JP6926008B2 - 保守計画装置、及び保守計画方法 - Google Patents
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Description
はじめに、本発明に係る一実施の形態である保守計画装置の概要について説明する。
図1は、本発明に係る一実施の形態である保守計画装置の構成例を示すブロック図である。なお、同図において、破線は制御信号の流れを示し、実線はデータ(条件データ11等)の流れを示している。
次に、図3は、保守計画装置によるKPIを最良とする保守方式の条件を求める処理の概要を説明するフローチャートである。
次に、シミュレーション対象と処理の概要について図4を参照して説明する。
次に、各種の保守方式の計画と実施の概要について、図5を参照して説明する。保守方式は、同図(A)に示す定期メンテナンス、同図(B)に示す修理、同図(C)に示す状態監視メンテナンス、及び同図(D)に示す予知メンテナンスの4種類を想定する。同図(A)〜(D)における横軸は時間であり、右方向に時間の経過を意味する。
次に、O&M資産の各系統において不具合、故障を確率的に発生させるための故障確率と故障率について、図6を参照して説明する。図6は、稼動時間に対する不具合の発生と故障確率の関係を示している。
ここで、故障確率、故障率に求められる課題について、図7を参照して説明する。図7は、故障確率、故障率に求められる課題を説明するための図である。
次に、図8は区分線形故障率モデルを説明するための図である。
各区分では、故障率が時間tの範囲と直線によって定義される。
故障発生を判定するためには故障率が必要となるが、故障率では判定基準の設定が難しい。一方、故障確率では故障発生を判定するための判定基準の設定は容易である。故障確率と故障率の間には信頼性工学における理論的関係がある。そこで、故障確率を設定して区分線形故障率モデルを求める方法について説明する。
以上が中間区分iのパラメータの求め方である。
次に、故障確率の設定方法について説明する。故障確率は、各区分の開始時点、例えば、0日、50日、100日、180日、210日に対して、それぞれ0.0,0.1,0.2,0.5,0.9等の値を設定できる。また、FR0コマンドにより、稼動時間の0日に対して故障率の初期値を設定することができる。さらに、CFRコマンドにより、任意の区分に対して定常故障率であることを指定できる。
次に、図11は、ユーザが故障確率を設定するための故障確率設定画面の第1の表示例を示している。
上述した説明では、O&M資産に対して区分線形故障率を採用するようにしたが、区分線形故障率の代わりに、時間の経過に伴う劣化現象を表すワイブル分布を活用した区分ワイブル故障率を採用してもよい。また、故障時間データをから故障率の直線を推定するワイブル型累積ハザード法を活用した区分ワイブル故障率でもよい。
次に、KPIを最良とする保守方式の条件を求める方法について説明する。
次に、図16は、最適条件探索のための評価KPI設定画面の表示例を示している。
上述した説明では、KPIのばらつき範囲にKPIの上側値と下側値の差を用いて評価KPIモデルを定義した。KPIのばらつき範囲に標準偏差を用いて評価KPIモデルを定義できる。
次に、代表値、上側値、下側値を特定の確率値に対するKPIとして、評価KPIモデルを定義した場合における最適条件探索の方法を説明する。
最後に、本発明に係る一実施の形態である保守計画装置1による、O&M資産の運用において各種保守方式を適用した際におけるKPIを最良とする保守方式の条件を求める処理のまとめを、図22を参照して説明する。
ところで、上述した保守計画装置1については、ハードウェアにより構成することもできるし、ソフトウェアにより実現することもできる。保守計画装置1をソフトウェアにより実現する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等が含まれる。
Claims (15)
- 条件と成り得る情報として、顧客会社と保守会社とを含む事業体に関する事業体情報、前記顧客会社が保有するO&M(Operation&Maintenance)資産に関する保有情報、前記顧客会社が保有する前記O&M資産の構成に関する構成情報、及び、前記O&M資産の保守方式に関する保守方式情報を記憶する記憶部と、
ユーザが設定する前記O&M資産に対する故障確率に基づいて故障率モデルを生成する故障率モデル生成部と、
生成された前記故障率モデルに基づき、前記記憶部に記憶された前記情報が取り得る値から成る、異なる複数の条件における前記O&M資産に生じ得る故障に関するシミュレーションを実施するシミュレーション実行部と、
前記シミュレーションの結果に基づき、前記異なる複数の条件にそれぞれ対応するKPI(Key Performance Indicator)を計算するKPI計算部と、
前記異なる複数の条件と、前記異なる複数の条件にそれぞれ対応するKPIとを解析し、最良なKPIに対応する最適条件を決定する解析部と、
を備え、
前記シミュレーション実行部は、前記異なる複数の条件毎に前記シミュレーションを複数回実施し、
前記KPI計算部は、前記異なる複数の条件毎に複数回実施された前記シミュレーションの結果に基づき、前記異なる複数の条件毎に複数のKPIを計算し、
前記解析部は、前記異なる複数の条件と、前記異なる複数の条件毎の複数のKPIとを機械学習することによって条件−KPI関係モデルを定義し、前記条件−KPI関係モデルに基づいて前記最適条件を決定する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項1に記載の保守計画装置であって、
前記KPI計算部は、前記O&M資産の運用稼働率、運用による収益、及び保守に要するコストを少なくとも含む前記KPIを算出する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項1または2に記載の保守計画装置であって、
前記最良なKPIと、決定された前記最適条件を表示させる表示制御部を
備えることを特徴とする保守計画装置。 - 請求項3に記載の保守計画装置であって、
前記表示制御部は、決定された前記最適条件として、保守の周期、保守作業員数、O&M資産の台数、及び故障確率情報のうちの少なくとも1つを表示させる
備えることを特徴とする保守計画装置。 - 請求項1に記載の保守計画装置であって、
前記解析部は、前記条件−KPI関係モデルに基づいて前記KPIの代表値とばらつきを特定し、前記KPIの前記代表値と前記ばらつきに基づいて前記最適条件を決定する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項5に記載の保守計画装置であって、
