(57)【要約】【課題】繰り返し行われる保全について保全データが不完全な場合においても劣化回復率を適切に算出する。【解決手段】実施した保全のうち一部のみの保全の保全データを格納する保全データ格納部から、経年が0の時点から保全データが記録されている機器についての初回保全データを抽出して初回保全率分布のデータを生成し、当該初回保全率分布から初回保全率関数を特定する工程、初回保全率関数から初回保全密度関数を導出する工程、初回保全密度関数を用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数列ｆj(t)(jは1以上の整数)を導出する工程、保持する保全データから合成保全率分布を生成する工程、劣化回復率αを仮に変動させて、保全密度関数列を変換することによって得られる保全率関数列λj(t)の総和である合成保全率関数と合成保全率分布との適合度合いを判断し、それらが最も適合する劣化回復率αを特定する工程を含む。【選択図】  図１４
2007200282.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理部を有するコンピュータにより実行される情報処理方法であって、
前記処理部により、実施した保全のうち一部のみの保全の保全データを格納する保全データ格納部から、経年が０の時点から保全データが記録されている機器についての初回保全データを抽出して初回保全率分布のデータを生成し、初回保全率分布データ格納部に格納する初回保全率分布生成ステップと、
前記処理部により、前記初回保全率分布データ格納部に格納された前記初回保全率分布のデータから初回保全率関数を特定し、前記初回保全率関数のデータを初回保全率関数データ格納部に格納するステップと、
前記処理部により、前記初回保全率関数データ格納部に格納された前記初回保全率関数のデータから初回保全密度関数を導出し、初回保全密度関数のデータを初回保全密度関数データ格納部に格納するステップと、
前記処理部により、前記初回保全密度関数データ格納部に格納された前記初回保全密度関数のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数列ｆj(t)（ｊは１以上の整数）を導出するステップと、
前記処理部により、前記保全データ格納部に格納されている保全データに基づき、経年が０の時点から保全データが記録されている機器か否かを問わず合成保全率分布のデータを生成し、合成保全率分布データ格納部に格納する合成保全率分布生成ステップと、
前記処理部により、前記劣化回復率αを仮に変動させて、前記保全密度関数列を変換することによって得られる保全率関数列λj(t)の総和である合成保全率関数と前記合成保全率分布データ格納部に格納された前記合成保全率分布との適合度合いを判断し、前記合成保全率関数と前記合成保全率分布とが最も適合する前記劣化回復率αを特定し、劣化回復率データ格納部に格納する劣化回復率算出ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項２】
前記劣化回復率算出ステップが、
前記保全密度関数列ｆj(t)において対応する保全密度関数に近似し且つ特定の形を有する第２の保全密度関数ｆ'j(t)を導出するステップと、
前記第２の保全密度関数列ｆ'j(t)の系列を、対応する保全率関数列λj(t)に変換するステップと、
を含む請求項１記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記適合度合いを、前記合成保全率関数と前記合成保全率分布との差の二乗に関する値に基づき判断することを特徴とする請求項１記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記処理部により、前記劣化回復率データ格納部に格納されている前記劣化回復率αと前記保全密度関数列ｆj(t)とを用いて前記保全密度関数列ｆj(t)の総和である合成保全密度関数を特定し、合成保全密度関数データ格納部に格納するステップ
をさらに含む請求項１記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記処理部により、前記合成保全密度関数データ格納部に格納されている前記合成保全密度関数と費用データ格納部に格納されている費用データとにより、保全コストを予測するステップ、
をさらに含む請求項４記載の情報処理方法。
【請求項６】
時間計画保全を実施している場合には、前記初回保全率分布生成ステップ及び前記合成保全率分布生成ステップにおいて事後保全についての保全データについて処理を行う
請求項１記載の情報処理方法。
【請求項７】
状態監視保全のモニタリング保全を実施している場合には、前記初回保全率分布生成ステップ及び前記合成保全率分布生成ステップにおいて事後保全についての保全データについて処理を行う
請求項１記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記処理部により、前記保全データ格納部から、経年が０の時点から予防保全データが記録されている機器についての初回予防保全データを抽出して初回予防保全率分布のデータを生成し、初回予防保全率分布データ格納部に格納する初回予防保全率分布生成ステップと、
前記処理部により、予防保全により保全が前倒しになる時間ｔ1を仮に変動させて、前記初回予防保全率分布データ格納部に格納されている前記初回予防保全率分布における経年にｔ1を加算したデータを基に生成され且つ前記時間ｔ1だけ時間的に左にシフトさせた初回予防保全率関数λCmp0(t)と前記初回予防保全率分布データ格納部に格納された前記初回予防保全率分布との適合度合いを判断し、前記初回予防保全率関数と前記初回予防保全率分布とが最も適合する前記時間ｔ1を特定し、時間データ格納部に格納する時間算出ステップと、
をさらに含む請求項７記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記処理部により、前記初回予防保全率関数λCmp0(t)における前記時間ｔ1を０とした関数及び前記初回保全率関数データ格納部に格納された、前記事後保全についての前記初回保全率関数から特定され且つ仮に保全を全て事後保全とした場合における合成初回保全率関数に対する前記事後保全についての前記初回保全率関数の割合である、予防保全し損なう率βを特定し、予防保全違失率データ格納部に格納する予防保全違失率算出ステップと、
前記処理部により、前記合成初回保全率関数を、対応する第２の初回保全密度関数に変換するステップと、
前記処理部により、前記劣化回復率データ格納部に格納されている前記劣化回復率αと前記第２の初回保全密度関数とから、第２の保全密度関数列ｆCj(t)（ｊは１以上の整数）を生成し、第２保全密度関数データ格納部に格納するステップと、
前記処理部により、前記第２保全密度関数データ格納部に格納されている前記第２の保全密度関数列ｆCj(t)と前記予防保全違失率データ格納部に格納されている前記予防保全し損なう率βとから、事後保全分の保全密度関数ｆCmcj(t)＝βｆCj(t)を算出し、事後保全分保全密度関数データ格納部に格納するステップと、
前記処理部により、前記第２保全密度関数データ格納部に格納されている前記第２の保全密度関数列ｆCj(t)と前記予防保全違失率データ格納部に格納されている前記予防保全し損なう率βと前記時間データ格納部に格納されている前記時間ｔ1(t)とから、予防保全分の保全密度関数ｆCmpj(t)＝（１−β）ｆCj(t+ｊt1)を算出し、予防保全分保全密度関数データ格納部に格納するステップと、
前記処理部により、前記事後保全分保全密度関数データ格納部に格納されている前記事後保全分の保全密度関数ｆCmcj(t)と前記予防保全分保全密度関数データ格納部に格納されている前記予防保全分の保全密度関数ｆCmpjとから、第２の合成保全密度関数ｆCmj(t)＝ｆCmcj(t)＋ｆCmpj(t)を導出し、第２合成保全密度関数データ格納部に格納するステップと、
をさらに含む請求項８記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記合成初回保全率関数が、前記初回予防保全率関数λCmp0(t)における前記時間ｔ1を０とした関数と前記事後保全についての前記初回保全率関数との和であり、
前記予防保全違失率算出ステップが、
各経年ｔについて前記合成初回保全率関数に対する前記事後保全についての前記初回保全率関数の割合を算出し、当該割合の統計量を前記予防保全し損なう率として採用するステップ
を含む請求項９記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記処理部により、前記第２合成保全密度関数データ格納部に格納されている前記第２合成保全密度関数と費用データ格納部に格納されている費用データとにより、保全コストを予測するステップ、
をさらに含む請求項９記載の情報処理方法。
【請求項１２】
処理部を有するコンピュータにより実行され、状態監視保全のオンコンディション保全を実施する場合における情報処理方法であって、
前記処理部により、実施した保全のうち一部のみの保全の保全データを格納する保全データ格納部から、経年が０の時点から事後保全の保全データが記録されている機器についての初回事後保全データを抽出して初回事後保全率分布のデータを生成し、初回事後保全率分布データ格納部に格納する初回事後保全率分布生成ステップと、
前記処理部により、前記初回事後保全率分布データ格納部に格納された前記初回事後保全率分布のデータから初回事後保全率関数を特定し、前記初回事後保全率関数のデータを初回事後保全率関数データ格納部に格納するステップと、
前記処理部により、前記初回事後保全率関数データ格納部に格納された前記初回事後保全率関数のデータから初回事後保全密度関数を導出し、初回事後保全密度関数のデータを初回事後保全密度関数データ格納部に格納するステップと、
前記処理部により、前記初回事後保全密度関数データ格納部に格納された前記初回事後保全密度関数のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする事後保全密度関数列ｆCoj(t)（ｊは１以上の整数）を導出する事後保全密度関数列生成ステップと、
前記処理部により、前記保全データ格納部に格納されている保全データに基づき、経年が０の時点から事後保全データが記録されている機器か否かを問わず合成事後保全率分布のデータを生成し、合成事後保全率分布データ格納部に格納する合成事後保全率分布生成ステップと、
前記処理部により、前記保全データ格納部から、経年が０の時点から予防保全の保全データが記録されている機器についての初回予防保全データを抽出して初回予防保全率分布のデータを生成し、初回予防保全率分布データ格納部に格納する初回予防保全率分布生成ステップと、
前記処理部により、前記初回事後保全密度関数データ格納部に格納されている前記初回事後保全密度関数において予防保全の周期Ｔ以降の保全密度Ｒ1(T)及び当該予防保全の周期２Ｔ以降の保全密度Ｒ1(2T)と前記初回予防保全率分布データ格納部に格納されている前記初回予防保全率分布における前記周期Ｔにおける保全率ｆCo1(T)とから、予防保全し損なう率βを特定し、予防保全違失率データ格納部に格納する予防保全違失率算出ステップと、
前記処理部により、前記劣化回復率αを仮に変動させて、前記事後保全密度関数列ｆCoj(t)を変換することによって得られる保全率関数列λCoj(t)の総和と前記予防保全違失率データ格納部に格納されている前記予防保全し損なう率βを乗じた前記総和との和である合成保全率関数と前記合成保全率分布データ格納部に格納されている前記合成保全率分布との適合度合いを判断し、前記合成保全率関数と前記合成保全率分布とが最も適合する前記劣化回復率αを特定し、劣化回復率データ格納部に格納する劣化回復率算出ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項１３】
前記予防保全違失率算出ステップにおいて、
前記予防保全をし損なう率βが、
β＝１−｛Ｒ1(T)−Ｒ1(2T)｝／ｆCo1(T)にて算出される
請求項１２記載の情報処理方法。
【請求項１４】
前記劣化回復率データ格納部に格納されている前記劣化回復率αと前記事後保全密度関数列ｆCoj(t)と前記予防保全違失率データ格納部に格納されている前記予防保全し損なう率βとを用いて、最適合成保全密度関数を算出し、最適合成保全密度関数データ格納部に格納するステップ
をさらに含む請求項１２記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記処理部により、前記最適合成保全密度関数データ格納部に格納されている前記最適合成保全密度関数と費用データ格納部に格納されている費用データとにより、保全コストを予測するステップ、
をさらに含む請求項１４記載の情報処理方法。
【請求項１６】
前記事後保全密度関数列生成ステップにおいて、
前記事後保全密度関数が、（ｊ−１）回目の保全がｔ＜ｊＴの事後保全であった機器のｊ回目の保全が事後保全になる確率と（ｊ−１）回目の保全がｔ＞ｊＴの事後保全であった機器のｊ回目の保全が事後保全になる確率と（ｊ−１）回目の保全がｔ＝ｎＴの予防保全であった機器のｊ回目の保全が事後保全になる確率とから特定され、
前記事後保全密度関数が、前記劣化回復率データ格納部に格納されている前記劣化回復率αの関数である事後保全の短縮時間Ｔjに関連する項を含む
ことを特徴とする請求項１２記載の情報処理方法。
【請求項１７】
前記最適合成保全密度関数データ格納部に格納されている、特定の部品の前記最適合成保全密度関数と、前記特定の部品が故障した際に生ずる、当該特定の部品を含む部位についての損失コストに関するデータを格納する損失コストデータ格納部に格納されている前記損失コストに関するデータと、前記特定の部品の定期点検コストと前記特定の部品の保全単価とを格納する保全コストデータ格納部に格納されている前記定期点検コスト及び前記保全単価とを用いて、特定の点検周期における部品総コストを算出し、記憶装置に格納する部品総コスト算出ステップと、
前記特定の点検周期を変動させて前記部品総コスト算出ステップを実施させて、前記部品総コストが最低となる点検周期を最適点検周期として特定するステップと、
を含み、請求項１２記載の情報処理方法。
【請求項１８】
前記部品総コスト算出ステップが、
前記特定の部品の前記保全単価と前記特定の部品の前記最適合成保全密度関数に含まれる前記特定の点検周期毎に予防保全が行われる確率を表す密度関数との積と、前記特定の部品の前記保全単価と前記特定の部品の前記最適合成保全密度関数に含まれる前記特定の点検周期間に事後保全が行われる確率を表す密度関数との積と、前記定期点検コストと、前記特定の部品を含む部位についての損失コストと前記特定の部品の前記最適合成保全密度関数に含まれる前記点検周期間に事後保全が行われる確率を表す密度関数との積との総和を所定期間積分するステップ
を含む、請求項１７記載の情報処理方法。
【請求項１９】
請求項１乃至１８記載の情報処理方法をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項２０】
実施した保全のうち一部のみの保全の保全データを格納する保全データ格納部から、経年が０の時点から保全データが記録されている機器についての初回保全データを抽出して初回保全率分布のデータを生成し、初回保全率分布データ格納部に格納する初回保全率分布生成手段と、
前記初回保全率分布データ格納部に格納された前記初回保全率分布のデータから初回保全率関数を特定し、前記初回保全率関数のデータを初回保全率関数データ格納部に格納する手段と、
前記初回保全率関数データ格納部に格納された前記初回保全率関数のデータから初回保全密度関数を導出し、初回保全密度関数のデータを初回保全密度関数データ格納部に格納する手段と、
前記初回保全密度関数データ格納部に格納された前記初回保全密度関数のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数列ｆj(t)（ｊは１以上の整数）を導出する手段と、
