特許 7527183 保全リコメンドシステム

(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】2024-07-25

(45)【発行日】2024-08-02

(54)【発明の名称】保全リコメンドシステム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/20 20230101AFI20240726BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/20

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2020194803

(22)【出願日】2020-11-25

(65)【公開番号】P2022083474

(43)【公開日】2022-06-06

【審査請求日】2023-05-19

(73)【特許権者】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110000350

【氏名又は名称】ポレール弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】内田 貴之

(72)【発明者】

【氏名】堀脇 一樹

(72)【発明者】

【氏名】人見 俊太郎

(72)【発明者】

【氏名】難波 康晴

【審査官】上田 智志

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１８１２３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０４２３８９（ＪＰ，Ａ）

(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】

機械の故障モードを特定する保全リコメンドシステムであって、
故障モードの特定に必要な少なくとも1つ以上の検査結果を入力する情報入力部と，前記検査結果を記憶する一次記憶部と，最低1回以上の前記検査結果から前記故障モードの確率を推定する故障モード確率算出部と、機械の変更に伴い前記故障モード確率算出部における前記故障モードの確率の算出の基準を変更する確率更新部とを、備える、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【請求項2】

請求項１記載の保全リコメンドシステムであって、
前記確率更新部は、前記故障モードの発生確率を変更する、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【請求項3】

請求項１記載の保全リコメンドシステムであって、
前記確率更新部は、前記故障モードに紐づく部品が機械の変更前後で変更になっている時に、前記確率算出の基準を変更する、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【請求項4】

請求項３記載の保全リコメンドシステムであって、
前記故障モードに紐づく部品が機械の変更前後で異なるかを判定する学習部品判定部を備える、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【請求項5】

請求項３記載の保全リコメンドシステムであって、
前記確率更新部は、前記故障モードに紐づく部品が機械の変更前後で変更になっている時に、保全業務の記録を基に前記確率算出の基準を変更する、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【請求項6】

請求項３記載の保全リコメンドシステムであって、
前記確率更新部は、前記故障モードに紐づく部品が機械の変更前後で変更になっている時に、部品の試験結果を基に前記確率算出の基準を変更する、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【請求項7】

請求項６記載の保全リコメンドシステムであって、
前記確率更新部は、前記故障モードの発生確率を変更する、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【請求項8】

請求項６記載の保全リコメンドシステムであって、
新機種の前記故障モードの発生確率を入力する設定画面を表示する表示部を備える、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【請求項9】

請求項８記載の保全リコメンドシステムであって、
前記表示部の前記設定画面は、
信頼度パラメータを入力可能である、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【請求項10】

請求項８記載の保全リコメンドシステムであって、
前記表示部は、前記故障モード確率算出部が推定した前記故障モードの確率を表示する、
ことを特徴とする保全リコメンドシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は機器の故障時にその故障モードを特定するための検査箇所をリコメンドするとともに、その検査結果から故障モードを推定することで機器の保全作業を支援する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

ガスエンジンやエレベータ、採掘・建築機器といった機器を常に動作させるためには、機器の保守作業が必須である。機器が故障してしまった際には、どの部品がどのような故障の状態になっているのか、すなわち故障モードを症状や検査結果から推定する必要がある。そのため故障モードごとのデータのパターンから故障モード推定モデルを作ったり、更新する技術が公開されている。

【0003】

例えば特許文献１では機器各部の状態や機器を使うユーザの操作履歴ごとに故障確率を定義した推定モデルを用いて、今どのような故障モードが発生しているかを確率で推定する技術が開示されている。故障確率は機器の設計者の知識や経験および故障日報などから推定し、モデルに設定する。本技術は加えて発生頻度が一定値を超えた故障モードの発生確率を更新することで市場での故障状況の実情に即して、臨時の更新も行なうことを開示している。

【0004】

また特許文献２には故障時のデータが少ない場合には正常時の検査結果のデータを学習しておき、転移学習で少量の故障モード・検査結果のデータから推定モデルを作成する技術が公開されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開2009-211472号公報

