JP2017151686A - Analysis data selection device and analysis data selection method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To improve accuracy of reliability analysis of facilities.SOLUTION: An analysis data selection device 10 includes: a storage section 12 for storing inspection history data showing inspection data representing an inspection day and time of a component and inspection results and repair data representing a repair day and time of the component; and an analysis data selection section 130 that adopts inspection data of the component just before the repair as failure data for analysis data when inspection results just before repair of the component reaches predetermined repair standards and that adopts inspection data of the component just before the repair as non-failure data for analysis data when inspection results just before repair of the component does not reach the predetermined repair standards.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、分析データ選択装置および分析データ選択方法に関する。   The present invention relates to an analysis data selection device and an analysis data selection method.

設備機器等において所定の機能を維持するために、点検による状態の確認や交換・補修等が行われる。点検によって明らかになった対象設備の劣化・故障等の状態は、点検データとして記録される。特に、頻繁に点検を行う設備や、ある程度長い期間使用される設備の場合、過去の点検データが蓄積されていれば点検データは時系列データとなり、設備の状態の推移が把握できるものとなる。こうしたデータは、寿命判定や信頼性分析のための分析データとして用いられることがある(非特許文献1参照)。   In order to maintain a predetermined function in equipment and the like, confirmation of the state by inspection, replacement / repair, and the like are performed. The state of deterioration, failure, etc. of the target equipment revealed by inspection is recorded as inspection data. In particular, in the case of equipment that is frequently inspected or equipment that is used for a long period of time, if past inspection data is accumulated, the inspection data becomes time-series data, and the transition of the state of the equipment can be grasped. Such data may be used as analysis data for life determination and reliability analysis (see Non-Patent Document 1).

多くの場合、対象設備があらかじめ決められた状態(劣化状態や使用期間等。以下、補修基準と記す)に到達すれば、補修・交換等(以下、補修と記す)が行われる。しかし、実際には何らかの理由で、補修基準より以前の段階で補修が行われることがある。   In many cases, when the target equipment reaches a predetermined state (deterioration state, period of use, etc., hereinafter referred to as repair standards), repair / replacement (hereinafter referred to as repair) is performed. However, in reality, for some reason, repair may be performed at a stage before the repair standard.

例えば、ある設備のある場所に発生した補修基準に達した部品1を補修する際に、その周辺にある補修基準に達していない部品2・3・4も同時に補修するような場合である(以下、このようにして行われる補修を機会補修と記す)。この時、点検データが部品ごとに記録されているとすると、補修された部品1・2・3・4ともに、例えば「補修済み」と点検履歴データに記録される。   For example, when repairing a part 1 that has reached a repair standard occurring in a certain facility, repairing parts 2, 3, and 4 that do not meet the repair standard in the vicinity of the part 1 is also possible (hereinafter referred to as “repair standard”). This repair is referred to as an opportunity repair). At this time, if the inspection data is recorded for each part, the repaired parts 1, 2, 3, and 4 are recorded in the inspection history data, for example, “Repaired”.

中根進、「下水処理場プラント機器の信頼性解析事例‐機器の累積ハザード解析‐」、下水道協会誌論文集43(522)、pp95-102、2006Susumu Nakane, “Reliability Analysis of Plant Equipment for Sewage Treatment Plants-Cumulative Hazard Analysis of Equipment”, Journal of Sewerage Society 43 (522), pp95-102, 2006

例えば、ワイブル分析等による信頼性分析において、上記のような点検履歴データを用いて、設備の部品が補修基準に達する平均時間を算出すると、真の平均時間よりも短い時間が算出されることがある。よって、上記のようにして算出された平均時間を参考にして、部品の点検計画等を策定すると、点検コストが増大するおそれがある。そこで、本発明は、前記した問題を解決し、設備の信頼性分析の精度を向上させることを課題とする。   For example, in reliability analysis such as Weibull analysis, using the inspection history data as described above, calculating the average time for equipment parts to reach the repair standard may result in a time shorter than the true average time. is there. Thus, if a part inspection plan or the like is formulated with reference to the average time calculated as described above, the inspection cost may increase. Therefore, an object of the present invention is to solve the above-described problems and improve the accuracy of equipment reliability analysis.

前記した課題を解決するため、本発明は、設備の点検日時および点検結果を示す点検データと、前記設備の補修日時を示した補修データとを含む点検履歴データを記憶する記憶部と、前記点検履歴データを参照して、前記設備の補修の直前の点検結果が所定の補修基準に達している場合、当該補修の直前における当該設備の点検データを故障データとして分析データに採用し、前記設備の補修の直前の点検結果が所定の補修基準に達していない場合、当該補修の直前における当該設備の点検データを未故障データとして分析データに採用する分析データ選択部と、を備えることを特徴とする。   In order to solve the problems described above, the present invention provides a storage unit that stores inspection history data including inspection data indicating an inspection date and time and an inspection result of equipment, and repair data indicating a repair date and time of the equipment, and the inspection With reference to the history data, when the inspection result immediately before the repair of the equipment has reached a predetermined repair standard, the inspection data of the equipment immediately before the repair is adopted as analysis data in the analysis data, and An analysis data selection unit that adopts the inspection data of the equipment immediately before the repair as unfailed data in the analysis data when the inspection result immediately before the repair does not reach a predetermined repair standard. .

本発明によれば、設備の信頼性分析の精度を向上させることができる。   According to the present invention, the accuracy of equipment reliability analysis can be improved.

図1は、点検履歴データの一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of inspection history data. 図2は、分析データ選択装置の機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of the analysis data selection device. 図3は、分析データ選択装置が点検履歴データから、信頼性分析の対象とする分析データを選択する手順を示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart showing a procedure by which the analysis data selection device selects analysis data to be subjected to reliability analysis from inspection history data. 図4は、点検データ選択プログラムを実行するコンピュータを示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a computer that executes an inspection data selection program.

以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態(実施形態)について説明する。本発明は、本実施形態に限定されない。   Hereinafter, embodiments (embodiments) for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. The present invention is not limited to this embodiment.

