JP7218140B2 - Simulation device and simulation method - Google Patents
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Description
本発明は、機器や設備の保全業務をシミュレーションする技術に関する。 The present invention relates to a technique for simulating maintenance work for equipment and facilities.
保全業務のコストを計算する方式として、将来の設備の点検費用を算出する技術がある。例えば、特許文献1では、実施済み点検費用を記録し、記録された実施済み点検費用に基づいて、それぞれの設備構成品目の任意の期間における点検費用の合計費用、任意の期間における複数回の点検実施の各平均費用、および任意の期間における全ての設備構成品目の合計費用を算出している。 As a method for calculating the cost of maintenance work, there is a technique for calculating future equipment inspection costs. For example, in Patent Document 1, the performed inspection cost is recorded, and based on the recorded performed inspection cost, the total cost of the inspection cost in an arbitrary period for each equipment configuration item, multiple inspections in an arbitrary period We have calculated the average cost of each implementation and the total cost of all equipment components for any period of time.
また、機器に派遣する作業員の決定を支援する技術がある。例えば、特許文献2では、派遣対象の機器までの到着時間と、派遣に要するコストとを算出している。 In addition, there is a technique for supporting the determination of workers to be dispatched to equipment. For example, in Patent Literature 2, the arrival time to a device to be dispatched and the cost required for dispatching are calculated.
特許文献1では、将来の保全業務の費用を、過去の実施の費用に基づいて算出するが、新規ソリューションを適用し、費用が変化する場合は想定されていないため、将来も過去と同程度の費用が想定される場合にしか有効ではない。
また、特許文献2では、機器に派遣する作業員の、到着時間とコストを算出して、作業員の決定を支援するが、ソリューションの適用効果の想定はされていない。
In Patent Document 1, the cost of future maintenance work is calculated based on the cost of past implementation, but since it is not assumed that a new solution will be applied and the cost will change, the future will be about the same as the past. Effective only where costs are anticipated.
Further, in Patent Document 2, the arrival time and cost of a worker dispatched to the equipment are calculated to support the decision of the worker, but the application effect of the solution is not assumed.
顧客が導入しているソリューションの価値を評価する際に、顧客の保全リソースや、対象機器の台数、故障頻度、故障予兆検知のリードタイムなどの保全情報の変化によって、導入したソリューションの実性能や顧客価値が変化することがある。このような場合、上記特許文献に記載された技術では、過去にかかった作業的コストや人的コストから保全業務の費用を算出しているに過ぎないため、導入したソリューションの性能が顧客の保全業務に与える影響を、精度よく評価できなかった。 When evaluating the value of a solution that a customer has introduced, the actual performance of the solution that has been introduced may vary depending on the customer's maintenance resources, changes in maintenance information such as the number of target devices, failure frequency, and failure sign detection lead time. Customer value can change. In such a case, the technology described in the above patent document only calculates the cost of maintenance work from the past work costs and personnel costs, so the performance of the introduced solution does not affect the customer's maintenance. The impact on business could not be accurately evaluated.
本発明は、顧客が導入したソリューションの性能が顧客の保全業務に与える影響を、精度よく評価することが可能な技術を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a technology capable of accurately evaluating the impact of the performance of a solution introduced by a customer on the customer's maintenance work.
本発明にかかるシミュレーション装置は、好ましくは、保全対象となる設備の保全実績を記録した保全需要データと、前記設備に対して適用するソリューションの性能を示すソリューション性能データとに基づいて、前記設備の保全および保全の予兆を推定した推定保全需要データを生成する第1のシミュレーション処理部と、前記推定保全需要データと、前記設備の保全にかかるコストに関する保全パラメータとに基づいて、前記設備の推定保全需要に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を推定した推定保全業務データと、前記保全需要データと、前記保全パラメータとに基づいて、前記設備の保全需要の実績に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を算出した保全業務データとを生成する第2のシミュレーション処理部と、前記保全パラメータに基づいて、前記推定保全業務データに対する前記ソリューション適用後の保全コストと、前記保全業務データに対する前記ソリューション適用前の保全コストとを計算し、両者の差分を計算する保全コスト計算部と、を備えることを特徴とするシミュレーション装置として構成される。 Preferably, the simulation apparatus according to the present invention is based on maintenance demand data that records maintenance results of equipment to be maintained, and solution performance data that indicates the performance of a solution to be applied to the equipment. a first simulation processing unit that generates estimated maintenance demand data that estimates maintenance and signs of maintenance; and estimated maintenance of the equipment based on the estimated maintenance demand data and maintenance parameters related to costs required for maintenance of the equipment. Actual maintenance demand for the equipment based on estimated maintenance work data obtained by estimating the demand for maintenance work for the equipment in consideration of maintenance costs with respect to demand, the maintenance demand data, and the maintenance parameters. , a second simulation processing unit that generates maintenance work data calculated by calculating the demand for maintenance work of the equipment in consideration of the cost of maintenance; a maintenance cost calculation unit that calculates a maintenance cost after application of the solution and a maintenance cost before application of the solution for the maintenance work data, and calculates a difference between the two. be.
また、本発明は、上記シミュレーション装置で行われるシミュレーション方法としても把握される。 The present invention can also be grasped as a simulation method performed by the simulation apparatus.
本発明の一態様によれば、顧客が導入したソリューションの性能が顧客の保全業務に与える影響を、精度よく評価することができる。 According to one aspect of the present invention, it is possible to accurately evaluate the influence of the performance of the solution introduced by the customer on the customer's maintenance work.
