JP2005182465A - 保守支援方法及びプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】 機器のメンテナンスの最適周期を算出でき、運用実績に基づいて経年変化以外の故障をも解析する。
【解決手段】 診断エンジン４０が、リスク評価ＤＢ２２及びリスク対策ＤＢ２１を参照し、機器毎に故障が発生した場合のリスク推定額と、機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用とを時系列に沿って算出し、リスク推定額とメンテナンス費用とを時系列に沿って加算して機器のメンテナンスの最適周期を算出する。診断エンジン４０が、機器に故障が発生した場合、機器の識別情報及び故障モードに基づいて故障診断ＤＢ２３を参照し、運用実績に基づいて経年変化以外の故障をも解析する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、機器の保守対応を支援するための保守支援方法及びプログラムに関する。
従来、電気機器や設備の保守診断方法としては、機器の種類毎に決定された点検周期に従い、機器の設置環境や劣化度合に関わらず、定期的にメンテナンスを行うＴＢＭ（Time Based Maintenance ；時間基準保全）が多く用いられている。
かかるＴＢＭの利点としては、メンテナンス計画を立て易いことが挙げられる。例えば、プラントや電気機器のメーカは、自社が納入した製品に対して保守対応期間を設け、納入からある一定の期間、交換部品の確保やメンテナンスの引受をユーザに対して保証している。保守対応期間は、製造から何年、もしくは同機種の製造中止から何年といった形式で、交換部品の供給可能期間や保守要員の対応可能期間などを理由に、メーカ主導で決定される。
一方、ＴＢＭの欠点としては、機器の設置環境が良好で劣化の度合が小さい場合でも点検を行うため、無意味に機器の稼働率が下がり、メンテナンス費用がかさむ等が挙げられる。ＴＢＭの他の欠点としては、前述とは逆の場合、すなわち、機器の設置環境が予想よりも劣悪で材料や部品の劣化が進行しやすい場合には、点検周期が長すぎて故障が頻発する可能性があることが挙げられる。これらの欠点のため、ＴＢＭは、機器の種類毎に一律に推進するのは望ましくないと考えられる。
そこで昨今、老朽化設備が増大し景気が低迷する中、機器ユーザは、プラントや機器の運用コストを最小化する方法を模索し始めている。
具体的には、機器ユーザの間では、機器毎に運転状態や劣化度合を確認して点検周期や点検項目を選定し、メンテナンスの最適化を図るＣＢＭ（Condition Based Maintenance ；状態基準保全）を志向する動きがある。
また、機器の運用リスクとメンテナンス費用のトレード・オフに着目して機器毎のライフサイクルにおける運用コストの最小化を図るＲＢＭ（Risk Based Maintenance ；リスク基準保全）も提唱されている。
すなわち、機器ユーザは、ＣＢＭやＲＢＭを利用してメンテナンス方法の最適化を図ることにより、メンテナンス回数の削減やメンテナンス周期の拡張等を行なって、ライフサイクルコストを下げると共にプラントや機器の信頼性を維持することを目指している。
なお、この出願に関連する先行技術文献情報としては、次の特許文献１〜３がある。
特許文献１は、余寿命に応じた保守管理を可能とする技術が開示されており、破壊確率に重み係数を乗じたプラントリスク推定値を越えない様に、プラント運転制限値を求めると共に、現在の余寿命と将来の余寿命予測からプラントリスク運用推定値を求める技術が述べられている（段落［０００９］〜［００１０］）。
特許文献２は、対人危険リスク、機能損失リスク、環境リスクをもとに、保全箇所のリスクを定量的に評価し、また、改造コストと故障発生時の損失コストとを計算し、過剰保全を回避する技術が開示されている（段落［０００９］及び［００３２］）。
特許文献３は、故障事象と故障要因とをマトリックスで関係付けて、精度の高い故障診断を実現する技術が開示されている（段落［０００３］）。
特開２００２−７３１５５号公報 特開２００２−１２３３１４号公報 特開平１１−１１９８２３号公報
しかしながら、以上のような保守支援方法は、メンテナンス方法の最適化を図るというものの、具体的な最適化手法が未だ確立されていない状況にある。
同様に、前述した特許文献１〜３に記載の技術はそれぞれ次のような状況にある。
特許文献１に記載の技術は、余寿命に応じた保守管理をするものであり、メンテナンス周期を最適化するものではない。
特許文献２に記載の技術は、過剰保全の回避を行なうものであるが（段落［０００７］）、基本的に計画立案段階での評価であるので（段落［００３５］）、運用実績に基づくメンテナンス方法の最適化については、保全方法／周期の見直しＳ１０がなされる（段落［００３６］）といった概要だけが述べられている。また、特許文献２に記載の技術は、経年変化による劣化を解析するものであり（段落［００１４］、［００２７］及び図５）、経年変化以外の故障の解析については具体的な記載がない。
特許文献３に記載の技術は、精度の高い故障診断を実現するものであり、メンテナンス周期を最適化するものではない。
本発明は上記実情を考慮してなされたもので、機器のメンテナンスの最適周期を算出でき、運用実績に基づいて経年変化以外の故障をも解析し得る保守支援方法及びプログラムを提供することにある。