【文献】特開2019-185422号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

故障確率の情報源である故障日報には故障モードの記載はあっても、それを見つける過程で実施した検査の情報が書いてないことが多い。これは１件１件の保全現場での作業時間が限られていること、また「何の故障モードが起きていてどのような処置をしたか？」は報告義務があっても、どのような検査をしたかについては必ずしも報告義務はないためである。それでも大量の故障日報があれば、割合は少ないが検査項目が書いてある日報を必要量収集できる可能性は高い。しかし市場に出荷されてから時間が経ってない新機種の機器はそれが難しい。

【0007】

本発明は、上記の課題を解決し、新機種でも正確に故障モードを推定し、機器の保全作業を支援することが可能な保全リコメンドシステム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】

上記の目的を達成するため、本発明においては、機械の故障モードを特定する保全リコメンドシステムであって、故障モードの特定に必要な少なくとも1つ以上の検査結果を入力する情報入力部と，検査結果を記憶する一次記憶部と，最低1つ以上の検査結果から故障モードの確率を推定する故障モード確率算出部と、機械の変更に伴い故障モード確率算出部における故障モードの確率の算出の基準を変更する確率更新部とを備える保全リコメンドシステムを提供する。

【発明の効果】

【0009】

市場出荷して間もなくデータが集ってない機器でも正確に故障モードを推定して無駄な交換作業を減らす、また調査時間を短縮し、機器の故障から復帰までの時間を短縮することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施例に係る保全リコメンドシステムの全体構成図。

【図2】実施例１に係るデータ構造の一例を示す図。

【図3A】実施例１に係るデータ構造の他の例を示す図。

【図3B】実施例１に係るデータ構造の他の例を示す図。

【図4A】実施例１に係るデータ構造の他の例を示す図。

【図4B】実施例１に係るデータ構造の他の例を示す図。

【図5】実施例１に係るデータ構造の他の例を示す図。

【図6】実施例１に係る処理内容のフローチャートの一例を示す図。

【図7】実施例１に係る処理内容のフローチャートの他の例を示す図。

【図8】実施例１に係る処理内容のフローチャートの他の例を示す図。

【図9】実施例１に係る処理内容のフローチャートの他の例を示す図。

【図10】実施例１に係るシステムで提示する画面の一例を示す図。

【図11】実施例１に係るシステムで提示する画面の他の例を示す図。

【図12】実施例１に係るシステムで提示する画面の他の例を示す図。

【図13】実施例１に係るシステムのアルゴリズムを説明するための図。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本発明を実施するための形態を図面に従い説明するが、機器は蒸気圧縮式冷凍機を持つ冷蔵庫と想定して実施例を説明する。また本発明の主眼は旧機種の推定モデルを新機種向けに修正する点であるが、推定モデルを用いた推定方法についても実施例に記載した。実施例としては図６のフローチャートのように旧機種の故障モードの推定、推定モデルの修正、新機種の故障モードの推定の順に説明する。

【0012】

新機種の機器も多くは旧機種の派生開発であり、新旧で共通した部品には同一の故障モードと症状が出る。ただし調達先や型式変更により部品の信頼性は変化するため、故障モードの発生確率も変化する。そこで、本発明の保全リコメンドシステムにおいては、知識経験や故障日報などから既に作成済みの旧機種の推定モデルを元に、当該推定モデルのパラメータをa)故障モードの発生確率、b)故障モード発生時の検査項目の確率に分け、a) 故障モードの発生確率のみを修正する。修正には故障日報に記載の故障モードの情報を学習するか、変更した部品の加速試験に基づく発生確率の情報があればそれを用いる。故障日報には検査項目の情報は無くても故障モードの情報はあるので学習が可能である。

【実施例1】

【0013】

＜実施例１を構成する各要素の説明＞
図１の本実施例の保全リコメンドシステムを示した全体構成において、まず大きくは保全員１０２と保全員１０２が修理する故障した機器１０４、保全員１０２が故障モード推定を指示するための端末１００、端末１００が通信を介して接続するセンタ側システム１５０で構成される。

【0014】

端末１００は保全員１０２が機器１０４の稼働サイトに持っていきやすい軽量なタブレットなどが好ましい。端末１００は、液晶ディスプレイなどの表示部１０５と、タッチディスプレイなどで構成される入力部１２０を持つ。なお本実施例では保全員１０２が機器１０４のある客先に出かけて保全作業を行うという、かつセンタ側システム１５０を複数の保全員で共有するという想定なので、端末１００とセンタ側システム１５０を分けている。しかし端末１００とセンタ側システム１５０を一体化してもよい。