なお、以下の説明において、点検の対象はトンネル等の設備を構成する部品である場合を例に説明する。また、説明の簡潔のため、点検の対象となる部品は設備を構成する多数の同じ部品であるとし、この部品は単一の同じ材料等で構成されているものとする。また、この部品は、設置場所によっては、何らかの理由によって劣化の進行に差が発生することがあるものとする。   In the following description, an example in which the object of inspection is a part constituting equipment such as a tunnel will be described. In addition, for the sake of brevity, it is assumed that the parts to be inspected are a large number of the same parts constituting the equipment, and these parts are constituted by a single same material or the like. In addition, depending on the installation location, this part may have a difference in the progress of deterioration for some reason.

ここで、本実施形態の分析データ選択装置10の扱う点検履歴データについて説明する。点検履歴データは、部品の点検日時および当該点検日時における点検結果(劣化状態)を示す点検データと、当該部品の補修日時を示した補修データとを含む。   Here, the inspection history data handled by the analysis data selection device 10 of the present embodiment will be described. The inspection history data includes inspection data indicating the inspection date and time of the part and the inspection result (deterioration state) at the inspection date and time, and repair data indicating the repair date and time of the part.

図1に、点検履歴データの例を示す。部品の点検は、例えば、ある周期に従って一斉に実施されるものとする。また、部品の劣化状態を示す劣化ランクを、健全な方からA、B、C、Dとする。Aランクは劣化がないと判断される状態を示し、Dランクは劣化が進み速やかに補修を行うべき状態、つまり、補修基準に達している状態であるとする。なお、部品が補修された場合には補修日時と共に補修済みフラグ(補修データ)が記録されるものとする。なお、点検と補修は同時に行われないものとする。   FIG. 1 shows an example of inspection history data. The inspection of parts shall be performed all at once according to a certain cycle, for example. Moreover, the deterioration rank which shows the deterioration state of components is set to A, B, C, D from the healthy one. Rank A indicates a state in which it is determined that there is no deterioration, and rank D is a state in which deterioration has progressed and repair should be performed promptly, that is, a state where the repair standard has been reached. When the part is repaired, a repaired flag (repair data) is recorded together with the repair date. Inspection and repair shall not be performed at the same time.

最新点検をm0点検とし、最新点検からi回前の点検をmi点検とする。点検時にDランクと判定された部品は、その点検後、速やかに(少なくとも次回点検までに)補修がなされ、補修後はAランクの状態に戻るものとする。よって、Dランクが複数回続いて記録されることはないものとする。また、補修されない限り、劣化は必ず悪い状態へと進行するものとし、点検履歴としてランクの逆転(例えば、m1点検でCランクであったものが、その後のm0点検でBランクになる)は起こらないものとする。   The latest inspection is the m0 inspection, and the inspection i times before the latest inspection is the mi inspection. Parts that are determined to be D rank at the time of inspection are repaired promptly (at least until the next inspection) after the inspection, and return to the A rank state after the repair. Therefore, it is assumed that the D rank is not continuously recorded a plurality of times. In addition, unless repairs are made, the deterioration will surely progress to a bad state, and the inversion of the inspection history (for example, what was C rank in m1 inspection becomes B rank in subsequent m0 inspection) will occur. Make it not exist.

図1の部品1の点検履歴データは、m0点検結果がDランクであるが、まだ補修されていない状態を示す。部品2の点検履歴データはm1点検結果がDランクであり、その後補修され、m0点検すなわち最新点検の際にはAランクに戻っていることがわかる。一方、部品3の点検履歴データは、m1点検結果が補修基準の手前の状態のCランクであるが、その後補修済みフラグが記録されており、次のm0点検ではAランクと記録されている。このような場合、補修時の状態がCランクであったが機会補修されたのか、あるいはm1点検時から急速に劣化して補修時にはDランクの状態になっていたのか、点検履歴データからは判断できない。   The inspection history data of the part 1 in FIG. 1 shows a state where the m0 inspection result is D rank but has not been repaired yet. The inspection history data of the part 2 shows that the m1 inspection result is D rank, repaired thereafter, and returned to A rank at the time of m0 inspection, that is, the latest inspection. On the other hand, the inspection history data of the part 3 is the C rank in which the m1 inspection result is in the state before the repair standard, but the repaired flag is recorded thereafter, and the A rank is recorded in the next m0 inspection. In such a case, it is judged from the inspection history data whether the repair status was C rank but it was repaired by chance, or it deteriorated rapidly from the time of m1 inspection and was in the D rank status at the time of repair. Can not.

こうした点検履歴データを用いて、例えば、ワイブル分析により信頼性分析を行う場合について考える。ワイブル分析では、記録されている各部品の点検履歴データから最新点検結果(点検データ)を分析データとして用いることがよく行われる。ただし、後述するように、点検履歴データ上の最新点検結果が分析データとして適切とは限らない場合がある。ワイブル分析において上記の点検データを故障データ(ここではDランク)および未故障データ(あるいは打切りデータとも言う。ここではA〜Cランク)に分類して分析データとして採用するものとする。   Consider a case where reliability analysis is performed by Weibull analysis using such inspection history data. In the Weibull analysis, the latest inspection result (inspection data) is often used as analysis data from the recorded inspection history data of each part. However, as will be described later, the latest inspection result on the inspection history data may not always be appropriate as analysis data. In the Weibull analysis, the inspection data is classified into failure data (here, D rank) and non-failure data (also referred to as censored data; here, A to C rank) and adopted as analysis data.

例えば、ワイブル分析において、図1に示す部品1の点検履歴データの場合はm0点検結果の点検データを、部品2の点検履歴データの場合はm1点検結果の点検データをそれぞれ故障データとして分析データに採用すればよい。しかし、部品3の点検履歴データの場合、補修済みフラグが記録されてはいるものの、本来の補修基準に従えば補修していなかった部品である可能性がある。このような場合、部品3のm0点検結果の点検データをワイブル分析に用いるのは妥当ではない。そのため、部品3の点検履歴データについては、どの時点の点検データを分析データとして採用するのかを判断しなければならない。   For example, in the Weibull analysis, in the case of the inspection history data of the part 1 shown in FIG. 1, the inspection data of the m0 inspection result is converted into the analysis data as the failure data. Adopt it. However, in the case of the inspection history data of the part 3, although a repaired flag is recorded, there is a possibility that the part has not been repaired according to the original repair standard. In such a case, it is not appropriate to use the inspection data of the m0 inspection result of the part 3 for the Weibull analysis. Therefore, as for the inspection history data of the part 3, it is necessary to determine at which point the inspection data is adopted as analysis data.

