JP2003099119A - 最適保守計画決定方法 - Google Patents
最適保守計画決定方法Info
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- JP2003099119A JP2003099119A JP2001291412A JP2001291412A JP2003099119A JP 2003099119 A JP2003099119 A JP 2003099119A JP 2001291412 A JP2001291412 A JP 2001291412A JP 2001291412 A JP2001291412 A JP 2001291412A JP 2003099119 A JP2003099119 A JP 2003099119A
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
- Y02E30/30—Nuclear fission reactors
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- Control Of Turbines (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 プラントや製品の償却期間全般にわたる保守
計画を定量的にコストの観点をいれて計画できるように
する最適保守計画決定方法を提供すること。 【解決手段】 プラントや製品を構成するユニットや部
品に関する損傷確率と保守費用に関するデータを記憶
し、プラントや製品の消却期間を特定間隔の短期保守期
間に区切り、各短期保守期間毎にその期間の終了時にお
ける前記プラントや製品を構成するユニットや部品に関
する状態を損傷確率を元に算出し、該算出結果に基づい
て前記短期保守期間の開始時の検査・補修を行うユニッ
トや部品を選定すると共に検査費用と補修費用を前記演
算手段で算出し、それを償却年度まで繰り返すことで、
保守のユニットや部品を選択すると共に保守費用を算出
するようにした。
計画を定量的にコストの観点をいれて計画できるように
する最適保守計画決定方法を提供すること。 【解決手段】 プラントや製品を構成するユニットや部
品に関する損傷確率と保守費用に関するデータを記憶
し、プラントや製品の消却期間を特定間隔の短期保守期
間に区切り、各短期保守期間毎にその期間の終了時にお
ける前記プラントや製品を構成するユニットや部品に関
する状態を損傷確率を元に算出し、該算出結果に基づい
て前記短期保守期間の開始時の検査・補修を行うユニッ
トや部品を選定すると共に検査費用と補修費用を前記演
算手段で算出し、それを償却年度まで繰り返すことで、
保守のユニットや部品を選択すると共に保守費用を算出
するようにした。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、長期にわたって保
守が必要な原子力プラントや石油プラント、化学プラン
トなどのプラントや製品の最適な保守計画の決定方法に
関するものであり、特に、長期にわたる償却期間中にど
のように保守を実施したら保守にかかる費用を軽減でき
るか、という観点で計画を立案できるようにした最適保
守計画決定方法に関するものである。
守が必要な原子力プラントや石油プラント、化学プラン
トなどのプラントや製品の最適な保守計画の決定方法に
関するものであり、特に、長期にわたる償却期間中にど
のように保守を実施したら保守にかかる費用を軽減でき
るか、という観点で計画を立案できるようにした最適保
守計画決定方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】原子力プラントや石油プラント、化学プ
ラントなどの各種プラント、及び航空機などの消却年数
の長い一部の大型製品は、故障時に周りに与える影響が
大きく、適切な保守が必要不可欠である。そのため、償
却期間中に定期的な保守点検を行い、プラントや製品を
構成する部品やユニットの寿命や疲労度合いなどを考慮
しながら、検査、補修、交換などを行うようにすること
が一般的に行われている。しかしこういった従来の定期
的な保守点検は、単純に１年、３年、５年といった一定
年毎に行うということを決めて検査を実施していたた
め、交換を近々行わなければならない部品やユニットが
あっても交換が次の定期点検まで持ち越され、その間に
故障が発生してその改修や復帰に多額の出費を迫られた
り信用を失態するなどの事態が生じることがあった。ま
た逆に、寿命が来て交換したばかりの部品やユニットが
あっても検査を実施したり、交換しなくてもよい部品や
ユニットを交換して不用な費用を掛けるといったことも
あった。
ラントなどの各種プラント、及び航空機などの消却年数
の長い一部の大型製品は、故障時に周りに与える影響が
大きく、適切な保守が必要不可欠である。そのため、償
却期間中に定期的な保守点検を行い、プラントや製品を
構成する部品やユニットの寿命や疲労度合いなどを考慮
しながら、検査、補修、交換などを行うようにすること
が一般的に行われている。しかしこういった従来の定期
的な保守点検は、単純に１年、３年、５年といった一定
年毎に行うということを決めて検査を実施していたた
め、交換を近々行わなければならない部品やユニットが
あっても交換が次の定期点検まで持ち越され、その間に
故障が発生してその改修や復帰に多額の出費を迫られた
り信用を失態するなどの事態が生じることがあった。ま
た逆に、寿命が来て交換したばかりの部品やユニットが
あっても検査を実施したり、交換しなくてもよい部品や
ユニットを交換して不用な費用を掛けるといったことも
あった。
【０００３】そのため従来から、長期にわたる償却期間
中にどのように保守を実施したら最も効果的で費用をか
けずに済むかということが問題となり、例えば特開平６
−２４１９５６号公報（以下従来技術１と称する）、特
開平８−１１５１０８号公報（以下従来技術２と称す
る）、２０００年１０月発行の”検査技術”に掲載され
た「ＲＢＩの現状と動向」（柴崎敏和氏著、以下従来技
術３と称する）などにこういった問題を解決するシステ
ムについての提案がされている。
中にどのように保守を実施したら最も効果的で費用をか
けずに済むかということが問題となり、例えば特開平６
−２４１９５６号公報（以下従来技術１と称する）、特
開平８−１１５１０８号公報（以下従来技術２と称す
る）、２０００年１０月発行の”検査技術”に掲載され
た「ＲＢＩの現状と動向」（柴崎敏和氏著、以下従来技
術３と称する）などにこういった問題を解決するシステ
ムについての提案がされている。
【０００４】このうち従来技術１は、プラントを構成す
る設備、部品、その他の構成要素に発生する異常・故障
の徴候等に伴うプラントのリスク分析を行うプラントリ
スク分析システムに関するもので、プラントの状態量か
らプラントの状態波及を推論する状態波及推論手段と、
この状態波及推論手段によって推論された推論データか
らリスク波及を評価するリスク評価手段と、これら状態
波及推論手段とリスク評価手段出力で異常原因分類を判
定し、異常処置代替え案を抽出するリスク管理手段とを
備え、複数の異常処置代替え案の中からリスク軽減効果
のある代替え案を選定し、これによってプラントのリス
ク分析時間を大幅に短縮するようにしたシステムに関す
るものである。
る設備、部品、その他の構成要素に発生する異常・故障
の徴候等に伴うプラントのリスク分析を行うプラントリ
スク分析システムに関するもので、プラントの状態量か
らプラントの状態波及を推論する状態波及推論手段と、
この状態波及推論手段によって推論された推論データか
らリスク波及を評価するリスク評価手段と、これら状態
波及推論手段とリスク評価手段出力で異常原因分類を判
定し、異常処置代替え案を抽出するリスク管理手段とを
備え、複数の異常処置代替え案の中からリスク軽減効果
のある代替え案を選定し、これによってプラントのリス
ク分析時間を大幅に短縮するようにしたシステムに関す
るものである。
【０００５】また従来技術２は、原子力プラント、化学
プラントなどを構成する各機器につき、リスク、非信頼
度、発生頻度、各重要度などからなる信頼度指標を計算
し、これに保全指標を取り入れてランク付けを行い、そ
のランクに従ってソートして表示させ、保全が効果的、
かつ、経済的に行われているか把握できるようにしたシ
ステムに関するものである。
プラントなどを構成する各機器につき、リスク、非信頼
度、発生頻度、各重要度などからなる信頼度指標を計算
し、これに保全指標を取り入れてランク付けを行い、そ
のランクに従ってソートして表示させ、保全が効果的、
かつ、経済的に行われているか把握できるようにしたシ
ステムに関するものである。
【０００６】そして従来技術３は、アメリカの原子力発
電産業や石油・石油化学産業などにおいて、プラントの
信頼性・安全性を確保しつつ無駄のない保全管理業務を
実施する方法として用いられているＲＢＩ（Ｒｉｓｋ−
Ｂａｓｅｄ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ）についての論文
で、リスクマトリクスを用いて各プロセスユニットのリ
スク順位付けを行い、リスクの高い順に例えば腐食速度
などを考慮して検査方法の周期を決定し、資産の損失、
