JP6965882B2 - メンテナンス計画策定装置と方法とプログラム - Google Patents

Description

［関連出願についての記載］
本発明は、日本国特許出願：特願２０１６−１３０７６７号（２０１６年０６月３０日出願）に基づくものであり、同出願の全記載内容は引用をもって本書に組み込み記載されているものとする。
本発明は、設備等のメンテナンス計画の策定に好適な装置と方法とプログラムに関する。

工場や店舗などに配備された設備・機器等の装置を保守・管理する場合、例えば当該装置の電源電流や振動等を電流センサや振動センサ等で取得し、取得された情報を、各種手法で分析することにより、装置が故障する前の予兆を検知する手法が知られている。故障の予兆がわかると、微小な異常を早期に検出し随時メンテナンス（必要なときだけ随時行われるメンテナンス）を行うことができる。このため、定期メンテナンス等と比べて、保守費用の削減が可能となる。さらに、故障の予兆の検知に基づきメンテナンスを行うことで、故障を回避し、当該装置の長寿命化も可能としている。

例えば特許文献１には、エレベータ制御盤の電力配線に取り付けられ電流を計測する電流計測器と、エレベータ制御盤の制御リレー近傍に着脱自在に取り付けられ制御リレーの開閉に伴う振動波形を計測する振動センサと、電流計測器及び振動センサの計測信号をそれぞれ計測電流波形及び計測振動波形として検出する波形検出器と、記憶手段に記憶されている正常電流波形及び正常振動波形を読み出して計測電流波形及び計測振動波形と比較する比較器と、電流波形及び振動波形の比較結果に基づいて、故障または故障の予兆が認められるか否かを判断する判断手段及び判断結果を出力する出力手段を備えた昇降機診断装置が開示されている。

また、工場等における工作設備等の定期点検等の作業管理の効率化を図る技術として、例えば特許文献２には、生産計画、生産実績管理機能を有した生産管理部、各設備の稼働実績、各加工工程のリードタイム、各加工工程における設備の定期点検計画、定期点検実績、調整作業実績管理機能を有した設備管理部、前記各加工工程における設備の制御手段内の設備稼働状態モデルを管理する設備稼働状態モデル管理部、前記設備稼働状態モデルにおいて設備の不具合発生前の設備稼働状態モデルの履歴、前記稼働状態モデルに対応するエラー内容及び調整作業内容を管理する設備稼働状態モデル履歴管理部、作業者数及び各作業者に関する情報を管理する作業者管理部、各加工工程におけるワーク投入、搬出、定期点検及び調整作業のタイミングと作業者の作業割り当て等のスケジューリングを行うスケジューリング部、各部を制御する制御部を備えた装置構成が開示されている。

また、特許文献３には、メンテナンス・トリガ（ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｔｒｉｇｇｅｒ）と製造注文（ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｒｄｅｒ）を受け、資産管理（ａｓｓｅｔ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ）と必要なプラント生産（ｐｌａｎｔ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）の結合スケジュール（ｊｏｉｎｔ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）の解を与える方法が開示されている。新たなメンテナンス・トリガ（ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｔｒｉｇｇｅｒ）を取得して新たなメンテナンス・スケジュールを提案するメンテナンス要求（ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｒｅｑｕｅｓｔ）を生産計画に変換する。生産計画（Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ：ＰＳ）システムでは、メンテナンス要求を生産計画（ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）に変換する。あるいは、計算機化したメンテナンス管理システム（ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ：ＣＭＭＳ）では、メンテナンス作業（ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ａｃｔｉｏｎ）用にタイムスロットを確保する構成が開示されている。

なお、設備・機器（装置）の電源電流波形の取得に関して、ＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＢＥＭＳ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＦＥＭＳ（Ｆａｃｔｏｒｙ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）等では、コントローラが電気設備（装置）に設置された測定器からの電流波形、電圧波形等をリアルタイムで取得する構成のほか、分電盤の主幹等に流れる電流波形を観測して通信網を介してクラウドサーバに転送し、クラウドサーバ上で機械学習や人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）等により機器毎に波形を分離し、機器毎の消費電力量や、機器毎のオン、オフを推定する機器分離技術の利用も検討されている（非特許文献１）。

また、電力波形に基づき電気機器の状態を判別する関連技術として、例えば非特許文献２には、分電盤に取り付けた１つの電流センサを用いて基幹線に流れている電流波形（１周期分の瞬時波形）を取得し、各機器固有の電流波形（「電力指紋」とも称せられる）情報を備えた波形データベースに照らして、波形解析することにより、機器ごとの消費電力を推定し、機器の状態を判別することが記載されている。

実用新案登録第３１６６７８８号公報 特開平１１−１２９１４７号公報 米国特許出願公開第２００３／０１３０７５５号明細書

"機器分離技術を活用したサービスの東京電力との共同実証について"、インフォメティス株式会社、［平成２８年５月１日検索］インターネット（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／００００００００１．００００１２３６６．ｈｔｍｌ） 河本滋、戸泉貴裕、實吉永典、"１つのセンサーで複数機器の消費電力や利用状況を見える化する電力指紋分析技術"、ＮＥＣ技報／Ｖｏｌ．６８ Ｎｏ．２／ＩＣＴが拓くスマートエネルギーソリューション特集

以下に関連技術の分析を与える。

工場の生産ライン等を構成する複数の装置の１台に故障予兆が検知され、装置の随時メンテナンスに入ると、当該生産ラインの稼働は停止する。このため、生産計画等に変更が生じる。

すなわち、随時メンテナンスでは、例えば工場の生産ラインの操業効率、生産性等の低下を抑制し得るようなメンテナンス計画を決定することができていない、というのが現状である。同様に、随時メンテナンスでは、店舗の売り上げの低下等を回避するためのメンテナンス計画を決めることができていない。

本発明は、上記課題に鑑みて創案されたものであって、その目的の一つは、装置の故障予兆に基づき行われるメンテナンスに関して、例えば生産ラインの操業効率、生産性等の低下等を抑制し得るメンテナンス計画を策定可能とする方法、装置、プログラムを提供することにある。上記以外の課題、目的については、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

本発明の一つの側面によれば、少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知部と、前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出部と、前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出部と、前記メンテナンス時期を表示装置に出力するメンテナンス時期出力部と、を備えたメンテナンス計画策定装置が提供される。

本発明の他の一つの側面によれば、
コンピュータによるメンテナンス計画策定方法であって、
少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知ステップと、
前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出ステップと、
前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出ステップと、
前記メンテナンス時期を表示装置に出力するステップと、
を含むメンテナンス計画策定方法が提案される。

本発明のさらに他の一つの側面によれば、コンピュータに、
少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知処理と、
前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出処理と、
前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出処理と、
前記メンテナンス時期を表示装置に出力する処理と、
を実行させるプログラムが提供される。

本発明によれば、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み出し可能な記録媒体（例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、又は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）等の半導体ストレージ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等のｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ）が提供される。

本発明によれば、装置の故障予兆に基づき行われるメンテナンスに関して、例えば生産ラインの操業効率、生産性等の低下等を抑制し得るメンテナンス計画を策定可能としている。上記以外の効果については、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

本発明の第１の実施形態の構成の一例を例示する図である。 本発明の第１の実施形態の動作を例示する流れ図である。 本発明の第１の実施形態の故障予兆検知部の構成の一例を例示する図である。 本発明の第１の実施形態の故障予兆検知部の動作を例示する流れ図である。 本発明の第１の実施形態のメンテナンス限界時期算出部の構成の一例を例示する図である。 本発明の第１の実施形態のメンテナンス限界時期算出部の動作を例示する流れ図である。 本発明の第１の実施形態のメンテナンス限界時期算出部を説明する図である。 本発明の第１の実施形態のメンテナンス限界時期算出部を説明する図である。 本発明の第１の実施形態のメンテナンス時期算出部の構成の一例を例示する図である。 本発明の第１の実施形態のメンテナンス限界時期算出部の動作を例示する流れ図である。 本発明の第１の実施形態の一例を説明する図である。 （Ａ）乃至（Ｃ）は比較例を説明する図である。 （Ａ）乃至（Ｃ）は本発明の適用例（第１の実施形態）を説明する図である。 （Ａ）、（Ｂ）は本発明の第１の実施形態を説明する図である。 本発明の第２の実施形態を説明する図である。 本発明の第２の実施形態の変形例１を説明する図である。 本発明の第２の実施形態の変形例２を説明する図である。 （Ａ）乃至（Ｃ）は本発明の第２の実施形態を説明する図である。 本発明の実施形態を説明する図である。 本発明の実施形態を説明する図である。 本発明の実施形態を説明する図である。 本発明の実施形態を説明する図である。 本発明の実施形態を説明する図である。 （Ａ）乃至（Ｃ）は本発明の実施形態を説明する図である。

本発明の実施形態について図面を参照して以下に説明する。本発明の形態の一つによれば、
・少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知部（図１の１０１）（故障予兆検知手段／ステップ／処理）と、
・前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出部（図１の１０２）（メンテナンス限界時期算出手段／ステップ／処理）と、
・前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出部（図１の１０３）（メンテナンス時期算出手段／ステップ／処理）と、
・前記メンテナンス時期を表示装置に出力するメンテナンス時期出力部（図１の１０４）（メンテナンス時期出力手段／ステップ／処理）を備える構成としてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス限界時期算出部（図１の１０２）は、前記故障予兆検知部による前記装置の異常の検知時点を始端、前記メンテナンス限界時期を終端とするメンテナンス猶予期間（例えば図１２）を生成する構成としてもよい。メンテナンス時期算出部（図１の１０３）は、前記装置のメンテナンス時期を、前記メンテナンス猶予期間内の所定の時期に設定するようにしてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス時期算出部（図１の１０３）は、一つの装置に対して算出されたメンテナンス猶予期間と、少なくとも一つの他の装置に対して算出されたメンテナンス限界時期に基づき、前記装置と、少なくとも一つの他の装置のメンテナンス時期を算出するようにしてもよい。本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス時期算出部（図１の１０３）は、前記装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間と、少なくとも一つの他の装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間とに基づき、前記装置と、少なくとも一つの他の装置に共通なメンテナンス時期を算出するようにしてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス時期算出部（図１の１０３）は、ある装置（例えば図１２の（Ａ）の装置Ａ）に対して算出されたメンテナンス猶予期間（例えば図１２の（Ａ）の時間区間［ＴＡ２Ｓ，ＴＡ２Ｅ］）と、少なくとも一つの他の装置（例えば装置Ｂ及び／又は装置Ｃ）に対して算出されたメンテナンス猶予期間（例えば図１２の（Ｂ）、（Ｃ）の時間区間［ＴＢ２Ｓ，ＴＢ２Ｅ］、［ＴＣ２Ｓ，ＴＣ２Ｅ］）に基づいて、装置Ａと他の装置（装置Ｂ及び／又は装置Ｃ）に共通なメンテナンス時期を算出するようにしてもよい。具体的に説明すると、上記の共通なメンテナンス時期として、複数の装置の各メンテナンス猶予期間が時間的に重なる時間区間において各装置に共通なメンテナンス時期を設定する。その結果、１回の共通なメンテナンス時期において、複数の装置に対してメンテナンスを実施することができる。

例えば、後の実施形態で詳細に説明される図１２の例では、装置Ａ、Ｂ、Ｃのメンテナンス猶予期間が重複する時間（時期）Ｔ２に、メンテナンス時期を設定することで、一度に、装置Ａ、Ｂ、Ｃをメンテナンスすることができる。この場合、装置Ａ、Ｂ、Ｃが配備されているラインでは、それぞれの装置の故障予兆の検知結果に対して、例えば当該ラインの一度の停止で、装置Ａ、Ｂ、Ｃをメンテナンスすることが可能となる。また、本発明の形態の一つにおいて、所定の装置Ｂ、Ｃ（図２１の（Ｂ）、（Ｃ））に対して算出されたメンテナンス猶予期間と他の装置Ａ（図２１の（Ａ））に対して算出されたメンテナンス限界日（限界時期）とに基づいて、メンテナンス時期を決定してもよい。この場合、メンテナンス時期を可能な範囲で遅く設定することができる。

