(57)【要約】【課題】複数のサブシステムを備える機械システムに対して、実時間内で保守計画を最適化でき、人が保守計画を効率的に修正できる保守計画生成システムを提供する。【解決手段】保守対象の部品を有するサブシステムを複数備える機械システムの保守計画を生成する保守計画生成システムであり、部分最適計画生成部２１は、保守項目についての保守日程の組合せの全てについて、サブシステムの目的関数を計算し、部分最適計画ＤＢ４１は、この目的関数を保存し、全体最適計画生成部２２は、この目的関数と保守資源についての制約条件１４を用いて、機械システムでの目的関数が最適となる最適化計算を行って保守計画を求め、全体最適計画ＤＢ４２は、保守計画と保守計画についての目的関数を保存し、表示装置１７は、全体最適計画ＤＢ４２が保存した保守計画と目的関数を表示し、ユーザに変更された保守計画の目的関数を部分最適計画ＤＢ４１から読み出して表示する。【選択図】図２
2019105973.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
保守対象である複数の部品を有するサブシステムを複数備える機械システムの保守計画を生成する保守計画生成システムであって、
部分最適計画生成部、部分最適計画データベース、全体最適計画生成部、及び全体最適計画データベースを備える計算機と、
前記計算機に接続された表示装置と、
を備え、
前記部分最適計画生成部は、少なくとも前記サブシステムによる収入の予測値、前記部品の損失額の期待値であるリスク、前記部品の保守項目、保守資源、及び保守期間を用いて、複数の前記サブシステムにわたっての、前記保守項目についての保守日程の組合せの全てについて、前記サブシステムのそれぞれにおける目的関数を網羅的に計算して求めるように構成され、
前記部分最適計画データベースは、前記部分最適計画生成部が求めた前記目的関数を保存するように構成され、
前記全体最適計画生成部は、前記部分最適計画生成部が求めた前記目的関数と、複数の前記サブシステムでの前記保守資源の共有により生じる前記保守資源についての制約を用いて、前記制約を制約条件として、前記機械システムでの前記目的関数が最適となる最適化計算を行って保守計画を求めるように構成され、
前記全体最適計画データベースは、前記全体最適計画生成部が前記最適化計算を行って求めた前記保守計画と、前記保守計画についての前記目的関数を保存するように構成され、
前記表示装置は、前記全体最適計画データベースが保存した、前記保守計画と前記目的関数を表示し、表示した前記保守計画をユーザが変更すると、変更後の前記保守計画に対応する前記目的関数を、前記部分最適計画データベースから読み出して表示するように構成される、
ことを特徴とする保守計画生成システム。
【請求項２】
前記全体最適計画生成部は、近似解法に基づくアルゴリズムを用いて前記最適化計算を行って前記保守計画を求める、
請求項１に記載の保守計画生成システム。
【請求項３】
前記部分最適計画生成部は、網羅的に計算して求めた前記目的関数が最適となる前記保守日程の組合せである部分最適計画を求め、
前記全体最適計画生成部は、前記近似解法として乱数を用いたアルゴリズムを用い、前記近似解法の初期解または初期解の一部に、前記部分最適計画生成部が求めた前記部分最適計画を用いる、
請求項２に記載の保守計画生成システム。
【請求項４】
前記目的関数は、前記リスクであり、
前記リスクは、前記部品の故障確率と前記部品の故障に関する損失額との積で求められ、
前記全体最適計画生成部は、前記機械システムでの前記リスクが最小となる前記最適化計算を行う、
請求項１または２に記載の保守計画生成システム。
【請求項５】
前記目的関数は、前記リスクであり、
前記リスクは、前記部品の故障確率と前記部品の故障に関する損失額との積で求められ、
前記全体最適計画生成部は、前記機械システムでの前記リスクが最小となる前記最適化計算を行い、
前記部分最適計画生成部は、前記部分最適計画として、前記リスクが最小となる前記保守日程の組合せを求める、
請求項３に記載の保守計画生成システム。
【請求項６】
前記サブシステムは、発電装置であり、
前記目的関数は、前記発電装置によって得られる収入の予測値から前記リスクを差し引いた利益期待値であり、
前記全体最適計画生成部は、前記機械システムでの前記利益期待値が最大となる前記最適化計算を行う、
請求項１または２に記載の保守計画生成システム。
【請求項７】
前記サブシステムは、発電装置であり、
前記目的関数は、前記発電装置によって得られる収入の予測値から前記リスクを差し引いた利益期待値であり、
前記全体最適計画生成部は、前記機械システムでの前記利益期待値が最大となる前記最適化計算を行い、
前記部分最適計画生成部は、前記部分最適計画として、前記利益期待値が最大となる前記保守日程の組合せを求める、
請求項３に記載の保守計画生成システム。
【請求項８】
前記発電装置は、風力発電機であり、
前記発電装置によって得られる収入の予測値は、前記風力発電機の運用によって得られる売電収入の予測値である、
請求項６に記載の保守計画生成システム。
【請求項９】
前記発電装置は、風力発電機であり、
前記発電装置によって得られる収入の予測値は、前記風力発電機の運用によって得られる売電収入の予測値である、
