JP2019012316A - Risk analysis method of equipment system and device - Google Patents

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Abstract

To provide an objective and quantitative risk analysis method of whole system capable of achieving balanced design between risk and cost.SOLUTION: A risk analysis device comprises: an operation part 104 configured to create a failure mode scenario tree which is an event tree from breakdown of components of equipment system to equipment facility hazard using facility design information 101 of the facility system and a facility function hazard master 102 indicating degradation of basic function and to calculate the occurrence frequency as a risk index using the tree structure; an operation part 105 configured to create a risk scenario tree which is an event tree from facility function hazard to quality risk and to calculate an indicator value indicating the severity using the tree structure; and a risk level determination part 108 configured to plot the calculated occurrence frequency and the severity on a risk matrix and to determine the risk level 109 of the facility function hazard.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、医薬品等の製造施設内設備システムの設計に係り、特に設備システムの設計内容に対するリスク分析技術に関する。   The present invention relates to the design of an equipment system in a manufacturing facility for pharmaceuticals and the like, and more particularly to a risk analysis technique for the design contents of an equipment system.

今般、医薬品製造、特に再生医療業界では品質リスクマネジメントの重要性が高まっており、ＣＰＣ（Ｃｅｌｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ）などの製造設備に対しては、リスクとコストをバランス化した設備設計へのニーズが増加している。そのため、様々な設備設計項目に応じて客観的で定量性のある品質リスク分析ツールが必要とされている。   Nowadays, the importance of quality risk management is increasing in pharmaceutical manufacturing, especially in the regenerative medicine industry, and there is an increasing need for equipment design that balances risk and cost for manufacturing equipment such as CPC (Cell Processing Center). doing. Therefore, an objective and quantitative quality risk analysis tool is required according to various equipment design items.

現状においては、ＣＰＣ等の医薬品製造施設の空調設備設計における給排気ファンの二重化の有無など、システム全体のリスクに係る項目の一部は、主に設計者の経験や勘に基づいて設計が行われていたため、設計根拠が不明瞭で、高コスト化する場合があった。   Currently, some of the items related to system risks, such as whether air-conditioning equipment is designed for CPC and other pharmaceutical manufacturing facilities, are mainly designed based on the designer's experience and intuition. As a result, the design basis is unclear and the cost may increase.

このようなリスク分析方法、分析ツールに関する先行技術としては、例えば複数の起因事象がある場合のフォールトツリーの作成と解析に応じることができ、かつ定性的／定量的解析を一元化することを可能とするプロセスリスクアセスメント支援装置を開示した特許文献１、あるいはフォールトツリーを生成するためのデータ入力にかかる負担を軽減するための技術を開示する特許文献２などがある。   Prior art related to such risk analysis methods and analysis tools, for example, can respond to the creation and analysis of fault trees when there are multiple initiating events, and can centralize qualitative / quantitative analysis. Patent Document 1 that discloses a process risk assessment support apparatus that performs the above, or Patent Document 2 that discloses a technique for reducing the burden of data input for generating a fault tree.

特開２０１２−０９８８２０号公報JP 2012-098820 A 特開２０１４−０５９６６４号公報JP 2014-059664 A

上述した従来においては、製造施設内の設備個々のリスクをチェックしていないため根拠が不明瞭で高コスト化する場合があり、リスクとコストをバランス化した設計へのニーズに対応仕切れていない。   In the above-described conventional technology, since the risk of each equipment in the manufacturing facility is not checked, the basis may be unclear and the cost may be increased, and the need for a design that balances risk and cost is not divided.

本発明の目的は、任意の空調設備などの設計案に対しリスクとコストのバランス化された設計を実現するため、客観的で定量性のある設備システムのリスク分析方法、及び装置を提供することにある。   An object of the present invention is to provide an objective and quantitative facility system risk analysis method and apparatus for realizing a balanced design of risk and cost for a design plan of an arbitrary air conditioning facility or the like. It is in.

上記の目的を達成するため、本発明においては、設備システムのリスク分析方法であって、設備設計情報と、予め定義した設備システムの基本機能の低下を表す設備機能ハザードとを用い、構成機器の故障から設備機能ハザードに至るまでの故障モードシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して発生頻度を表す指標値を計算し、設備機構ハザードから品質リスクに至るまでのリスクシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して重大性を示す指標値を計算し、計算した発生頻度と重大性に基づき、設備機能ハザードのリスクレベルを判定する品質リスク分析方法を提供する。   In order to achieve the above object, in the present invention, there is provided a risk analysis method for an equipment system, which uses equipment design information and equipment function hazards that represent a decrease in the basic functions of the equipment system defined in advance. Create a failure mode scenario tree from failure to equipment function hazard, calculate index values representing the frequency of occurrence using the structure of the tree, and create a risk scenario tree from equipment mechanism hazard to quality risk And providing a quality risk analysis method for calculating an index value indicating the seriousness using the structure of the tree and determining a risk level of facility function hazard based on the calculated occurrence frequency and seriousness.

