JP2000259222A

JP2000259222A - 機器監視・予防保全システム

Info

Publication number: JP2000259222A
Application number: JP5661099A
Authority: JP
Inventors: Tomoyuki Hida; 朋之飛田; Toshihiro Onose; 俊宏小野瀬
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1999-03-04
Filing date: 1999-03-04
Publication date: 2000-09-22

Abstract

(57)【要約】【課題】半導体製造装置に具備される排気ポンプや一般
産業用の回転機器等の状態監視と、並びにその予防保全
・計画を実現する。【解決手段】機器にその状態変化を二次的に捕らえるこ
とのできる多次元のセンサを配設し、前記センサ群から
の情報を基に、前記機器の状態変化や保守管理を実現す
る管理機器を配設し、前記センサからの情報により、前
記管理機器内に具備された機器の劣化診断と速度予測す
る計算手段にて、前記機器の状態の監視やその状態変化
を予測し、さらにその結果を前記管理機器の表示手段に
て開示し、前記管理機器にはこれらのデータを保存・蓄
積するデータサーバ部を具備し、前記管理機器に具備し
た入力手段にて、この情報の編集・追加・登録をできる
ように構成する。【効果】機器の総合的な監視と劣化の診断・分析・判断
を実施できるようにしたので、確度の高い機器の予防保
全を実現できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は機器の予防保全シス
テムに関し、特に半導体製造装置に具備される排気ポン
プや一般産業用の回転機器等の設備の予防保全に係り、
機器からの状態変化情報と管理情報とを統合して、機器
の監視と予防保全を実現するシステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来技術を半導体工場の製造ラインに適
用されている排気ポンプを例にとり説明する。

【０００３】現在の半導体工場の製造ラインでは、より
高効率の生産システムの構築によりタイムリーな生産立
ち上げを実施する必要がある。かかる生産システムの使
命は、歩留まり，品質の向上，ＴＡＴ短縮，スループッ
ト向上であり、製造設備の自動化運転と生産管理を融合
したシステムが必要であり、半導体工場を含む生産工場
の生産システムは生産計画に基づき、生産設備を制御す
るＦＭＳ（FlexibleManufacturing System）化が進み、
これを実現するためのネットワークを利用したＣＩＭ(C
omputer Integrated Manufacturing）化が強力に推進さ
れている。

【０００４】半導体製造装置に付帯する排気ホンプやそ
の他の機器については、機器に発生した異常を捉え、そ
の情報をもとに確度の高いメンテナンスを実現する予防
保全システムが種々提案されているが、その具体的な実
施内容は、ポンプ等の各機器毎にその実績稼働時間を調
査，分析し、その結果（情報）から人手により保守管理
を行うものであった。

【０００５】また、前記ＣＩＭ化が推進されたシステム
における予防保全については、一般には、前記付帯機器
であるポンプや一般の回転機器においては、その部品等
が劣化，破損した場合に発生する“音”や“振動”を計
測し、その結果で異常の有無を判断する保全システムで
あった。

【０００６】かかる従来法では、各付帯機器の測定や制
御に直接関係するセンサ素子やモータ等の構成要素自体
の変化（本発明においては、これを内的要因とする）に
基づく情報を捉えることが前提であり、各付帯機器の出
力等から内的要因を捉えることにより予防保全を行って
いるものであった。

【０００７】ところで前述の付帯機器は内的要因以外
に、付帯機器に接続される外部配管の破損や、配管内で
の流体物質の堆積、及び機器自身内の堆積物等の付帯機
器の測定や制御に直接関係する構成要素の変化とは異な
る要因（本発明においては、これを外的要因とする）に
よっても、その動作期間が左右される。一般には、機器
の動作保証内で何らかの故障が発生している場合は、外
的要因が支配的で有り、内的要因による故障の確率は低
い。

【０００８】例えば、半導体製造設備に用いられている
排気ホンプ等は、常時種々の反応ガスを排気するので、
ポンプ内部と外部配管にそれらの副産物が堆積する。こ
の副産物の堆積の影響を除去するため、半導体製造設備
では、比較的短時間でポンプの交換やメンテナンスを行
っている。

【０００９】又、一般産業用の回転機器（ポンプ，圧縮
機，モータ）等では、定常負荷或いは変動負荷でもその
動作を保証しているので、内的要因による劣化の兆候の
検出が重要である。外的要因としては、適用する流体の
腐蝕性や配管の洩れ等が考えられるが、これらの課題は
施工段階にて対策処理（腐蝕性を要求される場合は、機
器の構成材料，配管材料を腐蝕性の高い材料で構成す
る、等）が成され、それらの影響を低減している。

【００１０】従って、予防保全システムとしては、前述
の内的要因による劣化と外的要因による劣化を同時に検
出し、これらの情報で機器の予防保全を実施する方法の
確立が望まれている。

【００１１】図２は、図１の監視されるべき機器の、そ
の劣化要因を説明するための図である。

【００１２】前記半導体製造ラインの各製造装置３０，
３４では、シリコンウェハに成膜するためにチャンバー
へ成膜用のプロセスガスを投入し、所定の処理後はその
残存ガスを配管４１を介して前記チャンバーから排気ポ
ンプ３１，３２により外部に排気させる構成となってい
る。この排気系では、プロセスガスの未反応な残留成分
により、配管４１及び排気ポンプの内部のロータに反応
副生成物が付着する。この反応副生成物は、装置の稼働
時間増加と共に成長し、排気ポンプの回転負荷が増加
し、最終的に製造設備のプロセス処理中でも、排気ポン
プが停止してしまう。したがって、製品の不良を発生す
るとともに、生産が混乱するという問題があった。

【００１３】かかる現象は排気ポンプの性能・仕様上の
問題では無く、上述の如く、残存ガスの反応副産物の成
長による負荷の増加であり、外的要因により比較的単時
間で付帯機器が劣化してしまう場合である。

【００１４】一方、送風機３３の場合は、その計画・導
入段階で所定の設備能力と負荷量に合致した機種が選定
され、かつその運転は連続定負荷運転のため、機器内部
の部品の偶発故障や変形，破損，磨耗による内的要因の
方が支配的である。

【００１５】上述の何れの要因に係わらず付帯機器にス
トレスが作用すると、その作用が何らかの形で付帯機器
に現れることは周知である。例えば、回転機器の構成部
品の一部が、何らかの理由で損傷した場合、この現象は
二次的に振動や高周波成分のアコーステックエミッショ
ン（Acoustic Emission）を発生する。

【００１６】又、ＪＩＳＢ０９０６に掲載されてい
るように、“機械の表面で測定できる振動は機械内部の
振動応力又は運動の状態の目安を示すものに過ぎない”
という記載内容からも、付帯機械内部に何らかの変化が
生じた場合に、その変化が二次的に振動に発生する事を
示唆している。或いは、その他の物理量である熱，電
流，電圧，音，光，電磁波等にも変化が現れる。

【００１７】従って、上述のいずれの要因にかかわら
ず、付帯機器を効率良く有効に運転するためには、これ
らの物理量の変化現象を初期段階で的確に捉え、次にそ
の劣化速度を予測し、所定の予防保全計画を実施するの
が好ましい。

【００１８】従来、前記これらの付帯機器の劣化診断・
劣化速度や劣化の早期検出方法に関しては、特に内的要
因が支配的であり、かつ多くのデータを蓄積した特定の
付帯機器に関しては種々検討がなされ、一部実用化され
ている。しかし、上述の如く、外的要因が支配的である
付帯機器や、新たに導入する付帯機器に関しては、付帯
機器の実績データや機器の固体差や設置状況や環境変化
の影響の関係が未知であるので、確度の高い劣化の兆候
を捉えるための従来の手法や判定基準をそのまま適用で
きない。

【００１９】

【発明が解決しようとする課題】従来の予防保全システ
ムにおいては、以下の３項目が課題である。

【００２０】（１）：付帯機器が外的要因或いは内的要
因により、異常、或いは劣化の兆候を示した場合に、そ
の兆候を捉える方法，手段が無く、確度の高い判断と維
持管理が出来なかった。

【００２１】例えば半導体製造装置、特に、低圧・プラ
ズマＣＶＤ装置に用いられている排気用の真空ポンプで
は、装置稼働中は停止すること無く作動することが必要
であるが、常時、成膜用のプロセスガスによる反応生成
物がポンプ内部と排気配管に蓄積しており、蓄積量が増
加するとその影響によりモータの最大負荷値を越え、結
果として装置稼働中でもポンプが停止して、生産に多大
の影響を与えてしまう。また、この劣化の状況を捕らえ
るための手法、システムが無いため、維持・保全管理も
ままならなかった。

【００２２】更に、製造プロセスの規模が大きくなるに
伴い装置台数も増加し、それに比例して排気ポンプ台数
も増加することにより、それらの運用管理に益々手間を
費やすこととなり、業務効率が低下していた。

【００２３】（２）：劣化・異常診断の結果の質を向上
出来なかった。

【００２４】つまり、異常、或いは劣化の兆候に基づい
た、対象機器のメンテナンスの時期等の情報を公開出来
なかった。

【００２５】効率的に、維持・管理計画を行うために
は、劣化の兆候を把握し、故障時期やその原因を事前に
掴むことが必要である。しかし、一般の回転機器の判定
基準は、一部参考にできるが、上述の排気用の真空ポン
プのように劣化の進行が外的要因による場合、或いはそ
の兆候が顕著でない場合は、劣化初期の兆候を定量的に
把握する新たな判定基準と手法が必要である。

【００２６】また、劣化の傾向を継続して追跡するた
め、定期的なデータ収集と解析を効率的に行えるシステ
ムが必要である。

【００２７】更に、劣化判定基準の作成に当たっては、
内的，外的要因に係わらず、劣化状態をより確度が高い
手法で捕らえ、総合的な指標と判断手法を整備する必要
がある。

【００２８】（３）：（１),（２）項を実現する経済性
に富むシステムがなかった。

【００２９】管理システムとしては、前記監視される付
帯機器の補修・更新工事などの保全管理に役立てるシス
テムが必要である。また、劣化診断によって、劣化状態
を総合的に診断し、その維持管理に有用なコメントを自
動的に出力する機能等が必要である。

【００３０】更に、上位の管理機器と密接に連結し、効
率の良い監視と管理をリアルタイムに行えるシステムが
必要である。従来のシステムでは、付帯機器の数値デー
タの収集に留まり、このデータを基にした機器の劣化の
兆候，傾向を加味した運転状態の把握や異常の有無の判
定を実施できなかった。このため、巡視点検作業実施か
ら付帯機器の運転状態の確認までに暫くの時間差が生
じ、不具合などの発見が遅れるため、的確な処置を迅速
に行うことができなかった。

