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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】P2024063428
(43)【公開日】2024-05-13
(54)【発明の名称】信頼性評価装置、信頼性評価方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 11/36 20060101AFI20240502BHJP
【ＦＩ】
G06F11/36 196
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022171368
(22)【出願日】2022-10-26
(71)【出願人】
【識別番号】000006208
【氏名又は名称】三菱重工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100162868
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 英輔
(74)【代理人】
【識別番号】100161702
【弁理士】
【氏名又は名称】橋本 宏之
(74)【代理人】
【識別番号】100189348
【弁理士】
【氏名又は名称】古都 智
(74)【代理人】
【識別番号】100196689
【弁理士】
【氏名又は名称】鎌田 康一郎
(72)【発明者】
【氏名】岡 裕貴
(72)【発明者】
【氏名】松本 俊作
【テーマコード（参考）】
5B042
【Ｆターム（参考）】
5B042HH07
5B042MA08
5B042MA14
5B042MC30
5B042MC32
(57)【要約】
【課題】評価対象システムを構成する構成要素のそれぞれが様々な故障要因によって故障することを考慮して、システム全体の信頼性を評価する装置を提供する。
【解決手段】信頼性評価装置は、評価対象システムの信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得し、影響マトリクスに基づいて、構成要素別に故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、構成要素別故障要因ブロック線図を、信頼性ブロック図の対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成し、システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、シミュレーション中に故障要因を発生させつつ、当該故障要因によってシステムが停止するかどうかを事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、システムが停止する場合のシステム停止時間と運用時間に基づいてシステムの信頼性を評価する。
【選択図】図１
【解決手段】信頼性評価装置は、評価対象システムの信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得し、影響マトリクスに基づいて、構成要素別に故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、構成要素別故障要因ブロック線図を、信頼性ブロック図の対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成し、システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、シミュレーション中に故障要因を発生させつつ、当該故障要因によってシステムが停止するかどうかを事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、システムが停止する場合のシステム停止時間と運用時間に基づいてシステムの信頼性を評価する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
評価対象のシステムを構成する構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得する入力部と、
前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における当該構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成する事象別信頼ブロック生成部と、
前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価する信頼性評価部と、
を備える信頼性評価装置。
前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における当該構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成する事象別信頼ブロック生成部と、
前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価する信頼性評価部と、
を備える信頼性評価装置。
【請求項2】
前記構成要素別、前記故障要因別の故障の発生実績に基づいて、前記構成要素別、前記故障要因別に前記故障要因の発生頻度を算出する故障要因発生頻度算出部、
をさらに備え、
前記信頼性評価部は、前記発生頻度に基づいて、前記構成要素別、前記故障要因別に前記発生確率を設定する、
請求項１に記載の信頼性評価装置。
をさらに備え、
前記信頼性評価部は、前記発生頻度に基づいて、前記構成要素別、前記故障要因別に前記発生確率を設定する、
請求項１に記載の信頼性評価装置。
【請求項3】
前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記故障要因が発生した前記構成要素に基づいて前記システムの停止時間を算出し、算出した前記停止時間を積算した前記運用時間における総停止時間と前記運用時間とに基づいて前記システムの可動率を算出する、
請求項１又は請求項２に記載の信頼性評価装置。
請求項１又は請求項２に記載の信頼性評価装置。
【請求項4】
前記入力部は、前記構成要素別、前記故障要因別に深刻度を定めた深刻度マトリクスと、前記構成要素別、前記深刻度別に故障からの復旧に要する時間である復旧時間を定めた復旧時間マトリクスとを取得し、
前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記深刻度マトリクスに基づいて前記深刻度を算出し、前記復旧時間マトリクスと算出した前記深刻度に基づいて、前記復旧時間を算出し、算出した前記復旧時間を積算した前記運用時間における総停止時間と前記運用時間とに基づいて前記システムの可動率を算出する、
請求項１又は請求項２に記載の信頼性評価装置。
前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記深刻度マトリクスに基づいて前記深刻度を算出し、前記復旧時間マトリクスと算出した前記深刻度に基づいて、前記復旧時間を算出し、算出した前記復旧時間を積算した前記運用時間における総停止時間と前記運用時間とに基づいて前記システムの可動率を算出する、
請求項１又は請求項２に記載の信頼性評価装置。
【請求項5】