本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス限界時期算出部（図１の１０２）は、前記装置の状態の前記異常の検知より後の時間推移と、前記装置の状態の許容値（例えば図７Ｂの「許容信号値」、あるいは、後の実施形態で詳細に説明される図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の「メンテナンス猶予限界」）に基づき、前記メンテナンス限界時期を算出するようにしてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス限界時期算出部（図１の１０２）は、前記検知された前記装置の異常に対応する過去の異常情報（例えば図５の１０２４）に基づき、前記装置の生産に係る製品の歩留り等の許容値（例えば、後の実施形態で詳細に説明される図７Ａの製造歩留り（低下量）の「許容値」）に対応して、前記装置の状態の劣化の程度を表す信号値の許容値（例えば図７Ａ、図７Ｂの「許容信号値」）を求めるようにしてもよい。本発明の形態の一つにおいて、前記過去の異常情報は、前記装置の生産に係る製品の歩留り（低下量）と、前記装置の状態の劣化を表す信号値との相関関係を含むようにしてもよい（例えば図７Ａのグラフ（１）、（２）、（３））。なお、図７Ａにおいて、製品の歩留り（低下量）の許容値は、製品の不良率の許容値であってもよい。あるいは、製品品質等の許容ばらつき範囲等であってもよい。

本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス限界時期算出部（図１の１０２）は、前記検知された前記装置の異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに基づき、前記異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに対応する過去の異常情報（例えば図７Ａのグラフ（１）、（２）、（３）のいずれか）を選択し、選択された前記過去の異常情報における、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値に対応する許容信号値（例えば図７Ｂの「許容信号値」）を算出し、前記装置の前記状態の許容値とするようにしてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス限界時期算出部（図１の１０２）は、前記異常が検出された前記装置が生産に関与する製品の生産計画情報（例えば図５の１０２７）と、生産実績情報（例えば図５の１０２８）に基づく、前記装置の状態の異常検知以降の時間推移の予測と、前記装置の前記状態の許容値（例えば図７Ｂの「許容信号値」）に基づき、前記メンテナンス限界時期（例えば図７Ｂの「メンテナンス限界時期（日）」）を求めるようにしてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス限界時期算出部（図１の１０２）は、前記異常が検出された前記装置が関与する商品の売上目標、売上実績情報に基づく、前記装置の状態の異常検知以降の時間推移の予測と、前記装置の前記状態の許容値に基づき、前記メンテナンス限界時期（例えば図７Ｂの「メンテナンス限界時期（日）」）を求めるようにしてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、メンテナンス時期算出部（図１の１０３）は、前記装置のメンテナンス限界時期に加えて、少なくとも一つの他の装置のメンテナンス限界時期、稼働休止時期、および、製造段取り替え時期の情報の少なくとも一つに基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するようにしてもよい。

本発明の別の形態において、メンテナンス時期算出部（図１の１０３）は、前記装置のメンテナンス限界時期と、前記装置内で検知された別の異常に対するメンテナンス限界時期に加えて、少なくとも一つの他の装置のメンテナンス限界時期、稼働休止時期、および、製造段取り替え時期の情報の少なくとも一つに基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するようにしてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、故障予兆検知部（図１の１０１）は、前記装置の電源電流を取得する電流センサ、前記装置の振動を検知する振動センサ、前記装置の画像情報を取得する画像センサの少なくとも一つのセンサで取得された情報に基づき、前記装置の前記異常を検知するようにしてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、故障予兆検知部（図１の１０１）は、前記装置の電源電流波形を取得し、前記電源電流波形の特徴量を予め設定された閾値と比較して異常を検知するようにしてもよい。

また、本発明の形態の一つにおいて、故障予兆検知部（図１の１０１）は、故障の予兆となる異常を検知する場合、及び、予め設定された閾値と比較して異常を検知する場合に、機械学習等の手法を用いてもよい。
上記機械学習として、例えば、
・サポート・ベクター・マシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、
・ｋ-近傍法（ｋ-Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ Ｍｅｔｈｏｄ：ｋ-ＮＮ法）、
・ｋ-平均法（ｋ−Ｍｅａｎｓ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ：ｋ−Ｍｅａｎｓ法）、
・ニューラル・ネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＮ）、
・局所外れ値因子法（Ｌｏｃａｌ Ｏｕｔｌｉｅｒ Ｆａｃｔｏｒ Ｍｅｔｈｏｄ：ＬＯＦ法）等のうちの少なくとも一つを用いてもよい。

本発明の形態の一つにおいて、前記故障予兆検知部は、前記装置の電源電流波形を取得し、前記電源電流波形の特徴量を予め設定された閾値と比較することで、前記装置の状態の異常を検知し、前記メンテナンス限界時期算出部は、前記異常が検知された前記装置の前記電源電流波形の特徴量に予め設定されている許容値と、前記装置の前記電源電流波形の特徴量の今後の時間推移に基づき、前記メンテナンス限界時期を算出するようにしてもよい。本発明によれば、装置の故障予兆の検知に基づき行われるメンテナンスに関して、メンテナンス計画の適正な策定を可能としている。本発明によれば、複数の装置に関して、各装置の故障予兆の検知に基づき行われるメンテナンス回数を削減可能とし、装置が組み込まれる生産ラインの停止回数の削減、および停止時間等の短縮を可能とし、操業効率、生産性の向上に貢献することができる。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の例示的な実施形態の構成を説明する図である。図１を参照すると、メンテナンス計画策定装置１００は、故障予兆検知部１０１（故障予兆検知手段）と、メンテナンス限界時期算出部１０２（メンテナンス限界時期算出手段）と、メンテナンス時期算出部１０３（メンテナンス時期算出手段）と、メンテナンス時期出力部１０４（メンテナンス時期出力手段）と、を備えている。

故障予兆検知部１０１（故障予兆検知手段）は、モニタ対象の１つ又は複数の装置の各々について、電流センサ、振動センサ、画像センサ等の各センサ２１０からの電流波形、振動波形、画像情報等を取得し、各装置の故障予兆となる異常を検知する。メンテナンス限界時期算出部１０２（メンテナンス限界時期算出手段）は、異常が検知された当該装置のメンテナンスの限界時期を算出する。メンテナンス時期算出部１０３（メンテナンス時期算出手段）は、算出された複数の装置のメンテナンス限界時期に基づき、例えばメンテナンスの回数、生産ライン停止等の観点から、メンテナンス時期を算出する。メンテナンス時期出力部１０４（メンテナンス時期出力手段）は、算出されたメンテナンス時期を例えば表示装置等に出力する。

なお、センサ２１０は、電流センサのみであってもよい。あるいは、電流センサと振動センサ、電流センサと画像センサ、電流センサと振動センサと画像センサの組み合わせであってもよい。

電流センサは、例えば装置の商用電源の電源ラインに流れる電源電流波形を取得する。電流センサは、工場の生産ライン等に設置される複数の製造（加工）装置、電気設備の各々の電源電流波形を取得する複数の電流センサであってもよい。例えば図１８Ｂに示すように、電流計２０１は、商用交流電源２０５の電源ラインに挿入され、負荷２０６（装置）に流れる電源電流をモニタする。図１８Ａは、図１８Ｂの電流計２０１を備えた測定器２００を例示する図である。電流計２０１の電流センサ２０２は電源ラインに挿入されたシャント抵抗（不図示）の端子間電圧を計測する構成としてもよいし、あるいは、磁気コア等にコイルを巻いた変流器構造をとり電流測定対象のケーブルを挟み込み、磁気コア中に流れる磁束の検知値から換算することにより電流を検知するＣＴ（Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）センサ等で構成してもよい。電流センサ２０２の出力電圧などの出力値はアナログデジタル変換器２０３でデジタル波形データに変換され、通信部２０４から送信される。なお、図１８Ｂでは、単相２線交流の構成に対応するが、三相３線式の交流の場合、例えば三台の電流計等を用いて測定できる。なお、測定器２００は、負荷２０６の電源端子間の電源電圧波形を取得する電圧計や瞬時電力波形を取得する電力計を含んでいてもよい。

故障予兆検知部１０１は、図１８Ａに示すように、測定器２００の通信部２０４と直接又は通信網を介して通信する通信部１０１０にて電流波形情報を取得するようにしてもよい。

図１９は、図１の故障予兆検知部１０１が、複数の装置の総合電源電流から各機器の電源電流の分離を行い、各装置の電源電流を取得する例を説明する図である。図１９Ａを参照すると、工場、店舗等の建屋２１内において、通信装置（ＢＥＭＳ／ＦＥＭＳコントローラ）２４は、スマートメータ２５の検針データ（消費電力等）を、例えばＢルートから取得する。通信装置２４がスマートメータ２５からＢルートで取得する検針データ（消費電力、電流値等）は、建屋全体の消費電力に関する情報を含む。あるいは、分電盤２２の基幹電力線が接続されている主ブレーカ（不図示）および分岐ブレーカ（不図示）のうち、少なくとも１つのブレーカ（不図示）に、該主ブレーカ、または、該分岐ブレーカに流れる電流を検出する電流センサ２３を備え、電流センサ２３から、通信装置２４に無線伝送等で電流波形データを送信するようにしてもよい。電流センサ２３は、ＣＴ（Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）（例えば零相変流器（Ｚｅｒｏ−ｐｈａｓｅ−ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ：ＺＣＴ））やホール素子等で構成してもよい。電流センサ２３は、不図示のアナログデジタル変換器で電流波形（アナログ信号）をサンプリングしデジタル信号に変換し不図示の符号化器で圧縮符号化した上で通信装置２４に、Ｗｉ−ＳＵＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｍａｒｔ Ｕｔｉｌｉｔｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等により無線伝送するようにしてもよい。通信装置２４からの電流波形は、故障予兆検知部１０１の通信部１０１０で受信される。図１９Ｂの波形（ａ）は、図１９Ａの分電盤２２の不図示の主ブレーカまたは分岐ブレーカに接続された電流センサ２３で取得された合成電源電流波形（総合電源電流波形）を例示する図である。

故障予兆検知部１０１では、通信部１０１０で取得した図１９Ｂの（ａ）の合成電源電流波形（総合電源電流波形）データから、例えば非特許文献１、２等の手法を用いて、分電盤２２の主ブレーカまたは分岐ブレーカに接続する装置２０Ａ〜装置２０Ｃの電源電流波形に分離するようにしてもよい。図１９において、波形（ｂ）〜（ｄ）は、装置２０Ａ〜装置２０Ｃの各々について機器（装置）毎に分離された電源電流波形を表している。

故障予兆検知部１０１では、通信装置２４から通信部１０１０に送信された、スマートメータ２５からＢルートで取得した検針データ（消費電力、電流値等）から、装置２０Ａ〜装置２０Ｃの電源電流を取得してもよい。例えば、スマートメータ２５の検針データのうち、電流値の時系列変化のデータを機械学習や信号処理技術等の分析手段を用いて分析することにより、各装置の電源電流を取得することができる。

なお、図１において、センサ２１０のうち振動センサは、例えば圧電方式のセンサからなり、例えばモニタ対象の装置に取り付けられ、該装置の機械振動を検出する。振動センサにおいて、圧電素子の出力は、図１８Ａの電流計２０１と同様に、アナログデジタル変換され、通信部を介して、故障予兆検知部１０１に送信される。