前記保全データ格納部に格納されている保全データに基づき、経年が０の時点から保全データが記録されている機器か否かを問わず合成保全率分布のデータを生成し、合成保全率分布データ格納部に格納する合成保全率分布生成手段と、
前記劣化回復率αを仮に変動させて、前記保全密度関数列を変換することによって得られる保全率関数列λj(t)の総和である合成保全率関数と前記合成保全率分布データ格納部に格納された前記合成保全率分布との適合度合いを判断し、前記合成保全率関数と前記合成保全率分布とが最も適合する前記劣化回復率αを特定し、劣化回復率データ格納部に格納する劣化回復率算出手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２１】
実施した保全のうち一部のみの保全の保全データを格納する保全データ格納部から、経年が０の時点から事後保全の保全データが記録されている機器についての初回事後保全データを抽出して初回事後保全率分布のデータを生成し、初回事後保全率分布データ格納部に格納する初回事後保全率分布生成手段と、
前記初回事後保全率分布データ格納部に格納された前記初回事後保全率分布のデータから初回事後保全率関数を特定し、前記初回事後保全率関数のデータを初回事後保全率関数データ格納部に格納する手段と、
前記初回事後保全率関数データ格納部に格納された前記初回事後保全率関数のデータから初回事後保全密度関数を導出し、初回事後保全密度関数のデータを初回事後保全密度関数データ格納部に格納する手段と、
前記初回事後保全密度関数データ格納部に格納された前記初回事後保全密度関数のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする事後保全密度関数列ｆCoj(t)（ｊは１以上の整数）を導出する事後保全密度関数列生成手段と、
前記保全データ格納部に格納されている保全データに基づき、経年が０の時点から事後保全データが記録されている機器か否かを問わず合成事後保全率分布のデータを生成し、合成事後保全率分布データ格納部に格納する合成事後保全率分布生成手段と、
前記保全データ格納部から、経年が０の時点から予防保全の保全データが記録されている機器についての初回予防保全データを抽出して初回予防保全率分布のデータを生成し、初回予防保全率分布データ格納部に格納する初回予防保全率分布生成手段と、
前記初回事後保全密度関数データ格納部に格納されている前記初回事後保全密度関数において予防保全の周期Ｔ以降の保全密度Ｒ1(T)及び当該予防保全の周期２Ｔ以降の保全密度Ｒ1(2T)と前記初回予防保全率分布データ格納部に格納されている前記初回予防保全率分布における前記周期Ｔにおける保全率ｆCo1(T)とから、予防保全し損なう率βを特定し、予防保全違失率データ格納部に格納する予防保全違失率算出手段と、
前記劣化回復率αを仮に変動させて、前記事後保全密度関数列ｆCoj(t)を変換することによって得られる保全率関数列λCoj(t)の総和と前記予防保全違失率データ格納部に格納されている前記予防保全し損なう率βを乗じた前記総和との和である合成保全率関数と前記合成保全率分布データ格納部に格納されている前記合成保全率分布との適合度合いを判断し、前記合成保全率関数と前記合成保全率分布とが最も適合する前記劣化回復率αを特定し、劣化回復率データ格納部に格納する劣化回復率算出手段と、
を有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備や機器の保全に関する情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
機器や設備の設計から廃棄に至るまでに発生するあらゆるコストを長期的に推定する手法として、ライフサイクルマネジメントがある。このうち、保全コストに着目したものはメンテナンスマネジメントと呼ばれ、各種保全が実施される確率を時間を変数にした関数（以下、保全密度関数と呼ぶ。）として表わし、この関数にその保全にかかるコストを乗じて、機器の保全コストを経時的に算出する。
【０００３】
この時、保全密度関数は、保全データが完全な場合、すなわち機器や設備の使用開始から現時点までの全ての保全履歴が揃っている場合であれば、それを基に実績値として導出できる。また、保全密度関数を表現するためには、信頼性工学におけるリニューアル・セオリー（renewal theory）が用いられ、事後保全、及び予防保全の時間計画保全については、既に検討されている。例えば、日本建築学会計画系論文報告集第４３５号，１９９２年５月，第２３頁乃至第３１頁，高草木  明や、日本建築学会計画系論文集第４５９号，１９９４年５月，第２７頁乃至第３６頁，高草木  明などを参照のこと。
【非特許文献１】日本建築学会計画系論文報告集第４３５号，１９９２年５月，第２３頁乃至第３１頁，高草木  明
【非特許文献２】日本建築学会計画系論文集第４５９号，１９９４年５月，第２７頁乃至第３６頁，高草木  明
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、（１）予防保全の状態監視保全（ＣＢＭ）についての保全密度関数は検討されていない。（２）また、保全データが不完全な場合、すなわちデータ存在期間が部分的であり、全ての保全履歴が揃っていない場合には、保全密度関数を実績値として導出できず、このような場合には根拠のない劣化回復率を仮定して保全密度関数を特定している。（３）さらに、劣化回復率は保全の種類によって異なると考えられるが、保全データが不完全な場合、従来技術では劣化回復率を導出することができない。このような問題について従来技術では、適切な解決手法を開示していない。
【０００５】
従って、本発明の目的は、保全データが不完全な場合においても劣化回復率を適切に算出する技術を提供することである。
【０００６】
また、本発明の他の目的は、各種保全手法に対応して保全密度関数を導出するための技術を提供することである。
【０００７】
さらに、本発明の他の目的は、適切な劣化回復率を算出して適切な保全密度関数を導出するための技術を提供することである。
【０００８】
さらに、本発明の他の目的は、適切な保全密度関数を導出し、保全コストを適切に予測するための技術を提供することである。
【０００９】
さらに、本発明の他の目的は、適切な保全密度関数から適切な保全周期を予測するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の態様に係る情報処理方法は、コンピュータの処理部により、実施した保全のうち一部のみの保全の保全データを格納する保全データ格納部から、経年が０の時点から保全データが記録されている機器についての初回保全データを抽出して初回保全率分布のデータを生成し、初回保全率分布データ格納部に格納する初回保全率分布生成ステップと、処理部により、初回保全率分布データ格納部に格納された初回保全率分布のデータから初回保全率関数を特定し、初回保全率関数のデータを初回保全率関数データ格納部に格納するステップと、処理部により、初回保全率関数データ格納部に格納された初回保全率関数のデータから初回保全密度関数を導出し、初回保全密度関数のデータを初回保全密度関数データ格納部に格納するステップと、処理部により、初回保全密度関数データ格納部に格納された初回保全密度関数のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数列ｆj(t)（ｊは１以上の整数）を導出するステップと、処理部により、保全データ格納部に格納されている保全データに基づき、経年が０の時点から保全データが記録されている機器か否かを問わず合成保全率分布のデータを生成し、合成保全率分布データ格納部に格納する合成保全率分布生成ステップと、処理部により、劣化回復率αを仮に変動させて、保全密度関数列を変換することによって得られる保全率関数列λj(t)の総和である合成保全率関数と合成保全率分布データ格納部に格納された合成保全率分布との適合度合いを判断し、合成保全率関数と合成保全率分布とが最も適合する劣化回復率αを特定し、劣化回復率データ格納部に格納する劣化回復率算出ステップとを含む。
【００１１】
このような手法を用いれば、不完全な保全データしか存在しない場合にも適切な劣化回復率αを算出することができるようになる。
【００１２】
また、劣化回復率算出ステップは、保全密度関数列ｆj(t)において対応する保全密度関数に近似し且つ特定の形を有する第２の保全密度関数ｆ'j(t)を導出するステップと、第２の保全密度関数列ｆ'j(t)の系列を、対応する保全率関数列λj(t)に変換するステップとを含むようにしてもよい。このようにすることによって、保全密度関数列が保全率関数列に適切に変換されるようになる。
【００１３】
さらに、上で述べた適合度合いは、合成保全率関数と合成保全率分布との差の二乗に関する値に基づき判断するようにしてもよい。例えば、上記値が最低か否かを判断することによって適合度合いを判断する。
【００１４】
また、本発明の第１の態様において、処理部により、劣化回復率データ格納部に格納されている劣化回復率αと保全密度関数列ｆj(t)とを用いて保全密度関数列ｆj(t)の総和である合成保全密度関数を特定し、合成保全密度関数データ格納部に格納するステップをさらに含むようにしてもよい。これによって、適切な保全密度関数が導出されるようになる。
【００１５】
さらに、本発明の第１の態様において、処理部により、合成保全密度関数データ格納部に格納されている合成保全密度関数と費用データ格納部に格納されている費用データとにより、保全コストを予測するステップをさらに含むようにしてもよい。このようにして、適切な保全コストを予測することができるようになる。
【００１６】
また、時間計画保全を実施している場合には、初回保全率分布生成ステップ及び合成保全率分布生成ステップにおいて事後保全についての保全データについて処理を行うようにすればよい。
【００１７】
さらに、状態監視保全のモニタリング保全を実施している場合には、初回保全率分布生成ステップ及び合成保全率分布生成ステップにおいて事後保全についての保全データについて処理を行うようにすればよい。このように様々な保全方式に対処することも可能となる。
【００１８】
また、状態監視保全のモニタリング保全の場合には、処理部により、保全データ格納部から、経年が０の時点から予防保全データが記録されている機器についての初回予防保全データを抽出して初回予防保全率分布のデータを生成し、初回予防保全率分布データ格納部に格納する初回予防保全率分布生成ステップと、処理部により、予防保全により保全が前倒しになる時間ｔ1を仮に変動させて、初回予防保全率分布データ格納部に格納されている初回予防保全率分布における経年にｔ1を加算したデータを基に生成され且つ時間ｔ1だけ時間的に左にシフトさせた初回予防保全率関数λCmp0(t)と初回予防保全率分布データ格納部に格納された初回予防保全率分布との適合度合いを判断し、初回予防保全率関数と初回予防保全率分布とが最も適合する時間ｔ1を特定し、時間データ格納部に格納する時間算出ステップとをさらに含むようにしてもよい。状態監視保全のモニタリング保全の場合には、頻繁に監視を行うことによって故障する前に予防保全を行う。その場合、予防保全により保全が前倒しになるが、最初の保全が前倒しになる時間が時間ｔ1であり、当該時間ｔ1が適切に算出されるようになる。
【００１９】
さらに、状態監視保全のモニタリング保全の場合には、処理部により、初回予防保全率関数λCmp0(t)における時間ｔ1を０とした関数及び初回保全率関数データ格納部に格納された、事後保全についての初回保全率関数から特定され且つ仮に保全を全て事後保全とした場合における合成初回保全率関数に対する事後保全についての初回保全率関数の割合である、予防保全し損なう率βを算出し、予防保全違失率データ格納部に格納する予防保全違失率算出ステップと、処理部により、合成初回保全率関数を、対応する第２の初回保全密度関数に変換するステップと、処理部により、劣化回復率データ格納部に格納されている劣化回復率αと第２の初回保全密度関数とから、第２の保全密度関数列ｆCj(t)（ｊは１以上の整数）を生成し、第２保全密度関数データ格納部に格納するステップと、処理部により、第２保全密度関数データ格納部に格納されている第２の保全密度関数列ｆCj(t)と予防保全違失率データ格納部に格納されている予防保全し損なう率βとから、事後保全分の保全密度関数ｆCmcj(t)＝βｆCj(t)を算出し、事後保全分保全密度関数データ格納部に格納するステップと、処理部により、第２保全密度関数データ格納部に格納されている第２の保全密度関数列ｆCj(t)と予防保全違失率データ格納部に格納されている予防保全し損なう率βと時間データ格納部に格納されている時間ｔ1(t)とから、予防保全分の保全密度関数ｆCmpj(t)＝（１−β）ｆCj(t+ｊt1)を算出し、予防保全分保全密度関数データ格納部に格納するステップと、処理部により、事後保全分保全密度関数データ格納部に格納されている事後保全分の保全密度関数ｆCmcj(t)と予防保全分保全密度関数データ格納部に格納されている予防保全分の保全密度関数ｆCmpjとから、第２の合成保全密度関数ｆCmj(t)＝ｆCmcj(t)＋ｆCmpj(t)を導出し、第２合成保全密度関数データ格納部に格納するステップとをさらに含むようにしてもよい。
【００２０】
このようにすれば、適切な劣化回復率α、予防保全し損なう率β及び保全が前倒しになる時間ｔ1により、適切な合成保全密度関数を得ることができるようになる。  また、上で述べた合成初回保全率関数が、初回予防保全率関数λCmp0(t)における時間ｔ1を０とした関数と事後保全についての初回保全率関数との和とすることも可能である。また、上で述べた予防保全違失率算出ステップが、各経年ｔについて合成初回保全率関数に対する事後保全についての初回保全率関数の割合を算出し、当該割合の統計量を予防保全し損なう率として採用するステップを含むようにしてもよい。このようにすればより予防保全し損なう率を適切に算出することができるようになる。
【００２１】
本発明の第２の態様に係る情報処理方法は、状態監視保全のオンコンディション保全を実施する場合における情報処理方法であって、コンピュータの処理部により、実施した保全のうち一部のみの保全の保全データを格納する保全データ格納部から、経年が０の時点から事後保全の保全データが記録されている機器についての初回事後保全データを抽出して初回事後保全率分布のデータを生成し、初回事後保全率分布データ格納部に格納する初回事後保全率分布生成ステップと、処理部により、初回事後保全率分布データ格納部に格納された初回事後保全率分布のデータから初回事後保全率関数を特定し、初回事後保全率関数のデータを初回事後保全率関数データ格納部に格納するステップと、処理部により、初回事後保全率関数データ格納部に格納された初回事後保全率関数のデータから初回事後保全密度関数を導出し、初回事後保全密度関数のデータを初回事後保全密度関数データ格納部に格納するステップと、処理部により、初回事後保全密度関数データ格納部に格納された初回事後保全密度関数のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする事後保全密度関数列ｆCoj(t)（ｊは１以上の整数）を導出する事後保全密度関数列生成ステップと、処理部により、保全データ格納部に格納されている保全データに基づき、経年が０の時点から事後保全データが記録されている機器か否かを問わず合成事後保全率分布のデータを生成し、合成事後保全率分布データ格納部に格納する合成事後保全率分布生成ステップと、処理部により、保全データ格納部から、経年が０の時点から予防保全の保全データが記録されている機器についての初回予防保全データを抽出して初回予防保全率分布のデータを生成し、初回予防保全率分布データ格納部に格納する初回予防保全率分布生成ステップと、処理部により、初回事後保全密度関数データ格納部に格納されている初回事後保全密度関数において予防保全の周期Ｔ以降の保全密度Ｒ1(T)及び当該予防保全の周期２Ｔ以降の保全密度Ｒ1(2T)と初回予防保全率分布データ格納部に格納されている初回予防保全率分布における周期Ｔにおける保全率ｆCo1(T)とから、予防保全し損なう率βを算出し、予防保全違失率データ格納部に格納する予防保全違失率算出ステップと、処理部により、劣化回復率αを仮に変動させて、事後保全密度関数列ｆCoj(t)を変換することによって得られる保全率関数列λCoj(t)の総和と予防保全違失率データ格納部に格納されている予防保全し損なう率βを乗じた総和との和である合成保全率関数と合成保全率分布データ格納部に格納されている合成保全率分布との適合度合いを判断し、合成保全率関数と合成保全率分布とが最も適合する劣化回復率αを特定し、劣化回復率データ格納部に格納する劣化回復率算出ステップとを含む。