前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記故障要因が発生した前記構成要素に基づいて所定の復旧コストを算出し、算出した前記復旧コストを積算して、前記運用時間における総復旧コストを算出する、
請求項１又は請求項２に記載の信頼性評価装置。
請求項１又は請求項２に記載の信頼性評価装置。
【請求項6】
前記入力部は、前記構成要素別、前記故障要因別に深刻度を定めた深刻度マトリクスと、前記構成要素別、前記深刻度別に故障からの復旧コストを定めたコストマトリクスとを取得し、
前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記深刻度マトリクスに基づいて深刻度を算出し、前記コストマトリクスと算出した前記深刻度に基づいて、前記復旧コストを算出し、算出した前記復旧コストを積算して、前記運用時間における総復旧コストを算出する、
請求項１又は請求項２に記載の信頼性評価装置。
前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記深刻度マトリクスに基づいて深刻度を算出し、前記コストマトリクスと算出した前記深刻度に基づいて、前記復旧コストを算出し、算出した前記復旧コストを積算して、前記運用時間における総復旧コストを算出する、
請求項１又は請求項２に記載の信頼性評価装置。
【請求項7】
評価対象のシステムを構成する複数の構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得するステップと、
前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における前記構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成するステップと、
前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価するステップと、
を有する信頼性評価方法。
前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における前記構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成するステップと、
前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価するステップと、
を有する信頼性評価方法。
【請求項8】
コンピュータに、
評価対象のシステムを構成する複数の構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得するステップと、
前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における前記構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成するステップと、
前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価するステップと、
を実行させるプログラム。
評価対象のシステムを構成する複数の構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得するステップと、
前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における前記構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成するステップと、
前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価するステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、信頼性評価装置、信頼性評価方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、複数の構成要素からなるシステムの系統図に基づいて、構成要素間の関係を表す信頼性ブロック図を作成し、構成要素毎に故障確率等を設定して、シミュレーションによりシステム全体の稼動率を評価する方法が開示されている。特許文献１では、構成要素のそれぞれに初期故障係数、偶発故障係数、経年劣化係数を設定して、初期故障率、偶発故障率、経年劣化故障率を算出し、これらを合計することによって、各構成要素の故障率を求め、各構成要素の故障率からシステム全体の稼動率を算出している。特許文献１では、構成要素の稼働時間に応じて、初期故障率（稼働初期）、偶発故障率（稼働中期）、経年劣化故障率（稼働後期）を算出し、各時期の故障率をワイブル曲線でモデル化している（特許文献１の図７）。
【0003】
特許文献１では、例えば、稼働初期の故障要因として初期故障のみを想定しており、他の要因による故障を想定しない。しかし、システムの構成要素は、複数の要因によって故障しうる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特許第６２５１２０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
各構成要素が複数の故障要因によって故障が発生しうる場合に、各構成要素が様々な故障要因によって故障することを考慮に入れて、システム全体の信頼性を評価する方法が求められている。
【0006】
本開示は、上記課題を解決することができる信頼性評価装置、信頼性評価方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の信頼性評価装置は、評価対象のシステムを構成する構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得する入力部と、前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における当該構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成する事象別信頼ブロック生成部と、前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価する信頼性評価部と、を備える。
【0008】
本開示の信頼性評価方法は、評価対象のシステムを構成する複数の構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得するステップと、前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における前記構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成するステップと、前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価するステップと、を有する。
【0009】
本開示のプログラムは、コンピュータに、評価対象のシステムを構成する複数の構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得するステップと、前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における前記構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成するステップと、前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価するステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【0010】
