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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023101205
(43)【公開日】2023-07-20
(54)【発明の名称】保全改善支援装置および保全改善支援方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/06 20230101AFI20230712BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20230712BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/06
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022001681
(22)【出願日】2022-01-07
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110001807
【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所
(72)【発明者】
【氏名】河野 敏明
(72)【発明者】
【氏名】渡部 潤也
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049AA10
5L049CC15
(57)【要約】 （修正有）
【課題】保全業務のシミュレーションを適切に行う保全改善支援装置及び保全改善支援方法を提供する。
【解決手段】保全改善支援装置１００において、シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務の実行記録である保全業務ログデータベース１３０に基づいて、保全業務のシミュレーションを行うための設定情報３００を生成する。シミュレーション部１１３は、アセットエージェントおよび作業員エージェントを用いてシミュレーションを実行する。作業担当欠損対応処理部１１４、エージェント合体処理部１１５及び過大作業解消処理部１１６は、業務知識データベース１４０にある規定に反するアセットエージェント又は作業員エージェントの状態を検出して設定情報３００を修正する。
【選択図】図１
【解決手段】保全改善支援装置１００において、シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務の実行記録である保全業務ログデータベース１３０に基づいて、保全業務のシミュレーションを行うための設定情報３００を生成する。シミュレーション部１１３は、アセットエージェントおよび作業員エージェントを用いてシミュレーションを実行する。作業担当欠損対応処理部１１４、エージェント合体処理部１１５及び過大作業解消処理部１１６は、業務知識データベース１４０にある規定に反するアセットエージェント又は作業員エージェントの状態を検出して設定情報３００を修正する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
保全業務における保全対象であるアセット、前記保全業務を担当する作業員、および当該作業員が当該アセットに対して行う前記保全業務であるタスクを含み、前記保全業務の実行記録である保全業務ログデータベースに基づいて、前記保全業務のシミュレーションを行うための設定情報を生成するシミュレーション設定生成部と、
前記アセットを示すエージェントであるアセットエージェント、および前記作業員を示すエージェンである作業員エージェントを用いて前記保全業務のシミュレーションを実行するシミュレーション部と、
前記保全業務を実行するときの規定を含む業務知識データベースにある前記規定に反する前記アセットエージェントまたは前記作業員エージェントの状態を検出して前記設定情報を修正する再現性向上処理部とを備える
保全改善支援装置。
前記アセットを示すエージェントであるアセットエージェント、および前記作業員を示すエージェンである作業員エージェントを用いて前記保全業務のシミュレーションを実行するシミュレーション部と、
前記保全業務を実行するときの規定を含む業務知識データベースにある前記規定に反する前記アセットエージェントまたは前記作業員エージェントの状態を検出して前記設定情報を修正する再現性向上処理部とを備える
保全改善支援装置。
【請求項2】
前記シミュレーション設定生成部は、
前記保全業務ログデータベースから、前記アセットと、当該アセットに発生する故障のパターンと、当該故障に対応する前記作業員が行う前記タスクとが関連付けられた設定情報であるタスク設定情報を生成し、
前記保全業務ログデータベースから、前記作業員と、当該作業員が行う前記タスクの対象である前記アセットと、当該タスクとが関連付けられた設定情報である作業担当設定情報を生成する
請求項１に記載の保全改善支援装置。
前記保全業務ログデータベースから、前記アセットと、当該アセットに発生する故障のパターンと、当該故障に対応する前記作業員が行う前記タスクとが関連付けられた設定情報であるタスク設定情報を生成し、
前記保全業務ログデータベースから、前記作業員と、当該作業員が行う前記タスクの対象である前記アセットと、当該タスクとが関連付けられた設定情報である作業担当設定情報を生成する
請求項１に記載の保全改善支援装置。
【請求項3】
前記シミュレーション部は、
前記タスク設定情報に含まれる故障のパターンに従って、前記アセットエージェントに当該故障が発生し、
当該故障に対応するタスクについて、前記作業担当設定情報に含まれ、当該アセットエージェントに対応するアセットおよび当該タスクに関連付けられた作業員に対応する作業員エージェントへの割り当てが決定し、
当該作業員エージェントが、当該アセットエージェントに対して当該タスクを行うシミュレーションを実行する
請求項２に記載の保全改善支援装置。
前記タスク設定情報に含まれる故障のパターンに従って、前記アセットエージェントに当該故障が発生し、
当該故障に対応するタスクについて、前記作業担当設定情報に含まれ、当該アセットエージェントに対応するアセットおよび当該タスクに関連付けられた作業員に対応する作業員エージェントへの割り当てが決定し、
当該作業員エージェントが、当該アセットエージェントに対して当該タスクを行うシミュレーションを実行する
請求項２に記載の保全改善支援装置。
【請求項4】
前記保全業務ログデータベースは、
前記アセットの設置場所、前記アセットの機種、および、前記タスクの種別のうち何れか少なくとも１つを含み、
前記シミュレーション設定生成部は、
前記アセットの設置場所が同一または近い、前記アセットの機種が同一または近い、前記タスクの種別が同一または近い前記作業担当設定情報を併合して、前記作業担当設定情報の件数を削減する
請求項２に記載の保全改善支援装置。
前記アセットの設置場所、前記アセットの機種、および、前記タスクの種別のうち何れか少なくとも１つを含み、
前記シミュレーション設定生成部は、
前記アセットの設置場所が同一または近い、前記アセットの機種が同一または近い、前記タスクの種別が同一または近い前記作業担当設定情報を併合して、前記作業担当設定情報の件数を削減する
請求項２に記載の保全改善支援装置。
【請求項5】
前記再現性向上処理部は、
シミュレーション実行中の前記エージェントの活動量が、所定値より小さい場合は当該エージェントを削除するエージェント合体処理部を備える
請求項１に記載の保全改善支援装置。
シミュレーション実行中の前記エージェントの活動量が、所定値より小さい場合は当該エージェントを削除するエージェント合体処理部を備える
請求項１に記載の保全改善支援装置。
【請求項6】
前記再現性向上処理部は、
シミュレーション実行中の前記エージェントの活動量が、前記業務知識データベースにある規定に反して規定の値より小さい場合には、前記活動量が当該規定より小さい他のエージェントと合体するエージェント合体処理部を備える
請求項１に記載の保全改善支援装置。
シミュレーション実行中の前記エージェントの活動量が、前記業務知識データベースにある規定に反して規定の値より小さい場合には、前記活動量が当該規定より小さい他のエージェントと合体するエージェント合体処理部を備える
請求項１に記載の保全改善支援装置。
【請求項7】
前記再現性向上処理部は、
シミュレーション実行中の前記作業員エージェントの活動量が、前記業務知識データベースにある規定に反して規定の値より大きい場合には、前記作業担当設定情報に含まれる当該作業員エージェントに対応する作業員が行うタスクとその対象であるアセットとを、当該作業員とは異なり、当該規定より活動量が小さい作業員の作業担当設定情報に追加する過大作業解消処理部を備える
請求項３に記載の保全改善支援装置。
シミュレーション実行中の前記作業員エージェントの活動量が、前記業務知識データベースにある規定に反して規定の値より大きい場合には、前記作業担当設定情報に含まれる当該作業員エージェントに対応する作業員が行うタスクとその対象であるアセットとを、当該作業員とは異なり、当該規定より活動量が小さい作業員の作業担当設定情報に追加する過大作業解消処理部を備える
請求項３に記載の保全改善支援装置。
【請求項8】
前記再現性向上処理部は、
シミュレーション実行中の前記アセットエージェントに対する前記タスク設定情報にある故障が発生してから対応するタスクが行われない期間が、前記業務知識データベースの規定より大きい場合には、当該タスクを行う前記作業員を示すエージェントを探索し、当該作業員を示すエージェントに対応する作業員の作業担当設定情報に、当該タスクと当該アセットエージェントに対応するアセットとを追加する作業欠損対応処理部を備える
請求項３に記載の保全改善支援装置。
シミュレーション実行中の前記アセットエージェントに対する前記タスク設定情報にある故障が発生してから対応するタスクが行われない期間が、前記業務知識データベースの規定より大きい場合には、当該タスクを行う前記作業員を示すエージェントを探索し、当該作業員を示すエージェントに対応する作業員の作業担当設定情報に、当該タスクと当該アセットエージェントに対応するアセットとを追加する作業欠損対応処理部を備える
請求項３に記載の保全改善支援装置。
【請求項9】
前記シミュレーション部は、
前記アセットおよび前記作業員の将来の増減計画である計画データベースに基づいて、前記アセットエージェントおよび前記作業員エージェントの増減を行う
請求項３～８の何れか１項に記載の保全改善支援装置。
前記アセットおよび前記作業員の将来の増減計画である計画データベースに基づいて、前記アセットエージェントおよび前記作業員エージェントの増減を行う
請求項３～８の何れか１項に記載の保全改善支援装置。
【請求項10】
前記作業担当設定情報への追加の履歴を表示する評価部を備える
請求項７または８に記載の保全改善支援装置。
請求項７または８に記載の保全改善支援装置。
【請求項11】
保全改善支援装置が、