また、センサ２１０の画像センサは、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラを備え、モニタ対象の画像情報を取得し、故障予兆検知部１０１に送信される。例えば、画像センサは工場のラインの製造（加工）装置の後段に配置され、製造（加工）結果をその画像に基づき検査する検査装置に実装された画像センサを用いてもよい。例えばＳＭＴ（Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍｏｕｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）ライン等における、印刷工程、マウント工程、リフロー工程の各工程の後の製品外観を画像で検査する外観検査装置を配置する場合がある。画像センサとして、これらの外観検査装置の画像センサを用いる場合、故障予兆検知部１０１は、外観検査装置で取得された画像データ、あるいは外観検査装置での検査結果を用いるようにしてもよい。あるいは、画像センサは、生産ラインに配置されたロボット等の動画像を取得し、その動作（例えばロボットアーム等の軌道）を監視するものであってもよい。この場合、故障予兆検知部１０１は、動画像から、故障の予兆として、例えばロボットアーム等の軌道の変動や異常を検出するようにしてもよい。

故障予兆検知部１０１は、監視対象の装置の電源電流波形、振動波形、画像情報を、例えばポーリング等で取得するようにしてもよいし、予め定められた時間間隔（例えば１秒等の秒単位）で常時、連続的にリアルタイムで取得するようにしてもよい。以下では、電流波形に基づく故障予兆の検知について説明する。

図２は、図１のメンテナンス計画策定装置１００の動作を説明する流れ図である。故障予兆検知部１０１は、モニタ対象の装置の電流波形を取得し、モニタ対象の装置の故障の予兆を検知する（ステップＳ１）。上記したように、ステップＳ１において、故障予兆検知部１０１は、ラインを構成する各装置に接続された測定器から個別に電流波形を取得するようにしてもよい。あるいは、故障予兆検知部１０１は、分電盤の主ブレーカ、または、分岐ブレーカに接続された電流センサで取得された電流波形を波形分離して、当該主ブレーカ、または、分岐ブレーカに接続する複数の装置の電源電流波形を取得するようにしてもよい。

故障予兆検知部１０１は、取得したモニタ対象の装置の電源電流波形の特徴量を抽出し、予め定められた閾値と比較することで、装置が故障する前の予兆となる異常を検出するようにしてもよい。

また、故障予兆検知部１０１は、装置が故障する前の予兆となる異常を検出する場合、および、予め定められた閾値と比較することで装置が故障する前の予兆となる異常を検出する場合に、機械学習等の手法を用いてもよい。当該機械学習として、例えば、
・サポート・ベクター・マシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、
・ｋ-近傍法（ｋ-Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ Ｍｅｔｈｏｄ：ｋ-ＮＮ法）、
・ｋ-平均法（ｋ−Ｍｅａｎｓ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ：ｋ−Ｍｅａｎｓ法）、
・ニューラル・ネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＮ）、
・局所外れ値因子法（Ｌｏｃａｌ Ｏｕｔｌｉｅｒ Ｆａｃｔｏｒ Ｍｅｔｈｏｄ：ＬＯＦ法）等のうちの少なくとも一つを用いてもよい。

メンテナンス限界時期算出部１０２は、故障予兆検知部１０１で装置の故障の予兆となる異常が検知された場合、当該装置のメンテナンスの限界時期を算出する（ステップＳ２）。なお、装置の故障の予兆をなす異常が検知されなかった場合には、故障予兆検知部１０１は、次の装置の故障予兆の検知を行うようにしてもよい。

メンテナンス時期算出部１０３は、例えば１つ又は複数の装置の各々について算出されたメンテナンス限界時期に基づき、全体のメンテナンスの回数の削減やメンテナンスによる生産ラインの停止時間の削減（生産ラインの稼働効率、生産性）等を考慮して、メンテナンス時期を算出する（ステップＳ３）。

ステップＳ３において、メンテナンス時期算出部１０３は、例えば生産管理システムの生産管理情報等に基づき、ある装置の故障の予兆検知からメンテナンスの限界時期までの時間区間（メンテナンス猶予期間）内に、
・当該装置あるいは当該装置を含むラインの稼働休止時期、又は、
・当該装置を含むラインの製造段取り替え時期、
が含まれている場合、当該装置のメンテナンス時期を、稼働休止時期又は製造段取り替え時期に重なるように設定してもよい。

あるいは、ステップＳ３において、メンテナンス時期算出部１０３は、第１の装置に対して算出された第１のメンテナンス猶予期間と、第２の装置に対して算出された第２のメンテナンス限界時期とが時間的にオーバラップする場合、第１の装置と第２の装置に共通なメンテナンス時期を設定するようにしてもよい。すなわち、メンテナンス時期算出部１０３は、第１の装置に対して算出された第１のメンテナンス猶予期間と、第２の装置に対して算出された第２のメンテナンス猶予期間とが時間的に重なる時間（時期）に、第１の装置と第２の装置に共通なメンテナンス時期を設定するようにしてもよい。この結果、設定した１回のメンテナンス時期に、第１、第２の装置に対してメンテナンスを実施することができる。なお、第１の装置と第２の装置に共通なメンテナンス時期は、第１、第２のメンテナンス猶予期間の時間的にオーバラップする時間区間内で、第１の装置と第２の装置のうち、メンテナンス作業に要する時間の長い方を基準に設定するようにしてもよい。

メンテナンス時期出力部１０４は、算出されたメンテナンス時期を表示装置等に出力する（ステップＳ４）。メンテナンス時期出力部１０４は、算出されたメンテナンス時期を、不図示のプリンタ、又は、不図示の記憶装置、又は、不図示のネットワークを介して不図示の他のホスト又は端末等に、表示出力するようにしてもよい。

図３は、図１の故障予兆検知部１０１の構成例を説明する図である。図３を参照すると、故障予兆検知部１０１は、波形取得部１０１１、波形特徴量抽出部１０１２、異常判定部１０１３、判定結果出力部１０１４、ランダムアクセスメモリ又はＨＤＤ等の記憶装置１０１５を備えている。

波形取得部１０１１は、モニタ対象の装置２０の状態として、例えば装置２０の電源電流等を取得するセンサ２１０から電流波形等を取得し、取得した電流波形を記憶装置１０１５に記憶する。波形取得部１０１１は、電流波形等を取得すると、波形特徴量抽出部１０１２に制御を移す。

波形特徴量抽出部１０１２は、波形取得部１０１１によって取得され記憶装置１０１５に記憶された電流波形を読み出す。波形特徴量抽出部１０１２は、記憶装置１０１５から読み出した当該電流波形から、当該電流波形の特徴量を抽出する。なお、図３では、単に、説明の容易化のため、波形取得部１０１１は、センサ２１０から取得した電流波形等を記憶装置１０１５に記憶し、波形特徴量抽出部１０１２が、波形取得部１０１１によって記憶装置１０１５に記憶された電流波形を読み出す構成としている。波形取得部１０１１内の不図示の記憶装置から、取得した電流波形を、波形特徴量抽出部１０１２内の不図示の記憶装置に受け渡すようにしてもよいことは勿論である。波形特徴量抽出部１０１２は、抽出した特徴量を、記憶装置１０１５に電流波形と対応付けて格納してもよい。波形特徴量抽出部１０１２は、電流波形から抽出した特徴量を異常判定部１０１３に受け渡す。

異常判定部１０１３は、電流波形の特徴量を、記憶装置１０１６に記憶された閾値と比較することで、装置の状態が、故障の予兆となる異常であるか判定し、判定結果を判定結果出力部１０１４に受け渡す。

判定結果出力部１０１４は、異常判定部１０１３での判定結果を受け取り、異常と判定された場合、故障予兆を検知した旨をメンテナンス限界時期算出部１０２に対して出力する。

なお、記憶装置１０１５に記憶される閾値は、故障と判定されるレベルよりも低く設定されている。故障予兆検知部１０１は、この閾値を用いて、装置の状態が異常であることを検出することで、装置が故障となる前の予兆を検知するようにしている。

また、異常判定部１０１３が、電流波形の特徴量を記憶装置１０１６に記憶された閾値と比較することで、装置の状態が、故障の予兆となる異常であるか判定する場合、および、装置の状態が、故障の予兆となる異常であるか判定する場合、機械学習等の手法を用いてもよい。機械学習として、例えば、
・サポート・ベクター・マシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、
・ｋ-近傍法（ｋ-Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ Ｍｅｔｈｏｄ：ｋ-ＮＮ法）、
・ｋ-平均法（ｋ−Ｍｅａｎｓ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ：ｋ−Ｍｅａｎｓ法）、
・ニューラル・ネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＮ）、
・局所外れ値因子法（Ｌｏｃａｌ Ｏｕｔｌｉｅｒ Ｆａｃｔｏｒ Ｍｅｔｈｏｄ：ＬＯＦ法）等のうちの少なくともいずれか一つを用いてもよい。

なお、図３において、波形特徴量抽出部１０１２は、電流波形を特徴量として、該電流波形の区間を窓関数で切り出し、当該区間に対してフーリエ変換（例えばＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）やＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ））を行うことで周波数領域に変換し、周波数スぺクトル情報に基づき、異常の指標となる特徴量を算出してもよい。

例えば、コンデンサインプット型整流回路（整流回路と平滑コンデンサ）を含むインバータ装置の場合、平滑コンデンサには充電時のみパルス状電流が流れ、交流電源電流の正弦波とパルス状波形が合成され、高調波（商用電源周波数（基本周波数：例えば５０Ｈｚ）の整数倍の周波数成分）が発生する。

例えばモータおよび負荷部分は、稼動時には固有振動数を発生しており、劣化または異常が発生した場合、該固有振動数も変化し、この変化した振動数が機械的に共振する。その結果、電源電流に高調波が含まれる。このような高調波成分を分析・解析して、装置の異常や劣化の部位や原因の特定が行われる。

波形特徴量抽出部１０１２は、周波数領域の特徴量として、２次、４次等、特定次数の高調波周波数成分の強度（振幅）、位相、又はそれらの和、および、それらの差、あるいは、特定次数の高調波周波数成分の強度の２乗、又は２乗和等を用いてもよい。あるいは、波形特徴量抽出部１０１２は、周波数領域の特徴量として、高調波周波数成分の強度の２乗和に基づく歪み（Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）あるいは、全高調波歪み（Ｔｏｔａｌ Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ：ＴＨＤ）等を用いてもよい。周波数領域の特徴量として、直流成分とナイキスト周波数以下での偶数次高調波周波数成分の強度（振幅）の和、又はその２乗和を用いてもよい。あるいは、ナイキスト周波数以下での奇数次高調波周波数成分の強度（振幅）の和又はその２乗和を用いてもよい。

異常判定部１０１３は、算出した特徴量が閾値を超える場合、異常と判定する。

あるいは、波形特徴量抽出部１０１２は、切り出された区間の電流波形そのものを特徴量として用いてもよい。この場合、異常判定部１０１３は、記憶装置１０１６には、正常波形に対して、高調波周波数成分、雑音成分等を含み異常とみなし得る波形パタンを記憶しておき、異常判定部１０１３では、波形取得部１０１１で取得し、記憶装置１０１５に記憶されている電流波形を、記憶装置１０１６の波形とパタンを照合することで、異常を検知するようにしてもよい。あるいは、記憶装置１０１６には、正常の波形パタンを記憶しておき、異常判定部１０１３では、波形取得部１０１１で取得し記憶装置１０１５に記憶されている電流波形を、記憶装置１０１６の正常波形パタンと比較照合することで、異常を検知するようにしてもよい。