生産の無駄を低減して少ない検査コストで保守を行える
ようにしたシステムについてのものである。
電産業や石油・石油化学産業などにおいて、プラントの
信頼性・安全性を確保しつつ無駄のない保全管理業務を
実施する方法として用いられているＲＢＩ（Ｒｉｓｋ−
Ｂａｓｅｄ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ）についての論文
で、リスクマトリクスを用いて各プロセスユニットのリ
スク順位付けを行い、リスクの高い順に例えば腐食速度
などを考慮して検査方法の周期を決定し、資産の損失、
生産の無駄を低減して少ない検査コストで保守を行える
ようにしたシステムについてのものである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながらこの従来
技術１は、故障確率から処置方法を求める方法であり、
定量的ではあるがコストの観点がなく、且つその瞬間の
判定である。また従来技術２は、コストを含めた保守の
方法ではあるが長期的な計画を提供するものではない。
そして従来技術３は、リスク、コストの観点を入れて定
量的な評価も含まれた保守計画に関するものであるが、
長期的な保守に対する検査期間等の計画が含まれていな
い。
技術１は、故障確率から処置方法を求める方法であり、
定量的ではあるがコストの観点がなく、且つその瞬間の
判定である。また従来技術２は、コストを含めた保守の
方法ではあるが長期的な計画を提供するものではない。
そして従来技術３は、リスク、コストの観点を入れて定
量的な評価も含まれた保守計画に関するものであるが、
長期的な保守に対する検査期間等の計画が含まれていな
い。
【０００８】そのため本発明においては、プラントや製
品の償却期間全般にわたる保守計画を定量的にコストの
観点をいれて計画できるようにする最適保守計画決定方
法を提供することが課題である。
品の償却期間全般にわたる保守計画を定量的にコストの
観点をいれて計画できるようにする最適保守計画決定方
法を提供することが課題である。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
請求項１に記載した発明は、プラントや製品を構成する
部品やユニットに対する保守の費用対効果を最大にする
最適保守計画決定方法であって、プラントや製品を構成
するユニットや部品に関する損傷確率と保守費用に関す
るデータを記憶手段に記憶し、前記プラントや製品の消
却期間を演算手段で特定間隔の短期保守期間に区切る第
１のステップと、該区切った短期保守期間毎にその期間
の終了時における前記プラントや製品を構成するユニッ
トや部品に関する状態を前記記憶手段に記憶した損傷確
率を元に演算手段で算出し、該算出結果に基づいて前記
短期保守期間の開始時の検査・補修を行うユニットや部
品を選定すると共に検査費用と補修費用を前記演算手段
で算出する第２のステップと、該第２のステップを償却
年度まで繰り返し、各短期保守期間毎に選択された検査
・補修を行うユニットや部品に対しする検査費用と補修
費用を合算して保守費用とする第３のステップとからな
り、第１のステップで算出された短期保守期間毎に第２
のステップでユニットや部品の状態を算出して保守対象
を選出し、第３のステップでそれを消却年度まで繰り返
すことで保守のユニットや部品を選択すると共に保守費
用を算出することを特徴とする。
請求項１に記載した発明は、プラントや製品を構成する
部品やユニットに対する保守の費用対効果を最大にする
最適保守計画決定方法であって、プラントや製品を構成
するユニットや部品に関する損傷確率と保守費用に関す
るデータを記憶手段に記憶し、前記プラントや製品の消
却期間を演算手段で特定間隔の短期保守期間に区切る第
１のステップと、該区切った短期保守期間毎にその期間
の終了時における前記プラントや製品を構成するユニッ
トや部品に関する状態を前記記憶手段に記憶した損傷確
率を元に演算手段で算出し、該算出結果に基づいて前記
短期保守期間の開始時の検査・補修を行うユニットや部
品を選定すると共に検査費用と補修費用を前記演算手段
で算出する第２のステップと、該第２のステップを償却
年度まで繰り返し、各短期保守期間毎に選択された検査
・補修を行うユニットや部品に対しする検査費用と補修
費用を合算して保守費用とする第３のステップとからな
り、第１のステップで算出された短期保守期間毎に第２
のステップでユニットや部品の状態を算出して保守対象
を選出し、第３のステップでそれを消却年度まで繰り返
すことで保守のユニットや部品を選択すると共に保守費
用を算出することを特徴とする。
【００１０】この第２のステップのように、それぞれの
短期保守期間の終了時におけるユニットや部品に関する
状態を損傷確率を元に算出することで短期保守期間終了
時のユニットや部品の状態を正確に把握することがで
き、該算出結果に基づいて前記短期保守期間の開始時の
検査・補修を行うユニットや部品を選定すると共に検査
費用と補修費用を前記演算手段で算出することにより、
正確な保守対象が選択できると共に、第３のステップで
これを償却の全期間にわたって実施するから長期にわた
る保守計画が容易に立案できる。
短期保守期間の終了時におけるユニットや部品に関する
状態を損傷確率を元に算出することで短期保守期間終了
時のユニットや部品の状態を正確に把握することがで
き、該算出結果に基づいて前記短期保守期間の開始時の
検査・補修を行うユニットや部品を選定すると共に検査
費用と補修費用を前記演算手段で算出することにより、
正確な保守対象が選択できると共に、第３のステップで
これを償却の全期間にわたって実施するから長期にわた
る保守計画が容易に立案できる。
【００１１】そして第１のステップで算出する短期保守
期間は請求項２に記載したように、前記第１のステップ
で算出する短期保守期間の特定間隔を複数用意すると共
に該複数の短期保守期間毎に前記第２のステップと第３
のステップを実施して保守費用を算出し、最も費用対効
果が大きくなる特定間隔の短期保守期間を有する保守計
画を最適な保守計画とすることを特徴とする。
期間は請求項２に記載したように、前記第１のステップ
で算出する短期保守期間の特定間隔を複数用意すると共
に該複数の短期保守期間毎に前記第２のステップと第３
のステップを実施して保守費用を算出し、最も費用対効
果が大きくなる特定間隔の短期保守期間を有する保守計
画を最適な保守計画とすることを特徴とする。
【００１２】このように特定間隔の異なる短期保守期間
を複数用意し、各短期保守期間毎に前記第２、第３のス
テップを実施して保守費用を算出することで最も費用対
効果が大きくなる特定間隔の短期保守期間を有する保守
計画を選択でき、最適な保守計画を選択することができ
る。
を複数用意し、各短期保守期間毎に前記第２、第３のス
テップを実施して保守費用を算出することで最も費用対
効果が大きくなる特定間隔の短期保守期間を有する保守
計画を選択でき、最適な保守計画を選択することができ
る。
【００１３】そして第２のステップにおける短期保守期
間終了時の前記プラントや製品を構成するユニットや部
品に関する状態の算出は、請求項３に記載したように、
前回の保守計画に基づいたユニットや部品に関する状態
を元に算出することで、短期保守期間毎にそれぞれの期
間に適した保守計画を立案することができ、最適な保守
計画を立案することができる。
間終了時の前記プラントや製品を構成するユニットや部
品に関する状態の算出は、請求項３に記載したように、
前回の保守計画に基づいたユニットや部品に関する状態
を元に算出することで、短期保守期間毎にそれぞれの期
間に適した保守計画を立案することができ、最適な保守
計画を立案することができる。
【００１４】そして同じく第２のステップで行う短期保
守期間におけるユニットや部品の選定は、請求項４に記
載したように、前記ユニットや部品の状態の確率を前記
記憶装置に記憶した損傷確率データからモンテカルロ法
により算出して立案することを特徴とする。
守期間におけるユニットや部品の選定は、請求項４に記
載したように、前記ユニットや部品の状態の確率を前記
記憶装置に記憶した損傷確率データからモンテカルロ法
により算出して立案することを特徴とする。
【００１５】このように、各短期保守期間毎に多数のユ
ニットや部品について確率的にどのような不具合が生じ
るかを算出し、かつその確率に基づいて複数の分岐が生
じる場合は、問題の解を多数の乱数を使って数値的に評
価（シミュレーション）するモンテカルロ法が有効であ
り、複雑な確率計算を容易に行うことができる。
ニットや部品について確率的にどのような不具合が生じ
るかを算出し、かつその確率に基づいて複数の分岐が生
じる場合は、問題の解を多数の乱数を使って数値的に評
価（シミュレーション）するモンテカルロ法が有効であ
り、複雑な確率計算を容易に行うことができる。
【００１６】そして、保守費用に関するデータは請求項
５に記載したように、前記プラントや製品を構成するユ
ニットや部品に関する検査の精度と、該検査に要する費
用と、補修の費用と、保守を行ったにもかかわらず不具
合が発生する確率とその改修費用とで構成することによ
り、正確な保守費用算出が可能となる。
５に記載したように、前記プラントや製品を構成するユ
ニットや部品に関する検査の精度と、該検査に要する費