第１の発明は、機器毎に稼動実績、故障実績及び更新実績を含む運用実績を管理するための設備保全情報に基づいて、データベース作成装置及び診断エンジンにより、当該機器の保守計画を支援するための保守支援方法であって、前記データベース作成装置が、前記設備保全情報のうち、前記稼動実績に関する少なくとも「機器の部品の単価」、「メンテナンスの人員データ」、「人件費単価データ」、「故障モード毎の設備停止損費」、及び前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」、「故障モード毎の故障発生頻度」を機器の識別情報と関連付けてリスク評価データベースを作成する工程と、前記データベース作成装置が、前記設備保全情報のうち、前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」及び前記更新実績に関する少なくとも「故障モード毎の対策方法」を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けてリスク対策データベースを作成する工程と、前記データベース作成装置が、前記設備保全情報のうち、前記機器の部品の識別情報及び故障モードに基づいて、機器の部品毎のイベントツリー解析又は故障木解析を実行し、解析結果を得る工程と、前記データベース作成装置が、この解析結果とこの解析結果における故障モード毎に、前記設備保全情報のうちの少なくとも故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けて故障診断データベースを作成する工程と、前記診断エンジンが、前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度及び前記設備停止損費に基づいて、機器毎に故障が発生した場合のリスク推定額を時系列に沿って算出する工程と、前記診断エンジンが、前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度、前記対策方法、前記機器の部品の単価、前記人員データ、及び前記人件費単価データに基づいて、前記機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用を時系列に沿って算出する工程と、前記診断エンジンが、前記リスク推定額と前記メンテナンス費用とを時系列に沿って加算し、得られた加算結果が最小になる時点をメンテナンス周期として出力する工程と、前記診断エンジンが、前記機器に故障が発生した場合、前記機器の識別情報及び故障モードに基づいて前記故障診断データベースを参照し、得られた故障原因及び／又は故障兆候現象を出力する工程と、を備えた保守支援方法である。
なお、第１の発明は、「方法」として名称を表現したが、これに限らず、「装置」、「プログラム」又は「コンピュータ読取り可能な記憶媒体」として名称を表現してもよい。
（作用）
従って、第１の発明は以上のような手段を講じたことにより、診断エンジンが、リスク評価データベース及びリスク対策データベースを参照し、機器毎に故障が発生した場合のリスク推定額と、機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用とを時系列に沿って算出し、リスク推定額とメンテナンス費用とを時系列に沿って加算することにより、機器のメンテナンスの最適周期を算出することができる。また、診断エンジンが、機器に故障が発生した場合、機器の識別情報及び故障モードに基づいて故障診断データベースを参照することにより、運用実績に基づいて経年変化以外の故障をも解析することができる。
以上説明したように本発明によれば、機器のメンテナンスの最適周期を算出でき、運用実績に基づいて経年変化以外の故障をも解析できる。
以下、本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。
図１は本発明の一実施形態に係る保守支援装置の構成を示す機能ブロック図である。この保守支援装置は、設備保全情報ＤＢ（Database；データベース）１０、診断ＤＢ２０、診断ＤＢ作成部（データベース作成装置）３０及び診断エンジン４０を備えている。なお、診断ＤＢ作成部３０及び診断エンジン４０は、互いに一体又は別体のいずれでもよく、各々がハードウェア構成とソフトウェア構成との組合せ構成により実現される。ソフトウェア構成は、診断ＤＢ作成部３０及び診断エンジン４０の機能を実現させるためのプログラムが予め記憶媒体又はネットワークから保守支援装置のコンピュータにインストールされることにより実現される。
ここで、設備保全情報ＤＢ１０は、診断ＤＢ作成部３０から読出可能な記憶装置であり、図２に示す如き、機器毎に稼動実績、故障実績及び更新実績を含む運用実績を管理するための設備保全情報が、機器の運用現場等からフィードバックされて記憶されている。
設備保全情報は、例えば、製品名、機器の機種名及び型式、機器の構成部品名及び型式、機器及び部品の稼働日、故障発生日、故障受付日、復旧日、顧客名（ユーザ名）、サイト名、機器設置環境条件（例、温湿度、腐食性ガス濃度、降下粉塵量、海塩粒子濃度、金属腐食量など）、故障モード、各故障モードの発生頻度、故障原因、故障兆候現象、平均故障間隔（ＭＴＢＦ）、平均故障寿命（ＭＴＴＦ）、対象機器及び故障モード毎のメンテナンス方法、メンテナンス所要時間、所要人数、人件費単価、顧客側の設備停止損費（単位時間当たり）、修復用部品及び材料の量と単価、を含んでいる。なお、製品名、機器の機種名及び型式、は機器の識別情報として用いられる。機器の構成部品名及び型式、は、機器の部品の識別情報として用いられる。但し、同一仕様の機器や部品が複数ある場合、機器の製造番号又はユーザが付与した識別番号などを機器の識別情報として用いる。
診断ＤＢ２０は、診断ＤＢ作成部３０及び診断エンジン４０から読出／書込可能な記憶装置であり、リスク対策ＤＢ２１、リスク評価ＤＢ２２及び故障診断ＤＢ２３を備えている。
リスク対策ＤＢ２１は、設備保全情報のうち、故障実績に関する少なくとも故障モード及び更新実績に関する少なくとも故障モード毎の対策方法、が機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けて記憶されていればよく、具体的には例えば、製品名、機種名及び型式、ユーザ名、サイト名、対象部品名及び型式、故障発生日、故障受付日、復旧日、設置環境条件、故障モード、故障原因、故障兆候現象、ＭＴＢＦ、ＭＴＴＦ、対象機器及び故障モード毎のメンテナンス方法、メンテナンス所要時間、所要人数、が記憶されている。
但し、リスク対策ＤＢ２１は、１台のＤＢとして構成される場合に限らず、例えば図３に示すように、機種ＤＢ、部品ＤＢ、使用環境ＤＢ、故障モードＤＢ、トラブル解析結果ＤＢ、対策方法ＤＢ、対策後状況ＤＢ及び対策実績ＤＢ等のＤＢ群から構成してもよい。この場合、ＤＢ群においては、図４に示すように、製品名，…，所要人数のデータがそれぞれ対応するＤＢに記憶され、各ＤＢが製品名及び／又は部品名などを介して互いに関連付けられることにより、ＤＢ群全体としてリスク対策ＤＢ２１を構成していればよい。