波形取得部１０１１で取得した波形を、記憶装置１０１６の波形とパタンを照合する場合、機械学習等の手法を用いてもよい。機械学習として、例えば、
・サポート・ベクター・マシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、
・ｋ-近傍法（ｋ-Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ Ｍｅｔｈｏｄ：ｋ-ＮＮ法）、
・ｋ-平均法（ｋ−Ｍｅａｎｓ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ：ｋ−Ｍｅａｎｓ法）、
・ニューラル・ネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＮ）、
・局所外れ値因子法（Ｌｏｃａｌ Ｏｕｔｌｉｅｒ Ｆａｃｔｏｒ Ｍｅｔｈｏｄ：ＬＯＦ法）等のうちの少なくとも一つを用いてもよい。

図４は、図３の故障予兆検知部１０１の動作を説明する流れ図である。図４を参照すると、波形取得部１０１１は、センサ２１０から波形を取得する（ステップＳ１１）。

波形特徴量抽出部１０１２は、モニタ対象の装置の電源電流波形の特徴量を抽出する（ステップＳ１２）。

異常判定部１０１３は、電源電流波形の特徴量（波形）を閾値（パタン）と比較することで、異常を検知する（ステップＳ１３）。

判定結果出力部１０１４は、異常判定部１０１３での判定結果を受け取り、異常が検知された場合、故障予兆を検知した旨を、メンテナンス限界時期算出部１０２に対して出力する（ステップＳ１４）。

図５は、図１のメンテナンス限界時期算出部１０２の構成を例示する図である。図６は、メンテナンス限界時期算出部１０２の動作を説明する流れ図である。図５を参照すると、メンテナンス限界時期算出部１０２は、異常信号特徴抽出部１０２０、異常特定部１０２１、許容信号値算出部１０２２、メンテナンス限界時期算出部１０２３とを備えている。

異常信号特徴抽出部１０２０は、異常信号の特徴を抽出する。

異常特定部１０２１は、記憶装置１０２４に記憶されている過去の異常情報に基づき、検知された異常についてその種類、場所、原因等を特定する。

許容信号値算出部１０２２は、記憶装置１０２５に記憶されている許容値と、特定された異常に対応する過去の異常情報に基づき、異常に対応する信号値の許容値（許容信号値）を算出して記憶装置１０２６に記憶する。記憶装置１０２５に記憶されている許容値は、例えば生産計画等において、許容されるべき製品の歩留りの低下量等であってもよい。あるいは、当該許容値は、例えば製品品質等の許容ばらつき範囲（fluctuation check limit）等であってもよい。

メンテナンス限界時期算出部１０２３は、記憶装置１０２７に記憶されている生産計画情報（例えば、製品をいつまでにいくつ（何ロット）製造するかといった計画情報）と、記憶装置１０２８に記憶されている生産実績情報（例えば、これまでに製造した製品の数（ロット数）等の情報）と、記憶装置１０２６に記憶されている許容信号値（メンテナンス猶予限界に対応する）とに基づき、メンテナンス限界時期を算出する。記憶装置１０２６に記憶されている許容信号値は、例えば許容されるべき製品の歩留りの低下量に対応した信号値（装置の異常（劣化）等の程度に対応する信号値（強度、頻度））に対応し、メンテナンスの猶予が可能な限界、すなわち、後述される「メンテナンス猶予限界」に対応している。

図６を参照すると、異常信号特徴抽出部１０２０は、異常信号の特徴を抽出する（ステップＳ２１）。異常信号特徴抽出部１０２０は、故障予兆検知部１０１で異常が検出された装置とその場所、種類等（機械系、電気系の異常等）を抽出するようにしてもよい。

異常特定部１０２１は、記憶装置１０２４に記憶されている過去の異常情報に基づき、今回検知された異常信号の特徴が、過去の異常情報のいずれに対応するかを特定する（ステップＳ２２）。記憶装置１０２４に記憶されている過去の異常情報は、例えば異常が検知された装置の異常（劣化）等の程度に対応する信号値と、当該装置がその生産に関与する製品の製造歩留り（低下量）との対応関係（相関関係）を含むようにしてもよい。なお、記憶装置１０２４は、メンテナンス限界時期算出部１０２がアクセス可能な記憶装置であればよく、メンテナンス限界時期算出部１０２内に備えることは必ずしも必要とされない。過去の異常情報を蓄積する記憶装置１０２４は、不図示の生産管理システムの生産履歴を記憶管理するデータベースであってもよい。

許容信号値算出部１０２２は、特定された異常に対応する過去の異常情報に基づき、例えば記憶装置１０２５に記憶されている許容値に対応する信号値の許容値（許容信号値）を算出して記憶装置１０２６に記憶する（ステップＳ２３）。記憶装置１０２５に記憶されている許容値は、例えば生産計画等において許容されるべき製品の歩留りの低下量等であってよい。あるいは、該許容値は、製品品質等の許容ばらつき等であってもよい。許容信号値は、許容されるべき製品の歩留りの低下量（製品品質等の許容ばらつき範囲）に対応した信号値（装置の異常（劣化）等の程度に対応する信号値（強度、頻度））であってよい。

メンテナンス限界時期算出部１０２３は、記憶装置１０２７に記憶されている生産計画情報と、記憶装置１０２８に記憶されている異常検知時点での生産実績情報に基づき、記憶装置１０２６に記憶された許容信号値に対応するメンテナンス限界時期を算出し、該メンテナンス限界時期を記憶装置１０２９に記憶する（ステップＳ２４）。

図７Ａは、図５の異常特定部１０２１と許容信号値算出部１０２２を説明する図である。図７Ａは、装置の過去の異常情報（異常の程度に対応する信号値）と、当該装置がその生産に関与する製品の製造歩留り（低下量）の対応関係（例えば相関関係）を説明する図である。信号値と製造歩留り（低下量）の対応関係（相関関係）は、過去に異常が検知された装置の異常の程度を示す信号値（例えば電流波形の特徴量、あるいは、異常検知の頻度等）と、製造歩留り（低下量）のデータを統計解析して相関係数を求め、これを、検知された異常の種類、場所、原因等に応じて分類して記憶装置１０２４に事前に記憶するようにしてもよい。この場合、今回異常が検知された装置に関する信号値、製造歩留り（低下量）も、更新データとして記憶装置１０２４の過去情報に組み込まれるようにしてもよい。

図７Ａにおいて、Ｘ軸は、装置の状態に対応した信号値（強度、頻度）である。原点のＸ軸は例えば装置の正常状態に対応した信号値であり、原点から離れるにしたがって、異常の程度が悪化し、許容信号値を超えると、故障の状態に入る。なお、Ｘ軸の信号値は、当該装置の劣化の状態を反映する任意の値であってよい。例えば、Ｘ軸の信号値は、当該装置のこれまでの異常検知の発生頻度（例えば単位期間あたりの頻度）であってもよい。あるいは、Ｘ軸の信号値は、当該装置から電流センサで取得した電源電流波形の特徴量（周波数領域での周波数スペクトルの強度、強度の２乗和、あるいは全高調波歪み等）であってもよい。

図７Ａにおいて、Ｙ軸は当該装置が過去に生産に関与した当該製品の製造歩留りの低下量に対応する。歩留りは、例えば、
歩留り＝良品数／全生産数×１００％
で求められるが、図７Ａでは、装置の異常の状態の程度を反映させるため、Ｙ軸を製造歩留りの低下量とし、Ｙ軸の原点側が、正常値であり、Ｙの値が高くなるにしたがって、当該装置による当該製品の製造歩留り（低下量）が悪化するものとする。当該製品の製造歩留り（低下量）は、例えば、
不良率＝不良品数／全生産数×１００ （％）
としてもよい。不良率＋歩留り＝１００％であり、不良率が１０％のとき、歩留りは９０％となる。

図７Ａにおいて、グラフ（１）、（２）、（３）は、故障予兆検知部１０１で検出された異常の種類、場所（装置）、原因等について、異なる過去の異常情報（異常状態を表す信号値と不良率の対応）をグラフとして表した（プロットした）ものである。なお、図７Ａでは、単に説明の容易化のため、グラフ（１）、（２）、（３）を直線で表している。

グラフ（直線）（１）、（２）、（３）は、異常の場所として、それぞれ、装置Ａ、Ｂ、Ｃに対応したグラフであってもよい。各装置の異常情報の履歴と、当該装置を用いて製造（加工）した場合の製品の製造歩留りの対応を、記憶装置（図５の１０２４）に記憶しておくか、あるいは、上記対応を、曲線（多項式等）で近時した式（多項式の係数）を事前に記憶装置（図５の１０２４）に記憶しておくか、上記対応に関する相関係数を記憶装置（図５の１０２４）に事前に記憶しておくようにしてもよい。

グラフ（直線）（１）、（２）、（３）が、異常の場所として、装置Ａ、Ｂ、Ｃにそれぞれ対応しており、例えば故障予兆検知部１０１で装置Ｂに異常が検知された場合、異常特定部１０２１は、グラフ（２）を選択する。許容信号値算出部１０２２は、記憶装置１０２５に事前に記憶されている製造歩留り（低下量）の許容値（Ｙ軸）と、グラフ（２）の交点のＸ座標から許容信号値を求める。

あるいは、図７Ａのグラフ（直線）（１）、（２）、（３）は同一装置Ａの異なる種類の異常に対応したグラフであってもよい。故障予兆検知部１０１で装置Ａの異常が検出された場合、異常特定部１０２１は、波形の特徴量から異常の種類を特定し、特定された異常の種類に対応して例えばグラフ（２）を選択する。許容信号値算出部１０２２は、製造歩留りの許容値（Ｙ軸）とグラフ（２）の交点のＸ座標から許容信号値を求める。

図７Ｂは、メンテナンス限界時期算出部１０２３の処理を模式的に説明する図である。図７ＢのＸ軸は日にち、Ｙ軸は図７ＡのＸ軸の信号値に対応しており、図７Ａで求められた許容信号値が示されている。現在日（装置の異常を検知した日であってもよい）に対して、生産計画情報（当該製品をいつまでに何ロット製造するか）と、生産実績情報（現在日までに製造したロット数）から、信号値の推移曲線を算出し、許容信号値と曲線の交点のＸ座標を「メンテナンス限界時期」とする。なお、メンテナンス限界時期は「日にち」を単位とせず、時間（日時）（例えばメンテナンス限界時期は何月何日の何時等）としてもよい。なお、メンテナンス限界時期は、生産ライン、装置、生産計画等に応じて、所定の時間幅を含む値であってもよいことは勿論である。

図７Ｂにおいて、Ｙ軸の信号値は、例えば製品の製造数（ロット）と正の相関を有するものとしてもよい。図７Ｂにおいて、Ｙ軸の信号値を、例えば頻度（異常検知の頻度）とした場合、現在日から製造する製品ロット数が多いと、装置に負荷がかかり、劣化の進行が早まる。その結果、現在日からの信号値である異常検知の頻度は、より多発する傾向を有する。現在日からの信号値の曲線の傾きはより大きくなり、許容信号値と曲線の交点のＸ座標であるメンテナンス限界時期はより現在日に近づく。Ｙ軸の信号値を、信号強度（装置の電源電流波形の特徴量であって、異常の程度を反映した特徴量）とした場合、現在日からの製造する製品ロット数がより多いと装置に負荷がかかり、劣化の進行が早まる。すなわち、この場合、信号値の曲線の傾きは大きくなり、許容信号値と曲線の交点のＸ座標であるメンテナンス限界時期はより現在日に近づくことになる。

図８は、図１のメンテナンス時期算出部１０３の構成を例示する図である。図９は、メンテナンス時期算出部１０３の動作を説明する流れ図である。

図８を参照すると、メンテナンス時期算出部１０３は、装置のメンテナンス限界時期入力部１０３１と、他の参照情報入力部１０３２と、メンテナンス時期算出部１０３３を備えている。

