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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-01-19
(45)【発行日】2023-01-27
(54)【発明の名称】整備管理装置、整備管理方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/20 20230101AFI20230120BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/00 300
【請求項の数】
13
(21)【出願番号】P 2018148608
(22)【出願日】2018-08-07
(65)【公開番号】P2020024565
(43)【公開日】2020-02-13
【審査請求日】2021-06-18
(73)【特許権者】
【識別番号】000203977
【氏名又は名称】日鉄テックスエンジ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100090273
【弁理士】
【氏名又は名称】國分 孝悦
(72)【発明者】
【氏名】下井 辰一郎
(72)【発明者】
【氏名】國永 学
【審査官】庄司 琴美
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１０－１９１４９４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－００３５１７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－１８２４６５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－０１６５０９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－０２７０２０（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１７／００１６９１９（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の設備を有して構成された設備グループにおける整備の管理を行う整備管理装置であって、前記複数の設備における各設備ごとに、当該各設備の状態を示す複数の状態情報を取得する状態情報取得手段と、
前記各設備ごとに、当該各設備における前記複数の状態情報を用いて、現在の設備故障リスクを算出する現在故障リスク算出手段と、
前記各設備ごとに、当該各設備における前記現在の設備故障リスクを用いて、未来の設備故障リスクを推定する未来故障リスク推定手段と、
前記各設備ごとに、当該各設備における前記未来の設備故障リスクと、当該各設備における故障時の設備停止時間とを用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する停止予測時間低減量算出手段と、
前記各設備ごとに、当該各設備における前記未来の設備故障リスクと、当該各設備において整備にかかる基準の時間である整備基礎時間とを用いて、整備予測時間を算出する整備予測時間算出手段と、
前記各設備ごとに、前記停止予測時間低減量算出手段で算出された設備停止予測時間の低減量と前記整備予測時間算出手段で算出された整備予測時間とに基づいて、整備メリットを算出する整備メリット算出手段と、
前記各設備における前記整備メリットに基づいて、前記設備グループの前記整備に係る最適整備タイミングを設定する最適整備タイミング設定手段と、
を有することを特徴とする整備管理装置。
【請求項2】
前記整備メリット算出手段は、前記各設備における前記整備メリットを用いて、前記設備グループに係る総合整備メリットを更に算出し、前記最適整備タイミング設定手段は、前記総合整備メリットが最大となるタイミングを前記最適整備タイミングとして設定することを特徴とする請求項１に記載の整備管理装置。
【請求項3】
前記整備メリット算出手段は、前記各設備における前記整備メリットを用いて、前記設備グループに係る総合整備メリットを更に算出し、前記最適整備タイミング設定手段は、前記総合整備メリットが最大となるタイミングが前記設備グループの計画修繕タイミングの後になる場合には、当該計画修繕タイミングを前記最適整備タイミングとして設定することを特徴とする請求項１に記載の整備管理装置。
【請求項4】
前記整備メリット算出手段は、前記各設備における前記整備メリットのうち、現在時刻から未来の区間が全てマイナスとなる整備メリットについては、前記総合整備メリットを算出する際の対象から除外することを特徴とする請求項２または３に記載の整備管理装置。
【請求項5】
前記最適整備タイミングの情報を表示装置に表示する制御を行う表示制御手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の整備管理装置。
【請求項6】
前記現在故障リスク算出手段は、前記複数の状態情報における各状態情報ごとに現在の故障リスクを算出し、当該算出した複数の前記現在の故障リスクのうち、最大の現在の故障リスクを前記現在の設備故障リスクとして算出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の整備管理装置。
【請求項7】
前記現在故障リスク算出手段は、前記各状態情報ごとに前記現在の故障リスクを算出する際に、前記各状態情報ごとに重みを付けることを特徴とする請求項６に記載の整備管理装置。
【請求項8】
前記各設備ごとに、経過時間と想定される設備故障リスクとの関係を示す設備故障リスク推定テーブルの情報を記憶する記憶手段を更に有し、前記未来故障リスク推定手段は、前記各設備ごとに、当該各設備における前記現在の設備故障リスクと前記設備故障リスク推定テーブルとを用いて、前記未来の設備故障リスクを推定することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の整備管理装置。
【請求項9】
前記未来故障リスク推定手段は、前記設備故障リスク推定テーブルを参照して、前記現在の設備故障リスクに対応する経過時間を現在時刻として求め、
前記設備故障リスク推定テーブルにおいて前記現在時刻からの各経過時間による前記想定される設備故障リスクを、前記未来の設備故障リスクとして推定することを特徴とする請求項８に記載の整備管理装置。
【請求項10】
前記各設備ごとに故障時の設備停止時間を示す設備停止時間テーブルの情報と、前記各設備ごとに当該各設備における未来の設備故障リスクとリスク低減係数との関係を示すリスク低減係数テーブルの情報と、を記憶する記憶手段を更に有し、前記停止予測時間低減量算出手段は、前記各設備ごとに、前記リスク低減係数テーブルを参照して、前記未来故障リスク推定手段で推定された未来の設備故障リスクに対応する前記リスク低減係数を求め、当該求めたリスク低減係数と当該各設備における前記故障時の設備停止時間および前記未来の設備故障リスクとを用いて、前記設備停止予測時間の低減量を算出することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の整備管理装置。
【請求項11】
前記各設備ごとに整備にかかる基準の時間である整備基礎時間を示す整備基礎時間テーブルの情報と、前記各設備ごとに当該各設備における未来の設備故障リスクと整備時間係数との関係を示す整備時間係数テーブルの情報と、を記憶する記憶手段を更に有し、前記整備予測時間算出手段は、前記各設備ごとに、前記整備時間係数テーブルを参照して、前記未来故障リスク推定手段で推定された未来の設備故障リスクに対応する前記整備時間係数を求め、当該求めた整備時間係数と当該各設備における前記整備基礎時間とを用いて、前記整備予測時間を算出することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の整備管理装置。
【請求項12】
複数の設備を有して構成された設備グループにおける整備の管理を行う整備管理装置による整備管理方法であって、前記整備管理装置が、前記複数の設備における各設備ごとに、当該各設備の状態を示す複数の状態情報を取得する状態情報取得ステップと、
前記整備管理装置が、前記各設備ごとに、当該各設備における前記複数の状態情報を用いて、現在の設備故障リスクを算出する現在故障リスク算出ステップと、
前記整備管理装置が、前記各設備ごとに、当該各設備における前記現在の設備故障リスクを用いて、未来の設備故障リスクを推定する未来故障リスク推定ステップと、
前記整備管理装置が、前記各設備ごとに、当該各設備における前記未来の設備故障リスクと、当該各設備における故障時の設備停止時間とを用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する停止予測時間低減量算出ステップと、
前記整備管理装置が、前記各設備ごとに、当該各設備における前記未来の設備故障リスクと、当該各設備において整備にかかる基準の時間である整備基礎時間とを用いて、整備予測時間を算出する整備予測時間算出ステップと、
前記整備管理装置が、前記各設備ごとに、前記停止予測時間低減量算出ステップで算出された設備停止予測時間の低減量と前記整備予測時間算出ステップで算出された整備予測時間とに基づいて、整備メリットを算出する整備メリット算出ステップと、
前記整備管理装置が、前記各設備における前記整備メリットに基づいて、前記設備グループの前記整備に係る最適整備タイミングを設定する最適整備タイミング設定ステップと、
を有することを特徴とする整備管理方法。
【請求項13】
コンピュータを、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の整備管理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、複数の設備を有して構成された設備グループにおける整備の管理を行う整備管理装置及び整備管理方法、並びに、当該整備管理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
従来から、対象とする設備の最適整備タイミングを設定する技術が提案されている（例えば、特許文献１や特許文献２）。具体的に、特許文献１では、機器（設備）ごとに、稼働実績、故障実績及び更新実績を含む運用実績を管理するための設備保全情報に基づいて、最適整備タイミングを設定する技術が提案されている。また、特許文献２では、対象とする設備の振動データに基づいて、当該設備の最適整備タイミングを設定する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２００５－１８２４６５号公報
【文献】特開２００９－１８０７２２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に記載の技術は、稼働実績、故障実績及び更新実績を含む運用実績を管理するための設備保全情報に基づき最適整備タイミングを設定するものであって、例えばリアルタイムな機器（設備）の状態を示す状態情報を用いて最適整備タイミングの設定を行うものではないため、経時的に変化する設備の劣化状態等は考慮されておらず、その結果、実際に設備を操業させた際の最適整備タイミングの観点では不十分な技術であった。
【0005】
また、特許文献２に記載の技術は、対象とする設備の振動データに基づき当該設備の最適整備タイミングを設定するもの、即ち、設備の状態を示す１つの状態情報を用いて最適整備タイミングを設定するものであるため、当該１つの状態情報である振動データ以外の設備の状態は考慮されておらず、その結果、実際に設備を操業させた際の最適整備タイミングの観点では不十分な技術であった。
【0006】
さらに、特許文献１及び特許文献２に記載の技術は、そもそも、対象とする設備の最適整備タイミングを設定する技術に関するものであり、複数の設備を有して構成された設備グループの最適整備タイミングを設定することは何ら考慮されていない。
【0007】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、複数の設備を有して構成された設備グループの最適整備タイミングを高精度に設定することができる仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明の整備管理装置は、複数の設備を有して構成された設備グループにおける整備の管理を行う整備管理装置であって、前記複数の設備における各設備ごとに、当該各設備の状態を示す複数の状態情報を取得する状態情報取得手段と、前記各設備ごとに、当該各設備における前記複数の状態情報を用いて、現在の設備故障リスクを算出する現在故障リスク算出手段と、前記各設備ごとに、当該各設備における前記現在の設備故障リスクを用いて、未来の設備故障リスクを推定する未来故障リスク推定手段と、前記各設備ごとに、当該各設備における前記未来の設備故障リスクと、当該各設備における故障時の設備停止時間とを用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する停止予測時間低減量算出手段と、前記各設備ごとに、当該各設備における前記未来の設備故障リスクと、当該各設備において整備にかかる基準の時間である整備基礎時間とを用いて、整備予測時間を算出する整備予測時間算出手段と、前記各設備ごとに、前記停止予測時間低減量算出手段で算出された設備停止予測時間の低減量と前記整備予測時間算出手段で算出された整備予測時間とに基づいて、整備メリットを算出する整備メリット算出手段と、前記各設備における前記整備メリットに基づいて、前記設備グループの前記整備に係る最適整備タイミングを設定する最適整備タイミング設定手段と、を有する。
