JP2007200282A - Information processing method and device - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To properly calculate a deterioration recovery rate even if maintenance data are incomplete as to repeatedly carried out maintenance. <P>SOLUTION: This information processing method includes a process for extracting first time maintenance data about an apparatus, for which maintenance data are stored from a zero aging time, from a maintenance data storage part storing maintenance data of only a part of maintenance among performed maintenance to generate the first time maintenance rate distribution data and specifying a first time maintenance rate function from the first time maintenance distribution, a process for deriving a first time maintenance density function from the first time maintenance rate function, a process for deriving a maintenance density function series f<SB>j</SB>(t) (j represents an integer not less than 1) using a deterioration recovery rate α as a parameter by using the first time maintenance density function, a process for generating a composite maintenance distribution from the held maintenance data, and a process for determining compatibility between a composite maintenance rate function, which serves as a summation of the maintenance rate function series λ<SB>j</SB>(t) obtained by temporarily fluctuating the deterioration recovery rate α and transforming the maintenance density function series, and the composite maintenance rate distribution for specifying the deterioration recovery rate α giving the highest compatibility. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

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。   The present invention relates to information processing technology related to maintenance of facilities and equipment.

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。   There is life cycle management as a method for estimating all costs incurred from the design and disposal of equipment and facilities over the long term. Of these, the one that focuses on maintenance costs is called maintenance management, and the probability that various maintenance is performed is expressed as a function with time as a variable (hereinafter referred to as maintenance density function), and this function is related to the maintenance. Multiply costs to calculate equipment maintenance costs over time.

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。
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 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 At this time, if the maintenance data is complete, that is, if all the maintenance histories from the start of use of the equipment and facilities to the present time are prepared, the maintenance density function can be derived as an actual value. In order to express the maintenance density function, renewal theory in reliability engineering is used, and post-plan maintenance and preventive maintenance time-planned maintenance have already been studied. For example, Architectural Institute of Japan Planning Papers No. 435, May 1992, pp. 23-31, Akira Takasaki, Architectural Institute of Japan Planning Papers No. 459, May 1994, p. 27 See page 36, Akira Takasaki.
Architectural Institute of Japan Planning Papers No. 435, May 1992, pp. 23-31, Akira Takasaki Architectural Institute of Japan Proceedings No. 459, May 1994, pp. 27-36, Akira Takasaki

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。   However, in the prior art, (1) a maintenance density function for state monitoring maintenance (CBM) of preventive maintenance has not been studied. (2) Also, if the maintenance data is incomplete, that is, the data existence period is partial and not all the maintenance histories are available, the maintenance density function cannot be derived as the actual value. The maintenance density function is specified by assuming an irrelevant deterioration recovery rate. (3) Further, although it is considered that the deterioration recovery rate varies depending on the type of maintenance, when the maintenance data is incomplete, the conventional technology cannot derive the deterioration recovery rate. With respect to such a problem, the prior art does not disclose an appropriate solution.

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。   Accordingly, an object of the present invention is to provide a technique for appropriately calculating a deterioration recovery rate even when maintenance data is incomplete.

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。   Another object of the present invention is to provide a technique for deriving a maintenance density function corresponding to various maintenance methods.

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。   Furthermore, another object of the present invention is to provide a technique for calculating an appropriate deterioration recovery rate and deriving an appropriate maintenance density function.

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。   Furthermore, another object of the present invention is to provide a technique for deriving an appropriate maintenance density function and appropriately predicting maintenance costs.

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。   Furthermore, another object of the present invention is to provide a technique for predicting an appropriate maintenance cycle from an appropriate maintenance density function.

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ｆ_j(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λ_j(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。 The information processing method according to the first aspect of the present invention includes a maintenance data storage unit that stores maintenance data for only a part of maintenance performed by a processing unit of a computer. The initial maintenance rate distribution is generated by extracting the initial maintenance data for the equipment with the recorded initial maintenance rate distribution data and storing it in the initial maintenance rate distribution data storage unit. The initial maintenance rate function is identified by the initial maintenance rate function data from the initial maintenance rate distribution data stored in the distribution data storage unit, the initial maintenance rate function data is stored in the initial maintenance rate function data storage unit, and the processing unit. The initial maintenance density function is derived from the initial maintenance rate function data stored in the function data storage, and the initial maintenance density function data is stored in the initial maintenance density function data storage. And step by the processing unit, by using the data of the first integrity density function stored in the first maintenance density function data storage unit, maintenance density function sequence f _j for the deterioration recovery rate α as a parameter (t) (j is 1 or more And the processing unit, based on the maintenance data stored in the maintenance data storage unit, the composite maintenance rate regardless of whether or not the device has the maintenance data recorded since the age of 0 It is obtained by generating the distribution data and converting the maintenance density function sequence by temporarily changing the deterioration recovery rate α by the composite maintenance rate distribution generation step for storing the data in the composite maintenance rate distribution data storage unit and the processing unit. The degree of conformity between the composite maintenance rate function, which is the sum of the maintenance rate function sequence λ _j (t), and the composite maintenance rate distribution stored in the composite maintenance rate distribution data storage unit is determined, and the composite maintenance rate function and the composite maintenance rate distribution are determined. And is the most suitable Identify degraded recovery rate α that includes a deterioration recovery rate calculation step of storing the deterioration recovery rate data storage unit.

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。   By using such a method, it is possible to calculate an appropriate deterioration recovery rate α even when only incomplete maintenance data exists.

また、劣化回復率算出ステップは、保全密度関数列ｆ_j(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λ_j(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。 The deterioration recovery rate calculation step includes a step of deriving a second maintenance density function f ′ _j (t) that approximates the corresponding maintenance density function in the maintenance density function sequence f _j (t) and has a specific shape. And converting the sequence of the second maintenance density function sequence f ′ _j (t) into the corresponding maintenance rate function sequence λ _j (t). By doing so, the maintenance density function sequence is appropriately converted into the maintenance rate function sequence.

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。   Furthermore, the degree of matching described above may be determined based on a value related to the square of the difference between the composite maintenance ratio function and the composite maintenance ratio distribution. For example, the degree of conformity is determined by determining whether or not the above value is the lowest.

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ｆ_j(t)とを用いて保全密度関数列ｆ_j(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。 Further, in the first aspect of the present invention, the processing unit uses the deterioration recovery rate α and the maintenance density function sequence f _j (t) stored in the deterioration recovery rate data storage unit to maintain the maintenance density function sequence f _j. A step of specifying a composite maintenance density function that is the sum of (t) and storing it in the composite maintenance density function data storage unit may be further included. As a result, an appropriate maintenance density function is derived.

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。   Furthermore, in the first aspect of the present invention, the processing unit predicts the maintenance cost from the composite maintenance density function stored in the composite maintenance density function data storage unit and the cost data stored in the cost data storage unit. The method may further include the step of: In this way, an appropriate maintenance cost can be predicted.

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。   In addition, when time-planned maintenance is performed, the maintenance data for the subsequent maintenance may be processed in the initial maintenance rate distribution generation step and the composite maintenance rate distribution generation step.

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。   Further, when monitoring maintenance of state monitoring maintenance is performed, the maintenance data for the subsequent maintenance may be processed in the initial maintenance rate distribution generation step and the composite maintenance rate distribution generation step. In this way, it is possible to deal with various maintenance methods.

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λ_Cmp0(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。 In the case of monitoring maintenance for state monitoring maintenance, the initial preventive data is extracted by the processing unit from the maintenance data storage unit for the initial preventive maintenance data for the devices on which the preventive maintenance data has been recorded from the point of time of zero. The initial preventive maintenance rate distribution generation step for generating the maintenance rate distribution data and storing it in the initial preventive maintenance rate distribution data storage unit, and the processing unit temporarily change the time t ₁ when maintenance is brought forward by preventive maintenance, Initial preventive maintenance rate function generated based on data obtained by adding t ₁ to the time in the initial preventive maintenance rate distribution stored in the initial preventive maintenance rate distribution data storage unit and shifted to the left by time t ₁ to determine the suitability degree between λ _Cmp0 (t) and the first preventive maintenance index stored in first preventive maintenance index distribution data storage unit, first the preventive maintenance rate function and initial preventive maintenance index distribution and is most suitable To identify and time t _1, may further include a time calculation step of storing the time data storage unit. In the case of monitoring maintenance of state monitoring maintenance, preventive maintenance is performed before failure by performing frequent monitoring. In that case, maintenance is brought forward by preventive maintenance, but the time when the first maintenance is brought forward is time t ₁ , and the time t ₁ is appropriately calculated.

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λ_Cmp0(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ｆ_Cj(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ｆ_Cj(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ｆ_Cmcj(t)＝βｆ_Cj(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ｆ_Cj(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ｆ_Cmpj(t)＝（１−β）ｆ_Cj(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ｆ_Cmcj(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ｆ_Cmpjとから、第２の合成保全密度関数ｆ_Cmj(t)＝ｆ_Cmcj(t)＋ｆ_Cmpj(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。 Furthermore, in the case of monitoring maintenance of state monitoring maintenance, the processing unit _{stores the} function in which the time t ₁ in the initial preventive maintenance rate function λ _Cmp0 (t) is 0 and the initial maintenance rate function data storage unit. Calculate the rate β of preventive maintenance failure, which is the ratio of the initial maintenance rate function for the subsequent maintenance with respect to the composite initial maintenance rate function, specified from the initial maintenance rate function for maintenance and assuming that all maintenance is the subsequent maintenance, A preventive maintenance failure rate calculation step stored in the preventive maintenance failure rate data storage unit, a step of converting the composite initial maintenance rate function into a corresponding second initial maintenance density function by the processing unit, and a processing unit, A second maintenance density function sequence f _Cj (t) (j is an integer of 1 or more) is generated from the deterioration recovery rate α stored in the deterioration recovery rate data storage unit and the second initial maintenance density function. Second maintenance And storing the time function data storage unit, the processing unit, the second maintenance density function sequence f _Cj and preventive maintenance違失index data storage unit (t) stored in the second conservation density function data storage unit _Calculating the maintenance density function f _Cmcj (t) = βf _Cj (t) for the subsequent maintenance from the stored rate β of preventive maintenance _failure, and storing it in the subsequent maintenance maintenance density function data storage unit; The second maintenance density function sequence f _Cj (t) stored in the second maintenance density function data storage unit and the preventive maintenance failure rate β stored in the preventive maintenance error rate data storage unit by the processing unit The maintenance density function f _Cmpj (t) = (1−β) f _Cj (t + jt ₁ ) for preventive maintenance is calculated from the time t ₁ (t) stored in the time data storage unit, and preventive maintenance is performed. Subsequent maintenance density function data is stored in the maintenance density function data storage section and processing section. From the maintenance density function f _Cmcj (t) of the _subsequent maintenance stored in the data storage unit and the maintenance density function f _Cmpj of the preventive maintenance stored in the preventive maintenance density function data storage unit, the second It may further include a step of deriving the composite maintenance density function f _Cmj (t) = f _Cmcj (t) + f _Cmpj (t) and storing it in the second composite maintenance density function data storage unit.

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λ_Cmp0(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。 In this way, an appropriate composite maintenance density function can be obtained with an appropriate deterioration recovery rate α, a rate β of failure to prevent preventive maintenance, and a time t ₁ when maintenance is advanced. In addition, the composite initial maintenance rate function described above can be the sum of a function in which the time t ₁ is 0 in the initial preventive maintenance rate function λ _Cmp0 (t) and the initial maintenance rate function for the subsequent maintenance. is there. In addition, the preventive maintenance error rate calculation step described above calculates the ratio of the initial maintenance ratio function for the subsequent maintenance to the composite initial maintenance ratio function for each age t, and the rate at which the statistics of the ratio fail to prevent maintenance. May be included. This makes it possible to appropriately calculate the rate at which preventive maintenance fails.

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ｆ_Coj(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ｆ_Co1(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ｆ_Coj(t)を変換することによって得られる保全率関数列λ_Coj(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。 An information processing method according to a second aspect of the present invention is an information processing method in the case of performing on-condition maintenance of state monitoring maintenance, and a part of maintenance performed by a processing unit of a computer. From the maintenance data storage unit that stores maintenance data, first-time post-maintenance data is extracted from the time point when the post-maintenance maintenance data is recorded, and the initial post-maintenance rate distribution data is generated. The initial and subsequent maintenance rate distribution data stored in the initial and subsequent maintenance rate distribution data storage unit are identified by the initial and subsequent maintenance rate distribution data storage step in the initial and subsequent maintenance rate distribution data storage unit. The initial and subsequent maintenance rate function data is stored in the initial and subsequent maintenance rate function data storage unit and the processing unit. Deriving the initial post-maintenance density function from the initial post-maintenance density function data stored in, and storing the initial post-maintenance density function data in the initial post-maintenance density function data storage unit and the processing unit _Deriving a posterior maintenance density function sequence f _Coj (t) (j is an integer equal to or greater than 1) using the deterioration recovery rate α as a parameter, using the data of the initial posterior maintenance density function stored in the density function data storage unit Based on the maintenance data stored in the maintenance data storage unit by the maintenance density function sequence generation step and the processing unit, it is a composite post-maintenance regardless of whether or not the device has recorded post-maintenance data from the point of time 0 The composite post-maintenance maintenance rate distribution generation step for generating rate distribution data and storing it in the composite post-maintenance maintenance rate distribution data storage unit and the processing unit First preventive maintenance rate distribution generation step of generating initial preventive maintenance rate distribution data by extracting initial preventive maintenance data for devices in which preventive maintenance maintenance data is recorded, and storing it in the initial preventive maintenance rate distribution data storage unit And the maintenance density R ₁ (T) after the preventive maintenance cycle T and the maintenance density after the preventive maintenance cycle 2T in the initial post maintenance density function stored in the initial post maintenance density function data storage by the processing unit. Calculate the preventive maintenance failure rate β from R ₁ (2T) and the maintenance rate f _Co1 (T) at the period T in the initial preventive maintenance rate distribution data storage unit. and preventive maintenance違失ratio calculation step of storing the違失rate data storage unit, the processing unit, and if varying the deterioration recovery factor alpha, obtained by converting the corrective maintenance density function sequence f _Coj (t) Sum and prevention the sum a is synthesized conservation rate function of the preventive maintenance to impair rate sum multiplied by β is stored in the integrity違失index data storage unit combining coverage ratio distribution data of all index sequence of functions λ _Coj (t) Judge the degree of compatibility with the composite maintenance rate distribution stored in the storage unit, identify the degradation recovery rate α that best matches the composite maintenance rate function and the composite maintenance rate distribution, and store it in the degradation recovery rate data storage unit A deterioration recovery rate calculating step.

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。   As described above, even when an on-condition maintenance method for state monitoring maintenance that could not be handled in the past is adopted, an appropriate deterioration recovery rate α can be calculated.

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)｝／ｆ_Co1(T)にて算出されるようにしてもよい。 Further, in the preventive maintenance error rate calculating step described above, the rate β of failing preventive maintenance is calculated by β = 1− {R ₁ (T) −R ₁ (2T)} / f _Co1 (T) You may be made to do.

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ｆ_Coj(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。 Furthermore, in the second aspect of the present invention, the deterioration recovery rate α stored in the deterioration recovery rate data storage unit, the posterior maintenance density function sequence f _Coj (t), and the preventive maintenance error rate data storage unit are stored. A step of calculating an optimum composite maintenance density function using the preventive maintenance failure rate β and storing it in the optimum composite maintenance density function data storage unit may be further included.

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。   Further, in the second aspect of the present invention, the processing unit uses the optimum composite maintenance density function stored in the optimal composite maintenance density function data storage unit and the cost data stored in the cost data storage unit to maintain the maintenance cost. The method may further include a step of predicting.

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Ｔ_j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。 Further, in the post-maintenance density function sequence generation step described above, the post-maintenance density function is the j-th maintenance of the device whose (j−1) -th maintenance is the post-maintenance where t <jT is the post-maintenance. The probability and the probability that the (j−1) th maintenance is a post-maintenance with t> jT and the jth maintenance becomes a post-maintenance and the (j−1) th maintenance is a preventive maintenance with t = nT. It may be specified based on the probability that the j-th maintenance of the equipment becomes post-maintenance. Further, the post-maintenance density function may include a term related to the post-maintenance reduction time T _j that is a function of the deterioration recovery rate α stored in the deterioration recovery rate data storage unit. By performing such calculation, the posterior maintenance density function sequence is appropriately calculated.

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。   In addition, the optimal composite maintenance density function stored in the optimal composite maintenance density function data storage unit and the data related to the loss cost for the part including the specific part generated when the specific part fails Loss cost data stored in the loss cost data storage unit, periodic inspection costs stored in the maintenance cost data storage unit that stores the periodic inspection cost of specific parts and the maintenance unit price of specific parts And using the maintenance unit price, calculate the total cost of parts in a specific inspection cycle, store the total cost of components stored in the storage device, and execute the total cost of parts calculation step by varying the specific inspection cycle, And a step of specifying an inspection cycle that minimizes the total component cost as an optimal inspection cycle. If the optimum composite maintenance density function in the on-condition maintenance of the state monitoring maintenance can be obtained, the optimum inspection cycle can be specified by the above-described processing.