【0015】

本実施例の機器１０４は、発電機や建設機器、医療機器といった保守を行う対象となる機器である。この機器１０４の各部を検査してその結果を端末１００に入力することで、保全員１０２は次に検査すべき項目と故障モードの推定結果を得る。なお機器１０４の中に端末１００が内蔵されていても本実施例の内容と本質的には等価である。

【0016】

センタ側システム１５０は、端末１００に入力された機器１０４の検査結果を通信で受信し、故障モードおよび次に検査すべき項目、すなわち検査項目候補を保全員１０２に返すシステムである。そのための通信部１９０を備える。センタ側システム１５０は、記憶部、中央処理部（ＣＰＵ）、通信部、入出力部などを備えたコンピュータなどで構成できる。

【0017】

また、センタ側システム１５０は新機種の機器がリリースされた時にセンタ側システム１５０をメンテナンスするＳＥ１５１が更新指示部１５２を介して新機種向けに故障モード確率テーブル１６０を更新することも行う。なお更新指示部１５２はタッチディスプレイや液晶ディスプレイで構成され、入出力画面が提示される。

【0018】

センタ側システム１５０は保全員１０２が実施した検査の結果を記憶する一次記憶部１５５、故障モードの確率を推定するのに使う故障モード確率算出部１７５、部品が新旧で異なるかを判定する学習部品判定部１８０と、異なる場合にＳＥ１５１が更新を指示するための更新指示部１５２と、更新指示部１５２を介して受け取った更新指示を実行する確率更新部１７０を持つ。なお、確率更新部１７０、故障モード確率算出部１７５、学習部品判定部１８０は、所定のプログラムをＣＰＵで実行することで実現する。
＜データ構造の説明＞
処理で必要なデータを記憶する記憶部である検査項目確率テーブル１８５、故障モード確率テーブル１６０、BOM(Bill Of Materials)テーブル１９５のデータ構造を図２、図３Ａ、図３Ｂ、図４Ａ、図４Ｂで説明する。一次記憶部１５５以外は、本実施例によるシステムの設計時に初期値を定義する。
＜検査項目確率テーブル１８５の説明＞
図２に示すように、本テーブルは「故障モード２００が起きた時に、検査部位２１０の検査項目２２０が検査項目の挙動２２５のような挙動を示す確率２３０」を記憶したテーブルである。

【0019】

この確率２３０は統計学の用語で言えば条件付確率のことであり、故障モード２００が起きている時に検査項目の挙動２２５が起きる条件付確率P(検査項目の挙動=True|故障モード=True)と言える。例えば図２のテーブル1行目は、凝縮器冷水減少という故障モード２００が起きた時に、電源部の入力電力という検査項目の挙動２２５が上昇する確率が0.30であるという意味である。この確率は必ずしも厳密な値ではなくて良い。例えば機器１０４の設計者や保全員の経験から見積ったり、信頼性データベースの故障率、過去の実験した値、物理モデルに基づく故障シミュレーションなどから見積り、本実施例を適用したシステムの設計時に入力しておく。この条件付確率と、次に説明する故障モード確率テーブル１６０の確率から、故障モードの推定を行うことができる。
＜故障モード確率テーブル１６０の説明＞
故障モード確率テーブル１６０の構造を図３Ａ、図３Ｂに示す。図３Ａは旧機種ＭＴ１の部品に関する情報で、図３Ｂは図３Ａに新機種ＭＴ２の故障モードの情報を追加したテーブルであって情報３０３～３３０と情報３３３～３５５は同じ意味である。新機種MT2の情報は図６のＳ６２０で追加される。情報３３３～３５５は情報３０３～３３０と同じなので説明は省略する。

【0020】

機器機種３０３は故障モードが起きる機器機種を意味し、図３Ａは旧機種のMT1が、図３Ｂはそれに新機種MT2を加えたものになる。

【0021】

部品３０５は故障モードが起きる部品を示す。例えば図３Ａの1行目の凝縮器冷水減少という故障モード３１０は凝縮器に関する故障モードなので部品３０５に凝縮器と書いてある。

