(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントや製品を構成する部品やユニットに対する保守の費用対効果を最大にする最適保守計画決定システムであって、
各種プラントや大型製品を構成するユニットや部品の平均故障間隔時間（ＭＴＢＦ）や寿命などのデータを収容した部品データベースと、
前記ユニットや部品の検査方法とそのコストについてのデータを収容した検査データベースと、
前記ユニットや部品に関する損傷確率と前記検査データベースによる保守に要する費用（以下保守費用という）に関するデータをその補修程度に応じて算出し、データベース化されて記憶されている補修データベースと、
前記補修データベースに基づいて各種プラントや製品における所定使用期間の間、どのような保守間隔（短期保守期間）で保守を実施したら良いかの仮の保守間隔を演算する長期的保守期間生成用の第１の演算手段と、
前記第１の演算手段が仮設定した仮の保守間隔が終了する次回の保守時点までの間に、各種プラントや製品を構成するユニットや部品がどのような状態になるかの確率を前記部品データベースに記憶されているデータから予測し、どれだけの不具合が発生し、その不具合に基づく損害コストがどの程度発生するかを予測して今回の保守時点でどのような保守をすればよいかという保守メニューを決定する短期最適保守決定用の第２の演算手段とを具え、
前記第１の演算手段が設定したそれぞれの仮の保守間隔で第２の演算手段で決定した保守メニューに基づいて、前記保守間隔（短期保守期間）の開始時の検査・補修を行うユニットや部品を選定すると共に前記検査に要する費用（以下検査費用という）と補修に要する費用（以下補修費用という）を算出する第１のステップと、該第１のステップを前記所定使用期間終了年度まで繰り返し、各保守間隔（短期保守期間）毎に選択された検査・補修を行うユニットや部品に対する検査費用と補修費用を合算して保守費用とする第２のステップとからなり、前記第１の演算手段で算出された短期保守期間毎に第１のステップでユニットや部品の状態を算出して保守対象を選出し、第２のステップでそれを消却年度まで繰り返すことで保守のユニットや部品を選択すると共に保守費用を算出することを特徴とする最適保守計画決定システム。
【請求項２】
前記第１の演算手段で算出する短期保守期間の特定間隔を複数用意すると共に該複数の短期保守期間毎に前記第１のステップと第２のステップを実施して保守費用を算出し、最も費用対効果が大きくなる特定間隔の短期保守期間を有する保守計画を最適な保守計画を演算することを特徴とする請求項１に記載した最適保守計画決定システム。
【請求項３】
前記第１のステップにおける短期保守期間終了時の前記プラントや製品を構成するユニットや部品に関する状態の算出は、前回の保守計画に基づいたユニットや部品に関する状態を元に算出することを特徴とする請求項１または２に記載した最適保守計画決定システム。
【請求項４】
前記第１のステップで行う短期保守期間におけるユニットや部品の選定は、前記ユニットや部品の状態の確率を前記補修データベースに記憶した損傷確率データからモンテカルロ法により算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１に記載した最適保守計画決定システム。
【請求項５】
前記補修データベースにおける保守費用に関するデータは、前記プラントや製品を構成するユニットや部品に関する検査の精度と、該検査に要する費用と、補修の費用と、保守を行ったにもかかわらず不具合が発生する確率とその改修費用との夫々のデータからなることを特徴とする請求項１に記載した最適保守計画決定システム。
【請求項６】
前記請求項２における短期保守期間における保守費用の算出は、前記プラントや製品を構成する部品やユニットのうち、検査を行った部品やユニットの検査に要した費用と、補修を行った部品やユニットの補修の費用と、検査、または補修を行ったにもかかわらず短期保守期間中に不具合が発生する確率とその改修費用と、検査も補修も行わなかった部品やユニットに不具合が発生する確率とその改修費用の算出を含むことを特徴とする請求項２に記載した最適保守計画決定システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、長期にわたって保守が必要な原子力プラントや石油プラント、化学プラントなどのプラントや製品の最適な保守計画の決定システムに関するものであり、特に、長期にわたる償却期間中にどのように保守を実施したら保守にかかる費用を軽減できるか、という観点で計画を立案できるようにした最適保守計画決定システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