図９を参照すると、装置のメンテナンス限界時期入力部１０３１は、メンテナンス限界時期算出部１０２の記憶装置１０２８から、メンテナンス限界時期を入力する（ステップＳ３１）。

他の参照情報入力部１０３２は、メンテナンス限界時期算出部１０２から入力されたメンテナンス限界時期（メンテナンス限界日）を記憶する記憶装置１０２９から、他の装置のメンテナンス限界時期を入力し、記憶装置１０３４から、装置（ライン、工場等）の稼働休止日、ラインの製造段取り替え時期等の情報を入力する（ステップＳ３２）。

メンテナンス時期算出部１０３３は、入力した情報に基づき、メンテナンス時期を算出する（ステップＳ３３）。

メンテナンス時期算出部１０３３は、生産ラインを構成する複数の装置のメンテナンス猶予期間の時間的に共通する時間区間内で、同一の時期に、各装置のメンテナンス時期を合わせるようにしてもよい。

メンテナンス時期算出部１０３３は、生産ラインの稼働休止時期（稼働休止日）又は製造段取り替え時期が、装置の異常検知時点よりも後であり、且つ、装置のメンテナンス限界時期よりも早い場合には、１つ又は複数の装置のメンテナンス時期を、稼働休止時期（稼働休止日）又は製造段取り替え時期に設定するようにしてもよい。

図１０は、図１の実施形態を説明する図である。なお、図１０では、装置Ａ乃至Ｃに対する処理が示されているが、装置の数は３に限定されるものでないことは勿論である。

装置Ａ、Ｂ、Ｃの各々に対して故障予兆検知処理（ステップＳ１）が行われ、装置Ａ、Ｂ、Ｃの各々のメンテナンス限界時期が算出される（ステップＳ２）。

メンテナンス時期算出部１０３は、装置Ａ、Ｂ、Ｃの各々に対して算出されたメンテナンス限界時期と、他の情報（稼働休止日、製造段取り替え時期等）に基づき、メンテナンス時期を算出する（ステップＳ３）。メンテナンス時期出力部１０４はメンテナンス時期を表示する（ステップＳ４）。

なお、図１０では、単に説明のため、装置Ａ乃至Ｃに対して異常が検知された場合が例示されている。なお、ある装置で異常が検知され、当該装置の異常検知後、且つ、当該装置のメンテナンス限界時期以前の期間（メンテナンス猶予期間）に、他の装置のメンテナンス限界時期が存在しない（時間的にオーバラップしない）場合、当該装置の前記メンテナンス猶予期間内で設定されたメンテナンス時期に、当該装置のメンテナンスが行われる。ただし、この場合、当該装置のメンテナンス時期の設定にあたり、前記他の装置のメンテナンス限界時期が時間的に当該装置のメンテナンス猶予期間の後に位置する場合、当該装置の前記メンテナンス猶予期間内で設定されたメンテナンス時期に、当該装置と前記他の装置のメンテナンスを共通に行うようにしてもよい。一方、当該装置のメンテナンス猶予期間内に他の装置のメンテナンス限界時期が存在する場合、前記他の装置のメンテナンス猶予期間と当該装置のメンテナンス猶予期間とが時間的に重なる時間区間内にメンテナンス時期を設定し、このメンテナンス時期に、前記他の装置と当該装置のメンテナンスを共通に行うようにしてもよい。

また、当該装置の前記メンテナンス猶予期間内に、例えば稼働休止時期又は製造段取り替え時期があれば、稼働休止時期又は製造段取り替え時期に、当該装置のメンテナンスを行うようにしてもよい。なお、この場合、稼働休止時期又は製造段取り替え時期が、当該装置のメンテナンス時期を完全に包含せず（稼働休止時期又は製造段取り替え時期の長さ＜メンテナンス時期）、稼働休止時期又は製造段取り替えの時期が、当該装置のメンテナンス時期の一部と重なる場合であってもよい。当該装置の前記メンテナンス猶予期間内に、稼働休止時期又は製造段取り替え時期がなければ、随時、当該装置のメンテナンスを行うようにしてもよい。さらに稼働休止時期又は製造段取り替えの時期が、メンテナンス猶予期間と時間的に重なる複数の装置がある場合、複数の装置のメンテナンスを稼働休止時期又は製造段取り替え時期に行うようにしてもよい。

＜比較例との対比＞
図１１は比較例を説明する図である。図１２は本発明の適用例を説明する図である。図１１に示す例は、装置の異常が検知されると随時メンテナンスを行う場合を時間の経過とともに説明する図である。図１１の例では、例えば、装置の故障予兆の検知が行われてから一定期間経過後に当該装置のメンテナンスが行われるものとする。図１１の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）において横軸は時間を表しており、図１１の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）で共通とする。縦軸は、そのレベルにより、装置の正常、異常、故障に類別可能な信号値（装置の異常発生頻度等であってもよい）を表している。なお、図１１の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の各縦軸において、異常、故障のレベルは装置の種別、異常、故障の発生箇所、種別、原因等に応じて相違しているが、簡単のため、同一としている。なお、図１１では、説明のために、装置Ａ、Ｂ、Ｃのいずれも異常が検知される場合が例示されている。

図１１の（Ａ）において、信号値が「正常」から所定の傾斜で伸びるグラフａ１〜ａ４は、それぞれ、装置Ａの状態（正常、異常、故障等の状態）の時間推移を、連続的且つ傾きが一定の直線として表している。なお、グラフａ１〜ａ４の各々は、図７Ｂの信号値のグラフに対応する。装置Ａの状態の時間推移は、一般に、時間の経過とともに一律には変化せず、非連続変化等、各種変動を伴うが、図１１では、簡単のため、直線で表わしている。グラフ（直線）ａ１〜ａ４の上の○印は、装置Ａの信号値が異常レベル（閾値）を超えた時点（異常を検知した時点）を表している。各○印は、例えば図３において、故障予兆検知部１０１の異常判定部１０１３が電流波形の特徴量が閾値を超えたことを検知した場合に対応する。

比較例では、異常検知から所定期間経過後に当該装置Ａのメンテナンスを行う。所定期間は、装置ごとにそれぞれ設定した値であってもよく、異なる値であってもよい。図１１の（Ａ）を参照すると、装置Ａの場合、異常検知から一定時間（予め定められた時間）が経過した後の時間Ｔ２（日時であってもよい）にメンテナンスが行われる。その結果、装置Ａは正常に復帰し、装置Ａの状態の時間推移は、グラフ（直線）ａ２で推移する。なお、グラフ（直線）ａ１の時間Ｔ２以降の延長線（破線で示す）は時間Ｔ２でメンテナンスを行わない場合の装置Ａの状態の仮想的な時間推移を表している。異常検知後、メンテナンスを行わないで稼働させると、状態は故障の領域に入る。装置のメンテナンスは、装置が故障状態となる前に行われる。図１１の（Ｂ）、（Ｃ）の装置Ｂ、Ｃに関する状態ｎ時間推移ｂ１〜ｂ３、ｃ１〜ｃ４の各々における異常検知、メンテナンスは、図１１の（Ａ）のグラフａ１〜ａ４と同様である。なお、図１１の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）において、単に説明を容易とするため、異常を検知するための異常レベル（Ｙ軸の値）を同一としているが、装置Ａ〜Ｃにおいて、装置の種類に応じて、異なる値であってもよいことは勿論である。

図１１から、
１回目：時間Ｔ１で装置Ｃのメンテナンス、
２回目：時間Ｔ２で装置Ａのメンテナンス、
３回目：時間Ｔ３で装置Ｃのメンテナンス、
４回目：時間Ｔ４で装置Ｂのメンテナンス、
５回目：時間Ｔ５で装置Ａのメンテナンス、
６回目：時間Ｔ６で装置Ｃのメンテナンス、
７回目：時間Ｔ７で装置Ｂのメンテナンス、
８回目：時間Ｔ８で装置Ａのメンテナンス、
の８回となる。装置Ａ、装置Ｂ、装置Ｃが生産ラインを構成している場合、各装置のメンテナンスの都度、生産ラインは８回停止することになる。

これに対して、本実施形態を説明する図１２を参照すると、装置Ａ、装置Ｂ、装置Ｃに対して、共通なメンテナンス時期が算出される。そして、共通なメンテナンス時期に、装置Ａ、装置Ｂ、装置Ｃのメンテナンスが行われる。装置Ａ、装置Ｂ、装置Ｃが生産ラインを構成している場合、各装置のメンテナンスによる当該生産ラインの停止は４回となる。図１１の比較例（生産ラインの停止は８回）と比べて、生産ラインの操業の効率化を図ることができる。

図１２も、図１１の比較例と同様に、装置の異常が検知されると随時メンテナンスを行う場合を、時間の経過とともに説明する図である。図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）において横軸は時間を表しており、図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）で共通とする。図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）において縦軸は、図１１の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）と同様、そのレベルにより、装置の正常、異常、故障に判別可能な信号値を表している。なお、図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の各縦軸において、異常、故障のレベルは装置の種別、異常、故障の発生箇所、種別、原因等に応じて相違していてもよいが、簡単のため、同一としている。なお、図１２では、説明のために、装置Ａ、Ｂ、Ｃのいずれも異常が検知される場合が例示されている。

図１２の（Ａ）において、信号値が正常から所定の傾斜で伸びるグラフａ１は、装置Ａの状態（正常、異常、故障等）の状態の時間推移を連続的に直線として表している。装置Ａの状態の時間推移は、時間の経過とともに一律には変化せず、非連続変化等、各種変動を伴うが、簡単のため、直線で表わしている。グラフ（直線）ａ１上の○印は、装置Ａの信号値が異常レベル（閾値）を超えた時点を表している。各○印は、例えば図３において、故障予兆検知部１０１の異常判定部１０１３が電流波形の特徴量が閾値を超えたことを検知した場合に対応する。なお、図１２の（Ａ）において、グラフ（直線）ａ１〜ａ４の傾きは、それぞれ、図１１の（Ａ）のグラフ（直線）ａ１〜ａ４の傾きと同一とされる。

故障予兆検知部１０１が例えば装置Ａの電流波形の特徴量が閾値を超えたことを検知したとき（時間：ＴＡ２Ｓ）、メンテナンス限界時期算部１０２は、メンテナンス限界時期（時間：ＴＡ２Ｅ）を算出する。メンテナンス限界時期（時間：ＴＡ２Ｅ）は、装置Ａの状態の時間推移を表すグラフ（直線）ａ１が、メンテナンス猶予限界を超えるタイミング（日時）（グラフ（直線）ａ１の延長線(破線)とメンテナンス猶予限界との交点のX座標）に対応している。なお、図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の「メンテナンス猶予限界」は、図７Ｂの「許容信号値」に対応している。

装置Ａの状態について、故障予兆検知部１０１による異常検知のタイミングＴＡ２Ｓを始端、メンテナンス限界時期ＴＡ２Ｅを終端とする期間が、メンテナンス猶予期間となる。

図１２の（Ｂ）の装置Ｂについても、図１の故障予兆検知部１０１が例えば装置Ｂの電流波形の特徴量が閾値を超えたことを検知したとき（時間：ＴＢ２Ｓ）、メンテナンス限界時期算部１０２は、装置Ｂのメンテナンス限界時期（時間：ＴＢ２Ｅ）を算出する。ＴＢ２ＳからＴＢ２Ｅの期間が、メンテナンス猶予期間となる。なお、図１２の（Ｂ）において、装置Ｂの状態の時間推移を表すグラフ（直線）ｂ１〜ｂ３の傾きは、それぞれ、図１１の（Ｂ）のグラフ（直線）ｂ１〜ｂ３の傾きと同一とされる。

