(57)【要約】【課題】  幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するために、各要因に対して行う対策の実施に必要な資源を配分する際、問題事象と各要因がどのように関わっているか考慮して、資源配分を効果的に行う方法が確立されていなかった。【解決手段】  幾つかの要因によって引き起こされる問題事象と問題事象発生の原因となる各要因の関係についてフォールトツリー解析（Ｆａｕｌｔ  Ｔｒｅｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）の方法を用いて設定し、一方、各要因を回避するための各対策に必要な資源の投入量と各要因の発生確率の相関を表す使用資源関数を設定し、フォールトツリー解析の手法によって求められる問題事象の発生確率、各使用資源関数によって規定される各要因の発生確率と資源投入量、これらの値を制約条件に応じて変動させることで最適な資源の投入量を算出し、資源配分を効果的に行うことができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象とし、前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象としてその関係構造を表すフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源の投入量との相関関係を示す関数（以下、「使用資源関数」という）のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して算出される前記問題事象の発生確率をある所与の値から変化させないという条件を満たす前記各対策にかかる前記資源の投入量を前記使用資源関数によって設定し、その中で前記各対策にかかる前記資源の投入量の合計が最小になる組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法。
【請求項２】
入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象として前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象とするフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源の投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、前記各対策の前記資源の投入量合計を所与の値から変化させないという条件を満たす前記各要因の発生確率を前記使用資源関数によって設定し、その中で前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して演算装置によって算出される前記問題事象の発生確率が最小になる組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法。
【請求項３】
入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象として前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象とするフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策に必要な資源の投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、任意に設定した前記問題事象の発生確率の値と前記資源の量を単位として表される前記問題事象の発生によってかかる損害値の積で示される損害の期待値と、前記任意に設定した前記問題事象の発生確率の値に対して前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して演算装置によって計算される頂上事象の値が一致するような前記各要因の発生確率をもとに、前記使用資源関数によって設定される前記各対策にかかる前記資源の投入量の合計値のうち最小値との和が、前記任意に設定した前期問題事象の発生確率の値をある一定範囲変動させたときに最小になるような前記各対策にかかる前記資源の投入量の組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法。
【請求項４】
請求項１〜３のうちのいずれかに記載の資源配分方法をプログラムに変換し、前記プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【請求項５】
請求項４のプログラムを記録した記録媒体と前記プログラムを実行するコンピュータにおいて、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象発生の原因となる一つ以上の要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを入力装置より入力する代わりに、入力装置によって入力された前記各要因の発生時期、発生回数と前記各対策の資源の投入量、投入時期のデータによって前記使用資源関数のデータを算出することを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この発明は、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するための対策の実施に必要な資源の配分を効果的に行う資源配分方法ならびにそのプログラ厶を記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】  幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するためには、それらの要因に対して何らかの対策を講じることが求められる。