【0022】

部品型式３０７は旧機種、新機種で使われている部品３０５の型式を記録している。例えば図３Ａの上から2行目の部品型式はPT2であるが、新機種MT2の情報が追加された図３Ｂの下から3行目は、同じ冷媒でも部品型式３４０がPT2-1になっている。これは新旧で部品型式が変更になった例である。

【0023】

故障モード３１０は、部品３０５に起きる故障モードの名称を、発生確率３２０はその発生確率Pが記憶されている。故障モード３１０は、図２の故障モード２００と同じものが記憶されている。ただし図３Ａでは条件付確率ではなく、各故障モードが起きる一般的な確率を発生確率３２０に記憶している。この確率は、実際の今まで起きた故障モードの発生件数から割り出したり、機器１０４のFMEA(Failure Mode and Effect Analysis)に記載されている発生確率といった情報から作る。

【0024】

上記に加え、発生確率３２０の信頼度を表すパラメータをExperience３３０にもつ。このパラメータはベイズ統計における事前分布をベータ分布としたときのベイズ更新に出てくるパラメータである。このベイズ更新とExperienceというパラメータ（信頼度パラメータ）は公知技術の範疇であるが簡単に以下で説明する。

【0025】

このExperience３３０の初期値は３２０の値がどれだけ信頼できるかで決める。例えばベテランのエンジニアによる経験であったり、物理的に間違いなく信頼できるなら高い数字に設定する。初期値を定義した後、確率更新部１７０が日々発生する故障日報を基に発生確率３２０を更新するたびにExperience３３０は増加していく。これは故障日報で更新すればするほど実績に裏打ちされた信頼できる確率になっていくという考えに基づく。

【0026】

参考としてよく知られた事前確率ベータ分布のパラメータa,bとExperienceパラメータの対応関係を以下に示す。下の式でBはベータ関数を意味する。

【0027】

ベータ分布が下式（１）としたとき、

【0028】

【数1】

【0029】

Experience３３０=a+b、発生確率３２０=a/a+b、あるいはこの関係式を使って
e = Experienceパラメータ, p = 発生確率３２０と定義すれば上記ベータ分布は式（２）のように表される。

【0030】

【数2】

【0031】

＜一次記憶部１５５の説明＞
図５に一次記憶部１５５のデータ構造を示す。まず一次記憶部１５５はRAMなど一時的なメモリで構成されている。これは今今の現場で保全員がこなした検査項目の結果を記憶するためである。この検査結果から故障モードや次に検査すべき項目を推定する。図５のデータ構造の情報５１０、５２０、５３０には、図２の情報２１０、２２０、２２５のうち検査完了した行がコピーされて記憶される。検査結果５４０は保全員が検査した結果であり、検査項目の挙動５３０で定義した通りの挙動であれば１、そうでなければ０が記憶される。
＜BOMテーブル１９５の説明＞
BOMテーブル１９５は、BOM(Bill Of Materials)として新旧の機器を構成する部品の部品型式が記録された部品表である。新旧で型式が異なる部品があるかを判定するためのテーブルである。

【0032】

図４Ａと図４ＢにBOMテーブル１９５の内部構造を示す。図４Ａの４０５～４１５が旧機種の部品型式で、図４Ｂの４２５～４３５が新機種の部品型式が追加されたものになる。追加は図６のフローチャートのＳ６２０で行う。４０５～４１５と４２５～４３５の意味は同じであるため４２５～４３５の説明は省略する。機器機種４０５は機種を示し、機器部品４１０は機器機種４０５の機器を構成する部品を示し、その部品の型式が部品型式４１５に記録されている。例えば図４Ａの１行目ならMT1という機種の機器にはPT1という型式の凝縮器があるという事を意味している。
＜メインルーチンの説明＞
続いて、図６、７、８、９に示すフローチャートの処理の詳細を説明し、その処理の中で図１０～図１２に示す画面例が表示されることを説明する。

【0033】

まず図６はメインルーチンでありＳ６１０が旧機種に対して故障モードの推定が行うサブルーチンSUB01を呼出す。SUB01の詳細は図７で後述する。Ｓ６１０は修理業務が発生する度に実行され、新機種がリリースされたらＳ６２０に進む。

