JP6767203B2 - 保守支援装置、保守支援方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、保守支援装置、保守支援方法およびコンピュータプログラムに関する。

保守対象装置のメンテナンス時期の適正化を効果的に行うためには、いつ保守対象装置のトラブルが発生したか、またいつ保守対象装置のリプレースまたはメンテナンスを行ったかといった、保守対象装置の運用データの収集が必要である。しかしながら、運用データの収集を行う運用トライアルの期間を長くとると、その間で故障等のトラブルが発生し、コストが増加する可能性がある。そのため、なるべくコストを増加させないように、運用トライアルを行う期間の長さを必要最小限に抑えることが求められる。関連技術では、十分なデータ量が収集できず、適切なメンテナンス時期を決定できないか、あるいは、逆に必要以上にデータを収集するため、コストが増加するといった問題があった。

特開2011-048688号公報

本発明の実施形態は、コストを抑えつつ、保守対象装置のメンテナンスまたはリプレースのタイミングを適正に決定可能にする保守支援装置、保守支援方法およびコンピュータプログラムを提供する。

本発明の実施形態としての保守支援装置は、運用データ取得部と、コスト計算部と、タイミング選択部とを備える。前記運用データ取得部は、保守対象装置のメンテナンスあるいはリプレースの履歴と、前記メンテナンスあるいはレプレース以外でコストが発生する事象の発生履歴と、前記メンテナンスあるいは前記リプレースを行うタイミングの条件を定めたタイミング条件の成否を判断するための前記保守対象装置の稼働情報と、に関する運用データを取得する。前記コスト計算部は、前記運用データに基づき、前記履歴に示される前記メンテナンスあるいは前記リプレースごとに、複数のタイミング条件候補のそれぞれに応じて前記メンテナンスあるいは前記リプレースを行った場合のコストを計算する。前記タイミング選択部は、前記コスト計算部により計算された前記コストに基づき、前記複数のタイミング条件候補から前記メンテナンスあるいは前記リプレースのタイミング条件を選択する。

第１実施形態に係る保守支援装置を示すブロック図。 第１実施形態に係る運用データの一例を示す図。 第１実施形態に係るタイミング条件候補テーブルの一例を示す図。 第１実施形態に係る基礎コストテーブルの一例を示す図。 第１実施形態に係るコスト計算テーブルの一例を示す図 第１実施形態に係るハードウェア構成例を示す図。 第１実施形態に係る全体の処理の概要を示すフローチャート。 第１実施形態に係る保守支援装置の動作例のフローチャート。 第１実施形態に係る運用データを入力する動作のフローチャート。 第２実施形態の動作の説明図。 第２実施形態に係る保守支援装置の動作例のフローチャート。 第３実施形態に係る保守支援装置の動作例のフローチャート。 第４実施形態に係る保守支援装置の動作例のフローチャート。 第５実施形態に係る評価データの表示例を示す図。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

＜第１実施形態＞
図１は、本発明の実施形態に係る保守支援装置を表すブロック図である。図１の保守支援装置は、保守対象装置のメンテナンスあるいはリプレースのタイミングの決定を支援する装置である。本実施形態で決定したタイミングに基づいて、保守対象装置の運用計画を決定する機能や、当該タイミングで保守対象装置のメンテナンスあるいはリプレースを自動で行う機能などを、保守対象装置が追加で備えてもよい。保守支援装置は、保守対象装置の運用中に運用データを取得しつつ、自動的にメンテナンスあるいはリプレースのタイミングを決定することで、保守対象装置の保守を支援する。なお、メンテナンスとは、保守対象装置が通常処理を行う状態を保ち続けるために行う様々な対処・措置を含む。保守対象装置の所定項目の測定を行うことや、部品の交換を行うことなどがここに含まれて良い。保守対象装置それ自体を交換することはリプレースに相当する。

ここで、保守対象装置は、発電プラント、半導体製造装置、エレベータ、メモリ装置など、メンテナンスあるいはリプレースまたはこれらの両方が必要な装置である。保守対象装置は、所定の装置に設置されたセンサ、コントローラまたは通信機器などあってもよい。保守対象装置のメンテナンスあるいはリプレースまたはこれらの両方にはコストがかかる。また、保守対象装置にトラブルが発生した時には、トラブル対応にコストがかかる。トラブルには、例えば保守対象装置の動作が突然停止すること、部品が故障すること、保守対象装置からアラートが出力されることなど、様々ありえる。トラブルの発生は、保守対象装置の管理者が目視で気付く場合や、保守対象装置から出力されるエラー信号が管理者等に通知される場合などがある。コストは大きく、メンテナンスコスト（あるいはリプレースコスト）と、トラブルコストに二分される。メンテナンスコスト（あるいはリプレースコスト）は、メンテナンスあるいはリプレースを１回するごとに必ず１回かかるコストである。トラブルコストはトラブル発生時にトラブル対応のためにかかるコストである。トラブル発生時には、そのときの保守対象装置の状態に応じて、メンテナンス（あるいはリプレース）が伴う場合もあり得る。その場合、メンテナンスコスト（あるいはリプレースコスト）も発生する。

保守対象装置のメンテナンスあるいはリプレースは、基本的に、保守対象装置に関する稼働情報を監視し、これが予め定めたタイミング条件を満たす場合に実施される。タイミング条件の例として、稼働情報が、閾値を上回る、もしくは下回った場合に、メンテナンスあるいはリプレースを実施する。本実施形態ではタイミング条件として閾値を用いる場合を想定するが、閾値以外でもよい。稼働情報の例としては、前回のメンテナンスまたは前回のリプレースからの稼働時間、保守対象装置が行った処理回数、保守対象装置で発生したトラブル発生回数、センサの出力値、保守対象装置の出力値（発電装置の場合は発電量など）、または、保守対象装置の出力の推定値がある。また、稼働情報は、これらの値から導出される他の値、例えばこれらの値の統計量、値の累積値、複数の値の線形結合でもよい。センサは、保守対象装置が備えるセンサ（内部センサ）でもよいし、外部のセンサでもよい。内部センサの例として、温度センサまたは圧力センサなどがある。外部のセンサの例として、外気温センサなどがある。

保守支援装置は、運用データ入力部１１と、運用データ記憶部１２と、タイミング決定部１３と、テーブル記憶部１４と、出力部１５とを備える。

運用データ入力部１１は、保守対象装置の運用データを所定の記憶装置またはネットワーク等から適宜取得して、運用データ記憶部１２に格納する。運用データ入力部１１は、例えば本装置のユーザが入力装置を用いて入力する指示データに従って、運用データを取得してもよいし、所定のプログラムを実行することで、運用データを取得してもよいし、保守対象装置が自発的に出力する運用データを受信してもよい。

