JP2014167667A

JP2014167667A - 設備点検順位設定装置

Info

Publication number: JP2014167667A
Application number: JP2013038565A
Authority: JP
Inventors: Atsuya Shimada; 惇哉島田; Satoko Sakagami; 聡子坂上; Kazuhiro Komatsu; 一宏小松; Junji Hori; 淳二堀
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Building Solutions Corp
Priority date: 2013-02-28
Filing date: 2013-02-28
Publication date: 2014-09-11
Anticipated expiration: 2033-02-28
Also published as: JP5855036B2

Abstract

【課題】故障時期および故障に至る確率を考慮した保守点検の優先度を決定することが可能な設備点検順位設定装置を提供することを目的とする。
【解決手段】設備点検順位設定装置１は、複数の設備２から収集された故障履歴をクラスタリングした故障グループごとに、予兆発生から故障するまでの経過時間に伴って変化する故障累積確率を算出して故障累積確率分布を作成し、当該故障累積確率分布から分布特性値を抽出する分布特性値抽出部５と、分布特性値抽出部５により抽出された分布特性値を蓄積する分布特性値蓄積部６と、分布特性値蓄積部６により蓄積された分布特性値に基づいて、保守点検を行う設備の優先度を算出する優先度算出部７とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、冷熱設備などの設備から収集される故障履歴に基づいて、保守点検を行う設備の優先順位を決定する設備点検順位設定装置に関するものである。

従来から、複数の冷熱設備などの設備を、監視センタから監視する遠隔監視サービスがある。この遠隔監視サービスでは、稼動中の設備の温度、圧力等各設備の稼動の状態を示す設備状態データを、各設備から収集している。収集した設備状態データが解析され、これにより異常が検出されると、その設備に対して点検が必要と判断される。点検が必要と判断された設備に対して、点検スケジュールが作成され、保守員は点検スケジュールに基づいて点検を実施する。

近年、保守サービスの向上および作業負荷軽減のために、設備状態データに基づいて、正常状態から故障に至るまでの時間および費用等のコストに関する分析が行われている。

特許文献１では、過去の予兆発生状況および障害（異常）発生状況から、予兆発生後の経過時間に伴って変化する、障害発生確率（故障累積確率）を算出すると共に、障害の予防保守に要する予防保守コストを算出することにより、次回の予兆発生まで予防保守（点検）を延期したときの障害発生確率および予防保守コストを提示する、システム運用管理支援装置が提案されている。

特許文献２では、運転データ（設備状態データ）および使用環境データ（設置環境情報）に基づいて、経過時間ごとの正常・異常を評価するための評価判定値を算出し、評価判定値と運転時間から変動特性を算出することにより、不調（予兆）を検出してから異常であると検出するまでの異常到達時間を変動特性から推定する、空調機の異常診断システムが提案されている。

特許文献３では、正常時の設備から出力される実測センサ値（設備状態データ）に基づいて、設備の正常モデルを作成し、この正常モデルと稼動時において収集した実測センサ値との差異等により設備の故障兆候（予兆）の検出を行うことで、点検を施す設備を抽出する遠隔監視システムが提案されている。

特許文献４では、設備の過去の異常予知（予兆）データと異常箇所との対応付け情報から、異常予知データ取得時に、異常箇所およびその異常箇所における確信度を提供する保守情報提供システムが提案されている。

国際公開第２００９／１４４７８０号特開２００６−２６６６０９号公報特開２００５−１４９１３７号公報特許第３７３１１２５号公報

冷熱設備などの設備は、その設備状態データを解析し、正常状態から逸脱した場合は異常と判断される。また、設備状態データが正常範囲内であっても異常の場合よりも低く設定された閾値を超えた場合には予兆と判断される。異常の発生により設備が停止する（以下、故障と称する）と利用者は利用できなくなるため、故障による設備の停止時間を短くすることにより、保守サービスを維持する必要がある。そのため、予兆が発生した設備に対して、早い時期に高い確率で故障する設備を優先的に点検し、故障を低減することが重要である。

特許文献１では、予兆発生時に、過去の履歴から次回の予兆が発生する時点までに故障する確率を表す故障累積確率を算出することはできるが、次回の予兆発生の時期および故障する時期を算出することはできない。そのため、故障時期を考慮した設備点検順位（優先度）を設定することができない。