リスク評価ＤＢ２２は、設備保全情報のうち、稼動実績に関する少なくとも機器の部品の単価、メンテナンスの人員データ、人件費単価データ、故障モード毎の設備停止損費、及び故障実績に関する少なくとも故障モード、故障モード毎の故障発生頻度、が機器の識別情報と関連付けて記憶されていればよく、具体的には例えば、製品名、機種名及び型式、ユーザ名、サイト名、納入日、稼働日、対象部品名及び型式、故障発生日、故障受付日、復旧日、設置環境、故障モード、故障原因、故障兆候現象、ＭＴＢＦ、ＭＴＴＦ、対象機器及び故障モード毎のメンテナンス方法、メンテナンス所要時間、所要人数、人件費単価、設備停止損費、修復部品・材料量、修復部品・材料単価、が記憶されている。
但し、リスク評価ＤＢ２２は、１台のＤＢとして構成される場合に限らず、例えば図５に示すように、客先ＤＢ、使用時間ＤＢ、機種ＤＢ、部品ＤＢ、部品単価ＤＢ、在庫ＤＢ、納期ＤＢ、事象ＤＢ、発生確率ＤＢ、影響度ＤＢ、人員ＤＢ及び人件費ＤＢ等のＤＢ群から構成してもよい。この場合、前述同様に、ＤＢ群においては、図６に示すように、各データが対応するＤＢに記憶されることにより、ＤＢ群全体としてリスク評価ＤＢ２２を構成していればよい。
故障診断ＤＢ２３は、図７に示すように、機器の部品毎のイベントツリー解析（ＥＴＡ）又は故障木解析（ＦＴＡ）のいずれかの解析結果とこの解析結果における故障モード毎に、設備保全情報のうちの少なくとも故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因、が機器の識別情報（機種名）及び機器の部品の識別情報（部品名）と関連付けて記憶されている。なお、図示するように、故障モード毎にインデックス情報を設けてもよい。また、故障診断ＤＢ２３は、ＥＴＡ又はＦＴＡに限らず、故障モード影響解析（ＦＭＥＡ；Failure Mode Effect Analysis）等といった別手法による解析結果が記憶されてもよい。
なお、以上のような診断ＤＢ２０は、適宜、他のコンピュータからデータを追加及び／又は修正してもよい。例えばリスク評価ＤＢ２１内の在庫ＤＢ、納期ＤＢ、人員ＤＢは、設備保全情報以外の情報（現在の在庫個数、納期、現在の人員配置表など）も必要であるため、適宜、他のコンピュータからデータが追加及び／又は修正される。
診断ＤＢ作成部３０は、設備保全情報ＤＢ１０内の設備保全情報をデータマイニングし、信頼性解析することにより、診断ＤＢ２０を作成するものであって、具体的には、データマイニング機能３１及び信頼性解析機能３２を備えている。
データマイニング機能３１は、設備保全情報ＤＢ１０内の設備保全情報を整理し、互いに関連付けることにより、リスク対策ＤＢ２１及びリスク評価ＤＢ２２を作成する機能をもっている。
信頼性解析機能３２は、データマイニング機能３１により作成された各ＤＢ２１，２２の設備保全情報を、ＦＭＥＡ、ＦＴＡ、ＥＴＡ、故障確率統計など信頼性工学理論に基づいて信頼性解析することにより、故障診断ＤＢ２３を作成する機能をもっている。
具体的には例えば、信頼性解析機能３２は、設備保全情報のうち、機器の部品の識別情報及び故障モードに基づいて、機器の部品毎のイベントツリー解析（ＥＴＡ）又は故障木解析（ＦＴＡ）を実行し、解析結果を得る機能と、この解析結果とこの解析結果における故障モード毎に、設備保全情報のうちの少なくとも故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けて故障診断ＤＢ２３を作成する機能をもっており、これら機能を実現するため、例えば図８〜図１５に示すように、部品の展開（図９）、イベントツリー（図１０）／故障木（図１１）の解析、故障モード発生度数の分析（図１２）、累積ハザード関数の近似（図１３）、不信頼度関数（図１４）の計算、故障発生確率密度関数（図１５）の算出、といった各処理を実行可能となっている。なお、信頼性解析機能３２は、ＥＴＡ又はＦＴＡに限らず、更にＦＭＥＡ（故障モード影響解析）等といった別手法による解析を実行し、この解析結果をも故障診断ＤＢ２３等に記憶させてもよい。
診断エンジン４０は、リスク評価機能４１、リスク対策選定機能４２、リスク補正機能４３、数値シミュレーション機能４４、故障解析機能４５及びファイナンシャル計算機能４６を備えている。
リスク評価機能４１は、機器に故障が発生する前に各ＤＢ２１，２２を参照し、故障発生頻度及び設備停止損費に基づいて、図１６に示す如き、機器毎に故障が発生した場合のトータルリスク（リスク推定額）を時系列に沿って算出する機能と、各ＤＢ２１，２２を参照し、故障発生頻度、対策方法、機器の部品の単価、人員データ、及び人件費単価データに基づいて、機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用を時系列に沿って算出する機能と、トータルリスクとメンテナンス費用とを時系列に沿って加算し、得られた加算結果が最小になる時点をメンテナンス周期として出力する機能とから構成されている。
リスク対策選定機能４２は、リスク評価機能４１により出力したメンテナンス周期におけるメンテナンス費用を機器の部品毎に算出する機能と、算出した部品毎のメンテナンス費用を複数通りの組合せで合計し、複数のメンテナンス費用候補を算出する機能と、各メンテナンス費用候補のうち、１つのメンテナンス費用候補を選択して出力する機能とをもっている。なお、選択する方法としては、例えば、各メンテナンス費用候補のうち、メンテナンス周期におけるメンテナンス予算を越えない範囲で最大金額のメンテナンス費用候補を選択する方式などが使用可能となっている。
リスク補正機能４３は、機器の状態を検出するセンサ（図示せず）の出力に基づいて、図１７に一例を示すように、トータルリスクを補正するものである。なお、図１７の例は、機器の状態が良いためにトータルリスクを右側に補正した場合を示したが、この例に限らず、機器の状態が悪いためにトータルリスクを左側に補正する場合もある。
数値シミュレーション機能４４は、図１８に示すように、計算モデル回路４４ａ及びシミュレータ４４ｂを備えている。
計算モデル回路４４ａは、機器又は当該機器の部品毎に挙動をシミュレーション可能なシミュレーション機能をもっている。
シミュレータ４４ｂは、指定された機器又は当該機器の部品と故障モードとに基づいて計算モデル回路４４ａを起動し、当該故障モードの故障兆候現象を推定する機能と、推定した故障兆候現象を故障診断ＤＢ２３に書込む機能とをもっている。
