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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】2024-06-05
(45)【発行日】2024-06-13
(54)【発明の名称】原因推定システムおよび原因推定方法
(51)【国際特許分類】
G05B 23/02 20060101AFI20240606BHJP
【ＦＩ】
G05B23/02 302Y
G05B23/02 V
【請求項の数】
11
(21)【出願番号】P 2020209719
(22)【出願日】2020-12-17
(65)【公開番号】P2022096546
(43)【公開日】2022-06-29
【審査請求日】2023-05-30
(73)【特許権者】
【識別番号】000233044
【氏名又は名称】株式会社日立パワーソリューションズ
(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】韓 露
(72)【発明者】
【氏名】蛭田 智昭
(72)【発明者】
【氏名】湯田 晋也
【審査官】大古 健一
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－２０４３０２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－１２２８４７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－２０７８７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０００－７５９２３（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０５Ｂ ２３／００ －２３／０２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
設備の異常事象と当該設備に備わるコンポーネントの故障との関係、および、前記故障と当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目との関係を示す共通保守知識ネットワークと、前記設備の機種と、当該機種の設備に備わる前記コンポーネントの種別とを関連付けている機種テーブルと、
前記コンポーネントの種別と、当該コンポーネントの種別で発生する故障とを関連付けている故障テーブルと
を用いて情報処理を行うネットワーク生成部を備え、
前記ネットワーク生成部は、
前記異常事象と、当該異常事象が発生した設備の機種とを受け取り、
前記共通保守知識ネットワークを参照して、前記受け取った異常事象から当該異常事象と関係する前記コンポーネントの故障と、当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目とを特定して、当該異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成し、
前記機種テーブルを参照して、前記受け取った設備の機種から当該設備の機種に備わるコンポーネントの種別を特定し、
前記故障テーブルを参照して、前記特定したコンポーネントの種別に関連付けを含まない故障を、前記異常事象に対応した保守知識ネットワークから除去し、
除去されずに残った故障の発生の当否を確認するためのチェック項目とは異なるチェック項目を、さらに除去して、当該異常事象および当該設備の機種に対応した保守知識ネットワークを生成する
ことを特徴とする原因推定システム。
【請求項2】
原因推定部を、さらに備え、前記ネットワーク生成部は、
前記故障が発生する確率と、当該故障が発生したときに当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目が異常となる確率とを含む確率情報を参照して、
前記異常事象および前記設備の機種に対応した保守知識ネットワークに、前記故障が発生する確率と、前記故障が発生したときに当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目が異常となる確率とを付与し、
前記原因推定部は、前記チェック項目の異常の当否を受け取り、前記故障が発生した確率を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の原因推定システム。
【請求項3】
前記異常事象の原因となった前記故障を受け取り、当該故障と前記原因推定部が算出した確率が最大である故障との一致率を算出し、当該一致率が所定値より低い場合に報知する更新検知部を、さらに備えることを特徴とする請求項２に記載の原因推定システム。
【請求項4】
更新指示受付部と更新実行部とを、さらに備え、前記更新指示受付部は、
前記異常事象の原因となった前記故障と、前記原因推定部が算出した確率が最大である故障との比較表を含む更新指示画面を表示し、
前記共通保守知識ネットワーク、前記機種テーブル、前記故障テーブル、および、前記確率情報のなかの何れか少なくとも１つの変更の指示を受け付け、
前記更新実行部は、
前記更新指示受付部が受け付けた変更を行う
ことを特徴とする請求項３に記載の原因推定システム。
【請求項5】
イベント認識部を、さらに備え、前記チェック項目は、前記設備に備わるセンサから取得されたセンサ値に基づいて前記チェック項目の異常の当否が確認されるチェック項目であり、
前記イベント認識部は、前記センサ値に基づいて前記チェック項目の異常の当否を判断して、前記原因推定部に出力する
ことを特徴とする請求項２に記載の原因推定システム。
【請求項6】
前記イベント認識部は、前記センサ値の特徴量を用いて前記センサ値をデータ群に分類して前記チェック項目の異常の当否を判断することを特徴とする請求項５に記載の原因推定システム。
【請求項7】
更新検知部を、さらに備え、前記更新検知部は、何れの前記データ群にも分類されないセンサ値が取得された場合に報知する
ことを特徴とする請求項６に記載の原因推定システム。
【請求項8】
更新指示受付部と更新実行部とを、さらに備え、前記更新指示受付部は、
何れの前記データ群にも分類されないセンサ値が取得された場合に、
新しいデータ群を追加する指示、前記共通保守知識ネットワークを変更する指示、前記機種テーブルを変更する指示、前記故障テーブルを変更する指示、および、前記確率情報を変更する指示のなかの何れか少なくとも１つの指示を受け付け、
前記更新実行部は、
前記更新指示受付部が受け付けた指示を実行する
ことを特徴とする請求項７に記載の原因推定システム。
【請求項9】
前記更新指示受付部は、前記コンポーネントと前記故障と前記異常事象と前記チェック項目とが関連付けられて記憶されるアセット知識データベースを参照して、
前記共通保守知識ネットワークを変更する指示が、前記アセット知識データベースに含まれていない、前記異常事象と当該異常事象の原因である前記設備のコンポーネントの故障との関係の追加を含む場合、
前記共通保守知識ネットワークを変更する指示が、前記アセット知識データベースに含まれていない、前記故障と当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目との関係の追加を含む場合、
前記故障テーブルを変更する指示が、前記アセット知識データベースに含まれていない、前記コンポーネントの種別と当該コンポーネントの種別で発生する故障との追加を含む場合、および、
前記故障テーブルを変更する指示が、前記アセット知識データベースに含まれる前記コンポーネントの種別と当該コンポーネントの種別で発生する故障との追加を含み、当該指示が当該コンポーネントの種別とは異なる種別のコンポーネントで発生する当該故障の追加を含まず、前記アセット知識データベースが前記異なる種別のコンポーネントで発生する当該故障を含む場合、のなかの何れか少なくとも１つの場合に、警告を報知する
ことを特徴とする請求項４または８に記載の原因推定システム。
【請求項10】
設備の異常事象と当該設備に備わるコンポーネントの故障との関係を示す共通保守知識ネットワークと、前記設備の機種と、当該機種の設備に備わる前記コンポーネントの種別とを関連付けている機種テーブルと、
前記コンポーネントの種別と、当該コンポーネントの種別で発生する故障とを関連付けている故障テーブルと
を用いて情報処理を行うネットワーク生成部を備え、
前記ネットワーク生成部は、
前記異常事象と、当該異常事象が発生した設備の機種とを受け取り、
前記共通保守知識ネットワークを参照して、前記受け取った異常事象から当該異常事象と関係する前記コンポーネントの故障を特定して、当該異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成し、
前記機種テーブルを参照して、前記受け取った設備の機種から当該設備の機種に備わるコンポーネントの種別を特定し、
前記故障テーブルを参照して、前記特定したコンポーネントの種別に関連付けを含まない故障を、前記異常事象に対応した保守知識ネットワークから除去して、当該異常事象および当該設備の機種に対応した保守知識ネットワークを生成する
ことを特徴とする原因推定システム。
【請求項11】
原因推定システムの原因推定方法であって、前記原因推定システムの記憶部には、
設備の異常事象と当該設備に備わるコンポーネントの故障との関係、および、前記故障と当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目との関係を示す共通保守知識ネットワークと、
前記設備の機種と、当該機種の設備に備わる前記コンポーネントの種別とを関連付けている機種テーブルと、
前記コンポーネントの種別と、当該コンポーネントの種別で発生する故障とを関連付けている故障テーブルとが記憶され、
前記異常事象と、当該異常事象が発生した設備の機種とを受け取るステップと
前記共通保守知識ネットワークを参照して、前記受け取った異常事象から当該異常事象と関係する前記コンポーネントの故障と、当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目とを特定して、当該異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成するステップと
前記機種テーブルを参照して、前記受け取った設備の機種から当該設備の機種に備わるコンポーネントの種別を特定するステップと
前記故障テーブルを参照して、前記特定したコンポーネントの種別に関連付けを含まない故障を、前記異常事象に対応した保守知識ネットワークから除去するステップと
除去されずに残った故障の発生の当否を確認するためのチェック項目とは異なるチェック項目を、さらに除去して、当該異常事象および当該設備の機種に対応した保守知識ネットワークを生成するステップとを実行する
ことを特徴とする原因推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、設備や機器の異常事象の原因を推定する原因推定システムおよび原因推定方法に関する。
【背景技術】
【0002】
プラントや施設などに置かれる設備や機器の正常動作を保つためには保守作業が必須である。また、設備や機器に異常（異常事象、故障）が発生した場合には、その原因を速やかに特定して対処することが求められる。
特許文献１に記載の機器状態監視システムは、プラント計測値から異常パラメータを推定し、異常パラメータから故障機器を推定することを可能としている。当該機器状態監視システムは、プラント機器が正常なときのプラント計測値を格納した正常時計測値データベースと、機器故障時に影響のあるパラメータとの関係をモデル化した機器劣化モデルが格納された機器劣化モデルデータベースと、機器の故障確率が格納された機器故障確率データベースと、機器の故障記録が格納された機器故障記録データベースとを備え、前記データベースから計算される確率を設定して物理モデルを設定し、プラントの計測値と正常時計測値と比較して異常の有無の判定と異常パラメータの推定をして、前記物理モデルを用いて前記異常パラメータから故障機器を推定する。
特許文献１に記載の機器状態監視システムは、プラント計測値から異常パラメータを推定し、異常パラメータから故障機器を推定することを可能としている。当該機器状態監視システムは、プラント機器が正常なときのプラント計測値を格納した正常時計測値データベースと、機器故障時に影響のあるパラメータとの関係をモデル化した機器劣化モデルが格納された機器劣化モデルデータベースと、機器の故障確率が格納された機器故障確率データベースと、機器の故障記録が格納された機器故障記録データベースとを備え、前記データベースから計算される確率を設定して物理モデルを設定し、プラントの計測値と正常時計測値と比較して異常の有無の判定と異常パラメータの推定をして、前記物理モデルを用いて前記異常パラメータから故障機器を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２０－００９０８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に記載の機器状態監視システムでは、故障の事前確率と条件付確率とが設定された物理モデル（故障原因推定に用いられるネットワークモデル）は、機器ごとに準備されて、故障機器の推定に用いられる。このため、同様な構成の設備や機器であっても機種が異なると、別の物理モデルを用意する必要がある。また、同様な構成の機器の機種間で共通な物理モデルを作成したとしても、物理モデルの内部の因果関係に機種間での違いが判明した場合には、物理モデルの更新ができなくなる。
【0005】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、機種共通のネットワークモデルに基づいて機種に対応した故障原因の推定を可能とする原因推定システムおよび原因推定方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記した課題を解決するため、本発明に係る原因推定システムは、設備の異常事象と当該設備に備わるコンポーネントの故障との関係、および、前記故障と当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目との関係を示す共通保守知識ネットワークと、前記設備の機種と、当該機種の設備に備わる前記コンポーネントの種別とを関連付けている機種テーブルと、前記コンポーネントの種別と、当該コンポーネントの種別で発生する故障とを関連付けている故障テーブルとを用いて情報処理を行うネットワーク生成部を備え、前記ネットワーク生成部は、前記異常事象と、当該異常事象が発生した設備の機種とを受け取り、前記共通保守知識ネットワークを参照して、前記受け取った異常事象から当該異常事象と関係する前記コンポーネントの故障と、当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目とを特定して、当該異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成し、前記機種テーブルを参照して、前記受け取った設備の機種から当該設備の機種に備わるコンポーネントの種別を特定し、前記故障テーブルを参照して、前記特定したコンポーネントの種別に関連付けを含まない故障を、前記異常事象に対応した保守知識ネットワークから除去し、除去されずに残った故障の発生の当否を確認するためのチェック項目とは異なるチェック項目を、さらに除去して、当該異常事象および当該設備の機種に対応した保守知識ネットワークを生成する。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、機種共通のネットワークモデルに基づいて機種に対応した故障原因の推定を可能とする原因推定システムおよび原因推定方法を提供することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】第１の実施形態に係る原因推定システムの全体構成図である。
【図2】第１の実施形態に係る保守知識ネットワーク生成装置の機能ブロック図である。
【図3】第１の実施形態に係る保守知識テーブルのデータ構成図である。
【図4】第１の実施形態に係る機種テーブルのデータ構成図である。
【図5】第１の実施形態に係る故障モードテーブルのデータ構成図である。
【図6】第１の実施形態に係る故障モード発生確率テーブルのデータ構成図である。