特許文献２では、予兆発生時に予兆が発生する前の設備状態データを分析することにより、故障する時期を算出することはできるが、予兆発生後に気温・湿度などの故障の要因となりうる傾向が変化した場合を考慮していない。そのため、予兆が発生してから故障するまでの傾向を考慮した設備点検順位を設定することができない。

特許文献３，４では、設備状態データに基づいて、現時点での予兆の発生有無および異常箇所の推定を行うことはできるが、故障時期、すなわち、故障するまでの時間間隔を算出することはできない。そのため、故障時期を考慮した設備点検順位を設定することができない。

そこで、本発明は、予兆発生時の状況に基づいて、経過時間に伴って変化する故障累積確率分布の分布特性を利用することにより、故障時期および故障に至る確率を考慮した保守点検を行う設備の優先度を決定することが可能な設備点検順位設定装置を提供することを目的とする。

本発明に係る設備点検順位設定装置は、複数の設備から収集された故障履歴に関して、予兆発生状況および設置環境の条件が類似する故障履歴ごとに、予兆発生から故障するまでの経過時間に伴って変化する故障累積確率を算出して故障累積確率分布を作成し、当該故障累積確率分布から分布特性値を抽出する分布特性値抽出部と、前記分布特性値抽出部により抽出された分布特性値を蓄積する分布特性値蓄積部と、前記分布特性値蓄積部により蓄積された前記分布特性値に基づいて、保守点検を行う設備の優先度を算出する優先度算出部とを備えたものである。

本発明によれば、設備点検順位設定装置は、複数の設備から収集された故障履歴に関して、予兆発生状況および設置環境の条件が類似する故障履歴ごとに、予兆発生から故障するまでの経過時間に伴って変化する故障累積確率を算出して故障累積確率分布を作成し、当該故障累積確率分布から分布特性値を抽出する分布特性値抽出部と、分布特性値抽出部により抽出された分布特性値を蓄積する分布特性値蓄積部と、分布特性値蓄積部により蓄積された分布特性値に基づいて、保守点検を行う設備の優先度を算出する優先度算出部とを備えた。

したがって、予兆発生時の状況に基づいて作成した故障累積確率の故障累積確率分布から各故障累積確率分布における分布特性値を考慮することにより、時々刻々と変化する故障累積確率を反映させることができ、故障時期および故障に至る確率を考慮した保守点検を行う設備の優先度を決定することができる。

実施の形態１に係る設備点検順位設定装置と冷熱設備の構成図である。故障履歴データベースに蓄積される故障履歴の一例を示す図である。分布特性値抽出部の動作を示すフローチャートである。クラスタリングの手法である決定木の一例を示す図である。故障履歴のクラスタリング結果を示す図である。分布特性値の抽出のための故障累積確率分布を示すグラフである。分布特性値蓄積部に蓄積される分布特性値の一例を示す図である。優先度算出部の動作を示すフローチャートである。故障累積確率と傾きの２つの分布特性を用いた２次元空間分布の一例を示す図である。実施の形態２に係る設備点検順位設定装置の優先度算出部の動作を示すフローチャートである。実施の形態２に係る設備点検順位設定装置において、故障累積確率と傾きの２つの分布特性を用いた２次元空間分布の一例を示す図である。実施の形態３に係る設備点検順位設定装置の優先度算出部の動作を示すフローチャートである。実施の形態３に係る設備点検順位設定装置において、故障累積確率と傾きの２つの分布特性を用いた２次元空間分布の一例を示す図である。実施の形態４に係る設備点検順位設定装置と冷熱設備の構成図である。

＜実施の形態１＞
本発明の実施の形態１について、図面を用いて以下に説明する。図１は、実施の形態１に係る設備点検順位設定装置１と冷熱設備２ａ，２ｂ，２ｃの構成図である。図１に示すように、設備点検順位設定装置１には、複数の契約先施設に設置された複数の冷熱設備２ａ，２ｂ，２ｃ（設備）が、稼動履歴受信部３と故障履歴データベース４とを介して接続されている。

設備点検順位設定装置１、稼動履歴受信部３および故障履歴データベース４は、例えば監視センタに設置されている。稼動履歴受信部３は、冷熱設備２ａ，２ｂ，２ｃ（以下、単に「設備２」と称す）から設備状態を示す設備状態データを受信し、受信した設備状態データを集計して、異常が発生したときの設備状態データを故障履歴として故障履歴データベース４に蓄積する。なお、設備状態データを受信して故障履歴データベース４に蓄積する方法としては、設備２の制御装置（図示省略）に搭載された通信ソフトウェアにより、電話回線およびインターネット回線を経由してオンラインで送信する方法などがある。