前記解析部は、前記KPIの前記代表値と前記ばらつきを合成して評価KPIモデルを定義し、前記評価KPIモデルに基づいて前記最適条件を決定する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項6に記載の保守計画装置であって、
前記解析部は、前記KPIの前記ばらつきを、前記KPIのデータの標準偏差に基づいて特定する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項6に記載の保守計画装置であって、
前記解析部は、前記KPIの前記ばらつきを、前記KPIのデータの確率分布に基づいて特定する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項1に記載の保守計画装置であって、
前記シミュレーション実行部は、
前記事業体、前記O&M資産、及び保守作業員の構成を設定する第1の機能と、
前記O&M資産の系統を設定する第2の機能と、
系統の状態と異常検知を定義する第3の機能と、
前記顧客会社の仕事である前記O&M資産の稼動を意味する顧客タスクと、保守サービス会社の仕事である前記O&M資産の修理を意味する修理タスクの日程を計画して実施する第4の機能と、
前記事業体に対して前記顧客タスクと前記修理タスクを定義する第5の機能と、
前記修理タスクを実施する第6の機能と、
保守に用いるパーツの管理と供給と調達とを実施する第7の機能と、
を有する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項9に記載の保守計画装置であって、
前記故障率モデル生成部は、前記ユーザが設定する、前記O&M資産の稼動時間の時間的な区切りである各区分の開始時点における前記故障確率に従って区分線形故障率モデルを生成する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項10に記載の保守計画装置であって、
前記故障率モデル生成部は、前記ユーザがFR0コマンドを用いて設定する故障率の初期値に従って前記区分線形故障率モデルを生成する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項10に記載の保守計画装置であって、
前記故障率モデル生成部は、前記ユーザが任意の区分に設定するCFRコマンドに従って故障率に従って前記区分線形故障率モデルを生成する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項1に記載の保守計画装置であって、
前記故障率モデル生成部は、前記故障率モデルとして、前記O&M資産の稼動時間が区分に分けられており、各区分においてはワイブル分布に従う区分ワイブル故障率モデルを生成する
ことを特徴とする保守計画装置。 - 請求項1に記載の保守計画装置であって、
前記O&M資産の前記保守方式は、
所定の間隔で周期的にメンテナンスを計画、実施する定期メンテナンスと、
故障の発生に応じて前記O&M資産を稼動可能に復旧する修理と、
前記O&M資産の状態量と管理値との比較結果に応じて計画、実施する状態監視メンテナンスと、
前記O&M資産から検出される信号値と閾値との比較結果に応じて計画、実施する予知メンテナンスと、
の4種類から成る
ことを特徴とする保守計画装置。 - 条件と成り得る情報として、顧客会社と保守会社とを含む事業体に関する事業体情報、前記顧客会社が保有するO&M(Operation&Maintenance)資産に関する保有情報、前記顧客会社が保有する前記O&M資産の構成に関する構成情報、及び、前記O&M資産の保守方式に関する保守方式情報を記憶する記憶部を、備える保守計画装置の保守計画方法であって、
ユーザが設定する前記O&M資産に対する故障確率に基づいて故障率モデルを生成する故障率モデル生成ステップと、
生成された前記故障率モデルに基づき、前記記憶部に記憶された前記情報が取り得る値から成る、異なる複数の条件における前記O&M資産に生じ得る故障に関するシミュレーションを実施するシミュレーション実行ステップと、
前記シミュレーションの結果に基づき、前記異なる複数の条件にそれぞれ対応するKPI(Key Performance Indicator)を計算するKPI計算ステップと、
前記異なる複数の条件と、前記異なる複数の条件にそれぞれ対応するKPIとを解析し、最良なKPIに対応する最適条件を決定する解析ステップと、
を含み、
前記シミュレーション実行ステップは、前記異なる複数の条件毎に前記シミュレーションを複数回実施し、
前記KPI計算ステップは、前記異なる複数の条件毎に複数回実施された前記シミュレーションの結果に基づき、前記異なる複数の条件毎に複数のKPIを計算し、
前記解析ステップは、前記異なる複数の条件と、前記異なる複数の条件毎の複数のKPIとを機械学習することによって条件−KPI関係モデルを定義し、前記条件−KPI関係モデルに基づいて前記最適条件を決定する
ことを特徴とする保守計画方法。
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JP7270449B2 (ja) * | 2019-04-23 | 2023-05-10 | 株式会社日立製作所 | 保全リコメンドシステム |
EP4055539A1 (en) * | 2019-11-07 | 2022-09-14 | Alyne GmbH | System and method for risk assessment |
JP7271400B2 (ja) * | 2019-11-21 | 2023-05-11 | 株式会社日立製作所 | 保全計画支援方法および保全計画支援装置 |
WO2021150099A1 (en) * | 2020-01-21 | 2021-07-29 | Petroliam Nasional Berhad (Petronas) | Equipment spare part inventory optimization methods and systems |
JP7467165B2 (ja) | 2020-03-06 | 2024-04-15 | ナブテスコ株式会社 | 点検計画装置、点検計画システム及び点検計画方法 |
US11900321B2 (en) * | 2020-04-06 | 2024-02-13 | The Boeing Company | Method and system for controlling product quality |