保全業務における保全対象であるアセット、前記保全業務を担当する作業員、および当該作業員が当該アセットに対して行う前記保全業務であるタスクを含み、前記保全業務の実行記録である保全業務ログデータベースに基づいて、前記保全業務のシミュレーションを行うための設定情報を生成するステップと、
前記アセットを示すエージェントであるアセットエージェント、および前記作業員を示すエージェンである作業員エージェントを用いて前記保全業務のシミュレーションを実行するステップと、
前記保全業務を実行するときの規定を含む業務知識データベースにある前記規定に反する前記アセットエージェントまたは前記作業員エージェントの状態を検出して前記設定情報を修正するステップとを実行する
保全改善支援方法。
保全業務における保全対象であるアセット、前記保全業務を担当する作業員、および当該作業員が当該アセットに対して行う前記保全業務であるタスクを含み、前記保全業務の実行記録である保全業務ログデータベースに基づいて、前記保全業務のシミュレーションを行うための設定情報を生成するステップと、
前記アセットを示すエージェントであるアセットエージェント、および前記作業員を示すエージェンである作業員エージェントを用いて前記保全業務のシミュレーションを実行するステップと、
前記保全業務を実行するときの規定を含む業務知識データベースにある前記規定に反する前記アセットエージェントまたは前記作業員エージェントの状態を検出して前記設定情報を修正するステップとを実行する
保全改善支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、保全業務の改善施策を提示する保全改善支援装置および保全改善支援方法に関する。
【背景技術】
【0002】
インフラ、鉄道、産業機器、医療機器など多くの分野では、設備や機器などのアセットの導入後に修理や定期点検などの保全を継続的に行う。保全を継続することで、アセットは所定の機能や性能を維持することができる。保全においては対象アセットの状態や保全の実行状況を分析し、適切な保全業務設計を立案して実行する必要がある。また、保全業務が実際の事業で計画どおりに実行されるように、保全組織や保全用設備まで含めた設計・計画が必要となる。
【0003】
しかしながら保全事業では、多数・多種のアセットや広域に配置されたアセットに対して、様々な保全作業を実行する必要があるため、適正な保全組織の規模や配置の設計は容易ではない。特に近年はＩｏＴ（Internet of Things）技術の効果や運用を踏まえた、従来とは異なる保全のプロセスを導入する必要がある。これに伴い人員数や必要な技能、器具などの保全の業務リソースが大きく変化するため、保全業務設計の複雑さが増大している。
【0004】
適正な保全業務設計が立案されなかった場合、作業員の不足や不適切な保全実行間隔、あるいはアセット状態の不適切な診断によって必要な作業が実行されず、安全や運用上の問題が発生する可能性がある。あるいは過剰な保全により費用が増大することで事業の収益性が悪化し、結果としてアセットの継続的な利用が不可能となることが考えられる。このため適切な保全業務設計を支援する技術が必要となっている。
【0005】
アセットの運転や保全の業務改善計画の立案と効果の見積りとを支援する技術の例としては、特許文献１，２に記載のものがある。特許文献１には、プラントにおけるアセットの導入計画を立案するために、過去の運転データから将来の運転のコストなどをシミュレーションし、プラント導入計画立案に用いるプラント運転管理支援システムが記載されている。特許文献２には、プラントにおいて、アセットを運転する運転条件と運転員の組み合わせによる運転コストと保全コストを予測し、最適な組み合わせを提示するプラント用生涯コスト管理支援システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開２００５－２５８８１６号公報
【特許文献2】特開２００６－２４４２８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
保全業務設計では、保全組織の具体的な人員数や保全作業の項目と詳細、ＩｏＴの導入内容と規模などを、保全作業が確実に実行されるようにしつつ、収益性も確保できる適正な規模に定める必要がある。しかしながら保全業務では、故障の発生や保全作業時の遅延などに偶然性が高く、また導入したＩｏＴの効果は多数の作業内の兼ね合いで定まるために、実際に適正な業務設計を行うことは難しい。
そこで、現状の保全業務のシミュレーションモデルを構築して事業の再現を可能としたうえで、シミュレーションモデルに将来の事業計画やＩｏＴ導入計画を組み込むことで、適正な事業設計が行われているかを検証することが考えられる。保全業務をシミュレーションするためには、業務の対象となるアセットや業務を担当する作業員、ＩｏＴなどの各種要素を再現する設定を作成する。また、アセットや作業内容、作業員の関係性なども逐次設定する必要があり、設定を作成する工数や難易度が高い。
そこで、現状の保全業務のシミュレーションモデルを構築して事業の再現を可能としたうえで、シミュレーションモデルに将来の事業計画やＩｏＴ導入計画を組み込むことで、適正な事業設計が行われているかを検証することが考えられる。保全業務をシミュレーションするためには、業務の対象となるアセットや業務を担当する作業員、ＩｏＴなどの各種要素を再現する設定を作成する。また、アセットや作業内容、作業員の関係性なども逐次設定する必要があり、設定を作成する工数や難易度が高い。
【0008】
そこで、既存の保全業務（保全作業）のログ（履歴）や設備・人員の台帳からシミュレーション設定を生成する手法が考えられる。しかしながら、保全業務ログには記録の欠損や、記録期間が短いことで記録が残らない保全作業があるため、シミュレーション設定の生成が適正に実行できないことがある。すると、不正確なシミュレーションが実行されるリスクや、個々の保全作業量は小さいが大量のアセットが抽出されて計算量が膨大になるといった問題が生じる。このため、シミュレーション設定の欠損や非効率性を抽出して改善し、設定を適切に行うことが望まれる。
【0009】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、保全業務のシミュレーションを適切に行う保全改善支援装置および保全改善支援方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
上記した課題を解決するため、本発明に係る保全改善支援装置は、保全業務における保全対象であるアセット、前記保全業務を担当する作業員、および当該作業員が当該アセットに対して行う前記保全業務であるタスクを含み、前記保全業務の実行記録である保全業務ログデータベースに基づいて、前記保全業務のシミュレーションを行うための設定情報を生成するシミュレーション設定生成部と、前記アセットを示すエージェントであるアセットエージェント、および前記作業員を示すエージェンである作業員エージェントを用いて前記保全業務のシミュレーションを実行するシミュレーション部と、前記保全業務を実行するときの規定を含む業務知識データベースにある前記規定に反する前記アセットエージェントまたは前記作業員エージェントの状態を検出して前記設定情報を修正する再現性向上処理部とを備える。
【発明の効果】
【0011】
本発明によれば、保全業務のシミュレーションを適切に行う保全改善支援装置および保全改善支援方法を提供することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】本実施形態に係る保全改善支援装置の機能ブロック図である。
【図2】本実施形態に係る保全業務ログデータベースのデータ構成図である。
【図3】本実施形態に係る業務知識データベースのデータ構成図である。
【図4】本実施形態に係る計画データベースのデータ構成図である。
【図5】本実施形態に係るシミュレーション設定生成処理のフローチャートである。
【図6】本実施形態に係るシミュレーション設定画面の画面構成図である。
【図7】本実施形態に係るアセット設定情報のデータ構成図である。
【図8】本実施形態に係るタスク設定情報のデータ構成図である。
【図9】本実施形態に係る作業員設定情報のデータ構成図である。
【図10】本実施形態に係る作業担当設定情報のデータ構成図である。
【図11】本実施形態に係るエージェントデータのデータ構成を示す図である。
【図12】本実施形態に係る作業担当欠損対応処理のフローチャートである。
【図13】本実施形態に係るエージェント合体処理のフローチャートである。
【図14】本実施形態に係る過大作業解消処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0013】
≪保全改善支援装置の概要≫
以下に本発明を実施するための形態（実施形態）における保全改善支援装置について説明する。保全改善支援装置は、保全業務（保全作業）の履歴である保全業務ログデータベースから保全業務のシミュレーション実行に必要な設定情報を生成する。設定情報には、アセット設定情報やタスク設定情報、作業員設定情報、作業担当設定情報がある。次に保全改善支援装置は、設定情報に基づいてエージェント方式のシミュレーション（マルチエージェントシミュレーション）を実行する。
以下に本発明を実施するための形態（実施形態）における保全改善支援装置について説明する。保全改善支援装置は、保全業務（保全作業）の履歴である保全業務ログデータベースから保全業務のシミュレーション実行に必要な設定情報を生成する。設定情報には、アセット設定情報やタスク設定情報、作業員設定情報、作業担当設定情報がある。次に保全改善支援装置は、設定情報に基づいてエージェント方式のシミュレーション（マルチエージェントシミュレーション）を実行する。
【0014】
保全業務ログデータベースには、現実のアセットや作業員に係る全ての情報が含まれているとは限らず、設定情報に欠損や不完全な情報が含まれる。保全改善支援装置は、シミュレーションを実行しながら、アセットの故障期間が長い、作業が集中している作業員がいるなどの保全業務上の規定に反する状態を検出して設定情報を修正する。修正した設定情報を用いることで、保全業務シミュレーションを適切に実行することができる。また、設定情報の修正内容は、作業員の増員や将来に作業員が担当する必要がある保全作業（タスク）を含んでおり、保全業務の計画立案の参考情報とすることができる。
【0015】
≪保全改善支援装置の構成≫
図１は、本実施形態に係る保全改善支援装置１００の機能ブロック図である。保全改善支援装置１００はコンピュータであり、制御部１１０、記憶部１２０、および入出力部１８０を備える。入出力部１８０には、ディスプレイやキーボード、マウスなどのユーザインターフェイス機器が接続される。入出力部１８０が通信デバイスを備え、他の装置とのデータ送受信が可能であってもよい。また入出力部１８０にメディアドライブが接続され、記録媒体を用いたデータのやり取りが可能であってもよい。