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。   In addition, the total component cost calculation step is the product of the maintenance unit price of a specific part and the density function representing the probability that preventive maintenance is performed at each specific inspection period included in the optimal composite maintenance density function of the specific part. The product of the maintenance unit price of the part and the density function that represents the probability that post-maintenance will be performed during the specific inspection period included in the optimal composite maintenance density function of the specific part, the periodic inspection cost, and the part including the specific part And integrating the sum of the product of the loss cost and the density function representing the probability that post-maintenance is performed during the inspection period included in the optimum composite maintenance density function of a specific part for a predetermined period.

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。   It is also possible to create a program for causing a computer to execute the method according to the present invention. The program is, for example, a storage medium or a storage device such as a flexible disk, a CD-ROM, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, and a hard disk. Stored in In some cases, digital signals are distributed over a network. Note that data being processed is temporarily stored in a storage device such as a computer memory.

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。   According to the present invention, it is possible to appropriately calculate the deterioration recovery rate even when the maintenance data is incomplete.

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。   According to another aspect of the present invention, a maintenance density function can be derived corresponding to various maintenance methods.

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。   Furthermore, according to another aspect of the present invention, it is possible to derive an appropriate maintenance density function by calculating an appropriate deterioration recovery rate.

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。   Furthermore, according to another aspect of the present invention, it is possible to derive an appropriate maintenance density function and appropriately predict the maintenance cost.

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。   Furthermore, according to another aspect of the present invention, an appropriate maintenance cycle can be predicted from an appropriate maintenance density function.

［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。 [Principle of the present invention]
[the purpose]
In many cases, maintenance data such as equipment and equipment held in a company or the like is incomplete such that there is no data before a predetermined time. In such incomplete maintenance data, if it is impossible to specify the total number of times that maintenance has been performed for the equipment, long-term maintenance costs that take into account the maintenance performed repeatedly for the equipment are considered. It is very difficult to estimate. Therefore, by applying the renewal theory that combines reliability and maintainability in reliability engineering based on incomplete maintenance data and the principle of shortening the maintenance interval accompanying deterioration recovery, The maintenance density function is derived. Note that incomplete maintenance data handled in the present application includes at least a part of the initial maintenance data.

［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。 [Definition of maintenance rate]
The maintenance rate is the number of devices that have been maintained (part replacement, repair, etc.) when a certain device is aging t years in the period when maintenance data exists, and the number of devices (samples) that have experienced aging t years If N, it means the probability expressed by n / N. The maintenance rate distribution is a time series representing the maintenance rate over time. Further, the maintenance rate function refers to a function according to the maintenance rate distribution, which is expressed by λ (t) and can be derived from the maintenance density function. The maintenance density function is a function representing the probability of occurrence of maintenance per unit time at time t, and is represented by f (t) and can be derived from the maintenance rate function.

［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。 [Renewal theory]
System availability is defined as “the probability that a repairable system (or equipment) maintains function at a particular moment”, and is a theory that expresses this availability as a combination of reliability and maintainability. There is a renewal theory. The renewal theory was originally developed in the United States in 1939 by AJLotka as a replacement issue, and NRCampbell discussed and discussed the benefits of replacing streetlights in advance. In Japan, research has been conducted in the field of reliability engineering and maintainability engineering since the 1970s, and efforts are mainly made in the construction sector. In the present invention, the maintenance density function is derived using this renewal theory.

［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)＝ｆ_C1(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ｆ_C1(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。

[1. Corrective maintenance]
1-1) General model When considering ideal post-mortem maintenance (Fig. 1), if the first maintenance density function is f ₀ (t) = f _C1 (t), the first maintenance is performed at x time. Then, when the second maintenance is performed at time t, the probability that the first maintenance is performed is f _C1 (x), and the probability that the second maintenance is performed from the first maintenance is f ₀ (tx) ( These are random variables independent of each other. Multiplying these and integrating over the range of x gives equation (1), which is the second maintenance density function.

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。

図１は、上で述べたｆ_Cj(t)の展開をグラフで示している。 Accordingly, when developed in the same manner, the maintenance density function of the j-th (j ≧ 2) in ideal post-hoc maintenance is as shown in Equation (2).

FIG. 1 graphically illustrates the development of f _Cj (t) described above.

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。 1-2) Degradation recovery model Although the case of ideal post-mortem maintenance was described above, the actual maintenance is incomplete, so it is impossible to recover to the same level as the initial state. It can only be restored to a slightly lower level than the state. In the next maintenance, the level lower than this level is the recovery level. As this process is repeated, the maintenance interval accompanying the recovery from deterioration is reduced.

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。 This deterioration recovery model assumes the following items.
(1) When the deterioration recovery rate associated with maintenance is α, α = (j-th recovery amount) / (j−1-th recovery amount).
(2) It is assumed that the time distribution from the initial state to the next maintenance after the recovery from the deterioration by the maintenance is shortened by the time required for the progress of the deterioration to (1-α) in the average deterioration function λ ₀ (t).
(3) Since the maintenance rate is obtained by classification for each maintenance type, it is assumed that the deterioration function and the maintenance rate function are equal.

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)＝ｆ_C1(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。

When actually considering incomplete post-mortem maintenance, assuming that the first maintenance density function is f ₀ (t) = f _C1 (t), the second maintenance density function is (3) as in equation (1). It is expressed by a formula.

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＝ａＴ₁ ^bから、T₁は（４）式に示すようになる。

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。 Here, T ₁ is an average value when compared with f ₀ (t) in the distribution of time from the time point when maintenance for the first deterioration recovery is performed to the second allowable deterioration amount limit value k. This is a shortened time and is considered as follows. Specifically, it demonstrates along FIG. 2 (a). That is, the deterioration recovers to the recovery rate α (α <1) by maintenance, but conversely, the deterioration progresses to (1−α) k. Then, assuming that the deterioration continues from the state where the deterioration has progressed to (1-α) k in the deterioration function of λ ₀ (t), from (1-α) k = aT ₁ ^b , T ₁ is as shown in equation (4).

However, T ₁ > 0, and g is an average value of the time from the new article to the allowable deterioration value k.

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。 As shown in FIG. 2, after the deterioration amount allowable limit value k is reached next and the second maintenance is performed, even if the maintenance is performed, only (1−α ² ) k can be recovered, and T ₁ Λ ₀ (t) is translated to the left by the longer T ₂ . Similarly, after carrying out the third maintenance, even if the maintenance is carried out, it can recover only to (1-α ³ ), and λ ₀ (t) is translated to the left by T ₃ longer than T _2. become.

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ｆ_Cj (t)は（５）式となり、Ｔ_jはＴ₁の場合と同様に（６）式となる。

なお、Ｔ_j＞０である。 Therefore, if the same applies hereinafter, the j-th (j ≧ 2) maintenance density function f _Cj (t) in incomplete maintenance is expressed by equation (5), and T _j is expressed by equation (6) as in the case of T _1. Become.

Note that T _j > 0.

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)＝ｆ_C1(t) とすると、ｔ＝ｘで保全が発生する確率はｆ_C1(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ｆ_C2(t)を求めることができる。同様にｆ_C3(t)も（５）式で規定される。 As shown in FIG. 2B, when f ₀ (t) is shifted right by t, it becomes f ₀ (tx), and when it is further shifted left by T ₁ , f ₀ (t + T ₁ -x). It becomes. If f ₀ (t) = f _C1 (t), the probability of maintenance occurring at t = x is f _C1 (x), and the second maintenance is f ₀ (t + T ₁ -x). Since it occurs with probability, f _C2 (t) can be obtained as shown in equation (3) when j = 2. Similarly, f _C3 (t) is also defined by equation (5).

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ｆ_C(t) は（７）式で表わされ、保全密度関数ｆ_Cj(t)のたたみ込みの総和となる。

図２（ｂ）にもｆ_C(t)は示されている。 In this way, the composite maintenance density function f _C (t) when incomplete maintenance at time t is expressed by equation (7), and the sum of the convolution of the maintenance density function f _Cj (t) and Become.

FIG. 2 (b) also shows f _C (t).

［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。 [2. For preventive maintenance (preventive maintenance)]
Preventive maintenance includes time-planned maintenance TBM (Time-Based Maintenance), condition monitoring maintenance CBM (Condition-Based Maintenance), equipment diagnosis technology, and maintenance RCM (Reliability Centered Maintenance) with a focus on reliability management. Let us consider TBM and CBM. Unlike preventive maintenance, preventive maintenance needs to consider not only maintenance for failed parts but also maintenance for unfailed parts.

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。 2-1) TBM simultaneous exchange (simultaneous exchange)
Simultaneous replacement is the preventive maintenance in which parts are periodically replaced every period T. Even if some parts are replaced by post-maintenance during the period T, all parts are replaced when the predetermined period T is reached. A method of performing periodic replacement at once.

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)＝ｆ_Ts1(t) とすると、ｊ回目（ｊ≧２）の保全についての保全密度関数ｆ_Tsj(t) は（８）式で表わされる。

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。

2-1-1) General model Considering the ideal simultaneous replacement, if the first maintenance density function is f ₀ (t) = f _Ts1 (t), the j-th (j ≧ 2) maintenance The maintenance density function f _Tsj (t) is expressed by the following equation (8).

However, f ₀ (t) = 0 at t> T.
R ₀ (t) is the reliability of f ₀ (t) at time 0.

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。 As shown in FIG. 3, the maintenance density increases along f ₀ (t) until the maintenance cycle T, and becomes R ₀ (0) as defined in the TBM simultaneous replacement described above in the maintenance cycle T. The hatched range indicates the maintenance density of unfailed parts up to the maintenance cycle T. Thereafter, the maintenance density rises again along f ₀ (t) until the next maintenance cycle 2T, and becomes R ₀ (0) again in the maintenance cycle 2T.

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。 2-1-2) Degradation recovery model Although the ideal maintenance model has been described above, since the actual maintenance is incomplete, it is necessary to consider the maintenance failure rate. Here, in the same manner as in 1-2), considering the deterioration recovery rate α accompanying maintenance, the maintenance failure rate is represented by (1-α). However, since it is replaced at every cycle T, it is shortened by T ₁ every time.

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)＝ｆ_Ts1(t)とすると、ｊ回目（ｊ≧2）の保全についての保全密度関数ｆ_Tsj(t) は（９）式で表わされる。

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。 Therefore, when considering incomplete simultaneous replacement, if the first maintenance density function is f ₀ (t) = f _Ts1 (t), the maintenance density function f _Tsj for the jth maintenance (j ≧ 2). (t) is expressed by equation (9).

However, f ₀ (t) = 0 at t> T. R ₀ (0) is the same as described above.

図４に劣化回復モデルにおける保全密度関数ｆ_Tsj(t)を示しているが、図３とは異なり、ｆ_Ts2(t)以降の保全密度関数が左にＴ₁だけシフトされている。 FIG. 4 shows the maintenance density function f _Tsj (t) in the deterioration recovery model. Unlike FIG. 3, the maintenance density function after f _Ts2 (t) is shifted to the left by T ₁ .

２−２）ＴＢＭ個別事前取替（individual exchange） 2-2) Individual exchange of TBM (individual exchange)

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。   Individual advance replacement is preventive maintenance in which parts are periodically replaced every period T. Parts that have failed during period T are replaced by subsequent maintenance, and parts that have not failed during period T are cycled individually. This is a method of performing periodic replacement at T. As a result, the maintenance pattern is as shown in FIG. That is, since there is a possibility of post-maintenance and preventive maintenance in both 0 <t ≦ T and T <t ≦ 2T, there are four patterns as combinations thereof.

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)＝ｆ_Ti1(t) とすると、ｊ回目（ｊ≧２）の保全についての保全密度関数ｆ_Tij(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。

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。

2-2-1) General Model Here, only maintenance patterns 3 and 4 are considered. When an ideal individual advance replacement is considered, assuming that the first maintenance density function is f ₀ (t) = f _Ti1 (t), the maintenance density function f _Tij for the jth maintenance (j ≧ 2). (t) is expressed by equation (10). However, this maintenance density function expresses the density of the probability that a part that has undergone preventive replacement during the previous periodic replacement will fail during the next periodic replacement. The probability that a part replaced by maintenance will fail during the next periodic replacement after the previous periodic replacement is not included.

However, f ₀ (t) = 0 at t> T.
R ₀ (T) is the reliability of f ₀ (t) at time T, and is expressed as follows.

（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ｆ_Ti2(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。 Equation (10) is shown in FIG. As described above, since maintenance pattern 3 is a maintenance pattern that is preventive and post-maintenance, when maintenance is performed at maintenance cycle T, the maintenance density is R ₀ (T). In this case, since f ₀ (tT) is obeyed, as a whole, when T <t <2T, f _Ti2 (t) = R ₀ (T) · f ₀ (tT). Further, when the preventive maintenance is performed after the preventive maintenance, {R ₀ (T)} ² at t = 2T. Thereafter, if this is repeated, the result is as shown in FIG. The hatched portion indicates R ₀ (T).

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ｆ_Tij(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)＝ｆ_Ti1(t) とする。 2-2-2) Degradation recovery model Although ideal maintenance has been described above, since the actual maintenance is incomplete, it is necessary to consider the failure rate of maintenance, as in 1-2) Consider the deterioration recovery rate α associated with maintenance. The maintenance density function f _Tij (t) for the j-th maintenance (j ≧ 2) is the sum of the maintenance patterns 1 to 4 in FIG. It is assumed that the first maintenance density function is f ₀ (t) = f _Ti1 (t).

（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。

なお、ｔ＞Ｔにおいてｆ₀(t)＝０である。 (1) During 0 <t <(j-1) T, the (j-1) th replacement was performed by the subsequent maintenance in the previous maintenance, and the jth replacement was performed in the subsequent maintenance before reaching the next cycle jT. The maintenance density to be replaced is expressed by equation (11).

Note that f ₀ (t) = 0 at t> T.

（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。

(2) During the period of 0 <t <(j-1) T, the (j-1) th replacement was received by the subsequent maintenance in the previous maintenance, and after that, no more than T failed, and the jth by preventive maintenance in the cycle jT The maintenance density to be replaced is expressed by equation (12).

（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。

なお、ｔ＞Ｔにおいてｆ₀(t)＝０である。 (3) The maintenance density that is replaced by preventive maintenance at t = (j-1) T and then replaced j times by subsequent maintenance before reaching the next cycle jT is expressed by equation (13). .

Note that f ₀ (t) = 0 at t> T.

（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） (4) The maintenance density that has been replaced by preventive maintenance at t = (j−1) T and does not fail until the next period jT, and is replaced j times by preventive maintenance in period jT is ( 14) It is represented by a formula.
{R _(T) } ^j (t = jT) (14)

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ｆ_Tij(t) は（１５）式で表わされる。

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。 Accordingly, the maintenance density function f _Tij (t) for the j-th maintenance in the incomplete maintenance is expressed by the equation (15).

Note that f ₀ (t) = 0 at t> T. R ₀ (T) is as described above.

（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)＝ｆ_Ti1(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ｆ_Ti2(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。 The equation (15) is shown in FIG. As can be seen from FIG. 7, f ₀ (t) = f _Ti1 (t) when 0 <t <T, but R ₀ (T) defined by (4) when t = T. Further, when T <t <2T, the sum f _Ti2 (t) of the curves represented by (1) (thin dotted line) and (3) (one-dot chain line) is obtained. At t = 2T, the sum of the values defined in (2) and (4) is obtained. The same applies hereinafter.

［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ｆ_Cj(t) に近い形となる。 [3. CBM monitoring maintenance]
3-1) General model Monitoring maintenance is maintenance that frequently monitors the state of facilities and equipment. Under such monitoring, it is possible to grasp the progress of degradation in detail, so the maintenance density function in ideal maintenance Becomes a form close to the maintenance density function f _Cj (t) of the post maintenance described in 1-1).

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ｆ_Cmj(t)は、ｆ₀(t)＝ｆ_C1(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)＝ａｔ^b＝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)＝ａｔ^b＝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。

Here, as shown in FIGS. 8A and 8B, if the countermeasure implementation level by monitoring maintenance is ρ% of the allowable deterioration amount limit value k (hereinafter referred to as the CBM countermeasure level rate), The maintenance density function f _Cmj (t) is _{obtained by translating} f ₀ (t) = f _C1 (t) to the left by t ₁ . Specifically, as shown in FIG. 8A, maintenance is performed at h where the deterioration amount λ ₀ (t) = at ^b = ρk, and the deterioration amount returns to 0. Maintenance is performed at g where the deterioration amount λ ₀ (t) = at ^b = k, and the deterioration amount returns to zero. Therefore, t ₁ is as follows.

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ｆ_Cmj(t)は（１７）式で表され、ｔ_jはｔ₁の場合と同様で（１８）式で表される。

Therefore, if the same applies hereinafter, the maintenance density function f _Cmj (t) for the j-th (j ≧ 2) maintenance in ideal maintenance is expressed by the equation (17), and t _j is the same as in the case of t _1. It is represented by equation (18).