【００２２】
このように従来では取り扱うことができなかった状態監視保全のオンコンディション保全方式が採用される場合においても、適切な劣化回復率αを算出することができるようになる。
【００２３】
また、上で述べた予防保全違失率算出ステップにおいて、予防保全をし損なう率βが、β＝１−｛Ｒ1(T)−Ｒ1(2T)｝／ｆCo1(T)にて算出されるようにしてもよい。
【００２４】
さらに、本発明の第２の態様において、劣化回復率データ格納部に格納されている劣化回復率αと事後保全密度関数列ｆCoj(t)と予防保全違失率データ格納部に格納されている予防保全し損なう率βとを用いて、最適合成保全密度関数を算出し、最適合成保全密度関数データ格納部に格納するステップをさらに含むようにしてもよい。
【００２５】
また、本発明の第２の態様において、処理部により、最適合成保全密度関数データ格納部に格納されている最適合成保全密度関数と費用データ格納部に格納されている費用データとにより、保全コストを予測するステップをさらに含むようにしてもよい。
【００２６】
また、上で述べた事後保全密度関数列生成ステップにおいて、事後保全密度関数が、（ｊ−１）回目の保全がｔ＜ｊＴの事後保全であった機器のｊ回目の保全が事後保全になる確率と（ｊ−１）回目の保全がｔ＞ｊＴの事後保全であった機器のｊ回目の保全が事後保全になる確率と（ｊ−１）回目の保全がｔ＝ｎＴの予防保全であった機器のｊ回目の保全が事後保全になる確率とから特定されるようにしてもよい。さらに、事後保全密度関数が、劣化回復率データ格納部に格納されている劣化回復率αの関数である事後保全の短縮時間Ｔjに関連する項を含むようにしてもよい。このような計算を行うことによって、事後保全密度関数列が適切に算出されるようになる。
【００２７】
また、最適合成保全密度関数データ格納部に格納されている、特定の部品の最適合成保全密度関数と、特定の部品が故障した際に生ずる、当該特定の部品を含む部位についての損失コストに関するデータを格納する損失コストデータ格納部に格納されている損失コストに関するデータと、特定の部品の定期点検コストと特定の部品の保全単価とを格納する保全コストデータ格納部に格納されている定期点検コスト及び保全単価とを用いて、特定の点検周期における部品総コストを算出し、記憶装置に格納する部品総コスト算出ステップと、特定の点検周期を変動させて部品総コスト算出ステップを実施させて、部品総コストが最低となる点検周期を最適点検周期として特定するステップとを含むようにしてもよい。状態監視保全のオンコンディション保全における最適合成保全密度関数を得られれば、上で述べた処理によって最適な点検周期を特定できるようになる。
【００２８】
また、部品総コスト算出ステップが、特定の部品の保全単価と特定の部品の最適合成保全密度関数に含まれる特定の点検周期毎に予防保全が行われる確率を表す密度関数との積と、特定の部品の保全単価と特定の部品の最適合成保全密度関数に含まれる特定の点検周期間に事後保全が行われる確率を表す密度関数との積と、定期点検コストと、特定の部品を含む部位についての損失コストと特定の部品の最適合成保全密度関数に含まれる点検周期間に事後保全が行われる確率を表す密度関数との積との総和を所定期間積分するステップを含むようにしてもよい。
【００２９】
本発明に係る方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することも可能であり、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークを介してディジタル信号にて頒布される場合もある。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、保全データが不完全な場合においても劣化回復率を適切に算出することができるようになる。
【００３１】
また、本発明の他の側面によれば、各種保全手法に対応して保全密度関数を導出することができるようになる。
【００３２】
さらに、本発明の他の側面によれば、適切な劣化回復率を算出して適切な保全密度関数を導出することができるようになる。
【００３３】
さらに、本発明の他の側面によれば、適切な保全密度関数を導出し、保全コストを適切に予測することができるようになる。
【００３４】
さらに、本発明の他の側面によれば、適切な保全密度関数から適切な保全周期を予測することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
［本発明の原理］
［目的］
企業などにおいて保持される、設備や機器などの保全データは、例えば所定の時期より前が存在しないといったように不完全な場合が多い。このような不完全な保全データにおいて、その保全が当該機器に対して通算何回目かを特定することが不可能な場合、その機器に対して繰り返し行われる保全を考慮した長期的な保全コストを推定することは非常に困難である。そこで、不完全な保全データを基に、信頼性工学において信頼性と保全性を組み合わせたrenewal theoryと、劣化回復に伴う保全間隔の短縮原理とを適用することにより、劣化回復率の定量化及び保全密度関数の導出を図るものである。なお、本願で取り扱う不完全な保全データは、少なくとも一部に初回保全のデータが含まれるものとする。
【００３６】
［保全率の定義］
保全率とは、保全データが存在する期間において、ある機器が経年ｔ年の時に保全（部品取替や修理など）を行った件数をｎ、経年ｔ年を経験した機器台数（標本数）をＮとすると、ｎ／Ｎで表わされる確率をいう。保全率分布とは、保全率を経年毎に時系列で表わしたものである。さらに、保全率関数とは、保全率分布に従う関数をいい、λ(t)で表わし、保全密度関数からも導くことができる。保全密度関数とは、時刻ｔでの単位時間あたりの保全の発生確率を表わす関数をいい、ｆ(t)で表わし、保全率関数からも導くことができる。
【００３７】
［renewal theory]
システムのアベイラビリティ（availability）は、「修理可能なシステム（または機器）がある特定の瞬間に機能を維持している確率」と定義され、このアベイラビリティを信頼性と保全性の組み合わせで表現する理論としてrenewal theoryがある。renewal theoryは、もともと１９３９年アメリカにおいてA.J.Lotkaが最初に取替問題として扱い、N.R.Campbellが街灯を事前取替することの利益を議論し発展してきた。日本においても１９７０年代以降信頼性工学及び保全性工学の分野で研究されており、主に建築部門で取り組みがなされている。本発明では、このrenewal theoryを利用して、保全密度関数を導出する。
【００３８】
［１．事後保全の場合（corrective maintenance）］
１−１）一般モデル
理想的な事後保全を考えた場合（図１）、１回目の保全密度関数をｆ0(t)＝ｆC1(t) とすると、１回目の保全がｘ時に行われ、その後ｔ時に２回目の保全が行われるとき、１回目の保全が行われる確率はｆC1(x) であり、１回目の保全から２回目の保全が行われる確率はｆ0(t-x)（これらは互いに独立な確率変数）である。これらを掛け合わせｘの範囲について積分したものが（１）式となり、これが２回目の保全密度関数である。
【数１】
2007200282.tif 000003
【００３９】
従って、以下同様に展開すると、理想的な事後保全におけるｊ回目（ｊ≧２）の保全密度関数 は（２）式のようになる。
【数２】
2007200282.tif 000004
図１は、上で述べたｆCj(t)の展開をグラフで示している。
【００４０】
１−２）劣化回復モデル
上では理想的な事後保全の場合を述べたが、実際の保全は不完全であるため、初期状態と全く同等の水準にまで回復させることは不可能であり、初期状態よりやや低い水準までしか回復させることができない。次回の保全においては、この水準より更に低い水準が回復水準となる。これを繰り返してゆくうちに劣化回復に伴う保全の間隔が縮まっていく。
【００４１】
本劣化回復モデルにおいては、以下のような事項を前提とする。
（１）保全に伴う劣化回復率をαとすると、α＝（ｊ回目の回復量）／（ｊ−１回目の回復量）で表される。
（２）保全による劣化回復後、次の保全までの時間分布は、初期状態から平均劣化関数λ0(t) において（１−α）までの劣化進行に要する時間だけ短くなるものとする。
（３）保全率は保全種別ごとに分類して求めるため、劣化関数と保全率関数は等しいものとする。
【００４２】
実際に不完全な事後保全を考えた場合、１回目の保全密度関数をｆ0(t)＝ｆC1(t) とすると、（１）式と同様に２回目の保全密度関数は（３）式で表わされる。
【数３】
2007200282.tif 000005
【００４３】
ここでＴ1は、１回目の劣化回復のための保全が実施された時点から２回目の劣化量許容限界値ｋに至る時間の分布において、ｆ0(t) と比べたときの平均値の短縮時間であり、次のように考える。具体的には、図２（ａ）に沿って説明する。すなわち、保全によって、回復率α（α＜１）まで劣化が回復するが、逆に言えば（１−α）ｋまで劣化が進行した状態にある。そして、それ以降λ0(t) の劣化関数において（１−α）ｋまで劣化が進行した状態から継続して劣化が進行するものとすると、（１−α）ｋ＝ａＴ1bから、T1は（４）式に示すようになる。
【数４】
2007200282.tif 000006
但し、Ｔ1＞０であり、ｇは、新品から劣化量許容規定値ｋに至る時間の平均値である。
【００４４】
図２に示したように、次に劣化量許容限界値ｋに達して２回目の保全を実施した後には、保全を実施しても（１−α2）ｋまでしか回復せず、Ｔ1より長いＴ2だけλ0(t)を左に平行移動させることになる。同様に、３回目の保全を実施した後には、保全を実施しても（１−α3）までしか回復せず、Ｔ2より長いＴ3だけλ0(t)を左に平行移動させることになる。
【００４５】
したがって、以下同様とすると、不完全な保全におけるｊ回目（ｊ≧2）の保全密度関数ｆCj (t)は（５）式となり、ＴjはＴ1の場合と同様に（６）式となる。
【数５】
2007200282.tif 000007
【数６】
2007200282.tif 000008
なお、Ｔj＞０である。
【００４６】
図２（ｂ）に示したように、ｆ0(t)をｔだけ右にシフトさせるとｆ0(t-x) となり、さらにＴ1だけ左にシフトさせるとｆ0(t+T1-x)となる。また、ｆ0(t)＝ｆC1(t) とすると、ｔ＝ｘで保全が発生する確率はｆC1(x)であり、２回目の保全はｆ0(t+T1-x)の確率で発生するため、ｊ＝２で（３）式のようにｆC2(t)を求めることができる。同様にｆC3(t)も（５）式で規定される。
【００４７】
このようにして、ｔ時点における不完全な保全を受けたときの合成保全密度関数ｆC(t) は（７）式で表わされ、保全密度関数ｆCj(t)のたたみ込みの総和となる。
【数７】
2007200282.tif 000009
図２（ｂ）にもｆC(t)は示されている。
【００４８】
［２．予防保全の場合（preventive maintenance）］
予防保全には時間計画保全ＴＢＭ（Time-Based Maintenance）、状態監視保全ＣＢＭ（Condition-Based Maintenance）、設備診断技術さらに信頼性管理を中心にした保全ＲＣＭ（Reliability Centered Maintenance）などがあるが、ここではＴＢＭとＣＢＭについて考察するものとする。なお、予防保全は事後保全とは異なり、故障部品に対する保全だけでなく、未故障部品に対する保全についても考慮する必要がある。
【００４９】
２−１）ＴＢＭ一斉取替（simultaneous exchange）
一斉取替とは、部品を周期Ｔごとに定期取替を行う予防保全において、一部の部品を周期Ｔの間に事後保全により取り替えても、予め決められた周期Ｔになったら部品を全て一斉に定期取替を行う方式をいう。
【００５０】
２−１−１）一般モデル
理想的な一斉取替を考えた場合、１回目の保全密度関数をｆ0(t)＝ｆTs1(t) とすると、ｊ回目（ｊ≧２）の保全についての保全密度関数ｆTsj(t) は（８）式で表わされる。
【数８】
2007200282.tif 000010
但し、ｔ＞Ｔにおいてｆ0(t)＝０である。
また、Ｒ0(t)は、時刻０におけるｆ0(t)の信頼度である。
【数９】
2007200282.tif 000011
【００５１】
図３に示すように、保全周期Ｔまではｆ0(t)に沿って保全密度は上昇し、保全周期Ｔでは、上で述べたＴＢＭ一斉取替の定義通りＲ0(0)となる。ハッチングが付された範囲は、保全周期Ｔまでの未故障部品の保全密度を示している。その後、次の保全周期２Ｔまではｆ0(t)に沿って再度保全密度は上昇し、保全周期２Ｔでは、再度Ｒ0(0)となる。
【００５２】
２−１−２）劣化回復モデル
上では理想的な保全のモデルを述べたが、実際の保全は不完全であるため、保全の不良率を考慮する必要がある。ここでは１−２）と同様に保全に伴う劣化回復率αを考えると、保全の不良率は（１−α）で表わされる。但し、周期Ｔごとに一斉取替されることから毎回Ｔ1だけ短縮されることになる。
【００５３】
従って、不完全な一斉取替を考えた場合、１回目の保全密度関数をｆ0(t)＝ｆTs1(t)とすると、ｊ回目（ｊ≧2）の保全についての保全密度関数ｆTsj(t) は（９）式で表わされる。
【数１０】
2007200282.tif 000012
但し、ｔ＞Ｔにおいてｆ0(t)＝０である。また、Ｒ0(0)は上で述べたのと同じである。
【００５４】
図４に劣化回復モデルにおける保全密度関数ｆTsj(t)を示しているが、図３とは異なり、ｆTs2(t)以降の保全密度関数が左にＴ1だけシフトされている。
【００５５】
２−２）ＴＢＭ個別事前取替（individual exchange）
【００５６】
個別事前取替とは、部品を周期Ｔ毎に定期取替を行う予防保全において、周期Ｔの間で故障した部品は事後保全により取り替え、周期Ｔの間で無故障だった部品は個別に周期Ｔで定期取替を行う方式をいう。これにより保全パターンは図５に示すようになる。すなわち、０＜ｔ≦ＴとＴ＜ｔ≦２Ｔとのいずれにおいても事後保全と予防保全との可能性があるため、それらの組み合わせとして４パターン存在している。
【００５７】
２−２−１）一般モデル
ここでは、保全パターン３及び４のみを考えるものとする。そして理想的な個別事前取替を考えた場合、１回目の保全密度関数をｆ0(t)＝ｆTi1(t) とすると、ｊ回目（ｊ≧２）の保全についての保全密度関数ｆTij(t) は（１０）式で表わされる。但し、この保全密度関数は、前回の定期取替時に予防取替を受けた部品が、その次の定期取替の間に故障する確率の密度を表わすもので、前回の定期取替前に事後保全により取り替えた部品が前回の定期取替後、次の定期取替の間に故障する確率は含まれていない。
【数１１】
2007200282.tif 000013
但し、ｔ＞Ｔにおいてｆ0(t)＝０である。
また、Ｒ0(T)は、時刻Ｔにおけるｆ0(t)の信頼度であり、以下のように表される。
【数１２】
2007200282.tif 000014
【００５８】
（１０）式を図６に示す。上で述べたように、保全パターン３では、予防保全後事後保全となる保全パターンであるから、保全周期Ｔで保全される場合には保全密度はＲ0(T)であり、その後事後保全となる場合にはｆ0(t-T)に従うので、全体としてはＴ＜ｔ＜２ＴではｆTi2(t)＝Ｒ0(T)・ｆ0(t-T)となる。また、予防保全の後予防保全となる場合には、ｔ＝２Ｔで｛Ｒ0(T)｝2となる。以後、これを繰り返せば、図６に示されるようになる。なお、ハッチングが付された部分は、Ｒ0(T)を示している。
【００５９】
２−２−２）劣化回復モデル
