JP2642438B2 - プラント機器保守管理支援装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は大型プラントの機器の保守管理に係わり、特
に、保守実績データの統計的寿命評価手法と、専門家の
設備状況の評価手順などの知識をロジック化した保全状
況評価手法に基づいた機器の保全状況を診断し、これに
基づいた機器保全作業の意志決定支援を行なうためのプ
ラント機器保守管理支援装置に関する。

（従来の技術） 従来のプラント機器・部品の点検・保全方式は、主要
機器に対しては一定の周期で点検・保全を実施する予防
保全方式がとられており、その他の機器に対しては明確
な保全周期の定まっていない事後保全方式（故障・不具
合が生じたら保全を行なう方式）がとられている。

予防保全対応機器の保全周期は、メーカが設定した設
計寿命値あるいは加速寿命試験等から得られる寿命推定
値もしくは、これらを収集・整理した信頼性データ（故
障率データ等の文献値）等にある安全率を考慮して決め
られている。

しかしながら、現実の機器・部品の寿命値は、使用条
件，環境等によって一義的，不変的に決まるものではな
い。

また、事後保全対応機器の保全対応機器の保全時期
は、多くの場合、専門家の経験やカンに基づいており、
明確な判定は行われていない。

（発明が解決しようとする課題） このように、現在のプラント機器・部品の保全方式
は、これら機器・部品の寿命値の変化を考慮していな
い、また、各機器・部品の寿命値を管理して適切な保全
方式を提供することも行われていないので、現状以上に
機器・部品の不具合を防止することはできず、また場合
によってはオーバーメンテナンスとなっている等プラン
トを運用していく上で安全上，経済上，大きな損失を潜
在的に有している。

このために、設備の寿命評価技術が設備診断の分野を
中心に開発が進められている。しかしながら、寿命評価
には種々のアプローチ方法があり、また例えば原子カプ
ラントは、大規模かつ信頼性が要求されている複雑なシ
ステムであり、しかも定期検査を主体として定められた
周期で保守が実施されているような設備に対して、劣化
保全状況の評価結果を保守の適正化などへ反映させてい
く手法を確立するためには、次のような問題を取上げる
必要がある。

（１） 原子力設備機器の保守適正化の支援に適した寿
命評価アプローチ手法の検討。

（２） 機器の保守履歴，設計，保守の専門家の経験，
知識を含めた膨大な保守情報から、保守の適正化や設備
の寿命評価に必要となる情報の効率的・系統的な収集・
管理方法。

（３） 十分な余裕の定期取替などにより、寿命評価に
関連する情報が少ない点をどのように取扱うかの方法。

（４） 機器部品の点検取替は、保守員の多岐にわたり
総合的な判断によっているが、それをどのように支援す
るかの情報の総合化手法。

上記のような原子力特有の問題を考慮に入れかつ保守
実績データに基づいて、最終的に現状の保守状況評価に
まで結び付けることのできる技術は、これまで報告され
ていない。

さらに、原子力発電プラントをはじめとする大規模プ
ラントでは、より一層の稼働率向上を図るために定期検
査の合理化が求められている。また、同時に、運用の経
過に伴う設備の劣化対策も必要となって来ている。そこ
で、この両者を共に満足させる、適切な予防保全を考え
方の基礎とした保守を支援する技術の確立が望まれてい
る。

そこで、本発明者等はプラントの機器・部品の寿命劣
化の予測，評価および管理により、故障，不具合の発生
を低減化あるいは未然に防止してプラントおよび設備機
器の信頼性向上を目的としてさきに機器保全状況診断装
置（特願昭62−41300号（特願昭63−208716号））を提
案した。

しかしながら、上記機器保全状況診断装置では部品の
機器構成上の機能や使用環境条件が考慮されてなく、ま
た、同種の機器・部品であっても使用されるプラントが
異なると、その点検周期や取替周期も異なり、計画周期
と実際の保守周期とが相異することがしばしばあった。