原子力プラントや石油プラント、化学プラントなどの各種プラント、及び航空機などの消却年数の長い一部の大型製品は、故障時に周りに与える影響が大きく、適切な保守が必要不可欠である。そのため、償却期間中に定期的な保守点検を行い、プラントや製品を構成する部品やユニットの寿命や疲労度合いなどを考慮しながら、検査、補修、交換などを行うようにすることが一般的に行われている。しかしこういった従来の定期的な保守点検は、単純に１年、３年、５年といった一定年毎に行うということを決めて検査を実施していたため、交換を近々行わなければならない部品やユニットがあっても交換が次の定期点検まで持ち越され、その間に故障が発生してその改修や復帰に多額の出費を迫られたり信用を失態するなどの事態が生じることがあった。また逆に、寿命が来て交換したばかりの部品やユニットがあっても検査を実施したり、交換しなくてもよい部品やユニットを交換して不用な費用を掛けるといったこともあった。
【０００３】
そのため従来から、長期にわたる償却期間中にどのように保守を実施したら最も効果的で費用をかけずに済むかということが問題となり、例えば特開平６−２４１９５６号公報（以下従来技術１と称する）、特開平８−１１５１０８号公報（以下従来技術２と称する）、２０００年１０月発行の”検査技術”に掲載された「ＲＢＩの現状と動向」（柴崎敏和氏著、以下従来技術３と称する）などにこういった問題を解決するシステムについての提案がされている。
【０００４】
このうち従来技術１は、プラントを構成する設備、部品、その他の構成要素に発生する異常・故障の徴候等に伴うプラントのリスク分析を行うプラントリスク分析システムに関するもので、プラントの状態量からプラントの状態波及を推論する状態波及推論手段と、この状態波及推論手段によって推論された推論データからリスク波及を評価するリスク評価手段と、これら状態波及推論手段とリスク評価手段出力で異常原因分類を判定し、異常処置代替え案を抽出するリスク管理手段とを備え、複数の異常処置代替え案の中からリスク軽減効果のある代替え案を選定し、これによってプラントのリスク分析時間を大幅に短縮するようにしたシステムに関するものである。
【０００５】
また従来技術２は、原子力プラント、化学プラントなどを構成する各機器につき、リスク、非信頼度、発生頻度、各重要度などからなる信頼度指標を計算し、これに保全指標を取り入れてランク付けを行い、そのランクに従ってソートして表示させ、保全が効果的、かつ、経済的に行われているか把握できるようにしたシステムに関するものである。
【０００６】
そして従来技術３は、アメリカの原子力発電産業や石油・石油化学産業などにおいて、プラントの信頼性・安全性を確保しつつ無駄のない保全管理業務を実施する方法として用いられているＲＢＩ（Ｒｉｓｋ−Ｂａｓｅｄ  Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ）についての論文で、リスクマトリクスを用いて各プロセスユニットのリスク順位付けを行い、リスクの高い順に例えば腐食速度などを考慮して検査方法の周期を決定し、資産の損失、生産の無駄を低減して少ない検査コストで保守を行えるようにしたシステムについてのものである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながらこの従来技術１は、故障確率から処置方法を求める方法であり、定量的ではあるがコストの観点がなく、且つその瞬間の判定である。また従来技術２は、コストを含めた保守の方法ではあるが長期的な計画を提供するものではない。そして従来技術３は、リスク、コストの観点を入れて定量的な評価も含まれた保守計画に関するものであるが、長期的な保守に対する検査期間等の計画が含まれていない。
【０００８】
そのため本発明においては、プラントや製品の償却期間全般にわたる保守計画を定量的にコストの観点をいれて計画できるようにする最適保守計画決定システムを提供することが課題である。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため請求項１に記載した発明は、
プラントや製品を構成する部品やユニットに対する保守の費用対効果を最大にする最適保守計画決定システムであって、
各種プラントや大型製品を構成するユニットや部品の平均故障間隔時間（ＭＴＢＦ）や寿命などのデータを収容した部品データベースと、
前記ユニットや部品の検査方法とそのコストについてのデータを収容した検査データベースと、
前記ユニットや部品に関する損傷確率と前記検査データベースによる保守に要する費用（以下保守費用という）に関するデータをその補修程度に応じて算出し、データベース化されて記憶されている補修データベースと、
前記補修データベースに基づいて各種プラントや製品における所定使用期間（一般に償却期間に相当する）の間、どのような保守間隔（短期保守期間）で保守を実施したら良いかの仮の保守間隔を演算する長期的保守期間生成用の第１の演算手段と、
前記第１の演算手段が仮設定した仮の保守間隔が終了する次回の保守時点までの間に、各種プラントや製品を構成するユニットや部品がどのような状態になるかの確率を前記部品データベースに記憶されているデータから予測し、どれだけの不具合が発生し、その不具合に基づく損害コストがどの程度発生するかを予測して今回の保守時点でどのような保守をすればよいかという保守メニューを決定する短期最適保守決定用の第２の演算手段とを具え、