上では理想的な保全を述べたが、実際の保全は不完全であるため、保全の不良率を考慮する必要があることから、１−２）と同様に保全に伴う劣化回復率αを考える。ｊ回目（ｊ≧２）の保全についての保全密度関数ｆTij(t) は、図５の保全パターン１乃至４の和となる。なお、１回目の保全密度関数をｆ0(t)＝ｆTi1(t) とする。
【００６０】
（１）０＜ｔ＜（j-1）Ｔの間に前回の保全で事後保全により（ｊ−１）回目の取替を受け、次の周期ｊＴに至る前に事後保全でｊ回目の取替をされる保全密度は（１１）式で表わされる。
【数１３】
2007200282.tif 000015
なお、ｔ＞Ｔにおいてｆ0(t)＝０である。
【００６１】
（２）０＜ｔ＜(j-1)Ｔの間に前回の保全で事後保全により（ｊ−１）回目の取替を受け、その後Ｔ以上故障せず、周期ｊＴで予防保全によるｊ回目の取替をされる保全密度は（１２）式で表わされる。
【数１４】
2007200282.tif 000016
【００６２】
（３）ｔ＝(j-1)Ｔにおいて予防保全により取替を受け、その後次の周期ｊＴに至る前に事後保全によるｊ回目の取替をされる保全密度は（１３）式で表わされる。
【数１５】
2007200282.tif 000017
なお、ｔ＞Ｔにおいてｆ0(t)＝０である。
【００６３】
（４）ｔ＝(j-1)Ｔにおいて予防保全により取替を受け、その後次の周期ｊＴに至るまで故障せず、周期ｊＴで予防保全によるｊ回目の取替をされる保全密度は（１４）式で表わされる。
｛Ｒ(T)}j         （ｔ＝ｊＴ）   （１４）
【００６４】
従って、不完全な保全におけるｊ回目の保全についての保全密度関数ｆTij(t) は（１５）式で表わされる。
【数１６】
2007200282.tif 000018
なお、ｔ＞Ｔにおいてｆ0(t)＝０である。また、Ｒ0(T)は上で述べたとおりである。
【００６５】
（１５）式を図７に示す。図７からも分かるように、０＜ｔ＜Ｔではｆ0(t)＝ｆTi1(t)であるが、ｔ＝Ｔでは（４）で規定したＲ0(T)となる。また、Ｔ＜ｔ＜２Ｔでは（１）（細点線）及び（３）（一点鎖線）で表される曲線の和ｆTi2(t)となる。ｔ＝２Ｔでは（２）及び（４）で規定した値の和となる。以下、同様である。
【００６６】
［３．ＣＢＭモニタリング保全］
３−１）一般モデル
モニタリング保全とは、設備や機器の状態監視を高頻度で実施する保全で、このような監視下においては細かく劣化進行の把握ができることから、理想的な保全における保全密度関数は１−１）で述べた事後保全の保全密度関数ｆCj(t) に近い形となる。
【００６７】
ここで、図８（ａ）及び（ｂ）に示したように、モニタリング保全による対策実施レベルを劣化量許容限界値ｋのρ％（以下、ＣＢＭ対策レベル率）とすると、１回目の保全の保全密度関数ｆCmj(t)は、ｆ0(t)＝ｆC1(t) をｔ1だけ左に平行移動したものになる。具体的には、図８（ａ）に示したように、劣化量λ0(t)＝ａｔb＝ρｋとなるｈで保全が行われ、劣化量が０に戻るが、事後保全であれば劣化量λ0(t)＝ａｔb＝ｋとなるｇで保全が行われ、劣化量が０に戻る。よって、ｔ1は以下のとおりである。
【数１７】
2007200282.tif 000019
【００６８】
従って、以下同様とすると、理想的な保全におけるｊ回目（ｊ≧２）の保全についての保全密度関数ｆCmj(t)は（１７）式で表され、ｔjはｔ1の場合と同様で（１８）式で表される。
【数１８】
2007200282.tif 000020
【数１９】
2007200282.tif 000021
【００６９】
３−２）劣化回復モデル
上では理想的な保全を述べたが、実際には他の保全方式と同様に劣化回復率αに加え、全ての故障を予防保全により対処することはできないことから、予防保全をし損なう確率をβ％として考える。ここで、β＝１００％の場合の保全密度関数は１−２）で述べた事後保全の保全密度関数ｆCj(t)となる。
【００７０】
従って、不完全な保全におけるｊ回目（ｊ≧２）の保全についての保全密度関数ｆCmj(t)は、事後保全分ｆCmcj(t)＝β・ｆCj(t)と、予防保全分ｆCmpj(t)＝（１−β）・ｆCj(t+tj)の和として（１９）式で表される。なお、１回目の保全密度関数はｆ0(t)＝ｆC1(t) とする。
【数２０】
2007200282.tif 000022
【数２１】
2007200282.tif 000023
【００７１】
図９（ａ）及び（ｂ）を用いて（１９）式を説明する。ＣＢＭモニタリング保全における劣化量については、図９（ａ）に示すように、図２（ａ）に示した事後保全における劣化回復率αを考慮した劣化量変化と、図８（ａ）に示したＣＢＭ対策レベル率ρを考慮した劣化量変化とを合わせて考慮した結果決定される。すなわち、保全を行う毎に徐々に劣化回復量が減少して保全間隔も短くなって行く。但し、短くなる時間間隔はＣＢＭモニタリング保全の一般モデルと同じである。
【００７２】
また、図９（ｂ）に示すように、ＣＢＭモニタリング保全の保全密度は、事後保全分ｆCmcj(t)（点線）と予防保全分ｆCmpj(t)（一点鎖線）の和になっている。但し、予防保全分ｆCmpj(t)については、細点線の曲線をｔjだけ左に移動させた曲線であり、ＣＢＭ対策レベル率ρの影響が反映されている。当然ながら、事後保全分ｆCmcj(t)と予防保全分ｆCmpj(t)との両方には、予防保全をし損なう確率βの影響を受けている。また、Ｔjは、（６）式からαの影響を受けている。
【００７３】
［４．ＣＢＭオンコンディション保全］
４−１）一般モデル
オンコンディション保全とは、設備や機器の状態監視を定期的な機能試験などにより低頻度で実施する保全で、このような監視下における保全率は、ＴＢＭ個別事前取替の保全密度関数ｆTij(t) の考え方がベースとなる。
【００７４】
但し、前提条件として、当該定期点検時に取り替える部品は、仮にその定期点検時に取り替えない場合、次回の定期点検までの間に事後保全になると想定される部品のみを対象とする。例えば、保全が正規分布に従うとすると、周期Ｔがｊ回目（ｊ≧２）の保全についての保全密度関数ｆCTij(t) の３σ以上であればＴＢＭ個別事前取替と同じであり、３σ未満であれば次回以降の点検へ繰り越し分Ｒj((n+1)T) （ｎ≧ｊ）が発生することとなる。
【００７５】
従って、理想的な保全におけるｊ回目の保全についての保全密度関数ｆCoj(t)は（２１）式で表わされる。なお、１回目の保全密度関数はｆ0(t)＝ｆCoj(t) とする。
【数２２】
2007200282.tif 000024
なお、ｔ＞Ｔにおいて、ｆ0(t)＝０である。  
また、Ｒj(nT)は以下のとおりである。
【数２３】
2007200282.tif 000025
【００７６】
（２１）式の０＜ｔ＜ｊＴについての式の第１項は、（ｊ−１）回目の保全がｔ＜ｊＴの事後保全であった部品のｊ回目の保全が事後保全になる確率を表している。また、第２項は、（ｊ−１）回目の保全がｔ＝ｎＴの予防保全であった部品のｊ回目の保全が事後保全となる確率を表している。なお、図１０は（２１）式を具体的に示している。但し、ｊは保全回数（１回目，２回目，．．．）を表し、ｎは周期Ｔの回次（Ｔ，２Ｔ．．．）であり、それぞれ独立した変数であり、それらは連動しない。また、ｊ回目の予防保全は、ｊＴ以降に行われることから、ｎ≧ｊとなる。例えば１回目の保全（ｊ＝１）の予防保全密度は、Ｔ（ｎ＝１）における予防密度Ｒ1(T)−Ｒ1(2T)，２Ｔ（ｎ＝２）における予防保全密度Ｒ1(2T)−Ｒ1(3T)（但し、Ｒ1(3T)＝０）の合計であり、Ｒ1(T)となる。同様に、２回目の保全（ｊ＝２）の予防保全密度は、２Ｔ（ｎ＝２）における予防保全密度Ｒ2(2T)−Ｒ2(3T)と、３Ｔ（ｎ＝３）における予防保全密度Ｒ2(3T)−Ｒ2(4T)、４Ｔ（ｎ＝４）における予防保全密度Ｒ2(4T)−Ｒ2(5T)（但し、Ｒ2(5T)＝０）の合計であり、Ｒ2(2T)となる。
【００７７】
４−２）劣化回復モデル
上では理想的な保全を述べたが、実際には他の保全方式と同様に劣化回復率αに加え、周期Ｔの定期点検において、ある周期ｎＴから次の周期 (n＋1)Ｔまでの間に事後保全となる全ての故障を予防保全することは困難なことから、予防保全をし損なう確率をβ％と考える。
【００７８】
従って、周期Ｔの間毎に発生する事後保全は、図５の保全パターン１及び３に該当する事後保全及びβ・ｆCoj(t) となることから、不完全な保全におけるｊ回目の保全についての保全密度関数ｆCoj(t) は（２２）式で表わされる。なお、１回目の保全密度関数はｆ0(t)＝ｆCo1(t) とする。
【数２４】
2007200282.tif 000026
なお、Ｒj(nT)は、一般モデルにおけるものと同様である。
【００７９】
（２２）式の第１式における第１項は、（ｊ−１）回目の保全がｔ＜ｊＴの事後保全であった部品のｊ回目の保全が事後保全になる確率を表し、第２項は、（ｊ−１）回目の保全がｔ＞ｊＴの事後保全であった部品のｊ回目の保全が事後保全になる確率を表し、第３項は、（ｊ−１）回目の保全がｔ＝ｎＴの予防保全であった部品のｊ回目の保全が事後保全となる確率を表す。特に、第３項は、（ｊ−１）回目の保全がｔ＝（ｊ−１）Ｔの予防保全であった部品のｊ回目の保全が事後保全となる確率、（ｊ−１）回目の保全がｔ＝ｊＴの予防保全であった部品のｊ回目の保全が事後保全となる確率等の和となっている。図１１には、（２２）式の第１式における第１項乃至第３項のそれぞれと、ｆCoj(t)とを図示している。
【００８０】
また、（２２）式の第２式は、ｊＴにおける予防保全以降に予防保全し損ない事後保全される確率を表しており、第３式は、ｎＴにおける予防保全以降に予防保全される確率を表している。
【００８１】
以上のような（２２）式は、図１２に示すようになる。但し、ｊは保全回数（１回目，２回目，．．．）を表し、ｎは周期Ｔの回次（Ｔ，２Ｔ．．．）であり、それぞれ独立した変数であり、それらは連動しない。また、ｊ回目の予防保全は、ｊＴ以降に行われることから、ｎ≧ｊとなる。例えば１回目の保全（ｊ＝１）の予防保全密度は、Ｔ（ｎ＝１）における予防密度（１−β）（Ｒ1(T)−Ｒ1(2T)）、２Ｔ（ｎ＝２）における予防保全密度（１−β）（Ｒ1(2T)−Ｒ1(3T)）（但し、Ｒ1(3T)＝０）の合計であり、（１−β）Ｒ1(T)となる。同様に、２回目の保全（ｊ＝２）の予防保全密度は、２Ｔ（ｎ＝２）における予防保全密度（１−β）（Ｒ2(2T)−Ｒ2(3T)）と、３Ｔ（ｎ＝３）における予防保全密度（１−β）（Ｒ2(3T)−Ｒ2(4T)）、４Ｔ（ｎ＝４）における予防保全密度（１−β）（Ｒ2(4T)−Ｒ2(5T)）（但し、Ｒ2(5T)＝０）の合計であり、（１−β）Ｒ2(2T)となる。
【００８２】
以上のような本発明の原理によれば、過去に実施した保全データを完全に保持していれば問題なく保全密度関数を導出でき、保全密度関数と費用データとから将来のコストを予測することができる。しかしながら、保全データを完全に保持していない場合には、以下に述べるような処理を実施する必要がある。
【００８３】
［本発明の具体的実施の形態］
［１．事後保全］
まず、事後保全を行っている場合において適切な劣化回復率αを算出して、最適な合成保全密度関数ｆC(t)を算出する処理について説明する。なお、最終的には将来の保全コストを予測する。
【００８４】
図１３に、事後保全を行っている場合における劣化回復率α、合成保全密度関数ｆ(t)及び保全コストを算出する処理装置の機能ブロック図を示す。本処理装置は、不完全な保全データを格納する保全データ格納部１と、特定の企業などによって保持される全機器等についての設備データを格納する設備データ格納部４と、設備データ格納部４に格納されているデータを用いて保全データ格納部１から初回の保全であるということを特定することができる機器（経年が０から確認できる機器）についての初回の保全データを抽出する保全データ抽出部２と、保全データ抽出部２により抽出された保全データを格納する初回保全データ格納部３と、設備データ格納部４と初回保全データ格納部３とに格納されたデータを用いて初回の保全であるということを特定することができる機器についての設備データを抽出する設備データ抽出部５と、設備データ抽出部５によって抽出された設備データを格納する抽出設備データ格納部６と、初回保全データ格納部３と抽出設備データ格納部６とに格納されたデータを用いて初回保全率分布を生成する初回保全率分布生成部７と、初回保全率分布生成部７により生成された初回保全率分布のデータを格納する初回保全率分布格納部８と、初回保全率分布格納部８に格納されたデータを用いて周知の信頼性解析支援システムの処理を実施する初回保全率関数導出部９と、初回保全率関数導出部９により導出された初回保全率関数のデータを格納する初回保全率関数データ格納部１０と、初回保全率関数データ格納部１０に格納されたデータを用いて初回保全密度関数を導出する初回保全密度関数導出部１１と、初回保全密度関数導出部１１により導出された初回保全密度関数のデータを格納する初回保全密度関数データ格納部１２と、初回保全密度関数データ格納部１２に格納されたデータを用いて保全密度関数ｆ1(t)，ｆ2(t)，．．．ｆj(t)を生成する保全密度関数生成部１３と、保全密度関数生成部１３により生成された保全密度関数のデータを格納する保全密度関数データ格納部１４と、保全データ格納部１と設備データ格納部４とに格納されたデータを用いて合成保全率分布を生成する合成保全率分布生成部１５と、合成保全率分布生成部１５により生成された合成保全率分布のデータを格納する合成保全率分布データ格納部１６と、保全密度関数データ格納部１４と合成保全率分布データ格納部１６とに格納されているデータを用いて最適劣化回復率αを算出する最適劣化回復率計算部１７と、最適劣化回復率計算部１７により算出された最適劣化回復率αを格納する最適劣化回復率データ格納部１８と、保全密度関数データ格納部１４と最適劣化回復率データ格納部１８とに格納されているデータを用いて最適合成保全密度関数を生成する最適合成保全密度関数生成部１９と、最適合成保全密度関数生成部１９により生成された最適合成保全密度関数のデータを格納する最適合成保全密度関数データ格納部２０と、保全にかかる費用のデータを格納する費用データ格納部２２と、費用データ格納部２２と最適合成保全密度関数データ格納部２０とに格納されたデータを用いて予測保全コストを算出する保全コスト算出部２１と、保全コスト算出部２１により算出された保全コストのデータを格納する保全コスト格納部２３とを有する。
【００８５】
次に、図１４乃至図２６を用いて図１３に示した処理装置の処理フローを説明する。まず、保全データ抽出部２は、設備データ格納部４に格納されたデータを用いて、保全データ格納部１に格納された不完全な保全データから、初回の保全であるということを特定することができる機器についての初回の保全データ（初回保全データ）を抽出し、初回保全データ格納部３に格納する。例えば、保全データ格納部１には図１５に示すようなデータと図１６に示すようなデータとが格納されている。すなわち、図１５に示したデータテーブルには、特定の種類の保全が発生する毎に、該当機器（設備）の機器番号（Ｎｏ）と、設置事業所と、保全実施年とが登録されている。また、図１６に示したデータテーブルには、事業所毎に保全データの記録開始年が登録されている。また、例えば設備データ格納部４には、図１７に示すようなデータが格納されている。すなわち、図１７に示したデータテーブルでは、機器種別毎に、設置事業所と、機器番号（Ｎｏ）と、導入年と、除却年とが登録されている。従って、例えば導入年がその機器の設置事業所の記録開始年以降である機器の最も古い保全データを抽出する。図１５乃至図１７の例では、事業所Ｂに設置されている機器番号５は、導入年が１９８５年で事業所Ｂの記録開始年が１９８５年であり、２００３年が最初の保全であることが特定できるため、事業所Ｂ、機器番号５及び保全年２００３というデータが初回保全データ格納部３に格納される。
【００８６】
また、設備データ抽出部５は、初回保全データ格納部３に格納された初回保全データに含まれる機器番号（機器ＩＤ）を用いて、設備データ格納部４から初回保全データに係る設備データを抽出し、抽出設備データ格納部６に格納する（ステップＳ１）。図１５乃至図１７の例では、機器番号５のデータ（機器番号５及び導入年１９８５年）が抽出され、抽出設備データ格納部６に格納される。