【0034】

Ｓ６２０では新機種のBOM情報を登録する。具体的にはBOMテーブル１９５に新機種を構成する部品の型式情報を追加する。これにより旧機種MT1の情報しか入ってなかった図４Ａに新機種MT2が加わり、新旧両方の情報が入った図４Ｂに変化する。

【0035】

Ｓ６３０はリリースされた新機種の故障モード確率をＳＥ１５１に更新させるためのサブルーチンSUB02を呼出す。SUB02は図８で後述する。

【0036】

Ｓ６４０はSUB01を新機種に対して呼び出し、故障モードを推定するルーチンである。故障モードの推定対象が旧機種だったのが新機種に変わっただけでＳ６１０と同じサブルーチンである。

【0037】

Ｓ６４５はＳ６４０で推定した後、実際に発生していた故障モードを登録して故障モードの確率を更新するサブルーチンSUB03を呼出す。SUB03は図９で後述する。
＜サブルーチンSUB01の説明＞
図７を用いて旧機種あるいは新機種の故障モードを推定するサブルーチンSUB01を説明する。

【0038】

SUB01はＳ６１０とＳ６４０の両方から呼び出される共通のサブルーチンであり、Ｓ６１０は旧機種MT1の故障モードを、Ｓ６４０では新機種MT2の故障モードを推定する。

【0039】

最初のステップＳ７００は全検査項目を端末に表示する。これは保全員１０２が故障した機器のある現場に到着する前に事前に機器のユーザやオーナから聞いた症状を元に入力するためのものである。表示のやりかたは検査項目確率テーブル１８５が記憶する検査部位２１０、検査項目２２０、検査項目の挙動２２５を全レコード読み取り表示する。なお検査項目は新旧の機種で共通なので区別する必要はない。

【0040】

図１０に検査項目表示の画面例を示す。読み取った図２の情報２１０、２２０、２２５を１０１０、１０２０、１０３０に表示する。またＳ７１５で使うため１００５に機器機種を保全員１０２に入力させる。

【0041】

検査結果１０４０は検査項目１０２０が検査項目の挙動１０３０のような挙動をしているか（True）、していないか(False)検査した結果を入力できるようにTrueとFalseの文言とチェックボックスを表示する。

【0042】

Ｓ７０５は保全員１０２が故障した機器のある現場に到着する前に分かっている初期情報がもしあれば図１０の検査結果１０４０のチェックボックスに入力する。図１０の画面がタッチパネルで表示されていれば、直接チェックボックスを指でタッチすればチェック入力が可能である。例えば図１０のテーブルの1行目のような機器１０４の冷蔵庫のアラート発報の記録があったり、冷凍機がそもそも機能しているかといった、機器の分解など特別な作業をしなくても分かる情報を入力する。診断ボタン１０５０を保全員１０２は押す。すると検査結果を一次記憶部１５５に記憶する。チェック結果がTrueなら1を、Falseなら0を記憶する。その後、次のＳ７１０に進む。

【0043】

Ｓ７１０はＳ７０５でTrue/Falseが入力された検査項目を図２の検査項目確率テーブル１８５から検索し、条件付確率２３０(P(検査項目の挙動|故障モード))と故障モード２００を読み取る。

【0044】

Ｓ７１５は１００５に入力された機器機種を３０３に、Ｓ７１０で読み取った故障モード２００を３１０にキーとして検索し、故障モード３１０の発生確率３２０(P(故障モード))を読み取る。機器機種３０３は保全員１０２に入力部１２０を介して機器１０４の機種として入力させる。

【0045】

Ｓ７２０はＳ７１０、Ｓ７１５で読み取った複数のP(検査項目の挙動|故障モード)とP(故障モード)から検査項目の挙動と故障モードの同時確率P(複数の検査項目の挙動, 複数の故障モード)を求める。

【0046】

この処理はベイジアンネットワークと呼ばれる従来技術に基づくものであるが、計算方法を簡単に説明する。説明のため、本実施例で使用するベイジアンネットワークを図１３に示した。