前記第１の演算手段が設定したそれぞれの仮の保守間隔で第２の演算手段で決定した保守メニューに基づいて、前記保守間隔（短期保守期間）の開始時の検査・補修を行うユニットや部品を選定すると共に前記検査に要する費用（以下検査費用という）と補修に要する費用（以下補修費用という）を算出する第１のステップと、該第１のステップを前記所定使用期間終了年度まで繰り返し、各保守間隔（短期保守期間）毎に選択された検査・補修を行うユニットや部品に対する検査費用と補修費用を合算して保守費用とする第２のステップとからなり、前記第１の演算手段で算出された短期保守期間毎に第１のステップでユニットや部品の状態を算出して保守対象を選出し、第２のステップでそれを消却年度まで繰り返すことで保守のユニットや部品を選択すると共に保守費用を算出することを特徴とする。
【００１０】
この発明によれば、それぞれの短期保守期間の終了時におけるユニットや部品に関する状態を損傷確率を元に算出することで短期保守期間終了時のユニットや部品の状態を正確に把握することができ、該算出結果に基づいて前記短期保守期間の開始時の検査・補修を行うユニットや部品を選定すると共に検査費用と補修費用を前記演算手段で算出することにより、正確な保守対象が選択できると共に、第３のステップでこれを償却の全期間にわたって実施するから長期にわたる保守計画が容易に立案できる。
【００１１】
そして第１の演算手段で算出する短期保守期間は請求項２に記載したように、
前記第１の演算手段で算出する短期保守期間の特定間隔を複数用意すると共に該複数の短期保守期間毎に前記第１のステップと第２のステップを実施して保守費用を算出し、最も費用対効果が大きくなる特定間隔の短期保守期間を有する保守計画を最適な保守計画を演算することを特徴とする。
【００１２】
このように特定間隔の異なる短期保守期間の特定間隔を複数用意し、各短期保守期間毎に保守費用を算出することで最も費用対効果が大きくなる特定間隔の短期保守期間を有する保守計画を選択でき、最適な保守計画を選択することができる。
【００１３】
そして前記短期保守期間終了時の前記プラントや製品を構成するユニットや部品に関する状態の算出は、請求項３に記載したように、前回の保守計画に基づいたユニットや部品に関する状態を元に算出することで、短期保守期間毎にそれぞれの期間に適した保守計画を立案することができ、最適な保守計画を立案することができる。
【００１４】
そして同じく第１のステップで行う短期保守期間におけるユニットや部品の選定は、請求項４に記載したように、前記ユニットや部品の状態の確率を前記記憶装置に記憶した損傷確率データからモンテカルロ法により算出して立案することを特徴とする。
【００１５】
このように、各短期保守期間毎に多数のユニットや部品について確率的にどのような不具合が生じるかを算出し、かつその確率に基づいて複数の分岐が生じる場合は、問題の解を多数の乱数を使って数値的に評価（シミュレーション）するモンテカルロ法が有効であり、複雑な確率計算を容易に行うことができる。
【００１６】
そして、前記補修データベースにおける保守費用に関するデータは請求項５に記載したように、前記プラントや製品を構成するユニットや部品に関する検査の精度と、該検査に要する費用と、補修の費用と、保守を行ったにもかかわらず不具合が発生する確率とその改修費用とで構成することにより、正確な保守費用算出が可能となる。
【００１７】
また、前記請求項２における短期保守期間における保守費用は請求項６に記載したように、プラントや製品を構成する部品やユニットのうち、検査を行った部品やユニットの検査に要した費用と、補修を行った部品やユニットの補修の費用と、検査、または補修を行ったにもかかわらず短期保守期間中に不具合が発生する確率とその改修費用と、検査も補修も行わなかった部品やユニットに不具合が発生する確率とその改修費用とで構成することにより、正確な保守費用算出が可能となる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を例示的に詳しく説明する。但し、この実施の形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは、特に特定的な記載がない限りはこの発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。
【００１９】
図１は本発明における最適保守計画決定システムをブロック図で示したもの、図２は本発明における最適保守計画決定システムの全体の流れを示したフロー図、図３は図１に示した短期的最適保守決定手段５による短期的保守計画決定システムを説明するための図、図４は短期的保守計画決定の際に参酌する保守期待コストと被害期待コストを説明するための図、図５は図１の長期的最適保守決定手段７により長期的な保守計画をどのように決定するかを説明するための図、図６は長期的な保守計画をモンテカルロ法によって決定するための説明図、図７はモンテカルロ法によって長期的な保守計画を決定する際のコストを説明するための図である。