さらに、上記機器保全状況診断装置では統計的寿命評
価により得られた機器・部品の信頼性を保守周期と比較
して、その妥当性をランク付けする際、まず、不具合発
生率でランク付けし、これを信頼性余裕などの他と評価
要素で、前記ランク付けを修正して最終的な機器・部品
の保全状況を判定しているので、修正するランク値と保
守周期の評価基準の関連付けがあいまいになる恐れがあ
り、より精度よく保守状況を評価する必要および保全の
状況を判定するために機器としての総合的な信頼性を評
価する必要が望まれていた。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、プラン
ト機器・部品の寿命値を予測・管理し、適切な保全方式
を提示してプラント機器・部品の管理に要する努力およ
び時間を低減するとともに併せてプラント機器・部品の
信頼性の向上およびその保全費用・設備費用の低減など
を図ることを目的とするものである。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 上記目的を達成するために、本発明のプラント機器保
守管理支援設備は、予防保全対象機器と事後保全対象機
器に分類された機器部品管理情報，保守実績履歴情報，
プラント・機器運転履歴情報，設計・保全知識情報及び
マスターデータを記録・管理する保守データベースと、
データ入力／出力機能及びデータ検索機能を有する保守
情報管理部と、前記保守情報管理部の機能と合わせて保
守実績に基づく統計的寿命評価要素を推定する統計的寿
命評価要素と、複数の前記統計的寿命評価要素の結果を
総合的に判断し、現状の設備保全状況評価機能を有する
解析処理部とから構成されたことを特徴とするものであ
る。

次に、本発明のプラント機器保守管理支援装置の考え
方について説明する。

設備機器の寿命評価にはまず、劣化のメカニズムと寿
命の概念について検討する必要がある。第15図に、劣化
メカニズムの概念図を示す。ここで、システム，アイテ
ム，劣化の意味はJIS用語に従っている。

システムの機能異常は、まずその構成要素である、各
システムへの複数の劣化要因（ストレス）によって誘発
される。そして、物理化学変化に基づく複数種の劣化モ
デルに従った複合効果により、その機能の低下を生じ
る。機能低下の経時変化（劣化パターン）は、この複合
効果と、各アイテム固有の信頼度とによって決まる。さ
らに各アイテムの機能低下は、システムの構造，機能上
の影響伝達等の複合効果により、システム全体の機能低
下となる。そして、その機能低下がシステムに課せられ
た許容限度を越えた時に機能異常、すなわち寿命に至る
ものと考えられる。

この概念検討から、寿命評価のアプローチには、以下
の方法が考えられる。

（１） 劣化要因（ストレス）の管理 劣化要因の種類とその量および時間的な変動を把握
し、管理する方法。

（２） 劣化モデルの推定 加速・寿命試験などにより、劣化要因と劣化パターン
の間の劣化モゼルを推定する方法。

（３） 機能低下（劣化パターン）の監視 寿命に係わる機能低下を表す特性値の種類とその経時
変化を把握し、監視する方法。

（４） 機能異常の分析 機能異常に至る履歴，異常の内容を分析する方法。

上記、４つの寿命評価アプローチの設備へ実適用は、
次頁の第１表に示すように、機器個別の評価と、プラン
ト主要機器を系統的に管理するシステムマティックな評
価とに分類される。

前者は、寿命評価の精度は高いが技術的な汎用性は低
くコストが係るのに対して、後者は評価精度は、前者に
は劣るものの汎用性が高く、コストはそれほど高くな
い、という特徴がある。従って、寿命評価アプローチ
は、その目的や費用対（要求される評価精度などの）効
果を考慮して選択することが重要となる。

本発明における保全の適性評価には、プラントの全般
的な設備の保全・劣化状況を把握し、この中から個別に
精度よく評価すべき機器や保全対応の不適切な機器など
を見出だすことが重要になるものと考え、後者のアプロ
ーチを主体とした、寿命評価アプローチ手法と、その手
法に基づいた機器保守管理支援装置を開発したものであ
る。

機能異常の分析には、故障・不具合の統計的解析や信
頼性解析等がある。原子力プラントにおいても、故障・
不具合情報は系統的に収集・管理され、分析が行われて
いる。しかし、原子力プラントの設備機器は高い信頼性
の要求により、このような事例は少なく、それらの分析
だけでは設備の保全・劣化状況を評価する上で十分な情
報を得ることはできない。

設計・保守の専門家は、設備の保全・劣化状況を判断
する場合、機器・部品の故障・不具合実績のみならず、
正常に使用した実績や、機能異常として顕在化する前の
異常徴候，異常モード，あるいは機器・部品の機能異常
の影響波及度，保全難易性、場合によっては機能異常の
程度、進行度などを総合的に判断し、設計改良や保全対
応の検討を行なっている。但し、この検討には、多大の
労力を必要としている。

そこで、このような専門家の評価を参考として、従来
の故障・不具合情報の分析のみならず、第２図に示すよ
うに、点検・保守実績や設備設計・仕様などの保守情報
を広く評価に用いる寿命評価アプローチ手法を検討し
た。また、原子力プラントの設備機器は、定期検査など
により時間計画保全が実施されている機器（予防保全対
象機器と称す）と、それ以外のいわゆる事後保全を実施
している機器とがある。このため、寿命評価による保全
の適正評価の目的は以下に示すような区別が必要とな
る。