用と、補修の費用と、保守を行ったにもかかわらず不具
合が発生する確率とその改修費用とで構成することによ
り、正確な保守費用算出が可能となる。
【００１７】また、短期保守期間における保守費用は請
求項６に記載したように、プラントや製品を構成する部
品やユニットのうち、検査を行った部品やユニットの検
査に要した費用と、補修を行った部品やユニットの補修
の費用と、検査、または補修を行ったにもかかわらず短
期保守期間中に不具合が発生する確率とその改修費用
と、検査も補修も行わなかった部品やユニットに不具合
が発生する確率とその改修費用とで構成することによ
り、正確な保守費用算出が可能となる。
求項６に記載したように、プラントや製品を構成する部
品やユニットのうち、検査を行った部品やユニットの検
査に要した費用と、補修を行った部品やユニットの補修
の費用と、検査、または補修を行ったにもかかわらず短
期保守期間中に不具合が発生する確率とその改修費用
と、検査も補修も行わなかった部品やユニットに不具合
が発生する確率とその改修費用とで構成することによ
り、正確な保守費用算出が可能となる。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明の実
施の形態を例示的に詳しく説明する。但し、この実施の
形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、そ
の相対配置などは、特に特定的な記載がない限りはこの
発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる
説明例に過ぎない。
施の形態を例示的に詳しく説明する。但し、この実施の
形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、そ
の相対配置などは、特に特定的な記載がない限りはこの
発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる
説明例に過ぎない。
【００１９】図１は本発明における最適保守計画決定方
法をブロック図で示したもの、図２は本発明における最
適保守計画決定方法の全体の流れを示したフロー図、図
３は図１に示した短期的最適保守決定手段５による短期
的保守計画決定方法を説明するための図、図４は短期的
保守計画決定の際に参酌する保守期待コストと被害期待
コストを説明するための図、図５は図１の長期的最適保
守決定手段７により長期的な保守計画をどのように決定
するかを説明するための図、図６は長期的な保守計画を
モンテカルロ法によって決定するための説明図、図７は
モンテカルロ法によって長期的な保守計画を決定する際
のコストを説明するための図である。
法をブロック図で示したもの、図２は本発明における最
適保守計画決定方法の全体の流れを示したフロー図、図
３は図１に示した短期的最適保守決定手段５による短期
的保守計画決定方法を説明するための図、図４は短期的
保守計画決定の際に参酌する保守期待コストと被害期待
コストを説明するための図、図５は図１の長期的最適保
守決定手段７により長期的な保守計画をどのように決定
するかを説明するための図、図６は長期的な保守計画を
モンテカルロ法によって決定するための説明図、図７は
モンテカルロ法によって長期的な保守計画を決定する際
のコストを説明するための図である。
【００２０】図１において、１は前記した各種プラント
や消却年数の長い一部の大型製品を構成するユニットや
部品の平均故障間隔時間（ＭＴＢＦ）や寿命などのデー
タを収容した部品データベース、２はこれらユニットや
部品の検査方法とそのコストについてのデータを収容し
た検査データベース、３はこれらユニットや部品を検査
した結果、補修や交換が必要となった場合のコストをそ
の補修程度に応じて算出したデータを収容した補修デー
タベースで、この補修データベース２には、例えばある
ユニットや部品の補修を行わなかったために障害や不具
合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばならなく
なった場合、その補修に要する費用、例えば部品代、補
修に行く要員の人件費、本来運転を継続していた場合に
お客が得るはずであった利益に対する補償額、そのため
に失った信用などもデータベース化されて記憶されてい
る。４乃至７はコンピュータの演算手段によって行われ
る演算をブロックで示したもので、４は各種プラントや
製品における償却期間の間、どのような間隔（短期保守
期間）で保守を実施したら良いかの仮の間隔を演算する
長期的保守期間生成手段、５は、長期的保守期間生成手
段４が仮設定した保守期間が終了（すなわち次回の保守
時点）するまでの間に、各種プラントや製品を構成する
ユニットや部品がどのような状態になるかの確率を部品
データベース１に記憶されているデータから予測し、ど
れだけの不具合が発生し、それによる損害コストがどの
程度発生するかを予測して今回の保守時点でどのような
保守をすればよいかという保守メニューを決定する短期
的最適保守決定手段、６はその短期的最適保守決定手段
５の決定した保守メニューの結果、前記長期的保守期間
生成手段４が仮設定した保守期間が経過して次回の保守
の時、これら各種プラントや製品を構成するユニットや
部品がどのような状態になるかの確率を部品データベー
ス１に記憶されているデータから予測し、その予測に基
づいて具体的な補修方法を発生する最適保守と確率に基
づく具体的補修発生手段、７はこのようにして例えば前
記長期的保守期間生成手段４が設定した１年、２年、３
年、……のそれぞれの仮保守間隔で保守を実施した結
果、総合的なコストが一番安価となる保守間隔と保守方
法を求める長期的最適保守決定手段である。
や消却年数の長い一部の大型製品を構成するユニットや
部品の平均故障間隔時間（ＭＴＢＦ）や寿命などのデー
タを収容した部品データベース、２はこれらユニットや
部品の検査方法とそのコストについてのデータを収容し
た検査データベース、３はこれらユニットや部品を検査
した結果、補修や交換が必要となった場合のコストをそ
の補修程度に応じて算出したデータを収容した補修デー
タベースで、この補修データベース２には、例えばある
ユニットや部品の補修を行わなかったために障害や不具
合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばならなく
なった場合、その補修に要する費用、例えば部品代、補
修に行く要員の人件費、本来運転を継続していた場合に
お客が得るはずであった利益に対する補償額、そのため
に失った信用などもデータベース化されて記憶されてい
る。４乃至７はコンピュータの演算手段によって行われ
る演算をブロックで示したもので、４は各種プラントや
製品における償却期間の間、どのような間隔（短期保守
期間）で保守を実施したら良いかの仮の間隔を演算する
長期的保守期間生成手段、５は、長期的保守期間生成手
段４が仮設定した保守期間が終了（すなわち次回の保守
時点）するまでの間に、各種プラントや製品を構成する
ユニットや部品がどのような状態になるかの確率を部品
データベース１に記憶されているデータから予測し、ど
れだけの不具合が発生し、それによる損害コストがどの
程度発生するかを予測して今回の保守時点でどのような
保守をすればよいかという保守メニューを決定する短期
的最適保守決定手段、６はその短期的最適保守決定手段
５の決定した保守メニューの結果、前記長期的保守期間
生成手段４が仮設定した保守期間が経過して次回の保守
の時、これら各種プラントや製品を構成するユニットや
部品がどのような状態になるかの確率を部品データベー
ス１に記憶されているデータから予測し、その予測に基
づいて具体的な補修方法を発生する最適保守と確率に基
づく具体的補修発生手段、７はこのようにして例えば前
記長期的保守期間生成手段４が設定した１年、２年、３
年、……のそれぞれの仮保守間隔で保守を実施した結
果、総合的なコストが一番安価となる保守間隔と保守方
法を求める長期的最適保守決定手段である。
【００２１】図３において、１０はプラントや製品を構
成するユニットなどの部品の集合、１１はそのうちの１
個の部品、１２１、１２２、１２３、……は、この部品
に対する検査、補修、交換などのアクションの集合で、
このうちこのアクションの集合の中に書かれたＩは検査
費用、ｑは検査精度のうち損傷検出確率を示し、ｒは同
じく検査精度のうち過指示確率を示す。Ｒは交換などの
補修費用、Ｐ‘（ｔ）は補修後の時間ｔでの停止確率、
またこのアクションの集合の外に記載されたＰ（ｔ）
は、時間ｔでの停止確率である。１３はこれらアクショ
ンの集合１２や時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）によっても
たらされる保守期待コストＭ１５と被害期待コストＤ１
６を一覧表とした期待値計算表で、このうち１５の保守
期待コストＭは、保守によって生じるこれらユニットや
部品の検査費用、及び検査の結果補修や交換が必要とな
った場合の費用、保守に派遣した要員の人件費などであ
り、１６の被害期待コストＤは、例えばあるユニットや
部品について検査は行ったが補修を行わなかったため、
障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せね