また、上記の目的を達成するため、本発明においては、処理部と記憶部を備え、設備システムのリスク分析装置であって、記憶部は、設備システムの設備設計情報と、予め定義した設備システムの基本機能の低下を表す設備機能ハザードとを記憶し、処理部は、設備設計情報と、設備機能ハザードとを用い、設備システムの構成機器の故障から設備機能ハザードに至るまでの故障モードシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して発生頻度を表す指標値を計算し、設備機構ハザードから品質リスクに至るまでのリスクシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して重大性を示す指標値を計算し、計算した発生頻度と重大性に基づき、設備機能ハザードのリスクレベルを判定するリスク分析装置を提供する。   In order to achieve the above object, the present invention includes a processing unit and a storage unit, and is a risk analysis apparatus for an equipment system, wherein the storage unit includes equipment design information of the equipment system and a predefined equipment system. The facility function hazard that represents the deterioration of the basic function of the system is stored, and the processing unit uses the facility design information and the facility function hazard, and the failure mode scenario tree from the failure of the component equipment of the facility system to the facility function hazard To calculate an index value indicating the frequency of occurrence using the structure of the tree, create a risk scenario tree from the facility mechanism hazard to the quality risk, and use the structure of the tree to determine the severity. Provided is a risk analysis device that calculates an index value to be shown and determines a risk level of facility function hazard based on the calculated occurrence frequency and severity.

本発明により、任意の空調設備などの設備システム設計内容に対して客観的で定量性のあるリスクレベル評価が可能となる。   According to the present invention, objective and quantitative risk level evaluation can be performed on the design contents of an equipment system such as an arbitrary air conditioning equipment.

実施例１に係る、リスク分析方法の全体システム構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the whole system structure of the risk analysis method based on Example 1. FIG. 実施例１に係る、空調設備の設備機能ハザードの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the equipment function hazard of an air-conditioning equipment based on Example 1. FIG. 実施例１に係る、故障モードシナリオツリー図の作成例を示すための図である。It is a figure for showing the example of preparation of the failure mode scenario tree figure based on Example 1. FIG. 実施例１に係る、故障モードシナリオツリーの指標値である発生頻度の計算方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the calculation method of the occurrence frequency which is the parameter | index value of a failure mode scenario tree based on Example 1. FIG. 実施例１に係る、リスクシナリオツリーの概略および指標値である重大性の計算方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the outline of the risk scenario tree based on Example 1, and the calculation method of the seriousness which is an index value. 実施例１に係る、各ツリー図におけるリスク指標値の計算例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example of a calculation of the risk index value in each tree figure based on Example 1. FIG. 実施例１に係る、リスクマトリクスによるリスクレベル判定の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the risk level determination by a risk matrix based on Example 1. FIG. 実施例１に係る、簡易的なＣＰＣの空調設備システムに対するリスク分析の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the risk analysis with respect to the air conditioning equipment system of simple CPC based on Example 1. FIG.

以下本発明の実施の形態を図面に従い順次説明する。   Embodiments of the present invention will be sequentially described below with reference to the drawings.

実施例１は、処理部を使って設備システム設計のリスクレベルを判定するリスク分析方法、及び装置の実施例である。すなわち、本実施例は、リスク分析対象となる設備システムに応じて、設備システムの基本機能の低下を表すノードを設備機能ハザードとして定義し、設備システムの構成機器の故障から設備機能ハザードに至るまでの事象ツリーである故障モードシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して発生頻度を表す指標値を計算し、更に設備機能ハザードから品質リスクに至るまでの事象ツリーであるリスクシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して重大性を示す指標値を計算し、計算した発生頻度と重大性をリスクマトリクス上にプロットし、設備機能ハザードのリスクレベルを判定するリスク分析方法の実施例である。   [Embodiment 1] Embodiment 1 is an embodiment of a risk analysis method and apparatus for determining a risk level of facility system design using a processing unit. That is, in this embodiment, a node that represents a decrease in the basic function of the equipment system is defined as equipment function hazard according to the equipment system that is subject to risk analysis, and from the failure of equipment components of the equipment system to equipment function hazard. A failure mode scenario tree, which is an event tree, calculates an index value indicating the frequency of occurrence using the structure of the tree, and further creates a risk scenario tree, which is an event tree from equipment function hazard to quality risk Create a risk analysis method that uses the structure of the tree to calculate the index value indicating the severity, plots the calculated occurrence frequency and severity on the risk matrix, and determines the risk level of equipment function hazards It is an example.