以下、実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings. However, the present invention should not be construed as being limited to the description of the embodiments shown below. Those skilled in the art will easily understand that the specific configuration can be changed without departing from the idea or gist of the present invention.
以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。 In the configuration of the invention described below, the same reference numerals may be used in common for the same parts or parts having similar functions between different drawings, and redundant description may be omitted.
本明細書等における「第1」、「第2」、「第3」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数または順序を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。 The notations such as “first”, “second”, and “third” in this specification and the like are attached to identify the constituent elements, and do not necessarily limit the number or order. Also, numbers for identifying components are used for each context, and numbers used in one context do not necessarily indicate the same configuration in other contexts. Also, it does not preclude a component identified by a certain number from having the function of a component identified by another number.
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。 The position, size, shape, range, etc. of each configuration shown in the drawings, etc. may not represent the actual position, size, shape, range, etc., in order to facilitate understanding of the invention. Therefore, the present invention is not necessarily limited to the positions, sizes, shapes, ranges, etc. disclosed in the drawings and the like.
本明細書において単数形で表される構成要素は、特段文脈で明らかに示されない限り、複数形を含むものとする。 Elements presented herein in the singular shall include the plural unless the context clearly dictates otherwise.
まず、本実施例における保全業務シミュレーションシステムについて、図1を参照しながら説明する。図1は、本実施例における保全業務シミュレーションシステム1000の一例を示す図である。
First, a maintenance work simulation system according to this embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an example of a maintenance
保全業務シミュレーションシステム1000は、シミュレーション装置100、ユーザ端末300を有し、インターネットや電話回線網等のネットワーク200を介して通信可能に接続されている。シミュレーション装置100、ユーザ端末300は、ハードウェアとしては、一般的なコンピュータから構成され、CPU(Central Processing Unit)、メモリ、外部記憶装置、通信装置等の各部を備えている。シミュレーション装置100、ユーザ端末300を構成するこれらの各部は、内部バス等の内部通信線により電気的に接続されている。
A maintenance
図1に示すように、シミュレーション装置100は、シミュレーション実行管理部101と、通信処理部102と、データ記憶部103と、ソリューションシミュレーション処理部104(第1のシミュレーション処理部)と、保全業務シミュレーション処理部105(第2のシミュレーション処理部)と、保全コスト計算処理部106(保全コスト計算部)とを備える。シミュレーション実行管理部101、通信処理部102、ソリューションシミュレーション処理部104、保全業務シミュレーション処理部105、保全コスト計算処理部106は、CPUが、図示しない外部記憶装置に記憶されているプログラムをメモリにロードして実行することにより、これらの各部の機能が実現される。メモリは、例えば、データの読書き可能なRAM(Random Access Memory)から構成され、CPUにより上記各種プログラムがロードされる。外部記憶装置は、例えば、ROM(Read Only Memory)等の記憶媒体、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の記憶装置から構成され、シミュレーション装置100の処理に必要な各種プログラムを記憶する。
As shown in FIG. 1, the
データ記憶部103は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の記憶装置から構成され、本システムで使用される各種データを記憶する。シミュレーション装置100が有する上記各部が行う具体的な処理については後述する。
The
上記各種プログラムは、通信処理部102を介してネットワークから外部記憶装置にダウンロードされ、メモリ上にロードされて、CPUにより実行されるようにしてもよい。また、CD(Compact Disk)やDVD(Digital Versatile Disk)等の可搬性を有するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に対して情報を読み書きする読書装置を介して、当該記憶媒体からメモリ上に直接ロードされCPUにより実行されるようにしてもよい。さらには、上記各種プログラムを、コンピュータにインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで上記記憶媒体に記録して提供したり、配布してもよい。さらには、上記各種プログラムを、通信ネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供したり、配布してもよい。
The various programs described above may be downloaded from the network to the external storage device via the
ユーザ端末300は、GUI処理部301と、通信処理部302とを有して構成されている。GUI処理部301、通信処理部302は、シミュレーション装置100と同様、CPUが、図示しない外部記憶装置に記憶されているプログラムをメモリにロードして実行することにより、これらの各部の機能が実現される。メモリ、外部記憶装置、通信装置等の各部の説明、上記プログラムの実施態様については、シミュレーション装置100と同様であるため、ここではその説明を省略する。ユーザ端末300が有する上記各部が行う具体的な処理については後述する。
The
