JP2005182465A - 保守支援方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 診断エンジン40が、リスク評価DB22及びリスク対策DB21を参照し、機器毎に故障が発生した場合のリスク推定額と、機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用とを時系列に沿って算出し、リスク推定額とメンテナンス費用とを時系列に沿って加算して機器のメンテナンスの最適周期を算出する。診断エンジン40が、機器に故障が発生した場合、機器の識別情報及び故障モードに基づいて故障診断DB23を参照し、運用実績に基づいて経年変化以外の故障をも解析する。
【選択図】 図1
Description
特許文献1は、余寿命に応じた保守管理を可能とする技術が開示されており、破壊確率に重み係数を乗じたプラントリスク推定値を越えない様に、プラント運転制限値を求めると共に、現在の余寿命と将来の余寿命予測からプラントリスク運用推定値を求める技術が述べられている(段落[0009]〜[0010])。
特許文献1に記載の技術は、余寿命に応じた保守管理をするものであり、メンテナンス周期を最適化するものではない。
従って、第1の発明は以上のような手段を講じたことにより、診断エンジンが、リスク評価データベース及びリスク対策データベースを参照し、機器毎に故障が発生した場合のリスク推定額と、機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用とを時系列に沿って算出し、リスク推定額とメンテナンス費用とを時系列に沿って加算することにより、機器のメンテナンスの最適周期を算出することができる。また、診断エンジンが、機器に故障が発生した場合、機器の識別情報及び故障モードに基づいて故障診断データベースを参照することにより、運用実績に基づいて経年変化以外の故障をも解析することができる。
図1は本発明の一実施形態に係る保守支援装置の構成を示す機能ブロック図である。この保守支援装置は、設備保全情報DB(Database;データベース)10、診断DB20、診断DB作成部(データベース作成装置)30及び診断エンジン40を備えている。なお、診断DB作成部30及び診断エンジン40は、互いに一体又は別体のいずれでもよく、各々がハードウェア構成とソフトウェア構成との組合せ構成により実現される。ソフトウェア構成は、診断DB作成部30及び診断エンジン40の機能を実現させるためのプログラムが予め記憶媒体又はネットワークから保守支援装置のコンピュータにインストールされることにより実現される。
(データベース作成)
診断DB作成部30は、設備保全情報DB10から、診断エンジン40におけるデータ処理に必要な所望のデータ項目を抽出し、所望のデータ形式に整理・修正する。
具体的には診断DB作成部30は、データマイニング機能31により、保守支援の対象とする機器の機種名及び型式、機器の構成部品名及び型式、機器及び部品の稼働日、故障発生日、故障受付日、復旧日、ユーザ名、サイト名、機器設置環境条件、故障モード、各故障モードの発生頻度、故障原因、故障兆候現象、MTBF、MTTF、対象機器及び故障モード毎のメンテナンス方法、メンテナンス所要時間、所要人数、人件費単価、顧客側の設備停止損費、修復用部品及び材料の量と単価等を設備保全情報DB10から抽出し、図3〜図6に示すようなリスク評価DB22及びリスク対策DB21を作成する。
F(t)=1−exp{−H(t)}
そこで、信頼性解析機能31は、図14に示すような不信頼度F(t)を推定し、これから信頼度関数R(t)=1−F(t)を算出し、図15に示すような故障発生確率密度関数f(t)を算出し、これらF(t),R(t),f(t)を故障診断DB23に書込む。
以上により、診断DB20の作成が完了する。
診断エンジン40は、以上のように作成された診断DB20を参照し、種々の計算や判定を実行する。始めにリスク評価機能41によるリスク評価について説明する。
次に、診断エンジン40は、リスク対策選定機能42により、リスク評価機能41で得られた結果に基づいてリスク対策を選定する。選定は、故障木解析の階層毎の各ノードのリスクの大きさとユーザのメンテナンス予算とを勘案し、予算内で最大限の効果を奏するノードの組合せでリスク対策を選定する。
リスク補正機能43は、図17に示すように、状態基準保全(CBM)を導入して行う。すなわち、通常の時間基準保全(TBM)に加え、センサを有する診断システムにより、機器/部品の劣化判定基準を監視して機器/部品の状態を判断し、フィールドでの実績に基づいた故障発生確率が時間的にシフトしているか否かを確認する。
これら劣化の進行が遅い又は早い場合、リスク補正機能43は、リスクを補正する。なお、劣化の進行がばらつく要因は、部品単体の特性ばらつきの可能性や機器の設置環境のばらつきの可能性がある。そこで、リスク補正機能43は、絶縁劣化診断システムなど状態基準保全のための診断ツールを用い、所望のタイミングで機器や部品の状態を測定し、故障確率密度関数の補正によりリスクを補正する。
数値シミュレーション機能44は、操作者の操作により、図18に示すように、モデル規範型のシミュレータ44bが機器/部品毎に計算モデル回路44aを選択する。