図１２の（Ｃ）の装置Ｃについても、図１の故障予兆検知部１０１が例えば装置Ｃの電流波形の特徴量が閾値を超えたことを検知したとき（時間：ＴＣ２Ｓ）、メンテナンス限界時期算部１０２は、装置Ｃのメンテナンス限界時期（時間：ＴＣ２Ｅ）を算出する。ＴＣ２ＳからＴＣ２Ｅの期間が、メンテナンス猶予期間となる。なお、図１２の（Ｃ）において、装置Ｃの状態の時間推移を表すグラフ（直線）ｃ１〜ｃ４の傾きは、それぞれ、図１１の（Ｃ）のグラフ（直線）ｃ１〜ｃ４の傾きと同一とされる。

図１のメンテナンス時期算出部１０３は、図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の装置Ａ、Ｂ、Ｃのメンテナンス猶予期間［ＴＡ２Ｓ，ＴＡ２Ｅ］、［ＴＢ２Ｓ，ＴＢ２Ｅ］、［ＴＣ２Ｓ，ＴＣ２Ｅ］に共通に含まれる時間区間から、メンテナンス時期を求める。その際、前述したように、装置Ａ、Ｂ、Ｃのメンテナンス限界時期以前であることを条件として、メンテナンス時期算出部１０３は、稼働休止日、製造段取り替え時期情報等に基づき、メンテナンス時期を求めようにしてもよい。図１２の例ではメンテナンス対象となる装置Ａのメンテナンス猶予期間である［ＴＡ２Ｓ，ＴＡ２Ｅ］内のある時点で装置Ｂ、Ｃのメンテナンスを同時にまとめて行っている。なお、図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）では、単に、説明の容易化のため、装置のメンテナンスの期間は図示されていず、メンテナンスにより、同一のタイミング（時間）で、装置Ａ，Ｂ、Ｃは正常状態に復帰しているが、装置Ａ、Ｂ、Ｃのメンテナンスに要する時間（メンテナンス作業時間）は互いに相違してもよいことは勿論である。

このように、メンテナンス時期算出部１０３は、ある装置、例えば図１２の（Ａ）の装置Ａに対して算出されたメンテナンス猶予期間（例えば［ＴＡ２Ｓ，ＴＡ２Ｅ］）と、少なくも一つの他の装置（例えば図１２の（Ｂ）、（Ｃ）の装置Ｂ及び／又は装置Ｃ）に対して算出されたメンテナンス猶予期間（例えば図１２の（Ｂ）、（Ｃ）の［ＴＢ２Ｓ，ＴＢ２Ｅ］、［ＴＣ２Ｓ，ＴＣ２Ｅ］）に基づいて、装置Ａと他の装置（装置Ｂ及び／又は装置Ｃ）に共通なメンテナンス時期を算出するようにしてもよい。具体的に説明すると、上記の共通なメンテナンス時期とは、複数の装置における各装置のメンテナンス猶予期間が、時間的に重なる時間において、メンテナンス時期を設定する。その結果、１回のメンテナンス時期において、複数の装置に対してメンテナンスを実施することができる。例えば、図１２の例では、例えば、装置Ａ、Ｂ、Ｃのメンテナンス猶予期間が重複する時間（時期）Ｔ２に、メンテナンス時期を設定することで、一度に、装置Ａ、Ｂ、Ｃのメンテナンスを実施することができる。

図１２の例では、装置Ａ、Ｂ、Ｃのメンテナンスの時期は、メンテナンス時期１〜４となり、各装置のメンテナンスによる生産ラインの停止は４回となる。すなわち、図１１の比較例と比べて、生産ラインの停止回数を大幅に削減し、生産ラインの効率化を図ることができる。

図１３は、本発明の第１の実施形態を説明する図である。図１３の（Ａ）に示すように、装置Ａのメンテナンス時期のあとに、装置Ａで生産（加工）する製品を製品Ａから製品Ｂに切り替える製造段取り替え時期（稼働休止時期）があるものとする。図１３の（Ａ）において、製造段取り替え時期（稼働休止時期）が、装置Ａのメンテナンス猶予期間の範囲内に含まれる場合（装置Ａのメンテナンス限界時期が製造段取り替え時期（稼働休止時期）よりも時間的に後に位置する）、図１３の（Ｂ）に示すように、製造段取り替え時期（稼働休止時期）に装置Ａのメンテナンス時期を設定するようにしてもよい。製造段取り替え時期（稼働休止時期）に、装置Ａのメンテナンスを実施することで、装置Ａのメンテナンスに起因する生産ラインの停止時間を低減することができる。

なお、図１３の例では、装置Ａのメンテナンス時期（期間）が製造段取り替え時期（稼働休止時期）よりも長く、図１３の（Ｂ）では、製造段取り替え時期（稼働休止時期）と装置Ａのメンテナンス時期（期間）が一部と重なる場合が例示されているが、製造段取り替え時期（稼働休止時期）が、装置Ａのメンテナンス時期（期間）よりも長い場合であってもよいことは勿論である。また、製造段取り替え時期（稼働休止時期）に、メンテナンス猶予期間が時間的に重なる複数の装置がある場合、複数の装置のメンテナンスを稼働休止時期又は製造段取り替え時期に行うようにしてもよい。

図２１の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）と同様に、装置Ａ、Ｂ、Ｃの異常が検知されると随時メンテナンスを行う場合を、時間の経過とともに説明する図である。装置Ｂ、Ｃ（図２１の（Ｂ）、（Ｃ））に対して算出されたメンテナンス猶予期間と、装置Ａ（図２１の（Ａ））に対して算出されたメンテナンス限界時期とに基づいて、メンテナンス時期を決定してもよい。例えばメンテナンス時期１の場合、装置Ａのメンテナンス限界時期にメンテナンス時期が設定されており、メンテナンス時期を可能な範囲で遅くすることができる。

なお、図１のメンテナンス計画策定装置１００は、例えば図２０に示すように、コンピュータシステムに実装してもよい。図２０を参照すると、サーバコンピュータ等のコンピュータシステム１１０は、プロセッサ（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、データ処理装置）１１１、半導体メモリ（例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、又は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）等）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の少なくともいずれかを含む記憶装置１１２と、表示装置１１３と、測定器、電流センサ等で取得した電流波形を通信網を介して取得する通信インタフェース１１４を備えている。記憶装置１１２に図１の故障予兆検知部１０１、メンテナンス限界時期算出部１０２、メンテナンス時期算出部１０３、メンテナンス時期出力部１０４の処理を実現するプログラムを記憶しておき、プロセッサ１１１が、該プログラムを読み出して実行することで、上記した実施形態のメンテナンス計画策定装置１００を実現するようにしてもよい。メンテナンス時期を表示装置１１３に出力するプロセッサ１１１のメンテナンス時期出力部１０４は、通信インタフェース１１４を介して通信網に接続する端末（不図示）の表示部にメンテナンス時期を表示させるようにしてもよいし、記憶装置１１２にメンテナンス時期を格納するようにしてもよい。コンピュータシステム１１０はメンテナンス計画策定サービスをクラウドサービスとしてクライアントに提供するクラウドサーバとして実装するようにしてもよい。

本実施形態によれば、装置の故障予兆に基づき行われるメンテナンスに関して、生産ラインの停止時間の低減、生産性の向上等の観点から、適正なメンテナンス計画の策定を可能としている。

＜第２の実施形態＞
次に本発明の第２の例示的な実施形態について説明する。第２の実施形態の構成は、図１等を参照して説明した前記第１の実施形態と同様である。このため、第２の実施形態の構成の説明は省略する。前記第１の実施形態では、複数の装置の各々について故障予兆検知結果に基づきメンテナンス限界時期を算出し、複数の装置に対して共通なメンテナンス時期を算出しているが、異常が検知された一つの装置において、別の異常が検知される場合についても、同様にして、適用可能である。以下では、装置において、一つの異常が検知された後、別の箇所に異常が検知される場合について、装置が複数の要素（あるいは複数の機器、あるいは複数の部品等）から構成され、同一装置内の複数の要素に関するメンテナンス計画の策定を行う場合について説明する。

例えばプリント基板の所定の場所に電子部品を実装するマウンタ装置は、ＸＹステージ、電子部品を吸着して運ぶヘッド、電子部品を供給するフィーダ配置部、基板の位置決めや電子部品の装着を制御するための画像認識用装置、基板を搬送するコンベア等の構成要素を備えている。ＸＹステージ、フィーダ部、コンベア等の駆動部等の電流波形や振動波形、画像情報に基づき、各構成要素の故障予兆検知を行い、メンテナンス時期を算出するようにしてもよい。本実施形態は、前記第１の実施形態において、装置Ａ等を装置Ａの構成要素である要素１、要素２、要素ｎと読み替えることで実現される。なお、装置内の１つの構成要素に関して、複数の異常が検知された場合、当該構成要素が複数の部分要素から構成され、複数の異常が異なる複数の部分要素で検知された場合、当該複数の部分要素に対して、第２の実施形態が適用される。

図１４は、第２の実施形態を説明する図である。図１の故障予兆検知部１０１は、装置Ａ内の要素１〜要素ｎの各々に対して、図１８Ａに示した測定器２００で各要素に供給される電流を取得し故障予兆検知を行う（ステップＳ１）。異常が検知された要素に対して、各々のメンテナンス限界時期が算出される（ステップＳ２）。なお、説明の都合で要素１〜要素ｎに異常が検知され、各要素のメンテナンス限界時期を算出する場合が例示されているが、要素１の異常が検知され、要素１のメンテナンス限界時期よりも前に、他の要素の異常が検知されなかった場合には、要素１のメンテナンス限界時期以前又は装置Ａの稼働休止時期等に要素１のメンテナンスが行われる。複数の要素のメンテナンス限界時期が算出されている場合、メンテナンス時期算出部１０３は、要素に対して算出されたメンテナンス限界時期と、他の情報（稼働休止日、製造段取り替え時期等）に基づき、メンテナンス時期を算出する（ステップＳ３）。メンテナンス時期出力部１０４はメンテナンス時期を表示する（ステップＳ４）。

図１７は、第２の実施形態において、装置Ａの要素の異常が検知されると随時メンテナンスを行う場合を、時間の経過とともに説明する図であり、前述した図１２を参照して説明した図式に対応している。図１７の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）において、横軸は時間を表しており、図１７の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）で共通とする。図１７の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）において縦軸は、図１２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）と同様、そのレベルにより、要素の正常、異常、故障に判別可能な信号値（要素の異常発生頻度等であってもよい）を表している。なお、図１７の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の各縦軸において、異常、故障のレベルは要素の種別、異常、故障の発生箇所、種別、原因等に応じて相違しているが、簡単のため、同一としている。

図１７の（Ａ）において、信号値が正常から所定の傾斜で伸びるグラフＰ１−１は、要素１の状態（正常、異常、故障等の状態）の時間推移を連続的に直線として表している。要素１の状態の時間推移は、必ずしも時間の経過とともに一律には変化せず、非連続変化等、各種変動を伴うが、簡単のため、直線で表わしている。グラフ（直線）Ｐ１−１上の○は、要素１の信号値が異常レベル（閾値）を超えた時点を表している。故障予兆検知部１０１が例えば要素１の電流波形の特徴量が閾値を超えたことを検知したとき（時間：Ｔ２−１Ｓ）、メンテナンス限界時期算部１０２は、メンテナンス限界時期（時間：Ｔ２−１Ｅ）を算出する。メンテナンス限界時期（時間：Ｔ２−１Ｅ）は、要素１の状態の時間推移を表すグラフＰ１−１が、メンテナンス猶予限界を超えるタイミング（日時）に対応している。図１７の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の「メンテナンス猶予限界」は、図７Ｂの「許容信号値」に対応している。異常検知のタイミングＴ２−１Ｓを始端、メンテナンス限界時期Ｔ２−１Ｅを終端とする期間が、要素１のメンテナンス猶予期間となる。

