JP2020061073A - シミュレーション装置、およびシミュレーション方法 - Google Patents

Abstract

【課題】顧客が導入したソリューションの性能が顧客の保全業務に与える影響を、精度よく評価する。【解決手段】保全需要データと、ソリューション性能データとに基づいて、設備の保全および保全の予兆を推定した推定保全需要データを生成する第１のシミュレーション処理部と、推定保全業務データと、保全需要データと、保全パラメータとに基づいて、設備の保全需要の実績に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を算出した保全業務データとを生成する第２のシミュレーション処理部と、保全パラメータに基づいて、推定保全業務データに対するソリューション適用後の保全コストと、保全業務データに対するソリューション適用前の保全コストとを計算し、両者の差分を計算する保全コスト計算部と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、機器や設備の保全業務をシミュレーションする技術に関する。

保全業務のコストを計算する方式として、将来の設備の点検費用を算出する技術がある。例えば、特許文献１では、実施済み点検費用を記録し、記録された実施済み点検費用に基づいて、それぞれの設備構成品目の任意の期間における点検費用の合計費用、任意の期間における複数回の点検実施の各平均費用、および任意の期間における全ての設備構成品目の合計費用を算出している。

また、機器に派遣する作業員の決定を支援する技術がある。例えば、特許文献２では、派遣対象の機器までの到着時間と、派遣に要するコストとを算出している。

特開２００６−２４４００６号公報 特開２０１７−１６２３９号公報

特許文献１では、将来の保全業務の費用を、過去の実施の費用に基づいて算出するが、新規ソリューションを適用し、費用が変化する場合は想定されていないため、将来も過去と同程度の費用が想定される場合にしか有効ではない。
また、特許文献２では、機器に派遣する作業員の、到着時間とコストを算出して、作業員の決定を支援するが、ソリューションの適用効果の想定はされていない。

顧客が導入しているソリューションの価値を評価する際に、顧客の保全リソースや、対象機器の台数、故障頻度、故障予兆検知のリードタイムなどの保全情報の変化によって、導入したソリューションの実性能や顧客価値が変化することがある。このような場合、上記特許文献に記載された技術では、過去にかかった作業的コストや人的コストから保全業務の費用を算出しているに過ぎないため、導入したソリューションの性能が顧客の保全業務に与える影響を、精度よく評価できなかった。

本発明は、顧客が導入したソリューションの性能が顧客の保全業務に与える影響を、精度よく評価することが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明にかかるシミュレーション装置は、好ましくは、保全対象となる設備の保全実績を記録した保全需要データと、前記設備に対して適用するソリューションの性能を示すソリューション性能データとに基づいて、前記設備の保全および保全の予兆を推定した推定保全需要データを生成する第１のシミュレーション処理部と、前記推定保全需要データと、前記設備の保全にかかるコストに関する保全パラメータとに基づいて、前記設備の推定保全需要に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を推定した推定保全業務データと、前記保全需要データと、前記保全パラメータとに基づいて、前記設備の保全需要の実績に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を算出した保全業務データとを生成する第２のシミュレーション処理部と、前記保全パラメータに基づいて、前記推定保全業務データに対する前記ソリューション適用後の保全コストと、前記保全業務データに対する前記ソリューション適用前の保全コストとを計算し、両者の差分を計算する保全コスト計算部と、を備えることを特徴とするシミュレーション装置として構成される。

また、本発明は、上記シミュレーション装置で行われるシミュレーション方法としても把握される。

本発明の一態様によれば、顧客が導入したソリューションの性能が顧客の保全業務に与える影響を、精度よく評価することができる。

シミュレーション装置の構成を示すブロック図 シミュレーション装置を予兆検知ソリューションの効果算出に適用した場合の処理手順を示すフローチャート 保全需要データの例を示す図 ソリューション性能データの構成例を示す図 推定保全需要データの例を示す図 保全業務パラメータの例を示す図 推定保全業務データの例を示す図 保全業務データの例を示す図 設備情報の例を示す図

以下、実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数または順序を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

本明細書において単数形で表される構成要素は、特段文脈で明らかに示されない限り、複数形を含むものとする。

まず、本実施例における保全業務シミュレーションシステムについて、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施例における保全業務シミュレーションシステム１０００の一例を示す図である。