また、処理部と記憶部を備え、設備システムのリスク分析装置であって、記憶部は、設備システムの設備設計情報と、予め定義した設備システムの基本機能の低下を表す設備機能ハザードとを記憶し、処理部は、設備設計情報と、設備機能ハザードとを用い、設備システムの構成機器の故障から設備機能ハザードに至るまでの故障モードシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して発生頻度を表す指標値を計算し、設備機能ハザードから品質リスクに至るまでのリスクシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して重大性を示す指標値を計算し、計算した発生頻度と重大性に基づき、設備機能ハザードのリスクレベルを判定するリスク分析装置の実施例である。   In addition, the apparatus includes a processing unit and a storage unit, and is a risk analysis apparatus for the facility system, and the storage unit stores facility design information of the facility system and a facility function hazard that represents a decrease in the basic function of the facility system defined in advance The processing unit uses the equipment design information and equipment function hazards to create a failure mode scenario tree from the failure of the equipment components of the equipment system to the equipment function hazard, and generates the failure using the structure of the tree. An index value that represents the frequency is calculated, a risk scenario tree from the facility function hazard to the quality risk is created, an index value that indicates the severity is calculated using the structure of the tree, and the calculated occurrence frequency and seriousness are calculated. It is the Example of the risk analyzer which determines the risk level of an equipment function hazard based on property.

以下、実施例１を製造設備システムの空調設備の品質リスク分析方法に適用する場合を、図１から図５を用いて説明する。図１に、本実施例のリスク分析方法の全体システム構成の一例を示した。なお、図１に示す全体システム構成は、通常の中央処理部（ＣＰＵ）、記憶部、入出力部等を備えたパーソナルコンピュータなどの図示を省略したコンピュータ構造で実現可能である。まず設備設計情報１０１が入出力部を介してシステムに入力され、記憶部に記憶する。リスク分析対象が空調設備の場合、空調フロー図や機器表などがこれに相当する。また、リスク分析対象の設備システムに応じて、基本機能低下事象である設備機能ハザードをリスト化し、ハザードマスタ１０２として定義し、同じく記憶部に記憶しておく。   Hereinafter, the case where Example 1 is applied to the quality risk analysis method of the air-conditioning equipment of a manufacturing equipment system is demonstrated using FIGS. 1-5. FIG. 1 shows an example of the entire system configuration of the risk analysis method of this embodiment. Note that the overall system configuration shown in FIG. 1 can be realized by a computer structure in which a personal computer including a normal central processing unit (CPU), a storage unit, an input / output unit, and the like are not shown. First, the facility design information 101 is input to the system via the input / output unit and stored in the storage unit. When the risk analysis target is an air conditioning facility, an air conditioning flow chart, an equipment table, and the like correspond to this. Moreover, according to the equipment system of the risk analysis target, equipment function hazards that are basic function lowering events are listed, defined as the hazard master 102, and similarly stored in the storage unit.

図２に空調設備の設備機能ハザード２０１の一例を示した。図２に示すように、空調設備の設備機能ハザード２０１には、換気風量維持機能低下、清浄空気の供給機能低下、差圧管理機能低下（陽圧側・陰圧側）、温湿度制御機能低下、空調設備配管機能低下、空調設備配管からの漏水、空調設備を介した交差汚染などがある。   FIG. 2 shows an example of the facility function hazard 201 of the air conditioning facility. As shown in FIG. 2, the facility function hazard 201 of the air conditioning facility includes a ventilation air volume maintenance function decline, a clean air supply function decline, a differential pressure management function decline (positive pressure side / negative pressure side), a temperature / humidity control function decline, air conditioning There are deterioration of equipment piping function, water leakage from air conditioning equipment piping, cross contamination through air conditioning equipment, etc.

処理部であるＣＰＵはプログラム実行により、記憶された設備設計情報１０１と設備機能ハザードマスタ１０２に記載された設備機能ハザード情報を用いて、次に説明する二種類のツリー図分解ノードの決定１０３を行う。すなわち、ＣＰＵのプログラム実行で実現可能な故障モードシナリオツリー作成・リスク指標値演算部１０４において、入力された設備設計情報１０１を基に、構成機器の故障から設備機能ハザードに至るまでのツリー図である故障モードシナリオツリー図を作成する。また、故障モードシナリオツリー作成・リスク指標値演算部１０４は、作成したツリー構造を利用して、各設備機能ハザードのリスク指標値である発生頻度を計算し、中間出力１０６として出力する。   The CPU, which is a processing unit, uses the facility design information 101 stored and the facility function hazard information described in the facility function hazard master 102 to execute two types of tree diagram decomposition node determination 103 described below by executing the program. Do. That is, in the failure mode scenario tree creation / risk index value calculation unit 104 that can be realized by executing the program of the CPU, the tree diagram from the failure of the component device to the facility function hazard based on the input facility design information 101 Create a failure mode scenario tree diagram. Further, the failure mode scenario tree creation / risk index value calculation unit 104 uses the created tree structure to calculate an occurrence frequency that is a risk index value of each facility function hazard, and outputs it as an intermediate output 106.