JP7466383B2 (ja) | 2020-06-08 | 2024-04-12 | 中部電力株式会社 | 電気機器の異常運転推定システム及びプログラム |
JPWO2021255784A1 (ja) | 2020-06-15 | 2021-12-23 | ||
US11337096B2 (en) * | 2020-07-17 | 2022-05-17 | T-Mobile Usa, Inc. | Predicting whether a user of a wireless telecommunication network will report a problem |
US20220058590A1 (en) * | 2020-08-20 | 2022-02-24 | International Business Machines Corporation | Equipment maintenance in geo-distributed equipment |
WO2022153487A1 (ja) * | 2021-01-15 | 2022-07-21 | 株式会社日立製作所 | シミュレーションを実施するための計算機システム、及び、シミュレーションのための方法 |
CN112989697B (zh) * | 2021-03-11 | 2023-04-07 | 中国人民解放军空军工程大学航空机务士官学校 | 一种基于任务的维修保障设备优化方法 |
JP2022146437A (ja) * | 2021-03-22 | 2022-10-05 | 株式会社日立製作所 | 予防保守支援システム及び予防保守支援方法 |
US20240193553A1 (en) * | 2021-07-20 | 2024-06-13 | Hitachi, Ltd. | Device and method for supporting maintenance work |
US20230274207A1 (en) * | 2022-02-28 | 2023-08-31 | Bmc Software Israel Ltd | Work plan prediction |
CN115860718B (zh) * | 2022-12-02 | 2023-07-25 | 深圳市黑金工业制造有限公司 | 一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统及方法 |
Family Cites Families (35)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SG120067A1 (en) * | 2001-06-01 | 2006-03-28 | Vientity Private Ltd | Intelligent procurement agent |
JP4237610B2 (ja) | 2003-12-19 | 2009-03-11 | 株式会社東芝 | 保守支援方法及びプログラム |
JP4882747B2 (ja) * | 2004-08-13 | 2012-02-22 | 日本電気株式会社 | ばらつきシミュレーション・システム |
US20060106626A1 (en) * | 2004-11-16 | 2006-05-18 | Jun-Jang Jeng | Method and apparatus of model driven business solution monitoring and control |
JP2006209600A (ja) * | 2005-01-31 | 2006-08-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 集積回路のシミュレーション装置と設計方法 |
US7774169B2 (en) * | 2006-06-29 | 2010-08-10 | Toshiba Tec Kabushiki Kaisha | Maintenance system and method |
JP2009124677A (ja) * | 2007-11-15 | 2009-06-04 | Toshiba Corp | 保守計画システム、および保守計画方法 |
US20090132321A1 (en) * | 2007-11-15 | 2009-05-21 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Maintenance planning system and maintenance planning method |
JP4907507B2 (ja) * | 2007-12-03 | 2012-03-28 | 新日本製鐵株式会社 | 設備メンテナンス計画作成支援装置、方法、プログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
US20160005242A1 (en) * | 2009-03-05 | 2016-01-07 | United States Government As Represented By The Secretary Of The Navy | Predictive Automated Maintenance System (PAMS) |
JP4764490B2 (ja) * | 2009-03-30 | 2011-09-07 | 株式会社東芝 | ハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置 |
JP2011060088A (ja) | 2009-09-11 | 2011-03-24 | Toshiba Corp | 保守計画作成装置および保守計画作成方法 |
JP5077835B2 (ja) * | 2010-01-06 | 2012-11-21 | 横河電機株式会社 | プラント解析システム |
US8811977B2 (en) * | 2010-05-06 | 2014-08-19 | At&T Mobility Ii Llc | Device-driven intelligence and feedback for performance optimization and planning of a service network |
CA2744436A1 (en) * | 2010-10-15 | 2012-04-15 | International Business Machines Corporation | Optimizing business process management models |