しかし、それらの対策を実行するために必要な資源が限られている場合、何らかの方法でその資源をそれぞれの対策に配分しなければならない。【０００３】  従来、定量的に資源配分を行う方法には、線形計画法がある。線形計画法は幾つかの制約条件を定式化し資源投入に対するアウトプットの最大値・最小値などを求める方法であり、主に生産計画のための資源配分法などに使用されている。しかし、前記のように幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するために実施する各要因への対策に資源配分する場合、各要因がどのように問題事象に関わっているか考慮する必要があるが、線形計画法ではその部分を定式化する方法が確立されていなかった。【０００４】  一方、前記問題事象に対して各要因がどのように関わっているか、その構造を明らかにするための方法にはフォールトツリー解析（Ｆａｕｌｔ  Ｔｒｅｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）が挙げられる。フォールトツリー解析は問題事象発生の原因となる要因を摘出、その関係性を表し、各種分析・評価を行うための信頼性解析の方法だが、各要因の対策へ定量的な資源配分を行うための方法は考案されていなかった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  以上のように従来の方法では、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するために実施する前記各要因への各対策について、前記問題事象に対する前記各要因の関係性を考慮して、前記各対策を実施するために必要な資源配分を効果的に行うことが難しかった。【０００６】  そこで本発明では、このような課題に対応できる資源配分方法を確立し、その方法のプログラムを使用したコンピュータで演算を行うことによって前記課題を解決することを目的とする。【０００７】  なお「資源配分を効果的に行う」とは具体的に、前記問題事象の発生確率をある所与の値から変化させずに前記各対策を実行するために必要な資源の投入量を最小に抑えること、また前記資源の投入量をある所与の値から変化させずに前記問題事象の発生確率を最小に抑えること、また前記問題事象の発生によって生じる損害を勘案して前記資源の投入量を最適な値にすること、以上の制約条件から最適な資源の投入量の配分を導き出すことを指している。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  以上の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象とし、前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象としてその関係構造を表すフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源の投入量との相関関係を示す関数（以下、「使用資源関数」という）のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して算出される前記問題事象の発生確率をある所与の値から変化させないという条件を満たす前記各対策にかかる前記資源の投入量を前記使用資源関数によって設定し、その中で前記各対策にかかる前記資源の投入量の合計が最小になる組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法である。【０００９】  また請求項２に記載の発明は、入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象として前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象とするフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源の投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、前記各対策の前記資源の投入量合計を所与の値から変化させないという条件を満たす前記各要因の発生確率を前記使用資源関数によって設定し、その中で前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して演算装置によって算出される前記問題事象の発生確率が最小になる組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法である。【００１０】  また請求項３に記載の発明は、入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象として前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象とするフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策に必要な資源の投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、任意に設定した前記問題事象の発生確率の値と前記資源の量を単位として表される前記問題事象の発生によってかかる損害値の積で示される損害の期待値と、前記任意に設定した前記問題事象の発生確率の値に対して前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して演算装置によって計算される頂上事象の値が一致するような前記各要因の発生確率をもとに、前記使用資源関数によって設定される前記各対策にかかる前記資源の投入量の合計値のうち最小値との和が、前記任意に設定した前期問題事象の発生確率の値をある一定範囲変動させたときに最小になるような前記各対策にかかる前記資源の投入量の組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法である。