図２は、故障履歴データベース４に蓄積される故障履歴の一例を示す図である。図２に示すように、故障履歴データベース４に蓄積される故障履歴は、設備の予兆が発生してから、その設備２が故障するまでの故障時間間隔の他に、設置環境情報および発生状況情報を含む。ここで、異常とは、設備状態データが正常状態から逸脱した場合をいう。また、予兆とは、設備状態データが正常範囲内であっても異常の場合よりも低く設定された閾値を超えた場合をいう。

設置環境情報は、設備２の仕様および設置場所に関する情報であり、設備番号フィールド、建物番号フィールド、据付先住所フィールド、据付開始日フィールド、型名フィールド、設置方向フィールドなどを含む。発生状況情報は、予兆および異常が発生したときの発生状況に関する情報であり、予兆発生日フィールド、予兆内容フィールド、気温フィールド、湿度フィールド、異常発生日フィールド、異常内容フィールドなどを含む。

次に、分布特性値抽出部５の動作について説明する。図３は、分布特性値抽出部５の動作を示すフローチャートである。図３に示すように、分布特性値抽出部５は、故障履歴データベース４から故障時間間隔を取得し（ステップＳ１）、設置環境情報を取得し（ステップＳ２）、発生状況情報を取得する（ステップＳ３）。次に、分布特性値抽出部５は、取得した発生状況情報および設置環境情報において、予め定められた条件が類似する故障履歴ごとにクラスタリングを行う（ステップＳ４）。分布特性値抽出部５は、ステップＳ４にてクラスタリングした故障履歴のグループ（以下、故障グループと称す）ごとに、取得した故障時間間隔を用いて故障累積確率分布を作成する（ステップＳ５）。分布特性値抽出部５は、ステップＳ５にて作成した故障累積確率分布に基づいて、分布特性値を抽出する（ステップＳ６）。

次に、図３のステップＳ４における、故障履歴のクラスタリングについて説明する。上記のように、分布特性抽出部５は、設置環境情報および発生状況情報を用いることによりクラスタリングを行う。クラスタリングにおいては、例えば、決定木などの分類手法を用いることにより、故障履歴のグループ分けが行われる。

図４は、クラスタリングの手法である決定木の一例を示す図である。図４は、予め定められた条件として気温と湿度を用いた場合の一例であり、故障履歴を気温と湿度でクラスタリングした場合の決定木を示す。決定木により、気温が２０℃より高いか低いか、湿度が８０％より高いか低いかで分類を行うことにより、故障履歴が４グループ（故障グループ１〜４）に分類される。図５は、気温および湿度による故障履歴のクラスタリング結果を示す図である。図５に示す各点はそれぞれの故障履歴を示しており、これらの故障履歴が各グループ（故障グループ１〜４）ごとに分類されている。なお、クラスタリングの属性、属性数、基準値、クラスタ数は上記例に限らず、設備番号および予兆内容など、故障履歴に含まれる情報、あるいは故障履歴に含まれる情報と当該設備に関する他の情報を組み合わせて得られる情報によって分類してもよい。また、クラスタリングの手法としてはNN（Nearest Neighbor）法などを用いて決定してもよい。

次に、図３のステップＳ５における、故障累積確率分布の作成について説明する。ある故障グループにおける故障累積確率を、予兆発生後、時間t以内に故障する確率P(t)として定義する。ある故障グループに含まれる全ての故障履歴数に対する時刻xでの故障履歴数の割合をp(x)として、故障累積確率を以下の数式で求める。

次に、図３のステップＳ６における、分布特性値の抽出について説明する。図６は、分布特性値の抽出のための故障累積確率分布を示すグラフであり、ある故障グループについて作成した故障累積確率分布を示すグラフである。

分布特性値の一例として、予兆が発生してからt₃時間（例えば６時間）経過した時点での故障累積確率のように一定時間経過した時点での故障累積確率b、予兆が発生してからt_１時間経過した時点における故障累積確率の立ち上がり度（傾き）、故障累積確率の上昇率が初めてk％以下になるなどの特徴的な上昇がみられなくなる時間（収束時間）t₂、その収束時間における故障累積確率a、故障グループごとの故障件数、故障グループごとの故障件数の順位などがある。