保全業務シミュレーションシステム１０００は、シミュレーション装置１００、ユーザ端末３００を有し、インターネットや電話回線網等のネットワーク２００を介して通信可能に接続されている。シミュレーション装置１００、ユーザ端末３００は、ハードウェアとしては、一般的なコンピュータから構成され、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、外部記憶装置、通信装置等の各部を備えている。シミュレーション装置１００、ユーザ端末３００を構成するこれらの各部は、内部バス等の内部通信線により電気的に接続されている。

図１に示すように、シミュレーション装置１００は、シミュレーション実行管理部１０１と、通信処理部１０２と、データ記憶部１０３と、ソリューションシミュレーション処理部１０４（第１のシミュレーション処理部）と、保全業務シミュレーション処理部１０５（第２のシミュレーション処理部）と、保全コスト計算処理部１０６（保全コスト計算部）とを備える。シミュレーション実行管理部１０１、通信処理部１０２、ソリューションシミュレーション処理部１０４、保全業務シミュレーション処理部１０５、保全コスト計算処理部１０６は、ＣＰＵが、図示しない外部記憶装置に記憶されているプログラムをメモリにロードして実行することにより、これらの各部の機能が実現される。メモリは、例えば、データの読書き可能なＲＡＭ（Random Access Memory）から構成され、ＣＰＵにより上記各種プログラムがロードされる。外部記憶装置は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置から構成され、シミュレーション装置１００の処理に必要な各種プログラムを記憶する。

データ記憶部１０３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置から構成され、本システムで使用される各種データを記憶する。シミュレーション装置１００が有する上記各部が行う具体的な処理については後述する。

上記各種プログラムは、通信処理部１０２を介してネットワークから外部記憶装置にダウンロードされ、メモリ上にロードされて、ＣＰＵにより実行されるようにしてもよい。また、ＣＤ(Compact Disk)やＤＶＤ(Digital Versatile Disk)等の可搬性を有するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に対して情報を読み書きする読書装置を介して、当該記憶媒体からメモリ上に直接ロードされＣＰＵにより実行されるようにしてもよい。さらには、上記各種プログラムを、コンピュータにインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで上記記憶媒体に記録して提供したり、配布してもよい。さらには、上記各種プログラムを、通信ネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供したり、配布してもよい。

ユーザ端末３００は、ＧＵＩ処理部３０１と、通信処理部３０２とを有して構成されている。ＧＵＩ処理部３０１、通信処理部３０２は、シミュレーション装置１００と同様、ＣＰＵが、図示しない外部記憶装置に記憶されているプログラムをメモリにロードして実行することにより、これらの各部の機能が実現される。メモリ、外部記憶装置、通信装置等の各部の説明、上記プログラムの実施態様については、シミュレーション装置１００と同様であるため、ここではその説明を省略する。ユーザ端末３００が有する上記各部が行う具体的な処理については後述する。

シミュレーション装置１００において、シミュレーション実行管理部１０１は、通信処理部１０２を介して、ユーザ端末３００から送信される指示にしたがってシミュレーション実行の管理を行う。より詳細には、シミュレーション実行管理部１０１は、シミュレーションに必要な各種データが保管されているデータ記憶部１０３から必要なデータを取得する。そして、シミュレーション実行管理部１０１は、新たに生成されたデータをデータ記憶部１０３に記憶し、ソリューションの性能に応じてソシューションの効果をシミュレーションするソリューションシミュレーション処理部１０４に対して、ソリューション性能と保全需要データを出力する。さらに、シミュレーション実行管理部１０１は、ソリューションシミュレーション処理部１０４から出力された推定保全需要を取得し、保全業務の処理をシミュレーションする保全業務シミュレーション処理部１０５に対して、前記保全需要データと保全業務パラメータを出力する。さらに、シミュレーション実行管理部１０１は、保全業務シミュレーション処理部１０５から出力された保全業務パラメータを取得し、当該保全業務パラメータから保全コストを計算する保全コスト計算処理部１０６に対して、推定保全業務データを出力する。さらに、さらに、シミュレーション実行管理部１０１は、保全コスト計算処理部１０６から出力された保全コストを取得する処理の実行を管理する。