上述の信頼性評価装置、信頼性評価方法及びプログラムによれば、評価対象のシステムについて、システムを構成する複数の構成要素のそれぞれが様々な故障要因によって故障することを考慮して、システム全体の信頼性を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】各実施形態に係る信頼性評価装置の一例を示すブロック図である。
【図2A】第一実施形態に係る信頼性ブロック図の一例を示す第１の図である。
【図2B】第一実施形態に係る信頼性ブロック図の一例を示す第２の図である。
【図3】第一実施形態に係る構成要素と故障要因の影響マトリクスの一例を示す図である。
【図4A】第一実施形態に係る事象別信頼性ブロック図のサブダイアグラムの一例を示す第１図である。
【図4B】第一実施形態に係る事象別信頼性ブロック図のサブダイアグラムの一例を示す第２図である。
【図5A】第一実施形態に係る事象別信頼性ブロック図の一例を示す第１図である。
【図5B】第一実施形態に係る事象別信頼性ブロック図の一例を示す第２図である。
【図6A】第一実施形態に係る故障事例の入力データの一例を示す図である。
【図6B】第一実施形態に係る故障事例集計時運用期間の入力データの一例を示す図である。
【図6C】第一実施形態に係る平均復旧時間の入力データの一例を示す図である。
【図6D】第一実施形態に係る平均復旧コストの入力データの一例を示す図である。
【図7】第一実施形態に係る要因発生頻度情報の一例を示す図である。
【図8】第一実施形態に係るシミュレーション結果の一例を示す図である。
【図9】第一実施形態に係る信頼性評価処理の一例を示すフローチャートである。
【図10A】第二実施形態に係る構成要素と故障要因の深刻度マトリクスの一例を示す図である。
【図10B】第二実施形態に係る構成要素と深刻度のコストマトリクスの一例を示す図である。
【図11】第二実施形態に係る要因発生頻度情報の一例を示す図である。
【図12】第二実施形態に係るシミュレーション結果の一例を示す図である。
【図13】第二実施形態に係る構成要素と深刻度の復旧時間マトリクスの一例を示す図である。
【図14】第二実施形態に係る要因発生頻度情報の一例を示す図である。
【図15】第二実施形態に係るシミュレーション結果の一例を示す図である。
【図16】各実施形態に係る信頼性評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
＜第一実施形態＞
以下、本開示の信頼性評価方法について図面を参照して説明する。
（構成）
図１は、各実施形態に係る信頼性評価装置の一例を示すブロック図である。信頼性評価装置１００は、不図示のシステムαの構成要素が様々な故障要因によって故障するパターンとその発生確率を考慮して、システムα全体の信頼性（可動率）を評価する。
信頼性評価装置１００は、１台又は複数台のコンピュータによって構成される。図示するように信頼性評価装置１００は、入力部１０１と、信頼性ブロック記憶部１０２と、マトリクス記憶部１０３と、事象別信頼ブロック生成部１０４と、故障要因発生頻度算出部１０５と、可動率算出部１０６と、出力部１０７と、を備える。
以下、本開示の信頼性評価方法について図面を参照して説明する。
（構成）
図１は、各実施形態に係る信頼性評価装置の一例を示すブロック図である。信頼性評価装置１００は、不図示のシステムαの構成要素が様々な故障要因によって故障するパターンとその発生確率を考慮して、システムα全体の信頼性（可動率）を評価する。
信頼性評価装置１００は、１台又は複数台のコンピュータによって構成される。図示するように信頼性評価装置１００は、入力部１０１と、信頼性ブロック記憶部１０２と、マトリクス記憶部１０３と、事象別信頼ブロック生成部１０４と、故障要因発生頻度算出部１０５と、可動率算出部１０６と、出力部１０７と、を備える。
【0013】
入力部１０１は、キーボード、マウス、タッチパネル、ボタン、各種入力用インタフェース等の入力装置を用いて構成され、信頼性評価に必要な様々な情報を取得する。例えば、入力部１０１は、評価対象のシステムαの信頼性ブロック図（図２Ａ、図２Ｂ）、構成要素と故障要因の影響マトリクス（図３）、故障事例（図６Ａ）、故障事例集計時運用期間（図６Ｂ）、平均復旧時間（図６Ｃ）、平均復旧コスト（図６Ｄ）等の情報を取得する。
【0014】
信頼性ブロック記憶部１０２は、入力部１０１が取得した信頼性ブロック図を記憶する。信頼性ブロック図の一例を図２Ａ、図２Ｂに示す。図２Ａに示す信頼性ブロック図２ａは、評価対象のシステムαが、構成要素Ａ～Ｂで構成され、構成要素Ａと構成要素Ｂのうち何れかが故障するとシステム停止に至ることを示している。図２Ｂに示す信頼性ブロック図２ｂは、システムαが、構成要素Ａ～Ｂで構成され、構成要素Ｂについては２重に冗長化されており、構成要素Ａが故障するか、２つの構成要素Ｂの両方が故障するとシステム停止に至ることを示している。
【0015】
マトリクス記憶部１０３は、入力部１０１が取得した構成要素と故障要因の影響マトリクスを記憶する。構成要素と故障要因影響マトリクスの一例を図３に示す。構成要素と故障要因の影響マトリクス３ａは、システムαの構成要素Ａが、故障要因１又は故障要因３によって故障すること、構成要素Ｂが、故障要因１又は故障要因２によって故障すること、を示している。例えば、システムαが信頼性ブロック図２ａの構成の場合、構成要素Ａに故障要因１又は故障要因３が発生するか、又は、構成要素Ｂに故障要因１又は故障要因２が発生すればシステムαは停止する。
【0016】
事象別信頼ブロック生成部１０４は、信頼性ブロック記憶部１０２が記憶する信頼性ブロック図２ａ，２ｂとマトリクス記憶部１０３が記憶する影響マトリクス３ａに基づいて、事象別信頼ブロック図を生成する。まず、事象別信頼ブロック生成部１０４は、影響マトリクス３ａに基づいて、構成要素別に、故障要因のサブダイアグラムを生成する。サブダイアグラムの表記は、信頼性ブロック図と類似している。例えば、構成要素Ａに故障要因１又は故障要因３が発生すると、構成要素Ａは故障する。このことを、サブダイアグラムでは、故障要因１と故障要因３を直列に接続した図で表す。構成要素Ａのサブダイアグラム４ａを図４Ａに示す。サブダイアグラム４ａは、故障要因１と故障要因３の何れかが発生すれば構成要素Ａが故障することを表している。構成要素Ｂのサブダイアグラム４ｂを図４Ｂに示す。サブダイアグラム４ｂは、故障要因１と故障要因２の何れかが発生すれば構成要素Ｂが故障することを表している。構成要素別に故障要因のサブダイアグラムを生成すると、事象別信頼ブロック生成部１０４は、生成したサブダイアグラムを、対応する構成要素のブロックに関連付けて、事象別信頼ブロック図を生成する。信頼性ブロック図２ａの事象別信頼ブロック図５ａの一例を図５Ａに示し、信頼性ブロック図２ｂの事象別信頼ブロック図５ｂの一例を図５Ｂに示す。事象別信頼ブロック図は、例えば、信頼性ブロック図の各構成要素の中に、その構成要素に関する故障要因のサブダイアグラムが含まれる入れ子構造となる。サブダイアグラム４ａ，４ｂは構成要素別故障要因ブロック線図の一例である。
【0017】