【００３１】プロセス処理の複雑化による生産設備の複
雑化のため、実際の生産設備のオンライン接続作業の立
上げ工数の増加に伴い、生産設備に付加されるポンプ等
の付帯機器もその接続作業の工数の増加が見られ、短期
立上げ可能な柔軟なシステムが提供できなかった。

【００３２】本発明は、上記の問題点に基づき、以下に
示す目的を有するものである。

【００３３】（１）：機器が外的要因或いは内的要因に
より、異常或いは劣化となる兆候を捉える方法・判断の
確度を向上する。

【００３４】（２）：劣化・異常診断の結果の質を向上
する。例えば、（１）項で異常・劣化の判断を下した
後、メンテナンスの時期の情報を公開する。

【００３５】（３）：（１),（２）項を実現する経済性
に富むシステムを構成する。

【００３６】

【課題を解決するための手段】（１）システムのハード
構成上記課題を達成するために、本システムでは前記監視さ
れる排気ポンプや一般の回転機器と前記上位の容易に操
作可能なパソコン等の監視・管理機器（前記機器を管理
する上位のコンピュータ）の間に、前記機器からの種々
の観測データを収集し、かつ管理する変換器と、前記変
換器に前記機器からの種々の稼働情報（観測データ）を
収集する種々のセンサを接続し、また、前記変換器から
のデータを集中管理する前記監視・管理機器を接続し、
更に、前記監視・管理機器に他の管理機器を接続するＣ
ＳＳ（クライアントサーバシステム）とし、前記監視・
管理機器には、前記各センサ（機器）からのデータを加
工して機器の運転と保全を支援するのに必要な劣化の兆
候の発生時期やメンテナンスの時期の保全情報，メンテ
情報、更には稼働情報等を計算する計算手段と、その結
果を表示，グラフ化，統計処理して出力する表示手段
と、前記機器の保全来歴や異常時のメモ等を前記監視・
管理機器のデータ部に登録・組込むための入力手段から
構成とした。

【００３７】（２）システムの機能構成（２−１）機器に具備するセンサ機能前記センサにおいて、第一には振動センサを用い、機器
を破損することなく構成部材である軸受やケーシングの
振動データを得る。振動データには、加速度，速度，変
位の実効値データと、これらのデータから周波数解析し
た結果のデータ(周波数値，ピーク値)が得られる。

【００３８】第二には、前述の振動データとは別に圧力
或いは流量センサを用い、機器の出力である吐出圧力
や、配管の流体抵抗を含めた圧力，流量等のデータを得
る。

【００３９】第三には、前述の振動データ，圧力，流量
データとは別に温度センサを用い、機器を破損すること
なく構成部材である軸受やケーシングの表面温度データ
（単点）或いはサーモグラフによるの温度分布データを
得る。

【００４０】第四には、前述の振動データ，圧力デー
タ，流量データ，温度データとは別に、電力計や絶縁計
を用いて、機器の使用する電力量のデータや絶縁のデー
タを得る。

【００４１】第五には、前述の振動データ，圧力デー
タ，流量データ，温度データ，電力データとは別に、音
響センサを用いて、機器を構成している部材の内部に亀
裂等が発生し、進展する場合に発生する音響のデータを
得る。

【００４２】第六には、前述の振動データ，圧力デー
タ，流量データ，温度データ，電力データ，音響データ
とは別に、機器の運転を規定している例えば、立ち上げ
時間，稼働プロファイル時間等の間接的な管理データか
ら、種々の機器管理用の時間データを得る。

【００４３】第七には、前述の一から六の各種のデータ
とは別に、機器の運転や管理や保守等を規定している例
えばグリースの交換頻度，オイルメンテ期間等の管理値
から、種々の管理データを得る。

【００４４】（２−２）システムの機能（イ）：データベース機能（２−１）項の各種センサからの観測されたデータと管
理データは、変換器を介して前記管理機器に入力され、
データベースとして保存する。また、別途入力される機
器の保守来歴やアラーム等のデータも同様に保存する。

【００４５】（ロ）：ガイダンス機能前記機器の測定スケジュールや測定の項目やデータベー
スの登録等を管理する。測定スケージュルと測定の項目
は前記変換器に転送され、前記各種センサの情報は計画
的に収集される。

【００４６】（ハ）：劣化診断機能・傾向管理機能劣化診断機能は、前記データベースに保存されている前
記（２−１）の各種のセンサからの情報を基に、該当機
器の劣化状態を診断或いは判断する機能であり、正常稼
働時の各種のセンサからの情報で“正常稼働時の基準空
間”を作成し、以後は“正常稼働時の基準空間値”と各
種のセンサの値から計算される空間値を逐次比較する方
式とした。

【００４７】以下、その方式の詳細フロー示す。

【００４８】Ａ：機器の正常時の固有の空間を作成する
データを収集。

【００４９】各種センサからの観測データをデータベー
スから収集する。データ数は、少なくとも前記機器に取
り付けたセンサの数以上であるが、その２から３倍数以
上のデータが望ましい。

【００５０】Ｂ：機器の正常時の固有の空間を作成する
データに加工。

【００５１】Ａ項のデータを各要素毎（センサ毎）に、
その平均値と標準偏差で正規化する。

【００５２】Ｃ：機器の正常時の固有の空間を作成。

【００５３】Ｂ項のデータから機器の“正常稼働時の基
準空間”の統計量Ｄ²(マハラノビスの距離）を求める。
マハラノビスの距離は、前記各要素の数のみで決定され
る２次元行列であり、使用されたデータの数に対応し
て、その距離が計算される。その平均値は“約１”で、
その標準偏差はσである。

【００５４】更に、上記計算後、各種センサで観測され
る期待値以外の値（統計では３σ以上）を設定し、統計
量Ｄ² _INI（マハラノビスの距離）を求める。この値を前
記“正常稼働時の基準空間”からの“最低隔離距離”と
し、劣化の兆候の始点とする。

【００５５】Ｄ：観測データの読込みと監視各種センサからの観測データを、前記管理機器のガイダ
ンス機能により、計画的にデータ収集する。

【００５６】収集されたデータを前述のＡ，Ｂ項と同様
な方法でデータ加工を行い、収集されたデータのＤ
² _i（マハラノビスの距離）を計算する。

【００５７】この値Ｄ² _iと前記Ｃ項で得られた“正常稼
働時の基準空間”の統計量Ｄ² _INI（マハラノビスの距
離）とを比較し、この値にて機器をリアルタイムで監視
する。

【００５８】Ｅ：診断・推定上記Ｄ項の比較結果が“正常稼働時の基準空間”以内、
即ち“最低隔離距離”以下である場合は、Ｄ項を継続し
て監視を継続する。この時、前記管理機器の表示部に
は、その結果を提示する。また、前記ガイダンス機能に
より、定期的にその結果を帳票として出力する。

【００５９】一方、上記Ｄ項の比較結果が“正常稼働時
の基準空間”以外即ち“最低隔離距離”以上である場合
は、まず第一に、再度次の観測データを前記ガイダンス
指標とは別のサイクルで比較的単時間で収集しその結
果、増加傾向であれば、機器が“劣化の兆候”或いは
“注意”であるという判断を行い、その時の時間（Ｔ
ｓ）を設定する。

【００６０】次に、継続的にＤ項により観測データを収
集し続け、逐次収集されたデータのＤ² _i（マハラノビス
の距離）を計算する。この計算されたＤ² _iの値は、前述
の“正常稼働時の基準空間”以外即ち“最低隔離距離”
以上であり、所定の増加率で上昇して行く。それが、今
後どの様に進行し、いつ予防保全の管理外に至るかを推
測することは機器の管理上非常に重要である。また、こ
の進行状況は監視される機器によって異なる。

【００６１】このため、本システムでは、この進行状況
を表現できるトレンド関数として、一般的な線形関数と
指数関数と、この進行現象のトレンドの最終端の傾向は
飽和現象になるものと仮定し、更に一般的な故障の確率
密度関数の傾向現象値がロジステックな関数であること
から、その終端で飽和の傾向を呈する成長形関数と、そ
れらの関数に該当しない特殊の関数を適用する。

【００６２】これらの関数の係数は、逐次収集されたデ
ータのＤ² _Iの計算値から最小自乗法で決定される。

【００６３】次に、これらの関数値と実測値が比較さ
れ、残差の最も少ない最適の関数が適用される。

【００６４】前記機器の最終的な管理値は、実績がある
場合（メンテ期間）にはその実績時間を管理値として使
用し、或いはその値から計算されるＤ²の値を使用する
ことができる。

【００６５】次に、この管理限界値までの時間が前述の
適合関数から計算され、前述の時刻Ｔｓと現時刻と前述
の最終的な管理値までの計算時刻から、保全時間を計算
し、予測する。

【００６６】この予測は、新たにデータが収集される度
に、そのデータを付加して再度計算し、より最適な関数
が設定される。

【００６７】Ｆ：警告・表示前述のＤ項の結果は、機器の管理者に機器毎に、その内
容が表示（報告）され、データベースに蓄積される。こ
の内容で管理者は、保全，メンテ計画を確認あるいは再
考する。

【００６８】また、上記に並行して機器毎に前記種々の
データ（加工しない生のデータ）を基に、各々に定めた
管理上の警報値と、これらの各警報値に優先順位や組合
せを定義し、この優先順位や組合せを満たす場合は機器
の劣化或いは異常と判定し、警告信号を出力・開示す
る。

【００６９】（３）総合管理方式上述の手法により、機器の信頼性を定量的に分析・判断
・評価することが可能となったが、プラント全体の機器
の総合管理面からは、機器の故障率データを一括管理し
た方が管理者にとってはより好都合である。また、機器
の信頼性業務の内容をより有意義なものにするため、よ
り統計解析的意味付けを実現した方が得策である。

【００７０】本システムでは、前述の如く、各機器に対
してその稼働時間や劣化要因や部品交換等の情報が実績
データとして、前記管理機器のデータベースに蓄積され
ていく。従って、これらの情報を再度、以下に示す統計
的解析手法により、機器を管理する方式としている。

【００７１】即ち、寿命ｔの確率密度関数がｆ（ｔ）、
分布関数がＦ（ｔ）、信頼度関数がＲ（ｔ）であるよう
なｎ台の機器、例えば半導体設備用の排気ポンプ等、を
データ整理の対象とすれば、それぞれの寿命や稼働期間
が前記データベースから容易に、ｔ１，ｔ２，・・・が
得られる。このｔ１，ｔ２，・・・はサンプルの実現値
であり、かつ観測のたびごとに所定の分布法則に従って
相違した実現値をもたらす確率変数でもある。かかる仮
定の場合には、統計的手法により、該当機器の不信頼度
関数や平均寿命を求めることができる。