請求項７に記載の保守計画生成システム。
【請求項１０】
前記表示装置は、前記全体最適計画生成部が前記最適化計算を行って求めた前記保守計画を、前記保守項目と前記保守項目についての保守日程とを示すバーを用いてガントチャートに表示する、
請求項１に記載の保守計画生成システム。
【請求項１１】
前記表示装置は、表示した前記保守計画を前記ユーザが前記バーを移動させて変更すると、変更後の前記保守計画に対応する前記目的関数を前記部分最適計画データベースから読み出して表示し、前記目的関数の表示を更新する、
請求項１０に記載の保守計画生成システム。
【請求項１２】
前記部分最適計画生成部は、前記リスクが予め定めた閾値よりも小さい前記部品についての前記保守項目を除いて、前記目的関数を網羅的に計算して求める、
請求項１に記載の保守計画生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械システムに対する保守計画を生成する保守計画生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の部品を有する複数のサブシステムから構成される機械システムにおいて、この機械システムが正常に機能を発揮できるようにするためには、各部品の健全性を適切に把握し、各部品の交換、修理といった保守を適切なタイミングで実施することが肝要である。近年では、センシング技術やネットワーク技術の発展に伴い、機械部品の健全性を随時オンラインで評価することが可能になってきている（例えば、特許文献１）。さらに、このように評価された健全性に基づいて、適切な保守を実現するための保守計画の最適化に関する技術も開発されてきている（例えば、特許文献２）。
【０００３】
保守に関する問題に限らず、一般的にスケジュールの最適化は、イベントの開始時期などを変数として、なんらかの指標（目的関数）を最小化または最大化するための組合せ最適化問題に帰着することが知られている。また、このような組合せ最適化問題に適用できるさまざまな最適化アルゴリズムが開発されてきている。すなわち、機械システムの健全性に応じた適切な保守計画を生成する技術が確立しつつあるといえる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−２００９４９号公報
【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】
【０００５】
上述したように、保守計画の最適化は、組合せ最適化問題に帰着する。保守計画の対象が複数の機械部品を有する機械システムの場合、保守の対象となる部品の数が少ない場合には保守の組合せパターン（例えば、保守対象の部品の保守項目と保守資源と保守日程などの組合せのパターン）も少なくなるため、全ての組合せを列挙して最適解を探索する力まかせ探索を適用することも可能である。しかし、保守対象の部品数が増加すると、組合せパターンが爆発的に増加するため、非常に高速な計算機を用いたとしても、実時間（例えば、保守の予定期間に対して十分短い時間）内で最適解の探索を完了することが不可能になりうる。
【０００６】
例えば、複数（Ｎ機）の風力発電機（サブシステム）を有する風力発電所（機械システム）において、各風力発電機を構成する複数（ｎ個）の部品のそれぞれについて、Ｔ日間の保守計画を１日毎に生成することを考える。風力発電システムに対する保守計画の最適化においては、売電収入から後述するリスク（損失額の期待値）を差し引いた利益の期待値（利益期待値）を目的関数とすることが理想的である。
【０００７】
このとき、保守を実行するための人員や機材といった保守資源を無尽蔵に用意することができる場合は、各風力発電機について独立に最適化を行っても差し支えない。なぜなら、売電収入は、各風力発電機での発電量に応じて独立に決定されるからである。このときに考慮すべき組合せパターン数は、高々Ｎ×Ｔｎ（式１）である。
【０００８】
しかし、実際の風力発電所では、同一ファーム内で保守作業を行う人員や機材といった保守資源の数には、上限が存在する。このため、風力発電機間での保守資源の共有を考慮しなければならない。すなわち、風力発電機毎の保守計画が互いに影響しあうことになるので、考慮すべき組合せパターン数は、Ｔｎ×Ｎ（式２）となる。大規模風力発電所となると、数１０機から１００機程度の風力発電機を有することも少なくない。このとき、式２においてＮ＝１０〜１００となり、組合せパターン数は天文学的数字となることは明らかである。このような場合、力まかせ探索の適用は現実的に不可能である。このような課題は、例えば、複数の発電モジュールを有する太陽光発電所や、複数の列車や車両を管理する公共交通機関の車両整備基地などでも存在する。
【０００９】
このため、このような体系に対しては、全組合せパターンの列挙を伴わない組合せ最適化アルゴリズムを適用することが考えられる。適用可能なアルゴリズムは、厳密解法と、遺伝的アルゴリズムや群知能アルゴリズムに代表される近似解法に大別される。いずれにしても、組合せ最適化アルゴリズムを適用すると、全ての組合せについての計算が不要であるため、力まかせ探索と比較すると劇的に探索速度が向上する。したがって、このような効率的な探索手法を導入することが効果的である。