次に、シミュレーション装置１００の処理について、図２を参照しながら説明する。図２は、第一の実施形態の保全業務シミュレーション処理の流れの概要を示す図である。

シミュレーション処理の開始の際には、ユーザ端末３００のＧＵＩ部３０１は、図示しないキーボード等の入力装置から入力された保全需要データを読み取り、シミュレーション装置１００に送信する（Ｓｔｅｐ１）。保全需要データについては、図３を用いて後述する。

シミュレーション実行管理部１０１は、ユーザ端末３００から保全需要データを受信すると、当該保全需要データを、データ記憶部に記憶する（Ｓｔｅｐ２）。

図３に、保全需要データ３０１の例を示す。保全需要データ３０１は、保全対象となる設備ごとに、所定の期間（例えば、１ヶ月間）における実際の保全実績を時系列に記録したログデータである。

図３は、設備Ａと、設備Ｂの３０日間の保全実績を時系列に記録した例を示している。図中「Ｘ」が付された日は、実際に故障が発生した日を示す。図３では、例えば、設備Ａは、ある１ヶ月のうち、５日と２０日と２５日に故障が発生し、設備Ｂは、同じ月のうち、１０日と２２日と２９日に故障が発生した実績を示している。なお、保全需要データとして記憶される設備の数や、上記所定の期間、日時（例えば、ＡＭ／ＰＭの区分や１日のうちの時間帯）といった保全の詳細度については、後述するソリューション性能に合わせて、必要に応じて定められる。

次に、シミュレーション実行管理部１０１は、ソリューション性能データを、データ記憶部１０３から取得する（Ｓｔｅｐ３）。ソリューション性能データは、事前にデータ記憶部１０３に記憶してある情報であり、保全需要データに記録された保全実績に対してソリューションを適用した場合に、想定される効果を示した数値等の指標により示される情報である。

図４に、ソリューション性能データ４０１の例を示す。ソリューション性能データ４０１は、顧客が導入したソリューションの標準的な性能を示すデータである。図４は、ソリューションとして、設備の故障やその予兆を検知する故障予兆検知ソリューションの性能データの例である。上記故障や故障の予兆は、設備の保全や保全の予兆の一例である。

図４に示すように、ソリューション性能データ４０１は、故障率４００１、検知率４００２、誤報率４００３、最大検知リードタイム４００４を含む。

故障率４００１は、所定の稼働期間に、設備の故障が発生する確率を示す数値であり、この例では１０％である。

検知率４００２は、故障予兆検知ソリューションによって上記設備に発生する故障予兆を検知できる確率を示す数値であり、この例では６７％である。

誤報率４００３は、故障予兆検知ソリューションが検知した故障予兆のうち、誤検知である確率を示す数値であり、この例では３３％である。

最大検知リードタイム４００４は、故障予兆検知ソリューションによる予兆検知後に、最大検知リードタイムで設定した期間内に故障が発生する場合に故障予兆検知成功と判断する指標である。この例では、３日間が設定されており、予兆の検知後３日以内に故障が発生していれば検知成功となる。

次に、シミュレーション実行管理部１０１は、ソリューションシミュレーション処理部１０４に対して、ソリューションシミュレーション実行指示を行う（Ｓｔｅｐ４）当該実行指示には、前記ソリューション性能データ４０１が添付される。

ソリューションシミュレーション処理部１０４は、Ｓｔｅｐ２で記憶した前記保全需要データ３０１をデータ記憶部１０３から読み出す。また、ソリューションシミュレーション処理部１０４は、前記実行指示に従って、前記ソリューション性能データ４０１と、前記保全需要データ３０１を入力してソリューションシミュレーション処理を行い、シミュレーション結果として推定保全需要データを生成する（Ｓｔｅｐ５）。ソリューションシミュレーション処理については、後述する。

図５に、推定保全需要データ５０１の例を示す。推定保全需要データ５０１は、保全対象となる設備の実際の故障実績から、顧客が導入した故障予兆検知ソリューションの標準的な性能に基づいて、保全対象となる設備の故障やその予兆を推定したデータである。図５は、図３の保全需要データ３０１に対して、図４のソリューション性能データ４０１により示されたソリューション性能に基づいて生成された推定保全需要データを示した図である。