【００２０】
図１において、１は前記した各種プラントや償却年数の長い一部の大型製品を構成するユニットや部品の平均故障間隔時間（ＭＴＢＦ）や寿命などのデータを収容した部品データベース、２はこれらユニットや部品の検査方法とそのコストについてのデータを収容した検査データベース、３はこれらユニットや部品を検査した結果、補修や交換が必要となった場合のコストをその補修程度に応じて算出したデータを収容した補修データベースで、この補修データベース２には、例えばあるユニットや部品の補修を行わなかったために障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばならなくなった場合、その補修に要する費用、例えば部品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継続していた場合にお客が得るはずであった利益に対する補償額、そのために失った信用などもデータベース化されて記憶されている。４乃至７はコンピュータの演算手段によって行われる演算をブロックで示したもので、４は各種プラントや製品における償却期間の間、どのような間隔（短期保守期間）で保守を実施したら良いかの仮の間隔を演算する長期的保守期間生成手段、５は、長期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間が終了（すなわち次回の保守時点）するまでの間に、各種プラントや製品を構成するユニットや部品がどのような状態になるかの確率を部品データベース１に記憶されているデータから予測し、どれだけの不具合が発生し、それによる損害コストがどの程度発生するかを予測して今回の保守時点でどのような保守をすればよいかという保守メニューを決定する短期的最適保守決定手段、６はその短期的最適保守決定手段５の決定した保守メニューの結果、前記長期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間が経過して次回の保守の時、これら各種プラントや製品を構成するユニットや部品がどのような状態になるかの確率を部品データベース１に記憶されているデータから予測し、その予測に基づいて具体的な補修方法を発生する最適保守と確率に基づく具体的補修発生手段、７はこのようにして例えば前記長期的保守期間生成手段４が設定した１年、２年、３年、……のそれぞれの仮保守間隔で保守を実施した結果、総合的なコストが一番安価となる保守間隔と保守方法を求める長期的最適保守決定手段である。
【００２１】
図３において、１０はプラントや製品を構成するユニットなどの部品の集合、１１はそのうちの１個の部品、１２１、１２２、１２３、……は、この部品に対する検査、補修、交換などのアクションの集合で、このうちこのアクションの集合の中に書かれたＩは検査費用、ｑは検査精度のうち損傷検出確率を示し、ｒは同じく検査精度のうち過指示確率を示す。Ｒは交換などの補修費用、Ｐ‘（ｔ）は補修後の時間ｔでの停止確率、またこのアクションの集合の外に記載されたＰ（ｔ）は、時間ｔでの停止確率である。１３はこれらアクションの集合１２や時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）によってもたらされる保守期待コストＭ１５と被害期待コストＤ１６を一覧表とした期待値計算表で、このうち１５の保守期待コストＭは、保守によって生じるこれらユニットや部品の検査費用、及び検査の結果補修や交換が必要となった場合の費用、保守に派遣した要員の人件費などであり、１６の被害期待コストＤは、例えばあるユニットや部品について検査は行ったが補修を行わなかったため、障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばならなくなった場合、前記した検査費用とその補修に要する費用、例えば部品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継続していた場合にお客が得るはずであった利益に対する補償額、そのために失った信用などである。１７はこの保守期待コストＭ１５と被害期待コストＤ１６を加え合わせた値で、本発明の短期的な保守計画ではこの（Ｍ＋Ｄ）を最小となるようにする。Ｄ’の１４は、検査も行わなわずに放置したユニットや部品に障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばならなくなった場合、その補修に要する費用、例えば部品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継続していた場合にお客が得るはずであった利益に対する補償額、そのために失った信用などの被害期待コストであり、１８はこの放置した場合の被害期待コストＤ‘から被害期待コストＤを引いて保守期待コストで割った値であり、本発明の短期的な保守計画では、この値を最大となるようにする。