図１は、本実施形態に係る保全改善支援装置１００の機能ブロック図である。保全改善支援装置１００はコンピュータであり、制御部１１０、記憶部１２０、および入出力部１８０を備える。入出力部１８０には、ディスプレイやキーボード、マウスなどのユーザインターフェイス機器が接続される。入出力部１８０が通信デバイスを備え、他の装置とのデータ送受信が可能であってもよい。また入出力部１８０にメディアドライブが接続され、記録媒体を用いたデータのやり取りが可能であってもよい。
【0016】
≪保全改善支援装置：記憶部≫
記憶部１２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶機器を含んで構成される。記憶部１２０には、保全業務ログデータベース１３０、業務知識データベース１４０、計画データベース１５０、エージェントデータ１６０、設定情報３００、およびプログラム１２８が記憶される。
記憶部１２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶機器を含んで構成される。記憶部１２０には、保全業務ログデータベース１３０、業務知識データベース１４０、計画データベース１５０、エージェントデータ１６０、設定情報３００、およびプログラム１２８が記憶される。
【0017】
プログラム１２８は、後記する作業担当欠損対応処理（後記する図１２参照）、エージェント合体処理（後記する図１３参照）および過大作業解消処理（後記する図１４参照）の手順の記述を含む。エージェントデータ１６０および設定情報３００については、制御部１１０と合わせて後記する。以下、保全業務ログデータベース１３０、業務知識データベース１４０、および計画データベース１５０を説明する。
【0018】
≪記憶部：保全業務ログデータベース≫
図２は、本実施形態に係る保全業務ログデータベース１３０のデータ構成図である。保全業務ログデータベース１３０は、設備や機器などのアセットに対して行った故障対応や定期点検などの保全業務（保全作業）を記録している。保全業務ログデータベース１３０は、例えば表形式のデータであって、１つの行（レコード）は保全作業（タスク）を示し、識別情報（図２ではＩＤと記載）、作業種別、タスク、アセット、機種、場所、作業員、拠点、開始日時、および終了日時の列（属性）を含む。
図２は、本実施形態に係る保全業務ログデータベース１３０のデータ構成図である。保全業務ログデータベース１３０は、設備や機器などのアセットに対して行った故障対応や定期点検などの保全業務（保全作業）を記録している。保全業務ログデータベース１３０は、例えば表形式のデータであって、１つの行（レコード）は保全作業（タスク）を示し、識別情報（図２ではＩＤと記載）、作業種別、タスク、アセット、機種、場所、作業員、拠点、開始日時、および終了日時の列（属性）を含む。
【0019】
識別情報は個々の保全作業に割り振られた識別番号である。作業種別は保全作業の種別である。タスクは保全作業の名称であり、作業種別の細目となる。アセットは保全作業の対象であるアセットの識別情報であり、機種はアセットの機種、場所はアセットの設置場所である。作業員は保全作業を行った作業員の識別情報であり、拠点は作業員の所属する拠点である。開始日時は保全作業の開始日時であり、終了日時は保全作業の終了日時である。
【0020】
識別番号が「２」である２つのレコードは、「オフィスＡ」を拠点とする「作業員２」および「作業員３」が、「サイトＡ」にあり機種が「ＡＴＭ－Ａ」で識別番号が「ＡＴＭ２」であるアセットに対して「故障対応２」で識別される保全作業（タスク）を、２０２０年１月１日に１８時から２０時にかけて行ったことを示している。
【0021】
≪記憶部：業務知識データベース≫
図３は、本実施形態に係る業務知識データベース１４０のデータ構成図である。業務知識データベース１４０は、保全業務実行上のルールや方針、アセットや作業員の状態を判断するための情報（規定）が保存されている。
保全業務のシミュレーションは、業務知識データベース１４０にある規定を満たすように実行される。逆に言えば、シミュレーション実行中に規定を満たさない状態が生じた場合には、当該状態を解消するような処理（後記する図１２～図１４参照）が開始される。
図３は、本実施形態に係る業務知識データベース１４０のデータ構成図である。業務知識データベース１４０は、保全業務実行上のルールや方針、アセットや作業員の状態を判断するための情報（規定）が保存されている。
保全業務のシミュレーションは、業務知識データベース１４０にある規定を満たすように実行される。逆に言えば、シミュレーション実行中に規定を満たさない状態が生じた場合には、当該状態を解消するような処理（後記する図１２～図１４参照）が開始される。
【0022】
≪記憶部：計画データベース≫
図４は、本実施形態に係る計画データベース１５０のデータ構成図である。計画データベース１５０には、将来のアセットの追加・廃棄計画、作業員の増員・減員の計画、作業員が担当する保全作業の変更計画など、将来の保全事業の変更計画が含まれる。
図４は、本実施形態に係る計画データベース１５０のデータ構成図である。計画データベース１５０には、将来のアセットの追加・廃棄計画、作業員の増員・減員の計画、作業員が担当する保全作業の変更計画など、将来の保全事業の変更計画が含まれる。
【0023】
≪保全改善支援装置：制御部≫
図１に戻って、制御部１１０の説明を続ける。制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んで構成され、シミュレーション設定生成部１１１、エージェント生成部１１２、シミュレーション部１１３、作業担当欠損対応処理部１１４、エージェント合体処理部１１５、および過大作業解消処理部１１６が備わる。以下、順に説明する。
図１に戻って、制御部１１０の説明を続ける。制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んで構成され、シミュレーション設定生成部１１１、エージェント生成部１１２、シミュレーション部１１３、作業担当欠損対応処理部１１４、エージェント合体処理部１１５、および過大作業解消処理部１１６が備わる。以下、順に説明する。
【0024】
なお、本実施形態では保全業務のシミュレーションの方式として、マルチエージェントシミュレーションを採用する。詳しくは、アセットや作業員などの実世界に存在するオブジェクトの動作を個別に模擬するエージェントが生成される。各エージェントは、それぞれの規定の動作を行いつつ、他のエージェントとの関係をもって時間発展することで保全業務の再現を行う。
【0025】
≪保全改善支援装置：制御部：シミュレーション設定生成部≫
シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０を参照して保全業務のシミュレーション実行に必要な設定情報３００（図１参照）を生成する。設定情報３００とは、後記するアセット設定情報３２０（図７参照）、タスク設定情報３３０（図８参照）、作業員設定情報３４０（図９参照）および作業担当設定情報３５０（図１０参照）である。
シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０を参照して保全業務のシミュレーション実行に必要な設定情報３００（図１参照）を生成する。設定情報３００とは、後記するアセット設定情報３２０（図７参照）、タスク設定情報３３０（図８参照）、作業員設定情報３４０（図９参照）および作業担当設定情報３５０（図１０参照）である。
【0026】
図５は、本実施形態に係るシミュレーション設定生成処理のフローチャートである。図５を参照しながら、シミュレーション設定生成部１１１の処理を説明する。
ステップＳ１１においてシミュレーション設定生成部１１１は、シミュレーション設定画面３１０（後記する図６参照）を入出力部１８０に接続されるディスプレイに表示して、参照する保全業務ログデータベース１３０の範囲やシミュレーションの範囲を利用者から取得する。
ステップＳ１１においてシミュレーション設定生成部１１１は、シミュレーション設定画面３１０（後記する図６参照）を入出力部１８０に接続されるディスプレイに表示して、参照する保全業務ログデータベース１３０の範囲やシミュレーションの範囲を利用者から取得する。
【0027】
図６は、本実施形態に係るシミュレーション設定画面３１０の画面構成図である。領域３１１には、保全業務ログデータベース１３０を参照する期間が指定される。領域３１２には、シミュレーション対象となるアセットの種別が指定される。領域３１３には、シミュレーション対象となるアセットが設置してある地域が指定される。領域３１４には、シミュレーションを行う期間が指定される。「開始」ボタンが押されると、設定情報３００の生成の後にシミュレーションが始まる。
なお、図６では領域３１２でアセットの種別が指定されているが、アセット個体の識別情報でもよい。また、領域３１３の地域指定の替わりに作業員ないしは作業員所属の会社名（保全組織名称）などが指定されてもよい。
なお、図６では領域３１２でアセットの種別が指定されているが、アセット個体の識別情報でもよい。また、領域３１３の地域指定の替わりに作業員ないしは作業員所属の会社名（保全組織名称）などが指定されてもよい。
【0028】
図５に戻って、ステップＳ１２においてシミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０（図２参照）にアクセスして、領域３１１（図６参照）に指定された期間のレコード（保全作業記録、保全作業履歴）を取得する。
【0029】
ステップＳ１３においてシミュレーション設定生成部１１１は、アセット設定情報３２０（後記する図７参照）を生成する。図７は、本実施形態に係るアセット設定情報３２０のデータ構成図である。アセット設定情報３２０は、例えば表形式のデータであって、１つの行（レコード）はアセットを示し、アセットの識別情報、機種、および設置された場所の列（属性）を含む。シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０（図２参照）のなかのアセット、機種、場所の属性を抽出して、アセット設定情報３２０を生成する。
【0030】
図５に戻って、ステップＳ１４においてシミュレーション設定生成部１１１は、タスク設定情報３３０（後記する図８参照）を生成する。図８は、本実施形態に係るタスク設定情報３３０のデータ構成図である。タスク設定情報３３０は、例えば表形式のデータであって、１つの行（レコード）はタスク（保全作業）を示し、保全対象のアセットの機種、作業種別、タスク（タスクの名称）、発生パターン、および作業時間の列（属性）を含む。
【0031】
シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０（図２参照）のなかの機種、作業種別、タスクの属性を抽出して、タスク設定情報３３０の機種、作業種別、タスクの属性を生成する。またシミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０のなかの開始日時、終了日時の属性を抽出して作業時間を算出し、タスク設定情報３３０の作業時間の属性を生成する。
【0032】