また、本発明は、上述した整備管理装置による整備管理方法、及び、上述した整備管理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを含む。
また、本発明は、上述した整備管理装置による整備管理方法、及び、上述した整備管理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを含む。
【発明の効果】
【0009】
本発明によれば、複数の設備を有して構成された設備グループの最適整備タイミングを高精度に設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本発明の実施形態に係る整備管理装置を含む整備管理システムの概略構成の一例を示す図である。
【図2】本発明の実施形態に係る整備管理装置による整備管理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図3】本発明の実施形態における状態情報診断テーブルの一例を示す図である。
【図4】本発明の実施形態における現在故障リスク評価テーブルの一例を示す図である。
【図5】本発明の実施形態における設備故障リスク推定テーブルの一例を示す図である。
【図6】本発明の実施形態における設備停止時間テーブル及びリスク低減係数テーブルの一例を示す図である。
【図7】本発明の実施形態における整備基礎時間テーブル及び整備時間係数テーブルの一例を示す図である。
【図10】本発明の実施形態における実施例１を示し、設備Ｋにおける整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
【図11】本発明の実施形態における実施例１を示し、設備Ｎにおける整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
【図12】本発明の実施形態における実施例１を示し、設備グループに係る総合整備メリットＴＬＴtの算出結果を示す図である。
【図13】本発明の実施形態における実施例２を示し、設備Ｓにおける整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
【図14】本発明の実施形態における実施例２を示し、設備Ｔにおける整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。
【0012】
図１は、本発明の実施形態に係る整備管理装置１００を含む整備管理システム１０の概略構成の一例を示す図である。整備管理システム１０は、図１に示すように、整備管理装置１００、設備グループ２００、計測装置３００、制御装置４００、表示装置５００、ネットワーク６００、及び、携帯端末装置７００を有して構成されている。
【0013】
整備管理装置１００は、複数の設備２０１を有して構成された設備グループ２００における整備の管理を行う装置である。この整備管理装置１００の内部構成については、後述する。
【0014】
設備グループ２００は、複数の設備２０１を有して構成された設備２０１のグループであり、図１に示す例では、複数の設備２０１として、設備Ａ（２０１－Ａ）、設備Ｂ（２０１－Ｂ）、設備Ｃ（２０１－Ｃ）、・・・が図示されている。なお、以下の説明においては、設備Ａ（２０１－Ａ）、設備Ｂ（２０１－Ｂ）、及び、設備Ｃ（２０１－Ｃ）の各設備を特定せずに代表して説明するときには、必要に応じて設備２０１と記載する。また、例えば、複数の設備２０１における各設備は、或る製品を生産するための各工程を実施する生産設備を適用することができ、この例の場合、設備グループ２００は、当該或る製品を生産するための生産ラインを適用することができる。
【0015】
計測装置３００は、複数の設備２０１における各設備に対応して配置されており、対応する設備２０１の状態を示す複数の状態情報を計測する装置である。図１に示す例では、設備Ａ（２０１－Ａ）の状態を示す複数の状態情報を計測する計測装置３００－Ａ、設備Ｂ（２０１－Ｂ）の状態を示す複数の状態情報を計測する計測装置３００－Ｂ、設備Ｃ（２０１－Ｃ）の状態を示す複数の状態情報を計測する計測装置３００－Ｃ、・・・が図示されている。なお、以下の説明においては、計測装置３００－Ａ、計測装置３００－Ｂ、及び、計測装置３００－Ｃの各計測装置を特定せずに代表して説明するときには、必要に応じて計測装置３００と記載する。
【0016】
また、図１に示すように、複数の設備２０１に対応して配置された複数の計測装置３００における各計測装置は、それぞれ、対応する設備２０１の振動の状態を計測する振動計３０１、対応する設備２０１の温度の状態を計測する温度計３０２、及び、対応する設備２０１の外観の状態を計測する撮像装置３０３を含み構成されている。即ち、計測装置３００－Ａは、振動計３０１－Ａ、温度計３０２－Ａ、及び、撮像装置３０３－Ａを含み構成されており、計測装置３００－Ｂは、振動計３０１－Ｂ、温度計３０２－Ｂ、及び、撮像装置３０３－Ｂを含み構成されており、計測装置３００－Ｃは、振動計３０１－Ｃ、温度計３０２－Ｃ、及び、撮像装置３０３－Ｃを含み構成されている。なお、以下の説明においては、振動計３０１－Ａ～Ｃ、温度計３０２－Ａ～Ｃ、及び、撮像装置３０３－Ａ～Ｃのそれぞれを特定せずに代表して説明するときには、それぞれ、必要に応じて、振動計３０１、温度計３０２、及び、撮像装置３０３と記載する。
【0017】
なお、本実施形態では、計測装置３００は、複数の設備２０１における各設備に対応して配置されているが、本発明においては、この形態に限定されるものではない。例えば、計測装置３００を、設備２０１に対応して設けずに、設備グループ２００を監視する作業者Ｓが携帯する携帯端末装置７００として用いる形態も、本発明に適用可能である。
【0018】
制御装置４００は、整備管理システム１０の動作を統括的に制御する。例えば、制御装置４００は、ネットワーク６００を介して、設備グループ２００のそれぞれの設備２０１に対して各種の制御信号を用いた通信を行う。
【0019】
表示装置５００は、各種の情報や各種の画像を表示する装置であり、必要に応じて入力デバイスを具備して構成されている。例えば、この表示装置５００は、設備グループ２００を監視する作業者Ｓによって視認され得る。
【0020】
ネットワーク６００は、整備管理装置１００、設備グループ２００、計測装置３００、制御装置４００、及び、表示装置５００を、相互に通信可能に接続する。
【0021】
携帯端末装置７００は、作業者Ｓが携帯する端末装置であり、例えば、作業者Ｓが設備グループ２００のそれぞれの設備２０１を巡回して監視している際に点検した事項等を入力する場合などに用いられる。なお、上述したように、携帯端末装置７００を計測装置３００として用いるようにしてもよい。また、携帯端末装置７００は、例えば、ネットワーク６００に対して、無線（或いは有線）で通信接続可能に構成されている。
【0022】
【0023】
入力部１１０は、各種の情報等を処理部１３０に入力する。
【0024】
記憶部１２０は、処理部１３０の処理に必要な各種のテーブル１２１～１２７の情報やプログラム１２８を記憶しているとともに、処理部１３０の処理によって得られた各種の情報を記憶する。具体的に、記憶部１２０には、各種のテーブルの情報として、図１に示すように、状態情報診断テーブル１２１、現在故障リスク評価テーブル１２２、設備故障リスク推定テーブル１２３、設備停止時間テーブル１２４、リスク低減係数テーブル１２５、整備基礎時間テーブル１２６、及び、整備時間係数テーブル１２７の情報が記憶されている。この各種のテーブル１２１～１２７の詳細については、図２以降の図面を用いて後述する。また、プログラム１２８は、処理部１３０が本発明の実施形態に係る各種の処理を実行する際に用いるプログラムである。
【0025】
処理部１３０は、各種の処理を行う。具体的に、処理部１３０は、図１に示すように、状態情報取得部１３１、現在故障リスク算出部１３２、未来故障リスク推定部１３３、停止予測時間低減量算出部１３４、整備予測時間算出部１３５、整備メリット算出部１３６、最適整備タイミング設定部１３７、及び、表示制御部１３８を有して構成されている。より詳細に、処理部１３０が記憶部１２０に記憶されているプログラム１２８を実行することにより、各構成部１３１～１３８の機能が実現される。この各構成部１３１～１３８の詳細については、図２以降の図面を用いて後述する。
【0026】
図２は、本発明の実施形態に係る整備管理装置１００による整備管理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【0027】
まず、入力部１１０から、整備管理装置１００による整備管理の実行指示情報が入力されると、図２のステップＳ１０１において、状態情報取得部１３１は、記憶部１２０から状態情報診断テーブル１２１の情報を取得する処理を行う。以下に、状態情報診断テーブル１２１の詳細について説明する。
【0028】
図３は、本発明の実施形態における状態情報診断テーブル１２１の一例を示す図である。図３に示す例では、状態情報診断テーブル１２１は、図３（ａ）に示す振動診断テーブル１２１－１、図３（ｂ）に示す温度診断テーブル１２１－２、図３（ｃ）に示す画像診断テーブル１２１－３、図３（ｄ）に示す制御診断テーブル１２１－４、及び、図３（ｅ）に示す複合診断テーブル１２１－５を含み構成されている。
【0029】
図３（ａ）に示す振動診断テーブル１２１－１は、設備２０１ごとに、対応する振動計３０１で計測する振動の項目（振幅，ＦＦＴ，カオス，・・・）とその監視周期を示すテーブルである。
【0030】
図３（ｂ）に示す温度診断テーブル１２１－２は、設備２０１ごとに、対応する温度計３０２で計測する温度の項目（瞬時値，振幅，変化率，・・・）とその監視周期を示すテーブルである。ここで、変化率は、例えば、温度を１時間監視した際に、単位分当たりの温度の変化量を示すものである。
【0031】
図３（ｃ）に示す画像診断テーブル１２１－３は、設備２０１ごとに、対応する撮像装置３０３で計測する外観の項目（汚れ，腐食，歪み，・・・）とその監視周期を示すテーブルである。
【0032】
図３（ｄ）に示す制御診断テーブル１２１－４は、設備２０１ごとに、制御装置４００からの制御信号に対する応答処理の項目（指令応答，収束時間，変化率，・・・）とその監視周期を示すテーブルである。ここで、指令応答は、例えば制御信号に対する応答特性を示し、収束時間は、例えば制御対象が制御信号に基づく目標値に収束するまでの時間を示し、変化率は、例えば制御対象が制御信号に基づく目標値に向かって変化する度合を示すものである。
【0033】
図３（ｅ）に示す複合診断テーブル１２１－５は、設備２０１ごとに、当該設備２０１の状態を複合診断する複数の状態情報（振動，温度，画像，制御，・・・）を示すテーブルである。この図３（ｅ）に示す複合診断テーブル１２１－５において、「振動」は図３（ａ）の振動診断テーブル１２１－１を用いた診断に相当し、「温度」は図３（ｂ）の温度診断テーブル１２１－２を用いた診断に相当し、「画像」は図３（ｃ）の画像診断テーブル１２１－３を用いた診断に相当し、「制御」は図３（ｄ）の制御診断テーブル１２１－４を用いた診断に相当する。
【0034】
なお、本実施形態においては、図３（ａ）～図３（ｅ）に示す振動診断テーブル１２１－１、温度診断テーブル１２１－２、画像診断テーブル１２１－３、制御診断テーブル１２１－４、及び、複合診断テーブル１２１－５は、例えば整備管理装置１００のユーザが必要に応じて入力部１１０等を介して適宜変更可能なものであり、また、例えば整備管理装置１００が実績データを統計解析して自動学習することによって変更することも可能なものである。
【0035】
ここで、再び、図２の説明に戻る。
図２のステップＳ１０１の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０２において、状態情報取得部１３１は、ステップＳ１０１で取得した状態情報診断テーブル１２１に基づいて、各設備２０１ごとに、当該各設備の状態を示す複数の状態情報を取得する。ここで、状態情報取得部１３１は、複数の状態情報として、振動計３０１から振動の状態を示す情報、温度計３０２から温度の状態を示す情報、撮像装置３０３から外観の状態を示す画像情報、及び、制御装置４００から制御信号に対する応答処理状態を示す情報を取得する。