分布特性値抽出部５で抽出された分布特性値は分布特性値蓄積部６に蓄積される。図７は、分布特性値蓄積部６に蓄積される分布特性値の一例を示す図である。分布特性値蓄積部６には故障グループ１〜４ごとにＳ６で抽出した複数の分布特性の分布特性値が蓄積されており、複数の分布特性としては、故障累積確率フィールド、傾きフィールド、収束時間フィールド、収束時間における故障累積確率フィールドなどが含まれる。

次に、優先度算出部７の動作について説明する。図８は、優先度算出部７の動作を示すフローチャートである。図８に示すように、優先度算出部７は分布特性値蓄積部６から取得した各分布特性値に基づいて正規化を行う（ステップＳ１１）。例えば、正規化前の分布特性値をα、分布特性値の最大値をmax、最小値をminとすると、正規化後のα’は、以下の式で求められる。そのときに、α’に対して分布特性値ごとに定めた係数をかけることにより、分布特性値ごとに重みづけをおこなってもよい。

次に、正規化した複数の分布特性に基づいて、多次元空間分布を作成する（ステップＳ１２）。次に多次元空間分布上の特徴に基づいて区分けを行うことにより、優先度を算出する（ステップＳ１３）。

図８のステップＳ１３における、優先度の算出方法について説明する。図９は、故障累積確率と傾きの２つの分布特性を用いた２次元空間分布の一例を示す図である。図９に示すように、複数の分布特性のうち、一例として故障累積確率と傾きの２つの分布特性を用いた２次元空間分布を示しており、プロットされた点は図３のステップＳ４でクラスタリングされた故障グループ１〜４の分布特性を示す。優先度算出部７は、２次元空間上における原点（予め定められた位置）からの距離、すなわち、２次元空間上にプロットされた点の位置に基づいて優先度を算出する。優先度算出部７は、例えば２次元空間上に一定間隔で区分けを行い、各区分けに対して優先度を設定する。そして、優先度算出部７は、各分布特性についてどの区分けに分類されるかを算出することで、故障履歴ごとに優先度を算出する。

以上のように、実施の形態１に係る設備点検順位設定装置１は、複数の設備２から収集された故障履歴に関して、予兆発生状況および設置環境の条件が類似する故障履歴ごとに、予兆発生から故障するまでの経過時間に伴って変化する故障累積確率を算出して故障累積確率分布を作成し、当該故障累積確率分布から分布特性値を抽出する分布特性値抽出部５と、分布特性値抽出部５により抽出された分布特性値を蓄積する分布特性値蓄積部６と、分布特性値蓄積部６により蓄積された分布特性値に基づいて、保守点検を行う設備の優先度を算出する優先度算出部７とを備えた。

したがって、予兆発生時の状況に基づいて作成した故障累積確率の故障累積確率分布から各故障累積確率分布における分布特性値を考慮することにより、時々刻々と変化する故障累積確率を反映させることができ、故障時期および故障に至る確率を考慮した保守点検を行う設備２の優先度を決定することができる。故障しやすい設備２から点検順位を設定することで、効率的に点検を行うことができ、故障を低減させることが可能となり、ひいては設備２の長期使用が可能となる。

分布特性値抽出部５は、一定時間経過した時点での故障累積確率、故障累積確率の傾き、故障累積確率の収束時間、収束時間における故障累積確率のうち、少なくとも２以上の分布特性の分布特性値を抽出するため、故障する可能性の高さと故障しやすい時期など故障するまでの傾向を考慮した保守点検が可能になる。

優先度算出部７は、分布特性値に基づいて多次元空間分布を作成し、多次元空間分布上における原点からの距離、すなわち、多次元空間分布上の位置に基づいて優先度を算出するため、各分布特性値を総合的に考慮した保守点検を行う設備２の優先度を決定することができる。

また、優先度算出部７は、分布特性値抽出部５により抽出された分布特性値の範囲に基づいて正規化を行うため、各分布特性値による偏りの影響を排除することができる。

＜実施の形態２＞
次に、実施の形態２に係る設備点検順位設定装置１について説明する。図１０は、実施の形態２に係る設備点検順位設定装置１の優先度算出部７の動作を示すフローチャートであり、図１１は、実施の形態２に係る設備点検順位設定装置１において、故障累積確率と傾きの２つの分布特性を用いた２次元空間分布の一例を示す図である。なお、実施の形態２において、実施の形態１で説明したものと同一の構成要素については同一符号を付して説明は省略する。