【００２２】
図４において３０はプラントや製品、３１は最適保守アクションにおける図３に示した各データ、すなわち保守期待コストＭ１５、被害期待コストＤ１６、被害期待コストＤ‘１４、保守期待コストＭ１５と被害期待コストＤ１６を加え合わせた値（Ｍ＋Ｄ）１７、放置した場合の被害期待コストＤ‘から被害期待コストＤを引いて保守期待コストＭで割った値（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８を示す。以下この図１に示した本発明における最適保守計画決定システムのブロック図と、図２に示した全体の流れを示したフロー図、及び図３乃至図７を用いて本発明を詳細に説明する。
【００２３】
先ず本発明においては、図１における部品データベース１に各種プラントや消却年数の長い一部の大型製品を構成するユニットや部品の平均故障間隔時間（ＭＴＢＦ）や寿命などの損傷確率データを、検査データベース２にこれらユニットや部品の検査方法とそのコストＩ、検査精度のうち損傷検出精度ｑ、必要以上の精度を指示する過指示確率ｒなどについてのデータを、補修データベース３にこれらユニットや部品を検査した結果、補修や交換が必要となった場合のコストＲをその補修程度に応じて算出したデータと補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）、及び、例えばあるユニットや部品について検査を行ったが補修を行わなかったために障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばならなくなった場合、その補修に要する前記した費用Ｄ、及び放置したために障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばならなくなった場合の費用Ｄ’などをデータとして記憶させる。
【００２４】
そして図２におけるステップＳ１０において、図１の長期的保守期間生成手段４によって各種プラントや製品における償却期間（所定使用期間）の間、どのような間隔で保守を実施したら良いかの仮の間隔を設定する。この間隔は、例えば１年毎、２年毎、３年毎など、一年ずつ間隔を変えて自動的に設定するようにするが、図示しない入力手段により、１年毎、１年半毎、３年毎、５年毎などと入力するようにしても良い。
【００２５】
そして次のステップＳ１１において、図１の短期的最適保守決定手段５、最適保守と確率に基づく具体的補修発生手段６によって、最初の短期保守期間における最適な保守計画を決定する。これは、例えば現時点がプラントや製品の完成時点として、長期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経過した次の保守時点における最適保守アクション（部品の選定と、検査、補修などの保守アクションの選定）と、そのアクションによって部品が補修される確率を算出するもので、長期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経過したとき、プラントや製品を構成するユニットや部品のそれぞれにどれだけの不具合が発生し、それによる損害コストがどの程度発生するかを予測して、どのような保守アクションを実施すればよいか（最適保守アクション）という保守メニューを決定するものである。
【００２６】
すなわち図３に示したように、プラントや製品におけるユニットや部品の集合１０に１１で示したような１個の部品があるとすると、この部品に対して取り得るアクションは、何もせずに放置する、補修する、検査を行って補修するの３種類であり、このうち補修はさらに一部の補修と部品そのものを交換するなどに分けられ、さらに検査を行って補修するアクションも、検査の結果補修が必要ない場合があると共に補修については一部の補修と部品そのもの全てを交換するなどに分かれる。そのためこれらのアクションのそれぞれについて、検査費用Ｉ、検査精度のうち損傷検出確率ｑ、検査精度のうち過指示確率ｒ、交換などの補修費用Ｒ、補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）、時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）等を図１の部品データベース１、検査データベース２、補修データベース３のデータを元に算出し、それによって期待値計算表１３を作成し、そしてこの期待値計算表１３の値を元に、保守期待コストＭ１５と被害期待コストＤ１６を算出する。なお、当然のことながら検査せずに補修する場合、検査費用がかからないので安い保守ができるが、客先に補修の実施を説明するためのコストをプラスする場合としない場合があり、検査を実施する場合は、想定していた部品劣化状態を更新することができる。