図２のステップＳ１０１の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０２において、状態情報取得部１３１は、ステップＳ１０１で取得した状態情報診断テーブル１２１に基づいて、各設備２０１ごとに、当該各設備の状態を示す複数の状態情報を取得する。ここで、状態情報取得部１３１は、複数の状態情報として、振動計３０１から振動の状態を示す情報、温度計３０２から温度の状態を示す情報、撮像装置３０３から外観の状態を示す画像情報、及び、制御装置４００から制御信号に対する応答処理状態を示す情報を取得する。
【0036】
具体的に、状態情報取得部１３１は、設備Ａ（２０１－Ａ）については、図３（ｅ）に示す複合診断テーブル１２１－５に基づいて、図３（ａ）に示す振動診断テーブル１２１－１で定められた振動の状態を示す情報（監視周期を１時間とし、振動の振幅の情報）、図３（ｂ）に示す温度診断テーブル１２１－２で定められた温度の状態を示す情報（監視周期を１時間とし、温度の瞬時値の情報）、及び、図３（ｃ）に示す画像診断テーブル１２１－３で定められた画像情報（監視周期を１時間とし、外観の汚れの画像情報）を取得する。また、具体的に、状態情報取得部１３１は、設備Ｂ（２０１－Ｂ）については、図３（ｅ）に示す複合診断テーブル１２１－５に基づいて、図３（ｂ）に示す温度診断テーブル１２１－２で定められた温度の状態を示す情報（監視周期を常時（本実施形態では、「常時」とは、１分以下の周期とする）とし、温度の振幅の情報及び温度の変化率の情報）、及び、図３（ｄ）に示す制御診断テーブル１２１－４で定められた応答処理状態を示す情報（監視周期を１日とし、制御に係る収束時間の情報及び変化率の情報）を取得する。また、具体的に、状態情報取得部１３１は、設備Ｃ（２０１－Ｃ）については、図３（ｅ）に示す複合診断テーブル１２１－５に基づいて、図３（ｃ）に示す画像診断テーブル１２１－３で定められた画像情報（監視周期を１日とし、外観の歪みの画像情報）、及び、図３（ｄ）に示す制御診断テーブル１２１－４で定められた応答処理状態を示す情報（監視周期を１週間とし、制御に係る変化率の情報）を取得する。なお、図２に示すフローチャートでは、状態情報取得部１３１が、各種の診断テーブル１２１－１～１２１－４に規定された監視周期に基づき、上述した設備Ａ（２０１－Ａ）～設備Ｃ（２０１－Ｃ）における全ての情報を取得した場合に、次のステップＳ１０３に移行する例を示しているが、本実施形態においてはこの態様に限定されるものではない。例えば、状態情報取得部１３１が、設備２０１ごとに当該設備２０１における全ての情報を取得した場合に次のステップＳ１０３に移行し、設備２０１ごとに図２のステップＳ１０２～Ｓ１０７をループ処理する態様も、本実施形態に適用可能である。また、監視周期の管理は、整備管理装置１００が自ら管理する形態であってもよく、また、整備管理装置１００以外の外部装置が管理し、外部装置からのトリガに基づき整備管理装置１００が処理を行う形態であってもよい。
【0037】
続いて、図２のステップＳ１０３において、現在故障リスク算出部１３２は、各設備２０１ごとに、ステップＳ１０２で取得された当該各設備２０１における複数の状態情報を用いて、現在の設備故障リスクを算出する。具体的に、本実施形態では、現在故障リスク算出部１３２は、記憶部１２０に記憶されている現在故障リスク評価テーブル１２２の情報を用いて、各設備２０１ごとに現在の設備故障リスクを算出する。以下に、現在故障リスク評価テーブル１２２の詳細について説明する。
【0038】
図４は、本発明の実施形態における現在故障リスク評価テーブル１２２の一例を示す図である。図４に示す例では、現在故障リスク評価テーブル１２２は、図４（ａ）に示す振動の現在故障リスク評価テーブル１２２－１、図４（ｂ）に示す温度の現在故障リスク評価テーブル１２２－２、図４（ｃ）に示す画像の現在故障リスク評価テーブル１２２－３、図４（ｄ）に示す制御の現在故障リスク評価テーブル１２２－４、及び、図４（ｅ）に示す重み付けに関する現在故障リスク評価テーブル１２２－５を含み構成されている。
【0039】
図４（ａ）に示す振動の現在故障リスク評価テーブル１２２－１は、図３（ａ）に示す振動診断テーブル１２１－１に対応したテーブルであって、振動の項目（振幅，ＦＦＴ，カオス，・・・）におけるレベルと現在の故障リスクとの関係を示すテーブルである。
【0040】
図４（ｂ）に示す温度の現在故障リスク評価テーブル１２２－２は、図３（ｂ）に示す温度診断テーブル１２１－２に対応したテーブルであって、温度の項目（瞬時値，振幅，変化率，・・・）におけるレベルと現在の故障リスクとの関係を示すテーブルである。
【0041】
図４（ｃ）に示す画像の現在故障リスク評価テーブル１２２－３は、図３（ｃ）に示す画像診断テーブル１２１－３に対応したテーブルであって、外観の項目（汚れ，腐食，歪み，・・・）におけるレベルと現在の故障リスクとの関係を示すテーブルである。
【0042】
図４（ｄ）に示す制御の現在故障リスク評価テーブル１２２－４は、図３（ｄ）に示す制御診断テーブル１２１－４に対応したテーブルであって、制御信号に対する応答処理の項目（指令応答，収束時間，変化率，・・・）におけるレベルと現在の故障リスクとの関係を示すテーブルである。
【0043】
なお、図４（ａ）～図４（ｄ）に示す現在故障リスク評価テーブル１２２－１～１２２－４の各項目におけるレベルやその現在の故障リスクの値は、理論解析の結果を用いても過去の実績値から求めてもよい。また、本実施形態においては、図４（ａ）～図４（ｄ）に示す現在故障リスク評価テーブル１２２－１～１２２－４における現在の故障リスクの最大値は１．０とする。
【0044】
図４（ｅ）に示す重み付けに関する現在故障リスク評価テーブル１２２－５は、現在故障リスク算出部１３２が、各設備２０１ごとに現在の設備故障リスクを算出する際に用いる重み付け係数を示すテーブルである。
【0045】
この図４（ｅ）に示す重み付けに関する現在故障リスク評価テーブル１２２－５において、領域４０１に記載の重み付け係数は、上述した複数の状態情報（振動，温度，画像，制御，・・・）以外の状態情報（例えば、圧力など）を考慮したものである。また、本実施形態においては、図４（ｅ）に示すように、それぞれの設備２０１における重み付け係数の合計は、１．０になるように設定する。なお、図４（ｅ）に示す例では、設備Ｂ（２０１－Ｂ）における領域４０１に記載の重み付け係数を０．１として設定しているが、これを０に設定し、他の重み付け係数Ｋ１～Ｋ４に０．１を割り当てるようにしてもよい。
【0046】
なお、本実施形態においては、図４（ａ）～図４（ｅ）に示す現在故障リスク評価テーブル１２２－１～１２２－５は、例えば整備管理装置１００のユーザが必要に応じて入力部１１０等を介して適宜変更可能なものであり、また、例えば整備管理装置１００が実績データを統計解析して自動学習することによって変更することも可能なものである。
【0047】
そして、現在故障リスク算出部１３２は、この図４に示す現在故障リスク評価テーブル１２２の情報と、ステップＳ１０２で取得した各設備２０１における複数の状態情報（振動，温度，画像，制御，・・・）を用いて、各設備２０１ごとに現在の設備故障リスクを算出する。具体的に、現在故障リスク算出部１３２は、複数の状態情報に係る現在故障リスク評価テーブル１２２－１～１２２－４を用いて各状態情報ごとに現在の故障リスクを算出し、当該算出した複数の現在の故障リスクのうち、最大の現在の故障リスクを現在の設備故障リスクとして算出する。また、現在故障リスク算出部１３２は、各状態情報ごとに現在の故障リスクを算出する際に、図４（ｅ）に示す重み付けに関する現在故障リスク評価テーブル１２２－５を用いて各状態情報ごとに重みを付ける処理を行う。
【0048】
例えば、設備Ａ（２０１－Ａ）において、図４（ａ）に示す振動レベルがＶｒ３（＝現在の故障リスク：Ｒｖｒ３）、図４（ｂ）に示す温度レベルがＴａ２（＝現在の故障リスク：Ｒｔａ２）、図４（ｃ）に示す画像の汚れレベルがＩｄ２（＝現在の故障リスク：Ｒｉｄ２）、図４（ｄ）に示す制御の指令応答レベルがＣｒ１（＝現在の故障リスク：Ｒｃｒ１）であるとすると、設備Ａ（２０１－Ａ）における現在の設備故障リスクＲAは、以下の（１）式で表すことができる。
ＲA＝max｛(K1＊Rvr3),(K2＊Rta2),(K3*Rid2),(K4*Rcr1)｝ ・・・（１）
ＲA＝max｛(K1＊Rvr3),(K2＊Rta2),(K3*Rid2),(K4*Rcr1)｝ ・・・（１）
【0049】
即ち、（１）式では、各状態情報ごとに算出した現在の故障リスク（(K1＊Rvr3),(K2＊Rta2),(K3*Rid2),(K4*Rcr1)）のうち、最大の現在の故障リスクを現在の設備故障リスクＲAとして算出することを示している。なお、（１）式では、図４（ｄ）に示す制御の指令応答レベルがＣｒ１（＝現在の故障リスク：Ｒｃｒ１）である場合の例を記載したが、図３（ｅ）に示す複合診断テーブル１２１－５では設備Ａ（２０１－Ａ）において「制御」を診断対象外とする設定がされているため、この場合には、上述した（１）式の「(K4*Rcr1)」は実施的に考慮されないことになる。
【0050】
ここでは、設備Ａ（２０１－Ａ）の例について説明を行ったが、その他の設備Ｂ（２０１－Ｂ）及び設備Ｃ（２０１－Ｃ）についても、上述した設備Ａ（２０１－Ａ）の場合と同様に、それぞれ、現在の設備故障リスクＲB及びＲCを算出することができる。
【0051】
なお、本実施形態においては、各設備２０１ごとに現在の設備故障リスク（ＲA，ＲB，ＲC，・・・）を算出する際に、１つの状態情報について複数の項目を評価する場合（例えば、設備Ｂの「温度」について、「振幅」と「変化率」の２つの項目を評価する場合など）には、各項目の評価結果のうち、故障リスクの値が最も高いものを採用するものとする。また、本実施形態においては、図２のステップＳ１０２で取得した状態情報における計測値が、図４（ａ）～図４（ｄ）に示す現在故障リスク評価テーブル１２２－１～１２２－４の刻み値の中間値（例えば、図４（ａ）のＶｒ２とＶｒ３の間の値）であった場合には、内挿計算によって現在の故障リスクの値を算出するものとする。
【0052】
なお、図４に示す現在故障リスク評価テーブル１２２は、状態情報（振動，温度，画像，制御，・・・）ごとに規定したテーブルの例を示したが、本実施形態においてはこの態様に限定されるものではなく、例えば設備２０１ごとに規定したテーブルの態様も、本実施形態に適用可能である。
【0053】
ここで、再び、図２の説明に戻る。
図２のステップＳ１０３の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、各設備２０１ごとに、ステップＳ１０３で算出された当該各設備２０１における現在の設備故障リスク（ＲA，ＲB，ＲC，・・・）を用いて、未来の設備故障リスクを推定する。より具体的に、本実施形態では、未来故障リスク推定部１３３は、各設備２０１ごとに、上述した当該各設備２０１における現在の設備故障リスクに加えて、記憶部１２０に記憶されている設備故障リスク推定テーブル１２３の情報を用いて、未来の設備故障リスクを推定する。以下に、設備故障リスク推定テーブル１２３の詳細について説明する。
図２のステップＳ１０３の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、各設備２０１ごとに、ステップＳ１０３で算出された当該各設備２０１における現在の設備故障リスク（ＲA，ＲB，ＲC，・・・）を用いて、未来の設備故障リスクを推定する。より具体的に、本実施形態では、未来故障リスク推定部１３３は、各設備２０１ごとに、上述した当該各設備２０１における現在の設備故障リスクに加えて、記憶部１２０に記憶されている設備故障リスク推定テーブル１２３の情報を用いて、未来の設備故障リスクを推定する。以下に、設備故障リスク推定テーブル１２３の詳細について説明する。
【0054】
図５は、本発明の実施形態における設備故障リスク推定テーブル１２３の一例を示す図である。設備故障リスク推定テーブル１２３は、図５に示すように、設備Ａ（２０１－Ａ）の設備故障リスク推定テーブル１２３－Ａ、設備Ｂ（２０１－Ｂ）の設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｂ、及び、設備Ｃ（２０１－Ｃ）の設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｃを含み構成されている。
【0055】
本実施形態においては、設備故障リスク推定テーブル１２３－Ａ～１２３－Ｃには、それぞれ、図５に示す、経過時間（横軸）と想定される設備故障リスク（縦軸）との関係を示す設備故障リスク推定テーブル５１０～５４０のうちのいずれか１つの設備故障リスク推定テーブルが設定されているものとする。具体的に、設備故障リスク推定テーブル５１０は、経過時間とともに設備故障リスクが急激に増大する場合を想定したテーブルである。また、設備故障リスク推定テーブル５２０は、経過時間とともに一定の割合で設備故障リスクが増大する場合を想定したテーブルである。また、設備故障リスク推定テーブル５３０は、一定時間経過は設備故障リスクが増えにくくなる場合を想定したテーブルである。また、設備故障リスク推定テーブル５４０は、経過時間の途中で設備故障リスクの増減方向が変化する場合を想定したテーブルである。
