルク、仕事量、外気温度、湿度、振動情報、音響情報、部品温度等である。
【００５０】
また、“負荷情報”１４ａ、“負荷情報”１４ｂは、“負荷情報”計算部３１ａ、“負荷情報”計算部ｂにおいて算出される連続値である。“負荷情報”計算部３１ａ、“負荷情報”計算部ｂに入力される運転情報１３ａ、運転情報１３ｂは同一のデータ項目を含む。
【００５１】
分布位置判定部３２は、“負荷情報”１４ａと、“負荷情報”分布１６と、を入力し、分布位置情報１７を出力する。
【００５２】
つまり、分布位置判定部３２は、設備機器５１の運転情報１３ａに基づいて算出した設備機器５１の“負荷情報”１４ａと、“負荷情報”分布１６とに基づいて、分布位置情報１７を算出するもの（工程）である。
【００５３】
健全度判定部３４は、稼動年１１、分布位置情報１７、健全度評価式１９を入力し、健全度の評価結果２０を出力する。具体的には、健全度評価式１９に、稼動年１１を入力することにより、現在の稼動年における健全度（確率）を算出することができ、分布位置情報１７の値と一致する（等しくなる）健全度（確率）が位置する領域（健全度（確率）１から健全度（確率）４まで）の健全度（確率）を、健全度の評価結果２０とする。
【００５４】
このように、本実施例に記載する健全度予測システムは、既存機器データ処理部１０２が出力する既存機器の“負荷情報”分布１６と、評価機器データ処理部１０１が出力する“負荷情報”１４ａとを、分布位置判定部３２に入力し、分布位置判定部３２が出力する分布位置情報１７と、評価機器データ処理部１０１が出力する稼働年１１と、保守点検データ処理部１０３が出力する健全度評価式１９と、を使用して、健全度の評価結果２０を出力するものである。
【００５５】
つまり、健全度（劣化度合）判定部３４は、設備機器５１の稼動年１１と、分布位置情報１７と、劣化曲線とに基づいて、設備機器５１の健全度（劣化度合）を算出するもの（工程）である。
【００５６】
また、ここでは、“負荷情報”計算部３１ａ、“負荷情報”計算部３１ｂから出力された“負荷情報”１４ａ、“負荷情報”１４ｂに基づいて、分布位置情報１７を算出し、分布位置情報１７と健全度評価式１９とに基づいて、健全度の評価結果２０を出力する考え方を説明する。
【００５７】
図４Ａは、本実施例に係わる既存機器の既存機器データ処理部の処理フローを説明する説明図である。
【００５８】
まず、“負荷情報”計算部３１ａ、“負荷情報”計算部３１ｂから分布位置判定部３２までの処理を説明する。
【００５９】
なお、設備機器運転情報ＤＢ０１の運転情報１３ａを入力して“負荷情報”１４ａを出力する“負荷情報”計算部３１ａと、既存機器運転情報ＤＢ０２の運転情報１３ｂを入力して“負荷情報”１４ｂを出力する“負荷情報”計算部３１ｂとは、同じ処理フローを使用することから、以下は“負荷情報”計算部３１、運転情報１３、負荷情報１４として、説明する。
【００６０】
まず、“負荷情報”計算部３１は、“負荷情報”１４の計算に使用するデータ項目を決定する（Ｓ１１）。“負荷情報”計算部３１に入力され、“負荷情報”１４の計算に使用するデータ項目１０（図２参照）は、作業者が手動にて選択しても良いし、“負荷情報”計算部３１にて条件に応じて自動にて設定しても良い。
【００６１】
データ項目を手動にて決定する場合には、例えば、端末５３の画面上に表示された選択可能なデータ項目のリストから、“負荷情報”１４の計算に使用するデータ項目１０を選択することができる。選択可能なデータ項目のリストは、設備機器運転情報ＤＢ０１に保存されているデータ項目であり、既存機器運転情報ＤＢ０２に保存されているデータ項目である。なお、設備機器運転情報ＤＢ０１に保存されているデータ項目に関しては、データ数の下限値を設定し、データ数が下限値以下の場合には、選択可能なデータ項目のリストから除外しても良い。
【００６２】
データ項目を自動にて決定する場合には、つまり“負荷情報”計算部３１にて決定する場合には、例えば、設備機器５１の設備仕様書４２や判明している使用環境や運転条件と想定される故障パターンとに基づいて設定することができる。