実施の形態２に係る設備点検順位設定装置１は、実施の形態１に係る設備点検順位設定装置１の構成と同様であり、分布特性抽出部５と、分布特性蓄積部６と、優先度算出部７とを備えている。実施の形態２においては、優先度算出部７の動作が実施の形態１の場合と異なる。

優先度算出部７の動作について説明する。図１０に示すように、優先度算出部７は、分布特性値蓄積部６から故障グループごとに複数の分布特性に基づいて多次元空間分布を作成する（ステップＳ２１）。ここで、図８のＳ１１と同様に正規化を行ってもよい。次に、Ｓ２１にて作成した多次元空間分布の中から１点を代表点として抽出する（ステップＳ２２）。代表点（予め定められた位置）からの距離が長いほど優先度を高く設定することにより優先度を算出する（ステップＳ２３）。

次にステップＳ２２における、代表点の抽出方法について説明する。図１１は、故障グループごとの分布特性における重心を代表点とした場合の抽出方法を示し、複数の分布特性のうち、一例として故障累積確率と傾きの２つの分布特性を用いた２次元空間分布を示しており、プロットされた点は故障グループごとの分布特性値を示す。故障グループiにおける故障累積確率と傾きの値を(xi,yi)とすると、重心(X,Y)は以下の式で求められる。ただし、nは故障グループの数を示す。

図１１に示すように、代表点３０は算出された重心を示し、優先度算出部７は、ステップＳ２３で各故障グループに対して代表点３０からの距離を算出する。優先度は、代表点３０からの距離の長さを指標とし、距離が長いほど優先度を高く設定することにより優先度を算出する。その他にも、各故障グループに対し、EM（Expectation Maximization）アルゴリズムおよび自己組織化マップ（SOM：Self-Organizing Map）などの統計的手法を利用することにより複数のグループに分類し、そのグループ内で代表点を抽出し、優先度を算出してもよい。

以上のように、実施の形態２に係る設備点検順位設定装置１では、優先度算出部７は、多次元空間分布上の１点を代表点３０として抽出し、代表点３０からの距離に基づいて、優先度を決定するため、特異な特徴を示す故障履歴が収集された設備２に対して、優先的に保守点検を行うことができる。

＜実施の形態３＞
次に、実施の形態３に係る設備点検順位設定装置１について説明する。図１２は、実施の形態３に係る設備点検順位設定装置１の優先度算出部７の動作を示すフローチャートであり、図１３は、実施の形態３に係る設備点検順位設定装置１において、故障累積確率と傾きの２つの分布特性を用いた２次元空間分布の一例を示す図である。なお、実施の形態３において、実施の形態１，２で説明したものと同一の構成要素については同一符号を付して説明は省略する。

実施の形態３に係る設備点検順位設定装置１は、実施の形態１に係る設備点検順位設定装置１の構成と同様であり、分布特性抽出部５と、分布特性蓄積部６と、優先度算出部７とを備えている。実施の形態３においては、優先度算出部７の動作が実施の形態１，２の場合と異なる。

優先度算出部７の動作について説明する。図１２に示すように、優先度算出部７は、分布特性値蓄積部６から故障グループごとに複数の分布特性に基づいて多次元空間分布を作成する（ステップＳ３１）。ここで、図８のＳ１１と同様に正規化を行ってもよい。優先度算出部７は、多次元空間分布上の全ての分布特性値に対する最も優先度が高い位置ベクトル（以下、最高値ベクトルと称す）を設定する（ステップＳ３２）。優先度算出部７は、ステップＳ３２で設定した最高値ベクトル（予め定められた位置）との距離を算出し、距離が小さいほど優先度が高くなるように設定することにより優先度を算出する（ステップＳ３３）。

次に、ステップＳ３２における、最高値ベクトルの設定方法について説明する。図１３は、複数の分布特性のうち、一例として故障累積確率と傾きの２つの分布特性を用いた２次元空間分布を示しており、プロットされた点は故障グループごとの分布特性値を示す。最高値ベクトル３２は故障累積確率および傾きの最大値を示し、予兆が発生してから故障するまでの時間が最も短く、かつ、故障する可能性が最も高いことを表している。例えば、ある故障履歴の値を故障累積確率rateと傾きslopeとし、最高値ベクトルを故障累積確率Mrateと傾きMslopeとすると、距離は以下の式で求められる。優先度算出部７で正規化を行った場合は、最高値ベクトル(1,1)、Mrate=1、Mslope=1となる。