【0056】
なお、本実施形態においては、図５に示す設備故障リスク推定テーブル１２３－Ａ～１２３－Ｃは、例えば整備管理装置１００のユーザが必要に応じて入力部１１０等を介して適宜変更可能なものであり、また、例えば整備管理装置１００が実績データを統計解析して自動学習することによって変更することも可能なものである。
【0057】
そして、未来故障リスク推定部１３３は、まず、各設備２０１ごとに、対応する設備故障リスク推定テーブル１２３を参照して、ステップＳ１０３で算出された当該各設備２０１における現在の設備故障リスク（ＲA，ＲB，ＲC，・・・）に対応する経過時間を現在時刻として求める。ここでは、例えば、図５に示す現在の設備故障リスク５０１がステップＳ１０３で算出されたものとし、或る設備２０１の設備故障リスク推定テーブル１２３として、図５に示す設備故障リスク推定テーブル５１０が設定されている場合には、未来故障リスク推定部１３３は、現在時刻５１１を求めることになる。同様に、未来故障リスク推定部１３３は、或る設備２０１の設備故障リスク推定テーブル１２３として、図５に示す設備故障リスク推定テーブル５２０が設定されている場合には現在時刻５２１を求め、また、図５に示す設備故障リスク推定テーブル５３０が設定されている場合には現在時刻５３１を求め、また、図５に示す設備故障リスク推定テーブル５４０が設定されている場合には現在時刻５４１を求めることになる。なお、図５に示す設備故障リスク推定テーブル５４０において、例えばステップＳ１０３で現在の設備故障リスク５０２が算出された場合には、２つの現在時刻５４２及び５４３が求まるが、この場合には、例えば現時点に至るまでの経過をたどること等によって現在時刻を特定する手法をとり得る。
【0058】
次いで、未来故障リスク推定部１３３は、各設備２０１ごとに、対応する設備故障リスク推定テーブル１２３において現在時刻からの各経過時間による設備故障リスクを、未来の設備故障リスクとして推定する。例えば、設備故障リスク推定テーブル１２３として設備故障リスク推定テーブル５１０が設定されている場合には、未来故障リスク推定部１３３は、設備故障リスク推定テーブル５１０において現在時刻５１１からの各経過時間による設備故障リスク（現在時刻５１１から右側の設備故障リスク）を、未来の設備故障リスクとして推定する。
【0059】
ここで、設備Ａ（２０１－Ａ）の例について説明する。
設備Ａ（２０１－Ａ）の場合、未来故障リスク推定部１３３は、ステップＳ１０３で算出された現在の設備故障リスクＲAを用いて、設備故障リスク推定テーブル１２３－Ａを参照し、以下の（２）式を満たすｎを求め、内挿計算によって現在時刻（以下、「ＴNOW」と記載する）を求める。
ＲAn≦ＲA＜ＲAn+1 ・・・（２）
次いで、未来故障リスク推定部１３３は、設備故障リスク推定テーブル１２３－Ａにおいて現在時刻ＴNOWからの各経過時間による設備故障リスクを、設備Ａ（２０１－Ａ）における未来の設備故障リスクＲAtとして推定する。
設備Ａ（２０１－Ａ）の場合、未来故障リスク推定部１３３は、ステップＳ１０３で算出された現在の設備故障リスクＲAを用いて、設備故障リスク推定テーブル１２３－Ａを参照し、以下の（２）式を満たすｎを求め、内挿計算によって現在時刻（以下、「ＴNOW」と記載する）を求める。
ＲAn≦ＲA＜ＲAn+1 ・・・（２）
次いで、未来故障リスク推定部１３３は、設備故障リスク推定テーブル１２３－Ａにおいて現在時刻ＴNOWからの各経過時間による設備故障リスクを、設備Ａ（２０１－Ａ）における未来の設備故障リスクＲAtとして推定する。
【0060】
ここでは、設備Ａ（２０１－Ａ）の例について説明を行ったが、設備Ｂ（２０１－Ｂ）及び設備Ｃ（２０１－Ｃ）についても、上述した設備Ａ（２０１－Ａ）の処理と同様の処理を行うことによって、それぞれ、未来の設備故障リスクＲBt及びＲCtの推定が行われる。
【0061】
ここで、再び、図２の説明に戻る。
図２のステップＳ１０４の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲAt，ＲBt，ＲCt，・・・）を用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する。より具体的に、本実施形態では、停止予測時間低減量算出部１３４は、各設備２０１ごとに、上述した当該各設備２０１における未来の設備故障リスクに加えて、記憶部１２０に記憶されている設備停止時間テーブル１２４及びリスク低減係数テーブル１２５の情報を用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する。以下に、設備停止時間テーブル１２４及びリスク低減係数テーブル１２５の詳細について説明する。
図２のステップＳ１０４の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲAt，ＲBt，ＲCt，・・・）を用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する。より具体的に、本実施形態では、停止予測時間低減量算出部１３４は、各設備２０１ごとに、上述した当該各設備２０１における未来の設備故障リスクに加えて、記憶部１２０に記憶されている設備停止時間テーブル１２４及びリスク低減係数テーブル１２５の情報を用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する。以下に、設備停止時間テーブル１２４及びリスク低減係数テーブル１２５の詳細について説明する。
【0062】
図６は、本発明の実施形態における設備停止時間テーブル１２４及びリスク低減係数テーブル１２５の一例を示す図である。具体的に、図６（ａ）に設備停止時間テーブル１２４の一例を示し、図６（ｂ）及び図６（ｃ）にリスク低減係数テーブル１２５の一例を示す。
【0063】
図６（ａ）に示す設備停止時間テーブル１２４は、各設備２０１ごとに故障時の設備停止時間を示すテーブルである。具体的に、この設備停止時間テーブル１２４では、設備Ａ（２０１－Ａ）については故障時の設備停止時間ＬAが示され、設備Ｂ（２０１－Ｂ）については故障時の設備停止時間ＬBが示され、設備Ｃ（２０１－Ｃ）については故障時の設備停止時間ＬCが示されている。
【0064】
図６（ｂ）に示すリスク低減係数テーブル１２５は、各設備２０１ごとに、当該各設備２０１における設備故障リスク（未来の設備故障リスク）とリスク低減係数との関係を示すテーブルである。具体的に、図６（ｂ）には、設備Ａ（２０１－Ａ）のリスク低減係数テーブル１２５－Ａ、設備Ｂ（２０１－Ｂ）のリスク低減係数テーブル１２５－Ｂ、設備Ｃ（２０１－Ｃ）のリスク低減係数テーブル１２５－Ｃを示している。また、図６（ｃ）には、横軸に設備故障リスクをとり、縦軸にリスク低減係数をとった際のリスク低減係数テーブル１２５の一例を示している。
【0065】
なお、本実施形態においては、図６（ａ）に示す設備停止時間テーブル１２４、並びに、図６（ｂ）及び図６（ｃ）にリスク低減係数テーブル１２５は、ともに、例えば整備管理装置１００のユーザが必要に応じて入力部１１０等を介して適宜変更可能なものであり、また、例えば整備管理装置１００が実績データを統計解析して自動学習することによって変更することも可能なものである。
【0066】
そして、停止予測時間低減量算出部１３４は、まず、各設備２０１ごとに、リスク低減係数テーブル１２５を参照して、ステップＳ１０４で推定された未来の設備故障リスクに対応するリスク低減係数を求める。次いで、停止予測時間低減量算出部１３４は、各設備２０１ごとに、求めたリスク低減係数と当該各設備２０１における故障時の設備停止時間および未来の設備故障リスクとを用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する。
【0067】
ここで、設備Ａ（２０１－Ａ）の例について説明する。
まず、設備Ａ（２０１－Ａ）におけるリスク低減係数の導出について説明する。
設備Ａ（２０１－Ａ）の場合、停止予測時間低減量算出部１３４は、ステップＳ１０４で推定された未来の設備故障リスクＲAtを用いて、リスク低減係数テーブル１２５－Ａを参照し、内挿計算によってリスク低減係数ηAtを求める。
まず、設備Ａ（２０１－Ａ）におけるリスク低減係数の導出について説明する。
設備Ａ（２０１－Ａ）の場合、停止予測時間低減量算出部１３４は、ステップＳ１０４で推定された未来の設備故障リスクＲAtを用いて、リスク低減係数テーブル１２５－Ａを参照し、内挿計算によってリスク低減係数ηAtを求める。
【0068】
次いで、設備Ａ（２０１－Ａ）における設備停止予測時間の低減量の導出について説明する。
未来の設備故障リスクＲAtに係る低減量ΔＲAtは、未来の設備故障リスクＲAtとリスク低減係数ηAtを用いて、以下の（３）式で表すことができる。
ΔＲAt＝ＲAt＊ηAt ・・・（３）
また、整備による回復を考慮した設備故障リスクＲAt'は、未来の設備故障リスクＲAtと低減量ΔＲAtを用いて、以下の（４）式で表すことができる。
ＲAt'＝ＲAt－ΔＲAt ・・・（４）
この設備故障リスクＲAt'の値は、当該時間経過後に設備故障が発生する確率を表わすものであり、例えば故障実績から統計的に求めた結果である。このため、この設備故障リスクＲAt'の値に、リスク＝１．０（１００％故障）状態の設備停止時間（復旧に要する時間を掛けることで、当該時間経過後の設備停止期待値を求める。そして、本実施形態では、この設備停止期待値を「設備停止予測時間」と定義する。即ち、設備停止予測時間ＬＭAtは、設備Ａ（２０１－Ａ）における故障時の設備停止時間ＬAと設備故障リスクＲAt'を用いて、以下の（５）式で表すことができる。
ＬＭAt＝ＬA＊ＲAt' ・・・（５）
また、（５）式について、（４）式及び（３）式を用いて変形すると、以下の（６）式が得られる。
ＬＭAt＝ＬA＊ＲAt（１－ηAt） ・・・（６）
そして、整備による設備停止予測時間（ＬＭAt）の低減量ΔＬＭAtは、設備Ａ（２０１－Ａ）における故障時の設備停止時間ＬAと未来の設備故障リスクＲAtと設備故障リスクＲAt'を用いて、以下の（７）式で表すことができる。
ΔＬＭAt＝ＬA＊（ＲAt－ＲAt'） ・・・（７）
また、（７）式について、（４）式及び（３）式を用いて変形すると、以下の（８）式が得られる。
ΔＬＭAt＝ＬA＊ＲAt＊ηAt ・・・（８）
即ち、停止予測時間低減量算出部１３４は、リスク低減係数ηAtと故障時の設備停止時間ＬAと未来の設備故障リスクＲAtを用いて、（８）式により、設備Ａ（２０１－Ａ）における設備停止予測時間の低減量ΔＬＭAtを算出することができる。
未来の設備故障リスクＲAtに係る低減量ΔＲAtは、未来の設備故障リスクＲAtとリスク低減係数ηAtを用いて、以下の（３）式で表すことができる。
ΔＲAt＝ＲAt＊ηAt ・・・（３）
また、整備による回復を考慮した設備故障リスクＲAt'は、未来の設備故障リスクＲAtと低減量ΔＲAtを用いて、以下の（４）式で表すことができる。
ＲAt'＝ＲAt－ΔＲAt ・・・（４）
この設備故障リスクＲAt'の値は、当該時間経過後に設備故障が発生する確率を表わすものであり、例えば故障実績から統計的に求めた結果である。このため、この設備故障リスクＲAt'の値に、リスク＝１．０（１００％故障）状態の設備停止時間（復旧に要する時間を掛けることで、当該時間経過後の設備停止期待値を求める。そして、本実施形態では、この設備停止期待値を「設備停止予測時間」と定義する。即ち、設備停止予測時間ＬＭAtは、設備Ａ（２０１－Ａ）における故障時の設備停止時間ＬAと設備故障リスクＲAt'を用いて、以下の（５）式で表すことができる。
ＬＭAt＝ＬA＊ＲAt' ・・・（５）
また、（５）式について、（４）式及び（３）式を用いて変形すると、以下の（６）式が得られる。
ＬＭAt＝ＬA＊ＲAt（１－ηAt） ・・・（６）
そして、整備による設備停止予測時間（ＬＭAt）の低減量ΔＬＭAtは、設備Ａ（２０１－Ａ）における故障時の設備停止時間ＬAと未来の設備故障リスクＲAtと設備故障リスクＲAt'を用いて、以下の（７）式で表すことができる。
ΔＬＭAt＝ＬA＊（ＲAt－ＲAt'） ・・・（７）
また、（７）式について、（４）式及び（３）式を用いて変形すると、以下の（８）式が得られる。
ΔＬＭAt＝ＬA＊ＲAt＊ηAt ・・・（８）
即ち、停止予測時間低減量算出部１３４は、リスク低減係数ηAtと故障時の設備停止時間ＬAと未来の設備故障リスクＲAtを用いて、（８）式により、設備Ａ（２０１－Ａ）における設備停止予測時間の低減量ΔＬＭAtを算出することができる。
【0069】