【図7】第１の実施形態に係る故障検知確率テーブルのデータ構成図である。
【図8】第１の実施形態に係る子ノード異常発生確率テーブルのデータ構成図である。
【図9】第１の実施形態に係る案件情報のデータ構成図である。
【図10】第１の実施形態に係る異常事象に対応した保守知識ネットワーク生成処理のフローチャートである。
【図11】第１の実施形態に係る異常事象に対応した保守知識ネットワークの構成を示す図である。
【図12】第１の実施形態に係るノード情報テーブルのデータ構成図である。
【図13】第１の実施形態に係るリンク情報テーブルのデータ構成図である。
【図14】第１の実施形態に係る機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理のフローチャートである。
【図15】第１の実施形態に係る原因推定装置の機能ブロックである。
【図16】第１の実施形態に係る原因推定処理のフローチャートである。
【図17】第１の実施形態に係る故障モードの計算結果テーブルのデータ構成図である。
【図18】第１の実施形態に係る推定結果表示画面の画面構成図である。
【図19】第１の実施形態に係る保守知識更新装置の機能ブロックである。
【図20】第１の実施形態に係る推定結果評価テーブルのデータ構成図である。
【図21】第１の実施形態に係る更新指示画面の画面構成図である。
【図22】第１の実施形態に係る保守知識の更新指示内容のデータ構成図である。
【図23】第１の実施形態に係る機種仕様の更新指示内容のデータ構成図である。
【図24】第１の実施形態に係る確率情報の更新指示内容のデータ構成図である。
【図25】第１の実施形態に係る更新実行部が行う更新処理のフローチャートである。
【図26】第２の実施形態に係る原因推定装置の機能ブロック図である。
【図27】第２の実施形態に係るイベント認識モデルを用いたセンサデータの分類を説明するためのグラフである。
【図28】第２の実施形態に係るイベント認識モデルを用いたセンサデータの分類を説明するためのテーブルである。
【図29】第３の実施形態に係り、グラフに現れた新たなデータ群を説明するための図である。
【図30】第３の実施形態に係る保守知識更新装置の機能ブロック図である。
【図31】第３の実施形態に係るイベント認識モデル更新処理のフローチャートである。
【図32】第３の実施形態に係る更新指示画面の画面構成図である。
【図33】第４の実施形態に係る保守知識更新装置の機能ブロック図である。
【図34】第４の実施形態に係るアセット知識データベースのデータ構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
≪原因推定システムの概要≫
原因推定システムは、設備や機器（以下、単に設備とも記す）の異常事象と当該異常事象の原因となる故障との関係、および、故障と当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目との関係を示す共通保守知識ネットワーク（単に保守知識ネットワークとも記す）を備える。故障とは、設備を構成するコンポーネントの故障（以下、故障モードとも記す）である。
原因推定システムは、設備や機器（以下、単に設備とも記す）の異常事象と当該異常事象の原因となる故障との関係、および、故障と当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目との関係を示す共通保守知識ネットワーク（単に保守知識ネットワークとも記す）を備える。故障とは、設備を構成するコンポーネントの故障（以下、故障モードとも記す）である。
【0010】
原因推定システムは、設備の機種ごとにコンポ―ネットの有無や、同じコンポ―ネットでも機種で異なる種別（型番）のコンポーネントにおける故障モード発生の当否を機種テーブルとして記憶している。また、共通保守知識ネットワークには、故障モードが発生する確率や、故障モードが発生した場合に当該故障モードの発生の当否を確認するためのチェック項目が異常となる確率が付与されている。このため、共通保守知識ネットワークは、異常事象の原因を推定するベイジアンネットワーク（Bayesian Network）と見なすことができる。
【0011】
原因推定システムは、異常事象の発生と異常事象が発生した設備の機種の通知を受け付けて、当該異常事象および当該機種に対応した保守知識ネットワークを生成する。詳しくは、原因推定システムは、発生した異常事象と当該異常事象の原因となる故障との関係、および、当該異常事象の原因となる故障と当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目との関係を示す、異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成する。換言すれば、原因推定システムは、共通保守知識ネットワークから、発生した異常事象に関係する部分だけを抜き出して、異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成する。
【0012】
次に、原因推定システムは、異常事象に対応した保守知識ネットワークから、当該機種には備わっていないコンポーネントや当該機種に備わる種別のコンポーネントでは発生しない故障モードを取り除いて、当該機種に対応した保守知識ネットワークを生成する。換言すれば、異常事象に対応した保守知識ネットワークから、異常事象が発生した機種に対応した保守知識ネットワークを生成する。これが、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークである。
原因推定システムは、設備の保全員からチェック項目の正常／異常を受け付けて、ベイジアンネットワークの確率算出手法を用いて異常事象の原因となるコンポ―ネットの故障を推定（コンポーネントが故障モードの状態である確率を算出）して、保全員に提示する。また、原因推定システムは、保全員が調査した故障の原因と、推定した原因とを比較して一致率を算出し、さらに共通保守知識ネットワークや確率情報を変更する機能を備える。
原因推定システムは、設備の保全員からチェック項目の正常／異常を受け付けて、ベイジアンネットワークの確率算出手法を用いて異常事象の原因となるコンポ―ネットの故障を推定（コンポーネントが故障モードの状態である確率を算出）して、保全員に提示する。また、原因推定システムは、保全員が調査した故障の原因と、推定した原因とを比較して一致率を算出し、さらに共通保守知識ネットワークや確率情報を変更する機能を備える。
【0013】
原因推定システムは、機種共通の異常事象の原因を推定するための共通保守知識ネットワークを備える。このため、機種ごとに保守知識ネットワークを作成する必要がなくなり、作成コストを削減することができる。また、機種テーブルを備え、共通保守知識ネットワークから異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークを生成し、これをベイジアンネットワークとして用いて異常事象の原因（故障モードにあるコンポーネント）を推定することができるようになる。
【0014】
機種のコンポーネントを変更したり、機種を追加したりする場合には、機種テーブルを更新することで対応できる。また、共通保守知識ネットワークを見直す際には、機種ごとに見直す必要がない。このため、原因推定に必要な知識データ（機種別の情報や確率情報を含めた保守知識ネットワーク）の保守性が高くなる。
【0015】
≪原因推定ネットワーク生成装置の構成≫
図１は、第１の実施形態に係る原因推定システム１０の全体構成図である。原因推定システム１０は、相互に通信可能な保守知識ネットワーク生成装置１００、原因推定装置２００、および保守知識更新装置４００を含んで構成される。
図１は、第１の実施形態に係る原因推定システム１０の全体構成図である。原因推定システム１０は、相互に通信可能な保守知識ネットワーク生成装置１００、原因推定装置２００、および保守知識更新装置４００を含んで構成される。
【0016】
図２は、第１の実施形態に係る保守知識ネットワーク生成装置１００の機能ブロック図である。保守知識ネットワーク生成装置１００は、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、および入出力部１４０を含んで構成される。通信部１３０は、原因推定装置３００や保守知識更新装置４００を含む他の装置と通信データを送受信する。入出力部１４０は、ディスプレイやキーボード、マウスなどのユーザインターフェイス機器が接続される。
【0017】
記憶部１２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶機器から構成される。記憶部１２０には、保守知識データベース１２１、機種仕様データベース１２２、確率情報データベース１２３、およびプログラム１２８が記憶される。プログラム１２８は、異常事象に対応した保守知識ネットワーク生成処理（後記する図１０参照）や機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理（後記する図１４参照）の手順の記述を含む。
【0018】
≪原因推定ネットワーク生成装置：保守知識データベース≫
保守知識データベース１２１は、保守知識テーブル２１０（後記する図３参照）を含み、保全マニュアルやＦＴ図（Fault Tree Diagram）などの保全知識を格納している。図３は、第１の実施形態に係る保守知識テーブル２１０のデータ構成図である。保守知識テーブル２１０は、異常事象や異常事象の原因、原因となる事象が発生しているか否かを判定するためのチェック項目（検査項目）を記憶する。保守知識テーブル２１０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、異常事象２１１、機能故障２１２、コンポーネント２１３、コンポーネント識別情報２１４（図３ではコンポーネンＩＤ（Identifier）と記載）、故障モード２１５、およびチェック項目２１６の列（属性）を含む。
保守知識データベース１２１は、保守知識テーブル２１０（後記する図３参照）を含み、保全マニュアルやＦＴ図（Fault Tree Diagram）などの保全知識を格納している。図３は、第１の実施形態に係る保守知識テーブル２１０のデータ構成図である。保守知識テーブル２１０は、異常事象や異常事象の原因、原因となる事象が発生しているか否かを判定するためのチェック項目（検査項目）を記憶する。保守知識テーブル２１０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、異常事象２１１、機能故障２１２、コンポーネント２１３、コンポーネント識別情報２１４（図３ではコンポーネンＩＤ（Identifier）と記載）、故障モード２１５、およびチェック項目２１６の列（属性）を含む。
【0019】
異常事象２１１は、設備に発生する異常の症状である。機能故障２１２は、異常事象２１１の原因となる機能上の故障である。１つの異常事象２１１を引き起こす機能故障２１２は１つに限らない。
コンポーネント２１３は、機能故障２１２が発生する設備のコンポーネントである。１つのコンポーネント２１３で発生する可能性がある機能故障２１２は１つとは限らない。コンポーネント識別情報２１４は、コンポーネント２１３の識別情報である。
コンポーネント２１３は、機能故障２１２が発生する設備のコンポーネントである。１つのコンポーネント２１３で発生する可能性がある機能故障２１２は１つとは限らない。コンポーネント識別情報２１４は、コンポーネント２１３の識別情報である。
【0020】
故障モード２１５（単に故障とも記す）は、機能故障２１２が発生するコンポーネント２１３の故障現象である。１つの機能故障２１２を引き起こす可能性がある故障モード２１５は１つとは限らない。
チェック項目２１６（検査項目）は、設備に備わるセンサデータや環境、コンポーネントの状態など設備の状況をチェック／検査／確認する個所である。チェック項目２１６の内容は、故障モードが発生する場合に発生しうる現象であって、この現象が発生したかどうかをチェックする個所である。１つの故障モード２１５に対応するチェック項目２１６は１つとは限らない。
チェック項目２１６（検査項目）は、設備に備わるセンサデータや環境、コンポーネントの状態など設備の状況をチェック／検査／確認する個所である。チェック項目２１６の内容は、故障モードが発生する場合に発生しうる現象であって、この現象が発生したかどうかをチェックする個所である。１つの故障モード２１５に対応するチェック項目２１６は１つとは限らない。
【0021】
機能故障と異常事象、故障モードと機能故障、および、故障モードとチェック項目は、原因と結果の関係（因果関係）である。この関係をネットワークの形で示したものが保守知識ネットワークである。保守知識テーブル２１０が示すのは、全ての異常事象および全ての機種に係る保守知識ネットワークである。この全ての異常事象および機種に係る保守知識ネットワークを共通保守知識ネットワークとも記す。また、後記する図１１に記載したのは、１つの異常事象である「気温上昇」に限定した保守知識ネットワークであって、異常事象に対応した保守知識ネットワークである。なお、保守知識ネットワークにおいて、原因となるノードを親ノード、結果となるノードを子ノードとも記す。
【0022】
≪原因推定ネットワーク生成装置：機種仕様データベース≫
図２に戻って、機種仕様データベース１２２は、設備の機種に依存する保全知識を格納している。機種仕様データベース１２２は、機種テーブル２２０（後記する図４参照）および故障モードテーブル２３０（後記する図５参照）を記憶する。
図２に戻って、機種仕様データベース１２２は、設備の機種に依存する保全知識を格納している。機種仕様データベース１２２は、機種テーブル２２０（後記する図４参照）および故障モードテーブル２３０（後記する図５参照）を記憶する。
【0023】
図４は、第１の実施形態に係る機種テーブル２２０のデータ構成図である。機種テーブル２２０は、設備に備わるコンポ―ネットの型番（種別）を機種別に示す。機種テーブル２２０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、コンポーネント識別情報２２１（図４ではコンポーネントＩＤと記載）、コンポーネント２２２、機種２２３～２２５の列（属性）を含む。
【0024】
コンポーネント識別情報２２１およびコンポーネント２２２は、それぞれコンポーネント識別情報２１４（図３参照）およびコンポーネント２１３にそれぞれ対応し、コンポーネントを示す。機種２２３～２２５は、それぞれ機種Ａ、機種Ｂ、および機種Ｃに備わるコンポーネントの型番（種別）を示す。なお、コンポーネントを備えていない機種では「０」とする。コンポーネント識別情報２２１が「Ｃ１」である「熱交換器」のコンポーネントについて、機種Ａでは型番は「Ｃ１＿２」であり、機種Ｃは搭載していない。
【0025】
図５は、第１の実施形態に係る故障モードテーブル２３０のデータ構成図である。故障モードテーブル２３０は、各型番のコンポーネントに故障モードが発生する可能性を示す。故障モードテーブル２３０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、コンポーネント識別情報２３１（図５ではコンポーネントＩＤと記載）、コンポーネント２３２、型番２３３、および故障モード２３４～２３６（図３記載の故障モード２１５参照）の列（属性）を含む。
【0026】
コンポーネント識別情報２３１およびコンポーネント２３２は、それぞれコンポーネント識別情報２１４（図３参照）およびコンポーネント２１３にそれぞれ対応し、コンポーネントを示す。型番２３３は、コンポーネントの型番（図４の機種２２３～２２５参照）である。
図５では、故障モード２３４～２３６として「熱交換器設計不良」などを含み、「１」は故障モードが発生する可能性があり、「０」は可能性がないことを意味する。例えば、型番２３３が「Ｃ１＿２」である「熱交換器」について、熱交換器の汚れ・つまりの故障モードは発生するが、設計不良の故障モードは発生しない。
図５では、故障モード２３４～２３６として「熱交換器設計不良」などを含み、「１」は故障モードが発生する可能性があり、「０」は可能性がないことを意味する。例えば、型番２３３が「Ｃ１＿２」である「熱交換器」について、熱交換器の汚れ・つまりの故障モードは発生するが、設計不良の故障モードは発生しない。