故障解析機能45は、操作者の操作により、製品名、部品名、故障モードが入力されると、診断DB20に入力情報を照合し、過去の運用実績に基づき、故障原因や故障兆候現象を故障診断DB23から検索して出力する。また、過去に実績がない新たな故障事象に関しては、別途、故障解析やトラブル解析の結果を診断DB20に登録更新することにより、故障原因検索のヒット率を高めるようにする。
ファイナンシャル計算機能46は、リスク評価機能41により得られたトータルリスク及びメンテナンス費用を内部メモリに書込むと、正味現在価値(NPV)法又は内部収益率(IRR)法を用いたファイナンシャル計算モデルを起動する。
Ri :i期の評価に適用される割引率
なお、割引率Riとしては、政府又は保険会社等といった外部機関データベースから読出し、現実的な値とすることが望ましい。
NPV法を用いたファイナンシャル計算モデルによれば、ライフサイクルに渡るメンテナンス費用とトータルリスクとを加算してトータルコスト(Ci)を算出したとき、トータルコストを全て現在価値に置き換えることにより、現在価値を最大にするようにメンテナンス費用やリスク対策を計画することができる。
R :IRR、内部収益率
ここで、IRR法で使用される内部収益率R(割引率に対応)は「一定の金利」であるのに対し、NPV法の割引率Riは、期間に対応する「基準となる金利」で、期間毎に異なる。
Claims (11)
- 機器毎に稼動実績、故障実績及び更新実績を含む運用実績を管理するための設備保全情報に基づいて、データベース作成装置及び診断エンジンにより、当該機器の保守対応を支援するための保守支援方法であって、
前記データベース作成装置が、前記設備保全情報のうち、前記稼動実績に関する少なくとも「機器の部品の単価」、「メンテナンスの人員データ」、「人件費単価データ」、「故障モード毎の設備停止損費」、及び前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」、「故障モード毎の故障発生頻度」を機器の識別情報と関連付けてリスク評価データベースを作成する工程と、
前記データベース作成装置が、前記設備保全情報のうち、前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」及び前記更新実績に関する少なくとも「故障モード毎の対策方法」を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けてリスク対策データベースを作成する工程と、
前記データベース作成装置が、前記設備保全情報のうち、前記機器の部品の識別情報及び故障モードに基づいて、機器の部品毎のイベントツリー解析又は故障木解析を実行し、解析結果を得る工程と、
前記データベース作成装置が、この解析結果とこの解析結果における故障モード毎に、前記設備保全情報のうちの少なくとも故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けて故障診断データベースを作成する工程と、
前記診断エンジンが、前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度及び前記設備停止損費に基づいて、機器毎に故障が発生した場合のリスク推定額を時系列に沿って算出する工程と、
前記診断エンジンが、前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度、前記対策方法、前記機器の部品の単価、前記人員データ、及び前記人件費単価データに基づいて、前記機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用を時系列に沿って算出する工程と、
前記診断エンジンが、前記リスク推定額と前記メンテナンス費用とを時系列に沿って加算し、得られた加算結果が最小になる時点をメンテナンス周期として出力する工程と、
前記診断エンジンが、前記機器に故障が発生した場合、前記機器の識別情報及び故障モードに基づいて前記故障診断データベースを参照し、得られた故障原因及び/又は故障兆候現象を出力する工程と、
を備えたことを特徴とする保守支援方法。 - 機器毎に稼動実績、故障実績及び更新実績を含む運用実績を管理するための設備保全情報に基づいて、当該機器の保守計画を支援するためのデータベース作成装置及び診断エンジンに用いられるプログラムであって、
前記データベース作成装置のコンピュータに、
前記設備保全情報のうち、前記稼動実績に関する少なくとも「機器の部品の単価」、「メンテナンスの人員データ」、「人件費単価データ」、「故障モード毎の設備停止損費」、及び前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」、「故障モード毎の故障発生頻度」を機器の識別情報と関連付けてリスク評価データベースを作成する機能、
前記設備保全情報のうち、前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」及び前記更新実績に関する少なくとも「故障モード毎の対策方法」を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けてリスク対策データベースを作成する機能、
前記設備保全情報のうち、前記機器の部品の識別情報及び故障モードに基づいて、機器の部品毎のイベントツリー解析又は故障木解析を実行し、解析結果を得る機能、
この解析結果とこの解析結果における故障モード毎に、前記設備保全情報のうちの少なくとも故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けて故障診断データベースを作成する機能、