シミュレーション設定生成部１１１は、アセットごとにタスクの頻度を集計することで、タスクの発生パターンを生成する。この際にアセットの個体で見た場合、例えば故障率が低いなどにより発生率が低いタスクの発生パターンは、参照する保全業務記録の期間内に十分なサンプルがないなどの理由で、正確に発生パターンを見積もることが困難である可能性がある。このためシミュレーション設定生成部１１１は、アセットの機種や設置地域の区分ごとに集計を取ることで、正確なパターンを得てもよい。またシミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０以外のアセットに係る情報源にアクセスして、利用者の区分、アセットの利用期間などの区分ごとに集計を取ることで、正確なパターンを得てもよい。
【0033】
発生パターンとしては、例えば、保全業務記録において「故障対応１」となっているタスクは、その発生頻度をカウントすることで、ランダムなタスク発生と設定する。例えば１番目のレコードは、機種が「ＡＴＭ－Ａ」であるアセットについて、平均２０００時間に１回の割合で「故障対応１」のタスクが発生することを示し、当該故障の平均故障間隔が２０００時間であることを示している。また、定期点検の場合は、点検周期の平均を周期とする。なお故障の発生頻度や定期点検周期が、導入経過後の期間（年数）によって変化する場合には、導入経過年数に応じた発生パターンが含まれてもよい。
【0034】
図５に戻って、ステップＳ１５においてシミュレーション設定生成部１１１は、作業員設定情報３４０（後記する図９参照）を生成する。図９は、本実施形態に係る作業員設定情報３４０のデータ構成図である。作業員設定情報３４０は、例えば表形式のデータであって、１つの行（レコード）は作業員を示し、作業員の識別情報、および拠点の列（属性）を含む。シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０のなかの作業員および拠点の属性を抽出して、作業員設定情報３４０を生成する。
【0035】
図５に戻って、ステップＳ１６においてシミュレーション設定生成部１１１は、作業担当設定情報３５０（後記する図１０参照）を生成する。図１０は、本実施形態に係る作業担当設定情報３５０のデータ構成図である。作業担当設定情報３５０は、例えば表形式のデータであって、１つの行（レコード）は作業員が担当するタスク（保全作業）を示し、作業員の識別情報、アセット、およびタスクの列（属性）を含む。シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０のなかの作業員、アセットおよびタスクの属性を抽出して、作業担当設定情報３５０を生成する。
【0036】
≪保全改善支援装置：制御部：エージェント生成部≫
図１に戻って、エージェント生成部１１２は、シミュレーション設定生成部１１１が生成した設定情報３００に従って、各アセットや各作業員のエージェント２００（後記する図１１参照）をエージェントデータ１６０内に生成する。
図１に戻って、エージェント生成部１１２は、シミュレーション設定生成部１１１が生成した設定情報３００に従って、各アセットや各作業員のエージェント２００（後記する図１１参照）をエージェントデータ１６０内に生成する。
【0037】
図１１は、本実施形態に係るエージェントデータ１６０のデータ構成を示す図である。エージェント生成部１１２は、アセット設定情報３２０（図７参照）に示される各アセットに対応して、アセットエージェント２１０を生成する。またエージェント生成部１１２は、作業員設定情報３４０（図９参照）に示される各作業員に対応して、作業員エージェント２２０を生成する。他にエージェント生成部１１２は、タスクを作業員に割り当てる作業計画エージェント２３０や、各アセットへの定期点検作業依頼を生成する定期点検作業生成エージェント２４０を生成する。アセットエージェント２１０、作業員エージェント２２０、作業計画エージェント２３０、および定期点検作業生成エージェント２４０を総称してエージェント２００と記す。エージェント２００の構成の詳細については、後記する。
【0038】
エージェント生成部１１２は、計画データベース１５０（図４参照）にある、アセットや作業員の追加・削除や担当変更の計画に従った、アセットエージェント２１０や作業員エージェント２２０の追加、削除、変更を行う。これは、後記するシミュレーション部１１３でのシミュレーション内時間に基づいて、計画データベース１５０にある発生日時に実行される。なお、シミュレーションの実行開始後のアセットエージェント２１０や作業員エージェント２２０の追加、削除、変更は、シミュレーション部１１３が行ってもよい。
【0039】
≪保全改善支援装置：制御部：シミュレーション部≫
シミュレーション部１１３は、エージェント生成部１１２が生成したエージェントデータ１６０にあるエージェント２００を操作して、保全業務のシミュレーションを実行する。シミュレーション部１１３は、各エージェント２００の時間更新処理を実行する。これに駆動されて、エージェント２００の内部状態の更新やエージェント２００間での作用などの処理が実行される。
シミュレーション部１１３は、エージェント生成部１１２が生成したエージェントデータ１６０にあるエージェント２００を操作して、保全業務のシミュレーションを実行する。シミュレーション部１１３は、各エージェント２００の時間更新処理を実行する。これに駆動されて、エージェント２００の内部状態の更新やエージェント２００間での作用などの処理が実行される。
【0040】
なおエージェント２００はエージェントデータ１６０に記憶されるデータであるが、シミュレーション部１１３に操作されて、内部状態が変わり、他のエージェント２００への作用がある。このため、シミュレーション部１１３が行う処理を、エージェント２００が主体となって行う処理のように記す場合がある。例えば「アセットエージェント２１０が作業計画エージェント２３０に故障対応のタスクを依頼する」「アセットエージェント２１０の状態更新部２１１が内部状態を更新する」などと記す。このような記載は、後記する作業担当欠損対応処理部１１４、エージェント合体処理部１１５、および過大作業解消処理部１１６についても同様であって、これらの機能部が行う処理をエージェント２００が行う処理のように記載する場合がある。また、設定情報３００に含まれるアセットとアセットエージェント２１０とを同一視して記載したり、作業員と作業員エージェント２２０とを同一視して記載したりする場合がある。
【0041】
≪シミュレーション部：アセットエージェント≫
エージェント２００（図１１参照）は、アセットエージェント２１０や作業員エージェント２２０などの型により構成や動作が異なる。アセットエージェント２１０の状態更新部２１１は、アセットごとの故障対応タスクが設定され、タスクの確率的な発生処理を行う。例えば、機種「ＡＴＭ－Ａ」に対応するアセットエージェント２１０では、シミュレーション部１１３でのシミュレーション内時間で２０００時間に１回の割合でランダムに「故障対応１」のタスクが発生する（図８参照）。また、タスク発生と同時に故障発生状態になったとみなし、状態更新部２１１は内部状態を「故障状態」に更新する。
エージェント２００（図１１参照）は、アセットエージェント２１０や作業員エージェント２２０などの型により構成や動作が異なる。アセットエージェント２１０の状態更新部２１１は、アセットごとの故障対応タスクが設定され、タスクの確率的な発生処理を行う。例えば、機種「ＡＴＭ－Ａ」に対応するアセットエージェント２１０では、シミュレーション部１１３でのシミュレーション内時間で２０００時間に１回の割合でランダムに「故障対応１」のタスクが発生する（図８参照）。また、タスク発生と同時に故障発生状態になったとみなし、状態更新部２１１は内部状態を「故障状態」に更新する。
【0042】
アセットエージェント２１０の相互作用部２１２は、状態更新部２１１で発生したタスクに対する対応依頼を作業計画エージェント２３０へ通知する。また相互作用部２１２は、後記する作業員エージェント２２０がアセットエージェント２１０に対してタスクを実行すると、これを状態更新部２１１に通知する。すると状態更新部２１１は、故障対応タスクが実行され、アセットが運用可能となったと判断して、内部状態を「正常状態」に更新する。このように相互作用部２１２は、他のエージェント２００との連携処理を行う。なおアセットエージェント２１０の状態監視部２１３と再現性向上部２１４については後記する。
上記した説明ではアセットエージェント２１０が主体で、状態更新部２１１や相互作用部２１２が機能するように記載したが、保全改善支援装置１００上の処理ではシミュレーション部１１３がアセットエージェント２１０のデータにアクセスして処理を行う。
上記した説明ではアセットエージェント２１０が主体で、状態更新部２１１や相互作用部２１２が機能するように記載したが、保全改善支援装置１００上の処理ではシミュレーション部１１３がアセットエージェント２１０のデータにアクセスして処理を行う。
【0043】
≪シミュレーション部：定期点検作業生成エージェント≫
定期点検作業生成エージェント２４０は、各アセットエージェント２１０に対する定期点検のタスクの発生処理を行う。詳しくは、定期点検作業生成エージェント２４０は、タスク設定情報３３０（図８参照）を参照して、各アセットエージェント２１０に対する定期点検タスクの周期的な発生処理を行う。次に定期点検作業生成エージェント２４０が、定期点検のタスク発生をアセットエージェント２１０に通知すると、アセットエージェント２１０の状態更新部２１１は状態を「定期点検待ち状態」に更新する。また定期点検作業生成エージェント２４０は、当該定期点検タスクに対する対応依頼を作業計画エージェント２３０へ通知する。
定期点検作業生成エージェント２４０は、各アセットエージェント２１０に対する定期点検のタスクの発生処理を行う。詳しくは、定期点検作業生成エージェント２４０は、タスク設定情報３３０（図８参照）を参照して、各アセットエージェント２１０に対する定期点検タスクの周期的な発生処理を行う。次に定期点検作業生成エージェント２４０が、定期点検のタスク発生をアセットエージェント２１０に通知すると、アセットエージェント２１０の状態更新部２１１は状態を「定期点検待ち状態」に更新する。また定期点検作業生成エージェント２４０は、当該定期点検タスクに対する対応依頼を作業計画エージェント２３０へ通知する。
【0044】
≪シミュレーション部：作業計画エージェント≫
作業計画エージェント２３０は、アセットエージェント２１０からの故障対応タスクの依頼や定期点検作業生成エージェント２４０からの定期点検タスクの依頼に基づいて、各タスクの必要人数や担当作業員またはスキル、および実行開始日と終了日などの制約と、作業員に既に割り当てられているタスクを考慮して、作業員エージェント２２０にタスクを割り当て、割り当てたタスクを作業員エージェント２２０へ通知する。
作業計画エージェント２３０は、アセットエージェント２１０からの故障対応タスクの依頼や定期点検作業生成エージェント２４０からの定期点検タスクの依頼に基づいて、各タスクの必要人数や担当作業員またはスキル、および実行開始日と終了日などの制約と、作業員に既に割り当てられているタスクを考慮して、作業員エージェント２２０にタスクを割り当て、割り当てたタスクを作業員エージェント２２０へ通知する。