故障解析機能４５は、製品名、部品名、故障名を入力すると診断ＤＢ２０に入力情報を照合し、過去の実績に基づき故障原因や故障兆候現象を検索して出力するものである。
ファイナンシャル計算機能４６は、リスク評価機能４１により算出されたトータルリスク及びメンテナンス費用を内部メモリ（図示せず）に書込む機能と、正味現在価値（ＮＰＶ：Net Present Value）法又は内部収益率（ＩＲＲ）法を用いたファイナンシャル計算モデルを起動する機能と、ファイナンシャル計算モデルに基づいて、内部メモリと予め割引率が記憶された外部機関データベース（図示せず）とを参照する機能と、参照により得られたトータルリスク、メンテナンス費用及び割引率をファイナンシャル計算モデルに設定し、機器のライフサイクルに渡る運用コストを計算するＬＣＣ（Life Cycle Cost）機能とをもっている。
次に、以上のように構成された保守支援装置の動作を述べる。
（データベース作成）
診断ＤＢ作成部３０は、設備保全情報ＤＢ１０から、診断エンジン４０におけるデータ処理に必要な所望のデータ項目を抽出し、所望のデータ形式に整理・修正する。
具体的には診断ＤＢ作成部３０は、データマイニング機能３１により、保守支援の対象とする機器の機種名及び型式、機器の構成部品名及び型式、機器及び部品の稼働日、故障発生日、故障受付日、復旧日、ユーザ名、サイト名、機器設置環境条件、故障モード、各故障モードの発生頻度、故障原因、故障兆候現象、ＭＴＢＦ、ＭＴＴＦ、対象機器及び故障モード毎のメンテナンス方法、メンテナンス所要時間、所要人数、人件費単価、顧客側の設備停止損費、修復用部品及び材料の量と単価等を設備保全情報ＤＢ１０から抽出し、図３〜図６に示すようなリスク評価ＤＢ２２及びリスク対策ＤＢ２１を作成する。
ここで、データベース作成方法としては、例えば主要キー項目を定め、図４及び図６に示すような項目毎にまとめる方式が使用可能である。作成される全てのＤＢ２１〜２３は、運用上の利便性を考え、データを追加及び／又は修正し易いリレーショナルデータベースで構築することが望ましい。
次に、診断ＤＢ作成部３０は、信頼性解析機能３２により、各ＤＢ２１，２２に基づいて、図７に示す如き、故障診断ＤＢ２３を作成する。具体的には信頼性解析機能３２は、図８に示す手順に沿ってデータベース情報を作成する。
まず、信頼性解析機能３２は、図９に示すように、対象とする機種・製品を部品に展開する。これにより、機器の構成要素が明らかになる。
次に、信頼性解析機能３２は、展開した部品のうち、主要な部品に関して故障モードや、故障モードの発生順序や因果関係を関連付けして解析し、図１０に示すようなイベントツリー（ＥＴ）又は図１１に示すような故障木（ＦＴ）を作成する。なお、故障原因を究明してリスクを管理する手法のうち、イベントツリーは原因分析型手法に適しており、故障木は進展分析型手法に適している。
次に、信頼性解析機能３２は、各ＤＢ２１，２２内のデータから故障モードを分析する。具体的には図１２に示すように、部品毎にリスク評価ＤＢ２１又はリスク対策ＤＢ２２から抽出した故障実績を故障モードで分類し、故障モード毎の発生頻度を算出する。
ここで、信頼性解析機能３２は、イベントツリー解析又は故障木解析の解析結果とこの解析結果における故障モード毎に、設備保全情報のうちの少なくとも故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けて故障診断ＤＢ２３を作成する。
続いて、信頼性解析機能３２は、得られた故障発生頻度を時系列に並べ変え、図１３に示すような累積ハザード関数をデータに基づいて作成する。ここで、累積ハザード関数は、時系列に沿った故障率λ（ｔ）を［０，ｔ］間で累積した値であり、次式のようにＨ（ｔ）で表示される。
Figure 2005182465
なお、ｔは運転時間を示しており、稼動開始日と故障発生日との間隔から求められる。また、累積ハザード関数Ｈ（ｔ）は、故障時点ｔｉの直前における残存数をＮｉとしたとき、Ｎｉが十分大きければ次式のように近似的に求めてもよい。
Figure 2005182465
また、累積ハザード関数Ｈ（ｔ）は、不信頼度Ｆ（ｔ）と次式のような関係にある。
Ｆ（ｔ）＝１−ｅｘｐ｛−Ｈ（ｔ）｝
そこで、信頼性解析機能３１は、図１４に示すような不信頼度Ｆ（ｔ）を推定し、これから信頼度関数Ｒ（ｔ）＝１−Ｆ（ｔ）を算出し、図１５に示すような故障発生確率密度関数ｆ（ｔ）を算出し、これらＦ（ｔ），Ｒ（ｔ），ｆ（ｔ）を故障診断ＤＢ２３に書込む。
次に、信頼性解析機能３２は、イベントツリー解析結果又は故障木解析結果の各ノード毎について、その事象もしくは故障が発生した場合の故障修復費用と設備停止損費とを算出し、算出結果をリスク評価ＤＢ２１に書込む。なお、故障修復費用は、例えば修復部品材料単価×修復部品材料量＋人件費単価×所要人数×所要時間として算出される。設備停止損費は、単位時間当りの設備停止損費×所要時間として算出される。
なお、信頼性解析機能３２は、設備保全情報ＤＢ１０内の設備保全情報から対象機器やシステムごとの復旧時間、メンテナンス受付リードタイム、故障時間、修理時間などの分布を算出して統計解析することにより、故障対応や品質改善などの指標データを抽出してもよい。この種の指標データは、所望のデータ内容に応じて予め信頼性解析機能３２をプログラミングしておくことにより、抽出することができる。
以上により、診断ＤＢ２０の作成が完了する。
（リスク評価）
診断エンジン４０は、以上のように作成された診断ＤＢ２０を参照し、種々の計算や判定を実行する。始めにリスク評価機能４１によるリスク評価について説明する。
診断エンジン４０は、リスク評価機能４１により、図１９に示すような故障木の各ノードに記述される個々の事象について時刻ｔにおけるリスク推定額を計算する。
個々のリスク推定額は、「故障修復費用もしくは設備停止に伴うコスト」と「不信頼度Ｆ（ｔ）」とを乗算した値である。リスク評価機能４１は、個々のリスク推定額をイベントツリー又は故障木ごとに合計し、機器毎やシステム毎のトータルリスク（合計のリスク推定額）を得る。
