プラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態を、プラントや製品を構成する部品やユニットに関する損傷状態の確率のデータを元に演算して算出し、該算出結果に基づいて検査補修を行う部品やユニットを選定する保守計画方法であって、プラントや製品を構成する部品やユニットを類似構造の部品やユニット毎に分類してグループ分けし、該グループ毎に部品やユニットの一部を抜き取って損傷状態の分布Lの検査を行う第1のステップと、プラントや製品を構成する部品やユニットの実証データに基づき作成した損傷状態の分布L′nの複数のデータを記憶手段に記憶するとともに、前記損傷状態の分布Lと複数のL′nそれぞれの一致度を判断して、Lともっとも一致度の高いL′nを選定する第2のステップと、前記第2のステップで選定したL′nを元に、前記第1のステップで抜き取った部品やユニットと同グループであり且つ前記第1のステップで抜き取らなかった部品やユニットの損傷状態を演算する第3のステップとを備え、前記第3のステップで演算した部品やユニットの損傷状態の結果を元に、前記第1のステップで抜き取らなかった部品やユニットの検査補修を行う部品やユニットを選定することを特徴とする保守計画方法。前記第2のステップで行うLとL′nの一致度の判断を、コルモゴロフ-スミルノフ検定を用いて行うことを特徴とする請求項1記載の保守計画決定方法。前記損傷状態の分布L′nは、プラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態に関する実証データに基づいて、検査補修が必要となる損傷状態に重みを持たせた重み付け確率密度関数wを求める第1のステップと、0以上且つ1以下の一様乱数un又は超一様乱数un以下一様乱数等とよぶを生成するとともに、該一様乱数等を前記重み付け確率密度関数wの累積分布関数の累積確率とし、該一様乱数等に対応する確率変数znを求める第2のステップと、前記プラントや製品を構成する部品やユニットに関する損傷状態の確率に関するデータを記憶手段に記憶し、該損傷状態の確率に関するデータから、前記znを乱数としてモンテカルロシミュレーションにより、前記プラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の重み付け確率を演算する第3のステップと、前記重み付け確率密度関数wに基づいて重み付け復元値Wを求め、該復元値Wと前記第4のステップで求めた損傷状態の重み付け確率からプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の確率を演算する第5のステップと、を備え、前記第5のステップで演算したユニットの状態の確率を元に演算して算出することを特徴とする請求項1又は2記載の保守計画方法。しかしながら、特許文献1に開示された技術及び特許文献2に開示された技術は何れもプラントや機器の保守計画を行うことは可能であるものの、例えば事故に至るか至らないか、検査が必要か否か等の保守計画上重要な状態の近傍の確率のみを詳しく求めたい場合においても、乱数を一様に生成させなければならないため、保守計画上重要な状態の近傍のみならず全ての場合について詳しく求めなければならず、従って大量の乱数を必要とし、その結果演算処理に多大な負荷がかかるため、計算に時間がかかるとともに能力の大きな演算手段を使用せねばならなくなり、保守計画を行うためのコストが大きくなる。特に演算にモンテカルロシミュレーションを用いる場合は、モンテカルロシミュレーションは誤差がサンプル数の平方根に反比例するため収束時間が非常に遅く、例えば1桁精度を上げようとすると100倍の計算時間が必要となり、計算時間の問題は無視できない。従って、本発明はかかる従来技術の問題に鑑み、検査が必要か否か等の保守計画上重要な状態の近傍の確率を従来よりも詳しく、しかも大量の演算を行うことなく求めることができるようにした保守計画方法を提供することを目的とする。上記課題を解決するため本発明においては、プラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態を、プラントや製品を構成する部品やユニットに関する損傷状態の確率のデータを元に演算して算出し、該算出結果に基づいて検査補修を行う部品やユニットを選定する保守計画方法であって、プラントや製品を構成する部品やユニットを類似構造の部品やユニット毎に分類してグループ分けし、該グループ毎に部品やユニットの一部を抜き取って損傷状態の分布Lの検査を行う第1のステップと、プラントや製品を構成する部品やユニットの実証データに基づき作成した損傷状態の分布L′nの複数のデータを記憶手段に記憶するとともに、前記損傷状態の分布Lと複数のL′nそれぞれの一致度を判断して、Lともっとも一致度の高いL′nを選定する第2のステップと、前記第2のステップで選定したL′nを元に、前記第1のステップで抜き取った部品やユニットと同グループであり且つ前記第1のステップで抜き取らなかった部品やユニットの損傷状態を演算する第3のステップとを備え、前記第3のステップで演算した部品やユニットの損傷状態の結果を元に、前記第1のステップで抜き取らなかった部品やユニットの検査補修を行う部品やユニットを選定することを特徴とする。