【0045】
≪シミュレーション部：作業員エージェント≫
作業員エージェント２２０の状態更新部２２１は、作業計画エージェント２３０からタスクの通知を受け取ると、当該タスクを作業担当情報として記憶する。また状態更新部２２１は、故障対応タスクや定期点検タスクなどタスクの実行予定がない時間は「待機／休息状態」にある。状態更新部２２１は、割り当てられたタスクを実行する際に「タスク実行状態」へ遷移する。「タスク実行状態」では、相互作用部２２２を通じて、アセットエージェント２１０に対してタスクを実行する。するとアセットエージェント２１０の状態更新部２１１は、内部状態を「故障状態」や「定期点検待ち状態」から「正常状態」に更新する。作業員エージェント２２０における、状態監視部２２３と再現性向上部２２４については後記する。
作業員エージェント２２０の状態更新部２２１は、作業計画エージェント２３０からタスクの通知を受け取ると、当該タスクを作業担当情報として記憶する。また状態更新部２２１は、故障対応タスクや定期点検タスクなどタスクの実行予定がない時間は「待機／休息状態」にある。状態更新部２２１は、割り当てられたタスクを実行する際に「タスク実行状態」へ遷移する。「タスク実行状態」では、相互作用部２２２を通じて、アセットエージェント２１０に対してタスクを実行する。するとアセットエージェント２１０の状態更新部２１１は、内部状態を「故障状態」や「定期点検待ち状態」から「正常状態」に更新する。作業員エージェント２２０における、状態監視部２２３と再現性向上部２２４については後記する。
【0046】
上記に説明したように、アセットエージェント２１０で故障対応のタスクが発生し、作業計画エージェント２３０に通知される。また定期点検作業生成エージェント２４０で定期点検のタスクが発生し、アセットエージェント２１０や作業計画エージェント２３０に通知される。作業計画エージェント２３０は、タスクを作業員エージェント２２０に割り当て、割り当てられた作業員エージェント２２０がアセットエージェントにタスクを実行することで、故障対応タスクや定期点検タスクが完了する。アセットエージェント２１０の状態更新部２１１の状態は「正常状態」に戻る。このようにエージェント２００が動作することで（より正確には、シミュレーション部１１３がエージェント２００を操作することで）保全業務のシミュレーションが実行される。
【0047】
換言すれば、シミュレーション部１１３が実行するシミュレーションは、以下のように進む。（１）タスク設定情報３３０に含まれる故障のパターンに従ってアセットエージェント２１０で故障が発生する。（２）この故障に対応するタスクについて、当該アセットエージェント２１０（アセット）および当該タスクを担当するように作業担当設定情報３５０において設定された作業員エージェント２２０（作業員）への当該タスクの割り当てが決定する。（３）当該作業員エージェント２２０が当該アセットエージェント２１０に対して当該タスクを行う。
【0048】
しかしながら、シミュレーション上の欠陥がなく、精度が高いシミュレーションを行うためには、いくつかの問題点が存在している。主な問題点としては、シミュレーションの設定情報３００の欠損に起因するもの、計算量などの計算効率に関わるもの、および作業員への過大な作業集中がある。以下ではこれらの問題を解消するための再現性向上処理として、作業担当欠損対応処理、エージェント合体処理、過大作業解消処理を説明する。
【0049】
≪保全改善支援装置：制御部：作業担当欠損対応処理部≫
第１の問題として作業担当設定情報３５０（図１０参照）に欠損がある場合がある。すると、アセットエージェント２１０が故障対応タスクの依頼を出しても、作業計画エージェント２３０が作業員エージェント２２０を割り当てることができず、タスクが実行されない。このような作業担当設定情報３５０の欠損に対して、作業担当欠損対応処理部１１４が作業担当欠損対応処理を実行して対応する。
第１の問題として作業担当設定情報３５０（図１０参照）に欠損がある場合がある。すると、アセットエージェント２１０が故障対応タスクの依頼を出しても、作業計画エージェント２３０が作業員エージェント２２０を割り当てることができず、タスクが実行されない。このような作業担当設定情報３５０の欠損に対して、作業担当欠損対応処理部１１４が作業担当欠損対応処理を実行して対応する。
【0050】
図１２は、本実施形態に係る作業担当欠損対応処理のフローチャートである。作業担当欠損対応処理部１１４（再現性向上処理部）は、シミュレーション部１１３と並行して、エージェント２００を操作して作業担当欠損対応処理を実行する。
ステップＳ２１においてアセットエージェント２１０の状態監視部２１３は、状態更新部２１１内の内部状態を監視して、一定時間「故障状態」や「定期点検待ち状態」が更新されない場合（ステップＳ２１→ＹＥＳ）にはステップＳ２２に進む。このような状態更新部２１１の内部状態が更新されない状態になるのは、作業担当設定情報３５０（図１０参照）に欠損があり、故障対応タスクや定期点検タスクが実行されない場合である。なお上記の一定時間は、業務知識データベース１４０（図３参照）で「タスク実行待ち最大時間」として規定されている。
ステップＳ２１においてアセットエージェント２１０の状態監視部２１３は、状態更新部２１１内の内部状態を監視して、一定時間「故障状態」や「定期点検待ち状態」が更新されない場合（ステップＳ２１→ＹＥＳ）にはステップＳ２２に進む。このような状態更新部２１１の内部状態が更新されない状態になるのは、作業担当設定情報３５０（図１０参照）に欠損があり、故障対応タスクや定期点検タスクが実行されない場合である。なお上記の一定時間は、業務知識データベース１４０（図３参照）で「タスク実行待ち最大時間」として規定されている。
【0051】
以下の処理で、アセットエージェント２１０と作業員エージェント２２０とは、相互作用部２１２，２２２を介して依頼やスコアをやり取りするものとする。後記するエージェント合体処理や過大作業解消処理でも、アセットエージェント２１０と作業員エージェント２２０とは、相互作用部２１２，２２２を介して他のエージェント２００とのやり取りものとする。
ステップＳ２２においてアセットエージェント２１０の再現性向上部２１４は、自身（アセットエージェント２１０）の故障対応タスクや定期点検タスクを担当することの可否を、全ての作業員エージェント２２０に問い合わせる。
ステップＳ２２においてアセットエージェント２１０の再現性向上部２１４は、自身（アセットエージェント２１０）の故障対応タスクや定期点検タスクを担当することの可否を、全ての作業員エージェント２２０に問い合わせる。
【0052】
ステップＳ２３において各作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、問い合わせを受けたタスクの担当可能性のスコアを算出して、アセットエージェント２１０に返答する。スコアの算出方法としては、例えば、作業員エージェント２２０の担当済のタスクに問い合わせを受けたタスクと同種のタスクが含まれていれば、高いスコアとする。また、アセットエージェント２１０の場所（図７記載のアセット設定情報３２０の場所参照）と作業員エージェント２２０の拠点（図９記載の作業員設定情報３４０の拠点参照）との距離が近ければ高いスコアとする。他に、作業員エージェント２２０の状態監視部２２３が算出する当月の作業時間が、業務知識データベース１４０（図３参照）ある月当たり標準作業時間より小さいほど余力があるとして高いスコアとする。また当月の作業時間が、業務知識データベース１４０ある月当たり標準作業時間と月当たり残業時間の和を超えていた場合には、最低のスコアとする。
【0053】
ステップＳ２４においてアセットエージェント２１０の再現性向上部２１４は、受け取ったスコアのなかで一定値よりもスコアが高い作業員エージェント２２０にタスクの担当を依頼する。
ステップＳ２５において作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、自身が記憶する作業担当情報、および作業担当設定情報３５０（図１０参照）にタスクを追加する。この追加の修正により作業担当設定情報３５０の欠損が解消される。
ステップＳ２５において作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、自身が記憶する作業担当情報、および作業担当設定情報３５０（図１０参照）にタスクを追加する。この追加の修正により作業担当設定情報３５０の欠損が解消される。
【0054】
ステップＳ２４におけるスコアの一定値は、予め設定された値であるが、作業員エージェント２２０が担当済のタスク（作業員の作業担当設定情報３５０にあるタスク）に対するスコアから算出してもよい。詳しくは、ステップＳ２３において再現性向上部２２４は、問い合わせにあるタスクの他に、アセットエージェント２１０が担当済タスクに対するスコアを算出して返答する。ステップＳ２４において再現性向上部２１４は、受け取った担当済タスクに対するスコアの平均値あるいは一定比率の値を一定値とする。
【0055】
≪作業担当欠損対応処理部の特徴≫
上記説明したように作業担当欠損対応処理部１１４は、シミュレーション実行中のアセットエージェント２１０に対するタスク設定情報３３０にある故障が発生してから対応するタスクが行われない期間が、業務知識データベース１４０の規定より大きい場合には、当該タスクを行う作業員エージェント２２０を探索し、作業担当設定情報３５０に当該タスクと当該アセットとを追加する。再現性向上部２１４，２２４（より正確には作業担当欠損対応処理部１１４）は、作業担当設定情報３５０の欠損を検出し、作業担当設定情報３５０を修正することになる。
上記説明したように作業担当欠損対応処理部１１４は、シミュレーション実行中のアセットエージェント２１０に対するタスク設定情報３３０にある故障が発生してから対応するタスクが行われない期間が、業務知識データベース１４０の規定より大きい場合には、当該タスクを行う作業員エージェント２２０を探索し、作業担当設定情報３５０に当該タスクと当該アセットとを追加する。再現性向上部２１４，２２４（より正確には作業担当欠損対応処理部１１４）は、作業担当設定情報３５０の欠損を検出し、作業担当設定情報３５０を修正することになる。
【0056】
このように保全改善支援装置１００は、保全業務を実行するときの規定を含む業務知識データベース１４０にある規定に反するアセットエージェント２１０の状態を検出して設定情報（作業担当設定情報３５０）を修正する作業担当欠損対応処理部１１４（再現性向上処理部）を備える。ここで業務知識データベース１４０（図３参照）にある規定に反するとは、故障が発生してから対応するタスクが行われない期間が「タスク実行待ち最大時間」以上であることである。
【0057】
このような手法を用いることで、アセットや作業員が計画データベース１５０の設定で頻繁に変更される場合や、保全業務ログデータベース１３０の品質が低く、生成される担当設定情報の欠損が多く修正が困難な場合であっても、シミュレーション実行中に再現性向上部２１４，２２４により作業担当設定情報３５０が改善され、欠陥のないシミュレーションが実現できるようになる。