（１） 予防保全対象機器の寿命評価アプローチ 現状の機器点検や部品取替周期における、機器・部品
の劣化状態を評価し、現状の保全周期の妥当性を評価と
することが主要な目的となる。

寿命評価は、まず評価すべき機器構成部品を識別し、
各対象部品の保守実績の分析から機器異常の発生割合，
故障率（平均寿命:MTTF），あるいは故障分布形態など
の、統計的寿命評価要素を推定する。これらの評価要素
は、設備の劣化状況を総合的に評価するため、信頼性の
程度に応じてランク付けし、定量化する。そして、その
結果と設計・保全に係わる知識（例えばプラント，機器
への機能異常の影響度や部品の保守難易性など）とによ
って、現状の保全周期における機器・部品の劣化状態や
信頼性の程度を評価するという一連の分析より行なう。

（２） 事後保全対象機器の寿命評価アプローチ この種の機器は、機能異常による影響は小さく、それ
自体は問題とならない代りに、効率的な設備の更新，保
全が必要とされる。従って、オーバーホールやリプレイ
スの必要は時期を評価することか主要な目的となる。

また、この種の機器は、予防保全対象機器と異り、得
られる保守情報の多くは故障の事後情報である。従っ
て、寿命評価、まず対象機器の故障モード（故障部品−
原因もしくは現象）を識別し、このモード別に、上述し
たような統計的寿命評価要素を推定する。以下、前記
（１）と同様の分析により行なう。

（作 用） 本発明は上記のように構成されているので、プラント
機器・部品の過去の故障・保守実績に基づいた最適保全
に関する保全ガイダンスの提出が可能である。したがっ
て、プラント機器・部品の保守・管理に要する労力およ
び時間を低減でき、その合理化，効率化を計ることがで
きる。また、設備運用の信頼性と経済性の向上に貢献で
きる。

（実施例） 本発明の実施例の図面を参照して説明する。

第１図は本発明の一実施例の機能構成図である。

第１図に示すように、本実施例のプラント機器保守管
理支援装置１は、機器部品管理情報，保守実績履歴
情報，プラント・機器運転履歴情報，設計・保全知
識情報およびマスタデータの５種類の保守情報を持つ
保守データベース２と、データ入力／出力，データ
検索を行なう保守情報管理部３と、統計的寿命評価，
保全状況評価を行なう解析処理部４とから構成されて
いる。保守員や設計者などの使用者（ユーザー）５は、
入出力端末を介して本実施例のプラント機器保守管理支
援装置と必要な情報を交換する。

以下、本実施例のプラント機器保守管理支援システム
を構成する各構成要素について説明する。

1.保守データベース 原子力プラントでは、多種多様な機器・部品が使用さ
れている。このため、保守実績に基づく統計的寿命評価
は、評価対象機器・部品の解析母集団など、必要な情報
をいかに迅速かつ適切に設定するかが問題となる。そこ
で、本実施例では、第１図に示した各保守情報間に、第
３図に示すような関連を持たせている。すなわち、保守
データベースは、設備の部品に至る階層展開情報を中核
として、リレーショナル型とネットワーク型のデータベ
ース方式の併用により、他の情報と関連を持たせてい
る。この方式により、同種部品であってもその所属を明
確にでき、適確な母集団の設定が可能となると共に、各
アイテムの機能異常の機器構成上の影響伝達などの分析
が可能となる。例えば、Ｏリングの寿命を評価する場
合、使用環境などの条件が同じ同種ユニットのＯリング
を識別することができる。その他、（１）機器・部品の
識別が容易である，（２）評価対象の保守実績履歴の抽
出が容易である、（３）評価対象の保全・設計知識情報
の抽出が容易である、（４）各階層展開毎に情報の更
新，修正が容易である、などの利点が得られる。

以下、各情報の特徴を示す。

（１） マスターデータ マスターデータは、機種，機能異常現象，点検方法な
どの入力情報の種別があらかじめ予想されるデータを登
録・管理している。

（２） 機器管理情報 機器所属，運用履歴，性能，仕様データなど機器レベ
ルのデータを管理している。性能・仕様データは、機種
別に収集すべき項目を設定しており、その項目はマスタ
ーデータにあらかじめ登録されている。

（３） 部品管理情報 機器の構成部品階層展開情報あるいは、型式，材質な
ど部品レベルの情報を管理している。

（４） 保守実績管理情報 機器点検は、計画保全と計画外（不具合の補修）に分
類し、後者は、不具合履歴情報も同時に管理している。
また前者は、部品取替や試験・検査結果の実績を管理し
ている。