シミュレーション装置100において、シミュレーション実行管理部101は、通信処理部102を介して、ユーザ端末300から送信される指示にしたがってシミュレーション実行の管理を行う。より詳細には、シミュレーション実行管理部101は、シミュレーションに必要な各種データが保管されているデータ記憶部103から必要なデータを取得する。そして、シミュレーション実行管理部101は、新たに生成されたデータをデータ記憶部103に記憶し、ソリューションの性能に応じてソシューションの効果をシミュレーションするソリューションシミュレーション処理部104に対して、ソリューション性能と保全需要データを出力する。さらに、シミュレーション実行管理部101は、ソリューションシミュレーション処理部104から出力された推定保全需要を取得し、保全業務の処理をシミュレーションする保全業務シミュレーション処理部105に対して、前記保全需要データと保全業務パラメータを出力する。さらに、シミュレーション実行管理部101は、保全業務シミュレーション処理部105から出力された保全業務パラメータを取得し、当該保全業務パラメータから保全コストを計算する保全コスト計算処理部106に対して、推定保全業務データを出力する。さらに、さらに、シミュレーション実行管理部101は、保全コスト計算処理部106から出力された保全コストを取得する処理の実行を管理する。
In the
次に、シミュレーション装置100の処理について、図2を参照しながら説明する。図2は、第一の実施形態の保全業務シミュレーション処理の流れの概要を示す図である。
Next, processing of the
シミュレーション処理の開始の際には、ユーザ端末300のGUI部301は、図示しないキーボード等の入力装置から入力された保全需要データを読み取り、シミュレーション装置100に送信する(Step1)。保全需要データについては、図3を用いて後述する。
When starting the simulation process, the
シミュレーション実行管理部101は、ユーザ端末300から保全需要データを受信すると、当該保全需要データを、データ記憶部に記憶する(Step2)。
Upon receiving the maintenance demand data from the
図3に、保全需要データ301の例を示す。保全需要データ301は、保全対象となる設備ごとに、所定の期間(例えば、1ヶ月間)における実際の保全実績を時系列に記録したログデータである。
FIG. 3 shows an example of
図3は、設備Aと、設備Bの30日間の保全実績を時系列に記録した例を示している。図中「X」が付された日は、実際に故障が発生した日を示す。図3では、例えば、設備Aは、ある1ヶ月のうち、5日と20日と25日に故障が発生し、設備Bは、同じ月のうち、10日と22日と29日に故障が発生した実績を示している。なお、保全需要データとして記憶される設備の数や、上記所定の期間、日時(例えば、AM/PMの区分や1日のうちの時間帯)といった保全の詳細度については、後述するソリューション性能に合わせて、必要に応じて定められる。 FIG. 3 shows an example in which the maintenance results of equipment A and equipment B for 30 days are recorded in chronological order. The days marked with "X" in the figure indicate the days when the failure actually occurred. In FIG. 3, for example, equipment A has a failure on the 5th, 20th, and 25th of a month, and equipment B has a failure on the 10th, 22nd, and 29th of the same month. It shows what happened. The number of facilities stored as maintenance demand data, the above-mentioned predetermined period, the degree of detail of maintenance such as date and time (for example, AM / PM classification and time of day) are determined by the solution performance described later. In addition, it is determined as necessary.
次に、シミュレーション実行管理部101は、ソリューション性能データを、データ記憶部103から取得する(Step3)。ソリューション性能データは、事前にデータ記憶部103に記憶してある情報であり、保全需要データに記録された保全実績に対してソリューションを適用した場合に、想定される効果を示した数値等の指標により示される情報である。
Next, the simulation
図4に、ソリューション性能データ401の例を示す。ソリューション性能データ401は、顧客が導入したソリューションの標準的な性能を示すデータである。図4は、ソリューションとして、設備の故障やその予兆を検知する故障予兆検知ソリューションの性能データの例である。上記故障や故障の予兆は、設備の保全や保全の予兆の一例である。
FIG. 4 shows an example of
図4に示すように、ソリューション性能データ401は、故障率4001、検知率4002、誤報率4003、最大検知リードタイム4004を含む。
As shown in FIG. 4 ,
故障率4001は、所定の稼働期間に、設備の故障が発生する確率を示す数値であり、この例では10%である。
The
検知率4002は、故障予兆検知ソリューションによって上記設備に発生する故障予兆を検知できる確率を示す数値であり、この例では67%である。
The
誤報率4003は、故障予兆検知ソリューションが検知した故障予兆のうち、誤検知である確率を示す数値であり、この例では33%である。
The
最大検知リードタイム4004は、故障予兆検知ソリューションによる予兆検知後に、最大検知リードタイムで設定した期間内に故障が発生する場合に故障予兆検知成功と判断する指標である。この例では、3日間が設定されており、予兆の検知後3日以内に故障が発生していれば検知成功となる。
The maximum
次に、シミュレーション実行管理部101は、ソリューションシミュレーション処理部104に対して、ソリューションシミュレーション実行指示を行う(Step4)当該実行指示には、前記ソリューション性能データ401が添付される。
Next, the simulation
ソリューションシミュレーション処理部104は、Step2で記憶した前記保全需要データ301をデータ記憶部103から読み出す。また、ソリューションシミュレーション処理部104は、前記実行指示に従って、前記ソリューション性能データ401と、前記保全需要データ301を入力してソリューションシミュレーション処理を行い、シミュレーション結果として推定保全需要データを生成する(Step5)。ソリューションシミュレーション処理については、後述する。
The solution
図5に、推定保全需要データ501の例を示す。推定保全需要データ501は、保全対象となる設備の実際の故障実績から、顧客が導入した故障予兆検知ソリューションの標準的な性能に基づいて、保全対象となる設備の故障やその予兆を推定したデータである。図5は、図3の保全需要データ301に対して、図4のソリューション性能データ401により示されたソリューション性能に基づいて生成された推定保全需要データを示した図である。
FIG. 5 shows an example of estimated
以下、図5、図4、図3のデータに従ってStep5の処理を説明する。
保全需要データ301により示されるデータの期間における実際の故障は、設備Aでは、5日、20日、25日、設備Bでは、10日、22日、29日である。したがって、保全対象となるこれらの設備については、所定の期間に故障が6回あったことになる。また、ソリューション性能データ401に記憶されている検知率4002は67%である。したがって、ソリューションシミュレーション処理部104は、6×0.67≒4回の故障について予兆検知成功したと推定する。図5の例では、上記6回の故障のうち、設備Aについては、20日、25日、設備Bについては、10日、29日の計4回の故障を予兆検知成功したと推定する(SA1、SA2、SB1、SB2)。その結果、ソリューションシミュレーション処理部104は、残りの設備Aにおける5日の故障と、設備Bにおける22日の故障は、予兆検知が失敗し、そのまま故障発生したと推定する(FA、FB)。予兆検知が成功したと推定する設備と日、および予兆検知が失敗したと推定する設備と日は、上記検知率にしたがってランダムに選択される。
The processing of Step 5 will be described below according to the data in FIGS. 5, 4, and 3. FIG.