【0027】
≪原因推定ネットワーク生成装置：確率情報データベース≫
図２に戻って、確率情報データベース１２３は、保守知識ネットワーク生成に付与される確率情報を格納している。確率情報データベース１２３は、故障モード発生確率テーブル２４０（後記する図６参照）、故障検知確率テーブル２５０（後記する図７参照）、および子ノード異常発生確率テーブル２６０（後記する図８参照）を記憶する。
図２に戻って、確率情報データベース１２３は、保守知識ネットワーク生成に付与される確率情報を格納している。確率情報データベース１２３は、故障モード発生確率テーブル２４０（後記する図６参照）、故障検知確率テーブル２５０（後記する図７参照）、および子ノード異常発生確率テーブル２６０（後記する図８参照）を記憶する。
【0028】
図６は、第１の実施形態に係る故障モード発生確率テーブル２４０のデータ構成図である。故障モード発生確率テーブル２４０は、故障モードが発生する事前確率を記憶する。故障モード発生確率テーブル２４０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、故障モード２４１、状態２４２、および確率２４３の列（属性）を含む。
【0029】
故障モード２４１は、コンポーネントの故障モード（図３記載の故障モード２１５参照）に対応する。状態２４２の「Ｙ」は、コンポーネントが故障モード２４１（の状態）であり、「Ｎ」は故障モード２４１（の状態）ではないことを示す。確率２４３は、故障モード２４１の状態２４２である確率（事前確率）を示す。図６記載の故障モード発生確率テーブル２４０には、熱交換器の設計不良が発生する確率が５０％であることが示されている。
【0030】
確率２４３としては、図６に示すように、故障モード２４１の当否それぞれ５０％を設定してもよい。また、実績データに基づいて確率を計算して設定してもよい。例えば、故障履歴において、故障モードの発生件数を総件数で除して、当該故障モードが発生する（状態２４２が「Ｙ」である）確率と設定してもよい。
【0031】
図７は、第１の実施形態に係る故障検知確率テーブル２５０のデータ構成図である。故障検知確率テーブル２５０は、親ノードの状態が発生した場合に、子ノードが異常または正常である確率を記憶する。故障検知確率テーブル２５０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、親ノード２５１、親ノード状態２５２、子ノード２５３、子ノード状態２５４、および確率２５５の列（属性）を含む。
【0032】
親ノード状態２５２は、親ノード２５１である故障モードが発生している（「Ｙ」）か否（「Ｎ」）かを示す。子ノード状態２５４は、子ノード２５３であるチェック項目（図３記載のチェック項目２１６参照）が「正常」であるか「異常」であるかを示す。確率２５５は、親ノード２５１が親ノード状態２５２である場合に、子ノード２５３が子ノード状態２５４である確率を示す。
【0033】
確率２５５としては、図７に示すように、親ノードである故障モードが発生した（親ノードである故障モードのノードの状態が故障モードである）場合に、子ノードのチェック項目が異常となる（子ノードであるチェック項目のノードの状態が異常である）確率を１００％であり、正常となる確率を０％であると設定してもよい。また、実績データに基づいて確率を計算して設定してもよい。例えば、故障履歴から、親ノード２５１となる故障モードが発生した履歴を抜き出し、子ノードあるチェック項目が異常／正常の件数を抜き出した履歴の件数で除して、設定してもよい。
【0034】
図８は、第１の実施形態に係る子ノード異常発生確率テーブル２６０のデータ構成図である。子ノード異常発生確率テーブル２６０は、親ノード（故障モード）に異常が発生していないときに、子ノード（チェック項目）が異常／正常である確率を記憶する。子ノード異常発生確率テーブル２６０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、子ノード２６１、子ノード状態２６２、および確率２６３の列（属性）を含む。
子ノード状態２６２は、子ノード２６１の状態（正常／異常）を示す。確率２６３は、子ノード２６１が子ノード状態２６２である確率を示す。
子ノード状態２６２は、子ノード２６１の状態（正常／異常）を示す。確率２６３は、子ノード２６１が子ノード状態２６２である確率を示す。
【0035】
確率２６３としては、図８に示すように、それぞれの子ノード２６１（チェック項目）について、異常となる確率を０％であり、異常となる確率を１００％であると設定してもよい。また、実績データに基づいて確率を計算して設定してもよい。例えば、故障履歴から、親ノード２５１（図７参照）となる故障モードが発生していない履歴を抜き出し、子ノードあるチェック項目が異常／正常の件数を抜き出した履歴の件数で除して、設定してもよい。
【0036】
≪原因推定ネットワーク生成装置：ネットワーク生成部≫
図２に戻って、制御部１１０には、ネットワーク生成部１１１が備わる。ネットワーク生成部１１１は、案件情報（後記する図９参照）を受け取って、案件情報に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワーク（後記する図１１参照）を生成する（後記する図１０参照）。続いて、ネットワーク生成部１１１は、異常事象に対応した保守知識ネットワークから、案件情報に含まれる機種に対応した保守知識ネットワークを生成する（後記する図１４参照）。機種に対応した保守知識ネットワークは、異常事象にも対応しており、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークである。
図２に戻って、制御部１１０には、ネットワーク生成部１１１が備わる。ネットワーク生成部１１１は、案件情報（後記する図９参照）を受け取って、案件情報に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワーク（後記する図１１参照）を生成する（後記する図１０参照）。続いて、ネットワーク生成部１１１は、異常事象に対応した保守知識ネットワークから、案件情報に含まれる機種に対応した保守知識ネットワークを生成する（後記する図１４参照）。機種に対応した保守知識ネットワークは、異常事象にも対応しており、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークである。
【0037】
≪原因推定ネットワーク生成装置：異常事象に対応した保守知識ネットワーク生成処理≫
図９は、第１の実施形態に係る案件情報５００のデータ構成図である。案件情報は、案件情報の識別情報（図９では案件ＩＤと記載）、異常事象、および異常事象が発生した設備の機種を含む。
図１０は、第１の実施形態に係る異常事象に対応した保守知識ネットワーク生成処理のフローチャートである。ネットワーク生成部１１１は、案件情報５００を受け取るごとに案件情報５００に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワーク生成処理を実行し、案件情報に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成する。換言すれば、ネットワーク生成部１１１は、記憶部１２０に記憶される各異常事象に係る保全知識（共通保守知識ネットワーク、図３記載の保守知識テーブル２１０参照）から、案件情報５００に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワークを抽出する。
図９は、第１の実施形態に係る案件情報５００のデータ構成図である。案件情報は、案件情報の識別情報（図９では案件ＩＤと記載）、異常事象、および異常事象が発生した設備の機種を含む。
図１０は、第１の実施形態に係る異常事象に対応した保守知識ネットワーク生成処理のフローチャートである。ネットワーク生成部１１１は、案件情報５００を受け取るごとに案件情報５００に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワーク生成処理を実行し、案件情報に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成する。換言すれば、ネットワーク生成部１１１は、記憶部１２０に記憶される各異常事象に係る保全知識（共通保守知識ネットワーク、図３記載の保守知識テーブル２１０参照）から、案件情報５００に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワークを抽出する。
【0038】
ステップＳ１０１においてネットワーク生成部１１１は、案件情報５００（図９参照）を受け取る。案件情報５００は、入出力部１４０（図２参照）に接続されたユーザインターフェイス機器から保全員によって入力されてもよいし、通信データとして通信部１３０が受信してもよい。
ステップＳ１０２においてネットワーク生成部１１１は、これから生成される異常事象に対応した保守知識ネットワークに割り振るネットワーク識別情報（図１０ではネットワークＩＤと記載）を生成する。
ステップＳ１０３においてネットワーク生成部１１１は、案件情報５００に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０（後記する図１１参照）を生成する。以下、保守知識ネットワーク５１０を説明しながら、生成手順を説明する。
ステップＳ１０２においてネットワーク生成部１１１は、これから生成される異常事象に対応した保守知識ネットワークに割り振るネットワーク識別情報（図１０ではネットワークＩＤと記載）を生成する。
ステップＳ１０３においてネットワーク生成部１１１は、案件情報５００に含まれる異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０（後記する図１１参照）を生成する。以下、保守知識ネットワーク５１０を説明しながら、生成手順を説明する。
【0039】
図１１は、第１の実施形態に係る異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０の構成を示す図である。この異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０（以下、単に保守知識ネットワーク５１０とも記す）は、設備の異常事象（図３記載の異常事象２１１参照）と当該設備に備わるコンポーネントの故障（故障モード２１５参照）との関係、および、故障と当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目（チェック項目２１６参照）との関係を示すものである。保守知識テーブル２１０（図３参照）は、全ての異常事象に対する保守知識ネットワーク（共通保守知識ネットワーク）を示すのに対して、保守知識ネットワーク５１０は、案件情報５００に示される異常事象に対応した保守知識ネットワークである。具体的には、保守知識ネットワーク５１０は、４つのノード群５１１～５１４を含む。
【0040】
ノード群５１１は、異常事象のノードを含む。案件情報５００（図９参照）に含まれる異常事象は、「気温上昇」であり、ノード群５１１には、「気温上昇」のノードのみが含まれる。案件情報が複数の異常事象を含む場合には、ノード群５１１は複数の異常事象のノードを含む。ネットワーク生成部１１１は、案件情報５００に含まれる異常事象を保守知識テーブル２１０（図３参照）の異常事象２１１を検索して取得し、保守知識ネットワーク５１０の異常事象のノードとする。
【0041】
ノード群５１２は、機能故障のノードを含む。機能故障は異常事象の原因であり、機能故障のノード（親ノード）から異常事象のノード（子ノード）に向かう矢印（有向リンク）で結ばれる。１つの異常事象のノードを子ノードとする親ノードの機能故障は複数ある場合がある。ネットワーク生成部１１１は、保守知識テーブル２１０（図３参照）のなかで、異常事象２１１が子ノード（異常事象のノード）となるレコードを検索し、当該レコードに含まれる機能故障２１２を機能故障のノードとする。なお、複数のレコードに同じ機能故障が含まれても、機能故障のノードとしては、１つとする。
【0042】
ノード群５１３は、故障モードのノードを含む。故障モードは機能故障の原因であり、故障モードのノード（親ノード）から機能故障のノード（子ノード）に向かう矢印で結ばれる。１つの機能故障のノードを子ノードとする親ノードの故障モードが複数ある場合がある。ネットワーク生成部１１１は、保守知識テーブル２１０（図３参照）のなかで、機能故障２１２が子ノード（機能故障のノード）となるレコードを検索し、当該レコードに含まれる故障モード２１５を故障モードのノードとする。なお、複数のレコードに同じ故障モードが含まれても、故障モードのノードとしては、１つとする。
【0043】
ノード群５１４は、チェック項目のノードを含む。チェック項目は故障モードの結果であり、故障モードのノード（親ノード）からチェック項目のノード（子ノード）に向かう矢印で結ばれる。１つのチェック項目のノードを子ノードとする親ノードの故障モードは複数ある場合がある。１つの故障モードのノードを親ノードとする子ノードのチェック項目は複数ある場合がある。ネットワーク生成部１１１は、保守知識テーブル２１０（図３参照）のなかで、故障モード２１５が親ノード（故障モードのノード）となるレコードを検索し、当該レコードに含まれるチェック項目２１６をチェック項目のノードとする。なお、複数のレコードに同じチェック項目が含まれても、チェック項目のノードとしては、１つとする。
【0044】
各ノードには、当該ノードの状態、例えば故障モード発生の当否やチェック項目の正常／異常が設定可能となっている。現時点では、異常事象のノードについてのみ当否が判明して、発生したことが設定されている（気温上昇のノードに含まれる「Ｎｏ」の二重取り消し線参照）。
【0045】
図１０に戻って、ステップＳ１０４においてネットワーク生成部１１１は、保守知識ネットワーク５１０のネットワーク構成情報を生成する。ネットワーク構成情報は、ノード情報テーブル５２０（後記する図１２参照）およびリンク情報テーブル５３０（後記する図１３参照）を含む。
図１２は、第１の実施形態に係るノード情報テーブル５２０のデータ構成図である。ノード情報テーブル５２０は、保守知識ネットワーク５１０（図１１参照）を構成するノードに係る情報を記憶する。ノード情報テーブル５２０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、ノード情報５２１、種類５２２、コンポーネント識別情報５２３、および状態５２４の列（属性）を含む。
図１２は、第１の実施形態に係るノード情報テーブル５２０のデータ構成図である。ノード情報テーブル５２０は、保守知識ネットワーク５１０（図１１参照）を構成するノードに係る情報を記憶する。ノード情報テーブル５２０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、ノード情報５２１、種類５２２、コンポーネント識別情報５２３、および状態５２４の列（属性）を含む。
【0046】
ノード情報５２１は、ノードの内容（名前、ラベル）である。種類５２２は、ノードの種類であって、「異常事象」、「機能故障」、「故障モード」、「チェック項目」の何れかである。コンポーネント識別情報５２３は、種類５２２が「機能故障」または「故障モード」の場合に、当該故障モードが発生したコンポーネントの識別情報（図３のコンポーネント識別情報２１４参照）を示す。状態５２４は、ノードの状態を示し、例えば、チェック項目が「正常」か「異常」かを示す。
【0047】
図１３は、第１の実施形態に係るリンク情報テーブル５３０のデータ構成図である。リンク情報テーブル５３０は、保守知識ネットワーク５１０を構成するリンク（矢印、有向リンク）に係る情報を記憶する。リンク情報テーブル５３０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、親ノード５３１を親ノード、子ノード５３２を子ノードとするリンクを示す。
【0048】
図３記載の保守知識テーブル２１０は、様々な異常事象２１１を含んだ共有保守知識ネットワークを示す。これに対して、図１２記載のノード情報テーブル５２０および図１３記載のリンク情報テーブル５３０は、案件情報５００（図９参照）に示される発生した異常事象に対応した保守知識ネットワークを示す。