（５） 設計・保全知識情報 同種型式機器単位に、いわゆる故障モード影響解析
（FMEA）と故障樹木解析（FTA）の適用に必要な情報を
管理している。

FMEAデータでは、機能異常モードやその影響あるいは
異常検知方法などの語句情報と、保全難易性，対策余裕
等を４段階のランクに分類した、保全評価要素情報（数
値情報）を管理している。第２表に、評価要素とランク
判定基準の例を示す。

2.保守情報管理部 （１） データ入力／出力機能 本システムでは、データ入力の労力を軽減するため
に、データ項目の選択入力方式により、データ入力の簡
略化を図っている。この方式は、入出力端末のCRT
に、データシートイメージの画面がそのまま表示され
る、この画面上のデータ項目をマウスにより指示する
ことにより入力対象となるマスターデータの一覧表画面
が表示される、その中から対象データをマウスにより
指示，選択する、という手順によりデータ入力を行なう
方式である。

（２） データ検索機能 データシート形式と、あらかじめ検索データを指定し
た帳票形式の２種類の検索が可能である。前者は、
（１）項と同様に、CRT上に表示されるデータシート画
面上で任意の項目に任意のキーワード（不完全合致も可
能）を任意に設定することによって、そのデータシート
画面に検索情報を提供する機能である。この方式によ
り、使用者の検索対象情報があいまいな場合でも迅速に
適切な情報を提供することができる。データの更新，修
正などの対応も容易となる。

後者は、同種部品の所属機器やその保守履歴一覧、類
似不具合事例一覧あるいは、予防保全計画対象機器・部
品一覧など、保守・設計支援に必要な情報に加工し、提
供する機能である。

3. 解析処理部 第４図に、保守実績に基づく統計的寿命評価とその結
果に基づく、機器・部品の保全状況評価のシステム処理
フローの概略を示す。

（１） 統計的寿命評価機能 保守情報管理機能と合わせて、保守実績に基づく統計
的寿命評価要素を推定する。評価要素は、故障率，平均
寿命，機能異常発生品と，異常モード分類（特に、劣化
との関連度等）、機能異常発生部品形態などを対象とし
ている。

機器点検，部品交換周期などの保守対応は、プラント
等により異なっている。さらに運用経過や設備更新によ
り変化する。このような問題の解決と、上記の評価要素
の推定方法を、予防保全対象機器を例に、第４図のフロ
ーに従つて説明する。

、評価対象機器・部品の選定 統計的寿命は、同種型機器を基準に評価する。任意の
母集団の設定も可能である。この選択は、ユーザーに従
う。次に、対象機器の比較的取替周期の短い部品などを
評価対象部品としてデータベースから探索，抽出する。
さらに、機器・部品の保守実績をデータベースより探
索，抽出する。

、実績保守周期の分類と耐用年数の算出 機器・部品の耐用年数は、以下の方法により算出す
る。部品保守実績の例を第５図に示す。

（ａ）．機器レベルの保守周期の分類と耐用年数の算出
機器は、修復可能なシステムと仮定する。この仮定によ
り総耐用時間（Ｔ）は（１）式より得られる。

ここで、ｎはデータ収集範囲における各機器の運用数
であり、全プラントを対象として同種機器をまとめ母集
団を大きくすることが可能である。tiは、それぞれの運
用時間を示す。

この方法により、データ収集初期などの運用時間の明
確なデータが得られない場合にも耐用年数の算出が可能
となる。

（ｂ）．部品レベルの耐用年数（第５図参照） 部品は、修復不可能なアイテムと仮定する。この仮定
により、総耐用年数（Ｔ）は、（２）式より得られる。

ここで、ｎはデータ収集範囲における各部品の（実績
点検周期別の）取替数であり、ｒは異常部品発生数（時
間計画取替時の異常と予定外取替の合計数）を示し、ti
は正常取替時の各運用時間を、またtcは異常取替時の各
運用時間を示す。従って、第５図の例において、t₄,
t₁₁,t₁₂データや不明瞭なデータ（ti）は使用しない。

以上より、実績保全周期（部品取替周期）分類と各部
品の耐用年数が算出できる。

、機能異常発生割合の算出 機能異常は、第５図に示すように、保守実績データの
中で分類、コード化され記録されている。このデータか
ら機器，部品レベルでの発生割合を算出する。

部品レベルの評価では、延べ部品取替数に対する、異
常部品発生率（Ra）、予定外取替部品発生率（Ry）ある
いはトータルの機能異常発生率（Rf）を算出する。ま
た、機器レベルの評価では、延べ機器点検回数に対して
算出し、Raは定検時不具合発生率、Ryは運転中故障発生
率として求める。