Actual failures during the period of data indicated by
また、ソリューション性能データ401に記憶されている誤報率4003は33%であることから、ソリューションシミュレーション処理部104は、誤報回数を、予兆検知成功したと推定した4回×0.33/(1-0.33)≒2回であると推定する。図5では、ソリューションシミュレーション処理部104は、設備Aについては、7日、設備Bについては、15日に誤報が発生したものと推定した(IA、IB)。誤報が発生したと推定する設備と日は、上記誤報率にしたがってランダムに選択される。
In addition, since the
さらに、ソリューション性能データ401に記憶されている最大検知リードタイム4004は3日である。したがって、ソリューションシミュレーション処理部104は、予兆検知として、成功したケースと誤報のケースのそれぞれについて、事前に予兆検知された日数を3日以内の長さで設定する。図5では、設備Aの7日の誤報については1日、20日の予兆検知については3日、25日の予兆検知については2日、それぞれリードタイムを推定した。また、設備Bの10日の予兆検知については3日、15日の誤報については2日、29日の予兆検知については2日、それぞれリードタイムを推定した。リードタイムの長さについては、最大日数である3日以内の範囲で、ランダムに設定される。
Furthermore, the maximum
このように、ソリューションシミュレーション処理部104は、図3に示した保全需要データ301に対して、図4に示したソリューション性能データ401を適用し、図5に示した推定保全需要データ501を生成する。
Thus, the solution
次に、シミュレーション実行管理部101は、保全業務シミュレーション処理部105に対して、推定保全業務シミュレーション実行指示を行う(Step6)。
Next, the simulation
保全業務シミュレーション処理部105は、前記推定保全業務シミュレーション実行指示に従って、前記推定保全需要データ501と、前記保全業務パラメータを入力して、保全業務シミュレーション処理を実行し、推定保全業務データを出力する(Step7)。
The maintenance work
図6に、保全業務パラメータ601の例を示す。保全業務パラメータ601は、保全対象となる設備の保全にかかるコスト(作業的コストや人的コスト)に関する情報を定めたデータである。図6に示すように、保全業務パラメータ601は、保全センター位置6001、保全作業員数6002、保全作業員休日6003、標準保全準備時間6004、標準保全作業時間6005、作業員移動コスト6006、故障修理コスト6007、予防保全コスト6008、誤報対応コスト6009を含む。
FIG. 6 shows an example of
保全センター位置6001は、保全作業の拠点であるセンターの位置を示すデータであり、例えば、緯度、経度等の座標により位置が指定された情報である。
The
保全作業員数6002は、保全センターに配備されている保全作業員の人数であり、この例では2名である。
The number of
保全作業員休日6003は、保全作業員の休日の情報を示し、この例では週休2日である。
The
標準保全準備時間6004は、保全需要確定後に作業員が割り当てられるまでの標準的な必要時間を示し、この例では1日である。
The standard
標準保全作業時間6005は、保全作業にかかる標準的な作業時間を示し、この例では4時間である。
A standard
作業員移動コスト6006は、作業員の移動時にかかるコストであり、この例では1000円/kmである。
The
故障修理コスト6007は、設備が故障した際にその修理にかかるコストであり、この例では100000円である。
The
予防保全コスト6008は、設備の予防保全の際にかかるコストであり、この例では20000円である。
The
誤報対応コスト6009は、誤報対応の際にかかるコストであり、この例では10000円である。
The false
図7に、推定保全業務データ701の例を示す。推定保全業務データ701は、設備の推定保全需要に対して、保全にかかるコストを考慮して、当該設備の保全業務の需要を推定したデータである。推定保全業務データ701は、図5の推定保全需要データに対して、図6の保全業務パラメータ601に基づいて生成される。
FIG. 7 shows an example of estimated
以下、図7、図6、図5のデータに従ってStep7の処理を説明する。
保全業務パラメータ601に示したように、設備の保全業務を行う保全作業員数は2名である。したがって、保全業務シミュレーション処理部105は、推定保全業務データ701として、一人目の作業員1の保全業務を設定するための業務データ7001と、二人目の作業員2の保全業務を設定するための業務データ7002を生成する。
The processing of Step 7 will be described below according to the data in FIGS. 7, 6, and 5. FIG.