【0047】

図１３は故障モード１４１０、１４２０、１４３０と検査項目の挙動１４４０、１４５０、１４６０、１４７０、１４８０が紐づいたネットワークである。１４１０、１４２０、１４３０は図２の故障モード２００に、１４４０、１４５０、１４６０、１４７０、１４８０は検査項目に関する情報２１０、２２０、２２５に対応している。そして故障モードから検査項目の挙動に伸びている１４１２などの矢印線は故障モードから検査項目の挙動への条件付確率２３０に対応している。１４１２に例として書いた0.30という数字は検査項目が起きる確率２３０の確率P(検査項目の挙動|故障モード)である。また故障モード、例えば１４１０に書いてある0.005という数字は図３の発生確率３２０のP(故障モード)である。

【0048】

この図１３のベイジアンネットワークにおいて検査項目の挙動と故障モードの同時確率P(複数の検査項目の挙動, 複数の故障モード)、これを図１３の故障モードを示すF₁や検査項目の挙動を示すI₁といった記号を使って表現すると、下式となるが、

【0049】

【数3】

【0050】

これを求めるには以下の式を計算すればよい。

【0051】

【数4】

【0052】

ここで、P(I_ｋ= i_ｋ|Fj= fj)はＳ８００で読み取ったP(検査項目の挙動|故障モード)のことであり、式(４)では全部でJ件読み取ったと想定している。P(Fj= fj)はS８１０で読み取ったP(故障モード)のことで、全部でK件読み取ったという想定である。fjは故障モードが発生していれば１(True)、発生していなければ0(False)をとる値である。 i_ｋは検査項目I_ｋの検査結果を示す数値で、検索項目が挙動どおりなら１(True)、そうでなければ0(False)をとる。この０，１の情報は図１０の検査結果１０４０を参照して取得する。

【0053】

なお上記の数式の導出にはベイジアンネットの因数分解とNoisy-ORと呼ばれるベイジアンネットワークの従来技術を用いている。式(４)が計算できたらＳ８２０を終了しＳ８４０に移る。

【0054】

Ｓ８４０ではＳ８２０で求めた下式の同時確率、

【0055】

【数5】

【0056】

【0057】

【数6】

【0058】

を計算する。これには以下の式（７）を計算すればよい。

【0059】

【数7】

【0060】

この式は検査項目I₁～I_K、検査結果がi₁～I_Kだったとき、j番目の故障モードF_j=f_jとなる条件付確率を意味している。これが検査結果から推定される故障モードの確率である。

【0061】

S７３０で本故障モードの確率を表示する。表示のための画面例を図１２に示す。本実施例の保全リコメンドシステムは故障モード確率算出部１７５が推定した故障モードの確率を表示する表示部を備えている。

【0062】

図１２の１２０５は１００５と同じ機種を表示し、故障モード１２６０は推定結果の確率上位N位、確率１２７０がその確率を表示する。チェック入力１２５０は真に起きていた故障モードをチェックさせるための入力項目であり、故障モード１２６０を処置して機器が直ったらそれが真の故障モードといえる。ただしこのチェック結果は旧機種を対象としたＳ６１０からの呼び出しでは使用せず、Ｓ６４０から呼び出される場合のみ使用する。以上で本サブルーチンSUB01は終了し、図６のＳ６１０に戻る。
＜サブルーチンSUB02の説明＞
本実施例の保全リコメンドシステムのポイントとなるサブルーチンであり、図８を用いて説明する。

【0063】

Ｓ８０５ではBOMテーブル１９５を検索し、旧機種MT1から新機種MT2で部品型式が変更になった機器部品を見つける。具体的には機器機種４２５の検索キーをMT1 or MT2で検索し、部品型式４３５が異なる機器部品４３０を検索する。本実施例では冷媒が部品型式PT2→PT2-1に、蒸発器がPT3→PT3-1に変更されており、検索結果は旧機種が「冷媒、PT2」「蒸発器、PT3」、新機種が「冷媒、PT2-1」「蒸発器、PT3-1」となる。この結果はＳ８１５で表示する。

【0064】

Ｓ８１０でＳ８０５で検索結果が１件以上見つかればＳ８１５に、見つからなければ新機種と旧機種で同じ型式の部品しか使っていないのでSUB02を終了する。

【0065】

Ｓ８１５ではＳ８０５の検索結果を図１１のように表示する。図１１は上段の１１１０～１１３０が旧機種、下段の１１４０～１１６０が新機種の変更部品の情報を表示しており、冷媒と蒸発器の１１５５と１１６０を新機種向けにＳＥ１５１に入力させる。