以下、図５、図４、図３のデータに従ってＳｔｅｐ５の処理を説明する。
保全需要データ３０１により示されるデータの期間における実際の故障は、設備Ａでは、５日、２０日、２５日、設備Ｂでは、１０日、２２日、２９日である。したがって、保全対象となるこれらの設備については、所定の期間に故障が６回あったことになる。また、ソリューション性能データ４０１に記憶されている検知率４００２は６７％である。したがって、ソリューションシミュレーション処理部１０４は、６×０．６７≒４回の故障について予兆検知成功したと推定する。図５の例では、上記６回の故障のうち、設備Ａについては、２０日、２５日、設備Ｂについては、１０日、２９日の計４回の故障を予兆検知成功したと推定する（ＳＡ１、ＳＡ２、ＳＢ１、ＳＢ２）。その結果、ソリューションシミュレーション処理部１０４は、残りの設備Ａにおける５日の故障と、設備Ｂにおける２２日の故障は、予兆検知が失敗し、そのまま故障発生したと推定する（ＦＡ、ＦＢ）。予兆検知が成功したと推定する設備と日、および予兆検知が失敗したと推定する設備と日は、上記検知率にしたがってランダムに選択される。

また、ソリューション性能データ４０１に記憶されている誤報率４００３は３３％であることから、ソリューションシミュレーション処理部１０４は、誤報回数を、予兆検知成功したと推定した４回×０．３３／（１−０．３３）≒２回であると推定する。図５では、ソリューションシミュレーション処理部１０４は、設備Ａについては、７日、設備Ｂについては、１５日に誤報が発生したものと推定した（ＩＡ、ＩＢ）。誤報が発生したと推定する設備と日は、上記誤報率にしたがってランダムに選択される。

さらに、ソリューション性能データ４０１に記憶されている最大検知リードタイム４００４は３日である。したがって、ソリューションシミュレーション処理部１０４は、予兆検知として、成功したケースと誤報のケースのそれぞれについて、事前に予兆検知された日数を３日以内の長さで設定する。図５では、設備Ａの７日の誤報については１日、２０日の予兆検知については３日、２５日の予兆検知については２日、それぞれリードタイムを推定した。また、設備Ｂの１０日の予兆検知については３日、１５日の誤報については２日、２９日の予兆検知については２日、それぞれリードタイムを推定した。リードタイムの長さについては、最大日数である３日以内の範囲で、ランダムに設定される。

このように、ソリューションシミュレーション処理部１０４は、図３に示した保全需要データ３０１に対して、図４に示したソリューション性能データ４０１を適用し、図５に示した推定保全需要データ５０１を生成する。

次に、シミュレーション実行管理部１０１は、保全業務シミュレーション処理部１０５に対して、推定保全業務シミュレーション実行指示を行う（Ｓｔｅｐ６）。

保全業務シミュレーション処理部１０５は、前記推定保全業務シミュレーション実行指示に従って、前記推定保全需要データ５０１と、前記保全業務パラメータを入力して、保全業務シミュレーション処理を実行し、推定保全業務データを出力する（Ｓｔｅｐ７）。

図６に、保全業務パラメータ６０１の例を示す。保全業務パラメータ６０１は、保全対象となる設備の保全にかかるコスト（作業的コストや人的コスト）に関する情報を定めたデータである。図６に示すように、保全業務パラメータ６０１は、保全センター位置６００１、保全作業員数６００２、保全作業員休日６００３、標準保全準備時間６００４、標準保全作業時間６００５、作業員移動コスト６００６、故障修理コスト６００７、予防保全コスト６００８、誤報対応コスト６００９を含む。

保全センター位置６００１は、保全作業の拠点であるセンターの位置を示すデータであり、例えば、緯度、経度等の座標により位置が指定された情報である。

保全作業員数６００２は、保全センターに配備されている保全作業員の人数であり、この例では２名である。

保全作業員休日６００３は、保全作業員の休日の情報を示し、この例では週休２日である。

標準保全準備時間６００４は、保全需要確定後に作業員が割り当てられるまでの標準的な必要時間を示し、この例では１日である。

標準保全作業時間６００５は、保全作業にかかる標準的な作業時間を示し、この例では４時間である。

作業員移動コスト６００６は、作業員の移動時にかかるコストであり、この例では１０００円／ｋｍである。

故障修理コスト６００７は、設備が故障した際にその修理にかかるコストであり、この例では１０００００円である。

予防保全コスト６００８は、設備の予防保全の際にかかるコストであり、この例では２００００円である。

誤報対応コスト６００９は、誤報対応の際にかかるコストであり、この例では１００００円である。

図７に、推定保全業務データ７０１の例を示す。推定保全業務データ７０１は、設備の推定保全需要に対して、保全にかかるコストを考慮して、当該設備の保全業務の需要を推定したデータである。推定保全業務データ７０１は、図５の推定保全需要データに対して、図６の保全業務パラメータ６０１に基づいて生成される。