【００７２】前記不信頼度関数や平均寿命を求める手法
としては、本システムではワイブル分布と指数分布を適
用し、それらの係数を数値計算より求める方式としてい
る。本システムでは上述の欠点を顧みて、劣化の兆候と
進行状況を的確に捉えるため、二次的に発生する種々の
物理量の変化を捉える手段を備え、これらの二次的に発
生する各物理量により、付帯機器毎に“正常稼働或いは
劣化現象がない”という、正常動作を行う範囲（以下、
基準空間という）を予め作りこみ、劣化現象が発生した
場合に、連続的な自動処理にて、前述の基準空間と比較
・判断・診断とを行うシステムとしている。この基準空
間は、前述の如く、多次元の各種の二次的物理量により
構成され、もし付帯機器が修理された場合でも、その修
理された時期の付帯機器の状態を基準空間として、継続
的に運用される。前記基準空間との比較・検出・判断の
方法は後述するように、確度の高い統計的な手法で達成
している。

【００７３】本発明の予防保全システムによれば、（１）：機器が外的要因或いは内的要因により異常、或
いは劣化の兆候を示した場合に、その兆候を前記機器に
取り付けられた種々のセンサからの情報により、前記機
器の多次元の固有モード（基準空間）を決定でき、この
当初の固有モードと連続的に観測されるデータから形成
されるＤ²距離(マハラノビスの空間距離)とが連続的に
監視されるので、前記機器の異常、或いは劣化の兆候を
確実に捕らえることができる。

【００７４】この手法は、従来の単一のセンサから情報
を基に機器の異常、或いは劣化の兆候を捕らえる方法に
比して、機器の異常、或いは劣化の兆候の原因或い要因
を含んで構成される空間を使用し、更には前記各要因間
の交互作用を含めてあるので、より総合的で確実性が高
い。また、この基準空間は、センサの計測精度や周囲の
温度等の変動等をも加味して形成されるので、季節やセ
ンサの器差に無関係であり汎用性に富む。

【００７５】（２）：本システムでは、図１３に示す処
理手法・手順により機器の劣化・異常診断の質を向上と
予測を可能としたので、より確度の高い診断・判定と予
防保全を実現した。

【００７６】：機器から正常時の固有の空間を作成す
るデータを収集する。但し、監視を開始する場合、或い
は保全を実施し、運転を再開する場合のみ。

【００７７】：機器の正常時の固有の空間を作成する
データに加工。

【００７８】：正常時或いは再運転時の基準空間を作
成。

【００７９】：観測データの読込と監視。

【００８０】収集されたデータのマハラノビスの距離を
計算してその値を基準空間の値と比較する。また、各パ
ラメータの個別値を監視する。

【００８１】：診断・推定上記比較結果が“正常稼働時の基準空間”以内即ち“最
低隔離距離”以下である場合は、継続して監視を継続す
る。一方、上記比較結果が“正常稼働時の基準空間”以
外即ち“最低隔離距離”以上である場合は、まず第一に
機器が“劣化の兆候”或いは“注意”であるという判断
を行う。次に、進行状況を表現できるトレンド関数とし
て、線形関数と指数関数や成長関数あるいは特殊な関数
の何れかを適用し、その進行状況の最良値を見いだす。

【００８２】次に、この管理限界値までの時間が前述の
関数から計算され、前述の開始時刻と現時刻と前述の最
終的な管理値までの計算時刻から、保全時間を計算し、
予測する。

【００８３】この予測曲線は、新たにデータが収集され
る度に、そのデータを付加して再度計算され、より最適
でかつ精度の高い関数が設定されので、計算時間の確度
が向上する。

【００８４】：総合機器管理（寿命）予測本システムでは、寿命ｔの確率密度関数がｆ（ｔ）、分
布関数がＦ（ｔ）、信頼度関数がＲ（ｔ）であるような
ｎ台の機器とすれば、それぞれの寿命や稼働期間が所定
の分布法則に従って相違した実現値をもたらす確率変数
でもあるので、統計的手法により、該当機器の不信頼度
関数や平均寿命をワイブル分布と指数分布を適用して求
めることができるので、機器の器差やメーカ別の仕様の
相違を網羅した総合管理ができ、計画的な予防保全の指
標になる。

【００８５】（３）：管理システムとしては、補修・更
新工事などの保全管理に役たてるシステムが必要であっ
た。また、劣化診断によって、劣化状態を総合的に診断
し、維持管理に有用なコメントを自動的に出力する機能
等が必要であった。

【００８６】更に、場合によっては、他の上位の管理機
器と密接に連結し、効率の良い監視と管理をリアルタイ
ムに行えるシステムが必要であった。

【００８７】従来のシステムでは機器の数値データの収
集にとどまり、このデータを基にした機器の劣化の兆
候，傾向を加味した運転状態の把握や異常の有無の判定
を実施できていなかったが、本システムによれば、上述
の方法により、確度の高い診断・予測が達成出来、その
結果を管理機器の表示部に逐次、リアルタイムにて開示
するため、より的確な判断と処置を迅速に行うことがで
き、生産を混乱することがなくなった。

【００８８】また、前記管理機器では各機器の処理実績
を一元化して管理できるので、効率の良い計画予防保全
の維持管理ができる。

【００８９】また、前記管理機器からのデータは製造設
備の運転を支援するのに必要な稼働情報を別のシステム
にも開示できるので、前記製造設備の動態や稼働情報と
して一元化ができ、生産管理業務の効率向上が達成でき
る。

【００９０】また、機器の管理者及び作業者は、前記管
理機器に接続された別の管理機器にて、機器の稼働情報
や予防保全時期を的確に把握することができるので、人
為的判断ミスが減少し、生産管理と設備管理の業務効率
が益々向上するとともに、省力化が達成できる。

【００９１】また、本システムでは前記管理機器と変換
器及び他の管理機器が、ネットワークにてオンライン化
されているので、収集したデータとその計算・診断結果
を各端末にて、確認できると共に、その結果をも編集・
整理することが可能であるため、データの活用の効率が
向上する。

【００９２】更に、プロセス処理の複雑化による生産設
備の複雑化のため、実際の生産設備のオンライン接続作
業の立上げ工数の増加に伴い、生産設備に付加されるポ
ンプ等の付帯機器もその接続作業の工数の増加が見ら
れ、短期立上げ可能な柔軟なシステムが提供できなかっ
たが、本システムでは、前記管理機器に所定の書式にて
管理する機器の登録を行い、前記ガイダンス機能にて測
定条件を設定し、変換器に所定のセンサを接続するだけ
で、監視・診断を実現できるので、立上作業工数等の間
接費用を削減できる。又、前記管理機器と変換器のオペ
レーテングシステムは、汎用の市販されている標準機能
とＰＣ等のより安価なハード構成でも動作可能なため、
特殊な機器を具備させる必要が無く、安価なシステムと
して構成できる。

【００９３】上述したように、本発明によれば、機器の
予防保全を実施するに当たり、機器の時間管理計画保全
と状態監視保全を達成でき、かつ人手の介入が無くなる
ため、機器の管理業務の効率が向上と省力化を達成でき
る。

【００９４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の機器の予防保全シ
ステムについて図を用いて説明する。

【００９５】図１は本発明の機器の予防保全システムの
一実施例を示すシステム構成図である。

【００９６】図１においては、半導体製造ラインの製造
装置３０或いは製造装置３４に具備される付帯機器の管
理を行うシステムを示す。本システムのハード構成とし
ては、管理機器（１）１，他の管理機器（２）２，前記
管理機器（１）のデータベース１０１，監視対象となる
付帯機器として排気ポンプ３１，３２，送風機３３、そ
して監視対象の各付帯機器に取り付けられる各種のセン
サ５１〜５７，各種センサからの信号を取り入れ規定の
信号に変換する変換器２０，変換器２１，変換器２２、
から構成され、前記各種のセンサは前記変換器２０，２
１，２３とＲＳ２３２ＣやＲＳ４８５等のセンサ信号ケ
ーブル２０２にて接続され、これらの変換器は、前記管
理機器（１）１と通信ケーブル２０１を介して接続さ
れ、更に前記管理機器（１）１は、他の管理機器（２）
２とＬＡＮ１３を介して接続されている。

【００９７】図１に示す５１〜５７は前述の物理量の状
態変化を常時、的確に捉えるために、前記付帯機器に取
り付けられるセンサ群である。

【００９８】本実施例では、排気ポンプ３１のケーシン
グ部には軸方向と径方向にそれぞれ振動センサ５１を、
さらに温度センサ５２を取り付け、また配管４１に圧力
或いは流量を測定するセンサ５３を取り付けた構成とし
ている。一方、排気ポンプ３２のケーシング部には、軸
方向と径方向にそれぞれ振動センサ５４を取り付け、更
に排気ポンプの運転制御を実施する制御ボックス５５内
の信号、例えば圧力，流量，温度，電力量等を直接変換
機２１へ取り込む構成としている。更に、送風機３３の
ケーシング部には軸方向と径方向にそれぞれ振動センサ
５６を取り付け、更に温度センサ５７とその軸に音響或
いはアコーステックエミッションを測定するセンサ５８
を取り付ける構成としている。

【００９９】いずれの構成においても、付帯機器の状態
を多次元で捉える構成で有り、かかるセンサからの出力
値は前記変換器２０，２１，２３にケーブル２０２を介
して、所定の間隔で伝送される。又、前記センサ群の収
集間隔や日時等の測定条件は、前記管理機器にガイダン
ス機能を備え、これにより随時設定や変更が可能であ
る。

【０１００】前記変換器の主たる機能は、前記各センサ
群の信号を所定の正規化した電気信号に変換する機能
と、その正規化した信号を前記管理機器に伝送する機能
と、振動センサの出力の場合にはその入力波形から周波
数分析し、かつ振幅スペクトラムデータを求める解析機
能や、他のセンサの場合にはそのピーク値や平均値，実
効値を求めるデータの前処理加工機能を有している。

【０１０１】図３，図４は前記センサ群からの機器の状
態変化の情報のデータのフローとその書式例を詳細に示
した図である。

【０１０２】前記排気ポンプ３１，３２や送風機３３の
各付帯機器の状態量は、センサ群から変換器群を介して
管理機器（１）１内のワークファイル上に転送され、付
帯機器単位で“固有モード決定パラメータ”のデータと
して、例えば図４（１）に示すフォ−マット６０の如
く、時系列的に収集・編集される。