【0049】
以上に説明したように、異常事象に対応した保守知識ネットワーク生成処理では、共通保守知識ネットワーク（図３記載の保守知識テーブル２１０）を参照して、受け取った異常事象（図９記載の案件情報５００参照）から当該異常事象（異常事象２１１参照）と関係するコンポーネントの故障（故障モード２１５参照）と、当該故障の発生の当否を確認するためのチェック項目（チェック項目２１６参照）とを特定して、異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成する。
【0050】
図１０では、ネットワーク生成部１１１は、ステップＳ１０３において異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０（図１１参照）を生成した後に、ステップＳ１０４においてこの異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０のネットワーク構成情報を生成する。ネットワーク生成部１１１は、ステップＳ１０３，Ｓ１０４を並行して実行してもよい。詳しくは、ネットワーク生成部１１１は、保守知識ネットワーク５１０にノードを追加するたびに、ノード情報テーブル５２０に対応するノードの情報のレコードを、リンク情報テーブル５３０に既存のノードとのリンク情報を追加するようにしてもよい。
【0051】
≪原因推定ネットワーク生成装置：機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理≫
図１４は、第１の実施形態に係る機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理のフローチャートである。図１４を参照しながら、機種共通の異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０を異常事象が発生した機種に対応した保守知識ネットワークに変更（更新）する処理を説明する。この（異常事象が発生した）機種に対応した保守知識ネットワークは、異常事象にも対応しているので、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークとも記す。
図１４は、第１の実施形態に係る機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理のフローチャートである。図１４を参照しながら、機種共通の異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０を異常事象が発生した機種に対応した保守知識ネットワークに変更（更新）する処理を説明する。この（異常事象が発生した）機種に対応した保守知識ネットワークは、異常事象にも対応しているので、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークとも記す。
【0052】
機種テーブル２２０（図４参照）に示すように、機種によっては設備がコンポーネントを搭載していない。また、故障モードテーブル２３０（図５参照）に示すようにコンポーネントの種別（型番）によってはコンポーネントで故障モードが発生しない場合がある。ネットワーク生成部１１１は、案件情報５００（図９参照）の機種情報を参照して、当該機種に対応した保守知識ネットワークに変更する。
【0053】
ステップＳ１３１においてネットワーク生成部１１１は、ノード群５１２（図１１参照）に含まれる機能故障のノードごとにステップＳ１３２～Ｓ１３７を実行する。
ステップＳ１３２においてネットワーク生成部１１１は、機種が機能故障を発生するコンポーネントを備えているか否かを判断する。ネットワーク生成部１１１は、備えていれば（ステップＳ１３２→有）ステップＳ１３４に進み、備えていなければ（ステップＳ１３２→無）ステップＳ１３３に進む。機能故障が発生するコンポーネントは、保守知識テーブル２１０（図３参照）のレコードで機能故障２１２が機能故障であるレコードのコンポーネント識別情報２１４を参照すれば取得できる。また、機種がコンポーネントを備えているか否かは、機種テーブル２２０（図４参照）を参照すれば判断できる。
ステップＳ１３２においてネットワーク生成部１１１は、機種が機能故障を発生するコンポーネントを備えているか否かを判断する。ネットワーク生成部１１１は、備えていれば（ステップＳ１３２→有）ステップＳ１３４に進み、備えていなければ（ステップＳ１３２→無）ステップＳ１３３に進む。機能故障が発生するコンポーネントは、保守知識テーブル２１０（図３参照）のレコードで機能故障２１２が機能故障であるレコードのコンポーネント識別情報２１４を参照すれば取得できる。また、機種がコンポーネントを備えているか否かは、機種テーブル２２０（図４参照）を参照すれば判断できる。
【0054】
ステップＳ１３３においてネットワーク生成部１１１は、機能故障のノード、および機能故障のノードの親ノードである故障モードのノードに係る情報をノード情報テーブル５２０から削除する。また、ネットワーク生成部１１１は、削除されたノードに係るリンク情報をリンク情報テーブル５３０から削除する。
ステップＳ１３４においてネットワーク生成部１１１は、機能故障のノードの親ノードである故障ノードごとにステップＳ１３５～Ｓ１３６を実行する。なお、ステップＳ１３３で機能故障のノードが削除された場合には、ステップＳ１３４～Ｓ１３７の処理は実行されないことになる。
ステップＳ１３４においてネットワーク生成部１１１は、機能故障のノードの親ノードである故障ノードごとにステップＳ１３５～Ｓ１３６を実行する。なお、ステップＳ１３３で機能故障のノードが削除された場合には、ステップＳ１３４～Ｓ１３７の処理は実行されないことになる。
【0055】
ステップＳ１３５においてネットワーク生成部１１１は、当該機種に備わる型番のコンポーネントにおいて、故障モードが発生するか否かを判断する。ネットワーク生成部１１１は、発生すれば（ステップＳ１３５→有）ステップＳ１３７に進み、発生しなければ（ステップＳ１３５→無）ステップＳ１３６に進む。故障モードが発生するか否かは、故障モードテーブル２３０（図５参照）のレコードで型番２３３が機種に備わるコンポーネントの型番のレコードにおける故障モード２３４～２３６を参照すれば判断できる。
【0056】
ステップＳ１３６においてネットワーク生成部１１１は、故障モードのノードに係る情報をノード情報テーブル５２０から削除する。また、ネットワーク生成部１１１は、削除されたノードに係るリンク情報をリンク情報テーブル５３０から削除する。
ステップＳ１３７においてネットワーク生成部１１１は、機能故障のノードの親ノードである全ての故障モードのノードについてステップＳ１３５～Ｓ１３６の処理を実行したならば、ステップＳ１３８に進む。ネットワーク生成部１１１は、未処理の故障モードのノードがあれば、当該故障モードのノードに対してステップＳ１３５～Ｓ１３６の処理を実行する。
ステップＳ１３７においてネットワーク生成部１１１は、機能故障のノードの親ノードである全ての故障モードのノードについてステップＳ１３５～Ｓ１３６の処理を実行したならば、ステップＳ１３８に進む。ネットワーク生成部１１１は、未処理の故障モードのノードがあれば、当該故障モードのノードに対してステップＳ１３５～Ｓ１３６の処理を実行する。
【0057】
ステップＳ１３８においてネットワーク生成部１１１は、ノード群５１２（図１１参照）に含まれる全ての機能故障のノードについてステップＳ１３２～Ｓ１３７の処理を実行したならば、ステップＳ１３９に進む。ネットワーク生成部１１１は、未処理の機能故障のノードがあれば、当該機能故障のノードに対してステップＳ１３２～Ｓ１３７の処理を実行する。
ここまでに説明したように、ステップＳ１３１～Ｓ１３８において、ネットワーク生成部１１１は、機種テーブル２２０（図４参照）を参照して、受け取った設備の機種から当該設備の機種に備わるコンポーネントの種別を特定し（ステップＳ１３２参照）、故障モードテーブル２３０（図５参照）を参照して、特定したコンポーネントの種別に関連付けを含まない故障（故障モード２３４～２３６参照）を異常事象に対応した保守知識ネットワークから除去する。
ここまでに説明したように、ステップＳ１３１～Ｓ１３８において、ネットワーク生成部１１１は、機種テーブル２２０（図４参照）を参照して、受け取った設備の機種から当該設備の機種に備わるコンポーネントの種別を特定し（ステップＳ１３２参照）、故障モードテーブル２３０（図５参照）を参照して、特定したコンポーネントの種別に関連付けを含まない故障（故障モード２３４～２３６参照）を異常事象に対応した保守知識ネットワークから除去する。
【0058】
ステップＳ１３９においてネットワーク生成部１１１は、機能故障や故障モードのノードが削除され、リンクされていないチェック項目のノードに係る情報をノード情報テーブル５２０から削除する。換言すれば、除去されずに残った故障（故障モード）の発生の当否を確認するためのチェック項目とは異なるチェック項目（リンクされていないチェック項目）を、さらに除去して、異常事象および当該設備の機種に対応した保守知識ネットワークを生成する。
【0059】
この時点において、ノード情報テーブル５２０およびリンク情報テーブル５３０は、異常事象が発生した機種に対応した保守知識ネットワークを示すことになる。本処理が始まる前のノード情報テーブル５２０およびリンク情報テーブル５３０は、案件情報５００に示される異常事象に対応した保守知識ネットワークを示していた。案件情報５００に示される機種に搭載されるコンポーネント、および当該コンポーネントで発生する故障を抜き出した結果が、機種に対応した保守知識ネットワークである。ステップＳ１３９終了時点でのノード情報テーブル５２０およびリンク情報テーブル５３０が、この機種に対応した保守知識ネットワークを示しており、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークを示している。
【0060】
ステップＳ１４０においてネットワーク生成部１１１は、故障モード発生確率テーブル２４０（図６参照）、故障検知確率テーブル２５０（図７参照）、および子ノード異常発生確率テーブル２６０（図８参照）から関連するレコードを取得する。詳しくは、ネットワーク生成部１１１は、故障モード発生確率テーブル２４０のレコードで、故障モード２４１が、ノード情報テーブル５２０において削除されずに残っている故障モードに含まれるレコードを取得する。また、ネットワーク生成部１１１は、故障検知確率テーブル２５０のレコードで、親ノード２５１が、削除されずに残っている故障モードに含まれ、子ノード２５３が、削除されずに残っているチェック項目に含まれるレコードを取得する。さらに、ネットワーク生成部１１１は、子ノード異常発生確率テーブル２６０のレコードで、子ノード２６１が、削除されずに残っているチェック項目に含まれるレコードを取得する。
【0061】
ステップＳ１４１においてネットワーク生成部１１１は、案件情報５００（図９参照）と、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークと、ステップＳ１４０で取得した確率情報と、ステップＳ１０２（図１０参照）で生成したネットワーク識別情報とを原因推定装置３００に送信する。
なお、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークとは、ノード情報テーブル５２０（図１２参照）およびリンク情報テーブル５３０（図１３参照）で示される保守知識ネットワークのことである。この保守知識ネットワークは、案件情報５００に示しされる異常事象に対応し、さらに、案件情報５００に示される機種に対応した保守知識ネットワークである。さらに確率情報が付与されることにより、この保守知識ネットワークは、ベイジアンネットワークとなる。
なお、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークとは、ノード情報テーブル５２０（図１２参照）およびリンク情報テーブル５３０（図１３参照）で示される保守知識ネットワークのことである。この保守知識ネットワークは、案件情報５００に示しされる異常事象に対応し、さらに、案件情報５００に示される機種に対応した保守知識ネットワークである。さらに確率情報が付与されることにより、この保守知識ネットワークは、ベイジアンネットワークとなる。
【0062】
≪保守知識ネットワーク生成装置の特徴≫
保守知識テーブル２１０（図３参照、共通保守知識ネットワーク）には、機種に依存しない保全知識として、故障モードと機能故障、機能故障と異常事象、および、故障モードとチェック項目の因果関係が記憶される。ネットワーク生成部１１１は、保守知識テーブル２１０を参照して、受け取った案件情報５００（図９参照）に含まれる異常事象に対応した機種共通の保守知識ネットワークを生成する（図１０参照）。
保守知識テーブル２１０（図３参照、共通保守知識ネットワーク）には、機種に依存しない保全知識として、故障モードと機能故障、機能故障と異常事象、および、故障モードとチェック項目の因果関係が記憶される。ネットワーク生成部１１１は、保守知識テーブル２１０を参照して、受け取った案件情報５００（図９参照）に含まれる異常事象に対応した機種共通の保守知識ネットワークを生成する（図１０参照）。
【0063】
機種テーブル２２０（図４参照）には、機種に備わるコンポーネントの型番が記憶される。故障モードテーブル２３０（図５参照）には、型番別にコンポーネントで発生する故障モードが記憶される。ネットワーク生成部１１１は、機種テーブル２２０および故障モードテーブル２３０を参照して、生成した異常事象に対応した機種共通の保守知識ネットワークからノードやリンクを削除しながら、案件情報５００に含まれる機種に対応した保守知識ネットワークを生成する。この保守知識ネットワークは、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークである。
【0064】
故障モード発生確率テーブル２４０（図６参照）には、故障モードが発生する事前確率が記憶される。故障検知確率テーブル２５０（図７参照）には、親ノードの状態が発生した場合に、子ノードが異常または正常である確率が記憶される。子ノード異常発生確率テーブル２６０（図８参照）には、親ノード（故障モード）に異常が発生していないときに、子ノード（チェック項目）が異常／正常である確率が記憶される。ネットワーク生成部１１１は、機種に対応した保守知識ネットワークに関連する確率情報を、故障モード発生確率テーブル２４０、故障検知確率テーブル２５０および子ノード異常発生確率テーブル２６０から取得して、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークとともに原因推定装置３００（図１参照）に送信する。
【0065】
保守知識ネットワーク生成装置１００は、機種共通の異常事象の原因を推定するための共通保守知識ネットワークを備えるため、機種ごとに保守知識ネットワークの基となる保全知識（保守知識テーブル２１０）を準備する必要がない。このため、保全員は、保全知識を準備するコストを削減することができる。機種のコンポーネントを変更したり、機種を追加したりする場合には、機種テーブル２２０（図４参照）を更新することで対応できるようになる。また、保守知識ネットワークを見直す際には、機種ごとに見直す必要がない。このため、原因推定に必要な知識データの保守性が高くなる。
【0066】
≪原因推定装置の概要≫
原因推定装置３００（図１参照）は、保守知識ネットワーク生成装置１００から確率情報が付与された機種に対応した保守知識ネットワークを受信する。原因推定装置３００は、保守知識ネットワークに含まれるチェック項目の状態（正常／異常）を保全員から取得して、コンポーネントの故障モードの発生確率を算出することで、異常事象の原因を推定する。
原因推定装置３００（図１参照）は、保守知識ネットワーク生成装置１００から確率情報が付与された機種に対応した保守知識ネットワークを受信する。原因推定装置３００は、保守知識ネットワークに含まれるチェック項目の状態（正常／異常）を保全員から取得して、コンポーネントの故障モードの発生確率を算出することで、異常事象の原因を推定する。
【0067】
≪原因推定装置の構成≫