ばならなくなった場合、前記した検査費用とその補修に
要する費用、例えば部品代、補修に行く要員の人件費、
本来運転を継続していた場合にお客が得るはずであった
利益に対する補償額、そのために失った信用などであ
る。１７はこの保守期待コストＭ１５と被害期待コスト
Ｄ１６を加え合わせた値で、本発明の短期的な保守計画
ではこの（Ｍ＋Ｄ）を最小となるようにする。Ｄ’の１
４は、検査も行わなわずに放置したユニットや部品に障
害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねば
ならなくなった場合、その補修に要する費用、例えば部
品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継続してい
た場合にお客が得るはずであった利益に対する補償額、
そのために失った信用などの被害期待コストであり、１
８はこの放置した場合の被害期待コストＤ‘から被害期
待コストＤを引いて保守期待コストで割った値であり、
本発明の短期的な保守計画では、この値を最大となるよ
うにする。
成するユニットなどの部品の集合、１１はそのうちの１
個の部品、１２１、１２２、１２３、……は、この部品
に対する検査、補修、交換などのアクションの集合で、
このうちこのアクションの集合の中に書かれたＩは検査
費用、ｑは検査精度のうち損傷検出確率を示し、ｒは同
じく検査精度のうち過指示確率を示す。Ｒは交換などの
補修費用、Ｐ‘（ｔ）は補修後の時間ｔでの停止確率、
またこのアクションの集合の外に記載されたＰ（ｔ）
は、時間ｔでの停止確率である。１３はこれらアクショ
ンの集合１２や時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）によっても
たらされる保守期待コストＭ１５と被害期待コストＤ１
６を一覧表とした期待値計算表で、このうち１５の保守
期待コストＭは、保守によって生じるこれらユニットや
部品の検査費用、及び検査の結果補修や交換が必要とな
った場合の費用、保守に派遣した要員の人件費などであ
り、１６の被害期待コストＤは、例えばあるユニットや
部品について検査は行ったが補修を行わなかったため、
障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せね
ばならなくなった場合、前記した検査費用とその補修に
要する費用、例えば部品代、補修に行く要員の人件費、
本来運転を継続していた場合にお客が得るはずであった
利益に対する補償額、そのために失った信用などであ
る。１７はこの保守期待コストＭ１５と被害期待コスト
Ｄ１６を加え合わせた値で、本発明の短期的な保守計画
ではこの（Ｍ＋Ｄ）を最小となるようにする。Ｄ’の１
４は、検査も行わなわずに放置したユニットや部品に障
害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねば
ならなくなった場合、その補修に要する費用、例えば部
品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継続してい
た場合にお客が得るはずであった利益に対する補償額、
そのために失った信用などの被害期待コストであり、１
８はこの放置した場合の被害期待コストＤ‘から被害期
待コストＤを引いて保守期待コストで割った値であり、
本発明の短期的な保守計画では、この値を最大となるよ
うにする。
【００２２】図４において３０はプラントや製品、３１
は最適保守アクションにおける図３に示した各データ、
すなわち保守期待コストＭ１５、被害期待コストＤ１
６、被害期待コストＤ‘１４、保守期待コストＭ１５と
被害期待コストＤ１６を加え合わせた値（Ｍ＋Ｄ）１
７、放置した場合の被害期待コストＤ‘から被害期待コ
ストＤを引いて保守期待コストＭで割った値（Ｄ’−
Ｄ）／Ｍ１８を示す。以下この図１に示した本発明にお
ける最適保守計画決定方法のブロック図と、図２に示し
た全体の流れを示したフロー図、及び図３乃至図７を用
いて本発明を詳細に説明する。
は最適保守アクションにおける図３に示した各データ、
すなわち保守期待コストＭ１５、被害期待コストＤ１
６、被害期待コストＤ‘１４、保守期待コストＭ１５と
被害期待コストＤ１６を加え合わせた値（Ｍ＋Ｄ）１
７、放置した場合の被害期待コストＤ‘から被害期待コ
ストＤを引いて保守期待コストＭで割った値（Ｄ’−
Ｄ）／Ｍ１８を示す。以下この図１に示した本発明にお
ける最適保守計画決定方法のブロック図と、図２に示し
た全体の流れを示したフロー図、及び図３乃至図７を用
いて本発明を詳細に説明する。
【００２３】先ず本発明においては、図１における部品
データベース１に各種プラントや消却年数の長い一部の
大型製品を構成するユニットや部品の平均故障間隔時間
（ＭＴＢＦ）や寿命などの損傷確率データを、検査デー
タベース２にこれらユニットや部品の検査方法とそのコ
ストＩ、検査精度のうち損傷検出精度ｑ、必要以上の精
度を指示する過指示確率ｒなどについてのデータを、補
修データベース３にこれらユニットや部品を検査した結
果、補修や交換が必要となった場合のコストＲをその補
修程度に応じて算出したデータと補修後の時間ｔでの停
止確率Ｐ‘（ｔ）、及び、例えばあるユニットや部品に
ついて検査を行ったが補修を行わなかったために障害や
不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばなら
なくなった場合、その補修に要する前記した費用Ｄ、及
び放置したために障害や不具合が生じて定期検査時以外
に補修を実施せねばならなくなった場合の費用Ｄ’など
をデータとして記憶させる。
データベース１に各種プラントや消却年数の長い一部の
大型製品を構成するユニットや部品の平均故障間隔時間
（ＭＴＢＦ）や寿命などの損傷確率データを、検査デー
タベース２にこれらユニットや部品の検査方法とそのコ
ストＩ、検査精度のうち損傷検出精度ｑ、必要以上の精
度を指示する過指示確率ｒなどについてのデータを、補
修データベース３にこれらユニットや部品を検査した結
果、補修や交換が必要となった場合のコストＲをその補
修程度に応じて算出したデータと補修後の時間ｔでの停
止確率Ｐ‘（ｔ）、及び、例えばあるユニットや部品に
ついて検査を行ったが補修を行わなかったために障害や
不具合が生じて定期検査時以外に補修を実施せねばなら
なくなった場合、その補修に要する前記した費用Ｄ、及
び放置したために障害や不具合が生じて定期検査時以外
に補修を実施せねばならなくなった場合の費用Ｄ’など
をデータとして記憶させる。
【００２４】そして図２におけるステップＳ１０におい
て、図１の長期的保守期間生成手段４によって各種プラ
ントや製品における償却期間の間、どのような間隔で保
守を実施したら良いかの仮の間隔を設定する。この間隔
は、例えば１年毎、２年毎、３年毎など、一年ずつ間隔
を変えて自動的に設定するようにするが、図示しない入
力手段により、１年毎、１年半毎、３年毎、５年毎など
と入力するようにしても良い。
て、図１の長期的保守期間生成手段４によって各種プラ
ントや製品における償却期間の間、どのような間隔で保
守を実施したら良いかの仮の間隔を設定する。この間隔
は、例えば１年毎、２年毎、３年毎など、一年ずつ間隔
を変えて自動的に設定するようにするが、図示しない入
力手段により、１年毎、１年半毎、３年毎、５年毎など
と入力するようにしても良い。
【００２５】そして次のステップＳ１１において、図１
の短期的最適保守決定手段５、最適保守と確率に基づく
具体的補修発生手段６によって、最初の短期保守期間に
おける最適な保守計画を決定する。これは、例えば現時
点がプラントや製品の完成時点として、長期的保守期間
生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経過した次の保守
時点における最適保守アクション（部品の選定と、検
査、補修などの保守アクションの選定）と、そのアクシ
ョンによって部品が補修される確率を算出するもので、
長期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経
過したとき、プラントや製品を構成するユニットや部品
のそれぞれにどれだけの不具合が発生し、それによる損
害コストがどの程度発生するかを予測して、どのような
保守アクションを実施すればよいか（最適保守アクショ
ン）という保守メニューを決定するものである。
の短期的最適保守決定手段５、最適保守と確率に基づく
具体的補修発生手段６によって、最初の短期保守期間に
おける最適な保守計画を決定する。これは、例えば現時
点がプラントや製品の完成時点として、長期的保守期間
生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経過した次の保守
時点における最適保守アクション（部品の選定と、検
査、補修などの保守アクションの選定）と、そのアクシ
ョンによって部品が補修される確率を算出するもので、
長期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経
過したとき、プラントや製品を構成するユニットや部品
のそれぞれにどれだけの不具合が発生し、それによる損