図１６に示すグラフにおいて、横軸はメンテナンス周期（時間間隔）を表し、縦軸は金額を表している。トータルリスクは、算出に用いた不信頼度Ｆが時間と共に増大することから、メンテナンス周期に比例して右上りに上昇する。一方、メンテナンス費用は、メンテナンス回数と共に増大するので、メンテナンス周期に比例して右下りに下降する。
リスク評価機能４１は、このトータルリスクの右上り曲線とメンテナンス費用の右下り曲線とを加算してトータルの保全コストを得る。しかる後、リスク評価機能４１は、トータルの保全コストが最小となる時期にメンテナンス周期を設定する。
但し、これに限らず、リスク評価機能４１は、トータルリスクがメンテナンス費用を上回る時期のうち、任意の時期（例、最小となる時期からｋ日後の時期など）にメンテナンス周期を設定してもよい。このようにリスク評価機能４１は、最適な点検周期や更新時期などを定量的に判定し、メンテナンス周期を設定することができる。
（リスク対策の選定）
次に、診断エンジン４０は、リスク対策選定機能４２により、リスク評価機能４１で得られた結果に基づいてリスク対策を選定する。選定は、故障木解析の階層毎の各ノードのリスクの大きさとユーザのメンテナンス予算とを勘案し、予算内で最大限の効果を奏するノードの組合せでリスク対策を選定する。
具体的にはリスク対策選定機能４２は、リスク評価機能４１により出力したメンテナンス周期におけるメンテナンス費用を機器の部品毎に算出し、この部品毎のメンテナンス費用を複数通りの組合せで合計し、複数のメンテナンス費用候補を算出する。
しかる後、リスク対策選定機能４２は、各メンテナンス費用候補のうち、１つのメンテナンス費用候補を選択して出力する。この選択の際には、例えば各メンテナンス費用候補のうち、メンテナンス周期におけるメンテナンス予算を越えない範囲で最大金額のメンテナンス費用候補を選択すればよい。
すなわち、ある故障木解析の階層のリスクが３、５、９、６、７のノードからなっている場合にメンテナンス予算が１１だとすると、予算内で遂行できるリスク対策の組み合わせは、｛３，５｝、｛３，６｝、｛９｝、｛５，６｝の４通りであるが、予算枠を最大限に生かすことの出来る組合せは｛５，６｝である。この場合、リスク対策選定機能４２は、｛５，６｝のリスクの対策方法をリスク対策ＤＢ２１から読出して出力する。
また、同様の故障木解析階層構造でメンテナンス予算が１６とすると、予算枠を最大限に生かすことの出来る組合せは｛７，９｝と｛５，６，７｝の二通りがある。このような場合、例えばユーザが各ノードに対して設定する優先度を反映して対応方法を決定してもよい。
また、リスク対策選定機能４２では、部品交換周期の適正化、定期点検周期の適正化なども行う。この場合、故障モード毎の信頼性解析機能３２で算出した故障確率密度関数ｆ（ｔ）を用い、故障確率密度ｆ（ｔ）が所定水準を越える手前で機器使用時間を決定し、部品交換推奨周期を出力する。さらに、エレベータなど時間基準保全（ＴＢＭ）が行われている機器に関しては、リスク評価機能４１で算出されたトータルの保全コストが最小となる時期をメンテナンス周期として出力する。
（リスク補正）
リスク補正機能４３は、図１７に示すように、状態基準保全（ＣＢＭ）を導入して行う。すなわち、通常の時間基準保全（ＴＢＭ）に加え、センサを有する診断システムにより、機器／部品の劣化判定基準を監視して機器／部品の状態を判断し、フィールドでの実績に基づいた故障発生確率が時間的にシフトしているか否かを確認する。
具体的には例えば、スイッチギヤの部分放電電荷量Ｑを故障判定基準とし、Ｑの最大値Ｑmaxが１００［ｐＣ］を越えるスイッチギヤを故障品と定義し、故障発生数の時間依存性から故障発生確率を求めたとする。
ここで、故障統計上、故障発生確率が増大する所定の時期の直前には、通常、各スイッチギヤの部分放電電荷量Ｑが少しづつ増大する。しかしながら、劣化の進行が遅い場合、所定の時期を過ぎても電荷量Ｑが全く増大しない。また、劣化の進行が早い場合、所定の時期よりも前に電荷量Ｑが１００［ｐＣ］付近に増大する。
これら劣化の進行が遅い又は早い場合、リスク補正機能４３は、リスクを補正する。なお、劣化の進行がばらつく要因は、部品単体の特性ばらつきの可能性や機器の設置環境のばらつきの可能性がある。そこで、リスク補正機能４３は、絶縁劣化診断システムなど状態基準保全のための診断ツールを用い、所望のタイミングで機器や部品の状態を測定し、故障確率密度関数の補正によりリスクを補正する。
なお、リスク補正機能４３は、絶縁劣化診断システムに限らず、ＨＤＤの軸受け音響診断システムや、基板やコンデンサの誘電損失tanδ測定システムなど、機器／部品に応じたＣＢＭのツールを用いてリスクを補正することができる。
（数値シミュレーション）
数値シミュレーション機能４４は、操作者の操作により、図１８に示すように、モデル規範型のシミュレータ４４ｂが機器／部品毎に計算モデル回路４４ａを選択する。
しかる後、シミュレータ４４ｂは、選択した計算モデル回路４４ａに、指定された機器又は部品に関し、回路構成モデルの入出力条件と指定された故障モードとに基づいて、故障診断ＤＢ２３から当該故障モードの故障原因を読出し、得られた故障原因に基づいて計算モデル回路４４ａを起動し、当該故障原因の故障兆候現象を推定する。
例えば、太陽電池等のエネルギー変換素子から得られる電気エネルギーとコンデンサの電力とをスイッチで切替えて負荷に供給する機器を対象とする場合、エネルギー変換素子への時系列な入力とそれに伴う時系列な負荷出力、同時に回路バランスをとるためのスイッチング動作をシミュレーション計算し、コンデンサの充放電特性の推定計算を行い、コンデンサやエネルギー変換素子の故障前の挙動を推定し、故障兆候現象を推定する。
推定された故障徴候現象は、故障診断ＤＢ２３に書込まれる。
このような数値シミュレーション機能４４によれば、フィールドでの故障実績が全くない故障モードや、新製品に対する故障解析や異常判定などを実現し、リスクを低減させることができる。
（故障解析）
故障解析機能４５は、操作者の操作により、製品名、部品名、故障モードが入力されると、診断ＤＢ２０に入力情報を照合し、過去の運用実績に基づき、故障原因や故障兆候現象を故障診断ＤＢ２３から検索して出力する。また、過去に実績がない新たな故障事象に関しては、別途、故障解析やトラブル解析の結果を診断ＤＢ２０に登録更新することにより、故障原因検索のヒット率を高めるようにする。
（ファイナンシャル計算）