図１５は、第１の実施形態に係る原因推定装置３００の機能ブロックである。原因推定装置３００は、制御部３１０、記憶部３２０、通信部３３０、および入出力部３４０を含んで構成される。通信部３３０は、保守知識ネットワーク生成装置１００や保守知識更新装置４００を含む他の装置と通信データを送受信する。入出力部３４０は、ディスプレイやキーボード、マウスなどのユーザインターフェイス機器が接続される。
図１５は、第１の実施形態に係る原因推定装置３００の機能ブロックである。原因推定装置３００は、制御部３１０、記憶部３２０、通信部３３０、および入出力部３４０を含んで構成される。通信部３３０は、保守知識ネットワーク生成装置１００や保守知識更新装置４００を含む他の装置と通信データを送受信する。入出力部３４０は、ディスプレイやキーボード、マウスなどのユーザインターフェイス機器が接続される。
【0068】
記憶部３２０は、ＲＯＭやＲＡＭ、ＳＳＤなどの記憶機器から構成される。記憶部３２０には、保守知識ネットワークデータベース３５０、およびプログラム３２８が記憶される。プログラム３２８は、原因推定処理（後記する図１６参照）の手順の記述を含む。保守知識ネットワークデータベース３５０には、保守知識ネットワーク生成装置１００から受信した案件情報や案件情報に含まれる異常事象および機種に対応した保守知識ネットワーク、当該保守知識ネットワークに係る確率情報、ネットワーク識別情報が格納される。
【0069】
以下の説明では、保守知識ネットワーク生成装置１００からは、保守知識ネットワーク５１０（図１１参照）が出力されたという前提（仮定）で説明を続ける。この前提は、図１１を参照して、原因推定装置３００を説明しやするための前提である。
詳しくは、機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理（図１４参照）では、受け取った機種では、全てのコンポーネントが搭載されていて、当該コンポーネントで故障モードが発生するという前提である。この前提のため、機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理で、ノードは除去されず、異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０が、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークとなる。保守知識ネットワークデータベース３５０にある保守知識ネットワーク５１０には、ステップＳ１４０（図１４参照）で取得された確率情報が付与されており、ベイジアンネットワークと見なすことができる。
詳しくは、機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理（図１４参照）では、受け取った機種では、全てのコンポーネントが搭載されていて、当該コンポーネントで故障モードが発生するという前提である。この前提のため、機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理で、ノードは除去されず、異常事象に対応した保守知識ネットワーク５１０が、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークとなる。保守知識ネットワークデータベース３５０にある保守知識ネットワーク５１０には、ステップＳ１４０（図１４参照）で取得された確率情報が付与されており、ベイジアンネットワークと見なすことができる。
【0070】
制御部３１０は、確率計算部３１１、原因推定部３１２、推定結果表示部３１３、およびチェック結果取得部３１４を備える。確率計算部３１１は、ベイジアンネットワークの確率計算を行う。詳しくは、確率計算部３１１は、保守知識ネットワークデータベース３５０に記憶される保守知識ネットワーク５１０のネットワーク構成情報（図１４記載のステップＳ１３９参照）や確率情報（ステップＳ１４０参照）を参照して、ベイジアンネットワークのノードの確率計算を行う。
【0071】
原因推定部３１２は、保全員に問い合わせて、保守知識ネットワーク５１０のノード群５１４に含まれるチャック項目の状態（正常／異常）を取得する。続いて、原因推定部３１２は、確率計算部３１１に依頼して、故障モードの発生確率を取得する。
推定結果表示部３１３は、故障モードの発生確率に応じてノードの表示容態を変えた保守知識ネットワークを含む推定結果表示画面６２０（後記する図１８参照）を表示する。
チェック結果取得部３１４は、保全員が選定した原因となる故障モードを取得して、保守知識更新装置４００（図１参照）へ送信する。
推定結果表示部３１３は、故障モードの発生確率に応じてノードの表示容態を変えた保守知識ネットワークを含む推定結果表示画面６２０（後記する図１８参照）を表示する。
チェック結果取得部３１４は、保全員が選定した原因となる故障モードを取得して、保守知識更新装置４００（図１参照）へ送信する。
【0072】
≪原因推定装置：原因推定処理≫
図１６は、第１の実施形態に係る原因推定処理のフローチャートである。
ステップＳ２０１において原因推定部３１２は、保守知識ネットワークデータベース３５０にある保守知識ネットワークのチェック項目を取得する。続いて、原因推定部３１２は、入出力部３４０に接続されるディスプレイにチェック項目を表示して、保全員に対して、チェック項目をチェックして、結果を入力するように促す。保全員は、チェック項目にあるセンサのデータやコンポーネントの状況をチェック（検査、点検）して、結果を入力する。
図１６は、第１の実施形態に係る原因推定処理のフローチャートである。
ステップＳ２０１において原因推定部３１２は、保守知識ネットワークデータベース３５０にある保守知識ネットワークのチェック項目を取得する。続いて、原因推定部３１２は、入出力部３４０に接続されるディスプレイにチェック項目を表示して、保全員に対して、チェック項目をチェックして、結果を入力するように促す。保全員は、チェック項目にあるセンサのデータやコンポーネントの状況をチェック（検査、点検）して、結果を入力する。
【0073】
ステップＳ２０２において原因推定部３１２は、保全員が入力したチェックの結果を取得する。
ステップＳ２０３において原因推定部３１２は、チェックの結果からチェック項目の確率を設定して、原因推定用のベイジアンネットワークを生成する。例えば、「センサ１」のデータが異常値を示した場合、原因推定部３１２は、センサ１のノード情報（図１２記載のノード情報テーブル５２０参照）において「異常」の状態の確率を１００％、「正常」の状態の確率を０％と設定する。
ステップＳ２０３において原因推定部３１２は、チェックの結果からチェック項目の確率を設定して、原因推定用のベイジアンネットワークを生成する。例えば、「センサ１」のデータが異常値を示した場合、原因推定部３１２は、センサ１のノード情報（図１２記載のノード情報テーブル５２０参照）において「異常」の状態の確率を１００％、「正常」の状態の確率を０％と設定する。
【0074】
ステップＳ２０４において原因推定部３１２は、確率計算部３１１に依頼して故障モードのノード（図１２記載のノード情報テーブル５２０参照）における故障発生（状態５２４が「Ｙ」）の確率を取得する。確率計算部３１１は、故障モードのノードの確率を計算し、計算結果を計算結果テーブル６１０（後記する図１７参照）の形式で出力する。また、原因推定部３１２は、ステップＳ２０２で取得したチェック結果や計算結果テーブル６１０に対して推定結果識別情報を割り振る。
【0075】
図１７は、第１の実施形態に係る故障モードの計算結果テーブル６１０のデータ構成図である。計算結果テーブル６１０は、表形式のデータであって、１つの行は、ノードの状態別の確率を示し、故障モード６１１、状態６１２、および確率６１３の列（属性）を含む。故障モード６１１と状態６１２とは、ノード情報テーブル５２０（図１２参照）における種類５２２が「故障モード」であるノード情報５２１と状態５２４にそれぞれ対応する。確率６１３は、故障モード６１１が状態６１２である確率を示す。
【0076】
図１６に戻って、ステップＳ２０５において推定結果表示部３１３は、推定結果表示画面６２０（後記する図１８参照）に計算の結果の確率に応じて保守知識ネットワークを表示する。
図１８は、第１の実施形態に係る推定結果表示画面６２０の画面構成図である。推定結果表示画面６２０中央には、保守知識ネットワーク５１０（図１１参照）とほぼ同様のネットワークが表示される。以下に保守知識ネットワーク５１０との違いについて説明する。
チェック項目のノードにおいて、保全員が入力したチェックの結果（図１６記載のステップＳ２０２参照）が表示されている。詳しくは、結果が正常であればノードの「正常／異常」のうち異常が二重取り消し線で消され、結果が異常であれば「正常／異常」のうち正常が消されている。また、異常であったチェック項目のノードがハイライト表示（図１８ではノードをハッチングして記載）されている。
図１８は、第１の実施形態に係る推定結果表示画面６２０の画面構成図である。推定結果表示画面６２０中央には、保守知識ネットワーク５１０（図１１参照）とほぼ同様のネットワークが表示される。以下に保守知識ネットワーク５１０との違いについて説明する。
チェック項目のノードにおいて、保全員が入力したチェックの結果（図１６記載のステップＳ２０２参照）が表示されている。詳しくは、結果が正常であればノードの「正常／異常」のうち異常が二重取り消し線で消され、結果が異常であれば「正常／異常」のうち正常が消されている。また、異常であったチェック項目のノードがハイライト表示（図１８ではノードをハッチングして記載）されている。
【0077】
故障モードのノードにおいて、故障モードの確率の計算結果（図１７参照）に基づいてノードがハイライト表示されている。詳しくは、故障モードの発生確率（図１７記載の計算結果テーブル６１０のなかで状態６１２が「Ｙ」であるレコードの確率６１３）が高いほど、より目立つようにハイライト表示される。また、故障発生の確率が高い機能故障のノードもハイライト表示される。
保全員は、自身が異常事象の原因と考える故障モードを選択し、当該故障モードのノードに配置された選択ボタン６２１を押下する。選択ボタン６２１の替わりに、推定結果表示画面６２０の下側に配置される「選定結果入力」ボタン６２２を押下し、表示される選択結果入力画面（不図示）から故障モードを入力してもよい。保全員が選択する故障モードは、１つに限らず、複数であってもよい。
保全員は、自身が異常事象の原因と考える故障モードを選択し、当該故障モードのノードに配置された選択ボタン６２１を押下する。選択ボタン６２１の替わりに、推定結果表示画面６２０の下側に配置される「選定結果入力」ボタン６２２を押下し、表示される選択結果入力画面（不図示）から故障モードを入力してもよい。保全員が選択する故障モードは、１つに限らず、複数であってもよい。
【0078】
図１６に戻って、ステップＳ２０６においてチェック結果取得部３１４は、保全員が選択した故障モードを取得する。次に、チェック結果取得部３１４は、選択された故障モードとともに、案件情報、保守知識ネットワークデータベース３５０（図１５参照）に記憶される異常事象および機種に対応した保守知識ネットワーク、当該保守知識ネットワークに係る確率情報、ネットワーク識別情報、ステップＳ２０２で取得したチェック結果、計算結果テーブル６１０（図１７参照）、および推定結果識別情報を保守知識更新装置４００へ送信する。保守知識更新装置４００は、案件情報、選択された故障モード、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワーク、当該保守知識ネットワークに係る確率情報、ネットワーク識別情報、チェック結果、計算結果テーブル６１０、および推定結果識別情報を保守作業報告データベース４５０（後記する図１９参照）に格納する。
【0079】
≪原因推定装置の特徴≫
原因推定装置３００は、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークに含まれるチェック項目のチェック結果を取得する。次に、原因推定装置３００は、取得したチェック結果とベイジアンネットワークとして保守知識ネットワークとを用いて、故障モードのノードの確率を計算する。原因推定装置３００は、推定結果表示画面６２０（図１８参照）において、保守知識ネットワークのノードのなかで計算結果の確率が高いノードほど、より強調して表示する。
保全員は、推定結果表示画面６２０を見ることで、どの故障モードが故障している確率が高いかを確認することができる。また、保全員は、故障モードが発生したことによって、どのような機能故障が発生して異常事象に至ったかを理解することができる。
原因推定装置３００は、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークに含まれるチェック項目のチェック結果を取得する。次に、原因推定装置３００は、取得したチェック結果とベイジアンネットワークとして保守知識ネットワークとを用いて、故障モードのノードの確率を計算する。原因推定装置３００は、推定結果表示画面６２０（図１８参照）において、保守知識ネットワークのノードのなかで計算結果の確率が高いノードほど、より強調して表示する。
保全員は、推定結果表示画面６２０を見ることで、どの故障モードが故障している確率が高いかを確認することができる。また、保全員は、故障モードが発生したことによって、どのような機能故障が発生して異常事象に至ったかを理解することができる。
【0080】
≪保守知識更新装置の概要≫
保守知識更新装置４００（図１参照）は、原因推定装置３００からベイジアンネットワークとして（確率情報が付与された）異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークやステップＳ２０２（図１６参照）で取得されたチェック項目の状態、算出された確率（図１７に記載の計算結果テーブル６１０）などを受信する。保守知識更新装置４００は、異常事象の原因を調査した保全員から確定した原因（どのコンポーネントが何の故障（故障モード）だったか）を取得する。保守知識更新装置４００は、所定のタイミングで推定された原因と確定した原因とを比較し、更新指示画面６４０（後記する図２１参照）を表示して、保全知識や確率情報の更新指示を受け付け、更新を実行する。
保守知識更新装置４００（図１参照）は、原因推定装置３００からベイジアンネットワークとして（確率情報が付与された）異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークやステップＳ２０２（図１６参照）で取得されたチェック項目の状態、算出された確率（図１７に記載の計算結果テーブル６１０）などを受信する。保守知識更新装置４００は、異常事象の原因を調査した保全員から確定した原因（どのコンポーネントが何の故障（故障モード）だったか）を取得する。保守知識更新装置４００は、所定のタイミングで推定された原因と確定した原因とを比較し、更新指示画面６４０（後記する図２１参照）を表示して、保全知識や確率情報の更新指示を受け付け、更新を実行する。
【0081】
≪保守知識更新装置の構成≫
図１９は、第１の実施形態に係る保守知識更新装置４００の機能ブロックである。保守知識更新装置４００は、制御部４１０、記憶部４２０、通信部４３０、および入出力部４４０を含んで構成される。通信部４３０は、保守知識ネットワーク生成装置１００や原因推定装置３００を含む他の装置と通信データを送受信する。入出力部４４０は、ディスプレイやキーボード、マウスなどのユーザインターフェイス機器が接続される。
図１９は、第１の実施形態に係る保守知識更新装置４００の機能ブロックである。保守知識更新装置４００は、制御部４１０、記憶部４２０、通信部４３０、および入出力部４４０を含んで構成される。通信部４３０は、保守知識ネットワーク生成装置１００や原因推定装置３００を含む他の装置と通信データを送受信する。入出力部４４０は、ディスプレイやキーボード、マウスなどのユーザインターフェイス機器が接続される。
【0082】