同様に、ＣＰＵのプログラム実行で実現可能なリスクシナリオツリー作成・リスク指標値演算部１０５で、入力された設備設計情報１０１を基に、設備機能ハザードから品質リスクに至るまでのツリー図であるリスクシナリオツリー図を作成する。また、リスクシナリオツリー作成・リスク指標値演算部１０５は、作成したツリー構造を利用して各設備機能ハザードのリスク指標である重大性を計算し、中間出力１０７を出力する。   Similarly, a risk scenario tree creation / risk index value calculation unit 105 that can be realized by executing a program of the CPU, based on the equipment design information 101 inputted, is a tree diagram from equipment function hazard to quality risk. Create a scenario tree diagram. Further, the risk scenario tree creation / risk index value calculation unit 105 calculates the seriousness that is the risk index of each facility function hazard using the created tree structure, and outputs an intermediate output 107.

ＣＰＵのプログラム実行で実現されるリスクレベル判定部１０８は、これら発生頻度と重大性をリスクマトリクス上にプロットし、設計した設備システムのリスクレベルを判定する。最後にリスクレベル判定部１０８は、判定したリスクレベル１０９を出力する。   The risk level determination unit 108 realized by the program execution of the CPU plots the occurrence frequency and severity on a risk matrix, and determines the risk level of the designed equipment system. Finally, the risk level determination unit 108 outputs the determined risk level 109.

図３、図４を用いて、本実施例の故障モードシナリオツリー作成・リスク指標値演算部１０４における、故障モードシナリオツリー図の作成例および指標値の計算方法を説明する。図３に示すように、設備構成機器３０１として、外調機、制御盤、自動制御装置があり、これらの内的要因による単体での危機の動作についての故障モード３０２として、同図に示すように、送風機能の喪失、湿度調整機能の喪失、温度調整機能の喪失等がある。故障モード３０２の各ブロックの下にこれらの故障モード発生確率Ｐを示した。   A failure mode scenario tree creation / risk index value calculation unit 104 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 3 and FIG. As shown in FIG. 3, there are an external air conditioner, a control panel, and an automatic control device as the equipment component equipment 301, and as shown in FIG. In addition, there are a loss of air blowing function, a loss of humidity adjustment function, a loss of temperature adjustment function, and the like. These failure mode occurrence probabilities P are shown under each block of the failure mode 302.

次に、これらの故障モード３０２において、設備の状態・関連する動作、事象などの設備への影響３０３として、換気量不足、温度上昇、温度低下、更には換気回数不足、室内の湿度上昇、室温上昇、室温低下が引き起こることを示している。なお、設備への影響３０３には周辺機器への影響も含んで示した。設備への影響３０３の結果、製造エリア、非製造エリアで設備機能ハザード３０４が、発生頻度３０５で発生する。設備機能ハザード３０４は、製造エリア、非製造エリア各々の設備機能ハザード２０１に対応している。   Next, in these failure modes 302, the effect of the equipment state / related operations, events, etc. on the equipment 303 is as follows: insufficient ventilation, temperature increase, temperature decrease, further insufficient ventilation, indoor humidity increase, room temperature This indicates that the temperature rises and the room temperature drops. The influence 303 on the equipment includes the influence on the peripheral equipment. As a result of the influence 303 on equipment, equipment function hazards 304 occur at the occurrence frequency 305 in the production area and the non-production area. The facility function hazard 304 corresponds to the facility function hazard 201 in each of the manufacturing area and the non-manufacturing area.

図４はリスク指標値である発生頻度の計算方法を説明するための図である。同図の（ａ）は図３に示したツリー図の流れと指標値設定の一例を示し、同図の（ｂ）は発生頻度の伝搬計算方法の一例を示している。先に示したように、外調機などの設備構成機器３０１と風量異常などの各故障モード３０２間エッジに付与する指標値として故障モード発生確率Ｐがある。これは例えば日本原子力協会等で公表されている平均故障率等に基づき予め決定でき、例えば図３の故障モード３０２に示した値となる。さらに、本実施例の故障モードシナリオツリー図の中間ノードごとに検出性を判定し、補正係数Ｄ（Ｄ１〜Ｄｎ）を設定した。補正係数Ｄとして、一般財団法人日本科学技術連盟のＲ−Ｍａｐのリスク低減原則を参考とし、例えば、換気風量，差圧，温湿度，塵埃濃度などの関連項目のように常時モニタしている場合は０．１、浮遊菌などの関連項目のように定期的にモニタしている場合は０．５、上記以外の検出機構なしの場合は１．０とした。   FIG. 4 is a diagram for explaining a method of calculating an occurrence frequency that is a risk index value. 3A shows an example of the flow of the tree diagram and the index value setting shown in FIG. 3, and FIG. 3B shows an example of an occurrence frequency propagation calculation method. As described above, there is a failure mode occurrence probability P as an index value given to the edge between each failure mode 302 such as an equipment component device 301 such as an external air conditioner and an air flow abnormality. This can be determined in advance based on, for example, the average failure rate published by the Japan Atomic Energy Association or the like, for example, the value shown in the failure mode 302 of FIG. Furthermore, detectability was determined for each intermediate node in the failure mode scenario tree diagram of the present embodiment, and correction coefficients D (D1 to Dn) were set. The correction factor D is based on the R-Map risk reduction principles of the Japan Science and Technology Federation, and is constantly monitored, for example, related items such as ventilation airflow, differential pressure, temperature and humidity, and dust concentration 0.1, 0.5 when monitoring regularly, such as related items such as airborne bacteria, 1.0 when there is no other detection mechanism.