【０１０３】次に編集が完了した時点で、管理機器
（１）１のデータベース１０１内に、例えば図４（２）
に示すフォーマット６１で格納される。これらのフォー
マット６０，６１に格納されたデータは、管理機器
（１）１に具備された計算手段10ａによって、その最大
値や最小値や瞬時値、或いは平均値や標準偏差や度数分
布の表示形式に加工して、表示手段１０ｂに表示され
る。このため、前記付帯機器群の状態変化を管理者に逐
次報告できる。又、場合によっては管理機器（１）１の
入力手段により、前記データベース１０１に随時アクセ
スすることが出来るので、必要な時に、必要な情報を抽
出して、編集・整理することが可能である。

【０１０４】図４は、管理機器（１）１のワークファイ
ル内のフォーマット６０とデータベース１０１内のフォ
ーマット６１を示したものであり、いずれも前記付帯機
器の“固有モード決定パラメータ”の情報データの構成
例であって、二次元の“表”の形式をとっている。

【０１０５】前記各付帯機器の“固有モード決定パラメ
ータ”の状態変数において、各付帯機器毎にデータの収
集時間毎に“行”として登録し、この“行”を各付帯機
器と状態変数毎に並べてデータベースとして構成され
る。前記“行”情報は、“日時・時刻”，“機器名称”
等の共通部データと、前記付帯機器の状態変数の処理実
績データ部と、前記各付帯機器の状態変数の管理値や、
付帯機器の異常来歴を記入する“一口メモ”や、保守の
来歴を文書化して保存する場合に取られる“保守ＩＤ”
とからなる保守データ部からなり、各々の内容が前記
“行"における“列"に対応して登録されている。

【０１０６】以上述べたように、構成されているデータ
ベース１０１は、前記付帯機器である排気ポンプ３１，
３２，送風機３３の自動監視の立ち上げ時、即ち、本シ
ステムの前記付帯機器の監視開始に先立って、予め前記
管理機器のデータベース101に設定されているものであ
る。尚、前記フォーマット６０，６１においては、前述
の共通部データ部と処理実績データ部は共通である（フ
ォーマット６０の図示を一部省略）。

【０１０７】前記管理機器（１）１の表示手段１０ｂ
は、前記データベース１０１から実績項目情報、即ち、
“行”を順次読み出し、各フィールド毎に必要な情報を
分配し表示する。

【０１０８】前記各“行”の情報の内、“日時・時
刻”，“機器名称”と“処理実績項目”は、前記表示手
段１０ｂに出力して表示されると共に、計算手段１０ａ
によって、そのデータを加工して前記表示手段１０ｂに
てその結果を表示する。付帯機器の管理者或いは作業員
は、始業前点検や日常点検作業の開始前に、前記の表示
手段１０ｂに表示された付帯機器の情報に従って作業を
実施し、また前回の監視結果と今回の監視結果の内容と
を同時に入手可能である。

【０１０９】又、付帯機器の管理者或いは作業員は、前
記の表示手段１０ｂに表示された情報に従って管理業務
作業や保守計画の作業を実施し、何等かの作業コメント
を残したい場合には、前記管理機器１の入力手段１０ｃ
を介して、前記フォーマット６１の保守データ部に機器
の状態を入力し、その情報を保持，蓄積することもでき
る。

【０１１０】入力手段１０ｃは、入力された情報を前記
“列”に割り付けて１“行”のデータを前記データベー
ス１０１に入力する。前記管理機器（１）１のデータベ
ース１０１は、前述のように、二次元の“表”の形式を
取っており、前記入力手段１０ｃから入力された１
“列”のデータを追加登録し、データベースを更新す
る。

【０１１１】本システムでは、以上述べた一連の動作を
１回のサイクルとし、前記データベース１０１に予め設
定された項目情報である“行"の順序に従って、最後の
“行"まで、各構成機器のイベントが発生する度に、前
記フォーマット６０から６１への変換が順次繰り返さ
れ、構築されて行く。

【０１１２】上記実施例によれば、処理データの換算処
理等を必要とする管理項目には、予め、そのための計算
式等を前記計算手段１０ａに設定しておくことで、イベ
ントが発生する度に、採取した付帯機器の状態変数のデ
ータから付帯機器の管理指標や予防保全関するデータを
作成でき、その結果を開示し、知らしめることができ
る。

【０１１３】図５（１）は本システムにおける各付帯機
器の多次元の状態変数（“固有モード決定パラメー
タ”）から、該当付帯機器の状態を決定する“基準空
間”の作成手法を示した図である。

【０１１４】ステップ５０１：付帯機器群から収集され
た加速度，温度，変位，電力等のデータから、付帯機器
毎に前記フォーマット６０の書式で編集する。これらの
データは前述の如く、二次元の表で有り、その“列”
は、各付帯機器に対応して監視すべき状態変数の数（ｎ
個）を割り当て、その“行”は、収集するサンプル数
（ｐ個）である。この二次元の表をＸ（ｉ＝ｐ，ｊ＝
ｎ）のマトリックスとする。

【０１１５】このＸ（ｉ，ｊ）の条件としては、（１）：ｐ≧ｎであり、ｐはｎの２〜３倍数以上のデー
タ数が好ましい。

【０１１６】（２）：ｎ個のセンサ群の取付位置は、周
囲温度の影響が少ない位置が望ましい。もし周囲温度の
影響でそのデータが変動する可能性がある位置にしか取
り付けられない場合には、その該当する変動分を付加し
たデータに加工する。これは劣化現象が長期に渡った場
合の季節変化や、センサの設置位置の影響を加味した作
成法で有り、より基準空間の作成の確度を向上するため
である。

【０１１７】ステップ５０２：Ｘ（ｉ，ｊ）を統計手法
にて変換・正規化し、そのマトリックスをＸ′(ｉ，ｊ)
とする。

【０１１８】Ｘ′(ｉ，ｊ)＝(Ｘ(ｉ，ｊ)−μｊ)／σｊここで、μｊはパラメータ毎のｐ個の平均値 σｊはパラメータ毎のｐ個の標準偏差ステップ５０３：Ｄ²(マハラノビスの距離）の算出（１）：Ｘ′(ｉ，ｊ)から各パラメータ間の相関行列Ｒ
(ｓ，ｔ)を算出する。この段階で、行列はパラメータの
数だけのｎ×ｎの正方行列（相関行列）となる。

【０１１９】

【数１】

【０１２０】（２）：Ｘ′(ｉ，ｊ)の転置行列Ｘ″
(ｉ，ｊ)とＲ(ｓ，ｔ)の逆行列Ｒ^(s,t)からＤ²を算出
する。この段階で、前記収集されたデータ毎（行毎）に
ｐ個（ｐ＝ｉ）のＤ²の値が計算される。

【０１２１】Ｄ² _i＝Ｘ″(ｉ，ｊ)＊Ｒ^(s,t)＊Ｘ′(ｉ，ｊ)／ｊステップ５０４：前記ｐ個のＤ² _iの値が付帯機器の固有
の状態を表現する基準空間となる。

【０１２２】この基準空間は、図６に示す様に、その平
均が１で標準偏差σの正規分布となる。前記基準空間を
作成したパラメータの何れか、或いは相互作用でいくつ
かのパラメータに変化が生じた場合、例えば、図１にお
ける排気ポンプ３１に取り付けられた振動センサ５１か
らのデータにおいて、その第一のピーク周波数成分が前
記基準空間作成時の値よりも２０ヘルツ変動した場合、
前記Ｄ² _iの度数分布（空間）は図６に示す破線形状に移
行する。即ち、前記基準空間から、その距離が徐々に離
れて（増加して）行くので、排気ポンプ３１は正常動作
時に作成した基準空間とは異なった状態に変遷したもの
と判断できる。

【０１２３】従って、付帯機器を新規に導入して予防保
全計画を実現する場合や、本システムを新たに導入して
予防保全計画を実施する場合、或いは付帯機器のオーバ
ーホール後や修理後に引き続き監視と予防保全を継続し
て実施する場合でも、再度本手法にて、その時点での基
準空間を作成し直して、この再作成時の基準空間を基準
としてシステムを継続的に動作させることができる。
又、従来の単一の警報値による管理法や、各パラメータ
の組合せによる警報の順位判定法に比べて、より総合的
に機器の状態変化を捉えることが出来るので、また統計
処理を容易に実現出来るので、信頼性が高いと共に汎用
性に優れる。更に、前述の如く前記計算手段１０ａと表
示手段１０ｃにより、各パラメータの瞬時値や平均値，
最大値，最小値や度数分布状態等の加工データも容易に
開示できる。

【０１２４】以上、本発明による基準空間法による付帯
機器の状態変数の監視によれば、管理者は改めて、管理
する付帯機器の設定値や警報値等のデータベースを作成
或いは更新する必要がないので、管理の業務効率が向上
する。

【０１２５】図５（２）は、前述の基準空間の作成後の
処理フローを示した図である。

【０１２６】前記基準空間作成後の処理フローは、基本
的に監視される付帯機器からの各状態変数値（フォーマ
ット６０の行単位）で構成されるＤ²値（ある時刻の付
帯機器の状態空間値）と、前記基準空間の値との離隔距
離を計算し、連続して、その値で付帯機器の劣化兆候、
或いは異常の兆候を診断、或いは判断し、その時刻を決
定する。

【０１２７】次に、前記劣化兆候或いは異常の兆候診断
後も継続して付帯機器からの各状態変数値（フォーマッ
ト６０の行単位）で構成されるＤ²値を計算し、その速
度（トレンド）データを積み上げて行き、後述する手法
にて、その進行曲線を最適な所定の関数で適合し、その
速度を予測（運転可能最終時刻）する。

【０１２８】図７は前述の処理フローを詳細に示した図
であり、Ｄ² _iの値が判断基準値であるＤ² _INI以上でな
く、かつ増加傾向でない場合は、その状態を表示する監
視モードを連続して繰り返し、そうでない場合は劣化或
いは異常の発生と診断し、その時の時刻(Ｔｓ)を確定す
る。ここで、前述の判定基準値Ｄ² _INIは、前述の基準空
間作成時に同時に作成してある数値である。即ち、前述
の如く、図５に示す様に、この基準空間は付帯機器の正
常動作時の状態で有り、その平均値が“≒１”で、かつ
各パラメータの変動を含んだ標準偏差σの空間である。
従って、計算されたＤ² _iの計算値が“１＋３＊σ”以内
であれば、危険率０.３％で付帯機器の状態に変化無し
と判断され、一方、“１＋３＊σ”以上であれば、危険
率０.３％で付帯機器の状態に変化有り、或いは付帯機
器に劣化・異常の兆候有りと判断する。本システムで
は、Ｄ² _INIの値を基準空間の標準偏差σより３σから
３.５σの範囲としている。