害コストがどの程度発生するかを予測して、どのような
保守アクションを実施すればよいか（最適保守アクショ
ン）という保守メニューを決定するものである。
【００２６】すなわち図３に示したように、プラントや
製品におけるユニットや部品の集合１０に１１で示した
ような１個の部品があるとすると、この部品に対して取
り得るアクションは、何もせずに放置する、補修する、
検査を行って補修するの３種類であり、このうち補修は
さらに一部の補修と部品そのものを交換するなどに分け
られ、さらに検査を行って補修するアクションも、検査
の結果補修が必要ない場合があると共に補修については
一部の補修と部品そのもの全てを交換するなどに分かれ
る。そのためこれらのアクションのそれぞれについて、
検査費用Ｉ、検査精度のうち損傷検出確率ｑ、検査精度
のうち過指示確率ｒ、交換などの補修費用Ｒ、補修後の
時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）、時間ｔでの停止確率Ｐ
（ｔ）等を図１の部品データベース１、検査データベー
ス２、補修データベース３のデータを元に算出し、それ
によって期待値計算表１３を作成し、そしてこの期待値
計算表１３の値を元に、保守期待コストＭ１５と被害期
待コストＤ１６を算出する。なお、当然のことながら検
査せずに補修する場合、検査費用がかからないので安い
保守ができるが、客先に補修の実施を説明するためのコ
ストをプラスする場合としない場合があり、検査を実施
する場合は、想定していた部品劣化状態を更新すること
ができる。
製品におけるユニットや部品の集合１０に１１で示した
ような１個の部品があるとすると、この部品に対して取
り得るアクションは、何もせずに放置する、補修する、
検査を行って補修するの３種類であり、このうち補修は
さらに一部の補修と部品そのものを交換するなどに分け
られ、さらに検査を行って補修するアクションも、検査
の結果補修が必要ない場合があると共に補修については
一部の補修と部品そのもの全てを交換するなどに分かれ
る。そのためこれらのアクションのそれぞれについて、
検査費用Ｉ、検査精度のうち損傷検出確率ｑ、検査精度
のうち過指示確率ｒ、交換などの補修費用Ｒ、補修後の
時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）、時間ｔでの停止確率Ｐ
（ｔ）等を図１の部品データベース１、検査データベー
ス２、補修データベース３のデータを元に算出し、それ
によって期待値計算表１３を作成し、そしてこの期待値
計算表１３の値を元に、保守期待コストＭ１５と被害期
待コストＤ１６を算出する。なお、当然のことながら検
査せずに補修する場合、検査費用がかからないので安い
保守ができるが、客先に補修の実施を説明するためのコ
ストをプラスする場合としない場合があり、検査を実施
する場合は、想定していた部品劣化状態を更新すること
ができる。
【００２７】すなわち、補修する場合、一部の補修では
補修する部品の費用とその補修に要する人件費、全部交
換する場合は交換部品の費用と交換に要する人件費など
の補修費用Ｒ、補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）
などがこの期待値計算表１３にデータとして入り、さら
に検査して補修のアクションの場合はこれらの補修費用
や補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）に加えて検査
費用Ｉ、検査精度のうち損傷検出確率ｑ、検査精度のう
ち過指示確率ｒがデータとしてこの期待値計算表１３に
データとして入れられる。
補修する部品の費用とその補修に要する人件費、全部交
換する場合は交換部品の費用と交換に要する人件費など
の補修費用Ｒ、補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）
などがこの期待値計算表１３にデータとして入り、さら
に検査して補修のアクションの場合はこれらの補修費用
や補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）に加えて検査
費用Ｉ、検査精度のうち損傷検出確率ｑ、検査精度のう
ち過指示確率ｒがデータとしてこの期待値計算表１３に
データとして入れられる。
【００２８】一方、部品１１のうち放置したものについ
ては、障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実
施せねばならなくなった場合、その補修に要する費用、
例えば部品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継
続していた場合にお客が得るはずであった利益に対する
補償額、そのために失った信用などの被害期待コストＤ
‘１４が算出される。
ては、障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実
施せねばならなくなった場合、その補修に要する費用、
例えば部品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継
続していた場合にお客が得るはずであった利益に対する
補償額、そのために失った信用などの被害期待コストＤ
‘１４が算出される。
【００２９】そしてこれら保守期待コストＭ１５と被害
期待コストＤ１６、被害期待コストＤ‘１４により、１
７の（Ｍ＋Ｄ）を最小とし、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８が最
大となるアクションが選択される。（Ｍ＋Ｄ）を最小と
するということは、１つの部品で効果の大きい部品から
選ぶことを示し、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８を最大とすると
いうことは、一定保守費用で効果の大きい（効率のよ
い）部品から選ぶことを示している。そしてこれら保守
期待コストＭ１５、被害期待コストＤ１６、被害期待コ
ストＤ‘１４、（Ｍ＋Ｄ）１７、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８
が図４のように、プラントや製品３０におけるユニット
や部品の集合１０を構成する個々の部品１１における最
適保守アクション３１のデータとして記憶される。そし
て、これら個々の部品における最適保守アクション３１
内のデータのうち、保守期待コストＭ１５の総和ΣＭが
目標値より小さく、かつ、Σ（Ｍ＋Ｄ）が最小となるよ
うな保守計画が図１における短期的最適保守決定手段５
における保守計画として決定される。
期待コストＤ１６、被害期待コストＤ‘１４により、１
７の（Ｍ＋Ｄ）を最小とし、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８が最
大となるアクションが選択される。（Ｍ＋Ｄ）を最小と
するということは、１つの部品で効果の大きい部品から
選ぶことを示し、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８を最大とすると
いうことは、一定保守費用で効果の大きい（効率のよ
い）部品から選ぶことを示している。そしてこれら保守
期待コストＭ１５、被害期待コストＤ１６、被害期待コ
ストＤ‘１４、（Ｍ＋Ｄ）１７、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８
が図４のように、プラントや製品３０におけるユニット
や部品の集合１０を構成する個々の部品１１における最
適保守アクション３１のデータとして記憶される。そし
て、これら個々の部品における最適保守アクション３１
内のデータのうち、保守期待コストＭ１５の総和ΣＭが
目標値より小さく、かつ、Σ（Ｍ＋Ｄ）が最小となるよ
うな保守計画が図１における短期的最適保守決定手段５
における保守計画として決定される。
【００３０】こうして長期的保守期間生成手段４が仮設
定した保守期間Ｘが経過した時点における最適保守アク
ションが決定されたら、図２におけるステップＳ１２
で、ステップＳ１１で算出された確率に基づき、それぞ
れの部品が補修される場合を想定し、その状態に基づい
て次々回の短期的保守計画を求める。これは、上記ステ
ップＳ１１で算出された各部品の最適保守アクションが
実施されたとし、長期的保守期間生成手段４が仮設定し
た保守期間Ｘが経過して次々回の保守時点となったと
き、図１の短期的最適保守決定手段５、最適保守と確率
に基づく具体的補修発生手段６によって、次々回の保守
時点における最適保守アクション（部品の選定と、検
査、補修などの保守アクションの選定）とそのアクショ
ンによって部品が補修される確率を算出するもので、長
期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経過
したとき、プラントや製品を構成するユニットや部品の
それぞれにどれだけの不具合が発生し、それによる損害
コストがどの程度発生するかを予測して、次々回の保守
時点でどのような保守アクションを実施すればよいか
（最適保守アクション）という保守メニューを決定する
ものである。
定した保守期間Ｘが経過した時点における最適保守アク