As shown in the
また、保全業務パラメータ601では、作業員の休日は週休2日である。したがって、保全業務シミュレーション処理部105は、作業員1の休日として、1日、2日、8日、9日、15日、16日、22日、23日、29日、30日(H11~H20の計10日間)、作業員2の休日として、3日、4日、10日、11日、17日、18日、24日、25日(H21~H28の計8日間)を設定する。
Also, in the
そして、保全業務シミュレーション処理部105は、故障、故障予兆、誤報に対してはそれぞれ以下のように保全業務を設定する。
例えば、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Aについて、5日に検知した故障を作業員1が担当するように設定し、5日に準備、6日に修理作業を行うと設定する。また、作業員1の担当日程および設備が設定されたため、続いて、設備Aについての7日の誤報A(図5のIA)は、作業員2が担当し、7日に準備、7日に誤報対応を行うと設定する。
Then, the maintenance work
For example, the maintenance work
一方、設備Bについては、図5に示したように、8日から検知された故障予兆は10日に発生する故障の予兆を表している。また、作業員2は、上記のとおり、8日はすでに設備Aの誤報対応中であり、また10日、11日が休日(H23、H24)である。このため、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Bについては作業員1が担当するように設定する。また、図7に示したように、保全業務シミュレーション処理部105は、作業員1については、8日、9日を休日(H13、H14)として設定しているため、翌日である10日を準備、その翌日を修理として設定する。この場合、作業員1は、10日に準備PA2に入ったが、10日に故障が発生してしまったため、11日に修理対応することになる。
On the other hand, as for the facility B, as shown in FIG. 5, the failure sign detected from the 8th represents the sign of the failure occurring on the 10th. As described above, the worker 2 is already dealing with the false alarm of the equipment A on the 8th, and the 10th and 11th are holidays (H23, H24). Therefore, the maintenance work
また、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Bの14日の誤報については、作業員2が担当し、14日に準備、15日に誤報対応を実施すると設定する。さらに、設備Aの18日から検知された故障予兆は19日に発生する故障の予兆である。保全業務シミュレーション処理部105は、当該予兆については作業員1が担当し、18日に準備、19日に予防保全作業を実施するスケジュールを設定する。
In addition, the maintenance work
また、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Bの22日の故障については、作業員2が担当し、22日に準備、23日に修理作業を実施するスケジュールを設定する。
In addition, the maintenance work
また、設備Aの24日から検知された故障予兆は25日に発生する故障の予兆である。保全業務シミュレーション処理部105は、当該予兆については作業員1が担当し、24日に準備、25日に予防保全作業を実施するスケジュールを設定する。
Further, the failure sign detected from the 24th of the equipment A is a sign of the failure that will occur on the 25th. The maintenance work
さらに、設備Bの28日から検知された故障予兆は29日に発生する故障の予兆である。保全業務シミュレーション処理部105は、当該予兆については作業員2が担当し、28日に準備、29日に予防保全作業を実施するスケジュールを設定する。
Furthermore, the failure sign detected from the 28th of the facility B is a sign of a failure that will occur on the 29th. The maintenance work
このように、各故障、故障予兆、誤報に対して、各設備についての作業員の対応が、推定保全業務データ701として生成される。
In this way, the response of the worker for each piece of equipment to each failure, failure sign, and false alarm is generated as estimated
ここで、ソリューションシミュレーションによって生成された推定保全需要(図5)によれば、故障予兆は標準保全準備時間の1日以上前から検知されているため、予防保全は成功すると判断される。例えば、図7に示した作業員1が行う予防保全については、保全業務シミュレーション処理部105は、19日に予防保全作業が行われる1日前である18日に、その準備をスケジュールしている。そのため、保全業務シミュレーション処理部105は、当該準備に基づいて、19日の予防保全は成功すると判断する。作業員1が行う25日の予防保全、作業員2が行う29日の予防保全についても同様に考えることができる。
Here, according to the estimated maintenance demand generated by the solution simulation (FIG. 5), failure signs are detected one day or more before the standard maintenance preparation time, so preventive maintenance is judged to be successful. For example, for the preventive maintenance performed by the worker 1 shown in FIG. 7, the maintenance work
しかし、保全業務シミュレーションでは、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Bの10日の故障(図3)については、図5に示したように、検知リードタイム3日で予兆検知したが、実際には、検知(図5の8日)から保全作業実施(図7の11日)までの保全リードタイムに4日を要するため予防保全失敗と判断する。この場合は、シミュレーションにより故障の予兆を検知したものの、作業員が手配される日程が間に合わないため、実際に修理を行う日程は、図3の10日の故障日(図5の10日の検知日)よりも遅い11日となり、予防保全ができないと推定されることを意味している。
However, in the maintenance work simulation, the maintenance work
また、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Aの20日の故障(図3)については、検知リードタイム3日で予兆検知したが、検知日(図5の20日)よりも前の日程である図7の18日、19日の期間(保全リードタイム2日)に予防保全が行われるため、予防保全成功と判断する。
In addition, the maintenance work
さらに、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Aの25日の故障(図3)については、検知リードタイム2日で予兆検知したが、保全リードタイム2日のため予防保全成功、設備Bの29日の呼称は、検知リードタイム2日で予兆検知したが、検知日(図5の25日)よりも前の日程である図7の24日、25日の期間(保全リードタイム2日)に予防保全が行われるため、予防保全成功と判断する。
Furthermore, the maintenance work
このように、本実施の形態における保全業務シミュレーションを実行し、故障予兆毎に保全リードタイムを算出して予防保全の成否を判定することで、精度良くソリューションの効果を評価することができる。 In this manner, by executing the maintenance work simulation in the present embodiment, calculating the maintenance lead time for each failure symptom, and determining the success or failure of preventive maintenance, it is possible to accurately evaluate the effect of the solution.