そこで、分析データ選択装置10は、点検履歴データ上のどの時点の点検データを分析データとして採用すべきかを選択する。また、分析データ選択装置10は、分析データとして採用する点検データを故障データとして採用するのか未故障データとして採用するのかを判定する。   Therefore, the analysis data selection device 10 selects which point of inspection data on the inspection history data should be adopted as analysis data. Further, the analysis data selection device 10 determines whether the inspection data adopted as analysis data is adopted as failure data or non-failure data.

(構成)
この分析データ選択装置10の構成を、図2を用いて説明する。分析データ選択装置10は、入出力部11と、記憶部12と、制御部13とを備える。入出力部11は、各種データの入出力を司る。例えば、入出力部11は、点検履歴データの入力を受け付けたり、上記の信頼性分析の結果を出力したりする。
(Constitution)
The configuration of the analysis data selection device 10 will be described with reference to FIG. The analysis data selection device 10 includes an input / output unit 11, a storage unit 12, and a control unit 13. The input / output unit 11 controls input / output of various data. For example, the input / output unit 11 receives input of inspection history data or outputs the result of the reliability analysis.

記憶部12は、制御部13が動作するための各種データを記憶する。記憶部12は、上記の点検履歴データ、設備情報、地理情報、分析用各種設定情報等を記憶する。   The storage unit 12 stores various data for the control unit 13 to operate. The storage unit 12 stores the inspection history data, facility information, geographic information, various setting information for analysis, and the like.

点検履歴データは、前記したとおり、部品ごとに、当該部品の点検日時および当該点検日時における点検結果(劣化状態)を示す点検データと、当該部品の補修日時を示した補修データとを含む。この点検履歴データは、部品の点検、補修が行われるたびに追加、蓄積される。   As described above, the inspection history data includes, for each part, inspection data indicating the inspection date and time of the part and the inspection result (deterioration state) at the inspection date and time, and repair data indicating the repair date and time of the part. This inspection history data is added and accumulated every time parts are inspected and repaired.

設備情報は、設備に用いられている部品の仕様や型番、当該設備における各部品の設置場所等を示した情報である。地理情報は、設備の設置エリアや設備の周辺の地理情報を示した情報である。分析用各種設定情報は、分析データ選択部130(後記)が分析データを選択する際に参照される各種設定情報を示した情報である。   The facility information is information indicating the specifications and model numbers of components used in the facility, the installation location of each component in the facility, and the like. The geographic information is information indicating the installation information of the equipment and the geographical information around the equipment. The various setting information for analysis is information indicating various setting information that is referred to when the analysis data selection unit 130 (described later) selects analysis data.

この分析用各種設定情報は、例えば、急速劣化判定条件や確率設定条件を含む。急速劣化判定条件は、分析データ選択部130が部品に急速劣化が発生したか否かを判定する際に参照される情報である。この急速劣化判定条件は、例えば、部品の過去の点検結果の統計情報に基づき、部品や設備に急速劣化が発生した、または、発生する可能性がある条件(例えば、部品の設置場所、設備の設置エリア、部品の仕様や型番等)を示した情報である。   The various setting information for analysis includes, for example, a rapid deterioration determination condition and a probability setting condition. The rapid degradation determination condition is information that is referred to when the analysis data selection unit 130 determines whether rapid degradation has occurred in a part. This rapid deterioration judgment condition is based on, for example, statistical information on the past inspection results of parts, conditions under which rapid deterioration has occurred or may occur (for example, the installation location of the parts, the equipment This is information indicating an installation area, component specifications, model number, and the like.

また、確率設定条件は、分析データ選択部130が設備内で急速劣化が発生した部品を確率やランダム値で特定する際に参照される情報である。例えば、確率設定条件は、分析データ選択部130が適用する確率分布やランダム値の出力方法、また、どのような設備や部品に対して確率分布やランダム値を適用して急速劣化が発生した部品を特定するのか等を示した情報である。   The probability setting condition is information that is referred to when the analysis data selection unit 130 identifies a part that has rapidly deteriorated in the facility by a probability or a random value. For example, the probability setting condition includes a probability distribution applied by the analysis data selection unit 130 and a random value output method, and a component in which rapid deterioration has occurred by applying the probability distribution or random value to any equipment or component. This is information indicating whether or not to specify.

これらの記憶部12の情報は、新しい情報があれば追加で蓄積され、あるいは更新されるものとする。   Information in these storage units 12 is additionally accumulated or updated if there is new information.

制御部13は、分析データ選択装置10全体の制御を司る。この制御部13は、分析データ選択部130と、信頼性分析部136と、分析結果記録部137と、表示部138とを備える。   The control unit 13 controls the entire analysis data selection device 10. The control unit 13 includes an analysis data selection unit 130, a reliability analysis unit 136, an analysis result recording unit 137, and a display unit 138.

分析データ選択部130は、点検履歴データから、信頼性分析部136での信頼性分析の対象とする分析データを選択する。つまり、分析データ選択部130は、点検履歴データのうち、どの点検日時の点検データを信頼性分析における分析データとして採用するかを決定する。また、分析データ選択部130は、当該点検データを分析データとして採用する場合、故障データとして採用するか、未故障データとして採用するかについて判定する。分析データ選択部130の詳細は後記する。   The analysis data selection unit 130 selects analysis data to be subjected to reliability analysis in the reliability analysis unit 136 from the inspection history data. That is, the analysis data selection unit 130 determines which inspection date and time of the inspection history data is to be adopted as analysis data in the reliability analysis. In addition, the analysis data selection unit 130 determines whether to employ the inspection data as failure data or non-failure data when the inspection data is employed as analysis data. Details of the analysis data selection unit 130 will be described later.