図１７の（Ｂ）の要素２についても、図１の故障予兆検知部１０１が例えば要素２の電流波形の特徴量が閾値を超えたことを検知したとき（時間：Ｔ２−２Ｓ）、メンテナンス限界時期算部１０２は、要素２のメンテナンス限界時期（時間：Ｔ２−２Ｅ）を算出する。Ｔ２−２ＳからＴ２−２Ｅの期間が、要素２のメンテナンス猶予期間となる。

図１７の（Ｃ）の要素ｎについても、図１の故障予兆検知部１０１が例えば要素ｎの電流波形の特徴量が閾値を超えたことを検知したとき（時間：Ｔ２−ｎＳ）、メンテナンス限界時期算部１０２は、要素ｎのメンテナンス限界時期（時間：Ｔ２−ｎＥ）を算出する。Ｔ２―ｎＳからＴ２―ｎＥの期間が、要素ｎのメンテナンス猶予期間となる。

図１のメンテナンス時期算出部１０３は、図１７の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の要素１、２、・・・ｎのメンテナンス猶予期間［Ｔ２−１Ｓ，Ｔ２−１Ｅ］、［Ｔ２―２Ｓ，Ｔ２−２Ｅ］、・・・、［Ｔ２―ｎＳ，Ｔ２―ｎＥ］に共通に含まれる時間区間から、メンテナンス時期を求める。その際、前述したように、要素のメンテナンス猶予期間内であることを条件として、メンテナンス時期算出部１０３は、稼働休止日、製造段取り替え時期情報等に基づき、メンテナンス時期を求めようにしてもよい。図１７の例ではメンテナンス対象となる要素１のメンテナンス猶予期間である［Ｔ２−１Ｓ，Ｔ２−１Ｅ］内のある時期Ｔ２で要素２、３のメンテナンスを同時にまとめて行っている。なお、図１７の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）では、図１２と同様、単に、説明の容易化のため、装置のメンテナンスの期間は図示されていず、メンテナンスにより、同一のタイミング（時間）で、要素１〜ｎは正常状態に復帰しているが、要素１〜ｎのメンテナンスに要する時間は互いに相違してもよいことは勿論である。

図１５は、第２の実施形態の変形例１を説明する図である。図１５は、装置Ａについては複数の要素１〜ｎの故障予兆検知処理を要素単位で行い、装置Ｂ、装置Ｃについては故障予兆検知処理を装置単位で行う（ステップＳ１）。装置Ａのうち異常が検知された要素１〜ｎの各々のメンテナンス限界時期が算出される（ステップＳ２）。また、装置Ｂ、Ｃに対して各々のメンテナンス限界時期が算出される（ステップＳ２）。

メンテナンス時期算出部１０３は、装置Ａのうち異常が検知された要素１〜ｎに対して算出されたメンテナンス限界時期と、装置Ｂ、Ｃに対して算出されたメンテナンス限界時期と、他の情報（稼働休止日、製造段取り替え時期等）に基づき、装置Ａの要素１〜ｎと装置Ｂ、Ｃのメンテナンス時期を算出する（ステップＳ３）。

図１６は、第２の実施形態の変形例２を説明する図である。装置Ａについて、複数の要素Ａ１〜Ａｎの故障予兆検知処理を要素単位で行う。装置Ｂ、Ｃについても、複数の要素の故障予兆検知処理を要素単位で行う（ステップＳ１）。装置Ａ、Ｂ、Ｃのうち異常が検知された要素に対して、各々のメンテナンス限界時期が算出される（ステップＳ２）。

メンテナンス時期算出部１０３は、装置内の要素に対して算出されたメンテナンス限界時期と、他の装置内の要素に対して算出されたメンテナンス限界時期と、他の情報（稼働休止日、製造段取り替え時期等）に基づき、同一装置内の複数の要素に対してメンテナンス時期を算出する（ステップＳ３−１）。

次に、メンテナンス時期算出部１０３は、各装置Ａ、Ｂ、Ｃについてそれぞれ算出されたメンテナンス時期から、装置Ａ、Ｂ、Ｃに共通なメンテナンス時期を算出する（ステップＳ３−２）。メンテナンス時期算出部１０３は、ステップＳ３−２では、各装置のメンテナンス時期のうち、各装置の異常検知時点以降で最も早いメンテナンス時期を選択すればよい。装置内でローカルにメンテナンス時期を求めておき、各装置のメンテナンス時期に基づき、複数の装置に対して共通のメンテナンス時期を求めることで（一種の分割統治（ｄｉｖｉｄｅ ａｎｄ ｃｏｎｑｕｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ））、１つの装置内の要素の数が多くなり、装置内で異常が検知される要素が多くなる場合等に、演算処理の効率化に資する。

上記した第２の実施形態においても、前記第１の実施形態と同様、図２０に示したコンピュータシステム１１０に実装するようにしてもよい。第２の実施形態においても、装置の構成要素の故障予兆の検知に基づき行われる装置のメンテナンスに関して、生産ラインの停止時間の削減等の観点から、メンテナンスの適正な計画策定を可能としている。

前記第１、第２の実施形態では、生産ラインの装置のメンテナンスを例に説明したが、店舗等の電気設備等に対しても、同様にして適用可能である。この場合、図７Ａの「製造歩留り（低下）」は、例えば店舗の「売上（低下）」に読み替えることができる。また、図５の「生産計画」、「生産実績」は、それぞれ「売上目標」、「売上実績」に読み替えることで、前記第１、第２の実施形態の構成が適用可能である。

なお、上記の特許文献１−３、非特許文献１、２の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ乃至選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。

上記した実施形態は、例えば以下のように付記される（ただし、以下に制限されない）。

（付記１）
少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知部と、
前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出部と、
前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出部と、
前記メンテナンス時期を表示装置に出力するメンテナンス時期出力部と、
を備えた、ことを特徴とするメンテナンス計画策定装置。

（付記２）
前記メンテナンス限界時期算出部は、
前記故障予兆検知部による前記装置の異常の検知時点を始端、前記メンテナンス限界時期を終端とするメンテナンス猶予期間を生成し、
前記メンテナンス時期算出部は、
前記装置のメンテナンス時期を、前記メンテナンス猶予期間内の所定の時期に設定する、ことを特徴とする付記１に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記３）
前記メンテナンス時期算出部は、
前記装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間と、少なくとも一つの他の装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間に基づき、前記装置と、少なくとも一つの他の装置に共通なメンテナンス時期を算出する、ことを特徴とする付記２に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記４）
前記メンテナンス限界時期算出部は、
前記装置の状態の前記異常の検知より後の時間推移と、前記装置の状態の許容値に基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記５）
前記装置の異常に対応する過去の異常情報を記憶する記憶装置を備え、
前記メンテナンス限界時期算出部は、
前記装置の異常に対応する前記過去の異常情報に基づき、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値に対応して、前記装置の状態の許容値を求める、ことを特徴とする付記１乃至４のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記６）
前記過去の異常情報は、前記装置がその生産に係る製品の歩留りと、前記装置の状態を表す信号値との相関関係を含み、
前記メンテナンス限界時期算出部は、
前記検知された前記装置の異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに基づき、前記異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに対応する過去の異常情報を選択し、
選択された前記過去の異常情報における、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値に対応する許容信号値を算出し、前記装置の状態の許容値とする、ことを特徴とする付記５に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記７）
前記メンテナンス限界時期算出部は、
前記異常が検出された前記装置が生産に関与する製品の生産計画情報と前記製品の生産実績情報に基づき予測される、前記装置の状態に関する前記異常検知以降の時間推移と、前記装置の状態の許容値に基づき、前記メンテナンス限界時期を求める、ことを特徴とする付記１乃至６のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記８）
前記メンテナンス時期算出部は、
前記装置のメンテナンス限界時期に加えて、
少なくとも一つの他の装置のメンテナンス限界時期、
稼働休止時期、および、
製造段取り替え時期、
の少なくとも一つの時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出する、ことを特徴とする付記１乃至７のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記９）
前記メンテナンス時期算出部は、
前記装置のメンテナンス限界時期と、
前記装置内で検知された別の異常に対するメンテナンス限界時期に加えて、
少なくとも一つの他の装置のメンテナンス限界時期、
稼働休止時期、および、
製造段取り替え時期、
の少なくとも一つの時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出する、ことを特徴とする付記１乃至７のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記１０）
前記故障予兆検知部は、
前記装置の電源電流を取得する電流センサ、
前記装置の振動を検知する振動センサ、および、
前記装置の画像情報を取得する画像センサ、
の少なくとも一つのセンサで取得された情報に基づき、前記装置の前記異常を検知する、ことを特徴とする付記１乃至９のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記１１）
前記故障予兆検知部は、前記装置の電源電流波形を取得し、前記電源電流波形の特徴量を予め設定された閾値と比較して異常を検知する、ことを特徴とする付記１乃至１０のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記１２）
前記故障予兆検知部は、
前記装置の電源電流波形を取得し、前記電源電流波形の特徴量を予め設定された閾値と比較することで、前記装置の状態の異常を検知し、
前記メンテナンス限界時期算出部は、
前記異常が検知された前記装置の前記電源電流波形の特徴量に予め設定されている許容値と、前記装置の前記電源電流波形の特徴量の異常検知以降の時間推移に基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、ことを特徴とする付記１１に記載のメンテナンス計画策定装置。

（付記１３）
コンピュータによるメンテナンス計画策定方法であって、
少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知ステップと、
前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出ステップと、
前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出ステップと、
前記メンテナンス時期を表示装置に出力するステップと、
を含む、ことを特徴とするメンテナンス計画策定方法。

（付記１４）
前記メンテナンス限界時期算出ステップは、
前記装置の異常の検知時点を始端、前記メンテナンス限界時期を終端とするメンテナンス猶予期間を生成し、
前記メンテナンス時期算出ステップは、
前記装置のメンテナンス時期を、前記メンテナンス猶予期間内の所定の時期に設定する、ことを特徴とする付記１３に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記１５）
前記メンテナンス時期算出ステップは、
前記装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間と、少なくとも一つの他の装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間に基づき、前記装置と、少なくとも一つの他の装置に共通なメンテナンス時期を算出する、ことを特徴とする付記１４に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記１６）
前記メンテナンス限界時期算出ステップは、
前記装置の状態の前記異常の検知より後の時間推移と、前記装置の状態の許容値に基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、ことを特徴とする付記１３乃至１５のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記１７）
前記メンテナンス限界時期算出ステップは、
前記装置の異常に対応する過去の異常情報を記憶する記憶装置を参照し、前記検知された前記装置の異常に対応する前記過去の異常情報に基づき、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値に対応して、前記装置の状態の許容値を求める、ことを特徴とする付記１３乃至１６のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記１８）
前記過去の異常情報は、前記装置がその生産に係る製品の歩留りと、前記装置の状態の劣化を表す信号値との相関関係を含み、
前記メンテナンス限界時期算出ステップは、
前記検知された前記装置の異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに基づき、前記異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに対応する過去の異常情報を選択し、
選択された前記過去の異常情報における、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値に対応する許容信号値を算出し、前記装置の状態の前記許容値とする、ことを特徴とする付記１７に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記１９）
前記メンテナンス限界時期算出ステップは、
前記異常が検出された前記装置が生産に関与する製品の生産計画情報、生産実績情報に基づき予測される、前記装置の状態に関する前記異常検知以降の時間推移と、前記装置の状態の前記許容値に基づき、前記メンテナンス限界時期を求める、ことを特徴とする付記１３乃至１８のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記２０）
前記メンテナンス時期算出ステップは、
前記装置のメンテナンス限界時期に加えて、
少なくとも一つの他の装置のメンテナンス限界時期、
稼働休止時期、および、
製造段取り替え時期、
の少なくとも一つの時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出する、ことを特徴とする付記１３乃至１８のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記２１）
前記メンテナンス時期算出ステップは、
前記装置のメンテナンス限界時期と、
前記装置内で検知された別の異常に対するメンテナンス限界時期に加えて、
少なくとも一つの他の装置のメンテナンス限界時期、
稼働休止時期、および、
製造段取り替え時期、
の少なくとも一つの時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出する、ことを特徴とする付記１３乃至１９のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記２２）
前記故障予兆検知ステップは、
前記装置の電源電流を取得する電流センサ、
前記装置の振動を検知する振動センサ、および、
前記装置の画像情報を取得する画像センサ、
の少なくとも一つのセンサで取得された情報に基づき、前記装置の前記異常を検知する、ことを特徴とする付記１３乃至２１のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記２３）
前記故障予兆検知ステップは、
前記装置の電源電流波形を取得し、前記電源電流波形の特徴量を予め設定された閾値と比較して異常を検知する、ことを特徴とする付記１３乃至２１のいずれか一に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記２４）
前記故障予兆検知ステップは、
前記装置の電源電流波形を取得し、前記電源電流波形の特徴量を予め設定された閾値と比較することで、前記装置の状態の異常を検知し、
前記メンテナンス限界時期算出ステップは、
前記異常が検知された前記装置の前記電源電流波形の特徴量に予め設定されている許容値と、前記装置の前記電源電流波形の特徴量の異常検知以降の時間推移に基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、ことを特徴とする付記２３に記載のメンテナンス計画策定方法。