運用データとしては、保守対象装置のメンテナンスあるいはリプレースの履歴、メンテナンスあるいはレプレース以外でコストが発生する事象（例えばトラブル）の発生履歴、メンテナンスあるいはリプレースのタイミング条件の成否を判断するための保守対象装置の稼働情報等がある。稼働情報が稼働時間または累積値（処理回数など）以外のデータの場合、例えばセンサ値のデータの場合は、当該データは、時間または累積値に関連付けられているものとする。

図２に、運用データ記憶部１２に格納された運用データの例を示す。この例は、稼働情報が稼動時間の場合の例である。メンテナンスの履歴と、稼動時間と、トラブルの発生履歴とが含まれる。メンテナンスを行った日、トラブルの発生した日等が、稼働時間（この例では、６月１日、６月６日等の月日）と関連づけられている。例えば、６月１日に、保守対象装置の運用が開始され、６月６日にメンテナンスを行い、６月８日にトラブル２が発生し、６月１０日にはトラブル１が発生している。トラブル１は、第１の種類のトラブルであり、トラブル２は、第２の種類のトラブルであり、互いに異なる種類のトラブルである。なお、トラブルが発生した場合には、保守対象装置の状態に応じてメンテナンスあるいはリプレースが発生し得るが、図示の例では発生していないとする。

テーブル記憶部１４は、タイミング条件候補テーブル１９と、基礎コストテーブル２０とを備える。

タイミング条件候補テーブル１９は、メンテナンスあるいはリプレースのタイミング条件の候補であるタイミング条件候補を記憶している。図３に、タイミング条件候補テーブル１９の例を示す。Ｋ個のタイミング条件候補（閾値の候補）が格納されている。この例では、それぞれ１日、２日、３日・・・、Ｋ日のＫ個のタイミング条件候補が格納されており、それぞれに候補番号１、２、３、・・・Ｋが付与されている。例えば３日とは、前回のメンテナンスあるいはリプレースから３日経過後（稼働時間が３日経過した後）にメンテナンスあるいはリプレースをすることを意味している。本実施形態では、後述するタイミング決定部１３の動作により、これらのタイミング条件候補、すなわち、閾値の候補の中から、次回のメンテナンスあるいはリプレースのタイミングを決定するために用いるタイミング条件候補を選択する。

図３の例では、タイミング条件候補は、稼働情報が保守対象装置の稼働期間の場合における閾値の候補に対応し、日数で表現されている。タイミング条件候補は、日数ではなく、タイミング条件と比較する稼働情報の種類に応じて、別の値を用いてもよい。例えば、稼働情報が、保守対象装置が出力する出力物の累積長の場合、１ｍ、２ｍ、３ｍ、・・・ｋｍなどを、タイミング条件候補として用いる。保守対象装置の出力物の累積長の例として、保守対象装置が鉄鋼板を出力する場合、出力する鉄鋼板の累積長がある。この場合、１ｍ、２、３ｍ・・・の各長さが、タイミング条件候補（閾値の候補）であり、タイミング決定部１３がこれらの中からタイミング条件候補となる長さを決定する。タイミング条件候補のその他の例として、保守対象装置が発電装置の場合の合計発電量でもよい。前述した稼働情報の例に対応して、タイミング条件候補の例も、ここで述べた以外の様々な例が可能である。

本装置がタイミング条件候補入力部を備え、タイミング条件候補入力部により、タイミング条件候補テーブル１９を所定の記憶装置またはネットワークから取得して、テーブル記憶部１４に格納してもよい。また、本装置が、運用データを介して取得した稼働情報の全てまたは一部の値をタイミング条件候補として用いて、タイミング条件候補テーブル１９を自動的に作成し、テーブル記憶部１４に格納してもよい。本装置がタイミング条件候補更新部を備え、タイミング条件候補更新部により、運用データに基づいてタイミング条件候補テーブル１９を更新してもよい。

基礎コストテーブル２０は、メンテナンス、リプレースまたはトラブルなど、予め定めた事象が１回発生した場合にかかるコストを記憶している。

図４に、基礎コストテーブル２０の一例を示す。この例では、メンテナンスに対応するコスト、および各種類のトラブルに対応するコスト等が記憶されている。例えばメンテナンスに対応するコスト（メンテナンスコスト）は、１２，０００円、トラブル１に対応するコスト（トラブルコスト）は６，０００円、トラブル２に対応するコスト（トラブルコスト）は１５，０００円である。なお、図４のテーブルに、リプレースに対応するコストが含まれていてもよい。図４の例では、コストは金額であるが、コストは金額に限定されない。

基礎コストテーブル２０は、保守支援装置に常時記憶されているものでもよいし、本装置が基礎コスト入力部を備え、基礎コスト入力部により、所定の記憶装置またはネットワークから基礎コストテーブル２０のデータを読み出して、テーブル記憶部１４に格納してもよい。この場合、本装置は、基礎コスト入力部を備える。また、本装置が基礎コスト更新部を備え、基礎コスト更新部により、所定の記憶装置またはネットワークから基礎コストデータを読み出して、基礎コストテーブル２０を更新してもよい。

タイミング決定部１３は、運用データ取得部１６と、コスト計算部１７と、タイミング選択部１８とを備える。

タイミング決定部１３の運用データ取得部１６は、運用データ記憶部１２から読み出すことにより運用データを取得し、取得した運用データをコスト計算部１７に提供する。本実施形態では、運用データを運用データ記憶部１２に格納しているが、運用データ記憶部１２を本装置に設けずに、運用データを保守対象装置から直接取得してもよい。または、運用データを、保守支援装置と別の記憶装置から取得してもよい。

コスト計算部１７は、運用データを用いて、過去に行ったメンテナンスあるいはリプレースごとに、各タイミング条件候補でメンテナンスあるいはリプレースを行ったとした場合のコストを計算する。前述したように、コストには、メンテナンスコスト（あるいはリプレースコスト）とトラブルコストが存在し、当該コストは、これら２種類のコストを合計したものである。コストは、金額でもよいし、必要な物（材料等）の量などでもよい。また、コストは、実際にかかった金額または量等でもよいし、実際にかかった金額または量を、単位時間あたりの値に換算したものでもよい。また、コストは、単位時間あたりのコストではなく、前述した稼働情報の種類に応じて、所定回数あたりのコスト、または所定値の物理量あたりのコストを用いてもよい。コスト計算部１７は、過去に行ったメンテナンスあるいはリプレースごとに、タイミング条件候補ごとのコストを格納したコスト計算テーブルを生成する。

図５に、コスト計算部１７で生成されるコスト計算テーブルの一例を示す。ここでは、メンテナンス回数ごとに、各タイミング条件候補の候補番号に対応した、単位時間あたりのコストが示される。