ションが決定されたら、図２におけるステップＳ１２
で、ステップＳ１１で算出された確率に基づき、それぞ
れの部品が補修される場合を想定し、その状態に基づい
て次々回の短期的保守計画を求める。これは、上記ステ
ップＳ１１で算出された各部品の最適保守アクションが
実施されたとし、長期的保守期間生成手段４が仮設定し
た保守期間Ｘが経過して次々回の保守時点となったと
き、図１の短期的最適保守決定手段５、最適保守と確率
に基づく具体的補修発生手段６によって、次々回の保守
時点における最適保守アクション（部品の選定と、検
査、補修などの保守アクションの選定）とそのアクショ
ンによって部品が補修される確率を算出するもので、長
期的保守期間生成手段４が仮設定した保守期間Ｘが経過
したとき、プラントや製品を構成するユニットや部品の
それぞれにどれだけの不具合が発生し、それによる損害
コストがどの程度発生するかを予測して、次々回の保守
時点でどのような保守アクションを実施すればよいか
（最適保守アクション）という保守メニューを決定する
ものである。
【００３１】すなわち前記と同様、図３にのプラントや
製品におけるユニットや部品の集合１０に１１（前回と
は異なる部品とする）で示したような１個の部品がある
とすると、この部品に対して取り得るアクションは、何
もせずに放置する、補修する、検査を行って補修するの
３種類であり、これらのアクションのそれぞれについ
て、検査費用Ｉ、検査精度のうち損傷検出確率ｑ、検査
精度のうち過指示確率ｒ、交換などの補修費用Ｒ、補修
後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）、時間ｔでの停止確
率Ｐ（ｔ）等を図１の部品データベース１、検査データ
ベース２、補修データベース３のデータを元に算出し、
それによって期待値計算表１３を作成してこの期待値計
算表１３の値を元に、保守期待コストＭ１５と被害期待
コストＤ１６を算出する。
製品におけるユニットや部品の集合１０に１１（前回と
は異なる部品とする）で示したような１個の部品がある
とすると、この部品に対して取り得るアクションは、何
もせずに放置する、補修する、検査を行って補修するの
３種類であり、これらのアクションのそれぞれについ
て、検査費用Ｉ、検査精度のうち損傷検出確率ｑ、検査
精度のうち過指示確率ｒ、交換などの補修費用Ｒ、補修
後の時間ｔでの停止確率Ｐ‘（ｔ）、時間ｔでの停止確
率Ｐ（ｔ）等を図１の部品データベース１、検査データ
ベース２、補修データベース３のデータを元に算出し、
それによって期待値計算表１３を作成してこの期待値計
算表１３の値を元に、保守期待コストＭ１５と被害期待
コストＤ１６を算出する。
【００３２】一方、部品１１のうち放置したものについ
ては、障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実
施せねばならなくなった場合、その補修に要する費用、
例えば部品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継
続していた場合にお客が得るはずであった利益に対する
補償額、そのために失った信用などの被害期待コストＤ
‘１４が算出される。
ては、障害や不具合が生じて定期検査時以外に補修を実
施せねばならなくなった場合、その補修に要する費用、
例えば部品代、補修に行く要員の人件費、本来運転を継
続していた場合にお客が得るはずであった利益に対する
補償額、そのために失った信用などの被害期待コストＤ
‘１４が算出される。
【００３３】そしてこれら保守期待コストＭ１５と被害
期待コストＤ１６、被害期待コストＤ‘１４により、１
７の（Ｍ＋Ｄ）を最小とし、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８が最
大となるアクションが選択され、それが図４のように、
プラントや製品３０におけるユニットや部品の集合１０
を構成する個々の部品１１における最適保守アクション
３１のデータとして記憶される。そして、これら個々の
部品における最適保守アクション３１内のデータのう
ち、保守期待コストＭ１５の総和ΣＭが目標値より小さ
く、かつ、Σ（Ｍ＋Ｄ）が最小となるような保守計画が
図１における短期的最適保守決定手段５における保守計
画として決定される。
期待コストＤ１６、被害期待コストＤ‘１４により、１
７の（Ｍ＋Ｄ）を最小とし、（Ｄ’−Ｄ）／Ｍ１８が最
大となるアクションが選択され、それが図４のように、
プラントや製品３０におけるユニットや部品の集合１０
を構成する個々の部品１１における最適保守アクション
３１のデータとして記憶される。そして、これら個々の
部品における最適保守アクション３１内のデータのう
ち、保守期待コストＭ１５の総和ΣＭが目標値より小さ
く、かつ、Σ（Ｍ＋Ｄ）が最小となるような保守計画が
図１における短期的最適保守決定手段５における保守計
画として決定される。
【００３４】こうして次々回の保守計画も決まったら、
今度はステップＳ１３においてプラントの償却年度に達
したか否かが判定され、達していない場合はステップＳ
１２に戻って同じように次々々回の保守計画が決定さ
れ、一方ステップＳ１３において償却年度に達すると、
ステップＳ１４において償却年度に達した時の総保守コ
ストＭと損害コストＤの期待値を集計し、保守間隔Ｘで
の期待効果（ＮＰＶ：Ｎｅｔ Ｐｒｅｓｅｎｔ Ｖａｌ
ｕｅ、正味現在価値）を算出する。なおこのＮＰＶは、
価値が発生した時点（Ｔｅ）での価値（ＣＦｅ）を現在
（Ｔ０）の価値に置き直したものから、投資を行った時
点（Ｔｂ）での投資額（ＣＦｂ）を現在の価値に置き直
したものを引いたものであり、次式で算出される。 ＮＶＰ＝（ＣＦｅ）／（１−ｒ）Ｔｅ−Ｔ０−（ＣＦ
ｂ）／（１−ｒ）Ｔｂ −Ｔ０
今度はステップＳ１３においてプラントの償却年度に達
したか否かが判定され、達していない場合はステップＳ
１２に戻って同じように次々々回の保守計画が決定さ
れ、一方ステップＳ１３において償却年度に達すると、
ステップＳ１４において償却年度に達した時の総保守コ
ストＭと損害コストＤの期待値を集計し、保守間隔Ｘで
の期待効果（ＮＰＶ：Ｎｅｔ Ｐｒｅｓｅｎｔ Ｖａｌ
ｕｅ、正味現在価値）を算出する。なおこのＮＰＶは、
価値が発生した時点（Ｔｅ）での価値（ＣＦｅ）を現在
（Ｔ０）の価値に置き直したものから、投資を行った時
点（Ｔｂ）での投資額（ＣＦｂ）を現在の価値に置き直
したものを引いたものであり、次式で算出される。 ＮＶＰ＝（ＣＦｅ）／（１−ｒ）Ｔｅ−Ｔ０−（ＣＦ
ｂ）／（１−ｒ）Ｔｂ −Ｔ０
【００３５】そして次のステップＳ１５で全ての保守間
隔Ｘについて期待効果（ＮＰＶ）を求めたか否かが判定
され、現在は最初の保守間隔Ｘについて期待効果（ＮＰ
Ｖ）を求めたばかりなので処理がステップＳ１０に戻
り、次の保守間隔Ｘによって同じように保守計画が算出
され、全ての保守間隔Ｘについて期待効果（ＮＰＶ）が
求められると処理がステップＳ１６に行く。そして図１
における長期的最適保守決定手段７によって全ての保守
間隔Ｘにおける期待効果（ＮＰＶ）を比較し、最もコス
トパフォーマンスの良い保守間隔Ｘと保守方法が選択さ
れて、保守間隔Ｘによる保守計画が決定される。
隔Ｘについて期待効果（ＮＰＶ）を求めたか否かが判定
され、現在は最初の保守間隔Ｘについて期待効果（ＮＰ
Ｖ）を求めたばかりなので処理がステップＳ１０に戻
り、次の保守間隔Ｘによって同じように保守計画が算出
され、全ての保守間隔Ｘについて期待効果（ＮＰＶ）が
求められると処理がステップＳ１６に行く。そして図１
における長期的最適保守決定手段７によって全ての保守
間隔Ｘにおける期待効果（ＮＰＶ）を比較し、最もコス
トパフォーマンスの良い保守間隔Ｘと保守方法が選択さ
れて、保守間隔Ｘによる保守計画が決定される。
【００３６】以上が本発明になる最適保守計画決定方法
であるが、このうち図１における短期的最適保守決定手
段５と最適保守と確率に基づく具体的補修発生手段６に
よる短期的最適保守計画の算出は、図５に示したよう
に、非常に多くの選択肢が出現する。すなわち図５
（Ａ）に示したように、今回の最適保守アクション計算
時（すなわち現時点から保守期間Ｘ経過後の次回保守時
点における保守アクション計算時）におけるプラントや
製品３０の部品の集合１０中に、補修する部品が例えば
ａではハッチングで示した４１、４２が有り、ｂでは４
３が、ｃでは４４が有るとする。そして次回の最適保守
アクション計算時（Ｂ）（すなわち現時点から保守期間
Ｘが２回経過後の次々回保守時点における保守アクショ
ン計算時）には、ａにおいては４５が、ｂにおいては４
６が、ｃにおいては４７が保守対象となる部品集合だと
する。すると部品集合４５を有するケースａの場合、保
守対象となる部品はａ１においては４８が、ａ２におい
ては４９が、ａ３においては５０が対象となる可能性が
ある。すなわち、図５の（Ａ）におけるａ、ｂ、ｃのケ
ースにおいて、それぞれ異なった部品が次々回の保守対
象となる可能性があるわけで、本発明においては、これ
ら全てのケースに対して図３に１３で示した期待値計算
表を算出する必要があり、莫大な確率計算をする必要が
ある。
であるが、このうち図１における短期的最適保守決定手
段５と最適保守と確率に基づく具体的補修発生手段６に
よる短期的最適保守計画の算出は、図５に示したよう