【０１２９】次に付帯機器の発生時刻を診断し、Ｔｓを
確定した後は、その進展速度を予測するため、Ｄ² _Max値
或いは実績稼働時間（Ｔｅ）に至るまで前記付帯機器の
状態変化の進行を監視しながら、後述する手法にて、そ
の進行曲線を最適な所定の関数で適合し、その時刻にお
ける速度を予測（運転可能最終時刻）し続ける。かかる
手法は、最適な曲線を確度良く適合させるためにデータ
数が多い方が良いという理由と、付帯機器毎に確定した
速度進行曲線が無いという理由である。図中、Ｄ² _Maxの
値は、前記Ｄ² _INIと同様に基準空間の作成時に前記パラ
メータから計算されるが、この値は本システムでは、下
記の如く設定した値の最小値を設定する。

【０１３０】（１）：前記基準空間の作成時の付帯機器
の状態変数を用いる方法。

【０１３１】前記状態変数の値には、付帯機器の運転仕
様により、付帯機器を必然的に停止しなければならない
パラメータの値（例えば、最大許容圧力値，最高許容表
面温度，最大許容流量，最高許容電力，最大許容加速
度，回転数等）、即ち付帯機器の最大正常動作条件が有
るので、これらの値を用いてＤ² _Maxの空間を作り、その
下限値の値（平均−３＊σ）を採用する。この時、各パ
ラメータ間の交互作用とその主要因が不明であるため、
最悪でも、全てのパラメータの組合せを計算して、周知
の統計処理にて、その空間の指標を求める。前記管理機
器の計算能力は非常に高いので、その計算時間は問題に
ならない。又、別の計算機にて、別途計算し計算後の値
を入力しても良い。

【０１３２】（２）：各付帯機器に対して稼働実績時間
のデータが蓄積されている場合は、前記適合した進度曲
線にＴｅを代入して、Ｄ² _Maxの値を計算する。この値
は、前記適合曲線が逐次更新されるので、それに対応し
てその値も変化する。

【０１３３】前記“Ｄ² _i”の値或いは“Ｔ(ｉ)−Ｔｓ”
の値が“Ｄ² _Max"の値或いは“Ｔｅ"の値以下ならば、継
続してその劣化傾向や速度を監視し続ける。一方、それ
らの値が近接傾向にある場合は、“付帯機器の保全、メ
ンテナンスの必要時期である（予防時期）”の警告を出
し、管理者或いは作業者に保全管理の徹底を促す。最終
的な段階では、或いは管理者が強制的に停止しない場合
には、前記指標に所定の安全率を考慮して、追跡シーケ
ンスを止め、“保全要求”を出して開示すると共に、他
のシステムにもその情報を開示する。

【０１３４】かかる段階で付帯機器の保全の情報が開示
され、該当付帯機器は修理，メンテナンスが実施され、
また管理機器（１）１の入力手段１０ｃにより、フォー
マット６０にその内容を残し、データベース１０１に保
存する。更に、図８に示すフォーマット６２形式で、当
該付帯機器毎にその稼働実績や保守内容等が蓄積されて
行く。

【０１３５】修理・メンテが終了した時点で、再度基準
空間を作成し、前述のシーケンスに戻り、監視と診断と
劣化速度の予測を行う。

【０１３６】図８は、前記データベース１０１内のフォ
ーマット６２を示したものであり、いずれも付帯機器の
“付帯機器の保全実績”の情報データの構成例であっ
て、二次元の“表”の形式をとっている。

【０１３７】各付帯機器の“付帯機器の保全実績”の実
績データにおいて、各付帯機器毎に“行”として登録
し、この“行”を各付帯機器毎に並べてデータベースと
して構成される。前記“行”情報は、“付帯機器名
称”，“プラント名称”、付帯機器が設置された“プロ
セス名や用途”等の共通管理データ部と、付帯機器の
“メンテ時期”や“実績稼働時間Ｔｅ”や保守・メンテ
に要した“修理費用”や“寿命、ＭＴＴＦ値”等の保守
・保全を実施した付帯機器個別前実績データ部とからな
り、各々の内容が“表”における“列”に対応して登録
されている。

【０１３８】以上述べたように構成されている情報デー
タベースは、付帯機器である排気ポンプ３１，３２，送
風機３３の自動監視の立ち上げ時、即ち、本システムの
付帯機器の監視開始に先立って、予め管理機器（１）の
データベース１０１に設定されているものである。

【０１３９】管理機器（１）１の表示手段１０ｂは、前
記データベース１０１から実績項目情報、即ち、“行”
を順次読み出し、各フィールド毎に必要な情報を分配し
表示する。

【０１４０】前記各“行”の情報は、表示手段１０ｂに
出力して表示されると共に、計算手段１０ａによって、
そのデータを加工して表示手段１０ｂにてその結果を表
示する。付帯機器の管理者或いは作業員は始業前点検や
日常点検作業の開始前に、表示手段１０ｂに表示された
付帯機器の情報により、プラントに設置される付帯機器
全体の総括的な保全計画を実施することが可能である。

【０１４１】また、管理機器（１）１のデータベース１
０１のハードウェア資源には限りがあるので、逐次別の
媒体に移設して管理することが可能なため、ある期間保
存された後は保存設定数を越えたものより、自動的にバ
ックアップをとるといった運用もできる。

【０１４２】図９に、前記Ｄ² _iの時系列データとその速
度予測曲線を示す。

【０１４３】前述の如く、図７に示すフローに従えば、
付帯機器の劣化の発生時期を確度良く判断・診断が可能
となった。又、その最大許容値Ｄ² _Maxや実績稼働時間Ｔ
ｅも高確度で予測可能となった。従って、今後Ｄ² _iがど
のように進展し、いつ管理基準外に至るかを高確度で予
測することは、付帯機器の予防保全上、極めて重要であ
る。

【０１４４】一般には、前述の実績のデータをベースに
したＴｅ値は、付帯機器の器差，設置環境，外部の配管
等の組込みや接続の仕方が相違するため、適用し難い。
このため、Ｄ² _Maxと実際の観測データを基に計算された
Ｄ² _iから、確度の高い適合曲線を予測し、劣化速度を予
測し、最終Ｔｅを求める方法が適用される。又、付帯機
器が新機種の場合は当然の如く、実績稼働時間Ｔｅがデ
ータベース１０１に無いので、適合曲線を予測して決定
する必要がある。

【０１４５】かかる状況により、本システムでは前述の
適合曲線を求める手法に主体を置き、実績稼働時間Ｔｅ
は、同付帯機器のｎ回の保守・メンテナンスを行い、実
績を収集して、ある付帯機器のみに適用するようにして
いる。従来、この種の適合曲線としては、：直線近似形（ｙ＝α＊ｔ）：指数近似形（ｙ＝exp(α＊ｔ)）：指数形の変形形（ｙ＝exp(α＊ｔ＋β)＊ｔ，（ｙ
＝exp((α＊ｔ)＊exp(β＊ｔ)）等が有リ、各パラメータ毎に適合曲線を求め、活用され
ていた。

【０１４６】しかし、付帯機器がいくつかの劣化或いは
異常のパターンに至った場合には、同じ機種でも、上記
の適合曲線以外にも種々の適合曲線が発生するので、確
度の高い適合曲線が得られておらず、又、前記各パラメ
ータの変化を総合的な観点から捉えることができていな
かった。

【０１４７】本システムでは、前述の様に付帯機器の状
態変数の数に無関係に、Ｄ² _iの指標値のみで、付帯機器
の状態変化或いはその動作状況モードを表現でき、且つ
その傾向を前述の適合曲線にて近似するので、付帯機器
の状態変化をより正確に推定できる。

【０１４８】図９はそのＤ² _iの値と各パラメータを時系
列に示した図である。

【０１４９】図に示す様に、監視の初期状態（Ｔｏ時）
においては、Ｄ² _iは前記基準空間内にある。継続して前
記図７の処理フローに従い、監視を継続していくと、Ｔ
ｓ時に、Ｄ² _iの値が管理値であるＤ² _INI以上となり、ま
たＴｓ＋１時には増加の傾向でもあった。従って、この
Ｔｓ時を付帯機器の劣化或いは異常或いは故障の始点と
診断できる。

【０１５０】さらに、監視を継続して、Ｄ² _iの値を計算
していくと、徐々にＤ² _iは増加の傾向であった。即ち、
付帯機器の正常動作時の基準空間から、徐々に付帯機器
の状態が何等かの理由（配管や付帯機器内の副生産物が
増加・蓄積されるという原因から生じる、負荷が増加
中，部品の劣化が進行中，部品が故障・磨耗中等）で、
もはや正常な動作ではなく、その状態がある速度で進展
していることを意味している。この値は最終的に、付帯
機器を停止しなければ機器自身が破損して使用出来きな
くなる状態変数値（換言すれば、前記付帯機器の運転の
圧力トリップ値や付帯機器の許容最高表面温度値）から
計算されるＤ² _Maxまで進行し続ける。このＤ² _Maxは付帯
機器によって相違するので、前述の基準空間作成時に付
帯機器毎に決定する。

【０１５１】次に、Ｄ² _iとＤ² _Maxより、その進展速度を
予測（Ｔｅ，Ｔｚｘ）する手法について説明する。図９
から、適合曲線の始点はＴｓ時の値であり、これは前述
の如く、１＋（３〜３.５）＊σ であり、Ｔｓ以降は、監視・計算されたＤ＾２ｉの実績
データ値であり、時間の経過と共に、データが蓄積され
る。

【０１５２】その終端は、Ｄ² _Max である。

【０１５３】かかるデータから最適な適合曲線を予測す
る。

【０１５４】以下これらのデータより、前記機器の劣化
速度の予測手法を詳細に説明する。機器や部品等の寿命
推定は、一般には、寿命試験に基づくデータとフィール
ドデータに分けられ、様々な試験方式が提案されてい
る。一般的には、同一の試験片を同時に試験機にかけ、
ある一定時間で試験を打ち切り、その残存数から寿命を
推定する場合と、初めからｎ個の故障が発生した場合に
その試験を打ち切り、その時間から寿命を推定する手法
とがある。

【０１５５】しかし、その試験は一般に試験・実験室で
実施されるため、実際に機器・部品が使用される環境と
は相違するので、実データの再現性に欠ける。或いはそ
のデータ数には限りがあるので信頼性も劣る。

【０１５６】従って、機器・部品の使用されるフィール
ドでのデータは非常に重要であるが、そのデータには、
故障のデータや無故障のデータが混在し、その故障の種
類も千差万別で有るので、統計手法を用いたランダムな
データの取扱いを実施しなければならない。