【００６３】
設備仕様書４２に基づいて設定する場合は、設備仕様書４２より、使用時や運転時の推奨値、上限値、下限値のいずれか、または、これら値の中から複数の値が指定されているデータ項目であって、設備機器５１に設置されるセンサ５２を介して、センサデータを収集しているデータ項目、かつ、設備機器運転情報ＤＢ０１に保存されているデータ項目から設定される。なお、設備機器運転情報ＤＢ０１に保存されているデータ項目に関しては、データ数の下限値を設定し、データ数が下限値以下の場合には、データ項目から除外しても良い。
【００６４】
また、さらに、設定されるデータ項目において、設備機器５１に設置されるセンサ５２を介して収集しているセンサデータが、設備仕様書４２にて指定されている上限値、下限値のいずれか、または、双方に近い値を記録したことがあるデータ項目、あるいは、設備仕様書４２にて指定されている推奨値から大きく乖離しているデータ項目を、抜粋しても良い。
【００６５】
判明している使用環境や運転条件と想定される故障パターンとに基づいて設定する場合は、例えば、判明している使用環境や運転条件と想定される故障パターンとが判明している場合には、設備機器５１の使用環境や運転条件から可能性の高い故障パターンとこの故障パターンに紐づけられるデータ項目とのリストを作成し、このリストに基づいてデータ項目を設定する。
【００６６】
次に、決定されたデータ項目について、設備機器運転情報ＤＢ０１と既存機器運転情報ＤＢ０２とから機器Ｎ台のセンサデータを取得する（Ｓ１２）。
【００６７】
次に、取得されたセンサデータに関し、“負荷情報”計算部３１にて、“負荷情報”１４を算出する（Ｓ１３）。具体的には、機器ｎの測定時Ｘｎ,ｍの“負荷情報”１４を算出する。
【００６８】
“負荷情報”１４は、例えば、各データ項目の絶対値、平均値、差分、経時変化量、累積値であり、各データ項目についてこれら値の乗算、除算を実行し、その和を“負荷情報”１４とする。
【００６９】
ここで、差分とは、同一機器の複数のデータ項目のセンサデータより算出しても良いし、また、設備機器運転情報ＤＢ０１と既存機器運転情報ＤＢ０２とにおいて、同じデータ項目のセンサデータの平均値、中央値、仕様値、代表値のいずれかとの差（比較値）を算出しても良い。
【００７０】
図４Ｂは、本実施例に係わる既存機器の既存機器データ処理部における負荷情報を説明する説明図である。
【００７１】
ここで、既存機器運転情報ＤＢ０２に保存されているデータ項目より算出する“負荷情報”（“負荷情報”データ）を算出する方法を示す。
【００７２】
例えば、Ｎ台の機器に対して、時刻（測定時）ｍのセンサデータがＭ個存在すると仮定する。データ項目として決定されている項目Ａ、項目Ｂ、・・・、を使用して、Ｎ台の機器のＭ個の時刻のセンサデータに対して、それぞれ“負荷情報”を算出する。
【００７３】
各データ項目の差分を“負荷情報”の算出に使用する場合、設備機器運転情報ＤＢ０１のデータ項目Ａの運転情報１３ａと既存機器運転情報ＤＢ０２のデータ項目Ａの運転情報１３ｂの平均値との差分を“負荷情報”１４ａの算出に使用する。
【００７４】
まず、既存機器運転情報ＤＢ０２より、項目Ａの全データ(Ａ１、Ａ２、…、ＡＮ)を抽出し、平均値ＥＡを算出する。
【００７５】
次に、既存機器運転情報ＤＢ０２に保存されている項目Ａの全データについて、平均値ＥＡとの差分(ＡＮ−ＥＡ)を計算し、“負荷情報”１４ｂの１項とする。
【００７６】
同様に、設備機器運転情報ＤＢ０１より、項目Ａの全データ(Ａ１、Ａ２、…、ＡＮ)を抽出し、平均値ＥＡを算出し、次に、設備機器運転情報ＤＢ０１に保存されている項目Ａの全データについて、平均値ＥＡとの差分(ＡＮ−ＥＡ)を計算し、“負荷情報”１４ａの１項としてもよい。
【００７７】
算出された“負荷情報”１４ｂの度数分布を作成し、“負荷情報”分布１６を作成する（Ｓ１４）。具体的には、機器ｎの測定時Ｘｎ,ｍの“負荷情報”分布１６を作成する。