【００１０】
一方で、保守計画の最適化の段階で考慮できる制約条件には限界があり、気象の急な変化や機材準備状況の急な変更などにより、提示された保守計画が必ずしも実行できるとは限らない。この場合は、人による保守計画の手動修正が必要である。保守計画に手動修正を加えるにあたっては、目的関数である利益期待値を参照しながら、実行可能な条件下で利益がより良好となりうる計画を設定するべきである。しかし、前述した組合せ最適化アルゴリズムを適用した場合には、全ての組合せについて目的関数が計算されている訳ではないので、保守計画の手動修正にあたって実行可能性と利益性とを両立する計画を設定するのは、全組合せパターンの列挙を伴わない組合せ最適化アルゴリズムを適用する限りは実現が難しい。
【００１１】
以上を換言すれば、複数のサブシステムを備える大規模な機械システムにおいて、リスクを考慮した保守計画の自動生成を行う場合には、実時間内で最適な保守計画を生成することと、人による保守計画の修正を効率的に行うことは、相反する課題である。このような技術的課題を解決する新たな技術の出現が待たれていた。
【００１２】
本発明は、複数のサブシステムを備える機械システムに対して、実時間内で保守計画を最適化できるとともに、人による保守計画の修正を効率的に行える保守計画生成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】
本発明による保守計画生成システムは、保守対象である複数の部品を有するサブシステムを複数備える機械システムの保守計画を生成する保守計画生成システムであって、部分最適計画生成部、部分最適計画データベース、全体最適計画生成部、及び全体最適計画データベースを備える計算機と、前記計算機に接続された表示装置とを備える。前記部分最適計画生成部は、少なくとも前記サブシステムによる収入の予測値、前記部品の損失額の期待値であるリスク、前記部品の保守項目、保守資源、及び保守期間を用いて、複数の前記サブシステムにわたっての、前記保守項目についての保守日程の組合せの全てについて、前記サブシステムのそれぞれにおける目的関数を網羅的に計算して求めるように構成される。前記部分最適計画データベースは、前記部分最適計画生成部が求めた前記目的関数を保存するように構成される。前記全体最適計画生成部は、前記部分最適計画生成部が求めた前記目的関数と、複数の前記サブシステムでの前記保守資源の共有により生じる前記保守資源についての制約を用いて、前記制約を制約条件として、前記機械システムでの前記目的関数が最適となる最適化計算を行って保守計画を求めるように構成される。前記全体最適計画データベースは、前記全体最適計画生成部が前記最適化計算を行って求めた前記保守計画と、前記保守計画についての前記目的関数を保存するように構成される。前記表示装置は、前記全体最適計画データベースが保存した、前記保守計画と前記目的関数を表示し、表示した前記保守計画をユーザが変更すると、変更後の前記保守計画に対応する前記目的関数を、前記部分最適計画データベースから読み出して表示するように構成される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によると、複数のサブシステムを備える機械システムに対して、実時間内で保守計画を最適化できるとともに、人による保守計画の修正を効率的に行える保守計画生成システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施例による保守計画生成システムを風力発電所に適用した場合の構成を示す模式図。
【図２】最適計画生成部の構成を示す模式図。
【図３】表示・修正部に表示されるグラフィカルユーザインターフェイスの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明による保守計画生成システムは、計算機と表示装置を備え、複数の部品を有するサブシステムを複数備える機械システムの保守計画を生成する。複数のサブシステムを備える機械システムの例は、風力発電所、太陽光発電所、公共交通機関の車両整備基地、及び鉱山などである。複数の部品を有するサブシステムの例は、風力発電機、太陽光発電の発電モジュール、列車や車両、及びダンプトラックなどである。
【００１７】
本発明による保守計画生成システムは、機械システム全体としての利益期待値またはリスク（損失額の期待値）を目的関数として、機械システム（特に、サブシステムが有する部品）の保守計画を最適化し、目的関数が最適となる保守計画（例えば、保守対象の部品の保守項目と保守資源と保守日程などの組合せ）を求めることができる。目的関数が利益期待値の場合は、利益期待値が最大となれば目的関数が最適となり、目的関数がリスクの場合は、リスクが最小となれば目的関数が最適となる。保守計画の最適化には、全組合せパターンの列挙を伴わない組合せ最適化アルゴリズムを適用することが考えられる。
【００１８】
以下、本発明の実施例による保守計画生成システムを、図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１９】