例えば、図５のメンテナンス回数が１の行に着目する。図２から、装置運用開始は、６月１日である。５日後の６月６日に１回目のメンテナンスを行っている。この間にトラブルは発生しておらず、したがって、装置運用開始から１回目のメンテナンスの完了に要したコストの合計は、図４からメンテナンスコストの１２，０００円のみである。したがって、タイミング条件候補番号５（５日）に対応する単位時間当たりのコストは、１２，０００を５で除算した２，４００円となる。タイミング条件候補番号４に対応するコスト、すなわちタイミング条件候補番号４のタイミングで仮にメンテナンスを行ったとした場合の単位時間あたりのコストは、１２，０００を４で除算して３，０００円となる。タイミング条件候補番号３に対応するコスト、すなわちタイミング条件候補番号３のタイミングで仮にメンテナンスを行ったとした場合の単位時間あたりのコストは、１２，０００を３で除算して４，０００円となる。タイミング条件候補番号２に対応するコスト、すなわちタイミング条件候補番号２のタイミングで仮にメンテナンスを行ったとした場合の単位時間あたりのコストは、１２，０００を２で除算して６，０００円となる。タイミング条件候補番号１に対応するコスト、すなわちタイミング条件候補番号１のタイミングで仮にメンテナンスを行ったとした場合の単位時間あたりのコストは、１２，０００を１で除算して１２，０００円となる。

次に、図５のメンテナンス回数が２の行に着目する。１回目のメンテナンスが６月６日に行われた後、２回目のメンテナンスが行われたのは、５日経過後の６月１１日である。その間、６月８日にはトラブル２が発生し、６月１０日はトラブル１が発生している。なお、トラブル発生に付随してメンテナンスを仮に行った場合は、図５のテーブルのメンテナンス回数に、当該付随して行ったメンテナンスも入れてよいし、あるいは、稼働情報とタイミング条件（閾値）との比較結果に応じて行ったメンテナンスのみを対象としてもよい。

１回目のメンテナンスの後、２回目のメンテナンスの完了までに要したコストの合計は、メンテナンスコスト１２，０００円と、トラブル１コスト６，０００円と、トラブル２コスト１５，０００円を合計した３３，０００円である。よって、タイミング条件候補番号５（５日）に対応する単位時間当たりのコストは、３３，０００を５で除算した６，６００円である。タイミング条件候補番号４（４日）に対応する時点では、６月１０日のトラブル１はまだ発生しておらず、タイミング条件候補番号４（４日）に対応する単位時間あたりのコストは、１２，０００円と１５，０００円とを合計した２７，０００を４で除算した、６，７５０円である。同様に、タイミング条件候補番号３（３日）に対応する単位時間あたりのコストは、２７，０００円を３で除算した、９，０００円である。また、タイミング条件候補番号２（２日）に対応する時点では、６月８日のトラブル２はまだ発生しておらず、タイミング条件候補番号２（２日）に対応する単位時間あたりのコストは、１２，０００円を２で除算した、６，０００円である。同様に、タイミング条件候補番号１（１日）に対応する単位時間あたりのコストは、１２，０００円である。

次に、図５のメンテナンス回数が３の行に着目する。２回目のメンテナンスが６月１１日に行われた後、３回目のメンテナンスが行われたのは、２日経過後の６月１３日である。その間、トラブルは発生していない。２回目のメンテナンスの後、３回目のメンテナンスの完了までに要したコストの合計は、メンテナンスコスト１２，０００円のみである。よって、タイミング条件候補番号２（２日）に対応する単位時間当たりのコストは、１２，０００を２で除算した６，０００円である。同様にして、同様に、タイミング条件候補番号１（１日）に対応する単位時間あたりのコストは、１２，０００円である。タイミング条件候補番号３（３日）以降に対応する単位時間あたりのコストは計算できないため、図では対応セルに値が入っていない。

このように、コスト計算テーブルでは、メンテナンス回数ごとに、全てのタイミング条件候補番号に対応したコストが計算されるとは限らない。各メンテナンス回数に対して、前回のメンテナンス（または装置運用開始時）からの経過日数を限度として、タイミング条件候補のコストを計算できる。この経過日数を超えるタイミングに対応するタイミング条件候補に対しては、コストを計算できない。よって、図５のコスト計算テーブルの各セルの埋まり具合も、メンテナンス回数ごとに異なっている。

タイミング選択部１８は、コスト計算部１７からコスト計算テーブルを受け取り、コスト計算テーブルに基づいて、次回のメンテナンスあるいはリプレースのタイミング決定に用いるタイミング条件を、複数のタイミング条件候補の中から選択する。例えば、最適化手法、強化学習あるいはバンディットアルゴリズムを用いて、タイミング条件候補を決定できる。

最適化手法の例として、コストの平均値が最小になるタイミング条件候補を選択する方法がある。図５のコスト計算テーブルの例において、仮にメンテナンス回数が４回目までデータが存在する場合の具体例を示す。以下の説明において、特に断りの無い限り、コストは、単位時間あたりのコストを意味する。

タイミング条件候補１の平均値は、（１２，０００＋１２，０００＋１２，０００＋１２，０００）／４＝１２，０００円である。
タイミング条件候補２の平均値は、（６，０００＋６，０００＋６，０００＋６，０００）／４＝６，０００円である。
タイミング条件候補３の平均値は、（４，０００＋９，０００＋６，０００）／３＝６，３３３円である。メンテナンス回数３では、タイミング条件候補３の値は存在しないため、計算の対象としない。
タイミング条件候補４の平均値は、（３，０００＋６，７５０＋４，５００）／３＝４，７５０円である。メンテナンス回数３では、タイミング条件候補４の値は存在しないため、計算の対象としない。
タイミング条件候補５の平均値は、（２，４００＋６，６００）／２＝４，５００円である。メンテナンス回数３、４では、タイミング条件候補５の値は存在しないため、計算の対象としない。

よって、平均値の最小は４，５００円であり、タイミング条件候補５が選択される。変形例として、計算の対象とならなかったメンテナンスが所定割合以上あるタイミング条件候補を除いてもよい。例えば所定割合が５０％であるとすると、タイミング条件候補５は、４つのメンテナンスのうち、３回目および４回目のメンテナンスが計算の対象とならなかったため、除外される。この場合、タイミング条件候補５の次に平均値が小さいのは、タイミング条件候補４であるため、タイミング条件候補４が選択される。

最適化手法以外の方法でタイミング条件候補を選択する例は、後述する別の実施形態で示される。

出力部１５は、タイミング選択部１８により選択されたタイミング条件候補である次回のメンテナンスもしくは次回のリプレースのタイミング条件（次回のタイミング条件）の情報を出力する。出力部１５は、液晶表示装置等の表示装置に次回のタイミング条件の情報を表示してもよいし、次回のタイミング条件の情報を所定の記憶装置に保存してもよいし、ネットワークを介して通信装置に次回のタイミング条件の情報を送信してもよいし、その他の方法で出力してもよい。