これにより、異常徴候の発生頻度やそれが機能異常と
して顕在化する割合から、劣化の進行程度などを評価す
ることが可能となる。例えば、ある異常モードについて
Raが高いにも係わらずRyが低い場合機能異常への発展
は、緩やかであることがわかる。

、異常モード形態別発生率の推定 機能異常モードを［劣化，偶発，初期］の３つの形態
に分離し、Rfに対するそれぞれ占有率［Rd,Rc,Ri］を求
める。

これにより、機能異常と設備劣化状況との関連性を評
価することができる。例えば、劣化モード異常の占有率
が高い場合、その部品の取替周期は寿命に関連の高い周
期であることがわかる。逆に、初期モード異常の占有率
が高い場合、部品の寿命よりも設計・保守の不備による
ものであることがわかる。

ここで、劣化モード形態とは、例えば、磨耗，腐食な
どを意味し、初期モード形態とは、組立て不良，品質不
良などを意味している。

、故障率（平均寿命，故障間隔）の推定 故障発生が指数分布に従うと仮定し、（３）式〜
（５）式より、故障率（λ）、平均故障間隔（MTBF）、
部品の場合は平均寿命（MTTF）の点推定値、区間推定の
上限値，下限値を求める。但し、総耐用年数Ｔは、機器
レベルでは（１）式、部品レベルでは（２）式を適用す
る。

（MTBF）＝1/λ＝T/r …（３） ここで、Ｔは総耐用年数、ｒは機能異常件数、λは点
推定故障率、MTBFは平均故障間隔の点推定値を示す。

（MTBF）Ｌ＝1/λＬ ＝2T/x²（２（ｒ＋１）、α/2） …（４） （MTBF）Ｕ＝1/λＵ ＝2T/x²（2r、１−α/2） …（５） ここで、（MTBF）L,（MTBF）Ｕは（MTBF）の下限推定
値，上限推定値、λL,λＵは故障率の下限推定値，上限
推定値（信頼限界）をそれぞれ示している。またｘはｘ
分布を表し、（４）式（４）は自由度２（ｒ＋１），上
側確率α/2のx²値を示し、式（５）では、自由度2r,上
側確率α/2のx²値を示している。ここでαは危険率，
（１−α）は信頼水準を示しており、本発明では90％信
頼水準値を指標として採用している。

信頼性の高い機器やデータの収集開始当初は、機能異
常なし（ｒ＝０）の場合がある。この場合、（６）式の
MTBF片側推定において、 （MTBF）Ｌ＝2T/x²（２（ｒ＋１）、α） …（６） 信頼水準90％,r＝０と仮定して、安全側の区間推定値
を求める。結果的に、（MTBF）ＬはT/2.31の点推定値に
相当する。

推定された故障率は、保全・劣化知識情報に初期登録
された故障率と置換もしくは併用する。これにより常に
実績に基づく故障率が得られる。

また、各構成アイテムの故障率は、機器部品階層展開
情報と設計・保全知識情報のFTAデータから推定可能で
ある。すなわち、第６図に示すいわゆるFT図の構成と、
ブール代数の適用により、機器あるいは各階層の故障率
推定が可能となる。複数の機能異常モードがある場合の
発生比率は、当初、設計・保全知識情報に記録された専
門家の評価に従う。データの蓄積により、異常モードの
種類とその発生比率は、実績に基づいて更新していく。
この方式により、各構成アイテムの故障率が得られ、そ
の評価精度を向上していくことができる。

、故障分布パラメータの推定 保守実績データは、いわゆる不完全データであるため
累積ハザード法によるワイブル解析手法を適用し（７）
式より形式（ｍ），尺度（t₀）などのワイブル分布パラ
メータを推定する。但し、この解析には少なくとも４〜
５件の機能異常データが必要となる。

ｍパラメータは、m/1の場合、磨耗故障、ｍ＜１は初
期故障、ｍ＝１は偶発故障をそれぞれ示し、これら機器
・部品の故障分布領域が推定できる。

パラメータｔは寿命の大小を表わし、これから特性
（η）、平均寿命（μ）およびその標準偏差（σ）など
が推定できる。

、機器・部品の重要度、致命度の評価 第６図のFT図と設計・保全知識情報のFMEAデータか
ら、機器あるいは各構成部品の重要度、致命度が評価で
きる。

重要度は、第２表の保全評点要素の中で“発生頻度”
を除く、それぞれのランク値の積から、［Ｉ、II、II
I、IV］の４つのランクに分類することにより評価す
る。このランクは小さい程、重要度が高いことを示す。