故障要因発生頻度算出部１０５は、入力部１０１が取得した故障事例、故障事例集計時運用期間の入力データを用いて、影響マトリクス３ａに基づく構成要素別、故障要因別に、故障の発生頻度（例えば、後述するＭＴＢＦ）を算出し、入力部１０１が取得した平均復旧時間、平均復旧コストと合わせて要因発生頻度情報（図７）を算出する。
【0018】
入力部１０１が取得する故障事例データ６ａの一例を図６Ａに示す。故障事例データ６ａには、構成要素Ａ～Ｂの故障の実績が記録されている。故障事例データ６ａには、運転期間中のある日時に故障要因３によって構成要素Ａが故障し、別の日時に故障要因３によって構成要素Ａが故障したことが記録され、構成要素Ｂについても故障要因２による故障、故障要因１による故障が発生したことが記録されている。入力部１０１が取得する故障事例集計時運用期間データ６ｂの一例を図６Ｂに示す。故障事例集計時運用期間データ６ｂには、構成要素Ａ～Ｂそれぞれの運用期間が記録されている。故障事例集計時運用期間データ６ｂの場合、構成要素Ａの運用期間が１００万時間で、構成要素Ｂの運用期間が２００万時間であることが記録されている。入力部１０１が取得する平均復旧時間データ６ｃの一例を図６Ｃに示す。平均復旧時間データ６ｃには、構成要素Ａ～ＢそれぞれのＭＴＴＲ（Mean Time To Repair:平均復旧時間）が記録されている。平均復旧時間データ６ｃの場合、構成要素ＡのＭＴＴＲが１００時間で、構成要素ＢのＭＴＴＲが５０時間である。入力部１０１が取得する平均復旧コストデータ６ｄの一例を図６Ｄに示す。平均復旧コストデータ６ｄには、構成要素Ａ～Ｂそれぞれの復旧に要するコストが記録されている。平均復旧コストデータ６ｄの場合、構成要素Ａの平均復旧コストが２００万円、構成要素Ｂの平均復旧コストが５０万円である。
【0019】
故障要因発生頻度算出部１０５は、故障事例データ６ａと故障事例集計時運用期間データ６ｂからＭＴＢＦ（Mean Time Between Failure：平均故障間隔）を算出する。例えば、故障事例データ６ａに構成要素Ａが２０回、故障要因１によって故障したことが記録されている場合、故障要因発生頻度算出部１０５は、運用期間（１００万時間）÷故障回数（２０回）＝５万時間によって、構成要素Ａの故障要因１によるＭＴＢＦ＝５万時間を算出する。同様にして、故障要因発生頻度算出部１０５は、構成要素Ａの故障要因３によるＭＴＢＦ、構成要素Ｂの故障要因１によるＭＴＢＦ、構成要素Ｂの故障要因２によるＭＴＢＦを算出する。故障要因発生頻度算出部１０５は、算出した構成要素別、故障要因別のＭＴＢＦと、平均復旧時間データ６ｃ、平均復旧コストデータ６ｄを合わせて、図７に例示する要因発生頻度情報７を算出し、要因発生頻度情報７を記憶する。
【0020】
可動率算出部１０６は、構成要素Ａと構成要素Ｂがそれぞれ故障要因１，３と故障要因１，２によって故障することと、それぞれの故障要因の発生確率を考慮して、モンテカルロシミュレーションによりシステムαの稼働状態を模擬し、システムαの信頼性を評価する。例えば、可動率算出部１０６は、故障要因発生頻度算出部１０５が算出した構成要素別、故障要因別のＭＴＢＦに基づいて、構成要素別、故障要因別の故障要因の発生確率を示す確率分布を算出する。そして、可動率算出部１０６は、構成要素別の各故障要因が算出した確率分布に従って発生するとして、所定のシミュレーション運用期間（例えば、２０万時間）だけシステムαを運用するシミュレーション（システムαの稼働状態の模擬）を所定回数（例えば１０００回）実行する。１回のシミュレーションでは、構成要素Ａでの故障要因１の発生、構成要素Ａでの故障要因３の発生、構成要素Ｂでの故障要因１の発生、構成要素Ｂでの故障要因２の発生が、それぞれの確率分布に基づいて確率的に模擬される。可動率算出部１０６は、事象別信頼ブロック生成部１０４が生成した事象別信頼ブロック図５ａ等に基づいて、システムαを停止させる構成要素と故障要因の組合せを算出し、算出した組合せの事象が発生すると、システムαが停止したとして、その停止時間と復旧に要するコストを算出する。例えば、図５Ａに例示する事象別信頼ブロック図５ａの場合、可動率算出部１０６は、構成要素Ａに故障要因１又は故障要因３が発生するか、又は、構成要素Ｂに故障要因１又は故障要因２が発生した場合にシステムαが停止すると判定する。図５Ｂに例示する事象別信頼ブロック図５ｂの場合、可動率算出部１０６は、構成要素Ａに故障要因１又は故障要因３が発生するか、又は、２つの構成要素Ｂに同時に故障要因１又は故障要因２が発生（一方に故障要因１が発生し、他方に故障要因２が発生する場合を含む。）した場合にシステムαが停止すると判定する。可動率算出部１０６は、システムαが停止したと判定する度に、要因発生頻度情報７（図７）のＭＴＴＲに基づいて、システムαの停止時間を計算し、１回のシミュレーションで発生したシステムαの停止回数分、計算した停止時間を積算して総故障停止時間を算出する。同様に可動率算出部１０６は、１回のシミュレーションで発生したシステムαの停止回数分だけ、各停止に対する復旧に要するコストを積算し、総復旧コストを算出する。図８に、１０００回のシミュレーション結果を示す。図８のシミュレーション結果８は、システムαが図２Ａの信頼性ブロック図２ａで表せる場合のシミュレーション結果である。シミュレーション結果８の１行目（「Ｎｏ」＝１）は、１回目のシミュレーション結果を示している。この例の場合、シミュレーション運用期間中に、構成要素Ａに故障要因３が１回発生してシステムαが１回停止し、構成要素Ｂに故障要因１が２回発生してシステムαが２回停止したことを表している。構成要素ＡのＭＴＴＲは１００時間（図７の「ＭＴＴＲ」）、構成要素ＢのＭＴＴＲは５０時間であるから、総故障停止時間は、１００時間×１＋５０時間×２＝２００時間となる。構成要素Ａの復旧コストは２００万円（図７の「復旧コスト」）、構成要素Ｂの復旧コストは５０万円であるから、総復旧コストは、２００万円×１＋５０万円×２＝３００万円となる。また、１回のシミュレーションにおける運用期間２０万時間、総故障停止時間２００時間より、システムαの可動率は、（（２０万時間－２００時間）÷２０万時間）×１００＝９９．９０％となる。例えば、可動率算出部１０６は、１０００回のシミュレーション結果を集計し、各回に計算した総故障停止時間、総復旧コスト、可動率の平均値を算出し、平均故障停止時間（例えば、２７０時間）、平均復旧コスト（例えば、４３０万円）、平均可動率（例えば、９９．８７％）を算出する。
【0021】
出力部１０７は、可動率算出部１０６が算出した平均故障停止時間、平均復旧コスト、平均可動率を表示装置、他装置、電子ファイル等へ出力する。
【0022】
（動作）
次に第一実施形態に係る信頼性評価処理の流れについて説明する。
図９は、第一実施形態に係る信頼性評価処理の一例を示すフローチャートである。
入力部１０１が、信頼性ブロック図、構成要素と故障要因の影響マトリクス、故障事例データ、故障事例集計時運用期間データ、平均復旧時間データ、平均復旧コストデータ等の情報を取得する（ステップＳ１）。入力部１０１は、信頼性ブロック図２ａ等を信頼性ブロック記憶部１０２へ出力する。信頼性ブロック記憶部１０２は、信頼性ブロック図２ａ等を記憶する。入力部１０１が、影響マトリクス３ａをマトリクス記憶部１０３へ出力する。マトリクス記憶部１０３は取得した影響マトリクス３ａを記憶する。入力部１０１は、故障事例データ６ａ、故障事例集計時運用期間データ６ｂ、平均復旧時間データ６ｃ、平均復旧コストデータ６ｄを故障要因発生頻度算出部１０５へ出力する。故障要因発生頻度算出部１０５はこれらのデータを記憶する。