【0058】
≪保全改善支援装置：制御部：エージェント合体処理部≫
第２の問題は、シミュレーション設定生成部１１１が生成したアセット設定情報３２０（図７参照）に含まれるアセット数が非常に多くなる場合に発生する。アセット数が多いと、シミュレーションの計算量が大きくなり、実用的な時間やメモリ消費量でのシミュレーション実行が困難になる。このような第２の問題は、個々の故障率は非常に低いアセットが大量に存在している状況で生じる。例えば、ネットワーク機器やタブレット機器などの電子端末は、オフィスや工場全体をカバーするために多数の同一種類の装置が設置されたり、個人に配布されたりするために台数が多くなる。工場の製造装置やＡＴＭなどの精密機械と比べて数的に多いが、故障率は低いので故障対応は少なく、定期点検もされない。
第２の問題は、シミュレーション設定生成部１１１が生成したアセット設定情報３２０（図７参照）に含まれるアセット数が非常に多くなる場合に発生する。アセット数が多いと、シミュレーションの計算量が大きくなり、実用的な時間やメモリ消費量でのシミュレーション実行が困難になる。このような第２の問題は、個々の故障率は非常に低いアセットが大量に存在している状況で生じる。例えば、ネットワーク機器やタブレット機器などの電子端末は、オフィスや工場全体をカバーするために多数の同一種類の装置が設置されたり、個人に配布されたりするために台数が多くなる。工場の製造装置やＡＴＭなどの精密機械と比べて数的に多いが、故障率は低いので故障対応は少なく、定期点検もされない。
【0059】
このような大量のアセットに対して、エージェント合体処理部１１５がエージェント合体処理を実行してアセットエージェント２１０を削減する。エージェント合体処理部１１５は、アセットエージェント２１０において、複数の同一種類と判断されるアセットエージェント２１０を合併して１つのアセットエージェント２１０に置き換えるエージェント合体処理を行う。この処理によりアセットエージェント２１０が消費する計算量やメモリ消費量を削減できる。
【0060】
図１３は、本実施形態に係るエージェント合体処理のフローチャートである。エージェント合体処理部１１５（再現性向上処理部）は、シミュレーション部１１３と並行して、エージェント２００を操作してエージェント合体処理を実行する。
ステップＳ３１においてアセットエージェント２１０の状態監視部２１３は、状態更新部２１１を監視し、作業員エージェント２２０による故障対応タスクや定期点検タスクの実行頻度、および「故障状態」や「定期点検待ち状態」となる頻度との合計（活動量）を算出する。状態監視部２１３は、算出した頻度が業務知識データベース１４０（図３参照）に定義された低タスク実行頻度閾値より低頻度であれば（ステップＳ３１→ＹＥＳ）ステップＳ３２に進む。このような状態になるのは、アセットエージェント２１０に対する保全作業が実行されることが稀であるためである。
ステップＳ３１においてアセットエージェント２１０の状態監視部２１３は、状態更新部２１１を監視し、作業員エージェント２２０による故障対応タスクや定期点検タスクの実行頻度、および「故障状態」や「定期点検待ち状態」となる頻度との合計（活動量）を算出する。状態監視部２１３は、算出した頻度が業務知識データベース１４０（図３参照）に定義された低タスク実行頻度閾値より低頻度であれば（ステップＳ３１→ＹＥＳ）ステップＳ３２に進む。このような状態になるのは、アセットエージェント２１０に対する保全作業が実行されることが稀であるためである。
【0061】
ステップＳ３２においてアセットエージェント２１０の再現性向上部２１４は、他のアセットエージェント２１０に対して自身が合体処理を希望する通知を送信する。このときに他のアセットエージェントも同時に自身が合体処理を希望していれば、同様に希望を通知していることになる。なお通知には、アセットエージェント２１０の識別情報や状態更新部２１１に含まれるモード（状態）などが含まれてもよい。
ステップＳ３３においてアセットエージェント２１０の再現性向上部２１４は、他のアセットエージェント２１０からの通知があれば（ステップＳ３３→ＹＥＳ）ステップＳ３４に進み、通知がなれば（ステップＳ３３→ＮＯ）エージェント合体処理を終了する。
ステップＳ３３においてアセットエージェント２１０の再現性向上部２１４は、他のアセットエージェント２１０からの通知があれば（ステップＳ３３→ＹＥＳ）ステップＳ３４に進み、通知がなれば（ステップＳ３３→ＮＯ）エージェント合体処理を終了する。
【0062】
ステップＳ３４において再現性向上部２１４は、合体の可否を判断する。判断基準としては、アセットエージェント２１０が同一の機種（図７記載の機種参照）であること、あるいは状態更新部２１１に含まれるモード（状態）が同一であることなどがある。また、アセットエージェント２１０の設置場所（図７記載の場所参照）が同一または地理的に近い場合は合体可と判断することが考えられる。
再現性向上部２１４は、合体が可ならば（ステップＳ３４→ＹＥＳ）ステップＳ３５に進み、不可ならば（ステップＳ３４→ＮＯ）エージェント合体処理を終了する。
再現性向上部２１４は、合体が可ならば（ステップＳ３４→ＹＥＳ）ステップＳ３５に進み、不可ならば（ステップＳ３４→ＮＯ）エージェント合体処理を終了する。
【0063】
ステップＳ３５において再現性向上部２１４は、合体可能なアセットエージェント２１０と合体する。詳しくは、再現性向上部２１４は自身と合体対象であるアセットエージェント２１０の状態更新部２１１内のモードを継承し、合体前の合計の故障発生率や定期点検要求をもつ新しいアセットエージェント２１０を生成する。また再現性向上部２１４は、アセット設定情報３２０（図７参照）を変更する。例えば機種が同一の場合は、故障モードの故障発生頻度を合計値（平均故障間隔の調和平均）に変更して合体してもよい。また再現性向上部２１４は、作業担当設定情報３５０（図１０参照）の合体前のアセットに関する情報を、新しいアセットエージェント２１０に書き換える。
【0064】
≪エージェント合体処理の特徴≫
エージェント合体処理により、合体対象のアセットエージェント２１０は１つのアセットエージェント２１０になるため、計算量とメモリ使用量を削減できる。この処理はタスクの実行頻度、および「故障状態」や「定期点検タスク」となる頻度の合計が低タスク実行頻度閾値より低頻度となる間は繰り返し実行される。このため、最小限のアセットエージェント２１０数となるまでアセットエージェント２１０が少なくなり、計算量とメモリ使用量を削減することができる。
エージェント合体処理により、合体対象のアセットエージェント２１０は１つのアセットエージェント２１０になるため、計算量とメモリ使用量を削減できる。この処理はタスクの実行頻度、および「故障状態」や「定期点検タスク」となる頻度の合計が低タスク実行頻度閾値より低頻度となる間は繰り返し実行される。このため、最小限のアセットエージェント２１０数となるまでアセットエージェント２１０が少なくなり、計算量とメモリ使用量を削減することができる。
【0065】
以上説明したように保全改善支援装置１００は、保全業務を実行するときの規定を含む業務知識データベースにある規定に反するアセットエージェントの状態を検出して設定情報（アセット設定情報３２０、作業担当設定情報３５０）を修正するエージェント合体処理部１１５（再現性向上部２１４、再現性向上処理部）を備える。ここで業務知識データベース（図３参照）にある規定に反するとは、故障対応タスクや定期点検タスクの実行頻度、および「故障状態」や「定期点検待ち状態」となる頻度の合計が業務知識データベース１４０（図３参照）に定義された「低タスク実行頻度閾値」より低頻度であるということである。
【0066】
≪保全改善支援装置：制御部：過大作業解消処理部≫
第３の問題は、作業員エージェント２２０の生成数が過小、あるいは少数の作業員エージェント２２０にタスクが集中してしまい、作業員エージェント２２０のタスク実行時間が異常に大きくなること（過大作業）である。これは、保全業務ログデータベース１３０（図２参照）が有限期間のデータであるために、実際にはアセットに対する保全業務を１０人で担当していても、その期間では例えば半数以下の記録しか残らないといった状況があるために発生する問題である。一般には作業員が実行可能な作業時間には法律や身体的な上限があるために、異常に長い作業時間を再現するシミュレーションは正確ではなく、事業計画への利用には問題がある。
第３の問題は、作業員エージェント２２０の生成数が過小、あるいは少数の作業員エージェント２２０にタスクが集中してしまい、作業員エージェント２２０のタスク実行時間が異常に大きくなること（過大作業）である。これは、保全業務ログデータベース１３０（図２参照）が有限期間のデータであるために、実際にはアセットに対する保全業務を１０人で担当していても、その期間では例えば半数以下の記録しか残らないといった状況があるために発生する問題である。一般には作業員が実行可能な作業時間には法律や身体的な上限があるために、異常に長い作業時間を再現するシミュレーションは正確ではなく、事業計画への利用には問題がある。
【0067】
このような少数の作業員に対して、過大作業解消処理部１１６が過大作業解消処理を実行して対応する。過大作業解消処理部１１６は、作業員エージェント２２０を加増して、タスク実行時間が異常に大きくなることを解消する。
【0068】
図１４は、本実施形態に係る過大作業解消処理のフローチャートである。過大作業解消処理部１１６（再現性向上処理部）は、シミュレーション部１１３と並行して、エージェント２００を操作して過大作業解消処理を実行する。
ステップＳ４１において作業員エージェント２２０の状態監視部２２３が、状態更新部２２１を監視して、「タスク実行状態」にある時間を算出して過大作業であるならば（ステップＳ４１→ＹＥＳ）ステップＳ４２に進む。統計からの過大作業を検出する手法としては例えば、タスクの実行時間から残業とみなされる勤務時間帯外の時間を算出して月当たり残業時間を算出し、業務知識データベース１４０（図３参照）に記録された上限値を超えている場合は、過大作業と判断する。
ステップＳ４１において作業員エージェント２２０の状態監視部２２３が、状態更新部２２１を監視して、「タスク実行状態」にある時間を算出して過大作業であるならば（ステップＳ４１→ＹＥＳ）ステップＳ４２に進む。統計からの過大作業を検出する手法としては例えば、タスクの実行時間から残業とみなされる勤務時間帯外の時間を算出して月当たり残業時間を算出し、業務知識データベース１４０（図３参照）に記録された上限値を超えている場合は、過大作業と判断する。
【0069】
ステップＳ４２において作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、担当するタスクの委譲可否を他の作業員エージェント２２０に対して問い合わせる。問い合わせには、当該タスクの名前や種別、当該タスクの対象となるアセットエージェント２１０の機種などが含まれてもよい。
【0070】