第2ステップで、第1ステップで検査を行った損傷状態の分布Lと、プラントや製品を構成する部品やユニットの実証データに基づき作成した損傷状態の分布L′nの複数のデータを比較して一致度を判断し、Lともっとも一致度の高いL′nを選定することで、Lが実証データのどの分布にもっとも近いか判断することができる。ここで、L′nは例えば前記部品やユニットのロット、製品データ、納入品質書、使用場所、使用条件等に基づいて決めることができる。そして第3のステップで第2のステップで選定したL′nを元に前記第1のステップで抜き取った部品やユニットと同グループであり且つ前記第1のステップで抜き取らなかった部品やユニットの損傷状態を演算することで、抜き取り検査を行わなかった部品やユニットについても損傷状態を演算して求めることができる。即ち、多くの部品の一部を抜き取り、抜き取った一部の状態から全体の分布状態を推定することができる。さらに、前記第2のステップで行うLとL′nの一致度の判断を、コルモゴロフ-スミルノフ検定を用いて行うことを特徴とする。コルモゴロフ-スミルノフ検定は統計学における仮説検定の一種であり、有限個の標本に基づいて、2つの母集団が異なるものであるかどうかを調べるために有効である。また、前記損傷状態の分布L′nは、プラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態に関する実証データに基づいて、検査補修が必要となる損傷状態に重みを持たせた重み付け確率密度関数wを求める第1のステップと、0以上且つ1以下の一様乱数un又は超一様乱数un以下一様乱数等とよぶを生成するとともに、該一様乱数等を前記重み付け確率密度関数wの累積分布関数の累積確率とし、該一様乱数等に対応する確率変数znを求める第2のステップと、前記プラントや製品を構成する部品やユニットに関する損傷状態の確率に関するデータを記憶手段に記憶し、該損傷状態の確率に関するデータから、前記znを乱数としてモンテカルロシミュレーションにより、前記プラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の重み付け確率を演算する第3のステップと、前記重み付け確率密度関数wに基づいて重み付け復元値Wを求め、該復元値Wと前記第4のステップで求めた損傷状態の重み付け確率からプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の確率を演算する第5のステップと、を備え前記第5のステップで演算したユニットの状態の確率を元に演算して算出することを特徴とする。このことにより、大量の演算を行うことなく、保守計画上重要な部分について詳しくもとめた分布L′nを算出することができるため、保守計画上重要な部分近傍についてのLとL′nの比較精度が向上する。以上記載のごとく本発明の保守計画方法は、検査が必要か否か等の保守計画上重要な状態の近傍の確率を従来よりも詳しく、しかも大量の演算を行うことなく求めることができるという利点がある。以下、図面を参照して本発明の好適な実施例を例示的に詳しく説明する。但しこの実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等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に限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。図1は、実施例1における保守計画方法をブロック図で示したものである。1はプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態に関する実証データに基づいて所望の損傷状態に重みを持たせた重み付け確率密度関数wを決定する重み付け確率密度関数決定手段であり、2は前記重み付け確率密度関数wに基づき、前記所望の損傷状態に重みを持たせた乱数である重み付けランダム変数znを発生させる重み付けランダム変数発生装置であり、3は前記重み付けランダム変数znを乱数として、予めデータベース6に収容したプラントや製品の損傷状態の確率に関するデータからモンテカルロシミュレーションによって前記所望の損傷状態に重みを持たせたプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の重み付け確率を演算する重み付け確率演算装置であり、4は前記重み付け確率密度関数wに基づいて重み付けを復元する復元値Wを求めるとともに、該復元値Wと前記損傷状態の重み付け確率からプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の確率を演算する損傷確率演算手段であり、5は前記部品やユニットの損傷状態の確率からプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態を演算して算出し、該算出結果に基づいて検査補修を行う部品やユニットを選定する保守計画手段である。以下、図1に示したブロック図の流れに沿って詳細に説明する。まず重み付け確率密度関数決定手段1で、重み付け確率密度関数wを決定する。図2は重み付け確率密度関数wを求める流れを示したフローチャートである。図2において、まずステップS11で仮の重み付け確率密度関数w′を適当に設定する。次のステップS12では、ステップS11で設定した仮の重み付け確率密度関数w′からモンテカルロシミュレーションを用いて確率密度関数Iを求める。そして次のステップS13では前記確率密度関数Iのピークとなるときの確率変数と保守計画上重要な確率変数を比較し一致するか否かを判断する。ここで一致とは完全一致でもよいが、適当な範囲をもたせてその範囲内であれば一致と判断してもよい。ステップS13でYESと判断すると、ステップS14へ進み、ステップS14では判断時点での仮の重み付け確率密度関数w′を重み付け密度関数wとして決定する。ステップS13でNOと判断すると後述するステップS15へ進む。ここで、保守計画上重要な確率変数とは、特に詳しく調べる必要のあるプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態に対応する確率変数であり、特に詳しく調べる必要のある損傷状態はプラントや製品、部品やユニット及びその使用目的によって異なるが、例えば部品の亀裂状態であれば、検査が必要となる亀裂深さ、補修が必要となる亀裂深さ、事故発生に至る亀裂深さ等が挙げられ、実証データに基づいて決定される。このように特に詳しく調べる必要のある損傷状態は実証データに基づいて決定されるため、実証データが多く収集されている例えば、検査が必要となる亀裂深さ、補修が必要となる亀裂深さ等を用いることが好ましい。次いでステップS15では前記確率密度関数Iのピークの確率変数が前記保守計画上重要な確率変数より大きいか否かを判断する。ステップS15でYESと判断すると、前記確率密度関数Iのピークの確率変数が大きいので、ステップS16で確率密度関数Iのピークの確率変数が下がるように仮の重み付け変数w′を変更して再度ステップS12に戻る。一方ステップS15でNOと判断すると、前記確率密度関数Iのピークの確率変数が小さいので、ステップS17で確率密度関数Iのピークの確率変数が下がるように仮の重み付け確率変数w′を変更して再度ステップS12に戻る。このようにステップS11~ステップS17を繰り返すことで、重み付け密度関数wが決定される。次に重み付けランダム変数発生装置2で、重み付けランダム変数znを発生させる。図3Aは前記重み付け確率変数wの一例を表したグラフであり、縦軸は確率、横軸は確率変数を表している。また図3Bは図3Aに示した重み付け確率変数wの累積分布関数を表したグラフであり、縦軸は累積確率、横軸は確率変数を表している。重み付けランダム変数発生装置2ではまず、図3Aに一例を示したような前記重み付け確率密度関数決定手段1で決定した重み付け確立密度関数wを、図3Bに示したような累積分布関数に変換する。次に0以上且つ1以下のn個の一様乱数un又は超一様乱数un以下一様乱数等とよびunで表すを生成し、それぞれを図3Bに示した累積分布関数の累積確率に当てはめる。図3Bにはn個のunのうちの一つであるuiのみを示している。このようにして累積確率に当てはめたunに対応する確率変数znを累積分布関数から求める。図3Bには前記uiに対応する確率変数ziのみを示している。このようにして求めたznを重み付けランダム変数と定義する。次に重み付け確率演算手段3で、重み付け確率を演算して算出する。前記重み付けランダム変数発生装置2で発生させた重み付けランダム変数znを乱数の代替とし、データベース6に収納したプラントや製品を構成する部品やユニットに関する損傷状態の確率から、確率変数xnwnを発生させ、モンテカルロシミュレーションによってプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の重み付け確率を演算して算出する。