次に第一実施形態に係る信頼性評価処理の流れについて説明する。
図９は、第一実施形態に係る信頼性評価処理の一例を示すフローチャートである。
入力部１０１が、信頼性ブロック図、構成要素と故障要因の影響マトリクス、故障事例データ、故障事例集計時運用期間データ、平均復旧時間データ、平均復旧コストデータ等の情報を取得する（ステップＳ１）。入力部１０１は、信頼性ブロック図２ａ等を信頼性ブロック記憶部１０２へ出力する。信頼性ブロック記憶部１０２は、信頼性ブロック図２ａ等を記憶する。入力部１０１が、影響マトリクス３ａをマトリクス記憶部１０３へ出力する。マトリクス記憶部１０３は取得した影響マトリクス３ａを記憶する。入力部１０１は、故障事例データ６ａ、故障事例集計時運用期間データ６ｂ、平均復旧時間データ６ｃ、平均復旧コストデータ６ｄを故障要因発生頻度算出部１０５へ出力する。故障要因発生頻度算出部１０５はこれらのデータを記憶する。
【0023】
次に事象別信頼ブロック生成部１０４が、信頼性ブロック記憶部１０２が記憶する信頼性ブロック図２ａ等とマトリクス記憶部１０３が記憶する影響マトリクス３ａに基づいて事象別信頼ブロック図５ａ等を生成する（ステップＳ２）。
【0024】
次に故障要因発生頻度算出部１０５が、故障事例データ６ａ、故障事例集計時運用期間データ６ｂ、平均復旧時間データ６ｃ、平均復旧コストデータ６ｄに基づいて要因発生頻度情報７を算出する（ステップＳ３）。
ステップＳ２とステップＳ３の実行順は逆でもよいし、両方を同時並行的に行ってもよい。
ステップＳ２とステップＳ３の実行順は逆でもよいし、両方を同時並行的に行ってもよい。
【0025】
次に可動率算出部１０６が、モンテカルロシミュレーションを実行する（ステップＳ４）。可動率算出部１０６は、要因発生頻度情報７の「ＭＴＢＦ」に基づいて、構成要素別、故障要因別の故障発生確率をランダムに設定し、設定した確率で各構成要素に故障を生じさせる故障要因が発生したときのシステムαの停止を、事象別信頼ブロック図５ａ等に基づいて判定する。システムαが停止した場合には、可動率算出部１０６は、その停止時間、復旧コストを要因発生頻度情報７の「ＭＴＴＲ」と「復旧コスト」に基づいて算出し、それらを累積し、総故障停止時間、総復旧コストを算出する。また、可動率算出部１０６は、シミュレーション運用期間と総故障停止時間に基づいてシステムαの可動率を算出する。可動率算出部１０６は、このようなシミュレーションを所定回数だけ繰り返し実行する。
【0026】
シミュレーションを所定回数実行し終えると、次に可動率算出部１０６は、システムαの信頼性を評価する（ステップＳ５）。例えば、可動率算出部１０６は、各回のシミュレーションで得られた総故障停止時間と総復旧コストと可動率をそれぞれ平均して、平均故障停止時間と平均復旧コストと平均可動率を算出する。出力部１０７は、平均故障停止時間、平均復旧コスト、平均可動率を表示装置等へ出力する。
【0027】
（効果）
以上説明したように、本実施形態によれば、事象別信頼ブロック図を生成することで、構成要素と故障要因の組合せを一つのブロックとして、システム停止と各ブロックの関係性を整理する。これにより、各構成要素に故障要因が発生したときに、システム停止に至るかどうかを判断しやすくなる。また、構成要素別、故障要因別の故障発生実績に基づいて、構成要素別、故障要因別（ブロック単位）に故障頻度や故障要因の発生確率を算出することができ、その算出結果を有効に活用することができる。即ち、構成要素別、故障要因別に算出した発生確率を設定し、設定した発生確率に基づいて故障要因を発生させつつ、システムαの運用をシミュレーションし、可動率を算出する。これにより、システムαについて、各構成要素がそれぞれの発生確率で発生する様々な故障要因によって故障することを考慮に入れて信頼性評価を行うことができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、事象別信頼ブロック図を生成することで、構成要素と故障要因の組合せを一つのブロックとして、システム停止と各ブロックの関係性を整理する。これにより、各構成要素に故障要因が発生したときに、システム停止に至るかどうかを判断しやすくなる。また、構成要素別、故障要因別の故障発生実績に基づいて、構成要素別、故障要因別（ブロック単位）に故障頻度や故障要因の発生確率を算出することができ、その算出結果を有効に活用することができる。即ち、構成要素別、故障要因別に算出した発生確率を設定し、設定した発生確率に基づいて故障要因を発生させつつ、システムαの運用をシミュレーションし、可動率を算出する。これにより、システムαについて、各構成要素がそれぞれの発生確率で発生する様々な故障要因によって故障することを考慮に入れて信頼性評価を行うことができる。
【0028】
なお、上記の実施形態では、構成要素Ａと構成要素Ｂに共通する故障要因１を各構成要素別に発生する事象として扱ったが、構成要素の何れかで故障要因１が発生すると、他の構成要素にもその影響が波及して故障するような性質を持つようなものとしてもよい。こうすることで、例えば、構成要素Ａで故障要因１が発生すると構成要素Ａだけではなく構成要素Ｂも故障するといった事象や、故障要因１は構成要素Ａ、Ｂで同時に発生し、構成要素Ａ、Ｂを故障させるといった事象を表現することができる。
【0029】
＜第二実施形態＞
次に、図１０Ａ～図１２を参照して、第二実施形態に係る信頼性評価方法について説明する。第一実施形態では、１つの構成要素の復旧コストを平均復旧コストデータ６ｄに基づいて１つの値としたが、発生する故障要因の種類と構成要素の組合せによって被害が異なる場合がある。第二実施形態では、故障の深刻度を考慮し、より精緻に復旧コストを評価することを可能とする。
次に、図１０Ａ～図１２を参照して、第二実施形態に係る信頼性評価方法について説明する。第一実施形態では、１つの構成要素の復旧コストを平均復旧コストデータ６ｄに基づいて１つの値としたが、発生する故障要因の種類と構成要素の組合せによって被害が異なる場合がある。第二実施形態では、故障の深刻度を考慮し、より精緻に復旧コストを評価することを可能とする。
【0030】
（構成）
入力部１０１は、影響マトリクス３ａと平均復旧コストデータ６ｄに代えて、図１０Ａに例示する構成要素と故障要因の深刻度マトリクス１０ａと、図１０Ｂに例示する構成要素と深刻度のコストマトリクス１０ｂを取得する。構成要素と故障要因の深刻度マトリクス１０ａには、どの故障要因がどの構成要素の故障要因となるかだけではなく、故障の深刻度が定義されている。例えば、深刻度マトリクス１０ａは、構成要素Ａが故障要因１又は故障要因３によって故障し、故障要因１による故障は故障の深刻度が大きく、故障要因３による故障は故障の深刻度が中程度であること、構成要素Ｂが故障要因１又は故障要因２によって故障し、故障要因１による故障は深刻度が小さく、故障要因２による故障は深刻度が大きいことを示している。コストマトリクス１０ｂには、構成要素別、深刻度別の復旧コストが定義されている。例えば、深刻度が大の場合、構成要素Ａの復旧コストは１０００万円、構成要素Ｂの復旧コストは１００万円である。