を実現させ、
前記診断エンジンのコンピュータに、
前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度及び前記設備停止損費に基づいて、機器毎に故障が発生した場合のリスク推定額を時系列に沿って算出する機能、
前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度、前記対策方法、前記機器の部品の単価、前記人員データ、及び前記人件費単価データに基づいて、前記機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用を時系列に沿って算出する機能、
前記リスク推定額と前記メンテナンス費用とを時系列に沿って加算し、得られた加算結果が最小になる時点をメンテナンス周期として出力する機能、
前記機器に故障が発生した場合、前記機器の識別情報及び故障モードに基づいて前記故障診断データベースを参照し、得られた故障原因及び/又は故障兆候現象を出力する機能、
を実現させるためのプログラム。 - 請求項2に記載のプログラムにおいて、
前記設備保全情報は、
前記機器の機種名及び型式、機器の構成部品名及び型式、機器及び部品の稼働日、故障発生日、故障受付日、復旧日、顧客名、サイト名、機器設置環境条件、故障モード、各故障モードの発生頻度、故障原因、故障兆候現象、平均故障間隔(MTBF)、平均故障寿命(MTTF)、対象機器及び故障モード毎のメンテナンス方法、メンテナンス所要時間、所要人数、人件費単価、顧客側の設備停止損費(単位時間当たり)、修復用部品及び材料の量と単価、
を含んでいることを特徴とするプログラム。 - 請求項2又は請求項3に記載のプログラムにおいて、
前記データベース作成装置のコンピュータに、
前記作成するデータベースに応じて前記設備保全情報から必要な情報を抽出するためのデータマイニング機能、
前記データマイニング機能部による抽出結果を用い、少なくとも故障木解析又はイベントツリー解析と故障確率統計とに基づいて、信頼性解析を行うための信頼性解析機能、
を実現させるためのプログラム。 - 請求項2乃至請求項4のいずれか1項に記載のプログラムにおいて、
前記リスク評価データベースは、
機器毎に、各機種名、部品名、イベント又は故障名、イベント及び故障毎の発生確率密度関数と、イベント及び故障毎の設備停止損費、機種・部品の単価、在庫、納期データと、メンテナンスの人員データ、人件費データ、客先データを備えたことを特徴とするプログラム。 - 請求項2乃至請求項5のいずれか1項に記載のプログラムにおいて、
前記故障診断データベースは、
機器毎に、各機種毎及び部品毎のイベントツリー解析結果又は故障木解析結果と、この解析結果における故障モード毎の故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因を備えたことを特徴とするプログラム。 - 請求項2乃至請求項6のいずれか1項に記載のプログラムにおいて、
前記リスク対策データベースは、
機器毎に、各機種名、部品名、各機種及び各機種の構成部品、故障モード及び故障モード毎の対策方法と過去の対策実績、故障原因、使用環境、対策後の運用状況を備えたことを特徴とするプログラム。 - 請求項2乃至請求項7のいずれか1項に記載のプログラムにおいて、
前記診断エンジンのコンピュータに、
前記出力したメンテナンス周期におけるメンテナンス費用を機器の部品毎に算出する機能、
前記算出した部品毎のメンテナンス費用を複数通りの組合せで合計し、複数のメンテナンス費用候補を算出する機能、
前記各メンテナンス費用候補のうち、前記メンテナンス周期におけるメンテナンス予算を越えない範囲で最大金額のメンテナンス費用候補を選択する機能、
前記選択したメンテナンス費用候補を出力する機能、
を実現させるためのプログラム。 - 請求項2乃至請求項8のいずれか1項に記載のプログラムにおいて、
前記診断エンジンのコンピュータに、
機器又は当該機器の部品毎に挙動をシミュレーション可能なシミュレーション機能、
指定された機器又は当該機器の部品と故障モードとに基づいて前記シミュレーション機能を起動し、当該故障モードの故障兆候現象を推定する機能、
前記推定した故障兆候現象を前記故障診断データベースに書込む機能、
を実現させるためのプログラム。 - 請求項2乃至請求項9のいずれか1項に記載のプログラムにおいて、
前記診断エンジンのコンピュータに、
前記算出したリスク推定額及びメンテナンス費用をメモリに書込む機能、
正味現在価値(NPV)法又は内部収益率(IRR)法を用いたファイナンシャル計算モデルを起動する機能、
前記ファイナンシャル計算モデルに基づいて、前記メモリと予め割引率が記憶された外部機関データベースとを参照する機能、
前記参照により得られたリスク推定額、メンテナンス費用及び割引率を前記ファイナンシャル計算モデルに設定し、機器のライフサイクルに渡る運用コストを計算する機能、
を実現させるためのプログラム。 - 請求項2乃至請求項10のいずれか1項に記載のプログラムにおいて、
前記診断エンジンのコンピュータに、
機器の状態を検出するセンサの出力に基づいて、前記算出したリスク推定額を補正する機能、
を実現させるためのプログラム。
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