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ｆ_Cj(t)となる。 3-2) Degradation recovery model Although ideal maintenance has been described above, in fact, in addition to the degradation recovery rate α, as with other maintenance methods, not all failures can be dealt with by preventive maintenance. The probability of failing preventive maintenance is considered as β%. Here, the maintenance density function in the case of β = 100% is the maintenance density function f _Cj (t) of the post maintenance described in 1-2).

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ｆ_Cmj(t)は、事後保全分ｆ_Cmcj(t)＝β・ｆ_Cj(t)と、予防保全分ｆ_Cmpj(t)＝（１−β）・ｆ_Cj(t+t_j)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)＝ｆ_C1(t) とする。

Therefore, the maintenance density function f _Cmj (t) for the j-th maintenance (j ≧ 2) in the incomplete maintenance is the subsequent maintenance part f _Cmcj (t) = β · f _Cj (t) and the preventive maintenance part f _{The sum of Cmpj} (t) = (1−β) · f _Cj (t + t _j ) is expressed by equation (19). The first maintenance density function is f ₀ (t) = f _C1 (t).

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。   Equation (19) will be described with reference to FIGS. 9 (a) and 9 (b). As shown in FIG. 9 (a), the deterioration amount in the CBM monitoring maintenance is shown in FIG. 8 (a) and the deterioration amount change in consideration of the deterioration recovery rate α in the post-maintenance shown in FIG. 2 (a). It is determined as a result of considering together with the deterioration amount change considering the CBM countermeasure level rate ρ. That is, every time maintenance is performed, the deterioration recovery amount gradually decreases and the maintenance interval becomes shorter. However, the time interval to be shortened is the same as the general model of CBM monitoring maintenance.

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ｆ_Cmcj(t)（点線）と予防保全分ｆ_Cmpj(t)（一点鎖線）の和になっている。但し、予防保全分ｆ_Cmpj(t)については、細点線の曲線をｔ_j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ｆ_Cmcj(t)と予防保全分ｆ_Cmpj(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、Ｔ_jは、（６）式からαの影響を受けている。 Further, as shown in FIG. 9B, the maintenance density of the CBM monitoring maintenance is the _{sum of} the subsequent maintenance part f _Cmcj (t) (dotted line) and the preventive maintenance part f _Cmpj (t) (one-dot chain line). . However, the preventive maintenance portion f _Cmpj (t) is a curve obtained by moving the thin dotted line curve to the left by t _j and reflects the influence of the CBM countermeasure level rate ρ. Naturally, both the post-maintenance part f _Cmcj (t) and the preventive maintenance part f _Cmpj (t) are affected by the probability β of _failing in preventive maintenance. T _j is influenced by α from the equation (6).

［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ｆ_Tij(t) の考え方がベースとなる。 [4. CBM on-condition maintenance]
4-1) General model On-condition maintenance is maintenance in which the status of facilities and equipment is monitored at a low frequency by periodic functional tests. The maintenance rate under such monitoring is the TBM individual advance replacement. The idea of the maintenance density function f _Tij (t) is the basis.

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ｆ_CTij(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Ｒ_j((n+1)T) （ｎ≧ｊ）が発生することとなる。 However, as a precondition, if the parts to be replaced at the periodic inspection are not replaced at the periodic inspection, only the parts that are assumed to be post-maintenance until the next periodic inspection are targeted. For example, if the maintenance follows a normal distribution, if the period T is 3σ or more of the maintenance density function f _CTij (t) for the j-th (j ≧ 2) maintenance, it is the same as the TBM individual advance replacement, and less than 3σ If so, the carry-over amount R _j ((n + 1) T) (n ≧ j) is generated in the next and subsequent inspections.

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ｆ_Coj(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)＝ｆ_Coj(t) とする。

なお、ｔ＞Ｔにおいて、ｆ₀(t)＝０である。
また、Ｒ_j(nT)は以下のとおりである。

Accordingly, the maintenance density function f _Coj (t) for the j-th maintenance in ideal maintenance is expressed by the equation (21). The first maintenance density function is f ₀ (t) = f _Coj (t).

Note that f ₀ (t) = 0 at t> T.
R _j (nT) is as follows.

（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。 The first term of the expression for 0 <t <jT in equation (21) is the probability that the jth maintenance of the part for which the jth maintenance is the post maintenance of t <jT will be the post maintenance. Represents. The second term represents the probability that the j-th maintenance of the part in which the (j-1) -th maintenance is the preventive maintenance of t = nT is the subsequent maintenance. FIG. 10 specifically shows the expression (21). However, j represents the number of times of maintenance (first time, second time,...), And n is the number of cycles T (T, 2T...), Which are independent variables, and they are not linked. In addition, since jth preventive maintenance is performed after jT, n ≧ j. For example, the preventive maintenance density of the first maintenance (j = 1) is the preventive maintenance density R ₁ (T) −R ₁ (2T) at T (n = 1) and the preventive maintenance density R ₁ (2 = 2 (n = 2)). 2T) −R ₁ (3T) (where R ₁ (3T) = 0) and is R ₁ (T). Similarly, the preventive maintenance density of the second maintenance (j = 2) is the preventive maintenance density R ₂ (2T) −R ₂ (3T) at 2T (n = 2) and the preventive maintenance at 3T (n = 3). Density R ₂ (3T) −R ₂ (4T), the total of preventive maintenance density R ₂ (4T) −R ₂ (5T) (where R ₂ (5T) = 0) at 4T (n = 4), R ₂ (2T).

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。 4-2) Degradation recovery model In the above, ideal maintenance was described. Actually, however, in addition to the degradation recovery rate α, as in other maintenance methods, in the periodic inspection of period T, from the period nT to the next period ( n + 1) Since it is difficult to prevent and prevent all failures that will be post-maintenance until T, the probability of failing preventive maintenance is considered as β%.

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・ｆ_Coj(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ｆ_Coj(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)＝ｆ_Co1(t) とする。

なお、Ｒ_j(nT)は、一般モデルにおけるものと同様である。 Therefore, the post-maintenance that occurs every period T is post-maintenance corresponding to maintenance patterns 1 and 3 in FIG. 5 and β · f _Coj (t). The maintenance density function f _Coj (t) is expressed by the equation (22). The first maintenance density function is f ₀ (t) = f _Co1 (t).

R _j (nT) is the same as that in the general model.

（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、ｆ_Coj(t)とを図示している。 The first term in the first equation of the equation (22) represents the probability that the j-th maintenance of the part in which the (j-1) -th maintenance is the post-maintenance of t <jT becomes the post-maintenance, and the second term Represents the probability that the j-th maintenance of the part in which the (j-1) -th maintenance is the post-maintenance of t> jT will be the post-maintenance, and the third term is the (j-1) -th maintenance is t = Represents the probability that the jth maintenance of a part that was preventive maintenance of nT will be the subsequent maintenance. In particular, the third term is the probability that the j-th maintenance of the part in which the (j-1) th maintenance is the preventive maintenance of t = (j-1) T will be the subsequent maintenance, the (j-1) th This is the sum of the probability that the j-th maintenance of the parts for which the maintenance is the preventive maintenance of t = jT will be the subsequent maintenance. FIG. 11 illustrates each of the first to third terms and f _Coj (t) in the first formula of the formula (22).

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。   In addition, the second expression of the expression (22) represents the probability that the preventive maintenance is lost after the preventive maintenance in jT and the subsequent maintenance is performed, and the third expression represents the probability of the preventive maintenance after the preventive maintenance in nT. ing.

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。 The above equation (22) is as shown in FIG. However, j represents the number of times of maintenance (first time, second time,...), And n is the number of cycles T (T, 2T...), Which are independent variables, and they are not linked. In addition, since jth preventive maintenance is performed after jT, n ≧ j. For example, the preventive maintenance density of the first maintenance (j = 1) is the preventive density (1-β) (R ₁ (T) −R ₁ (2T)) and 2T (n = 2) at T (n = 1). Is the sum of preventive maintenance density (1-β) (R ₁ (2T) −R ₁ (3T)) (where R ₁ (3T) = 0), and becomes (1-β) R ₁ (T) . Similarly, the preventive maintenance density of the second maintenance (j = 2) is the preventive maintenance density (1-β) (R ₂ (2T) −R ₂ (3T)) at 2T (n = 2) and 3T ( Preventive maintenance density (1-β) (R ₂ (3T) -R ₂ (4T)) at n = 3) Preventive maintenance density (1-β) (R ₂ (4T) -R at 4T (n = 4) ₂ (5T)) (where R ₂ (5T) = 0), and (1−β) R ₂ (2T).

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。   According to the principle of the present invention as described above, a maintenance density function can be derived without problems if maintenance data that has been implemented in the past is completely retained, and future costs can be predicted from the maintenance density function and cost data. Can do. However, when the maintenance data is not completely retained, it is necessary to perform the following processing.

［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ｆ_C(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。 [Specific Embodiments of the Present Invention]
[1. Subsequent maintenance]
First, a process for calculating an appropriate deterioration recovery rate α and calculating an optimum composite maintenance density function f _C (t) when performing post-hoc maintenance will be described. In the end, future maintenance costs are predicted.

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)，．．．ｆ_j(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。 FIG. 13 is a functional block diagram of a processing apparatus that calculates the deterioration recovery rate α, the composite maintenance density function f (t), and the maintenance cost when performing post-hoc maintenance. The processing apparatus includes a maintenance data storage unit 1 for storing incomplete maintenance data, an equipment data storage unit 4 for storing equipment data for all devices held by a specific company, and the like, and an equipment data storage unit 4 Maintenance data extraction for extracting the first maintenance data for the equipment (the equipment whose aging can be confirmed from 0) that can be identified as the first maintenance from the maintenance data storage unit 1 using the data stored in Using the data stored in the unit 2, the initial maintenance data storage unit 3 for storing the maintenance data extracted by the maintenance data extraction unit 2, the equipment data storage unit 4 and the initial maintenance data storage unit 3 Equipment data extraction unit 5 for extracting equipment data about equipment that can be identified as being, and equipment data extracted by equipment data extraction unit 5 An extracted maintenance data distribution unit 6 to store, an initial maintenance rate distribution generation unit 7 for generating an initial maintenance rate distribution using data stored in the initial maintenance data storage unit 3 and the extracted facility data storage unit 6; An initial maintenance rate distribution storage unit 8 that stores data of the initial maintenance rate distribution generated by the rate distribution generation unit 7, and a well-known reliability analysis support system using the data stored in the initial maintenance rate distribution storage unit 8. Initial maintenance rate function deriving unit 9 for performing processing, initial maintenance rate function data storage unit 10 for storing data of the initial maintenance rate function derived by initial maintenance rate function deriving unit 9, and initial maintenance rate function data storage unit 10 stores the initial maintenance density function derivation unit 11 for deriving the initial maintenance density function using the data stored in 10, and the initial maintenance density function data derived by the initial maintenance density function derivation unit 11. The times Maintenance density function data storage unit 12, the first integrity density function data storage unit 12 using the data stored in the preservation density function _{f 1 (t), f 2} (t) ,. . . A maintenance density function generation unit 13 that generates f _j (t), a maintenance density function data storage unit 14 that stores data of the maintenance density function generated by the maintenance density function generation unit 13, the maintenance data storage unit 1, and equipment A composite maintenance rate distribution generation unit 15 that generates a composite maintenance rate distribution using data stored in the data storage unit 4, and a composite that stores data of the composite maintenance rate distribution generated by the composite maintenance rate distribution generation unit 15 An optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 that calculates an optimum deterioration recovery rate α using data stored in the maintenance rate distribution data storage unit 16, the maintenance density function data storage unit 14, and the composite maintenance rate distribution data storage unit 16. An optimum deterioration recovery rate data storage unit 18 for storing the optimum deterioration recovery rate α calculated by the optimal deterioration recovery rate calculation unit 17, a maintenance density function data storage unit 14, and an optimum deterioration recovery rate data storage unit 18 stores the optimal composite maintenance density function generation unit 19 that generates an optimal composite maintenance density function using the data stored in the data 18, and the optimal composite maintenance density function data generated by the optimal composite maintenance density function generation unit 19 The data stored in the optimum composite maintenance density function data storage unit 20, the cost data storage unit 22 that stores cost data for maintenance, the cost data storage unit 22, and the optimal composite maintenance density function data storage unit 20 are stored. A maintenance cost calculation unit 21 that calculates a predicted maintenance cost by using the maintenance cost, and a maintenance cost storage unit 23 that stores maintenance cost data calculated by the maintenance cost calculation unit 21.

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。   Next, the processing flow of the processing apparatus shown in FIG. 13 will be described with reference to FIGS. First, the maintenance data extraction unit 2 uses the data stored in the equipment data storage unit 4 to identify the first maintenance from the incomplete maintenance data stored in the maintenance data storage unit 1. The initial maintenance data (initial maintenance data) for the device capable of performing the extraction is extracted and stored in the initial maintenance data storage unit 3. For example, the maintenance data storage unit 1 stores data as shown in FIG. 15 and data as shown in FIG. That is, in the data table shown in FIG. 15, every time a specific type of maintenance occurs, the device number (No) of the corresponding device (equipment), the place of installation, and the maintenance year are registered. . In the data table shown in FIG. 16, the maintenance data recording start year is registered for each office. Further, for example, the equipment data storage unit 4 stores data as shown in FIG. That is, in the data table shown in FIG. 17, an installation place, a device number (No), an introduction year, and a removal year are registered for each device type. Therefore, for example, the oldest maintenance data of the equipment whose introduction year is after the record start year of the place where the equipment is installed is extracted. In the examples of FIGS. 15 to 17, the equipment number 5 installed in the establishment B is that the introduction year is 1985, the record start year of the establishment B is 1985, and 2003 is the first maintenance. Therefore, the data of the establishment B, the equipment number 5 and the maintenance year 2003 are stored in the initial maintenance data storage unit 3.

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。   The equipment data extraction unit 5 extracts equipment data related to the initial maintenance data from the equipment data storage unit 4 using the equipment number (equipment ID) included in the initial maintenance data stored in the initial maintenance data storage part 3. And it stores in the extraction equipment data storage part 6 (step S1). In the example of FIGS. 15 to 17, the data of the device number 5 (device number 5 and the year of introduction 1985) is extracted and stored in the extracted facility data storage unit 6.

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。   Then, the initial maintenance rate distribution generation unit 7 generates an initial maintenance rate distribution from the data stored in the extracted equipment data storage unit 6 and the initial maintenance data storage unit 3 and stores it in the initial maintenance rate distribution storage unit 8 ( Step S3). The initial maintenance rate distribution will be described with reference to FIGS.

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。   FIG. 18 shows an example of the result of integrating the data as shown in FIGS. Specifically, for each piece of equipment installed at each of the offices A to F, the portion where maintenance data exists is shown in each year, and maintenance is carried out in the hatched portion. Represents that. For offices A and B, maintenance data exists for 20 years, for offices C and D, maintenance data exists for 15 years, and for offices E and F, maintenance data exists for 10 years. is doing. In such a case, in step S1, in the table as shown in FIG. 18, the data of the device whose age is indicated as 0 and the first maintenance data of the device are extracted. Specifically, data on device numbers 5, 11 and 17 (equipment year 1985 for device number 5, introduction year 1992 for device number 11, introduction year 1996 for device number 17) and the device First maintenance data is extracted (2003 for device number 5, 2004 for device number 11, and none for device number 17). Accordingly, as shown in FIG. 18, it is understood that the initial maintenance is performed for the device number 5 after 18 years, and the initial maintenance is performed for the device number 11 after 12 years. In this way, the age at which maintenance is first performed is specified for a device for which maintenance data has existed since age 0.

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。   The initial maintenance rate is calculated by the number of maintenances performed for each age over the years and the number of devices that have passed the age for all devices for which maintenance data has existed since 0 years. In the above example, there are 3 devices for which maintenance data has existed since 0 years, but there is 1 device that has passed 18 years, and since the number of maintenance performed in 18 years is 1, The initial maintenance rate for the year is 100%. On the other hand, since there are two devices that have passed 12 years and the number of maintenance cases carried out in 12 years is 1, the initial maintenance rate in 12 years is 50%. However, since the initial maintenance rate is the probability that a device that was healthy until then will be maintained for the first time per unit time, devices that have been maintained once will not be counted as the number of samples thereafter. Therefore, although the device number 5 has experienced 19 years, the number of samples in 19 years is zero. If the initial maintenance rate is calculated for all aging, the initial maintenance rate distribution is generated. For example, in the example as shown in FIG. 18, the distribution of the initial maintenance rate as shown in FIG. 19 is obtained.

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）。

Returning to the description of FIG. 14, next, the initial maintenance rate function deriving unit 9 uses the data of the initial maintenance rate distribution stored in the initial maintenance rate distribution storage unit 8 to use a known reliability analysis system (for example, The initial maintenance rate function λ ₀ (t) is derived according to the algorithm of JUSE-RAS1 (Reliability Analysis System 1), and the data on the initial maintenance rate function λ ₀ (t) is used as the initial maintenance rate. Stored in the function data storage unit 10 (step S5). For example, if the initial maintenance rate distribution follows the Weibull distribution, the most appropriate m and η are calculated in the following functions and stored in the initial maintenance rate function data storage unit 10. Note that g in equation (4) is also calculated according to a known reliability analysis system (the same applies hereinafter).