【０１５７】かかる統計手法としては、試験データ或い
はフィールドデータから、その寿命を予測する場合に適
用される分布は、主にワイブル分布と指数分布で有り、
今日まで種々のデータが積み上げられ、これらの分布に
従うことが実証されている。更にワイブル分布は付帯機
器の“最弱リンクモデル”として導入され、機械・部品
等の寿命データはワイブル分布に従っていることが確認
されており、広く活用されてので、本システムでも前記
付帯機器の状態変化をワイブル分布で表現する。ワイブ
ル分布は次式で表わされる。

【０１５８】Ｆ(ｔ)＝１−Ｅｘｐ(−((ｔ−γ)／η)^m）ここで、ｍは形状パラメータ（確率密度関数が変わ
る）、ηは尺度パラメータ、γは位置パラメータと呼ば
れ、その分布を決定するパラメータであり、ｔは時間で
ある。上式よりｔ＝ηの時、その信頼度は０.３７であ
る。時刻ｔにおける故障率λ(ｔ)は、 λ(ｔ)＝(ｍ／η)＊(ｔ／η)^(m-1) で有り、ｍの値に応じて、その故障形が分類されてい
る。

【０１５９】Ｆ(ｔ)は各データに対して、（小さい方からの故障順位)／(総データ数＋１）で推定されるか、或いは累積ハザード：Ｈ(ｔ)を用い
て、Ｆ(ｔ)＝１−Ｅｘｐ(−Ｈ(ｔ)）で推定し、その時の故障率λ（ｔ）は、 λ(ｔ)≒（時刻(ｔ，ｔ＋ｄｔ)の故障数）／（時刻ｔの
直前の生存数）で有る。

【０１６０】以上より、その手順は下記となる。

【０１６１】：データを小さい順より並べる。

【０１６２】：Ｆ(ｔ)の推定値として、(小さい方か
らの故障順位)／(総データ数＋１) ：ｍを求める。

【０１６３】：ηを求める。

【０１６４】：ある規定の時間ｔにおける信頼度を求
める。

【０１６５】又、上述の如く累積ハザードによる場合は
下記となる。

【０１６６】：データを小さい順より並べる。

【０１６７】：その逆順位の逆数を計算する。これは
各時刻でのハザードの推定値である。

【０１６８】：Ｆ(ｔ)＝１−Ｅｘｐ(−Ｈ(ｔ))を求め
る。

【０１６９】：ｍを求める。

【０１７０】：ηを求める。

【０１７１】：ある規定の時間ｔにおける信頼度を求
める。

【０１７２】最終的に、その時間が決定される。

【０１７３】一方、他の方法として、取得されるデータ
が多い場合、例えば常設形の試験機でその状態を逐次監
視できる試験の場合等には、下記の手法により前記機器
の状態変化を推定できる。

【０１７４】即ち、対象とする寿命を表わす変数をＸ、
取得されるデータの状態を表わす変数をＹとすると、観
測できる状態はＸとＹの最小値であり、且つそのデータ
は試験を止めたか或いは継続されているかである。従っ
て、Ｘ，Ｙは観測されずに、前記Ｘ，Ｙの母集団内のあ
る時刻の事象（ｔ，δ）を観測していることになる。つ
まり、これらのデータは前記Ｘ，Ｙの母集団内のランダ
ムデータであるため、前記ＸとＹは（０，∞）をとる確
率変数で表現できる。

【０１７５】従って、今（ｔ，δ）がｎ個観測されてい
るとすると、その尤度（Ｌ）は

【０１７６】

【数２】

【０１７７】となる。ｆ(Ｘ)，ｇ(ｘ)はＸ，Ｙの確率密
度関数であり、Ｓ(ｘ)，Ｒ(Ｘ)はその信頼度関数であ
る。この尤度をＸ，Ｙの未知母数のみ関数とし、これを
最大にするものを前記未知母数の推定値とする。

【０１７８】Ｘの分布を推定する場合は、Ｌ＝Π{ｆ(ｔｉ)}^(δi)＊{Ｒ(ｔｉ)}^(1-δi) とし、計算上は、これを最大化すれば求まる。前述のワ
イブル分布の最大値は、下記の式を解けばよいことにな
る。

【０１７９】１／ｍ＋Σ(log(ｔｉ)＊δｉ)／Σδｉ＝
Σ(log(ｔｉ)＊ｔｉ^m)／Σｔｉ^m η＝(Σ(ｔｉ^m)／Σδｉ)^(1/m) 図１０に、本システムにおける適合曲線予測のフローを
示す。

【０１８０】図９に示す様に、監視の初期状態 (Ｔｏ
時) においては、Ｄ² _iは前記基準空間内にある。継続し
て前記図７の処理フローに従い監視を継続しておくと、
Ｔｓ時に、Ｄ² _iの値が前記管理値であるＤ² _INI以上とな
り、またＴｓ＋１でも増加の傾向にあった。従って、こ
のＴｓ時を機器の劣化或いは異常或いは故障の始点と診
断できる。

【０１８１】さらに、監視を継続し、Ｄ² _iの値を計算し
ていくと、徐々にＤ² _iは増加の傾向であった。即ち、付
帯機器の正常動作時の基準空間から、徐々に付帯機器の
状態が何等かの理由 (部品劣化，部品の故障，磨耗等)
で、もはや正常な動作ではなく、その状態がある速度で
進展していることを意味している。この値は最終的に、
付帯機器を停止しなければ付帯機器自身が破損して使用
出来きなくなる状態変数値 (換言すれば機器運転のトリ
ップ値や機器の最高許容値) から計算されるＤ² _Maxまで
進行し続ける。このＤ² _Maxは付帯機器によって相違する
ので、付帯機器毎に決定してある。

【０１８２】かかるこれらのデータから、前記付帯機器
の劣化速度を確度良く、予測するのであるが、計算に用
いる変数としては、基本的には、前述の如く、前記Ｔ
ｓ，Ｄ² _Max、と常時監視されるＤ² _iのみで有り、Ｔｅは
存在しない。

【０１８３】従って、先ず第一に、Ｔｅを予測する。こ
の値は、観測値から付帯機器の劣化状態の分布の母集団
を推定する場合に相当する。この分布がワイブル分布に
従うものとすれば、下記の式により、ｔｉを求めること
になる。

【０１８４】１／ｍ＋Σ(log(ｔｉ)＊δｉ)／Σδｉ＝
Σ(log(ｔｉ)＊ｔｉ^m)／Σｔｉ^m η＝(Σ(ｔｉ^m)／Σδｉ)^(1/m) 次に、前記ＴｓとＤ² _Maxと、このＤ² _i(＝δｉ)とＴｉ
(＝ｔｉ)から、適合曲線を求める。本システムでは、こ
の適合曲線の形としては、前述の如く直線形と指数形を
用い、更に成長曲線形と特殊関数形を採用している。こ
の理由としては、一般に劣化・故障・異常の速度は、そ
の終端で飽和現象を示す場合も有り得ること、並びにＤ
² _iの観測データにおいて平均的には増加傾向であるが、
その値が大きくハンチングした場合には、前記関数形で
は、その適合精度が劣ることを想定しているためであ
る。これらの具備されている関数を下記に示す。

【０１８５】：直線(多次元を含む)近似形；ｙ＝Ａ＋Ｂ＊ｔｙ＝Ａ＋Ｂ＊ｔ＋Ｃ＊ｔ²＋・・・・：指数近似形とその変形形；ｙ＝Ａ＊ｅｘｐ(Ｂ＊ｔ＋Ｃ) ｙ＝Ａ＊ｅｘｐ((Ｂ＊ｔ)＊ｅｘｐ(Ｃ＊ｔ)) ：成長関数形；ｙ＝Ａ／(１＋ｅｘｐ(Ｂ＋Ｃ＊ｔ＋Ｄ＊ｔ²)) ：特殊関数形；ｙ＝Ａ／((ｔ−Ｂ)²＋Ｃ)＋Ｄ＋Ｅ＊ｔｙ＝Ａ＊ｔ^(B)＋Ｃ＊ｔ^(-D) 次に、これらの関数計算値と実績データとの残差を各関
数毎に計算し、その残差が最小の関数形が選出される。
この選出された関数形により、Ｔｚｘを求める。この値
は前述の如く、管理機器（１）１の表示手段１０ｂに表
示・開示される。このため、逐次付帯機器の状態変化を
監視することが可能である。

【０１８６】かかるフローにおいて、選択される関数形
はその残差が最小の関数が選択されるが、Ｄ² _iが少ない
場合は直線形，指数形，成長形，特殊形のいずれが選択
されても進度予測には影響が少ないと判断できる。何故
なら、付帯機器の劣化状態は初期段階であり、その不信
頼度が非常に低いので、無視できるレベルである。この
ため、場合によっては、データ点数がある程度蓄積され
た段階、例えば５点以上から追跡・適合を実施するフロ
ーでも構わない。

【０１８７】これらの関数形は、前記Ｄ² _iが新たに観測
入力された時点で再度計算され、最適の関数形が選択さ
れるので、付帯機器の状態変化を観測される毎に忠実に
捉えることができるという意味で予測結果の確度向上に
寄与するものである。又、蓄積されるＤ² _iが多い程、そ
の適合曲線はその信頼度が向上するのは周知である。か
かる上述したフローは、管理機器（１）１の計算手段１
０ｂ内の尤度法のアルゴリズムによりｍとηを求めてい
るが、前述の如く、：データを小さい順より並べる。

【０１８８】：Ｆ(ｔ)の推定値として、(小さい方か
らの故障順位)／(総データ数＋１)、或いは、その逆順
位の逆数を計算する。これは各時刻でのハザードの推定
値であり、Ｆ(ｔ)＝１−Ｅｘｐ(−Ｈ(ｔ))である。

【０１８９】：ｍを求める。

【０１９０】：ηを求める。

【０１９１】：ある規定の時間ｔにおける信頼度を求
める。

【０１９２】より、Ｔｅ，Ｔｚｘを計算するフローと計
算アルゴリズムでも良い。

【０１９３】以上かかる予測法によれば、付帯機器の状
態変化を確度良く予測できるので、その劣化速度も高品
質に予測することができる。又、本手法によれば、付帯
機器の器差や外部環境の影響も低減できるので、保守・
メンテナンスに好都合である。