【００８７】
そして、初回保全率分布生成部７は、抽出設備データ格納部６と初回保全データ格納部３とに格納されたデータから初回保全率分布を生成し、初回保全率分布格納部８に格納する（ステップＳ３）。初回保全率分布について図１８及び図１９を用いて説明する。
【００８８】
図１８には、図１５乃至図１７のようなデータを統合した結果の一例を示す。具体的には、事業所Ａ乃至Ｆのそれぞれに設置されている機器のそれぞれにつき、保全データが存在する部分について各年における経年を表しており、ハッチングが付された部分において保全が実施されたことを表している。事業所Ａ及びＢについては保全データが２０年間分存在しており、事業所Ｃ及びＤについては保全データが１５年分存在しており、事業所Ｅ及びＦについては保全データが１０年分存在している。このような場合、ステップＳ１では、図１８のようなテーブルにおいて、経年が０と示される機器のデータ及びその機器の最初の保全データが抽出される。具体的には、機器番号５、１１及び１７のデータ（機器番号５については導入年１９８５年、機器番号１１については導入年１９９２年、機器番号１７については導入年１９９６年）及びその機器についての最初の保全データ（機器番号５については２００３年、機器番号１１については２００４年、機器番号１７についてはなし）が抽出される。従って、図１８に示されるように、機器番号５については経年１８年で初回の保全が行われ、機器番号１１については経年１２年で初回の保全が行われることが分かる。このように、経年０年から保全データが存在する機器について、最初に保全が行われる経年を特定する。
【００８９】
初回保全率は、経年０年から保全データが存在する全機器に関して、各経年につき当該経年で実施された保全件数／当該経年を経た機器数で算出される。上の例では、経年０年から保全データが存在する機器は３であるが、経年１８年を経た機器は１つであり、経年１８年で実施された保全件数は１であるから、経年１８年の初回保全率は１００％となる。一方、経年１２年を経た機器は２つであり、経年１２年で実施された保全件数は１であるから、経年１２年の初回保全率は５０％となる。但し、初回保全率はそれまで健全だった機器が次の単位時間当たりの間に初めて保全される確率であることから、一度保全された機器については、それ以降標本数としてカウントしない。従って、機器番号５は１９年を経験しているが、経年１９年の標本数は０となる。そして、全ての経年について初回保全率を算出すれば、初回保全率分布が生成されたことになる。例えば、図１８のような例であれば、図１９に示すような初回保全率の分布が得られる。
【００９０】
図１４の説明に戻って、次に、初回保全率関数導出部９は、初回保全率分布格納部８に格納された初回保全率分布のデータを用いて、周知の信頼性解析システム（例えば、ＪＵＳＥ−ＲＡＳ１（Reliability Analysis System 1）株式会社日本科学技術研修所）のアルゴリズムに従って、初回保全率関数λ0(t)を導出し、当該初回保全率関数λ0(t)のデータを初回保全率関数データ格納部１０に格納する（ステップＳ５）。例えば、初回保全率分布がワイブル分布に従うとすると、以下の形の関数において最も適切なｍ及びηが算出され、初回保全率関数データ格納部１０に格納される。なお、周知の信頼性解析システムによれば、（４）式のｇも算出される（以下同様）。
【数２５】
2007200282.tif 000027
【００９１】
具体的には、図２０に示すように、横軸が経年を表し、縦軸が保全率を表す平面において、初回保全率分布として得られている経年と保全率との組み合わせがプロットされているとすると、このような分布に最も適合する（２３）式で表される曲線ａが特定される。
【００９２】
次に、初回保全密度関数導出部１１は、初回保全率関数データ格納部１０に格納されたデータを用いて、初回保全率関数λ0(t)から初回保全密度関数ｆ0(t)を導出し、当該初回保全密度関数のデータを初回保全密度関数データ格納部１２に格納する（ステップＳ７）。初回保全率関数λ0(t)から初回保全密度関数ｆ0(t)への変換は、以下の（２４）式に従って行われる。
【数２６】
2007200282.tif 000028
このようにＧ×ｔm-1ｅｘｐ（−Ｈｔm）の形をしているので、Ｇ、ｍ−１、Ｈ及びｍを算出し、格納する。
【００９３】
その後、保全密度関数生成部１３は、初回保全密度関数データ格納部１２に格納されている初回保全密度関数ｆ0(t)のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数ｆ1(t)，ｆ2(t)，，，ｆj(t)を生成し、そのデータを保全密度関数データ格納部１４に格納する（ステップＳ９）。具体的には、ｆ0(t)＝ｆC1(t)として、（５）式及び（６）式に従う。なお、ｇは、上で述べた初回保全時における経年の平均値である。
【００９４】
また、合成保全率分布生成部１５は、保全データ格納部１と設備データ格納部４とに格納されているデータを用いて、初回か否かを問わず各経年における保全率を算出することによって合成保全率分布を生成し、合成保全率分布データ格納部１６に格納する（ステップＳ１１）。図１５乃至図１７に示したようなデータを統合して図１８のようなデータを得ることができた場合には、各経年において、当該経年を経た機器の数に対する当該経年において行われた保全件数の割合を算出することによって、図２１に示すような合成保全率分布が生成される。図２１の例では、各経年について、保全件数ｎ、標本数Ｎ（当該経年を経た機器数）、保全率ｎ／Ｎが算出されている。なお、本ステップにおいて全てを標本数とするのは、機器が更新されるまで保全は行われ続けるという前提があるため、全てを標本数としてカウントするものである。
【００９５】
そして、最適劣化回復率計算部１７は、保全密度関数データ格納部１４と合成保全率分布データ格納部１６とに格納されたデータを用いて、最適劣化回復率算出処理を実施し、処理結果である最適劣化回復率αを最適劣化回復率データ格納部１８に格納する（ステップＳ１３）。この処理については、図２２乃至図２６を用いて説明する。
【００９６】
まず、最適劣化回復率計算部１７は、ｎを０に、ｅを∞に初期化する（ステップＳ２１）。そして、α＝（１００−ｎ）／１００に設定する（ステップＳ２３）。その後、最適劣化回復率計算部１７は、保全密度関数データ格納部１４に格納されたデータに基づくｆj(t)（ｊは２以上）にαを設定してさらにｔを変化させることによって（ｔ，ｆj(t)）を複数生成し、当該データを基に（２４）式で示した形のｆ'j(t)に近似するため回帰計算を実施し、ｆ'j(t)のｍ'j，η'jを算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ２５）。このように近似するのは、ｆj(t)そのものはλj(t)に変換するのに適する形式を有していないためである。
【００９７】
そして、最適劣化回復率計算部１７は、保全密度関数ｆ'j(t)のｍ'j，η'jを（２３）式の形の保全率関数λj(t)に変換する（ステップＳ２７）。その後、合成保全率関数λ(t)＝λ1(t)＋λ2(t)＋・・・＋λj(t)を特定する（ステップＳ２９）。
【００９８】
その後、最適劣化回復率計算部１７は、合成保全率分布データ格納部１６に格納されている合成保全率分布と合成保全率関数λ(t)との検定統計量ｋを算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ３１）。検定統計量は、例えばそれらの差の二乗又は、それらの差の二乗を合成保全率関数λ(t)の値で除したものである。
【００９９】
最適劣化回復率計算部１７は、ｋ＞ｅであるか判断する（ステップＳ３３）。最初にｅ＝∞と設定されているので、最初はｋ＞ｅとは判断されず、Ａ＝α、ｅ＝ｋ、ｎ＝ｎ＋１と設定する（ステップＳ３５）。そしてステップＳ２３に戻る。なお、ｋは徐々に減少して、αが特定の値となった後、徐々に増加するので、増加を検出したところで処理を終了させる。すなわち、ステップＳ３３でｋ＞ｅであると判断した段階におけるＡを最適劣化回復率αとして特定する（ステップＳ３７）。そして元の処理に戻る。
【０１００】
図２２に示した処理フローに従って得られる合成保全率関数λ(t)と、合成保全率分布との関係を図２３乃至図２６を用いて示しておく。図２３は、αが９０％の合成保全率関数λ(t)を示している。図２３において縦軸は保全率、横軸は経年を示しており、まだ合成保全率関数λ(t)は合成保全率分布に適合していない。図２４は、αが８０％の合成保全率関数λ(t)を示している。この時の合成保全率関数λ(t)は、ほぼ合成保全率分布に適合しているが、まだ検定統計量ｋの値は減少している。図２５は、αが７５％の合成保全率関数λ(t)を示している。この時の合成保全率関数λ(t)は、検定統計量ｋの値が最小となって合成保全率分布に適合している。図２６は、αが７０％の合成保全率関数λ(t)を示しており、合成保全率分布に適合していないことが分かる。
【０１０１】
このようにαを変化させて合成保全率分布に合成保全率関数λ(t)を適合させ、その時のαを最適劣化回復率αとして特定する。
【０１０２】
図１４の説明に戻って、最適合成保全密度関数生成部１９は、最適劣化回復率データ格納部１８に格納されている最適劣化回復率αを保全密度関数データ格納部１４に格納されている保全密度関数ｆj(t)に設定することによって、最適な合成保全密度関数ｆC(t)（＝ｆ1(t)＋ｆ2(t)＋・・・ｆj(t)）を生成し、当該最適な合成保全率密度関数ｆC(t)のデータを最適合成保全密度関数データ格納部２０に格納する（ステップＳ１４）。
【０１０３】
その後、保全コスト算出部２１は、費用データ格納部２２と最適合成保全密度関数データ格納部２０とに格納されているデータに基づき、予測される保全コストを算出し、保全コスト格納部２３に格納する（ステップＳ１５）。特定の経年ｔにおける保全密度が算出されるのでそれに費用を乗ずれば、経年ｔにおける予測保全コストが算出できる。なお、以上の処理を、保全種別毎に行って、保全種別毎の費用データを保持していれば、保全種別毎の予測保全コストが得られ、予測保全コストの総和を算出すれば、機器毎の保全コストが得られる。また、機器の経年分布データ（経年ｘ年の機器数）が存在すれば、企業などの全体の予測保全コストも算出することができる。
【０１０４】
以上のようなデータを出力することによって、各種設備投資や保全の計画を行うことができるようになる。
【０１０５】
［２．ＴＢＭ一斉取替］
次にＴＢＭ一斉取替の場合において適切な劣化回復率αを算出して、最適な合成保全密度関数ｆTs(t)を算出する処理について説明する。また、最終的には将来の保全コストを予測する。なお、ＴＢＭ一斉取替を行っている場合における劣化回復率α、合成保全密度関数ｆTs(t)及び保全コストを算出する処理装置の機能ブロックは、処理する関数のみ異なるので、図１３に示した事後保全の場合と同様である。
【０１０６】
次に、図２７を用いてＴＢＭ一斉取替の場合における処理装置の処理フローを説明する。まず、保全データ抽出部２は、設備データ格納部４に格納されたデータを用いて、保全データ格納部１に格納された不完全な事後保全データから、初回の保全であるということを特定することができる機器についての初回の保全データ（初回保全データ）を抽出し、初回保全データ格納部３に格納する。本処理は事後保全についてのステップＳ１とほぼ同様であるが、ＴＢＭ一斉取替の場合には、事後保全と一斉取替による保全との両方の保全があるが、ここでは事後保全についての保全データに処理対象を限定している。すなわち、図１５に示したような保全データには、事後保全なのか一斉取替による保全なのかの別が登録されており、これによって事後保全についての保全データを特定する。そして、例えば導入年がその機器の設置事業所の記録開始年以降である機器の最も古い事後保全データを抽出する。
【０１０７】
また、設備データ抽出部５は、初回保全データ格納部３に格納された初回保全データに含まれる機器番号（機器ＩＤ）を用いて、設備データ格納部４から初回保全データに係る設備データを抽出し、抽出設備データ格納部６に格納する（ステップＳ４１）。
【０１０８】
そして、初回保全率分布生成部７は、抽出設備データ格納部６と初回保全データ格納部３とに格納されたデータから初回保全率分布を生成し、初回保全率分布格納部８に格納する（ステップＳ４３）。初回保全率分布については、事後保全についての処理で述べたとおりである。
【０１０９】
次に、初回保全率関数導出部９は、初回保全率分布格納部８に格納された初回保全率分布のデータを用いて、周知の信頼性解析システムのアルゴリズムに従って、初回保全率関数λTs0(t)を導出し、当該初回保全率関数λTs0(t)のデータを初回保全率関数データ格納部１０に格納する（ステップＳ４５）。ステップＳ５と同様の処理を行う。
【０１１０】
次に、初回保全密度関数導出部１１は、初回保全率関数データ格納部１０に格納されたデータを用いて、初回保全率関数λTs0(t)から初回保全密度関数ｆTs0(t)を導出し、当該初回保全密度関数のデータを初回保全密度関数データ格納部１２に格納する（ステップＳ４７）。ステップＳ７と同様の処理を行う。
【０１１１】
その後、保全密度関数生成部１３は、初回保全密度関数データ格納部１２に格納されている初回保全密度関数ｆTs0(t)のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数ｆTs1(t)，ｆTs2(t)，，，ｆTsj(t)を生成し、そのデータを保全密度関数データ格納部１４に格納する（ステップＳ４９）。具体的には、ｆ0(t)＝ｆTs1(t)として、（９）式（第１式）に従う。なお、予防保全が実施される場合には、保全データ格納部１に、予防保全種別毎に、その監視又は定期保全周期のデータも保持されるため、保全周期Ｔについては当該データを用いる。
【０１１２】
また、合成保全率分布生成部１５は、保全データ格納部１と設備データ格納部４とに格納されている事後保全データを用いて、初回か否かを問わず各経年における保全率を算出することによって合成保全率分布を生成し、合成保全率分布データ格納部１６に格納する（ステップＳ５１）。処理内容自体はステップＳ１１と同様であるが、ここでは事後保全データのみについて処理を行う。
【０１１３】
そして、最適劣化回復率計算部１７は、保全密度関数データ格納部１４と合成保全率分布データ格納部１６とに格納されたデータを用いて、最適劣化回復率算出処理を実施し、処理結果である最適劣化回復率αを最適劣化回復率データ格納部１８に格納する（ステップＳ５３）。この処理については、図２２の処理フローと同様である。但し、ｆj(t)、ｆ'j(t)、λj(t)、λ(t)については、ｆTsj(t)、ｆ'Tsj(t)、λTsj(t)、λTs(t)に置き換えて処理を行う。
【０１１４】
最適劣化回復率αが求まると、最適合成保全密度関数生成部１９は、最適劣化回復率データ格納部１８に格納されている最適劣化回復率αを保全密度関数データ格納部１４に格納されている保全密度関数ｆTsj(t)に設定することによって、最適な合成保全密度関数ｆTs(t)（＝ｆTs1(t)＋ｆTs2(t)＋・・・ｆTsj(t)）を生成し、当該最適な合成保全率密度関数ｆTs(t)のデータを最適合成保全密度関数データ格納部２０に格納する（ステップＳ５４）。
【０１１５】
その後、保全コスト算出部２１は、費用データ格納部２２と最適合成保全密度関数データ格納部２０とに格納されているデータに基づき、予測される保全コストを算出し、保全コスト格納部２３に格納する（ステップＳ５５）。特定の経年ｔにおける保全密度が算出されるのでそれに費用を乗ずれば、経年ｔにおける事後保全分の予測保全コストが算出できる。なお、以上の処理を、保全種別毎に行って、保全種別毎の費用データを保持していれば、保全種別毎の予測保全コストが得られ、予測保全コストの総和を算出すれば、機器毎の保全コストが得られる。また、機器の経年分布データ（経年ｘ年の機器数）が存在すれば、企業などの全体の予測保全コストも算出することができる。なお、予防保全分についても、予防保全周期Ｔ毎に、予防保全コストが機器毎にかかるものとして見積もることができる。
【０１１６】
以上のようなデータを出力することによって、各種設備投資や保全の計画を行うことができるようになる。