【００２７】
すなわち、補修する場合、一部の補修では補修する部品の費用とその補修に要する人件費、全部交換する場合は交換部品の費用と交換に要する人件費などの補修費用Ｒ、補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）などがこの期待値計算表１３にデータとして入り、さらに検査して補修のアクションの場合はこれらの補修費用や補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）に加えて検査費用Ｉ、検査精度のうち損傷検出確率ｑ、検査精度のうち過指示確率ｒがデータとしてこの期待値計算表１３にデータとして入れられる。
【００２８】
一方、部品１１のうち放置したものについては、障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばならなくなった場合、その補修に要する費用、例えば部品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継続していた場合にお客が得るはずであった利益に対する補償額、そのために失った信用などの被害期待コストＤ‘１４が算出される。
【００２９】
そしてこれら保守期待コストＭ１５と被害期待コストＤ１６、被害期待コストＤ‘１４により、１７の（Ｍ＋Ｄ）を最小とし、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８が最大となるアクションが選択される。（Ｍ＋Ｄ）を最小とするということは、１つの部品で効果の大きい部品から選ぶことを示し、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８を最大とするということは、一定保守費用で効果の大きい（効率のよい）部品から選ぶことを示している。そしてこれら保守期待コストＭ１５、被害期待コストＤ１６、被害期待コストＤ‘１４、（Ｍ＋Ｄ）１７、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８が図４のように、プラントや製品３０におけるユニットや部品の集合１０を構成する個々の部品１１における最適保守アクション３１のデータとして記憶される。そして、これら個々の部品における最適保守アクション３１内のデータのうち、保守期待コストＭ１５の総和ΣＭが目標値より小さく、かつ、Σ（Ｍ＋Ｄ）が最小となるような保守計画が図１における短期的最適保守決定手段５における保守計画として決定される。
【００３０】
こうして長期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経過した時点における最適保守アクションが決定されたら、図２におけるステップＳ１２で、ステップＳ１１で算出された確率に基づき、それぞれの部品が補修される場合を想定し、その状態に基づいて次々回の短期的保守計画を求める。これは、上記ステップＳ１１で算出された各部品の最適保守アクションが実施されたとし、長期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経過して次々回の保守時点となったとき、図１の短期的最適保守決定手段５、最適保守と確率に基づく具体的補修発生手段６によって、次々回の保守時点における最適保守アクション（部品の選定と、検査、補修などの保守アクションの選定）とそのアクションによって部品が補修される確率を算出するもので、長期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経過したとき、プラントや製品を構成するユニットや部品のそれぞれにどれだけの不具合が発生し、それによる損害コストがどの程度発生するかを予測して、次々回の保守時点でどのような保守アクションを実施すればよいか（最適保守アクション）という保守メニューを決定するものである。
【００３１】
すなわち前記と同様、図３にのプラントや製品におけるユニットや部品の集合１０に１１（前回とは異なる部品とする）で示したような１個の部品があるとすると、この部品に対して取り得るアクションは、何もせずに放置する、補修する、検査を行って補修するの３種類であり、これらのアクションのそれぞれについて、検査費用Ｉ、検査精度のうち損傷検出確率ｑ、検査精度のうち過指示確率ｒ、交換などの補修費用Ｒ、補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）、時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）等を図１の部品データベース１、検査データベース２、補修データベース３のデータを元に算出し、それによって期待値計算表１３を作成してこの期待値計算表１３の値を元に、保守期待コストＭ１５と被害期待コストＤ１６を算出する。
【００３２】