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。   Specifically, as shown in FIG. 20, in the plane in which the horizontal axis represents aging and the vertical axis represents the maintenance rate, the combination of the aging and the maintenance rate obtained as the initial maintenance rate distribution is plotted. Then, the curve a represented by the equation (23) that best fits such a distribution is specified.

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。

このようにＧ×ｔ^m-1ｅｘｐ（−Ｈｔ^m）の形をしているので、Ｇ、ｍ−１、Ｈ及びｍを算出し、格納する。 Next, the initial maintenance density function derivation unit 11 derives the initial maintenance density function f ₀ (t) from the initial maintenance rate function λ ₀ (t) using the data stored in the initial maintenance rate function data storage unit 10. Then, the initial maintenance density function data is stored in the initial maintenance density function data storage unit 12 (step S7). The conversion from the initial maintenance rate function λ ₀ (t) to the initial maintenance density function f ₀ (t) is performed according to the following equation (24).

Since it is in the form of G × t ^m-1 exp (-Ht ^m ), G, m-1, H and m are calculated and stored.

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)，，，ｆ_j(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)＝ｆ_C1(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。 Thereafter, the maintenance density function generation unit 13 uses the data of the initial maintenance density function f ₀ (t) stored in the initial maintenance density function data storage unit 12, and uses the maintenance density function f with the deterioration recovery rate α as a parameter. ₁ (t), f ₂ (t),, f _j (t) are generated, and the data is stored in the maintenance density function data storage unit 14 (step S9). More specifically, f ₀ (t) = f _C1 (t) and the equations (5) and (6) are followed. In addition, g is an average value of aging at the time of the first maintenance described above.

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。   Further, the composite maintenance rate distribution generation unit 15 uses the data stored in the maintenance data storage unit 1 and the facility data storage unit 4 to calculate the maintenance rate for each aging regardless of whether it is the first time or not. A composite maintenance rate distribution is generated and stored in the composite maintenance rate distribution data storage unit 16 (step S11). When the data as shown in FIG. 15 can be obtained by integrating the data as shown in FIG. 15 to FIG. 17, the maintenance performed in the aging with respect to the number of the aged devices in each aging. By calculating the ratio of the number of cases, a composite maintenance rate distribution as shown in FIG. 21 is generated. In the example of FIG. 21, the maintenance number n, the sample number N (the number of devices that have passed the age), and the maintenance rate n / N are calculated for each age. It should be noted that, in this step, the total number of samples is counted as the number of samples because there is a premise that maintenance is continued until the device is updated.

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。   Then, the optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 performs an optimum deterioration recovery rate calculation process using the data stored in the maintenance density function data storage unit 14 and the composite maintenance rate distribution data storage unit 16, and the processing result is A certain optimum deterioration recovery rate α is stored in the optimum deterioration recovery rate data storage unit 18 (step S13). This process will be described with reference to FIGS.

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ｆ_j(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，ｆ_j(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、ｆ_j(t)そのものはλ_j(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。 First, the optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 initializes n to 0 and e to ∞ (step S21). Then, α = (100−n) / 100 is set (step S23). Thereafter, the optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 sets α to f _j (t) (j is 2 or more) based on the data stored in the maintenance density function data storage unit 14 and further changes t ( t, f _j (t)) are generated, and regression calculation is performed to approximate f ′ _j (t) in the form shown in equation (24) based on the data, and f ′ _j (t) m ′ _j and η ′ _j are calculated and stored in the storage device (step S25). This approximation is because f _j (t) itself does not have a format suitable for conversion to λ _j (t).

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λ_j(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)＋・・・＋λ_j(t)を特定する（ステップＳ２９）。 Then, the optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 converts m ′ _j and η ′ _j of the maintenance density function f ′ _j (t) into a maintenance rate function λ _j (t) in the form of equation (23) (step S27). ). Thereafter, the composite maintenance ratio function λ (t) = λ ₁ (t) + λ ₂ (t) +... + Λ _j (t) is specified (step S29).

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。   Thereafter, the optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 calculates a test statistic k between the composite maintenance rate distribution stored in the composite maintenance rate distribution data storage unit 16 and the composite maintenance rate function λ (t), and stores it in the storage device. Store (step S31). The test statistic is, for example, the square of the difference or the square of the difference divided by the value of the composite maintenance ratio function λ (t).

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。   The optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 determines whether k> e is satisfied (step S33). Since e = ∞ is initially set, k> e is not initially determined, and A = α, e = k, and n = n + 1 are set (step S35). Then, the process returns to step S23. Note that k gradually decreases and gradually increases after α reaches a specific value. Therefore, the process is terminated when an increase is detected. That is, A at the stage where k> e is determined in step S33 is specified as the optimum deterioration recovery rate α (step S37). Then, the process returns to the original process.

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。   The relationship between the composite maintenance rate function λ (t) obtained in accordance with the processing flow shown in FIG. 22 and the composite maintenance rate distribution will be described with reference to FIGS. FIG. 23 shows a composite maintenance ratio function λ (t) where α is 90%. In FIG. 23, the vertical axis indicates the maintenance rate and the horizontal axis indicates the aging, and the composite maintenance rate function λ (t) has not yet been adapted to the composite maintenance rate distribution. FIG. 24 shows a composite maintenance ratio function λ (t) where α is 80%. The composite maintenance ratio function λ (t) at this time almost conforms to the composite maintenance ratio distribution, but the value of the test statistic k is still decreasing. FIG. 25 shows a composite maintenance ratio function λ (t) where α is 75%. The composite maintenance rate function λ (t) at this time is adapted to the composite maintenance rate distribution with the value of the test statistic k minimized. FIG. 26 shows a composite maintenance ratio function λ (t) where α is 70%, and it can be seen that the composite maintenance ratio distribution is not matched.

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。   In this way, α is changed to adapt the composite maintenance rate function λ (t) to the composite maintenance rate distribution, and α at that time is specified as the optimum deterioration recovery rate α.

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ｆ_j(t)に設定することによって、最適な合成保全密度関数ｆ_C(t)（＝ｆ₁(t)＋ｆ₂(t)＋・・・ｆ_j(t)）を生成し、当該最適な合成保全率密度関数ｆ_C(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）。 Returning to the description of FIG. 14, the optimum composite maintenance density function generation unit 19 stores the optimum deterioration recovery rate α stored in the optimum deterioration recovery rate data storage unit 18 in the maintenance stored in the maintenance density function data storage unit 14. By setting the density function f _j (t), an optimal composite maintenance density function f _C (t) (= f ₁ (t) + f ₂ (t) +... F _j (t)) is generated. The data of the optimal composite maintenance density function f _C (t) is stored in the optimal composite maintenance density function data storage unit 20 (step S14).

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。   Thereafter, the maintenance cost calculation unit 21 calculates a predicted maintenance cost based on the data stored in the cost data storage unit 22 and the optimum composite maintenance density function data storage unit 20, and stores it in the maintenance cost storage unit 23. (Step S15). Since the maintenance density at a specific age t is calculated, the predicted maintenance cost at the age t can be calculated by multiplying it by the cost. If the above processing is performed for each maintenance type and the cost data for each maintenance type is retained, the predicted maintenance cost for each maintenance type can be obtained, and the total of the predicted maintenance costs can be calculated for each device. Maintenance costs. In addition, if there is equipment aging distribution data (the number of equipment in aging x years), it is also possible to calculate the predicted maintenance cost of the entire company.

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。   By outputting the data as described above, various capital investments and maintenance plans can be made.

［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ｆ_Ts(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ｆ_Ts(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。 [2. TBM simultaneous replacement]
Next, a process for calculating an appropriate deterioration recovery rate α in the case of TBM simultaneous replacement and calculating an optimum composite maintenance density function f _Ts (t) will be described. Finally, the future maintenance cost is predicted. Note that the functional block of the processing device for calculating the deterioration recovery rate α, the composite maintenance density function f _Ts (t) and the maintenance cost when TBM simultaneous replacement is performed differs only in the function to be processed. This is the same as the case of ex-post maintenance.

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。   Next, the processing flow of the processing apparatus in the case of TBM simultaneous replacement will be described with reference to FIG. First, the maintenance data extraction unit 2 uses the data stored in the facility data storage unit 4 to specify that the maintenance is the first maintenance from the incomplete post maintenance data stored in the maintenance data storage unit 1. First-time maintenance data (initial maintenance data) for devices that can be used is extracted and stored in the initial maintenance data storage unit 3. This process is almost the same as step S1 for post-maintenance, but in the case of TBM simultaneous replacement, there are both post-maintenance and maintenance by simultaneous replacement. The processing target is limited to. That is, in the maintenance data as shown in FIG. 15, whether the subsequent maintenance or the maintenance by simultaneous replacement is registered, the maintenance data regarding the subsequent maintenance is specified by this. Then, for example, the oldest post-mortem maintenance data of the equipment whose installation year is after the record start year of the establishment where the equipment is installed is extracted.

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）。   The equipment data extraction unit 5 extracts equipment data related to the initial maintenance data from the equipment data storage unit 4 using the equipment number (equipment ID) included in the initial maintenance data stored in the initial maintenance data storage part 3. And it stores in the extraction equipment data storage part 6 (step S41).

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。   Then, the initial maintenance rate distribution generation unit 7 generates an initial maintenance rate distribution from the data stored in the extracted equipment data storage unit 6 and the initial maintenance data storage unit 3 and stores it in the initial maintenance rate distribution storage unit 8 ( Step S43). The distribution of the initial maintenance rate is as described in the processing for the subsequent maintenance.

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λ_Ts0(t)を導出し、当該初回保全率関数λ_Ts0(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。 Next, the initial maintenance rate function deriving unit 9 uses the initial maintenance rate distribution data stored in the initial maintenance rate distribution storage unit 8 according to the well-known reliability analysis system algorithm and uses the initial maintenance rate function λ _Ts0 ( t) is derived, and the data of the initial maintenance rate function λ _Ts0 (t) is stored in the initial maintenance rate function data storage unit 10 (step S45). Processing similar to that in step S5 is performed.

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λ_Ts0(t)から初回保全密度関数ｆ_Ts0(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。 Next, the initial maintenance density function deriving unit 11 derives the initial maintenance density function f _Ts0 (t) from the initial maintenance rate function λ _Ts0 (t) using the data stored in the initial maintenance rate function data storage unit 10. Then, the initial maintenance density function data is stored in the initial maintenance density function data storage unit 12 (step S47). Processing similar to that in step S7 is performed.

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ｆ_Ts0(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ｆ_Ts1(t)，ｆ_Ts2(t)，，，ｆ_Tsj(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)＝ｆ_Ts1(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。 Thereafter, the maintenance density function generation unit 13 uses the data of the initial maintenance density function f _Ts0 (t) stored in the initial maintenance density function data storage unit 12 to maintain the maintenance density function f using the deterioration recovery rate α as a parameter. _ts1 (t), generates _{f Ts2 (t) ,,, f Tsj} (t), and stores the data in the integrity density function data storage unit 14 (step S49). More specifically, f ₀ (t) = f _Ts1 (t) and the equation (9) (first equation) is followed. When preventive maintenance is performed, the maintenance data storage unit 1 also stores data for monitoring or periodic maintenance cycles for each type of preventive maintenance, so that data is used for the maintenance cycle T.

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。   Further, the composite maintenance rate distribution generation unit 15 calculates the maintenance rate for each aging regardless of whether it is the first time, using the subsequent maintenance data stored in the maintenance data storage unit 1 and the facility data storage unit 4. Thus, a composite maintenance rate distribution is generated and stored in the composite maintenance rate distribution data storage unit 16 (step S51). The processing content itself is the same as that in step S11, but here, only the subsequent maintenance data is processed.

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、ｆ_j(t)、ｆ'_j(t)、λ_j(t)、λ(t)については、ｆ_Tsj(t)、ｆ'_Tsj(t)、λ_Tsj(t)、λ_Ts(t)に置き換えて処理を行う。 Then, the optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 performs an optimum deterioration recovery rate calculation process using the data stored in the maintenance density function data storage unit 14 and the composite maintenance rate distribution data storage unit 16, and the processing result is A certain optimum deterioration recovery rate α is stored in the optimum deterioration recovery rate data storage unit 18 (step S53). This process is the same as the process flow of FIG. However, for f _j (t), f ′ _j (t), λ _j (t), and λ (t), f _Tsj (t), f ′ _Tsj (t), λ _Tsj (t), λ _Ts ( Replace with t) for processing.

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ｆ_Tsj(t)に設定することによって、最適な合成保全密度関数ｆ_Ts(t)（＝ｆ_Ts1(t)＋ｆ_Ts2(t)＋・・・ｆ_Tsj(t)）を生成し、当該最適な合成保全率密度関数ｆ_Ts(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）。 When the optimum deterioration recovery rate α is obtained, the optimum composite maintenance density function generation unit 19 stores the optimum deterioration recovery rate α stored in the optimum deterioration recovery rate data storage unit 18 in the maintenance density function data storage unit 14. By setting the maintenance density function f _Tsj (t), an optimal composite maintenance density function f _Ts (t) (= f _Ts1 (t) + f _Ts2 (t) +... F _Tsj (t)) is generated. Then, the data of the optimum composite maintenance rate density function f _Ts (t) is stored in the optimal composite maintenance density function data storage unit 20 (step S54).

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。   Thereafter, the maintenance cost calculation unit 21 calculates a predicted maintenance cost based on the data stored in the cost data storage unit 22 and the optimum composite maintenance density function data storage unit 20, and stores it in the maintenance cost storage unit 23. (Step S55). Since the maintenance density at a specific age t is calculated, if it is multiplied by the cost, the predicted maintenance cost for the subsequent maintenance at the age t can be calculated. If the above processing is performed for each maintenance type and the cost data for each maintenance type is retained, the predicted maintenance cost for each maintenance type can be obtained, and the total of the predicted maintenance costs can be calculated for each device. Maintenance costs. In addition, if there is equipment aging distribution data (the number of equipment in aging x years), it is also possible to calculate the predicted maintenance cost of the entire company. In addition, the preventive maintenance portion can also be estimated as the preventive maintenance cost per device for each preventive maintenance cycle T.

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。   By outputting the data as described above, various capital investments and maintenance plans can be made.

［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ｆ_Ti(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。 [3. TBM individual advance replacement]
Next, a process of calculating an appropriate deterioration recovery rate α in the case of TBM individual advance replacement and calculating an optimal composite maintenance density function f _Ti (t) will be described. The basic processing flow is the same as the processing flow in TBM simultaneous replacement. Only the difference is shown below.

ステップＳ４５では、初回保全率関数λ_Ts0(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λ_Ti0(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λ_Ts0(t)から初回保全密度関数ｆ_Ts0(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λ_Ti0(t)から初回保全密度関数ｆ_Ti0(t)を導出する。 In step S45, the initial maintenance rate function λ _Ts0 (T) is derived. Here, the initial maintenance rate function λ _Ti0 (t) is derived. Further, in step S47, the but adapted to derive the first maintenance density function f _Ts0 (t) from the first coverage ratio function lambda _Ts0 (t), initial maintenance density from initial conservation rate function λ _Ti0 (t) here The function f _Ti0 (t) is derived.

さらに、ステップＳ４９では、初回保全密度関数ｆ_Ts0(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ｆ_Ts1(t)，ｆ_Ts2(t)，，，ｆ_Tsj(t)を生成するが、ここでは、初回保全密度関数ｆ_Ti0(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ｆ_Ti1(t)，ｆ_Ti2(t)，，，ｆ_Tij(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。 Further, in step S49, maintenance density functions f _Ts1 (t), f _Ts2 (t),..., F _Tsj (t) using deterioration recovery rate α as a parameter, using data of initial maintenance density function f _Ts0 (t). Here, the maintenance density functions f _Ti1 (t), f _Ti2 (t),..., F using the degradation recovery rate α as a parameter, using the data of the initial maintenance density function f _Ti0 (t). Generate _Tij (t). In step S49, equation (9) is followed, but here equation (15) is followed. (15) the expression, because it contains R ₀ (T), including a process of calculating the R ₀ (T).

また、ステップＳ５３では、ｆ_Tsj(t)、ｆ'_Tsj(t)、λ_Tsj(t)、λ_Ts(t)ではなく、ｆ_Tij(t)、ｆ'_Tij(t)、λ_Tij(t)、λ_Ti(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ｆ_Ts(t)（＝ｆ_Ts1(t)＋ｆ_Ts2(t)＋・・・ｆ_Tsj(t)）を生成するが、ここでは最適な合成保全密度関数ｆ_Ti(t)（＝ｆ_Ti1(t)＋ｆ_Ti2(t)＋・・・ｆ_Tij(t)）を生成する。 In step S53, not f _Tsj (t), f ′ _Tsj (t), λ _Tsj (t), λ _Ts (t), but f _Tij (t), f ′ _Tij (t), λ _Tij (t ), Λ _Ti (t). In step S54, an optimal composite maintenance density function f _Ts (t) (= f _Ts1 (t) + f _Ts2 (t) +... F _Tsj (t)) is generated. f _Ti (t) (= f _Ti1 (t) + f _Ti2 (t) +... f _Tij (t)) is generated.