ファイナンシャル計算機能４６は、リスク評価機能４１により得られたトータルリスク及びメンテナンス費用を内部メモリに書込むと、正味現在価値（ＮＰＶ）法又は内部収益率（ＩＲＲ）法を用いたファイナンシャル計算モデルを起動する。
ここで、ＮＰＶとは、現在から将来までを通して全てのキャッシュ・フローを現在の価値に置き直して考えると、全ての支出（キャッシュ・アウトフロー）の現在価値と収入（キャッシュ・インフロー）の現在価値を直接比較可能な手法である。
すなわち、資金の「収入」・「支出」を全て「現在価値」に引き直し、その合計を出せば、プラスとマイナスが相殺され、残った額が現在価値ベースの収益額になり、この収益額を指してＮＰＶ（正味現在価値）という。
ＮＰＶ＝ [キャッシュ・インフローの現在価値] ＋ [キャッシュ・アウトフローの現在価値]であり、ＮＰＶの一般式は次式に示す通りである。
Figure 2005182465
Ｃｉ ：ｉ期のキャッシュ・フロー
Ｒｉ ：ｉ期の評価に適用される割引率
なお、割引率Ｒｉとしては、政府又は保険会社等といった外部機関データベースから読出し、現実的な値とすることが望ましい。
ＮＰＶ法を用いたファイナンシャル計算モデルによれば、ライフサイクルに渡るメンテナンス費用とトータルリスクとを加算してトータルコスト（Ｃｉ）を算出したとき、トータルコストを全て現在価値に置き換えることにより、現在価値を最大にするようにメンテナンス費用やリスク対策を計画することができる。
一方、ＩＲＲ（内部収益率）をファイナンシャル計算に用いる場合は、以下の式のようになる。
Figure 2005182465
Ｃｉ ：ｉ期のキャッシュ・フロー
Ｒ ：ＩＲＲ、内部収益率
ここで、ＩＲＲ法で使用される内部収益率Ｒ（割引率に対応）は「一定の金利」であるのに対し、ＮＰＶ法の割引率Ｒｉは、期間に対応する「基準となる金利」で、期間毎に異なる。
従って、ＩＲＲは、再運用金利（収益率）を同一の値として考えており、評価するキャッシュ・フローが再運用又は再調達の市場金利の変化に対応していない。このため、ＩＲＲ法又はＮＰＶ法のいずれを用いるかはユーザの優先順位で判断すればよい。
いずれにしても、ファイナンシャル計算機能４６は、選択したファイナンシャル計算モデルに基づいて、内部メモリと外部機関データベースとを参照する。しかる後、ファイナンシャル計算機能４６は、内部メモリ内のトータルリスク、メンテナンス費用及び外部機関データベース内の割引率をファイナンシャル計算モデルに設定し、機器のライフサイクルに渡る運用コストを計算する。
上述したように本実施形態によれば、機器保全情報（フィールド寿命データ）のデータマイニングと信頼性解析で診断ＤＢ２０を作成するので、信頼性理論に基づくリスク評価で電気機器の点検・保守・更新の最適化を支援することができる。
例えば診断エンジン４０が、リスク評価ＤＢ２２及びリスク対策ＤＢ２１を参照し、機器毎に故障が発生した場合のトータルリスク（リスク推定額）と、機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用とを時系列に沿って算出し、トータルリスクとメンテナンス費用とを時系列に沿って加算することにより、機器のメンテナンスの最適周期を算出することができる。
また、診断エンジン４０が、機器に故障が発生した場合、機器の製品名や部品名といった識別情報と故障モードとに基づいて故障診断ＤＢ２３を参照することにより、運用実績に基づいて経年変化以外の故障をも解析することができる。これにより、部品や機器毎のメンテナンス方法のカスタマイズを行うことができる。
また、汎用的な装置構成により、充分なフィールド実績データを入手できれば、非常に広範囲の機器やシステムなどを対象としてリスク評価や故障診断を実現することができる。更に、リスク評価や故障診断の結果は、機器の設計者が参照することにより、製品の信頼性向上に寄与することができる。
また、診断ＤＢ２０は、リレーショナルデータベースであるため、データの修正や追加、管理などを容易に実行でき、設備保全情報の信頼性を保つことができる。なお、信頼性解析機能３２が、リスク評価ＤＢ２２及びリスク対策ＤＢ２１から対象機器やシステムの復旧時間やメンテナンス受付リードタイム、故障時間、修理時間などを算出する場合、故障やトラブルが発生した場合の復旧時間における主要因子を探索し、より迅速な対応のための改善要因を抽出することができる。
一方、診断エンジン４０においては、前述したメンテナンスの最適周期の算出に加え、以下のように種々の効果を得ることができる。例えばリスク対策選定機能４２が、メンテナンス周期における複数のメンテナンス費用候補を算出し、各メンテナンス費用候補のうち、１つのメンテナンス費用候補を選択して出力するので、ユーザのメンテナンス予算内で最大限の効果を奏するリスク対策を選定することができる。
リスク補正機能４３が、対象機器やシステムの状態を監視するセンサや診断システムの出力に従って、設備保全情報から算出したリスクをオンラインで補正する構成により、対象機器の周期的な負荷状況などに対してリスクの時系列変化が摂動するケースを算出できるため、このような摂動も勘案した上でのメンテナンスタイミングやリスク低減方法を選定することができ、機器やシステムの信頼性を向上させることができる。
数値シミュレータ機能４４が、計算モデル回路４４ａにモデル化可能な故障事象について故障兆候現象を推定する構成により、保守対象の機器に発生したことの無い故障兆候現象でもセンサ等で監視することにより、トラブルや異常発生を事前に防止することができる。
故障解析機能４５により、診断エンジンに機種名や部品名や故障名を入力すると、所望の故障現象の発生確率や発生原因、兆候現象等を迅速に推定することができる。
ファイナンシャル計算機能４６が、ファイナンシャル計算モデルと、ＬＣＣ評価機能とからなる構成により、機器の寿命だけでなくプラント寿命全体を通した長期に渡るライフサイクルコストを評価できるので、費用対効果の定量的な提示を実現させることができる。
なお、上記各実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもできる。
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