信頼性分析部136は、分析データ選択部130により分析データとして採用された点検データ(故障データおよび未故障データ)を用いて信頼性分析を行う。ここでの信頼性分析は、例えば、前記したワイブル分析により行われる。   The reliability analysis unit 136 performs reliability analysis using inspection data (failure data and non-failure data) adopted as analysis data by the analysis data selection unit 130. The reliability analysis here is performed by the above-described Weibull analysis, for example.

分析結果記録部137は、信頼性分析部136による信頼性分析の結果を記憶部12に記録する。なお、分析結果記録部137は、上記の信頼性分析の結果に、信頼性分析の過程に関する情報も併せて記録してもよい。   The analysis result recording unit 137 records the result of the reliability analysis by the reliability analysis unit 136 in the storage unit 12. Note that the analysis result recording unit 137 may record information related to the reliability analysis process in addition to the reliability analysis result.

表示部138は、上記の信頼性分析の結果や分析の過程等を、入出力部11経由で表示装置(図示省略)に表示する。   The display unit 138 displays the result of the reliability analysis and the analysis process on a display device (not shown) via the input / output unit 11.

分析データ選択部130を詳細に説明する。分析データ選択部130は、点検結果判定部131と、急速劣化判定部132と、分析データ選択処理部135とを備える。   The analysis data selection unit 130 will be described in detail. The analysis data selection unit 130 includes an inspection result determination unit 131, a rapid deterioration determination unit 132, and an analysis data selection processing unit 135.

点検結果判定部131は、点検履歴データを参照して、分析データの候補となる部品の点検データに補修済みフラグが記録されているか否かを判定する。また、点検結果判定部131は、当該点検データに補修済みフラグが記録されている場合、部品の点検結果が補修基準に達しているか否かを判定する。   The inspection result determination unit 131 refers to the inspection history data and determines whether or not a repaired flag is recorded in the inspection data of the parts that are candidates for analysis data. Moreover, the inspection result determination part 131 determines whether the inspection result of components has reached the repair reference | standard, when the repair completion flag is recorded on the said inspection data.

急速劣化判定部132は、点検履歴データを参照して、部品に急速劣化が発生したか否かを判定する。この急速劣化判定部132は、急速劣化判定処理部133と、確率設定部134とを備える。   The rapid deterioration determination unit 132 refers to the inspection history data to determine whether or not rapid deterioration has occurred in the part. The rapid deterioration determination unit 132 includes a rapid deterioration determination processing unit 133 and a probability setting unit 134.

急速劣化判定処理部133は、分析用各種設定情報における急速劣化判定条件と、点検履歴データとを参照して、部品に急速劣化が発生したか否かを判定する。例えば、急速劣化判定処理部133は、分析用各種設定情報における急速劣化判定条件と、点検履歴データとを参照して、部品の補修の直前の点検の後に当該設備に急速劣化が発生したか否かを判定する。また、急速劣化判定処理部133は、部品に急速劣化が発生したか否かを判定することができない場合、所定の確率分布またはランダム値を用いることにより当該部品に急速劣化が発生したか否かを判定する。   The rapid deterioration determination processing unit 133 refers to the rapid deterioration determination condition in the various setting information for analysis and the inspection history data to determine whether or not rapid deterioration has occurred in the part. For example, the rapid deterioration determination processing unit 133 refers to the rapid deterioration determination condition in the various setting information for analysis and the inspection history data, and whether or not rapid deterioration has occurred in the equipment after the inspection immediately before the repair of the part. Determine whether. Further, when the rapid deterioration determination processing unit 133 cannot determine whether or not rapid deterioration has occurred in a part, whether or not rapid deterioration has occurred in the part by using a predetermined probability distribution or a random value is used. Determine.

例えば、急速劣化判定処理部133は、急速劣化判定条件、設備情報、地理情報等から、当該部品を含む設備のいずれかの部品に急速劣化が発生した可能性があると判定したが、急速劣化が発生した部品を特定できない場合、確率設定部134により設定された所定の確率分布またはランダム値を用いて当該設備において急速劣化が発生した部品を特定する。そして、急速劣化判定処理部133は、当該設備の部品のうち、当該特定した部品については急速劣化が発生したと判定し、当該特定した部品以外の部品については、急速劣化は発生しなかったと判定する。   For example, the rapid deterioration determination processing unit 133 determines that there is a possibility that rapid deterioration has occurred in any part of the equipment including the part based on the rapid deterioration determination condition, facility information, geographic information, and the like. In the case where the part in which the failure has occurred cannot be identified, the part in which the rapid degradation has occurred in the facility is identified using a predetermined probability distribution or a random value set by the probability setting unit 134. Then, the rapid deterioration determination processing unit 133 determines that rapid deterioration has occurred for the specified part among the parts of the facility, and determines that rapid deterioration has not occurred for parts other than the specified part. To do.

確率設定部134は、分析用各種設定情報における確率設定条件に基づき、急速劣化判定処理部133で用いる確率分布やランダム値の出力方法等の設定を行う。   The probability setting unit 134 sets a probability distribution used in the rapid deterioration determination processing unit 133, a random value output method, and the like based on the probability setting conditions in the various setting information for analysis.

分析データ選択処理部135は、点検結果判定部131による判定結果および急速劣化判定部132による判定結果に基づき、点検履歴データのうち、どの点検日時の点検データを信頼性分析における分析データとして採用するかを選択する。また、分析データ選択処理部135は、当該点検データを分析データとして採用する場合、故障データとして採用するか、未故障データとして採用するかを決定する。   Based on the determination result by the inspection result determination unit 131 and the determination result by the rapid deterioration determination unit 132, the analysis data selection processing unit 135 employs inspection data at which inspection date and time among the inspection history data as analysis data in the reliability analysis. Select. The analysis data selection processing unit 135 determines whether to employ the inspection data as failure data or non-failure data when the inspection data is employed as analysis data.