【００７８】
既存機器運転情報ＤＢ０２には、十分な量の機器の運転情報が保存されていることから、そこで、分布位置判定部３２は、設備機器５１の“負荷情報”１４ａが、“負荷情報”１４ｂから作成される“負荷情報”分布１６（度数分布）において、どの健全度のレベル（領域）に相当するかを特定し、設備機器５１が、既存機器と比較して、どの程度の負荷状態で運転されているかを算出することができる。
【００７９】
具体的には、“負荷情報”分布１６のデータ範囲を使用して、“負荷情報”１４ａを規格化することにより、分布位置情報１７を作成する。
【００８０】
“負荷情報”１４ａが１点のみの場合、“負荷情報”１４ａの規格化した値の百分率を分布位置情報１７とする。例えば、分布位置情報１７が、代表値として７０％や５０％のように示される。“負荷情報”１４ａが複数点ある場合、“負荷情報”１４ａの分布の代表値を“負荷情報”分布１６のデータ範囲にて規格化した値の百分率を分布位置情報１７とする。なお、複数点すべての“負荷情報”分布１６における分布位置情報１７を算出しても良い。
【００８１】
次に、分布位置情報１７と健全度評価式１９とに基づいて、健全度の評価結果２０を出力する方法を説明する。
【００８２】
図３は、本実施例に係わる劣化（健全度）曲線と分布位置情報とを説明する説明図である。
【００８３】
稼働年Ｙｆにおける健全度を算出する場合、稼働年Ｙｆを健全度評価式１９（図３左図の各曲線が示す健全度）に入力し、稼働年Ｙｆにおける各健全度（確率）を取得する。なお、稼働年Ｙｆにおける各健全度（確率）は、例えば、最も劣化していない健全度１から最も劣化している健全度４までを０〜１００％のデータ範囲で示しており、健全度１から健全度４までの確率の累計は１００％となる。
【００８４】
稼働年Ｙｆにおける各健全度（確率）は、例えば、健全度１：４０％、健全度２：２０％、健全度３：３０％、健全度４：１０％であり、分布位置情報１７が７０％であった場合について説明する。各健全度（確率）を、健全度１を０％、健全度４を１００％とした積上値として換算すると、健全度１：０〜４０％、健全度２：４０〜６０％、健全度３：６０〜９０％、健全度４：９０〜１００％である。よって、図３右図に示すように、分布位置情報１７が７０％であった場合には、健全度３：６０〜９０％の領域となることから、健全度は３（健全度の評価結果２０）となる。
【００８５】
このように、健全度評価式１９に基づいて、稼働年Ｙｆにおける健全度（確率）は、健全度の積上値に対して、分布位置情報１７の値に相当する健全度を健全度の評価結果２０とする
なお、分布位置情報１７を代表値とせず、複数点を取得する場合には、複数点の分布位置情報１７のそれぞれに対して、対応する健全度の領域を算出する。複数点の分布位置情報１７から算出した健全度が複数存在する場合には、複数点の“負荷情報”１４ａの値を参考とし、健全度の幅や確率範囲を示すこともできる。
【００８６】
健全度の幅は、複数点の“負荷情報”１４ａの最小値と最大値とから算出した健全度によって定める。一方、健全度の確率範囲は、“負荷情報”１４ａに対する頻度分布を取得し、頻度分布の範囲を健全度の確率範囲とする。
【００８７】
このように、本実施例に記載する健全度予測システムは、第一の期間（長期間）の保守点検履歴に基づいて算出した稼働年に対する健全度（確率）の推移（健全度の推移確率：あるレベルからあるレベルへ推移する確率）、つまり劣化曲線（健全度評価式１９）と、第一の期間よりも短い第二の期間（短期間）のセンサデータ（運転情報）に基づいて算出した既存機器の“負荷情報”と設備機器の“負荷情報”とを比較して算出した負荷程度（負荷情報と負荷情報とを比較した結果：分布位置情報）と、により、設備機器の健全度を予測（評価）するものである。
【００８８】