次に、本実施形態に係る保守支援装置のハードウェア構成について説明する。本実施形態に係る保守支援装置は、ハードウェアであるコンピュータにより構成される。コンピュータには、サーバ、クライアント、マイコン、及び汎用コンピュータなどが含まれる。

図６は、コンピュータ１００の一例を示す図である。図６のコンピュータ１００は、プロセッサ１０１と、入力装置１０２と、表示装置１０３と、通信装置１０４と、記憶装置１０５と、を備える。プロセッサ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５は、バス１０６により相互に接続されている。

プロセッサ１０１は、コンピュータ１００の制御装置及び演算装置を含む電子回路である。プロセッサ１０１として、例えば、汎用目的プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態マシン、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理回路（ＰＬＤ）、及びこれらの組合せを用いることができる。

プロセッサ１０１は、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、入力装置１０２、通信装置１０４、記憶装置１０５）から入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、表示装置１０３、通信装置１０４、記憶装置１０５）に出力する。具体的には、プロセッサ１０１は、コンピュータ１００のＯＳ（オペレーティングシステム）や、保守支援プログラムなどを実行し、コンピュータ１００を構成する各装置を制御する。

保守支援プログラムは、コンピュータ１００に、保守支援装置の上述の各機能構成を実現させるプログラムである。保守支援プログラムは、一時的でない有形のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶される。上記の記憶媒体は、例えば、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、半導体メモリであるが、これに限られない。プロセッサ１０１が保守支援プログラムを実行することにより、コンピュータ１００が保守支援装置として機能する。

入力装置１０２は、コンピュータ１００に情報を入力するための装置である。入力装置１０２は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネルであるが、これに限られない。

表示装置１０３は、画像や映像を表示するための装置である。表示装置１０３は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＣＲＴ（ブラウン管）、及びＰＤＰ（プラズマディスプレイ）であるが、これに限られない。表示装置１０３は、運用データ、基礎コストテーブル２０、コスト計算テーブル、タイミング条件候補テーブル１９、選択されたタイミング条件候補など、保守支援装置により記憶又は生成された任意の情報を表示することができる。

通信装置１０４は、コンピュータ１００が外部装置と無線又は有線で通信するための装置である。通信装置１０４は、例えば、モデム、ハブ、及びルータであるが、これに限られない。通信装置１０４は、保守対象装置またはそのセンサと、ネットワークを介して、接続されてもよい。このとき、通信装置１０４は、ネットワークを介して、保守対象装置から、運用データ等のデータを取得することも可能である。ネットワークは専用線でもよいし、インターネットでもよい。保守支援装置は、保守対象装置と物理的にネットワークを通じて接続されていてもよいし、インターネットを介してクラウド上で実現されてもよい。

記憶装置１０５は、コンピュータ１００のＯＳや、保守支援プログラム、保守支援プログラムの実行に必要なデータ、及び保守支援プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する記憶媒体である。記憶装置１０５には、主記憶装置と外部記憶装置とが含まれる。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭであるが、これに限られない。また、外部記憶装置は、例えば、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、及び磁気テープであるが、これに限られない。運用データ記憶部１２およびテーブル記憶部１４は、記憶装置１０５上に構築されてもよいし、通信装置１０４を介して接続された外部のサーバ上に構築されてもよい。

なお、コンピュータ１００は、プロセッサ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５を、それぞれ１つ又は複数備えてもよいし、プリンタやスキャナなどの周辺機器と接続されていてもよい。

また、保守支援装置は、単一のコンピュータ１００により構成されてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ１００からなるシステムとして構成されてもよい。複数のコンピュータ１００は、ネットワークを介して接続されてもよい。

さらに、保守支援プログラムは、コンピュータ１００の記憶装置１０５に予め記憶されていてもよいし、コンピュータ１００の外部の記憶媒体に記憶されていてもよいし、インターネット上にアップロードされていてもよい。いずれの場合も、保守支援プログラムをコンピュータ１００にインストールして実行することにより、保守支援装置の機能が実現される。

図７は、保守対象装置のメンテナンス実施と、次回のメンテナンス条件の決定とに関わる全体の概要を示すフローチャートである。

保守対象装置は、基本的には通常処理を行っている（Ｓ１０１）。通常処理とは、その装置に要求される通常の動作であり、例えば発電装置であれば、発電動作を行って、発電電力を出力または蓄積する等の動作である。保守対象装置にトラブルが発生しているかどうかを、保守対象装置、保守対象装置の管理者、保守対象装置の管理装置、もしくは、保守支援装置等が確認する（Ｓ１０２）。

トラブルが発生していない場合、前回のメンテナンスあるいは前回のリプレースの後に取得された稼働情報と、タイミング条件（閾値）とに基づき、メンテナンスあるいはリプレースのタイミングが到来したかを判断する（Ｓ１０３）。例えば、稼働情報が、閾値を上回っている、もしくは下回っているかどうかで、判断を行う。この判断は、保守対象装置、保守対象装置の管理者、保守対象装置の管理装置、または保守支援装置などが行う。もしまだメンテナンスあるいはリプレースのタイミングだと判断されない場合、すなわちタイミング条件が満たされない場合には、保守対象装置は通常処理を続ける。もし、タイミング条件が満たされる場合には、メンテナンスあるいはリプレースを実施する（Ｓ１０４）。メンテナンスあるいはリプレースは、保守対象装置の特性によって、保守対象装置の管理者が手動で行う方法、保守対象装置の管理装置が自動的に行う方法のいずれも可能である。

一方、トラブルが発生している場合には、まずトラブルの対応を行う（Ｓ１０５）。トラブルの対応は、保守対象装置、保守対象装置の管理者、保守対象装置の管理装置、または保守支援装置などが行う。このトラブルに付随して、メンテナンスあるいはリプレースが必要になったかどうかを判断する（Ｓ１０６）。この判断は、保守対象装置で行ってもよいし、保守対象装置の管理者が手動で行ってもよい。また、保守対象装置の管理装置や保守支援装置などが判断を行ってもよい。もしメンテナンスあるいはリプレースが必要ないと判断されれば、保守対象装置は通常処理に戻る。もしメンテナンスあるいはリプレースが必要だと判断された場合、メンテナンスあるいはリプレースを実施する（Ｓ１０４）。メンテナンスあるいはリプレースは、保守対象装置の特性によって、保守対象装置の管理者が手動で行う方法、保守対象装置の管理装置が自動的に行う方法のいずれも可能である。