【００１１】  以上の発明は、かかる資源配分方法を特徴とするプログラ厶を記録した媒体を使用してコンピュータ上で処理を行うことによって実現される。【００１２】  また、前記コンピュータ上での処理を実施する際、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象発生の原因となる一つ以上の要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを入力装置より入力する代わりに、入力装置によって入力された前記各要因の発生時期、発生回数と前記各対策の資源の投入量、投入時期のデータによって前記使用資源関数のデータを算出することを特徴とするプログラムを記録した記録媒体をコンピュータ上で使用することにより、より少ない入力の負担により資源配分結果を導き出すことが可能になる。
【発明の効果】
【００１３】  以上のように本発明によれば、従来の手法では困難であった、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するために実施する前記各要因への各対策について、前記問題事象に対する前記各要因の関係性を考慮して前記各対策を実施するために必要な資源配分を効果的に行うことを特徴とする資源配分の方法を確立し、その方法のプログラムを使用したコンピュータで演算を行うことによって前記課題を解決することができる。【００１４】  なお「資源配分を効果的に行う」とは具体的に、前記問題事象の発生確率をある所与の値から変化させずに前記各対策を実行するために必要な資源の投入量を最小に抑えること、また前記資源の投入量をある所与の値から変化させずに前記問題事象の発生確率を最小に抑えること、また前記問題事象の発生によって生じる損害を勘案して前記資源の投入量を最適な値にすること、以上の制約条件から最適な資源の投入量の配分を導き出すことを指しているが、それぞれ請求項１、２、３に記載の発明の方法により実現されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】  以下、本発明を実施するために最良な一実施形態を説明する。図１はある機器の保全に関する資源配分支援システムの構成例を示したものである。なお、以下で示す「故障モード」とは発生した場合、当該機器の停止の要因となる事象と定義する。入力装置１から故障モードの名称、各故障モードの発生時期の情報、ある故障モードに対応した保全内容、保全の実施時期、保全コストなど故障モード・保全の履歴情報を入力し記憶装置２の記憶部２ａに格納する。データは図２に示すテーブルのような形式で格納されている。なおある故障モードとある保全とは１対１の関係にあり、ある故障モードの発生確率は対応する保全の実施周期によって変動するものとする。また、図１の入力装置１より、機器の停止を頂上事象、各故障モードの発生を基本事象とするフォールトツリー図の構成データを入力し記憶装置２の記憶部２ｂに格納する。フォールトツリー図では基本事象である各故障モードがどのような組み合わせで発生した場合、頂上事象である機器の停止至るのが、その関係性を表している。フォールトツリー図の一例は図３に示す。【００１６】  記憶部２ａの情報をもとに、演算装置３の演算部３ａでは各故障モードの発生確率とそれに対応する保全の実施回数と保全コストから、各故障モードの発生確率とそれに対応する保全コストの相関を示す使用資源関数を算出する。使用資源関数の算出方法の一例を以下に記述する。ただし、各故障モードは関数を作成するために必要なｎ＋１回、発生しているものとする。各故障モードの発生間隔（ＴＢＦ（１〜ｎ））について、ＴＢＦ（１〜ｎ）それぞれの間隔内に実施する保全回数（Ｎｍ（１〜ｎ））とＮｍ１回あたりの保全コスト（Ｃｅ）の積から求められるＴＢＦ（１〜ｎ）毎のコスト（Ｃｔ（１〜ｎ））と、１／ＴＢＦ（１〜ｎ）によって求められる故障率Ｐｔ（１〜ｎ）を、故障率とコストを軸としたグラフにプロットして分布を求める。その分布をもとに非線形最小２乗法を使用して指数分布の形に当てはめることで、故障率すなわち故障モードの発生確率とコストとの相関関数である使用資源関数が求められる。使用資源関数の関数形の一例は図４のグラフのようになる。【００１７】  演算部３ｂでは演算部３ａで行った算出結果と記憶部２ｂに格納されているフォールトツリー図の構成データをもとに、機器停止の発生確率をある所与の値から変化させないという条件で、機器にかかる最小保全コスト合計と、その結果を満たす各故障モードにかかる保全コスト及び保全実施周期の組み合わせを算出する。その算出方法の一例を処理フローの図５を用いて以下に記述する。図５は機器停止に対して故障モードがｎ個ある事例である。また、フォールトツリー解析による演算の制約上、基本事象（本件の場合は各故障モード）の発生確率が０．１以内であることを条件とする。
