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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】P2023170003
(43)【公開日】2023-12-01
(54)【発明の名称】保守計画立案システム及び保守計画立案方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/20 20230101AFI20231124BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/00 300
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022081414
(22)【出願日】2022-05-18
(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】松葉 浩也
(72)【発明者】
【氏名】エリス ロバート ジョセフ
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC15
(57)【要約】
【課題】機器の保守計画についてユーザの納得が得られやすい保守計画立案システム等を提供する。
【解決手段】保守計画立案システム１０は、機器の将来のメンテナンスの実施時期に関する適切さの度合いを示すスコアを、ユーザによる入力装置３０を介した操作に基づいて調整するスコア調整部１１１ｂと、スコア調整部１１１ｂによる調整の結果に基づいて、機器の保守計画を立案する計画計算部１１２ｂと、を備える。また、保守計画立案システム１０は、故障リスク値を算出する際の候補となる複数の算出手法の中から、ユーザによる入力装置３０を介した操作で選択される算出手法に基づいて、故障リスク値を算出するリスク評価部１１ａを備える。
【選択図】図１
【解決手段】保守計画立案システム１０は、機器の将来のメンテナンスの実施時期に関する適切さの度合いを示すスコアを、ユーザによる入力装置３０を介した操作に基づいて調整するスコア調整部１１１ｂと、スコア調整部１１１ｂによる調整の結果に基づいて、機器の保守計画を立案する計画計算部１１２ｂと、を備える。また、保守計画立案システム１０は、故障リスク値を算出する際の候補となる複数の算出手法の中から、ユーザによる入力装置３０を介した操作で選択される算出手法に基づいて、故障リスク値を算出するリスク評価部１１ａを備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
機器の将来のメンテナンスの実施時期に関する適切さの度合いを示すスコアを、ユーザによる入力手段を介した操作に基づいて調整するスコア調整部と、
前記スコア調整部による調整の結果に基づいて、前記機器の保守計画を立案する計画計算部と、を備える保守計画立案システム。
前記スコア調整部による調整の結果に基づいて、前記機器の保守計画を立案する計画計算部と、を備える保守計画立案システム。
【請求項2】
前記機器の将来の故障リスクの高さを示す故障リスク値を算出する際の候補となる複数の算出手法の中から、ユーザによる前記入力手段を介した操作で選択される算出手法に基づいて、前記故障リスク値を算出するリスク評価部を備えること
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
【請求項3】
前記計画計算部は、複数の前記機器又は複数の前記メンテナンスに関する所定の業務制約の範囲内で、前記スコアの和を最大化するように前記保守計画を立案すること
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
【請求項4】
前記機器の将来の故障リスクの高さを示す故障リスク値と、前記スコアと、の関係を示す所定の曲線を表示手段に表示させる表示制御部を備え、
前記スコア調整部は、ユーザによる前記入力手段を介した操作に基づいて、前記曲線を変化させ、
前記計画計算部は、所定の基準時からの経過時間に対応する前記故障リスク値を算出し、さらに、前記曲線に基づいて、前記故障リスク値に対応する前記スコアを算出すること
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
前記スコア調整部は、ユーザによる前記入力手段を介した操作に基づいて、前記曲線を変化させ、
前記計画計算部は、所定の基準時からの経過時間に対応する前記故障リスク値を算出し、さらに、前記曲線に基づいて、前記故障リスク値に対応する前記スコアを算出すること
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
【請求項5】
前記曲線は、上に凸の部分を含み、
前記調整として、前記部分における前記スコアの最大値を与える頂点の前記故障リスク値、及び、前記頂点の前記スコアのうち少なくとも一方が調整されること
を特徴とする請求項４に記載の保守計画立案システム。
前記調整として、前記部分における前記スコアの最大値を与える頂点の前記故障リスク値、及び、前記頂点の前記スコアのうち少なくとも一方が調整されること
を特徴とする請求項４に記載の保守計画立案システム。
【請求項6】
前記調整として、前記曲線における前記故障リスク値の最大値が調整されること
を特徴とする請求項４に記載の保守計画立案システム。
を特徴とする請求項４に記載の保守計画立案システム。
【請求項7】
前記保守計画の立案後、ユーザによる前記入力手段を介した操作に基づいて、前記スコアが再調整された場合、前記計画計算部は、再調整後の前記スコアに基づいて、前記機器の保守計画を再び立案すること
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
【請求項8】
前記保守計画に関する設定画面を表示手段に表示させる表示制御部を備え、
前記表示制御部は、前記機器の種類、前記メンテナンスの種類、又は前記機器の設置場所に基づいて、グループ化された前記機器又は前記メンテナンスを前記設定画面に表示させ、
ユーザによる前記入力手段を介した操作に基づいて、グループ化された前記機器又は前記メンテナンスに関する前記スコアが一括で調整されること
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
前記表示制御部は、前記機器の種類、前記メンテナンスの種類、又は前記機器の設置場所に基づいて、グループ化された前記機器又は前記メンテナンスを前記設定画面に表示させ、
ユーザによる前記入力手段を介した操作に基づいて、グループ化された前記機器又は前記メンテナンスに関する前記スコアが一括で調整されること
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
【請求項9】
所定の基準時からの経過時間と前記機器の将来の故障リスクの高さを示す故障リスク値との関係を示す第１関数、及び、前記故障リスク値と前記スコアとの関係を示す第２関数の合成関数として、前記経過時間と前記スコアとの関係を示す第３関数が導出されること
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
を特徴とする請求項１に記載の保守計画立案システム。
【請求項10】
機器の将来のメンテナンスの実施時期に関する適切さの度合いを示すスコアを、ユーザによる入力手段を介した操作に基づいて調整するスコア調整処理と、
前記スコア調整処理による調整の結果に基づいて、前記機器の保守計画を立案する計画計算処理と、を含む保守計画立案方法。
前記スコア調整処理による調整の結果に基づいて、前記機器の保守計画を立案する計画計算処理と、を含む保守計画立案方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、保守計画立案システム等に関する。
【背景技術】
【0002】
機器の保守計画の立案に関する技術として、例えば、特許文献１に記載の技術が知られている。すなわち、特許文献１には、「故障リスク情報または前記保守コスト計算手段で生成された保守コスト情報に基づいて前記部品群の保守時期を計算し保守計画を作成する保守計画最適化手段」を備える保守計画支援システムについて記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００９－２１７７１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、どのような方針に基づいて保守計画が作成されたのかをユーザ（顧客）が理解できない可能性がある。保守計画が作成される際の方針をユーザがある程度理解して、納得できるようなシステムにすることが望ましいが、そのような技術については特許文献１には記載されていない。
【0005】
そこで、本発明は、機器の保守計画についてユーザの納得が得られやすい保守計画立案システム等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】
【0006】