一方、部品１１のうち放置したものについては、障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばならなくなった場合、その補修に要する費用、例えば部品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継続していた場合にお客が得るはずであった利益に対する補償額、そのために失った信用などの被害期待コストＤ‘１４が算出される。
【００３３】
そしてこれら保守期待コストＭ１５と被害期待コストＤ１６、被害期待コストＤ‘１４により、１７の（Ｍ＋Ｄ）を最小とし、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８が最大となるアクションが選択され、それが図４のように、プラントや製品３０におけるユニットや部品の集合１０を構成する個々の部品１１における最適保守アクション３１のデータとして記憶される。そして、これら個々の部品における最適保守アクション３１内のデータのうち、保守期待コストＭ１５の総和ΣＭが目標値より小さく、かつ、Σ（Ｍ＋Ｄ）が最小となるような保守計画が図１における短期的最適保守決定手段５における保守計画として決定される。
【００３４】
こうして次々回の保守計画も決まったら、今度はステップＳ１３においてプラントの償却年度に達したか否かが判定され、達していない場合はステップＳ１２に戻って同じように次々々回の保守計画が決定され、一方ステップＳ１３において償却年度に達すると、ステップＳ１４において償却年度に達した時の総保守コストＭと損害コストＤの期待値を集計し、保守間隔Ｘでの期待効果（ＮＰＶ：Ｎｅｔ  Ｐｒｅｓｅｎｔ  Ｖａｌｕｅ、正味現在価値）を算出する。なおこのＮＰＶは、価値が発生した時点（Ｔｅ）での価値（ＣＦｅ）を現在（Ｔ０）の価値に置き直したものから、投資を行った時点（Ｔｂ）での投資額（ＣＦｂ）を現在の価値に置き直したものを引いたものであり、次式で算出される。
ＮＶＰ＝（ＣＦｅ）／（１−ｒ）Ｔｅ−Ｔ０−（ＣＦｂ）／（１−ｒ）Ｔｂ−Ｔ０
【００３５】
そして次のステップＳ１５で全ての保守間隔Ｘについて期待効果（ＮＰＶ）を求めたか否かが判定され、現在は最初の保守間隔Ｘについて期待効果（ＮＰＶ）を求めたばかりなので処理がステップＳ１０に戻り、次の保守間隔Ｘによって同じように保守計画が算出され、全ての保守間隔Ｘについて期待効果（ＮＰＶ）が求められると処理がステップＳ１６に行く。そして図１における長期的最適保守決定手段７によって全ての保守間隔Ｘにおける期待効果（ＮＰＶ）を比較し、最もコストパフォーマンスの良い保守間隔Ｘと保守方法が選択されて、保守間隔Ｘによる保守計画が決定される。
【００３６】
以上が本発明になる最適保守計画決定システムであるが、このうち図１における短期的最適保守決定手段５と最適保守と確率に基づく具体的補修発生手段６による短期的最適保守計画の算出は、図５に示したように、非常に多くの選択肢が出現する。すなわち図５（Ａ）に示したように、今回の最適保守アクション計算時（すなわち現時点から保守期間Ｘ経過後の次回保守時点における保守アクション計算時）におけるプラントや製品３０の部品の集合１０中に、補修する部品が例えばａではハッチングで示した４１、４２が有り、ｂでは４３が、ｃでは４４が有るとする。そして次回の最適保守アクション計算時（Ｂ）（すなわち現時点から保守期間Ｘが２回経過後の次々回保守時点における保守アクション計算時）には、ａにおいては４５が、ｂにおいては４６が、ｃにおいては４７が保守対象となる部品集合だとする。すると部品集合４５を有するケースａの場合、保守対象となる部品はａ１においては４８が、ａ２においては４９が、ａ３においては５０が対象となる可能性がある。すなわち、図５の（Ａ）におけるａ、ｂ、ｃのケースにおいて、それぞれ異なった部品が次々回の保守対象となる可能性があるわけで、本発明においては、これら全てのケースに対して図３に１３で示した期待値計算表を算出する必要があり、莫大な確率計算をする必要がある。
【００３７】
そのため本発明においては、この確率計算にモンテカルロ法を用いて計算させるようにした。すなわちモンテカルロ法は、多数の乱数を使って問題の解を数値的に評価（シミュレーション）する方法であり、本発明のように多数の分岐について確率的にどのような不具合が生じるかを算出せねばならぬ場合に有効である。すなわち図６（Ａ）に示した実際のアクションの選択４０において、前記した時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）、検査精度のうちの損傷検出確率ｑ、補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）、停止時の補修以降の停止確率Ｐ‘’（ｔ）、等の確率をモンテカルロ法で算出し、ケースａ、ｂ、ｃにおける保守効果の最も高い部品４１、４２を含むケースａを太い矢印６０で示したように選択することができ、また次回の最適保守アクション計算時（Ｂ）では、時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）、検査精度のうちの損傷検出確率ｑ、補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）、停止時の補修以降の停止確率Ｐ‘’（ｔ）、等による確率をモンテカルロ法で算出し、最適な部品集合４５の選択と（矢印６１）、最適な部品ａ２における４９を選ぶ（矢印６２）ことができる。