ステップＳ１０４でメンテナンスあるいはリプレースを実施した場合、本実施形態にかかる保守支援装置により、次回のメンテナンスあるいはリプレースのタイミング条件（閾値等）を決定する（Ｓ１０７）。なお、保守対象装置は、ステップＳ１０４のメンテナンスあるいはリプレースの後、ステップＳ１０５の保守支援装置の動作とは並行して通常処理を行ってもよいし、保守支援装置により次回のタイミング条件が決定した後で、通常の処理を開始してもよい。

図８は、保守支援装置が、次回のメンテナンスあるいは次回のリプレースのタイミング条件を決定する処理の例のフローチャートを示す。このフローチャートの動作は、例えば、図７のフローチャートのステップＳ１０７で行われる。

まず、運用データ取得部１６が、運用データ記憶部１２から運用データを取得する（Ｓ１１１）。次に、コスト計算部１７が、基礎コストテーブル２０とタイミング条件候補テーブル１９を用いて、運用データに基づき、タイミング条件候補（例えば閾値の候補）ごとのコストを計算する（Ｓ１１２）。例えば、図５のコスト計算テーブルを作成する場合は、各メンテナンスもしくは各リプレースについて、タイミング条件候補ごとに、単位時間あたりのコストを計算する。なお、以前に行ったメンテナンスもしくはリプレースについては、以前に計算したタイミング条件候補ごとのコストを記憶しておき、それを流用してもよい。タイミング選択部１８は、コスト計算部１７が計算したコストに基づいて、タイミング条件候補の中から次回のタイミング条件を選択する（Ｓ１１３）。出力部１５が、選択された次回のタイミング条件を表す情報を出力する（Ｓ１１４）。

図９に、保守支援装置に運用データを入力する動作のフローチャートを示す。

運用データ入力部１１が、運用データを取得する（Ｓ１２１）。例えば保守対象装置の通常処理時または保守対象装置のトラブル対応またはメンテナンスが終わった時などに、運用データ入力部１１が、運用データを取得する。具体的に、保守対象装置のトラブル対応またはメンテナンスが終わった時に、運用データ入力部１１が、トラブルまたはメンテナンスの履歴の運用データの入力を受けてもよいし、保守対象装置の通常処理時に、保守対象装置から稼働情報の運用データを受信してもよい。運用データ入力部１１は、運用データを取得すると、運用データを運用データ記憶部１２に提供し、運用データ記憶部１２が、運用データを内部に記憶する（Ｓ１２２）。

以上、本実施形態によれば、現在のメンテナンス以降の運用データの収集期間を短くして、すなわち運用トライアルの期間を短くして、次のメンテナンスのタイミング条件を自動学習することができる。これにより、保守対象装置の稼働率を向上させることや、コストを削減することができる。

上述した実施形態では、主にメンテナンスの具体例を示したが、リプレースの場合も同様にして実施できる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態では、タイミング選択部１８の動作が第１実施形態と異なる。第２実施形態では、Ｔｈｏｍｐｓｏｎ Ｓａｍｐｌｉｎｇ手法に基づきタイミング条件候補を選択する。その他は、第１実施形態と同様であるため、以下では、第１実施形態と異なる部分を中心に説明する。

第１実施形態と同様に、コスト計算部１７が、基礎コストテーブル２０とタイミング条件候補テーブル１９を用いて、運用データ取得部１６で取得された運用データから、過去に行った各メンテナンスもしくはリプレースについて、タイミング条件候補ごとにコストを計算する。以下では、メンテナンスを例に説明を行うが、リプレースの場合も同様である。

メンテナンスｔ回目のタイミング条件候補ｋに対応するコストをc_k,tと表す。コストは、第１実施形態と同様、単位時間当たりのコストを想定する。メンテナンスｔ回目に計算されるコストは、

のk_t個である。ここで、

はｔ回目のメンテナンスのタイミングに対応するタイミング条件候補の候補番号である。

タイミング選択部１８は、タイミング条件候補ｉごとに、各メンテナンスのコストに基づき、コストの事後確率分布を

として計算する。タイミング選択部１８は、このコストの事後確率分布を直接、この定義にしたがって計算してもよい。事後確率分布は、例えば横軸がコストyi、縦軸が確率密度π（yi）とする座標系で表現でき、当該分布を積分すると１である。事後確率分布の例を模式的に図１０に示す。ここではタイミング条件候補６（図のｉ＝６のグラフ）と、タイミング条件候補５（図のｉ＝５のグラフ）にそれぞれ対応する事後分布の例を示す。これら以外のタイミング条件候補の分布も同様にして計算される。

または、タイミング選択部１８は、タイミング条件候補ｉごとに、このコストの確率分布を表現する統計量を計算してもよい。たとえば、確率分布を正規分布であると仮定し、タイミング条件候補ｉの各メンテナンスのコストにフィットするように正規分布のパラメータ（平均と標準偏差）を決定する。このパラメータを統計量として取得、または当該パラメータを反映した正規分布を取得する。

タイミング選択部１８は、タイミング条件候補ｉごとに、0から1の値範囲から乱数を生成する。具体的には、0を下限、1を上限とする区間の一様分布に従って、タイミング条件候補ｉごとに、乱数g_iを生成する。これを式で表すと次のようになる。

”rand”は、引数によって定義される区間の中から乱数を生成する関数である。乱数は、タイミング条件候補の数だけ生成する。なお、一様分布は、当該区間にわたって確率密度が一様な分布である。したがって、当該区間内の各値は、同じ確率で選択される。なお、一様分布は、連続一様分布でも、離散一様分布でもよい。

タイミング選択部１８は、タイミング条件候補ｉごとに生成した乱数g_iを、上述の確率分布（事後確率分布

または正規分布等）に適用して、対応するコスト

を計算する。例えば事後確率分布において、乱数g_iの確率に対応するコストy_i（積分値が上記乱数の値となるコストy_i）の値を、値r_iとして計算する。図１０の例では、タイミング条件候補６（図のｉ＝６のグラフ）に対して、乱数g₆として０．３が生成されたため、積分値が０．３になるときのコストr₆が計算されている。またタイミング条件候補５（図のｉ＝５のグラフ）に対して、乱数g₅として０．８が生成されたため、積分値が０．８になるときのコストr₅が計算されている。この例では、r₆はr₅よりも小さい。

タイミング選択部１８は、すべてのタイミング条件候補iの中で、r_iが最小となるタイミング条件候補を、次回のメンテナンスあるいはリプレースのタイミング条件k_t+1として選択する。これを式で表すと、以下のようになる。

”argmin”は、引数r_iのうち最も小さい値のときの候補番号ｉを返す関数である。

メンテナンスの回数が小さいときは、各タイミング条件候補の確率分布（事後確率分布、正規分布等）は横に広く広がる分布になる傾向が強いが、回数が多くなると、各タイミング条件候補の確率分布は急峻になるため、同一または限られたタイミング条件候補が選択される可能性が高くなると考えられる。