【０１１７】
［３．ＴＢＭ個別事前取替］
次にＴＢＭ個別事前取替の場合において適切な劣化回復率αを算出して、最適な合成保全密度関数ｆTi(t)を算出する処理について説明する。基本的な処理フローについては、ＴＢＭ一斉取替における処理フローと同様である。以下には、その差のみ示しておく。
【０１１８】
ステップＳ４５では、初回保全率関数λTs0(T)を導出するようになっているが、ここでは初回保全率関数λTi0(t)を導出するようになっている。また、ステップＳ４７では、初回保全率関数λTs0(t)から初回保全密度関数ｆTs0(t)を導出するようになっているが、ここでは初回保全率関数λTi0(t)から初回保全密度関数ｆTi0(t)を導出する。
【０１１９】
さらに、ステップＳ４９では、初回保全密度関数ｆTs0(t)のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数ｆTs1(t)，ｆTs2(t)，，，ｆTsj(t)を生成するが、ここでは、初回保全密度関数ｆTi0(t)のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数ｆTi1(t)，ｆTi2(t)，，，ｆTij(t)を生成する。なお、ステップＳ４９では（９）式に従うものであるが、ここでは（１５）式に従う。（１５）式には、Ｒ0(T)が含まれているので、当該Ｒ0(T)を算出する処理も含む。
【０１２０】
また、ステップＳ５３では、ｆTsj(t)、ｆ'Tsj(t)、λTsj(t)、λTs(t)ではなく、ｆTij(t)、ｆ'Tij(t)、λTij(t)、λTi(t)として処理を行う。ステップＳ５４では、最適な合成保全密度関数ｆTs(t)（＝ｆTs1(t)＋ｆTs2(t)＋・・・ｆTsj(t)）を生成するが、ここでは最適な合成保全密度関数ｆTi(t)（＝ｆTi1(t)＋ｆTi2(t)＋・・・ｆTij(t)）を生成する。
【０１２１】
［４．ＣＢＭモニタリング保全］
ＣＢＭモニタリング保全を実施する場合における保全密度関数ｆCmj(t)を導出する処理について説明する。また、最終的には将来の保全コストを予測する。
【０１２２】
図２８に、ＣＢＭモニタリング保全を実施する場合における保全密度関数ｆCm(t)を導出する処理装置の機能ブロック図を示す。ＣＢＭモニタリング保全を実施する場合における保全密度関数ｆCmj(t)を導出する処理装置は、図１３に示した保全データ抽出部２、初回保全データ格納部３、設備データ抽出部５、抽出設備データ格納部６、初回保全率分布生成部７、初回保全率分布格納部８、初回保全率関数導出部９、初回保全率関数データ格納部１０、初回保全密度関数導出部１１、初回保全密度関数データ格納部１２、保全密度関数生成部１３、保全密度関数データ格納部１４、合成保全率分布生成部１５、合成保全率分布データ格納部１６、最適劣化回復率計算部１７、最適劣化回復率データ格納部１８、及び費用データ格納部２２を含む。
【０１２３】
そして、さらに、設備データ格納部４に格納されているデータを用いて保全データ格納部１から予防保全の保全データであって初回の保全であるということを特定することができる機器（経年が０から確認できる機器）についての初回の保全データを抽出する第２保全データ抽出部３１と、第２保全データ抽出部３１により抽出された保全データを格納する第２初回保全データ格納部３２と、設備データ格納部４と第２初回保全データ格納部３２とに格納されたデータを用いて初回の保全であるということを特定することができる機器についての設備データを抽出する第２設備データ抽出部３３と、第２設備データ抽出部３３によって抽出された設備データを格納する第２抽出設備データ格納部３４と、第２初回保全データ格納部３２と第２抽出設備データ格納部３４とに格納されたデータを用いて予防保全分の初回保全率分布を生成する第２初回保全率分布生成部３５と、第２初回保全率分布生成部３５により生成された第２初回保全率分布のデータを格納する第２初回保全率分布格納部３６と、第２初回保全率分布格納部３６に格納されたデータを用いて予防保全分の初回保全率関数ｆCmp0(t)及び時間ｔ1を導出する予防保全初回保全率関数導出部３７と、予防保全初回保全率関数導出部３７により導出された、予防保全についての初回保全率関数のデータ等を格納する予防保全初回保全率関数データ格納部３８と、予防保全初回保全率関数データ格納部３８と初回保全率関数データ格納部１０とに格納されたデータを用いて予防保全し損なう率β（予防保全違失率）を算出する予防保全違失率算出部３９と、予防保全違失率算出部３９により算出された予防保全し損なう率βを格納する予防保全違失率データ格納部４０と、予防保全違失率データ格納部４０と予防保全初回保全率関数データ格納部３８と初回保全率関数データ格納部１０とに格納されているデータを用いて初回保全密度関数を導出する第２初回保全密度関数導出部４１と、第２初回保全密度関数導出部４１により導出された、予防保全についての初回保全密度関数のデータを格納する第２初回保全密度関数データ格納部４２と、第２初回保全密度関数データ格納部４２と最適劣化回復率データ格納部１８とに格納されたデータを用いて保全密度関数ｆC2(t)，．．．ｆCj(t)を生成する第２保全密度関数生成部４４と、第２保全密度関数生成部４４により生成された保全密度関数のデータを格納する第２保全密度関数データ格納部４５と、第２保全密度関数データ格納部４５と予防保全初回保全率関数データ格納部３８と予防保全違失率データ格納部４０とに格納されているデータを用いて合成保全密度関数ｆCmj(t)を導出する合成保全密度関数導出部４６と、合成保全密度関数導出部４６により導出された合成保全密度関数のデータを格納する合成保全密度関数データ格納部４７と、保全にかかる費用のデータを格納する費用データ格納部２２と合成保全密度関数データ格納部４７とに格納されたデータを用いて予測保全コストを算出する保全コスト算出部４８と、保全コスト算出部４８により算出された保全コストのデータを格納する保全コスト格納部４９とを有する。なお、合成保全密度関数導出部４６は、事後保全分保全密度関数導出部４６１と予防保全分保全密��関数導出部４６２とを含む。
【０１２４】
次に、図１３及び図２８に示した処理装置の処理フローを図２９乃至図３２を用いて説明する。最初に、事後保全分についての最適劣化回復率算出処理を実施する（ステップＳ６１）。この処理については、図３０を用いて説明する。まず、保全データ抽出部２は、設備データ格納部４に格納されたデータを用いて、保全データ格納部１に格納された不完全な事後保全データから、初回の保全であるということを特定することができる機器についての初回の保全データ（初回保全データ）を抽出し、初回保全データ格納部３に格納する。本処理は事後保全についてのステップＳ１とほぼ同様である。但し、ＣＢＭモニタリング保全の場合には、事後保全と予防保全との両方の保全があり、ここでは事後保全についての保全データに処理対象を限定している。すなわち、図１５に示したような保全データには、事後保全なのか予防保全なのかの別が登録されており、これによって事後保全についての保全データを特定する。そして、例えば導入年がその機器の設置事業所の記録開始年以降である機器の最も古い事後保全データを抽出する。
【０１２５】
また、設備データ抽出部５は、初回保全データ格納部３に格納された初回保全データに含まれる機器番号（機器ＩＤ）を用いて、設備データ格納部４から初回保全データに係る設備データを抽出し、抽出設備データ格納部６に格納する（ステップＳ７１）。
【０１２６】
そして、初回保全率分布生成部７は、抽出設備データ格納部６と初回保全データ格納部３とに格納されたデータから初回保全率分布を生成し、初回保全率分布格納部８に格納する（ステップＳ７３）。初回保全率分布については、事後保全についての処理で述べたとおりである。
【０１２７】
次に、初回保全率関数導出部９は、初回保全率分布格納部８に格納された初回保全率分布のデータを用いて、周知の信頼性解析システムのアルゴリズムに従って、初回保全率関数λCmc0(t)を導出し、当該初回保全率関数λCmc0(t)のデータを初回保全率関数データ格納部１０に格納する（ステップＳ７５）。ステップＳ５と同様の処理を行う。
【０１２８】
次に、初回保全密度関数導出部１１は、初回保全率関数データ格納部１０に格納されたデータを用いて、初回保全率関数λCmc0(t)から初回保全密度関数ｆCmc0(t)を導出し、当該初回保全密度関数のデータを初回保全密度関数データ格納部１２に格納する（ステップＳ７７）。ステップＳ７と同様の処理を行う。
【０１２９】
その後、保全密度関数生成部１３は、初回保全密度関数データ格納部１２に格納されている初回保全密度関数ｆCmc0(t)のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数ｆCmc1(t)，ｆCmc2(t)，，，ｆCmcj(t)を生成し、そのデータを保全密度関数データ格納部１４に格納する（ステップＳ７９）。具体的には、ｆ0(t)＝ｆCmc1(t)として、（５）式及び（６）式に従う。
【０１３０】
また、合成保全率分布生成部１５は、保全データ格納部１と設備データ格納部４とに格納されている事後保全データを用いて、初回か否かを問わず各経年における保全率を算出することによって合成保全率分布を生成し、合成保全率分布データ格納部１６に格納する（ステップＳ８１）。処理内容自体はステップＳ１１と同様であるが、ここでは事後保全データのみについて処理を行う。
【０１３１】
そして、最適劣化回復率計算部１７は、保全密度関数データ格納部１４と合成保全率分布データ格納部１６とに格納されたデータを用いて、最適劣化回復率算出処理を実施し、処理結果である最適劣化回復率αを最適劣化回復率データ格納部１８に格納する（ステップＳ８３）。この処理については、図２２の処理フローと同様である。但し、ｆj(t)、ｆ'j(t)、λj(t)、λ(t)については、ｆCmcj(t)、ｆ'Cmcj(t)、λCmcj(t)、λCmc(t)に置き換えて処理を行う。そして元の処理に戻る。
【０１３２】
図２９の説明に戻って、予防保全についての初回保全率分布及びｔ1の決定処理を実施する（ステップＳ６３）。この処理の詳細については図３１を用いて説明を行う。
【０１３３】
まず、第２保全データ抽出部３１は、設備データ格納部４に格納されたデータを用いて、保全データ格納部１に格納された不完全な予防保全データから、初回の予防保全であるということを特定することができる機器についての初回の予防保全データ（初回予防保全データ）を抽出し、第２初回保全データ格納部３２に格納する。本ステップでは、予防保全についての保全データを処理対象に限定している。そして、例えば導入年がその機器の設置事業所の記録開始年以降である機器の最も古い予防保全データを抽出する。なお、予防保全が実施される場合には、保全データ格納部１に、予防保全種別毎に、その監視又は定期保全周期のデータも保持されるものとする。
【０１３４】
また、第２設備データ抽出部３３は、第２初回保全データ格納部３２に格納された初回保全データに含まれる機器番号（機器ＩＤ）を用いて、設備データ格納部４から初回予防保全データに係る設備データを抽出し、第２抽出設備データ格納部３４に格納する（ステップＳ９１）。
【０１３５】
そして、第２初回保全率分布生成部３５は、第２抽出設備データ格納部３４と第２初回保全データ格納部３２とに格納されたデータから予防保全についての初回保全率分布を生成し、第２初回保全率分布格納部３６に格納する（ステップＳ９３）。予防保全についての初回保全率分布についても、事後保全についての処理で述べたとおりである。
【０１３６】
次に、予防保全初回保全率関数導出部３７は、ｎ＝０及びｅ＝∞という初期化処理を実施する（ステップＳ９５）。また、ｔ1を仮にｎに設定する（ステップＳ９７）。そして、第２初回保全率分布格納部３６に格納されている初回保全率分布における経年にｔ1加算したデータ（（経年＋ｔ1，経年における保全率）の組み合わせデータ）を用いて、周知の信頼性解析システムに従って（２３）式の形の保全率関数の係数ｍp及びηpを算出し、記憶装置に格納し、当該保全率関数をｔ1だけ時間的に左にシフトさせた初回保全率関数λCmp0(t)を特定する（ステップＳ９９）。具体的には、以下の（２５）式のようなλCmp0(t)を特定する。
【数２７】
2007200282.tif 000029
【０１３７】
このような処理を実施するのは、ＣＢＭモニタリング保全を実施する場合、事後保全となる前に予防保全を実施することになるが、それによって予防保全を行わずに事後保全となる場合に比して予防保全の時間はｔ1だけ前倒しされることになるためである。従って、初回保全率分布を仮想的に事後保全を行ったようにｔ1だけ時間的に右にシフトさせた上で、（ｔ，λ）＝（０，０）を通る曲線として（２３）式の形の保全率関数を求め、その後実際の予防保全分の初回保全率分布に適合させるべく時間的にｔ1だけ左にシフトさせている。このようにλCmp0(t)は、（ｔ，λ）＝（０，０）を通らない。
【０１３８】
予防保全初回保全率関数導出部３７は、第２初回保全率分布格納部３６に格納されている初回保全率分布と初回保全率関数λCmp0(t)との検定統計量ｋを算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ１０１）。検定統計量ｋは、同じ時間ｔにおける初回保全率とλCmp0(t)との差の二乗又は当該差の二乗をλCmp0(t)で除した値である。
【０１３９】
そして、ｋ＞ｅであるか判断する（ステップＳ１０３）。もし、ｋ＞ｅでない場合には、ｔp＝ｔ1、ｅ＝ｋ、ｎ＝ｎ＋０．１と設定し、ステップＳ９７に戻る。
【０１４０】
ｋ＞ｅであると判断された場合には、ｔpに格納された値がｔ1として最適な値となるため、ｔpを最適ｔ1として予防保全初回保全率関数データ格納部３８に格納し、ステップＳ９９で求められたｍp及びηpとを合わせてλCmp0(t)のデータとして予防保全初回保全率関数データ格納部３８に格納する（ステップＳ１０７）。このようにして、最適なｔ1及び初回保全率関数λCmp0(t)が特定される。そして元の処理に戻る。
【０１４１】
図２９の説明に戻って、次に、合成保全密度関数導出処理を実施する（ステップＳ６５）。この処理については図３２を用いて説明する。
【０１４２】
まず、予防保全初回保全率関数データ格納部３８に格納されているｍp及びηpを含み且つｔ1＝０である（２３）式の形に従う初回保全率関数をλ'Cmp0(t)と表すものとする。λ'Cmp0(t)は、予防保全分を全て事後保全として行う場合の初回保全率関数を表すものである。
【０１４３】
そして、予防保全違失率算出部３９は、初回保全率関数データ格納部１０に格納されたｍ及びηと、予防保全初回保全率関数データ格納部３８に格納されたｍp及びηpとを用いて、保全を全て事後にした場合の合成初回保全率関数λC0(t)＝λCmc0(t)＋λ'Cmp0(t)と、事後保全分の初回保全率関数λCmc0(t)とを算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ１１１）。ｔを変動させて、ｔ毎にλC0(t)及びλCmc0(t)を算出する。
【０１４４】
そして、予防保全違失率算出部３９は、予防保全し損なう率β＝λCmc0(t)／λC0(t)を算出し、予防保全違失率データ格納部４０に格納する（ステップＳ１１３）。ｔ毎にβを算出し、例えば平均値を算出することによって最終的な予防保全し損なう率を特定する。平均値ではなく中間値その他の統計値であってもよい。
【０１４５】
次に、第２初回保全密度関数導出部４１は、保全を全て事後にした場合の合成初回保全率関数λC0(t)を初回保全密度関数ｆC0(t)に変換し、当該初回保全密度関数ｆC0(t)のデータを第２初回保全密度関数データ格納部４２に格納する（ステップＳ１１５）。λC0(t)については、予防保全初回保全率関数データ格納部３８に格納されているｍp及びηpと、初回保全率関数データ格納部１０に格納されているｍ及びηとを用いて特定する。なお、λC0(t)が（２３）式の形に変形でき、λC0(t)のためのｍ及びηを得ることができれば、（２４）式に従ってｆC0(t)を特定することができる。又は、ステップＳ１１１で算出されたｔ毎の値を用いて、（２３）式の形に適合するように回帰分析を実施するようにして、（２３）式のｍ及びηを特定するようにしても良い。ｍ及びηから算出される（２４）式の各係数（Ｇ×ｔm-1ｅｘｐ（−Ｈｔm）の形におけるＧ、ｍ−１、Ｈ及びｍ）を算出するようにしても良い。