以下、図７、図６、図５のデータに従ってＳｔｅｐ７の処理を説明する。
保全業務パラメータ６０１に示したように、設備の保全業務を行う保全作業員数は２名である。したがって、保全業務シミュレーション処理部１０５は、推定保全業務データ７０１として、一人目の作業員１の保全業務を設定するための業務データ７００１と、二人目の作業員２の保全業務を設定するための業務データ７００２を生成する。

また、保全業務パラメータ６０１では、作業員の休日は週休２日である。したがって、保全業務シミュレーション処理部１０５は、作業員１の休日として、１日、２日、８日、９日、１５日、１６日、２２日、２３日、２９日、３０日（Ｈ１１〜Ｈ２０の計１０日間）、作業員２の休日として、３日、４日、１０日、１１日、１７日、１８日、２４日、２５日（Ｈ２１〜Ｈ２８の計８日間）を設定する。

そして、保全業務シミュレーション処理部１０５は、故障、故障予兆、誤報に対してはそれぞれ以下のように保全業務を設定する。
例えば、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ａについて、５日に検知した故障を作業員１が担当するように設定し、５日に準備、６日に修理作業を行うと設定する。また、作業員１の担当日程および設備が設定されたため、続いて、設備Ａについての７日の誤報Ａ（図５のＩＡ）は、作業員２が担当し、７日に準備、７日に誤報対応を行うと設定する。

一方、設備Ｂについては、図５に示したように、８日から検知された故障予兆は１０日に発生する故障の予兆を表している。また、作業員２は、上記のとおり、８日はすでに設備Ａの誤報対応中であり、また１０日、１１日が休日（Ｈ２３、Ｈ２４）である。このため、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ｂについては作業員１が担当するように設定する。また、図７に示したように、保全業務シミュレーション処理部１０５は、作業員１については、８日、９日を休日（Ｈ１３、Ｈ１４）として設定しているため、翌日である１０日を準備、その翌日を修理として設定する。この場合、作業員１は、１０日に準備ＰＡ２に入ったが、１０日に故障が発生してしまったため、１１日に修理対応することになる。

また、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ｂの１４日の誤報については、作業員２が担当し、１４日に準備、１５日に誤報対応を実施すると設定する。さらに、設備Ａの１８日から検知された故障予兆は１９日に発生する故障の予兆である。保全業務シミュレーション処理部１０５は、当該予兆については作業員１が担当し、１８日に準備、１９日に予防保全作業を実施するスケジュールを設定する。

また、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ｂの２２日の故障については、作業員２が担当し、２２日に準備、２３日に修理作業を実施するスケジュールを設定する。

また、設備Ａの２４日から検知された故障予兆は２５日に発生する故障の予兆である。保全業務シミュレーション処理部１０５は、当該予兆については作業員１が担当し、２４日に準備、２５日に予防保全作業を実施するスケジュールを設定する。

さらに、設備Ｂの２８日から検知された故障予兆は２９日に発生する故障の予兆である。保全業務シミュレーション処理部１０５は、当該予兆については作業員２が担当し、２８日に準備、２９日に予防保全作業を実施するスケジュールを設定する。

このように、各故障、故障予兆、誤報に対して、各設備についての作業員の対応が、推定保全業務データ７０１として生成される。

ここで、ソリューションシミュレーションによって生成された推定保全需要（図５）によれば、故障予兆は標準保全準備時間の１日以上前から検知されているため、予防保全は成功すると判断される。例えば、図７に示した作業員１が行う予防保全については、保全業務シミュレーション処理部１０５は、１９日に予防保全作業が行われる１日前である１８日に、その準備をスケジュールしている。そのため、保全業務シミュレーション処理部１０５は、当該準備に基づいて、１９日の予防保全は成功すると判断する。作業員１が行う２５日の予防保全、作業員２が行う２９日の予防保全についても同様に考えることができる。