ここでは、設備Ａ（２０１－Ａ）の例について説明を行ったが、設備Ｂ（２０１－Ｂ）及び設備Ｃ（２０１－Ｃ）についても、上述した設備Ａ（２０１－Ａ）の処理と同様の処理を行うことによって、それぞれ、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭBr及びΔＬＭCrの算出が行われる。
【0070】
ここで、再び、図２の説明に戻る。
図２のステップＳ１０５の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲAt，ＲBt，ＲCt，・・・）を用いて、整備予測時間を算出する。より具体的に、本実施形態では、整備予測時間算出部１３５は、各設備２０１ごとに、上述した当該各設備２０１における未来の設備故障リスクに加えて、記憶部１２０に記憶されている整備基礎時間テーブル１２６及び整備時間係数テーブル１２７の情報を用いて、整備予測時間を算出する。以下に、整備基礎時間テーブル１２６及び整備時間係数テーブル１２７の詳細について説明する。
図２のステップＳ１０５の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲAt，ＲBt，ＲCt，・・・）を用いて、整備予測時間を算出する。より具体的に、本実施形態では、整備予測時間算出部１３５は、各設備２０１ごとに、上述した当該各設備２０１における未来の設備故障リスクに加えて、記憶部１２０に記憶されている整備基礎時間テーブル１２６及び整備時間係数テーブル１２７の情報を用いて、整備予測時間を算出する。以下に、整備基礎時間テーブル１２６及び整備時間係数テーブル１２７の詳細について説明する。
【0071】
図７は、本発明の実施形態における整備基礎時間テーブル１２６及び整備時間係数テーブル１２７の一例を示す図である。具体的に、図７（ａ）に整備基礎時間テーブル１２６の一例を示し、図７（ｂ）及び図７（ｃ）に整備時間係数テーブル１２７の一例を示す。
【0072】
図７（ａ）に示す整備基礎時間テーブル１２６は、各設備２０１ごとに整備にかかる基準の時間である整備基礎時間を示すテーブルである。具体的に、この整備基礎時間テーブル１２６では、設備Ａ（２０１－Ａ）については整備基礎時間ＭAが示され、設備Ｂ（２０１－Ｂ）については整備基礎時間ＭBが示され、設備Ｃ（２０１－Ｃ）については整備基礎時間ＭCが示されている。
【0073】
図７（ｂ）に示す整備時間係数テーブル１２７は、各設備２０１ごとに、当該各設備２０１における設備故障リスク（未来の設備故障リスク）と整備時間係数との関係を示すテーブルである。具体的に、図７（ｂ）には、設備Ａ（２０１－Ａ）の整備時間係数テーブル１２７－Ａ、設備Ｂ（２０１－Ｂ）の整備時間係数テーブル１２７－Ｂ、設備Ｃ（２０１－Ｃ）の整備時間係数テーブル１２７－Ｃを示している。ここで、図７（ｂ）に示す整備時間係数テーブル１２７－Ａでは、整備時間係数として、最大値を１．０とする整備時間率を適用した例を示している。また、図７（ｃ）には、横軸に設備故障リスクをとり、縦軸に整備時間係数をとった際の整備時間係数テーブル１２７の一例を示している。
【0074】
なお、本実施形態においては、図７（ａ）に示す整備基礎時間テーブル１２６、並びに、図７（ｂ）及び図７（ｃ）に整備時間係数テーブル１２７は、ともに、例えば整備管理装置１００のユーザが必要に応じて入力部１１０等を介して適宜変更可能なものであり、また、例えば整備管理装置１００が実績データを統計解析して自動学習することによって変更することも可能なものである。
【0075】
そして、整備予測時間算出部１３５は、まず、各設備２０１ごとに、整備時間係数テーブル１２７を参照して、ステップＳ１０４で推定された未来の設備故障リスクに対応する整備時間係数を求める。次いで、整備予測時間算出部１３５は、各設備２０１ごとに、求めた整備時間係数と当該各設備２０１における整備基礎時間とを用いて、整備予測時間を算出する。
【0076】
ここで、設備Ａ（２０１－Ａ）の例について説明する。
まず、設備Ａ（２０１－Ａ）における整備時間係数の導出について説明する。
設備Ａ（２０１－Ａ）の場合、整備予測時間算出部１３５は、ステップＳ１０４で推定された未来の設備故障リスクＲAtを用いて、整備時間係数テーブル１２７－Ａを参照し、内挿計算によって整備時間係数δAtを求める。
まず、設備Ａ（２０１－Ａ）における整備時間係数の導出について説明する。
設備Ａ（２０１－Ａ）の場合、整備予測時間算出部１３５は、ステップＳ１０４で推定された未来の設備故障リスクＲAtを用いて、整備時間係数テーブル１２７－Ａを参照し、内挿計算によって整備時間係数δAtを求める。
【0077】
次いで、設備Ａ（２０１－Ａ）における整備予測時間の導出について説明する。
設備Ａ（２０１－Ａ）における整備予測時間ＭAtは、求めた整備時間係数δAtと整備基礎時間ＭAとを用いて、以下の（９）式で表すことができる。
ＭAt＝ＭA＊δAt ・・・（９）
即ち、整備予測時間算出部１３５は、求めた整備時間係数δAtと整備基礎時間ＭAとを用いて、（９）式により、設備Ａ（２０１－Ａ）における整備予測時間ＭAtを算出する。
設備Ａ（２０１－Ａ）における整備予測時間ＭAtは、求めた整備時間係数δAtと整備基礎時間ＭAとを用いて、以下の（９）式で表すことができる。
ＭAt＝ＭA＊δAt ・・・（９）
即ち、整備予測時間算出部１３５は、求めた整備時間係数δAtと整備基礎時間ＭAとを用いて、（９）式により、設備Ａ（２０１－Ａ）における整備予測時間ＭAtを算出する。
【0078】
ここでは、設備Ａ（２０１－Ａ）の例について説明を行ったが、設備Ｂ（２０１－Ｂ）及び設備Ｃ（２０１－Ｃ）についても、上述した設備Ａ（２０１－Ａ）の処理と同様の処理を行うことによって、それぞれ、整備予測時間ＭBt及びＭCtの算出が行われる。
【0079】
ここで、再び、図２の説明に戻る。
図２のステップＳ１０６の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、各設備２０１ごとに、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量とステップＳ１０６で算出された整備予測時間とに基づいて、整備メリットを算出する。
図２のステップＳ１０６の処理が終了すると、続いて、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、各設備２０１ごとに、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量とステップＳ１０６で算出された整備予測時間とに基づいて、整備メリットを算出する。
【0080】
ここで、設備Ａ（２０１－Ａ）の例について説明する。
設備Ａ（２０１－Ａ）における整備メリットＴＬＴAtは、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭAtと整備予測時間ＭAtとを用いて、以下の（１０）式で表すことができる。
ＴＬＴAt＝ΔＬＭAt－ＭAt ・・・（１０）
即ち、整備メリット算出部１３６は、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量ΔＬＭAtとステップＳ１０６で算出された整備予測時間ＭAtとに基づいて、（１０）式により、設備Ａ（２０１－Ａ）における整備メリットＴＬＴAtを算出する。
設備Ａ（２０１－Ａ）における整備メリットＴＬＴAtは、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭAtと整備予測時間ＭAtとを用いて、以下の（１０）式で表すことができる。
ＴＬＴAt＝ΔＬＭAt－ＭAt ・・・（１０）
即ち、整備メリット算出部１３６は、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量ΔＬＭAtとステップＳ１０６で算出された整備予測時間ＭAtとに基づいて、（１０）式により、設備Ａ（２０１－Ａ）における整備メリットＴＬＴAtを算出する。
【0081】
ここでは、設備Ａ（２０１－Ａ）の例について説明を行ったが、設備Ｂ（２０１－Ｂ）及び設備Ｃ（２０１－Ｃ）についても、上述した設備Ａ（２０１－Ａ）の処理と同様の処理を行うことによって、それぞれ、整備メリットＴＬＴBt及びＴＬＴCtの算出が行われる。
【0082】
さらに、整備メリット算出部１３６は、各設備２０１における整備メリット（ＴＬＴAt，ＴＬＴBt，ＴＬＴCt，・・・）を用いて、以下の（１１）式により、設備グループ２００に係る総合整備メリットＴＬＴtを算出する。
ＴＬＴt＝ＴＬＴAt＋ＴＬＴBt＋ＴＬＴCt＋ … ・・・（１１）
なお、本実施形態においては、各設備２０１における整備メリット（ＴＬＴAt，ＴＬＴBt，ＴＬＴCt，・・・）のうち、現在時刻から未来の区間が全てマイナスとなる整備メリットについては、（１１）式に示す総合整備メリットＴＬＴtを算出する際の対象から除外するものとする。
ＴＬＴt＝ＴＬＴAt＋ＴＬＴBt＋ＴＬＴCt＋ … ・・・（１１）
なお、本実施形態においては、各設備２０１における整備メリット（ＴＬＴAt，ＴＬＴBt，ＴＬＴCt，・・・）のうち、現在時刻から未来の区間が全てマイナスとなる整備メリットについては、（１１）式に示す総合整備メリットＴＬＴtを算出する際の対象から除外するものとする。
【0083】
続いて、図２のステップＳ１０８において、最適整備タイミング設定部１３７は、ステップＳ１０７で算出された各設備２０１における整備メリット（ＴＬＴAt，ＴＬＴBt，ＴＬＴCt，・・・）に基づいて、設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングを設定する。
【0084】
具体的に、本実施形態においては、最適整備タイミング設定部１３７は、整備メリット算出部１３６で算出された（１１）式の総合整備メリットＴＬＴtが最大となるタイミングを設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングとして、以下の（１２）式のように設定する。
ｍａｘ（ＴＬＴt）＝ｆ（ｔ） ・・・（１２）
即ち、最適整備タイミング設定部１３７は、（１２）式において総合整備メリットＴＬＴtを最大にするｔを、設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングとして設定する。なお、本実施形態においては、例えば、（１２）式において総合整備メリットＴＬＴtを最大にするｔが次回の整備に係る計画修繕日を超える場合には、当該計画修繕日に整備を行うべく設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングを設定する。
ｍａｘ（ＴＬＴt）＝ｆ（ｔ） ・・・（１２）
即ち、最適整備タイミング設定部１３７は、（１２）式において総合整備メリットＴＬＴtを最大にするｔを、設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングとして設定する。なお、本実施形態においては、例えば、（１２）式において総合整備メリットＴＬＴtを最大にするｔが次回の整備に係る計画修繕日を超える場合には、当該計画修繕日に整備を行うべく設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングを設定する。
【0085】
続いて、図２のステップＳ１０９において、表示制御部１３８は、ステップＳ１０８で設定された、設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングの情報を、表示装置５００に表示する制御を行う。このステップＳ１０９の処理により、表示装置５００には、設備グループ２００の最適整備タイミングの情報が表示され、これを視認した作業者Ｓに設備グループ２００の最適整備タイミングを知らせることができる。
【0086】
【0087】
以上説明したように、本発明の実施形態に係る整備管理装置１００は、複数の設備２０１を有して構成された設備グループ２００における各設備２０１ごとに、当該各設備２０１の状態を示す複数の状態情報を取得する状態情報取得部１３１と、各設備２０１ごとに、複数の状態情報を用いて現在の設備故障リスクを算出する現在故障リスク算出部１３２と、各設備２０１ごとに、現在故障リスク算出部１３２で算出された現在の設備故障リスクを用いて未来の設備故障リスクを推定する未来故障リスク推定部１３３と、各設備２０１ごとに、未来の設備故障リスクに基づく設備停止予測時間の低減量と未来の設備故障リスクに基づく整備予測時間とに基づいて、整備メリットを算出する整備メリット算出部１３６と、各設備２０１における整備メリットに基づいて設備グループ２００の最適整備タイミングを設定する最適整備タイミング設定部１３７とを有して構成されている。
かかる構成によれば、各設備２０１の状態を示す複数の状態情報を用いて各設備２０１における整備メリットを算出し、当該算出した各設備２０１における整備メリットに基づいて設備グループ２００の最適整備タイミングを設定するようにしたので、複数の設備２０１を有して構成された設備グループ２００の最適整備タイミングを高精度に設定することができる。