本発明の実施例１では、機械システムが風力発電所であり、サブシステムが風力発電機である場合を説明する。風力発電所は、複数の風力発電機を備え、それぞれの風力発電機は、保守対象である複数の部品を有する。本実施例による保守計画生成システムは、このような風力発電所について最適な保守計画（例えば、各保守項目についての保守日程の組合せ）を生成する。なお、本実施例による保守計画生成システムは、最適な保守計画として、風力発電所全体としての利益期待値が最大となる保守計画を生成する。
【００２０】
図１は、本実施例による保守計画生成システムを風力発電所に適用した場合の構成を示す模式図である。本実施例による保守計画生成システムは、複数のデータ分析部１８、最適計画生成部１１、及び保守条件設定部１２を備える計算機と、この計算機に接続された表示装置である表示・修正部１７を備え、保守の対象である風力発電機１に接続される。
【００２１】
複数のデータ分析部１８は、風力発電機１の数だけ備えられ、それぞれが１台の風力発電機１に接続され、各風力発電機１に対して保守計画を生成するための事前データ分析を行う。それぞれのデータ分析部１８は、稼働履歴保存部７、定期検査結果保存部８、故障確率分析部２、風況予測部４、及び売電収入予測部６を備え、状態監視データ３を風力発電機１から入力する。状態監視データ３は、風力発電機１の各部品の状態を示すデータであり、部品に応じた状態（例えば、振動、摩耗、電流値など）を部品ごとに示すデータである。
【００２２】
稼働履歴保存部７は、状態監視データ３を入力して、風力発電機１の各部品の稼働履歴を示すデータである稼働履歴データ１９を保存する。稼働履歴データ１９は、風力発電機１の各部品の稼働履歴（例えば、動作時間、停止時間、動作履歴）を示すデータである。
【００２３】
定期検査結果保存部８は、定期検査の結果のデータである定期検査結果データ２０を保存する。ユーザは、定期検査の結果のデータを定期検査結果データ２０として定期検査結果保存部８に保存できる。
【００２４】
故障確率分析部２は、風力発電機１の保守対象の各部品の故障確率１０を算出する。故障確率分析部２は、状態監視データ３、稼働履歴データ１９、及び定期検査結果データ２０などを入力し、これらのデータと各部品の寿命や耐久性などの必要な情報を用いて、任意の方法で、保守対象の各部品に対して、現時点と現時点から任意時間の経過後の時点との間に故障が発生する確率（故障確率１０）を算出する機能を有する。各部品の状態監視データ３を入力する場合には、風力発電機１と故障確率分析部２をネットワークで接続すると、故障確率分析部２は、状態監視データ３を常時取得して、故障確率１０を随時計算することができる。
【００２５】
なお、故障確率分析部２は、風力発電機１の内部にそれぞれ設置した計算機、または風力発電機１の外部に設置した計算機に、故障確率分析部２の機能を実現するプログラムを実行させることで構成してもよい。後者の構成の場合には、単独の故障確率分析部２で、複数の風力発電機１の各部品の故障確率１０を算出してもよい。故障確率１０の算出に必要な入力データの容量が大きい場合には、前者の構成をとれば、データ伝送のコストを抑制することができる。一方、入力データの容量が比較的小さい場合には、後者の構成をとると、計算機の台数を抑制できるので、システム全体としてのコストを低減できる。したがって、故障確率分析部２を構成する計算機の態様は、必要な入力データの容量と、システム全体のコストを考慮して決定されるべきである。
【００２６】
風況予測部４は、現時点と現時点から任意時間の経過後の時点との間の風況（風向や風速など）の予測値である予測風況５を外部から取得する。風況予測部４は、予測風況５を既存の方法を用いて自ら計算することで取得してもよい。
【００２７】
売電収入予測部６は、状態監視データ３と予測風況５を入力して、風力発電機１の運用によって得られる売電収入の予測値９を求める。売電収入予測部６は、例えば、状態監視データ３から得られた風力発電機１の稼働状態や稼働履歴と、予測風況５（風況の予測値）と、風力発電機１の仕様などの必要な情報を用いて、任意の方法で、売電収入の予測値９を計算する。風力発電システムでは発電量が風況に応じて変化するため、売電収入予測部６は、予測風況５や風力発電機１のこれまでの発電量実績などに応じて、売電収入の予測値９を計算するのが理想的である。風力発電機１の発電量実績を予測風況５や状態監視データ３と関連付けておくと、売電収入予測部６は、より高精度に売電収入の予測値９を求めることができる。
【００２８】
次に、最適計画生成部１１について説明する。本実施例による保守計画生成システムは、風力発電所全体としての利益期待値を目的関数として、風力発電機１が有する部品の保守計画の最適化を行い、利益期待値が最大となる保守計画を生成する。利益期待値は、売電収入の予測値９から、各部品の故障に関する損失額の期待値であるリスクを差し引いたものとして定義する。
【００２９】
リスクは、風力発電機１の各部品の故障確率１０と、各部品の故障に関する損失額などの必要な情報を用いて、任意の方法で求めることができる。例えば、リスクは、各部品の故障確率１０と各部品の故障に関する損失額との積で求めることができる。部品の故障に関する損失額には、部品に故障が発生したときの損失額と、故障の発生を予防するために実施する予防保守の費用の双方を含む。したがって、リスクは、部品に故障が発生したときの損失額の期待値と、故障の発生の予防のために実施する予防保守の費用の期待値の双方を含む。