なお、r_iが最小となるタイミング条件候補を選択する代わりに、r_iが一定値以下のタイミング条件候補を選択してもよい。そのようなタイミング条件候補が複数存在するときは、もっとも早く特定されたタイミング条件候補を選択してもよいし、それらの中からランダムにタイミング条件候補を選択してもよい。また、タイミング条件候補ｉごとに、コストの平均値μ_iを計算し、μ_iとr_iの両方に基づいてタイミング条件候補を選択してもよい。例えば、（r_i＋μ_i）が最小となるタイミング条件候補を選択してもよいし、r_１、r_２、…とμ_１、μ_２、…の中で最小となる値に対応するタイミング条件候補を選択してもよい。

図１１は、第２実施形態に係る保守支援装置の動作のフローチャートである。運用データ取得部１６が、運用データを運用データ記憶部１２から取得する（Ｓ２０１）。コスト計算部１７が、基礎コストテーブル２０とタイミング条件候補テーブル１９を用いて、運用データに基づき、過去に行った各メンテナンス（もしくはリプレース）について、タイミング条件候補ごとにコストを計算する（Ｓ２０２）。タイミング選択部１８が、タイミング条件候補ｉごとに、コストの事後確率分布または正規分布等の確率分布を計算する（Ｓ２０３）。タイミング選択部１８が、タイミング条件候補ｉごとに、０以上１以下の範囲で乱数g_iを生成する（Ｓ２０４）。タイミング選択部１８が、タイミング条件候補ｉごとの確率分布において、対応する乱数g_iの値の確率を示すコストをr_iとして特定する（Ｓ２０５）。タイミング選択部１８が、コストr_iが最も小さいタイミング条件候補を次回のタイミング条件k_t+1として決定する（Ｓ２０６）。出力部１５は、次回のタイミング条件k_t+1を表す情報を出力する（Ｓ２０７）。

＜第３実施形態＞
第２実施形態では、Ｔｈｏｍｐｓｏｎ Ｓａｍｐｌｉｎｇ手法に基づきタイミング条件候補を選択したが、第３実施形態では、ε-貪欲法に基づきタイミング条件候補を選択する。その他は、第１実施形態および第２実施形態と同様であるため、以下では、第１実施形態および第２実施形態と異なる部分を中心に説明する。

コスト計算部１７の動作は、第２実施形態と同様である。第２実施形態と同様に、メンテナンスｔ回目のタイミング条件候補ｋに対応するコストをc_k,tと表す。コストは、第１実施形態と同様、単位時間当たりのコストを想定する。メンテナンスｔ回目に計算されるコストは、

のk_t個である。ここで、

はｔ回目のメンテナンスのタイミングに対応するタイミング条件候補の候補番号である。

タイミング選択部１８は、タイミング条件候補ｉごとに、コストの平均値μ_iを計算する。具体的には、次の式のように計算する。

“mean”は、引数の平均を計算して返す関数である。

タイミング選択部１８は、第２実施形態と同様、0から1の区間の一様分布にしたがって、乱数gを生成する。これを式で表すと次のようになる。

ただし、タイミング条件候補ごとに乱数を生成するのではなく、すべてのタイミング条件候補に共通に１つの乱数を生成する。

タイミング選択部１８は、生成された乱数gがある、予め定められた値ε以上かどうかを判定する。もし

、すなわち乱数gがε以上であれば、平均値μ_iが最小となるタイミング条件候補を、次回のタイミング条件k_t+1として選択する。具体的には、次の式のように計算する。

なお、平均値μ_iが最小となるタイミング条件候補を選択する代わりに、平均値μ_iが一定値以下のタイミング条件候補を選択してもよい。そのようなタイミング条件候補が複数存在するときは、もっとも早く特定されたタイミング条件候補を選択してもよいし、それらの中からランダムにタイミング条件候補を選択してもよい。

もし乱数gがεより小さい場合、すなわち、

の場合、タイミング条件候補の中からひとつランダムにタイミング条件候補を選択する。例えばεの値を０．１とすると、１０％の確率でランダムにタイミング条件候補を選択し、９０％の確率で平均値μ_iが最小となるタイミング条件候補を選択することになる。このように、一定の確率でランダムにタイミング条件候補を選択することで、幅広いタイミング条件候補からの選択の可能性を残し、効果的な学習が可能となる。ここでは、すべてのタイミング条件候補の中からランダムにタイミング条件候補を選択したが、平均値μ_iが最小となるタイミング条件候補以外のタイミング候補の中からランダムにタイミング条件候補を選択してもよい。

もしくは、平均値μ_iが最小となるタイミング条件候補よりも、候補番号でｊだけ大きいタイミング条件候補を選択してもよい。具体的には、次の式のように計算する。

すなわちargminにより最小の平均値を与える候補番号を特定し、特定した候補番号にjを加算することで、次回のタイミング条件の候補番号を決定する。つまり、複数のタイミング条件候補は順位付けがされており、平均値が最小となるタイミング条件候補よりも所定値だけ順位が高いまたは低いタイミング条件候補を選択する。本実施形態では、候補番号の小さい順に高い順位が設定されていると考えると、所定値だけ順位が低い候補番号のタイミング条件候補を選択する。あるいは逆に、候補番号の小さい順に低い順位が設定されていると考えると、所定値だけ順位が高い候補番号のタイミング条件候補を選択すると考えることもできる。このように、一定の確率で候補番号がｊだけ大きいタイミング条件候補を選択することで、最小の平均値をもつタイミング条件候補以外のタイミング条件候補からの選択の可能性を残し、効果的な学習が可能となる。

図１２は、第３実施形態に係る保守支援装置の動作のフローチャートである。運用データ取得部１６が、運用データを運用データ記憶部１２から取得する（Ｓ３０１）。コスト計算部１７が、基礎コストテーブル２０とタイミング条件候補テーブル１９を用いて、運用データに基づき、過去に行った各メンテナンス（もしくはリプレース）について、タイミング条件候補ごとにコストを計算する（Ｓ３０２）。タイミング選択部１８が、タイミング条件候補ｉごとに、コストの平均値μ_iを計算する（Ｓ３０３）。タイミング選択部１８が、すべてのタイミング条件候補に共通に、０以上１以下の範囲で１つの乱数gを生成する（Ｓ３０４）。タイミング選択部１８が、乱数gが、予め定めた値ε以上かを判定する（Ｓ３０５）。乱数gがε以上であれば、平均値μ_iが最小となるタイミング条件候補を、次回のタイミング条件k_t+1として選択する（Ｓ３０６）。もし乱数gがεより小さい場合、タイミング条件候補の中からひとつランダムにタイミングを選択する（Ｓ３０７）。もしくは、平均値μ_iが最小となるタイミング条件候補よりも、候補番号でｊだけ大きいタイミング条件候補を選択する（同Ｓ３０７）。出力部１５は、次回のタイミング条件k_t+1を表す情報を出力する（Ｓ３０８）。