図４の（ｂ）に示すように、複数の前ノードから伝搬した発生確率Ｐ１、Ｐ２の合流が起きる中間ノード４０５での発生確率Ｐ３は、ＡＮＤ接続の場合は（Ｐ１×Ｐ２）で、ＯＲ接続の場合（Ｐ１＋Ｐ２）で求められ、検出性を示す補正係数Ｄを掛けることにより、次ノードへ伝搬する発生確率Ｐ４は（Ｄ×Ｐ３）となる。   As shown in FIG. 4B, the occurrence probability P3 at the intermediate node 405 where the occurrence probabilities P1 and P2 propagated from a plurality of previous nodes occur is (P1 × P2) in the case of AND connection, and OR The probability P4 of propagation to the next node is (D × P3) obtained by multiplying the correction coefficient D indicating the detectability obtained in the case of connection (P1 + P2).

続いて、本実施例におけるリスクシナリオツリー作成・リスク指標値演算部１０５における、リスクシナリオツリー図の作成、およびリスク指標値である重大性の計算方法を説明する。まず、入力情報を基に設備機能ハザードから品質リスクに至るまでのツリー図を作成し、ツリー構造を利用して各設備機能ハザードのリスク指標である重大性を計算する。なお、空調設備システム全体のリスクシナリオツリー図は巨大なツリーとなるので詳細な図示説明を省略し、リスクシナリオツリーの指標値である重大性の計算方法の概要について図５を用いて説明する。   Subsequently, a risk scenario tree creation / risk index value calculation unit 105 according to the present embodiment will be described with reference to a method for creating a risk scenario tree diagram and calculating a severity that is a risk index value. First, a tree diagram from equipment function hazard to quality risk is created based on the input information, and the severity as a risk index of each equipment function hazard is calculated using the tree structure. Since the risk scenario tree diagram of the entire air conditioning system is a huge tree, detailed illustration and explanation thereof will be omitted, and an outline of a method for calculating the severity that is an index value of the risk scenario tree will be described with reference to FIG.

図５に示したように、例えば換気風量維持機能低下などの設備機能ハザードＨｎ５０１の製品汚染などの最終リスクＲ５０４に対する重大性は、最終リスクＲ５０４から設備機能ハザードＨｎ５０１までの事象生起相関度重み付け距離Ｌの逆数で求めることができる。Ｃ（Ｈｉ）は室空気清浄度低下、汚染空気との接触等の中間事象ノード５０２、５０３間等の事象生起相関度を示す。   As shown in FIG. 5, for example, the seriousness of the facility function hazard Hn501 such as a reduction in ventilation airflow maintenance function with respect to the final risk R504 such as product contamination is the event occurrence correlation weighting distance L from the final risk R504 to the facility function hazard Hn501. The reciprocal of can be obtained. C (Hi) indicates an event occurrence correlation between intermediate event nodes 502 and 503 such as a decrease in room air cleanliness and contact with contaminated air.

次に、図６を用いて以上説明した各ツリー図におけるリスク指標値の計算例を説明する。本例は、設備構成機器が外調機、最終リスクが製品汚染と製品品質低下の場合を示している。同図において、左側が故障モードシナリオツリー部分６０１、右側がリスクシナリオツリー部分６０２であり、各指標値として発生確率６０３と重大性６０４を計算結果として得ることができる。   Next, a calculation example of the risk index value in each tree diagram described above will be described with reference to FIG. This example shows the case where the equipment component equipment is an external air conditioner and the final risk is product contamination and product quality degradation. In the figure, a failure mode scenario tree portion 601 on the left side and a risk scenario tree portion 602 on the right side, an occurrence probability 603 and a severity 604 can be obtained as calculation results as index values.