次に、シミュレーション実行管理部101は、保全業務シミュレーション処理部105に対して、Step2で保存した保全需要データ301に対する保全業務シミュレーション実行指示を行う(Step8)。
Next, the simulation
保全業務シミュレーション処理部105は、前記保全業務シミュレーション実行指示に従って、前記保全需要データ301と、前記保全業務パラメータを入力して、保全業務シミュレーション処理を実行し、保全業務データを出力する(Step9)。保全業務データはソリューションを適用しない場合の業務データに相当する。
The maintenance work
図8に、保全業務データ801の例を示す。保全業務データ801は、設備の保全需要の実績に対して、保全にかかるコストを考慮して当該設備の保全業務の需要を算出したデータである。保全業務データ801は、図3の保全需要データ301に対して、図6の保全業務パラメータ601に基づいて生成される。以下、図8、図6、図3のデータに従ってStep9の処理を説明する。
FIG. 8 shows an example of
保全業務パラメータ601に示したように、設備の保全業務を行う保全作業員数は2名である。したがって、保全業務シミュレーション処理部105は、保全業務データ801として、一人目の作業員1の保全業務を設定するための業務データ8001と、二人目の作業員2の保全業務を設定するための業務データ8002を生成する。
As shown in the
作業員の休日は週休2日であるため、図7の場合と同様に、作業員1および作業員2の休日が設定されている。
そして、故障に対してはそれぞれ以下のように保全業務が設定される。
Since workers have two days off per week, holidays for worker 1 and worker 2 are set as in the case of FIG.
Maintenance work is set for each failure as follows.
例えば、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Aの5日の故障については、作業員1が担当し、5日に準備、6日に修理作業を実施するように設定する。
For example, the maintenance work
また、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Bの10日の故障については、作業員1が担当し、10日に準備、11日に修理作業を実施するように設定する。
Further, the maintenance work
さらに、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Aの20日の故障については、作業員1が担当し、20日に準備、21日に修理作業を実施するように設定する。
Further, the maintenance work
また、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Bの22日の故障については、作業員2が担当し、22日に準備、23日に修理作業を実施するように設定する。
In addition, the maintenance work
さらに、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Aの25日の故障については、作業員1が担当し、25日に準備、26日に修理作業を実施するように設定する。
Furthermore, the maintenance work
また、保全業務シミュレーション処理部105は、設備Bの29日の故障については、作業員2が担当し、29日に準備、30日に修理作業を実施するように設定する。
In addition, the maintenance work
このように、過去に実際に生じた各故障に対して、保全業務を行った作業員の対応が、保全業務データとして生成される。 In this way, the response of the worker who performed the maintenance work for each failure that actually occurred in the past is generated as maintenance work data.
次に、シミュレーション実行管理部101は、保全コスト計算処理部106に対して、保全コスト計算指示を行う(Step10)。
Next, the simulation
保全コスト計算処理部106は、保全コスト計算指示に従って、前記推定保全業務データ(図7)と、前記保全業務データ(図8)と、前記保全業務パラメータ(図6)を入力して、前記推定保全業務データに対するソリューション適用後保全コストと、前記保全業務データに対するソリューション適用前保全コストを計算し、両者の差分を計算する(Step11)。
The maintenance cost
以下、図6の保全業務パラメータ601、図7の推定保全業務データ701、図8の保全業務データ801を例に、保全コスト計算処理部106がStep11で行う保全コストの計算と、保全コスト差分の計算処理を説明する。
6, the estimated
推定保全業務データ701では、故障修理が3回、予防保全が3回、誤報対応が2回行われている。したがって、保全コスト計算処理部106は、保全業務パラメータ601を参照し、修理コストとして、100000円×3回=300000円、予防保全コストとして、20000円×3回=60000円、誤報対応コストとして、10000円×2=20000円を、それぞれ算出し、最終的に、各コストを合計した380000円を、保全業務に必要な総コストとして算出する。
In the estimated
一方、保全業務データ801では、故障修理実施が6回行われている。したがって、保全コスト計算処理部106は、保全業務パラメータ601を参照し、修理コストとして、100000円×6回=600000円を、保全業務に必要な総コストとして算出する。
On the other hand, in the
したがって、保全コスト計算処理部106は、ソリューション適用前保全コストとして600000円、ソリューション適用後保全コストとして380000円を算出し、両者の差分として、600000円-380000円=220000円を算出する。このように、ソリューションの導入の結果、シミュレーション期間の30日の間に220000円のコスト削減効果を想定することができる。
Therefore, the maintenance cost
このように、本実施例によれば、ソリューションを適用した保全業務のシミュレーションを精度よく実現することができ、また、ソリューションの効果を精度よく反映した推定保全業務のシミュレーションログを得ることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to precisely simulate a maintenance work to which a solution is applied, and to obtain a simulation log of an estimated maintenance work that accurately reflects the effect of the solution.
なお、本実施例の保全コスト計算では、故障修理、予防保全、誤報対応毎に一律の作業コストを設定して保全コストを計算したが、保全センターの数や、保全作業員の数、保全センターから保全現場までの距離に応じたコストに加えても良い。具体的には、保全対象の設備情報をデータ記憶部103に記録しておき、対象作業員の移動コスト6006を、距離に乗じて計算することが可能である。
In the maintenance cost calculation of this embodiment, the maintenance cost was calculated by setting a uniform work cost for each of failure repair, preventive maintenance, and false alarm response. to the maintenance site. Specifically, it is possible to record the equipment information to be maintained in the
図9に、設備情報の例を示す。図9は、設備Aと設備Bについての設備情報の例である。図9に示すように、設備情報には、設備の識別コードである設備ID9001と、設備の機種を示す設備型番9002、設備の設置場所を示す設備位置9003と、設備の稼働開始した日時示す稼働開始日時9004と、設備の最後に保全作業を実施した日時を示す最終保守日時9005とが含まれる。
FIG. 9 shows an example of equipment information. FIG. 9 is an example of equipment information about equipment A and equipment B. In FIG. As shown in FIG. 9, the facility information includes a
保全センターと設備の距離は、前記保全業務パラメータの保全センター位置6001と、前記設備情報の設備位置9003から算出することができる。簡易的には直線距離を用いても良いし、GIS(地図情報システム)などを使って2点間のルートや距離を算出しても良い。
The distance between the maintenance center and the equipment can be calculated from the
また、設備の故障内容の違いや、部品交換や洗浄といった保全内容による保全コストの違いや、休日や深夜など保全実施する時間による保全コストの違いを反映しても良い。 In addition, differences in maintenance costs due to differences in equipment failure details, maintenance details such as parts replacement and cleaning, and differences in maintenance costs due to hours of maintenance such as holidays and late nights may be reflected.