前記した課題を解決するために、本発明に係る保守計画立案システムは、機器の将来のメンテナンスの実施時期に関する適切さの度合いを示すスコアを、ユーザによる入力手段を介した操作に基づいて調整するスコア調整部と、前記スコア調整部による調整の結果に基づいて、前記機器の保守計画を立案する計画計算部と、を備えることとした。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、機器の保守計画についてユーザの納得が得られやすい保守計画立案システム等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施形態に係る保守計画立案システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図2】実施形態に係る保守計画立案システムの処理を示すフローチャートである。
【図3】実施形態に係る保守計画立案システムの機器情報の説明図である。
【図4】実施形態に係る保守計画立案システムの予測手法情報の説明図である。
【図5】実施形態に係る保守計画立案システムの予測手法選択部の処理に関する表示画面例である。
【図6】実施形態に係る保守計画立案システムの評価計算実行部の処理を示すフローチャートである。
【図7】実施形態に係る保守計画立案システムにおけるスコアの調整に関する説明図である。
【図8】実施形態に係る保守計画立案システムの計画ポリシー情報の説明図である。
【図9】実施形態に係る保守計画立案システムにおけるスコアの調整等に関する画面表示例である。
【図10】実施形態に係る保守計画立案システムの計画計算部の処理を示すフローチャートである。
【図11】実施形態に係る保守計画立案システムにおける、将来の各日付のスコアの導出に関する説明図である。
【図12】実施形態に係る保守計画立案システムのスコア情報の説明図である。
【図13】実施形態に係る保守計画立案システムの計画情報の説明図である。
【図14】実施形態に係る保守計画立案システムにおける各機器の保守計画に関する表示画面例である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
≪実施形態≫
＜保守計画立案システムの構成＞
図１は、実施形態に係る保守計画立案システム１０の構成を示す機能ブロック図である。
保守計画立案システム１０は、機器の保守計画を立案するシステムである。このような機器として、例えば、発電設備や送電設備、配電設備、変電設備が挙げられるが、これに限定されるものではない。すなわち、保守計画立案システム１０の対象となる機器は、通信設備や空調設備、冷凍設備、医療設備、ガス設備、水道設備、道路の他、化学プラントや製造プラント、水処理プラントであってもよいし、航空機や船舶、鉄道車両の他、これらに関連する設備（例えば、鉄道の線路・電線路）であってもよい。
＜保守計画立案システムの構成＞
図１は、実施形態に係る保守計画立案システム１０の構成を示す機能ブロック図である。
保守計画立案システム１０は、機器の保守計画を立案するシステムである。このような機器として、例えば、発電設備や送電設備、配電設備、変電設備が挙げられるが、これに限定されるものではない。すなわち、保守計画立案システム１０の対象となる機器は、通信設備や空調設備、冷凍設備、医療設備、ガス設備、水道設備、道路の他、化学プラントや製造プラント、水処理プラントであってもよいし、航空機や船舶、鉄道車両の他、これらに関連する設備（例えば、鉄道の線路・電線路）であってもよい。
【0010】
メンテナンスの対象となる機器は、通常、複数（例えば、数百個や数千個）存在することが多く、また、異なる種類のものが混在していることが多い。また、１つの機器に対して、複数のメンテナンスが行われることがある他、１つのメンテナンスが複数の機器に関わっていることもある。以下の説明では、一例として、１つの機器に対して所定の１つのメンテナンスが行われる場合について説明するが、これに限定されるものではない。
【0011】
図１に示すように、保守計画立案システム１０は、記憶装置２０や入力装置３０（入力手段）、表示装置４０（表示手段）に配線を介して接続されるとともに、ネットワーク５０にも接続されている。記憶装置２０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、所定のデータやプログラムを記憶するようになっている。入力装置３０は、例えば、ユーザによって操作されるキーボードやマウスである。
【0012】
表示装置４０は、例えば、ディスプレイである。そして、保守計画立案システム１０の処理結果が表示装置４０に所定に表示されるようになっている。なお、タッチディスプレイのように、表示装置４０がデータ入力の機能を兼ね備えるようにしてもよい。その他、所定の音声を出力するスピーカ等（図示せず）がさらに接続されていてもよい。
【0013】
また、保守計画立案システム１０の処理結果が、ネットワーク５０を介して、ユーザの情報端末（図示せず）に送信されるようにしてもよい。このような情報端末として、例えば、スマートフォンや携帯電話、タブレット、パソコン、ウェアラブル端末が挙げられる。図１に示す保守計画立案システム１０は、一つのコンピュータ（例えば、サーバ）で構成されていてもよいし、また、信号線やネットワークを介して、複数のコンピュータ（図示せず）が所定に接続された構成であってもよい。
【0014】
図１に示すように、保守計画立案システム１０は、メモリ１１と、プロセッサ１２と、インタフェース１３と、を備えている。メモリ１１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＨＤＤ等の不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）やレジスタ等の揮発性メモリと、を含んで構成されている。メモリ１１には、リスク評価部１１ａや計画立案部１１ｂ、表示制御部１１ｃのそれぞれのプログラムやデータが格納されている。
【0015】
プロセッサ１２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、メモリ１１に格納されたプログラムを読み出して、所定の処理を実行する。インタフェース１３は、データの伝送を行うものである。インタフェース１３は、記憶装置２０、入力装置３０、表示装置４０及びネットワーク５０に接続されるとともに、メモリ１１及びプロセッサ１２に接続されている。
【0016】
図１に示すように、メモリ１１には、リスク評価部１１ａと、計画立案部１１ｂと、表示制御部１１ｃのそれぞれのプログラムやデータが格納されている。リスク評価部１１ａは、ユーザによって選択される所定の予測手法に基づいて、機器の将来の状態を予測する。本実施形態では、機器の将来の状態として、リスク評価部１１ａが機器の故障リスク指数（故障リスク値）を算出するようにしている。なお、「故障リスク指数」とは、メンテナンスを行わずに機器を使い続けた場合に、機器で故障が生じる可能性（故障リスク）の高さを示す値である。
【0017】
図１に示すように、リスク評価部１１ａは、予測手法選択部１１１ａと、評価計算実行部１１２ａと、機器情報１１３ａと、予測手法情報１１４ａと、機器状態予測情報１１５ａと、を備えている。
予測手法選択部１１１ａは、機器の将来の故障リスク指数を予測する際の候補となる複数の予測手法（算出手法）の中から、ユーザによる入力装置３０の操作に基づいて、所定の予測手法を選択する。
評価計算実行部１１２ａは、予測手法選択部１１１ａによって選択された予測手法に基づいて、機器の将来の故障リスク指数を算出する。
なお、機器情報１１３ａや予測手法情報１１４ａ、機器状態予測情報１１５ａについては後記する。
予測手法選択部１１１ａは、機器の将来の故障リスク指数を予測する際の候補となる複数の予測手法（算出手法）の中から、ユーザによる入力装置３０の操作に基づいて、所定の予測手法を選択する。
評価計算実行部１１２ａは、予測手法選択部１１１ａによって選択された予測手法に基づいて、機器の将来の故障リスク指数を算出する。
なお、機器情報１１３ａや予測手法情報１１４ａ、機器状態予測情報１１５ａについては後記する。
【0018】
図１に示す計画立案部１１ｂは、所定の計画ポリシー情報１１３ｂに基づいて、機器の将来の保守計画を立案する。図１に示すように、計画立案部１１ｂは、スコア調整部１１１ｂと、計画計算部１１２ｂと、計画ポリシー情報１１３ｂと、スコア情報１１４ｂと、計画情報１１５ｂと、を備えている。
【0019】
スコア調整部１１１ｂは、機器の将来のメンテナンスの時期に関する適切さの度合いを示すスコアを、ユーザによる入力装置３０（入力手段）を介した操作に基づいて調整する。計画計算部１１２ｂは、スコア調整部１１１ｂによる調整の結果に基づいて、機器の保守計画を立案する。なお、計画ポリシー情報１１３ｂやスコア情報１１４ｂ、計画情報１１５ｂについては後記する。
図１に示す表示制御部１１ｃは、保守計画に関する所定の設定画面を表示装置４０（表示手段）に表示させる他、計画立案部１１ｂによって立案された保守計画を表示装置４０に表示させる。