これにより、本実施例に記載する健全度予測システムは、同様の既存機器の長期間の保守点検履歴と短期間のセンサデータ（運転情報）とに基づいて、設備機器の稼働年におけるセンサデータや入力値（設備機器を制御するための制御値）等から、設備機器の負荷状態を評価し、設備機器の健全度を予測することができる。
【００８９】
このように、本実施例によれば、センサデータや保守点検履歴の収集に膨大な期間が必要となる設備機器（ライフサイクルが長い設備機器）に対しても、センサデータと保守点検履歴とを紐づける必要がないため、健全度を信頼性高く予測することができる。
【００９０】
つまり、収集期間の異なる保守点検履歴（既存機器の運転情報）と設備機器の運転情報との２種類のデータを使用することにより、設備機器の健全度を予測することができる。
【００９１】
設備機器の異常発生（それに伴う計画外停止）は、緊急の修理が必要となり、停止に伴う損害を発生させる可能性がある。これらの損害を回避するためには、適切なタイミングで、異常が発生する前に、設備機器の部品の交換や調整等の保守を実施することが有効である。
【００９２】
このように適切な保守タイミングを設定するためには、設備機器の健全度の予測値を使用した最適化が必要であり、本実施例によれば、こうした保守の適切なタイミングを予測することができる。
【００９３】
また、本実施例では、設備機器の劣化度合の予測に使用される故障リスク、健全度、余寿命等は、類似や同型の既存機器の保守点検履歴に基づいて算出されるため、既存機器のセンサデータと保守点検履歴と設備機器のセンサデータとから、余寿命、故障リスク、健全度等を予測する。
【００９４】
このように、設備機器のセンサデータと既存機器の保守点検履歴およびセンサデータとにより、使用環境や運転条件に影響を受ける誤差因子を考慮して、故障リスク（故障する確率）、健全度（正常の度合い（確率）：段階的なレベル（領域））、余寿命（残りの寿命）等の劣化度合を予測する。
【００９５】
また、設備機器の導入、保守、点検、故障等に紐づくセンサデータの入手は困難であるが、既存機器の導入、保守、点検、故障等の履歴（保守結果や点検結果が記録されたものや故障（修理）報告が記録）は、長期間分、残っていることが多い。また、センサデータは、短期間分であれば、多数の機器に関する複数のセンサのデータを収集することができる。
【００９６】
本実施例では、こうした知見に基づき、長期間分の保守点検履歴に基づいて、短期間分のセンサデータを使用して、設備機器の負荷状態（例えば、負荷の大きさ等）を考慮し、設備機器の健全度を予測するものである。
【００９７】
これにより、保守や点検の期間が長く、また、故障発生の期間が長い設備機器、つまり、ライフサイクル（寿命）が長い設備機器であっても、劣化度合を信頼性高く予測することができる。
【実施例２】
【００９８】
本実施例では、劣化度合として、設備機器５１の故障リスク（余寿命）を使用したものであり、故障リスク（余寿命）予測システムを説明する。
【００９９】
図５は、実施例２に係わる劣化（故障リスク（余寿命））曲線と分布位置情報とを説明する説明図である。
【０１００】
本実施例では、健全度評価式１９に代わって、故障リスク（余寿命）評価式２１を使用する。なお、本実施例では、「故障リスク（余寿命）」を、単に「故障リスク」と称する場合がある。
【０１０１】
本実施例によれば、保守点検履歴１８から健全度が算出できない場合であっても、故障リスクを算出し、補正し、より精度の高い故障リスクの評価結果を予測（評価）することができる。
【０１０２】
故障リスク（％）２０４は、稼働年（年）２０１が長くなるに伴い、増大する。また、故障リスク２０４を予測する稼働年２０１が、現在から遠くなるに伴い、故障リスク２０４の取り得る範囲は広くなる。
【０１０３】
このように、広くなる故障リスク２０４の取り得る範囲に対して、分布位置情報１７を対応させ、故障リスク２０４を算出し、故障リスクの評価結果２０を出力する。
【０１０４】