しかし、保全業務シミュレーションでは、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ｂの１０日の故障（図３）については、図５に示したように、検知リードタイム３日で予兆検知したが、実際には、検知（図５の８日）から保全作業実施（図７の１１日）までの保全リードタイムに４日を要するため予防保全失敗と判断する。この場合は、シミュレーションにより故障の予兆を検知したものの、作業員が手配される日程が間に合わないため、実際に修理を行う日程は、図３の１０日の故障日（図５の１０日の検知日）よりも遅い１１日となり、予防保全ができないと推定されることを意味している。

また、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ａの２０日の故障（図３）については、検知リードタイム３日で予兆検知したが、検知日（図５の２０日）よりも前の日程である図７の１８日、１９日の期間（保全リードタイム２日）に予防保全が行われるため、予防保全成功と判断する。

さらに、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ａの２５日の故障（図３）については、検知リードタイム２日で予兆検知したが、保全リードタイム２日のため予防保全成功、設備Ｂの２９日の呼称は、検知リードタイム２日で予兆検知したが、検知日（図５の２５日）よりも前の日程である図７の２４日、２５日の期間（保全リードタイム２日）に予防保全が行われるため、予防保全成功と判断する。

このように、本実施の形態における保全業務シミュレーションを実行し、故障予兆毎に保全リードタイムを算出して予防保全の成否を判定することで、精度良くソリューションの効果を評価することができる。

次に、シミュレーション実行管理部１０１は、保全業務シミュレーション処理部１０５に対して、Ｓｔｅｐ２で保存した保全需要データ３０１に対する保全業務シミュレーション実行指示を行う（Ｓｔｅｐ８）。

保全業務シミュレーション処理部１０５は、前記保全業務シミュレーション実行指示に従って、前記保全需要データ３０１と、前記保全業務パラメータを入力して、保全業務シミュレーション処理を実行し、保全業務データを出力する（Ｓｔｅｐ９）。保全業務データはソリューションを適用しない場合の業務データに相当する。

図８に、保全業務データ８０１の例を示す。保全業務データ８０１は、設備の保全需要の実績に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を算出したデータである。保全業務データ８０１は、図３の保全需要データ３０１に対して、図６の保全業務パラメータ６０１に基づいて生成される。以下、図８、図６、図３のデータに従ってＳｔｅｐ９の処理を説明する。

保全業務パラメータ６０１に示したように、設備の保全業務を行う保全作業員数は２名である。したがって、保全業務シミュレーション処理部１０５は、保全業務データ８０１として、一人目の作業員１の保全業務を設定するための業務データ８００１と、二人目の作業員２の保全業務を設定するための業務データ８００２を生成する。

作業員の休日は週休２日であるため、図７の場合と同様に、作業員１および作業員２の休日が設定されている。
そして、故障に対してはそれぞれ以下のように保全業務が設定される。

例えば、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ａの５日の故障については、作業員１が担当し、５日に準備、６日に修理作業を実施するように設定する。

また、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ｂの１０日の故障については、作業員１が担当し、１０日に準備、１１日に修理作業を実施するように設定する。

さらに、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ａの２０日の故障については、作業員１が担当し、２０日に準備、２１日に修理作業を実施するように設定する。

また、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ｂの２２日の故障については、作業員２が担当し、２２日に準備、２３日に修理作業を実施するように設定する。

さらに、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ａの２５日の故障については、作業員１が担当し、２５日に準備、２６日に修理作業を実施するように設定する。

また、保全業務シミュレーション処理部１０５は、設備Ｂの２９日の故障については、作業員２が担当し、２９日に準備、３０日に修理作業を実施するように設定する。

このように、過去に実際に生じた各故障に対して、保全業務を行った作業員の対応が、保全業務データとして生成される。

次に、シミュレーション実行管理部１０１は、保全コスト計算処理部１０６に対して、保全コスト計算指示を行う（Ｓｔｅｐ１０）。

保全コスト計算処理部１０６は、保全コスト計算指示に従って、前記推定保全業務データ（図７）と、前記保全業務データ（図８）と、前記保全業務パラメータ（図６）を入力して、前記推定保全業務データに対するソリューション適用後保全コストと、前記保全業務データに対するソリューション適用前保全コストを計算し、両者の差分を計算する（Ｓｔｅｐ１１）。