【０１９４】図１１に本システムの管理機器(１)１の表
示手段１０ｂと入力手段１０ｃの構成例を示す。

【０１９５】本システムでは前述の如く、前記データベ
ース１０１には各付帯機器毎に二次元の“表”の形式を
とっており、その“行”毎に付帯機器の状態変数や保守
管理情報等が蓄積されているので、表示手段１０ｂで
は、それらのデータから計算手段１０ａにて計算される
項目と監視される状態パラメータを加味し、少なくと
も、付帯機器毎の状態変化を知らしめる項目、例えば
“正常稼働中”,“注意傾向",“予防時期”,“停止・メ
ンテ中”等のカテゴリーに分類して表示・開示すること
ができる。

【０１９６】また、より詳細な状態変化を確認する場合
は、入力手段１０ｃにより、所定の付帯機器に対して、
“詳細情報要求”のカテゴリー部を入力すると、該当付
帯機器の“行”を順次読み出し、各フィールド毎に必要
な情報を分配して“時系列変化”や“パラメータの度数
分布”や“リアルタイムの状態変化”等を可視化して開
示することができる。

【０１９７】更に、入力手段１０ｃにより、所定の付帯
機器に対して、“保守・来歴・アラーム要求”のカテゴ
リー部を入力すると、前記各“行”の情報の内、保守管
理項目の“アラーム”と“保守実績”等の情報が、表示
手段１０ｂに出力して表示される。又、管理者或いは作
業者は、前記の表示手段１０ｂに表示・開示された情報
に従って、付帯機器の入力手段１０ｃにより、その管理
内容を保存する場合は、システムのガイダンスに従っ
て、その内容・項目を、各付帯機器毎に前記フォーマッ
ト群の所定の位置に入力登録し、データベース１０１の
情報を更新できる。一方、入力手段１０ｃから、随時そ
の内容を順次読み出し、前記機器の変遷状況，トレン
ド，来歴等の情報を得ることもできる。またその内容を
所定の形式の“報告書”に印刷することもできる。

【０１９８】かかる構成によれば、付帯機器の管理業務
時に必要な情報を管理機器（１）１の表示手段１０ｂに
表示し、データベース１０１から随時その内容を順次読
み出し、付帯機器の保守情報やその状態変化を容易に得
ることできるので、その管理業務の効率が向上する。更
に、管理機器（１）１の内容は、ＬＡＮ１３を介して別
の管理機器(２)２にその内容を開示することができるの
で、管理者の業務負担を低減できる。

【０１９９】更には、生産設備や生産の日程を管理する
上位システムに付帯機器の“稼働状態”や“保全計画”
を開示することができるので、ライン稼働計画やライン
の工程管理や生産計画の円滑化が達成できる。

【０２００】これまで述べた本システムの付帯機器の監
視・診断・予防保全は、半導体ラインの如くそのプロセ
スの規模が大きくなってくると、製造設備の台数も増加
し、それに伴って排気ポンプ等の付帯機器も増加し、稼
働，修理等の来歴管理や部品管理などの付帯機器全般の
運用管理に手間を費やすこととなるため、システム的に
は、柔軟で且つ拡張性が良いことが必要である。

【０２０１】このため、本システムでは、変換器２０，
２１，２２で付帯機器の状態変数を収集することで、ハ
ード的に区分する構成としている。即ち、増設が必要で
ある場合は、該当付帯機器用の変換器とセンサ群をケー
ブル２０２で接続し、且つ変換器をケーブル２０１にて
何れかの管理機器に付加すれば良い。或いは、既設の変
換器のチャンネルが余っている場合にも、その入力端子
部にケーブル２０２を接続することで接続できる。この
接続作業は別々に実施できるので、管理機器を停止する
時間は非常に少なく、短時間で再立ち上りが可能であ
る。

【０２０２】一方、管理機器では、ガイダンス機能やデ
ータベース１０１の書式を追加する必要があるが、登録
・追加に当たっては、各付帯機器単位でテーブル化され
ており、また既にリレーション化されているので、簡単
なテーブルのみの追加作業で済む。このため、短時間で
再立ち上げが可能となっている。

【０２０３】図１２は本システムの状態変化を各部位毎
に整理した図である。

【０２０４】各部位へのデータのフロー，各部での処理
内容は既に説明したので割愛するが、本システムでは、
総合管理用のフォーマット６２をデータベース１０１に
追加している。このフォーマット６２では、付帯機器の
適用されるプラントやライン毎に付帯機器の保全や保守
の実績管理を行い、これらの情報から、より総合的な予
防保全と計画を実現することを目的としている。

【０２０５】即ち、図８に示す様に、付帯機器の稼働状
況とその実績をベースとした“当該機器の保全実績”を
主体としたデータの構成例であって、二次元の“表”の
形式をとっている。

【０２０６】各付帯機器の“当該機器の保全実績”の実
績データにおいて、各付帯機器毎に“行”として登録
し、この“行”を各付帯機器毎に並べてデータベースと
して構成される。“行”情報は、“機器名称”,“プラ
ント名称”,“付帯機器が設置されたプロセス名や用
途”等の共通部データと、付帯機器の“メンテナンス回
数”や“実績稼働時間”や“保守・メンテに要した費
用”や“寿命，ＭＴＴＦ値”等の保守・保全を実施した
実績データ部とからなり、各々の内容が“表”における
“列”に対応して登録されている。付帯機器毎の“寿
命”或いは“平均故障寿命(ＭＴＴＦ)”は前述の統計手
法により、前述のＴｓ，Ｄ² _Max，Ｄ² _iのデータより算出
し、蓄積したデータである。

【０２０７】かかる構成により、付帯機器を新たに導入
する場合やｎ倍プロセスを立ち上げ時の付帯機器の選択
時に、これらのデータより、その計画段階から、保守費
用や投資・回収等の経済性の指標の観点でも機器の管理
と計画を実現でき、より効率の高い管理・計画業務が可
能となる。

【０２０８】本システムの他の実施例としては(図示せ
ず)、図１に示す構成において前記センサ群の情報をＲ
Ｓ２３２Ｃ或いはＲＳ４８５等の通信ケーブル２０１に
よる接続をロンネットやデバイスネット等のネットウェ
アで接続し、前記センサ群の情報を変換器２１を介さな
いで管理機器(１)１に直接入力し、収集する方式とす
る。この時、前記振動センサに関しては変換器の周波数
分析機能を管理機器の観測データの収集後のフローに、
その機能が付加される構成となる。

【０２０９】また、付帯機器の進展速度を求める適合曲
線は、前述の実施例で示した関数には限定されず、適宜
これらの変形形や新たな関数を追加・具備させて適用す
ることも可能である。

【０２１０】かかる場合でも、本システムの効果は損な
われることはなく、ハードの構成要素を低減できると共
に、ネットワークによりオープン化が拡張され付帯機器
の情報の展開や開示が益々容易になり、拡張性の優れた
システムとなる。

【０２１１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の機器監視
・予防保全システムによれば、付帯機器の正常動作時及
び異常・故障動作時の劣化兆候や進展速度の状態変化を
オンラインで自動収集できることにとどまらず、該当す
る付帯機器の総合的な監視と劣化の診断・分析・判断を
実施できるようにしたので、確度の高い機器の予防保全
を実現できる。

【０２１２】また、劣化・故障などの判断やその処置を
的確にかつ迅速に行うことができるので、製品の品質と
生産性が向上する。

【０２１３】また、データベースには、監視される付帯
機器の監視データのみではなく、実績稼働データやメン
テ履歴等の保全用の管理データを蓄積でき、付帯機器の
総合的な管理業務を実現できるので、保全管理や保全計
画の管理業務を低減できる。そして、メンテナンス時や
付帯機器の増設時においては、データ収集を停止するこ
となく、該当部分の修正のみで短時間で実施することが
出来るので、柔軟性を有し、作業工数数を減らすことが
できる。

【０２１４】更に、システムの構成機器として、特殊な
機器を使用しないので汎用機器のみでシステムを構成す
ることが可能で有り、経済性に優れる。

【０２１５】このように本発明の機器監視・予防保全シ
ステムでは機器の状態変化を的確に捉えて確度の高い診
断と追跡が実現されているので、信頼性に優れ、且つ製
造設備のトータルメンテナンスにも寄与できので、製品
の品質が向上するとともに歩留まりも向上し、生産効率
が向上に寄与できるシステムである。さらに、システム
のメンテナンス環境も非常に使い易くなっており、さら
にシステムの構成費の低減をも可能としている。さら
に、オンラインシステムの短期立ち上りが可能なので、
増々の省力化を達成することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示す機器監視・予防保全シ
ステムのシステム構成図。