例えば、稼働年Ｙｇにおいて、故障リスク２０４が取り得る範囲が２０〜４０％、分布位置情報１７が５０％であった場合、故障リスクの取り得る範囲を０〜１００となるよう規格化し、分布位置情報１７が５０％となる位置に対応させると、故障リスク２０４は３０％となる。よって、故障リスクの評価結果２０として、故障リスク３０％を出力する。
【０１０５】
本実施例では、健全度評価式算出部３３は、故障リスク（余寿命）評価式算出部として機能し、保守点検履歴ＤＢ０３に保存される保守点検履歴（データ）１８を入力し、劣化曲線（故障リスク（余寿命）評価式２１）を算出し、故障リスク（余寿命）評価式２１を出力するものである。
【０１０６】
つまり、保守点検履歴データ処理部１０３は、長期間（第一の期間）の既存機器の保守点検履歴（データ）１８に基づいて算出した稼働年１１に対する劣化度合（故障リスク）の推移を劣化曲線（故障リスク（余寿命）評価式２１）で出力する。
【０１０７】
そして、本実施例では、健全度（劣化度合）判定部３４は、故障リスク判定部として機能し、設備機器５１の所定の稼動年１１に対して、劣化曲線における所定の領域（故障リスクの取り得る範囲）を、分布位置情報１７の範囲と等しくなるよう規格化（０〜１００％）する。
【０１０８】
これにより、保守や点検の期間が長く、また、故障発生の期間が長い設備機器、つまり、ライフサイクル（寿命）が長い設備機器であっても、劣化度合を信頼性高く予測することができる。
【実施例３】
【０１０９】
図６は、実施例３に係わる機器グループデータ処理部を有する劣化度合予測システムの概略構成を説明する説明図である。
【０１１０】
本実施例に記載する健全度予測システムは、実施例１に記載する健全度予測システムに、さらに、あらかじめ既知の情報に基づいて既存機器をグルーピングする機器グループデータ処理部１０４を有する。もちろん、実施例２に記載する故障リスク予測システムに、更に、機器グループデータ処理部１０４を有しても良い。
【０１１１】
本実施例では、設備機器５１に類似する機器仕様、使用環境や運転条件を有する既存機器の保守点検履歴やセンサデータから健全度を予測することにより、より高い信頼性（高精度）で、健全度を予測することができる。
【０１１２】
機器グループデータ処理部１０４は、機器のグループを判定する機器グループ判定部３５、既存機器の運転情報１３ｂや既存機器の保守点検履歴１８を保存する機器ＤＢ０４を有する。
【０１１３】
機器グループ判定部３５は、設備機器５１の設備仕様書４２の情報２４（データ項目を設定するために使用）や端末５３から機器情報２３を入力する。そして、機器グループ判定部３５は、機器ＤＢ０４に保存される運転情報１３ｂや保守点検履歴１８に関する情報２５（保守点検履歴（データ））と、設備仕様書４２の情報２４（設備機器仕様）や機器情報２３と、を照合し、機器グループ情報２２（２２ａ、２２ｂ）を出力する。
【０１１４】
なお、機器ＤＢ０４には、既存機器運転情報ＤＢ０２と保守点検履歴ＤＢ０３とに保存されている情報が保存される。
【０１１５】
また、機器グループデータ処理部１０４は、個別に、機器ＤＢ０４を設置しなくともよく、既存機器運転情報ＤＢ０２と保守点検履歴ＤＢ０３とから、直接、これらＤＢに保存されている情報を、機器グループ判定部３５に入力しても良い。
【０１１６】
設備機器５１と同じグループ（機器グループ情報２２）の既存機器のセンサデータや保守点検履歴を使用して、“負荷情報”分布１６、健全度評価式１９を算出する。“負荷情報”分布１６と“負荷情報”１４ａとから分布位置情報１７を算出し、健全度評価式１９と分布位置情報１７と稼働年１１とからの健全度の評価結果２０を算出する。
【０１１７】
なお、機器グループ判定部３５は、機器の構造や機器の用途等の外的要因、連続運転や間欠運転等の運転の特徴、１日の稼働時間、使用環境等を適宜使用し、機器グループ情報２２を決定する。
【０１１８】
つまり、機器グループデータ処理部１０４は、保守点検履歴データ処理部１０３における既存機器の保守点検履歴１８と、既存機器データ処理部１０２における既存機器の運転情報１３ｂとに基づいて、設備機器５１に関するグルーピングを実施するものである。