致命度は、重要度に“発生頻度（故障率）”ランク値
を乗じた値よりランクを求める。

これらの結果は、（１）〜（６）項の統計的寿命評価
要素だけでなく、専門家の知識より得られる機器・部品
の特性、例えば重要度、部品故障の影響波及度等も保守
情報として用いるためのものである。これらの評価結果
は、設計改良や予防保全対策のための重要アイテムの識
別などにも有効な支援情報となる。

（２） 保全状況評価機能 保全状況評価機能は、上記（１）項よりら得られた、
統計的寿命評価要素の結果を総合的に判断し、現状の設
備保全状況を評価する機能である。

、保全ランク判定 評価要素を総合的に判断する方法として、保全ランク
判定法を検討した。このランク判定法は、統計的寿命評
価要素の結果を、保全周期の妥当性と関連付け、次のよ
うな４段階のランクに分類する方法である。

ランク4:「現周期短縮の必要性あり」 ランク3:「現周期妥当」 ランク2:「現周期妥当〜延長の可能性あり」 ランク1:「現周期延長の可能性あり」 各ランクの判定しきい値は当初、一般的な判断に基づ
くものとしているが、実績が蓄積した時点で機器毎に適
度に調整する。

総合評価には、機器・部品重要度、保全難易性など第
２表の評価要素ランクも適用する。

これらのランク値と、専門家の評価をルール化した
“保全状況評価ロジックにより、設備の保全状況、すな
わち、保全周期の妥当性あるいは保全対応の必要性を評
価する。

、保全状況評価ロジック （ａ）．部品取替周期の評価 第４図のロジック（１）に評価手順の概略を示す。

評価要素のランクの中に「ランク４」が１つでもあれ
ば、上述したランク設定基準から、保全周期は短縮の必
要性があると判定する。以下同様に、最も悪いランクに
よって保全状況を判定していく。ただし、保全難易性、
重要度により、上記の判定を修正する。例えば、統計的
寿命評価要素より、保全周期に短縮の必要性があると判
定された場合でも、部品機能異常の機器機能への影響が
小さく、部品の取替が容易な場合などは、短縮の必要性
はないと修正する。

また、劣化モード故障発生率が低く、初期モード故障
発生率が高い場合、他のランクが高くとも、保全周期妥
当性への影響は少なくなるため、保全周期を短縮する必
要性はなくなる。代りに、初期モード故障の低減が重要
となる。などの修正も行なう。

さらに、サンプルデータが少ない場合、評価要素の信
頼性は低いため、そのランク値は判定から排除する。ま
たこの結果、評価要素が少ない場合、総合的保全（寿
命）状況の判定結果は参考として扱う。

以上、本手法は、いわゆる専門家が保全周期の妥当性
を評価する手順，内容を、ランク判定と評価ロジックに
より推定し、最終的に周期妥当性の評価支援情報を提供
するものである。また必要に応じて、その判定理由、統
計的寿命評価の結果などを提供する。

（ｂ）．機器点検周期の評価 機器点検周期は、部品取替周期の妥当性評価に基づい
て評価する。

予防保全対象機器の場合、機器の点検周期は、消耗部
品などの取替を主体としている。すなわち、部品取替周
期により、機器点検周期は影響される。例えば、１つで
も「周期短縮の必要性あり」の部品がある場合、機器点
検周期は短縮の必要性が生じる。但し、部品の保全性ラ
ンクが１の場合はその必要を打ち消し、２もしくは３の
場合は簡易点検の適用可能性をガイダンス情報として提
示する。

本発明の適用例として、原子力プラント機器のポンプ
と記録計（予防／事故保全対象機器を１例ずつ）につい
て、シミュレーションデータにより、本装置の実施例を
示す。

1.予防保全対象機器の評価例 （１） 統計的寿命評価要素の推定 予防保全対象機器は、構成部品と機器の両方のレベル
で評価を行なう。評価対象機器の選定により、対象機器
・部品の保守実績データが保守データベースより抽出さ
れる。ここでは、プラント横並びに同種仕様機器が検索
され、複数のプラント，機器，および複数の定検・運転
サイクルに相当する保守履歴データが抽出され、評価母
集団の拡充により、評価精度の向上と確保を可能として
いる。

第７図および第８図は、仮想の保守データによる統計
処理結果を示すもので、実績（取替経験の無い部品は計
画）取替周期別に、部品レベルの寿命評価要素を提示し
たものである。第７図は機能異常発生率，異常モード別
発生率を提示し、第８図は総耐用暦年数，故障率（およ
びMTTF）の点推定値，区間推定値を提示した例を示して
いる。