まず、ステップＳ１で機器が停止するという頂上事象の発生確率をある任意の制約値（Ｐａ）として設定する。一方ステップＳ２では、各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））をどんな目盛り刻み（Ｓｃ１）で変動させるか設定する。ここでは仮に０．００１刻みとする。そうした条件の下、ステップＳ３では各故障モードの発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））を任意に設定する。なお、各故障モードの発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））は０．００１〜０．１の範囲で０．００１刻みごとに変動させ、１故障モードにつき１００通りの発生確率のパターンに対してループ処理によりすべての組み合わせで以下の演算を行う。ステップＳ４では、各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））とフォールトツリー図の構成データをもとにフォールトツリー解析の手法を用いて機器停止の発生確率（Ｐｂ）を求める。ステップＳ５ではステップＳ１で固定した発生確率（Ｐａ）と、ステップＳ４で求めた発生確率（Ｐｂ）を比較して値が一致していなければ、ステップＳ１２に進み、一致していればステップＳ６へ進む。ステップＳ６ではステップＳ４で設定した発生確率（Ｐｂ）を満たす各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））から、使用資源関数を使って各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の各保全コスト（Ｃａ（１〜ｎ））を導き出し、保全コスト合計（Ｃｓ）を算出する。次にステップＳ６に至る一連の演算が初回のものであるかどうかステップＳ７で判定して、もし、初回であるならステップＳ９へと進む。ステップＳ９では、ステップＳ６で設定した保全コスト合計（Ｃｓ）の値を記憶領域（Ｃｂ）に格納する。一方、ステップＳ６に至る一連の演算が初回でなければ、ステップＳ７で判定し、ステップＳ８を実施する。ステップＳ８では、記憶領域（Ｃｂ）に格納されている値と保全コスト合計（Ｃｓ）を比較し、保全コスト合計（Ｃｓ）の方が小さな値であればステップＳ９を実行し、記憶領域（Ｃｂ）に格納されている値を保全コスト合計（Ｃｓ）に置き換える。一方、記憶領域（Ｃｂ）に格納されている値の方が、保全コスト合計（Ｃｓ）の値以下ならば、ステップＳ１２に進む。さらに、ステップＳ１０では記憶領域（Ｃｂ）に格納されている値に対応する各保全コスト（Ｃａ（１〜ｎ））を１回当たりの各保全コスト（Ｃｅ（１〜ｎ））で除して、各保全周期（Ｍｔ（１〜ｎ））を算出する。ステップＳ１１では、各保全コスト（Ｃａ（１〜ｎ））、各保全周期（Ｍｔ（１〜ｎ））を出力ファイル（Ｏｐ）に格納する。ステップＳ１２では各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））のすべての組み合わせで演算を行ったかどうか判定し、行っていなければステップＳ３に戻って、演算していない組み合わせで再度計算を実施する。以上のループを繰り返し、すべての組み合わせを実施したらループを抜け、その時点で記憶領域（Ｃｂ）に格納されている値が最小保全コスト合計なので、ステップＳ１３では記憶領域（Ｃｂ）の値を出力ファイル（Ｏｐ）に格納する。最後に、ステップＳ１４で出力ファイル（Ｏｐ）に格納されている値を結果として出力する。【００１８】  演算部３ｃでは演算部３ａで行った算出結果と記憶部２ｂに格納されてい���フォールトツリー図の構成データをもとに、機器の保全コスト合計をある所与の値から変化させないという条件で機器停止の最小発生確率と、その結果を満たす各故障モードにかかる保全コスト及び保全実施周期の組み合わせを算出する。その算出方法の一例を処理フローの図６を用いて以下に記述する。図６は機器停止に対して故障モードがｎ個ある事例である。また、フォールトツリー解析による演算の制約上、基本事象（本件の場合は各故障モード）の発生確率が０．１以内であることを条件とする。
まず、ステップＳ１である各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））に対する保全コスト合計をある任意の値に制約値（Ｃｂ）として設定する。ステップＳ２では各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））をどんな目盛り刻み（Ｓｃ１）で変動させるか設定する。ここでは仮に０．００１刻みとする。そうした条件の下、ステップＳ３では各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））を設定し、ステップＳ４以下の計算を行う。なお、各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））は０．００１〜０．１の範囲で０．００１刻みごとに変動させ、１故障モードにつき１００通りの発生確率のパターンに対してループ処理によりすべての組み合わせで以下の演算を行う。ステップＳ４では、各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））から使用資源関数を使って各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の各保全コスト（Ｃａ（１〜ｎ））を導き出し、保全コスト合計（Ｃｓ）を算出する。ステップＳ５ではステップＳ１で固定した保全コスト合計（Ｃｂ）と、ステップＳ４で求めた保全コスト合計（Ｃｓ）を比較して値が一致していなければ、ステップＳ１２へ進み、一致していればステップＳ６へ進む。ステップＳ６では各故障モードの発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））とフォールトツリー図の構成データをもとにフォールトツリー解析の手法を用いて機器停止の発生確率（Ｐａ）を求める。次にステップＳ６に至る一連の演算が初回のものであるかどうかステップＳ７で判定をして、もし、初回であるならステップＳ９へと進む。ステップＳ９では、ステップＳ６で算出した機器停止の発生確率（Ｐａ）の値を記憶領域（Ｐｂ）に格納する。一方ステップＳ６に至る一連の演算が初回でなければ、ステップＳ７で判定し、ステップＳ８へ進む。ステップＳ８では、記憶領域（Ｐｂ）に格納されている値と、機器停止の発生確率（Ｐａ）を比較し、機器停止の発生確率（Ｐａ）方が小さな値であればステップＳ９を実行し、記憶領域（Ｐｂ）に格納されている値を機器停止の発生確率（Ｐａ）の値に置き換える。