＜第４実施形態＞
第４実施形態では、ＵＣＢ法に基づきタイミング条件候補を選択する。その他は、第１〜３実施形態と同様であるため、以下では、第１〜第３実施形態と異なる部分を中心に説明する。

コスト計算部１７の動作は、第２および第３実施形態と同様である。第２および第３実施形態と同様に、メンテナンスｔ回目のタイミング条件候補ｋに対応するコストをc_k,tと表す。コストは、第１実施形態と同様、単位時間当たりのコストを想定する。メンテナンスｔ回目に計算されるコストは、

のk_t個である。ここで、

はｔ回目に行ったメンテナンスのタイミングに対応するタイミング条件候補の候補番号である。

タイミング選択部１８は、タイミング条件候補ｉごとに、コストの平均値μ_iと標準偏差σ_iを計算する。具体的には、次の式のように計算する。”sd”は、引数の標準偏差を計算して返す関数である。

また、この平均値と標準偏差を用いて、タイミング条件候補ｉごとに、計算されたコストの信頼区間下限値を計算する。つまり、この平均値と標準偏差をもつ確率分布の信頼区間の下限値を計算する。具体的には、次の式のように計算する。

ここで、n_iはタイミング条件候補ｉに対応するコスト

の個数である。すなわち、タイミング条件候補ｉに対し、計算の対象となったメンテナンスの個数である。

タイミング選択部１８は、UCBiが最も小さいタイミング条件候補ｉを、次回のメンテナンスあるいはリプレースのタイミングとして選択する。これを式で表すと、次のようになる。

これは、コストの信頼区間下限が最小となるタイミング条件候補番号を選択することを意味する。このように、信頼区間下限が最小となるタイミング条件候補を選択することで、コストの低いタイミング条件の選択が高い可能性で可能となる。

なお、信頼区間下限が最小となるタイミング条件候補を選択する代わりに、信頼区間下限が一定値以下のタイミング条件候補を選択してもよい。そのようなタイミング条件候補が複数存在するときは、もっとも早く特定されたタイミング条件候補を選択してもよいし、それらの中からランダムにタイミング条件候補を選択してもよい。

図１３は、第４実施形態に係る保守支援装置の動作のフローチャートである。運用データ取得部１６が、運用データを運用データ記憶部１２から取得する（Ｓ４０１）。コスト計算部１７が、基礎コストテーブル２０とタイミング条件候補テーブル１９を用いて、運用データに基づき、過去に行った各メンテナンス（もしくはリプレース）について、タイミング条件候補ごとにコストを計算する（Ｓ４０２）。タイミング選択部１８が、タイミング条件候補ｉごとに、コストの平均値μ_iと標準偏差σ_iを計算する（Ｓ４０３）。タイミング選択部１８が、タイミング条件候補ｉごとに、計算されたコストの信頼区間下限値を計算する（Ｓ４０４）。タイミング選択部１８が、信頼区間下限値が最小となるタイミング条件候補ｉを、次回のタイミング条件k_t+1として選択する（Ｓ４０５）。出力部１５は、次回のタイミング条件k_t+1を表す情報を出力する（Ｓ４０６）。

＜第５実施形態＞
第５実施形態は、タイミング条件候補ごとの統計量（平均、標準偏差等）または確率分布と、次回のタイミング条件を表す情報とを表示する実施形態である。次回のタイミング条件を決定するまでの処理は、第１実施形態〜第４実施形態のいずれかと同様にして行う。

タイミング決定部１３は、第１実施形態〜第４実施形態のいずれかに従って、次回のタイミング条件を決定したら、タイミング条件候補ごとの統計量または確率分布と、タイミング条件候補の中から選択したタイミング条件候補（次回のタイミング条件）を表す情報とを示す評価データを作成する。出力部１５は、タイミング選択部１８が作成した評価データを出力する。出力の形態は第１実施形態と同様でよい。

図１４は評価データの表示例である。横軸は各タイミング条件候補を示す。例えば、この例では、タイミング条件候補は、前回のメンテナンスからの稼動時間が１、２、３、４、５、６日である。縦軸はコストを表示する。図１４の例では、コストを金額に換算して表示している。

各タイミング条件候補の計算されたコスト（単位時間あたりのコスト）の平均値が、図１４の棒グラフで示される。さらに、各タイミング条件候補のコストの標準偏差が、範囲を示すバーによって示される。平均値および標準偏差の計算は、コスト計算部１７またはタイミング選択部１８で行えばよい。これらの統計量（平均値、標準偏差）を表示することにより、各タイミング条件候補で、コストが実際にどれくらいかかりそうか、そのかかるコストの信頼度はどの程度か、ということがわかる。例えば、コストの平均値が低いタイミング条件候補は、期待されるコストが低いタイミング条件であると考えられる。また、標準偏差が大きいタイミング条件候補は、コストの平均値はあまり信用できず、真のコストの期待値が高いか低いかは分かりにくいと考えられる。

タイミング選択部１８により選択された、次回のタイミング条件が矢印で示されている。これにより、本装置のユーザは、本装置により選択されたタイミングが実際に妥当であるかどうかを、統計量等を参考にして判断できる。上記情報だけでなく、他の情報を表示してもよい。

なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１１：運用データ入力部
１２：運用データ記憶部
１３：タイミング決定部
１４：テーブル記憶部
１５：出力部
１６：運用データ取得部
１７：コスト計算部
１８：タイミング選択部
１９：タイミング条件候補テーブル
２０：基礎コストテーブル

Claims (17)