入力部１０１は、影響マトリクス３ａと平均復旧コストデータ６ｄに代えて、図１０Ａに例示する構成要素と故障要因の深刻度マトリクス１０ａと、図１０Ｂに例示する構成要素と深刻度のコストマトリクス１０ｂを取得する。構成要素と故障要因の深刻度マトリクス１０ａには、どの故障要因がどの構成要素の故障要因となるかだけではなく、故障の深刻度が定義されている。例えば、深刻度マトリクス１０ａは、構成要素Ａが故障要因１又は故障要因３によって故障し、故障要因１による故障は故障の深刻度が大きく、故障要因３による故障は故障の深刻度が中程度であること、構成要素Ｂが故障要因１又は故障要因２によって故障し、故障要因１による故障は深刻度が小さく、故障要因２による故障は深刻度が大きいことを示している。コストマトリクス１０ｂには、構成要素別、深刻度別の復旧コストが定義されている。例えば、深刻度が大の場合、構成要素Ａの復旧コストは１０００万円、構成要素Ｂの復旧コストは１００万円である。
【0031】
マトリクス記憶部１０３は、深刻度マトリクス１０ａとコストマトリクス１０ｂを記憶する。
事象別信頼ブロック生成部１０４は、影響マトリクス３ａに代えて、深刻度マトリクス１０ａに基づいて事象別信頼ブロック図５ａ等を生成する。事象別信頼ブロック生成部１０４は、深刻度マトリクス１０ａにおいて「大」、「中」、「小」の何れかが設定されている場合、その故障要因によって構成要素が故障すると見做して、事象別信頼ブロック図を生成する。
事象別信頼ブロック生成部１０４は、影響マトリクス３ａに代えて、深刻度マトリクス１０ａに基づいて事象別信頼ブロック図５ａ等を生成する。事象別信頼ブロック生成部１０４は、深刻度マトリクス１０ａにおいて「大」、「中」、「小」の何れかが設定されている場合、その故障要因によって構成要素が故障すると見做して、事象別信頼ブロック図を生成する。
【0032】
故障要因発生頻度算出部１０５は、第一実施形態と同様にして要因発生頻度情報を算出するが、復旧コストについては、深刻度マトリクス１０ａとコストマトリクス１０ｂに基づいて、構成要素別、発生要因別に復旧コストを算出する。例えば、構成要素Ａの故障要因１が発生した場合の復旧コストは、深刻度マトリクス１０ａを参照すると深刻度が「大」である。コストマトリクス１０ｂを参照すると、深刻度「大」の場合の構成要素Ａの復旧コストは、１０００千万となる。故障要因発生頻度算出部１０５は、深刻度マトリクス１０ａとコストマトリクス１０ｂに基づいて、構成要素別、発生要因別に復旧コストを算出し、図１１に例示する要因発生頻度情報１１を算出する。図７の要因発生頻度情報７と比較して「復旧コスト」の値が変更されている。
【0033】
可動率算出部１０６は、第一実施形態と同様にモンテカルロシミュレーションを実行するが、システムαが停止した際の復旧コストを、深刻度別の復旧コストが設定された要因発生頻度情報１１に基づいて算出する。第二実施形態に係るシミュレーション結果を図１２に示す。第一実施形態のシミュレーション結果８とシミュレーション結果１２の違いは、「総復旧コスト」である。例えば、シミュレーション結果１２の１行目（「Ｎｏ」＝１）は１回目のシミュレーション結果を示しているが、故障要因３による構成要素Ａの故障が１回、故障要因１による構成要素Ｂの故障が２回発生している。可動率算出部１０６は、図１１の要因発生頻度情報１１を参照して、故障要因３による構成要素Ａの故障に要する復旧コスト１０００万円、故障要因１による構成要素Ｂの故障に要する復旧コスト０万円を読み出し、１回目のシミュレーションに関する総復旧コストとして１０００万円×１回＋０円×２回＝１０００万円を算出する。
【0034】
第二実施形態に係る信頼性ブロック記憶部１０２、出力部１０７の機能については、第一実施形態と同様である。
【0035】
（動作）
次に第二実施形態に係る信頼性評価処理の流れについて、図９を援用して説明する。第一実施形態と同様の処理については説明を省略する。
入力部１０１が、信頼性ブロック図２ａ、深刻度マトリクス１０ａ、コストマトリクス１０ｂ、故障事例データ６ａ、故障事例集計時運用期間データ６ｂ、平均復旧時間データ６ｃ等の情報を取得する（ステップＳ１）。マトリクス記憶部１０３は深刻度マトリクス１０ａ、コストマトリクス１０ｂを記憶する。
次に第二実施形態に係る信頼性評価処理の流れについて、図９を援用して説明する。第一実施形態と同様の処理については説明を省略する。
入力部１０１が、信頼性ブロック図２ａ、深刻度マトリクス１０ａ、コストマトリクス１０ｂ、故障事例データ６ａ、故障事例集計時運用期間データ６ｂ、平均復旧時間データ６ｃ等の情報を取得する（ステップＳ１）。マトリクス記憶部１０３は深刻度マトリクス１０ａ、コストマトリクス１０ｂを記憶する。
【0036】
次に事象別信頼ブロック生成部１０４が、信頼性ブロック記憶部１０２が記憶する信頼性ブロック図２ａとマトリクス記憶部１０３が記憶する深刻度マトリクス１０ａに基づいて事象別信頼ブロック図５ａを生成する（ステップＳ２）。
【0037】
次に故障要因発生頻度算出部１０５が、故障事例データ６ａ、故障事例集計時運用期間データ６ｂ、平均復旧時間データ６ｃ、深刻度マトリクス１０ａ、コストマトリクス１０ｂに基づいて要因発生頻度情報１１を算出する（ステップＳ３）。
【0038】
次に可動率算出部１０６が、モンテカルロシミュレーションを実行する（ステップＳ４）。可動率算出部１０６は、要因発生頻度情報１１の「復旧コスト」に基づいて、総復旧コストを算出する。
【0039】
次に可動率算出部１０６は、システムαの信頼性を評価する（ステップＳ５）。出力部１０７は、平均可動率、平均故障停止時間、平均復旧コストを表示装置等へ出力する。
【0040】
（効果）
以上説明したように、本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、復旧コストをパラメータ化してシミュレーションすることにより、構成要素別、故障要因別の故障実体に即した復旧コストを算出することができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、復旧コストをパラメータ化してシミュレーションすることにより、構成要素別、故障要因別の故障実体に即した復旧コストを算出することができる。
【0041】
＜第三実施形態＞
次に、図１３～図１５を参照して、第三実施形態に係る信頼性評価方法について説明する。第一、第二実施形態では、１つの構成要素の復旧時間を平均復旧時間データ６ｃに基づいて１つの値としたが、発生する故障要因の種類と構成要素の組合せによって被害が異なる場合がある。第三実施形態では、故障の深刻度を考慮し、より精緻に復旧時間を評価することを可能とする。第三実施形態は、第一実施形態、第二実施形態の何れとも組み合わせることが可能である。以下では、第一実施形態との違いを説明する。
次に、図１３～図１５を参照して、第三実施形態に係る信頼性評価方法について説明する。第一、第二実施形態では、１つの構成要素の復旧時間を平均復旧時間データ６ｃに基づいて１つの値としたが、発生する故障要因の種類と構成要素の組合せによって被害が異なる場合がある。第三実施形態では、故障の深刻度を考慮し、より精緻に復旧時間を評価することを可能とする。第三実施形態は、第一実施形態、第二実施形態の何れとも組み合わせることが可能である。以下では、第一実施形態との違いを説明する。
【0042】
（構成）
入力部１０１は、影響マトリクス３ａと平均復旧時間データ６ｃに代えて、第二実施形態で説明した深刻度マトリクス１０ａと、図１３に例示する構成要素と深刻度の復旧時間マトリクス１３を取得する。深刻度マトリクス１０ａには、どの故障要因がどの構成要素の故障要因となるかだけではなく、故障の深刻度が定義されている。復旧時間マトリクス１３には、構成要素別、深刻度別の復旧時間が定義されている。例えば、深刻度が大の場合、構成要素Ａの復旧時間は３０日、構成要素Ｂの復旧時間は５日である。