［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ｆ_Cmj(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。 [4. CBM monitoring maintenance]
A process for deriving the maintenance density function f _Cmj (t) when the CBM monitoring maintenance is performed will be described. Finally, the future maintenance cost is predicted.

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ｆ_Cm(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ｆ_Cmj(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。 FIG. 28 shows a functional block diagram of a processing device for deriving a maintenance density function f _Cm (t) when CBM monitoring maintenance is performed. The processing device for deriving the maintenance density function f _Cmj (t) when performing CBM monitoring maintenance is the maintenance data extraction unit 2, the initial maintenance data storage unit 3, the equipment data extraction unit 5, and the extracted equipment data shown in FIG. Storage unit 6, initial maintenance rate distribution generation unit 7, initial maintenance rate distribution storage unit 8, initial maintenance rate function derivation unit 9, initial maintenance rate function data storage unit 10, initial maintenance density function derivation unit 11, initial maintenance density function data Storage unit 12, maintenance density function generation unit 13, maintenance density function data storage unit 14, composite maintenance rate distribution generation unit 15, composite maintenance rate distribution data storage unit 16, optimum deterioration recovery rate calculation unit 17, optimum deterioration recovery rate data storage Section 18 and cost data storage section 22.

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ｆ_Cmp0(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ｆ_C2(t)，．．．ｆ_Cj(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ｆ_Cmj(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度関数導出部４６２とを含む。 Further, using the data stored in the equipment data storage unit 4, the maintenance data can be identified from the maintenance data storage unit 1 as maintenance data for preventive maintenance, which is the first maintenance (the aging is 0). A second maintenance data extraction unit 31 for extracting the first maintenance data for the device), a second initial maintenance data storage unit 32 for storing the maintenance data extracted by the second maintenance data extraction unit 31, and the equipment A second facility data extraction unit 33 that extracts facility data for a device that can be identified as the first maintenance using the data stored in the data storage unit 4 and the second initial maintenance data storage unit 32. A second extracted equipment data storage unit 34 for storing equipment data extracted by the second equipment data extraction unit 33, a second initial maintenance data storage unit 32, and a second The second initial maintenance rate distribution generation unit 35 that generates the initial maintenance rate distribution for preventive maintenance using the data stored in the outgoing facility data storage unit 34 and the second initial maintenance rate distribution generation unit 35 A second initial maintenance rate distribution storage unit 36 for storing data of the second initial maintenance rate distribution, and an initial maintenance rate function f _Cmp0 (for preventive maintenance using the data stored in the second initial maintenance rate distribution storage unit 36 preventive maintenance initial maintenance rate function deriving unit 37 for deriving t) and time t ₁ and preventive maintenance for storing the initial maintenance rate function data and the like for preventive maintenance derived by preventive maintenance initial maintenance rate function deriving unit 37 Rate β (preventive maintenance failure rate) of failing preventive maintenance using data stored in initial maintenance rate function data storage unit 38, preventive maintenance initial maintenance rate function data storage unit 38, and initial maintenance rate function data storage unit 10 ) A preventive maintenance failure rate calculation unit 39, a preventive maintenance failure rate data storage unit 40 that stores the preventive maintenance failure rate β calculated by the preventive maintenance failure rate calculation unit 39, and a preventive maintenance failure rate data storage unit 40, a second initial maintenance density function deriving unit 41 for deriving an initial maintenance density function using data stored in the preventive maintenance initial maintenance rate function data storage unit 38 and the initial maintenance rate function data storage unit 10; 2 Initial maintenance density function data storage unit 42 for storing initial maintenance density function data for preventive maintenance derived by initial maintenance density function derivation unit 41, second initial maintenance density function data storage unit 42 and optimum Using the data stored in the deterioration recovery rate data storage unit 18, the maintenance density function f _C2 (t),. . . a second maintenance density function generation unit 44 that generates f _Cj (t), a second maintenance density function data storage unit 45 that stores data of the maintenance density function generated by the second maintenance density function generation unit 44, and 2 The composite maintenance density function f _Cmj (t) is derived using data stored in the maintenance density function data storage unit 45, the preventive maintenance initial maintenance rate function data storage unit 38, and the preventive maintenance failure rate data storage unit 40. A composite maintenance density function deriving unit 46, a synthetic maintenance density function data storage unit 47 for storing the data of the composite maintenance density function derived by the synthetic maintenance density function deriving unit 46, and a cost for storing data of costs related to maintenance The maintenance cost calculation unit 48 that calculates the predicted maintenance cost using the data stored in the data storage unit 22 and the composite maintenance density function data storage unit 47, and the maintenance cost calculation unit 48 And a maintenance cost storage unit 49 for storing the overall cost of the data. The composite maintenance density function deriving unit 46 includes a post maintenance maintenance density function deriving unit 461 and a preventive maintenance maintenance density function deriving unit 462.

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。   Next, the processing flow of the processing apparatus shown in FIGS. 13 and 28 will be described with reference to FIGS. First, an optimal deterioration recovery rate calculation process is performed for the subsequent maintenance (step S61). This process will be described with reference to FIG. First, the maintenance data extraction unit 2 uses the data stored in the facility data storage unit 4 to specify that the maintenance is the first maintenance from the incomplete post maintenance data stored in the maintenance data storage unit 1. First-time maintenance data (initial maintenance data) for devices that can be used is extracted and stored in the initial maintenance data storage unit 3. This process is almost the same as step S1 for post-maintenance. However, in the case of CBM monitoring maintenance, there are both post-maintenance and preventive maintenance, and here, the processing object is limited to the maintenance data about the post-maintenance. That is, in the maintenance data as shown in FIG. 15, whether the post-maintenance or the preventive maintenance is registered, the maintenance data regarding the post-maintenance is specified by this. Then, for example, the oldest post-mortem maintenance data of the equipment whose installation year is after the record start year of the establishment where the equipment is installed is extracted.

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）。   The equipment data extraction unit 5 extracts equipment data related to the initial maintenance data from the equipment data storage unit 4 using the equipment number (equipment ID) included in the initial maintenance data stored in the initial maintenance data storage part 3. And it stores in the extraction equipment data storage part 6 (step S71).

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。   Then, the initial maintenance rate distribution generation unit 7 generates an initial maintenance rate distribution from the data stored in the extracted equipment data storage unit 6 and the initial maintenance data storage unit 3 and stores it in the initial maintenance rate distribution storage unit 8 ( Step S73). The distribution of the initial maintenance rate is as described in the processing for the subsequent maintenance.

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λ_Cmc0(t)を導出し、当該初回保全率関数λ_Cmc0(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。 Next, the initial maintenance rate function deriving unit 9 uses the data of the initial maintenance rate distribution stored in the initial maintenance rate distribution storage unit 8 according to the algorithm of the well-known reliability analysis system, and the initial maintenance rate function λ _Cmc0 ( t) is derived, and the data of the initial maintenance rate function λ _Cmc0 (t) is stored in the initial maintenance rate function data storage unit 10 (step S75). Processing similar to that in step S5 is performed.

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λ_Cmc0(t)から初回保全密度関数ｆ_Cmc0(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。 Next, the initial maintenance density function deriving unit 11 derives the initial maintenance density function f _Cmc0 (t) from the initial maintenance rate function λ _Cmc0 (t) using the data stored in the initial maintenance rate function data storage unit 10. Then, the initial maintenance density function data is stored in the initial maintenance density function data storage unit 12 (step S77). Processing similar to that in step S7 is performed.

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ｆ_Cmc0(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ｆ_Cmc1(t)，ｆ_Cmc2(t)，，，ｆ_Cmcj(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)＝ｆ_Cmc1(t)として、（５）式及び（６）式に従う。 Thereafter, the maintenance density function generation unit 13 uses the data of the initial maintenance density function f _Cmc0 (t) stored in the initial maintenance density function data storage unit 12 to maintain the maintenance density function f using the deterioration recovery rate α as a parameter. _Cmc1 (t), f _Cmc2 (t),, f _Cmcj (t) are generated, and the data is stored in the maintenance density function data storage unit 14 (step S79). More specifically, f ₀ (t) = f _Cmc1 (t) and the equations (5) and (6) are followed.

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。   Further, the composite maintenance rate distribution generation unit 15 calculates the maintenance rate for each aging regardless of whether it is the first time, using the subsequent maintenance data stored in the maintenance data storage unit 1 and the facility data storage unit 4. Thus, a composite maintenance rate distribution is generated and stored in the composite maintenance rate distribution data storage unit 16 (step S81). The processing content itself is the same as that in step S11, but here, only the subsequent maintenance data is processed.

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、ｆ_j(t)、ｆ'_j(t)、λ_j(t)、λ(t)については、ｆ_Cmcj(t)、ｆ'_Cmcj(t)、λ_Cmcj(t)、λ_Cmc(t)に置き換えて処理を行う。そして元の処理に戻る。 Then, the optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 performs an optimum deterioration recovery rate calculation process using the data stored in the maintenance density function data storage unit 14 and the composite maintenance rate distribution data storage unit 16, and the processing result is A certain optimum deterioration recovery rate α is stored in the optimum deterioration recovery rate data storage unit 18 (step S83). This process is the same as the process flow of FIG. However, for f _j (t), f ′ _j (t), λ _j (t), and λ (t), f _Cmcj (t), f ′ _Cmcj (t), λ _Cmcj (t), λ _Cmc ( Replace with t) for processing. Then, the process returns to the original process.

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。 Returning to the description of FIG. 29, the initial maintenance rate distribution and t ₁ determination processing for preventive maintenance is performed (step S63). Details of this processing will be described with reference to FIG.

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。   First, the second maintenance data extraction unit 31 is the first preventive maintenance from the incomplete preventive maintenance data stored in the maintenance data storage unit 1 using the data stored in the equipment data storage unit 4. The initial preventive maintenance data (initial preventive maintenance data) for the device that can identify the device is extracted and stored in the second initial maintenance data storage unit 32. In this step, maintenance data regarding preventive maintenance is limited to processing targets. Then, for example, the oldest preventive maintenance data of the device whose extraction year is after the record start year of the establishment where the device is installed is extracted. When preventive maintenance is performed, it is assumed that the maintenance data storage unit 1 also stores monitoring or periodic maintenance cycle data for each preventive maintenance type.

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）。   In addition, the second equipment data extraction unit 33 uses the equipment number (equipment ID) included in the initial maintenance data stored in the second initial maintenance data storage part 32 to convert the equipment data storage part 4 into the initial preventive maintenance data. The equipment data is extracted and stored in the second extracted equipment data storage unit 34 (step S91).

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。   Then, the second initial maintenance rate distribution generation unit 35 generates an initial maintenance rate distribution for preventive maintenance from the data stored in the second extracted equipment data storage unit 34 and the second initial maintenance data storage unit 32, 2 Stored in the initial maintenance rate distribution storage 36 (step S93). The distribution of the initial maintenance rate for preventive maintenance is also as described in the processing for subsequent maintenance.

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ｍ_p及びη_p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λ_Cmp0(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λ_Cmp0(t)を特定する。

Next, the preventive maintenance initial maintenance rate function deriving unit 37 performs an initialization process of n = 0 and e = ∞ (step S95). Further, t ₁ is temporarily set to n (step S97). Then, using the data obtained by adding t ₁ to the age in the initial maintenance rate distribution stored in the second initial maintenance rate distribution storage unit 36 (combination data of (aging + t ₁ , maintenance rate in aging)), a known trust The maintenance ratio function coefficients m _p and η _p in the form of equation (23) are calculated according to the sex analysis system, stored in the storage device, and the maintenance ratio function is shifted to the left by time t ₁ in the initial maintenance ratio. The function λ _Cmp0 (t) is specified (step S99). Specifically, λ _Cmp0 (t) as shown in the following equation (25) is specified.

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λ_Cmp0(t)は、（ｔ，λ）＝（０，０）を通らない。 This type of processing is performed when CBM monitoring maintenance is performed, but preventive maintenance is performed before the subsequent maintenance, but compared with the case where the subsequent maintenance is performed without performing the preventive maintenance. This is because the preventive maintenance time is advanced by t ₁ . Therefore, the initial maintenance rate distribution is shifted to the right by time t ₁ as if the post-hoc maintenance was performed, and then the equation (23) is expressed as a curve passing through (t, λ) = (0, 0). A maintenance rate function in the form of is obtained, and then shifted to the left by t _{1 in} time in order to match the initial maintenance rate distribution for the actual preventive maintenance. Thus, λ _Cmp0 (t) does not pass through (t, λ) = (0, 0).

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λ_Cmp0(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λ_Cmp0(t)との差の二乗又は当該差の二乗をλ_Cmp0(t)で除した値である。 The preventive maintenance initial maintenance rate function derivation unit 37 calculates a test statistic k between the initial maintenance rate distribution stored in the second initial maintenance rate distribution storage unit 36 and the initial maintenance rate function λ _Cmp0 (t), and stores it. Store in the device (step S101). The test statistic k is the square of the difference between the initial maintenance rate and λ _Cmp0 (t) at the same time t or the value obtained by dividing the square of the difference by λ _Cmp0 (t).

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、ｔ_p＝ｔ₁、ｅ＝ｋ、ｎ＝ｎ＋０．１と設定し、ステップＳ９７に戻る。 Then, it is determined whether k> e is satisfied (step S103). If k> e is not satisfied, t _p = t ₁ , e = k, n = n + 0.1 are set, and the process returns to step S97.

ｋ＞ｅであると判断された場合には、ｔ_pに格納された値がｔ₁として最適な値となるため、ｔ_p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ｍ_p及びη_pとを合わせてλ_Cmp0(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λ_Cmp0(t)が特定される。そして元の処理に戻る。 If it is determined that k> e, the value stored in t _p is the optimal value as t ₁ , and therefore, t _p is optimal t ₁ and stored in the preventive maintenance initial maintenance rate function data storage unit 38. Then, m _p and η _p obtained in step S99 are combined and stored in the preventive maintenance initial maintenance rate function data storage unit 38 as data of λ _Cmp0 (t) (step S107). In this way, the optimum t ₁ and initial maintenance rate function λ _Cmp0 (t) are specified. Then, the process returns to the original process.

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。   Returning to the description of FIG. 29, next, a composite maintenance density function derivation process is performed (step S65). This process will be described with reference to FIG.

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ｍ_p及びη_p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。 First, an initial maintenance rate function according to the form of the equation (23) including m _p and η _p stored in the preventive maintenance initial maintenance rate function data storage unit 38 and t ₁ = 0 is expressed as λ ′ _Cmp0 (t). It shall represent. λ ′ _Cmp0 (t) represents an initial maintenance rate function when all preventive maintenance is performed as post-hoc maintenance.

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ｍ_p及びη_p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λ_C0(t)＝λ_Cmc0(t)＋λ'_Cmp0(t)と、事後保全分の初回保全率関数λ_Cmc0(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λ_C0(t)及びλ_Cmc0(t)を算出する。 The preventive maintenance違失rate calculation unit 39, and m and eta stored in first coverage ratio function data storage unit 10, and a m _p and eta _p stored in the preventive maintenance initial maintenance rate function data storage unit 38 Using the combined initial maintenance rate function λ _C0 (t) = λ _Cmc0 (t) + λ ' _Cmp0 (t) and the initial maintenance rate function λ _Cmc0 (t) for the _subsequent maintenance. Calculate and store in the storage device (step S111). By varying t, λ _C0 (t) and λ _Cmc0 (t) are calculated for each t.

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＝λ_Cmc0(t)／λ_C0(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。 Then, the preventive maintenance failure rate calculating unit 39 calculates the rate of failure to prevent preventive maintenance β = λ _Cmc0 (t) / λ _C0 (t) and stores it in the preventive maintenance failure rate data storage unit 40 (step S113). . β is calculated at every t, and an average value is calculated, for example, thereby specifying a final failure rate of preventive maintenance. Instead of the average value, it may be an intermediate value or other statistical values.

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λ_C0(t)を初回保全密度関数ｆ_C0(t)に変換し、当該初回保全密度関数ｆ_C0(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）。λ_C0(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ｍ_p及びη_p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、λ_C0(t)が（２３）式の形に変形でき、λ_C0(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ｆ_C0(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×ｔ^m-1ｅｘｐ（−Ｈｔ^m）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。 Next, the second initial maintenance density function derivation unit 41 converts the combined initial maintenance rate function λ _C0 (t) when maintenance is performed after the fact into the initial maintenance density function f _C0 (t), and the initial maintenance density Data of the function f _C0 (t) is stored in the second initial maintenance density function data storage unit 42 (step S115). For λ _C0 (t), m _p and η _p stored in the preventive maintenance initial maintenance rate function data storage unit 38 and m and η stored in the initial maintenance rate function data storage unit 10 are used. Identify. If λ _C0 (t) can be transformed into the form of equation (23) and m and η for λ _C0 (t) can be obtained, f _C0 (t) can be specified according to equation (24). it can. Alternatively, by using the value for each t calculated in step S111, regression analysis is performed so as to conform to the form of equation (23), and m and η in equation (23) are specified. Also good. (G in the form of ^{G × t m-1 exp (} -Ht m), m-1, H and m) is calculated from m and eta (24) the coefficients of the equation may be calculated.