図１に示す表示制御部１１ｃは、保守計画に関する所定の設定画面を表示装置４０（表示手段）に表示させる他、計画立案部１１ｂによって立案された保守計画を表示装置４０に表示させる。
【0020】
図２は、保守計画立案システムの処理を示すフローチャートである（適宜、図１も参照）。
図２に示すステップＳ１０１において保守計画立案システム１０は、ユーザによる入力装置３０の操作に基づき、予測手法選択部１１１ａによって、機器の将来の状態を予測する際の予測手法を選択する。
次に、ステップＳ１０２において保守計画立案システム１０は、評価計算実行部１１２ａによって、機器の将来の状態（例えば、故障リスク指数）を予測する。
図２に示すステップＳ１０１において保守計画立案システム１０は、ユーザによる入力装置３０の操作に基づき、予測手法選択部１１１ａによって、機器の将来の状態を予測する際の予測手法を選択する。
次に、ステップＳ１０２において保守計画立案システム１０は、評価計算実行部１１２ａによって、機器の将来の状態（例えば、故障リスク指数）を予測する。
【0021】
ステップＳ１０３において保守計画立案システム１０は、ユーザによる入力装置３０の操作に基づき、スコア調整部１１１ｂによって、機器のメンテナンス時期の適切さを示すスコアを調整する（スコア調整処理）。
ステップＳ１０４において保守計画立案システム１０は、計画計算部１１２ｂによって、機器の将来の保守計画を立案する（計画計算処理）。すなわち、保守計画立案システム１０は、ステップＳ１０２の予測結果と、ステップＳ１０３で調整されたスコアと、に基づいて、機器の将来の保守計画を立案する。ステップＳ１０４の処理を行った後、保守計画立案システム１０は、一連の処理を終了する（ＥＮＤ）。
ステップＳ１０４において保守計画立案システム１０は、計画計算部１１２ｂによって、機器の将来の保守計画を立案する（計画計算処理）。すなわち、保守計画立案システム１０は、ステップＳ１０２の予測結果と、ステップＳ１０３で調整されたスコアと、に基づいて、機器の将来の保守計画を立案する。ステップＳ１０４の処理を行った後、保守計画立案システム１０は、一連の処理を終了する（ＥＮＤ）。
【0022】
【0023】
図３は、機器情報１１３ａの説明図である。
図３に示す機器情報１１３ａは、将来のメンテナンスの対象である機器に関する情報である。図３の例では、「機器ＩＤ」、「設置場所」、「機器名称」、「手法名」、及び「予測結果」が、機器情報１１３ａとしてメモリ１１（図１参照）に格納されている。図３に示す「機器ＩＤ」は、それぞれの機器に割り振られる識別情報である。また、「設置場所」は機器の設置場所であり、「機器名称」は機器の名称である。
図３に示す機器情報１１３ａは、将来のメンテナンスの対象である機器に関する情報である。図３の例では、「機器ＩＤ」、「設置場所」、「機器名称」、「手法名」、及び「予測結果」が、機器情報１１３ａとしてメモリ１１（図１参照）に格納されている。図３に示す「機器ＩＤ」は、それぞれの機器に割り振られる識別情報である。また、「設置場所」は機器の設置場所であり、「機器名称」は機器の名称である。
【0024】
図３の例では、機器ＩＤが「Transformer１」であり、機器名称が「変圧器Ｘ」である機器が、「変電所Ａ」に設置されている。これらの「機器ＩＤ」や「設置場所」、「機器名称」といったデータは、例えば、機器を管理するユーザから提供される。
【0025】
図３に示す「手法名」は、機器の将来の状態を予測する際に用いられる予測手法の名称であり、ユーザによる入力装置３０（図１参照）の操作で選択される。なお、「時間ベース」や「指数関数」といった具体的な予測手法については後記する。図３に示す「予測結果」は、ユーザが選択した所定の予測手法に基づく機器の将来の状態（例えば、故障リスク指数）の予測結果である。
【0026】
詳細については後記するが、機器の将来の状態の予測結果は、機器状態予測情報１１５ａ（図１参照）として、例えば、データテーブルの形式でメモリ１１に格納される。したがって、図３の機器情報１１３ａに含まれる「予測結果」として、機器状態予測情報１１５ａに含まれる予測結果の識別情報が用いられてもよいし、また、予測結果が格納される記憶領域のアドレスが用いられてもよい。例えば、機器ＩＤが「Transformer１」である機器の将来の状態の予測結果は、機器状態予測情報１１５ａ（図１参照）に含まれる「テーブル１」として、メモリ１１（図１参照）から適宜に読み出される。
【0027】
また、機器情報１１３ａにおいて、機器ＩＤに他のデータが追加で対応付けられるようにしてもよい。例えば、各メンテナンスに割り振られるメンテナンスＩＤや、機器の過去のメンテナンス（点検を含む）の履歴を示すデータの他、機器に設置されたセンサ（図示せず）の検出値や、機器を駆動する際の指令値といったデータが機器ＩＤに対応付けられるようにしてもよい。
【0028】
図４は、予測手法情報１１４ａの説明図である。
予測手法情報１１４ａは、機器の将来の状態の予測手法を示すデータであり、メモリ１１（図１参照）に予め格納されている。図４に示す「手法名」は、機器の将来の状態の予測する際に用いられる手法の名称である。図４では、予測手法の一つとして、指数関数が用いられる例を示している。そして、指数関数等の複数の予測手法が予測手法情報１１４ａとしてメモリ１１（図１参照）に予め格納され、ユーザによる入力装置３０（図１参照）の操作によって、予測手法が適宜に選択されるようになっている。
予測手法情報１１４ａは、機器の将来の状態の予測手法を示すデータであり、メモリ１１（図１参照）に予め格納されている。図４に示す「手法名」は、機器の将来の状態の予測する際に用いられる手法の名称である。図４では、予測手法の一つとして、指数関数が用いられる例を示している。そして、指数関数等の複数の予測手法が予測手法情報１１４ａとしてメモリ１１（図１参照）に予め格納され、ユーザによる入力装置３０（図１参照）の操作によって、予測手法が適宜に選択されるようになっている。
【0029】
本実施形態では、機器の将来の状態として、リスク評価部１１ａ（図１参照）が故障リスク指数を算出するようにしている。「故障リスク指数」とは、前記したように、機器の将来の故障リスクの高さを示す値である。機器の状態の予測手法の一つである指数関数は、例えば、時間の経過に伴って故障リスク指数が単調増加することが既知であるような場合に用いられる。
【0030】
図４に示す「手順」は、機器の将来の状態を予測する際の手順であり、「手法名」に対応付けられている。すなわち、「指数関数」の予測手法を用いた場合の「手順」として、例えば、次のような処理のプログラムがメモリ１１（図１参照）に予め記憶されている。図４の例では、ステップＳ２０１においてリスク評価部１１ａ（図１参照）が、機器の直近のメンテナンスの実施時期の他、保守計画の終了予定日や時間間隔を入力として受け取る。例えば、機器の直近のメンテナンスから１年間の各日付について、機器の故障リスク指数を算出させる場合、ユーザは、入力装置３０（図１参照）を所定に操作し、次のように設定する。すなわち、ユーザは、直近のメンテナンスの日付（又は直近のメンテナンスから現時点までの経過日数）や、保守計画の終了予定日の日付を入力し、時間間隔を１日に設定する。
【0031】
次に、ステップＳ２０２においてリスク評価部１１ａ（図１参照）は、各時刻ｔについて、ｖ＝ｅｘｐ（ｔ／Ｅ）を計算し、その結果を出力する。なお、前記した式に含まれる「ｖ」は、機器の故障リスク指数であり、「Ｅ」は、直近のメンテナンスの実施時期から保守計画の終了予定日までの期間の長さである。リスク評価部１１ａ（図１参照）は、直近のメンテナンスの実施時期から保守計画の終了予定日までの期間を所定の時間間隔（Ｓ１０１で入力された時間間隔）で等分した場合の各時刻ｔについて、ｖ＝ｅｘｐ（ｔ／Ｅ）の値を故障リスク指数として算出し、その結果を表示装置４０（図１参照）に表示させる。
【0032】
なお、機器の将来の状態を予測する際の予測手法は、図４に示す「指数関数」に限定されるものではない。他の予測手法として、例えば、「時間ベース」や「標準モデルベース」や「データ駆動」が用いられてもよい。
予測手法の一つである「時間ベース」とは、機器の製造メーカの仕様の他、国や地方公共団体の規定に基づいて、機器の状態を予測する手法である。例えば、機器の製造メーカの仕様書において、１年ごとに機器のメンテナンスを行うことが推奨されていたとする。このような場合、直近のメンテナンスから１年が経するのを境に、故障リスク指数がステップ状に高くなるようにしてもよい。例えば、機器の過去のメンテナンス履歴のデータをユーザが有していない場合でも、予測手法として「時間ベース」を用いることで、機器の将来の状態を予測できる。
予測手法の一つである「時間ベース」とは、機器の製造メーカの仕様の他、国や地方公共団体の規定に基づいて、機器の状態を予測する手法である。例えば、機器の製造メーカの仕様書において、１年ごとに機器のメンテナンスを行うことが推奨されていたとする。このような場合、直近のメンテナンスから１年が経するのを境に、故障リスク指数がステップ状に高くなるようにしてもよい。例えば、機器の過去のメンテナンス履歴のデータをユーザが有していない場合でも、予測手法として「時間ベース」を用いることで、機器の将来の状態を予測できる。