【００３０】
最適計画生成部１１は、売電収入の予測値９と故障確率１０を入力して、保守計画の最適化を行う。また、最適計画生成部１１は、後述する保守項目定義１３と保守資源制約１４も保守条件設定部１２から入力する。
【００３１】
次に、保守条件設定部１２について説明する。保守条件設定部１２は、保守計画を生成していく上で必要な、保守項目定義１３と保守資源制約１４などを設定する。
【００３２】
保守項目定義１３は、風力発電所について保守を実施する予定期間である保守期間と、保守対象の部品の保守項目と、部品の保守項目ごとの故障時の損失額と、保守項目ごとの予防保守に要する時間、費用、及び保守資源（作業人員や機材など）を示すデータである。
【００３３】
保守資源制約１４は、予防保守を行う上で、複数の風力発電機１間で保守資源を共有することにより生じる保守資源についての制約条件であり、保守資源の数量を基に決定することができる。この制約条件は、作業人員や機材などの保守資源を効果的に割り当てるための制約条件であり、例えば、予防保守を効率的に行うように作業人員や機材を割り当てるための条件や、同一の作業人員や機材が同時にまたは短期間のうちに複数の保守対象の部品に割り当てられないようにするための条件である。
【００３４】
保守条件設定部１２は、保守項目定義１３については、ユーザが、ユーザインターフェースを介して具体的な数値を入力することで設定可能な構成を有することが望ましい。保守資源制約１４については、具体例は後述するが、例えば、対象となる風力発電所全体として確保可能な作業人員や機材の数量をユーザが入力可能な構成を有することが望ましい。保守項目定義１３と保守資源制約１４は、故障確率１０や売電収入の予測値９のように、動的に変化する値である必要はない。
【００３５】
図２は、最適計画生成部１１の構成を示す模式図である。最適計画生成部１１は、部分最適計画生成部２１、全体最適計画生成部２２、部分最適計画データベース（ＤＢ）４１、及び全体最適計画データベース（ＤＢ）４２を備える。部分最適計画ＤＢ４１と全体最適計画ＤＢ４２は、表示・修正部１７に接続される。
【００３６】
部分最適計画生成部２１は、各データ分析部１８から得た故障確率１０と売電収入の予測値９、及び保守条件設定部１２から得た保守項目定義１３を入力し、各風力発電機１の運用によって得られる利益期待値１６を、全ての保守の組合せパターンについて網羅的に計算する。全ての保守の組合せパターンは、例えば、複数の風力発電機１にわたっての、部品の保守項目についての保守日程の組合せの全てのパターンである。部分最適計画生成部２１は、従来用いられてきた力まかせ探索を用いて総当りの網羅的計算を行って、全ての組合せパターンについて利益期待値１６を求める。保守日程とは、具体的には、保守期間内における、各保守項目についての保守を開始する日時と保守を終了する日時を意味する。また、組合せパターンには、１つまたは複数の保守項目の保守を実施しないパターンも含める。各組合せパターンの利益期待値は、売電収入の予測値９から、各保守項目についての、故障確率１０と故障時の損失額と予防保守にかかる費用などを用いて求めたリスク（損失額の期待値）を差し引いて求めることができる。
【００３７】
部分最適計画生成部２１は、保守資源制約１４（複数の風力発電機１間での保守資源の共有にともなう制約条件）を考慮しないため、力まかせ探索を用いた網羅的な計算を行っても、計算量を比較的小さくすることができる。但し、風力発電機１の１機あたりの保守項目数が多い場合には、保守資源の共有による制約を考えない場合でも問題規模が爆発的に大きくなる可能性がある。この場合には、各保守項目について、保守対象の部品の故障によるリスクが十分小さければ、網羅的計算を行う前にその保守項目を保守の対象から除外することで、問題規模を劇的に小さくすることが可能である。部分最適計画生成部２１は、リスクが予め定めた閾値よりも小さい部品についての保守項目を除いて、すなわち、リスクが予め定めた閾値以上の部品についての保守項目のみを保守対象として、利益期待値１６を網羅的に計算して求めることができる。
【００３８】
部分最適計画生成部２１は、以上の動作により、全ての保守の組合せパターンについて、保守計画を実行する場合の利益期待値１６を、各風力発電機１と風力発電所全体について、網羅的に計算する。このうち、風力発電所全体の利益期待値１６が最大となる保守計画（各保守項目についての保守日程の組合せ）は、複数の風力発電機１間での保守資源の共有による制約（保守資源制約１４）を考慮しない部分最適計画２３である。
【００３９】
部分最適計画ＤＢ４１は、部分最適計画生成部２１が求めた、全ての組合せパターンについての利益期待値１６（各風力発電機１と風力発電所全体についての利益期待値１６）と部分最適計画２３を保存する。部分最適計画ＤＢ４１は、部分最適計画生成部２１と全体最適計画生成部２２に接続される。
【００４０】