かかる構成によれば、各設備２０１の状態を示す複数の状態情報を用いて各設備２０１における整備メリットを算出し、当該算出した各設備２０１における整備メリットに基づいて設備グループ２００の最適整備タイミングを設定するようにしたので、複数の設備２０１を有して構成された設備グループ２００の最適整備タイミングを高精度に設定することができる。
【0088】
［実施例１］
次に、上述した本発明の実施形態を踏まえた実施例について説明する。
まず、実施例１について説明する。
次に、上述した本発明の実施形態を踏まえた実施例について説明する。
まず、実施例１について説明する。
【0089】
実施例１では、図１に示す整備管理システム１０において、説明を簡単にするために、設備グループ２００が２つの設備２０１を有して構成される例について説明を行う。ここで、実施例１では、この２つの設備２０１を、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）として記載し、この場合、各設備２０１に対応して配置される計測装置３００も、それぞれ、計測装置３００－Ｋ及び計測装置３００－Ｎとなる。
【0090】
図８は、本発明の実施形態における実施例１を示し、図１に示す状態情報診断テーブル１２１の一例を示す図である。図８に示す例では、状態情報診断テーブル１２１は、図８（ａ）に示す振動診断テーブル１２１－６、図８（ｂ）に示す温度診断テーブル１２１－７、及び、図８（ｃ）に示す複合診断テーブル１２１－８を含み構成されている。
【0091】
図８（ａ）に示す振動診断テーブル１２１－６は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の設備２０１ごとに、対応する振動計３０１で計測する振動の項目（振幅，ＦＦＴ，・・・）とその監視周期を示すテーブルである。
【0092】
図８（ｂ）に示す温度診断テーブル１２１－７は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の設備２０１ごとに、対応する温度計３０２で計測する温度の項目（瞬時値，振幅，変化率，・・・）とその監視周期を示すテーブルである。
【0093】
図８（ｃ）に示す複合診断テーブル１２１－８は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の設備２０１ごとに、当該設備２０１の状態を複合診断する複数の状態情報（振動，温度，・・・）を示すテーブルである。この図８（ｃ）に示す複合診断テーブル１２１－８において、「振動」は図８（ａ）の振動診断テーブル１２１－６を用いた診断に相当し、「温度」は図８（ｂ）の温度診断テーブル１２１－７を用いた診断に相当する。
【0094】
実施例１では、図２のステップＳ１０１において、状態情報取得部１３１は、この図８に示す状態情報診断テーブル１２１－６～１２１－８の情報を取得する処理を行う。そして、実施例１では、続く図２のステップＳ１０２において、状態情報取得部１３１は、取得した状態情報診断テーブル１２１－６～１２１－８に基づいて、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、当該各設備２０１の状態を示す複数の状態情報（振動，温度，・・・）を取得する。
【0095】
実施例１では、続いて、図２のステップＳ１０３において、現在故障リスク算出部１３２は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０２で取得された当該各設備２０１における複数の状態情報を用いて、現在の設備故障リスクを算出する。具体的に、実施例１では、現在故障リスク算出部１３２は、記憶部１２０に記憶されている現在故障リスク評価テーブル１２２の情報を用いて、各設備２０１ごとに現在の設備故障リスクを算出する。以下に、実施例１における現在故障リスク評価テーブル１２２の詳細について説明する。
【0096】
図９は、本発明の実施形態における実施例１を示し、図１に示す現在故障リスク評価テーブル１２２の一例を示す図である。図９に示す例では、現在故障リスク評価テーブル１２２は、図９（ａ）及び図９（ｂ）に示す振動の現在故障リスク評価テーブル１２２－６Ｋ及び１２２－６Ｎ、図９（ａ）及び図９（ｂ）に示す温度の現在故障リスク評価テーブル１２２－７Ｋ，１２２－７Ｎ１，１２２－７Ｎ２、並びに、図９（ｃ）に示す重み付けに関する現在故障リスク評価テーブル１２２－８を含み構成されている。
【0097】
図９（ａ）及び図９（ｂ）に示す振動の現在故障リスク評価テーブル１２２－６Ｋ及び１２２－６Ｎは、それぞれ、図８（ａ）に示す振動診断テーブル１２１－６の設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）に対応したテーブルであって、振動の項目（振幅，ＦＦＴ，・・・）におけるレベルと現在の故障リスクとの関係を示すテーブルである。
【0098】
図９（ａ）及び図９（ｂ）に示す温度の現在故障リスク評価テーブル１２２－７Ｋ及び１２２－７Ｎ１，１２２－７Ｎ２は、それぞれ、図８（ｂ）に示す温度診断テーブル１２１－７の設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）に対応したテーブルであって、温度の項目（瞬時値，振幅，変化率，・・・）におけるレベルと現在の故障リスクとの関係を示すテーブルである。
【0099】
図９（ｃ）に示す重み付けに関する現在故障リスク評価テーブル１２２－８は、現在故障リスク算出部１３２が、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに現在の設備故障リスクを算出する際に用いる重み付け係数を示すテーブルである。
【0100】
そして、現在故障リスク算出部１３２は、この図９に示す現在故障リスク評価テーブル１２２－６～１２２－８の情報と、ステップＳ１０２で取得した設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１における複数の状態情報（振動，温度，・・・）を用いて、各設備２０１ごとに現在の設備故障リスクを算出する。ここで、図９（ｄ）に、設備Ｋ（２０１－Ｋ）の現在設備故障リスク評価結果を示し、また、図９（ｅ）に、設備Ｎ（２０１－Ｎ）の現在設備故障リスク評価結果を示す。
【0101】
図９（ｄ）では、設備Ｋ（２０１－Ｋ）における現在の設備故障リスク（以下、「ＲK」と記載する）として、０．１０５が算出されたことを示している。
【0102】
図９（ｅ）では、設備Ｎ（２０１－Ｎ）における現在の設備故障リスク（以下、「ＲN」と記載する）として、０．３７５が算出されたことを示している。この際、設備Ｎ（２０１－Ｎ）では、「温度」について、「振幅」と「変化率」の２つの項目を評価しているため、各項目の評価結果のうち、故障リスクの値が高い方の評価結果（具体的には、項目「振幅」の評価結果）を「温度」の評価結果として採用している。
【0103】
次いで、実施例１では、上述した本発明の実施形態と同様の処理として、以下の処理を行う。
まず、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０３で算出された当該各設備２０１における現在の設備故障リスク（ＲK，ＲN）を用いて、未来の設備故障リスクを推定する。以下、ここで推定された設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の未来の設備故障リスクを、それぞれ、未来の設備故障リスクＲKt及びＲNtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲKt，ＲNt）を用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する。以下、ここで算出された設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の設備停止予測時間の低減量を、それぞれ、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭKt及びΔＬＭNtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲKt，ＲNt）を用いて、整備予測時間を算出する。以下、ここで算出された設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の整備予測時間を、それぞれ、整備予測時間ＭKt及びＭNtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量（ΔＬＭKt,ΔＬＭNt）と、ステップＳ１０６で算出された整備予測時間（ＭKt,ＭNt）とに基づいて、整備メリットを算出する。以下、ここで算出された設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の整備メリットを、それぞれ、整備メリットＴＬＴKt及びＴＬＴNtと記載する。
以下、図１０及び図１１を用いて、ここで説明した処理の具体例について説明する。
まず、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０３で算出された当該各設備２０１における現在の設備故障リスク（ＲK，ＲN）を用いて、未来の設備故障リスクを推定する。以下、ここで推定された設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の未来の設備故障リスクを、それぞれ、未来の設備故障リスクＲKt及びＲNtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲKt，ＲNt）を用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する。以下、ここで算出された設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の設備停止予測時間の低減量を、それぞれ、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭKt及びΔＬＭNtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲKt，ＲNt）を用いて、整備予測時間を算出する。以下、ここで算出された設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の整備予測時間を、それぞれ、整備予測時間ＭKt及びＭNtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量（ΔＬＭKt,ΔＬＭNt）と、ステップＳ１０６で算出された整備予測時間（ＭKt,ＭNt）とに基づいて、整備メリットを算出する。以下、ここで算出された設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の整備メリットを、それぞれ、整備メリットＴＬＴKt及びＴＬＴNtと記載する。
以下、図１０及び図１１を用いて、ここで説明した処理の具体例について説明する。
【0104】
まず、設備Ｋ（２０１－Ｋ）の具体的な処理例について説明する。
図１０は、本発明の実施形態における実施例１を示し、設備Ｋ（２０１－Ｋ）における整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
図１０は、本発明の実施形態における実施例１を示し、設備Ｋ（２０１－Ｋ）における整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
【0105】
図１０（ａ）は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）の設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｋを示している。そして、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、まず、図１０（ａ）に示す設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｋを参照して、ステップＳ１０３で算出された設備Ｋ（２０１－Ｋ）における現在の設備故障リスクＲK（図９（ｄ）に示す０．１０５）に対応する現在時刻を求める。図１０（ａ）に示す例では、現在時刻として２．９３日が求められたことを示している。次いで、未来故障リスク推定部１３３は、図１０（ａ）に示す設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｋにおいて現在時刻からの各経過時間による設備故障リスクを、未来の設備故障リスクＲKtとして推定する。
【0106】