（付記２５）
コンピュータに、
少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知処理と、
前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出処理と、
前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出処理と、
前記メンテナンス時期を表示装置に出力する処理と、
を実行させるプログラム。

（付記２６）
前記メンテナンス限界時期算出処理は、
前記装置の異常の検知時点を始端、前記メンテナンス限界時期を終端とするメンテナンス猶予期間を生成し、
前記メンテナンス時期算出処理は、
前記装置のメンテナンス時期を、前記メンテナンス猶予期間内の所定の時期に設定する、付記２５に記載のプログラム。

（付記２７）
前記メンテナンス時期算出処理は、
前記装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間と、少なくとも一つの他の装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間に基づき、前記装置と、少なくとも一つの他の装置に共通なメンテナンス時期を算出する、付記２６に記載のプログラム。

（付記２８）
前記メンテナンス限界時期算出処理は、
前記装置の状態の前記異常の検知より後の時間推移と、前記装置の状態の許容値に基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、付記２５乃至２７のいずれか一に記載のプログラム。

（付記２９）
前記メンテナンス限界時期算出処理は、
前記装置の異常に対応する過去の異常情報を記憶する記憶装置を参照し、前記検知された前記装置の異常に対応する前記過去の異常情報に基づき、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値に対応して、前記装置の状態の前記許容値を求める、付記２５乃至２８のいずれか一に記載のプログラム。

（付記３０）
前記過去の異常情報は、前記装置がその生産に係る製品の歩留りと、前記装置の状態の劣化を表す信号値との相関関係を含み、
前記メンテナンス限界時期算出処理は、
前記検知された前記装置の異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに基づき、前記異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに対応する過去の異常情報を選択し、
選択された前記過去の異常情報における、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値に対応する許容信号値を算出し、前記装置の状態の前記許容値とする、付記２９に記載のプログラム。

（付記３１）
前記メンテナンス限界時期算出処理は、
前記異常が検出された前記装置が生産に関与する製品の生産計画情報、生産実績情報に基づき予測される、前記装置の状態に関する前記異常検知以降の時間推移と、前記装置の状態の前記許容値に基づき、前記メンテナンス限界時期を求める、付記２５乃至３０のいずれか一に記載のプログラム。

（付記３２）
前記メンテナンス時期算出処理は、
前記装置のメンテナンス限界時期に加えて、
少なくとも一つの他の装置のメンテナンス限界時期、
稼働休止時期、および、
製造段取り替え時期、
の少なくとも一つの時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出する、付記２５乃至３１のいずれか一に記載のプログラム。

（付記３３）
前記メンテナンス時期算出処理は、
前記装置のメンテナンス限界時期と、
前記装置内で検知された別の異常に対するメンテナンス限界時期に加えて、
少なくとも一つの他の装置のメンテナンス限界時期、
稼働休止時期、および、
製造段取り替え時期、
の少なくとも一つの時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出する、付記２５乃至３１のいずれか一に記載のプログラム。

（付記３４）
前記故障予兆検知処理は、
前記装置の電源電流を取得する電流センサ、
前記装置の振動を検知する振動センサ、および、
前記装置の画像情報を取得する画像センサ、
の少なくとも一つのセンサで取得された情報に基づき、前記装置の前記異常を検知する、付記２５乃至３３のいずれか一に記載のプログラム。

（付記３５）
前記故障予兆検知処理は、
前記装置の電源電流波形を取得し、前記電源電流波形の特徴量を予め設定された閾値と比較して異常を検知する、付記２５乃至３４のいずれか一に記載のプログラム。

（付記３６）
前記故障予兆検知処理は、
前記装置の電源電流波形を取得し、前記電源電流波形の特徴量を予め設定された閾値と比較することで、前記装置の状態の異常を検知し、
前記メンテナンス限界時期算出処理は、
前記異常が検知された前記装置の前記電源電流波形の特徴量に予め設定されている許容値と、前記装置の前記電源電流波形の特徴量の異常検知以降の時間推移に基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、付記３５に記載のプログラム。

２０、２０Ａ〜２０Ｃ 装置
２１ 建屋（工場、店舗）
２２ 分電盤
２３ 電流センサ
２４ 通信装置（ＢＥＭＳ／ＦＥＭＳコントローラ）
２５ スマートメータ
２６ 高圧受電設備
１００ メンテナンス計画策定装置
１０１ 故障予兆検知部
１０２ メンテナンス限界時期算出部
１０３ メンテナンス時期算出部
１０４ メンテナンス時期出力部
１１０ コンピュータシステム（装置）
１１１ プロセッサ
１１２ 記憶装置
１１３ 表示装置
１１４ 通信インタフェース
２００ 測定器
２０１ 電流計
２０２ 電流センサ
２０３ アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）
２０４ 通信部
２０５ 商用交流電源
２０６ 負荷
２０７ 電圧計
２１０ センサ
１０１０ 通信部
１０１１ 波形取得得部
１０１２ 波形特徴量抽出部
１０１３ 異常判定部
１０１４ 判定結果出力部
１０１５ 記憶装置（波形情報）
１０１６ 記憶装置（閾値）
１０２０ 異常信号特徴抽出部
１０２１ 異常特定部
１０２２ 許容信号値算出部
１０２３ メンテナンス限界時期算出部
１０２５ 記憶装置（許容値、製造歩留り許容値）
１０２６ 記憶装置（許容信号値）
１０２４ 記憶装置（過去の異常情報）
１０２７ 記憶装置（生産計画情報）
１０２８ 記憶装置（生産実績情報）
１０２９ 記憶装置（メンテナンス限界時期）
１０３１ 装置のメンテナンス限界時期算出部
１０３２ 他の参照情報入力部
１０３３ メンテナンス時期算出部
１０３４ 記憶装置（稼働休止日／製造段取り替え時期）
１０３５ 記憶装置（メンテナンス時期）

Claims (9)

1. 少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知部と、
   前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出部と、
   前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出部と、
   前記メンテナンス時期を表示装置に出力するメンテナンス時期出力部と、
   前記装置の異常に対応する過去の異常情報を記憶する記憶装置と、
   を備え、
   前記メンテナンス限界時期算出部は、前記装置の異常に対応する前記過去の異常情報に基づき、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値から、前記許容値に対応した、前記装置の状態の許容値を求め、前記装置の状態の前記異常の検知より後の時間推移と、前記装置の状態の許容値とに基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、ことを特徴とするメンテナンス計画策定装置。
2. 前記メンテナンス限界時期算出部は、
   前記故障予兆検知部による前記装置の異常の検知時点を始端とし、前記メンテナンス限界時期を終端とするメンテナンス猶予期間を生成し、
   前記メンテナンス時期算出部は、
   前記装置のメンテナンス時期を、前記メンテナンス猶予期間内の所定の時期に設定する、ことを特徴とする請求項１に記載のメンテナンス計画策定装置。
3. 前記メンテナンス時期算出部は、
   前記装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間と、少なくとも一つの他の装置に対して算出された前記メンテナンス猶予期間とに基づき、前記装置と、少なくとも一つの他の装置に共通なメンテナンス時期を算出する、ことを特徴とする請求項２に記載のメンテナンス計画策定装置。
4. 前記メンテナンス限界時期算出部は、
   前記装置の状態の前記異常の検知より後の時間推移と、前記装置の状態の許容値とに基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のメンテナンス計画策定装置。
5. 前記過去の異常情報は、前記装置がその生産に係る製品の歩留りと、前記装置の状態を表す信号値との相関関係を含み、
   前記メンテナンス限界時期算出部は、
   前記検知された前記装置の異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに基づき、前記異常の種類、場所、原因の少なくとも一つに対応する過去の異常情報を選択し、
   選択された前記過去の異常情報における、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値に対応する許容信号値を算出し、前記許容信号値を前記装置の状態の許容値とする、ことを特徴とする請求項１に記載のメンテナンス計画策定装置。
6. 少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知部と、
   前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出部と、
   前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出部と、
   前記メンテナンス時期を表示装置に出力するメンテナンス時期出力部と、
   を備え、
   前記メンテナンス限界時期算出部は、
   前記異常が検出された前記装置が生産に関与する製品の生産計画情報と前記製品の生産実績情報に基づき予測される、前記装置の状態に関する前記故障予兆検知部による異常検知以降の時間推移と、前記装置の状態の許容値とに基づき、前記メンテナンス限界時期を求める、ことを特徴とするメンテナンス計画策定装置。
7. 前記メンテナンス時期算出部は、
   前記装置のメンテナンス限界時期に加えて、
   少なくとも一つの他の装置のメンテナンス限界時期、
   稼働休止時期、および、
   製造段取り替え時期、
   の少なくとも一つの時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出する、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のメンテナンス計画策定装置。
8. コンピュータによるメンテナンス計画策定方法であって、
   少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知ステップと、
   前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出ステップと、
   前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出ステップと、
   前記メンテナンス時期を表示装置に出力するステップと、
   を含み、
   前記メンテナンス限界時期算出ステップは、
   記憶部に記憶された前記装置の異常に対応する過去の異常情報に基づき、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値から、前記許容値に対応した、前記装置の状態の許容値を求め、前記装置の状態の前記異常の検知より後の時間推移と、前記装置の状態の許容値とに基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、ことを特徴とするメンテナンス計画策定方法。
9. コンピュータに、
   少なくとも一つの装置の状態を取得し、前記装置が故障する前の予兆となる異常を検出する故障予兆検知処理と、
   前記異常が検出された前記装置のメンテナンス時期の限界を示すメンテナンス限界時期を算出するメンテナンス限界時期算出処理と、
   前記装置のメンテナンス限界時期に基づき、前記装置のメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出処理と、
   前記メンテナンス時期を表示装置に出力する処理と、
   を実行させるプログラムプログラムであって、
   前記メンテナンス限界時期算出処理は、
   記憶部に記憶された前記装置の異常に対応する過去の異常情報に基づき、前記装置がその生産に係る製品の歩留りの許容値から、前記許容値に対応した、前記装置の状態の許容値を求め、前記装置の状態の前記異常の検知より後の時間推移と、前記装置の状態の許容値とに基づき、前記メンテナンス限界時期を算出する、プログラム。

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