このような保守支援情報は、従来、情報の収集・整理
などに労力がかかり、簡単に得ることはできなかった
が、本発明により使用者の要求に応じて、実績に基づい
た設備保全（劣化）状況を容易に提供・把握できるよう
になった。設備の保全（劣化）状況は、これら保守支援
情報から評価できる。例えば、ライナリングのシミュレ
ーション例のように、予定外取替発生率が高くとも、モ
ード別発生率からその機能異常は劣化に関与するもので
はないことから、現在の取替周期は磨耗故障領域に至っ
ているものではない、などが評価できる。また、正常に
使用された耐用年数データも評価対象とする本発明の特
徴により、従来評価が困難であった機能異常経験のない
大多数の設備の信頼性評価を故障率（平均寿命）の区間
推定値という一定の基準に従って提供可能としている。

第９図は、実績点検周期別に機器レベルの寿命評価要
素を提示したものである。

このシミュレーション例は、複数の実績点検サイクル
がある場合、機器信頼性との相関評価（点検周期の相違
が信頼性に及ばす影響）が可能であることを示してい
る。すなわち、２サイクル周期の点検の方が下限故障寿
命が大きく、周期の相違が機器の信頼性に影響を及ぼし
ていない、などの状況を把握することができる。

（２） 保全状況の評価 機器・部品の保全（劣化）状況評価は、前記（１）項
で得られた種々の統計的寿命評価要素を総合的に評価す
る。この評価結果は、第４図に概略を示した保全状況評
価ロジックにより、第10図および第11図に示すような、
機器・部品の保全ガイダンスとして提供する。

第10図は、部品の保全状況評価例として、部品取替周
期の妥当性評価に係わる支援情報を、また、第11図は、
機器の保全状況評価例として、機器点検周期の妥当性評
価に係わる支援情報を提供している。

保全ガイダンスは、保守履歴のサーマリー、統計的寿
命評価値とそのランク値、および保守周期の妥当性評価
結果を、実績点検周期別に提供している。

これらガイダンスと統計的評価結果の提供により、設
計・保守員に対して、保守実績すなわち、設備の運用経
過や点検・取替による機器・部品の信頼性の変動に即し
た、機器・部品信頼性と保守周期の比較検討に基づく保
守周期の妥当性評価や、設計改善の必要性評価などへの
有効な判断支援情報が提供できるようになった。

2.事後保全対象機器の評価例 事後保全対象機器の保守実績データは、通常、機能異
常の事後保全履歴となる。そこで、評価対象機器の選定
により、同種使用機器の機能異常データを保守データベ
ースより抽出する。そして、第12図に示すように、機能
異常データをモード別に分類し、提示する。

統計的寿命評価はモード分類毎に実施し、最終的に、
第13図に示す保全ガイダンスを提供する。また、第14図
に示すような故障モード別のワイブル解析結果などの各
寿命評価情報も提供できるようにしている。

このシミュレーション例では、複数の運転サイクルに
おける保守実績から、複数種の故障モード発生を示し、
その中で「ギア−摩耗」と「ベアリング−摩耗」の２つ
の異常モード例は、故障分布が磨耗領域と推定されてい
ることを示しており、このような設備状況の場合に、部
品交換や機器オーバーホール、あるいはリプレイスを必
要とする保全ガイダンスの提供を可能としている。この
ようなガイダンスの提供は、適切な保守対応（特に時
期）や設計改良を検討する上で有益な情報になるものと
考えられる。

上記の適用結果から、本発明は、まず設備保全（劣
化）状況の分析などに必要な保守情報を系統的に収集，
管理できることが確認できた。

また、統計的寿命評価機能や保全状況評価機能は、設
計，保守の専門家による検証により、その手順や評価要
素が妥当かつ有効であることが確認できた。

さらに、その評価結果も、設計，保守上の意思決定に
非常に友好であり、有益な設備保全（劣化）状況の判断
支援情報として提供できることが示された。

その他、適用例では紹介していないシステム機能につ
いても、その有効性を確認している。例えば、本発明の
採用したデータ項目選択入力方式は、使用者の入出力端
末上での操作、例えばデータの入力作業を簡略化し、負
担軽減に貢献できることを確認した。また、データ検索
機能は、保守履歴一覧、類似不具合事例一覧あるいは保
守（計画・推奨）対象機器・部品一覧などの保守支援情
報を提供でき、設計，保守業務の、適切かつ迅速な対応
などに、貢献できることを確認した。

ところで、本発明の保全ガイダンス情報では、機能異
常に至る時期の予測には、ストレスの管理，劣化モデル
の推定あるいは劣化パターンの監視など他の技術の併用
が必要となり、管理すべきストレスの種類や監視すべき
特性と機能などの情報が不可欠となる。本発明は、この
ような情報も保全・設計知識情報の中に系統的に管理で
きるようにしている。