さらに、本発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記憶媒体も含まれる。
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
尚、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。
本発明の一実施形態に係る保守支援装置の構成を示す機能ブロック図である。 同実施形態における設備保全情報ＤＢの構成を示す模式図である。 同実施形態におけるリスク対策ＤＢの構成を示す模式図である。 同実施形態におけるリスク対策ＤＢの構成を示す模式図である。 同実施形態におけるリスク評価ＤＢの構成を示す模式図である。 同実施形態におけるリスク評価ＤＢの構成を示す模式図である。 同実施形態における故障診断ＤＢの構成を示す模式図である。 同実施形態における信頼性解析機能の構成を示す模式図である。 同実施形態における部品の展開を説明するための模式図である。 同実施形態におけるイベントツリーの一例を示す模式図である。 同実施形態における故障木の一例を示す模式図である。 同実施形態における故障モード発生度数の分析の一例を示す模式図である。 同実施形態における累積ハザード関数の一例を示す模式図である。 同実施形態における不信頼度関数の一例を示す模式図である。 同実施形態における故障発生確率密度関数の一例を示す模式図である。 同実施形態におけるメンテナンス周期を説明するための模式図である。 同実施形態におけるリスクの補正を説明するための模式図である。 同実施形態における数値シミュレーション機能を説明するための模式図である。 同実施形態における故障木の一例を示す模式図である。
符号の説明
１０…設備保全情報ＤＢ、２０…診断ＤＢ、２１…リスク対策ＤＢ、２２…リスク評価ＤＢ、２３…故障診断ＤＢ、３０…診断ＤＢ作成部、３１…データマイニング機能、３２…信頼性解析機能、４０…診断エンジン、４１…リスク評価機能、４２…リスク対策選定機能、４３…リスク補正機能、４４…数値シミュレーション機能、４５…故障解析機能、４６…ファイナンシャル計算機能。

Claims (11)

  1. 機器毎に稼動実績、故障実績及び更新実績を含む運用実績を管理するための設備保全情報に基づいて、データベース作成装置及び診断エンジンにより、当該機器の保守対応を支援するための保守支援方法であって、
    前記データベース作成装置が、前記設備保全情報のうち、前記稼動実績に関する少なくとも「機器の部品の単価」、「メンテナンスの人員データ」、「人件費単価データ」、「故障モード毎の設備停止損費」、及び前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」、「故障モード毎の故障発生頻度」を機器の識別情報と関連付けてリスク評価データベースを作成する工程と、
    前記データベース作成装置が、前記設備保全情報のうち、前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」及び前記更新実績に関する少なくとも「故障モード毎の対策方法」を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けてリスク対策データベースを作成する工程と、
    前記データベース作成装置が、前記設備保全情報のうち、前記機器の部品の識別情報及び故障モードに基づいて、機器の部品毎のイベントツリー解析又は故障木解析を実行し、解析結果を得る工程と、
    前記データベース作成装置が、この解析結果とこの解析結果における故障モード毎に、前記設備保全情報のうちの少なくとも故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けて故障診断データベースを作成する工程と、
    前記診断エンジンが、前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度及び前記設備停止損費に基づいて、機器毎に故障が発生した場合のリスク推定額を時系列に沿って算出する工程と、
    前記診断エンジンが、前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度、前記対策方法、前記機器の部品の単価、前記人員データ、及び前記人件費単価データに基づいて、前記機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用を時系列に沿って算出する工程と、
    前記診断エンジンが、前記リスク推定額と前記メンテナンス費用とを時系列に沿って加算し、得られた加算結果が最小になる時点をメンテナンス周期として出力する工程と、
    前記診断エンジンが、前記機器に故障が発生した場合、前記機器の識別情報及び故障モードに基づいて前記故障診断データベースを参照し、得られた故障原因及び／又は故障兆候現象を出力する工程と、
    を備えたことを特徴とする保守支援方法。
  2. 機器毎に稼動実績、故障実績及び更新実績を含む運用実績を管理するための設備保全情報に基づいて、当該機器の保守計画を支援するためのデータベース作成装置及び診断エンジンに用いられるプログラムであって、
    前記データベース作成装置のコンピュータに、
    前記設備保全情報のうち、前記稼動実績に関する少なくとも「機器の部品の単価」、「メンテナンスの人員データ」、「人件費単価データ」、「故障モード毎の設備停止損費」、及び前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」、「故障モード毎の故障発生頻度」を機器の識別情報と関連付けてリスク評価データベースを作成する機能、
    前記設備保全情報のうち、前記故障実績に関する少なくとも「故障モード」及び前記更新実績に関する少なくとも「故障モード毎の対策方法」を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けてリスク対策データベースを作成する機能、
    前記設備保全情報のうち、前記機器の部品の識別情報及び故障モードに基づいて、機器の部品毎のイベントツリー解析又は故障木解析を実行し、解析結果を得る機能、