全体最適計画生成部２２は、部分最適計画生成部２１が求めた、全ての組合せパターンについての利益期待値１６と部分最適計画２３、及び保守条件設定部１２から得た保守資源制約１４を入力し、利益期待値１６が最大となる最適化計算を行って、風力発電所全体として最適な（すなわち、利益期待値１６が最大となる）保守計画を生成する。最適化計算には、既存の方法を用いることができる。全体最適計画生成部２２は、このようにして、保守資源制約１４を考慮した最適な保守計画である全体最適計画１５と、全体最適計画１５を実行する場合の利益期待値１６（最大の利益期待値１６）を求めることができる。
【００４１】
全体最適計画生成部２２は、保守資源制約１４（複数の風力発電機１間での保守資源の共有にともなう制約条件）を考慮して最適化計算を行うので、問題規模が非常に大きくなる。このため、前述のようにリスクが十分小さい保守項目を保守の対象から除外したとしても、力まかせ探索を用いた総当りの網羅的計算で最適解を求めることは現実的でない。そこで、全体最適計画生成部２２は、近似解法に基づくアルゴリズムを用いて最適解を求める。近似解法に基づくアルゴリズムを利用することで、全体最適計画生成部２２は、実時間内で保守計画を最適化できる。全体最適計画生成部２２が利用する近似解法の例には、乱数を用いた遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化アルゴリズムなどがある。
【００４２】
全体最適計画生成部２２は、保守資源制約１４を考慮して最適な保守計画を生成するが、近似解法を用いるにあたり、保守資源制約１４をペナルティ項として取り扱う。ペナルティ項Ｐとは、制約条件からの逸脱度合いに応じて変化する量であり、
Ｐ＝ｗ×Ｄ（式３）
と表される。式３において、ｗは重み付け定数であり、Ｄは制約条件からの逸脱度である。
【００４３】
保守項目定義１３と保守資源制約１４を照合すると、各保守項目についての保守が同時（例えば、同日や同時間帯）に実行可能な数（実行可能数）が必然的に決まる。このときの制約条件は「各保守項目についての保守は、実行可能数を超えて同時に実施できない」である。このとき、Ｄは「同一種類の保守項目についての保守が、複数の風力発電機１で実行可能数を超えて同時に実行されている日数」とすることが適当である。
【００４４】
全体最適計画生成部２２では、目的関数を利益期待値１６とペナルティ項Ｐの差として最適化計算を行うことで、最適な保守計画を求めることが可能である。
【００４５】
組合せ最適化に用いられる近似解法の多くは、初期解から進化的な計算を繰り返しながら、良解を探索していくアルゴリズムを採用している。つまり、初期解の選択方法によって、その求解性能は大きく変化する。
【００４６】
本実施例では、保守資源制約１４を考慮した最適保守計画である全体最適計画１５は、部分最適計画２３の近傍に存在する可能性が高い。これは、部分最適計画２３によって定義される保守計画を基にして、各保守項目についての保守日程をわずかにシフトさせることにより、保守資源制約１４からの逸脱（ペナルティ項Ｐの影響）を回避できるケースが、実質的には多いためである。したがって、部分最適計画２３を、最適解を求める近似解法の初期解または初期解の一部として用いることにより、より短い計算時間で良解を探索できる。部分最適計画２３を近似解法の初期解と初期解の一部とのどちらに用いるかは、近似解法のアルゴリズムに応じて決めることができる。
【００４７】
全体最適計画ＤＢ４２は、全体最適計画生成部２２が求めた、全体最適計画１５と全体最適計画１５についての利益期待値１６（最大の利益期待値１６）を保存する。全体最適計画ＤＢ４２は、全体最適計画生成部２２に接続される。
【００４８】
表示・修正部１７は、計算機用ディスプレイなどの画像出力装置であり、計算機によって描画されるグラフィカルユーザインターフェイスを表示する表示装置である。ユーザは、表示・修正部１７に表示されたグラフィカルユーザインターフェイスによって、最適な保守計画（全体最適計画１５）を知得することと、キーボードやマウスなどの入力装置を用いて保守計画を修正することが可能である。表示・修正部１７は、部分最適計画ＤＢ４１が保存した全ての組合せパターンについての利益期待値１６と部分最適計画２３と、全体最適計画ＤＢ４２が保存した全体最適計画１５と全体最適計画１５についての利益期待値１６（最大の利益期待値１６）を読み出して表示することができる。
【００４９】
図３は、表示・修正部１７に表示されるグラフィカルユーザインターフェイスの一例を示す図である。図３には、１号機から５号機の５機の風力発電機１を備える風力発電所において、風力発電機１が３つの保守項目を有する例を示している。但し、本実施例による保守計画生成システムでは、風力発電機１と保守項目の数は、図３に示した数に限定されず、任意である。
【００５０】
表示・修正部１７は、グラフィカルユーザインターフェイスに、風力発電機１の名称表示欄３１、風力発電機１についてのガントチャート２４、最適結果表示ボタン２６、及び最適化方針調整スライダ２７を表示する。
【００５１】
ユーザが最適結果表示ボタン２６をクリックまたはタップすると、表示・修正部１７は、最適な保守計画（全体最適計画１５）を、バー２５を用いてガントチャート２４に表示する。さらに、表示・修正部１７は、表示された保守計画について、各風力発電機１の利益期待値１６と風力発電所全体の利益期待値２８を表示する。なお、風力発電所（ファーム）全体の利益期待値２８は、各風力発電機１の利益期待値１６を合計したものである。