【０１４６】
そして、第２保全密度関数生成部４４は、最適劣化回復率データ格納部１８に格納された劣化回復率αと、第２初回保全密度関数データ格納部４２に格納されているｍ及びη又は（２４）式の各係数（Ｇ×ｔm-1ｅｘｐ（−Ｈｔm）の形におけるＧ、ｍ−１、Ｈ及びｍ）とから、初回保全密度関数ｆC0(t)に基づきｆC2(t)，ｆC3(t)，．．．ｆCj(t)を算出し、これらの保全密度関数のデータを第２保全密度関数データ格納部４５に格納する（ステップＳ１１７）。（５）式及び（６）式に従って、ｆC0(t)からｆC2(t)，ｆC3(t)，．．．ｆCj(t)を算出する。なお、ｆC0(t)＝ｆC1であり、このｆC1(t)のデータも格納される。
【０１４７】
そして、合成保全密度関数導出部４６の事後保全分保全密度関数導出部４６１は、予防保全違失率データ格納部４０に格納されている予防保全し損なう率βと、第２保全密度関数データ格納部４５に格納されているｆC1(t)，ｆC2(t)，ｆC3(t)，．．．ｆCj(t)のデータとを用いて、事後保全分の合成保全密度関数ｆCmcj(t)＝βｆCj(t)を算出し、合成保全密度関数データ格納部４７に格納する（ステップＳ１２１）。
【０１４８】
また、合成保全密度関数導出部４６の予防保全分保全密度関数導出部４６２は、予防保全違失率データ格納部４０に格納されている予防保全し損なう率β、予防保全初回保全率関数データ格納部３８に格納されているｔ1、及び第２保全密度関数データ格納部４５に格納されているｆC1(t)，ｆC2(t)，ｆC3(t)，．．．ｆCj(t)のデータとを用いて、予防保全分の合成密度関数ｆCmpj(t)＝（１−β）ｆCj(ｔ＋ｔj)を算出し、合成保全密度関数データ格納部４７に格納する（ステップＳ１２３）。
【０１４９】
そして、合成保全密度関数導出部４６は、合成保全密度関数ｆCmj(t)＝ｆCmcj(t)＋ｆCmpj(t)を算出し、合成保全密度関数データ格納部４７に格納する（ステップＳ１２５）。
【０１５０】
このようにして最終的な合成保全密度関数を算出することができるようになる。そして元の処理に戻る。
【０１５１】
図２９の説明に戻って、保全コスト算出部４８は、費用データ格納部２２と合成保全密度関数データ格納部４７とに格納されているデータに基づき、予測される保全コストを算出し、保全コスト格納部４９に格納する（ステップＳ６７）。特定の経年ｔにおける保全密度が算出されるのでそれに費用を乗ずれば、事後保全分の経年ｔにおける予測保全コストが算出できる。また、機器の経年分布データ（経年ｘ年の機器数）が存在すれば、企業などの全体の予測保全コストも算出することができる。
【０１５２】
以上のようなデータを出力することによって、各種設備投資や保全の計画を行うことができるようになる。
【０１５３】
［５．ＣＢＭオンコンディション保全］
ＣＢＭオンコンディション保全を実施する場合における保全密度関数ｆCo(t)を導出する処理について説明する。また、最終的には将来の保全コストを予測する。
【０１５４】
図３３に、ＣＢＭオンコンディション保全を実施する場合における保全密度関数ｆCo(t)を導出する処理装置の機能ブロック図を示す。ＣＢＭオンコンディションを実施する場合における保全密度関数ｆCo(t)を導出する処理装置は、図１３に示した保全データ抽出部２、初期保全データ格納部３、設備データ抽出部５、抽出設備データ格納部６、初回保全率分布生成部７、初回保全率分布格納部８、初回保全率関数導出部９、初回保全率関数データ格納部１０、初回保全密度関数導出部１１、初回保全密度関数データ格納部１２、保全密度関数生成部１３、保全密度関数データ格納部１４、合成保全率分布生成部１５、合成保全率分布データ格納部１６、最適劣化回復率データ格納部１８、及び費用データ格納部２２を含む。また、図２８に示した第２保全データ抽出部３１、第２初回保全データ格納部３２、第２設備データ抽出部３３、第２抽出設備データ格納部３４、第２初回保全率分布生成部３５、および第２初回保全率保全分布格納部３６を含む。
【０１５５】
そして、さらに、第２初回保全率分布格納部３６に格納されたデータを用いて保全周期Ｔにおける保全率を特定する周期Ｔ保全率特定部６１と、周期Ｔ保全率特定部６１により特定された保全周期Ｔにおける保全率を格納する周期Ｔ保全率データ格納部６２と、周期Ｔ保全率データ格納部６２と初回保全密度関数データ格納部１２とに格納されたデータを用いて予防保全し損なう率β（予防保全違失率）を算出し、予防保全違失率データ格納部４０に格納する第２予防保全違失率算出部６３と、保全密度関数データ格納部１４と合成保全率分布データ格納部１６と予防保全違失率データ格納部４０とに格納されたデータを用いて最適な劣化回復率αを算出し、最適劣化回復率データ格納部１８に格納する第２最適劣化回復率計算部６４と、最適劣化回復率データ格納部１８と保全密度関数データ格納部１４とに格納されたデータを用いて最適な合成保全密度関数ｆCo(t)を生成する第２最適合成保全密度関数生成部６５と、最適な合成保全密度関数ｆCo(t)のデータを格納する第２最適合成密度関数データ格納部６６と、費用データ格納部２２と第２最適合成密度関数データ格納部６６とに格納されたデータを用いて保全コストを算出する保全コスト算出部６７と、算出された保全コストのデータを格納する保全コスト格納部６８とを含む。
【０１５６】
このような保全密度関数ｆCo(t)を導出する処理装置の処理フローを図３４乃至図３６を用いて説明する。まず、保全データ抽出部２は、設備データ格納部４に格納されたデータを用いて、保全データ格納部１に格納された不完全な事後保全データから、初回の保全であるということを特定することができる機器についての初回の保全データ（初回保全データ）を抽出し、初回保全データ格納部３に格納する。本処理は事後保全についてのステップＳ１とほぼ同様である。但し、ＣＢＭオンコンディション保全の場合には、事後保全と予防保全との両方の保全があり、ここでは事後保全についての保全データに処理対象を限定している。すなわち、図１５に示したような保全データには、事後保全なのか予防保全なのかの別が登録されており、これによって事後保全についての保全データを特定する。そして、例えば導入年がその機器の設置事業所の記録開始年以降である機器の最も古い事後保全データを抽出する。
【０１５７】
また、設備データ抽出部５は、初回保全データ格納部３に格納された初回保全データに含まれる機器番号（機器ＩＤ）を用いて、設備データ格納部４から初回保全データに係る設備データを抽出し、抽出設備データ格納部６に格納する（ステップＳ１３１）。
【０１５８】
そして、初回保全率分布生成部７は、抽出設備データ格納部６と初回保全データ格納部３とに格納されたデータから初回保全率分布を生成し、初回保全率分布格納部８に格納する（ステップＳ１３３）。初回保全率分布については、事後保全についての処理で述べたとおりである。
【０１５９】
次に、初回保全率関数導出部９は、初回保全率分布格納部８に格納された初回保全率分布のデータを用いて、周知の信頼性解析システムのアルゴリズムに従って、初回保全率関数λCo0(t)を導出し、当該初回保全率関数λCo0(t)のデータを初回保全率関数データ格納部１０に格納する（ステップＳ１３５）。ステップＳ５と同様の処理を行う。
【０１６０】
次に、初回保全密度関数導出部１１は、初回保全率関数データ格納部１０に格納されたデータを用いて、初回保全率関数λCo0(t)から初回保全密度関数ｆCo0(t)を導出し、当該初回保全密度関数のデータを初回保全密度関数データ格納部１２に格納する（ステップＳ１３７）。ステップＳ７と同様の処理を行う。
【０１６１】
また、合成保全率分布生成部１５は、保全データ格納部１と設備データ格納部４とに格納されている事後保全データ及び設備データを用いて、初回か否かを問わず各経年における保全率を算出することによって合成保全率分布を生成し、合成保全率分布データ格納部１６に格納する（ステップＳ１３９）。処理内容自体はステップＳ１１と同様であるが、ここでは事後保全データのみについて処理を行う。
【０１６２】
さらに、第２保全データ抽出部３１は、設備データ格納部４に格納されたデータを用いて、保全データ格納部１に格納された不完全な予防保全データから、初回の予防保全であるということを特定することができる機器についての初回の予防保全データ（初回予防保全データ）を抽出し、第２初回保全データ格納部３２に格納する。本ステップでは、予防保全についての保全データを処理対象に限定している。そして、例えば導入年がその機器の設置事業所の記録開始年以降である機器の最も古い予防保全データを抽出する。
【０１６３】
また、第２設備データ抽出部３３は、第２初回保全データ格納部３２に格納された初回予防保全データに含まれる機器番号（機器ＩＤ）を用いて、設備データ格納部４から初回予防保全データに係る設備データを抽出し、第２抽出設備データ格納部３４に格納する（ステップＳ１４１）。
【０１６４】
そして、第２初回保全率分布生成部３５は、第２抽出設備データ格納部３４と第２初回保全データ格納部３２とに格納されたデータから予防保全についての初回保全率分布を生成し、第２初回保全率分布格納部３６に格納する（ステップＳ１４３）。予防保全についての初回保全率分布についても、事後保全についての処理で述べたとおりである。
【０１６５】
その後、周期Ｔ保全率特定部６１は、第２初回保全率分布格納部３６を参照して周期Ｔ、すなわち時刻Ｔにおける保全率をｆCo1(t)として特定し、周期Ｔ保全率データ格納部６２に格納する（ステップＳ１４５）。
【０１６６】
そして、第２予防保全違失率算出部６３は、ｆCo0(t)＝ｆCo1(t)として｛Ｒ1(T)−Ｒ1(2T)｝を算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ１４７）。Ｒj(nT)については本発明の原理で述べたようにｆCo1(t)の積分で算出される。処理は端子Ａを介して図３５の処理フローに移行する。
【０１６７】
さらに、第２予防保全違失率算出部６３は、予防保全し損なう率β（＝１−｛Ｒ1(T)−Ｒ1(2T)｝／ｆCo1(t)）を算出し、予防保全違失率データ格納部４０に格納する（ステップＳ１４９）。これは（２２）式の第３式に基づく。
【０１６８】
その後、保全密度関数生成部１３は、初回保全密度関数データ格納部１２に格納されている初回保全密度関数ｆCo0(t)のデータを用いて、劣化回復率αをパラメータとする保全密度関数ｆCo1(t)，ｆCo2(t)，，，ｆCoj(t)を生成し、そのデータを保全密度関数データ格納部１４に格納する（ステップＳ１５１）。具体的には、ｆ0(t)＝ｆCo1(t)として、（２２）式に従う。
【０１６９】
そうすると、第２最適劣化回復率計算部６４は、ｎを０に、ｅを∞に初期化する（ステップＳ１５３）。また、α＝（１００−ｎ）／１００に設定する（ステップＳ１５５）。その後、最適劣化回復率計算部１７は、保全密度関数データ格納部１４に格納されたデータに基づくｆCoj(t)（ｊは２以上）にαを設定してさらにｔを変化させることによって（ｔ，ｆCoj(t)）を複数生成し、当該データを基に（２４）式で示した形のｆ'Coj(t)に近似するため回帰計算を実施し、ｆ'Coj(t)のｍ'j，η'jを算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ１５７）。このように近似するのは、ｆCoj(t)そのものはλCoj(t)に変換するのに適する形式を有していないためである。
【０１７０】
そして、第２最適劣化回復率計算部６４は、保全密度関数ｆ'Coj(t)のｍ'j，η'jを（２３）式の形の保全率関数λCoj(t)に変換する（ステップＳ１５９）。その後、第２予防保全違失率算出部６３に格納されている予防保全し損なう率βを用いて、合成保全率関数λCo(t)＝λCo1(t)＋λCo2(t)＋・・・＋λCoj(t)＋βλCo1(t)＋βλCo2(t)＋・・・＋βλCoj(t)を特定する（ステップＳ１６１）。なお、βがかけられていない項はｔ＜ｊＴの部分、βがかけられている項はｔ＞ｊＴの部分に対応する。
【０１７１】
その後、第２最適劣化回復率計算部６４は、合成保全率分布データ格納部１６に格納されている合成保全率分布と合成保全率関数λCo(t)との検定統計量ｋを算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ１６３）。検定統計量は、例えばそれらの差の二乗又は、それらの差の二乗を合成保全率関数λCo(t)の値で除したものである。
【０１７２】
第２最適劣化回復率計算部６４は、ｋ＞ｅであるか判断する（ステップＳ１６５）。最初にｅ＝∞と設定されているので、最初はｋ＞ｅとは判断されず、Ａ＝α、ｅ＝ｋ、ｎ＝ｎ＋１と設定する（ステップＳ１６７）。そしてステップＳ１５５に戻る。なお、ｋは徐々に減少して、αが特定の値となった後、徐々に増加するので、増加を検出したところで処理を終了させる。すなわち、ステップＳ１６５でｋ＞ｅであると判断した段階におけるＡを最適劣化回復率αとして特定する（ステップＳ１６９）。処理は端子Ｂを介して図３６の処理に移行する。
【０１７３】
第２最適合成保全密度関数生成部６５は、最適劣化回復率データ格納部１８に格納されている最適劣化回復率αを保全密度関数データ格納部１４に格納されている保全密度関数ｆCoj(t)に設定することによって、最適な合成保全密度関数ｆCo(t)を生成し、当該最適な合成保全率密度関数ｆCo(t)のデータを第２最適合成保全密度関数データ格納部６６に格納する（ステップＳ１７１）。なお、ｔ＝ｎＴについては、（２２）式の第３式に従って生成される。
【０１７４】
その後、保全コスト算出部６７は、費用データ格納部２２と第２最適合成保全密度関数データ格納部６６とに格納されているデータに基づき、予測される保全コストを算出し、保全コスト格納部６８に格納する（ステップＳ１７３）。特定の経年ｔにおける保全密度が算出されるのでそれに費用を乗ずれば、経年ｔにおける予測保全コストが算出できる。また、機器の経年分布データ（経年ｘ年の機器数）が存在すれば、企業などの全体の予測保全コストも算出することができる。保全周期Ｔにおける保全コストは、（２２）式の第３式と保全周期Ｔについての保全コストとの積によって算出される。
【０１７５】
以上のようなデータを出力することによって、各種設備投資や保全の計画を行うことができるようになる。
【０１７６】
このように、不完全な保全データにおいても、劣化回復率及び保全密度関数の導出が可能になる。実際に、ある機器の事後保全をサンプルにシミュレーションした結果、劣化回復率については、実際に同等の結果が得られることも確認されている。
【０１７７】
［６．最適点検周期の算出］
ＣＢＭオンコンディション保全を実施する場合における保全密度関数ｆCo(t)が導出できると、点検の周期を最適化することができる。これを図３７を用いて説明する。図３７のグラフは、縦軸はコストを表し、横軸は点検の周期Ｔを表す。図３７のグラフにおいて、一点鎖線は保全コストを表し、点検の周期Ｔが長くなれば保全のためのコストが節約されてコストが減少することを示している。一方、実線は損失コストを表し、点検の周期Ｔが長くなれば部品の故障などによって損失が増加するのでコストが上昇することを示している。保全コスト＋損失コストで得られる総コストは、太線で表され、総コストが極小となる周期Ｔoptが存在する。
【０１７８】
ここで、保全コストは、保全密度関数ｆCo(t)に依存することは当然であるが、損失コストも事後保全が行われる確率に依存するため、保全密度関数ｆCo(t)に関連する。従って、ＣＢＭオンコンディション保全を実施する場合における保全密度関数ｆCo(t)が導出できれば、保全コスト＋損失コストで算出される総コストを算出でき、周期Ｔを例えば０から通常考え得る設備寿命まで変動させて総コストが極小となる周期Ｔoptを特定できる。
ＣＢＭオンコンディション保全を実施する場合における保全密度関数ｆCo(t)を用いることによって、より正確なコスト見積もりに基づき最適な点検周期が特定されるようになる。