次に、シミュレーション実行管理部は、前記保全コストと前記保全コスト差分をGUI処理部に送信する(Step12)。 Next, the simulation execution management section transmits the maintenance cost and the maintenance cost difference to the GUI processing section (Step 12).
次に、GUI処理部は、前記保全コストと前記保全コスト差分を表示し、ユーザに対してソリューションの導入効果を示す(Step13)。 Next, the GUI processing unit displays the maintenance cost and the maintenance cost difference to show the user the effect of introducing the solution (Step 13).
以上述べたように、本実施例の保全業務シミュレーションシステムは、保全需要データに対してソリューションを適用した場合の保全コストを算出し、ソリューションを手機能しない場合の保全コストとの差分をユーザ端末に表示することでソリューションの効果を定量的に把握することができる。 As described above, the maintenance work simulation system of this embodiment calculates the maintenance cost when the solution is applied to the maintenance demand data, and the difference between the maintenance cost when the solution does not function is sent to the user terminal. By displaying it, the effect of the solution can be grasped quantitatively.
さらに、以上の説明では、ソリューションとして故障予兆検知ソリューションを例にとり説明したが、他のソリューションへ応用することができる。たとえば、設備の余寿命を診断するソリューションや、設備をモニタリングして所定の状態になったら保全を行う状態ベース保全ソリューションなど、特に故障を予防する効果のあるソリューションに適用可能である。 Furthermore, in the above description, the failure sign detection solution was taken as an example of the solution, but it can be applied to other solutions. For example, it can be applied to solutions that are particularly effective in preventing failures, such as a solution that diagnoses the remaining life of equipment and a condition-based maintenance solution that monitors equipment and performs maintenance when it reaches a predetermined state.
また、最初の入力データとして、実際の保全需要を入力とする例を説明したが、仮想的に構成したデータであっても良い。たとえば、ある運転計画が設定された設備に対して所定の故障率でランダムに故障を発生させたデータ入力しても良い。 Moreover, although the example in which the actual maintenance demand is input as the first input data has been described, virtual data may also be used. For example, it is possible to input data in which failures are randomly generated at a predetermined failure rate in equipment for which a certain operation plan is set.
その場合、入力データとしては、設備情報として、各設備の運転計画と故障率を定義した情報を入力し、仮想保全需要データを生成する処理が追加され、保全需要データの代わりに仮想保全需要データを用いてStep2以降の処理が実施されることになる。 In that case, as input data, information defining the operation plan and failure rate of each facility is entered as equipment information, and processing to generate virtual maintenance demand data is added, and instead of maintenance demand data, virtual maintenance demand data is used to perform the processing from Step 2 onward.
さらに、この場合、以上の説明では、保全業務のシミュレーションを行うシステムを例にとり説明したが、将来予想される保全需要に対する保全業務の計画を立案するシステムであっても良い。 Furthermore, in this case, in the above description, a system for simulating maintenance work was taken as an example, but the system may also be a system for planning maintenance work in response to expected maintenance demand in the future.
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えばハードウェアで実現してもよい。また、上記の構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、またはICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。 In addition, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications. For example, the above-described embodiments are detailed descriptions for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations. Moreover, it is possible to add, delete, or replace a part of the configuration of the embodiment with another configuration. Further, part or all of the above configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be implemented by hardware, for example. Also, the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function. Information such as programs, tables, and files that implement each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
100…シミュレーション装置、101…シミュレーション実行管理部、102…通信処理部、103…データ記憶部、104…ソリューションシミュレーション処理部、105…保全業務シミュレーション処理部、106…保全コスト計算処理部、200…ネットワーク、300…ユーザ端末装置、301…GUI部、302…通信処理部。
DESCRIPTION OF
Claims (2)
前記推定保全需要データと、少なくとも前記設備の故障対応、前記設備の予防保全、前記誤報の対応にかかるコストに関する保全パラメータであって前記設備の保全を行う作業員の休日を含む前記保全パラメータとに基づいて、前記故障予兆ごとに、前記故障予兆の検知から保全作業実施までの保全リードタイムが前記最大リードタイムを満たすか否かを判定することで前記設備の予防保全の成否を判定した推定保全業務データと、前記保全需要データと、前記保全パラメータとに基づいて、過去に実際に生じた各故障に対して、保全業務を行った作業員の対応を記憶した保全業務データとを生成し、前記ソリューションによる前記設備の予防保全が成功したと判定することで前記ソリューションを評価する第2のシミュレーション処理部と、
前記保全パラメータに基づいて、前記評価した前記推定保全業務データに対する前記ソリューション適用後の保全コストと、前記保全業務データに対する前記ソリューション適用前の保全コストとを計算し、両者の差分を計算する保全コスト計算部と、
を備えることを特徴とするシミュレーション装置。 Maintenance demand data that records the maintenance results of equipment to be maintained and solution performance data that indicates the performance of a solution applied to the equipment , and the probability that the solution can detect a sign of failure occurring in the equipment. the solution performance data, including the detection rate indicated by the solution, the false alarm rate indicating the probability of false detection among the failure signs detected by the solution, and the maximum lead time, which is the period used as an index for determining that the detection of the failure signs is successful. a first simulation processing unit that generates estimated maintenance demand data that estimates success or failure of detection of the failure sign and false alarm of the failure sign based on;