【００５２】
表示・修正部１７は、ガントチャート２４に、日付３２と、各風力発電機１について、日付３２で示された期間における保守項目をバー２５として表示する。バー２５は、保守項目と、それぞれの保守項目についての保守日程とを示す。ガントチャート２４は、バー２５が示す期間に、バー２５が示す保守項目についての保守を実施することを表す。
【００５３】
表示・修正部１７は、ガントチャート２４にスライダ３３を表示する。ユーザがスライダ３３を操作する（例えば、スライダ３３のつまみを左右に移動させる）と、表示・修正部１７は、ガントチャート２４に表示する日付３２の範囲を変更する。図３には、３つの保守項目を示す３つのバー２５（２５ａ〜２５ｃ）を示している。バー２５により、各保守項目について保守を実施する期間を、直感的に知得しやすくなる。表示・修正部１７は、同種の保守項目を示すバー２５を同色で表示するのが望ましい。
【００５４】
全体最適計画生成部２２において、式３の重み付け定数ｗの値が変化すると、考慮すべき制約条件の強さ（ペナルティ項Ｐの大きさ）が変化する。ｗの値を大きくして制約条件を強く（ペナルティ項Ｐを大きく）すると、保守項目の実行性を重視すること、すなわち、制約条件を満たすことを重視しつつ利益期待値を大きくすることになる。ｗの値を小さくして制約条件を弱く（ペナルティ項Ｐを小さく）すると、収益性を重視すること、すなわち、制約条件への考慮を小さくして利益期待値を大きくするのを重視することになる。
【００５５】
ユーザは、最適化方針調整スライダ２７を操作することにより、ｗの値を変化させることができる。すなわち、ユーザは、最適化方針調整スライダ２７のつまみを移動させて、保守項目の実行性と収益性のいずれを重視するかを設定することができる。グラフィカルユーザインターフェイス上の最適化方針調整スライダ２７のつまみの位置（制約条件の強さ）とｗの値との関係は、予め任意に定めることができる。
【００５６】
全体最適計画生成部２２は、予め、最適化方針調整スライダ２７に対応付けられた複数のｗの値を用いて最適化計算を行い、それぞれのｗの値について全体最適計画１５と利益期待値１６を求めて、全体最適計画データベース４２に保存しておくことができる。全体最適計画生成部２２は、ユーザが最適結果表示ボタン２６を操作すると、ユーザが最適化方針調整スライダ２７を操作して設定したｗの値に応じた全体最適計画１５を、全体最適計画データベース４２から呼び出して表示・修正部１７に表示する。
【００５７】
このようにすると、ユーザは、最適化方針調整スライダ２７を操作して、実行性と収益性をどの程度重視するかを設定した上で、最適結果表示ボタン２６を操作して、所望の最適な保守計画（全体最適計画１５）を、各風力発電機１の利益期待値１６や風力発電所全体の利益期待値２８とともに、表示・修正部１７に表示することができる。
【００５８】
また、ユーザは、ガントチャート２４上で、最適な保守計画を編集することが可能である。全体最適計画生成部２２は、保守資源制約１４を考慮して最適な保守計画を生成する。しかし、実用上の制約を全て事前に調べ上げて保守資源制約１４とし、全体最適計画生成部２２で考慮することは現実的に難しく、また、保守作業を実行に移す直前に新たな制約条件が生じる場合もある。このような場合に、最適な保守計画の編集機能は非常に重要である。
【００５９】
ユーザは、グラフィカルユーザインターフェイス上でドラッグ操作などにより、保守項目を示すバー２５を移動させることによって、各保守項目についての保守日程（保守の開始日時）を変更することが可能である。ユーザがバー２５を移動させて表示・修正部１７に表示された保守日程を変更すると、全体最適計画生成部２２は、変更後の保守日程（保守計画）に対応する利益期待値１６を、部分最適計画ＤＢ４１から読み出して、表示・修正部１７に直ちに表示する。表示・修正部１７は、このようにして、利益期待値１６の表示を更新することができる。全体最適計画生成部２２は、ユーザが変更した保守日程についての（すなわち、ユーザによる変更を満たす保守の組合せパターンについての）利益期待値１６を、再計算せずに、部分最適計画ＤＢ４１から読み出す。このため、全体最適計画生成部２２は、ユーザによる変更を反映した利益期待値１６を、表示・修正部１７に直ちに表示することができる。
【００６０】
また、全体最適計画生成部２２は、ユーザがバー２５を移動させるためにクリックまたはタップ操作でバー２５を保持した瞬間に、バー２５の移動先に応じた利益期待値１６を示すコンター表示２９を表示・修正部１７に表示することもできる。すなわち、全体最適計画生成部２２は、ユーザがバー２５を移動させたときの利益期待値１６を、表示・修正部１７にコンター表示２９でプレビュー表示することもできる。全体最適計画生成部２２は、ユーザが保持したバー２５が示す保守項目に対し、ガントチャート２４上に表示されている日程内で保守を開始した場合の利益期待値１６を部分最適計画ＤＢ４１から読み出して、コンター表示２９で表示・修正部１７に表示する。表示・修正部１７は、利益期待値１６を示すコンター表示２９を、利益期待値１６の大きさに応じて色や濃さが異なるように表示する。
【００６１】