【0033】
また、別の予測手法である「標準モデルベース」とは、機器の直近のメンテナンス（点検を含む）の結果に基づいて、故障リスク指数を算出する手法である。機器の直近のメンテナンスのデータが存在する場合、ユーザは、予測手法として「標準モデルベース」を選択できる。
【0034】
また、別の予測手法である「データ駆動」とは、機器に関して、過去に行われたメンテナンスの履歴等に基づいて、故障リスク指数を算出する手法である。その他、機器が駆動されるときの各センサ（図示せず）の検出値や、機器を制御する際の指令値といったものが「データ駆動」に適宜に用いられるようにしてもよい。機器の過去のメンテナンス履歴のデータを有している場合、ユーザは、予測手法として「データ駆動」を選択できる。このような複数の予測手法が、予測手法情報１１４ａとしてメモリ１１（図１参照）に予め格納されている。
【0035】
図１に示す予測手法選択部１１１ａは、前記したように、機器の将来の状態を予測する際の候補となる複数の予測手法の中から、ユーザによる入力装置３０の操作に基づいて、所定の予測手法を選択する。
【0036】
図５は、予測手法選択部の処理に関する表示画面例である。
図５の例では、メンテナンスの対象機器（ターゲットアセット）の「場所」、「機器」、及び「手法」の各候補が、所定のプルダウンメニューＰ１，Ｐ２，Ｐ３として、表示装置４０（図１参照）に表示されるようになっている。図５の例では、機器の「場所」として「変電所Ａ」が選択され、さらに、「機器」の名称として「変圧器Ｘ」が選択されている。そして、「変電所Ａ」に設置された「変圧器Ｘ」の将来の状態を予測する際の予測手法として、「指数関数」が選択されている。
図５の例では、メンテナンスの対象機器（ターゲットアセット）の「場所」、「機器」、及び「手法」の各候補が、所定のプルダウンメニューＰ１，Ｐ２，Ｐ３として、表示装置４０（図１参照）に表示されるようになっている。図５の例では、機器の「場所」として「変電所Ａ」が選択され、さらに、「機器」の名称として「変圧器Ｘ」が選択されている。そして、「変電所Ａ」に設置された「変圧器Ｘ」の将来の状態を予測する際の予測手法として、「指数関数」が選択されている。
【0037】
このように、ユーザによる入力装置３０（図１参照）の操作に応じて、予測手法選択部１１１ａ（図１参照）は、プルダウンメニューＰ３の中から所定の予測手法を選択する（図２のＳ１０１に対応）。なお、メンテナンスの対象となる機器が特定されればよいため、機器の設置場所や名称の選択は、特に必須の処理ではない。例えば、メンテナンスの対象となる機器の機器ＩＤをユーザが選択（又は直接入力）するようにしてもよい。
【0038】
そして、図５の「ＯＫ」のボタンＢ１が選択された場合、「対象機器状態予測」として、例えば、「本日」から「１年後」までの故障リスク指数の推移を示す曲線Ｒ１が表示されるようになっている。なお、図５に示す曲線Ｒ１の座標の横軸は、保守計画の立案時（本日）からの経過時間であり、縦軸は、メンテナンスの対象となる機器の将来の故障リスク指数である。
【0039】
なお、図５は、所定の１つの機器に関する表示画面例を示しているが、メンテナンスの対象となる複数の機器（例えば、数百個や数千個の機器）のそれぞれについて、予測手法が選択される。前記したように、ユーザがどのようなデータを保有しているかといったことに基づいて、ユーザ自身が予測手法を選択できるようになっている。ユーザによって選択された予測手法は、図３に示すように、機器ＩＤ（又はメンテナンスＩＤ）に対応付けられ、機器情報１１３ａとしてメモリ１１（図１参照）に格納される。
【0040】
【0041】
図６は、評価計算実行部の処理を示すフローチャートである。
なお、図６に示す一連の処理は、図２のステップＳ１０２の処理（機器の将来の状態の予測）に対応している。また、図６の「ＳＴＡＲＴ」時には、メンテナンスの対象となる各機器について、将来の状態を予測する際の予測手法が選択され、機器情報１１３ａ（図３参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納されているものとする。
ステップＳ１０２１において評価計算実行部１１２ａは、機器の状態（例えば、故障リスク指数）に関する予測値を初期化する。例えば、評価計算実行部１１２ａは、図３の機器ＩＤに対応付けられる予測結果の各欄の値を所定に初期化する。
なお、図６に示す一連の処理は、図２のステップＳ１０２の処理（機器の将来の状態の予測）に対応している。また、図６の「ＳＴＡＲＴ」時には、メンテナンスの対象となる各機器について、将来の状態を予測する際の予測手法が選択され、機器情報１１３ａ（図３参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納されているものとする。
ステップＳ１０２１において評価計算実行部１１２ａは、機器の状態（例えば、故障リスク指数）に関する予測値を初期化する。例えば、評価計算実行部１１２ａは、図３の機器ＩＤに対応付けられる予測結果の各欄の値を所定に初期化する。
【0042】
ステップＳ１０２２において評価計算実行部１１２ａは、全ての機器の状態を予測したか否かを判定する。すなわち、評価計算実行部１１２ａは、機器情報１１３ａ（図３参照）に含まれている全ての機器（又は全てのメンテナンス）について、故障リスク指数を算出したか否かを判定する。ステップＳ１０２２において、状態の予測が行われていない機器が存在する場合（Ｓ１０２２：Ｎｏ）、評価計算実行部１１２ａの処理はステップＳ１０２３に進む。
【0043】
ステップＳ１０２３において評価計算実行部１１２ａは、未処理の機器を選択する。すなわち、評価計算実行部１１２ａは、故障リスク指数がまだ算出されていない機器を選択する。
ステップＳ１０２４において評価計算実行部１１２ａは、予測手法を特定する。すなわち、評価計算実行部１１２ａは、ステップＳ１０２３で選択した機器に対応する手法名（図３参照）に基づいて、予測手法情報１１４ａ（図１参照）の中から当該手法名のデータを読み出す。例えば、図３に示す機器情報１１３ａにおいて、機器ＩＤが「Transformer１」である機器の故障リスク指数を予測する際、評価計算実行部１１２ａは、手法名の「指数関数」に基づいて、予測手法情報１１４ａ（図４参照）から「指数関数」のデータを読み出す。
ステップＳ１０２４において評価計算実行部１１２ａは、予測手法を特定する。すなわち、評価計算実行部１１２ａは、ステップＳ１０２３で選択した機器に対応する手法名（図３参照）に基づいて、予測手法情報１１４ａ（図１参照）の中から当該手法名のデータを読み出す。例えば、図３に示す機器情報１１３ａにおいて、機器ＩＤが「Transformer１」である機器の故障リスク指数を予測する際、評価計算実行部１１２ａは、手法名の「指数関数」に基づいて、予測手法情報１１４ａ（図４参照）から「指数関数」のデータを読み出す。
【0044】
次に、ステップＳ１０２５において評価計算実行部１１２ａは、機器の将来の状態を予測する。すなわち、評価計算実行部１１２ａは、ステップＳ１０２４で特定した予測手法に基づいて、機器の将来の各時期における故障リスク指数を算出する。このように、評価計算実行部１１２ａ（つまり、リスク評価部１１ａ：図１参照）は、機器の故障リスク指数（故障リスク値）を算出する際の候補となる複数の予測手法（算出手法）の中から、ユーザによる入力装置３０（入力手段：図１参照）を介した操作で選択される予測手法に基づいて、故障リスク指数を算出する。
【0045】
ステップＳ１０２６において評価計算実行部１１２ａは、機器の将来の状態の予測結果を記憶する。具体的には、評価計算実行部１１２ａは、ステップＳ１０２５の予測結果を機器状態予測情報１１５ａ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納する。その他、機器情報１１３ａ（図３参照）に含まれる「予測結果」として、機器状態予測情報１１５ａに含まれる予測結果の識別情報が記憶されるようにしてもよい。
【0046】
ステップＳ１０２６の処理を行った後、評価計算実行部１１２ａの処理は、ステップＳ１０２２に戻る。また、ステップＳ１０２２において、全ての機器の状態を予測した場合（Ｓ１０２２：Ｙｅｓ）、評価計算実行部１１２ａは、図６に示す一連の処理を終了する（ＥＮＤ）。
【0047】
図１に示す機器状態予測情報１１５ａは、それぞれの機器の将来の状態の予測結果に関する情報である。つまり、図６の一連の処理によって生成されるデータが、機器状態予測情報１１５ａである。機器状態予測情報１１５ａには、将来の各時期（例えば、現時点から１年後までの各日付）における故障リスク指数の値が含まれている。
次に、ユーザの操作に基づくスコアの調整について、図７を用いて説明する。
次に、ユーザの操作に基づくスコアの調整について、図７を用いて説明する。
【0048】
図７は、スコアの調整に関する説明図である。