said estimated maintenance demand data; and said maintenance parameters relating to at least the cost of handling failures of said equipment, preventive maintenance of said equipment, and dealing with said false alarms, said maintenance parameters including holidays of workers who perform maintenance of said equipment Presumed maintenance that determines the success or failure of preventive maintenance of the equipment by determining whether the maintenance lead time from the detection of the failure sign to the implementation of maintenance work satisfies the maximum lead time for each failure sign based on generating maintenance work data storing responses of workers who performed maintenance work to respective failures that actually occurred in the past, based on the work data, the maintenance demand data, and the maintenance parameters ; a second simulation processing unit that evaluates the solution by determining that preventive maintenance of the facility by the solution is successful ;
A maintenance cost for calculating a maintenance cost after application of the solution to the estimated maintenance work data and a maintenance cost before applying the solution to the estimated maintenance work data, based on the maintenance parameters, and calculating a difference between the two. a calculation unit;
A simulation device comprising:
第2のシミュレーション処理部が、前記推定保全需要データと、少なくとも前記設備の故障対応、前記設備の予防保全、前記誤報の対応にかかるコストに関する保全パラメータであって前記設備の保全を行う作業員の休日を含む前記保全パラメータとに基づいて、前記故障予兆ごとに、前記故障予兆の検知から保全作業実施までの保全リードタイムが前記最大リードタイムを満たすか否かを判定することで前記設備の予防保全の成否を判定した推定保全業務データと、前記保全需要データと、前記保全パラメータとに基づいて、過去に実際に生じた各故障に対して、保全業務を行った作業員の対応を記憶した保全業務データとを生成し、前記ソリューションによる前記設備の予防保全が成功したと判定することで前記ソリューションを評価し、
保全コスト計算部が、前記保全パラメータに基づいて、前記評価した前記推定保全業務データに対する前記ソリューション適用後の保全コストと、前記保全業務データに対する前記ソリューション適用前の保全コストとを計算し、両者の差分を計算する、
ことを特徴とするシミュレーション方法。 A first simulation processing unit provides maintenance demand data that records the maintenance results of equipment to be maintained and solution performance data that indicates the performance of a solution applied to the equipment, and the solution is generated in the equipment by the solution. False alarm rate indicating the probability that the failure sign detected by the solution is a false detection, and the maximum lead, which is the period in which the detection of the failure sign is judged to be successful. generating estimated maintenance demand data estimating successful or unsuccessful detection of the failure sign and false alarm of the failure sign , based on the solution performance data including time ;
A second simulation processing unit is provided with the estimated maintenance demand data and at least maintenance parameters related to the cost of handling failures of the equipment, preventive maintenance of the equipment, and dealing with false alarms, and the number of workers performing maintenance of the equipment. Preventing the equipment by determining whether the maintenance lead time from detection of the failure sign to execution of maintenance work satisfies the maximum lead time for each failure sign , based on the maintenance parameters including holidays. Based on the estimated maintenance work data for judging the success or failure of maintenance , the maintenance demand data, and the maintenance parameters , the response of the worker who performed the maintenance work for each failure that actually occurred in the past is stored. generating maintenance operations data and evaluating the solution by determining that preventive maintenance of the equipment by the solution was successful ;
A maintenance cost calculation unit calculates, based on the maintenance parameters, a maintenance cost after applying the solution to the estimated maintenance work data evaluated and a maintenance cost before applying the solution to the maintenance work data. calculate the difference,
A simulation method characterized by:
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WO2023210019A1 (en) * | 2022-04-29 | 2023-11-02 | 三菱電機株式会社 | Maintenance cost estimation device and maintenance cost estimation method |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009124677A (en) | 2007-11-15 | 2009-06-04 | Toshiba Corp | Maintenance planning system, and maintenance planning method |
JP2012504810A (en) | 2008-10-03 | 2012-02-23 | ビ−エイイ− システムズ パブリック リミテッド カンパニ− | Support for updating models for diagnosing faults in systems |
US20160034856A1 (en) | 2014-07-31 | 2016-02-04 | Doosan Heavy Industries & Construction Co., Ltd. | Wind power plant management system and method thereof |
WO2016163154A1 (en) | 2015-04-07 | 2016-10-13 | 株式会社テイエルブイ | Maintenance support system and maintenance support method |
US20170236065A1 (en) | 2014-08-20 | 2017-08-17 | Cassantec Ag | Malfunction prediction for components and units of technical entities |
-
2018
- 2018-10-12 JP JP2018193457A patent/JP7218140B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009124677A (en) | 2007-11-15 | 2009-06-04 | Toshiba Corp | Maintenance planning system, and maintenance planning method |
JP2012504810A (en) | 2008-10-03 | 2012-02-23 | ビ−エイイ− システムズ パブリック リミテッド カンパニ− | Support for updating models for diagnosing faults in systems |
US20160034856A1 (en) | 2014-07-31 | 2016-02-04 | Doosan Heavy Industries & Construction Co., Ltd. | Wind power plant management system and method thereof |
US20170236065A1 (en) | 2014-08-20 | 2017-08-17 | Cassantec Ag | Malfunction prediction for components and units of technical entities |
WO2016163154A1 (en) | 2015-04-07 | 2016-10-13 | 株式会社テイエルブイ | Maintenance support system and maintenance support method |
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