一方、記憶領域（Ｐｂ）に格納されている値が機器停止の発生確率（Ｐａ）の値以下なら、ステップＳ１２に進む。さらに、ステップＳ１０では記憶領域（Ｃａ（１〜ｎ））に格納されている各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の各保全コスト（Ｃａ（１〜ｎ））を１回当たりの各保全コスト（Ｃｅ（１〜ｎ））で除して、各保全周期（Ｍｔ（１〜ｎ））を算出する。ステップＳ１１では、各保全コスト（Ｃａ（１〜ｎ））、各保全周期（Ｍｔ（１〜ｎ））を出力ファイル（Ｏｐ）に格納する。ステップＳ１２では各故障モードの発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））のすべての組み合わせで演算を行ったかどうか判定し、行っていなければステップＳ３に戻って、演算していない組み合わせで再度計算を実施する。以上のループを繰り返し、すべての組み合わせを実施したらループから抜け、その時点で記憶領域（Ｐｂ）に格納されている値が最小の機器停止の発生確率なので、ステップＳ１３では記憶領域（Ｐｂ）の値を出力ファイル（Ｏｐ）に格納する。最後に、ステップＳ１４で出力ファイル（Ｏｐ）に格納されている値を結果として出力する。【００１９】  演算部３ｄでは演算���３ａで行った算出結果と記憶部２ｂに格納されているフォールトツリー図の構成データをもとに、機器停止によってかかる損害コストと機器停止の発生確率との積によって求められる損害の期待値（Ｒ）と期待値（Ｒ）に対応する機器停止の発生確率にかかる最小保全コスト合計との和である想定コスト総額の最小値および、その結果を満たす各故障モードにかかる保全コストおよび保全実施周期の組み合わせを算出する。その算出方法の一例を処理フローの図７を用いて以下に記述する。図７は機器停止に対して故障モードがｎ個ある事例である。また、フォールトツリーによる演算の制約上、基本事象（本件の場合は各故障モード）の発生確率が０．１以内であることを条件とする。
まず、ステップＳ１で機器停止による損害コスト（Ｄｃ）を任意に設定する。ステップＳ２では、各故障モード（Ｆ（１〜ｎ））の発生確率（Ｐｆ（１〜ｎ））をどんな目盛り刻み（Ｓｃ１）で変動させるか設定する。ここでは仮に０．００１とする。ステップＳ３では、機器停止の発生確率（Ｐａ）をどんな目盛り刻み（Ｓｃ２）で変動させるか設定する。ここでは仮に０．０１とする。ステップＳ４では機器停止の発生確率（Ｐａ）を任意に設定する。なお、機器停止の発生確率（Ｐａ）は０．０１〜０．９９の範囲を０．０１刻みで変動させ、９９通りの発生確率のパターンに対して演算を行う。ステップＳ５では、損害コスト（Ｄｃ）と機器停止の発生確率（Ｐａ）の積で損害の期待値（Ｒ）を算出する。ステップＳ６〜Ｓ１５では、機器停止の発生確率（Ｐａ）を制約値とした、演算部３ａのステップＳ３〜Ｓ１２の演算と同様の演算を実施し、設定された機器停止の発生確率（Ｐａ）における最小の保全コスト合計を求める。ステップＳ１６では、損害の期待値（Ｒ）と記憶領域（Ｃｂ）に格納されている最小の保全コスト合計の和である想定コスト総額（Ｃｚ）を算出する。ステップＳ１７では、想定コスト総額（Ｃｚ）の算出が初回のものだったかを判定する。初回であれば、ステップＳ１９に進み、想定コスト総額（Ｃｚ）の値を記憶領域（Ｃｙ）に格納する。一方、想定コスト総額（Ｃｚ）の算出が初回でなければステップＳ１７で判定し、ステップＳ１８に進む。ステップＳ１８では記憶領域（Ｃｙ）の値と、想定コスト総額（Ｃｚ）を比較し、想定コスト総額（Ｃｚ）の方が小さな値であればステップＳ１９に進み、記憶領域（Ｃｙ）に格納されている値を想定コスト総額（Ｃｚ）の値に置き換えて格納する。記憶領域（Ｃｙ）の値が想定コスト総額（Ｃｚ）以下なら、ステップＳ２０に進む。ステップＳ２０では機器停止の発生確率（Ｐａ）のすべてのパターンに対して演算を行ったがどうか判定し、行っていなければＳ４に戻って、演算していない発生確率（Ｐａ）のパターンで再度計算を実施する。以上のループを繰り返し、すべてのパターンを実施したら、その時点で記憶領域（Ｃｙ）に格納されている値が、想定コスト総額（Ｃｚ）の最小値である。ステップＳ２１で記憶領域（Ｃｙ）の値を出力ファイル（Ｏｐ）に格納。最後のステップＳ２２で出力ファイル（Ｏｐ）に格納されている値を結果として出力する。【００２０】  以上の手法を用い、機器保全を行う際に、当該機器の停止という問題事象の発生について、その原因となる幾つかの要因の関係を考慮しながら、その時々の状況に応じた効果的な保全コスト配分を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】  図１はある機器の保全に関する資源配分支援システムの構成例である。
【図２】  図２は故障モード・保全の履歴情報をコンピュータ中に格納する、テーブルの一例である。
【図３】  図３は「機器停止」を頂上事象とするフォールトツリー図の一例である。
【図４】  図４は故障モードの発生確率とそれに対応する保全コストに関する、使用資源関数のグラフの一例である。
【図５】  図５は機器停止の発生確率をある任意の値に固定した際、保全コスト合計を最小にする各保全コスト配分演算のフロー図の一例である。
【図６】  図６は保全コスト合計をある任意の値に固定した際、機器停止の発生確率を最小にする各保全コスト配分演算のフロー図の一例である。
【図７】  図７は機器停止による損害コストの発生期待値と各故障モードに対する保全コスト合計の和を最小にする各保全コスト配分演算のフロー図の一例である。
【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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