に、非常に多くの選択肢が出現する。すなわち図５
（Ａ）に示したように、今回の最適保守アクション計算
時（すなわち現時点から保守期間Ｘ経過後の次回保守時
点における保守アクション計算時）におけるプラントや
製品３０の部品の集合１０中に、補修する部品が例えば
ａではハッチングで示した４１、４２が有り、ｂでは４
３が、ｃでは４４が有るとする。そして次回の最適保守
アクション計算時（Ｂ）（すなわち現時点から保守期間
Ｘが２回経過後の次々回保守時点における保守アクショ
ン計算時）には、ａにおいては４５が、ｂにおいては４
６が、ｃにおいては４７が保守対象となる部品集合だと
する。すると部品集合４５を有するケースａの場合、保
守対象となる部品はａ１においては４８が、ａ２におい
ては４９が、ａ３においては５０が対象となる可能性が
ある。すなわち、図５の（Ａ）におけるａ、ｂ、ｃのケ
ースにおいて、それぞれ異なった部品が次々回の保守対
象となる可能性があるわけで、本発明においては、これ
ら全てのケースに対して図３に１３で示した期待値計算
表を算出する必要があり、莫大な確率計算をする必要が
ある。
【００３７】そのため本発明においては、この確率計算
にモンテカルロ法を用いて計算させるようにした。すな
わちモンテカルロ法は、多数の乱数を使って問題の解を
数値的に評価（シミュレーション）する方法であり、本
発明のように多数の分岐について確率的にどのような不
具合が生じるかを算出せねばならぬ場合に有効である。
すなわち図６（Ａ）に示した実際のアクションの選択４
０において、前記した時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）、検
査精度のうちの損傷検出確率ｑ、補修後の時間ｔでの停
止確率Ｐ‘（ｔ）、停止時の補修以降の停止確率Ｐ‘’
（ｔ）、等の確率をモンテカルロ法で算出し、ケース
ａ、ｂ、ｃにおける保守効果の最も高い部品４１、４２
を含むケースａを太い矢印６０で示したように選択する
ことができ、また次回の最適保守アクション計算時
（Ｂ）では、時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）、検査精度の
うちの損傷検出確率ｑ、補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ
‘（ｔ）、停止時の補修以降の停止確率Ｐ‘’（ｔ）、
等による確率をモンテカルロ法で算出し、最適な部品集
合４５の選択と（矢印６１）、最適な部品ａ２における
４９を選ぶ（矢印６２）ことができる。
にモンテカルロ法を用いて計算させるようにした。すな
わちモンテカルロ法は、多数の乱数を使って問題の解を
数値的に評価（シミュレーション）する方法であり、本
発明のように多数の分岐について確率的にどのような不
具合が生じるかを算出せねばならぬ場合に有効である。
すなわち図６（Ａ）に示した実際のアクションの選択４
０において、前記した時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）、検
査精度のうちの損傷検出確率ｑ、補修後の時間ｔでの停
止確率Ｐ‘（ｔ）、停止時の補修以降の停止確率Ｐ‘’
（ｔ）、等の確率をモンテカルロ法で算出し、ケース
ａ、ｂ、ｃにおける保守効果の最も高い部品４１、４２
を含むケースａを太い矢印６０で示したように選択する
ことができ、また次回の最適保守アクション計算時
（Ｂ）では、時間ｔでの停止確率Ｐ（ｔ）、検査精度の
うちの損傷検出確率ｑ、補修後の時間ｔでの停止確率Ｐ
‘（ｔ）、停止時の補修以降の停止確率Ｐ‘’（ｔ）、
等による確率をモンテカルロ法で算出し、最適な部品集
合４５の選択と（矢印６１）、最適な部品ａ２における
４９を選ぶ（矢印６２）ことができる。
【００３８】また、このようにモンテカルロ法を用いて
それぞれの確率計算を行うことにより、図７に示したよ
うに保守期待コストＭ１５の総和ΣＭ、被害期待コスト
Ｄ１６の総和ΣＤ、そしてこの両者の総和Σ（Ｍ＋Ｄ）
がそれぞれ簡単に算出できる。そのため、今回の最適保
守アクション計算時（Ａ）、次回の最適保守アクション
計算時（Ｂ）、次々回の最適保守アクション計算時…
…、などにおける上記保守期待コストＭ１５の総和Σ
Ｍ、被害期待コストＤ１６の総和ΣＤ、そしてこの両者
の総和Σ（Ｍ＋Ｄ）を算出してプロットし、かつ、保守
間隔Ｘをいろいろ変化させてこれらの総和をプロットす
ることで、バラツキを考慮した平均が最小となる保守間
隔Ｘ、平均に３σを加えた値が最小となる保守間隔Ｘな
どで最適保守期間を求めることで、容易に最適保守計画
を立案することが可能となる。
それぞれの確率計算を行うことにより、図７に示したよ
うに保守期待コストＭ１５の総和ΣＭ、被害期待コスト
Ｄ１６の総和ΣＤ、そしてこの両者の総和Σ（Ｍ＋Ｄ）
がそれぞれ簡単に算出できる。そのため、今回の最適保
守アクション計算時（Ａ）、次回の最適保守アクション
計算時（Ｂ）、次々回の最適保守アクション計算時…
…、などにおける上記保守期待コストＭ１５の総和Σ
Ｍ、被害期待コストＤ１６の総和ΣＤ、そしてこの両者
の総和Σ（Ｍ＋Ｄ）を算出してプロットし、かつ、保守
間隔Ｘをいろいろ変化させてこれらの総和をプロットす
ることで、バラツキを考慮した平均が最小となる保守間
隔Ｘ、平均に３σを加えた値が最小となる保守間隔Ｘな
どで最適保守期間を求めることで、容易に最適保守計画
を立案することが可能となる。
【００３９】
【発明の効果】以上記載の如く請求項１に記載した本発
明によれば、第２のステップにおける短期保守期間の終
了時におけるユニットや部品に関する状態を、損傷確率
を元に算出することで短期保守期間終了時のユニットや
部品の状態を正確に把握することができ、該算出結果に
基づいて前記短期保守期間の開始時の検査・補修を行う
ユニットや部品を選定すると共に検査費用と補修費用を
前記演算手段で算出することができるから、それによっ
て正確な保守対象が選択できると共に、第３のステップ
でこれを償却の全期間にわたって実施するから長期にわ
たる保守計画が容易に立案できる。
明によれば、第２のステップにおける短期保守期間の終
了時におけるユニットや部品に関する状態を、損傷確率
を元に算出することで短期保守期間終了時のユニットや
部品の状態を正確に把握することができ、該算出結果に
基づいて前記短期保守期間の開始時の検査・補修を行う
ユニットや部品を選定すると共に検査費用と補修費用を
前記演算手段で算出することができるから、それによっ
て正確な保守対象が選択できると共に、第３のステップ
でこれを償却の全期間にわたって実施するから長期にわ
たる保守計画が容易に立案できる。
【００４０】そして本発明の請求項２に記載した発明に
よれば、特定間隔の異なる短期保守期間を複数用意し、
各短期保守期間毎に前記第２、第３のステップを実施し
て保守費用を算出することで最も費用対効果が大きくな
る特定間隔の短期保守期間を有する保守計画を選択で
き、最適な保守計画を選択することができる。
よれば、特定間隔の異なる短期保守期間を複数用意し、
各短期保守期間毎に前記第２、第３のステップを実施し
て保守費用を算出することで最も費用対効果が大きくな
る特定間隔の短期保守期間を有する保守計画を選択で
き、最適な保守計画を選択することができる。
【００４１】そして本発明の請求項３に記載した発明に
よれば、前回の保守計画に基づいたユニットや部品に関
する状態を元に算出することで、短期保守期間毎にそれ
ぞれの期間に適した保守計画を立案することができ、最
適な保守計画を立案することができる。
よれば、前回の保守計画に基づいたユニットや部品に関
する状態を元に算出することで、短期保守期間毎にそれ
ぞれの期間に適した保守計画を立案することができ、最
適な保守計画を立案することができる。
【００４２】そして本発明の請求項４に記載した発明に
よれば、第２のステップで行う短期保守期間におけるユ
ニットや部品の選定を、各短期保守期間毎に多数のユニ
ットや部品について確率的にどのような不具合が生じる
かをモンテカルロ法を用いて算出することで、複雑な確
率計算を容易に行うことができる。
よれば、第２のステップで行う短期保守期間におけるユ
ニットや部品の選定を、各短期保守期間毎に多数のユニ
ットや部品について確率的にどのような不具合が生じる
かをモンテカルロ法を用いて算出することで、複雑な確
率計算を容易に行うことができる。
【００４３】そして請求項５に記載した本発明によれ
ば、保守費用に関するデータを前記プラントや製品を構
成するユニットや部品に関する検査の精度と、該検査に
要する費用と、補修の費用と、保守を行ったにもかかわ
らず不具合が発生する確率とその改修費用とで構成する
ことにより、正確な保守費用算出が可能となる。
ば、保守費用に関するデータを前記プラントや製品を構
成するユニットや部品に関する検査の精度と、該検査に
要する費用と、補修の費用と、保守を行ったにもかかわ
らず不具合が発生する確率とその改修費用とで構成する
ことにより、正確な保守費用算出が可能となる。
【００４４】また請求項６に記載した本発明によれば、
短期保守期間における保守費用は、プラントや製品を構
成する部品やユニットのうち、検査を行った部品やユニ
ットの検査に要した費用と、補修を行った部品やユニッ
トの補修の費用と、検査、または補修を行ったにもかか