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×ｔ^m-1ｅｘｐ（−Ｈｔ^m）の形におけるＧ、ｍ−１、Ｈ及びｍ）とから、初回保全密度関数ｆ_C0(t)に基づきｆ_C2(t)，ｆ_C3(t)，．．．ｆ_Cj(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、ｆ_C0(t)からｆ_C2(t)，ｆ_C3(t)，．．．ｆ_Cj(t)を算出する。なお、ｆ_C0(t)＝ｆ_C1であり、このｆ_C1(t)のデータも格納される。 Then, the second maintenance density function generation unit 44 uses the deterioration recovery rate α stored in the optimum deterioration recovery rate data storage unit 18 and m and η stored in the second initial maintenance density function data storage unit 42 or ( 24) From each coefficient (G, m−1, H, and m in the form of G × t ^m−1 exp (−Ht ^m ) of the equation (24), based on the initial maintenance density function f _C0 (t), f _C2 (t ), F _C3 (t),. . . f _Cj (t) is calculated, and the data of these maintenance density functions is stored in the second maintenance density function data storage unit 45 (step S117). According to the equations (5) and (6), f _C0 (t) to f _C2 (t), f _C3 (t),. . . f _Cj (t) is calculated. Note that f _C0 (t) = f _C1 and the data of f _C1 (t) is also stored.

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ｆ_C1(t)，ｆ_C2(t)，ｆ_C3(t)，．．．ｆ_Cj(t)のデータとを用いて、事後保全分の合成保全密度関数ｆ_Cmcj(t)＝βｆ_Cj(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）。 Then, the post-maintenance maintenance density function deriving unit 461 of the composite maintenance density function deriving unit 46 stores the rate β of failing preventive maintenance stored in the preventive maintenance failure rate data storage unit 40 and the second maintenance density function data storage. F _C1 (t), f _C2 (t), f _C3 (t),. . . Using the data of f _Cj (t), the composite maintenance density function f _Cmcj (t) = βf _Cj (t) for the post maintenance is calculated and stored in the composite maintenance density function data storage unit 47 (step S121). .

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ｆ_C1(t)，ｆ_C2(t)，ｆ_C3(t)，．．．ｆ_Cj(t)のデータとを用いて、予防保全分の合成密度関数ｆ_Cmpj(t)＝（１−β）ｆ_Cj(ｔ＋ｔ_j)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）。 Further, the preventive maintenance part maintenance density function deriving unit 462 of the composite maintenance density function deriving unit 46 stores the preventive failure failure rate β and the preventive maintenance initial maintenance rate function data stored in the preventive maintenance failure rate data storage unit 40. T ₁ stored in the unit 38, and f _C1 (t), f _C2 (t), f _C3 (t),. . . The composite density function f _Cmpj (t) = (1−β) f _Cj (t + t _j ) for preventive maintenance is calculated using the data of f _Cj (t) and stored in the composite maintenance density function data storage unit 47. (Step S123).

そして、合成保全密度関数導出部４６は、合成保全密度関数ｆ_Cmj(t)＝ｆ_Cmcj(t)＋ｆ_Cmpj(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）。 The composite maintenance density function deriving unit 46 calculates the composite maintenance density function f _Cmj (t) = f _Cmcj (t) + f _Cmpj (t) and stores it in the composite maintenance density function data storage unit 47 (step S125). .

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。   In this way, the final composite maintenance density function can be calculated. Then, the process returns to the original process.

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。   Returning to the description of FIG. 29, the maintenance cost calculation unit 48 calculates the predicted maintenance cost based on the data stored in the cost data storage unit 22 and the combined maintenance density function data storage unit 47, and the maintenance cost. Store in the storage unit 49 (step S67). Since the maintenance density at a specific age t is calculated, if it is multiplied by the cost, the predicted maintenance cost at the age t for the subsequent maintenance can be calculated. In addition, if there is equipment aging distribution data (the number of equipment in aging x years), it is also possible to calculate the predicted maintenance cost of the entire company.

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。   By outputting the data as described above, various capital investments and maintenance plans can be made.

［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ｆ_Co(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。 [5. CBM on-condition maintenance]
A process for deriving the maintenance density function f _Co (t) when CBM on-condition maintenance is performed will be described. Finally, the future maintenance cost is predicted.

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ｆ_Co(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ｆ_Co(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。 FIG. 33 shows a functional block diagram of a processing device for deriving a maintenance density function f _Co (t) when CBM on-condition maintenance is performed. The processing device for deriving the maintenance density function f _Co (t) when the CBM on-condition is executed is the maintenance data extraction unit 2, the initial maintenance data storage unit 3, the equipment data extraction unit 5, and the extracted equipment data shown in FIG. Storage unit 6, initial maintenance rate distribution generation unit 7, initial maintenance rate distribution storage unit 8, initial maintenance rate function derivation unit 9, initial maintenance rate function data storage unit 10, initial maintenance density function derivation unit 11, initial maintenance density function data Storage unit 12, maintenance density function generation unit 13, maintenance density function data storage unit 14, composite maintenance rate distribution generation unit 15, composite maintenance rate distribution data storage unit 16, optimum deterioration recovery rate data storage unit 18, and cost data storage unit 22 is included. In addition, the second maintenance data extraction unit 31, the second initial maintenance data storage unit 32, the second facility data extraction unit 33, the second extraction facility data storage unit 34, and the second initial maintenance rate distribution generation unit 35 shown in FIG. , And a second initial maintenance rate maintenance distribution storage unit 36.

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ｆ_Co(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ｆ_Co(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。 Further, the cycle T maintenance rate specifying unit 61 that specifies the maintenance rate in the maintenance cycle T using the data stored in the second initial maintenance rate distribution storage unit 36 and the cycle T maintenance rate specifying unit 61 are specified. Rate of failing preventive maintenance using data stored in the cycle T maintenance rate data storage unit 62 for storing the maintenance rate in the maintenance cycle T, the cycle T maintenance rate data storage unit 62, and the initial maintenance density function data storage unit 12 A second preventive maintenance failure rate calculation unit 63 that calculates β (preventive maintenance failure rate) and stores it in the preventive maintenance failure rate data storage unit 40, a maintenance density function data storage unit 14, and a composite maintenance rate distribution data storage A second optimum deterioration recovery rate calculation unit that calculates the optimum deterioration recovery rate α using the data stored in the unit 16 and the preventive maintenance failure rate data storage unit 40 and stores it in the optimal deterioration recovery rate data storage unit 18. 64 and optimal A second optimum synthetic maintenance density function generating unit 65 for generating an optimal synthetic maintenance density function f _Co (t) using data stored in the deterioration recovery rate data storage unit 18 and the maintenance density function data storage unit 14; Data stored in the second optimal composite density function data storage unit 66 for storing data of the optimal composite maintenance density function f _Co (t), the cost data storage unit 22 and the second optimal composite density function data storage unit 66 A maintenance cost calculation unit 67 that calculates a maintenance cost by using a maintenance cost storage unit 68 that stores data of the calculated maintenance cost.

このような保全密度関数ｆ_Co(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。 A processing flow of the processing device for deriving such a maintenance density function f _Co (t) will be described with reference to FIGS. First, the maintenance data extraction unit 2 uses the data stored in the equipment data storage unit 4 to specify that the maintenance is the first maintenance from the incomplete post maintenance data stored in the maintenance data storage unit 1. First-time maintenance data (initial maintenance data) for devices that can be used is extracted and stored in the initial maintenance data storage unit 3. This process is almost the same as step S1 for post-mortem maintenance. However, in the case of CBM on-condition maintenance, there are both post-maintenance and preventive maintenance, and here, the processing target is limited to the maintenance data about the post-maintenance. That is, in the maintenance data as shown in FIG. 15, whether the subsequent maintenance or the preventive maintenance is registered, the maintenance data for the subsequent maintenance is specified by this. Then, for example, the oldest post-mortem maintenance data of the equipment whose installation year is after the record start year of the establishment where the equipment is installed is extracted.

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）。   The equipment data extraction unit 5 extracts equipment data related to the initial maintenance data from the equipment data storage unit 4 using the equipment number (equipment ID) included in the initial maintenance data stored in the initial maintenance data storage part 3. And it stores in the extraction equipment data storage part 6 (step S131).

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。   Then, the initial maintenance rate distribution generation unit 7 generates an initial maintenance rate distribution from the data stored in the extracted equipment data storage unit 6 and the initial maintenance data storage unit 3 and stores it in the initial maintenance rate distribution storage unit 8 ( Step S133). The distribution of the initial maintenance rate is as described in the processing for the subsequent maintenance.

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λ_Co0(t)を導出し、当該初回保全率関数λ_Co0(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。 Next, the initial maintenance rate function deriving unit 9 uses the data of the initial maintenance rate distribution stored in the initial maintenance rate distribution storage unit 8 according to the algorithm of the well-known reliability analysis system, and the initial maintenance rate function λ _Co0 ( t) is derived, and the data of the initial maintenance rate function λ _Co0 (t) is stored in the initial maintenance rate function data storage unit 10 (step S135). Processing similar to that in step S5 is performed.

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λ_Co0(t)から初回保全密度関数ｆ_Co0(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。 Next, the initial maintenance density function deriving unit 11 derives the initial maintenance density function f _Co0 (t) from the initial maintenance rate function λ _Co0 (t) using the data stored in the initial maintenance rate function data storage unit 10. Then, the initial maintenance density function data is stored in the initial maintenance density function data storage unit 12 (step S137). Processing similar to that in step S7 is performed.

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。   Further, the composite maintenance rate distribution generation unit 15 uses the subsequent maintenance data and the facility data stored in the maintenance data storage unit 1 and the facility data storage unit 4 to maintain the maintenance rate in each year regardless of whether it is the first time or not. Is calculated to generate a composite maintenance rate distribution and store it in the composite maintenance rate distribution data storage unit 16 (step S139). The processing content itself is the same as that in step S11, but here, only the subsequent maintenance data is processed.

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。   Furthermore, the second maintenance data extraction unit 31 is the first preventive maintenance from the incomplete preventive maintenance data stored in the maintenance data storage unit 1 using the data stored in the equipment data storage unit 4. The initial preventive maintenance data (initial preventive maintenance data) for the device that can identify the device is extracted and stored in the second initial maintenance data storage unit 32. In this step, maintenance data regarding preventive maintenance is limited to processing targets. Then, for example, the oldest preventive maintenance data of the device whose extraction year is after the record start year of the establishment where the device is installed is extracted.

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）。   The second facility data extraction unit 33 uses the device number (device ID) included in the initial preventive maintenance data stored in the second initial maintenance data storage unit 32 to transmit the initial preventive maintenance data from the facility data storage unit 4. Is extracted and stored in the second extracted equipment data storage unit 34 (step S141).

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。   Then, the second initial maintenance rate distribution generation unit 35 generates an initial maintenance rate distribution for preventive maintenance from the data stored in the second extracted equipment data storage unit 34 and the second initial maintenance data storage unit 32, 2 Stored in the initial maintenance rate distribution storage 36 (step S143). The distribution of the initial maintenance rate for preventive maintenance is also as described in the processing for subsequent maintenance.

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ｆ_Co1(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）。 Thereafter, the periodic T maintenance rate specifying unit 61 refers to the second initial maintenance rate distribution storage unit 36 and specifies the maintenance rate at the cycle T, that is, time T, as f _Co1 (t), and the periodic T maintenance rate data storage unit 62 (step S145).

そして、第２予防保全違失率算出部６３は、ｆ_Co0(t)＝ｆ_Co1(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）。Ｒ_j(nT)については本発明の原理で述べたようにｆ_Co1(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。 Then, the second preventive maintenance failure rate calculation unit 63 calculates {R ₁ (T) −R ₁ (2T)} as f _Co0 (t) = f _Co1 (t) and stores it in the storage device (step S1). S147). R _j (nT) is calculated by integration of f _Co1 (t) as described in the principle of the present invention. The processing shifts to the processing flow of FIG.

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)｝／ｆ_Co1(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。 Further, the second preventive maintenance failure rate calculating unit 63 calculates the rate β (= 1− {R ₁ (T) −R ₁ (2T)} / f _Co1 (t)) of _failing preventive maintenance, and prevents preventive maintenance. It stores in the failure rate data storage unit 40 (step S149). This is based on the third formula of the formula (22).

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ｆ_Co0(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ｆ_Co1(t)，ｆ_Co2(t)，，，ｆ_Coj(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)＝ｆ_Co1(t)として、（２２）式に従う。 Thereafter, the maintenance density function generation unit 13 uses the data of the initial maintenance density function f _Co0 (t) stored in the initial maintenance density function data storage unit 12 to maintain the maintenance density function f using the deterioration recovery rate α as a parameter. _Co1 (t), f _Co2 (t),..., F _Coj (t) are generated, and the data is stored in the maintenance density function data storage unit 14 (step S151). Specifically, f ₀ (t) = f _Co1 (t) and the equation (22) is followed.

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ｆ_Coj(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，ｆ_Coj(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、ｆ_Coj(t)そのものはλ_Coj(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。 Then, the second optimum deterioration recovery rate calculation unit 64 initializes n to 0 and e to ∞ (step S153). Further, α = (100−n) / 100 is set (step S155). Thereafter, the optimum deterioration recovery rate calculation unit 17 sets α to f _Coj (t) (j is 2 or more) based on the data stored in the maintenance density function data storage unit 14 and further changes t ( t, f _Coj (t)) are generated, and regression calculation is performed to approximate f ′ _Coj (t) in the form shown in equation (24) based on the data, and f ′ _Coj (t) m ′ _j and η ′ _j are calculated and stored in the storage device (step S157). The reason for this approximation is that f _Coj (t) itself does not have a format suitable for conversion to λ _Coj (t).

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λ_Coj(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λ_Co(t)＝λ_Co1(t)＋λ_Co2(t)＋・・・＋λ_Coj(t)＋βλ_Co1(t)＋βλ_Co2(t)＋・・・＋βλ_Coj(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。 Then, the second optimum deterioration recovery rate calculation unit 64 _converts m ′ _j and η ′ _j of the maintenance density function f ′ _Coj (t) into a maintenance rate function λ _Coj (t) in the form of equation (23) ( Step S159). Then, using the preventive maintenance failure rate β stored in the second preventive maintenance failure rate calculating unit 63, the composite maintenance rate function λ _Co (t) = λ _Co1 (t) + λ _Co2 (t) +. + Λ _Coj (t) + βλ _Co1 (t) + βλ _Co2 (t) +... + Βλ _Coj (t) is specified (step S161). Note that a term that is not multiplied by β corresponds to a portion of t <jT, and a term that is multiplied by β corresponds to a portion of t> jT.

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λ_Co(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λ_Co(t)の値で除したものである。 Thereafter, the second optimum deterioration recovery rate calculation unit 64 calculates a test statistic k between the composite maintenance rate distribution stored in the composite maintenance rate distribution data storage unit 16 and the composite maintenance rate function λ _Co (t), Store in the storage device (step S163). The test statistic is, for example, the square of the difference or the square of the difference divided by the value of the composite maintenance ratio function λ _Co (t).

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。   The second optimum deterioration recovery rate calculation unit 64 determines whether k> e is satisfied (step S165). Since e = ∞ is initially set, k> e is not initially determined, and A = α, e = k, and n = n + 1 are set (step S167). Then, the process returns to step S155. Note that k gradually decreases and gradually increases after α reaches a specific value. Therefore, the process is terminated when an increase is detected. That is, A at the stage where k> e is determined in step S165 is specified as the optimum deterioration recovery rate α (step S169). The processing shifts to the processing in FIG.

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ｆ_Coj(t)に設定することによって、最適な合成保全密度関数ｆ_Co(t)を生成し、当該最適な合成保全率密度関数ｆ_Co(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。 The second optimum composite maintenance density function generation unit 65 _{converts the} optimum deterioration recovery rate α stored in the optimal deterioration recovery rate data storage unit 18 into the maintenance density function f _Coj (t ) _Is generated, the optimal composite maintenance density function f _Co (t) is generated, and the data of the optimal composite maintenance rate density function f _Co (t) is stored in the second optimal composite maintenance density function data storage unit 66. Store (step S171). Note that t = nT is generated according to the third equation of equation (22).

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。   Thereafter, the maintenance cost calculation unit 67 calculates the predicted maintenance cost based on the data stored in the cost data storage unit 22 and the second optimum composite maintenance density function data storage unit 66, and the maintenance cost storage unit 68. (Step S173). Since the maintenance density at a specific age t is calculated, the predicted maintenance cost at the age t can be calculated by multiplying it by the cost. In addition, if there is equipment aging distribution data (the number of equipment in aging x years), it is also possible to calculate the predicted maintenance cost of the entire company. The maintenance cost in the maintenance cycle T is calculated by the product of the third equation of the equation (22) and the maintenance cost for the maintenance cycle T.

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。   By outputting the data as described above, various capital investments and maintenance plans can be made.