【図２】機器の以上要因の説明図。

【図３】データフロー説明図。

【図４】データサーバ内フォーマットの実施例。

【図５（１）】データ変換，加工フロー説明図。

【図５（２）】データ変換，加工フロー説明図。

【図６】空間作成法と診断手法説明図。

【図７（１）】処理フロー図。

【図７（２）】処理フロー図。

【図８】データサーバ内フォーマットの実施例。

【図９】機器の状態変遷説明図 (例) 。

【図１０（１）】適合曲線予測フロー説明図。

【図１０（２）】適合曲線予測フロー説明図。

【図１１】表示手段部の表示例。

【図１２】システムの状態変化と機能推移図。

【図１３】機器の劣化・異常診断の処理手法・手順を示
すフローチャート。

【符号の説明】

１…管理機器１、２…管理機器２、１３…ＬＡＮ、２０
〜２３…変換器、３０，３４…製造設備、３１，３２…
付帯機器(排気ポンプ)、３３…送風機、４１…配管、５
１，５４，５５…センサ (振動) 、５２，５６…センサ
(温度) 、５３…センサ (圧力或いは流量) 、５７…セ
ンサ (音響或いはアコーステックエミッション) 、５８
…制御ボックス、１０１…データベース、２０１…通信
ケーブル、２０２…センサ信号ケーブル。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】半導体製品のプロセス処理を行う製造装置
に付帯する排気ポンプや、一般の産業プラント用の送風
機等の回転機器等を監視、或いはこれら機器の計画的な
保全を実現し、前記機器の監視と予防保全計画等を実施
する機器の監視・予防保全システムにおいて、前記機器にその状態変化を二次的に捕らえることのでき
る多次元（多種類）のセンサを配設し、前記センサ群からの情報（収集されたデータ）を基に前
記機器の状態変化や保守管理を実現する管理機器を配設
し、前記管理機器には管理者や作業者に対して、前記機器の
状態変化の監視や管理内容・項目を要求するためのガイ
ダンス機能を有し、前記管理機器と前記センサ群との間に、前記センサ群か
らの情報を正規化或いは前記情報の加工機能を有する変
換器で構成し、前記管理機器と前記変換器と前記センサ群とは電気的に
接続され、前記センサからの情報により、前記管理機器
内に具備された計算手段にて、前記機器の状態変化の監
視やその劣化・故障及びその速度等の状態変化を把握
し、さらにその結果を前記管理機器の表示手段にて開示
し、前記管理機器にはこれらのデータを保存・蓄積するデー
タサーバ部を具備し、前記管理機器に具備した入力手段
にて、この情報の編集・追加・登録をできるように構成
してあることを特徴とする機器監視・予防保全システ
ム。
【請求項２】前記請求項第１項の機器監視・予防保全シ
ステムにおいて、前記管理機器に、前記機器の多次元の状態変化（センサ
情報）から、その変化を前記機器の表示部に表示或いは
開示する機能と、前記機器の動作状況の状態変化の固有
モードを決定する基準空間を作成する計算機能（計算手
段又はアルゴリズム）を具備してあることを特徴とする
機器監視・予防保全システム。
【請求項３】前記請求項第２項の機器監視・予防保全シ
ステムにおいて、前記機器の基準空間は前記機器を新たに導入する場合、
また前記機器が保全や修理された時期後に再度運転を継
続する場合に適用していることを特徴とする機器監視・
予防保全システム。
【請求項４】前記請求項第２項の機器監視・予防保全シ
ステムにおいて、前記機器の基準空間は前記センサ群のデータより、（１）：前記機器の固有モードの空間（基準空間）を作
成するデータを収集し、そのデータ数は、少なくとも前
記機器に取り付けたセンサの数以上であるが、その２か
ら３倍数である。（２）：前記機器の（１）項のデータを前記各要素毎
（センサ毎）に、その平均値と標準偏差で正規化する。（３）：（２）項のデータから、前記各要素の数のみで
決定される２次元の相関行列を作成し、さらにこの行列
を加工して、前記行列のマハラノビスの距離を求め、こ
れらの距離で決定した分布状態(その平均値は０で、そ
の標準偏差は約１)を前記機器の基準空間としてあるこ
とを特徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項５】前記請求項第２項の機器監視・予防保全シ
ステムにおいて、前記機器の基準空間において、前記各センサで観測され
る期待値以外（基準空間作成時の各センサの標準偏差の
３倍以上の値）の値を設定してマハラノビスの距離を求
め、この値を前記機器の“基準空間”からの“最低隔離
距離”とし、前記値を前記機器の“劣化の兆候の始点”
或いは“異常の始点”として設定してあることを特徴と
する機器監視・予防保全システム。
【請求項６】前記請求項第２項の機器監視・予防保全シ
ステムにおいて、前記機器の基準空間と、前記管理機器のガイダンス機能
により計画的に収集される前記機器のデータを前記管理
機器の表示部に表示・開示すると共に、前記収集された
データを前記基準空間を作成した行列を適用して計算し
た観測値のマハラノビスの距離を計算し、この値と前記
基準空間との値とを比較しながら、前記機器を監視して
いることを特徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項７】前記請求項第２項の機器監視・予防保全シ
ステムにおいて、前記機器の稼働時の動作空間を、前記機器から収集され
たデータを前記基準空間を作成した行列を適用して計算
した観測値のマハラノビスの距離にて計算して作成し、
この計算された値にて、前記機器の時系列的な状態変化
を監視し続け、かつ前記計算手段にてその進行状況を診
断・判断して前記機器の予防保全を実施していることを
特徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項８】前記請求項第２項の機器監視・予防保全シ
ステムにおいて、前記機器の稼働時の動作空間の最大許容値を、前記機器
の基準空間作成時に使用した前記各センサで観測される
期待値以外（基準空間作成時の各センサの標準偏差の３
倍以上の値）の値で且つ前記機器の最大許容使用条件に
対応した前記各センサの値にて計算されるマハラノビス
の距離にて決定し、この値で前記機器の保守期間値を求
め、且つ監視指標としていることを特徴とする機器監視
・予防保全システム。
【請求項９】前記請求項第２項の機器監視・予防保全シ
ステムにおいて、前記機器の稼働時の動作空間の最大許容時間を、前記機
器の“劣化の兆候の始点”或いは“異常の始点”と、前
記機器の最大許容値と、前記機器の稼働中の状態変化か
ら逐次計算されるたマハラノビスの距離とにより、また
この値は前記機器の状態変化が収集される毎に計算して
状態変化のデータを積み上げつつ、この値の時系列変化
を時間関数にて適合して計算される値にて、前記機器の
最大許容時間を決定していることを特徴とする機器監視
・予防保全システム。
【請求項１０】前記請求項第９項の機器監視・予防保全
システムにおいて、前記機器の時系列変化を表現している時間関数を、少な
くとも、線形形，指数形，成長形、と特殊形関数とし、
これらの関数値と前記収集された実績データとの残差が
最も少ない関数にて、前記最大許容時間を計算している
ことを特徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項１１】前記請求項第９項の機器監視・予防保全
システムにおいて、前記機器の時系列な状態変化において、前記観測・計算
されたマハラノビスの距離を指標として、その機器の信
頼度や故障率をワイブル分布或いは指数分布にて近似
し、それらの係数を前記マハラノビスの距離の計算デー
タから算出して前記機器の母集団の指標を求め、この値
で前記機器の状態変化を管理できる構成としていること
を特徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項１２】前記請求項第９項の機器監視・予防保全
システムにおいて、前記機器の状態変化を示すワイブル分布或いは指数分布
の係数を求める手法として、：データを小さい順より並べる。：Ｆ（ｔ）の推定値として、(小さい方からの故障順
位)／(総データ数＋１)或いは、その逆順位の逆数を計
算する。これは各時刻でのハザード（Ｈ（ｔ）の推定値
であるＦ(ｔ)＝１−Ｅｘｐ(−Ｈ（ｔ)）を求める。：形状パラメータ（ｍ）を求める。：尺度パラメータ（η）を求める。：ある規定の時間ｔにおける信頼度を求める。上記フローによるアルゴリズムを前記管理機器の計算手
段部に具備されていることを特徴とする機器監視・予防
保全システム。
【請求項１３】前記請求項第９項の機器監視・予防保全
システムにおいて、前記機器の状態変化を示すワイブル分布或いは指数分布
の係数を求める手段として、最尤法を適用し、そのアル
ゴリズムを前記管理機器の計算手段部に具備されている
ことを特徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項１４】前記請求項第１項の機器監視・予防保全
システムにおいて、前記機器の状態変化を二次的に捕らえることのできる各
種のセンサを具備し、前記センサは、第一には振動セン
サを用いて機器の部材や軸受やケーシングの加速度や速
度や変位の実効値とその周波数と振幅データを収集し、
又前記振動データとは別に圧力或いは流量センサを用い
て、機器の出力である吐出圧力や配管の流体抵抗を含め
た圧力，流量のデータ収集し、又温度センサを用いて前
記機器の軸受温度やケーシングの表面温度データ（単
点）或いはサーモグラフにて温度分布データを収集し、
又電力計や絶縁計を用いて前記機器の使用する電力量や
絶縁のデータを収集し、又音響センサを用いて、機器を
構成している部材の内部に亀裂等が発生し、進展する場
合に発生する音響のデータを収集し、又機器の運転を規
定している例えば、立ち上げ時間，稼働プロファイル時
間等の間接的な管理データから、種々の時間データを収
集し、或いは前記機器の運転や管理や保守等を規定して
いる例えばグリースの交換頻度，オイルメンテ期間等の
管理値のデータを収集できるセンサデータ或いは管理情
報とで構成していることを特徴とする機器監視・予防保
全システム。
【請求項１５】前記請求項第１，１４項の機器監視・予
防保全システムにおいて、前記機器の固有の状態変化を、少なくとも２つ以上の前
記センサからの観測・収集されるパラメータ（データ）
で決定してあることを特徴とする機器監視・予防保全シ
ステム。
【請求項１６】前記請求項第１４項の機器監視・予防保
全システムにおいて、前記機器の固有の状態変化のパラメータ（データ）を、
前記機器の構成部材やケーシングや軸受等の機器自身の
状態変化（内的な要因変化）を二次的に捕らえることの
できるセンサと、前記機器が設置環境によりその稼働状
態・動作状態が変化（外的な要因変化）する場合にそれ
らのデータを二次的に捕らえることのできるセンサとの
組合せで構成してあることを特徴とする機器監視・予防
保全システム。
【請求項１７】前記請求項第１４項の機器監視・予防保
全システムにおいて、前記機器の固有の状態変化のパラメータ（データ）を、
前記振動データを内的要因のパラメータとし、前記振動
データ以外の物理量である圧力や流量や温度等のデータ
を外的要因パラメータとして構成し、或いは前記音響セ
ンサを内的要因のパラメータとして構成してあることを
特徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項１８】前記請求項第１５項の機器監視・予防保
全システムにおいて、前記機器の外的要因パラメータとして、前記機器を制御
している機器自身の物理量のパラメータを直接収集し、
これらのデータを前記基準空間作成時並びに前記機器の
動作の状態変化データとして活用できるように構成して
あることを特徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項１９】前記請求項第１項の機器監視・予防保全
システムにおいて、前記機器の状態変化を二次的に捕らえることのできる各
種のセンサ群からの情報を前記管理機器の前記データサ
ーバ部に、前記機器単位で機器の状態変化を示したパラ
メータの情報と前記機器の保全や修理等の保全管理項目
の“列”と、その時系列的変遷を“行”単位で構成する
二次元の表形式で構成し、更に前記管理機器の前記ガイ
ダンス機能に従って、入力手段により、随時それらの項
目を編集あるいは追加や削除ができるように構成してあ
ることを特徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項２０】前記請求項第１項の機器監視・予防保全
システムにおいて、前記機器の状態変化を二次的に捕らえることのできる各
種のセンサ群からの情報を前記管理機器にロンワークス
やデバイスネット等のオープン化された通信技術によ
り、これらの情報を収集できる構成としていることを特
徴とする機器監視・予防保全システム。
【請求項２１】前記請求項第１項の機器監視・予防保全
システムにおいて、前記機器の状態変化を二次的に捕らえることのできる各
種のセンサ群からの情報を前記管理機器以外の他のシス
テムの管理機器や他の遠方の事務所の管理機器にＬＡＮ
等のネットワークを介して、前記機器の状態変化を転送
・開示できる構成としていることを特徴とする機器監視
・予防保全システム。
【請求項２２】前記請求項第１項の機器監視・予防保全
システムにおいて、前記機器の状態変化を二次的に捕らえることのできる各
種のセンサ群からの情報を前記管理機器以外の他のシス
テムの管理機器や他の遠方の事務所の管理機器にＬＡＮ
等のネットワークを介して、前記機器の状態変化を転送
・開示できる構成としていることを特徴とする機器監視
・予防保全システム。