ここで、前記確率変数xnwnは以下のように発生させる。図4Aはプラントや製品を構成する部品やユニットに関する損傷状態の確率密度関数の一例を表したグラフであり、縦軸は確率、横軸は確率変数を表している。また図4Bは図4Aに示した確率密度関数の累積分布関数を表したグラフであり、縦軸は累積確率、横軸は確率変数を表している。前記重み付けランダム変数znをそれぞれ図4Bに示した累積分布関数の累積確率に当てはめる。図4Bにはn個のznのうちの一つであるziのみを示している。このようにして累積確率に当てはめたznに対応する確率変数を累積分布関数から求めることによって、確率変数xnwnを発生させることができる。またここで、データベース6に収納したプラントや製品を構成する部品やユニットに関する損傷状態の確率とは、例えば損傷が発生する確率、発生した損傷が進展する確率、発生した損傷を検知する確率等を挙げることができ、このうち1つ又は2つ以上の確率を用いている。また、重み付け確率演算手段3で演算して算出されるプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の重み付け確率は、検査が必要となる重み付け確率、補修が必要となる重み付け確率、事故に至る重み付け確率等が挙げられる。しかし、このようにして偏りのある変数である重み付けランダム変数znを乱数の代替に用いてモンテカルロシミュレーションによって重み付け確率演算手段3で求めたプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の重み付け確率は、プラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の確率そのものを表しているものではない。そこで、損傷状態確率演算装置4で、前記プラントや製品を構成する部品やユニットの重み付け損傷状態の確率から重みを復元してプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の確率を演算して算出する。損傷状態確率演算装置4では以下のようにして重みを復元してプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の確率を演算して算出している。ここではプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の確率の一例として、部品に発生する亀裂の深さを算出して事故発生確率を算出する例を挙げる。まず、モンテカルロシミュレーションに用いるべきn個の確率変数は数1で表すことができる。また、n個の重み付け確率変数znを数2で表すことができる。この時、全体x1、x2、xnの重みを復元するための復元値をWとすると、Wは数3で表すことができる。また、シミュレーション結果の亀裂深さLは数4で表すことができ、亀裂深さL0以上で事故が発生する、つまり亀裂深さL0が事故発生に至る境界深さである場合、事故が発生するシミュレーション結果数ΩXと、事故が発生しないシミュレーション結果数Ω0はそれぞれ数5及び数6を用いて求めることができる。従って、事故発生確率PXは前記ΩX及びΩ0を復元値Wで復元して数7を用いて求めることができる。次に、保守計画手段5で、前記損傷状態確率演算手段4で演算して算出したプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の確率から、プラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態を算出し、該算出結果を元に検査補修を行う部品やユニットを選定する。本実施例1の保守計画方法は、プラントや製品を構成する部品やユニットの保守計画であればどのような部品やユニットに対しても適用することができるが、特に保守にあたり、重大な損傷に繋がるため損傷を起こすと大きな復旧費用が発生する部品やユニットであり、且つ補修基準が調整可能な部品やユニットに用いることが好ましい。補修基準が調整可能とは、例えば検査の方法が複数有り、検査で見つけた亀裂長に応じて補修する場合に、補修が必要と判断する亀裂長の基準を自主的に決められる場合等をいう。このような好ましい具体例として、例えばガスタービンの焼却器の尾筒の亀裂検査が挙げられる。ガスタービンの焼却炉の尾筒の亀裂検査は、検査の方法によってどの程度の長さの亀裂であれば実際の亀裂の長さと検査で検出される亀裂の長さの誤差がどの程度となるかの関係の基本データが整理されており、また補修が必要とされる検査で検出される亀裂の深さの基準も決められている。そのため、複数の検査手法及び補修手法についてシミュレーションを行い、重大損傷に至るか否かという保守管理上重要な状態の近傍に重みをもたせて有効な検査補修策を選定すると効果的である。