記憶部４２０は、ＲＯＭやＲＡＭ、ＳＳＤなどの記憶機器から構成される。記憶部４２０には、保守作業報告データベース４５０、およびプログラム４２８が記憶される。プログラム４２８は、保守知識更新処理（後記する図２５参照）の手順の記述を含む。保守作業報告データベース４５０には、案件情報、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワーク、ネットワーク識別情報、ベイジアンネットワークとして異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークに付与された確率情報、保全員が入力したチェック結果、チェック結果とベイジアンネットワークとから算出された確率情報（図１７参照）、推定結果識別情報、および保全員が原因として選択した故障モードが関連付けられて記憶される（図１６記載のステップＳ２０６参照）。保守作業報告データベース４５０には、さらに後記する異常原因取得部４１１が取得する異常原因が記憶される。
【0083】
制御部４１０は、異常原因取得部４１１、更新検知部４１２、更新指示受付部４１３、および更新実行部４１４を備える。異常原因取得部４１１は、保全員が保全業務を行い、最終的に確定した（最終確定した）異常原因を取得して、案件情報や推定結果識別情報などと関連付けられて保守作業報告データベース４５０に保存する。
更新検知部４１２は、所定長の期間の保守作業報告データベース４５０にあるデータを監視し、原因推定装置３００が推定した原因（故障モード）と最終確定した異常原因とを比較して、推定結果評価テーブル６３０（後記する図２０参照）を生成する。更新検知部４１２は、一致率（推定結果評価テーブル６３０において結果６３５が「一致」である割合）を算出して、後記する更新指示受付部４１３に出力する。
更新検知部４１２は、所定長の期間の保守作業報告データベース４５０にあるデータを監視し、原因推定装置３００が推定した原因（故障モード）と最終確定した異常原因とを比較して、推定結果評価テーブル６３０（後記する図２０参照）を生成する。更新検知部４１２は、一致率（推定結果評価テーブル６３０において結果６３５が「一致」である割合）を算出して、後記する更新指示受付部４１３に出力する。
【0084】
図２０は、第１の実施形態に係る推定結果評価テーブル６３０のデータ構成図である。推定結果評価テーブル６３０は、案件情報ごとに生成された異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークを用いて推定された異常事象の原因（故障モード）と、最終確定した原因とを比較するためのデータである。推定結果評価テーブル６３０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、ネットワーク識別情報６３１、推定結果識別情報６３２（図２０では推定結果ＩＤと記載）、推定原因６３３、最終確定原因６３４、および結果６３５の列（属性）を含む。
【0085】
ネットワーク識別情報６３１は、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークに割り振られた識別情報（図１０記載のステップＳ１０２参照）である。ネットワーク識別情報６３１は、保守作業報告データベース４５０のなかで所定長の期間に格納された識別情報である。
推定結果識別情報６３２は、保守作業報告データベース４５０のなかでネットワーク識別情報６３１に関連付けられて記憶された推定結果識別情報である。推定結果識別情報６３２は、原因推定装置３００が推定した異常事象の原因となる故障モードの確率計算結果に割り振られた識別情報（図１６のステップＳ２０４参照）である。
推定結果識別情報６３２は、保守作業報告データベース４５０のなかでネットワーク識別情報６３１に関連付けられて記憶された推定結果識別情報である。推定結果識別情報６３２は、原因推定装置３００が推定した異常事象の原因となる故障モードの確率計算結果に割り振られた識別情報（図１６のステップＳ２０４参照）である。
【0086】
推定原因６３３は、保守作業報告データベース４５０のなかで推定結果識別情報６３２に関連付けられた計算結果テーブル６１０（図１７参照）のなかで状態６１２が「Ｙ」で確率６１３が最大の故障モード６１１である。
最終確定原因６３４は、保守作業報告データベース４５０のなかで推定結果識別情報６３２に関連付けられた最終確定した異常原因（図１９記載の異常原因取得部４１１参照）である。
結果６３５は、推定原因６３３と最終確定原因６３４とが一致するか否かを示す。結果６３５が「一致」であることは、原因推定装置３００の推定が正しく、ベイジアンネットワークとしての保守知識ネットワークのネットワーク構成や付与された確率情報が適切であることを意味している。
最終確定原因６３４は、保守作業報告データベース４５０のなかで推定結果識別情報６３２に関連付けられた最終確定した異常原因（図１９記載の異常原因取得部４１１参照）である。
結果６３５は、推定原因６３３と最終確定原因６３４とが一致するか否かを示す。結果６３５が「一致」であることは、原因推定装置３００の推定が正しく、ベイジアンネットワークとしての保守知識ネットワークのネットワーク構成や付与された確率情報が適切であることを意味している。
【0087】
図１９に戻って、更新指示受付部４１３は、推定結果評価テーブル６３０（図２０参照）を含む更新指示画面６４０（後記する図２１参照）を表示して、保全員から更新指示を受け付ける。なお、更新指示を出す保全員は、設備に詳しいベテラン保全員であることが望ましい。
【0088】
図２１は、第１の実施形態に係る更新指示画面６４０の画面構成図である。更新指示画面６４０には、一致率や推定結果評価テーブル６３０が表示される。「履歴表示」ボタンが押下されると、推定結果が表示される。推定結果とは、ステップＳ２０２（図１６参照）で取得したチェック結果や計算結果テーブル６１０（図１７参照）を含むベイジアンネットワークの確率計算に係る情報である。
【0089】
「保守知識表示」ボダンが押下されると、保守知識テーブル２１０（図３参照）を含む保守知識が表示される。「機種仕様表示」ボタンが押下されると、機種テーブル２２０（図４参照）や故障モードテーブル２３０（図５参照）を含む機種別の仕様情報が表示される。「確率情報表示」ボタンが押下されると、故障モード発生確率テーブル２４０（図６参照）や故障検知確率テーブル２５０（図７参照）、子ノード異常発生確率テーブル２６０（図８参照）を含む確率情報が表示される。
【0090】
（ベテラン）保全員は、保守知識、機種別の仕様情報、確率情報を見ながら、更新内容を検討する。保全員は、保守知識を更新する場合には、「保守知識更新」ボタンを押下し、表示される保守知識更新画面（不図示）に更新指示内容を入力する。保全員は、機種別の仕様情報を更新する場合には、「機種仕様更新」ボタンを押下し、表示される機種仕様更新画面（不図示）に更新指示内容を入力する。保全員は、確率情報を更新する場合には、「確率情報更新」ボタンを押下し、表示される確率情報更新画面（不図示）に更新指示内容を入力する。
【0091】
「更新申請」ボタンが押下されると、管理者などの承認者に更新指示内容を含む更新申請が送付される。承認者が更新申請を承認すると更新指示内容に含まれる更新が実行される。確率情報の更新の場合、承認なしに更新が実行される。
図１９に戻って、更新指示受付部４１３は、保全員が入力し承認を得た更新指示内容を更新実行部４１４に出力する。以下、保守知識、機種仕様、および確率情報それぞれの更新指示内容の形式を説明する。
図１９に戻って、更新指示受付部４１３は、保全員が入力し承認を得た更新指示内容を更新実行部４１４に出力する。以下、保守知識、機種仕様、および確率情報それぞれの更新指示内容の形式を説明する。
【0092】
図２２は、第１の実施形態に係る保守知識の更新指示内容６５０のデータ構成図である。更新指示内容６５０は、保守知識テーブル２１０（図３参照）の更新指示内容を含む。更新指示内容６５０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、処理６５１、位置６５２、および内容６５３の列（属性）を含む。
処理６５１は、処理の種類を示し、「追加」、「更新」、「削除」がある。位置６５２は、保守知識テーブル２１０内の更新対象の位置を示す。内容６５３は、処理６５１が「追加」である場合には追加する内容であり、「更新」である場合には更新（書き換え）する内容である。
処理６５１は、処理の種類を示し、「追加」、「更新」、「削除」がある。位置６５２は、保守知識テーブル２１０内の更新対象の位置を示す。内容６５３は、処理６５１が「追加」である場合には追加する内容であり、「更新」である場合には更新（書き換え）する内容である。
【0093】
処理６５１が「追加」であるレコードは、保守知識テーブル２１０の１行目にレコードを追加する更新を示す。当該レコードの異常事象２１１、機能故障２１２、コンポーネント２１３、コンポーネント識別情報２１４、故障モード２１５、およびチェック項目２１６は、それぞれ「気温上昇」、「熱交換器能力不足」、「熱交換器」、「Ｃ１」、「熱交換器設計不良」および「外観破損状況」である。
【0094】
図２３は、第１の実施形態に係る機種仕様の更新指示内容６６０のデータ構成図である。更新指示内容６６０は、機種テーブル２２０（図４参照）または故障モードテーブル２３０（図５参照）の更新指示内容を含む。更新指示内容６６０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、処理６６１、テーブル６６２、位置６６３、および内容６６４の列（属性）を含む。テーブル６６２は、更新対象のテーブルを示し、機種テーブル２２０を示す「機種」、または故障モードテーブル２３０を示す「故障モード」である。処理６６１、位置６６３、および内容６６４は、更新指示内容６５０（図２２参照）の処理６５１、位置６５２、および内容６５３とそれぞれ同様である。
【0095】
図２４は、第１の実施形態に係る確率情報の更新指示内容６７０のデータ構成図である。更新指示内容６７０は、故障モード発生確率テーブル２４０（図６参照）、故障検知確率テーブル２５０（図７参照）、または子ノード異常発生確率テーブル２６０（図８参照）を更新するときに用いるデータを示す。後記する更新実行部４１４は、示されたデータに基づいて、故障モード発生確率テーブル２４０、故障検知確率テーブル２５０、または子ノード異常発生確率テーブル２６０を更新する。
【0096】
更新指示内容６７０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、選択６７１、ネットワーク識別情報６７２（図２４ではネットワークＩＤと記載）、推定結果識別情報６７３（図２４では推定結果ＩＤと記載）、推定原因６７４、最終確定原因６７５、および結果６７６の列（属性）を含む。ネットワーク識別情報６７２、推定結果識別情報６７３、推定原因６７４、最終確定原因６７５、および結果６７６は、推定結果評価テーブル６３０（図２０参照）のネットワーク識別情報６３１、推定結果識別情報６３２、推定原因６３３、最終確定原因６３４、および結果６３５とそれぞれ同様である。選択６７１は、更新に当該レコードを用いる（「Ｙ」）か否（「Ｎ」）かを示す。
【0097】
図１９に戻って、更新実行部４１４は、更新指示内容６５０，６６０，６７０に基づいて、保守知識テーブル２１０（図３参照）、機種テーブル２２０（図４参照）、故障モードテーブル２３０（図５参照）、故障モード発生確率テーブル２４０（図６参照）、故障検知確率テーブル２５０（図７参照）、または子ノード異常発生確率テーブル２６０（図８参照）を更新する。更新実行部４１４は、保守知識テーブル２１０、機種テーブル２２０、故障モードテーブル２３０については、更新指示内容６５０，６６０にある指示に直接基づいて更新する。更新実行部４１４は、例えば、テーブルの行を追加したり、位置６５２，６６３に示された項目の内容を更新したりする。
【0098】
更新実行部４１４は、更新指示内容６７０のレコードで選択６７１が「Ｙ」であるレコードに従って、故障モード発生確率テーブル２４０、故障検知確率テーブル２５０、または子ノード異常発生確率テーブル２６０を更新する。更新実行部４１４は、例えば、故障検知確率テーブル２５０（図７参照）のレコードが示す関係と、選択されたレコードが示す関係とが整合するように更新する。ここで、故障検知確率テーブル２５０のレコードが示す関係とは、確率２５５が高いレコードに示される故障モードとチェック項目との間の因果関係のことである。選択されたレコードが示す関係とは、当該レコードに係る故障モード（最終確定原因６７５）と異常であるチェック項目（図１６記載のステップＳ２０２参照）との関係であり、最終確定原因６７５によりチェック項目の異常が発生したという因果関係である。更新実行部４１４は、例えば、選択されたレコードに基づいて、例えばベイズ更新の手法を用いて確率情報を更新してもよい。
【0099】
図２５は、第１の実施形態に係る更新実行部４１４が行う更新処理のフローチャートである。
ステップＳ３０１において更新実行部４１４は、更新指示内容が確率情報を更新する指示であれば（ステップＳ３０１→ＹＥＳ）ステップＳ３０２に進み、確率情報でなければ（ステップＳ３０１→ＮＯ）ステップＳ３０３に進む。確率情報とは、故障モード発生確率テーブル２４０（図６参照）、故障検知確率テーブル２５０（図７参照）、または子ノード異常発生確率テーブル２６０（図８参照）である。
ステップＳ３０２において更新実行部４１４は、更新指示内容６７０（図２４参照）に基づいて確率情報を更新する。
ステップＳ３０１において更新実行部４１４は、更新指示内容が確率情報を更新する指示であれば（ステップＳ３０１→ＹＥＳ）ステップＳ３０２に進み、確率情報でなければ（ステップＳ３０１→ＮＯ）ステップＳ３０３に進む。確率情報とは、故障モード発生確率テーブル２４０（図６参照）、故障検知確率テーブル２５０（図７参照）、または子ノード異常発生確率テーブル２６０（図８参照）である。
ステップＳ３０２において更新実行部４１４は、更新指示内容６７０（図２４参照）に基づいて確率情報を更新する。
【0100】
ステップＳ３０３において更新実行部４１４は、更新指示内容６５０，６６０に承認者の承認があれば（ステップＳ３０３→ＹＥＳ）ステップＳ３０４に進み、承認がなければ（ステップＳ３０３→ＮＯ）更新処理を終える。
ステップＳ３０４において更新実行部４１４は、更新指示内容が保守知識の更新指示内容６５０であれば（ステップＳ３０４→ＹＥＳ）ステップＳ３０５に進み、保守知識の更新指示内容６５０でなければ（ステップＳ３０４→ＮＯ）ステップＳ３０６に進む。
ステップＳ３０５において更新実行部４１４は、更新指示内容６５０に基づいて保守知識テーブル２１０を更新する。
ステップＳ３０６において更新実行部４１４は、更新指示内容６６０に基づいて機種テーブル２２０、または故障モードテーブル２３０を更新する。
ステップＳ３０４において更新実行部４１４は、更新指示内容が保守知識の更新指示内容６５０であれば（ステップＳ３０４→ＹＥＳ）ステップＳ３０５に進み、保守知識の更新指示内容６５０でなければ（ステップＳ３０４→ＮＯ）ステップＳ３０６に進む。
ステップＳ３０５において更新実行部４１４は、更新指示内容６５０に基づいて保守知識テーブル２１０を更新する。
ステップＳ３０６において更新実行部４１４は、更新指示内容６６０に基づいて機種テーブル２２０、または故障モードテーブル２３０を更新する。
【0101】
≪保守知識更新装置の特徴≫
保守知識更新装置４００は、原因推定装置３００の原因推定結果（確率が最大の故障モード）と最終確定の原因との一致率を算出し、一致／不一致の状況と合わせて表示する（図２１記載の更新指示画面６４０参照）。
保全員は、一致／不一致の状況を参照することで、保守知識や機種仕様、確率情報のどこに問題があるか検討することができるようになり、延いては、これらの情報の更新を指示することができるようになる。
保守知識は、機種共通の保守知識テーブル２１０（図３参照）と、機種依存の保守知識である機種テーブル２２０（図４参照）および故障モードテーブル２３０（図５参照）とに分かれている。このため、機種共通の更新と、個々の機種に係る更新とに分けて、保守知識を更新することができるようになる。結果として、保守知識の保守性が向上する。
確率情報は、最終確定した異常事象の原因（コンポーネントの故障モード）に基づいて更新される。現実に発生した異常事象とその最終確定した事実としての原因を反映することで、確率情報が現実に合った数値に変更され、延いては原因推定の精度が向上するようになる。
保守知識更新装置４００は、原因推定装置３００の原因推定結果（確率が最大の故障モード）と最終確定の原因との一致率を算出し、一致／不一致の状況と合わせて表示する（図２１記載の更新指示画面６４０参照）。