なお、図７の横軸は、所定の機器の故障リスク指数である。また、図７の縦軸は、機器の将来のメンテナンス時期の適切さの度合いを示すスコアである。図７の破線で示す曲線Ｃ１は、初期設定された所定の関数のグラフである。例えば、横軸の故障リスク指数の値Ｘと、縦軸のスコアの値Ｙと、で特定される点を（Ｘ，Ｙ）で表した場合、曲線Ｃ１は、点（０，０）から点（１０，０）までの上に凸の曲線として、初期設定されている。また、図７の例では、点（５．５，１０）が曲線Ｃ１の頂点Ｔ１になっている。
なお、図７の横軸は、所定の機器の故障リスク指数である。また、図７の縦軸は、機器の将来のメンテナンス時期の適切さの度合いを示すスコアである。図７の破線で示す曲線Ｃ１は、初期設定された所定の関数のグラフである。例えば、横軸の故障リスク指数の値Ｘと、縦軸のスコアの値Ｙと、で特定される点を（Ｘ，Ｙ）で表した場合、曲線Ｃ１は、点（０，０）から点（１０，０）までの上に凸の曲線として、初期設定されている。また、図７の例では、点（５．５，１０）が曲線Ｃ１の頂点Ｔ１になっている。
【0049】
前記したように、機器のメンテナンスの時期が遅いほど、故障リスク指数が高くなることが多い。例えば、故障リスク指数が略ゼロの非常に早い時期に機器のメンテナンスを行った場合、そのメンテナンスが開始されるまでに機器が故障に至るリスクはほとんどないが、メンテナンスに要するコストが高くなるため、メンテナンスの時期の適切さの度合い（つまり、スコア）は低い。したがって、図７の曲線Ｃ１では、原点の付近で故障リスク指数がゼロに近づくにつれて、スコアもゼロに近づくように設定されている。
【0050】
一方、故障リスク指数の値が「１０」に近い時期（かなり遅い時期）に機器のメンテナンスを行った場合、メンテナンスに要するコストは低くなるが、メンテナンスが開始されるまでに機器が故障に至るリスクが高くなるため、メンテナンスの時期の適切さの度合い（つまり、スコア）は低い。したがって、図７の曲線Ｃ１では、故障リスク指数が「１０」に近づくにつれて、スコアがゼロに近づくように設定されている。
【0051】
なお、メンテナンスの実施時期に関する考え方は、ユーザによってさまざまである。例えば、機器のメンテナンスのコストが高くなっても構わないから、機器が故障に至るリスクを低くしたいと考えるユーザもいる。また、資金面でそれほど余裕がないため、機器のメンテナンスのコストをできるだけ抑えたいと考えるユーザもいる。
【0052】
これまでは、保守計画をシステム側で立案する過程にユーザが介在せずに、一律的に保守計画が立案されていた。このように一律的な保守計画がユーザに提示された場合、機器の故障リスクやコストについて、どのような考え方（ポリシー）に基づいて保守計画が立案されたのかをユーザが理解できない可能性がある。その結果、保守計画の内容をユーザが受け入れにくくなる可能性がある。
【0053】
そこで、本実施形態では、機器の将来の故障リスクの高さを示す故障リスク指数（故障リスク値）と、スコアと、の関係を示す所定の曲線Ｃ１等を表示制御部１１ｃ（図１参照）が表示装置４０（表示手段）に表示させるようにしている。これによって、メンテナンスに関する考え方をユーザが視覚的に理解できる。そして、メンテナンスの実施時期やコストに関するユーザの考え方が反映されるように、ユーザの操作に基づいて曲線Ｃ１の位置や形状を変更し、変更後の曲線に基づいて、計画計算部１１２ｂ（図１参照）が保守計画を立案するようにしている。これによって、保守計画に関するユーザの理解や納得が得られやすくなる。
【0054】
例えば、初期設定の曲線Ｃ１（標準的な考え方）を見たユーザが、機器の故障のリスクをさらに低くするような保守計画を作成したいと考えたとする。このような場合にユーザは、入力装置３０（図１参照）を所定に操作し、例えば、破線の曲線Ｃ１から実線の曲線Ｃ２に変更する。具体的には、ユーザが入力装置３０を操作し、曲線Ｃ１の頂点Ｔ１を選択して、その頂点の位置を横方向にスライドさせると、例えば、頂点Ｔ２とする新たな曲線Ｃ２が表示される。上に凸の曲線Ｃ２は、初期設定の曲線Ｃ１よりも頂点Ｔ２の故障リスク指数が低くなっている。つまり、曲線Ｃ２には、機器が故障に至るリスクを低減したいというユーザの考え方が反映されている。
【0055】
また、初期設定の曲線Ｃ１（標準的な考え方）を見たユーザが、機器のメンテナンスのコストを抑えた保守計画を作成したいと考えたとする。このような場合にユーザは、入力装置３０を所定に操作し、例えば、破線の曲線Ｃ１から一点鎖線の曲線Ｃ３に変更する。上に凸の曲線Ｃ３は、初期設定の曲線Ｃ１よりも頂点Ｔ３の故障リスク指数が高くなっている。つまり、曲線Ｃ３には、比較的遅い時期に機器のメンテナンスを行うことで、コストの低減を図ろうとするユーザの考え方が反映されている。
【0056】
また、初期設定の曲線Ｃ１（標準的な考え方）を見たユーザが、対象となる所定の機器については、メンテナンスの時期はそれほど重要でないと考えたとする。つまり、所定の機器のメンテナンスの時期は、早くてもよいし、また、遅くても特に問題はないとユーザが考えたとする。このような場合にユーザは、入力装置３０を所定に操作し、例えば、破線の曲線Ｃ１から二点鎖線の曲線Ｃ４に変更する。上に凸の曲線Ｃ４は、頂点Ｔ４のスコアが標準よりも低くなっている。つまり、曲線Ｃ４には、所定の機器のメンテナンスの実施時期については特にこだわらないというユーザの考え方が反映されている。
【0057】
このように、それぞれの曲線Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４は、機器のメンテナンスの実施時期やコストに関するユーザの大まかな考え方を示している。これらの曲線Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４は、初期設定の曲線Ｃ１と同様に上に凸の曲線であり、原点（０，０）を通るように設定されている。
【0058】
その他、上に凸の曲線Ｃ１において故障リスク指数が最大になる点（１０，０）の座標をユーザが変更できるようにしてもよい。例えば、所定の機器が故障に至った場合でも大きな問題は特に生じないといった場合、ユーザは、入力装置３０（図１参照）を所定に操作し、故障リスク指数の最大値（曲線の端点であって、原点とは異なる点の故障リスク指数）を低くする。
【0059】
なお、所定の機器については曲線Ｃ２が設定され、別の機器については曲線Ｃ３が設定されるといったように、複数の機器について異なる曲線が混在することもある。このような各曲線に対応する所定の関数が、それぞれの機器（又はメンテナンス）に対応付けられ、計画ポリシー情報１１３ｂ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納される。
【0060】
図８は、計画ポリシー情報１１３ｂの説明図である。
図８に示す「最適リスク値」は、機器の故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線において、スコアが最も高くなる点の故障リスク指数である。図７に示す曲線Ｃ１を例に説明すると、この曲線Ｃ１の頂点Ｔ１における故障リスク指数の値「５．５」が「最適リスク値」である。
図８に示す「最大リスク値」は、機器の故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線における故障リスク指数の最大値である。図７に示す曲線Ｃ１を例に説明すると、この曲線Ｃ１の一方の端点である点（１０，０）の故障リスク指数「１０」が「最大リスク値」である。
図８に示す「最適リスク値」は、機器の故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線において、スコアが最も高くなる点の故障リスク指数である。図７に示す曲線Ｃ１を例に説明すると、この曲線Ｃ１の頂点Ｔ１における故障リスク指数の値「５．５」が「最適リスク値」である。
図８に示す「最大リスク値」は、機器の故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線における故障リスク指数の最大値である。図７に示す曲線Ｃ１を例に説明すると、この曲線Ｃ１の一方の端点である点（１０，０）の故障リスク指数「１０」が「最大リスク値」である。
【0061】
図８に示す「最大スコア」は、機器の故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線におけるスコアの最大値である。図７に示す曲線Ｃ１を例に説明すると、この曲線Ｃ１の頂点Ｔ１におけるスコアの値「１０」が「最大スコア」である。図８に示す「最適リスク値」、「最大リスク値」、及び「最大スコア」が指定されることで、曲線（例えば、図７の曲線Ｃ１）の位置や形状が決まるようになっている。
【0062】
図８の例では、機器ＩＤが「Transformer１」である機器の最適リスク値は「２．５」であり、最大リスク値は「５．５」であり、最大スコアは「１０」に設定されている。なお、ユーザの操作で曲線Ｃ１（図７参照）が変更される前は、計画ポリシー情報１１３ｂとして、初期設定の曲線Ｃ１（図７参照）に関するデータが記憶されている。また、ユーザの操作で曲線が変更された場合には、計画ポリシー情報１１３ｂとして、ユーザによる変更後の曲線に関するデータが記憶される。
【0063】