以上、一連の出力情報あるいは、第８図、第12図に示
すような保全ガイダンス情報により、保守作業，管理に
関するオペレータ（補修員）の意志決定を支援すること
ができる。

上述した本実施例の技術的成果を纏めると次の通りで
ある。

（１）膨大な保守情報は、データ項目選択入力方式によ
り、容易にかつ迅速に入力できる。このため、情報収集
の労力と入力ミスの低減および時間短縮が可能となっ
た。

（２） 保守情報の収集，管理 （ａ）機器部品階層展開情報を中核とし、各情報を関連
付けることにより、保守情報の系統的な管理と迅速な検
索あるいは詳細な評価母集団の設定などによる種々の有
益な分析、評価が可能となった。

また、機器部品階層展開により、各部品の信頼度評価
結果を用いて、実績データに基づく機器の信頼度を評価
することも可能となった。

（ｂ）保守実績は、機器，部品のそれぞれのレベルで保
守状況に応じて、分類，コード化する方式とした。この
ため、情報の基準統一が図れるようになった。

（３） 保守情報管理機能では、保守懸案事項、保守実
績履歴、類似不具合事例、同種型式機器・部品、あるい
は保守（計画，推奨）機器・部品など様々な保守管理情
報が提供でき、設計，保守員の適切かつ迅速な対応の支
援が可能となるとともに、情報収集，処理などの負担軽
減が図れる。

（４） 統計的寿命評価機能では、保守実績から機器，
構成品レベルの故障率（平均寿命）、機能異常発生およ
び異常モード［劣化，偶発，初期］別発生率あるいは故
障分布パラメータなど、保守実績に基づく統計的寿命要
素の推定結果の提供が可能となった。

（５） 保全状況評価機能では、上記の統計的寿命評価
要素の、専門家の判断基準を適用した保全ランク判定法
と、専門家の知識（設備保全難易性、重要度など）およ
び専門家の評価手順を適用した保全状況評価ロジックに
より、現状保全周期の妥当性および保守対応の必要性の
判断を支援する保全ガイダンスの提供を可能とした。

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば機器部品の寿命
・劣化の予測，評価および管理により故障，不具合の発
生を低減化あるいは未然に防止し、原子力発電プラント
などの大型プラントおよびその設備機器の信頼性を向上
させるとともに適切な保全が可能となり、プラント稼働
率の向上および保全費，設備費の低減による経済性の向
上が図れる。さらに従来の機器部品の寿命劣化評価の信
頼性を向上さることができるので、プラントの機器・部
品の管理に要する労力および時間の低減が図れるという
優れた効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の機能構成図、第２図は第１
図の保守実績に基づく寿命評価と保全の適正評価の分析
フロー図、第３図は保守情報の収集・管理形態の概略
図、第４図は保守実績の統計的寿命評価と保全状況評価
フロー図、第５図は部品保守実績（フィールドデータ）
を示す図、第６図は機器部品展開による故障率，重要・
致命度の推定例を示す図、第７図は部品保守実績の統計
処理結果を示す図、第８図は部品保守実績の信頼性解析
結果を示す図、第９図は機器保守実績と信頼性解析結果
を示す図、第10図は部品保全状況のガイダンスを示す
図、第11図は機器保全状況のガイダンスを示す図、第12
図は機器信頼性解析結果の出力例を示す図、第13図は機
器保全状況のガイダンスを示す図、第14図はワイプル解
析結果を示す図、第15図は本発明が適用されるプラント
設備機器の劣化メカニズムと機能異常を説明するための
概念図である。 １……プラント機器保守管理支援装置 ２……保守データベース ３……保守情報管理部 ４……解析処理部 ５……ユーザー

フロントページの続き (72)発明者 盛岡 俊彦 東京都港区芝浦１丁目１番１号 株式会 社東芝本社事務所内 (56)参考文献 特開 昭62−173502（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−276470（ＪＰ，Ａ)

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】予防保全対象機器と事後保全対象機器に分
   類された機器部品管理情報，保守実績履歴情報，プラン
   ト・機器運転履歴情報，設計・保全知識情報及びマスタ
   ーデータを記録・管理する保守データベースと、データ
   入力／出力機能及びデータ検索機能を有する保守情報管
   理部と、前記保守情報管理部の機能と合わせて保守実績
   に基づく統計的寿命評価要素を推定する統計的寿命評価
   要素と、複数の前記統計的寿命評価要素の結果を総合的
   に判断し、現状の設備保全状況評価機能を有する解析処
   理部とから構成されたことを特徴とするプラント機器保
   守管理支援設備。