図１０（ｂ）は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）のリスク低減係数テーブル１２５－Ｋを示している。また、実施例１では、設備Ｋ（２０１－Ｋ）における故障時の設備停止時間ＬKは、３０時間であるものとする。そして、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、まず、図１０（ｂ）に示すリスク低減係数テーブル１２５－Ｋを参照して、ステップＳ１０４で推定された設備Ｋ（２０１－Ｋ）における未来の設備故障リスクＲKtに対応するリスク低減係数を求める。次いで、停止予測時間低減量算出部１３４は、求めたリスク低減係数と設備Ｋ（２０１－Ｋ）における故障時の設備停止時間ＬK（３０時間）及び未来の設備故障リスクＲKtとを用いて、設備Ｋ（２０１－Ｋ）における設備停止予測時間の低減量ΔＬＭKtを算出する。具体的には、上述した（８）式に基づいて、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭKtを算出する。
【0107】
図１０（ｃ）は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）の整備時間係数テーブル１２７－Ｋを示している。また、実施例１では、設備Ｋ（２０１－Ｋ）における整備基礎時間ＭKは、２時間であるものとする。そして、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、まず、図１０（ｃ）に示す整備時間係数テーブル１２７－Ｋを参照して、ステップＳ１０４で推定された設備Ｋ（２０１－Ｋ）における未来の設備故障リスクＲKtに対応する整備時間係数を求める。次いで、整備予測時間算出部１３５は、求めた整備時間係数と設備Ｋ（２０１－Ｋ）における整備基礎時間ＭK（２時間）とを用いて、設備Ｋ（２０１－Ｋ）における整備予測時間ＭKtを算出する。具体的には、上述した（９）式に基づいて、整備予測時間ＭKtを算出する。
【0108】
そして、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量ΔＬＭKtとステップＳ１０６で算出された整備予測時間ＭKtとに基づいて、設備Ｋ（２０１－Ｋ）における整備メリットＴＬＴKtを算出する。具体的には、上述した（１０）式に基づいて、整備メリットＴＬＴKtを算出する。図１０（ｄ）は、経過時間に対する設備Ｋ（２０１－Ｋ）の整備メリットＴＬＴKtの算出結果を示している。この図１０（ｄ）では、設備Ｋ（２０１－Ｋ）については、現在時刻（２．９３日）から３．５７日後が最適整備タイミングであることを示している。
【0109】
次に、設備Ｎ（２０１－Ｎ）の具体的な処理例について説明する。
図１１は、本発明の実施形態における実施例１を示し、設備Ｎ（２０１－Ｎ）における整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
図１１は、本発明の実施形態における実施例１を示し、設備Ｎ（２０１－Ｎ）における整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
【0110】
図１１（ａ）は、設備Ｎ（２０１－Ｎ）の設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｎを示している。そして、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、まず、図１１（ａ）に示す設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｎを参照して、ステップＳ１０３で算出された設備Ｎ（２０１－Ｎ）における現在の設備故障リスクＲN（図９（ｅ）に示す０．３７５）に対応する現在時刻を求める。図１１（ａ）に示す例では、現在時刻として３．７５日が求められたことを示している。次いで、未来故障リスク推定部１３３は、図１１（ａ）に示す設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｎにおいて現在時刻からの各経過時間による設備故障リスクを、未来の設備故障リスクＲNtとして推定する。
【0111】
図１１（ｂ）は、設備Ｎ（２０１－Ｎ）のリスク低減係数テーブル１２５－Ｎを示している。また、実施例１では、設備Ｎ（２０１－Ｎ）における故障時の設備停止時間ＬNは、２５時間であるものとする。そして、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、まず、図１１（ｂ）に示すリスク低減係数テーブル１２５－Ｎを参照して、ステップＳ１０４で推定された設備Ｎ（２０１－Ｎ）における未来の設備故障リスクＲNtに対応するリスク低減係数を求める。次いで、停止予測時間低減量算出部１３４は、求めたリスク低減係数と設備Ｎ（２０１－Ｎ）における故障時の設備停止時間ＬN（２５時間）及び未来の設備故障リスクＲNtとを用いて、設備Ｎ（２０１－Ｎ）における設備停止予測時間の低減量ΔＬＭNtを算出する。具体的には、上述した（８）式に基づいて、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭNtを算出する。
【0112】
図１１（ｃ）は、設備Ｎ（２０１－Ｎ）の整備時間係数テーブル１２７－Ｎを示している。また、実施例１では、設備Ｎ（２０１－Ｎ）における整備基礎時間ＭNは、２時間であるものとする。そして、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、まず、図１１（ｃ）に示す整備時間係数テーブル１２７－Ｎを参照して、ステップＳ１０４で推定された設備Ｎ（２０１－Ｎ）における未来の設備故障リスクＲNtに対応する整備時間係数を求める。次いで、整備予測時間算出部１３５は、求めた整備時間係数と設備Ｎ（２０１－Ｎ）における整備基礎時間ＭN（２時間）とを用いて、設備Ｎ（２０１－Ｎ）における整備予測時間ＭNtを算出する。具体的には、上述した（９）式に基づいて、整備予測時間ＭNtを算出する。
【0113】
そして、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量ΔＬＭNtとステップＳ１０６で算出された整備予測時間ＭNtとに基づいて、設備Ｎ（２０１－Ｎ）における整備メリットＴＬＴNtを算出する。具体的には、上述した（１０）式に基づいて、整備メリットＴＬＴNtを算出する。図１１（ｄ）は、経過時間に対する設備Ｎ（２０１－Ｎ）の整備メリットＴＬＴNtの算出結果を示している。この図１１（ｄ）では、設備Ｎ（２０１－Ｎ）については、現在時刻（３．７５日）から０．７５日後が最適整備タイミングであることを示している。
【0114】
以上説明したように、図１０を用いて説明した処理によって設備Ｋ（２０１－Ｋ）の整備メリットＴＬＴKtが算出され、図１１を用いて説明した処理によって設備Ｎ（２０１－Ｎ）の整備メリットＴＬＴNtが算出される。
その後、整備メリット算出部１３６は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の整備メリット（ＴＬＴKt，ＴＬＴNt）を用いて、上述した（１１）式に基づいて、設備グループ２００に係る総合整備メリットＴＬＴtを算出する。
その後、整備メリット算出部１３６は、設備Ｋ（２０１－Ｋ）及び設備Ｎ（２０１－Ｎ）の整備メリット（ＴＬＴKt，ＴＬＴNt）を用いて、上述した（１１）式に基づいて、設備グループ２００に係る総合整備メリットＴＬＴtを算出する。
【0115】
図１２は、本発明の実施形態における実施例１を示し、設備グループ２００に係る総合整備メリットＴＬＴtの算出結果を示す図である。
そして、図２のステップＳ１０８において、最適整備タイミング設定部１３７は、この図１２に示す総合整備メリットＴＬＴtが最大となるタイミングを設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングとして設定する。具体的に、図１２では、３．０日後が設備グループ２００の最適整備タイミングとして設定されることを示している。
そして、図２のステップＳ１０８において、最適整備タイミング設定部１３７は、この図１２に示す総合整備メリットＴＬＴtが最大となるタイミングを設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングとして設定する。具体的に、図１２では、３．０日後が設備グループ２００の最適整備タイミングとして設定されることを示している。
【0116】
その後、図２のステップＳ１０９において、表示制御部１３８は、ステップＳ１０８で設定された、設備グループ２００の最適整備タイミングの情報を、表示装置５００に表示する制御を行う。このステップＳ１０９の処理により、表示装置５００には、設備グループ２００の最適整備タイミングの情報が表示され、これを視認した作業者Ｓに設備グループ２００の最適整備タイミングを知らせることができる。
【0117】
［実施例２］
次に、実施例２について説明する。
次に、実施例２について説明する。
【0118】
実施例２では、図１に示す整備管理システム１０において、説明を簡単にするために、設備グループ２００が２つの設備２０１を有して構成される例について説明を行う。ここで、実施例２では、この２つの設備２０１を、設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）として記載し、この場合、各設備２０１に対応して配置される計測装置３００も、それぞれ、計測装置３００－Ｓ及び計測装置３００－Ｔとなる。
【0119】
ここで、実施例２では、図２のステップＳ１０１～Ｓ１０３までの処理により、設備Ｓ（２０１－Ｓ）における現在の設備故障リスクＲSが０．２５と算出され、設備Ｔ（２０１－Ｔ）における現在の設備故障リスクＲTが０．３８と算出されているものとする。
【0120】
次いで、実施例２では、上述した本発明の実施形態と同様の処理として、以下の処理を行う。
まず、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０３で算出された当該各設備２０１における現在の設備故障リスク（ＲS，ＲT）を用いて、未来の設備故障リスクを推定する。以下、ここで推定された設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の未来の設備故障リスクを、それぞれ、未来の設備故障リスクＲSt及びＲTtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲSt，ＲTt）を用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する。以下、ここで算出された設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の設備停止予測時間の低減量を、それぞれ、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭSt及びΔＬＭTtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲSt，ＲTt）を用いて、整備予測時間を算出する。以下、ここで算出された設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の整備予測時間を、それぞれ、整備予測時間ＭSt及びＭTtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量（ΔＬＭSt,ΔＬＭTt）と、ステップＳ１０６で算出された整備予測時間（ＭSt,ＭTt）とに基づいて、整備メリットを算出する。以下、ここで算出された設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の整備メリットを、それぞれ、整備メリットＴＬＴSt及びＴＬＴTtと記載する。
以下、図１３及び図１４を用いて、ここで説明した処理の具体例について説明する。
まず、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０３で算出された当該各設備２０１における現在の設備故障リスク（ＲS，ＲT）を用いて、未来の設備故障リスクを推定する。以下、ここで推定された設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の未来の設備故障リスクを、それぞれ、未来の設備故障リスクＲSt及びＲTtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲSt，ＲTt）を用いて、設備停止予測時間の低減量を算出する。以下、ここで算出された設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の設備停止予測時間の低減量を、それぞれ、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭSt及びΔＬＭTtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０４で推定された当該各設備２０１における未来の設備故障リスク（ＲSt，ＲTt）を用いて、整備予測時間を算出する。以下、ここで算出された設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の整備予測時間を、それぞれ、整備予測時間ＭSt及びＭTtと記載する。