保全員は、一致／不一致の状況を参照することで、保守知識や機種仕様、確率情報のどこに問題があるか検討することができるようになり、延いては、これらの情報の更新を指示することができるようになる。
保守知識は、機種共通の保守知識テーブル２１０（図３参照）と、機種依存の保守知識である機種テーブル２２０（図４参照）および故障モードテーブル２３０（図５参照）とに分かれている。このため、機種共通の更新と、個々の機種に係る更新とに分けて、保守知識を更新することができるようになる。結果として、保守知識の保守性が向上する。
確率情報は、最終確定した異常事象の原因（コンポーネントの故障モード）に基づいて更新される。現実に発生した異常事象とその最終確定した事実としての原因を反映することで、確率情報が現実に合った数値に変更され、延いては原因推定の精度が向上するようになる。
【0102】
≪第２の実施形態≫
第１の実施形態では、保全員がチェック項目をチェック／検査／点検して、原因推定装置３００に入力している（図１６記載のステップＳ２０２参照）。第２の実施形態では、原因推定装置３００Ａ（後記する図２６参照）がセンサデータを受信してチェック項目の正常／異常を判定する。
第１の実施形態では、保全員がチェック項目をチェック／検査／点検して、原因推定装置３００に入力している（図１６記載のステップＳ２０２参照）。第２の実施形態では、原因推定装置３００Ａ（後記する図２６参照）がセンサデータを受信してチェック項目の正常／異常を判定する。
【0103】
≪第２の実施形態：原因推定装置の構成≫
図２６は、第２の実施形態に係る原因推定装置３００Ａの機能ブロック図である。第１の実施形態の原因推定装置３００（図１５参照）と比較して、記憶部３２０にイベント認識モデル３６０が追加され、制御部３１０にイベント認識部３１５が追加される。また、通信部３３０は、設備の状態（温度や圧力、流量などの物理量）を取得するセンサからセンサデータ（取得した値、センサ値）を受信する。
図２６は、第２の実施形態に係る原因推定装置３００Ａの機能ブロック図である。第１の実施形態の原因推定装置３００（図１５参照）と比較して、記憶部３２０にイベント認識モデル３６０が追加され、制御部３１０にイベント認識部３１５が追加される。また、通信部３３０は、設備の状態（温度や圧力、流量などの物理量）を取得するセンサからセンサデータ（取得した値、センサ値）を受信する。
【0104】
イベント認識モデル３６０は、センサデータを分類するための機械学習モデルであって、例えばk-meansなどのクラスタリング手法などの分類手法を用いる機械学習モデルである。イベント認識モデル３６０は、例えば、１つまたは複数のセンサデータを、正常の状態、または、異常の状態に分類するモデルである。センサデータは、値そのものの他に、例えば一定幅の期間におけるセンサデータの最大値や変化量などの特徴量に基づいて分類される。
【0105】
図２７は、第２の実施形態に係るイベント認識モデル３６０を用いたセンサデータの分類を説明するためのグラフ７１０である。グラフ７１０の軸は、チェック項目の１つである「チェック項目１」（後記する図２８参照）に係る１つまたは複数のセンサの特徴量である。グラフ７１０は、２つの軸（特徴量）のグラフであるが、１つまたは３つ以上の軸があるグラフであってもよい。データ群７１１（グループ）は、特徴量が近いセンサデータの集まり（クラスタ）であり、「チェック項目１」が正常状態であるときのセンサデータの集まりである。データ群７１２は、特徴量が近いセンサデータの集まりであり、「チェック項目１」が異常状態であるときのセンサデータの集まりである。
【0106】
図２８は、第２の実施形態に係るイベント認識モデル３６０を用いたセンサデータの分類を説明するためのテーブル７２０である。テーブル７２０の１つの行（レコード）は、グラフ７１０（図２７参照）上の１つのデータ群を示し、グループ識別情報７２１、チェック項目７２２、状態７２３、および特徴データ７２４の列（属性）を含む。
グループ識別情報７２１は、データ群の識別情報である。チェック項目７２２は、センサデータが係るチェック項目である。状態７２３は、データ群がチェック項目７２２について「正常」か「異常」かを示す。特徴データ７２４は、データ群の特徴であって例えば、データ群のグラフ７１０における範囲（領域、例えば中心の座標と半径）を示す。グループ識別情報７２１が「１」であるレコードは、データ群７１１に対応し、「チェック項目１」が「正常」であるデータ群を示すレコードである。
グループ識別情報７２１は、データ群の識別情報である。チェック項目７２２は、センサデータが係るチェック項目である。状態７２３は、データ群がチェック項目７２２について「正常」か「異常」かを示す。特徴データ７２４は、データ群の特徴であって例えば、データ群のグラフ７１０における範囲（領域、例えば中心の座標と半径）を示す。グループ識別情報７２１が「１」であるレコードは、データ群７１１に対応し、「チェック項目１」が「正常」であるデータ群を示すレコードである。
【0107】
図２６に戻って、イベント認識部３１５は、センサデータを受け取って、イベント認識モデル３６０を用いて、チェック項目が正常か異常かを判断する。詳しくは、イベント認識部３１５は、センサデータを受信して特徴量を算出する。次に、イベント認識部３１５は、算出した特徴量がテーブル７２０（図２８参照）のどの特徴データ７２４に対応するか探索し、対応するレコードのチェック項目７２２と状態７２３とを出力する。出力されたチェック項目７２２と状態７２３とは、原因推定処理（図１６参照）において、保全員によって入力されるチェック結果（ステップＳ２０２参照）の替わりとして用いられる。
【0108】
≪第２の実施形態の特徴≫
原因推定装置３００Ａは、保全員に替わってセンサデータを取得して、チェック項目の正常／異常を判断する。保全員は、チェック項目のチェック／検査やチェック結果を入力する必要がなくなる。このため、異常事象が発生した場合に、手間をかけず、短時間で、正確にチェック結果が入力され、異常事象の原因の推定結果を得ることができるようになる。
原因推定装置３００Ａは、保全員に替わってセンサデータを取得して、チェック項目の正常／異常を判断する。保全員は、チェック項目のチェック／検査やチェック結果を入力する必要がなくなる。このため、異常事象が発生した場合に、手間をかけず、短時間で、正確にチェック結果が入力され、異常事象の原因の推定結果を得ることができるようになる。
【0109】
≪第３の実施形態≫
第２の実施形態では、イベント認識部３１５は、イベント認識モデル３６０を用いてセンサデータからチェック項目の正常／異常を判断する。換言すれば、イベント認識部３１５は、センサデータがデータ群７１１，７１２（図２７参照）の何れに含まれるかを判断して、チェック項目の正常／異常を判断する。しかしながら、設備の運用にともない、データ群７１１，７１２の何れにも含まれていないセンサデータ（新たなデータ群）が出現することが想定される。
第２の実施形態では、イベント認識部３１５は、イベント認識モデル３６０を用いてセンサデータからチェック項目の正常／異常を判断する。換言すれば、イベント認識部３１５は、センサデータがデータ群７１１，７１２（図２７参照）の何れに含まれるかを判断して、チェック項目の正常／異常を判断する。しかしながら、設備の運用にともない、データ群７１１，７１２の何れにも含まれていないセンサデータ（新たなデータ群）が出現することが想定される。
【0110】
図２９は、第３の実施形態に係り、グラフ７１０Ｂに現れた新たなデータ群７１３を説明するための図である。データ群７１３に含まれるセンサデータは、既存の正常な状態に相当するデータ群７１１にも、異常な状態に相当するデータ群７１２にも含まれていない。このため、第２の実施形態におけるイベント認識部３１５は、正常／異常を判断できず、イベント認識モデル３６０の更新が必要となる。第３の実施形態では、新たなデータ群が出現した場合に、これを検知し、保全員の指示により保守知識を更新する。
第３の実施形態に係る原因推定装置３００Ｂ（不図示）は、第２の実施形態に係る原因推定装置３００Ａと同様である。但し、原因推定装置３００Ｂは、保守知識更新装置４００Ｂ（後記する図３０参照）の指示を受けてテーブル７２０（図２８参照）を更新する。
第３の実施形態に係る原因推定装置３００Ｂ（不図示）は、第２の実施形態に係る原因推定装置３００Ａと同様である。但し、原因推定装置３００Ｂは、保守知識更新装置４００Ｂ（後記する図３０参照）の指示を受けてテーブル７２０（図２８参照）を更新する。
【0111】
≪第３の実施形態：保守知識更新装置の構成≫
図３０は、第３の実施形態に係る保守知識更新装置４００Ｂの機能ブロック図である。以下、第１の実施形態に係る保守知識更新装置４００（図１９参照）と比較して追加される情報や機能を説明する。
図３０は、第３の実施形態に係る保守知識更新装置４００Ｂの機能ブロック図である。以下、第１の実施形態に係る保守知識更新装置４００（図１９参照）と比較して追加される情報や機能を説明する。
【0112】
保守作業報告データベース４５０Ｂには、第１の実施形態で説明した情報に加えて、原因推定装置３００Ｂから受け取ったイベント認識モデル３６０（図２８記載のテーブル７２０参照）、イベント認識部３１５の出力データであるチェック結果（チェック項目の正常／異常）が記憶される。保守作業報告データベース４５０Ｂには、さらに、原因推定装置３００Ｂから受け取った正常でも異常とも判断されたかったセンサデータ（新データ群候補データとも記す）が記憶される。
【0113】
更新検知部４１２Ｂは、新たなデータ群を検知して、更新指示受付部４１３Ｂへ通知する。更新指示受付部４１３Ｂは、更新指示画面６４０Ｂ（後記する図３２）を表示して、保全員からの保守知識やイベント認識モデル３６０の更新指示を受け付ける。更新実行部４１４Ｂは、更新指示に従って、イベント認識モデル３６０の更新指示を原因推定装置３００Ｂに送信する。
【0114】
図３１は、第３の実施形態に係るイベント認識モデル更新処理のフローチャートである。イベント認識モデル更新処理は、所定のタイミング、例えば、定期的に実行される。
ステップＳ３０１において更新検知部４１２Ｂは、新データ群候補データの特徴量を算出する。以下では、新データ群候補データは、グラフ７１０Ｂ（図２９参照）に示される黒い三角形であるとして説明を続ける。
ステップＳ３０１において更新検知部４１２Ｂは、新データ群候補データの特徴量を算出する。以下では、新データ群候補データは、グラフ７１０Ｂ（図２９参照）に示される黒い三角形であるとして説明を続ける。
【0115】
ステップＳ３０２において更新検知部４１２Ｂは、新データ群候補データに新たなデータ群が含まれるか判断する。更新検知部４１２Ｂは、新しいデータ群が含まれれば（ステップＳ３０２→ＹＥＳ）ステップＳ３０３に進み、含まれていなければ（ステップＳ３０２→ＮＯ）イベント認識モデル更新処理を終える。更新検知部４１２Ｂは、例えば、グラフ７１０Ｂにおいて所定の大きさの範囲（領域）内に所定数以上の新データ群候補データが含まれ、他のデータ群との距離が所定値以上であれば新しいデータ群が含まると判断する。以下では、データ群７１３が新しいデータ群であるとして説明を続ける。
【0116】
ステップＳ３０３において更新検知部４１２Ｂは、関連情報として、データ群７１３が取得された時点における異常事象（案件情報）や当該異常事象および機種に対応する保守知識ネットワーク、当該保守知識ネットワークに係る確率情報、ネットワーク識別情報、保全員が入力した（センサデータから得られない）チェック結果、計算結果テーブル、推定結果識別情報、最終確定した異常原因などを取得する。
ステップＳ３０４において更新検知部４１２Ｂは、ステップＳ３０３で取得した関連情報から推定結果評価テーブル６３０（図２０参照）を生成し、一致率を算出して、更新指示受付部４１３Ｂに出力する。
ステップＳ３０５において更新指示受付部４１３Ｂは、更新指示画面６４０Ｂ（後記する図３２）を表示して、保全員からの保守知識やイベント認識モデル３６０の更新指示を受け付ける。
ステップＳ３０４において更新検知部４１２Ｂは、ステップＳ３０３で取得した関連情報から推定結果評価テーブル６３０（図２０参照）を生成し、一致率を算出して、更新指示受付部４１３Ｂに出力する。
ステップＳ３０５において更新指示受付部４１３Ｂは、更新指示画面６４０Ｂ（後記する図３２）を表示して、保全員からの保守知識やイベント認識モデル３６０の更新指示を受け付ける。
【0117】
図３２は、第３の実施形態に係る更新指示画面６４０Ｂの画面構成図である。第１の実施形態に係る更新指示画面６４０（図２１参照）と比較して、「イベント認識モデル表示」ボタンおよび「イベント認識モデル更新」ボタンが追加される。
「イベント認識モデル表示」ボダンが押下されると、新しいデータ群７１３を含むグラフ７１０Ｂ（図２９参照）やテーブル７２０（図２８参照）が表示される。なお、新しいデータ群７１３に対応するテーブル７２０のレコードのチェック項目７２２および状態７２３は空欄である。グループ識別情報７２１には新しいグループ識別情報が含まれ、特徴データ７２４にはデータ群７１３に対応する特徴データが含まれている。
「イベント認識モデル表示」ボダンが押下されると、新しいデータ群７１３を含むグラフ７１０Ｂ（図２９参照）やテーブル７２０（図２８参照）が表示される。なお、新しいデータ群７１３に対応するテーブル７２０のレコードのチェック項目７２２および状態７２３は空欄である。グループ識別情報７２１には新しいグループ識別情報が含まれ、特徴データ７２４にはデータ群７１３に対応する特徴データが含まれている。
【0118】
保全員は、保守知識、機種別の仕様情報、確率情報、イベント認識モデルを見ながら、更新内容を検討する。保全員は、イベント認識モデルを更新する場合には、「イベント認識モデル更新」ボタンを押下し、表示されるテーブル７２０のチェック項目７２２および状態７２３に入力する。
【0119】
図３１に戻って、ステップＳ３０６において更新実行部４１４Ｂは、第１の実施形態の更新実行部４１４と同様に更新指示に従って保守知識、機種仕様、確率情報を更新する。イベント認識モデルについては、ステップＳ３０５で更新されたテーブル７２０を原因推定装置３００Ｂに送信し、原因推定装置３００Ｂは、自身が記憶するテーブル７２０を更新する。
【0120】
≪第３の実施形態：保守知識更新装置の特徴≫
設備の運用にともない、新しいデータ群が現れた場合に、保守知識更新装置４００Ｂは、このデータ群を検知して、関連する異常事象の原因推定に係る推定結果評価テーブルを含む更新指示画面６４０Ｂ（図３２参照）を表示する。保全員は、新しいデータ群をチェック項目の状態に加えるか否か、また、保守知識や確率情報を更新するか否かを検討して、指示を入力する。このようにして、新しいデータ群が現れても異常事象の原因推定の精度を維持、向上することができる。
設備の運用にともない、新しいデータ群が現れた場合に、保守知識更新装置４００Ｂは、このデータ群を検知して、関連する異常事象の原因推定に係る推定結果評価テーブルを含む更新指示画面６４０Ｂ（図３２参照）を表示する。保全員は、新しいデータ群をチェック項目の状態に加えるか否か、また、保守知識や確率情報を更新するか否かを検討して、指示を入力する。このようにして、新しいデータ群が現れても異常事象の原因推定の精度を維持、向上することができる。
【0121】
≪第４の実施形態≫
第１の実施形態では、保全員が保守知識や機種仕様、確率情報の更新内容を検討して、指示を入力している。人による指示なので、更新／変更の漏れや矛盾が生じることが考えられる。第４の実施形態では、アセット知識を利用することで、このような漏れや矛盾を削減する。
第１の実施形態では、保全員が保守知識や機種仕様、確率情報の更新内容を検討して、指示を入力している。人による指示なので、更新／変更の漏れや矛盾が生じることが考えられる。第４の実施形態では、アセット知識を利用することで、このような漏れや矛盾を削減する。
【0122】
図３３は、第４の実施形態に係る保守知識更新装置４００Ｃの機能ブロック図である。第１の実施形態の保守知識更新装置４００（図１９参照）と比較して、記憶部４２０にアセット知識データベース４６０が追加される。
図３４は、第４の実施形態に係るアセット知識データベース４６０のデータ構成図である。アセット知識データベース４６０は、保守知識分析結果などのデータを格納している。アセット知識データベース４６０は、例えば、ＦＭＥＡ（Failure Mode and Effects Analysis）シートであって、故障モード、機能故障、影響などの情報を含み、情報の因果関係が明確である。