わらず短期保守期間中に不具合が発生する確率とその改
修費用と、検査も補修も行わなかった部品やユニットに
不具合が発生する確率とその改修費用とで構成すること
により、正確な保守費用算出が可能となる。
短期保守期間における保守費用は、プラントや製品を構
成する部品やユニットのうち、検査を行った部品やユニ
ットの検査に要した費用と、補修を行った部品やユニッ
トの補修の費用と、検査、または補修を行ったにもかか
わらず短期保守期間中に不具合が発生する確率とその改
修費用と、検査も補修も行わなかった部品やユニットに
不具合が発生する確率とその改修費用とで構成すること
により、正確な保守費用算出が可能となる。
【図１】 本発明における最適保守計画決定方法をブロ
ック図で示したものである。
ック図で示したものである。
【図２】 本発明における最適保守計画決定方法の全体
の流れを示したフロー図である。
の流れを示したフロー図である。
【図３】 短期的最適保守決定手段による短期的保守計
画決定方法を説明するための図である。
画決定方法を説明するための図である。
【図４】 短期的保守計画決定の際に参酌する保守期待
コストと被害期待コストを説明するための図である。
コストと被害期待コストを説明するための図である。
【図５】 長期的最適保守決定手段により長期的な保守
計画をどのように決定するかを説明するための図であ
る。
計画をどのように決定するかを説明するための図であ
る。
【図６】 長期的な保守計画をモンテカルロ法によって
決定するための説明図である。
決定するための説明図である。
【図７】 モンテカルロ法によって長期的な保守計画を
決定する際のコストを説明するための図である。
決定する際のコストを説明するための図である。
１ 部品データベース
２ 検査データベース
３ 補修データベース
４ 長期的保守期間生成手段
５ 短期的最適保守決定手段
６ 最適保守と確率に基づく具体的補修発生手段
７ 長期的最適保守決定手段
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 吉本 宣哉
長崎市深堀町五丁目717番１号 三菱重工
業株式会社長崎研究所内
(72)発明者 西村 宣彦
長崎市深堀町五丁目717番１号 三菱重工
業株式会社長崎研究所内
(72)発明者 小林 雅浩
長崎市飽の浦町１番１号 三菱重工業株式
会社長崎造船所内
Ｆターム(参考） 2G075 AA01 BA17 CA02 EA09 FB07
FB16 FC06 FC18 GA15 GA35
3G071 AB01 BA21 GA00 GA02 HA00
JA02
5H223 AA01 BB01 CC01 EE30
Claims (6)
- 【請求項１】 プラントや製品を構成する部品やユニッ
トに対する保守の費用対効果を最大にする最適保守計画
決定方法であって、 プラントや製品を構成するユニットや部品に関する損傷
確率と保守費用に関するデータを記憶手段に記憶し、前
記プラントや製品の消却期間を演算手段で特定間隔の短
期保守期間に区切る第１のステップと、該区切った短期
保守期間毎にその期間の終了時における前記プラントや
製品を構成するユニットや部品に関する状態を前記記憶
手段に記憶した損傷確率を元に演算手段で算出し、該算
出結果に基づいて前記短期保守期間の開始時の検査・補
修を行うユニットや部品を選定すると共に検査費用と補
修費用を前記演算手段で算出する第２のステップと、該
第２のステップを償却年度まで繰り返し、各短期保守期
間毎に選択された検査・補修を行うユニットや部品に対
する検査費用と補修費用を合算して保守費用とする第３
のステップとからなり、第１のステップで算出された短
期保守期間毎に第２のステップでユニットや部品の状態
を算出して保守対象を選出し、第３のステップでそれを
消却年度まで繰り返すことで保守のユニットや部品を選
択すると共に保守費用を算出することを特徴とする最適
保守計画決定方法。 - 【請求項２】 前記第１のステップで算出する短期保守
期間の特定間隔を複数用意すると共に該複数の短期保守
期間毎に前記第２のステップと第３のステップを実施し
て保守費用を算出し、最も費用対効果が大きくなる特定
間隔の短期保守期間を有する保守計画を最適な保守計画
とすることを特徴とする請求項１に記載した最適保守計
画決定方法。 - 【請求項３】 前記第２のステップにおける短期保守期
間終了時の前記プラントや製品を構成するユニットや部
品に関する状態の算出は、前回の保守計画に基づいたユ
ニットや部品に関する状態を元に算出することを特徴と
する請求項１または２に記載した最適保守計画決定方
法。 - 【請求項４】 前記第２のステップで行う短期保守期間
におけるユニットや部品の選定は、前記ユニットや部品
の状態の確率を前記記憶装置に記憶した損傷確率データ
からモンテカルロ法により算出して立案することを特徴
とする請求項１乃至３に記載した最適保守計画決定方
法。 - 【請求項５】 前記保守費用に関するデータは、前記プ
ラントや製品を構成するユニットや部品に関する検査の
精度と、該検査に要する費用と、補修の費用と、保守を
行ったにもかかわらず不具合が発生する確率とその改修
費用とからなることを特徴とする請求項１に記載した最
適保守計画決定方法。 - 【請求項６】 前記短期保守期間における保守費用は、
前記プラントや製品を構成する部品やユニットのうち、
検査を行った部品やユニットの検査に要した費用と、補
修を行った部品やユニットの補修の費用と、検査、また
は補修を行ったにもかかわらず短期保守期間中に不具合
が発生する確率とその改修費用と、検査も補修も行わな
かった部品やユニットに不具合が発生する確率とその改
修費用とからなることを特徴とする請求項１に記載した
最適保守計画決定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001291412A JP3556931B2 (ja) | 2001-09-25 | 2001-09-25 | 最適保守計画決定システム |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001291412A JP3556931B2 (ja) | 2001-09-25 | 2001-09-25 | 最適保守計画決定システム |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003099119A true JP2003099119A (ja) | 2003-04-04 |
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|---|---|---|---|---|
| JP2004341875A (ja) * | 2003-05-16 | 2004-12-02 | Niko Sangyo Kk | 作業時間算定システム |
| JP2005069229A (ja) * | 2003-08-22 | 2005-03-17 | General Electric Co <Ge> | タービンエンジン構成要素の保守、動作及び補修データを記録及び検索するための方法及び装置 |
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| JP5940724B1 (ja) * | 2015-11-12 | 2016-06-29 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | プラント設備の保守計画方法 |
| JP2017151901A (ja) * | 2016-02-26 | 2017-08-31 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | プラント設備の保守計画方法 |
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| WO2018180904A1 (ja) * | 2017-03-29 | 2018-10-04 | 三菱重工業株式会社 | 運転保守管理方法、プログラム、及び運転保守管理システム |
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| WO2023047814A1 (ja) * | 2021-09-24 | 2023-03-30 | 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 | 部品統合管理装置および部品統合管理方法 |
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|---|---|---|---|---|
| KR20230089583A (ko) * | 2021-12-13 | 2023-06-21 | 한국기계연구원 | 소자 검사 방법 및 이를 수행하는 소자 검사 장치 |
-
2001
- 2001-09-25 JP JP2001291412A patent/JP3556931B2/ja not_active Expired - Fee Related
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