【０１１９】
図８は、実施例３に係わる機器グループデータ処理部を有する劣化度合予測システムのシーケンスを説明する説明図である。
【０１２０】
ここでは、特に、本実施例に記載する健全度予測システムにおいて、各ＤＢや端末から各種情報を取得し、設備機器５１の健全度の評価結果２０を出力までのシーケンスを自動的に実行する場合について説明する。
【０１２１】
なお、本実施例によれば、各種情報の取得毎（各種情報の更新毎）に、健全度を自動的に再計算することができ、最新情報を使用して補正した健全度の評価結果２０を提供することができる。
【０１２２】
最初に、機器グループデータ処理部１０４は、既存機器データ処理部１０２の既存機器運転情報ＤＢ０２と、設備機器データ処理部１０３の設備機器運転情報ＤＢ０３と、の情報（１３ｂ、１８）を、機器ＤＢ０４に入力し、機器グループ判定部３５にて、情報２５、設備機器データ処理部１０１の設備機器運転情報ＤＢ０１の情報２４、機器情報２３を使用して、機器グループ判定を実行する。
【０１２３】
次に、機器グループ情報２２（２２ａ、２２ｂ）を、既存機器データ処理部１０２の“負荷情報”計算部３１ｂと保守点検履歴データ処理部１０３の健全度評価式算出部３３とに出力する。
【０１２４】
次に、設備機器データ処理部１０１の“負荷情報”計算部３１ａから“負荷情報”１４ａを、既存機器データ処理部１０２の“負荷情報”計算部３１ｂから“負荷情報”１４ｂを、それぞれ分布位置判定部３２に出力する。
【０１２５】
なお、設備機器データ処理部１０１の“負荷情報”計算部３１ａは、データ項目１０と運転情報１３ａとから“負荷情報”１４ａを計算し、既存機器データ処理部１０２の“負荷情報”計算部３１ｂは、データ項目１０と運転情報１３ｂとからから“負荷情報”１４ｂを計算する。
【０１２６】
次に、“負荷情報”１４ａと、“負荷情報”１４ｂと、により、分布位置判定部３２において、分布位置情報１７を算出し、健全度判定部３４に出力する。
【０１２７】
次に、保守点検履歴データ処理部１０３の健全度評価式算出部３３から健全度評価式１９を出力する。
【０１２８】
最後に、健全度判定部３４では、分布位置情報１７と健全度評価式１９とにより、健全度の評価結果２０を算出し、端末５３に出力する。
【０１２９】
なお、本シーケンスは、この全てが実行される必要はなく、一部が実行されても良く、実施例１に記載する健全度予測システムや実施例２に記載する故障リスク予測システムに適用することもできる。
【０１３０】
これにより、保守や点検の期間が長く、また、故障発生の期間が長い設備機器、つまり、ライフサイクル（寿命）が長い設備機器であっても、劣化度合を信頼性高く予測することができる。
【実施例４】
【０１３１】
図７は、実施例４に係わるトレンドデータによる補正部の構成を説明する説明図である。
【０１３２】
本実施例に記載する健全度予測システムは、実施例１に記載する健全度予測システムに、さらに、トレンドデータによる補正部１０５を有する。もちろん、実施例２に記載する故障リスク予測システムや実施例３に記載する健全度予測システムに、更に、トレンドデータによる補正部１０５を有しても良い。
【０１３３】
補正部１０５は、トレンドデータを作成するトレンドデータ作成部３６、トレンドデータを評価するトレンドデータ評価部３７を有する。
【０１３４】
補正部１０５は、設備機器運転情報ＤＢ０１から情報（設備機器５１のセンサデータ）を入力し、“負荷情報”計算部３１ａに情報を出力するものである。
【０１３５】
補正部１０５は、設備機器５１のセンサデータのトレンドを解析するものであり、“負荷情報”算出部３１ａに入力される運転情報１３ａを補正することにより、時間に関するデータ変動の影響を取り除き、より高精度な健全度予測を可能とするものである。
【０１３６】
トレンドデータ作成部３６およびトレンドデータ評価部３７は、設備機器５１の設備機器運転情報ＤＢ０１に保存されるセンサデータに基づいて、各センサデータの時系列の傾向を作成し、評価する。