図３４は、第４の実施形態に係るアセット知識データベース４６０のデータ構成図である。アセット知識データベース４６０は、保守知識分析結果などのデータを格納している。アセット知識データベース４６０は、例えば、ＦＭＥＡ（Failure Mode and Effects Analysis）シートであって、故障モード、機能故障、影響などの情報を含み、情報の因果関係が明確である。
【0123】
アセット知識データベース４６０は、表形式のデータであって、１つの行（レコード）は、因果関係のあるコンポーネント４６１、機能故障４６２、故障モード４６３、故障影響４６４、原因４６５、および検査項目４６６の列（属性）を含む。コンポーネント４６１、機能故障４６２、故障モード４６３、故障影響４６４、および検査項目４６６は、それぞれ保守知識テーブル２１０（図３参照）のコンポーネント２１３、機能故障２１２、故障モード２１５、異常事象２１１、チェック項目２１６に対応している。１つのレコードは、異常事象、機能故障、故障モード、およびチェック項目の因果関係と見なすことも可能である。
【0124】
図３３に戻って、更新指示受付部４１３Ｃは、保全員が、保守知識ネットワークにノードやリンクを追加するときに、アセット知識データベース４６０を参照して漏れや矛盾がないか検査する。
例えば、コンポーネントに故障モードを追加する指示を受け付けると、更新指示受付部４１３Ｃは、同種類の他のコンポーネントにも故障モードを追加されているかを検査する。検査した結果、追加されていないコンポーネントがある場合には、更新指示受付部４１３Ｃは、警告を表示する。または、更新指示受付部４１３Ｃは、追加を提示するメッセージを表示してもよい。
例えば、コンポーネントに故障モードを追加する指示を受け付けると、更新指示受付部４１３Ｃは、同種類の他のコンポーネントにも故障モードを追加されているかを検査する。検査した結果、追加されていないコンポーネントがある場合には、更新指示受付部４１３Ｃは、警告を表示する。または、更新指示受付部４１３Ｃは、追加を提示するメッセージを表示してもよい。
【0125】
また、例えば、機能故障や故障モード、当該２つの因果関係を更新する指示を受け付けると、更新指示受付部４１３Ｃは、アセット知識データベース４６０に含まれる機能故障４６２および故障モード４６３の関係と矛盾しないか検査する。検査した結果、矛盾を発見すると、更新指示受付部４１３Ｃは、矛盾の内容を含む警告を表示する。
また、更新指示受付部４１３Ｃは、アセット知識データベース４６０に含まれていない異常事象と機能故障との因果関係、機能故障と故障モードとの因果関係、異常事象と故障モードとの因果関係、故障モードとチェック項目との因果関係、コンポーネントの種別（型番）と当該コンポーネントの種別で発生する故障との関係を追加する指示を受けると、警告するようにしてもよい。
なお、更新指示受付部４１３Ｃが表示する更新指示画面には、アセット知識データベース４６０の内容を表示する「アセット知識表示」ボタンが含まれる。
また、更新指示受付部４１３Ｃは、アセット知識データベース４６０に含まれていない異常事象と機能故障との因果関係、機能故障と故障モードとの因果関係、異常事象と故障モードとの因果関係、故障モードとチェック項目との因果関係、コンポーネントの種別（型番）と当該コンポーネントの種別で発生する故障との関係を追加する指示を受けると、警告するようにしてもよい。
なお、更新指示受付部４１３Ｃが表示する更新指示画面には、アセット知識データベース４６０の内容を表示する「アセット知識表示」ボタンが含まれる。
【0126】
≪保守知識更新装置の特徴≫
保全員が入力した保守知識や機種仕様の更新内容について、アセット知識データベース４６０（図３４参照）と照合することで、保守知識更新装置４００Ｃは、更新内容の漏れや矛盾を検知できる。延いては、保全員は、更新作業の判断をしやすくなり、矛盾や漏れを含んだ更新を減少させることができる。また、コンポーネントの故障モード追加の提示メッセージを表示できるため、更新の必要性がある可能性を持つ内容を提示できるため、更新指示を効率的にサポートする。
保全員が入力した保守知識や機種仕様の更新内容について、アセット知識データベース４６０（図３４参照）と照合することで、保守知識更新装置４００Ｃは、更新内容の漏れや矛盾を検知できる。延いては、保全員は、更新作業の判断をしやすくなり、矛盾や漏れを含んだ更新を減少させることができる。また、コンポーネントの故障モード追加の提示メッセージを表示できるため、更新の必要性がある可能性を持つ内容を提示できるため、更新指示を効率的にサポートする。
【0127】
【0128】
≪変形例：チェック項目≫
上記した実施形態では、チェック項目は正常／異常の２値であったが、これに限るものではない。例えば、コンポーネントの破損状況のチェック項目について、「なし」、「５ｍｍ以内」、「１０ｍｍ以内」、「１０ｍｍ超」などの３段階以上であってもよいし、数値であってもよい。
上記した実施形態では、チェック項目は正常／異常の２値であったが、これに限るものではない。例えば、コンポーネントの破損状況のチェック項目について、「なし」、「５ｍｍ以内」、「１０ｍｍ以内」、「１０ｍｍ超」などの３段階以上であってもよいし、数値であってもよい。
【0129】
≪変形例：機種に対応した保守知識ネットワークの生成≫
上記した実施形態では、保守知識ネットワーク生成装置１００は、異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成（図１０参照）した後に、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークを生成（図１４参照）している。保守知識ネットワーク生成装置１００は、異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成することなしに、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークを生成するようにしてもよい。例えば、保守知識ネットワーク生成装置１００は、機種に備えられていないコンポーネントのレコードや、機種に備わるコンポーネントでは発生しない故障モードを含んだレコードを除いた保守知識テーブル２１０（図３参照）を参照しながら機種に対応した保守知識ネットワークを生成して、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークを生成するようにしてもよい。
上記した実施形態では、保守知識ネットワーク生成装置１００は、異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成（図１０参照）した後に、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークを生成（図１４参照）している。保守知識ネットワーク生成装置１００は、異常事象に対応した保守知識ネットワークを生成することなしに、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークを生成するようにしてもよい。例えば、保守知識ネットワーク生成装置１００は、機種に備えられていないコンポーネントのレコードや、機種に備わるコンポーネントでは発生しない故障モードを含んだレコードを除いた保守知識テーブル２１０（図３参照）を参照しながら機種に対応した保守知識ネットワークを生成して、異常事象および機種に対応した保守知識ネットワークを生成するようにしてもよい。
【0130】
≪変形例：保守知識ネットワーク≫
上記した保守知識ネットワークは、コンポーネントの故障モードの状態を確認するためのチェック項目を含む。原因推定システムは、チェック項目、およびチェック項目とコンポーネントとの関係（リンク）を含まない保守知識ネットワークを用いるようにしてもよい。換言すれば、機種に応じて異常事象の原因となるコンポーネントを故障の可能性の大小とあわせて提示するようにしてもよい。設備の構成が単純であり、コンポーネントの故障の有無が簡単に判明する場合には、チェック項目がなくても、故障の可能性の高いコンポーネントを提示すること、保全員の対応作業を効率化できる。
また、上記した保守知識ネットワークは、異常事象の原因は機能故障であり、機能故障の原因は故障モードであるという因果関係を示す。機能故障がなく、異常事象の原因は故障モードであるという保守知識ネットワークであってもよい。
上記した保守知識ネットワークは、コンポーネントの故障モードの状態を確認するためのチェック項目を含む。原因推定システムは、チェック項目、およびチェック項目とコンポーネントとの関係（リンク）を含まない保守知識ネットワークを用いるようにしてもよい。換言すれば、機種に応じて異常事象の原因となるコンポーネントを故障の可能性の大小とあわせて提示するようにしてもよい。設備の構成が単純であり、コンポーネントの故障の有無が簡単に判明する場合には、チェック項目がなくても、故障の可能性の高いコンポーネントを提示すること、保全員の対応作業を効率化できる。
また、上記した保守知識ネットワークは、異常事象の原因は機能故障であり、機能故障の原因は故障モードであるという因果関係を示す。機能故障がなく、異常事象の原因は故障モードであるという保守知識ネットワークであってもよい。
【0131】
≪変形例：更新指示画面≫
更新指示画面６４０Ｂは、推定結果評価テーブル６３０（図２０参照）を含んでいるが、含まなくてもよい。推定結果評価テーブル６３０を参照するまでもなく、イベント認識モデル３６０（図２６参照）を示すテーブル７２０（図２８参照）の更新や保守知識テーブル２１０などの更新が明らかな場合も想定される。推定結果評価テーブル６３０を含まない更新指示画面６４０Ｂであってもよい。
更新指示画面６４０Ｂは、推定結果評価テーブル６３０（図２０参照）を含んでいるが、含まなくてもよい。推定結果評価テーブル６３０を参照するまでもなく、イベント認識モデル３６０（図２６参照）を示すテーブル７２０（図２８参照）の更新や保守知識テーブル２１０などの更新が明らかな場合も想定される。推定結果評価テーブル６３０を含まない更新指示画面６４０Ｂであってもよい。
【0132】
≪その他変形例≫
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。例えば、原因推定システム１０は、保守知識ネットワーク生成装置１００、原因推定装置３００、および保守知識更新装置４００から構成されているが、１つの装置であってもよい。原因推定システム１０は、プラントや施設に置かれる設備や機器、機械の他に、事務機器や家電などにおける故障の原因推定に用いられてもよい。
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。例えば、原因推定システム１０は、保守知識ネットワーク生成装置１００、原因推定装置３００、および保守知識更新装置４００から構成されているが、１つの装置であってもよい。原因推定システム１０は、プラントや施設に置かれる設備や機器、機械の他に、事務機器や家電などにおける故障の原因推定に用いられてもよい。
【0133】
上記した実施形態では、故障モードと異常事象とは、間に機能故障を挟んだ因果関係である。機能故障がなく、故障モードと異常事象とが直接に結び付く因果関係であってもよい。
保守知識ネットワークは確率情報が付与されたベイジアンネットワークであるが、確率情報がなくてもよい。この場合、原因推定システムは、異常事象に対して、原因の可能性のある全てのコンポーネントの故障モードを、可能性の大小を問わずに推定することになる。
保守知識ネットワークは確率情報が付与されたベイジアンネットワークであるが、確率情報がなくてもよい。この場合、原因推定システムは、異常事象に対して、原因の可能性のある全てのコンポーネントの故障モードを、可能性の大小を問わずに推定することになる。
【0134】
本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0135】
１０ 原因推定システム
１００ 保守知識ネットワーク生成装置
１１１ ネットワーク生成部
１２１ 保守知識データベース
１２２ 機種仕様データベース
１２３ 確率情報データベース
２１０ 保守知識テーブル（共通保守知識ネットワーク）
２１１ 異常事象
２１５ 故障モード（コンポーネントの故障）
２１６ チェック項目
２２０ 機種テーブル
２２２ コンポーネント
２２３，２２４，２２５ 機種（機種に設備に備わるコンポーネント２２２の型番（種別））
２３０ 故障モードテーブル（故障テーブル）
２３３ 型番（種別）
２３４，２３５，２３６ 故障モード（発生する故障）
２４０ 故障モード発生確率テーブル
２５０ 故障検知確率テーブル
２６０ 子ノード異常発生確率テーブル
３００，３００Ａ 原因推定装置
３１１ 確率計算部
３１２ 原因推定部
３１３ 推定結果表示部
３１４ チェック結果取得部
３１５ イベント認識部
３５０ 保守知識ネットワークデータベース
３６０ イベント認識モデル
４００，４００Ｂ，４００Ｃ 保守知識更新装置
４１１ 異常原因取得部
４１２ 更新検知部
４１３ 更新指示受付部
４１４ 更新実行部
４５０ 保守作業報告データベース
４６０ アセット知識データベース
５００ 案件情報
５１０ 保守知識ネットワーク（異常事象に対応した保守知識ネットワーク）
５２０ ノード情報テーブル（リンク情報テーブル５３０と合わせて異常事象に対応した保守知識ネットワーク、図１４記載の機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理後は異常事象および機種に対応した保守知識ネットワーク）
５３０ リンク情報テーブル（ノード情報テーブル５２０と合わせて異常事象に対応した保守知識ネットワーク、図１４記載の機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理後は異常事象および機種に対応した保守知識ネットワーク）
６４０，６４０Ｂ 更新指示画面
１００ 保守知識ネットワーク生成装置
１１１ ネットワーク生成部
１２１ 保守知識データベース
１２２ 機種仕様データベース
１２３ 確率情報データベース
２１０ 保守知識テーブル（共通保守知識ネットワーク）
２１１ 異常事象
２１５ 故障モード（コンポーネントの故障）
２１６ チェック項目
２２０ 機種テーブル
２２２ コンポーネント
２２３，２２４，２２５ 機種（機種に設備に備わるコンポーネント２２２の型番（種別））
２３０ 故障モードテーブル（故障テーブル）
２３３ 型番（種別）
２３４，２３５，２３６ 故障モード（発生する故障）
２４０ 故障モード発生確率テーブル
２５０ 故障検知確率テーブル
２６０ 子ノード異常発生確率テーブル
３００，３００Ａ 原因推定装置
３１１ 確率計算部
３１２ 原因推定部
３１３ 推定結果表示部
３１４ チェック結果取得部
３１５ イベント認識部
３５０ 保守知識ネットワークデータベース
３６０ イベント認識モデル
４００，４００Ｂ，４００Ｃ 保守知識更新装置
４１１ 異常原因取得部
４１２ 更新検知部
４１３ 更新指示受付部
４１４ 更新実行部
４５０ 保守作業報告データベース
４６０ アセット知識データベース
５００ 案件情報
５１０ 保守知識ネットワーク（異常事象に対応した保守知識ネットワーク）
５２０ ノード情報テーブル（リンク情報テーブル５３０と合わせて異常事象に対応した保守知識ネットワーク、図１４記載の機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理後は異常事象および機種に対応した保守知識ネットワーク）
５３０ リンク情報テーブル（ノード情報テーブル５２０と合わせて異常事象に対応した保守知識ネットワーク、図１４記載の機種に対応した保守知識ネットワーク生成処理後は異常事象および機種に対応した保守知識ネットワーク）
６４０，６４０Ｂ 更新指示画面
【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】
【図15】
【図16】
【図17】
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【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】