入力部１０１は、影響マトリクス３ａと平均復旧時間データ６ｃに代えて、第二実施形態で説明した深刻度マトリクス１０ａと、図１３に例示する構成要素と深刻度の復旧時間マトリクス１３を取得する。深刻度マトリクス１０ａには、どの故障要因がどの構成要素の故障要因となるかだけではなく、故障の深刻度が定義されている。復旧時間マトリクス１３には、構成要素別、深刻度別の復旧時間が定義されている。例えば、深刻度が大の場合、構成要素Ａの復旧時間は３０日、構成要素Ｂの復旧時間は５日である。
【0043】
マトリクス記憶部１０３は、深刻度マトリクス１０ａと復旧時間マトリクス１３を記憶する。
事象別信頼ブロック生成部１０４は、第二実施形態と同様に、影響マトリクス３ａに代えて、深刻度マトリクス１０ａに基づいて事象別信頼ブロック図を生成する。
事象別信頼ブロック生成部１０４は、第二実施形態と同様に、影響マトリクス３ａに代えて、深刻度マトリクス１０ａに基づいて事象別信頼ブロック図を生成する。
【0044】
故障要因発生頻度算出部１０５は、第一実施形態と同様にして要因発生頻度情報を算出するが、復旧時間については、深刻度マトリクス１０ａと復旧時間マトリクス１３に基づいて、構成要素別、発生要因別に復旧時間を算出する。例えば、構成要素Ａの故障要因１が発生した場合の復旧時間は、深刻度マトリクス１０ａを参照すると深刻度が「大」であるから、復旧時間マトリクス１３から深刻度「大」の場合の構成要素Ａの復旧時間は３０日となる。故障要因発生頻度算出部１０５は、深刻度マトリクス１０ａと復旧時間マトリクス１３に基づいて、構成要素別、発生要因別に復旧時間を算出し、図１４に例示する要因発生頻度情報１４を算出する。図７の要因発生頻度情報７と比較して、「ＭＴＴＲ」の値が変更されている。
【0045】
可動率算出部１０６は、第一実施形態と同様にモンテカルロシミュレーションを実行するが、システムαが停止した際の復旧時間を、深刻度別の復旧時間が設定された要因発生頻度情報１４に基づいて算出する。第三実施形態に係るシミュレーション結果を図１５に示す。第一実施形態のシミュレーション結果８とシミュレーション結果１５の違いは、「総故障停止時間」と「可動率」である。例えば、シミュレーション結果１５の１行目（「Ｎｏ」＝１）は１回目のシミュレーション結果を示しているが、故障要因３による構成要素Ａの故障が１回、故障要因１による構成要素Ｂの故障が２回発生している。可動率算出部１０６は、図１４の要因発生頻度情報１４を参照して、故障要因３による構成要素Ａの故障に要する復旧時間１２０時間、故障要因１による構成要素Ｂの故障に要する復旧時間０時間を読み出し、１回目のシミュレーションに関する総故障停止時間として１２０時間×１回＋０時間×２回＝１２０時間を算出する。また、可動率算出部１０６は、（（２０万時間－１２０時間）÷２０万時間）×１００＝９９．９４％を算出する。
【0046】
第三実施形態に係る信頼性ブロック記憶部１０２、出力部１０７の機能については、第一実施形態と同様である。
【0047】
（動作）
次に第三実施形態に係る信頼性評価処理の流れについて、図９を援用して説明する。第一実施形態と同様の処理については説明を省略する。
入力部１０１が、信頼性ブロック図２ａ、深刻度マトリクス１０ａ、復旧時間マトリクス１３、故障事例データ６ａ、故障事例集計時運用期間データ６ｂ、平均復旧時間データ６ｃ等の情報を取得する（ステップＳ１）。マトリクス記憶部１０３は深刻度マトリクス１０ａ、復旧時間マトリクス１３を記憶する。
次に第三実施形態に係る信頼性評価処理の流れについて、図９を援用して説明する。第一実施形態と同様の処理については説明を省略する。
入力部１０１が、信頼性ブロック図２ａ、深刻度マトリクス１０ａ、復旧時間マトリクス１３、故障事例データ６ａ、故障事例集計時運用期間データ６ｂ、平均復旧時間データ６ｃ等の情報を取得する（ステップＳ１）。マトリクス記憶部１０３は深刻度マトリクス１０ａ、復旧時間マトリクス１３を記憶する。
【0048】
次に事象別信頼ブロック生成部１０４が、信頼性ブロック記憶部１０２が記憶する信頼性ブロック図２ａとマトリクス記憶部１０３が記憶する深刻度マトリクス１０ａに基づいて事象別信頼ブロック図５ａを生成する（ステップＳ２）。
【0049】
次に故障要因発生頻度算出部１０５が、故障事例データ６ａ、故障事例集計時運用期間データ６ｂ、平均復旧時間データ６ｃ、深刻度マトリクス１０ａ、復旧時間マトリクス１３に基づいて要因発生頻度情報１４を算出する（ステップＳ３）。
【0050】
次に可動率算出部１０６が、モンテカルロシミュレーションを実行する（ステップＳ４）。可動率算出部１０６は、要因発生頻度情報１４の「ＭＴＴＲ」に基づいて、１回ごとのシミュレーションの総故障停止時間と可動率を算出する。次に可動率算出部１０６は、システムαの信頼性を評価する（ステップＳ５）。出力部１０７は、平均可動率、平均故障停止時間、平均復旧コストを表示装置等へ出力する。
【0051】
（効果）
以上説明したように、本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、復旧時間をパラメータ化してシミュレーションすることにより、構成要素別、故障要因別の故障実体に即した復旧時間を算出することができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、復旧時間をパラメータ化してシミュレーションすることにより、構成要素別、故障要因別の故障実体に即した復旧時間を算出することができる。
【0052】
図１６は、実施形態に係る信頼性評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。
上述の信頼性評価装置１００は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。
上述の信頼性評価装置１００は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。
【0053】
なお、信頼性評価装置１００の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【0054】
以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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。
【0055】
＜付記＞
各実施形態に記載の信頼性評価装置、信頼性評価方法及びプログラムは、例えば以下のように把握される。
各実施形態に記載の信頼性評価装置、信頼性評価方法及びプログラムは、例えば以下のように把握される。
【0056】
（１）第１の態様に係る信頼性評価装置１００は、評価対象のシステムを構成する構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因の対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得する入力部と、前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における当該構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成する事象別信頼ブロック生成部と、前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価する信頼性評価部と、を備える。