なお、ユーザによる入力装置３０の操作を曲線Ｃ１等（図７参照）の変更に反映させる処理は、スコア調整部１１１ｂ（図１参照）によって行われる。すなわち、スコア調整部１１１ｂは、ユーザによる入力装置３０（入力手段）を介した操作に基づいて、故障リスク指数（故障リスク値）と、スコアと、の関係を示す所定の曲線を変化させる。
【0064】
図９は、スコアの調整等に関する画面表示例である。
なお、図９に示す「場所」（機器の場所）や「機器」（機器の名称）の他、対象機器状態予測の曲線Ｒ１については、図５と同様である。例えば、ユーザによる入力装置３０（図１参照）の操作で機器が指定された場合、メンテナンスの実施時期の適切さを示すスコアに関して、前記した初期設定の曲線Ｃ１が表示されるようにしてもよい。ユーザは、表示画面上でポインタＧ１を適宜に移動させ、曲線Ｃ１の頂点Ｔ１の位置等を調整する。これによって、機器の故障のリスクやメンテナンスのコストに関するユーザ自身の考え方が調整後の曲線に反映される。そして、ユーザは、曲線の調整後に「ＯＫ」のボタンＢ２を押す。
なお、図９に示す「場所」（機器の場所）や「機器」（機器の名称）の他、対象機器状態予測の曲線Ｒ１については、図５と同様である。例えば、ユーザによる入力装置３０（図１参照）の操作で機器が指定された場合、メンテナンスの実施時期の適切さを示すスコアに関して、前記した初期設定の曲線Ｃ１が表示されるようにしてもよい。ユーザは、表示画面上でポインタＧ１を適宜に移動させ、曲線Ｃ１の頂点Ｔ１の位置等を調整する。これによって、機器の故障のリスクやメンテナンスのコストに関するユーザ自身の考え方が調整後の曲線に反映される。そして、ユーザは、曲線の調整後に「ＯＫ」のボタンＢ２を押す。
【0065】
このような処理が、メンテナンスの対象となる複数の機器のそれぞれについて行われる。なお、メンテナンスの対象となる機器の数が膨大であることもあるため、スコアに関する曲線の調整をユーザが一括で行えるようにしてもよい。例えば、機器の種類、メンテナンスの種類、又は機器の設置場所に基づいて、グループ化された機器（又はメンテナンス）を表示制御部１１ｃ（図１参照）が設定画面に表示させるようにしてもよい。そして、ユーザによる入力装置３０（入力手段：図１参照）を介した操作に基づいて、グループ化された機器（又はメンテナンス）に関するスコアが一括で調整されるようにしてもよい。これによって、保守計画を立案させる際のユーザの作業負担を軽減できる。
【0066】
図１０は、計画計算部の処理を示すフローチャートである（適宜、図１も参照）。
なお、図１０に示す一連の処理は、図２のステップＳ１０４の処理（保守計画の立案）に対応している。また、図１０の「ＳＴＡＲＴ」時には、メンテナンスの対象となる各機器の将来の状態（例えば、故障リスク指数）の予測結果が、機器状態予測情報１１５ａ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納されているものとする。また、図１０の「ＳＴＡＲＴ」時には、メンテナンスの対象となる各機器のスコアの曲線（図９参照）がユーザの操作で調整され、計画ポリシー情報１１３ｂ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納されているものとする。
なお、図１０に示す一連の処理は、図２のステップＳ１０４の処理（保守計画の立案）に対応している。また、図１０の「ＳＴＡＲＴ」時には、メンテナンスの対象となる各機器の将来の状態（例えば、故障リスク指数）の予測結果が、機器状態予測情報１１５ａ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納されているものとする。また、図１０の「ＳＴＡＲＴ」時には、メンテナンスの対象となる各機器のスコアの曲線（図９参照）がユーザの操作で調整され、計画ポリシー情報１１３ｂ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納されているものとする。
【0067】
ステップＳ１０４１において計画計算部１１２ｂは、全ての機器のスコアを算出したか否かを判定する。すなわち、計画立案部１１ｂは、機器情報１１３ａ（図３参照）に含まれている全ての機器について、将来の各時期のスコアを算出したか否かを判定する。前記したように、「スコア」とは、機器のメンテナンスの時期に関する適切さの度合いを示す値である。ステップＳ１０４１においてスコアが算出されていない機器が存在する場合（Ｓ１０４１：Ｎｏ）、計画計算部１１２ｂの処理はステップＳ１０４２に進む。
【0068】
ステップＳ１０４２において計画計算部１１２ｂは、未処理の機器を選択する。すなわち、計画計算部１１２ｂは、スコアがまだ算出されていない機器を選択する。
次に、ステップＳ１０４３において計画計算部１１２ｂは、機器の将来の状態の予測値を読み出す。すなわち、計画計算部１１２ｂは、ステップＳ１０４２で選択した機器の機器ＩＤに基づいて、機器状態予測情報１１５ａを参照し、その機器の故障リスク指数の推移を示す関数を読み出す。
次に、ステップＳ１０４３において計画計算部１１２ｂは、機器の将来の状態の予測値を読み出す。すなわち、計画計算部１１２ｂは、ステップＳ１０４２で選択した機器の機器ＩＤに基づいて、機器状態予測情報１１５ａを参照し、その機器の故障リスク指数の推移を示す関数を読み出す。
【0069】
ステップＳ１０４４において計画計算部１１２ｂは、スコアの曲線に対応する関数を導出する。すなわち、計画計算部１１２ｂは、ステップＳ１０４２で選択した機器の機器ＩＤに基づいて、計画ポリシー情報１１３ｂ（図８参照）を参照し、その機器の最適リスク値、最大リスク値、及び最大スコアに基づいて、ユーザによる調整後のスコアの曲線（例えば、図７の曲線Ｃ２）の関数を導出する。
ステップＳ１０４５において計画計算部１１２ｂは、将来の各日付のスコアを算出する。このステップＳ１０４５の処理について、図１１を用いて説明する。
ステップＳ１０４５において計画計算部１１２ｂは、将来の各日付のスコアを算出する。このステップＳ１０４５の処理について、図１１を用いて説明する。
【0070】
図１１は、将来の各日付のスコアの導出に関する説明図である。
図１１の紙面上側には、所定の機器の故障リスク指数の推移を示す曲線Ｒ１を示している。この曲線Ｒ１は、例えば、現時点からの経過日数と、故障リスク指数と、の関係を示すものであり、前記したように、ユーザが選択した予測手法（図５参照）に基づいて作成される。曲線Ｒ１に関するデータは、機器ＩＤに対応付けて、機器状態予測情報１１５ａ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納されている。
図１１の紙面上側には、所定の機器の故障リスク指数の推移を示す曲線Ｒ１を示している。この曲線Ｒ１は、例えば、現時点からの経過日数と、故障リスク指数と、の関係を示すものであり、前記したように、ユーザが選択した予測手法（図５参照）に基づいて作成される。曲線Ｒ１に関するデータは、機器ＩＤに対応付けて、機器状態予測情報１１５ａ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納されている。
【0071】
図１１の紙面中間には、所定の機器の故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線Ｃ２を示している。前記したように、曲線Ｃ２は、ユーザによる入力装置３０（図１参照）の操作で調整される（図７参照）。曲線Ｃ２に関するデータは、機器ＩＤに対応付けて、計画ポリシー情報１１３ｂ（図８参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納されている。
【0072】
図１０のステップＳ１０４５において計画計算部１１２ｂは、機器の将来の状態（故障リスク指数）を示す曲線Ｒ１（図１１の紙面上側）と、その機器のスコアに関する曲線Ｃ２（図１０の紙面中間）と、に基づいて、将来のスコアの推移を示す曲線Ｋ１の各値を算出する。例えば、現時点から６カ月後のスコアを算出する際、計画計算部１１２ｂは、まず、故障リスク指数の曲線Ｒ１で表される所定の関数に基づいて、６カ月後の故障リスク指数の値を算出する。そして、計画計算部１１２ｂは、この故障リスク指数の値に対応するスコアを、曲線Ｃ２の関数に基づいて算出する。これによって、６カ月後のスコアが算出される。図１１の例では、機器のメンテナンスを６カ月後に行う場合のスコアの値が「９．５」になっている。このような処理を「本日」から「１年後」までの各日付について行うことで、計画計算部１１２ｂは、図１１の紙面下側の曲線Ｋ１の各値を算出する。
【0073】
このように、計画計算部１１２ｂは、所定の基準時からの経過時間に対応する故障リスク指数（故障リスク値）を算出し、さらに、故障リスク指数とスコアとの関係を示す所定の曲線Ｃ２に基づいて、故障リスク指数に対応するスコアを算出する。
言い換えると、所定の基準時からの経過時間と故障リスク指数（故障リスク値）との関係を示す「第１関数」（曲線Ｒ１に対応）、及び、故障リスク指数とスコアとの関係を示す「第２関数」（曲線Ｃ２に対応）の合成関数として、所定の「第３関数」（曲線Ｋ１に対応）が導出される。ここで、「第３関数」とは、所定の基準時からの経過時間とスコアとの関係を示す関数である。また、前記した所定の基準時とは、例えば、保守計画の立案時や直近のメンテナンスの終了時である。