【0066】

旧機種の情報である１１１０と１１１５はＳ８０５の検索結果である「冷媒、PT2」「蒸発器、PT3」を表示し、故障モード１１２０は図３Ｂの３４０にPT2,PT3をキーにして検索し、故障モード３４５を１１２０、発生確率３５０を１１２５、Experience３５５を１１３０に表示する。新機種向けに表示する１１４０～１１６０も同様である。

【0067】

ＳＥ１５１は旧機種の１１１０～１１３０を見ながら１１５５と１１６０を入力する。１１５５の値は機器部品の故障モード発生確率で、１１６０はその信頼度を示すExperienceパラメータである。

【0068】

もし部品の模擬故障実験や加速試験が行われていて1155が信頼度高く求められているなら、その試験結果を設定しExperienceパラメータも100など高めの値に設定する。あるいはそこまで明確でなくても以前の部品より発生確率が低いと見積もれるなら旧機種の１１２５の数分の１にした値を１１５５に設定しExperienceパラメータ１１６０を低めに設定する。Experienceパラメータ１１６０を低めに設定することで、この後行うS645から呼び出されるSUB03において、保全業務ログから１１５５を早く学習することができる。

【0069】

このように、本実施例の保全リコメンドシステムは、その表示部に、新機種の故障モードの発生確率を入力する設定画面を表示することができる。また、
表示部の設定画面は、Experienceパラメータ（信頼度パラメータ）を入力可能である。
＜サブルーチンSUB03の説明＞
図９に示すサブルーチンSUB03のS９０５では図１２のように表示した故障モード上位N位の故障モードから選んで真の故障モードをチェック入力１２５０にチェックさせる。図１２はＳ６４０から呼び出したSUB０１の内部で表示したものを用いる。

【0070】

Ｓ９１０で、Ｓ６４０で保全員１０２が入力した検査結果１０４０とＳ９０５でチェックした故障モードから図、と図３Ａ、図３Ｂの確率とExperienceを更新する。これはベイズ更新として公知の技術であるが、簡単に図３Ａ、図３Ｂの故障モード確率テーブルの更新の場合を説明する。e=Experience ３３０、p=発生確率P(故障モード) ３２０とすると更新の式は以下になる。
e → e + 1
p → (ep+1)/(e+1)

例えば図３Ａ、図３Ｂの１行目の凝縮器冷水減少の場合ならば上の式は、
e → 10+1 = 11
p → (10 x 0.05 + 1)/(10+1) ≒ 0.136
の様になる。これらの更新を完了したらSUB03を終了し、Ｓ７５０に戻ったのち、本実施例の保全リコメンドシステムの処理を完了する。

【0071】

本発明は、以上に説明した実施形態および変形例に限定されるものではなく、さらに、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態および変形例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態や変形例の構成の一部を、他の実施形態や変形例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態や変形例の構成に他の実施形態や変形例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態や変形例の構成の一部について、他の実施形態や変形例に含まれる構成を追加・削除・置換することも可能である。

【符号の説明】

【0072】

１００ 端末側システム
１０２ 保全員
１０４ 機器
１０５ 表示部
１２０ 入力部
１２５、１９０ 通信部
１５０ センタ側システム
１５１ ＳＥ
１５２ 更新指示部
１５５ 一時記憶部
１６０ 故障モード確率テーブル
１７０ 確率更新部
１７５ 故障モード確率算出部
１８０ 学習部品判定部
１８５ 検査項目確率テーブル
１９５ BOMテーブル
２００ 故障モード
２１０、５１０ 検査部位
２２０、５２０ 検査項目
２２５、５３０ 検査項目の挙動
２３０ 検査項目が起きる確率
３０３、３３３、４０５、４２５ 機器機種
３０５、３３５ 部品
３０７、３４０、４１５、４３５ 部品形式
３１０、３４５ 故障モード
３２０、３５０ 発生確率
３３０、３５５ Experience
４１０、４３０ 機器部品
５４０ 検査結果

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4A】

【図4B】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】