例えば、点検結果判定部131により部品の補修の直前の点検結果が所定の補修基準に達していると判定された場合、分析データ選択処理部135は、当該補修の直前における当該部品の点検データを故障データとして分析データに採用する。また、点検結果判定部131により部品の補修の直前の点検結果が所定の補修基準に達していないと判定された場合において、急速劣化判定部132により当該部品の補修の直前に急速劣化が発生したと判定されたとき、分析データ選択処理部135は、当該部品の点検データを故障データとして分析データに採用する。一方、急速劣化判定部132により当該部品の補修の直前に急速劣化が発生していないと判定されたとき、分析データ選択処理部135は、当該部品の点検データを未故障データとして分析データに採用する。この分析データ選択処理部135の詳細はフローチャートを用いて後記する。   For example, when the inspection result determination unit 131 determines that the inspection result immediately before the repair of the part has reached a predetermined repair standard, the analysis data selection processing unit 135 obtains the inspection data of the part immediately before the repair. Adopt to analysis data as failure data. In addition, when the inspection result determination unit 131 determines that the inspection result immediately before the repair of the part does not reach the predetermined repair standard, the rapid deterioration determination unit 132 causes the rapid deterioration immediately before the repair of the part. Is determined, the analysis data selection processing unit 135 employs the inspection data of the part as failure data in the analysis data. On the other hand, when it is determined by the rapid deterioration determination unit 132 that rapid deterioration has not occurred immediately before the repair of the part, the analysis data selection processing unit 135 adopts the inspection data of the part as unfailed data in the analysis data. To do. Details of the analysis data selection processing unit 135 will be described later using a flowchart.

なお、分析データ選択処理部135は、分析データの決定結果(分析データとして採用した点検データおよび当該点検データが故障データか未故障データか)を記憶部12の所定領域に記憶する。そして、この分析データの決定結果は、信頼性分析部136による信頼性分析に用いられる。なお、この分析データの決定結果に、分析データ選択処理部135が当該分析データを採用するまでの過程を示すデータも含めてもよい。   The analysis data selection processing unit 135 stores analysis data determination results (inspection data employed as analysis data and whether the inspection data is failure data or non-failure data) in a predetermined area of the storage unit 12. The determination result of the analysis data is used for reliability analysis by the reliability analysis unit 136. The analysis data determination result may include data indicating a process until the analysis data selection processing unit 135 adopts the analysis data.

(処理手順)
次に、図3を用いて、分析データ選択装置10が点検履歴データから、信頼性分析の対象とする分析データを選択する手順を説明する。
(Processing procedure)
Next, a procedure in which the analysis data selection device 10 selects analysis data to be subjected to reliability analysis from the inspection history data will be described with reference to FIG.

まず、分析データ選択装置10の点検結果判定部131は、信頼性分析の対象とする分析データの候補となる部品の点検履歴データを取得すると、この点検履歴データに補修済みフラグがあるか否かを判定する(S101)。   First, when the inspection result determination unit 131 of the analysis data selection device 10 acquires inspection history data of a part that is a candidate for analysis data to be subjected to reliability analysis, whether or not there is a repaired flag in the inspection history data. Is determined (S101).

S101で、補修済みフラグがない場合(S101でNo)、点検結果判定部131は、点検履歴データにおける最新点検結果であるm0点検データが補修基準に達しているか(例えば、前記したDランクか)否かを判定する(S102)。ここで、補修基準に達していれば(S102でYes)、分析データ選択処理部135は、当該部品のm0点検データを故障データとして分析データに採用する(S103)。一方、補修基準に達していない場合(S102でNo)、分析データ選択処理部135は、当該部品のm0点検データを未故障データとして分析データに採用する(S104)。   In S101, when there is no repaired flag (No in S101), the inspection result determination unit 131 confirms that the m0 inspection data which is the latest inspection result in the inspection history data has reached the repair standard (for example, whether it is the above-mentioned D rank). It is determined whether or not (S102). If the repair standard has been reached (Yes in S102), the analysis data selection processing unit 135 adopts the m0 inspection data of the part as failure data in the analysis data (S103). On the other hand, if the repair standard has not been reached (No in S102), the analysis data selection processing unit 135 employs the m0 inspection data of the part as unfailed data in the analysis data (S104).

また、S101で補修済みフラグがある場合(S101でYes)、点検結果判定部131は、最新の補修済みフラグの直前の点検データの示す点検結果が補修基準に達しているか否かを判定する(S105)。ここで最新の補修済みフラグの直前の点検データの示す点検結果が補修基準に達している場合(S105でYes)、当該点検データを故障データとして分析データに採用する(S106)。   When there is a repaired flag in S101 (Yes in S101), the inspection result determination unit 131 determines whether the inspection result indicated by the inspection data immediately before the latest repaired flag has reached the repair standard ( S105). If the inspection result indicated by the inspection data immediately before the latest repaired flag has reached the repair standard (Yes in S105), the inspection data is adopted as failure data in the analysis data (S106).

また、S105で最新の補修済みフラグの直前の点検データの示す点検結果が補修基準に達していない場合(S105でNo)、分析データ選択処理部135は、分析データの採用の判断にあたり、部品の急速劣化を考慮するか否かを判定する(S107)。ここでの判定は、記憶部12の分析用各種設定情報に、分析データの採用の判断にあたり部品の急速劣化を考慮する旨の設定があるか否かにより行われる。S107で、分析データ選択処理部135が、分析データの採用の判断にあたり、部品の急速劣化を考慮しないと判定した場合(S107でNo)、分析データ選択処理部135は、最新の補修済みフラグの直前の点検データを未故障データとして分析データに採用する(S114)。   In addition, when the inspection result indicated by the inspection data immediately before the latest repaired flag in S105 does not reach the repair standard (No in S105), the analysis data selection processing unit 135 determines whether to adopt the analysis data. It is determined whether or not rapid degradation is considered (S107). This determination is made depending on whether or not the various setting information for analysis in the storage unit 12 is set to take into account rapid deterioration of parts when determining the use of analysis data. In S107, when the analysis data selection processing unit 135 determines that the rapid deterioration of the component is not considered in determining the adoption of the analysis data (No in S107), the analysis data selection processing unit 135 sets the latest repaired flag. The immediately preceding inspection data is adopted as analysis data as unfailed data (S114).