言い換えると、所定の基準時からの経過時間と故障リスク指数（故障リスク値）との関係を示す「第１関数」（曲線Ｒ１に対応）、及び、故障リスク指数とスコアとの関係を示す「第２関数」（曲線Ｃ２に対応）の合成関数として、所定の「第３関数」（曲線Ｋ１に対応）が導出される。ここで、「第３関数」とは、所定の基準時からの経過時間とスコアとの関係を示す関数である。また、前記した所定の基準時とは、例えば、保守計画の立案時や直近のメンテナンスの終了時である。
【0074】
図１０のステップＳ１０４５において将来の各日付のスコアを算出した後、ステップＳ１０４６において計画計算部１１２ｂは、スコアの算出結果をスコア情報１１４ｂとして記憶する。つまり、計画計算部１１２ｂは、将来の各日付のスコア（図１１の曲線Ｋ１のデータ）を機器ＩＤに対応付けて、スコア情報１１４ｂ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納する。
【0075】
図１２は、機器のスコア情報１１４ｂの説明図である。
図１２の例では、機器ＩＤが「Transformer１」である機器の日付順のスコアの数列（０．０，０．１，０．２，０．２，・・・）が、スコア情報１１４ｂとしてメモリ１１（図１参照）に格納されている。なお、将来のメンテナンスの対象である他の機器についても同様に、スコア情報１１４ｂが生成される。
図１２の例では、機器ＩＤが「Transformer１」である機器の日付順のスコアの数列（０．０，０．１，０．２，０．２，・・・）が、スコア情報１１４ｂとしてメモリ１１（図１参照）に格納されている。なお、将来のメンテナンスの対象である他の機器についても同様に、スコア情報１１４ｂが生成される。
【0076】
図１０のステップＳ１０４６の処理を行った後、計画計算部１１２ｂの処理はステップＳ１０４１に戻る。このようにして、計画計算部１１２ｂは、ステップＳ１０４１～Ｓ１０４６の処理を各機器について行う。ステップＳ１０４１において全ての機器のスコアを算出した場合（Ｓ１０４１：Ｙｅｓ）、計画計算部１１２ｂの処理はステップＳ１０４７に進む。
【0077】
ステップＳ１０４７において計画計算部１１２ｂは、各機器の将来の保守計画を立案する。すなわち、計画計算部１１２ｂは、複数の機器（又は複数のメンテナンス）に関する所定の業務制約の範囲内で、スコアの和を最大化するように保守計画を立案する。ここで、所定の業務制約とは、例えば、メンテナンスの実施順序の他、メンテナンスに使う道具や交換部品、季節、人員等に関する制約である。このような業務制約に関するデータは、例えば、ユーザから提供されて、メモリ１１（図１参照）に格納されている。このような業務制約があるため、メンテナンスの対象となっている全ての機器のスコアを最大にする必要は特にない。つまり、所定の業務制約の範囲内で各機器（又は各メンテナンス）のスコアの和の最大化を図ればよいため、個別のスコアを最大にする必要は特にない。
【0078】
なお、ステップＳ１０４７の処理については、計画計算部１１２ｂが外部のサーバ等（図示せず）に所定の演算処理を行わせるようにしてもよいし、また、専用のソフトウェアが適宜に用いられてもよい。
そして、ステップＳ１０４８において計画計算部１１２ｂは、保守計画のデータを計画情報１１５ｂ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納する。ステップＳ１０４８の処理を行った後、計画計算部１１２ｂは一連の処理を終了する（ＥＮＤ）。
そして、ステップＳ１０４８において計画計算部１１２ｂは、保守計画のデータを計画情報１１５ｂ（図１参照）としてメモリ１１（図１参照）に格納する。ステップＳ１０４８の処理を行った後、計画計算部１１２ｂは一連の処理を終了する（ＥＮＤ）。
【0079】
図１３は、計画情報１１５ｂの説明図である。
図１３の例では、機器ＩＤが「Transformer１」である機器のメンテナンス時期として、「ＸＸＸＸ年ＹＹ月第１週」というデータが、計画情報１１５ｂとしてメモリ１１（図１参照）に格納されている。図１３に示すメンテナンス時期は、例えば、メンテナンスを行うことが可能な時期であってもよいし、また、メンテナンスを行うことが最も推奨される日付（ベストタイミングの日付）であってもよい。このように、それぞれの機器のメンテナンス時期のデータが機器ＩＤ（又はメンテナンスＩＤ）に対応付けられている。
図１３の例では、機器ＩＤが「Transformer１」である機器のメンテナンス時期として、「ＸＸＸＸ年ＹＹ月第１週」というデータが、計画情報１１５ｂとしてメモリ１１（図１参照）に格納されている。図１３に示すメンテナンス時期は、例えば、メンテナンスを行うことが可能な時期であってもよいし、また、メンテナンスを行うことが最も推奨される日付（ベストタイミングの日付）であってもよい。このように、それぞれの機器のメンテナンス時期のデータが機器ＩＤ（又はメンテナンスＩＤ）に対応付けられている。
【0080】
図１に示す表示制御部１１ｃは、ユーザの設定画面（例えば、図５、図９の表示画面）を表示装置４０（図１参照）に表示させる他、計画計算部１１２ｂによって作成された計画情報１１５ｂ（図１４参照）を表示装置４０に表示させる。
【0081】
図１４は、各機器の保守計画に関する表示画面例である。
なお、図１４の横軸は、現時点（保守計画の立案時）からの経過日数である。また、図１４では、各機器の機器ＩＤが縦方向に並んで表示されている。そして、メンテナンスが可能な時期（ドット表示の期間）と、メンテナンスのベストタイミングである時期（星印の日付）と、が機器ＩＤに対応付けられ、表形式で表示されている。これによって、ユーザは、各機器のメンテナンスをどのタイミングで行えばよいかを一目で把握できる。なお、図１４の例では、横軸が「経過日数」になっているが、これに代えて、所定の日付（年月日）が表示されるようにしてもよい。
なお、図１４の横軸は、現時点（保守計画の立案時）からの経過日数である。また、図１４では、各機器の機器ＩＤが縦方向に並んで表示されている。そして、メンテナンスが可能な時期（ドット表示の期間）と、メンテナンスのベストタイミングである時期（星印の日付）と、が機器ＩＤに対応付けられ、表形式で表示されている。これによって、ユーザは、各機器のメンテナンスをどのタイミングで行えばよいかを一目で把握できる。なお、図１４の例では、横軸が「経過日数」になっているが、これに代えて、所定の日付（年月日）が表示されるようにしてもよい。
【0082】
また、故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線（例えば、図１１の曲線Ｃ２）をユーザが変更することで、機器の保守計画を再び立案させることも可能である。例えば、図１１に示す曲線Ｃ２は、頂点Ｔ２における故障リスク指数が比較的低くなっている。つまり、曲線Ｃ２には、メンテナンスを早めに行うことで機器が故障のリスクを低くしたいというユーザの考え方が反映されている。
【0083】
例えば、各機器の保守計画（図１４参照）を見たユーザが、メンテナンスに要するコストを抑制した保守計画も見てみたいと考えたとする。このような場合にユーザは、入力装置３０（図１参照）を所定に操作し、故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線を、例えば、図７の曲線Ｃ３に変更する。曲線Ｃ３は、頂点Ｔ３における故障リスク指数が比較的高く、メンテナンスのコストを抑制するという考え方が反映されている。
【0084】
なお、それぞれの機器でスコアの曲線が個別に変更されてもよいし、また、機器の種類等で一括して変更されるようにしてもよい。そして、計画計算部１１２ｂ（図１参照）は、それぞれの機器の変更後のスコアの曲線に基づいて、各機器の保守計画を再び立案する。このように、保守計画の立案後、ユーザによる入力装置３０（入力手段）を介した操作に基づいて、スコアが再調整された場合、計画計算部１１２ｂは、再調整後のスコアに基づいて、機器の保守計画を再び立案する。これによって、ユーザは、再調整後のスコアに基づく各機器の保守計画を確認し、自身の希望に沿った保守計画を立案させることができる。
【0085】
また、例えば、保守計画が立案された後、機器の将来の故障リスク指数の推移を予測する際の予測手法をユーザが入力装置３０の操作で変更し、変更後の予測手法に基づいて、保守計画を再び立案させることもできる。これによって、ユーザは、自身が選択し直した所定の予測手法に基づく保守計画を確認できる。
【0086】
＜効果＞
本実施形態によれば、機器の将来のメンテナンスの時期に関する適切さを示すスコアをユーザが入力装置３０（図１参照）の操作で調整できる。したがって、機器の故障のリスクやメンテナンスのコストに関するユーザの考え方（好み）を保守計画に反映させることができる。これによって、保守計画の結果に関して、ユーザの理解や納得が得られやすくなる。また、表示装置４０（図１参照）に表示された所定の曲線の形状をユーザが調整すればよいため（図７参照）、スコアの調整に関する処理をユーザが視覚的に理解しやすくなる。