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。   In this way, it is possible to derive the deterioration recovery rate and the maintenance density function even for incomplete maintenance data. Actually, as a result of simulating the post-maintenance of a certain device as a sample, it has been confirmed that an equivalent result can be actually obtained for the deterioration recovery rate.

［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ｆ_Co(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。 [6. Calculation of optimal inspection cycle]
If the maintenance density function f _Co (t) in the case of carrying out CBM on-condition maintenance can be derived, the inspection cycle can be optimized. This will be described with reference to FIG. In the graph of FIG. 37, the vertical axis represents the cost, and the horizontal axis represents the inspection period T. In the graph of FIG. 37, the alternate long and short dash line represents the maintenance cost, and indicates that if the inspection cycle T becomes longer, the cost for maintenance is saved and the cost is reduced. On the other hand, the solid line represents the loss cost. If the inspection period T is increased, the loss increases due to a component failure or the like, and thus the cost increases. The total cost obtained by the maintenance cost + loss cost is represented by a thick line, and there is a period Topt where the total cost is minimized.

ここで、保全コストは、保全密度関数ｆ_Co(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ｆ_Co(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ｆ_Co(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ｆ_Co(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。 Here, it is natural that the maintenance cost depends on the maintenance density function f _Co (t), but since the loss cost also depends on the probability that the subsequent maintenance is performed, the maintenance cost is related to the maintenance density function f _Co (t). . Therefore, if the maintenance density function f _Co (t) in the case of carrying out CBM on-condition maintenance can be derived, the total cost calculated as maintenance cost + loss cost can be calculated, and the period T can be set from 0 to a normally conceivable equipment life, for example. It is possible to specify the period Topt where the total cost is minimized by being varied.
By using the maintenance density function f _Co (t) when CBM on-condition maintenance is performed, an optimal inspection period can be specified based on a more accurate cost estimate.

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ｆ_Co(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。 FIG. 38 shows a functional block diagram of the apparatus for calculating the optimum inspection cycle. The apparatus for calculating the optimum inspection period derives the optimum inspection period calculation unit 101 for executing main processing for calculating the optimum inspection period, and the maintenance density function f _Co (t) when CBM on-condition maintenance is performed. A second optimal composite density function data storage unit 66 included in the processing device, a maintenance cost data storage unit 102 that stores data related to maintenance costs, and a loss cost data storage unit 103 that stores data related to loss costs. And an optimum inspection cycle data storage unit 104 that stores data of the optimum inspection cycle calculated by the optimum inspection cycle calculation unit 101. The loss cost data storage unit 103, the maintenance cost data storage unit 102, and the second optimum combined density function data storage unit 66 are accessed by the optimum inspection cycle calculation unit 101.

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。   Next, data stored in the loss cost data storage unit 103, the maintenance cost data storage unit 102, and the second optimum composite density function data storage unit 66 will be described with reference to FIG. Manufacturing factory equipment and supply business equipment such as electricity, water and gas are composed of a plurality of parts such as part I and part II. Furthermore, the site | part I is comprised with several components, such as the components 1 and the components 2. FIG. Similarly, the part II includes a plurality of parts such as a part 6 and a part 7. Although not shown in the figure, there may be a portion composed of a single component.

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Ｒ_I（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Ｄ_Iと、復旧時間についてのコストＬ_I（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Ｒ_II（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Ｄ_IIと、復旧時間についてのコストＬ_II（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。 In such equipment, for part I, as a loss cost associated with a single failure of a part included in part I, a spillover loss R _I (equipment repair incremental cost) that the failure has on other parts, and a failure occurrence process The quality degradation cost D _I affecting the subsequent products and the cost L _I (operation incremental cost or lost profit) for the recovery time are set and stored in the loss cost data storage unit 103. Similarly, for part II, as a loss cost associated with a single failure of a part included in part II, the spillover loss R _II (equipment repair incremental cost) that the failure has on other parts and the product after the failure occurrence process The quality degradation cost D _II and the recovery time cost L _II (incremental operation cost or lost profit) are set and stored in the loss cost data storage unit 103.

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。 Furthermore, a maintenance density function f ₁ , a periodic inspection / diagnosis cost C ₁ for each part ₁ and a maintenance unit price m ₁ are set for the part 1 included in the part I, and the first data is the second optimum composite density. Stored in the function data storage unit 66, the second and third data are stored in the maintenance cost data storage unit 102. Similarly, a maintenance density function f ₂ , periodic inspection / diagnosis cost C ₂ for each part ₂ and maintenance unit price m ₂ are set for the part ₂ , and the first data is a second optimum composite density function data storage unit. 66, and the second and third data are stored in the maintenance cost data storage unit 102.

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。 Similarly, a maintenance density function f ₆ , a periodic inspection / diagnosis cost C ₆ and a maintenance unit price m ₆ for each part ₆ are set for the part 6 included in the part II, and the first data is the second optimum composition. Stored in the density function data storage unit 66, the second and third data are stored in the maintenance cost data storage unit 102. The parts 7, preservation density function f _7, periodic inspection and diagnosis of each period for the parts 7 cost C ₇ and integrity bid m ₇ are set, the first data is stored in the second optimum synthesis density function data storage unit 66 The second and third data are stored in the maintenance cost data storage unit 102.

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。   Next, processing of the apparatus shown in FIG. 38 will be described with reference to FIG. First, the optimum inspection period calculation unit 101 receives a designation input as to which part p is to be processed (step S201). Further, an initial value is set for the inspection cycle T (step S203). The initial value is preferably set to a shorter value than usual.

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）。

ここで、Ｍ_p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ｍ_p×周期毎に予防保全が行われる確率ｆ_Coj(t)（ｔ＝ｎＴ）
事後保全分の保全コスト＝保全単価ｍ_p×周期の間に事後保全が行われる確率ｆ_Coj(t)（ｔ≠ｎＴ）
となる。周期毎に予防保全が行われる確率ｆ_Coj(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ｆ_Coj(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。 Then, the optimum inspection cycle calculation unit 101 reads data relating to the maintenance density function of the component p from the second optimum composite density function data storage unit 66, reads data relating to the maintenance cost of the component p from the maintenance cost data storage unit 102, and Data related to the loss cost of the part P to which p belongs is read from the loss cost data storage unit 103, the total cost of the part p is calculated according to the formula described below, and stored in a storage device such as a main memory (step S207). .

Here, M _p represents the maintenance cost such as parts replacement / repair,
Maintenance cost for preventive maintenance = maintenance unit price m _p × probability that preventive maintenance is performed every cycle f _Coj (t) (t = nT)
Maintenance cost for subsequent maintenance = maintenance unit price m _p × probability of _performing subsequent maintenance during a period f _Coj (t) (t ≠ nT)
It becomes. The probability f _Coj (t) that preventive maintenance is performed for each period is the third expression of the expression (22). The probability f _Coj (t) that the post maintenance is performed during the period is the first expression or the second expression of the expression (22). Furthermore, the probability that the post maintenance of the equation (26) is performed is the first equation or the second equation of the equation (22). The first expression or the second expression is switched when integrating t.

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。   Then, the optimal inspection cycle calculation unit 101 determines whether T is still an initial value (step S208). If T is not the initial value (step S208: No route), the optimal inspection cycle calculation unit 101 It is determined whether the current total component cost calculated in step S207 exceeds the previous total component cost (step S209). As shown in FIG. 37, the total component cost decreases while the period T is shorter than the optimum inspection period Topt. Accordingly, if the total cost of the previous part is exceeded, the previous period T becomes the optimum inspection period Topt.

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。   If T is an initial value (step S208: Yes route) or if the current total component cost is the same as or lower than the previous total component cost (step S209: No route), the previous total component cost is set to step S207. The total parts cost calculated this time is set (step S211). Further, T = T + ΔT is set (step S213), and the process returns to step S207. With respect to ΔT, a minimum time increment that is a component management unit among the year, month, day, hour, minute, and second is set in advance.

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）。   On the other hand, when the current total component cost exceeds the previous total component cost (step S209: Yes route), the optimal inspection cycle calculation unit 101 sets (T−ΔT) as the optimal inspection cycle Topt and the optimal inspection cycle. The data is stored in the data storage unit 104 (step S215).

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。   By carrying out such processing, the maintenance probability depends on the previous maintenance probability, and the deterioration recovery due to maintenance is incomplete, so the maintenance interval is shortened. Therefore, the total component cost can be estimated in a form closer to the actual situation, and as a result, an economically optimal inspection cycle Topt within the set minimum time step width can be obtained.

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。   Although the embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to this. For example, the functional block diagram described above is an example and does not necessarily correspond to an actual program module.

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。   In addition, regarding the flowchart, it is also possible to change the order of the processes or to execute the processes in parallel on the assumption that the process result does not change.

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。   In particular, what kind of maintenance cost is to be calculated or displayed for the maintenance cost may be determined according to the user's request.

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。   The processing device described above is a computer device, and as shown in FIG. 41, in the computer device, a memory 2501 (storage unit), a CPU 2503 (processing unit), a hard disk drive (HDD) 2505, and a display device. A display control unit 2507 connected to 2509, a drive device 2513 for the removable disk 2511, an input device 2515, and a communication control unit 2517 for connecting to a network are connected by a bus 2519. Application programs including an operating system (OS) and a Web browser are stored in the HDD 2505, and are read from the HDD 2505 to the memory 2501 when executed by the CPU 2503. If necessary, the CPU 2503 controls the display control unit 2507, the communication control unit 2517, and the drive device 2513 to perform necessary operations. Further, data in the middle of processing is stored in the memory 2501 and stored in the HDD 2505 if necessary. Such a computer realizes various functions as described above by organically cooperating hardware such as the CPU 2503 and the memory 2501 described above with the OS and necessary application programs.

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。It is a figure which shows the maintenance density function in the ideal case of a posteriori maintenance. （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。(A) And (b) is a figure which shows the deterioration amount and maintenance density function in case the deterioration recovery rate of post-hoc maintenance is not one. 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。It is a figure which shows the maintenance density function in the ideal case of TBM simultaneous replacement | exchange. 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。It is a figure which shows the maintenance density function in case the deterioration recovery rate of TBM simultaneous replacement is not 1. 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。It is a figure for demonstrating the combination of ex-post maintenance and preventive maintenance. 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。It is a figure which shows the maintenance density function in the ideal case of TBM separate prior replacement. 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。It is a figure which shows the maintenance density function in case the deterioration recovery rate of TBM separate prior replacement is not one. （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。(A) And (b) is a figure which shows the deterioration amount and maintenance density function in the ideal case of CBM monitoring maintenance. （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。(A) And (b) is a figure which shows the deterioration amount and maintenance density function in case the deterioration recovery rate (alpha) of CBM monitoring maintenance is not 1. FIG. 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。It is a figure showing the maintenance density function in the ideal case of CBM on-condition maintenance. 不完全なＣＢＭオンコンディション保全の保全密度関数ｆ_Coj(t)の詳細を示す図である。It is a figure which shows the detail of the maintenance density function _fCoj (t) of incomplete CBM on-condition maintenance. 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。It is a figure which shows the maintenance density function of incomplete CBM on-condition maintenance. 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。It is a functional block diagram of a processing device in the case of post-mortem maintenance. 事後保全の場合における処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow in the case of subsequent maintenance. 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。It is a figure which shows an example of the data stored in the maintenance data storage part. 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。It is a figure which shows an example of the data stored in the maintenance data storage part. 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。It is a figure which shows an example of the data stored in the equipment data storage part. 保全率を説明するためのデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data for demonstrating a maintenance rate. 保全率を説明するためのデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data for demonstrating a maintenance rate. 初回保全率関数を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an initial maintenance rate function. 保全率を説明するためのデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data for demonstrating a maintenance rate. 最適劣化回復率算出処理の処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow of an optimal deterioration recovery rate calculation process. 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。It is a figure which shows an example of the synthetic | combination maintenance rate function (lambda) (t) in deterioration recovery rate (alpha) = 90%. 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。It is a figure which shows an example of the synthetic | combination maintenance rate function (lambda) (t) in deterioration recovery rate (alpha) = 80%. 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。It is a figure which shows an example of the synthetic | combination maintenance rate function (lambda) (t) in deterioration recovery rate (alpha) = 75%. 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。It is a figure which shows an example of the synthetic | combination maintenance rate function (lambda) (t) in deterioration recovery rate (alpha) = 70%. ＴＢＭ一斉取替における処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow in TBM simultaneous replacement | exchange. 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。It is a functional block diagram of the processing apparatus in CBM monitoring maintenance. 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。It is a figure which shows the processing flow in CBM monitoring maintenance. 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。It is a figure which shows the processing flow about the optimal deterioration recovery rate calculation process about the post-maintenance part in CBM monitoring maintenance. 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。It is a diagram depicting a processing flow of the determination process for the first time protection index and t ₁ for preventive maintenance of CBM monitoring integrity. 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。It is a figure which shows the processing flow of the synthetic | combination maintenance density function derivation | leading-out process in CBM monitoring maintenance. 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。It is a functional block diagram of the processing apparatus in CBM on-condition maintenance. 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。It is a figure which shows the 1st processing flow in CBM on-condition maintenance. 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。It is a figure which shows the 2nd processing flow in CBM on-condition maintenance. 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。It is a figure which shows the 3rd processing flow in CBM on-condition maintenance. 最適点検周期について説明するための図である。It is a figure for demonstrating an optimal inspection period. 最適点検周期を算出する装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the apparatus which calculates an optimal inspection period. 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。It is the figure which showed typically the data for calculating an optimal inspection period. 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。It is a figure which shows the processing flow for calculating an optimal inspection period. コンピュータの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of a computer.

符号の説明Explanation of symbols

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 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Maintenance data storage part 2 Maintenance data extraction part 3 Initial maintenance data storage part 4 Equipment data storage part 5 Equipment data extraction part 6 Extraction equipment data storage part 7 Initial maintenance rate distribution generation part 8 Initial maintenance rate distribution storage part 9 Initial maintenance rate Function derivation unit 10 Initial maintenance rate function data storage unit 11 Initial maintenance density function derivation unit 12 Initial maintenance density function data storage unit 13 Maintenance density function generation unit 14 Maintenance density function data storage unit 15 Composite maintenance rate distribution generation unit 16 Composite maintenance rate Distribution data storage unit 17 Optimal degradation recovery rate calculation unit 18 Optimal degradation recovery rate data storage unit 19 Optimal composite maintenance density function generation unit 20 Optimal composite maintenance density function data storage unit 21 Maintenance cost calculation unit 22 Cost data storage unit 23 Maintenance cost storage Unit 31 Second maintenance data extraction unit 32 Second initial maintenance data storage unit 33 Second facility data extraction unit 34 Second Outgoing equipment data storage unit 35 Second initial maintenance rate distribution generation unit 36 Second initial maintenance rate distribution storage unit 37 Preventive maintenance initial maintenance rate function derivation unit 38 Preventive maintenance initial maintenance rate function data storage unit 39 Preventive maintenance failure rate calculation unit 40 preventive maintenance failure rate data storage unit 41 second initial maintenance density function derivation unit 42 second initial maintenance density function data storage unit 44 second maintenance density function generation unit 45 second maintenance density function data storage unit 46 composite maintenance density function Deriving unit 461 Post-maintenance maintenance density function deriving unit 462 Preventive maintenance maintenance density function deriving unit 47 Composite maintenance density function data storage unit 48 Maintenance cost calculation unit 49 Maintenance cost storage unit 61 Period T maintenance rate specifying unit 62 Period T maintenance rate Data storage unit 63 Second preventive maintenance failure rate calculation unit 64 Second optimal deterioration recovery rate calculation unit 65 Second optimal composite maintenance density function generation unit 66 Second optimal synthesis Density function data storage unit 67 Maintenance cost calculation unit 68 Maintenance cost storage unit 101 Optimal inspection cycle calculation unit 102 Maintenance cost data storage unit 103 Loss cost data storage unit 104 Optimal inspection cycle data storage unit

Claims (21)