ステップＳ４３において問い合わせを受けた作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、作業の移譲が可能性を示すスコアを返答する。スコアの算出手法としては、作業員エージェント２２０の月当たり作業時間や残業時間が業務知識データベース１４０に記録された上限値との差が大きいほどスコアを大きくする手法がある。また、問い合わせた作業員エージェント２２０との拠点が近いほどスコアを大きくしてもよい。他に、対象のアセットエージェント２１０の機種やタスクの種類の類似性が高いほど高いスコアを返すことにしてもよい。また当月の作業時間が、業務知識データベース１４０ある月当たり標準作業時間と月当たり残業時間の和を超えていた場合には、最低のスコアとする。
【0071】
ステップＳ４４において問い合わせた作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、移譲の可否を判断する。詳しくは、再現性向上部２２４は返ってきたスコアが何れも所定値に満たないならば場合は、移譲不可と判断して（ステップＳ４４→ＮＯ）ステップＳ４５に進む。再現性向上部２２４は所定値以上のスコアが返ってきた場合は、移譲可と判断して（ステップＳ４４→ＹＥＳ）ステップＳ４６に進む。
ステップＳ４５において問い合わせた作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、新規の作業員エージェント２２０を生成する。次に再現性向上部２２４は、この新規の作業員エージェント２２０の作業担当設定情報３５０が自身の作業担当設定情報３５０の全てあるいは一部をもつようにする。
ステップＳ４５において問い合わせた作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、新規の作業員エージェント２２０を生成する。次に再現性向上部２２４は、この新規の作業員エージェント２２０の作業担当設定情報３５０が自身の作業担当設定情報３５０の全てあるいは一部をもつようにする。
【0072】
ステップＳ４６において問い合わせた作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、受け取ったスコアが最も高い作業員エージェント２２０（以下、移譲先候補と記載）に追加する作業担当設定情報３５０（図１０参照）を決定する。詳しくは、再現性向上部２２４は、自身の作業担当設定情報３５０と、移譲先候補の作業担当設定情報３５０とを比較して、移譲先候補が担当していないアセットとタスクとがあった場合、自身の作業担当設定情報３５０のうちで最も作業量が大きい（図８記載のタスク設定情報３３０の作業時間が長い）タスク、あるいはランダムに選定した作業担当設定情報３５０のなかのタスクを、移譲先候補に追加すると決定する。
【0073】
ステップＳ４７において問い合わせた作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、移譲先候補の作業員エージェント２２０に、タスクの追加を依頼する。
ステップＳ４８において移譲先候補の作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、自身の作業担当設定情報３５０にタスクを追加する。このことで移譲先候補は、以降はそのタスクも担当することになる。
ステップＳ４８において移譲先候補の作業員エージェント２２０の再現性向上部２２４は、自身の作業担当設定情報３５０にタスクを追加する。このことで移譲先候補は、以降はそのタスクも担当することになる。
【0074】
≪過大作業解消処理の特徴≫
過大作業解消処理では、作業員エージェント２２０の活動量が、業務知識データベース１４０にある規定より大きい場合には、作業担当設定情報３５０に含まれる作業員エージェント２２０（作業員）が行うタスクとその対象であるアセットとを、当該作業員エージェント２２０とは異なり、規定より活動量が小さい作業員エージェント２２０の作業担当設定情報に追加する。この過大作業解消処理によって、過大な保全作業を実行していた作業員エージェント２２０の負担が分散され、作業量が適正化される。過大作業解消処理が、作業員エージェント２２０に過大な作業量が検出されなくなるまで繰り返されることによって、過大な作業が生じる作業員エージェント２２０をなくすことができる。保全業務ログデータベース１３０の欠陥から生じる作業員設定情報３４０や作業担当設定情報３５０の不備が修正されることで、適切な保全業務シミュレーションを実行することができる。
過大作業解消処理では、作業員エージェント２２０の活動量が、業務知識データベース１４０にある規定より大きい場合には、作業担当設定情報３５０に含まれる作業員エージェント２２０（作業員）が行うタスクとその対象であるアセットとを、当該作業員エージェント２２０とは異なり、規定より活動量が小さい作業員エージェント２２０の作業担当設定情報に追加する。この過大作業解消処理によって、過大な保全作業を実行していた作業員エージェント２２０の負担が分散され、作業量が適正化される。過大作業解消処理が、作業員エージェント２２０に過大な作業量が検出されなくなるまで繰り返されることによって、過大な作業が生じる作業員エージェント２２０をなくすことができる。保全業務ログデータベース１３０の欠陥から生じる作業員設定情報３４０や作業担当設定情報３５０の不備が修正されることで、適切な保全業務シミュレーションを実行することができる。
【0075】
このように保全改善支援装置１００は、保全業務を実行するときの規定を含む業務知識データベースにある規定に反する作業員エージェントの状態を検出して設定情報（作業担当設定情報３５０）を修正する過大作業解消処理部１１６（再現性向上処理部）を備える。ここで業務知識データベース（図３参照）にある規定に反するとは、「タスク実行状態」にある時間から算出される残業時間が、業務知識データベース１４０（図３参照）ある「作業員月当たり残業時間」という規定の値以上（または、より大きい）であることである。
【0076】
≪保全改善支援装置の特徴≫
シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０から保全業務のシミュレーション実行に必要な設定情報３００を生成する。設定情報３００とは、アセット設定情報３２０、タスク設定情報３３０、作業員設定情報３４０、作業担当設定情報３５０を含む。次にエージェント生成部１１２は、設定情報に基づいてエージェント２００を生成する。続いてシミュレーション部１１３は、エージェント２００を動作させて（操作して）シミュレーションを実行する。
シミュレーション設定生成部１１１は、保全業務ログデータベース１３０から保全業務のシミュレーション実行に必要な設定情報３００を生成する。設定情報３００とは、アセット設定情報３２０、タスク設定情報３３０、作業員設定情報３４０、作業担当設定情報３５０を含む。次にエージェント生成部１１２は、設定情報に基づいてエージェント２００を生成する。続いてシミュレーション部１１３は、エージェント２００を動作させて（操作して）シミュレーションを実行する。
【0077】
保全業務ログデータベース１３０には、現実のアセットや作業員に係る全ての情報が含まれているとは限らず、設定情報に問題がある場合がある。作業担当欠損対応処理部１１４は、アセットエージェント２１０の「故障状態」または「定期点検待ち状態」が一定時間続く場合に、作業担当設定情報３５０の欠損を解消する。エージェント合体処理部１１５は、アセットエージェント２１０における点検タスクの実行頻度や故障状態の頻度が低い場合に、アセットエージェント２１０を合体して、シミュレーションの計算量とメモリ使用量を削減する。過大作業解消処理部１１６は、作業員エージェント２２０のタスク量が過大である場合に、作業員エージェント２２０を新規に追加したり、既存の作業員エージェント２２０の作業担当設定情報３５０にタスクを追加したりして、タスクが作業員エージェント２２０間で分散化できるようにする。
【0078】
このように、故障状態が一定時間以上続くなどの問題が検出されなくなるまで作業担当欠損対応処理やエージェント合体処理、過大作業解消処理が繰り返されることによって、適切な設定情報３００が生成される。延いては、適切な保全業務シミュレーションを実行することができる。
【0079】
≪変形例：評価部≫
シミュレーション部１１３は、タスクの開始・終了やアセットエージェント２１０の状態の変化をイベントログとして保存するようにしてもよい。このとき同時に、設定情報３００の修正もイベントログとして保存してもよい。また保全改善支援装置１００は、イベントログの統計処理および可視化処理を行い、利用者に提示する評価部を備えてもよい。例えば評価部は、故障発生から故障対応タスク完了までの時間、作業員の平均残業時間・最大残業時間・最大連続作業時間などを算出して利用者に提示してもよい。また評価部は、作業員設定情報３４０や作業担当設定情報３５０の修正履歴／修正内容（追加されたタスク、追加の履歴）を利用者に提示してもよい。
シミュレーション部１１３は、タスクの開始・終了やアセットエージェント２１０の状態の変化をイベントログとして保存するようにしてもよい。このとき同時に、設定情報３００の修正もイベントログとして保存してもよい。また保全改善支援装置１００は、イベントログの統計処理および可視化処理を行い、利用者に提示する評価部を備えてもよい。例えば評価部は、故障発生から故障対応タスク完了までの時間、作業員の平均残業時間・最大残業時間・最大連続作業時間などを算出して利用者に提示してもよい。また評価部は、作業員設定情報３４０や作業担当設定情報３５０の修正履歴／修正内容（追加されたタスク、追加の履歴）を利用者に提示してもよい。
【0080】
作業員設定情報３４０や作業担当設定情報３５０の修正は、計画データベース１５０にあるアセットの追加・削除や作業員の増員・減員など保全事業状況の変化に伴う、作業員が担当する保全作業（タスク）の対象となるアセットや種別（作業種別）の変化を示している。またイベントログは、保全事業状況の変化に伴う、アセットに適切に保全が行われなくなった状況を示しており、作業員設定情報３４０や作業担当設定情報３５０の修正は、その際に必要となる対策を提示していることになる。これによって保全改善支援装置１００の利用者は、将来のアセットの追加または廃棄の計画や作業員の雇用・教育計画を立案することが可能となる。
【0081】
≪変形例：エージェントによるシミュレーション実行≫
上記した実施形態ではシミュレーション部１１３や作業担当欠損対応処理部１１４、エージェント合体処理部１１５、過大作業解消処理部１１６が、エージェント２００のデータ（エージェントデータ１６０）を操作して、シミュレーションや再現性向上処理を実行している。これに対して、エージェント２００が処理モジュールを備え、シミュレーションや再現性向上処理を実行するようにしてもよい。また、その他のエージェントシミュレーションの実行形態であってもよい。