本実施形態によれば、機器の将来のメンテナンスの時期に関する適切さを示すスコアをユーザが入力装置３０（図１参照）の操作で調整できる。したがって、機器の故障のリスクやメンテナンスのコストに関するユーザの考え方（好み）を保守計画に反映させることができる。これによって、保守計画の結果に関して、ユーザの理解や納得が得られやすくなる。また、表示装置４０（図１参照）に表示された所定の曲線の形状をユーザが調整すればよいため（図７参照）、スコアの調整に関する処理をユーザが視覚的に理解しやすくなる。
【0087】
また、本実施形態によれば、機器の将来の状態（例えば、故障リスク指数）を予測する際の予測手法をユーザが選択するようになっている。つまり、機器のメンテナンスの履歴データを保有しているか否かといった個別的な事情に応じて、ユーザ自身が柔軟に予測手法を選択できる。このように、保守計画の立案の過程にユーザの選択や調整を介在させることで、機器の保守計画についてユーザの納得が得られやすくなる。
【0088】
また、保守計画がいったん作成された後も、機器の故障リスク指数の予測手法や、メンテナンス時期のスコアをユーザが適宜に変更し、変更後のデータに基づいて、保守計画を再び立案させることができる。この場合も、メンテナンスに関する考え方をユーザが視覚的に理解できるため、ユーザの考え方（好み）に沿って保守計画を適宜に修正できる。
【0089】
また、機器の将来の状態を予測する際の予測手法を適宜に設定することで、例えば、季節の変化に伴って変動するような故障リスクにも対応できる。例えば、夏季には樹木が成長しやすく、送電線に樹木が接触しやすくなるが、このようなことも考慮した所定の関数を予測手法として用いることも可能である。
【0090】
≪変形例≫
以上、本発明に係る保守計画立案システム１０について実施形態で説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更を行うことができる。
例えば、実施形態では、機器の将来の状態を示す指標として故障リスク指数が用いられる場合について説明したが、これに限らない。すなわち、機器の将来の状態を示すものであればよく、故障リスク指数とは異なる所定の指標が用いられてもよい。
また、実施形態では、機器の将来の状態を予測する際の予測手法として、「指数関数」、「時間ベース」、「標準モデルベース」、及び「データ駆動」の中から選択される場合について説明したが、他の予測手法が用いられるようにしてもよい。
以上、本発明に係る保守計画立案システム１０について実施形態で説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更を行うことができる。
例えば、実施形態では、機器の将来の状態を示す指標として故障リスク指数が用いられる場合について説明したが、これに限らない。すなわち、機器の将来の状態を示すものであればよく、故障リスク指数とは異なる所定の指標が用いられてもよい。
また、実施形態では、機器の将来の状態を予測する際の予測手法として、「指数関数」、「時間ベース」、「標準モデルベース」、及び「データ駆動」の中から選択される場合について説明したが、他の予測手法が用いられるようにしてもよい。
【0091】
また、実施形態では、機器の種類、メンテナンスの種類、又は機器の設置場所に基づいて、グループ化された機器（又はメンテナンス）を設定画面に表示させ、ユーザの操作に基づいて、スコアの曲線を一括で変更する処理について説明したが、これに限らない。例えば、機器の将来の状態を予測する際の予測手法の選択についても、所定のグループごとに一括で変更できるようにしてもよい。これによって、ユーザの作業負担を軽減できる。
【0092】
また、実施形態では、故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線が、ユーザによる入力装置３０（図１参照）の操作で変更される場合について説明したが、これに限らない。例えば、故障リスク指数を示す所定の座標軸において、スコアの最大値を与える位置をユーザが指定できるようにしてもよいし、また、他の方法が適宜に用いられてもよい。
【0093】
また、実施形態では、故障リスク指数（故障リスク値）とスコアとの関係を示す曲線（図７参照）において、上に凸の部分におけるスコアの最大値を与える頂点の故障リスク値、及び、この曲線の頂点のスコアの両方が調整される場合について説明したが、これに限らない。すなわち、前記した曲線において、スコアの最大値を与える頂点の故障リスク値、及び、この曲線の頂点のスコアのうち少なくとも一方が調整されるようにしてもよい。
また、故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線の形状は、上に凸の部分の他、その一部に下に凸の部分が含まれていてもよい。
また、故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線の形状は、上に凸の部分の他、その一部に下に凸の部分が含まれていてもよい。
【0094】
また、実施形態では、ユーザによるスコアの調整として、故障リスク指数（故障リスク値）とスコアとの関係を示す曲線（図７参照）において、故障リスク値の最大値（図８の「最大リスク値」）が調整可能である場合について説明したが、これに限らない。例えば、故障リスク値の最大値が固定されていてもよい。
また、実施形態では、故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線（図７参照）がユーザの操作で調整される場合について説明したが、これに限らない。例えば、所定の基準時（保守計画の立案時又は直近のメンテナンスの終了時）からの経過時間と、スコアと、の関係を示す曲線が、ユーザによる入力装置３０の操作に基づいて調整されるようにしてもよい。
また、実施形態では、故障リスク指数とスコアとの関係を示す曲線（図７参照）がユーザの操作で調整される場合について説明したが、これに限らない。例えば、所定の基準時（保守計画の立案時又は直近のメンテナンスの終了時）からの経過時間と、スコアと、の関係を示す曲線が、ユーザによる入力装置３０の操作に基づいて調整されるようにしてもよい。
【0095】
また、保守計画を立案する際、表示制御部１１ｃ（図１参照）が各機器（又は各メンテナンス）のスコアの合計値を表示装置４０に表示させるようにしてもよい。これによって、複数通りの保守計画をユーザが比較する際の参考にすることができる。
また、ユーザがスコアの曲線等を所定に修正した場合、その修正の傾向をＡＩ（Artificial Intelligence）等が学習し、その学習結果を当該ユーザが保守計画を再び立案させる際に反映させるようにしてもよい。
また、ユーザがスコアの曲線等を所定に修正した場合、その修正の傾向をＡＩ（Artificial Intelligence）等が学習し、その学習結果を当該ユーザが保守計画を再び立案させる際に反映させるようにしてもよい。
【0096】
また、保守計画立案システム１０が実行する処理が、コンピュータの所定のプログラムとして実行されてもよい。前記したプログラムは、通信線を介して提供することもできるし、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んで配布することも可能である。
【0097】
また、各実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、実施形態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、前記した機構や構成は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての機構や構成を示しているとは限らない。
【符号の説明】
【0098】
１０ 保守計画立案システム
１１ メモリ
１１ａ リスク評価部
１１１ａ 予測手法選択部
１１２ａ 評価計算実行部
１１３ａ 機器情報
１１４ａ 予測手法情報
１１５ａ 機器状態予測情報
１１ｂ 計画立案部
１１１ｂ スコア調整部
１１２ｂ 計画計算部
１１３ｂ 計画ポリシー情報
１１４ｂ スコア情報
１１５ｂ 計画情報
１１ｃ 表示制御部
１２ プロセッサ
１３ インタフェース
２０ 記憶装置
３０ 入力装置（入力手段）
４０ 表示装置（表示手段）
５０ ネットワーク
１１ メモリ
１１ａ リスク評価部
１１１ａ 予測手法選択部
１１２ａ 評価計算実行部
１１３ａ 機器情報
１１４ａ 予測手法情報
１１５ａ 機器状態予測情報
１１ｂ 計画立案部
１１１ｂ スコア調整部
１１２ｂ 計画計算部
１１３ｂ 計画ポリシー情報
１１４ｂ スコア情報
１１５ｂ 計画情報
１１ｃ 表示制御部
１２ プロセッサ
１３ インタフェース
２０ 記憶装置
３０ 入力装置（入力手段）
４０ 表示装置（表示手段）
５０ ネットワーク
【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】