以下、図６の保全業務パラメータ６０１、図７の推定保全業務データ７０１、図８の保全業務データ８０１を例に、保全コスト計算処理部１０６がＳｔｅｐ１１で行う保全コストの計算と、保全コスト差分の計算処理を説明する。

推定保全業務データ７０１では、故障修理が３回、予防保全が３回、誤報対応が２回行われている。したがって、保全コスト計算処理部１０６は、保全業務パラメータ６０１を参照し、修理コストとして、１０００００円×３回＝３０００００円、予防保全コストとして、２００００円×３回＝６００００円、誤報対応コストとして、１００００円×２＝２００００円を、それぞれ算出し、最終的に、各コストを合計した３８００００円を、保全業務に必要な総コストとして算出する。

一方、保全業務データ８０１では、故障修理実施が６回行われている。したがって、保全コスト計算処理部１０６は、保全業務パラメータ６０１を参照し、修理コストとして、１０００００円×６回＝６０００００円を、保全業務に必要な総コストとして算出する。

したがって、保全コスト計算処理部１０６は、ソリューション適用前保全コストとして６０００００円、ソリューション適用後保全コストとして３８００００円を算出し、両者の差分として、６０００００円−３８００００円＝２２００００円を算出する。このように、ソリューションの導入の結果、シミュレーション期間の３０日の間に２２００００円のコスト削減効果を想定することができる。

このように、本実施例によれば、ソリューションを適用した保全業務のシミュレーションを精度よく実現することができ、また、ソリューションの効果を精度よく反映した推定保全業務のシミュレーションログを得ることができる。

なお、本実施例の保全コスト計算では、故障修理、予防保全、誤報対応毎に一律の作業コストを設定して保全コストを計算したが、保全センターの数や、保全作業員の数、保全センターから保全現場までの距離に応じたコストに加えても良い。具体的には、保全対象の設備情報をデータ記憶部１０３に記録しておき、対象作業員の移動コスト６００６を、距離に乗じて計算することが可能である。

図９に、設備情報の例を示す。図９は、設備Ａと設備Ｂについての設備情報の例である。図９に示すように、設備情報には、設備の識別コードである設備ＩＤ９００１と、設備の機種を示す設備型番９００２、設備の設置場所を示す設備位置９００３と、設備の稼働開始した日時示す稼働開始日時９００４と、設備の最後に保全作業を実施した日時を示す最終保守日時９００５とが含まれる。

保全センターと設備の距離は、前記保全業務パラメータの保全センター位置６００１と、前記設備情報の設備位置９００３から算出することができる。簡易的には直線距離を用いても良いし、ＧＩＳ（地図情報システム）などを使って２点間のルートや距離を算出しても良い。

また、設備の故障内容の違いや、部品交換や洗浄といった保全内容による保全コストの違いや、休日や深夜など保全実施する時間による保全コストの違いを反映しても良い。

次に、シミュレーション実行管理部は、前記保全コストと前記保全コスト差分をＧＵＩ処理部に送信する（Ｓｔｅｐ１２）。

次に、ＧＵＩ処理部は、前記保全コストと前記保全コスト差分を表示し、ユーザに対してソリューションの導入効果を示す（Ｓｔｅｐ１３）。

以上述べたように、本実施例の保全業務シミュレーションシステムは、保全需要データに対してソリューションを適用した場合の保全コストを算出し、ソリューションを手機能しない場合の保全コストとの差分をユーザ端末に表示することでソリューションの効果を定量的に把握することができる。

さらに、以上の説明では、ソリューションとして故障予兆検知ソリューションを例にとり説明したが、他のソリューションへ応用することができる。たとえば、設備の余寿命を診断するソリューションや、設備をモニタリングして所定の状態になったら保全を行う状態ベース保全ソリューションなど、特に故障を予防する効果のあるソリューションに適用可能である。

また、最初の入力データとして、実際の保全需要を入力とする例を説明したが、仮想的に構成したデータであっても良い。たとえば、ある運転計画が設定された設備に対して所定の故障率でランダムに故障を発生させたデータ入力しても良い。

その場合、入力データとしては、設備情報として、各設備の運転計画と故障率を定義した情報を入力し、仮想保全需要データを生成する処理が追加され、保全需要データの代わりに仮想保全需要データを用いてＳｔｅｐ２以降の処理が実施されることになる。