図5は実施例2における保守計画方法をブロック図で示したものである。11はプラントや製品を構成する部品やユニットを類似構造の部品やユニット毎に分類してグループ分けする分類手段であり、12は前記分類したグループ毎に部品やユニットの一部を抜き取って損傷状態の分布Lの検査を行う検査手段であり、13は前記損傷状態の分布Lと記憶手段14に記憶されたプラントや製品を構成する部品やユニットの実証データに基づき作成した複数の損傷状態の分布L′nとの一致度を判断して、Lと最も一致度の高いL′nを選定する選定手段であり、15は前記選定手段14で選定されたL′nを元に前記検査手段12で抜き取った部品やユニットと同グループであり且つ前記検査手段12で抜き取らなかった部品やユニットの損傷状態を演算する演算手段であり、16は前記部品やユニットの損傷状態に基づいて検査補修を行う部品やユニットを選定する手段である。以下図5に示したブロック図の流れに沿って詳細に説明する。まず分類手段11で、プラントや製品を構成する部品やユニットを類似構造の部品やユニット毎に分類してグループ分けをする。次に検査手段12で、前記分類手段11で分類したグループ毎に部品やユニットの一部を抜き取り損傷状態の分布Lを検査によって求める。抜き取り個数は特に限定されるものではないが、多過ぎると抜き取り及び検査のコストが大きくなり、小さすぎると後述するLと最も一致度の高いL′nを正確に選定することができず保守管理精度が落ちるため、要求されるコストと保守管理精度に応じて抜き取り個数を決めるとよい。次に選定手段13で、前記検査手段12で検査して得た損傷状態の分布Lを、記憶手段14に記憶されプラントや製品を構成する部品のユニットの実証データに基づき作成した複数の損傷状態の分布L′nと比較し一致度を判断する。一致度の判断には仮説検定の一種であるコルモゴロフ-スミルノフ検定を用いる。ここで、記憶手段14に収納されているプラントや製品を構成する部品やユニットの実証データに基づき作成した損傷状態の分布L′nについて説明する。図6は記憶手段4に収納されたL′nの概念図である。図6に示したように記憶手段14には1~MのM種類のデータが収納されており、それぞれ異なる損傷発生時期確率分布と発生頻度を有している。そして前記1~MのM種類のデータはそれぞれ前記損傷発生時期確率と発生頻度に関するパラメータmi、σiiは1からMの整数及び該パラメータmi、σiに対応する損傷状態の分布関数L′mi、σiを有しており、該L′mi、σiが前記L′nに相当する。また図6に示した損傷発生時期確率分布及び発生頻度は実証データに基づいて決めており、実証データとは、例えば製品の部品であれば部品の設計データ、納入品質データ、生産ロット、使用条件等が該当する。また図6においては、パラーメータmi、σi及び損傷状態の分布L′mi、σiを求めるために、損傷発生時期確率分布及び発生頻度を用いたが、この2種類だけでなく例えば損傷の進展の確率分布等を加えて3種類以上のデータからパラメータ及び損傷状態の分布を求めてもよい。また、図1に示した損傷状態確率演算手段4で求めたプラントや製品を構成する部品やユニットの損傷状態の確率を元に、前記パラメータ及び損傷状態の分布を求めるようにしてもよい。次に演算手段15で、前記選定手段14で選定されたL′nを元に前記検査手段12で抜き取った部品やユニットと同グループであり且つ前記検査手段12で抜き取らなかった部品やユニットの損傷状態を演算して算出し、保守計画手段16で前記演算手段で算出した部品やユニットの損傷状態に基づいて検査補修を行う部品やユニットを選定する。本実施例2の保守計画方法は、プラントや製品を構成する部品やユニットの保守計画であればどのような部品やユニットに対しても利用できるが、特に好ましい具体例として焼却器尾筒の冷却穴が挙げられる。通常冷却穴は焼却器尾筒に数十個空いており、それぞれの穴から亀裂が発生する可能性がある。本実施例2の保守計画方法を適用しない場合は全数検査を実施することになるが、焼却器の置かれる状態即ち焼却器と冷却穴の位置関係によって亀裂の発生、成長のしやすさが異なるという実績がある。そこでその実績に応じたL′nを複数用意し、冷却穴のうちいくつかの亀裂を検査することで他の冷却穴の亀裂を演算して算出することができる。また、焼却器と冷却穴がどのような位置関係であるときに亀裂が成長しやすいかも既知であるため、亀裂が成長しやすい冷却穴の検査をしておくことで、残りの冷却穴の亀裂は前記検査結果に対してどのような分散に相当するかを実績データからモデル化することができる。前記モデル化したモデルを用いてシミュレーションを行うことで、抜き取り率に応じて亀裂の損傷相当の深さへの成長率を比較し、最適抜きと利率の選定や抜き取り部位の選定にシミュレーションを利用することが可能となる。