これにより、評価対象のシステムについて、システムの構成要素それぞれが様々な故障要因によって故障することを考慮して、システム全体の信頼性を評価することができる。
これにより、評価対象のシステムについて、システムの構成要素それぞれが様々な故障要因によって故障することを考慮して、システム全体の信頼性を評価することができる。
【0057】
（２）第２の態様に係る信頼性評価装置１００は、（１）の信頼性評価装置であって、前記構成要素別、前記故障要因別の故障の発生実績に基づいて、前記構成要素別、前記故障要因別に故障要因の発生頻度を算出する故障要因発生頻度算出部、をさらに備え、前記信頼性評価部は、前記発生頻度に基づいて、前記構成要素別、前記故障要因別に前記発生確率を設定する。
実績に基づく構成要素別、故障要因別に発生確率を設定することにより、精度の良い信頼性評価を実行することができる。
実績に基づく構成要素別、故障要因別に発生確率を設定することにより、精度の良い信頼性評価を実行することができる。
【0058】
（３）第３の態様に係る信頼性評価装置１００は、（１）～（２）の信頼性評価装置であって、前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記故障要因が発生した前記構成要素に基づいて前記システムの停止時間を算出し、算出した停止時間を積算した前記運用時間における総停止時間と前記運用時間とに基づいて前記システムの可動率を算出する。
これにより、可動率を算出してシステムの信頼性を評価することができる。
これにより、可動率を算出してシステムの信頼性を評価することができる。
【0059】
（４）第４の態様に係る信頼性評価装置１００は、（１）～（３）の信頼性評価装置であって、前記入力部は、前記構成要素別、前記故障要因別に深刻度を定めた深刻度マトリクスと、前記構成要素別、前記深刻度別に故障からの復旧に要する時間である復旧時間を定めた復旧時間マトリクスとを取得し、前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記深刻度マトリクスに基づいて深刻度を算出し、前記復旧時間マトリクスと算出した前記深刻度に基づいて、前記復旧時間を算出し、算出した前記復旧時間を積算した前記運用時間における総停止時間と前記運用時間とに基づいて前記システムの可動率を算出する。
構成要素別、前記故障要因別の復旧時間を用いて総停止時間を算出することで、より実態に即した総停止時間を算出や可動率を算出することができる。
構成要素別、前記故障要因別の復旧時間を用いて総停止時間を算出することで、より実態に即した総停止時間を算出や可動率を算出することができる。
【0060】
（５）第５の態様に係る信頼性評価装置１００は、（１）～（４）の信頼性評価装置であって、前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記故障要因が発生した前記構成要素に基づいて所定の復旧コストを算出し、算出した前記復旧コストを積算して、前記運用時間における総復旧コストを算出する。
これにより、システムの信頼性とともに総復旧コストを算出することができる。
これにより、システムの信頼性とともに総復旧コストを算出することができる。
【0061】
（６）第６の態様に係る信頼性評価装置１００は、（１）～（５）の信頼性評価装置であって、前記入力部は、前記構成要素別、前記故障要因別に深刻度を定めた深刻度マトリクスと、前記構成要素別、前記深刻度別に故障からの復旧コストを定めたコストマトリクスとを取得し、前記信頼性評価部は、前記シミュレーション中に前記故障要因が発生する度に、前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合、前記深刻度マトリクスに基づいて深刻度を算出し、前記コストマトリクスと算出した前記深刻度に基づいて、前記復旧コストを算出し、算出した前記復旧コストを積算して、前記運用時間における総復旧コストを算出する。
構成要素別、前記故障要因別の復旧コストを用いて総復旧コストを算出することで、より実態に即した総復旧コストを算出することができる。
構成要素別、前記故障要因別の復旧コストを用いて総復旧コストを算出することで、より実態に即した総復旧コストを算出することができる。
【0062】
（７）第７の態様に係る信頼性評価方法は、評価対象のシステムを構成する複数の構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得するステップと、前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における前記構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成するステップと、前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価するステップと、を有する。
【0063】
（８）第８の態様に係るプログラムは、コンピュータに、評価対象のシステムを構成する複数の構成要素のそれぞれをブロックとする信頼性ブロック図と、前記構成要素と故障要因との対応関係を定めた影響マトリクスと、を取得するステップと、前記影響マトリクスに基づいて、前記構成要素別に当該構成要素の故障要因を直列に接続した構成要素別故障要因ブロック線図を生成し、生成した前記構成要素別故障要因ブロック線図を、前記信頼性ブロック図における前記構成要素別故障要因ブロック線図に対応するブロックに関連付けた事象別信頼ブロック図を生成するステップと、前記システムを所定の運用時間にわたって運用するシミュレーションを実行し、前記シミュレーション中に所定の発生確率に基づいて前記構成要素別の前記故障要因を発生させつつ、当該故障要因によって前記システムが停止するかどうかを前記事象別信頼ブロック図に基づいて判定し、前記システムが停止すると判定した場合の前記システムの停止時間と前記運用時間とに基づいて、前記システムの信頼性を評価するステップと、を実行させる。
【符号の説明】
【0064】
１００・・・信頼性評価装置
１０１・・・入力部
１０２・・・信頼性ブロック記憶部
１０３・・・マトリクス記憶部
１０４・・・事象別信頼ブロック生成部
１０５・・・故障要因発生頻度算出部
１０６・・・可動率算出部
１０７・・・出力部
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース
１０１・・・入力部
１０２・・・信頼性ブロック記憶部
１０３・・・マトリクス記憶部
１０４・・・事象別信頼ブロック生成部
１０５・・・故障要因発生頻度算出部
１０６・・・可動率算出部
１０７・・・出力部
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図5A】
【図5B】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図6D】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10A】
【図10B】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】