一方、分析データ選択処理部135が、分析データの採用の判断にあたり、部品の急速劣化を考慮すると判定した場合(S107でYes)、急速劣化判定処理部133は、当該部品を含む設備に急速劣化が発生した可能性があるか否かを判定する(S108)。例えば、急速劣化判定処理部133は、分析用各種設定情報における急速劣化判定条件を参照して、当該部品を含む設備に急速劣化が発生した可能性があるか否かを判定する。   On the other hand, when the analysis data selection processing unit 135 determines that the rapid deterioration of the component is considered in determining the adoption of the analysis data (Yes in S107), the rapid deterioration determination processing unit 133 rapidly deteriorates the equipment including the component. It is determined whether or not there is a possibility of occurrence (S108). For example, the rapid deterioration determination processing unit 133 refers to the rapid deterioration determination condition in the various setting information for analysis, and determines whether or not there is a possibility that rapid deterioration has occurred in the equipment including the part.

そして、急速劣化判定処理部133が、当該部品を含む設備に急速劣化が発生した可能性があると判定した場合(S108でYes)、急速劣化判定処理部133は、分析用各種設定情報における急速劣化判定条件を参照して、当該設備において急速劣化する部品を特定できるか否かを判定する(S109)。一方、急速劣化判定処理部133が、当該部品を含む設備に急速劣化が発生した可能性はないと判定した場合(S108でNo)、分析データ選択処理部135は、最新の補修済みフラグの直前の点検データを未故障データとして分析データに採用する(S114)。   When the rapid deterioration determination processing unit 133 determines that there is a possibility that rapid deterioration has occurred in the equipment including the component (Yes in S108), the rapid deterioration determination processing unit 133 determines whether the rapid deterioration determination processing unit 133 has With reference to the deterioration determination condition, it is determined whether or not a component that rapidly deteriorates in the facility can be identified (S109). On the other hand, when the rapid degradation determination processing unit 133 determines that there is no possibility that rapid degradation has occurred in the equipment including the part (No in S108), the analysis data selection processing unit 135 immediately precedes the latest repaired flag. The inspection data is adopted as analysis data as unfailed data (S114).

S109で、急速劣化判定処理部133が、当該設備において急速劣化する部品を特定できると判定した場合(S109でYes)、急速劣化判定処理部133は、当該設備において急速劣化する部品を特定し、分析データ選択処理部135は、当該特定した部品が最新の補修済みフラグの記録日時をもって故障したものと見なし、故障データとして採用する(S113)。   In S109, when it is determined that the rapid deterioration determination processing unit 133 can identify a component that rapidly deteriorates in the facility (Yes in S109), the rapid deterioration determination processing unit 133 specifies a component that rapidly deteriorates in the facility, The analysis data selection processing unit 135 considers that the identified part has failed with the latest repaired flag recording date and adopts it as failure data (S113).

一方、急速劣化判定処理部133が、当該設備において急速劣化する部品を特定できないと判定した場合(S109でNo)、所定の確率分布またはランダム値によって急速劣化が発生した部品を特定するか否かを判定する(S110)。   On the other hand, if the rapid deterioration determination processing unit 133 determines that a part that rapidly deteriorates in the facility cannot be specified (No in S109), whether or not to specify a part that has rapidly deteriorated based on a predetermined probability distribution or a random value. Is determined (S110).

例えば、急速劣化判定処理部133は、S110において、分析用各種設定情報の確率設定条件および設備情報を参照して、当該設備について、所定の確率分布またはランダム値を適用して急速劣化が発生した部品を特定するか否かを判定する。   For example, the rapid deterioration determination processing unit 133 refers to the probability setting condition and facility information of the various setting information for analysis in S110, and the rapid deterioration occurs by applying a predetermined probability distribution or a random value for the facility. It is determined whether or not a part is specified.

ここで、急速劣化判定処理部133が、所定の確率分布またはランダム値によって急速劣化が発生した部品を特定すると判定した場合(S110でYes)、急速劣化判定処理部133は、確率設定部134により設定された、所定の確率分布またはランダム値によって急速劣化が発生した部品を特定する(S111)。ここで、分析データ選択処理部135で現在処理対象としている部品が、S111において急速劣化が発生した部品として特定された場合(S112でYes)、分析データ選択処理部135は、当該特定した部品が最新の補修済みフラグの記録日時をもって故障したものと見なし、故障データとして採用する(S113)。   Here, when it is determined that the rapid deterioration determination processing unit 133 specifies a part in which rapid deterioration has occurred based on a predetermined probability distribution or a random value (Yes in S110), the rapid deterioration determination processing unit 133 causes the probability setting unit 134 to A part in which rapid deterioration has occurred is specified based on the set predetermined probability distribution or random value (S111). Here, when the component currently processed by the analysis data selection processing unit 135 is identified as a component that has rapidly deteriorated in S111 (Yes in S112), the analysis data selection processing unit 135 determines that the identified component is The latest repaired flag recording date / time is regarded as a failure and is adopted as failure data (S113).

一方、S112において、分析データ選択処理部135で現在処理対象としている部品が、急速劣化が発生した部品として特定されなかった場合(S112でNo)、分析データ選択処理部135は、最新の補修済みフラグの直前の点検データを未故障データとして分析データに採用する(S114)。   On the other hand, in S112, if the component currently processed by the analysis data selection processing unit 135 is not identified as a component that has rapidly deteriorated (No in S112), the analysis data selection processing unit 135 has the latest repair completed. The inspection data immediately before the flag is adopted as unfailed data in the analysis data (S114).

また、S110において、急速劣化判定処理部133が、所定の確率分布またはランダム値により当該設備において急速劣化が発生した部品を特定しないと判定した場合も(S110でNo)、分析データ選択処理部135は、最新の補修済みフラグの直前の点検データを未故障データとして分析データに採用する(S114)。   In S110, when it is determined that the rapid deterioration determination processing unit 133 does not identify a part that has rapidly deteriorated in the facility based on a predetermined probability distribution or a random value (No in S110), the analysis data selection processing unit 135 Adopts the inspection data immediately before the latest repaired flag in the analysis data as unfailed data (S114).