図３には、ユーザが２号機の７月２日の保守項目を示すバー２５をマウスポインタ３０で保持すると、バー２５の移動先に応じた利益期待値１６を示すコンター表示２９がガントチャート２４に表示された例を示している。図３のコンター表示２９は、３種類の色または濃さを有し、バー２５の移動先に応じて利益期待値１６が３つの値（または３つの範囲）に異なることを示している。
【００６２】
このようにすると、ユーザは、バー２５の移動先（すなわち、バー２５が示す保守項目についての保守日程の変更）に応じた利益期待値１６を、容易に把握することができる。
【００６３】
本実施例による保守計画生成システムは、このような保守計画の編集機能を備えるので、ユーザは、利益期待値１６がより大きくなる日程を優先させて保守計画を効率的に修正することが可能である。これらの効率的な編集作業を支援する機能は、部分最適計画生成部２１が、利益期待値１６を全ての保守計画の日程の組合せ（全ての保守の組合せパターン）について網羅的に計算して部分最適計画ＤＢ４１に保存していることで、実現できる。
【００６４】
なお、本実施例では、機械システムが風力発電所であり、サブシステムが風力発電機である場合を例に挙げたが、風力発電以外の任意の発電方式にも、本発明による保守計画生成システムを適用できる。すなわち、機械システムが発電所であり、サブシステムが発電装置であっても、本発明による保守計画生成システムを適用できる。
【実施例２】
【００６５】
実施例１では、機械システムが風力発電所であり、サブシステムが風力発電機である場合を例にとり、目的関数を利益期待値とし、機械システム全体での利益期待値が最大となる保守計画を生成する保守計画生成システムについて説明した。本発明による保守計画生成システムは、目的関数を利益期待値のみに限定せず、例えば、目的関数を機械システム全体としてのリスク（損失額の期待値）とし、機械システム全体でのリスクが最小となる保守計画を最適な保守計画として生成することもできる。
【００６６】
本実施例による保守計画生成システムは、最適計画生成部１１が行う保守計画の最適化において、目的関数を機械システム全体としてのリスクとし、リスクが最小となる保守計画を最適計画生成部１１が求める。部分最適計画生成部２１は、全ての保守の組合せパターンを求め、リスクが最小となる保守計画（保守日程の組合せ）を部分最適計画２３とする。全体最適計画生成部２２は、保守資源制約１４（ペナルティ項）を考慮してリスクが最小となる最適な保守計画を生成するので、リスクとペナルティ項の和が最小となる保守計画を求める。
【００６７】
表示・修正部１７は、実施例１と同様に、サブシステムについてのガントチャート２４を表示し、最適な保守計画（全体最適計画１５）をガントチャート２４に表示する。但し、表示・修正部１７は、表示された保守計画について、各サブシステムのリスクと、機械システム全体としてのリスクを表示する。
【００６８】
本実施例による保守計画生成システムは、リスクを目的関数としてリスクが最小となる保守計画を生成するので、例えば、複数の列車や車両を対象にした車両整備基地における保守計画の生成や、複数のダンプトラックが稼働する鉱山での保守計画の生成などに適用することできる（機械システムが車両整備基地や鉱山であり、サブシステムが鉄道車両やダンプトラックである）。
【００６９】
このように、本発明による保守計画生成システムは、機械システムに応じて目的関数を定めることができる。
【００７０】
なお、本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上記の実施例は、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、本発明は、必ずしも説明した全ての構成を備える態様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に置き換えることが可能である。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、削除したり、他の構成を追加・置換したりすることが可能である。
【符号の説明】
【００７１】
１…風力発電機、２…故障確率分析部、３…状態監視データ、４…風況予測部、５…予測風況、６…売電収入予測部、７…稼働履歴保存部、８…定期検査結果保存部、９…売電収入の予測値、１０…故障確率、１１…最適計画生成部、１２…保守条件設定部、１３…保守項目定義、１４…保守資源制約、１５…全体最適計画、１６…利益期待値、１７…表示・修正部、１８…データ分析部、１９…稼働履歴データ、２０…定期検査結果データ、２１…部分最適計画生成部、２２…全体最適計画生成部、２３…部分最適計画、２４…ガントチャート、２５、２５ａ〜２５ｃ…バー、２６…最適結果表示ボタン、２７…最適化方針調整スライダ、２８…風力発電所全体の利益期待値、２９…コンター表示、３０…マウスポインタ、３１…名称表示欄、３２…日付、３３…スライダ、４１…部分最適計画データベース、４２…全体最適計画データベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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