1. 保守対象装置のメンテナンスの実施履歴と、前記保守対象装置に対する第１事象の発生履歴と、前記メンテナンスのコストである第１コストと、前記第１事象のコストである第２コストとに基づき、前記実施履歴における前記メンテナンスを、前記メンテナンスが行われたタイミング以前の複数のタイミング候補のいずれかで行う場合に、前回の前記メンテナンスの後から前記タイミング候補でメンテナンスを行うまでに要する第３コストを計算するコスト計算部と、
   前記タイミング候補ごとの前記第３コストの確率分布または統計量に基づいて、前記複数のタイミング候補から前記保守対象装置のメンテナンスのタイミングを選択するタイミング選択部と
   を備えた保守支援装置。
2. 保守対象装置のリプレースの実施履歴と、前記保守対象装置に対する第１事象の発生履歴と、前記リプレースのコストである第１コストと、前記第１事象のコストである第２コストとに基づき、前記実施履歴における前記リプレースを、前記リプレースが行われたタイミング以前の複数のタイミング候補の少なくともいずれかで行う場合に、前回の前記リプレースの後から前記タイミング候補でリプレースを行うまでに要する第３コストを計算するコスト計算部と、
   前記タイミング候補ごとの前記第３コストの確率分布または統計量に基づいて、前記複数のタイミング候補から前記保守対象装置のリプレースのタイミングを選択するタイミング選択部と
   を備えた保守支援装置。
3. 前記タイミング選択部は、前記タイミング候補ごとに、所定の値範囲から乱数を生成し、
   前記タイミング候補ごとに、前記乱数の値が示す確率に対応する前記第３コストを、前記確率分布または前記統計量に基づき計算し、
   前記タイミング候補ごとの前記第３コストに基づいて、前記タイミングの選択を行う 請求項１又は２に記載の保守支援装置。
4. 前記タイミング選択部は、前記複数のタイミング候補の複数の前記第３コストのうち前記第３コストが最も低いタイミング候補を選択する
   請求項３に記載の保守支援装置。
5. 前記タイミング選択部は、前記タイミング候補ごとに前記第３コストの平均値を計算し、
   所定の値範囲から、乱数を生成し、
   前記乱数の値が予め定めた値以上か否かと、前記第３コストの平均値に基づいて、前記タイミングの選択を行う
   請求項１又は２に記載の保守支援装置。
6. 前記タイミング選択部は、前記乱数の値が前記予め定めた値以上のときは、前記第３コストの平均値が最も小さい前記タイミング候補を選択し、前記乱数の値が前記予め定めた値未満のときは、前記第３コストの平均値が最も小さい前記タイミング候補以外のタイミング候補を選択する
   請求項５に記載の保守支援装置。
7. 前記複数のタイミング候補は順位付けがされており、
   前記第３コストの平均値が最も小さい前記タイミング候補以外のタイミング候補は、前記第３コストの平均値が最も小さい前記タイミング候補に対して、所定数だけ順位が高いまたは低いタイミング候補である
   請求項６に記載の保守支援装置。
8. 前記タイミング選択部は、前記乱数の値が前記予め定めた値以上のときは、前記第３コストの平均値が最も小さい前記タイミング候補を選択し、
   前記乱数の値が前記予め定めた値未満のときは、前記複数のタイミング候補からランダムに前記タイミングを選択する、または、前記第３コストの平均値が最も小さい前記タイミング候補を除くタイミング候補からランダムに前記タイミングを選択する
   請求項５に記載の保守支援装置。
9. 前記タイミング選択部は、
   前記タイミング候補ごとに、前記第３コストの平均値と標準偏差、または前記第３コストの確率分布を計算し、
   前記タイミング候補ごとに、前記平均値と前記標準偏差、または前記確率分布に基づき、信頼区間下限値を計算し、
   前記信頼区間下限値に基づいて、前記タイミングの選択を行う
   請求項１又は２に記載の保守支援装置。
10. 前記タイミング選択部は、前記複数のタイミング候補のうち、前記信頼区間下限値が最も小さい前記タイミング候補を選択する
    請求項９に記載の保守支援装置。
11. 前記タイミング選択部は、前記タイミング候補ごとの前記第３コストの統計量又は確率分布と、前記複数のタイミング候補から選択された前記タイミングを表す情報とを含む評価データを生成し、
    前記評価データを出力する出力部をさらに備えた
    請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の保守支援装置。
12. 前記保守対象装置の前記実施履歴及び前記発生履歴を外部の記憶装置からまたはネットワークを介して取得する運用データ入力部と、
    前記運用データ入力部により取得された前記実施履歴及び前記発生履歴を記憶する運用データ記憶部と、
    を備え、
    前記運用データ記憶部から前記実施履歴及び前記発生履歴を取得する
    請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の保守支援装置。
13. 前記タイミング選択部により選択された前記タイミングを表す情報を出力する出力部 を備えた請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の保守支援装置。
14. 保守対象装置のメンテナンスの実施履歴と、前記保守対象装置に対する第１事象の発生履歴と、前記メンテナンスのコストである第１コストと、前記第１事象のコストである第２コストとに基づき、前記実施履歴における前記メンテナンスを、前記メンテナンスが行われたタイミング以前の複数のタイミング候補のいずれかで行う場合に、前回の前記メンテナンスの後から前記タイミング候補でメンテナンスを行うまでに要する第３コストを計算するコスト計算ステップと、
    前記タイミング候補ごとの前記第３コストの確率分布または統計量に基づいて、前記複数のタイミング候補から前記保守対象装置のメンテナンスのタイミングを選択するタイミング選択ステップと
    をコンピュータが実行する保守支援方法。
15. 保守対象装置のリプレースの実施履歴と、前記保守対象装置に対する第１事象の発生履歴と、前記リプレースのコストである第１コストと、前記第１事象のコストである第２コストとに基づき、前記実施履歴における前記リプレースを、前記リプレースが行われたタイミング以前の複数のタイミング候補のいずれかで行う場合に、前回の前記リプレースの後から前記タイミング候補でリプレースを行うまでに要する第３コストを計算するコスト計算ステップと、
    前記タイミング候補ごとの前記第３コストの確率分布または統計量を計算し、前記タイミング候補ごとの前記確率分布または前記統計量に基づいて、前記複数のタイミング候補から前記保守対象装置のリプレースのタイミングを選択するタイミング選択ステップと
    をコンピュータが実行する保守支援方法。
16. 保守対象装置のメンテナンスの実施履歴と、前記保守対象装置に対する第１事象の発生履歴と、前記メンテナンスのコストである第１コストと、前記第１事象のコストである第２コストとに基づき、前記実施履歴における前記メンテナンスを、前記メンテナンスが行われたタイミング以前の複数のタイミング候補のいずれかで行う場合に、前回の前記メンテナンスの後から前記タイミング候補でメンテナンスを行うまでに要する第３コストを計算するコスト計算ステップと、
    前記タイミング候補ごとの前記第３コストの確率分布または統計量に基づいて、前記複数のタイミング候補から前記保守対象装置のメンテナンスのタイミングを選択するタイミング選択ステップと
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
17. 保守対象装置のリプレースの実施履歴と、前記保守対象装置に対する第１事象の発生履歴と、前記リプレースのコストである第１コストと、前記第１事象のコストである第２コストとに基づき、前記実施履歴における前記リプレースを、前記リプレースが行われたタイミング以前の複数のタイミング候補のいずれかで行う場合に、前回の前記リプレースの後から前記タイミング候補でリプレースを行うまでに要する第３コストを計算するコスト計算ステップと、
    前記タイミング候補ごとの前記第３コストの確率分布または統計量に基づいて、前記複数のタイミング候補から前記保守対象装置のリプレースのタイミングを選択するタイミング選択ステップと
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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