分析データ選択装置10が上記の処理を行うことで、部品の点検履歴データ上のどの時点の点検データを分析データとして採用すべきか、また、分析データとして採用する点検データについて故障データとして採用すべきか未故障データとして採用すべきかを精度よく判定することができる。その結果、分析データ選択装置10は、設備の信頼性分析において、単に最新点検結果(m0点検データ)を用いるよりも、設備の故障発生確率等の計算精度を向上させることができる。   When the analysis data selection device 10 performs the above processing, the inspection data at which point on the part inspection history data should be adopted as analysis data, and the inspection data adopted as analysis data should be adopted as failure data It can be accurately determined whether the data should be adopted as non-failure data. As a result, the analysis data selection device 10 can improve the calculation accuracy such as the failure probability of the facility in the reliability analysis of the facility, rather than simply using the latest inspection result (m0 inspection data).

(その他の実施形態)
なお、図3のS107、S108、S109、S110における判定は、分析データ選択装置10のオペレータが判定してもよい。また、上記の点検履歴データは、部品の点検履歴データとしたが、設備の点検履歴データであってもよい。
(Other embodiments)
Note that the determination in S107, S108, S109, and S110 in FIG. 3 may be determined by the operator of the analysis data selection device 10. Moreover, although the above-described inspection history data is the inspection history data of parts, it may be inspection history data of equipment.

(プログラム)
また、各実施形態で述べた分析データ選択装置10の機能を実現するプログラムを所望の情報処理装置(コンピュータ)にインストールすることによって実装できる。例えば、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして提供される上記のプログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を分析データ選択装置10として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)等の移動体通信端末、さらには、PDA(Personal Digital Assistants)等のストレート端末等がその範疇に含まれる。また、分析データ選択装置10を、Webサーバやクラウドとして実装してもよい。
(program)
Further, it can be implemented by installing a program for realizing the function of the analysis data selection apparatus 10 described in each embodiment in a desired information processing apparatus (computer). For example, the information processing apparatus can function as the analysis data selection apparatus 10 by causing the information processing apparatus to execute the program provided as package software or online software. The information processing apparatus referred to here includes a desktop or notebook personal computer. In addition, the information processing apparatus includes mobile communication terminals such as smartphones, mobile phones and PHS (Personal Handyphone System), and straight terminals such as PDA (Personal Digital Assistants). Further, the analysis data selection device 10 may be implemented as a Web server or a cloud.

以下に、分析データ選択プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図4に示すように、コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPU(Central Processing Unit)1020と、ハードディスクドライブインタフェース1030と、ディスクドライブインタフェース1040と、シリアルポートインタフェース1050と、ビデオアダプタ1060と、ネットワークインタフェース1070とを有する。これらの各部は、バス1080によって接続される。   An example of a computer that executes the analysis data selection program will be described below. As shown in FIG. 4, the computer 1000 includes, for example, a memory 1010, a CPU (Central Processing Unit) 1020, a hard disk drive interface 1030, a disk drive interface 1040, a serial port interface 1050, a video adapter 1060, a network Interface 1070. These units are connected by a bus 1080.

メモリ1010は、ROM(Read Only Memory)1011およびRAM(Random Access Memory)1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOS(Basic Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、ハードディスクドライブ1090に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、ディスクドライブ1100に接続される。ディスクドライブ1100には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース1050には、例えば、マウス1110およびキーボード1120が接続される。ビデオアダプタ1060には、例えば、ディスプレイ1130が接続される。   The memory 1010 includes a ROM (Read Only Memory) 1011 and a RAM (Random Access Memory) 1012. The ROM 1011 stores a boot program such as BIOS (Basic Input Output System). The hard disk drive interface 1030 is connected to the hard disk drive 1090. The disk drive interface 1040 is connected to the disk drive 1100. A removable storage medium such as a magnetic disk or an optical disk is inserted into the disk drive 1100, for example. For example, a mouse 1110 and a keyboard 1120 are connected to the serial port interface 1050. For example, a display 1130 is connected to the video adapter 1060.

ここで、図4に示すように、ハードディスクドライブ1090は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093およびプログラムデータ1094を記憶する。前記した実施形態で説明した各種データは、例えばハードディスクドライブ1090やメモリ1010に記憶される。   Here, as shown in FIG. 4, the hard disk drive 1090 stores, for example, an OS 1091, an application program 1092, a program module 1093, and program data 1094. Various data described in the above embodiment is stored in, for example, the hard disk drive 1090 or the memory 1010.

そして、CPU1020が、ハードディスクドライブ1090に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出して、上述した各手順を実行する。   Then, the CPU 1020 reads out the program module 1093 and the program data 1094 stored in the hard disk drive 1090 to the RAM 1012 as necessary, and executes the above-described procedures.

なお、分析データ選択プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1090に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ1100等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、分析データ選択プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、LAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。   The program module 1093 and the program data 1094 related to the analysis data selection program are not limited to being stored in the hard disk drive 1090. For example, the program module 1093 and the program data 1094 are stored in a removable storage medium and are stored in the removable storage medium by the CPU 1020 via the disk drive 1100 or the like. It may be read out. Alternatively, the program module 1093 and the program data 1094 related to the analysis data selection program are stored in another computer connected via a network such as a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network), and the network interface 1070 is stored. Via the CPU 1020.

10 分析データ選択装置
11 入出力部
12 記憶部
13 制御部
130 分析データ選択部
131 点検結果判定部
132 急速劣化判定部
133 急速劣化判定処理部
134 確率設定部
135 分析データ選択処理部
136 信頼性分析部
137 分析結果記録部
138 表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Analysis data selection apparatus 11 Input / output part 12 Storage part 13 Control part 130 Analysis data selection part 131 Inspection result determination part 132 Rapid degradation determination part 133 Rapid degradation determination processing part 134 Probability setting part 135 Analysis data selection processing part 136 Reliability analysis Section 137 Analysis result recording section 138 Display section

Claims (7)