    この解析結果とこの解析結果における故障モード毎に、前記設備保全情報のうちの少なくとも故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因を機器の識別情報及び機器の部品の識別情報と関連付けて故障診断データベースを作成する機能、
    を実現させ、
    前記診断エンジンのコンピュータに、
    前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度及び前記設備停止損費に基づいて、機器毎に故障が発生した場合のリスク推定額を時系列に沿って算出する機能、
    前記機器に故障が発生する前に前記リスク評価データベース及び前記リスク対策データベースを参照し、前記故障発生頻度、前記対策方法、前記機器の部品の単価、前記人員データ、及び前記人件費単価データに基づいて、前記機器毎に予め対策方法を実行する場合のメンテナンス費用を時系列に沿って算出する機能、
    前記リスク推定額と前記メンテナンス費用とを時系列に沿って加算し、得られた加算結果が最小になる時点をメンテナンス周期として出力する機能、
    前記機器に故障が発生した場合、前記機器の識別情報及び故障モードに基づいて前記故障診断データベースを参照し、得られた故障原因及び／又は故障兆候現象を出力する機能、
    を実現させるためのプログラム。
  3. 請求項２に記載のプログラムにおいて、
    前記設備保全情報は、
    前記機器の機種名及び型式、機器の構成部品名及び型式、機器及び部品の稼働日、故障発生日、故障受付日、復旧日、顧客名、サイト名、機器設置環境条件、故障モード、各故障モードの発生頻度、故障原因、故障兆候現象、平均故障間隔（ＭＴＢＦ）、平均故障寿命（ＭＴＴＦ）、対象機器及び故障モード毎のメンテナンス方法、メンテナンス所要時間、所要人数、人件費単価、顧客側の設備停止損費（単位時間当たり）、修復用部品及び材料の量と単価、
    を含んでいることを特徴とするプログラム。
  4. 請求項２又は請求項３に記載のプログラムにおいて、
    前記データベース作成装置のコンピュータに、
    前記作成するデータベースに応じて前記設備保全情報から必要な情報を抽出するためのデータマイニング機能、
    前記データマイニング機能部による抽出結果を用い、少なくとも故障木解析又はイベントツリー解析と故障確率統計とに基づいて、信頼性解析を行うための信頼性解析機能、
    を実現させるためのプログラム。
  5. 請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記リスク評価データベースは、
    機器毎に、各機種名、部品名、イベント又は故障名、イベント及び故障毎の発生確率密度関数と、イベント及び故障毎の設備停止損費、機種・部品の単価、在庫、納期データと、メンテナンスの人員データ、人件費データ、客先データを備えたことを特徴とするプログラム。
  6. 請求項２乃至請求項５のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記故障診断データベースは、
    機器毎に、各機種毎及び部品毎のイベントツリー解析結果又は故障木解析結果と、この解析結果における故障モード毎の故障発生頻度、故障兆候現象及び故障原因を備えたことを特徴とするプログラム。
  7. 請求項２乃至請求項６のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記リスク対策データベースは、
    機器毎に、各機種名、部品名、各機種及び各機種の構成部品、故障モード及び故障モード毎の対策方法と過去の対策実績、故障原因、使用環境、対策後の運用状況を備えたことを特徴とするプログラム。
  8. 請求項２乃至請求項７のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記診断エンジンのコンピュータに、
    前記出力したメンテナンス周期におけるメンテナンス費用を機器の部品毎に算出する機能、
    前記算出した部品毎のメンテナンス費用を複数通りの組合せで合計し、複数のメンテナンス費用候補を算出する機能、
    前記各メンテナンス費用候補のうち、前記メンテナンス周期におけるメンテナンス予算を越えない範囲で最大金額のメンテナンス費用候補を選択する機能、
    前記選択したメンテナンス費用候補を出力する機能、
    を実現させるためのプログラム。
  9. 請求項２乃至請求項８のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記診断エンジンのコンピュータに、
    機器又は当該機器の部品毎に挙動をシミュレーション可能なシミュレーション機能、
    指定された機器又は当該機器の部品と故障モードとに基づいて前記シミュレーション機能を起動し、当該故障モードの故障兆候現象を推定する機能、
    前記推定した故障兆候現象を前記故障診断データベースに書込む機能、
    を実現させるためのプログラム。
  10. 請求項２乃至請求項９のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記診断エンジンのコンピュータに、
    前記算出したリスク推定額及びメンテナンス費用をメモリに書込む機能、
    正味現在価値（ＮＰＶ）法又は内部収益率（ＩＲＲ）法を用いたファイナンシャル計算モデルを起動する機能、
    前記ファイナンシャル計算モデルに基づいて、前記メモリと予め割引率が記憶された外部機関データベースとを参照する機能、
    前記参照により得られたリスク推定額、メンテナンス費用及び割引率を前記ファイナンシャル計算モデルに設定し、機器のライフサイクルに渡る運用コストを計算する機能、
    を実現させるためのプログラム。
  11. 請求項２乃至請求項１０のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記診断エンジンのコンピュータに、
    機器の状態を検出するセンサの出力に基づいて、前記算出したリスク推定額を補正する機能、
    を実現させるためのプログラム。
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