その後、以上説明した手順で計算した各指標値である発生確率と重大性をリスクマトリクス上にプロットし、リスクレベルを判定する。図７に本実施例におけるリスクマトリクス７０１によるリスクレベル判定の一例を示した。本実施例ではリスクレベル７０２はＡ〜Ｃの三段階評価で判定する。リスクレベルＡ〜Ｃの意味は図７に示した通りである。リスクレベルＡ〜Ｃの境界値は、例えば各ツリー図から計算した重大性および発生頻度の値を、大小に応じて数段階のレベルに分割し、Ｒ−Ｍａｐにおけるレベル分割に対応させ、対応させたＲ−ＭａｐにおけるリスクレベルＡ〜Ｃの境界値プロットに対して近似曲線を当てはめることで決定可能である。   Thereafter, the probability of occurrence and the severity, which are each index value calculated by the procedure described above, are plotted on a risk matrix to determine the risk level. FIG. 7 shows an example of risk level determination by the risk matrix 701 in the present embodiment. In this embodiment, the risk level 702 is determined by a three-stage evaluation of A to C. The meanings of the risk levels A to C are as shown in FIG. The boundary values of the risk levels A to C are, for example, the severity and occurrence frequency values calculated from each tree diagram are divided into several levels according to the magnitude and correspond to the level division in the R-Map. Further, it can be determined by fitting an approximate curve to the boundary value plot of the risk levels A to C in the R-Map.

図８に本実施例による簡易的なＣＰＣの空調設備システムに対するリスク分析の一例を示した。同図の（ａ）は、リスク分析対象とした空調設備システムの一構成を示す。同図の（ｂ）は、各室８０１ごと、設備機能ハザード８０２ごとにリスクレベルを判定したリスクマトリクス出力結果を示している。なお、ツリー図については割愛した。   FIG. 8 shows an example of risk analysis for a simple CPC air conditioning system according to this embodiment. (A) of the same figure shows one structure of the air-conditioning equipment system made into risk analysis object. (B) of the same figure has shown the risk matrix output result which determined the risk level for every room 801 and every equipment function hazard 802. FIG. I omitted the tree diagram.

以上詳述した本実施例によれば、空調または衛生設備のようなシステム全体として機能する設備設計情報に対して、客観的で定量性のあるリスク分析が可能となり、その結果をリスクマトリクス上で可視化できる。この結果を利用し、例えば給排気ファンの二重化の有無によるリスクレベル分布の違いを分析し、リスクとコストを把握した上でどちらの設計案を採用するか決めることで、明確な設計根拠が与えられ、リスクとコストのバランスに反映することができる。   According to the present embodiment described in detail above, objective and quantitative risk analysis can be performed on facility design information that functions as a whole system such as air conditioning or sanitary facilities, and the result is displayed on the risk matrix. It can be visualized. Using this result, for example, by analyzing the difference in risk level distribution due to the presence / absence of dual supply / exhaust fans and deciding which design plan to adopt after understanding the risk and cost, a clear design basis is given. Can be reflected in the balance between risk and cost.

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。   In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for better understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of the embodiment.

更に、上述した各構成、機能、演算部等は、それらの一部又は全部を実現するプログラムを作成する例を説明したが、それらの一部又は全部を例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良いことは言うまでもない。すなわち、演算部の全部または一部の機能は、プログラムに代え、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などの集積回路などにより実現してもよい。   Further, the above-described configuration, function, calculation unit, and the like have been described as an example of creating a program that realizes a part or all of them. Needless to say, it can be realized with this. That is, all or a part of the functions of the arithmetic unit may be realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA) instead of the program.

１０１ 設備設計情報
１０２ 設備機能ハザードマスタ
１０３ ツリー図分解ノードの決定
１０４ 故障モードシナリオツリー作成・リスク指標値演算部
１０５ リスクシナリオツリー作成・リスク指標値演算部
１０６ 故障モードシナリオツリー図、発生頻度の計算値
１０７ リスクシナリオツリー図、重大性の計算値
１０８ リスクレベル判定部
１０９ リスクレベル
２０１ 空調設備の設備機能ハザード
３０１、４０１ 設備構成機器
３０２、４０２ 故障モード
３０３、４０３ 設備への影響
３０４、４０４、５０１、８０２ 設備機能ハザード
３０５、６０３ 発生頻度
４０５ 中間ノード
５０２、５０３ 中間事象
５０４ 最終リスク
６０１ 故障モードシナリオツリー部分
６０２ リスクシナリオツリー部分
６０４ 重大性
７０１ リスクマトリクス
７０２ リスクレベル
８０１ 各室 101 equipment design information 102 equipment function hazard master 103 tree diagram decomposition node determination 104 failure mode scenario tree creation / risk index value calculation unit 105 risk scenario tree creation / risk index value calculation unit 106 failure mode scenario tree diagram, occurrence frequency calculation Value 107 Risk scenario tree diagram, calculated value of severity 108 Risk level determination unit 109 Risk level 201 Facility function hazards 301 and 401 of air conditioning facilities Equipment component devices 302 and 402 Failure modes 303 and 403 Effects on facilities 304, 404 and 501 , 802 Facility function hazard 305, 603 Frequency 405 Intermediate node 502, 503 Intermediate event 504 Final risk 601 Failure mode scenario tree portion 602 Risk scenario tree portion 604 Severity 701 Risk matrix 702 Sukureberu 801 each room