続いて、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の各設備２０１ごとに、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量（ΔＬＭSt,ΔＬＭTt）と、ステップＳ１０６で算出された整備予測時間（ＭSt,ＭTt）とに基づいて、整備メリットを算出する。以下、ここで算出された設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の整備メリットを、それぞれ、整備メリットＴＬＴSt及びＴＬＴTtと記載する。
以下、図１３及び図１４を用いて、ここで説明した処理の具体例について説明する。
【0121】
まず、設備Ｓ（２０１－Ｓ）の具体的な処理例について説明する。
図１３は、本発明の実施形態における実施例２を示し、設備Ｓ（２０１－Ｓ）における整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
図１３は、本発明の実施形態における実施例２を示し、設備Ｓ（２０１－Ｓ）における整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
【0122】
図１３（ａ）は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）の設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｓを示している。そして、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、まず、図１３（ａ）に示す設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｓを参照して、ステップＳ１０３で算出された設備Ｓ（２０１－Ｓ）における現在の設備故障リスクＲS（上述した０．２５）に対応する現在時刻を求める。図１３（ａ）に示す例では、現在時刻として２．５０日が求められたことを示している。次いで、未来故障リスク推定部１３３は、図１３（ａ）に示す設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｓにおいて現在時刻からの各経過時間による設備故障リスクを、未来の設備故障リスクＲStとして推定する。
【0123】
図１３（ｂ）は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）のリスク低減係数テーブル１２５－Ｓを示している。また、実施例２では、設備Ｓ（２０１－Ｓ）における故障時の設備停止時間ＬSは、５時間であるものとする。そして、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、まず、図１３（ｂ）に示すリスク低減係数テーブル１２５－Ｓを参照して、ステップＳ１０４で推定された設備Ｓ（２０１－Ｓ）における未来の設備故障リスクＲStに対応するリスク低減係数を求める。次いで、停止予測時間低減量算出部１３４は、求めたリスク低減係数と設備Ｓ（２０１－Ｓ）における故障時の設備停止時間ＬS（５時間）及び未来の設備故障リスクＲStとを用いて、設備Ｓ（２０１－Ｓ）における設備停止予測時間の低減量ΔＬＭStを算出する。具体的には、上述した（８）式に基づいて、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭStを算出する。
【0124】
図１３（ｃ）は、設備Ｓ（２０１－Ｓ）の整備時間係数テーブル１２７－Ｓを示している。また、実施例２では、設備Ｓ（２０１－Ｓ）における整備基礎時間ＭSは、２時間であるものとする。そして、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、まず、図１３（ｃ）に示す整備時間係数テーブル１２７－Ｓを参照して、ステップＳ１０４で推定された設備Ｓ（２０１－Ｓ）における未来の設備故障リスクＲStに対応する整備時間係数を求める。次いで、整備予測時間算出部１３５は、求めた整備時間係数と設備Ｓ（２０１－Ｓ）における整備基礎時間ＭS（２時間）とを用いて、設備Ｓ（２０１－Ｓ）における整備予測時間ＭStを算出する。具体的には、上述した（９）式に基づいて、整備予測時間ＭStを算出する。
【0125】
そして、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量ΔＬＭStとステップＳ１０６で算出された整備予測時間ＭStとに基づいて、設備Ｓ（２０１－Ｓ）における整備メリットＴＬＴStを算出する。具体的には、上述した（１０）式に基づいて、整備メリットＴＬＴStを算出する。図１３（ｄ）は、経過時間に対する設備Ｓ（２０１－Ｓ）の整備メリットＴＬＴStの算出結果を示している。この図１３（ｄ）では、整備メリットＴＬＴStが現在時刻から未来の区間が全てマイナスとなるため、この設備Ｓ（２０１－Ｓ）については上述した（１１）式の計算から除外されることになる（即ち、設備Ｓ（２０１－Ｓ）の整備メリットは考慮されない）。
【0126】
次に、設備Ｔ（２０１－Ｔ）の具体的な処理例について説明する。
図１４は、本発明の実施形態における実施例２を示し、設備Ｔ（２０１－Ｔ）における整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
図１４は、本発明の実施形態における実施例２を示し、設備Ｔ（２０１－Ｔ）における整備メリットの算出処理までの具体的な処理例を示す図である。
【0127】
図１４（ａ）は、設備Ｔ（２０１－Ｔ）の設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｔを示している。そして、図２のステップＳ１０４において、未来故障リスク推定部１３３は、まず、図１４（ａ）に示す設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｔを参照して、ステップＳ１０３で算出された設備Ｔ（２０１－Ｔ）における現在の設備故障リスクＲT（上述した０．３８）に対応する現在時刻を求める。図１４（ａ）に示す例では、現在時刻として６．０日が求められたことを示している。次いで、未来故障リスク推定部１３３は、図１４（ａ）に示す設備故障リスク推定テーブル１２３－Ｔにおいて現在時刻からの各経過時間による設備故障リスクを、未来の設備故障リスクＲTtとして推定する。
【0128】
図１４（ｂ）は、設備Ｔ（２０１－Ｔ）のリスク低減係数テーブル１２５－Ｔを示している。また、実施例２では、設備Ｔ（２０１－Ｔ）における故障時の設備停止時間ＬTは、３０時間であるものとする。そして、図２のステップＳ１０５において、停止予測時間低減量算出部１３４は、まず、図１４（ｂ）に示すリスク低減係数テーブル１２５－Ｔを参照して、ステップＳ１０４で推定された設備Ｔ（２０１－Ｔ）における未来の設備故障リスクＲTtに対応するリスク低減係数を求める。次いで、停止予測時間低減量算出部１３４は、求めたリスク低減係数と設備Ｔ（２０１－Ｔ）における故障時の設備停止時間ＬT（３０時間）及び未来の設備故障リスクＲTtとを用いて、設備Ｔ（２０１－Ｔ）における設備停止予測時間の低減量ΔＬＭTtを算出する。具体的には、上述した（８）式に基づいて、設備停止予測時間の低減量ΔＬＭTtを算出する。
【0129】
図１４（ｃ）は、設備Ｔ（２０１－Ｎ）の整備時間係数テーブル１２７－Ｔを示している。また、実施例２では、設備Ｔ（２０１－Ｔ）における整備基礎時間ＭTは、３時間であるものとする。そして、図２のステップＳ１０６において、整備予測時間算出部１３５は、まず、図１４（ｃ）に示す整備時間係数テーブル１２７－Ｔを参照して、ステップＳ１０４で推定された設備Ｔ（２０１－Ｔ）における未来の設備故障リスクＲTtに対応する整備時間係数を求める。次いで、整備予測時間算出部１３５は、求めた整備時間係数と設備Ｔ（２０１－Ｔ）における整備基礎時間ＭT（３時間）とを用いて、設備Ｔ（２０１－Ｔ）における整備予測時間ＭTtを算出する。具体的には、上述した（９）式に基づいて、整備予測時間ＭTtを算出する。
【0130】
そして、図２のステップＳ１０７において、整備メリット算出部１３６は、ステップＳ１０５で算出された設備停止予測時間の低減量ΔＬＭTtとステップＳ１０６で算出された整備予測時間ＭTtとに基づいて、設備Ｔ（２０１－Ｔ）における整備メリットＴＬＴTtを算出する。具体的には、上述した（１０）式に基づいて、整備メリットＴＬＴTtを算出する。図１４（ｄ）は、経過時間に対する設備Ｔ（２０１－Ｔ）の整備メリットＴＬＴTtの算出結果を示している。この図１４（ｄ）では、整備メリットＴＬＴTtの最大値（９．５日）が設備グループ２００の計画修繕タイミングである計画修繕日（７．５日）の後になっているため、設備Ｔ（２０１－Ｎ）については、この計画修繕日（７．５日）が最適整備タイミングとなる。即ち、現在時刻（６．０日）から１．５日後が最適整備タイミングとなる。
【0131】
その後、整備メリット算出部１３６は設備Ｓ（２０１－Ｓ）及び設備Ｔ（２０１－Ｔ）の整備メリット（ＴＬＴSt，ＴＬＴTt）を用いて、上述した（１１）式に基づいて、設備グループ２００に係る総合整備メリットＴＬＴtを算出する。この際、上述したように、図１３（ｄ）に示す設備Ｓ（２０１－Ｓ）の整備メリットＴＬＴStは、現在時刻から未来の区間が全てマイナスとなるため、上述した（１１）式に示す総合整備メリットＴＬＴtを算出する際の対象から除外されることになる結果、設備グループ２００に係る総合整備メリットＴＬＴtは、設備Ｔ（２０１－Ｔ）の整備メリットＴＬＴTtとなる。
【0132】
そして、図２のステップＳ１０８において、最適整備タイミング設定部１３７は、ステップＳ１０７で算出された総合整備メリットＴＬＴtに基づいて、設備グループ２００の整備に係る最適整備タイミングを設定する。具体的に、実施例２では、図１４（ｄ）に示す設備Ｔ（２０１－Ｔ）の整備メリットＴＬＴTtの最大値（９．５日）が設備グループ２００の計画修繕タイミングである計画修繕日（７．５日）の後になっているため、最適整備タイミング設定部１３７は、この計画修繕日（７．５日）を、設備グループ２００の最適整備タイミングとして設定する。即ち、最適整備タイミング設定部１３７は、現在時刻（６．０日）から１．５日後を、設備グループ２００の最適整備タイミングとして設定する。
【0133】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラム１２８を、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラム１２８を読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
このプログラム１２８及び当該プログラム１２８を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラム１２８を、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラム１２８を読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
このプログラム１２８及び当該プログラム１２８を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。
【0134】
なお、上述した本発明の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【0135】
１０：整備管理システム、１００：整備管理装置、１１０：入力部、１２０：記憶部、１２１：状態情報診断テーブル、１２２：現在故障リスク評価テーブル、１２３：設備故障リスク推定テーブル、１２４：設備停止時間テーブル、１２５：リスク低減係数テーブル、１２６：整備基礎時間テーブル、１２７：整備時間係数テーブル、１２８：プログラム、１３０：処理部、１３１：状態情報取得部、１３２：現在故障リスク算出部、１３３：未来故障リスク推定部、１３４：停止予測時間低減量算出部、１３５：整備予測時間算出部、１３６：整備メリット算出部、１３７：最適整備タイミング設定部、１３８：表示制御部、２００：設備グループ、２０１：設備、３００：計測装置、３０１：振動計、３０２：温度計、３０３：撮像装置、４００：制御装置、５００：表示装置、６００：ネットワーク、７００：携帯端末装置、Ｓ：作業者
【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】