設備の点検日時および点検結果を示す点検データと、前記設備の補修日時を示した補修データとを含む点検履歴データを記憶する記憶部と、
前記点検履歴データを参照して、前記設備の補修の直前の点検結果が所定の補修基準に達している場合、当該補修の直前における当該設備の点検データを故障データとして分析データに採用し、前記設備の補修の直前の点検結果が所定の補修基準に達していない場合、当該補修の直前における当該設備の点検データを未故障データとして分析データに採用する分析データ選択部と、
を備えることを特徴とする分析データ選択装置。
A storage unit for storing inspection history data including inspection data indicating the inspection date and time and the inspection result of the equipment, and repair data indicating the repair date and time of the equipment;
With reference to the inspection history data, when the inspection result immediately before the repair of the facility has reached a predetermined repair standard, the inspection data of the facility immediately before the repair is adopted as analysis data as analysis data, When the inspection result immediately before the repair of the equipment does not reach the predetermined repair standard, the analysis data selection unit that adopts the inspection data of the facility immediately before the repair as analysis data to the analysis data,
An analysis data selection device comprising:
前記分析データ選択装置は、
前記設備の過去の点検結果に基づき、当該補修の直前の点検の後に当該設備に急速劣化が発生したか否かを判定する急速劣化判定部をさらに備え、
前記分析データ選択部は、
前記設備の補修の直前の点検結果が所定の補修基準に達していないが、前記急速劣化判定部により、当該補修の直前の点検の後に当該設備に急速劣化が発生したと判定された場合、当該設備が当該補修の補修日時に故障したとみなした故障データを分析データに採用し、前記急速劣化判定部により、当該補修の直前の点検の後に当該設備に急速劣化が発生しないと判定された場合、当該補修の直前における当該設備の点検データを未故障データとして分析データに採用することを特徴とする請求項1に記載の分析データ選択装置。
The analysis data selection device includes:
Based on the past inspection results of the equipment, further comprising a rapid deterioration determination unit that determines whether or not rapid deterioration has occurred in the equipment after the inspection immediately before the repair,
The analysis data selection unit
If the inspection result immediately before the repair of the equipment does not reach a predetermined repair standard, but the rapid deterioration determination unit determines that rapid deterioration has occurred in the equipment after the inspection immediately before the repair, When failure data that the equipment considers to have failed at the repair date and time of the repair is adopted as analysis data, and the rapid degradation determination unit determines that rapid degradation does not occur in the facility after the inspection immediately prior to the repair The analysis data selection device according to claim 1, wherein the inspection data of the equipment immediately before the repair is adopted as analysis data as unfailed data.
前記急速劣化判定部が、前記設備の過去の点検結果に基づき、前記設備における急速劣化が発生した部品を特定できる場合、
前記分析データ選択部は、
前記急速劣化判定部により、当該設備の補修の直前の点検の後に急速劣化が発生したと特定された部品が当該補修の補修日時に故障したとみなした故障データを分析データに採用することを特徴とする請求項2に記載の分析データ選択装置。
When the rapid degradation determination unit can identify a part in which rapid degradation has occurred in the facility based on the past inspection result of the facility,
The analysis data selection unit
The rapid deterioration determination unit adopts failure data, which is regarded as a failure at the repair date and time of the part identified as having undergone rapid deterioration after inspection immediately before repair of the equipment, as analysis data. The analysis data selection device according to claim 2.
前記急速劣化判定部は、
前記設備の過去の点検結果に基づき、前記設備における急速劣化が発生した部品を特定できない場合、所定の確率分布またはランダム値を用いることにより当該設備に急速劣化が発生した部品を特定し、
前記分析データ選択部は、
前記急速劣化判定部により、当該設備の補修の直前の点検の後に急速劣化が発生したと特定された部品が当該補修の補修日時に故障したとみなした故障データを分析データに採用することを特徴とする請求項2に記載の分析データ選択装置。
The rapid deterioration determination unit
Based on the past inspection results of the equipment, if it is not possible to identify the parts that have rapidly deteriorated in the equipment, identify the parts that have rapidly deteriorated in the equipment by using a predetermined probability distribution or a random value,
The analysis data selection unit
The rapid deterioration determination unit adopts failure data, which is regarded as a failure at the repair date and time of the part identified as having undergone rapid deterioration after inspection immediately before repair of the equipment, as analysis data. The analysis data selection device according to claim 2.
前記分析データ選択部は、
前記点検履歴データを参照して、前記設備の補修データがないと判定した場合において、当該設備の最新の点検結果が所定の補修基準に達しているとき、当該設備の最新の点検データを故障データとして分析データに採用し、当該設備の最新の点検結果が所定の補修基準に達していないとき、当該設備の最新の点検データを故障データとして分析データに採用することを特徴とする請求項1に記載の分析データ選択装置。
The analysis data selection unit
When it is determined that there is no repair data for the equipment with reference to the inspection history data, when the latest inspection result for the equipment reaches a predetermined repair standard, the latest inspection data for the equipment is determined as failure data. In the analysis data, when the latest inspection result of the equipment does not reach a predetermined repair standard, the latest inspection data of the equipment is adopted as failure data in the analysis data. The analytical data selection device described.
前記分析データ選択部により前記分析データとして採用された故障データおよび未故障データを用いて、前記設備の信頼性分析を行う信頼性分析部をさらに備えることを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか1項に記載の分析データ選択装置。   6. The apparatus according to claim 1, further comprising a reliability analysis unit that performs a reliability analysis of the facility using the failure data and the non-failure data adopted as the analysis data by the analysis data selection unit. The analysis data selection device according to any one of the above. 設備の点検日時および点検結果を示す点検データと、前記設備の補修日時を示した補修データとを含む点検履歴データを取得するステップと、
前記点検履歴データを参照して、前記設備の補修の直前の点検結果が所定の補修基準に達している場合、当該補修の直前における当該設備の点検データを故障データとして分析データに採用し、前記設備の補修の直前の点検結果が所定の補修基準に達していない場合、当該補修の直前における当該設備の点検データを未故障データとして分析データに採用するステップと、
を含んだことを特徴とする分析データ選択方法。
Obtaining inspection history data including inspection data indicating the inspection date and time of the equipment and inspection results, and repair data indicating the repair date and time of the equipment;
With reference to the inspection history data, when the inspection result immediately before the repair of the facility has reached a predetermined repair standard, the inspection data of the facility immediately before the repair is adopted as analysis data as analysis data, If the inspection result immediately before the repair of the equipment does not reach a predetermined repair standard, the inspection data of the equipment immediately before the repair is adopted as analysis data as unfailed data; and
The analysis data selection method characterized by including.
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