Claims (10)

処理部による設備システムのリスク分析方法であって、
前記処理部は、
前記設備システムの設備設計情報と、予め定義した前記設備システムの基本機能の低下を表す設備機能ハザードとを用い、前記設備システムの構成機器の故障から前記設備機能ハザードに至るまでの故障モードシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して発生頻度を表す指標値を計算し、
前記設備機能ハザードから品質リスクに至るまでのリスクシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して重大性を示す指標値を計算し、
計算した前記発生頻度と前記重大性に基づき、前記設備機能ハザードのリスクレベルを判定する、
ことを特徴とするリスク分析方法。 A risk analysis method for equipment systems by a processing unit,
The processor is
Failure mode scenario tree from failure of the component equipment of the facility system to the facility function hazard using facility design information of the facility system and a facility function hazard representing a decrease in the basic function of the facility system defined in advance And calculate the index value that represents the frequency of occurrence using the structure of the tree,
Create a risk scenario tree from the facility function hazard to the quality risk, calculate the index value indicating the severity using the structure of the tree,
Based on the calculated occurrence frequency and the severity, the risk level of the facility function hazard is determined.
A risk analysis method characterized by this. 請求項１に記載のリスク分析方法であって、
前記処理部は、
前記発生頻度と前記重大性をリスクマトリクス上にプロットすることにより、前記設備機能ハザードのリスクレベルを判定する、
ことを特徴とするリスク分析方法。 The risk analysis method according to claim 1,
The processor is
Determining the risk level of the facility function hazard by plotting the occurrence frequency and the severity on a risk matrix;
A risk analysis method characterized by this. 請求項２に記載のリスク分析方法であって、
前記設備システムは、医薬品製造施設の設備システムである、
ことを特徴とするリスク分析方法。 The risk analysis method according to claim 2,
The equipment system is an equipment system of a pharmaceutical manufacturing facility,
A risk analysis method characterized by this. 請求項３に記載のリスク分析方法であって、
前記処理部は、計算した前記発生頻度と前記重大性を中間出力する、
ことを特徴とするリスク分析方法。 The risk analysis method according to claim 3,
The processing unit outputs the calculated occurrence frequency and the severity intermediately,
A risk analysis method characterized by this. 請求項４に記載のリスク分析方法であって、
前記設備機能ハザードは、換気風量維持機構低下、清浄空気の供給機能低下、差圧管理機能低下、温湿度制御機能低下を含む空調機能ハザードである、
ことを特徴とするリスク分析方法。 The risk analysis method according to claim 4,
The facility function hazard is an air conditioning function hazard including a ventilation air volume maintenance mechanism decrease, clean air supply function decrease, differential pressure management function decrease, temperature and humidity control function decrease,
A risk analysis method characterized by this. 処理部と記憶部を備え、設備システムのリスク分析装置であって、
前記記憶部は、
前記設備システムの設備設計情報と、予め定義した前記設備システムの基本機能の低下を表す設備機能ハザードとを記憶し、
前記処理部は、
前記設備設計情報と、前記設備機能ハザードとを用い、前記設備システムの構成機器の故障から前記設備機能ハザードに至るまでの故障モードシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して発生頻度を表す指標値を計算し、
前記設備機能ハザードから品質リスクに至るまでのリスクシナリオツリーを作成し、当該ツリーの構造を利用して重大性を示す指標値を計算し、
計算した前記発生頻度と前記重大性に基づき、前記設備機能ハザードのリスクレベルを判定する、
ことを特徴とするリスク分析装置。 A risk analysis device for equipment system, comprising a processing unit and a storage unit,
The storage unit
Storing facility design information of the facility system and a facility function hazard representing a decrease in the basic function of the facility system defined in advance;
The processor is
Using the facility design information and the facility function hazard, create a failure mode scenario tree from failure of the component equipment of the facility system to the facility function hazard, and use the structure of the tree to determine the occurrence frequency. Calculate the index value to represent,
Create a risk scenario tree from the facility function hazard to the quality risk, calculate the index value indicating the severity using the structure of the tree,
Based on the calculated occurrence frequency and the severity, the risk level of the facility function hazard is determined.
A risk analyzer characterized by that. 請求項６に記載のリスク分析装置であって、
前記処理部は、
前記発生頻度と前記重大性をリスクマトリクス上にプロットすることにより、前記設備機能ハザードのリスクレベルを判定する、
ことを特徴とするリスク分析装置。 The risk analysis device according to claim 6,
The processor is
Determining the risk level of the facility function hazard by plotting the occurrence frequency and the severity on a risk matrix;
A risk analyzer characterized by that. 請求項７に記載のリスク分析装置であって、
前記設備システムは、医薬品製造施設の設備システムである、
ことを特徴とするリスク分析装置。 The risk analysis device according to claim 7,
The equipment system is an equipment system of a pharmaceutical manufacturing facility,
A risk analyzer characterized by that. 請求項８に記載のリスク分析装置であって、
前記処理部は、計算した前記発生頻度と前記重大性を中間出力する、
ことを特徴とするリスク分析装置。 The risk analysis device according to claim 8, wherein
The processing unit outputs the calculated occurrence frequency and the severity intermediately,
A risk analyzer characterized by that. 請求項９に記載のリスク分析装置であって、
前記設備機能ハザードは、換気風量維持機構低下、清浄空気の供給機能低下、差圧管理機能低下、温湿度制御機能低下を含む空調機能ハザードである、
ことを特徴とするリスク分析装置。 The risk analysis device according to claim 9,
The facility function hazard is an air conditioning function hazard including a ventilation air volume maintenance mechanism decrease, clean air supply function decrease, differential pressure management function decrease, temperature and humidity control function decrease,
A risk analyzer characterized by that.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021033619A (en) * 2019-08-23 2021-03-01 株式会社竹中工務店 Risk evaluation support apparatus and risk evaluation support program
CN113450014A (en) * 2021-07-14 2021-09-28 上海海事大学 Equipment operation dynamic risk classification method
CN113534773A (en) * 2021-06-28 2021-10-22 东风汽车集团股份有限公司 Evaluation method and evaluation system for controllability of automatic air conditioner of passenger car
JP7454401B2 (en) 2020-02-20 2024-03-22 東日本旅客鉄道株式会社 Risk assessment methods and risk management methods
JP7466788B2 (en) 2021-11-25 2024-04-12 三菱電機ビルソリューションズ株式会社 Equipment maintenance support device and its operation method