上記した実施形態ではシミュレーション部１１３や作業担当欠損対応処理部１１４、エージェント合体処理部１１５、過大作業解消処理部１１６が、エージェント２００のデータ（エージェントデータ１６０）を操作して、シミュレーションや再現性向上処理を実行している。これに対して、エージェント２００が処理モジュールを備え、シミュレーションや再現性向上処理を実行するようにしてもよい。また、その他のエージェントシミュレーションの実行形態であってもよい。
【0082】
≪変形例：設定情報の修正≫
上記した実施形態では再現性向上処理によって、設定情報３００が修正されている。アセットエージェント２１０や作業員エージェント２２０それぞれが、自身に係る機種やタスクなどの情報をエージェント内部に保持し、シミュレーションや再現性向上処理の実行に伴い当該情報を修正するようにしてもよい。エージェントに係る情報の保持形態については、エージェントシミュレーションの実行形態に応じて適切な形態を採用すればよい。
上記した実施形態では再現性向上処理によって、設定情報３００が修正されている。アセットエージェント２１０や作業員エージェント２２０それぞれが、自身に係る機種やタスクなどの情報をエージェント内部に保持し、シミュレーションや再現性向上処理の実行に伴い当該情報を修正するようにしてもよい。エージェントに係る情報の保持形態については、エージェントシミュレーションの実行形態に応じて適切な形態を採用すればよい。
【0083】
≪変形例：タスク設定情報≫
保全業務ログデータベース１３０にはタスク（作業種別の細目）が記録されており、シミュレーション設定生成部１１１は、このタスク別にタスク設定情報３３０（図８参照）を生成している。しかしながら故障対応については、作業開始時点では故障内容が未確定である、あるいは、調査や修理・交換作業の内容に不確定性が大きいために、詳細な分類コードであるタスク（作業種別の細目）が記録されていない可能性がある。
保全業務ログデータベース１３０にはタスク（作業種別の細目）が記録されており、シミュレーション設定生成部１１１は、このタスク別にタスク設定情報３３０（図８参照）を生成している。しかしながら故障対応については、作業開始時点では故障内容が未確定である、あるいは、調査や修理・交換作業の内容に不確定性が大きいために、詳細な分類コードであるタスク（作業種別の細目）が記録されていない可能性がある。
【0084】
このような場合、本発明では最終的に保全作業の実行状況をシミュレーション評価することを目的とするため、発生パターンと各タスクの負荷の片方あるいは両方を基準として、タスク定義を分けて生成することで、詳細なタスクの定義を細分化してシミュレーション精度を向上することが考えられる。例えば、作業時間の短・中・長で階級化する、あるいは作業時間をクラスタリングすることで、類似の時間のタスクに分類することが考えられる。また、作業を実行に必要な作業員の数は、シミュレーションにおいて作業員割り当てを実行する際に区別する必要があるため、必要な人員数ごとに定規のタスクの細分化を行うことが必要である。
【0085】
≪変形例：作業担当設定情報≫
作業担当設定情報３５０（図１０参照）は、作業員が担当するアセットとタスクを示しているが、簡略化してもよい。例えば個別のアセットではなく、その設置された場所で集約してもよいし、機種で集約してもよい。また個別のタスクではなく、作業種別やスキルなどで区別して簡略化してもよい。例えば、アセットの設置場所が同一または近い、アセットの機種が同一または近い、タスクの種別が同一または近い作業担当設定情報のレコードを併合して、作業担当設定情報のレコード数を削減してもよい。このように設定情報３００を削減することでシミュレーション実行の効率が向上される。
作業担当設定情報３５０（図１０参照）は、作業員が担当するアセットとタスクを示しているが、簡略化してもよい。例えば個別のアセットではなく、その設置された場所で集約してもよいし、機種で集約してもよい。また個別のタスクではなく、作業種別やスキルなどで区別して簡略化してもよい。例えば、アセットの設置場所が同一または近い、アセットの機種が同一または近い、タスクの種別が同一または近い作業担当設定情報のレコードを併合して、作業担当設定情報のレコード数を削減してもよい。このように設定情報３００を削減することでシミュレーション実行の効率が向上される。
【0086】
また、作業担当設定情報３５０は、保全業務ログデータベース１３０に基づいて生成される。このために、ある作業員が実際の保全事業設計上は担当しているアセットやタスクが保全業務ログデータベース１３０になく、作業担当設定が生成されない可能性がある。そこで、担当するアセットとタスクとの類似性が高い作業員同士は、保全業務設計上は同一のアセットとタスクの担当範囲をもつものと推定して、双方の担当するアセットとタスクとの集合和を求めて欠損した作業担当設定を補完してもよい。類似のアセットやタスクの記録がある作業員同士をクラスタリングすることで、より現実に近く抜け漏れがない作業担当設定情報３５０を生成することができる。
【0087】
≪変形例：定期点検タスク≫
上記した実施形態では、定期点検作業生成エージェント２４０が定期点検のタスク発生処理を行っているが、各アセットエージェント２１０が行ってもよい。例えばアセットエージェント２１０の状態更新部２１１が、前回の定期点検からの現時点までの時間カウントを行い、定期点検周期を超えた場合は点検未了のため運転不可と考えてアセットエージェントの内部状態を「定期点検待ち状態」に更新する。さらに状態更新部２１１は、相互作用部２１２を介して作業計画エージェント２３０に定期点検を依頼するようにしてもよい。
上記した実施形態では、定期点検作業生成エージェント２４０が定期点検のタスク発生処理を行っているが、各アセットエージェント２１０が行ってもよい。例えばアセットエージェント２１０の状態更新部２１１が、前回の定期点検からの現時点までの時間カウントを行い、定期点検周期を超えた場合は点検未了のため運転不可と考えてアセットエージェントの内部状態を「定期点検待ち状態」に更新する。さらに状態更新部２１１は、相互作用部２１２を介して作業計画エージェント２３０に定期点検を依頼するようにしてもよい。
【0088】
≪変形例：エージェント合体処理≫
上記した実施形態では、点検タスクや定期点検タスクの実行頻度および「故障状態」や「定期点検待ち状態」となる頻度が低いアセットエージェント２１０に対して、エージェント合体処理部１１５がエージェント合体処理を行う。頻度が所定値より低くシミュレーションへの影響が小さいと考えられる場合には、エージェント合体処理部１１５は、合体ではなく単に当該アセットエージェント２１０を削除することとして、アセット設定情報３２０から削除してもよい。
上記した実施形態では、点検タスクや定期点検タスクの実行頻度および「故障状態」や「定期点検待ち状態」となる頻度が低いアセットエージェント２１０に対して、エージェント合体処理部１１５がエージェント合体処理を行う。頻度が所定値より低くシミュレーションへの影響が小さいと考えられる場合には、エージェント合体処理部１１５は、合体ではなく単に当該アセットエージェント２１０を削除することとして、アセット設定情報３２０から削除してもよい。
【0089】
作業員エージェント２２０についてエージェント合体処理部１１５は、タスクの実行頻度（活動量）が低い作業員エージェント２２０で、拠点（図９記載の作業員設定情報３４０の拠点参照）が同一または近い作業員エージェント２２０を合体して１つの作業員エージェント２２０としてもよい。タスクの実行頻度が低いか否かは、例えば業務知識データベース１４０（図３参照）にある「作業員月当たり標準作業時間」あるいは「作業員月当たり標準作業時間」の所定値を乗じた時間を基準に判断してもよい。また、頻度が所定値より低くシミュレーションへの影響が小さいと考えられる場合には、エージェント合体処理部１１５は合体ではなく、単に当該作業員エージェント２２０を削除することとして、作業員設定情報３４０から削除してもよい。
【0090】
このようにエージェント合体処理部１１５は、シミュレーション実行中のアセットエージェント２１０や作業員エージェント２２０の活動量が、業務知識データベース１４０にある規定に反して規定の値より小さい場合には、活動量が当該規定より小さい他のアセットエージェント２１０ないしは作業員エージェント２２０と合体する。またエージェント合体処理部１１５は、シミュレーション実行中のアセットエージェント２１０や作業員エージェント２２０の活動量（タスクの実行頻度）が所定値より小さい場合は当該アセットエージェント２１０または作業員エージェント２２０を削除するようにしてもよい。アセットエージェント２１０または作業員エージェント２２０の合体や削除によりシミュレーションの計算量やメモリ使用量を削減でき、処理時間が短縮できる。
【0091】
≪その他変形例≫
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。例えば保全改善支援装置１００は、保全業務ログデータベース１３０や業務知識データベース１４０、計画データベース１５０を記憶しているが、外部装置にあるこれらの情報にアクセスしてもよい。作業担当欠損対応処理部１１４、エージェント合体処理部１１５および過大作業解消処理部１１６は、１つの機能部（再現性向上処理部）であってもよい。
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。例えば保全改善支援装置１００は、保全業務ログデータベース１３０や業務知識データベース１４０、計画データベース１５０を記憶しているが、外部装置にあるこれらの情報にアクセスしてもよい。作業担当欠損対応処理部１１４、エージェント合体処理部１１５および過大作業解消処理部１１６は、１つの機能部（再現性向上処理部）であってもよい。
【0092】
本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0093】
１００ 保全改善支援装置
１１１ シミュレーション設定生成部
１１２ エージェント生成部
１１３ シミュレーション部
１１４ 作業担当欠損対応処理部（再現性向上処理部）
１１５ エージェント合体処理部（再現性向上処理部）
１１６ 過大作業解消処理部（再現性向上処理部）
１３０ 保全業務ログデータベース
１４０ 業務知識データベース
１５０ 計画データベース
２１０ アセットエージェント
２２０ 作業員エージェント
３００ 設定情報
３２０ アセット設定情報
３３０ タスク設定情報
３４０ 作業員設定情報
３５０ 作業担当設定情報
１１１ シミュレーション設定生成部
１１２ エージェント生成部
１１３ シミュレーション部
１１４ 作業担当欠損対応処理部（再現性向上処理部）
１１５ エージェント合体処理部（再現性向上処理部）
１１６ 過大作業解消処理部（再現性向上処理部）
１３０ 保全業務ログデータベース
１４０ 業務知識データベース
１５０ 計画データベース
２１０ アセットエージェント
２２０ 作業員エージェント
３００ 設定情報
３２０ アセット設定情報
３３０ タスク設定情報
３４０ 作業員設定情報
３５０ 作業担当設定情報
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】