【０１７９】
最適点検周期を算出する装置の機能ブロック図を図３８に示す。最適点検周期を算出する装置は、最適点検周期を算出するための主要な処理を実行する最適点検周期算出部１０１と、ＣＢＭオンコンディション保全を実施する場合における保全密度関数ｆCo(t)を導出する処理装置に含まれる第２最適合成密度関数データ格納部６６と、保全コストに関連するデータを格納する保全コストデータ格納部１０２と、損失コストに関連するデータを格納する損失コストデータ格納部１０３と、最適点検周期算出部１０１によって算出された最適点検周期のデータを格納する最適点検周期データ格納部１０４とを有する。損失コストデータ格納部１０３と、保全コストデータ格納部１０２と、第２最適合成密度関数データ格納部６６とは、最適点検周期算出部１０１によってアクセスされる。
【０１８０】
次に、図３９を用いて、損失コストデータ格納部１０３と、保全コストデータ格納部１０２と、第２最適合成密度関数データ格納部６６とに格納されるデータについて説明する。製造工場設備や電気、水道、ガスなどの供給事業設備などは、部位Ｉ、部位ＩＩといった複数の部位で構成される。さらに、部位Ｉは、部品１及び部品２など複数の部品で構成される。同様に、部位ＩＩは、部品６及び部品７など複数の部品で構成される。図示していないが、単一の部品で構成される部位も存在する場合がある。
【０１８１】
このような設備において、部位Ｉについては、当該部位Ｉに含まれる部品の１回の故障に伴う損失コストとして、故障が他部品に及ぼす波及損失ＲI（設備修理増分コスト）と、故障発生工程以降の製品に及ぼす品質低下コストＤIと、復旧時間についてのコストＬI（稼働増分コスト又は逸失利益）とが設定され、損失コストデータ格納部１０３に格納される。同様に、部位ＩＩについては、当該部位ＩＩに含まれる部品の１回の故障に伴う損失コストとして、故障が他部品に及ぼす波及損失ＲII（設備修理増分コスト）と、故障発生工程以降の製品に及ぼす品質低下コストＤIIと、復旧時間についてのコストＬII（稼働増分コスト又は逸失利益）とが設定され、損失コストデータ格納部１０３に格納される。
【０１８２】
さらに、部位Ｉに含まれる部品１には、保全密度関数ｆ1、部品１に対する周期毎の定期点検・診断コストＣ1及び保全単価ｍ1が設定され、第１のデータは第２最適合成密度関数データ格納部６６に格納され、第２及び第３のデータは保全コストデータ格納部１０２に格納されている。同様に、部品２には、保全密度関数ｆ2、部品２に対する周期毎の定期点検・診断コストＣ2及び保全単価ｍ2が設定され、第１のデータは第２最適合成密度関数データ格納部６６に格納され、第２及び第３のデータは保全コストデータ格納部１０２に格納されている。
【０１８３】
同様に、部位ＩＩに含まれる部品６には、保全密度関数ｆ6、部品６に対する周期毎の定期点検・診断コストＣ6及び保全単価ｍ6が設定され、第１のデータは第２最適合成密度関数データ格納部６６に格納され、第２及び第３のデータは保全コストデータ格納部１０２に格納されている。部品７には、保全密度関数ｆ7、部品７に対する周期毎の定期点検・診断コストＣ7及び保全単価ｍ7が設定され、第１のデータは第２最適合成密度関数データ格納部６６に格納され、第２及び第３のデータは保全コストデータ格納部１０２に格納されている。
【０１８４】
次に、図３８に示した装置の処理を図４０を用いて説明する。まず、最適点検周期算出部１０１は、いずれの部品ｐについて処理をするかについて指定の入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。また、点検周期Ｔに初期値を設定する（ステップＳ２０３）。初期値には、通常より短い値を設定することが好ましい。
【０１８５】
そして、最適点検周期算出部１０１は、部品ｐの保全密度関数に関するデータを第２最適合成密度関数データ格納部６６から読み出し、部品ｐの保全コストに関するデータを保全コストデータ格納部１０２から読み出し、部品ｐが属する部位Ｐの損失コストに関するデータを損失コストデータ格納部１０３から読み出し、以下で述べる式に従って、部品ｐの部品総コストを算出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ２０７）。
【数２８】
2007200282.tif 000030
ここで、Ｍpは、部品取替・補修などの保全コストを表し、
予防保全分の保全コスト＝保全単価ｍp×周期毎に予防保全が行われる確率ｆCoj(t)（ｔ＝ｎＴ）
事後保全分の保全コスト＝保全単価ｍp×周期の間に事後保全が行われる確率ｆCoj(t)（ｔ≠ｎＴ）
となる。周期毎に予防保全が行われる確率ｆCoj(t)は、（２２）式の第３式である。周期の間に事後保全が行われる確率ｆCoj(t)は、（２２）式の第１式又は第２式である。さらに、（２６）式の事後保全が行われる確率は、（２２）式の第１式又は第２式である。第１式又は第２式はｔを積分する際に切り替える。
【０１８６】
そして、最適点検周期算出部１０１は、Ｔが未だ初期値であるか判断し（ステップＳ２０８）、Ｔが初期値ではない場合には（ステップＳ２０８：Ｎｏルート）、最適点検周期算出部１０１は、ステップＳ２０７で算出された今回の部品総コストが前回の部品総コストを上回ったか判断する（ステップＳ２０９）。図３７で示したように、周期Ｔが最適点検周期Ｔoptより短い間は部品総コストは減少する。従って、前回の部品総コストを上回るようになれば、前回の周期Ｔが最適点検周期Ｔoptとなる。
【０１８７】
Ｔが初期値の場合（ステップＳ２０８：Ｙｅｓルート）若しくは今回の部品総コストが前回の部品総コストと同じ又は下回った場合には（ステップＳ２０９：Ｎｏルート）、前回の部品総コストに、ステップＳ２０７で算出された今回の部品総コストを設定する（ステップＳ２１１）。また、Ｔ＝Ｔ＋ΔＴと設定して（ステップＳ２１３）、ステップＳ２０７に戻る。ΔＴについては、年、月、日、時、分、秒のうち部品管理単位となる最低時間刻み幅を予め設定しておく。
【０１８８】
一方、今回の部品総コストが前回の部品総コストを上回った場合には（ステップＳ２０９：Ｙｅｓルート）、最適点検周期算出部１０１は、（Ｔ−ΔＴ）を最適点検周期Ｔoptとして、最適点検周期データ格納部１０４に格納する（ステップＳ２１５）。
【０１８９】
このような処理を実施することによって、保全の確率は前回保全の確率に依存し、保全に伴う劣化回復は不完全であるため保全間隔が短縮されてゆくが、このような実態を確率分布で表現できるため、部品総コストをより実態に近い形で見積ることができるようになり、結果的に、設定した最小時間刻み幅における経済的に最適な点検周期Ｔoptを得ることができるようになる。
【０１９０】
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上で説明した機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラム・モジュールに対応するものではない。
【０１９１】
また、フローチャートについても処理結果が変化しないことを前提に処理の順番を入れ替えたり、処理を並列に実行したりすることも可能である。
【０１９２】
特に、保全コストについてはどのような保全コストを算出させたり、表示させたりするかは、ユーザの要求に応じて行うようにすればよい。
【０１９３】
なお、上で述べた処理装置はコンピュータ装置であって、図４１に示すように当該コンピュータ装置においては、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ）及びＷｅｂブラウザを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【図面の簡単な説明】
【０１９４】
【図１】事後保全の理想的な場合における保全密度関数を示す図である。
【図２】（ａ）及び（ｂ）は、事後保全の劣化回復率が１でない場合における劣化量及び保全密度関数を示す図である。
【図３】ＴＢＭ一斉取替の理想的な場合における保全密度関数を示す図である。
【図４】ＴＢＭ一斉取替の劣化回復率が１でない場合における保全密度関数を示す図である。
【図５】事後保全と予防保全の組み合わせを説明するための図である。
【図６】ＴＢＭ個別事前取替の理想的な場合における保全密度関数を示す図である。
【図７】ＴＢＭ個別事前取替の劣化回復率が１でない場合における保全密度関数を示す図である。
【図８】（ａ）及び（ｂ）は、ＣＢＭモニタリング保全の理想的な場合における劣化量及び保全密度関数を示す図である。
【図９】（ａ）及び（ｂ）は、ＣＢＭモニタリング保全の劣化回復率αが１でない場合における劣化量及び保全密度関数を示す図である。
【図１０】ＣＢＭオンコンディション保全の理想的な場合における保全密度関数を表す図である。
【図１１】不完全なＣＢＭオンコンディション保全の保全密度関数ｆCoj(t)の詳細を示す図である。
【図１２】不完全なＣＢＭオンコンディション保全の保全密度関数を示す図である。
【図１３】事後保全の場合における処理装置の機能ブロック図である。
【図１４】事後保全の場合における処理フローを示す図である。
【図１５】保全データ格納部に格納されたデータの一例を示す図である。
【図１６】保全データ格納部に格納されたデータの一例を示す図である。
【図１７】設備データ格納部に格納されたデータの一例を示す図である。
【図１８】保全率を説明するためのデータ例を示す図である。
【図１９】保全率を説明するためのデータ例を示す図である。
【図２０】初回保全率関数を説明するための図である。
【図２１】保全率を説明するためのデータ例を示す図である。
【図２２】最適劣化回復率算出処理の処理フローを示す図である。
【図２３】劣化回復率α＝９０％における合成保全率関数λ(t)の一例を示す図である。
【図２４】劣化回復率α＝８０％における合成保全率関数λ(t)の一例を示す図である。
【図２５】劣化回復率α＝７５％における合成保全率関数λ(t)の一例を示す図である。
【図２６】劣化回復率α＝７０％における合成保全率関数λ(t)の一例を示す図である。
【図２７】ＴＢＭ一斉取替における処理フローを示す図である。
【図２８】ＣＢＭモニタリング保全における処理装置の機能ブロック図である。
【図２９】ＣＢＭモニタリング保全における処理フローを示す図である。
【図３０】ＣＢＭモニタリング保全における事後保全分についての最適劣化回復率算出処理についての処理フローを示す図である。
【図３１】ＣＢＭモニタリング保全における予防保全についての初回保全率分布及びｔ1の決定処理の処理フローを示す図である。
【図３２】ＣＢＭモニタリング保全における合成保全密度関数導出処理の処理フローを示す図である。
【図３３】ＣＢＭオンコンディション保全における処理装置の機能ブロック図である。
【図３４】ＣＢＭオンコンディション保全における第１の処理フローを示す図である。
【図３５】ＣＢＭオンコンディション保全における第２の処理フローを示す図である。
【図３６】ＣＢＭオンコンディション保全における第３の処理フローを示す図である。
【図３７】最適点検周期について説明するための図である。
【図３８】最適点検周期を算出する装置の機能ブロック図である。
【図３９】最適点検周期を算出するためのデータを模式的に示した図である。
【図４０】最適点検周期を算出するための処理フローを示す図である。
【図４１】コンピュータの機能ブロック図である。
【符号の説明】
【０１９５】
１  保全データ格納部    ２  保全データ抽出部    ３  初回保全データ格納部
４  設備データ格納部    ５  設備データ抽出部    ６  抽出設備データ格納部
７  初回保全率分布生成部    ８  初回保全率分布格納部
９  初回保全率関数導出部    １０  初回保全率関数データ格納部
１１  初回保全密度関数導出部    １２  初回保全密度関数データ格納部
１３  保全密度関数生成部    １４  保全密度関数データ格納部
１５  合成保全率分布生成部    １６  合成保全率分布データ格納部
１７  最適劣化回復率計算部    １８  最適劣化回復率データ格納部
１９  最適合成保全密度関数生成部    ２０  最適合成保全密度関数データ格納部
２１  保全コスト算出部    ２２  費用データ格納部    ２３  保全コスト格納部
３１  第２保全データ抽出部    ３２  第２初回保全データ格納部
３３  第２設備データ抽出部    ３４  第２抽出設備データ格納部
３５  第２初回保全率分布生成部    ３６  第２初回保全率分布格納部
３７  予防保全初回保全率関数導出部    ３８  予防保全初回保全率関数データ格納部
３９  予防保全違失率算出部    ４０  予防保全違失率データ格納部
４１  第２初回保全密度関数導出部    ４２  第２初回保全密度関数データ格納部
４４  第２保全密度関数生成部    ４５  第２保全密度関数データ格納部
４６  合成保全密度関数導出部    ４６１  事後保全分保全密度関数導出部
４６２  予防保全分保全密度関数導出部
４７  合成保全密度関数データ格納部    ４８  保全コスト算出部
４９  保全コスト格納部
６１  周期Ｔ保全率特定部    ６２  周期Ｔ保全率データ格納部
６３  第２予防保全違失率算出部    ６４  第２最適劣化回復率計算部
６５  第２最適合成保全密度関数生成部    ６６  第２最適合成密度関数データ格納部
６７  保全コスト算出部    ６８  保全コスト格納部
１０１  最適点検周期算出部    １０２  保全コストデータ格納部
１０３  損失コストデータ格納部    １０４  最適点検周期データ格納部
【図１】
2007200282.tif 000031
【図２】
2007200282.tif 000032
【図３】
2007200282.tif 000033
【図４】
2007200282.tif 000034
【図５】
2007200282.tif 000035
【図６】
2007200282.tif 000036
【図７】
2007200282.tif 000037
【図８】
2007200282.tif 000038
【図９】
2007200282.tif 000039
【図１０】
2007200282.tif 000040
【図１１】
2007200282.tif 000041
【図１２】
2007200282.tif 000042
【図１３】
2007200282.tif 000043
【図１４】
2007200282.tif 000044
【図１５】
2007200282.tif 000045
【図１６】
2007200282.tif 000046
【図１７】
2007200282.tif 000047
【図１８】
2007200282.tif 000048
【図１９】
2007200282.tif 000049
【図２０】
2007200282.tif 000050
【図２１】
2007200282.tif 000051
【図２２】
2007200282.tif 000052
【図２３】
2007200282.tif 000053
【図２４】
2007200282.tif 000054
【図２５】
2007200282.tif 000055
【図２６】
2007200282.tif 000056
【図２７】
2007200282.tif 000057
【図２８】
2007200282.tif 000058
【図２９】
2007200282.tif 000059
【図３０】
2007200282.tif 000060
【図３１】
2007200282.tif 000061
【図３２】
2007200282.tif 000062
【図３３】
2007200282.tif 000063
【図３４】
2007200282.tif 000064
【図３５】
2007200282.tif 000065
【図３６】
2007200282.tif 000066
【図３７】
2007200282.tif 000067
【図３８】
2007200282.tif 000068
【図３９】
2007200282.tif 000069
【図４０】
2007200282.tif 000070
【図４１】
2007200282.tif 000071