優先度算出部７は、算出された距離の長さを優先度の指標とし、距離が小さいほど優先度が高くなるように設定することにより優先度を算出する。

したがって、実施の形態３に係る設備点検順位設定装置１では、優先度算出部７は、多次元空間分布上の全ての分布特性値に対する優先度が最も高くなる最高値ベクトル３２を決定し、最高値ベクトル３２との距離に基づいて優先度を算出するため、故障グループごとに全ての分布特性値のうちの優先度が高い故障履歴が収集された設備２から優先的に保守点検することができる。

＜実施の形態４＞
次に、実施の形態４に係る設備点検順位設定装置１Ａについて説明する。図１４は、実施の形態４に係る設備点検順位設定装置１Ａと冷熱設備２ａ，２ｂ，２ｃの構成図である。なお、実施の形態４において、実施の形態１〜３で説明したものと同一の構成要素については同一符号を付して説明は省略する。

実施の形態４に係る設備点検順位設定装置１Ａは、実施の形態１に係る設備点検順位設定装置１の構成に対して、出動限界時間算出部８をさらに備えている。出動限界時間算出部８は、優先度算出部７により算出された優先度に基づいて出動限界時間を算出する。ここで、出動限界時間とは、保守員を出動させなければ設備２が故障する限界の時間のことである。

出動限界時間算出部８について詳細に説明する。出動限界時間算出部８は、優先度算出部７における最高値ベクトルからの距離を利用し、例えば、数４における最高値ベクトルからの距離において、距離が0の場合は優先度が最も高く、そのときの出動限界時間をt1、距離がSQRT(Mrate²+Mslope²)の場合は優先度が最も低く、そのときの出動限界時間をt2とそれぞれ対応付けることにより、出動限界時間を以下の式に示す距離Dの指数関数で求める。なお、SQRTは平方根を表す。また、出動限界時間は指数関数の他に、一次関数などの関数を用いて算出してもよい。

以上のように、実施の形態４に係る設備点検順位設定装置１Ａでは、出動限界時間算出部８は、優先度算出部７により算出された優先度に基づいて出動限界時間を算出するため、算出された出動限界時間に基づいて、保守員が設備２を保守点検することで設備２の故障を一層低減させることが可能となる。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

１，１Ａ設備点検順位設定装置、５分布特性値抽出部、６分布特性値蓄積部、７優先度算出部、８出動限界時間算出部。

Claims

複数の設備から収集された故障履歴に関して、予兆発生状況および設置環境の条件が類似する故障履歴ごとに、予兆発生から故障するまでの経過時間に伴って変化する故障累積確率を算出して故障累積確率分布を作成し、当該故障累積確率分布から分布特性値を抽出する分布特性値抽出部と、
前記分布特性値抽出部により抽出された分布特性値を蓄積する分布特性値蓄積部と、
前記分布特性値蓄積部により蓄積された前記分布特性値に基づいて、保守点検を行う設備の優先度を算出する優先度算出部と、
を備えた、設備点検順位設定装置。
前記分布特性値抽出部は、一定時間経過した時点での故障累積確率、故障累積確率の傾き、故障累積確率の収束時間、収束時間における故障累積確率のうち、少なくとも２以上の分布特性の分布特性値を抽出する、請求項１記載の設備点検順位設定装置。
前記優先度算出部は、前記分布特性値に基づいて多次元空間分布を作成し、前記多次元空間分布上における予め定められた位置からの距離に基づいて前記優先度を算出する、請求項１記載の設備点検順位設定装置。
前記優先度算出部は、前記分布特性値抽出部により抽出された分布特性値の範囲に基づいて正規化を行う、請求項３記載の設備点検順位設定装置。
前記多次元空間分布上における予め定められた位置は、前記優先度算出部により抽出された前記多次元空間分布上の代表点である、請求項３記載の設備点検順位設定装置。
前記多次元空間分布上における予め定められた位置は、前記優先度算出部により決定された前記多次元空間分布上の全ての分布特性値に対する前記優先度が最も高くなる最高値ベクトルである、請求項３記載の設備点検順位設定装置。
前記優先度算出部により算出された優先度に基づいて、保守員を出動させなければ設備が故障する限界の時間である出動限界時間を算出する出動限界時間算出部をさらに備えた、請求項１記載の設備点検順位設定装置。