US8612599B2 (en) * | 2011-09-07 | 2013-12-17 | Accenture Global Services Limited | Cloud service monitoring system |
WO2014061080A1 (ja) * | 2012-10-15 | 2014-04-24 | 株式会社日立製作所 | 保守計画立案支援システム、保守計画立案支援方法、保守計画立案支援プログラム |
US20140358645A1 (en) * | 2013-05-30 | 2014-12-04 | I.D. Systems, Inc. | Asset management key performance indicators and benchmarking |
JP2015049606A (ja) * | 2013-08-30 | 2015-03-16 | 株式会社日立情報通信エンジニアリング | 管理システム、管理対象装置、管理装置、方法及びプログラム |
US20150112700A1 (en) * | 2013-10-17 | 2015-04-23 | General Electric Company | Systems and methods to provide a kpi dashboard and answer high value questions |
US10287988B2 (en) * | 2015-03-27 | 2019-05-14 | General Electric Company | Methods and systems for enhancing operation of power plant generating units and systems |
JP2016189088A (ja) * | 2015-03-30 | 2016-11-04 | 株式会社日立製作所 | 設備管理支援システム |
US20160292652A1 (en) * | 2015-04-03 | 2016-10-06 | Chevron Pipe Line Company | Predictive analytic reliability tool set for detecting equipment failures |
US10031510B2 (en) * | 2015-05-01 | 2018-07-24 | Aspen Technology, Inc. | Computer system and method for causality analysis using hybrid first-principles and inferential model |
US10416662B2 (en) * | 2015-09-22 | 2019-09-17 | International Business Machines Corporation | Maintenance optimization for asset performance management |
US10528021B2 (en) * | 2015-10-30 | 2020-01-07 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Automated creation of industrial dashboards and widgets |
US10402511B2 (en) * | 2015-12-15 | 2019-09-03 | Hitachi, Ltd. | System for maintenance recommendation based on performance degradation modeling and monitoring |
US10109122B2 (en) * | 2016-04-22 | 2018-10-23 | Hitachi, Ltd. | System for maintenance recommendation based on maintenance effectiveness estimation |
US10417614B2 (en) * | 2016-05-06 | 2019-09-17 | General Electric Company | Controlling aircraft operations and aircraft engine components assignment |
US10860012B2 (en) * | 2016-11-09 | 2020-12-08 | Yokogawa Engineering Asia Pte. Ltd | KPI calculation rule builder for advance plant monitoring and diagnostics |
JP7184797B2 (ja) * | 2017-05-25 | 2022-12-06 | ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニー | ビルディング機器用のモデル予測的メンテナンスシステム |
US10573099B2 (en) * | 2017-05-25 | 2020-02-25 | The Boeing Company | Vehicle part reliability determination system and method |
US20190146446A1 (en) * | 2017-11-10 | 2019-05-16 | General Electric Company | Methods and apparatus to generate an asset health quantifier of a turbine engine |
US11055643B2 (en) * | 2017-11-13 | 2021-07-06 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method for a prescriptive engine |
US20190236508A1 (en) * | 2018-01-29 | 2019-08-01 | General Electric Company | Kpi spotlight for manufacturing process |
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