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07217963A (en) * 1994-01-31 1995-08-18 Toshiba Corp Optimizing equipment of abnormality measure for air conditioning system
JPH07325618A (en) * 1994-05-31 1995-12-12 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Diagnostic knowledge acquisition device
JPH09160635A (en) * 1995-12-12 1997-06-20 Mitsubishi Chem Corp Process safety evaluation procedure preparation device
JP2009122737A (en) * 2007-11-12 2009-06-04 Tokyo Gas Co Ltd Safety management method for plant facility
JP2012098820A (en) * 2010-10-29 2012-05-24 Techno Management Solutions:Kk Process risk assessment support apparatus
KR20130109506A (en) * 2012-03-27 2013-10-08 한국남동발전 주식회사 Risk based maintenance system for power generation facilities
JP2014059664A (en) * 2012-09-14 2014-04-03 Mitsubishi Chemicals Corp Fault tree generation program, method and apparatus
WO2015152317A1 (en) * 2014-04-01 2015-10-08 株式会社テイエルブイ Risk evaluation system for process system, risk evaluation program, and risk evaluation method

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07217963A (en) * 1994-01-31 1995-08-18 Toshiba Corp Optimizing equipment of abnormality measure for air conditioning system
JPH07325618A (en) * 1994-05-31 1995-12-12 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Diagnostic knowledge acquisition device
JPH09160635A (en) * 1995-12-12 1997-06-20 Mitsubishi Chem Corp Process safety evaluation procedure preparation device
JP2009122737A (en) * 2007-11-12 2009-06-04 Tokyo Gas Co Ltd Safety management method for plant facility
JP2012098820A (en) * 2010-10-29 2012-05-24 Techno Management Solutions:Kk Process risk assessment support apparatus
KR20130109506A (en) * 2012-03-27 2013-10-08 한국남동발전 주식회사 Risk based maintenance system for power generation facilities
JP2014059664A (en) * 2012-09-14 2014-04-03 Mitsubishi Chemicals Corp Fault tree generation program, method and apparatus
WO2015152317A1 (en) * 2014-04-01 2015-10-08 株式会社テイエルブイ Risk evaluation system for process system, risk evaluation program, and risk evaluation method

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021033619A (en) * 2019-08-23 2021-03-01 株式会社竹中工務店 Risk evaluation support apparatus and risk evaluation support program
JP7379797B2 (en) 2019-08-23 2023-11-15 株式会社竹中工務店 Risk assessment support device and risk assessment support program
JP7454401B2 (en) 2020-02-20 2024-03-22 東日本旅客鉄道株式会社 Risk assessment methods and risk management methods
CN113534773A (en) * 2021-06-28 2021-10-22 东风汽车集团股份有限公司 Evaluation method and evaluation system for controllability of automatic air conditioner of passenger car
CN113450014A (en) * 2021-07-14 2021-09-28 上海海事大学 Equipment operation dynamic risk classification method
CN113450014B (en) * 2021-07-14 2024-04-05 上海海事大学 Equipment operation dynamic risk classification method
JP7466788B2 (en) 2021-11-25 2024-04-12 三菱電機ビルソリューションズ株式会社 Equipment maintenance support device and its operation method

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