さらに、この場合、以上の説明では、保全業務のシミュレーションを行うシステムを例にとり説明したが、将来予想される保全需要に対する保全業務の計画を立案するシステムであっても良い。

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を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも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。また、上記の構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えばハードウェアで実現してもよい。また、上記の構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、またはＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

１００…シミュレーション装置、１０１…シミュレーション実行管理部、１０２…通信処理部、１０３…データ記憶部、１０４…ソリューションシミュレーション処理部、１０５…保全業務シミュレーション処理部、１０６…保全コスト計算処理部、２００…ネットワーク、３００…ユーザ端末装置、３０１…ＧＵＩ部、３０２…通信処理部。

Claims (8)

1. 保全対象となる設備の保全実績を記録した保全需要データと、前記設備に対して適用するソリューションの性能を示すソリューション性能データとに基づいて、前記設備の保全および保全の予兆を推定した推定保全需要データを生成する第１のシミュレーション処理部と、
   前記推定保全需要データと、前記設備の保全にかかるコストに関する保全パラメータとに基づいて、前記設備の推定保全需要に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を推定した推定保全業務データと、前記保全需要データと、前記保全パラメータとに基づいて、前記設備の保全需要の実績に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を算出した保全業務データとを生成する第２のシミュレーション処理部と、
   前記保全パラメータに基づいて、前記推定保全業務データに対する前記ソリューション適用後の保全コストと、前記保全業務データに対する前記ソリューション適用前の保全コストとを計算し、両者の差分を計算する保全コスト計算部と、
   を備えることを特徴とするシミュレーション装置。
2. 前記第１のシミュレーション処理部は、前記設備の保全および保全の予兆として前記設備の故障および故障の予兆を推定し、前記故障の予兆の検知が成功と判断する指標となる期間であるリードタイムを含む前記推定保全需要データを生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシミュレーション装置。
3. 前記ソリューション性能データには、前記ソリューションによる前記故障の検知率と誤報率とを含み、
   前記第１のシミュレーション処理部は、前記検知率と前記誤報率と前記リードタイムとに基づいて、前記故障の予兆の検知が成功したか否かを判定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載のシミュレーション装置。
4. 前記第２のシミュレーション処理部は、前記推定保全需要データと、前記設備の保全を行う作業員のコストを含む前記保全パラメータとに基づいて、前記推定保全業務データと前記保全業務データとを生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシミュレーション装置。
5. 第１のシミュレーション処理部が、保全対象となる設備の保全実績を記録した保全需要データと、前記設備に対して適用するソリューションの性能を示すソリューション性能データとに基づいて、前記設備の保全および保全の予兆を推定した推定保全需要データを生成し、
   第２のシミュレーション処理部が、前記推定保全需要データと、前記設備の保全にかかるコストに関する保全パラメータとに基づいて、前記設備の推定保全需要に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を推定した推定保全業務データと、前記保全需要データと、前記保全パラメータとに基づいて、前記設備の保全需要の実績に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を算出した保全業務データとを生成し、
   保全コスト計算部が、前記保全パラメータに基づいて、前記推定保全業務データに対する前記ソリューション適用後の保全コストと、前記保全業務データに対する前記ソリューション適用前の保全コストとを計算し、両者の差分を計算する、
   ことを特徴とするシミュレーション方法。
6. 前記第１のシミュレーション処理部が、前記設備の保全および保全の予兆として前記設備の故障および故障の予兆を推定し、前記故障の予兆の検知が成功と判断する指標となる期間であるリードタイムを含む前記推定保全需要データを生成する、
   ことを特徴とする請求項５に記載のシミュレーション方法。
7. 前記ソリューション性能データには、前記ソリューションによる前記故障の検知率と誤報率とを含み、
   前記第１のシミュレーション処理部が、前記検知率と前記誤報率と前記リードタイムとに基づいて、前記故障の予兆の検知が成功したか否かを判定する、
   ことを特徴とする請求項６に記載のシミュレーション方法。
8. 前記第２のシミュレーション処理部が、前記推定保全需要データと、前記設備の保全を行う作業員のコストを含む前記保全パラメータとに基づいて、前記推定保全業務データと前記保全業務データとを生成する、
   ことを特徴とする請求項５に記載のシミュレーション方法。

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