【００３８】
また、このようにモンテカルロ法を用いてそれぞれの確率計算を行うことにより、図７に示したように保守期待コストＭ１５の総和ΣＭ、被害期待コストＤ１６の総和ΣＤ、そしてこの両者の総和Σ（Ｍ＋Ｄ）がそれぞれ簡単に算出できる。そのため、今回の最適保守アクション計算時（Ａ）、次回の最適保守アクション計算時（Ｂ）、次々回の最適保守アクション計算時……、などにおける上記保守期待コストＭ１５の総和ΣＭ、被害期待コストＤ１６の総和ΣＤ、そしてこの両者の総和Σ（Ｍ＋Ｄ）を算出してプロットし、かつ、保守間隔Ｘをいろいろ変化させてこれらの総和をプロットすることで、バラツキを考慮した平均が最小となる保守間隔Ｘ、平均に３σを加えた値が最小となる保守間隔Ｘなどで最適保守期間を求めることで、容易に最適保守計画を立案することが可能となる。
【００３９】
【発明の効果】
以上記載の如く請求項１に記載した本発明によれば、第２のステップにおける短期保守期間の終了時におけるユニットや部品に関する状態を、損傷確率を元に算出することで短期保守期間終了時のユニットや部品の状態を正確に把握することができ、該算出結果に基づいて前記短期保守期間の開始時の検査・補修を行うユニットや部品を選定すると共に検査費用と補修費用を前記演算手段で算出することができるから、それによって正確な保守対象が選択できると共に、第３のステップでこれを償却の全期間にわたって実施するから長期にわたる保守計画が容易に立案できる。
【００４０】
そして本発明の請求項２に記載した発明によれば、特定間隔の異なる短期保守期間を複数用意し、各短期保守期間毎に前記第２、第３のステップを実施して保守費用を算出することで最も費用対効果が大きくなる特定間隔の短期保守期間を有する保守計画を選択でき、最適な保守計画を選択することができる。
【００４１】
そして本発明の請求項３に記載した発明によれば、前回の保守計画に基づいたユニットや部品に関する状態を元に算出することで、短期保守期間毎にそれぞれの期間に適した保守計画を立案することができ、最適な保守計画を立案することができる。
【００４２】
そして本発明の請求項４に記載した発明によれば、第２のステップで行う短期保守期間におけるユニットや部品の選定を、各短期保守期間毎に多数のユニットや部品について確率的にどのような不具合が生じるかをモンテカルロ法を用いて算出することで、複雑な確率計算を容易に行うことができる。
【００４３】
そして請求項５に記載した本発明によれば、保守費用に関するデータを前記プラントや製品を構成するユニットや部品に関する検査の精度と、該検査に要する費用と、補修の費用と、保守を行ったにもかかわらず不具合が発生する確率とその改修費用とで構成することにより、正確な保守費用算出が可能となる。
【００４４】
また請求項６に記載した本発明によれば、短期保守期間における保守費用は、プラントや製品を構成する部品やユニットのうち、検査を行った部品やユニットの検査に要した費用と、補修を行った部品やユニットの補修の費用と、検査、または補修を行ったにもかかわらず短期保守期間中に不具合が発生する確率とその改修費用と、検査も補修も行わなかった部品やユニットに不具合が発生する確率とその改修費用とで構成することにより、正確な保守費用算出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明における最適保守計画決定システムをブロック図で示したものである。
【図２】本発明における最適保守計画決定システムの全体の流れを示したフロー図である。
【図３】短期的最適保守決定手段による短期的保守計画決定システムを説明するための図である。
【図４】短期的保守計画決定の際に参酌する保守期待コストと被害期待コストを説明するための図である。
【図５】長期的最適保守決定手段により長期的な保守計画をどのように決定するかを説明するための図である。
【図６】長期的な保守計画をモンテカルロ法によって決定するための説明図である。
【図７】モンテカルロ法によって長期的な保守計画を決定する際のコストを説明するための図である。
【符号の説明】
１  部品データベース
２  検査データベース
３  補修データベース
４  長期的保守期間生成手段
５  短期的最適保守決定手段
６  最適保守と確率に基づく具体的補修発生手段
７  長期的最適保守決定手段
【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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