【０１３７】
トレンドデータ作成部３６では、まず、規定の最少単位６０にセンサデータを分割し、各比較単位６１における、規定の最少単位６０のセンサデータの代表値の推移を、各データ項目（Ａ、Ｂ、…）について、算出する。
【０１３８】
センサデータの代表値は、規定の最少単位６０に含まれるセンサデータの平均値あるいは中央値とする。また、推移は、規定の最少単位６０のそれぞれのデータ間の変化傾向（減少、増大、維持）と、変化がある場合の変化幅である。
【０１３９】
次に、既定の最少単位６０に分割されたセンサデータを、比較単位６１と比較する。
【０１４０】
例えば、既定の最少単位６０を、時間単位(６０ａ)（Ｄ１（期間：Ｈ１、Ｈ２、…）、Ｄ２（期間：Ｈ１、Ｈ２、…）、…）、日単位(６０ｂ)（Ｗ１（期間：Ｄ１、Ｄ２、…）、Ｗ２（期間：Ｄ１、Ｄ２、…）、…）、週単位(６０ｃ)（Ｍ１（期間：Ｗ１、Ｗ２、…）、Ｍ２（期間：Ｗ１、Ｗ２、…）、…）、月単位(６０ｄ)（Ｙ１（期間：Ｍ１、Ｍ２、…）、Ｙ２（期間：Ｍ１、Ｍ２、…）、…）とする。
【０１４１】
一方、比較単位６１は、それぞれ、日単位(６１ａ)、週単位(６１ｂ)、月単位(６１ｃ)、年単位(６１ｄ)である。既定の最少単位６０が時間単位６０ａである場合の日単位の比較単位６１ａはＤ１、Ｄ２、・・・で、既定の最少単位６０が日単位６０ｂである場合の週単位の比較単位６１ｂはＷ１、Ｗ２、・・・で、既定の最少単位６０が週単位６０ｃである場合の月単位の比較単位６１ｃはＭ１、Ｍ２、・・・で、既定の最少単位６０が月単位６０ｄである場合の年単位の比較単位６１ｄはＹ１、Ｙ２、・・・で、構成されている。
【０１４２】
ここで、比較単位６１を日単位とする場合は、１日の気温変化や日照変化による設備機器５１の稼働状況（制御できるもの）や機器状態（制御できないもの）の変化、比較単位６１を週単位とする場合は、１週間の繁忙状態の違いによる設備機器５１の稼働状況や機器状態の変化、比較単位６１を月単位とする場合は、１か月の繁忙状態の違いによる設備機器５１の稼働状況や機器状態の変化、比較単位６１を年単位とする場合は、１年間の気温変化や繁忙状態の違いによる設備機器５１の稼働状況や機器状態の変化、を想定している。なお、比較単位６１を、３か月単位や季節単位とすることもできる。
【０１４３】
そして、トレンドデータ評価部３７では、最少単位６０毎に算出したそれぞれのセンサデータ間の変化傾向（傾向）と、変化がある場合の変化幅を比較し、複数の最少単位６０の期間のセンサデータにて、同じ傾向があるか否かを確認し、同じ傾向がる場合は、出力する。
【０１４４】
つまり、本実施例では、設備機器データ処理部１０１は、センサデータをトレンドにより補正するトレンドデータによる補正部１０５を有し、設備機器５１の運転情報１３ａのトレンドデータに基づいて、設備機器５１の負荷情報１４ａを補正する。
【０１４５】
この時、作業員が目視にて確認しても良いし、任意のアルゴリズムを使用して機械学習や整合度評価（パターン照合）を実行し、その結果を使用して、確認しても良い。
【０１４６】
これにより、保守や点検の期間が長く、また、故障発生の期間が長い設備機器、つまり、ライフサイクル（寿命）が長い設備機器であっても、劣化度合を信頼性高く予測することができる。
【実施例５】
【０１４７】
図９は、実施例５に係わる劣化度合予測システムの表示モニタ画面を説明する説明図である。
【０１４８】
本実施例では、端末５３において健全度予測システムを操作する際の操作画面（表示モニタ画面）を説明する。
【０１４９】
健全度予測システムの操作画面には、設備機器情報３００、データ項目選択部３０１、機器グループ選択部３０２、補正用データ情報３０３、劣化曲線情報３０４、評価結果情報３０５が表示される。
【０１５０】
設備機器情報３００では、設備機器５１の選択（選択可能）、設備機器５１の図面、選択した設備機器の情報（仕様等）、センサ５２の設置位置、設備機器運転情報ＤＢ０１に保存されているデータ項目等と、が表示される。