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ｆ_j(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λ_j(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。 An information processing method executed by a computer having a processing unit,
From the maintenance data storage unit that stores maintenance data for only a part of the maintenance performed by the processing unit, the initial maintenance data for the equipment in which the maintenance data has been recorded is extracted from the point of time 0 Generating an initial maintenance rate distribution data and storing it in an initial maintenance rate distribution data storage unit;
The processing unit specifies an initial maintenance rate function from the initial maintenance rate distribution data stored in the initial maintenance rate distribution data storage unit, and stores the initial maintenance rate function data in the initial maintenance rate function data storage unit. And steps to
The processing unit derives an initial maintenance density function from the initial maintenance rate function data stored in the initial maintenance rate function data storage unit, and stores the initial maintenance density function data in the initial maintenance density function data storage unit. Steps,
Using the initial maintenance density function data stored in the initial maintenance density function data storage unit by the processing unit, a maintenance density function sequence f _j (t) (j is 1 or more) using the degradation recovery rate α as a parameter. An integer), and
Based on the maintenance data stored in the maintenance data storage unit, the processing unit generates data of a composite maintenance rate distribution regardless of whether the maintenance data is recorded from the time point of 0, A composite maintenance rate distribution generation step to store in the composite maintenance rate distribution data storage unit;
A composite maintenance rate function that is a sum of maintenance rate function sequences λ _j (t) obtained by converting the maintenance density function sequence by temporarily changing the deterioration recovery rate α by the processing unit and the composite maintenance rate Determining the degree of compatibility with the composite maintenance rate distribution stored in the distribution data storage unit, specifying the deterioration recovery rate α that best matches the composite maintenance rate function and the composite maintenance rate distribution, and determining the deterioration recovery rate data A deterioration recovery rate calculation step stored in the storage unit;
An information processing method including: 前記劣化回復率算出ステップが、
前記保全密度関数列ｆ_j(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λ_j(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。 The deterioration recovery rate calculation step includes:
Deriving a second maintenance density function f ′ _j (t) that approximates the corresponding maintenance density function in the maintenance density function sequence f _j (t) and has a specific shape;
Converting the sequence of the second maintenance density function sequence f ′ _j (t) into a corresponding maintenance rate function sequence λ _j (t);
The information processing method according to claim 1 including: 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。   The information processing method according to claim 1, wherein the degree of conformity is determined based on a value related to a square of a difference between the composite maintenance ratio function and the composite maintenance ratio distribution. 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ｆ_j(t)とを用いて前記保全密度関数列ｆ_j(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。 By the processing unit, the sum of the deterioration recovery rate data storage the integrity density function and the deterioration recovery rate α that is stored in the unit column f _j (t) using said conservation and density function sequence f _j (t) The information processing method according to claim 1, further comprising: specifying a composite maintenance density function and storing the composite maintenance density function in a composite maintenance density function data storage unit. 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。 Predicting maintenance costs by the processing unit based on the synthetic maintenance density function stored in the composite maintenance density function data storage unit and the cost data stored in the cost data storage unit;
The information processing method according to claim 4, further comprising: 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。 2. The information processing method according to claim 1, wherein when time-planned maintenance is performed, processing is performed on maintenance data for subsequent maintenance in the initial maintenance rate distribution generation step and the composite maintenance rate distribution generation step. 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。 The information processing method according to claim 1, wherein when monitoring maintenance of state monitoring maintenance is performed, processing is performed on maintenance data for subsequent maintenance in the initial maintenance rate distribution generation step and the composite maintenance rate distribution generation step. 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λ_Cmp0(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。 The processing unit extracts initial preventive maintenance data from the maintenance data storage unit for devices on which preventive maintenance data has been recorded from the time point when the age is 0, and generates initial preventive maintenance rate distribution data. An initial preventive maintenance rate distribution generation step to be stored in the maintenance rate distribution data storage unit;
The processing unit temporarily changes the time t _{1 at} which maintenance is brought forward by preventive maintenance, and adds t ₁ to the time in the initial preventive maintenance rate distribution stored in the initial preventive maintenance rate distribution data storage unit. Initial preventive maintenance rate function λ _Cmp0 (t) generated based on the data and shifted to the left by time t ₁ and the initial preventive maintenance rate distribution stored in the initial preventive maintenance rate distribution data storage unit A time calculation step of determining the time t ₁ that best matches the initial preventive maintenance rate function and the initial preventive maintenance rate distribution, and storing the time t ₁ in a time data storage unit;
The information processing method according to claim 7, further comprising: 前記処理部により、前記初回予防保全率関数λ_Cmp0(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ｆ_Cj(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ｆ_Cj(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ｆ_Cmcj(t)＝βｆ_Cj(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ｆ_Cj(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ｆ_Cmpj(t)＝（１−β）ｆ_Cj(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ｆ_Cmcj(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ｆ_Cmpjとから、第２の合成保全密度関数ｆ_Cmj(t)＝ｆ_Cmcj(t)＋ｆ_Cmpj(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。 The initial maintenance rate for the subsequent maintenance stored in the initial maintenance rate function data storage unit and the function with the time t _{1 set} to 0 in the initial preventive maintenance rate function λ _Cmp0 (t) by the processing unit. The ratio of the initial maintenance rate function for the subsequent maintenance to the composite initial maintenance rate function specified by the function and assuming that all maintenance is post-maintenance is specified as the ratio β of the preventive maintenance failure rate. A preventive maintenance failure rate calculation step to be stored in the failure rate data storage unit;
Converting the composite initial maintenance rate function into a corresponding second initial maintenance density function by the processing unit;
From the degradation recovery rate α stored in the degradation recovery rate data storage unit and the second initial maintenance density function by the processing unit, a second maintenance density function sequence f _Cj (t) (j is 1). Generating the above integer) and storing it in the second maintenance density function data storage unit;
The processing unit stores the second maintenance density function sequence f _Cj (t) stored in the second maintenance density function data storage unit and the preventive maintenance stored in the preventive maintenance error rate data storage unit. _Calculating the maintenance density function f _Cmcj (t) = βf _Cj (t) for the subsequent maintenance from the _failure rate β and storing it in the subsequent maintenance density function data storage unit;
The processing unit stores the second maintenance density function sequence f _Cj (t) stored in the second maintenance density function data storage unit and the preventive maintenance stored in the preventive maintenance error rate data storage unit. The maintenance density function f _Cmpj (t) = (1−β) f _Cj (t + jt _{1 for} preventive maintenance is calculated from the _failure rate β and the time t ₁ (t) stored in the time data storage unit. ) And storing it in the preventive maintenance maintenance density function data storage unit,
The processing unit stores the post-maintenance maintenance density function f _Cmcj (t) stored in the post-maintenance maintenance density function data storage unit and the preventive maintenance maintenance density function data storage unit. The second composite maintenance density function f _Cmj (t) = f _Cmcj (t) + f _Cmpj (t) is derived from the maintenance density function f _{Cmpj for} the preventive maintenance, and the second composite maintenance density function data storage unit Storing in the step,
The information processing method according to claim 8, further comprising: 前記合成初回保全率関数が、前記初回予防保全率関数λ_Cmp0(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。 The composite initial maintenance rate function is a sum of a function in which the time t ₁ in the initial preventive maintenance rate function λ _Cmp0 (t) is set to 0 and the initial maintenance rate function for the subsequent maintenance,
The preventive maintenance error rate calculating step includes:
The step of calculating the ratio of the initial maintenance rate function for the subsequent maintenance with respect to the composite initial maintenance rate function for each aging t and adopting the statistic of the ratio as the failure rate for the preventive maintenance. Information processing method. 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。 Predicting a maintenance cost by the processing unit based on the second composite maintenance density function stored in the second composite maintenance density function data storage unit and the cost data stored in the cost data storage unit;
The information processing method according to claim 9, further comprising: 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ｆ_Coj(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ｆ_Co1(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ｆ_Coj(t)を変換することによって得られる保全率関数列λ_Coj(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。 An information processing method that is executed by a computer having a processing unit and performs on-condition maintenance of state monitoring maintenance,
Initial post-maintenance data for equipment for which post-maintenance maintenance data has been recorded from the time point of time 0 from the maintenance data storage unit that stores maintenance data for only part of the maintenance performed by the processing unit. To generate the first posterior maintenance rate distribution data and store it in the first posterior maintenance rate distribution data storage unit,
The processing unit specifies an initial posterior maintenance rate function from the data of the initial posterior maintenance rate distribution data stored in the initial posterior maintenance rate distribution data storage unit, and the initial posterior maintenance rate function data is converted into the initial posterior maintenance rate function data. Storing in the data storage;
The processing unit derives an initial posterior maintenance density function from the initial posterior maintenance rate function data stored in the initial posterior maintenance rate function data storage unit, and converts the initial posterior maintenance density function data into initial posterior maintenance density function data. Storing in the storage unit;
The processing unit uses the data of the initial post-maintenance density function stored in the initial post-maintenance density function data storage unit to use the post-maintenance density function sequence f _Coj (t) (j Is a posterior maintenance density function sequence generation step for deriving
Based on the maintenance data stored in the maintenance data storage unit, the processing unit generates composite post-mortem maintenance rate distribution data regardless of whether or not the device has post-maintenance data recorded from the time point of aging. And a composite post-maintenance rate distribution generation step for storing in the composite post-maintenance rate distribution data storage unit,
From the maintenance data storage unit, the processing unit extracts initial preventive maintenance data for devices on which preventive maintenance maintenance data is recorded from the time point when the aging is 0, and generates initial preventive maintenance rate distribution data, An initial preventive maintenance rate distribution generation step to store in the initial preventive maintenance rate distribution data storage unit;
By the processing unit, the maintenance density R ₁ (T) after the preventive maintenance cycle T and the maintenance after the preventive maintenance cycle 2T in the initial post maintenance density function stored in the initial post maintenance density function data storage unit. From the density R ₁ (2T) and the maintenance rate f _Co1 (T) in the period T in the initial preventive maintenance rate distribution stored in the initial preventive maintenance rate distribution data storage unit, the rate β of failing preventive maintenance is specified. And a preventive maintenance failure rate calculation step to store in the preventive maintenance failure rate data storage unit,
The processing unit temporarily changes the deterioration recovery rate α and converts the post-maintenance density function sequence f _Coj (t) and the total of the maintenance rate function sequence λ _Coj (t) and the preventive maintenance. The composite maintenance rate function stored in the composite maintenance rate distribution data storage unit and the composite maintenance rate function that is the sum of the sum multiplied by the preventive failure failure rate β stored in the failure rate data storage unit A deterioration recovery rate calculating step of determining a degree of matching with a distribution, identifying the deterioration recovery rate α that best matches the composite maintenance rate function and the composite maintenance rate distribution, and storing the deterioration recovery rate in a deterioration recovery rate data storage unit;
An information processing method including: 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)｝／ｆ_Co1(T)にて算出される
請求項１２記載の情報処理方法。 In the preventive maintenance error rate calculating step,
The rate β of failing to perform the preventive maintenance is
The information processing method according to claim 12, wherein β = 1− {R ₁ (T) −R ₁ (2T)} / f _Co1 (T). 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ｆ_Coj(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。 The deterioration recovery rate α stored in the deterioration recovery rate data storage unit, the posterior maintenance density function sequence f _Coj (t), and the preventive maintenance failure stored in the preventive maintenance error rate data storage unit fail. The information processing method according to claim 12, further comprising: calculating an optimal composite maintenance density function using the rate β and storing the optimal composite maintenance density function in a storage unit for optimal composite maintenance density function. 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。 Predicting a maintenance cost by the processing unit based on the optimal composite maintenance density function stored in the optimal composite maintenance density function data storage unit and the cost data stored in the cost data storage unit;
The information processing method according to claim 14, further comprising: 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Ｔ_j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。 In the post-maintenance density function sequence generation step,
The post-maintenance density function indicates that the (j−1) -th maintenance is the post-maintenance of the device whose j-th maintenance is t <jT, and the (j−1) -th maintenance is the t> The probability that the j-th maintenance of the equipment that was the post-maintenance of jT will be the post-maintenance, and the probability that the j-th maintenance of the equipment that was the preventive maintenance of (j−1) -th maintenance will be the post-maintenance. And is identified from
13. The post-maintenance density function includes a term related to a post-maintenance shortening time T _j that is a function of the deterioration recovery rate α stored in the deterioration recovery rate data storage unit. The information processing method described. 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。 The optimum composite maintenance density function of a specific part stored in the optimal composite maintenance density function data storage unit and a loss cost for a part including the specific part that occurs when the specific part fails Stored in a maintenance cost data storage unit that stores data related to the loss cost stored in a loss cost data storage unit that stores data, a periodic inspection cost of the specific part, and a maintenance unit price of the specific part Using the periodic inspection cost and the maintenance unit price, calculating a total part cost in a specific inspection cycle, and storing the total part cost in a storage device;
Fluctuating the specific inspection cycle, performing the component total cost calculating step, and specifying the inspection cycle with the lowest total component cost as an optimal inspection cycle;
An information processing method according to claim 12. 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。 The component total cost calculating step includes:
The product of the maintenance unit price of the specific part and the density function representing the probability that preventive maintenance is performed for each specific inspection period included in the optimal composite maintenance density function of the specific part, and the specific part The product of the maintenance unit price and the density function representing the probability that post-maintenance is performed during the specific inspection period included in the optimal composite maintenance density function of the specific part, the periodic inspection cost, and the specific part Integrating a sum of a product of a loss cost for a part including a density function representing a probability that post-maintenance is performed during the inspection period included in the optimum composite maintenance density function of the specific part for a predetermined period of time. The information processing method according to claim 17, further comprising: 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。   A program that causes a computer to execute the information processing method according to claim 1. 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ｆ_j(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λ_j(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。 From the maintenance data storage unit that stores maintenance data for only a part of the maintenance that has been performed, the initial maintenance data for the equipment for which the maintenance data has been recorded is extracted from the time when the aging is 0, and the initial maintenance rate distribution Initial maintenance rate distribution generating means for generating data and storing it in the initial maintenance rate distribution data storage unit;
Means for identifying an initial maintenance rate function from the initial maintenance rate distribution data stored in the initial maintenance rate distribution data storage unit, and storing the initial maintenance rate function data in the initial maintenance rate function data storage unit;
Means for deriving an initial maintenance density function from the initial maintenance rate function data stored in the initial maintenance rate function data storage unit, and storing the initial maintenance density function data in the initial maintenance density function data storage unit;
Using the data of the initial maintenance density function stored in the initial maintenance density function data storage unit, a maintenance density function sequence f _j (t) (j is an integer of 1 or more) having the deterioration recovery rate α as a parameter is derived. Means to
Based on the maintenance data stored in the maintenance data storage unit, the composite maintenance rate distribution data is generated regardless of whether the maintenance data is recorded or not from the time point when the aging is 0. A composite maintenance rate distribution generating means for storing in the storage unit;
Temporarily changing the degradation recovery rate α and converting the maintenance density function sequence into a composite maintenance rate function sequence λ _j (t) obtained by converting the maintenance density function sequence and the composite maintenance rate distribution data storage unit The degree of conformity with the stored composite maintenance rate distribution is determined, the deterioration recovery rate α that best matches the composite maintenance rate function and the composite maintenance rate distribution is specified, and stored in the deterioration recovery rate data storage unit. Deterioration recovery rate calculating means,
An information processing apparatus. 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ｆ_Coj(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ｆ_Co1(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ｆ_Coj(t)を変換することによって得られる保全率関数列λ_Coj(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。 First-time post-maintenance data is extracted from the maintenance data storage unit that stores maintenance data for only a part of the maintenance that has been performed. First-time post-maintenance rate distribution generating means for generating data of the post-maintenance rate distribution and storing it in the first-time post-maintenance rate distribution data storage unit;
The initial post-maintenance rate function is identified from the initial post-maintenance rate distribution data stored in the initial post-maintenance rate distribution data storage unit, and the initial post-maintenance rate function data is stored in the initial post-maintenance rate function data storage unit Means to
A first a posteriori maintenance density function is derived from the data of the first a posteriori maintenance rate function data stored in the first a posteriori maintenance rate function data storage unit, and the data of the first a posteriori maintenance density function is stored in the data storage unit of the first a posteriori maintenance rate function. Means,
Using the initial post-maintenance density function data stored in the initial post-maintenance density function data storage unit, the post-maintenance density function sequence f _Coj (t) (j is an integer of 1 or more) using the deterioration recovery rate α as a parameter ) A post-maintenance density function sequence generation means for deriving
Based on the maintenance data stored in the maintenance data storage unit, the composite post-maintenance rate distribution data is generated regardless of whether or not the post-maintenance data is recorded from the time point when the aging is 0, and the composite post-maintenance A composite post-maintenance rate distribution generating means to be stored in the rate distribution data storage unit;
The initial preventive maintenance rate distribution data is generated by extracting the initial preventive maintenance data for the devices for which preventive maintenance maintenance data is recorded from the maintenance data storage unit from the time point of 0, and the initial preventive maintenance rate distribution is generated. Initial preventive maintenance rate distribution generating means for storing in the data storage unit;
The initial breakdown maintenance density function data storage after the period T of preventive maintenance in the first corrective maintenance density function that is stored in the unit maintenance density R ₁ (T) and of period 2T following the preventive maintenance Maintenance density R ₁ (2T ) And the maintenance rate f _Co1 (T) in the period T of the initial preventive maintenance rate distribution stored in the initial preventive maintenance rate distribution data storage unit, the _failure maintenance _failure rate β is identified, and the preventive maintenance error is determined. Preventive maintenance error rate calculation means to be stored in the failure rate data storage unit;
Temporarily changing the deterioration recovery rate α and converting the _post-mortem maintenance density function sequence f _Coj (t) and storing the total of the maintenance rate function sequence λ _Coj (t) and the preventive maintenance failure rate data storage The degree of conformity between the composite maintenance rate function that is the sum of the sum total multiplied by the preventive failure rate β stored in the unit and the composite maintenance rate distribution stored in the composite maintenance rate distribution data storage unit A deterioration recovery rate calculating means for specifying the deterioration recovery rate α that best matches the composite maintenance rate function and the composite maintenance rate distribution, and storing the deterioration recovery rate data in a deterioration recovery rate data storage unit;
An information processing apparatus.

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