【０１５１】
なお、センサ５２の設置位置と設備機器５１の図面とは、図面等表示エリア３１１に合わせて表示しても良い。
【０１５２】
また、設備機器情報３００は、設備機器５１を選択することができる選択エリア３１２を有する。
【０１５３】
データ項目選択部３０１は、データ項目１０の選択方法（自動選択、手動選択）が選択できる。さらに、選択方法を手動選択とした場合には、選択可能なデータ項目が表示され、作業者が任意のデータ項目を、データ項目１０として選択することができる。
【０１５４】
機器グループ選択部３０２は、グループ項目の選択方法（自動選択、手動選択）が選択できる。さらに、選択方法を手動選択とした場合には、選択可能なグループ項目が表示され、作業者が任意のグループ項目を選択することができる。
【０１５５】
補正用データ情報３０３は、“負荷情報”分布１６と負荷情報１４ａとを、稼動年に対する頻度の関係として、合わせて表示することができる。
【０１５６】
劣化曲線情報３０４は、劣化曲線が表示される。
【０１５７】
評価結果情報３０５では、設備機器５１（ＸＸ１、ＸＸ２、ＸＸ３、ＸＸ４）の現在の稼働年にて算出した健全度の評価結果２０が表示される。さらに、今後（将来）の評価結果を、一定期間毎に算出した健全度の評価結果を同時に表示しても良い。
【０１５８】
また、評価結果情報３０５では、設備機器情報３００にて選択した現在の設備機器５１の健全性の評価結果２０の他に、この設備機器５１の付近に存在する他の設備機器の健全性の評価結果を合わせて表示しても良い。
【０１５９】
つまり、劣化度合判定部３４は、端末５３の操作画面に、少なくとも補正用データ情報３０３、劣化曲線情報３０４、評価結果情報３０５を表示させ、設備機器情報３００、データ項目選択部３０１、機器グループ選択部３０５の少なくとも一つを表示させる。
【０１６０】
これにより、保守や点検の期間が長く、また、故障発生の期間が長い設備機器、つまり、ライフサイクル（寿命）が長い設備機器であっても、劣化度合を信頼性高く予測することができる。
【０１６１】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成の一部に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成の一部を加えることも可能である。
【符号の説明】
【０１６２】
01：設備機器運転情報ＤＢ、02：既存機器運転情報ＤＢ、03：保守点検履歴ＤＢ、04：機器ＤＢ、10：データ項目、11：稼働年、13：運転情報、14：負荷情報、15：センサデータ、16：負荷情報分布、17：分布位置情報、18：保守点検履歴（データ）、19：健全度評価式、20：健全度の評価結果、21：故障リスク（余寿命）評価式、22：機器グループ情報、23：機器情報、24：設備機器仕様、31：負荷情報計算部、32：分布位置判定部、33：健全度評価式算出部、34：健全度判定部、35：機器グループ判定部、36：トレンドデータ作成部、37：トレンドデータ評価部、41：稼働年記録書、42：設備仕様書、43：保守点検履歴、51：設備機器、52：センサ、53：端末、101：設備機器データ処理部、102：既存機器データ処理部、103：保守点検履歴データ処理部、104：機器グループデータ処理部、105：補正部、201：稼働年、202：確率
【図１】
2020102097.tif 000003
【図２】
2020102097.tif 000004
【図３】
2020102097.tif 000005
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
2020102097.tif 000008
【図６】
2020102097.tif 000009
【図７】
2020102097.tif 000010
【図８】
2020102097.tif 000011
【図９】
2020102097.tif 000012